王興磊
(長(zhǎng)安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院,陜西 西安 710061)
我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),農(nóng)村人口數(shù)量占我國(guó)人口的大多數(shù),農(nóng)村經(jīng)濟(jì)是整個(gè)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)具有重要影響。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn),農(nóng)村地區(qū)發(fā)展過(guò)程中的問(wèn)題逐漸暴露。如,我國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)在城鄉(xiāng)二元體制和城市優(yōu)先發(fā)展政策下,城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)不牢固等問(wèn)題導(dǎo)致的“鄉(xiāng)村病”日益凸顯;同時(shí),農(nóng)村地區(qū)也是我國(guó)貧困主要發(fā)生地,發(fā)展農(nóng)村有助于鞏固脫貧成果,防止貧困的發(fā)生。黨的十九大以來(lái),針對(duì)我國(guó)農(nóng)村現(xiàn)狀推出多項(xiàng)措施促進(jìn)農(nóng)村農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,先后實(shí)施了精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,旨在縮小城鄉(xiāng)收入差距,促進(jìn)農(nóng)民收入。如何促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)不僅是我國(guó)政府長(zhǎng)期考慮的重要命題,也是我國(guó)學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。杜姍姍等利用貴州省2000—2018年人均生產(chǎn)總值、農(nóng)村人口數(shù)量、農(nóng)村人均消費(fèi)支出等統(tǒng)計(jì)指標(biāo),分析了影響農(nóng)村居民可支配收入的重要因素[4];程靜等通過(guò)GIS空間分析等工具,對(duì)寧夏21世紀(jì)以來(lái)農(nóng)村居民可支配收入的空間分布格局及其演變進(jìn)行分析[5];馬思思、金占明對(duì)全國(guó)各省進(jìn)行了工業(yè)掛程度定位,探究了人均GDP、三次產(chǎn)業(yè)占比、農(nóng)村人口比重及固定資產(chǎn)投資與農(nóng)村居民人均可支配收入的關(guān)系,并進(jìn)一步分析了這些因素對(duì)構(gòu)成農(nóng)村居民可支配收入的工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)凈收入及轉(zhuǎn)移凈收入的影響[6];銀松通過(guò)建立鄉(xiāng)村性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)貴州省各縣的鄉(xiāng)村性進(jìn)行評(píng)價(jià),并分析了其影響因素[7]。
陜西省位于我國(guó)內(nèi)陸,地理位置介于E105°29′~111°15′,N31°42′~39°35′,南北狹長(zhǎng),地跨黃河、長(zhǎng)江兩大水系,3個(gè)氣候帶。提起陜西人們印象里往往是黃土飛揚(yáng)西北干旱的形象,這種認(rèn)識(shí)僅僅用來(lái)概括陜北地區(qū)還是可以接受的,但用來(lái)形容整個(gè)陜西省卻顯得片面。陜西省雖被劃分為西北地區(qū),但身處我國(guó)版圖中心。陜西地形豐富,山脈縱橫,依據(jù)地形差異可將陜西省劃分為陜北高原、關(guān)中平原、陜南山地丘陵3個(gè)典型區(qū)域。陜北高原區(qū)生態(tài)脆弱,水土流失嚴(yán)重,農(nóng)業(yè)發(fā)展受阻,但工業(yè)資源相對(duì)富集,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高;關(guān)中地區(qū)地形平坦,勞動(dòng)力資源豐富,是陜西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展最好的地區(qū),其中西安是陜西省政治經(jīng)濟(jì)的中心;陜南地區(qū)水資源豐富,但地形起伏,水土搭配較差,工農(nóng)業(yè)發(fā)展緩慢。
陜西省包括10個(gè)地級(jí)市,107個(gè)縣區(qū),總面積20.58萬(wàn)km2。2020年陜西省3876萬(wàn)人,其中鄉(xiāng)村人口數(shù)為1572萬(wàn)人,占比40.7%,農(nóng)村居民可支配收入12326元,其中西安灞橋區(qū)農(nóng)村居民可支配收入值最大為16395元,商洛市商南縣農(nóng)村居民可支配收入值最小為8680元,最大值為最小值的1.89倍;平均值為12057.97元。低于平均水平的縣區(qū)(56%)主要集中在陜南3個(gè)市安康、漢中、商洛,銅川市以及榆林市。陜北、關(guān)中兩地區(qū)各縣農(nóng)村居民可支配收入存在較大差異,陜南各縣區(qū)農(nóng)村居民可支配收入均在平均值以下,各縣差異較小。研究區(qū)范圍如圖1所示。
