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    光泽县村庄发展潜力评价与空间分布研究

    时间:2023-04-24 13:00:06 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

    余 聪 曹丽娜

    武夷学院,福建 南平 354300

    村庄发展潜力是衡量一个地区乡村振兴发展能力的重要指标。评价村庄发展潜力,分析村庄发展空间,揭示村庄发展空间基础特征,是实现乡村振兴空间格局重构的保障。优化重构县域村庄空间格局,有助于县域乡村空间有序发展,保障县域乡村振兴战略的实施。

    南平市光泽县地处武夷山脉北段,曾是省级扶贫开发重点县,目前正在全面推进乡村振兴工作。受闽北地区山地地貌特征的影响,光泽县城乡联系受限,乡村发展不充分。如何重塑城乡发展格局,推进乡村振兴战略的实施,是光泽县当前亟待解决的问题。

    笔者以光泽县86 个建制村(不包括农场、社区、水库等)为研究对象,从自然本底、交通区位、村庄规模和资源禀赋4 个维度构建村庄发展潜力评价体系,并采用熵值法对村庄发展潜力进行综合评价,借助ArcGIS空间分析工具对村庄发展潜力值空间分布进行分析,并在此基础上提出光泽县乡村振兴总体发展格局。

    1.1 研究区域

    南平市光泽县位于福建省西北部,地处武夷山脉北段,总面积2 240 km2[1]。境内地势起伏较大,海拔介于155~1 920 m,地形为两侧中低山地所夹持的长谷形光泽盆地。依据国家统计局网站数据,光泽县下辖3镇5乡,除县政府驻地杭川镇无管辖建制村外,其余2镇5 乡共下辖86 个建制村[2]。光泽县是福建省定产粮大县和省级城镇化试点县,是生态环境部“无废城市”试点建设特例县[1]。2021年末,光泽县户籍人口16.04万人,其中农村人口11.54 万人。2021 年,光泽县全体居民人均可支配收入为25 886 元,南平市为30 995 元;
    光泽县农村居民人均可支配收入为17 384 元,与南平市的20 431 元相差较大;
    光泽县城镇居民人均可支配收入为35 962 元,城乡收入差距较大[3]。

    1.2 数据来源

    此次研究所涉及的数据主要包括地理空间数据、社会经济数据和城乡划分数据。地理空间数据来源于地理空间数据云网站的ASTERGDEM 数据、全国地理信息资源目录系统的全国基础地理数据库、光泽县自然资源局的土地利用规划数据库;
    社会经济数据主要来自《光泽年鉴(2021)》及《2022 年南平统计摘要》;
    城乡划分数据来自国家统计局官网发布的2021 年度全国统计用区划代码和城乡划分代码。

    2.1 研究思路

    首先,笔者进行评价指标遴选,构建村庄发展潜力评价指标体系,并运用熵值法进行评价,从而获得村庄发展潜力分维度值和综合值。其次,建立空间数据库,运用核密度分析方法对村庄空间分布进行分析;
    借助ArcGIS 将村庄发展潜力分维度值和综合值可视化,并运用空间自相关和热点分析工具对村庄发展潜力空间分布进行分析。最后,基于上述分析,提出光泽县乡村振兴总体发展格局。此次研究的技术路线如图1所示。

    图1 研究技术路线

    2.2 村庄发展潜力评价

    2.2.1 评价指标遴选。基于光泽县实际,并结合相关研究[4-5],笔者从自然本底、交通区位、村庄规模和资源禀赋4 个维度评判村庄发展特征,综合考虑科学性、代表性和可获得性原则选取具体的评价指标,构建村庄发展潜力评价指标体系。具体指标有以下4 个。①自然本底。自然本底是村庄发展的自然基础,高程、坡度和地形起伏情况是影响村庄发展与布局的重要因素,因此,笔者选择村庄平均高程、平均坡度和TPI指数(地形位指数绝对值平均数)评价村庄自然本底情况,指标越大表示村庄自然本底条件越差。地形位指数运用ArcGIS 的Topgraphy Tools 中的Topographic Position Index 工具分析获得。其值越接近于0,表示地势越平坦;
    当其值为正数,且呈正增长趋势,表示接近山脊特征;
    当其值为负数,且呈负增长趋势,表示接近谷区或低谷特征。因地形位指数正负值均表示地势起伏情况,所以取绝对值平均数来衡量村庄地形整体起伏情况。②交通区位。交通区位评价指标选取村庄距乡镇和县城的距离与交通时间,考察村庄受县域和乡镇经济辐射水平,数值越大表明区位条件越差。③村庄规模。村庄规模可反映村庄的社会经济基础条件。在全面推进乡村振兴过程中,光泽县深化农村集体产权制度改革,提升村集体收入,促进乡村振兴。因此,选择村庄人口和村集体收入表征村庄人口规模和经济规模,指标数值越大表明村庄社会经济基础越佳。④资源禀赋。资源禀赋选择人均耕地面积和地均粮食产量来衡量,指标数值越大表明村庄资源禀赋越佳。综上,笔者构建了包含4 个维度和11 个指标的村庄发展潜力评价指标体系(见表1)。

