鄉(xiāng)村振興水平評價體系與方法研究
——以華東6省為例

陳俊梁，史歡歡，林 影

（蘇州科技大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 蘇州215009）

一、引 言

當(dāng)前，我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。然而，我國社會中最大的發(fā)展不平衡，是城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡；最大的發(fā)展不充分，是農(nóng)村發(fā)展不充分［1］。改革開放40多年來，我國取得了舉世矚目的發(fā)展成就，但不可否認(rèn)，由于各種主客觀因素的影響，自20世紀(jì)80年代中期至21世紀(jì)初期的頭10年，農(nóng)村發(fā)展成為我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的短板，成為困擾我國全面建成小康社會亟待解決的問題。十九大報告強調(diào)農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問題是關(guān)系國計民生的根本性問題，必須始終把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作重中之重，要求按照“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”的總要求，扎扎實實推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，滿足廣大農(nóng)民日益增長的美好需求。當(dāng)前，舉國上下都在為鄉(xiāng)村振興付諸行動，成效究竟如何是一個值得跟蹤研究的問題。華東地處全國經(jīng)濟(jì)中心地帶，農(nóng)業(yè)資源較為豐富，鄉(xiāng)村發(fā)展有一定物質(zhì)基礎(chǔ)保障，但區(qū)域間鄉(xiāng)村建設(shè)質(zhì)量也存在差異，對華東地區(qū)進(jìn)行鄉(xiāng)村振興水平的實證研究，科學(xué)地評價、比較各省地級市農(nóng)村的綜合發(fā)展水平，據(jù)此做到清晰自身定位，明確優(yōu)勢所在，精準(zhǔn)發(fā)力，積極促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的順利實施與穩(wěn)步推進(jìn)，做強市域?qū)嵙Α?/p>

二、文獻(xiàn)綜述

鄉(xiāng)村振興水平評價是度量各地鄉(xiāng)村振興實際水平、優(yōu)化鄉(xiāng)村振興策略與模式的基礎(chǔ)。從國外文獻(xiàn)看，Cloke等（1977，1986）最早選取人口、就業(yè)、交通、區(qū)位等指標(biāo)構(gòu)建了英格蘭和威爾士的鄉(xiāng)村發(fā)展水平指數(shù)，并運用主成分分析法對英國鄉(xiāng)村發(fā)展水平及類型進(jìn)行了研究［2-3］。Harrington 等（1998）借鑒前者的研究成果，對指標(biāo)體系進(jìn)行了豐富和完善，并使用同一方法進(jìn)行對比研究［4］。之后，諸多學(xué)者（Woods，2010［5］；Martin，2014［6］）圍繞此議題進(jìn)行大量研究，取得了一批成果。另外，一些學(xué)者在鄉(xiāng)村發(fā)展水平評價和分析方法上也進(jìn)行了創(chuàng)新發(fā)展，使研究方法趨于多元化，如Gulumser 等（2009）構(gòu)建評價農(nóng)村發(fā)展指標(biāo)體系，將因子分析用于評價土耳其的農(nóng)村發(fā)展?fàn)顩r［7］；Duenckmann（2010）綜合運用定性和定量方法探討漢堡市郊腹地鄉(xiāng)村發(fā)展特征等［8］。

