中國農村基本公共服務供給水平時空分異及影響因素研究

周利平， 李 翔， 蘇 紅， 周祉藝

（1.江西農業大學 人文與公共管理學院， 江西 南昌 330045；2.華東交通大學 馬克思主義學院， 江西 南昌 330013；3.江西經濟管理干部學院， 江西 南昌 330088）

大力發展農村基本公共服務對于有序推進鄉村振興戰略和鞏固脫貧成果具有重要意義[1-2]，但農村基本公共服務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]，已成為實施鄉村振興戰略的短板和推進農業農村現代化的弱項。對此，黨和政府先后出臺了一系列優惠政策，加大了對農村基礎公共服務的投入。2017、2019和2021年中央“一號文件”均指出要“提升農村基本公共服務水平”?！丁笆奈濉?公共服務規劃》進一步突出了農村基本公共服務供給的重要性?，F有研究表明，加大農村基本公共服務供給力度不僅有利于提升農村居民幸福感[4]，增強農村居民的福利水平[5]，還有益于促進農村消費增長[6-7]，抑制農村貧困[8-10]，促進農業發展[11]。因此，本研究的核心問題是：中國農村基本公共服務供給水平如何？分布動態如何？區域差異如何演化？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對中國農村基本公共服務供給現狀、分布格局以及動態演變規律的宏觀認知，也可根據農村基本公共服務供給水平的地區差異、影響因素制定出差異化的區域發展政策，對于完善農村基本公共服務具有重要的理論與現實意義。

目前學界對基本公共服務的探索日漸完善，形成了大量研究成果，主要包括以下三個方面。第一，基本公共服務綜合評價。省域尺度層面，李華和董艷玲[12]基于教育、基礎設施、公共文化、醫療衛生、科學技術、公共安全、社保就業、環境保護8個維度的指標，測度了中國各省區市基本公共服務供給水平。陳聰[13]從基礎設施、公共衛生、社會保障、基礎教育、公共文化5個維度構建了農村公共品供給評價體系，并對中國31個省份的農村公共品供給水平進行了綜合評價。城市尺度層面，王亞飛和廖順寶[14]從基礎教育服務、醫療服務、交通服務、生活設施服務、環境服務5個方面構建了評價指標體系，測算了河南省各地市基本公共服務的發展水平。張彥彥和胡善成[15]從公共文化教育、醫療衛生、社會保障、公共設施與生態保護5個方面構建了評價指標體系，測度了中國城市公共服務供給水平。第二，基本公共服務供給水平地區差異研究。區際層面，李繼霞等[16]分析了中國農村基本公共服務供給質量的時空分布特征，研究發現區域差異顯著。省域層面，任強[17]利用基尼系數對公共服務水平差異進行測度，發現中國省域公共服務水平的差異不斷擴大。王洛忠和李帆[18]運用基尼系數衡量了中國基本公共文化服務地區差異。市域層面，竇思敏等[19]運用泰爾指數測量了中國東部沿海地區基本公共服務的差異。第三，基本公共服務供給影響因素研究。豆建民和劉欣[20]、楊曉軍和陳浩[21]、辛沖沖和陳志勇[22]運用空間面板模型分別從經濟發展水平、政府干預、財政自主能力、城鎮化水平等方面探討了其對基本公共服務的影響。

毫無疑問，已有研究對認識中國農村基本公共服務供給提供了較為深入的洞見，但在評價指標、研究對象、研究內容和研究方法上仍然存在進一步探討的空間。一是在農村基本公共服務供給評價方面，現有文獻在構建評價指標體系時往往忽視對信息通信類指標的考量，難以對農村基本公共服務供給水平進行準確度量和評價。事實上，自2013年中國提出“寬帶中國”戰略以來，信息通信服務的公共屬性不斷凸顯，已成為公共服務評價體系中不可或缺的一個維度[23]。因此，在評價農村基本公共服務供給水平時，信息通信類指標應該有所考慮。二是在研究內容上，現有研究對基本公共服務供給的空間格局的觀測僅關注區域差異的存在性，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，現有文獻常采用的泰爾指數、基尼系數、變異系數、熵值法等方法僅能考察研究對象的客觀存在性及程度，難以科學地識別差異的來源。而Dagum基尼系數不僅能了解差異的來源，而且能探查由于樣本數據交叉對總體差異產生的影響。此外，既有文獻大多基于傳統的面板數據模型識別基本公共服務供給水平的影響因素，然而這些傳統模型忽視了基本公共服務供給的空間關聯性，影響了對結果的判斷。其實，地區間存在不同程度的空間相關性，因此在分析影響因素時納入空間因素可使估計結果更為可信[24]。

