廣西地形因子對區(qū)域貧困影響空間格局分析

韋燕飛 何彥諺 童新華

摘要：地形因子決定著土地的利用模式，影響土地經(jīng)濟產(chǎn)出與農(nóng)民的生產(chǎn)生活水平，惡劣的地形條件是導致區(qū)域貧困的主要因素之一。以地形條件差異較大、貧困形勢嚴峻的廣西壯族自治區(qū)（簡稱“廣西”）為研究區(qū)域，選取平均海拔、平均坡度、地形起伏度、坡度變率、地面粗糙度等5個地形因子，探討其與區(qū)域貧困的空間異質(zhì)性、空間依賴性特征，并利用普通線性回歸模型與地理加權(quán)回歸模型分析各地形因子對區(qū)域貧困影響效應(yīng)的空間分異。結(jié)果表明，各地形因子對區(qū)域貧困格局影響具有一定空間吻合性，主要表現(xiàn)為地形條件較差的地區(qū)農(nóng)民收入水平較低;地形因子與區(qū)域貧困水平均具有較強的空間依賴性，在99%顯著水平上均存在明顯空間集聚現(xiàn)象;平均海拔、平均坡度、地形起伏度、坡度變率等4個因子與區(qū)域貧困存在空間負相關(guān)性，其對貧困的影響效應(yīng)呈現(xiàn)以融江為軸心的“U”形向外逐級遞減的趨勢，地面粗糙度與區(qū)域貧困存在空間正相關(guān)性，其對貧困的影響效應(yīng)呈現(xiàn)由西北部向東南逐級遞減的趨勢。最后，從國土扶貧視角提出對廣西扶貧工作的建議。

關(guān)鍵詞：區(qū)域貧困;地形因子;影響效應(yīng);空間格局;國土扶貧;精準扶貧

中圖分類號：F323.211 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2019）23-0001-07

貧困問題是我國不平衡、不充分發(fā)展的一大體現(xiàn)，是我國特色社會主義新時代發(fā)展的一塊“硬骨頭”。土地作為最基本的生產(chǎn)要素之一[1]，是農(nóng)民主要經(jīng)濟來源的基礎(chǔ)，地形特征決定土地的利用、生產(chǎn)與管理方向，影響農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程與土地的經(jīng)濟產(chǎn)出，進而也決定了區(qū)域貧困水平的發(fā)展。廣西壯族自治區(qū)（簡稱“廣西”）集“老、少、邊、山、庫”于一身，是全國脫貧攻堅的主戰(zhàn)場之一。目前，廣西貧困面大、貧困人口多、貧困程度深的狀況仍未全面改善。2015年底，全區(qū)貧困人口總數(shù)居全國第4位;貧困發(fā)生率比全國平均水平（57%）高4.8百分點。全區(qū)110個縣（市、區(qū)）中，105個有扶貧開發(fā)工作任務(wù)，54個屬于貧困縣，33個為國家扶貧工作重點縣、滇桂黔石漠化片區(qū)縣;貧困發(fā)生率超過25%的有5個。全區(qū)16 197個村民委員會（社區(qū)）中有5 000個貧困村，其中貧困發(fā)生率在25%以上的有1 632個，占32.6%;貧困發(fā)生率超過50%的有232個，有的甚至超過80%，脫貧攻堅任務(wù)仍然十分艱巨。另外，廣西是典型喀斯特地貌的主要分布地區(qū)，生態(tài)系統(tǒng)脆弱且不穩(wěn)定，易發(fā)生旱澇災(zāi)害，部分地區(qū)石漠化、水土流失等土地生態(tài)問題突出，導致的區(qū)域貧困現(xiàn)象成為扶貧脫貧工作的重點、難點。因此，分析廣西地形因子與區(qū)域貧困的空間格局形成的影響，對精準扶貧工作的有效開展有一定的參考價值?，F(xiàn)有研究涉及的主要有計量地理學方法研究、地形因子研究、區(qū)域貧困研究與互饋相關(guān)性作用研究等。Foster等對空間地理加權(quán)的原理理論構(gòu)架、計量模型構(gòu)建、實例演變應(yīng)用等開展研究[2-7]。汪旭濤等對地形因子量化計量方法、形態(tài)表達及其對地質(zhì)災(zāi)害的敏感性等開展研究[8-10]。王建康等分析土地要素對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻，探討土地要素與經(jīng)濟發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)性[11-12]。劉彥隨等分析喀斯特山區(qū)自然條件下自然災(zāi)害的治理與扶貧開發(fā)模式策略的運用及其空間相關(guān)性[13-14]。從現(xiàn)有研究看，國內(nèi)外學者的相關(guān)研究成果較豐富，但較多研究均停留在理論基礎(chǔ)上的探討，實例應(yīng)用的研究較少;對影響效應(yīng)的研究大多利用計量經(jīng)濟學中的傳統(tǒng)模型，較少考慮地理空間要素間相互作用的影響;對區(qū)域貧困研究，大多從自然、社會、經(jīng)濟、人文綜合角度入手，較少涉及對地形因子與貧困關(guān)系的針對性以及西部少數(shù)民族沿海邊境地區(qū)多重身份區(qū)域的研究。本研究以縣級行政單位為研究單元，以廣西2015年劃定的110個縣（市、區(qū)）為研究對象，在GIS技術(shù)支持下，基于廣西地形特征與區(qū)域貧困水平數(shù)據(jù)，分析各地形因子與區(qū)域貧困的空間異質(zhì)性與空間依賴性，驗證其之間的空間相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上探討普通計量回歸模型與空間計量回歸模型的應(yīng)用效果，并定量測度地形因子對區(qū)域貧困影響效應(yīng)的空間分異格局，根據(jù)研究結(jié)論并基于國土扶貧視角，提出對扶貧工作的政策啟示，以期為廣西差別化國土扶貧政策的制定與實施提供參考，以提高廣西精準扶貧服務(wù)工作的成效。

