數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響及機(jī)制研究

張芳山 李露瑤 陳杰

摘要：近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響極大。文章選取2011—2022年中國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法和固定效應(yīng)模型，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響機(jī)制和程度，并創(chuàng)新性地使用隨機(jī)森林模型，深入考察影響鄉(xiāng)村振興發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)指標(biāo)的重要性。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興工作具有顯著的促進(jìn)作用，影響效應(yīng)為0.4100。（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)林業(yè)大省鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用較其他地區(qū)更為顯著，影響系數(shù)為0.5700，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在林業(yè)經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用已取得了顯著成效。（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響鄉(xiāng)村振興最重要的因素是企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)和信息從業(yè)人數(shù)，重要性分別為13.62和11.61，農(nóng)村電商有望成為鄉(xiāng)村振興的新增長(zhǎng)極。（4）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用有明顯的區(qū)域異質(zhì)性，影響系數(shù)分別為東部地區(qū)0.6450、西部地區(qū)0.2560、東北部地區(qū)0.2350、中部地區(qū)0.1970。文章聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)各個(gè)維度指標(biāo)的重要性比較以及林業(yè)經(jīng)濟(jì)大省和其他省份的異質(zhì)性分析，深化了相關(guān)研究?jī)?nèi)容，彌補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)大省數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究的不足。基于此提出政策啟示：鄉(xiāng)村振興工作中應(yīng)利用好數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一推手，重點(diǎn)推動(dòng)農(nóng)村電子信息制造業(yè)和農(nóng)村電商，推進(jìn)林業(yè)大省和其他地區(qū)鄉(xiāng)村振興工作低成本、高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；鄉(xiāng)村振興；熵權(quán)法；面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型；隨機(jī)森林模型

中圖分類號(hào)：F323； F49文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-338X（2024）3-078-19

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“農(nóng)民用水合作組織發(fā)展遲滯的生成邏輯與破解機(jī)制研究”（23CJY058），河南省高校人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目“河南農(nóng)民用水合作組織發(fā)展遲滯的生成邏輯與優(yōu)化路徑研究”（2024-ZZJH-145），河南省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“河南省推進(jìn)糧食主產(chǎn)區(qū)利益補(bǔ)償?shù)淖璧K與破解對(duì)策研究”（242400411160）。

Research on the impact and mechanism of digital economy on rural revitalization development

ZHANG Fangshan， LI Luyao， CHEN Jie

（College of Economics and Trade， Henan University of Technology， Zhengzhou 450001）

Abstract：In recent years， the digital economy has been booming and rural revitalization has been positively impacted by it. By selecting the panel data of 30 Chinese provinces from 2011 to 2022， the entropy weighting method and fixed-effects model were used to explore the mechanism and degree of the impact of digital economy on the development of rural revitalization， and the random forest model was innovatively used to examine in depth the importance of the various indicators of digital economy affecting the development of rural revitalization. The study found that：（1）The development of digital economy had a significant role in promoting rural revitalization， with an impact effect of 0.4100.（2）The promotion of digital economy on rural revitalization in forestry provinces was more significant than other regions， with an impact coefficient of 0.5700， indicating that the application of digital economy in the forest economy had achieved significant results.（3）The most important factors of digital economy affecting rural revitalization were the number of websites owned by enterprises and the number of information practitioners， with the importance of 13.62 and 11.61， respectively. Rural e-commerce was expected to become a new growth pole for rural revitalization.（4）There was obvious regional heterogeneity in the promotion of digital economy on rural revitalization， with impact coefficients of 0.6450 in the eastern region， 0.2560 in the western region， 0.2350 in the northeastern region， and 0.1970 in the central region， respectively. The article focused on the importance comparison of the indicators of digital economy in various dimensions as well as the heterogeneity analysis between large forestry provinces and other provinces， which deepened the relevant research content and made up for the lack of existing literature on digital economy research in large forestry economy provinces. Based on this， the article proposed some policy recommendations： Rural revitalization work should make good use of the digital economy as a driving force， focusing on the promotion of rural electronic information manufacturing and rural e-commerce， and promoting the low-cost and high-quality development of rural revitalization work in large forestry provinces and other regions.

Keywords：digital economy；rural revitalization；entropy weight method；panel data econometric model；random forest model

1引言

《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于學(xué)習(xí)運(yùn)用“千村示范、萬(wàn)村整治”工程經(jīng)驗(yàn)有力有效推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興的意見(jiàn)》指出：要學(xué)習(xí)運(yùn)用“千萬(wàn)工程”蘊(yùn)含的發(fā)展理念、工作方法和推進(jìn)機(jī)制，把推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興作為新時(shí)代新征程“三農(nóng)”工作的總抓手，堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展思想，完整、準(zhǔn)確、全面貫徹新發(fā)展理念，因地制宜、分類施策，循序漸進(jìn)、久久為功，集中力量抓好辦成一批群眾可感可及的實(shí)事，不斷取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展、階段性成果。近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)興起為我國(guó)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)提供了一條新時(shí)代道路。自2019年中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出“到2025年數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)取得重要進(jìn)展”戰(zhàn)略目標(biāo)以來(lái)，我國(guó)鄉(xiāng)村振興工作中處處可見(jiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影子。2023年國(guó)家發(fā)展改革委員會(huì)發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)共同富裕實(shí)施方案》也明確提出要“加快鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，深入實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)，以數(shù)字化賦能鄉(xiāng)村振興”。2024年3月5日商務(wù)部等9部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于推動(dòng)農(nóng)村電商高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》強(qiáng)調(diào)“發(fā)展農(nóng)村電商，是創(chuàng)新商業(yè)模式、建設(shè)農(nóng)村現(xiàn)代流通體系的重要舉措，是轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式、帶動(dòng)農(nóng)民增收的有效抓手，是促進(jìn)農(nóng)村消費(fèi)、滿足人民對(duì)美好生活向往的有力支撐”。根據(jù)商務(wù)部《2023年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展報(bào)告》，2023年全國(guó)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)到了2.5萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)12.9%，比2014年增長(zhǎng)近13倍；全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)5870.3億元，同比增長(zhǎng)12.5%，約是2014年的5倍。農(nóng)村電商的跨越式發(fā)展正是數(shù)字經(jīng)濟(jì)在鄉(xiāng)村振興工作中的縮影。與此同時(shí)，隨著Web3.0、ChatGPT等數(shù)字經(jīng)濟(jì)新興應(yīng)用場(chǎng)景的興起，如何抓穩(wěn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一推手，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)在鄉(xiāng)村振興工作中的積極作用，成為關(guān)注的重點(diǎn)。這對(duì)于賦予我國(guó)鄉(xiāng)村振興穩(wěn)定且強(qiáng)大的內(nèi)生活力、圓滿完成2025數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)目標(biāo)、促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略快速優(yōu)質(zhì)實(shí)現(xiàn)具有重要意義。

