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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2021 , Vol. 36 >Issue 12: 3170 - 3185

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20211212

Regular Articles

Spatio-temporal patterns and influencing factors of the collaborative transformation of rural production factors in Central China: A case study of Yueyang, Hunan province

  • ZHAO Ning-ning , 1, 2 ,
  • GUO Yan , 1, 2 ,
  • LI Zhi-gang 1, 2 ,
  • XU Hong-mei 1, 2
Expand
  • 1. School of Urban Design, Wuhan University, Wuhan 430072, China
  • 2. Center of Hubei Human Habitat Engineering and Technology, Wuhan University, Wuhan 430072, China

Received date: 2020-05-11

  Revised date: 2020-07-08

  Online published: 2022-02-28

Copyright

Copyright reserved © 2021.
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Abstract

The collaborative transformation of rural production factors, namely the coordination among flow of labor, farmland transfer and capital circulation, is crucial for rural development. This paper constructs a theoretical framework of the collaborative transformation among the three factors and the impacts of some local influencing factors. With the case of Yueyang city, Hunan province, we reveal the transformation levels of each production factor, explore the spatio-temporal patterns of collaborative transformation, and examine the endogenous and exogenous influencing factors underlying the spatial heterogeneity of the collaborative transformation levels. Based on the theoretical hypothesis that transformation of the three factors will be upgraded from "mismatch" to "collaboration", empirical findings are as follows: the transformation level of labor is much higher than that of farmland and capital; the spatial patterns of the levels are different; the collaborative level of factor transformation is not high, but a trend of temporal uplifting and spatial aggregation is apparently shown; slope, cultivated land resource endowment, distance from the county seat and government investment in rural and agricultural development are the key endogenous and exogenous factors respectively. Distance from the county seat has positive effect, while other factors have both positive and negative effects. Policy implications are proposed according to the collaborative levels and local conditions.

Key words： rural transformation; production factor; collaborative transformation; spatio-temporal pattern; influencing factor; Central China

Cite this article

ZHAO Ning-ning , GUO Yan , LI Zhi-gang , XU Hong-mei . Spatio-temporal patterns and influencing factors of the collaborative transformation of rural production factors in Central China: A case study of Yueyang, Hunan province[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2021 , 36(12) : 3170 -3185 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20211212

改革开放以来,伴随我国制度的渐进式改革,人—地—资本三要素的配置方式逐步由行政计划转向市场机制。由于制度改革存在阶段差异,要素错配严重。近年来,要素自由流动的制度约束都有所放松,要素协同明显提升,但仍存在“堵点”,制约着城乡经济、社会持续发展。为此,2020年4月,中共中央国务院颁布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《意见》）,意在逆全球化、国际保守主义日益严峻的形势下,打破要素流动壁垒,深化要素协同配置。乡村人、地、资本的协同配置,更是被《意见》置于重要地位,是促进乡村振兴乃至城乡可持续发展的关键[1]。为使地方政府在乡村要素市场化配置体制机制建设中,更加有的放矢,必须开展乡村全生产要素协同配置的理论和实证探索,主要涉及到要素协同转型的时空格局和影响因素研究。
就要素协同而言,既有研究偏向两要素间的互动关系,对多要素协同探讨不够。张永丽等[2]指出劳动力转移和农地流转相互促进。在劳动力转移与资本循环方面,劳动力大量转移,促进资本进入农业,催生大量新型农业经营主体,推动农业专业化分工、规模化生产[3];同时,经营主体可为当地农民提供大量就业岗位,促进其农内转移[4]。就农地流转与资本循环来说,农地流转有利于培育各类经营主体[5];经营主体为扩大生产规模不断流转土地[6]。上述研究已揭示出两要素的互动关系,但难以揭示全要素的配置状况,在政策建议上,难免避重就轻。因此,有必要探讨乡村生产全要素的协同状况。
就影响因素而言,学界多围绕单一要素展开,且多基于全国、省域等宏观尺度,部分到县级中观尺度。在全国尺度,王佳月等[7]、王亚辉等[8]揭示了耕地资源禀赋、经济发展水平、地形等因素对土地流转的影响。在省域尺度,何军等[9]指出道路、水利等农业基础设施对经营主体多样化发展的促进作用;宋淑丽等[10]发现财政扶持、农业机械化水平与劳动力转移正相关。在县级尺度,王婧等[11]认为产业结构、人力资本、地理区位等影响劳动力转移。此外,刘景琦[12]指出,有效的村庄治理是三要素协同转型的基础。这些中宏观尺度研究囊括的影响因素,可归纳为内生维度（自然条件、耕地资源禀赋、村庄治理）和外源维度（区位条件、政府农业农村投入、地方发展水平）[13],揭示了其对单一要素的影响,但对要素协同,尤其是协同水平空间异质性的影响探究不充分,因为较大分析单元会平滑掉微观层面的空间差异。因此,有必要聚焦微观尺度的要素协同转型,关注其空间格局和影响因素。
针对上述研究不足,本文着重解决三个问题：（1）人、地、资本各要素转型发展水平如何?（2）要素协同转型的时空异质性如何?（3）空间异质性的影响因素有哪些?由此构建人—地—资本协同转型的理论框架,并对影响因素的作用机制作假说性探讨;以湖南岳阳市为例,基于历时统计数据,构建要素转型评价指标体系,分析各要素转型发展水平,运用耦合协调度模型揭示要素协同转型特征,并用探索性空间分析判断耦合协调度的空间异质性;采用地理加权回归模型,探讨特定年份要素协同转型空间异质性的影响因素;针对不同协同水平地域和影响因素,提出相应建议。

