周利平， 李 翔， 蘇 紅， 周祉藝

（1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 人文與公共管理學(xué)院， 江西 南昌 330045；2.華東交通大學(xué) 馬克思主義學(xué)院， 江西 南昌 330013；3.江西經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院， 江西 南昌 330088）

大力發(fā)展農(nóng)村基本公共服務(wù)對于有序推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和鞏固脫貧成果具有重要意義[1-2]，但農(nóng)村基本公共服務(wù)供給無論在總量上還是在效率方面均低于城市，且供給“碎片化”問題突出[3]，已成為實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的短板和推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的弱項(xiàng)。對此，黨和政府先后出臺了一系列優(yōu)惠政策，加大了對農(nóng)村基礎(chǔ)公共服務(wù)的投入。2017、2019和2021年中央“一號文件”均指出要“提升農(nóng)村基本公共服務(wù)水平”?！丁笆奈濉?公共服務(wù)規(guī)劃》進(jìn)一步突出了農(nóng)村基本公共服務(wù)供給的重要性。現(xiàn)有研究表明，加大農(nóng)村基本公共服務(wù)供給力度不僅有利于提升農(nóng)村居民幸福感[4]，增強(qiáng)農(nóng)村居民的福利水平[5]，還有益于促進(jìn)農(nóng)村消費(fèi)增長[6-7]，抑制農(nóng)村貧困[8-10]，促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展[11]。因此，本研究的核心問題是：中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平如何？分布動態(tài)如何？區(qū)域差異如何演化？差異來源于哪些方面？差異演化受哪些因素影響？上述問題的研究不僅有助于增進(jìn)對中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給現(xiàn)狀、分布格局以及動態(tài)演變規(guī)律的宏觀認(rèn)知，也可根據(jù)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的地區(qū)差異、影響因素制定出差異化的區(qū)域發(fā)展政策，對于完善農(nóng)村基本公共服務(wù)具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

目前學(xué)界對基本公共服務(wù)的探索日漸完善，形成了大量研究成果，主要包括以下三個方面。第一，基本公共服務(wù)綜合評價。省域尺度層面，李華和董艷玲[12]基于教育、基礎(chǔ)設(shè)施、公共文化、醫(yī)療衛(wèi)生、科學(xué)技術(shù)、公共安全、社保就業(yè)、環(huán)境保護(hù)8個維度的指標(biāo)，測度了中國各省區(qū)市基本公共服務(wù)供給水平。陳聰[13]從基礎(chǔ)設(shè)施、公共衛(wèi)生、社會保障、基礎(chǔ)教育、公共文化5個維度構(gòu)建了農(nóng)村公共品供給評價體系，并對中國31個省份的農(nóng)村公共品供給水平進(jìn)行了綜合評價。城市尺度層面，王亞飛和廖順寶[14]從基礎(chǔ)教育服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、交通服務(wù)、生活設(shè)施服務(wù)、環(huán)境服務(wù)5個方面構(gòu)建了評價指標(biāo)體系，測算了河南省各地市基本公共服務(wù)的發(fā)展水平。張彥彥和胡善成[15]從公共文化教育、醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障、公共設(shè)施與生態(tài)保護(hù)5個方面構(gòu)建了評價指標(biāo)體系，測度了中國城市公共服務(wù)供給水平。第二，基本公共服務(wù)供給水平地區(qū)差異研究。區(qū)際層面，李繼霞等[16]分析了中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給質(zhì)量的時空分布特征，研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域差異顯著。省域?qū)用?，任?qiáng)[17]利用基尼系數(shù)對公共服務(wù)水平差異進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)中國省域公共服務(wù)水平的差異不斷擴(kuò)大。王洛忠和李帆[18]運(yùn)用基尼系數(shù)衡量了中國基本公共文化服務(wù)地區(qū)差異。市域?qū)用?，竇思敏等[19]運(yùn)用泰爾指數(shù)測量了中國東部沿海地區(qū)基本公共服務(wù)的差異。第三，基本公共服務(wù)供給影響因素研究。豆建民和劉欣[20]、楊曉軍和陳浩[21]、辛沖沖和陳志勇[22]運(yùn)用空間面板模型分別從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)、財(cái)政自主能力、城鎮(zhèn)化水平等方面探討了其對基本公共服務(wù)的影響。

