刘晨光^,郑州航空工业管理学院经济学院,郑州 450046

Spatial evolution of specialized villages and influencing factors in the Yellow River Basin

LIU Chenguang^,School of Economics,Zhengzhou University of Aeronautics, Zhengzhou 450046, China

收稿日期:2020-02-19修回日期:2020-09-10网络出版日期:2020-12-25

基金资助:

国家自然科学基金项目.42001190 国家自然科学基金项目.41971222 教育部人文社科青年基金项目.19YJC790022 国家社会科学青年基金项目.20CJY026

Received:2020-02-19Revised:2020-09-10Online:2020-12-25
作者简介 About authors
刘晨光,男,河南商丘人,讲师,主要从事专业村与区域创新发展研究。E-mail: mslcg001@163.com



摘要
黄河流域作为中国重要的粮食生产核心区和打赢脱贫攻坚战的重要区域,探究黄河流域专业村分布及演化的一般规律,对实现农区经济高质量发展具有重要意义。因此,本文以黄河流域专业村为研究对象,运用ArcGIS空间分析和地理探测器等方法,多尺度综合揭示2008—2017年黄河流域专业村的空间格局演变特征及影响因素。结果表明：①黄河流域专业村整体空间格局的集聚程度不断增加,主要集聚分布区位于关中平原和黄河下游地区;②黄河流域专业村县级尺度上空间格局演化呈现由带状向团状转变,团状集聚形态包括城郊集聚、乡镇集聚和乡村腹地集聚;③黄河流域专业村主要在低海拔区、缓坡区、河流两岸和公路两侧分布较多且增长较快;④黄河流域专业村影响因子主要体现在技术、制度、文化和市场方面,且不同分区上专业村分布的核心影响因子有所不同。因此,建议落后地区在充分挖掘自身优势的基础上,完善基础设施,引进先进技术,生产特级、优级、名牌农产品;发达地区要充分发挥先进技术、完善制度和创新文化对专业村持续健康发展的促进和引领作用。
关键词： 专业村;空间格局演化;影响因素;地理探测器;黄河流域

Abstract
The Yellow River Basin is an important core area of grain production in China and an important area to win the battle against poverty. Exploring the general pattern of the distribution and evolution of the specialized villages in the area is of great significance for the high-quality economic development of the region. Taking the specialized villages in the Yellow River Basin as the research object and using ArcGIS spatial analysis and Geodetector tools, this study comprehensively analyzed the spatial pattern evolution and influencing factors from 2008 to 2017. The results show that: (1) The concentration of the overall spatial distribution is increasing, and the concentrated distribution area is in the Guanzhong Plain and the lower Yellow River Basin; (2) The spatial pattern at the county level has changed from bands to clusters. The cluster-like agglomeration forms include suburban agglomeration, township agglomeration, and rural hinterland agglomeration; (3) Specialized villages are mainly distributed in low-altitude areas, areas with gentle slopes, along rivers, and along highways, with rapid growth; (4) The influencing factors of specialized village distribution in the Yellow River Basin are mainly in the technological, institutional, cultural, and market dimensions, and the core impact factors of spatial distribution vary in different regions. Therefore, it is recommended that underdeveloped regions, on the basis of fully exploiting their own advantages, should improve infrastructure, introduce advanced technology, and strive to produce high quality agricultural products. The developed regions should make full use of advanced technologies, well-developed management systems, and innovative culture to promote and lead the sustainable and healthy development of specialized villages.
Keywords：specialized villages;spatial evolution;influencing factors;Geodetector;Yellow River Basin


PDF (15830KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex收藏本文
本文引用格式
刘晨光. 黄河流域专业村空间格局演化及影响因素. 资源科学[J], 2020, 42(12): 2300-2313 doi:10.18402/resci.2020.12.04
LIU Chenguang. Spatial evolution of specialized villages and influencing factors in the Yellow River Basin. RESOURCES SCIENCE[J], 2020, 42(12): 2300-2313 doi:10.18402/resci.2020.12.04

1 引言

改革开放以来,中国农村地区发生了翻天覆地的变化,国家粮食安全已得到保障,农民生活水平也有很大的提高,但面临的困难和挑战更加严峻,如农业缺乏竞争力、农村生态环境恶化、农民收入增长缓慢等方面^[1,2],党的十九大报告中也高度重视“三农”问题,并指出实现乡村振兴的核心是产业兴旺。全国各地实践证明专业村在强村富民、调整农业产业结构、保障农产品质量安全、培育新型经营主体、激发农村内生动力、延长产业链、促进农村三产融合等方面发挥着重要作用且成效十分显著^[3]。因此,在国家实施乡村振兴和农村精准扶贫的大背景下,专业村是解决“三农”问题,促进农村经济发展的突破点,尤其是在推动现代特色农业建设中发挥着重要的作用。

国际上,欧美等国家主要以“原工业化”^[4]和“公司镇”^[5]的模式支持农村地区的扶贫开发,而亚非国家多以“一村一品”^[6]的案例介绍和经验推广为主^[7,8,9,10]。国内****针对专业村的研究,积累了丰富的研究成果。研究内容涉及专业村的定义与类型^{[11,12,13,14,15]}、影响因素与形成机理^[12,16-19]、空间格局及演化^[18,20-22]、发展困境与对策^[23,24,25]、销售市场变化^[26]、相关理论探讨^[18,27]及专业村消失现象^[28]等;研究尺度多以微观^{[14,16,28,29]}和中观^[17,22]为主,宏观^[20,21]及多尺度综合研究相对较少;研究案例区多集中在中国中、东部地区,尤其以传统农区河南省的研究居多,西部相对较薄弱^[30]。不同****从不同的角度对不同地区专业村形成和发展的影响因素进行分析,其所得结论也有所不同。如黄献军^[31]通过对湖南省益阳市专业村的调查,认为能人带动、传统技艺、市场需求和自然资源是专业村形成的主要因素;李小建等^[12]认为具有企业家精神的农户是专业村形成的核心,其次是资源禀赋、经济基础、政府推动和技术支撑等多方面;高更和等^[16]对豫西南3个专业村的研究认为资源等地理环境因素起基础作用,能人起核心作用,政府行为可加快发展过程;邵留长等^[19]认为地形、土壤、气候等自然资源禀赋影响我国专业村镇的形成和产业类型,资本、技术和市场等社会资源禀赋则影响其规模发展和集聚;王伟等^[32]认为不同类型旅游专业村的核心驱动力有所差异,其中核心景区对资源区位优势型旅游专业村驱动影响最大,应积极对接周边村镇,努力拓展旅游内容,逐渐形成旅游市场驱动与核心景区带动的双轮驱动模式;曹智等^[21]认为中国专业村镇分布受区域环境因素强于村域环境因素,且不同地区的影响因素存在一定差异,如北方平原-丘陵区主要受市场因素影响,农牧交错-高原区主要受地形和资源禀赋因素影响,西北-青藏高原区主要受市场需求、经济基础和区位条件影响。综合起来,专业村的影响因素主要有自然环境、能人带动、经济基础、技术、市场和政策等。但已有研究难以满足多尺度长时段上对专业村分布影响因素的规律性总结。

在此背景下,选取农村地域广阔、农业文明悠久^[33]、自然环境多样、生态环境脆弱^[34]、发展质量不高^[35]和脱贫任务艰巨^[36]的黄河流域作为研究区域开展研究,具有重要现实意义。本文利用最邻近指数、核密度估计分析等GIS空间分析法对黄河流域专业村空间格局及演化特征进行探究,并运用地理探测器分析影响专业村区位的因素,以期为黄河流域乃至全国农区的高质量快速发展提供参考。

