數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平測(cè)度、區(qū)域差異分解與收斂特征分析

張 岳，王善高，白雪冰

（1.河北大學(xué) 管理學(xué)院，河北 保定 071000；2.南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院，南京 210003；3.廣西師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣西 桂林 541004）

0 引言

自20世紀(jì)90年代互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化以來(lái)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)相繼誕生，不僅改變了人們的生活方式，而且為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新動(dòng)能?，F(xiàn)代化數(shù)字技術(shù)以及由此衍生的數(shù)字新業(yè)態(tài)為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)了信息紅利、資金紅利與技術(shù)紅利。隨著數(shù)字技術(shù)的興起，人們寄希望于憑借互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)手段促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展?；谶@一現(xiàn)實(shí)需求，2019年中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，制定了數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的分階段目標(biāo)。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是基于頂層設(shè)計(jì)與規(guī)劃配套，推動(dòng)完善鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，在此基礎(chǔ)上利用信息與數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式重構(gòu)與農(nóng)村發(fā)展效能提升的過(guò)程[1]。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)所具有的以人為本、成效導(dǎo)向、統(tǒng)籌集約、協(xié)同創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)將有效實(shí)現(xiàn)農(nóng)民生產(chǎn)生活、農(nóng)村生態(tài)環(huán)境、治理效能的全面提升優(yōu)化[2]。在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)已經(jīng)成為新發(fā)展階段激發(fā)“三農(nóng)”發(fā)展活力、實(shí)現(xiàn)“三農(nóng)”發(fā)展模式轉(zhuǎn)變、彌合城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的有效途徑。

現(xiàn)有研究多采用定性分析方法探討數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的內(nèi)涵、機(jī)制、困境與未來(lái)發(fā)展方向[1—4]。部分研究則采用單一指標(biāo)，如農(nóng)民手機(jī)擁有量、互聯(lián)網(wǎng)普及率等來(lái)衡量數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平[5，6]，這為本文測(cè)度數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平提供了有益借鑒。但數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是一項(xiàng)綜合性、系統(tǒng)性的工作，因此構(gòu)建完善的指標(biāo)體系能更全面地反映當(dāng)前各地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)情況，且目前鮮有文獻(xiàn)分析數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的時(shí)空分布特征。鑒于此，本文重點(diǎn)回答以下問(wèn)題：數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平如何度量？數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平發(fā)展態(tài)勢(shì)存在何種特征？數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平空間分布有何特點(diǎn)？本文在已有研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展：一是從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字化服務(wù)三個(gè)維度選取指標(biāo)，構(gòu)建更為完善的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為今后探究數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益、進(jìn)行相關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)提供借鑒。二是通過(guò)分析我國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的發(fā)展趨勢(shì)、區(qū)域差異、收斂性及空間集聚性，全面了解我國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)工作成效及不足之處，為未來(lái)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)提供建議。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

