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        農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)發(fā)展及時空演化特征

        2023-11-23 15:10:48孫一凡杜改鳳李軍成王洋洋
        湖北畜牧獸醫(yī) 2023年10期
        關(guān)鍵詞:耦合數(shù)字空間

        孫一凡,杜改鳳,李軍成,姜 林,王洋洋

        (1.湖南人文科技學(xué)院,a.商學(xué)院;b.數(shù)學(xué)與金融學(xué)院,湖南 婁底 417000;2.遼寧大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,沈陽 110036)

        隨著城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展差距的日益擴大,鄉(xiāng)村振興成為中國全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的重要戰(zhàn)略目標[1]。同時,數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)的應(yīng)用也為加速中國農(nóng)村現(xiàn)代化提供了新的契機[2]。但中國各地區(qū)農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟和鄉(xiāng)村振興的發(fā)展情況存在差異,兩個系統(tǒng)之間的協(xié)同發(fā)展問題也受到廣泛關(guān)注。為加深對農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的認識,研究人員運用理論分析、實證研究以及案例分析等方法對二者進行了研究,主要集中在3 個方面。其一,關(guān)于農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合評價。崔凱等[3]從數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)視角出發(fā),構(gòu)建了包含數(shù)字環(huán)境、數(shù)字投入、數(shù)字效益、數(shù)字服務(wù)及配套4 個一級指標及其下屬的16個二級指標的鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟指標體系。慕娟等[4]從投入產(chǎn)出角度,構(gòu)建了包含農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化水平、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平3 個一級指標及其下屬的11 個二級指標的農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟指標體系,并通過研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟交融能促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平提高,有助于提高效率降低成本。其二,關(guān)于鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合評價。張挺等[5]從鄉(xiāng)村振興的五位一體角度出發(fā),選取15 個三級指標和44 個四級指標,運用熵權(quán)法構(gòu)建鄉(xiāng)村振興評價指標體系;沈劍波等[6]采用頻數(shù)分析法結(jié)合德爾菲法、實地調(diào)研等方式針對鄉(xiāng)村振興的五位一體構(gòu)建鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平評價指標體系。其三,關(guān)于農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興關(guān)系的研究。何雷華等[7]指出數(shù)字經(jīng)濟對鄉(xiāng)村振興有顯著驅(qū)動作用,同時數(shù)字經(jīng)濟對鄉(xiāng)村振興存在空間溢出效應(yīng),有助于促進鄰近地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展;孫文婷等[8]在測度長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟水平的基礎(chǔ)上,實證分析了數(shù)字經(jīng)濟影響農(nóng)民增收的基本傳導(dǎo)機制和異質(zhì)性傳導(dǎo)機制,并發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟能顯著促進農(nóng)民增收;陳毅輝等[9]指出數(shù)字經(jīng)濟顯著推動了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,從作用機制看,數(shù)字經(jīng)濟通過提高農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模、發(fā)展效率和發(fā)展效益3 條路徑推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展;田鴿等[10]探討了數(shù)字經(jīng)濟推動農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的內(nèi)在機制,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟能夠顯著促進非農(nóng)就業(yè),并以消費互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶動了農(nóng)村低技能勞動力向低技能偏向的數(shù)字化非農(nóng)行業(yè)流動。

        上述研究的開展為梳理農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的關(guān)系提供了理論參考,但在定量研究方法上有所不足。缺少以農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟為主體與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)研究,且鮮有文獻分析兩者耦合協(xié)調(diào)的空間集聚關(guān)系,未能從實證角度證明這一點?;诖耍狙芯客ㄟ^2010—2020 年31 ?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))面板數(shù)據(jù),利用熵值法構(gòu)建綜合評價模型,并建立耦合協(xié)調(diào)度模型劃分各指標的耦合協(xié)調(diào)度等級,同時運用空間自相關(guān)分析方法對各省(市、自治區(qū))的空間集聚模式進行了相應(yīng)的梳理,為推動中國鄉(xiāng)村發(fā)展,實現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村的目標提供參考與借鑒。

