農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問題是關(guān)系國計民生的根本性問題，但是隨著工業(yè)化和城市化進程不斷推進，一座座城市不斷興起，農(nóng)村人口向城市遷移的同時，也留下了許多農(nóng)村發(fā)展的問題。十九大報告首先提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，其后《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018－2022年）》和《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》先后印發(fā)。2021年2月，《關(guān)于全面推進鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》發(fā)布，這是21世紀以來第18個指導“三農(nóng)”工作的中央一號文件，隨后國務院直屬機構(gòu)國家鄉(xiāng)村振興局正式掛牌。2021年3月，國家“十四五”規(guī)劃提出“走中國特色社會主義鄉(xiāng)村振興道路，全面實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”。2021年4月，十三屆全國人大通過《鄉(xiāng)村振興促進法》。

       本文從多重角度實證考察了世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的基本規(guī)律，將之與中國進行比較，尋找中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的規(guī)律性與特殊性，并結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟大背景探討我國城鄉(xiāng)發(fā)展和全面鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略機遇與最優(yōu)路徑。

一、世界農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的規(guī)律特征

       從人口結(jié)構(gòu)的角度看，“二戰(zhàn)”后至今，世界主要國家和地區(qū)農(nóng)村人口占總?cè)丝诘谋戎卦诳傮w上呈大幅下降的趨勢。如圖1所示，在美國、歐盟、日本等發(fā)達國家和地區(qū)，在上世紀50年代時即已降低到較低水平，現(xiàn)在緩慢下降到20%左右，日本因老齡化等原因成為2020年農(nóng)村人口占比最低的國家，目前農(nóng)村人口占比僅不到10%。韓國作為后發(fā)國家的典型代表，其農(nóng)村人口占比初期與世界最不發(fā)達國家間的差異并不大，60年代末開始快速下降，90年代初即已經(jīng)達到與發(fā)達國家等同水平。最不發(fā)達國家的農(nóng)村人口占比同樣在不斷下降，但下降速度相對較慢，且截至目前農(nóng)村人口占比仍然很高，在65%左右。中國作為“二戰(zhàn)”后農(nóng)村人口占比最高的國家之一，在改革開放后農(nóng)業(yè)人口占比下降越來越快，近十年來已經(jīng)低于世界平均水平，目前仍呈現(xiàn)下降趨勢。根據(jù)《第七次全國人口普查公報》數(shù)據(jù)顯示，我國目前常住人口城鎮(zhèn)化率為63.89%，也就是農(nóng)村人口占比為36.11%。

       根據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織（Food and Agriculture Organizationof the United Nations，F(xiàn)AO）的預測數(shù)據(jù)，2021—2050年間世界農(nóng)村人口所占比重將持續(xù)降低，預計到2050年時將下降到31.76%。主要國家和地區(qū)的農(nóng)村人口占比也將延續(xù)下降趨勢，預計2050年時，美國將下降到10%左右（11.13%），韓國和歐盟28國下降到15%左右（分別為14.61%和15.60%），日本下降到5.44%，最不發(fā)達國家也將下降到50%左右（58.54%），中國則下降到20%左右（19.21%）。也就是說，到2050年時，中國與主要發(fā)達國家之間仍將存在5%—15%的差距，但同時也將比世界平均水平和最不發(fā)達國家分別低10%和30%的空間。
       從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的角度看，世界農(nóng)林漁業(yè)（第一產(chǎn)業(yè)）增加值占GDP的比重同樣也呈現(xiàn)出大幅下降的趨勢，從1970年的9.08%下降到2019年的4.04%。如圖2所示，最不發(fā)達國家的農(nóng)林漁業(yè)增加值在GDP中的比例長期較高，經(jīng)過近五十年的發(fā)展仍處于農(nóng)業(yè)國水平；韓國在80年代前農(nóng)業(yè)國的屬性比較突出，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重很高，后作為后發(fā)國家的典型，隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，“漢江”奇跡見證了其農(nóng)林漁業(yè)占比快速下降；而歐盟、美國、日本等發(fā)達國家和地區(qū)的第一產(chǎn)業(yè)增加值在GDP中長期占比低，分別從1970年的6.05%、5.54%和2.34%下降至2019年的1.45%、1.17%和0.82%。與歐美日韓等發(fā)達國家以及世界平均水平相比，中國的農(nóng)林漁業(yè)增加值占GDP的比重仍然偏高。截至2019年，比世界平均水平高3.18%，比歐美日韓等發(fā)達國家高約5.6%—6.4%，這也就意味著，未來中國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重仍有3%—6%的下降空間。

       世界農(nóng)林漁業(yè)發(fā)展表現(xiàn)出巨大的差異性，這不僅體現(xiàn)在圖2的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異中，而且還體現(xiàn)在如圖3所示的增長率差異中。從第一產(chǎn)業(yè)增長率的箱體圖可以看出，屬于后發(fā)國家的韓國以及農(nóng)業(yè)稟賦好的農(nóng)業(yè)強國歐盟、美國長期增速平均值高且波動大，反而是世界平均水平以及最不發(fā)達國家的增長波動率長期較小。與主要發(fā)達國家相比，中國農(nóng)林漁業(yè)的長期增長率較高但波動性較小。農(nóng)業(yè)發(fā)展長期來看受周期的影響較強，因農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的波動性而在一定程度上放棄其增長性、過分強調(diào)穩(wěn)定是不可取的，高波動是農(nóng)業(yè)發(fā)展的普遍特征，短期的農(nóng)業(yè)周期波動并不影響農(nóng)業(yè)長期增長。

