廣西縣域農村發展與交通優勢度的空間協同性及互動效應研究

李柏敏，韋福安，陳嚴武，董金義，羊紹全

（廣西民族師范學院經濟與管理學院，廣西 崇左 532200）

農村發展是世界性的重大區域問題[1]。我國改革開放四十年，按照中國2010年貧困標準，2017年末，中國農村貧困人口3 046萬人，比上年末減少1 289萬人；貧困發生率3.1%，比上年末下降1.4個百分點。貧困地區發展滯后問題沒有根本改變，我國貧困人口主要分布于農村地區。2015年6月，習近平總書記在貴州省調研時強調要做好精準脫貧工作，農村貧困人口成為脫貧亟待解決的重要問題之一。

農村發展研究是對農村發展機制的研究，農村發展系統是一個由農村發展內核系統和農村發展外緣系統組成的復雜綜合體，其本質是兩者之間相互耦合協調作用的過程，核心是由農村主體系統和農村本體系統耦合而成的農村發展內核系統，兩者之間相互耦合作用的效果直接決定著農村發展系統能否可持續運轉[2]。此外，農村發展系統是由自然稟賦、區位條件、經濟基礎、人力資源、文化習俗等各要素構成的復雜系統。其中，地形地貌、自然資源、區位條件等自然和環境要素構成區域農村發展的自然本底和空間載體，是農村地域發展的基本支撐條件；由產業結構、發展基礎等構成的經濟要素通過路徑依賴，在一定程度上決定著農村地域當前經濟發展水平的高低和未來經濟增長的潛力[3]。

當前，農村發展的理論與方法研究不斷深入，研究視角涉及地理學、經濟學、社會學、管理學等[4-7]多個學科。在研究領域上，包括城鎮與農村發展機制、農村金融發展、農村發展動態與區域差異格局、農村發展動力研究、農村景觀動態布局及其驅動機制和城鎮、農村及農業發展關系等[8-14]，研究方法包括數學模型法、系統分析法、高新技術法、調研分析法等[15-18]。在交通優勢度對農村發展驅動機制方面，陳川和趙妮娜[19]認為，交通變化發展將使城鎮形成多元化的農產品運輸網絡，提高城鎮化水平和農民生活水平。孟召宜[20]認為農村發展需要構建小地方交通，互補大交通，促進農村地域系統演化。在農村發展對交通優勢度驅動機制方面，陳春生和吳群琪[21]認為需要借助于“城市反哺農村”的機制和“一體化”的交通運輸政策，推動城鄉交通運輸的“一體化”發展。因此，構建交通優勢度與農村發展互動效應有積極意義。

通過對前人研究分析，當前對于兩者研究側重大理論和宏觀性研究，沒有對農村發展指標和交通指標具體化，討論兩者驅動原理，本研究側重對農村發展和交通優勢度指標具體化并討論驅動原理（圖1）。在研究尺度上，前人已對農村發展進行地理空間上的大尺度研究[2,11]和小尺度研究[9,12]，但對省際內的地理空間中尺度研究較少。2015年廣西有5 000個精準扶貧貧困村，超過140萬戶貧困戶，貧困人口超過535萬，貧困發生率高達12.6%，2017年全區減少貧困人口95萬，貧困發生率5.7%，同比下降2.2個百分點，實現1 056個貧困村出列，全區貧困發生率比全國高2.7%，扶貧任務任重道遠。

因此，選取農村發展相對滯后的廣西作為研究對象，為全國各省農村發展和農村貧困人口如期脫貧有地理空間尺度意義，也具有指示性意義。本研究嘗試將農村發展內核系統和農村發展外緣系統結合，從廣西社會經濟基礎、農業生產與農民生活水平、社會支撐基礎3個方面，構建農村發展評價模型，并以交通優勢度為農村發展外緣系統的切入點，交通優勢度建設作為農村發展的動力，農村發展作為交通優勢度的載體，二者相互驅動，共同發展。因此，運用傳統計量模型和空間計量模型，定量分析交通優勢度與農村發展的空間協同性，以及二者相互驅動機制和效應，有助于揭示交通優勢度與農村發展相互作用機理，為廣西農村社會、經濟和文化等發展提供理論依據。

