中國特色小鎮(zhèn)的空間分異

何琛　普拉提·莫合塔爾　居瑪·吐尼亞孜　阿司古力·艾百　辛龍　馬靜

摘要：在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)和經(jīng)濟新常態(tài)背景下，特色小鎮(zhèn)作為新型城鎮(zhèn)化的典型代表，引領(lǐng)著全國小城鎮(zhèn)的建設(shè)工作，在中國城鎮(zhèn)化進程中具有重大意義。為了明晰當(dāng)下中國特色小鎮(zhèn)的發(fā)展現(xiàn)狀、優(yōu)化其區(qū)域資源配置、制定發(fā)展規(guī)劃提供參考依據(jù)，以空間自相關(guān)、核密度分析及GWR模型對全國特色小鎮(zhèn)的空間分異特征及影響因素進行分析。結(jié)果表明，特色小鎮(zhèn)的分布表現(xiàn)為東南密集、西北稀疏的態(tài)勢，具有顯著的聚集性，形成了不同等級的熱點密度圈。通過對比分析最小二乘線性（OLS）模型及GWR模型結(jié)果，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源稟賦、交通發(fā)展水平及人口規(guī)模是制約特色小鎮(zhèn)發(fā)展的顯著性因素，且西部地區(qū)特色小鎮(zhèn)的建設(shè)對前3個影響因素的敏感性均高于中部、東部地區(qū)，尤其是新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)等地。

關(guān)鍵詞：特色小鎮(zhèn);空間分異;空間自相關(guān);地理加權(quán)回歸

中圖分類號： F291? 文獻標(biāo)志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）03-0288-05

