江蘇省傳統村落空間分異格局及影響因素研究

王 雷，張 晨

（蘇州大學建筑學院，蘇州 215123）

引言

傳統村落通常是指形成歷史悠久，傳統資源相對豐富，并且在歷史、文化、社會、經濟、科學、藝術等方面具有一定價值，應當給予保護的村落[1]。傳統文化的組成豐富多樣，傳統村落是傳統文化演變的鮮活見證，是傳統文化傳承的重要載體[2]。因此，保護傳統村落是一件非常具有必要性和緊迫性的事情[3]。圍繞傳統村落展開相關研究，對傳統文化保護與傳承而言，具有極為深遠的理論和現實意義。

隨著國家鄉村振興戰略的提出，越來越多的學者加入到傳統村落的研究中來。從研究尺度上來看，宏觀到微觀尺度均有覆蓋，有全國范圍、區域范圍、省域范圍和市域范圍的研究，也有針對某一傳統村落的個案研究，如劉大均等基于空間分析的方法從全國尺度出發研究了傳統村落空間分布格局[4]，何峰從區域尺度針對湘南地區的漢族傳統村落空間形態進行了研究[5]，李伯華等以湖南江永縣蘭溪村為例研究了傳統村落人居環境演進，并總結分析了其驅動機制[6]；從研究地域來看，整體呈現西多東少的特征，中西部地區傳統村落相關研究數量相比東部沿海地區占據絕對數量優勢，尤其是針對貴州、云南等傳統村落高密度區的研究數量最為豐富，如佟玉權等對貴州民族傳統村落空間分異的研究[7]，梁水蘭以云南中部地區為例對傳統村落評價認定指標體系的研究[8]；從研究內容上來看，傳統村落的相關研究內容豐富、形式多樣，主要包括傳統村落的價值研究、傳統村落的保護與發展研究以及傳統村落的空間分異研究等，如王云才等以北京門頭溝區傳統村落為例對傳統村落進行了價值評價并探討了可持續利用模式[9]，劉馨秋等從增強保護意識、健全法規制度以及創建保護模式等三個維度分析與探討傳統村落保護方法策略[10]，康璟瑤等分析并探討了中國傳統村落空間分布特征及其與自然地形、社會經濟等因素的關系[11]；從研究方法來看，研究方法較為成熟多樣，相關研究綜合運用定性描述和定量分析等分析研究方法，如王小明通過系統梳理和理論分析研究了新時期傳統村落整體性保護的手段與路徑[12]，陶偉等通過空間句法分析了傳統村落空間形態與村民認知的關系[13]，佟玉權等利用地理信息系統和空間自相關分析平臺對中國傳統村落的空間分異進行了系統分析并總結了其特征[14]。

總體來看，雖然傳統村落相關的研究成果日漸豐富，但仍存在一些問題，主要體現在研究區域不平衡、保護研究時間緊迫兩大方面。研究區域的不平衡主要表現為宏觀、微觀尺度多，中觀尺度較少，中西部地區多，東部沿海地區少，經濟落后地區多，經濟發達地區少等方面。與此同時，在信息化高度發達、城市化快速發展的時代，傳統村落的保護與發展面臨著前所未有的巨大挑戰，對江蘇省此類經濟發達地區的傳統村落空間分布特征和影響因素的研究刻不容緩。因此，本文以江蘇省2020年公布的省級及以上傳統村落為基礎，綜合運用空間分析和數理統計對江蘇省傳統村落空間分布格局展開分析解讀，探討總結影響傳統村落空間分異的主要原因，為建立健全江蘇省傳統村落的評定和保護政策措施，推動傳統村落的系統性、整體性保護進程及科學合理開發提供理論基礎。

