金 淘,芮 旸,2*,林 靜 怡,王 玲,羅 飛

(1.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西 西安 710127;2.陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710127)

0 引言

人口遷移是中國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)規(guī)模最大、影響深遠(yuǎn)的地理過(guò)程之一[1],是人口地理學(xué)的核心研究主題之一[2],受到國(guó)內(nèi)外地理學(xué)界的共同關(guān)注。2000年以來(lái),中國(guó)人口流動(dòng)的空間模式總體保持穩(wěn)定,呈現(xiàn)出以鄉(xiāng)城遷移、省內(nèi)近距離流動(dòng)和向東南沿海地區(qū)集聚為主導(dǎo)的特點(diǎn)[3],浙閩粵等沿海發(fā)達(dá)省份一直是省際人口遷移的主要目的地[4]。然而,人口流動(dòng)格局具有尺度依賴性,省級(jí)尺度的宏觀空間模式往往會(huì)掩蓋人口流入省份內(nèi)部的“核心—外圍”二元結(jié)構(gòu),省內(nèi)人口更易從相對(duì)欠發(fā)達(dá)的城市群外圍鄉(xiāng)村地域就近流入核心城市[5],廣東、福建等沿海省份省內(nèi)遷移的持續(xù)增強(qiáng)已成為中國(guó)人口遷移流動(dòng)格局的重要變化[6];縣市尺度流動(dòng)人口地域類(lèi)型的演化格局亦顯示,凈流出活躍型縣市在珠三角和長(zhǎng)三角2個(gè)人口流入高度集聚區(qū)外圍連片分布[7];從鄉(xiāng)村尺度人口流動(dòng)格局看,人口凈流出且外流率高的縣級(jí)和鄉(xiāng)級(jí)行政區(qū)主要分布在東南沿海省份,形成了浙西南—閩西人口流出連綿區(qū)[8,9]。

綜上,現(xiàn)有關(guān)于人口流動(dòng)格局的研究已取得豐碩成果,但從研究尺度看,全國(guó)、區(qū)域或省域范圍主要以縣級(jí)以上尺度為基本單元[10-12],難以精準(zhǔn)揭示村莊這一微觀層面的人口流動(dòng)特征,而村級(jí)尺度的研究又是基于典型縣市和小樣本[13-15],難以揭示宏觀的區(qū)域性特征;從研究?jī)?nèi)容看,已有文獻(xiàn)主要聚焦省際人口遷移格局和流動(dòng)(流入)人口分布格局[16-19],對(duì)鄉(xiāng)村人口外流格局較少涉及;從研究區(qū)域看,現(xiàn)有研究更關(guān)注中西部人口流出地區(qū)[11,13,14],對(duì)東南沿海等典型人口流入地區(qū)鮮有探討;從影響因素分析方法看,或采用線性回歸模型開(kāi)展定量測(cè)度[8,13,20],或借鑒人口遷移的經(jīng)典理論(如“推—拉”理論和移民網(wǎng)絡(luò)理論[21])進(jìn)行定性解釋[22,23],地理學(xué)色彩不明顯;從研究對(duì)象看,現(xiàn)有研究已注意到不同村莊在人口流出方面的異質(zhì)性[14,20],但對(duì)特定類(lèi)型村莊聚焦不足,對(duì)人口流失影響國(guó)家文化安全的傳統(tǒng)村落重視不夠。

鑒于此,本文以東南沿海人口高凈流入、傳統(tǒng)村落富集的浙閩粵三省為研究區(qū)域,以959個(gè)國(guó)家級(jí)傳統(tǒng)村落為研究樣本,綜合運(yùn)用最近鄰指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、加權(quán)核密度估計(jì)、克里金插值和探索性空間數(shù)據(jù)分析等方法,在村級(jí)尺度上更精細(xì)地刻畫(huà)傳統(tǒng)村落人口外流的多維空間格局;應(yīng)用地理探測(cè)器剖析傳統(tǒng)村落人口外流的影響因子及驅(qū)動(dòng)機(jī)制,以期豐富鄉(xiāng)村人口流動(dòng)格局研究,為東南沿海傳統(tǒng)村落人口流失的有效治理提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

