數字經濟、數字素養與農業轉移人口深度市民化

張元慶，劉 爍

（1.中共遼寧省委黨校工商管理教研部，遼寧 沈陽 110004；2.吉林大學經濟學院，吉林 長春 130012；3.沈陽大學經濟學院，遼寧 沈陽 110044）

一、問題的提出

黨的二十大報告提出，要“加快建設數字中國”，“推進以人為核心的新型城鎮化，加快農業轉移人口市民化”。國家統計局數據顯示，截至2022 年底，我國農民工數量已達2.95 億人。2021 年末，全國人戶分離人口達到5.04 億，其中流動人口達到3.85億?？梢?，在新型城鎮化進程中，我國有大量農業轉移人口在城鄉和省際之間流動，推動農業轉移人口深度市民化是事關我國人口規模巨大的現代化目標的重要議題。同時，我國數字經濟發展突飛猛進，在國民經濟和社會生活中扮演著越來越重要的角色。那么，數字經濟在有效促進經濟增長的同時，是否會陷入“馬太效應”，加大農業轉移人口內部社會融合的不平等風險？數字經濟發展及數字素養提升能否縮小城鄉居民差距，進而促進農業轉移人口的深度市民化？本文將對此進行深入研究。

國內外學者圍繞數字經濟與農業轉移人口市民化及社會融合問題，主要形成了如下研究成果。

一是農業轉移人口市民化的內涵、特征及障礙研究。關于農業轉移人口市民化的內涵和特征研究，形成了以“過程觀”[1]和“階段觀”[2][3]為代表的幾種主流觀點。關于市民化障礙，學者們普遍認可需要破除制度、成本等各種障礙，才能更好地實現市民化[4][5][6]。當然，要達到深度融合，還需進一步降低社會融合阻力[7]。有學者指出，房價過高[8]和政府缺少成本分攤機制[9]阻礙市民化進程；相反觀點則認為，通過科學細致的成本核算和投入規劃，農民工市民化成本不會成為難以想象的財政負擔[10]。此外，輿論態度和經濟環境[11]、社會資本和文化資本[12]、代際差別[13]和人力資本積累[14]等對農業轉移人口市民化都具有較大影響。對于農民工市民化難題的破解路徑，學者們主張，采取針對性的戶籍和就業制度改革[15]、大力提升人力資本積累水平[16]以及因地制宜分攤市民化成本[17]是較為有效的方法。

二是農業轉移人口市民化測度研究。在市民化意愿測度研究方面，有學者采用二元Logistic 回歸模型對市民化意愿進行定量分析，發現年齡、性別、是否具有務農經驗等因素對市民化意愿具有顯著影響[18]。在市民化程度測度研究方面，有學者通過構建市民化指標體系對農民工市民化水平進行測度[19]；周密等人則運用需求可識別的Biprobit 模型對樣本地區新生代農民工的市民化程度進行了測度，并采用Oaxaca 分解的方法，分析了導致樣本地區新生代農民工市民化程度差異的因素，發現職業階層的回報率差異是重要影響因素[20]。農業轉移人口市民化程度既存在年齡段差異[21]，也存在維度差距，社會保障水平等方面依然存在短板[22]。在市民化成本測度研究方面，有學者對兩代農業轉移人口市民化成本分別進行了測算，發現新一代農民工的市民化成本高于第一代農民工[23]。

三是數字經濟對農業轉移人口市民化的作用及二者關系研究。數字經濟作為一種全新的經濟形態，其出現時間較短，對農業轉移人口市民化的影響還不確定，因此，相關研究也處在探索階段，且數量較少。有學者認為，數字經濟背景下工作時間長短對流動人口身心健康有重要影響，且東西部地區之間存在區域差異[24]。而有關數字化對農民工市民化的影響研究表明，數字化時代農民工市民化面臨著“數字鴻溝”引致的“數字化貧困”及雙重資本貧困的阻尼效應[25]。

以上研究為深入理解數字經濟與農業轉移人口市民化之間的關系提供了重要參考。但是，這些研究更多聚焦于外生性因素的影響，而從內生性視角出發探究農業轉移人口深度市民化的研究相對較少。鑒于此，本文擬從數字經濟和數字素養角度深入探究農業轉移人口深度市民化問題，進而提出具有針對性的對策建議。

