關(guān)鍵詞：數(shù)字鄉(xiāng)村；發(fā)展水平；時(shí)空演變；驅(qū)動(dòng)因素；廣東省中圖分類號(hào)：F323.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0439-8114（2025）07-0230-09DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2025.07.039開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：口

Spatiotemporal evolution and driving factors of digital village development in Guangdong Province

TANGWei，BAOWulantuoya

（ColegeofEconomicsandManagement（Collegeofoopratives），QingdaoAgiculturalUniversity，Qingdao609，Shandong，in）

Abstract：The2Oprefecture-levelcities inGuangdong Province（excluding Shenzhen City）from2013to2022 weretakenas thesearchobjects.Anevaluationindexsystemfordigitalvllagedevelopmentcoveringfivekeydimensions wasconstructed.Theentropyweighted TOPSIS method wasadopted to measure thedevelopment levels.The Kernel density estimation method，Moran's I index， andtheGeoDetectormodel wereutilized tosystematicallanalyzethespatiotemporalevolutioncharacteristicsanddrivingfactorsIt wasshownthattheoveralldevelopmentlevelofdigitalvillgesinGuangdongProvincehadbeencontinuouslyrising.However，significantregionaldisparitiesexisted，withthePearlRiverDeltaregiontakingtheleadandtheeastern，western，andnorthernregionsof Guangdongfacinga“digitaldivide\".Tedevelopentlevelofdigitalvilgesdemostratedstablespatialaglomeratiocracteristics.“High-high”clusters were mainlyconcentratedinthePearlRiverDeltaregion，andthere werecities withstructural“eapfrogging\".Thedriving mechanismofdigitalvillagedevelopmentshowedatrendoftransformationfromexogenousdriverssuchasgovernmentsupporttondogenousdriverssuchasinnovationinpuandagriculturallevel.Finally，targetedcountermeasuresandsuggestios were putforward regarding regional diferences，policylinkage，and innovation-drivendevelopmentin Guangdong Province.

Keywords：digital village；development level;spatiotemporal evolution；driving factors；Guangdong Province

中共二十大報(bào)告指出，全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村。當(dāng)下，鄉(xiāng)村面臨日益衰落、基礎(chǔ)設(shè)施不完善、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一以及人口流失等嚴(yán)峻問(wèn)題，當(dāng)務(wù)之急是尋找激發(fā)鄉(xiāng)村內(nèi)生發(fā)展活力的新動(dòng)能[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種以數(shù)字化為生產(chǎn)力，以數(shù)字技術(shù)為核心，代表當(dāng)前現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展趨向的全新經(jīng)濟(jì)形態(tài)[2]，對(duì)鄉(xiāng)村振興而言，既是新動(dòng)能，又是新引擎。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的對(duì)接融合是時(shí)代發(fā)展必然趨勢(shì)，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)能夠整體帶動(dòng)和提升農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展，為鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供強(qiáng)大動(dòng)力。

關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的學(xué)術(shù)成果主要從理論研究與實(shí)證研究?jī)煞矫嬲归_。在理論研究方面，主要涉及數(shù)字鄉(xiāng)村的內(nèi)涵、發(fā)展現(xiàn)狀、實(shí)踐困境、治理路徑以及國(guó)際經(jīng)驗(yàn)與啟示等內(nèi)容[2-6]。在實(shí)證研究方面，一是基于具體視角實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字鄉(xiāng)村對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響，學(xué)者們探討了數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對(duì)產(chǎn)業(yè)興旺、城鄉(xiāng)融合發(fā)展、農(nóng)村居民收入差距等方面[7-9]的影響，普遍認(rèn)同數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對(duì)鄉(xiāng)村振興具有重要推動(dòng)作用；二是開展對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展指標(biāo)體系、評(píng)價(jià)方法、區(qū)域差異等方面的研究。

