鲁钊阳，杜雨潼
(1.西南政法大学 经济学院，重庆 401120；
2.西南政法大学 商学院，重庆 401120)
改革开放以来中国减贫事业取得了举世瞩目的成绩，2020年年底国务院扶贫办确定的全国832个贫困县全部脱贫摘帽，至此全国脱贫攻坚目标任务圆满完成，标志着我国绝对贫困已经全面消除，但消除绝对贫困并不代表消除贫困，相对贫困成为解决绝对贫困问题之后需要攻克的又一大难题。根据世界经济信息网数据，我国人均GDP全球排名一直在稳步上升，但2019年依然为72名，这与我国第二大经济体的身份并不相匹配。此外，城乡二元结构的问题一直存在，据国家统计局公布的数据，2019年城镇居民人均可支配收入42359元，而农村居民人均可支配收入为16021元，城乡收入差距依然较大。中共十九届四中全会公报提出，一方面巩固现有的扶贫成果，另一方面建立解决相对贫困的长效机制。由此可以看出，贫困的形态已发生了变化，解决贫困问题仍然是一个长期的过程。探究相对贫困的影响机制与解决路径具有非常重要的战略意义与现实意义，同时也有助于全面建设社会主义现代化国家和乡村振兴目标的实现。
学术界对于相对贫困就其特征、治理及影响因素等方面进行了研究。首先，大量文献就相对贫困的概念及识别标准进行了理论研究。相对贫困指的是个体处于一种相对排斥与相对剥夺的状态[1]，衡量的不仅是一个社会中不同群体间的收入不平衡问题，还是权利的不平衡问题、享有资源的不平衡问题[2]，因而与不同群体之间所拥有的财富收入、享有的地位有关，又与社会制度环境、个人的自我认同感、社会公平观紧密相连[3-5]。因此，学者们从不同的角度出发对相对贫困提出了不同的测度方法，主要有收入比例法[6-10]、多维贫困指标法[11-13]、主观调查法[14-15]等。此外，针对我国的相对贫困状况，许多学者从政府、社会、个体三个角度提出了治理的建议，例如坚持政府主导，以政策扶持为基础，完善基础设施及相关制度[16-17]；
充分发挥社会的力量，营造和谐互助的社会氛围，鼓励企业组织有效发挥其外部性扩大受益群体[18-19]；
加强个体的思想意识及主观能动性，使贫困群体主动努力摆脱贫困[20-21]。
其次，国内外学者就相对贫困的影响因素展开了大量实证研究。从宏观政策制度方面来看，税收、转移支付、公共服务供给和社保等对相对贫困均造成了显著的影响，但影响方向并没有一致的结论。例如Brady以18个西方国家为研究对象，采用相对贫困的多种衡量标准，对社会保障缴费、公共卫生支出和贫困之间的关系进行了研究，分析表明，社会保障缴费和公共卫生支出显著缓解了贫困[22]；
解垩和李敏探究了税收和政府公共转移对我国居民的相对贫困状况的影响，结果表明，个税和社保缴费加深了相对贫困,而政府公共转移支付缓解了相对贫困[23]；
许源源和徐圳基于中国综合社会调查2015年度的数据,分析了公共服务供给对相对贫困的影响，研究结果显示,公共服务供给显著缓解了城镇人口的相对贫困[24]。从微观行为决策来看，移居、就业培训会对相对贫困产生影响。Stark等利用波兰的区域数据探究了相对贫困与移民之间的关系，在使用基尼系数测度相对贫困的标准下，得出基尼系数与移民之间存在正相关关系，人口的人均收入保持不变[25]；
罗明忠等基于河南省3278份农户问卷调查数据，检验了农业职业技能培训参与和非农就业职业技能培训参与对农户相对贫困的影响，结果发现，农业职业技能培训参与和非农就业职业技能培训参与均对农户相对贫困有显著负向影响[26]。有研究认为健康状况也是影响相对贫困的重要因素，例如曾晨晨基于中国健康与营养调查数据(CHNS)探究了农村居民健康与农村相对贫困的关系，得出居民健康状况对个人收入呈显著的正相关关系, 同时与个人贫困发生概率呈负相关关系[27]；
