江蘇省農(nóng)村居民點時空變化特征及分區(qū)驅(qū)動差異

張 宇，趙姚陽

（河海大學(xué)公共管理學(xué)院，南京 210098）

進入21 世紀(jì)以來，隨著區(qū)域社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，中國城鄉(xiāng)土地利用格局發(fā)生急劇變化，并在兩方面表現(xiàn)尤為顯著，一是由于城市化水平不斷提高，城市建設(shè)用地由中心快速向外延擴張［1］，全國地級以上建成區(qū)規(guī)模從2003 年的28 308 km2增至2018 年的58 455 km2［2］；二是在鄉(xiāng)村勞動力大量涌出的背景下，農(nóng)村居民點規(guī)模不減反增。研究期間農(nóng)村常住人口減少2.32 億人，農(nóng)村居民點卻從1.65 萬km2增至 3.41 萬 km2［3，4］。城市的不斷蔓延和農(nóng)村居民點的粗放擴張導(dǎo)致大量耕地被占用，給保護耕地、堅守紅線帶來了巨大壓力［5］，同時也造成人地關(guān)系愈發(fā)緊張。農(nóng)村居民點作為承載農(nóng)民從事二、三產(chǎn)業(yè)及居住生活的空間，占全國建設(shè)用地的比重高達67%［6］，但其布局散亂，缺乏科學(xué)的空間規(guī)劃，加上農(nóng)村土地利用監(jiān)管疏忽，鄉(xiāng)村內(nèi)部一戶多宅和大量房屋閑置等現(xiàn)象嚴(yán)重，農(nóng)村居民點規(guī)模日益擴大，土地利用效率低下［7］，具有很大的挖潛整理空間。因此，在當(dāng)下國家提出鄉(xiāng)村振興、規(guī)劃先行的背景下，掌握農(nóng)村居民點擴張的時空演變特征，厘清其背后的驅(qū)動因素及不同區(qū)域的驅(qū)動差異，能夠為合理編制鄉(xiāng)村土地利用規(guī)劃，優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)，促進農(nóng)村居民點集約節(jié)約利用提供科學(xué)依據(jù)。

“土地利用/土地覆蓋變化”（Land-Use and Cover-Change，簡稱 LUCC）于 20 世紀(jì) 90 年代初期由前兩大國際組織IGBP（國際地圈與生物圈計劃）和IHDP（全球變化人類因素計劃）共同發(fā)布。主要用來探索人類活動與土地利用變化之間的關(guān)系，是尋求可持續(xù)發(fā)展的重要手段［8］。中國于1992 年在陳述彭先生指導(dǎo)下建立起土地利用/覆蓋變化遙感監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析技術(shù)以來［9］，學(xué)者們以ArcGIS、RS、Envi、Geoda、Spss 等軟件為分析平臺，從宏觀［10，11］、中觀和微觀［12，13］尺度上，對全國、省域、經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域［14-16］和生態(tài)脆弱區(qū)［17］的土地利用變化及其驅(qū)動因素進行探討，取得了豐碩的研究成果。在研究內(nèi)容上，學(xué)者們圍繞土地利用的時序演變特征［18，19］、空間格局分布［20-22］、土地流轉(zhuǎn)方向［19，23］、集約利用水平［24，25］、驅(qū)動機制［26-28］等展開深入探索。在研究方法上，土地利用動態(tài)度、土地利用轉(zhuǎn)移矩陣、土地相對變化率、核密度估計等方法被用于描述土地利用變化的時序演變特征、空間格局分布與趨勢；而基于截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的多元回歸分析、主成分分析等方法被用于探討土地利用變化的驅(qū)動因素。另外隨著空間技術(shù)的發(fā)展，學(xué)者們越來越重視驅(qū)動因素的空間分異對土地利用變化的驅(qū)動機制，地理加權(quán)回歸、地理探測器等方法被廣泛應(yīng)用，能夠更加科學(xué)直觀地進行驅(qū)動機制的研究。然而，目前的研究尚存在一些不足。第一是缺乏基于擴張?zhí)卣鞯霓r(nóng)村居民點擴張模式的分析與概括。在已有研究中，擴張模式分析多見于城市建設(shè)用地擴張，劉紀(jì)遠等［29］、劉小平等［30］根據(jù)景觀擴張指數(shù)將城市建設(shè)用地的擴張模式劃分為填充式、飛地式、邊緣式3 種類型，而農(nóng)村居民點擴張的相關(guān)分類少有涉及。第二是在驅(qū)動機制的研究上缺乏不同地域驅(qū)動因素與驅(qū)動模式分異狀況的分析。大多研究是基于整個研究區(qū)的截面數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)進行多元回歸分析或主成分分析，忽略了不同區(qū)域土地利用變化的驅(qū)動力存在差異，尤其是在中觀、宏觀尺度下，不能客觀反映研究區(qū)內(nèi)部不同地域土地利用變化驅(qū)動力的空間分異狀況。