       第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占勞動力總量的比重隨經(jīng)濟的增長逐漸下降是世界就業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的基本趨勢之一。利用世界銀行提供的世界各國1960—2019年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重與人均GDP的面板數(shù)據(jù)，繪制散點圖及其擬合線，其中人均GDP為對數(shù)形式，結(jié)果如圖4所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著人均GDP的增長，各國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重呈現(xiàn)出穩(wěn)定的快速下降趨勢。類似的結(jié)論在就業(yè)結(jié)構(gòu)中同樣成立。同樣利用世界銀行提供的世界各國1991—2019年農(nóng)業(yè)就業(yè)人員數(shù)占勞動力總量比重與人均GDP的面板數(shù)據(jù)，繪制散點圖及其擬合線，其中人均GDP為對數(shù)形式，結(jié)果如圖5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著人均GDP的增加，各國農(nóng)業(yè)就業(yè)人員數(shù)占勞動力總量的比重呈現(xiàn)出穩(wěn)定的直線下降趨勢。

       但是，同樣需要注意的是，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占勞動力總量的比重下降，并不意味著農(nóng)業(yè)效率的降低。同樣利用世界銀行提供的世界各國1991—2019年農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與人均GDP的面板數(shù)據(jù)，繪制散點圖及其擬合線，其中農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和人均GDP均為對數(shù)形式，結(jié)果如圖6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著人均GDP的增長，各國農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)出穩(wěn)定的直線上升趨勢。

二、中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的規(guī)律特征

       自新中國成立以來，我國鄉(xiāng)村人口變化呈現(xiàn)出明顯的四個階段性特征。第一階段為1949—1961年，這一時期鄉(xiāng)村人口數(shù)量緩慢上升，占總?cè)丝诘谋戎貏t逐漸下降。第二階段為1962—1977年，在該時期中鄉(xiāng)村人口數(shù)量迅速增長，但是占總?cè)丝诘谋戎貏t長期保持在82%左右的水平上。第三階段為1978—1995年，在此期間鄉(xiāng)村人口數(shù)量的增長速度減慢，占總?cè)丝诘谋戎匾仓鸩较陆?。第四階段為1996年—至今，鄉(xiāng)村人口數(shù)量逐漸下降至新中國成立初期時的水平，占總?cè)丝诘谋戎匾策M一步下降至36.11%。由此可見，在前三個階段，鄉(xiāng)村人口數(shù)量及其占總?cè)丝诒戎氐淖兓厔菔窍啾畴x的，進入第四階段后，兩者開始呈同向變動趨勢。

       新中國成立以來，我國第一產(chǎn)業(yè)增加值快速提高，呈現(xiàn)波動上升的趨勢；但隨著經(jīng)濟發(fā)展水平快速提高，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重波動下降。在改革開放初期，由于我國改革開放從農(nóng)村率先開始，農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展，該段時間內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)增加值所占比重有明顯階段性提升，其后隨著中國經(jīng)濟的全面崛起，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重呈波動下降，從新中國成立初期的50.49%左右下降到2020年的7.65%。第一產(chǎn)業(yè)的增長率而言，大致可以分成兩個階段，第一階段為從新中國成立初期到90年代初，這一時期內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)增長率呈波動上升的趨勢；從90年代初進入第二階段，在這一時期里，第一產(chǎn)業(yè)的增長率呈波動下降趨勢。

       前文已述，從整體上看，中國第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重呈逐年下降趨勢，更進一步地，本文利用國家統(tǒng)計局提供的31個省、直轄市、自治區(qū)1949—2019年的面板數(shù)據(jù)，考察各省第一產(chǎn)業(yè)占比與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，其中人均GDP取對數(shù)形式。如圖9所示，隨著人均GDP的提高，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重呈現(xiàn)出沿著曲線穩(wěn)定下降的趨勢。同樣地，可以考察第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占勞動力總數(shù)的比重隨經(jīng)濟增長的變化情況。如圖10所示，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占勞動力總數(shù)的比重隨著人均GDP的增長，呈現(xiàn)出直線下降的趨勢特征。

       利用各省歷年統(tǒng)計年鑒和《新中國六十五年統(tǒng)計資料匯編》中提供的1949—2019年的面板數(shù)據(jù)，可以進一步考察第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率隨經(jīng)濟增長的變動趨勢，其中第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率和人均GDP均取對數(shù)形式。如圖11所示，第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率隨著人均GDP的提高，呈現(xiàn)出穩(wěn)定的直線上升特征。