2 研究区与研究方法

2.1 研究区简介

黄河发源于中国青海省巴颜喀拉山北麓的约古宗列盆地,流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9省（区）,最后注入渤海。以内蒙古河口镇和河南桃花峪为分界点,将其划分成上、中、下游3段。因黄河下游属地上悬河,面积较小,且引黄灌溉在改善土壤、保证农业丰产,促进农民增收等方面起着重要的作用,故在国家水利部黄河水利委员会划定的自然流域范围基础上^[37],另外在黄河下游地区加入引黄灌区作为本文的研究区域（图1）。参考2013年中国行政区划,该研究区域共涉及9个省（区）72个地级市（自治州、盟）429个县（区、县级市）,其中县级行政单元包括97个区、301个县和31个县级市^[38]。

图1

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图1黄河流域范围及所辖空间单元

Figure 1The Yellow River Basin and its spatial units

2.2 数据来源及处理

地图数据包括矢量数据和栅格数据。矢量数据以国家基础地理信息系统1:400万基础数据库矢量地图为基础,经剪裁得到研究区县级行政区划图及所含河流和公路（国道、省道和县道）等矢量数据;栅格数据主要是指黄河流域DEM数据,它是对来源于美国USGS网站的30 m空间分辨率全球DEM数据剪裁而得到。

专业村数据通过全国一村一品统计调查系统获取,根据所得村名数据,可整理并解析2008、2010、2014、2017年4个年份节点每一个专业村的经纬度数据,然后将其添加到黄河流域矢量地图,导出2008—2017年黄河流域专业村矢量数据。其中,每个专业村包括专业村名称,是否建有农产品批发市场、是否获得无公害产品认证、是否获得绿色食品认证、是否获得有机食品认证,是否建有龙头企业、是否成立农民专业合作社、是否注册商标、是否省级以上品牌、是否获得地理标志农产品保护等属性数据。黄河流域专业村数量分布如表1所示。

Table 1
表1
表1黄河流域专业村省级尺度数量统计
Table 1Statistics of the specialized villages on the provincial scale in the Yellow River Basin

年份	青海	四川	甘肃	宁夏	内蒙古	山西	陕西	河南	山东	总计
2008年	355	5	278	286	301	937	1229	1127	2662	7180
2010年	351	7	329	248	179	632	2942	1170	2932	8790
2014年	199	21	502	183	152	509	4128	1245	2351	9290
2017年	169	36	501	225	129	521	3922	1258	2658	9419

新窗口打开|下载CSV

统计年鉴数据,如公路通车里程、行政区域面积、耕地面积、总人口、乡村从业人员、GDP、农民人均纯收入等县级指标通过《中国县（市）社会经济统计年鉴》（2009）、《中国县域统计年鉴（县市卷）2018》和各省2009年和2018年统计年鉴获取。

2.3 研究方法

首先,通过ArcGIS10.4软件的空间分析工具,如运用最邻近指数和核密度估计分析法等方法对黄河流域专业村整体空间分异格局演化特征进行测度;其次,运用地理探测器的因子探测功能对黄河流域专业村形成和发展的影响因子进行探测,并归纳总结黄河全流域及不同分区上专业村核心影响因子的差异及变化。

2.3.1 最邻近指数

最邻近指数（Nearest Neighbor Index,NNI）以随机分布的标准去衡量实际的点状分布状态^[39,40],计算公式如下：

（1）NNI=d?minEdmin=d?min12nA
式中：NNI是最邻近指数系数;n是研究区内专业村的数量;A是所框定研究区域正方框的面积; d?min为n个专业村两两最短距离的平均值; Edmin为空间随机分布条件下的理论平均距离,一般取值为 12nA。NNI<1时,点格局呈集聚分布;NNI=1时,呈随机分布;NNI>1时,呈均匀分布。

2.3.2 核密度估计

核密度估计认为地理事件在空间上任何位置都有可能发生且在不同位置上发生的概率不同。本文使用该方法来分析黄河流域专业村空间分布特征^[41],具体计算公式如下：

（2）fts=1πr2∑i=1nKdisr
式中：f_t(s)是第t年地点s处的核密度估计;r为带宽,即核密度函数的搜索半径,r值的选择会影响分布密度估计的平滑程度;n为专业村数;d_is是专业村i到专业村s的距离;K(r)为核函数。

2.3.3 地理探测器

地理探测器作为一种能够探测某种要素空间分布成因和机理的统计学方法而被广泛应用于人类健康、自然科学、社会科学和土壤污染等相关问题的研究当中^[42]。它既可以检验单变量的空间分异性,也可以通过检验两个变量空间分布的一致性,来探测两变量之间可能的因果关系^[43]。在应用时因没有过多的假设条件,而被广泛应用于社会经济和自然要素的影响机理研究^[44]。专业村分布空间格局深受自然因素及社会经济因素的影响,而地理探测器模型中的因子探测能够有效诊断出某种地理因素对专业村空间分布的影响力大小,其模型如下：

（3）PX,U=1-1hσU2∑l=1LhX,lσUX,l2
式中：P_{X, U}为影响因素X对县级单元内专业村数量U的影响力;h为研究区域内县级单元样本数;h_{X, l}为子区域l（l=1, 2, 3,…, L）内样本的个数; σU2为研究区域的方差; σUX,l2为子区域的方差。假设 σUX,l2≠0,模型成立,P_{X, U}的取值区间为[0,1],P_{X, U}=0时,表明专业村呈随机分布,P_{X, U}值越大,因素X对专业村分布影响越大。

交互探测的目的是评估两个因子共同起作用时是否会增加或减弱对专业村空间分布的解释力,或这些因子对专业村分布的影响是否是相互独立的亦或是非独立的其他关系。交互作用类型如下：若P(X₁∩X₂)<min(P(X₁),P(X₂))表现为非线性减弱;min(P(X₁),P(X₂))<P(X₁∩X₂)<max(P(X₁),P(X₂)),表现为单因子非线性减弱;P(X₁∩X₂)>max(P(X₁),P(X₂)),表现为双因子增强;P(X₁∩X₂)=P(X₁)+P(X₂),两个变量为独立关系;若P(X₁∩X₂)>P(X₁)+P(X₂),则表现为非线性增强。其中,X₁和X₂为专业村空间分布的影响因子^[42]。

借鉴已有****研究成果^[20,45],遵循区域特殊性和数据可获取性等原则选择指标：自然环境选取海拔（X₁）、降水量（X₂）、河网密度（X₃）;经济基础主要包括公路网密度（X₄）、人均耕地面积（X₅）、乡村从业人员（X₆）、人均GDP（X₇）、农民人均纯收入（X₈）;市场规模用农产品批发市场个数（X₉）来代表;技术水平用无公害产品认证（X₁₀）、绿色食品认证（X₁₁）、有机食品认证（X₁₂）;制度建设用龙头企业（X₁₃）、农民专业合作社（X₁₄）;文化水平用注册商标（X₁₅）、省以上名牌产品（X₁₆）和地理标志产品（X₁₇）,共17个县级尺度指标。其中海拔借鉴中国地貌类型的划分^[46]而分成8级,降水量按照200 mm和400 mm年等降水量线划分成干旱、半干旱、半湿润等3级,其余指标按照自然断点分级法进行分级处理（表2）。

Table 2
表2
表2地理影响因素指标及分级标准
Table 2Geographic influencing factors for the distribution of rural settlements

