李 昕，王艷偉，鄭善楓，黃 宜

（云南農業(yè)大學a.建筑工程學院；b.經濟管理學院，昆明 650201）

0 引言

農村基礎設施是實現鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略堅實的物質基礎，對促進農村高質量發(fā)展有著深遠影響。在我國實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景下，農村基礎設施作為保障農業(yè)社會生產和提供居民公共服務的物質載體，如何評價其處于自然災害、設施老化等多重擾動環(huán)境下的承災能力和自我修復能力，并揭示其動態(tài)演化特征，是目前亟須解決的重要問題之一，已有文獻取得了豐富的研究成果[1—8]。本文基于DPSIR模型構建農村基礎設施韌性評價指標體系，運用熵權法、基尼系數、莫蘭指數和馬爾科夫鏈對長江經濟帶各省份的農村基礎設施韌性水平進行測度，分析其區(qū)域異質性及時空演化規(guī)律，揭示其空間相關性特征，并探究其未來轉移趨勢。

1 研究設計

1.1 指標選取與數據來源

目前從“評價對象基本構成要素、韌性不同特征、韌性階段過程”等方面構建韌性評價體系是常見的思路。根據韌性的概念內涵和農村基礎設施的特點，本文引入DPSIR（Driver-Pressure-State-Impact-Response）模型構建農村基礎設施韌性評價指標體系，如下頁表1所示。

表1 農業(yè)基礎設施韌性評價指標體系

本文選取長江經濟帶11 個省份為研究對象，所涉及的數據主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國住戶調查年鑒》《長江經濟帶統(tǒng)計年鑒》，以及各省份統(tǒng)計年鑒和國家統(tǒng)計局官網。

1.2 方法介紹

1.2.1 熵權法

本文采用熵權法測算2011—2020年長江經濟帶11個省份農村基礎設施韌性水平。一般來說，指標信息熵越小，其離散程度越大，占綜合評價的權重越大，反之亦然[9]。

在評價體系中，由于不同指標通常具有不同的量綱，因此本文采用極差法對指標值進行標準化處理，使其結果介于0~1。對結果進行平移處理，以消除極值“0”對計算過程的影響，標準化計算公式如下：

正向指標：

負向指標：

其中，是第t年第i個省份的第j項指標值。

計算第t年第i個省份第j項指標的比重：

計算第j項指標的熵值Ej：

其中，k為常數，k=1/ln(mT)，k＞0，0 ≤Ej≤1。確定第j項指標的權重Wj：

其中，Dj為第j項指標的差異性系數，其值越大代表對研究對象的影響越大，指標權重越大，Dj=1-Ej。

計算綜合評價指數Ai：

其中，為指標標準化后的值，n為指標個數。

1.2.2 Dagum基尼系數及其分解方法

Dagum 提出的基尼系數及其分解方法相較于傳統(tǒng)基尼系數而言，能夠將其分解為地區(qū)內差異、地區(qū)間差異和超變密度，克服數據重復問題，準確地呈現各省份農村基礎設施韌性的差異及來源[10]。計算公式如下：

其中，yjr(yhr)為第j(h)個地區(qū)內省份i(r)農村基礎設施韌性綜合得分，n為省份個數，k為地區(qū)個數。

其中，Gjj為地區(qū)內差異，Gw為地區(qū)內差異貢獻，nj為第j個地區(qū)內省份的個數，

其中，Gj?為地區(qū)間差異，Gnb為地區(qū)間差異貢獻，Dj?為第j、h個地區(qū)之間農村基礎設施韌性綜合得分的相對影響。

其中，Gt為超變密度貢獻率。

1.2.3 莫蘭指數

莫蘭指數可分為全局莫蘭指數和局域莫蘭指數。全局莫蘭指數闡釋整體聚集關系，局部莫蘭指數考察各子系統(tǒng)的空間聚集情況[11]。

其中，I為全局莫蘭指數，Ii為局部莫蘭指數，xi為第i個省份農村基礎設施的韌性值，wij為權重矩陣的元素。

1.2.4 馬爾科夫鏈

馬爾科夫鏈將變量數據按照一定的原則分成L種類型，并計算各種類型的概率分布，本文構建馬爾科夫轉移概率矩陣，探求變量的演變規(guī)律[12]。對所有時期t和所有狀態(tài)j、i，滿足如下公式：