1 理论框架：人—地—资本协同转型的演变逻辑及影响因素

改革开放前,为优先发展城市,我国实行户籍管理制度,建立了城乡分割的二元体制,严格限制城乡人口、土地、资本等要素流动。农村由于人多地少,存在大量潜在剩余劳动力。改革开放后,城镇经济快速发展,就业岗位增加。虽户籍制度未变,但农村劳动力逐步被允许进城务工,劳动力市场逐渐形成[14]。同时,家庭联产承包责任制的实行,调动了农民生产积极性,提高了农业生产效率,释放出大量剩余劳动力[15]。为谋求更高收入,农村劳动力不断涌入城镇。由于农业户籍身份,“公粮”等承包责任,以及当时大力发展小城镇、严格限制大城市发展的政策,农业转移劳动力“离农”并未“弃地”,主要是“就近非农化”[16]。同时,少量村民开始自发在村内流转土地[17]。人均耕地规模逐步增加,劳均生产效率增加,劳动力过剩程度降低,人—地关系逐步改善（图1）。
图1 理论框架

Fig. 1 Conceptual framework

1990年代中期至2000年代中期,承包责任被逐步取消,城市发展方针转向大中小城市协调发展。改革开放力度大的东部沿海地带发展迅速,劳动力需求大,劳动力转移约束进一步放松,乡—城人口流动处于强势能期,中西部农村劳动力大量流向东部地区,“异地非农化（城镇化）”增强[14]。然而,农地流转却远远落后。虽在1990年代,政府出台了多项文件,鼓励农地适度流转,但因农地所有权主体模糊、使用权能残缺等问题,行政配置明显[16],流转多限于集体内部,少量非正规流转至村外,且流转周期短[18]。随着农村劳动力大量析出,人—地关系转向“失配”,种田能手无地可种与良田抛荒并存。2000年代后期,随着劳动力城乡转移全面放松,人—地失配不断恶化[19]。
为化解人—地矛盾,优化土地资源的市场配置,提高农业生产效率,中央政府于2010年代初推行农地确权、三权分置,旨在界定农地所有权,稳定其承包权,放活其经营权,引入市场机制[20]。此前,资本循环（即资本流动以创造剩余价值,再流动,不断累积的过程）被囿于城市,但城市已存在生产过剩危机,如城市基建和房屋过剩。按照Harvey的资本循环理论,伴随农地市场化开启,未经资本“洗礼”的乡村地域,成为城市过剩资本进行“时空修复”的场域[21]。城市工商资本入乡,连同乡村内生资本加速农地流转,大幅促进其供需的平衡[22]。
资本在农地流转中循环,表现为不同类型资本通过整合农地等资源,进入不同经济领域,逐步形成以家庭经营为基础,专业大户、家庭农场、专业合作社、龙头企业等多种经营主体并存的新型农业经营体系[23]。农业生产方式因此改变,反过来影响城乡人口转移。一方面,农业规模化生产,土地流转加快,大量农业劳动力离乡进城;同时,农业产业化深化劳动分工,创造新的就业岗位,具有专业技术的劳动力向农内转移,成为新型职业农民[24]。另一方面,资本入乡也将改变乡村单一农业生产图景,促进乡村资源全面商品化、“乡村”符号化和乡村消费主义兴起,形成“逆城市化”,即城市居民向乡村消费转移[25]。人—地—资本将朝着高度协同的远景目标深度发展。但就当前阶段而言,要素的自由流动仍受到诸多制度的约束：外出务工群体的市民化之路依然漫长;农地（房）的基本保障功能依然突出,代种、季节性抛荒依然是规避资本风险的方式;由于土地破碎、信用机制缺失等原因,市场交易成本仍较高[26]。
