西南鄉(xiāng)村振興示范村空間分布特征及影響因素分析

劉富仙 王佑漢 廖琴 曾琨 李謙

摘要 村莊是鄉(xiāng)村地區(qū)最普遍的空間表征和縣域鄉(xiāng)村振興規(guī)劃最基本的組織單元之一，本研究旨在通過分析鄉(xiāng)村振興示范村的空間分布特征和影響因素，為其示范村建設(shè)提供參考。本研究采用最近鄰指數(shù)、地理集中指數(shù)、基尼系數(shù)、核密度分析、地理探測器和地理聯(lián)系率，對西南某地1 947個鄉(xiāng)村振興示范村的空間分布特征和影響因素進行了探討。結(jié)果表明，該地鄉(xiāng)村振興示范村空間分布類型為集聚型，且在市州內(nèi)部表現(xiàn)為非均衡集聚，整體呈“東密西疏”，并在該地東部形成了“一帶四點”的分布格局。自然環(huán)境、人口、社會經(jīng)濟、交通及資源稟賦對鄉(xiāng)村振興示范村的空間分布均有一定影響，經(jīng)過因子探測分析發(fā)現(xiàn)，高程和坡度對鄉(xiāng)村振興示范村的空間分布影響較大，而交通條件、資源稟賦及河流水系對鄉(xiāng)村振興示范村空間分布影響較小。

關(guān)鍵詞 鄉(xiāng)村振興示范村；空間分布；影響因素；最近鄰指數(shù)；鄉(xiāng)村規(guī)劃

中圖分類號 TU982.29；F327? ?文獻標識碼 A

文章編號 1007-7731（2024）08-0138-07

Spatial distribution characteristics and influencing factors of a rural revitalization

demonstration villages in southwest China

LIU Fuxian1， 2? ? WANG Youhan1， 2? ? LIAO Qin1， 2? ? ZENG Kun1， 2? ? LI Qian1， 3

（11Laboratory of Land and Resources Comprehensive Utilization Engineering in Hilly Areas， Nanchong 637009， China;

2Schoolof Geographic Sciences， China West Normal University， Nanchong 637009， China;

3School of Business， China West Normal University， Nanchong 637009， China）

Abstract Villages are the most common spatial representation of rural areas and the most basic organizational unit of county-level rural revitalization planning. This study aims to provide a reference for the construction of rural revitalization model villages by analyzing the spatial distribution characteristics and influencing factors of rural revitalization model villages. This study explored the spatial distribution and influencing factors of 1947 rural revitalization demonstration villages in a certain area of southwest China through nearest neighbor index， geographic concentration index， Gini coefficient， kernel density analysis， geographic detector， and geographic connectivity rate. The results showed that the spatial distribution type of the demonstration villages for rural revitalization in the area was agglomeration， and it shows an unbalanced agglomeration within the city and state， with an overall “dense in the east and sparse in the west”， and a distribution pattern of “one belt and four points” was formed in the eastern part of the area. Natural environment， population， socio-economic， transportation， and resource endowmentsl had an impact on the distribution of rural revitalization demonstration villages. After factor detection analysis， it was found that altitude and slope had a significant impact on the spatial distribution of rural revitalization demonstration villages， while transportation conditions， resource endowments， and river systems had a relatively small impact on the spatial distribution of rural revitalization demonstration villages

Keywords demonstration village for rural revitalization; spatial distribution; influencing factor; nearest neighbor index; rural planning

村莊是鄉(xiāng)村地區(qū)最普遍的空間表征和縣域鄉(xiāng)村振興規(guī)劃最基本的組織單元之一[1]，也是鄉(xiāng)村振興的重要載體之一。當前，村莊的空間分布及影響因素研究備受關(guān)注，學(xué)者們從鄉(xiāng)村振興的內(nèi)涵出發(fā)，開展了鄉(xiāng)村旅游重點村[2]、傳統(tǒng)村落[3]、美麗鄉(xiāng)村[4]、國家森林鄉(xiāng)村[5]和鄉(xiāng)村治理示范村[6]等的空間分布及影響因素研究。從現(xiàn)有研究來看，對鄉(xiāng)村振興示范村空間分布及影響因素的研究有待進一步深入開展。目前，關(guān)于鄉(xiāng)村振興示范村的研究集中在示范村創(chuàng)建的理論邏輯[7]與實踐路徑[8]、對典型村產(chǎn)業(yè)[9-10]及人才[11]等建設(shè)的思考和具體村落的規(guī)劃[12]方面。為此，本文采用最近鄰指數(shù)分析鄉(xiāng)村振興示范村在地理空間的聚集性，運用地理集中指數(shù)和基尼系數(shù)分析示范村在市州內(nèi)部的集中性和均衡狀態(tài)，利用核密度分析示范村在空間上的分布密度及格局，然后運用地理聯(lián)系率分析示范村市州分布數(shù)量與市州人口、經(jīng)濟因素的空間聯(lián)系率，最后利用地理探測器探測出各因子對示范村空間分布的影響強度大小，目的是為示范村的建設(shè)提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

