斯麗娟 王超群

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)扶貧工作取得顯著成效，貧困人口從1978年的7.7億人下降到2018年的1660萬(wàn)人，貧困發(fā)生率從97.5%下降到1.7%。從1986年開(kāi)始我國(guó)實(shí)施以貧困縣為瞄準(zhǔn)對(duì)象的大規(guī)模區(qū)域和開(kāi)發(fā)式扶貧戰(zhàn)略(周玉龍等，2019)，在當(dāng)時(shí)財(cái)政資金有限的情況下，貧困縣的設(shè)立是我國(guó)早期取得重大扶貧成效的有效舉措之一(方迎風(fēng)，2019)。貧困縣脫貧數(shù)量呈逐年遞增態(tài)勢(shì)，但是個(gè)別地方脫貧質(zhì)量卻不高，存在返貧問(wèn)題。2018年2月12日，習(xí)近平總書(shū)記在四川省成都市召開(kāi)的打好精準(zhǔn)脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)座談會(huì)上指出，全面打好脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，必須聚焦深度貧困地區(qū)，把提高脫貧質(zhì)量放在首位。2019年4月16日，習(xí)近平總書(shū)記在解決“兩不愁，三保障”突出問(wèn)題座談會(huì)上再次強(qiáng)調(diào)，脫貧既要看數(shù)量，更要看質(zhì)量，要多管齊下提高脫貧質(zhì)量，鞏固脫貧成果。當(dāng)前我國(guó)即將進(jìn)入緩解相對(duì)貧困的新階段，如何提升脫貧質(zhì)量，鞏固脫貧成果，建立解決相對(duì)貧困的長(zhǎng)效機(jī)制成為我國(guó)扶貧工作的重點(diǎn)。因此研究扶貧質(zhì)量對(duì)于評(píng)價(jià)我國(guó)區(qū)域扶貧效果和國(guó)家進(jìn)一步精準(zhǔn)制定相對(duì)貧困治理措施具有借鑒意義。

目前有關(guān)“質(zhì)量”的研究中對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量(譚崇臺(tái)，2014；鄧悅，2019)、城市發(fā)展質(zhì)量(范建雙等，2016)的探討一直是學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)，扶貧或脫貧質(zhì)量領(lǐng)域的研究尚處于起步階段，且多數(shù)是圍繞如何提高脫貧質(zhì)量做出的實(shí)踐性的經(jīng)驗(yàn)和總結(jié)，僅有少量文獻(xiàn)對(duì)脫貧質(zhì)量進(jìn)行了概念界定和定量評(píng)估。鄭長(zhǎng)德(2018)在界定“脫貧質(zhì)量”的基礎(chǔ)上首次提出脫貧質(zhì)量的分析框架，認(rèn)為脫貧質(zhì)量維度可以從個(gè)人能力剝奪以及稟賦與生計(jì)兩個(gè)維度出發(fā)。王漢杰等(2020)基于能力貧困理論構(gòu)建農(nóng)戶脫貧質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用調(diào)查的微觀數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)農(nóng)戶的脫貧質(zhì)量。縱觀現(xiàn)有研究，首先對(duì)于扶貧質(zhì)量的測(cè)度與評(píng)估大多數(shù)采用微觀數(shù)據(jù)從個(gè)體或家庭層面上構(gòu)建指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，很少有研究從宏觀層面上探討區(qū)域扶貧質(zhì)量。其次有關(guān)扶貧質(zhì)量的研究多從靜態(tài)角度出發(fā)，對(duì)于其空間特征及時(shí)空動(dòng)態(tài)變化鮮有探討。

傳統(tǒng)的扶貧質(zhì)量評(píng)估主要以入戶調(diào)查的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，往往存在收集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)耗時(shí)費(fèi)力、統(tǒng)計(jì)口徑不統(tǒng)一等問(wèn)題，而夜間燈光數(shù)據(jù)是客觀反映人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的一種數(shù)據(jù)(李德仁等，2015)，能有效克服統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失和具體操作方面的人為干擾。其次由于區(qū)域稟賦的異質(zhì)性，貧困呈現(xiàn)一定的區(qū)域性特征，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)缺乏空間屬性信息，而夜間燈光數(shù)據(jù)能較好彌補(bǔ)這一不足，為研究扶貧質(zhì)量的區(qū)域性差異提供相匹配的數(shù)據(jù)。并且隨著后脫貧時(shí)代的到來(lái)，建立貧困監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制是重點(diǎn)(陳弘，2019)，夜間燈光數(shù)據(jù)的時(shí)空連續(xù)性和時(shí)效性能夠滿足貧困發(fā)展動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。因此，利用夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)扶貧質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，將有效地提高傳統(tǒng)扶貧質(zhì)量評(píng)估的精準(zhǔn)性和時(shí)效性，對(duì)貧困地區(qū)扶貧質(zhì)量精準(zhǔn)測(cè)度、探討區(qū)域性差異以及扶貧質(zhì)量發(fā)展動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)具有重要作用(向運(yùn)華，2019)。利用夜間燈光數(shù)據(jù)的研究主要分為兩類：一類是直接將夜間燈光數(shù)據(jù)作為衡量某一變量的代理變量，探討與其他變量之間的關(guān)系研究(秦蒙等，2019)，另一類則是通過(guò)探討構(gòu)建的指標(biāo)變量與夜間燈光數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，得到基于夜間燈光數(shù)據(jù)估算某一變量的模型(吳健生等，2014)。Wang等(2012)采用17項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)建立綜合貧困指數(shù)對(duì)中國(guó)省域尺度的貧困情況進(jìn)行測(cè)算，探討了平均夜間燈光指數(shù)與綜合貧困指數(shù)具有高度相關(guān)性，表明DMSP/OLS數(shù)據(jù)有助于評(píng)估貧困問(wèn)題。

