中国乡村产业数字化水平测度及时空演变分析

2024-06-21王永强高祥晓王哲

华东经济管理 2024年6期

王永强高祥晓王哲

[摘要：乡村产业数字化是“数实”融合的关键内容，也是推进乡村振兴的重要措施。文章基于熵权及变异系数综合赋权法、Dagum基尼系数、空间收敛模型，对2012—2021年中国31个省份乡村产业数字化水平进行统计测度和时空演变特征分析。研究发现：中国乡村产业数字化水平呈增长态势，但整体水平不高，需进一步提升乡村产业数字服务和数字管理水平；三大地区乡村产业数字化水平存在显著梯度差异，呈“东高西低”空间格局；地区差异分析表明，地区间差异的变化是中国乡村产业数字化水平总体差异呈“U”型特征的主要原因；收敛性分析表明，中国乡村产业数字化水平均具有绝对β收敛及条件β收敛特征。

关键词：乡村产业数字化；地区差异；空间收敛性；乡村振兴；Dagum基尼系数

中图分类号：F323；F49 文献标识码：A文章编号：1007-5097（2024）06-0097-11 ]

Measurement of the Industrial Digitalization Level in Rural Areas of China and

Analysis of its Spatiotemporal Evolution

WANG Yongqiang，GAO Xiangxiao，WANG Zhe

（College of Economics and Management，Hebei Agricultural University，Baoding 071000，China）

Abstract：Industrial digitalization in rural areas is a key component of "digital-real" integration and an important measure for advancing rural revitalization. This essay employs a comprehensive weighting method based on entropy and coefficient of variation，the Dagum Gini coefficient，and spatial convergence models to statistically measure and analyze the spatiotemporal evolution characteristics of the industrial digitalization level in rural areas in 31 provinces of China from 2012 to 2021. Findings： The industrial digitalization level in rural areas of China is on the rise；however，it is still relatively low，highlighting the necessity for the continued improvement of digital services and management. Significant regional disparities in the industrial digitalization levels within rural areas of China are evident，showcasing a spatial pattern characterized by a high level in the eastern regions and a low level in the western regions. Examination of regional disparities indicates that these variations are the predominant factor contributing to the overall "U-shaped" nature of disparities in industrial digitalization levels among rural areas in China. Convergence analysis indicates that the industrial digitalization levels in China′s rural areas demonstrate both absolute and conditional β-convergence characteristics.

Key words：industrial digitalization in rural areas；regional disparities；spatial convergence；rural revitalization；Dagum Gini coefficient

一、引言

乡村产业数字化是乡村产业振兴的保障，也是乡村经济高质量发展的内在要求。在新一轮科技革命与数字化加速发展的当下，如何有效提高乡村产业数字化水平是新时代乡村产业均衡发展的重点，也是落实《乡村建设行动实施方案》需关注的焦点。2021年3月，“十四五”规划纲要明确指出，要“推进产业数字化转型”“加快发展智慧农业，推进农业生产经营和管理服务数字化改造”。2022年2月，《中共中央国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》提出，“大力推进数字乡村建设”“推进智慧农业发展，促进信息技术与农机农艺融合应用”，为提高我国乡村产业数字化水平指明方向。在国家大力支持与引导下，我国乡村产业数字化水平得到了显著提升。据《中国数字乡村发展报告（2022年）》显示，截至2022年初，我国农业生产信息化率达25.4%，较2016年提高11.2%。就地区而言，中部地区农业生产信息化率最高，东部地区次之，西部地区最低，依次为33.4%、29.2%、19.1%。但不可忽略的是，由于地理位置较为分散、资源分布不均，我国乡村产业依旧存在规模小、同质化、融合度不高、基础设施有待完善等问题［1-2］，阻碍了乡村产业数字化发展。

