互联网使用对老生代农民工社会融入的影响研究

摘要：互联网技术的快速发展和广泛应用深刻影响着老生代农民工的生产生活，借助互联网技术更好地促进社会融入是切实保障老生代农民工共享数字现代化发展成果的重要体现。文章利用CGSS （2017）数据，采用OLS、PSM以及中介效应模型等分析互联网使用对老生代农民工社会融入的影响及其作用机制。研究结果表明：互联网使用对提升老生代农民工社会融入水平具有显著的积极影响，且经过内生性和稳健性检验后，这一研究结论依然成立；影响机制检验表明，互联网使用通过提升自致努力水平和增加风险偏好促进老生代农民工社会融入，越好的社会信任环境和社会法制环境越能增加互联网使用对老生代农民工社会融入的正向影响；同时，进一步分析发现，互联网使用存在拉大老生代农民工群体内部社会融入差距的风险，相比社会融入较低的农民工，互联网使用对具有较高社会融入水平的农民工的促进作用更为明显。因此，政府应加快推动互联网适老化建设的步伐，充分保障农民工能更好地享有互联网信息技术普及所带来的数字红利和信息红利，帮助老生代农民工自立于互联网技术浪潮。

关键词：互联网使用：老生代农民工：社会融入

基金项目：国家社会科学基金青年项目“代际传递视角下整村搬迁富民效应动态评估及提升路径研究”（21CJY064）；云南大学研究生科研创新项目“绿色金融赋能云南省国家公园生态产品价值实现路径研究”（ZC23236082）；云南省教育厅科学研究基金项目“承接产业转移对长江上游地区经济韧性的影响机制研究”（2024Y088）

中图分类号：C92 文献标识码：A

文章编号：1674-537X（2024） 08.0067-13

社会转型研究中一个重要的理论视角就是揭示社会发展变迁对个体生产生活历程的影响。中国在推进市场经济改革和城乡社会发展变迁中产生了大量从农业向非农产业转移的农民工。他们在促进城市经济社会进步和繁荣的同时，其自身也面临着如何更好地完成制度性永久迁移和实现社会融入的迫切问题。近些年，一系列技术条件正在不断发展变化，导致社会生产生活的具体结构和发展形式快速转变，传统社会融入影响因素分析已不足以揭示社会融入的复杂机理，新技术要素亟需纳入既有分析框架之中．其中，一个比较明显的社会技术进步是互联网技术的快速发展和广泛应用。截至2023年12月，中国网民规模为10.92亿，互联网普及率达到77.5%：其中农村网民人数为3.62亿，农村地区互联网普及率达到66.5%。互联网的发展和应用显著改变了人们生产生活方式，对社会经济产生了深刻的影响。伴随着农村互联网基础设施的不断完善、网络资费的降低和网络服务质量的提高，互联网技术也将进一步深度嵌入到农民工这个群体的生产生活当中。

但不容忽视的是，随着农民工群体代际转换的持续加快，对于身处农村人、城市外来人和高龄劳动力三重弱势境地的老生代农民工而言，其发展弱势化趋向越来越明显，并随着生命历程渐次展开而持续累积。与新生代农民工相比，老生代农民工受教育水平低，是一个信息相对弱势的群体，尤其对于那些不能熟练掌握智能技术的老生代农民工而言，面临着技术融入困境和信息融合难题，成为未来创新科技应用下“沉默的大多数”的潜在群体。这不仅深刻关系到老生代农民工的生存、生活和发展，也成为影响社会安定和谐的潜在因素。2023年全国农民工总量超2.9亿人，其中老生代农民工大致占比为50.6%。因此，科学评价老生代农民工社会融入水平并深入剖析互联网使用对老生代农民工社会融入的影响具有重要的理论研究价值和现实意义。

为此，本研究采用OLS、PSM以及中介效应模型等方法实证分析互联网使用对老生代农民工社会融入水平的影响效应和作用机制，同时运用分位数回归法进一步分析比较互联网使用对农民工社会融入的分层影响。与既有研究相比，本研究的主要贡献在于：一是使用CGSS （2017）数据实证分析了互联网使用对老生代农民工社会融入的影响。这种基于信息主导视角开展的农民工研究是对过去劳资对立研究视角的一种有益拓展。二是深入分析了互联网使用对老生代农民工内部群体社会融入的分层差异。本研究发现互联网使用在促进老生代农民工社会融入的同时，也加剧了老生代农民工群体内部社会融入的不平等，存在拉大社会融入差距的风险。三是拓展分析了互联网使用影响老生代农民工社会融入的主要作用机制和外在环境制约因素，具体从个体的行为与观点维度分析了老生代农民工的自致努力水平和风险偏好的中介效应，以及从非正式制度环境和正式制度环境两个层面具体分析社会信任和社会法制环境的重要作用。由此得到本研究的一个启示是：互联网作用于老生代农民工社会融入也依赖于特定的传递渠道，并受到外部制度环境的制约：故在通过普及互联网利用率促进农民工社会融入的同时，也需要相关配套政策的协同跟进以充分发挥互联网技术红利。