完善農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、推動(dòng)現(xiàn)代信息技術(shù)的綜合應(yīng)用是數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的核心任務(wù)。因此，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的重點(diǎn)在于選取能夠反映農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平、現(xiàn)代信息技術(shù)服務(wù)應(yīng)用的指標(biāo)。在構(gòu)建數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的過(guò)程中，本文遵循以下原則：第一，兼顧精簡(jiǎn)性與全面性，一方面，盡量避免選擇數(shù)據(jù)獲取難度大、計(jì)算復(fù)雜的指標(biāo)；另一方面，使選擇的指標(biāo)盡可能完整地體現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的全貌。第二，保證可比性與可操作性，即保證指標(biāo)計(jì)算口徑、計(jì)算方法一致，經(jīng)濟(jì)含義明確，保證指標(biāo)體系的邏輯關(guān)系清晰。本文結(jié)合已有研究[1,5，6]，分別從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字化服務(wù)三個(gè)維度選取9 個(gè)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。（1）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的基礎(chǔ)[1]?；ヂ?lián)網(wǎng)和數(shù)字設(shè)備可及性體現(xiàn)農(nóng)村居民的數(shù)字接入能力，能夠使用互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)、移動(dòng)設(shè)備終端是農(nóng)村居民開(kāi)展數(shù)字化生產(chǎn)、享受數(shù)字化生活的基礎(chǔ)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施維度具體包括互聯(lián)網(wǎng)可及性、固定數(shù)字設(shè)備可及性、移動(dòng)數(shù)字設(shè)備可及性3 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。（2）產(chǎn)業(yè)發(fā)展是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵，農(nóng)村傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的核心。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化維度具體包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化、銷(xiāo)售數(shù)字化及金融業(yè)數(shù)字化3 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)、產(chǎn)業(yè)園按照現(xiàn)代農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，與數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)高度契合，能體現(xiàn)出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化水平。淘寶村建設(shè)體現(xiàn)農(nóng)村電商發(fā)展水平，是銷(xiāo)售數(shù)字化的有效度量指標(biāo)。數(shù)字金融數(shù)字化程度指數(shù)體現(xiàn)了數(shù)字金融的便利程度[7]，是地區(qū)金融設(shè)施數(shù)字化程度的體現(xiàn)。（3）數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的根本目標(biāo)不僅在于促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且在于有效轉(zhuǎn)變農(nóng)村居民生活方式。數(shù)字金融服務(wù)反映農(nóng)村居民接受新金融業(yè)態(tài)的水平（數(shù)字金融覆蓋廣度指數(shù)重點(diǎn)測(cè)度地區(qū)數(shù)字金融賬戶(hù)覆蓋率），是農(nóng)村居民金融服務(wù)獲取方式發(fā)生變化的體現(xiàn)。電商服務(wù)反映出農(nóng)村居民購(gòu)買(mǎi)、銷(xiāo)售行為的變化。移動(dòng)支付水平反映農(nóng)村居民支付手段的數(shù)字化升級(jí)程度。

表1 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 主成分分析法

在構(gòu)建上述指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，需要確定各指標(biāo)權(quán)重以達(dá)到數(shù)據(jù)降維的目的。常見(jiàn)方法有德?tīng)柗品ā哟畏治龇?、主成分分析法等。為減少主觀(guān)性，盡可能體現(xiàn)數(shù)據(jù)信息，本文采用主成分分析法。步驟如下：

（1）由于不同指標(biāo)具有不同量綱，因此借鑒劉越和張露梅（2020）[8]的做法，采用均值化法進(jìn)行無(wú)量綱化處理。均值化法計(jì)算公式如下：

其中，xij為第i個(gè)地區(qū)第j項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，xˉj為第j項(xiàng)指標(biāo)的均值。

（2）進(jìn)行KMO與Bartlett球度檢驗(yàn)，以判斷指標(biāo)之間是否具有一定的相關(guān)性，一般要求KMO值在0.5～1.0，Bartlett球度檢驗(yàn)概率值小于0.05。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO 值為0.833，Bartlett 球度檢驗(yàn)的概率為0，表明本文選取的指標(biāo)適合做主成分分析。

（3）依據(jù)特征值大于1 的原則抽取主成分，抽取的主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為73.566%，表明提取的因子對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平具有較好的解釋力。

（4）使用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，并以各因子方差貢獻(xiàn)率占累計(jì)貢獻(xiàn)率的百分比為權(quán)重，計(jì)算數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平。

1.3 Dagum基尼系數(shù)及其分解

Dagum 基尼系數(shù)及其分解是測(cè)度指標(biāo)區(qū)域差異的有效方法。通過(guò)該方法可以將數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平區(qū)域差異分解為區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異和超變密度三個(gè)部分。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平整體基尼系數(shù)計(jì)算公式如下：

其中，G表示整體基尼系數(shù)，j、h表示區(qū)域，i、r表示省份。k為區(qū)域總數(shù)，本文將全國(guó)劃分為東部、中部與西部3 個(gè)區(qū)域，因此k=3。n為省份總數(shù)，n=30；nj（nh）為區(qū)域j（h）內(nèi)的省份總數(shù)。yji（yhr）為區(qū)域j（h）內(nèi)省份i（r）的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平，yˉ為全國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的算術(shù)平均值。

在對(duì)總體基尼系數(shù)進(jìn)行分解前，需要對(duì)k個(gè)區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平均值由小到大進(jìn)行排序，并按式（3）、式（4）進(jìn)行計(jì)算：

