石京民，王萬(wàn)君，李 健

(1.北京理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081； 2.倫敦國(guó)王學(xué)院 信息學(xué)院，倫敦WC2R2LS；3.北京理工大學(xué) 人文與社會(huì)科學(xué)學(xué)院，北京 100081)

2018年9月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018-2022年)》，為中國(guó)近5年鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的全面推進(jìn)提供行動(dòng)指南。規(guī)劃指出，實(shí)施智慧農(nóng)業(yè)，發(fā)展智慧氣象，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)遙感、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，實(shí)施電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范等。之所以于規(guī)劃中強(qiáng)調(diào)“智慧”理念在農(nóng)村發(fā)展中的重要作用，是因?yàn)樵谛乱淮畔⒓夹g(shù)的大力推動(dòng)下，智慧鄉(xiāng)村正以其提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)能、拓展農(nóng)村市場(chǎng)、便利農(nóng)民生活、縮減城鄉(xiāng)鴻溝等特有優(yōu)勢(shì)成為中國(guó)推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的必然選擇。

“智慧鄉(xiāng)村”的概念脫胎于智慧城市，是智慧城市的進(jìn)一步延伸。綜合已有學(xué)者的研究成果，智慧鄉(xiāng)村是指運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)村在產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)、公共治理、社會(huì)服務(wù)、生態(tài)環(huán)境等多個(gè)領(lǐng)域的智慧化，用以提升農(nóng)民生活質(zhì)量，提高農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村全面振興[1-2]。當(dāng)前，智慧鄉(xiāng)村試點(diǎn)工作已在中國(guó)逐步鋪開(kāi)，代表性案例包括北京西柏店“美麗智慧鄉(xiāng)村”集成創(chuàng)新試點(diǎn)、江蘇鴻山“物聯(lián)網(wǎng)特色小鎮(zhèn)”、重慶秀山“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣”等，上述地區(qū)將智慧模式運(yùn)用到旅游、生態(tài)、農(nóng)業(yè)、電商等多個(gè)領(lǐng)域，為中國(guó)后續(xù)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。然而，當(dāng)前中國(guó)智慧鄉(xiāng)村試點(diǎn)工作仍處于起步階段，在建設(shè)過(guò)程中存在較多不足：一是智慧鄉(xiāng)村建設(shè)往往是智慧城市的簡(jiǎn)單延伸，缺乏契合鄉(xiāng)村發(fā)展特征的整體規(guī)劃設(shè)計(jì)；二是智慧鄉(xiāng)村建設(shè)存在盲目跟風(fēng)、相互模仿的攀比現(xiàn)象，缺乏立足鄉(xiāng)村自身優(yōu)勢(shì)的特色發(fā)展模式；三是智慧鄉(xiāng)村建設(shè)存在區(qū)域發(fā)展不平衡的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，不同地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿哂酗@著差異。鑒于此，為更好地提升中國(guó)智慧鄉(xiāng)村整體水平，必須充分論證各地區(qū)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的時(shí)機(jī)與條件，真正做到因地制宜、分類施策、循序漸進(jìn)，構(gòu)建具有鄉(xiāng)土特色與地域特征的多元化智慧鄉(xiāng)村發(fā)展路徑。

近年來(lái)，智慧鄉(xiāng)村的豐富內(nèi)涵與戰(zhàn)略意義逐漸受到學(xué)界關(guān)注，其研究成果主要包括以下3個(gè)方面：一是智慧鄉(xiāng)村的內(nèi)涵界定與綜合評(píng)價(jià)。明確智慧鄉(xiāng)村的技術(shù)依托、應(yīng)用場(chǎng)景與最終目標(biāo)，基于智慧經(jīng)濟(jì)、智慧產(chǎn)業(yè)、智慧公共管理等多個(gè)維度構(gòu)建智慧鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[2-3]；二是智慧鄉(xiāng)村的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與發(fā)展路徑。介紹國(guó)內(nèi)外智慧鄉(xiāng)村建設(shè)狀況，總結(jié)智慧鄉(xiāng)村實(shí)踐過(guò)程中的核心問(wèn)題與表現(xiàn)特征，從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、政府政策支持、多方主體參與等方面明晰智慧鄉(xiāng)村發(fā)展路徑[4-5]；三是智慧鄉(xiāng)村的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)與技術(shù)應(yīng)用。將“智慧”理念運(yùn)用于農(nóng)村公共治理、休閑旅游、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域，并基于現(xiàn)代信息技術(shù)給出信息化平臺(tái)建設(shè)的應(yīng)用策略[6-7]。然而，由于中國(guó)智慧鄉(xiāng)村研究剛剛起步，當(dāng)前該領(lǐng)域研究存在以下不足：一是混淆智慧鄉(xiāng)村與智慧城市的概念特征，未能對(duì)智慧鄉(xiāng)村的內(nèi)涵與外延進(jìn)行準(zhǔn)確界定，進(jìn)而難以構(gòu)建可用于有效量化分析的智慧鄉(xiāng)村發(fā)展評(píng)價(jià)體系；二是采用因子分析法、主成分分析法等線性分析方法測(cè)算智慧鄉(xiāng)村發(fā)展水平，未能精準(zhǔn)刻畫智慧鄉(xiāng)村評(píng)價(jià)體系各指標(biāo)間的復(fù)雜非線性關(guān)系，進(jìn)而難以保證智慧鄉(xiāng)村發(fā)展評(píng)價(jià)的精準(zhǔn)程度。鑒于此，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Αa(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?、科技發(fā)展?jié)摿?、公共服?wù)發(fā)展?jié)摿?、智慧基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展?jié)摿?個(gè)維度構(gòu)建智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用深度稀疏自動(dòng)編碼器這一深度學(xué)習(xí)方法測(cè)算31個(gè)省(市、自治區(qū))智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿?，明晰中?guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展的時(shí)空格局、分布動(dòng)態(tài)與影響因素，以期為推進(jìn)中國(guó)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)提供有益參考。