國內(nèi)學(xué)者早期研究主要參照國外鄉(xiāng)村發(fā)展規(guī)律和被評價地域的發(fā)展?fàn)顩r建構(gòu)指標(biāo)體系與分析模型，現(xiàn)階段依據(jù)前期研究經(jīng)驗和鄉(xiāng)村振興總方針，多數(shù)學(xué)者更具指向性地從現(xiàn)代化視角對我國農(nóng)村整體發(fā)展水平進(jìn)行了有關(guān)測度與評價，所構(gòu)建的評價體系主要涉及人口、經(jīng)濟(jì)、社會、生態(tài)及城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)性等方面：程莉等（2019）從農(nóng)業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境建設(shè)、產(chǎn)業(yè)融合、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)構(gòu)建鄉(xiāng)村建設(shè)成效評價指標(biāo)體系，運用主成分分析方法實證分析重慶鄉(xiāng)村振興的綜合水平及影響因素［9］。Jiang 等（2020）以武漢市為例，構(gòu)建了包括農(nóng)村聚落、土地、工業(yè)、人居環(huán)境在內(nèi)的農(nóng)村發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，運用探索性空間數(shù)據(jù)分析、主成分分析和聚類分析等方法綜合分析農(nóng)村發(fā)展的空間分異和相關(guān)性［10］。陶喆等（2020）使用熵值法從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會發(fā)展水平和生態(tài)發(fā)展水平三方面探討湖南省2007—2017 年鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的變化趨勢［11］。還有一些學(xué)者根據(jù)鄉(xiāng)村振興的總體要求測度鄉(xiāng)村建設(shè)成效，但在具體指標(biāo)選取上各有側(cè)重，并且運用多樣方法進(jìn)行客觀測評（張挺等，2018［12］；閆周府等，2019［13］；沈 劍 波 等，2020［14］；陳 俊 梁 等，2020［15］）。也有學(xué)者聚焦鄉(xiāng)村振興三個主體發(fā)展目標(biāo)——農(nóng)業(yè)強、農(nóng)村美、農(nóng)民富來構(gòu)建指標(biāo)體系（喬富偉等，2017［16］；陳秧分等，2019［17］）。此外，還有針對農(nóng)村發(fā)展某一方面進(jìn)行評價，如關(guān)注鄉(xiāng)村人居環(huán)境質(zhì)量（馬軍旗等，2020［18］）、農(nóng)村住宅和產(chǎn)業(yè)共生水平（Cheng等，2019［19］）。

經(jīng)檢索梳理發(fā)現(xiàn)現(xiàn)，有評價鄉(xiāng)村振興水平的文章大多立足于某省或某市，難免出現(xiàn)地域局限性，研究成果不具備普適性。本文綜合多數(shù)學(xué)者的研究，在測評指標(biāo)的選擇上更具可靠性，并為避免評估結(jié)果在一定程度上受所選方法的影響，采用綜合分析方法使得評價結(jié)果更具客觀性。綜上，本文選取華東地區(qū)為實證研究對象，通過構(gòu)建鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系，結(jié)合因子分析和TOPSIS 法揭示各地域2018 年的鄉(xiāng)村發(fā)展水平狀況，為因地制宜特色化指導(dǎo)鄉(xiāng)村振興提供了有力的經(jīng)驗證據(jù)。

三、研究方案設(shè)計

（一）研究思路與方案選擇

本文擬構(gòu)建一套鄉(xiāng)村振興水平評價體系，選取華東地區(qū)蘇浙皖魯贛閩6 省76 個地級市進(jìn)行鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平綜合評價研究，便于省域內(nèi)部以及省際的橫向比較。為保證評價體系公平、合理、可操作，在借鑒其他學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，選擇產(chǎn)業(yè)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、城鄉(xiāng)治理、人民生活四個維度來衡量各地級市鄉(xiāng)村發(fā)展?fàn)顩r。在以上四維度之下，再確立可量化、數(shù)據(jù)來源可靠的二級指標(biāo)體系，期望所有數(shù)據(jù)指標(biāo)可系統(tǒng)全面地反映地域鄉(xiāng)村振興的內(nèi)涵。然后使用熵權(quán)法結(jié)合因子分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，從而得到華東地區(qū)各地級市各指標(biāo)得分，最后通過TOPSIS法來計算各地級市鄉(xiāng)村振興綜合得分進(jìn)行排名比對分析，以期從中總結(jié)出成功的經(jīng)驗和發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實的、潛在的問題。

