中國數字鄉村發展的區域差距和動態演進研究

劉榮慶，崔茂森

（青島農業大學 經濟管理學院（合作社學院），山東 青島 266109）

黨的十八大以來，數字經濟快速發展，幾乎滲透到我國的各行各業。在農業農村領域，2018年中央一號文件首次提出“實施數字鄉村戰略”；2019年5月《數字鄉村發展戰略綱要》指出要開展數字鄉村發展評價工作，持續提升數字鄉村發展水平；2022年中央一號文件指出，要加快推動數字鄉村標準化建設，研究制定發展評價指標體系。基于此背景，在深刻理解內涵的基礎上，構建全面、科學、可行的國內數字鄉村發展水平指標體系，對其發展水平進行定量測度和評估，并揭示其區域差異及動態演變特征，有利于各地區數字鄉村的快速協調發展，對實現農業農村現代化和全面建設社會主義現代化強國具有重要意義。

數字鄉村作為鄉村振興戰略的發展方向，近幾年受到學者們的廣泛關注，并涌現出大量的學術成果。系統梳理文獻可知，現階段關于數字鄉村發展的研究主要集中在其理論研究和實證研究2個方面，理論研究主要聚焦于數字鄉村的內涵及內容框架［1］、賦能鄉村振興的作用機理與實踐路徑［2-3］、現實挑戰與突破路徑［4-6］等方面，并對數字鄉村與脫貧地區成果鞏固［7］、新型城市化［8］、共同富裕［9］等方面的關系進行了一系列研究；實證研究主要涉及數字鄉村水平指標體系、區域差異與時空等方面。從指標體系來看，張鴻等［10］從宏觀環境、基礎設施、信息環境、政務環境、應用環境等5個方面構建了數字鄉村發展就緒度指標體系；崔凱等［11］從數字環境、數字投入、數字效益、數字服務等4個方面構建了鄉村數字經濟指標體系；常倩等［12］從智慧鄉村的內涵入手，考慮到發展現狀與未來趨勢，構建了包含能力和成效的智慧鄉村評價體系。從區域差異來看，慕娟等［13］通過對我國農業農村數字經濟的研究發現沿海地區與西北地區差距較大；張鴻等［14］研究發現我國數字農業高質量水平基本呈現“東—中—西”逐次遞減的分布狀態。從空間分布來看，朱紅根等［15］通過運用莫蘭指數發現我國數字鄉村發展存在空間正相關性。這一觀點得到伍國勇等［16］的驗證，通過對我國鄉村數字經濟進行研究，發現東部省份多表現為“HH”型集聚，其他地區多表現為“LL”型集聚。

綜上所述，雖有文獻可為我國數字鄉村發展水平的研究提供了一定的理論和實踐指導，但是仍存在一些不足之處：一是絕大多數指標體系的構建不完善，選取的指標不具備可操作性；二是缺乏對我國數字鄉村發展水平的地區差異、來源、動態演進趨勢等方面的研究。鑒于此，本文以理論和現實為依據，從數字鄉村基礎設施、數字鄉村資金投入、數字鄉村服務水平、數字鄉村產業發展等4個方面構建了數字鄉村發展水平評價指標體系；采用縱橫向拉開檔次法測算2011—2020年全國30個省份的數字鄉村發展水平，并利用Dagum基尼系數對我國整體以及三大區域數字鄉村發展水平的區域差距和差距來源進行分析，以及運用Kernel密度估計全面把握我國整體及三大區域的數字鄉村發展分布動態演進趨勢，以期為促進我國數字鄉村發展提出參考性建議。

1 研究方法與數據來源

1.1 評價指標體系

筆者認為數字鄉村發展水平評價體系的構建要嚴格遵循國家政策和深刻理解其內涵并且立足于現實。本文在遵循上述原則的基礎上，從數字鄉村資金投入、數字鄉村產業發展、數字鄉村基礎設施和數字鄉村服務水平等4個維度構建了數字鄉村發展水平測度體系（表1）。

