廣西縣域農村發(fā)展與交通優(yōu)勢度的空間協同性及互動效應研究

李柏敏，韋福安，陳嚴武，董金義，羊紹全

（廣西民族師范學院經濟與管理學院，廣西 崇左 532200）

農村發(fā)展是世界性的重大區(qū)域問題[1]。我國改革開放四十年，按照中國2010年貧困標準，2017年末，中國農村貧困人口3 046萬人，比上年末減少1 289萬人；貧困發(fā)生率3.1%，比上年末下降1.4個百分點。貧困地區(qū)發(fā)展滯后問題沒有根本改變，我國貧困人口主要分布于農村地區(qū)。2015年6月，習近平總書記在貴州省調研時強調要做好精準脫貧工作，農村貧困人口成為脫貧亟待解決的重要問題之一。

農村發(fā)展研究是對農村發(fā)展機制的研究，農村發(fā)展系統(tǒng)是一個由農村發(fā)展內核系統(tǒng)和農村發(fā)展外緣系統(tǒng)組成的復雜綜合體，其本質是兩者之間相互耦合協調作用的過程，核心是由農村主體系統(tǒng)和農村本體系統(tǒng)耦合而成的農村發(fā)展內核系統(tǒng)，兩者之間相互耦合作用的效果直接決定著農村發(fā)展系統(tǒng)能否可持續(xù)運轉[2]。此外，農村發(fā)展系統(tǒng)是由自然稟賦、區(qū)位條件、經濟基礎、人力資源、文化習俗等各要素構成的復雜系統(tǒng)。其中，地形地貌、自然資源、區(qū)位條件等自然和環(huán)境要素構成區(qū)域農村發(fā)展的自然本底和空間載體，是農村地域發(fā)展的基本支撐條件；由產業(yè)結構、發(fā)展基礎等構成的經濟要素通過路徑依賴，在一定程度上決定著農村地域當前經濟發(fā)展水平的高低和未來經濟增長的潛力[3]。

當前，農村發(fā)展的理論與方法研究不斷深入，研究視角涉及地理學、經濟學、社會學、管理學等[4-7]多個學科。在研究領域上，包括城鎮(zhèn)與農村發(fā)展機制、農村金融發(fā)展、農村發(fā)展動態(tài)與區(qū)域差異格局、農村發(fā)展動力研究、農村景觀動態(tài)布局及其驅動機制和城鎮(zhèn)、農村及農業(yè)發(fā)展關系等[8-14]，研究方法包括數學模型法、系統(tǒng)分析法、高新技術法、調研分析法等[15-18]。在交通優(yōu)勢度對農村發(fā)展驅動機制方面，陳川和趙妮娜[19]認為，交通變化發(fā)展將使城鎮(zhèn)形成多元化的農產品運輸網絡，提高城鎮(zhèn)化水平和農民生活水平。孟召宜[20]認為農村發(fā)展需要構建小地方交通，互補大交通，促進農村地域系統(tǒng)演化。在農村發(fā)展對交通優(yōu)勢度驅動機制方面，陳春生和吳群琪[21]認為需要借助于“城市反哺農村”的機制和“一體化”的交通運輸政策，推動城鄉(xiāng)交通運輸的“一體化”發(fā)展。因此，構建交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展互動效應有積極意義。

通過對前人研究分析，當前對于兩者研究側重大理論和宏觀性研究，沒有對農村發(fā)展指標和交通指標具體化，討論兩者驅動原理，本研究側重對農村發(fā)展和交通優(yōu)勢度指標具體化并討論驅動原理（圖1）。在研究尺度上，前人已對農村發(fā)展進行地理空間上的大尺度研究[2,11]和小尺度研究[9,12]，但對省際內的地理空間中尺度研究較少。2015年廣西有5 000個精準扶貧貧困村，超過140萬戶貧困戶，貧困人口超過535萬，貧困發(fā)生率高達12.6%，2017年全區(qū)減少貧困人口95萬，貧困發(fā)生率5.7%，同比下降2.2個百分點，實現1 056個貧困村出列，全區(qū)貧困發(fā)生率比全國高2.7%，扶貧任務任重道遠。

