農(nóng)村貧困減緩與縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時空耦合效應(yīng)研究

孔姝琪

摘要：應(yīng)用傳統(tǒng)統(tǒng)計研究手段和探索性空間數(shù)據(jù)研究方法，對貴州省88個縣（區(qū)）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、貧困發(fā)生率整體情況進(jìn)行研究，從全局空間和局部空間相結(jié)合的視角，揭示縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貧困的耦合交互關(guān)系，從空間耦合效應(yīng)角度尋求區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貧困的協(xié)同發(fā)展，為精準(zhǔn)扶貧的可持續(xù)性提供動力機(jī)制。研究結(jié)果顯示，貴州省經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的區(qū)域主要分布在黔中、黔北與黔西北地區(qū)，貧困發(fā)生率分布整體呈現(xiàn)中北部低、西南部高的“U”型態(tài)勢，黔北和黔西南部分地區(qū)減貧速率較快。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與貧困發(fā)生率的耦合協(xié)調(diào)度在研究時段內(nèi)呈現(xiàn)出下降趨勢，且空間分布差異顯著。低耦合協(xié)調(diào)地區(qū)主要位于貴陽市所屬區(qū)以及周邊縣（區(qū)），經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)好，充分發(fā)揮了中心城市輻射帶動作用與經(jīng)濟(jì)涓滴效應(yīng)。高度耦合協(xié)調(diào)地區(qū)主要位于黔東南地區(qū)，為空間貧困陷阱區(qū)域。據(jù)此，提出貴州省應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)易地扶貧搬遷、產(chǎn)業(yè)扶貧等政策，彌補(bǔ)因區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不足而陷入貧困的縣（區(qū)），同時為其他區(qū)域扶貧攻堅和精準(zhǔn)扶貧提供現(xiàn)實參考。

關(guān)鍵詞：縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展;貧困發(fā)生率;耦合協(xié)調(diào)效應(yīng);農(nóng)村減貧

中圖分類號：F323.8 ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2020）05-0157-08

Abstract： In this paper， the overall situation of economic development level and poverty incidence in 88 districts and counties of Guizhou province were analyzed by traditional statistical methods and exploratory spatial data. From the combination perspective of global and local space， the coupling interaction between county economic development and poverty were revealed to seek the coordinated development of regional economic development and poverty alleviation from the perspective of spatial coupling effect and provide a dynamic mechanism for the sustainability of precise poverty alleviation. The result showed that the regions with better economic development in Guizhou Province mainly distributed in the central， northern and northwestern regions. The overall distribution of poverty incidence is "U" type situation that low in the north-central， high in the southwest part of Guizhou Province. The poverty reduction rate in some parts of Northern Guizhou and southwest Guizhou presented more rapidly. The degree of coupling and coordination between economic development and poverty incidence showed a downward trend in the study period， and the spatial distribution was significantly different. The low coupling coordination area is mainly located in the districts of Guiyang City and the surrounding counties， which developed well in economic and fully played a radiation driving role and trickle-down effect of the economy. Highly coupled and coordinated areas are mainly located in southeastern Guizhou， which belong to spatial poverty trap area. It suggested that the policies such as relocation and industrial poverty alleviation， etc.， should be continuously promoted in Guizhou Province to make up for the poverty-stricken districts and counties.

Key words： County economic development; poverty incidence; coupling and coordination effect; rural poverty reduction

