何博汶，李丁，劉笑杰

（蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000）

貧困是伴隨人類歷史進(jìn)程的客觀現(xiàn)象，也是世界各國尤其是發(fā)展中國家所面臨的共同難題[1]。十八大以來，中國政府實(shí)施的精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略取得舉世矚目的減貧成就，農(nóng)村絕對貧困問題得到根本改善[2]。與此同時，扶貧工作進(jìn)入到“攻堅克難”的沖刺階段，剩余數(shù)千萬農(nóng)村貧困人口大多分布在自然及人文環(huán)境惡劣的深度貧困地區(qū)[3]，其貧困表現(xiàn)形式多元，致貧原因復(fù)雜，區(qū)域集聚特性突出[4]。傳統(tǒng)農(nóng)村扶貧體系難以全面準(zhǔn)確掌握貧困對象的真實(shí)狀態(tài)，其扶貧政策的針對性受到極大挑戰(zhàn)。這表明當(dāng)前農(nóng)村扶貧的目標(biāo)和任務(wù)需從單一經(jīng)濟(jì)視角向多維度視角轉(zhuǎn)變[5]。從減貧的瞄準(zhǔn)尺度來看，貧困瞄準(zhǔn)單位由區(qū)域下沉到農(nóng)戶雖提高了扶貧對象的識別精度，但因貧困個體自身發(fā)展能力有限，其脫貧時效不可持續(xù)[6]。在此背景下，從多維視角出發(fā)，對區(qū)域農(nóng)村貧困的空間格局及其驅(qū)動因素展開識別和診斷，旨在為提升扶貧資源的指向性，分區(qū)分類制定和實(shí)施精準(zhǔn)扶貧政策提供參考。

貧困的概念和內(nèi)涵經(jīng)歷了從經(jīng)濟(jì)貧困，到包括健康、教育和生活質(zhì)量等社會各方面的多維貧困，再到囊括自然生態(tài)和社會人文環(huán)境的空間貧困的發(fā)展歷程[7]。多維貧困來源于Sen[8]提出的“可行能力”理論，他將貧困發(fā)生的根源歸因于貧困主體多種基本能力和權(quán)利的被剝奪。近年來，多維貧困理論受到學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注，學(xué)者們圍繞多維貧困的測量方法、識別指標(biāo)及指標(biāo)權(quán)重等方面開展了一系列研究[9-13]?？臻g貧困是多維貧困內(nèi)涵在地理空間維度上的拓展和深化[14]，其基本思想是將空間化的多維貧困指標(biāo)集成為經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境3大地理資本，探究地理資本的空間分異和貧困與地理資本的相關(guān)性，以此制定減貧策略。可見，空間貧困是包含了經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境3個維度的復(fù)合概念，其研究內(nèi)容可分為地理資本、貧困空間格局和脫貧策略等部分。隨著地理學(xué)綜合性優(yōu)勢在貧困研究中的凸顯和GIS技術(shù)的應(yīng)用，農(nóng)村貧困地理學(xué)得到快速發(fā)展，研究內(nèi)容主要包括空間貧困理論研究[4,7,14-15]、貧困測度[16-19]、貧困空間分布特征[20-21]、貧困影響因素[16,19,21-23]等。同時，貧困測度指標(biāo)也日益豐富和完善，由最初的貧困發(fā)生率、人均純收入等單一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)向教育、醫(yī)療衛(wèi)生、人力資源、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、生產(chǎn)條件等多維度指標(biāo)體系方向發(fā)展[20,22]。研究方法主要采用A-F法[18]和多維貧困綜合指數(shù)法[1]測算貧困程度，借助核密度[20]、空間自相關(guān)[21]、障礙度[16]、回歸分析[22]、地理探測器[23]等方法對全國、片區(qū)、省域、村域等不同尺度的貧困空間格局及其影響因素進(jìn)行探究。研究結(jié)果表明，農(nóng)村貧困在各層級空間尺度中均存在空間異質(zhì)性，人口、交通、自然條件、資源稟賦、地理區(qū)位及經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等是影響貧困發(fā)生的主要因素。如陳燁烽等[16,20]從多尺度視角對全國貧困村空間分布特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)全國貧困村在空間上呈東部和西北部稀少、西南部及中部集中的分布態(tài)勢，分異格局主要受通路情況、自然災(zāi)害、勞動力狀況、收入水平等因素影響。王永明等[21]研究發(fā)現(xiàn)，貴州區(qū)縣層面鄉(xiāng)村貧困呈東、南、西三面高，中、北部低的空間格局，地形、地理位置、人口年齡結(jié)構(gòu)、民族因素是導(dǎo)致貧困空間差異的顯著因素?？傮w來看，已有農(nóng)村貧困測量研究多局限于社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，未將生態(tài)環(huán)境因子納入貧困評價體系，農(nóng)村貧困內(nèi)涵的多角度探究仍需進(jìn)一步完善。在貧困影響因素分析中，對影響因素作用強(qiáng)度的空間異質(zhì)性特征考慮不足?，F(xiàn)有研究多基于全局模型探討貧困空間格局的成因，其分析結(jié)果是針對所有研究單元的整體判斷，無法深入剖析影響因素的局部差異。在研究尺度上，缺乏對中觀縣域尺度農(nóng)村貧困空間分異與驅(qū)動機(jī)制的系統(tǒng)性研究。

