(東北師范大學 地理科學學院,吉林 長春 130024)

鄉(xiāng)村不同于城市和城鎮(zhèn),它是以從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主的勞動者聚居的地方,其景觀、經(jīng)濟活動、社會文化等均具有獨特性[1]。隨著我國城鎮(zhèn)化的不斷推進,鄉(xiāng)村環(huán)境急劇變化,各地區(qū)的鄉(xiāng)村發(fā)展具有明顯差異性,如何劃分不同的鄉(xiāng)村類型、刻畫鄉(xiāng)村發(fā)展狀態(tài)成為研究鄉(xiāng)村的重要課題。鄉(xiāng)村性作為識別與劃分鄉(xiāng)村地域空間的重要概念,已被廣泛應用到鄉(xiāng)村研究中,對其進行評價研究對我國全面實現(xiàn)小康社會，落實鄉(xiāng)村振興發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的實踐意義和參考價值。

國外學者Cloke首次提出了“鄉(xiāng)村性”的概念,利用人口、職業(yè)結(jié)構(gòu)、住戶滿意度、通勤模式、距市區(qū)距離等指標構(gòu)建鄉(xiāng)村性指數(shù)[2]。隨后相關(guān)研究主要集中在鄉(xiāng)村性的內(nèi)涵挖掘與指標構(gòu)建等。例如，Harrington等在Cloke研究的基礎上對鄉(xiāng)村性指標進行了優(yōu)化,即人口指標和結(jié)構(gòu)指標雙維度[3];Halfacree、Woods則提出了更多描述鄉(xiāng)村性本質(zhì)的方法與要點,將社會性也納入到鄉(xiāng)村性內(nèi)涵中[4,5]。國內(nèi)學者張小林最早引入鄉(xiāng)村性這一概念,提出將每一個地區(qū)看作城市性與鄉(xiāng)村性的統(tǒng)一體[6]。隨后相關(guān)研究主要集中在鄉(xiāng)村性水平高低評價、鄉(xiāng)村性時空格局演變等。例如，龍花樓等從鄉(xiāng)村對社會具有的功能視角構(gòu)建了鄉(xiāng)村性指數(shù)，以探討東部沿海地區(qū)縣域的鄉(xiāng)村性強弱[7];孟歡歡、馬力陽等依據(jù)鄉(xiāng)村經(jīng)濟在縣域綜合經(jīng)濟發(fā)展中的地位,構(gòu)建鄉(xiāng)村性指數(shù)評價模型并進行評價[8,9];孫玉、聶曉英等基于縣域尺度測度鄉(xiāng)村性時空演變特征,并從不同方面探討了鄉(xiāng)村性演變的影響因素[10,11]?？傮w而言,我國對鄉(xiāng)村性的研究正在不斷加深,但現(xiàn)有研究缺乏運用定量方法深入系統(tǒng)地探究導致鄉(xiāng)村性時空差異的原因；在研究區(qū)域上,針對少數(shù)民族地區(qū)與不發(fā)達地區(qū)的研究較少。

內(nèi)蒙古自治區(qū)是我國5個少數(shù)民族自治區(qū)之一,也是國家糧食主產(chǎn)區(qū)和北方重要生態(tài)安全屏障[12]。2016年末，全區(qū)仍有近千萬人口生活在農(nóng)村地區(qū)。內(nèi)蒙古經(jīng)度跨度較大,東西部地區(qū)存在較大的經(jīng)濟與文化差異,鄉(xiāng)村發(fā)展具有明顯的差異性和典型的地域特征，立足于這一區(qū)域開展鄉(xiāng)村性的空間格局研究顯得尤為重要。綜上所述,本文選擇農(nóng)牧業(yè)大區(qū)內(nèi)蒙古作為研究區(qū)域,試圖探究其縣域鄉(xiāng)村性的時空格局演變，進一步解析造成鄉(xiāng)村性水平差異的驅(qū)動因素,以期為我國不發(fā)達地區(qū)的鄉(xiāng)村發(fā)展提供借鑒和指導。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