一、文献综述

从既有研究来看，“农民工”属于在中国社会经济情境下由本土建构的概念，国外研究没有与其直接对等的概念。目前，国内学者对农民工社会融入的研究主要围绕社会融入指标测算、归因解释以及群体比较三个方面。

从农民工社会融入指标测算方面来看，学者在社会融入指标的具体构成上并没有达成一致的结论，杨菊华基于流出地与流人地的区分，提出以经济整合、行为适应、文化接纳和身份认同四个维度为框架的流人地社会融入指标体系。周皓则从社会融入处在从适应到区隔融入、再到融入的阶段发展过程出发构建指标，认为社会融入应包括经济、文化、社会、结构与身份五维度。但总体来看，农民工迁移流动不仅仅是人口在空间上由农村移居城市，也是一个局部社会的各种关系以及文化习俗等构成要素被迫性解体并进行定向性重组的过程，因而农民工社会融入指标实际上逐渐趋向多维。也就是说农民工社会融入既包括在物质层面上的融入，也包括在非物质层面上的融入，是一个综合性、多维度的概念，这一点被其后学者所普遍认同。

从农民工社会融入影响因素来看，既有研究主要形成个体机制和结构机制两个分析视角。其中，个体机制侧重分析个体特征对社会融入的影响，包括出生队列、人力资本、社会资本以及财富水平等诸多因素。结构机制侧重强调外在于个人结构性因素的影响，如就业劳动市场状况、社区居住条件以及社会保护政策等。部分学者开始关注到信息化技术对农民工的生存发展状态和身份认同的影响。郑松泰认为以“信息主导”作为农民工研究的另一视角不仅有助于了解中国转型时期农民工群体所面临的社会问题，而且能够揭示还处于现代化进程中的中国社会所遭遇的冲击和变革过程。不过，这种新的研究方向主要是通过定性分析方法探讨了手机、网络等信息传播产品的普及对民工人际传播网络与城市融入的影响。

从农民工社会融入的差异比较来看，在农民工群体内部出现了明显的代际分化背景下，众多研究基于代际比较视角揭示了农民工社会融入的异同。有学者认为尽管新生代农民工在绝对收入、受教育程度、工作经历以及社会能力等方面都要好于老生代农民工，但新生代农民的社会融入状况与老生代农民工并没有出现根本性差异。不过，也有学者认为新生代农民工在生活习惯、文化习俗、就业取向、价值目标等方面更接近于市民，而且，随着农民工群体内部代际分化的明显变化，其同质性在不断减弱，不同代际中的农民工社会融合差异也将变得更加显著。

梳理既有文献可以发现学者们围绕农民工社会融入问题展开了多角度和多层次的研究，为本研究提供重要的研究思路和参考借鉴。但是还存在一些值得深入探讨的空间。其一，在数字信息科技时代背景下缺少对互联网与农民工社会融入关系做出更加完备细致地实证量化分析。其二，既有大多数研究主要从代际比较视角分析了农民工社会融入差异，但对同代农民工内部群体间的社会融入差距关注较少。尤其随着数字化快速发展，通讯技术的基础建设和配置，个人电脑和互联网等传播技术在农村的日益普及，越来越多的老年群体正在逐渐成为“信息孤岛”，边缘于数字化社会。而这恰恰是现有研究分析所忽略的，更是缺乏深入实证分析的重要环节，因而也是本研究的焦点。

二、理论分析与研究假说

（一）互联网使用对老生代农民工社会融入的影响

农民工社会融入问题产生一个最为直观的呈现是资源禀赋的巨大差距以及资源利用方式上的显著差异，尤其对老生代农民工而言，其实现社会融入面临着更大的资源约束问题，资源缺口问题也相对更加明显。根据资源强化理论，多种资源会叠加并进而放大对彼此的影响，反之，其他资源的缺失则会使某种特定资源的作用变弱。处于劣势的群体由于缺乏其他资源，其从某种特定资源中获益较少，而优势群体将获益更多。有研究发现互联网使用对个人工资收入的确具有显著的溢价效应，使用互联网者的平均个人工资收入是不使用者的1.14倍，这无疑为农民工提供了实现社会融入的经济基础。从互联网使用的社会结果来看，由于公民是技术革新的最广大参与者和受益者，互联网以其便捷、低成本、易分享的特性为公民赋权，公民由此获得了更多获取信息、表达诉求以及分享交流观点的机会和能力。此外，对以互联网为代表的新媒介的接触、使用与消费，不仅建构着农民工的情感资源，而且这种新媒介自身也可以作为一种情感资源影响到他们的社会融入进程。

