基于深度稀疏自动编码器的中国省域智慧乡村发展潜力评价

石京民，王万君，李 健

(1.北京理工大学 管理与经济学院，北京 100081； 2.伦敦国王学院 信息学院，伦敦WC2R2LS；3.北京理工大学 人文与社会科学学院，北京 100081)

2018年9月，中共中央、国务院印发《乡村振兴战略规划(2018-2022年)》，为中国近5年乡村振兴战略的全面推进提供行动指南。规划指出，实施智慧农业，发展智慧气象，加强农业遥感、物联网应用，实施电子商务进农村综合示范等。之所以于规划中强调“智慧”理念在农村发展中的重要作用，是因为在新一代信息技术的大力推动下，智慧乡村正以其提升农业产能、拓展农村市场、便利农民生活、缩减城乡鸿沟等特有优势成为中国推进乡村振兴战略的必然选择。

“智慧乡村”的概念脱胎于智慧城市，是智慧城市的进一步延伸。综合已有学者的研究成果，智慧乡村是指运用物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，实现农村在产业经营、公共治理、社会服务、生态环境等多个领域的智慧化，用以提升农民生活质量，提高农业发展水平，实现乡村全面振兴[1-2]。当前，智慧乡村试点工作已在中国逐步铺开，代表性案例包括北京西柏店“美丽智慧乡村”集成创新试点、江苏鸿山“物联网特色小镇”、重庆秀山“电子商务进农村综合示范县”等，上述地区将智慧模式运用到旅游、生态、农业、电商等多个领域，为中国后续智慧乡村建设提供了宝贵经验。然而，当前中国智慧乡村试点工作仍处于起步阶段，在建设过程中存在较多不足：一是智慧乡村建设往往是智慧城市的简单延伸，缺乏契合乡村发展特征的整体规划设计；二是智慧乡村建设存在盲目跟风、相互模仿的攀比现象，缺乏立足乡村自身优势的特色发展模式；三是智慧乡村建设存在区域发展不平衡的现实问题，不同地区智慧乡村发展潜力具有显著差异。鉴于此，为更好地提升中国智慧乡村整体水平，必须充分论证各地区智慧乡村建设的时机与条件，真正做到因地制宜、分类施策、循序渐进，构建具有乡土特色与地域特征的多元化智慧乡村发展路径。

近年来，智慧乡村的丰富内涵与战略意义逐渐受到学界关注，其研究成果主要包括以下3个方面：一是智慧乡村的内涵界定与综合评价。明确智慧乡村的技术依托、应用场景与最终目标，基于智慧经济、智慧产业、智慧公共管理等多个维度构建智慧乡村评价指标体系[2-3]；二是智慧乡村的实践经验与发展路径。介绍国内外智慧乡村建设状况，总结智慧乡村实践过程中的核心问题与表现特征，从基础设施建设、政府政策支持、多方主体参与等方面明晰智慧乡村发展路径[4-5]；三是智慧乡村的领域实现与技术应用。将“智慧”理念运用于农村公共治理、休闲旅游、现代农业等多个领域，并基于现代信息技术给出信息化平台建设的应用策略[6-7]。然而，由于中国智慧乡村研究刚刚起步，当前该领域研究存在以下不足：一是混淆智慧乡村与智慧城市的概念特征，未能对智慧乡村的内涵与外延进行准确界定，进而难以构建可用于有效量化分析的智慧乡村发展评价体系；二是采用因子分析法、主成分分析法等线性分析方法测算智慧乡村发展水平，未能精准刻画智慧乡村评价体系各指标间的复杂非线性关系，进而难以保证智慧乡村发展评价的精准程度。鉴于此，从经济发展潜力、产业发展潜力、科技发展潜力、公共服务发展潜力、智慧基础设施发展潜力5个维度构建智慧乡村发展潜力评价指标体系，并运用深度稀疏自动编码器这一深度学习方法测算31个省(市、自治区)智慧乡村发展潜力，明晰中国智慧乡村发展的时空格局、分布动态与影响因素，以期为推进中国智慧乡村建设提供有益参考。

