我國鄉村數字經濟發展效率評價及區域差異分析

董曉芳，邊玉涵，王子辰

（河北經貿大學數學與統計學學院 河北，石家莊 050061）

引言

發展鄉村經濟是我國目前最重要的現代化建設，是實現鄉村振興，解決“三農”問題的重要組成部分。2021年6月1 日，全國人大農業與農村委員會對新鄉村建設提出了新要求，《中華人民共和國鄉村振興促進法》第三條指出，要實現新農村的振興，必須堅持產業興旺、生態宜居、高效治理、全方位地滿足人民的生存需要，并統籌推動農村經濟、政治、文化生態的發展。鄉村振興問題也被提到了國家戰略層面。今天，數字經濟在鄉村振興中扮演著日益重要的角色。因此，實現農村數字經濟的快速發展，是實現農村數字經濟和解決農村經濟發展不均衡的重要途徑。

近年來，國內外學者從多個角度探討了農村數字經濟的發展水平狀況。晉銘銘[1]運用層次分析法（AHP）對我國鄉村數字經濟的測度指標進行評價，對貴州省的鄉村數字經濟進行了分析測算。研究表明：貴州省數字環境對其鄉村數字經濟的發展貢獻較小。慕娟、馬立平[2]利用熵值的方法測量了2014—2018年農村地區的數字經濟發展指標，并利用莫蘭指數對8個區域的發展差異進行了實證研究。伍國勇[3]利用熵值的方法、基尼系數、核密度估算、莫蘭氏I 指數等方法，對全國各省和地區的數字經濟發展現狀進行了分析。結果表明：農村的數字經濟總體上有增長的趨勢，但在空間上表現為“東部高、中部次之、西部低”的分布模式。王溫淑[4]通過泰爾指數對我國省域數字農業進行區域差異分析，發現我國省域數字農業的發展水平在近十年整體變動趨于一致。楊玉敬[5]應用協作調度模型探討數字經濟與鄉村振興之間的耦合和協調發展，結果顯示：數字經濟與鄉村振興的耦合與協調發展水平有增長的跡象。王欖淇[6]的文章中闡述了數字經濟給鄉村經濟的發展帶來的機遇，是鄉村經濟實現換道超車的關鍵，并對我國農村數字經濟發展面臨的問題和解決辦法進行了分析。

通過對文獻的閱讀和梳理，發現已有文獻主要評價我國鄉村數字經濟的發展水平，尚無對鄉村數字經濟發展效率的測度，也缺少對我國區域發展效率的差異性檢驗和分析[7，8]。本文采用DEA-Malmquist 模型方法測算我國30 個省鄉村數字經濟發展效率。對2013—2020年我國鄉村數字經濟發展效率進行動態評價，同時運用泰爾指數方法分析我國四大區域鄉村數字經濟發展的差異，對我國鄉村數字經濟發展，促進經濟數字化轉型提出了有針對性的建議。

1 研究方法

1.1 動態DEA-Malmquist指數方法

DEA-Malmquist 指數是用面板數據來計算各要素生產率的變動情況，采用投入和產出數據構成的生產前沿函數。根據Fare 等[9]提出的理論，第t、t+1階段的Malmquist指標公式及各要素生產率的計算公式如下：

其中x表示投入指標，y表示產出指標。

Malmquist生產率指標可分為技術效率變化指標和技術進步變化指標，技術效率變化指標分別用EC 和TC 來表達。在此基礎上，技術效率的變化指標又被重新劃分成純粹的技術效率變化指標和規模效益變化指標，分別用PEC和SC來表達[10]。

當全要素生產率大于1 時，表示從t階段到t+1階段的全要素生產率的提高，反之，則代表下降。當純技術效率大于1時，說明由于管理、技術等因素使生產效率提高；在規模效益超過1時，決策單位的生產規模持續接近最佳生產規模；當技術效率大于1 時，說明由于引進新技術而使整體的效能有所提升。

1.2 泰爾指數方法

泰爾指數在可以測算總體的差異的同時，也可以進行分解，測量各地區之內、地區之間、各地區對整體差別的貢獻。因此，文章運用泰爾指標對我國農村地區的數字經濟發展進行了實證研究。總體泰爾指數，區域內指數，區域間指數和不同區域的區域貢獻率計算公式及分解如下：

其中TL代表的是我國鄉村數字經濟發展效率的總體泰爾指數，TFPi代表的是不同省的鄉村數字經濟發展效率值，μ代表我國30 個省鄉村數字經濟發展的效率平均值。TLj代表的是第j個地區的泰爾指數，fj代表的是第j個地區的樣本數占全部樣本數的比重。μj表示第j個地區鄉村數字經濟發展效率的平均值，TFPji代表的是第j個地區的第i個省份鄉村數字經濟發展的效率測度值。泰爾指數的取值一般介于0和1之間，越接近于0，說明鄉村數字經濟發展差異越小，反之，越接近于1，則差異越大[8]。