其中，Gjj表示區(qū)域j的基尼系數(shù)，Gjh表示區(qū)域j和區(qū)域h之間的基尼系數(shù)。yˉj、yˉh表示區(qū)域j（h）的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平均值。進(jìn)一步地，將整體基尼系數(shù)分解為區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)Gw、區(qū)域間基尼系數(shù)Gnb和超變密度Gt三個(gè)部分，且G=Gw+Gnb+Gt。各部分計(jì)算公式如下：

其中，pj=nj/n，sj=(nj yˉj)/(nyˉ)。Djh表示區(qū)域j與區(qū)域h之間數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的相對(duì)影響，計(jì)算公式為：

其中，djh為區(qū)域間數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的差值，即區(qū)域j和區(qū)域h中所有yji-yhr>0 的數(shù)學(xué)期望。pjh是區(qū)域j和區(qū)域h中所有yji-yhr<0 的數(shù)學(xué)期望。具體計(jì)算公式如下：

其中，F(xiàn)(?)為區(qū)域數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的累積分布函數(shù)。

1.4 收斂性分析

1.4.1α收斂

α收斂是指隨著時(shí)間推移，不同省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的離差呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢(shì)。本文參考郭峰等（2020）[7]的研究，按式（11）計(jì)算α收斂系數(shù)：

其中，αt代表t時(shí)期的α收斂系數(shù)，yi,t為省份i在t時(shí)期的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平，n為省份數(shù)量。若α收斂系數(shù)隨時(shí)間推移而下降，則表明不同省份間的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平差距不斷縮小，呈現(xiàn)向均值收斂的趨勢(shì)。

1.4.2β收斂

β收斂分析主要檢驗(yàn)不同省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平增長(zhǎng)速率是否趨同。β收斂分為絕對(duì)β收斂與條件β收斂，絕對(duì)β收斂考察數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平本身的收斂狀態(tài)，條件β收斂則考察控制影響因素后的收斂狀態(tài)。對(duì)于絕對(duì)β收斂，構(gòu)建模型如下：

對(duì)于條件β收斂，構(gòu)建模型如下：

其中，yi,t為省份i在t時(shí)期的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平，c為常數(shù)項(xiàng)，?i為個(gè)體固定效應(yīng)，ωt為時(shí)間固定效應(yīng)，εi,t為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。β為重點(diǎn)關(guān)注的收斂系數(shù)，若該系數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)且數(shù)值小于0，則意味著存在β收斂趨勢(shì)。Z為控制變量集合，包括地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支農(nóng)力度、地區(qū)創(chuàng)新水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、電力基礎(chǔ)設(shè)施水平，上述變量分別以人均地區(qū)生產(chǎn)總值、財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出與財(cái)政支出之比、每萬(wàn)人專(zhuān)利授權(quán)數(shù)對(duì)數(shù)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村人均用電量表征。

1.5 空間集聚性分析

本文通過(guò)測(cè)算Moran 指數(shù)分析數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平是否具有空間集聚性，公式如下：

其中：

其中，n為省份數(shù)量，y代表數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平，yˉ為全國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的算術(shù)平均值，i、r表示省份，wir為空間權(quán)重，本文以?xún)蓚€(gè)省份間距離平方的倒數(shù)作為空間權(quán)重。Moran 指數(shù)取值范圍為[-1，1]，若數(shù)值大于0，則數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在空間正自相關(guān)性，意味著數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平高的省份集聚在一起，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平低的省份集聚在一起，數(shù)值越大，空間分布正自相關(guān)性越強(qiáng)，集聚強(qiáng)度越高。

1.6 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2011—2020 年我國(guó)30 個(gè)省份（不含上海和港澳臺(tái)）的平衡面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系內(nèi)各指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源如表1 所示。需要注意的是，農(nóng)村每百戶(hù)計(jì)算機(jī)擁有量、農(nóng)村每百戶(hù)移動(dòng)電話(huà)擁有量在2013年、2014年的數(shù)據(jù)存在缺失值，因此本文根據(jù)其他年份的平均增長(zhǎng)率推算并進(jìn)行填補(bǔ)。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平區(qū)域差異及分解