毫無疑問，已有研究對認(rèn)識中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給提供了較為深入的洞見，但在評價指標(biāo)、研究對象、研究內(nèi)容和研究方法上仍然存在進(jìn)一步探討的空間。一是在農(nóng)村基本公共服務(wù)供給評價方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)在構(gòu)建評價指標(biāo)體系時往往忽視對信息通信類指標(biāo)的考量，難以對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平進(jìn)行準(zhǔn)確度量和評價。事實(shí)上，自2013年中國提出“寬帶中國”戰(zhàn)略以來，信息通信服務(wù)的公共屬性不斷凸顯，已成為公共服務(wù)評價體系中不可或缺的一個維度[23]。因此，在評價農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平時，信息通信類指標(biāo)應(yīng)該有所考慮。二是在研究內(nèi)容上，現(xiàn)有研究對基本公共服務(wù)供給的空間格局的觀測僅關(guān)注區(qū)域差異的存在性，鮮有研究識別差異的來源，也沒有很好地考察其影響因素。三是研究方法方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)常采用的泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)、變異系數(shù)、熵值法等方法僅能考察研究對象的客觀存在性及程度，難以科學(xué)地識別差異的來源。而Dagum基尼系數(shù)不僅能了解差異的來源，而且能探查由于樣本數(shù)據(jù)交叉對總體差異產(chǎn)生的影響。此外，既有文獻(xiàn)大多基于傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)模型識別基本公共服務(wù)供給水平的影響因素，然而這些傳統(tǒng)模型忽視了基本公共服務(wù)供給的空間關(guān)聯(lián)性，影響了對結(jié)果的判斷。其實(shí)，地區(qū)間存在不同程度的空間相關(guān)性，因此在分析影響因素時納入空間因素可使估計(jì)結(jié)果更為可信[24]。

基于上述分析，本研究首先結(jié)合農(nóng)村基本公共服務(wù)的內(nèi)涵，構(gòu)建農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平綜合評價指標(biāo)體系，利用熵權(quán)法對其真實(shí)水平進(jìn)行評價；其次，基于Kernel密度估計(jì)和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓技術(shù)揭示中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的空間格局演變特征；再次，運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)和方差分解分析農(nóng)村基本公共服務(wù)供給的空間、結(jié)構(gòu)差異及其差異來源；最后，使用空間計(jì)量模型考察農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的影響因素。相較于以往研究，本研究邊際貢獻(xiàn)可能有：第一，在指標(biāo)構(gòu)建上，考慮到信息通信的作用，將這類指標(biāo)納入中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平評價指標(biāo)體系；第二，在研究內(nèi)容和方法上，從時空兩個層面，運(yùn)用Kernel密度估計(jì)和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓技術(shù)揭示中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的演化規(guī)律，從地區(qū)差異和結(jié)構(gòu)差異雙重視角出發(fā)，采用Dagum基尼系數(shù)和方差分解法探究農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的差異及其來源；第三，在應(yīng)用價值上，通過對中國31個省份農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的全方位、多角度的考察，不僅為提升中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給程度和促進(jìn)地區(qū)均衡發(fā)展提供理論依據(jù)與現(xiàn)實(shí)支撐，更為立足于基本公共服務(wù)推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展提供決策參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

考慮到相關(guān)數(shù)據(jù)的連續(xù)性與可得性，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)[34]，基于農(nóng)村基本公共服務(wù)內(nèi)涵，在借鑒現(xiàn)有研究成果[29,35]的同時根據(jù)信息通信對基本公共服務(wù)內(nèi)涵的拓展，本研究構(gòu)建了農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平綜合評價指標(biāo)體系（見表1）。

表1 農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平綜合評價指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of rural basic public service supply level

1.2 研究方法

1.2.1 農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平計(jì)算

由于農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平綜合評價指標(biāo)體系中的各個指標(biāo)量綱不同，為使各指標(biāo)能夠進(jìn)行比較，使用極差法對各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。為了避免標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)為0導(dǎo)致熵值取對數(shù)無意義的情況，對標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)進(jìn)行平移處理，平移幅度為0.000 01。具體方法為

其中，i代表省份，j代表指標(biāo)，λij值為對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果。