       從三次產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率比較的角度來看，如圖12所示，中國以第一產(chǎn)業(yè)為基準的，二三產(chǎn)業(yè)名義勞動生產(chǎn)率從新中國成立以后呈現(xiàn)先上升后下降，再上升又下降的兩個波峰形態(tài)。第一個波峰出現(xiàn)在改革開放前：在計劃經(jīng)濟時代，我國優(yōu)先發(fā)展重工業(yè)，拉大了三大產(chǎn)業(yè)間的勞動生產(chǎn)率差異，第二產(chǎn)業(yè)較第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率最高時也多出50%；改革開放后隨著農(nóng)村經(jīng)濟的快速改革，我國第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率快速提高。從1992年社會主義市場經(jīng)濟確立后，隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，制造業(yè)得到優(yōu)先發(fā)展，第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率也迅速提高。新世紀以來，隨著城鄉(xiāng)二元對立政策的逐步取消，勞動力自由流動越來越便捷，三次產(chǎn)業(yè)間的勞動生產(chǎn)率差距逐步縮?。憾a(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率逐步趨同，第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率提高；但目前二三產(chǎn)業(yè)仍然是第一產(chǎn)業(yè)的四倍左右，農(nóng)村地區(qū)生產(chǎn)效率的提高還有廣闊的空間。相比較而言，如圖13所示，美國與我國情況相似，二產(chǎn)和三產(chǎn)的勞動生產(chǎn)率長期保持一致。美國二三產(chǎn)勞動生產(chǎn)率長期高于第一產(chǎn)業(yè)，但經(jīng)歷了快速下降期后，從2000年開始，二三產(chǎn)業(yè)相對于第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率長期保持在1.5左右。

       從我國的經(jīng)濟發(fā)展歷程和發(fā)展階段來看，二三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率高于第一產(chǎn)業(yè)是正常的，而從趨勢上來看，未來第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率有快速增長的趨勢，二三產(chǎn)業(yè)相對于第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率則會下降到2以下。因此，第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率仍然有較大提升空間，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)深度融合，將使我國農(nóng)業(yè)發(fā)展充滿機遇。

       比較圖1—12可以發(fā)現(xiàn)，在世界范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展隨著經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出四個穩(wěn)定的趨勢特征。一是“二戰(zhàn)”后至今農(nóng)村人口占總?cè)丝诘谋戎爻蚀蠓陆第厔?；二是第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重隨經(jīng)濟增長而呈曲線降低；三是第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占勞動力總數(shù)的比重隨經(jīng)濟增長而呈直線降低；四是第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率隨經(jīng)濟增長呈直線上升的特征。整體而言，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展基本符合世界農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的一般規(guī)律。但是，中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展相對發(fā)達國家而言，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比和產(chǎn)值占比分別相當于韓國上世紀80年代初和90年代初的水平，與世界前沿國家美國相比仍有較大差距；勞動生產(chǎn)率仍不及韓國上世紀90年代初的水平，二三產(chǎn)業(yè)相對第一產(chǎn)業(yè)的名義勞動生產(chǎn)率仍然較高，與美國相比也存在較大差距，未來仍有較大的優(yōu)化空間。

三、中國城鄉(xiāng)發(fā)展比較

       我國農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟基礎(chǔ)長期以來較為薄弱。如圖14所示，從新中國成立后到70年代結(jié)束，我國農(nóng)村居民家庭人均純收入長期處于200元以下，物質(zhì)生活水平匱乏。改革開放后，隨著社會主義市場經(jīng)濟的持續(xù)推進和社會經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)村居民的收入得到提高，但總體水平仍然較低。到2009年，我國農(nóng)村人均純收入首次超過5000元，十八大以后，隨著扶貧工作的不斷深入，我國農(nóng)村居民收入大幅提高，到2020年農(nóng)村居民人均純收入首次到達1.6萬元。

       從城鄉(xiāng)對比的角度來看，改革開放后我國城鄉(xiāng)收入比呈現(xiàn)先下降后上升再下降的趨勢。改革開放初期農(nóng)村率先發(fā)展，我國從80年代初期城鄉(xiāng)收入差距不斷縮小，最低時城鄉(xiāng)收入比達1.83；此后城鄉(xiāng)收入差距不斷擴大，城鄉(xiāng)收入比最高在2007年高達3.14，城鄉(xiāng)二元對立矛盾尖銳。從2007年以后，隨著農(nóng)村工作不斷推進和社會主義新農(nóng)村建設(shè)的開展以及近年來脫貧攻堅政策的持續(xù)落地，城鄉(xiāng)居民收入差距在不斷縮小，到2019年已經(jīng)接近2.5倍水平，且未來差距有進一步縮小的趨勢。

       對比發(fā)達國家情況，以美國和日本為主要代表，可以發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)二元對立并非我國經(jīng)濟發(fā)展中的獨有現(xiàn)象，而是工業(yè)化發(fā)展過程中的必然規(guī)律。如圖15—16所示，隨著工業(yè)化的快速推進，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的相對收益快速降低，美國在快速工業(yè)化時期，非農(nóng)與農(nóng)業(yè)收入比最高達2.5，日本的峰值超過3.1。隨著工業(yè)化進程的逐步實現(xiàn)與放緩，工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)收入也在逐步提高，美國和日本城鄉(xiāng)收入差距經(jīng)歷了一個漫長的收窄過程，最終二者收入差距基本消失，實現(xiàn)了城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的收入統(tǒng)一。從我國經(jīng)濟發(fā)展的角度來看，我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的持續(xù)推進，新型工業(yè)帶動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，城鄉(xiāng)差距逐步縮小，農(nóng)村地區(qū)勞動力將面臨一個勞動收入長期提高的過程。

