►►
摘要
一、引言
习近平总书记在党的二十大报告中指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。数字经济旨在以数字要素为根本驱动力，以现代信息网络为载体空间，形成集生产率提升与结构优化为一体的新经济生态。做大做强数字经济最艰巨与最繁重的任务仍然在农村。农村物流作为农村经济的基础性、战略性和先导性产业，不仅是农村数字经济高质量发展的主要驱动产业，也是贯穿农村数字化发展的有效“索引”。但现有的物流供给能力和服务体系难以满足农村地区日益增长的数字化、柔性化与专业化物流需求。农村物流业补短板、强基础、高质量发展的急迫性与重要性凸显，亟须借助数字经济“换挡”至数字化转型模式。基于数字经济的赋能，农村物流能够摆脱“跟谁都有关，跟谁又都无关”的尴尬状态，突破传统模式的“固圈”。追溯农村物流数字化的全流程，厘清数字经济与农村物流的耦合协调关系是关键议题，为探索农村经济高质量发展的数字化路径奠定基础。
综合数字经济与农村物流的相关研究，他人研究主要聚焦在三个方面。一是研究数字经济对农村物流业发展的重要性，侧重论证数字化转型是物流业高质量发展的必要路径。部分学者提出数据作为新型生产要素，不仅是解决我国物流业成本高与效率低的重要抓手，还为建设农村物流现代化体系提供新型驱动力。数字物流是数字经济与物流业融合的产物，也是必然趋势。二是研究数字经济与农村物流的融合方式。数字经济与农村物流主要存在两种关联路径。一方面，数字化技术的应用为农村物流增添新动力。比如在仓储、运输和配送等环节引入大数据、云计算和区块链等技术，实现传统物流向现代化数字物流模式的升级。另一方面，在物流行业应用大数据平台、物流云和智能物流等，推动我国生产、流通与消费方式的变革。三是研究农村物流如何转型升级。学界侧重探讨农村物流如何建立适应性机制，将涌入的数字技术与数字模式合理地运用。
现有研究主要分析了数字经济对农村物流发展的重要性、二者的融合关系和协调路径等，但是，厘清农村物流与数字经济之间的耦合协调关系、探究区域发展差异仍有可突破之处，主要表现在以下三个方面:一是部分学者强调数字经济与农村物流有着紧密的关联，但鲜有研究深入探究、厘清数字经济与农村物流之间的关联结构、关联功能与关联效应；二是部分研究阐明农村物流数字化转型中“数据缺陷”的普遍性与特殊性，但尚未有系统性梳理农村物流数字化转型的运行形式、主体逻辑与运作层级等理论框架内容；三是少数研究指出数字经济与农村物流存在耦合关联的趋势，但尚未从实证视角论证数字经济与农村物流之间的作用关系、协调路径与区域发展差异性等。本文结合定性和定量分析方法，测算、判别数字经济与农村物流的耦合协调关系。一方面，本文以系统论、系统耦合理论与耦合协调理论为支撑，以相关文献为基础，充分考虑不同区域发展的差异性、动态性与现实需要，为数字经济与农村物流的耦合协调发展提供理论分析框架。另一方面，本文创建数字经济与农村物流的评价指标体系，并构建耦合协调评价模型，以我国21个省(自治区、直辖市)为研究对象，测算数字经济与农村物流的耦合度、耦合协调度及其对应发展阶段，以期论证数字经济与农村物流的耦合协调趋势、区域差异性，为数字经济与农村物流的耦合协调发展寻找路径，实现农村经济的高质量发展。
二、数字经济与农村物流耦合协调关系的理论分析
基于系统论、系统耦合理论与耦合协调理论的研究基础，数字经济与农村物流组合成的耦合协调系统遵循低级耦合协调向高级耦合协调发展的自组织规律。本文从理论分析的视角，阐述数字经济与农村物流之间的耦合协调形式、主体逻辑和运作层级，为论证数字经济与农村物流的耦合协调发展关系奠定理论基础。