因此，選取農村發(fā)展相對滯后的廣西作為研究對象，為全國各省農村發(fā)展和農村貧困人口如期脫貧有地理空間尺度意義，也具有指示性意義。本研究嘗試將農村發(fā)展內核系統(tǒng)和農村發(fā)展外緣系統(tǒng)結合，從廣西社會經濟基礎、農業(yè)生產與農民生活水平、社會支撐基礎3個方面，構建農村發(fā)展評價模型，并以交通優(yōu)勢度為農村發(fā)展外緣系統(tǒng)的切入點，交通優(yōu)勢度建設作為農村發(fā)展的動力，農村發(fā)展作為交通優(yōu)勢度的載體，二者相互驅動，共同發(fā)展。因此，運用傳統(tǒng)計量模型和空間計量模型，定量分析交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展的空間協同性，以及二者相互驅動機制和效應，有助于揭示交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展相互作用機理，為廣西農村社會、經濟和文化等發(fā)展提供理論依據。

圖1 農村發(fā)展與交通優(yōu)勢度相互驅動機制Fig. 1 Driving mechanism between rural development and transportation advantage

1 研究方法及數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 指標標準化與權重確定 由于研究者視角不同，使得研究交通優(yōu)勢度測度與農村發(fā)展水平測度指標不盡一致。為了能更直觀地表達交通優(yōu)勢度和農村發(fā)展水平之間的關系，根據兩者評價因子的特點，交通優(yōu)勢度綜合考慮了交通距離、交通中心度和道路交通覆蓋度等因素；村鎮(zhèn)發(fā)展狀況綜合考慮農業(yè)生產水平、農民經濟狀況、農民社會保障度和農業(yè)發(fā)展狀況等因素。經過咨詢相關專家和學者，對交通優(yōu)勢度評價因子和農村發(fā)展水平評價因子進行賦值（見表1、2）。通過討論將專家打分平均分值高于0.6（取值范圍為0～1），差異系數低于0.3的評價因子構建指標體系。采用熵值法[19]確定各指標權重，減少人為賦權的主觀隨意性。

1.1.2 耦合協調度模型 為了探討廣西縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平的關系，通過兩者量化的結果，運用物理學上常用的耦合，分析縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平之間是否存在一種相互作用、相互影響的關系，耦合數值的大小反映了兩者相互聯系和相互作用的程度[22]。

表1 廣西縣域交通優(yōu)勢度評價指標體系Table 1 Evaluation index system of transportation advantage at county level in Guangxi

表2 廣西縣域農村發(fā)展水平評價指標體系Table 2 Evaluation index system of rural development at county level in Guangxi

耦合度模型探討縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平的相互作用關系強度，計算公式如下：

式中：F(x)代表廣西縣域交通優(yōu)勢度評價總得分，F(y)代表廣西縣域農村發(fā)展水平評價總得分；K為子系統(tǒng)的個數，本研究包括縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平，故取K=2；C為耦合度，表征交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平之間相互作用聯動強度。由于耦合度只能說明相互作用程度的強弱，無法反映協調發(fā)展水平的高低，在某些情況下，單純依靠耦合度有可能產生誤判。為了規(guī)避耦合度在兩者協同發(fā)展評價中的不足，引入耦合協調度評價模型，以便更好地評判交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平之間交互的協調程度，具體公式如下：

式中：Us為耦合協調度，Us值越高，說明縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平耦合協調關系越好；α、β為可變參數，參考楊忍等[23]對縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平中α和β的設置，均為0.5。參考黃松等[24]的方法，將空間耦合關系發(fā)展度分為九個等級，分別為：嚴重失調（0.00≤X＜0.20）、失調（0.20≤X＜0.30）、中度失調（0.30≤X＜0.40）、微弱失調（0.40≤X＜0.50）、瀕臨失調（0.50≤X＜0.60）、勉強協調（0.60≤X＜0.70）、基本協調（0.70≤X＜0.80）、良好協調（0.80≤X＜0.90）和優(yōu)質協調（0.90≤X＜1.00）。

