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第一部分：数据准备与样本构造
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最终分析样本量: 6948
上网用户: 5783 (83.2%)
省份数: 31, 社区数: 1000

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描述性统计
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                   N         均值        标准差    最小值        最大值
emp_income    6948.0  46124.511  42067.831    1.0  722050.00
ln_income     6948.0     10.376      0.972    0.0      13.49
internet      6948.0      0.832      0.374    0.0       1.00
use_learn     6948.0      0.233      0.423    0.0       1.00
use_shop      6948.0      0.499      0.500    0.0       1.00
use_game      6948.0      0.217      0.412    0.0       1.00
iv_comm       6948.0      0.832      0.184    0.0       1.00
age           6948.0     39.334     10.754   18.0      60.00
age2          6948.0   1662.828    863.751  324.0    3600.00
gender        6948.0      0.582      0.493    0.0       1.00
cfps2020eduy  6948.0     10.777      4.038    0.0      22.00
qp201         6948.0      2.722      1.061    1.0       5.00
urban20       6948.0      0.574      0.495    0.0       1.00
married       6948.0      0.775      0.418    0.0       1.00

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第二部分：基准OLS回归
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模型                             互联网系数       (SE)       p值       R²
------------------------------------------------------------------------
  (1) 仅处理变量               +0.4680 *** (0.0294)   0.0000   0.0324
  (2) 加个人特征               +0.0947 *** (0.0303)   0.0018   0.2123
  (3) 加省份固定效应             +0.1032 *** (0.0301)   0.0006   0.2612

基准模型(3)各控制变量系数：
  互联网使用            +0.1032 (0.0301) ***
  年龄               +0.1066 (0.0093) ***
  年龄²              -0.0013 (0.0001) ***
  性别(男=1)          +0.5048 (0.0214) ***
  受教育年限            +0.0713 (0.0030) ***
  健康状况             -0.0406 (0.0098) ***
  城镇(=1)           +0.1199 (0.0226) ***
  已婚(=1)           +0.0502 (0.0302) *

  样本量: 6948, R²: 0.2612, 调整R²: 0.2571
  收入效应：互联网使用使劳动收入提高约 10.9%

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第三部分：内生性处理 IV-2SLS
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【第一阶段】：因变量为 internet
  IV (社区上网率) 系数: 0.2423 (0.0267), t=9.072, p=0.0000
  第一阶段F统计量: 116.07  (强工具变量)

【第二阶段】2SLS估计
  互联网使用(2SLS) 系数: 1.0372 ***
  稳健标准误: 0.2532, p值: 0.0000
  收入效应: 约 182.1%
  注：IV系数远高于OLS，反映LATE效应

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第四部分：倾向得分匹配 PSM
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共同支撑域: [0.047, 0.994]，样本: 6813
成功匹配对数: 977（卡钳=0.01）

协变量平衡性检验（标准化差异）：
  变量                     匹配前        匹配后     平衡(<0.1)
  age                 -1.115     +0.008            ✓
  age2                -1.111     +0.011            ✓
  gender              -0.079     +0.049            ✓
  cfps2020eduy        +1.153     +0.017            ✓
  qp201               -0.123     +0.010            ✓
  urban20             +0.312     -0.027            ✓
  married             -0.395     -0.017            ✓

【PSM估计ATT】
  互联网使用系数: 0.1093 (0.0375) ***, p=0.0035
  收入效应: 约 11.6%
  样本量: 1954

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第五部分：互联网使用方式分类回归（核心创新）
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上网用户样本: n=5783
  网络学习: 1622 (28.0%)
  网购:     3464  (59.9%)
  网游:     1507  (26.1%)

【单独回归】
  使用方式                           系数  (SE)         收入效应
------------------------------------------------------------------------
生产性使用：
  网络学习                    +0.0814 (0.0261) ***    +8.5%  n=5783
消费性使用：
  网购                      +0.0815 (0.0237) ***    +8.5%  n=5783
  网游                      -0.0021 (0.0267)       -0.2%  n=5783
使用强度：
  上网时长(对数)                +0.0643 (0.0109) ***    +6.6%  n=5749

【联合回归】（三种使用方式同时纳入，相互控制）
  网络学习(生产性)               +0.0757 (0.0262) ***    +7.9%
  网购(混合型)                 +0.0770 (0.0238) ***    +8.0%
  网游(消费性)                 -0.0081 (0.0267)       -0.8%
  样本量=5783, R²=0.2524

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第六部分：异质性分析
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【一、城乡差异】
处理变量：是否上网
  城镇居民                  +0.1097 (0.0406) ***   +11.6%  n=3986
  农村居民                  +0.0874 (0.0444) **    +9.1%  n=2962
处理变量：网络学习
  城镇·网络学习               +0.0591 (0.0304) *    +6.1%  n=3475
  农村·网络学习               +0.1318 (0.0492) ***   +14.1%  n=2308

【二、教育程度差异】（阈值：12年）
处理变量：是否上网
  高学历(≥12年)             +0.2265 (0.0587) ***   +25.4%  n=3385
  低学历(<12年)             +0.1512 (0.0345) ***   +16.3%  n=3563
处理变量：网络学习
  高学历·网络学习              +0.1697 (0.0311) ***   +18.5%  n=3231
  低学历·网络学习              +0.0459 (0.0493)       +4.7%  n=2552