随着数字乡村发展战略的持续推进，乡村产业数字化发展成为学术界前沿探索课题之一。国内外相关研究围绕乡村产业数字化的基本内涵进行了界定。国外方面：Bauer 等（2018）［3］认为，乡村产业数字化是运用数字技术促进乡村产业由低等向高等演进的过程，可以增强产业价值链；Andreas和Wilfried（2020）［4］指明，乡村产业数字化是基于数字化改革理论，通过数字技术进行数字化革新的过程；Abiodun等（2023）［5］指出，乡村产业数字化是将乡村产业与数据、通信等有关数字技术充分融合，并实现乡村产业转型升级的过程。国内方面：王瑞峰和李爽（2022）［6］提出，乡村产业数字化转型是聚焦乡村产业，通过“数字技术”加速整个产业链生产要素数字化革新的进程；文丰安（2023）［7］认为，乡村产业数字化是乡村产业内部数字要素重新组合后，推动乡村产业生产方式、经营范围、经营方式等质变的过程；邱俊杰等（2023）［8］指出，乡村产业数字化转型升级是基于数字要素和现代信息网络，促进乡村产业数字化转型、产业融合，并改善乡村产业结构，进而提高乡村产业整体效益与质量的过程。综上，本文认为乡村产业数字化是指以数字技术和数字要素重构为核心，推动乡村产业生产结构、经营方式、要素组合等方面革新，促进产业兴旺、乡村振兴的过程。近年来，有学者开始关注乡村产业数字化的影响因素，发现涉农电商平台［9］、政企协作［10］、5G新基建［11］等因素均可明显促进乡村产业数字化发展。

现阶段，学界在产业数字化测度方面有多种方法，且以指标体系构建法为主。具体来看，多数学者从差异化维度选择指标并建立指标体系，进而刻画产业数字化水平并分析地区或行业区别。黄志等（2022）［12］基于数字化技术支撑、数字化生产、数字化供销3个维度衡量产业数字化水平，判断省域产业数字化发展趋势。杨文溥（2022）［13］建立涵盖产业数字化收入、数字人才、数字基建、产业数字化投入的指标体系，指出产业数字化存在空间集聚特点。王冬彧和綦勇（2023）［14］构建含有智能制造、共享经济、平台经济、智能交通发展水平的指标体系，评价全国产业数字化发展情况。此外，也有采用投入产出分析法和增长核算函数构建法对产业数字化进行测度，有学者根据投入产出表，计算直接消耗、感应力、完全消耗等系数，借以衡量产业数字化［15-17］。刘波和洪兴建（2022）［18］立足行业视角，基于中性技术进行假设，分析各行业产出提升情况，进而衡量数字化水平。

综上所述，现有关于乡村产业数字化内涵、影响因素、测度方法等的研究已有较大建树，但仍存在以下问题：一是鲜有文献深度结合政策、战略内容，对乡村产业数字化水平展开实证测度研究；二是已有研究对乡村产业数字化水平的时空演变特征分析较少。基于此，本文边际贡献主要体现在：第一，整理学界关于乡村产业数字化的研究资料，判断乡村产业数字化内涵、特点、表现形式，从乡村产业数字基础设施、乡村产业数字应用、乡村产业数字服务、乡村产业数字管理四方面构建中国乡村产业数字化水平评价指标体系，拓展现有研究；第二，利用熵权及变异系数综合赋权法，测度中国乡村产业数字化水平，深化乡村产业数字化的相关实证研究；第三，系统化判断各地区、子系统乡村产业数字化发展水平，了解不同时期中国各地区乡村产业数字化水平特征；第四，考察中国乡村产业数字化水平的地区差异、差异来源、空间收敛特征，探究乡村产业数字化水平差异的原因，并根据研究结论提出政策建议，进而有效提高有关中国乡村产业数字化政策实施的精准度及各地落实的匹配度，为保障数字乡村建设提供理论指导。

二、中国乡村产业数字化水平评价指标体系构建

乡村产业数字化属于一个复合概念，指数字技术融入乡村产业的过程，涉及乡村产业数字基础设施、乡村产业数字应用等内容［19］，具有数字化、综合化以及渗透性等特征。中共中央办公厅和国务院办公厅印发的《数字乡村发展战略纲要》、中央网络安全和信息化委员会颁布的《“十四五”国家信息化规划》、中央网信办等十部门发布的《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》、中央网信办等五部门联合公布的《2023年数字乡村发展工作要点》等政策文件，均对乡村产业数字化工作进行了部署。立足于乡村产业数字化内涵，并结合乡村发展政策导向，遵循系统性、可行性、综合性等原则，本文从乡村产业数字基础设施、乡村产业数字应用、乡村产业数字服务、乡村产业数字管理4个维度构建中国乡村产业数字化水平评价指标体系。具体指标见表1所列。

