沈 洁,秦 瑜,吴恺华,郑 皓
(苏州科技大学 建筑与城市规划学院,江苏 苏州 215011)
人居环境是承载人类工作劳动、生活居住、休闲娱乐及社会交往活动的物质与非物质相结合的空间场所[1],供人类与各类空间环境相互交互。乡村工作向来受到党中央的高度重视,由国务院办公厅于2014年发布的《关于改善农村人居环境的指导意见》文件中提及了关于农村人居环境内容,其中明确谈到了相关工作路径与建设重点[2],而在2017年党的十九大报告中,关于乡村振兴的战略政策再一次被提及[3],近日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《农村人居环境整治提升五年行动方案(2021—2025年)》中要求各地区各部门结合实际情况认真贯彻落实,从政策层面把乡村建设的地位抬到更新的高度。
乡村振兴是我国在大力推进城市化过程中为改善乡村人居环境的重要途径,并且随着城乡融合和乡村振兴的互促互进要求,农村人居环境的重要性日渐提升。江浙沪作为全国发展领先的省份,其发展模式及进程都受到广泛的关注,关于其乡村人居环境的研究势在必行。目前针对人居环境已有较多研究,90年代初,吴良镛先生提出了人居环境的基本概念与五大系统,构建了人居环境科学的基本体系[4]。城市领域,宁越敏等(1999)以上海市为例,提出了城市人居环境的研究内容与优化原则[5];李王鸣等(1999)提出了城市人居环境研究的层次划分方法[6]。乡村领域,李伯华(2008)对乡村人居环境的整体研究脉络与趋势进行了梳理[7];李伯华(2009)在另一篇研究中,还对乡村人居环境的评价内容与整体框架进行了研究[8];李健娜(2006)制定乡村人居环境评价体系时,分别从目标层、系统层、指标层进行展开[9];而朱彬(2015)对乡村人居环境评价涉及到的各项指标进行了分析和量化,建立了乡村人居环境的评价模型[10]。
总体来说,当前文献对人居环境本身的研究已较为完备,在研究内容、工作方法和评价体系上给我们的研究带来了很大的启示。然而,当前研究对乡村人居环境的影响因素研究较少,对人居环境背后的形成机理反映程度较弱,有待加强。因此,本文以江苏、浙江、上海作为研究区,建立相适宜的评价指标体系,分析评价江浙沪乡村人居环境水平,并展开研究其影响因素,根据各地人居环境水平空间差异化提出优化策略。
江苏、浙江、上海位于我国东南沿海地区,不仅生态资源基底优越,同时拥有雄厚的经济资源,在我国城市发展水平中位于领先水平,且农村人居环境整治工作开始较早,也取得了初步成果。
从近年来的发展看,江浙沪在农业生产上逐步向精细化方向发展,工业生产也不断谋求转型升级,乡村旅游日益繁荣发展,同时重视独特的历史文化资源、民俗和方言等。
从乡村人居环境状况来看,江浙沪乡村各类设施日益完善,交通网络日趋发达,村庄空间组织趋于多样化发展,形成了独具特色的住宅和公共建筑,但仍然存在公共服务设施分布不均衡的问题,基础设施建设存在地区差异[11]。
文中的指标主要包括空间矢量数据和指标数据,空间分析单元包括江浙沪25个地市单元,行政边界数据来源于国家地理信息数据库。经过实地调研走访、查询等途径搜集江浙沪乡村的生产环境、生态环境、生活环境及社会环境四个方面的数据资料,其中包含各省市统计年鉴、土地利用数据等,经过筛选、对比和分析,整理出有效的评价指标数据。
本文评价指标的选取以生产环境、生态环境、生活环境及社会环境四个方面作为依据,首先乡村生产环境方面,不同乡村主导产业存在差异性,产业环境奠定了乡村发展的基础,因此选取生产环境层面的相关指标进行评价;其次是乡村生态环境,由自然生态和人工生态构成,自然生态环境本质上决定了乡村空间发展,人工生态是根据人们对于生活质量的需求而做出的人为改变,是社会进步,乡村进步的后续,能够成为关注的重点,是能够体现生态文明的要求和目标;乡村生活环境是村民贴合生活的场所的使用感受,由很多基本设施、基本保障以及外加美化的设备构成;乡村社会环境由是村民感受安全指数以及保障的层面,是社会发展下的重要指标[12]。