其中，P為某地區(qū)農村基礎設施韌性從第t年i類型轉移到第t+1年j類型的概率。

2 農村基礎設施韌性水平測度結果

從表2 可以看出：（1）研究期間，長江經濟帶總體及上、中、下游地區(qū)農村基礎設施韌性水平逐年提高，從各省份韌性測度均值來看，上海農村基礎設施韌性最高，而排在末位的三個省份分別是安徽、貴州和云南；（2）上游地區(qū)農村基礎設施韌性始終位于長江經濟帶整體的平均水平之下，處于三個地區(qū)的最低位，上游地區(qū)的四個省份分別是云南、貴州、四川和重慶，其農村基礎設施韌性的平均值分別為0.164、0.188、0.229和0.219；（3）中游地區(qū)農村基礎設施韌性與長江經濟帶整體平均水平最為接近，略低于整體平均水平，中游地區(qū)的三個省份分別為湖南、湖北和江西，其農村基礎設施韌性的平均值分別為0.266、0.245 和0.259；（4）下游地區(qū)農村基礎設施韌性的平均水平始終位于長江經濟帶整體之上，其中，下游地區(qū)的浙江、江蘇和上海在研究期內的農村基礎設施韌性的平均值分別為0.328、0.311和0.537，均高于中游和上游地區(qū)所有省份，安徽為0.207，低于長江經濟帶整體平均水平。

表2 2011—2020年長江經濟帶農村基礎設施韌性測度結果

3 農村基礎設施韌性的區(qū)域差異及其來源

本文采用Dagum 基尼系數及其分解方法分析長江經濟帶農村基礎設施韌性的區(qū)域差異，并揭示其變化趨勢，計算結果如表3所示。

表3 Dagum基尼系數及其分解結果

3.1 總體及地區(qū)內差異

根據長江經濟帶總體和地區(qū)內農村基礎設施韌性的基尼系數測算結果繪制圖1?？傮w來看，長江經濟帶農村基礎設施韌性的基尼系數呈現下降趨勢，即總體差異逐漸縮小。具體而言，2011—2015 年呈現持續(xù)下降趨勢，2015—2017 年小幅上升，2018—2020 年波動上升。從三個地區(qū)來看，上游和中游地區(qū)農村基礎設施韌性的基尼系數都有緩慢下降趨勢，其中，上游地區(qū)的基尼系數處于三個地區(qū)的中間位，經過2011—2013 年持續(xù)下降后趨于平穩(wěn)，即從2011 年的0.098 下降至2020 年的0.057，降幅為41.84%；中游地區(qū)農村基礎設施韌性的基尼系數變化趨勢與上游地區(qū)類似，且處于三個地區(qū)的最低位，在2011—2013 年逐年下降后趨于平穩(wěn)，說明上游和中游地區(qū)農村基礎設施韌性的地區(qū)內差異在研究期內顯著縮小；下游地區(qū)農村基礎設施韌性的基尼系數一直處于三大地區(qū)的最高位，波動幅度較大，在2011—2015 年呈現逐漸下降趨勢，經過2015—2017年的小幅上升后趨于平穩(wěn)，2020年基尼系數為0.194，較2011 年的0.204，下降率為4.9%，表明下游地區(qū)農村基礎設施的地區(qū)內差異在研究期內有所減小。

圖1 總體及各地區(qū)農村基礎設施韌性基尼系數演變趨勢

3.2 地區(qū)間差異

根據長江經濟帶地區(qū)間農村基礎設施韌性的基尼系數計算結果繪制圖2（見下頁）。從地區(qū)間基尼系數大小可以看出：長江經濟帶上-下（上游地區(qū)和下游地區(qū)，下同）地區(qū)間的基尼系數始終處于最高位，上-中地區(qū)間的基尼系數整體來看處于最低位；這說明上-下地區(qū)間農村基礎設施韌性差異較大，隨后是中-下地區(qū)間差異，上-中地區(qū)間差異相對較小?？赡艿脑蚴?，長江經濟帶下游地區(qū)經濟發(fā)達，農村基礎設施韌性相對較高，導致其農村基礎設施韌性與上游和中游地區(qū)存在較大差異。從地區(qū)間基尼系數演變趨勢可以看出：長江經濟帶上-下、上-中地區(qū)間的基尼系數在研究期內呈現相似的緩速下降趨勢，中-下地區(qū)間農村基礎設施韌性的基尼系數呈現小幅上升趨勢。具體而言，上-下地區(qū)間的基尼系數從2011 年的0.343降至2020年的0.260，降幅為24.2%；上-中地區(qū)間的基尼系數從2011 年的0.208 降至2020 年的0.084，降幅為59.62%；中-下地區(qū)間的基尼系數從2011 年的0.199 上升至2020年的0.206，增幅為3.52%，表明長江經濟帶各地區(qū)間農村基礎設施建設的協(xié)調性逐步提高。