在指標(biāo)體系方面，國(guó)內(nèi)關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一，崔凱等\"基于鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵，提出數(shù)字鄉(xiāng)村指標(biāo)體系應(yīng)從環(huán)境、投入、效益和服務(wù)4個(gè)方面構(gòu)建；許敬輝等在鄉(xiāng)村振興背景下，從數(shù)字信息基礎(chǔ)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字科技農(nóng)業(yè)、數(shù)字生活服務(wù)、綠色生態(tài)鄉(xiāng)村和鄉(xiāng)村生活質(zhì)量6個(gè)方面構(gòu)建數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；朱紅根等基于投人產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)角度，從數(shù)字資金投入、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字信息基礎(chǔ)、數(shù)字服務(wù)水平4個(gè)維度構(gòu)建中國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展指標(biāo)體系；劉傳明等[2]利用北京大學(xué)新農(nóng)村發(fā)展研究院編制的縣域數(shù)字鄉(xiāng)村指數(shù)衡量數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平。在評(píng)價(jià)方法方面，馮朝睿等[13]采用層次分析法，徐振華等[4]、許敬輝等[]分別采用熵權(quán)法和因子分析法，張鴻等[15]則采用層次分析法與熵權(quán)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法測(cè)度數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平。在區(qū)域差異方面，劉傳明等[16]、劉慶[1]分別運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法和泰爾指數(shù)及其分解方法分析數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的區(qū)域差異；曾永明等[18]研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平區(qū)域差異明顯，呈現(xiàn)由“東部沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)”遞減的“階梯式\"空間分異格局。

總體來(lái)看，上述關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)方面的研究較為豐富，但由于中國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展起步較晚，尚未出臺(tái)數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)方面的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，一些實(shí)證研究也是基于全國(guó)視角，未考慮地域經(jīng)濟(jì)和環(huán)境差異，仍需結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H系統(tǒng)地探究數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的影響機(jī)理與推進(jìn)策略。廣東省作為中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)大省，2022年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占地區(qū)生產(chǎn)總值比重高達(dá) 49.7% ，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)6.41萬(wàn)億元，占全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模比重達(dá) 12.8% ，總量連續(xù)6年居全國(guó)首位。作為中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前沿陣地，廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展情況對(duì)于國(guó)家和其他省份具有較強(qiáng)的參考意義。因此，本研究基于2013—2022年廣東省除深圳市外的20個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)TOPSIS法系統(tǒng)性地分析全省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平，應(yīng)用Kernel密度估計(jì)法、Moran'sI指數(shù)和地理探測(cè)器模型進(jìn)一步分析其時(shí)空演變特征和關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，以期為推動(dòng)廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)和決策參考，同時(shí)也為其他省份建設(shè)數(shù)字鄉(xiāng)村提供借鑒，在一定程度上豐富中國(guó)關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展相關(guān)領(lǐng)域的研究。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

廣東省大力實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略，積極推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村深度融合，《廣東省貫徹落實(shí)lt;數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要gt;的實(shí)施意見》《廣東數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2020—2025）》以及《廣東省貫徹落實(shí)lt;數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2022一2025） ∣gt; 實(shí)施方案》等一系列政策加碼和戰(zhàn)略提速，意味著廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)發(fā)展進(jìn)人了新階段。本研究綜合參考廣東省相關(guān)政策文件和已有研究成果[1，14，15，17]，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性等指標(biāo)構(gòu)建原則，兼顧指標(biāo)的時(shí)效性和數(shù)據(jù)的可獲得性，從鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、鄉(xiāng)村治理數(shù)字化、鄉(xiāng)村服務(wù)數(shù)字化、鄉(xiāng)村文化數(shù)字化5個(gè)維度構(gòu)建廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1）。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

廣東省深圳市已實(shí)現(xiàn)全面城鎮(zhèn)化，因此本研究對(duì)象為廣東省除深圳市外的20個(gè)地級(jí)市及四大區(qū)域，其中珠三角地區(qū)包括廣州、佛山、東莞、惠州、珠海、江門、中山、肇慶8個(gè)地級(jí)市；粵東地區(qū)包括汕頭、揭陽(yáng)、汕尾、潮州4個(gè)地級(jí)市；粵西地區(qū)包括茂名、湛江、陽(yáng)江3個(gè)地級(jí)市；粵北地區(qū)包括清遠(yuǎn)、韶關(guān)、梅州、河源、云浮5個(gè)地級(jí)市。上述指標(biāo)體系中，數(shù)字農(nóng)業(yè)企業(yè)規(guī)模的數(shù)據(jù)來(lái)自企研·社科大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)；數(shù)字金融發(fā)展水平來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)；基層網(wǎng)格化治理水平、“三務(wù)”網(wǎng)上公開比率、“雪亮工程\"覆蓋率、政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)網(wǎng)上可辦率、教育培訓(xùn)服務(wù)水平、縣級(jí)融媒體中心建設(shè)情況來(lái)自廣東省及各地級(jí)市關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字鄉(xiāng)村的官方文件、公告及報(bào)道等;其余指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自《廣東農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》廣東及各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、廣東及各地級(jí)市國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。樣本期為2013一2022年，部分年份的缺失數(shù)據(jù)采用插值法或根據(jù)年份間增長(zhǎng)率近似計(jì)算補(bǔ)齊。

