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摘要：提高农村的非农就业是促进农民收入增收、缩小城乡差距的重要途径。互联网的使用影响着人们工作中的各个领域，改变了人们的工作方式。文章通过2013年CGSS数据，利用Probit模型经验验证了互联网促进农村非农就业这一假设，并且在不同类型的人群中的促进效果不同。同时文章利用倾向匹配得分PSM方法，克服了样本的自选择问题后得到了一致的结论。文章的政策建议是扩大农村互联网的覆盖率，提供信息发布平台，提高农村劳动力市场的匹配效率，从而促进农村的非农就业。
关键词：互联网；非农就业；匹配效率；倾向匹配得分；自选择
一、 引言
十九大报告中指出，“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。相对城市，农村发展缓慢、农民收入偏低是发展不均衡的原因之一。据2017年统计，中国农民8.7亿人，其中农村常驻人口为5.9亿人。由于我国的人均耕地面积少，种植技术落后，生产效率低，农民闭塞在村中务农，制约了农民收入的增加。一方面，促进农村人群的非农就业是提升农民收入、縮小城乡差距的重要途径。另一方面，由于农业生产的季节性、周期性，在农村中，依然存在剩余劳动力。近年来，由于人口老龄化的到来，劳动力短缺，人口红利消失，经济增速放缓，寻找劳动力资源成为紧要任务。促进农村人口的非农就业，可以缓解由人口老龄化带来的劳动力短缺压力，保持人口红利，延缓经济增速放缓速度。
21世纪以来，互联网技术应用到生活和工作当中的各个领域，丰富了人们的生活水平，改变了人们的工作方式。在农村，互联网传递信息的高效性，降低了农业信息的传播成本、加强了农民与外界的交流、提升了农民人力资本的积累、推动了农村经济的发展。互联网的使用是否促进了农村的就业？其影响路径是怎样的？这一些列问题的回答对促进农村人口就业，增加农民收入，缩小城乡差距，保持经济增长有着重要的意义。
二、 文献综述
国外研究互联网对劳动市场的影响，主要从以下两个方面研究：第一，研究互联网对工资的影响。有些学者研究得出，互联网的使用会产生工资溢价。其中Krueger（1993）利用1984和1989年美国居民调查数据，测算出，使用电脑可带来10%～15%的工资溢价。Freeman（2002）利用小时工资实证检验发现电脑的使用增加了工资。Navarro（2010）使用拉丁美洲数据，发现互联网的使用能够带来15%～30%的收入回报。然而也有学者得出了与上述不同的结论，Entorf和Kramara，使用1991年～1993年的法国劳动力调查数据，在控制了内生性问题后，并没有发现工资的显著增加。Hazrul和Zulkifly（2015）利用美国2001年～2003当前人口调查数据，也没有发现互联网使用者的工资溢价。
第二，研究互联网使用和就业的关系。有学者认为互联网的使用会促进就业、缩短失业时间。Autor（2001）从理论上指出互联网的使用可以改变雇主和雇员的匹配方式，扩大劳动需求方的搜寻范围，从而使得找工作更容易。Bagues和Labini（2009）利用领英数据，发现互联网使用提高了雇主雇员的匹配效率，增加了毕业生找工作的流动性。Kuhn和Mansour（2013）利用美国2005年～2008年全国青年追踪数据，发现互联网的使用比传统方式找工作会使失业时间缩短25%。然而也有研究并没有发现互联网的使用对劳动力市场上的就业有促进作用。Feldman和Klaas（2002）和Fountain（2005）并没有发现互联网的使用会减少劳动力市场上的摩擦。Feldman（2002）发现互联网并没有显著提高工作搜寻效率，Kuhn和Skuterud甚至发现，利用互联网找工作的人群失业持续时间反而更长。
