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摘要:通過開展黑龍江省鄉鎮風貌滿意度調查，從鄉鎮居民的視角分別對于鄉鎮的產業類型、建筑風格與質量滿意度、公共服務設施滿意度、休閑文化與空間滿意度和對外交通便捷程度進行問卷調查，收集629份一手調研資料。首先通過建立最優尺度回歸模型，確定影響鄉鎮風貌的幾項重要影響因素，以及相互之間的重要性關系。其次，基于不同的產業類型情況，將產業類型與各影響因素進行對應分析，深入分析不同產業類型鄉鎮在發展建設過程中現存問題與切實發展需求。再次，根據數據分析結果，為不同產業類型的鄉鎮找到發展落腳點，并提出相應規劃對策與實施建議，促進實現鄉村振興。
關鍵詞:產業類型;鄉鎮風貌;滿意度調查;影響因素;最優尺度回歸模型
產業振興是鄉村振興的基礎和關鍵。鄉鎮風貌是鄉鎮特色景觀、面貌和風采的集中反映［1］，向人們展示風與貌、人工與自然、建筑與風景之間的和諧美。不同主導產業的鄉鎮，其鄉鎮發展特征也不盡相同，鄉鎮風貌各具特色，深入研究鄉鎮風貌的影響邏輯成為當前鄉鎮建設的重要議題［2］。當前，基于產業差異性的鄉村風貌相關研究多關注物質環境方面，如Sylvain等重點研究了生產方式的轉變對鄉村景觀演進的作用［3］。IsabelMartinho提出了文化、經濟及技術等6個方面的提升對鄉村風貌產生的影響［4］。Johnston結合地統計學、經濟學和發展社會學等學科方法提取不同的區域鄉村建設數據，如土地使用指標、產業結構指標和交通道路指標等，用于鄉村人工景觀風貌研究［5］。姚龍通過兩步聚類分析，基于地形、區位、規模、經濟產業等因素的基本指標數據，對鄉村發展進行了客觀描述與分類［6］;Pulido－Fernandez．通過建立二元結構方程來論證旅游經濟與景觀風貌的耦合關系。然而，在大量的研究中，大多局限于理論層面的論述和定性研究，缺乏自下而上的深入調查和準確的定量研究。本文綜合既有研究成果，以中國黑龍江省鄉鎮居民為調研對象，對所居住鄉鎮的建筑與設施進行滿意度評價，此次數據收集，回收問卷639份，其中有效問卷629份，應用SPSS26．0分析軟件，對調查問卷的深度分析，重點分析鄉鎮風貌滿意度的各項影響因素與重要性，以及不同主導產業類型與影響因素相互之間的關系性。通過研究，自下而上的反饋了不同主導產業鄉鎮的發展需求，為提升鄉鎮整體風貌與居民人居環境質量提供針對性指導。
1研究設計
1．1研究范圍
本文選取黑龍江省作為研究對象。黑龍江是中國位置最北、最東，緯度最高，經度最東的省份，位置介于北緯43°26'～53°33'，東經121°11'～135°05'，南北長約1120km，東西寬約930km，面積47．3萬km2。黑龍江是中國重工業基地，工業門類以機械、石油、煤炭、木材和食品工業為主，且具有豐富的自然資源，包括礦產、林業、能源、土地、動物、植物、水資源等，是我國最大的糧食生產基地，戰略地位十分重要［7］。
1．2研究方法
本文采用構建最優尺度回歸模型和對應分析相結合的方法。首先，通過構建最優尺度回歸模型對鄉鎮風貌滿意度的五項影響因素進行回歸分析;其次，考慮產業類型的差異性，深度分析主導產業類型與各項影響因素的對應關系，判定不同產業類型鄉鎮的發展需求。最后，依據數據分析結果，對不同產業類型的鄉鎮風貌建設和振興發展因地制宜提出規劃建議。
1．3數據來源
本文應用的數據來源于近兩年的鄉鎮實地走訪調查、村民訪談、村干部訪談，和發放網絡調查問卷，通過多種自下而上的調查方式，獲取629份樣本調研情況的統計信息，數據具有可靠真實性。
2基礎數據分析
2．1基礎數據
描述從629份調查數據可以看出，鄉鎮的主導產業分布情況為73．6%為農業;3．2%為工業;19．2%為休閑旅游業;0．5%為高新技術產業;其他產業占3．5%，詳細數據描述見表1。