鑒于村級(jí)人口數(shù)據(jù)的可獲取性,本文以第四、五批列入中國(guó)傳統(tǒng)村落名錄的村落為研究樣本,數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)字博物館(http://www.dmctv.cn)。浙閩粵三省內(nèi)共有966個(gè)樣本,剔除數(shù)據(jù)不完整的樣本后得到959個(gè)有效樣本。樣本戶籍人口、常住人口和始建年代等屬性數(shù)據(jù)來(lái)源于住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部網(wǎng)站關(guān)于第四批和第五批擬列入中國(guó)傳統(tǒng)村落名錄的村落基本情況的公示文件;經(jīng)緯度坐標(biāo)通過(guò)百度地圖API和OSpider V3.0.1地址解析軟件獲取,并在ArcGIS中進(jìn)行空間匹配和拓?fù)錂z查;省市行政邊界、省道等數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心(http://www.ngcc.cn)提供的1∶400萬(wàn)矢量地圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

影響因子相關(guān)數(shù)據(jù)中,DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn),分辨率為90 m,用于提取村落海拔、坡度和地形起伏度;河流、耕地、農(nóng)田生產(chǎn)潛力等數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn);城區(qū)人口數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒(2021)》;GDP、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入等縣級(jí)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于浙閩粵三省2021年統(tǒng)計(jì)年鑒。由于缺乏樣本村落的行政邊界數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),本文參考文獻(xiàn)[24],利用ArcGIS的漁網(wǎng)工具創(chuàng)建4 km×4 km網(wǎng)格,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)單元由縣級(jí)行政區(qū)向網(wǎng)格轉(zhuǎn)換,將傳統(tǒng)村落所在網(wǎng)格的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)值賦予該村落。

1.2 測(cè)度指標(biāo)

人口流動(dòng)現(xiàn)象通常從規(guī)模和強(qiáng)度兩方面衡量[25]。考慮到人口凈流出規(guī)模在研究樣本之間的顯著差異(變異系數(shù)高達(dá)545.95%),為符合數(shù)理統(tǒng)計(jì)要求,本文采用反映樣本人口流動(dòng)強(qiáng)度而非規(guī)模的人口外流率Oi(式(1))[5,26]分析東南沿海傳統(tǒng)村落的人口外流現(xiàn)象。Oi<0時(shí),樣本i為凈流入型村落;Oi=0時(shí),樣本i為流動(dòng)平衡型村落;Oi>0時(shí),樣本i為凈流出型村落。本文根據(jù)同類(lèi)研究的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[5,27],基于人口外流率將凈流出型村落細(xì)分為輕度外流型(人口外流率小于5%)、中度外流型(人口外流率在5%與該類(lèi)型村落平均值之間)和重度外流型(人口外流率大于該類(lèi)型村落平均值)3類(lèi)。

Oi=(1-Pi/Hi)×100%

(1)

式中:Hi和Pi分別為樣本i的戶籍人口和常住人口。

1.3 研究方法

1.3.1 最近鄰指數(shù) 最近鄰指數(shù)是反映點(diǎn)狀要素空間分布相互鄰近程度的常用指標(biāo)[28],用于判斷和比較不同類(lèi)型傳統(tǒng)村落分布的空間集聚程度,可通過(guò)ArcGIS空間統(tǒng)計(jì)工具箱的平均最近鄰工具獲取。

1.3.2 加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓能精確揭示地理要素分布整體特征[5],其面積、扁率、范圍、轉(zhuǎn)角、平均中心和長(zhǎng)短軸等參數(shù)分別反映要素分布的集聚性、方向性、主體區(qū)域、主導(dǎo)方向、重心和在主次方向上的離散程度。本文選擇1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍(包含68%的樣本數(shù)量),基于樣本的空間位置進(jìn)行加權(quán)計(jì)算和空間可視化,揭示東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流格局的系列特征。因權(quán)重值不能為負(fù),采用自然斷點(diǎn)法將全部樣本按人口外流率從高到低劃分為9級(jí),并以等級(jí)數(shù)值為權(quán)重對(duì)樣本賦值。

1.3.3 加權(quán)核密度估計(jì) 普通的核密度模型僅能表達(dá)傳統(tǒng)村落的空間分布密度,難以區(qū)分傳統(tǒng)村落的人口外流程度,本文將樣本按人口外流程度由高到低劃分為3級(jí),分別賦權(quán)0.6、0.3和0.1,進(jìn)行加權(quán)核密度估計(jì)[29],以識(shí)別東南沿海傳統(tǒng)村落高密度分布且人口高強(qiáng)度外流的核心區(qū)。帶寬對(duì)核密度估計(jì)結(jié)果有重要影響[24],本研究經(jīng)多次對(duì)比調(diào)試后將帶寬確定為40 km。

