福建省農村人口空心化的空間分異及影響因素

摘 要： 【目的/意義】全面了解福建省縣域農村人口空心化空間分異現狀及其影響因素。【方法/過程】基于福建省第七次人口普查數據，在對農村人口空心化程度進行綜合測評的基礎上，運用ESDA-GIS 等方法研究其空間分異規律，并建立多元線性回歸模型探究影響因素。【結果/結論】研究結果表明：（1）福建省縣域均存在不同程度的農村人口空心化，且呈現出顯著的沿海—內陸和市轄區周邊—非市轄區周邊縣域的地域性差異；（2）農村人口空心化程度呈空間集聚趨勢，高—高型集聚區域主要分布于內陸山區欠發達縣域，而低—低型集聚區域集中分布于沿海地區經濟發達縣域；（3）除區域分異影響不顯著外，農村居民人均可支配收入越低、參加低保的鄉村人口比重越低、糧食作物播種面積越大和教育支出在財政支出中的占比越高，則農村人口空心化程度也越高。

關鍵詞： 農村人口空心化；空間分異；縣域；福建省

中圖分類號： F323.6 文獻標志碼： A 文章編號： 1673?5617 （ 2023 ） 05?0009?07

隨著工業化和城鎮化的快速推進，大量農村人口涌入城鎮。根據2020 年第七次全國人口普查數據顯示，全國流向城鎮的流動人口為3.31 億人，其中從農村流向城鎮的人口為2.49 億人，占流向城鎮流動人口總數的75.22%[1]。人口大規模流向城鎮地區一方面加快了人口城鎮化的進程，但另一方面也加劇了農村地區的衰落。農村人口的流失使得農村常住人口規模下降，人口結構惡化，從而產生農村人口空心化現象，嚴重制約著農村產業經濟發展，給新農村建設、農村養老等各方面帶來了挑戰[2]，不利于推進鄉村全面振興。因此，加深對農村人口空心化問題的認識是有效治理農村問題的前提。

關于農村人口空心化的研究主要涉及農村人口空心化的測度、空間分布特征及影響因素。學者們基于普查或調研數據從多個維度對農村人口空心化進行測度，如王朝暉等[3] 基于中國勞動力動態調查數據中的農村數據，采用熵權法對農村人口空心化進行了測度；王良健等[4] 基于中國“五普”和“六普”數據，采用綜合測評法從縣域尺度進行了測度；舒麗瓊等[5] 基于村莊和農戶的微觀調查數據，采用熵值法從村域尺度進行測度。在農村人口空心化的空間分布特征方面，現有研究已關注到中微觀尺度農村人口空心化出現的地區分異。如在中觀縣域尺度上的研究表明，中國農村人口空心化現象普遍存在，總體呈現中部最高，東部次之，西部最低的分布態勢，高空心化區域主要分布于胡煥庸線以東、秦嶺—淮河以南以及黑龍江—內蒙古一線，低空心化區域集中分布于青、甘、川、滇等省份及黃河中下游地區[6]；在微觀村域尺度上的研究表明，寧夏同心縣西部地勢平坦，灌溉水源充足，農業發展基礎條件優于中東部，從而導致農村人口空心化整體呈現西部低、中東部較高的趨勢[7]。關于農村人口空心化的影響因素方面，已有研究發現農業生產[8]、區位條件[5]、社會經濟發展水平[6]，如城鄉居民人均可支配收入差距[7，9，10，11]，城鎮化發展水平、農村自身的資源稟賦和撫養壓力[12] 等社會經濟因素與農村人口外流有一定的促進或遏制作用。已有研究為認識農村人口空心化的空間分布規律和影響因素奠定了重要基礎，但應當看到，迄今對農村人口空心化的考察多聚焦于安徽、河南和四川等勞動力輸出大省，較少涉及對沿海主要人口流入省份的研究，尤其是對內部自然環境復雜和經濟社會發展差距較大的沿海省份農村人口空心化的內部差異缺乏針對性研究。此外，現有文獻的研究時點多是基于“ 五普” “ 六普” 和2018 年中國勞動力動態調查數據，亟需補充2020 年“七普”數據來提高研究時效性。基于此，本文擬在前人工作的基礎上，以福建省為研究區域，以縣域（不包含市轄區）為研究單元，采用最新的“七普”數據和相關統計年鑒數據，利用全局空間自相關、局部空間自相關和多元線性回歸模型等方法，描述福建省縣域農村人口空心化的空間分異特征，考察農業機械化水平、產業結構現代化水平、城鄉經濟發展差異、家庭結構和區域分異這5 個方面綜合作用下的農村人口空心化程度的影響因素，以期為鄉村振興和城鎮化發展提供有益的參考。

