陶金源, 張孟楠, 徐 磊, 張蓬濤, 張俊峰

(1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)土資源學(xué)院, 河北 保定 071001; 2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 公共管理學(xué)院, 武漢 430073)

鄉(xiāng)村聚落是社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源與環(huán)境等相互聯(lián)系、相互作用下形成的復(fù)雜地域系統(tǒng)[1]，也是鄉(xiāng)村地區(qū)實(shí)現(xiàn)農(nóng)村發(fā)展和人口集聚的重要空間載體，其結(jié)構(gòu)、規(guī)模及形態(tài)等特征能夠揭示特定地區(qū)不同發(fā)展條件下的人地關(guān)系。作為居民生產(chǎn)、生活的重要活動(dòng)場(chǎng)所，鄉(xiāng)村聚落的形成和發(fā)展受到自然背景、區(qū)位條件及基礎(chǔ)設(shè)施狀況等因素的強(qiáng)烈約束，環(huán)京津貧困帶作為典型連片經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，鄉(xiāng)村聚落演變呈現(xiàn)出與一般區(qū)域不同的發(fā)展規(guī)律和空間狀態(tài)，鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展受到嚴(yán)重挑戰(zhàn)，亟需開(kāi)展鄉(xiāng)村聚落格局演變規(guī)律的相關(guān)研究，為貧困地區(qū)鄉(xiāng)村聚落空間優(yōu)化及京津冀協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)精準(zhǔn)的決策依據(jù)。

鄉(xiāng)村聚落不僅是鄉(xiāng)村地理學(xué)研究的核心內(nèi)容之一，也是人地關(guān)系地域體系的重要研究領(lǐng)域[2]。國(guó)外關(guān)于鄉(xiāng)村聚落的研究早在19世紀(jì)末就已開(kāi)始，研究成果多集中在鄉(xiāng)村聚落概念[3]、分類[4]及空間結(jié)構(gòu)方面[5]；而針對(duì)鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展的研究較少，相關(guān)研究主要集中在鄉(xiāng)村地域發(fā)展[6]、經(jīng)濟(jì)社會(huì)重構(gòu)等方面[7]。由于我國(guó)受重城輕鄉(xiāng)思想的影響，鄉(xiāng)村聚落相關(guān)研究起步較晚，主要從鄉(xiāng)村聚落的內(nèi)涵與類型開(kāi)始進(jìn)行探討[8-9]。隨著國(guó)家鄉(xiāng)村發(fā)展政策的驅(qū)動(dòng)，國(guó)內(nèi)學(xué)者擴(kuò)展了鄉(xiāng)村聚落研究的廣度和深度，在鄉(xiāng)村聚落的識(shí)別方法[10]、類型劃分[11]以及發(fā)展程度上不斷探索[12]，如文琦等以鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與扶貧攻堅(jiān)為切入點(diǎn)，構(gòu)建了鄉(xiāng)村地域村落空間類型識(shí)別體系，并提出了多層次、多維度的鄉(xiāng)村振興模式[13]。隨著鄉(xiāng)村聚落研究的深入，學(xué)者們利用GIS空間技術(shù)[14]，結(jié)合緩沖區(qū)分析[15]、空間疊加分析及樣帶分析等[16]，對(duì)鄉(xiāng)村聚落的空間形態(tài)特征及演變的驅(qū)動(dòng)機(jī)制進(jìn)行了探討[17]。如楊忍以遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，定量識(shí)別廣東省鄉(xiāng)村聚落空間分布的主導(dǎo)因素，并歸納了鄉(xiāng)村聚落演變及重構(gòu)的機(jī)制框架[18]。此外，隨著鄉(xiāng)村地理學(xué)研究的進(jìn)一步發(fā)展，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)注重點(diǎn)逐步從鄉(xiāng)村聚落空間分異轉(zhuǎn)移到鄉(xiāng)村聚落整治與空間優(yōu)化研究上[19-20]。如梁發(fā)超等基于“居住場(chǎng)勢(shì)”理論，結(jié)合三維空間分類法進(jìn)一步設(shè)計(jì)了鄉(xiāng)村聚落景觀空間重構(gòu)模式[21]。

