長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展評(píng)價(jià)及時(shí)空分異特征

張榮天，張小林，陸建飛

(1.揚(yáng)州大學(xué)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略研究院，江蘇 揚(yáng)州 225009；2.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210046)

黨的十九大報(bào)告提出，實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是新時(shí)代我國(guó)“三農(nóng)”工作的總抓手。鄉(xiāng)村地域發(fā)展是區(qū)域發(fā)展的重要組成部分，當(dāng)前國(guó)家對(duì)于鄉(xiāng)村振興發(fā)展給予了高度關(guān)注和支持[1]。改革開放以來(lái)，隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程持續(xù)加快，使鄉(xiāng)村地區(qū)剩余勞動(dòng)力、資金及土地等生產(chǎn)要素向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，鄉(xiāng)村地域空間組織結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式、土地利用及城鄉(xiāng)關(guān)系等方面均發(fā)生著重要的轉(zhuǎn)型[2]。探究典型地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異特征與影響因素，有助于系統(tǒng)認(rèn)識(shí)我國(guó)鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢(shì)及鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展路徑。

近些年來(lái)，鄉(xiāng)村發(fā)展研究日益成為國(guó)內(nèi)外地理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)及規(guī)劃學(xué)等多學(xué)科關(guān)注的重點(diǎn)主題之一[3-4]。國(guó)外學(xué)者關(guān)于鄉(xiāng)村發(fā)展的研究主要側(cè)重于鄉(xiāng)村發(fā)展影響因素及地域模式，CLOKE[5]從社會(huì)變遷、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及國(guó)家角色3個(gè)方面揭示鄉(xiāng)村發(fā)展的驅(qū)動(dòng)機(jī)理；HALFACREE[6]研究發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)村發(fā)展受到逆城市化、新型工業(yè)化及新網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)因素的綜合影響；MARSDEN[7]從國(guó)家、市場(chǎng)及社會(huì)3個(gè)視角揭示了各利益主體關(guān)系對(duì)區(qū)域鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展的內(nèi)在影響機(jī)理。國(guó)內(nèi)關(guān)于鄉(xiāng)村發(fā)展的研究起步相對(duì)較晚，研究?jī)?nèi)容上，主要集中在內(nèi)涵界定[8]、區(qū)域差異[9]、影響因素[10]及其與土地利用轉(zhuǎn)型的耦合關(guān)系[11]等多方面；研究方法上，主要采用“定性+定量”的研究方法，定性研究主要采用實(shí)地問卷調(diào)研、結(jié)構(gòu)式訪談等方法[12]，而定量研究主要采用“3S”技術(shù)[13]、空間計(jì)量模型[14]等方法；研究尺度上，主要集中在區(qū)域[15]、市域[16]等宏觀和中觀尺度層面，并不斷向縣域[17]、村域[18]等微觀尺度深入?？梢钥闯?，國(guó)內(nèi)外關(guān)于鄉(xiāng)村發(fā)展的研究成果呈現(xiàn)出日益增加的發(fā)展態(tài)勢(shì)，但系統(tǒng)探究不同典型地域鄉(xiāng)村發(fā)展格局、機(jī)制及優(yōu)化調(diào)控的研究還相對(duì)薄弱。鑒于此，選擇長(zhǎng)三角地區(qū)作為典型研究地域，開展長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空格局與驅(qū)動(dòng)因子研究具有一定的理論及實(shí)踐意義。

1 研究區(qū)域、研究方法與指標(biāo)體系

1.1 研究區(qū)域

長(zhǎng)三角地區(qū)是當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一。根據(jù)中共中央、國(guó)務(wù)院2019年12月印發(fā)的《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃范圍涉及上海、江蘇、浙江及安徽3省1市。鑒于此，筆者的研究范圍包括上海、江蘇、浙江及安徽3省1市的所有城市單元。截至2019年底，長(zhǎng)三角地區(qū)人口為22 714 萬(wàn)，占全國(guó)比重為16.22%；GDP達(dá)237 250億元，占全國(guó)比重為23.94%。長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村人均可支配收入為25 290.6元，遠(yuǎn)高于全國(guó)農(nóng)村人均可支配收入16 020.7元?？傮w上看，改革開放以來(lái)，長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展在全國(guó)具有一定的典型性和代表性。

