045

區(qū)域創(chuàng)新合作

綠”，因其香鮮爽口，外形條索緊圓光滑，色澤蒼翠綠

潤(rùn)，毫白如玉，并且在清朝時(shí)期，當(dāng)時(shí)恩施地區(qū)將茶

葉作為貢品進(jìn)貢給皇帝，因皇帝的一句“勝似玉露瓊

漿”而得名，就有了后來(lái)的“玉露”，體現(xiàn)出恩施玉

露的歷史悠久。

2.1.2 深厚的茶文化

在恩施人民的日常生活中，也有很多茶文化的形

式，如茶詩(shī)、茶歌、茶俗、茶禮等，并且具有民族特

色與地方特色。例如“六口茶”民歌，“土家油茶湯”“罐

罐茶”等獨(dú)特的飲茶方式，以及“容美四道茶”展示

了恩施獨(dú)有的茶禮。這些豐富多彩的茶文化與龍船調(diào)、

擺手舞、撒爾嗬等極具土家族風(fēng)格的文化活動(dòng)相結(jié)合，

推動(dòng)了恩施茶文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[18]。

2.1.3 獨(dú)特的工藝

我國(guó)在古代就已經(jīng)使用蒸汽殺青這類(lèi)工藝，恩施

玉露便是國(guó)內(nèi)僅存的幾種保留蒸青技藝這一唐宋遺風(fēng)

的綠茶之一[19]。蒸汽殺青，對(duì)茶葉色、香、味等品質(zhì)

特點(diǎn)的形成均起著決定性的作用，最終能達(dá)到殺青透

徹而均勻、葉色翠綠而勻調(diào)、幽香持久、滋味鮮醇雋

永的效果。

2.1.4 旅游發(fā)展資源

恩施州榮膺全國(guó)休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范州，

恩施市、利川市成功創(chuàng)建國(guó)家全域旅游示范區(qū)。截至

2022年4月，恩施州5A級(jí)景區(qū)總量達(dá)到3家，4A級(jí)及以

上景區(qū)達(dá)到20家，利川蘇馬蕩成功創(chuàng)建省級(jí)旅游度假

區(qū)；新增4家四星級(jí)飯店，總量達(dá)到13家；新增 2家4A

級(jí)旅行社，總量達(dá)到 3家。恩施州“旅游 + 扶貧”、

宣恩縣全域旅游發(fā)展助推脫貧致富模式入選世界旅游

聯(lián)盟減貧案例。全州旅游接待人次由2016年的4 366萬(wàn)

人次增至2019年的7 117萬(wàn)人次，旅游綜合收入由300億

元增至530億元，提前實(shí)現(xiàn)“十三五”目標(biāo)，綜合實(shí)力

位居全省“五強(qiáng)”。2016年、2017年、2018年游客滿

意度蟬聯(lián)全省第一。2020年，應(yīng)對(duì)新冠疫情、洪災(zāi)沖

擊，全年接待游客3 499.24萬(wàn)人次，實(shí)現(xiàn)旅游綜合收入

202.16億元，穩(wěn)住了旅游業(yè)發(fā)展基本盤(pán)。

2.2 劣勢(shì)分析

2.2.1 品牌效應(yīng)不強(qiáng)以及推介力度不足

對(duì)于旅游業(yè)的發(fā)展來(lái)講，品牌起著一個(gè)非常重要

的作用。鄉(xiāng)村振興視域下的茶旅融合發(fā)展主要是為了

促進(jìn)茶產(chǎn)業(yè)和旅游業(yè)互惠互利，實(shí)現(xiàn)茶旅融合發(fā)展，

并在此基礎(chǔ)上推動(dòng)茶產(chǎn)地的經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展。恩施有“恩

施玉露”“利川紅”等茶葉品牌，但這些品牌由于營(yíng)銷(xiāo)

力度明顯不足而導(dǎo)致其品牌影響力較小，使得恩施茶

旅融合發(fā)展缺乏市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，難以較好地實(shí)現(xiàn)茶葉品

牌和旅游產(chǎn)業(yè)的融合并發(fā)揮積極作用，一些茶葉產(chǎn)地

的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也很緩慢，不利于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的高效實(shí)

施。造成恩施茶葉品牌影響力相對(duì)不足的主要原因可

能有兩方面：一是對(duì)原產(chǎn)品牌的保護(hù)力度不夠。對(duì)恩

施茶文化的挖掘工作相對(duì)滯后，并且相關(guān)的文物遺產(chǎn)

保護(hù)不足，并沒(méi)有恢復(fù)古時(shí)的恩施茶文化。二是宣傳

力度相對(duì)不足，雖然每年政府都會(huì)舉辦茶葉文化節(jié)、

博覽會(huì)等，但是活動(dòng)的輻射范圍較小，很難產(chǎn)生較大

的影響力。

2.2.2 茶旅融合復(fù)合型人才匱乏

茶旅融合發(fā)展需要大量復(fù)合型人才。隨著恩施茶

旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，其對(duì)人才的需求也在不斷增加。然

而，恩施產(chǎn)茶區(qū)主要集中在農(nóng)村地區(qū)，發(fā)展茶旅融合

產(chǎn)業(yè)的人才稀缺，并且人才大多集中在茶葉的生產(chǎn)和

制備方面。工作人員對(duì)茶葉產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)、茶文化等方面

的知識(shí)比較欠缺，并且研究此方面的科研人才少，很

難持續(xù)研發(fā)新產(chǎn)品。這一因素阻礙了茶業(yè)與旅游業(yè)的

進(jìn)一步融合發(fā)展。

2.3 機(jī)遇分析

2.3.1 政府的大力支持

恩施州委七屆十一次全會(huì)作出立足大生態(tài)、構(gòu)建

大交通、發(fā)展大旅游、打造大產(chǎn)業(yè)，奮力推進(jìn)恩施綠

色崛起的重要決策部署，強(qiáng)調(diào)發(fā)揮“土、硒、茶、涼、

綠”特色資源優(yōu)勢(shì)，為推進(jìn)茶產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展明確

了方向和路徑。并且恩施州委、州人民政府對(duì)茶業(yè)的

支持力度一直在不斷加大，還吸引了一些外商來(lái)投資

恩施州的茶業(yè)。在此基礎(chǔ)上，恩施茶旅融合發(fā)展的產(chǎn)

業(yè)鏈將會(huì)不斷拓展，打造新業(yè)態(tài)，助推其發(fā)展。

2.3.2 交通系統(tǒng)日趨完善

恩施州目前已擁有“公鐵空”立體交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

恩施境內(nèi)有許家坪機(jī)場(chǎng)、6個(gè)火車(chē)站，加上高速公路建

設(shè)全面鋪開(kāi)，恩施境內(nèi)已有7條高速公路，吸引了很多

游客去恩施旅游。由此可見(jiàn)，恩施州交通系統(tǒng)的逐步

完善，為茶旅產(chǎn)業(yè)融合提供了有力的支撐。

2.4 威脅分析

2.4.1 茶旅融合發(fā)展模式缺乏創(chuàng)意，同質(zhì)化明顯

茶旅產(chǎn)品才是茶旅融合項(xiàng)目的核心，恩施在茶旅

融合發(fā)展的過(guò)程中，雖然推出了很多項(xiàng)目，然而其發(fā)

展模式缺乏新意，仍然是以大眾化的游覽茶園、茶葉

采摘、茶葉銷(xiāo)售、茶葉加工工藝展覽以及農(nóng)家樂(lè)體

驗(yàn)等基礎(chǔ)茶旅融合項(xiàng)目為主，缺少一些具有創(chuàng)新性的

活動(dòng)形式，并未把恩施茶文化的地域特色和民族特色

046

中阿科技論壇 2023年第4期

展現(xiàn)出來(lái)。在茶藝景觀的塑造方面，簡(jiǎn)單模仿和生搬

硬套其他地區(qū)的發(fā)展模式，既不能點(diǎn)綴和具象農(nóng)業(yè)美

學(xué)，又不能烘托園區(qū)特色，整體概念與主題不突出，

缺乏創(chuàng)意[20]。因此，恩施的茶旅產(chǎn)品很難吸引省外或

者境外的游客，造成茶旅融合難以推動(dòng)恩施茶產(chǎn)地的

經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，茶旅融合發(fā)展進(jìn)程緩慢。

2.4.2 生態(tài)環(huán)境的制約不斷增大

恩施茶旅融合發(fā)展需要建立在良好的生態(tài)環(huán)境基

礎(chǔ)之上。按照目前的趨勢(shì)來(lái)看，恩施州茶旅融合項(xiàng)目越

做越大，同時(shí)也帶來(lái)一些問(wèn)題。游客的增多對(duì)生態(tài)環(huán)境

造成了破壞，比如垃圾堆積、樹(shù)木砍伐、污水排放、空

氣污染等。因此，恩施州在茶旅融合發(fā)展的過(guò)程中，需

要重視保護(hù)生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)茶旅融合綠色可持續(xù)發(fā)展。

3 鄉(xiāng)村振興視域下茶旅融合發(fā)展路徑

3.1 創(chuàng)新差異化產(chǎn)品

在茶旅融合發(fā)展的過(guò)程中，必須要?jiǎng)?chuàng)新特色茶旅

產(chǎn)業(yè)，打造差異化的產(chǎn)品，以此來(lái)展現(xiàn)恩施的區(qū)域特

色以及民族特色?？赏ㄟ^(guò)結(jié)合“吃、住、行、游、購(gòu)、娛”

旅游六要素與“公司+農(nóng)戶”模式，針對(duì)恩施茶產(chǎn)業(yè)的

不同特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行旅游開(kāi)發(fā)，制定精品旅游路線，形成

多種茶旅產(chǎn)品和活動(dòng)。比如，恩施州作為土家族和苗

族聚居地，可以打造將茶館、民族文化以及旅游融合

的經(jīng)營(yíng)模式，在觀茶藝、品茶的過(guò)程中，游客可以領(lǐng)

略土家族和苗族的風(fēng)俗文化。還可以構(gòu)建茶園、保健、

甜點(diǎn)融合的模式，如在觀光茶園的基礎(chǔ)上，為游客安

排一些安靜舒適的茶香SPA，或者是開(kāi)展甜點(diǎn)評(píng)鑒會(huì)，

即讓游客品嘗用恩施茶葉制作的奶茶、抹茶面包等等。

這些經(jīng)營(yíng)模式不僅延長(zhǎng)了產(chǎn)業(yè)鏈，還豐富了旅游的形

式，打造了更加新穎的茶旅項(xiàng)目產(chǎn)品。

3.2 創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)方法

營(yíng)銷(xiāo)是鄉(xiāng)村振興視域下茶旅融合發(fā)展的重點(diǎn)，同

時(shí)也是恩施玉露茶產(chǎn)地經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的保障。因此，

需要不斷地創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)策略，迎合現(xiàn)代的發(fā)展潮流，不

僅能夠獲得經(jīng)濟(jì)效益，還可以實(shí)現(xiàn)茶旅融合的可持續(xù)

發(fā)展。

對(duì)于恩施的茶文化品牌，應(yīng)該加強(qiáng)茶文化營(yíng)銷(xiāo)，

來(lái)吸引消費(fèi)者。恩施要在傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)策略的基礎(chǔ)上，迎

合時(shí)代潮流，結(jié)合快消品的營(yíng)銷(xiāo)方式來(lái)做茶葉品牌

的營(yíng)銷(xiāo)。通過(guò)利用新媒體平臺(tái)，如抖音、微博、小紅

書(shū)、微信公眾號(hào)等，來(lái)覆蓋不同消費(fèi)層次和不同年齡

段的消費(fèi)者，以提高影響力，線上線下雙管齊下。同

時(shí)還可以與攜程、飛豬等旅行平臺(tái)合作來(lái)制定茶旅精

品線路。

3.3 加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)

人才是實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的基礎(chǔ)，鄉(xiāng)村振興離不

開(kāi)人才，茶業(yè)與旅游業(yè)的融合自然需要人才的大力支

持。要實(shí)現(xiàn)恩施茶旅融合發(fā)展，就應(yīng)該大力引進(jìn)和培

養(yǎng)人才，推動(dòng)茶旅融合的健康發(fā)展。首先，可以加強(qiáng)

恩施茶旅融合人力資源建設(shè)。這需要政府、企業(yè)、鄉(xiāng)

村和高校的通力合作，共同構(gòu)建專業(yè)的茶業(yè)與旅游業(yè)

協(xié)同發(fā)展運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)，開(kāi)展“產(chǎn)學(xué)研”深度合作，有針

對(duì)性地培養(yǎng)復(fù)合型人才，為恩施茶業(yè)與旅游業(yè)融合創(chuàng)

造良好的人才培養(yǎng)環(huán)境。其次，可以吸收其他地區(qū)茶

旅融合的經(jīng)驗(yàn)，引進(jìn)其他地區(qū)的專業(yè)人才，結(jié)合恩施

地區(qū)的實(shí)踐環(huán)境，制定出合理并且可持續(xù)的發(fā)展方案。

最后，在旅游方面，為了提升茶業(yè)與旅游業(yè)從業(yè)人員

的專業(yè)性，可以定期組織培訓(xùn)，提高其綜合職業(yè)素

養(yǎng)，加速促進(jìn)茶旅產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

4 結(jié)語(yǔ)

在鄉(xiāng)村振興視域下，茶旅融合發(fā)展有助于推動(dòng)鄉(xiāng)

村經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，恩施州的自然條件優(yōu)越，同

時(shí)茶產(chǎn)業(yè)強(qiáng)，加上旅游資源豐富，茶旅融合也剛好順

應(yīng)了時(shí)代發(fā)展潮流。茶旅融合作為一個(gè)新興的旅游項(xiàng)

目，具有很大的發(fā)展?jié)摿Α倪@一項(xiàng)目的提出，恩施

州就已經(jīng)在努力發(fā)展茶旅產(chǎn)業(yè)。然而目前在恩施茶業(yè)

與旅游業(yè)的融合過(guò)程中，存在著缺乏新意、人才匱乏、

營(yíng)銷(xiāo)策略較為傳統(tǒng)等一系列問(wèn)題，導(dǎo)致茶業(yè)很難進(jìn)一

步推動(dòng)旅游業(yè)的快速發(fā)展。因此對(duì)于恩施的茶旅融合

來(lái)講，應(yīng)該不斷創(chuàng)新，深入挖掘茶文化的地方特色，

延長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈，通過(guò)增強(qiáng)茶業(yè)的品牌效應(yīng)，來(lái)促進(jìn)茶旅

融合的可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，政府、企業(yè)和社會(huì)的力量

也是必不可少的，營(yíng)造良好的外部發(fā)展環(huán)境，有利于

茶業(yè)和旅游業(yè)的深度融合。

參考文獻(xiàn)：

[1]國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì).農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)

展年度報(bào)告(2017年)[J].中國(guó)經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊,2018(13):58-64.

[2]郭軍,張效榕,孔祥智.農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合與農(nóng)

民增收:基于河南省農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合案例[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)

濟(jì)問(wèn)題,2019(3):135-144.

[3]蘇毅清,游玉婷,王志剛.農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合

發(fā)展:理論探討、現(xiàn)狀分析與對(duì)策建議[J].中國(guó)軟科

學(xué),2016(8):17-28.

[4]周振華.產(chǎn)業(yè)融合:產(chǎn)業(yè)發(fā)展及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)力

[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2003(4):46-52.

[5]梁立華.農(nóng)村地區(qū)第一、二、三產(chǎn)業(yè)融合的動(dòng)力機(jī)

制、發(fā)展模式及實(shí)施策略[J].改革與戰(zhàn)略,2016,32(8):74-77.

047

區(qū)域創(chuàng)新合作

[6]熊愛(ài)華,張涵.農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合:發(fā)展模式、條

件分析及政策建議[J].理論學(xué)刊,2019(1):72-79.

[7]鄔燕,周?chē)?guó)忠.基于博弈論的會(huì)展產(chǎn)業(yè)融合模式研

究[J].浙江學(xué)刊,2018(1):118-125.

[8]余昕.旅游資源和茶產(chǎn)業(yè)的契合點(diǎn)分析和融合措

施[J].福建茶葉,2017,39(5):90-91.

[9]黃春,陳蘊(yùn)茜.全面鄉(xiāng)村振興背景下江西茶旅融合

發(fā)展路徑研究:以江西資溪縣為例[J].農(nóng)業(yè)考古,2021(2):84-

89.

[10]林曼瑜,陳榮發(fā),李丹.鄉(xiāng)村振興背景下茶旅產(chǎn)業(yè)

融合發(fā)展探究:以廣東省開(kāi)平市大沙鎮(zhèn)為例[J].廣東茶

業(yè),2022(4):36-41.

[11]劉新永,池敏青,林國(guó)華,等.寧化茶產(chǎn)業(yè)SWOT分

析及其發(fā)展策略研究[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2022,38(17):128-

133.

[12]HOLLAS C R,CHASE L,CONNER D,et

al.Factors related to profitability of agritourism in the United

States: Results from a national survey of operators[J].Sustainabili

ty,2021,13(23):13334.

[13]YU W,SPENCER D M.Motivations, challenges, and

self-transformations of farmers engaged in farm tourism on a

tropical island[J].Journal of Heritage Tourism,2021,16(2):164-180.

[14]GARROD B,FYALL A.Managing heritage tourism[J].

Annals of Tourism Research,2000,27(3):682-708.

[15]YALE P.From tourist attractions to heritage tourism[M].

Huntingdon:ELM publications,1991.

[16]Ahmed I. A participatory approach to conservation:

working with community to save the cultural hertiage of

Panamnagar[J].BRAC University Journal,2006,3(2):25-33.

[17] Sharma A，Sharma S. Heritage tourism inIndia:

A stakeholder's perspective[J]. Tourism and Travelling, 2017,1

(1):20-33.

[18]張金霞.鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下湖北恩施茶文化產(chǎn)

業(yè)發(fā)展研究[J].中國(guó)商論,2019(9):213-215.

[19]焦巧.文旅融合背景下恩施地區(qū)茶旅融合發(fā)展策

略[J].廣東蠶業(yè),2019,53(6):71-72.

[20]許藝娜,吳娜培,周鷺嵐.鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興視閾下安

溪縣茶旅產(chǎn)業(yè)融合模式及策略研究[J].福建茶葉,2019,

41(7):110-111.

Research on the Path of Tea-Tourism Integration in the Context of

Rural Revitalization

——Taking Enshi Prefecture in Hubei Province as an Example

Zhu Hengxiao, Liu Yang

(Hunan Agricultural University, Changsha 410125)

Abstract: Tea-tourism integration is an emerging industrial chain with tourism as the core and tea industry as the resource,

which injects new vitality into rural revitalization. In recent years, the tea industry in Enshi, Hubei Province has ushered in a new

stage, and vigorously tapping tea industry is undoubtedly an important way out to revitalize the rural economy. Taking advantage of

local resources to promote tea-tourism integration is also conducive to the implementation of rural revitalization. Hence, this thesis

aims to compare the differences between domestic and foreign research on the integration of tourism and other industries, analyzes

the integration of tea-tourism in Enshi through SWOT and puts forward specific path accordingly, aiming to boost the high-quality

economic and social development of Enshi.

Key words: Rural revitalization; Tea-tourism integration; Path; Enshi Prefecture

（校對(duì)：郭雁華 楊艷佩）

048

中阿科技論壇 2023年第4期

油菜作為世界四大主要油料作物之一，是食用油

和生物柴油生產(chǎn)的主要原料，在我國(guó)農(nóng)作物中占據(jù)重

要地位[1]。一直以來(lái)，我國(guó)高度重視油料作物的發(fā)展問(wèn)

題。2023年中央一號(hào)文件提出：“深入推進(jìn)大豆和油

料產(chǎn)能提升工程……統(tǒng)籌油菜綜合性扶持措施，推行

稻油輪作，大力開(kāi)發(fā)利用冬閑田種植油菜。”但農(nóng)業(yè)

具有“弱質(zhì)性”的特征，導(dǎo)致油菜在生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)遭

遇多種風(fēng)險(xiǎn)，主要表現(xiàn)為自然風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)業(yè)

保險(xiǎn)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的一種規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的重要工具，是世

界各國(guó)用來(lái)保障農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定生產(chǎn)的重要手段。因此，

油料作物保險(xiǎn)產(chǎn)品可以分散油菜生產(chǎn)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)，

保障農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)利益。然而，目前湖北油菜保險(xiǎn)產(chǎn)品

的保障范圍不夠全面，不能夠同時(shí)規(guī)避油菜生產(chǎn)過(guò)程

中產(chǎn)生的自然風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。而農(nóng)作物收入保險(xiǎn)以

農(nóng)戶收入為保險(xiǎn)標(biāo)的，能夠同時(shí)規(guī)避產(chǎn)量和價(jià)格雙重

風(fēng)險(xiǎn)。隨著2023年的中央一號(hào)文件于2023年2月13日發(fā)

布，“農(nóng)作物收入保險(xiǎn)”已連續(xù)8年被寫(xiě)入報(bào)告。然而，

目前對(duì)油菜籽收入保險(xiǎn)的研究還相對(duì)較少。因此，本

文基于Copula以及旋轉(zhuǎn)Copula方法對(duì)湖北省油菜籽進(jìn)行

收入保險(xiǎn)的研究，具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究現(xiàn)狀

1996年美國(guó)開(kāi)展探索農(nóng)作物收入保險(xiǎn)，之后眾多

國(guó)外學(xué)者開(kāi)始對(duì)其研究，且取得了大量的優(yōu)秀成果。

Hennessy等（1997）的研究結(jié)果表明，在同一保障水

平下，收入保險(xiǎn)比產(chǎn)量保險(xiǎn)和價(jià)格保險(xiǎn)具有更低的

費(fèi)率[2]。Cole等（2010） 認(rèn) 為 農(nóng) 作 物 收 入 保 險(xiǎn) 的 費(fèi)

率厘定主要分為四步：估算出產(chǎn)量和價(jià)格的邊際分

布函數(shù)，確定它們的聯(lián)合分布，并隨機(jī)模擬出符合聯(lián)

合分布的多組產(chǎn)量和價(jià)格數(shù)據(jù)，設(shè)置多個(gè)保障水平，分

別估算出純費(fèi)率[3]。確定邊際分布的方法主要有兩種：

Lanoue（2010）采用參數(shù)法擬合產(chǎn)量和價(jià)格的分布[4]；

Woodard等（2012）則是運(yùn)用高斯核密度法對(duì)產(chǎn)量、

價(jià)格分布進(jìn)行估算[5]。Ghosh等（2011）將單一Copula

和混合Copula方法進(jìn)行對(duì)比研究[6]。Goodwin等（2015）

運(yùn)用了Vine-Copula方法進(jìn)行研究[7]。庹國(guó)柱等（2016）

認(rèn)為價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)并不適宜長(zhǎng)期發(fā)展，我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)

的研究方向應(yīng)該轉(zhuǎn)向收入保險(xiǎn)[8]。游悠洋（2015）從三

個(gè)方面分析我國(guó)開(kāi)展農(nóng)作物收入保險(xiǎn)的可行性，結(jié)果

表明，盡管目前仍然存在一些問(wèn)題和缺陷，但從整體

上看，我國(guó)農(nóng)作物收入保險(xiǎn)的發(fā)展前景還是比較樂(lè)觀

的[9]。田菁等（2019）以遼寧省玉米和大豆為例，用參

數(shù)法分別擬合產(chǎn)量和價(jià)格的邊緣分布[10]。趙玉（2019）

在確定水稻產(chǎn)量與價(jià)格的邊際分布時(shí)采用了非參數(shù)核

密度估計(jì)法[11]。

以湖北省油菜籽為例的我國(guó)農(nóng)作物收入保險(xiǎn)定價(jià)研究

曹夢(mèng)亞

（山東工商學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264000）

摘要：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的重要手段，對(duì)推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興、改進(jìn)農(nóng)

村社會(huì)治理、保障農(nóng)民收益等具有重要作用。當(dāng)某種農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)更易受到各種自然災(zāi)害影響，同時(shí)也面臨著市場(chǎng)

價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)，農(nóng)作物收入保險(xiǎn)便可成為能夠同時(shí)應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害和市場(chǎng)波動(dòng)的新型保險(xiǎn)產(chǎn)品，未來(lái)將成為分散

農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的主要工具。油菜作為世界重要的油料作物之一，同樣面臨著自然災(zāi)害和市場(chǎng)波動(dòng)的雙重風(fēng)險(xiǎn)，因此需

要農(nóng)作物收入保險(xiǎn)為其提供相應(yīng)的保障。本文以湖北省油菜籽為例，選擇幾種參數(shù)分布模型來(lái)分別擬合油菜籽的

單產(chǎn)和價(jià)格序列，結(jié)合Copula函數(shù)來(lái)構(gòu)建兩者的聯(lián)合分布，并測(cè)算出農(nóng)作物收入保險(xiǎn)的費(fèi)率及保費(fèi)。實(shí)證結(jié)果表

明，旋轉(zhuǎn)180°后Copula模型能更準(zhǔn)確描繪湖北油菜籽之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，有助于制定更加準(zhǔn)確的收入保險(xiǎn)費(fèi)率，以

保障農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)利益。

關(guān)鍵詞：農(nóng)作物收入保險(xiǎn)；費(fèi)率厘定；旋轉(zhuǎn)Copula；油菜籽

中圖分類(lèi)號(hào)：F842.66 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-01-09

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“巨災(zāi)債券定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)管理的統(tǒng)計(jì)建模研究”（22ATJ005）。

作者簡(jiǎn)介：曹夢(mèng)亞（1996— ），女，碩士研究生，研究方向?yàn)檗r(nóng)作物保險(xiǎn)。

049

區(qū)域創(chuàng)新合作

綜上所述，國(guó)外學(xué)者對(duì)收入保險(xiǎn)的研究開(kāi)始較

早，因此也取得了豐富的成果。而國(guó)內(nèi)對(duì)農(nóng)作物收入保

險(xiǎn)的探索還處于起步階段，對(duì)費(fèi)率厘定這一核心問(wèn)題的

研究有待深入。另外，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在選擇收入保險(xiǎn)的研

究對(duì)象時(shí)主要聚焦于糧食作物，對(duì)油菜籽收入保險(xiǎn)的相

關(guān)研究較少?；诖?，本文以湖北省油菜籽為例，運(yùn)用

Copula函數(shù)對(duì)收入保險(xiǎn)的定價(jià)問(wèn)題進(jìn)行研究。

2 研究方法

2.1 Copula函數(shù)理論

Copula函數(shù)又稱連接函數(shù)，是由Sklar（1959）提出

的，用來(lái)描繪隨機(jī)變量間的相關(guān)性問(wèn)題。它的本質(zhì)是

將一個(gè)高維的聯(lián)合分布函數(shù)分解成一個(gè)Copula函數(shù)以

及多個(gè)一維邊緣分布函數(shù)。Joe（1997）的研究中提供

了有關(guān)Copula的構(gòu)造和屬性的詳細(xì)信息，構(gòu)造聯(lián)合分布

的實(shí)質(zhì)是使“Copula”函數(shù)將兩個(gè)或多個(gè)可能（或可能

不）彼此相關(guān)的邊際分布函數(shù)聯(lián)系在一起，以形成聯(lián)

合分布函數(shù)[12]。在實(shí)證研究中，Copula模型已被廣泛應(yīng)

用于農(nóng)作物收入保險(xiǎn)費(fèi)率的厘定中。

油菜的收入由其產(chǎn)量和價(jià)格決定，所以對(duì)收入保

險(xiǎn)的費(fèi)率進(jìn)行研究時(shí)，需要考慮產(chǎn)量與價(jià)格這兩個(gè)變

量，因此本文建模時(shí)選擇二元Copula函數(shù)。二元Copula

函數(shù)的定義為：

如果存在函數(shù)C，使 ，則稱C

是分布函數(shù)G的Copula函數(shù)。其中 是隨機(jī)變量（X,Y）

的聯(lián)合分布函數(shù)， ， 分

別為X、Y的分布函數(shù)。

2.2 常見(jiàn)二元Copula函數(shù)

通過(guò)對(duì)收入保險(xiǎn)文獻(xiàn)的研究發(fā)現(xiàn)，最常用的二元

Copula函數(shù)有t-Copula函數(shù)、Clayton Copula函數(shù)、Normal

Copula函數(shù)、Gumbel Copula函數(shù)以及Frank Copula函數(shù)。

2.2.1 橢圓Copula函數(shù)

t-Copula函數(shù)以及Normal Copula函數(shù)是最常用的橢

圓Copula函數(shù)，它們的基本形式及參數(shù)θ的取值范圍如

表1所示。

其中，U、V是取值范圍在[0,1]上的隨機(jī)變量，θ

是相關(guān)參數(shù)，表示線性相關(guān)系數(shù)， 表示標(biāo)準(zhǔn)一元正

態(tài)分布函數(shù)的反函數(shù)， 為自由度為χ的一元 t分布

函數(shù)的反函數(shù)。

2.2.2 阿基米德Copula函數(shù)

阿基米德Copula函數(shù)的二元函數(shù)表達(dá)式為：

（1）

其中，函數(shù) 為阿基米德Copula函數(shù)的生成元，

滿足 且 ，對(duì)任意 ，

有 ， 。幾種常見(jiàn)的二元阿基米德Copula

函數(shù)的基本形式及參數(shù)δ的取值范圍如表2所示。

其中，U、V是取值范圍在[0,1]上的隨機(jī)變量，δ

為描繪相關(guān)關(guān)系的參數(shù)，取值與秩相關(guān)系數(shù)有關(guān)。

2.3 蒙特卡洛模擬

Monte Carlo模擬是一種以概率和統(tǒng)計(jì)理論為基礎(chǔ)的

隨機(jī)抽樣方法，能夠很好地模擬模型描繪的過(guò)程，以

期獲得問(wèn)題的近似解。二元Copula函數(shù)的概率密度函數(shù)

較為復(fù)雜，因此本文選擇Monte Carlo模擬法模擬多組單

產(chǎn)和價(jià)格數(shù)據(jù)，相乘得到農(nóng)作物收入數(shù)據(jù)。

利用Monte Carlo模擬生成10 000組隨機(jī)數(shù)的具體方

法步驟如下：

（1）根據(jù)確定的聯(lián)合分布，運(yùn)用蒙特卡洛模擬法

生成10 000組分布函數(shù)的函數(shù)值序列 ；

（2）將生成的序列值代入邊緣分布，通過(guò)其反

函數(shù) ， 得到10 000組模擬的單產(chǎn)數(shù)據(jù)和價(jià)

格數(shù)據(jù)；

在不同保障水平下，根據(jù)公式（2）厘定收入保險(xiǎn)

的純費(fèi)率：

（2）

為農(nóng)作物收入保險(xiǎn)的預(yù)計(jì)損失：

（3）

其中 表示收入， 為保障水平， ， 為期

望收入水平。

3 湖北省油菜籽收入保險(xiǎn)費(fèi)率厘定

3.1 數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理

本文單產(chǎn)數(shù)據(jù)選取1993—2021年湖北省油菜籽單

位面積產(chǎn)量，數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》；價(jià)

格數(shù)據(jù)選取與其對(duì)應(yīng)的1993—2021年湖北省油菜籽的

平均出售價(jià)格，數(shù)據(jù)來(lái)自1994—2022年的《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)

品成本收益資料匯編》。

首先對(duì)油菜籽的單產(chǎn)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果

表明，單產(chǎn)序列不平穩(wěn)。因此，需要對(duì)油菜籽的單產(chǎn)

數(shù)據(jù)進(jìn)行去趨勢(shì)處理。去趨勢(shì)的核心即為分離出趨勢(shì)

項(xiàng)和波動(dòng)項(xiàng)，統(tǒng)計(jì)學(xué)中有許多去趨勢(shì)的方法，本文采

表1 常用橢圓族Copula函數(shù)

連接函數(shù) 取值范圍

Normal Copula [-1,1]

t-Copula [-1,1]

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( )

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s t st dsdt

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u v

t

t

t

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0

0

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( ) ( )

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T u T v

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2 2

2 2

2 2 2

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1

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$

$

1

2

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r

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i

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i

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z

z z z

z

z

z

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- + -

+ -

= +

+

=

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3 3

|

|

U U

- -

- -

- +

-

-

-

| |

- -

- -

l

m

# #

# #

D e m o

表2 常用阿基米德族Copula函數(shù)

連接函數(shù) 取值范圍

Frank Copula (-∞,+∞)\\{0}

Gumbel Copula [1,+∞）

Clayton Copula (0,+∞）

( )

[( ) ( ) ( )]/ ( )

[( ) ( ) ]

( )

( )

( )

( )

( )

( )

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u v

u v

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/

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,

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D e m o

C

050

中阿科技論壇 2023年第4期

用HP濾波的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后將去趨勢(shì)之后

的數(shù)據(jù)按式（4）轉(zhuǎn)化為以2021年為基期的單產(chǎn)。

，t=1993,…, 2021, T=2021

（4）

其中， 為實(shí)際單產(chǎn)， 為預(yù)測(cè)趨勢(shì)單產(chǎn)， 為隨

機(jī)波動(dòng)項(xiàng)。對(duì)新單產(chǎn)序列做ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果表

