从乡村空心化到智慧收缩：考虑空间非平稳效应的分区治理

为何空村重要

在全球范围内，越来越多的人离开乡村赴城。在像中国农村这样的地区，这一变化不仅是关于梦想与机遇的故事；还意味着村庄里出现空屋、居民老龄化和土地闲置。本文探讨为何某些乡村比其他地区更快出现空心化，以及规划者如何将不可避免的人口减少转化为重塑村庄、使之更智能、更可持续的机会。

以新视角看乡村衰退

作者提出，与其把每个空心化的村庄都视为必须逆转的问题，不如引入“智慧收缩”的理念——接受乡村人口将减少的现实，并为更小但功能更好的乡村有意识地进行规划。他们的研究聚焦于江苏省东部以农业为主的城市淮安，那里快速的城市化和周边强势城市吸引了大量农民外出。通过对1,300多个村庄进行详尽的户籍调查、地图和统计数据分析，研究者从两个主要维度衡量空心化：全部成员外出定居的户数占比，以及空置房屋的数量。将这两类指标结合，可揭示乡村衰退在何处为轻微、适中或严重。

地点如何影响谁留下、谁离开

研究团队将每个村庄视为一组“场”力的组成部分。村庄在相对于城市和城镇的位置、自然环境、经济实力、社会结构和日常生活条件等方面存在差异。这些差异形成了无形的吸引力和排斥力，使得某些地方比其他地方更具居住吸引力。在淮安，靠近市中心的村庄往往更能留住居民，因为人们可以在乡下居住的同时通勤到城市工作。更远的地区、超过实用通勤距离的地方，村民更可能在工作地附近购买住房，导致原居住房屋空置。因此，空心化呈现环状分布：城市周边较低，而外带则更高，部分外县的去人口尤为严重。

教模型“读”地景

为详细揭示这些模式，研究者使用了一种结合强大预测引擎（XGBoost）与地理感知加权的方法。这种混合模型称为GWXGBoost，允许每个因素的影响——例如到城市的距离、商铺密度或多层住宅比例——在不同地点发生变化。第二种工具SHAP帮助解释每个因素如何推动村庄向更严重或更轻的空心化方向发展。该模型优于标准统计方法：它不仅更准确地预测空心化程度，而且关键在于揭示同一特征在不同位置可能对一个村庄起稳定作用，而在另一个村庄加剧衰退。

不同村庄，不同未来

通过对具有相似影响模式的村庄进行聚类，作者将研究区划分为六个不同的分区。靠近城市的内郊村庄空心化程度相对较低，受益于便捷的就业和服务；在这些地方，重点应放在支持本地产业和维持良好的日常生活配套上。外郊带的空心化显著更高，但成因各异：在一些地区，很多居民在外地有住房；而在另一些地区，零散的聚落、贫困或交通不便起到更大作用。研究建议采取有针对性的应对措施：在偏远收缩区改善道路和公共服务，重新利用或整合废弃住房，以及在本地能动性强的地方推动现代农业和社区型旅游。

把失落变为规划

对非专业读者而言，核心信息是：乡村人口流失并不必然等同于失败。在像淮安这样的地区，规模缩减在一定程度上是城市增长的自然副产品。挑战在于以保护生活质量、维护土地与景观、并增强剩余居民前景的方式来规划“更少”的人口。这项工作表明，通过将实地调查与智能地理建模结合，政府可以精准识别驱动各地空心化的因素并设计分区特定策略。从这个意义上讲，智慧收缩意味着接受人口减少，但追求更好的居住、连接和对剩余乡村资源的更优利用。

引用: Chen, C., Wang, C., Cao, L. et al. From rural hollowing to smart shrinkage: zonal governance considering spatial non-stationary effects. Sci Rep 16, 11913 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41875-8

关键词: 乡村人口流失, 村庄空心化, 智慧收缩, 中国乡村, 空间机器学习