城市数字经济的益贫式增长效应※——,基于农村流动劳动力视角

赵锦春

内容提要：以城市最低工资标准界定低收入农村流动劳动力群体，利用2011-2018年CMDS与289个地级市的匹配数据，检验城市数字经济发展的益贫式增长效应、机制与异质性。研究发现：城市数字经济发展可通过收入提升和分配改善两个机制实现农村流动劳动力的益贫式增长，这一结论在考虑模型内生性和替换解释变量后依然成立。异质性分析表明，提高劳动者受教育程度能加速提升城市数字经济的益贫效应。流入地社会保障缺失制约了数字经济发展对农村流动劳动力益贫效应的发挥。单纯提高城市最低工资标准则会加剧收入不平等，甚至逆转其益贫效应。因此，要在推动城市数字经济发展、促进农村流动劳动力非农就业的同时，提升农村流动劳动力的技能水平与就业匹配能力，健全社会保障机制，充分释放数字经济发展的“城乡共富红利”。

中共二十大报告强调，“全体人民共同富裕是中国式现代化的特征之一，应在高质量发展中推进共同富裕，要坚持农业农村优先发展，坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动。”农业农村现代化仍是中国式现代化进程中最为薄弱、最值得关注的环节。益贫式增长(Pro-poor Growth)是1999年由亚洲发展银行最早提出的包容性发展概念。益贫式增长指的是，在保持全社会平均收入增长的同时，确保低收入群体收入获得更快增长，分享经济社会发展成果。益贫式增长兼顾“效率”与“公平”发展理念，长期得到国内外学界的持续关注(Kakwani和Pernia，2000；
范从来，2017)。“十三五”末，中国消除农村地区绝对贫困任务圆满完成(1)国务院新闻办：《人类减贫的中国实践白皮书》。。现代化建设阶段，中国减贫战略将由大规模“运动式”扶贫，转为以高质量发展缓解城乡不平等为主线的“防贫”治理能力提升(李小云等，2020；
朱玲和何伟，2022)。然而，城乡收入差距对中国收入不平等的贡献长期超过50%，城乡发展不平衡仍是中国发展不平衡不充分的集中呈现(吴愈晓，2011)。2021年，“十四五”规划首次将加快数字化发展，建设“数字中国”纳入国家战略。数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为载体的各类型新经济形态。数字经济在激发消费、创造就业、推动TFP增长等方面发挥的效能日益显著(赵涛等，2020；
李宗显和杨千帆，2021)。2020年，全国有8400万灵活就业从业人员依托互联网平台就业创业，占就业人数比超11%(2)中国信息通讯研究院、腾讯微信：《2021年数字化就业新职业新岗位研究报告》。。充分就业是经济稳定发展与家庭持续增收的关键。因此，农村劳动力能否自由流动、城乡公共资源能否均衡配置、城乡公民权利能否平等不仅关乎扎实推进城乡共同富裕的成败，也是在高质量发展中解决农村相对贫困的重要课题(万广华等，2022)。

截至2021年，中国数字经济规模达到45.5万亿，占GDP比重为39.8%，数字经济已成为推动经济增长的引擎之一(3)国务院新闻办：《携手构建网络空间命运共同体》。。城市数字经济发展能否带动农村流动劳动力更快增收？其实现机制是怎样的？如何加速释放城市数字经济的“城乡共富红利”？上述问题的回答无疑能为现代化阶段构建城乡包容性发展新格局提供基于数字经济视角的新解读。鉴于此，利用2011-2018年中国流动人口动态监测调查(CMDS)与地级市匹配数据，在测度农村流动劳动力益贫式增长成效的基础上，检验城市数字经济发展对农村流动劳动力群体益贫式增长的影响。本文可能的边际贡献如下：一是将益贫式增长研究扩展至城市就业的农村流动劳动力群体，利用城市最低工资标准测度相对贫困发生率及益贫式增长成效，更具时代关照和现实意义。二是验证城市数字经济发展通过收入增长和收入分配改善两个渠道实现农村流动劳动力群体益贫式增长的机制。三是基于流入地城市与个体异质性两个维度阐释数字经济益贫效应的差异性。

