数字经济、数字素养与农业转移人口深度市民化

张元庆，刘 烁

（1.中共辽宁省委党校工商管理教研部，辽宁 沈阳 110004；2.吉林大学经济学院，吉林 长春 130012；3.沈阳大学经济学院，辽宁 沈阳 110044）

一、问题的提出

党的二十大报告提出，要“加快建设数字中国”，“推进以人为核心的新型城镇化，加快农业转移人口市民化”。国家统计局数据显示，截至2022 年底，我国农民工数量已达2.95 亿人。2021 年末，全国人户分离人口达到5.04 亿，其中流动人口达到3.85亿。可见，在新型城镇化进程中，我国有大量农业转移人口在城乡和省际之间流动，推动农业转移人口深度市民化是事关我国人口规模巨大的现代化目标的重要议题。同时，我国数字经济发展突飞猛进，在国民经济和社会生活中扮演着越来越重要的角色。那么，数字经济在有效促进经济增长的同时，是否会陷入“马太效应”，加大农业转移人口内部社会融合的不平等风险？数字经济发展及数字素养提升能否缩小城乡居民差距，进而促进农业转移人口的深度市民化？本文将对此进行深入研究。

国内外学者围绕数字经济与农业转移人口市民化及社会融合问题，主要形成了如下研究成果。

一是农业转移人口市民化的内涵、特征及障碍研究。关于农业转移人口市民化的内涵和特征研究，形成了以“过程观”[1]和“阶段观”[2][3]为代表的几种主流观点。关于市民化障碍，学者们普遍认可需要破除制度、成本等各种障碍，才能更好地实现市民化[4][5][6]。当然，要达到深度融合，还需进一步降低社会融合阻力[7]。有学者指出，房价过高[8]和政府缺少成本分摊机制[9]阻碍市民化进程；相反观点则认为，通过科学细致的成本核算和投入规划，农民工市民化成本不会成为难以想象的财政负担[10]。此外，舆论态度和经济环境[11]、社会资本和文化资本[12]、代际差别[13]和人力资本积累[14]等对农业转移人口市民化都具有较大影响。对于农民工市民化难题的破解路径，学者们主张，采取针对性的户籍和就业制度改革[15]、大力提升人力资本积累水平[16]以及因地制宜分摊市民化成本[17]是较为有效的方法。

二是农业转移人口市民化测度研究。在市民化意愿测度研究方面，有学者采用二元Logistic 回归模型对市民化意愿进行定量分析，发现年龄、性别、是否具有务农经验等因素对市民化意愿具有显著影响[18]。在市民化程度测度研究方面，有学者通过构建市民化指标体系对农民工市民化水平进行测度[19]；周密等人则运用需求可识别的Biprobit 模型对样本地区新生代农民工的市民化程度进行了测度，并采用Oaxaca 分解的方法，分析了导致样本地区新生代农民工市民化程度差异的因素，发现职业阶层的回报率差异是重要影响因素[20]。农业转移人口市民化程度既存在年龄段差异[21]，也存在维度差距，社会保障水平等方面依然存在短板[22]。在市民化成本测度研究方面，有学者对两代农业转移人口市民化成本分别进行了测算，发现新一代农民工的市民化成本高于第一代农民工[23]。

三是数字经济对农业转移人口市民化的作用及二者关系研究。数字经济作为一种全新的经济形态，其出现时间较短，对农业转移人口市民化的影响还不确定，因此，相关研究也处在探索阶段，且数量较少。有学者认为，数字经济背景下工作时间长短对流动人口身心健康有重要影响，且东西部地区之间存在区域差异[24]。而有关数字化对农民工市民化的影响研究表明，数字化时代农民工市民化面临着“数字鸿沟”引致的“数字化贫困”及双重资本贫困的阻尼效应[25]。

以上研究为深入理解数字经济与农业转移人口市民化之间的关系提供了重要参考。但是，这些研究更多聚焦于外生性因素的影响，而从内生性视角出发探究农业转移人口深度市民化的研究相对较少。鉴于此，本文拟从数字经济和数字素养角度深入探究农业转移人口深度市民化问题，进而提出具有针对性的对策建议。

