摘" 要:该文选取陕西省为研究区域,基于生态位理论,借助熵值法、地理因子探测器等方法,对研究区域的城乡融合生态位空间分布特征及其影响因素展开研究。研究表明,城乡融合生态位均值由2000—2010年的0.103 9上升至2010—2020年的0.110 3,县域城乡融合影响力逐渐增强;政府、市场、资源本底共同影响城乡融合生态位,其中政府是主要影响因素,影响力呈下降趋势。建议发挥政府的主导作用,推动政府、市场、资源本底多要素间交互作用的最大化以推动城乡间要素良性循环,实现城乡经济维、社会维、空间维和生态维的最优融合,激发县域潜力与优势,推动区域城乡融合进程,助力区域高质量发展。
关键词:城乡融合;生态位;地理因子探测器;陕西省;影响因素
中图分类号:F291.3 文献标志码:A" " " " " 文章编号:2095-2945(2025)05-0091-04
Abstract: In this paper, Shaanxi Province is selected as the study area. Based on niche theory, with the help of entropy method, geographical factor detector and other methods, the spatial distribution characteristics and influencing factors of urban-rural integrated niche in the study area are studied. Research shows that: The average niche of urban-rural integration increased from 0.103 9 from 2000 to 2010 to 0.110 3 from 2010 to 2020, and the influence of urban-rural integration in counties has gradually increased; The government, market, and resource background jointly affect the ecological niche of urban-rural integration, among which the government is the main influencing factor, and its influence shows a downward trend. It is recommended to give full play to the leading role of the government, promote the maximum interaction among multiple factors of the government, market, and resource background to promote a virtuous cycle of factors between urban and rural areas, achieve the optimal integration of urban and rural economic, social, spatial, and ecological dimensions, and stimulate the potential and advantages of the county, promote the process of regional urban-rural integration, and facilitate high-quality regional development.
Keywords: urban-rural integration; niche; geographical factor detector; Shaanxi Province; influencing factor
在全球化、城镇化、工业化的影响下,城乡面貌发生巨大变化,人口聚集、资源紧张、环境恶化等问题在城市地区逐渐显现[1],乡村地区也相应地出现耕地非农化、劳动主体老弱化、村庄空废化等问题[2-3],受复杂叠加而形成的“城乡病”愈加严重。为应对此类问题,我国相继提出城乡统筹发展、城乡融合等一系列政策,意在缩小城乡发展间的差距。把握城乡融合动态变化情况,辨明其内在成因对区域城乡实现平衡发展、乡村实现充分发展具有重要意义。
国外学者关于城乡关系的研究起步较早,多集中在城乡融合模式、城乡融合内涵等方面[4]。20世纪90年代之后,国内学者开始关注城乡关系,理论研究包括城乡关系演进过程、城乡融合内涵、形成机理等[5]。城乡融合水平的测度多以发达地区为例,从经济、社会、空间和生态等多维视角选取评价指标[6];研究方法常用空间收敛模型[7]、空间滞后模型[8]、耦合协调度模型[9]等。本文借助生态位理论中的态势对城乡融合进行定量评价,以表征研究单元在城乡融合进程中的相对地位与影响力。以陕西省县域为研究单元,从经济、社会、空间和生态4个维度建立城乡融合评价指标体系,通过生态位态势理论评价县域单元城乡融合的相对影响,借助地理因子探测器探究陕西省城乡融合生态位发生变化的驱动因素。
