廣西紅水河流域縣域貧困測(cè)度及類型劃分

朱杰 周慧杰 李史干 吳燕婷 周強(qiáng)

【摘 要】基于廣西紅水河流域空間數(shù)據(jù)和廣西統(tǒng)計(jì)年鑒縣域統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用ARCGIS軟件，提取空間屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行作圖表達(dá)，選取具有代表性的17個(gè)指標(biāo)，通過(guò)自然—社會(huì)—經(jīng)濟(jì)3個(gè)維度的耦合，并且利用SPSS軟件的因子分析方法，求出紅水河流域縣域綜合貧困指數(shù)，將綜合貧困指數(shù)按得分劃分為5個(gè)類型。結(jié)果顯示：流域綜合貧困指數(shù)主要受到地形起伏度、常住人口密度、植被覆蓋率、人均耕地、農(nóng)民人均純收入和貧困發(fā)生率的影響，其分布總體呈現(xiàn)西北高東南低的趨勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】貧困測(cè)度；貧困度；貧困與反貧困；廣西紅水河流域

【中圖分類號(hào)】F127 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2018）02-0180-05

貧困問(wèn)題是一個(gè)威脅著人類的生存和發(fā)展的世界性難題。減少和消除貧困，這是人類發(fā)展的共同目標(biāo)。

廣西紅水河流域位于西南喀斯特地區(qū)，地處廣西中西部地區(qū)，自然條件惡劣，貧困人口眾多，是中國(guó)貧困人口集中分布區(qū)之一。農(nóng)村貧困人口之多、整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展之落后、生態(tài)建設(shè)任務(wù)之重，成為到2020年實(shí)現(xiàn)該地區(qū)精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略目標(biāo)的難點(diǎn)，也是實(shí)現(xiàn)小康社會(huì)的“痛點(diǎn)”。消除貧困是全面建成小康社會(huì)的基礎(chǔ)，而深層次貧困是扶貧的短板。

本文將在定量、定性和GIS分析相結(jié)合的基礎(chǔ)上，總結(jié)廣西紅水流域縣域貧困現(xiàn)狀，找出流域內(nèi)20個(gè)縣的貧困差距的空間分布和主要影響因素，為廣西扶貧工作制訂計(jì)劃和科學(xué)決策提供一些寶貴的依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

紅水河起源于云南省東部曲靖市馬雄山，是珠江流域西江水系的主流，在貴州省望謨縣蔗香村與北盤江匯集后開始稱為紅水河，整體呈西北—東南向貫穿廣西，全長(zhǎng)659 km。紅水河流域范圍主要包括廣西中西北部的樂(lè)業(yè)縣、凌云縣、天峨縣、南丹縣、金城江區(qū)、東蘭縣、巴馬縣、鳳山縣、都安縣、大化縣、忻城縣、合山市、興賓區(qū)、武宣縣、象州縣、柳江縣、賓陽(yáng)縣、上林縣、馬山縣、桂平市共20個(gè)縣域單元[1]（如圖1所示）。紅水河流域范圍介于22°52'～25°27' N，106°14'～110°20'E，總面積為51 178 km2，占廣西總面積的21.62%[8]。整個(gè)流域的地貌類型主要是山區(qū)。紅水河流域是典型的喀斯特地貌區(qū)，喀斯特地貌面積占土地總面積的65%[8]。據(jù)2015年年末的數(shù)據(jù)顯示，紅水河流域的常住人口為928.16萬(wàn)，占廣西常住人口的19.36%，地區(qū)生產(chǎn)的總值為1 773億元，占廣西地區(qū)生產(chǎn)總值的10.55%，地方財(cái)政收入為88.75億元，占廣西財(cái)政總收入的3.8%。

總體說(shuō)來(lái)，紅水河流域是集“老、少、邊、山、窮”于一體獨(dú)具少數(shù)民族特色的民族聚居區(qū)，是我國(guó)14個(gè)集中連片特困區(qū)中的滇黔桂石漠化片區(qū)的重要組成地區(qū)[2]。

2 指標(biāo)體系構(gòu)建與貧困測(cè)度

2.1 評(píng)價(jià)方法

因子分析法是一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，它基于對(duì)相關(guān)矩陣內(nèi)相關(guān)關(guān)系的研究，并將一些復(fù)雜變量歸納為幾個(gè)綜合因子。本文采用因子分析方法，是因?yàn)槠溆兄绕渌C合評(píng)價(jià)分析方法顯著的許多優(yōu)勢(shì)，且易于計(jì)算機(jī)軟件處理分析數(shù)據(jù)[3]。