二、數字經濟、數字素養影響農業轉移人口深度市民化的理論邏輯

（一）數字經濟外部性、共享性與農業轉移人口深度市民化

數字經濟作為一種新業態、新模式，不僅為廣大消費者提供了方便、快捷的學習、工作新模式，也使得廣大農業轉移人口更容易獲得新知識、新技能，這種便捷的正外部性能有效提升農業轉移人口的職業技能，使其更容易找到工作、增加收入，縮小與城市居民的生活水平差距。此外，數字經濟背景下，數據作為促進經濟增長的重要要素之一參與市場活動。數據要素具有其他要素不可比擬的優勢，即非排他性和共享性，是提升農業轉移人口數字素養的重要載體，農業轉移人口通過對數據要素的共享與學習，能顯著提升自身在城市生活的能力，有利于更好地融入城市社會。

從農業轉移人口市民化的拉力角度而言，基于更優越的數字環境、工資待遇及職業機遇等，城市能夠更有效地激發農業轉移人口的進城意愿[26]。數字經濟也能超越時空限制，對財富進行再分配，有效改善勞動者福利水平[27]。整體福利水平增加必然能更好地促進農業轉移人口深度市民化，增進社會融合程度。當然，農業轉移人口與城市居民深度融合不僅體現在經濟、社會和日常生活方面，也體現在行為意識等方面，而數字平臺在培養數字意識和數字素養方面存在顯著優勢，從而有利于加速市民化進程[28]。此外，良好的城市社區彈性及社區數字學習環境也有助于農業轉移人口獲得公平的公共服務和政治參與機會，這對于加速農業轉移人口深度市民化、提升其社會融合水平具有積極作用[29]。農業轉移人口依托產業向城市轉移，根據庫茲涅茨倒U 型曲線假說，勞動力從低收入的農業部門向高收入的工業部門轉移過程中，因產業數字化水平提升，能有效縮小與城市居民的收入差距，收入不平等程度也會先升后降[30]?？梢?，在數字經濟背景下，農業轉移人口可通過增強數字素養進一步提升收入水平，依靠自身能力減少社會歧視。

（二）數字素養的內生性、中介作用與農業轉移人口深度市民化

數字經濟背景下，數字素養對農業轉移人口深度市民化具有重要的內生推動作用。聯合國教科文組織在《數字素養全球框架》中將數字素養定義為“通過數字設備和網絡技術，安全適當地訪問、管理、理解、集成、通信、評估和創造信息的能力，用于就業、體面工作和創業”?？梢?，數字素養涵蓋了工作場所和社會生活多個方面的能力。隨著數字經濟迅猛發展，農業轉移人口需要具備更高的數字素養水平，方能減輕“數字鴻溝”引發的“數字貧困”等現實問題。同樣，在數字經濟背景下，農業轉移人口深度市民化也被賦予了新的內涵，不僅要求正式制度層面經濟、社會、政治和文化制度的深化改革，也要求人力資本積累、數字素養提升等非制度層面內生性因素的深化。在數字經濟快速發展的今天，沒有數字素養的提升，農業轉移人口深度市民化就無從談起。因此，數字素養提升是農業轉移人口深度市民化的內生動力來源。有研究發現，在數字化教育影響農民參與數字生活的過程中，數字素養發揮了部分中介作用[31]。

綜上，數字經濟背景下,農業轉移人口通過大量的數據要素共享，不斷學習和積累數字技術及相關知識，顯著提升數字技術運用水平，從而逐步實現與城市居民的經濟融合、行為融合及公平感知融合等目標。如農業轉移人口數字素養提升會改善其收入待遇，實現居住穩定目標；數字素養提升能夠促進農業轉移人口消費行為和社會交往行為與城市居民同步。部分農業轉移人口由于存在土地依戀[32]或自身條件達不到城市落戶門檻等原因[33]，會選擇回流，這加劇了已經轉移到城市的農業轉移人口市民化的難度。因此，更需要加強農業轉移人口的數字認知，提升其數字素養，強化其內生性深度市民化路徑?？傊?，數字素養提升有助于推進農業轉移人口深度市民化進程。

