乡村振兴水平的区域差异、动态演进及空间收敛性研究

2023-07-10刘战伟

统计与决策 2023年12期

刘战伟

（许昌学院商学院，河南许昌 461000）

0 引言

目前，随着我国乡村振兴战略的持续推进，学者们的研究成果日益丰富。现有研究主要集中于乡村振兴的科学内涵和评价。对乡村振兴内涵的研究，学者们主要基于“20 字方针”进行分析和解读，李长学（2018）[1]按照“20 字方针”要求，从历史与现实相结合的角度出发，认为乡村振兴是中国经济发展进入新时代背景下，实现农业农村现代化的过程；关浩杰（2018）[2]认为乡村振兴在按照“20 字方针”要求的前提下，促进“四化”协调发展，实现“五位一体”的总体布局；张建伟和图登克珠（2020）[3]围绕“20字方针”构建“五维一体”的分析框架，对乡村振兴内涵进行五维透视；张晖（2020）[4]则从“20 字方针”出发，运用政治经济学理论，科学阐述了乡村振兴的丰富内涵。在对乡村振兴进行理论分析的基础上，部分学者对乡村振兴的评价进行了实证研究。从指标体系构建看，现有研究主要以“20字方针”为指导构建一级指标，而二级指标选择差异较大，陈秧分等（2018）[5]引入多功能农业与乡村理论，在构建指标体系时突出以人为本的理念；陈国生等（2019）[6]则将乡村文明、治理有效和生活富裕合并为生活小康，并在此基础上构建指标体系；毛锦凰（2021）[7]将乡村文明、治理有效合并为文明与治理并构建指标体系。从测度方法看，主要采用熵值法进行评价，吕承超和崔悦（2021）[8]采用时空极差熵值法测算了2010—2018年中国30个省份的乡村振兴发展水平；薛龙飞等（2022）[9]运用熵值法对2009—2018年中国30 个省份的乡村振兴发展水平进行测算；王青和刘亚男（2022）[10]运用熵值法测算了2009—2019年中国30个省份的乡村振兴水平。也有部分学者采用因子分析法、层次分析法、纵横向拉开档次法等方法进行评价，如陈俊梁等（2020）[11]采用因子分析法实证评价长三角地区江苏、浙江、安徽3个省份的40个地级市的乡村振兴水平；芦风英和邓光耀（2022）[12]运用纵横向拉开档次法对2014—2019年中国30个省份的乡村振兴动态发展水平进行测算。

现有文献对乡村振兴的研究较为丰富，为本文研究提供了理论基础，但仍有一定的拓展空间。本文选取2006—2019 年中国30 个省份的数据为研究样本，测算中国乡村振兴水平，并采用Dagum基尼系数法和核密度估计法实证分析中国乡村振兴水平的区域差异及动态演进特征，最后基于空间效应的β收敛模型探讨了中国乡村振兴水平的收敛特征，以期为中国推进乡村振兴、实现农业农村现代化提供有力支撑。

1 研究设计

1.1 乡村振兴水平评价指标体系构建及测度

本文以《乡村振兴战略规划（2018—2022 年）》中提出的五大发展目标选取产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕共五个维度作为一级指标。考虑到数据的可得性，在借鉴已有研究成果的基础上，结合“十四五”发展规划和2021 年、2022 年中央一号文件精神，确定了28个二级指标，并采用熵值法进行测算，从而得出各省份乡村振兴水平（见表1）。

表1 乡村振兴水平评价指标体系

1.2 Dagum基尼系数及其分解

本文采用Dagum 基尼系数法[13]分析中国乡村振兴水平的总体差异及其来源。计算公式如下：

其中，G表示总体基尼系数；k表示地区划分数量；n表示省份的个数，yij（yhr）表示地区j（h）内省份i（r）的乡村振兴水平；yˉ表示30 个省份乡村振兴水平的均值。基尼系数越大，表示乡村振兴水平越不平衡。

Dagum 基尼系数可以分解为区域内差异Gω、区域间差异Gnb和超变密度Gt，计算公式如下：

1.3 核密度估计法

核密度估计法作为一种非参数估计方法，其优点是能够对随机变量的分布形态使用连续密度分布曲线进行描述，因而在许多领域被广泛使用。随机变量X的密度函数f(x)为：

其中，N是观测值个数，Xi代表观测值，x是观测值的平均值，K(·)是核函数，h表示带宽。常用的核函数包括高斯核、三角核、四次核等，本文利用高斯核函数对中国乡村振兴水平的动态演进进行估计。公式如下：