2.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建

近年來(lái)，自然地理（或資源環(huán)境）條件被逐步納入貧困程度評(píng)估體系中，以反映自然—社會(huì)—經(jīng)濟(jì)耦合形成的貧困問(wèn)題[2-5]。又根據(jù)貧困的基本內(nèi)涵，參考國(guó)務(wù)院扶貧辦的確定方法[6]，以及丁建軍（2014）的連片特困區(qū)綜合發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5]，劉艷華和徐勇（2015）的中國(guó)農(nóng)村貧困地理識(shí)別指標(biāo)體系[7]，本文建立綜合貧困指數(shù)，用于定量評(píng)估廣西紅水河流域各縣域的貧困狀況。指標(biāo)體系包括自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)3個(gè)維度的指標(biāo)類[8]、17項(xiàng)具體指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

以此構(gòu)建本文的廣西紅水河流域縣域綜合貧困指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，主要包含2類：即空間數(shù)據(jù)庫(kù)和屬性數(shù)據(jù)庫(kù)。空間數(shù)據(jù)庫(kù)，包括廣西紅水河流域縣域地圖[4][8]、廣西DEM圖及基礎(chǔ)地理要素圖；屬性數(shù)據(jù)庫(kù)，包括2015年廣西紅水河流域縣域綜合貧困指數(shù)測(cè)度所需的全部數(shù)據(jù)[9]，來(lái)源于廣西統(tǒng)計(jì)年鑒2016、廣西地情網(wǎng)等。

2.3 綜合貧困指數(shù)測(cè)算

基于廣西紅水流域2015年度綜合貧困指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，采用SPSS 22軟件進(jìn)行因子分析，具體步驟如下。

2.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理使用了Z-Score方法，即將所有變量數(shù)據(jù)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)化為均值為0、方差為1的無(wú)量綱數(shù)值[3]。對(duì)于正向指標(biāo)，即數(shù)值的大小與綜合貧困指數(shù)成正比的指標(biāo)（如地形起伏度），其計(jì)算公式為z=（x-μ）/σ；其中，z為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)；x為某一具體分?jǐn)?shù)，μ為平均數(shù)，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)于逆向指標(biāo)，也就是其數(shù)值的大小與綜合貧困指數(shù)呈反比的指標(biāo)（如萬(wàn)人擁有專業(yè)技術(shù)人員數(shù)），則需要把計(jì)算公式中的分子和分母倒置，即z=σ/（x-μ），或者正向指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)乘以-1，也符合其值越大，綜合貧困指數(shù)越小的原則。

2.3.2 因子分析可行性檢驗(yàn)

根據(jù)SPSS軟件的KMO和巴特利特檢驗(yàn)，得出該指標(biāo)體系符合因子分析要求，因此適合做因子分析（見(jiàn)表2）。

2.3.3 主成分分析法提取公因子

通過(guò)選擇提取特征值大于1的因子作為公因子對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，求得各公因子的載荷系數(shù)和貢獻(xiàn)率Cj（見(jiàn)表3）。然后以因子貢獻(xiàn)率Cj作為計(jì)算公因子或主成分指標(biāo)權(quán)重的依據(jù)，即將各公因子累積貢獻(xiàn)率定義為100%，從而計(jì)算出歸一化公因子或主成分指標(biāo)的權(quán)重Wj（見(jiàn)表4）。

2.3.4 因子解析

因子載荷是原始數(shù)據(jù)與公因子之間相關(guān)性的表示，可以認(rèn)為是兩者之間的相關(guān)系數(shù)。根據(jù)因子載荷矩陣可以得到因子分析模型[3]。

從表4可以看出，6個(gè)公因子累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)87.295%，即廣西紅水河流域綜合貧困指數(shù)被這6個(gè)公因子解釋的程度達(dá)到87.295%，因此可以作為測(cè)度紅水河流域綜合貧困指數(shù)的主要指標(biāo)。但為了克服公因子含義模糊性，還特別利用了最大方差法，使初始因子載荷矩陣的最大方差旋轉(zhuǎn)7次，并且獲得令人滿意的因子載荷矩陣（見(jiàn)表5）。