就当前特定地域的要素协同及空间分布而言,地方性因素起决定性作用。基于此,本文从内生、外源两个维度对地方性影响因素的作用机理,作假说性探讨,以指引实证。（1）内生维度包括自然条件、耕地资源禀赋和村庄治理。自然条件决定适农发展程度,如高程和坡度。高程和坡度,过低,水涝隐患大;过大,不利于机械化种植[7,8],这都将阻碍农地流转,进而影响劳动力转移和资本循环,要素协同程度低。就耕地资源禀赋而言,资源越丰富,越适宜本地特色农业发展,越易引入资本,从而促进农地流转和劳动力转移,提高要素协同水平[8]。村庄治理是地方化的微观制度因素,“有为集体”将整合地方政府、村民、社会资本的力量,合理统筹人、地、资本,促进要素协同配置[12]。（2）外源维度包括区位条件、政府农业农村投入和地方经济、社会发展水平。区位的影响可能是“倒U”型格局,距离城区过近,受城市集中建设区严格管制,农地流转受限;过远,受城市资本和市场辐射的力度趋弱,要素转型会受到限制[11]。政府农业农村投入,如农业基础设施、农业资金投入等,对要素流动的影响将呈现边际效用的先增后降[10]。就本地经济、社会发展水平而言,非农发展水平越高,非农就业人口比例越大,人均收入越高;居民平均受教育水平越高,越易从事非农岗位,推动本地非农发展[11,27]。以上因素都将促进农村劳动力转移,增强资本和市场对农村的辐射力度,提高要素协同水平。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

岳阳市位于湖南省东北部,坐拥洞庭湖,地貌多样,市域西部以平原为主,向东逐渐由丘陵转向山地;此外,幕阜山脉南北纵贯洞庭湖以东县市,如临湘市、岳阳县、平江县。市域面积15019.2 km2,辖六县（市）、三区、一管理区,共132个镇级单元（下文统称镇街）（图2）。2019年,岳阳市产业结构为9.4（一产）:41.7（二产）:48.9（三产）,是中部地区三四线城市的典型代表：劳动力转移方面,2016年外出劳动力占比37.16%,本地转移劳动力（从事非农业和兼业）占比24.30%,共计61.46%;农地流转方面①(① 本文农地流转指耕地流转,包括水田和旱地两种类型。),2016年流转规模占比36.69%,2012—2016年,年均增长率达15.19%;资本循环方面,近年来,大量资本介入农业,新型经营主体迅猛发展,2012—2016年由911家增至4400家,且其经营性收入占农村经济总收入的比例由72%增至83%。
图2 岳阳市位置及行政区划

Fig. 2 Location and administration of Yueyang city

2.2 数据来源

本文以镇街单元为研究尺度,依据2016年岳阳市行政区划,共涉及市域108个镇街②(② 将相邻的完全城镇化街道合并为一个区域,完全城镇化街道不在本文研究范围内。)。数据来源：（1）劳动力转移、农地流转、资本循环的指标数据,来自岳阳市农业农村局提供的2012—2016年农经统计年报③(③ 本文研究时段为2012—2016年的原因有二：一是,2012年之前,岳阳市农经统计数据没有电子存档,且由于部门多次调整,数据丢失,难以获取。二是,2010年代初以前,虽乡村劳动力不断向非农转移,但农地流转与资本循环仍受到严格制约,要素协同转型基本处于理论所述的失调加剧阶段;其后,农地流转与资本入乡全面放开,要素协同转型才开始加速。虽然中央促进农地流转的系列政策在2010年代初出台,但在岳阳当地的实施主要在2012—2014年间,因此该时段的数据足以揭示岳阳乡村要素协同转型的整体趋势。);（2）各镇街的平均高程和平均坡度,来自地理空间数据云官方网站的DEM数字高程数据（http://www.gscloud.cn）;（3）其他影响因素数据来自农业农村局和相关部门。

