楊 斌，王占岐，張紅偉，譚 力

（中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）公共管理學(xué)院，武漢 430074）

0 引 言

農(nóng)村居民點是農(nóng)民生活居住的主要場所，隨著中國農(nóng)村地區(qū)社會經(jīng)濟不斷發(fā)展，農(nóng)村居民點的空間布局與形態(tài)特征不斷演變[1-2]。開展農(nóng)村居民點空間格局演化特征及驅(qū)動機制研究對于整合農(nóng)村土地資源要素、提高土地資源節(jié)約集約利用水平以及服務(wù)新時期鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有重要意義。

目前，國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)村居民點空間格局演變研究較多，在研究尺度上，宏觀方面主要集中于分析區(qū)域人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展、社會變遷以及政府宏觀政策等對農(nóng)村居民點用地規(guī)模、空間布局演化的影響[3-5]；微觀方面，學(xué)者們多采用典型案例對區(qū)域農(nóng)村居民點內(nèi)部用地結(jié)構(gòu)、功能演化等因素進行探究，深入解析其演變特征及影響因素[6-8]。在研究方法上，大多采用點軸理論[9]、空間分析[6]、引力模型[10]、加權(quán)Voronoi圖[11]和空間自相關(guān)[7]等。在研究區(qū)域上，多聚焦于快速城鎮(zhèn)化地區(qū)[12]、都市郊區(qū)[13]、西北黃土高原區(qū)[14]、低山丘陵區(qū)[15]等。在驅(qū)動機制研究方面，已有文獻多從地形條件、交通區(qū)位和社會經(jīng)濟因素等方面對農(nóng)村居民點空間格局演變的影響機制展開探索[16-18]，然而基于定量化角度探討區(qū)域政策要素對農(nóng)村居民點空間格局演變驅(qū)動機制分析鮮有涉及。近年來，在國家精準扶貧戰(zhàn)略背景下，農(nóng)村貧困地區(qū)特別是深度貧困山區(qū)大力開展了精準扶貧易地搬遷政策（以下簡稱“扶貧搬遷”）以及城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤政策（以下簡稱“增減掛鉤”）支持下的農(nóng)村居民點整理工作。通過政策的實施，一方面，農(nóng)村貧困地區(qū)的人居環(huán)境及生活條件發(fā)生了顯著改善，在一定程度上促進了區(qū)域貧困人口脫貧；另一方面，進一步加劇了偏遠地區(qū)農(nóng)村居民點遺棄以及新建居民點增多，對區(qū)域農(nóng)村居民點空間形態(tài)、格局特征等帶來較大影響。因此，探究“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”對高山貧困地區(qū)農(nóng)村居民點空間格局特征演化的影響，揭示其內(nèi)在機理，對于指導(dǎo)貧困山區(qū)農(nóng)村居民點優(yōu)化利用和促進鄉(xiāng)村振興具有重要現(xiàn)實意義。

湖北省房縣位于秦巴山區(qū)腹地，2012年被確定為國家扶貧開發(fā)工作重點縣，2018年12月實現(xiàn)脫貧“摘帽”。曾經(jīng)作為脫貧攻堅的大縣，房縣交通區(qū)位較為不便、經(jīng)濟發(fā)展落后、貧困人口集中。此外，該地區(qū)農(nóng)村居民點數(shù)量較多，分布零散，具有山區(qū)農(nóng)村居民點分布的典型特征，且近年來實施了大量“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”項目。因此，本文以房縣為研究案例，通過GIS、地形梯度分析法、分形理論等方法從規(guī)模、形態(tài)和空間分布方面分析房縣2001—2018年農(nóng)村居民點空間格局的演變特征，同時引入“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”作為政策要素，連同自然地理、社會經(jīng)濟和區(qū)位條件，并借助地理探測器模型全面探究其演變的驅(qū)動機制。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來源與處理

