山東省農(nóng)戶數(shù)字資本測度與空間分布

黃飛飛，許秀梅

（青島農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，山東 青島 266109）

數(shù)字化新業(yè)態(tài)、新模式、新應(yīng)用的加速普及給中國社會發(fā)展注入巨大的活力［1］。中國早已明確指出，要推動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，在黨的十九屆四中全會中提出將數(shù)據(jù)增列為第七種生產(chǎn)要素，2019 年《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的方向是數(shù)字鄉(xiāng)村，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動力［2］。2020 年新冠病毒感染疫情暴發(fā)，數(shù)字技術(shù)對于維持中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展起著關(guān)鍵性作用。中國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的主體，也是農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)的基本組成單元［3］。農(nóng)戶數(shù)字資本是驅(qū)動數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的重要因素，對農(nóng)戶數(shù)字資本水平與空間分布進(jìn)行研究，在理論層面上能夠豐富數(shù)字資本的理論體系，填補(bǔ)中國農(nóng)戶數(shù)字資本研究的缺漏；在現(xiàn)實(shí)層面上推動中國數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)、促進(jìn)農(nóng)戶持續(xù)增收。

目前國內(nèi)對數(shù)字資本研究較少，多聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字經(jīng)濟(jì)等方面。劉璐璐［4］以馬克思的資本邏輯為線索分析數(shù)字勞動存在的合理性，從數(shù)據(jù)成為商品為起點(diǎn)解析數(shù)字勞動剩余價值的生產(chǎn)過程，輔以資本文明面和消費(fèi)兩因素，指出數(shù)據(jù)能夠資本化的原因，提出數(shù)字資本存在的合理性。有學(xué)者提出一些與數(shù)字資本相似的概念，如鄭磊［5］提出數(shù)字資產(chǎn)，徐翔等［6］提出數(shù)據(jù)資本等。羅浚文等［7］使用遺傳算法和投影尋蹤模型測算了農(nóng)業(yè)數(shù)字要素指標(biāo)。戚聿東等［8］挖掘測度了企業(yè)的數(shù)字化程度、數(shù)字商業(yè)模式與其他數(shù)字化信息。蔣慶正等［9］利用Cov 層次分析法，對中國農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行測度。此外，有學(xué)者對農(nóng)戶社會資本［10］、人力資本［11］、物質(zhì)資本［12］等進(jìn)行了不同方面的研究，但國內(nèi)目前很少有文獻(xiàn)從農(nóng)戶角度來對數(shù)字資本進(jìn)行測度和空間分布研究。國外數(shù)字資本研究的序幕是由Tapscott 等［13］撰寫的《數(shù)字資本：利用商業(yè)網(wǎng)站的力量》開啟。Ragnedda 等［14］提出數(shù)字資本表現(xiàn)出可積累性、可轉(zhuǎn)移性的特點(diǎn)，在數(shù)字資本測度方面，從數(shù)字接觸和數(shù)字能力2 個維度進(jìn)行研究，得出數(shù)字資本指數(shù)與社會經(jīng)濟(jì)和社會人口模式有關(guān)。Jacques 等［15］從數(shù)字投資、應(yīng)用能力角度評價了企業(yè)數(shù)字資本水平；Liu 等［16］采用內(nèi)容分析法和模糊層次分析法分別測度了部隊征兵網(wǎng)站和醫(yī)院服務(wù)網(wǎng)站的數(shù)字資本。綜上所述，國外對數(shù)字資本的研究與國內(nèi)相比要深入一些，但是還沒有形成一套成熟的理論體系，從農(nóng)戶角度對數(shù)字資本的研究涉及較少。

山東省位于中國東部沿海、黃河下游，是農(nóng)業(yè)大省，既是中國重要的糧油棉產(chǎn)區(qū)，也是重要的水產(chǎn)、果品、畜產(chǎn)品和蔬菜基地。2019 年《山東省支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的意見》提出培育數(shù)字農(nóng)業(yè)新動能；2020年山東省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳充分利用“共享交換+大數(shù)據(jù)”技術(shù)，構(gòu)建了“1+10+N”的“智慧農(nóng)業(yè)云平臺”。農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的主體，在農(nóng)業(yè)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用，本研究將對山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平、空間分布以及空間差異進(jìn)行重點(diǎn)研究。