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源和研究區域

本文人口數據主要來源于福建省第七次人口普查數據和各地市2021 年統計年鑒。由于福州、莆田和三明未公布下轄縣市2020 年城鄉戶籍人口數據，故本文用2019 年的相關數據替代。按照《統計上劃分城鄉的規定》[13]，將戶口登記地為“鄉”和“鎮的村委會”劃分為鄉村，“鎮的居委會”和“街道”劃分為城鎮，故非農戶籍人口為鎮的居委會和街道的合計。經濟社會數據主要源于《福建省統計年鑒2021》和《2020 年中國縣域統計年鑒》。鑒于部分市轄區無農村人口，考慮到數據的可比性，市轄區暫不作為本文的研究對象，故本文的研究區域為福建省除金門縣（無數據）和29 個市轄區之外的55 個縣（市）。

1.2 研究方法

1.2.1 農村人口空心化程度測度

（1）構建指標體系。目前學界對農村人口空心化程度無統一的衡量標準[5]，但學界普遍認為，農村人口流失是農村人口空心化產生的主要原因[4]，且常用流出人口與戶籍人口的相對變化趨勢表征人口流失率[3?4]。人口流失率越高，農村空心化程度越高。同時，農村人口空心化的特征之一是青壯年人口比例下降，少兒老年人口比重上升[4]，進而造成留守兒童、“空巢老人”等社會問題。當前，我國人口自然增長率保持在低水平，因而人口機械增長是導致農村人口結構變化的重要原因，且少兒老年人口比重上升意味著農村人口空心化加劇。另外，農村大量青壯年人口離開農村的主要原因被認為是農地邊際化的出現，農業生產利益降低，農村人口傾向選擇從事非農生產以獲取更高的經濟利益，村內的非農人口越多，則村莊的空心化程度越低[3]。因此，結合現有研究成果和數據的可獲得性從流出人口比重、人口非農比、0～14 歲少兒人口比重和65 歲以上老年人口比重4 個指標對農村人口空心化進行綜合測度（表1）。

（2）數據標準化處理。由于指標量綱和單位不同，直接進行數據分析會造成分析結果偏誤。為此，采用極差法進行數據標準化，功效為正的數據標準化采用公式（1），功效性為負的數據標準化采用公式（2），具體方法如下：

式中，Xi j為第個福建省縣域的第個指標的原始數據；X′i j為標準化數值，Ximax和Ximin分別為第個指標原始數據中的最大值和最小值。

（3）指標權重確定。熵權法是一種客觀賦權法[14]，相較于主觀賦權法具有較高的可信度和精確度。定義標準化矩陣采用公式（3），計算信息熵采用公式（4），計算冗余度采用公式（5），計算權重采用公式（6），具體計算方法如下：

式中，Pij指代數據標準化矩陣；ej為信息熵；gj為冗余度，Wij為指標權重； 為縣（市）樣本總數，本文n=55；為常數，k=1/ln（n）。權重結果如表2 所示。

（4）農村人口空心化計算。對原始數據進行標準化處理并確定各項權重之后，采用加權求和法，即將各指標的權重與其標準化處理后的數值相乘求和計算出農村人口空心化的數值，計算方法如下：

式中，RPHj為農村人口空心化指數，X'ij為指標數值，Wj為指標對應的權重。

1.2.2 全局空間自相關分析

本文運用全局Moran’sI 指數探測福建省縣域農村人口的空心化程度在空間上的分布關系與相關程度。其數值處于[－1，1]，當數值大于0 時，農村人口空心化程度在空間上呈聚集分布，當數值小于0 時，農村人口空心化程度在空間上呈離散分布，若數值等于0 時，則農村人口空心化程度在空間上為隨機分布。計算公式如下：

