胡笑梅 劉凡

摘要：利用2012—2021年省際面板數(shù)據(jù)，對鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行測算，從全國整體以及東中西3大地區(qū)的角度考察二者協(xié)調(diào)發(fā)展的區(qū)域差異以及收斂性。研究運(yùn)用了耦合協(xié)調(diào)度模型、核密度估計(jì)、馬爾科夫鏈和收斂模型。研究發(fā)現(xiàn)，全國整體以及3大地區(qū)內(nèi)部的耦合協(xié)調(diào)度在逐年提高，差距也在逐漸變?。粬|部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度普遍高于中西部地區(qū)，同時(shí)中西部地區(qū)的增長速度在整體上大于東部地區(qū)；3大地區(qū)內(nèi)部尚未表現(xiàn)出十分明顯的極化特征，但從全國整體來看，耦合協(xié)調(diào)度的極化現(xiàn)象明顯；耦合協(xié)調(diào)度較高的地區(qū)在空間上分布集中，較低水平的地區(qū)能受到高水平地區(qū)的輻射效應(yīng)；全國整體和3大地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度不存在σ收斂，全國整體、中部地區(qū)和西部地區(qū)都存在β收斂，東部地區(qū)僅存在條件β收斂。因此，未來要繼續(xù)重視地區(qū)發(fā)展不平衡問題，完善區(qū)域發(fā)展機(jī)制，協(xié)調(diào)推進(jìn)鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：鄉(xiāng)村振興；高質(zhì)量發(fā)展；耦合協(xié)調(diào)度；區(qū)域差異；收斂

中圖分類號(hào)：F061.3；F303.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：

16721101（2024）01002910

收稿日期：2023-08-03

基金項(xiàng)目：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目：高質(zhì)量發(fā)展背景下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對環(huán)境績效的影響研究（ACYC2022021）

作者簡介：胡笑梅（1966-），女，四川宜賓人，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)管理。

中國已邁入經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、增長方式變革的攻堅(jiān)階段，高質(zhì)量發(fā)展和鄉(xiāng)村振興已經(jīng)成為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的重要戰(zhàn)略導(dǎo)向。黨的二十大指出，高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)。全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村。黨的十八大以來，我國在經(jīng)濟(jì)、科技、發(fā)展活力和國際影響力等方面都躍升到了更高層次，高質(zhì)量發(fā)展取得了歷史性進(jìn)步。從2020年全面建成小康社會(huì)，到2021年脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得全面勝利，農(nóng)民福祉大幅度增進(jìn)，鄉(xiāng)村面貌煥然一新，全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略也取得了新進(jìn)展，這些偉大成就為推動(dòng)實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ)。成績來之不易，必須意識(shí)到，我國在核心技術(shù)、生態(tài)建設(shè)等方面依然存在短板，新型工業(yè)化水平迫切需要鞏固［1］，高質(zhì)量發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)。農(nóng)村在提高勞動(dòng)力質(zhì)量、加強(qiáng)資金投入［2］、強(qiáng)化文化教育力度、提升生活保障水平［3］等方面依然有較大的提升空間。習(xí)近平總書記在黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，未來五年是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家開局起步的關(guān)鍵時(shí)期。全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家需要鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展共同推進(jìn)。文章以此為背景來探討鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展之間的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。

一、文獻(xiàn)綜述

黨的十九大召開后，學(xué)者們研究鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的積極性高漲。就鄉(xiāng)村振興而言，在影響因素方面，研究發(fā)現(xiàn)，改善農(nóng)用地質(zhì)量［4］、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展［5］、推動(dòng)全國統(tǒng)一大市場建設(shè)［6］以及完善“三權(quán)分置”制度［7］等能對其產(chǎn)生積極效應(yīng)。在統(tǒng)計(jì)測度方面，學(xué)者們多借鑒黨的十九大報(bào)告中提出的鄉(xiāng)村振興總要求去構(gòu)建指標(biāo)體系，即主要圍繞產(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這5個(gè)維度去制定相應(yīng)的指標(biāo)［8］。研究結(jié)果表明，各地區(qū)鄉(xiāng)村振興水平得到了顯著提升，但不同地理區(qū)位和經(jīng)濟(jì)圈層的內(nèi)部或外部之間存在差異［9］。

