Research on the Impact of Digital Rural Construction on Empowering Rural Revitalization and Development
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摘要:
加快数字乡村建设是有效推动乡村振兴的战略关键，也是农业农村现代化进程中的重要因素。本文通过选取我国2011—2021年30个省区市的相关数据，构建评价指标体系，采用熵值法分别测算数字乡村建设和乡村振兴综合指数，并选取固定效应模型和中介效应模型检验数字乡村建设赋能乡村振兴的机制效应。研究发现：数字乡村建设对乡村振兴具有显著的促进作用，数字乡村建设可通过激发农村创新创业活力间接促进乡村振兴。数字乡村建设东部地区的乡村振兴具有显著的促进作用，中西部地区则并不明显。数字乡村建设中的农业数字化对乡村振兴有着显著的促进作用，乡村数字基础和农民生活数字化作用不明显。据此提出加强数字乡村基础设施建设，激发数字乡村产业创新活力，强化数字乡村多元要素供给，统筹协调各地区数字化发展，加快建设农业数字化全产业链等发展建议。
Abstract:Accelerating the construction of digital rural areas is a strategic key to effectively promoting rural revitalization and an important factor in the modernization process of agriculture and rural areas. This paper selected the relevant data of 30 provinces in China from 2011 to 2021 to build an evaluation index system, used the entropy method to measure the comprehensive index of digital rural construction and rural revitalization, and selected the fixed effect model and intermediary effect model to test the mechanism effect of digital rural construction on rural revitalization. Research had found that, digital rural construction had a significant promoting effect on rural revitalization and could indirectly promote rural revitalization by stimulating rural innovation and entrepreneurship vitality. The construction of digital rural areas had a significant promoting effect on rural revitalization in the eastern region, while it was not obvious in the central and western regions. The digitalization of agriculture in the construction of digital rural areas had a significant promoting effect on rural revitalization, but the role of rural digital infrastructure and digitalization of farmers’ lives was not obvious. Based on this, it was proposed to strengthen the construction of digital rural infrastructure, stimulate the innovation vitality of the digital rural industry, strengthen the supply of diversified elements in digital rural areas, coordinate the digital development of various regions, and accelerate the construction of the entire agricultural digital industry chain.