国内研究互联网对劳动力市场上的影响，主要从以下几方面来研究：第一，互联网对收入的影响。国内对于互联网的使用同收入的关系比较一致，认为互联网的普及率和使用，提高了工资率，增加了使用者的收入。陈玉宇、吴玉立（2008）基于2005年家庭普查数据，发现在排出了个人特征及职业因素之外，电脑的使用会提高劳动生产率从而提高20%的工资率。周冬（2016）利用中国综合社会调查2005和2013年数据（CGSS）证明，互联网的使用，对提高农民收入具有显著作用。李雅楠、谢倩芸（2017）使用2004年～2011年中国营养与健康调查的面板数据（CHNS），用倾向匹配得分（PSM）控制了自选择偏差，得出互联网使用对个体提高了工资率，并从整体上缩小了工资差距。韩长根、张力（2017）使用GMM方法，利用我国省级面板数据，得出互联网普及率同时提高增强了农村居民和城镇居民的收入且缩小了城乡差距。
第二，互联网对创业的影响。周洋、华语音（2017）利用2014年中国家庭追踪调查数据（CFPS），在利用工具变量消除了内生性的影响后，检测互联网对于农村家庭创业的影响。研究发现使用互联网可以促进家庭创业率提高3.83%，并且会提高家庭的创业收入。
第三，互联网对就业的影响。毛宇飞、曾湘泉（2017）利用2010年～2013年中国综合社会调查数据（CGSS），基于Probit模型验证了互联网提高了女性就业率。而王子敏（2017）利用2013年国家卫生纪委对流动人口的抽样数据，却发现互联网的使用率提高不利于流动人口就业。
纵观以上文献，在国内，鲜有学者研究互联网的使用对农村非农就业的影响。本文旨在实证在农村，互联网的使用对于农民的非农就业有何影响。
三、 农村互联网覆盖率概况
据中国互联网络信息中心调查，截至2017年6月，我国互联网普及率为54.3%，总人数达7.51亿人，其中城镇网民占比73.3%，规模为5.50亿人，农村网民占比26.7%，规模为2.01亿人。虽然在绝对数量上，农村网民已经有很大的规模，但是考虑到中国有5.9亿名农民生活在农村，农村网络的覆盖率有很大的提升空间。 在2016年农村互联网发展状况研究报告中指出，2015年，在农村上网的人群中，从年龄结构来看，各年龄段比较均衡。其中20岁～29岁青年群体占比最多，为26.7%，以下依次为30岁～39岁（25%），10岁～19岁（23%），40岁～49岁（14.7%），50岁～59岁（5.3%），10岁以下（2.7%），60岁以上（2.5%）。从性别结构来看，男女比例差别不大，其中男性占55.2%，女性占44.8%。从学历结构来看，整体学历水平较低，其中初中学历程度的占比51.9%。小学及以下学历程度占比20.8%，高中/中专/技校学历程度占比21.4%，大专及以上学历水平的农村网民仅占6.1%。
调查显示，互联网知识与应用技能的缺乏，是阻碍农民上网的主要原因。在农村中非网民中不懂电脑/网络，占比为60.0%，年龄太大/太小，占比为30.8%，没有电脑等上网设备的占比为9.4%，当地无法连接互联网的占比为3.4%。
四、 相关理论与研究假设
搜寻匹配理论认为，劳动力市场上同时存在着企业当中的职位空缺和在劳动力市场的找工作的求职者。一般而言，现实的劳动力市场中存在着匹配效率的损失，信息不对称是这种效率损失的重要原因。互联网可以通过减少信息的不对称提高劳动力市场上的匹配效率，减少失业率，提高就业率。其作用机理是：企业使用互联网发布招聘信息，能够扩大信息的覆盖区域，缩短招聘时间，提高招聘效率；求职者根据网上的求职信息，能够迅速获得空缺岗位信息，减小了求职成本，缩短了求职时间，提高了求职效率。
另一方面，人力资本理论认为，学习可以提高人力资本，人力资本的增加可以提高劳动者在劳动力市场上的竞争力，从而促进就业。求职者使用互联网提高了人力资本，更容易进入到劳动力市场，从而减少失业。
两种作用途径的结果都是使用互联网促进了非农就业。所以本文提出假设为：互联网的使用会提高农村人口的非农就业。