圖2 各地區(qū)間農村基礎設施韌性基尼系數演變趨勢

3.3 差異來源及其貢獻率

圖3 直觀展示了長江經濟帶三個地區(qū)農村基礎設施韌性的差異來源及其貢獻率的演變趨勢。在研究期內，長江經濟帶農村基礎設施韌性的地區(qū)間差異對總體差異的貢獻率遠高于地區(qū)內差異和超變密度，地區(qū)內、地區(qū)間、超變密度的差異貢獻率均值分別為22.26%、71.3%和6.44%。這說明長江經濟帶三個地區(qū)農村基礎設施韌性的地區(qū)間差異是總體差異最主要的來源，地區(qū)內差異次之，各地區(qū)之間韌性的交叉重疊問題對總體差異貢獻甚微。

圖3 農村基礎設施韌性區(qū)域差異來源及其貢獻率

4 農村基礎設施時空動態(tài)演化特征

4.1 時間演化趨勢

為深入揭示長江經濟帶農村基礎設施韌性在研究期內隨時間推移的變化趨勢，基于韌性計算結果繪制圖4。等高線反映韌性值的變化是否顯著。由圖4可知，在研究期內，長江經濟帶總體及上、中、下游地區(qū)的農村基礎設施韌性水平均逐年提高，但存在明顯的空間分異，農村基礎設施韌性差異顯著；按照自西向東的順序，農村基礎設施韌性水平大致呈現逐步上升的趨勢，即上游＜中游＜下游。可能的原因是，下游地區(qū)地理、自然、氣候等條件較為優(yōu)渥，財政支農支出及人均可支配收入較高，水利、電力、通信、醫(yī)療等基礎設施覆蓋較廣，有助于生產力的發(fā)展。

圖4 長江經濟帶農村基礎設施韌性三維曲面圖

基于等高線分布情況，從時間序列來看，隨著時間的推移，長江經濟帶上游、中游及下游三個地區(qū)的等高線都呈現收斂狀態(tài)，農村基礎設施的韌性值均有加速增長趨勢。下游地區(qū)農村基礎設施韌性的等高線較為密集，上游地區(qū)和中游地區(qū)的較為松散，這說明下游地區(qū)韌性值隨時間增加較快，內部差異更顯著，上游和中游地區(qū)增加較為緩慢，內部差異較小。其中，上游地區(qū)主要以四川和重慶為中心輻射發(fā)展；中游地區(qū)的湖南在2017年已經達到湖北和江西在2018年的農村基礎設施韌性水平，這意味著湖南的農村基礎設施在中游地區(qū)發(fā)展最快；下游地區(qū)的上海和江蘇在2015—2020年等高線的分布十分密集，這說明近年來兩地的農村基礎設施建設成效更為突出。

4.2 空間演化趨勢

莫蘭指數可以對研究對象空間自相關性進行分析[13]。本文運用Stata 16.0 軟件，對長江經濟帶農村基礎設施韌性空間演化趨勢進行探究。

4.2.1 全局自相關檢驗

本文分別采用鄰接空間矩陣、地理距離矩陣和經濟距離矩陣，從整體上對2011—2020 年長江經濟帶11 個省份農村基礎設施韌性的區(qū)域空間關聯度進行分析。由表4可以看出，以三類權重矩陣為基礎得出的I值均大于0，除了2011 年和2012 年以經濟空間權重為基礎的計算結果外，P值均通過了5%水平的顯著性檢驗，表明長江經濟帶農村基礎設施韌性水平具有顯著的正相關關系。

表4 長江經濟帶農村基礎設施韌性全局自相關檢驗

4.2.2 局部自相關檢驗

為進一步考察長江經濟帶各個省份之間的農村基礎設施韌性的潛在空間相關性，本文基于全局自相關擬合效果，選擇鄰接空間權重矩陣，采用局部莫蘭指數進行深入分析。分別以2011年、2014年、2017年、2020年為例，繪制長江經濟帶農村基礎設施韌性的局部莫蘭指數散點圖。如圖5（a）至圖5（d）所示，其中，第一象限、第二象限、第三象限和第四象限分別代表“高-高”集聚、“低-高”集聚、“低-低”集聚和“高-低”集聚。可以看出，各個省份及其相鄰省份主要集中在第一象限和第三象限，集聚在第一象限的省份均屬于下游地區(qū)，分別為上海、江蘇、浙江，上游地區(qū)的省份均集聚在第三象限。這說明長江經濟帶農村基礎設施韌性表現出正相關關系，呈現較高集聚特征。

圖5 長江經濟帶農村基礎設施韌性莫蘭指數散點圖

4.3 轉移趨勢分析

馬爾科夫鏈描述了一種狀態(tài)序列，可以根據前面有限個狀態(tài)來推測未來某個狀態(tài)值。本文基于馬爾科夫鏈原理，將農村基礎設施韌性劃分成4個等級，對長江經濟帶農村基礎設施韌性的未來轉移趨勢進行探析。具體來說：低于總體水平的25%，屬于低水平（L）；介于總體水平的25%~50%，屬于中低水平（ML）；介于總體水平的50%~75%，屬于中高水平（MH）；高于總體水平的75%，屬于高水平（H）。四個韌性等級的臨界值分別為0.205、0.246和0.300。