（一）乡村产业数字基础设施

乡村产业数字基础设施具有融合特征，能够反映数字技术、数字知识对乡村产业发展的支持力度，包含能够促进乡村产业发展、传统基建数字化升级、信息服务质量提升的基础设施，可从物质与精神两方面进行分类。《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》提到“推动农村基础设施提档升级”，为乡村产业数字化发展提供数字基础设施支持。随着数字信息技术不断革新，物质方面的数字基础设施升级意味着数字物质设施改善，有利于提高乡村产业数字化生产经营效率；精神方面的数字基础设施升级意味着数字知识基础优化，有助于促进乡村产业数字化可持续发展。因此，本文选取数字物质设施和数字知识基础2个二级指标作为其子维度。

（二）乡村产业数字应用

乡村产业数字应用指农业、工业、服务业等不同乡村产业的数字应用场景建设水平，其能够反映乡村产业应用数字技术的能力，体现乡村产业数字化融合性、革新性、渗透性特征［20］。《中共中央国务院关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》提出，“深入实施数字乡村发展行动，推动数字化应用场景研发推广。加快农业农村大数据应用，推进智慧农业发展”，为乡村产业数字化发展提供数字应用支撑。基于上述分析，乡村产业数字应用可结合乡村产业分类，综合考虑农业、工业、服务业三方面的数字应用程度。因此，本文将农业数字应用、工业数字应用、服务业数字应用3个指标作为其子维度。

（三）乡村产业数字服务

乡村产业数字服务主要指围绕乡村产业发展需求对生产经营环节的数字化改造服务，具有全面性、普惠性特征，能够体现乡村数字技术服务发展的水平［21］，主要包含数字技术服务与数字金融服务。一方面，数字技术服务是乡村产业数字化生产经营的基础，也是乡村产业应用数字技术和升级生产技术的关键，能够在一定程度上反映乡村产业数字服务水平；另一方面，《2023年数字乡村发展工作要点》提出，“深化农村数字金融普惠服务”“加快‘数字供销建设，优化完善数字供销综合服务平台，持续推动供销经营服务网点数字化改造”，为乡村产业数字化发展提供数字金融服务支持。可见，数字技术服务和数字金融服务是数字服务的重要指标，能够体现乡村产业数字化发展过程中享有的数字服务水平。因此，本文将数字技术服务和数字金融服务2个二级指标作为其子维度。

（四）乡村产业数字管理

乡村产业数字管理主要指利用软件技术与计算机硬件技术对乡村产业数据进行有效收集、处理、存储的一系列活动，具有庞大性、系统性特征，能够反映乡村产业通过数字技术分析数据并制定决策的能力［22］。《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》提出，“加强大数据采集、传输、存储、共享、安全等标准体系建设，提高农业农村数据流通、使用效率”“推进农村地区数据资源整合”，为乡村产业数字化发展提供数字管理支持。乡村产业数字管理的重点在于管控乡村产业数据采集、整理、传输等环节，要求参与主体提高生产数字管理能力并增加数字管理投入资金，促进乡村产业数字化发展。因此，本文选取生产数字管理、数字管理投入2个二级指标作为其子维度。

三、中国乡村产业数字化水平测度及分析

（一）样本选取及数据来源

本文设定研究时间为2012—2021年，选取中国31个省份（除港澳台）面板数据为研究样本，探究中国乡村产业数字化水平。相关数据主要来自《中国科技统计年鉴》《中国信息产业年鉴》《中国软件和信息服务业发展报告》《中国统计年鉴》、北京大学数字普惠金融指数、中国电子政务发展调查报告、各省份统计年鉴以及政务部门官方网站公布的数据。国家统计局将全国分成东、中、西和东北四大地区，但由于东北地区省份较少、研究时限跨度会在一定程度上影响收敛性检验结果，本文参考张恒硕等（2023）［23］的研究，将31个省份分为东部、中部及西部三大地区。少量缺失数据通过插值法补齐。

（二）研究方法

1. 综合评价模型

为去除单一客观赋权对研究结果的影响，提高中国乡村产业数字化水平测度结果的科学性，本文参照张旺和白永秀（2022）［24］的研究，用熵权及变异系数综合赋权法即熵权法与变异系数法的几何平均值反映中国乡村产业数字化水平。测算步骤为：