城鎮(zhèn)化是城鎮(zhèn)規(guī)模擴大，數(shù)量增加，城鎮(zhèn)的生活方式和生產(chǎn)方式向農(nóng)村擴張的經(jīng)濟、社會綜合性發(fā)展過程[1]。在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)與經(jīng)濟新常態(tài)下供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的疊合期，中國正處在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的關(guān)鍵時期，把握新型城鎮(zhèn)化蘊含的巨大機遇對中國經(jīng)濟社會的發(fā)展具有重大意義[2]，而小城鎮(zhèn)作為鄉(xiāng)村剩余勞動力就地城鎮(zhèn)化的空間載體，在中國城鎮(zhèn)化進程中發(fā)揮了重要作用[3]。在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的發(fā)展背景下，浙江省于2015年提出以“四位一體”和“三生相融”為建設(shè)目標(biāo)的特色小鎮(zhèn)計劃。2016年7月住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部明確提出，到2020年爭取培養(yǎng)1 000個左右各具特色、富有活力的特色小鎮(zhèn)，引領(lǐng)帶動全國小城鎮(zhèn)建設(shè)。作為新型城鎮(zhèn)化建設(shè)重要載體的特色小鎮(zhèn)成為激發(fā)區(qū)域經(jīng)濟內(nèi)生發(fā)展動力、促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的有效途徑[4]。從已有文獻來看，關(guān)于城鎮(zhèn)化建設(shè)發(fā)展的研究已相當(dāng)豐富[5]，而特色小鎮(zhèn)作為新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的突破點，關(guān)于其研究才剛剛起步[6]。從研究時間上來看，2015年后國內(nèi)才逐漸有了關(guān)于特色小鎮(zhèn)的研究;從研究內(nèi)容上來看，主要集中在依托典型特色小鎮(zhèn)案例的發(fā)展規(guī)劃[7]、問題[8-9]、路徑[10-11]三方面的研究，其中研究重點多集中于產(chǎn)業(yè)融合、政策設(shè)計、動力機制等。王志章等認(rèn)為，西南地區(qū)小城鎮(zhèn)建設(shè)應(yīng)全盤謀劃頂層設(shè)計、合理優(yōu)化城鎮(zhèn)空間布局、培育壯大生態(tài)產(chǎn)業(yè)、發(fā)展綠色特色小城鎮(zhèn)[12];蘇斯彬等認(rèn)為，建設(shè)產(chǎn)城人融合發(fā)展的現(xiàn)代化開放型小鎮(zhèn)是推進新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的有效路徑[13];王振坡等提出加快培育主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、堅持多元化發(fā)展道路的特色小鎮(zhèn)發(fā)展理念[14];趙佩佩等指出，特色小鎮(zhèn)建設(shè)規(guī)劃應(yīng)全面兼顧概念規(guī)劃、核心區(qū)城市設(shè)計和控制性詳細(xì)規(guī)劃[15]。從研究方法來看，現(xiàn)有研究多依托現(xiàn)有的管理理論進行定性分析，而基于地理空間視角對特色小鎮(zhèn)的空間分異影響因素的探討則少有涉及，有待進一步研究。地理加權(quán)回歸（geographically weighted regression，GWR）模型是一種考慮局部空間異質(zhì)性和空間依賴性的回歸建模技術(shù)。國外關(guān)于地理加權(quán)回歸模型的研究時間并不長，主要代表人物有Brunsdon等[16]。近年來，GWR模型被廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟地理、社會現(xiàn)象分析及人口統(tǒng)計等領(lǐng)域。如戈冬梅等利用GWR模型以中國31個省域為例，研究了省域旅游影響因素的空間差異[17];沈思連等基于GWR模型對河南省人口分布的影響因素進行了定量分析[18]。綜上，本研究以特色小鎮(zhèn)為樣本，首先利用核密度分析、空間自相關(guān)分析其空間分異特征，再通過基于全局均質(zhì)性的最小二乘線性（OLS）模型與基于局部異質(zhì)性的GWR模型對比分析特色小鎮(zhèn)空間分異的影響因素，進而為明晰特色小鎮(zhèn)的發(fā)展現(xiàn)狀、優(yōu)化其區(qū)域資源配置、制定發(fā)展規(guī)劃等提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)包括特色小鎮(zhèn)數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、A級景區(qū)數(shù)據(jù)和地理空間數(shù)據(jù)。其中，特色小鎮(zhèn)數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部官網(wǎng);社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒2016》;A級景區(qū)數(shù)據(jù)來源于《中國旅游統(tǒng)計年鑒2016》;地理空間數(shù)據(jù)采用1 ∶ 400萬地圖，通過國家基礎(chǔ)地理信息中心獲取，并利用Google Earth獲取各特色小鎮(zhèn)坐標(biāo)點數(shù)值，并利用ArcGIS 10.3進行矢量化、可視化處理。

1.2 研究方法

先利用核密度分析、空間自相關(guān)探析特色小鎮(zhèn)的空間分異特征，再選取影響指標(biāo)分別構(gòu)建OLS模型和GWR模型，并對比其估計精度，解釋影響特色小鎮(zhèn)空間分異的影響因素。

1.2.1 核密度估計 為了探求特色小鎮(zhèn)空間分布的空間分布熱點（即聚集核心），本研究采用分布密度來衡量[19]。核密度分析是根據(jù)要素數(shù)據(jù)計算整個空間單元的數(shù)據(jù)集聚密度態(tài)勢，點要素的ArcGIS核密度分析工具是用于計算每個輸出柵格像元周圍的點要素的密度。