1.3.4 克里金插值 克里金插值法能充分考慮數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)對(duì)未知點(diǎn)取值的無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)[30]。本文采用該方法將有限且離散的點(diǎn)數(shù)據(jù)插值成連續(xù)的面數(shù)據(jù),以期準(zhǔn)確模擬東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的空間分異格局。

1.3.6 地理探測(cè)器 地理探測(cè)器用于揭示地理現(xiàn)象空間分異性及其驅(qū)動(dòng)力,包括4個(gè)子探測(cè)器[32],本文運(yùn)用其中的因子探測(cè)器和交互探測(cè)器明晰東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流異質(zhì)性的顯著影響因子及其驅(qū)動(dòng)力,判斷兩個(gè)因子間是否存在交互作用及其作用類(lèi)型和強(qiáng)度。因子驅(qū)動(dòng)力通過(guò)q值(式(2))度量[33],q值范圍為[0,1],數(shù)值越大,表明自變量對(duì)因變量的解釋力越強(qiáng)。應(yīng)用地理探測(cè)器需要先借助數(shù)據(jù)探索性分析或?qū)I(yè)知識(shí)篩選自變量[32],且不能指明自變量的作用方向,故先進(jìn)行相關(guān)分析。地理探測(cè)器建立的因變量與自變量之間關(guān)系比經(jīng)典線性回歸模型更可靠,統(tǒng)計(jì)效力更強(qiáng),能強(qiáng)烈揭示因果關(guān)系,并探測(cè)各因子間的交互作用,利用該方法可探測(cè)村落始建年代等定性數(shù)據(jù),能混合分類(lèi)變量和數(shù)值變量進(jìn)行分析。

(2)

2 東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的多維格局

東南沿海傳統(tǒng)村落的人口流動(dòng)以流出為主,研究樣本人口外流率均值為23.08%,平均凈流出人口275人;樣本中有凈流出型村落772個(gè)(圖1),其中輕度外流型45個(gè)、中度外流型372個(gè)、重度外流型355個(gè),總占比為80.50%,明顯居于主體,而凈流入型村落和流動(dòng)平衡型村落分別僅有120個(gè)和67個(gè)。

注:審圖號(hào)為GS(2020)4630,底圖無(wú)修改,下同。

2.1 空間集聚格局

首先,計(jì)算得到研究總樣本和凈流出型樣本的最近鄰指數(shù)分別為0.547和0.541(均在0.01水平上顯著),發(fā)現(xiàn)兩者空間集聚明顯,且人口外流的傳統(tǒng)村落分布更集中;進(jìn)一步計(jì)算得到輕度外流型、中度外流型和重度外流型村落的最近鄰指數(shù)分別為0.827、0.616和0.631(均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)),可知人口外流強(qiáng)度高的傳統(tǒng)村落集聚強(qiáng)度也高。其次,基于人口外流率分級(jí)結(jié)果賦權(quán)的樣本位置點(diǎn),運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法計(jì)算得到總樣本的加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù),并將結(jié)果可視化(圖2a)。①橢圓面積約占研究區(qū)陸地面積的35.71%,短半軸長(zhǎng)度(120.75 km)不到長(zhǎng)半軸(380.42 km)的1/3,反映出東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的強(qiáng)集聚性和向心力;②從橢圓范圍和中心看,東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的主體區(qū)域在浙江和福建兩省內(nèi),與浙閩山地丘陵區(qū)大體重合,重心落在閩北山區(qū)南平市的建甌市,折射出地形因素的影響;③從橢圓扁率、轉(zhuǎn)角和長(zhǎng)軸看,傳統(tǒng)村落人口外流的方向性顯著(扁率達(dá)0.68),主導(dǎo)方向?yàn)椤皷|北—西南”(轉(zhuǎn)角40.31°),與斜貫浙閩兩省的主要山脈(括蒼山—洞宮山—鷲峰山—玳瑁山)走向基本一致。最后,利用加權(quán)核密度分析方法進(jìn)一步識(shí)別樣本密度和人口外流強(qiáng)度“雙高”的核心區(qū),結(jié)果(圖2b)顯示,東南沿海傳統(tǒng)村落空間集聚和人口輻散中心僅有1個(gè),呈現(xiàn)“單核”結(jié)構(gòu),與標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析結(jié)果一致(圖2a),這一核心區(qū)正位于東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的主體區(qū)域內(nèi)和主導(dǎo)方向上,地處浙西南山區(qū)的麗水市,緊鄰浙閩邊界?？梢?jiàn),山區(qū)尤其是省際交界處的山區(qū)是東南沿海傳統(tǒng)村落人口流失的核心源區(qū)。