值得提出的是，互联网使用对农民工社会融入也可能产生负向消极影响。首先，依据时间替代假说，在固定有限的时间内，花在互联网上的时间增多意味着用于现实社会交往的时间减少，而缺乏时间精力投入将最终影响先前经营的社会网络关系，并逐渐占领人们的碎片时间和各种场合。其次，多样化信息也会带来认知分歧，网络诈骗破坏了中国传统熟人社会的信任模式，这显然不利于农民工的社会融入。从正负两个影响因素看，随着互联网使用的群体越来越多，互联网使用规范程度越来越高，互联网使用者对互联网正面影响的认可度也在不断增强，正面影响更加具有普遍意义，而负面因素带来的负面影响则更多针对部分群体，并产生短期影响。因而，互联网使用对农民工社会融入可能呈现出更加积极的影响。基于此，本研究提出假设H1：

假设H1：互联网使用能够提升老生代农民工的社会融入水平。

（二）自致努力水平与风险偏好的中介作用

首先，互联网能够通过激发老生代农民工的自致努力水平影响社会融入程度。自致努力水平虽然是个体在很大程度上能够自我选择和控制，但也是在一定的社会环境和结构化条件下才能逐步形成并发展起来的。随着互联网技术的发展逐步渗透到生产生活的各个领域，自致努力水平形成所需要的社会环境也随之发生较大变化。比如通过互联网开展新式线上灵活的学习方式极大改变了过去固定场所的传统学习方式，越来越多的农民工个体借助互联网拥有强大的信息和资源共享功能，在利用现有知识进行网络学习外，还有效探索学习新的知识，这不仅拓宽了农民工获取知识、技能或经验的渠道，增强了自身进行自主学习的兴趣和效率。这种在学习上自致的、个体可控的努力付出水平能够增加农民工个体的情景应对能力和环境适应性，提高自身发展能力上的欠缺与不足，进而改变发展机会不平等程度，缩小自身与其他社会群体之间的发展差距，最终有助于促进自身社会融入水平的提高。

其次，互联网等信息技术的应用在改变居民生产生活行为的同时，也改变了居民的思想观念。农民工在实现社会融入过程中面临着社会风险的考验，一类是来自于自身能力层面的个体化风险，另一类是来自社会保障等制度障碍层面上的制度化风险。而农民工个人的风险偏好对克服这些社会风险有着重要影响，具有风险偏好态度的农民工个体更愿意采取行动尝试打破这些阻碍自身发展的风险阻碍，而具有风险厌恶态度的农民工更倾向于安于现状，不愿意冒险去克服和解决这些风险。综上，本研究提出假设H2：

假设H2：自致努力水平与风险偏好在互联网使用与老生代农民工社会融入关系之间具有中介作用。

（三）社会信任环境与社会法制环境的调节作用

制度学派指出，制度在决定经济社会发展方面具有决定性的作用，经济社会的发展都是一定的制度环境和制度约束下发生的，良好的制度环境对于巩固经济社会成果至关重要。依此而言，良好的制度环境亦是互联网发挥经济社会效应的重要保障，利用互联网技术来改善老生代农民工的社会融入也离不开制度环境的加持。根据制度存在的两种不同的分化形态及其功能，本研究认为互联网带来的社会融入收益不仅会受到法制环境的制约，也会受到社会信任环境的影响。法制环境是保障社会正常运行的制度规范，是一种正规的成文规则，因而具有强制约束的显著特征。其中，良好的法制环境可以通过约束互联网安全风险问题，为农民工个体使用互联网带来的经济社会回报提供可靠保障，因此完善的法制环境可以激发农民工个体使用互联网的积极性和动力，使得互联网对社会融入提升效应得以有效发挥。而在不完善的法制环境中，无法有效避免互联网等信息媒体可能存在大量虚假新闻、偏激言论以及网络炫富等现象，影响农民工个体对自身处境的判断，甚至给受众带来较多的负能量，并有可能扩散成为消极的情绪和状态，激发个体自卑、攀比等情绪，增加农民工在日常生活中与当地居民对比产生的落差体验，使其不愿意也没有自信完成社会融入。

与社会法制相比，社会信任是人际沟通交流的基础，其本质是基于一种内化的行为规则或行为规范建立的信任感，反映的是在不确定环境条件下对交流交往对象互利行为的乐观预期以及承担易损性风险的个体意愿。较高程度的社会信任环境能够减少互联网使用者在沟通交流过程中的各种资源要素投入，降低沟通交流的各种成本；相反，在较低程度的社会信任环境中，互联网使用者可能对将来发生的各种潜在情况采取防御型措施以保护自身的利益，影响使用者正常的经济社会收益，进而提高了互联网使用者实现社会融入的门槛和成本。因而，本研究提出假设H3：