截至2016年末,內(nèi)蒙古自治區(qū)下轄9個地級市、3個盟,共有17個縣、52個旗、11個縣級市和23個市轄區(qū),共計103個縣級行政單元。考慮到縣級地域單元與市轄區(qū)的發(fā)展差異較大,不具有可比性，另外二連浩特市、滿洲里市、根河市缺乏相關(guān)數(shù)據(jù),因此選取其中的77個縣級行政單元作為本文的研究區(qū)域。具體指標數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份的《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》、《中國縣(市)社會經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》,個別年份缺失的數(shù)據(jù)采用相鄰年份插值法獲取。

1.2 研究方法

鄉(xiāng)村性指數(shù)計算:根據(jù)鄉(xiāng)村性的內(nèi)涵,本文遵循科學性、系統(tǒng)性和可得性等原則,借鑒已有的研究成果[7],同時結(jié)合區(qū)域農(nóng)村實際發(fā)展狀況構(gòu)建了內(nèi)蒙古自治區(qū)縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)評價指標體系。本文采取熵值法[13]確定各指標的權(quán)重,指標體系及說明見表1。

表1 內(nèi)蒙古自治區(qū)縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)評價指標體系

探索性空間數(shù)據(jù)分析方法(ESDA):ESDA是描述和顯示空間分布，識別非常規(guī)的空間位置，發(fā)現(xiàn)隱含的空間關(guān)系等一系列技術(shù)的集合,主要分為全局自相關(guān)和局部自相關(guān)兩個維度[14]。本文分別采用Global Moran′ s I指數(shù)和Getis-Ord Gi*指數(shù)來進行測度。

Moran′ s I指數(shù)計算公式為:

(1)

(2)

(3)

2 結(jié)果及分析

2.1 總體趨勢分析

本文基于鄉(xiāng)村性指數(shù)計算公式,定量測度了1996年、2001年、2006年、2011年和2016年內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)。從表2可知:1996—2016年內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)總體處于相對較高水平,但均值呈波動下降態(tài)勢,由1996年的0.7360下降到2016年的0.6431;標準差介于0.1291—0.1581,表明各縣域鄉(xiāng)村發(fā)展存在一定的差異性;偏度系數(shù)均為負值,均值位于峰值左側(cè),表明鄉(xiāng)村性指數(shù)較大的縣域所占比重高;峰度系數(shù)均為正值,表明鄉(xiāng)村性指數(shù)的分布較正態(tài)分布陡峭,值相近的縣域在分布上具有集中趨勢。

表2 內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)統(tǒng)計量

2.2 空間格局

本文主要運用ArcGIS軟件中的自然斷裂點法,把鄉(xiāng)村性指數(shù)從高到低依次劃分為強、較強、中等、較弱和弱鄉(xiāng)村性5種類型區(qū)。

從圖1可知:①在空間分布上,強和較強鄉(xiāng)村性類型區(qū)主要分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)的東南部,弱和較弱鄉(xiāng)村性類型區(qū)主要分布在自治區(qū)的西北部,整體呈“南高北低、東高西低”的空間格局。②從不同鄉(xiāng)村性類型區(qū)數(shù)量看,強鄉(xiāng)村性類型區(qū)波動減少,較強鄉(xiāng)村性類型區(qū)波動增加,中等鄉(xiāng)村性類型區(qū)整體呈不變狀態(tài),較弱的鄉(xiāng)村性類型區(qū)波動增加,弱鄉(xiāng)村性類型區(qū)先減少后增加后又減少,整體呈不變狀態(tài),表明近20年來內(nèi)蒙古自治區(qū)縣域鄉(xiāng)村性整體呈下降趨勢。③具體來說,強鄉(xiāng)村性類型區(qū)起初主要分布在烏蘭察布市、呼和浩特市和包頭市的大部分縣域,且呈集聚團狀和環(huán)狀分布。隨著時間的推移,最后分布于興安盟、通遼市和赤峰市的少部分縣域,在烏蘭察布市和呼和浩特市只有零星分布;較強鄉(xiāng)村性類型區(qū)主要鄰近著強鄉(xiāng)村性類型區(qū)分布,分布較穩(wěn)定,主要分布于赤峰市、興安盟等地區(qū),后向烏蘭察布市等地區(qū)擴散;中等鄉(xiāng)村性由巴彥淖爾市、鄂爾多斯市等地區(qū)向東北方向移動,分布于呼倫貝爾市等地區(qū),后又再次集中于巴彥淖爾市、包頭市等地區(qū);較弱鄉(xiāng)村性類型區(qū)發(fā)展較快,由呼倫貝爾市、錫林郭勒盟等地區(qū)逐步向西擴散,擴展到阿拉善盟、鄂爾多斯市、巴彥淖爾市等地區(qū);弱鄉(xiāng)村性類型區(qū)由阿拉善盟、呼倫貝爾市向鄂爾多斯市、錫林郭勒盟等地區(qū)擴散,最后集中分布在呼倫貝爾市、錫林郭勒盟和阿拉善盟的部分縣域。