甘肅地處西北內(nèi)陸，是脫貧攻堅最艱難的省區(qū)之一，到2017年末，全省仍有189萬農(nóng)村貧困人口未脫貧，貧困發(fā)生率達(dá)9.6%，約為全國同期水平的3倍。從貧困地域生成機(jī)制來看，甘肅位于我國東部季風(fēng)區(qū)、西北干旱區(qū)和青藏高原區(qū)三大地帶交匯處，地貌類型復(fù)雜多樣，干旱半干旱氣候分布廣泛。特殊的地貌類型和氣候條件使得區(qū)域內(nèi)自然災(zāi)害頻發(fā)，生態(tài)環(huán)境極其脆弱，直接抑制了農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定發(fā)展。同時，復(fù)雜自然環(huán)境形成的空間隔離阻礙了區(qū)際生產(chǎn)生活要素的自由流動，進(jìn)一步強(qiáng)化了地理環(huán)境的約束性，造成農(nóng)村貧困對象資本和生產(chǎn)技術(shù)積累緩慢，且更依賴自然環(huán)境。隨著人口增加，大規(guī)模不合理開發(fā)活動加劇人地矛盾，導(dǎo)致區(qū)域陷入“生態(tài)環(huán)境脆弱—貧困—掠奪式開發(fā)利用—環(huán)境退化—貧困加劇”的惡性循環(huán)[24]。可見，甘肅農(nóng)村貧困是自然和人文復(fù)合系統(tǒng)交互耦合作用的結(jié)果，其內(nèi)部空間異質(zhì)性特征顯著。在落實(shí)扶貧政策過程中，各貧困地域單元對應(yīng)的減貧路徑和幫扶手段存在明顯區(qū)域差異。鑒于此，本文以空間貧困理論為基礎(chǔ)，首先構(gòu)建農(nóng)村空間貧困評價體系，采用灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型對甘肅85個縣域進(jìn)行空間貧困度量，其次利用GIS制圖技術(shù)和空間自相關(guān)方法分別從全局及局部刻畫甘肅農(nóng)村貧困的空間分異格局，最后運(yùn)用空間回歸模型對農(nóng)村空間貧困差異的影響因素進(jìn)行分析，這對精準(zhǔn)把握甘肅農(nóng)村貧困地域性特征，提升扶貧工作成效具有重要意義。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 農(nóng)村空間貧困評價指標(biāo)體系 農(nóng)村貧困具有多維性、復(fù)雜性和區(qū)域性等特征?？臻g貧困理論從經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境3個維度綜合反映貧困的經(jīng)濟(jì)劣勢、社會和政治劣勢、生態(tài)劣勢[7]，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)貧困測度對自然生態(tài)環(huán)境因子考慮不足的缺陷[16]。鑒于此，本文以空間貧困理論為指導(dǎo)，遵循指標(biāo)全面性、科學(xué)性和可操作性等原則，借鑒相關(guān)研究成果[1-2,14]和國家扶貧政策，結(jié)合甘肅農(nóng)村實(shí)際情況，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境3維度共計35個評價指標(biāo)的農(nóng)村空間貧困評價指標(biāo)體系（表1）。1.1.2 灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型 傳統(tǒng)TOPSIS模型在樣本量較少的情況下，評價過程極易受外界干擾，結(jié)果準(zhǔn)確度難以保證。灰色關(guān)聯(lián)法具有樣本量要求低、計算簡潔、規(guī)律易尋的優(yōu)點(diǎn)，能很好彌補(bǔ)TOPSIS模型的缺陷[25]。因此，本文采取灰色關(guān)聯(lián)方法改進(jìn)的TOPSIS模型計算各縣域空間貧困指數(shù)。過程如下[25]：