1.2 研究方法

1.2.1改進(jìn)熵值法

熵值法是一種根據(jù)各指標(biāo)傳輸給決策者的信息量大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重的分析方法，采用傳統(tǒng)熵值法評(píng)價(jià)時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些極端值或負(fù)值，為克服這一不足，采用標(biāo)準(zhǔn)化變換方法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，即改進(jìn)熵值法[19]。采用改進(jìn)熵值法測(cè)算長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展水平，計(jì)算步驟如下。

首先，需要對(duì)各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

xij′=(xij-xj)/Sj，

(1)

(2)

式(1)～(2)中，xij為第i個(gè)城市第j個(gè)指標(biāo)的原始值；xij′為指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；xj為第j項(xiàng)指標(biāo)值。

測(cè)算指標(biāo)xij′的比重Rij，計(jì)算公式為

(3)

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej，公式為

(4)

式(4)中，m為城市數(shù)量。

測(cè)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)gj，公式為

gj=1-ej。

(5)

測(cè)度各指標(biāo)的權(quán)重wj，公式為

(6)

最后，計(jì)算鄉(xiāng)村發(fā)展水平值Vj，公式為

(7)

1.2.2ESDA模型

ESDA(exploratory spatial data analysis)模型是通過對(duì)描述與可視化地理現(xiàn)象空間分布格局來(lái)發(fā)現(xiàn)空間集聚特征，解釋空間作用機(jī)制。具體分析指標(biāo)主要包括Global Moran′sI和LISA指數(shù)[20-21]，筆者運(yùn)用ESDA模型來(lái)解釋研究期間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展的時(shí)空格局特征。

Global Moran′sI指數(shù)值〔I(d)〕計(jì)算公式為

(8)

(9)

LISA指數(shù)Ii計(jì)算公式為

(10)

式(10)中，Zi′和Zj′分別為區(qū)域i和j的標(biāo)準(zhǔn)化觀測(cè)值。當(dāng)Ii>0時(shí)，表明區(qū)域i鄉(xiāng)村發(fā)展水平與周圍區(qū)域差異較??；當(dāng)Ii<0時(shí)，表明區(qū)域i鄉(xiāng)村發(fā)展水平與周圍區(qū)域差異較大。

1.3 指標(biāo)體系

理論上，鄉(xiāng)村發(fā)展是一個(gè)是由多種要素構(gòu)成的復(fù)雜地域系統(tǒng)，其中鄉(xiāng)村人口、土地、產(chǎn)業(yè)是最為核心的要素。依據(jù)鄉(xiāng)村發(fā)展的基本內(nèi)涵和特征，綜合參考前人關(guān)于鄉(xiāng)村發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究理論成果[8-10]，并基于長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展及鄉(xiāng)村發(fā)展實(shí)際特征，以人口、土地、產(chǎn)業(yè)3個(gè)子系統(tǒng)作為切入點(diǎn)，遵循科學(xué)、準(zhǔn)確、客觀及可操作性原則，構(gòu)建包含鄉(xiāng)村人口發(fā)展、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展及鄉(xiāng)村土地利用的鄉(xiāng)村發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。

表1 鄉(xiāng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

人口發(fā)展維度上，主要體現(xiàn)城鄉(xiāng)人口空間流動(dòng)與就業(yè)結(jié)構(gòu)變化，具體選取鄉(xiāng)村非農(nóng)就業(yè)人口(X1)、鄉(xiāng)村非農(nóng)就業(yè)人口所占比重(X2)、鄉(xiāng)村非農(nóng)業(yè)收入所占比重(X3)等指標(biāo)。產(chǎn)業(yè)發(fā)展維度上，主要體現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化特征及鄉(xiāng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展情況，具體選取二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比(X4)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率(X5)、機(jī)耕面積占播種面積比重(X6)等指標(biāo)。土地利用維度上，主要體現(xiàn)鄉(xiāng)村地區(qū)生產(chǎn)、生態(tài)及生活空間用地規(guī)模大小及其結(jié)構(gòu)變化特征，具體選取耕地面積所占比重(X7)、林地面積所占比重(X8)、農(nóng)村居民點(diǎn)用地所占比重(X9)等指標(biāo)。