1.1 研究區(qū)概況

房縣位于湖北省十堰市東南部，地處秦巴山區(qū)腹地，界于110°02'～111°15'E、31°33'～32°30'N，海拔多在2 000 m以上，屬于典型的高山地區(qū)，土地利用類型以林地為主（圖1）。房縣國土總面積為5 117.86 km2，轄區(qū)共有20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，291個行政村，全縣鄉(xiāng)村戶數(shù)10.65萬戶，鄉(xiāng)村人口40.12萬人。2001年全縣農(nóng)村居民點用地總面積6 438.13 hm2，占全縣土地總面積的1.26%，其中所在海拔2 000 m以上占68.34%；2018年全縣農(nóng)村居民點用地總面積8 727.513 hm2，占全縣土地總面積的1.71%，其中所在海拔2 000 m以上占45.23%。房縣農(nóng)業(yè)以耕作業(yè)為主，主要經(jīng)濟作物有水稻、小麥、玉米、大豆、棉花等，2018年完成糧食生產(chǎn)總量9.81萬t，鄉(xiāng)村經(jīng)濟總收入達82.75億元，是一個山區(qū)農(nóng)業(yè)大縣。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究所用到的數(shù)據(jù)包括：1）房縣2001、2009、2013和2018年4期農(nóng)村居民點矢量數(shù)據(jù)，資料來源于房縣農(nóng)村集體土地調(diào)查及土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)；2）DEM數(shù)據(jù)，資料來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http://www.gscloud.cn）；3）《房縣統(tǒng)計年鑒》、《房縣國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，資料來源于房縣人民政府；4）2013—2018年實施的“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”數(shù)據(jù)，資料來源于房縣自然資源和規(guī)劃局。

文中對相關(guān)數(shù)據(jù)處理過程如下：首先，借助ArcGIS軟件對下載得到的DEM數(shù)據(jù)進行鑲嵌、合并處理，利用Arc Toolbox/3D Analyst Tools/Raster Surface提取高程和坡度數(shù)據(jù)，并通過柵格運算生成地形位指數(shù)，最后根據(jù)研究區(qū)的實際情況對高程、坡度和地形位指數(shù)分布圖進行等級劃分。此外，收集的“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”數(shù)據(jù)為AutoCAD和MapGIS格式，利用ArcGIS軟件統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為Shapefile格式。

2 研究方法

2.1 地形梯度分析法

本文基于地形梯度法分析農(nóng)村居民點在不同等級地形因子上的分布規(guī)律。高程和坡度為常見地形指標，本文不再贅述。地形位指數(shù)是一項綜合地形指標，可以全面表征地形要素對農(nóng)村居民點空間布局的影響，計算公示為

式中K表示地形位指數(shù)；H和G分別為研究區(qū)任意一點的高程和坡度值；H0和G0分別為平均高程和平均坡度值，地形位指數(shù)與高程、坡度值成正相關(guān)。參照已有研究成果[19]，并結(jié)合研究區(qū)的實際狀況對高程、坡度和地形位指數(shù)進行等級劃分，并依次分為8個級別。其中，高程1～8級分別是＜200 m、[200, 400 m)、[400, 600 m)、[600, 800 m )、[800, 1 000 m)、[1 000, 1200 m)、[1 200, 1 800 m)和≥ 1 800 m；坡度1～8級分別是[0,2°)、[2°,6°)、[6°,10°)、[10°,15°)、[15°,20°)、[20°,25°)、[25°,30°)和≥30°；地形位指數(shù)1～8級 分 別 是[0.208, 0.223)、[0.223,0.387)、[0.387,0.535)、[0.535,0.661)、[0.661, 0.770)、[0.770, 0.867)、[0.867, 1.024)和[1.024, 1.030]。

分布指數(shù)可以反映農(nóng)村居民點在各地形位區(qū)間上的分布頻率，本文采用該指標來描述農(nóng)村居民點在某種地形條件下（高程、坡度和地形位指數(shù)）的分布情況，計算公示如下[19-20]

式中P代表地形分布指數(shù)，j代表地形因子級別，Sij代表研究區(qū)農(nóng)村居民點在第j級地形梯度等級上的面積，Si代表區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點總面積，Sj代表研究單元內(nèi)第j級地形梯度的總面積，ST代表研究區(qū)域土地總面積。當P＞1時，表示農(nóng)村居民點在j地形位區(qū)間上分布較優(yōu)，且P值越大，其分布的優(yōu)勢度越高。

2.2 分形理論

分形理論是20世紀70年代以來發(fā)展形成，主要用于研究空間對象部分與整體之間的關(guān)聯(lián)特征，隨后在地理學(xué)領(lǐng)域得到不斷延展和應(yīng)用[21-23]。居民點用地圖斑作為一種常見分形幾何體，運用分形理論可對其空間結(jié)構(gòu)及形態(tài)特征進行定量化研究[24]。其中，聚集維數(shù)反映了農(nóng)村居民點的聚集程度及其分布密度變化和衰減特征，形態(tài)維數(shù)可反映農(nóng)村居民點空間形態(tài)的復(fù)雜性和穩(wěn)定性。因此，本文選取分形理論中聚集維數(shù)和形態(tài)維數(shù)兩個指標來刻畫房縣農(nóng)村居民點空間分布的集聚特征和形態(tài)特征。