指標(biāo)權(quán)重在評價研究中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，對評價結(jié)果有重要且直接的影響。本研究采用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算公式為

本研究采用加權(quán)求和法計(jì)算農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平RPS，

1.2.2 核密度分析

核密度分析被廣泛應(yīng)用于空間非均衡分析。本研究使用高斯核函數(shù)測度農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的概率密度，并對其分布動態(tài)進(jìn)行可視化描述。表達(dá)式為

1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析方法是一種可以精確揭示空間分布的擴(kuò)散方向與離散程度等規(guī)律的空間統(tǒng)計(jì)方法，利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的長、短半軸和分布重心來體現(xiàn)所研究對象的空間特征，本研究參照文獻(xiàn)[27]進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析。

1.2.4 Dagum基尼系數(shù)

本研究參照文獻(xiàn)[28]，采用Dagum基尼系數(shù)法測度中國中部、西部和東部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)水平的地區(qū)內(nèi)差異和地區(qū)間差異，并對其進(jìn)行深層次分析。

1.2.5 方差分解法農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平結(jié)構(gòu)差異的構(gòu)成來源于信息通信、公共設(shè)施、公共教育、醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障、文化娛樂、環(huán)境保護(hù)7個維度，本研究參照文獻(xiàn)[29]，運(yùn)用方差分解法考察其結(jié)構(gòu)差異成因。

1.2.6 空間計(jì)量模型

根據(jù)已有研究成果，從以下幾個方面對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平影響因素進(jìn)行分析：

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（EDL）采用地區(qū)生產(chǎn)總值表示，有研究發(fā)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可以促進(jìn)基本公共服務(wù)水平的提高[36]。（2）財(cái)政自主能力（FA）

采用財(cái)政覆蓋率衡量，以地區(qū)預(yù)算收入與地區(qū)預(yù)算支出的比值代表，有證據(jù)表明財(cái)政自主力越強(qiáng)的地區(qū)提高本地基本公共服務(wù)水平的能力越強(qiáng)。

（3）城鎮(zhèn)化水平（UR）

以各地區(qū)城鎮(zhèn)人口與地區(qū)總?cè)丝诘谋戎荡沓擎?zhèn)化率[37]，城鎮(zhèn)化進(jìn)程與基本公共服務(wù)的水平和規(guī)模相適應(yīng)[38]。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）

以第三產(chǎn)業(yè)與第一、二產(chǎn)業(yè)增加值之比表示，高級化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通過降低交易成本、促進(jìn)人力資本積累以及增加消費(fèi)需求等方式提高公共服務(wù)水平[39]。

（5）數(shù)字金融普惠水平（IFI）

采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心2021年公布的數(shù)字普惠金融指數(shù)代表，數(shù)字金融普惠水平關(guān)系著基本公共服務(wù)供給的資金及資金成本。良好的金融環(huán)境能夠給公共服務(wù)供給提供強(qiáng)大的資金支持。

（6）交通發(fā)展水平（RD）

采用公路里程代表，較高的交通發(fā)展水平有助于提高公共服務(wù)設(shè)施的可達(dá)性，進(jìn)而提高公共服務(wù)供給水平。

為檢驗(yàn)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平影響因素及其空間溢出特征，使用Stata 14.0軟件，以31省0-1鄰接空間矩陣作為空間權(quán)重矩陣，并對矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用Belotti等開發(fā)的xsmle命令，將農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平設(shè)置為因變量，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政自主能力、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、數(shù)字金融普惠水平、交通發(fā)展水平等6個影響因素設(shè)置為自變量，分別得出影響因素對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的空間誤差模型、空間滯后模型、空間杜賓模型回歸結(jié)果。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本研究的相關(guān)數(shù)據(jù)取自2016—2020年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國教育統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國文化文物和旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》，未包含香港、澳門、臺灣的相關(guān)數(shù)據(jù)。對部分年份或地區(qū)的數(shù)據(jù)缺失問題,本研究通過手動匯總各省統(tǒng)計(jì)局門戶網(wǎng)站、地方政府工作通報(bào)以及部分統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)的方式補(bǔ)全,或采用插值補(bǔ)全。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平空間格局

采用自然間斷點(diǎn)分級法對2016和2020年中國各地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平進(jìn)行劃分，包括無數(shù)據(jù)省份共分為5個等級，如圖1所示。

