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，毫白如玉，并且在清朝時期，當時恩施地區(qū)將茶

葉作為貢品進貢給皇帝，因皇帝的一句“勝似玉露瓊

漿”而得名，就有了后來的“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、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”等獨特的飲茶方式，以及“容美四道茶”展示

了恩施獨有的茶禮。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格的文化活動相結(jié)合，

推動了恩施茶文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[18]。

2.1.3 獨特的工藝

我國在古代就已經(jīng)使用蒸汽殺青這類工藝，恩施

玉露便是國內(nèi)僅存的幾種保留蒸青技藝這一唐宋遺風

的綠茶之一[19]。蒸汽殺青，對茶葉色、香、味等品質(zhì)

特點的形成均起著決定性的作用，最終能達到殺青透

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)建國家全域旅游示范區(qū)。截至

2022年4月，恩施州5A級景區(qū)總量達到3家，4A級及以

上景區(qū)達到20家，利川蘇馬蕩成功創(chuàng)建省級旅游度假

區(qū)；新增4家四星級飯店，總量達到13家；新增 2家4A

級旅行社，總量達到 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

人次增至2019年的7 117萬人次，旅游綜合收入由300億

元增至530億元，提前實現(xiàn)“十三五”目標，綜合實力

位居全省“五強”。2016年、2017年、2018年游客滿

意度蟬聯(lián)全省第一。2020年，應對新冠疫情、洪災沖

擊，全年接待游客3 499.24萬人次，實現(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。

2.2 劣勢分析

2.2.1 品牌效應不強以及推介力度不足

對于旅游業(yè)的發(fā)展來講，品牌起著一個非常重要

的作用。鄉(xiāng)村振興視域下的茶旅融合發(fā)展主要是為了

促進茶產(chǎn)業(yè)和旅游業(yè)互惠互利，實現(xiàn)茶旅融合發(fā)展，

并在此基礎上推動茶產(chǎn)地的經(jīng)濟良性發(fā)展。恩施有“恩

施玉露”“利川紅”等茶葉品牌，但這些品牌由于營銷

力度明顯不足而導致其品牌影響力較小，使得恩施茶

旅融合發(fā)展缺乏市場競爭力，難以較好地實現(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)濟發(fā)展也很緩慢，不利于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的高效實

施。造成恩施茶葉品牌影響力相對不足的主要原因可

能有兩方面：一是對原產(chǎn)品牌的保護力度不夠。對恩

施茶文化的挖掘工作相對滯后，并且相關的文物遺產(chǎn)

保護不足，并沒有恢復古時的恩施茶文化。二是宣傳

力度相對不足，雖然每年政府都會舉辦茶葉文化節(jié)、

博覽會等，但是活動的輻射范圍較小，很難產(chǎn)生較大

的影響力。

2.2.2 茶旅融合復合型人才匱乏

茶旅融合發(fā)展需要大量復合型人才。隨著恩施茶

旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，其對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。工作人員對茶葉產(chǎn)品營銷、茶文化等方面

的知識比較欠缺，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

進一步融合發(fā)展。

2.3 機遇分析

2.3.1 政府的大力支持

恩施州委七屆十一次全會作出立足大生態(tài)、構建

大交通、發(fā)展大旅游、打造大產(chǎn)業(yè)，奮力推進恩施綠

色崛起的重要決策部署，強調(diào)發(fā)揮“土、硒、茶、涼、

綠”特色資源優(yōu)勢，為推進茶產(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、州人民政府對茶業(yè)的

支持力度一直在不斷加大，還吸引了一些外商來投資

恩施州的茶業(yè)。在此基礎上，恩施茶旅融合發(fā)展的產(chǎn)

業(yè)鏈將會不斷拓展，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)絡系統(tǒng)。

恩施境內(nèi)有許家坪機場、6個火車站，加上高速公路建

設全面鋪開，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，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)品才是茶旅融合項目的核心，恩施在茶旅

融合發(fā)展的過程中，雖然推出了很多項目，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、茶葉銷售、茶葉加工工藝展覽以及農(nóng)家樂體

驗等基礎茶旅融合項目為主，缺少一些具有創(chuàng)新性的

活動形式，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。在茶藝景觀的塑造方面，簡單模仿和生搬

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

學，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恩施茶產(chǎn)地的

經(jīng)濟持續(xù)增長，茶旅融合發(fā)展進程緩慢。

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

礎之上。按照目前的趨勢來看，恩施州茶旅融合項目越

做越大，同時也帶來一些問題。游客的增多對生態(tài)環(huán)境

造成了破壞，比如垃圾堆積、樹木砍伐、污水排放、空

氣污染等。因此，恩施州在茶旅融合發(fā)展的過程中，需

要重視保護生態(tài)環(huán)境，促進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)展的過程中，必須要創(chuàng)新特色茶旅

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

色以及民族特色?？赏ㄟ^結(jié)合“吃、住、行、游、購、娛”

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

不同特點來進行旅游開發(fā)，制定精品旅游路線，形成

多種茶旅產(chǎn)品和活動。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)營模式，在觀茶藝、品茶的過程中，游客可以領

略土家族和苗族的風俗文化。還可以構建茶園、保健、

甜點融合的模式，如在觀光茶園的基礎上，為游客安

排一些安靜舒適的茶香SPA，或者是開展甜點評鑒會，

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)營模式不僅延長了產(chǎn)業(yè)鏈，還豐富了旅游的形

式，打造了更加新穎的茶旅項目產(chǎn)品。

3.2 創(chuàng)新營銷方法

營銷是鄉(xiāng)村振興視域下茶旅融合發(fā)展的重點，同

時也是恩施玉露茶產(chǎn)地經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的保障。因此，

需要不斷地創(chuàng)新營銷策略，迎合現(xiàn)代的發(fā)展潮流，不

僅能夠獲得經(jīng)濟效益，還可以實現(xiàn)茶旅融合的可持續(xù)

發(fā)展。

對于恩施的茶文化品牌，應該加強茶文化營銷，

來吸引消費者。恩施要在傳統(tǒng)營銷策略的基礎上，迎

合時代潮流，結(jié)合快消品的營銷方式來做茶葉品牌

的營銷。通過利用新媒體平臺，如抖音、微博、小紅

書、微信公眾號等，來覆蓋不同消費層次和不同年齡

段的消費者，以提高影響力，線上線下雙管齊下。同

時還可以與攜程、飛豬等旅行平臺合作來制定茶旅精

品線路。

3.3 加強人才隊伍建設

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

開人才，茶業(yè)與旅游業(yè)的融合自然需要人才的大力支

持。要實現(xiàn)恩施茶旅融合發(fā)展，就應該大力引進和培

養(yǎng)人才，推動茶旅融合的健康發(fā)展。首先，可以加強

恩施茶旅融合人力資源建設。這需要政府、企業(yè)、鄉(xiāng)

村和高校的通力合作，共同構建專業(yè)的茶業(yè)與旅游業(yè)

協(xié)同發(fā)展運營團隊，開展“產(chǎn)學研”深度合作，有針

對性地培養(yǎng)復合型人才，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，引進其他地區(qū)的專業(yè)人才，結(jié)合恩施

地區(qū)的實踐環(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，提高其綜合職業(yè)素

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

4 結(jié)語

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

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

時茶產(chǎn)業(yè)強，加上旅游資源豐富，茶旅融合也剛好順

應了時代發(fā)展潮流。茶旅融合作為一個新興的旅游項

目，具有很大的發(fā)展?jié)摿Α倪@一項目的提出，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)的融合過程中，存在著缺乏新意、人才匱乏、

營銷策略較為傳統(tǒng)等一系列問題，導致茶業(yè)很難進一

步推動旅游業(yè)的快速發(fā)展。因此對于恩施的茶旅融合

來講，應該不斷創(chuàng)新，深入挖掘茶文化的地方特色，

延長產(chǎn)業(yè)鏈，通過增強茶業(yè)的品牌效應，來促進茶旅

融合的可持續(xù)發(fā)展。同時，政府、企業(yè)和社會的力量

也是必不可少的，營造良好的外部發(fā)展環(huán)境，有利于

茶業(yè)和旅游業(yè)的深度融合。

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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：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，在我國農(nóng)作物中占據(jù)重

要地位[1]。一直以來，我國高度重視油料作物的發(fā)展問

題。2023年中央一號文件提出：“深入推進大豆和油

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，導致油菜在生產(chǎn)過程中會遭

遇多種風險，主要表現(xiàn)為自然風險和市場風險。農(nóng)業(yè)

保險是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的一種規(guī)避風險的重要工具，是世

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

油料作物保險產(chǎn)品可以分散油菜生產(chǎn)過程中的風險，

保障農(nóng)戶的經(jīng)濟利益。然而，目前湖北油菜保險產(chǎn)品

的保障范圍不夠全面，不能夠同時規(guī)避油菜生產(chǎn)過程

中產(chǎn)生的自然風險和市場風險。而農(nóng)作物收入保險以

農(nóng)戶收入為保險標的，能夠同時規(guī)避產(chǎn)量和價格雙重

風險。隨著2023年的中央一號文件于2023年2月13日發(fā)

布，“農(nóng)作物收入保險”已連續(xù)8年被寫入報告。然而，

目前對油菜籽收入保險的研究還相對較少。因此，本

文基于Copula以及旋轉(zhuǎn)Copula方法對湖北省油菜籽進行

收入保險的研究，具有理論和現(xiàn)實意義。

1 研究現(xiàn)狀

1996年美國開展探索農(nóng)作物收入保險，之后眾多

國外學者開始對其研究，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，收入保險比產(chǎn)量保險和價格保險具有更低的

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

率厘定主要分為四步：估算出產(chǎn)量和價格的邊際分

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

合分布的多組產(chǎn)量和價格數(shù)據(jù)，設置多個保障水平，分

別估算出純費率[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)量和價格的分布[4]；

Woodard等（2012）則是運用高斯核密度法對產(chǎn)量、

價格分布進行估算[5]。Ghosh等（2011）將單一Copula

和混合Copula方法進行對比研究[6]。Goodwin等（2015）

運用了Vine-Copula方法進行研究[7]。庹國柱等（2016）

認為價格指數(shù)保險并不適宜長期發(fā)展，我國農(nóng)業(yè)保險

的研究方向應該轉(zhuǎn)向收入保險[8]。游悠洋（2015）從三

個方面分析我國開展農(nóng)作物收入保險的可行性，結(jié)果

表明，盡管目前仍然存在一些問題和缺陷，但從整體

上看，我國農(nóng)作物收入保險的發(fā)展前景還是比較樂觀

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)量和價格的邊緣分布[10]。趙玉（2019）

在確定水稻產(chǎn)量與價格的邊際分布時采用了非參數(shù)核

密度估計法[11]。

以湖北省油菜籽為例的我國農(nóng)作物收入保險定價研究

曹夢亞

（山東工商學院,山東 煙臺 264000）

摘要：農(nóng)業(yè)保險作為分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風險的重要手段，對推進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興、改進農(nóng)

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

價格波動的風險，農(nóng)作物收入保險便可成為能夠同時應對自然災害和市場波動的新型保險產(chǎn)品，未來將成為分散

農(nóng)業(yè)風險的主要工具。油菜作為世界重要的油料作物之一，同樣面臨著自然災害和市場波動的雙重風險，因此需

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

單產(chǎn)和價格序列，結(jié)合Copula函數(shù)來構建兩者的聯(lián)合分布，并測算出農(nóng)作物收入保險的費率及保費。實證結(jié)果表

明，旋轉(zhuǎn)180°后Copula模型能更準確描繪湖北油菜籽之間的相關結(jié)構，有助于制定更加準確的收入保險費率，以

保障農(nóng)戶的經(jīng)濟利益。

關鍵詞：農(nóng)作物收入保險；費率厘定；旋轉(zhuǎn)Copula；油菜籽

中圖分類號：F842.66 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-01-09

基金項目：國家社會科學基金重點項目“巨災債券定價與風險管理的統(tǒng)計建模研究”（22ATJ005）。

作者簡介：曹夢亞（1996— ），女，碩士研究生，研究方向為農(nóng)作物保險。

049

區(qū)域創(chuàng)新合作

綜上所述，國外學者對收入保險的研究開始較

早，因此也取得了豐富的成果。而國內(nèi)對農(nóng)作物收入保

險的探索還處于起步階段，對費率厘定這一核心問題的

研究有待深入。另外，國內(nèi)外學者在選擇收入保險的研

究對象時主要聚焦于糧食作物，對油菜籽收入保險的相

關研究較少?；诖?，本文以湖北省油菜籽為例，運用

Copula函數(shù)對收入保險的定價問題進行研究。

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，用來描繪隨機變量間的相關性問題。它的本質(zhì)是

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

及多個一維邊緣分布函數(shù)。Joe（1997）的研究中提供

了有關Copula的構造和屬性的詳細信息，構造聯(lián)合分布

的實質(zhì)是使“Copula”函數(shù)將兩個或多個可能（或可能

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

合分布函數(shù)[12]。在實證研究中，Copula模型已被廣泛應

用于農(nóng)作物收入保險費率的厘定中。

油菜的收入由其產(chǎn)量和價格決定，所以對收入保

險的費率進行研究時，需要考慮產(chǎn)量與價格這兩個變

量，因此本文建模時選擇二元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 常見二元Copula函數(shù)

通過對收入保險文獻的研究發(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]上的隨機變量，θ

是相關參數(shù)，表示線性相關系數(shù)， 表示標準一元正

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 ，對任意 ，

有 ， 。幾種常見的二元阿基米德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]上的隨機變量，δ

為描繪相關關系的參數(shù)，取值與秩相關系數(shù)有關。

2.3 蒙特卡洛模擬

Monte Carlo模擬是一種以概率和統(tǒng)計理論為基礎的

隨機抽樣方法，能夠很好地模擬模型描繪的過程，以

期獲得問題的近似解。二元Copula函數(shù)的概率密度函數(shù)

較為復雜，因此本文選擇Monte Carlo模擬法模擬多組單

產(chǎn)和價格數(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組隨機數(shù)的具體方

法步驟如下：

（1）根據(jù)確定的聯(lián)合分布，運用蒙特卡洛模擬法

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，通過其反

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

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

的純費率：

（2）

為農(nóng)作物收入保險的預計損失：

（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費率厘定

3.1 數(shù)據(jù)選取與預處理

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)來源于歷年《湖北統(tǒng)計年鑒》；價

格數(shù)據(jù)選取與其對應的1993—2021年湖北省油菜籽的

平均出售價格，數(shù)據(jù)來自1994—2022年的《全國農(nóng)產(chǎn)

品成本收益資料匯編》。

首先對油菜籽的單產(chǎn)序列進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果

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

數(shù)據(jù)進行去趨勢處理。去趨勢的核心即為分離出趨勢

項和波動項，統(tǒng)計學中有許多去趨勢的方法，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]

( , , )

exp[ ( ) ]

[ ( ) ]

( )

( )

( , ) ( ( ) ( ))

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s t st dsdt

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( ) ( )

u v

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2 2

2 2

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3 3

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s t st dsdt

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2 2

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# #

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s t st dsdt

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t

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# #

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t

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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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Expected loss y

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C u v

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u v

u v

F u

F v

r Y

Expected loss y

Expected loss y

Expected loss y ob y Y Y E y y Y

P P

P

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t T

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Expected loss y

Expected loss y ob y Y Y E y y Y

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P

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Expected loss y

Expected loss y

Expected loss y ob y Y Y E y y Y

P P

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Expected loss y

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Expected loss y

Expected loss y ob y Y Y E y y Y

P P

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t

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t T

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t t t

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[( ) ( ) ]

( )

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( , ) [ ( ), ( )]

( , )

( ) ( , )

( ) ( , )

G x y c G x G y

G x y

G x G x

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D e m o

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( ) ( , )

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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濾波的方法對數(shù)據(jù)進行處理，然后將去趨勢之后

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， 為實際單產(chǎn)， 為預測趨勢單產(chǎn)， 為隨

機波動項。對新單產(chǎn)序列做ADF單位根檢驗，結(jié)果表

明在5%的顯著性水平下單產(chǎn)序列平穩(wěn)。

同樣，先對價格序列進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果表明

價格序列也不平穩(wěn)。由于1993—2021年年份跨度較大，

價格序列可能會因通貨膨脹出現(xiàn)明顯的趨勢，因此，

先用1993—2021年湖北省居民消費價格指數(shù)（數(shù)據(jù)

來自《湖北統(tǒng)計年鑒》）對價格序列做去通貨膨脹

處理，然后采用與單產(chǎn)數(shù)據(jù)去趨勢相同的方式處理

價格數(shù)據(jù)，對處理后的數(shù)據(jù)做ADF單位根檢驗。結(jié)

果表明在三個顯著性水平下，處理后的價格序列均

是平穩(wěn)序列。單產(chǎn)和價格去趨勢前后的ADF檢驗結(jié)

果如表3和表4所示。

3.2 擬合單產(chǎn)和價格的邊緣分布

3.2.1 油菜籽單產(chǎn)邊緣分布

Goodwin等（1998）認為當樣本量低于30個時，

邊緣分布擬合適宜采用參數(shù)估計法[13]。由于本文樣本

( )

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-

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,

,

D e m o

表3 油菜籽單產(chǎn)序列ADF檢驗結(jié)果

變量 統(tǒng)計量 各顯著性水平下臨界值 P值 檢驗結(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 油菜籽價格序列ADF檢驗結(jié)果

變量 統(tǒng)計量 各顯著性水平下臨界值 P值 檢驗結(jié)果

1% 5% 10%

價格 -1.028 7 -3.689 2 -2.971 9 -2.625 1 0.728 7 不平穩(wěn)

處理后價格 -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)分布時選擇采用參數(shù)法，

參考國內(nèi)外對收入保險的研究，選取Normal、Lognormal、Gamma、Weibull、Log-logistic、Logistic六 種 常

見的模型擬合單產(chǎn)分布，并給出了這六種分布的K-S檢

驗和AD檢驗結(jié)果，其中檢驗統(tǒng)計量的數(shù)值越小，說

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檢驗易受異常值的影響，因此在兩

個檢驗結(jié)果有異議時，本文以AD檢驗結(jié)果為準，檢

驗結(jié)果如表5所示。

由表5可以看出，兩種檢驗都顯示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 油菜籽價格邊緣分布

與單產(chǎn)擬合時采用參數(shù)法相同，價格擬合選取

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

Gumbel這六種常見的分布作為候選模型，并分別給出

這幾種分布的K-S檢驗與AD檢驗結(jié)果，檢驗結(jié)果如表6

所示。

由表6可以看出，兩種檢驗的結(jié)果均顯示Logistic分

布是擬合湖北油菜籽價格序列的最優(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)和價格的概率密度分布

單產(chǎn)和價格的檢驗結(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，可以畫出單

產(chǎn)和價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模型來確定聯(lián)合分布，本

文引入經(jīng)驗分布的概念。設 是取自二

元隨機變量（X,Y）的樣本，將X、Y的經(jīng)驗分布函數(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

分布 K-S檢驗 AD檢驗

統(tǒng)計量 排序 統(tǒng)計量 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 油菜籽價格分布擬合優(yōu)度檢驗

分布 K-S檢驗 AD檢驗

統(tǒng)計量 排序 統(tǒng)計量 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

1 e

1 ( )/

( )/

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= v 2 + v

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n i

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[ ]

[ ( ) ]

[ ( ) ]

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n

n

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F x u

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1 n i n i

n i

n i

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G y

C u v n I I

u v

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F x u

I

I

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Y Y

Q G Y

1 2

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0 1

1

0

1 1 1

[ ( ) ] [ ( ) ]

[ ]

[ ( ) ]

[ ( ) ]

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n

n

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F x u

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1 n i n i

n i

n i

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D e m o

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F v

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P P

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t

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u v

u v

F u

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Expected loss y

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t

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a

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x

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n v

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( ) ( ) f x e

1 e

1 ( )/

( )/

x

x

= v 2 + v

v

n

n

-

-

D e m o

051

區(qū)域創(chuàng)新合作

為經(jīng)驗Copula分布函數(shù)，其中， 為示性函

數(shù)，當 時， ，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)來刻畫單產(chǎn)和價格兩者的聯(lián)合分