4.3.1 傳統(tǒng)馬爾科夫鏈分析

本文通過傳統(tǒng)馬爾科夫鏈計算得出長江經濟帶農村基礎設施韌性概率轉移矩陣，如表5 所示，并對其未來轉移趨勢進行分析。其中，對角線上的數值代表各地區(qū)農村基礎設施韌性類型在t+1年后未發(fā)生轉移的概率，也就是平穩(wěn)概率，非對角線上的數值表示韌性類型發(fā)生轉移的概率，即非平穩(wěn)概率。由表5 可知，從總體、上游、中游和下游地區(qū)來看，長江經濟帶農村基礎設施韌性未來轉移趨勢均存在如下特征：（1）對角線上元素始終不小于非對角線上的元素，意味著各省份農村基礎設施韌性保持現有狀態(tài)的概率更大，即穩(wěn)定性強；（2）韌性水平高的地區(qū)有較強的穩(wěn)定性，呈現集聚特征，韌性水平相對較低的地區(qū)流動性更強，存在一定向上轉移概率；（3）各地區(qū)僅存在向上一鄰近類型轉移的概率，均不存在向下或跨越式轉移現象，這說明未來各地區(qū)韌性水平會有緩慢上升趨勢。

表5 概率轉移矩陣

4.3.2 空間馬爾科夫鏈分析

長江經濟帶各省份具有一定空間相關性，本文使用空間馬爾科夫鏈進一步探析相鄰區(qū)域間農村基礎設施韌性水平的空間影響效應，表6為長江經濟帶農村基礎設施韌性空間概率轉移矩陣，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ分別代表該地區(qū)水平為低、中低、中高、高。

表6 空間概率轉移矩陣

該矩陣具有如下特征：（1）當空間滯后為低水平時，低水平地區(qū)保持穩(wěn)定的概率為88.2%，向上轉移概率為11.8%，中低水平地區(qū)保持穩(wěn)定的概率為77.8%，向上轉移概率為22.2%。由此可知，空間滯后的推移促進了低水平和中低水平地區(qū)農村基礎設施韌性的改善。（2）當空間滯后為中低水平時，低水平、中低水平、高水平地區(qū)保持穩(wěn)定的概率分別為62.5%、88.9%、83.3%，向上轉移概率分別為37.5%、11.1%、16.7%。由此可知，這類空間滯后環(huán)境對低水平地區(qū)農村基礎設施韌性的改善作用更強。（3）當空間滯后為中高水平時，農村基礎設施韌性保持穩(wěn)定的概率為84.6%，向上轉移概率為15.4%，且四種地區(qū)類型都有向高位狀態(tài)轉移和保持高位狀態(tài)的趨勢；其中，中低水平地區(qū)向上轉移的概率大于保持穩(wěn)定的概率，這表示在此類空間滯后環(huán)境下，更有利于中低水平地區(qū)農村基礎設施韌性的提高。（4）當空間滯后為高水平時，中高水平地區(qū)有33.3%的概率向高水平轉移，高水平地區(qū)則會保持穩(wěn)定狀態(tài)。

5 結論

本文在測度長江經濟帶農村基礎設施韌性水平的基礎上，運用基尼系數、莫蘭指數與馬爾科夫鏈，分析其時空演化格局和動態(tài)分布規(guī)律，進而解構其發(fā)展特征。主要研究結論如下：

（1）2011—2020 年長江經濟帶11 個省份韌性水平均值介于0.164~0.537，其中，上海韌性水平處于長江經濟帶區(qū)域的最高值，云南最低；隨著政策、資金、技術等多要素向鄉(xiāng)村傾斜，長江經濟帶各地區(qū)韌性水平逐年提升。

（2）整體來看，長江經濟帶農村基礎設施韌性在研究期內總體差異變小，且三個地區(qū)的地區(qū)內差異均有縮??；從地區(qū)間差異來看，上-下、上-中地區(qū)間農村基礎設施韌性差異減小，中-下地區(qū)間差異有小幅增加；農村基礎設施韌性總體差異最主要的來源是上游、中游和下游三個地區(qū)的地區(qū)間差異。

（3）在考察期內，長江經濟帶三個地區(qū)農村基礎設施韌性水平呈現“上游＜中游＜下游”的空間分布特征，并且均有加速增長趨勢；各個省份間具有較高的空間相關性，呈現“高-高”集聚的省份均屬下游地區(qū)，“低-低”集聚的多為上游地區(qū)省份；各地區(qū)農村基礎設施韌性水平具有一定的穩(wěn)定性，低水平地區(qū)未來有向鄰接高水平地區(qū)轉移的趨勢，且鄰接高水平地區(qū)有利于促進低水平地區(qū)基礎設施建設水平的改善。