1.1.3 空間計量模型的構建 傳統(tǒng)計量經濟學假設各變量不相關，但在交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平存在空間自相關的情況下，擬合的效果不佳。因此，首先檢驗交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平是否存在空間自相關，若通過了空間自相關檢驗，則建立空間計量模型，探討兩者全局空間自相關和局域空間自相關關系。

1）全局空間自相關。Moran’sI指數反映了空間鄰近區(qū)域單元屬性值的相似性程度，通過GeoDA1.6.7分析廣西縣域交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平及其兩者之間的空間關聯性，計算公式[25]如下：

式中：I為Moran指數；n為地區(qū)總數；i為區(qū)域的觀測值；Wij為空間權重矩陣。Moran指數I的取值一般在[-1,1] 之間，Moran’sI越接近-1，代表負相關性越強，越接近1，代表正相關性越強。采取一階Queen空間權重矩陣，指區(qū)域i與j屬于鄰接關系，空間權重矩陣Wij=1；不屬臨接關系則Wij= 0。

2）局域空間自相關。局域空間自相關用于反映廣西縣域交通優(yōu)勢度或農村發(fā)展水平與其周邊地區(qū)之間的空間差異程度和差異的顯著性，局部Moran’s公式如下 ：

通過局域空間自相關分析，檢驗交通優(yōu)勢度和農村發(fā)展水平局域空間關聯和差異程度，Ij為正表示該空間單元與鄰近單元的屬性相似（“第一象限：高高”或“第三象限：低低”），Ij為正則表示不相似（“第二象限：低高”或“第四象限：高低”）。

在研究中，交通優(yōu)勢度和農村發(fā)展水平通過空間相關性檢驗，則需引入空間常系數回歸模型對交通優(yōu)勢度和農村發(fā)展水平進行全域空間估計，探討兩者在全域空間上相互驅動的大小，空間常系數回歸模型包括空間滯后模型和空間誤差模型。

3）空間滯后模型(Lag)。參考Anselin[26]的空間滯后模型方法，建立本縣域交通優(yōu)勢度對相鄰縣域農村發(fā)展水平的影響和本縣域農村發(fā)展水平對相鄰縣域交通優(yōu)勢度的影響。

4）空間誤差模型(SEM)。在交通優(yōu)勢度對農村發(fā)展水平的驅動效應中，只考慮了交通優(yōu)勢度的影響，而其他驅動因素未納入該模型，空間誤差模型假設這些未納入的變量存在空間相關性，并對農村發(fā)展水平產生影響。農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的驅動效應同理。

5）地理加權回歸模型(GWR)。以上分析所得的縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平相互驅動效應是全局的，無法得知局域驅動效應。GWR模型可以對每個縣域交通優(yōu)勢度與縣域農村發(fā)展水平地理位置的函數變量系數給出局部估計值，通過對變量系數估計值的空間變化情況進行比較分析，可以較準確地把握變量回歸系數的空間變異特征[27]，將不變的常參數全域估計變?yōu)榭勺兊木钟騾倒烙嫛?/p>

1.2 數據來源

農村發(fā)展水平原始數據來自《廣西統(tǒng)計年鑒2017》、《廣西統(tǒng)計年鑒2011》、廣西各地市國民經濟發(fā)展統(tǒng)計公報、《中國縣市經濟統(tǒng)計年鑒2017》、《中國縣市經濟統(tǒng)計年鑒2011》，人均農業(yè)總產值、城鄉(xiāng)居民收入差距、新型農村合作醫(yī)療參保率、農業(yè)人口擁有中小學教師比、農村居民最低生活保障人數（人）比和農業(yè)人口農業(yè)技術人員擁有率通過原始數據計算得出。交通鄰近水平、交通覆蓋水平和交通中心通達水平數據根據2016年全國mapinfo電子地圖獲取，具體為將mapinfo文件格式轉換為ArcGIS可用的shp格式獲得。

