新型农村社区建设区位选择:以河南省武陟县为例

窦晓璐，李 韦，冯长春

(北京大学 城市与环境学院，北京100871)

0 引言

就城市化发展的阶段性规律而言，我国正处在美国地理学家诺瑟姆(Ray.M.Northam)所提出的“城市发展S型曲线”的中期阶段之初，已经进入城市化高速成长期，城乡社会开始转型，城乡空间格局出现大幅度变动与调整［1］。城乡一体化进程加快，农村社会结构、人员成分、农民的生产生活方式都发生重大转变。农民脱离传统耕作方式，进城务工的情况普遍，农村空心化问题日益显著。同时，随着农民生活水平的提高，对就业、医疗、养老、社会保障、信息服务等方面的需求不断增长，对精神生活的追求日益强烈。而在传统农村地区，村庄布局相对分散，配套设施落后，很难适应农村现代化的要求。于是，“新型农村社区”这种介乎城镇与传统农村之间、具有现代化功能的新空间行政单元应运而生，它一般以一个中心村为主体，联结周边数个行政村，是具有一定人口规模、公共服务设施配备相对齐全的农村综合体［2］，有利于集约农村建设用地、化分散居住为集中居住、统一布局基础设施和服务设施，从而提高农民的生活水平。

在中国的城镇化进程中，作为中部的农业大省，河南各地正在按照国家关于中原经济区有关“全国工业化、城镇化和农业现代化协调发展示范区”战略定位和省委、省政府关于以新型城镇化为引领、新型工业化为主导、新型农业现代化为基础的“三化”协调科学发展的部署，积极地开展新型农村社区建设，率先提出把新型农村社区纳入城镇体系建设与管理，建设五级新型城镇体系，并制定《河南省新型农村建设规划导则》对新型农村社区建设提供指导。《导则》指出，新型农村社区规划应以农民为核心，以促进农村地区发展为目标，从经济、产业、土地、社会伦理、地域文化、资源节约、环境友好等多角度进行综合思考。因此，社区中心区位的选择——即作为建设主体的中心村选择就成为在建设规划中非常重要的环节，确定哪些村庄能够承担社区中心的服务职能并能在建设中最大限度地节约资源，是提高规划科学性和建设可行性的重要前提。

目前，已有不少学者进行了有关中心村选择的研究。袁莉莉等［3］从传统中心地理论出发，采取重心法确定中心村，以村庄空间地理分布为基本原则;赵之枫［4］主要从定性的角度来描述村庄布点规划原则;刘英等［5］针对自然、区位条件较明显的地区提出了多因子空间叠合评价法;叶育成等［6］提出了耕作距离就近配置法，其基本出发点基于传统的农业生产方式，主要考虑耕作半径的影响因素;曹大贵［7］提出了原则标准选择法，先确定若干原则，符合原则的村庄即为中心村;宋晓东等［8］提出了“潜力评价 +布局优化”的规划方法，从而将客观标准和主观准则相结合，但在资料收集和数据处理上要求比较高，对于农村地区而言基础数据的获得较为困难。

近年来，在定性研究方面，被采用较多的方法是构建村庄综合发展潜力评价指标体系，并运用层次分析法和加权指数法计算村庄的综合发展潜力分值并进行排序，从而确定中心村，如蔚霖等［9对河南双椿铺镇进行的研究及陈山山等［10］对河南北阳镇的指标探讨。此方法基本可以全面、综合地考虑村庄发展的各方面因素，但也存在如下不足:(1)指标因素较多，对于基础数据缺乏的农村地区统计难度较高;(2)在确定指标权重时，主观因素影响较大，降低了结果的科学性;(3)在评价体系中，未考虑自然条件对村镇建设潜力的影响。在定量研究方面，刘大海等［11］运用ArcGIS空间数据平台，并结合主成分分析等方法形成了细化单元整合的多重复合评估模型，对东营市4个沿海区县进行了发展评估，在区县的层次上对发展潜力进行定量分析。此方法将定量评估与空间分析相结合，并将因子分析法扩展到区域评价的领域，但尚未深入到村镇层级。

