貴州省縣域鄉(xiāng)村振興評(píng)價(jià)與時(shí)空差異特征分析

肖鐵橋，李小訓(xùn)，杜景莉

（1.安徽建筑大學(xué) 建筑與規(guī)劃學(xué)院，合肥 230031；2.安徽省國土空間規(guī)劃與生態(tài)研究院，合肥 230031）

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是避免返貧的重要戰(zhàn)略。2021年的中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)了鄉(xiāng)村振興的核心地位，要將脫貧攻堅(jiān)與鄉(xiāng)村振興銜接起來［1］。貴州省66個(gè)貧困縣于2020年實(shí)現(xiàn)整體脫貧，即全省脫貧，處于鞏固脫貧攻堅(jiān)成果的關(guān)鍵時(shí)期，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施顯得尤為重要。但由于地理位置、自然環(huán)境、發(fā)展條件等因素的長期限制，貴州省作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，鄉(xiāng)村發(fā)展落后、人口流失、土地撂荒等“三農(nóng)”問題依然顯著，鄉(xiāng)村發(fā)展不平衡、不充分問題依然嚴(yán)重，要在短時(shí)期內(nèi)實(shí)現(xiàn)全面鄉(xiāng)村振興的難度大，任務(wù)艱巨。因此，從時(shí)間和空間維度來分析貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展特征，以及其時(shí)空差異的原因所在，對貴州省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有效實(shí)施具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)外也越來越重視鄉(xiāng)村振興方面的研究。張軍等學(xué)者對鄉(xiāng)村振興的含義和實(shí)施路徑進(jìn)行了研究［2-6］，韓俊等學(xué)者對鄉(xiāng)村振興與三農(nóng)問題［7-8］、鄉(xiāng)村旅游［9］、新型城鎮(zhèn)化等方面的聯(lián)系進(jìn)行了研究［10］。鄉(xiāng)村振興發(fā)展評(píng)價(jià)方面，Cloke、Gulumser、Duenckmann等在1970年代已經(jīng)開始建立和創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與方法［11-13］。近年來，我國也有部分學(xué)者對鄉(xiāng)村發(fā)展評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究，在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建上，大多學(xué)者是從鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的五大要求來確定指標(biāo)的準(zhǔn)則層，這也是能較為全面地表征鄉(xiāng)村振興發(fā)展各個(gè)方面特征的一級(jí)指標(biāo)。而二三級(jí)具體指標(biāo)的選擇則是根據(jù)實(shí)際研究各有側(cè)重。研究方法以定量和定性研究相結(jié)合為主。在研究尺度上，多以大尺度（國家層面、省域?qū)用妫┑泥l(xiāng)村振興發(fā)展評(píng)價(jià)研究為主，從縣域?qū)用孢M(jìn)行研究的較少。

綜上所述，鄉(xiāng)村振興發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建方法已較為成熟。同時(shí)也存在不足:縣域作為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的具體實(shí)施層面［14］，既有研究中，從縣域?qū)用嫜芯苦l(xiāng)村振興發(fā)展水平的還較少，特別是在整體視角下開展的縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)研究。因此，以縣域單元（市轄區(qū)、縣級(jí)市、縣、自治縣、特區(qū)）為研究對象，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度展開研究，分析貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響因素，能更好的為貴州省有效實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村全面均衡發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

貴州省的總面積為17.62 萬km2，其西部海拔較高，向其他三面傾斜，東部海拔較低。貴州省沒有平原型地貌，92.5%的地貌為山地和丘陵，優(yōu)質(zhì)耕地稀少，其人均耕地面積大約只有0.05 hm2，因此以“八山一水一分田”來形容貴州。貴州民族文化豐富，全省有兩百多個(gè)少數(shù)民族鄉(xiāng)，數(shù)十種民族成分，且民族文化保存完好。當(dāng)前，雖然貴州省已全部脫貧，但其鄉(xiāng)村發(fā)展與其他省份之間還有較大差距。2021年的農(nóng)村居民人均可支配收入排名中，貴州在全國31 個(gè)省份中排名靠后，僅為12856元。其農(nóng)村常住人口占年末常住人口的比重為45.67%，接近一半的人口居住在農(nóng)村。因此其鄉(xiāng)村振興發(fā)展在全國具有一定的典型性。

