玉素甫·阿布来提 郭静
摘要：2023中央工作会议中指出要推进乡村全面振兴，我国农业农村现代化进入全面发展阶段。数字经济与乡村全面振兴的融合发展研究刻不容缓。本文以我国31省（市）为研究主体构建2010年—2022年的数字经济与乡村全面振兴的面板数据，运用修正耦合协调度模型和空间联立方程模型探究数字经济与乡村全面振兴的耦合协调类型、时序演变趋势以及实证分析了数字经济与乡村全面振兴的空间交互效应。研究结论表明：在研究区域内数字经济与乡村全面振兴存在双向赋能关系；
在研究区域的邻接区域内数字经济发展单向赋能乡村全面振兴发展；
乡村全面振兴对数字经济发展水平的促进与提升未出现正向促进作用，即未实现双向赋能。文章在根据研究结论的基础上并综合考虑现实情况为数字经济发展和乡村全面振兴的双向赋能提出四条政策性建议。
关键词：数字经济 乡村全面振兴 修正耦合协调 空间交互效应
一、引言
2023年中央农村工作会议强调推进乡村全面振兴，乡村振兴进入全面发展阶段。乡村振兴是实现城乡发展一体化、推动农村经济社会全面进步的重要战略。乡村全面振兴促进城乡发展协调，实现乡村与城市的互补性，从而推动中国经济的可持续发展。2017年G20峰会首次提出“数字经济”一词，随着人们对科技的不断依赖和数字化转型的推动，以及2023年9月新质生产力的首次提出，数字资源成为新的经济推动。我国的数字经济在短时间内达到令人瞩目的规模，发展数字经济对乡村全面振兴具有不可小觑的推动力量。在数字经济转型的过程中，行业之间的融合和协同将成为关键。数字经济的发展与农业的互相融合，通过数据共享和合作，实现数字经济的快速增长。
现阶段数字经济与乡村振兴的关系论证大多集中于数字经济对乡村振兴的单向驱动作用（张蕴萍等，2022和孟维福等，2023）而研究乡村全面振兴对数字经济的赋能作用的研究较少，忽略两者双向影响关系研究可能导致研究结论的主观偏差；
数字经济与乡村全面振兴的耦合协调度的研究中，大多采用传统的耦合协调模型（张旺和白永秀，2022），而传统耦合协调模型在计算时会产生理解与计算误差，对研究结论的真实性准确性产生一定的影响。如何将促进数字经济发展和推动乡村全面振兴相结合成为我国经济高质量发展的关键。而基于时空交互视角研究数字经济发展与乡村全面振兴水平也将为我国数字化发展和经济由增速到提质的结合提供了思路与方向。因此，本文结合以往研究长处和考虑未涉及的交互关系基础之上，对我国31省（市）层面的面板数据从时序演变趋势和空间交互效应探究数字经济与乡村全面振兴是否是双向赋能关系，意在贡献边际效应，为“数字经济发展促进乡村全面振兴—乡村全面振兴推动数字经济发展”的双向赋能提供思路和建议。
二、研究设计
（一）变量选取与指标体系的构建
文章将数字经济发展水平和乡村全面振兴选为目标变量。基于数字经济的理论内涵与乡村振兴战略的理论基础与评价的全面性，综合考虑对其发展水平的测度，参考王军（2021）张挺（2018）等的研究方法构建数字经济发展与乡村全面振兴综合指标评价体系，如表1。
为避免因其他变量对数字经济发展和乡村全面振兴的影响偏差，选定影响数字经济和乡村振兴的共同控制变量为：经济发展水平（pgdp），以某省当年GDP与全国当年GDP比值表示；
其中数字经济的控制变量组为：政府支农干预度（gisa），以某省财政农业支出与GDP的比值表示；
人口密度（den），以省人口数与省面积的比值表示；
对外开放水平（ops），以某省当年的进出口贸易额与当年GDP比值表示；
其中乡村全面振兴的控制变量组为：城镇化水平（urbl），以当年省城镇人口与总人口比值表示；
人力资本水平（huml），以省高校在校人数与总人口的比值来表示；
老龄财政负担（fbe），以地方财政科学技术支出与地方财政教育支出之和与地方财政一般预算支出的比值表示；
变量的描述性统计，结果如表2。
（二）数据来源与研究方法
基于数据的可得性，文章选取2010年—2022年的31个省（市）的省级数据作为研究样本。有关数字经济发展水平的相关数据来源《中国统计年鉴》《中国数字经济发展报告》、各省的统计年鉴、中经网数据库；
有关乡村全面振兴的相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国工业统计年鉴》、国泰安数据库、EPS数据平台等。由于港澳台地区的数据获取难度较大，文章不做研究。31个省（市）的数据中，其中西藏地区有关数字经济的相关数据有缺失，缺失值已用Matlab软件线性插值法补齐。对于数字经济发展水平和乡村全面振兴的测度综合水平与得分进行权重的赋予与确定，基于准确性与客观性的综合考量，文章采用熵值法进行。
（三）修正的耦合协调模型与类型
由于常用的传统耦合模型存在一定的主观错误与计算误差，因此文章参考王淑佳等（2021）对耦合协调度模型的误区和修正后建立数字经济—乡村全面振兴耦合协调度模型，如（1）（2）（3）：
