数字乡村发展水平测度及时空演变特征研究——以河南省为例

刘 庆

（新乡学院 数学与统计学院，河南 新乡 453003）

0 引言

数字经济是推动农业农村经济高质量发展的新引擎，《数字乡村发展战略纲要》强调数字乡村是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。那么，数字乡村的内涵是什么？其发展水平如何测度？如何结合区域特征因地制宜、全面系统地对其进行评价？针对上述问题，亟须构建全面、科学的数字乡村发展水平测度模型，分析数字乡村建设现状及困境，探寻数字乡村建设的内生发展路径。

数字乡村建设作为乡村振兴的重要方式，已成为学界的研究焦点，目前关于数字乡村建设的文献，主要集中在以下三个方面。一是聚焦数字乡村的建设现状、面临困境、理论机制、发展路径等[1—3]。相关文献提供了从理论方面深入理解数字乡村内涵及逻辑的路径，但仅从定性描述的视角进行探讨，缺乏数字乡村发展水平的具体实证方法，难以获取较深层次的数字乡村发展的理论逻辑。二是基于某个视角，采用全国范围的面板数据进行实证检验，分析讨论相关结果，定量考察数字乡村的发展状况[4,5]。比如通过实证分析，探索数字乡村对农村居民消费的影响、乡村产业发展的影响、县域结构升级的影响等，但缺乏具体微观区域的研究，不利于因地制宜地精准施策。三是数字乡村发展水平测度研究。测度研究主要包括数字乡村评价指标体系建立、评价模型构造及分析评价讨论三个部分。在数字乡村评价指标体系建立方面，学者们一般是针对于数字乡村建设某个方面问题，从不同的维度构建评价指标体系[6,7]；在数字乡村发展水平测度方面，主要包括指标权重确定[8,9]和评价结果计算方法[10—12]；在分析评价方面，主要采用Dagum 基尼系数及其分解法、Kernel 密度估计法、Moran，s I、自回归模型、聚类分析、TOPSIS法等[13—17]。以上研究为科学合理地评价数字乡村发展水平提供了有益借鉴，但也有一些不足之处。一是定性描述基本是对国家宏观政策的分析解读，实践性不足，可操作性薄弱；二是评价指标一般只选取某一个视角，缺乏相对系统的数字乡村评价指标，涵盖面不充分；三是评价数据基本都是全国范围内的面板数据，鲜有针对区域范围时空演变特征、区域差异分析等方面的讨论。鉴于此，本文尝试从乡村数字信息基础、乡村数字经济新业态、农业生产数字化、数字化发展环境4个维度构建符合区域特征、可操作性强的数字乡村发展水平评价指标体系；采用熵权法确定指标动态权重，利用TOPSIS法测度河南省各地级市的数字乡村发展水平；根据河南省四大经济区域划分，依据测度结果分析其时空演变，利用Dagum基尼系数及其分解法讨论其区域差异，通过Moran，s I揭示其空间分布特征，客观认识河南数字乡村发展的不足，因势利导，为区域数字乡村高质量发展提供参考和借鉴。

1 评价指标体系构建

1.1 数字乡村的内涵及评价指标体系构建

2019 年5 月中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《数字乡村发展战略纲要》明确指出：数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，以及农民现代信息技能的提高而内生的农业农村现代化发展和转型进程，既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。融合学界的相关研究成果以及数字乡村发展的指导性文件分析发现，制约数字乡村发展的主要因素是乡村数字化基础设施薄弱；另外，城乡数字鸿沟、经济基础、自然禀赋、发展环境等因素对数字乡村快速提升都有一定的影响。基于此，本文从乡村数字信息基础、乡村数字经济新业态、农业生产数字化、数字化发展环境4 个方面界定数字乡村的内涵，具体如下：（1）乡村数字信息基础。数字经济是以数据为最基本的生产要素，而数据获取的途径和效率主要基于乡村数字化基础设施，因此，乡村数字信息基础是数字乡村建设发展的基本保障。（2）乡村数字经济新业态。为了进一步推动互联网与乡村特色产业的深度融合，需要通过发展农村电子商务、智慧旅游等项目来促进农村数字经济的发展，进而形成具有农村特色的数字经济新业态。（3）农业生产数字化。数字农业要真正发挥效应，不能仅局限于生产、运输、销售等范围应用，需要在种养加、贸工农、产加销一体化的基础上，加快农业全产业链培育协同发展。利用互联网技术推动农业生产要素在更大范围、更高层次上优化配置。（4）数字化发展环境。数字乡村建设需要资金投入，良好的发展环境可以营造便利化的服务供给，为数字乡村建设提供可持续的发展条件，是数字乡村发展的驱动介质。