与已有研究相比，本文边际贡献主要包括以下3点：一是基于智慧乡村的概念特征与应用场景构建出智慧乡村发展潜力评价指标体系，并在此基础上对中国省域智慧乡村发展潜力作出评价，为分批、有序推进中国智慧乡村建设提供了决策依据；二是首次将人工智能领域的深度稀疏自动编码器技术引入智慧乡村发展潜力评价模型，有力克服了传统指标评价方法中的主观性、随意性缺陷，在降低数据提取难度的同时提升模型测算精度；三是从时空分异、分布动态、影响因素3个方面深入考察中国智慧乡村发展潜力的时空格局与演进脉络，为中国智慧乡村建设的整体布局与时机选择提供了有益参考。

1 智慧乡村发展潜力指标体系构建

1.1 指标体系构建

构建智慧乡村发展潜力评价指标体系并对其进行量化分析，能够有效识别各地区智慧乡村建设的基本实力与未来前景，为政府构建多层次、多形式、差异化的智慧乡村建设体系提供决策依据。然而，由于当前未有学者针对智慧乡村发展潜力进行指标体系构建且智慧乡村发展潜力评价具有复杂性、系统性、前瞻性等特征，为充分保证指标体系构建的科学性、可行性与代表性，参照《乡村振兴战略规划(2018-2022年)》对智慧乡村的建设构想，借鉴邹凯和包明林[8]、常倩和李瑾[2]、焦贝贝等[9]构建的相关指标体系，从经济发展潜力、产业发展潜力、科技发展潜力、公共服务发展潜力、智慧基础设施发展潜力5个维度构建中国智慧乡村发展潜力指标体系(表1)。

1)经济发展潜力。智慧乡村建设具有投入资金多、回报周期长、投资风险大等特征，良好的经济发展潜力是智慧乡村建设的重要保障。采用C1～C5对智慧乡村建设的经济发展潜力进行测算，从产出、投资、收入、消费4个方面考察当地乡村经济发展水平与当地居民富裕程度。

2)产业发展潜力。智慧乡村建设的根本途径在于构建一套契合农村发展需求的智慧产业生产经营体系，而已有的产业发展基础是智慧乡村建设的基本条件。采用C6～C9考察农业机械化、电气化、水利化、化学化水平；采用C10～C11考察农村电商产业渗透度与规模化水平。

3)科技发展潜力。物联网、大数据、云计算、互联网等新一代信息技术在智慧乡村中的广泛运用需要现代科学技术的有力支撑，良好的科技发展潜力是智慧乡村建设的不竭动力。采用C12～C16对智慧乡村建设的科技发展潜力进行测算，从技术、知识、人才3种要素考察乡村科技发展水平。

4)公共服务发展潜力。智慧乡村建设离不开公共服务系统的良性运转，将智慧理念运用到公共服务体系既是智慧乡村建设的必经之路，也是智慧乡村建设的最终目标。采用C17～C23对智慧乡村建设的公共服务发展潜力进行测算，从医疗、社保、文化3个方面考察乡村公共服务发展水平。

5)智慧基础设施发展潜力。智慧乡村“智能、互联、协同”的生态系统必须依靠高质量智慧基础设施体系来构建。良好的智慧基础设施发展潜力是智慧乡村建设的关键环节。采用C24～C27对智慧乡村建设的智慧基础设施发展潜力进行测算，从交通运输、邮电服务、互联网服务3个方面考察乡村智慧基础设施发展水平。

1.2 研究样本与数据来源

选取2015—2018年中国31个省(市、自治区)的相关数据为研究样本，数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国淘宝村研究报告(2009—2019)》及国家统计局网站、商务部网站、农业农村部网站等。由于2018年农村省际耕地面积仍未公布且不同年份耕地面积变动较小，采用2017年各省域耕地面积替代2018年进行测算。此外，采用k-means均值聚类插补法对少数缺失数据进行处理。

