数字乡村建设与共同富裕耦合协调的时空特征与驱动因素研究

摘" "要：数字乡村建设与共同富裕的相互促进、协调共进是推进中国式现代化的内在要求。文章基于2013—2022年中国省级面板数据，利用熵权法、耦合协调度模型、核密度估计、空间莫兰指数与空间杜宾模型等方法，探讨了省域数字乡村建设与共同富裕的耦合协调时空特征及驱动因素。研究发现：从时序演变来看，数字乡村建设与共同富裕的耦合协调水平表现出稳步提升态势，但同时具有绝对差距扩大与极化现象减弱的趋势；从空间格局来看，整体上良好协调和中级协调占比较低，耦合协调度存在明显的空间集聚效应。驱动因素分析结果显示，农业技术创新、外商直接投资、技术市场发展与市场化水平均对耦合协调度的提升起到了正向驱动作用，同时农业技术创新、外商直接投资与能源结构转型对周边地区耦合协调度存在着显著的空间溢出效应。基于此，应充分发挥高耦合协调地区先行探路、引领示范、辐射带动作用，优化农业科技创新资源配置，完善高水平对外开放体制机制，深入推进全国统一大市场建设，赋能乡村振兴与城乡融合协调并进，以农村能源转型发展助力乡村振兴提质增效。

关键词：数字乡村；共同富裕；耦合协调；时空特征；驱动因素

中图分类号：F323；F49" " " 文献标识码：A" " " " doi：10.3969/j.issn.1009-6922.2025.01.009

文章编号：1009-6922（2025）01-84-12

数字乡村建设既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。共同富裕既是中国特色社会主义的本质要求，也是人民群众的共同期盼。数字乡村建设与共同富裕的相互促进、协调共进是推进中国式现代化的内在要求和重要途径。

一、问题的提出

数字乡村发展战略作为网络强国、数字中国和乡村振兴战略的交汇点［1］，能够通过促进数字技术下乡、推动城乡融合发展、助力农业高质量发展和提升农村治理水平等机制实现乡村的数字化转型［2］。2022年，《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》提出了“十四五”时期数字乡村发展行动的总体要求、重点任务与保障措施［3］。2024年“中央一号文件”进一步指出，应“持续实施数字乡村发展行动”［4］。由此可见，数字乡村建设作为一个兼具理论意义与现实意义的议题正日益受到政府与学界的广泛关注。

党的二十大报告指出：“中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。”［5］最新的统计数据显示，2023年我国城镇居民人均可支配收入达到了51821元，而农村居民人均可支配收入则为21691元［6］。尽管农村居民人均可支配收入的实际增速比城镇居民高出2.8%，但城乡区域发展和居民收入差距仍然较大，城乡发展不平衡、农村发展不充分仍是社会主要矛盾的集中体现［7］。因此，“促进共同富裕，最艰巨最繁重的任务仍然在农村”［8］。

那么，数字乡村建设与共同富裕之间是否存在双向的耦合协调关系呢？一方面，数字乡村建设能够促进共同富裕。首先，数字乡村建设能够带动农业各领域各环节的数字化，为农业新质生产力发展提供全新动能，从而在发展维度上推动共同富裕。其次，数字乡村建设能够缩小城乡间的数字鸿沟，并能够更好地发挥数据要素在城乡间的先天流动优势，从而在共享维度上推动共同富裕。最后，大数据、人工智能、5G等技术在乡土场域中的落地生根不仅能够引领乡村的数字化转型，而且也能够从提升资源配置效率等方面为绿色乡村发展提供新机遇，从而在可持续维度上推动共同富裕。另一方面，共同富裕也能够驱动数字乡村建设。在硬环境建设层面，随着共同富裕进程的持续推进，农村地区的基础设施将得到进一步完善，乡村经济发展水平与农民人均收入水平也将不断提高，这为数字乡村建设提供了基础设施保障与有力的资金支持。在软环境建设层面，共同富裕作为实现社会主义现代化的关键目标，不仅要求居民绝对收入水平的不断提高，而且要求城乡居民相对收入差距的不断缩小，这有助于进一步增强农民群众的获得感与幸福感，进而为数字乡村建设过程中的多元主体参与提供重要动力支撑。

