1 引言

乡村振兴战略是我国针对城乡发展不平衡、乡村发展不充分等问题的及时响应，也是党过去形成的“三农”战略思想的继承和延伸，阐明了新时代中国特色社会主义“三农”工作的战略地位和重要举措^{[1, 2]}。近年来，伴随着市场经济发展和城市化进程不断推进所产生的乡村衰落问题受到持续广泛的关注^[3]。对于衰落乡村的重建较多依靠外部资本、人力等资源导入的外生性发展模式。然而，外部的干预只能起到辅助作用，不能使农村区域获得可持续的经济发展，甚至可能导致农村对外界要素的过度依赖，丧失经济、文化的独特性^[4]。此外，外生性发展模式以持续的现代化与工业化为特色，追求经济的不断增长，这种逐利的本质会使其加速掠夺乡村资源、加剧农村地区边缘化、空心化、衰竭化问题^{[5, 6]}。反思外生性发展的问题，应明确新时代乡村振兴战略的新要求——实现以人民为中心的乡村全面振兴，要求乡村从外生性发展逐步转向内生性发展^[7]。

内生性发展于1975年联合国特别经济大会上正式提出^[8]。内生性发展的过程由本地控制，发展的选择由本地决定，发展的利益保留在本地^[9]，被认为是一种进步性的发展模式。然而，乡村从外生发展到内生发展的转变并不是自然而生的，实现这一转变的关键是激活和培育乡村的内生能力。作为乡村持续发展的源泉，乡村内生能力是乡村社会个人和集体的适应性学习能力和创造能力的体现^[7]，是乡村能够把外在条件转化为内在优势或者将自身所具备的优势进一步发扬光大以实现自我发展的能力^[10]。乡村内生能力的强弱关系到乡村内生性发展的潜力，进而将直接影响乡村振兴战略的落地实施成效。

当前，乡村振兴及乡村发展领域的热点研究话题主要集中在以下四个方面：一是国家政策解读，侧重于对乡村振兴战略出台背景、理论逻辑及核心内涵的剖析^[11]；二是经验借鉴与总结，在发达国家和地区乡村振兴典型案例的启发中探寻中国特色乡村振兴道路^[12]；三是乡村地域划分及振兴模式选择，因地制宜地探索乡村振兴战略的实现路径^[13]；四是水平或成效评价，从多种角度构建评价指标体系对乡村振兴的基础条件、成果和目标完成度进行定量评估。就水平评价方面，目前的定量研究大多是基于结果导向展开，围绕乡村振兴战略的“20字方针”进行理论解构^[14]，研究的核心内容都是如何将其细化成尽可能全面的多级评价指标体系，具体在研究尺度的选择、整体理论的解构、指标体系的构建、目标值的确定以及指标赋权的方法上有一定区别。此外，也有学者没有追求评价指标体系的丰富度，而是基于测度结果引入地理学内容重点研究乡村振兴水平的空间格局和区域分异特征，进而提出更具有针对性的振兴策略^[2]。

乡村发展是一个多尺度、多主体、多领域的演化过程^[15]，这就决定了乡村振兴战略是一个系统工程，其需要在空间上匹配不同类型、具有不同发展能力的乡村，在时间上匹配乡村发展的不同阶段。另一方面，乡村是具有自然、社会、经济特征的地域综合体^[16]，在空间上受其邻近的其他地域的影响，寻求乡村的振兴与发展不能脱离其所在的地域综合体。综合来讲，乡村研究在时间维度上不能局限于静态的时间截面，在空间维度不能局限于地域单元内部。

基于此，本文主要进行了以下研究：①从“三农”视角出发构建乡村发展能力多维测度指标体系；②通过面板向量自回归模型识别乡村发展能力的敏感因素，以此测度多维乡村发展能力指数；③基于探索性时空数据分析框架揭示乡村发展能力的时空交互特征；④为乡村振兴战略的持续推进提出建议。本文重视乡村振兴导向下乡村发展的内生能力，同时尊重不同地域之间乡村发展能力的差异，将乡村研究与地理学有机结合，进而客观认知乡村发展能力的时空分异格局和时空交互关系，对于提升乡村振兴的持续性、系统性和全局性具有重要的意义。