    表1 光泽县村庄潜力评价指标体系

    2.2.2 标准化。由于所选的各项村庄发展潜力评价指标数值具有不同衡量单位,且原始评价指标与评价结果一致性之间存在正向和负向之分,不可直接进行计算分析,因此,采用“最大-最小”值法对原始指标数据进行正向和负向标准化处理,使其具有可比性[6]。

    式(1)(2)中:Xi′j表示第i个建制村j指标标准化处理后的数值,Xij表示第i个建制村j指标的原始数值,maxXj、minXj分别表示j指标中的最大值和最小值。

    2.2.3 熵值法。对数据进行标准化处理后,为避免主观赋权产生的偏差,运用熵值法计算各指标层权重。笔者认为,自然本底、交通区位、村庄规模和资源禀赋是从不同维度测量村庄的发展潜力,在村庄发展过程中起着同等的作用。为凸显上述4 个维度的同等价值,笔者采用等权重法确定村庄发展潜力评价体系维度层权重,结果见表1。

    ①计算i村庄第j项指标所占的比重

    ②计算第j项指标的熵值Ej

    ③通过熵值Ej,计算j项指标在其维度层中的权重Wj

    ④通过j项指标在其维度层中的权重Wj乘以各维度权重1/4,得到每项指标权重Fj

    式(3)至式(6)中:Yij为i村庄第j项指标所占的比重,Ej为j项指标的熵值,Wj为某一维度中j项指标所占的权重,Fj为j项指标的权重。

    2.3 空间分析

    2.3.1 核密度分析。核密度分析(Kernel Density Estimation,KDE)方法是一种运用核密度估计方法计算空间要素在其邻域中的密度的空间分析方法[7]。核密度估计方法是一种非参数密度估计方法,其估算函数为

    式(7)中:F(x,y)为(x,y)位置的密度估计值,n为观测点数,h为带宽;
    K( )为核函数,di为(x,y)位置距i观测点的距离。

    2.3.2 空间自相关分析。空间自相关分析(Global Moran"s I)工具和热点分析(Getis-Ord Gi*)工具是ArcGIS中的空间统计工具。

    空间自相关分析工具从全局的角度对要素的空间分布模式进行评估,通过计算获得Moran"s I 指数值、z得分和p值,以对空间分布模式的显著性进行评估。如果Moran"s I 指数值为正且统计显著,则表示空间正相关性,其值越大则集聚分布特征越明显;
    如果Mo‐ran"s I 指数值为负且统计显著,则表示空间负相关性,其值越小则离散分布特征越显著;
    如果Moran"s I 指数值为0,则表示空间分布呈随机性[8]。通常情况下,Moran"s I指数值为-1到1。

    2.3.3 热点分析。热点分析工具可评估局部区域是否存在统计显著的高值和低值,并可用可视化方法显示检测到的热点区和冷点区[9]。其对空间数据中的各要素进行Getis-Ord Gi*统计,计算各要素的z得分和p值,以获取高值或低值要素在空间上聚类的情况。如果z得分为正且统计显著,z得分越高则高值(热点)的聚类就越紧密;
    如果z得分为负且统计显著,z得分越低则低值(冷点)的聚类就越紧密。ArcMap的热点分析工具将各要素z得分重分类至Gi_Bin,结果见表2。从表2 可知,Gi_Bin 有7 个值,分别为3、2、1、0、-1、-2和-3,即对应高值集聚、次高值集聚、一般高值集聚、随机(集聚不显著)、一般低值集聚、次低值集聚和低值集聚七类。