總體而言，國(guó)內(nèi)外關(guān)于鄉(xiāng)村聚落的研究取得了一定成果，主要呈現(xiàn)以下特征：在研究區(qū)域方面，已有研究大多聚焦在縣域、鎮(zhèn)域和村域等小尺度范圍，以城市群、省域或特定連片區(qū)等作為研究對(duì)象的較少；在探究鄉(xiāng)村聚落空間關(guān)聯(lián)的方法上，大多運(yùn)用傳統(tǒng)回歸模型分析鄉(xiāng)村聚落空間關(guān)聯(lián)性，缺乏對(duì)空間依賴性及空間相互作用影響的綜合考慮?；诖?，本文選取環(huán)京津貧困帶為研究對(duì)象，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為研究單元，利用GIS技術(shù)與景觀格局指數(shù)等，定量分析2005年與2015年鄉(xiāng)村聚落空間分異特征，并引入空間依賴性理論，采用探索性空間數(shù)據(jù)探討鄉(xiāng)村聚落空間集聚特征，利用空間計(jì)量模型解析鄉(xiāng)村聚落分布的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。為構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)的城鄉(xiāng)發(fā)展路徑，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)脫貧致富提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

關(guān)于“環(huán)京津貧困帶”的相關(guān)研究較多，但學(xué)術(shù)界對(duì)其邊界與范圍尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，在不同視角下所包含的區(qū)域并不一致，本文主要的參考依據(jù)有：《河北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略研究》提出的亞行標(biāo)準(zhǔn)、《國(guó)家扶貧開(kāi)發(fā)工作重點(diǎn)縣名單》提出的國(guó)家級(jí)貧困縣標(biāo)準(zhǔn)以及《燕山—太行山片區(qū)區(qū)域發(fā)展與扶貧攻堅(jiān)規(guī)劃》提出的集中連片貧困縣標(biāo)準(zhǔn)。依據(jù)前人的研究基礎(chǔ)，本文設(shè)定環(huán)京津貧困帶是：在空間分布上與北京、天津兩市存在較強(qiáng)相互關(guān)系，并且集中連片呈“C”型的帶狀區(qū)域，共28個(gè)縣(區(qū))，該區(qū)域橫貫東經(jīng)113°45′—119°26′，縱跨北緯38°26′—42°30′，總面積8.48萬(wàn)km2，約占河北省總面積38.9%；地勢(shì)由西北向東南逐漸降低，地貌類型主要為高原、盆地和丘陵。這些縣大部分為國(guó)家級(jí)或省級(jí)貧困縣，地理區(qū)位特殊，是京津地區(qū)防風(fēng)固沙的天然屏障與重要水源供給地。

截至2015年底，環(huán)京津貧困帶全年生產(chǎn)總值達(dá)2 334.726 9億元，第一、二、三產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率分別為21%，43%和36%。人口規(guī)模900.72萬(wàn)人，其中鄉(xiāng)村人口占93.87%。2005—2015年，環(huán)京津貧困帶取得一定發(fā)展，城鎮(zhèn)化率達(dá)38.09%，但仍低于全國(guó)平均水平。人均GDP2.72萬(wàn)元，公共財(cái)政預(yù)算收入134.882 8億元，約占河北省67.57%和5.09%，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

研究數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括：京津冀2005年及2015年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，以Land TM 和Landsat-8遙感數(shù)據(jù)為主要信息源，利用ENVI 與ArcGIS 軟件解譯所得，空間分辨率為30 m，用于獲取鄉(xiāng)村聚落斑塊信息，分析鄉(xiāng)村聚落空間分異特征及關(guān)聯(lián)性。道路水系、城鎮(zhèn)位置及邊界矢量數(shù)據(jù)，源于國(guó)家地理信息中心1∶100萬(wàn)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)；數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM)，源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http:∥www.gscloud.cn /)，坡度數(shù)據(jù)由DEM原始數(shù)據(jù)提取所得；借助空間計(jì)量模型探析高程、坡度、城鎮(zhèn)位置及道路水系不同因素與鄉(xiāng)村聚落分布的空間相關(guān)性。

2 研究方法

2.1 鄉(xiāng)村聚落空間分異指數(shù)構(gòu)建

2.1.1 核密度估計(jì) 核密度估計(jì)用于反映要素空間分布特征和變化趨勢(shì)，一般表現(xiàn)為每個(gè)輸出要素由中心向外逐漸遞減，區(qū)域邊緣處密度值為0的趨勢(shì)，核密度估計(jì)值越大，鄉(xiāng)村聚落分布密度越大，公式如下。

(1)