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

分析數(shù)據(jù)主要來(lái)自于2001—2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》以及長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市的統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中9項(xiàng)具體指標(biāo)通過歷年統(tǒng)計(jì)年鑒直接獲取或簡(jiǎn)單運(yùn)算得到。空間分析尺度為長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)市域單元，通過2018年《安徽省地圖集》《江蘇省地圖集》《浙江省地圖集》《上海市地圖集》進(jìn)行行政區(qū)掃描，之后在ArcGIS 10.2分析軟件中進(jìn)行矢量化處理，獲取市域邊界圖。

2 長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展水平測(cè)度及評(píng)價(jià)

2.1 總體特征

根據(jù)改進(jìn)熵值法計(jì)算基本原理，對(duì)2000—2018年長(zhǎng)三角41個(gè)市域單元的原始分析數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，測(cè)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值及權(quán)重，得到2000—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展水平值(圖1)。

2000—2018年間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展綜合水平值在[0.293,0.412]范圍內(nèi)變化，總體上呈現(xiàn)出持續(xù)提升的演化態(tài)勢(shì)，年均增幅為2.26%，說明2000年以來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展不斷朝著優(yōu)化的方向轉(zhuǎn)型。

長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展水平變異系數(shù)CV值在[0.302,0.456]區(qū)間內(nèi)上升，說明研究期間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展存在顯著的區(qū)域差異，省域尺度上的差異表現(xiàn)為上海[0.345,0.453]>江蘇[0.323,0.424]>浙江[0.311,0.412]>安徽[0.247,0.365]，這主要?dú)w結(jié)于省域尺度上長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平存在一定差異，省域尺度的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展差異對(duì)于鄉(xiāng)村發(fā)展水平具有重要的影響效應(yīng)。

2.2 分維度特征

分別測(cè)算2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村人口發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展及土地利用水平，3大維度上均值水平分別在[0.084,0.109]、[0.075,0.081]、[0.173，0.223]區(qū)間變化，3個(gè)維度的鄉(xiāng)村發(fā)展水平均值差異表現(xiàn)為土地利用水平>人口發(fā)展水平>產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。

鄉(xiāng)村人口發(fā)展區(qū)域差異表現(xiàn)為上海[0.097,0.123]>江蘇[0.086,0.112]>浙江[0.083,0.108]>安徽[0.067,0.095]；鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展區(qū)域差異表現(xiàn)為上海[0.075,0.093]>浙江[0.071,0.083]>江蘇[0.069,0.075]>安徽[0.048,0.067]；鄉(xiāng)村土地利用水平區(qū)域差異表現(xiàn)為上海[0.173,0.236]>江蘇[0.164,0.229]>浙江[0.158,0.225]>安徽[0.132,0.201]。

不同維度的長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展差異主要?dú)w結(jié)于在我國(guó)鄉(xiāng)村工業(yè)化及城鎮(zhèn)化背景之下，上海、江蘇等地的鄉(xiāng)村人口發(fā)展、土地利用水平及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)程度相對(duì)較高，導(dǎo)致其區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展及各維度水平也均表現(xiàn)出高值狀態(tài)。

3 長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展空間分異特征

3.1 總體格局分異特征

基于GeaDA 095軟件計(jì)算2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展全局Moran′sI值(表2)。長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展全局Moran′sI均為正值，說明研究期間長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展呈現(xiàn)正空間自相關(guān)性特征，全局上長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展水平表現(xiàn)出“俱樂部趨同”的空間分布趨勢(shì)。從具體數(shù)值上看，整個(gè)研究期間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展水平全局Moran′ sI值表現(xiàn)出持續(xù)提升的演化態(tài)勢(shì)，從2000年的0.302 1提升到2018年的0.456 3，近18 a間上升51.04%。21世紀(jì)以來(lái)，長(zhǎng)三角各區(qū)域城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展合作的密切程度不斷加強(qiáng)，導(dǎo)致長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展的空間自相關(guān)程度日益增強(qiáng)，區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展空間集聚分布態(tài)勢(shì)日益顯著。

