關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；鄉(xiāng)村振興；空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

中圖分類號(hào)：F323;F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-537X（2025）01.0004-09

一、研究綜述

根據(jù)《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2023）》的數(shù)據(jù)，2022年，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值占比達(dá)到了41.5%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是通過(guò)數(shù)字技術(shù)推動(dòng)各領(lǐng)域的數(shù)字化發(fā)展，重塑經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)并創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。2019年，《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》（以下簡(jiǎn)稱《綱要》）將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為推動(dòng)農(nóng)村發(fā)展的核心任務(wù)。農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)是數(shù)字技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的推廣和應(yīng)用，它能把農(nóng)村與城市的資源整合在同一個(gè)數(shù)字平臺(tái)，打破傳統(tǒng)商業(yè)模式，將農(nóng)產(chǎn)品及時(shí)銷(xiāo)售，從而促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)振興。數(shù)字鄉(xiāng)村是促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的戰(zhàn)略性選擇，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是鄉(xiāng)村振興的延伸。因此，作為數(shù)字鄉(xiāng)村重點(diǎn)任務(wù)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興發(fā)展有相互促進(jìn)的關(guān)系。然而，由于各地區(qū)在發(fā)展水平和資源稟賦上的差異性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興的發(fā)展程度可能會(huì)有所不同。因此，系統(tǒng)地研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度，對(duì)推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有重要的實(shí)際意義。

現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興的關(guān)系研究主要集中在兩個(gè)方面。一是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響機(jī)制以及空間效應(yīng)研究。如張芬芬等（2023）和孟維福等（2023）論證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)能促進(jìn)鄉(xiāng)村振興，并驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄉(xiāng)村振興的空間溢出效應(yīng)。二是對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的探討。張旺等（2022）首次將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興納入統(tǒng)一框架研究，對(duì)二者耦合協(xié)調(diào)進(jìn)行了理論構(gòu)建、實(shí)證研究和優(yōu)化路徑分析。張鈺淇等（2022）探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的區(qū)域差異、時(shí)空演化及其影響因素。楊玉敬（2022）分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)機(jī)制，探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空演變特征和關(guān)鍵障礙因素。

綜上分析，現(xiàn)階段對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的研究成果已較為豐富，但也存在一些不足：已有文獻(xiàn)對(duì)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法常用的是主成分和熵值法，本文采用CRITIC-熵權(quán)組合賦權(quán)方法，這種賦權(quán)方法既考慮了指標(biāo)信息量，又兼顧了指標(biāo)間的相關(guān)性。此外，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興的耦合關(guān)系進(jìn)一步研究有一定的必要性。目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)方面的研究較少，存在以下問(wèn)題：一是大多數(shù)文獻(xiàn)采用熵值法測(cè)算綜合指數(shù)，忽略了指標(biāo)間的相關(guān)性和波動(dòng)性。二是缺少數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間網(wǎng)絡(luò)研究。當(dāng)前來(lái)看無(wú)論是經(jīng)濟(jì)聯(lián)系還是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)資源要素的流動(dòng)，均表現(xiàn)了各省市間的聯(lián)系比較頻繁，逐漸呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

綜上所述，關(guān)于中國(guó)30個(gè)省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)研究需要解決的問(wèn)題是：一是結(jié)合共同富裕完善指標(biāo)體系。二是采用科學(xué)的數(shù)據(jù)處理方法，既考慮指標(biāo)間的相關(guān)性和波動(dòng)性，又確保不損失指標(biāo)的信息量。三是通過(guò)30個(gè)省市間的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究各省市的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。四是深入探討耦合協(xié)調(diào)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的傳導(dǎo)機(jī)制，并利用板塊間的相互作用來(lái)規(guī)劃數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)?；诖耍疚臉?gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選擇全局極差法和CRITIC-熵權(quán)組合賦權(quán)方法對(duì)2013-2022年中國(guó)30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度，并通過(guò)修正引力模型和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法分析2013年和2022年各省市間的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)和傳導(dǎo)機(jī)制，以期為促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展提供借鑒和參考。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）指標(biāo)體系的構(gòu)建