1.3 研究方法

1.3.1熵權(quán)TOPSIS法熵權(quán)TOPSIS模型實(shí)質(zhì)是對(duì)傳統(tǒng)TOPSIS評(píng)價(jià)法的改進(jìn)，傳統(tǒng)TOPSIS評(píng)價(jià)法的核心思想是通過(guò)定義決策問(wèn)題的最優(yōu)解和最劣解之間的距離，最后計(jì)算各個(gè)方案與理想解的相對(duì)貼近度，進(jìn)行方案的優(yōu)劣排序。主要計(jì)算步驟如下。

表1廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。為了消除單位量綱不同帶來(lái)的影響，對(duì)正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)分別采用式（1）和式（2）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中， x_ij 為第 i 個(gè)樣本的第 j 次評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始值， x_ij^′ 為標(biāo)準(zhǔn)值。

2）構(gòu)造規(guī)范化矩陣 （p_ij） ，其元素為式（3），其中m 為指標(biāo)對(duì)應(yīng)的樣本總數(shù)。

3）計(jì)算第 j 項(xiàng)指標(biāo)的信息 （h_j），n 為指標(biāo)總數(shù)。

.，n）

4）計(jì)算第 j 項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重 （w_j） 。

5）構(gòu)建加權(quán)決策矩陣 （V） 。

V=w_j×x_ij^′

6）確定指標(biāo)的正、負(fù)理想解。令 V⁺ 表示所有方案中最好的方案，稱為正理想解； V^- 表示最不理想的方案，稱為負(fù)理想解。

V⁺={maxV_ij∣i=1，2，…，m}

V^-={minV_ij|i=1，2，…，m}

7）計(jì)算歐式距離。設(shè)各個(gè)評(píng)價(jià)地區(qū)向量到正、負(fù)理想解的距離分別是 D⁺ 和 D^- 。

8）計(jì)算貼近度 （C_j） 。貼近度表示評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解即最優(yōu)方案的接近程度，貼近度 C_j 越大，表明評(píng)價(jià)對(duì)象越接近正理想方案，同時(shí)遠(yuǎn)離負(fù)理想方案，因此，可以根據(jù) C_j 的大小判斷數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的高低。

1.3.2Kernel密度估計(jì)法Kernel密度估計(jì)是一種利用連續(xù)密度函數(shù)曲線對(duì)隨機(jī)變量分布形態(tài)進(jìn)行描述的非參數(shù)方法，通過(guò)從Kernel密度曲線的分布形態(tài)、位置、延展性等特征展開分析，能夠清晰直觀地展現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。假定 f（x）

是數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平 x 的密度函數(shù)，計(jì)算式如下。

式中， n 為觀測(cè)值的個(gè)數(shù)； x_i 為觀測(cè)值； 為觀測(cè)值的均值； K（?） 表示核密度函數(shù)； h 為帶寬，帶寬越小，估計(jì)精度愈高。本研究采用高斯核函數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

1.3.3Moran's I 指數(shù)為進(jìn)一步探究數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的空間分布特征，本研究采用衡量空間相關(guān)性的常用方法——Moran's I 指數(shù)來(lái)展開分析。首先利用全局Moran's I 指數(shù)式（14）考察是否存在空間集聚現(xiàn)象，若存在集聚現(xiàn)象，使用局部Moran's I 指數(shù)式（15）詳細(xì)考察空間集聚的演變特征

式中， w_ij 為空間權(quán)重矩陣的元素； n 表示區(qū)域總數(shù)； y_i 為區(qū)域 i 的綜合得分； 為所有區(qū)域的平均得分。

1.3.4地理探測(cè)器模型地理探測(cè)器是探測(cè)某種地理屬性與其解釋因子之間關(guān)系的空間分析模型，被廣泛應(yīng)用于自然和經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)象的驅(qū)動(dòng)因素研究[19]。本研究采用地理探測(cè)器中的因子探測(cè)方法，其核心思想是探測(cè)各驅(qū)動(dòng)因素在多大程度上解釋了數(shù)字鄉(xiāng)村的空間分異，表達(dá)式如下。