式中：f(x,y)為位于(x,y)處鄉(xiāng)村聚落的核密度估計(jì)；n為鄉(xiāng)村聚落個(gè)數(shù)；h為平滑參數(shù)；K為核函數(shù)；di為位于(x,y)處鄉(xiāng)村聚落距樣本鄉(xiāng)村聚落的距離。

2.1.2 景觀格局指數(shù) 從景觀生態(tài)學(xué)的角度出發(fā)，定量分析環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落的規(guī)模、密度及形狀特征，揭示環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落景觀格局。本文選擇斑塊數(shù)量NP、斑塊密度PD、斑塊面積CA、最大斑塊指數(shù)LPI、平均斑塊面積MPS、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差PSSD、景觀形狀指數(shù)LSI共7個(gè)指標(biāo)，相關(guān)指數(shù)公式及含義見(jiàn)表1。

表1 景觀格局指數(shù)公式及含義

2.2 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

2.2.1 空間關(guān)聯(lián)測(cè)度模型 地理空間中幾乎所有鄰近地區(qū)都具有空間依賴性或空間相關(guān)性，通過(guò)探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)，可以從單一數(shù)據(jù)中發(fā)掘臨近單元空間屬性自相關(guān)性與集聚演變規(guī)律。

(1) 全局自相關(guān)指數(shù)。全局Moran′sI指數(shù)用于反映鄉(xiāng)村聚落空間關(guān)聯(lián)特征，分析鄉(xiāng)村聚落分布是否出現(xiàn)集聚現(xiàn)象，

(2)

(3)

(2) 局域自相關(guān)指數(shù)

(4)

局部Moran′sI指數(shù)用于判斷鄉(xiāng)村聚落處于高值聚類區(qū)還是低值聚類區(qū)，能夠直觀展示鄉(xiāng)村聚落在研究區(qū)域內(nèi)空間集散特征，其參數(shù)含義與全局Moran′sI指數(shù)相同，同樣需要進(jìn)行Z值檢驗(yàn)。

2.2.2 空間計(jì)量模型 傳統(tǒng)回歸模型往往欠缺對(duì)“空間”因素的考量，而鄉(xiāng)村聚落時(shí)空分異的形成又與“空間”因素密不可分。因此，本文引入由傳統(tǒng)回歸模型派生的空間計(jì)量回歸模型：空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)，探求影響鄉(xiāng)村聚落空間分布變量之間的關(guān)聯(lián)性。

(1) 空間滯后模型(SLM)。運(yùn)用空間滯后模型探討各變量在空間上是否存在溢出效應(yīng)。滯后效應(yīng)是指某一地域單元某種變量通過(guò)反饋效應(yīng)與其周圍單元相同變量之間產(chǎn)生的相互影響。

Y=ρW1Y+βX+ε

(5)

式中：Y為因變量；X為自變量；W1為因變量的空間權(quán)重矩陣；ρ為空間相關(guān)系數(shù)；β為自變量系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，ε～N(0,δ2In)；δ為ε的方差；In為n維單位矩陣。

(2) 空間誤差模型(SEM)。在該模型中，變量的空間相關(guān)性主要體現(xiàn)在誤差項(xiàng)上，即當(dāng)空間關(guān)聯(lián)性來(lái)自于誤差，而不是來(lái)自模型的系統(tǒng)部分時(shí)，稱為空間誤差模型。

Y=βX+ξ

(6)

ξ=λW2ξ+ε

(7)

式中：ξ為殘差；W2為殘差空間權(quán)重矩陣，其他參數(shù)含義參照空間滯后模型。

3 結(jié)果與分析

3.1 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落時(shí)空演變特征

3.1.1 基于核密度估計(jì)的鄉(xiāng)村聚落時(shí)空分異 運(yùn)用核密度估計(jì)分析環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落時(shí)空分異特征時(shí)，搜索半徑的選擇對(duì)結(jié)果具有較大影響，隨著搜索半徑逐漸增加，結(jié)果表面更為光滑，但會(huì)掩蓋密度結(jié)構(gòu)；搜索半徑不斷減小時(shí)，結(jié)果表面變化呈現(xiàn)突兀不平的特征。首先，提取環(huán)京津貧困帶各鄉(xiāng)鎮(zhèn)鄉(xiāng)村聚落質(zhì)心，借助ArcGIS軟件中Kernel Density工具，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，最終選定5 000 m為搜索半徑，測(cè)度環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落核密度估計(jì)值，見(jiàn)圖1。