1.4 β 收敛模型

β收敛包括绝对β收敛和条件β收敛，绝对β收敛是指在不控制对乡村振兴水平具有重要影响的因素时，地区间乡村振兴水平发展变化呈收敛趋势。而条件β收敛是指控制对乡村振兴水平具有重要影响的因素时，地区间乡村振兴水平发展变化也存在收敛现象。考虑到乡村振兴水平可能存在空间特征，借鉴Barro和Sala-i-Martin（1992）[14]的研究，采用空间杜宾模型对中国乡村振兴水平进行收敛性检验，公式如下：

条件β收敛是在控制对乡村振兴水平具有重要影响的因素的条件下探讨乡村振兴水平的收敛性。因此，在式（9）的基础上加入控制变量，条件β收敛模型设定为：

其中，Control代表控制变量，参照蔡兴等（2019）[15]、田霖等（2022）[16]、徐雪和王永瑜（2021）[17]的研究，选取以下控制变量：经济发展水平（lnGDP），采用各省份人均地区生产总值的对数形式表示；城镇化水平（UR），采用人口城镇化率表示；交通便利程度（TIL），采用农村公路里程数的对数形式表示；老年抚养比（ODR），采用总人口中非劳动年龄老年人口数与劳动年龄人口数的比值表示；财政支持力度（FC），采用农林水事务支出占财政支出的比重表示。

1.5 数据来源及说明

本文选取2006—2019 年中国30 个省份（不含西藏和港澳台）为研究对象，以上所有指标和控制变量的原始数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国卫生年鉴》《中国环境统计年鉴》和各省份统计年鉴；部分数据通过EPS数据平台下载，缺失的数据采用线性插值法补充。根据国家统计局的划分方法，将中国30 个省份划分为东部地区、中部地区和西部地区。

2 乡村振兴水平测算结果与分析

2.1 全国及三大地区乡村振兴水平的总体特征

本文采用熵值法测算了全国及三大地区2006—2019年中国乡村振兴水平。从表2可以看出，2006—2019年中国乡村振兴水平呈逐步增长变化趋势，均值从2006 年的0.280 提高到2019 年的0.459。说明近年来中国围绕脱贫攻坚、乡村建设行动、农业农村改革等方面采取了一系列措施，使得乡村振兴战略的实施取得了显著成效；但是整体水平偏低，而且各省份之间的乡村振兴水平存在明显差异。考察期内乡村振兴水平均值排名前五位的省份分别为北京（0.514）、上海（0.500）、江苏（0.441）、山东（0.437）、天津（0.432），均超过了全国平均水平，排名后五位的省份分别为陕西（0.311）、云南（0.310）、四川（0.307）、甘肃（0.282）、贵州（0.251），均低于全国平均水平。

从区域层面看，三大地区乡村振兴水平存在不平衡现象。东部地区乡村振兴水平均值为0.426，远高于全国平均水平，而且排名前五的省份全部位于东部地区。中部地区和西部地区乡村振兴水平均值分别为0.355和0.318，均低于全国平均水平，且排名后五位的省份全部位于西部地区。整体上，区域差异表现为东部地区>中部地区>西部地区的格局，东西部地区差异明显。

从图1可以看出，考察期内全国及东、中、西部地区乡村振兴水平的变动趋于一致，整体上呈现递增的趋势。说明中国乡村振兴水平整体有所提高，除了2007年以外，其余年份全部表现出稳定上升态势，呈现东部地区>中部地区>西部地区的格局。

图1 2006—2019年全国及三大地区乡村振兴水平演变趋势

2.2 中国乡村振兴各子系统水平变化分析

本文进一步分析中国乡村振兴水平存在的问题，下页表3列示了全国及三大地区的各子系统的测算结果。

表3 全国及三大地区乡村振兴各子系统测算结果

从表3可以看出，中国乡村振兴各子系统中生态宜居水平最高，年均值为0.551，说明中国在绿色农业发展、生态环境治理、美丽乡村建设等方面取得成效。其他子系统均值从高到低依次为乡风文明（0.348）、生活富裕（0.312）、产业兴旺（0.262）、治理有效（0.252）。分区域看，东、中、西部地区各子系统之间存在明显的差异，东部地区产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效和生活富裕子系统均值均高于中部地区和西部地区，表现为东部地区>中部地区>西部地区的空间分布格局。