1 研究區概況

江蘇省位于中國長三角地區，東部沿海中心，與安徽、山東、上海和浙江等省份和地區相鄰。全省面積10.72萬km2，地形地勢平坦、河流湖泊眾多是江蘇的主要特征。其中，平原面積占80%以上，蘇北平原、長江三角洲平原等平原面積遼闊。江蘇省水網密度高，河湖交織，京杭運河縱貫南北，長江橫貫東西，秦淮河、通揚運河等其他河流分布其間，太湖、洪澤湖分別為全國第三、第四大淡水湖。江蘇省傳統村落數量分布眾多。其中，列入中國傳統村落名錄的傳統村落有33個，入選中國歷史文化名村的村落有12個，截至2020年底，江蘇省公布了3批省級傳統村落。江蘇文化歷史悠久、地理環境優越、社會經濟發達，為傳統村落的形成與分布提供了一定的條件，傳統村落在歷史文化、社會經濟和科學研究等方面更是擁有極高的價值。一方面，江蘇省傳統村落有其鮮明的地方文化特征，是鮮活而有生命力的傳統文化遺產；另一方面，江蘇社會經濟情況的特殊性在為傳統村落的形成與分布提供良好的基礎條件的同時，也在威脅著傳統村落的生存、保護與發展。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本研究所收集的江蘇省傳統村落的數據資料，主要來自于省級以上政府部門公布的三個方面的可靠數據：第一，由住房和城鄉建設部、文化部和財政部自2012年以來，陸續公布的五批國家級傳統村落名錄；第二，由建設部和國家文物局自2003年以來公布的中國歷史文化名村名單；第三， 江蘇省住房城鄉建設廳自2020年4月以來先后公布的3批省級傳統村落名錄。

將上述數據資料經過篩選去重處理，最終得到310個江蘇省傳統村落數據信息。鑒于研究區域面積過大，因此傳統村落的面積可忽略不計，用點來表示每個傳統村落在空間中的分布狀態，利用OSpider和百度地圖等軟件獲取其地理坐標，并將獲取的傳統村落數據點導入ArcGIS10.6矢量化地圖中進行可視化展示，生成江蘇省傳統村落空間分布圖（圖1）。社會經濟數據主要源于江蘇省統計局最新公布的《江蘇統計年鑒—2020》[15]。

2.2 研究方法

2.2.1 最鄰近點指數

從宏觀尺度來看，可將傳統村落看作點要素，而最鄰近點指數可用來判斷其空間分布類型[16]。其計算公式為：

2.2.2 地理集中指數

對于傳統村落空間分布均衡性的判斷可以使用地理集中指數。其計算公式為:

其中，G表示空間分布的地理集中指數，n表示研究區域內地區總數，Xi表示i地區的傳統村落數量，T表示傳統村落數量總和。G的值為0—100，G值越大表明空間分布集中度越高，反之越小。

2.2.3 不平衡指數

不平衡指數可以衡量研究對象在研究區內的不同空間單元分布的均衡程度[17]。其計算公式為：

其中，S代表傳統村落的不平衡指數，n表示研究區內市區總數；Yi為各市區內傳統村落在研究區內所占比重從大到小排序后第i位的累計百分比。不平衡指數S的值位于0和1之間，當S=0時，傳統村落均勻分布在各市區內；若S=1，則傳統村落都集中在一個市區。

2.2.4 核密度分析

核密度估計是識別并分析熱點與冷區的探測方法[11]，通過核密度分析，能夠直觀地展示傳統村落的高密度區域，從而確定研究區域內傳統村落的整體空間分異格局。對于傳統村落點集X1，X2，…，Xn，核密度估計的計算公式為：

其中，Xi代表傳統村落i(i=1，2，…，n) 的空間地理坐標，n代表傳統村落數量，h表示計算核密度的帶寬，k表示核函數。

2.2.5 全局 Moran’sI指數

全局 Moran’sI指數通常可以用來研究觀測變量在研究區內空間相關性的總體趨勢以及差異性[18]，其計算公式為：

其中，n表示為研究區內空間單元總數，S0表示空間權重矩陣之和，Wij表示空間權重矩陣，Xi、Xj分別為i、j地區的空間觀測值，為觀測值的平均值。

3 傳統村落空間分布特征

3.1 空間分布類型

傳統村落的空間分布類型是指一定區域內村落在受到自然、社會、經濟、文化等因素的影響下在空間上所呈現出的分布規律特征，從整體視角出發認知傳統村落空間分布類型，從而進一步解讀其空間分異特征[14]。在ArcGIS系統中導入310個傳統村落地理坐標信息，利用空間統計分析計算其最鄰近距離和最鄰近點指數，進而從整體上判別江蘇省傳統村落的空間分布類型。

根據上述（1）（2）式，通過 Arcgis10.6空間統計工具中的平均最鄰近距離進行統計分析，計算方法上采用歐幾里得距離，最終得出江蘇省傳統村落分布的理論最鄰近距離 為8.9 km，實際最鄰近距離 為6.0 km，最鄰近指數為0.668 156＜1， 得分為-11.177 510，且顯著性水平P＜ 0.01。因此，確定江蘇省傳統村落的空間分布類型是集聚型分布。