2 指標選取與數據來源

2.1 投入和產出指標的構建

本文參考慕娟和馬立平、伍國勇對指標的選擇，以數字經濟基礎設施為主要指標，選取了三個二級指標：農村網絡普及率、廣播電視網絡覆蓋率、農業氣象監測點。將農業數字化作為一級指標，設置農業生產投資和農產品數字化交易兩個二級指標[2]。將生活數字化作為一級指標，設置農村郵政投遞水平和農村網絡支付水平兩個二級指標[3]。將農業數字產業化作為一級指標，設置農村信息應用技術水平和數字產品與服務消費水平兩個二級指標。對于我國鄉村數字經濟發展效率的測度，總計選擇了六項投入指標、三項產出指標。投入指標為農村互聯網普及率、廣播電視覆蓋率、農業氣象觀測站、農業生產投資、農村郵政投遞水平和農村信息技術應用水平。產出指標為農產品數字化交易、農村網絡支付水平和數字產品與服務消費水平。

在投入指標中，以我國農村用戶和農村人口比例為基準，對農村網絡覆蓋率進行了測算。根據我國農村地區實際使用的有線電視用戶數量，確定了廣播電視覆蓋的比例。農業氣象觀測站指標，農業生產投資，農村信息技術應用水平等指標可以直接獲取。農業信息化應用水平是以農村地區郵政業務的平均人口數量為指標[2,11]。

表1 我國鄉村數字經濟的投入產出指標及解釋

2.2 數據來源

因港澳臺和西藏省資料不全，將其剔除后，選取我國30 個省2013—2020年的有關鄉村數字經濟的面板數據進行分析。對于個別的缺失數據，采用插值法補齊。為了保證數據的科學性和權威性，本文中的投入產出指標所用數據全部來自2014—2021年的《中國統計年鑒》《中國社會統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》等資料以及北京大學數字普惠金融指標數據中2013—2020年縣域數字惠普金融指標，由此得到了我國2013—2020年30 個省的鄉村數字經濟的面板數據。

3 實證分析

3.1 我國鄉村數字經濟發展效率的動態分析

本文運用DEA-Malmquist 指標，對2013—2020年農村數字經濟中各要素生產率和分解效率進行了研究，具體結果見表2。我國30 個省不同區域鄉村數字經濟的全要素生產率[12]，具體結果見表3。

表2 2013—2020年我國鄉村數字經濟的全要素生產率及其分解效率

表3 我國30個省鄉村數字經濟全要素生產率及其分解效率

3.1.1 我國鄉村數字經濟全要素生產率的時間演變分析

從整體上看，2013—2020年全要素生產率的均值為1.027，技術進步效率的均值為1.020，純技術效率的均值為1.007，規模效率的均值為1.000。2013—2020年全要素生產率呈現出一個下降的趨勢，說明我國鄉村數字經濟的投入資源未得到充分的利用。2017—2018年，2019—2020年全要素生產率小于1，純技術效率和規模效率大于1,但未能抵消由于技術進步效率分別下降1%和23.6%而產生的抑制作用，說明我國鄉村數字經濟在技術創新和管理方面有所欠缺。

從年份變化來看，我國鄉村數字經濟的全要素生產率呈現出波動起伏的狀態。在技術效率、技術進步效率和純粹技術效率的共同作用下，2013—2014年的全要素生產率增長14.4%。2014—2015年和2015—2016年的全要素生產率分別為1.066 和1.044。雖然較2013—2014年有所下降，但分別仍有6.6%和4.4%的提升。2019—2020年全要素生產率為0.790，達到了研究期內的最低值。技術進步效益下降是導致全要素生產率下降的主要原因。純技術效益與規模效益均有提高，但未能平衡技術進步效率下降帶來的消極影響。

3.1.2 我國鄉村數字經濟全要素生產率的區域分析

從全要素生產率來看，在2013—2020年的研究期內，全要素生產率大于1 的省共有22 個，天津、湖南、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏、新疆等8 個省的全要素生產率均小于1，占比為26.7%。天津、湖南、貴州、云南、甘肅、青海這6 個省的全要素生產率未能提升的主要原因在于技術進步效率，而寧夏和新疆的技術效率、技術進步效率等綜合因素的綜合影響，使其不能提高全要素生產率。東北地區的3個省的全要素生產率都得到了提升，未得到提升的省份有75%屬于西部地區。全要素生產率排在前5 名的省分別是遼寧（1.133）、廣東（1.120）、黑龍江（1.116）、陜西（1.108）、吉林（1.108）。東北地區的3 個省的全要素生產率都位于前5 名，其余分別屬于東部地區和西部地區。全要素生產率排在最后5 名的省分別是甘肅（0.965）、云南（0.945）、天津（0.896）、寧夏（0.870）、青海（0.837），除天津市屬于東部地區，其余4 個省都屬于西部地區。說明中部地區和東北地區的全要素生產率增長較快，而東部地區和西部地區則發展較為緩慢。