江蘇省作為中國經(jīng)濟發(fā)達的省份，建設(shè)用地需求量大，省內(nèi)人地關(guān)系緊張［31］。2006 年開始推行萬頃良田建設(shè)，探索基于城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤的“三集中”政策［32］。2015 年基于“三項土地制度改革”又積極投入農(nóng)村集體經(jīng)營性建設(shè)用地流轉(zhuǎn)、農(nóng)村閑置宅基地自愿有償退出的探索，并摸索出置換安置房、存量置換、一次性貨幣補償?shù)日赝顺瞿Ｊ剑?3］。江蘇省雖然一直走在全國土地利用制度改革的前列，但在全國農(nóng)村居民點擴張的趨勢下，也并未打破農(nóng)村地區(qū)人減地增的局面。2000 年江蘇省農(nóng)村居民點面積為10 413.90 km2，2018 年農(nóng)村居民點規(guī)模達到11 497.64 km2，農(nóng)村人均建設(shè)用地面積由209.44 m2/人增至 262.79 m2/人［34］，遠超過國家規(guī)定的150 m2/人的上限標(biāo)準(zhǔn)。因此，本研究基于江蘇省2000—2018 年的土地利用數(shù)據(jù)及社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，采用核密度估計、景觀指數(shù)、地理探測器等方法，探索江蘇省2000—2018 年農(nóng)村居民點擴張的時空演變特征、擴張模式，診斷全省及蘇南、蘇中、蘇北農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因素和驅(qū)動模式。以期為江蘇省協(xié)調(diào)人地關(guān)系、科學(xué)制定土地政策和村莊規(guī)劃，促進城鄉(xiāng)融合、有序推進鄉(xiāng)村振興提供借鑒和參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

以2000—2018 年為研究區(qū)間，截取了2000、2005、2010、2015、2018 年 5 個時間點的土地利用數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)。30 m×30 m 的土地利用柵格數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn）。社會經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)來自《江蘇省土地利用規(guī)劃》《江蘇省統(tǒng)計年鑒》《江蘇省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》以及各地市的統(tǒng)計年鑒。

1.2 核密度估計

核密度估計是根據(jù)數(shù)據(jù)自身的特點和性質(zhì)進行擬合分布的非參數(shù)估計，因不需要像參數(shù)估計那樣加入先驗知識，從而能夠達到對樣本數(shù)據(jù)最大程度的近似擬合。在空間計量中，核密度估計可以根據(jù)輸入要素計算整個區(qū)域的數(shù)據(jù)聚集情況，反映要素在其周圍鄰域中的密度以及核對周邊的影響程度。目前在研究耕地、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、農(nóng)村居民點等的空間格局分布及演變特征上多有應(yīng)用［14，35，36］。其表達式如下。

式中，f（x）為核密度估計值；k（x）為核密度函數(shù)；T為農(nóng)村居民點斑塊的數(shù)量；h為帶寬，即距離衰減閾值；（x-Xi）表示Xi到樣本點x的距離。核密度估計值越大，表示農(nóng)村居民點分布越密集。

1.3 景觀指數(shù)

景觀指數(shù)是指能夠高度濃縮景觀格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置等某些方面特征的簡單定量指標(biāo)［37］。本研究借助Fragstats 軟件，選取如下指標(biāo)（表1），來量化江蘇省農(nóng)村居民點分布的聚集程度，反映其空間配置特征。

表1 研究區(qū)選用的景觀指數(shù)

1.4 地理探測器

地理探測器（GeoDetector）是探測空間分異性，解釋空間分異現(xiàn)象驅(qū)動力的統(tǒng)計學(xué)方法，逐漸被用于城市發(fā)展、社會經(jīng)濟等領(lǐng)域的研究中［21，38，39］。研究借助地理探測器分析農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因子以及不同地區(qū)驅(qū)動力的空間分異狀況，模型如下。

