張?jiān)獞c，劉 爍

（1.中共遼寧省委黨校工商管理教研部，遼寧 沈陽(yáng) 110004；2.吉林大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130012；3.沈陽(yáng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110044）

一、問(wèn)題的提出

黨的二十大報(bào)告提出，要“加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)”，“推進(jìn)以人為核心的新型城鎮(zhèn)化，加快農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化”。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至2022 年底，我國(guó)農(nóng)民工數(shù)量已達(dá)2.95 億人。2021 年末，全國(guó)人戶(hù)分離人口達(dá)到5.04 億，其中流動(dòng)人口達(dá)到3.85億?？梢?jiàn)，在新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，我國(guó)有大量農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在城鄉(xiāng)和省際之間流動(dòng)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化是事關(guān)我國(guó)人口規(guī)模巨大的現(xiàn)代化目標(biāo)的重要議題。同時(shí)，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展突飛猛進(jìn)，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生活中扮演著越來(lái)越重要的角色。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，是否會(huì)陷入“馬太效應(yīng)”，加大農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部社會(huì)融合的不平等風(fēng)險(xiǎn)？數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展及數(shù)字素養(yǎng)提升能否縮小城鄉(xiāng)居民差距，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的深度市民化？本文將對(duì)此進(jìn)行深入研究。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化及社會(huì)融合問(wèn)題，主要形成了如下研究成果。

一是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化的內(nèi)涵、特征及障礙研究。關(guān)于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化的內(nèi)涵和特征研究，形成了以“過(guò)程觀”[1]和“階段觀”[2][3]為代表的幾種主流觀點(diǎn)。關(guān)于市民化障礙，學(xué)者們普遍認(rèn)可需要破除制度、成本等各種障礙，才能更好地實(shí)現(xiàn)市民化[4][5][6]。當(dāng)然，要達(dá)到深度融合，還需進(jìn)一步降低社會(huì)融合阻力[7]。有學(xué)者指出，房?jī)r(jià)過(guò)高[8]和政府缺少成本分?jǐn)倷C(jī)制[9]阻礙市民化進(jìn)程；相反觀點(diǎn)則認(rèn)為，通過(guò)科學(xué)細(xì)致的成本核算和投入規(guī)劃，農(nóng)民工市民化成本不會(huì)成為難以想象的財(cái)政負(fù)擔(dān)[10]。此外，輿論態(tài)度和經(jīng)濟(jì)環(huán)境[11]、社會(huì)資本和文化資本[12]、代際差別[13]和人力資本積累[14]等對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化都具有較大影響。對(duì)于農(nóng)民工市民化難題的破解路徑，學(xué)者們主張，采取針對(duì)性的戶(hù)籍和就業(yè)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?jǐn)偸忻窕杀綶17]是較為有效的方法。

二是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化測(cè)度研究。在市民化意愿測(cè)度研究方面，有學(xué)者采用二元Logistic 回歸模型對(duì)市民化意愿進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)年齡、性別、是否具有務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)等因素對(duì)市民化意愿具有顯著影響[18]。在市民化程度測(cè)度研究方面，有學(xué)者通過(guò)構(gòu)建市民化指標(biāo)體系對(duì)農(nóng)民工市民化水平進(jìn)行測(cè)度[19]；周密等人則運(yùn)用需求可識(shí)別的Biprobit 模型對(duì)樣本地區(qū)新生代農(nóng)民工的市民化程度進(jìn)行了測(cè)度，并采用Oaxaca 分解的方法，分析了導(dǎo)致樣本地區(qū)新生代農(nóng)民工市民化程度差異的因素，發(fā)現(xiàn)職業(yè)階層的回報(bào)率差異是重要影響因素[20]。農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)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(huì)保障水平等方面依然存在短板[22]。在市民化成本測(cè)度研究方面，有學(xué)者對(duì)兩代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化成本分別進(jìn)行了測(cè)算，發(fā)現(xiàn)新一代農(nóng)民工的市民化成本高于第一代農(nóng)民工[23]。

三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化的作用及二者關(guān)系研究。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種全新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，其出現(xiàn)時(shí)間較短，對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化的影響還不確定，因此，相關(guān)研究也處在探索階段，且數(shù)量較少。有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下工作時(shí)間長(zhǎng)短對(duì)流動(dòng)人口身心健康有重要影響，且東西部地區(qū)之間存在區(qū)域差異[24]。而有關(guān)數(shù)字化對(duì)農(nóng)民工市民化的影響研究表明，數(shù)字化時(shí)代農(nóng)民工市民化面臨著“數(shù)字鴻溝”引致的“數(shù)字化貧困”及雙重資本貧困的阻尼效應(yīng)[25]。