1.2 數(shù)據(jù)來源

經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)主要來自:1）貴州省統(tǒng)計(jì)局的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫；2）統(tǒng)計(jì)年鑒（貴州省、地級(jí)市、縣等）；其中，少數(shù)缺失的數(shù)據(jù)，采用插值法來補(bǔ)齊。矢量數(shù)據(jù)主要來自:1）全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)；2）地理空間數(shù)據(jù)云。此外，PM2.5、數(shù)字普惠金融指數(shù)、夜間燈光、植被覆蓋指數(shù)引自相關(guān)領(lǐng)域課題組或研究中心［15-17］。

1.3 研究方法

1.3.1 熵權(quán)法

研究采用熵權(quán)法為鄉(xiāng)村振興各維度指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)，再將其整合得到一個(gè)綜合指數(shù)，以此來衡量貴州省88 個(gè)縣鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平。過程如下［1］（a 表示各個(gè)研究年份，i 表示各個(gè)研究縣域單元，j表示各項(xiàng)研究指標(biāo)）:

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:

1.3.2 空間分析方法

空間自相關(guān)分析法主要是探測研究對象在時(shí)空上分布的集聚性、隨機(jī)性，即相關(guān)性［18］，主要從全局和局部兩個(gè)層面來研究，分別用全局Moran's I 和Getis-Ord Gi*指數(shù)來研究。全局層面來看，Moran's I的Z值大于0，就表示研究區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在空間自相關(guān)，小于0則表示研究區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平在空間上分散分布。局部層面來看，熱點(diǎn)分析Getis-Ord Gi*指數(shù)可探測出鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的高值或低值集聚區(qū)位置［19］，同時(shí)用Jenks自然斷裂法，將高值和低值分成熱點(diǎn)、次熱點(diǎn)、次冷點(diǎn)、冷點(diǎn)4類來表現(xiàn)各縣域單元鄉(xiāng)村振興發(fā)展的集聚特點(diǎn)。

1.3.3 地理探測器

地理探測器可用于分析鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平空間差異的背后機(jī)理［20］。其因子探測可分析各因子對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響程度，主要通過q 值來衡量。q 的取值在0 到1 之間，值越高的因子越有解釋力。交互作用探測是為了分析兩個(gè)影響因素一起作用時(shí)，能否增強(qiáng)對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的解釋力度，或這些因素是否為影響鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的獨(dú)立因素。

1.4 指標(biāo)體系構(gòu)建

研究結(jié)合貴州省鄉(xiāng)村發(fā)展的實(shí)際情況，依據(jù)鄉(xiāng)村振興“五個(gè)”要求，從5個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對鄉(xiāng)村振興水平進(jìn)行分析，即以鄉(xiāng)村振興20字方針為一級(jí)指標(biāo)，二級(jí)指標(biāo)結(jié)合貴州省自然環(huán)境、農(nóng)村勞動(dòng)力流失程度、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度等特征選擇，共25項(xiàng)。具體見表1。

表1 貴州省縣域鄉(xiāng)村振興評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 結(jié)果與分析

2.1 鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平演變特征分析

2.1.1 總體演變特征分析

通過上述方法，測算出2010-2020年貴州省88個(gè)縣域單元鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平得分，采用ArcGIS軟件及其自然間斷（Jenks）分類方法將得分劃分為五個(gè)類別（如圖1）。2010-2020年，貴州省縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平值在［0.066，0.573］之間，呈上升趨勢。

