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中国传统村落空间分异及影响因素
第一旅游网:www.toptour.cn      发布时间:2020-07-22      字号:【

        “中国传统村落”源于20世纪80年代的“古村落”一词。2012年,国家四部委联合颁布的《关于开展传统村落调查的通知》中首次提出:“传统村落是指村落形成较早,拥有较丰富的传统资源,具有一定历史、文化、科学、艺术、社会、经济价值,应予以保护的村落”。为了与国家公布的正式文件保持一致,本文采用“传统村落”的提法。2018年1月,中共中央国务院下发的《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》中提出“实施乡村振兴战略”。传统村落因拥有丰富的物质和非物质形态的文化遗产和较高的综合价值,使其成为中国传统文化、农耕文明和民族文化的重要载体,成为实施乡村振兴战略的重要平台。但是,伴随着当今现代社会的快速发展,许多传统村落文化正在流失,大量充满地域特色的传统村落逐渐衰败,甚至消失。因此,加强传统村落的保护、传承和合理利用对于中国实现乡村振兴具有重要的现实意义。

国内外学者对传统村落的研究涉及社会学、人类学、地理学、建筑学、历史学、生态学、旅游学等学科。国外学者研究主要集中在传统村落景观保护与可持续发展、传统村落空间分布、传统村落人居环境以及旅游对传统村落的影响等方面;而国内学者的研究内容更为广泛,主要包括传统村落理论内涵与价值挖掘、传统村落空间形态与演变、传统村落保护与利用、传统村落评价、传统村落景观基因识别与作用、传统村落人居环境、传统村落更新机制与模式、传统村落公共空间变迁与文化传承、传统村落旅游开发与影响等方面。研究成果数量逐年稳步上升,特别是在2005年后,相关成果数量增长明显,研究视角渐趋多元。在已有研究成果中,学者对传统村落的空间分布研究尺度主要包括国家和省域两个层面,其中省域尺度的研究多集中在传统村落分布数量较多的云南、贵州、山西、湖南、广东、河南、江西等省份,研究对象多选取国家已公布的前三批传统村落名录。

2016年、2019年国家七(六)部委分别公布了第四批、第五批中国传统村落名录,其村落总量占到中国传统村落的62.53%,那么目前中国传统村落的空间分布呈现何种规律?有何变化和影响因素?各因素影响程度如何?基于此,本文以国家公布的五批传统村落名录为研究对象,运用ArcGIS空间分析技术和方法,对中国传统村落空间分布特征及其影响因素进行分析,以期为中国传统村落的保护、合理利用及可持续发展提供决策依据。

一、研究方法

(一)核密度估算法

核密度估计法作为ArcGIS软件中空间分布密度的表达方法之一,主要用以描述事件在地理空间某一地点发生的概率。点越密集说明事件发生的概率越高,反之则概率越低。

(二)空间自相关指数

空间自相关指数是用来度量空间相关性的一个重要指标,其有全局和局部空间自相关指数之分,前者主要反映整体研究区域内观测变量的集聚水平,后者主要反映局部研究区域内不同空间单元要素之间的差异程度。由于在全局空间随机分布的样本中,可能存在局部空间自相关观测值的情况,因此,本文采用全局和局部空间自相关指数来共同分析中国传统村落的空间集聚特征。

(三)地理探测器

地理探测器是分析空间分异性并揭示其背后驱动力的统计学方法,其含义为若某一自变量对某一因变量有重要影响,那么这一自变量与其因变量的空间分布存在相似性。本文用其对中国传统村落空间分布的影响因素进行探测识别。

二、数据来源

本文研究的中国传统村落名录来源于中华人民共和国住房和城乡建设部网站公布的五批共6819个传统村落(研究范围不包括我国的香港、澳门和台湾地区),其中第一批名录646个、第二批名录915个、第三批名录994个、第四批名录1598个、第五批名录2666个。借助百度坐标API拾取器获取每个中国传统村落的地理坐标,并运用ArcGIS 10.2软件绘制中国传统村落空间分布图以及与经济、人口、坡向、高程、河流等影响因素叠加生成的专题地图,进行其可视化数据展示。土地、经济、人口、交通等数据分别来源于2018年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。