2 研究区域、数据来源及研究方法 2.1 研究区域及数据来源

中部地区气候条件优良，农业资源丰富，农业地位突出，是全国农业人口最集中的地区，也是全国农业产值所占比重最大的地区^[17]。但是中部地区农业结构单一，以传统农业为主，产业化水平不高，而且还面临农业基础设施和基础教育、医疗保险等社会公益事业发展滞后的现实问题^[18]。同时，由于农村人口比重大、城乡二元化结构突出，中部地区成为全国“三农”问题最为严重的地区之一，也是我国乡村治理的重难点区域。农业发展受限、农村建设落后、农民致富困难成为中部地区实现乡村振兴和中部崛起的严重阻碍^[19]。基于此，本文以我国中部地区六省——山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西为研究区域开展乡村发展研究更具有现实意义。

乡村研究的基本单元尺度越小，越有助于深入揭示乡村发展态势和时空交互特征^[20]，但更小的尺度也意味着更大的数据获取难度。在权衡指标对乡村发展能力的反映程度和数据获取难度后，本文以地级市为研究尺度，以中部地区六个省份的80个地级市为基本空间单元，研究跨度从2010年至2019年。多数数据来源于各省和各地级市的统计年鉴；耕地面积数据来源于土地调查成果共享应用服务平台；病床数、财政教育支出、公共图书馆藏书数据来源于《中国城市统计年鉴》；部分数据来源于各省政府机构信息公开申请答复书；农村公路里程以各地级市三级公路、四级公路和等外公路之和代替^[21]。对于少数缺失的数据，采用相邻年份求平均值或者指数平滑法补齐。

2.2 研究方法 2.2.1 乡村发展能力的敏感因素识别

（1）表征指标与测度指标构建

乡村振兴的本质是在良好解决“三农”问题的基础上努力实现农业更加繁荣、农村更好发展、农民更加富裕的目标，进而最终在我国实现社会全领域、全对象、全区域的小康^[22]。其中，农业是乡村振兴的产业支撑，目前我国农村的主导产业仍是农业，并且是以家庭经营为基础的小规模农业，迫切需要良好的农业社会化服务体系助力农业产业兴旺^[23]。农村是乡村振兴的空间载体^[2]，其承载了农业生产、农民生活等诸多重要的功能，建设完善的、现代化的往村覆盖、往户延伸的乡村公共基础设施是实现乡村振兴的基础^[24]。农民是乡村振兴的关键主体，维护农民群众根本利益、促进农民共同富裕是乡村振兴工作的出发点和落脚点^[25]。

基于农业、农村、农民对乡村振兴战略实施的重要意义和地位，本文从“三农”视角出发，以习近平总书记“农业必须强、农村必须美、农民必须富”的“三农观”为指导，结合我国当下乡村发展的现状，从农业产业发展、农村基础建设、农民社会生活三方面识别乡村发展能力的敏感因素，并构建多维乡村发展能力测度指标体系。其中，选用第一产业增加值占地区生产总值比重^[26]表征农业产业发展水平，产值是产业发展水平的直观表达，更高的产值比重意味着更好的乡村发展产业基础，相应代表更高的乡村发展能力。选用人均财政农林水事务支出^[27]表征农村基建投入力度，在内生性发展中政府利用财政资金投入农村基础建设不同于外生性发展中的政府转移支付，其目的是强化地区发展的“造血”再生功能，而不是简单的“输血”^[28]，因此更高的财政投入力度意味着地区乡村基建的资本积累更充足，相应的乡村发展能力也会更强。选用农村居民人均可支配收入表征农民社会生活水平，农民是乡村发展进而实现振兴目标的主体，更高的收入水平意味着农村人口流失会相应较少，乡村发展的人力储备会更充足，相应的乡村发展能力会更强。同时，兼顾指标选取的科学性、系统性、全面性、可比性原则以及指标数据的可获取性原则，本文就乡村发展能力的三个维度分别设置测度指标，具体指标及含义见表 1。为了减弱数据分布的异方差和偏态性，在不改变数据性质和相关关系的前提下对各指标的原始数据进行了对数化处理。