鑒于此，本文通過(guò)將構(gòu)建的平均夜間燈光指數(shù)(ANLI)和區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行回歸，建立基于夜間燈光數(shù)據(jù)的區(qū)域扶貧質(zhì)量測(cè)算模型，進(jìn)行我國(guó)貧困縣的扶貧質(zhì)量測(cè)度以及時(shí)空演變特征探討，旨在于宏觀層面上探究我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量變遷特征。本文的創(chuàng)新主要在于：第一，利用夜間燈光數(shù)據(jù)從宏觀層面上對(duì)我國(guó)扶貧質(zhì)量進(jìn)行研究，為評(píng)估區(qū)域扶貧質(zhì)量提供了一種新的測(cè)算思路。第二，基于區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展理論，構(gòu)建區(qū)域扶貧質(zhì)量評(píng)價(jià)體系框架，能夠在一定程度上彌補(bǔ)現(xiàn)有研究對(duì)扶貧質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的不足；第三，探究我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量的時(shí)空演變，有利于整體把握21世紀(jì)以來(lái)我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量的時(shí)空格局及演變的主體脈絡(luò)。

二、基于夜間燈光數(shù)據(jù)的區(qū)域扶貧質(zhì)量測(cè)度

(一)區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)的構(gòu)建

1.扶貧質(zhì)量維度選取及指標(biāo)說(shuō)明

從能力剝奪的角度來(lái)看，扶貧質(zhì)量即為滿足脫貧的要求，高質(zhì)量扶貧就是高水平滿足脫貧的要求，而脫貧要求就是各項(xiàng)能力持續(xù)穩(wěn)定地超過(guò)貧困線，不僅僅包含收入，還包含健康、教育、生活水平等方面(鄭長(zhǎng)德，2018；宋澤，2018)。從致貧因素考慮，穩(wěn)定持續(xù)地消除致貧因素即可認(rèn)為是有質(zhì)量的扶貧，從稟賦結(jié)構(gòu)與生計(jì)資本來(lái)看，致貧因素包括自然資本、社會(huì)資本、物質(zhì)資本等。高質(zhì)量扶貧離不開(kāi)貧困地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展，提升貧困地區(qū)的綜合發(fā)展能力，在區(qū)域尺度上表現(xiàn)為短期或長(zhǎng)期均實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、生態(tài)效益的同向發(fā)展(樊杰等，2019)，貧困人口能夠通過(guò)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的“涓流”機(jī)制受益來(lái)實(shí)現(xiàn)地區(qū)扶貧質(zhì)量的提升。因此本文從區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展理論(孫久文等，2020)出發(fā)，將區(qū)域扶貧質(zhì)量置于縣域發(fā)展的背景下，遵循評(píng)價(jià)指標(biāo)的科學(xué)性、系統(tǒng)性、層次性和可操作性等原則，最終分別從經(jīng)濟(jì)維度、社會(huì)維度和環(huán)境維度三大方面展開(kāi)，選取了10個(gè)指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域扶貧質(zhì)量測(cè)度指標(biāo)體系。

(1)經(jīng)濟(jì)維度。經(jīng)濟(jì)發(fā)展是提升一個(gè)地區(qū)扶貧質(zhì)量的重要驅(qū)動(dòng)力和手段，反映地區(qū)的綜合經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能力。因此本文用人均GDP表征地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，農(nóng)民人均純收入表征貧困人口的收入水平，人均公共財(cái)政預(yù)算收入表征地區(qū)財(cái)政能力。

(2)社會(huì)維度。盡管我國(guó)居民人均收入不斷增加，人民生活質(zhì)量不斷提高，但是基本公共服務(wù)仍存在不均衡發(fā)展的問(wèn)題(余泳澤等，2018)。而社會(huì)發(fā)展反映一個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)生活、醫(yī)療教育以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平(歐名豪等，2004)。因此本文選取農(nóng)村人均用電量表征農(nóng)村地區(qū)的生產(chǎn)生活水平，教育支出占總公共預(yù)算支出的比重表征教育水平，每千人醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)表征醫(yī)療水平，城鎮(zhèn)化率表征地區(qū)社會(huì)發(fā)展程度，人均全社會(huì)固定資產(chǎn)投資表征基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。

