安徽省农村人居环境质量评价及其空间分布特征

陈晓华，袁晨晨

（安徽建筑大学建筑与规划学院；安徽省城镇化发展研究中心，安徽合肥230022）

农村人居环境是人居环境大系统的重要组成部分，是农村居民生活所需物质和非物质的有机结合体[1]。西方发达国家由于较早完成工业化与城镇化，其农村人居环境建设及研究也较早开展，主要通过设施建设与发展村内经济，同时调动村民积极性来建设农村人居环境[2-4]，并探讨建设的可持续性[5-6]。国内农村人居环境建设起步较晚，目前多是进行基础设施建设与环境整治，理论研究主要集中于地理学、社会学、生态学及城乡规划学等学科。地理学多是通过构建指标体系对选定地区的农村人居环境进行评价，以探寻农村人居环境发展的正确路径[7-8]；社会学则研究人口流动与农村人居环境的关系[9]；生态学主要探讨农村人居环境修复模式[10]与演变规律[11]；城乡规划的相关学者主要关注农村人居环境建设实践并提出优化及改善对策[12-13]，从宏观视角构建农村人居环境建设发展模式或框架[14-15]。国内外对农村人居环境的研究已日趋成熟，但系统性研究依旧薄弱，研究成果多是微观层面的具体建设与宏观层面下的整体把握，缺乏中观层面的系统性评价与空间特征探讨。

安徽省作为华东地区重要的农业生产基地，其农村人居环境受到极大关注，但多年来未有显著提升，农村基础设施水平和服务体系总体水平依旧较低①。本文基于现有研究成果，运用主成分分析和空间分析法定量评价安徽省农村人居环境的质量，进而探讨其空间分布特征，从而更加针对性地探寻改善农村人居环境的方式，以期提高农民生活质量，并对安徽省农村人居环境建设及相关规划编制提供有效参考。

1 数据来源与处理

1.1 数据来源

文中的指标数据资料来源于安徽省统计局汇编的《2016年安徽省年鉴》、《2016年全国村镇建设统计年报（安徽部分）》、安徽各地市2015年国民经济与社会发展公报，空间分析单元包括安徽省16个地市单元，图形数据来源于国家1:400万基础地理信息数据库。

1.2 数据处理

对原始数据进行降维处理，使之便于横向比较。将处理后的数据导入SPSS16.0统计软件中进行标准化处理，获得的相关系数矩阵中，多数相关系数大于0.3。同时，选取特征根大于1且累计贡献率大于85%的主成分，计算主成分的所有因子得分，并加权求和得到农村人居环境质量评价分值。截取国家基础地理信息数据库的安徽部分，保留地市单元边界。需要说明的是，安徽省于2015年底进行行政区划调整，寿县划归淮南市，枞阳县划归铜陵市，本文按区划调整后的地市单元进行数据收集。

2 研究方法与评价结果

2.1 指标体系的构建

乡村人居环境质量评价是一项复杂的系统工程，涉及经济、社会、资源、生态等多个方面。且应有利于对人居环境质量水平进行横向与纵向的比较，故选取指标需依据以下几个原则：数据可获取性原则、科学性原则，以全面、综合、科学地反映农村人居环境各个方面的发展情况。

参照以往研究成果[16-18]，从人居环境概念的内涵出发，并结合安徽省的实际，本文选取住房条件、农村经济、基础设施、公共服务、生态环境5个一级指标，包含26个二级指标（表1）。其中，人均住房面积、混合结构居住建筑比重、空置房比例等指标较好地反映出农村住房的状况；农村经济的情况通过人均可支配收入、人均生活消费支出与农村从业人员比重等指标进行衡量；基础设施通过交通水电、燃料使用等方面指标表征其发展水平；公共服务取决于教育、医疗、文体等方面指标反映其发展程度；家庭生活环境、农药化肥使用等方面指标能反映生态环境的水平。