        1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

        1.1 指標體系構(gòu)建

        農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以增強農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)、促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級、提高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模等;而鄉(xiāng)村振興則包括了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)、生態(tài)、文化、社會等多個方面的發(fā)展。因此評價農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的發(fā)展水平需要建立全面的評價指標體系,反映其多元性與復(fù)雜性,既要客觀反映出各?。ㄊ?、自治區(qū))農(nóng)村的真實面貌,又要考慮到數(shù)據(jù)的可得性。參考已有研究成果,建立農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興綜合評價體系如表1 所示。評價指標中正向指標的數(shù)值越大越好,負向指標的數(shù)值越小越好[11]。

        表1 農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興綜合評價指標體系

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        研究盡可能采用已公布的統(tǒng)計年鑒權(quán)威數(shù)據(jù),因數(shù)據(jù)可得性的原因,選取的31 ?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))數(shù)據(jù)不包括香港、澳門和臺灣地區(qū)數(shù)據(jù),部分缺失數(shù)據(jù)通過插值法填補缺失值[12,13]。其中,數(shù)字經(jīng)濟子系統(tǒng)2010—2020 年指標X1、X2、X3、X7的數(shù)據(jù)來源于2011—2021 年《中國統(tǒng)計年鑒》;指標X4的數(shù)據(jù)來源于阿里研究院;指標X5的數(shù)據(jù)來源于《2011—2021北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(PKU-DFIIC)》[14];指標X6的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。鄉(xiāng)村振興子系統(tǒng)中2010—2020 年指標Y1、Y2、Y3、Y8、Y9的數(shù)據(jù)來源于2011—2021 年《中國統(tǒng)計年鑒》;Y4、Y5、Y6、Y7、Y10的數(shù)據(jù)來源于2011—2021 年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》,Y11的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局;Y12、Y13、Y14來源于2011—2021 年《中國縣域統(tǒng)計年鑒(鄉(xiāng)鎮(zhèn)卷)》,Y15的數(shù)據(jù)參考尹海潔等[15]的恩格爾系數(shù)計算方法進行計算。

        1.3 研究方法

        1.3.1 熵值法 熵值法是一種客觀的賦權(quán)方法,熵權(quán)越大代表該指標所持有的有效信息越多,其影響程度就越大[16]。熵值法能夠客觀真實地反映隱含在指標數(shù)據(jù)中的信息,利用其計算評價指標權(quán)重,可為綜合評價提供依據(jù)。由于含有負向指標,因此需要對正向指標和負向指標進行標準化處理。熵值法中運用到了取對數(shù),為避免取對數(shù)的目標值出現(xiàn)0的情況,需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理并進行非負平移[17]。

        首先,對數(shù)據(jù)進行標準化處理,計算式如下。

        式中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;Zij是第i年第j個指標的值,Zij′是Zij標準化的結(jié)果,max(Zij)是指標Zij的最大值,min(Zij)是指標Zij的最小值。

        其次,計算各指標在各樣本中的比重dij。

        然后,計算第j個指標信息熵ej。

        再計算第j個指標權(quán)重ψj。

        最后,計算各子系統(tǒng)第i年的發(fā)展指數(shù),f(x)和g(y)分別為農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟子系統(tǒng)和鄉(xiāng)村振興子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)。

        1.3.2 耦合協(xié)調(diào)度模型 耦合協(xié)調(diào)度表征子系統(tǒng)相互作用影響的程度,耦合作用和協(xié)調(diào)程度決定了耦合系統(tǒng)演化發(fā)展狀況[18]。本研究構(gòu)建的農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度模型如下。

        1.3.3 空間自相關(guān)分析 通過空間自相關(guān)分析可以探究事物之間的某種屬性在不同地區(qū)之間的空間依賴性和異質(zhì)性,并分析事物間包含地理因素的相關(guān)關(guān)系[20]??臻g自相關(guān)分為全局自相關(guān)與局部自相關(guān),全局是從整體出發(fā)探究空間集聚現(xiàn)象,局部則是從部分出發(fā)探究相鄰地區(qū)之間集聚的現(xiàn)象??臻g自相關(guān)性分析常用的判斷指標與統(tǒng)計量是莫蘭指數(shù)(Moran’sI),其常見的取值范圍為[-1,1],當Moran’sI為0 時,地區(qū)間屬性相關(guān)關(guān)系呈隨機分布,地區(qū)間無顯著差異;當Moran’sI大于0 時,地區(qū)間的屬性關(guān)系在空間上呈正相關(guān)聯(lián)系,地區(qū)間存在顯著差異,表現(xiàn)為集聚;當Moran’sI小于0 時,地區(qū)間呈顯著差異,趨于離散[21]。當Moran’sI的正態(tài)統(tǒng)計量Z大于或等于正態(tài)分布函數(shù)在0.01 水平下的臨界值1.96,且P≤0.05 時,即在95%的置信度下統(tǒng)計顯著有效。