（2）面板向量自回归模型

面板向量自回归模型（panel data vector autoregression, PVAR）将所有变量都视为内生变量，把每个内生变量作为所有内生变量的滞后项的函数来构造模型，有效避免了内生性问题^[29]。同时，PVAR模型在T≥m+3（T表示时间序列的长度，m表示滞后阶数）时，可以对方程的参数进行估计，而在T≥2m+2时即可以在稳态下进行估计^[30]。模型公式如下：

(1)

式中：δ_{i, t}为内生变量矩阵；δ_{i, t-j}为解释变量矩阵；λ_j为滞后j阶的系数矩阵；μ_i为个体效应，即允许地级市间存在个体差异；ο_i为时间效应项，刻画了变量的时间趋势；ε_{i, t}为随机扰动项。

2.2.2 乡村发展能力的测度

为了直观地反映中部地区不同地级市的乡村发展能力并加以比较分析，运用向量和法和多面体法分别对单一维度乡村发展能力和多维度乡村发展能力进行了测度。

（1）单一维度乡村发展能力指数测度

运用向量和法测度各维度乡村发展能力指数，将每个维度内的各个测度指标视为若干个向量，向量模为对应指标项标准化后的值，则各指标项对应向量的向量和即为该维度的乡村发展能力指数（rural development capability index, RDCI）^[31]，在测算乡村发展能力指数时考虑了不同指标项的权重，公式如下：

(2)

式中：a_A—a_D为指标项标准化值；w_A—w_D为各指标权重。农业产业发展、农村基础建设、农民社会生活三个维度的乡村发展能力指数分别为RDCI_{_agri}、RDCI_{_coun}、RDCI_{_far}。

（2）多维度乡村发展能力指数测度

运用多面体法测度多维乡村发展能力指数，以多面体的原点与各顶点的连线线段代表各指标项，线段长度对应指标项标准化后的值，则多面体的体积即为多维乡村发展能力指数（multidimensional rural development capability index，MRDCI）^[31]。同样，在测算时引入各指标项的权重，公式如下：

(3)

式中：a_A—a_I为指标项标准化值；w_A—w_I为各指标权重; α为各指标项之间的夹角。

2.2.3 探索性时空数据分析

引入由Rey提出的探索性时空数据分析框架（exploratory spatio-temporal data analysis, ESTDA），利用时空耦合的方法揭示中部地区各地级市多维乡村发展能力指数的时空关联，并进行可视化展示^[32]。

（1）LISA时间路径

LISA时间路径即Moran散点图中LISA坐标的动态移动轨迹^[33]。通过将多维乡村发展能力指数的标准化值和空间滞后量随时间的成对移动进行可视化呈现^[34]，解释多维乡村发展能力在局部空间中的时空协同演变。LISA时间路径的主要几何特征是相对长度和弯曲程度，具体表达式如下：

(4)

(5)

式中，Γ_i为相对长度；D_i为弯曲程度；d(L_{i, t}, L_{i, t+1})表示i地级市在t和i + 1年间的移动距离；L_{i, t}表示i地级市t年在Moran散点图中的位置。Γ_i值越大，表示更具动态的局部空间结构和局部空间依赖关系^[33]，Γ_i值越小，表示局部空间结构更加稳定。Γ_i > 1，表示i地级市LISA坐标的移动距离大于中部地区LISA坐标的平均移动距离，否则相反。D_i值越大，表明i地级市LISA坐标的移动路径越弯曲，即表示其多维乡村发展能力的变化过程更加波动，并且其局部空间依赖方向更具动态；D_i值越小则表明更加稳定的局部空间依赖方向^[35]。D_i > 1表明i地级市的动态轨迹较中部地区的平均值更加曲折，否则相反。