鄉(xiāng)村振興示范村名單源于研究區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳官方網(wǎng)站，自2019年開始每年評選500個鄉(xiāng)村振興示范村，4年共計2 000個行政村。行政村村域界線源于第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫的調(diào)查區(qū)村界，因時間跨度部分行政村拆并，選用拆并后的行政村范圍，調(diào)整后實際共計1 947個行政村。數(shù)字高程（DEM）數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（https：//www.gscloud.cn/）ASTER GDEM 30M分辨率WGS84坐標數(shù)字高程數(shù)據(jù)，并運用ArcGIS軟件中的3D Analysis和Hydrologic Model模型提取流域水系中心線[13]，依據(jù)第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的省域河流水系校正調(diào)查村調(diào)查區(qū)界線，示范村面積均大于1 km2，誤差忽略不計。鄉(xiāng)村振興示范村點數(shù)據(jù)通過計算村域范圍邊界重心坐標獲得。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)源于研究區(qū)2022年統(tǒng)計年鑒；A級景區(qū)數(shù)據(jù)基于百度地圖，通過數(shù)據(jù)采集軟件抓取獲得景區(qū)點地理空間數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 最近鄰指數(shù)? 最近鄰指數(shù)可用于判斷2019—2022年各年份鄉(xiāng)村振興示范村在省域上的空間分布類型，其計算公式如下[14]。

[R=r1rE] （1）

[rE=12n/A] （2）

式（1—2）中，[R]表示最近鄰指數(shù)，[rE]是理論最近鄰距離，[r1]是實際最近鄰距離，A是研究區(qū)面積，n是鄉(xiāng)村振興示范村個數(shù)。R=1時鄉(xiāng)村振興示范村呈隨機分布；R>1時鄉(xiāng)村振興示范村呈均勻分布；R<1時鄉(xiāng)村振興示范村呈集聚型分布。

1.2.2 地理集中指數(shù)? 地理集中指數(shù)反映地理事物在地域上的集中程度，研究選取該方法分析鄉(xiāng)村振興示范村在市州的集中程度，其計算公式如下[15]。

[Z=100×i=1NyiT2] （3）

式（3）中，[Z]為地理集中指數(shù)，N為市州數(shù)量，[yi]為第[i]個市州擁有的鄉(xiāng)村振興示范村數(shù)量，[T]為鄉(xiāng)村振興示范村的總數(shù)量。其中，[Z]的取值范圍為0～100，[Z]值越大，表示集中程度越高。

1.2.3 基尼系數(shù)? 基尼系數(shù)是經(jīng)濟學(xué)中衡量事物發(fā)展均衡度的重要指標，參考相關(guān)學(xué)者研究成果將其引入描述鄉(xiāng)村振興示范村在市州內(nèi)部分布的均衡程度，其計算公式如下[16]。

[G=-1NPilnPilnN， H=1-G] （4）

式（4）中，[G]是基尼系數(shù)，[H]是均衡分布度，[Pi]為鄉(xiāng)村振興示范村個數(shù)在各市州的占比，N為市州數(shù)量。其中，[G]的取值范圍為0～1，[G]越大，[H]值越小，表明鄉(xiāng)村振興示范村的集中程度越高，均衡度越低。

1.2.4 核密度? 核密度分析用于分析鄉(xiāng)村振興示范村在地理空間上的密集程度和分布趨勢，本文通過ArcGIS計算并進行可視化表達，其計算公式如下[17]。

[f（x）=1nhi=1Nkx-xih] （5）

式（5）中，[n]為鄉(xiāng)村振興示范村個數(shù)，[h]為帶寬，[k]表示核心，[x-xi]為示范村[x]與[xi]之間的距離。核密度值越高代表鄉(xiāng)村振興示范村在該區(qū)域分布越密集。