假设H3：越好的社会信任环境和社会法制环境越有利于提升互联网的社会融入收益。

（四）互联网使用与老生代农民工群体内部社会融入差距

值得提出的是，老生代农民工社会融入分化也是理解“互联网一经济社会”关系问题的一个重要维度。根据技能偏向型理论，并非所有的技术都能产生同质性效果，高技能偏向型技术进步更有利于高技能者提高边际产出，而对低技能者带来不利影响。由于老生代农民工使用互联网技术在主客观制约条件方面上有所不同，个体间互联网使用的能动性及经济社会效果等方面均存在差异，最终引起个体间社会融入差距的分布格局变化，甚至在不同群体之间容易形成难以逾越的鸿沟。首先，老生代农民工在诸如人力资本等方面的资源禀赋存在较为明显差距，资源禀赋条件较好的农民工比资源禀赋较差的农民工具有更多接触使用互联网的机会，且对互联网使用的认识程度、接受程度和使用程度等都具有相对优势，因而越可增强该农民工群体学习使用互联网并将其融入生产生活活动的积极性和主动性，社会融入程度受互联网影响也越大。其次，区域互联网基础设施及网络服务条件等为老生代农民工应用互联网技术支持生产生活活动提供了公共网络基础：这些公共网络基础也会进一步影响老生代农民工使用互联网所依赖的家庭网络连通以及必须持有的智能手机、电脑等物质载体，在这方面具有优势的老生代农民工从互联网使用中获取的社会融入收益也较多。再次，在互联网现代信息技术作用下，老生代农民工的社会融入不再严格遵循时间维度上的积累机制。社会融入程度较低的农民工可借助互联网技术“非序列化时间”功能，以弥补自身在社会融入经验积累上的不足，甚至实现社会融入水平上实现进位赶超和跨越发展：社会融入程度较高的老生代农民工也可借助互联网该技术红利获得更大的收益。因而，本研究提出假设H4：

假设H4：互联网使用对老生代农民工内部群体的社会融入收益具有非对称性。

三、数据来源、变量设置与研究方法

（一）数据来源与样本处理

本研究使用公开发布的2017年中国综合社会调查（CGSS）数据进行实证检验。本研究首先将问卷“迁移”模块中目前户口登记状况满足选项“1．农业户口”并同时满足目前户口登记地为“3．本区／县／县级市以外”的样本作为农民工样本。同时参照李培林、田丰等绝大多数学者的划分标准，以1980年为分界线划分新老两代农民工，其中出生在1980年之后的农民工为新生代农民工，出生在1980年之前的农民工为老生代农民工。进一步地，根据是否使用互联网被解释变量以及控制变量剔除变量空缺值的样本，最终得到老生代农民工样本994个。

（二）社会融入指标及指标权重评价方法

本研究借鉴杨菊华和周皓等对社会融入层次的划分研究，并结合既有数据的可得性，从实现社会融入的基础以及实现社会融入的广度和深度视角选择社会融入的维度，具体从经济层面、文化层面、社会层面以及心理层面测度农民工社会融入水平。其中，经济融入是农民工社会融入的物质基础，而文化融入、社会融入和心理融入实则反映了农民工社会融入的广度和深度。在本质上，经济融入、文化融入、社会融入以及心理融入作为与农民工生产生活过程密切相关的四个基本维度，能够较为全面地刻画农民工社会融人的基本特征，并且能够综合地反映出农民工社会融人的内涵。具体指标及赋值方式如表1所示。

在社会融入指标权重评价方面，以熵值法为代表的客观赋权方法避免了由于主观因素所带来的干扰，虽不能够体现相关决策者对不同指标的重视程度，但能够客观反映指标在其评价体系中的权重，且被大多数学者认可和使用。本研究借鉴张晨等（2022）人的方法，采用熵权法来计算社会融入指标的权重。值得提出的是，由于各测量指标数据的类型、量纲和数量级存在差异，因而需要进行标准化处理，本研究采用极差标准化法对指标数据进行标准化处理。

（三）影响社会融入的变量设置与模型设置

1．核心解释变量

本研究的主要核心解释变量为互联网使用状况，具体根据问卷“过去一年，您对互联网的使用情况”这一问题回答内容进行设置，其中将回答“从不”的归类于“不使用”组，并赋值为0：而回答“很少、有时、经常、非常频繁”的归于“使用”组，并相应赋值为1。