表1 農(nóng)村空間貧困評價指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of spatial poverty in rural areas

1）構(gòu)建加權(quán)決策矩陣R：

式中：i代表縣域；j代表指標(biāo)；m為縣域總數(shù)；n是評價指標(biāo)數(shù)；Xij為i縣域在j指標(biāo)下的屬性值；Wj為熵權(quán)法確定的指標(biāo)權(quán)重。

式中：Rij為i縣域第j項加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)值為各縣域的正、負(fù)理想解

以加權(quán)決策矩陣為基礎(chǔ)，計算i縣域第j項指標(biāo)與正、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和

則i縣域與正、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度和分別為：

1.1.3 空間自相關(guān) 空間自相關(guān)是衡量區(qū)域所有地理單元某一要素屬性值的平均關(guān)聯(lián)程度及其與相鄰要素屬性值空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的方法，可分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。本文通過測算全局Moran'sI指數(shù)和局部Moran'sI指數(shù)來分析甘肅農(nóng)村空間貧困整體空間集聚特征和局部空間關(guān)聯(lián)特征。原理詳見文獻(xiàn)[26]。

1.1.4 地理加權(quán)回歸模型

傳統(tǒng)的線性回歸模型只是對參數(shù)進(jìn)行全局性的分析，而對具有空間異質(zhì)性的數(shù)據(jù)擬合效果較差[27]。地理加權(quán)回歸模型（GWR）將數(shù)據(jù)空間屬性考慮進(jìn)去，能夠反映不同空間位置解釋變量對被解釋變量影響程度的差異性[28]。模型設(shè)定[28]：

式中：yi為因變量；β0為截距；xik為縣域i的第k個變量；(ui，vi)為縣域i的空間坐標(biāo)；βk(ui，vi)為函數(shù)在i處取值；εi為誤差項。

1.2 數(shù)據(jù)來源

因安寧區(qū)數(shù)據(jù)缺失，本文選取甘肅其余85個縣域作為研究對象。研究中使用的空間矢量數(shù)據(jù)源自全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)1:100萬基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫，90 m分辨率高程數(shù)據(jù)下載于地理空間數(shù)據(jù)云。縣域距所在地級市和蘭州距離以“谷歌地圖”中查詢的直線距離計量。其余數(shù)據(jù)來源于《甘肅發(fā)展年鑒2017年》、《甘肅農(nóng)村年鑒2017年》、《中國2010年人口普查分縣資料》、2016年甘肅各區(qū)縣國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報等。

2 結(jié)果與分析

2.1 甘肅省農(nóng)村空間貧困地域分異特征分析

利用GIS平臺的自然斷點(diǎn)法將灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型所得甘肅各縣域農(nóng)村空間貧困綜合指數(shù)及經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境貧困指數(shù)劃分為低水平、較低水平、較高水平和高水平4個等級（表2，圖1）。

2.1.1 農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困水平 甘肅農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困指數(shù)平均值為0.655，貧困程度總體較高，空間集聚特征明顯（圖1a）。僅蘭州市區(qū)、白銀區(qū)、肅北縣及阿克塞縣等18個縣域處于低水平和較低水平貧困，占全省的21.18%。其余68個區(qū)縣均處于高水平和較高水平貧困狀態(tài)，且在甘肅東部和南部形成了大范圍的高水平貧困集聚區(qū)。低水平和較低水平貧困區(qū)農(nóng)民人均純收入和居民人均儲蓄額分別為15 255.8元、46 532.9元，是全省平均水平的1.74倍和1.67倍，其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)也是全省均值的1.5倍左右。蘭州市區(qū)和白銀區(qū)等市轄區(qū)是地區(qū)經(jīng)濟(jì)中心，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，農(nóng)民生計來源多樣。以肅北縣、阿克塞縣為代表的河西走廊地區(qū)人均農(nóng)業(yè)資源擁有量多，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平高，加上該區(qū)礦產(chǎn)資源豐富，名勝古跡眾多，農(nóng)民從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的比重較高，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困水平偏低。高水平和較高水平貧困區(qū)第一產(chǎn)業(yè)比重高達(dá)23.41%，財政自給率僅為11.83%，二者分別為較低和低水平貧困區(qū)的181.12%、40.75%。甘肅東部和南部的大部分區(qū)縣屬于限制開發(fā)區(qū)和重要生態(tài)功能區(qū)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展類型與規(guī)模受限，政府財政自給能力弱，農(nóng)民人均純收入和消費(fèi)支出分別為7025.1元、6 608.9元，遠(yuǎn)低于全國及全省平均水平，經(jīng)濟(jì)貧困水平較高。

