地理科学进展 ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (11): 1860-1873.doi: 10.18306/dlkxjz.2020.11.007
王武林1,2(), 余翠婵1, 曾献君3,4,*(
), 李春强1
收稿日期:
2019-12-20
修回日期:
2020-05-11
出版日期:
2020-11-28
发布日期:
2021-01-28
通讯作者:
曾献君
作者简介:
王武林(1982— ),男,湖南邵阳人,博士后,副教授,硕士生导师,研究方向为区域经济、交通地理。E-mail:基金资助:
WANG Wulin1,2(), YU Cuichan1, ZENG Xianjun3,4,*(
), LI Chunqiang1
Received:
2019-12-20
Revised:
2020-05-11
Online:
2020-11-28
Published:
2021-01-28
Contact:
ZENG Xianjun
Supported by:
摘要:
区域贫困是各界关注和研究的热点问题,传统的贫困地区研究缺少对中国东南沿海的关注。论文以中国相对发达的东南沿海省份福建省为例,构建3个维度9个向度共30项指标的度量模型,利用多维贫困度等指数和Kohonen神经网络算法,分析2000年和2016年的县域贫困度演化特征及其驱动因素。结果表明:① 通过对广东、福建和浙江3个东南沿海省份县域发展水平的正态分布检验进行对比,发现福建省县域发展水平在东南沿海具有典型性。② 根据贫困度指数P可划分为贫困县、弱势县和一般县,贫困县、弱势县分布于福建北部和西南部的总体格局不变,且向省域边际县聚集。③ 经济维度贫困度指数、社会维度贫困指数和自然维度贫困度指数的各自变化率最多的县市区均属于缓慢恶化区,属于快速优化区的县市区数量居中,属于缓慢改善区的县市区数量少且分布散;基于多维贫困度指数PI的变化率表现为缓慢恶化区分布于福建北部、中部和西南部,缓慢改善区分布于福建中西部,快速优化区分布于福建东部沿海。④ 对2000年和2016年多维贫困度贡献率均产生较大影响的向度为医疗卫生、教育水平、居住环境、经济发展,加强基础设施、医疗卫生、教育水平等公共服务的建设供给,应作为当前福建扶贫重点关注的内容。⑤ 基于不同向度的贫困度贡献率可划分4类致贫类型:I类县市区是教育水平和基础设施向度主导的贫困类型,II类县市区是经济发展和居住环境向度主导的贫困类型,III类县市区属于人口特征和基础设施向度主导的贫困类型,IV类县市区属于医疗卫生和经济发展向度主导的贫困类型。研究结果对准确识别县域贫困和深入实施精准扶贫战略具有一定的参考价值。
王武林, 余翠婵, 曾献君, 李春强. 东南沿海县域贫困度演变特征及驱动因素研究——以福建省为例[J]. 地理科学进展, 2020, 39(11): 1860-1873.
WANG Wulin, YU Cuichan, ZENG Xianjun, LI Chunqiang. Evolution characteristics and driving factors of county poverty degree in China’s southeast coastal areas: A case study of Fujian Province[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2020, 39(11): 1860-1873.
