秦巴山區(qū)消費(fèi)扶貧的益貧性空間分異

王 剛，廖和平※，洪惠坤，朱 琳，李 濤

(1.西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，重慶400715；2.西南大學(xué)精準(zhǔn)扶貧與區(qū)域發(fā)展評估研究中心，重慶400715)

0 引 言

消除貧困是21世紀(jì)人類面臨的巨大挑戰(zhàn)[1]。中國農(nóng)村減貧是政府和學(xué)界關(guān)注的焦點[2]。精準(zhǔn)扶貧作為對新時期貧困人口的減貧方式，主要針對居民個體而言[3]。中國14個集中連片特殊困難地區(qū)是精準(zhǔn)幫扶的主戰(zhàn)場，為了助力該地區(qū)貧困人口穩(wěn)定脫貧，國家出臺了產(chǎn)業(yè)扶貧等一系列幫扶政策。消費(fèi)扶貧作為產(chǎn)業(yè)扶貧的一種方式，目的是達(dá)到對貧困人口的減貧效果。2019年1月國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于深入開展消費(fèi)扶貧助力打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的指導(dǎo)意見》（國辦發(fā)〔2018〕129號），文件指出在貧困地區(qū)實施“消費(fèi)扶貧”。文件中首次從政策的角度對消費(fèi)扶貧做了解釋，認(rèn)為消費(fèi)扶貧是社會各界通過消費(fèi)來自貧困地區(qū)和貧困人口的產(chǎn)品與服務(wù)，幫助貧困人口增收脫貧的一種扶貧方式，是社會力量參與脫貧攻堅的重要途徑。可見，文件中將消費(fèi)扶貧的落腳點定位在對貧困人口的益貧性上。因此，研究消費(fèi)扶貧的益貧性特征及其影響因素對提高產(chǎn)業(yè)扶貧成效及促進(jìn)貧困人口的穩(wěn)定脫貧具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

消費(fèi)扶貧屬于產(chǎn)業(yè)扶貧的范疇，是對產(chǎn)業(yè)扶貧的延伸與深化。近年來，國內(nèi)學(xué)者分別從概念界定[4]、測度方法[5]和研究視角[4,6-9]3個方面對消費(fèi)扶貧及其益貧性展開了深入研究。劉建偉[10]將貧困山區(qū)消費(fèi)力與金融介入融合為一體，研究了金融介入的益貧性，將其概念界定在金融界入后貧困農(nóng)戶自身消費(fèi)力的提高促進(jìn)了消費(fèi)扶貧的益貧性。席建超等[11]利用經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益和社會效益的核算方法實證了貧困地區(qū)能源消費(fèi)的益貧性，認(rèn)為在貧困地區(qū)鄉(xiāng)村旅游發(fā)展中，能源消費(fèi)模式的轉(zhuǎn)變可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高益貧性。但由于國內(nèi)對產(chǎn)業(yè)扶貧問題的研究起步較晚，所以對益貧性研究的內(nèi)容延伸仍然有限，關(guān)于消費(fèi)扶貧的益貧性量化研究的文獻(xiàn)更為罕見?？傮w上看，中國學(xué)者對消費(fèi)扶貧及益貧性的研究貢獻(xiàn)主要集中在模式推廣、經(jīng)驗介紹和案例分享[5]等方面，這些成果折射出消費(fèi)扶貧及益貧性兩者之間的關(guān)系，即消費(fèi)扶貧具有帶動貧困人口脫貧的積極作用，但研究成果依然存在以下不足：1）將消費(fèi)扶貧與益貧性相結(jié)合的定量化實證研究文獻(xiàn)較少；2）對消費(fèi)扶貧的益貧性影響因素及作用機(jī)理探討不夠；3）以往研究大都具有“被動式消費(fèi)扶貧”的特征，往往從貧困主體的視角探討幫扶方式如何促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品和服務(wù)的提質(zhì)升級，忽略了消費(fèi)主體與貧困主體之間消費(fèi)扶貧的益貧性互動作用研究。