表1 中國數字鄉村發展評價指標體系

1.2 數據來源及處理

由于西藏缺失數據較多，樣本來源于我國大陸除西藏以外的30個省份，研究期為2011—2020年。本文研究數據來自《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》等，部分缺失數據采用插值法進行補充。數據說明如下：“國家現代農業示范項目”用國家現代農業產業園和示范區數量、農村產業融合發展示范園數量和農業產業化國家重點龍頭企業數量的加總來衡量；“農村數字普惠金融指數”用北京大學數字普惠金融指數中不同縣域指數的均值來衡量。依據國家統計局的劃分標準，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

對數據進行標準化，計算公式如下：

式（1）和式（2）中，i代表省份，j代表指標，Xij和Zij分別表示原始指標值和標準化后的指標值，max(Xij)、min(Xij)分別代表第j項指標在研究期內的最大值和最小值。

1.3 研究方法

1.3.1 縱橫向拉開檔次法 縱橫向拉開檔次法是一種僅依賴評價矩陣的客觀賦權法，多用于動態評價問題。本文運用縱橫向拉開檔次法測度2011—2020年全國及30個省份的數字鄉村發展水平［17-18］，評價步驟如下：

設存在n個省份，m個評價指標(x1,x2, …,xm)與k個年度(t1,t2, …,tk)。

首先，對各指標按照式（1）和式（2）進行標準化處理，將標準化后的數據記為zij(ts)，為測算ts年度數字鄉村發展水平，設定評價表達式：

其中，i=1, 2, …,n；j=1, 2, …,m；s=1, 2, …,k。根據最大化總離差平方和的方法計算得到權重wj，計算公式為：

1.3.2 Dagum基尼系數分解方法 Dagum基尼系數既可以分解出地區差異的來源，又可描述樣本子群的分布狀況［19］。因此，本研究將采用該方法測度中國數字鄉村發展空間相對差異。計算公式為:

式（7）中，n和k分別表示省份數量和區域數量，nj(nh)是j(h)區域內省份數量，yji(yhr)是任一省份的數字鄉村發展水平是全國數字鄉村發展水平均值。

Dagum（1997）將總體基尼系數分解為區域內差距貢獻Gw、區域間差距貢獻Gnb、超變密度貢獻Gt共3個部分，分解公式如下：

式（8）和式（9）中，Gjj和Gjh分別表示區域內基尼系數和區域間基尼系數；式（10）、式（11）和式（12）中，Gw、Gnb和Gt分別表示區域內差距的貢獻、區域間差距的貢獻和超變密度的貢獻。其中

式（13）、式（14）和式（15）中，Djh衡量的是不同區域間數字鄉村發展水平的相互影響，djh為區域間數字鄉村發展水平差值，可視為j、h區域中所有yji-yhr＞0的樣本值加總的數學期望，計算公式見式（14）；Pjh表示超變一階矩，可視為j、h區域中所有yhr-yji＞0的樣本值加總的數學期望，計算公式見式（15），Fj(Fh)表示j(h)地區的累計密度分布函數。

1.3.3 Kernel密度估計 Kernel密度估計是一種利用連續密度函數曲線對隨機變量的分布形態進行描述的非參數方法，具有對模型依賴性較弱、穩健性強等優點。因此，本文將采用該方法來對中國數字鄉村發展水平的分布形態、位置及延展性進行研究。f(x)是變量X的密度函數，計算公式為：

式（16）中，N為總樣本數，Xi代表各省份數字鄉村發展水平，x為數字鄉村發展水平均值，h為帶寬，K為Kernel函數，本文采用Gauss核函數進行分析，計算公式為：

2 中國數字鄉村發展水平測度分析

根據縱橫向拉開檔次法測算出的2011—2020年中國數字鄉村發展水平的得分結果如表2所示。中國數字鄉村發展水平的得分結果可以用喜憂參半來形容，可喜的是我國數字鄉村發展水平逐年提高，年均增速較快，呈現出良好向上的發展態勢，擔憂的是數字鄉村發展水平整體上普遍偏低，各地區之間仍存在較大的差距。