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近年来，随着互联网、大数据、云计算、人工智能等数字技术迅速突破，建设数字强国是我国的重要战略目标，而数字乡村建设则是其中的重要内容，推动农业农村的数字化转型将成为我国农业农村现代化发展的驱动引擎，也是促进农业新质生产力提升的关键支撑，更是发展乡村数字经济，提高农民收入和生活水平，加强乡村现代化治理能效，提升农业生产现代化水平的重要力量。党的十八大以来，为加快数字化转型和重点关注“三农”工作情况，积极推进数字乡村建设，我国有关部门基于新时代发展进程，立足国情，出台了一系列关于数字乡村建设的政策文件和指导方案，有效加快了我国数字乡村建设的步伐。2023年2月中央网信办和农业农村部发布《中国数字乡村发展报告（2022年）》，报告指出2021年全国数字乡村发展水平达到39.1%，在数字乡村基础建设、智慧农业、农村数字化治理等多个方面取得了重大进展，不断完善政策体系，协同推进数字乡村建设，试点示范效应日益凸显，为全面推进乡村振兴、建设农业强国、加快农业农村现代化持续提供新的动能。2024年5月中央网信办等四部门印发《2024年数字乡村发展工作要点》，明确了2024年底数字乡村建设取得实质性进展的工作目标，并且部署了9个方面28项重点任务。数字乡村建设是农业产业振兴，农民生活富裕，农村现代化治理的关键路径，研究分析数字乡村建设赋能乡村振兴的影响机制和作用效果，对推动我国乡村振兴步伐具有重要意义。
一、 文献综述
（一） 数字乡村建设相关研究
数字乡村建设的研究主要集中在三个方面：第一，数字乡村的内涵。李天龙等认为数字乡村建设是服务人民的，以人民至上为基本理念，要发挥好数字技术在农业数字经济、农村数字治理、农民数字生活等方面的作用[1]。樊荣认为数字乡村建设是促进农业升级、农村进步和农民发展的关键环节，其中数字技术也是新时代助力乡村振兴的重要手段[2]。第二，数字乡村建设的困境和路径分析。马嘉文等从治理现代化视角出发对数字乡村建设进行分析，发现数字乡村建设存在着网络基础建设落后，相关政策不明确，数字鸿沟不断扩大，缺乏统筹协调，信息安全保障不力五种问题[3]。文丰安认为当前数字乡村建设的实践，要专注数字乡村的高质量发展，优化顶层设计、多方位协同发力，引进关键数字人才，完善基础设施建设，打造先进数字环境，将数字技术赋能到农村产业，形成乡村发展新业态[4]。第三，统计测度。于松等认为，数字乡村建设水平的评价体系应当以数字资金投资、数字信息基础、数字服务水平为投入，数字产业发展为产出[5]，运用DEA模型进行效率测算。张岳等从数字基础设施、产业数字化、数字化服务三个方面构建评价指标体系，并采用主成分分析法对数字乡村建设水平进行测算[6]。李燕凌等则立足于数字乡村建设的理论架构，从数字信息基础、数字生活服务、数字产业发展、数字人才队伍和数字政务环境等5个维度构建指标体系，采用熵值法测算数字乡村建设水平[7]。
（二） 数字乡村建设对乡村振兴的影响研究
冯清林认为数字乡村建设在促成乡村产业多元融合、满足农村居民个性化生活需求、优化乡村综合化生态环境和重塑乡村现代化治理体系4个维度上发挥重要作用，切实提升乡村发展势能，进而促进乡村振兴[8]。张红春等利用模型评估数字基础设施建设赋能乡村振兴的因果效应，发现数字基础设施建设能够有效提升乡村振兴水平，数字基础设施建设战略主要通过技术创新效应、政策引领效应和内生发展效应三条路径赋能乡村振兴[9]。雷搏等研究认为多项先进的数字技术将发挥其在农业生产数字化、乡村治理现代化等方面的应用，数字乡村是乡村振兴的新动能，是建设“数字中国”非常重要的内容之一，将成为推动乡村经济快速发展的关键因素。在农业方面可以不断提高农业的生产效率[10]。沈费伟等认为数字乡村建设作为全面推进乡村振兴的重要突破口，是数字中国建设的重要保障。对数字乡村进行了深入研究，加强数字乡村建设，有利于更好地赋能乡村振兴，推动农业农村现代化发展[11]。
综上所述，目前多数学者研究主要针对数字乡村建设的理论和评价测度，部分学者从整体上研究了数字乡村建设对乡村振兴影响的理论路径和政策效应，但是对于从定量上研究数字乡村建设对乡村振兴的影响研究较少。因此，本文分析数字乡村建设对乡村振兴的影响，将农村创新创业活力作为中介变量，考察其在两者间的关系，并对区域异质性和数字乡村建设结构异质性进行相关检验，为我国有关部门针对数字乡村建设赋能乡村振兴的政策举措提供依据和决策支撑。
二、 理论分析与研究假设
数字乡村建设立足于各个地区农村发展基本情况，结合现实困境以农业农村数字化转型为目标驱动，以全方位“数字+”模式促进乡村产业现代化、农村治理现代化、农民数字化素养提高为核心要义。数字乡村建设作为“三农”工作的重要组成部分，是有效实现乡村振兴发展与农业农村现代化的可靠保证。乡村振兴是数字乡村的基础，也是发展数字乡村要实现的最终目标。数字乡村建设正以多种形式不断激发乡村活力，促进乡村振兴的发展。首先，数字乡村建设在硬件设施方面为未来农业向着数字农业和智慧农业转型提供强有力支撑，通过完善乡村数字基础设施，打造“数字+农业”模式，将数字技术与农业生产和农业现代装备紧密结合，打造现代农业生产智能化和信息化，提高农业生产效率，推动农业经济高质量发展。其次，数字乡村建设加快数字技术渗透农业农村和农民，推动乡村数字化改造，整合乡村资源与信息，打造农村电子政务平台，提升乡村治理水平，在乡村生态治理方面，数字乡村建设能够提高农村居民能源使用效率，降低空气中污染物的排放，提升人居环境。最后，数字乡村建设对于提升农民收入水平，增强幸福感和获得感具有重要作用，数字技术将带动教育、医疗以及娱乐等资源走进乡村，乡村文化依托数字化手段在互联网平台大放异彩，同时也带动乡村旅游的振兴，数字乡村建设促进农旅融合的进步，为农村居民创收，持续推动乡村振兴的发展。据此，文章提出假设H1。