以上研究為深入理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化之間的關(guān)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(nèi)生性視角出發(fā)探究農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的研究相對(duì)較少。鑒于此，本文擬從數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字素養(yǎng)角度深入探究農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化問(wèn)題，進(jìn)而提出具有針對(duì)性的對(duì)策建議。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的理論邏輯

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)外部性、共享性與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新業(yè)態(tài)、新模式，不僅為廣大消費(fèi)者提供了方便、快捷的學(xué)習(xí)、工作新模式，也使得廣大農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口更容易獲得新知識(shí)、新技能，這種便捷的正外部性能有效提升農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的職業(yè)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(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)據(jù)作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要要素之一參與市場(chǎng)活動(dòng)。數(shù)據(jù)要素具有其他要素不可比擬的優(yōu)勢(shì)，即非排他性和共享性，是提升農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口數(shù)字素養(yǎng)的重要載體，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)要素的共享與學(xué)習(xí)，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(huì)。

從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化的拉力角度而言，基于更優(yōu)越的數(shù)字環(huán)境、工資待遇及職業(yè)機(jī)遇等，城市能夠更有效地激發(fā)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的進(jìn)城意愿[26]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)也能超越時(shí)空限制，對(duì)財(cái)富進(jìn)行再分配，有效改善勞動(dòng)者福利水平[27]。整體福利水平增加必然能更好地促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化，增進(jìn)社會(huì)融合程度。當(dāng)然，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與城市居民深度融合不僅體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和日常生活方面，也體現(xiàn)在行為意識(shí)等方面，而數(shù)字平臺(tái)在培養(yǎng)數(shù)字意識(shí)和數(shù)字素養(yǎng)方面存在顯著優(yōu)勢(shì)，從而有利于加速市民化進(jìn)程[28]。此外，良好的城市社區(qū)彈性及社區(qū)數(shù)字學(xué)習(xí)環(huán)境也有助于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口獲得公平的公共服務(wù)和政治參與機(jī)會(huì)，這對(duì)于加速農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化、提升其社會(huì)融合水平具有積極作用[29]。農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口依托產(chǎn)業(yè)向城市轉(zhuǎn)移，根據(jù)庫(kù)茲涅茨倒U 型曲線(xiàn)假說(shuō)，勞動(dòng)力從低收入的農(nóng)業(yè)部門(mén)向高收入的工業(yè)部門(mén)轉(zhuǎn)移過(guò)程中，因產(chǎn)業(yè)數(shù)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(huì)先升后降[30]?？梢?jiàn)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口可通過(guò)增強(qiáng)數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)一步提升收入水平，依靠自身能力減少社會(huì)歧視。

（二）數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)生性、中介作用與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化具有重要的內(nèi)生推動(dòng)作用。聯(lián)合國(guó)教科文組織在《數(shù)字素養(yǎng)全球框架》中將數(shù)字素養(yǎng)定義為“通過(guò)數(shù)字設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，安全適當(dāng)?shù)卦L(fǎng)問(wèn)、管理、理解、集成、通信、評(píng)估和創(chuàng)造信息的能力，用于就業(yè)、體面工作和創(chuàng)業(yè)”?？梢?jiàn)，數(shù)字素養(yǎng)涵蓋了工作場(chǎng)所和社會(huì)生活多個(gè)方面的能力。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口需要具備更高的數(shù)字素養(yǎng)水平，方能減輕“數(shù)字鴻溝”引發(fā)的“數(shù)字貧困”等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。同樣，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化也被賦予了新的內(nèi)涵，不僅要求正式制度層面經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治和文化制度的深化改革，也要求人力資本積累、數(shù)字素養(yǎng)提升等非制度層面內(nèi)生性因素的深化。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的今天，沒(méi)有數(shù)字素養(yǎng)的提升，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化就無(wú)從談起。因此，數(shù)字素養(yǎng)提升是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的內(nèi)生動(dòng)力來(lái)源。有研究發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字化教育影響農(nóng)民參與數(shù)字生活的過(guò)程中，數(shù)字素養(yǎng)發(fā)揮了部分中介作用[31]。