表1 农村人居环境质量评价指标体系

26个指标的解释及说明如下：（1）人均住房建筑面积，指农村居民平均住房面积，是反映农村居民居住条件的重要指标。（2）混合结构以上居住建筑比重，指梁、柱、承重墙等房屋主体部分是用钢筋混凝土建造的房屋面积与总住房面积的比值，反映农村住房建设能力。（3）农村新建住房比重，指年内在新址上新建户数占总建房户数的比值，反映住房新旧程度。（4）农村人均GDP，农村GDP与农村居民人数的比值。（5）农村居民人均可支配收入，指农村居民家庭总收入-家庭经营费用支出-税费支出-生产性固定资产折旧-财产性支出-转移性支出的总和与家庭常住人口的比值。一般来说，人均可支配收入越高，生活水平则越高。（6）村民人均生活消费支出，指农村居民用于生活基本开销的费用支出。（7）农村从业人员比重，指农村居民从业人员占农村人口的比重，用以表示该地区某时期内农村住户对农村经济的贡献率。（8）人均道路用地面积，指人均村庄内道路面积，表示村庄内道路通达情况。（9）村内硬化道路所占比重，指村内硬化道路面积占村内道路面积的比重，表示村庄内道路的硬化程度。（10）自来水普及率，指享用自来水人口占农村人口总数的比值，表示农村供水设施的配备情况。（11）人均用电量，指农村居民用电情况，体现农村人民的生活条件。（12）燃气率，指使用燃气的乡村人口与乡村总人口的比率。表示农村改善人民生活条件，促进节能减排。（13）农村户用沼气比重。指农村家庭使用沼气燃料的户数比值。体现农村清洁能源的使用状况。（14）小学数量，指当地小学数量与行政村个数之比。（15）中学数量，指当地中学数量与行政村个数之比。（16）人均公共建筑面积，指地区内乡村人口年末人均公共建筑面积。表示农村公共服务的普及度。（17）乡村卫生室数量，指当地卫生室数量与行政村个数之比。（18）每千人拥有乡村医生数量，指乡村医生的普及情况。（19）村民参加新农合率，体现农村居民的医疗保障情况。（20）卫生改厕率，指农村进行卫生改厕的比率。（21）污水处理率，对生活污水处理的行政村比重，开展生活污水处理的行政村指通过符合当地实际的处理方式对生活污水进行处理，且受益农户达到50%以上的行政村。（22）垃圾处理率。有生活垃圾收集点的行政村比重，指开展农村生活垃圾收运、处理或资源化利用，受益农户达到全村农户总数40%的行政村占乡镇行政村(不含建成区所在行政村)总数的比例。（23）农用塑料薄膜使用强度，指每公顷农田中农用塑料薄膜的用量。（24）化肥使用强度，指每公顷农田使用化肥的用量。（25）农药使用强度，指每公顷农田使用化肥的用量。反映农村土壤的污染状况。（26）人均水资源量，表示农村居民的水资源拥有量。

2.2 评价过程与方法

本文运用主成分分析法对安徽省16个地区的农村人居环境进行综合评价。在对数据的统计、分析和处理过程中，运用统计分析软件SPSS16.0和Excel2007进行主成分分析。它的基本思路是：在损失很少信息的前提下，用少量几个互不相关的新因子取代原来的多项因子进行后续的多元分析。评价过程如下：

（1）评价指标的标准化。在农村人居环境质量评价过程中，不同指标间的量纲、数量级与指标的正负效应可显著影响主成分分析的结果，因此在分析前有必要对所选指标做标准化无量纲处理。公式为：

式中Xij为指标标准化处理数据；xij为原始指标；max(xij)和min(xij)分别为第j项评价指标的最大值和最小值；θ为待定系数，使得各类因子得分中调整后的最小值为1。其中，待定系数θ的计算公式为：

（2）求出标准化数据指标的矩阵。设农村人居环境质量评价指标个数为n，地区个数为m，数据矩阵为X，Xij表示第i个地区的第j个数值，则：

（3）求各指标对总体的贡献率。取特征值大于1且累计方差贡献率大于85%的前q个主成分综合原始数据信息，记其方差贡献率为C，则公式为：

2.3 主成分特征分析

依据主成分分析原理，从住房条件、社会经济、基础设施、服务设施、生态环境5个维度出发，将安徽省16个地区的26个二级指标的数据录入SPSS16.0分析软件进行主成分分析，可获得各主成分的特征值及贡献率（表2）。可看出，特征根大于1的前七个主成分的累积贡献率达到86.993%，符合累积贡献率大于85%的提取原则，故提取前七个主成分来计算每个城市的农村人居环境质量综合得分，其综合得分计算公式为：Y=(41.817×W1+12.307%×W2+9.277%×W3+8.152%×W4+6.15%×W5+5.296×W6+3.993×W7)/86.993%。

其中W1、W2、W3、W4、W5、W6、W7分别代表各地级市在主因子上的得分，Y代表每个地区的农村人居环境的综合得分，分值大于0的表示乡村人居环境质量在平均水平以上，反之则是在平均水平之下。将数据带入计算公式中，计算出各地区农村人居环境质量的综合得分与各子系统得分，计算结果如表3。

