我国乡村经济韧性测度及时空分异特征研究

黄珍杰 吴雄周

(吉首大学商学院，湖南 吉首 416000)

引言

农为邦本，本固邦宁。我国是历史悠久的农业大国，几千年的农业生产文明是我国经济良性运转和社会组织稳定的基础。然而改革开放以来，我国空间结构发生了巨大变化。在全球化、城镇化的推动下，城乡差距越来越大，乡村劳动力、土地、资金等生产要素大规模流向城市，与城市繁荣发展相对应的是乡村人口流失、耕地撂荒、环境污染、经济发展缓慢的衰败现象。

乡村地域作为我国重要的经济区域，其发展具有不充分、质量不高的明显特征，是我国经济社会发展的短板，因此要实现我国经济高质量发展必须补齐乡村经济这块短板。加之当前新冠疫情卷席而来，世界进入动荡变革期，外界的不确定性扰动与风险冲击着乡村地域，其系统要素和结构也发生相应的变化，因此增强乡村经济抗风险能力对经济高质量发展具有重要影响，如何构建更具有韧性的乡村地域经济社会不仅是学术界研究的议题，也是社会关注的重要话题。

韧性(resilience)一词源于拉丁文“resilio”，属于物理学范畴，原意是指材料受到使其发生形变的力时对折断的抵抗能力。1973年加拿大学者Holling将韧性应用于生态学领域，形成生态韧性。目前韧性已广泛应用于多个领域，大致经历了工程韧性、生态韧性、演化韧性的概念演变过程。

21世纪以来，学者们将韧性理论引入乡村发展研究，强调乡村韧性的演进变化，注重经济、生态、文化方面的相互关联，认为乡村韧性作为乡村可持续发展的重要理论，其核心是有效应对外部的不确定扰动与冲击，及时调整自身功能结构，使乡村系统保持稳定进而实现可持续发展。乡村韧性早期主要应用于自然生态领域，用于评估乡村在应对气候变化、自然灾害等方面扰动时的恢复能力。针对乡村韧性的体系，学者们认为其包括经济韧性、社会韧性、生态韧性和工程韧性4个方面，其中，经济韧性是保证乡村地域平稳运行的关键要素，经济韧性是指乡村通过调整经济结构和增长方式，有效应对外部经济冲击，实现可持续发展的能力。在乡村韧性测度方面，学术界尚未形成统一指标体系，有的从生产韧性、生活韧性、生态韧性3个方面测度，有的引入“压力—状态—响应”模型对乡村经济韧性进行评价，有的从生产资本、公共资本、文化资本和生态资本4个维度测算，有的从生态、制度、经济、社会、文化5个维度构建指标体系，还有的基于DPSIR模型，从驱动力、压力、状态、影响和响应5个维度构建评价体系。现有关于乡村韧性的研究方法有质性研究与定量研究2种方法，有的基于结构动力学原理构建函数模型，有的采用综合指标评价法、社会调查法等进行评价。

综上可得，学术界对于乡村韧性的研究多集中在评估与测度方面，对时空分异和障碍因子进行分析的较少，在研究尺度上多以县域、村域为主，更注重特殊案例分析，很少从中宏观尺度研究，很难为乡村差异化发展提供有效经验。在此背景下，本文以我国31个省行政区划进行分析，主要解决的核心问题：应该如何测度乡村在全面脱贫之后的经济韧性；不同地区乡村经济韧性的相对大小如何；影响乡村经济韧性水平的障碍因子主要是哪些。对以上问题进行深入研究，不仅有利于探索提升乡村经济韧性的有效路径，还能为解决城乡发展不平衡问题及推进乡村振兴提供新的思路与视角。