二、研究综述

近年来，越来越多的学者开始关注数字乡村建设与共同富裕之间的交互关系。譬如，一项基于网络爬虫技术与计量经济模型的研究发现，数字乡村硬环境建设有效促进了革命老区农村地区居民的收入增长，但也带来了数字鸿沟问题，而数字乡村软环境建设则可以有效弥合数字乡村硬环境建设带来的数字鸿沟，促进共同富裕的实现［9］。也有学者从财富创造效应与普惠共享效应两种视角出发，分别论证了数字乡村建设通过多重影响机制实现的“做大蛋糕”与“分好蛋糕”作用［10］。同时，一项个案研究指出，数字赋能能够通过提升农村整体发展能力、促进农村共享社会发展红利与加快农村可持续发展转型等机制更好地推进农村共同富裕［11］。此外，有研究以收入不平等为切入点，发现数字乡村发展具有明显的益贫性特征，有利于解决农户收入不平等问题，且该效应主要通过增加创业机会和扩大非农就业来传导［12］。

通过梳理研究文献发现，数字乡村建设与共同富裕之间的关系在以往研究中大多被界定为单向的因果关系，即数字乡村建设显著促进了共同富裕［13］。然而，这一理论假设的检验过程可能存在严重的内生性问题。譬如，共同富裕在理论层面也能够推动数字乡村建设。同时，数字乡村发展水平较高的地区往往其资源禀赋与经济水平等基础条件更为优越，这也可能对数字乡村建设的共同富裕效应估计量产生扰动。有鉴于此，本研究选择以耦合协调的视角来考察数字乡村建设与共同富裕之间的关系。具体而言，基于2013—2022年中国省级面板数据，利用熵权法、耦合协调度模型、核密度估计、空间莫兰指数与空间杜宾模型等方法，探讨省域数字乡村建设与共同富裕的耦合协调时空特征及驱动因素，以期为数字乡村建设与共同富裕的相互赋能、协调共进提供一些理论支撑和实证借鉴。

三、指标体系、研究方法和数据来源

（一）指标体系构建

秉承指标体系的全面性、科学性、系统性及可获得性等原则，在参照相关学者研究的基础上［14］，从数字基础设施、乡村经济数字化、乡村治理现代化、乡村生活数字化4个维度选取10个指标构建数字乡村建设评价体系（见表1）。共同富裕需要体现发展性、共享性和可持续性的统一［15］。因此，从发展性、共享性、可持续性3个方面选取13个指标建立共同富裕综合评价指标体系（见表2）。

（二）研究方法

1.熵权法。采用熵权法对数字乡村建设与共同富裕水平进行综合评价。步骤如下：首先，对原始数据进行标准化处理；其次，确定各指标比值、熵值与权重；最后，根据标准化后的数据x'ij与指标权重wj计算综合得分。计算公式为：

2.耦合协调度模型。选取耦合协调度模型作为分析数字乡村建设与共同富裕子系统间相互关系的研究方法，其具体公式如下所示：

（2）（3）（4）式中，C表示耦合度，T为综合协调指数，U1、U2分别为数字乡村建设与共同富裕子系统得分，a、b为待定权重系数。本文认为数字乡村建设与共同富裕子系统同等重要，因此取a=b=0.5。D代表数字乡村建设与共同富裕的耦合协调度，结果越接近于1，说明2个子系统的耦合协调度越高。借鉴李俊蓉等（2024）［16］的做法划分耦合协调度等级（见表3）。

3.核密度估计。借助高斯核函数刻画数字乡村建设与共同富裕耦合协调度的分布位置、分布形态、延展特征和极化现象，以此实现对其动态演进特征的全面衡量，其公式为：

（5）式中，n为样本量；h为带宽；D为数字乡村建设与共同富裕耦合协调水平的均值；K（·）表示核密度函数。

4.空间相关性分析。采用空间相关性分析方法检验数字乡村建设与共同富裕耦合协调水平的空间集聚特征，具体公式如下：

（6）（7）式中，GI代表全局莫兰指数，LI则为局部莫兰指数；Di与Dj分别代表省份与省份的数字乡村建设与共同富裕耦合协调水平得分值；Wij表示空间权重矩阵。本研究使用的是最为常见的空间邻接矩阵；S2表示样本方差。