因子載荷矩陣結(jié)果表明：第一主成分在常住人口密度（-0.934）、地形起伏度（0.873）、農(nóng)民人均純收入（0.815）、貧困發(fā)生率（-0.771）上的載荷較大并且都大于0.7，特征值為3.980，貢獻(xiàn)率23.412%；第四主成分在人均耕地（0.938）、植被覆蓋率（0.652）上的載荷系數(shù)大，特征值為2.196，貢獻(xiàn)率為12.916%；第六主成分在糧食單產(chǎn)量（0.800），干燥度（0.657）上的載荷系數(shù)大，大于0.6，特征值為1.609，貢獻(xiàn)率為9.463%，概括第一、四、六主成分各指標(biāo)含義，將其歸納為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然條件與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子（累積貢獻(xiàn)率為45.169%）。第二主成分在人均財(cái)政收入（0.861）、人均GDP（0.709）、第二、三產(chǎn)業(yè)占比（0.708）等指標(biāo)上的載荷系數(shù)大，基本大于0.7，特征值為2.642，貢獻(xiàn)率為15.541%，概括各指標(biāo)的含義，將其歸結(jié)為地方財(cái)經(jīng)結(jié)構(gòu)狀況因子；第三主成分在萬(wàn)人專業(yè)技術(shù)人員擁有數(shù)（0.829）、萬(wàn)人擁有中學(xué)教師數(shù)（0.799）、峰叢—洼地面積占比（0.620）、公路網(wǎng)密度（0.543）上的載荷大，且都大于0.5，特征值為2.324，貢獻(xiàn)率為13.669%，概括各指標(biāo)含義，將第三主成分歸納為科教與交通發(fā)展因子；第五主成分在萬(wàn)人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)（0.919）、城鎮(zhèn)化率（0.821）；特征值為2.090，貢獻(xiàn)率為12.294%，概括各指標(biāo)含義，將第五主成分歸結(jié)為城鎮(zhèn)化因子。

概括以上分析，可知影響縣域綜合貧困指數(shù)的主要因子為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然條件與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子、地方財(cái)經(jīng)結(jié)構(gòu)狀況因子、科教與交通發(fā)展因子和城鎮(zhèn)化因子。

2.3.5 公因子得分與綜合貧困指數(shù)得分

綜合貧困指數(shù)計(jì)算公式如下：

Fi=∑Wj×Yij

上式中，F(xiàn)i表示第i縣區(qū)綜合貧困指數(shù)得分；Wj表示第j因子指標(biāo)權(quán)重；Yij表示第i縣區(qū)的第j因子的單項(xiàng)得分值，7個(gè)公因子單項(xiàng)得分見(jiàn)表6。各紅水河流域縣區(qū)綜合貧困指數(shù)得分見(jiàn)表7。

3 綜合貧困指數(shù)類型劃分

對(duì)廣西紅水流域縣綜合貧困指數(shù)得分進(jìn)行編碼，以匹配廣西紅水流域的空間數(shù)據(jù)[3]。又由于指標(biāo)體系中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然條件與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子貢獻(xiàn)率達(dá)到45.169%，所以根據(jù)其將綜合貧困指數(shù)的類型劃分為5類[3][8]：Ⅰ以范圍0.300 001～0.692 959定為極重度貧困；Ⅱ以范圍0.100 001～0.300 000定為重度貧困；Ⅲ以范圍-0.099 999～0.100 000定為中度貧困；Ⅳ以范圍-0.499 999～-0.100 000定為輕度貧困；Ⅴ以范圍-0.790 736～-0.500 000定為潛在貧困。分類結(jié)果見(jiàn)表8。

再參考地形起伏度，將紅水河流域20個(gè)縣區(qū)分為三大區(qū)域[9]，即紅水河流域上游區(qū)、紅水河流域中游區(qū)、紅水河流域下游區(qū)（如圖2所示）。最后將數(shù)據(jù)輸入ARCGIS10.5軟件屬性表中，將其進(jìn)行地圖表達(dá)（如圖3所示）。

