農村消失的影響因素及建模研究

林彬彬　王培法　陳雨璇　王新昊　竇琳

【摘 要】隨著時代的發展，農村的空心化（即為意識形態上的農村消失）受到越來越多學者的關注。農村消失會帶來耕地資源的荒廢等負面影響，因此農村消失預警模型就變得非常有意義。本文以安徽省黃山市黟縣為研究區域，通過實地調研分析，建立了基于人口、交通、是否為國家級或者省級認證的傳統村落三個影響因素的農村消失預警模型，評價黟縣自然村消失風險，為政府的決策提供參考。

【關鍵詞】黟縣；農村消失；預警模型

0 引言

農村不同于城市，它是以從事農業生產為主的勞動者聚居的地方。跟人口集中的城鎮比較，農村地區人口呈散落居住。隨著時代的發展，城鄉發展的不平衡促使了農村人口往城鎮的流動，這就導致了農村會隨著人口的流失而空心化，即為意識形態上的農村消失。

農村消失得到了較多學者的關注：付家鵬等[1]、熊潮遠和劉建生[2]學者從宅基地的角度，采用住宅空置率來表示農村的空心化程度。何芳和周璐[3]學者采用推拉模型，揭示了人口遷移成因的動力學分析經典模型，認為人口遷移是由原住地和流入地的拉力和推力以及第三因素中間障礙因素共同作用造成的。國內外學者除了對農村空心化的影響因素和相關模型進行研究之外，還研究了農村空心化的演進機理。王國剛、劉彥隨和王介勇[4]認為，農村空心化演進的一般過程劃分為初期緩慢發展階段、中期快速成長階段、后期波動穩定階段和轉型消退階段4個階段，各階段特征差異顯著。而且邢谷銳等[5]認為：不同類型鄉村地域內外部因素作用程度有所差異，不同階段的持續時間不一，還可能出現波動起伏。因此劉彥隨和劉玉[6]認為：如何借助可量化指標與定量模型來評判農村空心化的發展階段，進而及時采取相應的治理、改造措施，避免農村空心化程度加劇和防止出現新的空心村，是急需深入研究的理論難題和現實問題。

本文選擇黟縣為研究區，黟縣隸屬于安徽黃山市，位于安徽省南端。全縣總面積857平方公里，轄4鎮4鄉4個社區，66個行政村。2015年總人口為9.6萬人左右，人均GDP32292元，在安徽排第21。黟縣公路四通八達，總長599.6公里。由于山區村落的散落型分布，偏遠村落的交通資源匱乏，公交班次較少，造成了農村的半封閉式發展。黟縣相比于安徽省其他縣城，經濟條件較差，山區較多，農村消失的現象更嚴重（圖1）。

圖 1 黟縣行政區劃圖

1 評價模型

農村的消失是由多個影響因素共同作用的結果，其中最主要的因素毫無疑問是人口，人口較少的村落更容易消失。除此之外，交通也是一個重要的因素。黟縣大部分是山區，深居山區的農民會因為交通的不便利而選擇離開村子。經濟對于村莊的發展也有決定性作用。至于其他因素，例如自然災害，離水域遠近等，對于小區域的黟縣而言，每個村莊沒有顯著的差異，本文暫不考慮。綜上分析，本文考慮人口、交通、經濟這三個因素建立了農村存在模型：

Vexist=W 1*Dpop+W 2*Dd +W 3*De（1）

式中，Vexist為村落存在指數；Dpop是人口指數；Dd是交通指數；De是經濟指數。這四個參數都限定在0到100之間。W1～W3分別是三個指數的權重，W1+W2+W3=1。Dpop、Dd、De越小，Vexist越小，農村消失風險越大。本著以人為本的理念，人口指數是影響村莊存在指數的最關鍵因素，比重賦予0.4。交通指數間接反映了村莊的生活狀態，經濟是農民生存的根本，交通和經濟影響力大致相同，因而比重皆設定為0.3。綜上，得到最終的農村消失預警模型：

Vexist=0.4*Dpop+0.3*Dd+0.3*De（2）

1.1 人口指數（Dpop）

人口指數由每個村莊的人口無量綱轉換到0到100之間所得。轉換方法采用歸一化方法的修改形式：

y=（x-MinValue）/（MaxValue-MinValue）*10（3）

式中x、y分別為轉換前、后的值，MaxValue、MinValue分別為樣本的最大值和最小值。轉換后的y在0到100之間且x當為最小值時，y=0；x是最大值時，y=100。人口數據（將城鎮數據剔除）歸一化后得到人口指數（Dpop）。人口最少的村莊Dpop=0，人口最多的村莊Dpop=100。由上述可知，人口指數計算公式中需要每個自然村的人口數據，而本文的原始數據是鄉鎮總人口，因此需要將鄉鎮總人口空間化到每個自然村。人口空間化主要考慮居民地面積，方法如下：