第一，建立初始矩阵，并转化成规范化矩阵。为规避取对数过程中数值0的影响，参考谷城和张树山（2023）［25］的研究，将数值0按照0.05进行取对数运算。指标标准化处理公式为：

[x0ij=xij-minxjmaxxj-minxj， x是正向指标maxxj-xijmaxxj-minxj， x是负向指标] （1）

其中：[x0ij]为指标标准化后的数值；[xij]为样本[i]指标[j]的原始值。

第二，熵权法测算指标权重，公式为：

[Pij=x0ij∑mi=1x0ij] （2）

[ej=-K∑mi=1][PijlnPij] （3）

[Wj=1-ej∑nj=11-ej] （4）

其中：[Pij]为指标[j]下样本[i]的贡献率；[ej]为熵值，[K=1lnm]；[Wj]为熵权法测算的权重。

第三，通过变异系数法测算指数权重关系，计算式为：

[Sj=1m∑mi=1xij-xj2] （5）

[CVj=Sjxj] （6）

[Zj=CVj∑nj=1CVj] （7）

其中：[Sj]是标准偏差；[CVj]是变异系数；[Zj]是变异系数法测算的权重。

第四，通过以上两种指标权重，测算乡村产业数字化水平。公式为：

[fai=∑nj=1Wjx0ijfbi=∑nj=1Zjx0ijCi=fai×fbi] （8）

其中： [fai]表示通过熵权法指标权重[Wj]测算的乡村产业数字化水平；[fbi]表示采用变异系数法指标权重[Zj]测算的乡村产业数字化水平；[Ci]表示两种测算方法下的几何均值，即乡村产业数字化水平。

2. Dagum基尼系数

为检验中国乡村产业数字化水平的整体差异与差异来源，采用基尼系数与子群分解方法，设定以下公式：

[G=∑kj=1∑kh=1∑nji=1∑nhr=1yji-yhr2n2y] （9）

其中：[G]是总基尼系数；[yji]（[yhr]）为地区[jh]内[ir]省乡村产业数字化水平；[y]为乡村产业数字化水平均值；[k]为地区数，取值为3；[n]为省份数，取值为31；下标[i]、[r]为省份；[nj]（[nh]）是地区[jh]内的省份数。

Dagum基尼系数包含区内差异贡献（[Gw]）、区间差异贡献（[Gnb]）及超变密度贡献（[Gt]）三部分，如下列公式所示：

[Gw=∑kj=1GjjPjsj] （10）

[Gnb=∑kj=2∑j-1h=1GjhPjsh+PhsjDjh] （11）

[Gt=∑kj=2∑j-1h=1GjhPjsh+Phsj1-Djh] （12）

[Gjj=12yj∑nji=1∑njr=1yji-yjr] （13）

[Gjh=∑nji=1∑njr=1yji-yhrnjnhyj+yh] （14）

[Djh=djh-pjhdjh+pjh] （15）

[djh=0∞dFjy0yy-xdFhx] （16）

[pjh=0∞dFjy0yy-xdFjx] （17）

其中：[pj=njn]；[sj=njyjny]；[Djh]、[djh]、[pjh]依次是两个地区间乡村产业数字化水平的相对影响、差异、超变一阶矩；[FjFh]表示累计概率密度函数。

3. 空间收敛模型

参考张卓群等（2022）［26］的研究，结合乡村产业数字化实际空间关联及贸易往来情况，确定空间β收敛模型更适用于本次研究。据此，中国乡村产业数字化的空间收敛性测度公式为：

[lnCi，t+1Ci，t=α+βlnCi，t+ρ∑nj=1wijlnCi，t+1Ci，t+θ∑nj=1wijlnCi，t+μi+ηt+εit] （18）

其中：[α]是常数项；[β]是收敛系数；[ρ]为空间自回归系数；[wij]表示空间权重矩阵，采用经济距离矩阵［27］；[θ]为空间外溢系数；[μi]、[ηt]分别为个体、时间固定效应；[ε]为误差项；其余变量含义同上。

β收敛分为绝对β收敛和条件β收敛。绝对β收敛指不控制变量时呈现的收敛状态；条件β收敛指控制变量时呈现的收敛状态。本文构建条件β收敛的SDM模型，公式为：

[lnCi，t+1Ci，t=α+βlnCi，t+ρ∑nj=1wijlnCi，t+1Ci，t+θ∑nj=1wijlnCi，t+∑nj=1wijXi，t+μi+ηt+εit] （19）