H1：数字乡村建设能够促进乡村振兴的发展。
创新创业对于缓解相对贫困、增加居民收入、促进产业振兴发挥重要作用。当前社会，农民创业带动全家致富甚至带动全村创业致富的情况比比皆是，农民创业作为一股新兴力量正在强力带动乡村区域经济进步和促进乡村振兴发展，为防止返贫，巩固国家脱贫攻坚成果做出重大贡献。目前创新创业更加离不开网络与科技，数字乡村建设为农村居民在网络交易中提供便捷服务，提升农村的网络化和信息化水平，降低创业的交易、物流和信息等成本，为农村创业提供广阔空间。数字乡村建设能够通过减轻和缓解农村信贷约束，数字技术赋能普惠金融，拓宽创业融资渠道，为创业提供金融支持，从而进一步降低创业门槛，提供更多的创业机会，激发农村创业活力，拉动乡村经济发展。同时数字乡村建设为农村创业提供了先进的互联网技术，成为发展农村电商的重要手段，通过电商平台提高农业产业和农村居民创业的收益率，加快农业产业的发展。当然，随着创新创业水平的不断提高，农村居民对于数字化技术的利用程度也会越高，这也为创业增收和提供就业创造了新的机会，农村居民收入水平提高，就业稳中向好，不断推动着乡村振兴的发展。据此，文章提出假设H2。
H2：数字乡村建设通过提升农村创新创业水平间接促进乡村振兴的发展。
三、 研究设计
（一） 模型设定
1. 基准回归模型
基于上述的分析和假设，为进一步分析和验证数字乡村建设对乡村振兴的影响作用，参考借鉴孟维福等的研究[12]，构建如下基准回归模型：
$$\begin{split} {RU}_{{{it}}} =\;& {\text{α}}_0 + {\text{α}}_1 {DVC}_{it} + {\text{α}}_2 {EDL}_{it} + {\text{α}}_3 {RD}_{it} + \\ &{\text{α}}_4 {HCL}_{it} + {\text{α}}_5 {GI}_{it} + {\text{α}}_6 {IS}_{it} + {\text{α}}_7 {FDL}_{it} +\\ &{\text{μ}}_i + {\text{δ}}_t + {\text{ε}}_{it} \end{split}$$ (1) 式（1）中，i和t和分别表示省份和年份，RUit为各省每年的乡村振兴水平，DVCit为各省每年的数字乡村建设水平，μi为个体固定，δt为时间固定，εit为随机误差项。
2. 中介效应模型
本文通过选取农村创新创业水平作为中介变量，进一步检验数字乡村建设水平对乡村振兴的中介效应，本文借鉴温忠麟等[13]的研究，构建如下中介效应模型：
$$\begin{split} {REP}_{{\text{it}}} =\;& {\text{β}}_0 + {\text{β}}_1 {DVC}_{it} + {\text{β}}_2 {EDL}_{it} + {\text{β}}_3 {RD}_{it} + \\ &{\text{β}}_4 {HCL}_{it} + {\text{β}}_5 {GI}_{it} + {\text{β}}_6 {IS}_{it} + {\text{β}}_7 {FDL}_{it} +\\ &{\text{μ}}_i + {\text{δ}} _t + {\text{ε}}_{it} \end{split}$$ (2) $$\begin{split} {RU}_{{\text{it}}} =\;& {\text{θ}} _0 + {\text{θ}}_1 {DVC}_{it} + {\text{θ}}_2 {EDL}_{it} + {\text{θ}}_3 {RD}_{it} + \\ &{\text{θ}}_4 {HCL}_{it} + {\text{θ}} _5 {GI}_{it} + {\text{θ}}_6 {IS}_{it} + {\text{θ}}_7 {FDL}_{it} +\\ &{\text{θ}}_8 {REP}_{it} + {\text{μ}}_i + {\text{δ}} _t + {\text{ε}}_{it} \end{split}$$ (3) 式（2）和（3）中，REPit为中介变量，即农村创新创业水平，RUit为乡村振兴水平，DVCit为数字乡村建设水平，μi为个体固定，δt为时间固定，εit为随机误差项。
（二） 变量选取
1. 被解释变量
本文选取的被解释变量为乡村振兴（RU），参考和借鉴徐雪等的研究，从产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕五个方面构建乡村振兴评价指标体系[14]，具体见表1，并用熵值法对所选省区市的乡村振兴水平进行测度。