2 農村綜合發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度分析

2.1 農村綜合發(fā)展水平時空變化特征

2.1.1 農村綜合發(fā)展水平時間變化分析 受制于自然環(huán)境條件、政策傾向、農業(yè)市場環(huán)境、產業(yè)調整和農業(yè)經濟發(fā)展原始積累等因素，廣西縣域農村綜合發(fā)展水平存在差異。2010年廣西整體縣域農村綜合發(fā)展水平平均值為0.331 5，標準差為0.043 1，差異系數為0.130 0，總體上處于落后發(fā)展水平，縣域農村發(fā)展水平存在較大差異。2016年廣西整體縣域農村綜合發(fā)展水平平均值為0.331 5，6年總體平均增長14.53%，增長速度緩慢，從2016年標準差系數和差異系數可知，廣西縣域農村綜合發(fā)展水平差異逐漸拉大（表3）。

表3 2010年、2016年廣西縣域農村綜合發(fā)展水平參數Table 3 Comprehensive rural development level parameters of Guangxi Counties in 2010 and 2016

圖2 2010年、2016年廣西縣域農村綜合發(fā)展水平Fig. 2 Comprehensive rural development level of Guangxi Counties in 2010 and 2016

2.1.2 農村綜合發(fā)展水平空間變化分析 廣西縣域農村綜合發(fā)展水平具有明顯的自然環(huán)境地域特征，廣西是喀斯特地貌發(fā)育區(qū)，農業(yè)開墾難度大，土地貧瘠，農業(yè)經濟作物單位產量少。2010年農村綜合發(fā)展水平低于0.3的20個縣當中（圖2），有19個縣屬于喀斯特地貌發(fā)育重災區(qū)，除靈山縣和浦北縣外，其余18個為國家扶貧開發(fā)重點縣；僅有7個縣農村綜合發(fā)展水平達到0.4（中等）以上，占廣西縣域總數的7.7%，主要為傳統(tǒng)農業(yè)經濟發(fā)達的縣域。2016年廣西縣域農村綜合發(fā)展水平呈現桂西、桂西南和桂東低，桂中、桂北和桂南高的地理區(qū)位特征（圖2）；0.4以上農業(yè)發(fā)展水平縣域占廣西縣域總數的35.51%，桂南地區(qū)農村綜合發(fā)展水平與2010年相比，有顯著提高。農村綜合經濟發(fā)展水平較低（0.3以下）的縣域多為國家扶貧開發(fā)重點縣，主要集中于桂西北地區(qū)。

2.2 交通優(yōu)勢度空間特征分析

2016年廣西縣域交通優(yōu)勢度數值呈現偏正態(tài)分布（圖3）。交通優(yōu)勢度值低于0.3的縣域共有17個，占廣西縣域總數的15.89%；介于0.3～0.4之間的有57個，占53.27%；介于0.4～0.5之間的有25個，占23.36%；介于0.5～0.6之間的有7個，占7%；僅桂林疊彩區(qū)交通優(yōu)勢度值達到0.6以上。從空間分布特征分析，主要有兩個顯著特征：1）經濟發(fā)展較好的市轄區(qū)交通優(yōu)勢度值較高，如桂林市疊彩區(qū)、象山區(qū)和七星區(qū)，柳州城中區(qū)、柳北區(qū)和魚峰區(qū)，南寧青秀區(qū)、江南區(qū)和西鄉(xiāng)塘區(qū)，北海海城區(qū)和鐵山港區(qū)，欽州欽北區(qū)和玉林玉州區(qū)等。2）以北回歸線為南北分界線，呈現桂南高，桂北低的空間分布特征。

圖3 2016年廣西縣域交通優(yōu)勢度值Fig. 3 Transportation advantage in Guangxi Counties in 2016

