數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平指標(biāo)體系構(gòu)建與實(shí)證研究
——以河南省2014—2021年18個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)為例

劉 慶

(新鄉(xiāng)學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003)

【研究意義】《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書(shū)(2022年)》顯示,2021年全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模占GDP比重高達(dá)45%?！吨袊?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2022年)》顯示,2021年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到45.5萬(wàn)億元,占GDP比重達(dá)到39.8%。但數(shù)字經(jīng)濟(jì)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的滲透還比較薄弱,在第一產(chǎn)業(yè)中的滲透率僅8.6%,相比第二、第三產(chǎn)業(yè)還有很大的差距,亟需加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村的深度融合。數(shù)字鄉(xiāng)村是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略方向,也是建設(shè)數(shù)字中國(guó)的重要內(nèi)容,數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平如何測(cè)度?影響數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的因素有哪些?如何結(jié)合區(qū)域特征因地制宜全面系統(tǒng)地評(píng)價(jià)?亟需構(gòu)建全面、科學(xué)的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的測(cè)度模型并進(jìn)行分析評(píng)價(jià)?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】梳理學(xué)界關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的相關(guān)文獻(xiàn),主要集中在三個(gè)方面。一是定性全面描述數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的內(nèi)涵、特征、理論機(jī)制等[1-3]。二是從某個(gè)視角定量微觀審視數(shù)字鄉(xiāng)村的發(fā)展,并基于全國(guó)的面板數(shù)據(jù)給出宏觀分析及實(shí)證檢驗(yàn)[4-6]。三是數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的測(cè)度問(wèn)題研究。測(cè)度研究主要包括數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立、評(píng)價(jià)模型構(gòu)造、分析評(píng)價(jià)討論三部分。①在數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立方面,朱紅根等[7]基于30個(gè)省份面板數(shù)據(jù),從數(shù)字資金投入、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、信息基礎(chǔ)、服務(wù)水平4個(gè)一級(jí)指標(biāo)建立了中國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并利用多種統(tǒng)計(jì)方法研究了數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的時(shí)間演變、區(qū)域差異及空間分布特征,給出了數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的有效推進(jìn)路徑。崔凱等[8]基于CEA框架,從產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化重新定義鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵,從4個(gè)維度構(gòu)建鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并據(jù)此給出各地推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)時(shí)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的方面。②在數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)模型構(gòu)造方面,主要包括指標(biāo)權(quán)重確定方法和評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算方法兩個(gè)步驟。首先,對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定,一般采用專(zhuān)家調(diào)查法(Delphi法)、主成分分析法(PCA)、層次分析法(AHP)以及熵權(quán)法等[9-12];其次,對(duì)于評(píng)價(jià)結(jié)果的計(jì)算方法主要有模糊綜合評(píng)價(jià)、綜合指數(shù)法、因子分析、主成分分析、灰色關(guān)聯(lián)分析等[13-18]。③在分析評(píng)價(jià)討論方面,主要采用的辦法有Dagum基尼系數(shù)、Kernel密度估計(jì)法、自回歸模型(SAR)、聚類(lèi)分析、TOPSIS法等方法[19-22]。以上學(xué)術(shù)研究為科學(xué)合理地評(píng)價(jià)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平提供了一定的參考和借鑒,但也有一些不足之處。①定性描述基本上是在學(xué)理上進(jìn)行闡述,缺乏可操作性、可度量性,實(shí)踐性薄弱;②評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選都是選取某個(gè)視角,缺乏相對(duì)系統(tǒng)的數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo),涵蓋面不充分;③現(xiàn)有的數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,數(shù)據(jù)來(lái)源基本都是全國(guó)范圍內(nèi)的面板數(shù)據(jù),鮮有適合區(qū)域特征的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建、測(cè)度分析的文獻(xiàn),特別是針對(duì)某個(gè)區(qū)域異質(zhì)性及時(shí)空演變分布特征等方面的討論尚屬空白?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】參考國(guó)家關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的相關(guān)文件,融合學(xué)界的相關(guān)研究成果,界定數(shù)字鄉(xiāng)村的內(nèi)涵,構(gòu)建出符合區(qū)域特征的“可操作、可觀察、可量化”的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】①利用動(dòng)態(tài)綜合賦權(quán)確定指標(biāo)權(quán)重,融合TOPSIS法測(cè)度2014—2021年河南省18地市的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平;②根據(jù)測(cè)度結(jié)果分析河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的時(shí)空演變,利用Kernel密度估計(jì)、泰爾指數(shù)、Moran’sI進(jìn)行實(shí)證分析,進(jìn)一步揭示河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的區(qū)域差異和空間分布特征,為有效推進(jìn)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)提供科學(xué)合理的政策建議。