和理論研究相比，有關(guān)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)證研究較多。早期，學(xué)者從經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力角度展開研究［10］，以人均地區(qū)生產(chǎn)總值［11］、全要素生產(chǎn)率［12］等表征高質(zhì)量發(fā)展水平。隨著研究的不斷深入，學(xué)者們開始以新發(fā)展理念為依據(jù)構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展的測度指標(biāo)［13］，這也是使用頻率較多的一種指標(biāo)構(gòu)建方法。和鄉(xiāng)村振興測算結(jié)果類似，不同地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展水平存在較大差異，東部地區(qū)的發(fā)展優(yōu)于中西部地區(qū)［14］。相較于統(tǒng)計(jì)測度，學(xué)者們對高質(zhì)量發(fā)展的影響因素探討較多。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)［15］、區(qū)域一體化［16］、智慧城市建設(shè)［17］和綠色金融［18］等都能對地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極影響，但一些經(jīng)濟(jì)變量如環(huán)境分權(quán)對高質(zhì)量發(fā)展的影響則表現(xiàn)為倒U型關(guān)系［19］。

學(xué)者們對鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展研究的不斷加深，為后續(xù)相關(guān)學(xué)術(shù)探索打下了深厚的基礎(chǔ)，但必須要認(rèn)識(shí)到，鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展研究尚存在需要進(jìn)一步拓展的領(lǐng)域。第一，在研究視角上，現(xiàn)有文獻(xiàn)多基于省級(jí)層面分別對鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的影響因子進(jìn)行識(shí)別，少有研究圍繞如何促進(jìn)二者協(xié)調(diào)發(fā)展而展開。第二，在研究方法上，現(xiàn)有研究多利用中介效應(yīng)模型、空間杜賓模型探討鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的影響因素，而少有學(xué)者從收斂性以及馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率等角度討論二者耦合協(xié)調(diào)的結(jié)構(gòu)特征。本文基于鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展研究文獻(xiàn)梳理構(gòu)建測算指標(biāo)體系，對鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行測算，分析二者協(xié)調(diào)發(fā)展的動(dòng)態(tài)分布和收斂特征，以期為相關(guān)研究提供參考或補(bǔ)充。

二、鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度測算

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

在鄉(xiāng)村振興的測算指標(biāo)構(gòu)建上，現(xiàn)有文獻(xiàn)多以村莊為研究對象構(gòu)建指標(biāo)體系，但《中華人民共和國鄉(xiāng)村振興促進(jìn)法》所稱鄉(xiāng)村，是指城市建成區(qū)以外具有自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)特征和生產(chǎn)、生活、生態(tài)、文化等多重功能的地域綜合體，包括鄉(xiāng)鎮(zhèn)和村莊等。本文參考已有研究［20-21］，以鄉(xiāng)村振興總要求和新發(fā)展理念為依據(jù)構(gòu)建指標(biāo)體系，具體如表1所示。

1.數(shù)據(jù)來源：研究對象為中國30個(gè)省區(qū)市2012—2021年鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度（因西藏和港澳臺(tái)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故予以剔除）。為全面分析耦合協(xié)調(diào)度的測算結(jié)果，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)并參照2010年《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》將研究對象按照東中西部進(jìn)行劃分，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

2.部分指標(biāo)說明：農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)以鄉(xiāng)村居民食品支出和總支出之比表示；農(nóng)村最低生活保障支出以社會(huì)救助中的農(nóng)村最低生活保障支出總金額除以農(nóng)村居民最低生活保障人數(shù)計(jì)算得出；廢氣中污染物排放量以二氧化硫排放量、氮氧化物排放量和煙粉塵排放量表征；一般工業(yè)固體廢物綜合利用率以一般工業(yè)固體廢物綜合利用量和一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量之比衡量。