明在5%的顯著性水平下單產(chǎn)序列平穩(wěn)。

同樣，先對(duì)價(jià)格序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明

價(jià)格序列也不平穩(wěn)。由于1993—2021年年份跨度較大，

價(jià)格序列可能會(huì)因通貨膨脹出現(xiàn)明顯的趨勢(shì)，因此，

先用1993—2021年湖北省居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（數(shù)據(jù)

來(lái)自《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》）對(duì)價(jià)格序列做去通貨膨脹

處理，然后采用與單產(chǎn)數(shù)據(jù)去趨勢(shì)相同的方式處理

價(jià)格數(shù)據(jù)，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)做ADF單位根檢驗(yàn)。結(jié)

果表明在三個(gè)顯著性水平下，處理后的價(jià)格序列均

是平穩(wěn)序列。單產(chǎn)和價(jià)格去趨勢(shì)前后的ADF檢驗(yàn)結(jié)

果如表3和表4所示。

3.2 擬合單產(chǎn)和價(jià)格的邊緣分布

3.2.1 油菜籽單產(chǎn)邊緣分布

Goodwin等（1998）認(rèn)為當(dāng)樣本量低于30個(gè)時(shí)，

邊緣分布擬合適宜采用參數(shù)估計(jì)法[13]。由于本文樣本

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,

D e m o

表3 油菜籽單產(chǎn)序列ADF檢驗(yàn)結(jié)果

變量 統(tǒng)計(jì)量 各顯著性水平下臨界值 P值 檢驗(yàn)結(jié)果 1% 5% 10%

單產(chǎn) -0.064 0 -3.711 5 -2.981 0 -2.629 9 0.943 6 不平穩(wěn)

處理后單產(chǎn) -3.383 5 -3.724 1 -2.986 2 -2.632 6 0.021 5 平穩(wěn)

表4 油菜籽價(jià)格序列ADF檢驗(yàn)結(jié)果

變量 統(tǒng)計(jì)量 各顯著性水平下臨界值 P值 檢驗(yàn)結(jié)果

1% 5% 10%

價(jià)格 -1.028 7 -3.689 2 -2.971 9 -2.625 1 0.728 7 不平穩(wěn)

處理后價(jià)格 -3.959 4 -3.689 2 -2.971 9 -2.625 1 0.005 2 平穩(wěn)

量小于30，因此在確定單產(chǎn)分布時(shí)選擇采用參數(shù)法，

參考國(guó)內(nèi)外對(duì)收入保險(xiǎn)的研究，選取Normal、Lognormal、Gamma、Weibull、Log-logistic、Logistic六 種 常

見(jiàn)的模型擬合單產(chǎn)分布，并給出了這六種分布的K-S檢

驗(yàn)和AD檢驗(yàn)結(jié)果，其中檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值越小，說(shuō)

明該模型能夠較好地描繪單產(chǎn)的特征，擬合的效果

越好。由于K-S檢驗(yàn)易受異常值的影響，因此在兩

個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果有異議時(shí)，本文以AD檢驗(yàn)結(jié)果為準(zhǔn)，檢

驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

由表5可以看出，兩種檢驗(yàn)都顯示Logistic分布是擬

合湖北油菜籽單產(chǎn)的最優(yōu)分布，則它的密度函數(shù)為：

（5）

其中，μ=154.92900，σ=4.64033。

3.2.2 油菜籽價(jià)格邊緣分布

與單產(chǎn)擬合時(shí)采用參數(shù)法相同，價(jià)格擬合選取

Normal、Log-normal、Gamma、Logistic、Log-logistic、

Gumbel這六種常見(jiàn)的分布作為候選模型，并分別給出

這幾種分布的K-S檢驗(yàn)與AD檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)結(jié)果如表6

所示。

由表6可以看出，兩種檢驗(yàn)的結(jié)果均顯示Logistic分

布是擬合湖北油菜籽價(jià)格序列的最優(yōu)分布，其密度函

數(shù)為：

（6）

其中，μ=5.0214678，σ=0.3748052。

3.2.3 單產(chǎn)和價(jià)格的概率密度分布

單產(chǎn)和價(jià)格的檢驗(yàn)結(jié)果均顯示Logistic分布是擬合

效果最好的分布，根據(jù)前文得出的結(jié)果，可以畫(huà)出單

產(chǎn)和價(jià)格序列的概率密度函數(shù)圖，能夠更直觀地看出

Logistic分布的擬合效果，具體結(jié)果如圖1所示。

3.3 最優(yōu)Copula函數(shù)的確定

為了選取最合適的Copula模型來(lái)確定聯(lián)合分布，本

文引入經(jīng)驗(yàn)分布的概念。設(shè) 是取自二

元隨機(jī)變量（X,Y）的樣本，將X、Y的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)

分別記為 和 ，則稱： ，

表5 油菜籽單產(chǎn)分布擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

分布 K-S檢驗(yàn) AD檢驗(yàn)

統(tǒng)計(jì)量 排序 統(tǒng)計(jì)量 排序

Weibull 0.1588559 4 0.9400994 3

Normal 0.1535857 3 1.1418091 4

Log-normal 0.1702656 6 1.4336416 6

Gamma 0.1647837 5 1.3274654 5

Logistic 0.1124002 1 0.5240554 1

Log-logistic 0.1145116 2 0.5743612 2

表6 油菜籽價(jià)格分布擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

分布 K-S檢驗(yàn) AD檢驗(yàn)

統(tǒng)計(jì)量 排序 統(tǒng)計(jì)量 排序

Normal 0.12644518 6 0.57598058 6

Log-normal 0.11273050 2 0.44004961 3

Gamma 0.11289563 3 0.46593345 4

Logistic 0.11033851 1 0.36417262 1

Log-logistic 0.12357042 4 0.37311385 2

Gumbel 0.12361522 5 0.55050561 5

( ) ( ) f x e

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= v 2 + v

v

n

n

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D e m o

051

區(qū)域創(chuàng)新合作

為經(jīng)驗(yàn)Copula分布函數(shù)，其中， 為示性函

數(shù)，當(dāng) 時(shí)， ，否則 。

本文選擇5種常用的二元Copula函數(shù)以及兩種旋

轉(zhuǎn)180°的Copula函數(shù)來(lái)刻畫(huà)單產(chǎn)和價(jià)格兩者的聯(lián)合分

布，然后運(yùn)用兩階段極大似然估計(jì)法來(lái)分別測(cè)算這7種

Copula函數(shù)的參數(shù)、秩相關(guān)系數(shù)以及與經(jīng)驗(yàn)Copula分布

函數(shù)的平方歐式距離，具體結(jié)果如表7所示。

由表7可知，旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)Copula函

數(shù)的平方歐氏距離最小，距離越小，表明模型的擬合

程度越好，能更準(zhǔn)確地描繪油菜籽單產(chǎn)與價(jià)格之間的

關(guān)系。因此本文選擇旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)來(lái)確定單產(chǎn)

和價(jià)格間的聯(lián)合分布，其Kendall秩相關(guān)系數(shù)為0.031 8，

表明湖北省油菜籽的單產(chǎn)和價(jià)格之間存在微弱的正相

關(guān)，這可能與近年來(lái)湖北油菜種植成本的快速升高有

關(guān)，導(dǎo)致價(jià)格與產(chǎn)量之間沒(méi)有明顯的對(duì)沖效果。

3.4 油菜籽收入保險(xiǎn)費(fèi)率厘定

Copula函數(shù)的表達(dá)式較為復(fù)雜，直接計(jì)算費(fèi)率比

較困難，因此本文利用Monte Carlo模擬法。根據(jù)最終確

定的旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)，按照Monte Carlo模擬法的

步驟，可以得到10 000組湖北省油菜籽的單產(chǎn)和價(jià)格數(shù)

據(jù)，將數(shù)據(jù)帶入式（2）、式（3）中，可以得到油菜

籽收入保險(xiǎn)的純費(fèi)率。實(shí)際中，保費(fèi)的計(jì)算使用的是

毛費(fèi)率，毛費(fèi)率一般由純費(fèi)率和附加費(fèi)率構(gòu)成，本文

選擇庹國(guó)柱等（2005）提出的毛費(fèi)率（G）的計(jì)算方

式[14]，選擇安全系數(shù)（F）為15%、營(yíng)業(yè)費(fèi)用（B）為

20%、預(yù)定結(jié)余率（S）為5%，具體計(jì)算公式為：

（7）

根據(jù)計(jì)算出的油菜籽收入保險(xiǎn)的毛費(fèi)率，可以計(jì)

算出湖北省油菜籽收入保險(xiǎn)的保費(fèi)，具體計(jì)算公式

如下：

（8）

（9）

其中， 為保障水平， 為保障收入， 為預(yù)期收入，

為保費(fèi)。

本文選擇2019—2021年每畝油菜籽的平均收入作

為預(yù)期收入，則在多個(gè)保障水平下具體的費(fèi)率和保費(fèi)

如表8所示。

4 結(jié)論

本文以湖北省油菜籽為例，運(yùn)用多個(gè)分布來(lái)分別

擬合單產(chǎn)和價(jià)格的邊緣分布函數(shù)，然后運(yùn)用5種常用的

二元Copula函數(shù)及兩種旋轉(zhuǎn)Copula函數(shù)來(lái)描繪單產(chǎn)和價(jià)

格兩者間的相關(guān)關(guān)系，構(gòu)建聯(lián)合分布，最后通過(guò)Monte

Carlo模擬法獲得了多個(gè)保障水平下的費(fèi)率。通過(guò)對(duì)湖北

油菜籽收入保險(xiǎn)的研究，本文主要得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)更適合構(gòu)建湖北油

菜籽的聯(lián)合分布。本文運(yùn)用7種Copula函數(shù)來(lái)描繪單產(chǎn)

和價(jià)格間的關(guān)系，其中旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)

Copula函數(shù)的距離最小，距離越小，說(shuō)明對(duì)聯(lián)合分布的

估計(jì)越精確，能夠更好地刻畫(huà)油菜籽單產(chǎn)與價(jià)格之間

的相關(guān)結(jié)構(gòu)。

（2）湖北油菜籽產(chǎn)量和價(jià)格存在微弱的正相關(guān)

關(guān)系。運(yùn)用旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)確定的聯(lián)合分布，其

Kendall秩相關(guān)系數(shù)是0.031 8，表明單產(chǎn)和價(jià)格之間呈現(xiàn)

正相關(guān)關(guān)系。這可能與近年來(lái)湖北油菜種植成本的快速

升高有關(guān)，導(dǎo)致價(jià)格與產(chǎn)量之間沒(méi)有明顯的對(duì)沖效果。

（3）不同保障水平下的費(fèi)率存在較大差異。

在70% ～ 100%的 保 障 水 平 下，收 入 保 險(xiǎn) 純 費(fèi) 率 為

0.23% ～ 5.69%，毛費(fèi)率為0.33% ～ 8.24%。在設(shè)置保

險(xiǎn)費(fèi)率時(shí)，要綜合考慮多方面因素，因?yàn)楫?dāng)費(fèi)率設(shè)置

過(guò)高時(shí)，會(huì)導(dǎo)致保費(fèi)升高，農(nóng)戶有支付不起的可能；

而當(dāng)費(fèi)率設(shè)置太低時(shí)，保險(xiǎn)公司可獲得的保費(fèi)降低，

可能會(huì)給保險(xiǎn)公司帶來(lái)?yè)p失，導(dǎo)致保險(xiǎn)公司發(fā)展此業(yè)

務(wù)的意愿降低。

參考文獻(xiàn)：

[1]王漢中,殷艷.我國(guó)油料產(chǎn)業(yè)形勢(shì)分析與發(fā)展對(duì)策

建議[J].中國(guó)油料作物學(xué)報(bào),2014, 36(3):414-421.

圖1 單產(chǎn)和價(jià)格擬合分布圖

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表7 Copula函數(shù)估計(jì)結(jié)果

連接函數(shù) 參數(shù)θ 秩相關(guān)系數(shù) 平方歐氏距離 Kendall Spearman

t-Copula 0.165 4 0.101 6 0.146 9 1.130 8

Normal Copula 0.165 4 0.099 9 0.149 6 1.130 8

Clayton Copula 0.120 4 0.052 0 0.078 0 0.998 8

Gumbel Copula 1.014 0 0.018 6 0.027 9 0.909 6

Frank Copula 0.760 2 0.092 0 0.138 4 1.073 3

旋轉(zhuǎn)Gumbel Copula 1.020 0 0.017 3 0.025 9 0.923 7

旋轉(zhuǎn)Clayton Copula 0.050 5 0.031 8 0.047 8 0.909 3

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D e m o

表8 湖北油菜籽收入保險(xiǎn)費(fèi)率及保費(fèi)

保障水平（%） 純費(fèi)率 毛費(fèi)率 保費(fèi)（元/畝）

100 0.056 9 0.082 4 63.998 1

95 0.036 9 0.053 5 39.474 6

90 0.022 4 0.032 4 22.647 9

85 0.012 9 0.018 7 12.345 3

80 0.007 4 0.010 7 6.648 3

75 0.004 1 0.005 9 3.436 8

70 0.002 3 0.003 3 1.794 1

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052

中阿科技論壇 2023年第4期

[2]HENNESSY D A, BABCOCK B A, HAYES

D J.Budgetary and Producer Welfare Effects of

Revenue Insurance[J].American Journal of Agricultural

Economics,1997,79(3): 1024-1034.

[3]COLE J B, GIBSON R.Analysis and Feasibility

of Crop Revenue Insurance in China[J].Agriculture and

Agricultural Science Procedia,2010,1(156):136-145.

[4]LANOUE C.Evaluating Yield Models for Crop

Insurance Rating[C]//Denver, Colorado: Agricultural and

Applied Economics Association,2010.

[5]WOODARD J D,PAVLISTA A D,SCHNITKEY

G D,et al.Government Insurance Program Design, Incentive

Effects, and Technology Adoption: The Case of SkipRow Crop Insurance[J].American Journal of Agricultural

Economics,2012,94(4):823-837.

[6]GHOSH S, WOODARD J D, VEDENOV D

V. Efficient Estimation of Copula Mixture Model: An

Application to the Rating of Crop Revenue Insurance[C]//

Pittsburgh, Pennsylvania: Agricultural and Applied Economics

Association,2011.

[7]GOODWIN B K, HUNGERFORD A.Copulabased models of systemic risk in U.S. agriculture: Implications

for crop insurance and reinsurance contracts[J]. American

Journal of Agricultural Economics,2015,97(3):879-896.

[8]庹國(guó)柱,朱俊生.論收入保險(xiǎn)對(duì)完善農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格形

成機(jī)制改革的重要性[J].保險(xiǎn)研究,2016(6):3-11.

[9]游悠洋.關(guān)于推廣擴(kuò)大我國(guó)農(nóng)作物收入保險(xiǎn)的可

行性研究[J].云南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)),2015,9(2):20-24.

[10]田 菁,張 瑯,袁 佳 子.農(nóng) 作 物 收 入 保 險(xiǎn) 省 及 地

市級(jí)定價(jià)研究:以遼寧省玉米、大豆為例[J].保險(xiǎn)研

究,2019,371(3):103-115.

[11]趙玉.基于半?yún)?shù)Copula方法的蔬菜收入保險(xiǎn)定

價(jià)研究[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究,2019,40(2):308-315.

[12]JOE H.Multivariate Models and Dependence

Concepts[M].London: Chapman & Hall,1997.

[13]GOODWIN B K, KER A P.Nonparametric

Estimation of Crop Yield Distributions: Implications for

Rating Group-Risk Crop Insurance Contracts[J].American

Journal of Agricultural Economics,1998,80(1):139-153.

[14]庹國(guó)柱,李軍.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)

出版社,2005:400-401.

Study on the Pricing of Crop Income Insurance in ChinaTaking

Rapeseed in Hubei Province as an Example

Cao Mengya

(Shandong Technology and Business University, Yantai 264000)

Abstract: Agricultural insurance, as a key means of diversifying the risk of agricultural production and operation, plays a

significant role in promoting modern agriculture, bolstering the revitalization of rural industries, improving social governance and

safeguarding farmers’ interests. Certain agricultural products are more vulnerable to natural disasters and more prone to market

fluctuations, and crop income insurance emerged as a new type of insurance that can cope with both natural disasters and market

fluctuations, and will become a major tool to diversify agricultural risks in the future. As one of the world’s most important oil crops,

rapeseed is exposed to both natural disasters and market fluctuations, and therefore needs the protection of crop income insurance.

Accordingly, taking rapeseed in Hubei Province as an example, this paper selects several parametric distribution models to fit the

yield and price series of rapeseed respectively, combines Copula function to construct the joint distribution of both, and measures

the rates and premiums of crop income insurance. The empirical results show that the Copula model after rotating 180° can more

accurately depict the correlation among rapeseed in Hubei, and can set more accurate insurance rates.

Key words: Crop income insurance; Rate determination; Rotated Copula; Rapeseed

（校對(duì)：郭雁華 趙一）

053

區(qū)域創(chuàng)新合作

黨的十九大報(bào)告首次提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，涵蓋產(chǎn)

業(yè)振興、人才振興、生態(tài)振興、組織振興和文化振興

5個(gè)方面。其中，文化振興是鄉(xiāng)村振興的任務(wù)和追求，

既能為鄉(xiāng)村全面振興提供哺育和支撐，也是推動(dòng)鄉(xiāng)村

實(shí)現(xiàn)全面振興的路徑和抓手。黨的二十大報(bào)告明確提

出要“全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興”，不斷深化黨的十九大以

來(lái)在鄉(xiāng)村振興方面所實(shí)施的相關(guān)舉措。本文以洪江國(guó)

際藝術(shù)村為例，通過(guò)調(diào)研該村藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的探

索與實(shí)踐，以期為其他地區(qū)開(kāi)展藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的

實(shí)踐提供參考。

1 洪江國(guó)際藝術(shù)村概況

洪 江 村 地 處 荔 波 縣 西 面，毗 鄰 國(guó) 家5A級(jí) 景

區(qū)——荔波小七孔景區(qū)，距朝陽(yáng)鎮(zhèn)政府8 km，全村面

積27 km2

，共有9個(gè)自然寨，10個(gè)村民小組，有原居村

民373戶1 533人。近年來(lái)，洪江村立足荔波縣全域旅游

發(fā)展戰(zhàn)略，結(jié)合本村資源稟賦，以村落遺存老房、民

族傳統(tǒng)文化等為媒，吸引國(guó)內(nèi)外藝術(shù)家紛紛實(shí)地到訪

洪江、體驗(yàn)洪江、創(chuàng)造洪江。截至目前，入駐洪江村

的藝術(shù)家有93名，涉及藝術(shù)評(píng)論、繪畫(huà)、詩(shī)人、雕塑、

編劇、導(dǎo)演等領(lǐng)域，帶動(dòng)當(dāng)?shù)鼐用駨氖虏惋嬜∷薹?wù)、

老房修復(fù)、文化服務(wù)等行業(yè)。

2 藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興之洪江國(guó)際藝術(shù)村的探索實(shí)踐

2.1 立足本土文化，找準(zhǔn)藝術(shù)賦能的根基

洪江村堅(jiān)持以文化為魂，注重立足本土文化，挖

掘藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的根基。

一是以本土文化為藝術(shù)村發(fā)展根基。洪江村結(jié)合

福馬文化、扎染古布技藝等文化遺存，以閑置老民房

和傳統(tǒng)村落遺存為媒介，吸引了100余名藝術(shù)家入駐，

不斷激活資源要素，奮力打造藝術(shù)洪江[1]。洪江村探索

梳理出了非遺洪江、藝術(shù)洪江、匠人洪江、生態(tài)洪江

等本土文化內(nèi)涵，從而為藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興找準(zhǔn)了切

入點(diǎn)。在實(shí)踐過(guò)程中，洪江村不斷挖掘和提煉農(nóng)耕文

化、布依族文化、喀斯特文化、傳統(tǒng)節(jié)日文化等本地

文化元素，以添糧補(bǔ)壽的敬老福馬文化，愛(ài)幼護(hù)體的

陽(yáng)蠱密語(yǔ)，整村保留的采棉、紡紗、漿線、織布、扎

染的非遺工藝等為重點(diǎn)，撬動(dòng)資源打造“福馬蠱布”

本地地緣文化品牌。

二是洪江村結(jié)合荔波縣民宿改造政策，邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)

外的藝術(shù)家到洪江進(jìn)行老房民宿改造。每間“廢舊房”

以承租的方式租給藝術(shù)家，藝術(shù)家將各種文化藝術(shù)符

號(hào)還原在磚瓦木料、丹漆粉涂之上，讓“廢舊房”變

成了藝術(shù)家的“文創(chuàng)房”。目前，村里96幢古老建筑，

被來(lái)自國(guó)內(nèi)外的52位藝術(shù)家“認(rèn)養(yǎng)”。通過(guò)藝術(shù)活化

裝修，也為村民提供了務(wù)工機(jī)會(huì)。

三是注重交流互鑒，打造“非遺+教育”研學(xué)課堂。

近年來(lái)，洪江村還建設(shè)了藝術(shù)交流中心、村史館等，

并依托原洪江小學(xué)校舍進(jìn)行改造，引進(jìn)中國(guó)-東盟教育

交流周平臺(tái)建設(shè)美育研學(xué)基地，一排排破敗老屋脫胎

為充滿藝術(shù)氣息的文化建筑，吸引眾多游客前來(lái)“打

卡”。美育研學(xué)基地落地洪江村，為藝術(shù)村建設(shè)奠定

藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的探索與實(shí)踐

鐘少蘭

（黔南民族職業(yè)技術(shù)學(xué)院,貴州 黔南 558000）

摘要：藝術(shù)聚力文化振興賦能鄉(xiāng)村振興的實(shí)踐和探索，是人民之盼，是時(shí)代課題。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的不斷

深化，鄉(xiāng)村文旅產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，藝術(shù)也逐漸融入鄉(xiāng)村建設(shè)中，對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和文化振興產(chǎn)生重要影響。本

文以洪江國(guó)際藝術(shù)村為例，通過(guò)藝術(shù)在鄉(xiāng)村振興中的多場(chǎng)景應(yīng)用，以建立健全藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的內(nèi)在機(jī)制，合

理開(kāi)發(fā)藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的多種模式為目的，探討了藝術(shù)元素與鄉(xiāng)村資源有效融合的路徑以及藝術(shù)賦能經(jīng)濟(jì)生態(tài)

建構(gòu)與發(fā)展的創(chuàng)新方式。

關(guān)鍵詞：藝術(shù)賦能；鄉(xiāng)村振興；實(shí)踐分析；洪江國(guó)際藝術(shù)村

中圖分類(lèi)號(hào)：G642.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-01-25

作者簡(jiǎn)介： 鐘少蘭（1972— ），女，碩士，研究方向?yàn)樗枷胝谓逃?/p>

054

中阿科技論壇 2023年第4期

了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。洪江藝術(shù)村研學(xué)旅行基地主打“美育”

和“勞動(dòng)”研學(xué)課程，利用洪江藝術(shù)家資源讓學(xué)生與

藝術(shù)家面對(duì)面交流，得到美學(xué)的啟蒙。另外，洪江村

還不定期開(kāi)展文學(xué)藝術(shù)創(chuàng)作、文化沙龍、藝術(shù)展覽、

藝術(shù)交流、教育培訓(xùn)等活動(dòng)。

2.2 注重推進(jìn)“四個(gè)”融合，不斷探索藝術(shù)賦能鄉(xiāng)

村振興的路徑

融合發(fā)展是洪江國(guó)際藝術(shù)村鮮明的特征。在實(shí)踐

中洪江村注重藝術(shù)與本土文化、村民與藝術(shù)家、藝術(shù)

與生態(tài)洪江、文化與旅游的融合，營(yíng)造良好的文化藝

術(shù)生態(tài)。

一是注重藝術(shù)與本土文化的融合。瞄準(zhǔn)節(jié)慶活動(dòng)

的助推作用，引導(dǎo)和支持打造“洪江國(guó)際藝術(shù)節(jié)”、

國(guó)際藝術(shù)年展、藝術(shù)家論壇、研討會(huì)等特色節(jié)慶活動(dòng)

品牌，邀請(qǐng)世界各地藝術(shù)家來(lái)到洪江開(kāi)展交流活動(dòng)[2]。

同時(shí)，聚焦鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的內(nèi)涵建設(shè)和價(jià)值追求，強(qiáng)

化村落保護(hù)和民族文化傳承，充分挖掘洪江民俗風(fēng)情、

農(nóng)耕文化和特色風(fēng)貌等元素，建設(shè)了洪江文化展館，

通過(guò)舉辦以“留住鄉(xiāng)愁記憶”為主題的國(guó)際散文、詩(shī)

展，不斷提升洪江的知名度和美譽(yù)度。設(shè)立“洪江國(guó)

際藝術(shù)獎(jiǎng)”，吸引和鼓勵(lì)各地藝術(shù)家到洪江開(kāi)展藝術(shù)

創(chuàng)作、藝術(shù)交流，大力挖掘培養(yǎng)詩(shī)歌、書(shū)畫(huà)等本土人才。

二是注重村民與藝術(shù)家的融合。注重鼓勵(lì)引導(dǎo)村

民多與藝術(shù)家互動(dòng)，提高藝術(shù)修養(yǎng)，培育本土工匠，

讓藝術(shù)家感受到洪江的淳樸民風(fēng)。藝術(shù)家們把先進(jìn)的

理念和專業(yè)造詣與村民分享。雙方在互動(dòng)與分享中增

進(jìn)了情誼，共同營(yíng)造互助、和諧的社會(huì)氛圍。

三是注重藝術(shù)與生態(tài)的融合。藝術(shù)的表現(xiàn)形式、

藝術(shù)設(shè)施建設(shè)以及建筑風(fēng)貌設(shè)計(jì)，遵循生態(tài)優(yōu)先原

則，力求與自然的山水林田融為一體，保護(hù)洪江國(guó)際

藝術(shù)村的原生態(tài)。

四是注重文化與旅游的融合。在實(shí)踐中辯證處

理好文化保有的魅力與旅游帶來(lái)的活力之間的關(guān)

系，處理好文化是靈魂、旅游是載體之間的關(guān)系，避

免偏離初衷。

推進(jìn)“四個(gè)融合”，營(yíng)造良好文化藝術(shù)生態(tài)，聚

力培根鑄魂。進(jìn)一步挖掘整理洪江村布依文化和傳統(tǒng)

非遺技藝，開(kāi)展活態(tài)化體驗(yàn)和傳承以及文創(chuàng)設(shè)計(jì)，讓

外來(lái)藝術(shù)家充分體驗(yàn)民族文化底蘊(yùn)，讓藝術(shù)轉(zhuǎn)化為生

產(chǎn)力助推鄉(xiāng)村振興[3]。在洪江國(guó)際藝術(shù)村的建設(shè)過(guò)程

中，洪江村以鄉(xiāng)土文化為靈魂、以村民閑置老房和傳

統(tǒng)村落遺存為媒介，由此探索走上一條“藝術(shù)鄉(xiāng)建”

助力鄉(xiāng)村文化振興的新路子。

2.3 推進(jìn)“三權(quán)分置”實(shí)踐，增強(qiáng)藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振

興效果

在藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興過(guò)程中，洪江村積極探索宅

基地所有權(quán)、資格權(quán)、使用權(quán)“三權(quán)分置”。2017年，

洪江村被列入全州3個(gè)農(nóng)村集體建設(shè)用地使用權(quán)制度改

革試點(diǎn)之一，出臺(tái)了《荔波縣農(nóng)村集體建設(shè)用地使用

權(quán)制度改革試點(diǎn)村宅基地有償退出實(shí)施方案》等四個(gè)

配套性政策措施，閑置老房被全面激活。為有序有效

推進(jìn)試點(diǎn)工作，荔波縣探索農(nóng)村宅基地“三權(quán)分置”，

通過(guò)組建業(yè)務(wù)工作專班、制定改革工作推進(jìn)表、明確

集體建設(shè)用地基準(zhǔn)地價(jià)等，形成“符合上級(jí)配套政策

規(guī)劃+保證集體和群眾利益+保障藝術(shù)家團(tuán)體權(quán)益”的

改革工作推進(jìn)機(jī)制，充分盤(pán)活長(zhǎng)期低效利用和閑置的

宅基地，收購(gòu)并統(tǒng)一改造閑置老房，讓群眾“閑置地”

變“生財(cái)?shù)亍保皬U舊房”變“文創(chuàng)房”[4]。目前，荔

波縣共收儲(chǔ)廢舊房屋和宅基地1.98萬(wàn)平方米，支付群眾

補(bǔ)償資金400余萬(wàn)元，完成修復(fù)改造老房48棟，宅基地

掛牌交易41宗，實(shí)現(xiàn)土地溢價(jià)收入260余萬(wàn)元。探索農(nóng)

村宅基地所有權(quán)、資格權(quán)、使用權(quán)“三權(quán)分置”，有

序盤(pán)活長(zhǎng)期低效利用和閑置宅基地，為洪江村走“藝

術(shù)鄉(xiāng)建”之路奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.4 注重規(guī)劃引領(lǐng)發(fā)展，拓展藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的

空間

藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興探索實(shí)踐中，洪江村注重規(guī)劃

引領(lǐng)，做好概念性空間、國(guó)土空間、藝術(shù)空間布局。

一是注重規(guī)劃引領(lǐng)。注重科學(xué)統(tǒng)籌、有序推進(jìn)、

持續(xù)發(fā)展，在規(guī)劃中通盤(pán)考慮洪江村土地利用、產(chǎn)業(yè)

發(fā)展、居民點(diǎn)布局、人居環(huán)境整治、生態(tài)環(huán)保和文化

傳承，注重鄉(xiāng)村空間保護(hù)開(kāi)發(fā)利用，編制“多規(guī)合一”

的實(shí)用性村莊規(guī)劃。注重空間規(guī)劃與上位規(guī)劃銜接的

全面性、系統(tǒng)性、合法性，讓規(guī)劃經(jīng)得住實(shí)踐檢驗(yàn)。

二是布局好概念性空間，在保持洪江村原始風(fēng)貌

的基礎(chǔ)上，做好概念性規(guī)劃，明確功能分區(qū)，尊重藝

術(shù)家群體的合理需求和村民的發(fā)展訴求，尊重藝術(shù)發(fā)

展規(guī)律，充分發(fā)揮村民和藝術(shù)家的積極性。

三是布局好國(guó)土空間，成立洪江國(guó)際藝術(shù)村管

委會(huì)，編制《荔波縣朝陽(yáng)鎮(zhèn)洪江村村莊規(guī)劃（2020—

2035）》，做好國(guó)土空間規(guī)劃編制，對(duì)洪江村生產(chǎn)、

生活、生態(tài)“三生空間”做出合理安排，提供土地開(kāi)

發(fā)利用依據(jù)，確保不重復(fù)投資和重復(fù)建設(shè)。

四是布局好藝術(shù)發(fā)展空間。制定藝術(shù)村發(fā)展規(guī)

劃，合理布局藝術(shù)空間的創(chuàng)作區(qū)、展示區(qū)、休閑區(qū)和

生活區(qū)，吸引藝術(shù)家來(lái)洪江駐點(diǎn)創(chuàng)作，提高洪江知名

055

區(qū)域創(chuàng)新合作

度、美譽(yù)度。

3 洪江國(guó)際藝術(shù)村的實(shí)踐成效

3.1 激活了鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)撃?/p>

在近些年的發(fā)展實(shí)踐中，洪江村積極推動(dòng)“四個(gè)

發(fā)展”，提升藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的效果。

一是帶動(dòng)村民共同發(fā)展。藝術(shù)家在老舊房修復(fù)過(guò)

程中，特別重視復(fù)原其原狀，傳統(tǒng)木房結(jié)構(gòu)需要其工

藝支撐，掌握相關(guān)技藝的村民最先加入其中，但這并

不能滿足老房修復(fù)的需求。村兩委、藝術(shù)家、村民代

表經(jīng)商議，決定組建布依族老房建筑修復(fù)隊(duì)伍，目前

這支隊(duì)伍共有149人，其中脫貧人口72人。經(jīng)粗略統(tǒng)

計(jì)，僅2018年和2019年，老房修復(fù)隊(duì)收入就超過(guò)300萬(wàn)

元，村民既傳承了技藝又增加了收入，還增強(qiáng)了自豪

感與歸屬感。

二是帶動(dòng)了村集體發(fā)展。在實(shí)踐過(guò)程中，注重發(fā)

揮市場(chǎng)作用。洪江村富洪公司通過(guò)收儲(chǔ)推薦老房為藝

術(shù)家選房提供服務(wù)，為藝術(shù)村的老房修復(fù)、農(nóng)業(yè)發(fā)展

提供勞動(dòng)力就業(yè)服務(wù)，持續(xù)增加村集體收入。

三是帶動(dòng)了旅游業(yè)發(fā)展。洪江村藝術(shù)交流中心為

藝術(shù)家們提供培訓(xùn)交流的平臺(tái)，不定期開(kāi)展文學(xué)藝術(shù)