本研究采用定量与定性相结合的方法，以河南省焦作市武陟县为实例，建立自然条件和人文条件双重指标体系，并利用统计学中因子分析的方法，探讨在新型农村社区规划中对社区中心区位选择的影响因素。

1 方法选择和指标构建

1.1 研究方法和步骤

村庄包含自然和人文双重属性，对其综合条件的考量也应包含自然条件和人文条件两个部分，分别选取不同的指标和方法进行评价(图1)。

图1 社区中心区位选择的研究流程Fig.1 Process of community center location choice

在综合考虑区域自然环境条件的基础上，对建设用地的适宜度进行综合评价，其实际目的是筛选、排除自然条件不适宜建设的区域。其方法为选取村庄自然属性的多层次因素，根据实际情况确定评价标准，将多因素叠加，取每个指标中“不适宜”部分的并集作为最终的结果，将位于这些区域内的村庄无条件排除或限制性建设。在建设用地适宜性评价之后，依据筛选之后的结果，进行对区域内农村的社会经济影响因素研究，即村庄发展潜力评价。选取农村的多个社会经济衡量指标，采用因子分析法进行影响因素的降维和汇总，并对各行政村建设发展综合实力进行排序。因子分析是一种把变量从高维到低维作降维处理、从高维空间到低维空间映射、保持样本在高维空间的结构但同时又能保留原变量大部分信息的一种多元统计分析方法［12］，可以剔除评价指标之间重复、多余的信息，使之减少为有代表意义的少数几个因子，从而增强结果的可读性和科学性。由因子分析得到排序结果之后，将其结果由GIS软件显示在空间布局上，以此确定在发展潜力评价中得出的中心村是否符合在农村传统耕作半径考量下“中心”的一般意义和要求，从而检验方法在新型农村社区中心区位选择方面的应用可行性。

1.2 建设用地适宜性评价指标体系

建设用地适宜性评价是社区综合评价的第一步。在指标体系的构建中，主要遵循科学简明、系统完备、具有可操作性和可比可量性的原则［13-14］，选取地形地貌、工程地质、水文及生态环境条件作为主要因子，并综合武陟当地情况和一般准则设置评价等级和标准(表1)。

表1 农村建设用地适宜性评价指标体系Tab.1 Rural construction land suitability evaluation index system

1.3 村庄综合发展潜力评价指标体系

在建设用地适宜性评价中列为适建区的，可被纳入数据集。结合前述原则及武陟县实际情况，主要选择以下因素建立村庄发展条件指标体系。①村庄规模。主要考虑村庄总人口和建设用地面积，二者综合体现了村庄的规模属性。②区位条件。区位条件是某地区能够促进产业发展并取得好效益的条件和因素总和，这里主要指地理位置和交通条件。地理位置主要是指该村庄周边是否存在有利于村庄发展的外在因素，如是否位于城区、城市新区、产业聚集区或镇中心附近。交通条件主要考虑是否有重要交通路线通过、是否有高速出入口、公路的级别等。③经济发展水平。经济发展水平是指一个村庄经济发展的规模、速度和所达到的水准。综合产业发展情况和数据的采集质量，选取农业产值，乡镇企业产值两项指标。④公共服务设施条件。指为发展农村生产和保证农民生活而提供的公共服务设施的总称。它们是农村中各项事业发展的基础，也是农村经济系统的一个重要组成部分。选取教育设施、医疗设施、商业和文化设施3个因子进行评价。⑤资源条件。主要指村庄所拥有的特色历史资源、文化资源和产业资源等。由于武陟县文化和产业资源较少，本研究主要考虑历史文物保护单位的数量和等级，并分类给出分数。

由于武陟县的乡镇间基础设施区别不大，此因素在评价中基本无区分度，因此，基础设施不列入本研究的指标体系。根据以上分析，可以得出武陟县村庄综合发展条件指标体系(表2)。