       從農(nóng)村的消費情況來看，微觀消費數(shù)據(jù)和宏觀消費數(shù)據(jù)的結(jié)論是一致的。在微觀層面，如圖17所示，我國農(nóng)村居民消費水平與農(nóng)村人均純收入均呈快速增長趨勢，且二者增長路徑相似；城鄉(xiāng)居民消費水平比也同樣呈現(xiàn)先下降后上升再下降的趨勢。隨著近年來農(nóng)村的快速發(fā)展，城鄉(xiāng)居民消費比已經(jīng)從2003年的3.21下降到2020年的1.97，且同樣呈現(xiàn)下降趨勢。

       在宏觀層面，縣及縣以下的社會消費品零售額在一定程度上反映了農(nóng)村地區(qū)的社會消費品零售總額。如圖18所示，改革開放后我國縣及縣以下的農(nóng)村地區(qū)社會消費品零售額總體不斷提高，增速在進入21世紀后進一步加快；農(nóng)村地區(qū)社會消費品零售額所占比重則呈現(xiàn)波動下降，在改革開放初期，由于農(nóng)村地區(qū)商品供給的缺乏農(nóng)村社消占比下降較快，進入21世紀以后，整個農(nóng)村社消占比總體較平穩(wěn)，農(nóng)村和城市在消費端協(xié)同發(fā)展。黨的十八大以來，尤其是打響脫貧攻堅戰(zhàn)以后，農(nóng)村消費力提升，社消占比上升，未來鄉(xiāng)村消費充滿潛力。因此，無論從微觀人均數(shù)據(jù)還是宏觀總量數(shù)據(jù)來看，農(nóng)村消費未來增長潛力更足。

       根據(jù)上文中城鄉(xiāng)收入差距與城鄉(xiāng)消費差距，本文在此進一步提出“城鄉(xiāng)消費收入比”的概念，用以衡量城鄉(xiāng)居民的消費意愿的差異，因此，也可以將其稱之為城鄉(xiāng)消費收入傾向，計算公式如下：
       城鄉(xiāng)消費收入比或城鄉(xiāng)消費收入傾向以“1”為分界線，當城鄉(xiāng)收入比大于1時，表明農(nóng)村居民比城鎮(zhèn)居民的消費意愿更強烈；反之，則表明城鎮(zhèn)居民比農(nóng)村居民具有更強烈的消費意愿。如圖19所示，城鄉(xiāng)消費收入傾向呈現(xiàn)出先下降后上升、再下降又上升的波動特征，而且從1999年開始，城鄉(xiāng)消費收入傾向開始持續(xù)上升；從2005年開始，城鄉(xiāng)消費收入比長期大于1，這得益于越來越完善的農(nóng)村保障體系，農(nóng)村居民的消費意愿相較于城鎮(zhèn)居民更強。隨著脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推進，我國農(nóng)村居民比城鎮(zhèn)居民越來越“更敢消費”，未來農(nóng)村地區(qū)超前消費、主動消費的趨勢將愈發(fā)明顯。

       我國城鄉(xiāng)之間的差距不僅表現(xiàn)在收入和消費的差距上，還突出體現(xiàn)在城鄉(xiāng)公共服務供給的差距上。教育和醫(yī)療是最重要的公共服務，與基本民生息息相關(guān)。從教育的角度來看，城鄉(xiāng)差異是結(jié)構(gòu)性的。如圖20所示，無論是在中學還是小學方面，城市學校規(guī)模均遠高于農(nóng)村學校。1980年以來，農(nóng)村小學規(guī)模相對穩(wěn)定，從平均每校約145人緩慢增長到2019年的287人；農(nóng)村中學規(guī)模則經(jīng)歷了先升后降的變化過程，在世紀之交的2000年達到峰值約為平均每校855人，此后又逐漸下降到上世紀80年代中后期的水平。城市由于人口的聚集效應，小學規(guī)模大幅度提升，從1984年的平均每校約210人上升到2019年的約658人；中學規(guī)模則經(jīng)歷了先略有下降后逐步增長，再緩慢下降又逐步增長的復雜過程，整體來看，中學規(guī)模從1984年的平均每校544人增長到2019年的1092人。城鄉(xiāng)中小學規(guī)模的這種變化，尤其是2000年以來農(nóng)村中學平均規(guī)模的不斷縮小，也從側(cè)面印證了農(nóng)村人口的流失。

       從城鄉(xiāng)校均師資的比較來看，如圖21所示，無論是在中學還是小學方面，城市學校的校均師資均遠高于農(nóng)村學校。1980年以來，農(nóng)村小學校均師資從5.35增長到2019年的20.52，中學校均師資從21.34增長到2000年的42.58后，便長期維持在這一水平附近，近20年來農(nóng)村中學校均師資幾乎沒有明顯增長。城市小學校均師資則從1984年的8.07增長到2019年的37.64，同期中學校均師資也從31.67大幅上漲至87.25。