3 農村發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度空間協同及互動效應分析

3.1 農村發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度空間協同性分析

農村發(fā)展水平值與交通優(yōu)勢度值取其對數形式，增強數據對比度和消除模型估計殘差的異方差性，獲得2016年廣西農村發(fā)展測度與交通優(yōu)勢度耦合協調度值（圖4）。通過計算顯示，廣西各縣域農村發(fā)展測度與交通優(yōu)勢度耦合度值均超過0.95，在數值上出現了誤判。因此引入耦合協調度評價模型，分析交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平之間協調程度。從圖4分析可知，廣西縣域整體平均耦合協調度值為0.61，為勉強協調耦合協調度。從地理區(qū)位來看，耦合協調度呈現南高北低的趨勢；從地質地貌條件來看，耦合協調度呈現平原高山地低的趨勢；從經濟要素來看，呈現經濟相對發(fā)達地區(qū)高落后地區(qū)低的趨勢；從社會因素來看，呈現漢族地區(qū)高少數民族聚居地低的趨勢。值得注意的是，共有22個縣區(qū)耦合協調度值超過0.65，均集中于市直轄區(qū)（南寧6個區(qū)、柳州4個區(qū)、桂林3個區(qū)、北海2個區(qū)、玉林1個區(qū)、梧州1個區(qū)和防城港1個區(qū)）和傳統(tǒng)農業(yè)強縣（南寧橫縣、北海合浦縣、防城港東興市和崇左憑祥市），在一定程度上說明耦合協調度的驅動因素。

3.2 農村發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度空間自相關分析

3.2.1 全局單變量空間自相關檢驗 運用空間自相關方法，探討廣西縣域農村發(fā)展與交通優(yōu)勢度的空間效應。由表4可知，農村發(fā)展水平和交通優(yōu)勢度均為正值，并且通過了0.000 1的顯著性檢驗，Z值分值呈正態(tài)分布。由此可以得出廣西縣域農村發(fā)展水別為3.845 2和8.049 1，大于臨界值2.56，說明數平和優(yōu)勢度均存在顯著的正向空間自相關。

表4 空間自相關檢驗Table 4 Space self-correlation test

3.2.2 全局雙變量空間自相關檢驗 分別建立農村發(fā)展水平對數（LnC）為自變量（因變量），交通優(yōu)勢度對數（LnUR）為因變量（自變量）的雙變量空間自相關模型，代表縣域交通優(yōu)勢度與其相鄰縣域農村發(fā)展水平的空間自相關程度（表4），結果顯示，兩者Moran’sI指數均為正數，并且通過了0.000 1的顯著性檢驗，Z值分別為5.347 4和5.854 7，大于臨界值2.56，說明數值呈正態(tài)分布。由此可以得出廣西縣域農村發(fā)展水平和優(yōu)勢度均存在顯著的正向空間自相關。通過Moran’sI指數的比較，表明廣西縣域農村發(fā)展水平對相鄰縣域交通優(yōu)勢度的依賴性更明顯。3.2.3 局域自相關檢驗 共有46個縣域屬于交通優(yōu)勢度水平的“高-高”（H-H）區(qū)域，44個縣域屬于交通優(yōu)勢度水平的“低-低”（L-L）區(qū)域，19個縣域屬于無顯著相關性區(qū)域。廣西縣域交通優(yōu)勢度水平的發(fā)展差異顯著，桂北大部分地區(qū)屬于“低-低”（L-L）區(qū)域，并在P=0.001水平上呈顯著相關，僅桂林和柳州市轄區(qū)交通優(yōu)勢度水平較高，呈現“高-高”顯性。桂南和桂東南大部分地區(qū)得益于多平原少山地地貌、經濟起步早發(fā)展快等因素，交通網絡布局比較完善，屬于“高-高”（H-H）區(qū)域。新設立的崇左、來賓和賀州等地級市由于起步較晚，交通優(yōu)勢度不顯著。綜合廣西交通優(yōu)勢度局域空間自相關分析，主要有南優(yōu)北劣、平原優(yōu)山地劣的特征。