表2 村庄发展潜力评价指标体系Tab.2 Index of village potential development evaluation

2 实证分析

2.1 研究区概况

武陟县地处豫北平原，居郑州、洛阳、焦作、新乡、晋城五市的核心地带，是晋煤外运的咽喉要道，全县总面积790 km2。2012年全县地区生产总值220.3亿元，城镇居民人均可支配收入19 331元，农民人均纯收入10 155元。“十一五”期末，城镇化率达到40%，高于全省平均水平38.8%。2012年末区划调整获批后，全县辖4个镇、7个乡、4个街道办事处、352个行政村(图2)。

图2 武陟县村镇体系Fig.2 Town system of Wuzhi County

2.2 村庄建设用地适宜性评价

在综合分析建设用地适宜性影响因子的基础上，对每个因子进行分类评价，利用GIS对各因子的分析结果进行叠加。根据取最差原则，得出县域内的建设用地适宜性综合分析结果(图3)。结果表明:①影响建设用地条件的主要因素为水文地质条件和工程地质条件;②武陟县不适宜建设区域主要分布在防洪大堤外侧，防洪大堤内侧除少部分限建区外，均适宜修建社区;③受防洪堤坝险工的影响，大堤险工附近不适宜修建农村社区。

图3 武陟县建设用地适宜性评价结果Fig.3 Construction land suitability evaluation of Wuzhi County

根据上述得出:黄河滩区的行政村位于禁建区内，应搬迁。县城东部的低洼区域地下水位高，地基承载力相对低，宜不建或少建社区;若确需修建社区，则应做好防洪排涝等工程措施。

2.3 村庄综合发展潜力评价

2.3.1 因子分析。根据前述评价指标，在数据整理上，考虑到现状建设情况，位于县中心城区木城镇的6个行政村，虽保留村建制，但以城中村形式存在，不列入新型农村建设的考虑范围，故在整体数据中将其排除。又因需排除在建设用地适宜性评价中不合格的村4个，剩余342个行政村作为样本纳入数据集进行计算。

农村新型社区中心的选择是由众多因子共同作用的结果，由于不同评价指标间存在一定相关性，所反映的信息势必存在一定程度的交叉重叠。对整理后的数据进行初步汇总，对无法量化的数据加权赋值，选取数据标准化方式对所有数值进行无量纲化处理，并运用SPSS 20.0软件进行因子分析，对342个样本的上述10项信息进行降维及有效信息的综合。将全部自变量纳入模型，对因子提取结果见表3。

表3 公因子方差提取结果Tab.3 Factor variance extraction results

可见，除x7，x9外，其余变量的提取率均超过0.7，说明因子分析可提取变量的大部分信息。对上述10个变量进行归并，得到因子提取结果(表4)。根据特征根准则，选取特征值大于1的前4个因子，累计方差贡献率为74.36%，其所代表的信息量已经能充分地解释并提供原始数据能表达的信息。

对提取的4个因子建立原始因子载荷矩阵，同时，为了便于对各因子载荷做出合理解释，需要对其进行旋转使其结构简化，以排除噪声的干扰作用。因子旋转有两种方法，一种是方差极大正交旋转(假设各因子之间不相关)，另一种是方差极大斜交旋转(假设各因子之间存在相关性)［15］。由于村庄综合条件原始数据之间的相关数据有些很大(最大达0.920)，即有些因子之间存在着高度正相关现象，因此，本研究用因子分析中的主成分分析提取主因子时，进行方差极大斜交旋转(promax with kaiser normalization)从而使其结构简单化，最后得到了斜交因子模式(载荷)矩阵(表5)及斜交因子结构矩阵(略)，从而得到由原始变量指标的线性组合构成的新的综合变量。

表4 旋转后公因子提取结果Tab.4 Rotated factor variance extraction results

表5 斜交因子模式(载荷)矩阵Tab.5 Promax weight matrix

2.3.2 因子提取结果。根据斜交因子图形(载荷)矩阵及结构矩阵，可以得出以下结论。

第一因子在变量人口(x1)、建设用地面积(x2)、医疗卫生(x8)上具有较高的载荷和解释能力，(载荷分别为 0.952，0.859，0.898)主要反映了村庄规模及其公共设施服务水平。一般而言，村庄人口越多，用地规模越大，则相应的公共配套设施也越齐全，这反映了村庄的建设现状，由于规模较大的村庄本身具有一定的吸引能力。其迁移成本也较高，适合被考虑为新型社区的选择点。

