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  人文地理  2021, Vol. 36 Issue (1): 165-173  DOI: 10.13959/j.issn.1003-2398.2021.01.019
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引用本文  

苗毅, 宋金平, 修方睿, 王翔宇. 基于耦合关系的县域乡村发展格局与优化——以寒亭区为例[J]. 人文地理, 2021, 36(1): 165-173. DOI: 10.13959/j.issn.1003-2398.2021.01.019.
MIAO Yi, SONG Jin-ping, XIU Fang-rui, WANG Xiang-yu. RURAL DEVELOPMENT PATTERN AND OPTIMIZATION IN COUNTY REGION BASED ON COUPLING RELATIONSHIP: A CASE STUDY OF HANTING DISTRICT[J]. Human Geography, 2021, 36(1): 165-173. DOI: 10.13959/j.issn.1003-2398.2021.01.019.

基金项目

国家自然科学基金项目(41271132)

作者简介

苗毅(1992-), 男, 山东威海人, 博士研究生, 主要研究方向为区域发展与交通地理。E-mail: 632129767@qq.com

通讯作者

宋金平(1968-), 男, 山东平邑人, 教授, 博士生导师, 主要研究方向为经济地理与区域规划研究。E-mail: jinpingsong@163.com

文章历史

收稿日期:2020-03-10
修订日期:2020-07-14
基于耦合关系的县域乡村发展格局与优化——以寒亭区为例
苗毅 1, 宋金平 1, 修方睿 2, 王翔宇 1     
1. 北京师范大学 地理科学学部, 北京 100875;
2. 山东师范大学 地理与环境学院, 济南 250300
提   要:基于评价体系和耦合关系,以寒亭区为例探讨县域乡村发展格局及优化,发现:①多数村庄得分较低,中高值村庄集中于寒亭区中南部,各子系统得分结构具有差异化特征,社会经济方面对乡村发展影响较大但空间分异也更明显;②子系统间、子系统与指标间均有一定耦合关系,指标之间的协同优化有助于实现子系统的高效提升;③相当一部分村庄呈中低值、强耦合特征,发展有赖于区域性优势带动与补偿为重点、邻近村庄优势溢出与合作发展为补充的外部带动,高—高集聚区应从产业着手带动低—低集聚区,高—低/低—高集聚村庄应促成邻近村庄合作发展行业、协同治理乡村、共同向高—高集聚转化。此外,耦合关系视角下的合作与优化应注重实际,以科学实现乡村振兴发展。
关键词乡村发展评价    耦合关系    乡村振兴    寒亭区    
RURAL DEVELOPMENT PATTERN AND OPTIMIZATION IN COUNTY REGION BASED ON COUPLING RELATIONSHIP: A CASE STUDY OF HANTING DISTRICT
MIAO Yi1 , SONG Jin-ping1 , XIU Fang-rui2 , WANG Xiang-yu1     
1. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
2. College of Geography and Environment, Shandong Normal University, Jinan 250300, China
Abstract: Combined with multi-source data such as statistics, remote sensing, research, etc., based on evaluation index system and the perspective of coupling relationship, according to the analysis framework of county rural development mode and optimization with coupling relationship embedded, this paper takes Hanting district as an example to conduct empirical discussion and optimization analysis. Results show that: 1) The scores of most villages in Hanting district are relatively low. From the perspective of spatial distribution, the villages with higher scores are mainly concentrated in the south-central part of Hanting District, while the scores of remote villages in the north and east of Hanting district are significantly lower, with a center periphery structure as a whole. 2) There is a certain coupling relationship between the subsystems and between the subsystems and the indicators. For example, indicators such as road network density, life service industry have good explanatory power to the social and economic subsystems after interaction. Only the characteristics of villages, especially the rural governance, are relatively independent. Above analysis shows that more efficient rural development can be achieved through the collaborative optimization of different indicators; 3) A large number of villages show the characteristics of low value and strong coupling relationship, and their development needs certain external power based on the results of external coupling relationship.
Key words: rural development evaluation    coupling relationship    rural revitalization    Hanting district    
1 引言