圖1 貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平地區(qū)分布

首先，從貴州省縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展的整體水平來看，2010-2020 年，低水平的鄉(xiāng)村振興發(fā)展類型逐漸褪去，中高水平的增多，總體趨勢較好。但貴州省縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平依然參差不齊。2010 年，在貴陽市、遵義市、六盤水市等市轄區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展已經(jīng)出現(xiàn)較高水平；但是，到2020 年，畢節(jié)市、黔東南等地仍有許多縣域鄉(xiāng)村振興水平較低。其次，從鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)演變來看，貴州省中部的貴陽市和北部遵義市大部分縣域、西南部的六盤水市轄區(qū)等一直保持領(lǐng)先水平，東北部的碧江區(qū)、中西部的西秀區(qū)等地在2015 后上升為高水平型；貴陽市和遵義市兩地之間的大多縣域在兩地經(jīng)濟(jì)輻射帶動(dòng)下也逐漸達(dá)到較高水平，東南部地區(qū)增長較慢，在精準(zhǔn)扶貧政策實(shí)施后從低水平類型逐漸發(fā)展成為中低水平類型。

2.1.2 分維度演變特征分析

分別計(jì)算貴州省各地級(jí)市縣域單元在產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕五個(gè)維度發(fā)展水平，得分均值如圖2，通過對比五個(gè)維度的動(dòng)態(tài)特征，找出鄉(xiāng)村振興發(fā)展中存在的短板。

圖2 2010-2020年貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展各維度演變分析

總的來看，2010-2020年貴州省各維度指數(shù)提升速度排序前三依次為生活富裕（51.5%）、鄉(xiāng)風(fēng)文明（45.1%）、生態(tài)宜居（33.4%）。到2020年，貴州省縣域各維度發(fā)展指數(shù)均值排名為鄉(xiāng)風(fēng)文明（0.062）、生活富裕（0.060）、產(chǎn)業(yè)興旺（0.057）、生態(tài)宜居（0.049）、治理有效（0.023）。2010-2020年，貴陽市有四個(gè)維度的平均發(fā)展水平明顯優(yōu)于其他地區(qū)，這說明該地區(qū)發(fā)展均衡并且都處于省內(nèi)較高水平。

具體來看，鄉(xiāng)風(fēng)文明維度的得分均值排序第一，增長速度排第二，表明近年來國家在鄉(xiāng)村建設(shè)的投入有了廣泛而明顯成效。高值區(qū)主要分布于貴陽市、六盤水市、銅仁市的部分縣域，以及畢節(jié)市的大部分縣域，低值區(qū)大多分布在黔東南州、黔南州。

生活富裕維度發(fā)展水平均值排序第二，提升幅度排第一，貴陽市、遵義市大部分縣域，受省會(huì)城市輻射帶動(dòng)發(fā)展較快，貴陽市生活富裕維度發(fā)展指數(shù)提升速度也是最快的，東南部大部分縣域得分明顯較低，畢節(jié)市提升幅度明顯較小，是因?yàn)闁|南部和西部地區(qū)屬于石漠化區(qū)，自然條件較差。

生態(tài)宜居維度均值和增長速度都排第三，說明近年來，農(nóng)村人居環(huán)境得到了很大的提升。高值區(qū)主要分布在遵義市大部分縣域、黔東南和銅仁的部分縣域，低值區(qū)主要分布在貴陽市大部分縣域，說明貴陽市經(jīng)濟(jì)發(fā)展同時(shí)，也需要重視生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。

產(chǎn)業(yè)興旺維度增長速度排第四，均值排序第三，鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然是貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)，其高值地區(qū)都分布在貴陽市各縣，遵義市紅花崗區(qū)、匯川區(qū)、赤水市、仁懷市，以及安順、銅仁、六盤水等地的市轄區(qū)。低值區(qū)主要分布在東南部的黃平縣、天柱縣、從江縣，西部的納雍縣、大方縣，北部的道真仡佬族苗族自治縣、務(wù)川仡佬族苗族自治縣，這主要是因?yàn)檫@些地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)差，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度低，有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率受到限制。

