农村数字经济与乡村振兴耦合协调发展及时空演化特征

孙一凡，杜改凤，李军成，姜 林，王洋洋

（1.湖南人文科技学院，a.商学院；b.数学与金融学院，湖南 娄底 417000；2.辽宁大学经济学院，沈阳 110036）

随着城乡经济发展差距的日益扩大，乡村振兴成为中国全面建设社会主义现代化国家的重要战略目标［1］。同时，数字经济技术的应用也为加速中国农村现代化提供了新的契机［2］。但中国各地区农村数字经济和乡村振兴的发展情况存在差异，两个系统之间的协同发展问题也受到广泛关注。为加深对农村数字经济与乡村振兴的认识，研究人员运用理论分析、实证研究以及案例分析等方法对二者进行了研究，主要集中在3 个方面。其一，关于农村数字经济发展水平的综合评价。崔凯等［3］从数字乡村建设视角出发，构建了包含数字环境、数字投入、数字效益、数字服务及配套4 个一级指标及其下属的16个二级指标的乡村数字经济指标体系。慕娟等［4］从投入产出角度，构建了包含农业农村数字经济基础设施建设、农业数字化水平、农村产业数字化发展水平3 个一级指标及其下属的11 个二级指标的农村数字经济指标体系，并通过研究发现数字经济与农业农村经济交融能促进农业现代化水平提高，有助于提高效率降低成本。其二，关于乡村振兴发展水平的综合评价。张挺等［5］从乡村振兴的五位一体角度出发，选取15 个三级指标和44 个四级指标，运用熵权法构建乡村振兴评价指标体系；沈剑波等［6］采用频数分析法结合德尔菲法、实地调研等方式针对乡村振兴的五位一体构建乡村振兴发展水平评价指标体系。其三，关于农村数字经济与乡村振兴关系的研究。何雷华等［7］指出数字经济对乡村振兴有显著驱动作用，同时数字经济对乡村振兴存在空间溢出效应，有助于促进邻近地区乡村发展；孙文婷等［8］在测度长江经济带数字经济水平的基础上，实证分析了数字经济影响农民增收的基本传导机制和异质性传导机制，并发现数字经济能显著促进农民增收；陈毅辉等［9］指出数字经济显著推动了农业高质量发展，从作用机制看，数字经济通过提高农业发展规模、发展效率和发展效益3 条路径推动农业高质量发展；田鸽等［10］探讨了数字经济推动农村劳动力非农就业的内在机制，发现数字经济能够显著促进非农就业，并以消费互联网的发展带动了农村低技能劳动力向低技能偏向的数字化非农行业流动。

上述研究的开展为梳理农村数字经济与乡村振兴的关系提供了理论参考，但在定量研究方法上有所不足。缺少以农村数字经济为主体与乡村振兴的耦合协调研究，且鲜有文献分析两者耦合协调的空间集聚关系，未能从实证角度证明这一点。基于此，本研究通过2010—2020 年31 省（市、自治区）面板数据，利用熵值法构建综合评价模型，并建立耦合协调度模型划分各指标的耦合协调度等级，同时运用空间自相关分析方法对各省（市、自治区）的空间集聚模式进行了相应的梳理，为推动中国乡村发展，实现数字乡村的目标提供参考与借鉴。

1 研究方法与数据来源

1.1 指标体系构建

农村数字经济的发展可以增强农村数字基础建设、促进农村产业数字化升级、提高数字产业化规模等；而乡村振兴则包括了农村产业、生态、文化、社会等多个方面的发展。因此评价农村数字经济与乡村振兴的发展水平需要建立全面的评价指标体系，反映其多元性与复杂性，既要客观反映出各省（市、自治区）农村的真实面貌，又要考虑到数据的可得性。参考已有研究成果，建立农村数字经济与乡村振兴综合评价体系如表1 所示。评价指标中正向指标的数值越大越好，负向指标的数值越小越好［11］。