1 數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 研究區(qū)概況

河南省位于我國(guó)中東部、黃河中下游地區(qū),轄18個(gè)地級(jí)市,依據(jù)《河南省全面建設(shè)小康社會(huì)規(guī)劃綱要》將河南省的區(qū)域劃分為中原城市群(鄭州、洛陽(yáng)、開(kāi)封、新鄉(xiāng)、焦作、許昌、平頂山、漯河、濟(jì)源)、豫北地區(qū)(安陽(yáng)、鶴壁、濮陽(yáng))、豫西豫西南地區(qū)(三門(mén)峽、南陽(yáng))和黃淮地區(qū)(駐馬店、商丘、周口、信陽(yáng))4大經(jīng)濟(jì)區(qū)。河南省作為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的農(nóng)業(yè)大省,農(nóng)村人口占比很高,農(nóng)民的可支配收入比較低,因經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、自然稟賦等影響4大經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不均衡。河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展在全國(guó)排名中下游位置[7],如何借助國(guó)家數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的戰(zhàn)略規(guī)劃,因地制宜科學(xué)合理促進(jìn)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)高質(zhì)量發(fā)展,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1.2 數(shù)字鄉(xiāng)村的內(nèi)涵界定

《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》關(guān)于數(shù)字鄉(xiāng)村界定如下:以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村各領(lǐng)域的融合和應(yīng)用,以及農(nóng)民不斷掌握現(xiàn)代信息而內(nèi)生的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展和轉(zhuǎn)型進(jìn)程,是促進(jìn)數(shù)字技術(shù)支撐農(nóng)業(yè)的基本盤(pán)。融合學(xué)界的相關(guān)研究成果以及《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)指南1.0》等指導(dǎo)性文件,制約數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的主要因素是數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,區(qū)域差異顯著,數(shù)字鴻溝凸顯,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化程度不高,鄉(xiāng)村生活數(shù)字化環(huán)境不完善等問(wèn)題?；诖?從鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)、鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、鄉(xiāng)村生活數(shù)字化4個(gè)方面界定數(shù)字鄉(xiāng)村的內(nèi)涵。一是鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)是數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的技術(shù)支撐,其本質(zhì)是數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村的深度融合,可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)應(yīng)用投資比重、農(nóng)村智能手機(jī)普及率、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率、戶(hù)均移動(dòng)電話(huà)交換機(jī)容量、農(nóng)村人均電信業(yè)務(wù)衡量。二是利用鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)衡量互聯(lián)網(wǎng)與鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)的深度融合程度?？梢酝ㄟ^(guò)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額情況、農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)售額情況、數(shù)字營(yíng)業(yè)收入情況、鄉(xiāng)村農(nóng)文旅融合發(fā)展情況、鄉(xiāng)村文化旅游預(yù)算支出占比來(lái)衡量。三是利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈融合,推進(jìn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,可以通過(guò)信息技術(shù)在種植業(yè)、設(shè)施栽培、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖等領(lǐng)域中的應(yīng)用率以及節(jié)水灌溉占灌溉面積比重、農(nóng)村人均用電量來(lái)衡量。四是數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的主要目標(biāo)是科技賦能農(nóng)村、服務(wù)農(nóng)村、改變農(nóng)村,所以可以通過(guò)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)支付水平、農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)文化建設(shè)水平、數(shù)字化服務(wù)消費(fèi)水平、農(nóng)村數(shù)字化醫(yī)療、保健及服務(wù)水平等指標(biāo)來(lái)衡量,農(nóng)村人均可支配收入的提高可以進(jìn)一步促進(jìn)鄉(xiāng)村生活數(shù)字化的提升。

1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立的指導(dǎo)方略是“厘清內(nèi)涵、政策導(dǎo)向、因地制宜、精準(zhǔn)施策”。具體地講,厘清內(nèi)涵是指國(guó)家數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略提出時(shí)間短,學(xué)界對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平理解和認(rèn)識(shí)也存在一定差異,必須精準(zhǔn)把握數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的精準(zhǔn)要義,宏觀涵蓋數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的內(nèi)容;政策導(dǎo)向是指應(yīng)精準(zhǔn)把握《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《“十四五”全國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃(2022—2025年)》等數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的相關(guān)指導(dǎo)性文件,明晰數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展測(cè)度內(nèi)容;因地制宜是指數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)必須要立足現(xiàn)實(shí),結(jié)合各省域的省情、農(nóng)情和區(qū)域特征,通過(guò)跟蹤調(diào)研、實(shí)地考察、資料查閱篩選符合區(qū)域?qū)嶋H的評(píng)價(jià)指標(biāo);精準(zhǔn)施策指的是從“準(zhǔn)”“細(xì)”“實(shí)”三個(gè)方面理解數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的要求。鑒于此,本文遵循科學(xué)性、全面性、可比性、層次性和可操作性原則,兼顧指標(biāo)的時(shí)效性和數(shù)據(jù)獲取的難易程度,構(gòu)建出涵蓋鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)、鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、鄉(xiāng)村生活數(shù)字化4個(gè)一級(jí)指標(biāo),20個(gè)二級(jí)指標(biāo)的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。

表1 數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of digital rural development level

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2014—2021年河南省18個(gè)地市的面板數(shù)據(jù)為樣本,涉及到的具體數(shù)據(jù)主要來(lái)自《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》《全國(guó)縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展水平評(píng)價(jià)報(bào)告》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)信息化年鑒》《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》《河南省互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告(2014—2022)》《河南農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展報(bào)告(2022)》以及河南省關(guān)于農(nóng)業(yè)農(nóng)村政策的相關(guān)文件、公告等。針對(duì)某些具體指標(biāo)某些年份內(nèi)容缺失的問(wèn)題,采用插值法予以補(bǔ)充?？紤]到交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)投資比重、鄉(xiāng)村文化旅游預(yù)算支出占比等評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值具有一定持續(xù)性,故數(shù)值處理過(guò)程采用向上累計(jì)平均的方法,從而消除個(gè)別年份投資差異較大帶來(lái)的隨機(jī)波動(dòng)性。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 構(gòu)建數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平測(cè)度模型