圖1 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落核密度估計(jì)值分布

從核密度最大值來(lái)看，2005年環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落核密度估計(jì)最大值為0.23，2015年為0.33，說(shuō)明相較2005年、2015年研究區(qū)部分區(qū)域鄉(xiāng)村聚落數(shù)量明顯增加。從空間分布來(lái)看，2005年與2015年環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落核密度估計(jì)值空間分布具有較大的相似性，均呈現(xiàn)東南部、西北部和中部區(qū)域核密度值較高、密集，北部核密度值較低、稀疏的空間特征，尤其是在張北、蔚縣、易縣形成了核密度高值區(qū)集聚；此外，鄉(xiāng)村聚落核密度中心分布較為分散，兩個(gè)年份的核密度中心未發(fā)生明顯變化，核密度較高值區(qū)多集聚于平原和丘陵地區(qū)，而核密度較低值區(qū)主要分布于中、高海拔山區(qū)。由于受到海拔高度的限制和影響，環(huán)京津貧困帶整個(gè)區(qū)域降雨量和氣溫呈現(xiàn)由西北向東南遞增，尤其是冀北及燕山丘陵區(qū)等核密度高值區(qū)，溫度較同緯度其他地區(qū)偏高、地勢(shì)較為平坦、自然植被相對(duì)較少，有利于進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生活活動(dòng)，更適合規(guī)劃和發(fā)展鄉(xiāng)村聚落。

從空間演變來(lái)看，2015年出現(xiàn)新的密集區(qū)域均為原有高值區(qū)自身發(fā)展或向外蔓延擴(kuò)散所致，西北部和東部的張承地區(qū)增長(zhǎng)尤為明顯。環(huán)京津貧困帶作為溝通中原與北疆、連接?xùn)|西發(fā)展的紐帶，國(guó)家逐步推進(jìn)“新農(nóng)村建設(shè)”、“精準(zhǔn)扶貧”、“京津冀協(xié)同發(fā)展”等重要戰(zhàn)略，并受到“京張”聯(lián)合申辦冬奧會(huì)的促進(jìn)作用，環(huán)京津貧困帶高速路網(wǎng)與基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施不斷完善，有助于形成區(qū)域內(nèi)有輻射能力、有延伸能力的高值集聚區(qū)。

3.1.2 基于景觀格局指數(shù)的鄉(xiāng)村聚落演變 本文借助Fragstats軟件，選取7個(gè)相關(guān)指標(biāo)，測(cè)度環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落2005年與2015年景觀格局指數(shù)，反映環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間規(guī)模與形態(tài)特征。具體景觀格局指數(shù)計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

從表2可以看出，2005—2015年，環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落用地規(guī)模明顯增加，斑塊總面積由1.1979×105hm2增長(zhǎng)至1.8020×105hm2，年均增長(zhǎng)6.04×103hm2；斑塊數(shù)量由6 579個(gè)增長(zhǎng)至2015年的11 650個(gè)，年均增長(zhǎng)507個(gè)；斑塊密度由0.077 8個(gè)/km2增長(zhǎng)至0.137 8個(gè)/km2，年均增長(zhǎng)0.006 0個(gè)/km2。一方面，鄉(xiāng)村人民擴(kuò)大宅基地面積的意愿隨著生活水平的提高不斷攀升；另一方面，工業(yè)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和旅游業(yè)的快速發(fā)展帶動(dòng)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)及鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施用地面積不斷增加，使得鄉(xiāng)村聚落用地規(guī)模呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。居住用地和建設(shè)空間持續(xù)擴(kuò)張，新的鄉(xiāng)村聚落不斷出現(xiàn)，鄉(xiāng)村聚落斑塊總數(shù)量增加引起斑塊總面積和斑塊密度的增長(zhǎng)，但增加的斑塊規(guī)模較小、分散化趨勢(shì)明顯，導(dǎo)致鄉(xiāng)村聚落斑塊破碎程度高、平均斑塊面積減少，平均斑塊面積由18.207 6 hm2下降至15.467 6 hm2，年均下降0.274 0 hm2。景觀形狀指數(shù)能夠反映鄉(xiāng)村聚落形態(tài)的規(guī)整程度，數(shù)值越大表明聚落形狀越復(fù)雜。2005年同2015年相比，環(huán)京津貧困帶景觀形狀指數(shù)由100.858 8增長(zhǎng)至142.083 4，說(shuō)明該時(shí)期內(nèi)鄉(xiāng)村聚落斑塊不規(guī)則性增強(qiáng)，形狀趨于復(fù)雜，鄉(xiāng)村聚落形成過(guò)程在空間上的發(fā)展具有較大的不穩(wěn)定性。