三、中国传统村落空间分布特征

(一)中国传统村落密度分布特征

中国传统村落数量众多,分布较为广泛,全国各省(区、市)均有分布,但由于各地区地理环境不同,致使传统村落在空间分布上呈现出较强的不均衡性。通过测算,中国传统村落空间分布平均密度为7.058个/万km2,超过全国传统村落空间分布平均密度的有18个省(市、区);其中,浙江传统村落空间分布密度最高,达到60.28个/万km2,贵州、福建、山西、湖南、安徽、江西传统村落空间分布密度也超过20个/万km2,而新疆、西藏、黑龙江、内蒙古、吉林、宁夏等6省(区)传统村落空间密度在1个/万km2以下。

利用ArcGIS 10.2软件空间分析模块中的核密度工具,在保证最优可视化效果的前提下,经过多次试验分别选取300km、100km带宽,生成中国传统村落空间分布核密度图。可知,中国传统村落呈现“核心-边缘型”分布特征,即以浙江西南地区为核心的浙闽赣皖片区,以贵州黔东南地区为核心的黔湘桂渝片区,以山西晋东南地区为核心的晋冀豫片区以及以云南西北地区为核心的滇西北片区。其中,浙闽赣皖片区、黔湘桂渝片区的空间分布密度最为集中,达到68.031-77.748个/万km2,晋冀豫片区密度也较为集中,达到48.594-58.311个/万km2。核密度图还直观地显示出中国传统村落主要集聚在浙闽赣皖、黔湘桂渝、晋冀豫三大片区的省域边界地区。

(二)区域传统村落分布特征

对省域层面数据分析可知,全国31省(区、市)均分布有传统村落,但空间分布差异较大,分布极不均衡。全国传统村落平均值为220个,11个省(区、市)传统村落数量超过全国平均水平,占全国传统村落的79.03%;20个省(区、市)传统村落数量低于全国平均水平,仅占全国传统村落的20.97%。其中,贵州以724个传统村落数位列全国首位,占全国传统村落的10.62%;云南(708)、湖南(658)、浙江(636)、山西(550)、福建(494)、安徽(400)传统村落数量也超过400个;以上7个省份传统村落数量为4170个,占全国传统村落的61.15%。天津传统村落数量最少,仅有4个;上海、宁夏、吉林、黑龙江、新疆传统村落数量未超过40个,占全国传统村落的比重均不足0.5%。

对市、县层面数据分析可知,全国309个地级市(含自治州、盟、地区)分布有传统村落,占全国总数的85%。其中,贵州黔东南州以409个传统村落数位列全国地级区划首位,占全国传统村落的6%,该州的传统村落数量已超过除贵州、云南、湖南、浙江、山西、福建以外的25个省(区、市)的数量;安徽黄山市(271)、浙江丽水市(257)、湖南湘西州(172)、怀化市(169)、山西晋城市(166)传统村落数量也超过150个,全国排名前10位的地级区划传统村落数量占全国总数的近1/3。安徽黄山市的歙县以148个传统村落数位列全国县级区划首位,贵州黔东南州的黎平县(99)、云南保山市腾冲市(86)、贵州黔东南州从江县(82)、浙江丽水市松阳县(75)、贵州黔东南州雷山县(71)位列其后,全国排名前20位的县级区划传统村落数量占全国总数的近1/5。

(三)中国传统村落空间自相关特征
运用 Geoda软件对中国传统村落进行全局自相关分析,可知中国传统村落空间分布具有显著的空间自相关性,并呈现出明显的集聚趋势,进一步验证了以上中国传统村落存在集聚的结论。由于全局自相关分析仅能够反映中国传统村落地区空间差异的总体特性,不能反映地区之间的空间差异特性。因此,需进一步对中国传统村落进行局部自相关分析,以深入探讨其空间分布的局部空间特征。