        本研究運用空間自相關(guān)探究了農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度在空間中的分布特征與差異。使用GeoDa 軟件中的鄰接空間權(quán)重矩陣,類型為Queen 鄰接。通過分析空間自相關(guān)揭示農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)效應(yīng)及空間集聚模式。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 綜合評價指數(shù)分析

        將無量綱化后的數(shù)據(jù)帶入式(1)至式(6),求解出各?。ㄊ?、自治區(qū))的農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)與鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)。為直觀展示兩個子系統(tǒng)之間的動態(tài)發(fā)展變化規(guī)律,繪制2010—2020 年農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)變化趨勢,如圖1 所示。

        圖1 2010—2020 年農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)變化趨勢

        就全國整體發(fā)展而言,農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)出較為相似的波動規(guī)律。農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟在2010 年與鄉(xiāng)村振興有較大差距,但隨著時間發(fā)展逐步縮小,2012 年農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟開始進入快速發(fā)展期,并且在2014 年達到峰值,與鄉(xiāng)村振興呈現(xiàn)相似的波動規(guī)律。這說明農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟初期并不能較大地影響鄉(xiāng)村振興,但在演化發(fā)展過程中,農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟的影響作用逐漸提高,兩者的耦合協(xié)調(diào)程度整體提升。同時,2010—2014 年,農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興也呈現(xiàn)出不同的發(fā)展速度,表明鄉(xiāng)村振興在一定程度上處于穩(wěn)定發(fā)展期,農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟則處于快速發(fā)展期,兩者所處的發(fā)展時期有所不同。

        為橫向比較各?。ㄊ?、自治區(qū))的發(fā)展程度,對各?。ㄊ?、自治區(qū))農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興2010—2020 年的發(fā)展指數(shù)求平均值并繪制雷達圖,如圖2所示。就局部發(fā)展而言,地區(qū)之間差異較大,在不同區(qū)域呈現(xiàn)不同的發(fā)展趨勢。浙江、廣東、內(nèi)蒙古、福建等地區(qū)的農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟均值高于鄉(xiāng)村振興均值,其他地區(qū)鄉(xiāng)村振興均值普遍高于農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟均值。北京、天津、江蘇、福建等東部地區(qū)省市農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興演化趨勢較為接近,但新疆、寧夏、甘肅、陜西、青海等西北地區(qū)五省則呈現(xiàn)鄉(xiāng)村振興遙遙領(lǐng)先農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)象,表明農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興發(fā)展不同步,在不同地區(qū)受到不同發(fā)展速度的制約,這是地方發(fā)展基礎(chǔ)條件不同的原因造成的。

        圖2 2010—2020 年各省(市、自治區(qū))農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興平均發(fā)展指數(shù)

        2.2 耦合協(xié)調(diào)程度及類型分析

        通過代入農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟和鄉(xiāng)村振興相關(guān)指標數(shù)據(jù),運用式(7)耦合協(xié)調(diào)度模型計算得到兩系統(tǒng)的耦合度、耦合協(xié)調(diào)度,對中國農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的協(xié)調(diào)發(fā)展特征進行相應(yīng)分析,然后再結(jié)合表2 評級標準進行分組評級,使用2010—2020 年耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的平均值進行劃分,結(jié)果如表3 所示。

