江雨珊1a,2,戢曉峰1a,2,陳 方

(1.昆明理工大學(xué) a.交通工程學(xué)院,b.社會(huì)科學(xué)學(xué)院,云南 昆明 650500;2.云南綜合交通發(fā)展與區(qū)域物流管理智庫,云南 昆明 650504)

1 引言

自2012年以來,我國全面推行精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略,雖然扶貧事業(yè)取得了顯著成就,但人均經(jīng)濟(jì)水平不高、區(qū)域發(fā)展不平衡問題依然突出,特別是集中連片特殊困難地區(qū)發(fā)展相對(duì)滯后,扶貧開發(fā)任務(wù)十分艱巨。我國將扶貧工作重點(diǎn)放在集中連片特困地區(qū),加大在教育、衛(wèi)生、文化、就業(yè)、社會(huì)保障等民生方面的支持力度,從根本上改變了集中連片特困地區(qū)的落后面貌。

根據(jù)《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2011—2020年)》精神,按照“集中連片、突出重點(diǎn)、全國統(tǒng)籌、區(qū)劃完整”的原則,以2007—2009年人均縣域國內(nèi)生產(chǎn)總值、人均縣域財(cái)政一般預(yù)算收入、縣域農(nóng)民人均純收入等與貧困程度高度相關(guān)的指標(biāo)為基本依據(jù),劃分了我國14個(gè)集中連片特殊困難地區(qū),共680個(gè)縣。研究集中連片特困地區(qū)縣域貧困的演化特征,剖析縣域貧困的基本成因,是科學(xué)制定縣域減貧戰(zhàn)略的前提和基礎(chǔ)。

目前,國內(nèi)外學(xué)者主要從以下4個(gè)方面對(duì)貧困進(jìn)行了研究:①對(duì)貧困現(xiàn)狀進(jìn)行測度,并從以往單一的收入衡量轉(zhuǎn)變成多維貧困度量。阿馬蒂亞·森認(rèn)為,人的貧困不僅僅是收入、道路、衛(wèi)生設(shè)施等方面的客觀貧困,還包括對(duì)教育、醫(yī)療衛(wèi)生和社會(huì)保障等主觀感受的貧困[1],即多維貧困理論。其中,多維貧困度量包含相關(guān)維度的確定、貧困主體的確定、多維貧困指數(shù)的構(gòu)建[2]。②貧困空間分布格局。陳燁烽等[3]指出,全國貧困村分布呈現(xiàn)出東部和西北部地區(qū)稀疏、中部和西南部地區(qū)密集的“夾層”形空間異質(zhì)格局,并存在多個(gè)不同量級(jí)、“星點(diǎn)”式分布的貧困核心;王艷慧等[4]對(duì)連片特困區(qū)扶貧重點(diǎn)縣的空間分布格局進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)研究區(qū)域多維貧困發(fā)生率和多維貧困指數(shù)呈現(xiàn)出“西高東低”的趨勢;朱磊等[5]研究了我國旅游扶貧試點(diǎn)村的空間分布格局與成因,發(fā)現(xiàn)旅游扶貧村呈凝聚型分布狀態(tài),分形特征明顯,認(rèn)為該成因可分為旅游資源稟賦、地形海拔高度、交通因素和政府政策導(dǎo)向4個(gè)方面。③貧困的致貧因素與發(fā)展對(duì)策。彭紅碧[6]認(rèn)為導(dǎo)致地區(qū)貧困的因素可概括為經(jīng)濟(jì)因素、環(huán)境因素和社會(huì)因素;李文靜等[7]對(duì)三峽庫區(qū)移民貧困致因進(jìn)行了精準(zhǔn)識(shí)別,認(rèn)為患病、勞動(dòng)能力弱和失地是致貧的3大主因,并提出了庫區(qū)移民精準(zhǔn)脫貧的相關(guān)政策建議;曹小曙[8]等從行政村與鄉(xiāng)村住戶兩種尺度探討了鄉(xiāng)村貧困的影響因素;劉彥隨等[9]剖析了新時(shí)期中國農(nóng)村貧困化基本特征,揭示了農(nóng)村貧困化地域分異規(guī)律,探討了農(nóng)村貧困化的主導(dǎo)因素,并提出了科學(xué)推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧的戰(zhàn)略與對(duì)策。④農(nóng)村貧困地理識(shí)別和類型劃分。當(dāng)前,隨著統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性增加,在研究尺度上,逐漸從省域、縣域等較為宏觀的尺度,轉(zhuǎn)向?yàn)猷l(xiāng)鎮(zhèn)和行政村等微觀尺度[10],劉艷華等[11]識(shí)別出連片貧困區(qū),并將多維貧困縣分為8種類型。