數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系以數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策文件為依據(jù)，并結(jié)合中國(guó)信息通信研究院、騰訊研究院的研究成果，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字化治理這5個(gè)維度出發(fā)，選取15個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。同時(shí)，根據(jù)《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》，從產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕這五個(gè)維度出發(fā)，結(jié)合當(dāng)前鄉(xiāng)村發(fā)展的實(shí)際情況，選取15個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。各指標(biāo)遵循科學(xué)性、可比性和代表性等原則，確保所選指標(biāo)能夠較大程度地反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和鄉(xiāng)村振興水平，構(gòu)建的指標(biāo)體系如表1和表2。

（二）研究方法

1.CRITIC-熵權(quán)組合賦權(quán)法

在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，現(xiàn)有研究通常采用熵權(quán)法。但各指標(biāo)間可能存在相關(guān)性，本研究采用CRITIC-熵權(quán)組合賦權(quán)的方法。CRITIC法能夠反映數(shù)據(jù)間的相關(guān)性和波動(dòng)性：相關(guān)性越強(qiáng)，指標(biāo)的權(quán)重越小；波動(dòng)性越大，權(quán)重越大。故CRITIC-熵權(quán)組合賦權(quán)方法在考慮指標(biāo)信息量的同時(shí)，也兼顧了指標(biāo)間的相關(guān)性，使得賦權(quán)結(jié)果更加合理。具體的計(jì)算公式如式（1）-（6）。

式（7）中，U₁和U₂分別表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興的綜合評(píng)分，這里的α和β均取0.5，表示兩個(gè)子系統(tǒng)重要程度相同。

3.修正引力模型

網(wǎng)絡(luò)分析中，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)間關(guān)系是關(guān)鍵?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的構(gòu)建主要是引力模型和VAR格蘭杰因果檢驗(yàn)?，F(xiàn)有研究表明，空間關(guān)聯(lián)關(guān)系受到地理距離的限制而逐漸減弱，引力模型是基于萬(wàn)有引力定律而構(gòu)建的，它能夠?qū)?shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)地理距離相結(jié)合，從而更有效地解釋空間關(guān)聯(lián)特征。因此，本研究選擇引力模型構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，經(jīng)過(guò)修正后的引力模型如式（8）。

式（8）中，i、j分別表示省份i和省份j，h、P、G、D、d、g分別表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)間的引力值、年末常住人口數(shù)、實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值、耦合協(xié)調(diào)度值、城市間距離（經(jīng)緯度計(jì)算）、人均GDP。通過(guò)引力模型計(jì)算引力矩陣，取引力矩陣中各行平均值為臨界值，該行引力值大于臨界值取1，表明省份間存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)聯(lián)系，否則取0，表明省份間數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的關(guān)系微弱，引力矩陣最終為30x30的有向二值空間關(guān)聯(lián)矩陣。

4.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）法

論文采用的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（ SNA）從整體、各節(jié)點(diǎn)、空間聚類等方面探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。整體網(wǎng)絡(luò)特征用網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度、網(wǎng)絡(luò)效率、網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)和平均路徑長(zhǎng)度進(jìn)行測(cè)度，可以理清數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的網(wǎng)絡(luò)總體結(jié)構(gòu)特征；各節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)特征用點(diǎn)度中心度、中介中心度和接近中心度進(jìn)行測(cè)算，可以量化節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用：空間聚類用迭代相關(guān)收斂法進(jìn)行測(cè)度，反映空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)部結(jié)構(gòu)形態(tài)和不同板塊在網(wǎng)絡(luò)中的位置關(guān)系和聯(lián)結(jié)方式，包括凈受益板塊、凈溢出板塊、雙向溢出板塊和經(jīng)紀(jì)人板塊。凈受益板塊是指該板塊內(nèi)成員主要接收來(lái)自外部板塊的關(guān)系，而接收來(lái)自板塊內(nèi)部成員的關(guān)系比例較低。凈溢出板塊是成員主要向外部板塊發(fā)出關(guān)系，相比之下，向本板塊內(nèi)部發(fā)出的關(guān)系較少。同時(shí)，成員接收來(lái)自外部的關(guān)系較少。雙向溢出板塊的成員既向本板塊內(nèi)部發(fā)出關(guān)系，又向外部板塊發(fā)出關(guān)系，但從外部板塊接收關(guān)系的比例較低。經(jīng)紀(jì)人板塊的成員既向其他板塊發(fā)出關(guān)系，也接收來(lái)自其他板塊的關(guān)系，但與內(nèi)部關(guān)系相比，外部關(guān)系占比較大。此類板塊起到了橋梁和中介的作用