（三）數字經濟發展中的“馬太效應”與農業轉移人口深度市民化

推進以人為核心的新型城鎮化的關鍵在于提升人的能力素養，走內生性市民化道路。人口遷移的推拉理論解釋了農業轉移人口的遷移方向問題，而人口遷移的“投資—利潤”理論解釋了人口遷移的成本問題。雖然數字經濟發展對農業轉移人口深度市民化具有促進作用，但對于特定人群而言，也會帶來更大風險。整體而言，數字經濟發展帶來了更便捷的學習平臺和數據獲取方式，但由于農業轉移人口自身人力資本存在差異，導致其生存技能、知識獲取能力及勞動能力存在較大差距，擁有豐厚人力資本者的就業回報得到提升，弱者則進一步失去了競爭力[34]。因此，數字經濟在促進農業轉移人口深度市民化過程中，由于個體人力資本等因素存在差異，也可能產生“馬太效應”，導致農業轉移人口內部產生市民化不平等問題。對于不熟悉網絡的年長者及部分弱勢農業轉移人口而言，數字經濟發展反而會進一步加劇他們融入城市的難度。

三、研究設計

（一）模型構建

1.多元回歸模型

首先，建立數字經濟、數字素養影響農業轉移人口深度市民化的回歸模型，具體見式（1）。其中，Ascorei為農業轉移人口的深度市民化水平得分，lndigi為樣本i 所在省份的數字經濟發展水平，Dig_liti為樣本i 的數字素養得分，Xi為控制變量，σi為隨機誤差項。其次，引入交互項驗證數字經濟、數字素養對農業轉移人口與本地居民社會生活水平的影響是否存在差異，具體見式（2）-（4），其中Scorei為深度市民化水平得分①，a4a 表示是否為農業轉移人口，是農業轉移人口賦值為1，否則為0。

2.Blinder-Oaxaca 分解

為了具體考察農業轉移人口與本地居民之間社會生活水平的差異，本文進行了Blinder-Oaxaca分解，見式（5）-（10）。Blinder-Oaxaca 分解通過構建反事實組的辦法，將比較的兩個群體之間的差異分解為可解釋部分（即結構效應）和不可解釋部分（即系數效應），前者指的是由自身生產力條件不同導致的差異，后者則表示在群體自身生產力相同情況下仍具有的差異，也稱為歧視[35][36]。其中，Ascorei為農業轉移人口深度市民化得分，Lscorej為城市居民社會生活水平得分，Cscorej為本研究構建的反事實組，即被視為城市居民的農業轉移人口的深度市民化得分。ΔE（A-L）為農業轉移人口深度市民化平均得分與本地居民社會生活水平平均得分的差值，ΔE（A-C）為農業轉移人口深度市民化平均得分與反事實組平均得分的差值，即由于農業轉移人口與城市居民自身因素導致的得分差異，ΔE（C-L）為反事實組平均得分與城市居民社會生活水平平均得分的差值，反映了農業轉移人口與城市居民在自身因素相同情況下仍然存在的差距，這些差距通常由外在因素決定，如由于社會歧視導致的不平等現象。

3.RIF 回歸

進一步地，本文構建了RIF 回歸模型[37]。其中Fscore 是農業轉移人口深度市民化得分的原始分布，Hscorei是僅在深度市民化得分Scorei處取值的分布，ν（Fscore）為衡量不平等的統計量，由于分位距統計量不易受極端值的影響，因此，選取分位距統計量對深度市民化分布不平等狀況進行衡量。

（二）變量選取與說明

1.因變量。本研究的因變量是社會融合深度市民化②。所謂社會融合深度市民化即基于社會融合視角的深度市民化，其與傳統市民化的區別在于對標了城市居民并加入社會融合層面的探討，由此體現出深度市民化的內涵。在具體測量指標的構建過程中，借鑒陳云松和張翼[38]、周皓[39]、褚清華和楊云彥[40]等關于社會融合的界定及測量方法，以及李愛民[41]等關于深度市民化的理論界定，并考慮數據的可獲得性，最終選取經濟、行為與公平認同作為衡量社會融合深度市民化的基本維度，變量的具體衡量方式如下。

經濟融合包含收入水平、工作穩定性、福利待遇以及居住穩定性4 個指標，屬于客觀融合范疇。收入水平采用家庭人均收入進行衡量。工作穩定性用是否有工作以及工作是否簽訂勞務合同進行衡量，無工作賦值為0，有工作但無合同賦值為1，有工作并簽訂了合同賦值為2，有工作無需簽訂合同賦值為3。福利待遇主要考慮是否參加醫療和養老保險，未參加醫療保險賦值為0，參加農村醫療保險賦值為1，參加城市醫療保險賦值為2；未參加養老保險賦值為0，參加農村養老保險賦值為1，參加城市養老保險賦值為2。居住穩定性主要考慮在城市是否擁有穩定住所，其中擁有自有住房賦值為1，租房或住集體宿舍賦值為0。