       從城鄉(xiāng)生均師資的比較來看，城鄉(xiāng)差異相對較小。如圖22所示，城鄉(xiāng)中學生均師資和城鄉(xiāng)小學生均師資的變化基本一致，而且從2006年開始，農(nóng)村中小學的生均師資同步超過城市中小學。即以生均師資衡量的人均教育水平農(nóng)村已經(jīng)超過城市。

       總體來說，圖20—22清晰地刻畫了我國城鄉(xiāng)教育之間的差距：城鄉(xiāng)教育差距并不主要體現(xiàn)在數(shù)量上，更多的是在質(zhì)量上。城市的學校規(guī)模越來越大，聚集的老師越來越多；農(nóng)村教育雖然在人均水平上保持與城市同步，但其規(guī)模越來越小，師資也不斷流失，城鄉(xiāng)之間的教育差距不容忽視。

       城鄉(xiāng)公共服務的差距不僅體現(xiàn)在教育領(lǐng)域，而且在醫(yī)療領(lǐng)域同樣明顯，圖23—25清晰地顯示出了這種差距。如圖23所示，城市人均醫(yī)院數(shù)（以每萬人醫(yī)院數(shù)衡量）自20世紀90年代末開始逐漸下滑，并在2017年隨著醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的深入推進，城市人均占有醫(yī)院數(shù)量出現(xiàn)大幅滑落，首次低于農(nóng)村人均醫(yī)院數(shù)，而農(nóng)村人均醫(yī)院數(shù)一直保持相對平穩(wěn)的發(fā)展趨勢。

       對比城鄉(xiāng)人均床位數(shù)和人均醫(yī)生數(shù)，則可以發(fā)現(xiàn)與人均醫(yī)院數(shù)不同的結(jié)論。如圖24所示，農(nóng)村人均床位數(shù)（以每萬人床位數(shù)衡量）在2005年之前一直保持相對穩(wěn)定的狀態(tài)，1985—2006年的二十年時間里幾乎沒有明顯增長，2007年以后才開始緩慢增長。城市人均床位數(shù)則經(jīng)歷了三個階段的變化，1985—1994年間逐步增加，同時引致城鄉(xiāng)人均床位數(shù)差距的擴大；1995—2006年間逐步減少，城鄉(xiāng)人均床位數(shù)的差距也隨之縮小；但是2007年以后，城鄉(xiāng)間人均床位數(shù)的差距又開始進一步擴大，雖然在2017年時隨著醫(yī)院合并，出現(xiàn)暫時的大幅下降，但是從后續(xù)走勢來看，城鄉(xiāng)間人均床位數(shù)差距擴大的趨勢并沒有得到根本逆轉(zhuǎn)。

       城鄉(xiāng)間人均醫(yī)生數(shù)的差距呈現(xiàn)出與城鄉(xiāng)間人均床位數(shù)的類似的特征走勢。如圖25所示，農(nóng)村人均醫(yī)生數(shù)（以每萬人醫(yī)生數(shù)衡量）在1985—2001年間緩慢增長，然后從2007年開始增長速度加快，城市人均醫(yī)生數(shù)則呈現(xiàn)出先上升后下降再上升的趨勢。從圖25中也可以觀察出，2007年以后城鄉(xiāng)人均醫(yī)生數(shù)保持基本相同的增速，因此城鄉(xiāng)間人均醫(yī)生數(shù)并沒有顯著擴大，但是同時也需要認識到，城鄉(xiāng)之間仍然存有巨大的差距，截至2019年，城鄉(xiāng)每萬人醫(yī)生數(shù)差距約為14.47。

       綜合圖23—25的內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)，雖然2017年醫(yī)療衛(wèi)生體制改革使得城市人均醫(yī)院數(shù)低于農(nóng)村，但是這并沒有對城鄉(xiāng)間人均床位數(shù)和人均醫(yī)生數(shù)的差距產(chǎn)生逆轉(zhuǎn)，城鄉(xiāng)間人均床位數(shù)和人均醫(yī)生數(shù)仍存在巨大差異，并且有繼續(xù)擴大的跡象。

       城鄉(xiāng)間這種收入、消費和公共服務供給的差異，是導致農(nóng)民工大規(guī)模流動的重要根源。如圖26所示，2008—2019年間農(nóng)民工規(guī)模持續(xù)擴大，2020年由于新冠肺炎疫情的影響，農(nóng)民工流動首次出現(xiàn)負增長。從圖26中也可以看出，農(nóng)民工增速在2010年達到最大值，此后逐年降低。農(nóng)民工增速的這種變化與城鄉(xiāng)收入比的變化趨勢基本一致，后者在2009年時達到頂峰，并在此后的年份里逐年降低。這意味著，城鄉(xiāng)間收入差距的縮小，有效地減緩了農(nóng)民工的增長速度。