改革开放以来中国城市化稳步、高速发展,有效驱动经济增长,但也带来城乡发展失衡、人地分离等诸多问题[1-4]。伴随城乡差异扩大的普遍化,许多城市化起步早、水平高的西方国家较早探索并提出强化农村发展的对策[5]。其中,英国、德国普遍注重“自下而上”的政策路径,并强调人文资源以及规则、市场、规划在乡村可持续发展中的作用[6, 7];此外,法国在其快速城市化背景下探索了农业现代化与乡村土地、农业补贴等补助性政策[8],而日本则更为强调完善法治体制、拓宽增收渠道、改善生活环境及提升乡村福祉等[9]。在中国,加快乡村发展也是实现中国梦的必要一环,部分政策“重城轻乡”、城乡二元结构等乡村病根源以及区域非均衡发展下的多重城乡差异问题亟待解决[10-12]

在此背景下,党的十九大提出乡村振兴战略[13],为乡村发展与城乡关系优化带来新机遇,并迅速成为舆论与学界关注的热点,围绕乡村发展、民生福祉、城乡关系等问题的探讨大量涌现[14-16]。其中,地理学长期关注农村地区发展,乡村地理学也是人文经济地理学的重要构成[17, 18]。相关学者基于乡村人地关系地域系统特征,结合空间格局、尺度效应等视角,运用评价指标体系、生产函数等方法探讨乡村发展问题,形成大量立足区域特点而富有实践意义的成果[15, 19-21],提出基于产业导向下的城镇化过程[19]、提升农业生产技术效率[20]、优化乡村人居物质文化环境[22]、搭建村社型合作金融组织[23]、破解村域人口空心化与老龄化[24, 25]、优化土地利用功能结构[26]、发展乡村旅游[27]等以实现农业提质、农民增收、农村繁荣为导向的丰富的乡村振兴对策。还有学者从土地整治和乡村重构角度进行探讨,提出乡村振兴要重塑土地整治的价值导向与系统内部多要素的协调耦合等建议,均为乡村发展与振兴提供科学支持[28, 29]。研究尺度方面具有实证趋于细化的特征,在注重宏观政策探讨的同时,越来越多的研究关注于不同尺度乡村问题的实证研究,尤其是城乡二元明显、空间过渡完整、能直接基于村域探讨人地系统并寻求适应性对策的县域尺度备受关注,不少研究对县域乡村现状与空间格局进行梳理,具有重要的现实意义[30-33]。相比之下,虽已有学者关注乡村发展中的内外部关系[34],但对耦合关系的探讨尚不足。其中,地理学视角的耦合关系即不同区域或系统间的紧密配合与相互作用关系[35],诸多学者提出城镇化与生态系统耦合魔方与耦合塔等逻辑框架、跨区域远程耦合及村庄尺度应用[36-38]、用地与乡村转型间耦合关系等[39]均对相关研究具有指导意义,但结合空间多尺度多因子关系的乡村发展与振兴对策的实证研究尚不系统。

据此,本文基于县域尺度及耦合关系视角,在现有研究基础上对统计、调研、遥感、地图网站POI等多源数据集成应用,基于评价得分,寻求村庄内部、村庄之间的带动及互补合作,以更全面地认识县域乡村发展格局特征,为实现乡村振兴提供新的实证与理论依据。

2 研究区概况与分析框架 2.1 研究区概况

以寒亭区为例展开探讨。2018年习近平总书记在山东省潍坊市调研时提到乡村振兴的“潍坊模式”并探讨其“升级版”。寒亭区是潍坊市市辖区,截至2018年底其城镇化率(56.3%)略低于山东省平均水平(60.6%),下辖寒亭、开元、固堤、高里、朱里、双杨、北城、张氏8个街道及杨家埠旅游经济区,村庄405个且分布相对均匀(图 1a),地表起伏整体平缓,河流网络较密集,而教育设施、公司企业等社会、经济要素主要分布在中南部地区,路网也以此处更密集,而北、东两侧偏远地区的村庄服务供给相对不足(图 1b)。据此结合实地调研情况看,寒亭区现代农业基础较好,但也具有城乡过渡典型、基础设施布局二元结构突出、村庄人口老龄化与空心化严重、农业规模化品牌化不足、服务业新业态发展慢、生态环境有待综合治理等乡村发展的普遍性问题。因此,选择寒亭区为案例地,对县域乡村振兴发展而言具有较好的借鉴意义,亦能够为“齐鲁样板”、“潍坊模式升级版”的讨论提供新思路。

图 1 寒亭区村庄与要素分布概况 Fig.1 Spatial Distribution of Villages and Main Elements in Hanting District
2.2 分析框架

