城乡融合发展导向下农村居民点空间布局优化研究——以徐州市铜山区为例

胡 嫚 莉，雍 新 琴*，李 鑫，周 鑫 鑫

(1.江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116；2.中国矿业大学公共管理学院，江苏 徐州 221116)

0 引言

当前中国正处于城市化发展与社会转型的关键时期，各类要素向城市倾斜导致城乡发展失衡，农村正以“五化”为特征逐渐衰败[1]，农村居民点布局散乱无序，阻碍城乡基础设施、公共服务、生态环境等维度空间融合发展的进程。城乡融合发展是基于制度创新和空间布局优化的社会、经济、生态环境的全面融合发展[2]，核心要义是通过要素互动促进乡村发展[3]。农村土地作为城乡要素流动的重要载体，农村居民点布局优化是解决农村居住与就业协同力差、提高土地利用效率的重要途径[4]，是统筹城乡发展、推动国土空间治理的重要抓手[5]。推动农村居民点空间布局优化有利于提高土地节约集约利用水平，保障乡村振兴发展，而城乡融合发展作为当前我国城乡发展的最高战略指向，对农村居民点空间布局优化具有战略指导作用。因此，探索新时期城乡融合发展战略对农村居民点空间布局优化的作用路径，对于加快以土地要素为载体的城乡融合发展、形成人-地-业空间协调匹配的农村建设布局、塑造新发展动力与新城乡空间格局有重要现实意义。

国内外学者对农村居民点空间布局优化研究内容主要涉及理论、方法和策略三方面：1)在优化理论方面，乡村聚落理论是农村居民点优化理论研究的基础[6,7]，随着乡村聚落结构演变[8]和土地利用转型[9]，空心村[10]、宅基地转型治理[11,12]等理论应运而生，丰富了农村居民点空间布局优化理论体系；2)在优化方法方面，采用GIS分析法[13,14]并结合Voronoi图[15]、IDRISI系统[16]等方法对农村居民点空间布局进行优化；3)在优化策略方面，部分学者基于乡村聚落演变特征[17]、耕作半径[18,19]等分析农村居民点的空间格局[20]，进而探讨农村居民点空间布局优化方案和策略[21-23]。然而上述研究多未能给出具体的空间优化方案，尤其是在当前城乡融合发展背景下，尚缺乏以该战略为导向的农村居民点布局具体优化方案。鉴于此，本文以徐州市铜山区为研究区，构建城乡融合发展导向下农村居民点空间布局优化的理论框架及作用路径，并基于该理论框架构建农村居民点用地适宜性评价指标体系，最后依据评价结果，结合实际路网距离、人口容量、耕作半径等需求，运用ArcGIS最大化覆盖模型对研究区农村居民点空间布局进行优化。

1 研究区概况与数据来源

徐州市铜山区下辖17个镇、4个街道，共272个行政村和自然村，区域面积172 794 hm2。2017年铜山区地区生产总值1 084.91亿元，总人口1 259 169人，人均GDP(75 318元)稍高于全国平均水平；共有农村居民1 087 277人，农村居民点面积18 304.81 hm2，农村人均居民点用地面积168.35 m2，高于《江苏省土地管理条例(2021修订)》规定的最高上限(135 m2)。铜山区是典型城市边缘区，是城乡建设中最复杂的地区，也是农村居民点变动最剧烈的区域，农村居民点整体布局散乱，用地相对粗放，城乡要素交互频繁，深刻影响着农村居民点数量特征与布局形态，因此亟须在城乡融合发展导向下优化农村居民点空间布局，激发土地利用潜力，实现城乡一体化发展目标。

研究数据包括：1)社会经济数据，来自徐州市自然资源与规划局提供的2017年县市区镇卡数据(统计年鉴数据的中间数据)，数据精确到铜山区自然村级别，主要包括当地居民通宽带户数、就业人数、收入水平、绿化用地等信息；2)土地利用现状(图1)数据，来自徐州市自然资源与规划局铜山区2018年土地利用变更数据库；3)道路网、DEM与POI等空间数据，来自地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/)和91卫图，本文栅格数据空间分辨率统一为50 m。