从Moran散点图(见图)可知,中国大多数省(区、市)传统村落集中分布在第一、三象限,占全国传统村落的88.10%。其中,第一象限主要包括云南、贵州、湖南、浙江、山西、福建、四川等11个省份,占全国传统村落的79.03%,除山西以外,大部分传统村落主要集中分布在我国南方地区;第三象限主要包括黑龙江、吉林、辽宁、北京、河北、内蒙古等11个省(区、市),占全国传统村落的9.06%,这些省份主要集中在我国的东北和华北地区。分布在第二和第四象限的省(区、市)较少,仅占全国传统村落的11.90%,说明这些地区空间集聚性不强,属于过渡地带。其中,湖北、陕西、海南、甘肃、河南、重庆等6个省(市)传统村落分布在第二象限,占全国传统村落的11.03%;新疆、宁夏、西藏3区传统村落分布在第四象限,占全国传统村落的0.87%。

四、中国传统村落空间分布的影响因素

(一)自然环境因素

1. 高程。高程作为传统村落的重要自然环境因素之一,直接决定着传统村落所处的地形位置。受高程影响,传统村落所处地域的降水、气温、日照长短、土壤条件也存在差异,由此形成千差万别的村落结构和生产方式。另外,高程对传统村落的原真性也产生较大影响。伴随着村落高程的升高,地形起伏程度也会变强,地形越复杂,其可进入性也就越差,与外界交流程度也就越少,这更有利于传统村落物质文化遗产和非物质文化遗产的保存。利用ArcGIS 10.2提取分析工具将中国DEM数据赋值于每一个传统村落,形成中国传统村落分布与高程关系图。

可知,中国传统村落主要分布在高3.3-3658m范围之内,按传统村落分布高程可其分为低丘/平原(<500m)、低山/丘陵(5001000m)、中高山区(1001-2000m)和高山/高原(2001-5000m)4种类型,各类型传统村落数量分别为3140、2041、1167和471个,占全国传统村落的46.05%、29.93%、17.12%和6.90%。这说明中国传统村落多分布在海拔低于2000m以下的地区,形成云贵高原、黄土高原边缘地带和长江中下游平原地带三个聚集区。

2. 坡向。传统村落所处坡向的不同会产生日照时数、太阳辐射强度、温度、降水量、风速、土壤条件等方面的差异,会对动植物类型分布和农业生产方式产生影响,进而直接或间接影响到传统村落的选址与布局。以正北方向(0°或360°)为起点,按顺时针方向旋转,以45°为间隔可将坡向分为正北、东北、正东、东南、正南、西南、正西、西北等8个方向,值为-1表示平坦,其中前四者为阴坡,后四者为阳坡。阳坡接受的太阳辐射多,较热、干旱,有着更好的热量条件;阴坡接受的太阳辐射较少,较湿、阴冷,热量条件不明显。利用ArcGIS 10.2对DEM图进行坡向重分类和相交分析,可得出各类坡向传统村落的数量。

可知,中国传统村落阳坡与阴坡的分布数量比为1.441∶1,传统村落以阳坡分布占居多数。其中,阳坡以西向、西北向为主,占全国传统村落的58.82%;阴坡以东向、东南向为主,占全国传统村落的40.83%。阳坡不仅为传统村落生产、生活带来所需要的光热条件,也更有利于村落的选址。通过对阴坡地区地形和水源因素分析发现,部分阴坡地区的传统村落虽然损失了一定的光热条件,但多处于平缓开阔地形,水源相较于阳坡更为充足,这在一定程度上弥补了光热条件的不足,使阴坡地区也有较为广泛的传统村落分布。

3. 河流水系。水资源作为人类繁衍生息过程中最重要的资源之一,在早期河流水系也是村落与外界进行联系的主要途径之一,在村落选址与布局中也是需要考虑的重要因素。本文选取各省(区、市)河网密度代表河流水系分布状况,利用ArcGIS 10.2图层属性符号进行可视化操作,将中国传统村落与各省(区、市)河网密度叠加得到中国传统村落分布与河网密度关系图。