第二因子在农业产值(x5)、企业产值(x6)上有较高载荷和解释能力。由于武陟县是农业大县，三产在农村所占的比重不高，农业和企业产值即可较好地解释村庄的经济水平，即可认为第二因子主要反映了村庄经济发展程度。一般而言，村庄经济发展水平越高，其建设活力和能力就越强，对周边村庄的促进和带动作用也就越强，也是考虑建设新型社区的重要因素。

第三因子在交通可达性(x3)、城镇依托条件(x4)上有较高载荷和解释能力，其中交通可达性表明村庄与最近交通干道的距离，而城镇依托条件为与最近城市中心的距离，二者综合反映了农村所处的区位条件。区位条件越好，则村庄的对外联系越便捷，受到的城市发展辐射也越大，对应的基础设施配套程度也会相应提高，即发展潜力增大，可视为建设新型社区的主要因素。

第四因子在文化特色(x10)上有较高载荷和解释能力，主要反映资源水平——历史文化资源价值。即拥有较高等级文保单位的村庄，由于其突出的文化特色和文物价值，在新型社区中心选择方面会有一定的考量。

2.3.3 村庄综合评价的计算、排序及分类。由于以上4个主因子对中心社区选择的解释程度不同，使用相关因子对应方差贡献率为权数，构建村庄综合得分模型:F=0.399F1+0.261F2+0.203F3+0.137F4。式中:F为因子综合得分，由于因子与因变量之间通过回归检验，F也可以作为被评价行政村的综合发展条件得分;F1，F2，F3，F4分别为主成分分析的4 个因子。

经过因子得分代入模型运算，得出全县342个行政村的综合发展条件得分结果，其得分分布直方图见图4。在纳入评价的342个行政村中，综合发展条件在地区平均水平之上(综合得分大于0的村庄有126个，而另外的216个村庄低于地区平均水平(综合得分小于0)。其中，综合实力最强的西滑封村(得分4.091)与综合实力最低的后圪档村(得分-0.708)差距明显。得分在0.5以上的村庄见表6，可以看出:① 村庄得分存在明显的梯度变化，综合得分在1.0～5.0之间的村庄有17个，除排名第一的西滑封村经济因素占绝对优势，其他各村的普遍特点为各因子得分均较高，是村庄发展比较平衡、综合性优势较强的群体。②得分在0.5～1.0之间的村庄有16个，其主要特点为4个因子中，只有1～2个因子得分有相对较大的优势，其他因子得分优势不明显。即这类村庄主要靠一到两项特色支撑其发展，综合实力相对于第一集团较弱。③ 得分在0～0.5之间的村庄有92个，其主要特点为4个因子均无明显优势，发展比较平均，村庄间综合得分差距减小，区分度降低。④ 得分在-1.0～0之间的村庄有216个，其主要特点为各个因子得分均较低，表明其综合发展条件仍较差，且村庄间综合得分差距极小，其综合排名的意义较低。

图4 武陟县村庄综合发展条件得分Fig.4 Villages CDA condition score distribution of Wuzhi County

表6 武陟县综合得分大于0.5的村庄各项得分Tab.6 The scores of villages that composite score greater than 0.5 of Wuzhi County

2.3.4 排序结果分析。依据因子得分对样本地区村庄进行汇总排序，可以认为，排名较高的村庄，其综合发展水平较强，发展潜力较大，适宜建设为新型农村社区中心;排名较低的村庄，其综合发展水平较弱，应该在规划中考虑合并或撤并。

从各项影响因子的角度分析，在排名前33(得分＞0.5)的村庄中，大部分村庄的规模因子得分都大于1(因子排名小于50)，即村庄规模在村庄综合发展条件中有很显著的影响作用。一方面，村庄的人口越多，其按照人口规模配置的公共服务设施越齐全，其综合服务条件越完备;另一方面，由于武陟县是农业县，村庄的用地面积反映着人均建设用地面积和耕地面积，这也是农业生产为主的社会生产中衡量生产力非常重要的指标。