2.1.1 確定各級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重 目前確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的方法,基本可以分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、組合賦權(quán)法三大類(lèi)。其中主觀賦權(quán)法中有代表性的是哈佛大學(xué)與世界經(jīng)濟(jì)論壇構(gòu)建的“網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備指數(shù)”(Networked readiness index,NRI)賦權(quán),客觀賦權(quán)法中熵權(quán)法(EWM)是比較成熟的方法,在具體使用過(guò)程中,根據(jù)各指標(biāo)的數(shù)據(jù)分散程度,利用信息熵計(jì)算出各指標(biāo)的熵權(quán),可以避免主觀因素的影響?；谝陨嫌懻?為了減少主觀判斷產(chǎn)生的誤差和因數(shù)據(jù)缺失產(chǎn)生的客觀誤差,本文指標(biāo)權(quán)重的確定采用NRI賦權(quán)和熵權(quán)法等權(quán)加權(quán)平均的組合賦權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。

(1)基于NRI指數(shù)的賦權(quán)。因?yàn)閿?shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平同一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)具有并列性,上下層評(píng)價(jià)指標(biāo)具有遞進(jìn)關(guān)系,符合NRI賦權(quán)特點(diǎn),具體方法是:各級(jí)指標(biāo)權(quán)重等于各級(jí)指標(biāo)個(gè)數(shù)的倒數(shù),先賦值一級(jí)指標(biāo)權(quán)重,后賦值次級(jí)指標(biāo)權(quán)重,可得4個(gè)一級(jí)指標(biāo)權(quán)重均為0.25,20個(gè)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重均為0.05。

(2)基于熵權(quán)法(EWM)的賦權(quán)。步驟1:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于各級(jí)指標(biāo)的單位和量綱不同,為了方便指標(biāo)之間的比較,因此需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,采用NRI數(shù)據(jù)處理辦法。因本文指標(biāo)均為效益型指標(biāo),所以采用以下公式進(jìn)行無(wú)量綱處理[25]。

(1)

式中,i和j為正整數(shù),xij為第i個(gè)指標(biāo)的第j項(xiàng)原始值,min(xij)分別為第i項(xiàng)指標(biāo)中的最小值,aij為原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化化處理后的得分。k和q根據(jù)轉(zhuǎn)化后數(shù)據(jù)分布區(qū)間的要求可以自行設(shè)定,下面數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,為了保證求信息熵時(shí)取對(duì)數(shù)有意義,同時(shí)兼顧計(jì)算的便利性,選取選k=1,q=0.01。步驟2:求出第i項(xiàng)指標(biāo),第j處指標(biāo)值的比重。

(2)

式中,m為該處指標(biāo)對(duì)應(yīng)的樣本總數(shù)。

步驟3:計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)的信息熵。

(3)

步驟4:計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

(4)

式中,n為評(píng)價(jià)指標(biāo)的總個(gè)數(shù)。

(3)確定綜合權(quán)重。NRI賦權(quán)和熵權(quán)法賦權(quán)等權(quán)加權(quán)平均得到的組合權(quán)重Wi既減少了人為因素,又淡化了客觀賦權(quán)的僵化,是主客觀賦權(quán)策略的一種優(yōu)化。

(5)

因?yàn)槊磕曛笜?biāo)數(shù)據(jù)都存在差異,故基于熵權(quán)法得到的指標(biāo)權(quán)重是一個(gè)動(dòng)態(tài)變量,最終得到的組合權(quán)重也是一個(gè)動(dòng)態(tài)值,這樣的賦權(quán)方法更符合實(shí)際情況。

2.1.2 權(quán)熵TOPSIS法測(cè)度各評(píng)級(jí)對(duì)象 TOPSIS (Technique for order preference by similarity to an ideal solution)法是Hwang C L和Yoon K于1981年首次提出,依據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法。其思路是借助正理想解(PIS)和負(fù)理想解(NIS)給各評(píng)價(jià)對(duì)象排序,接近PIS又遠(yuǎn)離NIS的方案就是最優(yōu)方案。

步驟1:利用式(1)統(tǒng)一各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱,得到規(guī)范化決策矩陣Aij。

(6)

(7)

步驟5:根據(jù)式(6)和式(7),確定各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的貼近度為:

(8)

2.2 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)(Kernel density estimation)作為一種重要的非參數(shù)檢驗(yàn)方法,基于有限的樣本推斷總體數(shù)據(jù)的分布,其本質(zhì)是直方圖的擬合曲線(xiàn),其密度曲線(xiàn)可直觀表現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征,體現(xiàn)數(shù)據(jù)的疏密程度,呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚集區(qū)域。本文采用核密度估計(jì)密度函數(shù)。

(9)

式中,n為樣本總數(shù),xi為樣本值,x為樣本均值,h>0為一個(gè)平滑參數(shù),稱(chēng)為窗寬,表明估計(jì)的精確程度。K(g)表示核函數(shù),有uniform、triangular、biweight、 triweight、 Epanechnikov、normal等多種選取形式,這里選取常用的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)概率密度函數(shù)φ(x)進(jìn)行估計(jì)。