式中，q為某個探測因子對農(nóng)村居民點擴張的解釋力；h為因變量Y或因子X的分類數(shù)，Nh和N分別為某分類h和研究區(qū)域的單元數(shù)；L為分類總數(shù)；和σ2分別是某分類h和研究區(qū)因變量Y的方差。q的值域為［0，1］，其值越大，說明該要素X對因變量Y的解釋力越強。如果不對q值做統(tǒng)計顯著性檢驗，其仍有明確的物理意義，且地理探測器對自變量的共線性問題免疫，能夠?qū)τ绊懸蜃舆M行有效篩選。

2 江蘇省農(nóng)村居民點擴張的時空演變特征

2.1 農(nóng)村居民點擴張的時序變化分析

2.1.1 擴張速率及人均面積變化 2000—2018 年江蘇省農(nóng)村居民點規(guī)模日益擴大，總面積由10 413.90 km2增至 11 497.64 km2，增加了 1 083.74 km2，擴張10.41%。農(nóng)村居民點擴張速率呈波動下降趨勢（圖1），2000—2005 年擴張速率最快，為 0.71%，2005—2010 年降至 0.44%，后于 2010—2015 年小幅上漲后，在2015—2018 年降至最低點0.38%，年均擴張速率為0.58%。另外，2000—2018 年江蘇省鄉(xiāng)村人口（城鎮(zhèn)化率口徑）由4 286.43 萬人降至2 446.61 萬人，年均減少速率2.38%。鄉(xiāng)村人口的快速析出與農(nóng)村居民點的粗放擴張，導(dǎo)致人均農(nóng)村居民點面積不斷增加（圖2），遠遠超過國家《村鎮(zhèn)規(guī)劃》規(guī)定的150 m2/人的上限標(biāo)準(zhǔn)。

圖1 土地利用動態(tài)度變化趨勢

圖2 2000—2018年農(nóng)村居民點總面積和人均用地面積變化

2.1.2 農(nóng)村居民點流轉(zhuǎn)方向分析 基于Arcgis 對5期的土地利用矢量數(shù)據(jù)進行疊加分析，得到2000—2018 年江蘇省土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，并提取出與農(nóng)村居民點變化相關(guān)的部分（表2）。結(jié)果表明，①2000—2018 年共有2 853.76 km2其他類型土地轉(zhuǎn)移為農(nóng)村居民點，其中耕地轉(zhuǎn)移了2 509.51 km2，貢獻率為87.9%，占比最高；城鎮(zhèn)工礦用地轉(zhuǎn)移238.66 km2，占比8.36%；林地、草地、水域和未利用土地分別轉(zhuǎn)移35.60、10.98、58.33 和 0.68 km2。說明農(nóng)村居民點擴張主要通過占有耕地轉(zhuǎn)化而來。②2000—2018 年共有1 769.00 km2的農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)出為其他類型土地，其中1 175.81 km2劃作城鎮(zhèn)工礦用地，占比66.5%；514.80 km2復(fù)墾為耕地，占比29.1%；同時分別有 11.15、3.45、60.35 和 3.44 km2的農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)化為林地、草地、水域和未利用土地。這表明隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程的加速，城鎮(zhèn)建設(shè)用地需求不斷增加，有些城鄉(xiāng)結(jié)合部演變?yōu)槌鞘薪ǔ蓞^(qū)；同時自2006 年推行城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤政策以來，一系列農(nóng)村土地整理工作使得部分閑置建設(shè)用地復(fù)墾補充為耕地。從總體流轉(zhuǎn)情況來看，轉(zhuǎn)入面積大于轉(zhuǎn)出面積，農(nóng)村居民點規(guī)模在這一正一反的雙重作用下逐漸擴大。