国外学者较早探讨了城市经济发展对流动劳动力的“虹吸”效应及其增收效应。在集聚效应的影响下，农村流动劳动力在城市能够与当地劳动力形成技能互补，增加就业机会(Redding，2016)。城市经济的溢出效应还能通过价格效应与数量效应重塑区域劳动力市场，带动更多劳动力就业(Krugman，1991)。在工资和租金梯度的影响下，城市经济也会促进知识创造的外溢性，提高劳动力生产率水平，带动建筑、服务、餐饮等行业就业(Shao等，2017)。近年来，数字经济发展的农民就业与增收效应得到学界的更多关注。张勋等(2019)认为，数字金融显著提升了农村贫困家庭收入。城市数字经济发展带动农村流动劳动力更快增收，继而缩小城乡收入差距的结论也得到较多研究的证实。刘军(2021)就认为，数字经济发展可以缩小城乡收入差距，农村劳动力向城市转移则是关键机制。田鸽和张勋(2022)也验证了城市数字经济通过工业互联网推进高技能农村劳动力向城市非农就业流动的机制。数字经济能够弥合劳动力供求双方的信息不对称，降低市场搜寻成本，匹配就业需求(李三希和黄卓，2022)。数字经济还能够打破劳动力流动的制度壁垒，创造更多就业机会，改善农村流动劳动力收入分配(白雪洁等，2022)。此外，数字经济的“去中心化”功能可以弥合传统物理距离造成的供求错配，激活城市市场潜能，激发农村流动劳动者在城市的创业活跃度(惠献波，2022)。城市数字经济发展对农村流动劳动力具有收入提升和分配改善的双重效应，这与益贫式增长的核心要求相一致。基于此，本文提出如下假说：

H1：城市数字经济发展能够在促进农村流动劳动力增收的同时，缩小农村流动劳动力之间的收入差距，改善收入不平等，实现益贫式增长。

数字技术应用和数字经济发展本身具有“技术中性”特征。城市产业结构、分工格局以及社会保障体系仍是决定农村流动劳动力能否分享数字经济红利的关键。当前，与数字经济发展相匹配的社会保障制度仍未建立。胡拥军和关乐宁(2022)就认为，当前城市数字经济扩张就业的潜力尚未充分激活，与城市数字经济发展不相适应的城乡社会保障体系可能会降低农村流动劳动力的福利水平。此外，针对农村流动劳动力的流入地社会保障多以“保基本”、“广覆盖”为原则，难以覆盖教育、医疗及养老的基本需求(何炜，2020)。异地社保接续也存在制度设计、缴费年限互认、统筹基金转移等多重制度梗阻(杨林和柳俊燕，2020)。其次，单纯提高城市最低工资标准会强化高技能劳动力对低技能劳动力的替代，能否有助于减贫仍有待观察(Burkhauser和Corinth，2015)。另外，在城市高端服务中，农村流动劳动力通常参与较少。城市服务业占比的提升过程意味着非技能密集型制造业收缩、技能密集型服务业扩张，会推动劳动收入份额下降，加剧劳资报酬分配比的恶化(林淑君等，2022)。基于此，本文提出如下假说：

H2：城市流入地社会保障体系缺失以及服务业占比过高对农村流动劳动力分享城市数字经济发展的益贫红利存在抑制效应。

人力资本和个体技能水平差异是影响农民接受新技术和新知识的重要因素，而受教育程度则是劳动者人力资本水平的集中体现(王广慧和张世伟，2008)。面对城市数字化进程的加快，农村流动劳动力群体同样面临着与城市本地居民间“城乡数字鸿沟”难题(刘军，2021)。何宗樾等(2020)就指出，数字普惠金融对于低收入群体的“数字鸿沟”与“互联网偏向”会提高贫困发生率，加深多维贫困。曾亿武等(2018)则认为，受教育程度更高的农户对电子商务营销模式接受度较高，农村电子商务加剧了农户内部的收入不平等，个体人力资本禀赋差异是导致农村电商户增收差异的重要因素。基于此，本文提出如下假说：