1 研究方法与数据来源

1.1 指标体系构建

当前学术界对于乡村经济韧性指标体系的构建尚未达成统一标准。本文参照朱晏君、蒋辉、胡霄等研究，借鉴PSR模型中“压力—状态—响应”这一过程，基于韧性发生学视角构建指标体系，从抵抗恢复能力、调节适应能力、转型创新能力3个方面对乡村经济韧性进行评价。抵抗恢复能力是指乡村经济系统在受到外部扰动后，在一定时间内恢复到破坏前状态的能力，选取农村人均可支配收入、农村居民家庭恩格尔系数、农林牧渔业总产值、农业机械总动力和农业信息化水平5个指标予以表征，其中农村居民家庭恩格尔系数为负向指标，农村居民家庭恩格尔系数是食品支出总额占个人消费支出总额的比重，恩格尔系数越大，说明食物支出所占金额越大，作为家庭来说则表明收入较低，抵抗冲击的能力就越弱，故为负向指标。调节适应能力是指乡村经济系统在应对外部干扰因素时，通过重组内外部结构的方式，主动适应环境的能力，选取财政农林水支出、农村居民人均消费支出、乡村就业人员、人均耕地面积、乡村社会消费品零售总额、乡村固定资产投入和产业多样化7个指标具体表征，其中产业多样化为负向指标，产业多样化用赫芬达尔-赫希曼(HHI)指数来测量，HHI指数通常用来测量产业市场集中度，该值越大集中度越高。本文用该指数衡量三次产业结构的集中度，产业结构集中度越高，则产业多样化水平越低，抵抗能力越弱，故其为负向指标，囿于统计数据缺失，乡村就业人数用乡村个体就业人数代替。转型创新能力是指乡村经济系统创新发展模式和路径的能力，选取农村用电量、农业科技人员、农业院校本专科在校学生人数和产业高级化4个指标表示。各指标计算方法、解释及其与乡村经济韧性的属性情况见表1。

表1 乡村经济韧性指标体系及权重

具体指标解释如下。X1：反映农村居民风险抵御能力，收入越高，对经济风险的抵御能力越强；X2：反映农村居民家庭食品消费占比，其值越大，说明抵御风险能力越弱；X3：反映农业生产总规模，农林牧渔业产值越高则农业产业规模越大，对冲击的抵御能力越强；X4：反映农业机械化发展水平，数值越大，农业机械化水平越高，抵御恢复能力越强；X5：反映第一产业的现代化水平，精准掌握农业信息，及时规避自然灾害风险，降低灾害损失；X6：反映地方财政支农力度，其值越大，乡村经济系统的适应能力越强；X7：反映面对经济波动时农村居民生活水平质量变化情况，其值越大，说明乡村经济调整适应能力越强；X8：反映乡村劳动力储备情况，其值越大，表明乡村中青年劳动人口越多，乡村发展潜力越大；X9：反映适应灾害的冗余空间，耕地能够为农业提供冗余空间及时调节灾害冲击；X10：反映地区市场规模大小，规模越大，调节适应能力越强；X11：反映面对经济波动、宏观调控等外界冲击时，村集体、农户能够及时调整产业结构并进行投入，增强经济发展动力；X12：反映面对风险时产业恢复力和调整能力，其值越小，说明产业多样化程度越高，调整适应能力越强；X13：反映农村居民生产生活用电量，用电量越多，表明现代化程度越高；X14：反映农业研发能力，农业科技人员越多，科技促进乡村经济转型创新作用越强；X15：反映潜在创新能力，优质的人才储备有利于乡村经济知识更新和推广；X16：反映经济系统的转型能力，计算公式为一产产值占比×1+二产产值占比×2+三产产值占比×3。

1.2 研究方法

1.2.1 熵值法

考虑到不同指标在量纲与正负向上存在差异，采用极差标准化方法对原始数据进行处理，使其具有可比性。为减少主观赋权的随机性，本文利用客观赋权中的熵值法确定指标权重，并运用多目标加权求和法计算我国各省份乡村经济韧性的综合评价值，具体步骤如下。

设由k个年份，m个省份和n项指标构成的评价系统初始数据矩阵X={xtij}k×m×n，其中，xtij表示第t年第i省份j个能够反映乡村经济韧性指标的原始数据。

对原始数据进行标准化处理以克服指标量纲差异。其中正向指标计算公式：

(1)

负向指标计算公式：

(2)

指标归一化：

(3)

计算指标信息熵：

(4)

计算第j个指标的差异性系数：

ej=1-zj

(5)

计算指标权重：

(6)

计算各评价单元得分：

(7)

1.2.2 空间格局分析

Moran’s I方法是ESDA分析技术的一种，分为全局空间自相关和局部空间自相关2种。前者通常用Moran’s I指数来测度，后者通常用热点分析来测度。全局Moran’s I主要用于描述所有的空间单元在整个区域上与周边地区的平均关联程度。在此，可用其来反映中国乡村经济韧性空间集聚格局的总体特征。计算公式如下：

(8)