经济因子方面，部分经济发展水平很高的村庄(西滑封村、北小庄村)凭借其经济因子得分的影响进入排名的前列。从前两项因子得分的对比可以看出，在前33名中，规模得分较低的村庄，其经济得分一般较高，这也可部分反映出在这些村庄中正在发生的生产方式转变及其对村庄发展所带来的影响。

区位因子方面，前33名的区位分数没有明显规律。但值得注意的是，有12个村庄分属于3个街道办事处(不包括已成为城区的木城街道办事处)，平均每个街道办事处有4个，高于整体的平均值2.3个;这12个村的区位因子也得分普遍高于其他村庄。由于街道办事处一般为城市化管辖，其区位为城区边缘或城市新区，可以认为，位于街道办事处内的村庄，其区位条件的影响是十分显著的。

资源因子方面，前33名的资源因子得分普遍不高。因资源条件是先天禀赋，与村庄的规模、经济、区位并无必然联系。但是也可看出，部分村庄由于资源优势十分突出(雁赵庄)，尽管其他因子得分比较平庸，亦可跻身排名前列。这也从一个侧面说明，在新型农村社区的建设中，需要尊重民俗，延续传统文脉，注重历史文化单位的保护及其价值的提升。

结合河南新型农村社区的建设对社区个数的要求，依照四分法的原理，将排名前25%(综合得分大于0.124)的87个村庄在GIS上进行空间落点(图5)。依照本研究流程确定的中心村在空间上形成了均衡分布的态势。基本每个办事处/镇/乡都有大于3个中心可以选择。由于在建设用地适宜性评价中，对处于禁建区的村庄进行了排除，因此，在结果集中显示，黄河滩区内的所有村庄都未被选择为建设中心。另外，由于村庄自然集聚及历史发展条件等原因，存在个别中心村距离较近，而另外一些区域处于弱势的情况(在图中表现为无中心村)，这就要求在规划中因地制宜，将临近相似的村庄合并发展，并大力扶持目前处于弱势的地区，运用加大基础设施投入、培育特色、植入产业等途径，在该区域培育社区核心，以带动周边地区的建设。

3 结论及建议

在新型农村社区的建设过程中，结合自然条件和社会发展条件两方面综合考虑，利用因子分析方法，得出村庄排序，从而指导新型社区选址及后续建设的方法是可行的。在自然条件方面，在地质、地貌、水文、生态等多方面进行综合分析，排除不适合进行建设的地区;在社会发展条件方面，选取与村庄发展密切相关的指标，并通过因子分析，得出其发展条件主要取决于4个方面，即村庄规模、经济发展水平、区位条件及资源水平。其中，村庄规模对村庄发展条件的影响最大，经济发展水平和区位条件影响次之，资源水平影响最小。

图5 武陟县社区中心选择结果空间布局Fig.5 Community center space layout selection result of Wuzhi County

由于发展排序是基于村庄已有条件进行计算，因此无法将影响村庄未来发展的条件(上层发展规划、招商情况等)纳入考虑。这就需要在实际的规划选址过程中，紧密结合现状基础和未来发展安排，因地制宜进行适当调整。并尝试将其未来发展潜力也纳入因子评价指标中，以期得到更全面更有效的评价结果。

新型农村社区建设是适合我国农村发展实际的一种创新实践模式，但由于各地农村建设条件差别较大，在规划时，应结合当地实际情况，因地制宜，制定科学的评价标准和评价体系，确定各个村庄的建设适宜条件和发展潜力，以此为基础进行规划布局和迁村并点。注重公众参与和规划指导相结合，通过广泛的村民参与来加强政府和村民之间的沟通，以此形成社区凝聚力，提高规划的科学性和工作效率，降低工作难度，从而最大程度地起到促进城乡一体化、提高农民生活水平的效果。

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