5.空间计量模型设定。为了进一步探讨影响数字乡村建设与共同富裕耦合协调水平的主要因素，本研究构建了如下空间面板杜宾模型：

（8）中，Dit为i省t年的耦合协调度水平，ρ为空间自回归系数，β为解释变量的待估系数，ψi与νt分别表示省份固定效应与时间固定效应，εit为随机误差项。

（三）数据来源

本研究选取中国31个省（自治区、直辖市）（港澳台因数据缺失未包含在内）作为研究对象，以2013—2022年为时间轴进行数据分析。原始数据主要来源于国家统计局、《中国统计年鉴》、中国研究数据服务平台的绿色专利数据库、北京大学数字金融研究中心发布的北京大学数字普惠金融指数以及华盛顿大学圣路易斯分校提供的卫星遥感监测数据。少量缺失值采用线性插值法填充。

四、耦合协调时空特征分析

（一）时序特征

图1展示了2013—2022年我国（省份平均）数字乡村建设指数、共同富裕指数及二者的耦合协调指数的时序演变状况。从图1中可知，数字乡村建设与共同富裕的耦合协调度及其子系统综合评分均呈现出稳步增长的趋势，但都存在较大提升空间。具体而言，数字乡村建设子系统的综合评分由0.081增长到0.238，同比增长194%；共同富裕子系统的综合评分由0.158增长到0.269，同比增长70%；耦合协调度由0.329增长到0.492，同比增长50%，整体接近初级协调。

进一步采用核密度估计方法刻画数字乡村建设与共同富裕耦合协调度的动态演进特征。图2显示，从分布位置看，核密度曲线整体呈右移趋势，这表明研究期内数字乡村建设与共同富裕的耦合协调水平保持增长态势；从分布形态看，主峰峰值不断下降，波幅宽度总体变大，这表明研究期内各省数字乡村建设与共同富裕耦合协调水平的绝对差距有所增加；从分布延展性看，核密度曲线存在一定程度的右拖尾现象，这表明高耦合协调省份与低耦合协调省份间存在较大差距；从极化特征看，研究期内核密度曲线逐步由双峰向单峰过渡，这表明两极分化现象正在减弱。

（二）空间特征

图3显示，2013—2022年间省域数字乡村建设与共同富裕耦合协调度整体呈现“东部引领、中西部追赶”的空间格局。从协调等级的空间演变来看，相较于2013年，绝大多数省份发生了跨级跳跃，除云南省以外的其余研究区域均达到了勉强协调及以上状态。本研究将之归纳为3种演变类型：其一为引领发展型，此类省份在研究期内始终保持领先状态，代表地区为北京市和上海市；其二为稳步提升型，此类省份在研究期内维持着稳定的增长趋势，包括中部、西部与东北地区的绝大部分省级行政区；其三为波动起伏型，具体表现为在研究期内存在先上升后下降的波动走势，仅西藏自治区属于此种演变类型。

以耦合协调度为数据基础，进一步利用全局莫兰指数和局部莫兰指数测度其是否具有空间相关性。其中，研究期内的全局莫兰指数测度结果如表4所示。由表4可知，研究期内全局莫兰指数均显著为正，同时其数值由2013年的0.202波动上升至2022年的0.410，这说明中国数字乡村建设与共同富裕的耦合协调度存在较强的空间正相关关系，且空间集聚态势不断增强。