表 1 乡村振兴水平指标体系一级指标 二级指标 三级指标 属性 权重/% 产业兴旺 农业生产能力基础 人均农业机械总动力 + 3.659 粮食综合生产能力 + 3.730 农业生产效率 农业劳动生产率 + 3.712 产业融合水平 规模以上农产品加工企业主营业务收入 + 3.728 生态宜居 农业绿色发展 农药化肥施用量 + 3.722 畜禽粪污综合利用率 + 3.717 农村人居环境治理 对生活污水进行处理的行政村占比 + 3.721 对生活垃圾进行处理的行政村占比 + 3.734 卫生厕所普及率 + 3.688 农村生态保护 农村绿化率 + 3.728 乡风文明 农民受教育程度 农村居民教育文化娱乐支出占比 + 3.712 农村义务教育学校专任教师本科以上学历比率 + 3.739 农村居民平均受教育年限 + 3.746 传统文化传播 有线电视覆盖率 + 3.724 开通互联网宽带业务的行政村比率 + 3.715 乡村公共文化建设 乡村文化站数量 + 3.759 治理有效 治理能力 村主任、书记“一肩挑”比率 − 0.807 治理举措 已编制村庄规划的行政村占比 + 3.712 已开展村庄整治的行政村占比 + 3.723 生活富裕 农民收入水平 农民人均纯收入 + 3.739 农民人均收入增长率 + 1.632 城乡居民收入比 − 0.961 农村贫困发生率 − 1.801 农民消费结构 农村居民恩格尔系数 − 1.651 农民生活条件 每百户汽车拥有量 + 3.718 农村居民人均住房面积 + 3.786 基础设施建设水平 安全饮用水普及率 + 3.786 村庄道路硬化率 + 3.740 人均道路面积 + 3.739 基本公共服务保障水平 农村每千人拥有卫生技术人员数 + 3.745 2. 核心解释变量
本文选取的被解释变量为数字乡村建设（DVC），本文参考和借鉴朱红根等的研究，从数字化基础、农业数字化和生活数字化构建数字乡村建设评价指标体系[15]，具体见表2，并用熵值法对所选省份的数字乡村建设水平进行测度。
表 2 数字乡村建设水平评价指标体系一级指标 二级指标 三级指标 属性 权重/% 数字化基础 农村电脑普及率 农村居民家庭平均每百户年末计算机拥有量 + 3.840 农村移动电话普及率 农村居民家庭平均每百户年末移动电话拥有量 + 1.502 农村互联网普及率 开通互联网宽带业务的行政村所占比率 + 0.466 信息技术应用设施投资 农村交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额 + 10.040 农业气象观测站 农村气象观测站个数 + 2.685 农业数字化 农民数字化素养 农村居民平均受教育年限 + 1.088 农业数字化基地 淘宝村在所有行政村中所占的比率 + 37.797 数字化交易水平 电子商务销售额和采购额之和 + 14.468 国家现代农业示范项目 现代农业示范区和农村产业融合示范区数量 + 12.265 农民生活数字化 农村网络支付水平 数字普惠金融指数 + 2.867 农村邮政投递水平 已通邮的行政村数量/行政村总数 + 0.261 农村网络文化建设水平 农村有线广播电视用户数/家庭总户数 + 5.152 农民数字服务消费水平 农村居民家庭人均交通通信消费支出 + 7.568 3. 中介变量
本文选取的中介变量为农村创新创业水平（REP），主要借鉴了余家风等的研究成果[16]，参考黄敦平等的做法，采用农村私营企业就业人数和个体就业人数之和与乡村人口总数的比重衡量农村创新创业水平，该比值越大，说明创新创业水平越高[17]。
4. 控制变量
为保证研究分析的科学性和严谨性，避免除了数字乡村建设以外的因素对乡村振兴产生影响，需要对这些干扰因素进行控制。参考刘颖等[18]的研究，选取了以下的控制变量：经济发展水平（EDL）、研发强度（RD）、人力资本水平（HCL）、政府干预（GI）、产业结构（IS）和金融发展水平（FDL）。
（三） 数据来源与描述性统计
本文选取2011—2021年全国30个省区市（除西藏和港澳台地区以外）的面板数据。各变量的原始数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和各省份的政府统计公报。数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心的相关数据。部分缺失数据通过线性插值法和年均增长率均值方法估计测算。各变量的描述性统计结果见表3。
表 3 描述性统计表变量 N Mean p50 SD Min Max RU 330 2.974 2.965 1.746 0.196 8.572 DVC 330 0.138 0.111 0.0970 0.0290 0.563 EDL 330 10.83 10.79 0.446 9.936 11.99 RD 330 0.0180 0.0140 0.0110 0.00500 0.0570 HCL 330 0.0210 0.0200 0.00600 0.00900 0.0440 GI 330 0.260 0.233 0.112 0.121 0.717 IS 330 1.340 1.187 0.719 0.638 4.894 FDL 330 1.441 1.368 0.416 0.723 2.481 四、 实证分析