行為維度主要包含消費行為以及社會交往。消費行為主要指向業余文化生活，分別選取休閑娛樂消費支出占比和對消費娛樂的滿意度進行衡量。其中消費娛樂滿意度由“非常不滿意”到“非常滿意”劃分為5 個等級，分別賦值為1、2、3、4、5。在城市建立社交圈是農業轉移人口融入城市的深層體現，基于此，本文選取社交生活滿意度以及參加團體活動情況衡量社會交往，其中社交滿意度由“非常不滿意”到“非常滿意”分別賦值為1、2、3、4、5，參加團體活動情況用參加團體數量進行衡量。

公平認同是社會認同的重要維度之一。本文選取福利保障以及就業機會公平對公平感知進行衡量。具體采用樣本對就業、公共醫療以及養老保障待遇是否公平的評價得分進行衡量，由“非常不公平”到“非常公平”依次賦值為1-10。

對于深度市民化綜合水平的測量，采用主成分分析法確定上述各個指標的權重，最終擬合出深度市民化綜合得分以及經濟融合、行為融合、公平感知融合得分。

2.自變量。本文的核心自變量是數字經濟(dig)和數字素養(dig_lit)。其中，選取中國電子信息產業發展研究院發布的《2019 中國數字經濟發展指數白皮書》中的數據對數字經濟發展水平進行衡量。該指數不僅考察了傳統和新型數字基礎設施、數字產業維度，還考慮了數字化與產業融合狀況以及數字政務新媒體、政務服務等數字環境維度，能夠較為全面地衡量數字經濟的發展狀況。數字素養，即在數字環境下利用一定的信息技術手段和方法，快速有效地發現并獲取、評價、整合、交流信息的綜合科學技能與文化素養。國家網信辦對數字素養的界定如下：數字素養與技能是指數字社會公民學習工作生活應具備的數字獲取、制作、使用、評價、交互、分享、創新、安全保障、倫理道德等一系列素質與能力的集合。從這一概念出發并考慮到數據可得性，本文選取是否上網，上網進行瀏覽新聞、工作、休閑娛樂、聊天交友等活動的頻率，以及參與網上社交群的頻率對數字素養進行衡量，并運用主成分分析法確定權重，最終得出數字素養綜合得分。

3.控制變量。借鑒相關文獻，控制變量主要考慮個人特征、資源稟賦和家庭負擔。其中，個人特征選取性別（gender）、年齡（age）、年齡平方（age2）；資源稟賦主要指擁有的社會資源和生存能力，選取受教育程度(education)、工作時間（work_time）、父親最后一份工作性質(nature)和兄弟姐妹數量(num_sibl)進行衡量；家庭負擔選取養老負擔(aged_bring)、養育子女負擔(chi_burden)進行衡量。

（三）數據來源

本文所使用的微觀數據來源于2019 年中國社會狀況綜合調查（CSS2019）項目。CSS 是中國社會科學院社會學研究所于2005 年發起的一項全國范圍的大型連續性抽樣調查項目，該調查是雙年度的縱貫調查，調查區域覆蓋了全國31 個省/自治區/直轄市，較為全面地反映了中國社會狀況變遷情況。本文將農業轉移人口界定為具有農業戶口但生活在城市的群體，廣義上包括由農業戶口轉為城市戶口或居民戶口的群體，但受數據所限，未能分離出此群體，因此，本文僅考慮具有農業戶口但工作、生活在城市的農業轉移人口。相對于已轉變戶口性質的農業轉移人口，該群體在城市社會遇到的社會融合問題可能更大。城市居民則被界定為從出生起就具有本地非農業戶口的居民。由于數字經濟指數為省份數據，因此，本文根據樣本省份代碼進行匹配，去掉缺失值及不滿足條件的樣本，最終篩選出3579 個樣本，其中城市居民樣本1997 個，農業轉移人口樣本1582 個。