H3：提升农村流动劳动力受教育程度有助于推动其实现益贫式增长，加速释放城市数字经济的“城乡共富红利”。

1. 数据来源及样本概况

本文数据来自2011-2018年中国流动人口动态监测调查(CMDS)(4)国家卫生健康委流动人口数据平台：https:∥chinaldrk.org.cn，2022年9月15日。。数据筛选标准如下：删除未就业样本；
保留年龄在16-65岁之间劳动力样本；
删除上月工资或营业收入为负值样本；
保留就业身份为固定雇主雇员或自营劳动者样本；
删除户籍地与流入地缺失样本。表1的样本初步分析发现，农村流动劳动力收入均值持续上升，在城市最低工资标准逐年增长的情况下，低于城市最低工资标准的低收入发生率先升后降。2016年以来，农村流动劳动力的低收入发生率逐年下降。2015-2018年度农村流动劳动力平均月收入增长966.27元，但月收入标准差仅增长0.6%。

表1 样本城市最低工资标准与农村流动劳动力月收入情况

2. 指标界定

(1)

(2)

(2) 数字经济指标。参考赵涛等(2020)从城市互联网发展和数字普惠金融两方面构建数字经济指标体系(5)城市数字经济指标构建方法借鉴：赵涛、张智、梁上坤：《数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据》，《管理世界》2020年第10期。表2中五个二级指标均为正向指标。使用Stata编程熵值法程序循环计算各年份每个地级市数字经济发展指数DIGE。设定两个主成分，循环计算二级指标的因子载荷系数及分指标权重，加权求和后得到主成分分析法测算的数字经济发展指数DIGP。。互联网发展包含：地级市互联网普及率ITPR、互联网行业从业人员占比ITER和产出ITOR以及移动互联网用户比重MITR四个指标，数字普惠金融使用北大数字普惠金融指数DIFI表示(见表2)。使用熵值法和主成分分析法分别测算数字经济发展指数，记为DIGE和DIGP，作为核心解释变量。

表2 数字经济发展水平指标体系

(3) 控制变量选取。引入城市与个体层面控制变量检验假说2和假说3。个体层面控制变量包括：性别(SEX)，0-1二值变量，0表示男性。受教育年限(EDU)。婚姻状况(MAG)，0-1二值变量，1表示已婚。单位所有制属性(OWN)。使用劳动者就业单位所有制性质表示。行业属性(OCU)。根据受访者所处行业不同，依次划分采掘业、制造业、服务业和农业四个行业大类。城市控制变量则包括：流入地与户籍地社会保障水平(SOCL和SOCH)，使用农村劳动力在流入地或户籍地是否参加各类社会保险的0-1变量表示。经济发展水平PGDP，使用城市人均GDP表示。城市产业结构MS，用三产业增加值占GDP比表示。城市外贸依存度OPEN，进出口总额占GDP比重反映城市外向型经济对农村流动劳动力益贫式增长的影响。城市最低工资标准(MINW)，用当期城市最低工资标准表示。实证部分使用变量定义及数据来源参见表3。

表3 变量定义、指标说明及数据来源

3. 基础实证设计

设定如下模型检验城市数字经济对农村流动劳动力益贫式增长的影响：

PRORn t=α0+α1·DIGEn t+α2·controln t+α3·Mn t+un t+vn t

(3)

其中，n、t分别表示城市和年份。α为待估系数。PRORn t为益贫式增长变量，使用农村流动劳动力减贫等值增长率PEGR表示。DIGEn t是熵值法计算的城市数字经济指数。controln t为个体控制变量，Mn t为城市控制变量。un t为省份、城市与年度固定效应，vn t为随机误差项。

1. 农村流动劳动力益贫式增长的典型特征

(1) 益贫式增长测算结果。表4的测算结果显示KAW指数大于1且比重由2011至2012年度的12.35%，快速上升至2017至2018年度的75.51%，而1>KAW>0的城市占比也从2011至2012年度的87.04%，快速下降至2017至2018年度的24.45%。多数年份中，KAK指数绝对值高于PEGR。由此可知，促进PEGR增长的主要贡献因素来自纯分配效应KAK。当KAW>1时，界定为“强益贫式增长”。因此，可以认为，2012至2013年、2014至2015年以及2017至2018年农村流动劳动力的收入实现了“强益贫式增长”，收入分布改善效应强于纯收入增长效应，二者共同对农村流动劳动力摆脱相对贫困状态产生积极影响。