2.2.1 聚集維數(shù)

假設(shè)農(nóng)村居民點圍繞某中心成凝聚態(tài)分布，且分形體均勻變化，則有一定圓周內(nèi)農(nóng)村居民點數(shù)目與相應(yīng)半徑的關(guān)系為

式中D1為聚集維數(shù)，r為圓周半徑，N（r）是農(nóng)村居民點數(shù)量，由lnN(r)～lnr的線性回歸即可求得D1值。實際中，r的測算較為復(fù)雜，可由平均半徑Rg代替r，公式如下[23-24]

式中ri為第i個農(nóng)村居民點到中心居民點的距離，N為農(nóng)村居民點個數(shù)，由lnRg～lnN線性回歸系數(shù)的倒數(shù)可得到聚集維數(shù)D1。當D1＜2時，表示農(nóng)村居民點空間分布密度由中心向四周逐漸衰減，呈聚集態(tài)分布；當D1=2時，表示農(nóng)村居民點在空間上屬于均勻分布；當D1＞2時，表示農(nóng)村居民點空間分布密度由中心向四周逐漸遞增，此時是非正常情況，不能與交通、環(huán)境等要素匹配。

2.2.2 形態(tài)維數(shù)

本文采用董連科[21]提出的基于面積-周長二維歐式空間模型來計算農(nóng)村居民點用地的形態(tài)維數(shù)，具體公式為

式中P(r)為以r為測量尺度的農(nóng)村居民點面積，Q(r)為農(nóng)村居民點圖斑周長，C為常數(shù)項?；赑(r)-Q(r)一元線性回歸可得到農(nóng)村居民點的形態(tài)維數(shù)D2，其理論范圍是[1,2]，當D2=1表示居民點形狀最簡單；D2=2代表在相同面積下居民點的形狀最復(fù)雜。D2值越趨近1.5，表示居民點形態(tài)越不穩(wěn)定。參照徐建華等[25]的研究成果，定義斑塊穩(wěn)定性指數(shù)如下

式中M為穩(wěn)定性指數(shù)，M值越大表示農(nóng)村居民點空間形態(tài)越穩(wěn)定，反之，則穩(wěn)定性越差。

2.3 驅(qū)動因子的選取

已有研究表明，農(nóng)村居民點空間格局演變是在區(qū)域本底因素（如坡度、海拔、區(qū)位條件等）和外部驅(qū)動因素（如區(qū)域人口、GDP、相關(guān)政策因素等）共同作用的結(jié)果[16-17,26-27]。據(jù)此，本文從自然地理、社會經(jīng)濟、區(qū)位要素和政策要素4個方面選取12個指標用于探測農(nóng)村居民點空間格局演變的驅(qū)動機制（表1）。其中，自然地理要素通過影響人類生產(chǎn)活動，進而對居民點的空間布局帶來一定影響，本文選取地形起伏度和海拔表征自然地理要素對農(nóng)村居民點空間格局演化的影響。社會經(jīng)濟要素通過驅(qū)動區(qū)域人口流動及分布從而影響農(nóng)村居民點空間布局，因此本文選取人口密度、人均GDP、城鎮(zhèn)化率和外出務(wù)工人員占比4項指標表征社會經(jīng)濟要素對農(nóng)村居民點空間格局演化的影響。區(qū)位要素中，如居民點到耕地的距離對農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動帶來一定影響，而到主要道路和城鎮(zhèn)的遠近等影響農(nóng)戶出行便利程度，進而對居民點的空間布局產(chǎn)生較大影響，因此選取到主要干道的距離、到縣城中心的距離、到鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心的距離和到最近耕地的距離4個指標表征區(qū)位要素對農(nóng)村居民點空間格局演化的影響。政策要素中，“增減掛鉤”通過農(nóng)村居民點的拆舊與建新對居民點分布格局帶來較大影響；此外，近年來以“扶貧搬遷”為代表的扶貧政策通過改善貧困居民生活環(huán)境和居住條件，從而對農(nóng)村居民點的空間布局帶來一系列影響，因此本文以“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”表征政策因素對農(nóng)村居民點空間格局演化的影響。

表1 農(nóng)村居民點演變的驅(qū)動因子Table 1 Driving factors of the evolution of rural settlements

2.4 地理探測器模型

地理探測器是由王勁峰等[28]提出，主要用來探測地理要素空間分異性、因素影響力及多因子交互作用的識別[29-31]。本文采用地理探測器模型對山區(qū)農(nóng)村居民點空間格局演化的驅(qū)動機制進行探測，具體公式如下