Lee等使用患病率来测度健康状况与相对贫困的关系得到了类似的结论[28]。此外，还有学者从代际传递的角度探究了相对贫困的影响因素，段义德利用CHIP2013调查数据，通过中国义务教育法的实施构建工具变量,估计教育阻断相对贫困代际传递的作用效应及大小，研究发现,与城市相比，农村相对贫困代际传递更为严重,同时，教育对收入及收入代际传递也产生了重要影响[29]。
自李克强总理2015年在政府工作报告中提出“互联网+”行动计划以来，互联网的快速发展与普及，不仅成为经济发展的全新动力，而且正在全方位改变着人们的生产和生活方式。互联网发展带来的冲击，引起了学术界的广泛关注。从微观角度来看，互联网的发展改变了个体的行为决策，主要有消费、投资、创业等方面。例如张永丽和徐腊梅基于甘肃省贫困农户的调查数据，研究了互联网使用对西部贫困地区农户家庭生活消费的影响，结果表明,互联网使用有助于提高农户家庭的消费水平，优化消费结构[30]；
苏岚岚和孔荣依据陕西、宁夏和山东831户创业农户调查数据，探究了互联网使用对农户创业绩效水平的影响效应，研究结果表明，农户参与互联网采购和互联网销售均显著提升了其创业绩效[31]。从宏观角度来看，互联网的使用造成了“数字鸿沟”，进而导致了区域经济的不平衡发展。例如汪明峰分析了中国互联网用户在城市区域中的增长和分布状况,以及这种现象对城市化进程造成的影响，结果发现,中国地理区域之间的“数字鸿沟”明显成为中国社会经济发展的新差距[32]；
程名望和张家平采用省级面板数据探究了互联网普及对中国城乡收入差距的影响，研究发现，互联网普及对城乡收入差距的影响呈现先增加后降低的“倒U形”趋势[33]。
那么互联网使用对相对贫困有何影响？互联网影响相对贫困的路径机制是什么？基于此，本文利用中国综合社会调查(CGSS)2017年数据，实证分析了互联网使用对相对贫困的影响及其机制。在设置总体相对贫困线、城镇相对贫困线和农村相对贫困线的基础上，基准回归模型和工具变量模型的回归结果均证实，更高的互联网使用会显著改善相对贫困状态，而且会受到社会信任度、市场化程度两类社会制度环境的影响。进一步的机制检验表明，互联网使用通过促进个体创业就业、金融投资来缓解相对贫困。
本文的贡献主要体现在两个方面：第一，既有文献考察了互联网对个体消费储蓄、投资创业、风险态度、地区经济发展等方面的影响，但缺乏针对互联网如何影响个体相对贫困状态及其机制的研究，本文为深入理解互联网的经济效应提供了新证据。同时，本文还凸显了互联网使用在解决相对贫困问题中的重要性，拓展了中国相对贫困影响因素的研究视野。第二，本文回应了中央政府把“消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕”作为使命的重要意义。消除贫困不仅可以改善民生，还能够促进经济发展，有利于经济的良性循环，同时提升我国国民的自信心和凝聚力，是全面建设社会主义现代化国家和实现乡村振兴战略的必经之路。
如前文所述，互联网的使用会对个人的行为决策带来一系列的影响：①促进就业创业,提高低收入、无收入个体的经济水平。互联网的快速发展已渗透到人们生活的方方面面，在劳动力市场上，互联网已经成为劳动者降低搜寻成本，获取优势就业资源的重要渠道，其背后隐含了成本降低机制。作为一种重要的中间机制，互联网在传递信息及降低不确定性方面发挥了重要作用，对就业的促进效应主要以人职匹配来实现。互联网对就业的直接影响可能体现在以下几个方面：一是互联网为求职者提供了有关岗位空缺的充足信息，有助于其在广泛的劳动力市场中准确获取合适的工作；
二是通过互联网发布岗位招聘信息极大地降低了雇主方的搜寻成本，使其能够将节省的资金转向员工工资、办公环境和职工福利等方面，间接提高了入职者的工作待遇；
