王 青，劉亞男

（遼寧大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，沈陽 110136）

0 引言

自2020 年脫貧攻堅(jiān)任務(wù)全面如期完成后，鄉(xiāng)村振興成為黨和國家未來一段時(shí)期的工作重點(diǎn)。進(jìn)入新時(shí)代以來，經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡不充分問題逐步凸顯。由于我國幅員遼闊，不同區(qū)域的地理環(huán)境和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)存在較大差異，能否實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的區(qū)域平衡發(fā)展至關(guān)重要。

目前關(guān)于鄉(xiāng)村振興的研究主要圍繞三個(gè)方面展開：第一，從研究方法來看，可以分為定性和定量分析兩類。定性分析主要包括鄉(xiāng)村振興內(nèi)涵的解讀[1,2]以及發(fā)展現(xiàn)狀問題的理論探討。定量分析主要是鄉(xiāng)村振興的測度評(píng)價(jià)及影響因素的檢驗(yàn)。從研究視角來看，大部分學(xué)者根據(jù)產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕這5 個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系[3—9]。從研究方法來看，學(xué)者們主要采用熵權(quán)法、主成分分析法、因子分析法等客觀賦權(quán)法[10，11]和層次分析法、德爾菲法等主觀賦權(quán)法以及綜合賦權(quán)法[12]。第二，從空間維度來看，學(xué)者們主要對(duì)全國、省域、地市、縣域、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村莊等進(jìn)行研究。從時(shí)間維度來看，學(xué)者們主要針對(duì)某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的鄉(xiāng)村振興水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，少部分學(xué)者選取某一個(gè)地區(qū)的一小段時(shí)期進(jìn)行評(píng)價(jià)。第三，從理論機(jī)制來看，已有研究主要對(duì)影響鄉(xiāng)村振興因素的作用機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)。如熊正德等（2021）[13]研究了普惠金融發(fā)展對(duì)中國鄉(xiāng)村振興的影響，張崇龍等（2021）[14]研究了滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響效應(yīng)，徐雪和王永瑜（2021）[15]探究了影響西部大開發(fā)鄉(xiāng)村振興的影響因素。

已有研究為本文提供了參考，本文選取2009—2019年我國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，利用熵權(quán)法測度了30 個(gè)省份的鄉(xiāng)村振興水平。采用Dagum 基尼系數(shù)法和核密度估計(jì)法考察了八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興水平的空間差異和分布動(dòng)態(tài)，旨在為推動(dòng)鄉(xiāng)村振興區(qū)域平衡發(fā)展提供決策參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是鄉(xiāng)村振興的主要目標(biāo)，堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展是鄉(xiāng)村振興的重要原則，“產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富?！眲t是鄉(xiāng)村振興具體努力的方向。產(chǎn)業(yè)興旺體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)振興的程度，反映了農(nóng)村各產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展、現(xiàn)代化農(nóng)村產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)和發(fā)展的情況。生態(tài)宜居體現(xiàn)生態(tài)振興的程度，反映了農(nóng)村是否堅(jiān)持綠色發(fā)展、提升人居環(huán)境的情況。鄉(xiāng)風(fēng)文明體現(xiàn)文明振興的程度，反映了在加強(qiáng)村民基本素質(zhì)和文化建設(shè)方面的情況。治理有效體現(xiàn)組織振興的程度，反映了加強(qiáng)現(xiàn)代化鄉(xiāng)村社會(huì)治理體系、推動(dòng)鄉(xiāng)村社會(huì)安定有序發(fā)展的情況。生活富裕間接體現(xiàn)人力振興的程度，它既是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的根本目的，也是鄉(xiāng)村振興持續(xù)推進(jìn)的動(dòng)力源泉。五個(gè)維度相互作用、相互影響，形成鄉(xiāng)村振興的有機(jī)整體。本文參考已有研究構(gòu)建了鄉(xiāng)村振興水平指標(biāo)體系，見下頁表1。

表1 鄉(xiāng)村振興水平指標(biāo)體系

1.2 研究方法

1.2.1 熵權(quán)法

熵權(quán)法是一種常見的客觀賦權(quán)方法，通過指標(biāo)之間信息量的變異程度進(jìn)行賦權(quán)，避免了主觀賦權(quán)法受人為因素的影響，使測度結(jié)果更加合理。

1.2.2 Dagum基尼系數(shù)法

總體Dagum基尼系數(shù)的計(jì)算公式為：

其中，k=8，代表八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的個(gè)數(shù)；n=30，代表省份個(gè)數(shù)；yji（yhr）表示地區(qū)j（h）內(nèi)省份i（r）的鄉(xiāng)村振興水平；μ表示所有省份鄉(xiāng)村振興水平的均值?；嵯禂?shù)越大，表示鄉(xiāng)村振興水平空間差異越大。按照子群的分解方法，可以將總體差異進(jìn)一步分解為地區(qū)內(nèi)差異Gw、地區(qū)間差異Gb和超變密度Gt。限于篇幅，不再詳述計(jì)算過程。