式中，n为样本量，即空间位置的个数；xi、xj是空间位置i和j的观察值；空间权重ωij表示空间位置i和j的邻近关系。全局Moran’s I指数的取值范围为[-1,1]，I>0意味着正相关，取值越大，区域间乡村经济韧性属性因相似而聚集的程度越高；I<0表示负相关，取值越小，区域间乡村经济韧性属性因相异而聚集的程度越高；I=0意味着不存在空间自相关性。

1.2.3 障碍度模型

在对31个省份2011—2020年的乡村经济韧性水平测度的基础上，为进一步探讨我国乡村经济韧性时空演变的障碍因子，本文引入障碍度模型分析影响乡村经济韧性水平的障碍因子，以便为乡村经济韧性的提升提供有效策略。具体计算公式：

(9)

1.3 数据来源

本文选取我国31个省份(不含港澳台地区)2011—2020年的面板数据为研究样本，对乡村经济韧性水平进行综合测度，进而分析其内在的空间差异及障碍因子。本文所使用的数据主要来源于《中国统计年鉴》和国家统计局网站，空间可视化需要的矢量数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心，采用插值法对个别缺失值进行补齐。

2 我国乡村经济韧性时空变化特征

2.1 我国乡村经济韧性时间变化特征

由图1乡村经济韧性均值的变化可以看出，2011—2020年，31个省份乡村经济韧性评价均值由0.1534增长至0.3034，表明我国乡村经济韧性总体呈现稳健增长趋势。从各维度指标均值的变化可以看出，抵抗恢复能力由0.1836增长至0.3837，整体呈现平稳增长态势；调节适应能力由0.1593增长至0.2737，呈现持续增长势头；转型创新能力由0.1259增长至0.2787，在2016年急剧上升后维持稳定增长趋势。从数值来看，我国乡村经济韧性在2011—2015年表现为抵抗恢复能力>调节适应能力>转型创新能力，在2016—2020年，抵抗恢复能力处于相对较高水平，调节适应能力与转型创新能力基本持平。

图1 2011—2020年我国乡村经济韧性变化趋势

2.2 我国乡村经济韧性空间总体格局

选取2011年、2020年截面数据，采用自然断点法将乡村经济韧性水平由低到高划分为低水平、较低水平、中等水平、较高水平和高水平5个等级，利用ArcGIS 10.7绘制出31个省市乡村经济韧性水平的空间格局图，如图2所示。分析可知，研究期末，江苏、山东、河南和广东4个省份乡村经济韧性达到高水平，较高水平及高水平地区主要集中于华东和华中地区，西藏、青海、宁夏等5个省(自治区)处于低水平，较低水平及低水平地区主要分布在西北和西南地区，其余大部分地区处于中等水平，如新疆、内蒙古、吉林、陕西等。由此可见，我国各省市差异比较明显，主要体现在东西部地区之间。与研究初期相比，福建、甘肃和重庆的韧性水平表现出上升态势，河北、浙江、内蒙古、辽宁、湖北和山西等地区的韧性水平出现不同程度的下降，其他省市基本没有变化。

2.3 我国乡村经济韧性分维度空间格局

注：该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2020)4619号的中国标准地图绘制，底图无修改；图3、图5同。图2 我国乡村经济韧性空间格局

选取2011年、2020年截面数据，利用ArcGIS 10.7绘制出乡村经济韧性分维度水平的空间格局，如图3所示，采用自然断点法将各维度韧性水平划分为低水平、较低水平、中等水平、较高水平和高水平5个等级。其空间格局表现出如下特征。

2.3.1 抵抗恢复能力

研究期末，河南、山东和江苏的抵抗恢复能力处于领先水平，四川、黑龙江、广西、中部地区(安徽、湖北、湖南)以及东部地区(浙江、福建、广东、河北)处于较高水平，西藏、青海和宁夏处于低水平，不难看出，大部分地区处于中等及以上水平，并呈现出自东向西逐渐递减的格局特征，江苏的抵抗恢复能力(0.7067)明显高于西藏(0.1367)，空间分异显著。与研究初期相比，河北、山西、吉林、辽宁和宁夏的抵抗恢复能力略微下降，江苏、福建和广西呈现上升趋势，其他省市保持不变。