二、数字经济、数字素养影响农业转移人口深度市民化的理论逻辑

（一）数字经济外部性、共享性与农业转移人口深度市民化

数字经济作为一种新业态、新模式，不仅为广大消费者提供了方便、快捷的学习、工作新模式，也使得广大农业转移人口更容易获得新知识、新技能，这种便捷的正外部性能有效提升农业转移人口的职业技能，使其更容易找到工作、增加收入，缩小与城市居民的生活水平差距。此外，数字经济背景下，数据作为促进经济增长的重要要素之一参与市场活动。数据要素具有其他要素不可比拟的优势，即非排他性和共享性，是提升农业转移人口数字素养的重要载体，农业转移人口通过对数据要素的共享与学习，能显著提升自身在城市生活的能力，有利于更好地融入城市社会。

从农业转移人口市民化的拉力角度而言，基于更优越的数字环境、工资待遇及职业机遇等，城市能够更有效地激发农业转移人口的进城意愿[26]。数字经济也能超越时空限制，对财富进行再分配，有效改善劳动者福利水平[27]。整体福利水平增加必然能更好地促进农业转移人口深度市民化，增进社会融合程度。当然，农业转移人口与城市居民深度融合不仅体现在经济、社会和日常生活方面，也体现在行为意识等方面，而数字平台在培养数字意识和数字素养方面存在显著优势，从而有利于加速市民化进程[28]。此外，良好的城市社区弹性及社区数字学习环境也有助于农业转移人口获得公平的公共服务和政治参与机会，这对于加速农业转移人口深度市民化、提升其社会融合水平具有积极作用[29]。农业转移人口依托产业向城市转移，根据库兹涅茨倒U 型曲线假说，劳动力从低收入的农业部门向高收入的工业部门转移过程中，因产业数字化水平提升，能有效缩小与城市居民的收入差距，收入不平等程度也会先升后降[30]。可见，在数字经济背景下，农业转移人口可通过增强数字素养进一步提升收入水平，依靠自身能力减少社会歧视。

（二）数字素养的内生性、中介作用与农业转移人口深度市民化

数字经济背景下，数字素养对农业转移人口深度市民化具有重要的内生推动作用。联合国教科文组织在《数字素养全球框架》中将数字素养定义为“通过数字设备和网络技术，安全适当地访问、管理、理解、集成、通信、评估和创造信息的能力，用于就业、体面工作和创业”。可见，数字素养涵盖了工作场所和社会生活多个方面的能力。随着数字经济迅猛发展，农业转移人口需要具备更高的数字素养水平，方能减轻“数字鸿沟”引发的“数字贫困”等现实问题。同样，在数字经济背景下，农业转移人口深度市民化也被赋予了新的内涵，不仅要求正式制度层面经济、社会、政治和文化制度的深化改革，也要求人力资本积累、数字素养提升等非制度层面内生性因素的深化。在数字经济快速发展的今天，没有数字素养的提升，农业转移人口深度市民化就无从谈起。因此，数字素养提升是农业转移人口深度市民化的内生动力来源。有研究发现，在数字化教育影响农民参与数字生活的过程中，数字素养发挥了部分中介作用[31]。

综上，数字经济背景下,农业转移人口通过大量的数据要素共享，不断学习和积累数字技术及相关知识，显著提升数字技术运用水平，从而逐步实现与城市居民的经济融合、行为融合及公平感知融合等目标。如农业转移人口数字素养提升会改善其收入待遇，实现居住稳定目标；数字素养提升能够促进农业转移人口消费行为和社会交往行为与城市居民同步。部分农业转移人口由于存在土地依恋[32]或自身条件达不到城市落户门槛等原因[33]，会选择回流，这加剧了已经转移到城市的农业转移人口市民化的难度。因此，更需要加强农业转移人口的数字认知，提升其数字素养，强化其内生性深度市民化路径。总之，数字素养提升有助于推进农业转移人口深度市民化进程。