（二）測算方法及結(jié)果

耦合協(xié)調(diào)度模型能夠反映系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度，是研究地區(qū)整體協(xié)調(diào)發(fā)展的一種評(píng)價(jià)方法［22］。本文運(yùn)用熵值法分別得到鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的綜合得分。由于鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展綜合得分的計(jì)算步驟相同，因此以鄉(xiāng)村振興為例進(jìn)行說明。假設(shè)研究對象和評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成的決策矩陣為（Oij）m×n，其中，m表示研究對象個(gè)數(shù)，n表示評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。對效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)，分別采用極差法進(jìn)行歸一化處理，得到xij和yij。為避免歸一化結(jié)果出現(xiàn)零的情況，在不改變指標(biāo)歸一化區(qū)間范圍的前提下，將歸一化結(jié)果統(tǒng)一加上0.001，計(jì)算過程如下：

xij=Oij－min（Oj）max（Oj）－min（Oj）+0.001（1）

yij=max（Oj）－Oijmax（Oj）－min（Oj）+0.001（2）

利用比重變化法計(jì)算xij和yij構(gòu)成的決策矩陣（rij）m×n中第i個(gè)研究對象、第j個(gè)指標(biāo)的變異強(qiáng)度pij：

pij=rij∑mi=1rij（3）

計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的信息熵ej和差異系數(shù)qj：

ej=－1lnm∑mi=1pij·lnpij（4）

qj=1－ej（5）

計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重ωj：

ωj=qj∑nj=1qj（6）

計(jì)算第i個(gè)研究對象的鄉(xiāng)村振興綜合得分Si：

Si=∑nj=1ωjrij（7）

同理，將高質(zhì)量發(fā)展的綜合得分記為Hi，計(jì)算這兩個(gè)子系統(tǒng)的耦合度Ci如下：

Ci=2SiHiSi+Hi（8）

計(jì)算耦合協(xié)調(diào)度Di，Di=CiTi（9）

Ti為綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，Ti=λ1Si+λ2Hi（10）

λk為第k個(gè)子系統(tǒng)的貢獻(xiàn)系數(shù)，且滿足∑2k=1λk=1。由于兩個(gè)子系統(tǒng)同等重要，因此本文令λ1=λ2=0.5，將測算結(jié)果分為東中西3個(gè)板塊列出，具體如表2所示。表中最上面一行代表年份，最右列是年均變化率，各板塊的最后一行是相應(yīng)板塊的平均值。觀察可發(fā)現(xiàn)，各省區(qū)市的耦合協(xié)調(diào)度基本穩(wěn)步增長。

截至2021年，耦合協(xié)調(diào)度超過整體平均水平的有11個(gè)，且大多集中在東部，排名前3的是海南、北京和上海，分別是排名最后的山西的1.526倍、1.474倍和1.344倍，差異較大。雖然東部地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r要比其他地區(qū)好，但從變化率角度看，以中西部地區(qū)發(fā)展速度最快，東部地區(qū)發(fā)展較慢。參照相關(guān)研究中的耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分方式［23］，截至2021年，半數(shù)以上省份停留在勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展階段，其他省份則大多停留在瀕臨失調(diào)衰退階段，這說明多數(shù)省份尚未實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展在優(yōu)良水平上相互影響、相互促進(jìn)。

三、鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)分布

（一）基于時(shí)序視角分析

為進(jìn)一步說明耦合協(xié)調(diào)度的動(dòng)態(tài)變化，采取核密度估計(jì)方法進(jìn)行分析。核密度估計(jì)主要用于考察隨機(jī)變量的概率密度，通過樣本數(shù)據(jù)來推斷總體的分布形態(tài)。假設(shè)隨機(jī)變量在x0處的概率密度為f（x0），帶寬為h，核函數(shù)為K，那么核密度估計(jì)的表達(dá)式如下：