（二）方法與模型

本研究借鑒熊國經(jīng)等（2016）［20］提出的利用因子分析法消除指標(biāo)間的多重共線性，確定影響鄉(xiāng)村振興的主因子，以熵值法的差異系數(shù)對主因子的方差貢獻(xiàn)率和因子得分系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而確定各指標(biāo)的權(quán)重，使評價結(jié)果更具客觀性和準(zhǔn)確性。最后運用TOPSIS法計算各地級市與最理想解的相對貼近度，避免了簡單加權(quán)求和得到評價值的方法。TOPSIS法中評價樣本與理想解距離的貼近度可以看成是點與點之間的直線距離，改善了因子分析法以間接距離計算因子總得分存在的缺陷，有效發(fā)揮了熵值法、因子分析法和TOPSIS法的優(yōu)點，以此來測度華東地區(qū)鄉(xiāng)村振興水平的綜合得分，使得評價結(jié)果將更加客觀、科學(xué)［21］。具體方法及模型計算步驟如下：

（1）構(gòu)建多指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣。在各指標(biāo)無量綱化的基礎(chǔ)上，假設(shè)有m個待評價方案，n個指標(biāo)，可形成統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣X=(xij)m×n。

對于正向指標(biāo)：

對于負(fù)向指標(biāo)：

（2）確定各指標(biāo)熵值及差異系數(shù)。使用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣計算各指標(biāo)熵值，并通過熵值計算差異系數(shù)，即

其中，bij為第i個評價方案在第j項指標(biāo)中所占的比重，得到熵值ej后，計算差異系數(shù)gj，gj=1-ej。

（3）因子分析及權(quán)重計算。對數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，得到因子分析的方差貢獻(xiàn)率pk以及成分得分系數(shù)βi，設(shè)因子分析共提取出y個公因子，則各指標(biāo)權(quán)重

（4）構(gòu)建指標(biāo)加權(quán)矩陣。由步驟（3）可得權(quán)重矩陣[w1,…,wn]T，由權(quán)重矩陣及步驟（1）得到的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X=(xij)m×n可得指標(biāo)加權(quán)矩陣Q=(qij)m×n，其中qij=xij wj。

（5）計算各地級市的相對貼近度（即綜合得分）。由步驟4 得到的指標(biāo)加權(quán)矩陣Q=(qij)m×n可以計算各指標(biāo)的最優(yōu)解及最劣解，其中最優(yōu)解A+=最 劣 解A-=

得到最優(yōu)及最劣解后，計算各地級市與最優(yōu)解及最劣解之間的距離以及相對貼近程度（綜合得分），具體如下：

由以上公式可知，0≤C≤1。當(dāng)C=1 時，某市達(dá)到最優(yōu)解；反之，當(dāng)C= 0 時，某市達(dá)到最劣解。C越接近1，該市就越接近最優(yōu)解，得分越高。

四、華東地區(qū)鄉(xiāng)村振興水平實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)體系的構(gòu)建

1.數(shù)據(jù)來源

基于樣本可比性、數(shù)據(jù)可獲得性方面的考慮，本文選取華東地區(qū)除上海市的其他6省（蘇浙皖魯贛閩）共76個地級市的21個指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，為保證數(shù)據(jù)的一致性與系統(tǒng)性，數(shù)據(jù)主要來源于各省市統(tǒng)計年鑒、民政統(tǒng)計年鑒、第三次全國農(nóng)業(yè)普查主要數(shù)據(jù)公報、國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報和政府網(wǎng)站的其他統(tǒng)計資料等。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，除表1附注中特別說明外，其余指標(biāo)均選用2018年數(shù)據(jù)值。

2.指標(biāo)體系的構(gòu)建

以鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的“二十字”總要求和《國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022 年）》等為基礎(chǔ)，參考相關(guān)研究后［9-11］，聚焦農(nóng)村經(jīng)濟(jì)多元化、農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色發(fā)展、城鄉(xiāng)和諧、農(nóng)民生活富足等關(guān)鍵領(lǐng)域和重點環(huán)節(jié)，確定以產(chǎn)業(yè)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、城鄉(xiāng)治理、人民生活四個方面作為一級指標(biāo)。在具體的二級指標(biāo) 選 擇 時，參 考 張 挺 等（2018）［12］、閆 周 府 等（2019）［13］所構(gòu)建的全國層面鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施成效指標(biāo)體系以及沈劍波等（2020）［14］采用頻數(shù)分析法對評價指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計分析的結(jié)果。最后遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、權(quán)威性和可獲取性等原則，構(gòu)建了包含21個指標(biāo)在內(nèi)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，見表1所列。

