泉州市历史文化名镇名村名街空间特性及驱动力研究

陈金华， 严尚霞

(华侨大学 旅游学院,福建 泉州 362021)

历史文化名镇名村名街作为我国传统及地域文化、民俗风情的有机物质载体，彰显了中国文化软实力，在某种程度上了奠定文化自信基础，具有重要的历史文化价值,是学术界高度关注的问题。然而由于自然及人为等因素的作用，它们的消失与保护成为学术界研究的热点。中国历史文化村镇于2002年被纳入《中华人民共和国文物保护法》，建设部和国家文物局分别于2003年、2015年公布了首批中国历史文名镇名村和历史文化街区。截止2019年，中国陆续公布了七批中国历史文名镇名村名录，为中国历史文化名镇名村名街的发展与保护注入了新动力。

泉州市隶属福建省，是国家第一批历史文化名城，是古代海上丝绸之路起点。作为“海丝”核心区，泉州市具典型的海洋文化气质，被誉为东亚文化之都，包含独特的闽南文化和华侨文化，为研究我国历史的文化、建筑及社会等方面提供了丰富的物质资料，具极其重要的历史价值。

一 文献综述

历史文化村镇的相关研究一直是国内外学者关注的问题。国外对历史文化村镇的研究主要涉及历史文化村落的灾难应对能力[1]、特征意义[2]、自然破坏因素及保护措施[3]、保护发展[4]以及管理建议[5]等。国内对于历史文化名镇名村的研究主要包含两大方面，一是涉及保护与开发方面的研究，二是涉及空间结构方面的研究。涉及保护与开发方面的研究居多，学者采用社会网络分析法[6]、SPSS统计分析法[7]及田野调查法[8-9]等，对历史文化名镇名村的社会网络保护、旅游发展模式及保护开发现状等进行了研究，并提出了相应的政治政策[10]、运营模式建议及保护发展措施等[11]。其中孙亮、何依还指出对历史文化名村的精准保护必须要深入分析其演化逻辑及空间结构[12]。在空间分布层面，学术界对传统村落空间结构的研究丰富[13]而对历史文化名镇名村的空间结构分析相对较少。学者主要采用GIS空间分析法及计量地理学方法探究不同地域历史文化名镇名村的空间特征和演变规律[14]并定性分析其影响因素，主要因素包括区域经济、交通条件和历史文化等，较少采用定量方法研究空间结构的影响因素。研究范围主要涵盖全国[15-16]、省域[17-18]层面，针对市域层面的历史文化名镇名村空间分布特性分析很少，且同时涉及历史文化名镇、名村、名街空间结构的研究较少。 而从地方历史价值上看，历史文化名街同样具有传承地域文化和地方特色的重要作用，为使得对历史文化空间载体的研究更加全面，本研究对象在历史文化名镇名村的基础上增加了对历史文化名街的研究。

基于以上分析，本研究借助GIS 空间分析技术探究泉州市域范围历史文化名镇名村名街的空间特性并用QAP分析法定量分析其驱动因素，其中首次将高新技术及高等教育人数作为影响因子进行探讨。以期从空间角度统筹文化遗产回应中国战略需求，提供新的视角以对各区域历史文化名镇名村名街空间均衡分布和发展提供帮助，并丰富其驱动影响因素的研究方法。

二 研究区概况

泉州市是“东方第一大港”位于我国东南部，东望台湾宝岛，南承厦门，西毗漳州、龙岩、三明，北邻省会福州，包含“三市四区五县”，其中金门县待统一。宋元时期其经济文化达到巅峰，如今是国家战略的海上丝绸之路先行区。泉州市被列入首批历史文化名城，中山路也是第一批历史文化街区。为保护古城的历史风貌，2006年泉州出台《泉州市古城保护整治规划——古城控规修编 》，又于2017年完成《泉州国家历史文化名城保护规划(修编)》等一系列关于古城镇保护文件。截止2019年，泉州市境内有3镇5村1街入选中国历史文化名镇名村名街，8镇10村5街入选省级历史文化名镇名村名街(图1)。