3.2 空間分布均衡性

3.2.1 集中程度分析

利用Excel軟件統計江蘇省各市區傳統村落數量（表1）。根據公式（3）計算得出，現狀空間分布地理集中指數 =31.914。理想狀態下，310個傳統村落平等均勻散布在各個市區，則該狀態下的地理集中指數=23.846。因此，江蘇傳統村落在市域尺度下的空間分布是相對集中的。其中，蘇州、揚州兩市各有超過40個的傳統村落，成為分布數量最集中地區，南京、泰州、無錫、鎮江的傳統村落也相對集中。

表1 江蘇省傳統村落分布統計

3.2.2 均衡程度分析

為進一步衡量江蘇省各市區傳統村落空間分布的均衡程度，整理統計各市區村落的分布情況，并根據公式（4）計算得到其不平衡指數為0.65，由此說明江蘇省傳統村落在各市區的空間分布具有不平衡且趨于集中的特點。利用SPSS分析功能中頻率統計計算其累計百分比，并生成江蘇傳統村落市區分布洛倫茲曲線（圖2）。由圖可以更為明顯看出，江蘇省的傳統村落市域分布具有不均衡特征，蘇州、揚州、南京、泰州、無錫和鎮江6市傳統村落數量最多，其數量接近全省村落總數的70%；而連云港、淮安、宿遷3市傳統村落數量最少，僅占全省傳統村落的不到10%。

3.3 總體空間格局

圖2 江蘇省傳統村落分布空間洛倫茨曲線

圖3 江蘇省傳統村落分布核密度

傳統村落的總體空間分布格局的研究可以較為清晰明了地展示江蘇省傳統村落的位置狀態與空間布局，通常采用核密度分析法。通過Arcgis10.6的空間分析中的核密度分析工具進行核密度估計，多次調整搜索半徑使得江蘇省傳統村落總體的空間分布格局更為直觀，最終選擇50 km作為搜索半徑，生成江蘇省傳統村落空間分布核密度圖（圖3）。由圖3可得，空間分布整體呈現南密北疏的密度分布格局，南北空間分異格局差異明顯。主要有2個明顯的傳統村落高密度區，分別是位于江蘇中南部的揚州—泰州傳統村落高密度區和蘇州—無錫傳統村落高密度區，其中揚州泰州交界處和蘇州西南部傳統村落密度最高，其空間分布密度最高可達95.27—107.18個/萬km2；此外，南京南部、鎮江東部也形成了2個次級高密度分布區，蘇北地區除徐州中部、連云港沿海地區的傳統村落稍有集聚趨勢外，其余大部分地區為低密度區。

3.4 區域分布特征

3.4.1 市域分布特征

通過Excel統計各市區各級別傳統村落數量，將統計數據關聯到ArcGIS中江蘇省矢量化地圖，并利用圖層屬性中的分級設色進行可視化展示（圖4），圖中不同深度色塊顏色代表相應市區的傳統村落分布數量多少，顏色越深數量越多。從圖中可以明顯看出，江蘇省傳統村落在各個市區的空間分布表現出集聚性和差異性兩個主要特征，“南多北少，南密北疏”的空間分布格局較為清晰，且主要集中分布于若干市區，與前文“總體空間分布格局”的分析結果吻合。其中，傳統村落數量最多的是蘇州市，其傳統村落數量有54個，國家級傳統村落數量更是高達14個；其次是揚州市，擁有43個傳統村落。此外，南京、泰州兩市也擁有30個以上傳統村落。上述4個市區土地面積僅為全省的25%，卻擁有一半以上的傳統村落。從傳統村落級別上來看，各市區擁有的國家級傳統村落均較少，后續要進一步加強國家級傳統村落參評審核的組織，將經濟優勢轉換為保護優勢。