以乡村发展评价为基础,结合耦合关系进行空间格局探讨与优化分析(图 2)。首先,基于评价体系识别县域乡村发展总体现状、总分与子系统构成、村庄分类(中、低、高值)及空间特征,作为后续研究的基础。其次,据得分情况探讨内、外部耦合关系,作为乡村发展评价与适应性对策的中间环节,其中,内部耦合包括子系统间、子系统与指标间的耦合关系,判断子系统间的互补潜力,并探讨指标间的协同优化对提高子系统的作用;外部耦合结合空间自相关探讨村庄之间得分情况的相似性。最后,综合前述结果,以耦合象限分类的思路[40],对不同得分、内外部耦合关系、区域的村庄提出差异化发展思路,针对中、低值弱、较弱耦合村庄,应注重对其培育优势、优化子系统结构,进而实现向高值强耦合型村庄转变;中、低值强、较强耦合村庄缺乏内生优势,很大程度上需要外部带动,应基于实际情况寻求区域性或邻近村庄之间的带动、互补合作发展等适应性的模式与对策。

图 2 嵌入耦合关系的县域乡村发展评价与优化分析框架 Fig.2 Analysis Framework of Rural Development Research with Coupling Relationship Embedded
3 研究方法与数据 3.1 乡村发展评价

基于《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》中产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的乡村发展导向,参照现有研究中的评价指标体系[22, 32, 33],遵循全面性与可行性、科学性原则,构建乡村发展评价体系(表 1)。其中,考虑乡村生态宜居需求、自然环境阻力及风貌[32, 33],以生态服务价值、地表坡度、到河流水系距离及植被覆盖情况作为自然环境本底A1;考虑与GDP有强相关且可反映农村亮化、能源消费水平的夜间灯光亮度[41],结合POI数据探讨农业经营、公司企业、生活性服务业三类产业的空间分布情况,识别经济要素密度A2;考虑享有基础设施与公共服务的便捷性,以各村到教育、医疗、交通站、文化娱乐场所、主要政府驻地的可达性及道路密度表征社会服务可达A3;结合实地调研获取的村庄人地资源数据并考虑农村空心化、治理水平等方面的问题[42],以村庄人口、收入、人口流出比、人口增长率、人均耕地面积及治理水平识别村庄发展特征A4

表 1 乡村发展评价指标体系 Tab.1 Evaluation Indexes System of Rural Development (RD)

参考相关研究[33],本文以熵权法对标准化后的指标赋权,以加权计算得到各子系统及总分情况。其中标准化结果a,以式(1)得到,进而与熵权法求得的指标层权重wa、目标层权重wA结果进行矩阵相乘,最终得到各子系统得分A及总分RD,如式(2)。

(1)
(2)

此外,评价体系中“最近设施点距离”结果为基于道路的通行成本;“像元值提取至点、坡度计算、焦点统计、空间距离、密度分析、连接数据”均采用ArcGIS相关工具得到;NDVI指数为Landsat近红外、红色波段的差、和之商,结合焦点统计的原因是其像元明显小于村域面积,而焦点统计工具能够得到村庄点周边范围内植被覆盖的平均情况,本文焦点统计范围为村庄点所在像元及其外部3个像元为半径(平均105m)的圆形邻域。

3.2 耦合关系分析方法 3.2.1 耦合度测算

以耦合度C表征村庄各子系统间及子系统内的耦合关系,如式(3)[35],其中x为属性值,计算结果在[0, 1]范围内,值高则表明子系统间得分关系紧密、表现相对一致,值低则为子系统差异明显。在此基础上,对计算结果参照耦合塔的分类进行划分(表 2[37]

(3)
表 2 耦合关系分类 Tab.2 Classification of Coupling Relationship
3.2.2 地理探测器

地理探测器(GeoDetector)是探测空间分异性及揭示驱动因子的统计学方法[43]。参照说明(http://geodetector.cn/),交互探测工具能够用于探测解释不同因子x分类组合后与因变量y的耦合关系,本文以子系统得分为y、分类处理后的指标为x进行分析,结果介于[0, 1],0表明不具备耦合关系而1表明y完全取决于x,该结果与耦合度具有对应性。其中,为满足模型需要,x的分类处理为按Jenks自然间断法进行的11级分类。

3.2.3 空间自相关

全局空间自相关Moran's I判断得分的空间分布特征,如式(4),其中w为空间权重,x为属性值,ij为村庄,I得分大于0为正相关,表明属性值分布更具规律性、邻近村庄间得分更具耦合性[44]。局部空间自相关Li能够进一步对其特征加以刻画,如式(5)[45],其中σ为方差。在此,以高—高、低—低集聚为外部耦合关系较好,并具有前者带动后者的基础;以高—低、低—高集聚为外部耦合关系较差,但可借此探讨邻近村庄之间的优势带动与互补发展。