布，然后運用兩階段極大似然估計法來分別測算這7種

Copula函數(shù)的參數(shù)、秩相關系數(shù)以及與經(jīng)驗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，能更準確地描繪油菜籽單產(chǎn)與價格之間的

關系。因此本文選擇旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)來確定單產(chǎn)

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

表明湖北省油菜籽的單產(chǎn)和價格之間存在微弱的正相

關，這可能與近年來湖北油菜種植成本的快速升高有

關，導致價格與產(chǎn)量之間沒有明顯的對沖效果。

3.4 油菜籽收入保險費率厘定

Copula函數(shù)的表達式較為復雜，直接計算費率比

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

籽收入保險的純費率。實際中，保費的計算使用的是

毛費率，毛費率一般由純費率和附加費率構成，本文

選擇庹國柱等（2005）提出的毛費率（G）的計算方

式[14]，選擇安全系數(shù)（F）為15%、營業(yè)費用（B）為

20%、預定結(jié)余率（S）為5%，具體計算公式為：

（7）

根據(jù)計算出的油菜籽收入保險的毛費率，可以計

算出湖北省油菜籽收入保險的保費，具體計算公式

如下：

（8）

（9）

其中， 為保障水平， 為保障收入， 為預期收入，

為保費。

本文選擇2019—2021年每畝油菜籽的平均收入作

為預期收入，則在多個保障水平下具體的費率和保費

如表8所示。

4 結(jié)論

本文以湖北省油菜籽為例，運用多個分布來分別

擬合單產(chǎn)和價格的邊緣分布函數(shù)，然后運用5種常用的

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

格兩者間的相關關系，構建聯(lián)合分布，最后通過Monte

Carlo模擬法獲得了多個保障水平下的費率。通過對湖北

油菜籽收入保險的研究，本文主要得到以下幾點結(jié)論：

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

菜籽的聯(lián)合分布。本文運用7種Copula函數(shù)來描繪單產(chǎn)

和價格間的關系，其中旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)與經(jīng)驗

Copula函數(shù)的距離最小，距離越小，說明對聯(lián)合分布的

估計越精確，能夠更好地刻畫油菜籽單產(chǎn)與價格之間

的相關結(jié)構。

（2）湖北油菜籽產(chǎn)量和價格存在微弱的正相關

關系。運用旋轉(zhuǎn)Clayton Copula函數(shù)確定的聯(lián)合分布，其

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

正相關關系。這可能與近年來湖北油菜種植成本的快速

升高有關，導致價格與產(chǎn)量之間沒有明顯的對沖效果。

（3）不同保障水平下的費率存在較大差異。

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

0.23% ～ 5.69%，毛費率為0.33% ～ 8.24%。在設置保

險費率時，要綜合考慮多方面因素，因為當費率設置

過高時，會導致保費升高，農(nóng)戶有支付不起的可能；

而當費率設置太低時，保險公司可獲得的保費降低，

可能會給保險公司帶來損失，導致保險公司發(fā)展此業(yè)

務的意愿降低。

參考文獻：

[1]王漢中,殷艷.我國油料產(chǎn)業(yè)形勢分析與發(fā)展對策

建議[J].中國油料作物學報,2014, 36(3):414-421.

圖1 單產(chǎn)和價格擬合分布圖

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表7 Copula函數(shù)估計結(jié)果

連接函數(shù) 參數(shù)θ 秩相關系數(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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表8 湖北油菜籽收入保險費率及保費

保障水平（%） 純費率 毛費率 保費（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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D e m o

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052

中阿科技論壇 2023年第4期

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

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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：郭雁華 趙一）

053

區(qū)域創(chuàng)新合作

黨的十九大報告首次提出鄉(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個方面。其中，文化振興是鄉(xiāng)村振興的任務和追求，

既能為鄉(xiāng)村全面振興提供哺育和支撐，也是推動鄉(xiāng)村

實現(xiàn)全面振興的路徑和抓手。黨的二十大報告明確提

出要“全面推進鄉(xiāng)村振興”，不斷深化黨的十九大以

來在鄉(xiāng)村振興方面所實施的相關舉措。本文以洪江國

際藝術村為例，通過調(diào)研該村藝術賦能鄉(xiāng)村振興的探

索與實踐，以期為其他地區(qū)開展藝術賦能鄉(xiāng)村振興的

實踐提供參考。

1 洪江國際藝術村概況

洪 江 村 地 處 荔 波 縣 西 面，毗 鄰 國 家5A級 景

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

積27 km2

，共有9個自然寨，10個村民小組，有原居村

民373戶1 533人。近年來，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，吸引國內(nèi)外藝術家紛紛實地到訪

洪江、體驗洪江、創(chuàng)造洪江。截至目前，入駐洪江村

的藝術家有93名，涉及藝術評論、繪畫、詩人、雕塑、

編劇、導演等領域，帶動當?shù)鼐用駨氖虏惋嬜∷薹铡?/p>

老房修復、文化服務等行業(yè)。

2 藝術賦能鄉(xiāng)村振興之洪江國際藝術村的探索實踐

2.1 立足本土文化，找準藝術賦能的根基

洪江村堅持以文化為魂，注重立足本土文化，挖

掘藝術賦能鄉(xiāng)村振興的根基。

一是以本土文化為藝術村發(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余名藝術家入駐，

不斷激活資源要素，奮力打造藝術洪江[1]。洪江村探索

梳理出了非遺洪江、藝術洪江、匠人洪江、生態(tài)洪江

等本土文化內(nèi)涵，從而為藝術賦能鄉(xiāng)村振興找準了切

入點。在實踐過程中，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，以添糧補壽的敬老福馬文化，愛幼護體的

陽蠱密語，整村保留的采棉、紡紗、漿線、織布、扎

染的非遺工藝等為重點，撬動資源打造“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，邀請國內(nèi)

外的藝術家到洪江進行老房民宿改造。每間“廢舊房”

以承租的方式租給藝術家，藝術家將各種文化藝術符

號還原在磚瓦木料、丹漆粉涂之上，讓“廢舊房”變

成了藝術家的“文創(chuàng)房”。目前，村里96幢古老建筑，

被來自國內(nèi)外的52位藝術家“認養(yǎng)”。通過藝術活化

裝修，也為村民提供了務工機會。

三是注重交流互鑒，打造“非遺+教育”研學課堂。

近年來，洪江村還建設了藝術交流中心、村史館等，

并依托原洪江小學校舍進行改造，引進中國-東盟教育

交流周平臺建設美育研學基地，一排排破敗老屋脫胎

為充滿藝術氣息的文化建筑，吸引眾多游客前來“打

卡”。美育研學基地落地洪江村，為藝術村建設奠定

藝術賦能鄉(xiāng)村振興的探索與實踐

鐘少蘭

（黔南民族職業(yè)技術學院,貴州 黔南 558000）

摘要：藝術聚力文化振興賦能鄉(xiāng)村振興的實踐和探索，是人民之盼，是時代課題。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，藝術也逐漸融入鄉(xiāng)村建設中，對我國鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展和文化振興產(chǎn)生重要影響。本

文以洪江國際藝術村為例，通過藝術在鄉(xiāng)村振興中的多場景應用，以建立健全藝術賦能鄉(xiāng)村振興的內(nèi)在機制，合

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

建構與發(fā)展的創(chuàng)新方式。

關鍵詞：藝術賦能；鄉(xiāng)村振興；實踐分析；洪江國際藝術村

中圖分類號：G642.3 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-01-25

作者簡介： 鐘少蘭（1972— ），女，碩士，研究方向為思想政治教育。

054

中阿科技論壇 2023年第4期

了堅實的基礎。洪江藝術村研學旅行基地主打“美育”

和“勞動”研學課程，利用洪江藝術家資源讓學生與

藝術家面對面交流，得到美學的啟蒙。另外，洪江村

還不定期開展文學藝術創(chuàng)作、文化沙龍、藝術展覽、

藝術交流、教育培訓等活動。

2.2 注重推進“四個”融合，不斷探索藝術賦能鄉(xiāng)

村振興的路徑

融合發(fā)展是洪江國際藝術村鮮明的特征。在實踐

中洪江村注重藝術與本土文化、村民與藝術家、藝術

與生態(tài)洪江、文化與旅游的融合，營造良好的文化藝

術生態(tài)。

一是注重藝術與本土文化的融合。瞄準節(jié)慶活動

的助推作用，引導和支持打造“洪江國際藝術節(jié)”、

國際藝術年展、藝術家論壇、研討會等特色節(jié)慶活動

品牌，邀請世界各地藝術家來到洪江開展交流活動[2]。

同時，聚焦鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的內(nèi)涵建設和價值追求，強

化村落保護和民族文化傳承，充分挖掘洪江民俗風情、

農(nóng)耕文化和特色風貌等元素，建設了洪江文化展館，

通過舉辦以“留住鄉(xiāng)愁記憶”為主題的國際散文、詩

展，不斷提升洪江的知名度和美譽度。設立“洪江國

際藝術獎”，吸引和鼓勵各地藝術家到洪江開展藝術

創(chuàng)作、藝術交流，大力挖掘培養(yǎng)詩歌、書畫等本土人才。

二是注重村民與藝術家的融合。注重鼓勵引導村

民多與藝術家互動，提高藝術修養(yǎng)，培育本土工匠，

讓藝術家感受到洪江的淳樸民風。藝術家們把先進的

理念和專業(yè)造詣與村民分享。雙方在互動與分享中增

進了情誼，共同營造互助、和諧的社會氛圍。

三是注重藝術與生態(tài)的融合。藝術的表現(xiàn)形式、

藝術設施建設以及建筑風貌設計，遵循生態(tài)優(yōu)先原

則，力求與自然的山水林田融為一體，保護洪江國際

藝術村的原生態(tài)。

四是注重文化與旅游的融合。在實踐中辯證處

理好文化保有的魅力與旅游帶來的活力之間的關

系，處理好文化是靈魂、旅游是載體之間的關系，避

免偏離初衷。

推進“四個融合”，營造良好文化藝術生態(tài)，聚

力培根鑄魂。進一步挖掘整理洪江村布依文化和傳統(tǒng)

非遺技藝，開展活態(tài)化體驗和傳承以及文創(chuàng)設計，讓

外來藝術家充分體驗民族文化底蘊，讓藝術轉(zhuǎn)化為生

產(chǎn)力助推鄉(xiāng)村振興[3]。在洪江國際藝術村的建設過程

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“藝術鄉(xiāng)建”

助力鄉(xiāng)村文化振興的新路子。

2.3 推進“三權分置”實踐，增強藝術賦能鄉(xiāng)村振

興效果

在藝術賦能鄉(xiāng)村振興過程中，洪江村積極探索宅

基地所有權、資格權、使用權“三權分置”。2017年，

洪江村被列入全州3個農(nóng)村集體建設用地使用權制度改

革試點之一，出臺了《荔波縣農(nóng)村集體建設用地使用

權制度改革試點村宅基地有償退出實施方案》等四個

配套性政策措施，閑置老房被全面激活。為有序有效

推進試點工作，荔波縣探索農(nóng)村宅基地“三權分置”，

通過組建業(yè)務工作專班、制定改革工作推進表、明確

集體建設用地基準地價等，形成“符合上級配套政策

規(guī)劃+保證集體和群眾利益+保障藝術家團體權益”的

改革工作推進機制，充分盤活長期低效利用和閑置的

宅基地，收購并統(tǒng)一改造閑置老房，讓群眾“閑置地”

變“生財?shù)亍?，“廢舊房”變“文創(chuàng)房”[4]。目前，荔

波縣共收儲廢舊房屋和宅基地1.98萬平方米，支付群眾

補償資金400余萬元，完成修復改造老房48棟，宅基地

掛牌交易41宗，實現(xiàn)土地溢價收入260余萬元。探索農(nóng)

村宅基地所有權、資格權、使用權“三權分置”，有

序盤活長期低效利用和閑置宅基地，為洪江村走“藝

術鄉(xiāng)建”之路奠定了堅實的基礎。

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

空間

藝術賦能鄉(xiāng)村振興探索實踐中，洪江村注重規(guī)劃

引領，做好概念性空間、國土空間、藝術空間布局。

一是注重規(guī)劃引領。注重科學統(tǒng)籌、有序推進、

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

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

傳承，注重鄉(xiāng)村空間保護開發(fā)利用，編制“多規(guī)合一”

的實用性村莊規(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)得住實踐檢驗。

二是布局好概念性空間，在保持洪江村原始風貌

的基礎上，做好概念性規(guī)劃，明確功能分區(qū)，尊重藝

術家群體的合理需求和村民的發(fā)展訴求，尊重藝術發(fā)

展規(guī)律，充分發(fā)揮村民和藝術家的積極性。

三是布局好國土空間，成立洪江國際藝術村管

委會，編制《荔波縣朝陽鎮(zhèn)洪江村村莊規(guī)劃（2020—

2035）》，做好國土空間規(guī)劃編制，對洪江村生產(chǎn)、

生活、生態(tài)“三生空間”做出合理安排，提供土地開

發(fā)利用依據(jù)，確保不重復投資和重復建設。

四是布局好藝術發(fā)展空間。制定藝術村發(fā)展規(guī)

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

生活區(qū)，吸引藝術家來洪江駐點創(chuàng)作，提高洪江知名

055

區(qū)域創(chuàng)新合作

度、美譽度。

3 洪江國際藝術村的實踐成效

3.1 激活了鄉(xiāng)村發(fā)展?jié)撃?/p>

在近些年的發(fā)展實踐中，洪江村積極推動“四個

發(fā)展”，提升藝術賦能鄉(xiāng)村振興的效果。

一是帶動村民共同發(fā)展。藝術家在老舊房修復過

程中，特別重視復原其原狀，傳統(tǒng)木房結(jié)構需要其工

藝支撐，掌握相關技藝的村民最先加入其中，但這并

不能滿足老房修復的需求。村兩委、藝術家、村民代

表經(jīng)商議，決定組建布依族老房建筑修復隊伍，目前

這支隊伍共有149人，其中脫貧人口72人。經(jīng)粗略統(tǒng)

計，僅2018年和2019年，老房修復隊收入就超過300萬

元，村民既傳承了技藝又增加了收入，還增強了自豪

感與歸屬感。

二是帶動了村集體發(fā)展。在實踐過程中，注重發(fā)

揮市場作用。洪江村富洪公司通過收儲推薦老房為藝

術家選房提供服務，為藝術村的老房修復、農(nóng)業(yè)發(fā)展

提供勞動力就業(yè)服務，持續(xù)增加村集體收入。

三是帶動了旅游業(yè)發(fā)展。洪江村藝術交流中心為

藝術家們提供培訓交流的平臺，不定期開展文學藝術

創(chuàng)作、文化沙龍、藝術展覽、藝術交流、教育培訓、

文創(chuàng)設計等活動。例如“寫生中國走進洪江”“國際

動漫走進洪江藝術展”“亮相洪江·藝術家代表作品

展”“入駐藝術家文獻展”等大型藝術活動，為洪江

村聚集了人氣，提振了精神，推動旅游服務業(yè)逐步興

起。

四是注重持續(xù)發(fā)展。荔波縣充分發(fā)揮藝術家的作

用，每年安排專項資金，用于藝術家開展課題調(diào)研。

藝術家們牽頭通過深入調(diào)研、實地走訪、座談交流等

方式，為促進洪江國際藝術村的持續(xù)發(fā)展奉獻智慧。

3.2 提升了鄉(xiāng)村治理效能

通過積極推動藝術賦能鄉(xiāng)村振興，洪江村實現(xiàn)了

治理效能的有效提高[5]。

一是堅持黨建引領。洪江藝術村啟動建設以來，

村黨支部建設不斷加強、力量持續(xù)得到充實、能力素

質(zhì)不斷提升，主動承擔階段性歷史任務，脫貧攻堅任

務如期完成，實現(xiàn)了全面小康。為更好地推進藝術賦

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、深厚為民情懷、強烈服務意識的正科級干

部到洪江村任黨支部書記，通過回引本土人才擔任強

村富民“領頭雁”，為洪江國際藝術村的發(fā)展進一步

夯實了組織基礎。

二是堅持高位統(tǒng)籌。成立由州縣兩級宣傳文化、

自然資源、住建、交通等相關部門組成的洪江國際藝

術村管委會，負責洪江村發(fā)展定位等總體框架和方向

性、長遠性工作的統(tǒng)籌。

三是設立專家咨詢委員會。以駐村藝術家為主體，

各級文化藝術專家、村支兩委負責人、鄉(xiāng)賢等代表組

成專家咨詢委員會，負責制定藝術家入駐洪江村準入

門檻或標準并組織評審，對洪江的規(guī)劃建設提出意見

和建議，真正把洪江村建設成為藝術家和村民和諧共

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，

成立洪江國際藝術村藝術家協(xié)會。發(fā)揮藝術家自主管

理、自我約束的主人翁精神，并保障藝術家合法正當

權益，搭建藝術家和村民聯(lián)系溝通的紐帶和橋梁。在

充分發(fā)揮洪江藝術家優(yōu)勢的同時，結(jié)合本地民族特色

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

破四變四強”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，通過推動多元主

體參與洪江的鄉(xiāng)村建設、鄉(xiāng)村治理，促進了治理效能

的極大提升。

3.3 促進了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展

通過對洪江經(jīng)驗進行深入總結(jié)之后可以發(fā)現(xiàn)，藝

術賦能鄉(xiāng)村振興，能夠有效促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

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

水、電、路、訊設施短板，通過項目傾斜、匯聚資源

持續(xù)對基礎設施進行改善。僅2022年，通過實施荔波

縣朝陽鎮(zhèn)洪江村鄉(xiāng)村振興建設項目，完成近300盞路燈

安裝，完成了杉鄉(xiāng)部落藝術區(qū)用電戶，風禾日麗藝術

區(qū)電路各點位排查，針對確有需要的電桿已進行改造

設計。有序推進各藝術區(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題。

二是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化基礎更扎實。在開展藝術賦能洪

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

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

建設過程中，機耕道、排洪渠等農(nóng)業(yè)設施也持續(xù)得到

了完善。在藝術賦能洪江村發(fā)展的實踐過程中，洪江

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

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

民就業(yè)、提升村民收入以及促進村莊整體發(fā)展等方面

發(fā)揮出了重要的促進作用[6]。

三是文旅產(chǎn)業(yè)持續(xù)提升。在藝術賦能的加持之下，

洪江村旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平不斷提高，越來越多的游客

到洪江村感受藝術氛圍，享受藝術盛宴，體驗藝術生

活，促進了當?shù)芈糜螛I(yè)發(fā)展。經(jīng)過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)村建設為依托，文化產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的基礎得到了不

斷鞏固，在促進洪江國際藝術村品牌建設方面發(fā)揮出

了重要的促進作用[7]。

四是服務業(yè)態(tài)逐漸豐富。公司化運作適時啟動，

采取“政府+社會+藝術家+村民”合作模式，在洪江藝

術村規(guī)劃、建設、運營上推進共商共建共享。產(chǎn)業(yè)多

元化、運作公司化、群眾參與化都極大促進了洪江產(chǎn)

業(yè)的發(fā)展。

3.4 推動了鄉(xiāng)風文明建設

第一，洪江村以“尋根鄉(xiāng)土、藝術洪江”為理念，

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

展調(diào)研并深入挖掘當?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

洪江部落、脫貧攻堅奔小康、非遺洪江工藝坊、推進

鄉(xiāng)村振興等方面，建設洪江文史展館，在文化挖掘、

文化梳理基礎上，進行文化展示、文化傳承工作，豐

富的文化底蘊孕育了淳樸的民風、鄉(xiāng)風，為文明鄉(xiāng)風

的傳承奠定了基礎。

第三，洪江文化充分體現(xiàn)了洪江村民從遠古歷史

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，團結(jié)奮進共圓小康，凝心聚力共

創(chuàng)振興的歷史脈絡和發(fā)展進程。各領域的藝術家入駐

洪江，在洪江生活、創(chuàng)作，在與洪江村民、洪江藝術

的交流、互鑒、共融中推動著鄉(xiāng)風文明建設。

第四，洪江的村史文化館、中國-東盟美育研學基

地、福馬廣場、村民非遺作坊與藝術家的創(chuàng)作空間，

在空間布局上得到了極大拓展并各具特色，在藝術創(chuàng)