圖1 農村發展與交通優勢度相互驅動機制Fig. 1 Driving mechanism between rural development and transportation advantage

1 研究方法及數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 指標標準化與權重確定 由于研究者視角不同，使得研究交通優勢度測度與農村發展水平測度指標不盡一致。為了能更直觀地表達交通優勢度和農村發展水平之間的關系，根據兩者評價因子的特點，交通優勢度綜合考慮了交通距離、交通中心度和道路交通覆蓋度等因素；村鎮發展狀況綜合考慮農業生產水平、農民經濟狀況、農民社會保障度和農業發展狀況等因素。經過咨詢相關專家和學者，對交通優勢度評價因子和農村發展水平評價因子進行賦值（見表1、2）。通過討論將專家打分平均分值高于0.6（取值范圍為0～1），差異系數低于0.3的評價因子構建指標體系。采用熵值法[19]確定各指標權重，減少人為賦權的主觀隨意性。

1.1.2 耦合協調度模型 為了探討廣西縣域交通優勢度與縣域農村發展水平的關系，通過兩者量化的結果，運用物理學上常用的耦合，分析縣域交通優勢度與縣域農村發展水平之間是否存在一種相互作用、相互影響的關系，耦合數值的大小反映了兩者相互聯系和相互作用的程度[22]。

表1 廣西縣域交通優勢度評價指標體系Table 1 Evaluation index system of transportation advantage at county level in Guangxi

表2 廣西縣域農村發展水平評價指標體系Table 2 Evaluation index system of rural development at county level in Guangxi

耦合度模型探討縣域交通優勢度與縣域農村發展水平的相互作用關系強度，計算公式如下：

式中：F(x)代表廣西縣域交通優勢度評價總得分，F(y)代表廣西縣域農村發展水平評價總得分；K為子系統的個數，本研究包括縣域交通優勢度與縣域農村發展水平，故取K=2；C為耦合度，表征交通優勢度與農村發展水平之間相互作用聯動強度。由于耦合度只能說明相互作用程度的強弱，無法反映協調發展水平的高低，在某些情況下，單純依靠耦合度有可能產生誤判。為了規避耦合度在兩者協同發展評價中的不足，引入耦合協調度評價模型，以便更好地評判交通優勢度與農村發展水平之間交互的協調程度，具體公式如下：

式中：Us為耦合協調度，Us值越高，說明縣域交通優勢度與縣域農村發展水平耦合協調關系越好；α、β為可變參數，參考楊忍等[23]對縣域交通優勢度與縣域農村發展水平中α和β的設置，均為0.5。參考黃松等[24]的方法，將空間耦合關系發展度分為九個等級，分別為：嚴重失調（0.00≤X＜0.20）、失調（0.20≤X＜0.30）、中度失調（0.30≤X＜0.40）、微弱失調（0.40≤X＜0.50）、瀕臨失調（0.50≤X＜0.60）、勉強協調（0.60≤X＜0.70）、基本協調（0.70≤X＜0.80）、良好協調（0.80≤X＜0.90）和優質協調（0.90≤X＜1.00）。

1.1.3 空間計量模型的構建 傳統計量經濟學假設各變量不相關，但在交通優勢度與農村發展水平存在空間自相關的情況下，擬合的效果不佳。因此，首先檢驗交通優勢度與農村發展水平是否存在空間自相關，若通過了空間自相關檢驗，則建立空間計量模型，探討兩者全局空間自相關和局域空間自相關關系。

1）全局空間自相關。Moran’sI指數反映了空間鄰近區域單元屬性值的相似性程度，通過GeoDA1.6.7分析廣西縣域交通優勢度與農村發展水平及其兩者之間的空間關聯性，計算公式[25]如下：