1.2.5 地理探測器? 地理探測器主要描述鄉(xiāng)村振興示范村空間分布影響因素的解釋力，用q表示。q值越大，表示影響因素的影響重要程度更高。計算公式如下[18]。

[q=1-1nσ2h=1Lnhnσ2h] （6）

式（6）中，[L]為影響因素總類型數(shù)，[n]和[nh]分別為鄉(xiāng)村振興示范村個數(shù)、第[h]類型因素鄉(xiāng)村振興示范村個數(shù)。

1.2.6 地理聯(lián)系率? 用于分析研究要素在空間分布上的聯(lián)系程度，研究引入分析鄉(xiāng)村振興示范村與人口、社會經(jīng)濟因子在地理空間分布上的聯(lián)系情況，其公式如下[19]。

[L=100-12i=1nSi-Ki] （7）

式（7）中，L為地理聯(lián)系率，[Si]為第[i]個地區(qū)鄉(xiāng)村振興示范村占總數(shù)的比例；[Ki]為第[i]個地區(qū)人口、社會經(jīng)濟因子分別占總數(shù)的比例。[L]值范圍為0～100，值越大，說明兩者之間的地理聯(lián)系率越緊密。

2 結(jié)果與分析

2.1 鄉(xiāng)村振興示范村空間分布聚集性

根據(jù)鄉(xiāng)村振興示范村名單整理得到該地區(qū)各市州鄉(xiāng)村振興示范村個數(shù)統(tǒng)計，詳見表1。從數(shù)量上來看，市州A、K和F數(shù)量排名靠前，市州C、P和B分布數(shù)量較少。通過最近鄰指數(shù)計算得出，2019—2022年各批次鄉(xiāng)村振興示范村的最近鄰指數(shù)分別為0.618 0、0.711 7、0.693 2和0.685 6，2019—2022年整體的最近鄰指數(shù)為0.550 9。各批次和整體的鄉(xiāng)村振興示范村最近鄰指數(shù)均小于1，表明在地理空間上鄉(xiāng)村振興示范村呈聚集分布，4個批次的鄉(xiāng)村振興示范村整體集聚水平較高，其中2019年集聚程度最高。

2.2 鄉(xiāng)村振興示范村空間分布均衡性

根據(jù)公式（3）計算得出，2019—2022年批次及整體的鄉(xiāng)村振興示范村的地理集中指數(shù)分別為23.421 0、23.320 9、23.372 5、23.482 7和23.367 4。假設(shè)1 947個鄉(xiāng)村振興示范村均勻分布在21市州，計算得到各批次及整體的鄉(xiāng)村振興示范村的地理集中指數(shù)為21.821 8。鄉(xiāng)村振興示范村實際地理集中指數(shù)大于理想狀態(tài)均勻分布的地理集中指數(shù)，說明鄉(xiāng)村振興示范村在市州尺度上空間分布特征集中度較高，其中2022年的集中度指數(shù)在4個批次中最高。根據(jù)公式（4）計算得出，2019—2022年批次及整體的基尼系數(shù)分別為0.974 8、0.975 9、0.975 1、0.973 1和0.975 3，均勻度分別為0.025 2、0.024 1、0.024 9、0.026 9和0.024 7，表明鄉(xiāng)村振興示范村在各市州分布不均勻。綜上，研究區(qū)鄉(xiāng)村振興示范村表現(xiàn)為非均衡的集中特征。

2.3 鄉(xiāng)村振興示范村空間分布密度

依據(jù)公式（5）和利用ArcGIS工具分別對各批次鄉(xiāng)村振興示范村進行核密度分析，得出該地2019—2022年鄉(xiāng)村振興示范村核密度圖，詳見圖1。總體上，該地各批次示范村在東部地區(qū)分布密度較高，西部地區(qū)分布密度較低（圖1E）。從年份看，2019年示范村空間分布形成“一帶多點”的高密度區(qū)，一帶為地區(qū)A、E和F一帶，多點為地區(qū)N、K以及地區(qū)B和I交界聚集區(qū)、地區(qū)R和H交界聚集區(qū)（圖1A）；2020年示范村空間分布在A、E和F一帶聚集效應(yīng)有所降低，在地區(qū)I、B、M、N和H的聚集效應(yīng)進一步加強（圖1B）；2021年示范村空間分布高密度區(qū)再次向地區(qū)A、E和F偏移，地區(qū)M、B、I、R、H、K和N等地在空間上形成高密度聚集帶（圖1C）；2022年示范村在空間分布上新增地區(qū)O高密度區(qū)，地區(qū)M、R、N和K的聚集效應(yīng)有所降低（圖1D）?？傮w而言，鄉(xiāng)村振興示范村分布密度在時空上呈現(xiàn)“東高西低”格局，并在該地東部形成“一帶四點”的分布格局，即A、E和F一帶、H-R交界聚集區(qū)、I-B交界聚集區(qū)、N聚集區(qū)及M聚集區(qū)。