    3.1 村庄空间分布

    借助ArcGIS 的核密度分析生成光泽县村庄核密度空间分布图。从光泽县村庄核密度空间分布图可以看出,光泽县村庄分布呈明显的空间分异,总体上呈现出“县城周边密集,西北东南两侧分散”的分布格局。光泽县城周边及中部的崇仁乡与鸾凤乡等乡镇的中心村周边村庄分布较为集聚,密度介于0.05~0.11个/km2,形成村落分布集聚区;
    司前乡、寨里镇、止马镇等乡镇中心村周边村庄密集程度明显高于周边,华桥乡与寨里镇西北部山区、司前乡与寨里镇东部山区等区域村庄分布较为稀疏。

    进一步分析自然因子中的TPI指数与区位条件对村庄分布的影响。TPI指数表征区域地势起伏情况,光泽县村庄TPI指数分布如表2 所示。从表2 可以看出,光泽县地势起伏情况总体上呈西北东北两侧起伏高、中部平缓的特征。综合光泽县村庄核密度空间分布与表2 可知,县域村庄TPI指数分布与县域村庄核密度分布具有负向对应关系,村庄整体分布与地形地貌特征存在较高的关联性。

    村庄距乡镇或县城的交通距离与时间在一定程度上反映了其接受乡镇或县城经济辐射的强弱。通过对村庄的交通区位进行分析发现,全县86 个村庄中距离光泽县城15 km 路程内的村庄仅24 个;
    距离村庄所在乡镇15 km 路程内的村庄有70 个,占全县村庄的81%。由此可见,光泽县多数村庄与光泽县城的路程距离较远,城乡之间互动受限,而81%的村庄与所在乡镇的路程距离较近,表明光泽县内乡镇较县城对村庄更易发挥辐射带动作用。

    3.2 村庄发展潜力分维度分析

    按照表1 中的权重,分别计算村庄发展潜力各维度值,借助ArcGIS 将各维度值地图可视化,并运用空间自相关工具分析其分布特征。利用自然断点法将研究区各村庄的自然本底、交通条件、村庄规模和资源禀赋4 个维度划分为高、次高、中等、次低和低5 个等级。村庄发展潜力分维度值如表2所示。

    3.2.1 自然本底。光泽县自然本底值介于0.006 7~0.250 0,最高值在崇仁乡王文村,最低值在寨里镇西边山区大洲村,平均值为0.144 8。受山谷盆地地势影响,光泽县自然本底整体水平较低。自然本底值的Moran"s I 指数值为0.60,z得分为8.69,具有集聚分布特征。从空间分布来看,光泽县自然本底值总体上呈现出中部高、南部次之、西北与东北两侧低的分布格局。自然本底高值区主要集中在县城周边的崇仁、鸾凤等乡镇,主要分布在光泽盆地内,地势较平坦,同时是社会经济发展较好的区域,这些区域也是未来光泽县城镇发展主要拓展区;
    中高值区主要分布在止马村、李坊乡及华桥乡南部官屯村周边;
    低值区主要集中在华桥乡与寨里镇西北部山区、司前乡与寨里镇东部山区村庄,该区域受西北部的武夷山脉和东南部的杉岭山影响,海拔高,地势起伏大,自然本底值较低。

    3.2.2 交通区位。光泽县村庄交通区位的低、高值范围分别为0.003 6~0.091 1、0.211 6~0.248 9,平均值为0.155 4。交通区位值的Moran"s I指数值为0.85,z得分为12.23,交通区位值空间分布总体上呈现出中部高、南北西低的特征,具有明显的中部集聚特征,空间分布特征受长谷形盆地地势和公路走向的影响较明显。交通区位高值区主要集中在县城周边,地势平坦,城乡交通便捷;
    低值区一部分集中在北部司前乡和寨里镇部分村庄,这些村庄多处于远离县城的山区,另一部分分散在华桥乡西部村庄和李坊乡南边村庄,距离县城较远,道路交通不发达。在各乡镇政府驻地村庄中,司前村(司前乡中心村)交通区位值为0.097 9,处次低值区段;
    李坊村(李坊乡中心村)为0.171 1,处中等值区段;
    华桥村(华桥乡中心村)为0.210 3,止马村(止马镇中心村)为0.194 2,小寺洲村(寨里镇中心村)为0.195 0,这三个村庄的交通区位值处于次高值区段。由此可以看出,各乡镇与县城的交通通达度并不均衡,城乡间道路交通体系有待进一步提升。