表4 地级市农村流动劳动力益贫式增长水平

(2) 流入地城市群的差异。选择2017至2018年度农村流动劳动力益贫式增长测度结果进行城市群比较。结果发现，首先，中西部城市群农村流动劳动力的PEGR指数均值明显高于东部沿海发达地区城市群。东部沿海发达城市群中，北京与上海农村流动劳动力益贫式增长水平较低，南京和杭州城市群则较高。由此可见，较高的经济发展水平并不必然带来农村流动劳动力益贫式增长同步提升(见表5)。进一步对比KAK和PEGR指数绝对值后可以发现，在益贫式增长水平较高的中西部城市群中，KAK指数均大于1，且高于PEGR指数。在东部沿海城市群农村流动劳动力平均工资营收更高的条件下，更强的纯分配效应可能是造成中西部城市群农村流动劳动力益贫式增长水平高于东部沿海发达地区的关键因素(6)全样本各城市群农村流动劳动力月平均收入分别为：京津冀3645.64元、长三角3645.38元、珠三角3425.71元、中部3200.68元、西部2990.52元。。近年来，农村劳动力流动呈现局部近距离流动的趋势，中西部城市群快速发展则明显带动了中西部劳动力回流(7)中国政府网：《第七次全国人口普查公报》，http:∥www.gov.cn，2021年5月11日。。在中西部产业发展和近距离流动生活成本的影响下，更强的纯分配改善效应促进中西部农村流动劳动力呈现出相较于东部沿海发达省份更强的益贫式增长成效。

表5 2017年至2018年度各城市群农村流动劳动力益贫式增长比较

2. 数字经济影响农村流动劳动力益贫式增长的检验结果

(1) 基础回归结果分析。利用(3)式论证假说1。选择面板固定效应回归模型进行估计，经豪斯曼检验全部回归模型均通过固定效应检验(9)如无特殊说明，后文模型均使用面板固定效应估计，相关豪斯曼检验结果备索。。表6的实证结果分析如下：① 城市数字经济(DIGE)对农村流动劳动力益贫式增长(PEGR)有显著的促进作用。本文的研究验证了城市数字经济发展能够促进农村流动劳动力益贫式增长，初步验证了假说1的结论。② 从个体控制变量回归结果看：男性(SEX)与已婚家庭(MAG)的农村流动劳动力的益贫式增长水平更高。个体受教育年限(EDU)同样与益贫式增长呈现显著的正相关关系。从就业行业差异(OCU)看，涉农行业收入水平低、增幅小可能是造成涉农行业从业的农村流动劳动力益贫式增长水平较低的重要原因(10)按照农村流动劳动力就业产业门类依次设置虚拟变量：农业1，制造业2，采掘业3，服务业4。。在单位所有制性质设置时(OWN)，国营企业、股份联营及外资企业赋值较高。回归结果表明，在外企或私营企业中就业的农村流动劳动力益贫式增长水平更高。③ 从城市控制变量的回归结果看：农村流动劳动力的户籍地社会保障(SOCH)成为流入地社会保障(SOCL)的替代选择，促进了益贫式增长。流入地社会保障并没有发挥应有的益贫式增长促进作用，反而会造成农村流动劳动力益贫式增长水平下降。当前，农村劳动力在向城镇转移的进程中，缺乏与流入地本地居民同等的社会保障，甚至难以摆脱依赖农村“土地养老”的模式。本文样本的户籍地参保人数比为68.25%，流入地参保人数比仅为34.51%。因此，强化流入地社会保障无疑是提升农村流动劳动力益贫式增长成效的关键，也验证了假说2。促进城市经济发展(PGDP)、扩大对外开放程度(OPEN)、提高服务业增加值占比(MS)均能促进农村流动劳动力益贫式增长(赵锦春和范从来，2018)。提高城市最低工资标准(MINW)并不利于农村流动劳动力的益贫式增长。首先，从本文的研究设计看，最低工资标准提高会直接导致低于最低工资标准的相对贫困低收入农村劳动力群体占比提升，不利于益贫式增长。其次，尽管有国内研究证实了最低工资标准提高能够实现低收入群体更快增收，也能促进劳动力跨区域配置(陈勇吏等，2022)，但最低工资标准很可能会降低企业的长期雇工概率，导致用工短期化(王欢欢等，2022)。作为城市最低工资的被动接受者，当最低工资标准上涨时，高技能工人将代替低技能工人，降低低技能工人工资水平，不利于消除相对贫困(Pettengill，1981)。因此，单纯提高城市最低工资标准难以实现农村流动劳动力的益贫式增长，部分验证了假说2的结论。