(10)

2.3 泰爾指數(shù)及其分解

泰爾指數(shù)又稱(chēng)泰爾熵(Thiel entropy),是一種特殊形式的廣義熵指數(shù),最初由Theil(1967)基于信息熵(Information entropy)提出,經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展和不斷完善,目前已經(jīng)成為評(píng)價(jià)區(qū)域差異的重要測(cè)度方法。泰爾指數(shù)具有優(yōu)良的可分解性,可以將總體區(qū)域差異分解為地區(qū)內(nèi)差異和地區(qū)間差異兩個(gè)部分,以識(shí)別不同部分在總體區(qū)域差異中的貢獻(xiàn),泰爾指數(shù)及其分解的計(jì)算公式如下:

(11)

(12)

(13)

2.4 莫蘭指數(shù)

2.4.1 莫蘭指數(shù)模型 莫蘭指數(shù)(Moran’sI)模型是空間自相關(guān)系數(shù)的一種,其值分布在[-1,1],用于判別一定范圍內(nèi)的空間實(shí)體相互之間是否存在相關(guān)關(guān)系。任何事物都存在一定的相關(guān)性,且隨著距離遠(yuǎn)近變化相關(guān)程度也會(huì)隨之發(fā)生變化,河南幅員遼闊,各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異很大,數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的高低具有明顯的空間差異性,而各區(qū)域之間是否存在相關(guān)性需要通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)。本文利用Moran’sI探索河南省各區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是否存在相關(guān)性,Moran’sI大于0,說(shuō)明存在正相關(guān),越接近1表明相關(guān)性越強(qiáng);反之,存在負(fù)相關(guān);若Moran’sI取值在0左右,說(shuō)明空間不存在相關(guān)性。Moran’sI分為全局指數(shù)和局部指數(shù)兩種形式。

(14)

(15)

2.4.2 空間權(quán)重設(shè)定 為了全面客觀地測(cè)度河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的影響因素,本文依次采用基于地理位置的鄰接權(quán)重矩陣和距離權(quán)重矩陣以及基于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣分別測(cè)算。

(1)地理鄰接權(quán)重矩陣。

(16)

(2)地理距離權(quán)重矩陣。

(17)

(3)經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣。

(18)

3 結(jié)果與分析

3.1 河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平測(cè)度分析

梳理前面的測(cè)度過(guò)程和方法,得到2014—2021年河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的綜合得分(表2)。

表2 2014—2021年河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平綜合得分Table 2 Comprehensive scores of Henan’s digital rural development level from 2014 to 2021

3.1.1 河南數(shù)字鄉(xiāng)村整體發(fā)展水平測(cè)度 2014—2021年河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平測(cè)度及平均增速的時(shí)間演變?nèi)鐖D1所示。從整體來(lái)看,在考察期內(nèi)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平呈現(xiàn)“穩(wěn)中求進(jìn)”的持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),從2014年的0.2360到2021年的0.3626,增長(zhǎng)幅度為0.1266,平均增速達(dá)到6.3286%,但是有明顯的區(qū)域差異性。排名前3名的地區(qū)分別是鄭州(0.4128)、濟(jì)源(0.3467)、洛陽(yáng)(0.3329),均位于中原城市群,而排名后3名的分別是商丘(0.1453)、周口(0.1523)、駐馬店(0.1659),均屬于黃淮地區(qū)。高水平的高高集聚與低水平的低低集聚與4大經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦、區(qū)域特征等有密切的關(guān)系,從而形成了典型的空間集聚格局。得分最高的鄭州是商丘的2.8404倍,這反映出河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的極化現(xiàn)象、區(qū)域差距、數(shù)字鴻溝的形勢(shì)嚴(yán)峻。從得分均值視角看,河南數(shù)字鄉(xiāng)村平均發(fā)展水平得分為0.2524,高于均值的地區(qū)有鄭州、濟(jì)源、洛陽(yáng)、三門(mén)峽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作7個(gè)地市,僅占18個(gè)地市的38.89%,表明河南省其他地市數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿艽?。從得分增速視角?焦作、鶴壁、漯河、鄭州、駐馬店、信陽(yáng)處于領(lǐng)跑行列,黃淮地區(qū)占1/3,數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展“追趕效應(yīng)”強(qiáng)勁,這與河南省區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略支持以及地區(qū)自身重視數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展關(guān)系密切。

圖1 數(shù)字鄉(xiāng)村整體發(fā)展水平時(shí)間演變Fig.1 Time evolution of the overall development level of digital villages

3.1.2 河南數(shù)字鄉(xiāng)村區(qū)域發(fā)展水平測(cè)度 從區(qū)域發(fā)展水平視角看,2014—2021年河南數(shù)字鄉(xiāng)村區(qū)域發(fā)展水平演變趨勢(shì)如圖2所示,4大經(jīng)濟(jì)區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平基本呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢(shì),但中原城市群、豫北、豫西豫西南、黃淮地區(qū)年均增速分別為6.26%、6.56%、6.43%、6.23%,表明豫北、豫西豫西南、黃淮地區(qū)“追趕效應(yīng)”明顯。從區(qū)域得分視角看,河南省4個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的區(qū)域特征顯著,發(fā)展水平分別為0.3196、0.2953、0.3038、0.1804,中原城市群發(fā)展水平始終位于領(lǐng)跑行列,豫北、豫西豫西南發(fā)展水平多數(shù)年份高于均值,而黃淮地區(qū)始終遠(yuǎn)低于省域平均,形成“中高、淮低”的空間分布格局。其中,中原城市群得分是黃淮地區(qū)的1.772倍,區(qū)域間差異明顯。