中国传统村落多沿河流的干流或支流分布,以3、5、10km为半径,对我国五级水系矢量图进行缓冲区分析和相交分析可知,3km缓冲区内分布着1385个传统村落,占全国传统村落的20.31%;5km缓冲区内分布着2083个传统村落,占全国传统村落的30.55%;10km缓冲区内分布着4293个传统村落,占全国传统村落62.96%。可知,中国传统村落分布与河流水系之间呈现以下4种类型:一是以江苏、上海、天津3省(市)为代表的河网密度极高但传统村落分布少的类型,其河网密度位居全国前三位,但传统村落数量却仅位列全国第23、30、31位;二是以福建、安徽、江西、浙江等17个省(区)为代表的河网密度和传统村落分布均高的类型,这类区域分布较广,占居多数。三是以吉林、辽宁、甘肃、宁夏、新疆等9省(区)为代表的河网密度和传统村落均低的类型,这类区域主要集中在我国东北和西北地区;四是除三者以外的其他省(区、市),这类区域只包括山西、黑龙江2省,表现为河网密度较低(高)但传统村落分布较多(少)的类型。总体而言,河网密度高的省(区)传统村落数量也多,但部分省(市)由于自然环境、资源禀赋、城镇化进程、申报积极性等因素出现与之相悖的情况,如江苏、上海、天津等省(市)河网密度极高,但由于城镇化程度高及地方政策等因素,使得其传统村落数量较少;新疆、宁夏、西藏等地区受恶劣的自然环境影响导致传统村落数量和河网密度均低;山西虽然河网密度排名靠后,但60%以上的传统村落沿汾河、沁河分布,使得河流成为传统村落形成的重要因素之一。黑龙江虽然河网密度较高,但由于其地形、历史、政策等因素,使得其保留下的传统村落较少。

4. 土地。传统村落作为我国五千年农耕文明的缩影,是劳动人民智慧的结晶和中华民族传统文化的精华,是人地长期耦合的结果。土地作为传统村落主要的农业资源,不仅为农民提供生活保障,而且是农民收入的主要来源,从而对我国传统村落分布格局产生影响。本文选取各省(区、市)农业用地指标代表土地利用情况,利用ArcGIS 10.2对中国各省农业用地与传统村落进行叠加分析,得出中国传统村落分布与农业用地关系图。

可知,中国传统村落分布与农业用地之间呈现出以下三种类型:一是以四川、云南、广西、湖南等16省(区)为代表的农业用地和传统村落分布均高的类型,全国51.61%的省份属于此种类型;二是以上海、天津、北京、海南、吉林5省(市)为代表的农业用地和传统村落分布均低的类型;三是除以上之外的其他类型,主要包括安徽、福建、山西、浙江、西藏、内蒙古、新疆、黑龙江等10省(区),属于农业用地较低(高),但传统村落分布较多(少)的类型。究其原因,传统村落的分布受诸多因素影响,比如作为粮食主产区的黑龙江,因其平坦开阔的平原地形,大规模机械化逐渐取代传统小家庭农业的精耕细作,但是这种开放性的地理环境不利于文化的集聚,使得其传统村落分布较少;西藏、内蒙古、新疆3区虽然农业用地在全国排名前三,但是由于其区位、自然环境等客观因素的限制,也使得其传统村落数量较少。

(二)社会环境因素

1. 经济。从中国传统村落分布特征来看,中国传统村落四大集聚区在东部经济发达省份和经济发展相对滞后的中西部地区均有分布,形成这一空间分布特征与地方农村经济发展水平存在较强的关联性。本文选取各省(区、市)农村居民人均可支配收入指标代表农村经济发展水平,利用ArcGIS 10.2图层属性符号进行可视化操作,将中国传统村落与各省(区、市)农村居民人均可支配收入叠加得出中国传统村落经济分布图。