2．2信度與效度分析
應用SPSS26．0軟件對收集的629份調研問卷進行信度和效度分析，其中可靠性統計克隆巴赫(Alpha)值為0．763，KMO檢驗值為0．867，顯著性為0．000＜0．05說明問卷具有較高的統計學意義，詳細數據見表2。
3最優尺寸回歸模型構建與分析
3．1最優尺度回歸模型
最優尺度回歸模型，是線性回歸模型的一種特殊類型，其能夠兼容因變量和自變量為各種類型的變量形式，能夠將分類變量轉換為數值變量進行統計分析，更具有將自變量的重要性系數進行計算的優勢，能夠清晰顯示各自變量對因變量的影響程度。在自變量含有較多分類變量時，其準確性與可解釋性要高于一般線性回歸模型和logistic模型［8］。
3．2影響因素數據描述
本文研究居住在不同主導類型的鄉鎮的居民對于鄉鎮風貌與生活品質滿意度的影響因素進行分析，既存在分類變量，也涵蓋有序變量，因此采用最優尺度回歸模型進行模型構建。其中，自變量分為兩種類型:分類變量:主導產業類型;有序變量:建筑風格與質量滿意度;公共服務設施滿意度;休閑文化與空間滿意度;對外交通便捷程度。因變量為鄉鎮風貌滿意度(如表3所示)。
3．3影響因素回歸分析
模型匯總的調整后Ｒ2為0．728，顯著性P值為0．000＜0．05，說明該模型擬合結果較好，具有研究意義。通過表4回歸模型輸出結果可以看出，P＜0．00的自變量為建筑風格與質量滿意度;P＜0．01的自變量為鄉鎮主導產業類型、鄉鎮的對外交通便捷程度;P＜0．05的自變量為鄉鎮公共服務設施滿意度;P＜0．1的自變量為休閑文化與空間滿意度。由此可以看出，五項自變量對于鄉鎮風貌與生活質量的滿意度均有顯著影響。重要性系數體現的是自變量在模型中的重要程度百分比，所有變量的重要性加起來等于100%，數值越大，表明該變量對鄉鎮風貌滿意度的影響越大。從各因素的重要性影響分析，對外交通便捷程度的重要性最高，占41．7%，說明鄉鎮的對外交通情況對于鄉鎮風貌具有非常重要影響。此外，建筑風格與質量的滿意度次之，所占比重為25．2%;公共服務設施滿意度所占比重為15．3%;休閑文化與空間滿意度所占比重為13．9%;鄉鎮主導產業類型所占比重為3．9%，五項指標之和為100%。轉換后容差如果過小，說明數據存在嚴重的多重共線性，會導致模型結果不準確，一般以0．5為界。如果容忍度小于0．5的因素較多，則需考慮多重共線性的影響。表4中，轉換后容差值均大于0．5，可見本模型中不存在此問題。
4產業類型與各影響因素的對應分析
4．1對應分析方法
對應分析是二維處理變量的方法，能夠通過圖形觀察不同變量類型之間的相似對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。這種方法可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系［9］。對應分析最大的優勢是能夠將多個變量繪制于一張圖解中，直觀體現樣本數據的屬性及變量間的關系性。
4．2產業類型與建筑風格與質量對應分析
不同主導產業的鄉鎮與建筑風格質量滿意度的對應分析卡方值為27．722，顯著性為0．034，P值小于0．05，通過了顯著性檢驗，說明不同主導產業的鄉鎮與建筑風格質量滿意度之間確實存在對應關系。圖1顯示，在建筑風格與質量滿意度評價方面，以農業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”和“滿意”，其中“滿意”評價更具顯著性;以工業為主導的鄉鎮，評價結果多為“滿意”和“一般”，其中“滿意”的相對比重更多;以休閑旅游業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”和“滿意”，其中“非常滿意”的相對比重更多;以高新技術產業與其他產業為主導的鄉鎮，由于數據數量較少，對稱分布規律不明顯，但從基礎數值統計分析看出，以高新技術產業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”;其他產業鄉鎮，評價結果多為“一般”(見圖1)。數據整理結果見表5。