    3.2.3 村庄规模。光泽县村庄规模值介于0.001 4~0.220 7,平均值为0.029 1,最高值在鸾凤乡十里铺,最低值在鸾凤乡王文村;
    村庄规模值变异系数为1.03,在4 个维度值中最高,数值分布较离散。这是因为村集体收入原始数据波动较大(村集体收入最大是鸾凤乡十里铺,为655.44 万元;
    最小为李坊乡百岭村,为10 万元),村庄集体收入原始数据变异系数是11 个指标中最大的,为1.75。光泽县村庄规模值的Moran"s I 指数值为0.34,z得分为6.06;
    村庄规模值空间分布总体上呈集聚特征,主要在县城南侧周边区域集聚,其他区域无明显集聚特征。光泽县村庄规模高值区主要分布在县城南侧十里铺、中坊等村庄,这些村庄距离县城较近,村庄发展易受县城经济的辐射,村集体经济规模较大;
    低值区则散布在偏远山区和村域较小村庄,如司前乡黄坊村和崇仁乡王文村。光泽县村庄规模低值区域或是村域较小,村庄规模有限;
    或受县城与乡镇经济辐射有限,山区村庄经济发展缓慢;
    或是农村人口流失多,村集体经济发展落后。

    3.2.4 资源禀赋。光泽县资源禀赋值介于0.000 0~0.195 1,最高值在李坊乡百岭村,平均值为0.149 2,其Moran"s I 指数为0.27,z得分为4.13,属于集聚分布。资源禀赋高值区主要集中在县域南部李坊乡百岭村、后杉村等村庄。结合自然本底值空间分布可知,李坊乡多数村庄处于自然本底次高区段,地形相对平坦,自然地理环境较好,这类村庄耕地资源丰富,同时是产粮大村。资源禀赋低值区主要分布在县城南部的鸾凤乡文昌村周边和司前乡北部山区碗厂村周边,其中最低值在鸾凤乡文昌村,这些村庄由于靠近县城,随着县城扩展而被划入城市规划区范围内,耕地空间压缩,对应的农业资源禀赋值较低。司前乡司前村和崇仁乡崇仁村资源禀赋值均处于次低区段。其中,司前村是因自身自然本底值较低,村庄耕地资源有限,所以资源禀赋值低;
    而崇仁村则是因其受城镇化发展影响,耕地空间受到挤压,相应的农业资源禀赋值较低。

    3.3 村庄发展潜力综合值空间分布分析

    将村庄发展潜力各维度值加总,获得村庄发展潜力综合值,借助ArcGIS将村庄发展潜力综合值地图可视化,并运用空间自相关工具和热点分析工具分析其分布特征。利用自然断点法将村庄发展潜力综合值划分为高、次高、中等、次低和低5 个等级,利用ArcMap的热点分析工具分析村庄发展潜力综合值(见表2)的高低值集聚特征。

    表2 光泽县村庄TPI指数、发展潜力分维度值和综合值

    (续表2)