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

因關(guān)于鄉(xiāng)村振興和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)自2013年統(tǒng)計(jì)的更全面，故論文選擇2013年到2022年作為研究時(shí)段。另外，由于中國(guó)香港、臺(tái)灣省、中國(guó)澳門(mén)和西藏?cái)?shù)據(jù)缺失較多，故不在本文的研究對(duì)象內(nèi)，本文研究省域?yàn)橹袊?guó)的30個(gè)省市。數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系中，數(shù)字化人才擁有量用信息技術(shù)從業(yè)人員數(shù)表示，農(nóng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)用淘寶村個(gè)數(shù)表示，數(shù)據(jù)來(lái)源于阿里研究院，農(nóng)產(chǎn)品數(shù)字化交易水平用農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額表示。鄉(xiāng)村振興指標(biāo)體系中，村莊道路硬化率用每村莊內(nèi)道路長(zhǎng)度的村莊硬化道路來(lái)測(cè)算，農(nóng)村醫(yī)療建設(shè)水平用農(nóng)村每千人口醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位表示，農(nóng)民受教育程度用文盲人口占15歲及以上人口的比重表示，城鄉(xiāng)居民收入差距程度用每農(nóng)村人均可支配收入的城市人均可支配收入來(lái)表示，共同富裕程度用城鄉(xiāng)居民社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)表示。其他未說(shuō)明的指標(biāo)來(lái)源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)。論文采用插值法對(duì)部分年份缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行推算補(bǔ)全，并將所有涉及價(jià)格指標(biāo)的數(shù)據(jù)以2013年為基期進(jìn)行可比價(jià)調(diào)整。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的測(cè)算結(jié)果

通過(guò)指標(biāo)體系構(gòu)建，運(yùn)用CRITIC-熵權(quán)組合賦權(quán)法探究中國(guó)30個(gè)省份2013-2022年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)分和鄉(xiāng)村振興綜合評(píng)分，各指標(biāo)組合權(quán)重結(jié)果見(jiàn)表1和表2。以此為基礎(chǔ)計(jì)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度（D），隨后參考張鈺淇等（2022）的耦合協(xié)調(diào)度的等級(jí)劃分規(guī)則，分為10個(gè)等級(jí)。30個(gè)省市2013年、2016年、2019年和2022年耦合協(xié)調(diào)度的測(cè)算結(jié)果如圖1和圖2。

可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度整體呈緩慢上升趨勢(shì)。2013年，D在0.5-0.6（勉強(qiáng)協(xié)調(diào)）的只有廣東、山東、浙江、江蘇、上海和北京，D在0.4-0.5（瀕臨失調(diào)）的有安徽、河南、河北、湖北、遼寧、福建和天津，剩余省市的D處于中度或輕度失調(diào)。到了2016年，耦合協(xié)調(diào)度在之前的勉強(qiáng)協(xié)調(diào)里的省市中，除了山東不變，廣東、浙江、江蘇、上海和北京均提高到初級(jí)協(xié)調(diào)水平，天津和福建均提升到勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平，剩余省市里有15個(gè)省份均提高了一個(gè)協(xié)調(diào)水平。2019年，耦合協(xié)調(diào)度在上海、浙江、北京和廣東均達(dá)到了中級(jí)協(xié)調(diào)水平，福建提高到初級(jí)協(xié)調(diào)，此時(shí)期處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的有12個(gè)省份，其他省市均有提升，但寧夏、青海、貴州、新疆、云南、甘肅、山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江和廣西仍處于瀕臨失調(diào)階段。在2022年，耦合協(xié)調(diào)度在山東提升到中級(jí)協(xié)調(diào)水平，這時(shí)耦合協(xié)調(diào)度是中級(jí)協(xié)調(diào)的有6個(gè)省市，初級(jí)協(xié)調(diào)的有5個(gè)，勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的有11個(gè)，瀕臨失調(diào)的有8個(gè)?？傊?，耦合協(xié)調(diào)度存在明顯的由東部沿海地區(qū)向西部?jī)?nèi)陸地區(qū)遞減的空間特征，整體上形成以北京-山東和上海-江蘇-浙江-廣東為兩極的空間格局。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