式中：I為Moran指數；n為地區總數；i為區域的觀測值；Wij為空間權重矩陣。Moran指數I的取值一般在[-1,1] 之間，Moran’sI越接近-1，代表負相關性越強，越接近1，代表正相關性越強。采取一階Queen空間權重矩陣，指區域i與j屬于鄰接關系，空間權重矩陣Wij=1；不屬臨接關系則Wij= 0。

2）局域空間自相關。局域空間自相關用于反映廣西縣域交通優勢度或農村發展水平與其周邊地區之間的空間差異程度和差異的顯著性，局部Moran’s公式如下 ：

通過局域空間自相關分析，檢驗交通優勢度和農村發展水平局域空間關聯和差異程度，Ij為正表示該空間單元與鄰近單元的屬性相似（“第一象限：高高”或“第三象限：低低”），Ij為正則表示不相似（“第二象限：低高”或“第四象限：高低”）。

在研究中，交通優勢度和農村發展水平通過空間相關性檢驗，則需引入空間常系數回歸模型對交通優勢度和農村發展水平進行全域空間估計，探討兩者在全域空間上相互驅動的大小，空間常系數回歸模型包括空間滯后模型和空間誤差模型。

3）空間滯后模型(Lag)。參考Anselin[26]的空間滯后模型方法，建立本縣域交通優勢度對相鄰縣域農村發展水平的影響和本縣域農村發展水平對相鄰縣域交通優勢度的影響。

4）空間誤差模型(SEM)。在交通優勢度對農村發展水平的驅動效應中，只考慮了交通優勢度的影響，而其他驅動因素未納入該模型，空間誤差模型假設這些未納入的變量存在空間相關性，并對農村發展水平產生影響。農村發展水平對交通優勢度的驅動效應同理。

5）地理加權回歸模型(GWR)。以上分析所得的縣域交通優勢度與縣域農村發展水平相互驅動效應是全局的，無法得知局域驅動效應。GWR模型可以對每個縣域交通優勢度與縣域農村發展水平地理位置的函數變量系數給出局部估計值，通過對變量系數估計值的空間變化情況進行比較分析，可以較準確地把握變量回歸系數的空間變異特征[27]，將不變的常參數全域估計變為可變的局域參數估計。

1.2 數據來源

農村發展水平原始數據來自《廣西統計年鑒2017》、《廣西統計年鑒2011》、廣西各地市國民經濟發展統計公報、《中國縣市經濟統計年鑒2017》、《中國縣市經濟統計年鑒2011》，人均農業總產值、城鄉居民收入差距、新型農村合作醫療參保率、農業人口擁有中小學教師比、農村居民最低生活保障人數（人）比和農業人口農業技術人員擁有率通過原始數據計算得出。交通鄰近水平、交通覆蓋水平和交通中心通達水平數據根據2016年全國mapinfo電子地圖獲取，具體為將mapinfo文件格式轉換為ArcGIS可用的shp格式獲得。

2 農村綜合發展水平與交通優勢度分析

2.1 農村綜合發展水平時空變化特征

2.1.1 農村綜合發展水平時間變化分析 受制于自然環境條件、政策傾向、農業市場環境、產業調整和農業經濟發展原始積累等因素，廣西縣域農村綜合發展水平存在差異。2010年廣西整體縣域農村綜合發展水平平均值為0.331 5，標準差為0.043 1，差異系數為0.130 0，總體上處于落后發展水平，縣域農村發展水平存在較大差異。2016年廣西整體縣域農村綜合發展水平平均值為0.331 5，6年總體平均增長14.53%，增長速度緩慢，從2016年標準差系數和差異系數可知，廣西縣域農村綜合發展水平差異逐漸拉大（表3）。

表3 2010年、2016年廣西縣域農村綜合發展水平參數Table 3 Comprehensive rural development level parameters of Guangxi Counties in 2010 and 2016

圖2 2010年、2016年廣西縣域農村綜合發展水平Fig. 2 Comprehensive rural development level of Guangxi Counties in 2010 and 2016