【三、性别差异】
处理变量：是否上网
  男性                    +0.1403 (0.0353) ***   +15.1%  n=4042
  女性                    +0.0538 (0.0548)       +5.5%  n=2906
处理变量：网络学习
  男性·网络学习               +0.0437 (0.0340)       +4.5%  n=3324
  女性·网络学习               +0.1249 (0.0400) ***   +13.3%  n=2459

【四、年龄代际差异】
处理变量：是否上网
  青年(16-30)             +0.1168 (0.1108)      +12.4%  n=1727
  中年(31-45)             +0.0290 (0.0524)       +2.9%  n=2886
  中老年(46-60)            +0.1377 (0.0397) ***   +14.8%  n=2335
处理变量：网络学习
  青年(16-30)             -0.0194 (0.0503)       -1.9%  n=1673
  中年(31-45)             +0.0765 (0.0354) **    +8.0%  n=2593
  中老年(46-60)            +0.2328 (0.0544) ***   +26.2%  n=1517

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第七部分：稳健性检验
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【一、替换被解释变量】（基准：emp_income, +10.4%）

替代1：incomeb (主业年收入)
  是否上网                          +0.0856 (0.0308) ***    +8.9%  n=7044
  网络学习                          +0.0811 (0.0258) ***    +8.4%  n=6044
  网购                            +0.0864 (0.0239) ***    +9.0%  n=6044

【二、处理收入极端值】

方法A：剔除收入前后1%（n=6820）
  是否上网                          +0.1182 (0.0273) ***   +12.5%  n=6820
  网络学习                          +0.0939 (0.0234) ***    +9.8%  n=5676
  网购                            +0.0708 (0.0212) ***    +7.3%  n=5676

方法B：1%缩尾（winsorize, n=6948）
  是否上网                          +0.1057 (0.0287) ***   +11.1%  n=6948
  网络学习                          +0.0781 (0.0246) ***    +8.1%  n=5783
  网购                            +0.0796 (0.0223) ***    +8.3%  n=5783

【三、替换核心解释变量定义】

方法A：仅移动上网
  移动上网                          +0.0977 (0.0299) ***   +10.3%  n=6948
方法B：仅电脑上网
  电脑上网                          +0.2618 (0.0257) ***   +29.9%  n=6948

方法C：移动+电脑同时纳入
  移动上网                          +0.0793 (0.0299) ***    +8.3%
  电脑上网                          +0.2575 (0.0259) ***   +29.4%

【四、变更样本范围】

方法A：仅在职就业者（n=7368）
  是否上网                          +0.1149 (0.0299) ***   +12.2%  n=7368

方法B：核心劳动年龄25-55岁（n=5834）
  是否上网                          +0.0968 (0.0326) ***   +10.2%  n=5834

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第八部分：机制分析（Baron-Kenny + Bootstrap置信区间）
Bootstrap重复次数：2000，随机种子：42
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────────────────────────────────────────────────────────────────────────
中介路径：互联网使用 → 信息获取重要性 → ln_income
────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  总效应 c  : +0.1032 (0.0301) ***
  路径 a    : +1.0616 (0.0521) ***  (互联网使用 → 信息获取重要性)
  路径 b    : +0.0236 (0.0094) **  (信息获取重要性 → ln_income)
  直接效应c': +0.0786 (0.0319) **

  正在Bootstrap间接效应（2000次）... 完成
  间接效应 a×b = +0.0251
  Bootstrap 95% CI: [+0.0058, +0.0454]  ★ 显著（CI不含0）
  中介占比   = 24.3%
  中介类型   : 部分中介

────────────────────────────────────────────────────────────────────────
中介路径：互联网使用 → 是否签订劳动合同 → ln_income
────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  总效应 c  : +0.1032 (0.0301) ***
  路径 a    : +0.0685 (0.0186) ***  (互联网使用 → 是否签订劳动合同)
  路径 b    : +0.2844 (0.0230) ***  (是否签订劳动合同 → ln_income)
  直接效应c': +0.0915 (0.0292) ***

  正在Bootstrap间接效应（2000次）... 完成
  间接效应 a×b = +0.0195
  Bootstrap 95% CI: [+0.0089, +0.0303]  ★ 显著（CI不含0）
  中介占比   = 18.9%
  中介类型   : 部分中介

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两条路径合计中介占比: 43.2%
  信息获取渠道：24.3%  |  就业正规化渠道：18.9%
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 核心创新机制：网络学习行为（聚焦上网用户）
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────────────────────────────────────────────────────────────────────────
中介路径：网络学习行为 → 信息获取重要性 → ln_income
────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  总效应 c  : +0.0814 (0.0261) ***
  路径 a    : +0.1633 (0.0274) ***  (网络学习行为 → 信息获取重要性)
  路径 b    : +0.0387 (0.0115) ***  (信息获取重要性 → ln_income)
  直接效应c': +0.0751 (0.0262) ***

  正在Bootstrap间接效应（2000次）... 完成
  间接效应 a×b = +0.0063
  Bootstrap 95% CI: [+0.0023, +0.0110]  ★ 显著（CI不含0）
  中介占比   = 7.8%
  中介类型   : 部分中介

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✓ 全部实证分析完成
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