因素	一级区	二级区	三级区	四级区	五级区	六级区	七级区	八级区
X1/m	≤200	200~500	500~1000	1000~1500	1500~2000	2000~3000	3000~4000	>4000
X2/mm	≤200	200~400	400~800	—	—	—	—	—
X3/(km/km2)	≤0.01	0.01~0.02	0.02~0.03	0.03~0.04	0.04~0.05	0.05~0.06	0.06~0.09	>0.09
X4/(km/km2)	≤0.06	0.06~0.17	0.17~0.28	0.28~0.40	0.40~0.56	0.56~0.83	0.83~1.32	>1.32
X5/(hm2/人)	≤0.02	0.02~0.08	0.08~0.11	0.11~0.16	0.16~0.24	0.24~0.35	0.35~0.59	>0.59
X6/万人	≤2.9	2.9~6.9	6.9~12.0	12.0~17.4	17.4~24.6	24.6~34.0	34.0~47.3	>47.3
X7/万元	≤0.58	0.58~1.18	1.18~1.89	1.89~2.87	2.87~4.57	4.57~7.40	7.40~10.77	>10.77
X8/万元	≤0.22	0.22~0.28	0.28~0.35	0.35~0.41	0.41~0.49	0.49~0.57	0.57~0.68	>0.68
X9/个	0	0~4	4~8	8~13	13~18	18~26	26~36	>36
X10/个	0	0~5	5~10	10~17	17~24	24~38	38~52	>52
X11/个	0	0~4	4~8	8~12	12~14	14~22	22~29	>29
X12/个	0	0~1	1~3	3~5	5~8	8~11	11~16	>16
X13/个	0	0~4	4~7	7~12	12~16	16~22	22~30	>30
X14/个	≤3	3~8	8~14	14~20	20~27	27~44	44~63	>63
X15/个	0	0~4	4~9	9~16	16~26	26~45	45~56	>56
X16/个	0	0~2	2~5	5~7	7~10	10~15	15~21	>21
X17/个	0	0~2	2~5	5~8	8~11	11~18	18~24	>24

注：“~”含义为左端不包含,右端包含;“—”表示无此分区。下同。

新窗口打开|下载CSV

3 结果与分析

3.1 黄河流域专业村空间格局演化特征

3.1.1 空间分布形态

通过软件ArcGIS10.4,对2008—2017年黄河流域专业村进行平均最邻近指数的测度,结果显示：2008—2017年黄河流域专业村的平均观测距离逐渐减小并趋于稳定,由2008年的3.17 km缩小到2017年的2.75 km,均远小于相应年份的预期平均距离,最邻近指数均小于1,且z值均小于-2.58,P值均小于0.01,这说明2008—2017年黄河流域专业村在空间上不仅呈现显著的集聚分布,且集聚程度不断增加,并逐渐趋于稳定（表3）。

Table 3
表3
表3黄河流域专业村分布最近邻指数表
Table 3Nearest neighbor index of the spatial distribution of specialized villages in the Yellow River Basin

年份	平均观测距离/km	预期平均距离/km	最邻近比率	Z得分	P值	研究区面积/km2
2008年	3.17	7.47	0.42	-93.3	0.0000	1604570.56
2010年	2.87	7.02	0.41	-105.91	0.0000	1730643.17
2014年	2.74	7.19	0.38	-114.07	0.0000	1911723.16
2017年	2.75	6.97	0.39	-112.32	0.0000	1832066.08

新窗口打开|下载CSV

从县级尺度上来看,专业村呈团状集聚分布的县级单元相对较少（表4）。按照专业村集聚位置的不同,团状集聚形态可归纳为城郊集聚型、乡镇集聚型和乡村腹地集聚型等3种集聚类型。

Table 4
表4
表4黄河流域专业村呈集聚分布的县级单元
Table 4County units with concentrated distribution of specialized villages in the Yellow River Basin

集聚形态	县级单元名单
城郊集聚	内蒙古自治区：土默特右旗;陕西省：陇县、太白县、洛南县、西安市市辖区、宝鸡市市辖区、铜川市市辖区;河南省：卫辉市、商丘市市辖区;山东省：滨州区、冠县
乡镇集聚	宁夏回族自治区：吴忠市市辖区、平罗县;陕西省：三原县;山东省：曹县、成武县、广饶县、博兴县、利津县、商河县、冠县、无棣县、定陶县
乡村腹地 集聚	山西省：汾阳市;河南省：民权县;山东省：寿光市、邹平县、宁阳县、惠民县、莱芜市、无棣县、肥城市、梁山县、成武县、济阳县

新窗口打开|下载CSV

（1）城郊集聚型是指专业村主要集聚分布在县城周边,集聚形态为环状或半环状,主导产业多样化。如陕西省宝鸡市陇县,该县最早形成的专业村主要沿河流和县道分布,后续新增专业村主要分布在县城周边（图2）,且专业村的主导产品以蔬菜瓜果和牛奶为主。该类型专业村主要为县城或者临近的大、中城市提供生活必需的蔬菜、蛋、奶、肉及休闲娱乐服务等产品。

图2

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图2城郊集聚型专业村

Figure 2Suburban agglomeration distribution of specialized villages



（2）乡镇集聚型是指专业村主要集聚分布在乡镇周边,集聚形态为不规则团状,主导产品在各乡镇内多相同、相近或相关。如山东省菏泽市曹县,在2008—2014年间,专业村主要集聚分布在桃源集镇和苏集镇两个乡镇周边,其主导产品分别为木材加工和蔬菜种植。其中曹县西北角桃源集镇的专业村在2008年主要分布省道旁,便于原材料（原木）运进和成品（板皮）运出;到2017年,该县专业村主要分布在各个乡镇周边,如在曹县大集镇形成以服饰加工为主的众多“淘宝村”及“淘宝镇”（图3）。

图3

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图3乡镇集聚型专业村

Figure 3Township agglomeration distribution of specialized villages



（3）乡村腹地集聚型是指专业村主要分布在距县城或乡（镇）中心相对较远的乡村腹地,集聚形态多以模仿、接触扩散而成片分布,主导产品多相同、相近或相关。如陕西省宝鸡市眉县,2008年该县专业村主要沿河流、国道和县道,呈带状分布;2010—2017年,除继续沿河流、国道和县道分布之外,乡镇周边开始有少量分布,且随着时间的推移,逐渐向乡镇腹地扩散（图4）,其主导产品以猕猴桃为主。眉县专业村分布的空间格局演化呈现由带状分布→乡镇集聚→乡村腹地集聚的演化过程。

图4

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图4乡村腹地集聚型专业村

Figure 4Rural hinterland agglomeration distribution of specialized villages



3.1.2 空间分布密度

通过对2008—2017年黄河流域专业村进行核密度估计发现,4个年份核密度估计的最大值分别为0.1177、0.1052、0.1112和0.0971个/km²。由图5得知：黄河流域专业村核密度最高的核心分布区域随着时间的推移逐渐发生了变化,2008—2010年分布在山东北部滨州市（惠民县、滨城区、邹平市）、济南市（济阳县、商河县）和淄博市（高清县）相邻县域,2014—2017年分布在关中地区的宝鸡市（凤翔县、岐山县、扶风县、眉县）和咸阳市（武功县、乾县、兴平市）;次级核心区主要分布在山东省中部（泰安市市辖区和肥城市）、西南部（曹县、定陶区、成武县、单县）和陕西省渭北黄土高原沟壑区（延安市洛川县为中心）。此外,青海海东市和宁夏平原腹地（青铜峡市、吴忠市市辖区、灵武市）专业村的核密度估计值相对较低,黄河上、中游其他地区的核密度估计值接近于0。

图5

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图5黄河流域专业村分布核密度图

Figure 5Kernel density of distribution of specialized villages in the Yellow River Basin



3.1.3 地形分异特征

地形不仅是形成土地资源的重要基础,而且也制约着人类对土地资源的开发和利用。地形对专业村分布的影响主要体现在海拔和坡度方面。

专业村在低海拔区增速较大。2008—2017年,不同海拔等级专业村数量差异巨大（表5）,低海拔（200~500 m）区专业村增速最快,高海拔（2000 m以上）区逐渐减少。海拔200 m以下,专业村数量最多且相对稳定,平均约占总数的40.07%;海拔200~500 m、500~1000 m和1000~1500 m等3个高程带上专业村数量整体呈上升趋势;海拔1500~2000 m之间专业村数量较少且变化幅度较小;海拔2000 m以上专业村数量较少且呈下降趋势,平均约占总数的3.88%,而海拔5000 m以上没有专业村分布。