綜上所述,目前對(duì)貧困的研究多以定性描述為主,缺乏從時(shí)空角度分析貧困現(xiàn)狀的演變過程及形成機(jī)制。本研究利用GIS空間分析技術(shù)獲取了集中連片特困地區(qū)縣域貧困現(xiàn)狀的空間分布特征,揭示了其時(shí)空演變特征;同時(shí)利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法分析了縣域貧困現(xiàn)狀的主要影響因素,獲取了縣域貧困現(xiàn)狀的形成機(jī)制,以期為我國精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略的有效實(shí)施提供理論依據(jù)和基本方向。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

一般而論，貧困是一個(gè)極為復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象,我國的貧困問題有其特殊性，主要表現(xiàn)在以下幾方面:人口老齡化導(dǎo)致有效勞動(dòng)力不足,快速城市化滋生“城中村”等問題,外出務(wù)工導(dǎo)致留守兒童和空巢老人增多,這些都會(huì)嚴(yán)重影響到對(duì)貧困的測度。Alkire等[12]提出通過兩類貧困線來識(shí)別出窮人的方法,并基于FGT指數(shù)構(gòu)建了多維貧困指標(biāo)來測度貧困程度?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性,本研究將貧困程度指標(biāo)定義為:各縣域農(nóng)民平均純收入減去貧困線差值的標(biāo)準(zhǔn)化值,數(shù)值越低,代表貧困程度越嚴(yán)重。選取的貧困線為我國2011年公布的農(nóng)村扶貧標(biāo)準(zhǔn)每人2300元。

本文以國家重點(diǎn)集中連片特困地區(qū)滇西邊境山區(qū)的56個(gè)國家級(jí)貧困縣為例,采用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(云南省)、中國統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)——云南省統(tǒng)計(jì)公報(bào)索引以及2004—2014年的《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)涉及貧困區(qū)域的農(nóng)民人均純收入、人均GDP、產(chǎn)值比重、固定資產(chǎn)投資、縣內(nèi)公路通車?yán)锍?、旅游總收入等指?biāo)數(shù)據(jù)。

2.2 空間相關(guān)性測度

全局Moran′s I指數(shù):全局莫蘭指數(shù)主要用于衡量屬性值在空間內(nèi)的相關(guān)程度,其取值范圍為[-1,1]。Moran′s I>0表示空間正相關(guān)性,其值越大,空間的相關(guān)性越明顯;Moran′s I<0表示空間負(fù)相關(guān)性,其值越小,空間的差異越大;Moran′s I=0,空間呈隨機(jī)性。

(1)

局域Moran′s I指數(shù):使用局域莫蘭指數(shù)進(jìn)行聚類和異常值分析,公式為:

(2)

式中,Z為樣本空間單元屬性值的標(biāo)準(zhǔn)化形式。若Ii顯著為正,表示縣域單元i與其鄰接縣域單元屬性值之間空間差異小;反之,縣域單元i與其鄰接縣域單元屬性值之間空間差異大。若Ii為0,表示縣域單元i與其鄰接縣域單元屬性值之間不存在空間相關(guān),即樣本空間單元屬性值在空間關(guān)聯(lián)方式上呈現(xiàn)隨機(jī)分布。

2.3 空間分異特征測度

標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù)是兩種分別從絕對(duì)意義和相對(duì)意義揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異程度的方法,本研究主要用來測度并揭示縣域貧困的絕對(duì)和相對(duì)差異。計(jì)算公式為:

(3)

(4)

2.4 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

空間滯后模型和空間誤差模型主要用于研究存在空間交互效應(yīng)的變量之間的關(guān)系。一般而言,地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)行為存在著一定程度的交互效應(yīng),稱為“空間依賴”或“空間相關(guān)”效應(yīng)。若忽略變量間的空間相關(guān)性,直接使用傳統(tǒng)計(jì)量模型來分析變量間的關(guān)系,會(huì)導(dǎo)致模型驗(yàn)證結(jié)果出現(xiàn)偏差,與實(shí)際情況不相符[13]。因此,本研究將空間因素引入計(jì)量模型,通過建立空間權(quán)重矩陣對(duì)回歸模型進(jìn)行修正,以貧困程度為被解釋變量,構(gòu)建空間面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)滇西邊境山區(qū)縣域貧困的影響因素進(jìn)行研究和分析。

空間滯后模型:為檢驗(yàn)相關(guān)變量對(duì)縣域貧困程度的影響關(guān)系,空間滯后模型可設(shè)定為:

povertyi=α+βlnPGDPi+ρΣWijpovertyi+φlnXi+εi

(5)

式中,poverty為縣域貧困程度,定義為各縣域農(nóng)民平均純收入減去貧困線后的標(biāo)準(zhǔn)化值;PGDP為經(jīng)濟(jì)增長,用人均GDP衡量;ρ為空間回歸系數(shù),反映相鄰縣域貧困程度變化對(duì)本縣域的影響;W為空間權(quán)重矩陣;X表示一組控制變量,包括固定資產(chǎn)投資lnK、第二產(chǎn)業(yè)比重SE、第三產(chǎn)業(yè)比重TE、旅游收入TR、等級(jí)公路比重ROAD;ε為隨機(jī)誤差。

空間誤差模型:如果空間依賴作用存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中,可將空間誤差模型設(shè)定為:

povertyi=α+βlnPGDPi+φlnXi+λΣjWiεi+μi

(6)

式中,λ為空間誤差系數(shù),測度觀測值的空間依賴作用,反映相鄰縣域貧困程度的誤差沖擊對(duì)本縣域觀測值的溢出程度;μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 縣域貧困空間格局的時(shí)空演變特征

3.1 研究區(qū)域概況

滇西邊境山區(qū)作為全國14個(gè)集中連片特困地區(qū)之一,位于我國西南邊陲地區(qū)(圖1),邊境線長達(dá)3000km以上,涉及56個(gè)縣區(qū),其中國家扶貧工作重點(diǎn)縣和民族自治地方縣總計(jì)占80%,約1/2是少數(shù)民族人口。滇西邊境山區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、產(chǎn)業(yè)弱小、人口平均受教育年限短,綜合性貧困突出，因此本研究選取滇西邊境山區(qū)為案例,系統(tǒng)剖析了我國縣域貧困的時(shí)空演變特征,并全面解析了我國縣域貧困的形成機(jī)制。

圖1 滇西邊境山區(qū)地理區(qū)位

3.2 縣域貧困空間分布格局的時(shí)空演變特征

首先,本文依次計(jì)算出2003年、2008年和2013年的縣域貧困程度,并基于ArcGIS軟件進(jìn)行可視化表達(dá);其次,根據(jù)Jenks自然間斷點(diǎn)分級(jí)法,對(duì)相應(yīng)研究截面的貧困程度從高到低依次分為深度貧困、非常貧困、比較貧困和一般貧困四類;最后,得出滇西邊境山區(qū)貧困程度空間分布格局的演變特征,見圖2。從圖2可見,深度貧困區(qū)位置變化不大,主要分布在北部和南部,即怒江州、思茅地區(qū)和紅河州,將其定義為“持續(xù)貧困區(qū)”;非常貧困區(qū)和較貧困區(qū)分布深度在貧困區(qū)外圍,呈貧困程度逐年降低的趨勢,將其定義為“貧困程度好轉(zhuǎn)區(qū)”,主要分布在昌寧、鳳慶、云縣等中部區(qū)域;勐臘、石屏、元陽和紅河縣等的貧困程度逐年加深,將其定義為“貧困程度惡化區(qū)”。