可知,中国传统村落分布与经济发展水平之间呈现3种类型:一是全国67.96%的传统村落分布于农村居民人均可支配收入在7000-12000元的经济欠发达省(区)。这类区域以贵州、云南、山西等省份为代表,其传统村落数量位列全国第1、2、5位,而农村居民人均可支配收入却仅位列全国第30、28、24位,两者呈现出显著的负相关,这类区域经济发展水平较低,城镇化进程相对缓慢,地区基础设施建设及开发程度较低,生态环境、历史文化遗产和传统文化保留相对较好,为传统村落的保存和传统文化延续提供了客观条件。二是全国31.85%的传统村落分布于农村居民人均可支配收入大于12000元以上的经济发达省份。这类区域以浙江、福建、广东等省份为代表,其传统村落数量与农村人均可支配收入均位于全国前列,两者呈现出显著的正相关,这类区域经济发展水平较高,政府和社会资金参与保护传统村落程度较高,当地农民保护传统村落意识较强,使得大量传统村落得以保存,这也从侧面反映出两者并不对立和冲突,可以在发展地方经济的同时兼顾保护传统村落。三是除两者以外的其他省(区、市)。这类区域由于传统村落数量分布较少,致使农村经济发展水平对其影响不明显。

2. 人口分布。村落的形成多是小尺度空间人口集中分布的结果,但是否在人口密集的区域内传统村落更易存在集聚现象值得进一步商榷。本文选取各省(区、市)人口密度指标代表地区人口发展水平,利用ArcGIS 10.2图层属性符号进行可视化操作,将中国传统村落与各省人口密度叠加得出中国传统村落分布人口密度关系图。

可知,中国传统村落的分布与人口分布的胡焕庸线基本吻合,呈现黑河——腾冲线以西传统村落分布较为分散,以东传统村落分布较为集中的特征。但是传统村落主要集聚区并非全都是人口密度最高的地区,相反地全国人口密度排名前五的上海、北京、天津、江苏、山东传统村落数量仅位列全国第30、25、31、23和15位,这说明中国传统村落分布与人口因素之间不存在显著相关关系。虽然农村人口数量是传统村落得以保护和延续的基本条件,但随着我国城镇化进程的不断加快,大批农村人员涌入城市,传统村落“空心化”、数量不断减少、传统文化消失等问题逐步凸显。因此,在未来要防止我国传统村落的衰败,必须要在农村地区寻求发展多种产业以留住农村人口。

3. 交通。交通是传统村落与外界连接的纽带。本文以各省(区、市)交通密度(交通里程含公路、铁路、内河航道里程)指标代表地区交通发展水平,利用ArcGIS 10.2图层属性符号进行可视化操作,将中国传统村落与各省交通密度叠加得出中国传统村落分布与交通密度关系图。

可知,中国传统村落分布与交通发展水平之间主要呈现4种类型:一是交通通达性强,但传统村路数量却较少的省(市)。这些区域以上海、重庆、山东、北京、天津等省(市)为代表,其地理区位优势明显,交通密度位列全国第1、2、3、4、6位,而传统村落数量仅位列全国的第30、18、15、25、31位,两者呈现出显著的负相关,这类区域交通通达度高,与外界联系密切,开放程度高,经济发展水平位居全国前列,这反而加速了传统村落的消亡,因此留存下来的传统村落数量较少。二是交通次发达,传统村落数量却较多的省份。这些区域以安徽、广东、浙江、湖南、贵州、山西、福建等省份为代表,这些省份交通条件位于全国中上游水平,是传统村落主要分布的地区。三是交通发展水平滞后,传统村落数量却较多的省(区)。这类区域以云南、四川、广西等省(区)为代表,其传统村落位列全国第2、9、10位,但交通密度仅位于全国第21、20和23位,两者呈现出显著的负相关,这类区域主要集中在中国的西南地区,地质构造复杂,交通等基础设施建设难度较大,环境相对闭塞,与外界联系较少,开放程度不高,使得这些区域的传统村落受外来文化冲击较小,保留了数量较多的传统村落。四是交通发展水平滞后,传统村落数量也较少的省(区)。这类区域以西藏、新疆、内蒙古、甘肃、黑龙江、宁夏、吉林等为省(区)代表,主要位于中国的西北和东北地区,生态环境、交通通达度差以及稀少的人口导致传统村落数量较少。
4. 与中心城市距离。中心城市指在一定区域范围内社会经济活动中处于核心地位、肩负多职能综合功能、具有较强辐射和带动作用的大中城市;多为区域范围内政治、经济、文化与行政中心,交通运输中心,信息与科技中心和人才密集之地。区域内的中心城市与传统村落之间存在着一定的空间关系,两者之间的距离将对传统村落的保护与开发利用方向产生间接或直接的影响。本文选取各省(区)的省会城市及4个直辖市作为传统村落的中心城市,以分析中心城市与传统村落之间的空间关系。利用ArcGIS 10.2缓冲向导工具以20km为间隔进行缓冲分析可划分出11个等级缓冲区,再进行相交分析并与中国传统村落进行叠加,得到中国传统村落距中心城市的距离分布图(见图)。