2.3.2 调节适应能力

研究期末，山东的调节适应能力处于高水平，西藏、青海、宁夏、天津和海南处于低水平，大部分省市处于中等水平以上，山东的调节适应能力(0.7158)明显高于天津(0.078)，此外，中等及以上水平主要聚集在东南地区并形成“J”字形格局，呈现自东南方向往西北方向依次降低趋势。与研究初期相比，小部分地区的调节适应能力逐渐提高，如福建由较低水平上升至中等水平，重庆由低水平上升至较低水平，大部分地区如黑龙江、江苏、浙江、河北、河南、四川等16个省份与2011年相比出现不同程度的下降。

2.3.3 转型创新能力

研究期末，山东、江苏、广东和河南的转型创新能力居于领先水平，新疆、四川、云南、甘肃、陕西、湖南、江西、浙江、福建、河北及东北地区处于中等及以上水平，其他地区处于较低及低水平，江苏的转型创新能力(0.7433)明显高于海南(0.0426)，呈现明显的空间分异特征，整体呈现“四周高，中间低”的空间布局特征。与2011年相比，一些地区呈上升趋势，如河南由较高水平上升至高水平，新疆由较低水平上升至较高水平，甘肃、吉林和江西由较低水平上升至中等水平，黑龙江和福建由中等水平提升至较高水平。部分地区呈下降态势，如浙江由高水平下降至较高水平，辽宁由较高水平下降至中等水平，内蒙古、安徽、湖北由中等水平下降至较低水平。

2.4 我国乡村经济韧性空间差异特征

为进一步探索分析我国乡村经济韧性水平差异的动态变化，本文采用核密度估计法，利用Stata 14.0软件计算并绘制2011年、2020年我国乡村经济韧性核密度分布图，见图4。分析可知，2011年核密度曲线较为陡峭，高峰所处位置偏左，主要聚集在韧性水平较低处，2020年乡村经济韧性的集中度相比2011年较低，但其密度中心函数明显向右偏移，说明我国乡村经济韧性在2011—2020年逐渐提高；另外，高值区与低值区分异显著，说明我国乡村经济韧性存在明显的区域差异。核密度曲线由2011年的“高耸式”向2020年的“扁平化”转变，且涵盖区间也逐渐延长，表明我国乡村经济韧性的总体水平明显提升，各省份乡村经济韧性的空间差距在逐渐扩大。

2.5 我国乡村经济韧性空间关联特征

为进一步分析乡村经济系统综合韧性空间分布特点，通过ArcGIS 10.7软件计算2011—2020年我国乡村经济韧性的全局Moran’s I指数，发现均在10%水平下显著，且其值在0.15～0.25区间波动，说明我国乡村经济韧性在空间格局上维持相对稳定，并呈现空间集聚特征。具体来看，我国乡村经济韧性的全局Moran’s I指数由2011年的0.1806上升至2013年的0.2094，随后下降至2017年的0.1593，最终上升至2020年的0.1933，整体呈现出“上升→降低→上升”的波动趋势。

图4 我国乡村经济韧性的核密度分布

为进一步考察我国乡村经济韧性水平高值与低值地区的空间集聚分布，运用热点分析来揭示其集聚特征，如图5所示。2020年，华东地区的江苏、浙江及安徽3个省份，华中地区的湖北和江西2个省份以及福建省为乡村经济韧性水平高值集聚区，形成热点地区；西藏以及西北地区的青海、甘肃成为乡村经济韧性水平的冷点地区。由此可以看出，其空间集聚特征呈现出东南地区优于西北地区的分布特征。与2011年相比，我国乡村经济韧性水平在平稳增长的情况下，热点区域数量发生了一定变化，冷点区域数量基本保持不变，90%置信水平下的热点区数量减少了2个(辽宁和山东)，95%置信水平下的热点数量不变，但区域发生了变化，表明乡村经济韧性的高值集聚区有所减少，且热点区的空间位置发生一定变化。

3 我国乡村经济韧性障碍因子诊断

运用障碍度模型诊断分析我国乡村经济韧性的障碍因子与障碍度，计算出研究期末我国31个省市乡村经济韧性评价体系各指标层的障碍度，可得各指标障碍度平均值。整体来看，我国乡村经济韧性的总体障碍度呈现“东部低西部高”的特征，障碍度高值区主要分布在地理位置比较偏远，自然条件比较恶劣，经济发展相对落后的内蒙古、西北地区(青海、宁夏、甘肃等)和西南地区(西藏、贵州等)，低值区主要分布在社会经济发展水平较高的广东、华东地区(浙江、江苏、安徽、山东)和华中地区(湖南、河南)等。