創(chuàng)作、文化沙龍、藝術(shù)展覽、藝術(shù)交流、教育培訓(xùn)、

文創(chuàng)設(shè)計(jì)等活動(dòng)。例如“寫(xiě)生中國(guó)走進(jìn)洪江”“國(guó)際

動(dòng)漫走進(jìn)洪江藝術(shù)展”“亮相洪江·藝術(shù)家代表作品

展”“入駐藝術(shù)家文獻(xiàn)展”等大型藝術(shù)活動(dòng)，為洪江

村聚集了人氣，提振了精神，推動(dòng)旅游服務(wù)業(yè)逐步興

起。

四是注重持續(xù)發(fā)展。荔波縣充分發(fā)揮藝術(shù)家的作

用，每年安排專項(xiàng)資金，用于藝術(shù)家開(kāi)展課題調(diào)研。

藝術(shù)家們牽頭通過(guò)深入調(diào)研、實(shí)地走訪、座談交流等

方式，為促進(jìn)洪江國(guó)際藝術(shù)村的持續(xù)發(fā)展奉獻(xiàn)智慧。

3.2 提升了鄉(xiāng)村治理效能

通過(guò)積極推動(dòng)藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興，洪江村實(shí)現(xiàn)了

治理效能的有效提高[5]。

一是堅(jiān)持黨建引領(lǐng)。洪江藝術(shù)村啟動(dòng)建設(shè)以來(lái)，

村黨支部建設(shè)不斷加強(qiáng)、力量持續(xù)得到充實(shí)、能力素

質(zhì)不斷提升，主動(dòng)承擔(dān)階段性歷史任務(wù)，脫貧攻堅(jiān)任

務(wù)如期完成，實(shí)現(xiàn)了全面小康。為更好地推進(jìn)藝術(shù)賦

能鄉(xiāng)村振興工作，2022年，荔波縣委選派了1名有豐富

工作經(jīng)驗(yàn)、深厚為民情懷、強(qiáng)烈服務(wù)意識(shí)的正科級(jí)干

部到洪江村任黨支部書(shū)記，通過(guò)回引本土人才擔(dān)任強(qiáng)

村富民“領(lǐng)頭雁”，為洪江國(guó)際藝術(shù)村的發(fā)展進(jìn)一步

夯實(shí)了組織基礎(chǔ)。

二是堅(jiān)持高位統(tǒng)籌。成立由州縣兩級(jí)宣傳文化、

自然資源、住建、交通等相關(guān)部門(mén)組成的洪江國(guó)際藝

術(shù)村管委會(huì)，負(fù)責(zé)洪江村發(fā)展定位等總體框架和方向

性、長(zhǎng)遠(yuǎn)性工作的統(tǒng)籌。

三是設(shè)立專家咨詢委員會(huì)。以駐村藝術(shù)家為主體，

各級(jí)文化藝術(shù)專家、村支兩委負(fù)責(zé)人、鄉(xiāng)賢等代表組

成專家咨詢委員會(huì)，負(fù)責(zé)制定藝術(shù)家入駐洪江村準(zhǔn)入

門(mén)檻或標(biāo)準(zhǔn)并組織評(píng)審，對(duì)洪江的規(guī)劃建設(shè)提出意見(jiàn)

和建議，真正把洪江村建設(shè)成為藝術(shù)家和村民和諧共

處的家園。

四是建立行業(yè)自治性組織。建立自治性行業(yè)協(xié)會(huì)，

成立洪江國(guó)際藝術(shù)村藝術(shù)家協(xié)會(huì)。發(fā)揮藝術(shù)家自主管

理、自我約束的主人翁精神，并保障藝術(shù)家合法正當(dāng)

權(quán)益，搭建藝術(shù)家和村民聯(lián)系溝通的紐帶和橋梁。在

充分發(fā)揮洪江藝術(shù)家優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，結(jié)合本地民族特色

手工藝，促進(jìn)農(nóng)民的發(fā)展。在實(shí)踐中總結(jié)《洪江村“四

破四變四強(qiáng)”打造鄉(xiāng)村治理樣板》《洪江村“1353”工

作法打造鄉(xiāng)村振興新樣板》的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)推動(dòng)多元主

體參與洪江的鄉(xiāng)村建設(shè)、鄉(xiāng)村治理，促進(jìn)了治理效能

的極大提升。

3.3 促進(jìn)了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展

通過(guò)對(duì)洪江經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行深入總結(jié)之后可以發(fā)現(xiàn)，藝

術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興，能夠有效促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

一是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)改善。洪江村緊盯

水、電、路、訊設(shè)施短板，通過(guò)項(xiàng)目?jī)A斜、匯聚資源

持續(xù)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行改善。僅2022年，通過(guò)實(shí)施荔波

縣朝陽(yáng)鎮(zhèn)洪江村鄉(xiāng)村振興建設(shè)項(xiàng)目，完成近300盞路燈

安裝，完成了杉鄉(xiāng)部落藝術(shù)區(qū)用電戶，風(fēng)禾日麗藝術(shù)

區(qū)電路各點(diǎn)位排查，針對(duì)確有需要的電桿已進(jìn)行改造

設(shè)計(jì)。有序推進(jìn)各藝術(shù)區(qū)域污水管網(wǎng)安裝，還修建飲

水窖6座，緩解了洪江村飲水困難問(wèn)題。

二是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)更扎實(shí)。在開(kāi)展藝術(shù)賦能洪

江村發(fā)展的實(shí)踐過(guò)程中，洪江村以農(nóng)業(yè)為本，不斷優(yōu)

化種植結(jié)構(gòu)，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)能增加農(nóng)民收入。在藝術(shù)村

建設(shè)過(guò)程中，機(jī)耕道、排洪渠等農(nóng)業(yè)設(shè)施也持續(xù)得到

了完善。在藝術(shù)賦能洪江村發(fā)展的實(shí)踐過(guò)程中，洪江

村引進(jìn)了大量的文化產(chǎn)業(yè)，在文化產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)之下，

洪江村農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)等方面獲得了較大的發(fā)展，在推動(dòng)村

民就業(yè)、提升村民收入以及促進(jìn)村莊整體發(fā)展等方面

發(fā)揮出了重要的促進(jìn)作用[6]。

三是文旅產(chǎn)業(yè)持續(xù)提升。在藝術(shù)賦能的加持之下，

洪江村旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平不斷提高，越來(lái)越多的游客

到洪江村感受藝術(shù)氛圍，享受藝術(shù)盛宴，體驗(yàn)藝術(shù)生

活，促進(jìn)了當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)發(fā)展。經(jīng)過(guò)7年的努力，目前洪

056

中阿科技論壇 2023年第4期

江村在文化產(chǎn)業(yè)化發(fā)展方面取得了顯著的成就，以美

麗鄉(xiāng)村建設(shè)為依托，文化產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的基礎(chǔ)得到了不

斷鞏固，在促進(jìn)洪江國(guó)際藝術(shù)村品牌建設(shè)方面發(fā)揮出

了重要的促進(jìn)作用[7]。

四是服務(wù)業(yè)態(tài)逐漸豐富。公司化運(yùn)作適時(shí)啟動(dòng)，

采取“政府+社會(huì)+藝術(shù)家+村民”合作模式，在洪江藝

術(shù)村規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)上推進(jìn)共商共建共享。產(chǎn)業(yè)多

元化、運(yùn)作公司化、群眾參與化都極大促進(jìn)了洪江產(chǎn)

業(yè)的發(fā)展。

3.4 推動(dòng)了鄉(xiāng)風(fēng)文明建設(shè)

第一，洪江村以“尋根鄉(xiāng)土、藝術(shù)洪江”為理念，

依托洪江“鄉(xiāng)土尋根，宜待候鳥(niǎo)”旅居環(huán)境優(yōu)勢(shì)，開(kāi)

展調(diào)研并深入挖掘當(dāng)?shù)剜l(xiāng)土文化。

第二，圍繞洪江人文故事、鄉(xiāng)村面貌變革、藝術(shù)

洪江部落、脫貧攻堅(jiān)奔小康、非遺洪江工藝坊、推進(jìn)

鄉(xiāng)村振興等方面，建設(shè)洪江文史展館，在文化挖掘、

文化梳理基礎(chǔ)上，進(jìn)行文化展示、文化傳承工作，豐

富的文化底蘊(yùn)孕育了淳樸的民風(fēng)、鄉(xiāng)風(fēng)，為文明鄉(xiāng)風(fēng)

的傳承奠定了基礎(chǔ)。

第三，洪江文化充分體現(xiàn)了洪江村民從遠(yuǎn)古歷史

落戶安家，男耕女織繁衍生息，踏石留印戰(zhàn)天斗地，

藝人造訪激發(fā)活力，團(tuán)結(jié)奮進(jìn)共圓小康，凝心聚力共

創(chuàng)振興的歷史脈絡(luò)和發(fā)展進(jìn)程。各領(lǐng)域的藝術(shù)家入駐

洪江，在洪江生活、創(chuàng)作，在與洪江村民、洪江藝術(shù)

的交流、互鑒、共融中推動(dòng)著鄉(xiāng)風(fēng)文明建設(shè)。

第四，洪江的村史文化館、中國(guó)-東盟美育研學(xué)基

地、福馬廣場(chǎng)、村民非遺作坊與藝術(shù)家的創(chuàng)作空間，

在空間布局上得到了極大拓展并各具特色，在藝術(shù)創(chuàng)

作上得到了極大豐富并各具魅力，進(jìn)一步促進(jìn)了鄉(xiāng)風(fēng)

文明建設(shè)。

4 藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興路徑實(shí)踐策略思考

4.1 藝術(shù)與教育的融合

一是藝術(shù)賦能基礎(chǔ)教育的形式有待豐富。洪江村

處于基礎(chǔ)教育年齡的人口主要在朝陽(yáng)鎮(zhèn)和荔波縣城完

成學(xué)業(yè)，但藝術(shù)家的入駐、藝術(shù)村的建設(shè)，升華了村

民對(duì)家鄉(xiāng)的認(rèn)識(shí)、激發(fā)了文化自信、迸發(fā)出更濃厚的

鄉(xiāng)情。藝術(shù)家利用周末和寒暑假，與當(dāng)?shù)睾⒆觽兘涣鳎?/p>

但覆蓋面小頻率還相對(duì)低，縣內(nèi)學(xué)校聘請(qǐng)藝術(shù)家上課

仍處于嘗試階段，這些均需共商機(jī)制推進(jìn)常態(tài)化。

二是藝術(shù)賦能文化品牌培育需進(jìn)一步升華。洪江

以文化為魂，以洪江論壇、洪江藝術(shù)節(jié)為平臺(tái)載體，

定期開(kāi)展一系列高規(guī)格的藝術(shù)、文學(xué)、影視等展覽、

論壇與交流等文化活動(dòng)，逐步增強(qiáng)洪江在人文領(lǐng)域的

影響力[8]，但需進(jìn)一步強(qiáng)化文化傳承與傳習(xí)，不斷賦予

品牌活力。

三是藝術(shù)賦能美育研學(xué)基地的作用有待加強(qiáng)。應(yīng)

進(jìn)一步以教育為根，加強(qiáng)交流互鑒，以持續(xù)提升洪江

國(guó)際藝術(shù)村的美譽(yù)度。

4.2 藝術(shù)與農(nóng)業(yè)的融合

一是藝術(shù)賦能農(nóng)耕文化還需深入。應(yīng)持續(xù)深入挖

掘洪江村的農(nóng)耕文化，結(jié)合區(qū)域、地理、歷史進(jìn)行梳

理，進(jìn)一步充實(shí)農(nóng)耕文化內(nèi)容，豐富藝術(shù)村文化內(nèi)涵。

二是藝術(shù)賦能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需持續(xù)優(yōu)化。作為藝術(shù)村

的洪江村，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)散發(fā)出更濃厚的鄉(xiāng)土氣息，具有

獨(dú)特魅力。在藝術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的融合中，需要遵循科

學(xué)性、觀賞性、實(shí)用性原則，比如說(shuō)田間水稻種植＋

藝術(shù)、田埂葵花種植＋藝術(shù)村落，在品種選擇、圖案寓

意、顏色搭配等方面，更好地兼顧社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益，

使淳樸的鄉(xiāng)土氣息與藝術(shù)的科學(xué)賦能更好地促進(jìn)農(nóng)業(yè)生

產(chǎn)提質(zhì)增效，更好地突顯藝術(shù)特質(zhì)、鄉(xiāng)村特質(zhì)。

三是藝術(shù)賦能農(nóng)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)需持續(xù)優(yōu)化。洪江村在農(nóng)

產(chǎn)品外觀包裝設(shè)計(jì)、營(yíng)銷(xiāo)推廣等方面實(shí)現(xiàn)了良好起步，

但在共創(chuàng)共營(yíng)共享方面，還有待加強(qiáng)相應(yīng)的機(jī)制建

設(shè)，促進(jìn)藝術(shù)賦能農(nóng)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)常態(tài)化、規(guī)范化、市場(chǎng)化，

特別是在建立利益共同體上再下功夫，體現(xiàn)共同價(jià)值

追求和合理經(jīng)濟(jì)回報(bào)。

4.3 藝術(shù)與旅游的融合

一是文旅融合發(fā)展的藝術(shù)特點(diǎn)有待進(jìn)一步彰顯。

“文化為魂、旅游為形”，“洪江藝術(shù)+旅游”帶給游

客的是文化熏染、優(yōu)良生態(tài)、美麗鄉(xiāng)村的疊加體驗(yàn)，

在精品、高端、小眾沉浸式旅游方面需進(jìn)一步彰顯其

藝術(shù)特點(diǎn)。

二是文旅融合發(fā)展的設(shè)施有待進(jìn)一步完善。按照

規(guī)劃荔波縣聚合資源、強(qiáng)化統(tǒng)籌，持續(xù)改善了洪江村

的基礎(chǔ)設(shè)施。在未來(lái)的一段時(shí)間，應(yīng)聚焦藝術(shù)空間，

還需繼續(xù)聚源用力，如生活藝術(shù)館、藝術(shù)體驗(yàn)館、作

品交易館等的完善，更好滿足藝術(shù)家在生活、創(chuàng)作等

方面的需求，讓游客可以有更豐富的旅游體驗(yàn)。

三是文旅融合發(fā)展的服務(wù)業(yè)態(tài)有待進(jìn)一步豐富。

洪江服務(wù)業(yè)態(tài)有了好的突破，實(shí)現(xiàn)了良好起步，但在

適應(yīng)性和匹配性上仍需持續(xù)用力，如民宿的量和質(zhì)需

再擴(kuò)大和提升，商品開(kāi)發(fā)的特色有待凸顯，以“非遺”

市場(chǎng)化促進(jìn)“非遺”活態(tài)傳承。

4.4 藝術(shù)與生態(tài)的融合

一是人文生態(tài)融合發(fā)展需統(tǒng)籌著力。洪江村通過(guò)

“四個(gè)融合”實(shí)踐，呈現(xiàn)了良好的氛圍和態(tài)勢(shì)，但仍

057

區(qū)域創(chuàng)新合作

需持續(xù)發(fā)力。生活習(xí)慣、生產(chǎn)方式、交流載體因時(shí)代

發(fā)展、歷史變遷、人員流動(dòng)、產(chǎn)業(yè)進(jìn)步等會(huì)呈現(xiàn)新的

特點(diǎn)和新的挑戰(zhàn)，需以平等、互利、共贏、發(fā)展為出

發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)去克服和破解。

二是產(chǎn)業(yè)生態(tài)化發(fā)展需統(tǒng)籌著力。產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)

村振興的基石，洪江產(chǎn)業(yè)發(fā)展中注重平衡好生態(tài)保護(hù)

與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的良性發(fā)展。

三是環(huán)境生態(tài)持續(xù)發(fā)展需統(tǒng)籌著力。良好的生態(tài)

環(huán)境是洪江村的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，在推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、文

旅融合、教育研學(xué)交流的過(guò)程中，需持續(xù)推進(jìn)生態(tài)環(huán)

境保護(hù)工作。

5 結(jié)語(yǔ)

洪江村作為曾經(jīng)的“空心村”，堅(jiān)持以加強(qiáng)基層

黨組織為基礎(chǔ)，以解決藝術(shù)家入駐宅基地使用權(quán)讓其

安心為突破口，聚焦藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興而不懈探索，

不斷破解藝術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)踐中遇到的各類(lèi)問(wèn)題，在

鄉(xiāng)村振興過(guò)程中取得了顯著成就。洪江國(guó)際藝術(shù)村的

實(shí)踐路徑對(duì)于其他地區(qū)開(kāi)展藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興建設(shè)工

作具有一定的借鑒意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]原韜雄.藝術(shù)為鄉(xiāng)村振興發(fā)展賦能[N].人民日

報(bào),2022-12-22(5).

[2]鄭穎.甘肅皮影藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興實(shí)踐研究[J].天

南,2022(6):79-81.

[3]高宏存.文創(chuàng)賦能鄉(xiāng)村振興的理念革新與思路突

破[J].行政管理改革,2022(11):23-33.

[4]黔南組織工作網(wǎng).荔波縣洪江村藝術(shù)黨建助推鄉(xiāng)村

振興[EB/OL].(2020-12-25)[2022-10-15].https://

www.qnzzgz.gov.cn/document/show/11967.html.

[5]文匯,周書(shū)羽.數(shù)字化環(huán)境下，藝術(shù)職業(yè)教育賦能

民族地區(qū)鄉(xiāng)村文化振興:以四川省涼山彝族自治州德昌

縣職業(yè)高級(jí)中學(xué)為例[J].教育家,2022(37):62-63.

[6]魯三妹.公共藝術(shù)賦能鄉(xiāng)村振興的實(shí)現(xiàn)機(jī)理及對(duì)

策建議[J].美與時(shí)代,2022(22):13-15.

[7]單寧.鄉(xiāng)村振興背景下的藝術(shù)設(shè)計(jì)賦能美麗田園

建設(shè)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2022,43(5):155+195.

[8]葛民越,儲(chǔ)玲琴,王淼.數(shù)字化賦能藝術(shù)振興鄉(xiāng)村

的路徑探索:以寧海縣“浙里藝術(shù)村”為例[J].工業(yè)工程

設(shè)計(jì),2022,4(2):49-56.

Research on the Exploration and Practice of Art Empowering Rural

Revitalization

Zhong Shaolan

(Qiannan Polytechnic for Nationalities, Qiannan 558000)

Abstract: Art empowering rural revitalization through cultural revitalization is the hope of the people and an issue of the

times. With the implementation of the “rural revitalization” and the booming of rural cultural tourism, art has gradually integrated

into rural construction, and has exerted a significant impact on rural economy and cultural revitalization. Taking Hongjiang

International Art Village as an example, this paper aims to explore the effective integration of art and rural resources and innovative

ways of art-empowered economic and ecological development through multi-scene application, with the aim of establishing a sound

mechanism for and developing various modes of art-empowered rural revitalization.

Key words: Art empowerment; Rural revitalization; Practice analysis; Hongjiang International Art Village

（校對(duì)：張晶晶 趙一）

058

中阿科技論壇 2023年第4期

1 問(wèn)題的提出

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展不僅可以多方

位促進(jìn)農(nóng)業(yè)升級(jí)和農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)步，還可以促

進(jìn)農(nóng)民的自我發(fā)展以及集體發(fā)展[1]。在日益現(xiàn)代化的今

天，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在對(duì)世界經(jīng)濟(jì)版圖的格局產(chǎn)生重大影

響，并成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)能[2]。2019年5月，中

共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展

戰(zhàn)略綱要》明確指出，要“著力發(fā)揮信息技術(shù)創(chuàng)新的

擴(kuò)散效應(yīng)、信息和知識(shí)的溢出效應(yīng)、數(shù)字技術(shù)釋放的

普惠效應(yīng)，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化”。2023年2月，

中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)

劃》明確，數(shù)字中國(guó)建設(shè)按照“2522”的整體框架進(jìn)

行布局，即夯實(shí)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源體系“兩大

基礎(chǔ)”，推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會(huì)、

生態(tài)文明建設(shè)“五位一體”深度融合，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)

創(chuàng)新體系和數(shù)字安全屏障“兩大能力”，優(yōu)化數(shù)字化

發(fā)展國(guó)內(nèi)國(guó)際“兩個(gè)環(huán)境”。由此可見(jiàn)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)

濟(jì)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的大勢(shì)所趨，同時(shí)數(shù)

字經(jīng)濟(jì)也事關(guān)國(guó)家發(fā)展大局。

實(shí)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是一項(xiàng)復(fù)雜、系統(tǒng)、

深入的工程，農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)不但面臨著資源

環(huán)境的現(xiàn)實(shí)約束，也有待尋找新動(dòng)能。在農(nóng)業(yè)發(fā)展的

不同歷史階段，農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的支撐動(dòng)能具

有不同的實(shí)現(xiàn)方式和條件，或者存在不同的模式[3]。目

前，全球已進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時(shí)代，我國(guó)已建立了完善

的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，擁有了龐大的數(shù)據(jù)量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正

在蓬勃發(fā)展[4]。在我國(guó)，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)正

在廣泛滲透到農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域，然而互聯(lián)網(wǎng)技

術(shù)在大田作物上的應(yīng)用很少，農(nóng)產(chǎn)品加工環(huán)節(jié)的互聯(lián)

網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用水平還較低[5]。

目前，學(xué)術(shù)界基于不同視角，研究了農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)改

革、數(shù)字賦能農(nóng)業(yè)、農(nóng)村電子商務(wù)等領(lǐng)域，為農(nóng)村產(chǎn)

業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了理論導(dǎo)向。但是，隨著數(shù)字技術(shù)向農(nóng)

業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域的滲透，以數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)為依托的數(shù)字新動(dòng)

能推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的理論邏輯和現(xiàn)實(shí)路徑還

不夠明晰。為此，本文在系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)

和農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型實(shí)踐的基礎(chǔ)上，試圖剖析數(shù)字鄉(xiāng)村

建設(shè)與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)在協(xié)同機(jī)制，進(jìn)而提出數(shù)字

鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略路徑。

2 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型協(xié)同機(jī)制剖析

協(xié)同理論（synergetics）是20世紀(jì)70年代由德國(guó)斯

圖加特大學(xué)物理學(xué)家哈肯提出并形成系統(tǒng)化理論[6]。其

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略研究

張小勇 1

馬海涯 1

陳 錦 2

趙崧雲(yún) 1

（1.西北民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,甘肅 蘭州 730000）

摘要：數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)階的必然趨勢(shì)，成為“十四五”時(shí)期發(fā)展“數(shù)字三農(nóng)”的主要內(nèi)容，而農(nóng)

村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的基本動(dòng)能與重要引擎。文章通過(guò)剖析數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型之間的協(xié)同機(jī)制

發(fā)現(xiàn)：數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)通過(guò)農(nóng)業(yè)技術(shù)迭代、電子商務(wù)引領(lǐng)、農(nóng)業(yè)合作社帶動(dòng)、創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)化促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型；農(nóng)

村產(chǎn)業(yè)通過(guò)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型、向智能生產(chǎn)轉(zhuǎn)型、向工業(yè)化轉(zhuǎn)型、向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)產(chǎn)生作用。在此

基礎(chǔ)上，文章基于多維視角提出了數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略性理論視點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)；農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型；數(shù)字經(jīng)濟(jì)；數(shù)字“三農(nóng)”

中圖分類(lèi)號(hào)：F327 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-02-24

基金項(xiàng)目：甘肅省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（20YB012）；甘肅省科技計(jì)劃軟科學(xué)專項(xiàng)（20CX4ZA046）；中央

高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目（31920220030）。

作者簡(jiǎn)介：張小勇（1988— ），男，講師，博士研究生，研究方向?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)、區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究；馬

海涯（1970— ），女，教授，研究方向?yàn)橄鄬?duì)貧困治理、金融發(fā)展；陳錦（1999— ），男，碩士研究生，研究方

向?yàn)閿?shù)字金融；趙崧雲(yún)（1999— ），男，研究方向?yàn)榫G色金融。

059

科技與產(chǎn)業(yè)

由于具備科學(xué)性和系統(tǒng)性，逐漸被眾多學(xué)科采用，不

斷發(fā)展成為一門(mén)新興學(xué)科。本文運(yùn)用協(xié)同理論，構(gòu)建

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)子系統(tǒng)、農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)以及

二者的復(fù)合系統(tǒng)，主要研究數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)子系統(tǒng)和農(nóng)

村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)之間的相互作用、雙向因果、

正反饋，以達(dá)到對(duì)復(fù)合系統(tǒng)有序和協(xié)同演化的狀態(tài)

（見(jiàn)圖1）。數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)和農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型構(gòu)成的

復(fù)合系統(tǒng)主要包括數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)子系統(tǒng)和農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)

業(yè)轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)子系統(tǒng)表現(xiàn)為完善農(nóng)村

信息基礎(chǔ)設(shè)施、建設(shè)和完善農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息數(shù)據(jù)庫(kù)、

建設(shè)農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)

管理和農(nóng)村社會(huì)管理服務(wù)信息化、推進(jìn)信息服務(wù)進(jìn)村

入戶；農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)表現(xiàn)為向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)

型、向智能生產(chǎn)轉(zhuǎn)型、向工業(yè)化轉(zhuǎn)型、向服務(wù)化轉(zhuǎn)型。

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)子系統(tǒng)的演進(jìn)主要通過(guò)數(shù)字賦能推動(dòng)農(nóng)

村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)程，農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)演進(jìn)

則通過(guò)政策引導(dǎo)、“三化”（信息化、工業(yè)化、現(xiàn)代化）

等促進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)。

圖1 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型協(xié)同模型

2.1 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)將數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)力要素，

對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、管理、銷(xiāo)售全過(guò)程進(jìn)行數(shù)字賦能，從而

推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

2.1.1 農(nóng)業(yè)技術(shù)迭代

數(shù)字技術(shù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細(xì)化，利用掌上農(nóng)業(yè)管

理、土壤探測(cè)、農(nóng)田遙感監(jiān)測(cè)等智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，將其

安裝到現(xiàn)代智能農(nóng)機(jī)中，建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“互聯(lián)網(wǎng)”，

收集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能?chē)娝⒕珳?zhǔn)撒藥、合理

施肥等精細(xì)化操作，可實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)栽培、生產(chǎn)、加工等

過(guò)程的智能化，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。

2.1.2 電子商務(wù)引領(lǐng)

建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品綜合信息數(shù)據(jù)庫(kù)，將農(nóng)產(chǎn)品的采摘、

生產(chǎn)、加工等過(guò)程的數(shù)據(jù)收集并導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)共

享數(shù)據(jù)與電商平臺(tái)或者農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售App，利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)

讓購(gòu)買(mǎi)者間接參與到農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程，同時(shí)將其購(gòu)買(mǎi)

農(nóng)產(chǎn)品后的評(píng)價(jià)在第一時(shí)間反饋給電商平臺(tái)或者農(nóng)產(chǎn)

品銷(xiāo)售App，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)科學(xué)系統(tǒng)地分析得出服務(wù)

過(guò)程中存在的問(wèn)題并給出相關(guān)建議，從而達(dá)到智慧服

務(wù)的效果。

2.1.3 農(nóng)業(yè)合作社帶動(dòng)

以農(nóng)戶為基礎(chǔ)，依托現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)合作社，將農(nóng)戶

和互聯(lián)網(wǎng)有機(jī)連接，形成“互聯(lián)網(wǎng)＋合作社＋農(nóng)戶”

模式，建設(shè)農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，通過(guò)農(nóng)業(yè)合

作社這一載體和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，為農(nóng)戶提供多種現(xiàn)代化

的專業(yè)化服務(wù)，將所有農(nóng)戶聚合成一個(gè)整體，在農(nóng)產(chǎn)

品栽培、采摘、銷(xiāo)售過(guò)程中統(tǒng)一管理、統(tǒng)一經(jīng)營(yíng)、統(tǒng)

一生產(chǎn)、統(tǒng)一銷(xiāo)售，讓農(nóng)業(yè)分散型小規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)向規(guī)

?；a(chǎn)。

2.1.4 創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)化

利用現(xiàn)代化的數(shù)字技術(shù)、大數(shù)據(jù)要素和物聯(lián)網(wǎng)技

術(shù)等數(shù)字科技，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、經(jīng)營(yíng)方式進(jìn)行數(shù)字

化創(chuàng)新，構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展新體系，培育

掌握一定科技知識(shí)的新型職業(yè)農(nóng)民，深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)業(yè)

態(tài)的創(chuàng)新，重構(gòu)農(nóng)業(yè)商業(yè)模式，將農(nóng)產(chǎn)品與現(xiàn)代工藝

結(jié)合創(chuàng)造出“新農(nóng)產(chǎn)品”，并促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和社

會(huì)管理服務(wù)體制機(jī)制的創(chuàng)新發(fā)展。

2.2 農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型促進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)

農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型通過(guò)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的政策引導(dǎo)數(shù)

字鄉(xiāng)村建設(shè)，通過(guò)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)信息化、工業(yè)化、數(shù)字化

060

中阿科技論壇 2023年第4期

促進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)。

2.2.1 科學(xué)化引導(dǎo)

產(chǎn)業(yè)政策對(duì)推動(dòng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)有很大的影

響，且因地制宜的產(chǎn)業(yè)政策可以引導(dǎo)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升

級(jí)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變。從我國(guó)現(xiàn)行的產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施效

果來(lái)看，總體上其對(duì)中國(guó)快速推進(jìn)工業(yè)化進(jìn)程、促進(jìn)

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)趕超發(fā)揮了重要作用[7]。農(nóng)村

地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型同樣需要更有針對(duì)性的政策來(lái)引導(dǎo)，在

農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)過(guò)程中要深刻把握

新時(shí)期發(fā)展的新特征、新要求，堅(jiān)持把做實(shí)、做強(qiáng)、

做優(yōu)農(nóng)村地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)作為主要目標(biāo)，加速推動(dòng)農(nóng)村

生產(chǎn)向中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展[8]。

2.2.2 信息化推動(dòng)

農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)向信息化建設(shè)轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)

村建設(shè)。農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)信息化需要依托農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施

信息化建設(shè)，它包括硬件和軟件建設(shè)。其中，硬件建

設(shè)通過(guò)各種信息傳輸網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，同時(shí)普及計(jì)算機(jī)、

智能手機(jī)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化管控系統(tǒng)等現(xiàn)實(shí)信息化工具的

使用，解決“最后一公里入戶問(wèn)題”；通過(guò)“一體化

智慧農(nóng)村”軟件的建設(shè)和普惠，建立內(nèi)容全面的農(nóng)村

綜合信息數(shù)據(jù)庫(kù)，包括圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、

分析數(shù)據(jù)等，由此來(lái)推動(dòng)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)。

2.2.3 工業(yè)化帶動(dòng)

堅(jiān)持基于新型工業(yè)化理念發(fā)展農(nóng)業(yè)，打造現(xiàn)代產(chǎn)

業(yè)園區(qū)，將生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和銷(xiāo)售一體化，推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)

轉(zhuǎn)型。農(nóng)村產(chǎn)業(yè)在向工業(yè)化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，要牢牢抓住

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)遇，充分利用數(shù)字技術(shù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)生

產(chǎn)銷(xiāo)售統(tǒng)一化，不斷推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理和農(nóng)村社

會(huì)管理服務(wù)信息化，打造農(nóng)業(yè)產(chǎn)品龍頭企業(yè)，形成品

牌效應(yīng)，大幅提升農(nóng)業(yè)工業(yè)化生產(chǎn)水平，促進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)

村建設(shè)。

2.2.4 數(shù)字化聯(lián)動(dòng)

在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的過(guò)程中，應(yīng)將現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)和農(nóng)

業(yè)相結(jié)合，探索農(nóng)業(yè)新發(fā)展模式——“數(shù)字＋農(nóng)業(yè)”，

建設(shè)數(shù)字種植、數(shù)字生產(chǎn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，重塑農(nóng)村農(nóng)業(yè)

種植、生產(chǎn)、銷(xiāo)售模式；大力發(fā)展電子商務(wù)，將農(nóng)產(chǎn)

品生產(chǎn)與流通有機(jī)結(jié)合，開(kāi)展農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)直銷(xiāo)，提高

農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度，高效率地提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的建設(shè)水

平，并推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)進(jìn)程。

3 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)

略路徑

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字智

能技術(shù)在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域廣泛滲透與應(yīng)用，改變了

傳統(tǒng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑、發(fā)展模式與營(yíng)商環(huán)境。農(nóng)村

一二三產(chǎn)業(yè)的界限逐漸模糊并趨于融合，農(nóng)業(yè)工業(yè)化、

信息化和智能化趨勢(shì)明顯，數(shù)字賦能鄉(xiāng)村建設(shè)與產(chǎn)業(yè)

轉(zhuǎn)型的潛力巨大。

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)方面，主要從網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施

建設(shè)出發(fā)，突出鄉(xiāng)村在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中的特殊功能（梅特

卡夫定律），讓鄉(xiāng)村成為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要

經(jīng)濟(jì)節(jié)點(diǎn)。大力發(fā)展農(nóng)村電子商務(wù)，完善“縣級(jí)電子

商務(wù)中心＋鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）電子商務(wù)服務(wù)站＋村級(jí)電子商務(wù)

服務(wù)點(diǎn)”的硬核支撐體系，盤(pán)活農(nóng)村實(shí)體經(jīng)濟(jì)要素，

促進(jìn)城鄉(xiāng)要素雙向有序流動(dòng)。鄉(xiāng)村數(shù)字化建設(shè)是農(nóng)村

地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)支撐條件，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的基本載體和依賴路徑。