2.3 研究方法

针对研究内容需要,分别采用以下三个定量分析模型：
（1）耦合协调度模型
耦合指两个或以上要素通过相互作用,以致协同的现象。在此基础上形成的耦合协调度模型,用来表示要素间相互作用的良性耦合程度,以衡量协同状况的好坏。首先,本文依据指标选取的科学性、针对性及可获取性等原则,构建要素转型的评价指标体系（表1）,其中,劳动力转移的发展水平用外出与本地非农劳动力占比来衡量;农地要素,从农地流转率和流转规模分布占比两个维度测度,分别表征农地流转的程度和质量;就资本要素而言,各类资本资金投入数据难以直接获取,但根据相关研究,农业经营主体的经营性收入与资本投入量正相关[28],所以乡村资本转型可从投资收益层面来表征。同时,在完全自由竞争的市场中,相同质量、类型的农地流转价格一致,农地流转规模与资本投入量正相关,因此也可以农地流转规模表征。其次,用熵权法客观分析各指标间的关联度和各指标所提供的信息量,确定指标权重,计算各要素转型发展水平U[29];进而用耦合协调度模型,测度2012—2016年各镇街人—地—资本的协同水平。
表1 “人—地—资本”要素转型的指标体系

Table 1 Indices measuring the transformation of labor-farmland-capital

要素层 表达层 指标层
人 外出劳动力占比 外出务工劳动力/总农村劳动力
本地非农劳动力占比 (本地务工劳动力+兼业劳动力)/总农村劳动力
地 农地流转率 农地流转总面积/总耕地面积
流转规模分布占比 经营耕地0~30亩经营主体数/总经营主体数
经营耕地30~100亩经营主体数/总经营主体数
经营耕地100亩以上经营主体数/总经营主体数
资本 经营主体经营性收入占比 经营主体经营性总收入/农村经济总收入
经营主体流转耕地面积占比 农户流转的耕地面积/总流转面积
专业合作社流转的耕地面积/总流转面积
企业流转的耕地面积/总流转面积
其他主体流转的耕地面积/总流转面积
三要素耦合协调度的计算公式为：
C = 3 × U 1 × U 2 × U 3 U 1 + U 2 + U 3 3 1 3
T = α U 1 + β U 2 + γ U 3
D = C × T
式中：U为各要素转型发展水平;C为要素间耦合度值;T表示各要素组合形成的总发展水平;D表示耦合协调度; α 、 β 、 γ 为待定系数,分别表示人、地、资本对整个体系的重要性。劳动力转移是农地流转的动因[2],农地流转推动资本循环,故本文按照诱因的先后顺序和发展程度,对三个待定系数进行赋值： α =0.40, β =0.35, γ =0.25④(④ 既有文献对待定系数的设置分为两种情况：一是,认为各要素对整个体系同等重要,将系数均等设置,即 α = β = γ =1/3;二是,根据各要素对整个体系的相对重要程度,区别设置。本文采用第二种方法。改革开放以来,农村劳动力经历了长时间、大规模的转移,转型程度高;而农地流转、资本入乡的政策放开时间短,转型程度相对滞后,尤其是资本。由于要素转型的时间越长,转型程度越高,对要素协同发展的引导作用可能会越强,本文依此区别设置三要素的系数。)。参考相关文献[30],结合实际情况,本文将耦合协调度分为严重失调（0<D≤0.30）、低度协调（0.30<D≤0.40）、中度协调（0.40<D≤0.60）、高度协调（0.60<D≤1.00）四个等级。
（2）探索性空间分析
探索性空间分析用于探究研究时段内耦合协调度的空间集聚特征。其中,全局空间自相关（Global Moran's I）指数,判断市域整体的空间集聚特征;局部空间自相关（Local Moran's I）指数,刻画各镇街与相邻镇街的空间关联效应。此外,用标准化统计量z值检验Moran's I的显著性,一般认为,当|z|>2.58时,结果通过1%显著性水平的检验[31]。
（3）地理加权回归模型（GWR）
探索性空间分析揭示耦合协调度的空间异质性特征。本文基于ArcGIS软件,采用GWR模型,以2016年耦合协调度为因变量,探讨其空间异质性的关键地方性影响因素[31]。