Table 5
表5
表5不同海拔等级黄河流域专业村数量统计
Table 5Altitude of specialized villages in the Yellow River Basin

海拔/m	2008年	2010年	2014年	2017年
0~200	3408	3713	3153	3449
200~500	780	1020	1282	1217
500~1000	1071	1691	2107	2042
1000~1500	1217	1642	2109	2063
1500~2000	345	366	327	358
2000~3000	307	287	223	203
3000~4000	51	70	83	85
4000~6127	1	1	6	2

新窗口打开|下载CSV

从海拔等级划分得知,海拔200 m以下,主要是位于黄河下游的平原地区;海拔200~500 m范围内专业村在关中平原中东部（咸阳市、西安市和渭南市）和运城盆地增速最快,其余多分布在山西省临汾盆地、河南省豫西低山丘陵区、山东省鲁中山地丘陵区的中低山区（淄博市、莱芜市）和沂蒙低山丘陵区（新泰市）等地;海拔500~1000 m范围内专业村主要分布在关中平原西部（宝鸡市）、渭北黄土高原沟壑区延安市洛川县和太原盆地;海拔1000~1500 m范围内专业村主要分布在黄土高原、河套平原和宁夏平原;海拔1500~2000 m范围内专业村主要分布在陇中黄土高原东南部;海拔2000~3000 m范围内专业村主要集中在青海省海东市乐都区;海拔4000 m以上专业村在青南高原上有零星分布。

专业村在缓坡区增长迅速。黄河流域的坡度在0°~34.7°之间,但坡度在5°及以下区域约占黄河流域总面积的83.65%,因此,黄河流域坡度整体较为平缓。2008—2017年,专业村的数量随坡度增加而逐渐减少,但在坡度5°及以下的区域上却逐渐增加,其数量平均占其总数的96.44%,这说明专业村增长主要发生在坡度较缓的区域（表6）。其中0°~0.5°坡度上专业村数量最多且相对比较稳定,平均约占专业村总数的49.77%;0.5°~2°和2°~5°坡度上专业村增速最快,年均增速分别为4.69%和6.27%。

Table 6
表6
表6不同坡度等级黄河流域专业村数量统计
Table 6Slope of specialized villages in the Yellow River Basin

坡度/°	2008年	2010年	2014年	2017年
0.0~0.5	4014	4491	4189	4425
0.5~2.0	1813	368	2810	2738
2.0~5.0	1112	1618	1941	1922
5.0~15.0	237	307	348	331
15.0~35.0	4	6	2	3

新窗口打开|下载CSV

由此可见,0°~5°缓坡区（平原以及微、缓斜坡区）适宜专业村的形成和发展,而斜坡和陡坡则不利于农业的生产与开发,如在15°~35°陡坡上的专业村数量极少。同时,还发现在黄河上游青海和四川两省境内0°~2°的坡度上专业村数量极少,2°~15°的坡度上专业村主要分布在青海省海东市乐都区。

3.1.4 河流和公路两侧分布特征

河流对专业村的影响,一方面体现在对农民生产和生活用水的便利程度,这对黄河上、中游干旱少雨地区尤其重要;另一方面,河流两岸的地形、土壤等自然环境更适宜当地特色农产品的生长。公路作为黄河流域农村地区主要的交通运输方式,路网的级别及丰富程度不仅影响种、养殖业的布局和规模,而且还间接影响农村地区的产业经济效益。因此,本文运用软件ArcGIS10.4,以1 km为缓冲距离,对黄河流域范围内5级及以上的河流、公路（国道、省道和县道）分别进行15 km缓冲区分析,结果发现：随着距河流、公路缓冲距离的不断增加,专业村的数量总体呈现逐渐下降趋势。其中河流缓冲区分析中,专业村数量达到最大值时的缓冲距离略有向外移动,具体由2008—2010年的1 km外移到2014—2017年的2 km处,而公路缓冲区中专业村数量最大值的缓冲距离均为1 km。这说明专业村优先在自然地理和人文环境优越的地方形成。

县级尺度上,专业村依托河流、公路呈带状格局演化。以陕西省延安市安塞县（图6）为例,其境内专业村沿河流和公路两侧形成和发展甚是典型。具体来看,2008年,安塞县境内专业村主要沿河流、省道和乡道分布;到了2010年,除沿河流、省道和乡道之外,县道旁也开始有专业村分布;2014—2017年,沿县道和乡道增加更多的专业村。

图6

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图6带状格局演化专业村

Figure 6Evolution of the band-shaped distribution of specialized villages

3.2 黄河流域专业村空间分布演化影响因素

运用地理探测器对全流域和分区（黄河上、中、下游）专业村的影响因子进行定量探测。为减少误差和方便对比,2008年选取专业村数量大于2个的294个县级单元进入模型,2017年选取专业村数量大于2个且2008年时同样大于2个的235县级单元进入模型,其数量分别占相应年份存在专业村县级单元总数的90.7%和80.2%;分区分析,则把存在专业村的县级单元全部纳入模型^①（① 2008年黄河上、中、下游分区纳入模型的县级单元分别有93个、171个和59个,2017年黄河上、中、下游分区纳入模型的县级单元分别有96个、137个和60个。）。因子探测结果详见表7,并把P_{X, U}值最大的6个因子,作为影响黄河流域专业村分布的核心影响因子;交互探测结果详见表8和表9,仅罗列交互探测P_{X, U}值排序前6位。

Table 7
表7
表72008年和2017年地理探测器的因子探测结果
Table 7Factor detection results of geographical detectors, 2008 and 2017

影响因子	黄河流域			黄河上游			黄河中游			黄河下游
	2008年	2017年		2008年	2017年		2008年	2017年		2008年	2017年
X1	0.1694	0.0813		0.0170	0.0483		0.0616	0.0563		0.0343	0.0270
X2	0.0125	0.0372		0.0658	0.0091		0.0349	0.0033		—	—
X3	0.0394	0.0630		0.0785	0.1302		0.0462	0.0862		0.0577	0.0910
X4	0.0620	0.0672		0.1650	0.0856		0.0275	0.0455		0.0909	0.0681
X5	0.0496	0.0937		0.0168	0.1284		0.0174	0.1324		0.0225	0.0334
X6	0.1422	0.1202		0.0682	0.0740		0.1551	0.2019		0.0225	0.1958
X7	0.0370	0.0913		0.0548	0.0355		0.0397	0.0731		0.0407	0.0841
X8	0.0915	0.0356		0.1255	0.0330		0.0586	0.0426		0.0579	0.2382
X9	0.3960	0.2918		0.0549	0.2443		0.3002	0.2382		0.5636	0.4239
X10	0.5758	0.3227		0.2092	0.2775		0.2380	0.2806		0.7075	0.3543
X11	0.3734	0.2793		0.0666	0.2114		0.1434	0.2922		0.5458	0.4102
X12	0.1415	0.1990		0.0533	0.0334		0.2798	0.2403		0.2213	0.3753
X13	0.4303	0.3631		0.1085	0.2591		0.2936	0.2569		0.5294	0.6541
X14	0.5584	0.7307		0.6230	0.4931		0.6930	0.6940		0.5355	0.7999
X15	0.5398	0.3585		0.2342	0.2904		0.2851	0.3657		0.6139	0.5071
X16	0.1363	0.1345		0.0673	0.0475		0.1485	0.1906		0.1993	0.2060
X17	0.2201	0.2332		0.0974	0.6199		0.3854	0.2601		0.4080	0.2532