1 研究設(shè)計

1.1 農(nóng)戶數(shù)字資本指標(biāo)體系的構(gòu)建

目前國內(nèi)對農(nóng)戶數(shù)字資本的測度指標(biāo)沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)，本研究在閱讀和整理大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合Ragnedda 等［14］創(chuàng)建的數(shù)字接觸和數(shù)字能力2 個維度，設(shè)計了15 個三級評價指標(biāo)來分析山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平（表1）。

表1 農(nóng)戶數(shù)字資本指標(biāo)體系

數(shù)字接觸（B1）表現(xiàn)為用戶接觸數(shù)字化資源的機(jī)會和環(huán)境，這是數(shù)字資本研究的基礎(chǔ)。本研究設(shè)計了7 個指標(biāo)來反映農(nóng)戶數(shù)字接觸情況：互聯(lián)網(wǎng)接入（X1）、數(shù)字設(shè)備（X2）、上網(wǎng)頻率（X3）、社群影響力（X4）、技術(shù)支持（X5）、需求與動機(jī)（X6）、政策支持（X7），以上7 個指標(biāo)均為農(nóng)戶數(shù)字資本的正向指標(biāo)。其中，需求與動機(jī)是指從農(nóng)戶主觀角度出發(fā)，農(nóng)戶對數(shù)字化資源的需求程度越強(qiáng)，接觸的機(jī)會便越多。

數(shù)字能力（B2）表現(xiàn)為用戶接觸數(shù)字化資源之后對其應(yīng)用的能力，例如，能否熟練使用數(shù)字設(shè)備、識別信息的虛假等，這是數(shù)字資本研究的核心。本研究設(shè)計了8 個指標(biāo)來衡量農(nóng)戶的數(shù)字能力：數(shù)字設(shè)備使用能力（X8）、數(shù)字溝通協(xié)作能力（X9）、數(shù)字銷售能力（X10）、數(shù)字安全意識（X11）、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力（X12）、數(shù)字求知能力（X13）、數(shù)字支付能力（X14）、問題處理能力（X15）。這8 個指標(biāo)均為農(nóng)戶數(shù)字資本的正向指標(biāo)。

農(nóng)戶數(shù)字資本測度指標(biāo)X1到X15按照李克特量表分為5 種，即很符合、較符合、一般符合、較不符合、不符合，與之對應(yīng)的數(shù)值分別為5、4、3、2、1，被調(diào)查者根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)地選擇。

1.2 研究方法

1.2.1 熵值法 熵值法是客觀賦權(quán)的方法，不受主觀因素的影響［17］，更具有科學(xué)性。因此，本研究選擇熵值法來測度山東省農(nóng)戶數(shù)字資本，根據(jù)農(nóng)戶數(shù)字資本各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，采用線性加權(quán)和構(gòu)建評價函數(shù)對三大經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字資本綜合評價，以此為基礎(chǔ)，對山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平進(jìn)行分析，具體步驟如下。

構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣，選取n個經(jīng)濟(jì)圈（n=3），m項(xiàng)指標(biāo)（m=15），Xij為第i個經(jīng)濟(jì)圈的第j個指標(biāo)的數(shù)值（i=1,2,3；j=1,2,…,15），由于本研究數(shù)據(jù)指標(biāo)所涉及的量綱和數(shù)量級相同，因此無須進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

1）計算第j個指標(biāo)下第i個經(jīng)濟(jì)圈占該指標(biāo)的比重（yij）：

2）第j個指標(biāo)的熵值（ej）：

3）計算第j個指標(biāo)的差異系數(shù)（dj）：

4）計算15 個指標(biāo)的權(quán)重（wj）：

5）假定m個參數(shù)，分別為X1,X2,…,Xm，對應(yīng)的權(quán)重分別為w1,w2,…,wm，則各地區(qū)的綜合數(shù)字資本得分（S）的公式為：

1.2.2 聚類分析 為了解不同農(nóng)戶數(shù)字資本水平及其差異情況，本研究通過SPSS 25.0 軟件，采用K-均值聚類算法（K-means clustering algorithm）對不同農(nóng)戶數(shù)字資本得分進(jìn)行分類，得到3 種農(nóng)戶數(shù)字資本類型。K-均值聚類算法是先隨機(jī)選取K個對象作為初始的聚類中心，然后計算每個對象與各個聚類中心之間的距離，把每個對象分配到距離它最近的聚類中心，聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個分類。

1.2.3 空間自相關(guān) 當(dāng)一些變量在同一個分布區(qū)域內(nèi)的觀測數(shù)據(jù)之間存在潛在的相互依賴性時，可以使用空間相關(guān)性分析方法對其進(jìn)行空間分析［18］。本研究利用軟件ArcGIS 10.7 和GeoDa 1.20 進(jìn)行空間自相關(guān)性分析?？臻g自相關(guān)分析包括全局和局部空間自相關(guān)分析。