（三）数字经济发展中的“马太效应”与农业转移人口深度市民化

推进以人为核心的新型城镇化的关键在于提升人的能力素养，走内生性市民化道路。人口迁移的推拉理论解释了农业转移人口的迁移方向问题，而人口迁移的“投资—利润”理论解释了人口迁移的成本问题。虽然数字经济发展对农业转移人口深度市民化具有促进作用，但对于特定人群而言，也会带来更大风险。整体而言，数字经济发展带来了更便捷的学习平台和数据获取方式，但由于农业转移人口自身人力资本存在差异，导致其生存技能、知识获取能力及劳动能力存在较大差距，拥有丰厚人力资本者的就业回报得到提升，弱者则进一步失去了竞争力[34]。因此，数字经济在促进农业转移人口深度市民化过程中，由于个体人力资本等因素存在差异，也可能产生“马太效应”，导致农业转移人口内部产生市民化不平等问题。对于不熟悉网络的年长者及部分弱势农业转移人口而言，数字经济发展反而会进一步加剧他们融入城市的难度。

三、研究设计

（一）模型构建

1.多元回归模型

首先，建立数字经济、数字素养影响农业转移人口深度市民化的回归模型，具体见式（1）。其中，Ascorei为农业转移人口的深度市民化水平得分，lndigi为样本i 所在省份的数字经济发展水平，Dig_liti为样本i 的数字素养得分，Xi为控制变量，σi为随机误差项。其次，引入交互项验证数字经济、数字素养对农业转移人口与本地居民社会生活水平的影响是否存在差异，具体见式（2）-（4），其中Scorei为深度市民化水平得分①，a4a 表示是否为农业转移人口，是农业转移人口赋值为1，否则为0。

2.Blinder-Oaxaca 分解

为了具体考察农业转移人口与本地居民之间社会生活水平的差异，本文进行了Blinder-Oaxaca分解，见式（5）-（10）。Blinder-Oaxaca 分解通过构建反事实组的办法，将比较的两个群体之间的差异分解为可解释部分（即结构效应）和不可解释部分（即系数效应），前者指的是由自身生产力条件不同导致的差异，后者则表示在群体自身生产力相同情况下仍具有的差异，也称为歧视[35][36]。其中，Ascorei为农业转移人口深度市民化得分，Lscorej为城市居民社会生活水平得分，Cscorej为本研究构建的反事实组，即被视为城市居民的农业转移人口的深度市民化得分。ΔE（A-L）为农业转移人口深度市民化平均得分与本地居民社会生活水平平均得分的差值，ΔE（A-C）为农业转移人口深度市民化平均得分与反事实组平均得分的差值，即由于农业转移人口与城市居民自身因素导致的得分差异，ΔE（C-L）为反事实组平均得分与城市居民社会生活水平平均得分的差值，反映了农业转移人口与城市居民在自身因素相同情况下仍然存在的差距，这些差距通常由外在因素决定，如由于社会歧视导致的不平等现象。

3.RIF 回归

进一步地，本文构建了RIF 回归模型[37]。其中Fscore 是农业转移人口深度市民化得分的原始分布，Hscorei是仅在深度市民化得分Scorei处取值的分布，ν（Fscore）为衡量不平等的统计量，由于分位距统计量不易受极端值的影响，因此，选取分位距统计量对深度市民化分布不平等状况进行衡量。

（二）变量选取与说明

1.因变量。本研究的因变量是社会融合深度市民化②。所谓社会融合深度市民化即基于社会融合视角的深度市民化，其与传统市民化的区别在于对标了城市居民并加入社会融合层面的探讨，由此体现出深度市民化的内涵。在具体测量指标的构建过程中，借鉴陈云松和张翼[38]、周皓[39]、褚清华和杨云彦[40]等关于社会融合的界定及测量方法，以及李爱民[41]等关于深度市民化的理论界定，并考虑数据的可获得性，最终选取经济、行为与公平认同作为衡量社会融合深度市民化的基本维度，变量的具体衡量方式如下。

经济融合包含收入水平、工作稳定性、福利待遇以及居住稳定性4 个指标，属于客观融合范畴。收入水平采用家庭人均收入进行衡量。工作稳定性用是否有工作以及工作是否签订劳务合同进行衡量，无工作赋值为0，有工作但无合同赋值为1，有工作并签订了合同赋值为2，有工作无需签订合同赋值为3。福利待遇主要考虑是否参加医疗和养老保险，未参加医疗保险赋值为0，参加农村医疗保险赋值为1，参加城市医疗保险赋值为2；未参加养老保险赋值为0，参加农村养老保险赋值为1，参加城市养老保险赋值为2。居住稳定性主要考虑在城市是否拥有稳定住所，其中拥有自有住房赋值为1，租房或住集体宿舍赋值为0。