表2 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落景觀格局指數(shù)

最大斑塊指數(shù)和斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差反映鄉(xiāng)村聚落規(guī)模大小的差異，2005年與2015年相比，最大斑塊指數(shù)由0.005 0上升為0.008 7，說(shuō)明環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落發(fā)展整體上呈現(xiàn)蔓延擴(kuò)張趨勢(shì)，隨著土地整治和“空心村”治理工作的不斷推進(jìn)，表現(xiàn)為破碎的鄉(xiāng)村聚落斑塊被更大斑塊所覆蓋或者相鄰幾個(gè)聚落斑塊合并為一個(gè)新的、更大的斑塊。斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差由21.527 2 hm2上升為25.463 1 hm2，說(shuō)明貧困帶鄉(xiāng)村聚落規(guī)模與平均規(guī)模之間差距逐步增大，即小斑塊與大斑塊面積之間差異越來(lái)越大，新增斑塊面積偏離平均水平的程度越來(lái)越明顯。

3.2 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間關(guān)聯(lián)性

3.2.1 鄉(xiāng)村聚落全局關(guān)聯(lián)格局 以環(huán)京津貧困帶所轄鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為空間分析單元，運(yùn)用ArcGIS軟件統(tǒng)計(jì)2005年、2015年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)鄉(xiāng)村聚落規(guī)模，借助Geoda軟件的空間分析工具計(jì)算全局Moran′sI指數(shù)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。從表3中可以看出，2005年全局Moran′sI為0.638 1年、2015年為0.529 0，且p值均小于0.01，均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。表明環(huán)京津貧困帶全域范圍內(nèi)鄉(xiāng)村聚落空間分布呈正相關(guān)，且存在顯著的空間集聚態(tài)勢(shì)，但這一集聚分布態(tài)勢(shì)逐步減弱，鄉(xiāng)村聚落空間分異性增強(qiáng)。

表3 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落規(guī)模的全局Moran′s I指數(shù)與檢驗(yàn)

3.2.2 鄉(xiāng)村聚落局部關(guān)聯(lián)格局 借助Geoda軟件空間分析功能，采用鄰接權(quán)重矩陣，生成環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落局部Moran′sI散點(diǎn)圖。橫軸為2005年和2015年環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落的面積，縱軸表示相鄰各縣鄉(xiāng)村聚落面積的滯后值。根據(jù)橫縱坐標(biāo)將Moran′sI散點(diǎn)圖劃分為4個(gè)象限：第一象限(高—高型集聚)和第三象限(低—低型集聚)，表示各縣鄉(xiāng)村聚落面積呈正相關(guān)關(guān)系；第二象限(低—高型異常)和第四象限(高—低型異常)表示各縣鄉(xiāng)村聚落面積呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(圖2)。

由圖2可以看出：(1) 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布大部分點(diǎn)落于第一象限和第三象限中，2005年和2015年點(diǎn)數(shù)總和分別為196個(gè)和156個(gè)，遠(yuǎn)多于落在第二象限和第四象限中的11個(gè)和13個(gè)。伴隨舊村改造、新農(nóng)村建設(shè)等政策推行，將原本零散分布或地處惡劣環(huán)境的鄉(xiāng)村聚落實(shí)行遷并，新建鄉(xiāng)村聚落有計(jì)劃的集中布局，使得環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布呈現(xiàn)明顯的空間集聚特征，并呈正相關(guān)關(guān)系。(2) 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布具有高值區(qū)和低值區(qū)集聚現(xiàn)象，且低值區(qū)占主導(dǎo)地位，占鄉(xiāng)鎮(zhèn)總數(shù)的21.33%。2015年同2005年相比，高值區(qū)和低值區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量均減少，落在第一象限鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量由87個(gè)變?yōu)?2，落在第三象限鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量由109個(gè)變?yōu)?4個(gè)。鐵路、道路等城鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善，改變了鄉(xiāng)村聚落空間擴(kuò)展方向，可供鄉(xiāng)村聚落規(guī)劃選址區(qū)域增多，環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落異質(zhì)性分布特征加強(qiáng)。(3) 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布整體呈現(xiàn)集聚態(tài)勢(shì)，但局部異質(zhì)性增強(qiáng)。散點(diǎn)圖中趨勢(shì)線反映了區(qū)域空間自相關(guān)水平一般趨勢(shì)，2005年與2015年大部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)在趨勢(shì)線兩側(cè)分布，尤其是落入第二象限的數(shù)據(jù)點(diǎn)2015年比2005年明顯向趨勢(shì)線集聚，遠(yuǎn)離趨勢(shì)線分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)主要出現(xiàn)在第四象限。