式中q為農(nóng)村居民點布局影響機理的探測因子，nh為下一級區(qū)域樣本單元數(shù)；n為整個研究區(qū)域樣本單元數(shù)；L為下一級研究區(qū)域個數(shù)；σ2為整個研究區(qū)域農(nóng)村居民點的方差；為下一級研究區(qū)域的方差。q的取值區(qū)間為[0,1]，q=0時，表示該指標對房縣農(nóng)村居民點空間布局無影響；q=1時，表明該指標對房縣農(nóng)村居民點空間布局異質(zhì)性影響最強。

3 農(nóng)村居民點空間格局演變特征

3.1 農(nóng)村居民點總體規(guī)模演變

本文選取農(nóng)村居民點用地總面積、斑塊數(shù)量、最大斑塊面積、最小斑塊面積、平均斑塊面積和斑塊密度來刻畫房縣農(nóng)村居民點2001—2018年規(guī)模變化特征，結(jié)果如表2所示。從總體來看，研究期間房縣農(nóng)村居民點的斑塊總面積、最大斑塊面積、最小斑塊面積以及平均斑塊面積呈現(xiàn)不斷增長的態(tài)勢，其中居民點總規(guī)模從2001年6 438.134 hm2增長到2018年8 727.513 hm2，平均斑塊面積由2001年0.425 hm2增長至2018年0.699 hm2；而居民點斑塊數(shù)量和斑塊密度不斷減小，斑塊數(shù)量從2001年15 138個縮減至2018年12 472個，斑塊密度由2001年2.351減小到2018年1.429，這表明2001—2018年房縣農(nóng)村居民點的空間擴張顯著，但斑塊密度減小，平均斑塊規(guī)模增大。

表2 2001-2018年房縣農(nóng)村居民點規(guī)模形態(tài)特征變化Table 2 Changes of the scale and shape of rural residential areas in Fang County from 2001 to 2018.

3.2 農(nóng)村居民點空間分布演變

匯總統(tǒng)計房縣2001、2009、2013和2018年4期農(nóng)村居民點在高程、坡度和地形位指數(shù)等不同梯度等級上的分布（圖2）。可以看出，隨著高程、坡度和地形位指數(shù)等地形梯度等級的升高，房縣4期農(nóng)村居民點的分布指數(shù)均表現(xiàn)為逐漸減小的趨勢，且在第一至第二等級梯度內(nèi)下降幅度最大，而后逐漸變緩。隨著地形梯度等級的上升，地形、氣候、水土等條件逐漸惡劣，較差的自然地理條件已不利于農(nóng)民居住及從事各類生產(chǎn)活動。通過比較發(fā)現(xiàn)，在高程、坡度和地形位指數(shù)3個地形因子的低地形區(qū)間（1～4級）內(nèi)，4期農(nóng)村居民點的分布指數(shù)表現(xiàn)為2018年＞2013年＞2009年＞2001年，表明研究期間內(nèi)房縣農(nóng)村居民點在向著地形條件優(yōu)越的低梯度區(qū)域集聚發(fā)展。究其原因，一方面，優(yōu)質(zhì)的耕地資源集中分布于低海拔、小坡度的區(qū)域，這里有利于從事各類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，因此較多農(nóng)戶選擇在此生活居??；另一方面，社會經(jīng)濟、基礎(chǔ)建設(shè)及公共服務(wù)設(shè)施較完善的縣城和鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心大都分布在地形梯度較低的河谷平原區(qū)，這里交通、區(qū)位條件較為優(yōu)越，且有產(chǎn)業(yè)聚集優(yōu)勢，農(nóng)民擁有較多的就業(yè)機會，因此大量的農(nóng)村居民點集中分布于此。

為了進一步揭示不同時間段房縣農(nóng)村居民點在不同地形梯度等級上的演變特征，分別匯總統(tǒng)計2001—2009年、2009—2013年和2013—2018年3個時間區(qū)間內(nèi)居民點在高程、坡度和地形位等級上分布指數(shù)的變化情況，如表3所示?？傮w來看，3個時間段房縣農(nóng)村居民點的分布指數(shù)在低地形區(qū)間（1～4級）內(nèi)的變化為正，而在高地形區(qū)間內(nèi)變化為負，表明2001—2018年房縣農(nóng)村居民點逐漸從海拔、坡度較高的地區(qū)向地形條件優(yōu)越的低地形區(qū)域集中分布。此外，對比3個時間段內(nèi)農(nóng)村居民點分布指數(shù)的變化發(fā)現(xiàn)，2013—2018年內(nèi)該指數(shù)在高程、坡度和地形位上的變化幅度均最大，表明2013—2018年內(nèi)居民點向著低地形梯度區(qū)域聚集發(fā)展的特征更加顯著。