五、 数据来源与统计性描述
本文使用的数据为中国综合调查数据（CGSS）。中国综合调查数据（CGSS）是由人民大学社会学院调查完成的，调查自2003年起开始，先后调查公布了2003年、2005年、2006年、2008年、2010年、2011年、2012年、2013年共八年的数据，而2013年是可获得的最新年份。CGSS样本源于28个省直辖市级层面，在这28个省直辖市中分层抽样，随机抽取134个县区，共有11 438个问卷，其中，在农村居住的有4 416户问卷，剔除了不能工作的，还在上学的，共得到16岁～60岁的样本3 059个。
本文的被解释变量为农村人口的非农就业，主要从农村人口的整体就业状况来考察。用问卷中的“是否从事非农就业”的二值变量来衡量。其中从事非农就业为1，未从事为0。核心变量为是否使用互联网，用问卷中的“过去一年中互联网是否是您的主要信息来源”来衡量。其中是为1，不是为0。在控制变量中，包括性别、年龄、婚姻状况、受教育程度。其中性别男为1，女为0；结婚为1，未婚为0。表1汇报的是对样本的统计性描述。
六、 实证模型及结果
1. 实证模型。
式（1）中为本文的实证模型，其中X为控制变量，包括影响就业的特征向量，为特征向量的系数。Internet为是否为互联网的使用者，前面的系数表示互联网的使用对农村人口就业的边际效率。为残差项。人力资本的提升可以增加在劳动动力市场上的竞争力，从而促进就业。根据人力资本理论，影响到人力资本的因素包括教育程度、年龄、性别、健康状况。所以，本文模型的控制变量包括教育程度、年龄、年龄的平方、性别、健康状况。式（2）是对控制变量的详细说明其中包括教育程度、年龄、年龄的平方、性别、健康状况。
2. 实证结果。表2是互联网的使用对农村人口中非农就业影响的实证结果。由于probit的非线性模型，所以表中汇报的是平均边际效应。从2表中可以看到，相对于未使用互联网的农村人口，使用互联网的农村人口的非农就业的概率可以提升9.9%。从个人的特征变量来看，年龄、男性、教育年限、健康状况都会对农村人口的就业起到促进作用。按照教育分类的话，接受过初中和高中教育的农村人口，使用互联网对农村人口的就业有显著的促进作用。
3. 稳健性检验。上面模型中可能存在农村人口在就业的选择上的“自选择”问题，从而产生对实证结果有偏误的影响。由于本文中对照组的样本量较少，不容易找到工具变量，所以使用了倾向匹配得分（PSM）方法对两种人群进行配对后进行研究。在使用PSM方法时，首先要满足平行假设，即使用过互联网的人群中（处理组），同没有使用过互联网的人群（对照组）在影响就业的其他因素上，没有显著的差异。然后两组人群进行比较，从而更准确的得出使用互联网对就业的影响，估计出使用互联网的平均处理效应。PSM方法包括最近邻匹配、半径匹配和核匹配。本文报告使用这三组方法所得到的处理平均处理效应（ATT），控制组平均处理效应（ATU）和總体处理效应（ATE）。三种结果都能说明互联网促进了农村的非农就业。从总体结果来看（ATE），互联网促进农村人口的非农就业增加到14.26%～14.35%，与之前的结论一样，都是互联网促进了农村人口的非农就业，即运用PSM方法，处理了选择性偏差之后，仍能得到互联网的使用促进农村非农就业的结论。
七、 政策建议
本文分析了互联网使用对促进就业的机制，利用2013年CGSS数据，验证了互联网的使用对村人口的非农就业起到了促进作用。并且具有不同特征人群使用互联网的促进效果不同。在消除了自选择问题所造成的内生性问题而造成的偏差后，仍能得到一致的结论。结合本文的研究结果，本文提出以下建议：
1. 互联网使提高了信息化，促进了农村人口的非农就业，为农民提供了多元化的收入，有利于提高农民收入、缩小城乡差距。我国农村的互联网覆盖率还很低，很多农民不使用互联网是因为互联网基础设施不到位，所以应加快互联网基础建设，提高互联网在农村的覆盖率。 2. 从研究结果发现，互联网在整体上促进了农村人口的非农就业，但是在效果上，对初、高中和参加过职业教育培训的促进效果更加明显。我国农村人口的教育普遍偏低，政府应该在农村大力发展教育，提高农民的人力资本水平，从而促进农村人口的非农就业。