本文遵循科学性、全面性、可操作、可观察性原则，兼顾数据的可获得性，构建涵盖4 个一级指标、20 个二级指标的数字乡村发展水平评价指标体系（见表1）。

表1 数字乡村发展水平评价指标体系

1.2 数据来源及处理

本文因数字乡村评价指标的相关数据在2014年以前缺失较多，而且《河南统计年鉴》部分数据统计方式前后有区别，数据可靠性差，故本文选择2014—2021年河南省18个地级市的面板数据为样本。涉及的指标数据主要来自历年《河南统计年鉴》《河南省互联网发展报告》《中国农村统计年鉴》《中国信息化年鉴》以及河南省关于农业农村政策的相关文件、公告等。针对某些指标数据缺失的内容，采用插值法予以补充。由于各区域从业人数、经济发展水平等因素区别较大，为了得到更加客观的对比结果，对部分数据进行技术化处理，比如选用农业机械总动力/第一产业从业人数衡量机械总动力。

2 研究方法

2.1 熵权法

熵权法是一种多指标、多属性综合评价的客观赋权方法，在具体使用过程中，根据各指标的数据分散程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，可以避免主观因素的影响。其主要步骤如下：

步骤1：对原始数据进行标准化处理。

为了消除单位量纲不同带来的影响，对正向指标和负向指标分别采用式（1）和式（2）进行标准化处理。

其中，xij为第i个指标的第j项原始值，aij为标准化处理后的结果。

步骤2：构造规范化矩阵，其元素为：

其中，m为指标对应的样本总数。

步骤3：计算第i项指标的信息熵：

步骤4：计算第i项指标的权重（n为指标总数）：

2.2 TOPSIS法

TOPSIS 法[18]是依据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，其思路是借助正理想解（PIS）和负理想解（NIS）给各评价对象排序，接近PIS又远离NIS的方案即为最优方案。

步骤1:利用式（1）对数据进行标准化处理，得到规范化决策矩阵Aij。

步骤2：利用决策矩阵Aij和式（5）得到的权重向量的乘积构造规范化加权决策矩阵Aij*。

步骤3：确定各测度指标的正理想解（最优方案Aj+）和负理想解（最差方案Aj-），则有：

步骤5：根据式（6）和式（7），确定各评价对象与最优方案的贴近度为：

2.3 Dagum基尼系数及其分解法

Dagum 基尼系数是衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。本文利用Dagum 基尼系数及其分解法对数字乡村发展水平的区域差异进行探索，以期寻求缩小区域差异的路径。总体基尼系数（G）依据子群的分解方式，可分为区域内差异（Gw）、区域间差异（Gnb）、超变密度（Gt），即满足G=Gw+Gnb+Gt。具体计算公式如下：

其中，k和n分别表示区域数量和区域内样本个数，nj和nh表示不同区域内样本个数，yji和yhr表示不同区域各样本数字乡村发展水平，yˉ表示所有样本均值。

2.4 Moran，s I

Moran，s I是常用的空间自相关指标，是研究变量相互依赖性的重要指标，其值分布在-1 和1 之间，当Moran，s I值大于0时，表示存在空间正相关性，其值越大，空间正相关性越明显；当Moran，s I 值小于0 时，表示存在空间负相关性，其值越小，空间差异越大；当Moran，s I 值接近于0时，空间呈现随机性分布，不存在空间自相关性。Moran，s I分为全局Moran，s I和局部Moran，s I两种形式：

其中，n表示区域总数；yi为区域i的综合得分，yˉ为所有区域平均得分；wij为空间权重矩阵的元素，且i≠j，常用的空间权重矩阵有地理邻接权重矩阵和地理距离权重矩阵。通过测算局部Moran，s I值可将空间分为四个象限，依次表示“高高”（HH）集聚、“低高”（LH）集聚、“低低”（LL）集聚、“高低”（HL）集聚区域，其中落入第一、三象限的区域表现出正相关性，落入第二、四象限的区域表现出负相关性。