基于上述分析，本研究首先結合農村基本公共服務的內涵，構建農村基本公共服務供給水平綜合評價指標體系，利用熵權法對其真實水平進行評價；其次，基于Kernel密度估計和標準差橢圓技術揭示中國農村基本公共服務供給水平的空間格局演變特征；再次，運用Dagum基尼系數和方差分解分析農村基本公共服務供給的空間、結構差異及其差異來源；最后，使用空間計量模型考察農村基本公共服務供給水平的影響因素。相較于以往研究，本研究邊際貢獻可能有：第一，在指標構建上，考慮到信息通信的作用，將這類指標納入中國農村基本公共服務供給水平評價指標體系；第二，在研究內容和方法上，從時空兩個層面，運用Kernel密度估計和標準差橢圓技術揭示中國農村基本公共服務供給水平的演化規律，從地區差異和結構差異雙重視角出發，采用Dagum基尼系數和方差分解法探究農村基本公共服務供給水平的差異及其來源；第三，在應用價值上，通過對中國31個省份農村基本公共服務供給水平的全方位、多角度的考察，不僅為提升中國農村基本公共服務供給程度和促進地區均衡發展提供理論依據與現實支撐，更為立足于基本公共服務推動農業農村高質量發展提供決策參考。

1 研究方法與數據來源

1.1 指標體系構建

考慮到相關數據的連續性與可得性，參考現有文獻[34]，基于農村基本公共服務內涵，在借鑒現有研究成果[29,35]的同時根據信息通信對基本公共服務內涵的拓展，本研究構建了農村基本公共服務供給水平綜合評價指標體系（見表1）。

表1 農村基本公共服務供給水平綜合評價指標體系Table 1 Evaluation index system of rural basic public service supply level

1.2 研究方法

1.2.1 農村基本公共服務供給水平計算

由于農村基本公共服務供給水平綜合評價指標體系中的各個指標量綱不同，為使各指標能夠進行比較，使用極差法對各指標原始數據進行標準化處理。為了避免標準化數據為0導致熵值取對數無意義的情況，對標準化后數據進行平移處理，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，λij值為對原始數據標準化后的結果。

指標權重在評價研究中發揮著至關重要的作用，對評價結果有重要且直接的影響。本研究采用熵權法確定指標權重，計算公式為

本研究采用加權求和法計算農村基本公共服務供給水平RPS，

1.2.2 核密度分析

核密度分析被廣泛應用于空間非均衡分析。本研究使用高斯核函數測度農村基本公共服務供給水平的概率密度，并對其分布動態進行可視化描述。表達式為

1.2.3 標準差橢圓

標準差橢圓分析方法是一種可以精確揭示空間分布的擴散方向與離散程度等規律的空間統計方法，利用標準差橢圓的長、短半軸和分布重心來體現所研究對象的空間特征，本研究參照文獻[27]進行標準差橢圓分析。

1.2.4 Dagum基尼系數

本研究參照文獻[28]，采用Dagum基尼系數法測度中國中部、西部和東部地區農村基本公共服務水平的地區內差異和地區間差異，并對其進行深層次分析。

1.2.5 方差分解法農村基本公共服務供給水平結構差異的構成來源于信息通信、公共設施、公共教育、醫療衛生、社會保障、文化娛樂、環境保護7個維度，本研究參照文獻[29]，運用方差分解法考察其結構差異成因。