行为维度主要包含消费行为以及社会交往。消费行为主要指向业余文化生活，分别选取休闲娱乐消费支出占比和对消费娱乐的满意度进行衡量。其中消费娱乐满意度由“非常不满意”到“非常满意”划分为5 个等级，分别赋值为1、2、3、4、5。在城市建立社交圈是农业转移人口融入城市的深层体现，基于此，本文选取社交生活满意度以及参加团体活动情况衡量社会交往，其中社交满意度由“非常不满意”到“非常满意”分别赋值为1、2、3、4、5，参加团体活动情况用参加团体数量进行衡量。

公平认同是社会认同的重要维度之一。本文选取福利保障以及就业机会公平对公平感知进行衡量。具体采用样本对就业、公共医疗以及养老保障待遇是否公平的评价得分进行衡量，由“非常不公平”到“非常公平”依次赋值为1-10。

对于深度市民化综合水平的测量，采用主成分分析法确定上述各个指标的权重，最终拟合出深度市民化综合得分以及经济融合、行为融合、公平感知融合得分。

2.自变量。本文的核心自变量是数字经济(dig)和数字素养(dig_lit)。其中，选取中国电子信息产业发展研究院发布的《2019 中国数字经济发展指数白皮书》中的数据对数字经济发展水平进行衡量。该指数不仅考察了传统和新型数字基础设施、数字产业维度，还考虑了数字化与产业融合状况以及数字政务新媒体、政务服务等数字环境维度，能够较为全面地衡量数字经济的发展状况。数字素养，即在数字环境下利用一定的信息技术手段和方法，快速有效地发现并获取、评价、整合、交流信息的综合科学技能与文化素养。国家网信办对数字素养的界定如下：数字素养与技能是指数字社会公民学习工作生活应具备的数字获取、制作、使用、评价、交互、分享、创新、安全保障、伦理道德等一系列素质与能力的集合。从这一概念出发并考虑到数据可得性，本文选取是否上网，上网进行浏览新闻、工作、休闲娱乐、聊天交友等活动的频率，以及参与网上社交群的频率对数字素养进行衡量，并运用主成分分析法确定权重，最终得出数字素养综合得分。

3.控制变量。借鉴相关文献，控制变量主要考虑个人特征、资源禀赋和家庭负担。其中，个人特征选取性别（gender）、年龄（age）、年龄平方（age2）；资源禀赋主要指拥有的社会资源和生存能力，选取受教育程度(education)、工作时间（work_time）、父亲最后一份工作性质(nature)和兄弟姐妹数量(num_sibl)进行衡量；家庭负担选取养老负担(aged_bring)、养育子女负担(chi_burden)进行衡量。

（三）数据来源

本文所使用的微观数据来源于2019 年中国社会状况综合调查（CSS2019）项目。CSS 是中国社会科学院社会学研究所于2005 年发起的一项全国范围的大型连续性抽样调查项目，该调查是双年度的纵贯调查，调查区域覆盖了全国31 个省/自治区/直辖市，较为全面地反映了中国社会状况变迁情况。本文将农业转移人口界定为具有农业户口但生活在城市的群体，广义上包括由农业户口转为城市户口或居民户口的群体，但受数据所限，未能分离出此群体，因此，本文仅考虑具有农业户口但工作、生活在城市的农业转移人口。相对于已转变户口性质的农业转移人口，该群体在城市社会遇到的社会融合问题可能更大。城市居民则被界定为从出生起就具有本地非农业户口的居民。由于数字经济指数为省份数据，因此，本文根据样本省份代码进行匹配，去掉缺失值及不满足条件的样本，最终筛选出3579 个样本，其中城市居民样本1997 个，农业转移人口样本1582 个。