綜上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口通過(guò)大量的數(shù)據(jù)要素共享，不斷學(xué)習(xí)和積累數(shù)字技術(shù)及相關(guān)知識(shí)，顯著提升數(shù)字技術(shù)運(yùn)用水平，從而逐步實(shí)現(xiàn)與城市居民的經(jīng)濟(jì)融合、行為融合及公平感知融合等目標(biāo)。如農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口數(shù)字素養(yǎng)提升會(huì)改善其收入待遇，實(shí)現(xiàn)居住穩(wěn)定目標(biāo)；數(shù)字素養(yǎng)提升能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口消費(fèi)行為和社會(huì)交往行為與城市居民同步。部分農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口由于存在土地依戀[32]或自身?xiàng)l件達(dá)不到城市落戶(hù)門(mén)檻等原因[33]，會(huì)選擇回流，這加劇了已經(jīng)轉(zhuǎn)移到城市的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化的難度。因此，更需要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的數(shù)字認(rèn)知，提升其數(shù)字素養(yǎng)，強(qiáng)化其內(nèi)生性深度市民化路徑?？傊?，數(shù)字素養(yǎng)提升有助于推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化進(jìn)程。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的“馬太效應(yīng)”與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化

推進(jìn)以人為核心的新型城鎮(zhèn)化的關(guān)鍵在于提升人的能力素養(yǎng)，走內(nèi)生性市民化道路。人口遷移的推拉理論解釋了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的遷移方向問(wèn)題，而人口遷移的“投資—利潤(rùn)”理論解釋了人口遷移的成本問(wèn)題。雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化具有促進(jìn)作用，但對(duì)于特定人群而言，也會(huì)帶來(lái)更大風(fēng)險(xiǎn)。整體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了更便捷的學(xué)習(xí)平臺(tái)和數(shù)據(jù)獲取方式，但由于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口自身人力資本存在差異，導(dǎo)致其生存技能、知識(shí)獲取能力及勞動(dòng)能力存在較大差距，擁有豐厚人力資本者的就業(yè)回報(bào)得到提升，弱者則進(jìn)一步失去了競(jìng)爭(zhēng)力[34]。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化過(guò)程中，由于個(gè)體人力資本等因素存在差異，也可能產(chǎn)生“馬太效應(yīng)”，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部產(chǎn)生市民化不平等問(wèn)題。對(duì)于不熟悉網(wǎng)絡(luò)的年長(zhǎng)者及部分弱勢(shì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展反而會(huì)進(jìn)一步加劇他們?nèi)谌氤鞘械碾y度。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

1.多元回歸模型

首先，建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的回歸模型，具體見(jiàn)式（1）。其中，Ascorei為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的深度市民化水平得分，lndigi為樣本i 所在省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Dig_liti為樣本i 的數(shù)字素養(yǎng)得分，Xi為控制變量，σi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。其次，引入交互項(xiàng)驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民社會(huì)生活水平的影響是否存在差異，具體見(jiàn)式（2）-（4），其中Scorei為深度市民化水平得分①，a4a 表示是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口，是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口賦值為1，否則為0。

2.Blinder-Oaxaca 分解

為了具體考察農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民之間社會(huì)生活水平的差異，本文進(jìn)行了Blinder-Oaxaca分解，見(jiàn)式（5）-（10）。Blinder-Oaxaca 分解通過(guò)構(gòu)建反事實(shí)組的辦法，將比較的兩個(gè)群體之間的差異分解為可解釋部分（即結(jié)構(gòu)效應(yīng)）和不可解釋部分（即系數(shù)效應(yīng)），前者指的是由自身生產(chǎn)力條件不同導(dǎo)致的差異，后者則表示在群體自身生產(chǎn)力相同情況下仍具有的差異，也稱(chēng)為歧視[35][36]。其中，Ascorei為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化得分，Lscorej為城市居民社會(huì)生活水平得分，Cscorej為本研究構(gòu)建的反事實(shí)組，即被視為城市居民的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的深度市民化得分。ΔE（A-L）為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化平均得分與本地居民社會(huì)生活水平平均得分的差值，ΔE（A-C）為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化平均得分與反事實(shí)組平均得分的差值，即由于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與城市居民自身因素導(dǎo)致的得分差異，ΔE（C-L）為反事實(shí)組平均得分與城市居民社會(huì)生活水平平均得分的差值，反映了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)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(huì)歧視導(dǎo)致的不平等現(xiàn)象。

