湖南省美麗鄉(xiāng)村時空格局特征及影響機制分析

毛鳳儀，趙先超，胡藝覺

(1. 湖南工業(yè)大學 城市與環(huán)境學院，湖南 株洲 412007；2. 深圳市城市規(guī)劃設計研究院有限公司，廣東 深圳 518028)

2013 年，中央1 號文件正式提出建設美麗鄉(xiāng)村的奮斗目標，明確了美麗鄉(xiāng)村的建設方向.此后，全國各省市紛紛開始響應國家政策進行美麗鄉(xiāng)村建設.隨著我國鄉(xiāng)村振興的持續(xù)推進，美麗鄉(xiāng)村的數(shù)量日益增多，其在時間與空間上的變化也日益明顯，對我國未來美麗鄉(xiāng)村的選定也產(chǎn)生了重要影響.因此，探究美麗鄉(xiāng)村時空格局分布特征與規(guī)律便成為了鄉(xiāng)村建設研究的重要內(nèi)容.

國外學術界對于鄉(xiāng)村的理論研究主要集中在鄉(xiāng)村聚落的演變與發(fā)展[1-2]、鄉(xiāng)村可持續(xù)化發(fā)展[3-4]、鄉(xiāng)村特色化發(fā)展[5-6]等方面.相較而言，國內(nèi)對美麗鄉(xiāng)村的研究在一定程度上雖晚于國外，但在一系列鄉(xiāng)村建設政策的引導下，國內(nèi)有關美麗鄉(xiāng)村建設的研究成果逐漸增多.從研究內(nèi)容上看，主要集中在內(nèi)涵解析[7-8]、問題與對策[9-11]、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟[12-13]、規(guī)劃改造[14-15]等方面.從研究方法上看，對于美麗鄉(xiāng)村的研究多用定性分析或結合具體項目進行實證分析.近年來定量分析的研究有所增加，如吳清等[16]利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過GIS(geographic information system，地理信息系統(tǒng))軟件探討分析了中國美麗鄉(xiāng)村的空間格局特征及其影響因素；張晨等[17]運用GIS 軟件分析了廣州市美麗鄉(xiāng)村的發(fā)展現(xiàn)狀、空間格局與影響因素.從研究對象上看，大部分美麗鄉(xiāng)村的研究更偏向于宏觀分析，多從國家與政府層面分析鄉(xiāng)村建設并提出對策；涉及省域、市域范圍的研究對象則多為傳統(tǒng)村落、旅游資源、土地利用及產(chǎn)業(yè)等.

綜上所述，現(xiàn)有相關成果在研究地域上，主要集中于對東部發(fā)達省份(如浙江省)及發(fā)達城市(如廣州市)等相關區(qū)域，對中、西部廣大省份及地區(qū)的研究嚴重偏少；在研究方法上，多集中于定性分析，采用多方法的集成研究較少.基于此，本文以2015—2020 年湖南省美麗鄉(xiāng)村為例，運用平均最近鄰、核密度分析、地理探測器等模型，從省域與市域2 個層面，分析湖南省美麗鄉(xiāng)村的時空格局特征并探究其影響機制，旨在豐富我國美麗鄉(xiāng)村在省域范圍內(nèi)的研究成果，同時為湖南省后續(xù)美麗鄉(xiāng)村的選定、資源配置、政策優(yōu)化等提供參考.

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本文主要運用GIS 空間分析中的平均最近鄰、核密度估計法、標準差橢圓3 類工具、SPSS 23.0軟件以及地理探測器對湖南省美麗鄉(xiāng)村時空格局特征及影響機制進行研究.主要研究思路為：首先，利用平均最近鄰工具探討湖南省美麗鄉(xiāng)村2015—2020 年時空格局分布類型特征；其次，借助核密度估計法與標準差橢圓工具，分析其在時空上的聚集程度特征以及分布趨勢特征；最后，基于該結果，在參考相關研究的基礎上選取指標，并借助SPSS 23.0 軟件與地理探測器進一步探究其影響因素.具體方法詳見參考文獻[18-23].

