數字經濟能提高農業轉移人口市民化水平嗎？

摘要：文章利用2018年CLDS數據，從理論機制和實證分析兩個方面分析數字經濟對農業轉移人口市民化的影響作用。研究結果表明，數字經濟對農業轉移人口的市民化存在顯著的促進作用，且通過分樣本回歸和半參數回歸等穩健性檢驗后，這一效應仍然存在。分位數回歸顯示，在市民化的不同分位點上，數字經濟的邊際貢獻存在較大的差異。數字經濟對農業轉移人口市民化的影響存在非線性單一門檻效應。此外，通過傳導機制分析證實社會資本與個體年齡分別在數字經濟促進農業轉移人口市民化提升中發揮出中介作用和調節效應。由此提出提高城市數字經濟水平，搭建數字化政務平臺，推廣數字化服務，探索數字化新模式；農業轉移人口提升自身的數字素養，提高其應用數字化基礎設施的意識、意愿和能力的建議措施，以更好地推進農業轉移人口市民化。

關鍵詞：數字經濟；農業轉移人口；市民化；分位數回歸；門檻效應

[基金項目]江蘇省高校哲社基金資助項目（項目編號：2023SJYB1258）；江蘇理工學院社科基金資助項目（項目編號：KYY19537）。

[作者簡介]薛艷（1982-），女，江蘇常州人，博士，副教授，研究方向：人口統計與宏觀經濟統計分析；王麗（2002-），女，江蘇南京人，本科，研究方向：經濟博弈論。

一、引言

隨著中國城鎮化的持續推進，農村剩余勞動力規模逐漸減少，大部分轉移到非農產業，涌入城市的農村人口紅利推動了中國經濟社會的發展。但由于城鄉二元戶籍制度的改革滯后，導致農業轉移人口僅僅是統計意義上的城鎮人口，實質上沒有享受與城市市民同等的待遇，農業轉移人口的市民化程度較低。截至2021年底，我國常住人口城鎮化率達到了64.72%，而戶籍人口城鎮化率僅為46.70%，未取得城市戶口的農民工總量為2.92億人，占年末總人口的比重為20.67%。在城鄉二元結構未根本消除的情況下，又形成了以“農民—市民—農業轉移人口”為主的三元社會結構[1]，嚴重制約了新型城鎮化質量的提高和社會的和諧發展。2022年，國家發展改革委在《2022年新型城鎮化和城鄉融合發展重點任務》中強調，要深入推進以人為核心的新型城鎮化戰略，重點針對存量未落戶人口深化戶籍制度改革，健全常住地提供基本公共服務制度，提高農業轉移人口市民化質量。由此，加快推進農業轉移人口市民化成為新型城鎮化首要任務。農業轉移人口市民化不僅是戶籍身份的改變，更意味著農業轉移人口與城鎮居民具有均等一致的社會身份和權利，能公平公正地享受城鎮公共資源和社會福利，全面參與政治、經濟、社會和文化生活，實現經濟立足、社會接納、身份認同和文化交融，實現同人同待遇和共建共享的目標[2]。

高速互聯網、云計算、大數據、物聯網、網絡金融等新一代數字技術的高速發展，使數字經濟應運而生，成為繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態之一。截至2021年，中國數字經濟規模達到45.5萬億元，占國內生產總值比重為39.8%，與2012年的11萬億元相比增長了313.64%，數字經濟成為國民經濟發展的新動能。數字經濟的蓬勃發展，在為經濟增長提供新動力的同時，也進一步促進了共享發展。數字政府、數字惠民服務、數字醫療的發展推動城市基本公共服務普惠農業轉移人口，增強農業轉移人口的幸福感和獲得感。同時，數字經濟發展帶來創業型就業的新方向，為保障農業轉移人口在城市就業創業開拓了更大發展空間。因此，推動數字經濟的發展很有可能是提高農業轉移人口市民化的一個重要舉措，探究數字經濟在推動經濟增長和社會進步的同時如何影響農業轉移人口市民化是值得研究的課題。

關于農業轉移人口的市民化的研究主要集中于農業轉移人口市民化的內涵[3]和發展階段[4]、市民化的障礙[5]、意愿及影響因素[6-7]、市民化的測度[8-10]、成本測算與分擔機制[11-12]、市民化的路徑[13-14]等方面，取得了豐富的研究成果。