從技術進步效率來看，研究期內有22 個省的技術進步率大于1，其中東部地區除天津市以外的9 個省技術進步效率均大于1，中部地區除湖南省以外的5 個省技術進步效率均大于1，東北地區全部大于1，西部地區有5 個省大于1。東部、中部和和西部地區年均增長最快的省份分別是廣東（1.120）、湖北（1.080）和陜西（1.117）。下降幅度最大的兩個省份是寧夏和青海，下降率分別是12.4%和16.3%。

從技術效率來看，研究期內9個省份在技術效率方面均高于1，18 個省份為1。其中東部地區除河北省以外的9 個省技術效率均等于1，中部地區除河南（1.000）和湖南（1.000）以外的5個省技術效率均大于1，東北地區全部大于1，西部地區有5 個省大于1。東部、中部和和西部地區年均增長最快的省份分別是河北（1.005）、安徽（1.034）和廣西（1.053）。下降幅度最大的兩個省份是新疆和陜西，下降率分別是0.7%和0.8%。

3.2 我國鄉村數字經濟發展效率的區域差異分析

根據泰爾指數的計算公式，表4 計算了2013—2020年我國鄉村數字經濟全要素生產率的總體泰爾指數及其分解指數，表5給出了我國鄉村數字經濟四大區域全要素生產率的泰爾指數。

表4 我國鄉村數字經濟全要素生產率的總體泰爾指數及其分解指數

表5 我國鄉村數字經濟四大區域全要素生產率的泰爾指數

從表4可以看出，我國鄉村數字經濟全要素生產率的總體泰爾指數的變化為先上升后下降再上升，從2012—2013年開始上升至2014年逐漸波動，2015—2016年達到前幾年的最大值0.0232，之后逐年下降，最后在2019—2020年達到最大值0.0361，從整體上看，泰爾指數在全要素生產率中表現出上下波動。

將泰爾指數綜合指標分為地區內的泰爾指數和地區之間的泰爾指數，結果表明，地區內和地區間泰爾指數在均表現出不同程度的波動。2019—2020年，區域內泰爾指數和區域間泰爾指數均達到最大值，分別是0.0322 和0.0039。

從貢獻率來看，區域內泰爾指數的貢獻率明顯大于區域間泰爾指數的貢獻率。地區內部表現為上升—下降，而各地區之間表現為下降—上升。區域內的平均貢獻率達到了84.38%，說明四大區域之間的差異是造成總體差異的主要原因，同時區域內各個省之間的資源配置差異逐漸縮小趨于平衡。

將30 個省份劃分為4 個主要地區，分別計算東北、東部、中部和西部地區的泰爾指數。從表5 可以看出，東部地區的均值最大，為0.0183，其次是西部地區為0.0122，東北地區的全要素生產率均值最低。東北地區和東部地區的泰爾指數都是呈現出先上升后下降的趨勢，東北地區在2014年達到最大值0.0306。中部地區表現為先上升后下降再上升，同樣在2014年取得最大值0.0243。西部地區泰爾指數2012—2018年間呈現逐年上升然后波動的趨勢，最后在2019—2020年達到了最大值0.0648。從四大區域的貢獻率來看，東部地區和西部地區的貢獻率遠遠高于其他兩個地區，其均值分別為41.26%和24.35%。這些數據表明東部地區和西部地區的內部差異較大是我國鄉村數字經濟全要素生產率分布不均衡的主要原因。

4 結論與建議

文章得到以下結論：（1）我國鄉村數字經濟的全要素生產率、技術效率和技術進步率分別以年均2.7%、0.7%和2.0%的速度增長。中部和東北部的全要素生產率快速增長，而東部地區和西部地區則發展較為緩慢。（2）我國鄉村數字經濟發展的泰爾指數在2013—2020年波動起伏，區域內泰爾指數和區域間泰爾指數差異明顯。泰爾指數在各地區之間基本保持不變，但在不同地區之內存在較大的差異。（3）從四大區域來看，東部地區和西部地區是造成我國鄉村數字經濟發展不平衡的主要原因，說明我國區域之間的差異較大。

為了促進我國鄉村數字經濟的發展，縮小我國四大區域之間的差異，仍需要在以下方面做出改進：（1）對于鄉村數字經濟發展，需要考慮不同地域的特點，做到因地制宜。充分發揮不同地區的優勢，推動鄉村數字經濟合理化和科學化發展。（2）加大我國不同地區的數字化基礎設施建設，使得鄉村經濟和互聯網現代化信息技術相互結合，與時俱進[13]。（3）注重培養現代化人才，促進鄉村數字化轉型，加大改革創新的力度，使百姓更受益于社會發展帶來的便利[14]。（4）平衡不同地區的要素投入，逐步減少區域間的差異。東部地區和西部地區是造成我國鄉村數字經濟發展不平衡的主要原因，要加大對東部地區和西部地區的要素投入，推動各地區之間資源的合理流通，實現各要素的有效使用。（5）加強對東部、西部的財政支持，加快農村經濟數字化轉型。要充分發揮政府的導向功能，為農村發展數字經濟創造一個良好的環境。