3.RIF 回歸

進(jìn)一步地，本文構(gòu)建了RIF 回歸模型[37]。其中Fscore 是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)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(tǒng)計(jì)量，由于分位距統(tǒng)計(jì)量不易受極端值的影響，因此，選取分位距統(tǒng)計(jì)量對(duì)深度市民化分布不平等狀況進(jìn)行衡量。

（二）變量選取與說(shuō)明

1.因變量。本研究的因變量是社會(huì)融合深度市民化②。所謂社會(huì)融合深度市民化即基于社會(huì)融合視角的深度市民化，其與傳統(tǒng)市民化的區(qū)別在于對(duì)標(biāo)了城市居民并加入社會(huì)融合層面的探討，由此體現(xiàn)出深度市民化的內(nèi)涵。在具體測(cè)量指標(biāo)的構(gòu)建過(guò)程中，借鑒陳云松和張翼[38]、周皓[39]、褚清華和楊云彥[40]等關(guān)于社會(huì)融合的界定及測(cè)量方法，以及李?lèi)?ài)民[41]等關(guān)于深度市民化的理論界定，并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，最終選取經(jīng)濟(jì)、行為與公平認(rèn)同作為衡量社會(huì)融合深度市民化的基本維度，變量的具體衡量方式如下。

經(jīng)濟(jì)融合包含收入水平、工作穩(wěn)定性、福利待遇以及居住穩(wěn)定性4 個(gè)指標(biāo)，屬于客觀融合范疇。收入水平采用家庭人均收入進(jìn)行衡量。工作穩(wěn)定性用是否有工作以及工作是否簽訂勞務(wù)合同進(jìn)行衡量，無(wú)工作賦值為0，有工作但無(wú)合同賦值為1，有工作并簽訂了合同賦值為2，有工作無(wú)需簽訂合同賦值為3。福利待遇主要考慮是否參加醫(yī)療和養(yǎng)老保險(xiǎn)，未參加醫(yī)療保險(xiǎn)賦值為0，參加農(nóng)村醫(yī)療保險(xiǎn)賦值為1，參加城市醫(yī)療保險(xiǎn)賦值為2；未參加養(yǎng)老保險(xiǎn)賦值為0，參加農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)賦值為1，參加城市養(yǎng)老保險(xiǎn)賦值為2。居住穩(wěn)定性主要考慮在城市是否擁有穩(wěn)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(fèi)行為以及社會(huì)交往。消費(fèi)行為主要指向業(yè)余文化生活，分別選取休閑娛樂(lè)消費(fèi)支出占比和對(duì)消費(fèi)娛樂(lè)的滿(mǎn)意度進(jìn)行衡量。其中消費(fèi)娛樂(lè)滿(mǎn)意度由“非常不滿(mǎn)意”到“非常滿(mǎn)意”劃分為5 個(gè)等級(jí)，分別賦值為1、2、3、4、5。在城市建立社交圈是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口融入城市的深層體現(xiàn)，基于此，本文選取社交生活滿(mǎn)意度以及參加團(tuán)體活動(dòng)情況衡量社會(huì)交往，其中社交滿(mǎn)意度由“非常不滿(mǎn)意”到“非常滿(mǎn)意”分別賦值為1、2、3、4、5，參加團(tuán)體活動(dòng)情況用參加團(tuán)體數(shù)量進(jìn)行衡量。

公平認(rèn)同是社會(huì)認(rèn)同的重要維度之一。本文選取福利保障以及就業(yè)機(jī)會(huì)公平對(duì)公平感知進(jìn)行衡量。具體采用樣本對(duì)就業(yè)、公共醫(yī)療以及養(yǎng)老保障待遇是否公平的評(píng)價(jià)得分進(jìn)行衡量，由“非常不公平”到“非常公平”依次賦值為1-10。