治理有效是五個(gè)維度中發(fā)展最為薄弱的，這說明農(nóng)村治理是普遍存在的難題，城鄉(xiāng)發(fā)展差距大，基層組織配套不足、貧困發(fā)生率高是主要原因。

第一，語言文字工作與政策制定對于社會(huì)發(fā)展的重要價(jià)值與緊迫性。這是認(rèn)識(shí)問題，認(rèn)識(shí)清楚了，發(fā)展才能少走彎路。認(rèn)識(shí)的高度決定重視的力度。

2.2 鄉(xiāng)村振興發(fā)展空間特征分析

2.2.1 總體特征

通過ArcGIS 軟件中的空間分析工具，分別對貴州省2010年、2015年和2020年三個(gè)時(shí)段縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的空間特征進(jìn)行分析，Moran’s I指數(shù)如下（見表2）。三個(gè)時(shí)間段的Moran’s I 指數(shù)均大于0，說明貴州省縣域單元鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平之間存在明顯正相關(guān)關(guān)系，在空間上集聚發(fā)展。

表2 2010-2020年貴州省縣域鄉(xiāng)村振興的全局Moran’s I指數(shù)統(tǒng)計(jì)

2.2.2 局部特征

三個(gè)時(shí)間點(diǎn)貴州省88個(gè)縣域單元鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的冷熱點(diǎn)區(qū)域如圖3 所示。2010-2020 年間，貴州省縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平熱點(diǎn)區(qū)主要保持在貴陽市各縣域單元，即集中分布在貴州省中部地區(qū)；冷點(diǎn)區(qū)主要分布在貴州省東南部和南部。2010 年次熱點(diǎn)區(qū)分布在遵義市部分縣域，緊鄰熱點(diǎn)區(qū)，2015 年開始不存在次熱點(diǎn)。冷點(diǎn)區(qū)由2010 年的5 個(gè)縣域單元減少到2020 年的兩個(gè)，其中鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣和臺(tái)江縣一直是冷點(diǎn)區(qū)；十年來，次冷點(diǎn)區(qū)從3個(gè)增加到4個(gè)，是由冷點(diǎn)區(qū)發(fā)展形成的。說明冷點(diǎn)區(qū)發(fā)展政策引導(dǎo)、資金投入、技術(shù)提升還需加強(qiáng)，以提升冷點(diǎn)區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平，縮小與貴州省其他熱點(diǎn)區(qū)的發(fā)展差距。

圖3 2010-2020年貴州省縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展熱點(diǎn)分析

2.3 鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響因素分析

2.3.1 影響因素

從自然和經(jīng)濟(jì)2個(gè)方面選取17項(xiàng)指標(biāo)對貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平空間差異的影響因素進(jìn)行分析。自然因素選取傳統(tǒng)村落名錄比重、自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失、交通便利度、與所屬省會(huì)城市距離、耕地面積、國家4A級(jí)以上風(fēng)景區(qū)數(shù)量、坡度、高程等8項(xiàng)指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)因素選取金融網(wǎng)點(diǎn)、數(shù)字金融覆蓋廣度、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)、設(shè)施農(nóng)業(yè)占地面積、人均GDP、非農(nóng)林牧漁業(yè)就業(yè)人數(shù)占比、非農(nóng)產(chǎn)值比重、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資等9項(xiàng)指標(biāo)。通過地理探測器建立鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響因素模型，分別計(jì)算各因素對貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展影響能力的q值，結(jié)果表明，有13個(gè)指標(biāo)對貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的影響較大，且都達(dá)顯著水平（P=0），如表3。