2 空間分布格局

2.1 總體分布格局

借助ArcGis 10.3軟件將403個特色小鎮(zhèn)進行數(shù)字化處理（圖1），特色小鎮(zhèn)的空間分布總體上呈現(xiàn)出以“黑河-騰沖”線為界，東南密集，西北稀疏的特征，形成明顯的階梯狀分布格局。研究結(jié)果表明，“黑河-騰沖”線是重要的人口分界線。以該線為分界的東、西地區(qū)無論是地理環(huán)境、氣候，還是經(jīng)濟發(fā)展水平都表現(xiàn)出明顯的差異[21]。由圖2可知，華東地區(qū)特色小鎮(zhèn)最多，總計105個，占全國的26.05%，其次是西南地區(qū)（16.87%）、華中地區(qū)（14.64%）。西北地區(qū)（12.16%）和華北地區(qū)（11.91%）的特色小鎮(zhèn)數(shù)量相當(dāng)。華南地區(qū)和東北地區(qū)數(shù)量較少，其中東北地區(qū)數(shù)量最少，占全國的8.19%。為探究特色小鎮(zhèn)的空間分布熱點，本研究利用ArcGIS 10.3軟件，采用空間核密度的方法對特色小鎮(zhèn)的分布點坐標(biāo)進行核密度估計，進而探究其空間分布的均衡程度。由圖1可知，特色小鎮(zhèn)的空間分布主要表現(xiàn)為“多核擴散”模式，形成了3個等級的核密度圈。其中一級核密度圈是以江蘇省和浙江省為中心向上海市、安徽省、江西省等地擴散的效應(yīng)圈，這些地區(qū)位于我國的東南沿海地帶，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平較高，且旅游資源豐富;二級核密度圈有3個，主要分布在黃河、長江流域中部及廣東省，這些地區(qū)擁有獨特的人文旅游資源及豐富的自然生態(tài)景觀;三級核密度圈有2個，分布于遼寧省和陜西省，具有特色的少數(shù)民族風(fēng)情資源或歷史文化資源。而西南、西北及東北等地核密度數(shù)值較小，分布并未形成明顯的熱點，其分布特征主要表現(xiàn)為以省會城市為中心向周圍地區(qū)輻射的低值核密度圈，這些地區(qū)自然環(huán)境及資源優(yōu)勢相對較差，經(jīng)濟發(fā)展水平也欠佳。

2.2 空間自相關(guān)

2.2.1 莫蘭指數(shù) 為準(zhǔn)確度量各?。ㄊ?、區(qū)）特色小鎮(zhèn)數(shù)量與周邊區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)程度。本研究選取Morans I對全國特色小鎮(zhèn)的空間分布差異進行近一步的探究分析。借助OpenGeoDa軟件，以一階Rock作為空間權(quán)重矩陣，進行特色小鎮(zhèn)數(shù)量的空間自相關(guān)分析（圖3）。Morans I=0.20（P=0.10，Z=2.18），表明中國特色小鎮(zhèn)在空間上呈現(xiàn)出正相關(guān)，反映出中國特色小鎮(zhèn)具有顯著的空間依賴性。其中位于第一象限（高-高）擴散效應(yīng)區(qū)有浙江省、廣東省、湖北省等（圖4），這些地區(qū)不僅自身的特色小鎮(zhèn)數(shù)量較多，且其周邊地區(qū)的數(shù)量也多。位于第三象限（低-低）低速增長區(qū)的特色小鎮(zhèn)的數(shù)量與第一象限相當(dāng)，表明特色小鎮(zhèn)數(shù)量高（低）的地區(qū)，其周圍地區(qū)的特色小鎮(zhèn)的數(shù)量也高（低），在空間上具有高（低）值集聚的現(xiàn)象。而位于第二象限（低-高）極化效應(yīng)區(qū)與位于第四象限的（高-低）過渡區(qū)的特色小鎮(zhèn)數(shù)量較少，說明特色小鎮(zhèn)數(shù)量低值區(qū)域周圍高值區(qū)較少，總體數(shù)量在空間布局上呈現(xiàn)出明顯的高低值區(qū)域分化現(xiàn)象，發(fā)展較不平。