表2 2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展全局Moran′s I值

鑒于研究期間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展空間分異特征，嘗試運(yùn)用ArcGIS 10.2軟件中的趨勢(shì)分析方法，將2000、2009、2018年的市域單元鄉(xiāng)村發(fā)展水平作為高度屬性值(Z值)，41個(gè)市域單元的空間地理坐標(biāo)作為X、Y軸，轉(zhuǎn)換成三維透視圖，并對(duì)2個(gè)面上的投影分布趨勢(shì)分別進(jìn)行擬合分析，得到2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展趨勢(shì)面圖(圖2)。通過圖2可知，總體趨勢(shì)上，2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展空間分異格局十分顯著，區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展在東—西向呈現(xiàn)出遞減態(tài)勢(shì)，南—北向呈現(xiàn)倒“U”型空間分布形態(tài)。

東—西方向上，從東部地區(qū)的上海、蘇州、無(wú)錫及常州等發(fā)達(dá)城市向西部地區(qū)的皖南池州、安慶和皖西六安等欠發(fā)達(dá)城市，鄉(xiāng)村發(fā)展水平銳減。而南—北方向上，從浙東南地區(qū)溫州、臺(tái)州等地到浙江杭紹甬、蘇南地區(qū)，鄉(xiāng)村發(fā)展水平不斷遞增，浙江杭紹甬、蘇南地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展水平在長(zhǎng)三角處在高值水平狀態(tài)，位于倒“U”型高峰位置，蘇北地區(qū)、皖北地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展水平則逐漸遞減，這也印證了21世紀(jì)以來(lái)長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展空間分異格局的演化特征?？傮w上看，研究期間鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異格局與長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展分異存在顯著的正向相關(guān)性。

3.2 局部格局分異特征

通過ArcGIS 10.2軟件的空間統(tǒng)計(jì)模塊計(jì)算2000、2009、2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展LISA指數(shù)，運(yùn)用Jenks自然斷裂點(diǎn)法將指數(shù)值由低到高劃分為熱點(diǎn)區(qū)、次熱區(qū)、次冷區(qū)、冷點(diǎn)區(qū)4種類型，這4種類型反映了區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展水平程度的差異特征，據(jù)此繪制2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展局部空間集聚圖(圖3)。

通過圖3可知，2000—2009年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展熱點(diǎn)區(qū)主要集中在上海、蘇錫常地區(qū)，2009年后鄉(xiāng)村發(fā)展熱點(diǎn)區(qū)開始向杭州、南京等城市不斷演化。2000—2018年形成了蘇錫常滬、寧杭鄉(xiāng)村發(fā)展熱點(diǎn)集聚空間格局。其中，長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)的上海、蘇南是我國(guó)鄉(xiāng)村工業(yè)化發(fā)源地，鄉(xiāng)村城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展迅速，鄉(xiāng)村人口、產(chǎn)業(yè)及土地正在經(jīng)歷快速轉(zhuǎn)型，形成長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展高值集聚板塊。

2000—2009年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展次熱區(qū)主要分布在蘇中地區(qū)的南通、揚(yáng)州及泰州，浙東南地區(qū)的寧波、金華，以及皖江地區(qū)的蕪湖、馬鞍山等地，2009年后合肥、滁州演化成為次熱區(qū)類型。2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展次熱區(qū)主要集聚在蘇中地區(qū)、皖江地區(qū)及浙東南地區(qū)。

2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展次冷區(qū)主要集聚在蘇北地區(qū)的徐州、鹽城、宿遷等，以及皖南地區(qū)的宣城、黃山等地，研究期間僅銅陵、滁州等少數(shù)城市發(fā)生置換與演變。2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展冷點(diǎn)區(qū)空間分布主要集聚在皖北地區(qū)宿州、阜陽(yáng)、亳州及淮北，研究期間冷點(diǎn)區(qū)的鄉(xiāng)村發(fā)展水平也表現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì)，但與相鄰的皖中地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展水平的差距有放大態(tài)勢(shì)。因此，需進(jìn)一步加大對(duì)鄉(xiāng)村發(fā)展冷點(diǎn)區(qū)政策、資金及技術(shù)等方面的投入，提升冷點(diǎn)區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展水平，縮小與長(zhǎng)三角其他集聚類型區(qū)域的鄉(xiāng)村發(fā)展差距。