對(duì)于深度市民化綜合水平的測(cè)量，采用主成分分析法確定上述各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，最終擬合出深度市民化綜合得分以及經(jīng)濟(jì)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(shù)字經(jīng)濟(jì)(dig)和數(shù)字素養(yǎng)(dig_lit)。其中，選取中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院發(fā)布的《2019 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)白皮書(shū)》中的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行衡量。該指數(shù)不僅考察了傳統(tǒng)和新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)維度，還考慮了數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)融合狀況以及數(shù)字政務(wù)新媒體、政務(wù)服務(wù)等數(shù)字環(huán)境維度，能夠較為全面地衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r。數(shù)字素養(yǎng)，即在數(shù)字環(huán)境下利用一定的信息技術(shù)手段和方法，快速有效地發(fā)現(xiàn)并獲取、評(píng)價(jià)、整合、交流信息的綜合科學(xué)技能與文化素養(yǎng)。國(guó)家網(wǎng)信辦對(duì)數(shù)字素養(yǎng)的界定如下：數(shù)字素養(yǎng)與技能是指數(shù)字社會(huì)公民學(xué)習(xí)工作生活應(yīng)具備的數(shù)字獲取、制作、使用、評(píng)價(jià)、交互、分享、創(chuàng)新、安全保障、倫理道德等一系列素質(zhì)與能力的集合。從這一概念出發(fā)并考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取是否上網(wǎng)，上網(wǎng)進(jìn)行瀏覽新聞、工作、休閑娛樂(lè)、聊天交友等活動(dòng)的頻率，以及參與網(wǎng)上社交群的頻率對(duì)數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行衡量，并運(yùn)用主成分分析法確定權(quán)重，最終得出數(shù)字素養(yǎng)綜合得分。

3.控制變量。借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，控制變量主要考慮個(gè)人特征、資源稟賦和家庭負(fù)擔(dān)。其中，個(gè)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(huì)資源和生存能力，選取受教育程度(education)、工作時(shí)間（work_time）、父親最后一份工作性質(zhì)(nature)和兄弟姐妹數(shù)量(num_sibl)進(jìn)行衡量；家庭負(fù)擔(dān)選取養(yǎng)老負(fù)擔(dān)(aged_bring)、養(yǎng)育子女負(fù)擔(dān)(chi_burden)進(jìn)行衡量。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所使用的微觀數(shù)據(jù)來(lái)源于2019 年中國(guó)社會(huì)狀況綜合調(diào)查（CSS2019）項(xiàng)目。CSS 是中國(guó)社會(huì)科學(xué)院社會(huì)學(xué)研究所于2005 年發(fā)起的一項(xiàng)全國(guó)范圍的大型連續(xù)性抽樣調(diào)查項(xiàng)目，該調(diào)查是雙年度的縱貫調(diào)查，調(diào)查區(qū)域覆蓋了全國(guó)31 個(gè)省/自治區(qū)/直轄市，較為全面地反映了中國(guó)社會(huì)狀況變遷情況。本文將農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口界定為具有農(nóng)業(yè)戶(hù)口但生活在城市的群體，廣義上包括由農(nóng)業(yè)戶(hù)口轉(zhuǎn)為城市戶(hù)口或居民戶(hù)口的群體，但受數(shù)據(jù)所限，未能分離出此群體，因此，本文僅考慮具有農(nóng)業(yè)戶(hù)口但工作、生活在城市的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口。相對(duì)于已轉(zhuǎn)變戶(hù)口性質(zhì)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口，該群體在城市社會(huì)遇到的社會(huì)融合問(wèn)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(nóng)業(yè)戶(hù)口的居民。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)為省份數(shù)據(jù)，因此，本文根據(jù)樣本省份代碼進(jìn)行匹配，去掉缺失值及不滿(mǎn)足條件的樣本，最終篩選出3579 個(gè)樣本，其中城市居民樣本1997 個(gè)，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口樣本1582 個(gè)。

四、實(shí)證分析

（一）典型化事實(shí)

由表1 獨(dú)立樣本T 檢驗(yàn)結(jié)果可知，平均而言，在經(jīng)濟(jì)融合和行為融合維度，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的指標(biāo)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(biāo)不顯著，這表明農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)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(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口整體社會(huì)融合得分要低于城市居民，并在經(jīng)濟(jì)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(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民的社會(huì)生活水平確實(shí)存在多個(gè)方面的差異。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)與深度市民化

表2 中（1）-（3）列為數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的回歸結(jié)果。可以看出，逐步引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)變量后，主變量回歸系數(shù)變化不大，說(shuō)明模型較為穩(wěn)健?？紤]到數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字素養(yǎng)可能存在較強(qiáng)的相關(guān)性，本文進(jìn)行了多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)VIF 值均小于10，由此不必?fù)?dān)心多重共線(xiàn)性對(duì)回歸模型準(zhǔn)確性的影響。表2中的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的影響顯著為正，即地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及個(gè)體數(shù)字素養(yǎng)的增強(qiáng)可顯著提升農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化水平。原因可能在于，一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展擴(kuò)大了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在城市的擇業(yè)空間，從而提高了其城市生活質(zhì)量；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為相關(guān)公共服務(wù)搭建了平臺(tái)，受惠于此的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口強(qiáng)化了對(duì)城市生活的認(rèn)可度，進(jìn)而深度市民化水平有所改善。同時(shí)，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口自身應(yīng)用數(shù)字服務(wù)的能力越強(qiáng)，就越容易獲得數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的紅利，故而數(shù)字素養(yǎng)水平的提高可顯著提升其深度市民化水平。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)影響深度市民化的回歸結(jié)果