表1 农村数字经济与乡村振兴综合评价指标体系

1.2 数据来源

研究尽可能采用已公布的统计年鉴权威数据，因数据可得性的原因，选取的31 省（市、自治区）数据不包括香港、澳门和台湾地区数据，部分缺失数据通过插值法填补缺失值［12，13］。其中，数字经济子系统2010—2020 年指标X1、X2、X3、X7的数据来源于2011—2021 年《中国统计年鉴》；指标X4的数据来源于阿里研究院；指标X5的数据来源于《2011—2021北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）》［14］；指标X6的数据来源于国家统计局。乡村振兴子系统中2010—2020 年指标Y1、Y2、Y3、Y8、Y9的数据来源于2011—2021 年《中国统计年鉴》；Y4、Y5、Y6、Y7、Y10的数据来源于2011—2021 年《中国农村统计年鉴》，Y11的数据来源于国家统计局；Y12、Y13、Y14来源于2011—2021 年《中国县域统计年鉴（乡镇卷）》，Y15的数据参考尹海洁等［15］的恩格尔系数计算方法进行计算。

1.3 研究方法

1.3.1 熵值法 熵值法是一种客观的赋权方法，熵权越大代表该指标所持有的有效信息越多，其影响程度就越大［16］。熵值法能够客观真实地反映隐含在指标数据中的信息，利用其计算评价指标权重，可为综合评价提供依据。由于含有负向指标，因此需要对正向指标和负向指标进行标准化处理。熵值法中运用到了取对数，为避免取对数的目标值出现0的情况，需要对数据进行标准化处理并进行非负平移［17］。

首先，对数据进行标准化处理，计算式如下。

式中，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；Zij是第i年第j个指标的值，Zij′是Zij标准化的结果，max(Zij)是指标Zij的最大值，min(Zij)是指标Zij的最小值。

其次，计算各指标在各样本中的比重dij。

然后，计算第j个指标信息熵ej。

再计算第j个指标权重ψj。

最后，计算各子系统第i年的发展指数，f（x）和g（y）分别为农村数字经济子系统和乡村振兴子系统发展指数。

1.3.2 耦合协调度模型 耦合协调度表征子系统相互作用影响的程度，耦合作用和协调程度决定了耦合系统演化发展状况［18］。本研究构建的农村数字经济与乡村振兴的耦合协调度模型如下。

1.3.3 空间自相关分析 通过空间自相关分析可以探究事物之间的某种属性在不同地区之间的空间依赖性和异质性，并分析事物间包含地理因素的相关关系［20］。空间自相关分为全局自相关与局部自相关，全局是从整体出发探究空间集聚现象，局部则是从部分出发探究相邻地区之间集聚的现象。空间自相关性分析常用的判断指标与统计量是莫兰指数（Moran’sI），其常见的取值范围为［-1，1］，当Moran’sI为0 时，地区间属性相关关系呈随机分布，地区间无显著差异；当Moran’sI大于0 时，地区间的属性关系在空间上呈正相关联系，地区间存在显著差异，表现为集聚；当Moran’sI小于0 时，地区间呈显著差异，趋于离散［21］。当Moran’sI的正态统计量Z大于或等于正态分布函数在0.01 水平下的临界值1.96，且P≤0.05 时，即在95%的置信度下统计显著有效。

本研究运用空间自相关探究了农村数字经济与乡村振兴两系统耦合协调度在空间中的分布特征与差异。使用GeoDa 软件中的邻接空间权重矩阵，类型为Queen 邻接。通过分析空间自相关揭示农村数字经济与乡村振兴两系统的耦合协调度的空间相关效应及空间集聚模式。

2 结果与分析

2.1 综合评价指数分析

将无量纲化后的数据带入式（1）至式（6），求解出各省（市、自治区）的农村数字经济发展指数与乡村振兴发展指数。为直观展示两个子系统之间的动态发展变化规律，绘制2010—2020 年农村数字经济与乡村振兴发展指数变化趋势，如图1 所示。

