《Frontiers in Sustainable Food Systems》：The impact of digital village construction on rural population migration decisions
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随着大数据、云计算等数字技术在农业和农村中的广泛应用，数字乡村建设已成为推动农业现代化和乡村振兴的关键举措。因此，理解这一过程如何重塑农村人口流动至关重要。本文考察数字乡村建设对农村居民迁移决策的影响，并识别其内在机制。方法：研究人员将2020年中国乡村振兴调
随着大数据、云计算等数字技术在农业和农村中的广泛应用，数字乡村建设已成为推动农业现代化和乡村振兴的关键举措。因此，理解这一过程如何重塑农村人口流动至关重要。本文考察数字乡村建设对农村居民迁移决策的影响，并识别其内在机制。方法：研究人员将2020年中国乡村振兴调查（China Rural Revitalization Survey, CRRS）的家庭层面数据与北京大学发布的县域数字乡村指数（Digital Rural Index）进行匹配，并估计农村人口外出迁移决策的Logit模型。研究进行了一系列全面的稳健性检验，包括替代估计模型、样本限制、排除政策干扰、替换核心解释变量与被解释变量、遗漏变量检验以及工具变量方法，随后开展了机制分析和异质性分析。结果：数字乡村建设显著抑制了农村人口外流，且该结论在所有检验中保持稳健。这种抑制效应主要通过两个机制传导：鼓励非农经营参与和扩大农村产业规模。土地资源优化配置所产生的替代效应弱于土地流转的劳动力释放效应。该效应在东部和西部地区、兼业农户和非农户、非山区以及40岁及以上初中及以下受教育程度的劳动力群体中更为显著。数字乡村建设还同时提高了农村家庭的非农经营收入和工资性收入。讨论：通过在微观层面揭示数字乡村建设塑造迁移决策的具体路径和群体异质性，本研究为利用数字化促进农村本地就业和推进城乡融合发展提供了经验证据和政策启示。
数字技术在农村的广泛应用使数字乡村建设成为促进农业现代化与乡村振兴的关键举措。然而，数字乡村建设究竟是抑制还是加速农村人口外流，在理论上存在双重可能性：一方面，数字基础设施降低了城市就业信息搜寻成本，增强了人口外流的意愿与能力；另一方面，数字技术也在当地创造了非农就业与产业机会，形成人口留存效应。已有研究多在宏观层面考察数字乡村建设对农村互联网、电子商务等单一领域的影响，缺乏对人口迁移决策的微观机制检验。因此，本文基于中国数据展开实证研究，试图厘清数字乡村建设对农村人口迁移决策的净效应与传导路径。
研究人员将2020年中国乡村振兴调查（CRRS）的家庭微观数据与北京大学县域数字乡村指数进行匹配，建立Logit模型估计数字乡村建设对个人外出迁移的影响。结果显示，数字乡村建设显著抑制农村人口外流，该结论经过多种稳健性检验后依然成立。研究还识别出两条核心机制：鼓励非农经营参与和扩大农村产业规模；同时发现，土地资源优化配置带来的替代效应弱于土地流转的劳动力释放效应。异质性分析表明，该抑制效应在东部和西部地区、兼业农户与非农户、非山区以及40岁以上初中及以下学历人群中更为突出。进一步分析发现，数字乡村建设同时提高了农村家庭的非农经营收入和工资收入。上述发现为以数字化促进本地就业、推进城乡融合提供了微观经验证据。
本研究的主要技术方法包括：样本来自2020年中国乡村振兴调查（CRRS），覆盖广东、浙江、山东、安徽、河南、黑龙江、贵州、四川、陕西和宁夏10省（自治区）50县156乡镇，有效观测值12,068个；核心解释变量为北京大学发布的县域数字乡村指数（Digital Rural Index）。实证方法上，以是否外出迁移为被解释变量，构建Logit基准回归模型，并采用以下技术手段保证稳健性：①采用Probit模型替代估计；②剔除东部样本或限缩年龄范围；③排除贫困政策干扰；④替换核心解释变量（如2018年数字乡村指数、家庭层面数字化综合指数）及被解释变量（村庄外出劳动力比例）；⑤运用Oster（2019）遗漏变量检验；⑥采用每百万人新浪微博企业注册数作为工具变量，并利用Nevo和Rosen（2012）不完美工具变量法进行部分识别。机制检验采用逐步回归法，分别从土地资源优化配置、非农经营参与和农村产业规模三条路径进行考察。
**基准回归结果**：基于Logit模型，逐步加入户主特征、家庭、村庄和县级控制变量并控制省级固定效应后，数字乡村建设系数均在1%水平显著为负；数字乡村建设指数每提高一个标准差，农村外出迁移概率平均降低约3.5%，验证了研究假设H1。
**稳健性分析**：通过替换模型、限缩样本、排除政策干扰、替换变量、遗漏变量检验及工具变量估计等七类检验，核心结论始终为显著负向。工具变量第一阶段F值远大于10，第二阶段的2SLS和IV-Probit估计均支持数字乡村建设抑制外流。此外，Oster检验显示不可观测因素需达到可观测因素解释力的5.77倍才能推翻结论；Nevo-Rosen部分识别置信区间完全位于零左侧。
**机制分析**：运用逐步中介检验发现，数字乡村建设显著提高农户参与非农经营的概率及非农经营收入，并显著提高村庄个体工商业密度；这些中介变量对个人外出迁移均呈显著负向影响，验证了非农经营参与和产业规模扩张的机制。土地流转方面，数字乡村建设虽显著增加土地转出和财产性收入，但财产性收入对迁移无显著影响，表明土地渠道的替代效应弱于劳动力释放效应。
**异质性分析**：根据年龄、教育、经营类型、地形和区域分组回归。数字乡村建设对40岁及以上、初中及以下学历人群的外出迁移具有显著抑制作用，对40岁以下、初中以上学历者不显著；对兼业户和非农户显著，对纯农户不显著；对非山区显著，对山区不显著；在东、西部显著，在中部不显著。这种异质性源于不同群体在资源禀赋、就业依赖和迁移惯性等方面的差异。
**进一步讨论**：从家庭收入角度，数字乡村建设显著提高人均非农经营收入和人均工资收入；数字乡村指数每提高一个标准差，两类收入分别提高约33.1%和18.7%，说明数字乡村建设不仅“留住人”，还通过收入效应增强本地就业吸引力。
**讨论与结论**：该研究在理论上将“留存效应”与“外流效应”纳入统一框架，识别了非农经营参与和产业规模两大机制，并发现土地流转与工资收入构成反向作用渠道。研究结果意味着，数字乡村建设并不必然加速人口外流，而是能够通过创造本地非农机会扭转人口流动方向。但研究也存在局限性：基于单期横截面数据，无法完全排除不随时间变化的遗漏因素；结论植根于中国户籍制度、集体土地所有制和政策强度等特殊情境，推广至其他国家需谨慎；迁移减少本身并非政策目标，数字乡村建设的价值在于扩大农村人口的选择集，而非限制流动。研究结论的核心内容可翻译为：第一，数字乡村建设显著抑制农村人口外流，促进农村就业本地化，数字乡村指数每提高一个标准差，外出概率平均降低约3.5%。第二，机制上，数字乡村建设通过降低土地流转交易成本、降低非农经营门槛、催生新业态和扩大产业规模三条途径发挥抑制作用。第三，抑制作用存在群体和区域异质性。第四，数字乡村建设显著提升农户非农经营收入和工资收入，增强本地就业的吸引力和经济可持续性。
