数字革命背景下农村劳动力迁移网络的演变：来自中国的证据

《Economic Analysis and Policy》：The Evolution of Rural Labor Migration Networks in the Digital Revolution: Evidence from China

　　王恒|王慧娟|关荣
中国人民大学金融学院，北京，100872，中国

**摘要**
本研究探讨了数字经济如何重塑中国省际间的农村劳动力迁移网络。利用2012-2017年中国移民动态调查中的126,049条迁移记录，我们构建了一个有向迁移网络，并采用时间指数随机图模型（TERGM）来评估数字经济发展对迁移走廊形成的影响。研究结果表明，数字基础设施具有劳动力替代效应，而数字工业化和产业数字化则推动了就业创造。这些力量显著重构了农村劳动力的流动性。此外，这些影响具有高度不对称性，导致地区间流入和流出迁移模式的分化。渠道分析表明，这些模式与产业结构变化、区域创新活力和工资水平有关。异质性分析显示，老年工人以及低技能和中等技能工人，以及制造业从业者受到更明显的排斥效应；相反，高技能工人和服务行业中的创造效应更为显著。

**引言**
劳动力流动性一直是经济研究中的重要课题，因为它对资源配置效率、区域经济均衡稳定性和社会进步具有深远影响。近年来，作为全球经济增长的关键驱动力，数字经济对就业机会的分布产生了重大影响，并改变了对劳动力技能的需求（Acemoglu和Restrepo，2019；Acemoglu等人，2022）。这些变化可能导致劳动力市场的重组，进而对劳动力流动性产生广泛影响。现有研究大多集中在微观层面，探讨数字经济如何改变个人在选择行业（Graetz和Michaels，2018；Jara-Figueroa等人，2018；王恒等人，2024）或职业（Frey和Osborne，2017；Autor和Salomons，2018；Acemoglu和Restrepo，2020）时的偏好和机会。然而，数字经济是否在国家级或省际层面上产生了系统性影响，从而塑造了新的劳动力流动性模式，这一问题尚未得到充分研究。本文探讨了数字经济发展如何重塑中国农村 migrant 工人的省际迁移网络结构。具体而言，研究提出了三个问题：首先，数字经济发展的不同维度（即数字基础设施、数字工业化和产业数字化）如何影响农村劳动力迁移网络中迁移走廊的形成？其次，这些维度是否对各省的流出和流入迁移走廊的形成产生不对称影响，即发送者和接收者之间的关系？第三，通过哪些渠道（如产业结构合理化、区域创新活力和工资水平），数字经济发展可以重塑迁移网络的结构配置，从而为文献中的微观研究结果提供网络层面的证据？

中国为研究这些问题提供了特别合适的背景。根据国家统计局发布的《农村 migrant 工人监测调查报告》，2024年农村 migrant 工人数量达到2.9973亿，比上一年增长了0.7%。其中，1.7871亿人在外地工作，反映了跨地区劳动力流动的持续规模和重要性。2026年2月发布的《2025年国民经济和社会发展统计公报》进一步指出，农村 migrant 工人总数首次超过3亿，约有60%的人在注册居住地之外工作。这些数据突显了农村劳动力流动性在中国经济转型中的结构性意义。自改革开放以来，大规模的农村 migrant 工人流动在促进中国快速工业化和城市化过程中发挥了关键作用。一方面，农村劳动力流动性提高了地区和行业间的人力资本配置效率（Zhao，1999）；另一方面，迁移增加了收入机会，促进了技能积累，并促进了整体生产力增长（Wang和Yu，2019）。鉴于农村劳动力流动在中国经济中的巨大规模和经济重要性，理解数字化转型如何重塑这些迁移模式对于评估数字经济的更广泛劳动力市场影响至关重要。

在持续技术创新的推动下，数字经济已成为中国结构性经济转型的主要催化剂。根据中国信息与通信技术研究院（CAICT）发布的《中国数字经济发展研究报告（2024）》，截至2023年，数字经济的增长率已连续12年超过名义GDP增长率。数字经济的快速发展成为中国经济转型和升级的关键驱动力，主要体现在三个方面：第一阶段是数字基础设施的建立，包括网络基础设施、计算基础设施和应用基础设施等关键组成部分，旨在促进数字经济与传统经济的融合；第二阶段是数字工业化，与人工智能、大数据和云计算等技术的发展密切相关，提升了通信设备和关键软件等领域的竞争力；第三阶段是产业数字化，包括工业互联网、智能制造和其他融合产业模式，这些进步深刻改变了传统的产业组织结构和服务提供方式，提高了生产效率和产品质量。因此，本研究从数字基础设施、数字工业化和产业数字化三个维度分析了中国数字经济对劳动力流动性的影响。

然而，从实证角度识别这种数字转型如何重塑省际迁移网络对传统计量经济学提出了重大方法论挑战。首先，必须认识到省际间的迁移流动并非独立观察结果。省i与省j之间的迁移走廊的存在受到更广泛网络配置的影响，这种配置又受到相互连接的地区迁移模式和其他省份对之间流动的影响。因此，将省级观察视为独立的引力模型和面板回归方法并不适用于这种情况。其次，省际迁移网络表现出明显的时间持续性，历史上的迁移走廊结构对当代迁移模式产生了重要影响，某一时期走廊的形成或解体会对后续时期的网络形成产生影响。传统的固定效应模型虽然能够控制时间变异性，但无法捕捉网络结构的动态路径依赖性。第三，农村 migrant 工人的决策过程嵌入在地区、行业和时间周期之间的复杂依赖网络中，这种网络的模块化和聚类特征无法通过传统计量经济学模型充分表示。为应对这些特定于网络的挑战，本研究采用了时间指数随机图模型（TERGM）（Hanneke等人，2010）。该模型能够明确模拟迁移走廊的形成，考虑节点属性、边属性和内生网络统计量，从而更准确地分析数字经济如何系统性地重塑农村劳动力流动性。