表1 華東地區(qū)六省鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系

續(xù)表1

（1）產(chǎn)業(yè)發(fā)展。產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵所在，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展奠定堅實的物質(zhì)基礎(chǔ)。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與該地區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)水平掛鉤，并從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、機(jī)械化水平、水利狀況和規(guī)?；?jīng)營度來衡量，因此選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)村人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村有效灌溉面積占比、規(guī)模經(jīng)營戶占比、畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械動力、農(nóng)村人均用電量。

（2）基礎(chǔ)設(shè)施。農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善是實施鄉(xiāng)村振興的重要組成部分，能有效提升村民幸福感和改善農(nóng)村面貌。鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施主要為發(fā)展農(nóng)村生產(chǎn)和保證農(nóng)民生活，涉及供水供電、交通郵電、文化娛樂等，因此選用農(nóng)村路燈覆蓋率、自來水供給普及率、擁有電子商務(wù)配送站點村占比和擁有體育健身場所的村占比。另外，村生活污水集中處理率、水沖式衛(wèi)生廁所普及率也側(cè)面反映了農(nóng)村居民的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。

（3）城鄉(xiāng)治理。城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展和鄉(xiāng)村治理現(xiàn)代化水平的提升是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要內(nèi)容，確保鄉(xiāng)村社會和諧有序、持續(xù)健康發(fā)展。因此選取城鄉(xiāng)居民收入比和支出比來反映城鄉(xiāng)發(fā)展的均衡程度，選取農(nóng)村低保人數(shù)占農(nóng)村人口比重、農(nóng)村常住居民恩格爾系數(shù)來反映農(nóng)村的治理效果。

（4）人民生活。鄉(xiāng)民生活富足是鄉(xiāng)村振興的根本，是農(nóng)村廣大群眾對美好生活的向往和需求。從農(nóng)民收入、消費結(jié)構(gòu)、耐用消費品擁有量等衡量農(nóng)村居民的生活質(zhì)量，因此選用農(nóng)村常住居民人均可支配收入和生活消費支出、農(nóng)村居民人均文化娛樂消費支出、農(nóng)村居民家庭平均每百戶年末家用汽車擁有量、農(nóng)村常住居民人均住房建筑面積。

（二）因子分析適用性檢驗

使用因子分析法的前提條件是各個變量之間具有較強的相關(guān)關(guān)系。運用SPSS23.0 對樣本數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行KMO 檢驗與Bartlett 球形檢驗，表2結(jié)果顯示，變量相關(guān)性的KMO值為0.805大于0.5，Bartlett 檢驗的概率P值為0.000 小于0.05，則應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為原始變量間存在較強相關(guān)性，由此可說明樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

表2 KMO和Bartlett的檢驗

（三）各指標(biāo)權(quán)重計算

首先使用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，進(jìn)一步得到方差貢獻(xiàn)率pk以及成分得分系數(shù)βi，見表3、表4所列，再利用上述公式計算評價權(quán)重（見表1）。

表3 因子分析方差貢獻(xiàn)率

表4 因子分析旋轉(zhuǎn)成分及得分系數(shù)

續(xù)表4

（四）各地級市鄉(xiāng)村振興綜合得分情況

（1）六省之間鄉(xiāng)村振興水平存在差異，其排名由高至低分別為浙江、江蘇、福建、山東、江西、安徽。由表5可知，鄉(xiāng)村振興水平最高的浙江省是最低的安徽省2.61 倍。浙江省各地市均位列前20名，前10位中浙江省占據(jù)半數(shù)以上，其余均屬江蘇省。江蘇省蘇南地區(qū)居于前15名，蘇中、蘇北地區(qū)集中于20～46 名之間，其中舟山市、蘇州市分別是第1、第2 名。福建（18～37 名）位于六省中上游，安徽和江西排名多數(shù)分散在40名之后。