為深入探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略之間的內(nèi)在耦合關(guān)系，尋求鄉(xiāng)村振興發(fā)展的創(chuàng)新路徑，本文依托2011—2022年中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)集，運(yùn)用熵權(quán)法從電子信息制造業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等多個(gè)關(guān)鍵維度出發(fā)，同時(shí)兼顧?quán)l(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)環(huán)境宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明進(jìn)步與治理體系有效四大核心領(lǐng)域，分別構(gòu)建反映區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平和鄉(xiāng)村振興整體狀況的指數(shù)體系。在堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用固定效應(yīng)模型嚴(yán)謹(jǐn)剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度與鄉(xiāng)村振興水平之間的潛在關(guān)聯(lián)性，并通過(guò)隨機(jī)森林模型得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)各二級(jí)指標(biāo)對(duì)鄉(xiāng)村振興工作的重要性程度，深度挖掘我國(guó)東部、中部、西部和東北部四大區(qū)域在數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中的異質(zhì)性特征。

本文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)在于：不同于以往研究只注重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略間的影響機(jī)制，而是借助先進(jìn)的隨機(jī)森林模型這一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，切換現(xiàn)實(shí)視角，立足于政府施策角度，精準(zhǔn)刻畫評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的19個(gè)指標(biāo)對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響。在前人確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)能促進(jìn)林業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)上，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)林業(yè)大省和非林業(yè)大省鄉(xiāng)村振興的異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在助力鄉(xiāng)村振興的過(guò)程中，農(nóng)村電商發(fā)揮了最大的作用，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)林業(yè)大省的鄉(xiāng)村振興有更顯著的促進(jìn)作用。

2文獻(xiàn)回顧與評(píng)述

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的核心是在堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展的原則下，確保在要素配置、資源條件及公共服務(wù)供給上對(duì)農(nóng)村優(yōu)先保證和傾斜。近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在推動(dòng)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。已有研究普遍認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施，助力鄉(xiāng)村生活水平提升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)一方面能夠提升公共行政效率，進(jìn)而賦能農(nóng)業(yè)農(nóng)村組織內(nèi)部的分工協(xié)調(diào)、提升組織管理效率、促進(jìn)農(nóng)村流通高質(zhì)量發(fā)展（Sidorenko et al.， 2019；任保平，2024；張曉林，2024）；另一方面能夠提升政府鄉(xiāng)村建設(shè)規(guī)劃和鄉(xiāng)村數(shù)字普惠金融的質(zhì)量，推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)貧富差距（Kosorukov， 2017；Kolobkova et al.， 2021；Liu et al.， 2023；Wang et al.， 2023；Wu et al.， 2024）。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)形成數(shù)字賦能，通過(guò)城鄉(xiāng)技術(shù)、資源、市場(chǎng)流通，推動(dòng)鄉(xiāng)村資源優(yōu)化配置，加強(qiáng)城鄉(xiāng)市場(chǎng)有效對(duì)接，促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合，推動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展（田野等，2022；馮伯豪等，2024）?？萍紕?chuàng)新、組織創(chuàng)新、模式創(chuàng)新等都成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興質(zhì)量明顯提升的重要中介變量（張?zhí)N萍等，2022；劉釩等，2023）。為了進(jìn)一步提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的促進(jìn)作用，一些學(xué)者從新經(jīng)濟(jì)地理理論、產(chǎn)業(yè)融合理論、價(jià)值鏈升級(jí)理論和制度經(jīng)濟(jì)學(xué)理論等理論角度分析后認(rèn)為，應(yīng)該加快推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，優(yōu)化公共資源配置，從而提高農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景宣傳，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)小農(nóng)戶對(duì)接大市場(chǎng)，提升鄉(xiāng)村振興工作質(zhì)量（Yin et al.， 2021；陳中，2022；張?zhí)N萍等，2022；劉曉菲，2024）。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)以及其對(duì)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的影響均表現(xiàn)出顯著的區(qū)域異質(zhì)性（殷浩棟等，2020；張?zhí)N萍等，2022；馮伯豪等，2024）。全陽(yáng)等（2023）、孫亞男等（2023）研究發(fā)現(xiàn)，東南沿海數(shù)字鄉(xiāng)村高質(zhì)量建設(shè)呈現(xiàn)出多元化形式，內(nèi)陸省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)則相對(duì)遲緩。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興協(xié)同發(fā)展水平在空間上呈現(xiàn)“東高西低”和“相似集聚”的基本格局。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度東部地區(qū)各省份間差距顯著高于西部地區(qū)和中部地區(qū)，但是整體上呈現(xiàn)出明顯的在提升中趨同的演變特征。另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)同樣賦能林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的融合度決定經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)，融合度越高，越有利于提升協(xié)同效應(yīng)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興（張翰丹等，2023）。

已有研究結(jié)果主要建立在主成分分析法、投入產(chǎn)出法、熵值法和固定效應(yīng)模型等研究方法上。很多學(xué)者應(yīng)用主成分分析法測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合得分，或者應(yīng)用投入產(chǎn)出法對(duì)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行多維度考察（趙濤等，2020；孟雪辰等，2022；程廣斌等，2022）。鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)評(píng)價(jià)體系測(cè)算中較多學(xué)者應(yīng)用熵值法（王亮等，2023；徐雪等，2023）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的關(guān)系研究則更多地應(yīng)用個(gè)體固定效應(yīng)模型（潘明清等，2023）、中介效應(yīng)模型和逐步回歸法等計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型（劉亞男等，2022；田野等，2022；王永芳等，2024）。例如，楊建仁等（2023）運(yùn)用Kernel密度估計(jì)模型結(jié)合BEA測(cè)算方法測(cè)算中國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模及其與鄉(xiāng)村振興之間的關(guān)系。

綜上所述，已有文獻(xiàn)采用多種方法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，基本形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的結(jié)論。但是，相關(guān)研究?jī)?nèi)容仍有深化空間：（1）已有研究缺少對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興評(píng)價(jià)指標(biāo)中各個(gè)要素重要性的權(quán)衡，造成研究結(jié)論集中于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化等層面，對(duì)研究結(jié)論的深化和政策的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)作用不足。（2）已有研究缺少對(duì)不同經(jīng)濟(jì)類型省份的異質(zhì)性分析，大多集中于東部、中部、西部行政區(qū)域的異質(zhì)性討論，但是由于林業(yè)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)在地域性、周期性、季節(jié)性上的不同，林業(yè)大省和農(nóng)業(yè)大省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興可能表現(xiàn)出不同的關(guān)系，有必要進(jìn)行異質(zhì)性探討。因此，本文創(chuàng)新性地運(yùn)用隨機(jī)森林模型精確識(shí)別并衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)在鄉(xiāng)村振興工作中各個(gè)要素的重要性，力求為實(shí)踐層面的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施找準(zhǔn)重心和突破口。同時(shí)在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)深入地展開不同經(jīng)濟(jì)類型省份的異質(zhì)性分析，明晰林業(yè)大省和農(nóng)業(yè)大省兩者之間的差異，力求為科學(xué)規(guī)劃與高效推進(jìn)我國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)、全面提升鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施成效提供有力的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