然而，學術界關于數字經濟與農業轉移人口市民化關聯性的文獻幾乎沒有，僅有的少量文獻側重于數字經濟對農業轉移人口就業質量的影響，或互聯網應用對農業轉移人口市民化的影響。這些文獻大多驗證了數字經濟對促進農業轉移人口的就業質量有著顯著的促進作用，并進一步研究發現，這種影響作用呈現出先上升后下降的倒“U”型[15]，當數字經濟發展處于中等水平時，就業質量的邊際效應最佳[16]。同時，數字時代的到來使得農業轉移人口面臨著鄉城鴻溝和數字鴻溝的“雙重鴻溝”[17]，互聯網的應用水平顯著提高了農業勞動力向城市轉移的決策[18]，促進了農業轉移人口的市民化水平[19]。就研究內容來看，上述文獻并未深入探討數字經濟在提高農業轉移人口市民化過程中的可能影響。理論上，數字經濟能夠提供農業轉移人口城市落戶就業的機會，通過提升城市管理水平，實現公共服務均等化，讓農業轉移人口在信息化發展中共享工業文明的成果，提升獲得感和幸福感。因此，數字經濟能夠優化資源配置效率，顯著提高農業轉移人口的就業質量，促進農業轉移人口更好融合城市?，F有研究的局限性，為本文的分析提供了可能的突破口。

與以往研究相比，本文可能的貢獻表現在以下三個方面：第一，以城市層面數據作為研究樣本，從數字經濟視角出發，首次實證分析了其對農業轉移人口市民化的影響，拓展了數字經濟與農業轉移人口市民化的相關研究；第二，以理論和實證相結合的方法探究數字經濟對農業轉移人口市民化的影響作用，豐富了農業轉移人口市民化研究的成果；第三，通過分位數回歸和非線性門檻效應分析數字經濟的發展對農業轉移人口市民化的影響是否存在顯著的差異，為釋放數字紅利，提高農業轉移人口的市民化水平提供了一定的決策參考。

二、理論分析與研究假說

（一）直接影響分析

數字經濟是以數字技術為基礎、數據資源為關鍵生產要素而形成的新經濟形態。本文采用賦權理論[20]對數字經濟與農業轉移人口的市民化作用機理進行分析。自1970年Freire提出“賦權”概念之后，賦權理論被廣泛應用于“三農”發展、鄉村振興等研究領域，主要用來描述弱勢群體被賦予更多獲取權力和資源的能力，以更好地支配自己的生活狀態，適應現實情境[21]。一方面，數字經濟帶來數字產業化和產業數字化的發展，催生出更多新的就業形態，降低就業歧視性，暢通就業渠道，緩解城鄉勞動力市場分隔的現狀，增強農業轉移人口的自由流動性，提高就業的靈活性以及收入水平，縮小城鄉收入差距，使農業轉移人口具備市民化的能力。另一方面，數字經濟的發展推動了城市基本公共服務普惠，將數字技術嵌入政府公共服務，促進資源分配的共享化與均等化，通過數字技術的應用提升社會保障制度的運行效率，精準識別農業轉移人口就業、就醫、求學的需求，提高農業轉移人口在城市生活的滿意度，使其具備市民化的需求。綜上，數字經濟從市民化的供需角度賦權農業轉移人口，具體表現如圖1所示。

1.技能賦權：優化勞動力供求匹配。數字化的快速發展使社會對勞動力的需求從“體力型”向“智力型”和“技能型”轉變，對素質低、技能差的勞動力需求減少，靈活用工需求大大增加。目前，我國靈活就業從業人員規模達2億左右，其中有7 800萬人從事依托互聯網平臺的新就業形態。數字經濟的引入，使得農業轉移人口可以在崗位供給信息透明的條件下實時了解和掌握就業信息和薪資福利待遇。同時，城市用工需求的透明化將解決信息不對稱問題，有效引導農業轉移人口開展需求導向型職業技能培訓，從而形成技能型人力資本的積累，提高就業質量，提升市民化的內在驅動力。

2.信息賦權：均等基本公共服務。數字經濟和信息技術的蓬勃發展推動城市基本公共服務普惠化、高效化、便捷化，以較低的復制成本實現公共服務在城市不同群體，特別是農業轉移人口與城市市民之間的均等化。農業轉移人口在數字化生產、數字化金融服務等產業鏈各環節的參與可通過增收效應、社會資本累積效應以及數字治理參與促進效應，改善在物質層面和精神層面的獲得感和對所屬群體的歸屬感，進而提升其社會階層的心理認同[22]。