表5 2018年華東地區(qū)76個地級市鄉(xiāng)村振興綜合得分及排名

續(xù)表5

（2）據(jù)表1可知，產(chǎn)業(yè)發(fā)展維度權(quán)重最高，說明各地級市在該維度上的差距最為明顯?；A(chǔ)設(shè)施、人民生活維度權(quán)重緊隨其后，城鄉(xiāng)治理維度權(quán)重最低，說明各市間差距偏小。其中A4、A5、A6等涉及農(nóng)業(yè)效益的指標(biāo)對綜合評價得分影響最大，C4、C1、B3等涉及城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)的指標(biāo)對綜合評價得分影響最小。

（3）從表6 各個維度得分來看，產(chǎn)業(yè)發(fā)展這一要求發(fā)展最好的是江蘇省，最差的是江西省；基礎(chǔ)設(shè)施這一要求發(fā)展最好的是浙江省，最差的是安徽??；城鄉(xiāng)治理這一要求發(fā)展最好的是江蘇省，最差的是江西?。蝗嗣裆钸@一要求發(fā)展最好的是浙江省，最差的是安徽省。

表6 2018年華東地區(qū)六省鄉(xiāng)村振興分維度得分

五、各地級市鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施成效分析

由步驟（4）中的指標(biāo)加權(quán)矩陣Q進(jìn)行各地級市分維度指標(biāo)值累加（縱坐標(biāo)城市為表5綜合得分排序），如圖1所示。

圖1 華東各地級市分維度得分

（一）江蘇省

江蘇省的鄉(xiāng)村振興進(jìn)展形勢良好，總體達(dá)較高水平，但由于自然、歷史和經(jīng)濟(jì)等多種原因，省內(nèi)地級市發(fā)展梯度特征比較明顯，絕大多數(shù)農(nóng)村低收入人口和經(jīng)濟(jì)薄弱村集中在蘇北地區(qū)，如連云港、宿遷、淮安城鄉(xiāng)收入差距較大，人民生活質(zhì)量偏低。尤其宿遷市人民生活得分遠(yuǎn)低于其他地級市，但該市積極響應(yīng)國家號召，注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)，因而略優(yōu)于蘇北其他市，但較蘇南城市還有相當(dāng)差距。南京市雖經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，可著眼于城鄉(xiāng)收入與支出差距程度卻最為懸殊。而蘇州市位于長江三角洲發(fā)達(dá)地區(qū)，各項指標(biāo)齊頭并進(jìn)、遙遙領(lǐng)先，該市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展迅速，農(nóng)民增產(chǎn)增收，鄉(xiāng)村人民生活水平不斷提升。近年來，鹽城努力推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展和鄉(xiāng)村振興，已走在蘇北前列，2018 年全市農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值突破千億元規(guī)模，城鄉(xiāng)居民收入比下降為1.76∶1，低于全省平均水平［22］。

（二）浙江省

從整體上看，浙江省鄉(xiāng)村振興步伐一直走在華東地區(qū)前列，浙南、浙北地區(qū)也存在一定差距。特別地，舟山市是我國唯一由島嶼組成的地級市，立足特色堅持漁業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，其農(nóng)村人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值是溫州市的8.66倍，因此很大程度上都影響了兩市的排名。湖州作為“兩山”理念發(fā)源地，地處沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，在鄉(xiāng)村振興中具有獨特優(yōu)勢，自2001 年便開始四階段推進(jìn)美麗鄉(xiāng)村建設(shè)，各維度數(shù)據(jù)顯示其全方位鄉(xiāng)村品質(zhì)發(fā)展特點。以麗水、衢州等地為主的浙西南山區(qū)，呈現(xiàn)出“九山半水半分田”的地理地貌，生態(tài)環(huán)境保持良好但經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，是掣肘整個浙江省鄉(xiāng)村振興的主要區(qū)塊［23-24］。與省內(nèi)其他地級市相比，浙西南山區(qū)的經(jīng)濟(jì)條件、地理區(qū)位等在全省劣勢都十分明顯，麗水市和衢州市的農(nóng)村常住居民人均可支配收入僅為嘉興市的58.12%和64.92%，且受地形條件的限制，山區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和現(xiàn)代化水平低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“效率低、規(guī)模小、分布散”，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益難以發(fā)揮，標(biāo)準(zhǔn)化實施較為困難。