3理論分析框架與研究方法

結(jié)合已有研究成果可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)鄉(xiāng)村振興中扮演著至關(guān)重要的角色。為了使數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興之間的傳導(dǎo)機(jī)制更為健全和明晰，本文對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響鄉(xiāng)村振興的直接作用、各因素影響權(quán)重和區(qū)域異質(zhì)性進(jìn)行探討。由此構(gòu)建我國(guó)30個(gè)省份的固定效應(yīng)模型，進(jìn)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的隨機(jī)森林模型、決策樹以及異質(zhì)性分析。

3.1理論分析與研究假設(shè)

為了深入研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與鄉(xiāng)村振興之間的深層次關(guān)系，本文從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的推動(dòng)作用、變量差異性和區(qū)域異質(zhì)性三個(gè)方面論述理論分析框架及研究假設(shè)，并以此為基礎(chǔ)闡釋本文的研究方法和模型構(gòu)建。

3.1.1數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興促進(jìn)作用的理論分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要從產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕五個(gè)方面影響鄉(xiāng)村振興。第一，在產(chǎn)業(yè)興旺方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為鄉(xiāng)村提供了更多的發(fā)展機(jī)會(huì)。鄉(xiāng)村可以通過(guò)電子商務(wù)平臺(tái)將農(nóng)產(chǎn)品銷售到全國(guó)乃至全球，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化和規(guī)模化。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也催生了鄉(xiāng)村旅游、鄉(xiāng)村文創(chuàng)等新興產(chǎn)業(yè)，豐富了鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的內(nèi)容和形式（曾祥明等，2024）。第二，在生態(tài)宜居方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于提升鄉(xiāng)村的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。通過(guò)數(shù)字化監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，可以更有效地管理和保護(hù)鄉(xiāng)村的自然資源，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，推動(dòng)鄉(xiāng)村綠色建筑和綠色能源的發(fā)展，提高鄉(xiāng)村居民的居住質(zhì)量（雷搏等，2023）。第三，在鄉(xiāng)風(fēng)文明方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于傳承和弘揚(yáng)鄉(xiāng)村文化。通過(guò)數(shù)字化技術(shù)記錄和展示鄉(xiāng)村的歷史、傳統(tǒng)和習(xí)俗，讓更多的人了解和欣賞鄉(xiāng)村文化，進(jìn)而推動(dòng)鄉(xiāng)村文化的創(chuàng)新和發(fā)展，為鄉(xiāng)村注入新的活力（王麗等，2023）。第四，在治理有效方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以提高鄉(xiāng)村治理的效率和透明度。通過(guò)數(shù)字化平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)信息共享、數(shù)據(jù)互通，提高鄉(xiāng)村治理的精準(zhǔn)性和針對(duì)性，以推動(dòng)鄉(xiāng)村治理的民主化進(jìn)程，增強(qiáng)村民的參與感和獲得感（陳建珍，2022）。第五，在生活富裕方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為鄉(xiāng)村居民提供了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)和收入來(lái)源。通過(guò)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，可以吸引更多的人才和資源流向鄉(xiāng)村，促進(jìn)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的繁榮和發(fā)展，提高鄉(xiāng)村居民的生活品質(zhì)，讓他們享受到更加便捷、舒適的生活（郭露等，2023）。因此，提出假設(shè)H1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興工作產(chǎn)生極為重要的影響。

法國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家弗朗索瓦·佩魯提出的增長(zhǎng)極理論強(qiáng)調(diào)，在有限資源條件下，通過(guò)聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域和節(jié)點(diǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)的跳躍式發(fā)展。在鄉(xiāng)村地區(qū)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的資金等資源十分有限。因此，為了實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)配置，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)鄉(xiāng)村振興新的增長(zhǎng)極，提出假設(shè)H2。

H2：構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不同變量對(duì)鄉(xiāng)村振興工作的重要程度不同。

3.1.2區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興作用機(jī)制差異的理論分析

根據(jù)資源分配不平衡理論，資源要素的分配不均勻會(huì)導(dǎo)致不同經(jīng)濟(jì)體之間的發(fā)展程度不同（馮云廷等，2019）。由于各省份外界因素的變化，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興之間的發(fā)展會(huì)表現(xiàn)為時(shí)間上的階段性和空間上的差異性。地理位置優(yōu)越的省份由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)條件相對(duì)較高，在鄉(xiāng)村振興的發(fā)展上具有更高的起點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展能夠驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村振興各產(chǎn)業(yè)部門迅速轉(zhuǎn)型升級(jí)，逐步推進(jìn)鄉(xiāng)村振興。依據(jù)資源分布不均勻理論，各省份之間推動(dòng)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的資源分布不均，導(dǎo)致部分地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，部分地區(qū)久滯不前，出現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性（馮伯豪等，2024），并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有顯著促進(jìn)作用（王一萌等，2023），因此，提出假設(shè)H3。

H3：我國(guó)東部、中部、西部、東北部地區(qū)和林業(yè)大省數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用存在區(qū)域異質(zhì)性。

3.2研究方法

根據(jù)理論分析框架以及研究假設(shè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興有顯著的促進(jìn)作用，不同的數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量對(duì)這種促進(jìn)作用的重要性不同，而且這種促進(jìn)作用存在區(qū)域異質(zhì)性。本文通過(guò)熵權(quán)法這一客觀賦權(quán)法分別得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)，并選擇固定效應(yīng)模型對(duì)兩者之間的關(guān)系進(jìn)行分析（劉亞男等，2022）。在此基礎(chǔ)上，借鑒田小文等（2023）的做法，引入隨機(jī)森林模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的變量進(jìn)行重要程度排序，并創(chuàng)新性地使用決策樹對(duì)隨機(jī)森林結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。此外，借鑒馮伯豪等（2024）的方法進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)，以對(duì)不同地區(qū)之間、林業(yè)與非林業(yè)大省之間的差異做出規(guī)范化分析。