自然村人口數量=（自然村居民地面積/鎮域居民地總面積）×鎮域總人口（4）

1.2 交通指數（Dd）

每個鄉鎮的面積不同，公路長度存在差異，離縣城遠的村莊可能離所在鄉鎮中心較近，交通也比較方便。同樣的，離各自所在鄉鎮中心距離相等的村莊（來自于不同鄉鎮），由于所在大環境（鄉鎮離縣城距離）的差異，交通狀況也可能相差甚遠。黟縣鄉鄉通車，交通條件總體較好。綜上分析，村莊的交通指數應該結合“該村到鄉鎮中心的距離”和“該鄉鎮到縣城中心的距離”兩個因素且這兩個因素比重應大致相同。交通指數模型確定如下：

Dd=0.5*Dvtod+0.5*Ddtod（5）

其中，Dd意義同上，Dvtod為該村到鄉鎮中心的距離指標，Ddtod為該鄉鎮到縣城中心的距離指標。

1.3 經濟指數（De）

由于黟縣村莊農民平均純收入數據的不可獲取性，但又因為黟縣是以旅游業為主的特殊性，模型中的De由該村莊是否為傳統古村落、古村落級別、以及被列為古村落的時間所決定。村莊越早被納入傳統名錄，尤其是國家級的名錄，對其發展越有幫助。具體經濟指數如表1。其中類別1～3分別為2012年、2013年、2014年被列入中國傳統村落名錄；類別4：2015年被列入安徽傳統村落名錄；類別5：未被列入傳統村落名錄。

2 模型實現

通過對Google Earth遙感影像的數字化處理，獲得各自然村居民地面積，再根據（4）式，利用ArcGIS對人口數據空間化處理以及根據（3）式歸一化處理，最終得到人口指數；通過天地網（安徽）的逐一人工查詢，得到每個自然村到鄉鎮中心的距離以及每個鄉鎮到縣城中心的距離，再分別利用（3）式歸一化處理，得到Dvtod和Ddtod，最后根據（5）式得到交通指數；查找資料得到中國以及安徽省傳統古村落名錄，按照表2，得到經濟指數。將人口指數、交通指數、經濟指數按照（2）式計算，得到村落存在指數Vexist。

3 模型結果與評價

黟縣所有自然村中，存在指標最小的為柯村鄉的胡田村，Vexist為3.156；自然村存在指標最大的為宏村鎮的盧村，Vexist為83.766。按照Natural Breaks（Jenks）方法，將Vexist分為5類，如表2。

最易消失的自然村有55個；極易消失的自然村有187個；發展一般的自然村有133個；發展良好的自然村有51個；發展健康的自然村有16個。最易消失的自然村大部分位于柯村鄉的山區深處，人口較少，交通不便。由此推斷，研究結果較為合理（圖2）。

4 結論與不足

本研究綜合考慮人口、交通、是否為國家級或者省級認證的傳統村落，這三個因素，通過鄉鎮人口總數的空間化、交通和經濟數據的分類以及所有數據的歸一化處理，獲得人口指標、交通指標和經濟指標，并建立線性模型，最終得到農村存在指數，評價黟縣自然村消失風險，得到以下結論：（1）黟縣境內山高谷深，交通是否便利是影響農村消失風險的重要因素。最容易消失的自然村應該得到政府更多的關注。（2）黟縣是以旅游業為主的縣，具有較多旅游景點的宏村鎮和碧陽鎮所轄的自然村大部分發展健康。

研究過程中，也存在很多不足。第一，數據不完善。由于時間經費有限，黟縣大部分自然村又位于偏遠的山區，調研小組只能拿到鄉鎮相關數據，無法調研各個村莊的情況。第二，模型中的權重選取主觀性較強。第三，農村消失的影響因子也是多方面的，本研究并沒有作充分的考慮。

【參考文獻】

[1]付家鵬，馬延俊，韓志婷，王宏志.武漢市郊農村空心化的現狀與原因分析[J].安徽農業科學，2014，42（7）：2031.

[2]熊潮遠，劉建生.宅基地管理助推空心村整治的機理與評價體系研究——基于PSR模型[J].農村經濟，2015，9：47.

[3]何芳，周璐.基于推拉模型的村莊空心化形成機理[J].經濟論壇，2010，480（8）：208.

[4]王國剛，劉彥隨，王介勇.中國農村空心化演進機理與調控策略[J].農業現代化研究，2015，36（1）：34.

[5]邢谷銳，徐逸倫，鄭穎.城市化進程中鄉村聚落空間演變類型與特征[J].經濟地理，2007，27（6）：932-935.

[6]劉彥隨，劉玉.中國農村空心化問題研究的進展與展望[J].地理研究，2010，29（1）：36.