鞏固拓展脫貧攻堅成果與鄉(xiāng)村振興有效銜接的時空演進

李勝楠，唐紅濤，湛 泳

（1.湘潭大學商學院，湖南 湘潭 411105；2.湖南工商大學經濟與貿易學院，長沙 410205）

0 引言

在脫貧攻堅已取得全面勝利、區(qū)域性整體貧困問題得以解決的背景下，我國將“三農”工作重心轉移到鄉(xiāng)村振興層面，推進實現(xiàn)鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接。脫貧攻堅的戰(zhàn)略實踐為解決貧困問題、建立脫貧長效機制提供了方向和經驗借鑒，鄉(xiāng)村振興是加快農業(yè)農村現(xiàn)代化建設，促進全體人民共同富裕的重大征程。脫貧攻堅為鄉(xiāng)村振興奠定了基礎，兩者在主體與內容上存在相互作用與交互耦合的關系，應將鞏固脫貧攻堅成果融入鄉(xiāng)村振興建設，加強省際協(xié)作互補的共享機制，實現(xiàn)兩者有效銜接。當前脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興在覆蓋群體、區(qū)域差異等方面的銜接問題日漸突出，這將影響脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接。因此，完善脫貧長效機制，增強區(qū)域發(fā)展能力，科學研判脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度，對于全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，解決“三農”問題具有重要的意義。

脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興是當前“三農”工作的重要著力點，在現(xiàn)有研究中，學者們圍繞兩者銜接的邏輯、機制及路徑，構建了脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的分析框架[1]，并進行了一系列理論研究。一是銜接邏輯層面，兩者均以解決貧困問題、促進農民增收、實現(xiàn)農村現(xiàn)代化建設為方向[2]，同時存在實施重點、覆蓋范圍等差異[3]。二是銜接機制層面，學者們多從精確識別相對貧困群體、建立產業(yè)協(xié)同與融合機制、構建政策統(tǒng)籌落實機制等方面展開討論，推進實現(xiàn)農村治理效能優(yōu)化與價值轉接[4]。三是銜接路徑層面，現(xiàn)有研究指出要統(tǒng)籌推進農村產業(yè)融合、合理配置資源要素[5]，確保脫貧攻堅成果鞏固，全面推進鄉(xiāng)村振興。此外，部分學者還關注到脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興在區(qū)域層面的差異性問題，積極運用案例分析、耦合協(xié)調等實證方法[6]，探討脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接關系與現(xiàn)狀。

通過對已有文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有關于脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的文獻主要集中在理論分析與區(qū)域實證層面，而在關于兩者整體的銜接程度及驅動機制方面，尚有進一步深化的空間。事實上，農村地域系統(tǒng)是在人文、經濟、資源與環(huán)境相互聯(lián)系、相互作用下構成的鄉(xiāng)村空間體系[7]，不論是脫貧地區(qū)的集聚效應，還是鄉(xiāng)村振興的聯(lián)動效應，都與農村地區(qū)的區(qū)域空間位置密切相關，并通過政策、產業(yè)、市場的變化而呈現(xiàn)差異，因此深入探究脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的動態(tài)演進及驅動機制顯得尤為重要?；诖?，本文利用2010—2020 年中國省級面板數(shù)據(jù)，對脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接關系展開研究，分析兩者銜接程度與空間分布特征，并探討有效銜接的驅動機制，既是對已有研究的拓展，也為促進“十四五”時期各地區(qū)脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興有效銜接提供決策參考。

1 指標體系和研究方法

1.1 指標體系構建與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)脫貧攻堅、鄉(xiāng)村振興的特征及現(xiàn)有研究成果[8]，遵循口徑一致性、數(shù)據(jù)可獲取性等原則，本文選取2010—2020 年我國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)，建立脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的評價指標體系。目前脫貧攻堅的相關研究較為豐富，在現(xiàn)行貧困的評估標準下，學者們多采用脫貧率作為脫貧攻堅（PRV）的評估指標；同時，國內外關于鄉(xiāng)村振興指標選取的研究還較多從其戰(zhàn)略內涵出發(fā)選取鄉(xiāng)村振興（RRV）指標，符合鄉(xiāng)村振興的發(fā)展要求。本文數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法補齊。評價指標體系如表1所示。