2．中介机制变量

作为中介机制变量的自致努力水平主要是体现个体可根据自身所处的环境特征决定努力付出的水平，据此本研究将问卷中关于在空闲时间进行学习充电的状况作为努力水平的代理变量，根据学习充电的程度由低到高1-5赋值。风险偏好使用客观风险态度进行表示，主要用问卷中对股票、基金、债券、期货、权证等风险资产持有状况进行设置，持有上述任何一种风险资产赋值为1，否则赋值为0。

3．制度环境变量

从非正式制度环境和正式制度环境两个方面进行度量。其中非正式制度环境以社会信任环境为代理变量，具体使用问卷中受访者对当前社会信任程度的认知进行测度，根据社会信任程度由低到高1-5赋值。正式制度环境用社会法制来表征，使用王小鲁等构建的市场化指数中市场中介组织的发育和法律制度环境指数来表示。

4．控制变量

为进一步分析影响农民工社会融入的其他影响因素，本研究尽可能控制了来自个体层面、家庭层面以及地区层面等多方面的影响因素。样本的描述性统计具体见表2。

5．计量模型设定

首先，本研究将首先验证互联网使用对老生代农民工社会融入影响的整体效应，考虑到分析的老生代农民工社会融入属于连续型变量，故采用OLS模型进行分析。具体估计模型如下：

sri=β0+β1neti+∑βjXj+εi（1）

其中，sr代表社会融入，net代表是否使用互联网，Xj代表一系列控制变量。j=1，2，3…表示控制变量个数。β1和βj为待估系数，分别表示互联网使用以及其他控制变量对农民工社会融入提升的影响程度。

其次，是否使用互联网可能是农民工的“自选择”行为，因而社会融入差异还可能是由个人、家庭和地区特征等其他因素所引起的。在此背景下，传统OLS回归结果容易受到样本选择偏差的影响，进而会对估计的真实性构成干扰。为此本研究建立反事实研究框架并运用倾向匹配得分方法（PSM）测度互联网使用对老生代农民工社会融入的影响净效应。根据倾向匹配得分方法的基本原理，是否使用互联网取决于一组观测变量，如果使用互联网为实验组而不使用互联网为控制组，则可以通过匹配让不使用互联网对照组与使用互联网实验组的观测变量尽可能一致，使两组仅在是否使用互联网这个随机点有所不同，就可以达到消除样本选择偏差的目的。这种基于反事实框架的结果变量（社会融入）平均差异取决于是否使用互联网，可具体表示为：

sri=s0Oi+（sr1i - sr0i）Di=∂+βXi+△Di+εi（2）

其中，Di为处理变量，表示个体i是否为使用互联网的老生代农民工，取值为0时表示未使用互联网的老生代农民工，取值为1时代表使用互联网的老生代农民工：使用互联网的老生代农民工社会融入的平均处理效应为ATT=E（s1li - sr0i|Di=1），ε为随机误差项。

再次，使用中介效应模型和调节效应分析互联网使用影响老生代农民工社会融入的作用机制，具体如模型公式（3）～（5）所示。学者通常所使用的中介效应分析方法主要有逐步检验回归系数法和乘积系数法，前者是当前学术界主流思路，通常采用温忠麟等提出的“三步法”进行检验：后者包括Sobel检验法和Bootstrap抽样法，其中使用Sobel检验法需要满足中介效应统计量符合正态分布且为大样本容量条件；而Bootstrap抽样法在中介效应统计量不符合正态分布或在中小样本容量情境下依然具有较高的统计效力。本研究借鉴当前学术界主流思路使用逐步检验法检验心理资本的中介效应。同时为保障结果的稳健性，进一步使用Sobel检验法和Bootstrap抽样法进行检验。本文同时使用逐步检验回归系数法和乘积系数法主要考虑到逐步检验回归系数法实际操作相对简单易懂，是学界最常用的方法，但该方法有时检验效能低，尤其当中介效应较弱时，该方法很难检验出中介效应显著，甚至原本有中介作用但结果却显示无中介作用，此时Sobel检验法和Bootstrap抽样法则可以弥补这一缺点。加之现实情况中中介变量很少完全符合正态分布，大多接近正态分布，因而本文同时使用Sobel检验法和Bootstrap抽样法进行稳健性测试。

medi=α0+α1net+α2Xi+ui（3）

sri=λ0+λ1neti+λ2medi+λ3Xi+ui（4）

其中，medi代表本研究中的自致努力水平以及风险偏好中介变量。α0、α1、α2、λ0、λ1、λ2和λ3为待估计参数。其余变量和符号的含义与（1）式相同。

sri=β0+β1neti+β2neti×regui+β3regui+ΣβjXj+εi（5）

其中，regui代表调节变量，包括社会信任环境和社会法制环境，其余变量和符号的含义也与（1）式相同。

上述基准估计结果仅反映了互联网使用对老生代农民工社会融入水平的平均影响，属于群体平均效应，事实上农民工在社会融入水平上往往也存在分布异质性。为了进一步观察互联使用对老生代农民工社会融入的提升效应是否存在群体内部差异，本研究采用分位数回归方法对此进行实证检验。构建以下分位数估计模型：

sri，q=β0+βqneti，q+∑βqXi，q+εi，q（6）

其中，sri，q和neti，q分别代表对i研究对象在q分位数上的社会融入和互联网使用，βq表示q分位数上变量影响系数，通过βq在不同q分位数上的变化趋势判断分层差异。