3.1 強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的基礎(chǔ)支

撐作用

3.1.1 多措并舉促進(jìn)人的全面發(fā)展

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的首要任務(wù)就是提高農(nóng)民的積極

性與參與度，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的關(guān)鍵目標(biāo)是提高農(nóng)民的

幸福感和可獲得感，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的根本追求是打造

現(xiàn)代數(shù)字化的農(nóng)民棲居地。政府要貫徹落實(shí)“以人民

為中心”的發(fā)展思想，在每個(gè)村莊設(shè)立數(shù)字技術(shù)與數(shù)

字經(jīng)濟(jì)宣傳培訓(xùn)中心，定期組織農(nóng)民進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)相

關(guān)知識(shí)學(xué)習(xí)，并進(jìn)行數(shù)字基本技術(shù)培訓(xùn)，提高農(nóng)民的

“數(shù)字素養(yǎng)”，增強(qiáng)他們對(duì)數(shù)字技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的認(rèn)知。

農(nóng)民在政府的幫扶下對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有一定的了解，初步

掌握數(shù)字技術(shù)相關(guān)的基本技能，有了良好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)

素質(zhì)，其參與數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的興趣度得到提高，就會(huì)

自主地參與數(shù)字鄉(xiāng)村的建設(shè)。

3.1.2 產(chǎn)學(xué)研用合作推進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新

數(shù)字人才作為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的核心要素，在數(shù)字

鄉(xiāng)村建設(shè)中起著重要的支撐作用。首先，要深入開(kāi)展

數(shù)字人才調(diào)查研究，充分了解建設(shè)數(shù)字鄉(xiāng)村所需要

的人才類(lèi)型，制定與數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)相匹配的人才培

養(yǎng)規(guī)劃，充分利用高校這一平臺(tái)進(jìn)行培育，支持鼓勵(lì)

高校開(kāi)設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)課程，擴(kuò)大數(shù)字人才培育方

向的招生規(guī)模，大力引進(jìn)高級(jí)數(shù)字人才任教，同時(shí)創(chuàng)

新培育模式，建立校企合作培養(yǎng)模式，將理論與實(shí)踐

結(jié)合；其次，制定并推出相關(guān)人才獎(jiǎng)勵(lì)與保障制度，

各地區(qū)優(yōu)先保障人才發(fā)展投入，對(duì)為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)

做出突出貢獻(xiàn)的人才給予獎(jiǎng)勵(lì)，給予數(shù)字經(jīng)濟(jì)方向

從業(yè)者在戶籍、住房、個(gè)稅以及子女教育方面的優(yōu)

惠政策，吸引數(shù)字化人才集聚，為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)提供

更多優(yōu)秀人才。

061

科技與產(chǎn)業(yè)

3.1.3 繼續(xù)實(shí)施國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是數(shù)字中國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的重要基

石[9]，農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)

的基礎(chǔ)支撐。首先，通過(guò)“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略精準(zhǔn)解決

個(gè)別村莊的“村村通”問(wèn)題，同時(shí)對(duì)農(nóng)村寬帶設(shè)施損

壞、老化進(jìn)行修復(fù)改進(jìn)，加快農(nóng)村地區(qū)寬帶網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

升級(jí)；其次，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略擴(kuò)大5G、物聯(lián)網(wǎng)等在

農(nóng)村地區(qū)的覆蓋范圍，加快云計(jì)算、數(shù)據(jù)中心及相關(guān)

應(yīng)用服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施在農(nóng)村地區(qū)布局，提高農(nóng)村地區(qū)衣

食住行相關(guān)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施智能化水平，打造“網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)

村”；最后，依托“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略

在農(nóng)村地區(qū)建立現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，將數(shù)字作為載

體，讓其與農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展深度融合，推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)村向

“數(shù)字農(nóng)村”轉(zhuǎn)變。

3.2 深入推動(dòng)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合，聚焦產(chǎn)業(yè)數(shù)字

化轉(zhuǎn)型

3.2.1 加快推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化

數(shù)字化作為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展的有效途

徑，正發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，同時(shí)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化也

是大勢(shì)所趨。首先，聚焦基礎(chǔ)建設(shè)。聚焦農(nóng)村地區(qū)，

加快寬帶與5G網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)數(shù)字技

術(shù)的優(yōu)勢(shì)，搭建“數(shù)字網(wǎng)絡(luò)＋農(nóng)業(yè)”的信息化平臺(tái)，

縮小農(nóng)村與城市的數(shù)字鴻溝，確保農(nóng)民用得上；在信

息化基礎(chǔ)建設(shè)的基礎(chǔ)上，推出農(nóng)村寬帶優(yōu)惠政策或者

農(nóng)村專屬優(yōu)惠網(wǎng)絡(luò)套餐，確保農(nóng)民用得起。其次，聚

焦數(shù)字賦能。要利用數(shù)字賦能推動(dòng)農(nóng)村資源要素的均

等化、優(yōu)質(zhì)化，以促進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)為導(dǎo)向，推動(dòng)農(nóng)

產(chǎn)品供給、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)村公共服務(wù)等數(shù)字化，

同時(shí)利用數(shù)字賦能農(nóng)村社會(huì)治理，構(gòu)建由黨引領(lǐng)，有

數(shù)字支撐的農(nóng)村治理體系，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村數(shù)字治理。

3.2.2 彌合城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝

習(xí)近平總書(shū)記明確指出“要著力解決發(fā)展失衡、

治理困境、數(shù)字鴻溝、分配差距等問(wèn)題，建設(shè)開(kāi)放、

包容、普惠、平衡、共贏的經(jīng)濟(jì)全球化的新格局”。

從目前來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利分配格局呈現(xiàn)出農(nóng)村少、

城市多的局面，導(dǎo)致了城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，并在一定程

度上阻礙了農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展及其融合，因此彌合

城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝刻不容緩。要充分考慮中國(guó)農(nóng)村數(shù)字鴻

溝問(wèn)題的多樣性和復(fù)雜性，在建立農(nóng)村現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)基

礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)上，培育現(xiàn)代專業(yè)化數(shù)字人才隊(duì)伍，降

低農(nóng)村地區(qū)民眾使用信息技術(shù)的成本，因時(shí)因地制定

相關(guān)信息化投資和干預(yù)政策；同時(shí)推動(dòng)農(nóng)業(yè)與電子商

務(wù)深度融合，建設(shè)一條現(xiàn)代化聯(lián)通城鄉(xiāng)之道，以彌合

城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝。

3.2.3 推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展

要以農(nóng)業(yè)發(fā)展為現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)，通過(guò)提高農(nóng)村農(nóng)業(yè)產(chǎn)

品和手工業(yè)產(chǎn)品的附加值、延伸并重構(gòu)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)鏈和

價(jià)值鏈，促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和轉(zhuǎn)型升

級(jí)，打造農(nóng)村地區(qū)特有的現(xiàn)代數(shù)字工業(yè)體系，通過(guò)第

一、第二產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展來(lái)促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)旅游度假、

現(xiàn)代服務(wù)和金融業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)的高效發(fā)展，并主要依

托農(nóng)業(yè)農(nóng)村合作社、農(nóng)村中小銀行所提供的金融服務(wù)

來(lái)整合一二三產(chǎn)業(yè)資源，建設(shè)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)

展永續(xù)機(jī)制。通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、物流以及銷(xiāo)售

一體化經(jīng)營(yíng)管理，興辦農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地加工業(yè)，建立農(nóng)產(chǎn)

品直銷(xiāo)店，來(lái)推動(dòng)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)順向融合；以消費(fèi)

需求為導(dǎo)向，推動(dòng)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)逆向融合，提高農(nóng)

業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程信息服務(wù)管理能力，建設(shè)高產(chǎn)、高質(zhì)量、

綠色安全的農(nóng)產(chǎn)品原料基地。

4 結(jié)語(yǔ)

在新一輪技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)變革的歷史節(jié)點(diǎn)，依托

海量數(shù)據(jù)、現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的數(shù)字經(jīng)

濟(jì)日漸成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)幽埽粩啻偈谷藗?/p>

的生產(chǎn)與生活方式發(fā)生重大變革。產(chǎn)業(yè)融合進(jìn)程加速，

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)的邊界逐漸模糊，不同產(chǎn)業(yè)

和行業(yè)勞動(dòng)分工的價(jià)值創(chuàng)造與增殖方式發(fā)生變化，城

鄉(xiāng)之間、區(qū)域之間的勞動(dòng)性工資收入差距開(kāi)始縮小，

區(qū)域協(xié)調(diào)和城鄉(xiāng)一體化趨勢(shì)開(kāi)始加速。

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是時(shí)代賦予的重大

機(jī)遇，二者之間交互疊加的協(xié)同趨勢(shì)日益明顯。要將

數(shù)字技術(shù)和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)深度融合，用數(shù)字賦能農(nóng)村地區(qū)

產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，嘗試探索智慧農(nóng)業(yè)、智能制造與智享服務(wù)，

加快現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)體系中的廣泛運(yùn)

用。與此同時(shí)，農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提高了農(nóng)業(yè)現(xiàn)

代化程度，促進(jìn)了數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)，二者的協(xié)同聯(lián)動(dòng)為

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施提供了理論視點(diǎn)與經(jīng)驗(yàn)啟示。

城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝長(zhǎng)期受多種因素影響，致使

農(nóng)民的“數(shù)字素養(yǎng)”仍然偏低。徹底解決上述現(xiàn)實(shí)困

境需要一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，需要市場(chǎng)、政府和社會(huì)協(xié)同

發(fā)力，堅(jiān)決貫徹“以人民為中心”的發(fā)展思想，推動(dòng)

共同富裕取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與農(nóng)村產(chǎn)

業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和制度保障。

參考文獻(xiàn)：

[1]溫濤,陳一明.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)融合

發(fā)展:實(shí)踐模式、現(xiàn)實(shí)障礙與突破路徑[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)

題,2020(7):118-129.

062

中阿科技論壇 2023年第4期

[2]戚聿東,肖旭.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的企業(yè)管理變革[J].管

理世界,2020,36(6):135-152+250.

[3]李國(guó)祥.論中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展動(dòng)能轉(zhuǎn)換[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)

濟(jì),2017(7):2-14.

[4]陳劍,黃朔,劉運(yùn)輝.從賦能到使能:數(shù)字化環(huán)境下

的企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理[J].管理世界,2020,36(2):117-128+222

[5]藍(lán)海濤,周振.我國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)村經(jīng)濟(jì)”發(fā)展現(xiàn)

狀與政策建議[J].宏觀經(jīng)濟(jì)管理,2018(7):31-38+65.

[6]HAKEN H.Synergetics-An Introduction[M].

Berlin,Heidelberg,New York:Springer Verlag,1977.

[7]黃群慧.改革開(kāi)放40年中國(guó)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展與工業(yè)化

進(jìn)程[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2018(9):5-23.

[8]魏后凱,姜長(zhǎng)云,孔祥智,等.全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興:

權(quán)威專家深度解讀十九屆五中全會(huì)精神[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)

濟(jì),2021(1):2-14.

[9]劉淑春.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的靶向路徑與

政策供給[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2019(6):52-61.

Study on the Synergistic Development of Digital Village and Rural

Industrial Transformation

Zhang Xiaoyong1

, Ma Haiya1

, Chen Jin2

, Zhao Songyun1

(1. College of Economics, Northwest Minzu University, Lanzhou 730000; 2. College of Economics, Lanzhou University,

Lanzhou 730000)

Abstract: Digital village is an inevitable trend of digital economy and has become the main means of developing “digital

agriculture, countryside and farmers” in the 14th Five-Year period, while the transformation of rural industries is a major driver

of digital village. By analyzing the synergy between the two, it’s found that digital village promotes rural industrial transformation

through technology iteration, e-commerce, agricultural cooperatives, and innovation environment optimization. Moreover,

innovation-driven, intelligent, industrialized and service-oriented rural industries in turn contribute to digital village. On this basis,

this paper offers strategic theories and insights to the synergistic development of digital village and industrial transformation under a

multidimensional perspective.

Key words: Digital village; Rural industrial transformation; Digital economy; Digital agriculture, countryside and farmers

（校對(duì)：郭雁華 楊艷佩）

063

科技與產(chǎn)業(yè)

2022年1月，國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)

濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，提出到2025年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)邁向全面

擴(kuò)展期的發(fā)展目標(biāo)，人工智能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心

引擎。從2012年機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）的提出到

2022年底OpenAI公司研發(fā)的ChatGPT系統(tǒng)發(fā)布，財(cái)務(wù)行

業(yè)正在接受新一輪智能化革命的洗禮，智能化系統(tǒng)的

應(yīng)用大幅提升了財(cái)務(wù)決策的效率和效能。在企業(yè)資金

管理中，特別是集團(tuán)公司和大型互聯(lián)網(wǎng)公司，銀企對(duì)

賬環(huán)節(jié)至關(guān)重要。實(shí)際工作場(chǎng)景中各賬戶收付信息的

采集與處理操作量大，對(duì)賬過(guò)程重復(fù)操作多，人工核

對(duì)易出錯(cuò)等問(wèn)題，銀企互聯(lián)系統(tǒng)雖然能解決結(jié)構(gòu)性的

操作處理，但對(duì)于異常的非結(jié)構(gòu)性的決策無(wú)法實(shí)現(xiàn)自

動(dòng)化，同時(shí)還存在構(gòu)建成本高、維護(hù)成本高的問(wèn)題。

在人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)智能化的背景下，將RPA技

術(shù)與ChatGPT系統(tǒng)應(yīng)用相結(jié)合，可以有效解決企業(yè)資金

管理異常項(xiàng)目的決策痛點(diǎn)，重構(gòu)銀企對(duì)賬流程，構(gòu)建

人機(jī)協(xié)同狀態(tài)的銀企對(duì)賬智能模式。

1 RPA——“像雙手一樣操作”

2016年3月德勤咨詢公司（Deloitte Consulting LLP）

與Kira System合作將機(jī)器學(xué)習(xí)引入稅務(wù)、會(huì)計(jì)、審計(jì)等

工作流程中，由其對(duì)高度結(jié)構(gòu)化的、常規(guī)的手工任務(wù)

業(yè)務(wù)流程進(jìn)行自動(dòng)化運(yùn)行，在中國(guó)企業(yè)率先推出 RPA

應(yīng)用咨詢服務(wù)。RPA（Robotic Process Automation）即機(jī)

器人流程自動(dòng)化，是通過(guò)使用用戶界面層中的技術(shù)，

模擬并增強(qiáng)人與計(jì)算機(jī)的交互過(guò)程、執(zhí)行基于一定規(guī)

則的可重復(fù)任務(wù)的軟件解決方案[1]。具體而言，RPA是

針對(duì)各行各業(yè)存在大批量、重復(fù)性、機(jī)械化人工操作

的情況，以機(jī)器人作為虛擬勞動(dòng)力，模擬、增強(qiáng)并拓

展人類(lèi)與計(jì)算機(jī)的交互過(guò)程并完成預(yù)期任務(wù)的一種工

作流程自動(dòng)化軟件，本質(zhì)上是一種能按特定指令完成

工作的軟件，這種軟件安裝在個(gè)人計(jì)算機(jī)或大型服務(wù)

器上，通過(guò)模擬鍵盤(pán)、鼠標(biāo)等人工操作來(lái)實(shí)現(xiàn)辦公操

作的自動(dòng)化[2]。德勤咨詢公司負(fù)責(zé)人戴夫·庫(kù)德（Dave

Kuder）表示，企業(yè)使用RPA的目的是將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程

的自動(dòng)化以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的人才、技術(shù)和時(shí)間資源節(jié)省。

通過(guò)使用RPA，財(cái)務(wù)總監(jiān)和相關(guān)管理人可以用不到半

小時(shí)或更短時(shí)間完成過(guò)去需要花數(shù)天或甚至數(shù)周才能

完成的事務(wù)。

RPA與財(cái)務(wù)的結(jié)合催生了財(cái)務(wù)機(jī)器人，即RPA在財(cái)

務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，是以RPA結(jié)合一系列認(rèn)知技術(shù)來(lái)代替

傳統(tǒng)人工的財(cái)務(wù)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用[2]。通過(guò)模擬、增強(qiáng)與

拓展財(cái)務(wù)人員與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的交互過(guò)程，輔助財(cái)務(wù)人

員完成交易量大、重復(fù)性強(qiáng)、易于標(biāo)準(zhǔn)化的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)，

從而優(yōu)化財(cái)務(wù)流程，降低財(cái)務(wù)運(yùn)作成本，提升財(cái)務(wù)工

作效率和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)人員、財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)和信息系統(tǒng)

一體化協(xié)同。簡(jiǎn)言之，就是財(cái)務(wù)機(jī)器人能夠替代“財(cái)

務(wù)人員的雙手”，對(duì)于日常簡(jiǎn)單重復(fù)的電腦操作，基

于財(cái)務(wù)的業(yè)務(wù)內(nèi)容和流程特點(diǎn)來(lái)自動(dòng)化處理。財(cái)務(wù)機(jī)

基于 RPA 技術(shù)和 ChatGPT 的銀企對(duì)賬流程重構(gòu)

王怡丹

（蘭州工商學(xué)院會(huì)計(jì)學(xué)院,甘肅 蘭州 730000）

摘要：人工智能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心引擎，更是促進(jìn)智能財(cái)務(wù)發(fā)展的強(qiáng)大推動(dòng)力。本文以企業(yè)資金管理中

銀企對(duì)賬環(huán)節(jié)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景為例，在銀企互聯(lián)系統(tǒng)存在構(gòu)建成本高、異常數(shù)據(jù)仍需手工處理等問(wèn)題的情況下，分

析了銀企對(duì)賬原流程的決策痛點(diǎn)，將RPA技術(shù)與ChatGPT系統(tǒng)應(yīng)用相結(jié)合，提出了重構(gòu)銀企對(duì)賬智能化流程，構(gòu)

建人機(jī)協(xié)同狀態(tài)的銀企對(duì)賬智能模式的具體設(shè)想。

關(guān)鍵詞：RPA技術(shù)；財(cái)務(wù)機(jī)器人；ChatGPT；銀企對(duì)賬

中圖分類(lèi)號(hào)：F416.6;F406.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-03-13

基金項(xiàng)目：蘭州工商學(xué)院校級(jí)重點(diǎn)教改項(xiàng)目“大智移云背景下的計(jì)算機(jī)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)課程體系改革研究”

（LGSJG202104）。

作者簡(jiǎn)介：王怡丹（1989— ），女，助教，碩士，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)會(huì)計(jì)、會(huì)計(jì)信息化、會(huì)計(jì)智能化。

064

中阿科技論壇 2023年第4期

器人作為業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)之間的“黏合劑”，能夠有效助

力解決企業(yè)“信息孤島”“業(yè)財(cái)分離”問(wèn)題，幫助企業(yè)

實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部?jī)r(jià)值鏈“柔性一體化”的連接和“大會(huì)計(jì)”

系統(tǒng)的建構(gòu)。財(cái)務(wù)機(jī)器人當(dāng)前已在會(huì)計(jì)核算、合規(guī)財(cái)

務(wù)和精益財(cái)務(wù)等方面有著豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，其能夠?yàn)?/p>

優(yōu)化財(cái)務(wù)任務(wù)處理、釋放人力創(chuàng)造力和智能化財(cái)務(wù)管

理、實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供明確可持續(xù)的路徑。在

財(cái)務(wù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的RPA技術(shù)只能從事步驟明確、規(guī)則

固定、重復(fù)簡(jiǎn)單的工作，應(yīng)用場(chǎng)景通常局限于狹小的

領(lǐng)域，例如，財(cái)務(wù)中的對(duì)賬、核算等重復(fù)性的工作，或

者批量進(jìn)行且煩瑣的上傳下載、簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)填寫(xiě)轉(zhuǎn)錄

等工作，適用場(chǎng)景如表1所示。

表1 財(cái)務(wù)機(jī)器人適用場(chǎng)景舉例

適用場(chǎng)景 流程 職責(zé)/角色

費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)

影像系統(tǒng)OCR識(shí)別票據(jù)信息-編制生成費(fèi)用報(bào)賬單-審核或?qū)徟嚓P(guān)單據(jù)-ERP系統(tǒng)導(dǎo)入

應(yīng)付發(fā)票-驗(yàn)證、創(chuàng)建會(huì)計(jì)分錄、打印憑證-將應(yīng)付業(yè)務(wù)導(dǎo)入總賬并過(guò)賬-出納系統(tǒng)外實(shí)

體付款、費(fèi)用會(huì)計(jì)系統(tǒng)內(nèi)付款

費(fèi)用部門(mén)/報(bào)賬員

財(cái)務(wù)部/出納

財(cái)務(wù)部/應(yīng)付會(huì)計(jì)/總賬會(huì)計(jì)

采購(gòu)和付款 影像系統(tǒng)OCR識(shí)別票據(jù)信息-填寫(xiě)報(bào)賬申請(qǐng)發(fā)起報(bào)賬-報(bào)賬材料合規(guī)性檢查-同步ERP采

購(gòu)訂單信息，報(bào)賬平臺(tái)進(jìn)行三單匹配-發(fā)票驗(yàn)證、生成憑證-付款執(zhí)行

采購(gòu)部門(mén)/采購(gòu)人員

財(cái)務(wù)部/出納

財(cái)務(wù)部/應(yīng)付會(huì)計(jì)/總賬會(huì)計(jì)

銷(xiāo)售和收款 影像系統(tǒng)OCR識(shí)別票據(jù)信息-自動(dòng)開(kāi)票形成應(yīng)收單-收款回單收集核對(duì)形成應(yīng)收單-應(yīng)收

單據(jù)與收款單據(jù)核銷(xiāo)-客戶信用管理及應(yīng)收賬款管理

銷(xiāo)售部門(mén)/銷(xiāo)售人員

財(cái)務(wù)部/出納

財(cái)務(wù)部/應(yīng)收會(huì)計(jì)/總賬會(huì)計(jì)

資金管理

對(duì)外收付業(yè)務(wù)：收款單付款單信息核對(duì)-付款執(zhí)行、收款回單信息核對(duì)。

資金管理：賬戶限額超額預(yù)警-資金劃撥歸集-資金下?lián)堋?/p>

銀企對(duì)賬：銀行對(duì)賬單獲取-銀行對(duì)賬單信息轉(zhuǎn)換-銀企對(duì)賬-編制銀行存款余額調(diào)節(jié)

表-未達(dá)賬項(xiàng)預(yù)約處理

財(cái)務(wù)部/出納

財(cái)務(wù)部/總賬會(huì)計(jì)

財(cái)務(wù)部/資金主管

因此，通過(guò)RPA和AI兩者的結(jié)合運(yùn)用，即智能RPA

技術(shù)或者IPA(intelligent processing automation)技術(shù)，可以

帶來(lái)一股獨(dú)特的智能化應(yīng)用的發(fā)展潮流，能夠勝任復(fù)

雜的財(cái)務(wù)核算、合同和報(bào)告審閱、供應(yīng)鏈自動(dòng)調(diào)度等

原先需要很多領(lǐng)域知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)才能進(jìn)行的工作，

而ChatGPT的出現(xiàn)更是加快了智能化應(yīng)用步入強(qiáng)智能階

段的步伐。

2 ChatGPT——“像大腦一樣思考”

ChatGPT 是OpenAI公司于2022年底發(fā)布的，基于

GPT-3.5（Generative Pre-trained Transformer 3.5） 架 構(gòu)

開(kāi)發(fā)的對(duì)話AI模型，本質(zhì)上，其是一個(gè)大型語(yǔ)言模型

（LLM），采用“從人類(lèi)反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的訓(xùn)練方

式，是一款有較高智能的多語(yǔ)言聊天機(jī)器人。因其為

具備語(yǔ)言生成，上下文學(xué)習(xí)、代碼理解和生成、推理、

零樣本生成等能力火爆全網(wǎng)。與RPA只能處理系統(tǒng)性

的標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)不同，ChatGPT是一種基于文本的生成式

AI系統(tǒng)，能夠?qū)W習(xí)和理解人類(lèi)交流語(yǔ)言的語(yǔ)法規(guī)則和

意圖，通過(guò)檢索其所擁有的數(shù)據(jù)集，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算

法，針對(duì)語(yǔ)言所表達(dá)的目的，生成符合人類(lèi)習(xí)慣的對(duì)

話結(jié)果，并能在持續(xù)對(duì)話中推理問(wèn)題。由于可以識(shí)別

語(yǔ)音和語(yǔ)言，通過(guò)多輪人機(jī)對(duì)話，ChatGPT可以即時(shí)回

答輸出論文、郵件、策劃書(shū)、程序代碼、數(shù)據(jù)分析等

答案。

ChatGPT在會(huì)計(jì)職業(yè)人員中也受到廣泛關(guān)注，財(cái)務(wù)

工作者可以將現(xiàn)有的自動(dòng)化技術(shù)和ChatGPT智能化技術(shù)

相結(jié)合，使自動(dòng)化更智能，擁有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和判

斷力。

然而，由于ChatGPT是一個(gè)大型語(yǔ)言模型，不直接

具備網(wǎng)絡(luò)搜索功能，因此不連接搜索引擎的版本只能

基于2021年所擁有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行回答。且使用對(duì)話式

人工智能進(jìn)行專業(yè)研究可能會(huì)出現(xiàn)不準(zhǔn)確、偏見(jiàn)和抄

襲。在向ChatGPT提供一系列需要深入了解文獻(xiàn)的問(wèn)題

和作業(yè)時(shí)，經(jīng)常會(huì)生成虛假和誤導(dǎo)性的文本[3]。此外，

ChatGPT無(wú)法處理復(fù)雜冗長(zhǎng)或者特別專業(yè)的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，

對(duì)于來(lái)自金融、自然科學(xué)或醫(yī)學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)題，若

沒(méi)有進(jìn)行足夠的語(yǔ)料“喂食”，ChatGPT可能無(wú)法生成

準(zhǔn)確回答[4]，此時(shí)仍需要專業(yè)人員的職業(yè)判斷，在處理

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大的企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)審慎運(yùn)用ChatGPT系統(tǒng)。

3 銀企互聯(lián)系統(tǒng)——“銀企高速通道”

3.1 銀企互聯(lián)系統(tǒng)概述

銀企互聯(lián)系統(tǒng)是指將企業(yè)ERP（Enterprise Resource

Planning）系統(tǒng)或者專門(mén)的企業(yè)支付平臺(tái)和金融企業(yè)

網(wǎng)上銀行系統(tǒng)相連接，由銀行提供標(biāo)準(zhǔn)接口，企業(yè)客

戶按照銀行提供的接口標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行接入，在企業(yè)內(nèi)部通

過(guò)接口平臺(tái)連接核心系統(tǒng)，對(duì)企業(yè)外部通過(guò)安全通道

連接銀行系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)直接通過(guò)ERP系統(tǒng)或者支付

平臺(tái)進(jìn)行轉(zhuǎn)賬支付、電子對(duì)賬、信息查詢、資金撥付

等業(yè)務(wù)操作的系統(tǒng)。銀企互聯(lián)可以統(tǒng)一整合銀企雙方

的信息流，企業(yè)財(cái)務(wù)人員通過(guò)ERP系統(tǒng)的操作界面將

賬務(wù)指令提交到銀企互聯(lián)平臺(tái)，出納核對(duì)支付單據(jù)信

065

科技與產(chǎn)業(yè)

息后提交支付指令，通過(guò)銀企互聯(lián)平臺(tái)直接到達(dá)銀行

支付系統(tǒng)，瞬時(shí)的安全驗(yàn)證后銀行即時(shí)付款并自動(dòng)反

饋回單信息至ERP系統(tǒng)。出納人員不再登錄網(wǎng)銀系統(tǒng)

逐筆提交支付信息和指令，實(shí)現(xiàn)了“賬務(wù)處理結(jié)果指

令—支付信息提交指令—資金劃轉(zhuǎn)結(jié)算指令”的不

落地處理，打通了ERP系統(tǒng)和網(wǎng)銀支付系統(tǒng)的信息通

道，銀行端、銀企互聯(lián)和企業(yè)端數(shù)據(jù)流程圖如圖1所示。

3.2 銀企互聯(lián)系統(tǒng)的優(yōu)劣勢(shì)

3.2.1 資金支付自動(dòng)化程度高，效率倍升

建立銀企互聯(lián)系統(tǒng)后，付款業(yè)務(wù)的自動(dòng)化程度顯

著提高，手工錄入付款信息工作量大、容易出錯(cuò)的問(wèn)

題迎刃而解。同時(shí)，傳統(tǒng)網(wǎng)銀手動(dòng)支付還存在不同層

級(jí)審批，各級(jí)審批均需單獨(dú)的用戶CA證書(shū)驗(yàn)證登錄

的限制，而審核環(huán)節(jié)仍需要逐筆核驗(yàn)，等待不同級(jí)別

審核人員處理，大幅降低了企業(yè)資金支付效率；而銀

企互聯(lián)由于通過(guò)專線安全驗(yàn)證，無(wú)須設(shè)置多級(jí)審批環(huán)

節(jié)，系統(tǒng)中可以實(shí)現(xiàn)金額權(quán)限階梯式審批，即金額限

度內(nèi)批量復(fù)核，超限額單筆更高級(jí)復(fù)核，實(shí)現(xiàn)了資金

支付的跨環(huán)節(jié)跨平臺(tái)的效率提升。

3.2.2 集團(tuán)資金管理集中度高，風(fēng)險(xiǎn)管控及時(shí)方便

銀企互聯(lián)以即時(shí)付款、高效準(zhǔn)確的特點(diǎn)廣泛運(yùn)用

于集團(tuán)公司、大型企業(yè)的財(cái)務(wù)共享中心或財(cái)務(wù)核算中

心。以集團(tuán)企業(yè)來(lái)講，省公司層面實(shí)現(xiàn)了在銀企互聯(lián)

直接管理本省各縣市公司收入和支出賬戶，大額資金

結(jié)算權(quán)限集中管理，從宏觀上進(jìn)行主要資金收集賬戶

間的資金下?lián)芘c集中調(diào)控管理、銀企對(duì)賬和余額查詢。

微觀層面可以實(shí)現(xiàn)各地市分公司的資金收付業(yè)務(wù)、資

金上劃和集中監(jiān)控管理。且隨著云計(jì)算加速與金融結(jié)

合，金融服務(wù)泛在化，以本地部署的傳統(tǒng)銀企直連模

式已經(jīng)加速到了云模式。

3.2.3 專線建設(shè)成本高昂，后期運(yùn)維投入大

銀企互聯(lián)平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)ERP與銀行數(shù)據(jù)系統(tǒng)

的即時(shí)聯(lián)通，關(guān)鍵在于專線建設(shè)可以免去煩瑣的安全

驗(yàn)證，以銀企互聯(lián)的高頻模式為例，通常采用加密機(jī)

替代前置程序和U盾，即同時(shí)實(shí)現(xiàn)了前置程序和U盾的

功能，加解密和簽名驗(yàn)簽速度提升10倍以上，劣勢(shì)是

加密機(jī)成本較高。高頻模式適用于大型集團(tuán)或者大型

互聯(lián)網(wǎng)集團(tuán)公司，即具有高頻直聯(lián)結(jié)算或者查詢需求

的企業(yè)集團(tuán)，且能承擔(dān)較高的銀企互聯(lián)建設(shè)成本。此

外，銀企互聯(lián)系統(tǒng)采用專門(mén)的線路來(lái)連接銀行端系統(tǒng)

和企業(yè)端系統(tǒng)，這種接入方式需要企業(yè)按需求按月或

年租用線路，網(wǎng)絡(luò)性能穩(wěn)定但成本較高。如何平衡成

本、效率和安全成了中小型企業(yè)運(yùn)用銀企互聯(lián)平臺(tái)的

決策痛點(diǎn)。

3.2.4 銀企對(duì)賬環(huán)節(jié)特殊支付事項(xiàng)仍需手工核對(duì)

銀企互聯(lián)系統(tǒng)構(gòu)建成本高，而RPA技術(shù)在財(cái)務(wù)中

的廣泛應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)對(duì)銀企互聯(lián)系統(tǒng)的平替操作，節(jié)

省企業(yè)平臺(tái)構(gòu)建和專線建設(shè)及維護(hù)成本。同時(shí)，對(duì)于

在銀企對(duì)賬環(huán)節(jié)無(wú)法自動(dòng)勾選的特殊支付事項(xiàng)相關(guān)記

錄，實(shí)際操作中仍然需要財(cái)會(huì)人員手工收集數(shù)據(jù)，分

析數(shù)量關(guān)系后確定是否為未達(dá)賬項(xiàng)，這些操作都可以

在RPA流程設(shè)計(jì)器中預(yù)先編寫(xiě)好個(gè)性化的業(yè)務(wù)代碼，

實(shí)現(xiàn)特殊支付事項(xiàng)的流程自動(dòng)化，凸顯了用RPA技術(shù)

代替銀企互聯(lián)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。結(jié)合ChatGPT代碼編寫(xiě)、數(shù)

據(jù)分析和文本輸出的功能，可以實(shí)現(xiàn)一般業(yè)務(wù)的自動(dòng)

對(duì)賬和特殊業(yè)務(wù)的自動(dòng)調(diào)整。

4 運(yùn)用RPA和ChatGPT對(duì)銀企對(duì)賬流程重構(gòu)