其中：[Xi，t]是一系列控制变量，具体为：人力资本投资水平（[HCIL]），用人均受教育年限表征，人力资本投资水平提高可以吸引更多人才，并为乡村产业数字化发展提供劳动力，加速提升中国乡村产业数字化水平；政府干预水平（[GIL]），用地方一般财政预算支出/GDP测量，政府干预水平提高意味着政府一般财政预算支出增加，能有效缓解乡村产业发展的融资约束，提升乡村产业数字化水平；对外开放（[OU]），用对外贸易进出口总额/GDP测量，对外开放会促进地区对外贸易往来增多，加快生产和数字资源流动，提高中国乡村产业数字化水平；金融资本集聚（[FCA]），用永续盘存法测算的现存金融资本资源表示，金融资本集聚可以为乡村产业数字化发展提供资金支持，提升乡村数字产业金融资源利用率，促进中国乡村产业数字化水平提高。

（三）中国乡村产业数字化水平变化分析

样本期内，中国乡村产业数字化及子系统水平发展趋势，如图1所示。分析可知，虽然中国乡村产业数字化水平呈逐年递增态势，从2012年的0.178提高到2021年的0.265，增长了48.88%，但整体水平较低，且增速缓慢，年均增速为5.43%。新时代中国乡村产业数字化水平提升面临以下挑战：①乡村地区基础设施有待完善，尤其是乡村产业污水处理基础设备不健全，不利于开展农业数字技术研发与应用活动，制约乡村产业数字化发展。②乡村地区产业技术创新能力欠缺、先进技术要素渗透力不足以及产业融合度偏低，农产品种植和加工技术相对落后，乡村产品加工仍然处于初级阶段，减缓了乡村一二三产业融合步伐，阻碍乡村产业数字化水平提升。③现阶段，乡村地区现代化人力资源支撑不足，难以充分发挥数字经济价值和生态价值，制约乡村产业数字化水平提升。

就子系统而言：①中国乡村产业数字基础设施水平飞速增长，由2012年的0.097增长到2021年的0.192，年均增速为10.88%。可见，乡村产业数字基础设施建设水平不断提升，有效提高了乡村产业信息流通与商品物流效率，为乡村产业数字化提供重要支撑。②中国乡村产业数字应用水平呈平稳发展态势，但整体水平偏低。深入分析来看，相较于发达国家，中国乡村产业产品、加工产品循环利用水平不高，部分核心数字加工技术装备仍然依靠进口，数字技术要素不充足一定程度上会影响乡村产业数字应用发展速度。③中国乡村产业数字服务水平相对平稳，由2012年的0.066增长到2021年的0.075，年均增速为1.52%。这表明乡村产业数字服务的内部协调适应度不高，或政策调整效果不佳。④中国乡村产业数字管理水平整体偏低，从2012年的0.064提高到2021年的0.069，年均增速为0.87%。可见，乡村产业数字管理能力增速缓慢，亟须强化数字技术分析数据能力，为管理决策提供科学依据，助力乡村产业数字化转型。

（四）地区乡村产业数字化水平变化分析

2012—2021年中国三大地区乡村产业数字化水平发展趋势，如图2所示。分析可知，在研究期内，三大地区乡村产业数字化水平均呈上升态势。其中，东部地区快速提高，由0.306提高到0.463，提升了0.157；中部地区由0.178增长到0.194，增加了0.016；西部地区由0.117上升到0.189，增长了0.072。综合来看，中国三大地区乡村产业数字化水平呈东高西低的空间格局，且梯度差异逐渐扩大。

（五）省份乡村产业数字化水平变化分析

2012—2021年中国31个省份乡村产业数字化水平如图3所示。分析可知，各省份乡村产业数字化水平，均值方面，样本期内各省份均值范围是［0.175，0.557］。其中，广东（0.557）、北京（0.554）、上海（0.499）位列前三，且排名第一的广东（0.557）是排名最后青海（0.175）的3.18倍，说明省份乡村产业数字化水平“极化”特征明显。各省份乡村产业数字化水平的增速方面，样本期内北京（6.270%）、江西（5.792%）、浙江（4.911%）位列前三。