表6 城市数字经济与农村流动劳动力益贫式增长的基础回归(面板固定效应)

(2) 模型内生性处理。城市数字经济发展与城市本身的经济发展水平有较强的相关性，单纯使用数字经济对益贫式增长进行回归会造成模型的内生性问题。借鉴赵涛等(2020)的方法，利用城市1984年的邮电历史数据作为数字经济发展指数的工具变量(DIGE_IV)进行回归。从表7的工具变量估计回归结果看，首先，Anderson-Rubin模型内生性检验拒绝基础模型不存在内生性问题的原假设。KP Wald-F统计值超过临界值，显示引入数字经济工具变量(DIGE_IV)不存在弱工具变量问题。Sagan过度识别检验表示模型也不存在过度识别问题。上述结果说明引入城市数字经济工具变量的可行性。其次，在控制地区和年度固定效应以及引入工具变量(DIGE_IV)后，数字经济(DIGE)核心解释变量对益贫式增长(PEGR)依然显著。最后，数字经济的边际益贫效应影响幅度随着时间的推移逐渐增强。特别是，2015-2016年度数字经济对益贫式增长的促进作用较强。数字经济对创新绩效、创业活跃度以及行业生产率的动态非线性边际效应已得到较多国内研究的证实(李宗显和杨千帆，2021；
唐要家等，2022)。本文则认为，城市数字经济对农村流动劳动力的益贫效应同样存在滞后性。原因在于，数字产业具有早期公共数字基础设施建设投入大，产业收益与增收效应短期难以发挥的特点。随着城市数字产业的发展，特定平台垄断可能性提升，其对农村流动劳动力益贫效应反而会有所下降(白雪洁等，2022)。

表7 城市数字经济与农村流动劳动力益贫式增长(工具变量+面板固定效应)

3. 机制检验与异质性分析

(1) 益贫实现机制与城市异质性分析。收入提升与分配改善是益贫式增长的核心机制(Kakwani和Pernia，2000)。因此，进一步揭示城市数字经济能否通过提升农村流动劳动力收入水平，改善农村流动劳动力收入分配两个机制，促进农村流动劳动力益贫式增长。厘清城市异质性对数字经济益贫性的差异化影响。设定如下动态面板回归模型进行检验：

PRORn t=β0+L.PRORn t+β1·DIGPn t+β2·controln t+β3·Mn t+un t+vn t

(4)

其中，n、t仍表示城市和年份。β为待估系数。PRORn t为益贫式增长变量，分别使用农村流动劳动力减贫等值增长率PEGR以及机制变量收入纯增长效应G和收入分配效应KAK表示。DIGPn t为主成分分析法计算得到的城市数字经济指数，作为核心被解释变量替代指标引入模型。其余变量设定同模型(3)。设定滞后1期被解释变量L.PRORn t为工具变量，使用动态面板系统GMM估计(4)式以规避内生性问题。