進(jìn)一步計(jì)算縣域貧困的Moran′s I值,探究其空間相關(guān)性見表1。2003—2013年滇西邊境山區(qū)貧困程度的Moran′s I值均為正,且都在1%的水平下顯著,說明縣域貧困程度在空間上具有高度依賴性和空間正相關(guān)的特征,即貧困程度在空間集聚表現(xiàn)上呈現(xiàn)出縣域單元相似屬性值在空間上集聚分布的狀態(tài)。從時(shí)間維度看,Moran′s I值呈現(xiàn)出遞增趨勢,說明縣域貧困在空間上的關(guān)聯(lián)度越來越高,彼此之間的空間交互作用愈發(fā)顯著。其中,2003—2005年的Moran′s I值逐年增大;2005—2010年Moran′s I值小幅下降;2010年以后,Moran′s I值又逐年上升,并趨于較高水平。

圖2 貧困程度空間演化格局

表1 2003—2013年Moran′s I檢驗(yàn)

圖3 縣域貧困程度歷時(shí)變化

通過計(jì)算縣域貧困程度的變異系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差,獲取縣域貧困的空間分異特征見圖3。從圖3可見,整體上滇西邊境山區(qū)縣域貧困的空間差異呈現(xiàn)逐年下降趨勢,整體分布態(tài)勢逐漸趨于均衡?？h域貧困絕對(duì)差異主要分為兩個(gè)階段，2003—2011年的絕對(duì)差距一直在縮小,2011年之后呈逐年擴(kuò)大的趨勢。縣域貧困的變異系數(shù)一直呈下降趨勢,表明縣域間的貧困程度相對(duì)差距在逐漸縮小,空間演變規(guī)律較明顯。

通過上述對(duì)貧困程度空間分布格局時(shí)空演變特征的分析,可得出:①從整體分布格局看,持續(xù)貧困區(qū)主要位于研究區(qū)域北部和南部,且數(shù)量逐年減少;貧困程度好轉(zhuǎn)區(qū)集中在中部區(qū)域并呈擴(kuò)散趨勢;貧困程度惡化區(qū)則分布在研究區(qū)域東南邊緣。②從空間相關(guān)性看,研究期間縣域貧困程度在空間上呈顯著正相關(guān)關(guān)系,且空間關(guān)聯(lián)度總體上呈上升趨勢。③從空間差異性看,各縣域貧困程度的空間差異呈逐年下降趨勢,但區(qū)域不均衡性仍然存在。

3.3 縣域貧困空間集聚格局的時(shí)空演變特征

為了揭示縣域貧困空間集聚格局的演變特征,本研究進(jìn)一步運(yùn)用Anselin Local Moran′s I算法進(jìn)行了聚類和異常值分析。本研究依次選取2003年、2008年和2013年時(shí)間截面的貧困程度進(jìn)行了局域空間自相關(guān)分析,并基于GeoDA軟件將其進(jìn)行可視化表達(dá),見圖4。從圖4可見,高高集聚(HH)表示高屬性值之間相互鄰接,屬性特征空間差異小;低高集聚(LH)表示低屬性值被高屬性值包圍,低值區(qū)受到周圍高值區(qū)的極化影響,屬性特征空間差異大;低低集聚(LL)表示低屬性值之間相互鄰接,屬性特征空間差異小;高低集聚(HL)表示高屬性值被低屬性值包圍,具有強(qiáng)烈的空間極化特征,屬性特征空間差異大。

從時(shí)間維度看,局部空間集聚格局發(fā)生了明顯變化:2003年、2008年和2013年,分別有15個(gè)、21個(gè)、24個(gè)縣域位于HH區(qū),縣域規(guī)模分別占滇西邊境山區(qū)縣域總數(shù)的26.8%、37.5%和42.9%;同時(shí),分別有6個(gè)、5個(gè)、9個(gè)縣域位于LL區(qū),縣域數(shù)量占比分別為10.7%、8.9%和16.1%。2003年、2008年和2013年呈空間正相關(guān)關(guān)系的縣域單元數(shù)量分別占整體規(guī)模的37.5%、46.4%和58.9%,貧困程度相似的地區(qū)在空間上呈集聚分布,說明縣域貧困總體呈正空間集聚特征,與全局分析結(jié)果相符。