1 研究區(qū)域

研究區(qū)域為廣西，首府南寧，與廣東、湖南、貴州、云南等省相鄰，南部為北部灣，西南與越南交界，是中國唯一的沿海自治區(qū)，是西南地區(qū)最便捷的出海通道（圖1）。介于 20°54′～26°24′N、104°26′～112°04′E之間，地處低緯度，屬亞熱帶季風氣候區(qū)，氣候溫暖，雨水豐沛，熱量充足。礦產(chǎn)資源豐富，種類繁多，素有“有色金屬之鄉(xiāng)”之稱。廣西地形特征表現(xiàn)為山地多平地少，地勢由西北向東南傾斜，喀斯特地貌發(fā)育，生態(tài)環(huán)境脆弱且不穩(wěn)定，易發(fā)生水土流失、山體滑坡等自然災(zāi)害，喀斯特區(qū)極易發(fā)生石漠化現(xiàn)象，全區(qū)石漠化面積約占全區(qū)總面積的10.5%，極大地制約了區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展。廣西是少數(shù)民族自治區(qū)，是壯族主要聚集地，同時分布有瑤族、苗族、侗族、仫佬族、京族等少數(shù)民族，是我國少數(shù)民族人口總數(shù)最多的自治區(qū)。2015年全區(qū)轄有14個地級行政區(qū)劃單位，110個縣級行政區(qū)劃單位，538萬貧困人口，且大部分分布于大石山區(qū)、少數(shù)民族地區(qū)、革命老區(qū)、邊境地區(qū)等“貧困洼地”，扶貧工作較艱巨。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

以區(qū)域貧困程度作為被解釋變量，以地形因子作為解釋變量，研究地形因子對區(qū)域貧困的影響效應(yīng)及其空間格局。當前我國扶貧工作的重點區(qū)域是農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)村居民生活水平?jīng)Q定區(qū)域貧困程度，因此以農(nóng)村居民人均純收入作為衡量區(qū)域貧困程度的標準，農(nóng)村居民人均純收入數(shù)據(jù)來源于2016年《廣西壯族自治區(qū)統(tǒng)計年鑒》及各地方政府門戶網(wǎng)站。地形特征包括高程、坡度、坡向、地面起伏等要素，結(jié)合已有研究成果與數(shù)據(jù)的可獲得性[15-16]，選取對土地利用產(chǎn)生較大影響的5個地形因子即平均海拔、平均坡度、地形起伏度、坡度變率、地面粗糙度開展研究（表1）。地形因子數(shù)據(jù)來源主要是在ENVI 5.1與ArcGIS 10.2平臺支持下，繪制廣西5 km×5 km 格網(wǎng)，對2015年廣西DEM（30 m）數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取各地形因子數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)管理模塊、分析模塊、屬性表運算、分區(qū)統(tǒng)計等功能，將地形因子數(shù)據(jù)給相應(yīng)格網(wǎng)賦屬性值，最后通過均值法計算各縣（市、區(qū)）的地形情況。