中共十九大報告指出，增進(jìn)民生福祉是發(fā)展的根本目的，扶貧攻堅成為新時代的主要任務(wù)，也是全面建成小康社會必須打贏的“三大攻堅戰(zhàn)”之一。促進(jìn)持續(xù)發(fā)展，徹底擺脫貧困，實現(xiàn)共同富裕，是全社會共同關(guān)心的問題，也是眾多學(xué)者研究的熱點主題。截至2018年，中國貧困人口已從9 899萬人減少到1 660萬人，貧困發(fā)生率降至1.7%，扶貧效果顯著，為全世界減貧事業(yè)提供了“中國方案”。貴州省是脫貧攻堅的主戰(zhàn)場之一。2018年貴州省經(jīng)濟(jì)增長達(dá)9.1%，經(jīng)濟(jì)增速連續(xù)兩年位居全國首位，貧困人口數(shù)從2015年623萬人減少至2018年155萬人，貧困發(fā)生率下降至4.3%[1]。可以看出，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是消除貧困的首要條件，消除貧困的永動力也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此不可忽視區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對減貧、脫貧的重要作用。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是區(qū)域減貧的目的，也是脫貧的根本路徑。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過不同方式減緩貧困狀況，提高貧困人口可支配收入。比如區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于提高政府財政收入，從而增加政府對貧困人口的轉(zhuǎn)移支付;其次，有利于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營效率，增加農(nóng)業(yè)收入;有利于改變區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加非農(nóng)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人數(shù)等。學(xué)者基于不同尺度對減貧與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的聯(lián)系開展了大量研究，證實了城鎮(zhèn)化[2]與經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3]對農(nóng)村減貧的作用。在宏觀尺度上，丁建軍[4]以2000—2011年作為時間斷面，以武陵山片區(qū)為研究對象[5]，分析了經(jīng)濟(jì)增長益貧性的時空差異等。譚昶等[6]基于空間維度驗證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級對農(nóng)村貧困的影響效應(yīng)，包括直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)。在縣域尺度研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)村減貧之間的關(guān)系方面，郭遠(yuǎn)智等[7]以云南為案例區(qū)，對2010和2015年云南縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)村減貧的耦合協(xié)調(diào)進(jìn)行分析，并探討其形成機(jī)制。此外，潘東陽等[8]對貴州省縣域減貧效率進(jìn)行了測度，并對其空間差異進(jìn)行了分析。微觀層面上，韓佳麗等[9]基于中國九大連片特困地區(qū)的微觀農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，貧困地區(qū)農(nóng)村勞動力流動能夠在一定程度上減緩貧困發(fā)生。

現(xiàn)有文獻(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展對貧困減緩的作用方面進(jìn)行了多視角研究，但在某些方面仍存在不足，例如運用Arcgis和Geoda軟件，系統(tǒng)分析縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與貧困耦合的時空格局演化，其研究尚不夠深入，缺乏對兩者之間耦合關(guān)系的空間分析與背后實際意義的深入探討。縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)村貧困發(fā)生率降低的效果如何？兩者之間耦合關(guān)系存在怎樣的空間分異特征？如何結(jié)合區(qū)域特征，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)政策、產(chǎn)業(yè)政策及精準(zhǔn)扶貧政策，促進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展良性循環(huán)，提高扶貧效率，鞏固扶貧效果？以上這些問題，是本研究的目的與出發(fā)點，也是筆者試圖研究與解答的主要問題。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和減貧的核心是產(chǎn)業(yè)項目，因此對貧困區(qū)域進(jìn)行地理識別和認(rèn)定，對于安排各種扶貧項目是不可或缺的[10]。鑒于此，本研究以貴州省88個縣（區(qū)）為例，從縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、貧困發(fā)生率以及兩者耦合協(xié)調(diào)度的時空格局角度審視區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對減貧貢獻(xiàn)的客觀規(guī)律，結(jié)合傳統(tǒng)的統(tǒng)計研究手段和探索性空間數(shù)據(jù)研究方法，試圖為貴州省優(yōu)化縣域經(jīng)濟(jì)空間格局提供決策依據(jù)，為因地制宜施行差異化的扶貧政策提供一定的參考。

1 ?研究區(qū)域概況、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 ?研究區(qū)域

貴州省地處中國西南內(nèi)陸地區(qū)腹地，是西南地區(qū)重要的交通樞紐，長江經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分。貴州省地形地貌素有“八山一水一分田”之說，地形破碎，其中有92.5%的土地面積為山地和丘陵，屬于典型的喀斯特地貌，因此基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)難度大。截至2017年底，貴州省常住人口3 580萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值13 540.83億元。貴州省總面積17.62萬km2，下轄6個省轄市，3個自治州，52個縣，11個自治縣，9個縣級市，15個市轄區(qū)，1個特區(qū)。按照《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011—2020）》提出的重點開發(fā)的14個集中連片特區(qū)，在貴州省涉及武陵山區(qū)、烏蒙山區(qū)和滇桂黔石漠化區(qū)，處在集中連片特區(qū)的縣（區(qū)）占貴州縣級行政單元總數(shù)的80.68%（圖1）。截至2016年底，貴州省各縣（區(qū)）的人均GDP最高達(dá)到100 733元，最低為16 805元，貧困發(fā)生率最高的為23.09%，最低的為0。由此可見，貴州省各縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貧困發(fā)生率差異極大，在空間分布上存在不平衡性。