與已有研究相比，本文邊際貢獻(xiàn)主要包括以下3點(diǎn)：一是基于智慧鄉(xiāng)村的概念特征與應(yīng)用場(chǎng)景構(gòu)建出智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上對(duì)中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿ψ鞒鲈u(píng)價(jià)，為分批、有序推進(jìn)中國(guó)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)提供了決策依據(jù)；二是首次將人工智能領(lǐng)域的深度稀疏自動(dòng)編碼器技術(shù)引入智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)模型，有力克服了傳統(tǒng)指標(biāo)評(píng)價(jià)方法中的主觀性、隨意性缺陷，在降低數(shù)據(jù)提取難度的同時(shí)提升模型測(cè)算精度；三是從時(shí)空分異、分布動(dòng)態(tài)、影響因素3個(gè)方面深入考察中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ臅r(shí)空格局與演進(jìn)脈絡(luò)，為中國(guó)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的整體布局與時(shí)機(jī)選擇提供了有益參考。

1 智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)體系構(gòu)建

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

構(gòu)建智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)體系并對(duì)其進(jìn)行量化分析，能夠有效識(shí)別各地區(qū)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的基本實(shí)力與未來(lái)前景，為政府構(gòu)建多層次、多形式、差異化的智慧鄉(xiāng)村建設(shè)體系提供決策依據(jù)。然而，由于當(dāng)前未有學(xué)者針對(duì)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿M(jìn)行指標(biāo)體系構(gòu)建且智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)具有復(fù)雜性、系統(tǒng)性、前瞻性等特征，為充分保證指標(biāo)體系構(gòu)建的科學(xué)性、可行性與代表性，參照《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018-2022年)》對(duì)智慧鄉(xiāng)村的建設(shè)構(gòu)想，借鑒鄒凱和包明林[8]、常倩和李瑾[2]、焦貝貝等[9]構(gòu)建的相關(guān)指標(biāo)體系，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Αa(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?、科技發(fā)展?jié)摿Α⒐卜?wù)發(fā)展?jié)摿?、智慧基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展?jié)摿?個(gè)維度構(gòu)建中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)體系(表1)。

1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?。智慧鄉(xiāng)村建設(shè)具有投入資金多、回報(bào)周期長(zhǎng)、投資風(fēng)險(xiǎn)大等特征，良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿κ侵腔坂l(xiāng)村建設(shè)的重要保障。采用C1～C5對(duì)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿M(jìn)行測(cè)算，從產(chǎn)出、投資、收入、消費(fèi)4個(gè)方面考察當(dāng)?shù)剜l(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與當(dāng)?shù)鼐用窀辉３潭取?/p>

2)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?。智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的根本途徑在于構(gòu)建一套契合農(nóng)村發(fā)展需求的智慧產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)體系，而已有的產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)是智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的基本條件。采用C6～C9考察農(nóng)業(yè)機(jī)械化、電氣化、水利化、化學(xué)化水平；采用C10～C11考察農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)滲透度與規(guī)?；?。

3)科技發(fā)展?jié)摿?。物?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)在智慧鄉(xiāng)村中的廣泛運(yùn)用需要現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的有力支撐，良好的科技發(fā)展?jié)摿κ侵腔坂l(xiāng)村建設(shè)的不竭動(dòng)力。采用C12～C16對(duì)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的科技發(fā)展?jié)摿M(jìn)行測(cè)算，從技術(shù)、知識(shí)、人才3種要素考察鄉(xiāng)村科技發(fā)展水平。

4)公共服務(wù)發(fā)展?jié)摿?。智慧鄉(xiāng)村建設(shè)離不開(kāi)公共服務(wù)系統(tǒng)的良性運(yùn)轉(zhuǎn)，將智慧理念運(yùn)用到公共服務(wù)體系既是智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的必經(jīng)之路，也是智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的最終目標(biāo)。采用C17～C23對(duì)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的公共服務(wù)發(fā)展?jié)摿M(jìn)行測(cè)算，從醫(yī)療、社保、文化3個(gè)方面考察鄉(xiāng)村公共服務(wù)發(fā)展水平。

5)智慧基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展?jié)摿?。智慧鄉(xiāng)村“智能、互聯(lián)、協(xié)同”的生態(tài)系統(tǒng)必須依靠高質(zhì)量智慧基礎(chǔ)設(shè)施體系來(lái)構(gòu)建。良好的智慧基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展?jié)摿κ侵腔坂l(xiāng)村建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。采用C24～C27對(duì)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的智慧基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展?jié)摿M(jìn)行測(cè)算，從交通運(yùn)輸、郵電服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)3個(gè)方面考察鄉(xiāng)村智慧基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平。