2.1.2 農村綜合發展水平空間變化分析 廣西縣域農村綜合發展水平具有明顯的自然環境地域特征，廣西是喀斯特地貌發育區，農業開墾難度大，土地貧瘠，農業經濟作物單位產量少。2010年農村綜合發展水平低于0.3的20個縣當中（圖2），有19個縣屬于喀斯特地貌發育重災區，除靈山縣和浦北縣外，其余18個為國家扶貧開發重點縣；僅有7個縣農村綜合發展水平達到0.4（中等）以上，占廣西縣域總數的7.7%，主要為傳統農業經濟發達的縣域。2016年廣西縣域農村綜合發展水平呈現桂西、桂西南和桂東低，桂中、桂北和桂南高的地理區位特征（圖2）；0.4以上農業發展水平縣域占廣西縣域總數的35.51%，桂南地區農村綜合發展水平與2010年相比，有顯著提高。農村綜合經濟發展水平較低（0.3以下）的縣域多為國家扶貧開發重點縣，主要集中于桂西北地區。

2.2 交通優勢度空間特征分析

2016年廣西縣域交通優勢度數值呈現偏正態分布（圖3）。交通優勢度值低于0.3的縣域共有17個，占廣西縣域總數的15.89%；介于0.3～0.4之間的有57個，占53.27%；介于0.4～0.5之間的有25個，占23.36%；介于0.5～0.6之間的有7個，占7%；僅桂林疊彩區交通優勢度值達到0.6以上。從空間分布特征分析，主要有兩個顯著特征：1）經濟發展較好的市轄區交通優勢度值較高，如桂林市疊彩區、象山區和七星區，柳州城中區、柳北區和魚峰區，南寧青秀區、江南區和西鄉塘區，北海海城區和鐵山港區，欽州欽北區和玉林玉州區等。2）以北回歸線為南北分界線，呈現桂南高，桂北低的空間分布特征。

圖3 2016年廣西縣域交通優勢度值Fig. 3 Transportation advantage in Guangxi Counties in 2016

3 農村發展水平與交通優勢度空間協同及互動效應分析

3.1 農村發展水平與交通優勢度空間協同性分析

農村發展水平值與交通優勢度值取其對數形式，增強數據對比度和消除模型估計殘差的異方差性，獲得2016年廣西農村發展測度與交通優勢度耦合協調度值（圖4）。通過計算顯示，廣西各縣域農村發展測度與交通優勢度耦合度值均超過0.95，在數值上出現了誤判。因此引入耦合協調度評價模型，分析交通優勢度與農村發展水平之間協調程度。從圖4分析可知，廣西縣域整體平均耦合協調度值為0.61，為勉強協調耦合協調度。從地理區位來看，耦合協調度呈現南高北低的趨勢；從地質地貌條件來看，耦合協調度呈現平原高山地低的趨勢；從經濟要素來看，呈現經濟相對發達地區高落后地區低的趨勢；從社會因素來看，呈現漢族地區高少數民族聚居地低的趨勢。值得注意的是，共有22個縣區耦合協調度值超過0.65，均集中于市直轄區（南寧6個區、柳州4個區、桂林3個區、北海2個區、玉林1個區、梧州1個區和防城港1個區）和傳統農業強縣（南寧橫縣、北海合浦縣、防城港東興市和崇左憑祥市），在一定程度上說明耦合協調度的驅動因素。

3.2 農村發展水平與交通優勢度空間自相關分析

3.2.1 全局單變量空間自相關檢驗 運用空間自相關方法，探討廣西縣域農村發展與交通優勢度的空間效應。由表4可知，農村發展水平和交通優勢度均為正值，并且通過了0.000 1的顯著性檢驗，Z值分值呈正態分布。由此可以得出廣西縣域農村發展水別為3.845 2和8.049 1，大于臨界值2.56，說明數平和優勢度均存在顯著的正向空間自相關。

