Page 112 - 北京工商大学学报2019年第5期

第 34 卷摇 第 5 期 李摇 飚: 互联网使用、技能异质性与劳动收入

摇 摇 表 1摇 变量说明与描述性统计
变量 变量名称 变量含义 样本量 平均值 标准差 最小值 最大值
Lnwage 劳动收入 劳动者个人一年内职业/ 劳动收入的对数 754 9郾 584 1郾 040 5郾 991 12郾 388
Lninc 总收入 劳动者个人一年内总收入的对数 1 067 9郾 710 0郾 994 5郾 991 13郾 459

use 互联网使用 过去一年经常使用互联网取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 434 0郾 496 0 1
小学及以下 = 6;初中 = 9;高中 = 12;
edu 受教育程度 1 424 9郾 838 2郾 997 6 19
大专及本科 = 16;研究生 = 19
exp 工作经历 用工作年限测算 1 424 15郾 599 12郾 287 1 46
mar 是否结婚 已婚取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 834 0郾 373 0 1
sex 性别 男性取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 394 0郾 489 0 1

age 年龄 截取 16 ~ 60 岁的劳动者 1 424 44郾 866 12郾 133 17 60
cla 家庭经济地位 家庭所在地平均水平及以上取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 606 0郾 489 0 1
emp 就业身份 自雇人员取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 096 0郾 295 0 1
full 是否全职工作 全职工作取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 777 0郾 417 0 1

danwei 单位类型 党政事业单位 = 1;企业 = 2;社团 = 3;其他 = 4 1 424 2郾 488 1郾 046 1 4
owner 单位所有制 国有制 = 1;集体制 = 2;私有制 = 3;其他 = 4 1 021 2郾 239 1郾 046 1 4
car 是否有私家车 拥有私家车取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 157 0郾 364 0 1
hou 是否有住房 购买房产取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 471 0郾 499 0 1

cen 户口 农村户口取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 485 0郾 500 0 1
eth 是否少数民族 少数民族取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 077 0郾 267 0 1
cpc 是否为中共党员 中共党员取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 870 0郾 336 0 1
rel 宗教信仰 有宗教信仰取值为 1;否则为 0 1 424 0郾 119 0郾 324 0 1

本选择偏差问题。 根据逆米尔斯比率的系数估 工具变量。 稳健 DWH 检验的结果为 p = 0郾 048,
计值可以看出使用 OLS 估计会产生一定程度的 拒绝了工具变量外生的原假设。 2sls 回归结果表
样本选择性偏差问题。 模型(3) 表明,个体有互 明,个体有互联网使用行为可以使个体劳动收入

联网使用行为可以使个体劳动收入增加 40% 。 增加 45郾 5% ,IV 回归结果更接近真实情况。
模型(1)低于模型(3) 的结果,说明剔除收入为 互联网使用之所以带来如此显著的收入溢
零的观测值,一定程度上造成样本选择偏差的 价,其一是互联网使用扩充了个人的信息权力,进

问题。 而提高劳动者的议价能力和流动性。 互联网使用
其次,本文使用 2sls 回归模型处理内生性问 使得个体获得行动与策略优势,从而让个体形成
题。 一般而言,互联网使用与劳动收入之间最容 更加明智的集体行动决策。 其二是学习能力的个
易出现“联立性冶 或者双向因果问题。 本文选取 体异质性,这种异质性是与个体对互联网的偏好
两个工具变量,分别为信息获取偏好(inf)和闲暇 无关,主要体现为学习能力上的差别。 然而,限于
上网选择(lei)。 信息获取偏好以“是否把互联网 指标选取的困难,我们无法对互联网使用行为进
作为主要的信息来源冶 构建二值变量,闲暇上网 行进一步分析。 比如,信息获取类、商务交易类和
选择以“是否在空闲时间一周数次进行上网冶 构 交流沟通类互联网使用行为可能会改善个体的
建二值变量。 两个变量与互联网使用行为密切相 “信息权冶和非认知能力,但是网络娱乐类互联网
关,同时与劳动收入没有直接关系,是相对较好的 使用却不能帮助个体改善学习能力。

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