从图中可知,中国传统村落数量随着与中心城市距离增加而呈现出不断增多的趋势,二者间直线距离均值为127.74km;80.03%的传统村落分布在距离中心城市220km范围之内。其中,距离中心城市120-140km的传统村落数量最多,占全国村落的10.55%;其次为距离中心城市140-160km和160-180km,分别占全国村落的9.59%和9.18%。总体而言,我国传统村落与中心城市距离较远,可进入性不强,这说明了距离中心城市较远有利于传统村落物质和非物质文化遗产的保护和传承。从各省(区、市)传统村落与中心城市距离来看,云南、山东、青海等省传统村落距离中心城市较近,反映出这些区域传统村落与中心城市关联性较强,辽宁、重庆、浙江等省传统村落距离中心城市较远,反映出这些区域传统村落与中心城市共生关联性较弱。究其原因主要受这些省份的地形地貌、区位、地区经济关联度、交通状况以及历史原因等因素影响造成的。

5. 人为因素。人为因素也是影响传统村落分布的重要因素之一,主要表现在以下两个方面:一是申报过程中的人为因素。我国传统村落的调查过程不是对全国各村的全面普查,而是在全国第三次文物普查、第一次非物质文化遗产调查、历史文化名村和特色景观旅游名村申报资料基础上,由县级、省级和国家级住房城乡建设部门会同相关部门逐级进行。在此申报过程中,由于各级地方政府对传统村落评选工作的积极性、认识程度、资料完备程度、验收标准等方面存在差异,使其对各省(区、市)传统村落数量产生间接影响。二是评选过程中的人为因素。中国传统村落的评定主要依据2012年国家四部委联合开展传统村落调查过程中制定的《传统村落评价认定指标体系(试行)》,该指标体系中主要包括村落传统建筑评价指标体系、村落选址和格局评价指标体系、村落承载的非物质文化遗产评价指标体系三部分,每项评价内容又分为定量评估和定性评估两部分,涉及久远度、稀缺度、规模、比例、丰富度、完整性、工艺美学价值、传统营造工艺传承等20项一级指标。在传统村落的评选过程中,评价指标体系中的定量评估部分可依据各地申报的材料做出客观评价,但在定性评价部分,由于评审专家的个人经验、偏好和专业水平的不同,对评审结果不可避免地产生间接影响。

(三)中国传统村落空间分布影响因素比较

依据数据可获取性、可离散化和可量化原则,分别选取高程、坡向、河网密度、农业用地、农村居民人均可支配收入、人口密度、交通密度、距中心城市距离等8个指标作为影响中国传统村落空间分布的地理探测要素。结合数据的实际情况将各指标变量分为3级,通过地理探测器研究方法,分别计算出各变量的决定力。