图1 铜山区区位与土地利用现状Fig.1 Location and land use status of Tongshan District

2 城乡融合发展导向下农村居民点空间布局优化理论框架

随着社会经济发展和城乡关系演变，农村居民点空间布局优化指导思想不断演化，对农村居民点空间布局优化提出新要求。城乡融合发展的核心要义是通过要素互动促进乡村发展，在保留城乡特色的基础上实现联动发展，推动区域整体进步[24]。一方面，以城乡融合发展要求指导农村居民点空间布局优化有利于推动乡村经济发展，实现乡村振兴；另一方面，在农村居民点空间布局优化中体现城乡融合发展战略要求，有利于促进城乡要素流动，加快实现城乡融合发展。城乡融合是指多层次、多领域、全方位的融合，其对农村居民点空间布局优化的作用路径主要表现在基础设施、公共服务、生态环境、产业经济及物质空间五方面。1)基础设施、公共服务融合是乡村发展助推器，农村设施服务标准向城市看齐，有利于实现城乡互联互通、共建共享。借助城乡联通共享带来的区位优势，吸引附近村庄村民就近迁并，有利于实现集中居住，推动农村居民点空间布局优化[25]。2)生态环境融合主要以农村土地为载体加强污染源防治，通过村内环境集中整治改善人居环境，提升农民搬迁意愿，即生态环境较好地区更适合布置新增农村居民点，而污染较严重地区则不宜布局居民点。3)产业经济融合关键在于生产要素的自由流通，利用农村产业吸收城市资本，促进城乡要素的双向流动。城乡产业经济融合度高说明城乡经济活动联系密切，城乡土地与人口方面也应加强融合，由此更易于布置农村居民点。4)物质空间融合是指承载农村居民点的物质空间条件要与城镇空间条件趋于一致，因此主要选择坡度、高程等地形条件与土地利用等本底条件，其与城镇越相似，则越适宜布局农村居民点。分析城乡融合发展对农村居民点空间布局优化的作用路径，是城乡融合发展导向下农村居民点用地适宜性评价的基础，本研究理论框架如图2所示。

图2 本研究理论框架Fig.2 Theoretical framework of the study

3 城乡融合发展导向下农村居民点用地适宜性评价

3.1 评价指标体系构建

城乡融合发展导向下农村居民点适宜性评价核心是建立符合研究区实际且能体现城乡融合发展要求的指标体系。本文分别从城乡融合关于农村居民点空间布局优化的五方面作用路径构建农村居民点用地适宜性评价指标，并采用层次分析法确定评价指标权重[26](表1)。1)基础设施方面，农村居民点分布对基础设施和交通干道具有明显的依附性和指向性，农村道路、供水、供电等基础设施越齐全，农民居住的适宜性越高，故本文选取自来水普及率、距城市距离、宽带覆盖度等5项指标表征基础设施配套情况；2)公共服务方面，选取公共设施用地面积占比、医疗服务能力、教育水平3项指标表征农村公共服务水平，引领周边农户向公共服务水平较高、服务配套完善的地区集聚；3)生态环境方面，为使农村居民点布局符合乡村振兴战略提出的“生态宜居”要求，选取距污染源距离、空气质量等指标表征农村居民点生态环境，分析农村居民点用地与生态环境适宜性之间的冲突；4)产业经济方面，经济发展水平是制约农村居民点重构、实现乡村振兴的首要限制因素，选取农民非农就业人数、村集体收入等4项指标量化农村的产业经济发展水平，识别出研究区内经济发展水平较高的区域；5)物质空间方面，现有农村居民点多是在原有农村居民点基础上扩建而成，与原用地类型有关，且受坡度、高程等条件限制，故选取该类指标反映物质空间融合情况(如在原有建设用地上新建居民点阻力较小，占用耕地则阻力较大，占用水域则更不现实)，体现了居民点布局本底条件的城乡融合需求。综上，在上述五方面城乡融合水平高、差异小、联系密切的空间单元更适宜新建农村居民点，其体现的是城乡融合发展导向下居民点用地适宜性，据此进行用地配置可提升城乡融合发展水平。

表1 城乡融合发展导向下农村居民点用地适宜性评价指标Table 1 Evaluation indexes of suitability of rural residential areas under the guidance of urban-rural integration development

3.2 评价指标量化

由于研究区农村居民点用地适宜性评价指标涉及社会、经济、生态等多方面数据，无法直接进行数据计算和比较，故本研究采取阈值标准化法(式(1))量化指标，并将量化值乘100，使每个指标对于农村居民点用地适宜性评价的作用分值在[0,100]区间。

(1)

式中：xij、Yij分别为指标的原始值和标准化后值；max(xij)、min(xij)分别为指标的最大值和最小值。

3.3 适宜性评价

运用栅格单元评价法对研究区农村居民点用地适宜性进行评价。本文以50 m×50 m栅格为评价单元，共划分成1 636行、1 250列，运用ArcGIS的Raster Calculator从基础设施、公共服务、生态环境等维度对各村镇的用地适宜性进行叠加(式(2))，最终得到研究区农村居民点用地适宜性评价值，取值区间为[0,100]。

(2)