图1 2010—2020 年农村数字经济与乡村振兴发展指数变化趋势

就全国整体发展而言，农村数字经济与乡村振兴的发展指数呈现出较为相似的波动规律。农村数字经济在2010 年与乡村振兴有较大差距，但随着时间发展逐步缩小，2012 年农村数字经济开始进入快速发展期，并且在2014 年达到峰值，与乡村振兴呈现相似的波动规律。这说明农村数字经济初期并不能较大地影响乡村振兴，但在演化发展过程中，农村数字经济的影响作用逐渐提高，两者的耦合协调程度整体提升。同时，2010—2014 年，农村数字经济与乡村振兴也呈现出不同的发展速度，表明乡村振兴在一定程度上处于稳定发展期，农村数字经济则处于快速发展期，两者所处的发展时期有所不同。

为横向比较各省（市、自治区）的发展程度，对各省（市、自治区）农村数字经济与乡村振兴2010—2020 年的发展指数求平均值并绘制雷达图，如图2所示。就局部发展而言，地区之间差异较大，在不同区域呈现不同的发展趋势。浙江、广东、内蒙古、福建等地区的农村数字经济均值高于乡村振兴均值，其他地区乡村振兴均值普遍高于农村数字经济均值。北京、天津、江苏、福建等东部地区省市农村数字经济与乡村振兴演化趋势较为接近，但新疆、宁夏、甘肃、陕西、青海等西北地区五省则呈现乡村振兴遥遥领先农村数字经济的现象，表明农村数字经济与乡村振兴发展不同步，在不同地区受到不同发展速度的制约，这是地方发展基础条件不同的原因造成的。

图2 2010—2020 年各省（市、自治区）农村数字经济与乡村振兴平均发展指数

2.2 耦合协调程度及类型分析

通过代入农村数字经济和乡村振兴相关指标数据，运用式（7）耦合协调度模型计算得到两系统的耦合度、耦合协调度，对中国农村数字经济与乡村振兴的协调发展特征进行相应分析，然后再结合表2 评级标准进行分组评级，使用2010—2020 年耦合度与耦合协调度的平均值进行划分，结果如表3 所示。

由表3 可知，从耦合度整体来看，多数省份耦合度均在0.90 上下徘徊，说明中国的农村数字经济和乡村振兴有着相互紧密影响的关系。一方面乡村振兴的发展创造了农村数字经济发展所需的基础设施条件；另一方面，中国农村数字经济的发展能够驱动乡村振兴高质高效发展，客观上促使了二者的相互作用和协调发展。从耦合协调度的角度分析，全国耦合协调度均值为0.45，大多数省（市、自治区）的耦合协调度只有其耦合度的一半，说明农村数字经济与乡村振兴的发展水平表现出发展不同速，其协调等级处于中低水平，各省（市、自治区）的耦合协调等级分为以下3 种类型。

第一类为初级协调。农村数字经济与乡村振兴的耦合协调度大于0.6，认为协调发展程度良好。浙江、江苏、山东在2010—2020 年均值分别为0.68、0.62、0.60，代表该地区两系统的协调发展程度较优，其发展农村数字经济与乡村振兴均衡性强，二者协调发展程度较好，存在正向促进关系。

第二类为勉强协调与濒临失调。勉强协调与濒临失调表明地区两系统已达到协调临界点，但是在各年份的协调发展中仍处于上下波动，尚未实现稳定协调，在地区农村数字经济与乡村振兴的耦合发展中存在进步空间。在勉强协调发展阶段的地区有北京（0.58）、广东（0.58）、福建（0.55）、内蒙古（0.55）、上海（0.50）；在濒临失调发展阶段的地区有河北（0.48）、河南（0.47）、湖北（0.47）、四川（0.46）、天津（0.45）、辽宁（0.44）、湖南（0.44）、江西（0.43）、陕西（0.43）、山西（0.41）、安徽（0.41）、黑龙江（0.40）。

第三类为轻度失调。两系统之间的耦合协调发展程度处于较低水平，系统之间的相互正向促进作用不足，呈现一方过快或过慢带给另一方的制约现象。在轻度失调发展阶段的地区有吉林（0.39）、海南（0.39）、广西（0.38）、重庆（0.38）、贵州（0.37）、云南（0.37）、西藏（0.31）、甘肃（0.33）、青海（0.30）、宁夏（0.33）、新疆（0.39）。