表4 空間自相關檢驗Table 4 Space self-correlation test

3.2.2 全局雙變量空間自相關檢驗 分別建立農村發展水平對數（LnC）為自變量（因變量），交通優勢度對數（LnUR）為因變量（自變量）的雙變量空間自相關模型，代表縣域交通優勢度與其相鄰縣域農村發展水平的空間自相關程度（表4），結果顯示，兩者Moran’sI指數均為正數，并且通過了0.000 1的顯著性檢驗，Z值分別為5.347 4和5.854 7，大于臨界值2.56，說明數值呈正態分布。由此可以得出廣西縣域農村發展水平和優勢度均存在顯著的正向空間自相關。通過Moran’sI指數的比較，表明廣西縣域農村發展水平對相鄰縣域交通優勢度的依賴性更明顯。3.2.3 局域自相關檢驗 共有46個縣域屬于交通優勢度水平的“高-高”（H-H）區域，44個縣域屬于交通優勢度水平的“低-低”（L-L）區域，19個縣域屬于無顯著相關性區域。廣西縣域交通優勢度水平的發展差異顯著，桂北大部分地區屬于“低-低”（L-L）區域，并在P=0.001水平上呈顯著相關，僅桂林和柳州市轄區交通優勢度水平較高，呈現“高-高”顯性。桂南和桂東南大部分地區得益于多平原少山地地貌、經濟起步早發展快等因素，交通網絡布局比較完善，屬于“高-高”（H-H）區域。新設立的崇左、來賓和賀州等地級市由于起步較晚，交通優勢度不顯著。綜合廣西交通優勢度局域空間自相關分析，主要有南優北劣、平原優山地劣的特征。

共有45個縣域屬于農村發展水平的“高-高”（H-H）區域，36個縣域屬于農村發展水平的“低-低”（L-L）區域，28個縣域屬于無顯著相關性區域，相對于縣域交通優勢度局域空間自相關分布情況，廣西縣域農村發展水平局域空間自相關分布沒有明顯的地貌特征和南北地域特征，“高-高”（H-H）區域的分布主要以南寧市、北海市、防城港市市轄區、欽州市市轄區、柳州市市轄區、桂林市大部分縣域和百色田東縣田陽區為主。傳統的平原農業地區如貴港市、玉林市和梧州市（主要分布于桂東南地區）呈無顯著性相關。喀斯特地貌高度發育區如桂西南、桂西和桂東等地因土地利用發展瓶頸，農業發展相對滯后，農村經濟發展緩慢，這些地區貧困人口占廣西精準扶貧貧困人口的65%以上。

綜上可知，廣西縣域交通優勢度與農村發展水平在局域空間上呈顯著的空間依賴性，主要以高-高和低-低兩類空間聚集為主，加上通過兩者的相關系數分析和全局雙因素空間分析，可得出兩者具有較強的空間關聯性，應該進一步使用空間計量模型進行未知參數估計和誤差估計。

3.3 農村發展水平與交通優勢度的全域空間驅動效應分析

在Geoda軟件中首先進行經典最小二乘法(Classic OLS)回歸估計，再進行空間滯后模型(Spatial Lag)和空間誤差模型(Spatial Error)檢驗，根據檢驗結果選擇合適的計量模型，如表5。

3.3.1 農村發展水平對交通優勢度的全域空間驅動效應分析 在表5模型1中，Classic OLS、Spatial Lag和Spatial Error三個計量模型擬合優度R2分別為0.562 2、0.683 5和0.661 8，F-statistic為102.53，三者均通過了1%水平的顯著性檢驗。根據Classic OLS估計的空間相關性檢驗，LM(lag)和LM(error)均通過了1%水平的顯著性檢驗，R-LM(lag)通過了1%水平的顯著性檢驗，而R-L(error)未通過顯著性檢驗。此外，從擬合優度R2、赤池信息準則AIC值、施瓦茨信息準則SC值比較看，空間滯后模型(Spatial Lag)擬合優度R2最好，赤池信息準則AIC值和施瓦茨信息準則SC值最小，變量C和LnC均通過顯著性檢驗。因此，從三個計量模型中選擇空間滯后模型(Spatial Lag)，說明了廣西縣域農村發展水平在全域空間范圍內對交通優勢度產生明顯的驅動效應。