1）全局空間自相關(guān)分析主要是用來探索數(shù)值在整個區(qū)域的空間分布特征，通過對Global Moran’s I值的全局空間自相關(guān)統(tǒng)計量的計算，分析其空間關(guān)聯(lián)度。公式如下：

式中，I為莫蘭指數(shù)，S2為樣本方差，n為有效調(diào)研農(nóng)戶數(shù)，Xi為在i處的屬性值，Xj為在其他位置的屬性值為Xi的平均值，Wij為空間權(quán)重。I的值域?yàn)椋?1，1｝，I＞0 表示空間正相關(guān)，值越大，相關(guān)性越明顯；I=0 表示空間不相關(guān)；I＜0 表示空間負(fù)相關(guān)。

2）局部空間自相關(guān)分析主要用來度量每個區(qū)域與周邊地區(qū)之間的局部關(guān)聯(lián)和差異程度，一般采用Moran 散點(diǎn)圖和 LISA 圖進(jìn)行分析［19］。公式如下：

1.3 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本研究所用到的數(shù)據(jù)來源于2021 年3—5 月在山東省農(nóng)村地區(qū)開展的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，考慮到樣本的代表性及操作的便利性，在山東省內(nèi)分三大經(jīng)濟(jì)圈來調(diào)研（省會經(jīng)濟(jì)圈、膠東經(jīng)濟(jì)圈和魯南經(jīng)濟(jì)圈），每個經(jīng)濟(jì)圈隨機(jī)抽取200~220 戶，然后對戶主進(jìn)行調(diào)研，采取問卷調(diào)查和訪談的方式，共發(fā)放問卷634份，回收有效問卷612 份，問卷有效率達(dá)96.53%。根據(jù)研究需要，調(diào)查問卷包括3 個部分，分別為受訪農(nóng)戶的基本信息、農(nóng)戶數(shù)字化資源接觸和數(shù)字化資源應(yīng)用能力情況、數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用狀況。

從戶主的個人特征來看，男性戶主占總樣本的64.87%，女性戶主占35.13%；36~45 歲的農(nóng)戶占比最高，占總樣本的34.64%；在受教育水平上，初中及以下學(xué)歷的農(nóng)戶有179 人，占總樣本的29.25%，大專及以上學(xué)歷的農(nóng)戶占32.84%；收入來源方面，受訪者中通過農(nóng)作物獲得收入的有486 人，占總樣本的79.41%，外出務(wù)工獲得收入的有445 人，占72.71%，通過農(nóng)作物和外出務(wù)工同時獲得收入的農(nóng)戶占53.30%，表明越來越多的農(nóng)戶在從事農(nóng)業(yè)勞動的同時選擇外出務(wù)工來獲得收入。

從農(nóng)戶的家庭特征來看，戶均人口數(shù)為4.39 人，戶均勞動力為2.64 人，表明農(nóng)戶家庭中平均有60.14%的成員在提供勞動力；家庭人均年收入為1.2 萬~1.6 萬元的農(nóng)戶占總樣本的46.70%，家庭人均年收入為1.6 萬~2.0 萬元的農(nóng)戶占23.30%，家庭人均年收入2.0 萬元以上的占比較小，僅為10.00%。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前對調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)，得到 Cronbach’s α 系數(shù)為 0.715，KMO為0.787。其中，Cronbach’s α 系數(shù)反映數(shù)據(jù)的可靠性，系數(shù)處于0.7~0.8，表示信度較好。KMO是用來反映數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，KMO處于0.7~0.8，表示數(shù)據(jù)合適。通過以上界定可以看出，問卷數(shù)據(jù)的信度和效度均較好，可以做進(jìn)一步分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)戶數(shù)字資本綜合得分