(3)環(huán)境維度。自然環(huán)境稟賦不利是使一個(gè)地區(qū)陷入貧困陷阱的基礎(chǔ)性因素，我國(guó)貧困地區(qū)多處于自然環(huán)境條件差的區(qū)域，主要分布在西北或西南地區(qū)，這些地區(qū)或是降水稀少、干旱嚴(yán)重，或是山高坡陡，水土流失嚴(yán)重。這樣的自然環(huán)境一方面導(dǎo)致這些地區(qū)生產(chǎn)方式仍以傳統(tǒng)初級(jí)的農(nóng)牧業(yè)為主，難以形成規(guī)模化生產(chǎn)，另一方面水資源嚴(yán)重匱乏是制約干旱地區(qū)發(fā)展的首要因素，而降水年際分配不均會(huì)導(dǎo)致旱澇災(zāi)害嚴(yán)重，同樣不利于提升地區(qū)的扶貧質(zhì)量。因此本文選取年平均降水量表征地區(qū)的生態(tài)環(huán)境，選取15°以上坡度面積占比表征地區(qū)地形條件。

2.權(quán)重確定

為克服主、客觀權(quán)重計(jì)算方法缺陷，本文主要利用客觀性較強(qiáng)的熵權(quán)法和主觀性較強(qiáng)的層次分析法分別求取權(quán)重，最后求取兩個(gè)的均值作為本指標(biāo)體系指標(biāo)層的權(quán)重。

表1 區(qū)域扶貧質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

借鑒相關(guān)文獻(xiàn)(Yu 等，2015；潘竟虎等，2016)，本文以重慶市各區(qū)縣作為扶貧質(zhì)量指數(shù)與平均夜間燈光指數(shù)建模的樣本區(qū)，指標(biāo)體系中年平均降水量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，為經(jīng)過(guò)空間插值得到的中國(guó)年平均降水量柵格數(shù)據(jù)，然后通過(guò)GIS區(qū)域統(tǒng)計(jì)得到重慶市各區(qū)縣的年平均降水量。15°以上坡度面積占比來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載的數(shù)字高程模型(DEM)，經(jīng)過(guò)GIS處理得到。其余指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自重慶市各區(qū)縣的統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、中國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒以及《中國(guó)農(nóng)村貧困監(jiān)測(cè)報(bào)告》。

選擇將重慶市各區(qū)縣作為區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)與平均夜間燈光指數(shù)建模的樣本區(qū)具有一定的代表性。區(qū)域發(fā)展不平衡和貧困被認(rèn)為是重慶市經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的主要限制因素(Yu 等，2015)。首先重慶市各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平差異較大，2018年人均GDP總量最高的渝中區(qū)達(dá)到了18萬(wàn)元，而總量最小的渝東地區(qū)的巫溪縣、酉陽(yáng)縣、云陽(yáng)縣只有2萬(wàn)多元，相差近9倍之多，可見(jiàn)重慶市區(qū)域發(fā)展極不平衡，兩極分化顯著。其次重慶市38個(gè)縣區(qū)中有31個(gè)扶貧任務(wù)區(qū)縣、14個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣、2個(gè)集中連片特困地區(qū)，貧困程度相對(duì)較為嚴(yán)重，能夠作為研究貧困縣扶貧質(zhì)量的代表區(qū)域。第三，重慶市地貌特征明顯，主要以山地、丘陵為主，同時(shí)也有局部地區(qū)地形相對(duì)平坦，整體上地形分異較大。

針對(duì)構(gòu)建的指標(biāo)體系中原始數(shù)據(jù)量綱不統(tǒng)一的問(wèn)題，首先對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，又因包含正負(fù)兩種指標(biāo)，因此在進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí)對(duì)正負(fù)指標(biāo)分別采取不同的方法。對(duì)于正指標(biāo)，一般可令：

(1)

對(duì)于負(fù)指標(biāo)，一般可令：

(2)

式中，Zij為無(wú)量綱值，Yij為不同方案下的指標(biāo)屬性值，Ymax、Ymin分別為指標(biāo)Cj的最大值和最小值。采用上述公式，經(jīng)過(guò)整理計(jì)算得出重慶市各區(qū)縣扶貧質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值。

4.區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)構(gòu)建

依據(jù)上述指標(biāo)權(quán)重及標(biāo)準(zhǔn)化值的確定，建立了區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)。計(jì)算式為：

(3)

其中：PQs為通過(guò)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出的區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)；i為從1到10的某個(gè)指標(biāo)；xi為第i個(gè)指標(biāo)無(wú)量綱后的值；ωi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

(二)平均夜間燈光指數(shù)的構(gòu)建

本文采用的夜間燈光數(shù)據(jù)包含兩個(gè)數(shù)據(jù)源，2000-2013年夜間燈光數(shù)據(jù)采用中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心已處理好的DMSP/OLS衛(wèi)星數(shù)據(jù)，DN值范圍為0-63。2014-2018年夜間燈光數(shù)據(jù)采用來(lái)源于美國(guó)國(guó)家地球物理數(shù)據(jù)中心(National Geophysical Data Center, NGDC)原始的NPP/VIIRS衛(wèi)星數(shù)據(jù)。對(duì)NPP/VIIRS數(shù)據(jù)處理步驟包括：(1)將NPP/VIIRS月數(shù)據(jù)采用平均值法合成年度數(shù)據(jù)，并投影重采樣得到與DMSP/OLS數(shù)據(jù)相同的坐標(biāo)系和空間分辨率。(2)采用最大閾值法去除火光和廢棄物燃燒等暫時(shí)性燈光和背景噪聲，進(jìn)行NPP/VIIRS數(shù)據(jù)校正處理(徐康寧等，2015)。(3)建立DMSP/OLS與NPP/VIIRS兩類數(shù)據(jù)重合期(2013年)的回歸關(guān)系，利用回歸模型對(duì)2014-2018年NPP/VIIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，實(shí)現(xiàn)兩類數(shù)據(jù)的一致性和可對(duì)比性。

