中国农村数字化发展的空间关联网络特征及影响因素研究：迈向可持续乡村振兴的新路径

为解决中国农村数字化发展不均衡问题，研究人员采用改进重力模型和社会网络分析(SNA)方法，探究了省级农村数字化的空间关联网络特征。研究发现网络呈现"东强西弱"的核心-边缘结构，识别出技术革新(TECH)、人力资本(ABOR)等关键影响因素，为制定区域协同数字化政策提供了理论依据。该研究发表在《Sustainable Futures》，对推动乡村振兴战略实施具有重要意义。

　　

在数字时代浪潮下，中国农村正面临前所未有的转型机遇与挑战。尽管数字技术能够突破时空限制、降低交易成本，但广袤乡村地区的数字化进程却呈现显著的区域不平衡现象。东部沿海省份凭借经济优势快速推进数字乡村建设，而中西部地区受制于基础设施薄弱、人才流失等问题，数字化发展相对滞后。这种"数字鸿沟"不仅制约着农村经济社会发展，还可能加剧城乡二元结构。传统研究多将各省视为独立单元，忽视了区域间的空间关联效应，难以揭示数字化发展的复杂互动机制。

为破解这一难题，中国研究人员创新性地采用社会网络分析(SNA)方法，构建了2013-2021年中国30个省份农村数字化发展的空间关联网络。研究团队运用改进重力模型量化省际关联强度，通过QAP(二次指派程序)分析识别关键影响因素，并采用块模型解析网络结构特征。相关成果发表在《Sustainable Futures》期刊，为制定区域协同发展政策提供了全新视角。

关键技术方法包括：(1)基于23项指标构建农村数字化发展评价体系，结合CRITIC-熵权法确定权重；(2)改进重力模型量化省际空间关联，引入电子商务交易量(EC)、信息技术从业人员(ICT)等核心参数；(3)应用社会网络分析(SNA)解析网络密度、效率等整体特征；(4)通过QAP回归分析识别经济基础(ECON)、交通设施(TFC)等7类影响因素。

4.1 农村数字化发展的空间分布
研究发现中国农村数字化呈现"东部领先、中部居中、西部滞后"的梯度格局。浙江、江苏、山东等东部省份持续领跑，而新疆、甘肃等西部省份发展相对滞后。值得注意的是，四川作为西部省份表现突出，而天津、海南等沿海地区反而相对落后，反映出数字化发展与地理位置的非线性关系。

4.2 整体网络特征
网络密度稳定在0.24左右，表明省际关联仍较松散。网络效率维持在0.7以上，显示结构稳定性不足。这种"低密度-高效率"特征说明当前农村数字化协作仍有较大提升空间，需加强跨区域资源整合。

4.3 个体网络分析
东部省份在网络中占据核心地位：江苏、山东、广东等省的度数中心度持续领先，扮演"资源枢纽"角色。中西部省份如湖北、河南则表现出较强的中介中心度，承担"桥梁纽带"功能。特别值得注意的是，重庆、四川在2021年崛起为新的网络中心节点，体现了西部大开发政策的成效。

4.4 区域网络结构
4.4.1 核心-边缘分析
网络呈现明显的核心-边缘分化，核心区从2013年的15省扩展至2021年的17省。山西、福建等省成功实现从边缘到核心的跃迁，而北京、上海等东部省市始终保持核心地位。这种扩张态势反映了数字化发展的"涓滴效应"正在显现。

4.4.2 块模型分析
省份被划分为四类功能区块：双向溢出板块(如北京、天津)、主受益板块(如江苏、浙江)、主溢出板块(如青海、宁夏)和经纪人板块(如广西、海南)。值得注意的是，广东从主受益板块转入经纪人板块，表明其数字化发展进入"系统输出"新阶段。

4.5 QAP分析
技术革新(TECH)和人力资本(ABOR)对网络形成具有最强正向影响(显著性p<0.01)，而产业结构(LSTRU)和交通设施(TFC)则呈现显著负效应。这一发现颠覆了传统认知，揭示出产业升级可能加剧资源外流，而交通便利反而加速乡村人才向城市迁移的矛盾现象。

研究结论表明，中国农村数字化发展已形成复杂的空间关联网络，但存在明显的"马太效应"。东部省份凭借经济优势占据网络核心，并通过"虹吸效应"加剧区域失衡。技术创新和人力资本是推动网络发展的关键因素，而产业升级和交通改善可能产生意外负面效果。这些发现为完善区域协同政策提供了重要启示：应当建立跨省数字协作机制，发挥核心省份的辐射带动作用，同时警惕产业升级带来的资源外流风险。该研究不仅丰富了对农村数字化空间效应的理论认识，也为实现乡村振兴战略目标提供了可操作的路径参考。