從表2 可知，山東省農(nóng)戶數(shù)字資本綜合評價得分為8.682 8（總分為15 分），說明山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平處于中等偏上水平，但是地區(qū)間存在不均衡現(xiàn)象，省會、膠東和魯南經(jīng)濟(jì)圈綜合評價得分分別為2.826 5、3.134 8、2.721 5，說明目前發(fā)展階段三大經(jīng)濟(jì)圈對山東省總體數(shù)字資本的貢獻(xiàn)程度不同。膠東經(jīng)濟(jì)圈在山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平和貢獻(xiàn)程度排名第一，主要有以下兩方面的原因。一方面與經(jīng)濟(jì)實(shí)力有關(guān)，農(nóng)戶數(shù)字資本水平提升需要一定的人力、財力和物力，而經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對薄弱的地區(qū)沒有足夠的資源來發(fā)展數(shù)字資本［20］。膠東經(jīng)濟(jì)圈中包括青島、煙臺、濰坊等經(jīng)濟(jì)水平較高的沿海城市，能夠?yàn)檗r(nóng)戶數(shù)字化資源接觸和應(yīng)用提供一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，并有足夠的人力資源來提供技術(shù)等支持。另一方面與地理位置、資源環(huán)境有很大的關(guān)聯(lián)。

表2 農(nóng)戶數(shù)字資本測度結(jié)果

從每個經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)部不同指標(biāo)得分來看，其不同指標(biāo)得分也存在較大的差異，膠東經(jīng)濟(jì)圈中數(shù)字銷售能力（0.394 6）得分最高，互聯(lián)網(wǎng)接入（0.100 7）得分最低，兩者相差0.293 9，說明數(shù)字銷售能力對膠東經(jīng)濟(jì)圈的農(nóng)戶數(shù)字資本水平貢獻(xiàn)程度大于互聯(lián)網(wǎng)接入的貢獻(xiàn)程度。由此說明，山東省各地區(qū)內(nèi)不同指標(biāo)的水平并不是同步發(fā)展，其投入水平和貢獻(xiàn)程度也存在差異。

2.2 農(nóng)戶數(shù)字接觸和數(shù)字能力對比分析

從均值與標(biāo)準(zhǔn)差對比（表3）來看，各三級指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差各不相同，其中，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)接入（x=4.078 0，s=0.655 0）均值最大，標(biāo)準(zhǔn)差最小，說明在大多數(shù)受訪農(nóng)戶中，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)接入已成為一種普遍現(xiàn)象，為農(nóng)戶有效接觸數(shù)字化資源提供良好的基礎(chǔ)條件；數(shù)字支付能力（x=2.341 0，s=0.697 0）均值和標(biāo)準(zhǔn)差均較小，表明大多數(shù)受訪農(nóng)戶的數(shù)字支付能力較低；數(shù)字安全意識（x=2.174 0）均值最小，說明受訪農(nóng)戶在使用數(shù)字設(shè)備和應(yīng)用數(shù)字技術(shù)過程中的安全意識不強(qiáng)；數(shù)字銷售能力（s=0.973 0）的標(biāo)準(zhǔn)差最大，表明山東省內(nèi)不同農(nóng)戶之間數(shù)字銷售能力的差異性很大。

表3 基于熵值法農(nóng)戶數(shù)字資本指標(biāo)權(quán)重分布

從各三級指標(biāo)權(quán)重（表4）來看，社群影響力、上網(wǎng)頻率、數(shù)字設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)接入指標(biāo)的權(quán)重較低，其權(quán)重之和占總權(quán)重的15.73%，說明這4 項(xiàng)指標(biāo)對山東省農(nóng)戶數(shù)字資本影響程度較?。粰?quán)重排在前四位的分別為數(shù)字安全意識、數(shù)字銷售能力、數(shù)字支付能力和問題處理能力，其權(quán)重之和占總權(quán)重的41.02%，說明這4 項(xiàng)指標(biāo)對山東省農(nóng)戶數(shù)字資本的影響程度較大，在山東省各指標(biāo)的綜合得分中（表2），數(shù)字銷售能力、數(shù)字安全意識、數(shù)字支付能力、問題處理能力4 個指數(shù)綜合得分較高，對山東省農(nóng)戶數(shù)字資本的貢獻(xiàn)程度較大。結(jié)果表明，農(nóng)戶數(shù)字能力對山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平的貢獻(xiàn)和影響程度均較大。