表3 2001—2018年不同梯度等級農(nóng)村居民點分布指數(shù)變化Table 3 Changes of distribution index of rural residential area in different gradient grade from 2001 to 2018

3.3 農(nóng)村居民點空間形態(tài)特征演變

3.3.1 農(nóng)村居民點聚集維數(shù)分析

以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為研究單元，選取研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地為農(nóng)村居民點形態(tài)維數(shù)的測度中心，基于分形理論的聚集維數(shù)原理繪制房縣農(nóng)村居民點分布的對數(shù)檢驗圖（圖 3）?？梢钥闯?，2001、2009、2013和2018年對數(shù)檢驗圖的決定系數(shù)R2分別為0.928、0.966、0.972和0.953，表明LnRg和LnN的線性相關(guān)性顯著，房縣農(nóng)村居民點的空間結(jié)構(gòu)具有較強的分形特征。4期農(nóng)村居民點的分形維數(shù)D1分別為1.171、1.128、1.111和1.037，其值均小于2，表明房縣農(nóng)村居民點呈現(xiàn)由中心居民點為軸心向周邊逐漸減弱的分布特征。此外，2001—2018年聚集維數(shù)逐漸減小，房縣農(nóng)村居民點的分形特征得到增強。一般而言，山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心大多位于地勢平坦、區(qū)位條件較為優(yōu)越的區(qū)域，在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心的帶動以及在農(nóng)村“蓋房熱”的刺激下，更多的農(nóng)戶趨于向自然、區(qū)位以及經(jīng)濟發(fā)展水平更高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心聚集，偏遠地區(qū)的老宅不斷廢棄，導(dǎo)致研究期間農(nóng)村居民點的聚集維數(shù)有所減小，分形特征不斷增強，且更趨向于圍繞中心居民點呈集聚態(tài)分布。

3.3.2 農(nóng)村居民點形態(tài)維數(shù)分析

基于分形理論的形態(tài)維數(shù)原理生成房縣各農(nóng)村居民點斑塊的面積-周長雙對數(shù)散點圖，并制作擬合線（圖4）?？梢园l(fā)現(xiàn)，回歸結(jié)果存在無標度區(qū)間，回歸決定系數(shù)R2分別為0.951、0.947、0.944和0.941，表明房縣農(nóng)村居民點的空間形態(tài)具有較強的分形特征。由表4可知，2001、2009、2013和2018年房縣農(nóng)村居民點的形態(tài)維數(shù)分別為1.302、1.293、1.285和1.282，其值隨時間減小，說明2001—2018年間房縣農(nóng)村居民點斑塊的形狀越來越規(guī)整，空間形態(tài)趨于簡單，受外界擾動性較小，農(nóng)村居民點在空間上呈現(xiàn)集中分布趨勢。此外，四期房縣農(nóng)村居民點的穩(wěn)定性指數(shù)分別為0.198、0.207、0.215和0.218，其值隨時間增大，表明研究期間房縣農(nóng)村居民點的穩(wěn)定性增強，居民點呈現(xiàn)規(guī)則有序的擴張和發(fā)展態(tài)勢。究其原因，近年來房縣實施了大量的農(nóng)村居民點整治項目以及通過新農(nóng)村建設(shè)、危房改造、扶貧搬遷等活動，導(dǎo)致農(nóng)村居民點的邊界曲折度不斷減小，居民點空間形態(tài)逐步朝向規(guī)則化發(fā)展，因而形態(tài)維數(shù)不斷減小，穩(wěn)定性隨之提高。

表4 房縣農(nóng)村居民點空間形態(tài)分形維數(shù)Table 4 Fractal dimension of the spatial form of rural residential areas in Fang County

4 農(nóng)村居民點空間格局演變特征的驅(qū)動機制

表5 為2001—2018年房縣農(nóng)村居民點空間格局演變的地理探測結(jié)果。結(jié)果表明研究區(qū)農(nóng)村居民點空間布局受到自然要素、社會經(jīng)濟要素、區(qū)位要素及政策要素綜合影響，不同因子對農(nóng)村居民點布局的作用具有顯著差異。此外，根據(jù)地理探測結(jié)果并結(jié)合研究區(qū)的實際情況，對影響房縣農(nóng)村居民點空間布局演變的基本因素、重要因素和主導(dǎo)因素進行深入剖析（圖5）。