1.2.6 空間計量模型

根據已有研究成果，從以下幾個方面對農村基本公共服務供給水平影響因素進行分析：

（1）經濟發展水平（EDL）采用地區生產總值表示，有研究發現地區經濟發展水平可以促進基本公共服務水平的提高[36]。（2）財政自主能力（FA）

采用財政覆蓋率衡量，以地區預算收入與地區預算支出的比值代表，有證據表明財政自主力越強的地區提高本地基本公共服務水平的能力越強。

（3）城鎮化水平（UR）

以各地區城鎮人口與地區總人口的比值代表城鎮化率[37]，城鎮化進程與基本公共服務的水平和規模相適應[38]。

（4）產業結構（IS）

以第三產業與第一、二產業增加值之比表示，高級化的產業結構通過降低交易成本、促進人力資本積累以及增加消費需求等方式提高公共服務水平[39]。

（5）數字金融普惠水平（IFI）

采用北京大學數字金融研究中心2021年公布的數字普惠金融指數代表，數字金融普惠水平關系著基本公共服務供給的資金及資金成本。良好的金融環境能夠給公共服務供給提供強大的資金支持。

（6）交通發展水平（RD）

采用公路里程代表，較高的交通發展水平有助于提高公共服務設施的可達性，進而提高公共服務供給水平。

為檢驗農村基本公共服務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重矩陣，并對矩陣進行標準化處理，使用Belotti等開發的xsmle命令，將農村基本公共服務供給水平設置為因變量，將經濟發展水平、財政自主能力、城鎮化水平、產業結構、數字金融普惠水平、交通發展水平等6個影響因素設置為自變量，分別得出影響因素對農村基本公共服務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果。

1.3 數據來源

本研究的相關數據取自2016—2020年《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國人口統計年鑒》《中國文化文物和旅游統計年鑒》《中國文化及相關產業統計年鑒》《中國衛生健康統計年鑒》，未包含香港、澳門、臺灣的相關數據。對部分年份或地區的數據缺失問題,本研究通過手動匯總各省統計局門戶網站、地方政府工作通報以及部分統計年鑒數據的方式補全,或采用插值補全。

2 結果與分析

2.1 中國農村基本公共服務供給水平空間格局

采用自然間斷點分級法對2016和2020年中國各地區農村基本公共服務供給水平進行劃分，包括無數據省份共分為5個等級，如圖1所示。

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

2016—2020年各地農村基本公共服務供給水平均有顯著提升，2020年農村基本公共服務供給水平均值為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，農村基本公共服務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，整體上形成了“兩邊高、中間低”的空間格局；22個省份屬于農村基本公共服務供給水平較低地區，占全部省份的71%，廣泛分布于中國東部和中部地區。2020年，農村基本公共服務供給水平較高省份的數量上升為25個，各省份農村基本公共服務供給水平都有不同程度的提高，空間分布呈現巨大變化，高值區域以西藏、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，農村基本公共服務供給水平集群增長趨勢明顯。

2.2 中國整體及三大區域農村基本公共服務供給水平的時空演變

2.2.1 農村基本公共服務供給水平時間演變

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

圖2 中國整體及三大區域農村基本公共服務供給水平核密度圖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

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

2.2.1.2 三大區域層面的Kernel核密度估計

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

2.2.2 農村基本公共服務供給水平空間演變

本研究利用標準差橢圓，以農村基本公共服務供給水平為權重，計算2016—2020年中國各省區市農村基本公共服務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年中國各省區市農村基本公共服務供給水平的分布重心經度變化范圍為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年農村基本公共服務供給水平空間分布范圍在波動中呈現擴大的趨勢；從方位角變化來看，農村基本公共服務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，研究期內有明顯的分布重心移動，2016—2020年農村基本公共服務供給水平標準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 中國農村基本公共服務標準差橢圓相關參數Table 2 Relevant parameters of standard deviation ellipse of basic public services in rural China