基于空间邻接权重矩阵，测算得出2013、2016、2019、2022年的局部莫兰指数，并绘制了局部LISA聚集图（见图4）。具体而言，在2013年，“高-高”集聚区仅上海市，“高-低”集聚区仅广东省；在2016年，“高-高”集聚区进一步增加，江苏省被囊括其中；2019年，出现了“低-高”集聚区，主要集中在江西省，同时“高-高”集聚区进一步扩充，浙江省、福建省也成为了“高-高”集聚区；2022年，“高-高”集聚区有所收缩，主要体现在福建省从“高-高”集聚区中被剔除。整体而言，通过对典型年份的集聚图进行分析，可以发现高耦合协调水平省份主要集聚在东部沿海地区且具有空间上的“高-高”关联性。

五、耦合协调影响因素分析

（一）变量选取

将计算得出的数字乡村建设与共同富裕耦合协调度作为被解释变量，参照已有研究成果，选取农业技术创新、外商直接投资、市场化水平、技术市场发展与能源结构转型作为解释变量。变量选取的理由如下：农业技术创新作为农业产业链延伸与融合的内驱动力，打破了传统农业的封闭运营模式，有助于推进农村一二三产业融合发展［17］；外商直接投资能够推动产业结构和就业结构的有效调整，进而助力城乡收入差距的缩小［18］；市场化改革的持续深入是实现共享发展的重要内生动力，随着市场化水平的不断提升，政府可以在实现经济增长的同时缩小收入差距［19］；随着我国经济进入高质量发展阶段，技术市场发展水平的重要性愈加凸显，作为新型生产要素的技术不仅会积极促进区域创新和经济增长，还可能会对要素收入分配产生影响［20］；能源转型不仅是环境议题，而且是一个社会经济议题，已有实证研究表明能源结构转型不仅能够直接缩小收入差距，而且还能通过技能偏向型技术进步和劳动力技能结构升级影响收入不平等［21］。在变量测量层面，农业技术创新变量通过农业科技专利数量（千件）衡量，外商直接投资变量通过外商直接投资额（百亿元）衡量，市场化水平变量借鉴了樊纲等［22］的测算方法，技术市场发展变量通过技术市场成交额（百亿元）衡量，能源结构转型变量则是通过清洁能源发电量占比来衡量。

（二）模型选择

首先，对各变量进行共线性检验，结果表明VIF最大值为4.20（＜10），表明不存在严重的多重共线性问题。其次，通过LM检验与稳健LM检验在空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型中做出选择，检验结果见表5。结果显示，在LM检验和稳健LM检验结果中，空间误差项与空间滞后项的统计量都在5%水平下显著，这表明在空间依赖性检验上空间杜宾模型是较优的选择。再次，使用豪斯曼检验判定使用固定效应还是随机效应模型，结果显示应选择固定效应模型，进一步使用LR检验在个体固定、时间固定与双向固定效应中进行选择，结果显示双向固定效应的结果更优。最后，通过Wald检验判断空间杜宾模型是否会退化为空间滞后模型和空间误差模型，结果都在5%的显著性水平下拒绝了两个退化的原假设。综上，本研究最终选择双向固定空间杜宾模型进行进一步的分析。

（三）计量结果

为了增强回归结果的稳健性，本研究也采用了空间误差模型与空间滞后模型进行回归，并将其与空间杜宾模型的估计结果进行比较，结果如表6所示。从表6中可以看出，三种模型中解释变量的显著性及其符号基本保持一致，下面将空间杜宾模型作为基准模型展开分析。结果显示，农业技术创新、外商直接投资、市场化水平与技术市场发展的估计系数均为正，且均在1%的水平下显著，这说明上述因素对数字乡村建设与共同富裕的耦合协调有着正向的推动作用。同时，空间自相关系数为0.410，且通过了1%水平的显著性检验，这表明数字乡村建设与共同富裕的耦合协调度具有正向空间相关性，即本地的耦合协调度可以正向影响邻近地区的耦合协调度。