3 实证结果分析

本文利用熵权法确定指标权重，采用TOPSIS 法测度河南省数字乡村发展水平综合得分，分析河南省数字乡村整体发展水平、区域发展水平、子系统发展水平测度结果。利用Dagum基尼系数及其分解法讨论其区域差异，通过Moran，s I揭示其空间分布特征。

3.1 河南省数字乡村发展水平测度分析

3.1.1 整体及各区域发展水平测度

依据《河南省全面建设小康社会规划纲要》将河南省划分为中原城市群（郑州、开封、洛阳、平顶山、新乡、焦作、许昌、漯河、济源）、豫北地区（安阳、鹤壁、濮阳）、豫西豫西南地区（三门峡、南阳）和黄淮地区（驻马店、商丘、周口、信阳）四个经济区，梳理前面的测度过程和方法，可以得到2014—2021 年河南省数字乡村发展水平的综合得分及平均增速的时间演变趋势（见下页图1）。

图1 数字乡村整体发展水平及增速演变趋势

从整体来看，考察期内河南省数字乡村整体发展水平保持稳定增长的态势，从2014 年的0.2276 增长到2021 年的0.3473，平均增速达到6.04%，但各区域发展差异性显著。得分较高的郑州（0.4010）、济源（0.3412）、洛阳（0.3095）均位于中原城市群。因中原城市群的区域优势和良好的发展基础，形成了环郑州发展经济的“高效圈”。相反，得分较低的商丘（0.1475）、周口（0.1549）、信阳（0.1598）均属于黄淮地区。其中，得分最高的郑州是商丘的2.72 倍，这反映出河南省数字乡村发展的空间集聚及数字鸿沟形势严峻。从得分均值来看，河南省数字乡村发展平均得分为0.2452，高于均值的城市有郑州、济源、洛阳、新乡、三门峡、鹤壁、焦作、漯河，占18 个城市的44.44%，说明河南省其他区域发展潜力还很大。从得分增速来看，前8 名中黄淮地区4 个城市占比为50%，说明可持续发展能力很强，“追赶效应”强劲。

从区域测度增速来看，中原城市群、豫北地区、豫西豫西南地区、黄淮地区数字经济发展水平年均增速依次为5.89%、6.60%、7.46%、6.17%，保持稳定的连年增长态势。从区域测度得分来看，四大区域得分均值依次为0.3120、0.2833、0.2874、0.1752，中原城市群数字乡村发展水平始终高于全省平均水平，豫北地区、豫西豫西南地区数字乡村发展水平始终围绕省域均值波动，黄淮地区始终低于省域均值，形成“中高、淮低”的空间分布格局。其中，得分最高的中原城市群是黄淮地区的1.78倍，统筹推进区域经济协调发展迫在眉睫。

3.1.2 子系统发展水平测度

表2 展示了河南省数字乡村发展子系统演变规律。4 个子系统平均得分均保持增长的态势，其中农业生产数字化增长量（0.1429）在4 个子系统遥遥领先，表明河南省作为传统的农业大省，农业生产数字化转型对数字乡村的发展至关重要。数字化发展环境增速（8.21%）在4 个子系统排名第一，表明河南省高度重视数字化政务服务，打造良好的数字化发展环境，为数字乡村全面布局、快速提升提供有力保障和坚强后盾。横向分区域来看，4个子系统中增速最大的分别为豫北地区（9.60%）、中原城市群（6.94%）、豫西豫西南地区（11.06%）、黄淮地区（8.73%），增速最小的分别为豫西豫西南地区（2.59%）、黄淮地区（1.08%）、中原城市群（5.06%）、豫北地区（3.79%）。表明黄淮地区的“追赶效应”主要体现在农业生产数字化和数字化发展环境，应加快布局以农村电商、乡村智慧旅游等为代表的乡村数字经济新业态的发展。