3.4.2 三大區域分布特征

圖4 江蘇省傳統村落市區分布

依據江蘇省13個市域自然地理、人文環境等各方面差異，劃分為蘇南、蘇中和蘇北三個地理區域。將三大區域傳統村落數量與社會經濟情況進行對比分析（圖5），可見江蘇省傳統村落的空間分布呈現出顯著的區域差異，傳統村落空間分布從北向南逐漸遞增的特征明顯。其中，無論面積、鄉村人口還是農業產值均不占優勢的蘇南地區卻有最多數量的傳統村落，占江蘇全省總數的52.6%；蘇中地區雖面積較小、人口較少，傳統村落也較為豐富，占江蘇全省總數的27.7%；蘇北地區農村戶數較多、經濟相對不發達，傳統村落數量最少，僅占江蘇全省總數的19.7%，由此可見蘇北地區傳統村落保護發展處于困境。

3.5 傳統村落空間自相關

3.5.1 全局自相關

為進一步探究江蘇省傳統村落在各個市區間分布的空間自相關性，通過Arcgis10.6中的空間自相關分析，鄰接關系采用共享邊角，分析得出，江蘇省傳統村落空間分布的全局 Moran’s I 指數值為0.211 185，正態統計量 =1.749 206。莫蘭指數的估計值為正，且值大于0.10時的置信水平臨界值為1.65，由此說明江蘇省各市域傳統村落的空間分布情況并非完全隨機產生的，而是存在一定程度的空間自相關性，擁有相似數量規模的傳統村落的市域單元在空間上表現出集聚的特征，即不管村落數量較多的市域，還是村落數量較少的市域，在研究區域內都傾向于集聚的空間分布。

3.5.2 局部自相關

為深入研究江蘇省傳統村落空間分布的局部范圍特征，本文通過GeoDa軟件中的Moran散點圖來深入分析江蘇省傳統村落空間分布。依據江蘇傳統村落在空間中的分布特點，首先新建一個空間鄰接權重文件，鄰接類型選擇基于Queen鄰接，最小鄰接的秩設置為2，生成一個含有空間權重信息的GAL類型文件。然后利用GeoDa空間分析功能中的單變量Moran’s I工具進行分析(圖6)。根據圖6分析可得，落在第一象限和第三象限中的市區數量最多，約占江蘇全省市區總數的70%，表明江蘇傳統村落空間分布存在一定的空間正相關，具體體現為高值集聚和低值集聚的兩大特征。其中，南京、無錫、鎮江、泰州4個市域分布在第一象限，占江蘇全省市域總數的31%，這幾個市域主要位于江蘇省的中南部，傳統村落數量眾多，形成了傳統村落的高密度區域；第三象限有徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷5個市域分布，占江蘇全省市域總數的 38%，這些地區的地理位置偏北，由于各方面原因形成傳統村落分布低密度集聚區域。第二象限和第四象限并未呈現較明顯的集聚特征，各有2個市域分布。其中，常州、南通2個地區位于第二象限，占江蘇全省地區總數的15%；而蘇州、揚州2個地區位于第四象限，這兩地是歷史文化名城，傳統文化特色鮮明，因此村落數量規模相對較大。

圖5 三大區域傳統村落與社會經濟情況對比

圖6 江蘇省傳統村落空間分布的Moran散點

4 傳統村落分布影響因素分析

4.1 自然因素

4.1.1 高程因素

為研究高程對傳統村落分布的影響，將江蘇省310個傳統村落數據與江蘇省90 m分辨率的數字高程數據疊合（圖7），并將數字高程圖按照自然間斷點分級法重新分為5類，然后利用Arcgis空間分析中的提取分析獲取江蘇省傳統村落海拔高程，并分別計算統計上述5類高程范圍內的傳統村落數量。分析發現，江蘇省310個傳統村落的海拔均為0—200 m，海拔最高的村落高程為172 m，海拔最低的傳統村落僅為0 m。其中，高程小于16 m的傳統村落有222個，占全部傳統村落數量的71. 61%；16—49 m的村落有69個，占總數的22.26%，49 m以上的村落僅有19個，海拔超過172 m以后，傳統村落便不再存在。由此可見，江蘇省平坦的地形為鄉村聚落的選址布局、生產生活營造了相對適宜的自然環境，使得傳統村落能夠持續傳承。