（一） 基准回归分析
本文使用面板数据，首先对样本数据进行了F检验，检验结果显示模型的F检验的P值均小于0.05，拒绝了原假设，所以本文选择采用固定效应模型才进行相关的研究分析更为合适。并且进一步对数据进行了Hausman检验，检验结果显示P值也都小于了0.05，因此选择固定效应模型进行研究。数字乡村建设乡村振兴影响的基准回归结果见表4。表4列（1）是没有加入控制变量的回归结果， 在1%的概率水平上显著为正，说明数字乡村建设与乡村振兴存在显著的正相关性。列（2）~（4）则是逐步加入了控制变量，并对省份和时间进行了固定，结果显示在列（4）加入全部的控制变量之后，回归系数为1.066，依然在1%的概率水平上显著为正，说明数字乡村建设能够促进乡村振兴发展，数字乡村建设水平越高，乡村振兴的程度也越高[16]，假设H1得以验证。
表 4 基准回归结果变量 RU （1） （2） （3） （4） DVC 1.239***
（6.510）1.224***
（6.446）1.309***
（7.394）1.066***
（5.761）EDL _ −0.303*
（−1.813）0.121
（0.684）−0.154
（−0.816）HCL _ _ −0.253
（−0.160）−0.824
（−0.531）GI _ _ −0.067
（−0.141）−0.484
（−0.950）IS _ _ 0.513***
（7.601）0.509***
（7.695）RD _ _ _ 17.682***
（3.702）FDL _ _ _ −0.016
（−0.195）常数项 4.471***
（72.595）7.915***
（4.164）0.937
（0.447）3.269
（1.501）省份固定效应 Yes Yes Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes Yes Yes N 330 330 330 330 R2 0.992 0.992 0.994 0.994 注：***、**、*表示在1%、5%、10%水平上显著，下同。 （二） 稳健性检验
为保证研究结论的准确性，本文采用三种方法进行稳健性检验：第一，替换被解释变量的测算方法。将测算乡村振兴指数的熵值法替换为主成分分析法，采用主成分分析法对乡村振兴指数进行重新测算，并代入模型进行回归，具体结果见表5。表5列（1）和列（2）的回归结果可看出，替换乡村振兴指数测算方法后，数字乡村建设对乡村振兴依然具有显著的促进作用，支持上述结论。第二，为避免因遗漏变量而产生结果的估计偏误，通过增加遗漏控制变量的方法，参考相关研究，将城镇化率（UL）加入回归模型，结果如表5列（3）和列（4）所示，结果显示数字乡村建设对乡村振兴的影响系数均为正值，且在1%的概率水平上显著，依旧支持上述结论。第三，本文采用将数字乡村建设进行滞后一期作为解释变量重新进行回归，结果如表5列（5）和列（6）所示。从列（6）的回归结果来看，滞后一期的数字乡村建设对乡村振兴的影响系数依旧为正，且在1%的概率水平上显著，与基准回归结果保持一致。分析稳健性检验结果可知，不论是采用替换被解释变量的测算方法，还是增加控制变量，抑或是选择滞后一期解释变量来控制内生性，数字乡村建设对乡村振兴发展的回归系数都通过了1%的显著性水平检验，这更加表明了上述结论具有很好的稳健性。
表 5 稳健性检验结果变量 替换被解释变量 加入遗漏控制变量 控制内生性 （1） （2） （3） （4） （5） （6） DVC 1.239***
（6.510）0.462***
（5.744）0.898***
（5.010）0.652***
（3.410）_ _ L.DVC _ _ _ _ 1.148***
（4.836）0.929***
（3.975）常数项 4.471***
（72.595）2.013**
（2.123）7.918***
（17.551）2.341
（1.126）4.977***
（70.842）2.671
（1.064）控制变量 否 是 否 是 否 是 省份固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 N 330 330 330 330 330 330 R2 0.992 0.995 0.993 0.994 0.993 0.994 （三） 中介效应分析
为检验农村创新创业水平在数字乡村建设和乡村振兴之间的中介效应，本文采用上述中介效应模型进行分析，具体结果见表6。首先由表6列（1）可以看出，数字乡村建设对乡村振兴的回归结果在1%的水平上显著。其次检验数字乡村建设对农村创新创业水平的影响，结果如表6列（2）所示，数字乡村建设对农村创新创业水平的回归系数为正，在1%的水平上显著，说明两者存在相关关系。最后再将农村创新创业水平作为中介变量，检验数字乡村建设与农村创新创业水平对乡村振兴的影响，结果如表6列（3）所示，数字乡村建设与农村创新创业水平对乡村振兴的回归系数均为正，且都在1%的水平上显著，说明中介效应存在，即农村创新创业水平在数字乡村建设与乡村振兴中发挥中介作用。同时，经过Sobel检验和Bootstrap检验，根据Sobel检验结果显示，其Z值为2.366，其P值小于0.05，且Bootstrap检验结果中经过偏差校正后的95%置信区间内未包含0。因此上述中介模型检验结果依然稳健，假设H2得以验证。