3 结果分析

3.1 乡村人—地—资本协同转型的时空格局

在阐述各要素转型发展水平的基础上,探究三要素耦合协调度的时空演变和空间集聚特征。
3.1.1 要素转型发展水平
整体而言,劳动力转移的转型发展水平远高于农地流转和资本循环。2012—2016年,劳动力转移的镇街平均水平介于0.30~0.35之间,而另外两个要素均在0.10左右。图3运用ArcGIS软件,采用自然间断点分级法,将2016年三要素转型发展水平划分为四级,揭示其空间特征。结果表明,三要素空间分布差异显著,具体如下：（1）劳动力转移,高值区主要分布在三类镇街,一是经济发展水平高,如市区及周边;二是地势平坦、耕地资源丰富、农业产业化水平高,如屈原管理区及周边;三是地势高、耕地资源稀缺,如平江县部分镇街。（2）农地流转,发展水平普遍不高,镇街发展差距大,介于0.02~0.76间。高值区集中在地势平坦、耕地资源丰富的镇街,如临湘市京广铁路以北、屈原管理区及周边镇街。（3）资本循环,高值区主要集中在耕地资源丰富、政府农业农村投入多的镇街,如市区、屈原管理区及其周边镇街。
图3 2016年“人—地—资本”综合发展水平空间分布

Fig. 3 Spatial pattern of the transformation level of labor-farmland-capital in 2016

3.1.2 要素协同转型的时空格局
总体而言,2012—2016年,市域大部分镇街协同水平有所增强,但整体仍处于低水平协同状态。其中,中高协调度的镇街在空间上趋于“大分散,小集中”（表2、图4）。
表2 2012—2016年不同协调等级的镇街数量

Table 2 Town numbers across four coordination levels during 2012-2016 (个)

协调等级 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年
严重失调 44 34 26 20 14
低度协调 48 56 61 61 63
中度协调 15 17 20 26 28
高度协调 1 1 1 1 3
图4 2012年、2014年、2016年耦合协调度空间分布

Fig. 4 Spatial pattern of the coordination level of towns in 2012, 2014 and 2016

（1）2012—2014年,严重失调镇街减少18个,低、中度协调分别增加13个、5个,高度协调始终为1个。空间上,2012年,高值区集中分布在地势平坦、耕地资源丰富的镇街,如屈原管理区及周边镇街、汨罗市与平江县交界处及临湘市京广铁路以北镇街等。2014年,低、中度协调镇街在2012年基础上继续扩张。严重失调镇街普遍农业基础设施相对匮乏或地势较高,如华容县和湘阴县部分镇街、临湘市和平江县部分镇街。
（2）2014—2016年,严重失调镇街进一步减少12个,低、中度协调增加2个、8个,高度协调增至3个。空间上,在农业发展条件好的华容和临湘,各有一镇发展为高度协调,分布分散。中度协调镇街继续扩张,与高度协调共同形成了“大分散,小集中”的分布格局。随着农业基础设施改善,华容县及湘阴县严重失调镇街减少;平江县也因土地整治等,农地资源改善,基本无严重失调镇街。严重失调的多为政府扶持力度小、地势较高的临湘市部分镇街;市区及周边严重失调镇街或与其着力发展第二、三产业有关。
3.1.3 要素协同转型的空间自相关分析
基于GeoDa和ArcGIS软件,用空间自相关分析探讨耦合协调度的空间集聚特征。全局空间自相关分析揭示其在市域的空间特征（表3）。2012—2016年,Global Moran's I指数整体上由0.23增至0.26,且均通过了z统计量1%的显著性检验,说明耦合协调度为正空间自相关,即高（低）耦合协调度镇街在空间上趋于邻近,且集聚程度有所增强。
表3 2012—2016年耦合协调度全局自相关指数

Table 3 Global Moran's I value of the coordination level in 2012-2016

年份 Global Moran's I E(I) P值 Z(I)
2012 0.23 -0.01 0.00 3.49***
2013 0.28 -0.01 0.00 4.13***
2014 0.28 -0.01 0.00 4.14***
2015 0.25 -0.01 0.00 3.80***
2016 0.26 -0.01 0.00 3.91***