1.關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性分析

通過(guò)修正引力模型，對(duì)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行識(shí)別，采用ArcGIS 10.8軟件繪制2013年和2022年30個(gè)省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系圖。其中，引力值小于1的刪除，將引力值在10以下的認(rèn)為極弱，10-50的認(rèn)為較弱，50-100的認(rèn)為一般，100-300的認(rèn)為較強(qiáng)，300以上的認(rèn)為極強(qiáng)。結(jié)果如圖3?？梢钥闯?，南北方向上形成了以“云南-重慶-河南-山東-遼寧”為核心的聯(lián)系強(qiáng)度主要軸線，而東西方向則形成了多條較短的聯(lián)系強(qiáng)度次要軸線。此外，上海、浙江、廣東和北京等省市之間的引力強(qiáng)度聯(lián)系數(shù)明顯高于青海、新疆和海南等。主要是由于上海、浙江、廣東和北京作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度高，各產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性和帶動(dòng)能力強(qiáng)。這些地區(qū)在數(shù)字化水平方面具有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，擁有完善的交通網(wǎng)絡(luò)體系，技術(shù)水平發(fā)達(dá)，因此對(duì)其他省市具有較強(qiáng)的吸引力?？傊?，中國(guó)30個(gè)省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系特征是多線程、錯(cuò)綜復(fù)雜和網(wǎng)絡(luò)化，引力強(qiáng)度也在逐漸增強(qiáng)。

2.整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

通過(guò)修正引力模型測(cè)算出關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣，運(yùn)用Ucinet軟件計(jì)算整體網(wǎng)絡(luò)特征相關(guān)指標(biāo)。在2013年和2022年，整體網(wǎng)絡(luò)密度分別為0.2195和0.2356，表示在網(wǎng)絡(luò)中所有可能觀察到的有向關(guān)系中，2013年和2022年分別有21.95%和23.56%的關(guān)聯(lián)關(guān)系能被觀察到，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中各省份間的聯(lián)系緊密程度還不夠高，表明30個(gè)省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性有較大的提升空間。網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度為均穩(wěn)定為1，表明了30個(gè)省市都處在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)里，不論是直接或間接的方式去連接貫通，表明30個(gè)省市有明顯的通達(dá)性，也說(shuō)明了各省市間有明顯的空間溢出效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度分別為0.2970和0.2454，呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，反映了省份間關(guān)聯(lián)程度增加，跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展增強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)效率分別為0.6798和0.7562，呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)，說(shuō)明在關(guān)聯(lián)關(guān)系增加的同時(shí)，各省份聯(lián)系渠道有新的增加。網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)選擇根據(jù)傳遞性計(jì)算的聚類系數(shù)分別為0.298、0.355，呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，說(shuō)明資源傳播效率增強(qiáng)。平均路徑長(zhǎng)度分別為1.651和1.952，整體是增大趨勢(shì)，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)連通性增強(qiáng)。總之，30個(gè)省市間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的緊密性有待提高，但各省市間關(guān)聯(lián)程度在增強(qiáng)；資源傳播效率需要提升；網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)性較好。

3.節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣基礎(chǔ)上，運(yùn)用Ucinet軟件計(jì)算2022年空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的各節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)特征，結(jié)果如表3。度數(shù)中心度均值為8.533，排名靠前的有廣東、江蘇和山東，這類省市借助區(qū)位條件及較強(qiáng)的輻射能力，與其他省市建立了復(fù)雜的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系；而貴州、云南和新疆排名倒數(shù)，在網(wǎng)絡(luò)中處于外圍位置。從點(diǎn)入度和點(diǎn)出度來(lái)看，點(diǎn)入度靠前的是江蘇和山東，也是空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的受益方；上海、山東、廣東的點(diǎn)出度較高，故這些省市視為網(wǎng)絡(luò)中的溢出主體。內(nèi)接近中心度靠前的是江蘇，說(shuō)明江蘇對(duì)其他省份的融合發(fā)展影響力最大。外接近中心度靠前的是新疆，表明新疆受鄰近或非鄰近省市影響程度較大，解釋了地處偏遠(yuǎn)地區(qū)的關(guān)聯(lián)關(guān)系較少，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的資源渠道相對(duì)較少，因此極易受到所關(guān)聯(lián)省市的影響。中介中心度差異明顯，極差為30.632，山東、廣東處于前排.均遠(yuǎn)大于其他省市，這表明山東和廣東在節(jié)點(diǎn)之間的交流中扮演著關(guān)鍵的中介角色，充當(dāng)了重要的連接橋梁?？傊?，30個(gè)省市在網(wǎng)絡(luò)中扮演的角色和地位錯(cuò)綜復(fù)雜，各中心性分析結(jié)果基本保持一致，網(wǎng)絡(luò)中有明顯的核心一邊緣結(jié)構(gòu)。廣東、江蘇和山東具有顯著的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)發(fā)展能力強(qiáng)，與其他省市的關(guān)聯(lián)較多，位于網(wǎng)絡(luò)中心地位，山東和廣東還發(fā)揮著中介作用；貴州、云南和新疆等地由于地理位置偏遠(yuǎn)，與其他省市的聯(lián)系較少，多處于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置，容易受到其他省市的影響。