共有45個縣域屬于農村發(fā)展水平的“高-高”（H-H）區(qū)域，36個縣域屬于農村發(fā)展水平的“低-低”（L-L）區(qū)域，28個縣域屬于無顯著相關性區(qū)域，相對于縣域交通優(yōu)勢度局域空間自相關分布情況，廣西縣域農村發(fā)展水平局域空間自相關分布沒有明顯的地貌特征和南北地域特征，“高-高”（H-H）區(qū)域的分布主要以南寧市、北海市、防城港市市轄區(qū)、欽州市市轄區(qū)、柳州市市轄區(qū)、桂林市大部分縣域和百色田東縣田陽區(qū)為主。傳統(tǒng)的平原農業(yè)地區(qū)如貴港市、玉林市和梧州市（主要分布于桂東南地區(qū)）呈無顯著性相關?？λ固氐孛哺叨劝l(fā)育區(qū)如桂西南、桂西和桂東等地因土地利用發(fā)展瓶頸，農業(yè)發(fā)展相對滯后，農村經濟發(fā)展緩慢，這些地區(qū)貧困人口占廣西精準扶貧貧困人口的65%以上。

綜上可知，廣西縣域交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平在局域空間上呈顯著的空間依賴性，主要以高-高和低-低兩類空間聚集為主，加上通過兩者的相關系數分析和全局雙因素空間分析，可得出兩者具有較強的空間關聯性，應該進一步使用空間計量模型進行未知參數估計和誤差估計。

3.3 農村發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度的全域空間驅動效應分析

在Geoda軟件中首先進行經典最小二乘法(Classic OLS)回歸估計，再進行空間滯后模型(Spatial Lag)和空間誤差模型(Spatial Error)檢驗，根據檢驗結果選擇合適的計量模型，如表5。

3.3.1 農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的全域空間驅動效應分析 在表5模型1中，Classic OLS、Spatial Lag和Spatial Error三個計量模型擬合優(yōu)度R2分別為0.562 2、0.683 5和0.661 8，F-statistic為102.53，三者均通過了1%水平的顯著性檢驗。根據Classic OLS估計的空間相關性檢驗，LM(lag)和LM(error)均通過了1%水平的顯著性檢驗，R-LM(lag)通過了1%水平的顯著性檢驗，而R-L(error)未通過顯著性檢驗。此外，從擬合優(yōu)度R2、赤池信息準則AIC值、施瓦茨信息準則SC值比較看，空間滯后模型(Spatial Lag)擬合優(yōu)度R2最好，赤池信息準則AIC值和施瓦茨信息準則SC值最小，變量C和LnC均通過顯著性檢驗。因此，從三個計量模型中選擇空間滯后模型(Spatial Lag)，說明了廣西縣域農村發(fā)展水平在全域空間范圍內對交通優(yōu)勢度產生明顯的驅動效應。

3.3.2 交通優(yōu)勢度對縣域農村發(fā)展水平的全域空間驅動效應分析 在表5模型2中，Classic OLS、Spatial Lag和Spatial Error三個計量模型擬合優(yōu)度R2分別為0.469 4、0.491 0和0.515 6，F-statistic為94.653 7，三者均通過了1%水平的顯著性檢驗。根據Classic OLS估計的空間相關性檢驗，LM(lag)通過了10%水平的顯著性檢驗，LM(error)通過了1%水平的顯著性檢驗，R-LM(lag)未通過顯著性檢驗，R-L(error)通過了10%水平的顯著性檢驗，并通過比較擬合優(yōu)度R2、赤池信息準則AIC值和施瓦茨信息準則SC值，空間誤差模型(Spatial Error)擬合優(yōu)度R2最好，赤池信息準則AIC值和施瓦茨信息準則SC值最小，因此選擇空間誤差模型(Spatial Error)。從變量C、LNTR和LAMBDA看，三者均通過了1%水平的顯著性檢驗，說明廣西縣域交通優(yōu)勢度在全域空間范圍內對農村發(fā)展水平也產生明顯的驅動效應。