根据对调研乡村居民的关注内容及问卷结果,同时参考了已有相关文献资料,并咨询了十余名业内的专家人士,包含高校教授、副教授,设计院的高级工程师等,且均来自于江浙沪地区,判断相应分区属性,从上述指标选取依据的四个层面,综合确定了乡村人居环境评价的指标内容和权重,并对各项指标的量化计量方式进行了确定,采用层次分析法(AHP)辅助分析[13],建立了如图所示的评价指标体系(见表1),在具体研究中借助评价模型分析人居环境质量在空间上的特征,并分析探讨其影响因素。
表1 乡村人居环境评价指标体系初步构成
2.2.1 整体评价模型
依据图1中的各评价指标进行量化评价,并按江苏、浙江、上海的25个地级市统一进行相关的分类汇总,得到各个市、各项指标的原始观测值um,n(m:指标序号;n:城市序号)。采用极差法对指标中的观测值标准化处理。
加权平均由进行标准化后的统计值u'm,n与指标相对应的权重wm相乘得出,得出每个地级市的乡村人居环境总评指标xn。
2.2.2 影响因素分析模型
(1)区位分析模型
采用空间自相关模型对乡村人居环境的空间分布类型进行评估。
式中,I为全局相关指数;G为局部相关指数;wi,j为权重;xi、xj为环境评价值;0代表不相邻;1代表相邻。
(2)自然环境、经济、人口分析模型
①预处理
对原始数据采用的处理方式为极差法标准化,公式与3.1人居环境评价模型中的标准化方法一致。
对于自然环境中的地形,其构成要素分别为高程和起伏度。经过各地级市高程栅格平均值的计算,获得平均高程。
通过计算高程标准差,得出每个市的地形起伏度。
②影响因素相关性初步筛选
对各分析数据用极差法标准化后为ym,n(m:指标;n:序号)。采用皮尔逊相关系数评价人居环境质量与各类指标的关联度,进行初步筛选。
③影响因素强弱分析
通过初步筛选后,构建回归方程对因素进一步分析比较。
采用最小二乘法构建估算函数:
求解当函数f取得最小值时,各指标前的系数k的取值,进而比较出各影响因素的强弱。
3.1.1 江浙沪乡村人居环境空间格局总体特征
根据以上评价体系和评价模型,对江苏、浙江、上海三地乡村展开深入调研,调研结果按25个地级市进行分类汇总与评价,如图1所示。结果显示,对于乡村人居环境总体水平,嘉兴、苏州、湖州最高,总评值达到0.86、0.85、0.81,无锡、常州、镇江等也较高,达到0.7以上,宿迁、温州、丽水、徐州、连云港则较为一般,总评值只有约0.2~0.3。
图1 江苏、浙江、上海三省乡村人居环境质量空间分异图
3.1.2 江浙沪乡村人居环境空间格局分指标特征
(1)生产环境。江浙沪生产环境水平地区差异较大,整体上呈现苏南浙北较高而苏北浙南较低的空间格局。生产环境质量得分较高的地区有上海、苏州、杭州、湖州、嘉兴,这几个市远超于整体平均水平,这在产业结构上能够体现,上海拥有优先的高端智能产业,苏州的智能制造业名列前茅,杭州作为国际领先的互联网城市,营造多元化的产业环境。宿迁、淮安、徐州、连云港及盐城等得分较低的地区在产业结构、产业效益等方面相对落后。
(2)生态环境。江浙沪生态环境水平整体较为平均,宿迁、徐州、连云港、温州、丽水受到地形等自然因素的影响,本身就处于劣势。
(3)生活环境。江浙沪生活环境水平差异较为明显,大体上与城市的经济发展水平成正比,明显能够发现上海、苏州、无锡等GDP水平较高的城市,其乡村人居环境水平也相应较高,这些区域乡村的基础设施水平相较于其他乡村较为完善,无论从交通、环境、服务等方面,都有一定优势。而宿迁、淮安、连云港、丽水、温州等地由于地理条件影响,交通便利程度就相对落后,经济水平导致其基础设施完善度尚待加强[12]。
(4)社会环境。江浙沪社会环境水平也存在明显的空间差异。苏州、上海、无锡这几个区域的水平较高,经济实力促使其政策保障等落实到位,而连云港、宿迁、徐州、温州和丽水等地的乡村保障相对欠缺。
根据以上空间评价结果,可以发现江浙沪乡村人居环境质量呈现空间集聚特征。通过研究三地乡村人居环境的区位影响因素,首先采用Moran’s I指数进行乡村人居环境的空间分布类型的评估。通过ArcGIS 10.5平台的运用,计算全局空间自相关模块,得出的计算结果如下表所示(见表2)。
表2 全局Moran’s I计算汇总
计算结果中显示,I=0.74,z>2.58,p<0.01,这就能够表明江浙沪三地的乡村人居环境在空间上的分布表现为较强的集聚特征。为了更进一步探索其集聚的具体位置,借助运用Getis-Ord GI系数进行进一步研究。该过程是应用到ArcGIS 10.5软件中的热点分析模块进行的,其最终得出的计算结果如图2所示。