图1 泉州市历史文化名镇名村名街分布现状

三 数据来源与研究方法

(一)数据来源

本研究遴选泉州市域内格局和风貌保存最完整的国家级和省级的历史文化名镇名村名街作为样本，省级以上历史文化名村、镇、街蕴含着独特的文化景观和丰厚的历史足迹，是遗产保护的重要组成[19]。吴晓等学者也以省级以上历史文化名镇为对象研究了大运河(江苏段)古镇演化规律。历史文化名镇名村名街名单来源于住房和城乡建设部和国家文物局、福建省住建厅公示结果，经纬度坐标数据借助于Google地球及百度地图确定。由于金门县尚未分布名镇村街，且本研究涉及各地区经济、人口等相关数据，为统一数据统计口径，本研究所涉及的范围不包括金门县。泉州市各县(市、区)的生产总值、城镇化率、常住人口等数据来源于《泉州统计年鉴2019》。交通线路的便捷程度取各县(市、区)到泉州市中心(即鲤城区)的里程数为计量指标，测量行驶最短距离公里数。为避免不同数据量纲的影响，所有差异矩阵标准化处理后，进一步化成二值矩阵用于QAP分析；分别利用ArcGIS10.6空间分析工具和QAP回归分析法，研究泉州市相关历史文化名镇名村名街空间分布规律及背后的驱动因素。

(二)研究方法

1.最近邻指数

最近邻指数是描述点状要素在地理空间中邻近程度的指标，用以表征空间上点状事物的分布类型，测度值R为实际(r1)与理论(rE)最邻近距离之比，一般为随机型、凝聚型以及均匀型[20]。当R=1,表明点状要素具有随机性；当R>1,表明点状要素具有均匀性，R<1，则表明点状要素具有凝聚性，式如下：

R=r1/rE

(1)

(2)

式中：m为点数量；A为研究区域的面积；D则表示点密度。

2.地理集中指数

地理集中指数G是测评研究地域范围内点状要素集中程度的重要指标，值域范围为0到100，其值越高表明研究对象越集中分布，反之则趋向分散。若计算结果G值大于历史文化名镇名村名街平均分布于各县区时的地理集中指数，则表明历史文化名镇名村名街为集中分布，反之则为分散分布。公式如下：

(3)

式中：T是历史文化名镇名村名街总数；xi是泉州市第i个县区的历史文化名镇名村名街数量，n是县区总数。

3.基尼系数

基尼系数是用来比较研究范围内地理要素的空间分布差异，从而探索出地域分布的规律性。值域范围为0到1，值越大表明地理要素越集中。公式为：

(4)

式中：Pi为第i个县区内历史文化名镇名村名街数占研究区域总数的比重；N代表县区的数量。

4.不平衡指数

不平衡指数可评估研究目标在不同单元内分布的均衡程度，值域范围为0到1。若不平衡指数S值是0，说明历史文化名镇名村名街平均分布在各研究单元；若值为1表明研究目标集中分布于某一研究单元。公式如下：

(5)

式中：n为县区数量总和；Yi为第i个县区的历史文化名镇名村名街数量在泉州市内所占比重由降序排列后至第i位的累计百分比。

5.QAP分析

QAP相关分析可比较两个“关系”矩阵间是否具有相关性；QAP回归分析的目的是判断多个二值矩阵与一个二值矩阵间的回归关系，并对模型拟合优度R2的显著性评价。

四 历史文化名镇名村名街空间特性解析

(一)空间分布类型特征

历史文化名镇名村名街是散落在泉州市上的璀璨明珠，在空间尺度下可抽象为在泉州区域基质的点状要素。根据最近邻指数来测算历史文化名镇名村名街在泉州市域的相邻性，分析泉州市域单元内历史文化名镇名村名街的分布类型，从空间尺度解构历史文化名镇名村名街的空间特性和分布格局。借助ArcGIS10.6软件进行运算，结果显示R=0.77(<1)，表明泉州市历史文化名镇名村名街在空间上呈凝聚分布。