一般而言，某區(qū)域的燈光總量(總強(qiáng)度)或平均燈光(燈光密度)強(qiáng)度可以反映該區(qū)域的燈光特征。本文主要構(gòu)建了區(qū)域平均夜間燈光指數(shù)(ANLI，Average Nighttime Light Index)，計(jì)算式為：

(4)

式中，P為縣級(jí)行政單元像元的個(gè)數(shù)；ANLI為區(qū)域平均夜間燈光指數(shù)；DNP為第P個(gè)像元的DN值。

(三)平均夜間燈光指數(shù)與扶貧質(zhì)量指數(shù)的關(guān)系

通過(guò)上述公式分別計(jì)算出以重慶市為樣本區(qū)的區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)和平均夜間燈光指數(shù)，以平均夜間燈光指數(shù)(ANLI)作為解釋變量，區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)作為被解釋變量，探討兩者之間的關(guān)系，并構(gòu)建兩者之間的回歸模型。分別采用線性、非線性、指數(shù)型和對(duì)數(shù)型等多種回歸方式將樣本區(qū)重慶市各區(qū)縣的ANLI與扶貧質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行回歸分析，對(duì)比發(fā)現(xiàn)一元線性方程擬合效果最好。因此，本文采用一元線性方程對(duì)2000-2018年重慶市各區(qū)縣的ANLI與扶貧質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行回歸擬合。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩者之間存在明顯的線性關(guān)系，決定系數(shù)R2分別為0.831、0.712、0.827、0.829、0.703、0.783、0.725。為了檢驗(yàn)結(jié)果的可信度，對(duì)2000-2018年間的擬合結(jié)果進(jìn)行F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)。2000-2018年間F值分別為156.778、114.637、223.264、178.612、101.785、123.293、115.107；t值分別為15.192、15.578、13.837、14.581、12.780、11.090、10.893，所有F值和t值均大于臨界值表中F0.01,35與t0.01,36，表明各年份的ANLI與扶貧質(zhì)量指數(shù)之間的回歸模型都通過(guò)了檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如圖1。

(四)區(qū)域扶貧質(zhì)量測(cè)度及精度檢驗(yàn)

將上述通過(guò)利用重慶市作為樣本區(qū)構(gòu)建的2000-2018年平均夜間燈光指數(shù)(ANLI)與扶貧質(zhì)量指數(shù)的回歸模型用于估算全國(guó)范圍的區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)。對(duì)全國(guó)范圍的DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算，得到全國(guó)各縣的平均夜間燈光數(shù)據(jù)，利用該回歸模型即得到全國(guó)各縣2000-2018年的扶貧質(zhì)量指數(shù)。為確保在長(zhǎng)時(shí)間序列的研究中使研究區(qū)域保持一貫性、連續(xù)性和可對(duì)比性，本文研究區(qū)域?yàn)椤秶?guó)家扶貧開(kāi)發(fā)工作重點(diǎn)縣名單》中所劃分出來(lái)的592個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣，從全國(guó)層面提取出研究區(qū)域，即得到2000-2018年592個(gè)貧困縣的扶貧質(zhì)量指數(shù)。

為了檢驗(yàn)該回歸模型能否作為測(cè)算全國(guó)范圍內(nèi)區(qū)域扶貧質(zhì)量指數(shù)的一般性模型，選取寧夏回族自治區(qū)所轄區(qū)縣作為檢驗(yàn)區(qū)，將利用指標(biāo)計(jì)算出的寧夏回族自治區(qū)各區(qū)縣的扶貧質(zhì)量指數(shù)和基于夜間燈光數(shù)據(jù)估算得到的扶貧質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行對(duì)比。以寧夏回族自治區(qū)作為檢驗(yàn)區(qū)的原因在于，寧夏屬于典型的黃土丘陵溝壑區(qū)，貧困程度較高,寧夏有7個(gè)縣區(qū)屬于國(guó)家劃定的六盤(pán)山集中連片特困區(qū)，且寧夏內(nèi)部各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不平衡，北部川區(qū)靈武市的人均GDP約是南部山區(qū)隆德縣的16倍，南北發(fā)展差異顯著。根據(jù)以下公式，對(duì)基于夜間燈光數(shù)據(jù)測(cè)度區(qū)域扶貧質(zhì)量的模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)。

圖1 2000-2018年重慶市各區(qū)縣扶貧質(zhì)量指數(shù)與ANLI之間的回歸結(jié)果

(5)

RE=(PQe-PQs)/PQs×100%

(6)

式中，ARE為平均相對(duì)誤差；RE為相對(duì)誤差；PQe為某區(qū)縣基于夜間燈光指數(shù)回歸模型估算的扶貧質(zhì)量指數(shù)；PQs為某區(qū)縣基于前述指標(biāo)體系計(jì)算的扶貧質(zhì)量指數(shù)；下標(biāo)e代表estimated(估算)，下標(biāo)s代表statistical(計(jì)算)；n為縣區(qū)數(shù)目。