1.2 研究樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2015—2018年中國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))的相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)淘寶村研究報(bào)告(2009—2019)》及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、商務(wù)部網(wǎng)站、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部網(wǎng)站等。由于2018年農(nóng)村省際耕地面積仍未公布且不同年份耕地面積變動(dòng)較小，采用2017年各省域耕地面積替代2018年進(jìn)行測(cè)算。此外，采用k-means均值聚類插補(bǔ)法對(duì)少數(shù)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2 智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 基于深度稀疏自動(dòng)編碼器的模型構(gòu)建

作為一種能夠擬合復(fù)雜非線性關(guān)系、自動(dòng)提取多維抽象特征的研究方法[10]，深度學(xué)習(xí)近年來(lái)在圖像識(shí)別[11]、語(yǔ)音識(shí)別[12]、股價(jià)預(yù)測(cè)[13]等領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越性能。而作為一種能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稀疏自動(dòng)編碼器能夠自動(dòng)提取和學(xué)習(xí)無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征，在降低數(shù)據(jù)提取難度的同時(shí)提升數(shù)據(jù)分類精度[14]。之所以將深度稀疏自動(dòng)編碼器引入智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿C合評(píng)價(jià)研究，是因?yàn)樯疃认∈枳詣?dòng)編碼器完全由數(shù)據(jù)集自身驅(qū)動(dòng)，無(wú)需相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)，且能夠有效避免傳統(tǒng)指標(biāo)測(cè)評(píng)方法如主成分分析法、獨(dú)立成分分析法存在的固有缺陷：一是指標(biāo)權(quán)重確定存在的主觀性與隨意性，二是線性降維造成的信息損失[15]，從而極大提升智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。

2.1.1 稀疏自動(dòng)編碼器

自動(dòng)編碼器是一種具有對(duì)稱性的多層感知器，主要分為編碼層和解碼層。將輸入數(shù)據(jù)通過(guò)編碼層獲取潛碼后，再通過(guò)解碼層獲取與輸入數(shù)據(jù)盡可能相似的輸出數(shù)據(jù)，模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 自動(dòng)編碼器模型結(jié)構(gòu)示意圖

自動(dòng)編碼器通過(guò)反向傳播算法(BP算法)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使輸出數(shù)據(jù)盡可能逼近輸入數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)重構(gòu)誤差最小的方式獲取最優(yōu)隱層表達(dá)[16]。反向傳播算法是計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用手段，根據(jù)柯?tīng)柲缏宸虔B加定理，BP算法的輸出函數(shù)可表示為

(1)

式中，Ξj(·)和ψij(·)為隱藏層和輸出層對(duì)應(yīng)的激活函數(shù)。

自動(dòng)編碼器通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與輸入的差異性判斷訓(xùn)練結(jié)果是否準(zhǔn)確，使用L2范數(shù)損失函數(shù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，即

(2)

式中：t∈Rn×1為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出值；z=g(x)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值；w∈Rn×m為權(quán)重矩陣。

稀疏自動(dòng)編碼器是傳統(tǒng)自動(dòng)編碼器的進(jìn)一步延伸，通過(guò)在隱藏層加入稀疏懲罰項(xiàng)的方式減少隱藏層神經(jīng)元的激活數(shù)量，提升傳統(tǒng)自動(dòng)編碼器性能，更好地表征輸入數(shù)據(jù)[17]。稀疏性可具體解釋為：當(dāng)隱藏層的激活函數(shù)設(shè)定為Tanh時(shí)，神經(jīng)元輸出接近1時(shí)可認(rèn)為該神經(jīng)元被激活，接近-1時(shí)可認(rèn)為該神經(jīng)元被抑制。使用KL散度對(duì)自動(dòng)編碼器進(jìn)行稀疏性限制：

(3)

式中：KL(ρ‖ρj)為Kullback-Leibler相對(duì)熵；ρ為趨近于0的稀疏性參數(shù)；ρj為隱藏層神經(jīng)元j的平均活躍度。KL散度值會(huì)隨著ρj趨近于ρ而逐漸減小。KL散度可用式(4)進(jìn)行計(jì)算。

(4)

在加入稀疏性懲罰項(xiàng)之后，運(yùn)用下述目標(biāo)函數(shù)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層進(jìn)行稀疏性度量：

(5)

式中：‖x-Vty‖2表示重構(gòu)誤差，使用L2范數(shù)進(jìn)行構(gòu)建；λ為稀疏懲罰項(xiàng)權(quán)重系數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中應(yīng)盡可能減小損失函數(shù)，從而確保隱藏層得到更優(yōu)的特征表達(dá)。

2.1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用稀疏自動(dòng)編碼器構(gòu)建智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其流程可描述為以下3個(gè)步驟：

第1步，歸一化處理與數(shù)據(jù)集拓展。為加快模型收斂速度，在構(gòu)建深度稀疏自動(dòng)編碼器之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，通過(guò)最大-最小標(biāo)準(zhǔn)化方式將數(shù)據(jù)映射到[0,1]之間。同時(shí)，采用構(gòu)建隨機(jī)數(shù)方法擴(kuò)展智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿?shù)據(jù)集，最終得到12 400組訓(xùn)練集和1 240組測(cè)試集。

第2步，隱藏層結(jié)構(gòu)設(shè)置。采用包含5個(gè)隱藏層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建深度稀疏自動(dòng)編碼器。編碼層部分，隱藏層神經(jīng)元數(shù)量逐次遞減，將智慧鄉(xiāng)村數(shù)據(jù)集逐次映射到低維空間中尋找其非線性關(guān)系。解碼層部分，隱藏層神經(jīng)元數(shù)量逐次遞增，使其與編碼層呈鏡像分布，用以還原智慧鄉(xiāng)村數(shù)據(jù)集。