四、數(shù)字技術(shù)影響農(nóng)業(yè)發(fā)展和城鄉(xiāng)融合的經(jīng)驗研究

       中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展，不僅是農(nóng)村勞動力的釋放與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重的降低，更重要的是農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高以及城鄉(xiāng)一體的融合發(fā)展，數(shù)字技術(shù)為此提供了巨大的機遇。例如朱秋博等（2019）[1]與李欠男和李谷成（2020）[2]等學者均一致認為，互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進作用。本文利用中國31個省、直轄市、自治區(qū)1998—2016年的面板數(shù)據(jù)檢驗農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與互聯(lián)網(wǎng)普及率的關(guān)系，兩者均取對數(shù)形式，結(jié)果如圖27所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，當互聯(lián)網(wǎng)普及率較低時，對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率影響甚微，但是隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的進一步提高，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率將呈指數(shù)型增長。這也就意味著，積極推動互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的擴散滲透，對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升具有至關(guān)重要的促進作用。

       互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的擴散還有助于縮小城鄉(xiāng)之間的發(fā)展差距。同樣利用中國31個省、直轄市、自治區(qū)1998—2016年的面板數(shù)據(jù)檢驗城鄉(xiāng)收入差距、城鄉(xiāng)消費差距與互聯(lián)網(wǎng)普及率的關(guān)系，其中城鄉(xiāng)收入差距以城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均純收入之比衡量，城鄉(xiāng)消費差距以城鎮(zhèn)居民人均消費支出與農(nóng)村居民人均消費支出之比表示，結(jié)果如圖28—29所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的逐步提高，城鄉(xiāng)收入差距和城鄉(xiāng)消費差距均呈現(xiàn)出穩(wěn)定的直線下降趨勢，這也就意味著數(shù)字技術(shù)的擴散有助于縮小城鄉(xiāng)差距。

       數(shù)字技術(shù)對彌合城鄉(xiāng)差距的作用，不僅體現(xiàn)在縮小城鄉(xiāng)收入差距和城鄉(xiāng)消費差距的作用上，而且對于推動城鄉(xiāng)間教育與醫(yī)療的均等化發(fā)展也具有顯著的正向作用。陳維宣和吳緒亮（2021）[3]指出，智慧教育還能夠推動發(fā)達地區(qū)和城市的正式教育資源向欠發(fā)達地區(qū)和農(nóng)村流動，降低欠發(fā)達地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)及低收入家庭的受教育門檻，從而推動教育機會與資源的均衡化，加快人力資本積累進程。通過利用數(shù)字技術(shù)，促進智慧教育發(fā)展，將城市的高質(zhì)量教育輻射到農(nóng)村地區(qū)，與農(nóng)村教育資源相互聯(lián)動，打破城鄉(xiāng)教育的二元鴻溝，推動農(nóng)村教育高質(zhì)量發(fā)展。

       互聯(lián)網(wǎng)作為重要的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，在城鄉(xiāng)間的發(fā)展呈現(xiàn)出與教育、醫(yī)療等公共服務不同的特征。如圖30所示，中國城鄉(xiāng)間互聯(lián)網(wǎng)普及率的差距經(jīng)歷了先擴大再縮小的歷程，尤其是最近幾年來，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率大幅提高，這對于推動城鄉(xiāng)差距的縮小，具有重要作用。但是，同時也需要認識到，我國農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率相較于發(fā)達國家農(nóng)村地區(qū)仍有較大提升空間。早在2017年，全美二百萬余個農(nóng)場中接入互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)場已經(jīng)達到73%，通過互聯(lián)網(wǎng)購買農(nóng)業(yè)投入、進行農(nóng)業(yè)營銷活動的農(nóng)場占比分別達到23%、18%；2019年，英國100%的農(nóng)民擁有手機，82%的手機能夠上網(wǎng)；日本大力推進網(wǎng)絡基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，截至2019年日本農(nóng)村計算機網(wǎng)絡化普及率達到91.4%（農(nóng)業(yè)農(nóng)村部，2020）[4]。

       根據(jù)我國《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019—2025年）》中對農(nóng)業(yè)數(shù)字化的近景目標來看，農(nóng)業(yè)數(shù)字化短期有巨大的增長空間。如圖31所示，2018年農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟占農(nóng)業(yè)增加值的比重近7.3%，農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡零售額占總額比重為9.8%，到2025年均需提高到15%，提高近一倍左右；農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率到2025年更要求提高到70%，基本保持與城市水平一致，農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字化發(fā)展將迎來新一輪發(fā)展高峰。

五、數(shù)字技術(shù)是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重大時代機遇

       新型城鎮(zhèn)化、鄉(xiāng)村振興、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是實現(xiàn)經(jīng)濟社會包容性和可持續(xù)發(fā)展的必由之路。黨的十九大報告中作出了“建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機制和政策體系”的決策部署，十九屆四中全會明確提出了中國城鎮(zhèn)化布局的兩點要求，一是要建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展的體制機制；二是要構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機制。近年來我國城鄉(xiāng)差距的逐步縮小、農(nóng)村居民消費能力和消費意愿的逐步提升、農(nóng)業(yè)技術(shù)的現(xiàn)代化發(fā)展與勞動生產(chǎn)率的提高，都離不開農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)信息設(shè)施的完善和城鄉(xiāng)居民間信息壁壘的逐步消除。當前，通用數(shù)字技術(shù)的蓬勃興起與廣泛應用，為我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村的高質(zhì)量發(fā)展提供了重大的時代機遇。