圖1 1996年、2001年、2006年、2011年、2016年內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性空間格局

2.3 總體空間關(guān)聯(lián)

為了闡釋內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性的總體空間關(guān)聯(lián)程度,本文計算了1996年、2001年、2006年、2011年、2016年5個研究年份縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)的全局Moran′s I(表3)。

表3 內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)全局Moran′s I統(tǒng)計值

注:***表示在1%水平下顯著。

從表3可知:①5個研究年份全局Moran′s I估計值均為正且波動上升,其正態(tài)統(tǒng)計量Z(I)值均通過0.01置信水平下的顯著性檢驗,表明1996—2016年內(nèi)蒙古自治區(qū)縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)存在正的空間相關(guān)性,即鄉(xiāng)村性指數(shù)相似的縣域呈現(xiàn)較強的空間集聚狀態(tài)。②1996—2001年Moran′s I估計值與Z(I)統(tǒng)計量有所下降,表明各縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)的空間相關(guān)性有所減弱;2001—2016年,Moran′s I估計值與Z(I)統(tǒng)計量持續(xù)上升,表明各縣域鄉(xiāng)村性指數(shù)的空間相關(guān)性持續(xù)增強。

2.4 局部空間關(guān)聯(lián)

本文進一步運用ArcGIS軟件測算了1996年、2001年、2006年、2011年、2016年5個研究年份內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性的局域關(guān)聯(lián)特征。

從圖2可知:①從空間分布來看,1996年熱點區(qū)主要集中在中部的烏蘭察布市、呼和浩特市、包頭市的大部分縣域和錫林郭勒盟南部的太仆寺旗、赤峰市南部的喀喇沁旗等地區(qū)，這些縣域憑借著較好的農(nóng)業(yè)資源使鄉(xiāng)村性發(fā)展較顯著。冷點區(qū)主要集中在呼倫貝爾市西部和阿拉善盟等地區(qū),這些地區(qū)因區(qū)位和自然條件等原因,造成鄉(xiāng)村性水平較低。2001年,中部地區(qū)鄉(xiāng)村性熱點程度明顯減弱,范圍明顯縮小,熱點區(qū)顯著向東移動,主要分布在赤峰市的寧城縣、敖漢旗,通遼市的奈曼旗、庫倫旗等地區(qū),表明中部地區(qū)因快速的經(jīng)濟發(fā)展，使土地結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,鄉(xiāng)村性發(fā)展得到減弱。冷點區(qū)仍然集中在呼倫貝爾市和阿拉善盟地區(qū),但范圍與程度有所減小。2006年,熱點區(qū)主要集中在自治區(qū)的南部,包括烏蘭察布市、呼和浩特市、錫林郭勒盟南部、赤峰市南部的部分縣域。該時期由于糧食直補政策的執(zhí)行使農(nóng)民的種植積極性提高,因此鄉(xiāng)村性熱點區(qū)整體比2001年有所加強。冷點區(qū)在阿拉善盟、鄂爾多斯市等地區(qū)集中,鄂爾多斯市的鄂托克前旗、杭錦旗等旗縣因礦產(chǎn)資源的開發(fā)使鄉(xiāng)村性冷點區(qū)快速發(fā)展,同時呼倫貝爾市的冷點區(qū)大幅減少。2011年,內(nèi)蒙古縣域鄉(xiāng)村性熱點區(qū)范圍與程度明顯減小,主要分布在烏蘭察布市的卓資縣等地區(qū)。冷點區(qū)集中在阿拉善盟、鄂爾多斯市、巴彥淖爾市的大部分縣域,呼倫貝爾市的冷點區(qū)數(shù)量與程度進一步減少。2016年,熱點區(qū)程度再次減弱,主要分布于自治區(qū)東部的赤峰市、通遼市等地區(qū)。冷點區(qū)數(shù)量進一步擴大,從阿拉善盟、呼倫貝爾市進一步向錫林郭勒盟北部的東烏珠穆沁旗、阿巴嘎旗、錫林浩特市等縣域發(fā)展,但鄂爾多斯市退出冷點區(qū)變的不再顯著。②總體來看,內(nèi)蒙古形成了較穩(wěn)定的“北冷南熱”的鄉(xiāng)村性格局。20年間,縣域鄉(xiāng)村性熱點區(qū)域范圍大大縮小并顯著東移,而鄉(xiāng)村性冷點區(qū)域較為穩(wěn)定,呈現(xiàn)從東西兩邊向中部發(fā)展的空間演變態(tài)勢。

