文章首先基于基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、居住條件、生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展五個(gè)角度界定農(nóng)村人居環(huán)境,構(gòu)建農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系。其次以安徽省16個(gè)地級市作為研究單位,對2011—2021年安徽省16個(gè)地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境水平進(jìn)行測度,綜合評價(jià)結(jié)果表明,在2011—2021年期間,安徽省農(nóng)村人居環(huán)境水平呈逐步改善趨勢,在空間分布上,皖南、皖中地區(qū)人居環(huán)境質(zhì)量水平優(yōu)于皖北地區(qū),皖中地區(qū)整體的農(nóng)村人居環(huán)境水平提升較快。最后對安徽省農(nóng)村人居環(huán)境的改善提出建議。
隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn),農(nóng)村環(huán)境面臨著新的問題和挑戰(zhàn)。在此背景下,人居環(huán)境理論的發(fā)展為農(nóng)村環(huán)境的改善提供了理論指導(dǎo)和實(shí)踐路徑。霍華德等學(xué)者的人居環(huán)境理論推動(dòng)了對環(huán)境與人類活動(dòng)關(guān)系的深入探討,并逐漸形成了以居民為主體的研究視角。近年來,國內(nèi)外學(xué)者圍繞農(nóng)村居民的環(huán)境意識(shí)、參與積極性以及環(huán)境治理的有效性等方面進(jìn)行了廣泛研究。2001年,吳良鏞出版專著《人居環(huán)境科學(xué)導(dǎo)論》,初步建立了人居環(huán)境科學(xué)理論體系。在此之后,國內(nèi)的研究開始聚焦于村莊聚集建設(shè)、環(huán)境治理途徑、空心村人居環(huán)境演變、鄉(xiāng)村聚落空間、農(nóng)村基層治理以及人居環(huán)境質(zhì)量評價(jià)等多個(gè)方面。
本研究旨在深入分析當(dāng)前安徽省農(nóng)村人居環(huán)境的現(xiàn)狀,探討存在的問題,并基于國內(nèi)外的研究進(jìn)展,提出改善農(nóng)村人居環(huán)境的策略和建議。通過對安徽省16個(gè)地級市的數(shù)據(jù)分析,對農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行測度,并提出有針對性的改善措施。
研究區(qū)域概況
安徽省位于中國中東部地區(qū),長江、淮河橫穿省內(nèi),與江蘇、浙江、湖北、河南、山東、江西六省接壤。長江與淮河將安徽分為皖南、皖中、皖北三大區(qū)域,同時(shí)也因兩大水系的分割,使得三塊區(qū)域的環(huán)境有著明顯差異。
指標(biāo)選取及研究方法
指標(biāo)選取
人居環(huán)境科學(xué)是一個(gè)多學(xué)科交叉領(lǐng)域,主要圍繞城市建設(shè)和城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃等問題展開。借鑒七部委印發(fā)的《關(guān)于推動(dòng)農(nóng)村人居環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)的指導(dǎo)意見》中的指標(biāo)選取,并結(jié)合農(nóng)村人居環(huán)境的具體特點(diǎn),構(gòu)建了農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量綜合指標(biāo)體系,如表1所示。該體系的主要維度是基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、生態(tài)環(huán)境、居住條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展,共選取了22個(gè)指標(biāo)層。
數(shù)據(jù)來源
文章所用的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自2011—2021年《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地區(qū)各年度的地方統(tǒng)計(jì)年鑒以及各城市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。
研究方法
熵權(quán)Topsis模型是熵權(quán)法和Topsis模型的結(jié)合。它首先使用熵權(quán)法確定每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,這樣可以更客觀地反映每個(gè)指標(biāo)的重要性。其次使用Topsis模型計(jì)算每個(gè)選項(xiàng)的接近度。該方法在反映指標(biāo)權(quán)重隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化方面具有優(yōu)勢。計(jì)算過程如下:
①構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。首先構(gòu)建由原始數(shù)據(jù)構(gòu)成的矩陣X,原始數(shù)據(jù)由m個(gè)對象n個(gè)指標(biāo)構(gòu)成,然后采用極差法,按照以下公式對正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y。
正向指標(biāo):
負(fù)向指標(biāo):
上述式中,i=1,2,3,…,m;j=1,2,3,…,n。
②計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。計(jì)算公式為:
式(4)中,wj為熵權(quán)法計(jì)算結(jié)果。
③構(gòu)造加權(quán)決策矩陣。對標(biāo)準(zhǔn)化矩陣進(jìn)行處理,得到加權(quán)決策矩陣。
④計(jì)算各方案到正理想解與負(fù)理想解的距離。
其中,正理想解與負(fù)理想解分別為:
⑤計(jì)算各方案綜合綜合評價(jià)指數(shù)。
式中,Ti介于0—1之間,數(shù)值越大(越接近于1),表示結(jié)果越優(yōu)。
實(shí)證分析
農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量的測度與時(shí)序分析
在構(gòu)建安徽省農(nóng)村人居環(huán)境測度指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,安徽省各地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量綜合評價(jià)結(jié)果如表2所示。就文章對農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量的綜合評價(jià)結(jié)果而言,評價(jià)綜合指數(shù)越大,表明農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量越好;指數(shù)越小,表明農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量越差。安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量測度值呈逐年增長趨勢,增長較平穩(wěn),如圖1所示。2011—2021年安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量水平在0.21—0.59之間,安徽省農(nóng)村人居環(huán)境測度值平均水平為0.358,說明安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量整體水平仍然偏低。
從安徽省各地區(qū)的農(nóng)村人居環(huán)境測度值來看,有7個(gè)地區(qū)超過或等于全省平均水平,9個(gè)地區(qū)低于全省平均水平。在研究期間,各地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境測度值均值排名前三的城市分別是馬鞍山市、銅陵市、黃山市,馬鞍山市的農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量平均得分為0.477,排名第一;銅陵市排名第二,平均得分為0.432;黃山市排名第三,平均得分為0.415。排在最后四位的分別是淮北市、亳州市、宿州市、阜陽市,農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量測度值均值分別為0.299、0.271、0.266、0.264,均未達(dá)到安徽省平均水平。從年增長率來看,年增長率最高的是合肥市,為8.6%,最低的是銅陵市,為0.9%。
如圖2所示,從各子系統(tǒng)綜合評價(jià)指數(shù)結(jié)果來看,除生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)綜合測度值呈下降趨勢外,其他子系統(tǒng)綜合測度值均呈上升趨勢,整體上呈“兩頭松,中間緊”發(fā)展趨勢。可以明顯看出,2015年之后,基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、公共服務(wù)以及居住條件子系統(tǒng)測度值由高至低排序,生態(tài)環(huán)境測度值雖有下降趨勢,但下降速度緩慢。在研究期間,各子系統(tǒng)之間的差距呈先減小后增大趨勢。因此,在綜合整治時(shí)需要因地制宜,對癥下藥,找準(zhǔn)補(bǔ)齊核心短板,加快推進(jìn)農(nóng)村人居環(huán)境整治。
通過以上評價(jià)分析,可以得出以下結(jié)論。第一,安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量水平相對較低,雖然農(nóng)村人居環(huán)境綜合測度值總體呈穩(wěn)步提升趨勢,但整體提升幅度并不明顯。就目前來看,最突出的問題仍然是農(nóng)村人居環(huán)境問題,也是城鄉(xiāng)差異的重要體現(xiàn)。這說明近年來安徽省對于農(nóng)村人居環(huán)境問題的重視程度逐步提高,但是采取相應(yīng)解決措施的力度還較弱。第二,除生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)測度值呈緩慢下降趨勢外,基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、居住條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展子系統(tǒng)測度值均呈增長趨勢,在研究期間,總體上呈“兩頭松,中間緊”發(fā)展趨勢,說明子系統(tǒng)之間的差距先減小后增大。因此,應(yīng)因地制宜,加快補(bǔ)齊農(nóng)村人居環(huán)境短板,改善農(nóng)村人居環(huán)境,提高農(nóng)村居民幸福感。