3.關系賦權：消融距離約束。依靠數字技術和信息通信技術，可以實現維持原有的強連接和拓展的弱連接在關系網絡中的交融和互動，即數字經濟能夠打破農業轉移人口社交人群較為單一的固有形式，擴大社會交往的范圍，實現信息與資源在不同階層的共享和交換，改變舊的社會結構，繼而完成社會資本的累積。農業轉移人口在工作之余，交際網絡主要是基于親緣或地緣的家人與老鄉，城市社會關系網絡所擁有的更為豐富的資源和信息無法被轉移人口觸及。然而，數字技術的發展可以提高農業轉移人口與城市社區的交往率，改變交往的內傾性，促進其在城市的社會融合。

4.權益賦權：強化治理能力。一方面，政府可通過數字平臺把握輿論宣傳導向，提升新聞傳播的影響力和公信力，構建包容性城市，培育城市居民與農業轉移人口的親和感、認同感，批判乃至消除對農業轉移人口的不公正歧視行為。另一方面，數字經濟推動治理體系和治理能力的現代化，使得農業轉移人口在社會治理的知情權、參與權、表達權和監督權更有保障，從而增強其參與社會治理的意愿和主動性，形成共建共治共享的社會治理格局，促進農業轉移人口在城市的價值融合。

基于上述分析，本文提出研究假說H1：數字經濟能夠提高農業轉移人口的市民化水平。

（二）非線性影響分析

眾所周知，數字經濟具有典型的網絡效應，其對農業轉移人口市民化的影響可能存在非線性特征。在數字經濟發展的不同階段，其對農業轉移人口市民化的影響作用如下。

在數字經濟發展的初期，數字素養成為農業轉移人口市民化的最大阻礙?！?022年農民工監測調查報告》顯示，我國農民工總量為2.95億人，其中初中文化程度以下的占比為69.3%，即超過2.04億人受教育水平為未上過學、小學或初中。城鄉間“數字素養鴻溝”差距較大，2021年《鄉村振興戰略背景下中國鄉村數字素養調查分析報告》顯示，城鄉居民數字素養平均得分43.6（滿分100），城市居民平均得分56.3，農村居民平均分僅35.1，比城市居民低37.5%。大部分農業轉移人口由于數字化技能的欠缺，難以通過互聯網進行創新創業，較之前更難融入智能化的城市生活。

在數字經濟發展的中期，社會信息成本大幅度下降，數字經濟的普惠共享使農業轉移人口的市民化水平得到提高。首先，互聯網信息的快速傳播使就業信息的流通更加通暢，農業轉移人口可以通過網絡獲得職業技能培訓和各類就業信息，從事技術性與經營性活動的新型技工，能夠獲得更高的勞動報酬，提高城市的經濟融合。其次，數字技術的應用促進城鄉之間公共服務資源的優化配置，數字化的滲透與普及推動城鄉基本公共服務均等化，實現一體化的社會保障，促進農業轉移人口的社會融合。

在數字經濟發展的后期，數字化新業態、新產業釋放的勞動崗位達到飽和，低技能農業轉移人口通過不斷提升數字化技能，數字鴻溝已大幅度彌合，數字經濟給農業轉移人口帶來的紅利呈現邊際效應遞減，農業轉移人口群體內部出現就業內卷和擠出效應。同時，網絡上人際關系的脆弱性難以拓展和維系跨越型社會網絡，無法為農業轉移人口的身份認同提供關系資本[17]，從而影響農業轉移人口市民化水平的提高。

基于上述分析，本文提出研究假說H2：數字經濟對農業轉移人口的市民化可能存在非線性的門檻效應。

三、研究設計

（一）模型構建

為分析數字經濟對農業轉移人口市民化的影響，本文將農業轉移人口的市民化水平作為被解釋變量，數字經濟作為核心解釋變量，加入相關控制變量，構建如下基準模型：

[urbi=α0+α1digi+αjXi+εi]" " " " " " " " " "（1）

式（1）中，[urbi]表示農業轉移人口的市民化水平，[digi]表示數字經濟的發展程度，[Xi]表示各控制變量，[εi]為隨機誤差項。

由于基準模型僅考察變量之間的線性關系，并未考慮到被解釋變量總體上的分布情況。因此，本文將構建分位數回歸模型，探究在被解釋變量不同分位點處的顯著影響因素，以及解釋各變量對被解釋變量的影響變化趨勢。分位數回歸模型的估計值通常不易受到離群值的影響，從而具有較強的穩健性[23]。借助分位數回歸，可分析在不同的市民化水平上，數字經濟對市民化程度的貢獻差距，具體模型設定如下：