式中， h=1，…，L ，為被解釋變量數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平Y(jié)或者驅(qū)動(dòng)因子 X 的分層，即分類或分區(qū)； N_?h 和N 分別為層 h 和全區(qū)的單元數(shù)； σ_h² 和 σ² 分別是層 h 和全區(qū)被解釋變量數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平 Y 的方差； q 的值域?yàn)?[0，1]，q 越大，表明該因子對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用越大。

2 結(jié)果與分析

2.1廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平測(cè)度分析

應(yīng)用熵權(quán)TOPSIS法，對(duì)廣東省除深圳市外的20個(gè)地級(jí)市及四大區(qū)域（珠三角地區(qū)、粵東地區(qū)、粵西地區(qū)、粵北地區(qū)）開展2013—2022年數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平測(cè)度，各地級(jí)市測(cè)度結(jié)果及發(fā)展水平綜合排名如表2所示。

表2廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平測(cè)度值及綜合排名

參考相關(guān)研究2得到廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，并對(duì)各地級(jí)市數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平進(jìn)行一般、良好、優(yōu)秀3級(jí)分類（表3）。

2.1.1整體發(fā)展水平從整體來(lái)看，廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平持續(xù)上升，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，均值從2013年的0.368上升到2022年的0.618，年均增長(zhǎng)率為5.929% 。與此同時(shí)，通過(guò)對(duì)比廣東省各地級(jí)市數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)存在明顯區(qū)域差異性，以2013一2022年均值計(jì)，超過(guò)全省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展均值（0.497的地級(jí)市共有10個(gè)，分別是廣州、東莞、佛山、江門、肇慶、惠州、汕頭、揭陽(yáng)、茂名、梅州；珠三角地區(qū)及粵東地區(qū)、粵西地區(qū)、粵北地區(qū)城市占比分別為 60%，20%，10%，10% ，超過(guò) 50% 集中于珠三角地區(qū)。此外，2022年數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平得分最高的廣州市（0.929）和最低的云浮市（0.365），前者是后者的2.55倍，表明廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展存在明顯空間集聚及數(shù)字鴻溝。

在增速方面，2013—2022年超過(guò)全省年均增長(zhǎng)率（ 5.925% ）的地區(qū)有10個(gè)，領(lǐng)跑行列前5的地級(jí)市依次為韶關(guān)（ 9.256% ）、汕尾（ 8.069% ）、珠海中 7.923% 、中山 7.009% 、河源 （6.597% ）;其中非珠三角地區(qū)占比達(dá) 60% （3個(gè)），展現(xiàn)出較強(qiáng)“追趕效應(yīng)”，這與廣東省深入實(shí)施粵東、粵西、粵北地區(qū)振興發(fā)展戰(zhàn)略賦能，及地區(qū)本身高度重視數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展主動(dòng)作為密切相關(guān)。

表3廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及分類結(jié)果

2.1.2區(qū)域發(fā)展水平從發(fā)展增速來(lái)看，珠三角地區(qū)及粵東、粵西、粵北地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的演變趨勢(shì)基本保持一致（圖1），均呈逐年上升態(tài)勢(shì)，年均增長(zhǎng)率分別為 5.836%.6.096%.5.804%.6.608% 。從發(fā)展得分看，珠三角地區(qū)及粵東、粵西、粵北地區(qū)存在明顯的區(qū)域差異，對(duì)應(yīng)的區(qū)域水平得分分別為0.566，0.470，0.475，0.422 分。其中，珠三角地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平始終高于全省平均水平（0.497分），而粵東、粵西、粵北地區(qū)則始終低于全省均值。珠三角地區(qū)發(fā)展水平得分分別為粵東地區(qū)的1.20倍、粵西地區(qū)的1.19倍、粵北地區(qū)的1.34倍，區(qū)域差異明顯。未來(lái)廣東省需在戰(zhàn)略導(dǎo)向下進(jìn)一步彌合數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的區(qū)域差距，統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村協(xié)調(diào)發(fā)展。

圖1廣東省及四大行政區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平演變趨勢(shì)

2.2廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平時(shí)序演變規(guī)律分析

為了直觀呈現(xiàn)廣東省各地級(jí)市不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平，通過(guò)Kernel密度三維圖刻畫2013一2022年廣東省及四大區(qū)域的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平動(dòng)態(tài)時(shí)序演變趨勢(shì)