4．3產業類型與公共服務設施對應分析
不同主導產業的鄉鎮與公共服務設施滿意度的對應分析卡方值為28．045，顯著性為0．03，P值＜0．05，通過了顯著性檢驗，說明不同主導產業的鄉鎮與公共服務設施滿意度之間確實存在對應關系。圖2顯示，在公共服務設施滿意度評價方面，以農業為主導的鄉鎮，評價結果多為“滿意”和“一般”，其中“滿意”評價更具顯著性;以工業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”;以休閑旅游業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”和“非常不滿意”，呈現兩種極端狀態，從一定程度上表現出以休閑旅游業為主導的鄉鎮對于公共服務設施的高標準要求，設施配置齊全，服務品質高，能夠獲得非常好的評價，如果公共服務設施配置不足或服務品質低下，則相應的評價結果就會很差;以高新技術產業與其他產業為主導的鄉鎮，由于數據數量較少，對稱分布規律不明顯，但從基礎數值統計分析看出，以高新技術產業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”;其他產業鄉鎮，評價結果更傾向于“不滿意”(如圖3所示)。數據整理結果見表6。
4．4產業類型與休閑文化空間對應分析
不同主導產業的鄉鎮與休閑文化與空間滿意度的對應分析卡方值為27．057，顯著性為0．04，P值小于0．05，通過了顯著性檢驗，說明不同主導產業的鄉鎮與休閑文化與空間滿意度之間確實存在對應關系。圖3顯示，在休閑文化與空間滿意度評價方面，以農業為主導的鄉鎮，評價結果多為“滿意”和“非常滿意”，其中“滿意”評價更具顯著性;以工業為主導的鄉鎮，評價結果為“非常滿意”“滿意”“一般”，其中“非常滿意”評價更偏向顯著;以休閑旅游業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”和“非常不滿意”，呈現兩種極端狀態，從一定程度上表現出對于休閑旅游業為主導的鄉鎮對于休閑文化與空間的高標準要求，文化豐富，空間品質高能夠獲得非常好的評價，如果文化內涵不足或空間品質低下，則相應的評價結果就會很差;以高新技術產業與其他產業為主導的鄉鎮，由于數據數量較少，對稱分布規律不明顯，但從基礎數值統計分析看出，以高新技術產業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常滿意”;其他產業鄉鎮，評價結果更傾向于“一般”(見圖3)。數據整理結果見表7。
4．5產業類型與對外交通便捷程度對應分析
不同主導產業的鄉鎮與對外交通便捷程度的對應分析卡方值為25．766，顯著性為0．057，0．05＜P值＜0．1，說明存在一定的相關性，不同主導產業的鄉鎮與對外交通便捷程度之間存在一定的對應關系。由于鄉鎮樣本的交通區位情況各不相同，從圖4的集聚分布來看，以農業為主導的鄉鎮對于交通便捷程度測試結果包含“方便”“非常方便”“不方便”，以及“一般”，其中最大比例樣本呈現“方便”的特征，分析原因農業樣本數量相對較大，由于鄉鎮樣本地理區位存在差異性，因此造成測試效果顯著性特征不明顯的情況。以工業為主導的鄉鎮，呈現對外交通“非常方便”和“方便”的特征，這與工業類型鄉鎮對與外界連接的交通路況要求較高是密不可分的。以休閑旅游業為主導的鄉村，呈現“非常方便”的對外交通的評價結果，這與發展鄉村旅游，首先應滿足交通便捷的基本需求保持高度一致性。以高新技術產業與其他產業為主導的鄉鎮，由于數據數量較少，對稱分布規律不能明顯的在示意圖中顯示出來，但從基礎數值統計分析，可以得出，以高新技術產業為主導的鄉鎮，評價結果多為“非常方便”;其他產業類型鄉鎮，評價結果更傾向于“一般”