2.1.1 全國(guó)整體差異

本文利用式（2）計(jì)算全國(guó)層面的整體基尼系數(shù)，該系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義在于體現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的總體差異程度，數(shù)值越大表明數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平總體差異越大。結(jié)果顯示，整體基尼系數(shù)均值為0.174，數(shù)值在0.139～0.217 波動(dòng)，由此說(shuō)明數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在一定的區(qū)域差異性，但差異不大。如圖1 所示，從變化趨勢(shì)來(lái)看，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平整體基尼系數(shù)隨時(shí)間推移呈現(xiàn)先下降后上升的“U”型變化趨勢(shì)，2011—2014 年保持下降，2014 年后逐漸上升。結(jié)合具體數(shù)值來(lái)看，2011—2014 年，整體基尼系數(shù)由0.215 下降至0.139，下降幅度達(dá)到35.35%，年均降幅為11.78%。2014—2020 年，整體基尼系數(shù)由0.139 上升至0.217，上升幅度達(dá)到56.12%，年均漲幅為9.35%。從全國(guó)來(lái)看，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平整體基尼系數(shù)的變化趨勢(shì)，特別是近年來(lái)省份之間差異逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)必須得到相應(yīng)重視。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)民增收的有效路徑，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的差異擴(kuò)大不符合我國(guó)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的要求。

圖1 全國(guó)整體及三大地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)變化趨勢(shì)

2.1.2 區(qū)域內(nèi)差異

圖1 展示了全國(guó)及三大地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)的變化趨勢(shì)，以反映區(qū)域內(nèi)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平差異?？梢园l(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)曲線(xiàn)在2018年后超過(guò)全國(guó)整體基尼系數(shù)曲線(xiàn)，意味著東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異較大。相比之下，中部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異最小，西部地區(qū)居中。從曲線(xiàn)形態(tài)上看，東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)呈現(xiàn)先降低后增加的“U”型變化趨勢(shì)，這與全國(guó)整體基尼系數(shù)變動(dòng)趨勢(shì)基本一致。西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)則基本保持下降，僅在2019年出現(xiàn)小幅度上升。中部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)同樣呈現(xiàn)先降低后增加的“U”型變化趨勢(shì)，但相比東部地區(qū)，其波動(dòng)幅度不大。2.1.3 區(qū)域間差異

由圖2 可知，三大地區(qū)之間，東部-西部差異最大，區(qū)域間基尼系數(shù)均值為0.280；東部-中部差異次之，區(qū)域間基尼系數(shù)均值為0.215；中部-西部差異最小，區(qū)域間基尼系數(shù)均值為0.087。從變化趨勢(shì)來(lái)看，東部-西部、東部-中部的差異均呈現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢(shì)，拐點(diǎn)出現(xiàn)在2014 年。相比之下，中部-西部差異在逐漸縮小，區(qū)域間基尼系數(shù)由0.129降低至0.079。東部與中部、西部地區(qū)之間數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平不平衡性逐漸放大的趨勢(shì)可能成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平失衡的重要因素，因此未來(lái)中部、西部地區(qū)應(yīng)立足地區(qū)特點(diǎn)，加大政策支持力度，加快吸引人才、研發(fā)數(shù)字化新技術(shù)，推動(dòng)鄉(xiāng)村發(fā)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

圖2 區(qū)域間基尼系數(shù)變化趨勢(shì)

2.1.4 差異來(lái)源及貢獻(xiàn)

為進(jìn)一步了解整體差異的來(lái)源及其貢獻(xiàn)，本文將整體基尼系數(shù)分解為區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)、區(qū)域間基尼系數(shù)和超變密度。三類(lèi)差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率如表2 所示。2011—2020 年，全國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平整體差異主要來(lái)自區(qū)域間差異，占比為77.372%；其次為區(qū)域內(nèi)差異，占比為20.533%；超變密度貢獻(xiàn)率最低，僅為2.095%。由此說(shuō)明，未來(lái)要縮小數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的區(qū)域差異，應(yīng)以縮小區(qū)域間差異為重點(diǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全面的鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