3.3.2 交通優勢度對縣域農村發展水平的全域空間驅動效應分析 在表5模型2中，Classic OLS、Spatial Lag和Spatial Error三個計量模型擬合優度R2分別為0.469 4、0.491 0和0.515 6，F-statistic為94.653 7，三者均通過了1%水平的顯著性檢驗。根據Classic OLS估計的空間相關性檢驗，LM(lag)通過了10%水平的顯著性檢驗，LM(error)通過了1%水平的顯著性檢驗，R-LM(lag)未通過顯著性檢驗，R-L(error)通過了10%水平的顯著性檢驗，并通過比較擬合優度R2、赤池信息準則AIC值和施瓦茨信息準則SC值，空間誤差模型(Spatial Error)擬合優度R2最好，赤池信息準則AIC值和施瓦茨信息準則SC值最小，因此選擇空間誤差模型(Spatial Error)。從變量C、LNTR和LAMBDA看，三者均通過了1%水平的顯著性檢驗，說明廣西縣域交通優勢度在全域空間范圍內對農村發展水平也產生明顯的驅動效應。

對比廣西交通優勢度對縣域農村發展水平的全域空間驅動效應模型(模型1、2)，LNC的空間關系系數比LNTR的空間關系系數大，說明在廣西全域空間范圍內，農村發展水平對交通優勢度的驅動效應比交通優勢度對農村發展水平的驅動效應大。

3.4 局域空間驅動效應及不同相互驅動類型縣域發展策略分析

3.4.1 農村發展水平對交通優勢度的局域空間驅動效應 采用ArcGIS空間地理加權回歸模型(GWR)，得出廣西縣域農村發展水平(交通優勢度)對交通優勢度(農村發展水平)的局域空間驅動效果。在廣西縣域農村發展水平對交通優勢度的局域空間驅動效應估計中，AICc值約為-80.834 8，最優帶寬Bandwidth約為1.623 4，擬合優度R2約為0.59，高于Classic OLS回歸模型，整體的擬合效果較好。將廣西縣域農村發展水平對交通優勢度的局域空間驅動效應的回歸系數運用自然斷裂法劃分為4個等級：強驅動型、較強驅動型、較弱驅動型和弱驅動型，廣西縣域農村發展水平對交通優勢度的驅動效應存在空間異質性。其中，桂中大部分縣域驅動效應為較弱驅動，桂南和桂北縣域農村發展水平對交通優勢度沒有明顯的驅動效應，桂東和桂西縣域農村發展水平對交通優勢度存在強驅動和較強驅動效應。桂南和桂北地區主要以旅游業為主，桂中地區以工業為主，桂東和桂西作為傳統的農業經濟區，農業占重要地位，農業發展深深影響交通發展變化。因此，形成桂東和桂西地區農村發展水平對交通優勢度驅動力強，桂中驅動力較弱，桂南桂北無明顯驅動力。

表5 Classic OLS、Spatial Lag和Spatial Error估計結果Table 5 Classic OLS, Spatial Lag and Spatial Error estimation results

3.4.2 交通優勢度對農村發展水平的局域空間驅動效應 在廣西縣域交通優勢度對農村發展水平的局域空間驅動效應估計中，運用高斯權值函數方法，通過GWR交叉有效性檢驗，得最優帶寬Bandwidth約為1.606 5，AICc約為-121.581 5，擬合優度R2約為0.564 1，高于OLS回歸模型的擬合優度R2，GWR模型整體擬合效果較好。將局域空間驅動效應的回歸系數運用自然斷裂法劃分為4個等級：強驅動型、較強驅動型、較弱驅動型和弱驅動型，可知桂東地區驅動力強，桂中地區驅動力較強，桂北、桂南和桂西地區驅動力較弱，甚至沒有明顯的驅動效應。從上述分析可以得出廣西縣域交通優勢度對農村發展水平主要受自然條件影響，桂東、桂中為平原地區，歷史經濟發展較好，前期投入較多，桂西、桂北為喀斯特地貌多山地區，交通發展相對滯后。