    光泽县各村庄发展潜力值介于0.235 1~0.717 5,最高值在鸾凤乡十里铺村,最低值在司前乡岱坪村,平均值为0.478 5。其中,低值区(0.235 1~0.354 5)18 个村庄,次低值区(0.354 5~0.457 2)16 个,中等值区(0.457 2~0.531 8)23 个,次高值区(0.531 8~0.594 3)16 个,高值区为(0.594 3~0.717 5)13 个。从空间分布来看,光泽县村庄发展潜力值总体呈现出中间高、西北与东北两侧低的空间分布格局。高值区主要集中在县城周边的崇仁和鸾凤等乡镇,该区域主要分布在光泽盆地内,地势较平坦,同时是县城经济辐射区域;
    低值区主要集中在华桥乡西北部山区、司前乡和寨里镇东部山区村庄,该区域受西北部武夷山脉和东南部杉岭山的影响,海拔高,地势起伏大,区位条件较差,受县城经济辐射有限,发展潜力值较低。运用ArcGIS中的空间自相关工具进一步分析光泽县村庄发展潜力值空间分布格局。首先,计算出村庄发展潜力值的Moran"s I指数值为0.75,z得分为10.77,说明其空间分布总体上呈集聚特征。其次,借助冷热点工具进行空间分析,发现冷热点空间分布总体呈圈层逐级变化分布态势,低值集聚区主要分布在寨里镇太银村、司前乡和华桥乡西边吉林村等县域外围村庄,高值集聚区主要分布在县城周边的武林村和崇仁村周边村庄,次高值集聚区域、一般区域和次低值集聚区大致由县城中心向外依次分布。综合村庄发展潜力值与空间分析结果可知,光泽县村庄发展潜力高值区域集聚在县城周边,村庄发展潜力空间自相关性高,村庄发展受县城经济带动明显,乡村振兴格局重塑需要着重发挥县城集聚辐射作用。

    基于上述分析,笔者认为光泽县乡村振兴应着重关注县城及其周边村庄发展潜力高值区,充分发挥县城经济对县域村庄发展的带动作用;
    司前乡与华桥乡东北部的山区发展潜力值较低,同时地处生态保护区,应充分发挥其生态功能价值,侧重生态保育功能,可适度发展林果、林下经济等绿色生态产业。从城乡区域发展角度来看,光泽县应继续推进县城经济与乡镇经济发展,同时加快县城、乡镇、村庄之间的道路交通建设,促进城乡之间、镇村之间各类要素流动,培育乡村振兴增长极,形成“增长极-轴线”发展新格局,以点带轴,以轴带面促进县域乡村振兴发展。

    3.4 乡村振兴总体发展格局

    依据村庄发展潜力评价与空间格局分析,遵循光泽县村庄自身发展现状与规律,结合县域空间发展趋势,将光泽县乡村振兴总体格局规划为“一核带两轴,两轴连六点”。其中,一核为县域发展核心;
    两轴为南北走向和东西走向两条城乡发展轴;
    六点为乡村振兴增长点。

    一核是县域发展核心,是县域经济发展的龙头,是县域乡村振兴发展的核心,主要包括县政府驻地杭川镇,鸾凤乡武林村、文昌村、十里铺等。两轴是指沿着国道316 线形成的东西走向城乡发展轴,沿县道光司线、国道322 和县道崇和线形成的南北向城乡发展轴,是县域乡村振兴发展的连接纽带。六点是乡村振兴增长点。在乡村振兴过程中,起到集聚或辐射作用的乡村空间都可以成为乡村振兴的增长点。此研究规划六处乡村振兴增长点,分别是司前村、小寺州、崇仁村、华桥乡、止马村和李坊村。光泽县要形成以县城为核心,由县域发展核心带动两轴,以两条城乡发展轴连接六点,由中心村带动周边村庄的乡村振兴总体发展格局,推进全域村庄发展。

    村庄发展潜力评价与空间格局分析可为乡村振兴战略的实施提供空间引导。笔者以光泽县为研究案例区,构建了包含自然本底、交通区位、村庄规模、资源禀赋4个维度的村庄发展潜力评价体系,并对光泽县村庄发展潜力进行评估。研究发现,在上述4个维度的综合作用下,光泽县村庄发展潜力值表现出明显的空间分异,呈现出县城中部高、西北与东北两侧低的空间分布格局。

    依据村庄发展潜力评价与空间格局分析,遵循光泽县村庄自身发展现状与规律,结合县域空间发展趋势,此研究提出“一核带两轴,两轴连六点”乡村振兴总体发展格局,以促进光泽县乡村振兴发展。

    以地处闽北山区的光泽县为例,虽然具有一定的典型性和代表性,但因不同地域村庄发展水平的差异,不同地域村庄发展潜力评价和乡村振兴发展格局的重塑策略应各有侧重。例如,考虑到光泽县是产粮大县,资源禀赋指标多从农村、农业的角度出发,未考虑城镇经济对村庄发展的影响,也未考虑乡镇经济对中心村发展的影响。因此,此次所选取的研究方法、评价指标及空间格局策略对其他区域是否适用还需要进一步验证,有待选取不同区域的案例加以对比和归纳。

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