表4 農(nóng)戶數(shù)字資本各指標(biāo)權(quán)重排名

總體來看，山東省農(nóng)戶數(shù)字接觸（x=3.454 0）的均值遠(yuǎn)大于數(shù)字能力（x=2.734 0）的均值，目前山東省農(nóng)戶數(shù)字資本中數(shù)字接觸水平較高，說明山東省農(nóng)村地區(qū)移動互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施普及率較高，尤其是省會經(jīng)濟(jì)圈和膠東經(jīng)濟(jì)圈，二者差距較小，原因可能與這兩個經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)。但是與數(shù)字接觸相比，數(shù)字能力還有很大的提升空間。農(nóng)戶數(shù)字能力是農(nóng)戶數(shù)字資本的核心，山東省應(yīng)重點(diǎn)從數(shù)字能力方面進(jìn)行提升。通過熵值法得出的指標(biāo)權(quán)重和得分代表了該指標(biāo)在綜合評價中的作用大?。?1］，也從側(cè)面反映出當(dāng)前山東省農(nóng)戶數(shù)字資本的重點(diǎn)領(lǐng)域仍在數(shù)字化資源的接觸方面，相比之下，對于提高數(shù)字化資源應(yīng)用能力的重視程度仍顯不足。

2.3 農(nóng)戶數(shù)字資本聚類比較分析

將三大經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)不同農(nóng)戶的數(shù)字資本得分進(jìn)行K-均值聚類分析，得到農(nóng)戶所屬的3 種數(shù)字資本類型（數(shù)字資本缺乏型、數(shù)字資本一般型、數(shù)字資本富裕型），從性別、年齡和受教育水平和所在地區(qū)對不同類型的農(nóng)戶進(jìn)行對比分析。

從表5 可知，數(shù)字資本缺乏型的農(nóng)戶有209 人，數(shù)字資本一般型有122 人，數(shù)字資本富裕型有281人，分別占總?cè)藬?shù)的34.15%、19.93%和45.92%。從性別方面看，所有受訪的男性農(nóng)戶中數(shù)字資本缺乏型農(nóng)戶僅占22.42%，而受訪的所有女性農(nóng)戶中數(shù)字資本缺乏型高達(dá)55.81%。從年齡方面看，36 周歲以下的農(nóng)戶中數(shù)字資本缺乏型只占14.40%，數(shù)字資本富裕型占62.21%；而60 周歲以上的農(nóng)戶中數(shù)字資本缺乏型高達(dá)72.66%，數(shù)字資本富裕型僅占11.64%。從受教育水平看，初中及以下學(xué)歷的農(nóng)戶中數(shù)字資本缺乏型占65.92%，數(shù)字資本富裕型僅占17.80%；大專及以上學(xué)歷的農(nóng)戶中數(shù)字資本缺乏型僅占8.96%，數(shù)字資本富裕型占70.54%。從所處的地區(qū)看，膠東經(jīng)濟(jì)圈中農(nóng)戶數(shù)字資本富裕型占比最大，為53.31%，數(shù)字資本缺乏型的農(nóng)戶占比最小，為17.16%；省會經(jīng)濟(jì)圈中數(shù)字資本富裕型農(nóng)戶占50.86%，數(shù)字資本缺乏型農(nóng)戶占29.90%；魯南經(jīng)濟(jì)圈中數(shù)字資本富裕型農(nóng)戶占比最小，僅為33.23%，數(shù)字資本缺乏型農(nóng)戶占比最大，為55.39%。

表5 農(nóng)戶數(shù)字資本類型特征劃分

由此可見，大多數(shù)情況下男性農(nóng)戶數(shù)字資本水平高于女性農(nóng)戶，年齡越大農(nóng)戶數(shù)字資本水平越低，農(nóng)戶數(shù)字資本水平隨著學(xué)歷水平升高逐漸升高，膠東經(jīng)濟(jì)圈和省會經(jīng)濟(jì)圈農(nóng)戶數(shù)字資本水平優(yōu)于魯南地區(qū)。同時也在一定程度上反映了山東省對魯南經(jīng)濟(jì)圈以及女性、年齡偏長、受教育水平偏低農(nóng)戶投入較少，導(dǎo)致出現(xiàn)明顯的差距。

3 農(nóng)戶數(shù)字資本的空間分布分析

3.1 全局空間自相關(guān)分析

由于空間數(shù)據(jù)具有二維的特點(diǎn)，需進(jìn)行全域空間的相關(guān)性檢驗(yàn)［22］。利用 Global Moran’s I 探索山東省農(nóng)戶數(shù)字資本的整體空間關(guān)聯(lián)特征，在ArcGIS 10.7 軟件的支持下，計算出山東省農(nóng)戶數(shù)字資本的全局 Moran’s I 的值為 0.414；P為 0.02，小于 0.05；Z（I）的值為2.119，大于臨界值1.960，表明該數(shù)據(jù)具有空間正相關(guān)性且具有明顯的聚集特征，數(shù)據(jù)的置信度達(dá)到95%。同時利用ArcGIS 10.7 軟件計算出山東省農(nóng)戶數(shù)字接觸和數(shù)字能力的全局Moran’s I的值分別為 0.334 和 0.361，Z（I）的值均大于 1.960，在0.05 水平通過檢驗(yàn)，以上結(jié)果說明，山東省各地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本空間相關(guān)性比較顯著且相互正向影響，相同農(nóng)戶數(shù)字資本水平的地區(qū)在空間上呈現(xiàn)出集聚特征，農(nóng)戶數(shù)字資本空間近鄰效應(yīng)顯著。