式中：Si为第i个评价单元的综合评分；Wij、Cij分别为第i单元第j个评价指标的权重和分值；n为评价指标数量。

3.4 最大化覆盖模型

依据农村居民点用地适宜性评价结果，找出待搬迁居民点和新增居民点候选地块，运用最大化覆盖模型对待搬迁农村居民点进行选址优化，为其选出较为合理的安置地块。首先要满足农民生产生活之需，即日常耕作需往返于居住区与耕作地之间。如果纳入已有农村居民点距耕作地间的距离，则耕作地相对密集且面转点后难以计算实际路网距离，而忽略已有居民点与耕作地之间的距离可以借助模型算出搬迁后的居住地与耕作地间距离。因此，本文假设已有居民点距耕作地的距离忽略不计，则搬迁后农民需在已有居民点和候选地块间往返，运用基于实际路网距离的最大化覆盖模型，给定P个候选地块(人口容量上限为M)，使一定距离或时间阈值范围内服务的居民需求总量最大，公式如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

Ni={j∈J|dij≤R}

(7)

Nj={i∈I|dij≤R}

(8)

式中：Z为待搬迁总人数；I为待搬迁农村居民点集合；J为候选地块集合(共有P个候选地块)；ai为待搬迁居民点i的需求；yi表示若农村居民点i被1个或多个候选地块覆盖则为1，否则为0；Ni为i在可达半径内候选地块集合；Nj为候选地块j服务半径内农村居民点集合；xj表示若候选地块j覆盖第j个农村居民点则为1，否则为0；dij为待搬迁居民点i到候选地块j的最短距离；R为可接受的最大耕作半径；M为单个候选地块服务的最大人口容量。

4 结果与分析

4.1 农村居民点用地适宜性评价结果

利用上述方法得到研究区栅格尺度农村居民点用地适宜度评价值在25.66～79.83之间。为满足规划决策需求以及实际规划调整需要，将栅格的用地适宜性按面积加权转化为矢量图斑的用地适宜性[27]，再针对全部图斑基于自然断点法将农村居民点用地适宜性分为3个等级：58～79.83为非常适宜，53～58为适宜，25.66～53为不适宜(图3)。由图3可知，研究区农村居民点用地适宜性总体呈现“中心高、四周低”的分布特征，非常适宜区面积为2.92×104hm2，占区域总面积的17.24%，主要分布在徐州市中心周围；适宜区面积为2.88×104hm2，占区域总面积的16.95%，其中茅村镇适宜区面积占比最高(70.96%)，其次为汉王镇、棠张镇，这3个乡镇与徐州市中心相邻，基础设施与公共服务相对完善，城乡要素流动频繁，经济、社会发展水平高，适宜农村居民生产生活；不适宜区面积高达1.12×105hm2，占区域总面积的65.81%，主要分布于铜山区北部与东部，其中伊庄镇不适宜区占比高达91.99%，主要缘于坐落于此的吕梁风景区森林覆盖度高，水域密集，生态服务价值与农业生产功能较高[27]，从而削弱了非农生产功能，而非农生产功能一般与当地财政收入挂钩，导致伊庄镇经济发展水平落后于其他乡镇，加之基础设施及公共服务建设滞后，农民生产生活便利度低，最终导致伊庄镇大多地块不宜居。

图3 农村居民点用地适宜性评价Fig.3 Evaluation of land suitability for rural residential areas

4.2 农村居民点空间布局优化

以柳新镇的待搬迁农村居民点选址方案为例，进行农村居民点空间布局优化。柳新镇待搬迁农村居民点共计51个，面积为8.12 hm2，待搬迁人口为481人(核实数据)，人均居住面积为167.79 m2。本文考虑农村居民意愿及交通、技术等外在条件[18,28]，得到居民可接受最大耕作半径为9～10 km。因此，候选地块不仅要确保其适宜性，还要保证安置点和原居民点距离均在10 km内。当候选地块数量为1，有容量限制的最大化覆盖模型中农村居民接受的最大耕作半径R设为 10 km时，仍有13个农村居民点未被柳新镇唯一候选地块覆盖(图4a)。当耕作半径不设置约束距离(文中具体设置为30 km)时，此时所有待搬迁居民点均被候选地块覆盖，但单个最大耕作半径为13.418 km，超出当地居民可接受的最大耕作半径(图4b)，因而该地块不适宜作为柳新镇的安置地块。可见，当候选地块数量P=1且耕作半径不设置距离限制时，能够满足待搬迁人口全部纳入候选地块，但基于路网距离求解出的耕作半径却超出农民可接受的最大耕作半径。当P=2，R=10 km时(图4c)，两个候选地块覆盖了待搬迁农村居民点，单个最大耕作半径为8.786 km，但候选地块1容纳人数低于其覆盖的待搬迁人数，导致多出的搬迁人数向候选地块2转移，借助网络分析中最短路径求解可得候选地块1与候选地块2的最短路径为5.743 km，最终使得候选地块1中部分搬迁居民点到达安置地块的最远距离为14.529 km，仍超出农民可接受的最大耕作半径。当P=3时(图4d)，根据最大化覆盖模型求解出农民最大耕作半径为8.431 km，平均出行距离为3 756.39 m，待搬迁农村居民点100%被覆盖，3个农村居民点安置地块在保证容纳总人数大于待搬迁农村居民点总人数的同时，也保证了各安置地块容纳人数大于其所覆盖的搬迁人数，且耕作半径均小于10 km，优化结果较理想。综上，柳新镇待搬迁农村居民点迁入最终候选地块后，所需面积为7.17 hm2，安置地块按人均用地面积135 m2计算能容纳531人，适宜度平均值为59.99。农村居民点优化后节约用地0.95 hm2，适宜度平均值提升了11.37。对于其他乡镇单元，其待搬迁农村居民点地块已经确定，按照上文不断试验并确定最终候选地块，部分乡镇的优化结果如图5所示。