从地理探测器分析结果可知,影响中国传统村落空间分布的因素由强到弱依次为:农村人均可支配收入>坡向>人口密度>河网密度>距中心城市距离>高程>农业用地>交通密度,表现出自然因素和社会因素交替影响的过程,经济基础是影响传统村落产生与延续的先决条件,历史时期经济较为发达的长江中下游平原、四川盆地、汾河流域、太湖流域是我国传统村落分布的主要密集区,在当前经济发展水平较高的华南沿海地区修复了大量破损的村落,也增加了该地区传统村落数量;自然因素中的坡向对光照、温度、雨量、风速、土壤质地等自然因子有着潜移默化的作用,对村落选址与分布发挥着不可忽视的作用;传统村落作为一种特殊的聚落型遗产,其最大的特点就是“生活着”的聚落,因此,人口密度也成为传统村落选址和分布的重要影响;河网密度、距中心城市距离、高程、农业用地的影响较弱;交通密度对传统村落空间分布影响力最弱,这与传统村落大多分布在交通条件较差地区有很大的关系。

五、结论

本文以国家公布的五批传统村落名录为研究对象,借助ArcGIS 10.2软件,运用核密度估算法、空间自相关指数、地理探测器等方法,对中国传统村落空间分布特征及其影响因素进行分析,得出:(1)中国传统村落在整体空间分布上呈现“核心-边缘型”特征,按集聚程度可分为浙闽赣皖、黔湘桂渝、晋冀豫、滇西北四大集聚片区;在省域和县域空间分布上具有较强的不均衡性,多分布在省域边界地区。(2)中国传统村落在自然环境和社会环境共同影响下,主要分布在远离平原粮食主产区的河谷、盆地、低山、丘陵和中高山距离中心城市较远,经济和交通欠发达的阳坡地区或沿河地区。(3)影响中国传统村落空间分布的因素由强到弱依次为:农村人均可支配收入、坡向、人口密度、河网密度、距中心城市距离、高程、农业用地、交通密度。

中国传统村落空间分布格局在公布第一批名录时已初具雏形,之后分批公布的名录是对前一批次中国传统村落空间分布格局的强化和补充,整体空间分布格局变化不大。从中国传统村落的空间分布影响因素看,本文与已有学者选取的因素不尽相同,但整体反映出全国五批次传统村落空间分布与自然环境和社会环境因素具有一定程度的相关性,而且不同空间地域差异较大。另外,本文借助地理探测器方法,对中国传统村落空间分布影响因素的作用程度进行了判定,进一步提高了研究的精度。作为实施乡村振兴战略的重要平台,对传统村落空间分布及影响因素的研究具有重要意义。各地区要充分利用传统村落这一重要资源,尤其是在传统村落富集区,一是坚持“规划先行、统筹指导,整体保护、兼顾发展,活态传承、合理利用,政府引导、村民参与”的保护原则,运用旅游、生态博物馆、文化节事、社区营造、电子商务等多种渠道处理好传统村落乡土文化的保护、传承与开发之间的关系,深度挖掘传统村落文化优势,积极培育产业新业态,加强传统村落文化与现代文明的深度融合,不断培养传统村落的内生能力,为传统村落发展注入新活力。二是理顺各级政府、相关部门及村民委员会在传统村落保护和开发中的责任,制定保护规划和管理制度,并予以资金支持,注重对各类遗存的活化利用,促进传统村落与地方经济社会协调发展。三是加强传统村落人才队伍建设。社区居民作为传统村落保护、发展的参与者和受益者,地方政府要积极调动当地社区居民参与和保护传统村落的积极性,充分发挥其主观能动性;同时也要让外界投资者、学者等群体参与到传统村落保护和开发之中,并建立健全引进人才、留住人才、用好人才的长效机制,为传统村落发展提供坚实的人才资源储备。


作者:高楠,山西财经大学文化旅游学院副教授;邬超,山西工商学院旅游与酒店管理学院;白凯,中国社会科学院旅游研究中心特约研究员,陕西师范大学地理科学与旅游学院教授;马耀峰,陕西师范大学地理科学与旅游学院

原文刊载于《陕西师范大学学报(自然科学版)》2020年第4期,部分图表、公式及参考文献略

来源:社科院旅游研究中心 责任编辑:李宛洁
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