四、實證分析

（一）典型化事實

由表1 獨立樣本T 檢驗結果可知，平均而言，在經濟融合和行為融合維度，農業轉移人口的指標得分均顯著低于城市居民，而在公平感知融合維度，大部分指標不顯著，這表明農業轉移人口與城市居民在公平感知方面差異不大。由綜合得分可知，農業轉移人口整體社會融合得分要低于城市居民，并在經濟融合和行為融合得分上與城市居民具有顯著差異。由此可知，農業轉移人口與本地居民的社會生活水平確實存在多個方面的差異。

（二）數字經濟、數字素養與深度市民化

表2 中（1）-（3）列為數字經濟、數字素養對農業轉移人口深度市民化的回歸結果?？梢钥闯?，逐步引入數字經濟、數字素養變量后，主變量回歸系數變化不大，說明模型較為穩健?？紤]到數字經濟與數字素養可能存在較強的相關性，本文進行了多重共線性檢驗，結果發現VIF 值均小于10，由此不必擔心多重共線性對回歸模型準確性的影響。表2中的回歸結果顯示，數字經濟和數字素養對農業轉移人口深度市民化的影響顯著為正，即地區數字經濟的發展及個體數字素養的增強可顯著提升農業轉移人口深度市民化水平。原因可能在于，一方面，數字經濟的發展擴大了農業轉移人口在城市的擇業空間，從而提高了其城市生活質量；另一方面，數字經濟為相關公共服務搭建了平臺，受惠于此的農業轉移人口強化了對城市生活的認可度，進而深度市民化水平有所改善。同時，農業轉移人口自身應用數字服務的能力越強，就越容易獲得數字經濟發展帶來的紅利，故而數字素養水平的提高可顯著提升其深度市民化水平。

表2 數字經濟、數字素養影響深度市民化的回歸結果

社會融合的潛在之意是對標本地居民，使農業轉移人口與本地居民的經濟收入、日常行為等越來越趨同，而數字經濟的發展是擴大還是縮小了農業轉移人口與本地居民社會生活水平的差距呢？本文通過引入交互項的方法對其進行檢驗，結果見表2第（4）-（6）列。由第（4）列可知，是否為農業轉移人口的系數為負，說明農業轉移人口社會生活水平均值低于本地居民，與上文結論一致。數字經濟與數字素養對深度市民化得分的主效應分別為0.122、0.170，且分別在5%、1%顯著水平上顯著；數字經濟與是否為農業轉移人口的交互項值為0.144，在10%顯著水平上顯著，說明數字經濟、數字素養對農業轉移人口及本地居民的社會生活水平均具有促進效應，但數字經濟對農業轉移人口的促進作用更大。由第（5）列可知，數字素養與是否為農業轉移人口的交互項系數為0.072，在5%顯著水平上顯著，說明數字素養對農業轉移人口的社會生活水平影響更大，即提高農業轉移人口數字素養有助于縮小其與本地居民的差距，加速深度市民化進程。進一步引入是否為農業轉移人口、數字素養以及數字經濟三者的交互項，由結果可知，對于農業轉移人口而言，數字素養正向調節了數字經濟對深度市民化水平的影響。具體而言，數字經濟對具有更高數字素養的農業轉移人口的正向影響更大，而對于本地居民，此種調節作用并不顯著。由此可見，增強農業轉移人口數字素養、提高數字經濟發展水平將有效縮小農業轉移人口與本地居民的社會生活水平差距，加速農業轉移人口深度市民化進程。

（三）數字經濟、數字素養的不平等效應分解

數字經濟的發展為農業轉移人口縮小與城市居民的差距提供了契機，同時，數字經濟對社會生活水平的影響可能因主體數字素養的不同而存在差異，即數字經濟紅利更容易流向高數字素養群體，從而造成新的不平等現象。有鑒于此，本文采取了Blinder-Oaxaca 分解辦法對數字經濟和數字素養的不平等效應進行分解，結果見表3。