模型中的C表示数字经济发展与乡村全面振兴的耦合值，取值范围是[0，1]，越接近1，两个系统耦合性越高；
T表示数字经济发展与乡村全面振兴的综合协调指数，αi为待定权重系数，文章参考张旺（2022）的方法，将两者的权重系数都赋值为0.5；
D表示数字经济与乡村全面振兴的耦合协调度，取值范围[0，1]，越接近1，两者的耦合协调水平越高。文章仍然参考王淑佳（2021）的修正耦合协调模型中的方法，文章通过耦合协调度的取值范围将耦合協调类型分为10个等级：0.0，0.1]为极度失调、（0.1，0.2]为严重失调、（0.2，0.3]为中度失调、（0.3，0.4]为轻度失调、（0.4，0.5]为濒临失调、（0.5， 0.6]为勉强协调、（0.6，0.7]为初级协调、（0.7，0.8]为中级协调、（0.8，0.9]为良好协调、（0.9，1.0]为优质协调。
（四）空间联立方程模型
为验证数字经济发展水平和乡村全面振兴水平是否存在双向影响关系，文章参考张鹏和于伟（2019）基于地级市的数据对金融聚集和城市发展的研究，构建文章省级数据基础上的空间联立方程模型，如（4）（5）：
公式（4）（5）表示数字经济发展与乡村全面振兴的空间方程式，其中dde表示数字经济发展水平、res表示乡村全面振兴指数、i表示省份、t表示年份、w表示空间权重、α表示常数项、β和λ表示影响系数、η表示空间相关系数、X表示数字经济发展方程的控制变量组、Y表示乡村全面发展的控制变量组、ε和υ表示随机扰动项。
三、时间演变格局分析
（一）数字经济与乡村全面振兴的发展水平分析
由于数字经济发展和乡村全面振兴区域间受影响程度存在差异，因此文章参考潘方卉和陈淼（2024）的研究方法，将31个省（市）被划分为七大地区对其的数字经济发展趋势和乡村全面振兴发展趋势进行阐述探究。（如图1、图2所示）。
1.数字经济发展水平
根据图1显示的数字经济发展趋势情况可以看出：全国七大地区数字经济整体发展趋势呈现为波浪式增长；
其中华东地区数字经济整体发展水平最高，可能原因在于政策积极推动、科技创新的资源积累。技术应用与产业优势和高水平人才聚集度比其他六个地区优势大；
华北地区的数字经济整体发展水平要高于华南、西南、华中地区，而西北、东北地区的数字经济整体发展水平都较低，原因可能在于西北、东北地区的工业结构相对单一，科技创新和研发投入水平相对较低；
七大地区在2017年开始后数字经济整体发展水平增加幅度变大，原因可能在于2017年召开世界经济论坛后我国大力推进数字技术和科技创新的发展促使全国数字经济发展水平的快速提升。
2.乡村全面振兴发展水平
根据图2显示的乡村振兴发展趋势情况可以看出：七大地区的乡村全面振兴发展水平整体呈现匀速增长的趋势；
华东地区乡村全面振兴发展水平位居七大地区首位，而华南地区和东北地区的乡村全面振兴发展水平于2010—2015年在七大地区最低，2016—2020年略高于东北地区，2021年开始东北地区乡村全面振兴发展水平反超华南地区，原因可能在于2021年国务院发布《东北全面振兴“十四五”实施方案》的政策推动效应；
西南和华北地区乡村全面振兴水平差异不大相继发展，2017年西南地区乡村全面振兴发展增速明显高于华北地区，原因在于西南地区的生态环境和自然储备要强于华北地区的资源要素优势因素。
（二）数字经济与乡村全面振兴耦合协调度的时序演变趋势
时序演变是纵向时间维度去比较分析两者的耦合协调度变化趋势。利用修正后的耦合协调模型对2010—2022年31省（市）数字经济发展与乡村全面振兴水平耦合协调度进行测算，并根据各省测算结果对我国七大地区的耦合协调情况和类型进行分级，结果如表3。从耦合协调类型来看：全国整体的数字经济发展与乡村全面振兴耦合类型为勉强协调，具体划分可以看出数字经济与乡村全面振兴的耦合协调水平存在较大的地区差异性；
从增长率来看：耦合协调度最高到最低的排名依次是华南地区〉西北地区〉华东地区〉西南地区〉华北地区〉华中地区〉东北地区，耦合协调度较高的地区却表现出较低的增长率，表明七大地区的数字经济发展与乡村全面振兴发展水平耦合协调差距正在逐渐缩小，区域发展差异呈现出一定的收敛态势。
四、空间交互效应分析
文章基于两者可能并非单向驱动而是双向赋能互为因果基础之上，选择空间联立方程模型。空间联立方程模型既可以验证因变量和自变量交互关系又可以避开变量间的内生性問题。
（一）空间自相关检验
基于各省面板数据构建空间邻接矩阵和空间经济距离矩阵。其中各省经度和纬度具体值用31个省（市）的首府城市的数据表示；
经济水平的衡量用31省（市）的人均国内生产总值PGDP表示；
在确定空间邻接矩阵的空间权重时，以两省之间是否有地区接壤相邻为判断标准；
在确定空间经济距离矩阵时将两省之间的PGDP做差，并对差值取绝对值作为确定权重的标准；
进行空间自相关检验，得出2010年—2022年数字经济发展和乡村全面振兴的莫兰指数和Z值，如表4。