《Environmental Impact Assessment Review》：Spatiotemporal evolution and driving mechanisms of rural human settlement quality in China: Based on a Kernel-Driver analytical framework
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改善农村人居环境对于提升农村居民福祉和实现SDG 11（可持续城市与社区）至关重要。本研究开发了一个核-驱动力（Kernel-Driver）分析框架，用于探究2005年至2024年中国农村人居环境质量（RHSQ）的时空演化、驱动机制及未来轨迹。结果表明：第一，
改善农村人居环境对于提升农村居民福祉和实现SDG 11（可持续城市与社区）至关重要。本研究开发了一个核-驱动力（Kernel-Driver）分析框架，用于探究2005年至2024年中国农村人居环境质量（RHSQ）的时空演化、驱动机制及未来轨迹。结果表明：第一，RHSQ显著提升，年均增长率为6.10%，呈现出稳定的东-中-西梯度格局，且区域差异逐渐缩小。第二，农村发展投资、农民收入、农村产业升级、城镇化和农村数字化促进了RHSQ的提升，尽管其边际效应随时间减弱。农村空心化和地形坡度制约了RHSQ，而农村人口老龄化总体上表现出微弱的正向效应，但其强度有所下降，并在部分区域呈现负向效应。这些驱动因素表现出显著的时空异质性。第三，在所有情景下RHSQ均预计将得到改善，其中强化乡村振兴情景产生的改善幅度最大。然而，空间公平性仍面临挑战，因为政策强化在重塑长期存在的区域差异方面能力有限。通过揭示RHSQ演变的动态机制，本研究为制定更具针对性和适应性的乡村治理策略提供了见解，以促进公平和可持续的农村发展。
中国农村人居环境质量的时空演化与驱动机制：基于核-驱动力分析框架的研究解读
一、研究背景与问题提出
改善人类居住环境被广泛认为是提升人类福祉和推进2030年可持续发展议程的关键途径。过去几十年，快速城镇化在全球范围内带来了显著的经济增长和生活水平提升。然而，人口、资本和公共资源向城市中心的集中也加速了许多国家的农村衰落，导致基础设施不足、环境退化以及公共服务供给短缺等问题。这些问题削弱了农村人居环境，加剧了区域不平等，并损害了发展成果的包容性。因此，提升农村人居环境质量（Rural Human Settlement Quality, RHSQ）已成为增强农村福祉和推动可持续农村发展的重要政策目标。
中国是这一全球性挑战的典型代表。长期以来，以城市为中心的发展战略使农村地区边缘化，导致基础设施薄弱、环境污染严重和生态系统脆弱。这些问题加速了许多传统村庄的衰退，并对RHSQ产生了不利影响。为此，中国政府相继实施了《农村人居环境整治三年行动方案》和《农村人居环境整治提升五年行动方案》等一系列全国性举措，显著改善了农村生产条件、生活环境和生态质量。然而，农村空心化的加剧和人口老龄化的加深给维持这些改善带来了新的挑战，使得RHSQ提升的区域分化日益明显。因此，理解RHSQ的时空演化及其背后区域差异的形成机制，对于促进农村协调发展和提升农村福祉至关重要。
现有研究为理解RHSQ提供了重要基础。早期研究主要建立了多维评估框架，从人居环境理论和可持续发展的角度对农村人居环境进行概念化和测量。然而，评估范式主要关注识别RHSQ在何处以及多大程度上存在差异，而对这种差异如何产生和持续的动态过程关注有限。近年来，研究转向了机制导向的分析，考察经济发展、城镇化、产业转型和公共投资对RHSQ的影响。但仍存在几个重要缺口：首先，缺乏一个连贯的分析框架来整合RHSQ评估与其驱动力分析；其次，驱动因素效应的时空异质性尚未得到充分探索；第三，大多数研究集中于解释历史演变，而对未来发展路径下的情景预测关注不足。为填补这些空白，本研究开发了核-驱动力（Kernel-Driver）分析框架，旨在系统分析中国31个省份RHSQ的时空演化、驱动机制和未来轨迹。