農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量的空間分布特征
為更好地了解2011—2021年安徽省農(nóng)村人居環(huán)境空間分布情況,本研究利用ArcGIS軟件繪制了2011年、2015年、2018年以及2021年安徽省農(nóng)村人居環(huán)境空間分布圖。根據(jù)農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量綜合得分結(jié)果,將安徽省農(nóng)村人居環(huán)境水平分為低水平、較低水平、較高水平、高水平四種類型。
總體來說,安徽省各地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量呈聚集連片分布特征。2011—2021年安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量空間分布圖呈積極改善趨勢。隨著時(shí)間的推移,低水平區(qū)域減少,高水平區(qū)域增加,表明農(nóng)村人居環(huán)境整體水平逐步提升。質(zhì)量水平從皖南、皖中至皖北呈逐漸下降趨勢,皖南東部地區(qū)質(zhì)量水平高于西部地區(qū)。安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量高水平地區(qū)出現(xiàn)較少,2021年僅有馬鞍山市為高水平地區(qū)。由于地理環(huán)境的影響,皖南地區(qū)森林資源豐富,氣候相對濕潤,皖北地區(qū)的生態(tài)環(huán)境相對較差。值得注意的是,農(nóng)村人居環(huán)境發(fā)展水平較高的地區(qū)集中在安徽省東南部,靠近江蘇省南京市,這種現(xiàn)象是該地區(qū)有利的地理位置和強(qiáng)勁的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)果。南京市經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚,不可避免地會(huì)造成周邊地區(qū)的趨同效應(yīng)。而皖北地區(qū)缺少礦產(chǎn)資源和森林資源,以農(nóng)作物種植為主,沒有二三產(chǎn)業(yè)的良好支撐,大量人員外流,農(nóng)村人居環(huán)境整治意識(shí)薄弱。
結(jié)論與建議
結(jié)論
從基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、居住條件、生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展五大維度對農(nóng)村人居環(huán)境進(jìn)行測度,并對各地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量空間分布進(jìn)行研究,得出如下結(jié)論。
首先,安徽省各地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量測度水平呈穩(wěn)定上升趨勢,但增長幅度較小。安徽省農(nóng)村人居環(huán)境測度值平均水平為0.358,說明安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量整體水平仍然偏低。從各子系統(tǒng)綜合評價(jià)指數(shù)結(jié)果來看,除生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)綜合測度值呈下降趨勢外,其他子系統(tǒng)綜合測度值均呈上升趨勢,整體上呈“兩頭松,中間緊”發(fā)展趨勢。
其次,總體來看,安徽省各地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量呈聚集連片分布特征。2011—2021年安徽省各地區(qū)農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量空間分布圖呈積極改善趨勢。隨著時(shí)間的推移,低水平區(qū)域減少,高水平區(qū)域增加,表明安徽省農(nóng)村人居環(huán)境整體水平逐步提升。質(zhì)量水平從皖南、皖中至皖北呈逐漸下降趨勢,皖南東部地區(qū)質(zhì)量水平高于西部地區(qū)。同時(shí),隨著時(shí)間的推移,安徽省農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量水平類型逐漸減少。
建議
首先,縮小農(nóng)村生活環(huán)境和發(fā)展重點(diǎn)方面的區(qū)域差距至關(guān)重要。因此,在改善農(nóng)村人居環(huán)境的過程中,需要形成因地制宜、可行、可持續(xù)的協(xié)調(diào)機(jī)制,有效縮小地區(qū)發(fā)展差距,實(shí)現(xiàn)農(nóng)村人居環(huán)境的協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展。
其次,農(nóng)村人居環(huán)境整治離不開經(jīng)濟(jì)的支撐。隨著“三生空間”建設(shè)工作的持續(xù)推進(jìn),大量的資金投入必不可少,可以采取有效措施保障資金持續(xù)不斷流入農(nóng)村。