第3步，激活函數(shù)、優(yōu)化器與損失函數(shù)選擇。激活函數(shù)方面，使用Tanh、Linear、Sigmoid實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出間的線性與非線性映射；優(yōu)化器方面，使用自適應(yīng)矩估計(jì)(Adam)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重進(jìn)行更新；損失函數(shù)方面，使用最小均方誤差(MSE)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

構(gòu)建深度稀疏自動(dòng)編碼器所使用的編程語(yǔ)言為Python3.6、深度學(xué)習(xí)框架為Tensorflow，模型具體參數(shù)見(jiàn)表2。基于上述參數(shù)選擇，模型的損失值隨迭代次數(shù)增加而逐漸減小，且在300次迭代完成后低于閾值0.05，該結(jié)果表明模型構(gòu)建準(zhǔn)確。

表2 智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿ι疃认∈枳詣?dòng)編碼器模型參數(shù)

2.2 基于遺傳算法的權(quán)重確定

遺傳算法是一種通過(guò)模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論中的自然選擇過(guò)程搜尋問(wèn)題最優(yōu)解的研究方法。與傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比，遺傳算法無(wú)須考慮目標(biāo)函數(shù)及其約束條件的復(fù)雜程度且具備較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力，能夠迅速、準(zhǔn)確、有效地獲取優(yōu)化結(jié)果。為探析智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿?7個(gè)指標(biāo)對(duì)其最終評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度大小，運(yùn)用二進(jìn)制遺傳算法將指標(biāo)權(quán)重確定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為減小預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)結(jié)果與真實(shí)評(píng)價(jià)結(jié)果差異的最優(yōu)化問(wèn)題，其運(yùn)算步驟如下。

第1步，編碼。對(duì)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)體系中的27個(gè)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行二進(jìn)制編碼，建立表現(xiàn)型與基因型間的映射關(guān)系，編碼后的二進(jìn)制數(shù)即為生物學(xué)意義上的基因。二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度與求解問(wèn)題精度相關(guān)，設(shè)置權(quán)重精度為小數(shù)點(diǎn)后4位，則二進(jìn)制編碼比特?cái)?shù)為

(6)

將根據(jù)二進(jìn)制編碼獲得的基因按照順序連成字符串，得到染色體為

(7)

使用L2范數(shù)作為損失函數(shù)，染色體對(duì)應(yīng)損失值為

cost=f(chromosome)=f(p1,p2,…,pNvar)

(8)

第2步，選擇。隨機(jī)初始化一個(gè)種群，通過(guò)優(yōu)勝劣汰原則對(duì)該種群中的個(gè)體進(jìn)行自然選擇，損失值高的個(gè)體被剔除，損失值低的個(gè)體被保留。將自然選擇后的個(gè)體進(jìn)行配對(duì)形成父代，其被選擇成為父代的概率由以下方法計(jì)算：

將自然選擇后的個(gè)體按照損失值由高到低排序并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即

Cn=Cn-CNkeep+1

(9)

根據(jù)輪盤賭選擇法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的損失值進(jìn)行計(jì)算，個(gè)體被選擇成為父代的概率為

(10)

第3步，交叉。將兩個(gè)父代個(gè)體的部分結(jié)構(gòu)進(jìn)行交叉得到子代。具體而言，采用兩點(diǎn)交叉模式，在父代染色體中隨機(jī)設(shè)置兩個(gè)交叉點(diǎn)，將交叉點(diǎn)間的部分基因進(jìn)行交換。

第4步，變異。對(duì)染色體內(nèi)的部分基因進(jìn)行隨機(jī)突變，即通過(guò)引入新的信息避免最優(yōu)化問(wèn)題陷入局部最優(yōu)解。在此過(guò)程中，使用精英保留策略避免種群中的最優(yōu)子代因交叉和變異操作而被破壞。需要進(jìn)行突變的比特?cái)?shù)量為

mutation=μ(Npop-1)Nbits

(11)

將上述步驟執(zhí)行所形成的新一代種群作為下一次迭代的起點(diǎn)。經(jīng)過(guò)多次迭代后，若種群逐漸收斂并小于閾值，則遺傳算法停止運(yùn)行。經(jīng)過(guò)500次迭代后，遺傳算法的種群個(gè)體平均目標(biāo)函數(shù)值與種群最優(yōu)個(gè)體目標(biāo)函數(shù)值均隨迭代次數(shù)增加而逐漸減小，且在迭代完成后小于閾值0.1，上述結(jié)果表明模型構(gòu)建準(zhǔn)確。遺傳算法具體參數(shù)見(jiàn)表3。

表3 智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿z傳算法參數(shù)

3 結(jié)果分析

運(yùn)用深度稀疏自動(dòng)編碼器對(duì)2015—2018年中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿M(jìn)行測(cè)算，得到最終評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表4。參考徐美和劉春臘[18]的等分方法，將中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿澐譃閺?qiáng)(Ⅰ級(jí))、較強(qiáng)(Ⅱ級(jí))、中等(Ⅲ級(jí))、較弱(Ⅳ級(jí))、弱(Ⅴ級(jí))5個(gè)等級(jí)，對(duì)應(yīng)綜合得分范圍分別為(0.8,1.0]，(0.6,0.8]，(0.4,0.6]，(0.2,0.4]，[0,0.2]。