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

截至2020 年，湖南省省級及以上美麗鄉(xiāng)村數(shù)量共441 個.其中，2015—2017 年每年各入選70個；2018 年入選57 個；2019 年入選67 個；2020年入選107 個.湖南省美麗鄉(xiāng)村名錄來源于湖南省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳官網(wǎng)；2015—2020 年湖南省美麗鄉(xiāng)村的經(jīng)緯度坐標來自高德地圖坐標拾取平臺，并將美麗鄉(xiāng)村坐標導入GIS 中對數(shù)據(jù)進行初步處理(見圖1)；地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)總值等指標數(shù)據(jù)來源于《湖南省統(tǒng)計年鑒(2015—2020 年)》；高程、坡度等DEM 數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，其數(shù)據(jù)分辨率為30 m.

2 特征分析

2.1 數(shù)量分布特征

2.1.1 區(qū)域間集中分布在湘南地區(qū)

根據(jù)湖南省地形地貌及經(jīng)緯度特征，可將湖南省大致分為湘東、湘南、湘西、湘北和湘中5大區(qū)域.將湖南省美麗鄉(xiāng)村名單按年份及14 個地級市(州)行政區(qū)進行數(shù)量統(tǒng)計分析可知，湘南地區(qū)美麗鄉(xiāng)村數(shù)量在湖南省5 大區(qū)域中居于首位，達到111 個；其次為湘東地區(qū)，為97 個；湘中地區(qū)為84 個，湘北地區(qū)為76 個，均略高于湘西地區(qū)(湘西地區(qū)排在全省5 大區(qū)域中最末端).

2.1.2 市域間數(shù)量年變化幅度總體較小且分布不均14個地級市(州)美麗鄉(xiāng)村新增數(shù)量在2017年出現(xiàn)波動(見表1)，大部分城市的美麗鄉(xiāng)村新增數(shù) 量在2020 年變化最為明顯.2015—2017 年，14 個地級市(州)美麗鄉(xiāng)村相鄰年份間新增數(shù)量差額波動在0～1 之間，各行政區(qū)數(shù)量基本不變；2017—2019 年，其相鄰年份間新增數(shù)量差額范圍擴大至0～7，主要體現(xiàn)在婁底、益陽和常德這3個城市，其相鄰年份間新增數(shù)量差額最高分別為4、5 和7，而其余地級市相鄰年份間新增數(shù)量差額波動在0～3，說明大部分市(州)美麗鄉(xiāng)村每年新增數(shù)量增長幅度較??；2020 年，除懷化市美麗鄉(xiāng)村新增數(shù)量與往年保持不變外，其它市(州)美麗鄉(xiāng)村新增數(shù)量差額處于2～5，數(shù)量呈現(xiàn)增長趨勢，但比較6 a 以來，各市(州)美麗鄉(xiāng)村新增數(shù)量變化幅度總體較小.總體來看，長沙市美麗鄉(xiāng)村總數(shù)居全省第1；衡陽市居第2；張家界市最少，其數(shù)量僅為13 個，與長沙市相差30 個；株洲、郴州、永州、懷化、常德、邵陽這6 個城市的美麗鄉(xiāng)村數(shù)量均在30 以上；湘潭、湘西土家族苗族自治州、婁底的美麗鄉(xiāng)村數(shù)量則低于30，分別為24、29和21 個，少于其他城市(張家界除外)美麗鄉(xiāng)村數(shù)量.這說明湖南省各市(州)美麗鄉(xiāng)村的總體數(shù)量分布有所差異，分布不均衡.

表1 湖南各市(州)美麗鄉(xiāng)村新增數(shù)量變化表

2.2 分布類型特征

點狀數(shù)據(jù)在空間上的分布類型主要分為離散型、隨機型和集聚型3 類.為確定湖南省美麗鄉(xiāng)村在空間分布上的分布類型及特征，運用平均最近鄰工具在湖南省市域及省域范圍內(nèi)對各年份美麗鄉(xiāng)村進行類型分析，得出湖南省各年份美麗鄉(xiāng)村分布類型表(見表2)與湖南省各市(州)美麗鄉(xiāng)村分布類型表(見表3).