4 驅(qū)動(dòng)因子剖析

4.1 影響因素分析

理論上，區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展主要是多重因素交互作用下產(chǎn)生的結(jié)果，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化、工業(yè)化、交通可達(dá)性及政府政策等均是影響區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展及其分異的重要因素[3,8-10]。鑒于此，考慮到長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)及鄉(xiāng)村發(fā)展實(shí)際情況，選擇人均 GDP(X1)、工業(yè)增加值率(X2)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售額(X3)、勞均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值(X4)、城鎮(zhèn)化率(X5)、公路網(wǎng)密度(X6)、農(nóng)業(yè)財(cái)政支出占比(X7)7個(gè)影響因子作為解釋變量，同期的區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展水平值(Y)作為被解釋變量，采用多元回歸模型，以2000、2009、2018年作為研究時(shí)間節(jié)點(diǎn)，對(duì)各驅(qū)動(dòng)因素與長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展水平之間的關(guān)系進(jìn)行定量多元回歸(表3)，以期揭示各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)研究期間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的影響機(jī)制。

通過表3可知，解釋變量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的相關(guān)系數(shù)均大于0.600，表明解釋變量與被解釋變量之間存在正相關(guān)關(guān)系，并且3個(gè)年份的決定系數(shù)R2分別為0.812、0.845、0.879，說明采用的多元回歸分析模型擬合效果顯著，2000、2009、2018年的回歸方程分別為Y2000=0.638X1+0.602X2+0.554X3+0.476X4+0.512X5+0.452X6+0.389X7，Y2009=0.655X1+0.613X2+0.568X3+0.488X4+0.523X5+0.461X6+0.392X7，Y2018=0.702X1+0.635X2+0.589X3+0.501X4+0.535X5+0.482X6+0.402X7。

其中，人均GDP(X1)、工業(yè)增加值率(X2)等指標(biāo)因子在1%水平上顯著，表明了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化因素對(duì)長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展分異的驅(qū)動(dòng)最顯著；勞均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值(X4)、城鎮(zhèn)化率(X5)等指標(biāo)在5%水平上表現(xiàn)出顯著影響，這說明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化對(duì)長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展分異的影響也較顯著；另外，公路網(wǎng)密(X6)、農(nóng)業(yè)財(cái)政支出占比(X7)指標(biāo)在10%水平上表現(xiàn)出顯著影響，這說明交通可達(dá)性、政府政策因素也會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展及分異產(chǎn)生重要的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。

表3 2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展分異驅(qū)動(dòng)因素回歸分析

4.2 驅(qū)動(dòng)機(jī)制初探

通過定量分析可知，2000—2018年間長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展主要受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化、交通可達(dá)性及政策制度因子的綜合影響；其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化是影響長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展的主導(dǎo)性因子，交通可達(dá)性是影響長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展的前提因子，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是影響長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展的重要因子，而政策制度是影響長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展的宏觀導(dǎo)向因子，在這些因素相互耦合作用影響之下， 2000年以來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異格局產(chǎn)生及其發(fā)生演化。

(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因子。經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展起到主導(dǎo)性作用，是促進(jìn)區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)力。隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，尤其是城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程持續(xù)加快，有助于加速區(qū)域城鄉(xiāng)人口、資金等多要素流動(dòng)，導(dǎo)致鄉(xiāng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得以調(diào)整優(yōu)化，并促使鄉(xiāng)村地域空間景觀、生產(chǎn)生活方式等發(fā)生轉(zhuǎn)型與變化。長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)上海、蘇南地區(qū)等地鄉(xiāng)村工業(yè)化發(fā)展起步早，長(zhǎng)期工業(yè)化發(fā)展為鄉(xiāng)村發(fā)展打下了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)；而區(qū)域內(nèi)的蘇北地區(qū)、皖北地區(qū)的鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平相對(duì)較低，鄉(xiāng)村工業(yè)化發(fā)展程度不充分，造成了區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力相對(duì)不足。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異是造成2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子。