圖4 貧困程度空間集聚格局

從空間維度看,局部集聚類型變化明顯:HH區(qū)2003年集中分布在大理市周圍的洱源、漾濞、賓川等縣域;2008年逐步向南北方向擴(kuò)散,麗江、巍山和南澗縣退出HH區(qū);2013年HH向中部收縮并向東西部擴(kuò)散,西部的耿馬和滄源躍遷至HH區(qū),形成了以保山—臨滄為主的高值區(qū)域,并與以楚雄為主的高值區(qū)域分片相連。HL基本格局未發(fā)生很大的變化。石屏一直位于HL區(qū),始終保持著高潛力的極化狀態(tài),而勐海在2013年退出HL區(qū),表明局域Moran′s I高值區(qū)存在極化和擴(kuò)散雙重效應(yīng)。LH區(qū)2003年呈帶狀分布在研究區(qū)域北部和中部,鳳慶、景東、鎮(zhèn)沅和云縣2008年退出LH轉(zhuǎn)入HH;到2013年LH區(qū)逐漸收縮至中部的巍山、彌渡和南澗,且在西南部邊緣只有零星分布(隴川和西盟)。LL區(qū)集中分布在研究區(qū)域的南部和北部,并從北部的貢山和福貢逐漸擴(kuò)散至整個(gè)怒江州。同時(shí),LL區(qū)逐漸向研究區(qū)域東南部集聚,而西南部逐年收縮。貢山、福貢、孟連和綠春一直處于LL區(qū),蘭坪和瀘水分別在2008年和2013年轉(zhuǎn)入LL區(qū),說明這些縣域仍未擺脫貧困程度相對(duì)嚴(yán)重的局面,而耿馬和滄源縣則在2008年退出LL。整體來看,研究區(qū)域呈現(xiàn)出中部以LH、HL區(qū)為主,四周以LL、HH區(qū)為主的空間集聚分布,說明縣域間不均衡性非常突出,中部極化效應(yīng)明顯?？傊?研究期間縣域貧困的局部空間集聚格局存在較大變化,局部空間不均衡性仍突出,縣域貧困程度的空間異質(zhì)性顯著。

4 中國縣域貧困的影響機(jī)制解析

4.1 影響因素選取

本研究根據(jù)貧困理論[14]選取以下影響因素:縣域人均GDP,表示為lnPGDP;固定資產(chǎn)投資lnK;第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重SE、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重TE、旅游收入lnTRA、公路網(wǎng)密度ROAD(總里程數(shù)/100km2)、城市化水平Urb(城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?。

表2 空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

4.2 模型設(shè)定檢驗(yàn)

在不考慮空間相關(guān)性的情況下,本研究使用最小二乘法OLS估計(jì)受約束模型,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)(表2)。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為LMlag、LMerr及其穩(wěn)健的R-LMlag、R-LMerr。Anselin認(rèn)為,如果LMlag比LMerr顯著,同時(shí)R-LMlag顯著而R-LMerr不顯著,則應(yīng)選空間滯后模型;反之,則選空間誤差模型。

本文利用GeoDA軟件估算了2013年滇西邊境山區(qū)縣域貧困影響因素的OLS、SLM和SEM模型,空間自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見表3。Moran′s I指數(shù)表明,OLS回歸的空間依賴性明顯(顯著性為0.001939)。表3中的拉格朗日乘子滯后和誤差及其穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明,LMlag和R-LMlag均通過1%水平的顯著性檢驗(yàn),表示拒絕不存在空間滯后的原假設(shè);而LMerr未通過10%水平的顯著性檢驗(yàn)。因此,根據(jù)Anselin提出的判別準(zhǔn)則,SLM模型最適用于本研究分析。根據(jù)檢驗(yàn)準(zhǔn)則,logL值越大越好,而AIC、SC值越小越好。比較三者發(fā)現(xiàn),SLM的logL值(37.0345)最大,而AIC和SC值最小。從擬合優(yōu)度看,SLM的值最大(0.9994)明顯優(yōu)于SEM(0.9929),表明該模型對(duì)因變量的解釋能力達(dá)到99.9%。然而,經(jīng)典線性回歸OLS模型由于未考慮空間效應(yīng),模型設(shè)定不當(dāng),回歸結(jié)果與實(shí)際情況相比出現(xiàn)較大偏差。