標準差橢圓的軸長反映農村基本公共服務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年中國農村基本公共服務供給水平的標準差橢圓長半軸和短半軸均呈波動增加態勢，表明農村基本公共服務供給水平標準差橢圓在“西南—東北”和“東南—西北”方向上有輕微擴散現象，

2.3 中國農村基本公共服務供給水平的空間差異及結構差異

2.3.1 空間差異及其來源

使用Dagum基尼系數對中國農村基本公共服務供給水平的總體差異、地區內差異、地區間差異及超變密度進行測度，揭示地區差異的大小及其主要來源，結果如圖3所示。

圖3 農村基本公共服務供給水平Dagum基尼系數Figure 3 Dagum Gini coefficient of rural basic public service supply level

2.3.1.1 總體差異

研究期內，農村基本公共服務供給水平的基尼系數為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，上升為0.149 1，增幅為16.21%?？傮w來看，2020 年基尼系數比2016 年上升了11.35%，總體差異正在擴大。

2.3.1.2 地區內差異

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

2.3.1.3 地區間差異

從差異數值來看，東、西部和中、西部的地區間差異較大，其基尼系數分別為0.151 3～0.187 7和0.150 5～0.172 8，可見西部與其他地區的區域間差距較大，東、中部的地區間差異較小。從演變趨勢來看，東、中部的地區間差異總體呈下降趨勢，東、西部和中、西部的地區間差異總體呈上升態勢。具體來看，東、中部的地區間差異表現為“先穩步下降，后觸底上揚”的變化趨勢，2016—2019年穩步下降，基尼系數從0.082 5下降至0.075 5。東、西部的地區間差異則表現為“穩步下降—小幅波動—觸底回升”的變化趨勢，2016—2017年穩步下降，基尼系數從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、西部的地區間差異呈“W”字型變化，研究期內基尼系數由0.156 5上升至0.172 8，增幅為10.41%。綜合來看，中國東、中部的地區間差異在逐漸減少，而東、西部和中、西部的地區間差異在逐漸增大。

2.3.1.4 差異來源及貢獻

為揭示中國農村基本公共服務供給水平差異來源，本研究分別計算了地區內差異、地區間差異和超變密度的貢獻率?？傮w上，地區內差異的貢獻率在33%上下波動，說明地區內農村基本公共服務發展較為平穩。地區間差異貢獻率與超變密度貢獻率則呈現兩種極端情況，且地區間差異的貢獻率明顯高于超變密度，說明農村基本公共服務供給水平的主要差異來源是地區間差異。

2.3.2 結構差異及其分解

圖4反映了2016—2020年農村基本公共服務供給水平總體差異結構分解的動態情況。從整體來看，環境保護是農村基本公共服務供給水平結構差異的主要來源，而信息通信和社會保障造成的結構差異對其貢獻較小。研究期內，各類要素差異貢獻的變化態勢有所不同。環境保護差異的貢獻率由2016年的56.59%下降至2020 年的29.16%，雖然貢獻率較高，但呈顯著下降趨勢。文化娛樂差異的貢獻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率，并呈下降趨勢，信息通信差異貢獻率由0.28%下降至0.23%，社會保障差異貢獻率由0.64%下降至0.29%。公共設施差異、公共教育差異和醫療衛生差異的貢獻率則呈上升趨勢，其中醫療衛生差異的貢獻率上升幅度最大，上升27.60%；其次為公共設施差異，上升3.57%；公共教育差異貢獻率上升1.32%。

圖4 中國整體及三大地區農村基本公共服務供給水平結構差異分解Figure 4 Decomposition of the structural differences in the supply level of basic public services in rural areas across China and three major regions