四、实证分析

（一）典型化事实

由表1 独立样本T 检验结果可知，平均而言，在经济融合和行为融合维度，农业转移人口的指标得分均显著低于城市居民，而在公平感知融合维度，大部分指标不显著，这表明农业转移人口与城市居民在公平感知方面差异不大。由综合得分可知，农业转移人口整体社会融合得分要低于城市居民，并在经济融合和行为融合得分上与城市居民具有显著差异。由此可知，农业转移人口与本地居民的社会生活水平确实存在多个方面的差异。

（二）数字经济、数字素养与深度市民化

表2 中（1）-（3）列为数字经济、数字素养对农业转移人口深度市民化的回归结果。可以看出，逐步引入数字经济、数字素养变量后，主变量回归系数变化不大，说明模型较为稳健。考虑到数字经济与数字素养可能存在较强的相关性，本文进行了多重共线性检验，结果发现VIF 值均小于10，由此不必担心多重共线性对回归模型准确性的影响。表2中的回归结果显示，数字经济和数字素养对农业转移人口深度市民化的影响显著为正，即地区数字经济的发展及个体数字素养的增强可显著提升农业转移人口深度市民化水平。原因可能在于，一方面，数字经济的发展扩大了农业转移人口在城市的择业空间，从而提高了其城市生活质量；另一方面，数字经济为相关公共服务搭建了平台，受惠于此的农业转移人口强化了对城市生活的认可度，进而深度市民化水平有所改善。同时，农业转移人口自身应用数字服务的能力越强，就越容易获得数字经济发展带来的红利，故而数字素养水平的提高可显著提升其深度市民化水平。

表2 数字经济、数字素养影响深度市民化的回归结果

社会融合的潜在之意是对标本地居民，使农业转移人口与本地居民的经济收入、日常行为等越来越趋同，而数字经济的发展是扩大还是缩小了农业转移人口与本地居民社会生活水平的差距呢？本文通过引入交互项的方法对其进行检验，结果见表2第（4）-（6）列。由第（4）列可知，是否为农业转移人口的系数为负，说明农业转移人口社会生活水平均值低于本地居民，与上文结论一致。数字经济与数字素养对深度市民化得分的主效应分别为0.122、0.170，且分别在5%、1%显著水平上显著；数字经济与是否为农业转移人口的交互项值为0.144，在10%显著水平上显著，说明数字经济、数字素养对农业转移人口及本地居民的社会生活水平均具有促进效应，但数字经济对农业转移人口的促进作用更大。由第（5）列可知，数字素养与是否为农业转移人口的交互项系数为0.072，在5%显著水平上显著，说明数字素养对农业转移人口的社会生活水平影响更大，即提高农业转移人口数字素养有助于缩小其与本地居民的差距，加速深度市民化进程。进一步引入是否为农业转移人口、数字素养以及数字经济三者的交互项，由结果可知，对于农业转移人口而言，数字素养正向调节了数字经济对深度市民化水平的影响。具体而言，数字经济对具有更高数字素养的农业转移人口的正向影响更大，而对于本地居民，此种调节作用并不显著。由此可见，增强农业转移人口数字素养、提高数字经济发展水平将有效缩小农业转移人口与本地居民的社会生活水平差距，加速农业转移人口深度市民化进程。

（三）数字经济、数字素养的不平等效应分解

数字经济的发展为农业转移人口缩小与城市居民的差距提供了契机，同时，数字经济对社会生活水平的影响可能因主体数字素养的不同而存在差异，即数字经济红利更容易流向高数字素养群体，从而造成新的不平等现象。有鉴于此，本文采取了Blinder-Oaxaca 分解办法对数字经济和数字素养的不平等效应进行分解，结果见表3。