3.2 局部空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)分析描述了山東省16 個地級市農(nóng)戶數(shù)字資本在整體上具有顯著的集聚特征，但是無法體現(xiàn)出具體在哪些地區(qū)存在高值集聚或低值集聚。為進(jìn)一步了解各地級市農(nóng)戶數(shù)字資本高值和低值在空間上的聚集狀態(tài)，有必要進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。

3.2.1 Moran 散點(diǎn)圖 利用GeoDa 1.20 軟件將各地區(qū)數(shù)字資本水平分為4 種空間關(guān)系模式，繪制山東省16 個地級市農(nóng)戶數(shù)字資本的Moran 散點(diǎn)圖。Moran 散點(diǎn)圖中4 個象限分別代表不同的含義：第一象限為高-高（HH）集聚區(qū)，表示該地區(qū)的農(nóng)戶與周邊地區(qū)的農(nóng)戶數(shù)字資本均處在較高水平；第二象限為低-高（LH）集聚區(qū)，表示該地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平較低而周邊地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平較高；第三象限為低-低（LL）集聚區(qū)，表示該地區(qū)農(nóng)戶與周邊地區(qū)的農(nóng)戶數(shù)字資本均處在較低水平；第四象限為高-低（HL）集聚區(qū)，表示該地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平較高而周邊地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平較低。

Moran 散點(diǎn)圖中第一、第三象限代表該地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本呈空間正相關(guān)性，第二、第四象限代表該地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本呈空間負(fù)相關(guān)性，從圖1 可知，共有11 個地級市分布于第一和第三象限，占所有城市的68.75%，說明山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間正相關(guān)性。第一和第二象限代表農(nóng)戶數(shù)字資本聚集度高，第三和第四象限代表農(nóng)戶數(shù)字資本聚集度低，位于第一象限和第二象限的地區(qū)要多于位于第三象限和第四象限的地區(qū)，說明當(dāng)前山東省16 個地級市農(nóng)戶數(shù)字資本在空間分布上聚集度高，聚集度強(qiáng)于離散型。第一象限代表農(nóng)戶數(shù)字資本高的地區(qū)高聚集效應(yīng)明顯，第四象限代表農(nóng)戶數(shù)字資本高的地區(qū)低聚集效應(yīng)明顯，位于第一象限的地區(qū)多于第四象限的地區(qū)，說明山東省農(nóng)戶數(shù)字資本高的地區(qū)在空間分布上高聚集效應(yīng)更明顯。第一和第四象限代表該地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平高，第二、第三象限代表該地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平低，位于第一象限和第四象限的城市共8 個，位于第二象限和第三象限的城市也是8 個，說明目前50%的地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本處于較低水平。

圖1 山東省16 個地級市農(nóng)戶數(shù)字資本的Moran 散點(diǎn)圖

從表6 可知，位于第一象限的地級市有6 個，分別為青島市、濰坊市、威海市、煙臺市、淄博市、日照市，全部為相鄰城市，同時這6 個城市基本上都位于山東省中部及東部沿海地區(qū)，除淄博市外都屬于膠東經(jīng)濟(jì)圈；位于第二象限的地級市有3 個，分別為德州市、聊城市、東營市，這3 個城市中至少有2 個是相鄰的，呈現(xiàn)出一定的空間集聚現(xiàn)象；位于第三象限的地級市有5 個，分別為菏澤市、棗莊市、濟(jì)寧市、臨沂市、泰安市，這些城市互相接壤，位于山東省南部地區(qū)，大多屬于魯南經(jīng)濟(jì)圈；位于第四象限的地區(qū)有2個，分別為濱州市、濟(jì)南市，都是省會經(jīng)濟(jì)圈的城市。

表6 各類集聚區(qū)對應(yīng)的城市

山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平在空間上并非完全隨機(jī)分布，而是較低數(shù)字資本水平的地區(qū)傾向于和同樣較低水平的地區(qū)相鄰，較高數(shù)字資本水平的地區(qū)傾向于和同樣較高水平的地區(qū)相鄰，呈現(xiàn)出明顯正向集聚特征。其中HH 集聚型的地級市基本都集中在中部和東部沿海地區(qū)。