从乡村经济韧性障碍度排名前5位的障碍因子数量来看，2020年韧性障碍度排名前5的障碍因子排列顺序为农村用电量>农业院校本专科在校学生人数>农业机械总动力>乡村就业人数>乡村社会消费品零售总额，2011年前5个障碍因子排列顺序为农村用电量>农业院校本专科在校学生人数>农业信息化水平>乡村就业人数>乡村社会消费品零售总额，这说明农村用电量是阻碍我国乡村经济发展的最大障碍因子，其次是农业院校本专科在校学生人数。

图5 我国乡村经济韧性空间关联性

从乡村经济韧性位于首位的障碍因子来看，单项障碍因子的障碍度整体处于偏低水平，阻碍乡村经济韧性的各项具体指标不是特别突出。研究初期，农村用电量和农业院校本专科在校学生人数出现的频率比较高，对乡村经济韧性的阻碍程度比较大，而研究期末，农村用电量、农业院校本专科在校学生人数、农业机械总动力和乡村就业人数成为影响乡村经济韧性提升的主要因素。在研究期间，农村用电量和农业院校本专科在校学生人数始终制约着乡村经济韧性的提高，用电量是衡量乡村经济发展活力的重要指标，各类生产生活离不开电力，乡村经济发展不可缺少优质人力资本，充足的电力资源和优质的人才储备对乡村经济持续快速发展具有重大意义。

4 结论与讨论

本文以我国31个省份(不含港澳台)为研究单元，从抵抗恢复能力、调节适应能力和转型创新能力3个维度构建乡村经济韧性评价指标体系，运用熵值法、空间格局分析和障碍度模型对我国2011—2020年乡村经济韧性的时空演化特征及障碍因子进行分析。研究结果发现：从时间变化来看，我国乡村经济韧性呈现缓慢增长趋势，抵抗恢复能力、调节适应能力和转型创新能力均呈现上升态势，且抵抗恢复能力优于调节适应能力和转型创新能力，实现乡村经济长期可持续发展，需要提高转型与创新能力和调节与适应能力；从空间格局来看，我国乡村经济韧性呈现“东高西低”的分布特征，在研究末期部分地区呈现不同程度的下降，出现这种现象的主要原因是2020年新冠疫情的肆虐，对很多地区造成很大的冲击；从各维度来看，抵抗恢复能力自东向西递减，调节适应能力自东南方向往西北方向依次降低，并形成“J”字形格局，转型创新能力整体呈现“四周高，中间低”的空间布局特征，各维度空间分异特征明显；从区域空间差异来看，高值区与低值区分异明显，区域差异显著，且核密度曲线由“高耸式”转为“扁平化”，地区差异程度增大，因此缩小东西部发展的差距，实现均衡发展，是提高乡村经济韧性的重要举措；从空间关联来看，乡村经济韧性呈现显著关联特征且冷热点分布不均匀，东南地区优于西北地区，需要加强区域间的沟通交流，互动合作，扩展乡村经济韧性高值区域；从障碍因子来看，农村用电量、农业院校本专科在校学生人数、农业信息化水平、农业机械总动力、乡村就业人数、乡村社会消费品零售总额是影响我国乡村经济韧性的主要障碍因子。面对复杂多变的内外部环境，提高农业现代化水平，开发利用乡村劳动力资源，加强乡村人才队伍建设是推动乡村可持续发展与韧性建设的重要驱动力，针对资源丰富的地区，依托资源优势，因地制宜，发展特色产业；针对地理位置偏远的地区，聚焦基础设施建设与公共服务需求，提升乡村服务的可得性与便利度，改善乡村基础条件，激活发展动力。

本研究尚存在一些议题有待深化：对于乡村经济韧性的形成机理与演化规律缺乏分析，未来可深入分析乡村经济韧性的内涵及其演化路径；本文以省域为研究单元，未来将考虑在深化省域研究的基础上，对市域和县域展开研究；本文采用障碍度模型诊断了影响乡村经济韧性水平的障碍因子，但未深入分析提高乡村经济韧性的内在驱动力，今后需进一步识别影响乡村经济韧性的主要因素，并为提高乡村经济韧性给予政策建议。