注：***表示在1%水平上显著。

为揭示镇街间的空间关联效应及演变,本文进行了局部空间自相关分析。局部集聚,经历了HH、LL集聚区先扩张后缩小,LH集聚区先缩小后扩张,HL集聚区逐步减少至0的变化（图5）：（1）HH集聚区集中分布在地势平坦、耕地资源丰富、农业基础设施完善的镇街,且空间溢出效应明显。2012—2014年,HH集聚区在屈原管理区及周边镇街的基础上扩张;2016年,HH集聚区有所缩小,或是为因屈原管理区带动周边镇街耦合协调度普遍提升。另外,华容县也开始出现HH集聚区。（2）LL集聚区以农业基础设施相对匮乏、耕地资源稀缺、地势高的镇街为主。2012年,华容县部分镇街或因基础设施相对匮乏（农业用水问题突出）,成为LL集聚区;后因情况改善,2014年退出LL集聚区。云溪区则因重点发展第二产业,始终是LL集聚区。平江县部分镇街因地势过高、耕地资源稀缺,2012—2014年,LL集聚区有所扩张,但伴随土地整治,耕地质量提高,2016年退出LL集聚区。（3）2012—2016年,LH集聚区先缩小后扩张,HL集聚区消失,印证了各镇街耦合协调度的普遍升高。
图5 2012年、2014年、2016年耦合协调度LISA聚集图

Fig. 5 LISA cluster map of towns' coordination level in 2012, 2014 and 2016

3.2 乡村人—地—资本协同转型的影响因素

上述分析结果表明耦合协调度的空间异质性显著,这是多因素共同作用的结果,GWR模型可对此进行较好解释。
3.2.1 影响因素选取
本文聚焦的内生影响因素包括自然条件和耕地资源禀赋。村庄治理格局难以在镇街尺度反映出来,数据也难以获取,因此未纳入模型;外源因素包括区位条件、政府农业农村投入、镇街经济社会发展水平（表4）。首先,在自变量标准化的基础上,借助SPSS软件,将2016年耦合协调度分别与其进行相关性分析,得到各自变量的显著性（P值）,作为筛选最终变量的依据;其次,利用OLS回归方法,对各自变量进行多重共线性诊断,诊断结果显示各变量的方差膨胀因子（VIF）均小于7.5,变量间不存在显著共线性;最后,上述相关性分析忽略了各变量的空间异质性,可能导致某些变量未通过显著性检验,因此,本文将P值在0.20以内的变量带入GWR模型,经过多轮筛选,得到最优拟合度。外源动力中,镇街经济、社会发展水平影响不显著,根据张改素等[32]的研究,这是因中部地区镇街发展乏力,还未产生“以工（商）促农”作用;其他类别影响因素分别确定了平均坡度、旱地面积占比、水田与旱地面积之比、距县城中心距离、沟渠面积占比、政府农业补贴6个关键变量。
表4 影响因素显著性及共线性检验

Table 4 Significance and collinearity test of influencing factors

维度 类别 影响因素 P值 VIF
内生维度 自然条件 平均高程 0.03 6.84
平均坡度 0.01 7.12
（耕地）资源禀赋 旱地面积占比 0.03 6.14
水田面积占比 0.13 2.90
水田与旱地面积之比 0.11 2.06
外源维度 区位条件 距省城中心距离 0.30 3.20
距市区中心距离 0.67 3.79
距县城中心距离 0.00 2.00
政府农业农村投入 沟渠面积占比 0.00 5.96
公路面积占比 0.51 1.70
公益性基础设施建设投入 0.19 1.31
政府农业补贴 0.20 1.15
镇街经济、社会发展水平 工业企业个数 0.35 1.97
人均GDP 0.51 1.56
城镇化率 0.83 1.90
二三产业从业人员占比 0.82 1.41
高中及以上学历占比 0.34 1.56
3.2.2 GWR回归结果分析
GWR模型的拟合度R2为0.54,即可解释54%的全市耦合协调度变化。就各镇街而言,解释度介于12%~70%。对各变量的回归系数进行绝对值的平均值以及正、负值占比整理,发现,各变量的回归系数差异较大,反映出对耦合协调度的不同影响（表5）。从回归系数绝对值的平均值来看,距县城距离、旱地面积占比、沟渠面积占比、水田与旱地面积之比、政府农业补贴、坡度的影响程度依次减小;从回归系数的正、负值比例来看,距县城距离仅有正向影响,其余变量对镇街要素协同转型均有正负两种影响,其中,旱地面积占比、水田与旱地面积之比、政府农业补贴以正向影响为主,坡度、沟渠面积占比以负向影响为主,印证了理论部分中这些影响因素的作用逻辑。
表5 GWR模型运算结果