對比廣西交通優(yōu)勢度對縣域農村發(fā)展水平的全域空間驅動效應模型(模型1、2)，LNC的空間關系系數比LNTR的空間關系系數大，說明在廣西全域空間范圍內，農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的驅動效應比交通優(yōu)勢度對農村發(fā)展水平的驅動效應大。

3.4 局域空間驅動效應及不同相互驅動類型縣域發(fā)展策略分析

3.4.1 農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的局域空間驅動效應 采用ArcGIS空間地理加權回歸模型(GWR)，得出廣西縣域農村發(fā)展水平(交通優(yōu)勢度)對交通優(yōu)勢度(農村發(fā)展水平)的局域空間驅動效果。在廣西縣域農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的局域空間驅動效應估計中，AICc值約為-80.834 8，最優(yōu)帶寬Bandwidth約為1.623 4，擬合優(yōu)度R2約為0.59，高于Classic OLS回歸模型，整體的擬合效果較好。將廣西縣域農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的局域空間驅動效應的回歸系數運用自然斷裂法劃分為4個等級：強驅動型、較強驅動型、較弱驅動型和弱驅動型，廣西縣域農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的驅動效應存在空間異質性。其中，桂中大部分縣域驅動效應為較弱驅動，桂南和桂北縣域農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度沒有明顯的驅動效應，桂東和桂西縣域農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度存在強驅動和較強驅動效應。桂南和桂北地區(qū)主要以旅游業(yè)為主，桂中地區(qū)以工業(yè)為主，桂東和桂西作為傳統(tǒng)的農業(yè)經濟區(qū)，農業(yè)占重要地位，農業(yè)發(fā)展深深影響交通發(fā)展變化。因此，形成桂東和桂西地區(qū)農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度驅動力強，桂中驅動力較弱，桂南桂北無明顯驅動力。

表5 Classic OLS、Spatial Lag和Spatial Error估計結果Table 5 Classic OLS, Spatial Lag and Spatial Error estimation results

3.4.2 交通優(yōu)勢度對農村發(fā)展水平的局域空間驅動效應 在廣西縣域交通優(yōu)勢度對農村發(fā)展水平的局域空間驅動效應估計中，運用高斯權值函數方法，通過GWR交叉有效性檢驗，得最優(yōu)帶寬Bandwidth約為1.606 5，AICc約為-121.581 5，擬合優(yōu)度R2約為0.564 1，高于OLS回歸模型的擬合優(yōu)度R2，GWR模型整體擬合效果較好。將局域空間驅動效應的回歸系數運用自然斷裂法劃分為4個等級：強驅動型、較強驅動型、較弱驅動型和弱驅動型，可知桂東地區(qū)驅動力強，桂中地區(qū)驅動力較強，桂北、桂南和桂西地區(qū)驅動力較弱，甚至沒有明顯的驅動效應。從上述分析可以得出廣西縣域交通優(yōu)勢度對農村發(fā)展水平主要受自然條件影響，桂東、桂中為平原地區(qū)，歷史經濟發(fā)展較好，前期投入較多，桂西、桂北為喀斯特地貌多山地區(qū)，交通發(fā)展相對滯后。

3.4.3 農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的局域空間相互驅動效應 將廣西縣域交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平相互驅動效應分為圖5中的10種驅動效應模式。其中，相互強驅動縣域有9個，相互較強驅動縣域有12個，相互較弱驅動縣域有10個，相互弱驅動（無明顯驅動）縣域有10個，農業(yè)發(fā)展水平強驅動縣域有1個，農業(yè)發(fā)展水平較強驅動縣域有9個，農業(yè)發(fā)展水平較弱驅動縣域有5個，交通優(yōu)勢度強驅動縣域有6個，交通優(yōu)勢度較強驅動縣域有35個，交通優(yōu)勢度較弱驅動縣域有12個。從驅動類型分布上看，桂南地區(qū)兩者驅動力強，主要以兩者相互驅動類型為主，桂中地區(qū)主要以交通優(yōu)勢度驅動為主，桂南防城港市、桂西百色市部分縣域和桂北桂林市主要以相互弱驅動（無明顯驅動）為主，桂西大部分地區(qū)以相互驅動和農業(yè)發(fā)展驅動為主。