表2 各主成分贡献率

2.4 评价结果

表3内容反应了安徽省各地区农村人居环境质量评价的情况，合肥作为安徽的省会，在各方面都具有一定优势，但在总体评分上排名第二，落后于马鞍山。接下来总分从高到低依次为：铜陵>芜湖>宣城>黄山>安庆>池州>滁州>阜阳>淮南>亳州>六安>淮北>蚌埠>宿州。总体看来，安徽省的乡村人居环境质量地域差异性较大且整体水平不是太高，除了合肥与马鞍山外，只有铜陵与芜湖在0.5以上，并且有八个地区的乡村人居环境质量低于平均水平，另外四个地区的总分比较贴近，但相对合肥与马鞍山都较低。依据各地区乡村人居环境质量的得分值的高低，运用ArcGIS10.2软件将安徽省划分为四种类型，分值大于0.5的为高水平区域，包括合肥、马鞍山、铜陵与芜湖四个地区；宣城、黄山、安庆、池州四个地区的总分大于0小于0.5，为较高水平区域；较低水平区域包括滁州、阜阳、淮南、亳州四个地区，其总分均大于-0.4而小于0；总分小于-0.4的为低水平区域，包括六安、淮北、蚌埠、宿州四个地区。

3 安徽省农村人居环境质量空间特征

3.1 农村人居环境总体呈“南高北低，中突外凹”的空间分布特征

从农村人居环境质量的空间格局（图1）看，安徽省农村人居环境呈现“南高北低，中突外凹”的空间分布特征。高水平区域与较高水平区域主要集聚在沿江与皖中地区，是安徽省农村人居环境发展的“突出区”。较高水平区域的四个地区位于皖南，四个地区在主成分得分值都是在平均水平之上，人居环境条件相对较好。皖北地区都是较低或低水平区域，成为安徽省农村人居环境发展的“凹陷区”。

图1 安徽省农村人居环境质量总体空间分异图

高水平区域农村区位优势突出，并且地处合芜马经济圈及皖江城市带，在城市带动下农村经济也发展迅速，人均可支配收入及生活消费支出位列省内前茅，生活水平高；同时，经济发展带动相关设施的建设，其住房条件、基础设施也处于较高水平，生态环境也得以保护。较高水平区域农村表现为生态环境水平高，经济发展良好，服务设施也较为完善，与其旅游开发程度高有关；主要是住房条件与基础设施水平较低。较低水平区域农村大都位于皖中，交通便利，政策实施良好，地形平坦，便于设施建设，故表现为设施较为完备，同时整体住房条件良好，为吸引农民参与下一步建设打好基础；但是生态环境较差，经济发展水平不高，这不利于农村人居环境的可持续。低水平区域农村大都位于皖北，虽然也是地势平坦、交通便利，但由于长期不注重生态环境的保护，以及农民大量外迁，导致经济发展相对缓慢，农村发展基础较差。

3.2 农村人居环境要素之间及空间分异明显

安徽省农村人居环境质量不仅在总体水平上呈现巨大差异，其各要素水平的空间分异也相当明显。

（1）农村住房条件与农村经济水平受地区经济发展影响较大，高水平区域都主要分布于合肥、芜湖等地，与农村人居环境总体空间分布基本一致，但又各有差异。皖南农村经济水平较高，但住房条件却一般，因其地处丘陵山区，且多为传统民居，人均住房面积与混合结构住房比重较低，影响总体住房条件。西部地区的住房条件是优于农村经济水平的，表现为人均住房建筑面积、混合结构住房比重相对较高，同时住宅较新，形成较为良好的住房条件。皖中与皖北地区住房条件与其经济发展水平基本一致，皖中地处合肥都市圈，经济发展带动住房条件提升。皖北地区主要是农村新建房比例较低，房屋多年久失修，与其外出打工人数较多有关。可见，经济对住房条件及农村人居环境有直接影响。需大力推动地区经济建设，发展城乡社会经济，促进农民就业，减少农村空心化现象，并加强对农村居住条件的改善，夯实人居环境的基础，为农村人居环境发展提供持续动力。

（2）农村基础设施与服务设施水平主要受政策与人口因素影响，与农村人居环境总体空间差异较大。皖南旅游业发达，带动服务设施水平较高，但由于地处山区，道路建设等仍不完善，故基础设施水平较低。安徽西部地区教育设施及公共建筑完善、道路硬化比例高，且政策实施良好，故设施水平较高。而经济水平突出的合肥、芜湖、马鞍山、铜陵虽然基础设施水平较高，但服务设施却仅处于较低或低水平，主要是农村公共建筑与农村医疗评分较低，虽能满足农村人口发展要求，但服务设施的缺乏却也降低了农村人居环境整体水平。可见经济发展并不完全等同于设施建设，还需要将更多的资金投入到设施建设上来，为农村居民谋实利，促进人居环境的可持续发展。