（2）LISA时空跃迁

LISA时空跃迁反映了邻域间局部空间关系的动态变迁过程，包含4种空间形态（HH，HL，LL，LH）内部以及形态间的跃迁^[36]。时空跃迁分为四种类型，Ⅰ型表示地级市自身及其邻域都不随时间推移发生跃迁；Ⅱ型表示仅地级市自身跃迁，邻域不变，包括HH_t→LH_t+1、HL_t→LL_t+1、LL_t→HL_t+1、LH_t→HH_t+1；Ⅲ型表示地级市自身不变，仅邻域跃迁，包括HH_t→HL_t+1、HL_t→HH_t+1、LL_t→LH_t+1、LH_t→LL_t+1；Ⅳ型表示地级市自身和邻域都发生跃迁，可分为Ⅳ(1)型和Ⅳ (2)型，前者表示跃迁方向一致，包括HH_t→LL_t+1、LL_t→HH_t+1，后者表示跃迁方向相反，包括HL_t→LH_t+1、LH_t→HL_t+1。

（3）时空交互可视化

ESTDA框架引入图论相关知识可视化地展现局域空间内复杂的时空关联强度和方向。本文基于地理距离矩阵确定中部地区地级市的邻域，然后计算邻接地级市LISA时间移动轨迹的协方差相关系数^[29]，进而进行可视化表达，以此揭示中部地区地级市间多维乡村发展能力的时空交互特征。

3 结果分析 3.1 敏感因素识别及测度指标体系构建 3.1.1 乡村发展能力的敏感因素识别

首先，为避免数据不平稳而出现“虚假回归”的现象，本文运用LLC和IPS两种方法对候选集指标数据进行单位根检验，结果显示个别指标未通过检验。然后对数据进行一阶差分处理，使其达到一阶单整平稳状态。接着，基于AIC、BIC和HQIC准则判定模型的最优滞后阶数，结果显示农业产业发展、农村基础建设和农民社会生活三个维度的最优滞后期均为1期。进而，为避免回归系数估计偏差运用截面均值差分和向前均值差分（Hermlet转换）分别消除各个变量的时间效应和个体效应，并通过格兰杰因果检验（Granger）判定测度指标和表征指标之间是否存在因果关系，通过广义矩估计（GMM）识别指标之间是否存在显著影响以及影响关系的大小和方向（表 2）。最后，运用脉冲响应函数进一步考察测度指标对各维度乡村发展能力影响的动态变化过程，直观展现测度指标对表征指标影响的动态传导机制和路径（图 1）。

对于农业产业发展，在1% 的显著性水平下滞后1期的人均粮食产量（PGO）和单位耕地面积农业机械总动力（TPAM）对当期第一产业增加值占地区生产总值比重（AVPI）具有显著正向影响。乡村人口比重（RPP）的滞后1期对第一产业增加值占地区生产总值比重有显著负向抑制作用，而此种负向作用随时间减弱，并在滞后3期时转变为正向作用，这表明较高的乡村人口比重在短期内对农业产业发展无促进作用，而从长期来看下，相对较高的农村人口比重将为农业发展带来丰富的劳动力资源，一定程度上会促进产业发展。对于农村基础建设，滞后1期的农村公路里程（RH）在5% 的显著性水平下对人均财政农林水事务支出（FEA）有负向影响，这是因为随着城市化的进程，部分地区的农村公路升级为城镇道路，从而使得这些区域农村公路里程呈现出减少的趋势，而相应的农村交通基础设施的投入却在增长。滞后1期的农村人均用电量（RPC）和有效灌溉面积（EIA）对人均财政农林水事务支出有显著正向影响。对于农民社会生活，人均财政教育支出（EFI）和每万人病床数（NHB）对农村居民人均可支配收入（PDI）有显著正向影响，并表现出阶梯式递减的正向累积效应，说明教育财政投入的提高和公共卫生服务的改善将会持续显著地提升居民的生活水平。农村居民恩格尔系数（EC）的滞后1期对农村居民人均可支配收入具有正向影响，这表明消费结构的优化和生活水平的提高是一个相互正向驱动的过程。