1.2.3 局部空間自相關分析

Local Moran’s I 指數可以標識出在農村人口空心化程度上具有相似值的縣級單元，從而計算出縣域尺度下農村人口空心化的局部空間自相關性。計算公式如下：

式中，Zj 、Zj為縣（市）i、j 的人口空心化指數標準化的觀測值，Wij為鄰接空間權重矩陣。

1.2.4 多元線性回歸分析

多元線性回歸是用多個影響因素作為自變量來解釋因變量變化的一種回歸模型。本文選取經濟收入、社會保障、農業生產、公共服務和區域分異5 類因素為自變量，使用多元線性回歸模型考察其對縣域農村人口空心化的影響。據此，本文構建如下計量模型：

Y =β0 +β1Eit +β2S it +β3Ait +β4Pit +β5Rit +εit （10）

式中，β為回歸系數，E、S、A和F分別代表經濟收入、社會保障、農業生產、公共服務和區域分異，ε為誤差項。

2 福建省縣域農村人口空心化的空間分異特征

2.1 縣域農村人口空心化的空間格局

為刻畫福建省縣域農村人口空心化的空間分異格局，基于ArcGIS 10.7 軟件平臺，選擇自然斷裂點法將研究區分類，分類標準如表3 所示。

福建省縣域均存在不同程度的農村人口空心化，且高程度空心化縣域分布較廣。福建省55 個縣域中，農村人口空心化高程度縣域17 個，中高程度縣域16 個，中低程度縣域19 個，而低程度縣域僅3 個，高人口空心化程度（中高、高水平）縣（市）數量遠高于低人口空心化程度（低、中低水平）縣（市）數量，福建省縣域農村人口空心化現象不容小覷。

福建省縣域農村人口空心化呈現顯著地域性差異。從空間分布格局來看，低人口空心化區域零星分布在沿海地區和個別的內陸山區縣域，高人口空心化的縣域單元明顯集中于中部和內陸山區，形成兩個巨大的農村人口塌陷帶。具體來看，高人口空心化程度的縣域單元主要集中在閩西北和中部山區，低程度人口空心化的縣域單元集中在東部沿海地區的閩侯縣、晉江市和石獅市。其中閩西北省際邊緣山區農村人口空心化嚴重地區，北起泰寧縣南下至上杭縣，形成了一條農村人口塌陷帶，這是因為遠離東部沿海經濟發達縣市，脫離了其經濟輻射帶動范圍，山海協作不能發揮作用，當地的經濟發展水平低，公共服務條件差，儼然成為福建省區域發展的邊緣地帶。此外，中部地區北起沙縣向南延伸至安溪縣形成了形態類似的農村人口塌陷帶。雖然該區域距離東部沿海地區較近，但東部沿海經濟發達縣市輻射范圍有限，事實上該區域與東部沿海經濟發達縣市經濟聯系緊密程度有待提升，與東部沿海經濟發達縣市之間仍存在著較大的經濟和社會公共服務條件的差距。此外，得益于福建省“三軸六縱兩聯”的交通建設，中部地區勞動力向外流動的門檻進一步降低，大大加劇了中部地區農村人口流失。與之相反的是，東部沿海地區縣市，尤其是靠近市轄區的縣域單元農村人口空心化明顯低于其他地區。其中以閩侯縣、晉江市和石獅市為代表。閩侯縣作為福州的發展腹地，一方面承接了來自主城區的產業轉移，另一方面新興產業迅速崛起，當地的經濟發展水平迅速提高，創造了大量的就業機會，并且相應的公共服務設施也愈發完善，不僅大大緩解農村人口流失，也吸引了周邊縣市人口就近流動。晉江市和石獅市則以不斷壯大的實體經濟和持續優化的產業結構迸發出高昂的發展活力。一方面，作為福建首屈一指的“首富縣”，晉江吸納了大量的農業轉移人口城鎮化率不斷提升，真正意義上的農村區域和農村人口不斷縮小是晉江農村人口空心化明顯低于其他地區的一大原因。

2.2 全局空間自相關分析

全局空間自相關的分析結果表明，2020 年福建省縣域農村人口空心化程度的Global Moran’ s I 指數為0.36，Z（I）為4.02，通過了1% 的顯著性檢驗。表明福建省縣域農村人口空心化程度存在全局空間強自相關特征，在空間分布上高程度向高程度靠攏，低程度向低程度靠攏，整體呈現高—高、低—低的高度空間集聚特征。