圖2 數(shù)字鄉(xiāng)村區(qū)域發(fā)展水平時(shí)間演變Fig.2 Time evolution of digital rural regional development level

3.1.3 河南數(shù)字鄉(xiāng)村子系統(tǒng)發(fā)展水平測(cè)度 2014—2021年河南省各地市數(shù)字鄉(xiāng)村4個(gè)子系統(tǒng)(鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)、鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、鄉(xiāng)村生活數(shù)字化)發(fā)展水平測(cè)度見(jiàn)表3。

表3 數(shù)字鄉(xiāng)村子系統(tǒng)發(fā)展水平時(shí)間演變Table 3 Time evolution of development level of digital rural subsystem

從整體視角看,4個(gè)子系統(tǒng)發(fā)展水平測(cè)度均呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),均值依次為0.2373、0.2791、0.2423、0.2202,增幅分別為0.1337、0.1008、0.1435、0.1148,年均增速依次達(dá)到7.77%、4.19%、7.18%、7.88%。其中,鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)增幅明顯領(lǐng)先,主要得益于國(guó)家對(duì)農(nóng)村電子商務(wù)、“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)產(chǎn)品出村進(jìn)城工程、電商進(jìn)村綜合示范項(xiàng)目、鄉(xiāng)村智慧旅游高度重視,伴隨著國(guó)家數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略的不斷推進(jìn),各個(gè)子系統(tǒng)發(fā)展將有新的提升。從得分均值視角看,鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)(0.2791)第一,鄉(xiāng)村生活數(shù)字化(0.2202)居后,表明河南數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)應(yīng)不斷加強(qiáng)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)文化建設(shè)、農(nóng)村數(shù)字化服務(wù)消費(fèi)、農(nóng)村數(shù)字化醫(yī)療、保健及服務(wù)水平等方面的建設(shè)。從區(qū)域視角看,4個(gè)子系統(tǒng)平均增速最高的依次為豫北(10.32%)、中原城市群(6.81%)、豫西豫西南(8.88%)、豫西豫西南(10.25%),增速最低的分別是黃淮(6.32%)、豫西豫西南(2.66%)、豫北(5.174%),中原城市群(5.173%),表明黃淮地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)建設(shè)步伐,其“追趕效應(yīng)”主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和鄉(xiāng)村生活數(shù)字化。

3.2 基于核密度估計(jì)法的時(shí)序演變規(guī)律

河南作為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的農(nóng)業(yè)大省,幅員遼闊,人口眾多,各地區(qū)自然資源稟賦差別很大,為準(zhǔn)確把握數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的區(qū)域差異特征及演變規(guī)律,統(tǒng)籌中原城市群、豫北地區(qū)、豫西豫西南地區(qū)、黃淮地區(qū)4大經(jīng)濟(jì)區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展,下面利用核密度估計(jì)分析其時(shí)序演變特征,泰爾指數(shù)討論區(qū)域差異,通過(guò)Moran’s I揭示其空間分布特征。

3.3 基于核密度估計(jì)的時(shí)序演變規(guī)律

為了直觀顯示河南省各地市不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平,利用核密度三維圖描繪河南省2014—2021年各經(jīng)濟(jì)區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平動(dòng)態(tài)時(shí)序演變趨勢(shì)規(guī)律。

由圖3-a可知,2014—2021年河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的時(shí)序演變特征。從主峰中心點(diǎn)位置看,隨著年份遞增,逐步右移,表明考察期內(nèi)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平逐年提高;從主峰分布形狀看,峰高隨著時(shí)間推移逐步降低,峰寬逐步變大,側(cè)峰也逐步向右波動(dòng),但是峰高逐步降低,而且遠(yuǎn)低于主峰,表明河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的差異性還比較明顯;從分布的延展性看,右側(cè)有一定的拖尾現(xiàn)象,但是左右兩端尾部覆蓋面積相差不大,說(shuō)明河南省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展高水平區(qū)域不斷增加,導(dǎo)致區(qū)域差異持續(xù)擴(kuò)大?？疾炱趦?nèi),盡管存在多個(gè)不顯著的側(cè)峰,但是主峰數(shù)量始終只有1個(gè),據(jù)此推斷河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展存在一定的多級(jí)分化但不太明顯。

圖3 數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平時(shí)序演變特征Fig.3 Temporal evolution characteristics of the development level of digital countryside

圖4 河南數(shù)字鄉(xiāng)村局部Moran’s I散點(diǎn)圖Fig.4 Scatter plot of local Moran’s I in Henan province