1" 研究区域概况
陕西省位于黄河中游,地势南北高、中间低,陕北、关中、陕南资源禀赋差异大。改革开放以来,陕西省GDP由81亿元增长至26 181.86亿元,经济得到快速发展,但城乡发展不平衡的矛盾较为突出,2020年末陕西省常住人口中城镇人口占62.66%,城乡收入比为2.84∶1。
2" 数据来源与研究方法
2.1" 数据来源
行政区划数据来源于国家基础地理信息中心;社会经济数据来源于《陕西省统计年鉴》及《陕西省社会发展统计公报》;土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心;PM2.5污染数据来源于Zenodo数据平台。
2.2" 研究方法
2.2.1" 城乡融合测度指标选取与量化
1)城乡融合测度指标选取。
结合已有城乡关系量化研究[7-9],立足于陕西省城乡发展现状,从经济、社会、空间和生态4个维度选取13个指标构建城乡融合评价指标体系(表1)。
2)城乡融合指标量化。
采用熵值法确定各指标的权重(表1)[8]。运用生态位测评模型中的“态势”理论[10],将动态与静态相结合对陕西省城乡融合状况水平进行测度,城乡融合生态位宽度计算公式为
2.2.2" 地理因子探测器
本文采用地理探测器中的交互探测模块识别影响因子之间的交互作用对陕西省城乡融合生态位的影响程度[11]。
式中:i为自变量X或因变量Y的分层;Ni和N分别为层i和研究区域的单元数;σi2和σ2分别为层i和研究区域Y值的方差。
3" 结果分析
3.1" 城乡融合生态位分布特征
陕西省城乡融合生态位值呈增长态势(图1),均值由0.103 9上升至0.110 3,2010年城乡融合生态位值在0.072 1~0.325 2之间,2020年城乡融合生态位值在0.072 3~0.531 5之间,95%以上的县域城乡融合生态位值集中在0.070 0~0.200 0之间。城乡融合生态位值趋于集中分布,生态位值由聚集在0.090 0附近向左右两边偏移,峰值由0.090 0偏移至0.100 0,表明各县域间城乡融合生态位差距有所减小。
3.2" 城乡融合生态位演变影响因素分析
为进一步剖析城乡融合生态位空间异质的内在成因,从资源本底(县域平均海拔X1和耕地质量X2)、市场(人均GDP X3和市场消费水平X4)、政府(财政收支比X5和固定资产投资X6)3个方面进行影响因子选取。
3.2.1" 主要影响因子分析
运用地理探测器对影响陕西省城乡融合生态位变化的主导因素进行探测,主导因子探测结果显示:2010年影响陕西省城乡融合生态位的主导因素由大到小排序依次为财政收支比(0.830 9)、市场消费水平(0.821 9);2020年主导因素由大到小排序依次为市场消费水平(0.664 7)、固定资产投资(0.501 6)。总体来说,市场消费水平、财政收支比的q值位于前列,表明政府因素、市场因素是陕西省城乡融合生态位发生变化的主要原因。各影响因子对陕西省城乡融合生态位的影响呈下降趋势,固定资产投资最为显著,由0.830 9下降至0.307 2,表明政府对城乡融合的影响力下降。
3.2.2" 交互因子探测分析
交互探测结果表明,双因子间交互作用呈双因子增强、非线性增强、单因子非线性减弱3种类型,说明陕西省城乡融合生态位发生变化是多个因子共同作用的结果(图2)。市场消费水平(X4)和固定资产投资比(X6)与其他各因子的交互作用较强,均值在0.6以上,2010年、2020年陕西省城乡融合生态位第一交互主导因子分别为财政收支比(X5)∩固定资产投资(X6)、财政收支比(X5)∩市场消费水平(X4),表明现阶段政府是城乡融合进程的主要因素,并与市场、资源本底等要素共同作用影响陕西省城乡融合生态位的变化。2020年财政收支比(X5)∩固定资产投资(X6)由双因子增强转为单因子非线性减弱,进一步佐证政府对陕西省城乡融合生态位的变化影响力减弱,如图3所示。
4" 结论
1)城乡融合生态位均值由0.103 9上升至0.110 3,峰值由0.090 0偏移至0.100 0,表明县域城乡融合影响力增强,但仍处于较低水平。陕南地区城乡融合生态位整体呈增长态势,2020年城乡融合生态位在空间格局上整体表现为关中平原地区大于陕南地区大于陕北地区。
2)资源本底、市场力、政府力对陕西省城乡融合生态位的影响力有所下降,其中固定资产投资最为明显,各因子的交互作用亦呈下降趋势,第一交互主导因子由财政收支比(X5)∩固定资产投资(X6)转变为财政收支比(X5)∩市场消费水平(X4)。
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