（3）农村生态环境质量呈现出梯度分布特征，表现为由南向北递减，与安徽省自然环境基本一致。高水平区域主要分布在皖南及沿江，这一地区自然环境优越，绿化程度高，污水及垃圾处理率明显高于其他地区，且卫生改厕完成较好，总体生态环境水平高。皖西地处山区，但由于农药化肥使用强度较高且卫生厕所普及率低，导致生态环境质量并不高。皖北、皖中的总体生态环境处于较低或低水平区域，除了水资源低于皖南及沿江地区外，农药化肥的使用强度较高、生活污水处理率低等更是带来大量的环境污染，故其生态环境明显滞后于皖南、沿江地区。需持续推进环境整治，控制农药、化肥使用强度，促进农村生态环境不断改善，从而达到提升农村人居环境的目的。

图2 安徽省农村人居环境要素空间分异示意图

3.3 农村人居环境质量空间集聚特征明显

空间集聚特征常用空间自相关分析进行测度，常用的计算方法为全局Moran’s指数统计。选择安徽省农村人居环境质量综合得分，计算出安徽省16个地区农村人居环境的Moran’s指数，从全局上揭示安徽省农村人居环境的空间集聚特征。结果表明：Moran’s指数为0.2184，与预期值-0.0588相比较，结果显著，表明安徽省农村人居环境呈现明显的空间集聚特征。

表4 安徽省农村人居环境质量的Moran’s指数

通过全局空间自相关分析可以反映在研究区内相似属性地区的平均集聚程度，而局部空间自相关性可以更直观的表现集聚区的具体地理分布。利用GeoDa计算出农村人居环境质量的LISA值并绘制出LISA集聚图，将其划分为四类，热点区、冷点区、次热点区和次冷点区。

图3 安徽省农村人居环境质量LISA集聚图

结果表明，安徽省农村人居环境具有明显的局部空间集聚特征。热点区即高值空间集聚区，主要分布在皖中与沿江的合肥、芜湖、马鞍山和铜陵等地区，这一地区经济较为发达，城镇化水平较高，且产业、交通、区位及政策上具有优势，农村人居环境发展处于安徽省的前列。冷点区即低值空间集聚区，主要分布在宿州、淮北、亳州等皖北地区，这些地区主要是传统农业生产区，农村经济发展较为落后，且农村生态环境较差，处于农村人居环境的低谷区。次热点区和次冷点区位于皖南与皖中地区，即本身农村人居环境不高但邻近地区农村人居环境较高或是本身农村人居环境较高而邻近地区农村人居环境不高的地区。

4 结论与建议

在安徽省不断出台相关政策推进农村人居环境建设的背景下，切实提高农村人居环境质量、实现农村人居环境的可持续发展成为当前工作的重点。目前，安徽省农村地区差距较大，部分地区较为滞后，应正视这一情况，针对不同地区，采取符合实际的措施，稳步提高农村人居环境水平，缩小地区间的差距。

（1）安徽省农村人居环境质量水平是与地区经济发展水平基本呈正相关关系的，说明经济发展是农村人居环境提升的重要保障。只有不断促进城乡经济发展，才能为农村人居环境发展提供持续动力。故应持续发展地区经济，尤其是加强皖北地区的城乡经济发展，促进农村经济产业转型，增加农村工作机会，让农民留在家乡，并为家乡的人居环境建设提供充足劳动力。

（2）经济发展可以促进住房条件改善，但并不完全等同于设施建设。在合芜马铜等经济较发达的地区，其设施建设水平却较低。故还需政府提高政策实施效率，大力推进农村地区基础设施与公共服务设施的建设，从而提升农村居民的生活质量。皖南地区则应将旅游收入转化为人居环境建设的资金动力，并加强农民住房建设与基础设施建设。同时，自然环境基质虽是生态环境的直接体现，但环境治理水平对生态环境质量也有很大影响。由于污水、垃圾处理率较低，且农药化肥使用强度比较大，故安徽省整体生态环境质量不高，特别是皖北地区，生态环境明显低于皖南及沿江地区。在不断加强对皖北环境整治的同时，保持并提高沿江与皖南地区的生态环境。

（3）安徽省农村人居环境的地区差异很大，发展也不协调，因而各地政府应持续推进政策实施，加强农村地区的规划引导，鼓励农民参与建设，减少地区间的差距，促进农村人居环境均衡发展，并实现人居环境的可持续发展。

（4）本文通过构建农村人居环境评价指标体系，运用主成分分析法定量评价农村人居环境质量，所选评价指标依据可获取性、全面性、科学性原则，兼顾经济、社会、资源、生态等多个方面，力求全面、综合、科学地反映农村人居环境的各个方面。由于遵循数据的可获取性，导致评价指标不够全面系统；并且以市域单元作为研究对象，使得研究成果有一定的局限性。因此，还需要对这些问题深入与探讨，为下一步更为全面的研究提供基础。

注释：

①据中国住房与城乡建设部、村镇建设统计年报统计，2016年，安徽省农村地区道路硬化率为22.85%，供水普及率为49.37%；且农村污水及垃圾处理率分别为7.45%和48.82%。

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