从各子系统的平均增长率看，五个子系统均呈现增长态势，其中，生活富裕平均增长率最高，为7.06%，其余子系统的平均增长率从高到低依次为产业兴旺（6.29%）、乡风文明（2.77%）、治理有效（2.65%）和生态宜居（1.59%）。生活富裕的增长是因为中国脱贫攻坚战略的实施和推动经济高质量的发展，提高了人民的生活水平。产业兴旺的增长是由于产业结构的优化、新技术的使用。乡风文明的增长是因为农民素质的提高和精神文明建设取得的成效。分区域看，西部地区各子系统的平均增长率均高于东部地区和中部地区，这表明西部地区对东部地区的追赶保持较快的速度，地区之间的差异正在逐步缩小。

3 乡村振兴水平的区域差异分析

本文采用Dagum基尼系数法计算2006—2019年中国乡村振兴水平的基尼系数及其分解，结果如表4所示。

表4 中国乡村振兴水平的Dagum基尼系数及其分解

3.1 总体差异及区域内差异

图2 列示了2006—2019 年中国乡村振兴水平总体及区域内基尼系数的变化情况。可以看出，中国乡村振兴水平总体基尼系数整体上呈下降态势，从2006年的0.124下降到2019年的0.068，这表明总体差异正在逐步缩小。另外，总体差异的变化呈现阶段性波动变化特征：2006—2007年呈小幅度下降态势，从2006年的0.124下降到2007年的0.116；2007—2008 年出现小幅度反弹，从2007 年的0.116上升到2008年的0.119；2008—2012年呈现快速下降态势，从2008 年的0.119 下降到2012 年的0.091；2012—2013 年保持稳定；2013—2019 年又呈下降态势。从三大地区的变化来看，东、中、西部地区的基尼系数基本上均呈波动下降态势，其中，东部地区基尼系数从2006 年的0.084 下降到2019 年的0.042，降幅最大；中部地区基尼系数从2006年的0.052下降到2019年的0.040，降幅最小；西部地区基尼系数从2006 年的0.066 下降到2019 年的0.052，降幅居中。

图2 2006—2019年总体差异及区域内差异变动趋势

3.2 区域间差异

图3 列示了2006—2019 年中国乡村振兴水平区域间差异的变动趋势。整体来看，东-中部、东-西部和中-西部的基尼系数均呈下降态势，其中，东-西部最为显著，基尼系数从2006 年的0.210 下降到2019 年的0.099，总体下降了0.111；中-西部的基尼系数下降幅度次之，从2006年的0.116 下降到2019 年的0.051，下降了0.065；东-中部的基尼系数变化较为平稳，下降幅度最小，从2006 年的0.106 下降到2019 年的0.080，下降了0.026。从地区差异来看，考察期内东-中部、东-西部和中-西部基尼系数的均值分别为0.096、0.152和0.073，呈现东-西部>东-中部>中-西部的格局，这表明东-西部乡村振兴水平具有较大的差异，而东-中部和中-西部差异较小。

图3 2006—2019年区域间差异变动趋势

3.3 差异来源及其贡献率

下页图4 列示了2006—2019 年中国乡村振兴水平区域差异的来源及其贡献率。中国乡村振兴水平区域内差异贡献率、区域间差异贡献率和超变密度贡献率变化较为平缓。其中，区域内差异贡献率从2006 年的19.66%上升到2019 年的22.68%，区域间差异贡献率从2006 年的78.78%上升到2019 年的65.91%，超变密度贡献率从2006 年的1.56%上升到2019 年的11.41%。从贡献率大小来看，考察期内区域内差异、区域间差异和超变密度的贡献率均值分别为75.19%、20.73%和4.08%，区域间差异贡献率远大于区域内差异贡献率和超变密度贡献率，这表明中国乡村振兴水平的总体差异主要来源于区域间差异。