2 智慧乡村发展潜力评价模型构建

2.1 基于深度稀疏自动编码器的模型构建

作为一种能够拟合复杂非线性关系、自动提取多维抽象特征的研究方法[10]，深度学习近年来在图像识别[11]、语音识别[12]、股价预测[13]等领域展现出卓越性能。而作为一种能够实现无监督学习的深度神经网络，稀疏自动编码器能够自动提取和学习无标签数据的复杂特征，在降低数据提取难度的同时提升数据分类精度[14]。之所以将深度稀疏自动编码器引入智慧乡村发展潜力综合评价研究，是因为深度稀疏自动编码器完全由数据集自身驱动，无需相关先验知识，且能够有效避免传统指标测评方法如主成分分析法、独立成分分析法存在的固有缺陷：一是指标权重确定存在的主观性与随意性，二是线性降维造成的信息损失[15]，从而极大提升智慧乡村发展潜力评价的准确性。

2.1.1 稀疏自动编码器

自动编码器是一种具有对称性的多层感知器，主要分为编码层和解码层。将输入数据通过编码层获取潜码后，再通过解码层获取与输入数据尽可能相似的输出数据，模型结构如图1所示。

图1 自动编码器模型结构示意图

自动编码器通过反向传播算法(BP算法)训练神经网络，使输出数据尽可能逼近输入数据，进而根据重构误差最小的方式获取最优隐层表达[16]。反向传播算法是计算神经网络的常用手段，根据柯尔莫哥洛夫叠加定理，BP算法的输出函数可表示为

(1)

式中，Ξj(·)和ψij(·)为隐藏层和输出层对应的激活函数。

自动编码器通过神经网络输出与输入的差异性判断训练结果是否准确，使用L2范数损失函数对其进行训练，即

(2)

式中：t∈Rn×1为神经网络期望输出值；z=g(x)为神经网络预测值；w∈Rn×m为权重矩阵。

稀疏自动编码器是传统自动编码器的进一步延伸，通过在隐藏层加入稀疏惩罚项的方式减少隐藏层神经元的激活数量，提升传统自动编码器性能，更好地表征输入数据[17]。稀疏性可具体解释为：当隐藏层的激活函数设定为Tanh时，神经元输出接近1时可认为该神经元被激活，接近-1时可认为该神经元被抑制。使用KL散度对自动编码器进行稀疏性限制：

(3)

式中：KL(ρ‖ρj)为Kullback-Leibler相对熵；ρ为趋近于0的稀疏性参数；ρj为隐藏层神经元j的平均活跃度。KL散度值会随着ρj趋近于ρ而逐渐减小。KL散度可用式(4)进行计算。

(4)

在加入稀疏性惩罚项之后，运用下述目标函数对深度神经网络隐藏层进行稀疏性度量：

(5)

式中：‖x-Vty‖2表示重构误差，使用L2范数进行构建；λ为稀疏惩罚项权重系数。在神经网络训练中应尽可能减小损失函数，从而确保隐藏层得到更优的特征表达。

2.1.2 深度神经网络

使用稀疏自动编码器构建智慧乡村发展潜力评价的深度神经网络，其流程可描述为以下3个步骤：

第1步，归一化处理与数据集拓展。为加快模型收敛速度，在构建深度稀疏自动编码器之前对数据进行归一化处理，通过最大-最小标准化方式将数据映射到[0,1]之间。同时，采用构建随机数方法扩展智慧乡村发展潜力数据集，最终得到12 400组训练集和1 240组测试集。

第2步，隐藏层结构设置。采用包含5个隐藏层的前馈神经网络构建深度稀疏自动编码器。编码层部分，隐藏层神经元数量逐次递减，将智慧乡村数据集逐次映射到低维空间中寻找其非线性关系。解码层部分，隐藏层神经元数量逐次递增，使其与编码层呈镜像分布，用以还原智慧乡村数据集。