1.2.3 核密度估計(jì)法

核密度估計(jì)法作為一種非參數(shù)估計(jì)方法，不需要事先設(shè)定具體的模型，主要通過連續(xù)的密度函數(shù)曲線來描述隨機(jī)變量的分布形態(tài)。假設(shè)x1,x2,…,xn為來自連續(xù)總體X的樣本。在任意一點(diǎn)x處的總體密度函數(shù)f(x)的核密度估計(jì)可以定義為：

其中，K(·) 為核函數(shù)，h為帶寬，n為觀測值個(gè)數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)來源及說明

本文使用的原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。研究期間為2009—2019 年，研究對(duì)象為我國30 個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）。缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)齊；同時(shí)，將農(nóng)民人均可支配收入指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)?009年可比價(jià)格進(jìn)行比較。

2 鄉(xiāng)村振興水平的測度

從下頁表2可以看出：第一，全國鄉(xiāng)村振興水平呈現(xiàn)明顯增長趨勢，由2009年的0.3309上升到2019年的0.5034，年均增長率為4.28%。研究期間八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的鄉(xiāng)村振興水平均有不同程度的增長，但不均衡現(xiàn)象十分明顯。其中，東部沿海、北部沿海和南部沿海的均值分別為0.5182、0.5168、0.4548，高于全國平均水平。長江中游、黃河中游和大西北的均值分別為0.4249、0.4220、0.4008，與全國平均水平相對(duì)接近。東北和大西南的均值分別為0.3867、0.3513，鄉(xiāng)村振興發(fā)展滯后。沿海地區(qū)的發(fā)展水平普遍較高。第二，八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的鄉(xiāng)村振興水平增速差異較大，前三名的分別是大西南（7.69%）、大西北（6.75%）、南部沿海（5.12%），后三名的分別是黃河中游（3.22%）、北部沿海（2.27%）、東部沿海（1.44%）。第三，從下頁表3 可以看出，造成八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興水平非均衡性的主要原因在于，各區(qū)域在生態(tài)宜居和治理有效兩個(gè)維度表現(xiàn)差距較大。例如，北部沿海、東部沿海和南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的生態(tài)宜居均值分別為0.0705、0.0847、0.0785，東北和大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的生態(tài)宜居均值僅有0.0397、0.0376。

表2 2009—2019年全國及八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興水平測度結(jié)果

表3 2009—2019年全國及八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興五大維度均值

3 鄉(xiāng)村振興水平的空間差異

本文采用Dagum 基尼系數(shù)及其分解法計(jì)算我國鄉(xiāng)村振興水平的空間差異及差異來源，結(jié)果見表4。

表4 鄉(xiāng)村振興水平的Dagum基尼系數(shù)及其分解

3.1 總體差異及地區(qū)內(nèi)差異

圖1 顯示，鄉(xiāng)村振興水平總體差異呈顯著下降趨勢，由2009 年的0.1653 下降到2018 年的0.0660，年均降低率為8.77%。2018—2019年有小幅回升，由2018年的0.0653回升到2019年的0.0660，年均增長率為1.12%。從八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)地區(qū)內(nèi)差異的均值來看，由大到小依次是：北部沿海（0.0720）、南部沿海（0.0699）、大西南（0.0543）、東北（0.0488）、長江中游（0.0487）、大西北（0.0406）、黃河中游（0.0339）、東部沿海（0.0275）。從變化速度來看，大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)地區(qū)內(nèi)差異年均增長率為0.81%，其他綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異均呈現(xiàn)下降趨勢，年均降低率由大到小依次是：大西南（16.03%）、北部沿海（7.00%）、南部沿海（6.98%）、黃河中游（3.95%）、長江中游（2.80%）、東部沿海（1.50%）、東北（0.60%）。造成北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)地區(qū)內(nèi)差異最大的原因主要是，河北的發(fā)展水平遠(yuǎn)落后于北京、天津、山東，綜合排名分別為第13、1、4、6名，導(dǎo)致地區(qū)內(nèi)差異較大。東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)地區(qū)內(nèi)差異最小的主要原因是，區(qū)域內(nèi)的三個(gè)省份，上海、江蘇、浙江的地理位置和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較接近，使得鄉(xiāng)村振興水平差異較小。

圖1 總體差異及地區(qū)內(nèi)差異變動(dòng)趨勢

3.2 地區(qū)間差異

圖2 展示了八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)地區(qū)間差異的均值及年均降低率。從均值的大小來看，前3名分別是東部沿海和大西南（0.2026）、北部沿海和大西南（0.2010）、東北和東部沿海（0.1487），主要體現(xiàn)為鄉(xiāng)村振興高水平和低水平經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間的發(fā)展差異。后3 名分別是北部沿海和東部沿海（0.0606）、黃河中游和大西北（0.0566）、黃河中游和長江中游（0.0515），主要是高水平或中低水平綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)，發(fā)展水平比較接近。從變化速度來看，絕大多數(shù)綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)間差異呈下降趨勢，下降最快的3名分別是東北和大西南（年均降低率為14.76%）、黃河中游和大西南（年均降低率為14.33%）、東部沿海和大西北（年均降低率為13.64%）。只有東北和長江中游間差異呈上升趨勢，年均增長率為1.82%。