2.2.2 LISA聚類 對于要素的空間分布聚類研究常采用核密度分析，通過計算要素的分布密度進行空間可視化表達。但這種方法存在的弊端是未考慮空間權(quán)重及要素聚類是否通過顯著性水平檢驗。而LISA聚類彌補了此不足。由顯著性水平可知（圖5），山東、江蘇、福建等省的集聚性通過α=0.05 的檢驗。新疆、云南、重慶、江西、安徽、遼寧、上海等?。ㄊ?、區(qū)）的集聚性通過了α=0.01的檢驗。由圖6可知，特色小鎮(zhèn)的發(fā)展形成了以遼寧省為核心的東北區(qū)、以山東、安徽、江蘇等省為核心的華東區(qū)，以云南省、重慶市為核心的西南區(qū)三大“高-高”擴散效應(yīng)區(qū)，這三大核心區(qū)不僅自身特色小鎮(zhèn)發(fā)展迅猛，且對周邊地區(qū)特色小鎮(zhèn)的發(fā)展具有正向的輻射作用，因此在空間呈現(xiàn)出“高-高”集聚。但其周邊的上海市、江西省的特色小鎮(zhèn)數(shù)量較少，與其形成“低-高”顯著集聚。而在我國西部地區(qū)，總體而言特色小鎮(zhèn)數(shù)量分布較少，尤其是西藏自治區(qū)（7）、青海?。?）、甘肅?。?），雖然新疆維吾爾自治區(qū)自身的特色小鎮(zhèn)發(fā)展較好，數(shù)量較多，但并未形成以其為中心向外擴散的效應(yīng)，極化現(xiàn)象顯著。

3 空間分異影響因素

3.1 指標(biāo)選取

鄭鑫認(rèn)為，城鎮(zhèn)地區(qū)逐漸成為新增經(jīng)濟活動的主要承載空間[22];昌晶亮等認(rèn)為，旅游產(chǎn)業(yè)已成為許多地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展的重要動力，尤其是落后的民族地區(qū)[23];曹廣忠等認(rèn)為，城鎮(zhèn)化在地域空間上主要表現(xiàn)為原有城鎮(zhèn)用地規(guī)模的擴張以及新城鎮(zhèn)的出現(xiàn)[24];朱兵等認(rèn)為，交通可達性水平對城鎮(zhèn)發(fā)展起制約作用[25];曹文莉等認(rèn)為，人口向城鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)移推動了城鎮(zhèn)化的建設(shè)[26]。參考已有研究，且考慮到數(shù)據(jù)獲取的易得性及真實性，選取GDP（EL）代表各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平;以建筑用地密度（LL）代表土地利用情況;選取客運量人次（PL）代表各地區(qū)的交通發(fā)展水平;而旅游資源稟賦（TL）選用旅游產(chǎn)業(yè)資源來衡量，考慮到不同級別A級景區(qū)輻射效應(yīng)的不同，參考有關(guān)文獻[26-27]，本研究以5A ∶ 4A ∶ 3A ∶ 2A ∶ 1A=5 ∶ 2.5 ∶ 1.75 ∶ 0.5 ∶ 0.25，對其數(shù)量進行權(quán)重賦值，得出各地區(qū)旅游資源稟賦的綜合得分，選取年末總?cè)丝跀?shù)量（PS）代表人口規(guī)模。綜上，本研究選取上述5個指標(biāo)為自變量（表1），分別與各?。ㄊ?、區(qū)）特色小鎮(zhèn)數(shù)量兩兩一組構(gòu)建特色小鎮(zhèn)空間分布的影響因素模型進行分析。

3.2 影響因素分析

為了避免單一模型結(jié)果可能出現(xiàn)的偶然性，本研究通過對比基于全局尺度的空間均質(zhì)性的OLS模型與基于局部尺度的空間異質(zhì)性的GWR模型結(jié)果來對特色小鎮(zhèn)空間分異布局的影響因素進行相關(guān)性分析。