4.1 銀企互聯(lián)平臺(tái)對(duì)賬原有流程

銀企對(duì)賬是企業(yè)資金管理中的重要一環(huán)，對(duì)于大

型集團(tuán)公司更是日常資金管控的重點(diǎn)，也是審計(jì)工作

的必經(jīng)流程。傳統(tǒng)手工操作先通過(guò)CA證書(shū)驗(yàn)證登錄企

業(yè)網(wǎng)上銀行，下載電子銀行對(duì)賬單Excel格式文件，再

登錄企業(yè)ERP系統(tǒng)下載銀行日記賬數(shù)據(jù)文件，將數(shù)據(jù)

匹配之后處理無(wú)法匹配勾對(duì)的收付款記錄，人工歸類(lèi)

未達(dá)賬項(xiàng)類(lèi)別后編制銀行存款余額調(diào)表。銀企互聯(lián)平

臺(tái)對(duì)賬工作流程圖如圖2所示。如果依托銀企互聯(lián)平

圖1 銀行端、銀企互聯(lián)和企業(yè)端數(shù)據(jù)流程

圖2 銀企互聯(lián)平臺(tái)對(duì)賬工作流程

066

中阿科技論壇 2023年第4期

策需求。

4.2 基于RPA和ChatGPT的銀企對(duì)賬流程重構(gòu)

ChatGPT的優(yōu)勢(shì)在于可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、代碼編

寫(xiě)和文本撰寫(xiě)，類(lèi)似于人類(lèi)的大腦，而RPA優(yōu)勢(shì)在于

可以針對(duì)預(yù)先設(shè)置好的流程和操作自動(dòng)運(yùn)行，類(lèi)似于

人類(lèi)的雙手，二者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，在非系統(tǒng)性的特殊處理

方面，可以大幅提升工作效率；同時(shí)在關(guān)鍵環(huán)節(jié)設(shè)置

財(cái)務(wù)人員的審核和干預(yù)，可以降低錯(cuò)誤和ChatGPT可能

的判斷失誤，真正達(dá)到人機(jī)協(xié)同的效果?；赗PA和

ChatGPT的銀企對(duì)賬流程設(shè)計(jì)如圖3所示。

財(cái)務(wù)機(jī)器人流程設(shè)計(jì)登錄、查找界面、選擇時(shí)間

圖3 基于RPA和ChatGPT的銀企對(duì)賬流程圖

段、保存文件格式為Excel、下載路徑選擇等操作代碼，

運(yùn)行RPA登錄企業(yè)網(wǎng)上銀行客戶端，下載企業(yè)賬戶銀

行對(duì)賬單電子文檔；登錄、查找工作臺(tái)界面，賬簿查詢、

選擇時(shí)間段、下載明細(xì)賬，保存銀行存款明細(xì)賬電子

文檔。

財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取，按照預(yù)設(shè)的條件自動(dòng)

匹配銀行對(duì)賬單與銀行存款明細(xì)賬中的數(shù)據(jù)，符合邏

輯條件的記錄自動(dòng)寫(xiě)入勾對(duì)標(biāo)記，不符合邏輯條件的

記錄單獨(dú)保存在新建的電子文檔中。

對(duì)于對(duì)賬過(guò)程中無(wú)法匹配的異常數(shù)據(jù)，通常存在

三種可能。第一種是未達(dá)賬項(xiàng)，由于企業(yè)和銀行收到

結(jié)算憑證的時(shí)間不一致所產(chǎn)生的異常，通常在下月企

業(yè)收到結(jié)算憑證時(shí)補(bǔ)做賬務(wù)處理就可以消除。第二種

是由于賬務(wù)處理貸記一筆銀行存款而實(shí)際流水是多筆

或批量支付的情況，例如工資批量支付或供應(yīng)商為個(gè)

人而多筆支付。而無(wú)法自動(dòng)對(duì)賬的金額之間一般均存

在求和的數(shù)量關(guān)系，通過(guò)財(cái)務(wù)機(jī)器人將異常數(shù)據(jù)錄入

到ChatGPT中并要求編寫(xiě)出能夠分析出具有求和數(shù)量關(guān)

系的代碼，就可以篩選出符合第二種情況的記錄并保

存為電子文檔。第三種情況是借方流水一進(jìn)一出或者

貸方一進(jìn)一出，這種一般是銀行支付失敗退回或企業(yè)

紅字沖銷(xiāo)賬務(wù)處理，通過(guò)ChatGPT或者財(cái)務(wù)機(jī)器人均可

以迅速篩選并勾對(duì)。

上述流程運(yùn)行完畢后，自動(dòng)勾對(duì)、異常數(shù)據(jù)處理

和分類(lèi)都已經(jīng)完成，為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，資金管

理人員將賬務(wù)處理貸記一筆銀行存款而實(shí)際流水是多

筆或批量支付的處理數(shù)據(jù)進(jìn)行審核，將未達(dá)賬項(xiàng)與客

戶或原始憑證進(jìn)行核對(duì)，準(zhǔn)確無(wú)誤后存檔。

臺(tái)，手工下載和Excel格式文件數(shù)據(jù)匹配的操作在平臺(tái)

就可以高效實(shí)現(xiàn)，但是對(duì)于賬務(wù)處理貸記一筆銀行存

款而實(shí)際流水是多筆或批量支付的情況（如圖2中的

異常處理），銀企互聯(lián)系統(tǒng)還不能自動(dòng)勾對(duì)，只能人

工分析數(shù)據(jù)關(guān)系，從會(huì)計(jì)賬務(wù)處理和原始業(yè)務(wù)單據(jù)中

查找原因，通常耗時(shí)耗力，是銀企互聯(lián)系統(tǒng)無(wú)法解決

的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。如果通過(guò)RPA技術(shù)并結(jié)合ChatGPT進(jìn)行流

程重構(gòu)和自動(dòng)化處理，可以快速提升特殊業(yè)務(wù)處理效

率；加之大多數(shù)RPA應(yīng)用費(fèi)用低操作簡(jiǎn)單，而免費(fèi)的

ChatGPT又能夠幫助企業(yè)編寫(xiě)RPA流程代碼和文本輸

出，可以解決大部分企業(yè)平衡成本、效率和安全的決

067

科技與產(chǎn)業(yè)

財(cái)務(wù)機(jī)器人將上述數(shù)據(jù)結(jié)果錄入ChatGPT，形成

銀行對(duì)賬分析文本，具體可以分析當(dāng)月收入和支出水

平，交易筆數(shù)和金額分析、銀行存款余額調(diào)節(jié)表分析、

客戶及供應(yīng)商組成分析等內(nèi)容。也可進(jìn)一步通過(guò)財(cái)務(wù)

機(jī)器人收集上述文本數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一格式的、有可視

化圖表的分析報(bào)告。

以上基于RPA和ChatGPT的銀企對(duì)賬流程重構(gòu)是具

體應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)施落地，將二者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，同時(shí)可以

處理結(jié)構(gòu)化流程和非結(jié)構(gòu)化流程，是AI技術(shù)和財(cái)務(wù)機(jī)

器人的有效整合，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜場(chǎng)景的智能決策。此外，

結(jié)合OCR、NLP、ASR、TTS等技術(shù)讓RPA擁有認(rèn)知能力，

再通過(guò)大數(shù)據(jù)不斷矯正自己的行為，從而有智能決策

和智能運(yùn)籌能力[4]。

5 結(jié)語(yǔ)

在人工智能發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響

范圍之深的時(shí)代背景下，財(cái)務(wù)機(jī)器人的廣泛應(yīng)用使得

會(huì)計(jì)核算職能不斷被弱化，財(cái)務(wù)工作人員職業(yè)判斷的

時(shí)點(diǎn)不斷前移，內(nèi)容不斷深化，會(huì)計(jì)職能中的管理決

策和價(jià)值創(chuàng)造必將成為工作中心。而類(lèi)似于ChatGPT系

統(tǒng)的智能化應(yīng)用會(huì)越來(lái)越多，企業(yè)需要懂業(yè)務(wù)、懂財(cái)

務(wù)、懂信息技術(shù)的財(cái)務(wù)管理團(tuán)隊(duì)，財(cái)務(wù)人員應(yīng)積極利

用RPA及ChatGPT等智能應(yīng)用人機(jī)協(xié)同開(kāi)展工作，做人

工智能的運(yùn)用者、創(chuàng)造者和受益者。

參考文獻(xiàn)：

[1]田高良,陳虎,郭奕,等.基于RPA技術(shù)的財(cái)務(wù)機(jī)器

人應(yīng)用研究[J].財(cái)會(huì)月刊,2019(18):11-14.

[2]程平,褚瑞.RPA財(cái)務(wù)機(jī)器人原理、應(yīng)用于開(kāi)發(fā)

[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2022:250-277.

[3]Eva A M van Dis, Johan Bollen, Robert van

Rooij.,et al. ChatGPT:five priorities for research[J].

Nature,2023(614):225.

[4]陳巍.ChatGPT發(fā)展歷程、原理、技術(shù)架構(gòu)詳解

和 產(chǎn) 業(yè) 未 來(lái)[EB/OL].http://zhuanlan.zhihu.com/p/59065

5677,2023-02-08.

Study on the Reconfiguration of Bank-Enterprise Reconciliation

Based on RPA and ChatGPT

Wang Yidan

(School of Accounting, Lanzhou Technology and Business College, Lanzhou 730000)

Abstract: As the core of digital economy, artificial intelligence is a powerful driving force for promoting intelligent finance.

In view of this, this paper takes the application of bank-enterprise reconciliation as an example, expounds the difficulty in decision

making of the original process in light of the issues of high construction cost and manual process of anomaly data with the help of

RPA and ChatGPT, and proposes the idea of reconstructing an intelligent model of bank-enterprise reconciliation characterized by

human-computer collaboration.

Key words: RPA technology; Financial robot; ChatGPT; Bank-enterprise reconciliation

（校對(duì)：郭雁華 劉卿）

068

中阿科技論壇 2023年第4期

1 研究現(xiàn)狀

股票價(jià)格預(yù)測(cè)問(wèn)題一直是金融行業(yè)的熱點(diǎn)話題，

劇烈的股票價(jià)格波動(dòng)將會(huì)對(duì)金融行業(yè)和國(guó)家經(jīng)濟(jì)造成

極大影響。股票價(jià)格預(yù)測(cè)主要是指通過(guò)對(duì)股票相關(guān)信

息的收集與分析，運(yùn)用專業(yè)技術(shù)挖掘股票價(jià)格的變動(dòng)

規(guī)律，進(jìn)而判斷未來(lái)變化趨勢(shì)。目前，在現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外

文獻(xiàn)中可以找到大量股票價(jià)格預(yù)測(cè)方法，大致可劃分

為三種方法。

第一種是基于基本面分析的方法，通過(guò)對(duì)股票市

場(chǎng)的影響因素與宏觀經(jīng)濟(jì)政策綜合分析，做出相應(yīng)買(mǎi)

入或賣(mài)出的決策，降低投資中的風(fēng)險(xiǎn)。吳威廷（2020）

闡述了基本面分析方法的理論知識(shí)和實(shí)際意義，并介

紹了在實(shí)際股票行業(yè)中，基本面分析方法如何使用和

分析[1]。韋景忠（2019）針對(duì)基本面分析和技術(shù)面分

析兩種方法進(jìn)行闡述，總結(jié)了基本面分析中存在的問(wèn)

題，首先基本面分析方法無(wú)法解釋價(jià)格變動(dòng)原因，其

次對(duì)于實(shí)際指導(dǎo)具有延遲性，最重要的是方法中的指

標(biāo)衡量帶有主觀性[2]。

第二種是時(shí)間序列模型方法，通過(guò)挖掘金融時(shí)間

序列的線性關(guān)系構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。劉潔（2021）

構(gòu)建了ARIMA(2,1,1)模型對(duì)格力電器的股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)

測(cè)，研究結(jié)果表明ARIMA模型在短期上具有很好的表

現(xiàn)效果，但不適合中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)[3]。馬育欣等（2021）使

用EMD方法對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，將分解后的數(shù)據(jù)進(jìn)

行分開(kāi)預(yù)測(cè)，結(jié)果相加，結(jié)果表明將數(shù)據(jù)分解后單獨(dú)

預(yù)測(cè)相加的效果優(yōu)于單純時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)效果[4]。

熊政等（2022）對(duì)平安銀行的股票收盤(pán)價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)，

構(gòu)建了ARIMA-GARCH模型，對(duì)擬合曲線進(jìn)行校正并

預(yù)測(cè)，結(jié)果表明改進(jìn)后的ARIMA-GARCH-M模型在短

期股票價(jià)格預(yù)測(cè)上具有更好的預(yù)測(cè)效果[5]。

第三種方法是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它主要包括淺層機(jī)

器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型。其中淺層機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要

包括支持向量機(jī)模型、決策樹(shù)模型等，深度學(xué)習(xí)模型

包括LSTM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。相較淺層機(jī)器學(xué)習(xí)模型，

深度學(xué)習(xí)模型具有更高的非線性處理能力，可以提取

更深層次的數(shù)據(jù)特征。隨著技術(shù)的發(fā)展，學(xué)者將深度

學(xué)習(xí)模型運(yùn)用到金融時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中，發(fā)現(xiàn)可以取

得更好的效果。丁文絹（2021）對(duì)ARIMA模型與LSTM

模型進(jìn)行比較，選取上證A股50作為研究對(duì)象，預(yù)測(cè)

收盤(pán)價(jià)，研究表明LSTM的預(yù)測(cè)精度更高[6]。彭燕等

（2019）選擇LSTM模型對(duì)蘋(píng)果公司的股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)

測(cè)，并研究LSTM模型層數(shù)與預(yù)測(cè)效果之間的關(guān)系，結(jié)

果表明要根據(jù)數(shù)據(jù)選擇合適的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，太多或太少

都會(huì)影響模型的預(yù)測(cè)效果[7]。

此外，由于股票數(shù)據(jù)具有海量和復(fù)雜性的特點(diǎn)，

學(xué)者開(kāi)始傾向使用組合模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。熊志斌

基于 ARIMA-BiLSTM 模型的滬深 300 指數(shù)預(yù)測(cè)

黃杏丹

（山東工商學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264005）

摘要：股票價(jià)格指數(shù)是度量和反映股票市場(chǎng)總體價(jià)格水平及其變動(dòng)趨勢(shì)而編制的股價(jià)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是反映社

會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)變化狀況的“晴雨表”。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票價(jià)格指數(shù)波動(dòng)，有助于防范股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和保障金融市

場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展。由于股票數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，本文將時(shí)間序列模型與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，提出新的組合模型ARIMABiLSTM，對(duì)滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行性能評(píng)估。結(jié)果表明，ARIMA-BiLSTM模型可以規(guī)避單一模型帶來(lái)的缺陷，

較其他先進(jìn)方法具有更高的預(yù)測(cè)精度。文章對(duì)構(gòu)建的模型展開(kāi)消融實(shí)驗(yàn)，研究模型參數(shù)設(shè)置的合理性，并基于不

同數(shù)據(jù)集進(jìn)一步驗(yàn)證了組合模型的預(yù)測(cè)效果。

關(guān)鍵詞：時(shí)間序列模型；深度學(xué)習(xí)模型；股票價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)；滬深300指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-03-22

基金項(xiàng)目：山東省教育教學(xué)“十四五”規(guī)劃一般專項(xiàng)課題（2021CYB012）。

作者簡(jiǎn)介：黃杏丹（1997— ），女，碩士研究生，研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析。

069

科技與產(chǎn)業(yè)

（2011）將ARIMA模型與ANN模型相結(jié)合，對(duì)三個(gè)不

同匯率數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果均顯示組合模型能更好

地挖掘數(shù)據(jù)中復(fù)雜的線性和非線性特征，預(yù)測(cè)效果更

好[8]。Xu Min等（2021）結(jié)合ARIMA和回歸樹(shù)模型發(fā)

現(xiàn)，其對(duì)股票市場(chǎng)的非線性捕捉能力增強(qiáng)[9]。王曉蕾

等（2021）將含有序列信息的GARCH模型參數(shù)增加

到LSTM模型的輸入層構(gòu)建LSTM-GTEP模型，運(yùn)用到

農(nóng)產(chǎn)品蘋(píng)果價(jià)格的預(yù)測(cè)上，發(fā)現(xiàn)MAE值最小，預(yù)測(cè)效

果較好[10]。

學(xué)者們運(yùn)用了不同的組合方式，組合模型可以規(guī)

避單一模型帶來(lái)的缺陷，優(yōu)于單一模型的預(yù)測(cè)效果，

這些研究都表明了組合模型在股票價(jià)格預(yù)測(cè)上的可行

性。時(shí)間序列模型可以很好地描述股票價(jià)格數(shù)據(jù)中的

線性部分，而深度學(xué)習(xí)模型可以很好地?cái)M合股票價(jià)格

數(shù)據(jù)中的非線性部分?；诖?，本文提出了一個(gè)更為

完善的組合模型進(jìn)行股票價(jià)格指數(shù)的預(yù)測(cè)，ARIMABiLSTM模型將ARIMA模型與BiLSTM模型組合，兩者互

相補(bǔ)充，充分利用數(shù)據(jù)所包含的信息，以取得更高的

預(yù)測(cè)精度。

2 ARIMA-BiLSTM模型構(gòu)建

2.1 差分自回歸移動(dòng)平均模型

ARIMA實(shí)際上是金融時(shí)間序列經(jīng)過(guò)差分處理后的

ARMA模型，通常d階差分后的模型被記為ARIMA(p,d,q)。

ARMA模型是由自回歸模型和移動(dòng)平均模型混合而

來(lái)，用于研究經(jīng)濟(jì)變量的變化規(guī)律，是平穩(wěn)序列建模

的常用模型。ARMA(p,q)即自回歸移動(dòng)平均模型，其表

達(dá)形式為：

（1）

式（1）中，c代表常數(shù)項(xiàng)， 和

代表兩個(gè)模型的模型系數(shù)， 為白噪聲序列。在

實(shí)際應(yīng)用中，股票時(shí)間序列通常表現(xiàn)為不平穩(wěn)，這不

滿足ARMA模型的使用條件，需要對(duì)序列進(jìn)行差分處理

轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列。

2.2 雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型

在長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上改進(jìn)得到雙向

長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型（BiLSTM），模型結(jié)構(gòu)如圖1

所示，可以看出它由正向LSTM模型和反向LSTM模

型兩部分組成。其中，正向LSTM模型用于處理原順

序輸入，挖掘上文的數(shù)據(jù)信息，反向LSTM模型則處

理逆序輸入的信息，挖掘下文所包含的數(shù)據(jù)信息。

與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型相比，該模型可以更好地捕

捉上下文的信息。

2.3 ARIMA-BiLSTM組合模型

本文將差分自回歸移動(dòng)平均模型和雙向長(zhǎng)短時(shí)記

憶網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行組合，把股票數(shù)據(jù)視為兩部分構(gòu)成，

即線性部分和非線性部分，用時(shí)間序列模型提取線性

部分，用深度學(xué)習(xí)模型提取非線性部分，兩種模型結(jié)

合可以充分挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)的信息。在組合模型中，本文

主要利用殘差優(yōu)化的思想，針對(duì)BiLSTM模型預(yù)測(cè)后得

到的殘差序列，挖掘殘差序列中的有用信息，充分利

用所隱含的數(shù)據(jù)信息。在股票價(jià)格預(yù)測(cè)中，殘差是股

票數(shù)據(jù)樣本的實(shí)際值與模型預(yù)測(cè)值的差值。組合模型

ARIMA-BiLSTM的具體框架如圖2所示。

由圖2可知，對(duì)于一組股票價(jià)格序列P1，首先構(gòu)

建BiLSTM模型預(yù)測(cè)股票價(jià)格，得到預(yù)測(cè)結(jié)果和殘差序

列，預(yù)測(cè)結(jié)果記為P

^

k，殘差序列記為Ct

。之后針對(duì)殘差

序列構(gòu)建ARIMA模型，得到預(yù)測(cè)殘差值C

^

t

，最終的預(yù)

測(cè)結(jié)果由BiLSTM預(yù)測(cè)值和ARIMA網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的殘差值相

加。由ARIMA-BiLSTM模型框架的構(gòu)造可知，相較于單

一模型，它提取的數(shù)據(jù)信息更為充分，可以有效避免

單一模型帶來(lái)的缺陷，為股票價(jià)格的預(yù)測(cè)提供良好的

框架基礎(chǔ)。

3 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)集

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，選擇具有代表性

的滬深300指數(shù)作為研究數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)區(qū)間為2020年

6月1日—2022年12月30日，共630條數(shù)據(jù)。其中2020

年6月4日—2022年9月27日共565條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，

2022年10月9日—2022年12月31日共61天數(shù)據(jù)作為測(cè)

試集，本文實(shí)驗(yàn)是在python3.6的Tensorflow2.0框架下

實(shí)現(xiàn)。

( )

( )

. . . .

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. . .

u c u u u

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C

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1 810012 0 930864 1 945449 0 996142

1 460129 0 610567 0 786649

1

1

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圖1 BiLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

圖2 ARIMA-BiLSTM模型框架圖

070

中阿科技論壇 2023年第4期

3.2 ARIMA-BiLSTM模型預(yù)測(cè)

在上文已經(jīng)對(duì)ARIMA-BiLSTM模型的構(gòu)建進(jìn)行了

闡述，接下來(lái)依照模型框架進(jìn)行股票價(jià)格指數(shù)的預(yù)

測(cè)。預(yù)測(cè)主要包括三步：第一步是構(gòu)建BiLSTM模型預(yù)

測(cè)滬深300股票收盤(pán)價(jià)格，得到殘差序列；第二步是針

對(duì)殘差序列構(gòu)建ARIMA模型預(yù)測(cè)殘差值；第三步是將

BiLSTM模型預(yù)測(cè)值與殘差預(yù)測(cè)值相加，得到最終預(yù)測(cè)

結(jié)果。首先對(duì)滬深300數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，之后選取

滬深300指數(shù)的開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤(pán)價(jià)、成

交量五項(xiàng)指標(biāo)作為特征向量，通過(guò)試錯(cuò)法得到BiLSTM

模型參數(shù)設(shè)置如表1所示。在超參數(shù)設(shè)置完畢后訓(xùn)練模

型，用訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)滬深300指數(shù)未來(lái)61天的股票

收盤(pán)價(jià)格，將真實(shí)值與預(yù)測(cè)值作差，得到殘差序列。

表1 超參數(shù)設(shè)置表

超參數(shù) 數(shù)值

學(xué)習(xí)率 0.001

批次大小 64

迭代次數(shù) 100

時(shí)間窗口 3天

時(shí)間序列模型構(gòu)建，首先對(duì)殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性

檢驗(yàn)，滬深300指數(shù)殘差序列ADF檢驗(yàn)的t值為-6.010

110，小于1%、5%、10%顯著性水平下的臨界值，且

p值為0.00，拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，殘差時(shí)

間序列平穩(wěn)。通過(guò)觀察殘差序列的自相關(guān)與偏自相

關(guān)圖結(jié)合AIC、BIC指標(biāo)確定ARIMA(2,0,2)模型，模型

方程如下：

（2）

采用構(gòu)建好的ARIMA(2,0,2)模型預(yù)測(cè)滬深300指數(shù)

殘差數(shù)據(jù)，得到殘差數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值。按照組合模型思

想將殘差預(yù)測(cè)值與BiLSTM模型預(yù)測(cè)值相加得到最終預(yù)

測(cè)結(jié)果。

3.3 消融實(shí)驗(yàn)

消融實(shí)驗(yàn)通過(guò)設(shè)置對(duì)照組確定模塊選擇的必要性。

在股票價(jià)格預(yù)測(cè)中，倘若消融實(shí)驗(yàn)后模型的預(yù)測(cè)精度

降低，就表明選擇該模塊有效。

3.3.1 時(shí)間窗口的選擇

通過(guò)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)模型時(shí)間窗口的選擇會(huì)影響模型的

預(yù)測(cè)效果。因此，時(shí)間窗口的選擇是整個(gè)模型訓(xùn)練必

不可少的階段。在滬深300指數(shù)價(jià)格預(yù)測(cè)中，假定時(shí)間

窗口為m，具體指利用前m天的股票數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)第m+1天

的滬深300指數(shù)收盤(pán)價(jià)格。為選擇合理的時(shí)間窗口，綜

合文獻(xiàn)研究和股票自身的特性，選擇時(shí)間窗口為3天、

5天、7天。根據(jù)不同的時(shí)間窗口，構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，

得到結(jié)果如表2所示。

表2 模型時(shí)間窗口選擇

時(shí)間窗口 3天 5天 7天

RMSE 62.78 68.16 63.82

在表2中，根據(jù)不同時(shí)間窗口進(jìn)行預(yù)測(cè)，從得到的

均方根誤差（RMSE）可以看出，在時(shí)間窗口m=3天時(shí)，

預(yù)測(cè)誤差最小，說(shuō)明模型選擇參數(shù)合理。

3.3.2 迭代次數(shù)epoch選擇

模型在選擇超參數(shù)時(shí)，基于相同時(shí)間窗口加入不

同的epoch，發(fā)現(xiàn)模型的結(jié)果也不同。研究中，在3天

的時(shí)間窗口下使用不同epoch得到預(yù)測(cè)結(jié)果。通過(guò)對(duì)模

型實(shí)際運(yùn)行的觀察，選擇epoch次數(shù)為100次、130次、

150次，結(jié)果如表3所示，根據(jù)預(yù)測(cè)均方根誤差值，發(fā)現(xiàn)

epoch次數(shù)為100次時(shí)模型效果最好。

表3 epoch次數(shù)選擇

epoch 100 130 150

RMSE 62.78 65.20 62.95

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

上 文 中 已 經(jīng) 構(gòu) 建 了 合 理 的 組 合 模 型ARIMABiLSTM，基于上述實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)結(jié)果如表4所示，

用RMSE、MAE、MAPE、R2

作為指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，驗(yàn)證

模型效果。本文與經(jīng)典模型進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估ARIMABiLSTM模型的有效性，其中經(jīng)典模型選擇如下：

（1）LSTM模型：在金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)中常用的

模型。

（2）BiLSTM模型：驗(yàn)證組合模型的預(yù)測(cè)效果是

否提高，構(gòu)建BiLSTM模型。

（3）GRU模型：作為預(yù)測(cè)時(shí)間序列的經(jīng)典模型，

通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型效果。

（4）ARIMA模型：數(shù)據(jù)不存在ARCH效應(yīng)，所以

僅構(gòu)建ARIMA(2,1,1)模型。

由表4可知，僅有BiLSTM模型預(yù)測(cè)時(shí)，其RMSE值

為64.39，MAE值為50.47。但在BiLSTM模型預(yù)測(cè)結(jié)果

加上ARIMA(2,0,2)模型預(yù)測(cè)的殘差結(jié)果后，其RMSE、

MAE和MAPE誤差值均降低，判定系數(shù)R2

從0.642提高

到0.729，表明擬合曲線添加后更接近真實(shí)值，反映

出本文構(gòu)建的ARIMA-BiLSTM模型在預(yù)測(cè)精度上較

其他模型顯著提高。對(duì)比多個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果，發(fā)現(xiàn)

本文提出的ARIMA-BiLSTM模型在各項(xiàng)指標(biāo)上表現(xiàn)

效果均最好。

3.5 泛化性能實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證ARIMA-BiLSTM模型的有效性，本文選

擇上證綜指數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)測(cè)區(qū)間選擇上證綜指

2019年10月9日 —2019年12月31日 的 數(shù) 據(jù)。 首 先 構(gòu) 建

BiLSTM模型得到殘差時(shí)間序列 ，之后對(duì)殘差序列構(gòu)

建ARIMA模型，經(jīng)過(guò)AIC和SC以及模型的系數(shù)顯著性檢

( )

( )

. . . .

{ }

. . .

u c u u u

k p

i q

c c c

C

c c c

1 810012 0 930864 1 945449 0 996142

1 460129 0 610567 0 786649

1

1

t t t p t p t t t q t q

k

i

t t t t t t

t

t t t t t

1 1 2 2 1 1 2 2

1 2 1 2

1 2 1

g g

# #

# #

z z z f i f i f i f

z

i

f f f

f f

= + + + + + + + + +

= - + - +

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D e m o

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1 460129 0 610567 0 786649

1

1

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k

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t

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# #

# #

z z z f i f i f i f

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1 460129 0 610567 0 786649

1

1

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t

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# #

z z z f i f i f i f

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f f f

f f

= + + + + + + + + +

= - + - +

= - + -

- - - - - -

- - - -

- - -

D e m o

071

科技與產(chǎn)業(yè)

驗(yàn)，得到的最優(yōu)模型為ARIMA(2,0,1)模型，模型系數(shù)均

通過(guò)檢驗(yàn)，模型的表達(dá)式如下：

（3）

采用構(gòu)建好的模型ARIMA(2,0,1)預(yù)測(cè)未來(lái)60天的殘

差數(shù)據(jù)，按照組合模型思想將殘差預(yù)測(cè)值與BiLSTM模

型預(yù)測(cè)值相加得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果，具體預(yù)測(cè)結(jié)果部分

如表5所示。

基于上述實(shí)驗(yàn)步驟，得到上證綜指數(shù)據(jù)的模型預(yù)

測(cè)結(jié)果。由表5可以發(fā)現(xiàn)，BiLSTM模型在加上殘差預(yù)測(cè)

值后，模型整體的預(yù)測(cè)效果得到了提高，距離真實(shí)值

更近，說(shuō)明加上殘差預(yù)測(cè)是有效的。

由表6可知，在僅有BiLSTM模型預(yù)測(cè)時(shí)，其RMSE

值為26.90，MAE值為21.04。但在BiLSTM模型預(yù)測(cè)結(jié)果

表4 ARIMA-BiLSTM模型滬深300指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果

模型 RMSE MAE MAPE R2

LSTM 65.49 50.91 0.011 0.630

GRU 66.26 50.75 0.011 0.621

ARIMA 61.24 45.35 0.010 0.676

BiLSTM 64.39 50.47 0.011 0.642

ARIMA-BiLSTM ( ) 56.06 42.10 0.009 0.729

( )

. . . .

{ }

. . .

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C

c c c

1 810012 0 930864 1 945449 0 996142

1 460129 0 610567 0 786649

1

1

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t

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1 2 1 2

1 2 1

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# #

z z z f i f i f i f

z

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f f f

f f

= + + + + + + + + +

= - + - +

= - + -

- - - - - -

- - - -

- - -

D e m o

表5 上證綜指部分預(yù)測(cè)結(jié)果

日期 真實(shí)值 BiLSTM模型預(yù)測(cè)值 殘差預(yù)測(cè)值 ARIMA-BiLSTM預(yù)測(cè)值

2019-10-09 2 924.86 2 910.565 808 8.929 111 75 2 919.494 92

2019-10-10 2 947.71 2 907.671 676 19.110 242 89 2 926.781 919

2019-10-11 2 973.66 2 922.123 165 33.270 167 29 2 955.393 332

2019-10-14 3 007.88 2 952.277 043 36.434 462 42 2 988.711 505

2019-10-15 2 991.05 3 001.488 836 34.641 460 17 3 036.130 296

… … … … …

2019-12-27 3 005.04 2 997.782 961 20.516 289 21 3 018.299 25

2019-12-30 3 040.02 3 029.109 138 8.799 485 679 3 037.908 62

2019-12-31 3 050.12 3 043.774 862 9.839 353 481 3 053.614 21

表6 ARIMA-BiLSTM模型上證綜指預(yù)測(cè)結(jié)果

模型 RMSE MAE MAPE R2

BiLSTM 26.90 21.04 0.007 0.630

ARIMA-BiLSTM 20.65 15.58 0.005 0.782

加上ARIMA(2,0,1)模型預(yù)測(cè)的殘差結(jié)果后，其RMSE值

為20.65，MAE值為15.58，表明ARIMA-BiLSTM模型擁

有更高的預(yù)測(cè)精度。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于殘差優(yōu)化思想提出了ARIMA-BiLSTM

模型，針對(duì)滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)建了ARIMA(2,0,2)-

BiLSTM模 型，相 比 其 他 經(jīng) 典 模 型BiLSTM、GRU、

ARIMA、LSTM模型，預(yù)測(cè)精度更高，針對(duì)組合模型

ARIMA-BiLSTM模型進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)，確定了模型參數(shù)

的合理性，最后在上證綜指數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步驗(yàn)證了

ARIMA-BiLSTM模型的適用性。本文構(gòu)建的組合模

型可以更好地為投資者決策提供參考，降低投資者

的投資風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳威廷.股票基本面分析的主要內(nèi)容[J].財(cái)經(jīng)界,

2020(20):49-50.

[2]韋景忠.供求理論角度探析證券價(jià)格[J].智庫(kù)時(shí)

代,2019(19):41+52.

[3]劉潔.ARMA模型在股票價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用:以格

力電器為例[J].中國(guó)管理信息化,2021,24(11):153-155.

[4]馬育欣,王純杰,秦喜文,等.基于EMD和GARCH

模型的股票收盤(pán)價(jià)格預(yù)測(cè)[J].長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2021,

42(1):7-10.