作上得到了極大豐富并各具魅力，進一步促進了鄉(xiāng)風

文明建設。

4 藝術賦能鄉(xiāng)村振興路徑實踐策略思考

4.1 藝術與教育的融合

一是藝術賦能基礎教育的形式有待豐富。洪江村

處于基礎教育年齡的人口主要在朝陽鎮(zhèn)和荔波縣城完

成學業(yè)，但藝術家的入駐、藝術村的建設，升華了村

民對家鄉(xiāng)的認識、激發(fā)了文化自信、迸發(fā)出更濃厚的

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

但覆蓋面小頻率還相對低，縣內(nèi)學校聘請藝術家上課

仍處于嘗試階段，這些均需共商機制推進常態(tài)化。

二是藝術賦能文化品牌培育需進一步升華。洪江

以文化為魂，以洪江論壇、洪江藝術節(jié)為平臺載體，

定期開展一系列高規(guī)格的藝術、文學、影視等展覽、

論壇與交流等文化活動，逐步增強洪江在人文領域的

影響力[8]，但需進一步強化文化傳承與傳習，不斷賦予

品牌活力。

三是藝術賦能美育研學基地的作用有待加強。應

進一步以教育為根，加強交流互鑒，以持續(xù)提升洪江

國際藝術村的美譽度。

4.2 藝術與農(nóng)業(yè)的融合

一是藝術賦能農(nóng)耕文化還需深入。應持續(xù)深入挖

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

理，進一步充實農(nóng)耕文化內(nèi)容，豐富藝術村文化內(nèi)涵。

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

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

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

學性、觀賞性、實用性原則，比如說田間水稻種植＋

藝術、田埂葵花種植＋藝術村落，在品種選擇、圖案寓

意、顏色搭配等方面，更好地兼顧社會效益、經(jīng)濟效益，

使淳樸的鄉(xiāng)土氣息與藝術的科學賦能更好地促進農(nóng)業(yè)生

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

三是藝術賦能農(nóng)業(yè)營銷需持續(xù)優(yōu)化。洪江村在農(nóng)

產(chǎn)品外觀包裝設計、營銷推廣等方面實現(xiàn)了良好起步，

但在共創(chuàng)共營共享方面，還有待加強相應的機制建

設，促進藝術賦能農(nóng)業(yè)營銷常態(tài)化、規(guī)范化、市場化，

特別是在建立利益共同體上再下功夫，體現(xiàn)共同價值

追求和合理經(jīng)濟回報。

4.3 藝術與旅游的融合

一是文旅融合發(fā)展的藝術特點有待進一步彰顯。

“文化為魂、旅游為形”，“洪江藝術+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，

在精品、高端、小眾沉浸式旅游方面需進一步彰顯其

藝術特點。

二是文旅融合發(fā)展的設施有待進一步完善。按照

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

的基礎設施。在未來的一段時間，應聚焦藝術空間，

還需繼續(xù)聚源用力，如生活藝術館、藝術體驗館、作

品交易館等的完善，更好滿足藝術家在生活、創(chuàng)作等

方面的需求，讓游客可以有更豐富的旅游體驗。

三是文旅融合發(fā)展的服務業(yè)態(tài)有待進一步豐富。

洪江服務業(yè)態(tài)有了好的突破，實現(xiàn)了良好起步，但在

適應性和匹配性上仍需持續(xù)用力，如民宿的量和質(zhì)需

再擴大和提升，商品開發(fā)的特色有待凸顯，以“非遺”

市場化促進“非遺”活態(tài)傳承。

4.4 藝術與生態(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

“四個融合”實踐，呈現(xiàn)了良好的氛圍和態(tài)勢，但仍

057

區(qū)域創(chuàng)新合作

需持續(xù)發(fā)力。生活習慣、生產(chǎn)方式、交流載體因時代

發(fā)展、歷史變遷、人員流動、產(chǎn)業(yè)進步等會呈現(xiàn)新的

特點和新的挑戰(zhàn)，需以平等、互利、共贏、發(fā)展為出

發(fā)點和落腳點去克服和破解。

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

與經(jīng)濟增長的關系，促進當?shù)亟?jīng)濟社會的良性發(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，在推進基礎設施建設、文

旅融合、教育研學交流的過程中，需持續(xù)推進生態(tài)環(huán)

境保護工作。

5 結(jié)語

洪江村作為曾經(jīng)的“空心村”，堅持以加強基層

黨組織為基礎，以解決藝術家入駐宅基地使用權讓其

安心為突破口，聚焦藝術賦能鄉(xiāng)村振興而不懈探索，

不斷破解藝術與產(chǎn)業(yè)發(fā)展實踐中遇到的各類問題，在

鄉(xiāng)村振興過程中取得了顯著成就。洪江國際藝術村的

實踐路徑對于其他地區(qū)開展藝術賦能鄉(xiāng)村振興建設工

作具有一定的借鑒意義。

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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：張晶晶 趙一）

058

中阿科技論壇 2023年第4期

1 問題的提出

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

位促進農(nóng)業(yè)升級和農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟社會進步，還可以促

進農(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)濟正在對世界經(jīng)濟版圖的格局產(chǎn)生重大影

響，并成為我國經(jīng)濟增長的新動能[2]。2019年5月，中

共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(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)揮信息技術創(chuàng)新的

擴散效應、信息和知識的溢出效應、數(shù)字技術釋放的

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

中共中央、國務院印發(fā)的《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)

劃》明確，數(shù)字中國建設按照“2522”的整體框架進

行布局，即夯實數(shù)字基礎設施和數(shù)據(jù)資源體系“兩大

基礎”，推進數(shù)字技術與經(jīng)濟、政治、文化、社會、

生態(tài)文明建設“五位一體”深度融合，強化數(shù)字技術

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)展國內(nèi)國際“兩個環(huán)境”。由此可見，發(fā)展數(shù)字經(jīng)

濟是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的大勢所趨，同時數(shù)

字經(jīng)濟也事關國家發(fā)展大局。

實現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級是一項復雜、系統(tǒng)、

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

環(huán)境的現(xiàn)實約束，也有待尋找新動能。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)型升級的支撐動能具

有不同的實現(xiàn)方式和條件，或者存在不同的模式[3]。目

前，全球已進入數(shù)字經(jīng)濟新時代，我國已建立了完善

的數(shù)據(jù)基礎設施，擁有了龐大的數(shù)據(jù)量，數(shù)字經(jīng)濟正

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

在廣泛滲透到農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟各個領域，然而互聯(lián)網(wǎng)技

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

網(wǎng)技術應用水平還較低[5]。

目前，學術界基于不同視角，研究了農(nóng)貿(mào)市場改

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

業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了理論導向。但是，隨著數(shù)字技術向農(nóng)

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

能推動農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的理論邏輯和現(xiàn)實路徑還

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

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

建設與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)在協(xié)同機制，進而提出數(shù)字

鄉(xiāng)村建設與農(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)村建設與農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型協(xié)同機制剖析

協(xié)同理論（synergetics）是20世紀70年代由德國斯

圖加特大學物理學家哈肯提出并形成系統(tǒng)化理論[6]。其

數(shù)字鄉(xiāng)村建設與農(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.西北民族大學經(jīng)濟學院,甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學經(jīng)濟學院,甘肅 蘭州 730000）

摘要：數(shù)字鄉(xiāng)村建設是數(shù)字經(jīng)濟進階的必然趨勢，成為“十四五”時期發(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)村建設的基本動能與重要引擎。文章通過剖析數(shù)字鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型之間的協(xié)同機制

發(fā)現(xiàn)：數(shù)字鄉(xiāng)村建設通過農(nóng)業(yè)技術迭代、電子商務引領、農(nóng)業(yè)合作社帶動、創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)化促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型；農(nóng)

村產(chǎn)業(yè)通過向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)型、向智能生產(chǎn)轉(zhuǎn)型、向工業(yè)化轉(zhuǎn)型、向服務化轉(zhuǎn)型，對數(shù)字鄉(xiāng)村建設產(chǎn)生作用。在此

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

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

中圖分類號：F327 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-02-24

基金項目：甘肅省哲學社會科學規(guī)劃項目（20YB012）；甘肅省科技計劃軟科學專項（20CX4ZA046）；中央

高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目（31920220030）。

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

海涯（1970— ），女，教授，研究方向為相對貧困治理、金融發(fā)展；陳錦（1999— ），男，碩士研究生，研究方

向為數(shù)字金融；趙崧雲(yún)（1999— ），男，研究方向為綠色金融。

059

科技與產(chǎn)業(yè)

由于具備科學性和系統(tǒng)性，逐漸被眾多學科采用，不

斷發(fā)展成為一門新興學科。本文運用協(xié)同理論，構建

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

二者的復合系統(tǒng)，主要研究數(shù)字鄉(xiāng)村建設子系統(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，以達到對復合系統(tǒng)有序和協(xié)同演化的狀態(tài)

（見圖1）。數(shù)字鄉(xiāng)村建設和農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型構成的

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

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

信息基礎設施、建設和完善農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息數(shù)據(jù)庫、

建設農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息網(wǎng)絡平臺、推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營

管理和農(nóng)村社會管理服務信息化、推進信息服務進村

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)動轉(zhuǎn)

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

數(shù)字鄉(xiāng)村建設子系統(tǒng)的演進主要通過數(shù)字賦能推動農(nóng)

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

則通過政策引導、“三化”（信息化、工業(yè)化、現(xiàn)代化）

等促進數(shù)字鄉(xiāng)村建設。

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

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

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

對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、管理、銷售全過程進行數(shù)字賦能，從而

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

2.1.1 農(nóng)業(yè)技術迭代

數(shù)字技術推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細化，利用掌上農(nóng)業(yè)管

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

安裝到現(xiàn)代智能農(nóng)機中，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)，實現(xiàn)智能噴水、精準撒藥、合理

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

過程的智能化，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。

2.1.2 電子商務引領

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

生產(chǎn)、加工等過程的數(shù)據(jù)收集并導入數(shù)據(jù)庫，開發(fā)共

享數(shù)據(jù)與電商平臺或者農(nóng)產(chǎn)品銷售App，利用網(wǎng)絡平臺

讓購買者間接參與到農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程，同時將其購買

農(nóng)產(chǎn)品后的評價在第一時間反饋給電商平臺或者農(nóng)產(chǎn)

品銷售App，通過大數(shù)據(jù)技術科學系統(tǒng)地分析得出服務

過程中存在的問題并給出相關建議，從而達到智慧服

務的效果。

2.1.3 農(nóng)業(yè)合作社帶動

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

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

模式，建設農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息網(wǎng)絡平臺，通過農(nóng)業(yè)合

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

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

品栽培、采摘、銷售過程中統(tǒng)一管理、統(tǒng)一經(jīng)營、統(tǒng)

一生產(chǎn)、統(tǒng)一銷售，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、大數(shù)據(jù)要素和物聯(lián)網(wǎng)技

術等數(shù)字科技，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、經(jīng)營方式進行數(shù)字

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

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

態(tài)的創(chuàng)新，重構農(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”，并促進農(nóng)業(yè)經(jīng)營管理和社

會管理服務體制機制的創(chuàng)新發(fā)展。

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

農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型通過轉(zhuǎn)型過程中的政策引導數(shù)

字鄉(xiāng)村建設，通過農(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

促進數(shù)字鄉(xiāng)村建設。

2.2.1 科學化引導

產(chǎn)業(yè)政策對推動地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級有很大的影

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

級向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變。從我國現(xiàn)行的產(chǎn)業(yè)政策實施效

果來看，總體上其對中國快速推進工業(yè)化進程、促進

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、實現(xiàn)經(jīng)濟趕超發(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性的政策來引導，在

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

新時期發(fā)展的新特征、新要求，堅持把做實、做強、

做優(yōu)農(nóng)村地區(qū)實體經(jīng)濟作為主要目標，加速推動農(nóng)村

生產(chǎn)向中國式現(xiàn)代化發(fā)展[8]。

2.2.2 信息化推動

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

村建設。農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)信息化需要依托農(nóng)業(yè)基礎設施

信息化建設，它包括硬件和軟件建設。其中，硬件建

設通過各種信息傳輸網(wǎng)絡的建設，同時普及計算機、

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

使用，解決“最后一公里入戶問題”；通過“一體化

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

綜合信息數(shù)據(jù)庫，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，由此來推動數(shù)字鄉(xiāng)村建設。

2.2.3 工業(yè)化帶動

堅持基于新型工業(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)營和銷售一體化，推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)

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

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的機遇，充分利用數(shù)字技術促進農(nóng)業(yè)生

產(chǎn)銷售統(tǒng)一化，不斷推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理和農(nóng)村社

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

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

村建設。

2.2.4 數(shù)字化聯(lián)動

在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的過程中，應將現(xiàn)代數(shù)字技術和農(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)、銷售模式；大力發(fā)展電子商務，將農(nóng)產(chǎn)

品生產(chǎn)與流通有機結(jié)合，開展農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡直銷，提高

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

平，并推進數(shù)字鄉(xiāng)村建設進程。

3 數(shù)字鄉(xiāng)村建設與農(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)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字智

能技術在農(nóng)村經(jīng)濟社會領域廣泛滲透與應用，改變了

傳統(tǒng)農(nóng)村經(jīng)濟增長路徑、發(fā)展模式與營商環(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明顯，數(shù)字賦能鄉(xiāng)村建設與產(chǎn)業(yè)

轉(zhuǎn)型的潛力巨大。

數(shù)字鄉(xiāng)村建設方面，主要從網(wǎng)絡、數(shù)字基礎設施

建設出發(fā)，突出鄉(xiāng)村在網(wǎng)絡節(jié)點中的特殊功能（梅特

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

經(jīng)濟節(jié)點。大力發(fā)展農(nóng)村電子商務，完善“縣級電子

商務中心＋鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）電子商務服務站＋村級電子商務

服務點”的硬核支撐體系，盤活農(nóng)村實體經(jīng)濟要素，

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

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

數(shù)字鄉(xiāng)村建設的基本載體和依賴路徑。

3.1 強化數(shù)字技術和數(shù)字基礎設施建設的基礎支

撐作用

3.1.1 多措并舉促進人的全面發(fā)展

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

性與參與度，數(shù)字鄉(xiāng)村建設的關鍵目標是提高農(nóng)民的

幸福感和可獲得感，數(shù)字鄉(xiāng)村建設的根本追求是打造

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

為中心”的發(fā)展思想，在每個村莊設立數(shù)字技術與數(shù)

字經(jīng)濟宣傳培訓中心，定期組織農(nóng)民進行數(shù)字經(jīng)濟相

關知識學習，并進行數(shù)字基本技術培訓，提高農(nóng)民的

“數(shù)字素養(yǎng)”，增強他們對數(shù)字技術與數(shù)字經(jīng)濟的認知。

農(nóng)民在政府的幫扶下對數(shù)字經(jīng)濟有一定的了解，初步

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

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

自主地參與數(shù)字鄉(xiāng)村的建設。

3.1.2 產(chǎn)學研用合作推進協(xié)同創(chuàng)新

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

鄉(xiāng)村建設中起著重要的支撐作用。首先，要深入開展

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

的人才類型，制定與數(shù)字鄉(xiāng)村建設相匹配的人才培

養(yǎng)規(guī)劃，充分利用高校這一平臺進行培育，支持鼓勵

高校開設數(shù)字經(jīng)濟相關課程，擴大數(shù)字人才培育方

向的招生規(guī)模，大力引進高級數(shù)字人才任教，同時創(chuàng)

新培育模式，建立校企合作培養(yǎng)模式，將理論與實踐

結(jié)合；其次，制定并推出相關人才獎勵與保障制度，

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

做出突出貢獻的人才給予獎勵，給予數(shù)字經(jīng)濟方向

從業(yè)者在戶籍、住房、個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)村建設提供

更多優(yōu)秀人才。

061

科技與產(chǎn)業(yè)

3.1.3 繼續(xù)實施國家重大發(fā)展戰(zhàn)略

數(shù)字經(jīng)濟是數(shù)字中國和網(wǎng)絡強國戰(zhàn)略的重要基

石[9]，農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡信息基礎設施建設是數(shù)字鄉(xiāng)村建設

的基礎支撐。首先，通過“寬帶中國”戰(zhàn)略精準解決

個別村莊的“村村通”問題，同時對農(nóng)村寬帶設施損

壞、老化進行修復改進，加快農(nóng)村地區(qū)寬帶網(wǎng)絡優(yōu)化

升級；其次，通過網(wǎng)絡強國戰(zhàn)略擴大5G、物聯(lián)網(wǎng)等在

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

應用服務基礎設施在農(nóng)村地區(qū)布局，提高農(nóng)村地區(qū)衣

食住行相關傳統(tǒng)基礎設施智能化水平，打造“網(wǎng)絡強

村”；最后，依托“寬帶中國”戰(zhàn)略和網(wǎng)絡強國戰(zhàn)略

在農(nóng)村地區(qū)建立現(xiàn)代化網(wǎng)絡基礎設施，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，推動傳統(tǒng)農(nóng)村向

“數(shù)字農(nóng)村”轉(zhuǎn)變。

3.2 深入推動農(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 加快推動農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化

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

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

是大勢所趨。首先，聚焦基礎建設。聚焦農(nóng)村地區(qū)，

加快寬帶與5G網(wǎng)絡等基礎設施建設，發(fā)揮網(wǎng)絡數(shù)字技

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

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

息化基礎建設的基礎上，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)字賦能推動農(nóng)村資源要素的均

等化、優(yōu)質(zhì)化，以促進數(shù)字鄉(xiāng)村建設為導向，推動農(nóng)

產(chǎn)品供給、農(nóng)村基礎設施和農(nóng)村公共服務等數(shù)字化，

同時利用數(shù)字賦能農(nóng)村社會治理，構建由黨引領，有

數(shù)字支撐的農(nóng)村治理體系，實現(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

習近平總書記明確指出“要著力解決發(fā)展失衡、

治理困境、數(shù)字鴻溝、分配差距等問題，建設開放、

包容、普惠、平衡、共贏的經(jīng)濟全球化的新格局”。

從目前來看，數(shù)字經(jīng)濟紅利分配格局呈現(xiàn)出農(nóng)村少、

城市多的局面，導致了城鄉(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。要充分考慮中國農(nóng)村數(shù)字鴻

溝問題的多樣性和復雜性，在建立農(nóng)村現(xiàn)代化網(wǎng)絡基

礎設施的基礎上，培育現(xiàn)代專業(yè)化數(shù)字人才隊伍，降

低農(nóng)村地區(qū)民眾使用信息技術的成本，因時因地制定

相關信息化投資和干預政策；同時推動農(nóng)業(yè)與電子商

務深度融合，建設一條現(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)實基礎，通過提高農(nóng)村農(nóng)業(yè)產(chǎn)

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

價值鏈，促進農(nóng)村地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和轉(zhuǎn)型升

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

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

現(xiàn)代服務和金融業(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

來整合一二三產(chǎn)業(yè)資源，建設農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)

展永續(xù)機制。通過農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、物流以及銷售

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

品直銷店，來推動農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)順向融合；以消費

需求為導向，推動農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)逆向融合，提高農(nóng)

業(yè)生產(chǎn)全過程信息服務管理能力，建設高產(chǎn)、高質(zhì)量、

綠色安全的農(nóng)產(chǎn)品原料基地。

4 結(jié)語

在新一輪技術革命和產(chǎn)業(yè)變革的歷史節(jié)點，依托

海量數(shù)據(jù)、現(xiàn)代化網(wǎng)絡和數(shù)字技術應運而生的數(shù)字經(jīng)

濟日漸成為中國經(jīng)濟增長的主要動能，不斷促使人們

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

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

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

鄉(xiāng)之間、區(qū)域之間的勞動性工資收入差距開始縮小，

區(qū)域協(xié)調(diào)和城鄉(xiāng)一體化趨勢開始加速。

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

機遇，二者之間交互疊加的協(xié)同趨勢日益明顯。要將

數(shù)字技術和農(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，

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

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

代化程度，促進了數(shù)字鄉(xiāng)村建設，二者的協(xié)同聯(lián)動為

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施提供了理論視點與經(jīng)驗啟示。

城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝長期受多種因素影響，致使

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

境需要一個漫長的過程，需要市場、政府和社會協(xié)同

發(fā)力，堅決貫徹“以人民為中心”的發(fā)展思想，推動

共同富裕取得實質(zhì)性進展，為數(shù)字鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村產(chǎn)