表1 脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的評價指標體系

1.2 研究方法

1.2.1 耦合協(xié)調度模型

耦合常用來表征與測度兩個或多個系統(tǒng)之間的作用和影響，耦合協(xié)調是基于這種作用下兩系統(tǒng)之間的一體化聯(lián)動關系。脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興代表農村發(fā)展的兩種階段性戰(zhàn)略，在時間和空間上相互影響，因而可以采用耦合協(xié)調度模型測度兩者的銜接關系。耦合協(xié)調度模型包含耦合度C與耦合協(xié)調度D兩個指標，由于前者僅能判斷出省際層面的影響，難以體現(xiàn)脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興自身發(fā)展水平，而后者能夠有效識別脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的協(xié)調程度，因此本文采用耦合協(xié)調度D進行分析。結合實際發(fā)展情況及已有研究[9]，將耦合協(xié)調度D劃分為極度、高度、中度、低度四種協(xié)調類型，見表2。

1.2.2 空間相關性模型

研究空間自相關性以及解釋空間位置相關的相似度，主要采用全局Moran’s I，其取值范圍介于-1 至1 之間，表征空間自相關程度的正負關系。Moran’s I在（0，1]為空間正相關，[-1，0）為空間負相關，等于0為空間不相關。

其中，n表示省份個數(shù)；xi、xj為空間區(qū)域i、j的耦合協(xié)調度；xˉ為耦合協(xié)調度的平均值；wij為空間權重矩陣，代表i、j的鄰接關系，當i、j鄰接時wij=1，反之為0。

1.2.3 空間Markov鏈模型

本文基于鄉(xiāng)村發(fā)展的動態(tài)演進變化來研究脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接問題。Markov 鏈是時間及狀態(tài)離散的一種轉變過程，傳統(tǒng)Markov鏈以概率矩陣為核心，測度狀態(tài)類型發(fā)展轉變的概率及趨勢。本文將離散化后的耦合協(xié)調度數(shù)據(jù)分成k種類型，用于表征脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的不同程度，計算銜接程度發(fā)生的變化及概率分布，形成Markov轉移矩陣M，得出30個省份脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的演進規(guī)律：

其中，mij代表某省份耦合協(xié)調度的轉移概率，即脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度從t年的i類型轉移到t+1 年的j類型時的概率；nij代表銜接程度從t年的i類型到t+1 年的j類型的省份個數(shù)；nj代表銜接程度處于i類型的省份總個數(shù)。在轉移矩陣中，銜接程度不隨時間變化的為平穩(wěn)型，類型躍升則為向上轉移，相反則為向下轉移。

脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接演進在空間上不是孤立的，部分省份的先進經驗往往會被周邊省份借鑒模仿，因此省份間緊密聯(lián)系、相互影響。在傳統(tǒng)Markov鏈的基礎上，以初始年份2010年的空間滯后類型為條件，將M矩陣分解成k個k×k轉移概率矩陣，分析不同空間環(huán)境下脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度。此外，結合農村經濟發(fā)展以及貧困消除的區(qū)域特性，在保證結果平穩(wěn)性的基礎上，采用空間反距離矩陣定義省際空間關系。

2 脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的時空分布特征

脫貧攻堅是我國解決貧困問題的關鍵基礎，鄉(xiāng)村振興是在此基礎上推進的農村發(fā)展階段，兩者存在由局部覆蓋向整體演進的相互作用，因此可通過耦合協(xié)調度模型計算得到30個省份2010—2020年脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調度值，以此來表征兩者的銜接程度。由圖1 可知，在研究期內脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度總體呈現(xiàn)“東西部高，局部低”的分布特征，除貴州、云南以外省份的耦合協(xié)調度均在0.6 以上，說明脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興兩大系統(tǒng)內部各維度互相協(xié)調和銜接程度較高，并且隨著時間的推移，大部分省份的銜接程度逐漸提升。