表3 湖南省各市(州)美麗鄉(xiāng)村分布類型

2.2.1 2018 年前后分布類型總體呈集聚特征

為進一步深入探索美麗鄉(xiāng)村在省域范圍內(nèi)的分布特征，對湖南省2015—2020 年每年度美麗鄉(xiāng)村分布類型進行分析(見表2)，得出2015—2018年美麗鄉(xiāng)村在省域范圍內(nèi)的平均最近鄰指數(shù)ANN分別為1.13、1.18、1.24 和1.15，均大于1，在空間上呈離散分布，離散程度由大到小排序為2016年＞2018 年＞2017 年＞2015 年，表明2016 年湖南省美麗鄉(xiāng)村在空間上的離散特征最為明顯；2019—2020 年，美麗鄉(xiāng)村在省域范圍內(nèi)的ANN分別為1.06 和1.07，約等于1，在空間上呈隨機分布狀態(tài)；對湖南省6 a 內(nèi)全部美麗鄉(xiāng)村進行分析得出，其ANN為0.80＜1，在空間上呈集聚分布.這表明各年份、各市域內(nèi)美麗鄉(xiāng)村的分布類型對湖南省整體美麗鄉(xiāng)村分布類型影響較小.

表2 湖南省各年份美麗鄉(xiāng)村分布類型

2.2.2 分布類型多為集聚型，差異較小

由表3 可知，株洲市美麗鄉(xiāng)村在空間分布上屬于離散型，其余13 個市(州)的美麗鄉(xiāng)村分布類型均為隨機型.對比表3 中ANN發(fā)現(xiàn)，長沙、郴州、永州、湘西土家族苗族自治州、懷化、岳陽、邵陽和益陽8 市美麗鄉(xiāng)村的ANN＜1，參考平均最近鄰方法解釋說明，理論上其美麗鄉(xiāng)村分布類型應為集聚型，但是若將ANN值保留1 位小數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)這8 市美麗鄉(xiāng)村的ANN≈1，因此可得出最終為隨機型分布的結果.同理可得，雖湘潭、衡陽、張家界、常德和婁底這5 市美麗鄉(xiāng)村的ANN＞1，但依舊可≈1，其分布類型同為隨機型.

2.3 集聚程度特征

根據(jù)平均最近鄰分析所得結果并運用核密度估計工具，采用自然間斷點分級法將核密度值分成5個類別，進一步分析不同年份湖南省新增美麗鄉(xiāng)村在省域范圍內(nèi)的集聚特征(見圖2).

圖2 湖南省各年份美麗鄉(xiāng)村核密度估計分析

2.3.1 2018 年及以前總體呈現(xiàn)“小集聚，大分散”的點狀分布特征

由圖2(a)可知，2015 年，美麗鄉(xiāng)村的集聚程度較弱，集聚中心數(shù)量較少且延伸范圍較短，集聚中心位于衡陽市中西部與長沙市西北部地區(qū)；2016 年，美麗鄉(xiāng)村的集聚中心數(shù)量有所增加，形成了以“常德-益陽-長沙-婁底-衡陽-永州”為集聚核心的點狀分布形式；2017 年，美麗鄉(xiāng)村在14個地級行政區(qū)均出現(xiàn)了1～2 個集聚中心，但大部分集聚中心之間的聯(lián)系度較低，呈點狀分散在省域范圍內(nèi)；2018 年，美麗鄉(xiāng)村的集聚程度相比往年有了較大變化，體現(xiàn)在2 個集聚中心間的距離有所增加(分別位于岳陽市西北部地區(qū)與郴州市南部地區(qū)).總體上看，湘北地區(qū)美麗鄉(xiāng)村的核密度程度最低，湘東地區(qū)出現(xiàn)了小范圍的塊狀集聚區(qū)(見圖2(a)～圖2(d)).

2.3.2 2018 年后總體呈現(xiàn)多核心帶狀分布特征

2019 年，美麗鄉(xiāng)村主要集聚在湘北和湘東地區(qū)，初步形成了以“岳陽-長沙-湘潭-衡陽東北部”為集聚核心的帶狀分布形式，而湘西地區(qū)的集聚程度依舊較低，點狀分布形式較為明顯；2020 年，美麗鄉(xiāng)村集聚中心圍繞2019 年原有集聚中心增加，但提高了集聚中心之間的聯(lián)系度，其多核心帶狀分布的聚集特點更明顯(見圖2(e)～圖2(f)).