圖1 2016與2020年中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平空間格局Figure 1 Spatial pattern of China’s rural basic public service supply in 2016 and 2020

2016—2020年各地農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平均有顯著提升，2020年農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平均值為0.189，與2016年的0.149相比提高了27%，總體處于快速提升階段。2016年，農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平較高的省份有新疆、青海、甘肅、西藏、寧夏、上海、浙江、福建和北京，主要集中在中國東南沿海和西部地區(qū)，整體上形成了“兩邊高、中間低”的空間格局；22個省份屬于農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平較低地區(qū)，占全部省份的71%，廣泛分布于中國東部和中部地區(qū)。2020年，農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平較高省份的數(shù)量上升為25個，各省份農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平都有不同程度的提高，空間分布呈現(xiàn)巨大變化，高值區(qū)域以西藏、北京、福建3地為輻射核心逐漸向周邊蔓延，并形成了高值族群，農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平集群增長趨勢明顯。

2.2 中國整體及三大區(qū)域農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的時空演變

2.2.1 農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平時間演變

為考察農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平絕對差異的動態(tài)特征，運(yùn)用核密度法展示中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平分布的位置、形態(tài)、延展性和極化等特征，具體見圖2。

圖2 中國整體及三大區(qū)域農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平核密度圖Figure 2 Nuclear density map of the supply level of basic public services in rural areas across China and three major regions

2.2.1.1 整體層面的Kernel核密度估計(jì)

整體層面的分布曲線中心表現(xiàn)為右移趨勢，主峰在2016—2019年逐年增高，2020年回落，寬度增加，表明中國整體農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平正在上升，地區(qū)間差異呈擴(kuò)大趨勢。分布曲線右拖尾并收斂，表明全國范圍內(nèi)供給水平兩極差距逐漸縮小。從波峰變化來看，分布曲線經(jīng)歷了由雙峰向多峰的轉(zhuǎn)變，說明全國范圍的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平正在經(jīng)歷由兩極分化向多級分化的轉(zhuǎn)變。

2.2.1.2 三大區(qū)域?qū)用娴腒ernel核密度估計(jì)

從分布曲線位置看，三大區(qū)域的分布曲線均呈現(xiàn)右移趨勢，說明三大區(qū)域的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平均有所提升。從曲線形態(tài)來看，東部地區(qū)的分布曲線主峰高度于2018年達(dá)最高點(diǎn)，寬度增加，表明東部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平絕對差異在2018年達(dá)到峰值后下降，總體呈現(xiàn)下降趨勢；中部地區(qū)的主峰高度呈下降態(tài)勢，寬度變大，說明中部地區(qū)的絕對差異下降，但離散程度增加；西部地區(qū)分布曲線主峰高度于2019年達(dá)到最高點(diǎn)后下降，寬度逐漸變大，表明西部地區(qū)的絕對差異呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，各省份間絕對差異逐漸擴(kuò)大。從分布延展性來看，東部和西部地區(qū)的分布曲線向右拖尾，而中部地區(qū)則沒有，且東部與西部地區(qū)的分布延展性在研究期內(nèi)呈現(xiàn)拓寬趨勢，中部地區(qū)的分布曲線延展性則在研究期內(nèi)先收斂再拓寬，說明東、西部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平較高省份與較低省份存在差距且差距在不斷擴(kuò)大，而中部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平較高省份與較低省份在研究期內(nèi)的差距存在波動，先縮小后擴(kuò)大，總體上呈現(xiàn)小幅度擴(kuò)大態(tài)勢。從波峰變化來看，東部和西部地區(qū)分布曲線在研究期內(nèi)均由“一主一側(cè)”雙峰向“一主多側(cè)”多峰演變，表明東部和西部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平存在由兩極分化向多級分化演變的趨勢；中部地區(qū)分布曲線在研究期內(nèi)由雙峰向單峰演變，表明中部地區(qū)的內(nèi)部差異正在下降。