圖1 脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調度

耦合協(xié)調度雖然能反映脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興兩大系統(tǒng)各維度的協(xié)調程度，具有銜接的良好基礎，但是在兩系統(tǒng)銜接內部仍存在不同的亞類型，造成銜接程度的不完全匹配。如圖2 所示，2010 年，貴州與甘肅脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興發(fā)展趨同，兩系統(tǒng)銜接可以實現(xiàn)協(xié)調發(fā)展、相互匹配，但脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興發(fā)展均處于較低水平。其他省份的耦合協(xié)調度雖然較高，但鄉(xiāng)村振興發(fā)展滯后，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接不匹配。表明這些脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度較高的省份，在脫貧攻堅先行目標的驅動下，未能考慮到鄉(xiāng)村的全面可持續(xù)性發(fā)展，鄉(xiāng)村振興發(fā)展意識較弱。隨著時間的推移，2020 年全國各省份的脫貧攻堅指數(shù)與鄉(xiāng)村振興指數(shù)差距加大，其中四川、重慶的銜接程度較高，但所有省份均屬于鄉(xiāng)村振興滯后型，說明隨著脫貧攻堅進程的加快，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度雖然得到提升，但是鄉(xiāng)村振興發(fā)展緩慢，這也印證了當前銜接期脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興尚不完全匹配，仍需全面發(fā)展鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

圖2 脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調度亞類型

3 脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的時空演進分析

3.1 銜接的時序演進特征

在前文分析脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度的基礎上，按照表2耦合協(xié)調度的劃分標準，將兩者的銜接程度分為4 種銜接類型，以求出傳統(tǒng)Markov 鏈的概率轉移矩陣，分析30個省份脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的演進趨勢，如表3所示。

表3 2010—2020年耦合協(xié)調度的傳統(tǒng)Markov轉移概率矩陣

在傳統(tǒng)Markov 轉移概率矩陣中，斜對角線代表協(xié)調類型保持不變的概率，反映脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度隨時序演進保持不變的平穩(wěn)性，矩陣中其他數(shù)值則表示銜接程度在不同協(xié)調類型之間的轉移概率值。據(jù)此可以分析出脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的時序演進特征：第一，斜對角線上的概率值大于矩陣內其他概率值，且斜對角線上最大數(shù)值為0.982，其次為0.915，趨近于1，代表脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調類型在時序演進下保持不變的概率至少為98.2%，具有良好的銜接穩(wěn)定性。與此同時，斜對角線上的非零數(shù)值出現(xiàn)在高度協(xié)調與極度協(xié)調類型下，表明銜接程度持續(xù)保持平穩(wěn)性的情況是在省份處于高度協(xié)調與極度協(xié)調類型時，此外也反映出脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度逐步向極度協(xié)調類型收斂，即存在俱樂部收斂效應。第二，在矩陣中對角線以外的概率值并不全為零，且集中在高度協(xié)調與極度協(xié)調兩種類型之間，說明各省份脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度在連續(xù)年份存在可能會向相鄰協(xié)調類型轉移，較難發(fā)生協(xié)調類型的躍遷（比如由中度協(xié)調類型轉移至極度協(xié)調類型），揭示了脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興在時序演進過程中保持相對穩(wěn)定的階梯遞進趨勢，在連續(xù)年份各省份不易發(fā)生跨越式類型轉移，這也側面驗證“十四五”時期為脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接期的合理性。第三，銜接程度處于極度協(xié)調類型的省份存在俱樂部趨同效應，在該類型下保持不變的概率為91.5%，轉為高度協(xié)調類型的概率為8.5%。此外，同時銜接程度處于高度協(xié)調類型時保持類型平穩(wěn)性的概率為98.2%，轉變?yōu)闃O度協(xié)調類型的概率為1.8%，不存在向中度協(xié)調類型轉移的可能性，進一步說明當某一省份脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接達到高度協(xié)調類型時，會逐步擴大高水平俱樂部的規(guī)模，向更高的銜接程度轉移，而當某一省份已經處于極度協(xié)調類型時，則需要防范銜接程度向下轉移，加強銜接的穩(wěn)定性。