圖2 1996年、2001年、2006年、2011年、2016年內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性冷熱點分析

3 結(jié)果及分析

3.1 自然環(huán)境因素

自然環(huán)境決定了一個地區(qū)發(fā)展的基底,是影響鄉(xiāng)村性分異的重要因素。從地形地貌來看,大興安嶺東麓的西遼河平原、黃河岸邊的土默川平原,地勢平坦、水源豐富,是內(nèi)蒙古自治區(qū)重要的農(nóng)業(yè)區(qū)和商品糧基地,大大促進了鄉(xiāng)村性的發(fā)展。從土壤來看,內(nèi)蒙古的土壤在分布上東西之間變化明顯,東部的黑土壤地帶自然肥力最高,易于耕作，中部的黑鈣土自然肥力次之。因此,自治區(qū)東部與中部如通遼市、烏蘭察布市等地區(qū)的自然環(huán)境較適宜農(nóng)業(yè)發(fā)展,部分縣域鄉(xiāng)村性較高。如奈曼旗、卓資縣在5個研究年份的鄉(xiāng)村性均值為0.84、0.85,遠高于平均水平(0.68)。反之,在內(nèi)蒙古西端有巴丹吉林、騰格里等多個沙漠分布,不適宜農(nóng)業(yè)發(fā)展,因此阿拉善盟縣域鄉(xiāng)村性較弱,是鄉(xiāng)村性冷點的集聚區(qū)。從自然資源角度來看,內(nèi)蒙古資源較豐富且分布不均,呈“東林西鐵”的分布特點。如阿拉善右旗具有豐富的煤、磷等礦產(chǎn)資源,在縣域經(jīng)濟發(fā)展中位于前列,同時鄉(xiāng)村性水平較低。中部地區(qū)煤炭、天然氣等儲量豐富,為第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供有利的支撐,隨著資源的開采，鄉(xiāng)村性水平降低,如2006年鄂爾多斯市成為鄉(xiāng)村性冷點的集聚區(qū)。

3.2 政策因素

區(qū)域政策是導致內(nèi)蒙古自治區(qū)鄉(xiāng)村性差異的宏觀因素。1992年,自治區(qū)政府提出了以呼倫貝爾市為重要載體的“兩帶一區(qū)”沿邊發(fā)展戰(zhàn)略[16],對外開放的契機極大地削弱了呼倫貝爾市地區(qū)的鄉(xiāng)村性發(fā)展,因此1996年呼倫貝爾市西部的大部分縣域都為鄉(xiāng)村性冷點集聚區(qū)。2000年,國家提出了“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略,內(nèi)蒙古自治區(qū)中部的包頭市、呼和浩特市、鄂爾多斯市是戰(zhàn)略發(fā)展的重點城市。在戰(zhàn)略與政策的傾斜下,這些地區(qū)抓住機會大力發(fā)展非農(nóng)產(chǎn)業(yè),促使2001年時鄉(xiāng)村性大幅降低,2006年開始出現(xiàn)鄉(xiāng)村性冷點的集聚區(qū)。