表4 2015—2018年中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)結(jié)果

3.1 中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿r(shí)空分異格局

橫向來(lái)看，2015—2018年中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿φw均值為0.448 0，處于中等(Ⅲ級(jí))水平，高于全國(guó)平均水平的省域有15個(gè)。深入觀察等級(jí)劃分中的省域數(shù)量可知，中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Τ蕛深^小、中間大的“橄欖型”分布。這表明中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿φw較大，已有超過(guò)50%的省域具備中等及以上智慧鄉(xiāng)村發(fā)展實(shí)力，且各省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Ψ植枷鄬?duì)集中，有利于逐步縮小省域間智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Σ罹啵瑢?shí)現(xiàn)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的全面推進(jìn)?？v向來(lái)看，2015—2018年中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿δ昃鲩L(zhǎng)率為4.29%，高于全國(guó)平均增速的省域共有16個(gè)。深入觀察增速較快的省域分布可知，貴州、西藏、云南等處于較弱(Ⅳ級(jí))、弱(Ⅴ級(jí))的省域展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?，有望?shí)現(xiàn)“彎道超車”。這表明中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿焖偬嵘?，智慧鄉(xiāng)村建設(shè)條件日臻成熟。

究其原因，一是得益于農(nóng)業(yè)和農(nóng)村信息化建設(shè)的長(zhǎng)期布局與持續(xù)推進(jìn)。2007年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布《全國(guó)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村信息化建設(shè)總體框架(2007—2015)》，明確農(nóng)業(yè)和農(nóng)村信息化建設(shè)的指導(dǎo)思想和主要任務(wù)；2011年與2016年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部分別發(fā)布全國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展“十二五”“十三五”規(guī)劃，為農(nóng)業(yè)和農(nóng)村信息化建設(shè)提供行動(dòng)綱領(lǐng)；2019年，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，中國(guó)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村信息化建設(shè)進(jìn)入全面推進(jìn)階段。上述不同階段農(nóng)業(yè)和農(nóng)村信息化建設(shè)為智慧鄉(xiāng)村發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[19]。二是得益于中國(guó)新一代信息技術(shù)的高速發(fā)展與廣泛普及。近年來(lái)，中國(guó)在人工智能、區(qū)塊鏈、5G移動(dòng)通信等新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)方面處于領(lǐng)先地位，并已廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村電子商務(wù)、鄉(xiāng)村休閑旅游等多個(gè)場(chǎng)域，為智慧鄉(xiāng)村發(fā)展提供有力保障[20]。三是得益于政府經(jīng)濟(jì)、行政等多種宏觀調(diào)控手段的綜合運(yùn)用與有力支持。為快速推動(dòng)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)，政府將智慧理念充分融入鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與各類發(fā)展規(guī)劃，在金融信貸、產(chǎn)業(yè)布局、鄉(xiāng)村教育、人才輸送等方面加大對(duì)農(nóng)村的傾斜力度，為智慧鄉(xiāng)村發(fā)展創(chuàng)設(shè)良好環(huán)境。

從空間分布來(lái)看，2015—2018年中國(guó)東部地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿φw均值為0.643 0，處于較強(qiáng)(Ⅱ級(jí))水平；中部地區(qū)整體均值為0.472 3，處于中等(Ⅲ級(jí))水平；東北地區(qū)整體均值為0.400 7，處于中等(Ⅲ級(jí))水平；西部地區(qū)整體均值為0.285 1，處于較弱(Ⅳ級(jí))水平。中國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)出東-中-西階梯下降的空間特征。在此基礎(chǔ)上，基于泰爾指數(shù)分解法計(jì)算中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿^(qū)域差距的泰爾指數(shù)與分解貢獻(xiàn)率：整體來(lái)看，2015—2018年中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿μ栔笖?shù)呈先上升后下降的發(fā)展趨勢(shì)，由2015年的0.089 4增長(zhǎng)至2016年的0.094 8，再減小至2018年的0.080 5，這表明中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Ω魇∮虿罹喑氏葦U(kuò)大后收斂的演化趨勢(shì)；從分解結(jié)果來(lái)看，2015—2018年經(jīng)濟(jì)區(qū)域組內(nèi)差距平均貢獻(xiàn)率為35.23%，組間差距平均貢獻(xiàn)率為64.77%，這表明區(qū)域間差距是導(dǎo)致中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Ψ之惖闹饕颉?/p>

究其原因，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)較好，新一代信息技術(shù)最先得到普及與運(yùn)用，智慧鄉(xiāng)村發(fā)展的“數(shù)字鴻溝”在接入與使用方面均相對(duì)較小，各類農(nóng)村市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體具有更大機(jī)會(huì)加入以信息技術(shù)為基礎(chǔ)的新經(jīng)濟(jì)之中，加之東部地區(qū)科技、知識(shí)、人才的高度集聚效應(yīng)，智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿μ幱谌珖?guó)領(lǐng)先地位；與東部地區(qū)相比，中部地區(qū)智慧基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠健全，智慧理念與農(nóng)村新興產(chǎn)業(yè)深度融合的條件不夠成熟，但作為擁有多個(gè)農(nóng)業(yè)大省的糧食主產(chǎn)區(qū)，中部地區(qū)具有良好的農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)與農(nóng)村發(fā)展資源，智慧鄉(xiāng)村發(fā)展前景廣闊；隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平迅速提升，然而在智慧鄉(xiāng)村建設(shè)過(guò)程中仍受到資金不足、技術(shù)落后、人才外流等條件的明顯制約，且農(nóng)村普遍缺乏運(yùn)用新一代信息技術(shù)發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)的意識(shí)，應(yīng)充分發(fā)揮區(qū)域政策的引導(dǎo)作用，促使西部地區(qū)補(bǔ)齊智慧鄉(xiāng)村發(fā)展的要素短板，利用新經(jīng)濟(jì)持續(xù)、快速增長(zhǎng)屬性實(shí)現(xiàn)智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的“彎道超車”。