(4)
(5)
3.3 数据来源与预处理

本文主要采用2017、2018年数据。其中,实地调研于2018年7—8月,获取了405村的位置、村庄人口、出生率、打工人数、平均收入、耕地面积等情况,行政区底图由相关单位提供后矢量化得到;乡村治理水平基于2017— 2018年相关政府报告中各级文明村、森林村镇、产权制度改革情况等累加得到;本文POI数据包括教育、医疗、文娱、交通站等8个大类,均为2018年由百度地图获取,其中农业经营POI指各类农业种植、养殖专业合作社等与农业相关的组织,公司企业POI包括各类公司、企业、工厂等与生产活动相关的部门,生活性服务业为餐饮、住宿、商超店铺等生活性服务业部门;路网为2018年分级道路矢量数据,速度赋值参照《中华人民共和国公路工程技术标准JTGB—2003》;夜间灯光数据采用NPP—VIRS2017年度稳定数据;NDVI指数来源于经校正后的Landsat遥感影像(2018—10—19,条带号121,34);生态价值来源于中科院资源环境科学数据中心的2015年中国陆地生态系统服务价值空间分布数据,该结果由气体调节、净化环境、美学景观等11类子生态服务价值,对乡村生态宜居发展水平具有指示意义。

4 结果分析 4.1 评价得分

RD结果看,寒亭区405个村庄的得分呈偏态分布(图 3),其中253村(占62.5%)得分不足平均值1,总得分变异系数达到46.13%呈中度变异。结合自然间断3级分类,高值村庄(23个,RD > 1.7970)主要在寒亭区中南部,以寒亭、开元街道为中心,中值村庄(107个,RD∈[1.0169, 1.7970])主要在双杨与高里街道交界附近、固堤街道南部、杨家埠与朱里街道交界附近,中高值村庄形成“横F型”分布,而朱里街道及高里、固堤街道北部的村庄受区位限制而得分明显较低,整体具有中心外围结构特征(图 4)。各子系统也有差异化的得分及空间分异特征,经济要素密度(A2)、社会要素可达(A3)得分分布与总分相似,其中A2变异系数达到127.1%(强变异);自然环境本底(A1)与村庄发展特征(A4)的高值村庄分布相对分散。

图 3 寒亭区乡村发展得分分布 Fig.3 Results Distribution of Hanting District
图 4 得分空间分布情况 Fig.4 Spatial Distribution of RD and Sub-system Results
4.2 耦合关系 4.2.1 内部耦合关系

(1)子系统间耦合度整体较高。从村庄子系统间综合耦合度的结果看,有334村(占82.4%)达到强耦合水平,仅5村(1.2%)为较弱耦合(表 3),而不同分值的村庄中,以中低值村庄耦合度较高,表明寒亭区尤其是中低值村庄的子系统得分整体较均衡,而有73个村庄未达到强耦合水平,从内部寻求子系统间互补优化的潜力相对较大。不同子系统之间,A1A2A2A4的耦合度整体较低,且以高值村庄更显著,而A2A3A1A4的耦合度整体较高,尤其是低值村庄更明显。结合子系统得分中A1A4空间分异不明显、A2村域差异悬殊以及子系统间耦合度的情况可知:①高值村庄在A2A3方面优势突出,但A1A4较其他村庄不具备比较优势,导致高值村庄子系统间耦合度整体相对较低;②A2A3对中低值村庄的发展具有重要意义,也印证了发展乡村经济与村社型合作组织的重要性[20, 23];③低值、强耦合型村庄数量众多,且缺乏优势,发展有赖于外部带动。

表 3 子系统间耦合度结果 Tab.3 Coupling Results Between Sub-systems

(2)交互探测结果表明子系统与指标间具有一定且多样的耦合关系,部分结果如表 4。首先,q值高表明两指标交互后对子系统的解释能力强,相关指标的协同优化也有助于高效提升子系统得分。具体地,农业经营、公司企业、生活性服务业、道路密度等与其他指标交互后与A2A3的耦合关系整体较紧密,上述指标间的协同优化亦有利于实现子系统的共同提升,生态服务价值、人均耕地面积与其他指标交互作用后也增强了与A2A3的耦合关系。