三是通过互联网可以有效获取目标单位的丰富信息，使求职者提前对意向公司的背景、岗位特征有所了解，这有助于求职者在谈判前做出充足的准备，增强求职者的信心，使其在谈判中处于优势地位，提高工作的起薪及待遇[34]。此外，互联网高效便捷的信息资源分享方式，促进了支付手段、物流的快速发展。电子商务的兴起和物流的发展逐渐取代了传统的“一手交钱，一手交货”的交易模式，解决了交易双方在空间、时间上的限制，推动了电商平台、直播带货、互动打赏等新兴营销模式，极大地丰富了创业的形式和方式，降低了传统创业的门槛和成本[35]。②促进金融投资，实现盈余资产的升值。以互联网为基础诞生的现代信息科技,尤其是移动支付、区块链、人体识别和电子货币等,对金融模式造成了影响，产生了与传统方式下通过商业银行和资本市场进行融资不同的金融模式, 即“互联网金融模式”[36]，其有效地提高了资源配置效率，降低了交易过程发生的成本,为社会带来了巨大的效益，为个体提供了新的投融资渠道和便捷手段,不仅满足了普通个人的金融需求,其手续简便和方式灵活的特点也成为现有银行体系的有益补充。互联网金融从交易成本、信息成本和参与机会三个方面对个体投资行为产生了影响：首先，互联网媒介的引入降低了股票、基金、债券等金融商品的交易成本；
其次，改变了原有围绕实体金融机构展开的交易方式，提高了金融的可得性，缓解了有限参与的约束；
最后，通过信息传递和沟通对社会互动产生影响，促进了金融资产的投资决策[37]。根据以上分析，互联网发展为金融领域带来的效益更多地体现在相对贫困的人群中，各类成本的降低和参与机会的提高都极大地降低了金融市场的准入门槛，使得投资者群体向低收入人群不断扩张。基于以上分析，提出如下假说：
假说1：互联网的使用促进了个体进行创业和就业，促进了金融资产的投资，提高了相对贫困个体的经济水平，互联网的使用缓解了相对贫困。
若互联网的使用缓解了个体的相对贫困状况，那么，这种影响可能随个体所处的社会制度环境的不同而存在异质性，其中很重要的两个因素便是社会信任环境和市场化发展程度。首先，社会信任作为一种非正式制度，促进了人际交流与沟通，加强了信息的交换，弱化了个体对互联网信息可得性和可信性的依赖。进一步讲，在社会信任度较高的地区，个体自然会被贴上值得信赖的“标签”，因此强化这一地区群体之间的交流和合作，对就业、创业、投资、消费等个体行为都有正向作用[38]；
而互联网虽然提高了信息传递的便捷度和时效性，但也同时面临着信息失真、信息冗余、信息泄露等问题，不仅增加了使用者的处理成本，甚至降低了其信任与安全感，使得个体更加倾向于线下的信息，而较高的社会信任环境满足了个体这一需求的同时，也有效地弥补了互联网信息的缺陷。其次，市场化发展程度体现的是市场化改革后的结果，不单单是几项规章和制度的变化，而是一系列经济、社会、法律制度的变迁[39]。由于市场化是一个不断发展和演变的过程，不同国家表现出来的形式各有不同，为此，对其进行测度是一项艰难且复杂的工作。我国学者针对中国特有的国情，主要从政府与市场、非国有经济、产品市场、要素市场、市场中介组织和法律制度环境六个方面来评估一个地区的市场化发展程度[40]。由此可以看出，市场化程度较高的地区，不仅经济发达、制度完善，而且土地、劳动力、资本在要素市场上的流动也更快，在加快经济增长的同时也吸引了更多的资本流入，使得大量企业涌入也创造了更多的岗位。此外，市场化发展程度作为一种衡量社会正式制度优劣的标准，一方面会对各行各业的发展造成环境基础与制度保障方面的影响，另一方面也会对个体的行为方式产生影响。例如，市场化程度高的地区，相对就业有保障、创业有扶持、投资有规范、消费有售后，因此在互联网使用过程中，人们更多地把精力聚焦于娱乐休闲领域，减弱了互联网缓解个体贫困的正向影响。基于上述分析，本文提出：
假说2：互联网使用的减贫效应随着社会信任度的提高而减弱。
假说3：互联网使用的减贫效应随着市场化程度的提高而减弱。