注：“—”表示该因子没有纳入地理探测器模型。

新窗口打开|下载CSV

Table 8
表8
表82008年地理探测器的交互探测结果
Table 8Interactive detection results of geographical detectors, 2008

排序	黄河流域	黄河上游	黄河中游	黄河下游
1	X10∩X14=0.8075,BE	X10∩X14=0.9032,NE	X3∩X14=0.8175,NE	X9∩X14=0.9888,BE
2	X9∩X14=0.7787,BE	X13∩X14=0.8943,NE	X4∩X14=0.8114,NE	X10∩X14=0.8969,BE
3	X3∩X14=0.7710,NE	X1∩X14=0.8870,NE	X8∩X14=0.8112,NE	X13∩X15=0.8949,BE
4	X6∩X14=0.7684,NE	X7∩X14=0.8832,NE	X5∩X14=0.8099,NE	X3∩X15=0.8790,NE
5	X1∩X14=0.7605,NE	X8∩X14=0.8811,NE	X7∩X14=0.8093,NE	X9∩X13=0.8644,BE
6	X4∩X14=0.7277,NE	X5∩X14=0.8800,NE	X6∩X14=0.8050,BE	X14∩X15=0.8613,BE

注： NE(nonlinear enhancement)为非线性增强,BE(bi-factor enhancement)为双因子增强。下同。

新窗口打开|下载CSV

Table 9
表9
表92017年地理探测器的交互探测结果
Table 9Interactive detection results of geographical detectors, 2017

排序	黄河流域	黄河上游	黄河中游	黄河下游
1	X12∩X14=0.8152,BE	X5∩X14=0.9116,NE	X12∩X14=0.8152,BE	X10∩X14=0.9249,BE
2	X10∩X14=0.8027,BE	X14∩X17=0.8991,BE	X10∩X14=0.8027,BE	X8∩X14=0.9159,BE
3	X11∩X14=0.8102,BE	X10∩X17=0.7952,BE	X11∩X14=0.8012,BE	X13∩X14=0.9088,BE
4	X15∩X14=0.8011,BE	X13∩X17=0.7828,BE	X15∩X14=0.8011,BE	X6∩X14=0.9027,BE
5	X16∩X14=0.7923,BE	X15∩X17=0.7709,BE	X16∩X14=0.7923,BE	X9∩X14=0.9022,BE
6	X9∩X14=0.7877,BE	X9∩X17=0.7495,BE	X9∩X14=0.7877,BE	X15∩X14=0.8986,BE

新窗口打开|下载CSV

3.2.1 全流域分析

从因子探测结果（表7）可知,2008年和2017年黄河全流域专业村分布的核心影响因子主要体现在技术、制度、市场和文化方面,包括无公害产品认证、农民专业合作社、注册商标、龙头企业、农产品批发市场和绿色食品认证等指标。其中前者P_{X, U}值最大的因子是无公害产品认证（0.5785）,后者P_{X, U}值最大的两个因子均属制度指标,分别是农民专业合作社（0.7307）和龙头企业（0.3631）。

从交互探测结果（表8和表9）看,不同因子交互作用的影响力均大于单独因子,表现为非线性增强或双因子增强2种类型。2008年,交互作用影响力最强6组中,自然环境（海拔、河网密度）、经济基础（乡村从业人员和公路网密度）与农民专业合作社交互均表现为非线性增强;2017年,技术（无公害产品认证、绿色食品认证、有机食品认证）、文化（注册商标和省以上品牌产品）和经济基础（乡村从业人员）与农民专业合作社交互均表现为双因子增强。

由此可见,黄河全流域专业村分布的影响因子主要体现在制度、技术、文化和市场等方面,自然环境和经济基础对专业村初始发展阶段起着重要的基础作用,技术、制度和文化对专业村后续发展起着重要的促进作用。

3.2.2 分区分析

由于黄河流域上、中、下游环境条件差异很大,故分区进行因子探测和交互探测。

（1）黄河上游。专业村核心影响因子排序,具体如下：2008年,农民专业合作社（0.6230）>注册商标（0.2342）>无公害产品认证（0.2092）>公路网密度（0.1650）>农民人均纯收入（0.1255）>龙头企业（0.1085）;2017年,地理标志产品（0.6199）>农民专业合作社（0.4931）>注册商标（0.2904）>无公害产品认证（0.2775）>龙头企业（0.2591）>农产品批发市场（0.2443）。交互探测结果显示,2008年,因子交互作用影响力最强的6组均为非线性增强;2017年,因子交互作用影响力前6组均为双因子增强,且主要体现在制度（农民专业合作社、龙头企业）、技术（无公害产品认证）、农产品批发市场和注册商标与地理标志产品的交互作用。

由此可见,文化和制度对黄河上游专业村影响力逐渐增强。黄河上游农区受制于自然条件制约,专业村在起始发展阶段更依赖优越的自然环境、良好的经济基础、先进的技术和完善的制度,随着时间推移,文化因子重要性凸显,如获得地理标志农产品和注册商标。因此,在激烈的市场竞争中,必须努力生产高品质特色名优农产品,并创建自有品牌提高知名度,进而促进当地专业村的快速发展。

（2）黄河中游。专业村核心影响因子排序具体如下：2008年,农民专业合作社（0.6930）>地理标志产品（0.3854）>农产品平批发市场（0.3002）>龙头企业（0.2936）>注册商标（0.2851）>有机食品认证（0.2798）;2017年,农民专业合作社（0.6940）>注册商标（0.3657）>绿色食品认证（0.2922）>无公害食品认证（0.2806）>龙头企业（0.2569）>有机食品认证（0.2403）。交互探测结果显示,2008年因子交互作用影响力排序前5组均为非线性增强,主要体现在河网密度和经济基础（公路网密度、农民人均纯收入、人均耕地面积、人均GDP）与农民专业合作社的交互作用;2017年因子交互作用影响力排序前6组均为双因子增强,主要体现在注册商标、有机食品认证、龙头企业、无公害产品认证、绿色食品认证和农产品批发市场与农民专业合作社的交互作用。

由此可见,技术对黄河中游专业村的形成和发展起着最为重要的作用。相似的自然环境和良好的经济基础,加上先进的技术支持,加速形成新的专业村、专业镇乃至一县一业或多县一业。

（3）黄河下游。专业村核心影响因子排序,具体如下：2008年,无公害产品认证（0.7075）>注册商标（0.6139）>农产品批发市场（0.5636）>绿色食品认证（0.5458）>农民专业合作社（0.5355）>龙头企业（0.5294）;2017年,农民专业合作社（0.7999）>龙头企业（0.6541）>注册商标（0.5071）>农产品批发市场（0.4239）>绿色食品认证（0.4102）>有机食品认证（0.3753）。交互探测结果显示,2008年,因子交互作用影响力排序前6组主要为双因子增强,且体现在农产品批发市场、无公害产品认证和注册商标与农民专业合作社和龙头企业的交互作用;2017年,因子交互作用影响力排序前6组均为双因子增强,且主要体现在无公害产品认证、经济基础（农民人均纯收入、乡村从业人员）、龙头企业、农产品批发市场和注册商标与农民专业合作社的交互作用。

由此可见,制度对黄河下游专业村转型升级过程中起着重要的作用。黄河下游自然环境差异较小,专业村早期主要依靠良好的经济基础、先进的技术,广阔的市场等因素形成和发展,随着时间的推移,专业村在转型发展过程中,对劳动力、资金、技术、文化和制度的要求相对较高。因此,应努力延长并完善农业产业链,积极发展绿色专业村,进而促进专业村的持续健康发展。