社會(huì)融合的潛在之意是對(duì)標(biāo)本地居民，使農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民的經(jīng)濟(jì)收入、日常行為等越來(lái)越趨同，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是擴(kuò)大還是縮小了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民社會(huì)生活水平的差距呢？本文通過(guò)引入交互項(xiàng)的方法對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2第（4）-（6）列。由第（4）列可知，是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口社會(huì)生活水平均值低于本地居民，與上文結(jié)論一致。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字素養(yǎng)對(duì)深度市民化得分的主效應(yīng)分別為0.122、0.170，且分別在5%、1%顯著水平上顯著；數(shù)字經(jīng)濟(jì)與是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的交互項(xiàng)值為0.144，在10%顯著水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口及本地居民的社會(huì)生活水平均具有促進(jìn)效應(yīng)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的促進(jìn)作用更大。由第（5）列可知，數(shù)字素養(yǎng)與是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的交互項(xiàng)系數(shù)為0.072，在5%顯著水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的社會(huì)生活水平影響更大，即提高農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口數(shù)字素養(yǎng)有助于縮小其與本地居民的差距，加速深度市民化進(jìn)程。進(jìn)一步引入是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口、數(shù)字素養(yǎng)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)三者的交互項(xiàng)，由結(jié)果可知，對(duì)于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口而言，數(shù)字素養(yǎng)正向調(diào)節(jié)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)深度市民化水平的影響。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)具有更高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的正向影響更大，而對(duì)于本地居民，此種調(diào)節(jié)作用并不顯著。由此可見(jiàn)，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口數(shù)字素養(yǎng)、提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將有效縮小農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民的社會(huì)生活水平差距，加速農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化進(jìn)程。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)的不平等效應(yīng)分解

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口縮小與城市居民的差距提供了契機(jī)，同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)社會(huì)生活水平的影響可能因主體數(shù)字素養(yǎng)的不同而存在差異，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利更容易流向高數(shù)字素養(yǎng)群體，從而造成新的不平等現(xiàn)象。有鑒于此，本文采取了Blinder-Oaxaca 分解辦法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字素養(yǎng)的不平等效應(yīng)進(jìn)行分解，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)的不平等效應(yīng)分解

由表3 可知，本地居民的社會(huì)生活水平平均得分為0.446，而農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的平均得分為-0.544，與本地居民相差0.99，且通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民社會(huì)生活水平相差較大。在二者差異中，結(jié)構(gòu)效應(yīng)部分即可解釋部分為0.281，占總差異的28.38%；系數(shù)效應(yīng)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(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口之間的社會(huì)生活水平差距大部分來(lái)源于不可解釋部分。進(jìn)一步由可解釋及不可解釋部分的拆解結(jié)果可知，二者可解釋部分差異的-7.83%是由數(shù)字經(jīng)濟(jì)的特征效應(yīng)造成的，7.83%是由數(shù)字素養(yǎng)的特征效應(yīng)造成的，而72.24%是由教育水平的特征效應(yīng)造成的。除此之外，養(yǎng)育子女負(fù)擔(dān)、養(yǎng)老負(fù)擔(dān)也加大了二者社會(huì)生活水平的差距。教育水平是導(dǎo)致二者差異的主要原因，換句話(huà)說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可縮小農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與本地居民的社會(huì)生活水平差距，但由于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在自身數(shù)字素養(yǎng)、教育水平以及子女教育負(fù)擔(dān)、養(yǎng)老負(fù)擔(dān)等方面與本地居民存在差異，導(dǎo)致二者社會(huì)生活水平仍存在較大差距。由不可解釋部分的拆解結(jié)果可知，二者不可解釋部分差異的-87.87%是由數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)效應(yīng)導(dǎo)致的，30.32%是由教育水平的系數(shù)效應(yīng)導(dǎo)致的，而數(shù)字素養(yǎng)系數(shù)效應(yīng)并不顯著。由此可見(jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提高了城市社會(huì)的公平程度，數(shù)字素養(yǎng)的差異并未明顯導(dǎo)致社會(huì)資源在兩個(gè)群體之間的不公平分配，但本地居民的教育回報(bào)率更高。年齡對(duì)不可解釋部分的貢獻(xiàn)率達(dá)到了82%，即分布于年齡區(qū)間兩端的群體面臨更強(qiáng)的不平等。