2.2 模型構(gòu)建

2.2.1 空間權(quán)重矩陣設(shè)定 空間計量模型須在模型中設(shè)定

空間權(quán)重矩陣，確定各研究單元之間的空間權(quán)重值，在此基礎(chǔ)上形成的空間面板數(shù)據(jù)模型更具說服力，本研究采用基于K-近鄰法構(gòu)建的K-近鄰矩陣（K-nearest neighbor）方法設(shè)定空間權(quán)重矩陣，其形式如下[17]。

W=1dij dij≤di（k）

0 i=j

0 其他。

式中：di（k）表示縣（市、區(qū)）i到第k個鄰近區(qū)域的距離，取 k=5。如果縣（市、區(qū)）j不屬于縣（市、區(qū)）i的k個鄰居，則認為其之間不存在空間依賴關(guān)系，空間權(quán)重矩陣值設(shè)定為0;反之，如果縣（市、區(qū)）j是縣（市、區(qū)）i的近鄰，則空間權(quán)重矩陣值為2個縣（市、區(qū)）之間的距離倒數(shù)。

2.2.2 空間相關(guān)性模型 采用莫蘭指數(shù)（Morans I）進行變量空間相關(guān)性研究，利用單變量空間自相關(guān)性分析各地形因子與區(qū)域貧困空間分布聚集特征;利用雙變量空間相關(guān)性探討各地形因子與區(qū)域貧困之間是否存在空間依賴性，為空間計量模型的運用奠定基礎(chǔ)，表達式為：

Morans I=∑ni=1∑nj=1wij（xi-x）（xj-x）∑ni=1∑nj=1wijs2;

s2=1n∑ni=1（xi-x）2。

式中：n表示樣本數(shù)，廣西110個縣（市、區(qū)），取n=110;xi表示變量在縣（市、區(qū)）i的屬性值;xj表示變量在縣（市、區(qū)）j的屬性值;x 表示變量的平均值;wij表示縣（市、區(qū)）i和縣（市、區(qū)）j之間空間權(quán)重矩陣值;s2表示變量的方差。

空間自相關(guān)性的顯著性水平一般通過Z值與P值進行檢驗確定，一般認為當P值=0.01且滿足 |Z|>2.58時，則拒絕0假設(shè)，變量的空間相關(guān)性顯著;反之，則不拒絕0假設(shè)，變量不存在顯著的空間相關(guān)性。

2.2.3 OLS回歸模型 采用OLS回歸模型探究未考慮空間地理單元影響下，被解釋變量與解釋變量之間的相關(guān)性，表達式為：

lnYi=α+βjlnxij+ε。

式中：Yi表示i縣（市、區(qū)）的被解釋變量;xij表示i縣（市、區(qū)）解釋變量j影響因子;βj表示j影響因子的影響彈性;ε表示隨機誤差。

OLS回歸模型相關(guān)性研究一般通過t值與調(diào)整后的R2進行檢驗確定，一般界定滿足|t|>2.58，則模型通過檢驗，被解釋變量與解釋變量存在相關(guān)性，調(diào)整后R2越大則表示回歸模型擬合程度越好。

2.2.4 地理加權(quán)回歸模型 為了反映各地形因子影響效應(yīng)水平的空間差異，對通過空間相關(guān)性檢驗的變量采用地理加權(quán)回歸模型（GWR）進行分析，地理加權(quán)回歸模型簡化表示如下[18]：

Pi=a0（ui，vi）+∑nk=1xikak（ui，vi）+εi。

式中：n表示解釋變量的個數(shù);k表示解釋變量;i表示縣（市、區(qū)）;a0（ui，vi）表示常數(shù)項;xik表示通過檢驗的第k個解釋變量在i縣（市、區(qū)）的取值;（ui，vi）表示i縣（市、區(qū)）幾何中心的空間坐標;ai（ui，vi）表示i縣（市、區(qū)）的特征彈性系數(shù);εi表示殘差。