3. 作为劳动力市场的需求方，政府应该多为乡镇企业提供平台，及时发布招聘信息，实时共享信息，减小企业的招工成本。在信息爆炸时代，互联网的安全问题已经愈演愈烈，虚假信息的发布越来越多，鉴别信息真实性的成本越来越高，政府应该为乡镇中小型建立官方平台，发布招聘信息，减少信息的鉴别成本，提高雇主雇员的匹配效率。
参考文献：
[1] 蔡昉.人口转变、人口红利与刘易斯转折点[J].经济研究，2010，（4）.
[2] 毛宇飞，曾湘泉.互联网使用是否促进了女性就业——基于CGSS数据的经验分析[J].经济学动态，2017，（6）.
[3] Feldman， D.， Klaas， B.Internet job hunting： A field study of applicant experience with online recruiting[J].Human Resource Management，2002，41（2）：175-192.
[4] Brown， J.R.，Goolsbee， A.Does the internet make markets more competitive？ Evidence from the life insurance industry[J].Journal of Political Economy，2001，110（3）：481-507.
[5] Krueger，A.How Computer Have Changed the Wage Structure： Evidence from Microdata， 1984-1989[J].Quarterly Journal of Economics，1993， 108（1）：33-60.
[6] 李建民.對人口红利的再认识：来源、结构与机制[J].贵州财经大学学报，2016，（6）.
作者简介：张刚（1987-），男，汉族，河北省石家庄市人，中国人民大学劳动人事学院博士生，研究方向为劳动力市场政策。
关键词：互联网；非农就业；匹配效率；倾向匹配得分；自选择
一、 引言
十九大报告中指出，“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。相对城市，农村发展缓慢、农民收入偏低是发展不均衡的原因之一。据2017年统计，中国农民8.7亿人，其中农村常驻人口为5.9亿人。由于我国的人均耕地面积少，种植技术落后，生产效率低，农民闭塞在村中务农，制约了农民收入的增加。一方面，促进农村人群的非农就业是提升农民收入、縮小城乡差距的重要途径。另一方面，由于农业生产的季节性、周期性，在农村中，依然存在剩余劳动力。近年来，由于人口老龄化的到来，劳动力短缺，人口红利消失，经济增速放缓，寻找劳动力资源成为紧要任务。促进农村人口的非农就业，可以缓解由人口老龄化带来的劳动力短缺压力，保持人口红利，延缓经济增速放缓速度。
21世纪以来，互联网技术应用到生活和工作当中的各个领域，丰富了人们的生活水平，改变了人们的工作方式。在农村，互联网传递信息的高效性，降低了农业信息的传播成本、加强了农民与外界的交流、提升了农民人力资本的积累、推动了农村经济的发展。互联网的使用是否促进了农村的就业？其影响路径是怎样的？这一些列问题的回答对促进农村人口就业，增加农民收入，缩小城乡差距，保持经济增长有着重要的意义。
二、 文献综述