第3步，激活函数、优化器与损失函数选择。激活函数方面，使用Tanh、Linear、Sigmoid实现深度神经网络输入与输出间的线性与非线性映射；优化器方面，使用自适应矩估计(Adam)对深度神经网络的权重进行更新；损失函数方面，使用最小均方误差(MSE)对深度神经网络进行训练。

构建深度稀疏自动编码器所使用的编程语言为Python3.6、深度学习框架为Tensorflow，模型具体参数见表2。基于上述参数选择，模型的损失值随迭代次数增加而逐渐减小，且在300次迭代完成后低于阈值0.05，该结果表明模型构建准确。

表2 智慧乡村发展潜力深度稀疏自动编码器模型参数

2.2 基于遗传算法的权重确定

遗传算法是一种通过模拟达尔文生物进化论中的自然选择过程搜寻问题最优解的研究方法。与传统优化算法相比，遗传算法无须考虑目标函数及其约束条件的复杂程度且具备较强的全局寻优能力，能够迅速、准确、有效地获取优化结果。为探析智慧乡村发展潜力27个指标对其最终评价结果的影响程度大小，运用二进制遗传算法将指标权重确定问题转化为减小预测评价结果与真实评价结果差异的最优化问题，其运算步骤如下。

第1步，编码。对智慧乡村发展潜力评价体系中的27个指标权重进行二进制编码，建立表现型与基因型间的映射关系，编码后的二进制数即为生物学意义上的基因。二进制编码长度与求解问题精度相关，设置权重精度为小数点后4位，则二进制编码比特数为

(6)

将根据二进制编码获得的基因按照顺序连成字符串，得到染色体为

(7)

使用L2范数作为损失函数，染色体对应损失值为

cost=f(chromosome)=f(p1,p2,…,pNvar)

(8)

第2步，选择。随机初始化一个种群，通过优胜劣汰原则对该种群中的个体进行自然选择，损失值高的个体被剔除，损失值低的个体被保留。将自然选择后的个体进行配对形成父代，其被选择成为父代的概率由以下方法计算：

将自然选择后的个体按照损失值由高到低排序并对其进行标准化处理，即

Cn=Cn-CNkeep+1

(9)

根据轮盘赌选择法对标准化处理后的损失值进行计算，个体被选择成为父代的概率为

(10)

第3步，交叉。将两个父代个体的部分结构进行交叉得到子代。具体而言，采用两点交叉模式，在父代染色体中随机设置两个交叉点，将交叉点间的部分基因进行交换。

第4步，变异。对染色体内的部分基因进行随机突变，即通过引入新的信息避免最优化问题陷入局部最优解。在此过程中，使用精英保留策略避免种群中的最优子代因交叉和变异操作而被破坏。需要进行突变的比特数量为

mutation=μ(Npop-1)Nbits

(11)

将上述步骤执行所形成的新一代种群作为下一次迭代的起点。经过多次迭代后，若种群逐渐收敛并小于阈值，则遗传算法停止运行。经过500次迭代后，遗传算法的种群个体平均目标函数值与种群最优个体目标函数值均随迭代次数增加而逐渐减小，且在迭代完成后小于阈值0.1，上述结果表明模型构建准确。遗传算法具体参数见表3。

表3 智慧乡村发展潜力遗传算法参数

3 结果分析

运用深度稀疏自动编码器对2015—2018年中国省域智慧乡村发展潜力进行测算，得到最终评价结果见表4。参考徐美和刘春腊[18]的等分方法，将中国省域智慧乡村发展潜力划分为强(Ⅰ级)、较强(Ⅱ级)、中等(Ⅲ级)、较弱(Ⅳ级)、弱(Ⅴ级)5个等级，对应综合得分范围分别为(0.8,1.0]，(0.6,0.8]，(0.4,0.6]，(0.2,0.4]，[0,0.2]。