表 4 交互探测结果 Tab.4 Result of Interactive Detection

其次,部分A1A4指标与A2A3指标在交互后对A2A3子系统的解释力呈非线性增强且q≥0.7,表明指标间交互作用对与A2A3子系统耦合关系的影响具有多样性,但A1A4方面则仅有农产经营、生活性服务业与其他指标交互后与二者的耦合关系达到一定强度,表明A1A4子系统指标相对独立,也表明农业带动与服务业新业态的发展有助于整合乡村自然与人力资源、催生乡村发展的内生动力。其中值得关注的是,坡度与A2A3指标交互后与各子系统的耦合关系均明显增强,表明地形因素可能通过阻碍社会经济要素布局而影响乡村发展能力的全面提升,这一阻碍有赖于通过建设交通等基础设施来寻求破解。

4.2.2 外部耦合关系

首先,RD及各子系统均有空间正相关性,以总分及A2A3的空间正相关性更突出(表 5),表明乡村发展得分整体存在高—高、低—低集聚的空间特征,即各村得分与周围乡村得分具有一定相似性,外部耦合关系较强。在此基础上,局部空间自相关结果刻画了RD、各子系统的空间分异特征(图 5)。

表 5 Moran's I结果 Tab.5 Results of Moran's I
图 5 总分及子系统外部耦合情况 Fig.5 External Coupling Results Based on RD and Sub-systems

其中RDA2A3方面高—高、高—低/低—高、低—低集聚呈圈层式变化,高—高集聚主要在寒亭区中南部,而低—低集聚范围整体较大,主要在高里街道中北部、固堤街道西北侧、朱里街道东侧、双杨街道西部,此两类均具有一定范围,表明具有区域性优势带动与补偿发展的潜力;低—高、高—低集聚基本在高—高、低—低集聚之间,如杨家埠及朱里街道交界处、高里街道中南部及开元、寒亭、固堤街道的部分村庄,表明邻近村庄间具有带动合作的潜力;A1高—高集聚范围较小而高值村庄分散,使其低—高/高—低集聚村庄较多,有助于实现邻近村庄间的优势溢出与合作发展;A4方面空间分异特征同样不够明显,且结合内部耦合关系来看,该子系统对外部尤其是远距离的区域合作的贡献不大。

4.3 优化分析 4.3.1 培育村庄优势、优化子系统结构

寒亭区有73村未达到强耦合,表明子系统间具有差异性,应借助相对优势项带动、促进结构优化与综合提升,其中8座高值村庄应发挥优势子系统的带动能力,增强综合发展能力,而65座中、低值村庄应着力围绕其相对优势来培育发展内生动力。此外,子系统的优化还应结合其与指标间的关系,其中A1A4子系统具有相对优势的村庄,应加快实现生态服务价值转化,以及村庄人力与耕地资源同农业经营产业链与服务业新业态的结合,加快集聚社会、经济要素,而A2A3具有相对优势的村庄应注重进一步优化路网等设施建设,释放生态服务价值,促进产业体系优化及产业与村庄劳动力、耕地资源等的关联。

4.3.2 发挥区域性优势带动与补偿发展

寒亭区存在大量受限于社会、经济状况而缺失优势与内在发展动力的中、低值强耦合村庄,一定程度上需要借助外部带动。其中,主要位于寒亭区中南部的A2A3高—高集聚区是引领区域性优势带动与补偿发展的主力,相关村庄在进一步优化子系统结构、促进资源整合及村庄治理、提升优势综合性的同时,要发挥对低—低集聚区的带动,如以共建田园综合体、飞地办厂、搭建旅游业链与共享设施等方式,实现A2A3高—高、低—低集聚区之间的带动发展,为后者集聚要素、整合资源、培育增长点、促进其社会经济要素与村庄及人口分布的适应性,同时高—高集聚区也能够获得优化产业结构、提高效率等空间,当然其实现有赖于政策引导;低—低集聚应关注坡度、村庄治理等方面可能的阻碍,破解区位限制及自身特征方面存在的缺陷,提高对经济要素集聚、社会服务设施布局的吸引与承载能力,加快村庄基础设施建设、增强村庄发展的内生动力;A1高—高集聚及A4高值村庄应进一步结合旅游、农业等的发展实现优势转化,为A2A3的高—高、低—低集聚区的关联形成空间衔接,也为相关产业链发展、资源整合等提供补充,促成县域相对均衡的乡村振兴格局。