表1
东南沿海地区县域发展水平指标体系"
维度 | 指标 | 变量 | 单位 |
---|---|---|---|
收入及 购买力水平 | 人均GDP | x1 | 元/人 |
人均居民储蓄存款余额 | x2 | 元/人 | |
人均社会消费品零售总额 | x3 | 元/人 | |
农民人均纯收入 | x4 | 元 | |
非农产业 发展水平 | 第三产业增加值比第二产业增加值 | x5 | — |
第二产业从业人员数 | x6 | 人 | |
第三产业从业人员数 | x7 | 人 | |
人均规模以上工业企业数 | x8 | 个/万人 | |
农业 发展水平 | 地均农业机械总动力 | x9 | 万kW/100 km2 |
人均农业增加值 | x10 | 万元/人 | |
人均粮食产量 | x11 | kg/人 | |
政府 能力 | 人均固定资产投资额 | x12 | 万元/人 |
人均公共财政收入 | x13 | 万元/人 | |
人均公共财政支出 | x14 | 万元/人 | |
人均医疗卫生机构床位数 | x15 | 床/千人 |
表2
县域贫困度评价指标体系"
维度 | 向度 | 具体指标 | 指标方向 | 指标说明 |
---|---|---|---|---|
经济 维度 | 经济发展 | 第二、三产业增加值占GDP比重(%) | - | 比重越大,可持续脱贫的驱动力越大 |
农民人均纯收入(元) | - | 农民收入是现阶段衡量农村贫困的基础和核心,越贫困的县域,农民人均纯收入越低 | ||
人均一般财政预算收入(元) | - | 衡量县政府的收入能力和水平,人均一般财政预算收入之低可见县域贫困之深 | ||
人均全社会固定资产投资 | - | 投资力度大能推进减贫进程 | ||
农林水事务支出占比(%) | - | 支出力度大能推进减贫进程 | ||
人均社会消费品零售总额(元) | - | 值越大,消费需求越旺盛,贫困度越低 | ||
人均GDP(元) | - | 反映县域宏观经济运行状况,用县域生产总值与区内常住人口的比值表示 | ||
恩格尔系数 | + | 恩格尔系数可用于测量贫困,恩格尔系数越大越不利于减贫 | ||
社会 维度 | 居住环境 | 人均住房面积(m2) | - | 贫困认定的居住面积要小于某一标准 |
每千户电话拥有量(台) | - | 反映贫困户的耐用品拥有量 | ||
夜间灯光指数 | - | 值越大反映城镇建成区面积越大,贫困度越低 | ||
城镇化率(%) | - | 衡量城镇化发展程度,反映社会生产力水平,为城镇人口与常住人口的比值,城镇化率越高,贫困度越低 | ||
基础设施 | 农村公路里程(km) | - | 值越大越利于通过吸引投资、提高生产效率来减贫 | |
地均农业机械总动力(kW/hm2) | - | 农机化程度越高,贫困度越低 | ||
农村人均用电量(kWh) | - | 用电水平越高,间接反映耐用品拥有量越大,贫困度越低 | ||
社会保障 | 参加基本养老保险比例(%) | - | 反映贫困人口的兜底保障情况,有利于贫困人口减少 | |
参加基本医疗保险比例(%) | - | 反映贫困人口的兜底保障情况,有利于贫困人口减少 | ||
农村低保人口(人) | + | 反映农村脱贫成绩 | ||
医疗卫生 | 每千人卫生机构床位数(床) | - | 值越大,医疗保障水平越高,贫困度越低 | |
人均卫生技术人员个数(人) | - | 反映医疗水平和服务覆盖面 | ||
教育水平 | 师生比(%) | - | 反映县域教育文化水平 | |
文盲人口占15岁及以上人口比重(%) | + | 反映劳动力转化为生产力的效率大小 | ||
教育经费支出(元) | - | 教育投入越充足越利于教育减贫 | ||
人口特征 | 人口总抚养比(%) | + | 人口抚养比越小,人口红利越好,贫困度越低 | |
少数民族人口占比(%) | + | 少数民族聚居区一般贫困度较高 | ||
自然 维度 | 生态环境 | 坡度>15°的土地面积比重(%) | + | 坡度>15°的土地为难利用地,值越小越利于防止生态贫困 |
NDVI | - | 反映地表植被覆盖状况,值越小,生态越脆弱,不利于减贫 | ||
资源禀赋 | 人均耕地面积(hm2/人) | - | 耕地是土地资源中重要组成,反映耕地资源对脱贫的支撑能力 | |
农田生产潜力(kg/hm2) | - | 利用GAEZ模型综合考虑光、温、水、CO2浓度、病虫害、气候限制、土壤、地形等多方面因素计算,反映粮食生产潜力 | ||
单位农地面积产值(元/hm2) | - | 土地生产力越高,越有利于增加农民收入,降低贫困度 |
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