3 實例檢驗與結(jié)果分析

3.1 空間異質(zhì)性格局

利用SPSS對各變量數(shù)據(jù)進行Z分數(shù)（Z-score）標準化，采用自然斷點法將標準化結(jié)果分為5級，繪制各變量空間分異圖（圖2），分析各變量空間分異情況。從地形因子看，平均海拔、平均坡度、地形起伏度空間分異格局總體上表現(xiàn)為北高南低的趨勢，主要由于西北部與云貴高原連接，且分布有鳳凰山脈、都陽山脈，東北部分布有越城嶺山脈、天平山脈、九萬大山等山脈，南部沿海地區(qū)分布有欽州平原、合浦平原等。坡度變率空間分異格局總體表現(xiàn)為“東西高、中間低”的“凹”形格局，主要由于東部分布有天平山、大瑤山等山脈，中部分布有柳州平原、潯江平原、郁江平原、南寧盆地。其中，西林縣、隆林縣、田林縣、樂業(yè)縣、那坡縣、靖西市、德保縣、凌云縣、天峨縣、鳳山縣、南丹縣、龍勝縣、灌陽縣、金秀縣的這4個地形因子數(shù)值均較高，這些縣（市）地形條件較差，給土地的有效利用帶來較大難度。地面粗糙度是指從空氣動力學角度出發(fā)，因地表起伏不平或地物本身幾何形狀的影響，風速廓線上風速為0的位置并不在地表（高度為0處），而在離地表一定高度處，這一高度定義為地面粗糙度[19]，其空間分異格局主要表現(xiàn)為北低南高的趨勢。從貧困情況看，農(nóng)村居民人均純收入總體表現(xiàn)為東西低、中間高的“凸”形格局，與地形條件形成一定程度的吻合性，基本表現(xiàn)為地形條件利用難度較大的地區(qū)農(nóng)民收入較低，區(qū)域貧困程度較大;而地勢較平坦的地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)，區(qū)域貧困程度較小。

3.2 空間依賴性分析

在GeoDa平臺支持下，利用Morans I分析各變量空間依賴性（表2），可視化變量空間自相關(guān)聚集格局（圖3）。各變量P值=0.01，均滿足|Z|>2.58，通過顯著性檢驗，具有空間依賴性，Morans I值大于0表示各變量在空間上存在集聚現(xiàn)象。其中，平均海拔、地形起伏度、坡度變率的Morans I值較高，其在空間上形成的聚集效應(yīng)較顯著。

平均海拔在西北部與東北部形成大小2個組團的高-高集聚模式，在南部沿海及其往北延伸方向形成低-低集聚模式。平均坡度與地形起伏度在西北部形成高-高集聚模式，在南部沿海地區(qū)形成低-低集聚模式，地形起伏度在防城區(qū)形成高-低集聚模式，主要是因為區(qū)域分布有十萬大山使得地形起伏度較大。坡度變率主要在西北部形成高-高集聚模式，在南部沿海地區(qū)形成低-低集聚模式，但在東北部地勢較高的區(qū)域并未形成顯著的高-高集聚模式， 主要是因為東北

部對于坡耕地的利用采取梯田方式，極大地提高了耕地的利用程度，有利于減緩坡度變率。地面粗糙度在西北部形成 低-低集聚模式，高-高集聚模式則較零散地分布在南部及中部地區(qū)。農(nóng)村居民人均純收入在西北部形成低-低集聚模式，但在右江區(qū)、田東縣形成了高-低集聚模式，主要是由于該區(qū)域分布有百色盤地，地勢較平坦，且耕地肥沃、氣候適宜芒果、香蕉、番茄等特色農(nóng)作物的生長，第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展較協(xié)調(diào)，特色作物產(chǎn)出提高了當?shù)厝藗兊氖杖胨剑?高集聚模式主要分布在柳州市、桂林市等部分二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)達的城市，柳州市是重工業(yè)城市，第二產(chǎn)業(yè)發(fā)達，這給當?shù)厝藗兲峁┝溯^好的就業(yè)機會，桂林市是我國著名的旅游城市，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達，旅游業(yè)發(fā)展可以提高當?shù)厝藗兊氖杖胨健?/p>

3.3 空間相關(guān)性檢驗

引入空間計量模型之前，對地形因子與區(qū)域貧困的空間相關(guān)性進行檢驗，利用雙變量的空間自相關(guān)模型分析解釋變量與各被解釋變量的空間集聚相關(guān)性，繪制變量莫蘭散點圖（圖4）。各解釋變量與被解釋變量空間相關(guān)性P值=0.01，均滿足|Z|>2.58，通過顯著性檢驗，且Morans I絕對值處于0.43～0.54之間，表明各地形因子與農(nóng)村居民人均純收入在空間分布上存在顯著的空間相關(guān)性，其中，平均坡度、地形起伏度與農(nóng)村居民人均純收入的Morans I值較高，具有較強的空間相關(guān)性。