3.2.1熵權(quán)法

本文利用熵權(quán)法通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興綜合得分作為最終衡量結(jié)果的變量依據(jù)。熵權(quán)法的基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性大小來(lái)確定客觀權(quán)重。若某個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，表明指標(biāo)值的變異程度越大，其提供的信息量越多，在綜合評(píng)價(jià)中所起到的作用也越大，其權(quán)重也就越大。本文在單一衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興的綜合指數(shù)時(shí)，分別利用正向指標(biāo)與負(fù)向指標(biāo)來(lái)判斷信息熵進(jìn)而得出權(quán)重大小，最后得出綜合指數(shù)得分。

第一步，標(biāo)準(zhǔn)化。為了消除不同變量之間量綱不同的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，如式（1）至式（4）所示。

正向指標(biāo)使用式（1）和式（2）。

式（1）至式（4）中，XHit、Mhit分別表示在數(shù)字經(jīng)濟(jì)第H個(gè)與鄉(xiāng)村振興第h個(gè)三級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)省份第t年的指標(biāo)數(shù)值，YHit、Nhit分別表示在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興標(biāo)準(zhǔn)化后第H個(gè)、第h個(gè)三級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)省份第t年的指標(biāo)數(shù)值。

第二步，求各指標(biāo)在各方案下的比值，如式（5）、式（6）所示。

式（5）中，pHit表示在數(shù)字經(jīng)濟(jì)第H個(gè)三級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)省份第t年的數(shù)值占數(shù)字經(jīng)濟(jì)全部數(shù)值的比例；式（6）中，qhit表示在鄉(xiāng)村振興第h個(gè)三級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)省份第t年的數(shù)值占鄉(xiāng)村振興全部數(shù)值的比例。

第三步，求各指標(biāo)的信息熵。根據(jù)信息論中信息熵的定義，一組數(shù)據(jù)的信息熵如式（7）、式（8）所示。

式（7）、式（8）中，EHij， Fhij≥0。若pHij， qhij= 0，定義EHij， Fhij= 0。EHit是根據(jù)第二步所得出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)每個(gè)指標(biāo)在每個(gè)樣本上的權(quán)重所計(jì)算出來(lái)的熵值，n為省份總數(shù)；Fhij同理。

第四步，確定各指標(biāo)的權(quán)重。根據(jù)信息熵的計(jì)算公式，計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)的信息熵。信息熵計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重如式（9）、式（10）所示。

式（9）、式（10）中，K、k分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的指標(biāo)個(gè)數(shù)，即K = H ， k = h，L、l分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興各指標(biāo)總數(shù)。

第五步，計(jì)算每個(gè)方案的綜合評(píng)分，如式（11）、式（12）所示。

式（11）、式（12）中，SHij、Ghij分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的各方案綜合評(píng)分。

3.2.2固定效應(yīng)模型

通過(guò)熵權(quán)法得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)后，本文通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)最終確定采用固定效應(yīng)模型來(lái)深入研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用，如式（13）所示。

式（13）中，i為省份；t為時(shí)間；GEE為各省份綠色發(fā)展水平；DEG為各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Bit為控制變量的合集；β0、β1、β2為系數(shù)；μi為個(gè)體固定效應(yīng)；δt為時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。3.2.3隨機(jī)森林模型

由固定效應(yīng)模型得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興之間的聯(lián)結(jié)機(jī)制后，再通過(guò)隨機(jī)森林模型評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)不同指標(biāo)變量對(duì)鄉(xiāng)村振興的重要程度。固定效應(yīng)模型更關(guān)注總體效應(yīng)，而隨機(jī)森林模型則進(jìn)一步深入到特征層面，揭示影響的細(xì)節(jié)。固定效應(yīng)模型提供了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興總體上的因果關(guān)系，而隨機(jī)森林模型則提供了這種關(guān)系在具體特征層面上的細(xì)分，兩種模型結(jié)合起來(lái)可以更全面地理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興影響的復(fù)雜性。

隨機(jī)森林模型是一種集成學(xué)習(xí)方法，用于解決分類和回歸問(wèn)題。它由多棵決策樹組成，每棵樹都獨(dú)立訓(xùn)練。在分類問(wèn)題中，隨機(jī)森林模型通過(guò)投票來(lái)確定最終的分類結(jié)果，其中“隨機(jī)”體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是它會(huì)隨機(jī)選擇用于訓(xùn)練每棵樹的數(shù)據(jù)樣本；二是對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征選擇，它也會(huì)隨機(jī)選擇一部分特征進(jìn)行考慮。這種隨機(jī)性有助于減少擬合，并且使其對(duì)于高維數(shù)據(jù)和大量訓(xùn)練樣本的情況表現(xiàn)良好，結(jié)果更加可信。重要性評(píng)價(jià)原理為：數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量在模型中為正確識(shí)別鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平樣本所提供的信息量越多，則該自變量的重要性就越高。

第i個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量的特征Ci的重要性計(jì)算公式如式（14）所示。

式（14）中，r為有序放回的次數(shù)，errOOB1ij與errOOB2ij分別為j次加入噪聲前后的袋外數(shù)據(jù)誤差。

4指標(biāo)體系構(gòu)建、數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)分析

基于包容性增長(zhǎng)理論，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中一定會(huì)帶動(dòng)鄉(xiāng)村這一經(jīng)濟(jì)弱勢(shì)群體的發(fā)展。在這一過(guò)程中會(huì)使數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興之間產(chǎn)生互動(dòng)關(guān)系。本文以30個(gè)省份為數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建指標(biāo)體系，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和專業(yè)化處理，最終得到我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)與鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)，在此基礎(chǔ)上通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)確定計(jì)量模型，進(jìn)行計(jì)量分析。

4.1指標(biāo)體系構(gòu)建

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供著堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施保障（趙亞輝等，2023）。目前，移動(dòng)電話普及程度、互聯(lián)網(wǎng)普及程度、信息傳輸廣度等是數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)估指標(biāo)體系的重要指標(biāo)。這些指標(biāo)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)相關(guān)數(shù)字研究中（李春娥等，2023）。在此基礎(chǔ)上，本文選取移動(dòng)電話普及程度、互聯(lián)網(wǎng)普及程度、信息傳輸廣度、信號(hào)覆蓋廣度、互聯(lián)網(wǎng)寬帶基建和數(shù)字服務(wù)投資力度等6個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為測(cè)量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵指標(biāo)。除此之外，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模和提升產(chǎn)業(yè)種類的核心（王軍等，2021）。本文借鑒陳晶晶等（2024）的方法，選取郵電業(yè)發(fā)展水平、電子信息制造業(yè)發(fā)展水平以及軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)3個(gè)二級(jí)指標(biāo)，測(cè)量我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、升級(jí)和再造的重要過(guò)程（湯淥洋等，2023）。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主要集中于企業(yè)化發(fā)展程度和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平兩大方面。數(shù)字普惠金融作為數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融有機(jī)結(jié)合的平臺(tái)，為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供有力支撐。因此，本文選取企業(yè)化發(fā)展程度和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平2個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為衡量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心指標(biāo)。