(2)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化驅(qū)動(dòng)因子。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度在區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展進(jìn)程扮演著十分重要的角色，構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)、生產(chǎn)及經(jīng)營(yíng)等體系，發(fā)展新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)及新主體，有助于優(yōu)化鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，有助于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升，對(duì)于鄉(xiāng)村發(fā)展具有顯著促進(jìn)效應(yīng)?；赟PSS 18.0分析軟件，以2000、2009、2018年作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，以上海、江蘇、浙江及安徽鄉(xiāng)村發(fā)展值作為因變量，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平作為自變量進(jìn)行回歸分析，得到3省1市的鄉(xiāng)村發(fā)展均與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有顯著的正相關(guān)性。長(zhǎng)三角蘇南、杭紹等地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí)，鄉(xiāng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平高，對(duì)于鄉(xiāng)村發(fā)展起到推動(dòng)作用；相比之下，皖北等地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還不夠完善，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度不高，對(duì)鄉(xiāng)村發(fā)展促進(jìn)效應(yīng)還相對(duì)較弱。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差異是造成2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的主要驅(qū)動(dòng)因子。

(3)城鎮(zhèn)化驅(qū)動(dòng)因子。城鎮(zhèn)化發(fā)展會(huì)加速區(qū)域城鄉(xiāng)間人口流動(dòng)，對(duì)鄉(xiāng)村地區(qū)人口結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)及消費(fèi)方式等產(chǎn)生重大影響；同時(shí)，隨著鄉(xiāng)村城鎮(zhèn)化的持續(xù)推進(jìn)，促使了鄉(xiāng)村地域的“生產(chǎn)-生活-生態(tài)”的三生空間不斷發(fā)生置換，以及鄉(xiāng)村地域社會(huì)方式也發(fā)生重大轉(zhuǎn)型。上海、蘇南地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平走在全國(guó)前列，快速城鎮(zhèn)化對(duì)區(qū)域鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展也產(chǎn)生了積極的影響效應(yīng)，城鎮(zhèn)化推進(jìn)為區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展創(chuàng)造了良好的條件；相比而言，皖北、蘇北地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平相對(duì)較低，城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村地區(qū)輻射帶動(dòng)作用還不顯著，導(dǎo)致這一區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展程度還相對(duì)較低。這種城鎮(zhèn)化發(fā)展水平差異也是造成2000年以來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的重要驅(qū)動(dòng)因子。

(4)交通可達(dá)性驅(qū)動(dòng)因子。交通可達(dá)性狀況是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村發(fā)展的重要前提條件，良好的交通可達(dá)性有助于接受城市輻射、帶動(dòng)，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)間的資金、人才及信息等要素的自由流動(dòng)，從而有助于促進(jìn)區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展。從全國(guó)層面來(lái)看長(zhǎng)三角地區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)，但長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)便捷程度也存在一定的差異性，蘇錫常滬的城鄉(xiāng)交通網(wǎng)絡(luò)最為密集，交通可達(dá)性程度最高，良好的區(qū)域交通可達(dá)性對(duì)區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展起到了積極正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。相比之下，皖北地區(qū)城鄉(xiāng)交通可達(dá)性較差，大部分鄉(xiāng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)還比較落后，一定程度上阻礙了城鄉(xiāng)間要素合理流動(dòng)，對(duì)于區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展帶動(dòng)效應(yīng)還較弱。因此，交通可達(dá)性的差異是形成2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的前提驅(qū)動(dòng)因子。

(5)政府政策驅(qū)動(dòng)因子。政府政策對(duì)于區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展起到了宏觀性的導(dǎo)向作用，是實(shí)現(xiàn)區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展的“有形”之手。通過完善鄉(xiāng)村規(guī)劃、建設(shè)等相關(guān)的政策制度，有助于挖掘鄉(xiāng)村自身的優(yōu)勢(shì)資源，充分發(fā)揮鄉(xiāng)村地域自身特色；另外，健全的城鄉(xiāng)戶籍、教育及醫(yī)療等社會(huì)保障政策，也有助于區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前，長(zhǎng)三角地區(qū)蘇南、杭紹甬板塊對(duì)鄉(xiāng)村發(fā)展、建設(shè)重視程度較高，實(shí)施了系列鄉(xiāng)村發(fā)展促進(jìn)政策，從宏觀政策層面有效地引導(dǎo)了區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展；而皖北、蘇北地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展政策制度建設(shè)還不完善，政府政策對(duì)鄉(xiāng)村發(fā)展的宏觀導(dǎo)向作用總體上還相對(duì)較弱。因此，政府政策差異是影響2000—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)因子。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

