張榮天

（安徽師范大學(xué)國(guó)土資源與旅游學(xué)院，安徽蕪湖241003）

鄉(xiāng)村是一個(gè)空間地域系統(tǒng)，指城市以外的一切地域[1]。當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展正處于一個(gè)轉(zhuǎn)型期，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)社會(huì)向現(xiàn)代工業(yè)、城市社會(huì)轉(zhuǎn)型，城鎮(zhèn)化速度加快、強(qiáng)度加大，同時(shí)鄉(xiāng)村地域自身功能不斷發(fā)生變化，鄉(xiāng)村從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化、環(huán)境、聚落空間等方面不斷向城市轉(zhuǎn)型；另外，我國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)主要是以城市為中心構(gòu)建的城市化模式，鄉(xiāng)村是被動(dòng)的改造對(duì)象，屬于被忽視的角色，城鎮(zhèn)化的影響雖極大地改變了鄉(xiāng)村的形態(tài)和功能，但不同地區(qū)鄉(xiāng)村受到的城鎮(zhèn)化影響程度不一，區(qū)域表現(xiàn)出的鄉(xiāng)村性也存在顯著差異。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)鄉(xiāng)村發(fā)展相關(guān)理論與實(shí)踐展開(kāi)了積極探索，國(guó)外學(xué)者K.Hoggart和H.Buller[2]從全球、國(guó)家、地方三個(gè)尺度對(duì)鄉(xiāng)村發(fā)展進(jìn)行了地理學(xué)透視，借鑒社會(huì)學(xué)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究成果，提出了鄉(xiāng)村發(fā)展研究的理論框架，Clock[3、4]、Woods[5]對(duì)鄉(xiāng)村性（rurality）基本內(nèi)涵作了初步的界定；國(guó)內(nèi)學(xué)者張小林[6]構(gòu)建鄉(xiāng)村性RI測(cè)度公式，在設(shè)定地域范圍之內(nèi)分析鄉(xiāng)村性的強(qiáng)弱；劉彥隨[7]、龍花樓[8、9]對(duì)我國(guó)黃淮海地區(qū)、東部沿海、蘇南－陜北樣帶鄉(xiāng)村發(fā)展類(lèi)型及其鄉(xiāng)村性進(jìn)行了實(shí)證探討。鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型研究是當(dāng)前鄉(xiāng)村地理學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，其中探討鄉(xiāng)村性空間格局演化及重構(gòu)是研究的重要視角[10-13]。

長(zhǎng)江三角洲地區(qū)以1997年確定的16個(gè)城市為范圍，包括：上海、南京、無(wú)錫、南通、蘇州、常州、泰州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、杭州、嘉興、寧波、湖州、紹興、舟山、臺(tái)州，目前長(zhǎng)三角已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)與城鎮(zhèn)化水平最高的區(qū)域，在轉(zhuǎn)型時(shí)期這一發(fā)達(dá)地區(qū)鄉(xiāng)村以多種方式迅速改變著原有面貌：有的向城市化村發(fā)展，有的向?qū)I(yè)化方向演變，有的出現(xiàn)了既有擴(kuò)張又存在內(nèi)部空心村現(xiàn)象，有的則發(fā)生了衰退乃至消亡等，展現(xiàn)出我國(guó)鄉(xiāng)村發(fā)展重構(gòu)的多種場(chǎng)景，故對(duì)于研究轉(zhuǎn)型期發(fā)達(dá)地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展的相關(guān)問(wèn)題意義重大[6]，而關(guān)于這方面的研究鮮見(jiàn)，總結(jié)提煉長(zhǎng)三角這一地區(qū)的鄉(xiāng)村性空間格局演化的基本規(guī)律，對(duì)于其他發(fā)達(dá)地區(qū)也有很好的借鑒作用。鑒于此，首先，本文基于城鄉(xiāng)一體的思想構(gòu)建鄉(xiāng)村性RI理論公式，測(cè)度出長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性，分析了規(guī)模分布特征；其次，運(yùn)用GIS軟件、ESDA統(tǒng)計(jì)分析對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)縣域鄉(xiāng)村性空間格局特征進(jìn)行初步的探討，以期為長(zhǎng)江三角洲地區(qū)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展政策制定提供有益的參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

