中图分类号：F592.22 文献标识码：A 文章编号：1000-0690(2022)08-1446-09 修订日期：2022-01-11 曹开军，王秘秘.中国美丽乡村空间格局演变及其影响因素[J].地理科学，2022，42(8)：1446-1454.[Cao Kaijun,Wang Mimi.Spatial pattern evolution and influencing factors of beautiful village in China.Scientia Geographica Sinica,2022,42(8):1446-1454.]doi:10.13249/j.cnki.sgs.2022.08.012 2010-2020年，农业农村部先后推介“中国最有魅力休闲乡村”“中国最美休闲乡村”和“中国美丽休闲乡村”(现统称为“中国美丽休闲乡村”)，截至2020年底，已有1216个乡村成为“中国美丽休闲乡村”(本文简称“美丽乡村”)(http://www.moa.gov.cn/)，对促进社会主义新农村建设和生态文明建设具有重要意义。“美丽乡村”建设不仅直接关系广大农民的家园建设，而且在更深层面指向中华民族的精神家园建设[1]。以“美丽乡村”为代表的乡村建设运动成为中国逐步推进农业农村现代化、美丽中国建设以及乡村全面振兴的重要举措。 目前，学界主要对美丽乡村的概念内涵[2]、发展特征[3]、建设水平[4]，美丽乡村建设的理论框架[5]、机制模型[6]、挑战与对策[7，8]，以及美丽乡村建设与乡村旅游耦合[9，10]等方面。另外，有部分学者以地理学视角运用GIS空间分析技术以及其他数理建模方法，从国家[1]、省域[11]、城市[12]等层面对美丽乡村的空间分布特征进行分析，对准确把握美丽乡村空间格局现状具有积极作用。在研究美丽乡村空间分布的影响因素中，相关研究从经济发展[1]、政策环境[12]、区位条件[13]、地形水文[14]等方面进行分析，取得了较为丰富的成果。然而，现有研究多是基于单一年份从静态角度探索美丽乡村的空间分布[13～15]，加入时间属性从多个年份的动态角度探讨美丽乡村的空间格局演变特征却少有涉及。应用定量分析方法有助于深入研究中国美丽乡村空间格局形成的影响因素及其空间差异。 2010-2013年共评选美丽乡村40个，自2013年中央一号文件提出“努力建设美丽乡村”的要求后，从2014年开始每年评选美丽乡村的数量超过100个(http://www.xccys.moa.gov.cn/xxzlcx/202002/t20200227_6337877.htm)。因此本文选择2014年为起始年份，以3a为间隔对应全国2014年、2017年、2020年已公布的140、560、1216个美丽乡村为研究对象，借助GIS空间分析技术分析美丽乡村的空间格局演变特征，运用地理探测器方法甄别不同影响因素对美丽乡村空间格局演变的影响程度，并应用多尺度地理加权回归模型(multiscale geographically weighted regression，MGWR)对美丽乡村影响因素的空间异质性进行深入分析，以期揭示美丽乡村空间格局演变的内在机制，对今后优化美丽乡村空间布局及政策制定提供理论支持与实践参考。 1 研究方法与数据来源 1.1 数据来源 本研究样本数据来源于农业农村部公布的11批共计1216个美丽乡村(http://www.moa.gov.cn/)，涉及全国350个地级及以上城市(不含港澳台地区)。基础底图数据来源于国家基础地理信息中心(http://www.ngcc.cn/ngcc/)，DEM数据和河流数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn/)；非物质文化遗产来源于中国非物质文化遗产网(http://www.ihchina.cn/)，5A级景区的数据来源于文化和旅游部(https://www.mct.gov.cn/)。社会经济、政策环境和资源禀赋包含的其他指标数据来源于2014-2020年的《中国城市统计年鉴》[16]、各省统计年鉴(2014-2020)(https://data.cnki.net/Yearbook/)以及各地级市当年国民经济和社会发展统计公报。因美丽乡村评选有必要的申报周期，考虑影响因素的时间滞后性，采用美丽乡村评定之前1a的指标数据更能反映影响其空间分异的内在机制，且已有时空演变研究也采用了同样的处理方式[17]。 1.2 研究方法 本文研究方法从美丽乡村的空间分布模式、空间分布密度、空间关联分布以及影响因素4个方面展开，具体如下： (1)最邻近指数法。运用最邻近指数法测量美丽乡村相互邻近的程度，通过观测的实际最邻近平均距离除以理论的最邻近平均距离计算得出最邻近指数[18]，判断美丽乡村的空间分布模式。 (2)核密度估计法。运用核密度估计法来描述美丽乡村的空间集聚特征与分布格局[19]，分析美丽乡村空间密度特征。 (3)全局自相关。采用全局Moran's I度量全局空间自相关[20]，衡量美丽乡村的空间关联度与差异性。 (4)热点分析。采用Getis-Ord
指数从局部分析美丽乡村空间相关性[21]，识别局部具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)的空间聚类，探索局部空间的关联程度。 (5)地理探测器。采用地理探测器探测因变量与自变量之间空间分布格局的一致性，据此度量自变量对因变量的解释度，即q值大小以及显著性水平[22]。