通过对不同地区农村数字经济与乡村振兴耦合协调度分类后发现，两系统耦合协调关系在大多数地区始终存在，不同年份、不同地区的耦合协调发展程度却存在着一定的差异，但并未出现轻度失调以下的情况。一方面，表现出中国农村发展中共同富裕理念的贯彻；另一方面，说明二者由于发展速度不同所带来的不协调问题凸显，中国31 省（市、自治区）在农村数字经济与乡村振兴发展模式上都有不同的侧重点，各地区发展农村数字经济的基础条件不同，导致耦合协调发展程度不均衡。

2.3 耦合协调度的空间分析

使用GeoDa 软件对31 省（市、自治区）农村数字经济与乡村振兴的耦合协调度进行空间自相关分析，其空间权重矩阵定义为Queen 邻接矩阵，并通过权重设置将广东与海南设为邻接关系，通过计算得到农村数字经济与乡村振兴耦合协调度的全局Moran’sI，具体如表4 所示。

表4 农村数字经济与乡村振兴耦合协调度的Moran’s I检验

由表4 可知，2010—2020 年全局自相关的标准统计量的Moran’sI均为正值，其中2010 年、2012 年Moran’sI分别为0.062、0.115，未通过显著性水平检验，而其他年份Moran’sI均通过置信度显著性水平检验，表明农村数字经济与乡村振兴耦合协调度存在显著的空间自相关性。同时，2015—2020 年全局Moran’sI显著增长，Z≥2.58、P≤0.01，其伴随概率P均为0.001，表明2015—2020 年两系统耦合协调度的莫兰指数在1%的水平上显著为正，两系统在空间上的分布具有正相关性，呈现出增强的空间集聚效应。

根据全局自相关分析莫兰指数绘制2011 年、2015 年、2020 年的Moran 散点图，可将2010—2020年农村数字经济与乡村振兴的耦合协调度的空间分布在4 个象限中，两系统耦合协调度的集聚表现为高-高（H-H）集聚区域、低-高（L-H）集聚区域、低-低（L-L）集聚区域、高-低（H-L）集聚区域，具体如图3 所示。

图3 农村数字经济与乡村振兴耦合协调度的Moran 散点图

鉴于Moran 散点图不能分析各地区局部相关类型及其集聚区是否具有统计意义的显著性，通过LISA 集聚图进行进一步分析，得到2011 年、2015 年、2020 年的LISA 集聚类型，如表5 所示。

表5 农村数字经济与乡村振兴耦合协调度空间自相关LISA 集聚类型

由图3 与表5 可知，中国农村数字经济与乡村振兴耦合协调度的H-H 集聚区域与L-L 集聚区域在发展过程中保持扩张态势。2011 年H-H 集聚区域仅有江苏与上海，到2020 年区域扩展为山东、江苏、福建、浙江、江西、上海，华东六省一市中仅安徽处于低-高集聚区域。H-H 集聚区域总占比由2011 年的6.5%上升至2020 年的19.4%，在东南沿海地域空间上呈现团块状，这类省市乡村振兴水平普遍较高，为发展农村数字经济打下了良好基础，形成了区域间的带动发展，带动周边地区形成高值的聚集。2011—2015 年L-L 集聚区域有新疆、西藏、青海、云南，到2020 年为新疆、西藏、青海、宁夏、内蒙古、甘肃，地域空间主要分布在中国西北与西南地区，这类省市农村数字经济受自身发展基础制约导致发展不充分，两系统协调发展水平较低，对周边地区带动作用有限。处于H-L 集聚区域的仅有四川，在2011年、2015 年、2022 年均处于该模式，四川与西北地区的陕西、甘肃、青海为邻，其农村数字经济与乡村振兴的综合发展水平较高，但未能对周边区域起到拉动作用，并呈现与L-H 集聚区域安徽相反的马太效应表现。总体而言，中国农村数字经济与乡村振兴耦合协调发展长期存在显著差异，H-H 集聚区域与L-L 集聚区域都处于扩张态势，依靠空间区位优势逐步拉开差距，西北地区、西南地区与华北地区、华东地区形成两极化发展趋势，优势地区暂未完全发挥出对全国整体协同发展的强劲促进作用。