(一)数字经济与农村物流的耦合协调形式
历经结构耦合、功能协调与效应协同，数字经济子系统与农村物流子系统形成具有自组织特征的大系统结构。该系统以高质量发展为目标，既诠释了两个子系统之间物质循环与能量流动，又刻画了各子系统内外部的要素整合、信息传递与价值流动，如图１所示。
数字经济与农村物流形成结构上的耦合。数字经济是一种基于数据要素的新经济形态总和，包括基础部分和增值部分，基础部分是以数字技术为依托的一系列新技术、新产品、新模式与新业态形式，增值部分是数字要素与传统产业深度融合所形成的经济增长。农村物流是联结农村经济活动的基础枢纽，也是承载农业生产、农民生活和农产品等领域走向数字化变革的载体。数字技术的引入、应用与颠覆改变了农村物流的运行模式，数字经济与农村物流融合形成集综合性和层次性的结构框架，并产生耦合协调的联结关系。
数字经济与农村物流形成功能上的协调。基于物质、能量、价值和信息的流动转化，各要素之间完成相互协调运作的自组织运动。数字经济赋能农村物流完成高质量发展，增强农村物流的供给能力。农村物流的良性发展加速农村地区的资本运转速度，缩小城乡经济往来的时间差、信息差与资源差，进而承载数字经济开辟新农村市场。当达到系统平衡状态时，耦合协调系统拥有超越单个子系统的标准化→资产化→市场化价值创造功能。
数字经济与农村物流形成效应上的协同。数字经济“下乡”，向农村输入相配套的技术资源、人力资本和资金资本等，催生农村物流形成新模式、新动能和新业态。农村物流所焕发的新质生产力驱动农村相关产业突破数字基础、资源整合和技术壁垒等瓶颈，逐步形成产业诊断→产业匹配→产业预测的发展融合态势。
(二)数字经济与农村物流耦合协调关系中的主体逻辑
数字经济与农村物流耦合协调系统的稳步运行得益于两条主体逻辑网络的支撑:一是数字经济赋能农村物流数字化转型；二是农村物流运载数字经济“下乡”。
数字经济赋能农村物流数字化转型，促进农村经济高质量发展。农村物流不仅决定农业生产流通速度，也决定农产品生产、流通、销售和仓储等环节的质量。数字技术的应用有助于农村物流解决其供给侧薄弱的问题，以提高物流供给能力，并完善物流服务体系，加快推进农村物流补短板、牢基础与促发展进程。同时，数字经济助力农村物流形成“硬实力＋软实力”的产数融合新模式，在农业生产资料供给、农民生活消费需求和农产品对外流通等环节，构筑数字通道，逐步为农村经济高质量发展提供动力源泉。
农村物流运载数字经济“下乡”，承载数字经济开辟新蓝海市场。一方面，农村物流的数字化转型拥有新契机。我国农村物流业还存在基础设施落后、网点布局不均匀、市场化程度低、综合管理难度大等问题；但新时代也为农村物流展示机遇，可支配收入的增加、“铁公基”网络的完善与“云网端”的高覆盖率，皆簇拥新农村，为农村物流的数字化转型开辟端口。另一方面，农村物流的运载力是农村数字经济发展的刚需，农村数字经济发展需要物流业的媒介传输。将数字化融合进农业生产和农村生活中，不仅有利于农村数字经济的高质量发展，而且为数字经济走进新农村带来良好的契机。
(三)数字经济与农村物流耦合协调关系中的运作层级
数字经济与农村物流耦合协调系统基于层级迭代，完成耦合协调系统的效率变革、动力变革和质量变革，助力农村经济的高质量发展，如图２所示。