表2 整體差異來(lái)源的貢獻(xiàn)率 （單位：%）

2.2 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的收斂性分析

2.2.1α收斂分析

本文根據(jù)式（11）計(jì)算α收斂系數(shù)，若該系數(shù)逐年下降，則意味著數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的省份間差異不斷縮小，具有收斂趨勢(shì)。圖3 為全國(guó)及各地區(qū)α收斂系數(shù)的變化趨勢(shì)圖。從全國(guó)來(lái)看，α收斂系數(shù)呈現(xiàn)“下降—上升”的“U”型變化趨勢(shì)。2011—2015年保持下降趨勢(shì)，α收斂系數(shù)由0.405 下降至0.249，下降幅度達(dá)到38.52%，意味著不同省份間數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平不斷趨同，省份間的離散程度不斷縮小。但在2016—2020 年，α收斂系數(shù)則轉(zhuǎn)變?yōu)樯仙厔?shì)，直到2020年達(dá)到0.365，在此期間并未呈現(xiàn)α收斂特征。盡管相較于2011 年，2020 年的α收斂系數(shù)有所降低，但從整體來(lái)看，α收斂系數(shù)并未呈現(xiàn)逐年下降的特征，省份間離散程度甚至有進(jìn)一步擴(kuò)張的趨勢(shì)。出現(xiàn)上述現(xiàn)象的原因可能是：不同省份在鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中可利用的資源不同，數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)存在差異，例如浙江有大量的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，為鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支持，而大部分中西部地區(qū)省份數(shù)字創(chuàng)新主體匱乏，技術(shù)要素、數(shù)據(jù)要素向農(nóng)村地區(qū)滲透緩慢。出現(xiàn)上述現(xiàn)象意味著我國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平不平衡的問(wèn)題有所加劇，在當(dāng)前注重經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新階段，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的均衡化應(yīng)成為未來(lái)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。事實(shí)上，數(shù)字鴻溝不僅體現(xiàn)在城鄉(xiāng)之間，也顯著存在于不同省份、不同地區(qū)之間。以數(shù)字信息技術(shù)接入差距為代表的數(shù)字鴻溝正在加劇收入、經(jīng)濟(jì)地位、福利水平的分化。因此，數(shù)字化發(fā)展基礎(chǔ)薄弱的地區(qū)，未來(lái)應(yīng)充分利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，補(bǔ)足在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與信息技術(shù)綜合應(yīng)用方面的差距。

圖3 α 收斂系數(shù)變化趨勢(shì)

分地區(qū)來(lái)看，東部地區(qū)α收斂系數(shù)同樣呈現(xiàn)先下降后上升的“U”型變化趨勢(shì)，且在2018 年后，東部地區(qū)α收斂系數(shù)超過(guò)全國(guó)平均水平，由此說(shuō)明東部地區(qū)各省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平離散程度更大。西部地區(qū)α收斂系數(shù)相對(duì)最小，表明區(qū)域內(nèi)各省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平離散程度小。西部地區(qū)各省份α收斂系數(shù)基本保持下降趨勢(shì)，由0.33降低至0.11，說(shuō)明西部地區(qū)內(nèi)各省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平呈現(xiàn)α收斂特征。

2.2.2β收斂分析

接下來(lái)考察數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平是否具有β收斂特征。若具有β收斂特征，則意味著不同省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平增長(zhǎng)率逐漸趨同。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

表3 絕對(duì)β 收斂估計(jì)結(jié)果

表4 條件β 收斂估計(jì)結(jié)果

表3為絕對(duì)β收斂估計(jì)結(jié)果。全樣本回歸結(jié)果顯示，β=-0.229，在5%的水平上顯著，系數(shù)值為負(fù)，說(shuō)明一個(gè)地區(qū)上一期數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平越低，下一期增長(zhǎng)速度越快，發(fā)展落后地區(qū)的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平增長(zhǎng)率會(huì)在未來(lái)逐漸趕上發(fā)達(dá)地區(qū)水平，達(dá)到同樣的增長(zhǎng)速度，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平符合β收斂特征。進(jìn)一步計(jì)算得到收斂速度為0.260，表明數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)落后地區(qū)以每年26.0%的增長(zhǎng)率向數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)領(lǐng)先地區(qū)靠近。分地區(qū)來(lái)看，中部、西部地區(qū)均呈現(xiàn)β收斂特征，而東部地區(qū)各省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平增長(zhǎng)率并未逐漸趨同。其中，西部地區(qū)各省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平收斂速度較快，追趕效應(yīng)最明顯。表4為條件β收斂估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示：第一，從全國(guó)層面來(lái)看，各省份之間的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在條件β收斂；分地區(qū)來(lái)看，中部、西部地區(qū)內(nèi)各省份之間的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平同樣存在條件β收斂，上述結(jié)果與絕對(duì)β收斂分析得到的結(jié)果一致。第二，從收斂速度來(lái)看，相較于絕對(duì)β收斂，全國(guó)、中部和西部地區(qū)條件β收斂速度均有所提升，其中，中部地區(qū)提升幅度最大，由0.201增長(zhǎng)到0.335。