2.2.1全省整體層面 2013—2022年廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的時(shí)序演變特征如圖2所示。從主峰中心點(diǎn)位置看，隨年份遞增逐步右移，表明樣本期內(nèi)廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平逐年提高；從主峰分布形狀看，峰高隨時(shí)間推移逐步降低，峰寬逐步變大，表明廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平差異性仍較明顯；從分布的延展性看，始終保持單峰形態(tài)，說(shuō)明廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平整體上正趨向于一致發(fā)展。

圖2廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平動(dòng)態(tài)時(shí)序演變趨勢(shì)

2.2.2不同區(qū)域?qū)用鎻V東省四大區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)時(shí)序演變特征如圖3所示。從主峰中心點(diǎn)位置看，隨年份遞增，四大區(qū)域主峰中心點(diǎn)均呈持續(xù)右移趨勢(shì)，說(shuō)明樣本期內(nèi)各區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平均保持逐年提升趨勢(shì)。從主峰分布形狀看，珠明粵東地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平仍存在明顯的差異；粵北地區(qū)主峰形態(tài)總體由高而尖演化為扁而寬，說(shuō)明粵北地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平分化特征加劇。從分布延展性看，珠三角地區(qū)表現(xiàn)出明顯拖尾延展特征，這反映區(qū)域內(nèi)存在數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平較低（如珠海）與較高（如廣州）的地級(jí)市分化現(xiàn)象，珠三角地區(qū)、粵西地區(qū)由雙峰逐漸演化為單峰，粵東、粵北地區(qū)始終保持單峰形態(tài)，說(shuō)明各區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平整體上正趨向于一致發(fā)展。

2.3廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平空間演變趨勢(shì)分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證廣東省各地級(jí)市數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的空間相關(guān)性及集聚特征，采用全局和局部Mo-ran'sI指數(shù)分析數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的空間演變趨勢(shì)。

2.3.1全域空間相關(guān)性分析為從整體上準(zhǔn)確反映2013一2022年廣東省各地級(jí)市數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的空間相關(guān)性，采用基于市域空間鄰接權(quán)重矩陣的全局Moran'sI指數(shù)測(cè)算方法。結(jié)果（表4）表明，在市域空間鄰接權(quán)重矩陣下，全局Moran'sI均大于0，P 均小于0.05，表明廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平存在顯著正向空間相關(guān)性。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的Moran'sI由2013年的0.3456下降到2022年的0.2735，整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，反映空間協(xié)同發(fā)展強(qiáng)度呈弱化趨勢(shì)。數(shù)字鄉(xiāng)村的協(xié)同發(fā)展水平逐漸下降，區(qū)域之間的聯(lián)系強(qiáng)度逐漸減弱，這與廣東省落實(shí)簡(jiǎn)政放權(quán)政策、增強(qiáng)區(qū)域發(fā)展自由度、激發(fā)內(nèi)生動(dòng)能密切相關(guān)，從而推動(dòng)鄉(xiāng)村振興取得新進(jìn)展。

表4廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平全局Moran'sI指數(shù)

2.3.2局域空間相關(guān)性分析基于市域空間鄰接權(quán)重矩陣，采用局部Moran'sI指數(shù)進(jìn)一步探索廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平各地級(jí)市間的空間集聚特征。結(jié)果（圖4）表明，高-高聚集區(qū)以珠三角地區(qū)城市為主（如廣州、東莞、佛山、惠州等），形成廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的“高效圈”；低-低聚集區(qū)則集中于粵東西北地區(qū)，汕尾、潮州、陽(yáng)江、河源、云浮等長(zhǎng)期處于低-低聚集狀態(tài)，構(gòu)成數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展“滯后區(qū)”。這充分表明，廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平存在明顯空間集聚特征。結(jié)合圖4中2013年、2017年和2022年局部Moran'sI指數(shù)散點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn)，廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的空間集聚特征多數(shù)年份保持穩(wěn)定，僅4個(gè)地級(jí)市發(fā)生顯著“象限躍遷”，具體而言，中山市從第二象限躍遷至第一象限，江門市從第四象限躍遷至第一象限，珠海市從第三象限躍遷至第二象限，韶關(guān)市從第三象限躍遷至第四象限。此類象限轉(zhuǎn)移反映區(qū)域發(fā)展動(dòng)能的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