2.3 局域空間自相關分析

運用ArcGIS 10.7 軟件繪制2020 年福建省縣域農村人口空心化程度LISA 集聚圖，具體結果如表4 所示。分析可得：（1）農村人口空心化的高—高型集聚區共6 個縣域，主要分布在內陸山區的長汀縣、連城縣、武平縣、上杭縣、大田縣和沿海地區的永春縣；（2）低—高型集聚區共1 個，明溪縣因本縣域農村人口空心化程度低而鄰近縣域空心化程度高而形成了1 個低高集聚區；（3）農村人口空心化的低—低型集聚區共2 個縣域，集中在沿海地區的晉江市和石獅市；（4）未形成高—低型集聚區；（5）不顯著型區域占比最多，廣泛分布于福建省全域。

3 農村人口空心化程度的影響因素

3.1 變量選取與說明

本文以福建省縣域農村人口空心化指數作為因變量，從經濟收入、社會保障、農業生產、公共服務和區域分異這5 個方面選取了5 個自變量（表5）以考察農村人口空心化的影響因素。

借鑒已有研究，結合數據的可獲得性，在經濟收入方面，選取農村居民人均可支配收入來反映不同縣（市）農村之間的經濟差異。已有研究表明，在大規模人口遷移的背后，經濟利益始終是人口自主遷移的最根本因素，遷移者傾向于選擇收入水平高、就業機會多、制造業發達的地區[15]。在社會保障方面，選取參加低保的鄉村人口比重，即參加農村低保人口與農村戶籍人口之比。在農業生產方面，選取糧食作物播種面積用以表征農業對農村人口空心化的影響。糧食安全是國家安全的重要基礎，糧食生產是糧食安全的前提，而糧食作物播種面積是保證國家糧食生產的重要途徑[16?17]。在公共服務方面，選取教育支出占比用以表示教育對農村人口空心化的影響。已有研究表明，農村家庭越來越重視教育，近20 年來農村家庭的教育支出水平不斷提高，占家庭消費的比例更高[18]。在區域分異方面，選取沿海和內陸地區用以表征區域分異對農村人口空心化的影響。對自變量的多重共線性進行檢驗，每個自變量的VIF 均小于2，模型不存在共線性問題。

3.2 農村人口空心化的影響因素

從表6 可知，所納入模型的自變量對農村人口空心化的影響具有顯著性。除區域分異外，經濟收入、社會保障、農業種植和公共服務均發揮了顯著的影響作用。

3.2.1 經濟收入明顯加劇農村人口空心化

經濟收入與農村人口空心化程度呈現顯著負相關，即農村居民人均可支配收入越低，其農村人口空心化程度相對更加嚴重。著名的萊溫斯坦的人口遷移規律提出經濟因素是吸引移民的最重要因素。市場經濟條件下，人員的流動最重要的是根據其收益來取向。目前，大部分農副產品和服務價格相對較低，農業收入過低，完全依賴農業根本不能維持一個農民家庭經濟的基本運轉[19]，但農村又缺乏非農就業機會，而城鎮地區能夠提供更為充足的就業機會和優渥的薪資待遇，為了獲取較高的經濟收入，農村勞動力選擇向城鎮流動[20?21]。

3.2.2 社會保障是緩解縣域鄉村人口空心化的重要因素

參加低保的農村人口比重與農村人口空心化程度呈現顯著負相關，即參加低保的農村人口比重越高，農村人口空心化程度越低。低保是最低生活保障金，是針對農村家庭人均收入低于當地最低生活保障標準的家庭提供的最低生活保障，而低保主要針對的一類人群為少年兒童和老人，該類人群一方面缺乏或喪失足夠的勞動力，另一方面缺乏流動要求較高的人力資本且需面臨較高的生活成本和不確定性，為了降低生活成本和增加穩定性，該類人群選擇留在本地。通過政府提供的經濟補助和生活保障，低保能夠為農村人口提供一定的經濟支持，同時也能減輕他們的負擔，從而緩解農村人口空心化的問題。