[Qτ（urb）=β0（τ）+β1（τ）digi+βj（τ）Xi]" " " " " " （2）

式（2）中，[τ]為不同分位數，其取值范圍為（0，1），[Qτ（urb）]為[τ]分位數上市民化水平值，[β0]為常數項，[β1（τ）]和[βj（τ）]為分位數上的參數估計值。

此外，為探討數字經濟對農業轉移人口的市民化水平是否存在非線性的臨界效應，本文建立截面門檻模型，以核心解釋變量數字經濟[digi]為門檻變量，在基準模型的基礎上構建門檻模型（假設為雙重門檻），如式（3）所示：

[urbi=η0+η1digiI（digi≤γ1）+η2digiI（γ1lt;digi≤γ2）]

[+η3digiI（digigt;γ2）+η4Xi+ξi]" " " " " " " " " （3）

式（3）中，[γ1]和[γ2]為待估計的門檻值，可將研究樣本劃分為三個區間。[I（?）]為示性函數，當門檻變量的值滿足條件時，取值為1，否則為0。

（二）變量選取

1.被解釋變量。本文選取市民化水平作為被解釋變量。農業轉移人口市民化是一個由農民向市民轉化的動態過程，學者們圍繞市民化的測量和評價開展了大量的研究，但至今沒有統一的標準。一些研究中對市民化的測量較簡單，用單一指標表示。例如，成前等[24]采用與流入地居民的交往指標測度市民化，洪銀興等[25]提出城市化水平是市民化的評價指標。更多的研究則指出市民化包含的內容非常廣泛，需要通過建立指標體系對其進行測量[26]。本文借鑒王桂新等[27]提出的經濟生活、社會融合與心理認同是市民化的重要方面，從經濟基礎、社會參與、社會保障和身份認同四個方面構建農業轉移人口市民化的評價指標體系，如表1所示。

表1中指標較多，可基于降維的思想開展因子分析。首先，通過KMO和巴特利特球形檢驗結果顯示，KMO值為0.586，接近0.6，并且巴特利特球形檢驗的統計量的值為618.700，其對應的伴隨概率值顯著小于0.05，認為原始變量之間存在一定的相關關系，適合進行因子分析。然后使用主成分分析提取四個主成分，分別記為[Y1、Y2、Y3、Y4]，其方差貢獻率分別為18.716%、16.547%、16.083%、14.355%，累積方差貢獻率為65.703%，即這四個主成分提取了總變差的65.703%，超過50%，因此提取這四個主成分是比較合適的。其次，根據旋轉后的因子載荷矩陣，表明4個公因子與10個原始指標的相關關系，結果顯示：生活水平自評和社會階層自評、社區投票和社會活動、醫療保險和社會保險、公平感知和社會幸福感分別[Y1、Y2、Y3、Y4]在上具有較高載荷，這與本文預設的指標體系一致，可將這四個因子分別命名為經濟基礎、社會參與、社會保障、身份認同。最后，根據得分系數矩陣計算每個樣本在各個因子上的得分，并以主成分的特征根作為權數，計算出綜合得分。本文市民化水平的平均得分為38.23分，說明當前農業轉移人口的市民化進程處于中等偏下水平。

2.核心解釋變量。本文選取數字經濟的發展程度作為核心解釋變量和門檻變量。對于數字經濟的測量有的學者采用新華三集團發布的城市數字經濟指數[28]，有的學者從數字產業活躍度、數字創新活躍度、數字用戶活躍度和數字平臺活躍度構建數字經濟的評價指標體系[29]。本文從數字消費的角度出發，在現有指標中選取網上購物頻率、社交工具使用頻率和智能設備使用頻率三個指標進行測度。數字消費是指在數字化技術的支持下，以數字產品和數字服務為對象的消費活動，能夠在一定程度上反映數字經濟發展情況。

使用熵權法對三個指標進行客觀賦權，網上購物頻率、社交工具使用頻率和智能設備使用頻率所占權重分別為0.3315、0.3352、0.3333，各個樣本的指標數據線性加權后，再對其進行1～100數值化處理，最終數字經濟的平均得分為46.35分，說明數字經濟發展整體處于中等水平。