圖4不同階段Moran'sI指數(shù)分布情況

2.4廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平驅(qū)動(dòng)因素分析

2.4.1 驅(qū)動(dòng)因素選取 數(shù)字鄉(xiāng)村是網(wǎng)絡(luò)化、信息化與數(shù)字化深度融合賦能農(nóng)業(yè)農(nóng)村的產(chǎn)物[21]，涉及政治與制度、基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)、人力資本與文化、產(chǎn)業(yè)與技術(shù)等多個(gè)層面。本研究選取10個(gè)指標(biāo)（表5）作為廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的驅(qū)動(dòng)因素。

在政治與制度層面，政府支持 （X_I） ：數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)面廣、跨度長(zhǎng)，需長(zhǎng)期、大量資金投人保障[3]。在基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)層面，自然條件 （X₂） 、路網(wǎng)密度（X₃） ：自然條件和交通基礎(chǔ)設(shè)施是制約鄉(xiāng)村發(fā)展的關(guān)鍵核心因素，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、生活數(shù)字化推進(jìn)仍受其顯著制約[22；數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施 （X₄） ：互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)普及是數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的關(guān)鍵，是數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的底層支撐[23]；人均收入 （X₅） ：數(shù)字服務(wù)或產(chǎn)品與農(nóng)民收人水平適配性不足，易導(dǎo)致鄉(xiāng)村數(shù)字消費(fèi)市場(chǎng)有效需求不足，不利于數(shù)字技術(shù)全面推廣擴(kuò)散[24]。在人力資本與文化層面，人口密度 （X₆） ：人口密集區(qū)域需求可驅(qū)動(dòng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同步帶動(dòng)教育、醫(yī)療等公共服務(wù)數(shù)字化升級(jí)[18]；受教育水平 （X₇） ：數(shù)字技術(shù)知識(shí)與素養(yǎng)決定了村民參與數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的能力，區(qū)域儲(chǔ)備的人力資本在很大程度上決定當(dāng)?shù)匚磥?lái)發(fā)展空間與進(jìn)程[25]。在產(chǎn)業(yè)與技術(shù)層面，農(nóng)業(yè)水平 ：農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)落地承接力更強(qiáng)，農(nóng)民對(duì)現(xiàn)代信息技術(shù)應(yīng)用需求更迫切[2]；農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化 （X_g） ：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展過(guò)程中，以技術(shù)賦能為核心表征的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，可改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，引領(lǐng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升[26]；農(nóng)村創(chuàng)新投入 （X_IO） ：數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)依托人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，地區(qū)科技創(chuàng)新投入越高，信息技術(shù)與數(shù)字化產(chǎn)品服務(wù)供給越充足，越能為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)注入動(dòng)能[27]。

上述驅(qū)動(dòng)因素中，地形起伏度高程數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)，路網(wǎng)密度數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，其余驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù)均源于廣東省及各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、廣東省及各地級(jí)市國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。數(shù)據(jù)獲取路徑清晰，可保障研究可靠性。

2.4.2驅(qū)動(dòng)因素分析在進(jìn)行地理探測(cè)器分析前，需先對(duì)數(shù)據(jù)開展離散化預(yù)處理，利用SPSS軟件開展K-均值聚類迭代分類（聚類數(shù)為4），將離散化數(shù)據(jù)通過(guò)地理探測(cè)器GeoDetector軟件實(shí)現(xiàn)因子探測(cè)分析（表6）。不同時(shí)期廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平受各驅(qū)動(dòng)因子共同作用，2013年、2017年和2022年驅(qū)動(dòng)因子 （q） 呈階段性差異：2013年 q 解釋力最強(qiáng)的3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子分別是政府支持（0.872）、人口密度（0.625）和人均收入（0.496）；2017年 q 解釋力最強(qiáng)的3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子為數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施（0.728）、農(nóng)業(yè)創(chuàng)新投入（0.671）和政府支持（0.658）；2022年驅(qū)動(dòng)力最強(qiáng)的因子為農(nóng)業(yè)創(chuàng)新投人（0.856），其次為數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施（0.827）和農(nóng)業(yè)水平（0.718）。

表5廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)

表62013年、2017年和2022年各時(shí)期各驅(qū)動(dòng)因子作用強(qiáng)度探測(cè)

注：q的 P 均為0.000，通過(guò) 5% 水平上的顯著性檢驗(yàn)