利用ArcGIS软件中自然间断点分级功能，对各省份乡村产业数字化平均水平进行梯度划分，从而判断各省份排序情况。最终，分成五个梯队：第五（0.175，0.189］、第四（0.189，0.210］、第三（0.210，0.262］、第二（0.262，0.293］以及第一（0.293，0.557］。据此，各省份乡村产业数字化水平等级划分结果见表2所列。分析可知，大部分省份乡村产业数字化水平处于第三到第五梯队，且以中、西部地区省份为主，如内蒙古、黑龙江、宁夏、江西等18个省份；东部及沿海地区的省份多处于第一、第二梯队，如福建、天津、上海等13个省份。综上，中国乡村产业数字化水平具有明显的地区不平衡特征。

四、中国乡村产业数字化水平的时空演变分析

（一）地区差异

2012—2021年中国乡村产业数字化水平全国及地区内Dagum基尼系数变化情况，如图4所示。

分析可知，中国乡村产业数字化水平Dagum基尼系数呈波动降低态势，从2012年的0.365逐渐减小到2021年的0.259，降低了29.04%。基尼系数变化可以分为三个时期：一是2012—2015年，基尼系数急剧下滑，跌幅达到20.00%；二是2015—2017年，乡村产业数字化发展相对稳定；三是2017年后，基尼系数再次下降，降幅达11.30%，乡村产业数字化水平整体差距不断缩小。中国乡村产业数字化水平整体差异持续弱化的原因为：在乡村振兴、数字乡村战略推动下，中、西部地区乡村产业快速融合发展，并利用数字技术向更高级方向迈进，持续缩小与东部地区的差距，提高乡村产业数字化水平。在全国经济转型升级中，东部地区在国家经济发展规划中占据重要地位，能够发挥辐射带动作用，促使中、西部地区乡村产业数字化水平增长，缩小地区差距，进而助推整体水平提高。同时，东部地区产业数字化转型有良好的国家专项扶持政策，且自身经济发展基础深厚，为缩小乡村产业数字化水平地区差距贡献力量。

东、中、西部地区差异均小于全国，并且东部地区乡村产业数字化差异最大，其次是西部、中部地区。具体来说，东部地区乡村产业数字化基尼系数差异没有显著变化，由2012年的0.226增长到2021年的0.242，增加了7.08%。此过程基尼系数共经历了两个阶段，一是2012—2015年持续降低，降幅达13.27%；二是2015—2021年逐渐提高，增加幅度达23.47%。西部地区乡村产业数字化基尼系数整体降低4.40%，同样为先降后升两阶段，一是2012—2016年下降10.99%，二是2016—2021年增加7.41%。中部地区乡村产业数字化基尼系数一直保持在一个相对低的位置，平均值为0.094，且在2016年出现最小值（0.085）。此外，东部、西部地区乡村产业数字化发展差距明显，主要是由于东部、西部地区各自内部省份间原始乡村经济发展水平、基础设施建设以及自然资源差距大，形成两极分化，导致地区间乡村产业数字化发展具有显著差异。中部地区内部各省份原始乡村发展水平基本相同，即经济发展水平、人力资源、政府目标均较为接近，因而乡村产业数字化发展相对均衡，基尼系数差距较小。

折线图为2012—2021年中国乡村产业数字化水平地区间Dagum基尼系数变化情况，具体如图5所示。结果表明，差异最大的是东部-西部，最小的是中部-西部。此外，三大地区间基尼系数曲线均呈“U”型，分别在2017年、2017年、2016年达到最低点。具言之，东部-中部、东部-西部基尼系数平均值分别为0.246、0.295，且东部-中部、东部-西部基尼系数下降期均为2012—2017年，分别减少12.17%、6.56%，上升期为2017—2021年，分别增加了12.12%、10.88%。相比之下，中部-西部差异相对较小，基尼系数平均值只有0.166，经历以2016年为转折的下降、上升两个阶段。究其缘由，数字乡村战略于2018年提出后，各地区协同推动乡村产业数字化发展，促使地区间乡村产业数字化水平差距持续缩小。

柱状图为2012—2021年中国乡村产业数字化水平地区间Dagum基尼系数差异来源的变化情况，具体如图5所示，可见差异来源排序为地区间>地区内>超变密度，贡献率均值为67.21%、26.15%、6.64%。具言之，2012—2021年，地区间贡献率整体变动不大；地区内贡献率波动上升，提高幅度达4.83%；超变密度贡献率波动降低，降幅达11.71%。可见，中国乡村产业数字化发展的重点在于不断缩小地区间差距，促进地区间乡村产业实现数字化发展，推动整体水平提升。