自然地理要素中，2001—2018年地形起伏度和海拔二者因子均影響力最高，平均因子影響力分別達0.424和0.411。地形起伏度、海拔等自然地理要素是影響山區(qū)農(nóng)村居民點格局演變的基本因素，決定著農(nóng)村居民點空間分布的方向，而農(nóng)村居民點空間格局是對自然地理條件不斷適應(yīng)、演化的結(jié)果。房縣處于秦巴山區(qū)腹地，地形起伏度較大，多地海拔在2 000 m以上，屬于典型的高山地區(qū)。地形起伏度越大，海拔越高的區(qū)域，光、熱、水、土等條件逐漸惡劣，已不利于農(nóng)民居住及從事各類生產(chǎn)活動；而低海拔、地形起伏度小的區(qū)域，耕地資源豐富，社會經(jīng)濟、基礎(chǔ)建設(shè)及公共服務(wù)設(shè)施較完善，有利于農(nóng)民生活、居住及從事生產(chǎn)勞動。這也進一步印證了前文分析中，隨著高程、坡度和地形位指數(shù)等地形梯度等級的升高，房縣農(nóng)村居民點分布指數(shù)均表現(xiàn)為逐漸減小的特征。需要注意的是，研究期間地形起伏度和海拔二者的影響力均呈現(xiàn)一定幅度減小，表明隨著時間推移，自然地理要素對山區(qū)農(nóng)村居民點的約束作用不斷減弱，但仍是其空間分布的基本決定因素。

社會經(jīng)濟要素中，城鎮(zhèn)化率的因子影響力最高，平均值為0.271，且影響力水平逐漸增強，表明城鎮(zhèn)化水平是影響山區(qū)農(nóng)村居民點空間格局演變的重要因素。長期以來，房縣作為秦巴山區(qū)腹地國家重點扶貧開發(fā)縣，其農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟水平相對落后，二三產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，農(nóng)民就業(yè)渠道受限。盡管近年來房縣的社會經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提高，但城鄉(xiāng)差距卻進一步擴大。據(jù)統(tǒng)計，2001年房縣的城鄉(xiāng)居民收入差距為5 642元，2018年達到19 543元[32]，城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的不斷擴大使得農(nóng)民不斷“擺脫”農(nóng)村進入城鎮(zhèn)打工以及生活定居。此外，人口密度、人均GDP和外出務(wù)工人員占比等社會經(jīng)濟因子影響力均出現(xiàn)不同幅度增大，表明研究期內(nèi)房縣農(nóng)村居民點空間格局變化受到社會經(jīng)濟要素不同程度的影響。究其原因，一方面，2001—2018年房縣人口數(shù)量不斷增長，人口密度增大，這成為農(nóng)村居民點規(guī)模擴張的直接驅(qū)動力；另一方面，當?shù)剞r(nóng)村人口流失嚴重，外出務(wù)工人員不斷增多，受城鄉(xiāng)差距及當?shù)仫L(fēng)俗習(xí)慣影響，越來越多的農(nóng)戶偏向于在縣城或鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道買房居住，導(dǎo)致偏遠的農(nóng)村居民點不斷撂荒廢棄，而城鎮(zhèn)周邊居民點分布越來越集聚。

表5 2001—2018年房縣農(nóng)村居民點空間格局演變的地理探測結(jié)果Table 5 Geographical exploration results of spatial pattern evolution of rural residential areas in Fang County from 2001 to 2018

區(qū)位要素方面，2001—2018年到主要干道的距離、到縣城中心的距離和到鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心的距離等因子q值逐漸增大，說明區(qū)位要素對房縣農(nóng)村居民點演變的影響力逐漸增強。為進一步揭示區(qū)位要素的影響機理，以房縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地為中心，以2001和2018年為時間節(jié)點，分別建立0～1 000、1 000～2 000和2 000～3 000 m三級緩沖區(qū)，并匯總統(tǒng)計農(nóng)村居民點特征的變化情況，如表6所示。不難發(fā)現(xiàn)，距離城鎮(zhèn)中心不同范圍內(nèi)農(nóng)村居民點各指標值存在較大差異，隨著距離增大，居民點斑塊密度、平均斑塊面積以及聚集度指數(shù)呈減小趨勢，離城鎮(zhèn)中心越近，斑塊個數(shù)越少，但規(guī)模越大，聚集程度越高。因此，距離城鎮(zhèn)中心越近，農(nóng)村居民點受其輻射和吸引作用越強，導(dǎo)致居民點在城鎮(zhèn)周圍集聚發(fā)展。