国外研究互联网对劳动市场的影响，主要从以下两个方面研究：第一，研究互联网对工资的影响。有些学者研究得出，互联网的使用会产生工资溢价。其中Krueger（1993）利用1984和1989年美国居民调查数据，测算出，使用电脑可带来10%～15%的工资溢价。Freeman（2002）利用小时工资实证检验发现电脑的使用增加了工资。Navarro（2010）使用拉丁美洲数据，发现互联网的使用能够带来15%～30%的收入回报。然而也有学者得出了与上述不同的结论，Entorf和Kramara，使用1991年～1993年的法国劳动力调查数据，在控制了内生性问题后，并没有发现工资的显著增加。Hazrul和Zulkifly（2015）利用美国2001年～2003当前人口调查数据，也没有发现互联网使用者的工资溢价。
第二，研究互联网使用和就业的关系。有学者认为互联网的使用会促进就业、缩短失业时间。Autor（2001）从理论上指出互联网的使用可以改变雇主和雇员的匹配方式，扩大劳动需求方的搜寻范围，从而使得找工作更容易。Bagues和Labini（2009）利用领英数据，发现互联网使用提高了雇主雇员的匹配效率，增加了毕业生找工作的流动性。Kuhn和Mansour（2013）利用美国2005年～2008年全国青年追踪数据，发现互联网的使用比传统方式找工作会使失业时间缩短25%。然而也有研究并没有发现互联网的使用对劳动力市场上的就业有促进作用。Feldman和Klaas（2002）和Fountain（2005）并没有发现互联网的使用会减少劳动力市场上的摩擦。Feldman（2002）发现互联网并没有显著提高工作搜寻效率，Kuhn和Skuterud甚至发现，利用互联网找工作的人群失业持续时间反而更长。
国内研究互联网对劳动力市场上的影响，主要从以下几方面来研究：第一，互联网对收入的影响。国内对于互联网的使用同收入的关系比较一致，认为互联网的普及率和使用，提高了工资率，增加了使用者的收入。陈玉宇、吴玉立（2008）基于2005年家庭普查数据，发现在排出了个人特征及职业因素之外，电脑的使用会提高劳动生产率从而提高20%的工资率。周冬（2016）利用中国综合社会调查2005和2013年数据（CGSS）证明，互联网的使用，对提高农民收入具有显著作用。李雅楠、谢倩芸（2017）使用2004年～2011年中国营养与健康调查的面板数据（CHNS），用倾向匹配得分（PSM）控制了自选择偏差，得出互联网使用对个体提高了工资率，并从整体上缩小了工资差距。韩长根、张力（2017）使用GMM方法，利用我国省级面板数据，得出互联网普及率同时提高增强了农村居民和城镇居民的收入且缩小了城乡差距。
第二，互联网对创业的影响。周洋、华语音（2017）利用2014年中国家庭追踪调查数据（CFPS），在利用工具变量消除了内生性的影响后，检测互联网对于农村家庭创业的影响。研究发现使用互联网可以促进家庭创业率提高3.83%，并且会提高家庭的创业收入。
第三，互联网对就业的影响。毛宇飞、曾湘泉（2017）利用2010年～2013年中国综合社会调查数据（CGSS），基于Probit模型验证了互联网提高了女性就业率。而王子敏（2017）利用2013年国家卫生纪委对流动人口的抽样数据，却发现互联网的使用率提高不利于流动人口就业。
纵观以上文献，在国内，鲜有学者研究互联网的使用对农村非农就业的影响。本文旨在实证在农村，互联网的使用对于农民的非农就业有何影响。
三、 农村互联网覆盖率概况
据中国互联网络信息中心调查，截至2017年6月，我国互联网普及率为54.3%，总人数达7.51亿人，其中城镇网民占比73.3%，规模为5.50亿人，农村网民占比26.7%，规模为2.01亿人。虽然在绝对数量上，农村网民已经有很大的规模，但是考虑到中国有5.9亿名农民生活在农村，农村网络的覆盖率有很大的提升空间。 在2016年农村互联网发展状况研究报告中指出，2015年，在农村上网的人群中，从年龄结构来看，各年龄段比较均衡。其中20岁～29岁青年群体占比最多，为26.7%，以下依次为30岁～39岁（25%），10岁～19岁（23%），40岁～49岁（14.7%），50岁～59岁（5.3%），10岁以下（2.7%），60岁以上（2.5%）。从性别结构来看，男女比例差别不大，其中男性占55.2%，女性占44.8%。从学历结构来看，整体学历水平较低，其中初中学历程度的占比51.9%。小学及以下学历程度占比20.8%，高中/中专/技校学历程度占比21.4%，大专及以上学历水平的农村网民仅占6.1%。