2.2.2 農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平空間演變

本研究利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，以農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平為權(quán)重，計(jì)算2016—2020年中國各省區(qū)市農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的分布重心，分析其空間演變情況。如表2所示，2016—2020年中國各省區(qū)市農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的分布重心經(jīng)度變化范圍為109°28′04.6"E—110°08′56.1"E，緯度變化范圍為33°27′25.9"N—33°40′43.6"N。從分布范圍來看，2016—2020年農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平空間分布范圍在波動中呈現(xiàn)擴(kuò)大的趨勢；從方位角變化來看，農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的方位角由 2016年的83.14°增加到2020年的83.31°；從分布重心來看，研究期內(nèi)有明顯的分布重心移動，2016—2020年農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布重心先向西南方向移動5.93 km，再向西南方向移動30.05 km，隨后向東北方向移動7.19 km，最后向西北方向移動43.19 km。

表2 中國農(nóng)村基本公共服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓相關(guān)參數(shù)Table 2 Relevant parameters of standard deviation ellipse of basic public services in rural China

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的軸長反映農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平空間上的分布范圍，長軸、短軸的分布則可以反映其離散程度，從表2可以看出，2016—2020年中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長半軸和短半軸均呈波動增加態(tài)勢，表明農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平標(biāo)準(zhǔn)差橢圓在“西南—東北”和“東南—西北”方向上有輕微擴(kuò)散現(xiàn)象，

2.3 中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的空間差異及結(jié)構(gòu)差異

2.3.1 空間差異及其來源

使用Dagum基尼系數(shù)對中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的總體差異、地區(qū)內(nèi)差異、地區(qū)間差異及超變密度進(jìn)行測度，揭示地區(qū)差異的大小及其主要來源，結(jié)果如圖3所示。

圖3 農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平Dagum基尼系數(shù)Figure 3 Dagum Gini coefficient of rural basic public service supply level

2.3.1.1 總體差異

研究期內(nèi)，農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的基尼系數(shù)為0.131 6～0.149 1，2016—2017 年呈下降趨勢，由0.133 9下降至0.131 6，下降幅度為1.72%；2018年微弱上升至0.131 7；2019年下降至0.128 3，降幅為2.58%；2020 年逆勢上揚(yáng)，上升為0.149 1，增幅為16.21%。總體來看，2020 年基尼系數(shù)比2016 年上升了11.35%，總體差異正在擴(kuò)大。

2.3.1.2 地區(qū)內(nèi)差異

東部地區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異呈波動上升趨勢，基尼系數(shù)整體上升了0.001 7；2016—2019年呈平穩(wěn)下降趨勢，基尼系數(shù)由0.088 0下降至0.079 9，降幅為9.20%；2020年基尼系數(shù)上升至0.089 7，增幅達(dá)13.51%。中部地區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異也呈波動上升趨勢，基尼系數(shù)總體上升了0.003 7；2016—2017 年基尼系數(shù)由0.041 3 上升至0.050 1，升幅為20.31%，為研究期內(nèi)最高值；2018年下降至0.044 6，降幅為10.98%；而后經(jīng)歷小幅度上升后回落至2020年的0.045 0。西部地區(qū)的地區(qū)內(nèi)差異呈“V”字型變化，其基尼系數(shù)于2017年落至研究期內(nèi)最低點(diǎn)0.181 0，隨后逐年上升，整體上升了0.027 1，增幅為14.29%。表明中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的空間非均衡性呈上升趨勢。

2.3.1.3 地區(qū)間差異

從差異數(shù)值來看，東、西部和中、西部的地區(qū)間差異較大，其基尼系數(shù)分別為0.151 3～0.187 7和0.150 5～0.172 8，可見西部與其他地區(qū)的區(qū)域間差距較大，東、中部的地區(qū)間差異較小。從演變趨勢來看，東、中部的地區(qū)間差異總體呈下降趨勢，東、西部和中、西部的地區(qū)間差異總體呈上升態(tài)勢。具體來看，東、中部的地區(qū)間差異表現(xiàn)為“先穩(wěn)步下降，后觸底上揚(yáng)”的變化趨勢，2016—2019年穩(wěn)步下降，基尼系數(shù)從0.082 5下降至0.075 5。東、西部的地區(qū)間差異則表現(xiàn)為“穩(wěn)步下降—小幅波動—觸底回升”的變化趨勢，2016—2017年穩(wěn)步下降，基尼系數(shù)從0.154 7下降至0.152 6；2017—2019年小幅波動，但仍為下降趨勢，基尼系數(shù)下降至0.151 3；2020年上升至0.187 7，增幅為24.05%。中、西部的地區(qū)間差異呈“W”字型變化，研究期內(nèi)基尼系數(shù)由0.156 5上升至0.172 8，增幅為10.41%。綜合來看，中國東、中部的地區(qū)間差異在逐漸減少，而東、西部和中、西部的地區(qū)間差異在逐漸增大。