圖1 陜西省縣域尺度研究范圍
基于以上指標(biāo)體系,本研究所使用的數(shù)據(jù)主要可分為4類(lèi),分別為基礎(chǔ)地理信息與遙感數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。具體是基礎(chǔ)地理信息或遙感數(shù)據(jù)包括行政區(qū)劃、地形數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù),來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源與環(huán)境網(wǎng)站(http://www.resdc.cn),經(jīng)柵格計(jì)算后得出;社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括農(nóng)村居民可支配收入、工業(yè)總產(chǎn)值、一產(chǎn)占比、社會(huì)商品零售總額、地方財(cái)政收入、平均受教育年限,此類(lèi)數(shù)據(jù)來(lái)源于統(tǒng)計(jì)年鑒、公報(bào)等政府公開(kāi)發(fā)布文件;網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是路網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源于OSM網(wǎng)站(https://download.geofabrik.de/asia/china.html#);站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括年均溫、年均降水?dāng)?shù)據(jù),這部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象網(wǎng)。
全局空間自相關(guān)分析Moran′s I指數(shù)表達(dá)公式:
(1)
(2)
基尼系數(shù)可用于分析居民收入的內(nèi)部差異,取值在0~1之間,值越大,表示居民收入分配不均衡。公式:
(3)
式中,G表示基尼系數(shù);n表示研究區(qū)數(shù)量;i=(1,2,...,n)表示農(nóng)村居民可支配收入的大小排序序號(hào);yi表示第i個(gè)縣的農(nóng)村居民可支配收入;μy表示各縣農(nóng)村居民可支配收入的平均值。
地理探測(cè)器基于地物或現(xiàn)象的空間分異,解釋其背后驅(qū)動(dòng)力的一種空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,通過(guò)q統(tǒng)計(jì)量來(lái)度量因子X(jué)在多大程度上解釋了Y的空間分析,q的取值范圍為[0,1],值越大表示X對(duì)Y的解釋力越強(qiáng)。地理探測(cè)器表達(dá)式:
(4)
(5)
利用ArcGIS軟件空間自相關(guān)工具對(duì)2010—2019年陜西省縣域農(nóng)村居民人均可支配收入進(jìn)行全局自相關(guān)的Moran′s I指數(shù)計(jì)算,結(jié)果如表1所示??梢?jiàn)以下幾點(diǎn):2010—2019年Moran′s I指數(shù)均為正,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果顯著;z大于臨界值1.96,說(shuō)明陜西省縣級(jí)農(nóng)村居民人均可支配收入均呈現(xiàn)正向空間分布的特征;Moran′s I值從2010年的0.67變化到2014年的0.84,再到2019年的0.51,表示縣級(jí)農(nóng)村人均居民可支配收入的空間集聚程度在這時(shí)間段內(nèi)發(fā)生變化。其中,2010—2014年Moran′s I值處于上升趨勢(shì)明顯,2014—2016年幾乎無(wú)變化,2016—2019年呈現(xiàn)大幅降低趨勢(shì)。這是由于前幾年農(nóng)村各個(gè)地區(qū)農(nóng)民可支配收入集聚性愈發(fā)明顯,后趨于平穩(wěn),后幾年由于農(nóng)村扶貧減貧政策的實(shí)施,貧困地區(qū)農(nóng)民收入有所改善,這種高集聚性的空間特征開(kāi)始變?nèi)酢?/p>
進(jìn)一步繪制LISA集聚圖如圖2所示。整體而言,陜西省縣級(jí)農(nóng)村居民可支配收入空間集聚特征明顯,在0.01顯著水平上主要以高高集聚和低低集聚類(lèi)型為主。2010—2017年空間結(jié)構(gòu)較穩(wěn)定,高高集聚基本分布于關(guān)中地區(qū)西安市,低低集聚基本分布于陜南東部安康市、商洛市。自2017年開(kāi)始,高高集聚區(qū)在關(guān)中地區(qū)西部寶雞市、咸陽(yáng)市大范圍出現(xiàn),同時(shí)關(guān)中中部的集聚區(qū)也開(kāi)始向東渭南市方向延展;在陜南的低低集聚區(qū)范圍逐漸縮小,大部分集聚于安康市,同時(shí)可以看出高高集聚與低低集聚區(qū)由集中分布逐步變?yōu)椴寤ǚ植肌?/p>
表1 2010—2019年縣級(jí)農(nóng)村居民可支配收入空間自相關(guān)性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果
圖2 2010—2019年縣級(jí)農(nóng)村居民可支配收入的LISA變化