3.1.2 乡村发展能力的测度指标体系构建

对各指标的冲击作用进行等权重的方差分解（图 2），结果表明三个表征指标第一产业增加值占地区生产总值比重、人均财政农林水事务支出和农村居民人均可支配收入波动的主要影响来源于自身，但其影响力随时间逐渐减弱，而其他测度指标的贡献度则呈增长态势。将各指标按方差贡献度从高到低排序，剔除方差贡献度最低且对表征指标影响不显著的3个测度指标，进而确定我国中部地区地级市尺度多维乡村发展能力测度指标包括人均财政教育支出、人均粮食产量、单位耕地面积农业机械总动力、农村人均公路里程、农村人均用电量、乡村人口比重、每万人病床数、有效灌溉面积和农村居民恩格尔系数9项，上述指标可以作为我国中部地区各地级市乡村多维发展能力动态监测和综合测度的依据。本文运用熵权法和CRITIC法组合赋权，得到各指标的组合权重（表 3）。

3.2 乡村发展能力测度结果分析 3.2.1 单维乡村发展能力测度结果

本文运用向量和法（式2）测度2010—2019年中部地区80个地级市单维乡村发展能力指数（表 4和图 3），并分析不同维度乡村发展能力的时空演变规律。

在时间尺度上，研究期内中部地区农业产业发展维度乡村发展能力指数整体呈下降趋势，累计减少25.46%，各省均有不同程度的下降幅度，表明中部地区农业产业发展能力不足，农业发展表现出衰退势头。中部地区农村基础建设维度乡村发展能力指数总体增长了38.55%，其中湖北、湖南、安徽，增幅均超过了中部地区的平均水平。乡村发展能力指数在农民社会生活维度实现了更为明显的增长，总体增长84.21%，表明研究期内中部地区农民生活水平得到了显著的改善，这与我国稳步推进脱贫攻坚工作有密切关系。总的来说，2010年至2019年在全面建设小康社会、加快推进社会主义新农村建设、推进实施乡村振兴战略的进程中，中部地区农村基础建设、农民生活水平都有不同程度的提高，而农业产业发展能力不足，有待进一步提升。

在空间格局上，2019年数据显示农业产业发展维度乡村发展能力指数的连片高值区主要集中在河南、湖北、湖南三省大部分地区以及安徽西部地区。这些地区主要位于黄淮平原区和长江中下游区，地势开阔平坦、水土资源等要素匹配良好，优越的自然资源禀赋为农业产业发展创造了得天独厚的条件。农村基础建设维度乡村发展能力指数的高值区分布较为分散，而低值区集中在山西的大部分地区、安徽南部地区以及湖南西部部分地区。这种地理分异格局与区域主导产业类型、自然资源禀赋、经济发展水平密切相关。山西环境承载力弱，农业生产条件较差，以能源开发为主，对乡村发展的带动作用不足，使得整体乡村发展处于中下位水平，农村基础建设落后，投入力度也相对较弱。安徽南部和湖南西部农村基础建设落后的地区地处皖南山区和武陵山区，由于自然条件限制，其农业基础薄弱，劳动力大量外流，乡村发展相对滞后。农民社会生活维度乡村发展能力指数总体呈现出自东到西增长的分布特征。值得关注的是，部分地级市3个维度的乡村发展能力表现出非均衡特征，存在明显差异。这也是未来乡村振兴战略持续推进需要重点关注的现象。