表4 2015—2018年中国省域智慧乡村发展潜力评价结果

3.1 中国省域智慧乡村发展潜力时空分异格局

横向来看，2015—2018年中国省域智慧乡村发展潜力整体均值为0.448 0，处于中等(Ⅲ级)水平，高于全国平均水平的省域有15个。深入观察等级划分中的省域数量可知，中国省域智慧乡村发展潜力呈两头小、中间大的“橄榄型”分布。这表明中国省域智慧乡村发展潜力整体较大，已有超过50%的省域具备中等及以上智慧乡村发展实力，且各省域智慧乡村发展潜力分布相对集中，有利于逐步缩小省域间智慧乡村发展潜力差距，实现智慧乡村建设的全面推进。纵向来看，2015—2018年中国省域智慧乡村发展潜力年均增长率为4.29%，高于全国平均增速的省域共有16个。深入观察增速较快的省域分布可知，贵州、西藏、云南等处于较弱(Ⅳ级)、弱(Ⅴ级)的省域展现出巨大的发展潜力，有望实现“弯道超车”。这表明中国省域智慧乡村发展潜力快速提升，智慧乡村建设条件日臻成熟。

究其原因，一是得益于农业和农村信息化建设的长期布局与持续推进。2007年，农业农村部发布《全国农业和农村信息化建设总体框架(2007—2015)》，明确农业和农村信息化建设的指导思想和主要任务；2011年与2016年，农业农村部分别发布全国农业农村信息化发展“十二五”“十三五”规划，为农业和农村信息化建设提供行动纲领；2019年，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《数字乡村发展战略纲要》，中国农业和农村信息化建设进入全面推进阶段。上述不同阶段农业和农村信息化建设为智慧乡村发展奠定坚实基础[19]。二是得益于中国新一代信息技术的高速发展与广泛普及。近年来，中国在人工智能、区块链、5G移动通信等新一代信息技术产业方面处于领先地位，并已广泛应用于现代农业生产、农村电子商务、乡村休闲旅游等多个场域，为智慧乡村发展提供有力保障[20]。三是得益于政府经济、行政等多种宏观调控手段的综合运用与有力支持。为快速推动智慧乡村建设，政府将智慧理念充分融入乡村振兴战略与各类发展规划，在金融信贷、产业布局、乡村教育、人才输送等方面加大对农村的倾斜力度，为智慧乡村发展创设良好环境。

从空间分布来看，2015—2018年中国东部地区智慧乡村发展潜力整体均值为0.643 0，处于较强(Ⅱ级)水平；中部地区整体均值为0.472 3，处于中等(Ⅲ级)水平；东北地区整体均值为0.400 7，处于中等(Ⅲ级)水平；西部地区整体均值为0.285 1，处于较弱(Ⅳ级)水平。中国经济区域智慧乡村发展潜力呈现出东-中-西阶梯下降的空间特征。在此基础上，基于泰尔指数分解法计算中国智慧乡村发展潜力区域差距的泰尔指数与分解贡献率：整体来看，2015—2018年中国智慧乡村发展潜力泰尔指数呈先上升后下降的发展趋势，由2015年的0.089 4增长至2016年的0.094 8，再减小至2018年的0.080 5，这表明中国智慧乡村发展潜力各省域差距呈先扩大后收敛的演化趋势；从分解结果来看，2015—2018年经济区域组内差距平均贡献率为35.23%，组间差距平均贡献率为64.77%，这表明区域间差距是导致中国智慧乡村发展潜力分异的主要原因。

究其原因，东部地区经济发展基础较好，新一代信息技术最先得到普及与运用，智慧乡村发展的“数字鸿沟”在接入与使用方面均相对较小，各类农村市场经济主体具有更大机会加入以信息技术为基础的新经济之中，加之东部地区科技、知识、人才的高度集聚效应，智慧乡村发展潜力处于全国领先地位；与东部地区相比，中部地区智慧基础设施建设不够健全，智慧理念与农村新兴产业深度融合的条件不够成熟，但作为拥有多个农业大省的粮食主产区，中部地区具有良好的农业发展基础与农村发展资源，智慧乡村发展前景广阔；随着乡村振兴战略的持续推进，西部地区的经济发展水平迅速提升，然而在智慧乡村建设过程中仍受到资金不足、技术落后、人才外流等条件的明显制约，且农村普遍缺乏运用新一代信息技术发展新兴产业的意识，应充分发挥区域政策的引导作用，促使西部地区补齐智慧乡村发展的要素短板，利用新经济持续、快速增长属性实现智慧乡村建设的“弯道超车”。