3.控制變量。為了探究數字經濟對農業轉移人口市民化的影響，結合市民化的影響因素分析[7]，加入包括性別（gender）、年齡（age）、婚姻狀況（marriage）、教育程度（education）、個人年收入（lninc）、健康狀況（health）、政治面貌（politic）、技術培訓（tech）、周工作時長（workhour）、孩子數量（child）和所屬區域（area）等控制變量。

（三）數據說明

本文研究數據來源于中山大學社會科學調查中心開展的中國勞動力動態調查（CLDS）。樣本覆蓋中國除港澳臺、西藏、海南以外的29個?。ㄊ?、自治區），其規模較大，具有一定的代表性。該調查以15～64歲的勞動人口為對象，樣本內容包含勞動力教育、就業、勞動權益、健康、職業滿足感和幸福感等方面，建立了勞動力個體、家庭和社區三個方面的數據庫。本文選取CLDS（2018）以研究數字經濟發展對市民化水平的影響。由于本文的研究對象為農業轉移人口，包含兩類人群，第一類是當前為農業戶口，但實際從事非農產業的人群，第二類是當前已為居民戶口，且從事非農產業的人群，故僅保留戶口為“農業戶口”和“居民戶口（之前是農業戶口）”的兩類樣本，篩選得到符合條件的樣本量為13 481份。根據所選變量，對數據進行清洗，剔

除具有缺失值的樣本，最終得到的有效樣本數為

1 002份。本文認為1 002份樣本仍具有較強的代表性，一方面，CLDS采用多階段、多層次、與勞動力規模成比例的概率抽樣方法，這使得樣本在總體中的分布較為均勻，能夠真實反映出總體的情況；

另一方面，通常情況下，樣本量應達到題目數量的

5～10倍，1 002份已遠遠超過標準樣本量，說明使用該樣本數據進行模型分析具有可靠性。綜上所述，本文的數據來源及數據處理過程合理且科學，這也確保了實證分析結果的可信度。相關變量的描述性統計如表2所示。

四、實證結果與分析

（一）基準模型回歸結果

在基準模型中，使用OLS估計法進行估計；在分位數回歸中，采用自助抽樣（bootstrap）法抽樣400次，選取10%、30%、50%、70%、90%五個分位點進行回歸估計，結果如表3所示。

根據表3結果顯示，核心解釋變量數字經濟對農業轉移人口市民化水平起到正向影響作用。在80%的分位點之前，其影響程度低于平均水平，而在該分位點后，其影響程度逐漸高于平均水平，并且回歸系數隨著分位數的增大而增大，這說明數字經濟對農業轉移人口市民化水平的影響程度不斷加深?？赡艿脑蚴牵捎诋斍皵底只A設施的優化，數字經濟向生活的各個領域縱深推進，大部分人均能參與到數字經濟中。在市民化初期并不是農業轉移人口市民化的主要特征體現，所以在低市民化水平處，數字經濟對其影響并不顯著。在市民化中期，隨著數字經濟發展程度的提升，不再僅停留于參與數字消費的層面，而是充分發揮數字經濟的作用，深度使用數字產品，在此過程中更積極、更廣泛、更深入地參與創新和價值創造。由于數字化發展使得知識變得平民化，個人接受信息的渠道多樣，農業轉移人口可以靈活運用數字技術并通過數字產品尋求更多的就業機會，加強自身學習，提升技能，以謀求到高質量崗位，就業質量得以提升，經濟壓力減小，物質生活得以改善，這促進了農業轉移人口的經濟融合。經濟融合是一種最直接的市民化方式，并且該層次的融合相對而言難度不高，但對市民化水平影響的邊際效應較低。在市民化后期，一方面，數字產品將傳統的人際關系重構，打破農業轉移人口與城市居民之間的藩籬，將不同的群體通過各種“共性”聯系到一起，構成數字社交網絡，社交范圍和社會參與度提升，促進了社會融合；另一方面，在社會參與和就業實踐中，農業轉移人口的自身價值得以體現，同時得到他人對個人社會身份的認同，加強其對城市的歸屬意愿，有助于價值融合和心理融合，該融合是一個漫長的過程，但卻能夠顯著提升農業轉移人口的市民化水平。