業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供經(jīng)濟基礎和制度保障。

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062

中阿科技論壇 2023年第4期

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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：郭雁華 楊艷佩）

063

科技與產(chǎn)業(yè)

2022年1月，國務院正式印發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)

濟發(fā)展規(guī)劃》，提出到2025年我國數(shù)字經(jīng)濟邁向全面

擴展期的發(fā)展目標，人工智能是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心

引擎。從2012年機器人流程自動化（RPA）的提出到

2022年底OpenAI公司研發(fā)的ChatGPT系統(tǒng)發(fā)布，財務行

業(yè)正在接受新一輪智能化革命的洗禮，智能化系統(tǒng)的

應用大幅提升了財務決策的效率和效能。在企業(yè)資金

管理中，特別是集團公司和大型互聯(lián)網(wǎng)公司，銀企對

賬環(huán)節(jié)至關重要。實際工作場景中各賬戶收付信息的

采集與處理操作量大，對賬過程重復操作多，人工核

對易出錯等問題，銀企互聯(lián)系統(tǒng)雖然能解決結(jié)構性的

操作處理，但對于異常的非結(jié)構性的決策無法實現(xiàn)自

動化，同時還存在構建成本高、維護成本高的問題。

在人工智能技術驅(qū)動財務智能化的背景下，將RPA技

術與ChatGPT系統(tǒng)應用相結(jié)合，可以有效解決企業(yè)資金

管理異常項目的決策痛點，重構銀企對賬流程，構建

人機協(xié)同狀態(tài)的銀企對賬智能模式。

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合作將機器學習引入稅務、會計、審計等

工作流程中，由其對高度結(jié)構化的、常規(guī)的手工任務

業(yè)務流程進行自動化運行，在中國企業(yè)率先推出 RPA

應用咨詢服務。RPA（Robotic Process Automation）即機

器人流程自動化，是通過使用用戶界面層中的技術，

模擬并增強人與計算機的交互過程、執(zhí)行基于一定規(guī)

則的可重復任務的軟件解決方案[1]。具體而言，RPA是

針對各行各業(yè)存在大批量、重復性、機械化人工操作

的情況，以機器人作為虛擬勞動力，模擬、增強并拓

展人類與計算機的交互過程并完成預期任務的一種工

作流程自動化軟件，本質(zhì)上是一種能按特定指令完成

工作的軟件，這種軟件安裝在個人計算機或大型服務

器上，通過模擬鍵盤、鼠標等人工操作來實現(xiàn)辦公操

作的自動化[2]。德勤咨詢公司負責人戴夫·庫德（Dave

Kuder）表示，企業(yè)使用RPA的目的是將傳統(tǒng)業(yè)務流程

的自動化以實現(xiàn)企業(yè)的人才、技術和時間資源節(jié)省。

通過使用RPA，財務總監(jiān)和相關管理人可以用不到半

小時或更短時間完成過去需要花數(shù)天或甚至數(shù)周才能

完成的事務。

RPA與財務的結(jié)合催生了財務機器人，即RPA在財

務領域的應用，是以RPA結(jié)合一系列認知技術來代替

傳統(tǒng)人工的財務數(shù)字化技術應用[2]。通過模擬、增強與

拓展財務人員與計算機系統(tǒng)的交互過程，輔助財務人

員完成交易量大、重復性強、易于標準化的財務業(yè)務，

從而優(yōu)化財務流程，降低財務運作成本，提升財務工

作效率和質(zhì)量，實現(xiàn)財務人員、財務業(yè)務和信息系統(tǒng)

一體化協(xié)同。簡言之，就是財務機器人能夠替代“財

務人員的雙手”，對于日常簡單重復的電腦操作，基

于財務的業(yè)務內(nèi)容和流程特點來自動化處理。財務機

基于 RPA 技術和 ChatGPT 的銀企對賬流程重構

王怡丹

（蘭州工商學院會計學院,甘肅 蘭州 730000）

摘要：人工智能是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心引擎，更是促進智能財務發(fā)展的強大推動力。本文以企業(yè)資金管理中

銀企對賬環(huán)節(jié)實際應用場景為例，在銀企互聯(lián)系統(tǒng)存在構建成本高、異常數(shù)據(jù)仍需手工處理等問題的情況下，分

析了銀企對賬原流程的決策痛點，將RPA技術與ChatGPT系統(tǒng)應用相結(jié)合，提出了重構銀企對賬智能化流程，構

建人機協(xié)同狀態(tài)的銀企對賬智能模式的具體設想。

關鍵詞：RPA技術；財務機器人；ChatGPT；銀企對賬

中圖分類號：F416.6;F406.7 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-03-13

基金項目：蘭州工商學院校級重點教改項目“大智移云背景下的計算機會計信息系統(tǒng)課程體系改革研究”

（LGSJG202104）。

作者簡介：王怡丹（1989— ），女，助教，碩士，研究方向為財務會計、會計信息化、會計智能化。

064

中阿科技論壇 2023年第4期

器人作為業(yè)務和財務之間的“黏合劑”，能夠有效助

力解決企業(yè)“信息孤島”“業(yè)財分離”問題，幫助企業(yè)

實現(xiàn)內(nèi)外部價值鏈“柔性一體化”的連接和“大會計”

系統(tǒng)的建構。財務機器人當前已在會計核算、合規(guī)財

務和精益財務等方面有著豐富的應用場景，其能夠為

優(yōu)化財務任務處理、釋放人力創(chuàng)造力和智能化財務管

理、實現(xiàn)財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供明確可持續(xù)的路徑。在

財務領域，傳統(tǒng)的RPA技術只能從事步驟明確、規(guī)則

固定、重復簡單的工作，應用場景通常局限于狹小的

領域，例如，財務中的對賬、核算等重復性的工作，或

者批量進行且煩瑣的上傳下載、簡單的數(shù)據(jù)填寫轉(zhuǎn)錄

等工作，適用場景如表1所示。

表1 財務機器人適用場景舉例

適用場景 流程 職責/角色

費用報銷

影像系統(tǒng)OCR識別票據(jù)信息-編制生成費用報賬單-審核或?qū)徟嚓P單據(jù)-ERP系統(tǒng)導入

應付發(fā)票-驗證、創(chuàng)建會計分錄、打印憑證-將應付業(yè)務導入總賬并過賬-出納系統(tǒng)外實

體付款、費用會計系統(tǒng)內(nèi)付款

費用部門/報賬員

財務部/出納

財務部/應付會計/總賬會計

采購和付款 影像系統(tǒng)OCR識別票據(jù)信息-填寫報賬申請發(fā)起報賬-報賬材料合規(guī)性檢查-同步ERP采

購訂單信息，報賬平臺進行三單匹配-發(fā)票驗證、生成憑證-付款執(zhí)行

采購部門/采購人員

財務部/出納

財務部/應付會計/總賬會計

銷售和收款 影像系統(tǒng)OCR識別票據(jù)信息-自動開票形成應收單-收款回單收集核對形成應收單-應收

單據(jù)與收款單據(jù)核銷-客戶信用管理及應收賬款管理

銷售部門/銷售人員

財務部/出納

財務部/應收會計/總賬會計

資金管理

對外收付業(yè)務：收款單付款單信息核對-付款執(zhí)行、收款回單信息核對。

資金管理：賬戶限額超額預警-資金劃撥歸集-資金下?lián)堋?/p>

銀企對賬：銀行對賬單獲取-銀行對賬單信息轉(zhuǎn)換-銀企對賬-編制銀行存款余額調(diào)節(jié)

表-未達賬項預約處理

財務部/出納

財務部/總賬會計

財務部/資金主管

因此，通過RPA和AI兩者的結(jié)合運用，即智能RPA

技術或者IPA(intelligent processing automation)技術，可以

帶來一股獨特的智能化應用的發(fā)展潮流，能夠勝任復

雜的財務核算、合同和報告審閱、供應鏈自動調(diào)度等

原先需要很多領域知識、專家經(jīng)驗才能進行的工作，

而ChatGPT的出現(xiàn)更是加快了智能化應用步入強智能階

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

開發(fā)的對話AI模型，本質(zhì)上，其是一個大型語言模型

（LLM），采用“從人類反饋中強化學習”的訓練方

式，是一款有較高智能的多語言聊天機器人。因其為

具備語言生成，上下文學習、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

的標準化任務不同，ChatGPT是一種基于文本的生成式

AI系統(tǒng)，能夠?qū)W習和理解人類交流語言的語法規(guī)則和

意圖，通過檢索其所擁有的數(shù)據(jù)集，運用深度學習算

法，針對語言所表達的目的，生成符合人類習慣的對

話結(jié)果，并能在持續(xù)對話中推理問題。由于可以識別

語音和語言，通過多輪人機對話，ChatGPT可以即時回

答輸出論文、郵件、策劃書、程序代碼、數(shù)據(jù)分析等

答案。

ChatGPT在會計職業(yè)人員中也受到廣泛關注，財務

工作者可以將現(xiàn)有的自動化技術和ChatGPT智能化技術

相結(jié)合，使自動化更智能，擁有更強的學習能力和判

斷力。

然而，由于ChatGPT是一個大型語言模型，不直接

具備網(wǎng)絡搜索功能，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)集進行回答。且使用對話式

人工智能進行專業(yè)研究可能會出現(xiàn)不準確、偏見和抄

襲。在向ChatGPT提供一系列需要深入了解文獻的問題

和作業(yè)時，經(jīng)常會生成虛假和誤導性的文本[3]。此外，

ChatGPT無法處理復雜冗長或者特別專業(yè)的語言結(jié)構，

對于來自金融、自然科學或醫(yī)學等專業(yè)領域的問題，若

沒有進行足夠的語料“喂食”，ChatGPT可能無法生成

準確回答[4]，此時仍需要專業(yè)人員的職業(yè)判斷，在處理

財務風險較大的企業(yè)數(shù)據(jù)時，應審慎運用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)或者專門的企業(yè)支付平臺和金融企業(yè)

網(wǎng)上銀行系統(tǒng)相連接，由銀行提供標準接口，企業(yè)客

戶按照銀行提供的接口標準進行接入，在企業(yè)內(nèi)部通

過接口平臺連接核心系統(tǒng)，對企業(yè)外部通過安全通道

連接銀行系統(tǒng)，實現(xiàn)企業(yè)直接通過ERP系統(tǒng)或者支付

平臺進行轉(zhuǎn)賬支付、電子對賬、信息查詢、資金撥付

等業(yè)務操作的系統(tǒng)。銀企互聯(lián)可以統(tǒng)一整合銀企雙方

的信息流，企業(yè)財務人員通過ERP系統(tǒng)的操作界面將

賬務指令提交到銀企互聯(lián)平臺，出納核對支付單據(jù)信

065

科技與產(chǎn)業(yè)

息后提交支付指令，通過銀企互聯(lián)平臺直接到達銀行

支付系統(tǒng)，瞬時的安全驗證后銀行即時付款并自動反

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，實現(xiàn)了“賬務處理結(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

3.2.1 資金支付自動化程度高，效率倍升

建立銀企互聯(lián)系統(tǒng)后，付款業(yè)務的自動化程度顯

著提高，手工錄入付款信息工作量大、容易出錯的問

題迎刃而解。同時，傳統(tǒng)網(wǎng)銀手動支付還存在不同層

級審批，各級審批均需單獨的用戶CA證書驗證登錄

的限制，而審核環(huán)節(jié)仍需要逐筆核驗，等待不同級別

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)由于通過專線安全驗證，無須設置多級審批環(huán)

節(jié)，系統(tǒng)中可以實現(xiàn)金額權限階梯式審批，即金額限

度內(nèi)批量復核，超限額單筆更高級復核，實現(xiàn)了資金

支付的跨環(huán)節(jié)跨平臺的效率提升。

3.2.2 集團資金管理集中度高，風險管控及時方便

銀企互聯(lián)以即時付款、高效準確的特點廣泛運用

于集團公司、大型企業(yè)的財務共享中心或財務核算中

心。以集團企業(yè)來講，省公司層面實現(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)算權限集中管理，從宏觀上進行主要資金收集賬戶

間的資金下?lián)芘c集中調(diào)控管理、銀企對賬和余額查詢。

微觀層面可以實現(xiàn)各地市分公司的資金收付業(yè)務、資

金上劃和集中監(jiān)控管理。且隨著云計算加速與金融結(jié)

合，金融服務泛在化，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 專線建設成本高昂，后期運維投入大

銀企互聯(lián)平臺能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)ERP與銀行數(shù)據(jù)系統(tǒng)

的即時聯(lián)通，關鍵在于專線建設可以免去煩瑣的安全

驗證，以銀企互聯(lián)的高頻模式為例，通常采用加密機

替代前置程序和U盾，即同時實現(xiàn)了前置程序和U盾的

功能，加解密和簽名驗簽速度提升10倍以上，劣勢是

加密機成本較高。高頻模式適用于大型集團或者大型

互聯(lián)網(wǎng)集團公司，即具有高頻直聯(lián)結(jié)算或者查詢需求

的企業(yè)集團，且能承擔較高的銀企互聯(lián)建設成本。此

外，銀企互聯(lián)系統(tǒng)采用專門的線路來連接銀行端系統(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)運用銀企互聯(lián)平臺的

決策痛點。

3.2.4 銀企對賬環(huán)節(jié)特殊支付事項仍需手工核對

銀企互聯(lián)系統(tǒng)構建成本高，而RPA技術在財務中

的廣泛應用可以實現(xiàn)對銀企互聯(lián)系統(tǒng)的平替操作，節(jié)

省企業(yè)平臺構建和專線建設及維護成本。同時，對于

在銀企對賬環(huán)節(jié)無法自動勾選的特殊支付事項相關記

錄，實際操作中仍然需要財會人員手工收集數(shù)據(jù)，分

析數(shù)量關系后確定是否為未達賬項，這些操作都可以

在RPA流程設計器中預先編寫好個性化的業(yè)務代碼，

實現(xiàn)特殊支付事項的流程自動化，凸顯了用RPA技術

代替銀企互聯(lián)系統(tǒng)的優(yōu)勢。結(jié)合ChatGPT代碼編寫、數(shù)

據(jù)分析和文本輸出的功能，可以實現(xiàn)一般業(yè)務的自動

對賬和特殊業(yè)務的自動調(diào)整。

4 運用RPA和ChatGPT對銀企對賬流程重構

4.1 銀企互聯(lián)平臺對賬原有流程

銀企對賬是企業(yè)資金管理中的重要一環(huán)，對于大

型集團公司更是日常資金管控的重點，也是審計工作

的必經(jīng)流程。傳統(tǒng)手工操作先通過CA證書驗證登錄企

業(yè)網(wǎng)上銀行，下載電子銀行對賬單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)

匹配之后處理無法匹配勾對的收付款記錄，人工歸類

未達賬項類別后編制銀行存款余額調(diào)表。銀企互聯(lián)平

臺對賬工作流程圖如圖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)平臺對賬工作流程

066

中阿科技論壇 2023年第4期

策需求。

4.2 基于RPA和ChatGPT的銀企對賬流程重構

ChatGPT的優(yōu)勢在于可以進行數(shù)據(jù)分析、代碼編

寫和文本撰寫，類似于人類的大腦，而RPA優(yōu)勢在于

可以針對預先設置好的流程和操作自動運行，類似于

人類的雙手，二者優(yōu)勢互補，在非系統(tǒng)性的特殊處理

方面，可以大幅提升工作效率；同時在關鍵環(huán)節(jié)設置

財務人員的審核和干預，可以降低錯誤和ChatGPT可能

的判斷失誤，真正達到人機協(xié)同的效果。基于RPA和

ChatGPT的銀企對賬流程設計如圖3所示。

財務機器人流程設計登錄、查找界面、選擇時間

圖3 基于RPA和ChatGPT的銀企對賬流程圖

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

行對賬單電子文檔；登錄、查找工作臺界面，賬簿查詢、

選擇時間段、下載明細賬，保存銀行存款明細賬電子

文檔。

財務機器人進行數(shù)據(jù)讀取，按照預設的條件自動

匹配銀行對賬單與銀行存款明細賬中的數(shù)據(jù)，符合邏

輯條件的記錄自動寫入勾對標記，不符合邏輯條件的

記錄單獨保存在新建的電子文檔中。

對于對賬過程中無法匹配的異常數(shù)據(jù)，通常存在

三種可能。第一種是未達賬項，由于企業(yè)和銀行收到

結(jié)算憑證的時間不一致所產(chǎn)生的異常，通常在下月企

業(yè)收到結(jié)算憑證時補做賬務處理就可以消除。第二種

是由于賬務處理貸記一筆銀行存款而實際流水是多筆

或批量支付的情況，例如工資批量支付或供應商為個

人而多筆支付。而無法自動對賬的金額之間一般均存

在求和的數(shù)量關系，通過財務機器人將異常數(shù)據(jù)錄入

到ChatGPT中并要求編寫出能夠分析出具有求和數(shù)量關

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一出或者

貸方一進一出，這種一般是銀行支付失敗退回或企業(yè)

紅字沖銷賬務處理，通過ChatGPT或者財務機器人均可

以迅速篩選并勾對。

上述流程運行完畢后，自動勾對、異常數(shù)據(jù)處理

和分類都已經(jīng)完成，為了保證數(shù)據(jù)的準確性，資金管

理人員將賬務處理貸記一筆銀行存款而實際流水是多

筆或批量支付的處理數(shù)據(jù)進行審核，將未達賬項與客

戶或原始憑證進行核對，準確無誤后存檔。

臺，手工下載和Excel格式文件數(shù)據(jù)匹配的操作在平臺

就可以高效實現(xiàn)，但是對于賬務處理貸記一筆銀行存

款而實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)還不能自動勾對，只能人

工分析數(shù)據(jù)關系，從會計賬務處理和原始業(yè)務單據(jù)中

查找原因，通常耗時耗力，是銀企互聯(lián)系統(tǒng)無法解決

的業(yè)務痛點。如果通過RPA技術并結(jié)合ChatGPT進行流

程重構和自動化處理，可以快速提升特殊業(yè)務處理效

率；加之大多數(shù)RPA應用費用低操作簡單，而免費的

ChatGPT又能夠幫助企業(yè)編寫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)

財務機器人將上述數(shù)據(jù)結(jié)果錄入ChatGPT，形成

銀行對賬分析文本，具體可以分析當月收入和支出水

平，交易筆數(shù)和金額分析、銀行存款余額調(diào)節(jié)表分析、

客戶及供應商組成分析等內(nèi)容。也可進一步通過財務

機器人收集上述文本數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一格式的、有可視

化圖表的分析報告。

以上基于RPA和ChatGPT的銀企對賬流程重構是具

體應用場景的實施落地，將二者優(yōu)勢互補，同時可以

處理結(jié)構化流程和非結(jié)構化流程，是AI技術和財務機

器人的有效整合，實現(xiàn)了復雜場景的智能決策。此外，

結(jié)合OCR、NLP、ASR、TTS等技術讓RPA擁有認知能力，

再通過大數(shù)據(jù)不斷矯正自己的行為，從而有智能決策

和智能運籌能力[4]。

5 結(jié)語

在人工智能發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響

范圍之深的時代背景下，財務機器人的廣泛應用使得

會計核算職能不斷被弱化，財務工作人員職業(yè)判斷的

時點不斷前移，內(nèi)容不斷深化，會計職能中的管理決

策和價值創(chuàng)造必將成為工作中心。而類似于ChatGPT系

統(tǒng)的智能化應用會越來越多，企業(yè)需要懂業(yè)務、懂財

務、懂信息技術的財務管理團隊，財務人員應積極利

用RPA及ChatGPT等智能應用人機協(xié)同開展工作，做人

工智能的運用者、創(chuàng)造者和受益者。

參考文獻：

[1]田高良,陳虎,郭奕,等.基于RPA技術的財務機器

人應用研究[J].財會月刊,2019(18):11-14.