4.2數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)分析

在對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的衡量上，本文采用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)年鑒》《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)的中國(guó)30個(gè)省份（由于西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)2011—2022年每一年的數(shù)據(jù)均有大量缺失的情況，故將其舍棄）從2011年到2022年的省級(jí)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，建立如表1所示的省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系。

本文將《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》中的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃主要指標(biāo)涉及到的五個(gè)主要方面：產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效和生活富裕作為衡量鄉(xiāng)村振興發(fā)展的一級(jí)指標(biāo)。以賈晉等（2018）、沈劍波等（2020）所建立的鄉(xiāng)村振興水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為基礎(chǔ)，在五個(gè)維度下選取24個(gè)三級(jí)指標(biāo)衡量鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平。數(shù)據(jù)來(lái)源方面，本文采用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的中國(guó)30個(gè)省份從2011年到2022年的省級(jí)鄉(xiāng)村振興指標(biāo)，建立如表2所示的省級(jí)鄉(xiāng)村振興指標(biāo)體系。

依據(jù)劉釩等（2023）的研究，本文選取政府干預(yù)程度（財(cái)政支出/國(guó)民生產(chǎn)總值）、信息化水平（郵電業(yè)務(wù)總量/國(guó)民生產(chǎn)總值）、人均地區(qū)生產(chǎn)總值（人均地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)，上年=100）、對(duì)外開放程度（貨物進(jìn)口總額/貨物出口總額）、創(chuàng)新水平（國(guó)內(nèi)發(fā)明專利申請(qǐng)受理量（件）取對(duì)數(shù)）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值）、稅負(fù)水平（稅收收入/地區(qū)生產(chǎn)總值）、環(huán)境規(guī)劃（工業(yè)污染治理完成投資額/工業(yè)增加值）、能源結(jié)構(gòu)（地區(qū)電力消費(fèi)類/全國(guó)電力消費(fèi)量）、城鎮(zhèn)化水平（城鎮(zhèn)人口所占比率）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（人均國(guó)內(nèi)總產(chǎn)值/人均地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)，2000年=1）11個(gè)控制變量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒和公報(bào)等（對(duì)部分省的殘缺數(shù)據(jù)通過(guò)插值補(bǔ)全）。

描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示（因文章篇幅限制，指標(biāo)貢獻(xiàn)度低的未列入）。表3中，S3～S16反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，其差異較為顯著?？爝f量、電子信息制造業(yè)收入、電子信息制造業(yè)企業(yè)個(gè)數(shù)、軟件業(yè)務(wù)收入、企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)和電子商務(wù)交易額等指標(biāo)差異大。除光纜線路密度和移動(dòng)電話基站密度、電子信息制造業(yè)企業(yè)個(gè)數(shù)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)和有電子商務(wù)交易活動(dòng)企業(yè)比重外，其余指標(biāo)峰值和平均值均較大。標(biāo)準(zhǔn)差顯示互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口密度、電信業(yè)務(wù)總量、快遞量、電子信息制造業(yè)收入、電子信息制造業(yè)企業(yè)個(gè)數(shù)、軟件業(yè)務(wù)收入、企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)和電子商務(wù)交易額等指標(biāo)離散程度好，表明數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡，主要體現(xiàn)在發(fā)展中心和業(yè)務(wù)范圍以及電子信息技術(shù)方面，與當(dāng)前我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀相符。S20～S42為鄉(xiāng)村振興指標(biāo)，其差異較大。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、糧食人均占有量、農(nóng)作物受災(zāi)面積、鄉(xiāng)村文化站數(shù)量占鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量比重、土地有效灌溉面積、農(nóng)民人均純收入、社會(huì)商品鄉(xiāng)村零售額等指標(biāo)峰值相對(duì)較大。農(nóng)作物受災(zāi)面積峰值變化大可能與人類活動(dòng)有關(guān)。其他指標(biāo)峰值相對(duì)增加，呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)。從平均值看，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、鄉(xiāng)村文化站數(shù)量占鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量比重、土地有效灌溉面積、農(nóng)民人均純收入、社會(huì)商品鄉(xiāng)村零售額、人均住宅建筑面積等指標(biāo)領(lǐng)先，其余較低。這主要得益于國(guó)際環(huán)境和社會(huì)進(jìn)步，全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展向好。同時(shí)，農(nóng)業(yè)技術(shù)逐步完善，符合農(nóng)民人均收入增加的實(shí)際狀況。標(biāo)準(zhǔn)差顯示各指標(biāo)差異大，第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、文盲人口占15歲及以上人口比重、粗離婚率、城鄉(xiāng)居民生活差距程度等指標(biāo)聚合度較好，差距保持相對(duì)穩(wěn)定。其余指標(biāo)差距大，可能與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展資源分布不均勻和各地發(fā)展水平不同有關(guān)，符合當(dāng)前我國(guó)鄉(xiāng)村振興發(fā)展現(xiàn)狀。

5經(jīng)驗(yàn)性結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系、鄉(xiāng)村振興指標(biāo)體系以及固定效應(yīng)模型指標(biāo)體系的構(gòu)建，利用熵權(quán)法分別得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)和鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)。進(jìn)而通過(guò)Stata15.0與Rstudio，采用固定效應(yīng)模型、隨機(jī)森林模型和異質(zhì)性檢驗(yàn)分別對(duì)本文3個(gè)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。

5.1熵權(quán)法結(jié)果分析

通過(guò)熵權(quán)法得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)和鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)之后，以兩大綜合指數(shù)為基礎(chǔ)對(duì)各地區(qū)進(jìn)行排名。通過(guò)兩大指數(shù)排名變化可以大致將30個(gè)省份分為三類。第一類是以北京、上海為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)地區(qū)。此類地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一直位居全國(guó)前列，但是鄉(xiāng)村振興水平排名卻呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。原因在于截至2011年，這類地區(qū)的鄉(xiāng)村發(fā)展水平已經(jīng)通過(guò)各方面的影響達(dá)到了領(lǐng)先水平，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)這類地區(qū)的邊際效用不顯著。第二類是以江蘇、浙江為代表的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)先進(jìn)的地區(qū)。此類地區(qū)在2011—2015年鄉(xiāng)村振興與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的排名變化基本同步，但2015—2022年兩者之間的關(guān)聯(lián)則明顯減弱，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的推動(dòng)作用在2015年前后在這類地區(qū)達(dá)到了帕累托最優(yōu)狀態(tài)。第三類地區(qū)則是經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)。此類地區(qū)有著廣大的落后農(nóng)村，進(jìn)步空間大，所以當(dāng)這類地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)有所發(fā)展時(shí)，他們的鄉(xiāng)村振興排名基本按照相同的趨勢(shì)變化。