4.空間聚類分析

由整體和各節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析可知，30個(gè)省市在網(wǎng)絡(luò)中的地位與作用有明顯異質(zhì)性，因此有必要進(jìn)一步探討各省市在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的聚類特征。將30個(gè)省市劃分為4個(gè)板塊，如表4?？梢钥闯觯?022年30個(gè)省市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)中共有191個(gè)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，其中板塊內(nèi)部存在25個(gè)關(guān)系，板塊間則有166個(gè)關(guān)系，由此可見(jiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系主要發(fā)生在不同板塊之間，板塊內(nèi)部的關(guān)聯(lián)相對(duì)較弱。在四個(gè)板塊中，板塊一包含12個(gè)省份、溢出關(guān)系數(shù)為53、接受關(guān)系數(shù)為41，表明該板塊在對(duì)外溢出活動(dòng)較為頻繁，期望內(nèi)部關(guān)系比例為37.93%、實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例為15.87%，實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例低于期望，該板塊內(nèi)部關(guān)系相對(duì)較少，但仍高于板塊內(nèi)省市的總數(shù)，因此被歸類為雙向溢出。板塊二包括9個(gè)省市，溢出關(guān)系數(shù)大于接受關(guān)系數(shù)，存在較多的溢出關(guān)系和較少的內(nèi)部關(guān)系，期望內(nèi)部關(guān)系比例遠(yuǎn)大于實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例，因此被分類為主溢出。板塊三包含4個(gè)省市，期望和實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例相差不大，接受關(guān)系數(shù)為64，遠(yuǎn)高于溢出關(guān)系數(shù)32，被劃分為主受益。板塊四包含5個(gè)省市，溢出關(guān)系數(shù)為32，接受關(guān)系數(shù)為39.期望和實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例相差不大，接受和溢出關(guān)系較為平衡，因此被歸類為經(jīng)紀(jì)人板塊。

在前文中對(duì)板塊類型進(jìn)行劃分之后，用四個(gè)板塊的密度矩陣和像矩陣進(jìn)一步揭示板塊之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和信息傳遞機(jī)制，結(jié)果如表5。密度矩陣展示了各個(gè)板塊內(nèi)部關(guān)系的緊密程度，而像矩陣則通過(guò)將各板塊的密度與整體網(wǎng)絡(luò)的密度進(jìn)行比較來(lái)評(píng)估，如果各板塊內(nèi)部密度大于整體網(wǎng)絡(luò)密度，則各板塊內(nèi)部密度在像矩陣中標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0?？梢钥闯?，只有第三板塊和第四板塊內(nèi)部關(guān)系較為緊密。幾大板塊間溢出效應(yīng)比較明顯，其中，板塊一、板塊二主要向板塊三溢出，反映出板塊一、板塊二存在溢出效應(yīng)，而板塊三則受益較多。板塊三借助本身區(qū)位優(yōu)勢(shì)，吸引了來(lái)自板塊一、板塊二發(fā)展的增長(zhǎng)動(dòng)能，從而推動(dòng)自身耦合協(xié)調(diào)的提升，但這也對(duì)整體30個(gè)省市耦合協(xié)調(diào)的平衡發(fā)展造成不利影響。總之，30個(gè)省市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)中的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系主要集中在板塊間，板塊內(nèi)部聯(lián)系相對(duì)較弱，板塊間聯(lián)系較為緊密。各板塊在網(wǎng)絡(luò)中扮演的角色具有明顯的異質(zhì)性，其中板塊一屬于雙向溢出，包含北京、上海、福建、湖北等。板塊二為主溢出，包含云南、陜西、新疆、重慶、貴州、海南、青海、甘肅、寧夏等。板塊三為主受益，包含江蘇、河南和河北。板塊四為經(jīng)紀(jì)人，包含廣東、廣西、湖南、浙江、四川。