根據(jù)精度檢驗(yàn)公式計(jì)算得到寧夏各區(qū)縣基于夜間燈光數(shù)據(jù)模型估算出的扶貧質(zhì)量指數(shù)的平均相對(duì)誤差為14.66%。國(guó)內(nèi)外并沒(méi)有利用夜間燈光數(shù)據(jù)估算區(qū)域扶貧質(zhì)量的精度檢驗(yàn)的相關(guān)研究，但可以基于利用夜間燈光數(shù)據(jù)估算其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)參數(shù)的精度進(jìn)行橫向?qū)Ρ?。潘?jìng)虎等(2016)利用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)的多維貧困進(jìn)行識(shí)別，對(duì)其模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)得陜西省的平均相對(duì)誤差為12.51%；Shi等(2014)基于校正過(guò)的NPP-VIIRS數(shù)據(jù)估計(jì)中國(guó)各省份電力消費(fèi)，平均相對(duì)誤差為20.8%；而Li等(2013)利用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)估算地區(qū)生產(chǎn)總值，對(duì)其模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)后平均相對(duì)誤差達(dá)到40.4%，由此可見(jiàn)，本文以重慶市為樣本區(qū)所構(gòu)建的基于夜間燈光數(shù)據(jù)測(cè)度區(qū)域扶貧質(zhì)量的模型精度相對(duì)較高。

三、中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量的時(shí)空演變特征分析

(一)研究方法

1.全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)是對(duì)某個(gè)屬性值的空間整體相關(guān)程度進(jìn)行估計(jì)。本文運(yùn)用Moran’s I指數(shù)來(lái)考察我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量的整體空間相關(guān)性。Moran’s I指數(shù)的值域范圍在-1到1之間，當(dāng)Moran’s I的值大于0時(shí)，表明我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量的空間相關(guān)性為正，并且越接近于1，空間正相關(guān)性越強(qiáng)，我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量表現(xiàn)出高高集聚和低低集聚的格局。

(7)

2.局部空間自相關(guān)

通常，采用LISA指數(shù)來(lái)反映局部空間自相關(guān)，其實(shí)是對(duì)全局空間Moran’s I指數(shù)在各個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行分解，使得每個(gè)區(qū)域都有一個(gè)相關(guān)指數(shù)，空間位置為i的局部Moran’s I的計(jì)算公式如下：

(8)

式中變量含義與式(7)相同。

3.區(qū)域扶貧質(zhì)量時(shí)空動(dòng)態(tài)變化模型

通過(guò)計(jì)算各貧困縣2000-2018年扶貧質(zhì)量指數(shù)變化的斜率來(lái)判斷其趨勢(shì)類型，計(jì)算公式為：

(9)

式中，n為年份數(shù)，Xi為1至19年的序號(hào)，Ei表示某貧困縣第i年的扶貧質(zhì)量指數(shù)，slope<0表示該貧困縣的扶貧質(zhì)量呈顯著降低趨勢(shì)，slope≥0表示貧困縣的扶貧質(zhì)量呈顯著增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

(二)中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量時(shí)空演變結(jié)果與分析

1.中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量的時(shí)序演進(jìn)特征

從總體上看，2000-2018年中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)特征，平均扶貧質(zhì)量指數(shù)由2000年的0.33上升至2018年的0.367，扶貧質(zhì)量提高了11.19%?？傮w來(lái)看，除了在2003年、2005年、2009年以及2011年這4個(gè)年份的平均扶貧質(zhì)量有所下降外，其他年份的中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量均為上升趨勢(shì)，說(shuō)明我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量在2000-2018年期間逐漸提高。從不同階段來(lái)看：(1)2001-2010年，經(jīng)過(guò)多年的大規(guī)模開(kāi)發(fā)救濟(jì)式扶貧，剩余貧困人口主要集中在自然環(huán)境惡劣、發(fā)展條件差的地區(qū)。這一時(shí)期我國(guó)實(shí)施《中國(guó)農(nóng)村扶貧開(kāi)發(fā)綱要(2001-2010年)》，繼續(xù)深入推進(jìn)開(kāi)發(fā)式扶貧，同時(shí)細(xì)化貧困瞄準(zhǔn)機(jī)制，采取整村推進(jìn)的方式，將貧困人口作為扶貧開(kāi)發(fā)重點(diǎn)，在這一階段我國(guó)貧困人口數(shù)量大幅度減少。(2)2011-2018年，2011以后我國(guó)貧困特征發(fā)生顯著變化，剩余貧困人口分布逐漸分散化，且導(dǎo)致貧困的原因復(fù)雜多樣，通過(guò)區(qū)域發(fā)展的“涓滴效益”帶動(dòng)減貧的作用逐漸削弱，減貧成本增加，脫貧難度加大。這一階段我國(guó)實(shí)施第二個(gè)十年扶貧開(kāi)發(fā)綱要，明確建立精準(zhǔn)扶貧機(jī)制，將貧困戶作為扶貧瞄準(zhǔn)對(duì)象，扶貧目標(biāo)由提高貧困人口的收入逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榘ㄊ杖搿⒕幼?、教育、衛(wèi)生、文化等多個(gè)維度，扶貧手段也逐漸多樣化，因此這一階段在穩(wěn)步減少貧困人口數(shù)量的同時(shí)更注重扶貧質(zhì)量的提升。