5.2基準(zhǔn)模型結(jié)果回歸結(jié)果分析

在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸之前需要對(duì)自變量和控制變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)解決其內(nèi)生性問(wèn)題，基于一個(gè)自變量的前提下，本文只考慮控制變量之間的多重共線性，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4檢驗(yàn)結(jié)果顯示，回歸模型所有變量的VIF值均低于10，說(shuō)明回歸模型中控制變量無(wú)多重共線性。之后利用豪斯曼檢驗(yàn)確定利用固定效應(yīng)模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響，結(jié)果如表5所示。

豪斯曼檢驗(yàn)的P值為0.0002，小于顯著性水平0.01，因此拒絕原假設(shè)（選擇隨機(jī)效應(yīng)模型），選擇固定效應(yīng)模型。

在確定選擇固定效應(yīng)模型后，本文將鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)作為核心解釋變量。同時(shí)使用11個(gè)控制變量對(duì)其進(jìn)行分析控制，防止其他因素的干擾和異方差對(duì)于估計(jì)結(jié)果的影響。本文對(duì)控制變量采取了對(duì)數(shù)處理，同時(shí)進(jìn)行縮尾處理?；鶞?zhǔn)模型回歸結(jié)果如表6所示。

通過(guò)對(duì)計(jì)量模型的逐步控制，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同條件下均對(duì)鄉(xiāng)村振興有顯著的正向促進(jìn)作用。無(wú)論是僅控制省份、加入控制變量，還是累加個(gè)體控制，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正面效應(yīng)均保持顯著。這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)是鄉(xiāng)村振興發(fā)展的重要推動(dòng)力，且這一結(jié)論在各種控制條件下均得到驗(yàn)證。

5.3穩(wěn)健型檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)可以通過(guò)更換數(shù)值變量，即對(duì)原先的數(shù)值進(jìn)行調(diào)換，采用對(duì)數(shù)或者某種形式重新使用數(shù)據(jù)分析。本文采用對(duì)數(shù)形式重整數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。由于文章篇幅限制，列（1）為未加入控制變量的結(jié)果，列（2）為加入控制變量后的結(jié)果，由于結(jié)果無(wú)影響，列（3）中不再放入控制年份的結(jié)果。由表7回歸結(jié)果與前文所得的結(jié)果整體均為顯著性正值，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興有著顯著的正向促進(jìn)作用，驗(yàn)證假設(shè)H1成立。研究結(jié)果得到驗(yàn)證，回歸結(jié)果趨于穩(wěn)健。

5.4隨機(jī)森林模型結(jié)果分析

在實(shí)證分析中已經(jīng)得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)對(duì)鄉(xiāng)村振興有著顯著性影響這一結(jié)論。為了更好地提出針對(duì)性建議，本文引入隨機(jī)森林模型。通過(guò)隨機(jī)森林模型得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具體指標(biāo)對(duì)鄉(xiāng)村振興的重要性排序，以求對(duì)癥下藥和降低實(shí)施成本。

為了探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)各個(gè)三級(jí)指標(biāo)對(duì)鄉(xiāng)村振興的重要性程度，本文以鄉(xiāng)村振興熵值平均值為依據(jù)進(jìn)行鄉(xiāng)村振興程度劃分，平均值及以上地區(qū)記為“成果良好”，平均值以下則記為“成果一般”。

模型采用分類回歸樹算法（Classification and Regression Tree），分裂準(zhǔn)則選擇基尼系數(shù)（Gini index）。由于模型設(shè)置為二分型，所以在隨機(jī)森林性能評(píng)估上采用平衡準(zhǔn)確度（BalancedAccuracy）、召回率（recall）和F1分?jǐn)?shù)（F1 score）3個(gè)指標(biāo)，除此之外，本文還引入受試者工作特征曲線（Receiver Operating Characteristic， ROC）指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型性能。另外，實(shí)驗(yàn)將數(shù)據(jù)按照7 ： 3的比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，經(jīng)過(guò)十折交叉驗(yàn)證最終將嘗試的最大特征數(shù)設(shè)置為6，決策樹使用50000棵（其余參數(shù)均為默認(rèn)設(shè)置）。

模型輸出結(jié)果顯示，重要性最高的三個(gè)變量分別為：企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)（S14）、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)（S13）、電子信息制造企業(yè)個(gè)數(shù)（S11）。其重要性程度分別為13.6217，11.6068和8.6542，驗(yàn)證假設(shè)H2成立。這三個(gè)變量均與農(nóng)村電商發(fā)展相關(guān)，說(shuō)明農(nóng)村電商在鄉(xiāng)村振興過(guò)程中的作用尤為重要，在鄉(xiāng)村振興的過(guò)程中應(yīng)該首先關(guān)注農(nóng)村電商的資金投入和政策措施。

最后對(duì)模型進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，如表8所示，各項(xiàng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)均高于80%，說(shuō)明模型的性能良好。

5.5決策樹驗(yàn)證

為了使隨機(jī)森林結(jié)果更加直觀，單獨(dú)創(chuàng)建一棵決策樹來(lái)觀察分類，設(shè)置決策樹的訓(xùn)練集和測(cè)試集比例為7 ： 3。決策樹綜合準(zhǔn)確率為93.9%，準(zhǔn)確性良好，具備研究條件。經(jīng)過(guò)剪枝后輸出決策樹，如圖1所示。

圖1決策樹輸出結(jié)果顯示，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)（S13）與有電子商務(wù)交易活動(dòng)企業(yè)比重（S15）的重要性更高，這與隨機(jī)森林模型的重要性評(píng)分相符。兩個(gè)模型互相印證進(jìn)一步提高了結(jié)論的準(zhǔn)確性。最后結(jié)果說(shuō)明農(nóng)村電商對(duì)鄉(xiāng)村振興分類貢獻(xiàn)度十分明顯，所以在推動(dòng)數(shù)字鄉(xiāng)村振興的過(guò)程中要關(guān)注電商發(fā)展。政策資金人才應(yīng)該適當(dāng)向網(wǎng)站建造和農(nóng)村電商傾斜，打通新的農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道。

5.6異質(zhì)性檢驗(yàn)

在已知數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)對(duì)鄉(xiāng)村振興產(chǎn)生正向推動(dòng)作用并且在鄉(xiāng)村振興工作中扮演極為重要角色的情況下，本文選擇進(jìn)一步探究不同區(qū)域之間的異質(zhì)性，利用異質(zhì)性檢驗(yàn)將其可視化。異質(zhì)性分析結(jié)果如表9所示。與穩(wěn)健性檢驗(yàn)一樣，考慮到文章篇幅限制，只放入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的結(jié)果。