表2 貧困指數(shù)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Criteria for grading the poverty index

圖1 甘肅農(nóng)村空間貧困及經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境貧困水平空間分異Fig. 1 Spatial differentiation of economic, social, environmental and spatial poverty levels in rural areas of Gansu

2.1.2 農(nóng)村社會貧困水平 甘肅農(nóng)村社會貧困指數(shù)平均值為0.473，貧困水平整體較低。全省54個低水平和較低水平貧困區(qū)縣主要沿蘭新鐵路集中分布在蘭州及河西走廊的武威、張掖、酒泉等地，形成“東南—西北”走向的低水平貧困帶（圖1b）。低水平和較低水平貧困區(qū)農(nóng)村高中及以上教育人口比例為23.12%，城鎮(zhèn)化率為50.39%，高于全省平均水平；在基礎(chǔ)設(shè)施方面，農(nóng)村自來水供水人口比例為63.58%，每千人醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)為5.44床，每千戶擁有移動電話1 857.23戶，農(nóng)村人均用電量達(dá)436.37 kW·h，分別為全省均值的1.21倍、1.24倍、2.39倍和1.33倍。蘭州因經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，就業(yè)機(jī)會多，城鎮(zhèn)化和工業(yè)化水平提升迅速，農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施齊全，社會貧困水平較低。河西走廊地區(qū)受絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的輻射帶動明顯，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施配套完善，吸納周邊農(nóng)業(yè)人口能力較強(qiáng)，城鄉(xiāng)交流頻繁。高水平和較高水平貧困區(qū)縣共有31個，占全省的36.47%，主要分布在甘南、臨夏、隴南和定西，這些地區(qū)多為少數(shù)民族集聚區(qū)，各類生產(chǎn)生活配套設(shè)施底子薄，加之自然環(huán)境約束作用強(qiáng)，政府財政自給能力弱，導(dǎo)致農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施匱乏，公共事業(yè)發(fā)展滯后，其農(nóng)村自來水供水人口比例為36.39%，每千人醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)為3.84床，農(nóng)村人均用電量為143.26 kW·h，明顯低于全省平均水平。同時，該區(qū)農(nóng)村文盲率達(dá)19.06%，高中及以上教育人口比例為12.03%，農(nóng)民受教育程度偏低，勞動力素質(zhì)普遍不高；城鎮(zhèn)化率僅為27.99%，城鄉(xiāng)居民收入比值為29.78%，城鎮(zhèn)對周邊農(nóng)村的輻射帶動能力不足。

2.1.3 農(nóng)村環(huán)境貧困水平 甘肅農(nóng)村環(huán)境貧困指數(shù)平均值為0.509，貧困程度整體較深，在空間上呈“兩翼高、中間低”的分布特征（圖1c）。高水平貧困區(qū)主要分布在甘南、隴南、定西及阿克塞縣、肅北縣等山地高原地區(qū)，占全省的65.88%。該區(qū)地表破碎度和平均坡度分別為30.26、14.69°，高于全省均值，15°以下坡度面積比例僅有55.24%。隴南雖水熱資源豐富，但境內(nèi)自然災(zāi)害頻發(fā)，整體開發(fā)利用難度大，人均耕地面積僅有0.13 hm2，單位面積糧食產(chǎn)量為3 544.95 kg/hm2，兩者為低水平貧困區(qū)的67.02%和52.52%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平低下。以定西為代表的隴中、隴東黃土高原區(qū)，年降水稀少且集中，水土流失極其嚴(yán)重，生態(tài)脆弱，其耕地有效灌溉面積比例為22.91%，單位面積糧食產(chǎn)量為3 889.65 kg/hm2，農(nóng)業(yè)受水資源約束強(qiáng)，耕作粗放，環(huán)境貧困程度較深。阿克塞縣、肅北縣、天?？h及甘南州等地處青藏高原邊緣地帶，平均海拔達(dá)3 161.31 m，氣候寒冷，地廣人稀，距離主要經(jīng)濟(jì)中心較遠(yuǎn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以畜牧業(yè)為主，農(nóng)村環(huán)境貧困程度相對較深。處于較低水平和低水平貧困的區(qū)縣共有29個，主要分布在河西走廊中段的張掖、金昌和武威。該區(qū)平均坡度僅有6.93°，15°以下坡度面積比例高達(dá)84.38%，耕地有效灌溉面積比例為63.41%，單位面積糧食產(chǎn)量達(dá)6 749.70 kg/hm2，依托平坦的地勢、豐富的光熱資源和便利的灌溉等優(yōu)越的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，土地產(chǎn)出水平高，開發(fā)潛力大。