表2 江蘇省2000—2018 年農(nóng)村居民點變化轉(zhuǎn)移矩陣（單位：km2）

2.2 江蘇省農(nóng)村居民點擴張的空間格局變化

2.2.1 擴張程度分析 通過計算土地相對變化率反映各地級市農(nóng)村居民點的擴張程度，并運用Arcgis自然斷點法將擴張程度劃分為Ⅰ～Ⅴ5 個等級進行可視化表達（圖3），等級越高表示擴張面積越大。由于所處地理位置、經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r、人口增長及流動情況的不同，江蘇省13 個地級市農(nóng)村居民點的擴張程度差異明顯。從整個研究區(qū)間看，2000—2018 年農(nóng)村居民點的擴張程度表現(xiàn)為蘇北＞蘇南＞蘇中。其中擴張面積最大的是鹽城、蘇州、南通，均超過100 km2，最小的是徐州，擴張面積為18.21 km2。分時段來看（圖4），2000—2005 年，農(nóng)村居民點擴張主要集中在蘇南蘇州、無錫、常州等地，相對變化率分別為8.02、4.61 和3.44。與其他地區(qū)相比這些地市發(fā)展起步早，村鎮(zhèn)企業(yè)的快速崛起和經(jīng)濟迅猛發(fā)展造成的旺盛建房需求是導(dǎo)致這些地區(qū)農(nóng)村居民點擴張程度較大的主要原因；2005—2010 年，鹽城和南通農(nóng)村居民點擴張程度最大，相對變化率分別為6.62 和6.47；而蘇南蘇州、南京、無錫等地因受耕地保護、耕地占補平衡和城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤等政策影響，農(nóng)村居民點規(guī)模階段性縮小，相對變化率呈現(xiàn)負值，分別為-4.10、-0.95 和-2.25；2010—2015年，農(nóng)村居民點擴張程度最大的是南通，相對變化率為8.97，其次是蘇州和泰州，相對變化率分別為2.69和2.17；2015—2018 年，農(nóng)村居民點用地擴張主要集中在蘇南南京、常州、鎮(zhèn)江等地，相對變化率分別為4.22、5.50 和4.04，而南通作為江蘇省同一鄉(xiāng)鎮(zhèn)村莊建設(shè)用地布局調(diào)整試點，農(nóng)村居民點面積減少26.73 km2，相對變化率為-8.32。從總體上看，各地市受耕地保護、集約節(jié)約利用土地等制度和城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤、農(nóng)村土地整理相關(guān)政策的影響，農(nóng)村居民點的擴張幅度有所減弱。

圖3 江蘇省各地級市農(nóng)村居民點增量

圖4 江蘇省各地級市2000—2018 年農(nóng)村居民點相對變化

2.2.2 核密度、景觀指數(shù)及擴張模式分析 借助Arcgis 空間分析工具中的核密度分析對農(nóng)村居民點要素的分布密度進行計算，并運用自然斷點法將計算結(jié)果劃分為5 個等級。如圖5 所示，2000—2018年江蘇省農(nóng)村居民點的分布密度均值由113.10個/km2增至124.84 個/km2，呈現(xiàn)出“多核心”的分布特征，低密度地塊減少，中高密度地塊增多，分布密集趨勢顯著。其中，新增高密度地區(qū)主要集中在蘇州北部（張家港、常熟、太倉）、無錫（江陰、宜興）、常州中東部（武進）和南京（江寧）。另外，農(nóng)村居民點分布密度的標(biāo)準(zhǔn)差由 2000 年的 85.72 增至 2018 年 92.71，密度分布差異進一步擴大，南北空間分異顯著。其中，蘇北農(nóng)村居民點的分布格局表現(xiàn)為低-中-高密度大面積連片分布，而蘇南和蘇中表現(xiàn)為中-高密度小面積離散分布。

圖5 2000、2018 年江蘇省農(nóng)村居民點核密度估計

借助景觀分析法，引入斑塊數(shù)量（NP）、斑塊密度（PD）、聚集指數(shù)（AI）和最大面積斑塊占比（LPI）4個景觀指數(shù)，進一步量化江蘇省農(nóng)村居民點空間分布的聚集程度及其變化，分析概括各地級市農(nóng)村居民點的擴張模式。從整體來看（表3），江蘇省近20年農(nóng)村居民點斑塊數(shù)量減少，斑塊密度逐年下降，斑塊連片面積增大，聚集指數(shù)上升，表明農(nóng)村居民點分布的聚集程度增強，土地破碎化程度降低。從13 個地市來看，蘇南南京、無錫、常州、蘇州農(nóng)村居民點的斑塊密度均處于持續(xù)降低的狀態(tài)，而鎮(zhèn)江處于波動降低的狀態(tài)。蘇中南通、揚州、泰州和蘇北徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷農(nóng)村居民點的斑塊密度均處于波動降低的狀態(tài)。另外，除蘇中泰州、南通和蘇北徐州農(nóng)村居民點的聚集指數(shù)波動上升以外，其余地市農(nóng)村居民點的聚集指數(shù)均處于持續(xù)上升狀態(tài)。

表3 江蘇省農(nóng)村居民點景觀指數(shù)