各個控制變量的分位數回歸結果基本與OLS估計結果一致。年齡對市民化水平的影響程度整體呈倒“U”型特征，在40%～60%的分位數間高于平均水平，市民化中期，年齡的影響較為顯著?；橐鰻顩r、健康狀況和技術培訓對市民化進程的影響整體呈“U”型特征。其中，受過技術培訓的農業轉移者在市民化初期，能夠通過所學習到的職業技能滿足個人的工作需求，邁出市民化的第一步，在市民化中期，可能由于受到社會、心理等其他方面因素的影響，技術培訓的作用逐漸減弱，但在后期，影響程度逐漸加深。健康狀況對市民化水平存在顯著的正向影響作用，尤其在市民化水平初期，其作用效果尤其突出，健康的身體狀況能夠使得農業轉移人口參與更多的社會勞動及社區活動，擴大其社交圈，加強社會融合；教育程度和政治面貌在整個市民化進程中都發揮了一定的作用，其中，教育程度幾乎在各分位點上均與市民化水平正相關，教育程度反映為文化水平，擁有較高文化水平的農業轉移者能夠更好地融合城市社會文化，加深社會交流。而性別、周工作時長和孩子數量并未對市民化水平起到顯著影響作用。

各變量分位數回歸系數變化趨勢如圖2所示。

（二）穩健性分析

1.工具變量估計

根據上述回歸結果可知，數字經濟發展能夠顯著提升農業轉移人口的市民化水平。但數字經濟與市民化水平之間可能存在內生性問題，即市民化水平也可能反作用于數字經濟，農業轉移人口市民化水平的提升也會增加其數字需求，包括數字經濟的應用、個人消費觀念的轉變等。由于本文從數字消費的角度度量數字經濟，收入的提升會增加數字消費需求，從而提升其數字消費水平，因此收入與數字經濟具有一定的相關性。故本文嘗試選取個人年收入作為工具變量，并使用兩階段最小二乘法以估計數字經濟對農業轉移人口市民化水平的影響效應。此外，對工具變量也進行了相關檢驗。

兩階段最小二乘法的回歸結果如表4所示。第一階段回歸以數字經濟作為被解釋變量，由回歸結果可知，個人年收入在1%的水平上顯著，表明個人年收入對數字經濟具有顯著正向影響。由此可見，工具變量與核心解釋變量之間具有較強的相關性。此外，又進行了弱工具變量檢驗，檢驗的F值為31.363，大于10%水平上的臨界值16.38，故該工具變量并非弱工具變量。在解除了內生性問題的影響后，進行了第二階段回歸，回歸結果顯示，數字經濟在1%的水平上能夠顯著提高農業轉移人口的市民化水平。與基準回歸結果相比，其影響系數更大，說明內生性問題使得數字經濟對市民化水平的影響效應被低估。

2.分樣本回歸。本文繼續使用分樣本回歸的方法檢驗回歸結果的穩健性。以不同代際的農業轉移人口進行分樣本回歸，將年齡在44歲以上的人群劃分為第一代農業轉移人口，將44歲及以下的人群劃分為第二代農業轉移人口，分別進行回歸分析，結果如表5所示。

由表5結果可知，數字經濟變量在第一代農業轉移人口和第二代農業轉移人口中均顯著正向影響其市民化水平，與基準回歸模型的參數估計結果吻合，說明核心解釋變量數字經濟對農業轉移人口市民化的促進作用具有一定的穩健性。

3.半參數估計。OLS估計法假設被解釋變量與解釋變量之間是線性關系，或可通過取對數的形式轉換成線性關系進行建模。而實際上很多經濟變量之間并非線性關系，這種假設可能存在設定誤差而導致模型的估計結果產生偏誤。HASTIE和TIBSHIRANI[30]提出了半參數混合模型（GAM），假定解釋變量對被解釋變量的作用是可加的，一些解釋變量以參數形式進入，另一些則以非參數形式進入，其確定的關系完全由數據來決定，極大地提高了模型的實用性。因此，本文采用半參數估計法對基準模型做進一步穩健性檢驗，結果如表6所示。

根據表6可知，無論是在影響作用的方向還是顯著性水平上，核心解釋變量數字經濟的半參數模型估計結果與OLS基準回歸模型的參數估計結果均一致。因此，可以認為數字經濟對農業轉移人口市民化水平的促進作用依然是穩健的。

綜上所述，數字經濟能夠提高農業轉移人口的市民化水平，驗證了前文提出的假設Ｈ1。

（三）門檻效應分析

上文分析中揭示了不同分位點處數字經濟發展對市民化水平的影響效果。然而，數字經濟發展與市民化水平之間的動態關系還有待進一步挖掘。為了檢驗假設H2是否正確，本文進一步使用截面門檻模型，深入探究數字經濟發展影響市民化水平的動態效應。