3.2 銜接的空間演進特征

脫貧攻堅為鄉(xiāng)村振興奠定了良好的基礎設施、產業(yè)發(fā)展與鄉(xiāng)村治理基礎，隨著脫貧攻堅進程的完成，它與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調的空間聯(lián)系也越來越緊密。本文測算2010—2020年脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調度的Moran’s I，檢驗兩者銜接程度的空間相關性，結果顯示不同年份下耦合協(xié)調的Moran’s I在0.134～0.842，且均在1%的水平上顯著為正，這表明脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接呈現(xiàn)顯著的空間正相關性，揭示出地理空間因素對脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接具有重要影響。傳統(tǒng)Markov轉移概率矩陣忽視了某一省份的耦合協(xié)調度類型會受周邊省份耦合協(xié)調度類型轉移的影響，而在現(xiàn)實中省份發(fā)展在空間不存在孤立性，一個省份及地區(qū)脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接往往會對周邊省份及其他地區(qū)產生影響，因此需要將省份的鄰域因素考慮在內來研究脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接問題。通過構建2010—2020 年的空間Markov 概率轉移矩陣（見表4），并繪制空間區(qū)位分布（見表5），以考察某一省份的銜接類型發(fā)生轉移是否與該省份鄰域范圍內的其他省份的銜接類型發(fā)生轉移有關，探討鄰域對于不同省份銜接程度發(fā)生轉變的空間相關性影響。表5顯示，大部分省份耦合協(xié)調度向上轉變，但還是中西部地區(qū)省份居多，向下轉移的省份僅有天津、上海、浙江，說明隨時序演進，各省份脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度保持穩(wěn)步提升，兩系統(tǒng)各維度的協(xié)調性逐漸增強。此外，部分省份的銜接程度保持不變，呈現(xiàn)“俱樂部趨同”平穩(wěn)性。

表4 2010—2020年耦合協(xié)調度的空間Markov轉移概率矩陣

表5 各省份脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調度轉移及其鄰域轉移的空間區(qū)位分布

通過表5 可以看出鄰域能夠影響一個省份的脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接。表5 顯示自身區(qū)域與鄰域范圍均發(fā)展變化的省份主要分布在西北和中部地區(qū)，例如，新疆、青海、甘肅、四川、重慶、貴州、湖南、廣西、江西和海南，自身區(qū)域與鄰域范圍均保持不變的省份有黑龍江。還有一些省份自身區(qū)域不變、鄰域范圍向上，有北京、江蘇、福建、廣東、山西、遼寧、寧夏，暫未出現(xiàn)自身區(qū)域及鄰域范圍都向下轉移的類型，說明脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度保持穩(wěn)定與上浮，呈現(xiàn)上升的良好發(fā)展態(tài)勢。

比較傳統(tǒng)Markov 與空間Markov 轉移概率矩陣，可以發(fā)現(xiàn)脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興還具有如下的空間演進特征：第一，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接在空間分布上并不是孤立的，不同省份脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度與鄰域類型的轉變具有一定關聯(lián)性影響，鄰域類型的差異對銜接類型轉移的概率影響也具有差異。一方面，若鄰域對脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度沒有影響，則表4中的4種類型條件概率矩陣將相等，且與表3中的結果一致；另一方面，當某一省份鄰域的銜接程度處于高度協(xié)調類型時，其銜接類型向上級協(xié)調類型轉移的概率小于鄰域銜接程度處于極度協(xié)調類型的省份。這說明脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度較高的省份往往會對鄰域產生正向溢出效應，即脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的空間演進存在溢出效應。這可能是由于農村發(fā)展較快的省份，容易形成省份經驗與模式，對周邊省份形成資源支持，帶動周邊省份的脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接。第二，省份間脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接存在俱樂部收斂現(xiàn)象，即某一省份鄰域省份的脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度較高，那么該省份兩大系統(tǒng)自身的銜接程度將受到鄰域的正向影響作用，實現(xiàn)銜接類型向上轉移的概率將會增加，在空間上呈現(xiàn)省份“俱樂部收斂”的“高高”集聚現(xiàn)象。第三，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接受鄰域因素影響，銜接類型向上轉移與向下轉移的概率呈現(xiàn)不對稱性。將表3和表4進行對比發(fā)現(xiàn)，某一省份的鄰域省份在高度協(xié)調類型時，該省份向上轉移為極度協(xié)調類型的概率值與該省份向下轉移為高度協(xié)調類型的概率值不一致。例如某一省份由高度協(xié)調類型轉移為極度協(xié)調類型的概率為1.6%。而由極度協(xié)調類型轉移為高度協(xié)調類型的概率為4.8%。表明現(xiàn)階段脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度逐漸提升并趨于穩(wěn)定。表3和表4的結果表明，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接在空間演進過程中呈現(xiàn)空間溢出效應；銜接程度高的省份將帶動周圍鄰域的銜接程度提升，產生正向溢出效應，呈現(xiàn)空間上的“俱樂部收斂”的“高高”聚集現(xiàn)象。