（二）空间相关性分析

通过上述分析可以看出，中国乡村产业数字化发展速度持续加快，然而地区间差异段状特征和各省份间两极分化特征日渐突出，因此，有必要利用Moran's I指数探讨中国乡村产业数字化的空间演化特征。为检验是否满足相关性要求，本文采用Stata软件计算Moran's I指数。2012—2021年中国乡村产业数字化水平Moran's I指数的测度结果见表3所列。

由表3可知，全国及三大地区乡村产业数字化水平的Moran's I指数均为正，且通过10%水平的显著性检验，这说明中国乡村产业数字化水平存在空间地区互联关系，并非各地区独立存在。具言之，中国乡村产业数字化水平的空间相关性呈波动降低趋势，其中，东部地区为“倒U”型，中、西部地区为稳定上升态势。原因在于，东部地区乡村科技创新水平不断提升，一定程度上增强乡村产业市场竞争力，并吸引周边产业数字化发展资源，引发集聚效应，提高了乡村产业数字化水平空间相关性。但随着东部地区乡村产业数字化水平提高对自然环境造成的影响增大，东部地区与周边地区形成较大差距，且未充分释放辐射带动作用，故集聚效应开始下降，由此弱化空间相关性。中、西部地区内部乡村数字化发展步调逐渐相近、乡村经济融合速度加快、乡村产业分工进一步深化，故乡村产业数字化水平的空间相关性逐渐提高。此外，中国乡村产业数字化水平的集聚效应，会形成强者恒强局面，使领先省份长期维持优势地位，而落后省份陷入追赶困境，进一步加大地区间发展差距。

（三）β收敛性检验

为检验乡村产业数字化水平较低地区是否表现出追赶较高地区的特征，及随时间推移各地区乡村产业数字化水平是否收敛到同一水平，本文采用β收敛模型检验中国乡村产业数字化水平的收敛性。经过LM、LR、Wald检验后，参数值均通过显著性检验。检验结果表明SDM模型不可简化成SEM、SAR模型，且拒绝选用OLS模型。因此，β收敛检验采用时间、个体双固定效应的SDM模型进行回归分析是最佳选择。

1. 绝对β收敛检验

全国及三大地区乡村产业数字化水平的绝对β收敛检验结果，见表4所列。

分析可知，全国β系数估计值小于零，且通过1%显著性水平检验，说明中国乡村产业数字化水平具有绝对β收敛特征，能够随着时间推移收敛到同一稳态水平。三大地区乡村产业数字化水平同样具有绝对β收敛特征，且收敛程度排序为西部>中部>东部。这表明全国及三大地区内均出现乡村产业数字化水平较低地区追赶较高地区的情况。究其原因，西部和中部地区在数字乡村建设推动下，充分利用数字技术改造传统产业，快速缩小与东部地区乡村产业数字化水平之间的差距，促使乡村产业数字化水平收敛于同一位置。此外，以上绝对β收敛检验是在人力资本投资水平、政府干预水平、对外开放、金融资本集聚等控制变量影响下的分析，若置于实际环境，上述因素同样具有明显的地区异质性，故需进行下一步收敛检验。

2. 条件β收敛检验

在回归模型中引入控制变量，以判断全国及三大地区乡村产业数字化水平是否具有条件β收敛特征，结果见表5所列。

分析可知，全国和三大地区β系数估计值均小于零，且在1%水平上显著，说明考虑人力资本投资水平、政府干预水平、对外开放、金融资本集聚等经济、社会因素后，乡村产业数字化水平收敛在全国和三大地区均相对稳定。相较于绝对β收敛，条件β收敛速度在三大地区均变快，排序为中部>西部>东部。究其缘由，在政府干预、人力资本、金融资本支持下，地区内部乡村产业数字化水平差距逐渐缩小，促使全国和三大地区乡村产业数字化水平逐渐稳定在某一水平，即达到自身稳定。中部地区原始乡村产业发展差距最大，但其凭借优越的地理位置可快速承接东部地区乡村产业数字化成果，缩小内部差距，故条件β收敛速度最快；西部地区原始乡村产业发展差距较大，在享受数字技术红利后的反应较强，内部差距缩小速度较为明显，故条件β收敛速度次之；东部地区原始乡村产业发展差距不大，且原有产业数字化发展技术较好，突破难度大，故内部差距缩小速度缓慢。