2.1.4 農(nóng)村空間貧困水平 2016年甘肅農(nóng)村空間貧困綜合指數(shù)平均值為0.516，整體處于較高貧困水平。其中，高水平和較高水平貧困縣域有48個，低水平和較低水平貧困縣域共有37個。全省農(nóng)村空間貧困程度差異較大，貧困程度最低的金川區(qū)和貧困程度最高的舟曲縣，空間貧困綜合指數(shù)相差0.289。

從空間分布來看，甘肅農(nóng)村空間貧困格局存在明顯的地域分異特征，東南部以高水平和較高水平貧困區(qū)縣為主，西北部則以低水平和較低水平貧困區(qū)縣為主，整體呈東南向西北依次降低的空間格局（圖1d）。具體而言，高水平和較高水平貧困區(qū)主要分布在隴南、甘南、定西和慶陽等地區(qū)，惡劣的自然環(huán)境，落后的社會經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)以及低效的生產(chǎn)方式等因素共同作用導(dǎo)致上述地區(qū)處于高度貧困水平，這些地區(qū)也是甘肅未來脫貧攻堅任務(wù)最艱巨的地區(qū)。低水平和較低水平貧困區(qū)集中分布在金昌、張掖、酒泉、蘭州以及西峰、崆峒等市轄區(qū)，這些地區(qū)資源環(huán)境承載能力強(qiáng)，是全省重點(diǎn)優(yōu)化開發(fā)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境維度的貧困水平均較低。通過與甘肅省國家連片特困區(qū)對比發(fā)現(xiàn)，高水平和較高水平貧困區(qū)與連片特困區(qū)大致重合，表明甘肅省現(xiàn)階段確定的脫貧攻堅重點(diǎn)區(qū)域與全省貧困實(shí)際分布格局基本相符。

2.2 甘肅省農(nóng)村空間貧困空間關(guān)聯(lián)格局分析

利用GeoDa軟件對甘肅農(nóng)村空間貧困水平進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，得到Moran'sI指數(shù)值為0.763，Z值為10.572，通過0.01顯著性水平下檢驗。結(jié)果表明甘肅農(nóng)村空間貧困整體上呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)，空間集聚效應(yīng)明顯，即農(nóng)村空間貧困程度較高（較低）的縣域在空間上集聚分布。同時表明各縣域空間貧困水平不僅與自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源稟賦等因素有關(guān)，而且還會受到相鄰地區(qū)空間擴(kuò)散效應(yīng)的潛在影響。

進(jìn)一步計算局部Moran'sI指數(shù)，以揭示省域內(nèi)部農(nóng)村空間貧困的局部空間集聚特征，將計算結(jié)果生成LISA聚類圖（圖2）?？梢?，甘肅農(nóng)村空間貧困的空間關(guān)聯(lián)模式以正相關(guān)集聚（H-H集聚、L-L集聚）為主，呈“東南高、西北低”的空間格局。具體來看，H-H集聚區(qū)分布在隴南、甘南東部及定西南部，這類區(qū)域地處偏僻，自然生態(tài)環(huán)境惡劣，經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，農(nóng)村公共服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施匱乏，對外交通不便，難以接收到中心城市的輻射帶動，區(qū)域整體地理資本稟賦低劣且改善難度大，造成農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)低水平循環(huán)累積因果式發(fā)展[4]，貧困呈地域性集中態(tài)勢，逐步形成空間貧困陷阱區(qū)。L-L集聚區(qū)分布在張掖、酒泉和金昌，這類區(qū)域地處河西走廊，綠洲農(nóng)業(yè)歷史悠久，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力強(qiáng)，已初步形成現(xiàn)代工業(yè)集群，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，農(nóng)民收入高且穩(wěn)定，農(nóng)村各類基礎(chǔ)設(shè)施配套較為完善；位于絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶要沖位置，交通區(qū)位條件優(yōu)越，在建設(shè)“一帶一路”相關(guān)政策帶動下，將進(jìn)一步促進(jìn)該區(qū)域的發(fā)展和人民生活水平的提高，因而形成甘肅省內(nèi)空間貧困低值集聚區(qū)。H-L集聚區(qū)僅有天?？h，即天?？h農(nóng)村空間貧困水平較高，被周圍空間貧困水平低值縣域所包圍；無L-H集聚區(qū)分布。