四、实证结果分析

（一）基准回归分析

表3为互联网使用对老生代农民工社会融入影响的总体效应。考虑到横截面数据存在异方差的问题，本研究在具体估计中使用了异方差稳健标准误。表中（1）-（4）列为OLS估计结果。（1）列结果表明，没有纳入控制变量时，互联网使用对老生代农民工社会融入水平的影响系数为0．054，影响系数为正且在1%的显著性水平上通过检验，即互联网使用能够显著提升老生代农民工的社会融入水平。在加入了个体特征、家庭特征以及地区特征变量后，互联网变量系数为0.030，系数较纳入控制变量前变小但依然在1%的统计水平上显著为正，说明在加入了控制变量后，互联网对老生代农民工的社会融入促进作用仍然非常显著：即在其他条件不变的情况下，互联网使用每提高1个单位，老生代农民工社会融入水平约显著增加3.0%。研究假说1基本得到初步证实。从社会融入作为评价新型城镇化质量的重要参考维度来看，随着互联网的普及，农民工越来越依靠互联网渠道获取和交流信息，社会整体的互联网使用率会出现较大提升，那么每个频度3%的社会融入将是一个巨大的新型城镇化质量的跃升，进而这一结果具有重要的现实意义。

（二）内生性和稳健性分析

1．内生性检验

（1）工具变量法。为获得互联网使用对老生代农民工社会融入影响的因果识别效应，需要重点处理好遗漏变量和反向因果潜在的内生性问题。对于遗漏变量可能存在的内生性问题，尽可能控制老生代农民工的个体特征、家庭背景、地区发展等相关影响因素，以减少不可观测因素所导致的遗漏变量问题。对于反向因果问题，社会融入与互联网使用之间存在相互影响的可能。为克服本研究可能存在的内生性问题，本研究首先使用工具变量法进行处理。

考虑到有效的工具变量要满足与内生变量相关但与随机扰动项不相关两个条件，本研究具体选择省级城市宽带接人用户数以及休闲时上网习惯作为工具变量，并对工具变量成立的前提条件进行了检验。表4展示了工具变量的检验结果以及2SLS的估计结果。由表中一阶段估计结果可知Kleibergen-Paaprk LM统计量的P值为0，强烈拒绝不可识别的原假设，第一阶段回归的F值远大于10，且Kleibergen-Paaprk Wald F统计量和Cragg - DonaldWald F统计量均超过了10%偏误下的临界值19.93，因此，拒绝存在弱工具变量的原假设。2SLS二阶段回归结果显示，互联网使用对老生代农民工社会影响的系数0.051，在1%的水平下显著。综上，在考虑内生性问题的情况下，互联网使用能显著提高了老生代农民工社会融入。本研究还运用对弱工具变量更加稳健的有限信息极大似然估计方法（LIML）进行测试，并运用在异方差条件下更为有效的GMM法和迭代GMM方法进行估计。结果显示，使用这三种方法的系数估计值接近2SLS的系数估计值，因而进一步佐证了不存在弱工具变量的情况，进一步说明上述基准估计结果是稳健可信的。

（2）倾向得分匹配法（PSM）。虽然上文已经使用工具变量法克服遗漏变量问题、反向因果等主要内生性问题，但仍然可能存在选择性偏误问题。为了更准确地评估互联网使用影响老生代农民工社会融入的净效应，避免选择性偏误，本研究使用PSM来进一步讨论。下表5报告了互联网使用对农民工社会融入影响的PSM估计结果。为保障匹配质量及估计结果的可靠性，本研究首先对样本的共同支撑域与平衡性进行分析。从共同支撑域来看，本研究的处理组和对照组样本的倾向得分区间在相当大范围内是高度重叠的。因而，可以认为样本损失导致的偏差较小，满足重叠假定。从平衡性检验结果来看，在不同的匹配方式下，匹配后伪R2、卡方均显著下降：处理组与控制组之间的偏误均有较大幅度的下降；R2也在0．25到2之间。综上可知，本研究的样本匹配较好。在此基础上，本研究同时使用了K近邻匹配、半径匹配、核匹配、马氏匹配以及局部线性匹配方法进行相互佐证。从匹配结果来看，在不同匹配方法下的ATT值为正数且均通过相应的显著性水平检验，表明互联网使用确实对老生代农民工社会融入产生了正向促进作用，因而上述基准估计结果是可信的。

