基于個體福利和區(qū)域綜合發(fā)展指標,采用Arc GIS、Geo Da等分析工具,以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為研究尺度繪制皖西地區(qū)貧困地圖,分析貧困的空間演化并檢驗空間貧困陷阱的存在。結果顯示:皖西地區(qū)存在貧困的空間集聚現(xiàn)象和一定的空間貧困陷阱�；趥�體福利水平的空間貧困區(qū)相對分散,空間集聚程度有增強的趨勢,但局部空間依賴性呈減弱趨勢;基于區(qū)域發(fā)展綜合水平的空間貧困區(qū)相對集中,整體空間集聚程度較低且逐漸減弱,局部空間依賴性呈增強趨勢。這表明空間貧困和貧困陷阱的發(fā)生與發(fā)展不單受自然因素的制約,社會經(jīng)濟因素也可能造成空間貧困,整體發(fā)展較好地區(qū)的區(qū)域貧困問題值得關注。 

【文章來源】：地域研究與開發(fā). 2020,39(03)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于個體福利水平的皖西地區(qū)貧困地圖

鑒于皖西大部分地區(qū)處于大別山貧困區(qū)域范圍內(nèi)，貧困發(fā)生率高于安徽省平均水平，而經(jīng)濟發(fā)展水平又低于安徽省平均水平，因此，皖西地區(qū)區(qū)域綜合發(fā)展水平較為靠后的鄉(xiāng)鎮(zhèn)可以認為是貧困區(qū)域。因此，對選取的4個指標，根據(jù)熵值法得到區(qū)域發(fā)展綜合得分，將結果導入Arc GIS 10.2，用四分位數(shù)法將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的綜合得分由低到高劃分為4個等級:深度貧困區(qū)、一般貧困區(qū)、相對優(yōu)勢區(qū)和相對富裕區(qū)，得出2001年、2009年、2018年皖西地區(qū)貧困空間格局(圖2)。從圖2可知，基于區(qū)域發(fā)展水平的皖西地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)空間貧困格局大致遵循“南高北低，梯次遞減”的規(guī)律，與地形特征呈現(xiàn)高度一致。2001年，貧困區(qū)大多集中分布在皖西中部及南部地區(qū)，少數(shù)分散分布在東北部地區(qū)，且80%的深度貧困鄉(xiāng)鎮(zhèn)均分布在南部地區(qū);2009年較2001年變化程度較小，中部地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的貧困程度有所減弱;2018年貧困區(qū)大多集中分布在皖西南部地區(qū)，少數(shù)分布在中部偏北區(qū)域，但此區(qū)域貧困程度相對加深，仍有88%的深度貧困鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布在南部地區(qū)。值得一提的是，2018年中部合武鐵路沿線貧困程度明顯下降，出現(xiàn)了一條相對富裕集中地帶。對比圖1和圖2發(fā)現(xiàn):第一，對于南部的金寨、霍山、舒城三縣，貧困程度都表現(xiàn)得較深，原因是這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布于海拔較高的大別山深山區(qū)和庫區(qū)，地勢險峻、洪澇與干旱等自然災害頻發(fā)且水土流失嚴重，生存環(huán)境較為惡劣。但是基于區(qū)域發(fā)展水平的空間貧困現(xiàn)象要比基于個體福利水平的空間貧困現(xiàn)象突出得多，且在研究期變化不大。這可能是由于區(qū)域發(fā)展總體水平受地形等自然環(huán)境的影響大，而對于個體來說，由于山區(qū)人口相對較少、外出打工比例高、庫區(qū)生態(tài)補償、國家級貧困縣等政策支持，人均收入水平在逐步提升，空間貧困程度有所下降。第二，對于皖西的北部地區(qū)來說，貧困的發(fā)展有很大差異�；趥�體福利水平的貧困范圍和貧困程度顯然比基于區(qū)域發(fā)展水平的要廣泛和深刻得多�？傮w來說，北部的霍邱縣、壽縣、裕安區(qū)、金安區(qū)位于黃淮平原區(qū)，地形平坦、交通便利，因此，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的區(qū)域發(fā)展水平總體上比南部高，發(fā)展水平較高地區(qū)呈現(xiàn)片狀發(fā)展態(tài)勢，但是由于這里是歷史上的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)、人口眾多，又處于沿淮行蓄洪區(qū)，洪澇災害嚴重，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差，農(nóng)民人均純收入水平較低，從中部四縣(區(qū))交界的地方到東北區(qū)域，甚至開始出現(xiàn)貧困的集聚現(xiàn)象，貧困呈不斷發(fā)展趨勢。這說明貧困的發(fā)生與發(fā)展不單只受自然因素的深刻影響，社會經(jīng)濟原因也有可能造成空間貧困，因此不能忽視總體發(fā)展較好地區(qū)的貧困集聚問題。最后，從圖2看，隨著皖西地區(qū)橫貫中部的東西交通動脈的打通和完善，中部明顯出現(xiàn)了一條發(fā)展水平較高的地區(qū)，說明交通對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的影響顯著。

為分析皖西地區(qū)整體貧困集聚的特征與類型，檢驗空間貧困陷阱的存在，利用Geo Da軟件計算2001—2013年皖西地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)民人均純收入的全局空間自相關指數(shù)Moran’s I，以及變異系數(shù)(圖3)。在研究時間段內(nèi)兩曲線波動幅度較大。變異系數(shù)(CV)值在2001—2006年相對較高，且逐漸上升，說明此階段各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)民人均純收入的差異總體上呈現(xiàn)逐步擴大的趨勢;2006—2008年下降并于2008—2013年趨于平穩(wěn)，說明此階段各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)民人均純收入水平逐漸趨同，整體差異縮小。全局空間自相關指數(shù)Moran’s I值均為正，且通過顯著性檢驗，說明在研究時間段內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)民人均純收入表現(xiàn)出較為顯著的空間正自相關特性;Moran’s I指數(shù)在2001—2007年波動幅度較大，總體呈上升趨勢，2007—2013年呈下降趨勢，表明其空間相關程度先增強后減弱;2013年的Moran’s I值較2001年有所上升，表明農(nóng)民人均純收入較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)與農(nóng)民人均純收入較低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)的集聚程度都在增強。由于地理區(qū)位、經(jīng)濟、社會等外界環(huán)境的不同，尤其在較大范圍的空間內(nèi)，研究對象可能在某些位置是正的空間自相關，而在其他位置又是負的空間自相關，全局空間自相關無法探究其是否存在空間異質性，也無法確定空間異常值。因此，采用局部Moran’s I指數(shù)，利用Geo Da軟件分別對皖西地區(qū)2001年、2007年、2013年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)民人均純收入求LISA值，并在Z檢驗的基礎上(P≤0.01)繪制LISA聚集圖(圖4)，識別局部的空間集聚和非平穩(wěn)性，探索貧困的空間依賴性格局。

【參考文獻】：
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本文編號：3248162