[5]熊 政,車(chē) 文 剛.ARIMA-GARCH-M模 型 在 短

期股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].陜西理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)

版),2022,38(4):69-74.

[6]丁文絹.基于股票預(yù)測(cè)的ARIMA模型、LSTM模

型比較[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2021,34(7):109-112+116.

[7]彭燕,劉宇紅,張榮芬.基于LSTM的股票價(jià)格預(yù)測(cè)

建模與分析[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2019,55(11):209-212.

[8]熊志斌.ARIMA融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人民幣匯率預(yù)

測(cè)模型研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2011,28(6):64-76.

[9]XU M,QIN Z F.A novel hybrid ARIMA

and regression tree model for the interval-valued time

series[J].Journal of Statistical Computation and Simulati

072

中阿科技論壇 2023年第4期

on,2021,91(5):1000-1015.

[10]王曉蕾,張艷,柳平增,等.基于LSTM與GARCH

族組合模型的蘋(píng)果價(jià)格預(yù)測(cè)分析[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)

(自然科學(xué)版),2021,52(6):1055-1062.

Research on the Forecasting of CSI 300 Index Based on ARIMABiLSTM Model

Huang Xingdan

(College of Statistics, Shandong Technology and Business University, Yantai 264005)

Abstract: Stock price index is not only an indicator of the overall price of stock market and its trend, but also a “barometer”

of the social, political and economic changes in the country or region where the market is located. Accurate forecasting of stock price

fluctuations helps to prevent risks and promote the sound development of financial markets. Due to the complexity of stock data, this

paper combines time series models with deep learning models to propose a new combined model ARIMA-BiLSTM to evaluate the

performance of the CSI 300 index data set. The ablation experiments are conducted on the proposed model to study its parameters

settings, and further verify the prediction accuracy of the proposed model based on different datasets. The results suggest that the

new model can circumvent the defects brought by a single model and has higher accuracy than other advanced methods.

Key words: Time series model; Deep learning model; Prediction of stock price index; CSI 300 index

（校對(duì)：郭雁華 楊艷佩）

073

科技與產(chǎn)業(yè)

根據(jù)1956年聯(lián)合國(guó)發(fā)布的有關(guān)國(guó)家或地區(qū)進(jìn)入人

口老齡化的確定標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)65歲及以上

老年人口數(shù)量占總?cè)丝诘谋壤^(guò)7%，則意味著這個(gè)

國(guó)家或地區(qū)進(jìn)入人口老齡化[1]。我國(guó)自1999年開(kāi)始步入

老齡化社會(huì)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至2022年末我

國(guó)60周歲及以上人口占全國(guó)人口的19.8%，其中65歲及

以上人口占比14.9%，表明我國(guó)人口老齡化程度持續(xù)加

深，已進(jìn)入深度老齡化社會(huì)。

第48次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》數(shù)據(jù)

顯示，截至2021年6月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.11億，我國(guó)

網(wǎng)民主要集中在10 ～ 59歲之間，而60歲及以上網(wǎng)民占

比12.2%。60歲及以上老年群體是非網(wǎng)民的主要群體，

絕大多數(shù)老年人不會(huì)使用互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字產(chǎn)品，無(wú)法享

受互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的便捷服務(wù)。

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，數(shù)字技術(shù)對(duì)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社

會(huì)生活產(chǎn)生了巨大的影響。網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、移動(dòng)支付、線

上就診預(yù)約掛號(hào)等手機(jī)App或微信小程序的普及和使

用，尤其是疫情防控期間，基于健康碼的防疫措施及

生活物資團(tuán)購(gòu)等，使數(shù)字技術(shù)得到了更廣泛的應(yīng)用。

當(dāng)數(shù)字技術(shù)為人類(lèi)生活提供極大便利的時(shí)候，老年群

體卻因視力、聽(tīng)力、記憶力等身體機(jī)能方面的衰退以

及傳統(tǒng)觀念、環(huán)境約束等因素的影響，在數(shù)字技術(shù)學(xué)習(xí)

和使用方面遇到了很多的困難，成為數(shù)字化時(shí)代被忽略

的“邊緣群體”。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)字信息技術(shù)的發(fā)

展及廣泛應(yīng)用，使人們的社會(huì)生活更加便利，但同時(shí)也

成為橫亙?cè)诶夏耆后w面前難以跨越的一道“數(shù)字鴻溝”。

助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝是當(dāng)今社會(huì)關(guān)注并亟

待解決的問(wèn)題。目前已有文獻(xiàn)資料研究關(guān)注到老年群

體數(shù)字鴻溝問(wèn)題，部分學(xué)者提出了彌合數(shù)字鴻溝的對(duì)

策，但較少通過(guò)實(shí)證分析數(shù)字鴻溝對(duì)老年群體產(chǎn)生的

影響并提出針對(duì)性的對(duì)策?；诖?，本文以60歲及以

上老年人為調(diào)查對(duì)象，通過(guò)對(duì)老年群體網(wǎng)絡(luò)及信息技

術(shù)使用情況展開(kāi)調(diào)查，探究數(shù)字化時(shí)代老年群體產(chǎn)生

數(shù)字鴻溝的影響因素，并針對(duì)性地提出幫助老年群體

跨越其與年輕群體之間的數(shù)字鴻溝的對(duì)策。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 數(shù)字鴻溝與老年數(shù)字鴻溝的界定

“數(shù)字鴻溝”的概念最初由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織

數(shù)字化時(shí)代助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝的對(duì)策

柯晶琳 陳明洋 佘子龍 肖文丹

（黃岡師范學(xué)院商學(xué)院,湖北 黃岡 438000）

摘要：數(shù)字化時(shí)代，老年群體“數(shù)字鴻溝”問(wèn)題受到廣泛關(guān)注。以加強(qiáng)“數(shù)字反哺”，幫助老年人跨越“數(shù)

字鴻溝”為目的，本文基于2020年河南省駐馬店市西平縣的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，在綜合考慮老年群體特征、家庭情況、

信息獲取和社會(huì)支持的基礎(chǔ)上，運(yùn)用二元logistic回歸進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：年齡越大，老年群體存在數(shù)字鴻溝的可

能性越大；而文化程度、月平均收入、與子女見(jiàn)面的頻率、子女對(duì)老年人使用智能手機(jī)的態(tài)度、無(wú)線局域網(wǎng)或?qū)?/p>

帶接入情況、網(wǎng)絡(luò)獲取信息時(shí)間等因素，對(duì)老年數(shù)字鴻溝有顯著負(fù)向影響。因此，本文就如何助力老年群體跨越

數(shù)字鴻溝提出了加強(qiáng)老年群體數(shù)字教育、提倡家庭“數(shù)字反哺”、普及網(wǎng)絡(luò)及“適老化”數(shù)字產(chǎn)品、構(gòu)建社會(huì)幫

扶機(jī)制等具體對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化時(shí)代；老年群體；數(shù)字鴻溝；數(shù)字反哺

中圖分類(lèi)號(hào)：C916; D669; F719 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-02-05

基金項(xiàng)目：湖北省教育廳哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（21Y225）；黃岡師范學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目（202110

514132）。

作者簡(jiǎn)介：柯晶琳（1984— ），女，講師，碩士，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理；陳明洋（2000— ），女，研究

方向?yàn)閲?guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易；佘子龍（2000— ），男，研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)與金融；肖文丹（2000— ），女，研究方向?yàn)?/p>

工商管理。

074

中阿科技論壇 2023年第4期

（OECD）在《理解數(shù)字鴻溝》報(bào)告中提出，是指?jìng)€(gè)人、

家庭、企業(yè)及地區(qū)在信息技術(shù)可及性及互聯(lián)網(wǎng)使用方

面存在差距，主要表現(xiàn)在接入溝、使用溝和知識(shí)溝三

個(gè)方面，即經(jīng)濟(jì)和物質(zhì)條件之間的差距、新媒體使用

程度和技能水平之間的差距、不同群體對(duì)新媒體技術(shù)

認(rèn)知態(tài)度及采納使用等方面的差距。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)字技術(shù)的發(fā)展及廣泛應(yīng)用，

不同年齡群體之間在認(rèn)知觀念及行為取向方面存在差

距。杜鵬等（2021）研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)老年群體使用互聯(lián)

網(wǎng)的比例呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢(shì)，但在日常生活中適應(yīng)數(shù)

字生活的能力與深入互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面依然存在差距[2]。

潘曙雅等（2021）提出老年數(shù)字鴻溝是數(shù)字鴻溝的一

個(gè)分支，老年數(shù)字鴻溝是數(shù)字鴻溝在年代維度上的呈

現(xiàn)[3]。何銓等（2017）指出老年數(shù)字鴻溝是老年群體與

年輕群體在獲取互聯(lián)網(wǎng)信息的能力和使用數(shù)字資源等

方面存在的差距[4]。周裕瓊（2014）通過(guò)選取200個(gè)家

庭的親子代進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)老年群體與年輕一代在新

媒體使用方面存在顯著的數(shù)字鴻溝[5]。

1.2 老年數(shù)字鴻溝的相關(guān)研究

目前有學(xué)者認(rèn)為主要是信息技術(shù)發(fā)展導(dǎo)致老年數(shù)

字鴻溝出現(xiàn)。王吉等（2013）認(rèn)為技術(shù)水平、信息意

識(shí)等因素共同導(dǎo)致了老年數(shù)字鴻溝[6]。也有學(xué)者認(rèn)為除

了信息技術(shù)還有老年人自身身體原因。鄧蔚等（2015）、

何銓等（2017）認(rèn)為老年數(shù)字鴻溝的主要形成原因是

老年人自身能力的限制及媒體和信息技術(shù)對(duì)老年群體

的忽視[4,7]。有學(xué)者研究還發(fā)現(xiàn)家庭在幫助老年人跨越

數(shù)字鴻溝中起著重要作用。黃晨熹（2020）提出老年

數(shù)字鴻溝是老年群體生理心理特征、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及

滯后、科技產(chǎn)品不適老性、家庭反哺不足等因素共同

影響的結(jié)果[8]。于瀟等（2021）研究發(fā)現(xiàn)低齡、居住在

城市、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位高等因素正向促進(jìn)老年人使用互

聯(lián)網(wǎng)，并從家庭子女角度進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)親子見(jiàn)面聯(lián)系

頻次越高，數(shù)字鴻溝越小[9]。

也有學(xué)者從老年群體數(shù)字融入或助力老年群體跨

越數(shù)字鴻溝的角度展開(kāi)研究。劉彥（2021）提出應(yīng)充

分利用社區(qū)教育的政策、教學(xué)和資源優(yōu)勢(shì)開(kāi)展老年人

智能技術(shù)教育，拓寬宣教渠道，集合多方社會(huì)力量，

對(duì)老年群體開(kāi)展全方位數(shù)字反哺，以助力老年群體跨

越數(shù)字鴻溝[10]。謝秋山等（2019）認(rèn)為促進(jìn)老年群體

的數(shù)字融入應(yīng)加強(qiáng)老年人數(shù)字素養(yǎng)教育，開(kāi)發(fā)適老化

新媒體產(chǎn)品，開(kāi)展家庭和社會(huì)的數(shù)字反哺等[11]。陸杰華

等（2021）基于數(shù)字鴻溝和知溝理論，分析了老年數(shù)

字鴻溝形成的根源，并構(gòu)建了信息能力與素養(yǎng)建設(shè)和

年齡友好環(huán)境建設(shè)的老年數(shù)字鴻溝治理思路，以提升

老年群體與數(shù)字化社會(huì)融合程度[12]。陳萬(wàn)球等（2022）

認(rèn)為要從技術(shù)賦能和管理賦能方面構(gòu)筑數(shù)字社會(huì)以彌

合老年數(shù)字鴻溝[13]。劉奕等（2022）提出要通過(guò)普及

數(shù)字包容理念、推進(jìn)技術(shù)適老化、構(gòu)建數(shù)字素養(yǎng)教育

和構(gòu)筑社會(huì)支持體系四個(gè)維度形成彌合老年數(shù)字鴻溝

的解決路徑[14]。

綜上所述，已有研究較為全面地探討了老年群體

數(shù)字鴻溝問(wèn)題與彌合對(duì)策，為我國(guó)老年數(shù)字鴻溝研究

提供了豐富的參考資料，但現(xiàn)有大多數(shù)研究一定程度

上仍以描述問(wèn)題為主，通過(guò)實(shí)證分析老年數(shù)字鴻溝產(chǎn)

生的影響因素的研究尚不多見(jiàn)。因此，本文借鑒已有研

究，從老年群體個(gè)人特征、家庭情況、信息獲取和社會(huì)

支持四個(gè)方面，構(gòu)建老年群體數(shù)字鴻溝影響因素的理論

模型進(jìn)行實(shí)證分析，在實(shí)證分析結(jié)論基礎(chǔ)上有針對(duì)性

地提出有效助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝的對(duì)策，為老

年數(shù)字鴻溝相關(guān)研究提供理論依據(jù)和決策支持。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量說(shuō)明

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究所用數(shù)據(jù)來(lái)源于項(xiàng)目組成員于2020年5月

在河南省駐馬店市西平縣對(duì)老年人信息獲取及數(shù)字產(chǎn)

品使用等情況開(kāi)展的實(shí)地調(diào)查。世界衛(wèi)生組織對(duì)老年

人的定義為60周歲以上的人群，因此此次調(diào)查對(duì)象

是60歲及以上老年人群體。調(diào)查內(nèi)容綜合考慮了老

年群體的個(gè)人特征、家庭情況、信息獲取及社會(huì)支持

四個(gè)方面，具有良好的代表性，能較好地支持本項(xiàng)目

的研究。

本次調(diào)查采用多階段抽樣和配額抽樣的調(diào)查方

法，先在西平縣20個(gè)街道或鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）隨機(jī)抽取了7個(gè)，

再抽取下一級(jí)20個(gè)社區(qū)或村，最后在每個(gè)街道或村按

照人口所占比例隨機(jī)抽取相應(yīng)數(shù)量作為樣本。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)

街道分別按0.12（柏城街道）、0.08（柏亭街道）、0.12

（權(quán)寨鎮(zhèn)）、0.18（譚店鄉(xiāng)）、0.15（楊莊鄉(xiāng)）、0.2（專

探鄉(xiāng)）、0.15（焦莊鄉(xiāng)）的比例進(jìn)行調(diào)查，確定各區(qū)抽

取樣本數(shù)。其中柏城街道抽取3個(gè)社區(qū)，柏亭街道抽取

2個(gè)社區(qū)，權(quán)寨鎮(zhèn)抽取3個(gè)村，譚店鄉(xiāng)抽取4個(gè)村，楊莊

鄉(xiāng)抽取3個(gè)村，專探鄉(xiāng)抽取4個(gè)村，焦莊鄉(xiāng)抽取3個(gè)村。

在調(diào)查中，采用街頭隨機(jī)攔截訪問(wèn)、入戶訪問(wèn)

相結(jié)合的方法進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，并且為了提高問(wèn)卷回收

率，由調(diào)查員親自訪問(wèn)并填寫(xiě)調(diào)查問(wèn)卷。為了保證調(diào)

查的質(zhì)量，調(diào)查人員先進(jìn)行了調(diào)查培訓(xùn)，并明確了分

工和嚴(yán)格的質(zhì)量控制，調(diào)查前確定調(diào)查對(duì)象和調(diào)查范

圍；調(diào)查中為避免被訪者理解偏差，對(duì)調(diào)查對(duì)象不明

075

科技與產(chǎn)業(yè)

白的問(wèn)題進(jìn)行了適當(dāng)解釋；問(wèn)卷回收后進(jìn)行審核，剔

除有嚴(yán)重質(zhì)量問(wèn)題的問(wèn)卷。本次調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷600

份，在剔除邏輯錯(cuò)誤等無(wú)效問(wèn)卷后共獲得有效問(wèn)卷591

份，問(wèn)卷有效率達(dá)98.5%。

2.2 變量說(shuō)明

本文選擇老年群體是否存在數(shù)字鴻溝為因變量，

由于數(shù)字鴻溝是指通過(guò)網(wǎng)絡(luò)或信息技術(shù)獲取信息的

差距，因此選擇調(diào)查問(wèn)卷中的問(wèn)題“您獲取信息的渠

道？”來(lái)衡量。若獲取信息的渠道是智能手機(jī)或電腦，

即不存在數(shù)字鴻溝，則賦值為0；若獲取信息的渠道是

電視、廣播、報(bào)刊等，即不通過(guò)網(wǎng)絡(luò)或信息技術(shù)獲取

信息，存在數(shù)字鴻溝，則賦值為1。

在以往文獻(xiàn)研究和實(shí)地調(diào)研的基礎(chǔ)上，從個(gè)人特

征、家庭情況、信息獲取和社會(huì)支持四個(gè)方面進(jìn)行分析。

一是個(gè)人特征變量，包括年齡、性別、文化程度、政

治面貌、長(zhǎng)期居住地、月平均收入。二是家庭情況變量，

包括與子女見(jiàn)面間隔時(shí)長(zhǎng)、子女對(duì)老年人使用智能手

機(jī)的態(tài)度。三是信息獲取變量，包括無(wú)線網(wǎng)或?qū)拵Ы?/p>

入情況、通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取信息的時(shí)間、信息對(duì)生活的影

響程度。四是社會(huì)支持變量，包括居住地是否有老年

活動(dòng)中心、社區(qū)/村鎮(zhèn)提供免費(fèi)知識(shí)教學(xué)的參加學(xué)習(xí)意

愿。變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)

變量類(lèi)型 變量名稱 變量說(shuō)明 均值 標(biāo)準(zhǔn)差

因變量 老年群體是否存在數(shù)字鴻溝 信息獲取渠道首選智能手機(jī)或電腦=0；首選電視、廣播、報(bào)刊

或其他=1 0.67 0.471

個(gè)體特征 年齡 60～64歲=1；65～69歲=2；70～74歲=3；75～79歲=4；80歲及

以上=5 2.2 1.127

性別 男=1；女=2 1.45 0.498

文化程度 未上過(guò)學(xué)=1；小學(xué)及以下=2；初中=3；高中或中專=4；大?；?/p>

大學(xué)及以上=5 2.53 1.052

長(zhǎng)期居住地 農(nóng)村=1；城鎮(zhèn)=2 1.48 0.5

月平均收入 1 000元及以下=1；1 001～2 000元=2；2 001～3 000元=3；3

001～4 000元=4；4 001元及以上=5 2.4 1.188

家庭情況 與子女見(jiàn)面間隔時(shí)長(zhǎng) 每天=1；一周至一個(gè)月=2；一個(gè)月至半年=3；半年至一年=4；

一年以上=5 2.17 1.057

子女對(duì)老年人使用智能手機(jī)的

態(tài)度 認(rèn)為沒(méi)必要=1；無(wú)所謂=2；認(rèn)為有必要=3 2.09 0.805

信息獲取 無(wú)線網(wǎng)或?qū)拵Ы尤肭闆r 否=0；是=1 0.704 0.457

通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取信息的時(shí)間 不超過(guò)1小時(shí)=1；1小時(shí)至1.5小時(shí)=2；1.5小時(shí)至2小時(shí)=3；2小時(shí)

以上=4 2.26 1.142

信息對(duì)生活的影響程度 不大=1；不太大=2；一般=3；較大=4；非常大=5 2.958 0.123

社會(huì)支持 居住地是否有老年活動(dòng)中心 有=1；沒(méi)有=0 0.528 0.500

社區(qū)/村鎮(zhèn)提供免費(fèi)知識(shí)教學(xué)

的參加學(xué)習(xí)意愿 不愿意=1；不太愿意=2；愿意=3；較愿意=4；非常愿意=5 3.139 1.167

3 實(shí)證分析與結(jié)果

3.1 二元Logistic回歸分析

由于因變量老年群體是否存在數(shù)字鴻溝是二分變

量，本文采用二元Logistic回歸模型對(duì)老年群體數(shù)字鴻

溝的影響因素進(jìn)行分析。樣本的處理、回歸分析，均

采用SPSS25.0軟件進(jìn)行。

3.2 實(shí)證結(jié)果及分析

老年群體數(shù)字鴻溝影響因素的二元Logistic回歸分

析結(jié)果如表2所示，可以看出個(gè)人特征、家庭情況、信

息獲取、社會(huì)支持四個(gè)方面中均有因素存在顯著影響。

3.2.1 個(gè)人特征方面

年齡對(duì)老年群體數(shù)字鴻溝有顯著正向影響；文化

程度、月平均收入對(duì)老年群體數(shù)字鴻溝有顯著負(fù)向影

響。由此可見(jiàn)，老年群體年齡越大，使用電腦和智能

手機(jī)的可能性越小，數(shù)字鴻溝越大；而老年人文化程

度越高、月收入水平越高，使用智能手機(jī)或電腦的可

能性越大，數(shù)字鴻溝越小。因此，老年群體個(gè)人特征

中，年齡、文化程度、月收入水平是影響數(shù)字鴻溝形

成的重要因素。老年人年齡越大，由于視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等

身體機(jī)能的衰退，對(duì)電腦和智能手機(jī)的學(xué)習(xí)和使用更

加困難，而文化程度越高的老年人，接受新知識(shí)和新

技術(shù)的能力越強(qiáng)，越容易學(xué)習(xí)和掌握電腦、智能手機(jī)

的使用。

3.2.2 家庭情況方面

與子女見(jiàn)面間隔時(shí)長(zhǎng)對(duì)老年群體數(shù)字鴻溝有顯著

正向影響，而子女對(duì)老年人使用智能手機(jī)的態(tài)度對(duì)老

年群體數(shù)字鴻溝有顯著負(fù)向影響。老年人與子女見(jiàn)面

間隔的時(shí)間越長(zhǎng)，子女對(duì)老年人數(shù)字反哺的可能性越

076

中阿科技論壇 2023年第4期

低，老年人越不會(huì)使用電腦和智能手機(jī)，數(shù)字鴻溝越

大；而子女對(duì)老年人使用智能手機(jī)的態(tài)度越是支持，

老年人越可能使用電腦和智能手機(jī)，數(shù)字鴻溝越小。

由此可見(jiàn)，家庭因素中與子女見(jiàn)面間隔時(shí)長(zhǎng)、子女對(duì)

老年人使用智能手機(jī)的態(tài)度是老年群體數(shù)字鴻溝形成

的主要影響因素。

3.2.3 信息獲取方面

無(wú)線網(wǎng)或?qū)拵Ы尤肭闆r、通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取信息的時(shí)

間、信息對(duì)生活的影響程度對(duì)老年群體數(shù)字鴻溝有顯

著負(fù)向影響。由此可見(jiàn)，網(wǎng)絡(luò)等信息基礎(chǔ)設(shè)施的接入

有助于彌合老年群體的數(shù)字鴻溝，家中接入了網(wǎng)絡(luò)，

老年人可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取信息，則數(shù)字鴻溝較??；而

老年人通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取信息的時(shí)間越長(zhǎng)，以及認(rèn)為信息

對(duì)生活的影響程度越大，越會(huì)使用智能手機(jī)、電腦等

信息設(shè)備，數(shù)字鴻溝越小。

3.2.4 社會(huì)支持方面

居住地是否有老年活動(dòng)中心對(duì)老年群體數(shù)字鴻溝

有顯著負(fù)向影響，而老年人對(duì)社區(qū)或村鎮(zhèn)提供免費(fèi)知

識(shí)教學(xué)的參加學(xué)習(xí)意愿對(duì)老年群體數(shù)字鴻溝沒(méi)有顯著

影響。這意味著居住地有老年活動(dòng)中心，會(huì)有助于縮

小老年數(shù)字鴻溝，其原因可能是老年活動(dòng)中心為老年

人提供了一個(gè)交流學(xué)習(xí)的場(chǎng)所，老年人在老年活動(dòng)中

心交流學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)更多，會(huì)促使其接觸并學(xué)習(xí)電腦、

智能手機(jī)等設(shè)備的使用，從而老年數(shù)字鴻溝越小。

4 助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝的對(duì)策

結(jié)合上述老年群體數(shù)字鴻溝的影響因素分析，助

力老年群體跨越數(shù)字鴻溝及彌合對(duì)策可從以下幾個(gè)方

面入手。

4.1 加強(qiáng)老年群體數(shù)字教育

政府應(yīng)根據(jù)各地老齡化程度和信息技術(shù)發(fā)展水

平，在政策、資金等方面提供支持以提升老年群體數(shù)

字素養(yǎng)?？赏ㄟ^(guò)老年教育機(jī)構(gòu)、老年服務(wù)機(jī)構(gòu)等針對(duì)

老年群體進(jìn)行線下的數(shù)字技術(shù)宣傳和培訓(xùn)，并不斷提

高相關(guān)部門(mén)的社會(huì)數(shù)字信息服務(wù)能力，為老年人提供

互聯(lián)網(wǎng)使用指導(dǎo)，促進(jìn)老年人對(duì)數(shù)字技術(shù)的了解和掌

握?？沙浞掷镁W(wǎng)絡(luò)新媒體，如短視頻、直播等老年

群體易于接受的方式，對(duì)數(shù)字技術(shù)進(jìn)行普及和培訓(xùn)，

縮小老年群體的數(shù)字鴻溝。

4.2 提倡家庭數(shù)字反哺

家庭對(duì)于老年人是最直接有效的支持單元，家庭

中年輕一代通過(guò)與老年群體的代際互動(dòng)、溝通交流有

關(guān)互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)的使用，充分發(fā)揮家庭數(shù)字反哺

的作用，能有效幫助老年人融入數(shù)字化時(shí)代。子女應(yīng)

多與家中老年人交流溝通，鼓勵(lì)老年人接觸信息化新鮮

事物，支持老年人使用智能手機(jī)等智能產(chǎn)品，耐心傳授

數(shù)字產(chǎn)品的使用方法，幫助老年人學(xué)會(huì)手機(jī)App、掃碼

等基本功能應(yīng)用，盡可能幫助老年人解決在使用過(guò)程中

遇到的困難、克服對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字技術(shù)的陌生感和恐懼感。

通過(guò)家中子女的陪伴和支持，提高老年人對(duì)數(shù)字技術(shù)的

熟悉度，有助于縮小老年人與年輕一代的數(shù)字鴻溝。

4.3 普及網(wǎng)絡(luò)及適老化數(shù)字產(chǎn)品

在助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝的過(guò)程中，一是要

加強(qiáng)信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施落

后地區(qū)。家庭網(wǎng)絡(luò)接入有助于提高老年人對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的

使用頻率及數(shù)字信息技術(shù)的參與度，老年群體存在數(shù)

字鴻溝的可能性越小。政府應(yīng)加強(qiáng)電信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

及互聯(lián)網(wǎng)的普及，逐步提高老年群體對(duì)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)字技

術(shù)的可及性。二是要推進(jìn)適老化數(shù)字產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，倡導(dǎo)

信息技術(shù)等相關(guān)企業(yè)考慮老年群體生活、信息、社

交等方面的需求，盡量簡(jiǎn)化智能手機(jī)等產(chǎn)品的操作過(guò)

程，設(shè)計(jì)具有符合老年人使用習(xí)慣的外觀和操作流程

的產(chǎn)品，提高老年群體對(duì)數(shù)字產(chǎn)品的可用性。

4.4 構(gòu)建社會(huì)幫扶機(jī)制

充分發(fā)揮社區(qū)或村鎮(zhèn)等基層部門(mén)的作用，多渠道

表2 老年群體數(shù)字鴻溝影響因素的二元Logistic回歸分析結(jié)果

變量 系數(shù) p值

年齡 0.347*** 0.008

性別 0.121 0.589

文化程度 -0.379*** 0.003

長(zhǎng)期居住地 0.372 0.120

月平均收入 -0.229** 0.041

與子女見(jiàn)面間隔時(shí)長(zhǎng) 0.274* 0.064

子女對(duì)老年人使用智能手機(jī)的態(tài)度 -0.411*** 0.010

無(wú)線網(wǎng)或?qū)拵Ы尤肭闆r -0.847*** 0.008

通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取信息的時(shí)間 -0.344*** 0.001

信息對(duì)生活的影響程度 -0.220*** 0.040

居住地是否有老年活動(dòng)中心 -0.445* 0.075

社區(qū)/村鎮(zhèn)提供免費(fèi)知識(shí)教學(xué)的參加學(xué)習(xí)意愿 0.088 0.791

注：***、**和*

分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

077

科技與產(chǎn)業(yè)

了解老年人對(duì)數(shù)字信息技術(shù)的應(yīng)用需求，整合社區(qū)資

源，成立老年活動(dòng)中心，并設(shè)置電腦、網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)室等

設(shè)施，提供老年人學(xué)習(xí)所需的場(chǎng)所，促使老年人有更

多機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)和交流網(wǎng)絡(luò)及信息技術(shù)知識(shí)，提升相關(guān)應(yīng)

用技能。社區(qū)或村鎮(zhèn)等基層部門(mén)可以聯(lián)合志愿者、公

益組織等多方社會(huì)力量，在老年活動(dòng)中心與老年人進(jìn)

行數(shù)字化知識(shí)與技能運(yùn)用的互動(dòng)與幫扶，幫助老年人

了解當(dāng)今信息社會(huì)的發(fā)展，嘗試接觸互聯(lián)網(wǎng)新媒體等

新鮮事物，并傳授數(shù)字產(chǎn)品的操作方法和技能，為老

年人提供數(shù)字技術(shù)方面的幫助。

參考文獻(xiàn)：

[1]Organisation for Economic Co-operation and

Development.Understanding the digital divide[R].

Paris:OECD,2001.

[2]杜鵬,韓文婷.互聯(lián)網(wǎng)與老年生活:挑戰(zhàn)與機(jī)遇[J].

人口研究,2021,45(3):3-16.

[3]潘曙雅,邱月玲.“銀色數(shù)字鴻溝”的形成及彌

合:基于2001-2019年的文獻(xiàn)梳理和理論透視[J].新聞春

秋,2021(1):27-33.

[4]何 銓,張 湘 笛.老 年 人 數(shù) 字 鴻 溝 的 影 響 因 素

及 社 會(huì) 融 合 策 略[J].浙 江 工 業(yè) 大 學(xué) 學(xué) 報(bào)(社 會(huì) 科 學(xué)

版),2017,16(4):437-441.

[5]周裕瓊.數(shù)字代溝與文化反哺:對(duì)家庭內(nèi)“靜悄

悄的革命”的量化考察[J].現(xiàn)代傳播(中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)

報(bào)),2014,36(2):117-123.

[6]王吉,潘彬.跨越銀色數(shù)字鴻溝:老年人信息技術(shù)

教育初探[J].江蘇廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào),2013,24(2):19-22.

[7]鄧蔚,汪明香.老齡化傳播中數(shù)字鴻溝的成因及對(duì)

策[J].中國(guó)廣播,2015(1):55-58.

[8]黃晨熹.老年數(shù)字鴻溝的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及對(duì)策[J].人

民論壇,2020(29):126-128.

[9]于瀟,劉澍.老年人數(shù)字鴻溝與家庭支持:基于

2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查的研究[J].吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)

學(xué)報(bào),2021,61(6):67-82+231-232.

[10]劉彥.社區(qū)教育助力老年人跨越數(shù)字鴻溝策略

研究[J].成人教育,2021,41(8):31-35.

[11]謝秋山,岳婷.積極老齡化背景下老年人數(shù)字融

入的必要性及路徑研究[J].當(dāng)代繼續(xù)教育,2019,37(4):10-

16.

[12]陸杰華,韋曉丹.老年數(shù)字鴻溝治理的分析框架、

理念及其路徑選擇:基于數(shù)字鴻溝與知溝理論視角[J].人

口研究,2021,45(3):17-30.

[13]陳萬(wàn)球,鄧麗伶.老齡技術(shù)守護(hù):人工智能時(shí)代老

年數(shù)字鴻溝及其彌合路徑[J].昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科

學(xué)版),2022,22(5):45-52.

[14]劉奕,李曉娜.數(shù)字時(shí)代老年數(shù)字鴻溝何以跨

越?[J].東南學(xué)術(shù),2022(5):105-115.

Research on Countermeasures to Help the Elderly Bridge Digital

Divide in the Digital Era

Ke Jinglin, Chen Mingyang, She Zilong, Xiao Wendan

(College of Business, Huanggang Normal University, Huanggang 438000)

Abstract: In the digital era, the issue of “digital divide” has received widespread attention. Based on the data from a field

survey in Xiping County, Zhumadian City, Henan Province in 2020, this paper aims to use binary logistic regression to examine

the digital divide and its influencing factors, taking into account the characteristics of the elderly, family status, information access

and social support. It’s found that the older the age, the greater the possibility of digital divide; and factors such as literacy, average

monthly income, frequency of meeting with children, children’s attitude toward the use of smartphones by the elderly, wireless LAN or

broadband access, and time spent on accessing online information all exert a significant negative effect on digital divide. Accordingly,

this paper proposes specific suggestions to help the elderly bridge digital divide, such as strengthening digital education, advocating

family “digital feedback”, popularizing Internet and “elderly-oriented” products and building social support mechanism.