2．稳健性检验

（1）回归模型重新设定。为了尽可能降低偏误，本研究根据社会融入变量与其平均值大小的比较结果定义为二值变量，并使用Probit方法进行估计，结果如6中第（1）列所示。结果显示互联网使用与社会融入仍显著正相关，这与上文结论基本保持一致。

（2）更换核心变量。一是为进一步检验熵值法赋权指标的可靠性，本研究进一步使用变异系数方法重新对社会融入各指标重新进行赋权，估计结果见表6中第（2）列。二是在前文的实证分析中，为了尽可能降低主观偏误，本研究将互联网使用变量定义为二值变量。为了更精细地刻画互联网使用的变化，也可以对互联网使用变量取更多的数值等级。为此根据受访者对“过去一年，您对互联网媒体的使用情况”这一问题的回答选择进行重新定义，对受访者回答为从不、很少、有时、经常、非常频繁5个选项，分别进行0-4赋值，并再次使用OLS进行估计，结果如表6中第（3）列所示。结果显示，更换核心解释变量后的结果也进一步佐证了前文的研究结论。

（3）研究样本选择。为排除部分特殊地区对基本模型估计结果的干扰，本研究分别删除了四个直辖市的样本和观测值最少的后五个地区，研究结果如表6中第（4）列和（5）列所示。经检验，该结果与上述研究结果并无显著差异，进而说明本研究上述结论是稳健可靠的。

五、作用机制检验与拓展性分析

（一）中介机制检验：自致努力水平与风险偏好

表7为互联网使用通过影响农民工自致努力水平和风险偏好影响其社会融入的估计结果，其中表中中介变量具体指自致努力水平和风险偏好中介变量，估计结果第（2）列和第（4）列中的中介变量分别代表自致努力水平和风险偏好。从（1）列和（2）列结果来看，互联网使用对老生代农民工自致努力水平的影响系数为0.35，通过了1%显著性水平检验，表明互联网使用能显著提升老生代农民工的自致努力水平。而且，互联网使用和自致努力水平的影响系数均显著为正，说明白致努力水平在老生代农民工与社会融入关系之间均发挥了部分中介效应。其中，自致努力水平在老生代农民工中的中介效应为0.012，占总效应比重约为40%：这表明互联网通过激发农民工自致努力水平对老生代农民工社会融入产生积极影响。此外，Sobel检验结果显示，间接效应影响系数为0．012，且通过1%的置信水平检验；Bootstrap检验的置信区间也不包括0，这进一步佐证了上述自致努力水平中介机制的存在性。由此可见，自致努力水平是互联网使用影响社会融入水平的重要渠道。

从（3）列和（4）列结果来看，首先互联网使用对老生代农民工风险偏好的影响系数为0.023，通过了10%的显著性水平检验：表明在老生代农民工群体中存在风险偏好的中介机制。其次风险偏好和互联网使用均能显著促进老生代农民工的社会融入，说明风险偏好也在老生代农民工与社会融入关系之间发挥了部分中介效应，中介效应值为0．002，占总效应比重约为7.5%。Sobel检验结果与Bootstrap的检验结果一致，均证明了风险偏好中介机制存在的稳健性。综上所述，研究假说H2得到证实。

（二）制度环境机制检验：社会信任环境与法制环境

表8为基于制度环境的调节效应估计结果。其中表中（1）～（3）列侧重考查社会信任环境的作用，（4）～（5）列则侧重考查社会法制环境的作用。（1）列结果显示互联网使用变量及其与社会信任变量的交互项系数均不显著，这可能与两者之间存在多重共线性问题有关。按照社会信任度进行分组回归，其中第（2）列低社会信任环境组中互联网使用变量系数在5%的水平上通过了显著性检验，第（3）列高社会信任环境组中互联网使用变量系数大于前者且在1%的水平上显著，这意味着老生代农民工对社会信任度越高，互联网使用等对社会融入的正向影响越大，该结论在一定程度上证实了社会信任调节效应的存在性。

从（4）～（6）列结果来看，互联网使用与法制环境的交互项系数也不显著。进一步地，按照法制环境进行分组回归，结果表明，高法制环境组中的互联网使用对老生代农民工社会融入的影响均显著高于低法制环境组。这意味着法制环境程度越高，互联网使用对老生代农民工社会融入的正向影响越大，研究假设H3得到证实。