(二)空间分布均衡性

点状要素在地理空间上的均衡性通常采用空间基尼系数法和地理集中指数，其计算结果是衡量均衡性的重要指标。

1.空间分布的集中程度

由于泉州市各县市区单位的地理位置、经济水平等不同，各县区拥有的历史文化名镇名村数量也存在差异。至今为止，泉州市国家级和省级历史文化名镇名村名街总数T是32，县区单元总数是11(本研究不含金门县)。根据公式(3)得出地理集中指数值(G)为37.76远大于历史文化名镇名村名街平均分布于各县区时的均衡地理集中指数值(G为32/10=2.91)，因此历史文化名镇名村名街分布趋于集中，且集中程度较高。

2.空间分布的均衡程度

从均衡程度角度看，根据公式(4)借助Excel计算出基尼系数值为0.85，说明历史文化名镇名村名街在泉州市分布的均衡性较差，表现为集中分布状态，主要集中分布于晋江市(21.88%)、永春县(15.63%)以及泉港区(15.63%)。由于不平衡指数计算结果S=0.43,说明历史文化名镇名村名街在泉州市的各县区分布不均衡。由图2的洛伦兹曲线显示将近90%的名镇名街名村分布在晋江市、永春县、泉港区、南安市、鲤城区以及德化县，而洛江区以及丰泽区无分布点，进一步佐证其空间分布的不均衡性。

图2 泉州市历史文化名镇名村名街洛伦兹曲线分布图

(三)空间密度分析

分布密度通常用于反映研究区域的空间聚集分布程度，学者广泛采用ArcGIS中的核密度估计法对其进行测量。该方法用以解释在地理空间上地理事件的发生具有任意性，但由于某些因素的作用，在不同的地理位置事件发生的概率不一样。点状要素集中程度越高，则在该位置事件发生概率就越大，反之亦反。借助ArcGIS10.6软件对32个泉州市历史文化名镇名村名街进行核密度估算，生成核密度可视化分布图(图3)。由图可见，在县区中泉州市域历史文化名镇、村、街形成三大密度较高的集聚带，即永春县一带、鲤城区一带以及泉港区一带。

其中永春县一带多处亚热带季风气候，其丰沛的水源及温和的气候，更适宜族群聚居，文化传承，丰裕的水系条件为其带来重要的经济文化。永春作为“海丝”的起点，具有源远的华侨历史，成就“无永不开市”的传奇，为历史文化名镇、村、街的形成奠定基础。此外，永春县一带地形山多地少阻碍陆上交通的发展，在某种程度上保护了镇、村、街的原貌，形成历史文化名镇、村、街的高密度聚集区。1 300多年来鲤城区拥有得天独厚的地理优势，是历来政治及文化中心，宗教、艺术瑰宝荟萃。在中世纪，鲤城区后渚港是泉州港(世界最大港口之一)的主港，对外贸易活动频繁，具丰富的商业文化、宗教文化和侨乡文化，为历史文化区的形成奠定良好的基础与环境，形成次级高密度区。泉港区一带临海，具深厚的“渔”历史文化底蕴，又因“渔港兴市”，故密度集聚程度较高。

图3 泉州市历史文化名镇名村名街核密度分布

五 驱动因素解析

(一)动力机制分析

历史文化名镇名村名街的形成与分布受不同动力机制的相互作用。首先，经济发展水平、城镇化水平及高新技术产业的发展水平高的地区能为历史文化的保护和发展提供资金和技术支持[21]，对历史文化名镇名村名街的形成产生不同程度上的影响。其次，交通路线是衔接城镇之间联系的桥梁，是人类活动在地理空间上突破限制的最佳途径，甚至地方的经济发展、文化地位等都与交通状况有着紧密的联系。李久林等学者指出山区丘陵限制了古徽州地区的交通便捷程度，使其成为地域特色鲜明的传统古村落[16]。再次，对外经济贸易不仅反映研究对象的经济结构，还表现为历史文化名镇名村名街所受外来文化冲击的作用，影响村镇街历史文化及民俗的保存；人口的数量某种程度上影响历史文化的认识与传承[22]；人的受教育水平程度也会对传统文物的保护意识产生影响，进而在行为上体现出来，受高等教育的居民越多，理论上会有更多的力量投入到保护具备历史时期传统风貌及地方特色的历史遗存中。