2.3.3 美麗鄉(xiāng)村集聚程度較高，呈現(xiàn)多核心團狀分布特征

將湖南省441 個美麗鄉(xiāng)村進行核密度分析，發(fā)現(xiàn)美麗鄉(xiāng)村的聚集程度處于較高水平，核密度值最高約為183.645，但湘西與湘南部分地區(qū)的集聚程度稍弱于湘中、湘東與湘北地區(qū).其集聚中心主要分布于湘中和湘東地區(qū)，圍繞長沙西部、益陽東部和湘潭北部3 個區(qū)域向外擴散，且市域之間均有程度不一的集聚聯(lián)系(見圖2(g)).

2.4 分布趨勢特征

為進一步探究湖南省美麗鄉(xiāng)村集聚趨勢，運用標準差橢圓工具，結合實際情況選取68%的標準差值，對2015—2020 年湖南省美麗鄉(xiāng)村的空間分布方向、覆蓋范圍、均值中心等內(nèi)容進行分析，得出湖南省各年份美麗鄉(xiāng)村標準差橢圓分析圖(見圖3)與參數(shù)表(見表4).

圖3 湖南省各年份美麗鄉(xiāng)村標準差橢圓分析

2.4.1 分布方向趨于一致

由圖3 和表4 可知，橢圓的長軸表示美麗鄉(xiāng)村的分布方向，各年份的標準差橢圓除旋轉(zhuǎn)角度稍有差異外，方向基本一致.2015 年標準差橢圓偏轉(zhuǎn)角度為161.11°，2016 年標準差橢圓偏轉(zhuǎn)角度為149.56°，說明2015—2016 年美麗鄉(xiāng)村的分布方向順時針旋轉(zhuǎn)了11.55°；同理，2016—2017 年的標準差橢圓逆時針旋轉(zhuǎn)了12.15°；2017—2018年的旋轉(zhuǎn)了29.67°；2018—2019 年的旋轉(zhuǎn)了34.6°；2019—2020年的旋轉(zhuǎn)了5°.這說明各年份的標準差橢圓方向有所變動，雖然2018 年前后的標準差橢圓偏轉(zhuǎn)角度幅度稍大，但總體維持在西北—東南方向內(nèi)傾斜.

表4 湖南省各年份美麗鄉(xiāng)村標準差橢圓參數(shù)

2.4.2 空間集聚覆蓋范圍呈縮小趨勢

在標準差橢圓中其面積表示美麗鄉(xiāng)村集聚的覆蓋范圍，2015—2017 年標準差橢圓的面積在不斷減少，共縮小了9 136.67 km2，其縮小區(qū)域主要體現(xiàn)在常德、張家界、懷化、邵陽市；2018 年標準差橢圓的面積增加到94 576.07 km2，覆蓋范圍也有所變化，覆蓋范圍集中在湘中與湘西地區(qū)；2018—2020 年標準差橢圓的面積再次下降，共縮小了7 175.35 km2，縮小區(qū)域主要體現(xiàn)在湘西地區(qū)，而2019—2020 年的覆蓋范圍不再包括張家界市與湘西土家族苗族自治州.

2.4.3 均值中心位置變化小

由圖3 可知，2015—2018 年其均值中心均位于婁底市東部區(qū)域，2019 和2020 年的均值中心位于湘潭市內(nèi)，但靠近與婁底市交界處.結合均值中心點坐標參數(shù)分析其行動軌跡可得出，2015和2016 年的均值中心位置相當接近，類似向東平移；2016 和2017 年均值中心往東南方向移動；2017 和2018 年其均值中心往西南方向大幅度變化移動，與往年相比，不再處于與湘潭市交界處；2018 和2019 年均值中心往其東北方向回移，但是處于湘潭市內(nèi)；2019—2020 年的均值中心往其西北方向移動，依舊處于湘潭市內(nèi)，但更靠近2市交界處.綜上，雖然美麗鄉(xiāng)村的分布均值中心在2019 和2020 年在湘潭市內(nèi)，但從其行動軌跡來說，其變化幅度較小且位置更為靠近婁底市東部區(qū)域.

3 影響機制分析

3.1 指標選取

通過對美麗鄉(xiāng)村的數(shù)量、類型、集聚程度以及分布趨勢4 項特征分析，發(fā)現(xiàn)湖南省各市(州)美麗鄉(xiāng)村數(shù)量差異顯著，且湘西地區(qū)美麗鄉(xiāng)村空間集聚覆蓋范圍正逐步縮小.為探究其原因，參考文獻[16-17, 24-25]的研究成果與《湖南省美麗鄉(xiāng)村建設村級評價指標體系(試行)》，結合湖南省美麗鄉(xiāng)村空間格局特征，從經(jīng)濟水平、政策扶持、服務條件、自然條件以及交通要素5 個維度，歸納選取相對具有代表性的12 項指標因子進行分析，結果見表5.