3.3 區(qū)位條件因素

內(nèi)蒙古自治區(qū)北與蒙古國、俄羅斯接壤,且與8個省區(qū)相鄰,區(qū)位也是導致鄉(xiāng)村性差異的重要因素。北部地區(qū)因與國外接壤,更能吸引外商直接投資，從而較低鄉(xiāng)村性。對東部而言,1996年時自治區(qū)東部地區(qū)在一定程度上受東北地區(qū)發(fā)展的帶動,鄉(xiāng)村性水平較低。隨著東北經(jīng)濟發(fā)展的衰退,東部的鄉(xiāng)村性水平也隨之升高,興安盟、通遼市、赤峰市等成為縣域鄉(xiāng)村性水平較高的地區(qū)。21世紀以來,以呼包鄂為首構(gòu)成的“金三角”地帶依托靠近京津冀地區(qū)的良好區(qū)位[17],使鄉(xiāng)村發(fā)展迅速擺脫原始狀態(tài),鄉(xiāng)村性水平迅速降低。對各縣域而言,距中心城市較近的縣域憑借著良好的區(qū)位條件,具備更多獲得資金、科技與就業(yè)機會等方面的優(yōu)勢,城鎮(zhèn)化水平相應提高。如1996年呼和浩特市發(fā)揮的帶動作用還不明顯,周邊的縣域如清水河縣、和林格爾縣等鄉(xiāng)村性水平較高，但隨著呼和浩特市的快速發(fā)展,到2016年周圍縣域的鄉(xiāng)村性熱點區(qū)已不再顯著。

3.4 社會經(jīng)濟因素

社會經(jīng)濟發(fā)展狀況也是造成鄉(xiāng)村性水平時空差異的原因之一,且不同的社會經(jīng)濟因素對鄉(xiāng)村性發(fā)展的影響程度不同。本文借鑒已有研究[10,18,19],同時考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,從市場、資本投入、交通條件和信息化水平四個方面選取解釋變量,以此構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型進行回歸分析。

變量選擇:被解釋變量為鄉(xiāng)村性指數(shù)。在解釋變量上,選取第二、三產(chǎn)業(yè)比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)表征各縣域市場狀況,以X1表示;固定資產(chǎn)投資反映了內(nèi)蒙古各縣域在一定時間內(nèi)固定投資方面的投入額度。此外,居民儲蓄存款是一項增加縣域資本投入的重要來源,反映了資本投入的潛力。選取人均固定資產(chǎn)投資、人均居民儲蓄存款表征各縣域資本投入狀況,以X2、X3表示;選取單位面積擁有的公路里程作為公路密度表征交通條件,以X4表示;選取百人擁有電話數(shù)表征信息化水平，以X5表示。

面板數(shù)據(jù)模型設定的檢驗:通過參數(shù)檢驗確定應建立哪種靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型[20]，檢驗結(jié)果見表4。從表4可知:F檢驗的統(tǒng)計值為8.6021,對應的P值為0.0000,表明應拒絕建立混合模型的原假設,建立固定效應模型。Hausman檢驗得到的統(tǒng)計量值為48.2739,對應的P值為0.0000,表明應拒絕建立隨機效應模型的原假設,建立固定效應模型,最終結(jié)論為建立固定效應模型。

表4 模型設定檢驗結(jié)果

注:***表示在1 %水平下顯著。

在空間固定效應面板模型的基礎上,本文利用Eviews軟件對內(nèi)蒙古自治區(qū)縣域鄉(xiāng)村性影響因素進行OLS回歸分析。從表5結(jié)果可知:從模型整體看,F值為14.8981，且相應的P值為0.0000,表明選取的解釋變量對鄉(xiāng)村性指數(shù)具有較強的解釋力;R2為0.7379,表明模型擬合效果較好;D-W值為1.9721,表明回歸殘差不存在序列自相關(guān)。