表2 数字乡村子系统发展水平

3.2 基于Dagum基尼系数及其分解法的区域差异分析

表3 报告了2014—2021 年河南省数字乡村发展水平的总体差异、区域内差异、区域间差异及贡献率的演变过程。

表3 2014—2021年河南省四大经济区数字乡村发展水平的区域差异分解

3.2.1 总体及区域内差异

考察期内河南省总体基尼系数基本呈现先下降后上升的态势。由2014 年的0.1663 下降至2017 年的0.1482，年均下降率为3.77%，然后上升至2021 年的0.1897，年均增长率为6.38%。整体来看，2014—2021年总体基尼系数年均增长率为1.91%，表明河南省数字乡村发展水平总体差距由大变小，随后又增加，整体保持缓慢增大态势。从区域内差异来看，中原城市群（0.1355）基尼系数依次是豫北地区（0.0779）、豫西豫西南地区（0.0938）、黄淮地区（0.0509）的1.74 倍、1.44 倍、2.66 倍，表明中原城市群内9个地级市数字经济发展不均衡程度远高于其他区域。其可能的原因是，中原城市群多数城市数字乡村发展水平整体较高，如郑州、济源、洛阳等，但是仍然存在开封、平顶山等有潜力的城市，未能吸收高水平区域的“溢出效应”，造成中原城市群发展出现一定的断层现象。黄淮地区区域内基尼系数演变态势虽然波动上升，但是均值最低，表明协同发展比较平均。

3.2.2 区域间差异

从2014—2021 年区域间基尼系数的年均值来看，中原城市群、豫西豫西南地区、豫北地区与黄淮地区的差异分别位居前三名，分别为0.2835、0.2397、0.2356，均高于全省均值（0.1669）。而豫北地区与豫西豫西南地区、中原城市群与豫北地区、中原城市群与豫西豫西南地区则位列后三名，分别为0.1066、0.1220、0.1355。显然，数字乡村发展水平区域间差异显著，中原城市群与其他区域的差异最为突出。从演变趋势来看，多数区域间差异保持缓慢的波动上升态势。结合数字乡村发展水平测度结果，区域间差异主要体现在乡村数字信息基础和农业生产数字化两个方面。

3.2.3 差异来源及贡献率

由表3 可知，2014—2021 年区域间差异贡献率介于51.31%～65.89%，均值达到58.34%，约为区域内差异的贡献率均值（26.8%）和超变密度贡献率均值（15.58%）总和的1.38倍，表明区域间差异是造成河南省数字乡村发展水平总差异的主要来源。考察期内，从河南省数字乡村发展水平区域间、区域内差异、超变密度的贡献率演变趋势来看，区域间差异贡献率呈现波动缓慢下降态势，而区域内差异和超变密度的贡献率大致呈现缓慢波动上升态势。基于此，为有效降低河南省数字乡村发展水平总体差异，区域间协调发展、弥合差距亟待得到重视。

3.3 基于Moran，s I的空间演变趋势

3.3.1 基于全局Moran，s I的空间相关性分析

为准确、全面地考察2014—2021 年河南省数字乡村发展水平是否存在空间相关性，分别采用基于地理邻接权重和地理距离权重矩阵的全局Moran，s I依次进行检验（见表4）。结果表明，在地理邻接权重矩阵下的全局Moran，s I值均大于0，P值均小于0.05，表明河南省数字乡村发展水平在地理邻接权重矩阵下存在显著的正相关性。在地理距离权重下，考察期内全局Moran，s I 值均大于0，大多数年份P 值均小于0.05，但在最后两年P 值有所增加，表明河南省数字乡村发展水平在大多数年份存在明显的空间正相关性，在考察期末，这种相关性有所减弱。进一步观察发现，从时间维度来看，从考察期初到考察期末，基于地理邻接权重矩阵和地理距离权重矩阵下的Moran，s I值基本上呈现波动下降态势，在考察期末达到最小值，此时数字乡村发展水平的空间相关性最小。其可能的原因是国家实施数字乡村发展战略以后，政府机构改革，简政放权，数字乡村发展的自由度更大，同时各种激励政策激发了各区域数字乡村发展的内生动能。