f（x0）=1Nh∑Ni=1K［（xi－x0）/h］（11）

核密度估計(jì)結(jié)果如圖1所示。從分布形態(tài)看，全部地區(qū)核密度曲線的寬度先增大后逐漸變小，這說明耦合協(xié)調(diào)度的分布較為集中，全部研究對象整體上的差距有減小的趨勢。從分布地區(qū)看，東部地區(qū)的曲線主峰逐年升高，曲線寬度表現(xiàn)為先增大、后減小的特征，說明東部地區(qū)內(nèi)部的差異雖然在變小，但相對中西部地區(qū)而言，其內(nèi)部的差距仍然較大。中西部地區(qū)主峰逐漸變高后，曲線寬度整體上逐漸縮小，說明地區(qū)之間的發(fā)展差異在近幾年有縮小的趨勢。從分布位置看，總體地區(qū)的核密度曲線逐漸向右移動(dòng)，說明各地區(qū)的協(xié)調(diào)程度越來越好。但不排除區(qū)域差異，東部地區(qū)移動(dòng)幅度最小，中西部的右移幅度最大，說明東部地區(qū)增長較慢。從分布延展性看，整體及3大地區(qū)都存在拖尾現(xiàn)象，說明地區(qū)內(nèi)部存在差異。從極化現(xiàn)象來看，3大地區(qū)的曲線主峰側(cè)旁在個(gè)別年份略微隆起，說明3大地區(qū)內(nèi)部出現(xiàn)較不明顯的極化特征。但從總體來看，2016年以后的極化現(xiàn)象尤為突出，這說明一些省份具備“增長極”特征，其他省份較之差距較大。

（二）基于空間視角分析

為進(jìn)一步討論鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度的狀態(tài)轉(zhuǎn)換情況，采用空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行分析。馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率的一般表達(dá)式如下：

P（i，t;j，t+δ）=∑T－δt=T0N（i，t;j，t+δ）∑T－δt=T0N（i，t）（i=1，2，...，S;j=1，2，...，S;t=T0，T1，...，T－δ）（12）

式中，S代表等級(jí)數(shù)量，N（i，t;j，t+δ）代表由第t年、第i等級(jí)轉(zhuǎn)移到第t+δ年、第j等級(jí)的省區(qū)市數(shù)目，N（i，t）表示在第t年歸屬于第i等級(jí)的省區(qū)市數(shù)目。傳統(tǒng)的馬爾科夫鏈不考慮研究對象的空間位置，但實(shí)際中許多經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)會(huì)存在地域上的關(guān)聯(lián)。故本文基于經(jīng)濟(jì)地理嵌套距離加權(quán)的方式，將得到的空間馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣和傳統(tǒng)的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行對比分析。經(jīng)濟(jì)地理嵌套距離的表達(dá)式如下：

WHij=Weij×Wdij（13）

式中，Weij為經(jīng)濟(jì)距離矩陣，Wdij為地理距離矩陣。假定dij為省份i和省份j的地理距離，Yi和Yj為省份i和省份j在考察期內(nèi)的人均地區(qū)生產(chǎn)總值的平均值，那么兩者的表達(dá)式如下：

Wdij=1dij（14）

Weij=1|Yi－Yj|（i≠j）（15）

在計(jì)算轉(zhuǎn)移概率之前需要先判斷研究數(shù)據(jù)是否存在空間自相關(guān)，本文采用莫蘭指數(shù)和吉爾里指數(shù)進(jìn)行考察，兩者計(jì)算表達(dá)式分別如下：

I=∑ni=1∑nj=1ωij（xi－x）（xj－x）∑ni=1（xi－x）2（16）

C=（n－1）∑ni=1∑nj=1ωij（xi－xj）22（∑ni=1∑nj=1ωij）∑ni=1（xi－x）2（17）

式中，xi表示空間序列中的元素；ωij為空間權(quán)重矩陣中的元素，表示省份i和省份j之間的空間距離。表3報(bào)告了空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果。從表3中來看，鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的空間正自相關(guān)。

參考相關(guān)研究的處理方式［24］，將耦合協(xié)調(diào)度按照下四分位數(shù)、中位數(shù)和上四分位數(shù)分成4類，即Ⅰ類（低）、Ⅱ類（中低）、Ⅲ類（中高）和Ⅳ類（高）。經(jīng)過計(jì)算得出轉(zhuǎn)移概率矩陣如表4所示。