3.2 中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Ψ植紕?dòng)態(tài)演進(jìn)

在時(shí)空格局分析基礎(chǔ)上，使用核密度估計(jì)方法考察中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ姆植紕?dòng)態(tài)演進(jìn)。具體而言，使用Stata14.0繪制中國(guó)東部、東北、中部、西部地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ暮嗣芏裙烙?jì)圖譜(圖2)，從相對(duì)位置、曲線形態(tài)、波峰波寬3個(gè)方面刻畫各區(qū)域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ难葸M(jìn)特征。

圖2 2015—2018年各地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿嗣芏裙烙?jì)圖譜

從相對(duì)位置來(lái)看，東部地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ暮嗣芏裙烙?jì)曲線都呈現(xiàn)較為顯著的右移趨勢(shì)，這表明中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿χ鹉晏嵘?，建設(shè)智慧鄉(xiāng)村的時(shí)機(jī)日臻成熟。其中，東部地區(qū)核密度估計(jì)曲線右移幅度相對(duì)較小且右移速度逐漸放緩，這表明東部地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿σ堰M(jìn)入高水平、低增速的成熟期；中部地區(qū)與東北地區(qū)核密度估計(jì)曲線右移幅度相對(duì)較大且右移速度逐漸加快，這表明上述兩個(gè)區(qū)域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿μ幱诳焖侔l(fā)展階段；西部地區(qū)核密度估計(jì)曲線右移幅度相對(duì)較小且右移狀態(tài)呈現(xiàn)一定波動(dòng)性，這表明西部地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿ι刑幵缙诎l(fā)展階段，具有較大發(fā)展空間。

從曲線形態(tài)來(lái)看，東部地區(qū)核密度估計(jì)曲線由“單峰”向“多峰”轉(zhuǎn)變，這表明東部地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Ψ植贾饾u呈現(xiàn)多極化趨勢(shì)，部分省域基于智慧鄉(xiāng)村先發(fā)優(yōu)勢(shì)逐漸成為最具發(fā)展?jié)摿Φ摹皹O核”；東北地區(qū)核密度估計(jì)曲線始終呈“單峰”分布，且曲線呈現(xiàn)出顯著的右拖尾現(xiàn)象，這表明東北地區(qū)內(nèi)部存在表現(xiàn)突出的省域，拉高了該地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ恼w水平；中部地區(qū)核密度估計(jì)曲線由“雙峰”向“單峰”轉(zhuǎn)變，且曲線呈現(xiàn)出顯著的左拖尾現(xiàn)象，這表明中部地區(qū)內(nèi)部存在表現(xiàn)較差的省域，拉低了該地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ恼w水平；西部地區(qū)核密度估計(jì)曲線始終呈“雙峰”分布，且曲線呈現(xiàn)出顯著的右拖尾現(xiàn)象，這表明西部地區(qū)內(nèi)部省域的智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)較為顯著的兩極分化趨勢(shì)，部分表現(xiàn)突出的省域拉高了該地區(qū)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ恼w水平。

從波峰波寬來(lái)看，東部地區(qū)核密度估計(jì)曲線波峰高度逐漸下降，波寬逐漸增大，這表明東部地區(qū)內(nèi)部各省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Σ罹嗖粩鄶U(kuò)大，極化趨勢(shì)仍占據(jù)主導(dǎo)地位；東北地區(qū)核密度估計(jì)曲線波峰高度逐漸上升，波寬逐漸減小，這表明東北地區(qū)內(nèi)部各省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Σ罹嘀饾u縮小，各省域分布相對(duì)均衡；中部地區(qū)核密度估計(jì)曲線波峰高度逐漸降低，波寬逐漸增大，這表明中部地區(qū)內(nèi)部各省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Σ罹嗖粩鄶U(kuò)大，頭部省域表現(xiàn)突出，而落后省域并未取得顯著發(fā)展；西部地區(qū)核密度估計(jì)曲線波峰高度先下降后上升，波寬逐漸增大，這表明西部地區(qū)內(nèi)部省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Σ罹嘧儎?dòng)具有一定波動(dòng)性，但整體仍表現(xiàn)出離散趨勢(shì)。

3.3 中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿τ绊懸蛩刈R(shí)別

采用遺傳算法探測(cè)各指標(biāo)對(duì)中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿ψ罱K評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度，測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表5。參考已有文獻(xiàn)，以權(quán)重≥0.05為識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，篩選影響中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿ψ罱K評(píng)價(jià)結(jié)果的關(guān)鍵指標(biāo)[19]。

根據(jù)表5可知，淘寶村占比(C11)、農(nóng)村社會(huì)消費(fèi)品人均零售額(C3)等13個(gè)指標(biāo)權(quán)重≥0.05，是影響中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)分差異的關(guān)鍵因素。對(duì)上述關(guān)鍵因素進(jìn)行深入分析可得以下結(jié)論：