從東、中、西、東北四大區(qū)域?qū)用鎭?lái)看，各區(qū)域間貧困縣的扶貧質(zhì)量指數(shù)存在顯著差異，但整體趨勢(shì)走向都與全國(guó)平均扶貧質(zhì)量指數(shù)走勢(shì)相同。東部地區(qū)的貧困縣扶貧質(zhì)量普遍較高，其次為中部地區(qū)，其扶貧質(zhì)量都高于全國(guó)平均水平，而東北和西部地區(qū)特別是西部地區(qū)普遍偏低，整體呈現(xiàn)“東-中-東北-西”階梯式遞減格局。從增長(zhǎng)速率來(lái)看，東、中、西、東北地區(qū)的增長(zhǎng)速率分別為11.3%、12.05%、10.28%、13.29%，呈現(xiàn)“東北>中部>東部>西部”的特征。從不同時(shí)間段來(lái)看，四大區(qū)域的扶貧質(zhì)量指數(shù)變動(dòng)趨勢(shì)在各個(gè)年份基本與全國(guó)平均水平趨同。而在2008-2009年，東、中、西部呈現(xiàn)不同速率下降的同時(shí)，東北地區(qū)扶貧質(zhì)量指數(shù)上升，出現(xiàn)了東北地區(qū)短暫超越中部的現(xiàn)象。

從省域?qū)用嫔蟻?lái)看，各省貧困縣之間的扶貧質(zhì)量指數(shù)存在較大的差異。整體上看，貧困縣扶貧質(zhì)量從高到低依次為河北、河南、安徽。扶貧質(zhì)量增長(zhǎng)速率較高主要為河南、安徽和黑龍江，增長(zhǎng)速率分別為25.36%、24.35%和20.71%。絕大部分省份的增長(zhǎng)速率都為正增長(zhǎng)，貧困程度都在逐漸減輕，但是江西和廣西的增長(zhǎng)速率卻為負(fù)增長(zhǎng)，增長(zhǎng)速率為-1.9%和-1.1%，表明兩個(gè)省的貧困縣有輕微的返貧現(xiàn)象。原因可能是江西和廣西地區(qū)區(qū)域發(fā)展不平衡，貧困人口集中在自然條件差、地理位置遠(yuǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施落后的地區(qū)，自我發(fā)展能力薄弱,脫貧難度較大。

2.中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)空間分異特征

為研究2000-2018年中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)空間分異特征，本文使用GeoDA軟件，將2000年、2006年、2012年以及2018年中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行全局Moran’s I指數(shù)分析，2000年、2006年、2012年、2018年的全局Moran’s I指數(shù)分別為0.714、0.633、0.679、0.708，且均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，P值均小于0.01。結(jié)果表明，中國(guó)貧困縣之間扶貧質(zhì)量指數(shù)并非獨(dú)立，而是在空間分布上具有顯著的正向集聚效應(yīng)，而且這種集聚性在2000-2018年期間表現(xiàn)出先減少后增加的趨勢(shì)。這表明中國(guó)貧困縣之間的發(fā)展存在著相互依賴，2000年Moran’s I指數(shù)最高，各貧困縣之間扶貧質(zhì)量指數(shù)的正向集聚效應(yīng)最顯著，說(shuō)明前期導(dǎo)致貧困大多數(shù)是由于地域環(huán)境和資源條件限制，到后期Moran’s I指數(shù)有所降低，說(shuō)明隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和扶貧工作推進(jìn)，導(dǎo)致貧困的因素不再是單一的地域問(wèn)題，而受多重因素的影響。

全局Moran’ s I指數(shù)能從整體上考察扶貧質(zhì)量指數(shù)的空間集聚與分散程度，但并未揭示其空間異質(zhì)性規(guī)律，而局部Moran’s I指數(shù)能較好地描述某一縣域單元和相鄰縣域單元扶貧質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)性，揭示中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)的局部空間格局。因此，進(jìn)一步對(duì)中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行局部Moran’ s I指數(shù)分析，通過(guò)分析可得中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)具有以下四點(diǎn)特征：

表2 2000-2018年中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)空間集聚類型變化

(1)中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)整體還處于低水平且非均衡的空間分布狀態(tài)。2000年、2006年、2012年以及2018年分別屬于HH、LH、LL、HL這四種集聚類型的貧困縣數(shù)量分布不均衡，說(shuō)明整體的扶貧質(zhì)量不均衡。其中這四年屬于LL類型的貧困縣數(shù)量最多，且屬于LL類型的貧困縣與HH類型的貧困縣之間的差值先從2000年的70個(gè)下降到2006年的56個(gè)，然后又增加到2012年的65個(gè)，最后到2018年為66個(gè)，說(shuō)明中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量整體相對(duì)較低，且貧困縣之間扶貧質(zhì)量差距較大。