[2]程平,褚瑞.RPA財務機器人原理、應用于開發(fā)

[M].北京:中國人民大學出版社,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、技術架構詳解

和 產(chǎn) 業(yè) 未 來[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：郭雁華 劉卿）

068

中阿科技論壇 2023年第4期

1 研究現(xiàn)狀

股票價格預測問題一直是金融行業(yè)的熱點話題，

劇烈的股票價格波動將會對金融行業(yè)和國家經(jīng)濟造成

極大影響。股票價格預測主要是指通過對股票相關信

息的收集與分析，運用專業(yè)技術挖掘股票價格的變動

規(guī)律，進而判斷未來變化趨勢。目前，在現(xiàn)有國內(nèi)外

文獻中可以找到大量股票價格預測方法，大致可劃分

為三種方法。

第一種是基于基本面分析的方法，通過對股票市

場的影響因素與宏觀經(jīng)濟政策綜合分析，做出相應買

入或賣出的決策，降低投資中的風險。吳威廷（2020）

闡述了基本面分析方法的理論知識和實際意義，并介

紹了在實際股票行業(yè)中，基本面分析方法如何使用和

分析[1]。韋景忠（2019）針對基本面分析和技術面分

析兩種方法進行闡述，總結(jié)了基本面分析中存在的問

題，首先基本面分析方法無法解釋價格變動原因，其

次對于實際指導具有延遲性，最重要的是方法中的指

標衡量帶有主觀性[2]。

第二種是時間序列模型方法，通過挖掘金融時間

序列的線性關系構建模型進行預測研究。劉潔（2021）

構建了ARIMA(2,1,1)模型對格力電器的股票價格進行預

測，研究結(jié)果表明ARIMA模型在短期上具有很好的表

現(xiàn)效果，但不適合中長期預測[3]。馬育欣等（2021）使

用EMD方法對股票數(shù)據(jù)進行分解，將分解后的數(shù)據(jù)進

行分開預測，結(jié)果相加，結(jié)果表明將數(shù)據(jù)分解后單獨

預測相加的效果優(yōu)于單純時間序列模型的預測效果[4]。

熊政等（2022）對平安銀行的股票收盤價進行預測，

構建了ARIMA-GARCH模型，對擬合曲線進行校正并

預測，結(jié)果表明改進后的ARIMA-GARCH-M模型在短

期股票價格預測上具有更好的預測效果[5]。

第三種方法是機器學習模型，它主要包括淺層機

器學習和深度學習模型。其中淺層機器學習模型主要

包括支持向量機模型、決策樹模型等，深度學習模型

包括LSTM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等。相較淺層機器學習模型，

深度學習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。隨著技術的發(fā)展，學者將深度

學習模型運用到金融時間序列的預測中，發(fā)現(xiàn)可以取

得更好的效果。丁文絹（2021）對ARIMA模型與LSTM

模型進行比較，選取上證A股50作為研究對象，預測

收盤價，研究表明LSTM的預測精度更高[6]。彭燕等

（2019）選擇LSTM模型對蘋果公司的股票價格進行預

測，并研究LSTM模型層數(shù)與預測效果之間的關系，結(jié)

果表明要根據(jù)數(shù)據(jù)選擇合適的網(wǎng)絡層數(shù)，太多或太少

都會影響模型的預測效果[7]。

此外，由于股票數(shù)據(jù)具有海量和復雜性的特點，

學者開始傾向使用組合模型進行預測分析。熊志斌

基于 ARIMA-BiLSTM 模型的滬深 300 指數(shù)預測

黃杏丹

（山東工商學院統(tǒng)計學院,山東 煙臺 264005）

摘要：股票價格指數(shù)是度量和反映股票市場總體價格水平及其變動趨勢而編制的股價統(tǒng)計指標，是反映社

會、政治、經(jīng)濟變化狀況的“晴雨表”。準確預測股票價格指數(shù)波動，有助于防范股票市場風險和保障金融市

場穩(wěn)定發(fā)展。由于股票數(shù)據(jù)的復雜性，本文將時間序列模型與深度學習模型相結(jié)合，提出新的組合模型ARIMABiLSTM，對滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)集進行性能評估。結(jié)果表明，ARIMA-BiLSTM模型可以規(guī)避單一模型帶來的缺陷，

較其他先進方法具有更高的預測精度。文章對構建的模型展開消融實驗，研究模型參數(shù)設置的合理性，并基于不

同數(shù)據(jù)集進一步驗證了組合模型的預測效果。

關鍵詞：時間序列模型；深度學習模型；股票價格指數(shù)預測；滬深300指數(shù)

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-03-22

基金項目：山東省教育教學“十四五”規(guī)劃一般專項課題（2021CYB012）。

作者簡介：黃杏丹（1997— ），女，碩士研究生，研究方向為大數(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，對三個不

同匯率數(shù)據(jù)集進行預測，結(jié)果均顯示組合模型能更好

地挖掘數(shù)據(jù)中復雜的線性和非線性特征，預測效果更

好[8]。Xu Min等（2021）結(jié)合ARIMA和回歸樹模型發(fā)

現(xiàn)，其對股票市場的非線性捕捉能力增強[9]。王曉蕾

等（2021）將含有序列信息的GARCH模型參數(shù)增加

到LSTM模型的輸入層構建LSTM-GTEP模型，運用到

農(nóng)產(chǎn)品蘋果價格的預測上，發(fā)現(xiàn)MAE值最小，預測效

果較好[10]。

學者們運用了不同的組合方式，組合模型可以規(guī)

避單一模型帶來的缺陷，優(yōu)于單一模型的預測效果，

這些研究都表明了組合模型在股票價格預測上的可行

性。時間序列模型可以很好地描述股票價格數(shù)據(jù)中的

線性部分，而深度學習模型可以很好地擬合股票價格

數(shù)據(jù)中的非線性部分?；诖?，本文提出了一個更為

完善的組合模型進行股票價格指數(shù)的預測，ARIMABiLSTM模型將ARIMA模型與BiLSTM模型組合，兩者互

相補充，充分利用數(shù)據(jù)所包含的信息，以取得更高的

預測精度。

2 ARIMA-BiLSTM模型構建

2.1 差分自回歸移動平均模型

ARIMA實際上是金融時間序列經(jīng)過差分處理后的

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平均模型混合而

來，用于研究經(jīng)濟變量的變化規(guī)律，是平穩(wěn)序列建模

的常用模型。ARMA(p,q)即自回歸移動平均模型，其表

達形式為：

（1）

式（1）中，c代表常數(shù)項， 和

代表兩個模型的模型系數(shù)， 為白噪聲序列。在

實際應用中，股票時間序列通常表現(xiàn)為不平穩(wěn)，這不

滿足ARMA模型的使用條件，需要對序列進行差分處理

轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列。

2.2 雙向長短時記憶網(wǎng)絡模型

在長短時記憶網(wǎng)絡模型的基礎上改進得到雙向

長短時記憶網(wǎng)絡模型（BiLSTM），模型結(jié)構如圖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。

與長短時記憶網(wǎng)絡模型相比，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平均模型和雙向長短時記

憶網(wǎng)絡模型進行組合，把股票數(shù)據(jù)視為兩部分構成，

即線性部分和非線性部分，用時間序列模型提取線性

部分，用深度學習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BiLSTM模型預測后得

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。在股票價格預測中，殘差是股

票數(shù)據(jù)樣本的實際值與模型預測值的差值。組合模型

ARIMA-BiLSTM的具體框架如圖2所示。

由圖2可知，對于一組股票價格序列P1，首先構

建BiLSTM模型預測股票價格，得到預測結(jié)果和殘差序

列，預測結(jié)果記為P

^

k，殘差序列記為Ct

。之后針對殘差

序列構建ARIMA模型，得到預測殘差值C

^

t

，最終的預

測結(jié)果由BiLSTM預測值和ARIMA網(wǎng)絡預測的殘差值相

加。由ARIMA-BiLSTM模型框架的構造可知，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

單一模型帶來的缺陷，為股票價格的預測提供良好的

框架基礎。

3 實證研究設計

3.1 數(shù)據(jù)集

本文數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，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)作為訓練集，

2022年10月9日—2022年12月31日共61天數(shù)據(jù)作為測

試集，本文實驗是在python3.6的Tensorflow2.0框架下

實現(xiàn)。

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1 810012 0 930864 1 945449 0 996142

1 460129 0 610567 0 786649

1

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圖1 BiLSTM網(wǎng)絡結(jié)構示意圖

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模型預測

在上文已經(jīng)對ARIMA-BiLSTM模型的構建進行了

闡述，接下來依照模型框架進行股票價格指數(shù)的預

測。預測主要包括三步：第一步是構建BiLSTM模型預

測滬深300股票收盤價格，得到殘差序列；第二步是針

對殘差序列構建ARIMA模型預測殘差值；第三步是將

BiLSTM模型預測值與殘差預測值相加，得到最終預測

結(jié)果。首先對滬深300數(shù)據(jù)進行標準化處理，之后選取

滬深300指數(shù)的開盤價、最高價、最低價、收盤價、成

交量五項指標作為特征向量，通過試錯法得到BiLSTM

模型參數(shù)設置如表1所示。在超參數(shù)設置完畢后訓練模

型，用訓練好的模型預測滬深300指數(shù)未來61天的股票

收盤價格，將真實值與預測值作差，得到殘差序列。

表1 超參數(shù)設置表

超參數(shù) 數(shù)值

學習率 0.001

批次大小 64

迭代次數(shù) 100

時間窗口 3天

時間序列模型構建，首先對殘差序列進行平穩(wěn)性

檢驗，滬深300指數(shù)殘差序列ADF檢驗的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，即不存在單位根，殘差時

間序列平穩(wěn)。通過觀察殘差序列的自相關與偏自相

關圖結(jié)合AIC、BIC指標確定ARIMA(2,0,2)模型，模型

方程如下：

（2）

采用構建好的ARIMA(2,0,2)模型預測滬深300指數(shù)

殘差數(shù)據(jù)，得到殘差數(shù)據(jù)的預測值。按照組合模型思

想將殘差預測值與BiLSTM模型預測值相加得到最終預

測結(jié)果。

3.3 消融實驗

消融實驗通過設置對照組確定模塊選擇的必要性。

在股票價格預測中，倘若消融實驗后模型的預測精度

降低，就表明選擇該模塊有效。

3.3.1 時間窗口的選擇

通過文獻發(fā)現(xiàn)模型時間窗口的選擇會影響模型的

預測效果。因此，時間窗口的選擇是整個模型訓練必

不可少的階段。在滬深300指數(shù)價格預測中，假定時間

窗口為m，具體指利用前m天的股票數(shù)據(jù)預測第m+1天

的滬深300指數(shù)收盤價格。為選擇合理的時間窗口，綜

合文獻研究和股票自身的特性，選擇時間窗口為3天、

5天、7天。根據(jù)不同的時間窗口，構建模型進行預測，

得到結(jié)果如表2所示。

表2 模型時間窗口選擇

時間窗口 3天 5天 7天

RMSE 62.78 68.16 63.82

在表2中，根據(jù)不同時間窗口進行預測，從得到的

均方根誤差（RMSE）可以看出，在時間窗口m=3天時，

預測誤差最小，說明模型選擇參數(shù)合理。

3.3.2 迭代次數(shù)epoch選擇

模型在選擇超參數(shù)時，基于相同時間窗口加入不

同的epoch，發(fā)現(xiàn)模型的結(jié)果也不同。研究中，在3天

的時間窗口下使用不同epoch得到預測結(jié)果。通過對模

型實際運行的觀察，選擇epoch次數(shù)為100次、130次、

150次，結(jié)果如表3所示，根據(jù)預測均方根誤差值，發(fā)現(xiàn)

epoch次數(shù)為100次時模型效果最好。

表3 epoch次數(shù)選擇

epoch 100 130 150

RMSE 62.78 65.20 62.95

3.4 實驗結(jié)果與分析

上 文 中 已 經(jīng) 構 建 了 合 理 的 組 合 模 型ARIMABiLSTM，基于上述實驗模型的預測結(jié)果如表4所示，

用RMSE、MAE、MAPE、R2

作為指標進行評價，驗證

模型效果。本文與經(jīng)典模型進行對比，評估ARIMABiLSTM模型的有效性，其中經(jīng)典模型選擇如下：

（1）LSTM模型：在金融時間序列預測中常用的

模型。

（2）BiLSTM模型：驗證組合模型的預測效果是

否提高，構建BiLSTM模型。

（3）GRU模型：作為預測時間序列的經(jīng)典模型，

通過訓練數(shù)據(jù)預測模型效果。

（4）ARIMA模型：數(shù)據(jù)不存在ARCH效應，所以

僅構建ARIMA(2,1,1)模型。

由表4可知，僅有BiLSTM模型預測時，其RMSE值

為64.39，MAE值為50.47。但在BiLSTM模型預測結(jié)果

加上ARIMA(2,0,2)模型預測的殘差結(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值，反映

出本文構建的ARIMA-BiLSTM模型在預測精度上較

其他模型顯著提高。對比多個模型的預測效果，發(fā)現(xiàn)

本文提出的ARIMA-BiLSTM模型在各項指標上表現(xiàn)

效果均最好。

3.5 泛化性能實驗

為了驗證ARIMA-BiLSTM模型的有效性，本文選

擇上證綜指數(shù)據(jù)集進行驗證，預測區(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 建

BiLSTM模型得到殘差時間序列 ，之后對殘差序列構

建ARIMA模型，經(jīng)過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

= + + + + + + + + +

= - + - +

= - + -

- - - - - -

- - - -

- - -

D e m o

( )

( )

. . . .

{ }

. . .

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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

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t t t t t t

t

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1 1 2 2 1 1 2 2

1 2 1 2

1 2 1

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# #

# #

z z z f i f i f i f

z

i

f f f

f f

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= - + - +

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- - - - - -

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D e m o

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( )

. . . .

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. . .

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i q

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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

= + + + + + + + + +

= - + - +

= - + -

- - - - - -

- - - -

- - -

D e m o

071

科技與產(chǎn)業(yè)

驗，得到的最優(yōu)模型為ARIMA(2,0,1)模型，模型系數(shù)均

通過檢驗，模型的表達式如下：

（3）

采用構建好的模型ARIMA(2,0,1)預測未來60天的殘

差數(shù)據(jù)，按照組合模型思想將殘差預測值與BiLSTM模

型預測值相加得到最終預測結(jié)果，具體預測結(jié)果部分

如表5所示。

基于上述實驗步驟，得到上證綜指數(shù)據(jù)的模型預

測結(jié)果。由表5可以發(fā)現(xiàn)，BiLSTM模型在加上殘差預測

值后，模型整體的預測效果得到了提高，距離真實值

更近，說明加上殘差預測是有效的。

由表6可知，在僅有BiLSTM模型預測時，其RMSE

值為26.90，MAE值為21.04。但在BiLSTM模型預測結(jié)果

表4 ARIMA-BiLSTM模型滬深300指數(shù)預測結(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

( )

. . . .

{ }

. . .

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

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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

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# #

# #

z z z f i f i f i f

z

i

f f f

f f

= + + + + + + + + +

= - + - +

= - + -

- - - - - -

- - - -

- - -

D e m o

表5 上證綜指部分預測結(jié)果

日期 真實值 BiLSTM模型預測值 殘差預測值 ARIMA-BiLSTM預測值

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模型上證綜指預測結(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)模型預測的殘差結(jié)果后，其RMSE值

為20.65，MAE值為15.58，表明ARIMA-BiLSTM模型擁

有更高的預測精度。

4 結(jié)語

本文基于殘差優(yōu)化思想提出了ARIMA-BiLSTM

模型，針對滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)構建了ARIMA(2,0,2)-

BiLSTM模 型，相 比 其 他 經(jīng) 典 模 型BiLSTM、GRU、

ARIMA、LSTM模型，預測精度更高，針對組合模型

ARIMA-BiLSTM模型進行消融實驗，確定了模型參數(shù)

的合理性，最后在上證綜指數(shù)據(jù)集上進一步驗證了

ARIMA-BiLSTM模型的適用性。本文構建的組合模

型可以更好地為投資者決策提供參考，降低投資者

的投資風險。

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2020(20):49-50.

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072

中阿科技論壇 2023年第4期

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族組合模型的蘋果價格預測分析[J].山東農(nóng)業(yè)大學學報

(自然科學版),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：郭雁華 楊艷佩）

073

科技與產(chǎn)業(yè)

根據(jù)1956年聯(lián)合國發(fā)布的有關國家或地區(qū)進入人

口老齡化的確定標準，當一個國家或地區(qū)65歲及以上

老年人口數(shù)量占總?cè)丝诘谋壤^7%，則意味著這個

國家或地區(qū)進入人口老齡化[1]。我國自1999年開始步入

老齡化社會。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，截至2022年末我

國60周歲及以上人口占全國人口的19.8%，其中65歲及

以上人口占比14.9%，表明我國人口老齡化程度持續(xù)加

深，已進入深度老齡化社會。

第48次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》數(shù)據(jù)

顯示，截至2021年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達10.11億，我國

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)老年人不會使用互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字產(chǎn)品，無法享

受互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字技術發(fā)展帶來的便捷服務。

隨著數(shù)字化時代的到來，數(shù)字技術對人類經(jīng)濟社

會生活產(chǎn)生了巨大的影響。網(wǎng)絡購物、移動支付、線

上就診預約掛號等手機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

生活物資團購等，使數(shù)字技術得到了更廣泛的應用。

當數(shù)字技術為人類生活提供極大便利的時候，老年群

體卻因視力、聽力、記憶力等身體機能方面的衰退以

及傳統(tǒng)觀念、環(huán)境約束等因素的影響，在數(shù)字技術學習

和使用方面遇到了很多的困難，成為數(shù)字化時代被忽略

的“邊緣群體”。移動互聯(lián)網(wǎng)技術、數(shù)字信息技術的發(fā)

展及廣泛應用，使人們的社會生活更加便利，但同時也

成為橫亙在老年群體面前難以跨越的一道“數(shù)字鴻溝”。

助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝是當今社會關注并亟

待解決的問題。目前已有文獻資料研究關注到老年群

體數(shù)字鴻溝問題，部分學者提出了彌合數(shù)字鴻溝的對

策，但較少通過實證分析數(shù)字鴻溝對老年群體產(chǎn)生的

影響并提出針對性的對策。基于此，本文以60歲及以

上老年人為調(diào)查對象，通過對老年群體網(wǎng)絡及信息技

術使用情況展開調(diào)查，探究數(shù)字化時代老年群體產(chǎn)生

數(shù)字鴻溝的影響因素，并針對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)濟合作與發(fā)展組織

數(shù)字化時代助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝的對策

柯晶琳 陳明洋 佘子龍 肖文丹

（黃岡師范學院商學院,湖北 黃岡 438000）

摘要：數(shù)字化時代，老年群體“數(shù)字鴻溝”問題受到廣泛關注。以加強“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、

信息獲取和社會支持的基礎上，運用二元logistic回歸進行分析，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、與子女見面的頻率、子女對老年人使用智能手機的態(tài)度、無線局域網(wǎng)或?qū)?/p>

帶接入情況、網(wǎng)絡獲取信息時間等因素，對老年數(shù)字鴻溝有顯著負向影響。因此，本文就如何助力老年群體跨越

數(shù)字鴻溝提出了加強老年群體數(shù)字教育、提倡家庭“數(shù)字反哺”、普及網(wǎng)絡及“適老化”數(shù)字產(chǎn)品、構建社會幫

扶機制等具體對策建議。

關鍵詞：數(shù)字化時代；老年群體；數(shù)字鴻溝；數(shù)字反哺

中圖分類號：C916; D669; F719 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-02-05

基金項目：湖北省教育廳哲學社會科學研究項目（21Y225）；黃岡師范學院大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目（202110

514132）。

作者簡介：柯晶琳（1984— ），女，講師，碩士，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理；陳明洋（2000— ），女，研究

方向為國際經(jīng)濟與貿(mào)易；佘子龍（2000— ），男，研究方向為經(jīng)濟與金融；肖文丹（2000— ），女，研究方向為

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》報告中提出，是指個人、

家庭、企業(yè)及地區(qū)在信息技術可及性及互聯(lián)網(wǎng)使用方

面存在差距，主要表現(xiàn)在接入溝、使用溝和知識溝三

個方面，即經(jīng)濟和物質(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、不同群體對新媒體技術