1.2 ?研究方法

本研究采用泰爾指數(shù)法[11]與經(jīng)濟(jì)測算指數(shù)衡量貴州省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在充分了解經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和貧困程度的基礎(chǔ)上，利用容量耦合模型與ESDA方法對兩者之間的關(guān)系進(jìn)行研究。

1.2.1 ?泰爾指數(shù)法 ?泰爾指數(shù)廣泛應(yīng)用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異研究，取值范圍在0～1，用于測度區(qū)域內(nèi)差異（TWR）和區(qū)域間差異（TBR）對區(qū)域整體差異的貢獻(xiàn)度。泰爾指數(shù)越接近于1，說明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異越大。其公式為：

式中，D為耦合協(xié)調(diào)度;C為耦合度;T為協(xié)調(diào)度;U1為經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù);U2為貧困發(fā)生率;a、b為待定權(quán)重，均取0.5?；谝延醒芯刻岢龅南嚓P(guān)分類標(biāo)準(zhǔn)，采用均勻分布函數(shù)法將D值劃分為4大階段9小階段（表1）。

1.2.3 ?ESDA方法 ?ESDA可以劃分為全局空間自相關(guān)與局部空間自相關(guān)。兩類空間自相關(guān)為一個空間單元上的某種事物或現(xiàn)象與鄰近空間單元上同種事物或現(xiàn)象的相關(guān)性測度提供有效工具[12]。全局空間自相關(guān)選取Moran's Ⅰ作為測算指標(biāo)來衡量研究空間的整體趨勢與特征，取值范圍為[-1，1]。指數(shù)大于0表示存在正自相關(guān)，即高高相鄰或低低相鄰，小于0時為高低相鄰。局部空間自相關(guān)選取Local Moran's Ⅰ來衡量局部研究單元與相鄰空間要素的差異程度，能探測出高值和低值的集聚情況。

1.3 ?指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

衡量一個區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素包括經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動及人民生活水平變化等。因此，本研究參考了理論界關(guān)于衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)設(shè)計與選擇[13]，主要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)民生活水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個角度來評價縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。選取各縣域人均GDP、人均財政收入、人均工業(yè)增加值、人均農(nóng)業(yè)增加值與人均固定資產(chǎn)投資5個指標(biāo)來衡量縣域經(jīng)濟(jì)增長;選取農(nóng)村居民人均可支配收入與人均消費品零售額來衡量農(nóng)民生活水平;選取二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比與二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比來衡量縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。指標(biāo)權(quán)重的確定采用熵權(quán)法[14]。具體指標(biāo)選取和計算方法見表2。

考慮到數(shù)據(jù)可得性與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換精準(zhǔn)性，本研究中的貧困線參考2011年度全國扶貧工作會議設(shè)定的扶貧線標(biāo)準(zhǔn)2300元（2010年不變價）?；诖诉x取了2012年與2016年貴州省的數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《貴州省統(tǒng)計年鑒》。其中衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展各項指標(biāo)的人均數(shù)據(jù)，由地區(qū)總數(shù)據(jù)與年末常住總?cè)丝谙喑?，貧困發(fā)生率數(shù)據(jù)來源于貴州省扶貧開發(fā)辦公室公開發(fā)表的貴州省各市（州）、縣（市、區(qū)、特區(qū)）農(nóng)村貧困人口統(tǒng)計表。

進(jìn)一步觀察，有31.82%的縣（區(qū)）耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行了向下改變，3.4%的縣（區(qū)）耦合協(xié)調(diào)度狀態(tài)進(jìn)行了向上改變。其中，耦合協(xié)調(diào)度向下改變的縣（區(qū)）大部分集中在黔西南、黔中、黔北、黔西北地區(qū)，小部分集中在黔東南與黔東北地區(qū)。其中，織金縣、納雍縣、鎮(zhèn)寧縣、六枝特區(qū)、興仁縣等13個縣（區(qū)）由勉強(qiáng)失調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)向瀕臨失調(diào)狀態(tài);湄潭縣、余慶縣、甕安縣、紅花崗區(qū)、西秀區(qū)等10個縣（區(qū)）由瀕臨失調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)向輕度失調(diào)狀態(tài);鐘山區(qū)由勉強(qiáng)失調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)向輕度失調(diào)狀態(tài);開陽縣、清鎮(zhèn)市、花溪區(qū)由輕度失調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)向中度失調(diào)狀態(tài);白云區(qū)由輕度失調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)向嚴(yán)重失調(diào)狀態(tài)。僅貴定縣、劍河縣和榕江縣三個縣（區(qū)）的狀態(tài)進(jìn)行了向上改變，由瀕臨失調(diào)向勉強(qiáng)失調(diào)轉(zhuǎn)變，意味著縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對減貧的作用并不明顯。