表8的估计结果显示，在面板系统GMM估计中，Sargan过度识别检验表明引入滞后1期被解释变量作为工具变量并不存在过度识别问题。残差自相关检验表明，GMM估计的残差存在一阶自相关，但高阶自相关检验并未通过。可以判定使用系统GMM估计的模型选择是适宜的。从系数估计结果看，第一，使用主成分分析测度的数字经济指标依然与农村流动劳动力PEGR之间存在显著正相关关系，控制变量与表6的结果并无明显差异。第二，城市数字经济对于纯增长效应(G)以及分配改善效应(KAK)均存在显著促进作用。因此，城市数字经济发展能够从促进增收和收入分配改善两个机制对农村流动劳动力的益贫式增长形成积极影响，验证了假说1。第三，从城市控制变量的影响差异性可以看出，首先，流入地社会保障(SOCL)对减贫等值增长率(PEGR)、纯增长效应(G)以及纯分配效应(KAK)均存在负面影响。再次说明对于农村流动劳动力来说，流入地社会保障体系并没有发挥其应用的作用(胡拥军和关乐宁，2022)。由于国内跨区域社会保障，特别是针对农村流动劳动力的社会保障体系不健全，使得农村流动劳动力不得不依赖户籍地缴纳医疗、养老等社会保障。在跨区域社会保障体系尚未健全的条件下，流入地社会保障不仅会降低农村流动劳动力收入水平，同样会恶化收入分配，不利于益贫式增长(杨林和柳俊燕，2020)。其次，表8的结果再次验证表6中提升城市最低工资标准不利于农村流动劳动力益贫式增长的结论。尽管最低工资标准能够促进农村流动劳动力纯收入效应的提升。但最低工资标准对农村流动劳动力的收入分配并没有起到改善作用，其分配恶化幅度强于收入提升，逆转了益贫效应。再次，近年来，部分城市追求服务业产比提升，产业结构却存在过早“去工业化”问题。尽管经济更为发达的城市拥有更高的最低工资标准，但城市非技能密集型工业收缩、技能密集型服务业扩张，加速了劳动密集型制造业的收缩，加之服务业实际能够容纳农村劳动就业的岗位较少，即便有部分教育程度较高的农村转移劳动力进入大城市高端服务部门，但也会拉大与众多低技能农村流动劳动力的收入差距。因此，城市服务业部门增加值占比以及最低工资标准提升均会通过分配恶化机制对农村流动劳动力的益贫式增长产生抑制作用，再次验证了假说2。

表8 城市数字经济的益贫机制检验(系统GMM回归)

(2) 受教育程度个体异质性分析。当前，农村流动劳动力受教育水平仍集中在初中阶段，大专及以上高学历人口占比依然很少(11)样本受访者的受教育程度分别为：未上学；
小学；
初中；
高中或中专；
大学专科；
大学本科；
研究生。按照上述学历平均受教育年限分别为：0年，6年，9年，12年，15年，16年，19年，获得个体受教育年限量化变量表示个体受教育程度差异。结果显示，初中以下学历占比70.80%，大专以上学历仅占比8.27%。。另据国统局《农民工监测报告》统计，截至2021年底，大专及以上文化程度的外出农民工占比仅为17.1%(12)国家统计局：《2021年农民工监测调查报告》，http:∥stats.gov.cn，2022年9月25日。。从本文不同受教育程度农村流动劳动力收入差距看，本科及以上学历劳动者月工资营收接近未上学劳动者收入的2.25倍。因此，个体受教育程度异质性是影响农村流动劳动力收入差距的基础性因素。

综合上述分析及假说3，检验农村流动劳动力受教育程度提升能够有助于城市数字经济益贫效应的充分释放。引入数字经济DIGE与个体受教育程度交乘项DIGE*EDU，进行检验：

PRORn t=γ0+L.PRORn t+γ1·DIGEn t+γ2·DIGEn t·EDU+γ3·controln t+γ4·Mn t+un t+vn t

(5)

其中，n、t仍表示城市和年份。γ为待估系数。PRORn t为农村流动劳动力益贫式增长指标。DIGEn t为熵值法城市数字经济指数。其余变量设定同(4)式，使用动态面板系统GMM方法估计。

从表9的估计结果看，数字经济与个体受教育程度交乘项DIGE*EDU对益贫式增长三个相关指标均存在显著的促进作用。但DIGE*EDU对益贫式增长分解指标的影响程度存在较大差异。DIGE*EDU对于纯分配效应KAK指数的拉动幅度强于纯增长效应G。相较于表8而言，表9引入DIGE*EDU交乘项后，城市数字经济对农村流动劳动力益贫式增长各指标的正向促进作用均得到显著提升。因此，提升农村流动劳动力的受教育水平，增加其人力资本积累，有助于该社会群体更为有效地分享益贫式增长的“城市数字经济红利”，验证了假说3。