1 概念界定及指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 消費(fèi)扶貧的益貧性概念界定

目前，學(xué)界對消費(fèi)扶貧的概念界定尚無定論。代表性觀點中，美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家、2015年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者安格斯·迪頓[12]在收入基礎(chǔ)上拓展了貧困研究的視野，指出減貧政策的制定首先必須考慮個體的消費(fèi)選擇，考察家庭在消費(fèi)品上不同的預(yù)算決策；國內(nèi)學(xué)者李軍[13]認(rèn)為消費(fèi)扶貧是一種通過線上和線下多元渠道購買貧困戶的農(nóng)特產(chǎn)品和服務(wù)，將慈善行為與消費(fèi)行為相結(jié)合，人人皆可為、人人皆能為的新型扶貧模式。以上2種觀點的共同點在于消費(fèi)扶貧的目標(biāo)一致性，即促進(jìn)貧困人口民生福祉，不同點在于促進(jìn)消費(fèi)的主體不同，國外學(xué)者傾向于貧困人口本身的消費(fèi)，更注重個體家庭的內(nèi)生消費(fèi)減貧，而國內(nèi)學(xué)者則認(rèn)為獨(dú)立于貧困人口本身的外部力量消費(fèi)更有利于減貧成效。觀點的國別異同在于，西方社會與中國的經(jīng)濟(jì)制度和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的差異性造成了不同國家對貧困人口識別的標(biāo)準(zhǔn)差異。如美國2011年貧困人口標(biāo)準(zhǔn)是四口之家稅前年現(xiàn)金收入低于22314美元（按照當(dāng)時標(biāo)準(zhǔn)折合人民幣約140 801元），且貧困線標(biāo)準(zhǔn)逐年提高，而中國自2014年精準(zhǔn)扶貧政策實施以來貧困人口人均純收入僅維持在3 000元以內(nèi)，較高的直轄市標(biāo)準(zhǔn)-重慶市2018年的貧困人口基線標(biāo)準(zhǔn)亦不超過3 500元。另外，據(jù)2013年中國貧困人口現(xiàn)狀調(diào)查顯示，因病、殘和勞動力缺乏致貧的人口在中國貧困人口中的比例約超50%。因此，與西方貧困人口相比，中國貧困人口的內(nèi)生消費(fèi)力有限[14]，消費(fèi)扶貧更注重外生力量的幫扶，所以西方學(xué)者對消費(fèi)扶貧的觀點并不適用于中國貧困現(xiàn)狀。

相比較而言，學(xué)界對益貧性的概念界定較為清晰，認(rèn)為益貧性，即對貧困的減緩有益[4,15-19]，有別于公平性，公平性強(qiáng)調(diào)所有成員機(jī)會的平等，從機(jī)會分配的角度考慮，而益貧性則確保社會每個成員、特別是窮人對社會機(jī)會的普遍共享。

綜合以上觀點，并參考政策等對消費(fèi)扶貧和益貧性的理解，文本將消費(fèi)扶貧的益貧性的概念界定為外生力量（消費(fèi)主體）憑借自身的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢幫助貧困地區(qū)拓展設(shè)施建設(shè)，搭建消費(fèi)渠道，貧困主體積極響應(yīng)外生力量的幫扶，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和服務(wù)提質(zhì)升級，促進(jìn)消費(fèi)并實現(xiàn)消費(fèi)主體與貧困人口的良性互動，最終達(dá)到減貧效果。