3.2.2 LISA 結(jié)果分析 通過繪制Moran 散點(diǎn)圖初步判斷了山東省各地級市所屬的象限，但還不能從整體上判斷各地級市的局部相關(guān)類型及其集聚區(qū)域的顯著性，因此用LISA 圖進(jìn)一步分析。

從圖2 可知，山東省農(nóng)戶數(shù)字資本分布著高-高集聚型和低-低集聚型。高-高集聚型的地級市有青島市、煙臺市、淄博市、濰坊市4 個城市，分布在山東省中部及東部沿海地區(qū)，這些地區(qū)地理位置比較優(yōu)越、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施相對完善、經(jīng)濟(jì)水平比較發(fā)達(dá)，因此，農(nóng)戶數(shù)字資本水平較高；低-低集聚型的地級市有1 個，為濟(jì)寧市，位于山東省西南部內(nèi)陸地區(qū)，由于經(jīng)濟(jì)水平相對落后、基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善、農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字技術(shù)推廣應(yīng)用沒有受到重視等原因?qū)е罗r(nóng)村信息化水平低，農(nóng)戶數(shù)字資本水平也相對較低。

圖2 山東省農(nóng)戶數(shù)字資本分布

高-低集聚型和低-高集聚型空間負(fù)相關(guān)情況在各地級市中都沒有出現(xiàn)，說明高農(nóng)戶數(shù)字資本地區(qū)沒有出現(xiàn)數(shù)字資本低的地區(qū)，低農(nóng)戶數(shù)字資本地區(qū)也沒有出現(xiàn)數(shù)字資本高的地區(qū)。在山東省中東部地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平高、西南部地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平低的基礎(chǔ)上，山東省中部地區(qū)的影響帶動能力強(qiáng)于西北和東南地區(qū)。

總體來看，山東省高-高集聚型地級市呈集中式分布，農(nóng)戶數(shù)字資本水平較高，正向影響周邊地區(qū)，主要分布在山東省中部及東部沿海地區(qū)。低-低集聚型地級市農(nóng)戶數(shù)字資本水平較低，負(fù)向影響周邊地區(qū)，主要分布在西南部內(nèi)陸地區(qū)，呈現(xiàn)出中部及沿海地區(qū)的數(shù)字資本水平高于西南地區(qū)，空間自相關(guān)分析的結(jié)果與數(shù)字資本評價的結(jié)果是一致的。

4 小結(jié)與建議

4.1 小結(jié)

農(nóng)戶數(shù)字資本測度與評價能夠有效了解各地區(qū)農(nóng)戶的數(shù)字資本水平和空間格局特征。本研究以山東省為例，借助熵值法、K-均值聚類算法和空間相關(guān)性分析法探索了山東省農(nóng)戶數(shù)字資本水平和空間格局特征，主要得出以下結(jié)論：①三大經(jīng)濟(jì)圈對山東省農(nóng)戶數(shù)字資本的貢獻(xiàn)程度存在差異；②山東省農(nóng)戶數(shù)字化資源接觸水平高于農(nóng)戶數(shù)字化資源應(yīng)用能力；③山東省農(nóng)戶數(shù)字資本具有較強(qiáng)的空間正相關(guān)性，存在高-高集聚型和低-低集聚型，高-高集聚型位于山東省中部及東部沿海地區(qū)，低-低集聚型位于西南部內(nèi)陸地區(qū)。

4.2 政策建議

1）完善農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。提升農(nóng)戶數(shù)字資本水平首先要完善農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，保證農(nóng)戶對數(shù)字化資源接觸的必要條件。各地區(qū)應(yīng)不斷加大農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的投入力度，推動共建共享，加快農(nóng)村寬帶、移動互聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，拓寬網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，加快鄉(xiāng)村4G 覆蓋普及、5G 創(chuàng)新應(yīng)用來大幅提升鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)設(shè)施水平。充分利用信息進(jìn)村入戶工程、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)試驗(yàn)示范工程，將數(shù)字技術(shù)滲透到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中，全面實(shí)現(xiàn)信息進(jìn)村入戶，為提升農(nóng)戶數(shù)字能力提供必要的硬件支撐。同時政府應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)提供更深、更廣的農(nóng)村數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和服務(wù)，激發(fā)農(nóng)戶需求，激發(fā)農(nóng)戶對數(shù)字化資源接觸和應(yīng)用的興趣。