3.2.1 OLS模型結(jié)果 由表1可知，從顯著性水平來看，在挑選的各指標(biāo)中，人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源稟賦、交通發(fā)展水平對特色小鎮(zhèn)的空間異質(zhì)性影響均通過了α=0.01的顯著性檢驗，表明這些因素對特色小鎮(zhèn)的發(fā)展影響顯著。從影響系數(shù)來看，系數(shù)全為正，表明較多的人口基數(shù)可為特色小鎮(zhèn)的建設(shè)提供更多可供的人力資本和人才儲備，同時提高經(jīng)濟發(fā)展水平、豐富旅游資源稟賦、改善交通條件能顯著地促進特色小鎮(zhèn)的建設(shè)及發(fā)展。

由表2可知，一方面，GWR模型中的ARCc值比OLS模型低，由ARCc判定準(zhǔn)則[16]可知，GWR模型的應(yīng)用對以O(shè)LS模型解釋影響因素得到了改善，另一方面，從調(diào)整后增大的R2數(shù)值也可看出，GWR模型比OLS模型的應(yīng)用對新疆維吾爾自治區(qū)旅游區(qū)域差異影響因素的解釋力更強，評估效果更好。

3.2.2 GWR模型結(jié)果 綜上分析，本研究以通過OLS模型顯著性的影響因子為自變量，各?。ㄊ小^(qū)）特色小鎮(zhèn)數(shù)量為因變量，借助ArcGIS 10.3平臺，兩兩構(gòu)建特色小鎮(zhèn)空間異質(zhì)性影響因素的GWR模型，并對其各解釋變量系數(shù)進行可視化處理（圖7），結(jié)果顯示，人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源稟賦、交通發(fā)展水平對特色小鎮(zhèn)數(shù)量的影響均表現(xiàn)出正向影響作用，但其影響作用的大小在空間上表現(xiàn)出顯著的局部異質(zhì)性。

經(jīng)濟發(fā)展水平（EL）的解釋變量系數(shù)空間顯示，系數(shù)范圍在0.62～1.68之間波動（圖7-a）。說明改善經(jīng)濟發(fā)展水平有利于特色小鎮(zhèn)的建設(shè)發(fā)展，這是由于經(jīng)濟建設(shè)的加快發(fā)展必然帶來地區(qū)公共配套設(shè)施及交通等的發(fā)展，可以提高特色小鎮(zhèn)的基建及對外通達度等，從而推進特色小鎮(zhèn)的建設(shè)及發(fā)展。解釋變量系數(shù)表明各?。ㄊ小^(qū)）特色小鎮(zhèn)的發(fā)展對自變量變化的敏感度。由分析結(jié)果可知，解釋變量系數(shù)在空間上呈現(xiàn)出由北至南遞減的現(xiàn)象，其中新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)的解釋變量系數(shù)最大，其次是青海省、甘肅省、遼寧省、吉林省。而東南沿海地區(qū)則相對較低。說明提高經(jīng)濟發(fā)展水平對新疆、西藏等地特色小鎮(zhèn)建設(shè)的推進作用要高于東南沿海地區(qū)。

旅游資源稟賦（TL）對于特色小鎮(zhèn)發(fā)展的影響作用具有正向作用（圖7-b），解釋變量系數(shù)在空間上表現(xiàn)出由西北向東南遞減的空間分層現(xiàn)象，其中新疆、西藏等地最大。表明西部地區(qū)特色小鎮(zhèn)建設(shè)對旅游資源稟賦品度、豐度的敏感性高于中部、東部。從A級景區(qū)數(shù)量來看，東部、中部高于西部，從A級景區(qū)的品度上看，西部地區(qū)除新疆維吾爾自治區(qū)、四川省外，其他?。ㄊ?、區(qū)）均較低。因為在目前特色小鎮(zhèn)的評選中，很多特色小鎮(zhèn)都是建立在旅游小鎮(zhèn)的基礎(chǔ)上，因此旅游資源稟賦對其建設(shè)具有顯著的促進影響。