分地區來看，東部地區的公共設施對結構差異的貢獻率最高，而環境保護差異的貢獻率最低。就變化趨勢而言，公共設施、公共教育、環境保護對結構差異的貢獻率均呈波動上升趨勢，分別增長了17.33%、9.06%、8.10%。信息通信、醫療衛生、社會保障和文化娛樂差異的貢獻率呈下降趨勢，分別下降了2.02%、1.79%、7.94%和22.74%。此外，環境保護差異的貢獻率在研究期內由負轉正，說明其在部分年份對東部地區農村基本公共服務供給水平結構差異起抑制作用。中部地區結構差異主要來源于公共設施，其貢獻率為37.74%。信息通信差異的貢獻率最低，其貢獻率為1.65%。從變化趨勢看，信息通信差異、公共設施差異、公共教育差異、社會保障差異的貢獻率均呈波動上升態勢，分別增長了2.51%、10.74%、5.14%、0.78%。信息通信差異的貢獻率雖有波動，但其在大部分年份對中部地區農村基本公共服務供給水平差異起抑制作用。醫療衛生、文化娛樂和環境保護對結構差異的貢獻率均呈下降趨勢，分別下降了5.27%、0.68%和13.21%。西部地區結構差異的主要來源是環境保護，其貢獻率為49.22%。社會保障差異的貢獻率最低，其貢獻率為-0.52%，其在研究期內一直對西部地區農村基本公共服務供給水平結構差異起抑制作用。從變化趨勢來看，信息通信、公共設施、公共教育、醫療衛生、社會保障對結構差異的貢獻率均呈波動上升態勢，分別增長了0.32%、3.24%、1.46%、30.54%、0.22%。文化娛樂差異和環境保護差異的貢獻率呈下降態勢，分別下降了1.84%和33.96%?？梢钥闯?，西部地區差異結構與整體非常接近，說明其對整體的差異結構影響較大。

2.4 中國農村基本公共服務供給水平影響因素

2.4.1 空間相關性檢驗

運用空間計量模型前必須檢驗研究對象的空間關聯性。本研究采取Moran′sI指數考察中國農村基本公共服務供給水平是否存在空間相關性。如表3所示，2016—2020年農村基本公共服務供給水平的Moran′sI指數為0.246 ～ 0.288，且P< 0.01，說明研究期內農村基本公共服務供給水平表現為顯著的空間自相關。

表3 2016—2020年農村基本公共服務供給水平Moran′s I指數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

將農村基本公共服務供給水平作為被解釋變量，以經濟發展水平、財政自主能力、城鎮化水平、產業結構、數字金融普惠水平、交通發展水平為解釋變量，進行空間計量模型估計。使用LM檢驗確定模型是否存在空間效應，LM（error）和LM（lag）的檢驗結果分別為6.937（P< 0.01）和5.066（P< 0.05），模型存在顯著的空間效應。然后使用LR檢驗空間杜賓模型（SDM）是否會退化為空間滯后模型（SAR）或空間誤差模型（SEM），統計結果顯示，LR chi2(6)分別為10.99、11.43，均拒絕原假設（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）。結果表明，空間杜賓模型（SDM）為最優模型，本研究將基于空間杜賓模型（SDM）對農村基本公共服務供給水平的影響因素進行分析，并對其余模型進行穩健性檢驗，以作參考。

表4中，經濟發展水平的系數為0.000（P< 0.01），而其空間滯后項系數未通過顯著性檢驗，表明經濟發展水平能顯著提升農村基本公共服務供給水平，但對周圍省份的農村基本公共服務供給水平沒有顯著影響；財政自主能力和城鎮化水平的系數分別為-0.167（P< 0.01）和-0.335（P< 0.01），空間滯后項系數均未通過顯著性檢驗，表明地區財政自主能力和城鎮化水平會顯著抑制農村基本公共服務供給水平的提高，不過不會影響周圍省份的農村基本公共服務供給水平，這可能是因為地方財政自主能力的加強及城鎮化水平的提高會促使地方政府加大對城鎮基本公共服務的供給，而忽略對農村地區基本公共服務的完善；產業結構的系數未通過顯著性檢驗，但其空間滯后項系數為-0.043（P< 0.1），說明農村依舊以農業生產為主，產業結構的優化還難以對農村基本公共服務供給水平產生影響，但會造成周邊省份的農村基本公共服務供給水平下降；數字金融普惠水平的系數為-0.000（P< 0.05），其空間滯后項系數為0.000(P> 0.05)，表明數字金融普惠水平對農村基本公共服務供給水平具有顯著的抑制效應，但數字金融普惠水平的上升會對周邊省份形成正向溢出效應；交通發展水平系數為-0.003(P< 0.01)，且其空間滯后項系數為-0.001(P< 0.05)，說明交通發展水平會使農村基本公共服務供給水平顯著下降，同時對鄰近省份的農村基本公共服務供給水平造成負向空間溢出效應，這可能是因為較高的交通發展水平會使農村居民更容易直接獲取城鎮的基本公共服務，進而令地方政府忽視對農村基本公共服務的供給。