质检层提升系统整合优势，完成质量变革。历经动力输入与效率优化，质检层形成集数字生产、按需加工、高效配送、信息技术服务等于一体的新系统形态，促进农村物流精准服务、产业协同与综合治理，旨在满足农村地区日益增长的数字化、柔性化与专业化物流需求。作业层促进系统优化，完成效率变革。在作业层中，基于驱动层中“两基点”耦合协调网络的动能输入，农村物流在数字化转型中不断消除制约发展的因素，促进农村物流业的数字化与智能化改造。同时，农村物流引入以数字技术为载体的应用设备与管理系统，完善数字化体系，弥补数字缺陷。驱动层为系统的运行提供动能，完成动力变革。在驱动层中，农村物流业为数字经济与农村实体经济深入融合搭建桥梁，数字经济驱动农村地区形成一系列新技术、新产品与新模式，二者形成耦合协调网络体系，逐步实现农村“数字蝶变”。由此，经过层层迭代的运作，耦合协调系统以此实现动力变革、效率变革与质量变革，完成高质量演化闭环。
三、数字经济与农村物流耦合协调关系的评价指标与模型
基于耦合协调系统框架的剖析，数字经济与农村物流存在耦合协调关系，但为进一步佐证与测量二者的耦合协调趋势，分别构建数字经济与农村物流的评价指标体系、耦合协调度模型。
(一)数字经济的评价指标体系
关于数字经济的评价指标设立，部分学者沿着新增低成本要素、发挥规模经济效应与刺激创新、提高劳动生产率、减少流通成本等路径，探究数字经济作用与经济增长的方式。美国经济分析局、中国信息通信研究院、国家统计局与中国电子信息产业发展研究院等机构从规模测算角度衡量数字经济的发展强度。结合«大数据蓝皮书:中国大数据发展报告»«2019年中国数字经济发展指数»«2020年中国数字经济发展指数»等资料，本文综合选取数字基础设施、数字资源、数字技术、数字融合与数字服务作为数字经济指标测量的5个维度，确定数字经济的评价体系，包括5个维度和28个评价指标，如表１所示。
(二)农村物流的评价指标体系
农村物流的量化研究广受关注。有学者从产业生态系统的角度出发，试图将农村物流视为一个创新型自组织生态系统，分别从健康性、适宜性、成长性等维度量化农村物流。也有学者认为，成长能力是农村物流的根本性衡量，并将农村物流的成长能力归结于产业规模、创新资源、经济水平、社会生活水平、政策环境、社会环境与自然环境等因素。还有学者提出资本投入是决定农村物流数字化转型的基础因素，农村物流的技术进步、模式创新和劳动者素质的提高与数字化平台的构建等都需要相应的资本投入。
基于已有研究，本文从产业发展的视角，选取投入支持与成长能力作为衡量农村物流发展水平的主要维度。参照商亮和赵晖的研究，农村物流的成长能力可划分为成长环境、成长潜力和成长规模。参照朱永达等的研究，将农村物流的投入支持划分为固定资产投入和人力资源投入。此外，农村物流的指标严格按照国民经济行业分类，以此为标准检索指标数据。指标数据分别从«中国统计年鉴»«中国物流年鉴»«中国农村统计年鉴»«中国物流发展报告»等数据库资源中检索并整理，包括2个变量、5个二级维度和11个评价指标，如表2所示。
(三)数字经济与农村物流的评价函数
１.数字经济的评价函数
参照数字经济发展指数的计算方法，选取层次分析法计算指标权重。各级指标的计算均采用加权平均法。如式(１)所示:
式中，Ｚｕ表示指标的最终得分值；λｋ表示第ｋ个指标的专家打分平均值；Ｚｕｋ表示第ｋ个指标的专家得分值。
２.农村物流的评价函数
针对面板数据特征，本文选取熵权法测算农村物流的指标权重，分析各指标所提供的信息与关联程度。本文使用带有时间变量的改进型熵权法。具体步骤如下:
(１)评价矩阵的规范化处理
将ｍ个样本中的ｎ个评价指标按照顺序排列成原始数据矩阵ｘ ＝ (ｘφｉｊ) ｍ×ｎ。ｘφｉｊ为第φ省份在第ｉ年第ｊ项指标的原始数据值。
为了消除子系统下各指标量纲、自身变异程度和数值大小的影响，采用极差标准化方法将数据进行标准化处理。
对于正向指标，令：
计算各指标的熵值:
(四)耦合协调度模型和评价标准
１.耦合协调度模型
耦合度用于描述数字经济与农村物流之间相互影响的程度，用Ｃ表示。针对给定的２≤ｎ个系统，以０≤Ｕｉ表示子系统的评价值，耦合度模型的表达式一般有两种形式:
当数字经济与农村物流的Ｃ值较高，但总体发展水平较低时，仅测量Ｃ值会形成二者的协调性偏差，而耦合协调度反映两个主体之间的协调发展水平与和谐一致的程度。通过耦合协调度可综合测算数字经济与农村物流在发展演化过程中的耦合协调水平。测算公式如下:
式中，Ｄ表示耦合协调度；Ｔ为数字经济与农村物流耦合协调关系的综合评价指数；ａ、ｂ分别表示数字经济与农村物流的权重系数，此处取ａ＝0.4，ｂ＝0.6，以使Ｔ∈[0.0，1.0]，从而保证Ｄ∈[0.0，1.0]。
２.模型的评价标准
当子系统数为２时，若两子系统值越接近，Ｃ值越接近１，存在Ｕ１＝Ｕ２，且Ｃ＝１。根据这个特性，本文将耦合度划分出５个区间，如表３所示。
类似地，通过中值分割法，可以将数字经济与农村物流的耦合协调度分割成10种评价区间，如表４所示。
四、数字经济与农村物流的耦合协调关系测算
基于数字经济与农村物流的评价指标体系与耦合协调度模型，本文以我国２１个省(自治区、直辖市)为研究对象，测算数字经济与农村物流的耦合度、耦合协调度及其对应的发展阶段，以期论证数字经济与农村物流的耦合协调趋势和区域差异性。
(一)数据测算与平稳性检验
１.评价指数测算
根据所构建的耦合协调模型，设农村物流综合贡献值为Ｕ１，数字经济综合贡献值为Ｕ２。通过熵权法可得Ｕ１系统的权重分布，如表５所示；通过加权平均法可得Ｕ２系统的评价函数，如表６所示。
基于数字经济与农村物流的评价指标体系，以及二者对应评价函数测算公式，本文测算二者耦合协调的综合评价指数，如表７所示。
２.数据平稳性检验
为了避免出现“伪回归”现象，并确保耦合协调度模型测算结果的有效性，在数据分析之前进行平稳性检验，即通过单位根检验来检验数据过程是否平稳。
面板数据的单位根检验的方法有多种，但根据样本数据呈现“Ｎ>Ｔ”的特点。本文选择Harris-Tzavalis检验法。具体步骤:首先，原假设设定为“Ho:样本数据存在单位根”。如果原假设被拒绝，则表现为“Ha:样本数据是稳定的”。其次，数字经济的评价指数设为Ｘ，农村物流的评价指数设为Ｙ。最后，采用Stata13软件，对Ｘ和Ｙ进行Harris-Tzavalis单位根检验。检验结果如表８所示。
根据单位根检验结果，数字经济与农村物流的评价指数(Ｘ和Ｙ)的检验结果都拒绝原假设，表明Ｘ和Ｙ都是平稳序列，即二者的评价指数都是稳定的，样本数据可排除存在“伪回归”现象的可能，可以进一步分析其因果关系。
(二)耦合度和耦合阶段的评价分析
基于耦合协调度模型，测算21个省(自治区、直辖市)数字经济与农村物流之间的耦合度，并严格按照已划分的10个区间进行评价，如表９所示。
从整体分析，2016—2019年，数字经济与农村物流之间的耦合度值位于0.784—1，表明二者具有相互反馈和相互影响的耦合关系。