1.1.1鄉(xiāng)村性R I理論公式 鄉(xiāng)村性評(píng)價(jià)到目前為止尚沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，通常涉及到“就鄉(xiāng)村論鄉(xiāng)村”[14、15]和“就區(qū)域論鄉(xiāng)村”[6]兩種基本思路，就鄉(xiāng)村論鄉(xiāng)村往往會(huì)選擇農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)地產(chǎn)出率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值等指標(biāo)，這種思路缺乏區(qū)域整體考量；而任何一個(gè)區(qū)域可以看作是城市性和鄉(xiāng)村性的統(tǒng)一，鄉(xiāng)村性強(qiáng)的地區(qū)就是城市性弱的地區(qū)，反之亦然；若用城市標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量鄉(xiāng)村性的高低，有利于在統(tǒng)一的框架下反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的水平及其差異，且不同地域間具有科學(xué)的參照與對(duì)比，也有利于針對(duì)性提出區(qū)域城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展措施。鄉(xiāng)村性指數(shù)RI理論公式如下[1]：

式中，RIst表示t年份s區(qū)域的鄉(xiāng)村性指數(shù)，UIst表示t年份s區(qū)域的城市性指數(shù)，Rst表示t年份s區(qū)域的城市性的第i個(gè)特征比值，Est表示t年份s區(qū)域反映城市性的第i個(gè)指標(biāo)值，Eot表示t年份s區(qū)域反映城市性的第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值，Wi表示反映城市性特征比值的權(quán)重。

1.1.2 ESDA統(tǒng)計(jì)分析 ESDA（Exploratory Spatial Data Analysis）是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)與圖像表達(dá)技術(shù)相結(jié)合對(duì)地理信息的性質(zhì)進(jìn)行鑒別[16,17]，本質(zhì)是通過(guò)對(duì)地理現(xiàn)象空間分布的描述，發(fā)現(xiàn)空間集聚及異質(zhì)性特征，來(lái)揭示地理現(xiàn)象空間相互作用的內(nèi)在機(jī)理。運(yùn)用ESDA技術(shù)可以有效地探索鄉(xiāng)村性空間關(guān)聯(lián)、異質(zhì)特征及其相互作用機(jī)制，可以更有針對(duì)性的提出重構(gòu)對(duì)策，而在這方面相關(guān)的研究與探討較為薄弱。本文主要通過(guò)地統(tǒng)計(jì)分析的GlobalMoran’s I、LISA集聚圖來(lái)測(cè)度縣域尺度長(zhǎng)三角鄉(xiāng)村性全局和局部的空間關(guān)聯(lián)特征，另外運(yùn)用空間變差函數(shù)（Spatial Variogram）來(lái)分析縣域鄉(xiāng)村性空間格局異質(zhì)規(guī)律。

式中，Xi為區(qū)域 i的觀測(cè)值，Xj為區(qū)域 j的觀測(cè)值，Wij為空間權(quán)重矩陣。Moran’s I值越接近于1，表示鄉(xiāng)村性空間上集聚分布越顯著；反之，Moran’s I統(tǒng)計(jì)值小于0，表示鄉(xiāng)村性空間上集聚分布不顯著。

（2）LISA指數(shù)

它是GlobalMoran’s I的分解形式，可用來(lái)進(jìn)一步度量區(qū)域與其周邊地區(qū)之間的空間差異程度與顯著特征。計(jì)算公式如下：

（3）空間變差函數(shù)

空間變差函數(shù)是一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)點(diǎn)的半變異值與數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離的函數(shù),是描述區(qū)域化變量隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性特有的有效手段[18]。假設(shè)Z(Xi)和Z(Xi+h)分別是Z(X)在空間位置Xi和Xi+h上的觀測(cè)值(i=1,2,…,N(h))，計(jì)算公式如下：