本文所使用的数据来源于2017年中国综合社会调查(CGSS)。CGSS是中国人民大学社会学系在全国范围内开展的大规模抽样调查项目，其提供的微观数据在学术界研究我国居民互联网使用情况、创业就业、投资等热点问题中得到了广泛应用。为了检验互联网使用对相对贫困的影响，参照曾晨晨[27]、程名望和张家平[33]的研究，本文回归方程设置如式(1)所示：
povertyij=β0+β1interneti+β2Xij+εij
(1)
其中，被解释变量poverty为二元虚拟变量，当受访者处于相对贫困时，poverty取值为1，否则为0。鉴于我国城乡差距依然突出、二元结构尚未打破的国情以及数据的可得性，本文借鉴张琦和沈扬扬[10]的研究使用收入比例法来测度相对贫困，即以居民人均可支配收入中位数的40%作为相对贫困线，受访者年收入低于相对贫困线则表示处于相对贫困。当j=0时，i表示受访者个体来自全国，以2016年全国居民人均可支配收入中位数测算出全国相对贫困线为8353.2元；
当j=1时，i表示受访者个体来自城镇，以2016年城镇居民人均可支配收入中位数测算出城镇相对贫困线为12621.6元；
当j=2时，i表示受访者个体来自农村，以2016年农村居民人均可支配收入中位数测算出农村相对贫困线为4459.6元。为便于描述性统计分析，以变量poverty_c、poverty_n分别表示城镇相对贫困、农村相对贫困。
方程右侧解释变量internet表示受访者互联网使用情况，问卷询问受访者“过去一年，您对互联网(及手机上网)的使用情况是”对应选项为“从不”“很少”“有时”“经常”“非常频繁”，赋值情况依次为1、2、3、4、5，internet取值越大表示受访者互联网使用程度越高。
回归估计结果中两类调节变量的构建如下：①社会信任度。本文遵循张维迎和柯荣住[41]提出的各地区社会信任指数进行衡量，若地区社会信任指数高于平均值，则设定该地区社会信任水平较高，变量trust赋值为1，否则为0。②市场化程度。本文使用王小鲁等[42]发布的《中国分省份市场化指数报告(2016)》中对应的一级指标进行衡量，若地区市场化指数高于平均值，则设定该地区市场化程度较高，market赋值为1，否则为0。
控制变量X包括一系列影响居民相对贫困的因素，文本参照段义德[29]的研究，从受访者个人和所属家庭两个层面设置。个人层面因素包括：性别gender，其中男性赋值为1，女性赋值为0；
年龄age及年龄平方age2；
政治面貌face，其中，中共党员赋值为1，非中共党员赋值为0；
受教育程度education，根据受访者学历水平“没有受过任何教育”“私塾、扫盲班”“小学”“初中”“职业高中”“普通高中”“中专”“技校”“大学专科(成人高等教育)”“大学专科(正规高等教育)”“大学本科(成人高等教育)”“大学本科(正规高等教育)”“研究生及以上”依次赋值为1～13，数值越大表示受访者受教育程度越高；
健康状况health，根据受访者健康情况“很不健康”“比较不健康”“一般”“比较健康”“很健康”依次赋值为1～5，数值越大表示受访者健康水平越好；
说普通话水平speak_c，根据受访者调查情况“完全不能说”“比较差”“一般”“比较好”“很好”依次赋值为1～5，数值越大表示受访者说普通话水平越高；
说英语水平speak_e调查及赋值情况与说普通话水平变量相同；
参加社会保险情况insurance，根据问卷调查项目“城市基本医疗保险/新型农村合作医疗保险/公费医疗”“城市/农村基本养老保险”“商业性医疗保险”“商业性养老保险”，若受访者参加以上保险一项及以上表示参加社会保险，变量insurance赋值为1，反之赋值为0；
婚姻状况marriage，受访者已婚marriage赋值为1，否则赋值为0。家庭层面因素包括：家庭规模people，以受访者家庭常住人口衡量；