Table 5 Statistical results of GWR model

影响因素类别 影响因素 绝对值的平均值 正值/% 负值/%
自然条件 平均坡度 0.16 5.56 94.44
耕地资源禀赋 旱地面积占比 0.32 67.59 32.41
水田与旱地面积之比 0.24 87.04 12.96
区位条件 距县城距离 0.55 100 0
政府农业农村投入 沟渠面积占比 0.30 36.11 63.89
政府农业补贴 0.16 80.56 19.44
3.2.3 影响因素分析
利用ArcGIS软件,可视化表达GWR模型回归系数,解释各影响因素在不同空间上的作用。
（1）自然条件。坡度影响较为显著。在94.44%的镇街,要素协同随坡度增加而降低,证实了理论假说（图6a）,但负向影响程度因地势而异,洞庭湖以西的华容县、君山区、临湘市北部,为平原地带,负向关系最显著。原因在于平原地区坡度体现为河流、湖泊、池塘等有碍农业生产的水域,平均坡度越大,水域越多,对农地流转的抑制性越强。洞庭湖以东地区,多为丘陵、山地,坡度增加抑制了农业规模化生产和农地流转。对于剩余5.56%的镇街,坡度为正向影响,集中在华容县西部和平江县东部,前者可能是因地处平原,农业用水问题突出⑤(⑤ 如媒体报道的华容县梅田湖镇沟渠淤塞情况（http://www.tcmap.com.cn/hunan/huarongxian_meitianhuzhen.html）。),坡度增加可缓解该问题;后者是以喀斯特地貌为主的旅游目的地,这与人口就地非农化、经济非农化不无关系。
图6 GWR模型回归系数空间分布

Fig. 6 Spatial distribution of regression coefficients of the GWR model

（2）耕地资源禀赋。耕地（旱地与水田）的面积与比例,对要素协同整体为正向影响,与理论假设基本相符（图6b、图6c）。但在空间上分化成三类区域。第一类为旱地与水田越多,协同水平越高,主要为幕阜山脉以西及平江县东部镇街,尤其是平江县旅游业发达镇街,旱地面积越多,正向影响越强;第二类为幕阜山脉沿线,旱地破碎,相对适宜水田种植,旱地占比越少,水田占比越多,越有利于要素协同;第三类为华容县西部,已形成以荠菜等旱地作物为主的特色产业,因此,旱地相对水田而言,占比越高,越有利于要素协同。
（3）区位条件。距县城中心距离对要素协同影响全部为正（图6d）,说明理论部分所述抑制作用与辐射带动的平衡中,县城非农经济活动对乡村人口非农化转移、资本与市场的辐射有限,与中部地区普遍薄弱的县城发展大体吻合;但其影响具有空间分异特征,与市域耕地质量分布整体相符,呈由西向东（平原向丘陵向山地）逐渐降低趋势（如《岳阳市土地利用规划（2006—2020年）》所述,华容县、屈原管理区的全部和湘阴县、君山区的部分镇街、临湘市京广铁路以北的部分镇街,耕地质量属于全市较高水平）。在质与量的占补平衡政策下,耕地质量越高,越易流转,城市扩张的抑制作用相对更加显著。
（4）政府农业农村投入。农业基础设施（沟渠）和农业补贴这两个因素的正、负影响在空间上有所差别（图6e、图6f）。洞庭湖以东,两因素对要素协同的影响,表现为以临湘市北部为中心,向南逐渐递减。其中,北部片区农业基础设施和农业补贴均为正向影响,而南部片区农业基础设施、农业补贴分别为负、正向影响。洞庭湖以西,表现为两因素均为负向影响。这三片区域基本代表了政府投入对要素协同影响的三种类型。如图3所示,南部片区劳动力转移水平高,农业基础设施投入一定程度上改善了农业生产条件,提高了农户自种水平,农地流转水平依然低,因此对要素协同为负向影响,而农业补贴有利于引导资本循环,因此为正向影响,此为类型一。类型二以洞庭湖以西的华容县与君山区为代表,该片区特色农业发展较好,如图3所示,资本循环水平较高,但劳动力转移和农地流转水平均较低,说明农户自种水平高,基础设施投入与农业补贴反而降低了劳动力转移和农地流转的积极性,因此,展现出两因素对协同水平的负向影响。类型三则以洞庭湖以东的北部片区为典型,在人口外流趋势下,基础设施投入与农业补贴促进了农地流转与资本循环。