图4 2006—2019年区域差异来源及其贡献率

4 乡村振兴水平的分布动态演进分析

本文采用核密度估计法分析全国及三大地区乡村振兴水平的分布动态演进规律，结果如图5所示（限于篇幅，仅列示部分年份结果）。

图5 全国及东、中、西部地区乡村振兴水平的分布动态演进

根据图5可知，2006—2019年中国乡村振兴水平核密度曲线中心和变化区间逐步右移，表明中国乡村振兴水平具有明显上升的态势；其主峰高度表现为先小幅度上升后连续下降，曲线宽度逐渐变窄，左侧边界明显收敛，右侧拖尾现象显著减弱。这种变化特征乡村振兴水平高的省份和低的省份都向平均水平靠拢，绝对差异逐步缩小，但在考察期后期，部分省份乡村振兴水平发展较为迟缓，出现了下降的情况。考察期内核密度曲线始终表现为单峰分布，说明中国乡村振兴水平未出现极化现象。

从分布位置看，东、中、西三大地区核密度曲线的中心和变化区间均明显右移，表明三大地区乡村振兴水平总体上均呈现上升态势。从分布形态来看，东部地区主峰高度先下降后上升，曲线宽度不断变窄，说明东部地区乡村振兴水平绝对差异有缩小态势；中部地区主峰高度先上升再下降，曲线宽度不断变宽，说明中部地区乡村振兴水平绝对差异有所扩大；西部地区主峰高度变化与东中部地区明显不同，表现为先下降后上升再下降的态势，曲线宽度总体上有所扩大，说明西部地区乡村振兴水平绝对差异趋于扩大；从分布延展性看，东部地区右拖尾变小，说明乡村振兴水平较高的省份有所减少；中西部地区均不存在明显的右拖尾现象；从极化现象来看，东、中、西部地区表现相同，在考察期内核密度曲线均呈现单峰分布，说明三大地区尚未出现极化现象。

5 乡村振兴水平的收敛性分析

为了考察不同区域乡村振兴水平的空间相关性及空间聚集性，本文测算了中国乡村振兴水平的全局Moran指数。结果显示，2006—2019 年中国乡村振兴水平的全局Moran指数均为正值，且通过了1%水平的显著性检验，表明中国乡村振兴水平存在正向全局相关性。根据LM 检验和LR 检验结果，本文采用空间杜宾模型（SDM）进行收敛性检验，Hausman检验结果拒绝了采用随机效应模型的原假设，故本文采用空间固定效应模型。

5.1 绝对β 收敛分析

表5 列示了全国及三大地区乡村振兴水平的绝对β收敛结果。可以看出，全国及三大地区的β系数均为负值，且在1%的水平上显著。这说明在不考虑相关因素对乡村振兴水平的影响下，长期来看全国及三大地区乡村振兴水平最终会收敛至各自的稳定水平。全国及三大地区空间自回归系数ρ均在1%的水平上显著为正，这说明乡村振兴水平存在显著的正向空间相关性。此外，全国及三大地区空间滞后系数γ在1%的水平上显著为正，说明乡村振兴水平存在明显的空间溢出效应。从收敛速度来看，全国及三大地区收敛速度分别为0.241、0.202、0.238、0.310，这表明西部地区乡村振兴水平收敛速度最快，中部地区次之，东部地区最低。主要是因为西部地区乡村振兴水平差异较大，具有很大的发展空间，随着时间的推移，乡村振兴水平会获得快速提升。

表5 全国及三大地区乡村振兴水平绝对β 收敛检验

5.2 条件β 收敛分析

不同区域的社会经济禀赋特征存在一定的异质性，收敛结果会受到相关因素的影响而产生差异。因此，在考虑乡村振兴水平一系列因素的影响下，本文采用空间杜宾模型检验其条件β收敛状况，限于篇幅，省略了控制变量的回归结果，如表6所示。

表6 全国及三大地区乡村振兴水平条件β 收敛检验

表22006 —2019年中国乡村振兴水平测算结果

表6结果表明，在考虑经济发展水平、城镇化水平、交通便利程度、老年抚养比、财政支持力度等控制变量后，全国及三大地区的β系数仍显著为负，说明乡村振兴水平存在明显的条件收敛。全国及三大地区的空间自回归系数ρ和空间滞后系数γ均在1%的水平上显著为正，说明乡村振兴水平存在显著的正向空间溢出效应。与绝对β收敛相比，全国及三大地区的条件β收敛速度均有所加快，但仍呈现西部地区收敛速度最快，中部地区次之，东部地区最慢的格局。