4 结论与建议

4.1 结论

本文以黄河流域为例,运用ArcGIS空间分析和地理探测器等方法,进行专业村空间格局演变特征及影响因素探究。研究表明：

（1）黄河流域专业村整体空间格局呈集聚分布,且随着时间的推移,空间集聚程度不断增加并逐渐趋于稳定,主要空间集聚分布区位于关中平原和黄河下游地区;县级尺度专业村空间格局演化呈现由带状向团状转变,根据专业村离县城的远近,团状集聚形态分为城郊集聚、乡镇集聚和乡村腹地集聚等3种类型。

（2）黄河流域专业村主要分布在低海拔和缓坡区;沿河流和公路呈带状分布,其数量随着距河流、公路缓冲距离的增加而逐渐下降。这是因为地形不仅是形成土地的重要基础,而且也制约着人类对土地资源的开发和利用,河流对专业村分布的影响一方面体现在农民生产生活用水的便利程度,这在黄河中、上游地干旱少雨地区尤其重要,另一方面河流两岸的地形、土壤等条件更适宜农作物的生长;便捷的交通运输不仅影响种植、养殖业的规模和布局,而且还间接影响农村地区的产业经济效益和生活便利程度。

（3）黄河流域专业村分布的影响因子主要体现在技术、市场、制度和文化方面,且不同因子交互作用的影响力均大于单独因子的影响力。同时,不同地区核心影响因子的变化也略有差异。如文化和制度对黄河上游专业村影响力逐渐增强,技术对黄河中游专业村的发展扩散起着重要作用,制度对黄河下游专业村转型升级起着重要作用。

4.2 政策建议

基于上述研究,对专业村形成并能够持续健康发展提出如下政策建议：

（1）经济落后地区,专业村应优先在自然资源较好的区域率先形成和发展。根据自身优势和市场需求选择适宜的主导产品,尤其要注重交通基础设施的改善、优良品种和先进技术的引进等对专业村发展的巨大促进作用,并努力促进专业村集聚发展,以增强市场竞争力。

（2）经济发达地区,在专业村发展后期,要充分重视先进技术、完善制度和创新文化对专业村持续健康发展的促进和引领作用,努力推行农产品绿色标准化生产,创造名优产品,加大农业科技协同创新和科技成果转化推广,深化农村三产融合,促进专业村升级改造和向周边地区甚至更远地区扩散。

致谢

感谢中国科学院华南植物园常中兵博士和河南财经政法大学资源与环境学院段小薇老师对本文中GIS空间分析技术的大力帮助！

参考文献 View Option 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1] 党国英. 中国农业发展的战略失误及其矫正
[J]. 中国农村经济, 2016, (7):2-14.
[本文引用: 1]

[ Dang G Y. Strategic mistakes in China’s agricultural development and their correction
[J]. Chinese Rural Economy, 2016, (7):2-14.]
[本文引用: 1]

[2] 刘彦随. 中国新时代城乡融合与乡村振兴
[J]. 地理学报, 2018,73(4):637-650.
DOI:10.11821/dlxb201804004URL [本文引用: 1]
城市与乡村是一个有机体,只有二者可持续发展,才能相互支撑。依据人地关系地域系统学说,城乡融合系统、乡村地域系统是全新认知和理解城乡关系的理论依据。针对日益严峻的&#x0201c;乡村病&#x0201d;问题,全面实施乡村振兴,既是推进城乡融合与乡村持续发展的重大战略,也是破解&#x0201c;三农&#x0201d;问题,决胜全面建成小康社会的必然要求。本文探讨了新时代城乡融合与乡村振兴的基础理论,剖析了乡村发展面临的主要问题,提出了问题导向的中国城乡融合与乡村振兴科学途径及研究前沿领域。结果表明：① 城乡融合与乡村振兴的对象是一个乡村地域多体系统,包括城乡融合体、乡村综合体、村镇有机体、居业协同体,乡村振兴重在推进城乡融合系统优化重构,加快建设城乡基础网、乡村发展区、村镇空间场、乡村振兴极等所构成的多级目标体系。② 中国&#x0201c;三农&#x0201d;问题本质上是一个乡村地域系统可持续发展问题,当前乡村发展正面临主要农业生产要素高速非农化、农村社会主体过快老弱化、村庄建设用地日益空废化、农村水土环境严重污损化和乡村贫困片区深度贫困化等&#x0201c;五化&#x0201d;难题。③ 乡村是经济社会发展的重要基础,城乡融合与乡村振兴战略相辅相成,乡村振兴应致力于创建城乡融合体制机制,推进乡村极化发展,按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的要求,构建乡村地域系统转型&#x02014;重构&#x02014;创新发展综合体系。④ 乡村振兴地理学研究应着眼于乡村地域系统的复杂性、综合性、动态性,探究以根治&#x0201c;乡村病&#x0201d;为导向的新型村镇建设方案、模式和科学途径,为实现新时代中国乡村振兴战略提供理论参考。
[ Liu Y S. Research on the urban-rural integration and rural revitalization in the new era in China
[J]. Acta Geographica Sinica, 2018,73(4):637-650.]
[本文引用: 1]

[3] 陈晓华. 大力发展一村一品带动农民致富增收
[J]. 农村经营管理, 2015, (11):6-9.
[本文引用: 1]

[ Chen X H. Vigorously develop one village and one product to drive farmers to become rich and increase income
[J]. Management and Administration on Rural Cooperative, 2015, (11):6-9.]
[本文引用: 1]

[4] Mendels F F. Proto-industrialization: The first phase of the industrialization process
[J]. Journal of Economic History, 1972,32(1):241-261.
[本文引用: 1]

[5] Clark J D. Company Towns in America, 1880 to 1930
[D]. Arcata: Humboldt State University, 2006.
[本文引用: 1]

[6] Knight J. Rural revitalization in Japan: Spirit of the village and taste of the country
[J]. Asian Survey, 1994,34(7):634-646.
[本文引用: 1]

[7] Kurokawa K. Effectiveness and limitations of the “One Village One Product” (OVOP) approach as a government-led development policy: Evidence from Thai “One Tambon One Product” (OTOP)
[J]. Studies in Regional Science, 2009,39(4):977-989.
[本文引用: 1]

[8] Natsuda K, Igusa K, Wiboonpongse A, et al. One Village One Product-rural development strategy in Asia: The case of OTOP in Thailand
[J]. Canadian Journal of Development Studies, 2012,33(3):369-385.
[本文引用: 1]

[9] Natsuda K, Igusa K, Wiboonpongse A, et al. One village one product-rural development strategy in Asia: The case of OTOP in Thailand
[J]. Canadian Journal of Development Studies, 2012,33(3):369-385.
[本文引用: 1]

[10] Noble V. Mobilities of the one-product policy from Japan to Thailand: A critical policy study of OVOP and OTOP
[J]. Territory, Politics, Governance, 2019,7(4):455-473.
[本文引用: 1]

[11] 孙洪志, 张建中. 专业户、专业村促进了农村经济大发展
[J]. 农业经济问题, 1982, (4):65-65.
[本文引用: 1]

[ Sun H Z, Zhang J Z. Specialized household and specialized village promote the development of rural economy
[J]. Issues in Agricultural Economy, 1982, (4):65-65.]
[本文引用: 1]

[12] 李小建, 罗庆, 樊新生. 农区专业村的形成与演化机理研究
[J]. 中国软科学, 2009, (2):71-80.
[本文引用: 3]

[ Li X J, Luo Q, Fan X S. A study on the formation and evolution of specialized rural villages
[J]. China Soft Science, 2009, (2):71-80.]
[本文引用: 3]

[13] 秦富, 张敏, 钟钰, 等. 我国“一村一品”发展理论与实践[M]. 北京: 中国农业出版社, 2010.
[本文引用: 1]

[ Qin F, Zhang M, Zhong Y, et al. Theory and Practice of One Village One Product Development in China[M]. Beijing: China Agriculture Press, 2010.]
[本文引用: 1]