由圖3-b～e可知,中原城市群、豫北地區(qū)、豫西豫西南地區(qū)、黃淮地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的動(dòng)態(tài)時(shí)序演變特征。從主峰中心點(diǎn)位置看,隨著年份遞增,四大經(jīng)濟(jì)區(qū)均保持右偏程度逐步加強(qiáng),說(shuō)明考察期內(nèi)各區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平均保持逐年不斷提高趨勢(shì)。從主峰分布形狀看,豫北地區(qū)、黃淮地區(qū)呈現(xiàn)雙主峰特點(diǎn),其中豫北地區(qū)的雙主峰隨著年份增加愈加明顯且呈現(xiàn)出遞增趨勢(shì),說(shuō)明豫北地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平兩極分化比較嚴(yán)重,從內(nèi)部分布的詳情來(lái)看,豫北地區(qū)鶴壁市數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平高于全省大多數(shù)地區(qū),而且連續(xù)保持高水平發(fā)展,但是同區(qū)域內(nèi)的濮陽(yáng)地區(qū)整體水平中等,所以呈現(xiàn)出明顯的雙峰。黃淮地區(qū)整體較低,但是個(gè)別年份也呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域內(nèi)差異。從分布的延展性看,中原城市群表現(xiàn)為左拖尾延展和明顯的右拖尾延展特征,意味著區(qū)域內(nèi)分別存在著數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平較低(如開(kāi)封)和較高(如鄭州)的地市。

3.4 基于泰爾指數(shù)的區(qū)域差異分析

利用泰爾指數(shù)揭示河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異和區(qū)域間差異以及整體差異情況。根據(jù)2014—2021年河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平綜合得分,由泰爾指數(shù)及其分解公式可以得到河南省中原城市群(鄭州、洛陽(yáng)、開(kāi)封、新鄉(xiāng)、焦作、許昌、平頂山、漯河、濟(jì)源)、豫北地區(qū)(安陽(yáng)、鶴壁、濮陽(yáng))、豫西豫西南地區(qū)(三門(mén)峽、南陽(yáng))和黃淮地區(qū)(駐馬店、商丘、周口、信陽(yáng))4個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的泰爾指數(shù)及貢獻(xiàn)率,結(jié)果見(jiàn)表4。

3.4.1 總體及區(qū)域內(nèi)差異分析 從2014—2021年泰爾指數(shù)的演變趨勢(shì)觀察,河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平總體差異呈現(xiàn)明顯的下降態(tài)勢(shì),從2014年的2.1268下降到2021年的0.8436,平均下降率為12.38%,表明河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的總體差異不斷縮小,而且進(jìn)程推進(jìn)明顯。4個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域內(nèi)差異平均水平呈現(xiàn)先降后增,在2017年達(dá)到最低。其中中原城市群、豫北、豫西豫西南的區(qū)域內(nèi)差異與平均差異演變趨勢(shì)基本保持一致,但是黃淮地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異在考察期內(nèi)呈現(xiàn)先逐步上升,在2016年達(dá)到最高,然后緩慢下降。其中,中原城市群的年均值為0.0358,約為豫北、豫西豫西南、黃淮地區(qū)年均值總和的0.343倍,表明中原城市群9個(gè)地市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡現(xiàn)象比較突出。造成這種差異的主要原因可能是中原城市群數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平整體較高,但是仍然存在開(kāi)封、平頂山等潛力區(qū),造成中原城市群發(fā)展斷層現(xiàn)象突出。黃淮地區(qū)的泰爾指數(shù)年均值僅為0.0016,在4個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)中差異最小,說(shuō)明協(xié)同發(fā)展比較平均,但是數(shù)字鄉(xiāng)村整體發(fā)展水平比較低。

3.4.2 區(qū)域間差異分析 從考察期內(nèi)區(qū)域間差異均值的演變趨勢(shì)觀察,河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平區(qū)域間差異保持整體的下降態(tài)勢(shì),從2014年的2.0797下降到2021年的0.7885,平均下降率為12.94%,這與全省整體差異基本保持一致。其中從泰爾指數(shù)的年均值看,中原城市群與黃淮地區(qū)、豫西豫西南、豫北地區(qū)的差異分別為0.5439、0.4484、0.3889,分別位居前3名,而豫北與黃淮、豫西豫西南與黃淮、豫北與豫西豫西南位居后3名,年均值分別為0.1459、0.0955、0.0495。顯然,河南省4大經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域間的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展格局明顯,中原城市群與其他區(qū)域的差異是制約河南省數(shù)字鄉(xiāng)村協(xié)同發(fā)展的主要因素。

3.4.3 差異來(lái)源及貢獻(xiàn)率 由表4可以看出,河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的差異來(lái)源及貢獻(xiàn)率大小。2014—2021年區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率連續(xù)8年全部高于93.47%,年平均值達(dá)到96.48%,而區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率最大為6.53%,揭示了造成河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展差異的主要因素是區(qū)域間的差異。從考察期內(nèi)河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平及區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率的演變趨勢(shì)看,貢獻(xiàn)率從2014年的97.78%下降到2021年的93.47%,年均下降率為0.64%,大致呈現(xiàn)波動(dòng)緩慢下降趨勢(shì)。從考察期內(nèi)區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率的演變趨勢(shì)看,貢獻(xiàn)率從2014年的2.22%增長(zhǎng)到2021年的6.53%,年均增長(zhǎng)率為16.69%,基本呈現(xiàn)的波動(dòng)上升趨勢(shì)。其中,中原城市群貢獻(xiàn)率從2014年的1.64%增加到2021年的4.87%,年均增長(zhǎng)率為16.78%,表明區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)主要來(lái)自中原城市群?；诖?為了有效提升河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平到“新高度”,必須從降低區(qū)域間差異的視角出發(fā),協(xié)調(diào)推進(jìn)、補(bǔ)齊短板,減小和彌合區(qū)域間差異,促進(jìn)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)整體高質(zhì)量均衡發(fā)展。