3.4.3 農村發展水平對交通優勢度的局域空間相互驅動效應 將廣西縣域交通優勢度與農村發展水平相互驅動效應分為圖5中的10種驅動效應模式。其中，相互強驅動縣域有9個，相互較強驅動縣域有12個，相互較弱驅動縣域有10個，相互弱驅動（無明顯驅動）縣域有10個，農業發展水平強驅動縣域有1個，農業發展水平較強驅動縣域有9個，農業發展水平較弱驅動縣域有5個，交通優勢度強驅動縣域有6個，交通優勢度較強驅動縣域有35個，交通優勢度較弱驅動縣域有12個。從驅動類型分布上看，桂南地區兩者驅動力強，主要以兩者相互驅動類型為主，桂中地區主要以交通優勢度驅動為主，桂南防城港市、桂西百色市部分縣域和桂北桂林市主要以相互弱驅動（無明顯驅動）為主，桂西大部分地區以相互驅動和農業發展驅動為主。

3.4.4 不同驅動類型發展策略 根據不同驅動類型和驅動強度及各地區不同發展模式，制定相應的發展策略（表6）。

圖5 廣西縣域農村發展水平與交通優勢度相互驅動效應Fig. 5 Mutual driven effects between transportation advantage and rural development in Guangxi Counties

4 結論與討論

4.1 結論

1）廣西縣域整體農村綜合發展水平較低，呈提升趨勢，但縣域間發展增速不一，差異逐漸增大，整體農村綜合發展水平呈西北低，東南高的趨勢。交通優勢度水平相對較高，整體上呈現桂北低桂南高的趨勢，受制于地形地質地貌影響，桂北多山區和喀斯特巖溶發育區，農業發展水平低。因此廣西交通優勢度和農村發展水平耦合協調度不高，桂北大部分地區呈現瀕臨失調局勢，桂南呈現勉強協調局勢。

2）通過相關性分析可知廣西縣域交通優勢度與農村發展水平呈顯著正相關關系。深入分析兩者全域空間相互驅動效應可知，農村發展水平對交通優勢度的驅動效應較大，說明農村發展水平增速較大，交通優勢度發展增速相對滯后。

3）在局域空間范圍內，廣西縣域農村發展水平與交通優勢度之間相互驅動效應存在空間異質性，相互驅動發展模式多樣，根據相互驅動類型劃分為十種，十種相互驅動類型的縣域在地理空間上相互聯系，僅有個別縣域獨立成型，有明顯的空間綴塊性特征。

4.2 討論

交通基礎是農村對外聯系，物質信息流的介力和推動力。從前期研究中已知廣西縣域交通優勢度與農村發展水平耦合度低，說明存在交通超前發展農村滯后和農村超前發展交通滯后發展的現狀。交通超前發展在某區域的短期內是一種資源浪費，交通滯后建設又成為農村發展瓶頸。研究農村發展水平與交通優勢度之間關系并非追求大交通，相反，理清兩者之間耦合協同關系是為了建立合理的多等級道路交通體系，加強和優化城鄉之間物質、文化、社會和生態等多維發展空間思想的交換和發展，先從物質生活空間發生改變，隨之文化空間、社會空間和生態空間也發生改變，重新塑造農村多維空間，成為真正意義上的城鄉一體化。在電子商務和物流大發展的背景下，城鄉一體化的發展思潮中，交通基礎是一個必要條件，研究兩者關系有利于農村轉型和農業現代化發展，給鄉村道路交通規劃提供基礎性理論。在今后研究中，應該進一步挖掘農村超前發展反哺道路交通發展的反哺機制和道路交通超前發展倒逼農村發展的倒逼機制，探討內部機理和驅動差異演變等。其次，進一步探討多維度的農村發展機制和多維度道路交通發展機制，為區域經濟發展提供理論基礎。

表6 不同驅動類型縣域發展策略Table 6 Development strategies under different driven patterns in Guangxi