家庭经济状况fam_stage，根据受访者调查项目“远低于平均水平”“低于平均水平”“平均水平”“高于平均水平”“远高于平均水平”依次赋值为1～5，数值越大表示家庭经济状况越好。此外，本文还控制了地区经济水平lngdp，以受访者所在省份人均GDP对数值衡量。
表1列示了主要变量的描述性统计。总体来看，有32.02%的个体处于相对贫困，表明我国大多数居民在相对贫困线之上。进一步分城乡来看，城镇24.71%的个体处于相对贫困，而农村44.04%的个体处于相对贫困，表明我国贫困的发生地区仍集中在农村，贫困人口的数量依然以农村居民为主。internet均值为2.8087，这说明我国互联网使用程度整体较高。变量trust、market均值分别为0.3689、0.7057，意味着我国大多数地区社会信任度低于平均水平，而市场化程度高于平均水平。变量gender、face、marriage、insurance均值分别为0.4717、0.1117、0.7533、0.9492，表示47.17%的受访者为男性，11.17%的受访者为中共党员，75.33%已婚，94.92%的受访者拥有社会保险。变量age、education、health、speak_c、speak_e均值分别为51.0090、5.1804、3.4618、3.1561、1.4374，可见，受访者的平均年龄为51岁，受教育程度普遍不高，平均而言，受访者对自身身体状况评价较好，讲普通话水平评价较高，但讲英语的水平评价较低。变量people、fam_stage的均值分别为2.8054、2.5468，表明受访者所属家庭多为3口之家，家庭经济状况处于中等水平。
表1 主要变量描述性统计
(一)基准回归
由于被解释变量为取值0、1的二元虚拟变量，本文使用Probit模型极大似然估计法(MLE)展开系数估计。表2第(1)列显示，变量internet在1%水平上显著为负，表明互联网使用有助于缓解相对贫困，表2第(2)(3)列进一步显示无论是城镇还是农村，互联网使用均显著缓解了相对贫困，由此，假说1得到初步验证。
在控制变量中，从个体层面看，年龄与相对贫困存在“U形”关系，这意味着随着个人年龄增长，其贫困发生率先下降后上升；
变量gender系数在1%的水平上显著为负，与女性相比，男性更利于摆脱贫困；
变量education系数显著为负，受教育水平越高的人越不容易陷入贫困；
变量face系数显著为负，党员比非党员贫困发生率更低；
受教育水平、党员身份影响相对贫困的理论机制是一致的，这两类因素都是个体自身能力的证明，能力越大自然越能够改善自身的经济状况。变量marriage系数显著为负，表明已婚个体比未婚个体更能抵抗贫困；
变量health系数在1%的水平上显著为负，身体健康者较不健康者更不容易陷入贫困；
变量speak_c、speak_e反映了受访者的两类语言水平，语言水平高通常表示个体的沟通能力强，对缓解贫困有一定的正面作用，但英语水平对缓解相对贫困并未造成影响，这说明我国英语使用程度并不高，通过提高英语水平改善经济状况的作用十分有限；
变量insurance的检验结果显示，参加社会保险能够显著缓解相对贫困，这是因为社会保险是一项针对社会各类群体的保障措施，具有经济兜底保障的作用，能够有效地帮助贫困群体应对各种意外灾难，从而起到有效减轻经济压力的作用，与刘子宁等[43]的研究结论一致，但变量insurance系数在农村调查样本中并不显著，这表明社会保险的作用在农村地区有限，可能与使用条件和范围有关。从家庭层面看，变量people的系数在第(1)(2)列中显著为正，表明家庭规模越大越不利于摆脱贫困，这是因为在人口较多的家庭中，存在没有劳动能力的老人和儿童需要赡养和抚养，家庭经济负担重，提高收入水平的难度较大，在第(3)列中并不显著，可能是农村子女老人多在一起居住，家庭规模通常都比较大的原因；