3）通過數(shù)據(jù)分析可以看出，縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與貧困發(fā)生率的耦合達(dá)到瀕臨失調(diào)及以下狀態(tài)的條件主要有兩種：一是位于貴陽市區(qū)及周邊的縣（區(qū)），處于黔中核心經(jīng)濟(jì)圈或者為高速公路沿線地區(qū)，比如息烽縣、開陽縣、西秀區(qū)等，這類地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)較好，就業(yè)機(jī)會多，有助于相對貧困人口的減少。二是威寧、務(wù)川、赫章、黃平等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后的縣（區(qū)），由于地區(qū)基礎(chǔ)條件差，縣（區(qū)）經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來基礎(chǔ)設(shè)施的改善，結(jié)合政府實施的易地扶貧搬遷政策、產(chǎn)業(yè)扶貧政策等有助于絕對貧困人口的減少。

3.2 ?空間關(guān)聯(lián)格局特征

利用arcgis10.2計算出2012年和2016年全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's Ⅰ）來探討貴州省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與貧困發(fā)生率耦合格局的自相關(guān)特征。在Z得分超過臨界值1.65，P<0.05的顯著水平上，2012年和2016年的Moran's Ⅰ都大于0，表示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)空間正相關(guān)，即耦合協(xié)調(diào)度高（低）的縣（區(qū)）趨于向類似水平的地區(qū)集聚。更進(jìn)一步，運用Geoda計算局部莫蘭指數(shù)（Local Moran's Ⅰ），以標(biāo)準(zhǔn)化之后的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與貧困發(fā)生率的耦合協(xié)調(diào)度為橫坐標(biāo)，以其空間滯后項為縱坐標(biāo)，空間權(quán)重矩陣?yán)眠吔缦噜彽泥徑泳仃嚪ā⑵矫鎴D分為四個象限（圖6）。從圖6中可以看出，局部莫蘭指數(shù)從2012年的0.49增加到2016年的0.57，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與貧困發(fā)生率的耦合協(xié)調(diào)存在空間關(guān)聯(lián)性，且這種空間關(guān)聯(lián)性有增強(qiáng)的趨勢。此外，各空間集聚類型的規(guī)模發(fā)生了變化，2012年到2016年，第一、第四象限內(nèi)的縣（區(qū)）逐漸向第二、第三象限內(nèi)轉(zhuǎn)移，即處于HH型與HL型的縣（區(qū)）逐漸向LH型與LL型轉(zhuǎn)移。由于莫蘭指數(shù)無法判別“熱點”區(qū)域（高值與高值聚集的區(qū)域）和“冷點”區(qū)域（低值與低值聚集的區(qū)域），因此利用GeoDa軟件在P<0.05的水平下繪制LISA聚類圖（圖7）。整體來看，2012年和2016年縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與貧困發(fā)生率耦合協(xié)調(diào)布局以HH（高值聚集區(qū)）和LL（低值聚集區(qū)）為主，2012年未出現(xiàn)LH（高值包含低值異常）和HL（低值包含高值異常），2016年未出現(xiàn)HL。

2012年，LL區(qū)主要集中分布在貴陽市及周邊縣（區(qū)），如觀山湖區(qū)、白云區(qū)、花溪區(qū)、清鎮(zhèn)市等，且集聚現(xiàn)象比較顯著。這類縣（區(qū)）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，因此帶動周邊縣（區(qū)）發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對貧困發(fā)生率的降低具有顯著作用。HH區(qū)主要分布在凱里市、六枝特區(qū)、關(guān)嶺縣、普安縣、劍河縣、三都縣、雷山縣、麻江縣、丹寨縣、萬山特區(qū)。這一類縣（區(qū)）自身耦合協(xié)調(diào)度較高，周圍縣（區(qū)）耦合協(xié)調(diào)度也較高。