（三）拓展性分析：互联网使用对老生代农民工社会融入差距的影响

表9为互联网使用对老生代农民工社会融入影响的分层差异。从结果可以看出，在老生代农民工样本的不同分位数上，互联网使用对老生代农民工社会融入整体上产生了正向影响，这一估计结果也与上述研究发现一致。进一步从分层差异来看，这种影响存在显著的异质性特征。对老生代农民工而言，随着分位点的不断上升，互联网使用对老生代农民工社会融入的影响系数趋向变大，但这种改善作用在低社会融入组（θ=0.1、θ=0.2）中相对较小且不显著，在中等及以上的社会融入组（θ=0.7、θ=0.8、θ=0.9）相对较大且均在1%的水平上显著。这反映出互联网使用对处于高社会融入水平上的农民工的促进作用要更为明显，而这种促进作用在低社会融入水平上的农民工相对较小。这可能是由于相比处于高分位点上的农民工，处于低分位点上的农民工各方面要素禀赋均处于贫缺状态，生产和发展的能力十分有限，加之互联网技术使用以及功能挖掘存在一定的门槛，互联网新技术对长期处于这种不利局面的农民工很难有效促进其取得跨越式发展。综上可见，互联网使用扩大了老生代农民工内部群体社会融入的差距，互联网存在增大老生代农民工内部社会融入不平等的风险，研究假设H4也得到证实。

这是互联网技术负面性的一个直接体现，即互联网工具使用上的差异所导致的社会融入发展不平等程度加剧。该发现提示政策制定者和实施者：不加区分农民工群体异质性帮扶反而可能会加剧农民工内部社会融入程度上的不平等：但互联网技术的负面性并不意味着舍弃互联网技术的应用：恰恰相反，在互联网信息技术无法避免的发展趋势下，互联网信息技术产生的问题需要依赖技术本身不断创新进行解决，同时更需要用文化的、制度的手段进行规范和加持：这实际上也隐含了用更高级的技术解决技术本身问题的思维。

七、结论与政策启示

在人口老龄化、信息数字化以及新型城镇化交织并行的大背景下，切实保障老生代农民工共享数字现代化的发展成果是“数字中国”治理体系中极其重要的部分。为此，本研究使用2017年中国综合社会调查（CGSS）数据，借助OLS、PSM以及中介效应模型系统性分析了互联网使用对农民工社会融入的影响及其作用机理。主要研究结论为：互联网使用总体上提升了老生代农民工社会融入水平，这一研究结论在一系列内生性和稳健性检验后依然成立。而且，互联网使用主要通过提升自致努力水平和增加风险偏好程度促进老生代农民工社会融入，其中互联网使用对老生代农民工社会融入的积极作用中大约40%是通过自致努力的中介作用实现的，大约7.5%是通过风险偏好的中介作用实现的。此外，社会信任与社会法制等制度环境对互联网更好地促进老生代农民工社会融入具有重要作用，越好的社会信任非正式制度环境和社会法制正式制度环境越能增加互联网对老生代农民工社会融入的促进作用。进一步研究还发现互联网使用对老生代农民工内部群体的社会融入收益具有非对称性，相比社会融入较低的农民工，互联网使用对社会融入较高的农民工的促进作用更为明显。

本文的研究为互联网等信息技术的普及与农民工社会融入之间的关系提供了系统性证据。基于以上研究结论，可以得到以下的政策启示：

第一，互联网信息技术的普及对提升老生代农民工社会融入发挥着重要的正向促进作用，因此有必要加快推进互联网信息基础设施建设，尤其是借助数字乡村发展战略和新型城镇化建设，加快互联网、物联网、宽带网等新基建建设，激活更多的潜在互联网用户。与此同时，可多渠道为老生代农民工提供更加实惠的互联网使用设备，进一步降低农民工使用互联网的成本和准入门槛，从而提高农民工互联网普及率，充分保障农民工能更好地享有互联网信息技术普及所带来的数字红利和信息红利。

第二，针对老生代农民工开展互联网技术进阶培训。要及时开展新型教育培训，引导好农民工对互联网信息技术的使用方式，进而更好地发挥技术的正向作用。尤其需要从老生代农民工的数字生活、工作、学习、创新等实际需求出发，并结合互联网的多元功能，制定差异化和有针对性地培训内容。同时通过培训不断提高农民工对制造和传播虚假信息以及诈骗信息的警惕意识和辨识能力。

第三，高度重视互联网使用对老生代农民工社会融入带来的差距，需要适时优化调整政策扶持的重心，对部分弱势农民工进行适当资源倾斜。通过开发一些契合低社会融入群体的新技术帮助他们弥补资源禀赋劣势，进而也有助于农民工快速且更加充分地获取互联网红利：同时为非精英农民工与精英农民工协同合作创造良好的合作渠道和平台，发挥精英农民工对非精英农民工在互联网使用方面的支持和带动作用，进而加快弥合互联网带来的红利差距。

（本文通讯作者：王若）