空間變差函數(shù)h是一定滯后變量h的變差函數(shù)值γ(h)與該h的對(duì)應(yīng)圖，它是在區(qū)域化變量滿足平穩(wěn)和本征假設(shè)條件下定義的。當(dāng)半變異函數(shù)γ(h)增大，空間自相關(guān)減弱；另一個(gè)重要特征量是方向，即各向同性和各向異性。常用的擬合模型主要有：指數(shù)模型、高斯模型、對(duì)數(shù)模型等。

1.2 指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮到計(jì)算結(jié)果應(yīng)能準(zhǔn)確地反映出區(qū)域鄉(xiāng)村發(fā)展整體水平，同時(shí)并能兼顧到指標(biāo)選擇的代表性和數(shù)據(jù)獲取可能性，從體現(xiàn)區(qū)域城市性本質(zhì)的人口聚落、經(jīng)濟(jì)社會(huì)及基礎(chǔ)設(shè)施3個(gè)層面選取指標(biāo)，人口聚落方面包括：城鎮(zhèn)人口比重X1、建設(shè)用地比重X2、二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口比重X3；經(jīng)濟(jì)社會(huì)方面包括：二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重X4、人均GDPX5、人均純收入X6、人均固定資產(chǎn)投資總額X7、人均社會(huì)品銷(xiāo)售總額X8、基礎(chǔ)設(shè)施方面：人均公共綠地面積X9、人均生活用電量X10、人均道路面積X11、每萬(wàn)人擁有的移動(dòng)電話數(shù)X12，選用12項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建出長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性RI測(cè)度體系。

文中選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)均取自《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各市統(tǒng)計(jì)年鑒（2000年、2006年、2012年），空間分析尺度為長(zhǎng)江三角洲58個(gè)縣域單元（地級(jí)市市區(qū)不作考慮），縣域行政邊界數(shù)據(jù)取自《江蘇省地圖集》、《浙江省地圖集》及《上海市地圖集》（2012）的政區(qū)圖，經(jīng)掃描進(jìn)行后高精度配準(zhǔn)并跟蹤矢量化獲取，并對(duì)行政區(qū)劃調(diào)整的區(qū)域進(jìn)行相應(yīng)合并，確保研究數(shù)據(jù)的一致性。

2 長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性測(cè)度分析

通過(guò)鄉(xiāng)村性RI理論測(cè)度公式，計(jì)算出2000、2006、2012年泛長(zhǎng)江三角洲縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)RI，運(yùn)用頻率分布來(lái)表征2000年以來(lái)長(zhǎng)三角58個(gè)縣域單元鄉(xiāng)村性規(guī)模分布特征（表1）。①2000-2012年，長(zhǎng)三角58個(gè)縣域鄉(xiāng)村性RI均值位于0.415-0.524之間波動(dòng)，標(biāo)準(zhǔn)差位于0.148-0.159之間，表明長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性RI水平與均值的離散程度較為顯著，縣域鄉(xiāng)村發(fā)展的非均衡性水平較高；②2000、2006、2012年標(biāo)準(zhǔn)偏度系數(shù)分別為0.218、0.223及0.231，表明頻數(shù)性分布是正偏態(tài)的，均值在峰值的右邊，鄉(xiāng)村性RI較弱的縣域所占比重略大，這與長(zhǎng)三角這一區(qū)域農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平高有著直接的關(guān)聯(lián)；③2000-2012年，標(biāo)準(zhǔn)峰度系數(shù)大致在0.023-0.052之間變化，表明頻數(shù)分布較正態(tài)分布要平緩，也充分印證了鄉(xiāng)村性RI較強(qiáng)的縣域單元所占比重不大的結(jié)論。通過(guò)頻率分布指數(shù)的分析，我們可以初步得到長(zhǎng)三角地區(qū)縣域鄉(xiāng)村性整體上呈現(xiàn)出較弱的分布態(tài)勢(shì)，這種分析更具有的是統(tǒng)計(jì)學(xué)的意味，缺乏地理空間分析的視角，因此在長(zhǎng)三角大尺度背景下，縣域小尺度鄉(xiāng)村性空間分異的規(guī)律是什么？鑒于此，運(yùn)用GIS、ESDA地統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)探討2000年以來(lái)長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性空間分異的基本特征。