圖7 江蘇省傳統村落高程分布

4.1.2 坡向因素

利用Arcgis空間分析工具對江蘇省數字高程圖進行坡向分析，從正北方向( 0°或 360°) 順時針出發，以45°為間隔劃分成為8個坡向[19]，通過提取分析確定傳統村落的坡向分布情況，并對各坡向范圍的傳統村落進行數量統計（圖8）。從圖中可以明顯看出，江蘇省傳統村落存在顯著的向陽性，南、東、東南、西南4個坡向的傳統村落分布最多，占全省總數的72.90%。其中，位于正南坡向的數量最多，達到64個，正北坡向的村落數量最少，只有2個。通過對廣義陰坡( 0°—90°、270°—360°) 、陽坡( 90°—270°)的傳統村落數量統計對比發現，陽坡與陰坡分布村落數量分別為221和89，陽坡的數量占總數的71.29%。由此可見，坡向對江蘇省傳統村落的空間分布產生了重要影響，向陽坡陽光輻射強、受季風影響降水充沛，更適合傳統村落的選址布局。

4.1.3 流域因素

水網稠密、河湖眾多是江蘇省的主要水文特征之一，主要分為長江、淮河兩大流域，京杭運河南北縱貫其間，而江蘇傳統村落空間分布與其特殊的水文、流域條件有著密切關系，利用ArcGIS10.6將310個傳統村落與江蘇省流域水系疊合得到江蘇省傳統村落流域分布圖（圖9），計算各個流域范圍的分布數量。從圖中可以看出，江蘇省傳統村落呈現出顯著的沿河分布、環湖分布的規律。淮河流域的下游水系、長江流域的太湖水系內是江蘇傳統村落數量最為集中的兩個地區。在兩大流域中，長江流域土地面積僅占1/3，卻分布了185個傳統村落，約占江蘇全省總數的59.68%。因此，河流湖泊所形成的流域是影響其空間分布的關鍵因素。河流湖泊能提供生活生產用水以及豐富水產等資源，還可以平整土地、塑造航運交通[19]，為村落的形成與發展奠定了物質基礎。

4.2 區位因素

為研究地理區位對江蘇省傳統村落空間分布的影響，在ArcGIS 10.6中以江蘇省13個中心城市為中心，創建以10 km為間隔的多環緩沖區，經計算統計得到江蘇省傳統村落距中心城市距離頻率分布圖（圖10）。結果表明，江蘇省傳統村落距中心城市的平均距離為39.45 km。其中，距離為20—30 km的數量最多，有82個，占全省總數的26.45%；距中心城市距離超過20 km的傳統村落有242個，占江蘇全省總數的78.06%；距離超過30 km后，隨著距城市距離的增大，村落數量明顯遞減，距離超過100 km以上時，沒有傳統村落分布。由此可見，江蘇省傳統村落大部分遠離中心城市20 km以上，從而較小程度地受中心城市的社會、經濟、文化等方面的干擾，較為偏遠的區位為傳統村落的保留和延續提供了一定優勢。同時，通過計算對比發現傳統村落到中心城市的平均距離要遠大于到城市邊界的平均距離，反映了傳統村落更趨于集中在城市邊界之間的邊界地區，而這些邊界地區的文化形式往往更為豐富多樣。

4.3 交通因素

圖8 江蘇省傳統村落坡向分布

圖9 江蘇省傳統村落流域分布

圖10 傳統村落距中心城市距離的頻率分布

江蘇省道路交通系統發達，截至2019年底，江蘇省公路總里程達到15.99萬km，根據《江蘇統計年鑒2020》公布的交通運輸情況，經整理計算得到各市區公路網密度并利用Arcgis圖層屬性的分級設色進行可視化表達，通過與傳統村落數據疊加得到江蘇省傳統村落空間分布與公路網密度關系（圖11）。整體來看，江蘇省公路網密度與傳統村落的空間分布呈現一定的正相關。對于公路網密度較高的蘇南地區，其數量分布也較多，反之，蘇北地區公路網密度和傳統村落數量均較少。蘇州地區由于河湖眾多，影響了其公路網密度，使得其傳統村落數量與公路網密度呈負相關。由此可見，對江蘇省而言，相對發達的交通不但沒有影響傳統村落的集中分布，反而在一定程度上成為傳統村落的保護優勢。

4.4 經濟因素

圖11 江蘇省傳統村落分布與公路網密度關系

表2 江蘇省傳統村落分布與地區經濟發展關系

江蘇省經濟發達，2019年全省GDP達到了99 631.52億元，經濟總量位列全國第二。為進一步探究江蘇省經濟發展與傳統村落空間分布的關系，根據統計年鑒公布的各市域經濟狀況，經整理計算得到各市域傳統村落分布數量與GDP關系（表2）。通過表2可以得知，江蘇省傳統村落空間分布數量與經濟發展狀況呈明顯的正相關。蘇州、南京兩市經濟發展較好，村落數量也較多，說明兩地在發展提升經濟的同時，又能夠兼顧村落的保護與發展。而宿遷、連云港、淮安等地經濟基礎相對薄弱，在傳統村落保護和評定上缺乏一定意識和實力，使得傳統村落分布呈現低密度聚集。因此，發達的經濟實力為村落的申請與保護提供了一定的基礎。