表3 数字经济、数字素养的不平等效应分解

由表3 可知，本地居民的社会生活水平平均得分为0.446，而农业转移人口的平均得分为-0.544，与本地居民相差0.99，且通过了1%水平的显著性检验，农业转移人口与本地居民社会生活水平相差较大。在二者差异中，结构效应部分即可解释部分为0.281，占总差异的28.38%；系数效应即不可解释部分为0.709，占总差异的71.61%，这表明本地居民与农业转移人口之间的社会生活水平差距大部分来源于不可解释部分。进一步由可解释及不可解释部分的拆解结果可知，二者可解释部分差异的-7.83%是由数字经济的特征效应造成的，7.83%是由数字素养的特征效应造成的，而72.24%是由教育水平的特征效应造成的。除此之外，养育子女负担、养老负担也加大了二者社会生活水平的差距。教育水平是导致二者差异的主要原因，换句话说，数字经济发展可缩小农业转移人口与本地居民的社会生活水平差距，但由于农业转移人口在自身数字素养、教育水平以及子女教育负担、养老负担等方面与本地居民存在差异，导致二者社会生活水平仍存在较大差距。由不可解释部分的拆解结果可知，二者不可解释部分差异的-87.87%是由数字经济的系数效应导致的，30.32%是由教育水平的系数效应导致的，而数字素养系数效应并不显著。由此可见，数字经济的发展提高了城市社会的公平程度，数字素养的差异并未明显导致社会资源在两个群体之间的不公平分配，但本地居民的教育回报率更高。年龄对不可解释部分的贡献率达到了82%，即分布于年龄区间两端的群体面临更强的不平等。

（四）数字经济、数字素养与深度市民化水平分布不平等

本文对群体内部深度市民化不平等程度的衡量采用分位距的方法，此方法不易受极端值的影响，结果较为稳健。表4 第（1）列为数字经济、数字素养对农业转移人口内部不平等程度的影响，第（2）列为数字经济、数字素养对城市居民的影响。由回归结果可知，数字经济和数字素养增大了不同农业转移人口之间深度市民化的不平等程度；数字经济显著降低了城市居民之间社会生活水平的不平等程度，但数字素养的影响却不显著。可能的原因是，数字经济为物流、直播等新兴行业的发展提供了契机，而此种新兴行业的红利依赖从业者的数字素养水平并易向数字素养高的群体倾斜。所在地区数字经济发展水平较高、自身利用数字信息能力较强的农业转移人口首先获得数字经济发展带来的红利，而应用数字技术能力较差的群体将与其形成差距，由此，农业转移人口内部深度市民化不平等程度加剧。相对而言，城市居民数字素养普遍较高，数字经济的发展将会使大部分城市居民受益，并降低城市居民之间社会生活水平的不平等程度。

表4 数字经济、数字素养与深度市民化水平分布不平等

进一步观察表4 第（3）-（4）列。第（3）列引入数字经济与是否为农业转移人口的交互项，实证结果表明，数字经济对城市居民内部不平等的影响仍然为负，而对农业转移人口内部不平等的影响依然为正；第（4）列引入数字素养与是否为农业转移人口的交互项，发现数字素养对农业转移人口内部深度市民化不平等的效应仍然为正，而对城市居民影响为负，这与第（2）列所得结果不完全一致。综合可知，数字经济、数字素养对农业转移人口深度市民化的影响具有稳健性，而数字素养对城市居民社会生活水平的影响效应有待进一步验证。

（五）异质性分析

我国区域发展差异较大，此种差异不仅体现在经济层面，相关联的各个方面均会出现不均衡现象。基于此，本文对不同区域数字经济、数字素养影响农业转移人口深度市民化的差异性进行分析，结果见表5 第（1）-（3）列。可以看出，无论在东部、中部还是西部地区，数字经济、数字素养对农业转移人口深度市民化均具有正向促进作用。其中，中部地区数字经济对农业转移人口深度市民化的促进作用相对较大，而西部地区数字素养的影响更大。

表5 异质性分析

当前，我国农业转移人口已经出现代际分化。与老一代农业转移人口相比，新生代农业转移人口大多未从事过农业生产工作，且接受新鲜事物的能力较强，因此其融入城市的愿望更为强烈。基于此，本文参照国家统计局以及蒋南平、郑万军[42]对农业转移人口代际的划分方式，以出生年份1980 年为界对农业转移人口进行代际划分并进行分组回归，具体结果见表5 列（4）和列（5）。数据结果表明，数字经济、数字素养对两个代际农业转移人口的深度市民化均具有促进作用，而数字经济发展对老一代促进作用更大，数字素养对新生代影响更强。