3.2 中国省域智慧乡村发展潜力分布动态演进

在时空格局分析基础上，使用核密度估计方法考察中国省域智慧乡村发展潜力的分布动态演进。具体而言，使用Stata14.0绘制中国东部、东北、中部、西部地区智慧乡村发展潜力的核密度估计图谱(图2)，从相对位置、曲线形态、波峰波宽3个方面刻画各区域智慧乡村发展潜力的演进特征。

图2 2015—2018年各地区智慧乡村发展潜力核密度估计图谱

从相对位置来看，东部地区、东北地区、中部地区、西部地区智慧乡村发展潜力的核密度估计曲线都呈现较为显著的右移趋势，这表明中国智慧乡村发展潜力逐年提升，建设智慧乡村的时机日臻成熟。其中，东部地区核密度估计曲线右移幅度相对较小且右移速度逐渐放缓，这表明东部地区智慧乡村发展潜力已进入高水平、低增速的成熟期；中部地区与东北地区核密度估计曲线右移幅度相对较大且右移速度逐渐加快，这表明上述两个区域智慧乡村发展潜力处于快速发展阶段；西部地区核密度估计曲线右移幅度相对较小且右移状态呈现一定波动性，这表明西部地区智慧乡村发展潜力尚处早期发展阶段，具有较大发展空间。

从曲线形态来看，东部地区核密度估计曲线由“单峰”向“多峰”转变，这表明东部地区智慧乡村发展潜力分布逐渐呈现多极化趋势，部分省域基于智慧乡村先发优势逐渐成为最具发展潜力的“极核”；东北地区核密度估计曲线始终呈“单峰”分布，且曲线呈现出显著的右拖尾现象，这表明东北地区内部存在表现突出的省域，拉高了该地区智慧乡村发展潜力的整体水平；中部地区核密度估计曲线由“双峰”向“单峰”转变，且曲线呈现出显著的左拖尾现象，这表明中部地区内部存在表现较差的省域，拉低了该地区智慧乡村发展潜力的整体水平；西部地区核密度估计曲线始终呈“双峰”分布，且曲线呈现出显著的右拖尾现象，这表明西部地区内部省域的智慧乡村发展潜力呈现较为显著的两极分化趋势，部分表现突出的省域拉高了该地区智慧乡村发展潜力的整体水平。

从波峰波宽来看，东部地区核密度估计曲线波峰高度逐渐下降，波宽逐渐增大，这表明东部地区内部各省域智慧乡村发展潜力差距不断扩大，极化趋势仍占据主导地位；东北地区核密度估计曲线波峰高度逐渐上升，波宽逐渐减小，这表明东北地区内部各省域智慧乡村发展潜力差距逐渐缩小，各省域分布相对均衡；中部地区核密度估计曲线波峰高度逐渐降低，波宽逐渐增大，这表明中部地区内部各省域智慧乡村发展潜力差距不断扩大，头部省域表现突出，而落后省域并未取得显著发展；西部地区核密度估计曲线波峰高度先下降后上升，波宽逐渐增大，这表明西部地区内部省域智慧乡村发展潜力差距变动具有一定波动性，但整体仍表现出离散趋势。

3.3 中国省域智慧乡村发展潜力影响因素识别

采用遗传算法探测各指标对中国省域智慧乡村发展潜力最终评价结果的影响程度，测算结果见表5。参考已有文献，以权重≥0.05为识别标准，筛选影响中国省域智慧乡村发展潜力最终评价结果的关键指标[19]。