四、研究結(jié)論與政策啟示

論文基于2013-2022年的面板數(shù)據(jù)，采用CRITIC-熵權(quán)組合賦權(quán)方法分別評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興的綜合發(fā)展水平。隨后，通過(guò)耦合協(xié)調(diào)度模型計(jì)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度。在此基礎(chǔ)上利用修正引力模型和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。

（一）研究結(jié)論

30個(gè)省市整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度呈緩慢上升趨勢(shì)，存在明顯的由東部沿海地區(qū)向西部?jī)?nèi)陸地區(qū)遞減的空間特征，整體上形成以北京-山東和上海-江蘇-浙江-廣東為兩極的空間格局。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度在各省市間存在明顯的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，其特征是多線程、錯(cuò)綜復(fù)雜和網(wǎng)絡(luò)化，且引力強(qiáng)度也在逐漸增強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)整體上看，其特點(diǎn)是通達(dá)性明顯、連通性較好、緊密性有待提升、關(guān)聯(lián)性提升和傳播性一般。另外，網(wǎng)絡(luò)有較明顯的核心一邊緣結(jié)構(gòu)，廣東、江蘇和山東在網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置，與其他省市有較多的聯(lián)系，廣東在不同省市之間扮演著中介作用；新疆、貴州、云南等省份則處于邊緣位置，在網(wǎng)絡(luò)中容易受到其他省市的影響。

30個(gè)省市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)主要體現(xiàn)在不同板塊之間，而各板塊內(nèi)部之間的聯(lián)系相對(duì)較弱，板塊間聯(lián)系較為緊密，但各板塊內(nèi)部省份之間的聯(lián)系仍有提升空間：在網(wǎng)絡(luò)中，四個(gè)板塊扮演的角色表現(xiàn)出明顯的差異性，即板塊一為雙向溢出，板塊二為主溢出，板塊三為主受益，板塊四為經(jīng)紀(jì)人。

（二）政策啟示

一是重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的空間非均衡性問(wèn)題。30個(gè)省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平差異大，需要因地制宜。在數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)方面，已有較高水平的地區(qū)應(yīng)繼續(xù)鞏固自身優(yōu)勢(shì)，積極推進(jìn)發(fā)展，創(chuàng)建具有引領(lǐng)示范作用的產(chǎn)業(yè)園區(qū)：水平較低的地區(qū)需制定相關(guān)政策，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平。

二是把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征的屬性到關(guān)系問(wèn)題。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中各省市的地位和作用，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)。如廣東、江蘇等省份憑借其在網(wǎng)絡(luò)中的核心地位，充分利用資金、人才、技術(shù)等資源，積極支持周邊省市的發(fā)展。同時(shí)，河南、四川等省份作為區(qū)域“橋梁”，應(yīng)當(dāng)倡導(dǎo)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展理念，充分發(fā)揮其優(yōu)越的地理位置優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)信息網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，拓寬空間溢出途徑，發(fā)揮輻射效應(yīng)，促進(jìn)其他省市實(shí)現(xiàn)融合發(fā)展。山東、河北等省份作為空間溢出效應(yīng)的“受益方”，應(yīng)積極學(xué)習(xí)發(fā)達(dá)省市的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，合理利用資金和技術(shù)，注重與發(fā)達(dá)省市的交流與協(xié)作，同時(shí)培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)的新的增長(zhǎng)點(diǎn)，打造產(chǎn)業(yè)集聚地，為區(qū)域發(fā)展注入新動(dòng)能。

三是需要了解板塊間的信息傳遞機(jī)制，以促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。制定具有差異化的協(xié)調(diào)政策，讓凈溢出和雙向溢出板塊發(fā)揮引領(lǐng)示范的作用，同時(shí)，凈受益板塊需不斷改進(jìn)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：建立區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制，加強(qiáng)各省市間多部門(mén)溝通與合作。