表5 固定效應模型的整體估計量

從表6可知:①從模型回歸系數(shù)的顯著性來看,解釋變量除X5之外均通過了0.05置信水平下的顯著性檢驗。②從模型回歸系數(shù)的大小來看,首先產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X1)對鄉(xiāng)村性影響最大,且為負相關(guān),說明第二、三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重越高,鄉(xiāng)村性越低。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級對鄉(xiāng)村性發(fā)展有顯著抑制作用,第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展直接推動工業(yè)化、城市化進程進而降低鄉(xiāng)村性水平。從上文分析中我們可以發(fā)現(xiàn),鄉(xiāng)村性冷點區(qū)域具有較高的第二、三產(chǎn)業(yè)水平,如呼倫貝爾市的旅游業(yè)較為發(fā)達、鄂爾多斯市的煤礦業(yè)發(fā)展較好。其次,公路密度(X4)對鄉(xiāng)村性影響明顯且呈負相關(guān),表明公路密度越高,交通越發(fā)達,越易引發(fā)土地利用方式、地域空間格局等的改變,則鄉(xiāng)村性越低。如牙克石市具備由301國道、博扎公路等共同構(gòu)建的較為發(fā)達的公路運輸網(wǎng),5個研究年份的鄉(xiāng)村性指數(shù)一直低于整體平均水平。第三,人均固定資產(chǎn)投資(X2)與鄉(xiāng)村性亦呈負相關(guān)。固定設施建設為社會經(jīng)濟活動運行提供物質(zhì)保障,投資越多，設施功能越完善,就越能提高城市性水平,降低鄉(xiāng)村性水平。如2014年內(nèi)蒙古自治區(qū)實施“十個全覆蓋”工程,大大提高了鄉(xiāng)村地區(qū)的基礎設施建設水平,鄉(xiāng)村性指數(shù)從2011年的0.6717下降到了2016年的0.6431,下降較為迅速。第四,人均居民儲蓄存款(X3)與鄉(xiāng)村性呈負相關(guān)。說明居民儲蓄額越多,資本儲量越多,可在一定程度上促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展,加快城鎮(zhèn)化步伐,鄉(xiāng)村性水平則有所降低。第五,百人擁有電話數(shù)(X5)與鄉(xiāng)村性呈負相關(guān),但影響程度十分小，表明自治區(qū)各縣域百人擁有電話數(shù)與鄉(xiāng)村性水平?jīng)]有顯著關(guān)聯(lián)。

表6 固定效應模型的系數(shù)估計結(jié)果

4 結(jié)論

本文以縣域作為研究尺度,揭示了內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域近20年來鄉(xiāng)村性差異及其時空演變特征,并從自然環(huán)境、政策、區(qū)位條件和社會經(jīng)濟四個方面全面探究了鄉(xiāng)村性的影響因素。主要結(jié)論為:1996—2016年以來,內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域的鄉(xiāng)村性指數(shù)差異較大且均值呈現(xiàn)波動下降的態(tài)勢。從空間分布來看,強和較強鄉(xiāng)村性類型區(qū)主要分布在東南部,弱和較弱鄉(xiāng)村性類型區(qū)主要分布在西北部,總體呈現(xiàn)“南高北低、東高西低”的空間格局。

同時，本文運用ESDA方法探討了內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性空間演化特征,結(jié)果表明:從整體空間關(guān)聯(lián)來看,自治區(qū)5個研究年份縣域鄉(xiāng)村性Moran′s I都為正值且波動上升,表明自治區(qū)縣域鄉(xiāng)村性呈持續(xù)的空間集聚狀態(tài);從局部空間關(guān)聯(lián)來看,縣域鄉(xiāng)村性熱點區(qū)域在20年間大大縮小并顯著東移,而鄉(xiāng)村性冷點區(qū)域較為穩(wěn)定,呈現(xiàn)從東西兩邊向中部發(fā)展的空間演變態(tài)勢。

在影響因素的定性分析上,本文認為自然環(huán)境、政策、區(qū)位條件均會在一定程度上影響鄉(xiāng)村性水平的空間差異。在定量分析上,本文通過建立固定效應面板數(shù)據(jù)模型探討社會經(jīng)濟因素對鄉(xiāng)村性的影響。結(jié)果表明:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對內(nèi)蒙古自治區(qū)各縣域鄉(xiāng)村性水平具有最強的負向抑制作用,其次為公路密度;人均固定資產(chǎn)投資與人均居民儲蓄存款也對鄉(xiāng)村性發(fā)展具有一定的減弱作用,但程度不強;信息化水平對鄉(xiāng)村性的影響還不明顯。