選取我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)作為典型研究案例地，以2000—2018年為研究時(shí)段，基于鄉(xiāng)村發(fā)展內(nèi)涵特征解讀，從人口-產(chǎn)業(yè)-土地維度上構(gòu)建鄉(xiāng)村發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，綜合運(yùn)用改進(jìn)熵值法、ESDA模型、耦合度模型及多元回歸模型等方法進(jìn)行長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空格局分異及其驅(qū)動(dòng)因素，主要得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：

(1)2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展水平呈現(xiàn)出持續(xù)提升的演化態(tài)勢(shì)，鄉(xiāng)村發(fā)展水平均值從2000年的0.293持續(xù)提升到2018年的0.412。研究期間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展水平提升了40.61%，鄉(xiāng)村發(fā)展水平維度差異表現(xiàn)為土地利用水平>人口發(fā)展水平>產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，并且研究期間各維度鄉(xiāng)村發(fā)展水平存在顯著的地域差異特征。

(2)2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展全局上表現(xiàn)為正自相關(guān)性特征，呈現(xiàn)出“俱樂部趨同”的空間演化態(tài)勢(shì)，即鄉(xiāng)村發(fā)展水平高(低)城市空間集聚分布；研究期間長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展東—西向遞減，南—北向呈倒“U”型空間形態(tài)。長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展局部熱點(diǎn)主要集聚在蘇錫常滬，并不斷向?qū)幒嫉鹊貐^(qū)演化；而局部冷點(diǎn)區(qū)主要分布在皖北地區(qū)。

(3)2000—2018年長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異主要受到經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化、交通可達(dá)性及政策制度等多重因素綜合作用影響。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化是影響長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的重要因子，交通可達(dá)性是影響長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的前提因子，而政府政策是影響長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村發(fā)展時(shí)空分異的導(dǎo)向因子。

5.2 建議

(1)培育鄉(xiāng)村建設(shè)人才隊(duì)伍。人才是實(shí)現(xiàn)區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展的前提，建議通過完善相關(guān)的法律制度，持續(xù)吸引大學(xué)生返鄉(xiāng)就業(yè)與創(chuàng)業(yè)；培養(yǎng)一批新型職業(yè)農(nóng)民，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)效率；要培養(yǎng)一批懂農(nóng)業(yè)、愛農(nóng)村的鄉(xiāng)村管理干部，提升鄉(xiāng)村治理現(xiàn)代化水平，尤其在長(zhǎng)三角相對(duì)落后地區(qū)安徽等地更應(yīng)重視鄉(xiāng)村人才的建設(shè)。

(2)加快鄉(xiāng)村一二三產(chǎn)融合。產(chǎn)業(yè)振興是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村發(fā)展的最為重要的基礎(chǔ)，要積極引導(dǎo)更多資本、技術(shù)及人才等要素向農(nóng)村地區(qū)有序流動(dòng)，大力發(fā)展鄉(xiāng)村新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展，不斷推動(dòng)長(zhǎng)三角地區(qū)，尤其是相對(duì)落后地區(qū)(皖北、蘇北等)鄉(xiāng)村傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化和升級(jí)。

(3)深化農(nóng)村土地制度改革。良好的制度是鄉(xiāng)村發(fā)展的保障，要不斷深化農(nóng)村建設(shè)用地制度改革，可在相對(duì)發(fā)達(dá)的市縣(昆山、江陰、余姚等)開展農(nóng)村集體土地入市交易的試點(diǎn)工作，有序建立農(nóng)村集體建設(shè)用地市場(chǎng)體系，不斷激活農(nóng)村土地要素活力；加強(qiáng)對(duì)鄉(xiāng)村各項(xiàng)要素的合理布局，優(yōu)化鄉(xiāng)村地域“三生”空間，提升長(zhǎng)三角不同地區(qū)的鄉(xiāng)村地域功能。