圖2 地區(qū)間差異均值及年均降低率

3.3 總體差異及其來源

下頁圖3 展示了鄉(xiāng)村振興水平總體差異及其來源。從總體差異貢獻(xiàn)率的大小來看，最大的是地區(qū)間差異（均值為55.05%），其次是超變密度（均值為38.26%），最后是地區(qū)內(nèi)差異（均值為6.69%），說明鄉(xiāng)村振興水平總體差異主要來源于地區(qū)間差異。從貢獻(xiàn)率的變化趨勢來看，地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率自2009 年總體呈明顯下降趨勢，年均降低率為5.79%。超變密度和地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率自2009年呈明顯上升趨勢，年均增長率分別為3.08%、8.71%。

圖3 總體差異及其來源

4 鄉(xiāng)村振興水平的分布動(dòng)態(tài)

本文分別選取2009 年、2014 年、2019 年3 個(gè)年份，繪制了其核密度曲線圖，見圖4。

圖4 全國及八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興水平核密度曲線圖

4.1 分布位置

2009—2019 年全國鄉(xiāng)村振興水平的核密度曲線整體向右偏移且幅度較大，說明研究期間全國鄉(xiāng)村振興水平明顯提升。從八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)曲線分布位置的變動(dòng)來看，大西南、大西北和南部沿海的曲線中心位置向右移動(dòng)得比較明顯，說明這三大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興水平提升的趨勢最為顯著。其他綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)核密度曲線也都向右偏移，但幅度有所不同。整體來看，各綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的鄉(xiāng)村振興水平均有所提升。

4.2 分布形態(tài)

全國和北部沿海、東部沿海、南部沿海、大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的核密度曲線波峰高度上升，波幅寬度減小，曲線由平緩變陡峭，呈現(xiàn)明顯的收斂趨勢。說明全國和這幾個(gè)綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異逐漸縮小，各省份鄉(xiāng)村振興水平分布相對(duì)更加集中。大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的核密度曲線波峰高度下降，波幅寬度變大，曲線由陡峭變平緩，說明地區(qū)內(nèi)差異有所擴(kuò)大。東北和黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的核密度曲線波峰高度先下降后上升，曲線由陡峭變平緩再變陡峭，說明地區(qū)內(nèi)差異先變大后變小。長江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)核密度曲線波峰高度略有下降，波幅寬度略變窄，但不太明顯，說明地區(qū)內(nèi)差異略有下降。

4.3 分布延展性

全國核密度曲線的右拖尾縮短，說明高水平省份占比有所下降，各省份水平更加趨近。從八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)來看，北部沿海和大西北的曲線右拖尾變長，大西南的曲線由對(duì)稱變?yōu)樽笸衔?，再變?yōu)橛彝衔玻f明高水平省份的占比有所上升。東部沿海和南部沿海的曲線左拖尾變長，長江中游的曲線由右拖尾變?yōu)樽笸衔?，說明低水平省份占比有所上升。東部沿海和長江中游曲線的拖尾起止變化情況不明顯。

4.4 分布極化現(xiàn)象

全國和東北、南部沿海、黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)曲線均表現(xiàn)為單峰分布，說明地區(qū)內(nèi)極化現(xiàn)象不明顯，各省份的鄉(xiāng)村振興發(fā)展比較均衡。大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)歷了由單峰到多峰再到單峰的變化過程，雖然地區(qū)內(nèi)出現(xiàn)了兩極分化現(xiàn)象，但到了2019 年得以緩解。北部沿海、東部沿海、長江中游和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)則表現(xiàn)為由單峰到雙峰或多峰的變化趨勢，地區(qū)內(nèi)極化現(xiàn)象逐漸凸顯。

5 結(jié)論

本文構(gòu)建了鄉(xiāng)村振興水平指標(biāo)體系，運(yùn)用熵權(quán)法、Dagum 基尼系數(shù)法和核密度估計(jì)法，測度我國30 個(gè)省份2009—2019 年的鄉(xiāng)村振興水平，系統(tǒng)探究了全國和八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興水平的空間差異及分布動(dòng)態(tài)。得出如下結(jié)論：（1）從發(fā)展水平來看，八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的鄉(xiāng)村振興水平逐漸上升。從各維度來看，生態(tài)宜居和治理有效維度的差異最大，是造成鄉(xiāng)村振興發(fā)展不均衡的主要原因。（2）從空間差異來看，總體差異、地區(qū)內(nèi)差異和地區(qū)間差異均呈現(xiàn)明顯下降趨勢?？傮w差異的主要來源是地區(qū)間差異，其次是超變密度，最后是地區(qū)內(nèi)差異。（3）從分布動(dòng)態(tài)來看，八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)核密度曲線向右移動(dòng)，鄉(xiāng)村振興水平明顯提升。各綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)曲線總體以收斂為主。全國和東北、南部沿海、黃河中游、大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)極化現(xiàn)象不明顯，其他綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的極化現(xiàn)象逐漸突出。