表4 2014—2021年数字乡村发展水平空间相关性检验结果

3.3.2 基于局部Moran，s I的空间集聚性分析

从2014—2021 年河南省数字乡村发展水平局部Moran，s I 空间分布表（见表5）明显可以看出，整个考察期内河南省18 个地级市大多数落入第一、三象限，只有少数落入第二、四象限，表明河南省数字乡村发展水平具有显著的空间集聚效应，即大多数地级市数字乡村发展水平都呈现显著的“高高”（HH）集聚和“低低”（LL）集聚的空间分布特征，也可认为大多数地级市与其相邻地级市的数字乡村发展水平存在空间正相关关系，少部分地级市存在空间负相关关系。其中，“高高”（HH）集聚以中原城市群为主，如郑州、洛阳、新乡、焦作、济源、三门峡等，在考察期内始终位居第一象限，形成河南省数字乡村发展的“先锋队”。“低低”（LL）集聚以黄淮地区、豫西豫西南地区为主，如驻马店、周口、商丘、信阳、南阳5个城市在整个考察期内始终位居第三象限，形成河南省数字乡村发展的“后卫”。这充分说明河南省数字乡村发展具有显著的局部空间集聚特征，而且区域间数字乡村发展水平两极分化严重。同时，在考察期内，河南省数字乡村发展水平的局部空间集聚模式具有较强的稳定性，只有漯河、濮阳、平顶山、安阳、许昌等地级市在个别年份发生了“跃迁”。综上，驻马店、周口、商丘、信阳、南阳长期稳定处于“低低”（LL）集聚区，说明整体水平较低，区域数字鸿沟显著，应该认真研究政策能效机制，弥合差距，推动各地级市向“高高”（HH）集聚渗透。

表5 2014—2021年河南省数字乡村发展水平局部Moran，s I空间分布

4 结论与建议

4.1 结论

本文从乡村数字信息基础、乡村数字经济新业态、农业生产数字化、数字化发展环境4个维度选取20个具体指标构建数字乡村发展水平评价指标体系。基于2014—2021 年河南省18 个地级市的面板数据，采用熵权法确定指标动态权重，融合TOPSIS 法测度河南省数字乡村发展水平，利用Dagum 基尼系数及其分解法分析其区域差异，通过Moran，s I 讨论其空间相关性及集聚特征，得出以下几点结论。

（1）从发展测度视角来看，河南省数字乡村发展水平整体不高，但始终保持稳步增长态势。考察期内河南省数字乡村发展水平年均值只有0.2452，但是年均增速高达6.04%，表明发展势头强劲，但区域分布异质性显著，形成“中高、淮低”的空间分布格局。从子系统得分来看，数字化发展环境得分最高，其次是农业生产数字化、乡村数字经济新业态，而乡村数字信息基础得分最低。

（2）从Dagum 基尼系数及其分解法的视角来看，河南省数字乡村发展水平整体差异以2018年实施数字乡村战略为分水岭，2018 年之前逐步降低，2018 年之后缓慢上升。其中，区域间差异对总体差异的贡献最大，年均值高达58.34%，黄淮地区与其他区域的差异是区域间差异的主要来源。超变密度的贡献率最低，年均值仅为15.58%。区域内差异从高到低分别为中原城市群、豫西豫西南地区、豫北地区、黄淮地区。

（3）从空间相关性及集聚效应的视角来看，河南省数字乡村发展水平在两种权重矩阵下，存在显著正相关性，且呈现比较稳定的空间集聚特征。“低低”（LL）聚集区主要出现在黄淮地区，中原城市群多为“高高”聚集（HH）区域，考察期内只有少部分地区在个别年份发生“跃迁”。

4.2 建议

基于以上结论，结合河南省省情和区域特征，提出以下建议：

（1）将发展数字乡村作为实施乡村振兴的重要抓手，全面布局，提升数字乡村发展水平到“新高度”。突出重点、有序发展，优化乡村数字经济财政投资政策，不断加强农村薄弱地区的信息基础设施建设。系统推进4 个子系统的协同发展，重点布局黄淮地区的乡村数字信息基础建设。

（2）分维度协调推进各区域数字乡村建设，补齐短板，弥合数字鸿沟，缓解区域差异。河南省作为经济欠发达的农业大省，农业生产和经营数字化对农业农村的发展举足轻重，优化农业生产数字化的政策，以生产、流通等领域的信息化需求为导向，培育和拓展产业数字化广度与深度，促进农业生产、经营、服务等全产业链数字化转型，逐步弱化区域差异显著的分布格局。

（3）充分发挥“数字乡村高效圈”的数字经济“溢出效应”。对“高高”（HH）聚集区应努力保持现状发展，并注重与邻接地区的合作交流，进一步实现向“高高”（HH）集聚区的“跃升”。特别是数字乡村“塌陷区”，应该探索区域新动能，增强区域联动，利用数字经济激发自身的正向发展潜力，逐步减少“低低”（LL）集聚区的范围。因地制宜发挥区域优势，因势利导缩减区域劣势，最终实现数字乡村建设的高质量发展。