2.4 鄉(xiāng)村振興示范村空間分布影響因素

2.4.1 自然因素? 地形地貌和河流水系是村落形成的基礎(chǔ)，利用疊加分析得到鄉(xiāng)村振興示范村與高程、河流分布、坡度及河流距離的關(guān)系圖，分別詳見圖2—5。

依據(jù)圖2可知，該地最高高程為7 473 m，最低高程為107 m，整體西高東低，大部分鄉(xiāng)村振興示范村位于低高程區(qū)，少部分零星分布在該地西部地區(qū)，隨著高程升高，示范村數(shù)量減少。由圖3可知，鄉(xiāng)村振興示范村的分布有明顯的近水性，鄉(xiāng)村振興示范村大部分位于河谷區(qū)附近，從該地東部地區(qū)看，岷江、嘉陵江等孕育出許多支流，為東部地區(qū)提供了豐沛的水資源，沿河流區(qū)域分布眾多鄉(xiāng)村振興示范村。從圖4可看出，各批次鄉(xiāng)村振興示范村個數(shù)均隨著坡度的增加而減少。該地鄉(xiāng)村振興示范村主要分布在距最近水系0～7.49 km的地區(qū)，占比61.12%，且隨著距離水系距離增加，鄉(xiāng)村振興示范村的數(shù)量逐步減少（圖5）。

2.4.2 交通條件? 選取國省縣道，利用近鄰分析得到鄉(xiāng)村振興示范村距國道、省道和縣道最近距離，詳見表2。隨著距離國道、省道和縣道距離增加，鄉(xiāng)村振興示范村數(shù)量逐步減少，在距國道、省道和縣道最近距離2.64 km內(nèi)示范村的個數(shù)較多，有1 626個，占比83.51%。該地東部地區(qū)路網(wǎng)密集，西部較為稀疏，導(dǎo)致各地區(qū)鄉(xiāng)村振興示范村的分布受道路的影響隨機性較大，從該地鄉(xiāng)村振興示范村“東密西疏”的分布來看，示范村的空間分布在一定程度上受到交通影響。

2.4.3 社會經(jīng)濟? 以人均GDP、農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值為指標，運用地理聯(lián)系率測算鄉(xiāng)村振興示范村空間分布與社會經(jīng)濟發(fā)展水平間的關(guān)系。結(jié)果表明，鄉(xiāng)村振興示范村空間分布與人均GDP的地理聯(lián)系率為99.8、與農(nóng)民人均可支配收入的地理聯(lián)系率為99.84、與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的地理聯(lián)系率為99.9，說明示范村空間分布與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平聯(lián)系緊密。鄉(xiāng)村振興示范村在一定程度上展示的是其在區(qū)域上的示范帶動作用。就鄉(xiāng)村地區(qū)而言，人均GDP、農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值等指標一定程度上反映出生活水平以及鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展也帶來資源、人力和政策逐步向示范村傾斜，進一步推動了當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展。

2.4.4 人口? 以年末常住人口、鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)為指標，運用地理聯(lián)系率測算鄉(xiāng)村振興示范村空間分布與人口的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興示范村分布與年末常住人口的地理聯(lián)系率為99.80，與鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)的地理聯(lián)系率為99.89，說明示范村的空間分布與人口聯(lián)系緊密。

2.4.5 資源稟賦? 選取該地文化和旅游廳公布的A級景區(qū)名單，利用近鄰分析得到鄉(xiāng)村振興示范村距A級景區(qū)最近距離，詳見表3。隨著距離的增加，鄉(xiāng)村振興示范村的個數(shù)在不斷減少，結(jié)果表明示范村的空間分布與距A級景區(qū)的距離有一定關(guān)系。