2013年政府支持、人口密度和人均收入因子具有較高解釋力，可能因彼時(shí)正處于廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)起步階段，發(fā)展依賴外生動(dòng)力。政府支持政策在建設(shè)前期起到關(guān)鍵作用，尤其在資金投入、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與技術(shù)推廣方面，廣東省通過(guò)設(shè)立專項(xiàng)資金、制定優(yōu)惠政策，鼓勵(lì)企業(yè)與社會(huì)資本參與數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋與智能設(shè)備普及，為數(shù)字化建設(shè)奠定基礎(chǔ)；基于人口密度差異布局，在人口密集地區(qū)優(yōu)先發(fā)展電商、遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)，提升居民生活數(shù)字化質(zhì)量；針對(duì)人均收入問(wèn)題，鼓勵(lì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、鄉(xiāng)村旅游發(fā)展，推動(dòng)農(nóng)民參與電商增收，通過(guò)補(bǔ)貼降低低收入群體數(shù)字參與門檻，全面提升鄉(xiāng)村數(shù)字化水平。

2017年數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)村創(chuàng)新投入等因子驅(qū)動(dòng)貢獻(xiàn)逐步提升，政府支持等因子驅(qū)動(dòng)貢獻(xiàn)遂步下降，反映在數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)進(jìn)程加快下，發(fā)展動(dòng)力逐漸從外生主導(dǎo)轉(zhuǎn)向內(nèi)生驅(qū)動(dòng)。在數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施方面，廣東省加大農(nóng)村寬帶、5G網(wǎng)絡(luò)投資，保障網(wǎng)絡(luò)覆蓋與服務(wù)質(zhì)量，搭建數(shù)字服務(wù)平臺(tái)，打通農(nóng)民信息獲取通道。在農(nóng)村創(chuàng)新投人方面，加大物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)投入與推廣，賦能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升；支持電商平臺(tái)、科技園區(qū)發(fā)展，通過(guò)數(shù)字技能培訓(xùn)增強(qiáng)農(nóng)民科技應(yīng)用能力，支撐農(nóng)村經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展；推動(dòng)地方政府與高校、科研機(jī)構(gòu)協(xié)同，加速技術(shù)成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用，激活鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力。

2022年農(nóng)村創(chuàng)新投入、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)水平因子解釋貢獻(xiàn)居首，表明鄉(xiāng)村自主創(chuàng)新能力與發(fā)展?jié)摿Τ蔀楹诵尿?qū)動(dòng)力，數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展已實(shí)現(xiàn)從外生驅(qū)動(dòng)向內(nèi)生驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型。地方政府通過(guò)政策引導(dǎo)與資金支持，激發(fā)鄉(xiāng)村自主創(chuàng)新活力，鄉(xiāng)村居民、企業(yè)主動(dòng)探索適配自身需求的數(shù)字化解決方案，依托完善的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)智能農(nóng)業(yè)、數(shù)字服務(wù)協(xié)同發(fā)展，構(gòu)建鄉(xiāng)村數(shù)字化生態(tài)，提升內(nèi)生發(fā)展能力，形成可持續(xù)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)。

進(jìn)一步從不同層面分析，政治與制度、人力資本與文化層面驅(qū)動(dòng)因子解釋貢獻(xiàn)呈遞減趨勢(shì)，基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)與技術(shù)層面驅(qū)動(dòng)因子解釋貢獻(xiàn)呈遞增趨勢(shì)。這反映在廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)進(jìn)程加快下，政治與制度層面的政策邊際效應(yīng)逐步遞減，其對(duì)建設(shè)進(jìn)程的直接推動(dòng)作用已弱于初期；且單一依賴人力資本與文化層面驅(qū)動(dòng)，難以滿足建設(shè)深層次需求。而基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)層面持續(xù)完善升級(jí)（高速寬帶、智能終端在農(nóng)村普及），為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)筑牢物質(zhì)基礎(chǔ)；同時(shí)產(chǎn)業(yè)與技術(shù)層面，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)深度融人農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村電商、鄉(xiāng)村旅游等領(lǐng)域，催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式，成為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的核心動(dòng)能。

3 小結(jié)與建議

3.1 小結(jié)

綜合參考廣東省相關(guān)政策文件和已有研究成果，科學(xué)構(gòu)建數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用熵權(quán)T0PSIS法對(duì)2013—2022年廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度分析，應(yīng)用Kernel密度估計(jì)法、Mo-ran'sI指數(shù)和地理探測(cè)器模型進(jìn)一步分析廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的時(shí)空演變特征和關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，研究結(jié)論如下。