根据表5可知，淘宝村占比(C11)、农村社会消费品人均零售额(C3)等13个指标权重≥0.05，是影响中国省域智慧乡村发展潜力评分差异的关键因素。对上述关键因素进行深入分析可得以下结论：

表5 中国省域智慧乡村发展潜力指标权重

1)以淘宝村为主要载体的农村电子商务产业发展成为智慧乡村建设的重要抓手。在智慧乡村发展潜力27个指标中，淘宝村占比的指标权重最高为0.134 3。根据阿里研究院发布的《中国淘宝村研究报告(2009—2019)》，10年间，淘宝村数量由3个增加至4 310个，覆盖全国25个省(市、自治区)，覆盖人口达2.5亿。农村电子商务这一新兴产业的崛起帮助农民以较低成本加入数字经济中来，通过互联网等新一代信息技术与国内外市场进行有效对接，并在此过程中实现农村经济包容性增长。淘宝村的不断集聚必将带动农村智慧产业链的加速形成与智慧基础设施建设的不断完善，助力智慧乡村建设。

2)农村消费水平的日益提升成为智慧乡村建设的重要动能。在智慧乡村发展潜力的27个指标中，反映农村消费需求与满足水平的指标农村社会消费品人均零售额、农村居民人均消费水平权重均大于0.1，足见农村消费在经济发展潜力维度的重要性。随着农民收入与消费水平的日益提升，农村消费潜力得以进一步释放，成为拉动农村经济发展的重要动能。而随着新一代信息技术在农村各领域的日益普及，消费被赋予了新的内涵与形态，农民消费需求得以充分满足，交易成本极大降低，农村消费对经济发展的拉动作用更加显著，为智慧乡村建设奠定了坚实物质基础[21]。

3)农业现代化推进与农业技术创新成为智慧乡村建设的重要支撑。在智慧乡村发展潜力的27个指标中，反映农业现代化水平中机械化、化学化、电气化的3个指标亩均农业机械总动力、亩均农用化肥施用量、农村人均用电量与反映农业技术创新水平的3个指标国家现代农业示范区数量、农业植物新品种权申请数量、农业产业化国家重点龙头企业数量均具有较高权重。农业现代化水平与农业技术创新能力的有效提升能够优化生产要素配置，降低农业生产成本，提高农业经营效益，为应用与推广智慧农业先进技术与管理模式提供了重要前提。

4 结论与启示

基于深度稀疏自动编码器构建智慧乡村发展潜力评价模型，并运用泰尔指数分解、核密度估计、遗传算法等方法深入分析中国智慧乡村发展潜力的时空格局、分布动态与影响因素，得到主要结论如下：①中国省域智慧乡村发展潜力整体处于中等水平，且各省域智慧乡村发展潜力呈“橄榄型”分布。②中国省域智慧乡村发展潜力快速提升，智慧乡村建设条件日臻成熟，部分起点低、增长快的省域表现抢眼。③中国经济区域智慧乡村发展潜力综合评分由高到低排序分别为东部地区、中部地区、东北地区、西部地区，均值分布呈现出东-中-西阶梯下降的空间特征。东部地区已进入高水平、低增速的成熟阶段，内部省域呈现多极化趋势；东北地区与中部地区处于快速发展阶段，东北地区内部省域智慧乡村发展潜力分布较为均衡，中部地区头部省域表现良好而落后省域发展并不显著；西部地区处于早期发展阶段，内部省域呈现两极分化趋势。④农村电子商务产业发展、农村消费水平提升、农业现代化推进与农业技术创新成为影响智慧乡村发展潜力最终评价结果的关键因素。