从纵向分析，随着年份的增长，数字经济与农村物流的耦合度均值呈逐年上升的趋势。2016—2017年，数字经济与农村物流从较好耦合阶段跨越至高度耦合水平，直至2019年耦合度均值为0.967，数字经济与农村物流稳定于高度耦合水平。2016—2018年，云南的数字经济与农村物流皆位于磨合阶段水平，河北、山西、浙江、广西和宁夏的数字经济与农村物流的耦合度位于磨合阶段，表明该期间数字经济与农村物流的耦合关系并不稳定。至2019年，21个省(自治区、直辖市)的耦合度值皆大于0.9，各省(自治区、直辖市)的数字经济与农村物流位于较好耦合或高度耦合水平。
从横向分析，在考察期内，各省份耦合系统的稳定性存在差异。天津、上海、安徽、江西、河南、湖北、重庆与四川的数字经济与农村物流皆处于高度耦合水平。辽宁在2017年的耦合度值达到最高，表明辽宁在2017年的数字经济与农村物流达到完全耦合水平。广西和云南都是从磨合阶段逐渐提升至高度耦合阶段，体现数字经济与农村物流从低级到高级的耦合演化的系统发展特性。
(三)耦合协调度和协调等级的评价分析
基于耦合协调度的评价标准，2016—2019年，各省(自治区、直辖市)的数字经济与农村物流系统的耦合协调度值位于0.348—0.880，表明考察期内数字经济与农村物流位于轻度失调到良好协调之间演化发展。广西2018年的耦合协调度(0.880)最高，宁夏2019年的耦合协调度(0.348)最低。为了深入探究耦合协调的演变逻辑，本文将21个省(自治区、直辖市)划分为４个梯队，如表10所示。
在考察期内，江苏、浙江、北京与上海形成以江苏为龙头、四省域齐头并进的第一梯队格局。该梯队的耦合协调度值位于0.718—0.877，表明数字经济与农村物流在初级协调至良好协调之间演化。从梯队整体的均值分析，2016—2019年，数字经济与农村物流的耦合协调度均值皆大于0.7，实现中级协调水平向良好协调水平的跃进。四川、湖北、福建等６个省域构成稳步驱动的第二梯队格局。该梯队的耦合协调度值位于0.610—0.793，在初级协调至中级协调之间演化。从梯队整体的均值分析，６个省域内数字经济与农村物流皆处于初级的耦合协调水平。辽宁、重庆、山西等７个省域显现左右抗衡的第三梯队格局。该梯队的耦合协调度均值皆大于0.5，处于勉强协调的演化水平。黑龙江、云南、吉林、宁夏位于呈现协调失衡的第四梯队格局。在该梯队，数字经济与农村物流的耦合协调度皆在低协调区位，在轻度失调或濒临失调之间演化。
(四)耦合协调关系的测算结果分析
基于耦合度与耦合协调度的测算结果以及相对应的评价分析，可判定数字经济与农村物流存在耦合协调关系，并可从４个梯队归纳耦合协调的发展趋势。
第一梯队的数字经济与农村物流耦合协调系统凸显齐头并进的演化趋势。江苏、浙江、北京与上海的数字经济与农村物流皆向良好协调的趋势迈进。具体分析如下:在考察期内，基于完善的农村物流基础网络，江苏农村区域的数字技术应用、数字融合能力、数字市场扩容等优势逐渐发挥。紧随其后的浙江依托集聚的大数据产业群，为农村物流的数字化转型开辟端口。以北京为中心的京津冀区域的数字经济与物流业融合应用成效突出，驱动农村物流形成良好协调发展的态势。由于受到物流规模的制约，相比之下，上海的耦合协调的程度略低于北京。
第二梯队的数字经济与农村物流耦合协调系统凸显积极驱动的演化趋势。该梯队的６个省域皆完成“两基点”的动力输入与耦合协调网络的效率优化，但在质量变革层面仍蓄力不足。具体分析如下:基于独特的地理、经济和历史优势，该梯队的数字经济和农村物流已形成耦合协调网络体系，驱动数字经济与农村物流协同发展格局进一步优化。安徽与河北仍处于初级协调，倘若加强数字经济基础网络的支撑力度，有望在未来进入高水平协调的行列。