表1 長(zhǎng)江三角洲縣域鄉(xiāng)村性頻數(shù)分布

3 長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性空間格局

3.1 總體關(guān)聯(lián)格局

前面分析了長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性規(guī)模分布特征，然而這種變化反映在空間演化上如何，尤其是縣域之間的演化特征怎樣？換言之，某一縣域鄉(xiāng)村性的高低變化與之相鄰縣域變化有無(wú)關(guān)系，這種變化的關(guān)聯(lián)如何需要通過(guò)空間自相關(guān)來(lái)進(jìn)行分析。本文通過(guò)GlobalMoran’s I指數(shù)來(lái)探討2000年以來(lái)縣域鄉(xiāng)村性總體格局的關(guān)聯(lián)特征。根據(jù)GlobalMoran’s I指數(shù)計(jì)算公式，以鄰接標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算出2000、2006、2012年長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性GlobalMoran’s I估算值均大于0，表明長(zhǎng)江三角洲地區(qū)鄉(xiāng)村性相似的縣域在空間上呈現(xiàn)出集聚分布態(tài)勢(shì)；從時(shí)間演變縱向維度看，自2000年以來(lái)，GlobalMoran’s I估算值呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢(shì)，數(shù)值由0.4067上升到0.4935（表2），這就充分地表征了隨著21世紀(jì)以來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不斷加快，長(zhǎng)三角地區(qū)作為“優(yōu)勢(shì)板塊”，各城市經(jīng)濟(jì)也得到較快發(fā)展，并伴隨著交通條件的日益完善，縣域之間的各種聯(lián)系不斷加強(qiáng)，城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的進(jìn)程在加快，縣域之間的差距在縮小，致使縣域鄉(xiāng)村性空間分布集聚現(xiàn)象也在逐年不斷增強(qiáng)。

表2 長(zhǎng)江三角洲縣域鄉(xiāng)村性G lobalMoran’s I指數(shù)

3.2 集聚格局演化

GlobalMoran’s I估計(jì)值只能從全局上分析縣域鄉(xiāng)村性空間格局的集聚態(tài)勢(shì)，除了要把握全局格局特征之外，還需要進(jìn)一步探求局部集聚演化趨勢(shì)。鑒于此，選用LISA指數(shù)來(lái)探測(cè)縣域鄉(xiāng)村性與周邊地域單元鄉(xiāng)村性空間關(guān)聯(lián)及其分異關(guān)系，研究縣域鄉(xiāng)村性局部集聚格局演化特征。

（1）利用GeoDa095軟件繪制長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性Moran散點(diǎn)圖（圖1），通過(guò)Moran散點(diǎn)圖可知：①縣域鄉(xiāng)村性Moran散點(diǎn)主要集中在第一、三象限，說(shuō)明縣域鄉(xiāng)村性強(qiáng)（弱）的相對(duì)趨向于與鄉(xiāng)村性強(qiáng)（弱）的聚簇區(qū)相鄰，縣域鄉(xiāng)村性呈現(xiàn)毗鄰的集聚分布態(tài)勢(shì)；②鄉(xiāng)村性RI從低到高變化時(shí)，空間滯后向量W卻不斷減小，說(shuō)明總體上長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性空間分布呈集聚式分布，這與GlobalMoran’s I估算值結(jié)果基本上保持一致。

圖1 2000、2006、2012年長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性Moran散點(diǎn)圖