圖2 甘肅農(nóng)村空間貧困LISA聚類圖Fig. 2 LISA cluster map of the spatial poverty in rural areas of Gansu Province

2.3 甘肅省農(nóng)村空間貧困地域分異影響因素分析

2.3.1 影響因子選擇與處理 考慮數(shù)據(jù)表征性及可獲取性，同時參考已有研究[22-23]，選取農(nóng)民人均純收入（X1）、二、三產(chǎn)業(yè)占GDP比例（X2）、財政自給率（X3）、城鎮(zhèn)化率（X4）、農(nóng)村文盲率（X5）、農(nóng)村農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比例（X6）、每千人醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)（X7）、農(nóng)村自來水供水人口比例（X8）、農(nóng)村人均住房建筑面積（X9）、農(nóng)村人均耕地面積（X10）、15°以下坡度面積比例（X11）、距所在地級市距離（X12）、每千人公路里程數(shù)（X13）等13項指標(biāo)。為綜合反映原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，消除各指標(biāo)間的多重共線性，本文采用主成分分析對13項指標(biāo)進(jìn)行降維處理。按照特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取得到5個主成分，其方差累計貢獻(xiàn)率達(dá)到86.17%，說明5個主成分涵蓋了原始數(shù)據(jù)大部分信息。其中，主成分1對X1、X2、X4有較高載荷，主成分2對X10、X11有較高載荷，主成分3對X5、X6具有較高載荷，主成分4對X12、X13有較高載荷，主成分5對X9、X8具有較高載荷。因此，可以將5個主成分分別命名為經(jīng)濟(jì)發(fā)展、自然稟賦、人力資源、交通區(qū)位和社會民生。

2.3.2 SLM和GWR模型結(jié)果分析 由上文分析發(fā)現(xiàn)，甘肅農(nóng)村空間貧困呈現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)性，采用傳統(tǒng)線性回歸模型分析影響因素將出現(xiàn)結(jié)果異方差和自相關(guān)誤差。因此，本文以縣域農(nóng)村空間貧困綜合指數(shù)為因變量，5個主成分為自變量，使用queen矩陣作為空間權(quán)重，構(gòu)建空間回歸模型。在空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM）選擇時（表3），LMLAG和R-LMLAG統(tǒng)計量在1%水平下顯著，而LMERR和R-LMERR統(tǒng)計量未通過檢驗，依據(jù)Anselin等[29]建議的判定準(zhǔn)則，本研究選擇SLM模型較為合適。結(jié)果顯示：SLM模型的R2為0.864，5個自變量均通過顯著性檢驗。其中，自然稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會民生與農(nóng)村空間貧困水平呈負(fù)相關(guān)，人力資源和交通區(qū)位與農(nóng)村空間貧困水平呈正相關(guān)。在其他變量不變的前提下，5個因子對農(nóng)村空間貧困的影響程度從大到小依次為：自然稟賦＞經(jīng)濟(jì)發(fā)展＞社會民生＞人力資源＞交通區(qū)位。

表3 SLM模型回歸結(jié)果和空間依賴性檢驗Table 3 Results of the SLM model and tests of the spatial dependence

表3中Breusch-Pagan統(tǒng)計量顯示，縣域農(nóng)村空間貧困綜合指數(shù)與解釋變量均存在空間非穩(wěn)定性，需要利用GWR模型來解決這種空間非均衡性問題。采用ArcGIS 10.2提供的GWR工具對農(nóng)村空間貧困的影響因素進(jìn)行地理加權(quán)回歸分析，結(jié)果顯示：GWR模型的R2為0.871，高于SLM模型，AICc值為-565.105，比SLM模型要小，說明GWR模型的擬合性能較SLM模型有一定程度提升。將甘肅空間貧困不同類型分區(qū)影響因子的回歸系數(shù)均值進(jìn)行匯總（表4）。同時，為更清晰地反映5個因子對空間貧困影響程度的空間分異特征，利用GIS平臺繪制GWR模型各自變量回歸系數(shù)的空間分布圖（圖3）。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)村空間貧困水平呈負(fù)相關(guān)（圖3a）。從空間異質(zhì)性來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展回歸系數(shù)的絕對高值集中分布在甘肅東部和南部地區(qū)，絕對低值區(qū)位于河西走廊的酒泉和張掖，整體呈東南向西北遞減分布。從貧困分區(qū)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高水平和較高水平貧困區(qū)影響更為顯著。穩(wěn)定持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長是減貧的重要基礎(chǔ)，甘肅東部和南部等高水平貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)層次，城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)民人均收入均較低，經(jīng)濟(jì)貧困依然是其貧困問題的核心維度，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展是降低該區(qū)空間貧困水平的有效途徑。