（三）安徽省

整體來看，皖中、皖南地區(qū)的鄉(xiāng)村振興水平普遍高于皖北地區(qū)。安徽省各地級市農(nóng)業(yè)發(fā)展水平差異較大，排名前三的分別為馬鞍山、合肥和滁州，其次是蕪湖、宣城、銅陵、池州，其他地級市（主要為皖北地區(qū)）均位于均值以下，最低是阜陽，只有均值的31.40%。其原因在于皖北地區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平普遍不高，機(jī)械化程度較低，這是因為皖北地區(qū)是安徽省典型的人多地少的地區(qū)，人地關(guān)系的緊張限制了該地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。再者，作為安徽省省會合肥，鄉(xiāng)村振興綜合得分位列省內(nèi)第3，主要緣于城鄉(xiāng)居民生活差距過大，拉低了整體水平［25］。馬鞍山各維度均發(fā)展不錯，綜合水平名列第1，產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平處于領(lǐng)先位置，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城鄉(xiāng)治理方面相較于蕪湖、黃山仍有一定的差距。黃山因地理原因除產(chǎn)業(yè)發(fā)展各項維度均發(fā)展較優(yōu)，而宿州市、阜陽市為皖北經(jīng)濟(jì)較為落后的地區(qū)，各項指標(biāo)均為倒數(shù)。

（四）山東省

山東省內(nèi)就鄉(xiāng)村振興水平綜合得分而言，得分最好的濰坊是最差的臨沂3.30倍，可見省內(nèi)差距顯著。其中規(guī)模經(jīng)營戶占比指標(biāo)，濰坊市數(shù)值是臨沂市的12.98倍，可見濰坊市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化程度高，基層組織建設(shè)程度良好，但在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面遠(yuǎn)落后于威海和青島。濟(jì)南市整體鄉(xiāng)村發(fā)展處省內(nèi)平均水平，該市著力深化農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好，然而城鄉(xiāng)治理方面僅優(yōu)于臨沂且不及德州市一半得分，城鄉(xiāng)差別仍然顯著。臨沂市位于沂蒙山革命老區(qū)，是山東省耕地面積最大、農(nóng)業(yè)人口最多的市，但農(nóng)業(yè)農(nóng)村問題突出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化程度較低，此外其人民生活維度為省內(nèi)最低，因為城市富裕、農(nóng)村落后的現(xiàn)象較突出，城鄉(xiāng)收入差距過大。另外，排名低的菏澤市位于山東省腹地，人均地區(qū)生產(chǎn)總值最低，農(nóng)業(yè)以傳統(tǒng)種植業(yè)為主，鄉(xiāng)村貧困程度較高，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況也較差。

（五）江西省

江西省除南昌及個別城市外，其余地級市鄉(xiāng)村振興水平較為落后。南昌作為江西省省會城市、鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)核心城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營水平和農(nóng)業(yè)組織化程度較高，產(chǎn)業(yè)發(fā)展突出但農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施卻沒有配備成應(yīng)有的水平，落后于贛州、鷹潭、景德鎮(zhèn)等市，城鄉(xiāng)治理維度反映出來的城鄉(xiāng)居民生活差距也較為懸殊。反觀經(jīng)濟(jì)落后的贛州則注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，遠(yuǎn)超其他地級市，人民生活狀態(tài)良好。排名末位的吉安地處江西欠發(fā)達(dá)偏遠(yuǎn)山區(qū)，交通劣勢制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展，農(nóng)業(yè)機(jī)械化成為短板，但農(nóng)村基本公共服務(wù)建設(shè)和農(nóng)村環(huán)境質(zhì)量較優(yōu)。上饒是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大市，農(nóng)業(yè)人口占全市人口的70%左右，致使在人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值指標(biāo)上優(yōu)勢并不突出，規(guī)模經(jīng)營戶占比和畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力等數(shù)值均不高，這說明上饒還未能依托自身優(yōu)勢做到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)強市。