由圖4可知，平均海拔、平均坡度、地形起伏度、坡度變率

等4個地形因子散點主要落在第二、第四象限，表現(xiàn)為空間負相關(guān)，即當某縣（市、區(qū)）的平均海拔越高、平均坡度越大、地形起伏度越大、坡度變率越大，越會導致農(nóng)村居民人均純收入降低、貧困程度嚴重。地面粗糙度散點主要落在第一、第三象限，表現(xiàn)為空間正相關(guān)，即某縣（市、區(qū)）地面粗糙度越大，越會使得農(nóng)村居民人均純收入提高。

3.4 影響效應(yīng)分析

在各解釋變量與被解釋變量均通過雙變量空間相關(guān)性檢驗的基礎(chǔ)上，利用OLS回歸模型與GWR的地理加權(quán)模型分別對各解釋變量與被解釋變量進行回歸分析，對比回歸模型擬合效果（表3），繪制各地形因子對區(qū)域貧困影響系數(shù)空間分異圖（圖5）。

由表3可知，各變量OLS回歸結(jié)果t絕對值均大于 2.58，通過顯著性檢驗，但回歸結(jié)果調(diào)整后R2值在0.3～0.5之間，處于較低的水平，OLS模型的擬合效果不佳。經(jīng)對比分析，各變量GWR地理加權(quán)回歸結(jié)果的調(diào)整后R2均大于OLS回歸結(jié)果的調(diào)整后R2，GWR地理加權(quán)回歸結(jié)果的赤池信息準則（AIC）值均小于OLS回歸結(jié)果的AIC值，說明GWR地理加權(quán)回歸模型具有更好的擬合性。因此，在對具有空間相關(guān)性的變量進行回歸分析時，應(yīng)考慮空間位置間的效應(yīng)作用，OLS模型忽略了空間位置間的相關(guān)性，模型預(yù)測擬合效果不佳，采用地理加權(quán)回歸模型開展分析更加合理。

由圖4可知，將不同區(qū)位上地形因子與農(nóng)村居民人均純收入的回歸系數(shù)稱為影響系數(shù)，影響系數(shù)的絕對值反映地形因子的影響程度，影響系數(shù)的正負反映影響作用的正負相關(guān)性。平均海拔表現(xiàn)為負相關(guān)性，影響效應(yīng)空間上呈現(xiàn)由中部向外逐級遞減的趨勢，東西部與南部沿海地區(qū)平均海拔對貧困的影響程度較低，而中部地區(qū)影響程度較高。平均坡度、地形起伏度和坡度變率表現(xiàn)為負相關(guān)性，影響效應(yīng)空間分布情況大致相同，主要表現(xiàn)為以融江為軸心“U”形向外逐級遞減

的趨勢，南部沿海地區(qū)影響程度低，而北部融江流域縣（市、區(qū)）影響程度高。地面粗糙度表現(xiàn)為正相關(guān)，影響效應(yīng)空間呈現(xiàn)由西北部向東南逐級遞減的趨勢。因此，不同區(qū)域地形條件對區(qū)域人們收入水平的影響作用有所不同，各地形因子對區(qū)域貧困的作用效應(yīng)存在空間上的差異。