自然稟賦與農(nóng)村空間貧困水平呈負(fù)相關(guān)（圖3b）。從空間上看，自然稟賦回歸系數(shù)絕對值呈“中間高，兩翼低”的分布態(tài)勢，其敏感區(qū)位于武威、金昌和白銀等地，但不同類型貧困區(qū)受自然稟賦影響的差異較小。自然條件和資源承載能力會顯著影響農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平和生產(chǎn)效率，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，武威和金昌等地自然條件和資源稟賦相對較好，充分發(fā)揮自然資源優(yōu)勢對該區(qū)空間貧困水平的降低具有明顯的促進(jìn)作用。

圖3 GWR模型回歸系數(shù)空間分布Fig. 3 Spatial distribution of the regression coefficients in the GWR model

因農(nóng)村文盲率、農(nóng)村農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比例為正向指標(biāo)，故人力資源與農(nóng)村空間貧困水平呈正相關(guān)（圖3c）。從空間上看，回歸系數(shù)高值集中分布在張掖及酒泉東部，低值分布在慶陽、隴南及阿克塞縣、瓜州縣，整體呈東南向西北遞增的分布規(guī)律。從貧困分區(qū)上看，低水平貧困區(qū)受人力資本因素影響較大。低水平貧困區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，二、三產(chǎn)業(yè)比重高，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)較少，勞動力素質(zhì)相對較高，非農(nóng)收入占家庭總收入比重低，因而該區(qū)空間貧困水平對人力資本影響較為敏感。

交通區(qū)位與農(nóng)村空間貧困水平呈正相關(guān)（圖3d）。在空間上，回歸系數(shù)高值集中在隴南和天水，低值集中在酒泉、張掖和金昌，整體呈“東南高、西北低”的空間分布特征。從貧困分區(qū)來看，高水平貧困區(qū)受交通區(qū)位條件影響較大。高水平貧困區(qū)多地處高原山地地區(qū)，交通閉塞，區(qū)域可達(dá)性差，難以受到中心城市在公共基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和勞動力遷移等方面的輻射帶動，地理區(qū)位劣勢明顯，落后的交通區(qū)位條件嚴(yán)重制約了該區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貧困群眾生產(chǎn)生活水平的提高。

社會民生與農(nóng)村空間貧困水平呈負(fù)相關(guān)（圖3e）。從空間上來看，甘南、隴南和定西為絕對低值集聚區(qū)，酒泉和張掖為絕對高值集聚區(qū)，社會民生的影響強(qiáng)度整體上由南向北逐步遞增。從貧困分區(qū)上看，低水平貧困區(qū)受社會民生影響較大。農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)水平的提高能顯著改善農(nóng)村生產(chǎn)生活效率，增強(qiáng)貧困人口的自我發(fā)展能力，降低貧困地區(qū)自然生態(tài)和社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境的脆弱性。低水平貧困地區(qū)貧困群眾已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)維度上的穩(wěn)定脫貧，因生態(tài)移民占該區(qū)貧困人口的絕大部分，移民搬遷地的衛(wèi)生、教育、文化等公共服務(wù)配套設(shè)施還比較欠缺，這一定程度影響了該區(qū)農(nóng)村空間貧困水平的降低。

3 結(jié)論與對策建議

3.1 結(jié)論

本文以空間貧困理論為導(dǎo)向，構(gòu)建了包含經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境3個維度的農(nóng)村空間貧困評價體系，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型、空間自相關(guān)分析及GWR模型等方法分析了甘肅農(nóng)村空間貧困地域分異特征，揭示了農(nóng)村空間貧困地域分異的驅(qū)動因素及其空間分異規(guī)律。結(jié)論如下：