關(guān)于交通干道對農(nóng)村居民點發(fā)展的影響，本文以房縣境內(nèi)主要交通干道——城關(guān)鎮(zhèn)至土城鎮(zhèn)的S235省道為例，以1 000 m為緩沖單位，以2001和2018年為時間節(jié)點，分別建立0～1 000、＞1 000～2 000和＞2 000～3 000 m三級緩沖區(qū)，如表7所示。在0～1 000 m范圍內(nèi)，居民點斑塊個數(shù)最多、斑塊密度以及平均斑塊面積最大，且2018年的指數(shù)大于2001年，表明出于生活、交通便利度等因素考慮，越來越多的農(nóng)民選擇公路兩側(cè)建房居住，導(dǎo)致農(nóng)村居民點不斷在主要公路附近聚集發(fā)展。

表6 2001—2018年距離城鎮(zhèn)中心和主要公路不同距離的農(nóng)村居民點分布Table 6 Distribution of rural residential areas with different distances from town centers and main roads in 2001—2018.

另外，需要指出的是，到最近耕地的距離因子q值逐漸減小，說明該因子對山區(qū)農(nóng)村居民點空間布局的影響程度逐漸減弱。究其原因，一方面，隨著農(nóng)村地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提高，農(nóng)民對依靠農(nóng)業(yè)生產(chǎn)維持生計現(xiàn)象逐漸減弱，進而根據(jù)“最小耕作半徑”建立居民點的參考性逐漸降低[34]；另一方面，山區(qū)耕地不斷撂荒棄耕，進一步加劇了農(nóng)村居民點布局偏離農(nóng)戶最近耕地的距離。

政策要素中，由于房縣2010年開始試點實施“增減掛鉤”，而精準扶貧政策于2013年提出，而后一系列扶貧措施開始施行，因此本文主要從2013年后探討政策因素對于房縣農(nóng)村居民點空間布局的影響。2013和2018年“增減掛鉤”的探測因子值分別為0.123和0.159，影響力呈現(xiàn)一定幅度增大，表明“增減掛鉤”政策對房縣農(nóng)村居民點空間格局演變產(chǎn)生較大影響。通過實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，近年來當?shù)厥⑿小霸鰷p掛鉤”，而項目拆舊區(qū)多位于海拔較高、交通不便的偏遠地區(qū)，項目建新區(qū)主要處于海拔較低、地勢平坦及人口分布集中的區(qū)域，由此導(dǎo)致了項目實施過程中進一步促進農(nóng)村居民點向著地形條件優(yōu)越區(qū)域集聚發(fā)展。2018年“扶貧搬遷”的影響力為0.323，排名位于所有因子中第3位，表明以“扶貧搬遷”為主要方式的精準扶貧政策對房縣農(nóng)村居民點空間格局演變帶來重要影響。房縣作為國家脫貧攻堅的重點縣，政府通過精準扶貧政策，以危房改造、易地搬遷、“增減掛鉤”結(jié)余指標交易等方式促進當?shù)刎毨丝诿撠殹?jù)統(tǒng)計，截至2018年，房縣已建成“扶貧搬遷”安置點累計156個，面積達64.25公頃，涉及農(nóng)戶3 000余戶；完成“增減掛鉤”結(jié)余指標交易500余公頃，累計交易資金22.97億元。這一方面在一定程度上緩解了房縣的貧困狀況，另一方面也促使了當?shù)剞r(nóng)村居民點由地形、區(qū)位條件較差的偏遠地區(qū)向條件優(yōu)越的區(qū)域集中分布。因此，政策要素成為驅(qū)使房縣農(nóng)村居民點由小而分散式向大規(guī)模集中式發(fā)展演變的主要因素。

5 討 論

本文將“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”作為政策要素定量化，深入分析了二者對貧困山區(qū)農(nóng)村居民點空間格局演變的影響，彌補了現(xiàn)有相關(guān)研究的不足，對于指導(dǎo)山區(qū)農(nóng)村居民點優(yōu)化利用和鄉(xiāng)村振興具有重要實踐價值。