表 6 中介效应检验结果变量 RU （1） （2） （3） DVC 1.066**
（5.761）0.388**
（2.491）0.876***
（5.131）REP _ _ 0.489***
（7.584）常数项 3.457*
（1.708）1.864
（1.093）2.546
（1.375）控制变量 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 N 330 330 330 R2 0.828 0.523 0.857 Sobel检验 Z=2.366** Bootstrap检验 [ 0.02581 ,0.4283663 ]注：Bootstrap检验经过 1000 次随机抽样，中括号内显示偏差校正后的95%置信区间。（四） 异质性分析
1. 区域异质性
本文将30个省区市面板数据划分为东、中、西三大地区进行研究，回归结果见表7。东部地区的数字乡村建设对乡村振兴的回归系数为正，且在1%的水平上显著；中、西部地区数字乡村建设水平对乡村振兴的影响并不显著。说明东部地区数字乡村建设对乡村振兴的促进作用明显，主要原因在于东部地区数字基础相对发达，市场环境良好，数字乡村建设较为领先，数字化、信息化水平较高，农户的数字素养相对更高，在农业生产和农户创业方面具有更多优势，其赋能乡村振兴的效果也较好；中、西部地区在数字化基础、技能素养等方面相对落后，但中、西部地区的数字乡村建设具有较大的建设发展潜力，未来将进一步推动乡村振兴发展。这一回归结果表明数字乡村建设对乡村振兴的发展存在区域异质性。
表 7 区域异质性检验结果变量 RU 东部地区 中部地区 西部地区 DVC 1.1791 ***
（3.4789 ）0.2372
（0.2271 ）1.6725
（1.3266 ）常数项 26.9819 ***
（4.7392 ）− 4.4342
（−0.8888 ）− 6.3218 *
（−1.6929 ）控制变量 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 N 143 66 121 R2 0.994 0.992 0.994 2. 结构异质性
将数字乡村建设分为数字基础设施（DVC1）、农业数字化（DVC2）和生活数字化（DVC3）3个维度进行回归分析，结果见表8。结果显示，农业数字化对乡村振兴的回归系数为正，且在1%的水平上显著，说明在促进乡村振兴方面农业数字化具有较强的促进作用。其中数字化设施和乡村生活数字化对乡村振兴的回归系数均不显著，可能的原因是数字乡村基础设施建设水平还比较低，农户的数字化素养不高，对数字化的利用程度有限，对乡村振兴发展的衔接推进能力较为薄弱。这一回归结果表明数字乡村建设对乡村振兴的发展存在区域异质性。
表 8 结构异质性检验结果变量 RU （1） （2） （3） 数字化基础
（DVC1）− 0.0287
（−0.1612 ）_ _ 农业数字化
（DVC2）_ 0.7420 ***
（5.4591 ）_ 农民生活数字化
（DVC3）_ _ 0.3227
（1.1581 ）常数项 5.6944 **
（2.4066 ）3.5591
（1.5683 ）6.2521 ***
（2.6222 ）控制变量 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 N 143 66 121 R2 0.993 0.994 0.993 五、 结论与政策建议
（一） 结论
本文选取2011—2021年中国30个省区市的农业农村相关数据，构建数字乡村建设和乡村振兴的评价指标体系，并采用熵值法测算发展水平，基于双向固定效应模型和中介效应模型分析数字乡村建设对乡村振兴的影响。研究发现，数字乡村建设对乡村振兴具有显著的直接促进作用，同时，数字乡村建设还通过提高农村创新创业水平来间接影响乡村振兴的发展，东部地区的数字乡村建设可显著提高乡村振兴水平，而其他地区的影响效果则不明显，数字乡村建设中的农业数字化对乡村振兴的促进作用最显著。
（二） 政策建议
1. 加强数字乡村基础建设
加大对乡村数字基础设施建设的投入力度，加快对农村基础设施如公路、水电、物流、农业生产加工等方面的数字化升级改造，夯实乡村的数字化的硬件基础。同时加强农村信息网络的基础建设，如光纤宽带网络的普及、5G通信基站的覆盖，以及大数据、物联网等技术的引入。强化乡村的数字化的软件水平，将数字技术的应用扩展延伸到农业产业生产、乡村协同治理、惠民便民服务的各个方面，缩小城市与乡村的数字鸿沟，进而提高数字乡村的基础建设水平，助力乡村振兴。
2. 激发数字乡村产业创新活力
加快数字技术在乡村产业中的应用，推动人工智能、云计算、大数据、物联网等数字技术深入乡村，完善农村电子商务，有效结合直播带货等新模式，探索乡村产业数字经济新业态，挖掘农村创业潜力。依托互联网平台，充分发挥乡村旅游资源优势，积极打造农旅融合创新创业新形态。政府提供创业培训，并且出台一系列扶持措施，为农村创业提供支持。吸引优秀品牌加盟和技术扶持，激发乡村产业创新活力。