4.3.3 实现邻近村庄优势溢出与合作发展

在高—高、低—低集聚区之间的村庄,可结合不同子系统低—高、高—低集聚,依托邻近村庄间的优势溢出与合作发展获得提升。结合内部耦合关系,相关集聚引导的带动与合作应尤为注重生态服务价值、农业经营、生活性服务业、村庄治理及交通方面指标的作用。其中,杨家埠开发区、固堤街道东南、寒亭街道北部的A2A3低—高/高—低集聚,应完善交通设施建设、促使经济生产与社会服务相适应,推动本地区向高—高集聚区转化;A1方面低—高/高—低集聚的邻近村庄可以宜居乡村建设及旅游为导向,在优化自然环境、提升宜居性等方面加强合作,优化生活性服务业、教育、医疗设施的配套,整合各类村庄资源、集聚社会经济要素、促成综合优势;A4呈高—低、低—高乃至低—低集聚的邻近村庄,在情况相似的前提下,可共同致力于人地关系优化及协同治理,并适当进行搬迁撤并及共建农村社区。

5 结论与讨论 5.1 结论

(1)寒亭区多数村庄得分较低且差异明显,中高值村庄分布整体呈横F型中心外围结构,边远村庄受区位限制明显。各子系统也具有差异化得分结构与空间特征,其中A2A3子系统较好的村庄具有明显的发展优势,而自然环境本底与村庄发展特征得分的空间分异不明显。上述得分特征与空间表现与城镇化与区域发展阶段相关。

(2)内部耦合方面,多数村庄呈中、低值强耦合特征,其发展有赖于外部带动;子系统与指标间具有一定而复杂的耦合关系,交互探测结果表明指标之间的协同优化有助于实现子系统的高效提升。外部耦合方面,RDA2A3空间自相关性较强,且高—高、低—低集聚区的空间分布相似并均具有一定规模,A1高—高集聚发育不足但高值村庄分布相对分散,使其邻近村庄带动合作潜力较强,而A4空间自相关性较弱。

(3)未来乡村发展与振兴过程中,在实现少部分较弱耦合村庄培育优势、优化子系统结构的基础上,应以区域性优势带动与补偿发展为重点,以低—高/高—低集聚引领的邻近村庄间优势溢出与合作发展为补充,高效发挥乡村发展的外部带动作用。其中,重点实现A2A3高—高集聚区的经济、社会相适应,提升综合优势及带动能力,形成对低—低集聚区的带动,A1的高—高集聚区能够为上述区域关联形成空间衔接;此外结合邻近村庄优势溢出与互补发展,推动高—低/低—高集聚向高—高集聚转化,基于重点指标促成邻近村庄间的共同开发利用资源、共同优化乡村宜居性、加强乡村治理等。

5.2 讨论

当前,乡村振兴战略的实施已进入形成制度框架体系的关键年,开展县域尺度的实证探讨有助于更好地了解乡村发展问题及服务于乡村振兴的实现。本文构建了嵌入耦合关系的县域乡村发展评价与优化分析框架,在评价的基础上,基于内、外部耦合关系从空间结构视角发现乡村发展问题并寻求优化,丰富了相关研究的视角与思路方法。耦合关系作为区域事物及系统间的相互作用关系[35],同样寓于区域乡村发展格局之中且对乡村而言具有复杂的内外部表现形式,其与乡村发展得分结果的结合对从较大尺度区域(如市域、县域、乡镇)研究乡村发展问题而言具有参考意义与思路补充,有助于更好地寻求村庄内外部的协调发展与合作共赢,能够与城乡融合[19]、产业发展[20, 23, 27]、土地整治[29]等既有对策相衔接并从空间视角更好地寻求优化落地,既增添了县域乡村振兴及空间耦合关系的实证案例,也有助于满足实现乡村振兴与城乡均衡发展、丰富“齐鲁样板”等现实诉求。

从乡村发展评价方法看,基于相关文件与既有研究成果,综合考虑各类自然因素与社会经济发展现状遴选评价指标,融合统计、地图网站POI、遥感影像、调研数据及多种可达性等多源数据构建了评价体系,对县域尺度乡村振兴发展探讨具有适用性,对既有相关成果中的评价体系设计也形成了有益补充。不过,限于数据获取,本文未能从更宏观的时空尺度出发对趋势与规律进行梳理把握,未来研究还应综合考虑多种政策环境以及周边区域特色行业发展、产业结构等对农村人口流动、产品供销等的影响。

此外,为更好地验证及实现耦合关系在乡村振兴过程中的应用,不同县域案例及多区域尺度探讨仍有待补充。同时,相关问题还要更加关注区域实际,采取适用、多样化的乡村振兴实施路径,兼顾空间公平与现实可行,避免因追求发展而带来新的矛盾。

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