第三梯队的数字经济与农村物流耦合协调系统凸显左右抗衡的演化趋势。辽宁是中国工业门类较为齐全的省份，但其数字化产业转型进展缓慢，在数字经济与农村物流协调发展方面还不够突出。重庆、山西、陕西呈现勉强协调态势，数字经济与农村物流的耦合协调初露萌芽。江西依靠长江经济带建设的红利，天津被誉为“近代工业的发祥地”，二者虽然已在农村物流业布局数字战略，但是薄弱的数字经济基础无法较好地支撑农村物流的协调运行，仍有一定的提升空间。广西的耦合协调度波动最大，在稳定性方面仍需后期蓄力。
第四梯队的数字经济与农村物流耦合协调系统凸显协调失衡的演化趋势。该梯队的数字经济与农村物流处于轻度失调或濒临失调的区间。各区域面临的发展痛点为:肩负城镇化和数字化转型的双重发展压力，同时，在电子商务应用、数字金融服务、物流体系完善等方面与全国平均水平差距较大。因此，该梯队的数字经济和农村物流的耦合协调成效不明显，农村地区的资源流动和信息交换的时空限制还有待突破。
五、结论与建议
(一)结论
本文探究了数字经济与农村物流的耦合协调关系。在理论层面，构建了结合形式－主体逻辑－运作层级的理论框架，厘清数字经济与农村物流的耦合协调关系；在实证层面，测算与判定了数字经济与农村物流的耦合度与耦合协调度，弥补了关于数字经济与农村物流耦合协调关系测度的空白。研究的结论如下:
基于系统论、系统耦合理论和耦合协调理论，沿着结合形式－主体逻辑－运作层级的路径，搭建数字经济与农村物流耦合协调系统的理论框架，为数字经济与农村物流的耦合协调关系测算奠定理论基础。
基于理论框架，进一步构建评价指标体系与耦合协调度模型，判别数字经济与农村物流的耦合协调关系、区域发展的差异性。基于耦合度的评价标准，在考察期内各省(自治区、直辖市)的数字经济与农村物流存在相互反馈、相互影响的耦合关系，遵循低级到高级、简单到复杂的发展规律。基于耦合协调度的评价标准，在考察期内各省(自治区、直辖市)的数字经济与农村物流在轻度失调到良好协调之间演化发展。同时，基于耦合协调度演化规律，研究发现四个梯队的耦合协调发展态势不尽相同，分别凸显齐头并进、积极驱动、左右抗衡与协调失衡的差异化态势。
(二)对策与建议
针对四个梯队的区域发展差异化，实施分梯队治理策略，制配适应性的管理对策与建议。
１.第一梯队:坚持耦合协调发展，催生农村产数融合的新范式
耦合协调度模型的测算结果表明，第一梯队内数字经济与农村物流的发展之间存在相互反馈、相互影响的关系，同时，在考察期内数字经济与农村物流在初级协调至良好协调之间演化。
针对第一梯队的耦合协调发展特征，继续贯彻数字经济与农村物流的协调发展路线，有益于该梯队实现数字经济与农村物流融合发展的双赢，催生产数融合的新范式与新动力。具体而言，江苏、浙江、北京和上海需要重视数字经济＋农村物流的基点驱动作用，同时制定适应性协调发展的框架体系，关联农村经济、数字经济与农村物流之间的协同目标，以期达到各领域的高质量协调发展。可以从两个路径着手。一方面，合理规划农村物流去中心化、网络化、技术化的运营机制，实现农产品大规模生产与流通。农产品销售与流通都离不开物流业的支持。倘若农村物流供需矛盾继续加深，就会减缓农村经济增长速度。另一方面，加快“两基点”的融合创新，促进数字化物流的发展。通过数字经济筑牢农村物流发展根基，加速推广与应用数字物流技术，完成农村数字化平台建设，使得农村经济在生产、流通等环节更加及时、准确地融入国民经济的整体发展规划。由此，继续坚持数字经济与农村物流的耦合协调发展，该梯队有望在农村地区消费、流通和生产等领域形成“数字蝶变”，促进农业农村领域协同创新，催生以产数融合为主基调的发展新范式与新动力。