2.5 鄉(xiāng)村振興示范村空間分布影響因子探測

通過上述影響因子分析，利用地理探測器方法，選取該地各市州DEM、2021年人口、社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù)，探測各影響因子對鄉(xiāng)村振興示范村空間分布影響的大小。10個因變量均采用自然斷點法對具體數(shù)值進行分類處理，將其由數(shù)值量轉(zhuǎn)換為類型量，選取示范村核密度值為自變量Y，最后將X和Y賦值到鄉(xiāng)村振興示范村點數(shù)據(jù)上，利用GeoDetector軟件將X和Y導(dǎo)入模型中，最終得到因子探測結(jié)果，詳見表4。其中q為各因子對鄉(xiāng)村振興示范村空間分布的影響力大小，值域范圍為[0，1]，值越大，其對鄉(xiāng)村振興示范村分布影響的解釋力越大。

依據(jù)表4，10個因子均通過顯著性檢驗，各因子探測q值的解釋力從大到小為高程（0.585）>坡度（0.515）>人均可支配收入（0.457）>鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)（0.436）>年末常住人口（0.378）>農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（0.366）>人均GDP（0.200）>距國道、省道和縣道最近距離（0.124）>距A級景區(qū)最近距離（0.109）>距河流最近距離（0.010）?？偟膩砜矗叱毯推露葘κ痉洞宓目臻g分布影響較為明顯，河流、交通及資源稟賦條件對于示范村空間分布有一定影響，其影響強度相對較弱。

3 結(jié)論與討論

以研究區(qū)1 947個鄉(xiāng)村振興示范村為研究對象，基于最近鄰指數(shù)分析鄉(xiāng)村振興示范村在地理空間的聚集性，運用地理集中指數(shù)和基尼系數(shù)分析鄉(xiāng)村振興示范村在市州內(nèi)部的集中性和均衡狀態(tài)，利用核密度分析鄉(xiāng)村振興示范村在空間上的分布密度及格局，然后運用地理聯(lián)系率分析鄉(xiāng)村振興示范村市州分布數(shù)量與市州人口、經(jīng)濟因素的空間聯(lián)系率，最后利用地理探測器探測出各因子對鄉(xiāng)村振興示范村空間分布的影響強度的大小，得到如下結(jié)論。

（1）研究區(qū)鄉(xiāng)村振興示范村在地理空間上呈現(xiàn)集聚特征，4個批次集聚程度不同，其中2019年鄉(xiāng)村振興示范村的聚集程度最高，2020年聚集程度最低；鄉(xiāng)村振興示范村在市州內(nèi)部呈非均衡的集中分布，其中2022年市州內(nèi)部集中程度最高。（2）鄉(xiāng)村振興示范村空間分布密度總體上呈現(xiàn)“一帶四點”格局，分布密度東高西低。4個批次形成的密度高值區(qū)呈現(xiàn)出點狀或帶狀，隨著4個批次鄉(xiāng)村振興示范村的形成，2019—2022年，該地鄉(xiāng)村振興示范村整體上形成了以地區(qū)A、E和F一帶、地區(qū)H-R交界處、地區(qū)I-B交界處、地區(qū)N和地區(qū)M為核心的高密度聚集區(qū)。（3）鄉(xiāng)村振興示范村空間分布受地形條件影響明顯，社會經(jīng)濟和人口因素次之，交通條件及資源稟賦也影響鄉(xiāng)村振興示范村空間分布，相較于自然、社會經(jīng)濟和人口因素，其影響強度相對較弱。

研究區(qū)鄉(xiāng)村振興示范村在地理空間上呈現(xiàn)明顯的地理特征，且空間分布受到地形條件影響較大，同時受社會經(jīng)濟和人口資源等因子影響明顯。由于村域單元的經(jīng)濟及人口數(shù)據(jù)暫時較難以獲取，本研究選取的人口和社會因子是以市州為單元，在數(shù)據(jù)選取上有一定局限性，后續(xù)研究可以選取部分示范村進行村域人口及經(jīng)濟調(diào)查，以便更深入分析經(jīng)濟和人口對示范村空間分布的影響。各地鄉(xiāng)村振興示范村的自然條件和資源稟賦的不同，導(dǎo)致其具有各自的特色，因此，在未來研究中可以依據(jù)不同的自然條件或區(qū)劃提出關(guān)于鄉(xiāng)村振興示范村建設(shè)的差異化政策，進而更好地為鄉(xiāng)村振興示范村建設(shè)提供現(xiàn)實參考。

參考文獻

[1] 周揚，黃晗，劉彥隨. 中國村莊空間分布規(guī)律及其影響因素[J]. 地理學(xué)報，2020，75（10）：2206-2223.