3.2.2 多维乡村发展能力测度结果

本文运用多面体法（式3）测度2010—2019年我国中部地区地级市多维乡村发展能力指数（图 4），以全面反映中部地区各地级市乡村综合发展能力水平。为消除多维乡村发展能力指数小数位数的影响，对测度结果乘以10⁴，并根据测度结果的离散程度，运用Jenks自然间断点分级法将多维乡村发展能力指数划分为低发展能力[0.045013，0.542964]、较低发展能力（0.542964，0.894451]、中等发展能力（0.894451，1.292256]、较高发展能力（1.292256，1.861701]和高发展能力（1.861701，2.738637]五个等级。

结果显示，研究时段乡村多维发展能力得到了显著提升，同时，地级市之间的乡村发展能力水平逐渐分化。从指数变化趋势来看，2010—2019年我国中部地区多维乡村发展能力指数总体增幅为169.76%，年均增长18.86%，这表明我国全面推行的精准扶贫战略和乡村振兴战略成效显著，成为乡村发展能力提升的有效驱动力。尽管如此，中部地区不同地级市之间仍表现出显著的整体非均衡性。其中湖北、江西、安徽和湖南均实现了“翻两番”的增长，山西增幅最小，为38.83%。从指数空间分布来看，中部地区多维乡村发展能力水平呈明显的空间异质性特征，这与区域内社会经济发展、自然资源条件、工业化和城镇化发展进程等密切相关^[13]。在研究期末，乡村高发展能力区分布于山西南部地区（运城）、河南南部和北部部分地区（南阳、信阳、新乡、郑州）、湖北省中西部地区（襄阳、宜昌、荆门、荆州）以及湖南省局部地区（长沙、永州），较高发展能力区集中分布于河南和湖南两省的大部分地区、江西西部地区以及湖北、安徽两省的局部地区。乡村发展能力相对较高的地区普遍在资源禀赋、经济水平、地理区位上具有一定的优势。这些地区大多具有坚实的农业发展基础，农业发展资源禀赋优越，也有部分地区社会经济发展状况较好，在城镇化发展的带动下良好的城乡互动形成良性且持续的乡村发展内生动力，进而乡村发展能力处于较高水平。

3.3 乡村发展能力时空交互特征分析 3.3.1 LISA时间路径分析

研究期内中部地区多维乡村发展能力指数LISA时间路径几何特征的空间分布（图 5a）表明，LISA时间路径相对长度大于1的地级市有32个，占比40%，表明多维乡村发展能力的局域格局具备显著地随时间演变规律。时间路径的相对长度长度大于1的地级市集中分布在河南北部和南部地区、湖北西部地区、湖南北部和东南部地区以及江西中部和南部地区，呈现出“S”形的高值区，并以此高值区向周边递减。高值区主要分布于南襄盆地、鄱阳湖及洞庭湖平原等农业基础条件较好的区域，上述区域在研究期内乡村发展内生动力被有效激发和释放，因此，局部空间关联的变化相较于其他地区更为频繁，呈现出更具有动态性的局部空间结构。山西、安徽两省地级市的LISA时间路径移动距离整体较短，主要是因为两省在资源禀赋和区域经济上存在明显发展短板，乡村发展内生动力不足，乡村发展能力整体处于较低水平，共同构成了相对稳定的乡村发展能力局部空间结构。其中，十堰（2.057）、信阳（2.179）和安阳（3.565）三市LISA时间路径相对长度大于2，为移动最长的地级市，而芜湖（0.414）、池州（0.420）和黄山（0.478）为时间路径移动最短的地级市，LISA时间路径的相对长度不足0.5。这反映出区域乡村发展能力的空间结构稳定性存在较大差异，而这种差异的存在能够为乡村振兴战略的精准实施提供依据，对于空间结构相对稳定的区域应进一步强化乡村振兴的激励机制，激活、培育和维护乡村活力，提高乡村内生动力，实现乡村可持续发展，而对于空间结构更为动态的区域，应因地制宜，积极探索与地域特征更为适应的乡村发展模式。LISA时间路径弯曲程度的空间分布（图 5b）显示，中部地区LISA时间路径的弯曲程度均大于1，说明中部地区多维乡村发展能力指数随时间演变呈现出较强的局部空间依赖方向。其中，弯曲程度较大的地级市零散分布于河南北部地区、湖北东南部和西北部地区、安徽西部地区、江西北部地区以及湖南省局部地区，这些区域内的地级市与相邻地级市之间乡村发展能力差异较大，例如湖北省武汉市在研究期内乡村发展能力大幅提升，而周边地级市乡村发展能力增度较小，表现出以极化效应为主的时空依赖。