為了更加直觀反映環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落的空間集聚特征，進(jìn)一步探索鄉(xiāng)村聚落的空間關(guān)聯(lián)情況，本文在Z值檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，借助ArcGIS軟件將Moran′sI散點(diǎn)圖繪制成LISA集聚圖，見(jiàn)圖3。

圖2 2005年和2015年環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布的Moran′s I散點(diǎn)圖

圖3 2005年和2015年環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布的LISA集聚圖

(1) “高—高”類型區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)點(diǎn)落于Moran′sI散點(diǎn)圖的第一象限內(nèi)，存在顯著的空間正相關(guān)。該類型區(qū)域主要分布在環(huán)京津貧困帶東南部的淶水、易縣、順平、望都、唐縣及曲陽(yáng)縣部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)，以及西北部的沽源、尚義、張北及康保的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)，零散分布于逐鹿和蔚縣的個(gè)別鄉(xiāng)鎮(zhèn)。該區(qū)內(nèi)鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間鄉(xiāng)村聚落分布的局部差異小，2015年與2005年相比，鄉(xiāng)村聚落高值區(qū)在空間分布上出現(xiàn)一定變化，西北部的高值區(qū)大幅度減少且呈現(xiàn)向南部蔓延趨勢(shì)，東南部的高值區(qū)呈增加與減少并存趨勢(shì)，其中曲陽(yáng)縣高值區(qū)增幅較為劇烈。

(2) “低—低”類型區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)點(diǎn)落于Moran′sI散點(diǎn)圖的第三象限內(nèi)，存在顯著的空間正相關(guān)。該類型區(qū)主要分布在燕山—太行山脈附近及壩上高原區(qū)。由于區(qū)內(nèi)海拔較高、地形起伏較大，極易發(fā)生自然災(zāi)害，如滑坡、崩塌、泥石流等。導(dǎo)致鄉(xiāng)村聚落數(shù)量相對(duì)較少，且鄉(xiāng)村聚落的規(guī)模也較?。粡臅r(shí)間變化來(lái)看，2005—2015年鄉(xiāng)村聚落“低—低”類型區(qū)明顯減少，主要是人們?cè)诰用顸c(diǎn)選址中更傾向于地形條件好、基礎(chǔ)設(shè)施完善的區(qū)域。

(3) “高—低”類型區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)點(diǎn)落于Moran′sI散點(diǎn)圖的第四象限內(nèi)，存在顯著的空間負(fù)相關(guān)。2015年同2005年相比，興隆縣平安堡鎮(zhèn)、隆化縣湯頭溝鎮(zhèn)以及圍場(chǎng)朝陽(yáng)灣鎮(zhèn)從該類型區(qū)轉(zhuǎn)為相關(guān)性不顯著區(qū)，灤平縣灤平鎮(zhèn)與隆化縣郭家沱鎮(zhèn)則由“低—低”類型區(qū)轉(zhuǎn)為該類型區(qū)，由空間正相關(guān)轉(zhuǎn)為空間負(fù)相關(guān)。由于環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落相對(duì)密集的鄉(xiāng)鎮(zhèn)不斷帶動(dòng)周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)展，致使鄉(xiāng)村聚落規(guī)模增加，由“高—低”類型區(qū)轉(zhuǎn)為不顯著區(qū)。

(4) “低—高”類型區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)點(diǎn)落于Moran′sI散點(diǎn)圖的第二象限內(nèi)，存在顯著的空間負(fù)相關(guān)。2015年同2005年相比，唐縣雹水村轉(zhuǎn)為“高—高”區(qū)域，唐縣迷城鄉(xiāng)、蔚縣蔚州鎮(zhèn)、萬(wàn)全縣第六屯鄉(xiāng)、懷來(lái)縣雞鳴驛鄉(xiāng)轉(zhuǎn)為該類型區(qū)。該類型區(qū)鄉(xiāng)村聚落分布規(guī)模差異較大，異質(zhì)特征明顯，在鄉(xiāng)村聚落規(guī)模小的區(qū)域，其周圍鄉(xiāng)鎮(zhèn)的鄉(xiāng)村聚落規(guī)模大，從而形成局部異質(zhì)的“冷點(diǎn)區(qū)”。