表3 縣域貧困影響因素的空間計(jì)量回歸結(jié)果

4.3 結(jié)果分析

主要是:①從縣域間交互作用影響看,Ρ和λ都顯著為正,說明縣域間存在顯著正空間相關(guān)性,即縣域貧困程度存在正的空間效應(yīng)。Ρ/λ值為0.9397,表示空間相鄰地區(qū)貧困程度減輕1個(gè)單位,能促使本地區(qū)貧困程度減輕0.9397個(gè)單位。由于極化—擴(kuò)散效應(yīng)存在,物質(zhì)資本要素傾向集中于貧困程度較輕的縣域,通過縣域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的交流,有助于貧困程度深的縣域逐步提高經(jīng)濟(jì)水平從而減輕貧困程度。②SE(-0.0226)和TE(-0.0201)在1%的水平下高度顯著,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)貧困程度有顯著的負(fù)影響,反映出縣域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能存在失衡,應(yīng)依托優(yōu)勢資源,加快結(jié)構(gòu)調(diào)整,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局,完善產(chǎn)業(yè)體系,形成特色鮮明、競爭力強(qiáng)、生態(tài)環(huán)境友好的支柱產(chǎn)業(yè),為區(qū)域發(fā)展和貧困人口脫貧致富奠定基礎(chǔ)。同時(shí),通過產(chǎn)業(yè)調(diào)整后,農(nóng)業(yè)可與第二、三產(chǎn)業(yè)融合,如農(nóng)產(chǎn)品深加工即與制造業(yè)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品附加值提高;或發(fā)展鄉(xiāng)村旅游、景觀農(nóng)業(yè),即與服務(wù)業(yè)融合,實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收。③lnPGDP(0.7397)在1%的水平下高度顯著,說明人均GDP對(duì)貧困程度的減輕有正溢出效應(yīng)。lnINV(0.1991)在1%的水平下高度顯著,說明固定資產(chǎn)投資在一定程度上仍是推動(dòng)農(nóng)民人均純收入增長的重要因素。④ROAD(-0.0019)在1%的水平下高度顯著,說明公路網(wǎng)密度對(duì)縣域貧困的減輕具有負(fù)向影響作用,主要由于選取單一指標(biāo)反映交通運(yùn)輸條件造成的估計(jì)偏差。該類型區(qū)域應(yīng)加強(qiáng)與國家公路、鐵路網(wǎng)絡(luò)相連接,加快省道、專支線鐵路和主通道聯(lián)絡(luò)線規(guī)劃與建設(shè),構(gòu)建保山、麗江、臨滄、芒市等區(qū)域性交通運(yùn)輸樞紐,并開展通航河流航道建設(shè)和機(jī)場建設(shè),提升航運(yùn)能力;同時(shí),提高口岸通道、縣際及通縣公路的技術(shù)等級(jí)和網(wǎng)絡(luò)化程度,形成布局科學(xué)、干支結(jié)合、結(jié)構(gòu)合理的區(qū)域綜合交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)。⑤lnTRA(-0.0332)具有顯著的負(fù)影響,說明旅游收入對(duì)縣域貧困的減輕具有負(fù)向影響作用。這與郭魯芳等[15]的研究一致,認(rèn)為旅游發(fā)展并非總對(duì)貧困減緩產(chǎn)生貢獻(xiàn),尤其是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低或旅游資源貧瘠的地區(qū),旅游減貧效應(yīng)并不明顯。旅游業(yè)雖然是云南的支柱產(chǎn)業(yè),但對(duì)滇西邊境山區(qū)而言,只有少量縣域有旅游景點(diǎn),如玉龍、寧蒗、永勝、盈江、隴川和勐海。除了知名度很高的旅游地區(qū),其他縣域的旅游資源相對(duì)匱乏,對(duì)游客的吸引力不足,旅游業(yè)并不是其主要收入來源。旅游資源稟賦較好的縣域也普遍存在旅游服務(wù)水平不高等問題,現(xiàn)有的接待能力無法滿足國內(nèi)外游客的需求;整體旅游市場存在經(jīng)營環(huán)境較差、旅游企業(yè)無序競爭、商家欺詐消費(fèi)者等情況。因此,滇西邊境山區(qū)旅游業(yè)應(yīng)以豐富多彩的民俗文化和自然資源為依托,以交通為紐帶,打造特色旅游線路。當(dāng)務(wù)之急是提升旅游服務(wù)能力,完善旅游交通網(wǎng)絡(luò)及配套服務(wù)設(shè)施,加強(qiáng)安全防護(hù)與應(yīng)急設(shè)施建設(shè),提高應(yīng)急救援能力。⑥城市化水平Urb(0.0032)在5%的水平下顯著,說明城市化水平對(duì)貧困程度的減輕有顯著的正影響。這是因?yàn)樵诔鞘谢M(jìn)程中,要素流動(dòng)和集聚為貧困地區(qū)創(chuàng)造了大量就業(yè)機(jī)會(huì),吸收了剩余勞動(dòng)力,促進(jìn)了貧困地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,減輕了貧困程度。滇西邊境山區(qū)大多處于城市化初期,有很大的發(fā)展?jié)摿?如耿馬縣推進(jìn)形成“一縣雙核”的城市發(fā)展形態(tài),鎮(zhèn)康通過縣城搬遷戰(zhàn)略和建設(shè)邊境特色工業(yè)園實(shí)現(xiàn)了推進(jìn)城市化的目標(biāo),從而促進(jìn)當(dāng)?shù)販p輕了貧困程度。