在進(jìn)行異質(zhì)性分析的同時(shí)，為了更好地反映鄉(xiāng)村振興的發(fā)展現(xiàn)狀，本文依據(jù)《2023年中國(guó)國(guó)土綠化狀況公報(bào)》，將吉林、遼寧、山東、河南、重慶、四川劃分為林業(yè)大省，并通過(guò)文件中的國(guó)土綠化狀況作為衡量林業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展指標(biāo)反映鄉(xiāng)村振興發(fā)展現(xiàn)狀。從表9中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于林業(yè)大省的鄉(xiāng)村振興發(fā)展起著顯著的正向促進(jìn)作用，影響系數(shù)為0.5700，僅次于東部地區(qū)。由此得出結(jié)論，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的過(guò)程中林業(yè)經(jīng)濟(jì)承擔(dān)著至關(guān)重要的銜接作用。因此，在鄉(xiāng)村振興工作中各地應(yīng)充分發(fā)揮林業(yè)經(jīng)濟(jì)的作用，讓林業(yè)經(jīng)濟(jì)成為新的鄉(xiāng)村振興著力點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展。

另外，從表9中可以看出，東部地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)、東北部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于鄉(xiāng)村振興發(fā)展均有正向促進(jìn)作用，并且這種促進(jìn)作用在東部地區(qū)十分顯著，中部地區(qū)和東北部地區(qū)的促進(jìn)作用相對(duì)一致，西部地區(qū)偏弱。綜上，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)鄉(xiāng)村振興發(fā)展這一機(jī)制中的確存在區(qū)域異質(zhì)性，東部地區(qū)的影響系數(shù)為0.6450，說(shuō)明東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興工作已經(jīng)取得了較深的融合。而中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北部地區(qū)的影響系數(shù)分別為0.2560、0.1970和0.2350，其影響系數(shù)不顯著說(shuō)明這三個(gè)區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的融合程度存在著很大的進(jìn)步空間，驗(yàn)證假設(shè)H3成立。

6研究結(jié)論、討論與政策啟示

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在鄉(xiāng)村振興工作中展現(xiàn)出前所未有的前沿性、優(yōu)越性和創(chuàng)造力。本文基于包容性增長(zhǎng)理論下“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展—電子信息制造業(yè)與電子商務(wù)革新—鄉(xiāng)村振興”三位一體的嚴(yán)謹(jǐn)理論分析框架，通過(guò)2011—2022年中國(guó)30個(gè)省份詳實(shí)的面板數(shù)據(jù)分析，深入探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中的引擎作用，精細(xì)剖析了林業(yè)經(jīng)濟(jì)大省和其他省份以及各行政區(qū)域間存在的異質(zhì)性，深度考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同指標(biāo)對(duì)鄉(xiāng)村振興的重要性，從而為我國(guó)構(gòu)建一個(gè)深度融合現(xiàn)代科技元素、彰顯地域特色、促進(jìn)共同富裕的新型鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)體系提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐與實(shí)踐導(dǎo)向。

6.1研究結(jié)論

本文以2011—2022年中國(guó)30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的發(fā)展為研究對(duì)象，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于鄉(xiāng)村振興工作的影響效果、空間效應(yīng)和差異表征，得出4點(diǎn)結(jié)論。

（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顯著促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興影響的分析中，通過(guò)分別控制省份和控制變量，得到0.6090和0.5690的顯著系數(shù)，同時(shí)控制省份和時(shí)間，得到0.4100的顯著系數(shù)，具備統(tǒng)計(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。

（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)林業(yè)大省的鄉(xiāng)村振興貢獻(xiàn)巨大，顯示出林業(yè)經(jīng)濟(jì)在這一進(jìn)程中的核心地位。未來(lái)應(yīng)充分利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)大引擎，深度賦能林業(yè)經(jīng)濟(jì)，將其作為推動(dòng)鄉(xiāng)村振興的核心策略。這意味著要通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升林業(yè)產(chǎn)業(yè)效率，挖掘其在綠色經(jīng)濟(jì)中的潛力，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和鄉(xiāng)村振興的雙贏局面。

（3）企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)、電子信息制造業(yè)企業(yè)個(gè)數(shù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)鄉(xiāng)村振興最為重要的三個(gè)變量，重要性系數(shù)分別為13.6218，11.6068，8.6542，這三個(gè)變量與農(nóng)村電商的發(fā)展息息相關(guān)，說(shuō)明電子信息制造業(yè)和電子商務(wù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村振興的主要方式。

（4）我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)鄉(xiāng)村振興方面呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異。具體而言，東部地區(qū)、西部地區(qū)和東北部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)效果要顯著強(qiáng)于中部地區(qū)。實(shí)證結(jié)果顯示，東部地區(qū)的顯著系數(shù)高達(dá)0.6450，而西部地區(qū)和東北部地區(qū)則為0.1970和0.2350。盡管中部地區(qū)的顯著系數(shù)為0.2650，但與其他地區(qū)相比，其影響相對(duì)較弱。盡管東北部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的個(gè)別影響系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，但考慮到整體效應(yīng)的顯著性，有理由相信這三個(gè)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)依然對(duì)鄉(xiāng)村振興具有積極的推動(dòng)作用。此外，由于各地區(qū)之間存在經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的益處不僅局限于單個(gè)地區(qū)，還能促進(jìn)不同地區(qū)間的交流與合作，從而全面推動(dòng)鄉(xiāng)村振興的進(jìn)程。

6.2討論

本文將研究視角聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的19個(gè)指標(biāo)的重要性比較和異質(zhì)性分析，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響和不同區(qū)域間的影響差異。在前人研究的基礎(chǔ)上，完善并明晰數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)鄉(xiāng)村振興的傳導(dǎo)路徑，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的學(xué)理邏輯，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)的19個(gè)指標(biāo)有機(jī)融入研究框架設(shè)計(jì)中，拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興影響的研究視角，使研究更具有深度和創(chuàng)新性。

（1）研究結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興發(fā)展有顯著促進(jìn)作用，林業(yè)經(jīng)濟(jì)大省效果更為顯著。這與張?zhí)N萍等（2022）、潘海嵐等（2023）、簡(jiǎn)鄒玲等（2024）的研究結(jié)論相似。隨著鄉(xiāng)村地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，鄉(xiāng)村振興水平的確會(huì)隨之提升。但不同地區(qū)兩者之間的關(guān)系有異質(zhì)性，其中東部地區(qū)和林業(yè)大省的農(nóng)村地區(qū)利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的成效已經(jīng)顯現(xiàn)，而中西部和東北部農(nóng)村地區(qū)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)并未深度融合。原因在于大部分東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)較其他地區(qū)更為發(fā)達(dá)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展領(lǐng)先于其他地區(qū)。中西部和東北部農(nóng)村地區(qū)由于農(nóng)村數(shù)量多，基礎(chǔ)設(shè)施不完善導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)未充分對(duì)鄉(xiāng)村振興賦能。林業(yè)大省的農(nóng)村地區(qū)則主要擁有林業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能林業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，這些地區(qū)能夠進(jìn)一步通過(guò)林業(yè)經(jīng)濟(jì)推動(dòng)鄉(xiāng)村振興發(fā)展，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看仍然具有一定發(fā)展空間。