        由表3 可知,從耦合度整體來看,多數(shù)省份耦合度均在0.90 上下徘徊,說明中國的農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟和鄉(xiāng)村振興有著相互緊密影響的關(guān)系。一方面鄉(xiāng)村振興的發(fā)展創(chuàng)造了農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所需的基礎(chǔ)設(shè)施條件;另一方面,中國農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠驅(qū)動鄉(xiāng)村振興高質(zhì)高效發(fā)展,客觀上促使了二者的相互作用和協(xié)調(diào)發(fā)展。從耦合協(xié)調(diào)度的角度分析,全國耦合協(xié)調(diào)度均值為0.45,大多數(shù)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的耦合協(xié)調(diào)度只有其耦合度的一半,說明農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的發(fā)展水平表現(xiàn)出發(fā)展不同速,其協(xié)調(diào)等級處于中低水平,各省(市、自治區(qū))的耦合協(xié)調(diào)等級分為以下3 種類型。

        第一類為初級協(xié)調(diào)。農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度大于0.6,認為協(xié)調(diào)發(fā)展程度良好。浙江、江蘇、山東在2010—2020 年均值分別為0.68、0.62、0.60,代表該地區(qū)兩系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展程度較優(yōu),其發(fā)展農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興均衡性強,二者協(xié)調(diào)發(fā)展程度較好,存在正向促進關(guān)系。

        第二類為勉強協(xié)調(diào)與瀕臨失調(diào)。勉強協(xié)調(diào)與瀕臨失調(diào)表明地區(qū)兩系統(tǒng)已達到協(xié)調(diào)臨界點,但是在各年份的協(xié)調(diào)發(fā)展中仍處于上下波動,尚未實現(xiàn)穩(wěn)定協(xié)調(diào),在地區(qū)農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的耦合發(fā)展中存在進步空間。在勉強協(xié)調(diào)發(fā)展階段的地區(qū)有北京(0.58)、廣東(0.58)、福建(0.55)、內(nèi)蒙古(0.55)、上海(0.50);在瀕臨失調(diào)發(fā)展階段的地區(qū)有河北(0.48)、河南(0.47)、湖北(0.47)、四川(0.46)、天津(0.45)、遼寧(0.44)、湖南(0.44)、江西(0.43)、陜西(0.43)、山西(0.41)、安徽(0.41)、黑龍江(0.40)。

        第三類為輕度失調(diào)。兩系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度處于較低水平,系統(tǒng)之間的相互正向促進作用不足,呈現(xiàn)一方過快或過慢帶給另一方的制約現(xiàn)象。在輕度失調(diào)發(fā)展階段的地區(qū)有吉林(0.39)、海南(0.39)、廣西(0.38)、重慶(0.38)、貴州(0.37)、云南(0.37)、西藏(0.31)、甘肅(0.33)、青海(0.30)、寧夏(0.33)、新疆(0.39)。

        通過對不同地區(qū)農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度分類后發(fā)現(xiàn),兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)關(guān)系在大多數(shù)地區(qū)始終存在,不同年份、不同地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度卻存在著一定的差異,但并未出現(xiàn)輕度失調(diào)以下的情況。一方面,表現(xiàn)出中國農(nóng)村發(fā)展中共同富裕理念的貫徹;另一方面,說明二者由于發(fā)展速度不同所帶來的不協(xié)調(diào)問題凸顯,中國31 省(市、自治區(qū))在農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興發(fā)展模式上都有不同的側(cè)重點,各地區(qū)發(fā)展農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)條件不同,導(dǎo)致耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度不均衡。

        2.3 耦合協(xié)調(diào)度的空間分析

        使用GeoDa 軟件對31 ?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度進行空間自相關(guān)分析,其空間權(quán)重矩陣定義為Queen 鄰接矩陣,并通過權(quán)重設(shè)置將廣東與海南設(shè)為鄰接關(guān)系,通過計算得到農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的全局Moran’sI,具體如表4 所示。

        表4 農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的Moran’s I檢驗

        由表4 可知,2010—2020 年全局自相關(guān)的標準統(tǒng)計量的Moran’sI均為正值,其中2010 年、2012 年Moran’sI分別為0.062、0.115,未通過顯著性水平檢驗,而其他年份Moran’sI均通過置信度顯著性水平檢驗,表明農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的空間自相關(guān)性。同時,2015—2020 年全局Moran’sI顯著增長,Z≥2.58、P≤0.01,其伴隨概率P均為0.001,表明2015—2020 年兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的莫蘭指數(shù)在1%的水平上顯著為正,兩系統(tǒng)在空間上的分布具有正相關(guān)性,呈現(xiàn)出增強的空間集聚效應(yīng)。