1.2 基礎(chǔ)指標(biāo)體系構(gòu)建

“循環(huán)積累因果關(guān)系”理論認(rèn)為資本形成不足和收入分配不平等是造成貧困循環(huán)累積的最重要因素，而消費(fèi)扶貧是通過增加貧困戶收入來促進(jìn)減貧的一種反貧困策略。閆坤等[16]認(rèn)為中國國情與西方不同，選擇的反貧困策略應(yīng)有所不同。對于中國反貧困策略的研究，劉彥隨等[17]學(xué)者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)建立貧困地區(qū)區(qū)際間經(jīng)濟(jì)聯(lián)動、區(qū)外合作和服務(wù)共享的消費(fèi)扶貧模式。張新偉[18]認(rèn)為貧困地區(qū)應(yīng)通過基礎(chǔ)設(shè)施和社會服務(wù)設(shè)施建設(shè)、組建運(yùn)作良好的扶貧開發(fā)機(jī)構(gòu)和扶貧企業(yè)、為貧困人口提供獲取資金和勞務(wù)機(jī)會的渠道等措施來減貧。綜合消費(fèi)扶貧的益貧性概念界定、反貧困理論分析、所獲取數(shù)據(jù)情況，同時參考相關(guān)文獻(xiàn)[19-20]確定消費(fèi)扶貧的益貧性影響因素，最終選取網(wǎng)絡(luò)通信水平（X1）、物流服務(wù)水平（X2）、出行時間（X3）、交通距離（X4）、交通網(wǎng)密度（X5）、便民服務(wù)中心服務(wù)水平（X6）、勞動力供給水平（X7）、村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（X8）、廣告投入水平（X9）、營銷策劃水平（X10）、家庭幫扶水平（X11）、電腦普及率（X12）、手機(jī)普及率（X13）和常住務(wù)農(nóng)勞動力受教育水平（X14）、訂單農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（X15）、新型經(jīng)營主體發(fā)展水平（X16）共16個基礎(chǔ)指標(biāo)（表1）。

表1 消費(fèi)扶貧的益貧性影響因素指標(biāo)構(gòu)建Table 1 Indicators of influence factors of consumptive for poverty alleviation

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況

云陽縣位居重慶東北部，屬于秦巴山區(qū)集中連片特困地區(qū)（圖1）。截止2018年底，全縣共識別貧困村162個。設(shè)施建設(shè)方面，實施行政村通暢工程1 254 km，組級公路硬化312 km，新建人行便道1 472 km、機(jī)耕道431.5 km，改造村便民服務(wù)中心102個；通信方面，建成4G基站2 300個；產(chǎn)業(yè)方面，實施產(chǎn)業(yè)項目343個，建成特色產(chǎn)業(yè)基地1.8萬hm2，鄉(xiāng)村旅游接待農(nóng)戶626戶；電商方面，建成村級電商服務(wù)站368個，注冊品牌“天生云陽”，開展“貧困戶農(nóng)特產(chǎn)品愛心購”等一對一電商扶貧活動，累計助銷貧困戶農(nóng)特產(chǎn)品66.7萬單，實現(xiàn)銷售額4 436.8萬元，人均增收758.5元；營銷宣傳方面，政府為每個貧困村補(bǔ)助5萬元，并配備電商實操人員，對貧困戶網(wǎng)上銷售農(nóng)產(chǎn)品給予每單3～5元補(bǔ)貼。目前，云陽縣因精準(zhǔn)扶貧工作成效顯著，已退出國家級貧困縣。因此，選擇云陽縣作為研究對象，對秦巴山區(qū)消費(fèi)扶貧具有參考價值。

蘇秋琴雖然是蘇石的姐姐，但這個女人柳紅也說不太清楚，她跟她不一樣；蘇秋琴很少下地干活的，尤其生了兒子之后。她高興時帶兒子玩玩，不高興就去村口的小店那兒，跟一群老頭兒搓麻將，一塊兩塊，消磨消磨時光；或者跑去鎮(zhèn)上玩。具體，柳紅也說不上來。對了，有一次男人婆去小店吵過架，說是她的金耳環(huán)被爛眼阿根偷了，不知送給了哪個小婊子；男人婆認(rèn)定是給了蘇秋琴，還掀了他們的麻將桌，和蘇秋琴扭打起來，一個揪頭發(fā)，一個抓臉，鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)，但柳紅從未見到蘇秋琴有什么金耳環(huán)……