3. 统筹协调各地区数字化发展
数字乡村建设对于东部地区的乡村振兴具有显著的促进作用，中西部则不是很明显，数字乡村建设对于乡村振兴的发展存在着区域间的不均衡性。因此，各区域之间应当加强合作交流，推进信息共享，互联互通，打破信息孤岛，强化东部地区对中西部地区的数字技术赋能乡村振兴的辐射带动作用，统筹协调各区域的数字乡村建设协调发展，共同推动我国的乡村振兴。
4. 加强数字化赋能农业全产业链建设
数字乡村建设中农业数字化对乡村振兴具有显著影响，因此，农业产业振兴是乡村振兴的关键。要加强农业产业的数字化建设，将数字化建设赋能于农业生产的全产业链当中，有效增强数字技术与农业产业的融合，形成现代化的农业产业体系，进一步提高农村数字经济水平，从而推动乡村振兴。
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表 1 乡村振兴水平指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 属性 权重/% 产业兴旺 农业生产能力基础 人均农业机械总动力 + 3.659 粮食综合生产能力 + 3.730 农业生产效率 农业劳动生产率 + 3.712 产业融合水平 规模以上农产品加工企业主营业务收入 + 3.728 生态宜居 农业绿色发展 农药化肥施用量 + 3.722 畜禽粪污综合利用率 + 3.717 农村人居环境治理 对生活污水进行处理的行政村占比 + 3.721 对生活垃圾进行处理的行政村占比 + 3.734 卫生厕所普及率 + 3.688 农村生态保护 农村绿化率 + 3.728 乡风文明 农民受教育程度 农村居民教育文化娱乐支出占比 + 3.712 农村义务教育学校专任教师本科以上学历比率 + 3.739 农村居民平均受教育年限 + 3.746 传统文化传播 有线电视覆盖率 + 3.724 开通互联网宽带业务的行政村比率 + 3.715 乡村公共文化建设 乡村文化站数量 + 3.759 治理有效 治理能力 村主任、书记“一肩挑”比率 − 0.807 治理举措 已编制村庄规划的行政村占比 + 3.712 已开展村庄整治的行政村占比 + 3.723 生活富裕 农民收入水平 农民人均纯收入 + 3.739 农民人均收入增长率 + 1.632 城乡居民收入比 − 0.961 农村贫困发生率 − 1.801 农民消费结构 农村居民恩格尔系数 − 1.651 农民生活条件 每百户汽车拥有量 + 3.718 农村居民人均住房面积 + 3.786 基础设施建设水平 安全饮用水普及率 + 3.786 村庄道路硬化率 + 3.740 人均道路面积 + 3.739 基本公共服务保障水平 农村每千人拥有卫生技术人员数 + 3.745 
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表 2 数字乡村建设水平评价指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 属性 权重/% 数字化基础 农村电脑普及率 农村居民家庭平均每百户年末计算机拥有量 + 3.840 农村移动电话普及率 农村居民家庭平均每百户年末移动电话拥有量 + 1.502 农村互联网普及率 开通互联网宽带业务的行政村所占比率 + 0.466 信息技术应用设施投资 农村交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额 + 10.040 农业气象观测站 农村气象观测站个数 + 2.685 农业数字化 农民数字化素养 农村居民平均受教育年限 + 1.088 农业数字化基地 淘宝村在所有行政村中所占的比率 + 37.797 数字化交易水平 电子商务销售额和采购额之和 + 14.468 国家现代农业示范项目 现代农业示范区和农村产业融合示范区数量 + 12.265 农民生活数字化 农村网络支付水平 数字普惠金融指数 + 2.867 农村邮政投递水平 已通邮的行政村数量/行政村总数 + 0.261 农村网络文化建设水平 农村有线广播电视用户数/家庭总户数 + 5.152 农民数字服务消费水平 农村居民家庭人均交通通信消费支出 + 7.568
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表 3 描述性统计表
变量 N Mean p50 SD Min Max RU 330 2.974 2.965 1.746 0.196 8.572 DVC 330 0.138 0.111 0.0970 0.0290 0.563 EDL 330 10.83 10.79 0.446 9.936 11.99 RD 330 0.0180 0.0140 0.0110 0.00500 0.0570 HCL 330 0.0210 0.0200 0.00600 0.00900 0.0440 GI 330 0.260 0.233 0.112 0.121 0.717 IS 330 1.340 1.187 0.719 0.638 4.894 FDL 330 1.441 1.368 0.416 0.723 2.481