3. 稳健性检验

空间收敛模型可能会因空间权重矩阵选取差异而产生不同的结果，故将经济距离矩阵改为空间邻接权重矩阵、空间距离权重矩阵，分别进行回归，检验上述研究结论是否具有稳健性。空间邻接权重矩阵设定两个省份（区、市）之间存在公共节点或边界赋值为1，反之为0。空间距离权重矩阵设定为“1/两个省份（区、市）之间空间地理距离平方”。回归结果见表6所列。由表6可知，中国乡村产业数字化水平的绝对、条件β系数估计值变化不明显，故以上收敛结论具有稳健性。

五、结论与政策建议

（一）结论

本文根据系统性、可行性、综合性遴选标准，构建中国乡村产业数字化水平评价指标体系，使用熵权与变异系数综合赋权法，测度2012—2021年中国31个省份乡村产业数字化水平，并运用Dagum基尼系数、空间收敛模型，研究乡村产业数字化水平在全国和三大地区的发展差异、收敛性及时空演变特征。研究发现：第一，中国乡村产业数字化水平持续增长，然而总体水平仍较低，特别是乡村产业数字服务、数字管理有待提高，并且乡村产业数字化水平在地区维度呈“东高西低”非均衡态势。第二，中国乡村产业数字化水平呈“U”型变化趋势，造成这种趋势的主要原因在于地区间差异的变化。全国差异高于三大地区，且地区差异排序为东部>西部>中部。第三，中国乡村产业数字化水平具有明显的绝对β、条件β收敛特征，并且考虑社会经济影响后，条件β收敛速度快于绝对β收敛。

（二）政策建议

基于上述结论，本文提出以下建议：

第一，建设乡村产业数字综合服务平台。地方政府应基于大数据、云计算等数字技术，建设乡村产业数字综合服务平台，提高乡村产业数字化水平。一方面，地方政府应通过建立乡村产业数字管理专项资金，增加财政投资强度，加速建设落后地区乡村产业数字综合服务平台，提升乡村产业数字管理水平，进而推动乡村产业数字化发展；另一方面，相关政府部门应强化乡村产业数字服务基础性工作，持续增加乡村产业数字服务建设投入力度，推进乡村产业数字综合服务平台建设，提高乡村产业数字化水平。此外，地方政府应深入推进乡村产业数字服务落地工程，着力开发一批契合乡村产业特色的数字服务终端产品，加快完成乡村产业数字综合服务平台建设与普及，为乡村产业数字化发展提供有力支持。

第二，制定差异化乡村产业数字发展战略。各地区应结合自身经济发展特点，制定差异化乡村产业数字发展战略。东部地区应充分发挥数字技术优势，持续丰富乡村产业数字技术应用场景，加速整合线上线下资源，扩大优质数字服务资源覆盖范围，赋能乡村产业数字化发展；中部地区应普及各类先进乡村产业数字设备，并深入推进“互联网+乡村产业”，加速建立健全乡村产业数据资源库，降低乡村产业数字化发展风险与成本，助力乡村产业数字化水平提升；西部地区应进一步扩大乡村产业数字流通渠道，形成政府、企业、农民多主体参与的发展模式，实现乡村产业延伸、电商规模化运营，突破乡村产业数字发展瓶颈。

第三，提升乡村产业资源配置效率。乡村地区需结合乡村产业数字化水平的绝对β与条件β收敛特征，提升乡村产业资源配置效率，提高乡村产业数字化水平。其一，地方政府部门应升级乡村产业科技资源，推动乡村产业科技资源利用率最大化，提高乡村产业资源配置效率，加快条件β与绝对β收敛速度，促进乡村产业数字化水平增长；其二，地方政府部门应稳步推进乡村产业科研机构管理机制改革，科学分配乡村产业数据资源，加快数据要素流动，提升乡村产业资源配置效率，提高条件β与绝对β收敛速度，推动乡村产业数字化发展；其三，地方政府部门应推动乡村数字水利、数字交通、数字电网等全面发展，促进乡村产业数字公共资源均衡配置，提升资源配置效率，提高条件β与绝对β收敛速度，实现乡村产业数字化发展。

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