5研究結論與規劃建議
5.1宏觀層面
基于鄉鎮居民的滿意度視角，利用最優尺度回歸模型發掘出鄉鎮風貌滿意度的五項影響因素，按照其因素重要性排序結果為:區位交通＞建筑風格與質量＞公共服務設施＞休閑文化與空間＞產業類型。其中，區位交通作為最重要的影響因素，說明鄉鎮離城市越便捷，鄉鎮的整體風貌越凸顯優勢。在規劃建設方面，應首先保證鄉鎮與城市的交通可達性與便捷性，才能促進鄉鎮的優質、可持續發展。研究顯示，建筑風格與質量、公共服務設施配置、休閑文化與空間的建設，對鄉鎮風貌具有直觀顯著的反饋，在規劃建設方面，應重點加強這幾方面的建設內容。此外，不同鄉鎮存在產業類型的同質性與差異性，在鄉鎮規劃建設中建議深度挖掘所在鄉鎮的地域特色和資源環境特征，最大限度的打造產業特色，產業是經濟的基礎，是鄉鎮的內在發展動力，產業興旺，才能從根本上增強鄉鎮的造血機能，實現可持續發展。
5.2微觀層面
依據不同主導產業類型與鄉鎮風貌各項影響因素的對應分析結果來看，產業類型不同，鄉鎮發展與風貌建設側重點亦不相同，提出如下規劃建議:農業主導型鄉鎮，居民對于建筑風格與質量、休閑文化與空間方面的滿意度較高，公共服務設施配置需要一定程度的提升，在交通便捷度方面存在較多的不滿意情況，所以針對農業主導型鄉鎮，首先應解決的是交通的可達性與便捷性問題，結合實地踏勘情況，黑龍江省通往鄉鎮的很多國道、鄉道的道路破損嚴重，且在夏季雨季時，經常出現道路被積水淹沒或橋梁沖斷的情況，因此，農業主導型鄉鎮應首先解決道路交通的便捷性問題。工業主導型鄉鎮，居民對于公共服務設施配置方面的滿意度較高，在休閑文化與空間建設、道路交通便捷程度方面仍需要一定程度的提升。工業主導型鄉鎮在選址層面多靠近城市，交通便捷性有一定的保障，所以收獲較多的“非常滿意”評價，但是道路路況的維護也非常的重要，需要得到重視。在建筑風格與質量的評價方面存在較多不滿意情況，應在未來規劃建設中多加注重建筑風貌管控，提升建筑質量。休閑旅游型鄉鎮，在建筑風格與質量、交通便捷程度方面均有較高的滿意度，但是在公共服務設施配置化、休閑文化與空間建設方面，存在部分“非常不滿意”的評價，一方面反映出居民對這兩方面更高的要求，另一方面從“非常滿意”和“非常不滿意”的對比結果來看，說明少部分休閑旅游型鄉鎮存在很大的提升空間，作為以服務業為主導產業的鄉鎮應該更加的重視公共服務設施的配置，以及休閑文化與空間的高質量建設。高新技術主導型鄉鎮，一般具有良好的區位優勢和豐富的資源環境條件，多指現代農業產業園、先進制造業產業園、高科技農業基地等，注重發展智慧農業和技術培訓，各項影響因素的評價結果均為“非常滿意”，展現了居民對于此類型鄉鎮的高度認可。高新技術主導型鄉鎮屬于黑龍江省鄉鎮相對稀缺的類型，在未來的規劃建設中應加大推廣力度，促進形成鄉鎮產業生態圈，真正加強城鄉要素流動，進一步有效推動鄉村振興。其他類型鄉鎮此次影響因素評價結果多為“一般”，甚至在公共服務設施配置方面呈現“不滿意”結果，主要歸因為鄉鎮產業特征不明顯，各項建設均不能滿足居民的生活滿意度，在未來規劃建設中，需首先考慮搬遷撤并，與其他鄉鎮共同建設，或者深入挖掘地方資源條件，盡早確定產業類型，實現長久發展。
作者:孟杰 祖宇聰 張夢 趙立恒 單位:黑龍江東方學院