4.5 歷史文化因素

圖12 江蘇省傳統村落文化區域分布

通常情況下，一個地區的歷史文化是影響其傳統村落空間分布密度的關鍵因素[20]。在綜合分析江蘇省自然環境和人文歷史的基礎上，將江蘇省分為吳文化、江淮文化、楚漢文化三大文化區，并把江淮文化區細分為金陵文化、淮揚文化和海鹽文化三個亞區[21]。利用Arcgis將310個傳統村落與各文化區疊合得到江蘇省傳統村落的文化區分布格局（圖12）。經過統計整理發現，從三大文化區來看，有285個傳統村落位于吳文化區和江淮文化區內，占江蘇全省總數的91.94%。由此可見，江蘇省傳統村落空間分布受吳文化和江淮文化影響最大。從文化亞區層面來看，以蘇州為核心的吳文化區中的村落數量最多，有128個，以徐州為中心的楚漢文化區中的村落數量最少，僅有25個，而江淮文化區內傳統村落主要集中在以揚州為核心的淮揚文化亞區內，這與前文的總體空間格局和市區分布特征剛好對應。綜上可見，歷史文化因素在江蘇省空間分異格局中起到了至關重要的作用，在歷史悠久的吳文化、交匯兼融的江淮文化、博大精深的楚漢文化的影響下，形成了“吳文化、淮揚文化主導，金陵、海鹽、楚漢文化共存”的江蘇省特有的傳統村落空間分布格局。

5 結論與探討

5.1 結論

本文通過空間分析和數理統計相結合的方法，分析了江蘇省傳統村落的空間分異特征，并總結其影響因素。研究的主要結論如下：

（1）江蘇省的傳統村落空間分布為集聚型且分布極不均衡。從市區尺度來看，傾向于集中分布，以蘇州、揚州兩市最為集中；從三大區域來看，從南到北傳統村落分布遞減，蘇南地區傳統村落數量占全省50%以上；此外，江蘇省傳統村落分別在江蘇中南部的揚州—泰州、蘇州—無錫形成了2個傳統村落高密度區。

（2）江蘇省的傳統村落的空間分布格局并不是隨機產生的，而是具有一定程度的空間自相關性。整體來看，具有相似數量規模傳統村落的地區在空間上呈現集聚態勢，這更加劇了江蘇省傳統村落地區分布的差異性。

（3）在自然環境、地理區位、交通可達、社會經濟和歷史文化等多重因素的影響下形成了江蘇省特有的傳統村落空間分布格局。分析結果表明，向陽的坡向、較好的生產條件、相對偏遠的地區傳統村落較多；交通和經濟與傳統村落的分布呈現一定的正相關，可見經濟發展與村落保護之間是可以并行的；歷史悠久、文化底蘊深厚的地區往往分布有較多的傳統村落。

5.2 探討

本研究從宏觀層面出發，利用定性與定量相結合的方法，研究分析了江蘇省的傳統村落空間分異格局，并總結了影響其分布的因素，對江蘇省的傳統村落空間格局研究等方面具有積極意義，也為江蘇省的傳統村落保護和發展提供了參考借鑒。在接下來的研究中，以下問題值得進一步探討：第一，本文僅從省域尺度上探討江蘇省310個傳統村落的空間分異特征及影響因素，并未研究村落自身社會經濟、產業結構、風土人文等微觀因素對村落空間分異的影響[22]，這將是今后傳統村落研究中需要深入研究的內容；第二，在影響傳統村落分布格局的自然、交通、經濟等因素上，江蘇省與貴州[7]、湖南[17]、山西[19]等省份存在著一定的差異性，因此對于這些因素如何影響傳統村落空間分布以及影響程度的研究是未來要進一步明確的；第三，江蘇省作為中國經濟文化大省，以往的粗放式發展導致了大批傳統村落的消亡，因此如何協調保護與發展的關系[23]，促進傳統村落鄉村振興和可持續發展將成為未來工作的重點。