（四）數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)與深度市民化水平分布不平等

本文對(duì)群體內(nèi)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(jié)果較為穩(wěn)健。表4 第（1）列為數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部不平等程度的影響，第（2）列為數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)城市居民的影響。由回歸結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字素養(yǎng)增大了不同農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口之間深度市民化的不平等程度；數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著降低了城市居民之間社會(huì)生活水平的不平等程度，但數(shù)字素養(yǎng)的影響卻不顯著?？赡艿脑蚴?，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為物流、直播等新興行業(yè)的發(fā)展提供了契機(jī)，而此種新興行業(yè)的紅利依賴(lài)從業(yè)者的數(shù)字素養(yǎng)水平并易向數(shù)字素養(yǎng)高的群體傾斜。所在地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、自身利用數(shù)字信息能力較強(qiáng)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口首先獲得數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的紅利，而應(yīng)用數(shù)字技術(shù)能力較差的群體將與其形成差距，由此，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部深度市民化不平等程度加劇。相對(duì)而言，城市居民數(shù)字素養(yǎng)普遍較高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將會(huì)使大部分城市居民受益，并降低城市居民之間社會(huì)生活水平的不平等程度。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)與深度市民化水平分布不平等

進(jìn)一步觀察表4 第（3）-（4）列。第（3）列引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的交互項(xiàng)，實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市居民內(nèi)部不平等的影響仍然為負(fù)，而對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部不平等的影響依然為正；第（4）列引入數(shù)字素養(yǎng)與是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的交互項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部深度市民化不平等的效應(yīng)仍然為正，而對(duì)城市居民影響為負(fù)，這與第（2）列所得結(jié)果不完全一致。綜合可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的影響具有穩(wěn)健性，而數(shù)字素養(yǎng)對(duì)城市居民社會(huì)生活水平的影響效應(yīng)有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

（五）異質(zhì)性分析

我國(guó)區(qū)域發(fā)展差異較大，此種差異不僅體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)層面，相關(guān)聯(lián)的各個(gè)方面均會(huì)出現(xiàn)不均衡現(xiàn)象?；诖耍疚膶?duì)不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的差異性進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表5 第（1）-（3）列。可以看出，無(wú)論在東部、中部還是西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化均具有正向促進(jìn)作用。其中，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的促進(jìn)作用相對(duì)較大，而西部地區(qū)數(shù)字素養(yǎng)的影響更大。

表5 異質(zhì)性分析

當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口已經(jīng)出現(xiàn)代際分化。與老一代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口相比，新生代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口大多未從事過(guò)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作，且接受新鮮事物的能力較強(qiáng)，因此其融入城市的愿望更為強(qiáng)烈。基于此，本文參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局以及蔣南平、鄭萬(wàn)軍[42]對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口代際的劃分方式，以出生年份1980 年為界對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口進(jìn)行代際劃分并進(jìn)行分組回歸，具體結(jié)果見(jiàn)表5 列（4）和列（5）。數(shù)據(jù)結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字素養(yǎng)對(duì)兩個(gè)代際農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的深度市民化均具有促進(jìn)作用，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)老一代促進(jìn)作用更大，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新生代影響更強(qiáng)。

（六）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證前文所得結(jié)論的可靠性，進(jìn)一步采用控制宏觀因素、RCR 敏感性分析以及Bootstrap 檢驗(yàn)等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.控制宏觀因素。為避免宏觀因素導(dǎo)致的測(cè)量偏誤，本文按照東、中、西的區(qū)域劃分方式，將區(qū)域作為固定效應(yīng)進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表6 第（1）-（2）列。數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口社會(huì)融合的影響作用與前文相比變化不大；進(jìn)一步引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與是否為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的交互項(xiàng)，所得結(jié)果仍然為正，且在10%水平上顯著，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口具有更大影響力這一結(jié)論得到驗(yàn)證。