1）2016 年甘肅農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境及空間貧困水平地域分異明顯。其中，農(nóng)村空間貧困總體處于較高水平，在空間上呈東南向西北逐漸降低的分布趨勢。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困水平普遍較高，表現(xiàn)出高水平貧困區(qū)縣大范圍集中分布的空間特征。農(nóng)村社會貧困水平整體較低，在空間上沿蘭新鐵路形成“東南—西北”走向的低水平貧困帶。農(nóng)村環(huán)境貧困程度較深，呈“兩翼高、中間低”的空間格局。

2）甘肅農(nóng)村空間貧困存在顯著的空間正相關(guān)，H-H集聚區(qū)分布在隴南、甘南東部及定西南部，L-L集聚區(qū)分布在張掖、酒泉和金昌。受自身地理資本稟賦和空間溢出效應(yīng)的綜合作用，H-H集聚區(qū)易陷入空間貧困陷阱。

3）自然稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會民生、人力資源及交通區(qū)位是甘肅農(nóng)村空間貧困地域差異的主要影響因素，其中自然稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會民生與農(nóng)村空間貧困水平呈負(fù)相關(guān)，人力資源和交通區(qū)位與農(nóng)村空間貧困水平呈正相關(guān)，各影響因素作用強(qiáng)度空間異質(zhì)性特征明顯。

3.2 對策建議

綜上可知，甘肅農(nóng)村空間貧困及影響因素區(qū)域差異顯著，因此，在脫貧攻堅過程中，應(yīng)根據(jù)各貧困類型區(qū)的貧困特征與致貧原因，“對癥下藥、靶向治療”，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可持續(xù)脫貧的目標(biāo)。

高水平貧困區(qū)是經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境綜合貧困區(qū)。應(yīng)加大生態(tài)扶貧力度，積極落實(shí)生態(tài)補(bǔ)償制度，因地制宜實(shí)施生態(tài)移民搬遷政策。依托區(qū)域資源優(yōu)勢，著重發(fā)展馬鈴薯產(chǎn)業(yè)、中藥材產(chǎn)業(yè)、畜牧業(yè)等地域特色農(nóng)業(yè)及農(nóng)副產(chǎn)品深加工業(yè)，扶持甘南草原游、臨夏回族風(fēng)情游等少數(shù)民族特色旅游業(yè)發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)民脫貧增收。進(jìn)一步完善交通基礎(chǔ)設(shè)施，加快區(qū)際交通主干道和鄉(xiāng)村公路建設(shè)，提升已有道路通行能力。長遠(yuǎn)來看，需加大對職業(yè)教育、中高等教育的支持力度，全面提升貧困人口的受教育水平和科學(xué)文化素質(zhì)，阻止貧困代際傳遞。

較高水平貧困區(qū)主要位于隴東和隴中黃土高原地區(qū)，自然稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子對該區(qū)的貧困影響效應(yīng)較為明顯?？梢酝ㄟ^土地整理、農(nóng)田水利工程、水土流失治理等措施改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，發(fā)展現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)，建設(shè)蔬菜產(chǎn)業(yè)和林果產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)加工基地。積極培育農(nóng)業(yè)合作社等新型集體經(jīng)濟(jì)主體，引導(dǎo)農(nóng)戶以資源入股、土地流轉(zhuǎn)等多種方式參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，增加農(nóng)民收入。加強(qiáng)勞動力就業(yè)技能培訓(xùn)，拓寬就業(yè)渠道，積極引導(dǎo)農(nóng)村剩余勞動力向周邊發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移就業(yè)。

較低水平貧困區(qū)受自然稟賦和社會民生因子影響較顯著。該區(qū)應(yīng)通過統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展，加大對農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和社會公共事業(yè)的資金投入和政策傾斜。開展農(nóng)業(yè)科技推廣和技能培訓(xùn)，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。充分利用鄰近城市的優(yōu)勢，將特色農(nóng)業(yè)、觀光農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)緊密結(jié)合起來，發(fā)展城市近郊鄉(xiāng)村特色旅游業(yè)，并以此帶動其他類型服務(wù)業(yè)發(fā)展，吸納非農(nóng)勞動力就業(yè)。

低水平貧困區(qū)環(huán)境貧困水平相對較高，人力資源和社會民生因子對該區(qū)影響較大。需加速生態(tài)環(huán)境重建，發(fā)展以絲路文化為特色的生態(tài)旅游業(yè)，推進(jìn)生態(tài)移民鄉(xiāng)村公共基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施的完善，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化。在人力資源方面，圍繞就業(yè)市場需求，依據(jù)各行業(yè)對專業(yè)人員基本技能的要求開展培訓(xùn)，促進(jìn)區(qū)域人才結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)。