從對角線來看，傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣在對角線上的轉(zhuǎn)移概率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在非對角線上的轉(zhuǎn)移概率，這說明各省份存在“俱樂部收斂”現(xiàn)象。就轉(zhuǎn)移的難易度來講，各類型保持現(xiàn)有狀態(tài)的概率最大。從空間角度來看，對角線上的元素并不是都大于非對角線上的元素，這一情況在Ⅲ類和Ⅳ類滯后時(shí)最為顯著。從轉(zhuǎn)移的難易度來看，耦合協(xié)調(diào)度只存在相鄰等級(jí)上的轉(zhuǎn)移。與Ⅲ類相鄰時(shí)，Ⅰ類容易轉(zhuǎn)移到Ⅱ類；與Ⅳ類相鄰時(shí)，Ⅱ類容易轉(zhuǎn)移到Ⅲ類，但是難以實(shí)現(xiàn)跨越式提高。除此之外，轉(zhuǎn)移概率矩陣的對角線兩側(cè)皆有非零元素存在，說明一些省份伴有向下轉(zhuǎn)移的不確定性風(fēng)險(xiǎn)。

四、鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度的收斂性分析

前面的研究結(jié)果表明，不同地域耦合協(xié)調(diào)度存在差異，東部地區(qū)要優(yōu)于其他地區(qū)，下面圍繞收斂性展開討論。

（一）σ收斂分析

σ收斂以鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度對數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行衡量。假設(shè)σt表示第t年的σ系數(shù)，lnDit表示第i個(gè)省份在第t年的耦合協(xié)調(diào)度對數(shù)值，那么σ收斂的表達(dá)式如下：

σt=1n∑ni=1（lnDit－1n∑ni=1lnDit）2（18）

最終計(jì)算結(jié)果如圖2所示。觀察可以發(fā)現(xiàn)，整體地區(qū)的σ系數(shù)在2014—2018年下降較快，2018年之后下降速度驟減，2021年的σ系數(shù)有所升高。中部地區(qū)的σ系數(shù)表現(xiàn)為先上升后下降的階段性特征，西部地區(qū)的σ系數(shù)先減小后增大而后再次減小，東部地區(qū)和整體地區(qū)的表現(xiàn)情況基本一致。綜合分析來看，σ系數(shù)保持下降的趨勢并不穩(wěn)定，故而不能說明存在σ收斂。

圖2鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度σ收斂檢驗(yàn)結(jié)果

（二）β收斂分析

收斂分析中的β收斂分為絕對β收斂和條件β收斂，區(qū)別在于前者只將初始狀態(tài)作為影響因素，后者則引入其他控制變量［25］。設(shè)定絕對β收斂和條件β收斂的模型表達(dá)式分別如下：

ln（Di，tDi，t－1）=β1lnDi，t－1+β0+μi+γt+εit（19）

ln（Di，tDi，t－1）=β1lnDi，t－1+β2Controlit+β0+μi+γt+εit（20）

式中，i代表省份，t代表時(shí)間，Di，t為當(dāng)年的耦合協(xié)調(diào)度，Di，t為上一年的耦合協(xié)調(diào)度，β1為收斂系數(shù)，Controlit為控制變量，β0為常數(shù)項(xiàng)，μi為省份固定效應(yīng)，γt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。收斂速度表達(dá)式為V=ln（1+β1）/T，半程收斂周期表達(dá)式為ln2/V，T代表總時(shí)期數(shù)。如果β1顯著為負(fù)，則表明存在收斂性，否則不存在。選取城市化水平（City）、政府干預(yù)度（Gove）、人口密度（Dens）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Stru）為控制變量，分別以城市人口和總?cè)丝谥取⒁话阖?cái)政預(yù)算支出和地區(qū)生產(chǎn)總值之比、地區(qū)人口密度的對數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比表征，控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表5所示。

經(jīng)過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，方差膨脹因子最大值為4.910，說明不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，最終得到β收斂的檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

從總體來看，耦合協(xié)調(diào)度均存在絕對β收斂和條件β收斂。前者半程收斂周期為28.938，后者則為14.549。由此可見，絕對β收斂的速度要小于條件β收斂的速度。從區(qū)域異質(zhì)性角度來看，東部地區(qū)的收斂系數(shù)在絕對β收斂的條件下不顯著，但中西部地區(qū)存在絕對β收斂，且中部地區(qū)的收斂速度最快，西部最慢。3大地區(qū)均存在條件β收斂，東部地區(qū)和中部地區(qū)的收斂速度相差較小，西部地區(qū)的收斂速度最慢。從控制變量角度來看，城市化水平能促進(jìn)整體地區(qū)和東部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度往高值收斂；政府干預(yù)度對整體和東部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的影響表現(xiàn)為顯著的抑制作用；人口密度顯著負(fù)向影響總體地區(qū)和西部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度向高值收斂；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠推動(dòng)總體地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度向高值收斂。