圖1 云陽縣地理位置Fig.1 Location of Yunyang County

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究運(yùn)用分層抽樣法對云陽縣42個鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）162個貧困村進(jìn)行抽樣，鎮(zhèn)（鄉(xiāng)）均抽取2個樣本，共獲得78個樣本貧困村（其中，縣城3個街道城市化率較高，無貧困村分布，不納入抽樣）。根據(jù)經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)相關(guān)分析法的條件假設(shè)，變量數(shù)與樣本量之比應(yīng)小于0.2，故本文有效樣本量滿足研究變量設(shè)定，數(shù)據(jù)種類及來源說明如下。

消費(fèi)扶貧的益貧性測算數(shù)據(jù)：2016—2018年（共3 a）抽樣村中收入不達(dá)標(biāo)、溫飽和衣著無保障3個維度的人口變化數(shù)據(jù)及樣本村貧困發(fā)生率來自云陽縣扶貧開發(fā)辦公室。

空間數(shù)據(jù)：縣域、鎮(zhèn)域、村域矢量數(shù)據(jù)來自云陽縣規(guī)劃和自然資源局，運(yùn)用GIS技術(shù)對樣本村進(jìn)行圖層疊加、矢量化處理，最終獲取78個貧困村的可視化分析底圖。

影響因素指標(biāo)數(shù)據(jù)：共有網(wǎng)絡(luò)通信水平等16個基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)。出行時間和交通距離數(shù)據(jù)來自高德地圖，“輸入終點”設(shè)置為縣城，“我的位置”設(shè)置為樣本村名，為檢驗數(shù)據(jù)穩(wěn)定性，連續(xù)3 d分別對同一數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，對于存在誤差的數(shù)據(jù)計算其算術(shù)平均數(shù)；交通網(wǎng)密度運(yùn)用arcGIS10.2的密度和鄰域分析獲??；勞動力供給水平、村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、電腦普及率、手機(jī)普及率、網(wǎng)絡(luò)通信水平、參與“訂單農(nóng)業(yè)”農(nóng)戶數(shù)量、參與合作社和龍頭企業(yè)等有利益聯(lián)結(jié)機(jī)制的新型經(jīng)營主體的貧困農(nóng)戶數(shù)量數(shù)據(jù)來自各村委會；物流水平運(yùn)用arcGIS10.2的緩沖區(qū)分析功能計算貧困村中心位置5 km2范圍面積，并搜集范圍內(nèi)快遞投放點數(shù)量；營銷策劃水平根據(jù)每個貧困村自行組織或參與縣級部門組織的農(nóng)產(chǎn)品展銷活動次數(shù)計算；廣告投入水平根據(jù)縣商務(wù)局資助給各村的農(nóng)產(chǎn)品營銷宣傳基金與貧困村人口比值計算；便民中心服務(wù)水平、家庭幫扶水平從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)年度幫扶臺賬獲取；常年務(wù)農(nóng)勞動力受教育水平從全縣貧困人口大數(shù)據(jù)平臺獲取。