認知態(tài)度及采納使用等方面的差距。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術與數(shù)字技術的發(fā)展及廣泛應用，

不同年齡群體之間在認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，但在日常生活中適應數(shù)

字生活的能力與深入互聯(lián)網(wǎng)應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）通過選取200個家

庭的親子代進行調(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)字鴻溝的相關研究

目前有學者認為主要是信息技術發(fā)展導致老年數(shù)

字鴻溝出現(xiàn)。王吉等（2013）認為技術水平、信息意

識等因素共同導致了老年數(shù)字鴻溝[6]。也有學者認為除

了信息技術還有老年人自身身體原因。鄧蔚等（2015）、

何銓等（2017）認為老年數(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對老年群體

的忽視[4,7]。有學者研究還發(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、社會經(jīng)濟地位高等因素正向促進老年人使用互

聯(lián)網(wǎng)，并從家庭子女角度進行分析發(fā)現(xiàn)親子見面聯(lián)系

頻次越高，數(shù)字鴻溝越小[9]。

也有學者從老年群體數(shù)字融入或助力老年群體跨

越數(shù)字鴻溝的角度展開研究。劉彥（2021）提出應充

分利用社區(qū)教育的政策、教學和資源優(yōu)勢開展老年人

智能技術教育，拓寬宣教渠道，集合多方社會力量，

對老年群體開展全方位數(shù)字反哺，以助力老年群體跨

越數(shù)字鴻溝[10]。謝秋山等（2019）認為促進老年群體

的數(shù)字融入應加強老年人數(shù)字素養(yǎng)教育，開發(fā)適老化

新媒體產(chǎn)品，開展家庭和社會的數(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，并構建了信息能力與素養(yǎng)建設和

年齡友好環(huán)境建設的老年數(shù)字鴻溝治理思路，以提升

老年群體與數(shù)字化社會融合程度[12]。陳萬球等（2022）

認為要從技術賦能和管理賦能方面構筑數(shù)字社會以彌

合老年數(shù)字鴻溝[13]。劉奕等（2022）提出要通過普及

數(shù)字包容理念、推進技術適老化、構建數(shù)字素養(yǎng)教育

和構筑社會支持體系四個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)字鴻溝問題與彌合對策，為我國老年數(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

上仍以描述問題為主，通過實證分析老年數(shù)字鴻溝產(chǎn)

生的影響因素的研究尚不多見。因此，本文借鑒已有研

究，從老年群體個人特征、家庭情況、信息獲取和社會

支持四個方面，構建老年群體數(shù)字鴻溝影響因素的理論

模型進行實證分析，在實證分析結(jié)論基礎上有針對性

地提出有效助力老年群體跨越數(shù)字鴻溝的對策，為老

年數(shù)字鴻溝相關研究提供理論依據(jù)和決策支持。

2 數(shù)據(jù)來源與變量說明

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究所用數(shù)據(jù)來源于項目組成員于2020年5月

在河南省駐馬店市西平縣對老年人信息獲取及數(shù)字產(chǎn)

品使用等情況開展的實地調(diào)查。世界衛(wèi)生組織對老年

人的定義為60周歲以上的人群，因此此次調(diào)查對象

是60歲及以上老年人群體。調(diào)查內(nèi)容綜合考慮了老

年群體的個人特征、家庭情況、信息獲取及社會支持

四個方面，具有良好的代表性，能較好地支持本項目

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個街道或鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）隨機抽取了7個，

再抽取下一級20個社區(qū)或村，最后在每個街道或村按

照人口所占比例隨機抽取相應數(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個社區(qū)，柏亭街道抽取

2個社區(qū)，權寨鎮(zhèn)抽取3個村，譚店鄉(xiāng)抽取4個村，楊莊

鄉(xiāng)抽取3個村，專探鄉(xiāng)抽取4個村，焦莊鄉(xiāng)抽取3個村。

在調(diào)查中，采用街頭隨機攔截訪問、入戶訪問

相結(jié)合的方法進行實地調(diào)查，并且為了提高問卷回收

率，由調(diào)查員親自訪問并填寫調(diào)查問卷。為了保證調(diào)

查的質(zhì)量，調(diào)查人員先進行了調(diào)查培訓，并明確了分

工和嚴格的質(zhì)量控制，調(diào)查前確定調(diào)查對象和調(diào)查范

圍；調(diào)查中為避免被訪者理解偏差，對調(diào)查對象不明

075

科技與產(chǎn)業(yè)

白的問題進行了適當解釋；問卷回收后進行審核，剔

除有嚴重質(zhì)量問題的問卷。本次調(diào)查共發(fā)放問卷600

份，在剔除邏輯錯誤等無效問卷后共獲得有效問卷591

份，問卷有效率達98.5%。

2.2 變量說明

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)字鴻溝是指通過網(wǎng)絡或信息技術獲取信息的

差距，因此選擇調(diào)查問卷中的問題“您獲取信息的渠

道？”來衡量。若獲取信息的渠道是智能手機或電腦，

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、報刊等，即不通過網(wǎng)絡或信息技術獲取

信息，存在數(shù)字鴻溝，則賦值為1。

在以往文獻研究和實地調(diào)研的基礎上，從個人特

征、家庭情況、信息獲取和社會支持四個方面進行分析。

一是個人特征變量，包括年齡、性別、文化程度、政

治面貌、長期居住地、月平均收入。二是家庭情況變量，

包括與子女見面間隔時長、子女對老年人使用智能手

機的態(tài)度。三是信息獲取變量，包括無線網(wǎng)或?qū)拵Ы?/p>

入情況、通過網(wǎng)絡獲取信息的時間、信息對生活的影

響程度。四是社會支持變量，包括居住地是否有老年

活動中心、社區(qū)/村鎮(zhèn)提供免費知識教學的參加學習意

愿。變量說明及描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量說明及描述性統(tǒng)計

變量類型 變量名稱 變量說明 均值 標準差

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或電腦=0；首選電視、廣播、報刊

或其他=1 0.67 0.471

個體特征 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 未上過學=1；小學及以下=2；初中=3；高中或中專=4；大?；?/p>

大學及以上=5 2.53 1.052

長期居住地 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 與子女見面間隔時長 每天=1；一周至一個月=2；一個月至半年=3；半年至一年=4；

一年以上=5 2.17 1.057

子女對老年人使用智能手機的

態(tài)度 認為沒必要=1；無所謂=2；認為有必要=3 2.09 0.805

信息獲取 無線網(wǎng)或?qū)拵Ы尤肭闆r 否=0；是=1 0.704 0.457

通過網(wǎng)絡獲取信息的時間 不超過1小時=1；1小時至1.5小時=2；1.5小時至2小時=3；2小時

以上=4 2.26 1.142

信息對生活的影響程度 不大=1；不太大=2；一般=3；較大=4；非常大=5 2.958 0.123

社會支持 居住地是否有老年活動中心 有=1；沒有=0 0.528 0.500

社區(qū)/村鎮(zhèn)提供免費知識教學

的參加學習意愿 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回歸模型對老年群體數(shù)字鴻

溝的影響因素進行分析。樣本的處理、回歸分析，均

采用SPSS25.0軟件進行。

3.2 實證結(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，可以看出個人特征、家庭情況、信

息獲取、社會支持四個方面中均有因素存在顯著影響。

3.2.1 個人特征方面

年齡對老年群體數(shù)字鴻溝有顯著正向影響；文化

程度、月平均收入對老年群體數(shù)字鴻溝有顯著負向影

響。由此可見，老年群體年齡越大，使用電腦和智能

手機的可能性越小，數(shù)字鴻溝越大；而老年人文化程

度越高、月收入水平越高，使用智能手機或電腦的可

能性越大，數(shù)字鴻溝越小。因此，老年群體個人特征

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、聽覺等

身體機能的衰退，對電腦和智能手機的學習和使用更

加困難，而文化程度越高的老年人，接受新知識和新

技術的能力越強，越容易學習和掌握電腦、智能手機

的使用。

3.2.2 家庭情況方面

與子女見面間隔時長對老年群體數(shù)字鴻溝有顯著

正向影響，而子女對老年人使用智能手機的態(tài)度對老

年群體數(shù)字鴻溝有顯著負向影響。老年人與子女見面

間隔的時間越長，子女對老年人數(shù)字反哺的可能性越

076

中阿科技論壇 2023年第4期

低，老年人越不會使用電腦和智能手機，數(shù)字鴻溝越

大；而子女對老年人使用智能手機的態(tài)度越是支持，

老年人越可能使用電腦和智能手機，數(shù)字鴻溝越小。

由此可見，家庭因素中與子女見面間隔時長、子女對

老年人使用智能手機的態(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

無線網(wǎng)或?qū)拵Ы尤肭闆r、通過網(wǎng)絡獲取信息的時

間、信息對生活的影響程度對老年群體數(shù)字鴻溝有顯

著負向影響。由此可見，網(wǎng)絡等信息基礎設施的接入

有助于彌合老年群體的數(shù)字鴻溝，家中接入了網(wǎng)絡，

老年人可以通過網(wǎng)絡獲取信息，則數(shù)字鴻溝較小；而

老年人通過網(wǎng)絡獲取信息的時間越長，以及認為信息

對生活的影響程度越大，越會使用智能手機、電腦等

信息設備，數(shù)字鴻溝越小。

3.2.4 社會支持方面

居住地是否有老年活動中心對老年群體數(shù)字鴻溝

有顯著負向影響，而老年人對社區(qū)或村鎮(zhèn)提供免費知

識教學的參加學習意愿對老年群體數(shù)字鴻溝沒有顯著

影響。這意味著居住地有老年活動中心，會有助于縮

小老年數(shù)字鴻溝，其原因可能是老年活動中心為老年

人提供了一個交流學習的場所，老年人在老年活動中

心交流學習的機會更多，會促使其接觸并學習電腦、

智能手機等設備的使用，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)字鴻溝及彌合對策可從以下幾個方

面入手。

4.1 加強老年群體數(shù)字教育

政府應根據(jù)各地老齡化程度和信息技術發(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^老年教育機構、老年服務機構等針對

老年群體進行線下的數(shù)字技術宣傳和培訓，并不斷提

高相關部門的社會數(shù)字信息服務能力，為老年人提供

互聯(lián)網(wǎng)使用指導，促進老年人對數(shù)字技術的了解和掌

握?？沙浞掷镁W(wǎng)絡新媒體，如短視頻、直播等老年

群體易于接受的方式，對數(shù)字技術進行普及和培訓，

縮小老年群體的數(shù)字鴻溝。

4.2 提倡家庭數(shù)字反哺

家庭對于老年人是最直接有效的支持單元，家庭

中年輕一代通過與老年群體的代際互動、溝通交流有

關互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術的使用，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)字化時代。子女應

多與家中老年人交流溝通，鼓勵老年人接觸信息化新鮮

事物，支持老年人使用智能手機等智能產(chǎn)品，耐心傳授

數(shù)字產(chǎn)品的使用方法，幫助老年人學會手機App、掃碼

等基本功能應用，盡可能幫助老年人解決在使用過程中

遇到的困難、克服對網(wǎng)絡數(shù)字技術的陌生感和恐懼感。

通過家中子女的陪伴和支持，提高老年人對數(shù)字技術的

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)字鴻溝的過程中，一是要

加強信息基礎設施的建設，尤其是互聯(lián)網(wǎng)基礎設施落

后地區(qū)。家庭網(wǎng)絡接入有助于提高老年人對互聯(lián)網(wǎng)的

使用頻率及數(shù)字信息技術的參與度，老年群體存在數(shù)

字鴻溝的可能性越小。政府應加強電信基礎設施建設

及互聯(lián)網(wǎng)的普及，逐步提高老年群體對網(wǎng)絡及數(shù)字技

術的可及性。二是要推進適老化數(shù)字產(chǎn)品開發(fā)，倡導

信息技術等相關企業(yè)考慮老年群體生活、信息、社

交等方面的需求，盡量簡化智能手機等產(chǎn)品的操作過

程，設計具有符合老年人使用習慣的外觀和操作流程

的產(chǎn)品，提高老年群體對數(shù)字產(chǎn)品的可用性。

4.4 構建社會幫扶機制

充分發(fā)揮社區(qū)或村鎮(zhèn)等基層部門的作用，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

長期居住地 0.372 0.120

月平均收入 -0.229** 0.041

與子女見面間隔時長 0.274* 0.064

子女對老年人使用智能手機的態(tài)度 -0.411*** 0.010

無線網(wǎng)或?qū)拵Ы尤肭闆r -0.847*** 0.008

通過網(wǎng)絡獲取信息的時間 -0.344*** 0.001

信息對生活的影響程度 -0.220*** 0.040

居住地是否有老年活動中心 -0.445* 0.075

社區(qū)/村鎮(zhèn)提供免費知識教學的參加學習意愿 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)

了解老年人對數(shù)字信息技術的應用需求，整合社區(qū)資

源，成立老年活動中心，并設置電腦、網(wǎng)絡培訓室等

設施，提供老年人學習所需的場所，促使老年人有更

多機會學習和交流網(wǎng)絡及信息技術知識，提升相關應

用技能。社區(qū)或村鎮(zhèn)等基層部門可以聯(lián)合志愿者、公

益組織等多方社會力量，在老年活動中心與老年人進

行數(shù)字化知識與技能運用的互動與幫扶，幫助老年人

了解當今信息社會的發(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)字技術方面的幫助。

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越?[J].東南學術,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：拜亞麗 楊艷佩）

078

中阿科技論壇 2023年第4期

近年來我國金融衍生品市場快速發(fā)展，交易品種

不斷豐富。股指期貨和股指期權的推出與發(fā)展對完

善資本市場有著重大意義，在完善資本市場結(jié)構的同

時，還可以改善股票現(xiàn)貨市場的運行機制，從而使資

本市場體系更加完善。建立和發(fā)展衍生品市場是我國

向金融強國邁進的必經(jīng)之路。當前我國面臨經(jīng)濟轉(zhuǎn)型

升級、金融深化改革，發(fā)展金融衍生品市場是構建我

國多層次基本市場的迫切要求，同時也是為了更好地

為實體經(jīng)濟服務。2010年滬深300股指期貨上市，完善

了我國證券市場的做空機制，為國內(nèi)投資者提供了一

個規(guī)避市場風險的選擇；2015年上證50ETF期權在上

交所的上市，開啟了多元化投資和風險管理并存的新

時代；同年，中金所上市交易上證50和中證500股指期

貨，進一步豐富了我國金融衍生品市場；2019年，國

內(nèi)首只股指期權滬深300股指期權在中金所上市交易；

2022年，中證1000股指期貨和股指期權合約在中金所

正式掛牌交易。

中證1000指數(shù)由1 000只市值相對較高且流動性良

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，同時作為一支寬基跨市場指

數(shù)，充分反映了小盤股公司在A股市場的股價表現(xiàn)，

與滬深300、中證500等指數(shù)形成互補關系。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)構上形成了互補關系，在進一步豐富

投資者風險管理工具的同時，有助于滿足投資者多樣

化的投資需求。活躍了小盤股交易的同時，還提高了

其市場定價效率，也促進了中證1000指數(shù)ETF的發(fā)展。

自中證1000股指期貨上市以來，投資者參與積極性較

高，持倉量與成交量呈現(xiàn)出不斷增長的態(tài)勢。因此研

究中證1000股指期貨是否發(fā)揮良好的價格發(fā)現(xiàn)功能，

可以反映我國指數(shù)衍生品市場發(fā)展的最新狀況，對促

進我國金融衍生品市場的繁榮以及對沖股票市場風險

有著重要意義。

1 文獻綜述

價格發(fā)現(xiàn)是衍生品市場發(fā)展和套期保值交易的

基礎。對價格發(fā)現(xiàn)功能的解釋一般是衍生品市場價

格應是現(xiàn)貨市場價格的無偏估計，這是判斷衍生品

市場是否具有良好價格發(fā)現(xiàn)功能的重要依據(jù)。此

外，當市場出現(xiàn)新息時，若衍生品市場在現(xiàn)貨市場之

前做出反應，即衍生品價格對現(xiàn)貨價格具有引導作

用，那便可以認為此衍生品市場具有價格發(fā)現(xiàn)的功

能。若市場具備價格發(fā)現(xiàn)功能，投資者便可通過套期

保值交易對沖相關風險，衍生品的基礎功能得以有

效發(fā)揮。

國內(nèi)外學者對價格發(fā)現(xiàn)功能進行了廣泛的研究，

各個市場之間價格的動態(tài)關系能夠有效地揭示市場的

發(fā)展質(zhì)量和運行效率，對此研究較早的是一些相對成

熟的資本市場，如美國、歐洲等，隨著世界經(jīng)濟發(fā)展

格局的改變，目前將研究重點轉(zhuǎn)向了印度、中國等新

中證 1000 股指期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能研究

楊嘉薇

（天津工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院,天津 300387）

摘要：本文以現(xiàn)貨市場與股指期貨市場為研究對象，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)，通過采用ADF單位根檢驗、協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應分析以及方差分解等方法，

分析了中證1000股指期貨價格發(fā)現(xiàn)功能。結(jié)果表明：中證1000股指期貨雖然上市時間較短，但已具備價格發(fā)現(xiàn)功

能，期貨與現(xiàn)貨市場的價格相互引領，同時在價格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮主導作用的是股指期貨市場。因此，應重視期

貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能作用，以形成中證1000指數(shù)市場高效的價格體系。

關鍵詞：中證1000股指；期貨；價格發(fā)現(xiàn)功能

中圖分類號：F832.5 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-03-22

作者簡介：楊嘉薇（1996— ），女，碩士，研究方向為區(qū)域經(jīng)濟學。

079

科技與產(chǎn)業(yè)

興市場。

不同市場具有不同的微觀結(jié)構，處理信息的過程

和速度也不盡相同，因此，哪個市場更具引導性，學

者們尚未得出一致的結(jié)論。目前就主流觀點來看，主

要有以下三種觀點。

第一種觀點認為衍生品市場引導現(xiàn)貨市場。王蘇

生等（2017）研究中通過引入VEC模型與Granger檢驗，

得出了國債期貨領先于國債現(xiàn)貨[1]。這個研究結(jié)果與杜

朝運等（2020）、李宗龍（2022）所研究出的結(jié)論一

致[2-3]。李丹等（2022）在對鮮果類農(nóng)產(chǎn)品期貨的研究

中同樣得出了蘋果期貨單向引導現(xiàn)貨的結(jié)論[4]。王新華

等（2022）通過對滬深300ETF和股指期權市場研究發(fā)

現(xiàn)期權市場引導現(xiàn)貨市場[5]。

第二種觀點認為現(xiàn)貨市場引導衍生品市場。Stucki

等（1994）通過研究瑞士期權和股票市場價格之間

的相互關系，得出了二者之間具有正相關的關系，股

票市場領先期權市場，但僅僅領先10分鐘[6]。吳獻博

（2016）研究發(fā)現(xiàn)現(xiàn)貨對期權價格有著主導作用，與

袁琴等（2018）得出的結(jié)論一致[7-8]。王珍（2022）通

過研究我國黃金現(xiàn)貨和期貨市場發(fā)現(xiàn)，黃金現(xiàn)貨價格

對黃金期貨價格有著主導作用[9]。

第三種觀點認為現(xiàn)貨市場與衍生品市場相互引領。

Lihara等（1996）通過研究發(fā)現(xiàn)股指期貨與現(xiàn)貨市場間

存在相互的領先滯后關系[10]。王國志等（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)，運用VEC模型，得出三個市場間存在長期穩(wěn)定的均

衡關系和雙向引導關系，且股指期貨在價格發(fā)現(xiàn)過程

中占主導地位[11]。鄒紹輝等（2018）通過對國際碳期

貨價格與中國碳價格的研究發(fā)現(xiàn)，兩個市場之間為雙

向引導關系[12]。

綜上所述，當前對于期、現(xiàn)貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功

能的研究方法主要圍繞ADF單位根檢驗、VAR模型、

協(xié)整檢驗、Granger因果關系檢驗以及脈沖分析和方差

分解。中證1000期貨上市時間較短，國內(nèi)對中證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象，對中證1000