結(jié)合耦合協(xié)調(diào)度的核密度估計(jì)結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，耦合協(xié)調(diào)度在2016年以后的增長幅度較大，而且2017—2021年的極化現(xiàn)象較2012—2016年明顯。考慮收斂速度可能存在時(shí)間上的異質(zhì)性，因此將樣本考察期劃分為2012—2016年、2017—2021年進(jìn)行時(shí)間異質(zhì)性分析，結(jié)果如表7所示。從收斂系數(shù)來看，2012—2016年和2017—2021年均存在β收斂，而且絕對β收斂的速度小于條件β收斂的速度。從時(shí)間段上看，2012—2016年絕對β收斂的速度大于2017—2021年的收斂速度，條件β收斂的速度同理。

五、結(jié)論和建議

本文利用耦合協(xié)調(diào)度模型對鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平進(jìn)行測算，進(jìn)而利用核密度估計(jì)、馬爾科夫鏈和收斂模型考察了二者協(xié)調(diào)發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性、動(dòng)態(tài)演進(jìn)和收斂性。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)：（1）東部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度普遍高于中西部地區(qū)，同時(shí)中西部地區(qū)的增長速度大于東部地區(qū)。（2）各地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度在逐漸提升，差異也在逐漸縮小。3大地區(qū)內(nèi)部沒有表現(xiàn)出顯著的極化特征，但從整體來看，極化特征明顯。（3）與較高水平的地區(qū)相鄰時(shí)，較低水平地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度有進(jìn)一步變好的可能。（4）整體地區(qū)和3大地區(qū)不存在σ收斂，但整體、中部地區(qū)和西部地區(qū)都存在絕對β收斂和條件β收斂，東部地區(qū)僅存在條件β收斂。分時(shí)間段來看，全部地區(qū)在2012—2016年的β收斂速度大于在2017—2021年的β收斂速度。

以上結(jié)論對于協(xié)調(diào)推動(dòng)鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展、順利實(shí)現(xiàn)全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的偉大目標(biāo)具有深刻啟示。（1）必須重視區(qū)域發(fā)展不平衡問題，推動(dòng)我國各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國奠定扎實(shí)基礎(chǔ)。未來應(yīng)強(qiáng)化農(nóng)村組織建設(shè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，積極引導(dǎo)優(yōu)秀人才自由流動(dòng)，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，培育優(yōu)良農(nóng)作物品種，突破關(guān)鍵核心技術(shù)，降低農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本，走出一條生產(chǎn)發(fā)展、生態(tài)良好的鄉(xiāng)村振興道路。各地在未來也要推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字貿(mào)易等的發(fā)展，以助形成高質(zhì)量的對外開放格局。（2）充分發(fā)揮較發(fā)達(dá)地區(qū)的帶動(dòng)效應(yīng)，完善互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)合作，促進(jìn)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)交流。對此，首先要支持企業(yè)異地經(jīng)營發(fā)展。企業(yè)異地經(jīng)營發(fā)展是促進(jìn)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展的一種有效措施。其次，針對欠發(fā)達(dá)地區(qū)，一方面，國家可以適度加大基礎(chǔ)設(shè)施的投入，優(yōu)先在欠發(fā)達(dá)地區(qū)布局重點(diǎn)項(xiàng)目；另一方面，可以合理引導(dǎo)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的投資，適當(dāng)對欠發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行財(cái)政轉(zhuǎn)移，增加財(cái)政支持。（3）未來不僅要注重區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，還要注重完善鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)調(diào)機(jī)制。在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的同時(shí)，要繼續(xù)推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，積極助力農(nóng)村流動(dòng)人口向城市轉(zhuǎn)移，為鄉(xiāng)村振興和高質(zhì)量發(fā)展相互促進(jìn)提供動(dòng)力支持。

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［責(zé)任編輯：范君］