2.3.2 影響因素的作用解析

按因子q值，13個(gè)因子對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的解釋力由強(qiáng)到弱分別是耕地面積（X6）、交通便利度（X12）、人均地區(qū)生產(chǎn)總值（X9）、與所屬省會(huì)城市距離（5）、設(shè)施農(nóng)業(yè)占地面積（X8）、坡度（X10）、非農(nóng)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重（X11）、數(shù)字金融覆蓋廣度（X4）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)（X7）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（X13）、傳統(tǒng)村落名錄比重（X1）、自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失（X2）、金融網(wǎng)點(diǎn)（X3）。排名前5 項(xiàng)中，有四項(xiàng)是自然因素。說明自然因素是影響貴州鄉(xiāng)村振興發(fā)展的根本因素。

圖4 貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平影響因素交互探測結(jié)果

耕地和坡度對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平有重要的影響。貴州省耕地資源十分稀缺，全省九個(gè)市（州）中，畢節(jié)市、遵義市、貴陽市耕地面積較大，占全省耕地的41.72%，東部和東南部縣域石漠化面積較大，不利于農(nóng)業(yè)發(fā)展。安順市、黔南州、黔西南州、畢節(jié)市等西北地區(qū)6 度以下（含6 度）耕地面積較大的地方，鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平也較高，相反，東部、東南部坡度較大，農(nóng)業(yè)機(jī)械化難度就大，鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平也就較低。此外，交通便利度和至省會(huì)城市的距離，這兩個(gè)因素與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平有著緊密聯(lián)系，貴陽市和其他市轄區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平較高。銅仁市和黔南州山地和丘陵型地貌占比較大，制約部分縣域交通發(fā)展，交通條件將直接影響村民對公共服務(wù)資源的獲取與生產(chǎn)要素的流通。偏遠(yuǎn)山區(qū)的村民，受交通成本限制，將增加農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)引入難度，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量難以提高，農(nóng)產(chǎn)品難以通過出售換來可觀的經(jīng)濟(jì)收入，鄉(xiāng)村振興發(fā)展難度大。貴州省傳統(tǒng)村落主要分布在黔東南、銅仁、黔南、安順等地的偏遠(yuǎn)地帶，鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平較低。

（2）經(jīng)濟(jì)因素

三產(chǎn)融合發(fā)展，將提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的水平。因此，人均GDP、非農(nóng)產(chǎn)值比重、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)，對鄉(xiāng)村振興有重要促進(jìn)作用。設(shè)施農(nóng)業(yè)占地面積、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展高度相關(guān)，投入越多，農(nóng)業(yè)收益越好。數(shù)字金融覆蓋廣度、金融網(wǎng)點(diǎn)等因素，將帶來農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)方式的變革，極大地改善信息的不對稱現(xiàn)象，大幅降低交易成本、農(nóng)業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)銷一體化。可以有效應(yīng)對貴州交通不便和位置偏遠(yuǎn)問題，促進(jìn)要素流通。

2.3.3 影響因素的交互作用解析

13 個(gè)影響因子隨機(jī)交互后的解釋力都會(huì)增強(qiáng)，增強(qiáng)方式為非線性增強(qiáng)和雙因子增強(qiáng)，其中雙因子增強(qiáng)較多。如圖4所示，自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失（X2）、金融網(wǎng)點(diǎn)（X3）和其他影響因子交互的結(jié)果都為非線性增強(qiáng)，表明兩個(gè)因素與其他因素同時(shí)發(fā)揮作用都將增強(qiáng)對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的影響。農(nóng)業(yè)發(fā)展與環(huán)境變化緊密相關(guān)，并受自然災(zāi)害制約，與自然環(huán)境變化緊密相關(guān)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，因各種自然災(zāi)害無法穩(wěn)定增長。因此，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)抗災(zāi)能力顯得尤為重要。而金融網(wǎng)點(diǎn)對農(nóng)業(yè)設(shè)施建設(shè)、土地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范等方面能發(fā)揮重要作用，因此金融網(wǎng)點(diǎn)對鄉(xiāng)村振興發(fā)展有明顯的促進(jìn)作用。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