2.3.1.4 差異來源及貢獻(xiàn)

為揭示中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平差異來源，本研究分別計(jì)算了地區(qū)內(nèi)差異、地區(qū)間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率?？傮w上，地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率在33%上下波動，說明地區(qū)內(nèi)農(nóng)村基本公共服務(wù)發(fā)展較為平穩(wěn)。地區(qū)間差異貢獻(xiàn)率與超變密度貢獻(xiàn)率則呈現(xiàn)兩種極端情況，且地區(qū)間差異的貢獻(xiàn)率明顯高于超變密度，說明農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的主要差異來源是地區(qū)間差異。

2.3.2 結(jié)構(gòu)差異及其分解

圖4反映了2016—2020年農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平總體差異結(jié)構(gòu)分解的動態(tài)情況。從整體來看，環(huán)境保護(hù)是農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平結(jié)構(gòu)差異的主要來源，而信息通信和社會保障造成的結(jié)構(gòu)差異對其貢獻(xiàn)較小。研究期內(nèi)，各類要素差異貢獻(xiàn)的變化態(tài)勢有所不同。環(huán)境保護(hù)差異的貢獻(xiàn)率由2016年的56.59%下降至2020 年的29.16%，雖然貢獻(xiàn)率較高，但呈顯著下降趨勢。文化娛樂差異的貢獻(xiàn)率同樣呈顯著下降趨勢，由12.24%下降至7.58%。信息通信差異和社會保障差異一直保持較低水平的貢獻(xiàn)率，并呈下降趨勢，信息通信差異貢獻(xiàn)率由0.28%下降至0.23%，社會保障差異貢獻(xiàn)率由0.64%下降至0.29%。公共設(shè)施差異、公共教育差異和醫(yī)療衛(wèi)生差異的貢獻(xiàn)率則呈上升趨勢，其中醫(yī)療衛(wèi)生差異的貢獻(xiàn)率上升幅度最大，上升27.60%；其次為公共設(shè)施差異，上升3.57%；公共教育差異貢獻(xiàn)率上升1.32%。

圖4 中國整體及三大地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平結(jié)構(gòu)差異分解Figure 4 Decomposition of the structural differences in the supply level of basic public services in rural areas across China and three major regions

分地區(qū)來看，東部地區(qū)的公共設(shè)施對結(jié)構(gòu)差異的貢獻(xiàn)率最高，而環(huán)境保護(hù)差異的貢獻(xiàn)率最低。就變化趨勢而言，公共設(shè)施、公共教育、環(huán)境保護(hù)對結(jié)構(gòu)差異的貢獻(xiàn)率均呈波動上升趨勢，分別增長了17.33%、9.06%、8.10%。信息通信、醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障和文化娛樂差異的貢獻(xiàn)率呈下降趨勢，分別下降了2.02%、1.79%、7.94%和22.74%。此外，環(huán)境保護(hù)差異的貢獻(xiàn)率在研究期內(nèi)由負(fù)轉(zhuǎn)正，說明其在部分年份對東部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平結(jié)構(gòu)差異起抑制作用。中部地區(qū)結(jié)構(gòu)差異主要來源于公共設(shè)施，其貢獻(xiàn)率為37.74%。信息通信差異的貢獻(xiàn)率最低，其貢獻(xiàn)率為1.65%。從變化趨勢看，信息通信差異、公共設(shè)施差異、公共教育差異、社會保障差異的貢獻(xiàn)率均呈波動上升態(tài)勢，分別增長了2.51%、10.74%、5.14%、0.78%。信息通信差異的貢獻(xiàn)率雖有波動，但其在大部分年份對中部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平差異起抑制作用。醫(yī)療衛(wèi)生、文化娛樂和環(huán)境保護(hù)對結(jié)構(gòu)差異的貢獻(xiàn)率均呈下降趨勢，分別下降了5.27%、0.68%和13.21%。西部地區(qū)結(jié)構(gòu)差異的主要來源是環(huán)境保護(hù)，其貢獻(xiàn)率為49.22%。社會保障差異的貢獻(xiàn)率最低，其貢獻(xiàn)率為-0.52%，其在研究期內(nèi)一直對西部地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平結(jié)構(gòu)差異起抑制作用。從變化趨勢來看，信息通信、公共設(shè)施、公共教育、醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障對結(jié)構(gòu)差異的貢獻(xiàn)率均呈波動上升態(tài)勢，分別增長了0.32%、3.24%、1.46%、30.54%、0.22%。文化娛樂差異和環(huán)境保護(hù)差異的貢獻(xiàn)率呈下降態(tài)勢，分別下降了1.84%和33.96%。可以看出，西部地區(qū)差異結(jié)構(gòu)與整體非常接近，說明其對整體的差異結(jié)構(gòu)影響較大。