Key words: Digital era; Elderly; Digital divide; Digital feedback

（校對(duì)：拜亞麗 楊艷佩）

078

中阿科技論壇 2023年第4期

近年來(lái)我國(guó)金融衍生品市場(chǎng)快速發(fā)展，交易品種

不斷豐富。股指期貨和股指期權(quán)的推出與發(fā)展對(duì)完

善資本市場(chǎng)有著重大意義，在完善資本市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的同

時(shí)，還可以改善股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的運(yùn)行機(jī)制，從而使資

本市場(chǎng)體系更加完善。建立和發(fā)展衍生品市場(chǎng)是我國(guó)

向金融強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的必經(jīng)之路。當(dāng)前我國(guó)面臨經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型

升級(jí)、金融深化改革，發(fā)展金融衍生品市場(chǎng)是構(gòu)建我

國(guó)多層次基本市場(chǎng)的迫切要求，同時(shí)也是為了更好地

為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)。2010年滬深300股指期貨上市，完善

了我國(guó)證券市場(chǎng)的做空機(jī)制，為國(guó)內(nèi)投資者提供了一

個(gè)規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的選擇；2015年上證50ETF期權(quán)在上

交所的上市，開(kāi)啟了多元化投資和風(fēng)險(xiǎn)管理并存的新

時(shí)代；同年，中金所上市交易上證50和中證500股指期

貨，進(jìn)一步豐富了我國(guó)金融衍生品市場(chǎng)；2019年，國(guó)

內(nèi)首只股指期權(quán)滬深300股指期權(quán)在中金所上市交易；

2022年，中證1000股指期貨和股指期權(quán)合約在中金所

正式掛牌交易。

中證1000指數(shù)由1 000只市值相對(duì)較高且流動(dòng)性良

好的A股股票組成，排名在滬深300指數(shù)以及中證500指

數(shù)成分股之后。因此，中證1000指數(shù)的樣本股票涵括

了滬深兩市的上市公司，同時(shí)作為一支寬基跨市場(chǎng)指

數(shù)，充分反映了小盤(pán)股公司在A股市場(chǎng)的股價(jià)表現(xiàn)，

與滬深300、中證500等指數(shù)形成互補(bǔ)關(guān)系。中證1000

股指期貨的推出，也與滬深300股指期貨、中證500股

指期貨在產(chǎn)品結(jié)構(gòu)上形成了互補(bǔ)關(guān)系，在進(jìn)一步豐富

投資者風(fēng)險(xiǎn)管理工具的同時(shí)，有助于滿足投資者多樣

化的投資需求?；钴S了小盤(pán)股交易的同時(shí)，還提高了

其市場(chǎng)定價(jià)效率，也促進(jìn)了中證1000指數(shù)ETF的發(fā)展。

自中證1000股指期貨上市以來(lái)，投資者參與積極性較

高，持倉(cāng)量與成交量呈現(xiàn)出不斷增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。因此研

究中證1000股指期貨是否發(fā)揮良好的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，

可以反映我國(guó)指數(shù)衍生品市場(chǎng)發(fā)展的最新?tīng)顩r，對(duì)促

進(jìn)我國(guó)金融衍生品市場(chǎng)的繁榮以及對(duì)沖股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

有著重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

價(jià)格發(fā)現(xiàn)是衍生品市場(chǎng)發(fā)展和套期保值交易的

基礎(chǔ)。對(duì)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的解釋一般是衍生品市場(chǎng)價(jià)

格應(yīng)是現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的無(wú)偏估計(jì)，這是判斷衍生品

市場(chǎng)是否具有良好價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的重要依據(jù)。此

外，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)新息時(shí)，若衍生品市場(chǎng)在現(xiàn)貨市場(chǎng)之

前做出反應(yīng)，即衍生品價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格具有引導(dǎo)作

用，那便可以認(rèn)為此衍生品市場(chǎng)具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)的功

能。若市場(chǎng)具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，投資者便可通過(guò)套期

保值交易對(duì)沖相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，衍生品的基礎(chǔ)功能得以有

效發(fā)揮。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行了廣泛的研究，

各個(gè)市場(chǎng)之間價(jià)格的動(dòng)態(tài)關(guān)系能夠有效地揭示市場(chǎng)的

發(fā)展質(zhì)量和運(yùn)行效率，對(duì)此研究較早的是一些相對(duì)成

熟的資本市場(chǎng)，如美國(guó)、歐洲等，隨著世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展

格局的改變，目前將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了印度、中國(guó)等新

中證 1000 股指期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能研究

楊嘉薇

（天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300387）

摘要：本文以現(xiàn)貨市場(chǎng)與股指期貨市場(chǎng)為研究對(duì)象，選取中證1000指數(shù)和中證1000股指期貨的5分鐘高頻交易

數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)采用ADF單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析以及方差分解等方法，

分析了中證1000股指期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。結(jié)果表明：中證1000股指期貨雖然上市時(shí)間較短，但已具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功

能，期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格相互引領(lǐng)，同時(shí)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮主導(dǎo)作用的是股指期貨市場(chǎng)。因此，應(yīng)重視期

貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能作用，以形成中證1000指數(shù)市場(chǎng)高效的價(jià)格體系。

關(guān)鍵詞：中證1000股指；期貨；價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能

中圖分類(lèi)號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-03-22

作者簡(jiǎn)介：楊嘉薇（1996— ），女，碩士，研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)。

079

科技與產(chǎn)業(yè)

興市場(chǎng)。

不同市場(chǎng)具有不同的微觀結(jié)構(gòu)，處理信息的過(guò)程

和速度也不盡相同，因此，哪個(gè)市場(chǎng)更具引導(dǎo)性，學(xué)

者們尚未得出一致的結(jié)論。目前就主流觀點(diǎn)來(lái)看，主

要有以下三種觀點(diǎn)。

第一種觀點(diǎn)認(rèn)為衍生品市場(chǎng)引導(dǎo)現(xiàn)貨市場(chǎng)。王蘇

生等（2017）研究中通過(guò)引入VEC模型與Granger檢驗(yàn)，

得出了國(guó)債期貨領(lǐng)先于國(guó)債現(xiàn)貨[1]。這個(gè)研究結(jié)果與杜

朝運(yùn)等（2020）、李宗龍（2022）所研究出的結(jié)論一

致[2-3]。李丹等（2022）在對(duì)鮮果類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的研究

中同樣得出了蘋(píng)果期貨單向引導(dǎo)現(xiàn)貨的結(jié)論[4]。王新華

等（2022）通過(guò)對(duì)滬深300ETF和股指期權(quán)市場(chǎng)研究發(fā)

現(xiàn)期權(quán)市場(chǎng)引導(dǎo)現(xiàn)貨市場(chǎng)[5]。

第二種觀點(diǎn)認(rèn)為現(xiàn)貨市場(chǎng)引導(dǎo)衍生品市場(chǎng)。Stucki

等（1994）通過(guò)研究瑞士期權(quán)和股票市場(chǎng)價(jià)格之間

的相互關(guān)系，得出了二者之間具有正相關(guān)的關(guān)系，股

票市場(chǎng)領(lǐng)先期權(quán)市場(chǎng)，但僅僅領(lǐng)先10分鐘[6]。吳獻(xiàn)博

（2016）研究發(fā)現(xiàn)現(xiàn)貨對(duì)期權(quán)價(jià)格有著主導(dǎo)作用，與

袁琴等（2018）得出的結(jié)論一致[7-8]。王珍（2022）通

過(guò)研究我國(guó)黃金現(xiàn)貨和期貨市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)，黃金現(xiàn)貨價(jià)格

對(duì)黃金期貨價(jià)格有著主導(dǎo)作用[9]。

第三種觀點(diǎn)認(rèn)為現(xiàn)貨市場(chǎng)與衍生品市場(chǎng)相互引領(lǐng)。

Lihara等（1996）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)間

存在相互的領(lǐng)先滯后關(guān)系[10]。王國(guó)志等（2016）選取

滬深300現(xiàn)貨、股指期貨以及ETF基金的5分鐘交易數(shù)

據(jù)，運(yùn)用VEC模型，得出三個(gè)市場(chǎng)間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均

衡關(guān)系和雙向引導(dǎo)關(guān)系，且股指期貨在價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程

中占主導(dǎo)地位[11]。鄒紹輝等（2018）通過(guò)對(duì)國(guó)際碳期

貨價(jià)格與中國(guó)碳價(jià)格的研究發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)市場(chǎng)之間為雙

向引導(dǎo)關(guān)系[12]。

綜上所述，當(dāng)前對(duì)于期、現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功

能的研究方法主要圍繞ADF單位根檢驗(yàn)、VAR模型、

協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)以及脈沖分析和方差

分解。中證1000期貨上市時(shí)間較短，國(guó)內(nèi)對(duì)中證1000

期貨研究較少，且大多停留在理論層面。因此，本文

以中證1000指數(shù)及股指期貨為研究對(duì)象，對(duì)中證1000

期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行實(shí)證研究。

2 數(shù)據(jù)選取與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)選取與處理

以小時(shí)、分鐘甚至秒為頻率取樣區(qū)間的高頻數(shù)據(jù)

比低頻數(shù)據(jù)更能夠及時(shí)反映市場(chǎng)信息，但高頻數(shù)據(jù)信

息具有離散性，采集過(guò)程中隨著頻率的提高，信息損

失逐漸嚴(yán)重，且還會(huì)伴隨著噪聲干擾。鑒于此，本文

選擇中證1000指數(shù)與中證1000股指期貨的5分鐘數(shù)據(jù)為

研究對(duì)象。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2022年7月22日—2023年2

月28日，共計(jì)143個(gè)交易日，6 864個(gè)觀察值，數(shù)據(jù)來(lái)源

于Choice金融終端。選取中證1000指數(shù)作為現(xiàn)貨價(jià)格，

代表市場(chǎng)主力，并將具有較好的流動(dòng)性和成交量的當(dāng)

月主力連續(xù)合約作為期貨價(jià)格。最后對(duì)價(jià)格序列進(jìn)行

對(duì)數(shù)化處理，將中證1000指數(shù)現(xiàn)貨價(jià)格表示為PZZ，中

證1000股指期貨的價(jià)格表示為PIM。

2.2 研究方法

2.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

時(shí)間序列建模時(shí)首先需要考慮平穩(wěn)性的問(wèn)題，非

平穩(wěn)時(shí)間序列往往會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”的現(xiàn)象，研究便

失去意義。因此，在建立模型前需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性

檢驗(yàn)。設(shè)存在序列yt

，其AR(1)過(guò)程可表示為：

（1）

其中， 是方差為σ2

的白噪聲過(guò)程。

實(shí)際應(yīng)用中，時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)一般采用ADF

單位根檢驗(yàn)，原假設(shè)是序列存在單位根，即非平穩(wěn)序

列，而備擇假設(shè)則是序列不存在單位根，即平穩(wěn)序列[6]。

2.2.2 向量自回歸模型

VAR模型可以彌補(bǔ)變量的內(nèi)生性問(wèn)題，因此在經(jīng)濟(jì)

問(wèn)題的實(shí)證研究中廣泛應(yīng)用。VAR模型的一般形式為：

（2）

其中， 是由t時(shí)期的n個(gè)變量組成的階列向量；A、

F1、F2都是階矩陣；是階干擾項(xiàng)。

2.2.3 協(xié)整檢驗(yàn)

盡管一些經(jīng)濟(jì)變量本身是非平穩(wěn)的，但它們的線

性組合可能是平穩(wěn)序列。這種平穩(wěn)的線性組合被稱為

“協(xié)整方程”，即變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。協(xié)整變

量必須具有相同的單整階數(shù)，否則不能進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

本文采用Johansen協(xié)整分析方法。

2.2.4 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

從本質(zhì)上看，Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)考察了某一個(gè)

變量的滯后項(xiàng)對(duì)另一個(gè)變量是否具有邊際預(yù)測(cè)作用。

當(dāng)一個(gè)變量受到其他變量的滯后影響時(shí)，它們之間存

在Granger因果關(guān)系。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)解決了x是否

引起y，或者y是否由x引起的問(wèn)題。但“x Granger引起

y”并不意味著y就是x的結(jié)果，僅僅代表統(tǒng)計(jì)上時(shí)間的

先后順序。

2.2.5 脈沖響應(yīng)與方差分解分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以用來(lái)刻畫(huà)一個(gè)變量在受到另一

個(gè)變量的沖擊后的動(dòng)態(tài)路徑以及持久性。方差分解利

... , s t ,...,

y c y

A F y F y F y n

DP

DP

y 1

t t t

t t t k t k t

t

ZZ

IM

1

1 1 2 2

a f

n

n

= + +

= + + + + = +

-

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D e m o

... , s t ,...,

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A F y F y F y n

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-

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D e m o

080

中阿科技論壇 2023年第4期

用每次沖擊對(duì)內(nèi)生變量的貢獻(xiàn)度來(lái)確定解釋變量和其

他變量對(duì)該解釋變量的影響程度。

3 實(shí)證分析

3.1 相關(guān)性分析

圖1為經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后的中證1000指數(shù)（LNZZ）、

中證1000股指期貨（LNIM）價(jià)格走勢(shì)，可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)

市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)十分相似。在進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)后，可知

兩個(gè)市場(chǎng)價(jià)格的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.997，表明中證1000期

貨和現(xiàn)貨價(jià)格存在顯著相關(guān)關(guān)系。

3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

非平穩(wěn)時(shí)間序列建?？赡軙?huì)產(chǎn)生“偽回歸”問(wèn)題，

因此建模前需要對(duì)現(xiàn)貨、期貨的價(jià)格序列進(jìn)行平穩(wěn)性

檢驗(yàn)。由表1可知，在5%的顯著性水平下，對(duì)數(shù)價(jià)格序

列存在單位根，為非平穩(wěn)序列，接下來(lái)對(duì)其一階滯后

項(xiàng)（DPZZ、DPIM）進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者均拒絕原假

設(shè)，為平穩(wěn)序列。因此可知PZZ、PIM均為一階差分平穩(wěn)

序列。

3.3 VAR最佳滯后階數(shù)選取

在對(duì)對(duì)數(shù)價(jià)格序列進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)前，

需要構(gòu)建VAR模型，并確定模型中內(nèi)生變量的p階滯

后期，從而反映全部?jī)?nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。本文依

據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則，確定最佳滯后期為9階，且構(gòu)建的

VAR模型穩(wěn)定。

3.4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

一些經(jīng)濟(jì)變量可能在短期內(nèi)暫時(shí)偏離均值，但從

長(zhǎng)期來(lái)看會(huì)回歸均衡狀態(tài)，協(xié)整關(guān)系便反映了這種長(zhǎng)

期均衡關(guān)系。接下來(lái)對(duì)中證1000期現(xiàn)貨對(duì)數(shù)價(jià)格序列

進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證兩個(gè)序列間是否存在協(xié)整關(guān)系。

通過(guò)表2可知，p值為0.000 0，在5%的顯著性水平下拒

絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，表明中證1000現(xiàn)貨和期

貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

3.5 Granger因果分析

期貨和現(xiàn)貨價(jià)格間是否為相互引導(dǎo)關(guān)系、在時(shí)間

上是否具有領(lǐng)先滯后關(guān)系可以用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

來(lái)驗(yàn)證。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，在5%的顯著性水平下，

中證1000期現(xiàn)貨價(jià)格間存在相互Granger因果關(guān)系，表

明兩個(gè)市場(chǎng)之間存在相互引導(dǎo)關(guān)系，從F統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，

期貨引導(dǎo)能力強(qiáng)于現(xiàn)貨。

3.6 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)分析可以用來(lái)研究中證1000期現(xiàn)貨間價(jià)

格發(fā)現(xiàn)的效率問(wèn)題。從圖2可知，期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)面對(duì)

圖1 中證1000期現(xiàn)貨對(duì)數(shù)價(jià)格走勢(shì)圖

表1 中證1000現(xiàn)貨與期貨的價(jià)格和對(duì)數(shù)收益的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

名稱 ADF檢驗(yàn)值 P值 檢驗(yàn)結(jié)果

PZZ -1.610 601 0.477 1 非平穩(wěn)

PIM -1.798 982 0.381 5 非平穩(wěn)

DPZZ -79.116 72 0.000 1 平穩(wěn)

DPIM -81.822 84 0.000 1 平穩(wěn)

表3 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

滯后期 原假設(shè) F統(tǒng)計(jì)量 P值 結(jié)果

1 不能Granger引起 5.869 67 0.015 4 拒絕

不能Granger引起 4.782 57 0.028 8 拒絕

5 不能Granger引起 22.415 9 2×10-22 拒絕

不能Granger引起 2.881 6 0.013 3 拒絕

9 不能Granger引起 13.310 6 2×10-21 拒絕

不能Granger引起 2.498 95 0.007 5 拒絕

14 不能Granger引起 8.834 09 2×10-19 拒絕

不能Granger引起 2.147 45 0.007 6 拒絕

來(lái)自自身的沖擊，均做出了較快的反應(yīng)，均在15分鐘

將沖擊消化完畢。對(duì)兩市場(chǎng)之間的沖擊而言，現(xiàn)貨市

場(chǎng)產(chǎn)生的沖擊對(duì)期貨市場(chǎng)在滯后1期達(dá)到最大值，而期

貨市場(chǎng)的沖擊則對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)在滯后2期達(dá)到最大值，表

明期貨市場(chǎng)反應(yīng)更為迅速。

3.7 方差分解

方差分解用于分析影響內(nèi)生變量的結(jié)構(gòu)沖擊的貢

獻(xiàn)度，占據(jù)更多價(jià)格信息份額的一方市場(chǎng)將發(fā)揮更好

的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。對(duì)期貨和現(xiàn)貨價(jià)格序列進(jìn)行方差分

解，從現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的比例中獲得現(xiàn)貨與期貨

價(jià)格變化的長(zhǎng)期作用方差，然后將計(jì)算出的兩個(gè)市場(chǎng)

信息份額的平均值去衡量現(xiàn)貨和期貨市場(chǎng)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)

功能中的作用大小，結(jié)果如表4所示。

由表4可以看出，滯后期為1時(shí)，現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)

表2 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

協(xié)整關(guān)系

零假設(shè) 特征值 跡統(tǒng)計(jì)量 5%臨界值 P值

無(wú)* 0.004 831 36.132 25 15.494 71 0.000 0

至多一個(gè) 0.000 429 2.941 247 3.841 466 0.086 3

注：*為在5%顯著水平下拒絕原假設(shè)

081

科技與產(chǎn)業(yè)

現(xiàn)貨市場(chǎng)長(zhǎng)期影響的方差為17.94%，對(duì)期貨市場(chǎng)長(zhǎng)期

影響的方差為82.06%。隨著滯后期的增加，現(xiàn)貨市場(chǎng)

對(duì)總方差的影響逐漸減小，在100期時(shí)減小到8.22%，

而期貨市場(chǎng)的影響逐漸增大，在100期時(shí)達(dá)到91.78%。

當(dāng)滯后期為1時(shí)，所有對(duì)期貨價(jià)格變動(dòng)長(zhǎng)期影響的沖

擊都來(lái)自期貨市場(chǎng)。隨著滯后期的增加，來(lái)自現(xiàn)貨市

場(chǎng)的沖擊在總方差上逐漸增大，在100期達(dá)到1.46%，

而來(lái)自期貨市場(chǎng)的沖擊則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在100期降至

98.54%?，F(xiàn)貨市場(chǎng)的方差平均為4.85%，而期貨市場(chǎng)的

方差平均為95.15%。因此可知中證1000期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)

貨價(jià)格的傳導(dǎo)比較強(qiáng)，表明在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能上期貨市

場(chǎng)處于主導(dǎo)地位。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文基于5分鐘高頻數(shù)據(jù)，利用相關(guān)性分析、協(xié)整

檢驗(yàn)、Granger因果分析、脈沖響應(yīng)分析以及方差分解

等方法對(duì)2022年7月22日—2023年2月28日中證1000期

貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行了相關(guān)實(shí)證研究，得出如下

結(jié)論：通過(guò)對(duì)兩市場(chǎng)相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，中證1000期貨

與現(xiàn)貨價(jià)格呈現(xiàn)高度相關(guān)且相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.997，同時(shí)

通過(guò)觀察期、現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)圖可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)波幅

與走勢(shì)基本一致；通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)價(jià)格間

在5%的顯著性水平下存在協(xié)整關(guān)系，即兩個(gè)市場(chǎng)存在

長(zhǎng)期均衡關(guān)系；通過(guò)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)表明兩個(gè)市

場(chǎng)存在相互引導(dǎo)關(guān)系，且期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能顯著；對(duì)

兩個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析和方差分解，發(fā)現(xiàn)期貨市

場(chǎng)價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格有較強(qiáng)的影響，說(shuō)明期價(jià)對(duì)現(xiàn)

價(jià)有較強(qiáng)的傳導(dǎo)，進(jìn)一步表明在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能中期貨

市場(chǎng)處于主導(dǎo)地位。

4.2 建議

4.2.1 放寬金融衍生品準(zhǔn)入門(mén)檻，提升市場(chǎng)活躍度

金融衍生品準(zhǔn)入門(mén)檻放寬，能夠讓更多的市場(chǎng)主

體參與進(jìn)來(lái)。實(shí)證結(jié)果表明，中證1000期貨市場(chǎng)具有

較強(qiáng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，可作為分析股票市場(chǎng)的領(lǐng)先指

標(biāo)，為股票的交易提供參考，可以幫助投資者把握一

定的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，更有利于長(zhǎng)期性投資交易，進(jìn)而幫助

投資者做出更加有利的決策。良好的市場(chǎng)功能需要活

躍的交易市場(chǎng)做支撐，只有需求足夠大，市場(chǎng)才會(huì)有

較好的流動(dòng)性和較低的交易成本。我國(guó)金融衍生品市

場(chǎng)一直在實(shí)行投資者準(zhǔn)入制度，且準(zhǔn)入門(mén)檻較高，因

此市場(chǎng)活躍度較現(xiàn)貨來(lái)說(shuō)有所不足。此外個(gè)人投資者

投資經(jīng)驗(yàn)不足，投資行為不夠成熟，面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)可

能會(huì)產(chǎn)生從眾心理，無(wú)法正確面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。因此，在適

當(dāng)降低市場(chǎng)準(zhǔn)入門(mén)檻、放寬準(zhǔn)入條件，吸引更多的投

表4 方差分解結(jié)果

滯后期 來(lái)自 來(lái)自

PZZ PIM PZZ PIM

1 17.937 27 82.062 73 0.000 000 100.000 0

10 10.346 05 89.653 95 0.426 637 99.573 36

50 8.764 263 91.235 74 0.872 329 99.127 67

100 8.224 461 91.775 54 1.462 754 98.537 25

注：RZZ為中證1000指數(shù)收益率，RIM為中證1000股指期貨收益率。

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析圖

082

中阿科技論壇 2023年第4期

資主體入市交易的同時(shí)，要通過(guò)機(jī)構(gòu)投資者去引導(dǎo)個(gè)

人投資者做出更為理性的投資判斷。

4.2.2 穩(wěn)步推出新產(chǎn)品，增加金融衍生品市場(chǎng)的多

樣性

實(shí)證結(jié)果表明，中證1000股指期貨作為以中證

1000指數(shù)為基礎(chǔ)的衍生品，并未出現(xiàn)同質(zhì)化現(xiàn)象，實(shí)

現(xiàn)了一定的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)有一定的引導(dǎo)

作用，同時(shí)較好地提升了現(xiàn)貨市場(chǎng)的市場(chǎng)質(zhì)量。我國(guó)

現(xiàn)有的金融產(chǎn)品還不夠豐富，無(wú)法滿足投資者對(duì)金融

衍生品的需求。因此，需要基于市場(chǎng)環(huán)境和不同產(chǎn)品

的發(fā)展條件，有序推出金融衍生品，不斷豐富和完善

金融市場(chǎng)層次，更好地為投資和實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)。我國(guó)

股市、債市經(jīng)過(guò)多年培養(yǎng)，已經(jīng)有了大量的投資者，

出于投資、避險(xiǎn)和資產(chǎn)配置的目的，目前我國(guó)對(duì)股市、

債市衍生品的需求量很大，因此應(yīng)該推出更多的金融

衍生產(chǎn)品以滿足市場(chǎng)需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]王蘇生,于永瑞,劉惠敏,等.基于高頻數(shù)據(jù)的中國(guó)國(guó)

債期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力研究[J].運(yùn)籌與管理,2017,26(6):117-

123+131.

[2]杜朝運(yùn),郭晟宇.我國(guó)國(guó)債期貨有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能

嗎？ [J].金融市場(chǎng)研究,2020(7):110-119.

[3]李宗龍.商業(yè)銀行參與國(guó)債期貨對(duì)金融市場(chǎng)的影

響研究:兼析提升國(guó)債期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的制度機(jī)制[J].

價(jià)格理論與實(shí)踐,2022(1):107-111.

[4]李丹,任鈺田,王馨瑤,等.鮮果類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)

價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能研究:以蘋(píng)果期貨為例[J].價(jià)格理論與實(shí)

踐,2022(10):142-145.

[5]王新華,吳怡林.滬深300股指期權(quán)與現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)

格關(guān)聯(lián)性研究[J].中國(guó)證券期貨,2022(2):32-40.

[6]STUCKI T,WASSERFALLEN W.Stock and option

markets: The Swiss evidence[J].Journal of Banking and

Finance,1994,18(5):881-893.

[7]吳獻(xiàn)博.基于GARCH模型的上證50ETF期權(quán)與

標(biāo)的現(xiàn)貨的影響關(guān)系研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大

學(xué),2016.

[8]袁琴,劉文瓊.上證50ETF期權(quán)與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的

實(shí)證研究[J].湖州師范學(xué)院學(xué)報(bào),2018,40(10):81-88.

[9]王珍.我國(guó)黃金市場(chǎng)期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的

實(shí)證研究[J].黃山學(xué)院學(xué)報(bào),2022,24(1):59-64.

[10]Lihara, Kato, Tokunaga. Intraday Return Dynamics

between the Cash and the Futures Markets in Japan [J].

Journal of Futures Markets, 1999(16):147-162.

[11]王國(guó)志,王薇.滬深300股指期貨,ETF基金與滬深

300指數(shù)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能研究[J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社

會(huì)科學(xué)版),2016,9(1):72-77.

[12]鄒紹輝,張?zhí)?國(guó)際碳期貨價(jià)格與國(guó)內(nèi)碳價(jià)動(dòng)態(tài)

關(guān)系[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版),2018,53(5):70-79.

Study on the Price Discovery Function of CSI 1000 Stock Index

Futures

Yang Jiawei

(School of Economics and Management, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387)

Abstract: This paper aims to explore the price discovery function of CSI 1000 stock index futures by employing ADF unit root

test, co-integration test, Granger causality test, impulse response analysis, and variance decomposition, using the 5-minute high

frequency trading data of CSI 1000 index and CSI 1000 stock index futures as sample data. The results indicate that although with

short listing period, the CSI 1000 stock index futures already developed price discovery function, and the prices of futures and spot

markets guide each other, in which futures market plays a leading role. Therefore, it’s concluded that the price discovery function of

the futures market should be attached more significance to form an efficient price system in the CSI 1000 index market.

Key words: CSI 1000 stock index; Futures; Price discovery function

（校對(duì)：張晶晶 楊艷佩）

083

科技與產(chǎn)業(yè)

在現(xiàn)代信息技術(shù)快速發(fā)展與推廣的今天，越來(lái)越

多的服務(wù)行業(yè)在不斷創(chuàng)新。政府部門(mén)運(yùn)用信息技術(shù)，

在行政管理工作中進(jìn)行革新，電子政務(wù)的出現(xiàn)具有

高效率、方便、省時(shí)等優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)了政府部門(mén)傳統(tǒng)管

理工作中存在的缺陷，極大地提高了政府為民服務(wù)

質(zhì)量與水平。在全球化加速發(fā)展的今天，電子政務(wù)的

發(fā)展已經(jīng)成為世界各國(guó)政府進(jìn)行管理改革的一個(gè)重

要標(biāo)志，更是衡量一個(gè)國(guó)家和城市競(jìng)爭(zhēng)力高低的指

標(biāo)之一。

1 電子政務(wù)的概念

電子政務(wù)是政府機(jī)構(gòu)應(yīng)用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)通信技

術(shù)，使日常辦公、信息收集與發(fā)布及公共管理等事務(wù)，

實(shí)現(xiàn)電子化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的國(guó)家行政管理形式。

它將傳統(tǒng)行政模式轉(zhuǎn)變?yōu)殡娮踊_(dá)到了行政管理工

作的無(wú)紙化、信息傳遞的網(wǎng)絡(luò)化以及行政人際關(guān)系的

虛擬化。

電子政務(wù)包含政府部門(mén)間、政府與企業(yè)以及政府

與公民等方面的內(nèi)容，如政府辦公自動(dòng)化、政府部門(mén)

間的信息共建共享、政府實(shí)時(shí)信息發(fā)布、電子稅務(wù)、

公民網(wǎng)上查詢政府信息、電子醫(yī)療和社會(huì)保險(xiǎn)等。隨

著陽(yáng)光政策的號(hào)召，電子政務(wù)的發(fā)展取得了巨大的成

就，提高了政府部門(mén)管理工作的透明化水平，促進(jìn)了

信息資源的共建共享，使公民和企業(yè)可以更為清晰明

了地感知到政府部門(mén)的管理工作成果，建立起一個(gè)良

好的政府部門(mén)與公民信息傳遞系統(tǒng)，為公民和企業(yè)提

供更為有效的服務(wù)。

電子政務(wù)不受時(shí)空限制，可以有效地優(yōu)化政府部

門(mén)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程，從而極大地提高了政府部門(mén)

的工作效率和管理水平，更好地發(fā)揮政府部門(mén)功能與

作用，給社會(huì)公眾帶來(lái)更多高質(zhì)量、方便的信息管理

與服務(wù)，成為政府行政管理不可或缺的一部分[1]。

《2020年聯(lián)合國(guó)電子政務(wù)調(diào)查報(bào)告》顯示，未來(lái)

幾年，隨著信息化建設(shè)的進(jìn)一步深入以及社會(huì)對(duì)公共

服務(wù)需求的不斷增長(zhǎng)，我國(guó)電子政務(wù)仍有巨大的發(fā)展

潛力。隨著國(guó)家治理體系的不斷完善，管理水平和政

府服務(wù)的質(zhì)量也不斷提升，人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)

算和其他新的信息技術(shù)發(fā)展，將會(huì)給電子政府提供更

多行之有效的服務(wù)方式[2]。

2 我國(guó)電子政務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀分析

我國(guó)電子政務(wù)的發(fā)展歷經(jīng)了從自發(fā)分散式部門(mén)

型，到互聯(lián)互通的集成型，再到開(kāi)發(fā)開(kāi)放的平臺(tái)型，

如今已逐步走向生態(tài)融合的智慧型。這表明，我國(guó)的

電子政務(wù)信息化已經(jīng)從獨(dú)立到協(xié)同，再到公共參與，

也就是從原來(lái)的單一部門(mén)運(yùn)行，到跨部門(mén)合作，再到

與社會(huì)公眾的協(xié)同治理，最后轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)據(jù)決策的

驅(qū)動(dòng)型政府[3]。

我國(guó)電子政務(wù)研究的熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)

——基于CiteSpace的可視化分析

張建穎

（沈陽(yáng)師范大學(xué),遼寧 沈陽(yáng) 110034）

摘要：本文通過(guò)借助CiteSpace軟件，對(duì)中國(guó)知網(wǎng)收錄的2015—2022年有關(guān)電子政務(wù)研究的1034條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行

了可視化分析，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)文量、研究者、研究機(jī)構(gòu)、研究領(lǐng)域和研究熱點(diǎn)方面的分析，發(fā)現(xiàn)電子政

務(wù)研究在政策背景下發(fā)展勢(shì)頭良好，但存在發(fā)文量總體較少、研究作者與機(jī)構(gòu)之間合作不充分等問(wèn)題。為了更好

地促進(jìn)電子政務(wù)研究的發(fā)展，進(jìn)而推動(dòng)我國(guó)政府部門(mén)改革、建設(shè)服務(wù)型政府，本文對(duì)我國(guó)電子政務(wù)研究的熱點(diǎn)及

發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了系統(tǒng)論述。

關(guān)鍵詞：電子政務(wù)；CiteSpace；可視化分析；政府建設(shè)

中圖分類(lèi)號(hào)：D63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-02-15

作者簡(jiǎn)介：張建穎（1999— ），女，碩士研究生，研究方向?yàn)楣补芾砣肆Y源管理。

084

中阿科技論壇 2023年第4期

近幾年，我國(guó)政府大力推進(jìn)電子政務(wù)，取得了顯

著成效。許多地方政府部門(mén)正在主動(dòng)發(fā)展和應(yīng)用信

息技術(shù)，以滿足發(fā)展的需求。他們十分重視信息的發(fā)

展和運(yùn)用，強(qiáng)化了監(jiān)督功能，拓展了公眾服務(wù)功能，

并積極改變工作模式，這大大提升了我國(guó)行政辦事效

率，增強(qiáng)了政府與企業(yè)、群眾之間的溝通，為構(gòu)建服

務(wù)型政府提供了有力的技術(shù)支撐。

為了更好地分析電子政務(wù)研究成果，該項(xiàng)研究采

用中國(guó)知網(wǎng)信息庫(kù)作為樣本數(shù)據(jù)源，全面、細(xì)致地搜

集電子政務(wù)的相關(guān)文獻(xiàn)，選擇“電子政務(wù)”為檢索詞，

以“主題”為檢索條件，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中符合要求的主題、

篇名和關(guān)鍵詞進(jìn)行精確匹配檢索。由于電子政務(wù)的發(fā)