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表 4 基准回归结果
变量 RU （1） （2） （3） （4） DVC 1.239***
（6.510）1.224***
（6.446）1.309***
（7.394）1.066***
（5.761）EDL _ −0.303*
（−1.813）0.121
（0.684）−0.154
（−0.816）HCL _ _ −0.253
（−0.160）−0.824
（−0.531）GI _ _ −0.067
（−0.141）−0.484
（−0.950）IS _ _ 0.513***
（7.601）0.509***
（7.695）RD _ _ _ 17.682***
（3.702）FDL _ _ _ −0.016
（−0.195）常数项 4.471***
（72.595）7.915***
（4.164）0.937
（0.447）3.269
（1.501）省份固定效应 Yes Yes Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes Yes Yes N 330 330 330 330 R2 0.992 0.992 0.994 0.994 注：***、**、*表示在1%、5%、10%水平上显著，下同。
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表 5 稳健性检验结果
变量 替换被解释变量 加入遗漏控制变量 控制内生性 （1） （2） （3） （4） （5） （6） DVC 1.239***
（6.510）0.462***
（5.744）0.898***
（5.010）0.652***
（3.410）_ _ L.DVC _ _ _ _ 1.148***
（4.836）0.929***
（3.975）常数项 4.471***
（72.595）2.013**
（2.123）7.918***
（17.551）2.341
（1.126）4.977***
（70.842）2.671
（1.064）控制变量 否 是 否 是 否 是 省份固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 N 330 330 330 330 330 330 R2 0.992 0.995 0.993 0.994 0.993 0.994
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表 6 中介效应检验结果
变量 RU （1） （2） （3） DVC 1.066**
（5.761）0.388**
（2.491）0.876***
（5.131）REP _ _ 0.489***
（7.584）常数项 3.457*
（1.708）1.864
（1.093）2.546
（1.375）控制变量 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 N 330 330 330 R2 0.828 0.523 0.857 Sobel检验 Z=2.366** Bootstrap检验 [ 0.02581 ,0.4283663 ]注：Bootstrap检验经过 1000 次随机抽样，中括号内显示偏差校正后的95%置信区间。
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表 7 区域异质性检验结果
变量 RU 东部地区 中部地区 西部地区 DVC 1.1791 ***
（3.4789 ）0.2372
（0.2271 ）1.6725
（1.3266 ）常数项 26.9819 ***
（4.7392 ）− 4.4342
（−0.8888 ）− 6.3218 *
（−1.6929 ）控制变量 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 N 143 66 121 R2 0.994 0.992 0.994
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表 8 结构异质性检验结果
变量 RU （1） （2） （3） 数字化基础
（DVC1）− 0.0287
（−0.1612 ）_ _ 农业数字化
（DVC2）_ 0.7420 ***
（5.4591 ）_ 农民生活数字化
（DVC3）_ _ 0.3227
（1.1581 ）常数项 5.6944 **
（2.4066 ）3.5591
（1.5683 ）6.2521 ***
（2.6222 ）控制变量 是 是 是 省份固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 N 143 66 121 R2 0.993 0.994 0.993
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