(2)中國(guó)貧困縣相對(duì)較發(fā)達(dá)的地區(qū)帶動(dòng)作用增強(qiáng)。屬于HH類型貧困縣的數(shù)量在2000-2018年期間一直增加，除河北、河南、陜西、安徽這四個(gè)省外，到2018年又新增了寧夏、甘肅和貴州等西部地區(qū)的省份。這表明西部地區(qū)的貧困縣到后期脫貧較快，且相對(duì)較發(fā)達(dá)的貧困縣帶動(dòng)作用在增強(qiáng)。

(3)中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量呈現(xiàn)出明顯的二元結(jié)構(gòu)。2000-2018年屬于LL集聚類型的貧困縣數(shù)量最多，其次為HH集聚類型，而HH型和LL型占四種類型貧困縣總數(shù)比例最多，2000年、2006年、2012年、2018年分別為95.95%、92.96%、94.3%、96.74%，表明2000-2018年中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量呈現(xiàn)顯著的二元結(jié)構(gòu)特征，且這種“馬太效應(yīng)”在逐漸增強(qiáng)。

(4)整體呈現(xiàn)以河北、河南、陜西、安徽為主的高高集聚和以云南、貴州、四川、廣西等省份為主的低低集聚的空間分布格局。內(nèi)蒙古在2000-2012年屬于LL類型的貧困縣數(shù)量較多，但到2018年數(shù)量變?yōu)?，相反湖北和江西屬于LL類型的貧困縣數(shù)量卻在2018年大幅增多。

3.中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量時(shí)空動(dòng)態(tài)變化

對(duì)于slope<0的貧困縣，表明2000-2018年扶貧質(zhì)量呈負(fù)增長(zhǎng)；對(duì)于slope>0的貧困縣，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差分級(jí)法(表3)，將扶貧質(zhì)量劃分為緩慢增長(zhǎng)型、低速增長(zhǎng)型、中速增長(zhǎng)型、較快增長(zhǎng)型、快速增長(zhǎng)型5種類型。圖3反映了我國(guó)貧困縣2000-2018年扶貧質(zhì)量變化程度?？傮w來(lái)看，扶貧質(zhì)量為負(fù)增長(zhǎng)的貧困縣有153個(gè)，主要集中分布在西南地區(qū)；緩慢增長(zhǎng)型的貧困縣有81個(gè)，除黑龍江和海南地區(qū)，其他省份均有貧困縣屬于該類型；低速增長(zhǎng)型的貧困縣有198個(gè)，所占比重最大，主要集中分布在黑-內(nèi)蒙古-冀-晉-陜-寧-甘-青-新連片區(qū)外加貴州和重慶市；中速增長(zhǎng)型的貧困縣有105個(gè)，主要分布在貴州以及晉-陜-寧這個(gè)片區(qū)；較快增長(zhǎng)型的貧困縣有44個(gè)，主要分布在安徽、河南、河北等省份；快速增長(zhǎng)型的貧困縣有11個(gè)，分布在河北、安徽、河南、陜西以及山西這五個(gè)省份。

表3 貧困縣扶貧質(zhì)量變化類型分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

注：該圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2016)1570號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

4.中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量水平分區(qū)

根據(jù)包含貧困縣的21個(gè)省份2018年貧困縣扶貧質(zhì)量指數(shù)的平均值以及2000-2018年扶貧質(zhì)量指數(shù)的增長(zhǎng)速率進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，將21個(gè)省份扶貧質(zhì)量發(fā)展水平劃分為5個(gè)類型：扶貧質(zhì)量高且速度快(Ⅰ)、扶貧質(zhì)量中等但速度快(Ⅱ)、扶貧質(zhì)量中等且速度中等(Ⅲ)、扶貧質(zhì)量低但速度中等(Ⅳ)、扶貧質(zhì)量低且速度慢(Ⅴ)。由表4可知，屬于第Ⅰ類和第Ⅱ類的主要為東部和中部省份，其中黑龍江省一開(kāi)始扶貧質(zhì)量較低，但是由于該省份的脫貧速度較快，到2018年已躋身于扶貧質(zhì)量中等的省份。屬于第Ⅲ類型的省份中部、西部、東北地區(qū)均有分布。而屬于第Ⅳ類和第Ⅴ類的主要為西部地區(qū)的省份，但中部地區(qū)的江西省和湖南省也屬于第Ⅴ類型，原因可能是江西省和湖南省的貧困縣多為生存條件惡劣、不具備生產(chǎn)生活條件、影響自然生態(tài)保護(hù)的山區(qū)，因此在今后扶貧工作中應(yīng)加強(qiáng)對(duì)這兩個(gè)省份貧困縣的扶貧力度。

表4 中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量水平分區(qū)

四、結(jié)論與對(duì)策建議

(一)研究結(jié)論

本文通過(guò)將構(gòu)建的平均夜間燈光指數(shù)(ANLI)和扶貧質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行回歸，建立基于夜間燈光數(shù)據(jù)的區(qū)域扶貧質(zhì)量測(cè)算模型，測(cè)度2000-2018年中國(guó)貧困縣的扶貧質(zhì)量，考察貧困縣扶貧質(zhì)量的時(shí)空演變特征，并利用系統(tǒng)聚類分析法對(duì)各省份的貧困縣進(jìn)行水平分區(qū)。主要結(jié)論如下：