图2 江苏、浙江、上海三省乡村人居环境冷热点分布
结果显示,受到区位因素的影响下,在整体上江苏、浙江、上海的农村人居环境分布呈现较强的集聚特征,乡村人居环境的高值集聚区主要分布在浙北、苏南区域,此类区域多沿海,且拥有非常便利高效的交通网络,低值集聚区主要分布在浙南、苏北区域,此类区域地形较为起伏,交通相对落后,且以浙北、苏南为中心,整体呈现以向外梯度下降,而苏中和浙中区域的乡村人居环境值高低交错分布,此类区域多为平原地带,交通相对便利,整体水平居中,集聚特征不显著。那么可以根据江浙沪乡村人居环境空间集聚特征,将其划分为三类分区(见表3)。
表3 江苏、浙江、上海三省乡村人居环境集聚区域划分
通过相关文献梳理、以及以上根据评价体系总结的江浙沪乡村人居环境空间格局分指标特征,总结归纳出对人居环境影响较大的几个因素进行进一步研究分析,包括以下三类,自然环境因素、经济因素、以及人口因素。
3.3.1 自然环境因素
自然环境条件主要由气温、地形和降水等方面要素组成。按通常认知,平原地形更有利于乡村各项设施建设,而在山区进行乡村建设则相对困难。为研究地形差异对乡村人居环境水平产生的影响,将江浙沪25个地级市的地形数据与乡村人居环境总评指标进行关联分析。相关地形数据是通过中国科学院网络信息中心提供的GDEMDEM 30M卫星高程遥感数据(如图3所示)。
图3 江苏、浙江、上海三省高程卫星遥感影像与人居环境水平对照
高程遥感影像呈现为30 m×30 m的高程栅格数据,结果是经过计算总的25个地级市的高程栅格值,最终得出各市的平均高程数据。再通过对标准差的计算,获得各市的地形起伏程度。最后采用极差法标准化,以0.5的权重相加,最后获得各市的地形指标。其中气温、降水数据是从各市年鉴中直接读取来的,最后再借助SPSS 22.0的相关性分析模块,将自然气候与人居环境指标进行相关性分析,计算结果如下表所示(见表4)。
表4 地形指标与人居环境指标的相关性分析结果
在地形研究结果方面,其计算的结果未得到显著性检验(p>0.05),而且其相关系数也较低,这表明从整体上来说,江浙沪的乡村人居环境水平与地形因素关联不大。再次观察高程遥感图可以发现,江苏、上海多为平原地形,而山区主要集中在浙江,因此,选取浙江省进行单独分析,结果如下表所示(见表5)。
表5 浙江省地形指标与人居环境指标的相关性分析结果
综合这两项计算结果,可以得出,在江苏、浙江、上海三地当中,浙江省的乡村人居环境受地形因素影响较大,地形对浙西南的乡村建设产生了一定制约;而江苏、上海的地形主要为平原,乡村人居环境受地形影响较小;同时也发现,浙江多数山地城市(如杭州、金华、台州等)的乡村人居环境却相对江苏省北部的平原城市(如宿迁、盐城和淮安等)来说较为高,三地总体乡村人居环境与地形的相关系数也较小,所以,从整体来看,江浙沪的乡村人居环境从整体而言受地形因素的制约较弱。
在平均气温方面,气温与乡村人居环境水平几乎没有关联,再次判读原始数据可以发现,气温的分布规律大致以纬度为基准从南向北递减,但总体差异不大,平均气温最高的温州与最低的连云港仅相差4.5℃,气温的影响几乎可以忽略。而降水量与乡村人居环境的关联度则较高,从降水的分布规律来看,江南的降水量高于江北,这与乡村人居环境的分布格局整体呈现协调一致。由于降水量较为丰富,加之其农业历史较为悠久,这些条件都给乡村发展赋予了相应发展基础。
3.3.2 经济因素
乡村各项设施的建设有赖于经济的支撑。为探讨江浙沪三地乡村人居环境质量与经济水平的联系,选取了2019年江浙沪25个地级市的GDP、人均GDP、村集体总收入、人均村集体收入、村均村集体收入和农村人均可支配收入这6项指标,将这六项指标同乡村人居环境水平进行相关性探析。运用到极差法对相关指标数据进行标准化处理,将人居环境评价值与各经济指标制成散点图(见图4),比较各指标之间的联系。
图4 经济指标与乡村人居环境指标散点图
散点图显示,各经济指标与乡村人居环境水平间均存在一定关联。故采用皮尔逊相关系数对人居环境质量与各类经济指标的相关性分析。运用SPSS 22.0平台计算相关分析模块,所得结果如下表所示(见表6)。