2.敏感性檢驗(yàn)。為避免因遺漏變量等原因?qū)е碌膬?nèi)生性偏誤問(wèn)題影響回歸結(jié)果的可靠性，本文采用RCR 敏感性分析聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤法，對(duì)結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，具體見(jiàn)表6。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)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(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且與前文估計(jì)的系數(shù)0.293 較為接近，說(shuō)明在允許的偏誤范圍內(nèi)結(jié)果較為穩(wěn)健。保守置信區(qū)間為[0.067，0.392]，說(shuō)明在允許的偏誤范圍內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化水平的影響顯著區(qū)別于0，再次驗(yàn)證了估計(jì)結(jié)果對(duì)可能存在的遺漏變量偏誤并不敏感。

3.Bootstrap 檢驗(yàn)。前文進(jìn)行的RIF 回歸采用分位距對(duì)不平等程度進(jìn)行衡量，為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部深度市民化不平等的穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用方差來(lái)衡量深度市民化不平等程度并采用bootstrap 抽樣法估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤，所得結(jié)果見(jiàn)表6 第（3）-（4）列。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化不平等程度的影響仍然顯著為正；而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)本地居民社會(huì)生活水平不平等程度具有減小作用，且數(shù)字素養(yǎng)對(duì)本地居民的影響仍然不顯著，與前文結(jié)論一致③。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

本研究主要結(jié)論如下：其一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口自身數(shù)字素養(yǎng)的提升有助于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化水平的提高，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠縮小農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與城鎮(zhèn)本地居民的社會(huì)生活水平差距。其二，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口教育水平偏低是導(dǎo)致其與城市居民生活差距較大的主因，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有效降低了社會(huì)歧視現(xiàn)象發(fā)生的幾率。同時(shí)，由于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口個(gè)體之間數(shù)字素養(yǎng)差異較大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也有加大農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口內(nèi)部不平等的風(fēng)險(xiǎn)。其三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)字素養(yǎng)提升對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化的影響效應(yīng)存在區(qū)域和代際差異。區(qū)域異質(zhì)性方面，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化的促進(jìn)作用相對(duì)較大，而西部地區(qū)數(shù)字素養(yǎng)的影響更大；代際異質(zhì)性方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)老一代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口深度市民化促進(jìn)作用更大，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)新生代影響更強(qiáng)。

基于以上結(jié)論，本文提出如下對(duì)策建議：第一，大力推進(jìn)“網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)”和“數(shù)字中國(guó)”建設(shè)，強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，提高數(shù)字政務(wù)服務(wù)水平，特別是要提高城鎮(zhèn)社區(qū)數(shù)字服務(wù)能力，堅(jiān)持以人為本的服務(wù)理念，更好地推進(jìn)以縣城為載體的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)。第二，著力提升農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的數(shù)字素養(yǎng)，重視對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的數(shù)字素養(yǎng)培訓(xùn)，將其納入勞動(dòng)部門(mén)的職業(yè)技能培訓(xùn)范圍；增加社區(qū)學(xué)習(xí)渠道，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口學(xué)習(xí)、獲取和收集數(shù)字信息的能力和水平，削弱數(shù)字鴻溝誘發(fā)的不平等效應(yīng)。第三，根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字素養(yǎng)影響深度市民化的區(qū)域差異和代際差異，針對(duì)不同區(qū)域、不同代際的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口出臺(tái)針對(duì)性措施。強(qiáng)化中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)新生代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口社會(huì)融合的帶動(dòng)作用，大力提升西部地區(qū)老一代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的數(shù)字素養(yǎng)，防止數(shù)字經(jīng)濟(jì)負(fù)向擠壓。

注：

①本文是從社會(huì)融合角度來(lái)界定深度市民化的，為了行文簡(jiǎn)潔，下文簡(jiǎn)稱(chēng)為“深度市民化”。部分論述根據(jù)實(shí)際需要，也會(huì)簡(jiǎn)稱(chēng)為“社會(huì)融合”，二者均指代“社會(huì)融合深度市民化”。

②對(duì)于城市居民而言，稱(chēng)為社會(huì)生活水平更為合適，為方便闡述，此處并未特別區(qū)分。

③此外，本文還采用SUEST 和Fisher 檢驗(yàn)的辦法以彌補(bǔ)引入交互項(xiàng)導(dǎo)致的控制因素過(guò)強(qiáng)的前提假設(shè)，結(jié)論穩(wěn)定性仍得到了驗(yàn)證，限于篇幅未列出。