2.3 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的空間集聚性

表5的結(jié)果表明，在考察期內(nèi)，各年份Moran指數(shù)均在1%的水平上顯著，且Moran 指數(shù)均大于0，表明數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在顯著的正向空間相關(guān)性。對(duì)比各年份Moran 指數(shù)可知，我國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的Moran 指數(shù)一直圍繞0.2上下波動(dòng)。

表5 Moran指數(shù)

為進(jìn)一步考察數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的空間集聚性，本文繪制了2011 年與2020 年的局部Moran 指數(shù)散點(diǎn)圖（圖略）。結(jié)果顯示，2011 年、2020 年位于第一象限（“高-高”組合）、第三象限（“低-低”組合）的省份分別占據(jù)總數(shù)的70.00%、73.33%，由此說(shuō)明我國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在明顯的空間集聚性。以2020年為例，位于第一象限的省份全部為東部地區(qū)省份，位于第三象限的多為西部地區(qū)省份，而中部地區(qū)省份普遍位于第二象限（自身低、周邊高）。由此表明我國(guó)當(dāng)前數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在東部整體強(qiáng)勢(shì)、中部過(guò)渡、西部整體陷落的特點(diǎn)。這種空間聚集性產(chǎn)生的原因?yàn)椋阂环矫?，?dāng)前同級(jí)政府之間存在政治錦標(biāo)賽的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，這種競(jìng)爭(zhēng)特別容易產(chǎn)生于地理位置相近的區(qū)域之間；另一方面，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)具有明顯的溢出效應(yīng)，距離相近的省份之間更容易互相學(xué)習(xí)，從而產(chǎn)生明顯的空間依賴(lài)性。

3 結(jié)論

本文基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字化服務(wù)三個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用主成分分析法測(cè)度2011—2020年我國(guó)30個(gè)省份的數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平，并分析區(qū)域差異、收斂性及空間集聚性。研究發(fā)現(xiàn)：第一，全國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平整體基尼系數(shù)存在先降低后增加的“U”型變化趨勢(shì)，省份之間數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平差異不斷擴(kuò)大。區(qū)域內(nèi)差異則呈現(xiàn)東部地區(qū)>西部地區(qū)>中部地區(qū)的特征，且東部和中部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均呈現(xiàn)先降低后增加的“U”型變化趨勢(shì)，西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異逐漸縮小。區(qū)域間差異分析結(jié)果顯示，東部-西部差異最大，東部-中部差異次之，中部-西部差異最小。全國(guó)整體差異主要源自區(qū)域間差異。第二，收斂性分析結(jié)果表明，在全國(guó)層面上，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平不存在α收斂，這意味著數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平的省份差異在不斷擴(kuò)大。分地區(qū)來(lái)看，西部地區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在α收斂特征。在全國(guó)層面上，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在絕對(duì)β收斂、條件β收斂特征，意味著各省份數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平增長(zhǎng)率逐漸趨同并達(dá)到穩(wěn)態(tài)。中部和西部地區(qū)各省份同樣存在絕對(duì)β收斂、條件β收斂特征，且西部地區(qū)收斂速度快于中部地區(qū)。第四，通過(guò)空間集聚性分析發(fā)現(xiàn)，各年份Moran 指數(shù)均顯著為正，表明我國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)水平存在明顯的正向空間相關(guān)性，呈現(xiàn)“高-高”集聚、“低-低”集聚的現(xiàn)象。