本研究全面分析了数字经济发展如何重构中国农村劳动力的省际迁移网络。利用2012-2017年中国移民动态调查的微观数据，我们构建了有向迁移网络，并开发了一个多维度的数字经济渗透指数，涵盖数字基础设施、数字工业化和产业数字化。方法上，我们应用时间指数随机图模型（TERGM）来分析这些数字维度如何驱动迁移走廊的形成，明确区分流入迁移走廊的形成趋势（接收者效应）和流出迁移走廊的形成趋势（发送者效应）。基线研究结果表明，数字基础设施与劳动力替代效应密切相关，而数字工业化和产业数字化则促进了就业创造，增强了迁移网络的整体连通性和活跃度。通过探索潜在机制，我们确定了三个关键渠道：产业结构合理化、区域创新活力和工资水平。结果显示，产业结构合理化和创新活力与流出迁移走廊的形成增加有关，而工资提升则与流入迁移走廊的形成增强有关。异质性测试表明，这种数字转型对老年工人、低技能和中等技能工人以及制造业从业者产生了明显的排斥效应；相反，创造效应在高技能工人和服务行业（尤其是批发、零售和住宅服务）中更为显著。将样本分为2012-2014年和2015-2017年两个阶段的时间分析表明，随着数字化的深入，替代效应加剧，而创造效应在后期变得更加明显。最后，使用可分离时间ERGM（STERGM）将动态分解为走廊建立和持续（或解体）两个部分，提供了关于数字转型如何随时间塑造迁移网络演变的详细见解。

本研究在几个方面为相关文献做出了贡献：首先，它从网络角度扩展了关于数字经济和劳动力流动性的研究，探讨了数字经济发展与省际迁移走廊结构配置之间的关系；通过利用个体层面的调查微观数据而非省级汇总数据构建迁移网络，提供了更细致和基于实证的迁移模式和地区走廊结构表征；其次，本研究应用时间指数随机图模型（TERGM）分析农村劳动力迁移网络的演变，而现有经济文献多侧重于描述网络的拓扑属性；第三，将数字经济多维度分解为数字基础设施、数字工业化和产业数字化，系统地揭示了不同方面对迁移走廊形成的影响，更精确地描述了数字转型如何塑造劳动力流动性；最后，研究提供了与三个关键渠道（产业结构合理化、区域创新活力和工资水平）一致的实证证据，证明了这些渠道如何将数字经济发展与迁移走廊形成联系起来，并记录了这些关联在不同世代群体、技能群体、行业和时间周期中的变化，对理解数字转型下的劳动力市场调整具有启示意义。

本文的其余部分安排如下：第2节回顾现有研究并提出研究假设；第3节介绍本文使用的模型和数据，分析 migrant 劳动力网络的动态演变；第4节报告实证结果；第5节总结我们的工作并提出政策建议。

**影响农村 migrant 工人流动性的因素**
现有研究主要关注影响中国农村 migrant 工人流动性的因素，包括收入差距（Zhang等人，2016；Zhang和Wu，2017；Chen等人，2023）、社会保障和福利（Xu等人，2011；Cheng等人，2014；Yao等人，2018；Chen等人，2020；Qiu等人，2024）以及健康状况（Cui等人，2012；Zhong等人，2018；Guo等人，2024）。此外，中国的独特户籍制度也对迁移行为产生影响（Keung Wong等人，2007；Wang C.等人，2023；Wang J.）。

**理论模型**
我们构建了一个动态的省际迁移网络，其中每个节点代表中国的一个省份。设省份总数为N，每个省份i具有一组可观察属性τi1,τi2,…,τiS（S表示省级特征的数量）。定义省份i的属性向量为：Xi={τi1,τi2,…,τiS}。所有省级属性的集合形成一个N×S矩阵：X={X1,X2,…,Xn}。网络的基本元素是一个二元随机变量。

**实证发现**
本节分为五个部分呈现实证结果：第4.1节报告了用于检验假设1-3的基线TERGM估计结果；第4.2节评估了这些基线结果的稳健性；第4.3节探讨了假设4提出的传递机制的实证证据。此外，第4.4节通过探讨不同代际群体、技能水平、行业和时间段之间的结构异质性来扩展分析范围。研究结论：本研究利用中国农民工动态调查（CMDS）的数据，考察了数字经济对中国农村农民工跨省迁移走廊网络的影响。通过采用时间指数随机图模型（TERGM），我们研究了数字经济发展的不同维度如何影响迁移走廊的形成和演变。这些发现有助于我们更深入地理解数字化转型如何重塑劳动力流动模式。

未引用的参考文献：
Altenried, 2024

CRediT作者贡献声明：
Heting Wang：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、软件开发、方法论、正式分析、数据整理。
Huijuan Wang：监督、资源提供、方法论、概念构建。
Rong Guan：撰写——审稿与编辑、监督、调研、资金筹集、概念构建。