3 结论与建议

本研究以全国31 个省（市、自治区）为研究单位，构建评价指标体系，借助熵值法对农村数字经济与乡村振兴发展水平进行了测算与分析。在此基础上，运用耦合协调度模型实现对2010—2020 年中国农村数字经济与乡村振兴发展水平耦合度及耦合协调度的分析，并对农村数字经济与乡村振兴耦合协调度的空间相关性进行了探索与分析，对各省（市、自治区）的空间集聚模式进行了梳理，从全国层面分析了农村数字经济和乡村振兴的空间耦合协调集聚效应，结论如下。

1）乡村振兴的发展指数总体上呈缓慢发展趋势，2010—2014 年乡村振兴发展水平持续滞后，但随着农村数字经济发展水平快速上升，带动两系统协同发展势头强劲，二者发展水平在2014 年达到高值。2015—2020 年进入平稳发展期后，乡村振兴发展水平呈现后劲不足，农村数字经济则表现出强劲动力，乡村振兴发展水平增长速度也逐渐落后于农村数字经济。其中，多数省份乡村振兴发展指数均值高于乡村振兴，仅有浙江、广东、内蒙古、福建等地区的农村数字经济均值高于乡村振兴均值，农村数字经济具有较大的进步空间。

2）中国农村数字经济与乡村振兴在发展中存在耦合协调关系，二者耦合协调度水平处于中低协调水平。浙江、江苏、山东实现了初级协调，处于勉强协调和濒临失调的地区较多，但各地区间农村数字经济与乡村振兴耦合协调度总体呈平稳上升趋势，并随着时间的推移，各地区两系统协调程度得到明显改善。

3）中国农村数字经济与乡村振兴的耦合协调度呈显著的空间正相关性，其集聚效应主要表现为高-高集聚区域与低-低集聚区域。高-高集聚区域主要集中在华东与华北地区，而低-低集聚区域则主要集中于西北与西南地区，区域间相互影响作用明显，在空间上呈两极化发展趋势。

为进一步发展农村数字经济，提高可持续发展能力，从而实现乡村振兴，提出如下发展建议。

1）政府应加强财政投入，提升L-L 集聚地区乡村信息基础设施建设水平。加大对滞后地区的财政投入，推进农村数字基础设施建设，将通信基站、管道、杆线、机房等全面纳入乡村建设规划。同时，应加快农村地区接入宽带网络、数字交易平台、农村电商物流配送等，并规划设计农业农村大数据云平台，以提供更好的基础条件。还应加强对乡村地区农民的数字技能培训，并提供相应的教育和培训课程，以提高农民对数字技术和电商经营的理解和掌握能力。政府可以积极发展乡村数字新业态，以促进乡村产业兴旺、居民生活富裕。

2）促进数字经济与传统农业产业的合作与智能化升级，旨在通过促进数字产业与传统产业的协同发展，推动数字产业与农业产业的融合，从而实现智慧农业的升级和乡村振兴的数字化深度融合。为此可以实施以下行动：推动智慧农业升级赋能行动，促进农业与信息技术的融合；推动智慧绿色乡村建设行动，促进乡村发展与环境可持续性的协调；推动信息技术惠农便民行动，提高信息技术在农村地区的普及和应用；推动乡村数字治理提升行动，提升乡村治理水平和数字化程度。通过这些行动的实施，数字经济和传统农业产业将得以更好地合作和发展，从而促进数字经济与乡村振兴的深度融合。

3）为促进H-L 和L-H 集聚地区的协调发展，需要制定有针对性和有效性的政策。政府应根据不同地区的情况和需求，制定更具针对性和有效性的政策来推动区域差异化发展，并加强对滞后地区的支持和引领。同时，需要采取富邻措施，促进先进地区帮助滞后地区缩小差距。在全国层面上，旨在实现城乡公共服务数字化和均等化，确保公共服务在城乡之间得到平等的数字化覆盖。此外，还应建立跨地区和跨部门的协调发展机制，以实现区域间共同服务高质量农村数字经济建设的协调和合作，推动农村数字经济与乡村振兴的协同发展。通过这些措施，可以加强H-L 和L-H 集聚地区的发展协调性，促进更加均衡的农村经济增长与现代化发展。