4 結(jié)論與建議

4.1 主要結(jié)論

本研究以廣西壯族自治區(qū)為研究區(qū)域，在縣（市、區(qū)）尺度上分析各地形因子與區(qū)域貧困空間異質(zhì)性格局和空間依性格局，檢驗各地形因子與區(qū)域貧困間的空間相關(guān)性特征，定量評價各地形因子對區(qū)域貧困影響效應(yīng)的空間差異格局，得出以下結(jié)論：第一，各地形因子與區(qū)域貧困空間格局存在差異，平均海拔、平均坡度、地形起伏度空間分異格局表現(xiàn)為北高南低的趨勢，坡度變率表現(xiàn)為東西高、中間低的格局，地面粗糙度表現(xiàn)為北低南高的趨勢，農(nóng)村居民人均純收入表現(xiàn)為東西低、中間高的態(tài)勢?？傮w上看，區(qū)域貧困與地形因子間形成一定程度的空間吻合性，基本表現(xiàn)為地形條件利用難度較大的地區(qū)貧困水平較高。第二，各地形因子與區(qū)域貧困具有較強的空間依賴性。平均海拔、平均坡度、地形起伏度與坡度變率高-高集聚區(qū)主要分布在西北部，低-低集聚區(qū)主要分布在南部沿海地區(qū);地面粗糙度在西北部形成低-低集聚模式，高-高集聚模式則較零散地分布在南部及中部地區(qū);農(nóng)村居民人均純收入在西北部形成低-低集聚模式，高-高集聚模式主要分布在廣西東北部的二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)達的城市。因此，地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是拉動地方經(jīng)濟增長與促進減貧脫貧的利器。第三，各地形因子與區(qū)域貧困存在空間相關(guān)性且各因子對貧困影響效應(yīng)不同，平均海拔、平均坡度、地形起伏度、坡度變率等4個地形因子莫蘭散點主要落在二、四象限，表現(xiàn)為空間負相關(guān)，影響效應(yīng)主要以融江為軸心呈“U”形向外逐級遞減的趨勢;地面粗糙度莫蘭散點主要落在一、三象限，表現(xiàn)為空間正相關(guān)，影響效應(yīng)由西北部向東南逐級遞減的趨勢。

4.2 建議

根據(jù)廣西各縣（市、區(qū)）貧困空間分異特征，結(jié)合地形因子的影響效應(yīng)與空間差異格局，因地制宜地提出扶貧方針政策，才能更好地服務(wù)于減貧脫貧目標。具體來看，貧困高-高集聚區(qū)域主要分布在西北地區(qū)，該地區(qū)受到平均坡度、地形起伏度和坡度變率的影響作用較大，是廣西自然災(zāi)害的高發(fā)地區(qū)，山體滑坡、泥石流等災(zāi)害時有發(fā)生。因此，要注重建立該區(qū)域的生態(tài)補償機制，積極開展落實異地扶貧搬遷項目，保障

賴人們的生命財產(chǎn)安全不受侵害。還應(yīng)合理有序推進該區(qū)域土地整治項目的開展，側(cè)重土地平整、水土保持、生態(tài)補償工程實施，轉(zhuǎn)變土地利用方式，充分挖潛土地開發(fā)利用潛力。另外，西北地區(qū)是自然景觀原生態(tài)保留地區(qū)，也是許多特色農(nóng)副產(chǎn)品的富產(chǎn)區(qū)，可加大對地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)的支持力度，結(jié)合地形地貌特征挖掘區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展?jié)摿Γ酝恋刭Y源為支撐，以產(chǎn)業(yè)發(fā)展為切入點，促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，改善農(nóng)民生產(chǎn)條件，提高農(nóng)民生活水平，助力區(qū)域減貧脫貧事業(yè)發(fā)展。貧困低-低集聚區(qū)域主要分布在廣西二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)達地區(qū)，該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展活力較強，是廣西經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐與領(lǐng)頭軍，應(yīng)繼續(xù)保持對該地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的支持，同時激發(fā)地方經(jīng)濟發(fā)展的溢出效應(yīng)，使得該區(qū)域在經(jīng)濟發(fā)展的同時，帶動周圍縣（市、區(qū)）的經(jīng)濟發(fā)展，促進扶貧工作的深入開展。對于地形條件較好的南部沿海地區(qū)，應(yīng)注重提高土地的節(jié)約集約利用水平，推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程，提高土地產(chǎn)出效率與經(jīng)濟產(chǎn)出量，同時發(fā)揮沿海港口優(yōu)勢，通過海運貿(mào)易推廣廣西特色產(chǎn)品的向外輸出，多角度、多方位拉動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，提高扶貧工作成效。

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收稿日期：2018-09-21

基金項目：國家自然科學基金（編號：41861039）;廣西哲學社會科學規(guī)劃研究課題（編號：17FGL016、17FGL014）;廣西師范學院科學研究基金（編號：2013L08）。

作者簡介：韋燕飛（1978—），女，廣西田陽人，博士，教授，主要從事土地利用優(yōu)化配置研究。E-mail：65358105@qq.com。

通信作者：何彥諺，主要從事土地利用優(yōu)化配置研究。E-mail：394288552@qq.com。