表3 數字經濟、數字素養的不平等效應分解

由表3 可知，本地居民的社會生活水平平均得分為0.446，而農業轉移人口的平均得分為-0.544，與本地居民相差0.99，且通過了1%水平的顯著性檢驗，農業轉移人口與本地居民社會生活水平相差較大。在二者差異中，結構效應部分即可解釋部分為0.281，占總差異的28.38%；系數效應即不可解釋部分為0.709，占總差異的71.61%，這表明本地居民與農業轉移人口之間的社會生活水平差距大部分來源于不可解釋部分。進一步由可解釋及不可解釋部分的拆解結果可知，二者可解釋部分差異的-7.83%是由數字經濟的特征效應造成的，7.83%是由數字素養的特征效應造成的，而72.24%是由教育水平的特征效應造成的。除此之外，養育子女負擔、養老負擔也加大了二者社會生活水平的差距。教育水平是導致二者差異的主要原因，換句話說，數字經濟發展可縮小農業轉移人口與本地居民的社會生活水平差距，但由于農業轉移人口在自身數字素養、教育水平以及子女教育負擔、養老負擔等方面與本地居民存在差異，導致二者社會生活水平仍存在較大差距。由不可解釋部分的拆解結果可知，二者不可解釋部分差異的-87.87%是由數字經濟的系數效應導致的，30.32%是由教育水平的系數效應導致的，而數字素養系數效應并不顯著。由此可見，數字經濟的發展提高了城市社會的公平程度，數字素養的差異并未明顯導致社會資源在兩個群體之間的不公平分配，但本地居民的教育回報率更高。年齡對不可解釋部分的貢獻率達到了82%，即分布于年齡區間兩端的群體面臨更強的不平等。

（四）數字經濟、數字素養與深度市民化水平分布不平等

本文對群體內部深度市民化不平等程度的衡量采用分位距的方法，此方法不易受極端值的影響，結果較為穩健。表4 第（1）列為數字經濟、數字素養對農業轉移人口內部不平等程度的影響，第（2）列為數字經濟、數字素養對城市居民的影響。由回歸結果可知，數字經濟和數字素養增大了不同農業轉移人口之間深度市民化的不平等程度；數字經濟顯著降低了城市居民之間社會生活水平的不平等程度，但數字素養的影響卻不顯著?？赡艿脑蚴?，數字經濟為物流、直播等新興行業的發展提供了契機，而此種新興行業的紅利依賴從業者的數字素養水平并易向數字素養高的群體傾斜。所在地區數字經濟發展水平較高、自身利用數字信息能力較強的農業轉移人口首先獲得數字經濟發展帶來的紅利，而應用數字技術能力較差的群體將與其形成差距，由此，農業轉移人口內部深度市民化不平等程度加劇。相對而言，城市居民數字素養普遍較高，數字經濟的發展將會使大部分城市居民受益，并降低城市居民之間社會生活水平的不平等程度。

表4 數字經濟、數字素養與深度市民化水平分布不平等

進一步觀察表4 第（3）-（4）列。第（3）列引入數字經濟與是否為農業轉移人口的交互項，實證結果表明，數字經濟對城市居民內部不平等的影響仍然為負，而對農業轉移人口內部不平等的影響依然為正；第（4）列引入數字素養與是否為農業轉移人口的交互項，發現數字素養對農業轉移人口內部深度市民化不平等的效應仍然為正，而對城市居民影響為負，這與第（2）列所得結果不完全一致。綜合可知，數字經濟、數字素養對農業轉移人口深度市民化的影響具有穩健性，而數字素養對城市居民社會生活水平的影響效應有待進一步驗證。

（五）異質性分析

我國區域發展差異較大，此種差異不僅體現在經濟層面，相關聯的各個方面均會出現不均衡現象?；诖?，本文對不同區域數字經濟、數字素養影響農業轉移人口深度市民化的差異性進行分析，結果見表5 第（1）-（3）列?？梢钥闯?，無論在東部、中部還是西部地區，數字經濟、數字素養對農業轉移人口深度市民化均具有正向促進作用。其中，中部地區數字經濟對農業轉移人口深度市民化的促進作用相對較大，而西部地區數字素養的影響更大。

表5 異質性分析

當前，我國農業轉移人口已經出現代際分化。與老一代農業轉移人口相比，新生代農業轉移人口大多未從事過農業生產工作，且接受新鮮事物的能力較強，因此其融入城市的愿望更為強烈?；诖?，本文參照國家統計局以及蔣南平、鄭萬軍[42]對農業轉移人口代際的劃分方式，以出生年份1980 年為界對農業轉移人口進行代際劃分并進行分組回歸，具體結果見表5 列（4）和列（5）。數據結果表明，數字經濟、數字素養對兩個代際農業轉移人口的深度市民化均具有促進作用，而數字經濟發展對老一代促進作用更大，數字素養對新生代影響更強。