1）從發(fā)展水平看，2013—2022年廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平持續(xù)上升，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，同時(shí)各地區(qū)存在著明顯的區(qū)域差異性，空間上呈珠三角地區(qū) gt; 粵西地區(qū) gt; 粵東地區(qū) gt; 粵北地區(qū)的分布格局，增速上表現(xiàn)出粵北地區(qū)、粵東地區(qū)、珠三角地區(qū)、粵西地區(qū)依次遞減的分異特征。

2）從時(shí)空演變看，2013—2022年的Kernel密度曲線表明廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平逐年提高，但數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的差異性還比較明顯，同時(shí)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平整體上正趨向于一致發(fā)展；Moran's1指數(shù)顯示區(qū)域間呈現(xiàn)明顯且穩(wěn)定的空間相關(guān)性，高-高聚集區(qū)以珠三角地區(qū)城市為主，低-低聚集區(qū)多數(shù)為粵東西北地區(qū)，僅有4個(gè)地級(jí)市發(fā)生躍遷。

3）從驅(qū)動(dòng)因素看，地理探測(cè)器的因子探測(cè)分析顯示，政府支持對(duì)2013年廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的解釋力最強(qiáng)，數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)村創(chuàng)新投入分別對(duì)2017年、2022年數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的解釋力最強(qiáng)，隨著數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)進(jìn)程的加快，數(shù)字鄉(xiāng)村的發(fā)展逐漸從外生動(dòng)力轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)生動(dòng)力，鄉(xiāng)村自身的創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿χ饾u成為主要驅(qū)動(dòng)力。

3.2 建議

基于以上結(jié)論，結(jié)合廣東省省情和區(qū)域特征，提出以下建議。

1）重視廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展過(guò)程中的區(qū)域差距問(wèn)題，立足實(shí)際因地制宜優(yōu)化數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展政策。珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、科技資源豐富，應(yīng)聚焦數(shù)字農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品電商等新業(yè)態(tài)；粵東地區(qū)水果、茶葉等特色農(nóng)產(chǎn)品資源豐富，應(yīng)借助數(shù)字技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)進(jìn)行改造升級(jí)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、銷售等環(huán)節(jié)的數(shù)字化；粵西地區(qū)作為廣東省農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)，應(yīng)通過(guò)數(shù)字技術(shù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)；粵北地區(qū)作為廣東省生態(tài)屏障區(qū)，應(yīng)利用數(shù)字技術(shù)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)和保護(hù)，完善智慧旅游服務(wù)設(shè)施，推動(dòng)生態(tài)旅游、鄉(xiāng)村旅游數(shù)字化發(fā)展。

2）構(gòu)建廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展協(xié)同聯(lián)動(dòng)機(jī)制，充分發(fā)揮數(shù)字鄉(xiāng)村“高效圈\"的溢出效應(yīng)，加強(qiáng)對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村“躍遷市\(zhòng)"的政策效能評(píng)估。推動(dòng)廣州、東莞、佛山、惠州等數(shù)字鄉(xiāng)村“高效圈\"核心區(qū)域與周邊地區(qū)在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、人才交流等方面深度合作，實(shí)現(xiàn)資源共享與優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，促使先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)與成果快速擴(kuò)散。對(duì)于中山、江門、珠海、韶關(guān)等數(shù)字鄉(xiāng)村“躍遷市”，要制定明確且貼合實(shí)際的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展政策效能評(píng)估體系，定期評(píng)估政策執(zhí)行效果，依據(jù)評(píng)估結(jié)果及時(shí)調(diào)整優(yōu)化政策，最終實(shí)現(xiàn)廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村整體水平的提升。

3）強(qiáng)化廣東省數(shù)字鄉(xiāng)村創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能力，加快鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。一方面，加強(qiáng)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)過(guò)程中所需的關(guān)鍵性技術(shù)研發(fā)，加大研究投人力度，提高科技創(chuàng)新的供給能力；另一方面，提高科技成果的轉(zhuǎn)化能力，增強(qiáng)數(shù)字產(chǎn)品的適應(yīng)性，增加有效技術(shù)供給。同時(shí)，開展全省農(nóng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點(diǎn)，加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)在農(nóng)村場(chǎng)景中的集成應(yīng)用，探索不同資源稟賦和發(fā)展基礎(chǔ)的農(nóng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，形成具有可操作性、可復(fù)制性的經(jīng)驗(yàn)做法，不斷推動(dòng)鄉(xiāng)村振興取得新進(jìn)展。

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（責(zé)任編輯 丁艷紅）