２.第二梯队:贯彻协调发展理念，培育农村数字化物流的新生态
四川、湖北、福建等６个省域凸显积极驱动的第二梯队格局。但从耦合协调度的总体水平来看，该梯队的数字经济与农村物流之间的耦合协调程度有待提高，在初级协调至中级协调之间演化，表明该梯队耦合协调系统的动能与效能还有待激发。
针对第二梯队的发展特征，该梯队需要加强“数字驱动、协同共享”的区域发展理念，有望形成农村数字化物流新生态。农村物流企业是新生态的主要参与者，物流企业数字化、智能化改造能为农村数字化物流体系提供活力。首先，要加快农村物流企业效率化、精细化管理体系的升级。对标传统农村物流发展的弊端，数字物流要引以为戒，有效推进数字管理系统在快运等领域的应用，将5G技术、人工智能技术和自动驾驶技术等融合互促，实现车联网、轻量化与可持续化为一体的企业管理体系。其次，要加速农村数字化与平台化基础设施的布局进程。完成农村物流数字化基础建设是稳固数字化物流的关键，有利于农业农村经济高效运转，合理配置农村资源。
３.第三梯队:提高数字资源的投资力度，优化数字资源的配置机制
第三梯队呈现左右抗衡的耦合协调格局，说明该梯队内的数字经济与农村物流的关联发展不稳定。究其原因，是因为该梯队农村物流的结构性矛盾依然突出，以致物流数字化服务体系不完善，体现为物流供给能力和服务体系未与农村地区日益增长的需求有效融合。
第三梯队的数字经济与农村物流的耦合协调发展水平并不稳定，供需的不匹配加深了农村物流数字化转型发展中的不平衡矛盾。针对该梯队的发展特征，为破解供需能力不足的问题，应该从供与需两方面努力。首先，要提高数字资源的投资力度。对于物流发展水平较落后的农村地区，应加大物流基础设施的投资力度，重点建设数字化指导与服务中心，发挥数字服务中心的辐射效应，吸引更多的物流企业与社会资本走进农村。其次，要优化数字资源在区域之间的配置。为了避免供需不配合而造成的内耗现象，需要建立专项资源与专项配置的数字扶持政策机制，努力形成正向循环，提高数字设施的利用率。
４.第四梯队:消除不匹配因素，盘活数字化物流的供需体系
由黑龙江、云南、吉林、宁夏组成的第四梯队呈现协调失衡的态势，表明该梯队内的数字经济和农村物流的耦合协调存在阻碍。
第四梯队的数字经济与农村物流的协调机制尚不完善，为实现二者的协调发展，消除不匹配因素的干扰并疏通耦合协调网络是当务之急。该梯队内的农村地区普遍存在地域差异大、分布面广、规模小、居民地址较不明确的情况，反映出这部分地区的农村物流还存在基础设施落后、网点布局不均匀、市场化程度低、综合管理难度大等短板。针对第四梯队的发展特征，为解决这些难题，需要贯彻两个方面的策略。首先，要加大“铁公基”的投入支持力度，基于数字技术科学规划物流配送网点。在完善“铁公基”等交通设施的基础上，根据数字化分析系统对不同地区的地理或人文因素进行界定和划分，组建农村物流配送片区网络，将物流网点建在以村委会或者社区医院等具有人群聚集特点的节点区域，在方便农村居民生活的同时完善物流配送服务。其次，要培养具有数字素养的人才，进行流程和模式化的精细管理。要延伸数字人才培养与管理应用范围，比如提升运输效率、完善车队管理系统、开发数字平台市场等。