基于13 個地市農(nóng)村居民點空間分布的擴張程度和聚集特征，對農(nóng)村居民點的擴張模式進行概括分類。其中，聚集特征以斑塊密度的均值衡量，高于均值為高度聚集型，低于均值為低度聚集型。將擴張程度和聚集特征兩個屬性疊加后，農(nóng)村居民點的擴張模式可分為7 種類型，如表4。其中，Ⅴ級高度聚集型和Ⅳ級低度聚集型的擴張模式占比最高，均為23%；Ⅳ級高度聚集型、Ⅲ級高度聚集型和Ⅰ級低度聚集型占比最低，均為7.7%。由模式分析可知，農(nóng)村居民點擴張程度較大的鹽城、南通、蘇州以及擴張程度大且空間分布聚集程度較低的常州、揚州、淮安等地是未來農(nóng)村居民點挖潛整理和鄉(xiāng)村聚落空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重點關(guān)注區(qū)域。

表4 2000—2018 年江蘇省13 個地市擴張模式

3 江蘇省農(nóng)村居民點擴張驅(qū)動因素分析

依據(jù)相關(guān)研究成果［11，14，21，22，40，41］，結(jié)合江蘇省現(xiàn)狀，將影響農(nóng)村居民點擴張的因素分為經(jīng)濟發(fā)展、人口流動、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和道路交通4 類，從中選取區(qū)域GDP（X1）、公路里程（X2）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X3）、鄉(xiāng)村人口（X4）、農(nóng)村人均收入（X5）、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)（農(nóng)業(yè)占農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的比重X6）、鄉(xiāng)村兩棲人口占比（鄉(xiāng)村二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占比X7）等7 個指標(biāo)，以Geodetector 軟件為分析平臺，運用地理探測器分析不同時期這些因子對全省及不同區(qū)域農(nóng)村居民點擴張的作用強度。

結(jié)果表明，①從整體上看，鄉(xiāng)村人口、農(nóng)村人均收入、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)及鄉(xiāng)村兩棲人口占比是江蘇省農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因素，其q值在不同時期均處于 0.6～0.9 的高值水平，均值分別為 0.61、0.84、0.64 和0.77。其中，2005—2018 年農(nóng)村人均收入的q值最高，對農(nóng)村居民點擴張的驅(qū)動力最強（圖6）。究其原因，農(nóng)村人均收入水平不斷提高為農(nóng)民改善生活環(huán)境、提高生活質(zhì)量提供了物質(zhì)保障，農(nóng)民建房需求旺盛，一些農(nóng)戶選擇在老宅的基礎(chǔ)上改造房屋，但大部分農(nóng)戶更偏向于另尋地址，建設(shè)新房，違法占用耕地蓋房的現(xiàn)象屢禁不止，導(dǎo)致了農(nóng)村居民點規(guī)模的擴張。其次，城市的虹吸效應(yīng)使得大量鄉(xiāng)村勞動力涌向城市，往返于城市和鄉(xiāng)村之間的“兩棲人口”不斷增加。由于從事二三產(chǎn)業(yè)所得回報高于傳統(tǒng)的農(nóng)林牧漁業(yè)，外出務(wù)工人員收入水平不斷提高，逐漸形成了“外出務(wù)工，回鄉(xiāng)蓋房”的局面，導(dǎo)致了農(nóng)村居民點擴張、大量宅基地閑置、部分地區(qū)村莊“空心化”嚴(yán)重等現(xiàn)象。另外，隨著農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，農(nóng)業(yè)占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值比重下降，部分地區(qū)利用地理區(qū)位和自然資源優(yōu)勢發(fā)展起了林業(yè)、牧漁業(yè)，雖然在一定程度上促進了農(nóng)業(yè)多元化發(fā)展，但也造成了農(nóng)戶為尋求便利，依林場、池塘、牧場亂建亂蓋房屋的現(xiàn)象。②分區(qū)來看，蘇南、蘇中、蘇北三大區(qū)域農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因素存在差異，可以概括為不同的驅(qū)動模式。蘇南為經(jīng)濟交通驅(qū)動型，公路運營里程和農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值是農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因子。其平均q值分別為0.93 和0.95，且2 個因子q值隨時間變化逐漸增大，說明其對農(nóng)村居民點擴張的驅(qū)動力不斷增強。蘇中為人口農(nóng)業(yè)驅(qū)動型，鄉(xiāng)村人口和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)是農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因子，其平均q值分別為0.77 和0.53，其中，鄉(xiāng)村人口q值隨時間變化逐漸增大，表明其對該地區(qū)農(nóng)村居民點擴張的驅(qū)動力逐漸增強，而農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)q值在期末有所回落。蘇北為經(jīng)濟農(nóng)業(yè)驅(qū)動型，農(nóng)村人均收入和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)是農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因子。其平均q值分別為0.58 和0.93，隨著時間推移，農(nóng)村人均收入q值略有下降，而農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)q值一直穩(wěn)定在0.93 左右，對蘇北農(nóng)村居民點擴張驅(qū)動力較強。