表9 农村流动劳动力数字益贫效应的个体受教育程度异质性

基于2011-2018年CMDS数据，以最低工资标准界定城市低收入农村流动劳动力群体，在测度国内289个流入地城市农村流动劳动力益贫式增长成效的基础上，论证城市数字经济发展对农村流动劳动力益贫式增长的影响。研究结论如下：① 中国农村流动劳动力收入呈现“强益贫式增长”特征。流入中西部城市群农村流动劳动力益贫式增长水平较高。② 城市数字经济发展可以通过收入提升效应和收入分配改善效应两个渠道对农村流动劳动力的益贫式增长产生显著促进作用。③ 城市产业结构过度“去工业化”以及流入地社会保障的缺失是阻碍数字经济发挥农村流动劳动力“共同富裕红利”的制约因素。尽管提高城市最低工资标准能提升农村流动劳动力收入，但更强的“分配恶化”效应却会逆转其对农村流动劳动力群体的益贫性。在农村流动劳动力受教育程度普遍较低的现实情境下，提升个体受教育程度，弥合城乡“数字鸿沟”是加速释放数字经济“城乡共富红利”较为有效的途径。诚然，城市数字经济的发展会促使农村流动劳动力面临就业市场数字化转型与数字技术进步的“双重”冲击。在城乡社会保障依然存在较大差异的现实情况下，农村流动劳动力的技能水平、数字资本获取能力以及综合福利应得到更多关注。据此，提出如下政策建议：

第一，推动城市数字经济发展，激发城市数字经济发展的益贫式增长潜能。一是加大“新基建”等数字基础设施建设力度，筑牢城市数字经济发展的硬件支撑。完善城市信息通信网络建设，持续推进5G网络规模化部署。二是加快城市传统基础设施数字化改造，提升数字技术赋能城市产业经济发展的能力，保障城市传统产业部门数字化改造后对农村流动劳动力的非农就业吸纳能力。三是培育壮大城市数字化主导产业，加快构建以城乡产业协同为基础的地区功能协同发展格局，保障农村流动劳动力群体充分就业。同时，培育数字经济就业新形态、新模式，释放互联网经济、共享经济以及平台经济等新兴数字经济业态的益贫作用。

第二，建立城市数字经济发展的劳动者能力匹配机制，确保农村流动劳动力分享城市数字经济红利。一是强化农村流动劳动力群体的专业技能培训和就业指导，提升流动劳动力人力资本积累，特别是要加强信息化技术、数字互联网技术在低收入农村流动劳动力群体中的普及度、知晓度和使用度，提升农村流动劳动力在数字经济转型发展新阶段的就业适应能力和技能水平，缩小农村流动劳动力的“数字技能鸿沟”。二是大力推进就业数字化网络平台建设，提升数字就业平台与农村流动劳动力的就业供求匹配功能，推进线下业务线上转移，线上业务精准匹配、智能转型，提高数字经济时代农村流动劳动力共享城市就业信息能力和工作搜寻效率，释放城市数字经济发展对于农村流动劳动力群体的“数字益贫效应”。

第三，健全与城市数字经济发展相适应的就业保障机制，夯实城市数字经济发展促进农村流动劳动力益贫式增长的制度基础。一是推动社会保障数字化转型，尽快构建城乡统筹、全国统一的养老与医疗社会保障体系，在长三角、京津冀、珠三角等农村流动劳动力流入规模较大的区域率先探索试点跨区域统筹的一体化社会保障体系。二是建立针对农村流动劳动力群体的“大数据+社会保障”就业保障服务系统。完善跨区域城乡社保缴费接续机制，强化养老金并轨与城乡居民基本医疗保障异地接续，畅通农村流动劳动力流入规模较大城市的部门间信息共享，夯实农村流动劳动力益贫式增长的制度基础。同时，建立互联网平台就业争议解决与就业服务管理机构，杜绝平台经济垄断对农村流动劳动力就业的不利影响。

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