(二)模型及变量选取

由于《泉州统计年鉴2019》中各县(市、区)最高受教育程度统计到高中，故本研究取高中毕业生数作为自变量。基于以上分析，选取各县(市、区)历史文化名镇名村名街数量为因变量矩阵，生产总值差异矩阵、城镇化水平差异矩阵、高新技术产业增加值占规模以上工业增加值的比重(%)(简称为高新技术增加占比)差异矩阵、最短距离差异矩阵、出口完成数值(亿元)差异矩阵、人口数量差异矩阵以及高中毕业生数差异矩阵为自变量矩阵进行回归分析，模型为:

Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+θ

(6)

式中：Y为因变量；X1～X7为自变量；α为常数；β1～β7为对应自变量的回归估值；θ为随机变量。QAP分析能避免数据之间相关性问题，不需像传统回归分析法假设独立性，故选取QAP回归分析探究历史文化名镇名村名街空间分布及其影响因素(表1)。

表1 自变量数值表

(三)结果分析

由QAP分析结果(表2)所示，相关分析与回归分析结果基本一致。R=0.533表明可用自变量矩阵解释泉州市历史文化名镇名村名街分布数量的53.3%，由于相同数据QAP分析得出的确定系数R值较逻辑分析低[23]，因此确定系数0.533是比较大的，即整体回归分析拟合度较好，符合分析条件。

表2 QAP相关分析和回归分析结果

注：表中R2= 0.559，调整后R2=0.533;显著性水平为0.000；*、**和***分别在0.15,0.05,0.01水平上显著。

1.影响不显著驱动因子

城镇化水平差异矩阵与泉州市历史文化名镇名村名街空间分布数量的相关性显著，但回归分析作用不显著，表明前者与后者有一定的联系，但各县(市、区)城镇化水平不具有直接驱动历史文化名镇名村名街在各地区分布数量的作用。从研究结果看，历史文化名镇名村名街数量分布少的县市区，一般城镇化发展水平高；分布数量较多的县市区城镇化水平处于居中位置。原因在于快速的城市化建设不利于历史村镇的保存和保护，城镇化水平越高，传统遗存、民俗受现代化和城镇化的冲击就越大，传统村镇难以保存。城镇化处于中等水平的县市区，其历史文化名镇名村名街的数量居多。一方面在于贫困地区无法承担大额资金支持名镇村街的保护规划，而一定的城镇化发展对历史文化名镇村街的修缮保护起到资金保障作用。另一方面快速的城镇化建设又反而加快了具有历史文化价值的消亡速度，两种程度作用的相互削弱下使得回归效果不显著。

人口数量差异矩阵与泉州市历史文化名镇名村名街空间分布数量的关联性不强，作用不显著。与卢松等学者的研究结果不同[24]，其认为人口密度少的地区传统村落易于保存。原因在于，一方面充足的人口数量为历史文化名镇名村名街的产生和传承提供了必要条件；另一方面人口密集的地区通常发展较快，现代化水平较高，影响了历史文化名镇、村、街的参评，两方面的交叉作用下弱化了人口因素的直接效应。

2.影响显著驱动因子

生产总值、出口完成数值可反映地区经济的发展水平。QAP分析结果显示生产总值差异矩阵、出口完成数值差异矩阵与历史文化名镇名村名街空间分布格局联系作用呈显著正相关，说明经济实力雄厚的地区政府有能力去加强历史文化名镇、村、街的修复和保护工作；此外在浓厚的宗教文化及闽南文化的氛围下，居民及华侨华人有实力就会去修缮老家建筑、祠堂以及宗屋等，有利于历史文化遗存的保存与发展，因此地方经济发展水平对历史文化名镇名村名街的分布格局起驱动作用。高新技术增加占比差异矩阵与历史文化名镇名村名街的空间分布格局作用显著，表明高新技术的增加一方面有利于促进地方社会的经济发展，另一方面增加的高新技术能更具针对性的对历史文物等进行修复与保护工作，因此高新技术也成为影响名镇村街的重要因素。