2.4 中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平影響因素

2.4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

運(yùn)用空間計(jì)量模型前必須檢驗(yàn)研究對象的空間關(guān)聯(lián)性。本研究采取Moran′sI指數(shù)考察中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平是否存在空間相關(guān)性。如表3所示，2016—2020年農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的Moran′sI指數(shù)為0.246 ～ 0.288，且P< 0.01，說明研究期內(nèi)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平表現(xiàn)為顯著的空間自相關(guān)。

表3 2016—2020年農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平Moran′s I指數(shù)Table 3 Moran′s I index of rural basic public service supply level from 2016 to 2020

2.4.2 影響因素檢驗(yàn)

將農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平作為被解釋變量，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政自主能力、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、數(shù)字金融普惠水平、交通發(fā)展水平為解釋變量，進(jìn)行空間計(jì)量模型估計(jì)。使用LM檢驗(yàn)確定模型是否存在空間效應(yīng)，LM（error）和LM（lag）的檢驗(yàn)結(jié)果分別為6.937（P< 0.01）和5.066（P< 0.05），模型存在顯著的空間效應(yīng)。然后使用LR檢驗(yàn)空間杜賓模型（SDM）是否會退化為空間滯后模型（SAR）或空間誤差模型（SEM），統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，LR chi2(6)分別為10.99、11.43，均拒絕原假設(shè)（P< 0.1），即空間杜賓模型(SDM)不會退化為空間滯后模型(SAR)或空間誤差模型（SEM）。結(jié)果表明，空間杜賓模型（SDM）為最優(yōu)模型，本研究將基于空間杜賓模型（SDM）對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的影響因素進(jìn)行分析，并對其余模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以作參考。

表4中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)為0.000（P< 0.01），而其空間滯后項(xiàng)系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平能顯著提升農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平，但對周圍省份的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平?jīng)]有顯著影響；財(cái)政自主能力和城鎮(zhèn)化水平的系數(shù)分別為-0.167（P< 0.01）和-0.335（P< 0.01），空間滯后項(xiàng)系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)，表明地區(qū)財(cái)政自主能力和城鎮(zhèn)化水平會顯著抑制農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的提高，不過不會影響周圍省份的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平，這可能是因?yàn)榈胤截?cái)政自主能力的加強(qiáng)及城鎮(zhèn)化水平的提高會促使地方政府加大對城鎮(zhèn)基本公共服務(wù)的供給，而忽略對農(nóng)村地區(qū)基本公共服務(wù)的完善；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，但其空間滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.043（P< 0.1），說明農(nóng)村依舊以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化還難以對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平產(chǎn)生影響，但會造成周邊省份的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平下降；數(shù)字金融普惠水平的系數(shù)為-0.000（P< 0.05），其空間滯后項(xiàng)系數(shù)為0.000(P> 0.05)，表明數(shù)字金融普惠水平對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平具有顯著的抑制效應(yīng)，但數(shù)字金融普惠水平的上升會對周邊省份形成正向溢出效應(yīng)；交通發(fā)展水平系數(shù)為-0.003(P< 0.01)，且其空間滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.001(P< 0.05)，說明交通發(fā)展水平會使農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平顯著下降，同時對鄰近省份的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平造成負(fù)向空間溢出效應(yīng)，這可能是因?yàn)檩^高的交通發(fā)展水平會使農(nóng)村居民更容易直接獲取城鎮(zhèn)的基本公共服務(wù)，進(jìn)而令地方政府忽視對農(nóng)村基本公共服務(wù)的供給。