4 结论与讨论

4.1 结论

针对既有研究缺乏探讨乡村人—地—资本协同转型及其影响因素的状况,本文构建了人—地—资本协同转型的理论框架,并以岳阳市为例,在镇街尺度进行了实证研究。研究发现：
（1）岳阳市三要素转型发展水平不一,劳动力转移远高于农地流转和资本循环,这与孙云奋[33]的观点基本一致;且因地域经济发展水平、自然条件、耕地资源禀赋、政府农业农村投入不同呈现出显著时空差异。
（2）总体而言,三要素转型协同程度有所增强,但整体仍为低水平协同。这说明随着要素自由流动放开,要素协同程度有所增强,但离高度协同仍有很大差距。要素转型的协同水平空间分异显著,中、高度协同镇街呈“大分散,小集中”格局;随着时间推进,协同水平的HH集聚区先增后减,倾向分布在地势平坦、耕地资源丰富、农业基础设施完善的镇街,LL集聚区同样先增后减。
（3）在协同转型的影响因素及程度上,距县城距离、旱地面积占比、沟渠面积占比、水田与旱地面积之比、政府农业补贴、坡度对要素协同的影响程度依次减小,镇街经济、社会发展水平的影响不显著,这与中部地区镇街发展水平有限相关。
（4）在协同转型的空间异质性上,坡度、耕地资源禀赋、区位条件与政府农业农村投入具有较强解释力。坡度总体呈负向影响,局部镇街因与地形相关的特定农业生产条件（农业用水）、旅游产业而成正向影响。耕地资源禀赋总体表现为正向影响,旱地与水田的禀赋需求因地形而异。距县城中心距离是显著的区位影响因素,总体表现为城市扩张的抑制作用强于对乡村的辐射带动,说明中部地区县城对乡村转型的促进作用有待加强。农业基础设施与农业补贴等政府投入,整体表现为积极影响,但因地方要素转型水平差异,呈现出三种不同影响类型：两种投入均为正向关联、两种投入分别正负关联、两种投入均为负向关联。

4.2 讨论

新时代下,乡村人—地—资本协同转型是乡村可持续发展的重要抓手。本文认为,三要素的高度协同仍有较长的路要走：宏观层面应进一步破除城乡之间要素流动的门槛,如户籍制度对市民化的制约、应对市民化风险的保障制度缺失、土地市场化和资本流动的高交易成本等;地方实践层面则应因地制宜,至少从以下四个方面予以改进：
（1）土地整治应聚焦改善坡度对农业生产的制约,坡度较高的农业地带,适度减缓坡度;对用水条件恶劣的部分平原地区,应增强沟渠的蓄水能力,如华容县西部。
（2）应进一步明确土地整治目标,改善耕地资源禀赋,增加旱地与水田的面积,如本案例中幕阜山脉以西及平江县东部。同时,应考虑旱地与水田的地方资源禀赋差异和农业生产适宜性,因地制宜调整比例,如山地地区,可适度“旱改水”,如本文中的幕阜山脉沿线。此外,旱地特色产业发展较好地区,应避免过度“旱改水”,如华容县西部[34]。
（3）充分发挥县城对乡村转型的带动作用,增强县城对乡村资本投入、农产品消费、劳动力接纳的能力;此外,城市集中建设区应减少其扩张对要素转型的影响,尤其应针对耕地质量高低设定刚性由大到小的城市边界管控策略[35]。
（4）政府农业农村投入应因地施策。对于像华容县这类特色农业发展好、劳动力转移与农地流转水平低的地区,投入应鼓励农地适度流转,释放劳动力;对于像南部区域劳动力转移水平高的地区,应进一步加大农业基础设施和农业补贴投入,促进农地流转和资本循环;对于像洞庭湖以东,要素协同良好的北部片区,政府投入应兼顾各要素平衡发展。
本文以岳阳市这一中部地区三四线城市为例,揭示了农村人—地—资本协同转型的时空格局和影响因素,为认知乡村生产全要素的协同配置提供了新视角。但这种影响存在东、中、西部地区和大、中、小城市的差异,未来研究可对此作进一步探讨。此外,本文未能纳入村庄尺度的影响因素,如村庄治理等,未来研究也可以此为方向,补充影响因素,丰富既有成果。

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