（六）福建省

整體而言，福建省各地級市鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施成效較為良好但存在一定差距，排名靠前的均為沿海城市。福州市作為福建省省會城市，是全省的政治中心，在人才、資本、勞動力等生產(chǎn)要素集聚上具有天然的優(yōu)勢，各維度整體優(yōu)化發(fā)展［26］。廈門市作為福建省的經(jīng)濟(jì)特區(qū)，其經(jīng)濟(jì)地位不言自明，巨大的經(jīng)濟(jì)體量有力地輻射周邊村莊，創(chuàng)造了全省最高的人均GDP 以及農(nóng)村居民人均可支配收入，人民生活富足。觀察數(shù)據(jù)可知，南平、莆田、寧德的經(jīng)濟(jì)水平也限制了農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的完善，農(nóng)村飲水安全問題亟待解決，擁有電子商務(wù)配送站點村占比排在省內(nèi)末位，農(nóng)村的宜居度及生活便捷度較差。泉州規(guī)模經(jīng)營戶占比指標(biāo)綜合得分偏低，究其原因，農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶基數(shù)較大，但規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶僅有幾千個，農(nóng)村承包地仍以分散經(jīng)營為主，基礎(chǔ)設(shè)施不配套，導(dǎo)致規(guī)模經(jīng)營狀況尚處于較低水平。

華東六省各地級市總分排名如圖2所示（山東省原萊蕪市于2019年并入濟(jì)南市）。

圖2 華東六省各地級市總分排名

六、結(jié) 論

本文研究形成了一套包含產(chǎn)業(yè)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、城鄉(xiāng)治理、人民生活4 個目標(biāo)層共21 個細(xì)化指標(biāo)的鄉(xiāng)村振興實施水平評價指標(biāo)體系，并以2018年華東地區(qū)蘇浙皖魯贛閩六省數(shù)據(jù)為依據(jù)，基于因子分析與TOPSIS 法對76 個地級市鄉(xiāng)村振興建設(shè)水平進(jìn)行綜合評價，結(jié)果表明，該評價體系和評估方法能夠較為科學(xué)地度量各地級市鄉(xiāng)村振興進(jìn)展。因此，該鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系具有一定的普適性，可以在其他地區(qū)乃至全國范圍內(nèi)進(jìn)一步推廣應(yīng)用。該評價體系既可使用某地區(qū)歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向?qū)Ρ确治觯疾炱溧l(xiāng)村振興歷史演變脈絡(luò)，從中發(fā)展問題和總結(jié)經(jīng)驗，尋找對策；也可橫向?qū)Ρ炔煌貐^(qū)之間鄉(xiāng)村振興實施水平差異，以便從差異性中總結(jié)成功經(jīng)驗，發(fā)現(xiàn)存在問題，為地區(qū)之間相互借鑒鄉(xiāng)村振興發(fā)展策略提供一個好的平臺。本文利用該評價體系對華東六省2018年鄉(xiāng)村數(shù)據(jù)進(jìn)行了評價研究，從中發(fā)現(xiàn)：①各省份在規(guī)模經(jīng)營戶占比、畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械動力、農(nóng)村人均用電量等涉及農(nóng)業(yè)效益的指標(biāo)上差距最為明顯，可見鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的質(zhì)量優(yōu)劣對鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施成效有重要影響；②浙江、江蘇、福建、山東鄉(xiāng)村振興效果明顯優(yōu)于安徽和江西，江蘇、山東和江西省內(nèi)各地區(qū)差距也較為明顯，原因在于基礎(chǔ)設(shè)施和人民生活部分存在不足，安徽和江西產(chǎn)業(yè)發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后其他省份；③經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)基本上都存在城鄉(xiāng)基尼系數(shù)偏大問題，需要加大關(guān)注和改善力度。