（2）采用LISA指標(biāo)來(lái)探測(cè)縣域鄉(xiāng)村性與周邊縣域單元鄉(xiāng)村性空間差異程度，LISA集聚圖共分為4種類(lèi)型：①H-H聚集區(qū)，縣域自身和鄰近縣域的鄉(xiāng)村性RI均較高，差異較??；②H-L聚集區(qū)，縣域自身鄉(xiāng)村性RI較高，鄰近縣域較低，差異較大；③L-L聚集區(qū)，縣域自身和鄰近縣域的鄉(xiāng)村性RI均較低，差異較小；④L-H聚集區(qū)，縣域自身鄉(xiāng)村性RI較低，鄰近縣域較高，差異較大?；贕eoDa095軟件平臺(tái)，計(jì)算出縣域鄉(xiāng)村性的LISA值，并且在p≤0.05的基礎(chǔ)上，繪制出2000、2006及2012年縣域鄉(xiāng)村性的LISA集聚圖（圖2）。通過(guò)圖2可知：①H-H集聚區(qū)主要集中在蘇中的揚(yáng)州、泰州及南通和浙江臺(tái)州的一些縣市，自2000年以來(lái)，縣域鄉(xiāng)村性集聚現(xiàn)象均較為顯著，構(gòu)成了長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性高值集聚“熱點(diǎn)區(qū)”；②H-L集聚區(qū)空間分布格局比較穩(wěn)定，主要集中在浙江的嘉興和湖州等地縣市，且數(shù)量基本保持穩(wěn)定；③L-H集聚區(qū)主要分布在寧鎮(zhèn)地區(qū)、杭州的縣市和海門(mén)、啟東、崇明，此類(lèi)型正好包圍著L-L集聚蘇錫常地區(qū)，故造成這一區(qū)域縣域呈現(xiàn)H-L集聚的分布格局，在研究年限內(nèi)在空間上保持穩(wěn)定，并沒(méi)有顯著變化；④L-L集聚區(qū)主要集中在蘇南地區(qū)蘇錫常的縣市，這一區(qū)域是中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)集聚地，農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平在長(zhǎng)三角地區(qū)較高，并且在空間上的范圍相鄰，這就造成蘇南地區(qū)形成縣域鄉(xiāng)村性低值集聚的“冷點(diǎn)區(qū)”。

3.3 異質(zhì)格局演化

之前分析只是在研究不同時(shí)間斷面上縣域鄉(xiāng)村性的空間自相關(guān)性特征，缺乏對(duì)縣域鄉(xiāng)村性格局異質(zhì)性特征的深入揭示。鑒于此，本文結(jié)合Kriging空間插值對(duì)縣域鄉(xiāng)村性分布進(jìn)行可視化，并利用不同的模型對(duì)半變異函數(shù)進(jìn)行模擬，形成變異函數(shù)的擬合結(jié)果圖，從而來(lái)探討縣域鄉(xiāng)村性空間格局的異質(zhì)性?；?000、2006、2012年3個(gè)時(shí)段的鄉(xiāng)村性RI，將其作為屬性數(shù)據(jù)賦予長(zhǎng)江三角洲58個(gè)縣域單元的幾何中心點(diǎn)，將采樣步長(zhǎng)定為60 km，分別計(jì)算實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)，對(duì)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)采用高斯、對(duì)數(shù)、指數(shù)模型等分別進(jìn)行擬合，選擇擬合效果最好的模型，然后對(duì)其進(jìn)行Kriging插值，并且模擬生成3D圖（圖 3）。