3.3 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間分布的影響因素

鄉(xiāng)村聚落作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，其空間分布和格局演變受到多種因素的影響，各種因素之間相互作用、相互影響，共同驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村聚落空間系統(tǒng)的演變和發(fā)展。本文引入空間計(jì)量模型，從空間維度探討影響鄉(xiāng)村聚落時(shí)空分異要素之間的關(guān)聯(lián)性。參考已有研究[22-23]，本文選取各鄉(xiāng)鎮(zhèn)鄉(xiāng)村聚落規(guī)模面積的均值(KD)作為被解釋變量，以鄉(xiāng)村聚落所在高程(DEM)均值、坡度(SLO)均值和鄉(xiāng)村聚落距離各城鎮(zhèn)(URB)、河流(RIV)及高等級(jí)公路(ROA)最近距離的均值作為解釋變量，并標(biāo)準(zhǔn)化處理所有變量。基于Geoda軟件平臺(tái)的空間依賴性檢驗(yàn)，根據(jù)Anselin提出的模型判別準(zhǔn)則選取模型，結(jié)果顯示空間誤差模型(SEM)優(yōu)于空間滯后模型(SLM)，更適合判斷環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布與影響因素的空間相關(guān)性?；诳臻g回歸模型相關(guān)理論，探討影響環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間分布的影響機(jī)理，見(jiàn)表4。

(1) 選取的影響因素對(duì)鄉(xiāng)村聚落空間分布均有明顯作用，兩個(gè)年份的檢驗(yàn)系數(shù)均通過(guò)5%的顯著性。高程、坡度與距城鎮(zhèn)距離表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，其他影響因素均為正相關(guān)。其中，高程的高低與坡度的大小決定了該地區(qū)土地開(kāi)發(fā)利用難易程度，是居民點(diǎn)選址的首要考慮因素，直接關(guān)系到鄉(xiāng)村聚落的空間分布與集聚特征，因此，高程越高、坡度越大的地區(qū)，鄉(xiāng)村聚落分布較少。河流流經(jīng)區(qū)域水土條件相對(duì)較好，有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和居住生活，是鄉(xiāng)村聚落選址所要考慮的重要因素之一；交通路網(wǎng)是聚落之間進(jìn)行物質(zhì)、能量和信息流動(dòng)的重要載體，臨近高等級(jí)公路的村落通勤和生活成本都較低，使得鄉(xiāng)村聚落傾向于在河流兩側(cè)與高等級(jí)公路周邊集聚。近年來(lái)，隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，城鎮(zhèn)除了通過(guò)輻射作用影響鄉(xiāng)村聚落分布以外，其擴(kuò)張也會(huì)吸引附近鄉(xiāng)村聚落用地向城鎮(zhèn)工礦用地轉(zhuǎn)變，距離城鎮(zhèn)中心越近，轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)工礦用地的可能性越大；同時(shí)，由于環(huán)京津貧困帶整體城鎮(zhèn)化程度較低，城鎮(zhèn)建成區(qū)面積用地規(guī)模小，大部分鄉(xiāng)村聚落距離城鎮(zhèn)較遠(yuǎn)，城鎮(zhèn)對(duì)其周邊鄉(xiāng)村聚落輻射能力較弱，不能在城鎮(zhèn)周邊形成集聚和吸引；因此，距城鎮(zhèn)距離變量與鄉(xiāng)村聚落分布表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，從側(cè)面體現(xiàn)出貧困地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村聚落布局影響的復(fù)雜性。