[2] 羅麗，覃建雄，楊建春. 西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布及結(jié)構(gòu)分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（12）：260-269.

[3] 劉安樂，明慶忠，楊承玥，等. 滇黔桂傳統(tǒng)村落空間分布特征及其與旅游發(fā)展關(guān)系[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2021，42（9）：166-177.

[4] 曹開軍，王秘秘. 中國美麗鄉(xiāng)村空間格局演變及其影響因素[J]. 地理科學(xué)，2022，42（8）：1446-1454.

[5] 羅文斌，蔣理，雷潔瓊，等. 湖南省國家森林鄉(xiāng)村分布格局及影響因素研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（2）：33-42.

[6] WANG J H，CHEN G L，ZHAGN J H，et al. The spatial dsitribution pattern and influencing factors of rural governance demonstration villages and towns in China[J].Journal of resources and ecology，2023，14（5）：1061-1074.

[7] 黃承偉. 鄉(xiāng)村振興示范創(chuàng)建的理論邏輯與推進路徑[J]. 甘肅社會科學(xué)，2022（5）：18-24.

[8] 李堯磊. 中國鄉(xiāng)村振興過程中 “制造亮點” 的多層級邏輯：基于中部橋鎮(zhèn)的案例研究[J]. 公共管理與政策評論，2022，11（6）：59-76.

[9] 劉社堂. 以“三變” 改革推進鄉(xiāng)村振興的實踐與思考：以陜西省相關(guān)市縣典型示范村為例[J]. 安徽農(nóng)學(xué)通報，2018，24（15）：1-5，30.

[10] 潘艷芬，楊菊. 鄉(xiāng)村振興視域下少數(shù)民族地區(qū)鄉(xiāng)村旅游開發(fā)路徑選擇：以貴州省黃平縣Y村為例[J]. 安徽農(nóng)學(xué)通報，2021，27（12）：141-143，147.

[11] 王安源，馬溶. 新時代“鄉(xiāng)村大學(xué)生” 人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新研究：以安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)“一村一名大學(xué)生”人才培養(yǎng)工程為例[J]. 安徽農(nóng)學(xué)通報，2020，26（14）：162-164.

[12] 何炅燦. 全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下村莊規(guī)劃格局優(yōu)化探究：以四川省儀隴縣觀紫鎮(zhèn)泉水村村莊規(guī)劃為例[J]. 安徽農(nóng)學(xué)通報，2021，27（16）：13-14.

[13] 王成文，李英，黃小琴，等. 基于GIS和DEM數(shù)據(jù)的流域水系提取與優(yōu)化分析[J]. 中國農(nóng)村水利水電，2021（2）：37-42，50.

[14] 黃婷，李冬花，蔣偉峰，等. 長江中游城市群鄉(xiāng)村旅游空間分布特征及影響因素：以鄉(xiāng)村旅游重點村為例[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2023，32（12）：2466-2477.

[15] BIAN J J，CHEN W X，ZENG J. Spatial distribution characteristics and influencing factors of traditional villages in China[J]. International journal of environmental research and public health，2022，19（8）：4627.

[16] 王耀斌，宋穎，黃珊，等. 甘肅省鄉(xiāng)村旅游示范村空間分布及影響因素研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2020，41（7）：240-247.

[17] 時浩楠. 鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)強鎮(zhèn)空間分布特征及影響因素[J]. 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2023，25（4）：18-24，189.

[18] 王勁峰，徐成東. 地理探測器：原理與展望[J]. 地理學(xué)報，2017，72（1）：116-134.

[19] ZHANG Y X，LI W Z，LI Z Y，et al. Spatial distribution characteristics and influencing factors of key rural tourism villages in China[J]. Sustainability，2022，14（21）：14064.

（責編：何 艷）

基金項目 四川革命老區(qū)發(fā)展研究中心項目“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略視覺下四川革命老區(qū)鄉(xiāng)村活力評價”（SLQ2019C-25）；四川革命老區(qū)發(fā)展研究中心項目“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下四川革命老區(qū)推進新型城鎮(zhèn)化的路徑研究”（SLQ2019C-18）。

作者簡介 劉富仙（1999—），女，四川巴中人，碩士研究生，從事資源利用與區(qū)域發(fā)展研究。

通信作者 李謙（1984—），女，四川儀隴人，碩士，講師，從事資源利用與區(qū)域發(fā)展研究。

收稿日期 2023-12-15