2016年，LL區(qū)主要分布在修文縣、清鎮(zhèn)市、觀山湖區(qū)、白云區(qū)、烏當(dāng)區(qū)、云巖區(qū)、南明區(qū)。LH區(qū)為普安縣，即普安縣與鄰近縣（區(qū)）相比較，耦合協(xié)調(diào)度較低。HH區(qū)主要集中分布在臺江縣、凱里市、貴定縣、六枝特區(qū)、劍河縣、三都縣、都勻市、榕江縣、雷山縣、麻江縣、玉屏縣、三穗縣、鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、天柱縣、平塘縣、黎平縣。2012—2016年，高值聚集區(qū)域呈現(xiàn)擴(kuò)散趨勢，即耦合協(xié)調(diào)度的空間分布隨時間向空間聚集狀態(tài)演變，并且明顯集中在貴州省東部和南部地區(qū)，說明縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貧困的耦合度局部空間依賴性在加強(qiáng)。

4 ?主要結(jié)論與啟示

1）貴州省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的區(qū)域主要分布在黔中、黔北與黔西北地區(qū)，其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低;貧困發(fā)生率的分布方面，區(qū)域內(nèi)部貧困程度差異大，整體呈現(xiàn)“U”型態(tài)勢，高值區(qū)集中在黔西、黔南、黔東南地區(qū)，低值區(qū)集中在黔中、黔北地區(qū);貧困發(fā)生率年均減速方面，黔北地區(qū)和黔西南部分地區(qū)減貧速率較高。

2）縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于降低貧困發(fā)生率?？h域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與貧困發(fā)生率之間存在相互影響，相互制約的耦合機(jī)制。貧困導(dǎo)致人口增長和生態(tài)環(huán)境趨向脆弱，又使區(qū)域貧困加劇，不利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。兩者之間的耦合協(xié)調(diào)度在研究時段內(nèi)整體呈現(xiàn)出向下調(diào)整的態(tài)勢，且空間分布差異顯著。其中，低耦合協(xié)調(diào)地區(qū)主要位于貴陽市所屬區(qū)以及周邊縣（區(qū)），經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)好，充分發(fā)揮了輻射帶動作用與經(jīng)濟(jì)涓滴效應(yīng)。高度耦合協(xié)調(diào)地區(qū)主要位于黔東南地區(qū)，沒有工業(yè)化優(yōu)勢，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)落后，且處于生態(tài)脆弱地區(qū)。對于這些縣（區(qū)），應(yīng)當(dāng)把有限資源集中于拉動力較強(qiáng)的部門，找出限制經(jīng)濟(jì)活動開展的限制因子，對生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)做出調(diào)整，兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)。

3）區(qū)域性整體貧困問題突出，空間貧困陷阱區(qū)域集中在耦合協(xié)調(diào)度高、貧困發(fā)生率高或者貧困發(fā)生率年均減速低的區(qū)域，如晴隆縣、臺江縣、榕江縣、施秉縣、劍河縣、鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、玉屏縣、雷山縣等。這類區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱、信息閉塞、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)困難，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，短時期內(nèi)無法改變低水平的資源配置均衡，是需要重點關(guān)注的貧困區(qū)域。經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的涓滴效應(yīng)難以在這些地區(qū)和剩余性質(zhì)的貧困人口中體現(xiàn)[16]。因此建議結(jié)合當(dāng)?shù)氐淖匀环A賦和可利用的資源條件“因縣施策”，對區(qū)域進(jìn)行適度經(jīng)濟(jì)開發(fā)，施行差異化的扶貧政策[17]。并繼續(xù)推進(jìn)易地扶貧搬遷政策、金融政策[18]、產(chǎn)業(yè)扶貧政策等，將發(fā)展型社會政策和協(xié)同治理的框架納入反貧困戰(zhàn)略中。

4）對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與貧困發(fā)生率耦合較差的地區(qū)，應(yīng)考慮從以下幾個方面制定相關(guān)政策：一是優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)城鄉(xiāng)一體化，提高就業(yè)機(jī)會;二是改變土地利用方式，促進(jìn)土地高效集約利用，發(fā)展經(jīng)濟(jì)作物種植與特色高山農(nóng)業(yè)，發(fā)展特色生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)等;三是完善地方社會保障政策，對沒有勞動能力的貧困人口實施兜底政策。

本研究采用微觀尺度的縣級數(shù)據(jù)對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貧困發(fā)生率進(jìn)行研究，若采用跨度更大的時間序列數(shù)據(jù)，能更深入地反映兩者之間協(xié)調(diào)水平在時間與空間上的演變趨勢。此外，目前對于貧困的認(rèn)識已從單一的收入指標(biāo)逐漸轉(zhuǎn)向多維評價的方法，這是本研究的不足之處，也是后續(xù)開展相關(guān)研究的重點與難點。

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