表5 中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)權(quán)重

1)以淘寶村為主要載體的農(nóng)村電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展成為智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的重要抓手。在智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿?7個(gè)指標(biāo)中，淘寶村占比的指標(biāo)權(quán)重最高為0.134 3。根據(jù)阿里研究院發(fā)布的《中國(guó)淘寶村研究報(bào)告(2009—2019)》，10年間，淘寶村數(shù)量由3個(gè)增加至4 310個(gè)，覆蓋全國(guó)25個(gè)省(市、自治區(qū))，覆蓋人口達(dá)2.5億。農(nóng)村電子商務(wù)這一新興產(chǎn)業(yè)的崛起幫助農(nóng)民以較低成本加入數(shù)字經(jīng)濟(jì)中來(lái)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)與國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)進(jìn)行有效對(duì)接，并在此過(guò)程中實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)包容性增長(zhǎng)。淘寶村的不斷集聚必將帶動(dòng)農(nóng)村智慧產(chǎn)業(yè)鏈的加速形成與智慧基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善，助力智慧鄉(xiāng)村建設(shè)。

2)農(nóng)村消費(fèi)水平的日益提升成為智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的重要?jiǎng)幽堋Ｔ谥腔坂l(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ?7個(gè)指標(biāo)中，反映農(nóng)村消費(fèi)需求與滿足水平的指標(biāo)農(nóng)村社會(huì)消費(fèi)品人均零售額、農(nóng)村居民人均消費(fèi)水平權(quán)重均大于0.1，足見(jiàn)農(nóng)村消費(fèi)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿S度的重要性。隨著農(nóng)民收入與消費(fèi)水平的日益提升，農(nóng)村消費(fèi)潛力得以進(jìn)一步釋放，成為拉動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)幽?。而隨著新一代信息技術(shù)在農(nóng)村各領(lǐng)域的日益普及，消費(fèi)被賦予了新的內(nèi)涵與形態(tài)，農(nóng)民消費(fèi)需求得以充分滿足，交易成本極大降低，農(nóng)村消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動(dòng)作用更加顯著，為智慧鄉(xiāng)村建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)物質(zhì)基礎(chǔ)[21]。

3)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化推進(jìn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成為智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的重要支撐。在智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ?7個(gè)指標(biāo)中，反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平中機(jī)械化、化學(xué)化、電氣化的3個(gè)指標(biāo)畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、畝均農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)村人均用電量與反映農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的3個(gè)指標(biāo)國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)數(shù)量、農(nóng)業(yè)植物新品種權(quán)申請(qǐng)數(shù)量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化國(guó)家重點(diǎn)龍頭企業(yè)數(shù)量均具有較高權(quán)重。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的有效提升能夠優(yōu)化生產(chǎn)要素配置，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)效益，為應(yīng)用與推廣智慧農(nóng)業(yè)先進(jìn)技術(shù)與管理模式提供了重要前提。

4 結(jié)論與啟示

基于深度稀疏自動(dòng)編碼器構(gòu)建智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)模型，并運(yùn)用泰爾指數(shù)分解、核密度估計(jì)、遺傳算法等方法深入分析中國(guó)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ臅r(shí)空格局、分布動(dòng)態(tài)與影響因素，得到主要結(jié)論如下：①中國(guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿φw處于中等水平，且各省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Τ省伴蠙煨汀狈植肌＂谥袊?guó)省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿焖偬嵘?，智慧鄉(xiāng)村建設(shè)條件日臻成熟，部分起點(diǎn)低、增長(zhǎng)快的省域表現(xiàn)搶眼。③中國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿C合評(píng)分由高到低排序分別為東部地區(qū)、中部地區(qū)、東北地區(qū)、西部地區(qū)，均值分布呈現(xiàn)出東-中-西階梯下降的空間特征。東部地區(qū)已進(jìn)入高水平、低增速的成熟階段，內(nèi)部省域呈現(xiàn)多極化趨勢(shì)；東北地區(qū)與中部地區(qū)處于快速發(fā)展階段，東北地區(qū)內(nèi)部省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Ψ植驾^為均衡，中部地區(qū)頭部省域表現(xiàn)良好而落后省域發(fā)展并不顯著；西部地區(qū)處于早期發(fā)展階段，內(nèi)部省域呈現(xiàn)兩極分化趨勢(shì)。④農(nóng)村電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村消費(fèi)水平提升、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化推進(jìn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成為影響智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿ψ罱K評(píng)價(jià)結(jié)果的關(guān)鍵因素。