（2）實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)將現(xiàn)代信息科技與農(nóng)村發(fā)展創(chuàng)新結(jié)合，推動(dòng)了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，提高了生產(chǎn)效率。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)技術(shù)升級(jí)、創(chuàng)建數(shù)字平臺(tái)以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高了鄉(xiāng)村發(fā)展的質(zhì)量，促進(jìn)了鄉(xiāng)村振興發(fā)展（陳中，2022；劉曉菲，2024）；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)建了一個(gè)“虛擬世界”，通過(guò)虛擬空間發(fā)展優(yōu)勢(shì)解決鄉(xiāng)村振興發(fā)展的難題，著重解決數(shù)字經(jīng)濟(jì)在鄉(xiāng)村發(fā)展的技術(shù)滯后問(wèn)題，極大地促進(jìn)了農(nóng)村市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（王勝等，2021）。

（3）研究結(jié)果表明，農(nóng)村電商的建設(shè)與發(fā)展是數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)鄉(xiāng)村振興的核心要素。這與Song等（2023）的結(jié)論和商務(wù)部等九部門最新印發(fā)《關(guān)于推動(dòng)農(nóng)村電商高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》的文件精神不謀而合。已有研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，但僅關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興這兩大方面，并未考慮到具體傳導(dǎo)機(jī)制下的關(guān)鍵因素，本文則深度識(shí)別了在促進(jìn)作用機(jī)制下最為核心的影響因素，即農(nóng)村電子信息制造業(yè)、農(nóng)村電商以及鄉(xiāng)村振興的載體林業(yè)經(jīng)濟(jì)。此外，在明晰傳導(dǎo)路徑的基礎(chǔ)上，本文發(fā)現(xiàn)農(nóng)村電商作為核心因素在解決農(nóng)產(chǎn)品銷路以及成本問(wèn)題上起到關(guān)鍵性作用，可以有效帶動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。

（4）異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在東部地區(qū)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用明顯大于中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北部地區(qū)，林業(yè)經(jīng)濟(jì)大省相比其他省份的促進(jìn)作用更強(qiáng)。這與田野等（2022）、劉釩等（2023）、馮伯豪等（2024）的研究結(jié)果相似。另外，研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)過(guò)完整的發(fā)展周期后已經(jīng)對(duì)林業(yè)大省的鄉(xiāng)村振興水平產(chǎn)生了正向的推動(dòng)作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在林業(yè)經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用已取得顯著成效，這與許琴琴等（2023）的結(jié)論一致。此外，已有文獻(xiàn)的異質(zhì)性分析僅僅關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興發(fā)展的單邊關(guān)系，本文則深度研究了在不同區(qū)域的基礎(chǔ)上，我國(guó)林業(yè)大省與非林業(yè)大省數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興之間的交互關(guān)系。研究結(jié)果亦表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能作用于林業(yè)大省的林業(yè)經(jīng)濟(jì)，而林業(yè)經(jīng)濟(jì)作為鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵載體，會(huì)進(jìn)一步帶動(dòng)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

本文研究不足之處在于：第一，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)停留在省市整體區(qū)域?qū)用?，未?xì)化至縣域?qū)用娴姆治?，今后研究可以聚焦于縣級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合聯(lián)系，提高研究精度。第二，由于2011年之前的指標(biāo)數(shù)據(jù)比較久遠(yuǎn)，僅選取2011—2022年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，后續(xù)研究可隨時(shí)間推移來(lái)增加測(cè)度時(shí)間段，以便更清晰地觀察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興影響的演變情況。

6.3政策啟示

本文致力于探索鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深度耦合路徑，旨在為全面提升鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)體系現(xiàn)代化、優(yōu)化鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)品質(zhì)、強(qiáng)化鄉(xiāng)村治理體系效能提供科學(xué)指導(dǎo)，并通過(guò)科技創(chuàng)新和制度改革雙引擎驅(qū)動(dòng)，有效促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)，以加速推進(jìn)我國(guó)鄉(xiāng)村振興進(jìn)程，為中國(guó)式現(xiàn)代化建設(shè)貢獻(xiàn)具有參考價(jià)值的智慧?；诖?，本文提煉出4點(diǎn)核心政策啟示。

（1）未來(lái)的林業(yè)經(jīng)濟(jì)應(yīng)當(dāng)積極擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，特別是林業(yè)大省，應(yīng)積極推動(dòng)林業(yè)與數(shù)字技術(shù)的緊密結(jié)合，使其成為鄉(xiāng)村振興的重要支柱。通過(guò)數(shù)字技術(shù)優(yōu)化林業(yè)管理，提升資源利用效率，既能保護(hù)生態(tài)環(huán)境，又能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這樣一種綠色發(fā)展的模式，將實(shí)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的和諧共生，踐行“人與自然和諧共生”的理念，實(shí)現(xiàn)“人不負(fù)青山，青山定不負(fù)人”。

（2）構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)激勵(lì)機(jī)制。引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)向鄉(xiāng)村地區(qū)延伸，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)為鄉(xiāng)村振興賦能，形成新時(shí)代鄉(xiāng)村振興新路徑。

（3）聚焦核心領(lǐng)域并優(yōu)化資源配置。在推進(jìn)鄉(xiāng)村數(shù)字化建設(shè)的過(guò)程中，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注電子信息制造業(yè)企業(yè)的集聚程度、信息化水平以及電子商務(wù)活動(dòng)的活躍狀況。打造健全的地區(qū)性農(nóng)村電商平臺(tái)，拿出切實(shí)福利吸引一批有先進(jìn)技術(shù)、有創(chuàng)新想法的年輕人回鄉(xiāng)發(fā)展，擴(kuò)展帶貨渠道。

（4）推動(dòng)區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展資源均衡協(xié)同發(fā)展。中西部及東北部鄉(xiāng)村地區(qū)應(yīng)積極承接?xùn)|部地區(qū)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，并通過(guò)制定激勵(lì)政策和完善基礎(chǔ)設(shè)施吸引數(shù)字企業(yè)落戶，讓社會(huì)資本促進(jìn)鄉(xiāng)村振興（羅萬(wàn)云等，2023）。

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（責(zé)任編輯康燕）