变量fam_stage的系数在1%的水平上显著为负，说明家庭经济状况越好，越不容易陷入贫困。此外，变量lngdp系数显著为负，说明地区经济发展水平越高，贫困发生率越低，符合经济常识。
表2 互联网使用对相对贫困的影响：基准回归
续表2
(二)内生性问题处理
初步的回归分析表明，互联网使用能显著缓解相对贫困，但变量潜在内生性可能会影响这一结论的准确性，因为个体的贫困状况可能会影响其互联网使用程度，贫困个体工作方式多以体力劳动为主，没有较多的精力和时间使用互联网，而某些偏远落后地区使得部分群体甚至不具备使用互联网的条件，因此，互联网使用对相对贫困的影响可能存在逆向因果关系，由逆向因果关系产生的内生性问题可能导致回归结果偏误，解决这一问题的有效方法在于寻找合适的工具变量并展开IVProbit估计。
本文借鉴尹志超等[44]的研究方法，使用是否拥有手机作为互联网使用的工具变量，因为是否拥有手机具有较强外生性，对个体贫困状况无直接影响；
同时，智能手机的普及使得手机上网办事十分方便，基本能实现个体所有的互联网诉求，两者具有较强的相关性。下面检验工具变量的有效性：“Cragg-Donald Wald F 统计量”为 121.595，远远大于10%显著水平临界值(10% maximal IV size：16.38；
15% maximal IV size：8.96)，说明不存在弱工具变量问题。“Kleibergen-Paap rk LM 统计量”为166.941，其P值为0.0000，强烈拒绝不可识别的原假设。表2第(4)(5)(6)列报告了针对方程(1)进行工具变量法的估计结果，结果显示，无论是总体来看，还是分城镇和农村，变量internet系数均明显上升。产生这一差异的原因可能在于，贫困状况会反过来影响个体互联网的使用程度，导致互联网使用与方程残差项正相关，进而导致Probit估计低估了互联网使用对相对贫困的实际影响。由此，假说1得到进一步验证。
(三)稳健性检验
1.变换回归样本。对于年龄较大的受访者而言，其互联网使用程度较低，而且使用者也多以娱乐休闲为主，对经济状况的改善作用十分有限，因此本文剔除大于50周岁的受访者重新估计方程(1)，结果如表3所示，互联网使用缓解了相对贫困，前述结论依然稳健。
2.控制身份地位效应。之前的分析表明，受访者的身份地位不仅能代表自身能力的强弱，还能体现出其拥有的社会资源与经济渠道。通常来说，有身份和地位的人能够得到更多的资源和机会，更利于摆脱贫困，因此本文在方程(1)的基础上加入了能够体现受访者身份地位的变量进行重新估计。具体而言，根据受访者调查“综合看来，在目前这个社会上，您本人处于社会的哪一层？”,变量stage赋值为1～10，数值越大表示社会地位越高；
工会会员身份huiyuan，受访者是工会会员则变量huiyuan赋值为1，否则赋值为0；
此外，本文还从受访者社会网络角度选取体现受访者身份地位的变量，根据问卷调查“您认识的人中有没有是从事以下职业的？(含家庭、亲戚、朋友、打过交道的人)”，对应选项“大型企业的高级管理人员”“人力资源经理/人事经理”“律师”，受访者选择其中一项及以上则变量social赋值为1，否则赋值为0。估计结果如表3所示，随着互联网使用程度的提高，相对贫困的状况显著缓解，前述结论依然稳健。
3.变换互联网使用测度指标。本文根据CGSS数据库重新选取不同的互联网使用测度指标：根据受访者调查“过去一年，您是否经常在空闲时间上网？”，对应选项“从不”“一年数次或更少”“一月数次”“一周数次”“每天”，变量internet_l依次赋值为1～5，数值越大表示互联网使用程度越高；
“在最近半年，您上过网吗？(包括电脑、手机、智能穿戴等各种设备)”，受访者上过网则变量internet_u赋值为1，否则赋值为0。变换互联网使用测度指标后的估计结果如表3所示，前述结论依然稳健。