基于上述結(jié)論，給出政策建議如下：

1)規(guī)劃先行，循序漸進(jìn)，根據(jù)不同省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ恼w水平分批確立試點(diǎn)。智慧鄉(xiāng)村建設(shè)并不能一蹴而就，需要經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、科技、公共服務(wù)、智慧基礎(chǔ)設(shè)施等一系列配套體系的有力支撐。因此，在智慧鄉(xiāng)村建設(shè)過(guò)程中，需要對(duì)不同省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ恼w水平進(jìn)行識(shí)別和論證：對(duì)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿μ幱冖窦?jí)、Ⅱ級(jí)的省域而言，應(yīng)先行設(shè)立智慧鄉(xiāng)村試點(diǎn)，發(fā)揮上述省域智慧鄉(xiāng)村軟硬件配套體系的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)，使其成為智慧鄉(xiāng)村示范引領(lǐng)的“試驗(yàn)田”，并在此基礎(chǔ)上制定智慧鄉(xiāng)村短期、長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，為其他省域智慧鄉(xiāng)村建設(shè)提供寶貴經(jīng)驗(yàn)；對(duì)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿μ幱冖蠹?jí)的省域而言，應(yīng)充分借鑒、吸收、推廣首批智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合自身發(fā)展優(yōu)勢(shì)與不足進(jìn)行完善與補(bǔ)充，運(yùn)用新一代信息技術(shù)的特有屬性實(shí)現(xiàn)“彎道超車”；對(duì)智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿μ幱冖艏?jí)、Ⅴ級(jí)的省域而言，不能脫離發(fā)展實(shí)際，盲目追逐智慧鄉(xiāng)村建設(shè)的高速度、快落地，應(yīng)首先布局智慧鄉(xiāng)村發(fā)展所需軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施，特別是與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算密切相關(guān)的信息基礎(chǔ)設(shè)施，逐步將智慧理念應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、電商、生態(tài)、旅游等多個(gè)場(chǎng)域，為智慧鄉(xiāng)村的構(gòu)建與完善奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2)分類施策，突出重點(diǎn)，根據(jù)不同省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ谋∪醐h(huán)節(jié)進(jìn)行重點(diǎn)建設(shè)。鄉(xiāng)村各類資源與城市相比較為匱乏，若要求面面俱到、全面鋪開(kāi)，會(huì)導(dǎo)致資源配置效率的極大損失。因此，在智慧鄉(xiāng)村建設(shè)過(guò)程中，需要對(duì)不同省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ谋∪醐h(huán)節(jié)進(jìn)行識(shí)別和論證。對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿ο鄬?duì)薄弱的省域而言，應(yīng)不斷調(diào)整和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系，在家庭聯(lián)產(chǎn)承包經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)上發(fā)展家庭農(nóng)場(chǎng)、專業(yè)大戶等多種組織形式的經(jīng)營(yíng)體系，并運(yùn)用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)提升農(nóng)村經(jīng)濟(jì)績(jī)效；對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿ο鄬?duì)薄弱的省域而言，一是積極發(fā)展傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，通過(guò)精準(zhǔn)作業(yè)、在線監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程診斷、全程溯源等智能運(yùn)用提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)效率，二是積極發(fā)展農(nóng)村電商、休閑旅游等新興產(chǎn)業(yè)，通過(guò)信息共享、平臺(tái)搭建、實(shí)時(shí)互動(dòng)等智能運(yùn)用提高新興產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)收益；對(duì)科技發(fā)展?jié)摿ο鄬?duì)薄弱的省域而言，一是加大科技投入，搭建信息技術(shù)產(chǎn)學(xué)研一體化平臺(tái)，將科技成果快速轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，二是大力發(fā)展農(nóng)村教育、優(yōu)化農(nóng)村教育資源，為智慧鄉(xiāng)村建設(shè)提供持續(xù)的智力支持；對(duì)公共服務(wù)發(fā)展?jié)摿ο鄬?duì)薄弱的省域而言，應(yīng)充分發(fā)揮新一代信息技術(shù)在農(nóng)村醫(yī)療、社保、文化體系等公共資源配置、服務(wù)滲透、市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)等方面的特有優(yōu)勢(shì)，確保農(nóng)民居民能夠享受到優(yōu)質(zhì)公共服務(wù)；對(duì)智慧基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展?jié)摿ο鄬?duì)薄弱的省域而言，應(yīng)加大農(nóng)村寬帶通信網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字電視網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)等智慧基礎(chǔ)設(shè)施投入，積極推動(dòng)新一代信息技術(shù)與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的深度融合。

3)因地制宜，體現(xiàn)特色，根據(jù)不同省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ奶卣鲗傩酝癸@獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。中國(guó)幅員遼闊、民族眾多，各鄉(xiāng)村在資源稟賦、文化習(xí)俗、社會(huì)形態(tài)等方面具有顯著差異。因此，在智慧鄉(xiāng)村建設(shè)過(guò)程中，需要對(duì)不同省域智慧鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)摿Φ奶卣鲗傩赃M(jìn)行識(shí)別和論證。對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、基礎(chǔ)設(shè)施健全、產(chǎn)業(yè)布局完善的鄉(xiāng)村而言，應(yīng)加快新一代信息技術(shù)的普及與應(yīng)用，率先將智慧理念運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、鄉(xiāng)村旅游、電子商務(wù)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)，積極培育融合新一代信息技術(shù)的生產(chǎn)、加工、銷售基地，為當(dāng)?shù)剞r(nóng)村居民解決就業(yè)問(wèn)題；對(duì)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主體、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)較差的鄉(xiāng)村而言，應(yīng)加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字化、智慧化建設(shè)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)打造當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品特色品牌，推動(dòng)農(nóng)業(yè)商品化進(jìn)程；對(duì)生態(tài)環(huán)境良好、鄉(xiāng)土文化獨(dú)特的鄉(xiāng)村而言，應(yīng)積極發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè)，依托自然、人文旅游資源開(kāi)發(fā)特色產(chǎn)品、提供特色服務(wù)、創(chuàng)造特色體驗(yàn)，并在此過(guò)程中積極開(kāi)發(fā)電子導(dǎo)游、游客監(jiān)測(cè)、紀(jì)念品線上銷售等智慧旅游項(xiàng)目。在智慧鄉(xiāng)村建設(shè)過(guò)程中，應(yīng)充分尊重當(dāng)?shù)剜l(xiāng)村的發(fā)展規(guī)律與特有優(yōu)勢(shì)，繪就“千村千面”的鄉(xiāng)村藍(lán)圖。