表6 乡村人居环境与各项经济指标的相关性分析结果
结果显示,乡村人居环境水平与主要的人均、村均类经济指标关联度较高,而与总量类指标关联度较低。考虑到江浙沪的各地级市差异较为大,主要在城市规模、人口数量、村庄数量上体现,对总量类指标的分析结果产生了较大干扰,因而通过人均、村均类指标的关联度,可以推断出江浙沪三地的乡村人居环境水平与经济发展状况存在着较大的关联。为了进一步对比各经济指标与乡村人居环境关联的强弱,根据相关性分析结果显示,选取相关性较高的三个指标,分别是人均GDP、村均村集体总收入和农村人均可支配收入,并且运用多元线性回归模型进行比较。计算结果如下表所示(见表7)。
表7 经济指标与人居环境水平的回归分析结果
经计算,人均GDP最能够影响乡村人居环境水平,其次是农村人均可支配收入,而村均村集体总收入对乡村人居环境水平的影响较弱,结果与之前对相关性分析的结果较一致。可见,对于江浙沪的乡村而言,市域经济是乡村人居环境发展的主要影响动力,简言之,人均GDP的高低,决定了乡村建设资金来源;同时村民收入水平与乡村人居环境亦较为相关,村民收入高低,影响其对居住环境的改善与否。而村集体收入与乡村人居环境关联较弱,促使村集体收入使用分配制度亟待提升。
3.3.3 人口
涉及乡村人口,并且能够收集到的数据主要有乡村常住人口数量和乡村老龄化率,将这两项指标与乡村人居环境水平进行相关性分析,结果如下表所示(见表8)。
表8 乡村人居环境与人口指标
乡村常住人口数量未通过显著性检验,它与乡村人居环境无太大关联。而乡村老龄化率与乡村人居环境呈现出微弱的正相关,这一点很难理解[14]。笔者猜测可能是正如前文分析的那样,人居环境水平较高的乡村往往市域经济发达,吸引年轻人离乡打工,导致乡村老龄化现象加重。
(1)江浙沪乡村人居环境质量整体上呈现以嘉兴、苏州、湖州、无锡、常州、镇江较高,宿迁、温州、丽水、徐州、连云港较低的水平。在空间格局上呈现较强的集聚特征,乡村人居环境的高值集聚区主要分布在浙北、苏南区域,而低值集聚区主要分布在浙南、苏北区域,且以浙北、苏南为中心,整体呈现以向外梯度下降,而苏中和浙中区域的乡村人居环境值高低交错分布。
(2)将所有相关性分析结果汇总,并将显著性水平p<0.05的指标再次进行回归分析(图6,因区位计算方法不同,故不参与回归分析)。通过图6可以清晰地看出,形成江浙沪乡村人居环境空间分异特征主要受到农村人均可支配收入、城市人均GDP因素的影响比较明显,可见经济因素在人居环境空间差异上起着决定性作用,此外区位因素与乡村人居环境也息息相关,在一定程度上与经济因素有着藕断丝连的关系。
图6 回归分析与相关性分析汇总图
在乡村振兴大力推进的背景下,江浙沪作为发展较优势的区域,首先应根据不同地区的发展现状,针对不同地区的强势与弱势,因地制宜地采取相对应策略来提升乡村人居环境地水平,在发展优势的基础上进一步做到减小地区差距,提升整体人居环境水平效益。
(1)优化提升区域。主要以苏南浙北区域为主,大多为沿海地带,交通便利,乡村人居环境水平处于较高水平。在本身优越的基础上,更加突出乡村自身的特色。坚持农业农村联动、生产生活生态融合,提升资源循环利用的效率。并且促进经济结构加快转型升级,加大关注社会服务、文化环境等软环境的建设。
(2)创新潜力区域。主要以苏中浙中区域为主,大多为平原地区,交通便利,整体水平中等。此类有较好基础、基本具备条件的地区,农村人居环境应当努力实现基础设施全覆盖,建立长效管护机制。依靠产业环境的后劲力量以及生态环境的可塑性,对生活环境进行加强完善提升,以及社会环境的保障加强,带动人居环境协调度提升。
(3)改善引导区域。主要以苏北浙南区域为主,地形较为起伏,交通相对落后,农村人居环境水平相对较低。此类收到地形因素影响较大的区域、经济水平相对落后,应重点改善基础设施,大力提升农村治理水平,着力改善村容村貌。在经济相对薄弱的地区,政府应加大相关财政投入,提高农业生产现代化水平以及村民生活保障水平等。改善浙江南部山区乡村道路交通出行条件,同时做好山体的自然生态保护与修复工作,打造山青水绿的乡村自然生态环境,降低自然灾害的发生风险水平。