图4 不同条件下柳新镇农村居民点用地选址优化Fig.4 Optimization of site selection for rural residential areas in Liuxin Town under different conditions

图5 部分村镇农村居民点空间布局优化结果Fig.5 Spatial optimization results of rural residential areas in some villages and towns

4.3 农村居民点空间布局优化总体结果分析

对全部乡镇按上述流程优化，依据适宜性评价结果选择研究区待搬迁农村居民点用地及安置地块，并根据待搬迁人数、搬迁前后居民点用地面积及平均适宜度值对优化结果进行分析。结果(表2、图6)表明：1)铜山区每个镇均有待搬迁居民，共有46 014人需要搬迁，占总人口的4.23%。在对各村镇农村居民点空间布局优化前，有937.25 hm2的居民点需要搬迁整理，优化后共节约用地310.63 hm2，且优化后居民点用地集聚度显著增加、图斑数量显著减少，搬迁后农村居民点用地适宜度值总体提升了177.40。2)从待搬迁居民数量看，柳泉镇最多(11 655人)，主要是因为该镇重工业占比较大，企业选址不合理，导致区域用地布局散乱，同时工厂生产缺乏减污设备，加剧了环境污染，导致该镇大量地块不宜居。优化后共节约用地99.77 hm2，农村居民点用地适宜度平均值由48.21提升至62.44。伊庄镇、单集镇待搬迁居民也较多，分别为9 696人和9 545人。3)棠张镇现有农村居民点分布最合理，居民点用地整体适宜度较高，达到51.45，仅有109人需要搬迁。棠张镇以现代化农业为主，加之纺织业发展较好，带动了区域经济发展，且区内生态环境良好，农民居住适宜性相对较高。4)马坡镇农村居民点搬迁后用地面积反而增加，可能与其居民点地块相对分散且面积较小有关。

表2 农村居民点空间布局优化结果Table 2 Spatial optimization results of land use layout for rural residential areas

图6 农村居民点空间布局优化结果Fig.6 Spatial optimization results of rural residential land layout

5 结论与讨论

城乡融合发展对农村居民点空间布局优化具有战略指导作用，本研究以徐州市铜山区为例，构建城乡融合发展导向下农村居民点用地适宜性评价指标体系，并根据评价结果，采用有容量限制的最大化覆盖模型，基于路网数据对待搬迁农村居民点进行优化选址分析，主要结论如下：1)研究区农村居民点总体适宜度评价值在25.66～79.83之间，空间分布总体呈现“中心高、四周低”的特征。非常适宜区面积占研究区总面积的17.24%，主要分布在徐州市中心附近，与区域地理位置和经济发展水平有关；不适宜区面积占总面积的65.81%，主要分布在铜山区北部和东部，与徐州市发展中心向南拓展规划一致。2)采用有容量限制的最大化覆盖模型，基于路网数据对农村居民点布局进行优化，经实证可用于铜山区农村居民点优化研究，优化后共节约农村居民点用地310.63 hm2，且分布相对合理集中，适宜度值总体有较大提升。

本研究仍存在如下不足；1)虽然给出了研究区待搬迁居民点的迁移方案，但对迁移后农村居民点今后的土地开发利用方向未给出具体方案，未来将结合各农村居民点的地理因素、社会经济发展及土地开发利用等实际情况提出合理的发展建议，为农村居民点整理、优化提供参考；2)在农村居民点用地适宜性评价指标选取上，仅从社会、经济、生态等方面选取了易获得且方便量化的指标，未考虑当地的风俗习惯、思想观念及政策等虚拟变量；3)在优化选址上，只考虑了耕作半径、实际路网距离等因素，缺乏对土地权属问题的分析，有待后续进一步探讨。