4.变换相对贫困测度标准。本文使用世界银行标准(WB标准)，将低于人均可支配收入三分之一的人群认定为相对贫困，同时使用欧盟标准(EU标准)，将低于人均可支配收入中位数收入50%的人群认定为相对贫困，重新估计互联网使用对相对贫困的影响。估计结果如表3所示，变量internet系数显著为负，前述结论依然稳健。
表3 互联网使用对相对贫困的影响：稳健性检验
(四)异质性分析
1.社会制度环境的异质性影响。前述分析表明，互联网使用会显著缓解相对贫困，那么，互联网使用对相对贫困的影响是否受社会制度环境的调节效应？本文在方程(1)中分别加入交叉项internet*trust、internet*market，并依次展开实证估计。表4第(1)(2)(4)(5)列显示，变量internet系数显著为负，而交叉项internet*trust、internet*market系数均显著为正，这表明，随着社会信任水平、市场化程度的提高，互联网使用对相对贫困的缓解效应将弱化，这与假说2、3理论预期相符。因此，信任水平、市场化程度高的社会制度环境是抵御贫困的重要保障。值得注意的是两类调节效应在农村样本中并不显著，原因可能在于，我国农村单位家庭规模相对较大，而且多以群居为主，这使得邻里之间的联系十分频繁，信任程度普遍较高；
而目前我国农村的经济水平依然较低，基础设施匮乏，各项制度不健全，因此市场化程度普遍较低。
表4 社会制度环境的异质性影响
2.教育水平的异质性影响。为进一步探究互联网使用对不同受教育水平群体相对贫困的影响，本文在模型(1)的基础上，将样本分为高中及高中以下学历样本和高中以上学历样本进行检验，回归结果如表5所示。在高中及高中以下学历样本中，无论是总体来看，还是分城乡来看，变量internet系数均显著为负，而在高中以上学历样本中，变量internet系数均不显著，这说明互联网使用的减贫效应主要针对受教育水平较低的人群。相对于高学历者，低学历者收入普遍较低，收入来源单一狭窄，工作多以体力劳动为主，甚至无工作，而互联网丰富多样的信息拓宽了他们的视野，不仅给这一群体提供了更多的就业机会，还提供了不同的收入渠道，改善了他们的经济状况，缓解了相对贫困。另外，这也从侧面说明了受教育水平越高，越不容易陷入贫困，教育也是影响相对贫困的重要因素。
表5 教育水平的异质性影响
(一)互联网使用的中介效应检验
既然互联网使用显著缓解了相对贫困，那么，其具体影响机制是什么？本文参照温忠麟等[45]提出的中介效应检验思路，构建如下检验模型：
Povertyi=β0+β1interneti+β2Xi+εi
(2)
medvari=γ0+γ1interneti+γ2Xi+εi
(3)
povertyi=k0+k1medvari+k2intermeti+k3Xi+εi
(4)
中介效应检验思路如下：首先估计方程(2)，其设定与方程(1)基本一致。在变量Poverty系数β1显著为正的基础上，进一步估计方程(3)和方程(4)，其中medvar为本文关心的中介因素(创业就业、金融投资)，若方程(3)中系数γ1和方程(4)中系数k1都显著为正，说明互联网使用internet的确通过中介变量medvar作用于相对贫困。在此基础上，若方程(4)系数k2依然显著为正，则说明medvar发挥了部分中介效应，若方程(4)系数k2不显著，则说明medvar发挥了完全中介效应。同时，如果方程(3)中系数γ1和方程(4)中系数k1至少有一个不显著，则需要进一步针对系数交叉项γ1×k1进行Sobel检验，若Sobel Z统计量显著，则表明中介效应存在。
本文根据受访者调查“您的工作经历及状况”来衡量创业就业状况，受访者处于创业就业状态，变量work赋值为1，否则赋值为0。其次，根据受访者调查“您家目前是否从事下列投资活动”来衡量金融投资情况，受访者选择“股票”“基金”“债券”“期货”“权证”“外汇”中一项及以上表示投资，变量invest赋值为1，否则赋值为0。