總體上，貴州省縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平呈上升趨勢，但依然參差不齊，其中部地區(qū)、西北部地區(qū)大部分縣域鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平較高，西南部地區(qū)一般，東部、東南部地區(qū)較低。分維度上，2010-2020年，貴州省鄉(xiāng)村振興各維度發(fā)展水平增速最快的是生活富裕、鄉(xiāng)風(fēng)文明、生態(tài)宜居。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺維度的發(fā)展還需加強(qiáng)，近年來，貴州省GDP 增速領(lǐng)先全國，但鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平增長速度并不突出。治理有效維度發(fā)展水平增速緩慢，表明貴州省農(nóng)村治理還是鄉(xiāng)村振興的一大難題。

貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平具有較強(qiáng)的空間集聚性，高值逐漸集中在1 個(gè)較大的熱點(diǎn)區(qū)，即貴陽市大部分縣域，低值逐漸減少，集中在1 個(gè)較大的冷點(diǎn)區(qū)，即東南部地區(qū)部分縣域，如鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣等地，其他地區(qū)縣域鄉(xiāng)村振興水平呈隨機(jī)分布格局。

貴州省鄉(xiāng)村振興發(fā)展主要受耕地面積、交通便利度、與所屬省會(huì)城市距離、設(shè)施農(nóng)業(yè)占地面積、坡度、數(shù)字金融覆蓋廣度、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)、自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失、金融網(wǎng)點(diǎn)等因素影響。影響程度最大的5項(xiàng)因素中，有4項(xiàng)是自然因素。說明自然因素是影響貴州鄉(xiāng)村振興發(fā)展的根本因素。

3.2 建議

依據(jù)地區(qū)發(fā)展?jié)摿εc制約條件，選擇科學(xué)的振興發(fā)展路徑。受資源稟賦、自然條件影響，東南部地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平明顯比其他地區(qū)要低，其耕地稀缺，林地占比較大，屬于山地、丘陵地區(qū)，坡度較大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量低，交通條件較差，是傳統(tǒng)村落、少數(shù)民族分布的主要地區(qū)。這一類地區(qū)應(yīng)注重地域特色的挖掘，并加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，利用好民族文化、傳統(tǒng)村落、生態(tài)環(huán)境等資源發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)。而畢節(jié)市、遵義市、貴陽市、安順市等中部地區(qū)和西北部地區(qū)，耕地資源豐富，應(yīng)加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，引入數(shù)字金融、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)，打造完整產(chǎn)業(yè)鏈，打通產(chǎn)業(yè)致富路。

加快縮小城鄉(xiāng)差距，并運(yùn)用數(shù)字化、信息化手段，提升鄉(xiāng)村治理能力。縮小城鄉(xiāng)設(shè)施配套差距，加強(qiáng)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)，大力提升鄉(xiāng)村的人居環(huán)境，提高人民的幸福感。同時(shí)重視返貧監(jiān)測工作，降低貧困發(fā)生率。

自然因素是影響貴州鄉(xiāng)村振興發(fā)展的重要因素，要加大農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)力度與建設(shè)投入。通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，打破地域限制，促進(jìn)資本、要素的流動(dòng)助力鄉(xiāng)村振興；加大防災(zāi)減災(zāi)設(shè)施建設(shè)投入，改善基礎(chǔ)條件，降低自然災(zāi)害帶來的經(jīng)濟(jì)損失。從影響因素的交互作用分析來看，任一因素與其他因素共同作用于鄉(xiāng)村振興發(fā)展，結(jié)果都大于該因素獨(dú)自作用。因此，應(yīng)該考慮多方面的因素，綜合制定鄉(xiāng)村振興發(fā)展措施。未來貴州省應(yīng)注重因地制宜，逐步消除自然因素對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響，從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、人工智能技術(shù)、鄉(xiāng)村治理等多個(gè)方面綜合制定措施，有效推進(jìn)貴州省全面鄉(xiāng)村振興。