        根據(jù)全局自相關(guān)分析莫蘭指數(shù)繪制2011 年、2015 年、2020 年的Moran 散點圖,可將2010—2020年農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度的空間分布在4 個象限中,兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的集聚表現(xiàn)為高-高(H-H)集聚區(qū)域、低-高(L-H)集聚區(qū)域、低-低(L-L)集聚區(qū)域、高-低(H-L)集聚區(qū)域,具體如圖3 所示。

        圖3 農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的Moran 散點圖

        鑒于Moran 散點圖不能分析各地區(qū)局部相關(guān)類型及其集聚區(qū)是否具有統(tǒng)計意義的顯著性,通過LISA 集聚圖進行進一步分析,得到2011 年、2015 年、2020 年的LISA 集聚類型,如表5 所示。

        表5 農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度空間自相關(guān)LISA 集聚類型

        由圖3 與表5 可知,中國農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的H-H 集聚區(qū)域與L-L 集聚區(qū)域在發(fā)展過程中保持擴張態(tài)勢。2011 年H-H 集聚區(qū)域僅有江蘇與上海,到2020 年區(qū)域擴展為山東、江蘇、福建、浙江、江西、上海,華東六省一市中僅安徽處于低-高集聚區(qū)域。H-H 集聚區(qū)域總占比由2011 年的6.5%上升至2020 年的19.4%,在東南沿海地域空間上呈現(xiàn)團塊狀,這類省市鄉(xiāng)村振興水平普遍較高,為發(fā)展農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟打下了良好基礎(chǔ),形成了區(qū)域間的帶動發(fā)展,帶動周邊地區(qū)形成高值的聚集。2011—2015 年L-L 集聚區(qū)域有新疆、西藏、青海、云南,到2020 年為新疆、西藏、青海、寧夏、內(nèi)蒙古、甘肅,地域空間主要分布在中國西北與西南地區(qū),這類省市農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟受自身發(fā)展基礎(chǔ)制約導(dǎo)致發(fā)展不充分,兩系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平較低,對周邊地區(qū)帶動作用有限。處于H-L 集聚區(qū)域的僅有四川,在2011年、2015 年、2022 年均處于該模式,四川與西北地區(qū)的陜西、甘肅、青海為鄰,其農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的綜合發(fā)展水平較高,但未能對周邊區(qū)域起到拉動作用,并呈現(xiàn)與L-H 集聚區(qū)域安徽相反的馬太效應(yīng)表現(xiàn)。總體而言,中國農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)發(fā)展長期存在顯著差異,H-H 集聚區(qū)域與L-L 集聚區(qū)域都處于擴張態(tài)勢,依靠空間區(qū)位優(yōu)勢逐步拉開差距,西北地區(qū)、西南地區(qū)與華北地區(qū)、華東地區(qū)形成兩極化發(fā)展趨勢,優(yōu)勢地區(qū)暫未完全發(fā)揮出對全國整體協(xié)同發(fā)展的強勁促進作用。

        3 結(jié)論與建議

        本研究以全國31 個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))為研究單位,構(gòu)建評價指標體系,借助熵值法對農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平進行了測算與分析。在此基礎(chǔ)上,運用耦合協(xié)調(diào)度模型實現(xiàn)對2010—2020 年中國農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平耦合度及耦合協(xié)調(diào)度的分析,并對農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性進行了探索與分析,對各?。ㄊ?、自治區(qū))的空間集聚模式進行了梳理,從全國層面分析了農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟和鄉(xiāng)村振興的空間耦合協(xié)調(diào)集聚效應(yīng),結(jié)論如下。

        1)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展指數(shù)總體上呈緩慢發(fā)展趨勢,2010—2014 年鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平持續(xù)滯后,但隨著農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平快速上升,帶動兩系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展勢頭強勁,二者發(fā)展水平在2014 年達到高值。2015—2020 年進入平穩(wěn)發(fā)展期后,鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平呈現(xiàn)后勁不足,農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟則表現(xiàn)出強勁動力,鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平增長速度也逐漸落后于農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟。其中,多數(shù)省份鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)均值高于鄉(xiāng)村振興,僅有浙江、廣東、內(nèi)蒙古、福建等地區(qū)的農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟均值高于鄉(xiāng)村振興均值,農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟具有較大的進步空間。