表4 影響因素運行結果Table 4 Operating results of influencing factors

3 結論與建議

本研究從農村基本公共服務供給水平的時空演變、空間差異、結構差異等多個方面詳細分析了農村基本公共服務供給的現狀，并得出制約其提升的主要影響因素。結論如下：

（1）2016—2020年，農村基本公共服務供給水平均明顯上升；省域間絕對差異有擴大態勢；農村基本公共服務供給水平較高省份和較低省份間的發展差距呈現縮小趨勢；全國范圍的農村基本公共服務供給水平正在經歷由兩極分化向多級分化的轉變，而中部地區的內部差異呈下降趨勢。農村基本公共服務供給水平分布標準差橢圓呈現向“西南—東北”和“東南—西北”方向擴散的趨勢，分布重心呈現偏西向南的移動走勢。

（2）農村基本公共服務供給能力空間差異表現為增長態勢。東、中部農村基本公共服務供給水平的地區間差異在逐漸減少，而東、西部和中、西部的農村基本公共服務供給水平的地區間差異呈現上升趨勢。在差異來源方面，農村基本公共服務供給水平空間差異主要來源于地區間差異。在結構差異來源方面，環境保護差異是中國農村基本公共服務供給水平總體差異的主要結構來源。東部地區的差異主要來源于公共設施差異、文化娛樂差異和公共教育差異；中部地區的公共設施問題最為突出；西部區域的環境保護差異對結構差異的影響最大。

（3）經濟發展水平對農村基本公共服務供給水平有顯著的正向影響，財政自主能力、城鎮化水平、數字金融普惠水平和交通發展水平對農村基本公共服務供給水平有顯著的負向影響，其中，數字金融普惠水平會顯著促進周邊地區的農村基本公共服務供給水平，交通發展水平則會有效抑制周邊地區的農村基本公共服務供給水平，產業結構對農村基本公共服務供給水平的影響不顯著。

為提高中國農村基本公共服務供給水平，推動農業農村高質量發展，在上述研究結論的基礎上，本研究提出以下建議：

（1）重視農村基本公共服務供給水平的非均衡性問題。由農村基本公共服務供給水平的時間、空間演變可以看出其具有空間非均衡性特征，且各地農村基本公共服務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村基本公共服務的短板，不斷提高農村基本公共服務的供給水平。

（2）關注農村基本公共服務供給水平的差異問題。由于地區間差異是空間差異的主要來源，因此要重點加強東部與西部、中部與西部的區域間交流合作，做好地區間的資源配置。充分發揮農村基本公共服務供給水平較高地區的示范作用和空間溢出效應，帶動周邊地區農村基本公共服務供給水平的不斷提高，推動農村基本公共服務的地區間共享。在結構差異上，環境保護是農村基本公共服務供給水平的主要結構差異來源，應該注重生態環境的保護，減少洪澇、干旱、沙塵暴等生態災害，全面開展農村生態環境整治，推進村莊道路、廁所、醫療設施等建設，補齊農村基礎設施短板，縮小農村基本公共服務總體差異。

（3）重視經濟發展水平對農村基本公共服務供給的促進作用。充足的財力是各地農村基本公共服務供給的重要支撐，而經濟發展水平決定了一個地區地方政府的財力?？杉哟髮Ξ數靥厣r業產業的扶持，將資源進一步向農業產業傾斜，推動形成省域間農業產業全產業鏈，實現農業產業經濟良性發展，為農村基本公共服務供給提供經濟支撐。