[14] 白丹丹, 乔家君. 服务型专业村的形成及其影响因素研究: 以河南省王公庄为例
[J]. 经济地理, 2015,35(3):145-153.
[本文引用: 2]

[ Bai D D, Qiao J J. Formation and influencing factors of service-oriented specialized villages: A case of Wanggong Village, Henan Province
[J]. Economic Geography, 2015,35(3):145-153.]
[本文引用: 2]

[15] 曾亿武, 蔡谨静. 中国“淘宝村”研究: 一个文献综述
[J]. 农业经济问题, 2020, (3):102-111.
[本文引用: 1]

[ Zeng Y W, Cai J J. Research on China’s Taobao village: A literature review
[J]. Issues in Agricultural Economy, 2020, (3):102-111.]
[本文引用: 1]

[16] 高更和, 石磊. 专业村形成历程及影响因素研究: 以豫西南3个专业村为例
[J]. 经济地理, 2011,31(7):1166-1170.
[本文引用: 3]

[ Gao G H, Shi L. The formation process of specialized village and its influence factors: A case study for three sample villages in the southwest of Henan Province
[J]. Economic Geography, 2011,31(7):1166-1170.]
[本文引用: 3]

[17] 吴娜琳, 李二玲, 李小建. 特色种植专业村空间扩散及影响因素分析: 以河南省柘城县辣椒种植为例
[J]. 地理研究, 2013,32(7):1303-1315.
[本文引用: 1]

[ Wu N L, Li E L, Li X J. Spatial distribution of specialized vegetable cultivation villages and its influencing factors: A case study of capsicum plantation in Zhecheng County, Henan Province
[J]. Geographical Research, 2013,32(7):1303-1315.]
[本文引用: 1]

[18] Qiao J J, Lee J, Ye X Y. Spatiotemporal evolution of specialized villages and rural development: A case study of Henan Province, China
[J]. Annals of the American Association of Geographers, 2016,106(1):1-19.
[本文引用: 2]

[19] 邵留长, 乔家君, 乔谷阳. 中国专业村镇空间格局及其影响因素
[J]. 经济地理, 2016,36(3):131-138.
[本文引用: 2]

[ Shao L C, Qiao J J, Qiao G Y. The spatial pattern and influence factors of specialized villages and towns in China
[J]. Economic Geography, 2016,36(3):131-138.]
[本文引用: 2]

[20] 陈国磊, 罗静, 曾菊新, 等. 中国“一村一品”示范村镇的空间分异格局
[J]. 经济地理, 2019,39(6):163-171.
[本文引用: 3]

[ Chen G L, Luo J, Zeng J X, et al. Spatial differentiation patterns of “One Village One Product” demonstration villages and towns in China
[J]. Economic Geography, 2019,39(6):163-171.]
[本文引用: 3]

[21] 曹智, 刘彦随, 李裕瑞, 等. 中国专业村镇空间格局及其影响因素
[J]. 地理学报, 2020,75(8):1647-1666.
[本文引用: 2]

[ Cao Z, Liu Y S, Li Y R, et al. The spatial pattern and its influencing factors of specialized villages and towns in China
[J]. Acta Geographica Sinica, 2020,75(8):1647-1666.]
[本文引用: 2]

[22] 马玉玲, 乔家君, 刘晨光, 等. 专业村集聚时空演化特征: 以河南太行山麓为例
[J]. 地理研究, 2018,37(11):2259-2272.
[本文引用: 2]

[ Ma Y L, Qiao J J, Liu C G, et al. Spatio-temporal evolution of specialized villages agglomeration: A case study of foothills of Taihang Mountains in Henan
[J]. Geographical Research, 2018,37(11):2259-2272.]
[本文引用: 2]

[23] 黄映晖, 史亚军, 李立伟, 等. 北京郊区“一村一品”发展特点、问题及对策分析
[J]. 中国农学通报, 2008,24(8):490-494.
[本文引用: 1]

[ Huang Y H, Shi Y J, Li L W, et al. Analysis on characteristic, problem and measure of ‘One Village, One Production’ in Beijing
[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2008,24(8):490-494.]
[本文引用: 1]

[24] 李国飞, 徐广才, 邱明明, 等. 北京郊区“一村一品”发展动态变化与对策分析
[J]. 农学学报, 2016,6(6):61-66.
[本文引用: 1]

[ Li G F, Xu G C, Qiu M M, et al. Dynamic change and countermeasures of “One Village, One Product” in Beijing
[J]. Journal of Agriculture, 2016,6(6):61-66.]
[本文引用: 1]

[25] 冯炜, 罗创国, 平亚琴, 等. 陕西省农业品牌建设现状与提升路径分析
[J]. 现代农业科技, 2017, (6):274-276.
[本文引用: 1]

[ Feng W, Luo C G, Ping Y Q, et al. Analysis on the current situation and promotion path of agricultural brand construction in Shaanxi Province
[J]. Modern Agricultural Science and Technology, 2017, (6):274-276.]
[本文引用: 1]

[26] 乔家君. 欠发达平原区村域特色种植销售市场的时空变化
[J]. 经济地理, 2009,29(12):2055-2060.
[本文引用: 1]

[ Qiao J J. Spatial-temporal variation of sales market for village-level characteristic planting in developing plain
[J]. Economic Geography, 2009,29(12):2055-2060.]
[本文引用: 1]

[27] 乔家君, 李亚静. 专业村集聚的形成机理: 以河南省专业村为例
[J]. 河南大学学报(自然科学版), 2014,44(3):312-316.
[本文引用: 1]

[ Qiao J J, Li Y J. Formation mechanism of specialized villages’ agglomeration in the typical rural China: The case of Henan Province
[J]. Journal of Henan University (Natural Science), 2014,44(3):312-316.]
[本文引用: 1]

[28] 吴娜琳, 李小建. 我国农区专业村消失因素的分析: 以河南省郏县前王庄村为例
[J]. 经济地理, 2016,36(1):127-134.
[本文引用: 2]

[ Wu N L, Li X J. The causes for the disappearance of specialized village: A case study of Qianwang Village, Jia County in Henan Province, China
[J]. Economic Geography, 2016,36(1):127-134.]
[本文引用: 2]

[29] 吴娜琳, 李小建, 乔家君. 农户行为与专业村形成的关系研究: 河南省柘城县史老八杨木加工专业村为例
[J]. 地理科学, 2014,34(3):322-331.
[本文引用: 1]

[ Wu N L, Li X J, Qiao J J. The relationship between households’ behavior and the formation of specialized village: A case study of plywood processing specialized village of Shilaoba, Zhecheng County in Henan Province, China
[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014,34(3):322-331.]
[本文引用: 1]

[30] 乔家君, 杨家伟. 中国专业村研究的新近进展
[J]. 人文地理, 2013,28(5):76-80.
[本文引用: 1]

[ Qiao J J, Yang J W. Recent progress in the specialized village study of China
[J]. Human Geography, 2013,28(5):76-80.]
[本文引用: 1]

[31] 黄献军. 专业村是农村商品生产发展的新起点: 湖南省益阳农村150个专业村的调查
[J]. 经济体制改革, 1990, (4):89-91.
[本文引用: 1]

[ Huang X J. Specialized villages are a new starting point for the development of rural commodity production: Investigation of 150 specialized villages in Yiyang rural area of Hunan Province
[J]. Reform of Economic System, 1990, (4):89-91.]
[本文引用: 1]

[32] 王伟, 乔家君, 马玉玲, 等. 不同类型旅游专业村时空演变及发展方略: 基于河南省旅游专业村数据的研究
[J]. 经济经纬, 2020,37(5):26-36.
[本文引用: 1]