3 研究方法

3.1 消費(fèi)扶貧的益貧指數(shù)構(gòu)建

中國現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下對貧困人口的識別是“一達(dá)標(biāo)、兩不愁、三保障”（《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2011—2020年)》提出，到2020年中國扶貧開發(fā)針對扶貧對象的總體目標(biāo)是：“收入達(dá)到國家貧困線標(biāo)準(zhǔn)，且穩(wěn)定實現(xiàn)扶貧對象不愁吃、不愁穿，保障其義務(wù)教育、基本醫(yī)療和住房安全”，簡稱“一達(dá)標(biāo)、兩不愁、三保障”。）共6個維度的識別標(biāo)準(zhǔn)，貧困發(fā)生率是根據(jù)6個維度的區(qū)域貧困人口與區(qū)域總?cè)丝诘谋戎邓肹3]。從目前脫貧成效看，“三保障”幫扶的成效主要得益于政府的保障性措施，而源于農(nóng)戶內(nèi)生動力的經(jīng)濟(jì)性收入對成效的貢獻(xiàn)主要在收入和吃穿方面，所以從收入達(dá)標(biāo)、吃不愁和穿不愁3個維度來衡量區(qū)域減貧成效更能體現(xiàn)出基于消費(fèi)扶貧的益貧性成效。目前，國內(nèi)學(xué)者對消費(fèi)扶貧的益貧性測度模型研究不多。因此，本文綜合考慮云陽縣精準(zhǔn)扶貧實際情況和研究現(xiàn)狀，嘗試構(gòu)建了村域尺度下基于消費(fèi)扶貧的益貧指數(shù)模型：

式中Hm表示研究期益貧指數(shù)的算數(shù)平均數(shù)；i表示研究期初始年，如2016年；n表示研究期間隔年數(shù)，如研究期為2016年至2018年，則n為3；i+n-1表示研究期末年，如2018年；j表示收入、吃和穿3個維度，分別為1，2，3；qij表示i年j維度的貧困人口數(shù)；q(i+n-1)j表示i+n-1年j維度的貧困人口數(shù)；pi表示i年總?cè)丝?；p(i+n-1)表示i+n-1年的總?cè)丝?。Hm越大表示減貧成效越好，即消費(fèi)扶貧的益貧性越好；反之則越差。

3.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間數(shù)據(jù)分析是通過全局和局域空間自相關(guān)對空間關(guān)聯(lián)模式進(jìn)行度量與檢驗。全局空間自相關(guān)分析消費(fèi)扶貧的益貧性在全局空間內(nèi)的關(guān)聯(lián)程度，通過全局莫蘭指數(shù)來衡量。局部空間自相關(guān)是在全局自相關(guān)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析集聚或異常的具體位置。本文采用局部空間關(guān)聯(lián)（local indicators of spatial association，LISA）圖表達(dá)局部的集聚與異常，揭示消費(fèi)扶貧的益貧性的空間關(guān)聯(lián)程度。關(guān)于全局自相關(guān)和局部自相關(guān)的分析方法參見文獻(xiàn)[21-22]。

3.3 空間杜賓模型

為計量消費(fèi)扶貧對區(qū)域益貧性的空間溢出效應(yīng)，該文以消費(fèi)扶貧的益貧性為被解釋變量，表征消費(fèi)扶貧的益貧性水平的因子為解釋變量構(gòu)建空間杜賓模型（spatial Dubin model，SDM）。模型如下：

式中y是被解釋變量，表示消費(fèi)扶貧的益貧性；X是解釋變量，表示影響消費(fèi)扶貧的益貧性的因子；W表示空間權(quán)重矩陣；ρ、β和θ為系數(shù)；ε表示隨機(jī)誤差項。

4 結(jié)果與分析

4.1 消費(fèi)扶貧的益貧性測算結(jié)果

由式（1）測度78個樣本村的消費(fèi)扶貧的益貧性，運(yùn)用arcGIS10.2的自然斷點分級法將其分為9類，分析其空間格局特征。圖2顯示，研究區(qū)消費(fèi)扶貧的益貧性呈現(xiàn)出從中間向外圍遞減的“半同心圓狀”分布特征，中部區(qū)域測度值最高，這是因為該區(qū)域距縣城較近（西部區(qū)域距鄰縣萬州城區(qū)較近），交通通達(dá)性好，消費(fèi)群體龐大且消費(fèi)能力較高，農(nóng)產(chǎn)品和服務(wù)有更多的機(jī)會進(jìn)入消費(fèi)市場。東北區(qū)域益貧性最低，經(jīng)濟(jì)區(qū)位上，該區(qū)域距本縣縣城和周邊區(qū)縣的行政中心均較遠(yuǎn)，農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出消費(fèi)市場受阻；交通區(qū)位上，該區(qū)域海拔較高，相對于大部分貧困村而言處于邊角區(qū)，道路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高、難度大，路網(wǎng)密度小，部分田塊仍無產(chǎn)業(yè)路或機(jī)耕道連接，生產(chǎn)運(yùn)輸需人挑馬馱，生產(chǎn)力較低；劣勢區(qū)位導(dǎo)致幫扶干部路途所耗時間成本過高，不僅造成幫扶頻次少、與農(nóng)戶交流時間短，而且也給幫扶工作的監(jiān)管帶來較大困難。