圖2 2000、2006、2012年長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性LISA集聚圖

通過(guò)表3、4及圖3可知：①基臺(tái)值C0+C顯著增大，由2000年的0.0387上升到2012年的0.0597；但塊金系數(shù)C0/(C0+C)總體上呈現(xiàn)出下降態(tài)勢(shì)，從2000年的0.804下降到2012年的0.506，且模型的決定系數(shù)R2有不斷上升的趨勢(shì)，說(shuō)明縣域鄉(xiāng)村性空間格局演變由數(shù)據(jù)變異等隨機(jī)成分引起的空間分異不斷降低，而由空間自相關(guān)引起的空間結(jié)構(gòu)化分異則日益顯著；②從四個(gè)方向上的分維數(shù)來(lái)看，南-北、東北-西南方向的維數(shù)值較高，而東-西、東南-西北方向的維數(shù)值相對(duì)不高，這表明南-北，東北-西南方向縣域鄉(xiāng)村性分布的均質(zhì)性相對(duì)較好，空間差異較小，相對(duì)而言東-西、東南-西北方向縣域鄉(xiāng)村性分布空間差異程度較大，異質(zhì)性較高；③從Kriging插值的3D擬合圖來(lái)看，縣域鄉(xiāng)村性空間格局具有連續(xù)性和規(guī)律性，分布空間形態(tài)存在特有的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從東南-西北方向呈現(xiàn)出一個(gè)顯著的“塌陷”型的空間分布結(jié)構(gòu)，中間的塌陷區(qū)為蘇錫常杭鄉(xiāng)村性低值集聚區(qū)，而在塌陷四周分布為鄉(xiāng)村性較高的蘇中、寧鎮(zhèn)、浙西南臺(tái)州等地。

圖3 2000、2006、2012年長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性空間變差函數(shù)圖

表3 長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性RI變差擬合模型參數(shù)

表4 長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性RI變差函數(shù)分維數(shù)

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文以長(zhǎng)江三角洲為例，基于城鄉(xiāng)一體化理念構(gòu)建鄉(xiāng)村性RI理論公式，運(yùn)用GIS、ESDA方法對(duì)2000-2012年的長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性空間格局特征進(jìn)行了研究。得到了一些基本結(jié)論：①長(zhǎng)江三角洲縣域鄉(xiāng)村性非均衡性顯著，縣域鄉(xiāng)村性整體上呈現(xiàn)出弱的分布態(tài)勢(shì)；②縣域鄉(xiāng)村性全局呈現(xiàn)出空間集聚自相關(guān)性，局部上H-H集聚區(qū)集中在通泰揚(yáng)和臺(tái)州，L-L集聚區(qū)主要分布在蘇錫常；③縣域鄉(xiāng)村性空間格局的連續(xù)性和自組織性越來(lái)越強(qiáng)，由空間自相關(guān)引起的結(jié)構(gòu)化分異較顯著，且空間分布表現(xiàn)出一定的各向異性，從東南—西北方向縣域鄉(xiāng)村性呈“塌陷型”的空間分布結(jié)構(gòu)。

4.2 建議

通過(guò)長(zhǎng)三角縣域鄉(xiāng)村性測(cè)度及其空間格局特征的探討，為我們?nèi)绾沃卫磬l(xiāng)村發(fā)展問(wèn)題提供有益的借鑒：①蘇中的揚(yáng)州、泰州及南通和浙江臺(tái)州鄉(xiāng)村性高集聚的縣域，要因地制宜依托固有的鄉(xiāng)村資源及生產(chǎn)等要素，推進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程，科學(xué)地選擇產(chǎn)業(yè)發(fā)展重構(gòu)模式，尤其要大力發(fā)展水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)、林果種植業(yè)等具有地域特色的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)；另外，還需要進(jìn)一步加強(qiáng)區(qū)域鄉(xiāng)村旅游業(yè)開(kāi)發(fā)與發(fā)展，提升縣域非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，整體上減弱這一區(qū)域鄉(xiāng)村性在空間上高-高集聚的分布態(tài)勢(shì)；②蘇錫常杭及寧鎮(zhèn)紹鄉(xiāng)村性低集聚的縣域，要不斷加快農(nóng)村城鎮(zhèn)化進(jìn)程，強(qiáng)化鄉(xiāng)村基礎(chǔ)、公共設(shè)施的建設(shè)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要適時(shí)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)；另外，進(jìn)一步加強(qiáng)鄉(xiāng)村商業(yè)、服務(wù)業(yè)等鄉(xiāng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，提升城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的水平。分類(lèi)的重構(gòu)策略能夠更好地縮小縣域鄉(xiāng)村性空間分異，加速整個(gè)長(zhǎng)三角地區(qū)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、城鄉(xiāng)一體化的進(jìn)程。

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