表2 2011—2020年中國數字鄉村發展水平

2.1 整體發展水平測度分析

一方面，全國整體發展水平在研究期內持續上升，發展態勢良好，均值從2011年的0.159增至2020年的0.365，年均增速為9.673%。另一方面，中國數字鄉村發展水平整體上普遍偏低，均介于0.051～0.635范圍內。各地區的數字鄉村發展水平也存在差異，超過全國數字鄉村發展均值（0.271）的省市共有11個，分別是北京、河北、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、河南、湖北、湖南、四川，約占樣本總數的37%。此外，2020年數字鄉村發展水平得分最高的廣東省和最低的海南省，分別為0.635和0.180，前者是后者的3倍多，由此可見，各地區差距明顯。

在增速方面，各地區的年均增長率也不相同，2011—2020年期間超過全國年增長率（9.673%）的地區有16個，處于領跑行列的前5個省份依次為青海（16.201%）、貴州（15.075%）、安徽（13.016%）、廣西（12.191%）、寧夏（11.643%），其中，西部省份的占比達80%，展現出強勁的“追趕效應”，這與國家大力實施西部大開發戰略及地區本身高度重視數字鄉村發展密切相關。

2.2 區域發展水平測度分析

由圖 1可知，從區域發展水平看，2011—2020年東部、中部以及西部地區數字鄉村發展水平的演變趨勢基本保持一致，均呈現逐年上升的變化態勢。此外東部地區的數字鄉村發展水平始終高于全國均值，而中、西部地區則始終低于全國均值，在空間上呈現“東高西低”的分布格局，這與現有文獻的研究結論基本一致。進一步觀察，東部地區數字鄉村水平的得分均值為0.322，年均增速為8.919%；中部地區數字鄉村水平的得分均值為0.264，年均增速為9.826%；西部地區的數字鄉村水平得分均值為0.224，年均增速為10.521%。由此可見，我國三大區域數字鄉村發展水平的高低與其增速成反比，數字鄉村水平高的地區其增速普遍偏低，反之則偏高。這意味著我國數字鄉村發展區域的差異正逐漸縮小，實現全面鄉村振興的步伐正在加快。

圖1 全國和三大區域的數字鄉村發展水平的變化趨勢

3 中國數字鄉村發展水平區域差異及來源分析

3.1 總體及三大區域差距分析

結合圖2和表3可知，2016年之前，中國數字鄉村發展水平總體的基尼系數表現為明顯的下降趨勢，從2011年的0.211下降到2016年的0.166，年均下降率4.68%；2017年以后開始回升，由2017年的0.168上升到2020年的0.189，年均增長率為4.00%。總體來看，雖然數字鄉村發展水平總體差距有擴大的趨勢，但是整個研究期內數字鄉村發展水平的總體差距呈現小幅下降的變化態勢，表明研究期內各地區更加趨向于均衡發展；三大區域內差距分級明顯，基尼系數曲線自上而下依次為東部、西部、中部。具體來看，東部地區內差距基尼系數年均值為0.199，分別約是西部（0.148）和中部地區（0.080）的1.3倍和2.5倍，表明東部區域內數字鄉村發展水平空間的非均衡性最為突出；究其原因，雖然東部地區多數省份的數字鄉村發展水平處于全國前列，如江蘇、廣東等地區，但同時也存在海南、天津等數字鄉村發展較落后的地區，故而區域內差異較大。西部地區的區域內差距大于中部地區，例如，四川在2020年的數字鄉村發展水平得分為0.536，而同一時期的寧夏得分僅為0.194，前者是后者的2.8倍（表2）；說明中部地區各省份的數字鄉村發展水平相對比較集中，西部地區的空間非均衡性較中部地區更為突出。

表3 中國數字鄉村發展水平的Dagum基尼系數及其分解

圖2 總體和三大區域基尼系數的變化趨勢

3.2 不同區域間差距分析

由圖3可知，總體來看，三大區域的區域間差距均呈現波動下降的變化趨勢，說明我國各地區間的數字鄉村發展水平差距不斷縮小。進一步觀察，研究期內東部—西部地區間數字鄉村發展水平差距的基尼系數始終是最大的，東部—中部的次之，中部—西部雖然呈波動性變化，但基尼系數始終處于最低水平。由此可見，東部地區數字鄉村發展水平是始終高于中部和西部的；三大區域間數字鄉村發展差異的分布格局明顯，東部與其他區域間差異仍是制約全國數字鄉村發展的一大障礙。此外，東部—西部的數字鄉村發展水平差距的變動幅度最大，從2011年的0.286下降到2020年的0.238，降幅為16.78%，這主要是因為西部地區的數字鄉村發展的總體上升速度較東部地區的更快，再次印證了西部地區數字鄉村發展的追趕效應顯著。