通過對空間Markov 轉移概率矩陣的分析，結果驗證了鄰域范圍能夠正向影響脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度。為進一步驗證上述結論是否符合統(tǒng)計學意義，本文構造似然比統(tǒng)計量進行假設檢驗：

其中，Pij是傳統(tǒng)的轉移概率；Pij(λ)表示空間滯后類型為λ時的轉移概率。經卡方檢驗發(fā)現(xiàn)，在10%的水平上顯著，即可以拒絕脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的空間演進相互獨立的原假設。說明條件與傳統(tǒng)Markov轉移矩陣存在顯著差異，可見空間效應特別是空間自相關性具有不能忽略的作用。

3.3 省份銜接的空間演進分布

脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的動態(tài)演進主要分為三類：一是銜接程度向上轉移態(tài)勢，二是自身區(qū)域和鄰域范圍均保持不變的穩(wěn)定態(tài)勢，三是自身區(qū)域的銜接程度下降。而鄰域范圍的省份呈現(xiàn)向上轉移的趨勢，這三類演進現(xiàn)象對于現(xiàn)階段實現(xiàn)脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的有效銜接具有重要的意義。

脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接呈現(xiàn)向上轉移的省份主要是河北、安徽、江西、河南等23 個分布在中部和西部地區(qū)的省份，并且這些省份自身和鄰域的銜接程度都呈現(xiàn)向上轉移的態(tài)勢?？赡艿脑蚴牵哼@些省份長期以來就以農業(yè)為主，依靠物質資本與資源積累，形成豐富的產業(yè)資源，脫貧攻堅成效顯著。近年來依靠政府與市場驅動農村產業(yè)結構升級，推進鄉(xiāng)村振興發(fā)展。加之這些省份兼具沿海經濟帶、長江經濟帶、絲綢之路經濟帶的區(qū)位優(yōu)勢，不僅能促進本省脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度深入，而且能對周圍省份產生正向溢出效應。此外，各省份不斷加強農業(yè)設備投入與基礎設施建設，完善農民的各項基礎保障，從農村生活的各個方面縮小城鄉(xiāng)差距，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度總體向上發(fā)展并且?guī)恿肃徲蚴》莸南蛏限D移。例如黑龍江處于自身區(qū)域和鄰域保持不變的穩(wěn)定態(tài)勢，往往源于自身的脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興發(fā)展仍處于較低水平，隨著時間的推移尚未結合地區(qū)優(yōu)勢推進農村的產業(yè)、生態(tài)、治理等方面同步銜接，阻礙自身區(qū)域脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接。同時這些省份受制于本身的物質資源與產業(yè)形式，產業(yè)結構調整緩慢，未能對鄰域省份產生正向作用，亟須抓住地區(qū)優(yōu)勢，全面推進鄉(xiāng)村振興。天津、上海、浙江表現(xiàn)出銜接程度下降，鄰域上升的態(tài)勢，往往源于東部地區(qū)的脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)在過去10年均處于較高水平，而近年來農村產業(yè)重心逐步向第三產業(yè)轉移，銜接程度有所下降，但仍處于高度銜接階段，能帶動周圍省份的高速發(fā)展。

4 脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的驅動機制

理論上脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接受多方面因素的影響，考慮到中國各省份的脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度差異，孫久文等（2021）[10]的研究表明，鞏固拓展脫貧攻堅成果與鄉(xiāng)村振興銜接的關鍵點在于確保脫貧人口收入穩(wěn)定、持續(xù)實施系列幫扶政策、培育地區(qū)市場競爭優(yōu)勢、發(fā)展新模式新業(yè)態(tài)新產業(yè)等方面，受到政府、市場、產業(yè)等多重因素的共同作用。鑒于此，在脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接特征的基礎上，結合兩者耦合協(xié)調度的空間地理相關性，選取農村最低生活保障支出、農村社會消費品零售總額、非農產業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)、農民可支配收入分別表征政府驅動（GOV）、市場驅動（MAR）、產業(yè)驅動（NID）、收入驅動（INC）作為影響因素變量，建立面板數(shù)據(jù)模型分析影響脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興有效銜接的影響因素，構建模型如式（4）所示。其中，Dit表示i省份第t年脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度，γi、εt和?it分別為個體效應、時間效應和擾動項，為防止異方差影響，各變量均取自然對數(shù)。