调查显示，互联网知识与应用技能的缺乏，是阻碍农民上网的主要原因。在农村中非网民中不懂电脑/网络，占比为60.0%，年龄太大/太小，占比为30.8%，没有电脑等上网设备的占比为9.4%，当地无法连接互联网的占比为3.4%。
四、 相关理论与研究假设
搜寻匹配理论认为，劳动力市场上同时存在着企业当中的职位空缺和在劳动力市场的找工作的求职者。一般而言，现实的劳动力市场中存在着匹配效率的损失，信息不对称是这种效率损失的重要原因。互联网可以通过减少信息的不对称提高劳动力市场上的匹配效率，减少失业率，提高就业率。其作用机理是：企业使用互联网发布招聘信息，能够扩大信息的覆盖区域，缩短招聘时间，提高招聘效率；求职者根据网上的求职信息，能够迅速获得空缺岗位信息，减小了求职成本，缩短了求职时间，提高了求职效率。
另一方面，人力资本理论认为，学习可以提高人力资本，人力资本的增加可以提高劳动者在劳动力市场上的竞争力，从而促进就业。求职者使用互联网提高了人力资本，更容易进入到劳动力市场，从而减少失业。
两种作用途径的结果都是使用互联网促进了非农就业。所以本文提出假设为：互联网的使用会提高农村人口的非农就业。
五、 数据来源与统计性描述
本文使用的数据为中国综合调查数据（CGSS）。中国综合调查数据（CGSS）是由人民大学社会学院调查完成的，调查自2003年起开始，先后调查公布了2003年、2005年、2006年、2008年、2010年、2011年、2012年、2013年共八年的数据，而2013年是可获得的最新年份。CGSS样本源于28个省直辖市级层面，在这28个省直辖市中分层抽样，随机抽取134个县区，共有11 438个问卷，其中，在农村居住的有4 416户问卷，剔除了不能工作的，还在上学的，共得到16岁～60岁的样本3 059个。
本文的被解释变量为农村人口的非农就业，主要从农村人口的整体就业状况来考察。用问卷中的“是否从事非农就业”的二值变量来衡量。其中从事非农就业为1，未从事为0。核心变量为是否使用互联网，用问卷中的“过去一年中互联网是否是您的主要信息来源”来衡量。其中是为1，不是为0。在控制变量中，包括性别、年龄、婚姻状况、受教育程度。其中性别男为1，女为0；结婚为1，未婚为0。表1汇报的是对样本的统计性描述。
六、 实证模型及结果
1. 实证模型。
式（1）中为本文的实证模型，其中X为控制变量，包括影响就业的特征向量，为特征向量的系数。Internet为是否为互联网的使用者，前面的系数表示互联网的使用对农村人口就业的边际效率。为残差项。人力资本的提升可以增加在劳动动力市场上的竞争力，从而促进就业。根据人力资本理论，影响到人力资本的因素包括教育程度、年龄、性别、健康状况。所以，本文模型的控制变量包括教育程度、年龄、年龄的平方、性别、健康状况。式（2）是对控制变量的详细说明其中包括教育程度、年龄、年龄的平方、性别、健康状况。
2. 实证结果。表2是互联网的使用对农村人口中非农就业影响的实证结果。由于probit的非线性模型，所以表中汇报的是平均边际效应。从2表中可以看到，相对于未使用互联网的农村人口，使用互联网的农村人口的非农就业的概率可以提升9.9%。从个人的特征变量来看，年龄、男性、教育年限、健康状况都会对农村人口的就业起到促进作用。按照教育分类的话，接受过初中和高中教育的农村人口，使用互联网对农村人口的就业有显著的促进作用。