3.3.2 LISA时空跃迁分析

本文运用时空跃迁方法并构建转移概率矩阵（表 5）以进一步刻画中部地区多维乡村发展能力局部空间关联类型的时序变化特征。

2010—2019年，中部地区各地级市四种时空跃迁类型发生的概率Ⅰ型（0.575）>Ⅱ型（0.1875）>Ⅲ型（0.125）>Ⅳ型（0.1125）。Ⅰ型跃迁即自身与邻域都未发生空间形态转移占据主导地位，这表明中部地区多维乡村发展能力分布的空间结构具有较高的稳定性，空间凝聚现象较为明显，空间关联类型转移一定程度上表现出跃迁惰性，对于多维乡村发展能力较低的地区，这将成为制约其乡村振兴的重要因素，例如吕梁、信阳、六安、铜陵、池州、黄山、马鞍山等市。

在Ⅰ型跃迁中，空间关联跃迁概率最高的是LL_t→LL_t+1（0.3125），即在乡村发展能力的高值区更容易表现出较强的路径锁定特征。在Ⅱ型跃迁中，空间关联跃迁概率最高的是LH_t→HH_t+1（0.075），反映出部分乡村发展能力低的城市受邻域城市拉动，乡村发展能力持续增强；空间关联跃迁概率最低的是HL_t→LL_t+1（0.025），表明在乡村发展的过程中仍然存在高乡村发展能力地区向低乡村发展能力地区的转移，例如淮北、朔州，如何持续性地培育乡村内生能力，使乡村发展能力持续保持高位将成为未来研究的重要课题。在Ⅲ型跃迁中，空间关联跃迁概率最高的是LH_t→LL_t+1（0.05），反映部分高乡村发展能力城市会受到低乡村发展能力邻域城市的负面影响而表现出乡村发展的衰落，例如大同、太原、忻州、长治；空间关联跃迁概率最低的是HH_t→HL_t+1（0.0125）。在Ⅳ型跃迁中，空间关联跃迁概率最高的是LL_t→HH_t+1（0.075），最低的是HH_t→LL_t+1（0.0375）。

3.3.3 时空网络分析

基于地理距离矩阵确定各地级市空间上的“邻居”，分析中部地区地级市与邻接市域多维乡村发展能力交互时空网络格局（图 6），负向关联41对，占比20.71%，正向关联157对，占比79.29%，表明邻接市域在多维乡村发展能力的演进过程中存在一定的竞争，但整体以协同关系为主。呈正向关联时空特征的地区在中部地区的六个省份中均有分布，在河南省内、安徽与湖北交界地区以及安徽与江西交界地区形成强正向关联时空特征的集聚区。这些地区多维乡村发展能力的特征具有一定的相似性，构成强协同增长区，例如河南以较高发展能力和高发展能力为主，安徽与湖北交界地区以较低发展能力和低发展能力为主，这些地区未来也将成为乡村振兴合作开展的重点区域。此外，负向关联是区域发展竞争性的体现，在这些地区建立健全乡村协调发展的长效机制将成为重点工作内容。

4 结论与讨论 4.1 结论

（1）根据PVAR模型识别出乡村发展能力的敏感因素根据方差贡献率从大到小依次为：人均财政教育支出、人均粮食产量、单位耕地面积农业机械总动力、农村人均公路里程、农村人均用电量、乡村人口比重、每万人病床数、有效灌溉面积和农村居民恩格尔系数。