1.門檻效應檢驗。根據構建的理論模型，本文使用bootstrap法模擬計算似然比LM值，檢驗是否存在門檻效應。由圖3和表7可知，單一門檻效應檢驗的P值為0.098，在10%的水平上顯著，而多重門檻的顯著性檢驗并未通過，說明該樣本存在門檻效應且僅有單一門檻。

2.門檻回歸估計結果。由于該數據為截面數據，可能會存在異方差性，為確保模型估計的有效性和準確性，本文使用懷特檢驗進行異方差檢驗，模型估計結果如表8所示。

由表8可知，當數字經濟得分小于等于67.06時，數字經濟的發展顯著影響農業轉移人口的市民化水平，而當數字經濟得分高于該門檻值時，數字經濟的發展并不是提高農業轉移人口市民化水平的顯著因素。數字經濟的平均值為46.35，相較于門檻值67.06偏低，樣本中超90%的農業轉移人口的數字經濟得分低于該門檻值，說明當前大部分的農業轉移人口都能夠通過數字經濟的發展提升其市民化水平。數字經濟是農業轉移人口認識城市、了解城市、融合城市的重要背景，所以在數字經濟發展的初期，農業轉移人口能夠通過數字平臺、數字消費獲取各方面的信息及資源，例如在就業方面，可訪問數字化平臺獲取各公司的招聘信息，并通過網上篩選尋找到適合的工作，有效幫助其融合城市生活。而對于數字消費偏高的人群，其市民化水平也已達到了一定的高度，往往需要通過其他路徑加強農業轉移人口的心理融合和價值融合。

（四）進一步討論

1.社會資本的中介作用機制。基于前文的理論框架，本文進一步討論社會資本的中介效用。社會資本是指個體或組織之間的關聯，存在于人際關系結構中。在農業轉移人口市民化的過程中，社會資本可作為一種市民化工具，它能夠借助社會關系網絡發揮重要作用，農業轉移人口可利用其提升城市生活的適應性，減少市民化過程中的障礙，從而加快市民化進程。由于研究數據有限，本文選取“與社區居民的熟悉程度”和“與本地人的交往頻率”作為社會資本的二級指標，使用熵權法對各指標進行賦權，并進行1～100數值化處理。這兩項指標均表示社會關系網絡，反映了農業轉移人口的社交規模和社交深度。為檢驗社會資本在數字經濟對農業轉移人口市民化水平的中介效應，構建如下模型：

[urbi=a0+a1digi+a2Xi+ε1]" " " " " " " " " " " "（4）

[SC=b0+b1digi+b2Xi+ε2]" " " " " " " " " " " " " （5）

[urbi=α0+α1digi+α2SCi+α3Xi+ε3]" " " " （6）

式（4）至式（6）中，[urbi]，[digi]和[SC]分別表示第[i]位農業轉移人口的市民化水平、數字經濟情況及其擁有的社會資本，[Xi]為一系列的控制變量，[ε]表示隨機干擾項。

表9中模型1是被解釋變量市民化水平對解釋變量數字經濟進行回歸；模型2是中介變量社會資本對解釋變量數字經濟進行回歸；模型3是被解釋變量市民化水平同時對解釋變量市民化水平和中介變量社會資本進行回歸。本文檢驗中介效應的步驟主要參考溫忠麟等[31]提出的方法，若系數[α1]顯著，則說明存在中介效應，若系數[b1]和[α2]同時顯著，則說明間接效應顯著，若系數[α1]顯著，則說明直接效應顯著，并計算出總效應、直接效應和中介效應。

表9結果顯示，模型1中數字經濟對市民化水平的回歸系數為0.076，即總效應；模型2中，數字經濟對社會資本的回歸系數為0.216，通過了1%的顯著性檢驗；模型3中，數字經濟和社會資本對市民化水平的回歸系數分別為0.064和0.053，也均通過1%的顯著性檢驗，說明社會資本在數字經濟對市民化水平的正向影響中起到部分中介作用，且根據中介效應的檢驗結果可知，中介效應占比為15.79%。

2.年齡對數字經濟的調節效應檢驗。為進一步探究年齡對數字經濟的調節作用，即年齡是否會影響到數字經濟對市民化水平的作用，本文引入數字經濟與年齡的交互項進行回歸分析，構建了年齡的調節效應模型。