期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能進行實證研究。

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、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)更能夠及時反映市場信息，但高頻數(shù)據(jù)信

息具有離散性，采集過程中隨著頻率的提高，信息損

失逐漸嚴重，且還會伴隨著噪聲干擾。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

研究對象。數(shù)據(jù)時間跨度為2022年7月22日—2023年2

月28日，共計143個交易日，6 864個觀察值，數(shù)據(jù)來源

于Choice金融終端。選取中證1000指數(shù)作為現(xiàn)貨價格，

代表市場主力，并將具有較好的流動性和成交量的當

月主力連續(xù)合約作為期貨價格。最后對價格序列進行

對數(shù)化處理，將中證1000指數(shù)現(xiàn)貨價格表示為PZZ，中

證1000股指期貨的價格表示為PIM。

2.2 研究方法

2.2.1 平穩(wěn)性檢驗

時間序列建模時首先需要考慮平穩(wěn)性的問題，非

平穩(wěn)時間序列往往會出現(xiàn)“偽回歸”的現(xiàn)象，研究便

失去意義。因此，在建立模型前需對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性

檢驗。設存在序列yt

，其AR(1)過程可表示為：

（1）

其中， 是方差為σ2

的白噪聲過程。

實際應用中，時間序列的平穩(wěn)性檢驗一般采用ADF

單位根檢驗，原假設是序列存在單位根，即非平穩(wěn)序

列，而備擇假設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模型可以彌補變量的內(nèi)生性問題，因此在經(jīng)濟

問題的實證研究中廣泛應用。VAR模型的一般形式為：

（2）

其中， 是由t時期的n個變量組成的階列向量；A、

F1、F2都是階矩陣；是階干擾項。

2.2.3 協(xié)整檢驗

盡管一些經(jīng)濟變量本身是非平穩(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”，即變量間存在長期穩(wěn)定關系。協(xié)整變

量必須具有相同的單整階數(shù)，否則不能進行協(xié)整檢驗。

本文采用Johansen協(xié)整分析方法。

2.2.4 Granger因果關系檢驗

從本質(zhì)上看，Granger因果關系檢驗考察了某一個

變量的滯后項對另一個變量是否具有邊際預測作用。

當一個變量受到其他變量的滯后影響時，它們之間存

在Granger因果關系。Granger因果關系檢驗解決了x是否

引起y，或者y是否由x引起的問題。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)計上時間的

先后順序。

2.2.5 脈沖響應與方差分解分析

脈沖響應函數(shù)可以用來刻畫一個變量在受到另一

個變量的沖擊后的動態(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

= + +

= + + + + = +

-

- - -

D e m o

... , 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

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n

n

= + +

= + + + + = +

-

- - -

D e m o

... , s t ,...,

y c y

A F y F y F y n

DP

DP

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t t t k t k t

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ZZ

IM

1

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n

= + +

= + + + + = +

-

- - -

D e m o

... , s t ,...,

y c y

A F y F y F y n

DP

DP

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t t t k t k t

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1

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n

n

= + +

= + + + + = +

-

- - -

D e m o

... , s t ,...,

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A F y F y F y n

DP

DP

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t t t k t k t

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1

1 1 2 2

a f

n

n

= + +

= + + + + = +

-

- - -

D e m o

080

中阿科技論壇 2023年第4期

用每次沖擊對內(nèi)生變量的貢獻度來確定解釋變量和其

他變量對該解釋變量的影響程度。

3 實證分析

3.1 相關性分析

圖1為經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的中證1000指數(shù)（LNZZ）、

中證1000股指期貨（LNIM）價格走勢，可以發(fā)現(xiàn)兩個

市場價格走勢十分相似。在進行相關性檢驗后，可知

兩個市場價格的相關系數(shù)達到0.997，表明中證1000期

貨和現(xiàn)貨價格存在顯著相關關系。

3.2 平穩(wěn)性檢驗

非平穩(wěn)時間序列建?？赡軙a(chǎn)生“偽回歸”問題，

因此建模前需要對現(xiàn)貨、期貨的價格序列進行平穩(wěn)性

檢驗。由表1可知，在5%的顯著性水平下，對數(shù)價格序

列存在單位根，為非平穩(wěn)序列，接下來對其一階滯后

項（DPZZ、DPIM）進行檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者均拒絕原假

設，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

在對對數(shù)價格序列進行Johansen協(xié)整檢驗前，

需要構建VAR模型，并確定模型中內(nèi)生變量的p階滯

后期，從而反映全部內(nèi)生變量的動態(tài)關系。本文依

據(jù)AIC和SC準則，確定最佳滯后期為9階，且構建的

VAR模型穩(wěn)定。

3.4 Johansen協(xié)整檢驗

一些經(jīng)濟變量可能在短期內(nèi)暫時偏離均值，但從

長期來看會回歸均衡狀態(tài)，協(xié)整關系便反映了這種長

期均衡關系。接下來對中證1000期現(xiàn)貨對數(shù)價格序列

進行協(xié)整檢驗來驗證兩個序列間是否存在協(xié)整關系。

通過表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)整關系的原假設，表明中證1000現(xiàn)貨和期

貨價格之間存在長期協(xié)整關系。

3.5 Granger因果分析

期貨和現(xiàn)貨價格間是否為相互引導關系、在時間

上是否具有領先滯后關系可以用Granger因果關系檢驗

來驗證。檢驗結(jié)果如表3所示，在5%的顯著性水平下，

中證1000期現(xiàn)貨價格間存在相互Granger因果關系，表

明兩個市場之間存在相互引導關系，從F統(tǒng)計量來看，

期貨引導能力強于現(xiàn)貨。

3.6 脈沖響應分析

脈沖響應分析可以用來研究中證1000期現(xiàn)貨間價

格發(fā)現(xiàn)的效率問題。從圖2可知，期貨與現(xiàn)貨市場面對

圖1 中證1000期現(xiàn)貨對數(shù)價格走勢圖

表1 中證1000現(xiàn)貨與期貨的價格和對數(shù)收益的ADF檢驗結(jié)果

名稱 ADF檢驗值 P值 檢驗結(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因果關系檢驗結(jié)果

滯后期 原假設 F統(tǒng)計量 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

來自自身的沖擊，均做出了較快的反應，均在15分鐘

將沖擊消化完畢。對兩市場之間的沖擊而言，現(xiàn)貨市

場產(chǎn)生的沖擊對期貨市場在滯后1期達到最大值，而期

貨市場的沖擊則對現(xiàn)貨市場在滯后2期達到最大值，表

明期貨市場反應更為迅速。

3.7 方差分解

方差分解用于分析影響內(nèi)生變量的結(jié)構沖擊的貢

獻度，占據(jù)更多價格信息份額的一方市場將發(fā)揮更好

的價格發(fā)現(xiàn)功能。對期貨和現(xiàn)貨價格序列進行方差分

解，從現(xiàn)貨市場和期貨市場的比例中獲得現(xiàn)貨與期貨

價格變化的長期作用方差，然后將計算出的兩個市場

信息份額的平均值去衡量現(xiàn)貨和期貨市場在價格發(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，現(xiàn)貨價格波動對

表2 協(xié)整檢驗結(jié)果

協(xié)整關系

零假設 特征值 跡統(tǒng)計量 5%臨界值 P值

無* 0.004 831 36.132 25 15.494 71 0.000 0

至多一個 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

081

科技與產(chǎn)業(yè)

現(xiàn)貨市場長期影響的方差為17.94%，對期貨市場長期

影響的方差為82.06%。隨著滯后期的增加，現(xiàn)貨市場

對總方差的影響逐漸減小，在100期時減小到8.22%，

而期貨市場的影響逐漸增大，在100期時達到91.78%。

當滯后期為1時，所有對期貨價格變動長期影響的沖

擊都來自期貨市場。隨著滯后期的增加，來自現(xiàn)貨市

場的沖擊在總方差上逐漸增大，在100期達到1.46%，

而來自期貨市場的沖擊則呈現(xiàn)下降趨勢，在100期降至

98.54%?，F(xiàn)貨市場的方差平均為4.85%，而期貨市場的

方差平均為95.15%。因此可知中證1000期貨價格對現(xiàn)

貨價格的傳導比較強，表明在價格發(fā)現(xiàn)功能上期貨市

場處于主導地位。

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)，利用相關性分析、協(xié)整

檢驗、Granger因果分析、脈沖響應分析以及方差分解

等方法對2022年7月22日—2023年2月28日中證1000期

貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能進行了相關實證研究，得出如下

結(jié)論：通過對兩市場相關性分析發(fā)現(xiàn)，中證1000期貨

與現(xiàn)貨價格呈現(xiàn)高度相關且相關系數(shù)達到0.997，同時

通過觀察期、現(xiàn)貨價格走勢圖可以發(fā)現(xiàn)兩個市場波幅

與走勢基本一致；通過協(xié)整檢驗發(fā)現(xiàn)兩個市場價格間

在5%的顯著性水平下存在協(xié)整關系，即兩個市場存在

長期均衡關系；通過Granger因果關系檢驗表明兩個市

場存在相互引導關系，且期貨價格發(fā)現(xiàn)功能顯著；對

兩個市場進行脈沖響應分析和方差分解，發(fā)現(xiàn)期貨市

場價格對現(xiàn)貨市場價格有較強的影響，說明期價對現(xiàn)

價有較強的傳導，進一步表明在價格發(fā)現(xiàn)功能中期貨

市場處于主導地位。

4.2 建議

4.2.1 放寬金融衍生品準入門檻，提升市場活躍度

金融衍生品準入門檻放寬，能夠讓更多的市場主

體參與進來。實證結(jié)果表明，中證1000期貨市場具有

較強的價格發(fā)現(xiàn)功能，可作為分析股票市場的領先指

標，為股票的交易提供參考，可以幫助投資者把握一

定的市場動態(tài)，更有利于長期性投資交易，進而幫助

投資者做出更加有利的決策。良好的市場功能需要活

躍的交易市場做支撐，只有需求足夠大，市場才會有

較好的流動性和較低的交易成本。我國金融衍生品市

場一直在實行投資者準入制度，且準入門檻較高，因

此市場活躍度較現(xiàn)貨來說有所不足。此外個人投資者

投資經(jīng)驗不足，投資行為不夠成熟，面對市場波動可

能會產(chǎn)生從眾心理，無法正確面對風險。因此，在適

當降低市場準入門檻、放寬準入條件，吸引更多的投

表4 方差分解結(jié)果

滯后期 來自 來自

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，要通過機構投資者去引導個

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的多

樣性

實證結(jié)果表明，中證1000股指期貨作為以中證

1000指數(shù)為基礎的衍生品，并未出現(xiàn)同質(zhì)化現(xiàn)象，實

現(xiàn)了一定的價格發(fā)現(xiàn)功能，對現(xiàn)貨市場有一定的引導

作用，同時較好地提升了現(xiàn)貨市場的市場質(zhì)量。我國

現(xiàn)有的金融產(chǎn)品還不夠豐富，無法滿足投資者對金融

衍生品的需求。因此，需要基于市場環(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

金融市場層次，更好地為投資和實體經(jīng)濟服務。我國

股市、債市經(jīng)過多年培養(yǎng)，已經(jīng)有了大量的投資者，

出于投資、避險和資產(chǎn)配置的目的，目前我國對股市、

債市衍生品的需求量很大，因此應該推出更多的金融

衍生產(chǎn)品以滿足市場需求。

參考文獻：

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關系[J].山東大學學報(理學版),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：張晶晶 楊艷佩）

083

科技與產(chǎn)業(yè)

在現(xiàn)代信息技術快速發(fā)展與推廣的今天，越來越

多的服務行業(yè)在不斷創(chuàng)新。政府部門運用信息技術，

在行政管理工作中進行革新，電子政務的出現(xiàn)具有

高效率、方便、省時等優(yōu)點，彌補了政府部門傳統(tǒng)管

理工作中存在的缺陷，極大地提高了政府為民服務

質(zhì)量與水平。在全球化加速發(fā)展的今天，電子政務的

發(fā)展已經(jīng)成為世界各國政府進行管理改革的一個重

要標志，更是衡量一個國家和城市競爭力高低的指

標之一。

1 電子政務的概念

電子政務是政府機構應用計算機和網(wǎng)絡通信技

術，使日常辦公、信息收集與發(fā)布及公共管理等事務，

實現(xiàn)電子化、數(shù)字化、網(wǎng)絡化的國家行政管理形式。

它將傳統(tǒng)行政模式轉(zhuǎn)變?yōu)殡娮踊?，達到了行政管理工

作的無紙化、信息傳遞的網(wǎng)絡化以及行政人際關系的

虛擬化。

電子政務包含政府部門間、政府與企業(yè)以及政府

與公民等方面的內(nèi)容，如政府辦公自動化、政府部門

間的信息共建共享、政府實時信息發(fā)布、電子稅務、

公民網(wǎng)上查詢政府信息、電子醫(yī)療和社會保險等。隨

著陽光政策的號召，電子政務的發(fā)展取得了巨大的成

就，提高了政府部門管理工作的透明化水平，促進了

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的管理工作成果，建立起一個良

好的政府部門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。

電子政務不受時空限制，可以有效地優(yōu)化政府部

門內(nèi)部結(jié)構和業(yè)務流程，從而極大地提高了政府部門

的工作效率和管理水平，更好地發(fā)揮政府部門功能與

作用，給社會公眾帶來更多高質(zhì)量、方便的信息管理

與服務，成為政府行政管理不可或缺的一部分[1]。

《2020年聯(lián)合國電子政務調(diào)查報告》顯示，未來

幾年，隨著信息化建設的進一步深入以及社會對公共

服務需求的不斷增長，我國電子政務仍有巨大的發(fā)展

潛力。隨著國家治理體系的不斷完善，管理水平和政

府服務的質(zhì)量也不斷提升，人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、云計

算和其他新的信息技術發(fā)展，將會給電子政府提供更

多行之有效的服務方式[2]。

2 我國電子政務的發(fā)展現(xiàn)狀分析

我國電子政務的發(fā)展歷經(jīng)了從自發(fā)分散式部門

型，到互聯(lián)互通的集成型，再到開發(fā)開放的平臺型，

如今已逐步走向生態(tài)融合的智慧型。這表明，我國的

電子政務信息化已經(jīng)從獨立到協(xié)同，再到公共參與，

也就是從原來的單一部門運行，到跨部門合作，再到

與社會公眾的協(xié)同治理，最后轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)據(jù)決策的

驅(qū)動型政府[3]。

我國電子政務研究的熱點及發(fā)展趨勢

——基于CiteSpace的可視化分析

張建穎

（沈陽師范大學,遼寧 沈陽 110034）

摘要：本文通過借助CiteSpace軟件，對中國知網(wǎng)收錄的2015—2022年有關電子政務研究的1034條文獻數(shù)據(jù)進行

了可視化分析，通過對這些數(shù)據(jù)進行發(fā)文量、研究者、研究機構、研究領域和研究熱點方面的分析，發(fā)現(xiàn)電子政

務研究在政策背景下發(fā)展勢頭良好，但存在發(fā)文量總體較少、研究作者與機構之間合作不充分等問題。為了更好

地促進電子政務研究的發(fā)展，進而推動我國政府部門改革、建設服務型政府，本文對我國電子政務研究的熱點及

發(fā)展趨勢進行了系統(tǒng)論述。

關鍵詞：電子政務；CiteSpace；可視化分析；政府建設

中圖分類號：D63 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-02-15

作者簡介：張建穎（1999— ），女，碩士研究生，研究方向為公共管理人力資源管理。

084

中阿科技論壇 2023年第4期

近幾年，我國政府大力推進電子政務，取得了顯

著成效。許多地方政府部門正在主動發(fā)展和應用信

息技術，以滿足發(fā)展的需求。他們十分重視信息的發(fā)

展和運用，強化了監(jiān)督功能，拓展了公眾服務功能，

并積極改變工作模式，這大大提升了我國行政辦事效

率，增強了政府與企業(yè)、群眾之間的溝通，為構建服

務型政府提供了有力的技術支撐。

為了更好地分析電子政務研究成果，該項研究采

用中國知網(wǎng)信息庫作為樣本數(shù)據(jù)源，全面、細致地搜

集電子政務的相關文獻，選擇“電子政務”為檢索詞，

以“主題”為檢索條件，對數(shù)據(jù)庫中符合要求的主題、

篇名和關鍵詞進行精確匹配檢索。由于電子政務的發(fā)

展日新月異，為了確保研究結(jié)果的有效性，將檢索時

間跨度設定為2015—2022年，刪除無效數(shù)據(jù)，最終得到

1 034 篇相關文獻作為分析樣本。

4 我國電子政務研究的整體情況

4.1 文獻數(shù)量的時間分布

研究對象在不同時間段的發(fā)文量可以反映該研究

領域?qū)W術研究的熱點與趨勢。根據(jù)圖1中關于電子政

務研究相關文獻的發(fā)文量年度發(fā)布圖，通過對2015—

2022年的發(fā)文量進行統(tǒng)計，得出每年電子政務研究發(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。

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該研究

領域的關注程度和研究能力。結(jié)合CiteSpace軟件，以作

者作為影響因子進行分析，通過對這些研究成果的總

結(jié)和整理，得到了作者的網(wǎng)絡關系圖。從圖的分析可

以看出，作者的共線網(wǎng)絡比較分散，而且彼此之間的

聯(lián)系也比較薄弱，每個作者大部分都是以點的形式分

散在各地，這就說明了研究作者跨區(qū)域和機構的合作

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域，

但彼此間的區(qū)別較大，聯(lián)系不夠深入（見圖2）。

4.3 研究機構分布

研究表明，高校建筑和研究院已成為電子政務領

域的重要研究中心，其中以南京大學國民經(jīng)濟管理研

究所、華中科技高校城市公共管理研究所、湖北高校

信息研究所等機構為核心，為電子政務的發(fā)展提供了

強有力的支撐。發(fā)文量最多的研究機構是南京大學信

息管理學院，發(fā)文19篇；華中科技大學公共管理學院

緊隨其后，發(fā)文 15篇，絕大部分機構發(fā)表的文章并不

多。有關電子政務的研究文獻主要來自大學和科研院

所，大學已成為研究電子政務的主要力量，但從整體

上來看，高產(chǎn)出的論文在發(fā)文機構中并不顯著。

在合作網(wǎng)絡關系上，通過深入的分析可以發(fā)現(xiàn)，

具有高連通性的機構通常都在同一個或者是鄰近的城

市，它們的資金、團隊和空間等資源可以被有效地融

合在一起，這對于推動區(qū)域電子政務的各方面研究是

有利的。除此之外，各個科研機構總體上都比較分散，

這也說明了不同地區(qū)的科研機構之間的合作還不夠密

切，不同學科領域之間有待進一步交流合作（見圖3）。

5 我國電子政務研究熱點分析與研究趨勢變化

5.1 關鍵詞共線聚類分析

在CiteSpace中對關鍵詞進行了計算分析，從而得

到了可視化的關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡分析圖和關鍵詞聚類分

析圖（見圖4、圖5）。從共現(xiàn)和聚類結(jié)果來看，政務

服務、數(shù)字政府、互聯(lián)網(wǎng)+、公共服務、大數(shù)據(jù)等關

鍵詞都出現(xiàn)在聚類中心，并且具有很高的顯著性，由

此可以得知這個階段研究的主要方向和發(fā)展趨勢。

隨著對電子政務的不斷深入，從關鍵詞的變化中可

以看到，對電子政務的研究逐步深入，電子政務與智

慧城市、電子治理緊密相關，電子政務已經(jīng)涉足了多

個方面。

圖1 電子政務發(fā)表年度變化趨勢

圖2 研究作者共線網(wǎng)絡關系圖

085

科技與產(chǎn)業(yè)