5 結(jié)論與展望

本研究運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法定量分析了滇西邊境山區(qū)56個(gè)國家級(jí)貧困縣2003—2013年貧困程度的時(shí)空差異和演變特征,使用空間面板計(jì)量方法獲取了縣域貧困的影響因素,并進(jìn)一步解析了其形成機(jī)制,得出以下結(jié)論:①研究期間縣域貧困程度在空間上呈正相關(guān)特性,且關(guān)聯(lián)性逐年增強(qiáng)。各縣域貧困程度的空間差異呈逐年下降趨勢,但區(qū)域不均衡性仍然存在。其中,持續(xù)貧困區(qū)主要位于研究區(qū)域北部和南部,且數(shù)量逐年減少;貧困程度好轉(zhuǎn)區(qū)集中在中部區(qū)域并呈擴(kuò)散趨勢，貧困程度惡化區(qū)則分布在研究區(qū)域東南邊緣。②研究區(qū)域呈現(xiàn)出中部以低高、高低為主,四周以低低、高高為主的空間集聚分布,貧困程度的局部空間不均衡性突出,空間異質(zhì)性十分顯著。③空間滯后模型更適用于解釋影響貧困的各方面因素。貧困程度本身具有正的溢出效應(yīng),空間相鄰地區(qū)貧困程度減輕1個(gè)單位,能促使本地區(qū)貧困程度減輕0.9397個(gè)單位。同時(shí),人均GDP、固定資產(chǎn)投資、城市化水平對(duì)貧困程度的減輕有顯著的正影響;而第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、公路網(wǎng)密度、旅游收入對(duì)貧困有負(fù)的影響。受限于數(shù)據(jù)的可獲得性和難以量化,一些可能對(duì)貧困程度產(chǎn)生影響的因素如家庭結(jié)構(gòu)特征、教育水平、自然環(huán)境等未納入本研究模型。此外,測度貧困程度的指標(biāo)和參數(shù)的確定也需進(jìn)一步完善。