[ urbi=α0+α1digi+α2digi×Agei+α3Agei+α4Xi+μi]" （7）

模型回歸結果如表10所示。表10中模型5交互項的系數顯著為負，說明年齡在數字經濟對市民化水平的影響過程中產生了負向作用，即隨著調節變量年齡的增加，數字經濟對市民化的正向關系被削弱。

五、結論與建議

（一）主要結論

本文使用中國勞動力動態調查（CLDS）的截面數據，構建合適的指標體系和測度模型，實證檢驗了數字經濟對農業轉移人口市民化水平的影響作用。研究結果表明：

1.數字經濟對農業轉移人口的市民化存在顯著的促進作用，該結果在分樣本和半參數回歸等穩健性檢驗中仍然成立。在不同的分位點上，數字經濟的邊際貢獻存在較大的差異。在市民化水平80%分位點之前，數字經濟對市民化的影響程度低于平均水平，在80%分位點之后，數字經濟的影響作用逐漸高于平均水平，回歸系數隨著分位數的提高而增大，表明數字經濟對農業轉移人口市民化水平的影響程度不斷加深，到90%分位點。

2.數字經濟對不同年齡、婚姻狀況、健康狀況和技術培訓的農業轉移人口的市民化影響作用存在差異。其中，年齡對市民化水平的影響程度整體呈倒“U”型特征，在40%～60%的分位點上，年齡對市民化的影響較為顯著。而婚姻狀況、健康狀況和技術培訓對市民化水平的影響整體呈“U”型特征。

3.數字經濟對農業轉移人口市民化的影響存在非線性單一門檻效應。當數字經濟得分小于等于67.06時，數字經濟顯著提高農業轉移人口的市民化水平，而高于該門檻值時，其對市民化的影響并不顯著。當前，數字經濟的平均值為46.35，低于門檻值67.06，而大量調查樣本數字經濟得分低于門檻值，表明大部分的農業轉移人口能夠通過數字經濟的發展提升其市民化水平。

4.基于中介效應檢驗顯示，社會資本在數字經濟和農業轉移人口市民化的傳導機制中發揮了顯著的中介效應。加入年齡特征作為調節效應分析發現，農業轉移人口的個體年齡制約了數字經濟對市民化水平的提升作用。

（二）政策建議

為進一步提高數字經濟發展水平，推進農業轉移人口的市民化，本文提出以下建議：

1.提高城市數字經濟水平，這對實現農業轉移人口高質量的市民化具有重要意義。要加強數字化基礎設施建設，為農業轉移人口提供快速獲取信息的條件。同時要探索數字化新模式，加快信息化服務，搭建數字化政務服務平臺，從而推動城市基本公共服務標準化、智能化和均等化

2.暢通農業轉移人口融入城市渠道。要堅持以人為本，構建城鄉數字化人才市場，放松落戶限制，實現同城同待遇，切實提升農業轉移人口在城市的獲得感和幸福感

3.對農業轉移人口個體而言，要提升自身的數字經濟素養，提高其應用數字化基礎設施的意識、意愿和能力，善于利用數字化平臺和互聯網去獲取信息，拓展其基于親緣和地緣的鄉土社會網絡，從而累積社會資本，開拓求職視野，彌補數字化增收能力差的短板，以更高的數字化水平迎接數字經濟帶來的機遇和挑戰。

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責任編輯：李亞利

Can the Digital Economy Improve the Level of Urbanization of Rural Migrants

Xue Yan Wang Li

（School of Economics， Jiangsu University of Technology， Changzhou 213001， China）

Abstract：" "This article uses the 2018 CLDS data to analyze the impact of the digital economy on the urbanization of rural migrants from two aspects： theoretical mechanism and empirical analysis. The results show that the digital economy has significantly promoted the urbanization level rural migrants， and this effect still exists after robustness tests such as sub sample regression and semi parametric regression. The quantile regression shows that the marginal contribution of the digital economy varies in different quantiles of citizenization. The impact of digital economy on the urbanization of rural migrants has a nonlinear single threshold effect. In addition， through transmission mechanism analysis， it is confirmed that social capital and individual age respectively play a mediating and moderating role in promoting the rural migrants’ urbanization level in the digital economy. Therefore， it is proposed to improve the level of urban digital economy， build a digital government platform， promote digital services， and explore new digital models， enhance the digital literacy of rural migrants and enhance their awareness， willingness， and ability to apply digital infrastructure to enhance the urbanization of rural migrants.

Key words： digital economy; rural migrants; urbanization; quantile regression; threshold effect