3.5 基于Moran’s I指數(shù)的空間演變趨勢(shì)

河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展在空間上存在異質(zhì)性,但是4大經(jīng)濟(jì)區(qū)之間是否存在相關(guān)性以及空間集聚性需要進(jìn)一步驗(yàn)證,接下來(lái)分別利用全局Moran’sI和局部Moran’sI討論河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的空間演變趨勢(shì)。

3.5.1 基于全局Moran’sI的空間相關(guān)性分析 為了從整體上全面反映2014—2021年河南省各地市數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的空間相關(guān)性,分別采用基于地理鄰接權(quán)重矩陣、地理距離權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的全局Moran’sI依次測(cè)算(表5)。

表5 2014—2021年河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平空間相關(guān)性檢驗(yàn)Table 5 Spatial correlation test of the development level of digital countryside in Henan province during 2014-2021

在3種權(quán)重矩陣下的全局Moran’sI值均大于0,對(duì)地理鄰接權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣,P值均小于0.005,地理距離權(quán)重下,P值最大不超過(guò)0.094。在3種權(quán)重矩陣下,在10%的統(tǒng)計(jì)水平下全部顯著,且超過(guò)2/3年份在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著,表明河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平存在明顯的空間正相關(guān),而且這種相關(guān)性在相鄰地市和經(jīng)濟(jì)距離下尤為突出,在地理距離相近的地市也有顯著表現(xiàn)。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn),從時(shí)間維度看,考察期內(nèi),基于地理鄰接權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣的Moran’sI值呈現(xiàn)先升后降“鐘型”的分布特征,在2017年達(dá)到最大值,此時(shí)4大區(qū)域間數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的空間相關(guān)性最強(qiáng),然后逐步下降,在2021年達(dá)到考察期內(nèi)的最小值。其可能原因是2018年中央一號(hào)文件提出數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略以后,政府機(jī)構(gòu)改革,簡(jiǎn)政放權(quán),數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的自由度更大,自身驅(qū)動(dòng)發(fā)展因素逐步增強(qiáng)所致。

3.5.2 基于局部Moran’sI的空間集聚性分析 衡量河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展是否存在空間上的聚集關(guān)系,可以采用基于地理鄰接權(quán)重的局部Moran’sI進(jìn)行探索。為了直觀表現(xiàn)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的空間集聚演變規(guī)律,利用Stata17.0呈現(xiàn)考察期期初(2014年)和期末(2021年)的局部Moran’sI散點(diǎn)圖(圖5)。河南省18個(gè)地市落入第一和第三象限的占絕大多數(shù),只有少部分落入第二和第四象限,即河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的空間分布呈現(xiàn)顯著的高高(HH)集聚和低低(LL)集聚的空間分布特征。其中高高(HH)集聚區(qū)以中原城市群城市為主,如鄭州、洛陽(yáng)、新鄉(xiāng)、焦作、濟(jì)源等,良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和自然稟賦,形成了河南數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的“高效圈”;低低(LL)集聚區(qū)多數(shù)為黃淮地區(qū),特別是許昌、漯河、商丘、信陽(yáng)、周口、駐馬店等是低低集聚區(qū)的“常駐嘉賓”,其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、自然條件等是數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的重要障礙,形成了河南數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的“滯后區(qū)”。這充分表明河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展存在顯著的空間集聚特征,而且4大經(jīng)濟(jì)區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展兩極分化嚴(yán)重。從2014年考察期初和2021年考察期末局部Moran’sI散點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn),河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的空間集聚特征大多數(shù)年份比較穩(wěn)定,只有3個(gè)地市發(fā)生了躍遷。具體講,鶴壁從第一象限躍遷至第四象限,濮陽(yáng)從第二象限躍遷至第三象限,漯河從第二象限躍遷至第四象限。綜上,河南省有將近一半地市處于低低(LL)集聚區(qū)而且長(zhǎng)期穩(wěn)定,表明河南省多數(shù)地市數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平較低,滲透力較小,而且數(shù)字鴻溝顯著,應(yīng)該認(rèn)真研究政策能效機(jī)制,激發(fā)低低集聚區(qū)的內(nèi)在發(fā)展動(dòng)能,推動(dòng)這些區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平的不斷提升。

4 討 論

在數(shù)字鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建部分,基于數(shù)據(jù)的可獲取性,從鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)、鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、鄉(xiāng)村生活數(shù)字化4維度選取20個(gè)具體指標(biāo)測(cè)度河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平。另外,數(shù)字鄉(xiāng)村的評(píng)價(jià)指標(biāo)還應(yīng)該涵蓋“互聯(lián)網(wǎng)+”黨建、“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”、智慧農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)村電網(wǎng)升級(jí)改造、農(nóng)村公路數(shù)字化改造等指標(biāo),但是因?yàn)樵擃?lèi)指標(biāo)省域?qū)用鏀?shù)據(jù)缺失,導(dǎo)致測(cè)度分析的結(jié)果可能不是很完善。