交通路线在承载着人口、信息及物质流流动等功能的同时也承担着历史文明文化的运输与传承。量化分析结果呈现出最短距离差异矩阵为显著的正相关，即县(市、区)与鲤城区的距离越大，历史文化名镇、村、街的分布数量越多。本文以距市中心(即鲤城区)的最短距离代表交通的便捷程度，可见交通便捷程度低的地区形成了相对封闭、独立的“孤岛”，历史文化名村、镇、街在此偏僻的区域集中分布。首先，偏远地区受到城镇化开发与建设的负面影响较小，减缓了历史文化建筑的“建设性”消亡进程。其次，交通载体的不通畅，致使地区受外界作用较小因而形成地方特色鲜明的地域文化。再次，当地居民与外界联系的低频率，使得形成较为封闭的闽南宗族管理式村镇治理体系，天然地理的屏障导致村落受外来文化入侵程度低，因而形成集聚闽南风格的历史文化名村、镇、街。

如表2所示，高中毕业生数差异矩阵相关系数值高，作用效果显著，表明受高等教育的居民人数成为历史文化名镇名村名街的形成与保留的重要驱动因素之一，且受高等教育人数越多的地区历史文名镇名村名街的数量分布越多。居民的文化程度通过影响行为认同，最终影响居民对文化遗产的保护行为[25]。接受高等教育人数越多的地区，越多居民具文化遗产保护意识，进而有更多的人产生文化遗产保护行为，故越有利于历史文化名镇名村名街的发育和保存。

六 结论与讨论

以泉州市32个历史文化名镇名村名街为研究对象，通过地理信息技术手段分析其空间分布格局，并借助QAP分析法量化探究其背后的驱动因素，研究结果揭示：(1)泉州市历史文化名镇名村名街的空间分布为凝聚型，集中程度较高，均衡性较差，近90%的历史文化名镇名街名村分布在晋江市、永春县、泉港区、南安市、鲤城区以及德化县；(2)通过核密度分析显示，泉州市历史文化名镇名村名街在地理空间上呈现出三大集聚区，分别为水系丰裕、山多地少且适宜聚居的永春县一带，传统商业文化、宗教文化及侨乡文化密集的鲤城区一带，以及渔文化深厚的泉港区一带；(3)泉州市历史文化名镇名村名街的空间分布受社会经济、高新技术、交通的便捷程度、受高等教育人数的影响，分析结果表明经济发展水平高、高新技术增加占比大、交通便捷程度低和受高等教育人数多的区域其历史文化名镇名村名街的数量分布较多。

历史文化名镇名村名街是活的文化遗产，其空间分布和影响因素的探析，对历史文化名镇名村名街本身的保护发展和利用具有积极的意义。为使得中国文化遗产得以保护和传承，

各地区在追求经济发展和高新技术增加的同时，应关注城镇化的发展给历史文化名镇名村名街的保护带来的负面影响，衡量经济发展与传统文物保护的界限；交通是文化交流的生命线，在日益完善的交通网络下，各地区应积极避免逐渐发达的交通体系为历史文化名镇名村名街保护与发展的带来的消极作用，弱化外界对传统文化传承的干扰作用；各地区不仅应加大对高等教育的支持力度，还应发布相关人才政策吸引人才，使更多的受高等教育的居民、人才投身于历史遗产的保护与传承中。

本研究从市域层面探析历史文化名镇名村名街的空间分布特征并通过量化分析探讨其背后的驱动因素，在对历史文化名镇名村名街的地理空间分布研究及影响因素的方法探析方面具有积极意义，对历史文化名镇、村、街的保护发展和利用也具有一定的参考价值。由于时间、水平的局限，本研究有待进一步深化：历史文化名镇名村名街的空间分布是受多种因素的驱动作用，可能还受历史文化、政治等因素的影响，今后需考虑定性定量结合进一步挖掘背后的影响因素。