表4 空間誤差模型(SEM)回歸結(jié)果

(2) 2005年與2015年各解釋變量的系數(shù)絕對(duì)值大小均為：距河流距離>坡度>高程>距高等級(jí)公路距離>距城鎮(zhèn)距離。相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大小反映該因素對(duì)環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間分布的影響程度，由絕對(duì)值大小可知距河流距離與坡度是影響鄉(xiāng)村聚落空間分布的主要因素。分析2015年同2005年系數(shù)變化值，距河流距離、坡度、高程與距城鎮(zhèn)距離的回歸系數(shù)分別增加0.044 1，0.040 3，0.082，0.009 1，距高等級(jí)公路距離的回歸系數(shù)減少0.063 7；也體現(xiàn)出高程與距河流距離是引起鄉(xiāng)村聚落空間分布變化關(guān)鍵因素，一方面，環(huán)京津貧困帶內(nèi)6個(gè)縣位于壩上高寒地區(qū)，其余均位于太行山及燕山深山區(qū)，為方便農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民生活，自然本底的高程因素成為鄉(xiāng)村聚落選址時(shí)著重考慮的因素；此外，環(huán)京津貧困帶干旱缺水、河網(wǎng)體系不發(fā)達(dá)，距河流距離對(duì)鄉(xiāng)村聚落集聚和空間分布起到了顯著的主導(dǎo)作用；另一方面，由于該貧困帶高等級(jí)公路網(wǎng)絡(luò)不健全、道路等基礎(chǔ)設(shè)施不完善，導(dǎo)致距高等級(jí)公路距離對(duì)于鄉(xiāng)村聚落空間布局的影響呈減小趨勢(shì)。

4 結(jié)論與討論

本文結(jié)合GIS技術(shù)、核密度與景觀格局指數(shù)，并運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法刻畫了環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間格局演變特征，識(shí)別了鄉(xiāng)村聚落空間分布關(guān)聯(lián)性，并初步探討了鄉(xiāng)村聚落時(shí)空分異的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，得出以下結(jié)論：

(1) 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間上總體呈現(xiàn)“東南部、西北部較密集、北部較稀疏”的分布特征。核密度高值區(qū)與核密度次高值區(qū)主要位于平原和丘陵地區(qū)，而核密度低值區(qū)主要分布在中、高海拔起伏山地區(qū)。同2005年相比，2015年鄉(xiāng)村聚落用地規(guī)模明顯增加，平均規(guī)模減小，導(dǎo)致鄉(xiāng)村聚落斑塊破碎程度高，鄉(xiāng)村聚落規(guī)模與平均規(guī)模之間的差距增大，且形狀趨于不規(guī)則，空間發(fā)展具有不穩(wěn)定性。

(2) 環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落規(guī)模在空間上存在顯著的相關(guān)性和集聚態(tài)勢(shì)。2015年環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布的全局Moran′sI指數(shù)較2005年減少了0.109 1，表明在空間上的集聚態(tài)勢(shì)逐步減弱，鄉(xiāng)村聚落的空間分異性增強(qiáng)；鄉(xiāng)村聚落分布的局域Moran′sI指數(shù)呈現(xiàn)高值區(qū)和低值區(qū)集聚狀態(tài)，2015年同2005年相比，高值區(qū)和低值區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量均減少?！案摺摺鳖愋蛥^(qū)主要分布在環(huán)京津貧困帶東南部以及西北部的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)；“低—低”類型區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要分布在燕山—太行山脈附近以及壩上高原地區(qū)。

(3) 空間誤差模型(SEM)更適合判斷環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落分布與影響因素的空間相關(guān)性。鄉(xiāng)村聚落空間分布與高程、坡度、距城鎮(zhèn)距離之間表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，與距河流距離、距高等級(jí)公路距離呈現(xiàn)正相關(guān)。不同因素對(duì)環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間分布的影響大小為：距河流距離>坡度>高程>距高等級(jí)公路距離>距城鎮(zhèn)距離，2015年同2005年相比，距河流距離、坡度、高程與距城鎮(zhèn)距離對(duì)鄉(xiāng)村聚落空間分布的影響程度增強(qiáng)，距高等級(jí)公路距離的影響程度逐漸減弱。

(4) 識(shí)別環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間分異與關(guān)聯(lián)性特征是鄉(xiāng)村聚落布局優(yōu)化的重要前提。本文探討了環(huán)京津貧困帶鄉(xiāng)村聚落空間格局演變、空間相關(guān)性及驅(qū)動(dòng)機(jī)制，但也存在一些不足，尤其是選取影響鄉(xiāng)村聚落格局分布的相關(guān)因素時(shí)，缺乏針對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與政策因子的定量刻畫與考慮。在未來(lái)研究中，如何系統(tǒng)地揭示扶貧背景下經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)鄉(xiāng)村聚落演變特征及驅(qū)動(dòng)機(jī)制還有待進(jìn)一步深入。