在數(shù)字鄉(xiāng)村測(cè)度模型構(gòu)建部分,本文融合NRI和熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,采用熵權(quán)TOPSIS法構(gòu)建數(shù)字鄉(xiāng)村測(cè)度模型,而評(píng)價(jià)指標(biāo)測(cè)度分析的方法還有模糊綜合評(píng)價(jià)法、綜合指數(shù)法、單值中智集等多種分析方法,因?yàn)楦鞣N測(cè)度模型數(shù)據(jù)處理方法不同,構(gòu)建體系也有一定差距,導(dǎo)致對(duì)測(cè)度結(jié)果的對(duì)比分析以及討論還比較困難,有時(shí)甚至?xí)a(chǎn)生一定的矛盾,所以針對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村測(cè)度模型構(gòu)建方法的辯證統(tǒng)一還需要進(jìn)一步的研究。

5 結(jié) 論

從發(fā)展水平看,考察期內(nèi)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平呈現(xiàn)逐年增加態(tài)勢(shì),從2014年0.2360提升到2021年0.3626,年均值僅為0.2524,表明整體水平不高,但是年均增速達(dá)到6.13%,可持續(xù)發(fā)展動(dòng)能強(qiáng)勁?？臻g上的分布格局表現(xiàn)為中原城市群>豫北地區(qū)>豫西豫西南>黃淮地區(qū),增速上呈現(xiàn)豫北、豫西豫西南、中原城市群、黃淮地區(qū)依次遞減的分布特點(diǎn)。聚焦子系統(tǒng)測(cè)度,鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)得分最高,農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型第二,鄉(xiāng)村數(shù)字信息基礎(chǔ)第三,鄉(xiāng)村生活數(shù)字化最低。從區(qū)域差異看,2014—2021年河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平整體差異呈現(xiàn)穩(wěn)步下降的趨勢(shì)。其中,區(qū)域間差異是造成總體差異的主要因素,其平均貢獻(xiàn)率高達(dá)96.48%。區(qū)域間差異最大的是中原城市群與黃淮地區(qū),豫西豫西南與黃淮差異彌合比較明顯。區(qū)域內(nèi)差異表現(xiàn)為中原城市群、豫西豫西南、豫北、黃淮地區(qū)依次遞減的態(tài)勢(shì)。從時(shí)空演變看,考察期內(nèi),河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平存在顯著相關(guān)性,且相關(guān)程度大致呈現(xiàn)“鐘型”分布特征。中原城市群和其他區(qū)域的程度逐步擴(kuò)大,呈現(xiàn)明顯的“極化現(xiàn)象”?？臻g分布上,中原城市群多呈現(xiàn)出“高高(HH)集聚”模式,“低低(LL)聚集”特征主要出現(xiàn)在黃淮地區(qū),兩種形式的集聚區(qū)域大多比較穩(wěn)定,只有3個(gè)地市發(fā)生躍遷。

基于以上結(jié)論,結(jié)合河南省省情和區(qū)域特征,推進(jìn)河南省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的整體思路應(yīng)該是全面布局、快速提升、彌合差距、均衡發(fā)展。

(1)全面布局、統(tǒng)籌推進(jìn)、快速提升。一是各地市要依據(jù)現(xiàn)狀和區(qū)域特點(diǎn),因地制宜優(yōu)化數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展政策,因勢(shì)利導(dǎo)促使數(shù)字紅利充分釋放發(fā)展動(dòng)能,特別是對(duì)鶴壁、濮陽(yáng)、漯河等“躍遷”地市應(yīng)進(jìn)一步評(píng)估區(qū)域政策效能。二是統(tǒng)籌推進(jìn)城鄉(xiāng)信息融合發(fā)展,培育城鄉(xiāng)信息資源共享平臺(tái),形成城鄉(xiāng)數(shù)字聯(lián)動(dòng),促進(jìn)數(shù)字技術(shù)、資源、財(cái)政等領(lǐng)域的大循環(huán),爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)城鄉(xiāng)一體化的發(fā)展新格局。

(2)彌合差距、均衡發(fā)展。河南數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展應(yīng)該堅(jiān)持全省“一盤(pán)棋”的思路,協(xié)調(diào)推進(jìn)、補(bǔ)齊短板,彌合區(qū)域數(shù)字鴻溝。一是全省協(xié)調(diào)推進(jìn)、重點(diǎn)加強(qiáng)各區(qū)域信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和推進(jìn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,縮小區(qū)域間差異,特別是加大黃淮地區(qū)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。二是中原城市群應(yīng)該強(qiáng)化數(shù)字鄉(xiāng)村的發(fā)展優(yōu)勢(shì)和區(qū)域帶頭作用,增強(qiáng)數(shù)字資源的空間聯(lián)動(dòng)效應(yīng),挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“空間溢出效應(yīng)”,輻射周邊數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的“塌陷區(qū)”,促使其他地區(qū)向“高高(HH)集聚區(qū)”躍遷,打造跨區(qū)域的“數(shù)字鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)圈”。三是豫北、豫西豫西南及黃淮地區(qū)要總結(jié)經(jīng)驗(yàn),精準(zhǔn)發(fā)力,如黃淮地區(qū)要強(qiáng)化數(shù)字信息基礎(chǔ)建設(shè),豫西豫西南地區(qū)要重點(diǎn)做好農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作,豫北地區(qū)要優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展環(huán)境,激發(fā)社會(huì)資本對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的持續(xù)投入。