根據(jù)電子政務關鍵詞聚類圖譜可以進一步簡化分

析得到13個中心詞，可以將其劃分為三個方面的研究

方向和趨勢。

（1）電子政務在公民參與中的服務研究

包括政務微博、政務服務、網(wǎng)絡輿情、公眾體驗。

據(jù)最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，中國政府服務用戶已達到8.43

億，這為全國建立一體化政府服務體系提供了良好的

基礎，使公眾可以更加方便快捷地參與政府工作。在

政務新媒體日益蓬勃發(fā)展的今天，政務微博已成為政

府機關的一種信息發(fā)布方式，用以疏導網(wǎng)絡輿情，是

開展網(wǎng)絡問政的重要環(huán)節(jié)。在我國，很多政府部門都

建立起自己的官方微博，通過微博這一形式來傳播自

身的政策與聲音。在疫情期間，中央及地方政府陸續(xù)

召開多場新聞發(fā)布會，為公眾答疑解惑，并通過政務

微博及時向社會傳遞權威信息，宣傳防疫政策，在抗

擊疫情過程中起到了至關重要的作用。政務微博還能

夠使政府、媒體、民眾之間實現(xiàn)良性互動，有效推動

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）電子政務在管理實踐中的應用研究

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的蓬勃興起，全

球進入了數(shù)字化時代。數(shù)字政府作為數(shù)字經(jīng)濟的重要

組成部分，正逐漸成為世界各國推動治理體系和治理

能力現(xiàn)代化的重要抓手。黨的十九屆五中全會提出，

“十四五”時期要加快數(shù)字化發(fā)展，建設數(shù)字中國。

中國作為世界第二大經(jīng)濟體，數(shù)字化進程全面加速，

國家政策不斷出臺，數(shù)字政府建設逐步走向全國統(tǒng)一、

全國聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)共享、互聯(lián)互通。數(shù)字政府作為新一

代信息技術應用創(chuàng)新的重要載體和有效方式，是推動

政府治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要手段[5]。

（3）電子政務中政府信息公開問題的研究

主要是對數(shù)字時代背景下政府信息公開制度建設

問題進行分析。建立健全的政府信息公開制度體系，

有利于推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化。加強

信息公開，能夠更好地提高政府的工作效率和服務水

平，有利于提高行政效率，增強政府公信力，促進社

會的和諧發(fā)展。

圖3 研究機構共線網(wǎng)絡關系圖

圖4 關鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖5 關鍵詞聚類圖譜

086

中阿科技論壇 2023年第4期

5.2 關鍵詞突現(xiàn)分析

為了更好地對我國電子政務研究熱點的發(fā)展情況

有一個比較清晰的認識，使用Burst Terms功能對突現(xiàn)詞

進行分析，經(jīng)過統(tǒng)計，可以獲得17個突現(xiàn)詞，并對關鍵

詞的出現(xiàn)時間、出現(xiàn)強度、突現(xiàn)時間和突現(xiàn)強度減弱

的時間進行了統(tǒng)計（見圖6）。對熱點關鍵詞突現(xiàn)圖進

行了分析，得出不同時間段突現(xiàn)的研究熱點與前沿。

2015—2022年，突現(xiàn)詞主要為數(shù)字政府、開放政府、

互聯(lián)網(wǎng)+等[6]?！笆奈濉笔俏覈鐣芾淼囊粋€關鍵

時期，要推動數(shù)字政府管理系統(tǒng)的建立，要加速頂層

設計的步伐，要有相應的硬件設施，同時，在這個階

段，國家的政務服務更加注重服務的品質(zhì)和效率，因

此，怎樣才能使民眾在網(wǎng)上參與政治活動中獲得更多

的經(jīng)驗，從而更好地理解民眾的需要，就變得非常關

鍵。數(shù)據(jù)在電子政務的發(fā)展中有著很強的推動力，

為了讓數(shù)據(jù)能夠更好地為政府提供服務，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，對電子政務系統(tǒng)進行完善與改進。要進一步完善

數(shù)據(jù)共享機制，推動數(shù)據(jù)共享的法治化與規(guī)范化，保

障公民個人信息的安全、合法使用。

6 結(jié)論

由于科技的發(fā)展，電子政務已經(jīng)變成我國政府日

常工作的一部分，它不僅可以促進政府職能的轉(zhuǎn)換，

提升政府部門工作績效，還能夠極大地提高政府辦公

效能，對社會發(fā)展產(chǎn)生了巨大的深遠影響。由于科技

的發(fā)展，我國現(xiàn)階段的電子政務正在逐步取代傳統(tǒng)的

政府日常管理工作，已經(jīng)成為現(xiàn)代社會管理工作之中

的重中之重。通過電子政務的建設，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大的支持，同時也為人民群眾提

供了更多的公共服務，提高了政府在人民群眾心目中

的地位，實現(xiàn)了讓人民群眾滿意的目標[7]。我們應該高

度重視電子政務的發(fā)展，采取積極措施來推動其完善

和發(fā)展，以確保政府部門的工作能夠順利進行，促進

社會的進步。

參考文獻：

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圖6 關鍵詞突現(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：郭雁華 趙一）

088

中阿科技論壇 2023年第4期

中國信息通信研究院曾經(jīng)在《大數(shù)據(jù)白皮書

（2020年）》中預測，2035年全球范圍內(nèi)生產(chǎn)的數(shù)

據(jù)總量將達到2142ZB，至此，全球數(shù)據(jù)量開始呈現(xiàn)

出爆發(fā)式增長的態(tài)勢。黨的十九屆四中全會決議中

提出，“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、

數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的

機制”，數(shù)據(jù)已然成為國家的重要生產(chǎn)要素之一。隨

著市場對數(shù)據(jù)的應用，部分數(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)價值開始從其他活

動和已有資產(chǎn)中剝離，從而形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)。世界經(jīng)濟

論壇曾對其未來前景進行預測，稱其為下一個財富高

地，與當今社會石油的價值相比，甚至有超越之勢。

盡管如此，有關數(shù)據(jù)資產(chǎn)的問題仍處于亟待解決

狀態(tài)。首先，對數(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行定義。其次，數(shù)

據(jù)資產(chǎn)定價缺乏系統(tǒng)框架，前期研究大多是基于具

體行業(yè)或具體公司，對某種參數(shù)進行改進或調(diào)整來

計算數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。在這種情況下，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)基本

理論和定價方法都面臨著巨大的挑戰(zhàn)?；谝陨蠁?/p>

題，本文試圖梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)基本理論及定價方

法，總結(jié)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)涵，探究數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價的研究

現(xiàn)狀和熱點問題。為推動我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素核算理

論、統(tǒng)計標準和調(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)對經(jīng)濟增長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

為各類實物債券等虛擬資產(chǎn)的集合即為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，當

時這一數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念與學界所討論的數(shù)據(jù)資產(chǎn)差距

較大。此后Gargano第一次將網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)庫資源的隱

藏價值作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并指出可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術

挖掘這些數(shù)據(jù)背后的高額價值，自此數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸受

到國內(nèi)外學者的重視。2020年中共中央、國務院發(fā)布

的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的

意見》中提出未來我國要加快培育數(shù)據(jù)要素市場，這

標志著數(shù)據(jù)與勞動、資本等傳統(tǒng)要素擁有了相同的地

位和角色，但當前學界對數(shù)據(jù)資產(chǎn)暫時還沒有權威性

的明確概念。

1.1 從資產(chǎn)定義的角度

從資產(chǎn)定義的角度來看，《國際會計準則》中對

資產(chǎn)的定義是由企業(yè)擁有或者控制的、由過去的交易

或者經(jīng)營事項所形成的、可以為企業(yè)帶來預期收益的

資源，在這些資源當中沒有實物形態(tài)的非貨幣性資產(chǎn)

被視為無形資產(chǎn)?；跍蕜t當中對于無形資產(chǎn)的定義，

有學者認為數(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)就是一種特殊的無形資產(chǎn)。但也有學者持

相反態(tài)度，李原[1]認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)也是由生產(chǎn)過程生產(chǎn)、

具有較長使用期限、能夠作為生產(chǎn)工具重復使用而且

能夠獲得市場或非市場收益的資源，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)定價問題探討

劉蕓溪

（山東工商學院統(tǒng)計學院,山東 煙臺 264005）

摘要：數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，是數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的基礎，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費和

社會服務管理等各個環(huán)節(jié)，深刻改變著生產(chǎn)方式、生活方式和社會治理方式。因此，數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為數(shù)字經(jīng)濟時代

的產(chǎn)物，其概念及定價方法一直以來都是國內(nèi)外學者討論的重點問題。文章通過闡述數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念和特性，分

析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的幾種定價方法及其優(yōu)缺點，進而提出了基于Hedonic模型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價方法，旨在為加快大數(shù)據(jù)

交易平臺建設、完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價機制提供參考。

關鍵詞：數(shù)據(jù)資產(chǎn)；定價問題；Hedonic

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A

收稿日期：2023-03-04

作者簡介：劉蕓溪（1998— ），女，碩士研究生，研究方向為社會經(jīng)濟統(tǒng)計。

089

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)

管理實踐白皮書（5.0版）》將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義以電子或

文本、圖像、語音、網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)庫等方式記錄的、經(jīng)

過組合和整理使其具有使用價值的、且被組織（政府

機構、企事業(yè)單位等）合法擁有或控制的數(shù)據(jù)資源。

劉枬[2]則將當前的大數(shù)據(jù)信息應用與資產(chǎn)定義相結(jié)合，

他認為那些由經(jīng)營者利用現(xiàn)代信息技術合法獲取的用

戶行為習慣信息、或被政府或其他組織公開并經(jīng)由企

業(yè)收集處理分析應用所形成的、可以為企業(yè)帶來相應

的經(jīng)濟利潤和經(jīng)營收入的信息資源為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

1.3 從數(shù)據(jù)類型的角度

從數(shù)據(jù)類型的角度出發(fā)，在對數(shù)據(jù)進行分類后，

石艾鑫[3]等將數(shù)據(jù)類型分為結(jié)構化和非結(jié)構化的數(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，他認為數(shù)字化

產(chǎn)品能否被視為數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在爭議，經(jīng)由企業(yè)通過合

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。目前來說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，其

中存儲的數(shù)據(jù)為經(jīng)由計算機和互聯(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)

分的基礎上，彭剛[5]指出不同載體的數(shù)據(jù)可利用時長有

所差別，由于紙質(zhì)媒介的低時效性與低調(diào)用率，其使

用價值往往低于電子數(shù)據(jù)庫，在此基礎上他提出具有

特定用途且可以長期使用時的數(shù)據(jù)資源才可以被稱為

數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

綜合國內(nèi)外學者對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究和會計準則，

本文認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)即為由機構、單位或者個人因為特

定用途而開發(fā)或記載、并以電子或物理方式儲存、能

夠為企業(yè)提供數(shù)字化信息服務、資源量達到一定的規(guī)

模、可以長期重復使用、可以為組織帶來預期收益的

數(shù)據(jù)資料、設備或集成項目。

2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)特性

2.1 業(yè)務增值性

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。隨著市場競爭的日益激烈，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為

企業(yè)實現(xiàn)最大收益的關鍵性因素。無論是政府機構還

是私營部門，其表現(xiàn)形式和應用場景都有所不同，這

些都能夠為企業(yè)帶來豐富的經(jīng)濟效益。數(shù)據(jù)資產(chǎn)在服

務業(yè)和工業(yè)領域都至關重要，它們的價值不可低估。

通過利用其豐富的數(shù)據(jù)資源，服務業(yè)企業(yè)能夠更加深

入地洞察客戶的需求，從而實施精確的營銷策略，進

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系，并合理控制風險。

通過實施有效的利潤最大化管理，以及對用戶進行有

效的分類，公共服務部門可以利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)來提升公

民體驗，從而達到雙贏的局面。無論是哪種經(jīng)營主體

擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，都可以根據(jù)其實際需求，進行業(yè)務

創(chuàng)新和決策優(yōu)化，從而有效地降低成本、提高收入，

實現(xiàn)業(yè)務增值。

2.2 時效性

由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有高度的流動性，它們的價值僅

能在特定的時間范圍內(nèi)被有效利用，而一旦超過這個

期限，就可能導致功能性或經(jīng)濟性的損失，從而使得

它們的價值大幅降低。盡管實時股票市場和首次公布

的新聞具有高度靈活性，但是隨著時間的推移，它們

的價值可能會急劇下降甚至完全消失。然而，當這些

數(shù)據(jù)被投入到長期發(fā)展中，它們的價值將會變得更

加顯著，比如用于預測的年度、季節(jié)性和周期性數(shù)

據(jù)，它們的價值將會持續(xù)提升，從而為投資者帶來更

多的收益。由于數(shù)據(jù)信息的及時性，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的

特征可以及時反映出實際情況，從而使其能夠及時發(fā)

揮作用。

2.3 非實體性

與實體資產(chǎn)相比，數(shù)據(jù)資產(chǎn)沒有實體形態(tài)，它們

的價值只能通過特定的媒介來實現(xiàn)，而且這些數(shù)據(jù)資

產(chǎn)是存在于虛擬網(wǎng)絡中，需要進一步開發(fā)和利用。由

于其具備許多不可見的特性，因此，在進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)

定價時，必須結(jié)合具體情況進行準確的判斷。數(shù)據(jù)資

產(chǎn)是一種由特定的個人或組織所掌握的重要信息來

源，通常被存儲在電腦上，可以幫助公司預測未來的

收益。因為其耐久性和抗干擾性，這種資產(chǎn)的實際價

值遠高于其他物質(zhì)財富，并且只有在合適的媒體上，

才能充分展示其實際的價值。因此，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有非

實體性。

2.4 共享性

信息來自各個領域，并且隨著智能設備的普及

而不斷發(fā)展。通過互聯(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，可以通過多種渠道將信息分發(fā)給不同的

人，以便達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主體分別用于從事各自的業(yè)

090

中阿科技論壇 2023年第4期

務和活動。數(shù)據(jù)是由企業(yè)的日常運作所創(chuàng)造的，它們

能夠在各種情況下得到有效利用。與目前準則中明確

指出的無形資產(chǎn)相比，即使共享數(shù)據(jù)資產(chǎn)也不會增加

機會成本，不會造成額外的經(jīng)濟損失。此外，多個主

體可能將數(shù)據(jù)資產(chǎn)應用到不同領域，這樣多主體間不

存在競爭關系，更多地體現(xiàn)為合作協(xié)同關系。

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

方式進行展現(xiàn)，還可以通過融合形態(tài)利用數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)

處理技術進行融合的方式表現(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行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。不同

的數(shù)據(jù)類型擁有不同的應用方式和應用場景，甚至同

一數(shù)據(jù)資產(chǎn)也可以應用于不同的場景。與此同時，數(shù)

據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟價值會因使用方式的不同而具有不同的

價值。

3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價方法

3.1 成本法

使用成本法來評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)時，需要考慮購買或

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

運營成本，也就是說，要從該數(shù)據(jù)資產(chǎn)中獲取收入所

需的所有費用的總和。

（1）

在式（1）中，V代表數(shù)據(jù)資產(chǎn)的總價值，VR則是

用來進行重新配置的費用，而Df

則是指其可能會帶來

的損失；De代表經(jīng)濟性貶值。

雖然成本法可以有效地抑制主觀因素對數(shù)據(jù)資產(chǎn)

價值的影響，但它無法充分考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)在不同環(huán)

境中所帶來的復雜性和多樣性，也無法充分反映出數(shù)

據(jù)的時間價值，因此，僅憑成本法來評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的

價值，將會存在較大的風險。因此，成本法只能用于

評估企業(yè)在短期內(nèi)從外部獲取的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。

3.2 收益法

通過收益法，可以根據(jù)當前行業(yè)的宏觀環(huán)境，以

及預期的收益，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值以一定的折現(xiàn)率進

行評估，從而獲得更準確的投資回報。通過這種資產(chǎn)

評估方法，可以肯定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，并且收益法認

為擁有這些資產(chǎn)將會為企業(yè)帶來更多的收益。然而，

在評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值時，必須綜合考慮各種因素，

才能使用收益法。在計算未來收益時，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值；此外，

還需要準確地預測和量化被評估的資產(chǎn)的風險，這將

會反映在它們的價值中。

重要的是要考慮如何計算出超額收益、折現(xiàn)率和

收益期限。采用收益法進行評估的核心原則是：

（2）

在式（2）中，P代表數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值；Ft

代表第t

年的超額收益；n代表收益期的長短；i代表折舊率。Ft

的計算方法是通過將物流企業(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)的貢獻率相比較，并使用相應的

公式進行計算。

（3）

式（3）中， 是第t年的超額收益，它反映

出當年的自由現(xiàn)金流水平，而則是指當年的其他資源

的價值，它可以用來衡量當年的投資回報率。

盡管收益法具有一定的優(yōu)勢，但是它仍然存在一

些局限性。因此，為了準確地評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，需

要對其可能帶來的收益、期望的收益以及折現(xiàn)率進

行準確的預測，并且需要評估人員不斷提升專業(yè)技

能，同時，各個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，不能僅僅憑借一個模型就做

出評估，而應該根據(jù)具體情況進行分析，以確保最佳

的結(jié)果。

3.3 市場法

市場法旨在以客觀、公正的標準，從多個交易案

例中提取出相關信息，并結(jié)合當前市場情況，以及其

他可靠的經(jīng)濟因素，對這些信息進行綜合分析，以確

定其最終的價值。為了準確地評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，

必須收集足夠多的實際交易案例，并將它們與預期的

結(jié)果進行比較。此外，為了更好地反映出實際的使用

環(huán)境和影響價值的各種因素，還必須建立一個統(tǒng)一的

量化指標，以便更加準確地衡量這些因素的作用。為

了滿足這一需求，必須建立一個規(guī)模宏大、交易活躍、

遵循統(tǒng)一標準的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場。市場法是一種基

于公開市場上資產(chǎn)價格的估值方法，它通過比較可比

的案例來確定目標資產(chǎn)的價值，并通過計算修正系數(shù)

來進行調(diào)整，以確定最終的評估價值。

（4）

式（4）中，V代表著數(shù)據(jù)資源的可用性和可靠性；

P代表基準值取參照數(shù)值。rm可以用來改善數(shù)據(jù)的質(zhì)

量，而rq則可以用來改善數(shù)據(jù)的準確性，rc則可以用來改

善數(shù)據(jù)應用管理，最后，rr

則可以用來糾正數(shù)據(jù)的風險。

通過市場法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價，應當確保其具有良

好的透明度和可操作性，以便能夠獲得更加準確、可

靠的結(jié)果；在這個市場中，資產(chǎn)的交易價格必須可以

被獲取。隨著技術的飛速發(fā)展，以及政府數(shù)據(jù)交易系

( )

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091

科技與產(chǎn)業(yè)

統(tǒng)的持續(xù)改善，采用市場機制對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行估值的

潛力巨大、前景光明。盡管市場法的使用有一定的優(yōu)

勢，但它也存在兩個明顯的弊端：首先，由于目前我

國公開交易機構尚未完全成熟，無法提供足夠的交易

指標來衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值；其次，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的

價值受到各種環(huán)境的影響，無法準確地反映出實際情

況，從而導致其價格的變動受到限制。

4 基于Hedonic模型數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價方法

4.1 Hedonic模型

Hedonic是希臘語“Hedonists”的縮寫，也被稱

作“享樂模型”。經(jīng)濟學家考特(Court, 1939)首次提

出了一種新的經(jīng)濟學概念，即消費者對商品或服務

的體驗，并將其應用于實踐，以更好地反映消費者

的消費行為。Hedonic模型主要應用于房地產(chǎn)行業(yè)，

將房地產(chǎn)商品的價格分解，以顯現(xiàn)出其各項特征的

隱含價格，在保持房地產(chǎn)的特征不變的情況下，將

房地產(chǎn)價格變動中的特征因素分解，從價格的總變

動中逐項剔除特征變動的影響，剩下的便是純粹由

供求關系引起的價格變動。

因為Hedonic模型是基于商品主體由多項異質(zhì)性特

征構造而成，所以可以將數(shù)據(jù)資產(chǎn)視為各項特征的集

合。即：

（5）

式（5）中，S表示特征集合。

故Hedonic模型的一般形式為：

（6）

式（6）中，P表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)價格，表示影響數(shù)據(jù)

資產(chǎn)價值的因素。

對特征因素求導即可得出數(shù)據(jù)資產(chǎn)影響因素的隱

含特征價格：

（7）

式（7）中，Pi

表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)價格，si

表示影響數(shù)