（2）研究期内由农业产业发展、农村基础建设、农民社会生活这三个维度构成的多维乡村发展能力指数增幅明显。其中，农业产业发展维度乡村发展能力指数呈下降趋势，农村基础建设维度和农民社会生活维度乡村发展能力指数均呈现增长态势。此外，中部地区乡村发展能力表现出显著的整体非均衡性，一些地级市乡村发展能力的3个维度内部也呈现非均衡特征以及极化现象，这与区域经济和自然资源的地理分异格局有关。

（3）研究期内中部地区地级市间多维乡村发展能力局域空间格局分化现象明显，整体上中部地区多维乡村发展能力表现出较强的空间依赖关系，其空间格局在短时间内难以发生改变。此外，在多维乡村发展能力演变过程中，邻接地级市多维乡村发展能力的时空交互网络以正向关联为主，在正向关联区域应积极开展乡村振兴合作，在负向关联区域则应探索建立乡村协调发展的长效机制。

4.2 讨论

不同于传统评价类研究在构建指标体系后直接展开指数测算，本文引入PVAR模型增加了“指标再筛选”的过程，在一定程度上确保了指标选择的准确性，提高了评价类研究的科学性，可以有效避免不敏感因素对测度结果的影响偏差。此外，大多研究对于地理变量的空间格局和时间过程的分析是分离的，不利于全面认知地理要素的时空变化机制，本文整合时间和空间要素，运用时空耦合的方法引入ESTDA框架探索我国中部地区乡村发展能力的时间变迁、空间格局和时空交互特征，并对复杂的地理现象进行可视化表达，实现了更深入、更全面的乡村发展能力认知。

乡村发展是政治、经济、文化、地理和社会等诸多方面共同作用而成的复杂过程，而乡村发展能力也是多维度的系统性研究课题，因此，对于乡村发展能力的测度需要从包括产业发展、生态环境、生活水平、基础建设、基层治理、文化风貌在内的全方位的视角展开，但是受限于乡村研究的数据获取难度，本文从三个维度测度乡村发展能力无法全面准确地刻画这一复杂的问题。同时，对于乡村研究从地级市尺度展开相较于县级尺度和村级尺度对问题揭示的深刻程度受限，未来应结合宏观社会经济数据和入户调研数据，对更全面的乡村发展能力测度和时空特征分析进行探索。

新时代的乡村振兴强调乡村内生能力建设，走乡村内生性发展道路，基于中部地区乡村发展能力的多维测度结果和时空交互特征分析，提出如下建议：首先，乡村振兴战略的制定与实施应突出系统性。乡村发展能力是多维因素的集成体现，因此除了“补短板、强弱项”，更要制定多头并举的系统性实施策略，“五大振兴”应相互协同。第二，乡村振兴战略的制定与实施应突出整体性。研究发现，中部地区多维乡村发展能力指数整体虽然增长，但是农业产业发展维度的发展能力指数却呈下降趋势，乡村振兴应是整体振兴，特别是对于“全国重要农业生产基地”的中部地区，应积极推动用现代农业设施、装备、技术手段升级改造中部地区传统农业，提高农业机械化、科技化、信息化、标准化水平，构建现代农业产业体系，优化农业种植模式和农业生产结构。第三，乡村振兴战略的制定与实施应突出协同性。研究发现，中部地区多维乡村发展能力表现出较强的空间依赖关系，因此应建立跨区域的乡村振兴的协作机制，利用基础条件好、发展势能高的区域所产生的溢出效应，带动周边区域的乡村发展，通过基础设施、产业链条、公共服务的互联互通，进一步强化上述效应。第四，乡村振兴战略的制定与实施应突出差异性。不同发展能力的乡村需要匹配不同的振兴路径，应基于发展能力的具体要素表现，找到适合自身发展的最佳模式，因此，不能实施“一刀切”或“运动式”的乡村振兴策略，应专注于内在发展能力的激发和差异化路径的设计，真正实现乡村的“精准振兴”。