圖2 東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的空間集聚格局

2.2 空間分異格局

進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)不同海拔和坡度樣本的平均人口外流率和凈流出型村落數(shù)量占比,結(jié)果如圖3所示。由圖3可知,東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的垂直地帶性規(guī)律和坡度分異特征明顯,隨著海拔升高和坡度增大,傳統(tǒng)村落的人口外流情況總體越趨嚴(yán)重和普遍。當(dāng)海拔高于200 m、坡度大于5°時(shí),凈流出型村落數(shù)量占比達(dá)80%以上,人口流失現(xiàn)象廣泛存在;當(dāng)海拔高于1 000 m、坡度大于35°時(shí),傳統(tǒng)村落的人口外流現(xiàn)象加劇。

圖3 東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的地形分異特征

本文采用克里金法進(jìn)行空間插值,直觀刻畫(huà)東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的空間分異格局,結(jié)果(圖4a)顯示,東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流率的地域差異顯著,空間形態(tài)復(fù)雜,不具有水平地帶性分布規(guī)律。①傳統(tǒng)村落人口外流率高值區(qū)為主體,最高值區(qū)范圍北至浙東沿海的寧波,南到粵東北的梅州,中沿閩中大山帶和閩江干支流散布,次高值區(qū)廣泛分布于浙東與粵西之間,環(huán)聚在最高值區(qū)外圍;②傳統(tǒng)村落人口外流率的中低值區(qū)連片分布在浙中、浙北和珠江三角洲地區(qū),同時(shí)在閩東南和粵東沿海地帶也有斷續(xù)分布。

圖4 東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的空間異質(zhì)性

2.3 空間關(guān)聯(lián)格局

基于樣本的位置信息和人口外流率,運(yùn)用GeoDa軟件進(jìn)行空間自相關(guān)分析,通過(guò)999次置換提升結(jié)果穩(wěn)健性。結(jié)果顯示,研究區(qū)樣本人口外流率的Global Moran′s I為0.082,正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Z值為3.753,通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn),表明東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的空間正相關(guān)特征顯著,某村落人口外流會(huì)受相鄰村落的正向影響,人口外流率相近的傳統(tǒng)村落趨于集聚分布。鑒于全局評(píng)估會(huì)掩蓋局部狀態(tài)的不穩(wěn)定性,進(jìn)一步應(yīng)用ArcGIS的熱點(diǎn)分析工具揭示樣本人口外流率分布的局域異質(zhì)性,結(jié)果(圖4b)顯示:東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流熱點(diǎn)有169個(gè),成簇團(tuán)聚于浙南和浙閩邊境,尤其是洞宮山脈;冷點(diǎn)有157個(gè),集中分布在金衢盆地和珠江三角洲;次熱點(diǎn)數(shù)量最多,有375個(gè),多集聚在東南沿海丘陵地區(qū);次冷點(diǎn)有258個(gè),在浙閩粵三省均有分布。

3 東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的驅(qū)動(dòng)機(jī)制

3.1 變量選取與相關(guān)分析

鄉(xiāng)村人口的外流通常源于生態(tài)推力,明顯受到城鄉(xiāng)和區(qū)域發(fā)展不平衡效應(yīng)的牽引,是多因素耦合作用和循環(huán)累積的結(jié)果。本文遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性和可行性原則,參考文獻(xiàn)[8,14,24]并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際,從資源環(huán)境、地理區(qū)位和社會(huì)經(jīng)濟(jì)3個(gè)維度選取18項(xiàng)解釋變量(表1),表征傳統(tǒng)村落人口外流的影響因素。