表4 影響因素運(yùn)行結(jié)果Table 4 Operating results of influencing factors

3 結(jié)論與建議

本研究從農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的時空演變、空間差異、結(jié)構(gòu)差異等多個方面詳細(xì)分析了農(nóng)村基本公共服務(wù)供給的現(xiàn)狀，并得出制約其提升的主要影響因素。結(jié)論如下：

（1）2016—2020年，農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平均明顯上升；省域間絕對差異有擴(kuò)大態(tài)勢；農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平較高省份和較低省份間的發(fā)展差距呈現(xiàn)縮小趨勢；全國范圍的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平正在經(jīng)歷由兩極分化向多級分化的轉(zhuǎn)變，而中部地區(qū)的內(nèi)部差異呈下降趨勢。農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平分布標(biāo)準(zhǔn)差橢圓呈現(xiàn)向“西南—東北”和“東南—西北”方向擴(kuò)散的趨勢，分布重心呈現(xiàn)偏西向南的移動走勢。

（2）農(nóng)村基本公共服務(wù)供給能力空間差異表現(xiàn)為增長態(tài)勢。東、中部農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的地區(qū)間差異在逐漸減少，而東、西部和中、西部的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的地區(qū)間差異呈現(xiàn)上升趨勢。在差異來源方面，農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平空間差異主要來源于地區(qū)間差異。在結(jié)構(gòu)差異來源方面，環(huán)境保護(hù)差異是中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平總體差異的主要結(jié)構(gòu)來源。東部地區(qū)的差異主要來源于公共設(shè)施差異、文化娛樂差異和公共教育差異；中部地區(qū)的公共設(shè)施問題最為突出；西部區(qū)域的環(huán)境保護(hù)差異對結(jié)構(gòu)差異的影響最大。

（3）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平有顯著的正向影響，財(cái)政自主能力、城鎮(zhèn)化水平、數(shù)字金融普惠水平和交通發(fā)展水平對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平有顯著的負(fù)向影響，其中，數(shù)字金融普惠水平會顯著促進(jìn)周邊地區(qū)的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平，交通發(fā)展水平則會有效抑制周邊地區(qū)的農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的影響不顯著。

為提高中國農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平，推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展，在上述研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，本研究提出以下建議：

（1）重視農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的非均衡性問題。由農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的時間、空間演變可以看出其具有空間非均衡性特征，且各地農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的空間非均衡性將長期存在。因此需要各省份正視農(nóng)村基本公共服務(wù)的短板，不斷提高農(nóng)村基本公共服務(wù)的供給水平。

（2）關(guān)注農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的差異問題。由于地區(qū)間差異是空間差異的主要來源，因此要重點(diǎn)加強(qiáng)東部與西部、中部與西部的區(qū)域間交流合作，做好地區(qū)間的資源配置。充分發(fā)揮農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平較高地區(qū)的示范作用和空間溢出效應(yīng)，帶動周邊地區(qū)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的不斷提高，推動農(nóng)村基本公共服務(wù)的地區(qū)間共享。在結(jié)構(gòu)差異上，環(huán)境保護(hù)是農(nóng)村基本公共服務(wù)供給水平的主要結(jié)構(gòu)差異來源，應(yīng)該注重生態(tài)環(huán)境的保護(hù)，減少洪澇、干旱、沙塵暴等生態(tài)災(zāi)害，全面開展農(nóng)村生態(tài)環(huán)境整治，推進(jìn)村莊道路、廁所、醫(yī)療設(shè)施等建設(shè)，補(bǔ)齊農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施短板，縮小農(nóng)村基本公共服務(wù)總體差異。

（3）重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對農(nóng)村基本公共服務(wù)供給的促進(jìn)作用。充足的財(cái)力是各地農(nóng)村基本公共服務(wù)供給的重要支撐，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定了一個地區(qū)地方政府的財(cái)力?？杉哟髮Ξ?dāng)?shù)靥厣r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的扶持，將資源進(jìn)一步向農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)傾斜，推動形成省域間農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展，為農(nóng)村基本公共服務(wù)供給提供經(jīng)濟(jì)支撐。