山區(qū)農(nóng)村居民點空間分布格局是自然、社會、經(jīng)濟、政策等多種因素長期作用的結(jié)果，隨著農(nóng)村地區(qū)不斷發(fā)展，自然地理條件對農(nóng)村居民點空間分布約束作用逐步減弱，而社會經(jīng)濟、人口分布以及一系列政策要素等成為影響山區(qū)農(nóng)村居民點空間布局變化的主要因素。此外，農(nóng)戶是農(nóng)村居民點利用的主體，如何從農(nóng)戶這一微觀視角出發(fā)，通過實地問卷調(diào)研，探究農(nóng)戶主體意愿、生計資本等要素對農(nóng)村居民點空間演化的影響是后續(xù)研究需加強和深入的重要方向。

對于貧困山區(qū)而言，“扶貧搬遷”大多與“增減掛鉤”相結(jié)合。這雖然滿足政策需求，改善了當?shù)刎毨Ь用竦木幼l件，且獲得了建設(shè)用地交易指標，為扶貧開發(fā)籌措資金，但仍存在著諸多問題。通過農(nóng)村居民點整理復(fù)墾增加的耕地質(zhì)量極低，甚至大部分難以滿足基本耕作條件，且拆舊復(fù)墾區(qū)多為交通不便的偏遠地區(qū)，農(nóng)戶更不愿去進行生產(chǎn)利用，這進一步加劇了當前山區(qū)耕地棄耕撂荒的現(xiàn)象。鑒于此，筆者建議：第一，對于人口外流嚴重、地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的村莊，不應(yīng)進行大拆大建，可考慮逐步縮減農(nóng)村居民點規(guī)模，將人口向地勢條件優(yōu)越地區(qū)轉(zhuǎn)移；第二，對于農(nóng)村居民點閑置較多且地形區(qū)位條件較好的村莊，鼓勵農(nóng)戶宅基地自愿有償退出，對廢棄、閑置農(nóng)村居民點遵循因地適宜、生態(tài)優(yōu)先的原則，進行復(fù)墾利用；第三，對于地勢平坦、區(qū)位優(yōu)越、人口分布集中且規(guī)模較大的村莊，應(yīng)重點開展土地綜合整治，改善農(nóng)田、道路、村莊等基礎(chǔ)設(shè)施條件，逐步引導(dǎo)農(nóng)戶進行土地流轉(zhuǎn)，實行適度規(guī)模經(jīng)營，著力發(fā)展當?shù)叵愎?、木耳等特色產(chǎn)業(yè)，重點依托產(chǎn)業(yè)幫扶，改善貧困居民的生計條件，真正完成脫貧攻堅，實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。

6 結(jié) 論

本研究以湖北省十堰市房縣為研究案例，以2001、2009、2013和2018年為時間節(jié)點，從規(guī)模、形態(tài)和空間分布方面深入分析了高山貧困地區(qū)農(nóng)村居民點空間格局演變特征，并從自然地理、社會經(jīng)濟和區(qū)位條件和政策要素對其演變的驅(qū)動機制進行探究，研究主要結(jié)論如下：

1）2001—2018年間，房縣農(nóng)村居民點的規(guī)模、密度、空間分布等發(fā)生了一定程度變化，主要表現(xiàn)在：空間擴張顯著，斑塊密度減小，平均斑塊規(guī)模增大；分布指數(shù)隨地形梯度等級的升高表現(xiàn)為逐漸減小態(tài)勢，而在低地形區(qū)間內(nèi)分布指數(shù)隨時間推移逐漸增大。需要注意的是，在2013—2018年間分布指數(shù)變化幅度最大，表明房縣農(nóng)村居民點向著地形條件優(yōu)越的低梯度區(qū)域集聚發(fā)展特征愈發(fā)顯著。

2）研究期間房縣農(nóng)村居民點空間形態(tài)特征變化主要表現(xiàn)為聚集特征不斷增強，形態(tài)維數(shù)減小，斑塊形狀越來越規(guī)整，空間形態(tài)趨于簡單；穩(wěn)定性指數(shù)增大，居民點呈現(xiàn)較為規(guī)則有序的擴張和發(fā)展態(tài)勢。

3）地形、海拔等自然地理要素是影響山區(qū)農(nóng)村居民點空間格局演變的基本因素，社會經(jīng)濟和區(qū)位條件是山區(qū)農(nóng)村居民點分布格局演化的重要因素，而以“增減掛鉤”和“扶貧搬遷”為主的政策要素進一步促進了農(nóng)村居民點由在地形、區(qū)位條件較差的地區(qū)小規(guī)模分散式狀態(tài)向著條件優(yōu)越的河谷平原區(qū)域集中發(fā)展，這對2013年后農(nóng)村居民點空間格局變化產(chǎn)生了重要影響。