表5 湖南省美麗鄉(xiāng)村時空格局影響機制指標因子

3.2 影響因子分析

結合GIS 技術、SPSS 23.0 軟件與地理探測器對各項指標因子進行數(shù)據(jù)處理分析，并通過分析q的大小(q值越接近1 則表明影響程度越高)得出，各因子在2015—2020 年對湖南省美麗鄉(xiāng)村時空格局特征的影響程度，見圖4.由圖4 可知，各因子的q＞0.01(標準值)，說明各因子對美麗鄉(xiāng)村空間格局均有影響，但各因子影響程度的大小于2018 年前后出現(xiàn)大范圍明顯性變化，這與美麗鄉(xiāng)村空間格局分布類型與集聚程度特征的差異性變化相符.因此，本文從2015—2017 年、2018—2020年2 個階段分析美麗鄉(xiāng)村影響因子.

圖4 2015—2020 年各因子影響程度變化

3.2.1 2015—2017 年主要影響因子

從時間變化來看，2015—2017 年q值＞0.5的指標因子數(shù)量有所增加，具體體現(xiàn)在地區(qū)生產(chǎn)總值(A1)、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(A3)、高速公路通車里程(D2)的q值上升到0.5 以上，指標因子影響程度有所提高；公路通車里程(D1)、農(nóng)林水利事務財政支出(B1)、農(nóng)村居民可支配收入(A4)與鄉(xiāng)村公共服務設施(B2)這4 項因子的q值在維持0.5 之上均有所減少，其影響程度呈下降趨勢.2015 年影響程度最高的因子為公路通車里程(D1)，2016年與2017 年影響程度最高的因子已轉(zhuǎn)為農(nóng)林水利事務財政支出(B1).

從指標維度來看，各因子影響程度的明顯轉(zhuǎn)變集中在經(jīng)濟水平(A)、政策扶持(B)以及交通要素(D)3 個維度內(nèi)，其中，經(jīng)濟水平(A)對于美麗鄉(xiāng)村空間格局的影響作用逐漸增強；政策扶持(B)與交通要素(D)的影響作用逐漸降低，但仍屬于主要影響.

由于湖南省美麗鄉(xiāng)村建設處于探索初期，鄉(xiāng)村各類設施的建設需要大量的資金支撐，而部分鄉(xiāng)村現(xiàn)有內(nèi)生動力不足，鄉(xiāng)村自身發(fā)展水平有限，只能更多地依靠政府扶持與引導.一方面政府通過財政撥款引導鄉(xiāng)村居民修繕道路，完善公共服務設施，加強鄉(xiāng)村與外界的聯(lián)系；另一方面，通過對農(nóng)林水利等事務的資金與技術扶持，增加鄉(xiāng)村居民收入，以提高鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展水平.因此，這一階段中公路通車里程因子與農(nóng)林水利事務財政支出因子的影響作用顯著.

3.2.2 2018—2020 年主要影響因子

上階段中q＞0.5 的因子除鄉(xiāng)村公共服務設施(B2)外，其影響程度均大幅度下降并降至0.5 以下.2018—2020 年q＞0.5 的指標因子數(shù)量縮減到2.其中，2018 年影響美麗鄉(xiāng)村空間格局特征主要影響因子為鄉(xiāng)村公共服務設施(B2)；2019 和2020年主要影響因子為農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(A2).

2018—2020 年鄉(xiāng)村公共服務設施(B2)與高速公路通車里程(D2)的影響程度大幅下降，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(A2)與公路通車里程(D1)的影響度均從0.1 左右增加至0.5 以上.從指標維度來看，經(jīng)濟水平(A)與交通要素(D)成為了最主要的影響指標，政策扶持(B)的影響作用呈下降趨勢.

總體來看，2015—2020 年美麗鄉(xiāng)村空間格局的主要影響因子有所不同，但其變化大致處于經(jīng)濟水平(A)、政策扶持(B)以及交通要素(D)3 項指標內(nèi).這表明，美麗鄉(xiāng)村時空格局特征差異化由這3 項主要指標綜合影響而成；服務水平(C)與自然條件(F)的影響程度相較較小，它們屬于湖南省美麗鄉(xiāng)村建設考慮的一般因素.