二、主要技术方法
研究人员综合运用了多种定量方法。首先，采用CRITIC法（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）确定指标权重，该方法通过考虑指标变异性和指标间相关性来客观赋权，用于量化RHSQ水平。其次，利用泰尔指数（Theil index）测度区域差异，并将其分解为区域间和区域内组成部分。再次，应用地理加权和时间加权回归（Geographically and Temporally Weighted Regression, GTWR）模型估计驱动因素对RHSQ的时空异质性效应。最后，采用XGBoost方法模拟和预测不同情景下未来的RHSQ轨迹。数据来源包括中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、中国环境统计年鉴、中国科学院资源与环境科学数据平台和中国地理空间数据云等。
三、研究结果
3.1 RHSQ的时空演化特征
研究发现，2005至2024年间中国RHSQ实现了显著提升，平均年增长率达到6.10%。在空间格局上，RHSQ呈现出稳定的东-中-西梯度递减分布，东部沿海地区始终处于领先地位。值得注意的是，虽然区域差异依然存在，但整体呈逐渐缩小的趋势，表明国家层面的农村人居环境改善政策在一定程度上发挥了均衡发展的作用。通过泰尔指数分解发现，区域间差异是总体差异的主要来源，但随着时间的推移，区域内差异的贡献也在发生变化。
3.2 驱动因素的时空异质性效应
GTWR模型分析揭示了各驱动因素对RHSQ影响的时空异质性。农村发展投资（Rural Development Investment, RDI）和农民收入（Farmers' Income, FI）作为经济基础和资源条件的表征，对RHSQ具有显著的促进作用，但其边际效应随时间推移而减弱。农村产业升级（Rural Industrial Upgrading, RIU）和城镇化（Urbanization, URB）通过产业结构调整和要素流动重塑了农村发展路径，同样表现出正向效应但强度递减。农村数字化（Rural Digitalization, RD）反映了数字发展在提升资源配置效率、公共服务供给和基层治理能力方面的作用，其促进效应也逐渐显现。相反，农村空心化（Rural Hollowing, RH）和地形坡度（Terrain Slope, TS）构成了制约因素，限制了RHSQ的提升。值得注意的是，农村人口老龄化（Rural Population Aging, RPA）总体上表现出微弱的正向效应，这可能与老龄化带来的养老服务需求和相关政策投入有关，但其效应强度在下降，且在部分地区已转为负向。这些驱动因素的效应在不同地区和不同发展阶段表现出显著的时空非平稳性。
3.3 未来情景模拟
基于XGBoost方法的未来情景模拟显示，在所有设定的发展情景下，中国RHSQ均将持续改善。其中，强化乡村振兴情景（Enhanced Rural Revitalization Scenario）产生的改善幅度最大，表明积极的政策干预能够有效推动农村人居环境的提升。然而，研究同时指出，空间公平性仍然是一个严峻挑战。即使加强政策力度，其在重塑长期形成的区域差异格局方面的能力也相对有限，这意味着区域间的不平衡可能难以在短期内根本扭转。
四、讨论与结论
本研究通过构建核-驱动力分析框架，系统揭示了RHSQ演变的动态机制。研究结果表明，RHSQ的提升是多维驱动因素共同作用的结果，但这些因素的影响并非一成不变，而是随着时间和空间的变化而动态调整。这为制定更具针对性和适应性的乡村治理策略提供了重要启示。特别是，政策设计需要考虑区域差异和发展阶段的特殊性，采取分区分类的差异化干预措施。
研究结论部分翻译如下：通过揭示RHSQ演变的动态机制，本研究为制定更具针对性和适应性的乡村治理策略提供了见解，以促进公平和可持续的农村发展。该研究发表于《Environmental Impact Assessment Review》。