由于皮爾遜相關(guān)分析要求變量類(lèi)型為連續(xù)型數(shù)值變量,本文對(duì)除始建年代(屬分類(lèi)變量)外的17個(gè)解釋變量與傳統(tǒng)村落人口外流率進(jìn)行相關(guān)分析(表2),其中10個(gè)變量通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。整體看,東南沿海傳統(tǒng)村落的人口外流與3個(gè)維度的解釋變量均相關(guān),但與資源環(huán)境變量的相關(guān)性更顯著。①資源環(huán)境維度的6個(gè)變量中僅水網(wǎng)密度未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),海拔、坡度和地形起伏度3個(gè)地形變量與東南沿海傳統(tǒng)村落的人口外流強(qiáng)度均呈顯著正相關(guān),人均耕地面積和農(nóng)田生產(chǎn)潛力2個(gè)反映農(nóng)業(yè)資源稟賦的變量則為負(fù)相關(guān);②地理區(qū)位維度的6個(gè)變量中僅到省界的距離和到縣級(jí)行政中心的距離通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),其中前者與傳統(tǒng)村落的人口外流呈負(fù)相關(guān),后者則發(fā)揮正向作用;③社會(huì)經(jīng)濟(jì)維度的變量中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)比重與傳統(tǒng)村落人口外流的相關(guān)性并不顯著,經(jīng)濟(jì)規(guī)模和農(nóng)民收入水平對(duì)于人口外流有明顯抑制作用,城鄉(xiāng)居民收入差距則加劇人口外流。

表2 變量相關(guān)分析結(jié)果

3.2 影響因子的地理探測(cè)

3.2.1 因子探測(cè) 本文以傳統(tǒng)村落的人口外流率(Y)為因變量,以與其顯著相關(guān)的指標(biāo)及始建年代共11個(gè)因子為自變量,應(yīng)用地理探測(cè)器進(jìn)行因子探測(cè)。根據(jù)地理探測(cè)器使用要求,先綜合分類(lèi)算法、專(zhuān)家知識(shí)和前文分析結(jié)果對(duì)自變量進(jìn)行離散化處理,將各因子轉(zhuǎn)化為類(lèi)型量。其中,海拔的分類(lèi)斷點(diǎn)為200 m、500 m、1 000 m,坡度的分類(lèi)斷點(diǎn)為0.5°、2°、5°、15°、35°,始建年代劃分為元代及以前、明代、清代和清代以后4類(lèi),其余變量均采用自然斷點(diǎn)法分為8類(lèi)。因子探測(cè)結(jié)果(表3)顯示,海拔、坡度、地形起伏度、人均耕地面積、到縣級(jí)行政中心的距離、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和農(nóng)民收入水平7個(gè)因子通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),表明東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流率的分異是地形條件、人地關(guān)系、城村聯(lián)系和經(jīng)濟(jì)收入因素顯著作用的結(jié)果,受邊緣區(qū)位、建村歷史、耕地生產(chǎn)潛力和城鄉(xiāng)收入差距的影響較弱且不明顯。其中,人均耕地面積是決定人口外流程度村際差異的主導(dǎo)單因子,解釋力為14.9%,遠(yuǎn)高于其他因子。

表3 因子探測(cè)結(jié)果

3.2.2 交互探測(cè) 鑒于各因子對(duì)傳統(tǒng)村落人口外流的影響可能并非獨(dú)立作用,進(jìn)一步運(yùn)用交互作用探測(cè)器對(duì)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的7個(gè)因子之間的關(guān)系進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果(表4)表明,各顯著因子間均存在交互作用,可產(chǎn)生放大效應(yīng),交互后的q值與單因子作用時(shí)相比均有不同程度的增加。除3個(gè)地形類(lèi)因子兩兩交互后表現(xiàn)出雙因子增強(qiáng)效應(yīng),其余因子對(duì)的作用類(lèi)型均屬于交互效應(yīng)更顯著的非線性增強(qiáng)型。人均耕地面積因子的協(xié)同作用最突出,與其他6個(gè)因子交互后的q值較單獨(dú)作用均提高了數(shù)倍,對(duì)傳統(tǒng)村落人口外流率分異的解釋力均在40%以上,遠(yuǎn)高于其他交互作用組合(解釋力均在10%以下);該因子與坡度、地形起伏度、海拔和農(nóng)民收入水平4個(gè)因子交互后的q值高達(dá)0.82以上,表明人地關(guān)系與地形和收入因素的交互作用是東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)力。

表4 交互作用探測(cè)結(jié)果

3.3 作用機(jī)理及驅(qū)動(dòng)機(jī)制

地理資本是地理區(qū)位與自然環(huán)境所形成的各類(lèi)資本的集合[34],包括區(qū)位資本、生態(tài)資本、經(jīng)濟(jì)資本和政治資本[35]。本文借鑒地理資本論[35],認(rèn)為鄉(xiāng)村人口外流是地理資本缺失的結(jié)果,進(jìn)而將經(jīng)地理探測(cè)所得的7個(gè)顯著因子歸納為生態(tài)資本、區(qū)位資本和經(jīng)濟(jì)資本3類(lèi),從地理資本視角探究各因子對(duì)東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的作用機(jī)理(圖5)。