圖3 三大區域間差距的變化趨勢

3.3 總體差距來源分析

由圖4可知，中國數字鄉村水平總體差距平均貢獻率最大的是區域間差距(47.26%)，其次是區域內差距(28.95%)，最后是區域間超變密度(23.79%)。這說明中國數字鄉村水平的差距主要來源于區域間差距。雖然2013年以后，區域間差距的貢獻率已經有明顯下降趨勢，但仍然是進一步促進中國數字鄉村發展的最大突破口。從演變過程來看，研究期內區域內差距的貢獻率變化趨勢較穩定，不存在大幅度波動的態勢，基本維持在29%左右；區域間差距的貢獻率總體呈現“增—減—增”的“N”形變化趨勢；區域間超變密度的貢獻率整體呈現“減—增—減”的倒“N”形變動趨勢，且與區域內差距的貢獻率日趨接近。

圖4 不同差距貢獻率的變化趨勢

4 中國數字鄉村發展水平動態演進規律分析

Dagum基尼系數可以刻畫中國數字鄉村發展的相對差異及其來源，而Kernel密度估計方法可以通過波峰的演變研判中國數字鄉村發展的絕對差異。因此，分別選取2011、2014、2017、2020年這4個時間截面，采用Kernel密度估計方法明晰中國整體及三大區域數字鄉村發展水平的動態演進特征（圖5）。

圖5 全國及各地區數字鄉村發展水平的核密度估計曲線

從全國來看，在分布位置上，2011—2020年中國數字鄉村發展水平核密度曲線整體向右偏移，偏移幅度較大，說明考察期間內中國數字鄉村整體發展水平有較大幅度的提升。在分布形態上，考察期間內，我國整體數字鄉村水平的核密度曲線主峰高度快速大幅降低，主峰寬度逐漸拉大，我國整體數字鄉村發展差距擴大化趨勢明顯。在波峰數量上，研究期內一直呈現“主峰+側峰”并存的格局，但側峰一直趨向平滑，說明我國數字鄉村發展的多極化格局具有單極化傾向。在分布延展性上，曲線右側拖尾現象顯著，且拖尾長度逐步拉長，說明處于我國數字鄉村發展前列的省份，其數字鄉村發展水平不斷升高，使得我國整體數字鄉村發展差距呈擴大態勢。

就東部地區來看，在分布位置上，2011—2020年東部地區數字鄉村發展水平核密度曲線整體向右偏移，變化過程非常明顯，說明考察期間內東部地區數字鄉村發展水平有較大幅度的提升。在分布形態上，核密度曲線主峰高度快速大幅降低，主峰寬度逐漸變寬，表明東部地區數字鄉村發展差距擴大化趨勢明顯。在波峰數量上，研究期內一直呈現“主峰+次峰”并存的格局，但次峰一直趨向平滑，體現東部地區具有一定的極化趨勢，但變化仍然很不穩定。在分布延展性上，核密度曲線從左側拖尾逐步轉向了輕微的右側拖尾，說明東部地區數字鄉村發展水平低的省份逐漸向平均水平靠攏，但數字鄉村發展水平較高的省份仍然保持領先優勢。

就中部地區來看，在分布位置上，2011—2020年中部地區數字鄉村發展水平核密度曲線整體向右偏移，偏移幅度較大，說明考察期間內中部地區數字鄉村發展水平有較大幅度的提升。在分布形態上，核密度曲線主峰高度快速大幅降低，主峰寬度逐漸變寬，表明中部地區數字鄉村發展差距持續擴大。在波峰數量上，考察期間內核密度曲線表現為單峰分布，說明中部地區的數字鄉村發展水平不存在兩極分化現象。在分布延展性上，核密度曲線不存在明顯的拖尾現象，說明中部地區不存在數字鄉村發展水平極高或極低的現象，各省份數字鄉村發展水平相對比較均衡。