計(jì)算陜西省及關(guān)中地區(qū)、陜北地區(qū)、陜南地區(qū)2010—2019年的基尼系數(shù),如表2所示。可發(fā)現(xiàn):在2010—2019年陜西省總體及關(guān)中、陜北、陜南的基尼系數(shù)較小,隨時(shí)間變化整體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),在2010—2014年基本保持不變,2014年開(kāi)始基尼系數(shù)下降明顯,這應(yīng)該與國(guó)家精準(zhǔn)扶貧措施的實(shí)施改善了貧困地區(qū)農(nóng)民的收入有關(guān)。關(guān)中、陜北、陜南地區(qū)三者相比,陜南地區(qū)基尼系數(shù)最小,陜北次之,關(guān)中地區(qū)基尼系數(shù)最大。關(guān)中、陜北、陜南地區(qū)之中,在2010—2019年關(guān)中地區(qū)基尼系數(shù)變化最大,在2010年的0.13下降到2019年的0.07;陜南地區(qū)變化最小,在2010—2019年基尼系數(shù)僅下降了0.2。陜南地區(qū)幾乎所有縣區(qū)都是國(guó)家貧困縣,整體收入較低,縣與縣之間發(fā)展變化較為一致;而關(guān)中地區(qū)貧困縣與大城市共存,縣與縣之間發(fā)展差異較大,經(jīng)過(guò)精準(zhǔn)扶貧等一系列措施,貧困地區(qū)得到較快的發(fā)展,最終結(jié)果就是基尼系數(shù)值越來(lái)越小。
利用地理探測(cè)器模型對(duì)導(dǎo)致陜西省2019年縣域農(nóng)村居民可支配收入發(fā)生差異的因素進(jìn)行分異性探測(cè),通過(guò)q值的大小描述因子對(duì)農(nóng)村居民可支配收入分異的解釋力。為了比較全面地分析導(dǎo)致農(nóng)村居民可支配收入產(chǎn)生差異的主導(dǎo)因素,在自然生態(tài)環(huán)境與社會(huì)與經(jīng)濟(jì)環(huán)境2個(gè)大維度,同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可獲得性、可比性,共選取13個(gè)指標(biāo)。建立的指標(biāo)體系如表3所示。由于地理探測(cè)器不能處理連續(xù)性的自變量,在進(jìn)行分析之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了離散化處理,本文對(duì)所有自變量采取了等間距分隔,分隔組數(shù)為5,將自變量離散化之后利用地理探測(cè)器模型進(jìn)行分析。
表4展示了地理探測(cè)器的分析結(jié)果,結(jié)果表明,從地理探測(cè)器結(jié)果來(lái)看,多數(shù)指標(biāo)結(jié)果顯著,僅有年年均溫、與最近市中心距離兩項(xiàng)指標(biāo)p值大于0.05;自然生態(tài)環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)于農(nóng)村居民可支配收入的分異都有一定的解釋力,但總體上,陜西省農(nóng)村居民可支配收入分異受社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響更大;根據(jù)q值來(lái)看,最大的5個(gè)指標(biāo)分別為耕地面積中坡度大于15°的面積占比、地方財(cái)政收入、平均受教育年限、工業(yè)增加值、社會(huì)商品零售總額。社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素仍舊個(gè)數(shù)最多,農(nóng)村居民可支配收入受當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展影響最大。
表2 2010—2019年陜西及3大地區(qū)基尼系數(shù)的演變
表3 指標(biāo)變量及說(shuō)明
表4 農(nóng)村居民可支配收入與各因素的相關(guān)性分析
以陜西省所有縣區(qū)為研究單元,刻畫(huà)農(nóng)村居民可支配收入的空間分布格局演變,并通過(guò)地理探測(cè)器模型分析其空間分異產(chǎn)生的原因。得出結(jié)論如下。
根據(jù)農(nóng)村居民可支配收入的全局自相關(guān)結(jié)果看,陜西省農(nóng)村居民可支配收入Morlan′s I值介于0.51~0.84,存在著明顯的正向空間集聚性,這種集聚性呈現(xiàn)先增強(qiáng)后減弱的趨勢(shì);根據(jù)局部空間自相關(guān)結(jié)果來(lái)看,高值區(qū)位于關(guān)中地區(qū),低值區(qū)大部分集中于陜南地區(qū)。高值區(qū)與低值區(qū)在空間分布有向周?chē)鷧^(qū)域擴(kuò)散的趨勢(shì)。
陜西省農(nóng)村居民可支配收入相對(duì)差異較小,且處于逐年減小的總體趨勢(shì)。在2010—2019年的時(shí)間變化中,陜南地區(qū)3個(gè)市所有縣區(qū)均為國(guó)家級(jí)貧困縣,整體發(fā)展水平較差,居民收入整體較低,因此收入的差異也一直最小。而關(guān)中地區(qū),既有貧困縣也有大城市,經(jīng)過(guò)精準(zhǔn)扶貧等一系列措施,貧困地區(qū)得到較快的發(fā)展,致使貧困農(nóng)村居民收入發(fā)展變化較大,農(nóng)村居民可支配收入差異減小較為明顯。
基于地理探測(cè)器的結(jié)果,耕地面積中坡度大于15°的面積占比、地方財(cái)政收入、平均受教育年限、工業(yè)增加值、社會(huì)商品零售總額與農(nóng)村居民可支配收入相關(guān),可有針對(duì)性地采取措施以促進(jìn)農(nóng)民收入。