3.4.4 不同驅動類型發(fā)展策略 根據不同驅動類型和驅動強度及各地區(qū)不同發(fā)展模式，制定相應的發(fā)展策略（表6）。

圖5 廣西縣域農村發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度相互驅動效應Fig. 5 Mutual driven effects between transportation advantage and rural development in Guangxi Counties

4 結論與討論

4.1 結論

1）廣西縣域整體農村綜合發(fā)展水平較低，呈提升趨勢，但縣域間發(fā)展增速不一，差異逐漸增大，整體農村綜合發(fā)展水平呈西北低，東南高的趨勢。交通優(yōu)勢度水平相對較高，整體上呈現桂北低桂南高的趨勢，受制于地形地質地貌影響，桂北多山區(qū)和喀斯特巖溶發(fā)育區(qū)，農業(yè)發(fā)展水平低。因此廣西交通優(yōu)勢度和農村發(fā)展水平耦合協調度不高，桂北大部分地區(qū)呈現瀕臨失調局勢，桂南呈現勉強協調局勢。

2）通過相關性分析可知廣西縣域交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平呈顯著正相關關系。深入分析兩者全域空間相互驅動效應可知，農村發(fā)展水平對交通優(yōu)勢度的驅動效應較大，說明農村發(fā)展水平增速較大，交通優(yōu)勢度發(fā)展增速相對滯后。

3）在局域空間范圍內，廣西縣域農村發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度之間相互驅動效應存在空間異質性，相互驅動發(fā)展模式多樣，根據相互驅動類型劃分為十種，十種相互驅動類型的縣域在地理空間上相互聯系，僅有個別縣域獨立成型，有明顯的空間綴塊性特征。

4.2 討論

交通基礎是農村對外聯系，物質信息流的介力和推動力。從前期研究中已知廣西縣域交通優(yōu)勢度與農村發(fā)展水平耦合度低，說明存在交通超前發(fā)展農村滯后和農村超前發(fā)展交通滯后發(fā)展的現狀。交通超前發(fā)展在某區(qū)域的短期內是一種資源浪費，交通滯后建設又成為農村發(fā)展瓶頸。研究農村發(fā)展水平與交通優(yōu)勢度之間關系并非追求大交通，相反，理清兩者之間耦合協同關系是為了建立合理的多等級道路交通體系，加強和優(yōu)化城鄉(xiāng)之間物質、文化、社會和生態(tài)等多維發(fā)展空間思想的交換和發(fā)展，先從物質生活空間發(fā)生改變，隨之文化空間、社會空間和生態(tài)空間也發(fā)生改變，重新塑造農村多維空間，成為真正意義上的城鄉(xiāng)一體化。在電子商務和物流大發(fā)展的背景下，城鄉(xiāng)一體化的發(fā)展思潮中，交通基礎是一個必要條件，研究兩者關系有利于農村轉型和農業(yè)現代化發(fā)展，給鄉(xiāng)村道路交通規(guī)劃提供基礎性理論。在今后研究中，應該進一步挖掘農村超前發(fā)展反哺道路交通發(fā)展的反哺機制和道路交通超前發(fā)展倒逼農村發(fā)展的倒逼機制，探討內部機理和驅動差異演變等。其次，進一步探討多維度的農村發(fā)展機制和多維度道路交通發(fā)展機制，為區(qū)域經濟發(fā)展提供理論基礎。

表6 不同驅動類型縣域發(fā)展策略Table 6 Development strategies under different driven patterns in Guangxi