就西部地區來看，在分布位置上，2011—2020年西部地區數字鄉村發展水平核密度曲線整體向右偏移，偏移幅度較大，說明考察期間內西部地區數字鄉村發展水平有較大幅度的提升。在分布形態上，2011—2017年核密度曲線主峰高度基本保持不變，從2017年開始，核密度曲線主峰高度快速大幅降低，主峰寬度逐漸變寬，表明西部地區數字鄉村發展差距從2017年開始明顯擴大。在波峰數量上，考察期間內核密度曲線由明顯的單峰分布到 2017、2020年右側次峰逐漸凸顯，說明西部地區的數字鄉村發展水平在考察期間內開始出現了兩極分化現象。在分布延展性上，核密度曲線右側從不明顯拖尾到明顯拖尾再到逐步拉長，說明西部地區數字鄉村發展水平高的省份的發展水平不斷升高，西部地區發展差距擴大化趨勢明顯。

5 結論與建議

本研究首先采用縱橫向拉開檔次法對2011—2020年中國30個省份數字鄉村發展水平進行測度，并分別對全國和三大區域進行分析，然后運用Dagum基尼系數對中國數字鄉村發展空間差異進行了測度與分解，最后運用Kernel密度估計分析了中國數字鄉村發展水平的動態演進特征，研究結論如下：

（1）從測度結果來看，我國數字鄉村發展水平雖然普遍較低但整體在逐年提高，年均增速較快，呈現出良好的發展態勢。此外，我國各地區之間的發展水平存在較大的差距，空間上呈現“東高西低”的分布格局，但我國三大區域數字鄉村發展水平的高低與其增速成反比，意味著區域間數字鄉村發展差距正逐步縮小。

（2）從地區差異來看，雖然數字鄉村發展水平總體差距有擴大的趨勢，但是整個研究期內數字鄉村發展水平總體差距呈現小幅下降的變化趨勢，總體差距主要源于區域間差距。就區域內差距而言，東部地區數字鄉村發展水平的地區差距最大，西部地區次之，中部地區最小。就區域間差距而言，區域間差距均呈現波動性下降的變化趨勢，“東部—西部”差距的下降幅度最大。

（3）從分布動態演進變化來看，我國整體及三大區域的數字鄉村發展水平均呈現持續上升的變化趨勢，但整體及各區域數字鄉村發展之間的差距有擴大趨勢，除中部地區外，其他區域均存在極化現象。

基于以上研究結論，提出以下一些政策建議：

（1）重視數字鄉村發展過程中的區域差距問題，尤其是三大區域間的發展差距，避免出現嚴重的兩極分化現象。從國家層面來看，要加強宏觀政策的調整，加大對較落后地區的財政扶持和政策傾斜力度。從各區域層面來看，要加強技術交流與合作，合理配置資源，促進資源要素在東、中、西地區之間流動，形成良性互動，以縮小區域之間數字鄉村發展差距，實現區域間數字鄉村的均衡發展。首先，東部地區要加強對中、西部地區數字鄉村建設人才隊伍的精準幫扶，通過干部掛職、下鄉駐村等方式促進中、西部地區鄉村引進先進的管理理念，從而提高人才隊伍的數字素養；其次，區域間要采取培訓交流、項目合作、經驗成果共享等手段加強中、西部地區技術方面的發展；最后，要鼓勵東部地區社會資本多元化參與中、西部地區數字鄉村產業的發展，改變中、西部地區傳統的產業模式，從而提高其數字鄉村產業的規模與質量。

（2）各地區應立足于當地實際情況，因地制宜地制定數字鄉村發展策略，從而構建合理有序的數字鄉村發展格局。歷史經驗證明，我國農村的改革需要通過試點探索將頂層設計與基層創新合理地銜接起來［20］。中國數字鄉村建設也同樣需要試點先行試驗，在這種背景下，由于東部地區的基礎設施和技術水平較高，經濟條件和產業發展較好，這也注定了在發展數字鄉村過程中，東部地區需要承擔更多的前沿技術攻堅任務和試點容錯的成本，而中、西部地區在很多方面都比較落后，其首要任務是借鑒東部地區在數字鄉村建設過程中的成功經驗，然后結合本地區實際情況，進行全面推廣。