從圖3中和表8可看出，縣域綜合貧困指數(shù)在空間上的分布整體上呈現(xiàn)西北—東南分異，西北部各縣綜合貧困指數(shù)總體上大于東南部。三大區(qū)域貧困程度空間分布有如下規(guī)律：如果將極重度和重度貧困程度看作一個(gè)整體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，則會(huì)發(fā)現(xiàn)整體重度以上貧困區(qū)集中在中上游地區(qū)；而上游地區(qū)除南丹縣外，其余6個(gè)縣均屬于重度和極重度貧困區(qū)，占比達(dá)85.7%；中游地區(qū)有都安瑤族自治縣、大化瑤族自治縣和忻城縣也屬于重度以上貧困區(qū)；紅水河流域的中下游地區(qū)則基本集中有潛在、輕度和中度貧困區(qū)，其中馬山縣、上林縣和興賓區(qū)屬于中度貧困區(qū)，分布在中游地區(qū)，桂平市、象州縣和賓陽(yáng)縣這3個(gè)潛在貧困區(qū)及柳江縣、武宣縣和合山市這3個(gè)輕度貧困區(qū)全部在下游地區(qū)，而輕度貧困的金城江區(qū)卻屬于上游地區(qū)。

由此可見(jiàn)，綜合貧困指數(shù)類型主要受地形起伏度、常住人口密度、植被覆蓋率、農(nóng)民人均純收入、貧困發(fā)生率及人均耕地的影響。對(duì)這些影響因素，在不能極大地改變自然條件的前提下，政府部門可以相對(duì)應(yīng)地采取調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的措施，以及對(duì)農(nóng)村青壯年剩余勞動(dòng)力進(jìn)行產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)技能培訓(xùn)，以提高外出務(wù)工和返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的技能，從而增加農(nóng)村家庭收入，提高農(nóng)民的人均純收入。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)構(gòu)建紅水河流域縣域自然—經(jīng)濟(jì)—社會(huì)三大維度的耦合指標(biāo)體系，測(cè)度綜合貧困指數(shù)，進(jìn)而進(jìn)行貧困程度類型劃分。明確得出該區(qū)域的貧困程度是主要由自然條件的外部影響的，尤其是流域西北部的紅水河中上游區(qū)域，地形起伏大，多峰叢洼地地形，自然生態(tài)環(huán)境脆弱，致使交通不便。該地區(qū)的居民與外界交流溝通少，自身素質(zhì)不高，經(jīng)濟(jì)總體不發(fā)達(dá)，從而導(dǎo)致貧困發(fā)生率大，成為典型的喀斯特石漠化貧困區(qū)。

針對(duì)貧困問(wèn)題突出的集“老、少、邊、山、窮”于一體的紅水河中上游少數(shù)民族聚居區(qū)所面臨的貧困發(fā)展問(wèn)題，建議可采取諸如生態(tài)移民、外出務(wù)工和發(fā)展特色生態(tài)旅游等因地制宜的措施，以保護(hù)生態(tài)環(huán)境為前提，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，采取多元化的扶貧攻堅(jiān)措施，促使貧困縣脫貧摘帽，貧困群眾脫貧致富奔小康。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]周慧杰，匡耀求，黃寧生，等.廣西紅水河流域巖溶地區(qū)反貧困模式研究[J].中國(guó)人口資源環(huán)境：2010中國(guó)可持續(xù)發(fā)展論壇?？ǘ?，2010（20）：45-48.

[2]游俊，冷志明，丁建軍.中國(guó)連片特困區(qū)發(fā)展報(bào)告

（2016—2017）[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2017.

[3]胡業(yè)翠，方玉東，劉彥隨.廣西喀斯特山區(qū)貧困化綜合評(píng)價(jià)及空間分布特征[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境，2008，

18（6）：192-197.

[4]袁媛，王仰麟，馬晶，等.河北省縣域貧困度多維評(píng)估[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2014，33（1）：124-133.

[5]丁建軍.中國(guó)11個(gè)集中連片特困區(qū)貧困程度研究——基于綜合發(fā)展指數(shù)計(jì)算的視角[J].地理科學(xué)，2014，34

（12）：13-22.

[6]國(guó)務(wù)院扶貧開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.中國(guó)農(nóng)村扶貧開發(fā)概要[M].北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2003.

[7]劉艷華，徐勇.中國(guó)農(nóng)村多維貧困地理識(shí)別及類型劃分[J].地理學(xué)報(bào)，2015（6）：993-1007.

[8]劉云東.廣西紅水河流域社會(huì)-生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)[D].南寧：廣西師范學(xué)院，2017.

[9]李史干，周慧杰，朱杰，等.濕熱巖溶山區(qū)人居環(huán)境適宜性評(píng)價(jià)——以廣西紅水河流域?yàn)槔齕J].綠色科技，

2017（12）：87-91.