（六）穩健性檢驗

為驗證前文所得結論的可靠性，進一步采用控制宏觀因素、RCR 敏感性分析以及Bootstrap 檢驗等方法進行穩健性檢驗。穩健性檢驗結果見表6。

表6 穩健性檢驗

1.控制宏觀因素。為避免宏觀因素導致的測量偏誤，本文按照東、中、西的區域劃分方式，將區域作為固定效應進行回歸，結果見表6 第（1）-（2）列。數字經濟和數字素養對農業轉移人口社會融合的影響作用與前文相比變化不大；進一步引入數字經濟與是否為農業轉移人口的交互項，所得結果仍然為正，且在10%水平上顯著，數字經濟發展對農業轉移人口具有更大影響力這一結論得到驗證。

2.敏感性檢驗。為避免因遺漏變量等原因導致的內生性偏誤問題影響回歸結果的可靠性，本文采用RCR 敏感性分析聚類穩健標準誤法，對結果的穩健性進行檢驗，具體見表6。數字經濟對農業轉移人口深度市民化影響的下限值為0.197，上限值為0.311，均通過了顯著性檢驗，且與前文估計的系數0.293 較為接近，說明在允許的偏誤范圍內結果較為穩健。保守置信區間為[0.067，0.392]，說明在允許的偏誤范圍內，數字經濟對農業轉移人口深度市民化水平的影響顯著區別于0，再次驗證了估計結果對可能存在的遺漏變量偏誤并不敏感。

3.Bootstrap 檢驗。前文進行的RIF 回歸采用分位距對不平等程度進行衡量，為驗證數字經濟影響農業轉移人口內部深度市民化不平等的穩健性，進一步采用方差來衡量深度市民化不平等程度并采用bootstrap 抽樣法估計標準誤，所得結果見表6 第（3）-（4）列。數字經濟以及數字素養對農業轉移人口深度市民化不平等程度的影響仍然顯著為正；而數字經濟發展對本地居民社會生活水平不平等程度具有減小作用，且數字素養對本地居民的影響仍然不顯著，與前文結論一致③。

五、結論與對策建議

本研究主要結論如下：其一，數字經濟的發展及農業轉移人口自身數字素養的提升有助于農業轉移人口深度市民化水平的提高，且數字經濟發展能夠縮小農業轉移人口與城鎮本地居民的社會生活水平差距。其二，農業轉移人口教育水平偏低是導致其與城市居民生活差距較大的主因，但數字經濟發展有效降低了社會歧視現象發生的幾率。同時，由于農業轉移人口個體之間數字素養差異較大，數字經濟發展也有加大農業轉移人口內部不平等的風險。其三，數字經濟發展和數字素養提升對農業轉移人口市民化的影響效應存在區域和代際差異。區域異質性方面，中部地區數字經濟發展對農業轉移人口深度市民化的促進作用相對較大，而西部地區數字素養的影響更大；代際異質性方面，數字經濟發展對老一代農業轉移人口深度市民化促進作用更大，數字素養對新生代影響更強。

基于以上結論，本文提出如下對策建議：第一，大力推進“網絡強國”和“數字中國”建設，強化數字經濟基礎設施建設力度，提高數字政務服務水平，特別是要提高城鎮社區數字服務能力，堅持以人為本的服務理念，更好地推進以縣城為載體的新型城鎮化建設。第二，著力提升農業轉移人口的數字素養，重視對農業轉移人口的數字素養培訓，將其納入勞動部門的職業技能培訓范圍；增加社區學習渠道，增強農業轉移人口學習、獲取和收集數字信息的能力和水平，削弱數字鴻溝誘發的不平等效應。第三，根據數字經濟和數字素養影響深度市民化的區域差異和代際差異，針對不同區域、不同代際的農業轉移人口出臺針對性措施。強化中部地區數字經濟對新生代農業轉移人口社會融合的帶動作用，大力提升西部地區老一代農業轉移人口的數字素養，防止數字經濟負向擠壓。

注：

①本文是從社會融合角度來界定深度市民化的，為了行文簡潔，下文簡稱為“深度市民化”。部分論述根據實際需要，也會簡稱為“社會融合”，二者均指代“社會融合深度市民化”。

②對于城市居民而言，稱為社會生活水平更為合適，為方便闡述，此處并未特別區分。

③此外，本文還采用SUEST 和Fisher 檢驗的辦法以彌補引入交互項導致的控制因素過強的前提假設，結論穩定性仍得到了驗證，限于篇幅未列出。