3.3 指標維度分析

通過分析湖南省美麗鄉(xiāng)村空間格局特征的影響因素可知，同一時期不同影響因子的影響程度存在差異，而不同時期的主導因子也不相同.為進一步探究其原因，結合調(diào)研資料與數(shù)據(jù)，參考現(xiàn)有研究成果的基礎上通過指標維度進行影響機制分析，結果見圖5.

圖5 湖南省美麗鄉(xiāng)村時空格局特征影響機制

3.3.1 經(jīng)濟水平奠定美麗鄉(xiāng)村的發(fā)展基礎

經(jīng)濟發(fā)展是各項建設的基礎.通過影響因子分析可知，經(jīng)濟水平一直是湖南省美麗鄉(xiāng)村空間格局特征的主要影響指標，主要體現(xiàn)在農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)村居民可支配收入2 個方面.這說明在湖南省美麗鄉(xiāng)村的選址、建設以及評選等內(nèi)容上，比較看重當?shù)剞r(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)村居民可支配收入情況.結合其時空格局可知，湖南省美麗鄉(xiāng)村主要集聚在湘中和湘東地區(qū)，而這兩區(qū)域的市州經(jīng)濟發(fā)展水平在湖南省處于前列；湘西地區(qū)美麗鄉(xiāng)村集聚程度較低，其集聚覆蓋范圍呈縮小趨勢，在一定程度上與其市州經(jīng)濟水平相對較低有關.對于湘西地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較為緩慢的村落，特別是少數(shù)民族村落或傳統(tǒng)村落，在夯實農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的基礎上，可結合當?shù)靥厣Y源適當發(fā)展旅游業(yè)，增加當?shù)鼐用窬蜆I(yè)機會，提高居民收入.

3.3.2 政策扶持促進美麗鄉(xiāng)村的經(jīng)濟建設

鄉(xiāng)村的發(fā)展離不開政府部門及相關政策的扶持，而政府部門引導鄉(xiāng)村建設較為直接的方式則為經(jīng)濟扶持.通過分析統(tǒng)計年鑒可知，湖南省近6 a 來各市州的農(nóng)林水利事務財政支出占公共財政支出的比例均在20%以下，但在2018 年及以后各市州所占比重均有所提高，這與實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，各政府部門加大對鄉(xiāng)村的建設有關.湘西土家族苗族自治州、張家界和永州這3 市（州）作為經(jīng)濟發(fā)展較為緩慢的區(qū)域，進行美麗鄉(xiāng)村建設對政策扶持的依賴較重，因此，其農(nóng)林水利事務財務支出所占比例一直相對較高，均在15%以上.在后續(xù)建設的過程中，可繼續(xù)發(fā)揮政府的支撐引導作用，如通過政策傾斜引入相關企業(yè)調(diào)整鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)結構，優(yōu)化鄉(xiāng)村居住環(huán)境.

3.3.3 交通要素推動美麗鄉(xiāng)村的發(fā)展速度

交通要素對于湖南省美麗鄉(xiāng)村的影響程度僅次于經(jīng)濟水平與政策扶持.公路作為鄉(xiāng)村與外界進行經(jīng)濟、資源、技術等內(nèi)容相聯(lián)系的重要設施，其通車里程越長，鄉(xiāng)村與外界的聯(lián)系越密切，對外運輸農(nóng)產(chǎn)品的市場越大、對內(nèi)運輸生活物品的種類越齊全、村民的生活越便利，這樣美麗鄉(xiāng)村建設才能向前推進.湖南省美麗鄉(xiāng)村的集聚程度較弱、覆蓋范圍較少的湘西區(qū)域，早年因山地丘陵地形影響，其公路路網(wǎng)稀疏、交通通達度不高，鄉(xiāng)村與外界聯(lián)系成本較高，使得鄉(xiāng)村相對封閉，發(fā)展相對落后.隨著修建道路技術的提高，鄉(xiāng)村公路通車里程不斷延長，湘西地區(qū)相對落后的鄉(xiāng)村與外界的聯(lián)系得到加強，鄉(xiāng)村各項建設逐漸穩(wěn)步發(fā)展.針對此類鄉(xiāng)村可加快完善道路等配套基礎設施建設，在實現(xiàn)村村通的基礎上推進戶戶通路網(wǎng)建設，助力農(nóng)產(chǎn)品打開市場，加快本地美麗鄉(xiāng)村建設.