圖5 東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的驅(qū)動(dòng)機(jī)制

1)生態(tài)資本。生態(tài)資本對(duì)傳統(tǒng)村落人口外流的影響主要通過(guò)海拔、坡度、地形起伏度等地形因子和人均耕地面積等資源因子顯現(xiàn),位于高山陡坡等復(fù)雜地形的傳統(tǒng)村落農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人居條件通常較差、人地矛盾相對(duì)突出,村民生計(jì)資本的提升和經(jīng)濟(jì)收入的增加等都受到不利生態(tài)環(huán)境的強(qiáng)約束,由此產(chǎn)生的生態(tài)推力和改善期望引致村民向外遷移流動(dòng)。

2)區(qū)位資本。區(qū)位資本由到縣級(jí)行政中心的距離表征,傳統(tǒng)村落距離縣域政治經(jīng)濟(jì)中心越遠(yuǎn),交通越不便利,越難承接到城市的輻射帶動(dòng)作用和外溢效應(yīng),阻礙吸引和匯聚人流、物流、資金流與信息流以及享有優(yōu)質(zhì)的生產(chǎn)生活服務(wù),因而發(fā)展越發(fā)受限并迫使村民為尋求更好的生活質(zhì)量和機(jī)遇而外流。

3)經(jīng)濟(jì)資本。經(jīng)濟(jì)資本由經(jīng)濟(jì)規(guī)模和農(nóng)民收入水平因子反映,經(jīng)濟(jì)因素主導(dǎo)和城鄉(xiāng)移民差異是遷移的基本法則,鄉(xiāng)村居民較城鎮(zhèn)居民更富有移民的傾向[36]。因此,當(dāng)傳統(tǒng)村落的村級(jí)集體經(jīng)濟(jì)薄弱、留守村民收入較低時(shí),就無(wú)法避免人口等要素資源被經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)、能提供更高收入水平和更多就業(yè)機(jī)會(huì)的地域所虹吸,容易陷入人口單向流出的困局。

4 結(jié)論

本文以浙閩粵三省為研究區(qū),以959個(gè)國(guó)家級(jí)傳統(tǒng)村落為樣本,綜合運(yùn)用加權(quán)核密度估計(jì)、克里金插值和地理探測(cè)器等方法分析東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的空間格局及其影響因素,結(jié)論如下:①東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流的地形分異和山區(qū)集聚格局顯著,主導(dǎo)方向與主要山脈走向基本一致,主體區(qū)域與浙閩山地丘陵區(qū)大體重合,重心落在閩北山區(qū),核心區(qū)位于浙西南山區(qū),熱點(diǎn)成簇分布在洞宮山脈。②東南沿海傳統(tǒng)村落人口外流率的差異受到地形條件、人地關(guān)系、城村聯(lián)系和經(jīng)濟(jì)收入等因素的顯著作用,與邊緣區(qū)位、建村歷史、耕地生產(chǎn)潛力和城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)聯(lián)較弱且不明顯。③東南沿海傳統(tǒng)村落的人口外流是海拔、坡度、地形起伏度、人均耕地面積、到縣級(jí)行政中心的距離、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和農(nóng)民收入水平7個(gè)顯著因子交互作用的產(chǎn)物,尤其是人均耕地面積因子非線性增強(qiáng)效應(yīng)最強(qiáng),是生態(tài)資本、區(qū)位資本和經(jīng)濟(jì)資本的函數(shù)。

基于研究結(jié)論得到如下啟示:①在政策層面,應(yīng)高度關(guān)注沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口流入地區(qū)的鄉(xiāng)村人口流失和傳統(tǒng)村落衰退問(wèn)題;②在區(qū)域?qū)用?應(yīng)將省際交界貧困山區(qū)的陡坡地帶作為東南沿海傳統(tǒng)村落人口流失治理的重點(diǎn)區(qū)域;③在實(shí)踐層面,應(yīng)通過(guò)改善傳統(tǒng)村落交通區(qū)位和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,促進(jìn)土地適度規(guī)模經(jīng)營(yíng),發(fā)展壯大村級(jí)集體經(jīng)濟(jì),拓寬農(nóng)民增收渠道,厚積生態(tài)資本、區(qū)位資本和經(jīng)濟(jì)資本,全面推動(dòng)鄉(xiāng)村振興,扭轉(zhuǎn)人口外流趨勢(shì)。