       一是以數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)作為推動城鄉(xiāng)融合發(fā)展的關(guān)鍵抓手。鄉(xiāng)村振興是新發(fā)展格局構(gòu)建的重點領(lǐng)域，而數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是鄉(xiāng)村振興的核心戰(zhàn)略方向。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的最優(yōu)路徑是數(shù)實共生，即數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟的深度融合。首要任務是補齊農(nóng)業(yè)農(nóng)村網(wǎng)絡發(fā)展短板，加快云計算、物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感監(jiān)測系統(tǒng)等泛在、高效、安全的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施（特別是農(nóng)村路網(wǎng)和農(nóng)村末端物流網(wǎng)）的云端數(shù)字化改造，彌合城鄉(xiāng)“用云量”差距。還需要充分利用智能設(shè)備、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、遙感、無人機等技術(shù)，“空、天、地”一體化采集農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)，同時加快農(nóng)機裝備數(shù)字化發(fā)展進程，形成覆蓋種植、加工、流通、消費、成本、價格等各環(huán)節(jié)的實時、動態(tài)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)采集和分析體系。在實現(xiàn)連接的基礎(chǔ)上，進一步搭建基于機器學習等算法驅(qū)動的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加工環(huán)境模擬仿真和病蟲害監(jiān)測預警系統(tǒng)，農(nóng)田建設(shè)綜合監(jiān)測監(jiān)管平臺，育種、化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)資料數(shù)字化服務平臺，農(nóng)產(chǎn)品市場交易平臺和產(chǎn)地追溯管理平臺，推動數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)從單點探索邁向系統(tǒng)突破。通過數(shù)字技術(shù)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的規(guī)模化、標準化水平，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、管理水平、生產(chǎn)效益和資源利用效率，從而助力中國經(jīng)濟健康綠色可持續(xù)發(fā)展、消費增長、城鄉(xiāng)融合和鄉(xiāng)村治理水平提升（吳緒亮，2021[5]）。

       建設(shè)數(shù)字鄉(xiāng)村是促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展的有效途徑，有助于促進全面重塑城鄉(xiāng)關(guān)系，推動形成城鄉(xiāng)生命共同體（曾億武等，2021）[6]。當前，我國數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)還處于起步階段，梅燕等（2021）[7]在總結(jié)發(fā)達國家數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的典型模式的基礎(chǔ)上，提出數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)過程中，需要堅持以農(nóng)戶為核心，通過政府和互聯(lián)網(wǎng)為農(nóng)戶數(shù)字賦能，構(gòu)建電商平臺、企業(yè)、高校、貸款機構(gòu)、網(wǎng)絡運營商等多方輔助的立體化數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展模式。此外，需要格外引起重視的是，當前智慧城市與數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)均處于相對獨立的狀態(tài)，仍然延續(xù)了工業(yè)時代城市和農(nóng)村獨立發(fā)展的路徑，但是數(shù)字浪潮的到來，為城鄉(xiāng)統(tǒng)合發(fā)展提供了新的戰(zhàn)略機遇，未來需要主動扭轉(zhuǎn)城市偏向的政策取向，認識到農(nóng)村經(jīng)濟和城市經(jīng)濟的平等地位，除了發(fā)展城市和鄉(xiāng)村各自相對獨立健全的經(jīng)濟系統(tǒng)，還要推動城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字鄉(xiāng)村同步并舉、協(xié)同發(fā)展，通過構(gòu)建城鄉(xiāng)一體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型體系，推動城鄉(xiāng)之間的生產(chǎn)要素、工農(nóng)產(chǎn)品、公共服務、基礎(chǔ)設(shè)施等雙向流通與均等化發(fā)展，切實以數(shù)字技術(shù)彌合城鄉(xiāng)差距，凸顯城鄉(xiāng)特色。

       二是加快推動數(shù)字農(nóng)業(yè)/智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。智慧農(nóng)業(yè)是數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)融合發(fā)展的產(chǎn)物，屬于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的范疇，加快推動智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展有助于促進農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，提升農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，優(yōu)化要素配置結(jié)構(gòu)，從而全面推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。既有研究表明，我國數(shù)字農(nóng)業(yè)/智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平逐漸提升，但是整體發(fā)展水平仍然較低，相對發(fā)達國家而言仍具有較大的差距。目前，我國各省份數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在顯著差異，呈現(xiàn)出“東—中—西”由高向低逐步遞減的階梯型空間分布格局，尤其是西部地區(qū)大部分省市的數(shù)字農(nóng)業(yè)處于中等以下水平，發(fā)展相對落后（張鴻等，2021）[8]。因此，學者們在總結(jié)數(shù)字農(nóng)業(yè)/智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的國內(nèi)進程和國際經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，提出需要加快農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，補齊農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與服務短板；誘導有利于降本增效的農(nóng)業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，加速新型商業(yè)模式在農(nóng)村的應用推廣，推動數(shù)字技術(shù)從消費領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域全面擴散；構(gòu)建面向農(nóng)業(yè)農(nóng)村的數(shù)字技能普及體系，提升利益相關(guān)者的參與能力；設(shè)計有助于發(fā)揮數(shù)字紅利的多元主體享益機制，構(gòu)建激勵相容的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)規(guī)制體系，讓新一輪科技革命的成果能夠更多更公平地惠及農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民（殷浩棟等，2020[9]；鐘文晶等，2021[10]）。