2）提升農(nóng)戶數(shù)字化資源應(yīng)用能力。盡管數(shù)字技術(shù)在山東省農(nóng)村地區(qū)的普及程度很高，但是農(nóng)戶數(shù)字化資源應(yīng)用能力還不足，要不斷面向農(nóng)戶推廣電腦、手機(jī)等數(shù)字設(shè)備與多元化的數(shù)字服務(wù)，多渠道開展數(shù)字化資源應(yīng)用的培訓(xùn)，特別是智能手機(jī)。抓住農(nóng)戶手機(jī)持有量快速增加、手機(jī)成為農(nóng)戶上網(wǎng)最主要設(shè)備的機(jī)遇，構(gòu)建政府、廠商、通信運(yùn)營商“三位一體”的農(nóng)村基層數(shù)字培訓(xùn)體系，通過組織線上、線下培訓(xùn)等方式，提升農(nóng)戶使用智能手機(jī)的技能，如，政府可以聯(lián)合運(yùn)營商等舉辦以“新農(nóng)具服務(wù)農(nóng)戶美好生活”為主題的農(nóng)戶手機(jī)培訓(xùn)周活動，幫助他們利用手機(jī)上網(wǎng)查詢獲取農(nóng)業(yè)政策信息，使用數(shù)字設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)社交、線上支付、銷售等，多方面提升農(nóng)戶的數(shù)字能力。同時要著重提升農(nóng)戶的數(shù)字安全和法律意識，警惕網(wǎng)絡(luò)詐騙等，讓數(shù)字技術(shù)更好地服務(wù)于農(nóng)戶的生產(chǎn)生活。

3）從性別、年齡和受教育水平來縮小農(nóng)戶數(shù)字鴻溝。研究發(fā)現(xiàn)不同性別、年齡和受教育水平的農(nóng)戶間存在數(shù)字鴻溝。在性別方面應(yīng)鼓勵女性農(nóng)戶積極參與數(shù)字技術(shù)的培訓(xùn)，提升自身數(shù)字技能，突破傳統(tǒng)文化觀念。同時通過調(diào)研也發(fā)現(xiàn)，山東省農(nóng)戶受教育水平普遍偏低且年齡較大，很大程度上會影響其使用、接受和辨識信息的能力。因此，在年齡和受教育水平上要不斷提升農(nóng)戶自身文化水平，采取線上再教育和線下開辦職業(yè)學(xué)校相結(jié)合的方式，將數(shù)字化知識和技術(shù)作為基礎(chǔ)課程，定期進(jìn)行實(shí)踐和考核；開發(fā)適合年長農(nóng)戶學(xué)習(xí)的數(shù)字設(shè)備、軟件等，支持鼓勵家庭數(shù)字反哺和親友互助，提升年長農(nóng)戶對數(shù)字信息技術(shù)的可及性，推動樂齡科技，提升數(shù)字包容性，縮小數(shù)字鴻溝。

4）采取差異化措施來縮小地區(qū)差距。根據(jù)各地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字資本水平和實(shí)際情況實(shí)行差異化措施，抓住薄弱環(huán)節(jié)，有效提升農(nóng)戶數(shù)字資本，縮小地區(qū)差距。對于內(nèi)陸地區(qū)，特別是山東省西南部數(shù)字資本匱乏地區(qū)，要加大財政補(bǔ)貼和支持力度，提升農(nóng)戶數(shù)字資本水平，對農(nóng)戶購買數(shù)字設(shè)備與數(shù)字服務(wù)應(yīng)采取支持和鼓勵政策，推動出臺農(nóng)戶上網(wǎng)和手機(jī)流量資費(fèi)的各種優(yōu)惠政策，確保廣大農(nóng)戶能夠有網(wǎng)上并且上得起網(wǎng)，從而促進(jìn)農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)從事創(chuàng)造性、生產(chǎn)性活動，利用數(shù)字技術(shù)促進(jìn)農(nóng)戶增收。對于山東省中東部地區(qū)，要在目前數(shù)字資本水平相對領(lǐng)先的基礎(chǔ)上，繼續(xù)提升農(nóng)戶數(shù)字致富的意識，鼓勵農(nóng)戶不斷創(chuàng)新，將數(shù)字技術(shù)更好地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，不斷提升農(nóng)戶的數(shù)字素養(yǎng)，更大范圍地輻射到周邊地區(qū)。