3.2.3 農業生產刺激農村人口空心化進一步加劇

糧食作物播種面積與農村人口空心化程度呈正相關關系，即糧食作物播種面積越大，農村人口空心化程度越高。這和產業結構現代化帶來的生產力提高和就業機會增加密不可分。一方面，工業化、快速城鎮化進程中農用現代工業品完成了對部分農業勞動和土地投入的替代[9]，農村勞動生產率逐漸提高，出現大量富余勞動力[11]，為農村勞動力非農就業轉移提供了現實基礎；另一方面，相較于農業，非農產業可以提供較多的就業機會，具有更高的生產效率和更高的收入水平，因此拉動了農村勞動力非農就業轉移，導致鄉村地區的人口逐漸減少，加劇了農村人口空心化程度。

3.2.4 公共服務是加劇農村人口空心化的重要因素

教育支出在財政支出中的占比與農村人口空心化呈顯著正相關，即教育在財政支出中的占比越高，農村人口空心化程度越高。當今的農村家庭越來越重視教育，但城鄉之間的教育質量極差日益拉大，為了獲取較為優質的教育，農村人口將子女送入城鎮就讀，一部分家庭成員出于教育撫養的考量而進城陪讀，另一部分家庭成員通過異地務工的方式來承擔教育競爭導致的城鄉流動過程中成本激增[22]。農村家庭因教育原因進城進一步加劇了農村人口的流失。

4 結論與討論

4.1 結論

本文基于第七次人口普查數據，以主要人口流入省份之一的福建省為研究區域，以縣域為研究單元，綜合運用ESDA-GIS 技術和多元線性回歸分析方法對福建省55 個縣（市）的農村人口空心化程度的空間分異及影響因素進行研究，主要得出了以下結論：（1）借鑒已有研究，對福建省2020 年縣域農村人口空心化程度進行綜合測度，研究發現福建省縣域均存在不同程度的農村人口空心化，且高程度空心化縣域分布較廣，福建省縣域農村人口空心化現象不容小覷。（2）福建省縣域農村人口空心化呈現顯著地域性差異。低人口空心化區域零星分布在沿海地區和個別的內陸山區縣域，高人口空心化的縣域單元明顯集中于中部和內陸山區，形成兩個巨大的農村人口塌陷帶。此外，福建省農村人口空心化程度呈空間集聚趨勢，高—高型集聚區主要分布在內陸山區的長汀縣、連城縣、武平縣、上杭縣、大田縣和沿海地區的永春縣，低—低型集聚區集中分布在沿海地區的晉江市和石獅市。（3）從經濟收入、社會保障、農業生產、公共服務和區域分異這5 個方面出發選取了5 個自變量探究了福建省農村人口空心化空間分異影響因素。模型結果顯示，除了區域分異外，其余4 項自變量對農村人口空心化均有顯著影響。農村居民人均可支配收入越低、參加低保的鄉村人口比重越低、糧食作物播種面積越大和教育支出在財政支出中的占比越高，則農村人口空心化程度也越高。

4.2 討論

農村人口空心化是當前農村治理和鄉村振興面臨的關鍵現實問題，同時也關系到城鎮化水平和質量的提高。本文以福建省55 個縣域為研究單元，從農村人口空心化的內涵出發，參照已有研究選取了4 個指標對縣域人口空心化進行綜合評價，在測度農村人口空心化程度的基礎上，對農村人口空心化的空間分異和影響因素進行了探討。本文的主要研究結論對于不同區域實施差異化的鄉村振興政策具有一定現實意義。福建省內陸地區農村人口空心化程度普遍較高，經濟社會發展動力不足，內陸和沿海地區的空心化程度差異較大，空心化程度最高的縣域分布于內陸地區，空心化程度最低的縣域分布在沿海地區。這兩類區域所面臨的挑戰截然不同，政策應對也應各有側重。前者應該注重完善農村的基礎設施，對于一些具有發展潛力的地區，要通過培育和承接新產業，提高農村人口的收入水平，增加就業機會，并加大公共服務投入，提升人口吸引力；后者應該注重資源供給能力的提升，積極推進城鄉一體化發展，鼓勵城市地區推進產業結構轉型升級的過程中向周邊農村地區進行產業轉移，減緩農村人口外流，促進就地城鎮化，并適當通過產業轉移和公共服務均等化推動人口向鄉村回流。

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