3. 稳健性检验。上面模型中可能存在农村人口在就业的选择上的“自选择”问题，从而产生对实证结果有偏误的影响。由于本文中对照组的样本量较少，不容易找到工具变量，所以使用了倾向匹配得分（PSM）方法对两种人群进行配对后进行研究。在使用PSM方法时，首先要满足平行假设，即使用过互联网的人群中（处理组），同没有使用过互联网的人群（对照组）在影响就业的其他因素上，没有显著的差异。然后两组人群进行比较，从而更准确的得出使用互联网对就业的影响，估计出使用互联网的平均处理效应。PSM方法包括最近邻匹配、半径匹配和核匹配。本文报告使用这三组方法所得到的处理平均处理效应（ATT），控制组平均处理效应（ATU）和總体处理效应（ATE）。三种结果都能说明互联网促进了农村的非农就业。从总体结果来看（ATE），互联网促进农村人口的非农就业增加到14.26%～14.35%，与之前的结论一样，都是互联网促进了农村人口的非农就业，即运用PSM方法，处理了选择性偏差之后，仍能得到互联网的使用促进农村非农就业的结论。
七、 政策建议
本文分析了互联网使用对促进就业的机制，利用2013年CGSS数据，验证了互联网的使用对村人口的非农就业起到了促进作用。并且具有不同特征人群使用互联网的促进效果不同。在消除了自选择问题所造成的内生性问题而造成的偏差后，仍能得到一致的结论。结合本文的研究结果，本文提出以下建议：
1. 互联网使提高了信息化，促进了农村人口的非农就业，为农民提供了多元化的收入，有利于提高农民收入、缩小城乡差距。我国农村的互联网覆盖率还很低，很多农民不使用互联网是因为互联网基础设施不到位，所以应加快互联网基础建设，提高互联网在农村的覆盖率。 2. 从研究结果发现，互联网在整体上促进了农村人口的非农就业，但是在效果上，对初、高中和参加过职业教育培训的促进效果更加明显。我国农村人口的教育普遍偏低，政府应该在农村大力发展教育，提高农民的人力资本水平，从而促进农村人口的非农就业。
3. 作为劳动力市场的需求方，政府应该多为乡镇企业提供平台，及时发布招聘信息，实时共享信息，减小企业的招工成本。在信息爆炸时代，互联网的安全问题已经愈演愈烈，虚假信息的发布越来越多，鉴别信息真实性的成本越来越高，政府应该为乡镇中小型建立官方平台，发布招聘信息，减少信息的鉴别成本，提高雇主雇员的匹配效率。
参考文献：
[1] 蔡昉.人口转变、人口红利与刘易斯转折点[J].经济研究，2010，（4）.
[2] 毛宇飞，曾湘泉.互联网使用是否促进了女性就业——基于CGSS数据的经验分析[J].经济学动态，2017，（6）.
[3] Feldman， D.， Klaas， B.Internet job hunting： A field study of applicant experience with online recruiting[J].Human Resource Management，2002，41（2）：175-192.
[4] Brown， J.R.，Goolsbee， A.Does the internet make markets more competitive？ Evidence from the life insurance industry[J].Journal of Political Economy，2001，110（3）：481-507.
[5] Krueger，A.How Computer Have Changed the Wage Structure： Evidence from Microdata， 1984-1989[J].Quarterly Journal of Economics，1993， 108（1）：33-60.
[6] 李建民.對人口红利的再认识：来源、结构与机制[J].贵州财经大学学报，2016，（6）.
作者简介：张刚（1987-），男，汉族，河北省石家庄市人，中国人民大学劳动人事学院博士生，研究方向为劳动力市场政策。