How Internet usage shapes the annual income of chinese urban-rural residents

Abstract

This study examines the influence of online learning frequency on income growth and its contribution to the urban-rural income disparity in China. The analysis employs data from the 2016 and 2018 China Family Panel Survey (CFPS), involving a sample of 5,922 individuals aged 16 to 60. Utilizing Ordinary Least Squares (OLS) regression, generalized ordered logit models, propensity score matching, and quantile regression, the findings indicate that daily online learning significantly elevates income by approximately 17.7% within the entire sample. The effects are notably more pronounced in urban areas, whereas the impact in rural areas remains negligible. Robustness checks, incorporating lagged dependent variables and income satisfaction as alternative outcomes, affirm these results. The study highlights heterogeneity between urban and rural regions, driven by disparities in digital infrastructure and labour market structures. The Oaxaca-Blinder decomposition, integrated with the Recentered Influence Function (RIF), reveals that differences in endowments—specifically higher education levels and daily online learning—account for between 75% and 130% of the income gap across various quantiles, with daily online learning contributing between 3.65% and 13.97% from the 25th to the 90th percentiles. Gender heterogeneity analysis indicates that rural women derive significantly greater benefits from online learning than men, with daily engagement resulting in a 36.7% increase in income. No significant regional differences in these returns are observed. These findings underscore the role of online learning in intensifying urban-rural income disparities, thereby supporting theories related to human capital development and ICT for Development (ICT4D). Policy recommendations emphasize the necessity of enhancing digital infrastructure in rural areas and customizing online education to meet local labour market needs to foster inclusive economic growth.

Tato studie zkoumá vliv online učení na růst příjmů obyvatel Číny a jeho vliv na rozdíly v příjmech mezi městským a venkovským obyvatelstvem. Analýza využívá údaje z Čínského panelového průzkumu domácností (CFPS) z let 2016 a 2018, zahrnující vzorek 5 922 jednotlivců ve věku 16 až 60 let. Pomocí metod nejmenších čtverců (OLS), zobecněných ordinálních logitových modelů, párování dle propensity score a kvantilové regrese práce dospívá k výsledkům, že každodenní online učení významně zvyšuje příjem, a to přibližně o 17,7 % v celém vzorku. Účinky jsou výrazně silnější ve městech, zatímco na venkově zůstávají zanedbatelné. Testy robustnosti, zahrnující zpožděné závislé proměnné a spokojenost s příjmem tyto závěry potvrzují. Studie poukazuje na heterogenitu mezi městskými a venkovskými oblastmi, vyvolanou rozdíly v digitální infrastruktuře a struktuře trhu práce. Oaxaca-Blinderova dekompozice, integrovaná s Recentered Influence Function (RIF), ukazuje, že rozdíly v nadání – konkrétně vyšší úrovni vzdělání a každodenní online učení – vysvětlují mezi 75 % a 130 % příjmové mezery napříč různými kvantily, přičemž každodenní online učení přispívá mezi 3,65 % a 13,97 % od 25. do 90. percentilu. Analýza genderové heterogenity naznačuje, že venkovské ženy mají z online učení podstatně větší prospěch než muži, přičemž každodenní zapojení vede k nárůstu příjmů o 36,7 %. Regionální rozdíly v těchto výnosech nebyly zaznamenány. Tyto poznatky zdůrazňují roli online učení při prohlubování rozdílů mezi městskými a venkovskými příjmy, čímž podporují teorie související s rozvojem lidského kapitálu a ICT pro rozvoj (ICT4D). Politická doporučení zdůrazňují nutnost posílení digitální infrastruktury ve venkovských oblastech a přizpůsobení online vzdělávání potřebám místního trhu práce za účelem podpory inkluzivního hospodářského růstu.