基于上述结论，给出政策建议如下：

1)规划先行，循序渐进，根据不同省域智慧乡村发展潜力的整体水平分批确立试点。智慧乡村建设并不能一蹴而就，需要经济、产业、科技、公共服务、智慧基础设施等一系列配套体系的有力支撑。因此，在智慧乡村建设过程中，需要对不同省域智慧乡村发展潜力的整体水平进行识别和论证：对智慧乡村发展潜力处于Ⅰ级、Ⅱ级的省域而言，应先行设立智慧乡村试点，发挥上述省域智慧乡村软硬件配套体系的战略优势，使其成为智慧乡村示范引领的“试验田”，并在此基础上制定智慧乡村短期、长期发展规划，为其他省域智慧乡村建设提供宝贵经验；对智慧乡村发展潜力处于Ⅲ级的省域而言，应充分借鉴、吸收、推广首批智慧乡村建设的创新经验，并结合自身发展优势与不足进行完善与补充，运用新一代信息技术的特有属性实现“弯道超车”；对智慧乡村发展潜力处于Ⅳ级、Ⅴ级的省域而言，不能脱离发展实际，盲目追逐智慧乡村建设的高速度、快落地，应首先布局智慧乡村发展所需软硬件基础设施，特别是与互联网、物联网、大数据、云计算密切相关的信息基础设施，逐步将智慧理念应用于农业、电商、生态、旅游等多个场域，为智慧乡村的构建与完善奠定坚实基础。

2)分类施策，突出重点，根据不同省域智慧乡村发展潜力的薄弱环节进行重点建设。乡村各类资源与城市相比较为匮乏，若要求面面俱到、全面铺开，会导致资源配置效率的极大损失。因此，在智慧乡村建设过程中，需要对不同省域智慧乡村发展潜力的薄弱环节进行识别和论证。对经济发展潜力相对薄弱的省域而言，应不断调整和创新农业生产关系，在家庭联产承包经营的基础上发展家庭农场、专业大户等多种组织形式的经营体系，并运用云计算、物联网等信息技术提升农村经济绩效；对产业发展潜力相对薄弱的省域而言，一是积极发展传统农业产业，通过精准作业、在线监测、远程诊断、全程溯源等智能运用提高农业生产与经营效率，二是积极发展农村电商、休闲旅游等新兴产业，通过信息共享、平台搭建、实时互动等智能运用提高新兴产业经济收益；对科技发展潜力相对薄弱的省域而言，一是加大科技投入，搭建信息技术产学研一体化平台，将科技成果快速转化为现实生产力，二是大力发展农村教育、优化农村教育资源，为智慧乡村建设提供持续的智力支持；对公共服务发展潜力相对薄弱的省域而言，应充分发挥新一代信息技术在农村医疗、社保、文化体系等公共资源配置、服务渗透、市场化运营等方面的特有优势，确保农民居民能够享受到优质公共服务；对智慧基础设施发展潜力相对薄弱的省域而言，应加大农村宽带通信网络、数字电视网络、移动通信网络等智慧基础设施投入，积极推动新一代信息技术与乡村产业的深度融合。

3)因地制宜，体现特色，根据不同省域智慧乡村发展潜力的特征属性凸显独特优势。中国幅员辽阔、民族众多，各乡村在资源禀赋、文化习俗、社会形态等方面具有显著差异。因此，在智慧乡村建设过程中，需要对不同省域智慧乡村发展潜力的特征属性进行识别和论证。对经济发展迅速、基础设施健全、产业布局完善的乡村而言，应加快新一代信息技术的普及与应用，率先将智慧理念运用于农业生产、乡村旅游、电子商务等传统产业与新兴产业，积极培育融合新一代信息技术的生产、加工、销售基地，为当地农村居民解决就业问题；对以农业生产为主体、基础设施建设相对较差的乡村而言，应加快农业现代化、数字化、智慧化建设，通过互联网、物联网等新一代信息技术打造当地农产品特色品牌，推动农业商品化进程；对生态环境良好、乡土文化独特的乡村而言，应积极发展旅游产业，依托自然、人文旅游资源开发特色产品、提供特色服务、创造特色体验，并在此过程中积极开发电子导游、游客监测、纪念品线上销售等智慧旅游项目。在智慧乡村建设过程中，应充分尊重当地乡村的发展规律与特有优势，绘就“千村千面”的乡村蓝图。