1.從時(shí)序演進(jìn)特征來(lái)看，2000-2018年中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)特征，扶貧質(zhì)量指數(shù)提高了11.19%。從四大區(qū)域?qū)用鎭?lái)看，各區(qū)域間貧困縣的扶貧質(zhì)量存在顯著差異，扶貧質(zhì)量總體呈現(xiàn)“東部>中部>東北>西部”的特征，增長(zhǎng)速率呈現(xiàn)“東北>中部>東部>西部”的特征。從省域?qū)用鎭?lái)看，貧困縣扶貧質(zhì)量高的省份依次為河北、河南、安徽。從增長(zhǎng)速率來(lái)看，絕大部分省份的增長(zhǎng)速率都為正增長(zhǎng)，但江西和廣西的增長(zhǎng)速率為負(fù)增長(zhǎng)。

2.從空間分異特征來(lái)看，2000年、2006年、2012年、2018年中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量的全局Moran’s I指數(shù)分別為0.714、0.633、0.679、0.708，表明其在空間分布上具有顯著的正向集聚效應(yīng)。由局部Moran’s I指數(shù)可知中國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量整體還處于低水平且非均衡的空間分布狀態(tài)，相對(duì)較發(fā)達(dá)的地區(qū)帶動(dòng)作用增強(qiáng)，表現(xiàn)出明顯的二元結(jié)構(gòu)，并呈現(xiàn)以河北、河南、陜西、安徽為主的高高集聚和以云南、貴州、四川、廣西等省份為主的低低集聚的空間分布格局。

3.從時(shí)空變化來(lái)看，呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)、緩慢增長(zhǎng)型、低速增長(zhǎng)型、中速增長(zhǎng)型、較快增長(zhǎng)型、快速增長(zhǎng)型的貧困縣分別有153個(gè)、81個(gè)、198個(gè)、105個(gè)、44個(gè)、11個(gè)，負(fù)增長(zhǎng)型及緩慢增長(zhǎng)型貧困縣主要集中在我國(guó)西南和中部地區(qū)，快速增長(zhǎng)型的貧困縣主要位于東部、東北和西北地區(qū)。

(二)對(duì)策建議

1.根據(jù)聚類分析結(jié)果，建議針對(duì)不同類型省份的貧困縣采取區(qū)域化扶貧政策與措施。屬于第Ⅰ類和第Ⅱ類省份的貧困縣扶貧質(zhì)量較高且自我發(fā)展能力較強(qiáng)，應(yīng)依據(jù)各省區(qū)貧困縣的自身情況從各個(gè)維度出發(fā)，加快推進(jìn)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展。屬于第Ⅲ類省份的貧困縣扶貧質(zhì)量中等且自我發(fā)展能力一般，針對(duì)該類型省份的貧困縣應(yīng)注重建立解決相對(duì)貧困的長(zhǎng)效機(jī)制，加快推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與解決相對(duì)貧困的路徑融合。屬于第Ⅳ類和第Ⅴ類省份的貧困縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展基礎(chǔ)條件薄弱，自我脫貧能力低，且返貧問(wèn)題突出，建議政府和對(duì)口支援省份加大幫扶力度，集中精力補(bǔ)足脫貧“短板”，同時(shí)建立貧困動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制。

2.從區(qū)域差異視角上看，扶貧質(zhì)量總體呈現(xiàn)出“東強(qiáng)西弱”的特征，因此在區(qū)域間層面上應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)扶貧合作，充分發(fā)揮東部地區(qū)的優(yōu)勢(shì)及輻射帶動(dòng)能力，鼓勵(lì)東部地區(qū)扶貧質(zhì)量較好的地區(qū)與中西部扶貧質(zhì)量較差的地區(qū)對(duì)口幫扶與合作，尋求區(qū)域之間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的高質(zhì)量發(fā)展路徑。

3.由分析可知區(qū)域內(nèi)扶貧質(zhì)量呈現(xiàn)明顯的二元結(jié)構(gòu)，且相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)能力作用在增強(qiáng)。因此在區(qū)域內(nèi)應(yīng)加快培育地區(qū)間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，通過(guò)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展較好的地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用，拉動(dòng)周邊貧困地區(qū)的發(fā)展。

本文通過(guò)利用夜間燈光數(shù)據(jù)，構(gòu)建區(qū)域扶貧質(zhì)量測(cè)度模型對(duì)我國(guó)貧困縣扶貧質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度，探究其時(shí)空演變特征，克服了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的主觀性和局限性，為從宏觀層面上評(píng)價(jià)我國(guó)區(qū)域扶貧質(zhì)量提供了一種新的測(cè)算思路。但本文研究仍存在很多待改進(jìn)之處，首先由于受到縣域數(shù)據(jù)的可得性等因素的限制，在選取衡量扶貧質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的過(guò)程中可能還有其他的相關(guān)指標(biāo)需要考慮，隨著縣域統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性逐步增強(qiáng)，下一步可以將更多合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)納入研究中。其次，本文從時(shí)空角度探究了我國(guó)貧困縣之間扶貧質(zhì)量的差異，但對(duì)于扶貧質(zhì)量的影響因素及分異機(jī)制并未做深入研究，在未來(lái)研究中有待進(jìn)一步探究。