[ Wang W, Qiao J J, Ma Y L, et al. Research on time and space evolution and rejuvenation path of different types of tourism specialized villages: A study based on the data of tourism specialized villages in Henan Province
[J] Economic Survey, 2020,37(5):26-36.]
[本文引用: 1]

[33] 李二玲, 崔之珍, 李亚婷. 基于技术经济范式的黄河流域农业文明演进
[J]. 资源科学, 2020,42(1):20-28.
[本文引用: 1]

[ Li E L, Cui Z Z, Li Y T. Evolution of agricultural civilization in the Yellow River Basin based on the technology-economic paradigm
[J]. Resources Science, 2020,42(1):20-28.]
[本文引用: 1]

[34] 金凤君, 马丽, 许堞. 黄河流域产业发展对生态环境的胁迫诊断与优化路径识别
[J]. 资源科学, 2020,42(1):127-136.
[本文引用: 1]

[ Jin F J, Ma L, Xu D. Environmental stress and optimized path of industrial development in the Yellow River Basin
[J]. Resources Science, 2020,42(1):127-136.]
[本文引用: 1]

[35] 徐辉, 师诺, 武玲玲, 等. 黄河流域高质量发展水平测度及其时空演变
[J]. 资源科学, 2020,42(1):115-126.
[本文引用: 1]

[ Xu H, Shi N, Wu L L, et al. High-quality development level and its spatiotemporal changes in the Yellow River Basin
[J]. Resources Science, 2020,42(1):115-126.]
[本文引用: 1]

[36] 刘小鹏, 马存霞, 魏丽, 等. 黄河上游地区减贫转向与高质量发展
[J]. 资源科学, 2020,42(1):197-205.
[本文引用: 1]

[ Liu X P, Ma C X, Wei L, et al. Poverty reduction turn and high-quality development in the upper reaches of the Yellow River
[J]. Resources Science, 2020,42(1):197-205.]
[本文引用: 1]

[37] 覃成林, 李敏纳. 区域经济空间分异机制研究: 一个理论分析模型及其在黄河流域的应用
[J]. 地理研究, 2010,29(10):1780-1792.
[本文引用: 1]

[ Qin C L, Li M N. The mechanism of the spatial dissimilarity of regional economy: A theoretical model and its application in the Yellow River Valley
[J]. Geographical Research, 2010,29(10):1780-1792.]
[本文引用: 1]

[38] 刘晨光, 乔家君. 黄河流域农村经济差异及空间演化
[J]. 地理科学进展, 2016,35(11):1329-1339.
[本文引用: 1]

[ Liu C G, Qiao J J. Rural economic differentiation and spatial change in the Yellow River Basin
[J]. Progress in Geography, 2016,35(11):1329-1339.]
[本文引用: 1]

[39] Ebdon D. On the underestimation inherent in the commonly-used formulae
[J]. Area, 1976,8(3):165-169.
[本文引用: 1]

[40] 周李, 吴殿廷, 李泽红, 等. 中蒙俄经济走廊自然旅游资源格局及影响因素研究
[J]. 资源科学, 2018,40(11):2168-2176.
DOI:10.18402/resci.2018.11.03URL [本文引用: 1]
旅游资源是旅游业发展的基础,跨境旅游资源整合是中国&#x0201c;一带一路&#x0201d;倡导重要议题。本文采用最邻近指数、地理集中指数、基尼系数、不平衡指数、核密度分析等数理方法和空间分析方法,对中蒙俄经济走廊自然旅游资源的空间格局及影响因素进行分析。研究表明：①中蒙俄经济走廊自然旅游资源在空间上为集聚型分布,分布密度总体呈现&#x0201c;多核心&#x0201d;分布格局,主要集中在莫斯科-圣彼得堡地区、叶卡捷琳娜-秋明地区、新西伯利亚地区、环贝加尔湖城市群及中俄沿海地区;②自然旅游资源沿湖、沿河、沿边界、沿交通线分布趋势明显;③地形地貌、湖泊水系等是影响自然旅游资源分布的根本,而经济发展水平、交通通达性、人口数量等是影响其分布的社会经济因素。中蒙俄经济走廊自然旅游资源同质性与互补性并存。三国政府部门应充分利用这一优势,积极创新旅游合作开发模式,合力共建&#x0201c;中蒙俄经济走廊国际旅游带&#x0201d;。
[ Zhou L, Wu D T, Li Z H, et al. Study on spatial distribution and its influencing factors of natural tourism resource in China-Mongolia-Russia Economic Corridor
[J]. Resources Science, 2018,40(11):2168-2176.]
[本文引用: 1]

[41] 吴春涛, 李隆杰, 何小禾, 等. 长江经济带旅游景区空间格局及演变
[J]. 资源科学, 2018,40(6):1196-1208.
DOI:10.18402/resci.2018.06.10URL [本文引用: 1]
长江经济带的联动发展及生态廊道建设使旅游景区的空间分布出现剧烈变化,研究旅游景区的空间变化对旅游基础设施的合理布局、制定长江黄金旅游带规划以及实现旅游经济腾飞具有重要作用。本文选取2012年和2016年长江经济带九省二市的旅游景区空间点位数据,综合运用标准差椭圆、平均最近邻分析以及核密度等方法分析了长江经济带旅游景区的空间演变特征。结果表明：长江经济带旅游景区总体分布格局基本沿长江水系发生聚集,聚集程度随时间的推移不断加深;相关政策促进、旅游业市场需求持续增加、交通可达性优化等多重因素的综合作用使区域景区聚集加速;城市休闲型景区以及主题公园兴建为城市景区聚集提供新动力。
[ Wu C T, Li L J, He X H, et al. Spatial analysis of scenic spots in the Yangtze River Economic Belt
[J]. Resources Science, 2018,40(6):1196-1208.]
[本文引用: 1]

[42] 王劲峰, 徐成东. 地理探测器: 原理与展望
[J]. 地理学报, 2017,72(1):116-134.
DOI:10.11821/dlxb201701010URL [本文引用: 2]
q统计量,可用以度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间交互关系,已经在自然和社会科学多领域应用。本文阐述地理探测器的原理,并对其特点及应用进行了归纳总结,以利于读者方便灵活地使用地理探测器来认识、挖掘和利用空间分异性。]]>
[ Wang J F, Xu C D. Geodetector: Principle and prospective
[J]. Acta Geographica Sinica, 2017,72(1):116-134.]
[本文引用: 2]

[43] Wang J F, Li X H, Christakos G, et al. Geographical detectors-based health risk assessment and its application in the neural tube defects study of the Heshun Region, China
[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010,24(1):107-127.
[本文引用: 1]

[44] 关伟, 许淑婷, 郭岫垚. 黄河流域能源综合效率的时空演变与驱动因素
[J]. 资源科学, 2020,42(1):150-158.
[本文引用: 1]

[ Guan W, Xu S T, Guo X Y. Spatiotemporal change and driving factors of comprehensive energy efficiency in the Yellow River Basin
[J]. Resources Science, 2020,42(1):150-158.]
[本文引用: 1]

[45] 杨忍, 刘彦随, 龙花楼, 等. 中国村庄空间分布特征及空间优化重组解析
[J]. 地理科学, 2016,36(2):170-179.
[本文引用: 1]

[ Yang R, Liu Y S, Long H L, et al. Spatial distribution characteristics and optimized reconstructing analysis of rural settlement in China
[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016,36(2):170-179.]
[本文引用: 1]

[46] 李炳元, 潘保田, 程维明, 等. 中国地貌区划新论
[J]. 地理学报, 2013,68(3):291-306.
[本文引用: 1]

[ Li B Y, Pan B T, Cheng W M, et al. Research on geomorphological regionalization of China
[J]. Acta Geographica Sinica, 2013,68(3):291-306.]
[本文引用: 1]