为进一步分析影响因素在空间上的溢出效应，本研究采用Lesage与Pace［23］提出的求偏微分方法对相关驱动因素影响数字乡村建设与共同富裕耦合协调的空间效应进行分解，结果如表7所示。从直接效应来看，农业技术创新、外商直接投资、市场化水平与技术市场发展依然显著为正，再次验证了基准回归结果的稳健性。从间接效应来看，农业技术创新与外商直接投资的间接效应估计系数均显著为正，这表明农业技术创新与外商直接投资的提高不仅对本地数字乡村建设与共同富裕的耦合协调度具有显著促进作用，而且还能够推动邻近地区数字乡村建设与共同富裕的耦合协调发展。此外，尽管能源结构转型对本地区耦合协调度不具有直接影响，但对邻近地区耦合协调度具有正向空间溢出效应。

六、结论与建议

本研究基于2013—2022年31个省份的面板数据测算了数字乡村建设与共同富裕的耦合协调度，并结合空间邻接矩阵分析了其时空演化特征，同时利用空间杜宾模型分析了耦合协调度的驱动因素。得到的结论与政策建议如下：

（一）研究结论

从时序演化来看，研究期内数字乡村建设与共同富裕的耦合协调水平保持增长状态，但仍存在较大的提升空间，各省耦合协调度的绝对差距有所增加，同时两极分化现象正在减弱。从空间分异来看，耦合协调度呈现“东部引领、中西部追赶”的空间格局，整体存在较强空间正相关关系的同时空间集聚态势也在不断强化，高耦合协调水平省份主要集聚在东部沿海地区且具有空间上的“高-高”关联性。驱动因素分析结果显示，农业技术创新、外商直接投资、技术市场发展与市场化水平均对耦合协调度的提升起到了正向驱动作用，同时农业技术创新、外商直接投资、能源结构转型与周边地区耦合协调度存在正向相关关系，表现出显著的空间溢出效应。

（二）政策建议

根据上述研究结论，提出以下政策建议：

1.充分发挥高耦合协调地区先行探路、引领示范、辐射带动作用。扎实推动以福建省为代表的“数字乡村先行区”与以浙江省为代表的“共同富裕示范区”的建设工作，认真谋划、深入抓好各项重点任务，为改革提供更多可复制、可推广的经验做法。同时，应加快创新区域协同发展，加强高耦合协调区域与低耦合协调区域之间以及地理相邻区域之间的交流合作，构建区域间技术优势互补关联网络，以期实现跨行政区域资源禀赋的合理共享与动态平衡。

2.优化农业科技创新资源配置，大力推进智慧农业发展。一方面，促进财政农业科技经费更科学、更精细，并进一步提高农业科技创新效率，以此为农业高质量发展注入新动能。另一方面，以智慧农业新政助力突破农村发展瓶颈，推动农业全产业链数字化改造，从而为乡村数字治理开辟新的实践场域。

3.完善高水平对外开放体制机制，以更大力度吸引和利用外资。优化外商投资准入特别管理措施，合理扩大外商投资市场准入。在进一步拓宽外商投资空间的同时提高利用外资质量，有序引导外资向先进制造、现代服务与数字经济等领域和中西部地区投资。强化示范模仿、企业竞争、人员流动与产业关联等机制，发挥外商投资技术溢出效应［24］，促进关键技术产业链实现补链强链延链。

4.深入推进全国统一大市场建设，赋能乡村振兴与城乡融合协调并进。通过加快建设全国统一大市场，打破城乡、区域市场分割和地方保护主义，促进劳动力、土地、资本与数据等要素在城乡间的双向畅通流动。一方面，有序加强乡村交通、物流、信息等基础设施建设，实现城乡基础设施互联互通，为促进城乡要素流动配备硬件基础。另一方面，通过人工智能、物联网、5G网络、区块链等数字化技术提升城乡基础设施一体化水平，为促进城乡要素流动提供软件支持。

5.以农村能源转型发展助力乡村振兴提质增效。农村地区能源绿色转型发展对于巩固拓展脱贫攻坚成果、促进农业农村现代化具有重要意义。通过改革盘活农村闲置土地，积极发展分散式风电和分布式光伏发电，在推动千村万户电力自发自用的同时拓宽农民增收致富渠道。此外，可以积极探索“光伏+农业”“光伏+旅游”等农村分布式光伏发展新模式，并以此为乡村的数字化转型提供产业支撑，为共同富裕注入全新活力。

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