为比较分析，文本将表2第(1)列估计结果添加到表6第(1)列。表6第(2)(4)列依次报告了使用中介变量work、invest作为被解释变量，针对方程(3)的系数估计结果；
而表6第(3)(5)列分别报告了添加中介变量work、invest之后，针对方程(4)的系数估计结果。具体而言，表6第(2)列中变量internet系数在10%的水平上显著为正，而第(3)列中变量internet、work系数显著为负，可见，促进就业创业是互联网使用缓解相对贫困的部分中介因子。为保证结论稳健性，本文进一步针对系数交叉项展开Soble检验，得到Z统计量是-2.167，在5%的水平上显著，这说明，互联网使用的确通过促进创业就业缓解了相对贫困。同时，表6第(4)列中变量internet系数显著为正，而在第(5)列中，变量internet系数显著为负，变量invest系数并不显著。根据前文分析，本文需要进一步针对系数交叉项展开Soble检验，得到Z统计量是2.854，在1%的水平上显著，这说明，促进金融投资可视为互联网使用缓解相对贫困的中介因素。
表6 互联网使用缓解相对贫困的机制
(二)互联网使用对不同经济水平家庭收入的影响
前文理论分析认为，互联网使用主要通过提高低收入群体的经济水平，进而实现相对贫困的缓解，因此本文使用受访者家庭2016年总收入对数值(变量lnincome)，作为方程(1)的被解释变量，使用分位数回归模型(QR)估计互联网使用对处于不同收入分位点家庭收入的影响。表7第(1)(2)(3)列中估计结果显示变量internet系数均显著为正，表明互联网使用对家庭收入有显著正向影响，此外，第(1)列中变量internet系数明显大于第(2)(3)列，这意味着互联网使用的增收效应在低收入家庭更加显著。
表7 互联网使用对不同经济水平家庭收入的影响
贫困现象是世界关注的永恒性话题，贫困问题一直是决策层和理论界关心的议题，消除贫困、实现人民生活富裕对每个国家具有重要意义。本文以2017年中国综合社会调查数据为样本，旨在检验互联网使用是否能够缓解相对贫困现象。研究表明，互联网使用对相对贫困有显著负向影响，这一基本结论在一系列稳健性检验和克服内生性偏误之后依然成立，且这一影响随着社会信任水平、市场化程度的提高而减弱。机制检验表明，互联网使用会通过促进个体创业就业、金融投资而提高低收入群体的经济水平，且其增收效应显著高于中高收入群体。
本文政策启示主要有三点：①无论是总体来看，还是分城乡来看，互联网使用均会显著缓解相对贫困。这意味着需要加大对互联网的建设和普及力度，把信息基础设施的建设作为重点建设内容，坚定“网络强国”的战略目标，把互联网与扶贫相结合，充分发挥互联网的优势，借助互联网信息红利，提高、改变个体思想觉悟和行为决策，这是解决贫困的重要举措。②社会制度环境的改善会弱化互联网使用对相对贫困的缓解作用。这意味着充分发挥政府职能，出台合理健全的政策规章、建立有利于地区经济社会发展的制度是缓解相对贫困的重要依托。同时，重点关注农村地区，促进农村地区经济发展，加快基础设施建设，早日实现农村地区的现代化对改善农村地区贫困具有重要意义。③促进创业就业和金融投资是互联网使用缓解相对贫困的重要机制。这意味着在推进互联网使用广度的同时，还要注重提高互联网信息的质量，要加强网络信息平台审核，规范和约束信息的制造和传播，切实保障信息使用者的合法权益，严厉打击虚假、欺诈、危害他人和国家利益信息的制造和传播行为。同时，还要完善和发展互联网金融，降低个体参与金融市场的门槛，提高资金在互联网流通的安全性。
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