展日新月異，為了確保研究結(jié)果的有效性，將檢索時(shí)

間跨度設(shè)定為2015—2022年，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)，最終得到

1 034 篇相關(guān)文獻(xiàn)作為分析樣本。

4 我國(guó)電子政務(wù)研究的整體情況

4.1 文獻(xiàn)數(shù)量的時(shí)間分布

研究對(duì)象在不同時(shí)間段的發(fā)文量可以反映該研究

領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的熱點(diǎn)與趨勢(shì)。根據(jù)圖1中關(guān)于電子政

務(wù)研究相關(guān)文獻(xiàn)的發(fā)文量年度發(fā)布圖，通過(guò)對(duì)2015—

2022年的發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出每年電子政務(wù)研究發(fā)

文數(shù)量分別為186、164、152、130、121、115、106、

60。由此可知，2015年發(fā)表論文數(shù)量較多，研究熱度

高漲，2016—2022年總體的發(fā)文量呈下降趨勢(shì)。

4.2 發(fā)文作者分析

發(fā)文量的多少在一定程度上能反映作者對(duì)該研究

領(lǐng)域的關(guān)注程度和研究能力。結(jié)合CiteSpace軟件，以作

者作為影響因子進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)這些研究成果的總

結(jié)和整理，得到了作者的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖。從圖的分析可

以看出，作者的共線網(wǎng)絡(luò)比較分散，而且彼此之間的

聯(lián)系也比較薄弱，每個(gè)作者大部分都是以點(diǎn)的形式分

散在各地，這就說(shuō)明了研究作者跨區(qū)域和機(jī)構(gòu)的合作

并不多，并且主要集中在小范圍內(nèi)的合作。從論文發(fā)

表數(shù)量來(lái)看，胡廣偉發(fā)表了10篇、羅賢春發(fā)表了9篇、

王益民發(fā)表了9篇。每一位作者都有自己的主攻領(lǐng)域，

但彼此間的區(qū)別較大，聯(lián)系不夠深入（見(jiàn)圖2）。

4.3 研究機(jī)構(gòu)分布

研究表明，高校建筑和研究院已成為電子政務(wù)領(lǐng)

域的重要研究中心，其中以南京大學(xué)國(guó)民經(jīng)濟(jì)管理研

究所、華中科技高校城市公共管理研究所、湖北高校

信息研究所等機(jī)構(gòu)為核心，為電子政務(wù)的發(fā)展提供了

強(qiáng)有力的支撐。發(fā)文量最多的研究機(jī)構(gòu)是南京大學(xué)信

息管理學(xué)院，發(fā)文19篇；華中科技大學(xué)公共管理學(xué)院

緊隨其后，發(fā)文 15篇，絕大部分機(jī)構(gòu)發(fā)表的文章并不

多。有關(guān)電子政務(wù)的研究文獻(xiàn)主要來(lái)自大學(xué)和科研院

所，大學(xué)已成為研究電子政務(wù)的主要力量，但從整體

上來(lái)看，高產(chǎn)出的論文在發(fā)文機(jī)構(gòu)中并不顯著。

在合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系上，通過(guò)深入的分析可以發(fā)現(xiàn)，

具有高連通性的機(jī)構(gòu)通常都在同一個(gè)或者是鄰近的城

市，它們的資金、團(tuán)隊(duì)和空間等資源可以被有效地融

合在一起，這對(duì)于推動(dòng)區(qū)域電子政務(wù)的各方面研究是

有利的。除此之外，各個(gè)科研機(jī)構(gòu)總體上都比較分散，

這也說(shuō)明了不同地區(qū)的科研機(jī)構(gòu)之間的合作還不夠密

切，不同學(xué)科領(lǐng)域之間有待進(jìn)一步交流合作（見(jiàn)圖3）。

5 我國(guó)電子政務(wù)研究熱點(diǎn)分析與研究趨勢(shì)變化

5.1 關(guān)鍵詞共線聚類(lèi)分析

在CiteSpace中對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行了計(jì)算分析，從而得

到了可視化的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析圖和關(guān)鍵詞聚類(lèi)分

析圖（見(jiàn)圖4、圖5）。從共現(xiàn)和聚類(lèi)結(jié)果來(lái)看，政務(wù)

服務(wù)、數(shù)字政府、互聯(lián)網(wǎng)+、公共服務(wù)、大數(shù)據(jù)等關(guān)

鍵詞都出現(xiàn)在聚類(lèi)中心，并且具有很高的顯著性，由

此可以得知這個(gè)階段研究的主要方向和發(fā)展趨勢(shì)。

隨著對(duì)電子政務(wù)的不斷深入，從關(guān)鍵詞的變化中可

以看到，對(duì)電子政務(wù)的研究逐步深入，電子政務(wù)與智

慧城市、電子治理緊密相關(guān)，電子政務(wù)已經(jīng)涉足了多

個(gè)方面。

圖1 電子政務(wù)發(fā)表年度變化趨勢(shì)

圖2 研究作者共線網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖

085

科技與產(chǎn)業(yè)

根據(jù)電子政務(wù)關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化分

析得到13個(gè)中心詞，可以將其劃分為三個(gè)方面的研究

方向和趨勢(shì)。

（1）電子政務(wù)在公民參與中的服務(wù)研究

包括政務(wù)微博、政務(wù)服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)輿情、公眾體驗(yàn)。

據(jù)最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)政府服務(wù)用戶已達(dá)到8.43

億，這為全國(guó)建立一體化政府服務(wù)體系提供了良好的

基礎(chǔ)，使公眾可以更加方便快捷地參與政府工作。在

政務(wù)新媒體日益蓬勃發(fā)展的今天，政務(wù)微博已成為政

府機(jī)關(guān)的一種信息發(fā)布方式，用以疏導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情，是

開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)問(wèn)政的重要環(huán)節(jié)。在我國(guó)，很多政府部門(mén)都

建立起自己的官方微博，通過(guò)微博這一形式來(lái)傳播自

身的政策與聲音。在疫情期間，中央及地方政府陸續(xù)

召開(kāi)多場(chǎng)新聞發(fā)布會(huì)，為公眾答疑解惑，并通過(guò)政務(wù)

微博及時(shí)向社會(huì)傳遞權(quán)威信息，宣傳防疫政策，在抗

擊疫情過(guò)程中起到了至關(guān)重要的作用。政務(wù)微博還能

夠使政府、媒體、民眾之間實(shí)現(xiàn)良性互動(dòng)，有效推動(dòng)

政府、民眾之間的交流和合作，為抗擊疫情提供更多

的助力[4]。

（2）電子政務(wù)在管理實(shí)踐中的應(yīng)用研究

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的蓬勃興起，全

球進(jìn)入了數(shù)字化時(shí)代。數(shù)字政府作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要

組成部分，正逐漸成為世界各國(guó)推動(dòng)治理體系和治理

能力現(xiàn)代化的重要抓手。黨的十九屆五中全會(huì)提出，

“十四五”時(shí)期要加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國(guó)。

中國(guó)作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，數(shù)字化進(jìn)程全面加速，

國(guó)家政策不斷出臺(tái)，數(shù)字政府建設(shè)逐步走向全國(guó)統(tǒng)一、

全國(guó)聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)共享、互聯(lián)互通。數(shù)字政府作為新一

代信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新的重要載體和有效方式，是推動(dòng)

政府治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要手段[5]。

（3）電子政務(wù)中政府信息公開(kāi)問(wèn)題的研究

主要是對(duì)數(shù)字時(shí)代背景下政府信息公開(kāi)制度建設(shè)

問(wèn)題進(jìn)行分析。建立健全的政府信息公開(kāi)制度體系，

有利于推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化。加強(qiáng)

信息公開(kāi)，能夠更好地提高政府的工作效率和服務(wù)水

平，有利于提高行政效率，增強(qiáng)政府公信力，促進(jìn)社

會(huì)的和諧發(fā)展。

圖3 研究機(jī)構(gòu)共線網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖5 關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜

086

中阿科技論壇 2023年第4期

5.2 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

為了更好地對(duì)我國(guó)電子政務(wù)研究熱點(diǎn)的發(fā)展情況

有一個(gè)比較清晰的認(rèn)識(shí)，使用Burst Terms功能對(duì)突現(xiàn)詞

進(jìn)行分析，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，可以獲得17個(gè)突現(xiàn)詞，并對(duì)關(guān)鍵

詞的出現(xiàn)時(shí)間、出現(xiàn)強(qiáng)度、突現(xiàn)時(shí)間和突現(xiàn)強(qiáng)度減弱

的時(shí)間進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)（見(jiàn)圖6）。對(duì)熱點(diǎn)關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖進(jìn)

行了分析，得出不同時(shí)間段突現(xiàn)的研究熱點(diǎn)與前沿。

2015—2022年，突現(xiàn)詞主要為數(shù)字政府、開(kāi)放政府、

互聯(lián)網(wǎng)+等[6]?！笆奈濉笔俏覈?guó)社會(huì)管理的一個(gè)關(guān)鍵

時(shí)期，要推動(dòng)數(shù)字政府管理系統(tǒng)的建立，要加速頂層

設(shè)計(jì)的步伐，要有相應(yīng)的硬件設(shè)施，同時(shí)，在這個(gè)階

段，國(guó)家的政務(wù)服務(wù)更加注重服務(wù)的品質(zhì)和效率，因

此，怎樣才能使民眾在網(wǎng)上參與政治活動(dòng)中獲得更多

的經(jīng)驗(yàn)，從而更好地理解民眾的需要，就變得非常關(guān)

鍵。數(shù)據(jù)在電子政務(wù)的發(fā)展中有著很強(qiáng)的推動(dòng)力，

為了讓數(shù)據(jù)能夠更好地為政府提供服務(wù)，要不斷提高

政府工作人員素質(zhì)，讓他們能夠充分發(fā)揮出自己的作

用，對(duì)電子政務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行完善與改進(jìn)。要進(jìn)一步完善

數(shù)據(jù)共享機(jī)制，推動(dòng)數(shù)據(jù)共享的法治化與規(guī)范化，保

障公民個(gè)人信息的安全、合法使用。

6 結(jié)論

由于科技的發(fā)展，電子政務(wù)已經(jīng)變成我國(guó)政府日

常工作的一部分，它不僅可以促進(jìn)政府職能的轉(zhuǎn)換，

提升政府部門(mén)工作績(jī)效，還能夠極大地提高政府辦公

效能，對(duì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了巨大的深遠(yuǎn)影響。由于科技

的發(fā)展，我國(guó)現(xiàn)階段的電子政務(wù)正在逐步取代傳統(tǒng)的

政府日常管理工作，已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)管理工作之中

的重中之重。通過(guò)電子政務(wù)的建設(shè)，政府的行政行為、

行政手段和行政效率得到了大幅度提高，為政府治理

能力的提升提供了強(qiáng)大的支持，同時(shí)也為人民群眾提

供了更多的公共服務(wù)，提高了政府在人民群眾心目中

的地位，實(shí)現(xiàn)了讓人民群眾滿意的目標(biāo)[7]。我們應(yīng)該高

度重視電子政務(wù)的發(fā)展，采取積極措施來(lái)推動(dòng)其完善

和發(fā)展，以確保政府部門(mén)的工作能夠順利進(jìn)行，促進(jìn)

社會(huì)的進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁文.“互聯(lián)網(wǎng)+”電子政務(wù)國(guó)際緣起及中國(guó)應(yīng)

對(duì)[J].經(jīng)濟(jì)師,2022(9):228-229.

[2]鄭子然.我國(guó)電子政務(wù)研究的熱點(diǎn)及發(fā)展趨

勢(shì)——基于CiteSpace的可視化分析[J].黑龍江人力資源

和社會(huì)保障,2021(13):25-27.

[3]姜家昆.我國(guó)電子政務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀、問(wèn)題與對(duì)策研

究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2021.

[4]徐強(qiáng),劉欣.我國(guó)電子政務(wù)在線服務(wù)指數(shù)全球排名

升至第九位[N].法治日?qǐng)?bào),2022-08-19(006).

[5]傅榮校.我國(guó)政務(wù)數(shù)據(jù)共享的政策目標(biāo)變遷與共

享實(shí)踐推進(jìn)[J].檔案學(xué)通訊,2022(5):28-36.

[6]李燕.“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”公民獲得感:理論內(nèi)

涵與測(cè)量維度[J].探索,2021(4):133-145.

[7]高斯芃.整體政府視角下“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”

生態(tài)系統(tǒng)研究[D].北京:中共中央黨校,2020.

圖6 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析圖

087

科技與產(chǎn)業(yè)

Study on the Hot-Spots and Trends of E-government Research in

China

——Visual Analysis Based on CiteSpace

Zhang Jianying

(Shenyang Normal University, Shenyang 110034)

Abstract: In this paper, with the help of CiteSpace software, a visual analysis of 1,034 literature on e-government from 2015

to 2022 included in China National Knowledge Infrastructure is conducted to study the volume of articles, researchers, research

institutions, research fields and hot-spots. The results suggest that e-government research is gaining momentum, but there are

restraints such as the overall low volume of publications and insufficient collaboration between researchers and institutions. In order

to promote e-government research and to accelerate the reform of government departments and the construction of service-oriented

government, this paper discusses the hot-spots and trends of e-government research in detail.

Key words: E-government; CiteSpace; Visual analysis; Government construction

（校對(duì)：郭雁華 趙一）

088

中阿科技論壇 2023年第4期

中國(guó)信息通信研究院曾經(jīng)在《大數(shù)據(jù)白皮書(shū)

（2020年）》中預(yù)測(cè)，2035年全球范圍內(nèi)生產(chǎn)的數(shù)

據(jù)總量將達(dá)到2142ZB，至此，全球數(shù)據(jù)量開(kāi)始呈現(xiàn)

出爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。黨的十九屆四中全會(huì)決議中

提出，“健全勞動(dòng)、資本、土地、知識(shí)、技術(shù)、管理、

數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場(chǎng)評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬的

機(jī)制”，數(shù)據(jù)已然成為國(guó)家的重要生產(chǎn)要素之一。隨

著市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，部分?jǐn)?shù)據(jù)成功轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流，

其資產(chǎn)屬性愈發(fā)明顯，龐大的數(shù)據(jù)價(jià)值開(kāi)始從其他活

動(dòng)和已有資產(chǎn)中剝離，從而形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)。世界經(jīng)濟(jì)

論壇曾對(duì)其未來(lái)前景進(jìn)行預(yù)測(cè)，稱其為下一個(gè)財(cái)富高

地，與當(dāng)今社會(huì)石油的價(jià)值相比，甚至有超越之勢(shì)。

盡管如此，有關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的問(wèn)題仍處于亟待解決

狀態(tài)。首先，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念的界定尚未統(tǒng)一，研究

者各自基于不同視角和研究目的進(jìn)行定義。其次，數(shù)

據(jù)資產(chǎn)定價(jià)缺乏系統(tǒng)框架，前期研究大多是基于具

體行業(yè)或具體公司，對(duì)某種參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)或調(diào)整來(lái)

計(jì)算數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值。在這種情況下，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)基本

理論和定價(jià)方法都面臨著巨大的挑戰(zhàn)?；谝陨蠁?wèn)

題，本文試圖梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)基本理論及定價(jià)方

法，總結(jié)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)涵，探究數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)的研究

現(xiàn)狀和熱點(diǎn)問(wèn)題。為推動(dòng)我國(guó)數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素核算理

論、統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和調(diào)查方法的創(chuàng)新提供了借鑒和參考，

也為探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等的宏觀影響提供了參

考和支持。

1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念

1974年，Richard提出了數(shù)據(jù)資產(chǎn)這一概念，他認(rèn)

為各類(lèi)實(shí)物債券等虛擬資產(chǎn)的集合即為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，當(dāng)

時(shí)這一數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念與學(xué)界所討論的數(shù)據(jù)資產(chǎn)差距

較大。此后Gargano第一次將網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)庫(kù)資源的隱

藏價(jià)值作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并指出可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

挖掘這些數(shù)據(jù)背后的高額價(jià)值，自此數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸受

到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的重視。2020年中共中央、國(guó)務(wù)院發(fā)布

的《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的

意見(jiàn)》中提出未來(lái)我國(guó)要加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，這

標(biāo)志著數(shù)據(jù)與勞動(dòng)、資本等傳統(tǒng)要素?fù)碛辛讼嗤牡?/p>

位和角色，但當(dāng)前學(xué)界對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)暫時(shí)還沒(méi)有權(quán)威性

的明確概念。

1.1 從資產(chǎn)定義的角度

從資產(chǎn)定義的角度來(lái)看，《國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》中對(duì)

資產(chǎn)的定義是由企業(yè)擁有或者控制的、由過(guò)去的交易

或者經(jīng)營(yíng)事項(xiàng)所形成的、可以為企業(yè)帶來(lái)預(yù)期收益的

資源，在這些資源當(dāng)中沒(méi)有實(shí)物形態(tài)的非貨幣性資產(chǎn)

被視為無(wú)形資產(chǎn)?；跍?zhǔn)則當(dāng)中對(duì)于無(wú)形資產(chǎn)的定義，

有學(xué)者認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)即為具有數(shù)據(jù)化形態(tài)的非貨幣資

產(chǎn)，其本質(zhì)就是一種特殊的無(wú)形資產(chǎn)。但也有學(xué)者持

相反態(tài)度，李原[1]認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)也是由生產(chǎn)過(guò)程生產(chǎn)、

具有較長(zhǎng)使用期限、能夠作為生產(chǎn)工具重復(fù)使用而且

能夠獲得市場(chǎng)或非市場(chǎng)收益的資源，因此數(shù)據(jù)資產(chǎn)可

以作為固定資產(chǎn)。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)問(wèn)題探討

劉蕓溪

（山東工商學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264005）

摘要：數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的基礎(chǔ)，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)和

社會(huì)服務(wù)管理等各個(gè)環(huán)節(jié)，深刻改變著生產(chǎn)方式、生活方式和社會(huì)治理方式。因此，數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代

的產(chǎn)物，其概念及定價(jià)方法一直以來(lái)都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者討論的重點(diǎn)問(wèn)題。文章通過(guò)闡述數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念和特性，分

析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的幾種定價(jià)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)而提出了基于Hedonic模型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)方法，旨在為加快大數(shù)據(jù)

交易平臺(tái)建設(shè)、完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)機(jī)制提供參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)資產(chǎn)；定價(jià)問(wèn)題；Hedonic

中圖分類(lèi)號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2023-03-04

作者簡(jiǎn)介：劉蕓溪（1998— ），女，碩士研究生，研究方向?yàn)樯鐣?huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。

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科技與產(chǎn)業(yè)

1.2 從數(shù)據(jù)資產(chǎn)本質(zhì)的角度

從本質(zhì)特征的角度出發(fā)，中信院發(fā)布《數(shù)據(jù)資產(chǎn)

管理實(shí)踐白皮書(shū)（5.0版）》將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義以電子或

文本、圖像、語(yǔ)音、網(wǎng)頁(yè)、數(shù)據(jù)庫(kù)等方式記錄的、經(jīng)

過(guò)組合和整理使其具有使用價(jià)值的、且被組織（政府

機(jī)構(gòu)、企事業(yè)單位等）合法擁有或控制的數(shù)據(jù)資源。

劉枬[2]則將當(dāng)前的大數(shù)據(jù)信息應(yīng)用與資產(chǎn)定義相結(jié)合，

他認(rèn)為那些由經(jīng)營(yíng)者利用現(xiàn)代信息技術(shù)合法獲取的用

戶行為習(xí)慣信息、或被政府或其他組織公開(kāi)并經(jīng)由企

業(yè)收集處理分析應(yīng)用所形成的、可以為企業(yè)帶來(lái)相應(yīng)

的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)和經(jīng)營(yíng)收入的信息資源為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

1.3 從數(shù)據(jù)類(lèi)型的角度

從數(shù)據(jù)類(lèi)型的角度出發(fā)，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)后，

石艾鑫[3]等將數(shù)據(jù)類(lèi)型分為結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資

源，發(fā)現(xiàn)二者均可以被視為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。譚明軍[4]則將數(shù)

字化產(chǎn)品、數(shù)據(jù)信息等概念加以區(qū)分，他認(rèn)為數(shù)字化

產(chǎn)品能否被視為數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在爭(zhēng)議，經(jīng)由企業(yè)通過(guò)合

法途徑所獲取的數(shù)據(jù)和信息則可以被視為企業(yè)的數(shù)據(jù)

資源。另外由于數(shù)據(jù)的非實(shí)體性，數(shù)據(jù)資產(chǎn)也可以按

照載體形式加以區(qū)分。目前來(lái)說(shuō)其載體可以分為虛擬

載體和物理載體，其中虛擬載體即為電子數(shù)據(jù)庫(kù)，其

中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)為經(jīng)由計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)所保存的信息資

源；而物理形式則大多采取紙質(zhì)作為媒介。在載體區(qū)

分的基礎(chǔ)上，彭剛[5]指出不同載體的數(shù)據(jù)可利用時(shí)長(zhǎng)有

所差別，由于紙質(zhì)媒介的低時(shí)效性與低調(diào)用率，其使

用價(jià)值往往低于電子數(shù)據(jù)庫(kù)，在此基礎(chǔ)上他提出具有

特定用途且可以長(zhǎng)期使用時(shí)的數(shù)據(jù)資源才可以被稱為

數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，

本文認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)即為由機(jī)構(gòu)、單位或者個(gè)人因?yàn)樘?/p>

定用途而開(kāi)發(fā)或記載、并以電子或物理方式儲(chǔ)存、能

夠?yàn)槠髽I(yè)提供數(shù)字化信息服務(wù)、資源量達(dá)到一定的規(guī)

模、可以長(zhǎng)期重復(fù)使用、可以為組織帶來(lái)預(yù)期收益的

數(shù)據(jù)資料、設(shè)備或集成項(xiàng)目。

2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)特性

2.1 業(yè)務(wù)增值性

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的本質(zhì)是能夠產(chǎn)生收益，這是它的基本

特征。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為

企業(yè)實(shí)現(xiàn)最大收益的關(guān)鍵性因素。無(wú)論是政府機(jī)構(gòu)還

是私營(yíng)部門(mén)，其表現(xiàn)形式和應(yīng)用場(chǎng)景都有所不同，這

些都能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)豐富的經(jīng)濟(jì)效益。數(shù)據(jù)資產(chǎn)在服

務(wù)業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域都至關(guān)重要，它們的價(jià)值不可低估。

通過(guò)利用其豐富的數(shù)據(jù)資源，服務(wù)業(yè)企業(yè)能夠更加深

入地洞察客戶的需求，從而實(shí)施精確的營(yíng)銷(xiāo)策略，進(jìn)

而提高客戶的滿意度。工業(yè)企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以

幫助優(yōu)化供應(yīng)鏈，提高生產(chǎn)效率。金融業(yè)企業(yè)擁有的

數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以幫助其管理客戶關(guān)系，并合理控制風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)實(shí)施有效的利潤(rùn)最大化管理，以及對(duì)用戶進(jìn)行有

效的分類(lèi)，公共服務(wù)部門(mén)可以利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)來(lái)提升公

民體驗(yàn)，從而達(dá)到雙贏的局面。無(wú)論是哪種經(jīng)營(yíng)主體

擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，都可以根據(jù)其實(shí)際需求，進(jìn)行業(yè)務(wù)

創(chuàng)新和決策優(yōu)化，從而有效地降低成本、提高收入，

實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增值。

2.2 時(shí)效性

由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有高度的流動(dòng)性，它們的價(jià)值僅

能在特定的時(shí)間范圍內(nèi)被有效利用，而一旦超過(guò)這個(gè)

期限，就可能導(dǎo)致功能性或經(jīng)濟(jì)性的損失，從而使得

它們的價(jià)值大幅降低。盡管實(shí)時(shí)股票市場(chǎng)和首次公布

的新聞具有高度靈活性，但是隨著時(shí)間的推移，它們

的價(jià)值可能會(huì)急劇下降甚至完全消失。然而，當(dāng)這些

數(shù)據(jù)被投入到長(zhǎng)期發(fā)展中，它們的價(jià)值將會(huì)變得更

加顯著，比如用于預(yù)測(cè)的年度、季節(jié)性和周期性數(shù)

據(jù)，它們的價(jià)值將會(huì)持續(xù)提升，從而為投資者帶來(lái)更

多的收益。由于數(shù)據(jù)信息的及時(shí)性，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的

特征可以及時(shí)反映出實(shí)際情況，從而使其能夠及時(shí)發(fā)

揮作用。

2.3 非實(shí)體性

與實(shí)體資產(chǎn)相比，數(shù)據(jù)資產(chǎn)沒(méi)有實(shí)體形態(tài)，它們

的價(jià)值只能通過(guò)特定的媒介來(lái)實(shí)現(xiàn)，而且這些數(shù)據(jù)資

產(chǎn)是存在于虛擬網(wǎng)絡(luò)中，需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)和利用。由

于其具備許多不可見(jiàn)的特性，因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)

定價(jià)時(shí)，必須結(jié)合具體情況進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷。數(shù)據(jù)資

產(chǎn)是一種由特定的個(gè)人或組織所掌握的重要信息來(lái)

源，通常被存儲(chǔ)在電腦上，可以幫助公司預(yù)測(cè)未來(lái)的

收益。因?yàn)槠淠途眯院涂垢蓴_性，這種資產(chǎn)的實(shí)際價(jià)

值遠(yuǎn)高于其他物質(zhì)財(cái)富，并且只有在合適的媒體上，

才能充分展示其實(shí)際的價(jià)值。因此，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有非

實(shí)體性。

2.4 共享性

信息來(lái)自各個(gè)領(lǐng)域，并且隨著智能設(shè)備的普及

而不斷發(fā)展。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，人們可以獲取大量的數(shù)字

化信息，而且這些信息不受任何特定擁有者的控制，

從而實(shí)現(xiàn)了信息的共享和交流。數(shù)據(jù)的重要性在于它

的可共享性，可以通過(guò)多種渠道將信息分發(fā)給不同的

人，以便達(dá)成信息的有效交流和共享。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的共

享意味著它們能夠被多個(gè)主體分別用于從事各自的業(yè)

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中阿科技論壇 2023年第4期

務(wù)和活動(dòng)。數(shù)據(jù)是由企業(yè)的日常運(yùn)作所創(chuàng)造的，它們

能夠在各種情況下得到有效利用。與目前準(zhǔn)則中明確

指出的無(wú)形資產(chǎn)相比，即使共享數(shù)據(jù)資產(chǎn)也不會(huì)增加

機(jī)會(huì)成本，不會(huì)造成額外的經(jīng)濟(jì)損失。此外，多個(gè)主

體可能將數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用到不同領(lǐng)域，這樣多主體間不

存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，更多地體現(xiàn)為合作協(xié)同關(guān)系。

2.5 多樣性

數(shù)據(jù)資產(chǎn)既可以利用數(shù)字、表格、聲音、圖像等

方式進(jìn)行展現(xiàn)，還可以通過(guò)融合形態(tài)利用數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)

處理技術(shù)進(jìn)行融合的方式表現(xiàn)，則在形成方式上體現(xiàn)

了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的多樣性。根據(jù)數(shù)據(jù)使用者的不同需求，

數(shù)據(jù)使用主體可以在多種途徑下進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。不同

的數(shù)據(jù)類(lèi)型擁有不同的應(yīng)用方式和應(yīng)用場(chǎng)景，甚至同

一數(shù)據(jù)資產(chǎn)也可以應(yīng)用于不同的場(chǎng)景。與此同時(shí)，數(shù)

據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值會(huì)因使用方式的不同而具有不同的

價(jià)值。

3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)方法

3.1 成本法

使用成本法來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)時(shí)，需要考慮購(gòu)買(mǎi)或

其他方式獲取數(shù)據(jù)的成本，以及將其轉(zhuǎn)換為資產(chǎn)后的

運(yùn)營(yíng)成本，也就是說(shuō)，要從該數(shù)據(jù)資產(chǎn)中獲取收入所

需的所有費(fèi)用的總和。

（1）

在式（1）中，V代表數(shù)據(jù)資產(chǎn)的總價(jià)值，VR則是

用來(lái)進(jìn)行重新配置的費(fèi)用，而Df

則是指其可能會(huì)帶來(lái)

的損失；De代表經(jīng)濟(jì)性貶值。

雖然成本法可以有效地抑制主觀因素對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)

價(jià)值的影響，但它無(wú)法充分考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)在不同環(huán)

境中所帶來(lái)的復(fù)雜性和多樣性，也無(wú)法充分反映出數(shù)

據(jù)的時(shí)間價(jià)值，因此，僅憑成本法來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的

價(jià)值，將會(huì)存在較大的風(fēng)險(xiǎn)。因此，成本法只能用于

評(píng)估企業(yè)在短期內(nèi)從外部獲取的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。

3.2 收益法

通過(guò)收益法，可以根據(jù)當(dāng)前行業(yè)的宏觀環(huán)境，以

及預(yù)期的收益，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值以一定的折現(xiàn)率進(jìn)

行評(píng)估，從而獲得更準(zhǔn)確的投資回報(bào)。通過(guò)這種資產(chǎn)

評(píng)估方法，可以肯定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，并且收益法認(rèn)

為擁有這些資產(chǎn)將會(huì)為企業(yè)帶來(lái)更多的收益。然而，

在評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值時(shí)，必須綜合考慮各種因素，

才能使用收益法。在計(jì)算未來(lái)收益時(shí)，需要確定資產(chǎn)

的剩余使用壽命，以便合理地估算它們的價(jià)值；此外，

還需要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)和量化被評(píng)估的資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，這將

會(huì)反映在它們的價(jià)值中。

重要的是要考慮如何計(jì)算出超額收益、折現(xiàn)率和

收益期限。采用收益法進(jìn)行評(píng)估的核心原則是：

（2）

在式（2）中，P代表數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值；Ft

代表第t

年的超額收益；n代表收益期的長(zhǎng)短；i代表折舊率。Ft

的計(jì)算方法是通過(guò)將物流企業(yè)的自由現(xiàn)金流與除數(shù)據(jù)

資產(chǎn)之外的其他資產(chǎn)的貢獻(xiàn)率相比較，并使用相應(yīng)的

公式進(jìn)行計(jì)算。

（3）

式（3）中， 是第t年的超額收益，它反映

出當(dāng)年的自由現(xiàn)金流水平，而則是指當(dāng)年的其他資源

的價(jià)值，它可以用來(lái)衡量當(dāng)年的投資回報(bào)率。

盡管收益法具有一定的優(yōu)勢(shì)，但是它仍然存在一

些局限性。因此，為了準(zhǔn)確地評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，需

要對(duì)其可能帶來(lái)的收益、期望的收益以及折現(xiàn)率進(jìn)

行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，并且需要評(píng)估人員不斷提升專業(yè)技

能，同時(shí)，各個(gè)參與方之間也需要建立良好的溝通和

協(xié)調(diào)。在使用收益法時(shí)，不能僅僅憑借一個(gè)模型就做

出評(píng)估，而應(yīng)該根據(jù)具體情況進(jìn)行分析，以確保最佳

的結(jié)果。

3.3 市場(chǎng)法

市場(chǎng)法旨在以客觀、公正的標(biāo)準(zhǔn)，從多個(gè)交易案

例中提取出相關(guān)信息，并結(jié)合當(dāng)前市場(chǎng)情況，以及其

他可靠的經(jīng)濟(jì)因素，對(duì)這些信息進(jìn)行綜合分析，以確

定其最終的價(jià)值。為了準(zhǔn)確地評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，

必須收集足夠多的實(shí)際交易案例，并將它們與預(yù)期的

結(jié)果進(jìn)行比較。此外，為了更好地反映出實(shí)際的使用

環(huán)境和影響價(jià)值的各種因素，還必須建立一個(gè)統(tǒng)一的

量化指標(biāo)，以便更加準(zhǔn)確地衡量這些因素的作用。為

了滿足這一需求，必須建立一個(gè)規(guī)模宏大、交易活躍、

遵循統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場(chǎng)。市場(chǎng)法是一種基

于公開(kāi)市場(chǎng)上資產(chǎn)價(jià)格的估值方法，它通過(guò)比較可比

的案例來(lái)確定目標(biāo)資產(chǎn)的價(jià)值，并通過(guò)計(jì)算修正系數(shù)

來(lái)進(jìn)行調(diào)整，以確定最終的評(píng)估價(jià)值。

（4）

式（4）中，V代表著數(shù)據(jù)資源的可用性和可靠性；

P代表基準(zhǔn)值取參照數(shù)值。rm可以用來(lái)改善數(shù)據(jù)的質(zhì)

量，而rq則可以用來(lái)改善數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，rc則可以用來(lái)改

善數(shù)據(jù)應(yīng)用管理，最后，rr

則可以用來(lái)糾正數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)市場(chǎng)法對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)，應(yīng)當(dāng)確保其具有良

好的透明度和可操作性，以便能夠獲得更加準(zhǔn)確、可

靠的結(jié)果；在這個(gè)市場(chǎng)中，資產(chǎn)的交易價(jià)格必須可以

被獲取。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，以及政府?dāng)?shù)據(jù)交易系

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