表6 為脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接驅動機制的回歸結果，其中，列（1）至列（3）分別為OLS估計的混合效應、GLS估計的隨機效應、OLS 估計的固定效應結果，可以看出固定效應模型較優(yōu)。但選用面板固定效應模型還要檢驗是否存在異方差和自相關問題，否則結果有偏。根據(jù)Wooldridge檢驗和Wald檢驗結果，拒絕了存在同方差與無自相關的假設，因此該模型可能存在異方差與自相關性，進一步本文采用FGLS與PCSE方法進行回歸并校正，估計結果如表6中列（4）、列（5）所示，因此采用OLS與PCSE方法更為穩(wěn)健。

表6 驅動機制檢驗結果

結果表明，影響脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的因素是具有多樣性的。其中，政府驅動與產業(yè)驅動的影響系數(shù)在總體上為負，而市場驅動與收入驅動的影響系數(shù)為正。按照各因素對于脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的影響重要程度排列，依次為收入驅動、政府驅動、市場驅動和產業(yè)驅動。具體而言，收入驅動表明提升農民收入能夠解決脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的有效銜接問題。農民收入提升，有助于鞏固脫貧攻堅基礎，防止返貧致貧現(xiàn)象的產生，助力農民實現(xiàn)生活富裕?，F(xiàn)階段仍需要保障農民的收入水平，通過一切手段提升農民收入、縮小城鄉(xiāng)差距。市場驅動總體呈現(xiàn)正向影響效應。市場發(fā)展促進生產與消費，進而促進農村勞動力人口增加，最終形成市場驅動效應，東西部地區(qū)由于東西協(xié)作，資源互補，助力脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接，產生正向影響效應；而市場驅動脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的影響作用較弱，這是因為各省份在市場發(fā)展中處于較低的水平，大部分省份在人才、資金、產業(yè)等方面出現(xiàn)資源要素流轉，鄉(xiāng)村振興動力不足，對于脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興有效銜接的促進作用較小，今后亟待協(xié)調市場發(fā)展，實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。

5 結論與啟示

本文對脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興有效銜接的分布特征、時空演進與驅動機制進行了梳理，并得出以下結論：第一，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的銜接程度呈現(xiàn)“東西部高，局部低”的分布特征，大部分省份銜接程度處于高度協(xié)調及以上的階段，高度協(xié)調省份數(shù)量持續(xù)增加；所有省份均處于“鄉(xiāng)村振興滯后型”，脫貧攻堅指數(shù)與鄉(xiāng)村振興指數(shù)差距較大，脫貧攻堅程度較高，鄉(xiāng)村振興水平較低，當前兩者銜接尚不穩(wěn)定。第二，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的時間演進特征總體表現(xiàn)出平穩(wěn)上升趨勢，最有可能維持穩(wěn)定性的是高度協(xié)調、極度協(xié)調的銜接類型，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接存在向極度協(xié)調收斂的可能性，存在“俱樂部收斂”與“俱樂部趨同”現(xiàn)象；從空間動態(tài)演進來看，不同的鄰域環(huán)境對銜接程度的轉移概率各不相同，但脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接總體保持穩(wěn)定與上浮，呈現(xiàn)上升的良好發(fā)展態(tài)勢；當脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度較高時，有利于帶動鄰域省份的脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接程度提升，產生正向溢出效應，同時自身耦合協(xié)調度轉移會受到周圍省份的輻射和帶動作用；此外，脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接逐漸提升并趨于穩(wěn)定，向上和向下轉移概率的影響是不對稱的，最終在空間格局上逐漸呈現(xiàn)“高高”集聚的“俱樂部收斂”現(xiàn)象。第三，驅動脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接的因素較為多樣，按各因素對脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接影響的重要程度排序，依次為收入驅動、政府驅動、市場驅動和產業(yè)驅動。其中政府驅動與產業(yè)驅動的影響系數(shù)在總體上為負，而市場驅動與收入驅動的影響系數(shù)為正。本文的研究結論反映出我國現(xiàn)階段實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略仍應注重鞏固脫貧攻堅成果，持續(xù)推進東西協(xié)作與中部聯(lián)動，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調資源共享，實現(xiàn)收入內生產業(yè)優(yōu)化，助力鄉(xiāng)村振興。