3.3.4 服務水平影響鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展的方向

目前，湖南省各鄉(xiāng)村已全部實現(xiàn)脫貧，部分鄉(xiāng)村面臨著轉(zhuǎn)型發(fā)展的問題.湖南省鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展方向多為鄉(xiāng)村旅游，而服務水平的高低是美麗鄉(xiāng)村建設的影響因素之一.據(jù)研究數(shù)據(jù)顯示，代表服務水平的2 項因子每年對湖南省美麗鄉(xiāng)村的影響程度q?0.5，其影響程度一直相對較低.這說明在湖南省美麗鄉(xiāng)村的建設評選過程中，鄉(xiāng)村服務設施、旅游發(fā)展狀況等相關內(nèi)容的占比相對較低，因此服務水平屬于湖南省美麗鄉(xiāng)村建設考慮的一般因素.

3.3.5 自然條件影響美麗鄉(xiāng)村選址與建設

綜合觀察湖南省高程與坡度條件可知，湖南省大部分美麗鄉(xiāng)村集中位于湘北、湘中、湘東以及湘南靠北地勢相對平緩的地區(qū)，地勢起伏相對較大的湘西以及湘南南部區(qū)域的美麗鄉(xiāng)村數(shù)量分布較少且分散.由各指標因子影響程度分析結果可知，高程與坡度對于湖南省美麗鄉(xiāng)村的影響也處于較低水平(q＜0.5)，由其他指標因子分析可推測，這是因為鄉(xiāng)村經(jīng)濟的發(fā)展、交通設施的完善、政策資金的扶持、鄉(xiāng)村合并、易地搬遷等內(nèi)容的開展，使得大部分鄉(xiāng)村所處的環(huán)境均較為適宜，鄉(xiāng)村發(fā)展受自然約束的影響較小.

4 結論與討論

1)在數(shù)量分布特征上，區(qū)域?qū)用鎯?nèi)，美麗鄉(xiāng)村集中分布在湘南地區(qū)，湘西地區(qū)分布較少，兩者相差38 個；市域?qū)用鎯?nèi)，其數(shù)量年變化幅度總體較小且分布不均，其中長沙市居湖南省美麗鄉(xiāng)村數(shù)量之首，張家界市最少，兩者相差30 個.

2)在分布類型上，省域?qū)用鎯?nèi)，美麗鄉(xiāng)村在空間分布上總體呈集聚特征，但2015—2018 年空間分布類型均為離散型、2019—2020 年均為隨機型；市域?qū)用鎯?nèi)，除株洲市在空間分布上屬于離散型，其余13 個市(州)的分布類型均為隨機型.

3)在集聚程度上，從年變化來看，2015—2018年美麗鄉(xiāng)村總體呈現(xiàn)“小集聚，大分散”的點狀分布特征；2019—2020 年總體呈多核心的帶狀分布特征.從空間變化來看，湖南省美麗鄉(xiāng)村集聚程度較高，呈多核心團狀分布特征，其集聚中心主要分布于湘中和湘東地區(qū).

4)在分布趨勢上，其特征主要體現(xiàn)在分布方向、覆蓋范圍與均值中心3 個方面.湖南省美麗鄉(xiāng)村的分布方向大致趨于一致，向西北—東南方向傾斜；其空間集聚覆蓋范圍呈縮小趨勢，縮小區(qū)域主要體現(xiàn)在湘西地區(qū)；分布均值中心位置變化差異較小，基本位于婁底市東部.

5)在影響機制上，湖南省美麗鄉(xiāng)村空間格局主要受經(jīng)濟水平、政策扶持與交通要素3 個方面影響，服務水平與自然條件對其的影響程度相對較低.隨著各村落經(jīng)濟的發(fā)展，美麗鄉(xiāng)村建設經(jīng)驗的積累，各鄉(xiāng)村自主建設美麗鄉(xiāng)村的積極性得到了提高.因此，經(jīng)濟水平的影響力一直較高，特別是指標中的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值因子的影響程度總體呈上升趨勢，而政策扶持與交通要素的影響程度逐漸降低.