交通發(fā)展水平（PL）的解釋變量系數(shù)均為正值，表明改善交通條件可以促進特色小鎮(zhèn)的建設(shè)。解釋變量系數(shù)由西南向東北遞減。這與我國交通線路的分布情況基本相同。交通的發(fā)展可以提高特色小鎮(zhèn)對外的通達性，可以實現(xiàn)人流、物流等的運輸，從而提升特色小鎮(zhèn)的建設(shè)速度。由公共交通密度（城市公共交通運營線路總長度/面積）可知，西藏自治區(qū)最低，其次是青海省、新疆維吾爾自治區(qū)，因而其特色小鎮(zhèn)的建設(shè)對于交通發(fā)展水平的敏感性最高。改善這些地區(qū)的交通條件，可以顯著地提升特色小鎮(zhèn)的數(shù)量和發(fā)展速度。

人口規(guī)模（PS）系數(shù)維持在0.82左右呈小數(shù)值波動（圖7-d），表明各省（市、區(qū)）的人口規(guī)模對其特色小鎮(zhèn)的建設(shè)具有推進作用，這是由于特色小鎮(zhèn)的建設(shè)和發(fā)展都離不開人力資本的投入。較大的人口規(guī)模在一定程度上可以為特色小鎮(zhèn)的發(fā)展和建設(shè)提供更多的人才儲備和人力資本。且人口規(guī)模對特色小鎮(zhèn)建設(shè)的推進作用表現(xiàn)出低值的分層現(xiàn)象，其中東北地區(qū)的特色小鎮(zhèn)建設(shè)對人口規(guī)模的影響較敏感。

4 結(jié)論與討論

綜上，本研究探究了中國特色小鎮(zhèn)的空間分布格局特征，并利用基于全局均質(zhì)性的OLS模型及基于空間異質(zhì)性的GWR模型對比分析特色小鎮(zhèn)的空間分異特征的影響因素，結(jié)果表明：第一，特色小鎮(zhèn)的空間分布格局總體上呈現(xiàn)出以“黑河-騰沖”線為界，東南密集，西北稀疏的態(tài)勢。由空間自相關(guān)的分析結(jié)果可知，特色小鎮(zhèn)的空間分布并非隨機分布，而是具有顯著的空間聚集性，大部分特色小鎮(zhèn)位于“高-高”擴散效應(yīng)區(qū)與“低-低”低速增長區(qū)。由核密度的分析結(jié)果可知，特色小鎮(zhèn)整體的空間分布模式為“多核擴散”模式，其分布熱點形成了3個等級的核密度圈，主要集中在我國的東部、中部地區(qū)，尤其是沿海地區(qū)。第二，從基于全局尺度的OLS模型與基于局部尺度的GWR模型的對比分析結(jié)果可知，GWR模型對于特色小鎮(zhèn)的空間異質(zhì)性影響因素的解釋性優(yōu)于OLS模型。從全域視角看，人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源稟賦、交通發(fā)展水平是制約特色小鎮(zhèn)發(fā)展的顯著性因素。從局域視角看，人口規(guī)模促進了特色小鎮(zhèn)的發(fā)展，同時在提高經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源的品度和豐度，改善交通條件對特色小鎮(zhèn)的建設(shè)方面均具有顯著的推進作用，但其影響作用表現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性。其中，人口規(guī)模的影響作用并未表現(xiàn)出顯著的空間差異，而西部地區(qū)特色小鎮(zhèn)的建設(shè)對后3個影響因素的敏感性均高于中部、東部地區(qū)，尤其是新疆、西藏等西北地區(qū)。

目前，我國關(guān)于特色小鎮(zhèn)的研究才剛剛起步，本研究主要從地理學(xué)角度出發(fā)探析特色小鎮(zhèn)的空間分布格局，并分析引起這種分布空間異質(zhì)性的影響因素， 以期為我國特色小鎮(zhèn)的

建設(shè)提供一定的參考依據(jù)。后期學(xué)者可以采用其他方法對小尺度的省域特色小鎮(zhèn)建設(shè)進行進一步的研究分析。

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