        2)中國農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興在發(fā)展中存在耦合協(xié)調(diào)關(guān)系,二者耦合協(xié)調(diào)度水平處于中低協(xié)調(diào)水平。浙江、江蘇、山東實現(xiàn)了初級協(xié)調(diào),處于勉強協(xié)調(diào)和瀕臨失調(diào)的地區(qū)較多,但各地區(qū)間農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度總體呈平穩(wěn)上升趨勢,并隨著時間的推移,各地區(qū)兩系統(tǒng)協(xié)調(diào)程度得到明顯改善。

        3)中國農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度呈顯著的空間正相關(guān)性,其集聚效應(yīng)主要表現(xiàn)為高-高集聚區(qū)域與低-低集聚區(qū)域。高-高集聚區(qū)域主要集中在華東與華北地區(qū),而低-低集聚區(qū)域則主要集中于西北與西南地區(qū),區(qū)域間相互影響作用明顯,在空間上呈兩極化發(fā)展趨勢。

        為進一步發(fā)展農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟,提高可持續(xù)發(fā)展能力,從而實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興,提出如下發(fā)展建議。

        1)政府應(yīng)加強財政投入,提升L-L 集聚地區(qū)鄉(xiāng)村信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。加大對滯后地區(qū)的財政投入,推進農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),將通信基站、管道、桿線、機房等全面納入鄉(xiāng)村建設(shè)規(guī)劃。同時,應(yīng)加快農(nóng)村地區(qū)接入寬帶網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字交易平臺、農(nóng)村電商物流配送等,并規(guī)劃設(shè)計農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)云平臺,以提供更好的基礎(chǔ)條件。還應(yīng)加強對鄉(xiāng)村地區(qū)農(nóng)民的數(shù)字技能培訓(xùn),并提供相應(yīng)的教育和培訓(xùn)課程,以提高農(nóng)民對數(shù)字技術(shù)和電商經(jīng)營的理解和掌握能力。政府可以積極發(fā)展鄉(xiāng)村數(shù)字新業(yè)態(tài),以促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺、居民生活富裕。

        2)促進數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的合作與智能化升級,旨在通過促進數(shù)字產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展,推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的融合,從而實現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)的升級和鄉(xiāng)村振興的數(shù)字化深度融合。為此可以實施以下行動:推動智慧農(nóng)業(yè)升級賦能行動,促進農(nóng)業(yè)與信息技術(shù)的融合;推動智慧綠色鄉(xiāng)村建設(shè)行動,促進鄉(xiāng)村發(fā)展與環(huán)境可持續(xù)性的協(xié)調(diào);推動信息技術(shù)惠農(nóng)便民行動,提高信息技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的普及和應(yīng)用;推動鄉(xiāng)村數(shù)字治理提升行動,提升鄉(xiāng)村治理水平和數(shù)字化程度。通過這些行動的實施,數(shù)字經(jīng)濟和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)將得以更好地合作和發(fā)展,從而促進數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的深度融合。

        3)為促進H-L 和L-H 集聚地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展,需要制定有針對性和有效性的政策。政府應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)的情況和需求,制定更具針對性和有效性的政策來推動區(qū)域差異化發(fā)展,并加強對滯后地區(qū)的支持和引領(lǐng)。同時,需要采取富鄰措施,促進先進地區(qū)幫助滯后地區(qū)縮小差距。在全國層面上,旨在實現(xiàn)城鄉(xiāng)公共服務(wù)數(shù)字化和均等化,確保公共服務(wù)在城鄉(xiāng)之間得到平等的數(shù)字化覆蓋。此外,還應(yīng)建立跨地區(qū)和跨部門的協(xié)調(diào)發(fā)展機制,以實現(xiàn)區(qū)域間共同服務(wù)高質(zhì)量農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)的協(xié)調(diào)和合作,推動農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興的協(xié)同發(fā)展。通過這些措施,可以加強H-L 和L-H 集聚地區(qū)的發(fā)展協(xié)調(diào)性,促進更加均衡的農(nóng)村經(jīng)濟增長與現(xiàn)代化發(fā)展。

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