       三是推動城市教育與醫(yī)療等公共服務資源沿互聯(lián)網(wǎng)絡向鄉(xiāng)村擴散。城鄉(xiāng)間的生均教育資源和人均醫(yī)療資源仍呈擴大趨勢，傳統(tǒng)的通過增加農(nóng)村地區(qū)教師數(shù)量、床位數(shù)量、醫(yī)生數(shù)量等的做法，往往會面臨激勵相容的難題，難以有效推動城市優(yōu)質(zhì)教育與醫(yī)療資源向農(nóng)村地區(qū)的擴散。數(shù)字技術(shù)與農(nóng)村地區(qū)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施融合不斷加速，進一步提升了城鄉(xiāng)公共服務均等化水平（霍鵬，王星，2021）[11]；智慧教育與智慧醫(yī)療等新業(yè)態(tài)的興起，為縮小區(qū)域和城鄉(xiāng)間公共服務差距提供了新路徑。農(nóng)村學生通過智慧教育平臺，能夠便捷地參與城市學生課堂教育與評估，降低農(nóng)村學生接受城市教育的技術(shù)門檻，與城市學生接受同等質(zhì)量的學校教育。農(nóng)村居民也可以通過智慧醫(yī)療平臺，高效地實現(xiàn)遠程問診與會診，開具網(wǎng)絡處方并實現(xiàn)網(wǎng)絡購藥，足不出戶即可享受與城市居民相同質(zhì)量的醫(yī)療服務。因此，智慧教育與智慧醫(yī)療平臺的發(fā)展，不僅推動了城市優(yōu)質(zhì)公共服務向農(nóng)村的流動，而且能夠更好地滿足農(nóng)村居民對公共服務需求的多樣性，實現(xiàn)更高質(zhì)量的公共服務供給。因此，未來需要促進智慧教育、智慧醫(yī)療等平臺經(jīng)濟的健康發(fā)展，構(gòu)建普惠包容的城鄉(xiāng)公共服務平臺，推動城市教育與醫(yī)療等公共服務資源沿互聯(lián)網(wǎng)絡向鄉(xiāng)村擴散。

       企鵝經(jīng)濟學工作坊
       【研究組長】陳維宣 騰訊研究院研究員、博士后
       【研究成員】陳華垚 騰訊研究院助理研究員，清華大學博士生     程 曦 騰訊研究院助理研究員
       【項目負責人】吳緒亮 騰訊研究院首席經(jīng)濟學顧問

參考文獻：
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[13]中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心：《第47次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》，2021年2月.

[14]農(nóng)業(yè)農(nóng)村部《中國數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展報告》，2020年11月.

[15]谷軍，康琳：《縮小中國城鄉(xiāng)收入差距的可行性措施研究——以美國、日本、韓國經(jīng)驗為借鑒》，《發(fā)展研究》2011年第2期，第82-86頁。

[16]朱秋博，白軍飛，彭超，朱晨：《信息化提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率嗎？》，《中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟》2019年第4期，第22-40頁。

[17]李欠男，李谷成：《互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響》，《華中農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版）》，2020年第4期，第71-78頁。

[18]陳維宣，吳緒亮：《兩次人口紅利轉(zhuǎn)換與數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢：七普數(shù)據(jù)折射的發(fā)展趨勢》，騰訊研究院公眾號，https://mp.weixin.qq.com/s/5X-1n50Z0wwWdLaNhmHizQ.

[19]農(nóng)業(yè)農(nóng)村部：《中國數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展報告》，2020年11月.

[20]吳緒亮：《新發(fā)展格局下數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新的戰(zhàn)略要點》，《清華管理評論》2021年第3期，第58-63頁。

[21]曾億武 1 宋逸香 1 林夏珍 2 傅昌鑾：《中國數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)若干問題芻議》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2021年第4期，第21-35頁。

[22]梅燕，鹿雨慧，毛丹靈：《典型發(fā)達國家數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展模式總結(jié)與比較分析》，《經(jīng)濟社會體制比較》2021年第3期，第58-68頁。

[23]張鴻，王浩然，李哲：《鄉(xiāng)村振興背景下中國數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度——基于 2015—2019 年全國 31 個省市數(shù)據(jù)的分析》，《陜西師范大學學報（哲學社會科學版）》2021年第50卷第3期，第141-154頁。

[24]殷浩棟，霍鵬，汪三貴：《農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型：現(xiàn)實表征、影響機理與推進策略》，《改革》2020年第12期，第48-56頁。

[25]鐘文晶，羅必良，謝琳：《數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的國際經(jīng)驗及其啟示》，《改革》2021年第5期，第64-75頁。

[26]霍鵬，王星：《水稻與光纖：以城鄉(xiāng)一體數(shù)字經(jīng)濟大循環(huán)助力鄉(xiāng)村振興》，騰訊研究院公眾號，2021年2月22日，https://mp.weixin.qq.com/s/IfcLkPt_NBzcP8m5Klc4hQ.