（六）稳健性检验

为验证前文所得结论的可靠性，进一步采用控制宏观因素、RCR 敏感性分析以及Bootstrap 检验等方法进行稳健性检验。稳健性检验结果见表6。

表6 稳健性检验

1.控制宏观因素。为避免宏观因素导致的测量偏误，本文按照东、中、西的区域划分方式，将区域作为固定效应进行回归，结果见表6 第（1）-（2）列。数字经济和数字素养对农业转移人口社会融合的影响作用与前文相比变化不大；进一步引入数字经济与是否为农业转移人口的交互项，所得结果仍然为正，且在10%水平上显著，数字经济发展对农业转移人口具有更大影响力这一结论得到验证。

2.敏感性检验。为避免因遗漏变量等原因导致的内生性偏误问题影响回归结果的可靠性，本文采用RCR 敏感性分析聚类稳健标准误法，对结果的稳健性进行检验，具体见表6。数字经济对农业转移人口深度市民化影响的下限值为0.197，上限值为0.311，均通过了显著性检验，且与前文估计的系数0.293 较为接近，说明在允许的偏误范围内结果较为稳健。保守置信区间为[0.067，0.392]，说明在允许的偏误范围内，数字经济对农业转移人口深度市民化水平的影响显著区别于0，再次验证了估计结果对可能存在的遗漏变量偏误并不敏感。

3.Bootstrap 检验。前文进行的RIF 回归采用分位距对不平等程度进行衡量，为验证数字经济影响农业转移人口内部深度市民化不平等的稳健性，进一步采用方差来衡量深度市民化不平等程度并采用bootstrap 抽样法估计标准误，所得结果见表6 第（3）-（4）列。数字经济以及数字素养对农业转移人口深度市民化不平等程度的影响仍然显著为正；而数字经济发展对本地居民社会生活水平不平等程度具有减小作用，且数字素养对本地居民的影响仍然不显著，与前文结论一致③。

五、结论与对策建议

本研究主要结论如下：其一，数字经济的发展及农业转移人口自身数字素养的提升有助于农业转移人口深度市民化水平的提高，且数字经济发展能够缩小农业转移人口与城镇本地居民的社会生活水平差距。其二，农业转移人口教育水平偏低是导致其与城市居民生活差距较大的主因，但数字经济发展有效降低了社会歧视现象发生的几率。同时，由于农业转移人口个体之间数字素养差异较大，数字经济发展也有加大农业转移人口内部不平等的风险。其三，数字经济发展和数字素养提升对农业转移人口市民化的影响效应存在区域和代际差异。区域异质性方面，中部地区数字经济发展对农业转移人口深度市民化的促进作用相对较大，而西部地区数字素养的影响更大；代际异质性方面，数字经济发展对老一代农业转移人口深度市民化促进作用更大，数字素养对新生代影响更强。

基于以上结论，本文提出如下对策建议：第一，大力推进“网络强国”和“数字中国”建设，强化数字经济基础设施建设力度，提高数字政务服务水平，特别是要提高城镇社区数字服务能力，坚持以人为本的服务理念，更好地推进以县城为载体的新型城镇化建设。第二，着力提升农业转移人口的数字素养，重视对农业转移人口的数字素养培训，将其纳入劳动部门的职业技能培训范围；增加社区学习渠道，增强农业转移人口学习、获取和收集数字信息的能力和水平，削弱数字鸿沟诱发的不平等效应。第三，根据数字经济和数字素养影响深度市民化的区域差异和代际差异，针对不同区域、不同代际的农业转移人口出台针对性措施。强化中部地区数字经济对新生代农业转移人口社会融合的带动作用，大力提升西部地区老一代农业转移人口的数字素养，防止数字经济负向挤压。

注：

①本文是从社会融合角度来界定深度市民化的，为了行文简洁，下文简称为“深度市民化”。部分论述根据实际需要，也会简称为“社会融合”，二者均指代“社会融合深度市民化”。

②对于城市居民而言，称为社会生活水平更为合适，为方便阐述，此处并未特别区分。

③此外，本文还采用SUEST 和Fisher 检验的办法以弥补引入交互项导致的控制因素过强的前提假设，结论稳定性仍得到了验证，限于篇幅未列出。