圖6 全省及各區(qū)不同時期探測因子作用強度（q 值）變化趨勢

4 結(jié)論

基于土地利用數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，運用核密度估計、景觀指數(shù)、地理探測器等方法，分析了江蘇省2000—2018 年農(nóng)村居民點擴張的時空演化特征及分區(qū)驅(qū)動差異，結(jié)論如下。

1）從時序演變特征看，2000—2018 年江蘇省農(nóng)村居民點面積由10 413.90 km2增至11 497.64 km2，擴張速率呈現(xiàn)出先降后升再降的波動趨勢，2000—2005 年擴張速率最快，為 0.71%，2015—2018 年最低，為0.38%。在土地流轉(zhuǎn)中，農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)入面積為2 853.76 km2，其中87.9%來自耕地，轉(zhuǎn)出面積為1 769.00 km2，其中66.5%轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)工礦用地，29.1%轉(zhuǎn)為耕地。

2）從擴張程度看，2000—2018 年江蘇省農(nóng)村居民點的擴張程度表現(xiàn)為蘇北＞蘇南＞蘇中。其中擴張面積最大的是鹽城、蘇州、南通，均超過100 km2，最小的是徐州，擴張面積為18.21 km2。13 個地級市農(nóng)村居民點擴張程度差異顯著，但總體擴張幅度有所減弱。

3）從空間分布看，2000—2018 年江蘇省農(nóng)村居民點核密度呈現(xiàn)出“多核心”的分布特征，空間分異顯著。蘇北農(nóng)村居民點以低-中-高密度大面積連片分布為主，而蘇南和蘇中以中-高密度小面積離散分布為主。從斑塊的聚集特征看，江蘇省近20 年農(nóng)村居民點斑塊數(shù)量減少，斑塊密度逐年下降，斑塊連片面積增大，聚集指數(shù)上升，表明農(nóng)村居民點分布的聚集程度增強，土地破碎化程度降低。同時，基于擴張程度和斑塊聚集特征，將13 座地級市農(nóng)村居民點的擴張模式劃分為7 類。其中，Ⅴ級高度聚集型、Ⅳ級高度聚集型和Ⅳ級低度聚集型等擴張程度大且分布聚集程度低的區(qū)域應(yīng)作為農(nóng)村土地挖潛整理關(guān)注的重點。

4）鄉(xiāng)村人口、農(nóng)村人均收入、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)及農(nóng)村兩棲人口占比是江蘇省農(nóng)村居民點擴張的主要驅(qū)動因素，其中農(nóng)村人均收入的驅(qū)動力最強。分區(qū)來看，蘇南、蘇中、蘇北三大區(qū)域農(nóng)村居民點擴張的驅(qū)動模式不同。蘇南為經(jīng)濟交通驅(qū)動型，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和公路運營里程是主要驅(qū)動因子；蘇中為人口農(nóng)業(yè)驅(qū)動型，鄉(xiāng)村人口和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)是主要驅(qū)動因子；蘇北為經(jīng)濟農(nóng)業(yè)驅(qū)動型，主要驅(qū)動因子是農(nóng)村人均收入和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)。

總體來看，研究期間江蘇省農(nóng)村居民點的擴張速度、幅度均有所減弱，且空間分布的聚集程度增強，但占地規(guī)模持續(xù)增加。因此，應(yīng)當(dāng)從堅守紅線嚴(yán)厲打擊違法占用耕地亂搭亂建、嚴(yán)控增量盤活農(nóng)村集體經(jīng)營性建設(shè)用地和閑置宅基地、優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)引導(dǎo)村民適度集中居住等方面為著力點，改革完善相關(guān)制度和政策，積極開展村莊規(guī)劃和農(nóng)村土地整理工作，控制農(nóng)村居民點規(guī)模，促進土地集約節(jié)約利用，為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)孕育發(fā)展和生態(tài)屏障功能的實現(xiàn)提供充足的空間。