可見，不同的貧困村因交通區(qū)位、經(jīng)濟(jì)區(qū)位、幫扶要素的空間配置差異和力度差異導(dǎo)致了消費(fèi)扶貧的益貧性的空間差異，因此應(yīng)進(jìn)一步厘清益貧性的地理空間形態(tài)，揭示其空間關(guān)聯(lián)特征，為貧困地區(qū)消費(fèi)扶貧統(tǒng)籌發(fā)展的支撐體系構(gòu)建提供借鑒。

圖2 消費(fèi)扶貧的益貧性空間格局Fig.2 Spatial pattern of consumption for poverty alleviation

4.2 消費(fèi)扶貧的益貧性空間關(guān)聯(lián)特征分析

為揭示消費(fèi)扶貧的益貧性空間顯性特征，本文利用GeoDa平臺對78個貧困村消費(fèi)扶貧的益貧性進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)特征分析，進(jìn)而來反映村域間的益貧性關(guān)系。結(jié)果顯示，全局莫蘭指數(shù)為0.373＞0，經(jīng)迭代后顯著性結(jié)果Z值為4.118（大于臨界Z值1.96），通過1%水平的顯著性檢驗，表明樣本村消費(fèi)扶貧的益貧性在空間上互相影響。全局莫蘭指數(shù)是對區(qū)域消費(fèi)扶貧的益貧性的整體度量，反映本村與周邊村域關(guān)系的平均程度，為了確定其局部空間聚集或異常關(guān)系，進(jìn)一步采用局部空間自相關(guān)方法分析其空間形態(tài)，圖3所示。

圖3 消費(fèi)扶貧的益貧性局部空間關(guān)聯(lián)聚集圖Fig.3 Local spatial correlation aggregation graph of consumption for poverty alleviation

在0.05的顯著性水平下，高-高聚集區(qū)主要集中在云陽縣的中西部區(qū)域，該類村域自身和周邊村域的消費(fèi)扶貧的益貧性高，差異性較小。需要指出的是縣域中部西側(cè)位置出現(xiàn)高-高區(qū)，其益貧性與周邊貧困村呈現(xiàn)空間聚集現(xiàn)象，究其原因是：1）該區(qū)域西側(cè)近鄰萬州城區(qū)，萬州作為重慶市第二大城區(qū)，龐大的城市消費(fèi)群體和相對較高的人均可支配收入促使該區(qū)域消費(fèi)扶貧的益貧性有效提高；2）長江航道東西向貫穿云陽縣中部與萬州區(qū)兩大城區(qū)，客觀上為該區(qū)域的農(nóng)產(chǎn)品外銷提供了交通優(yōu)勢。低-低聚集區(qū)范圍廣，分布在北部方向，位于縣域交界處，是全縣海拔最高區(qū)域，交通建設(shè)進(jìn)度滯后，路網(wǎng)密度小，經(jīng)濟(jì)區(qū)位條件相對較差，距離云陽縣城區(qū)和近鄰縣域城區(qū)均較遠(yuǎn)。高-低異常區(qū)出現(xiàn)在江口鎮(zhèn)，其自身益貧性較高，與周邊區(qū)域相比差異較大，這是因為該鎮(zhèn)為全縣第一大鄉(xiāng)鎮(zhèn)，集鎮(zhèn)面積大、人口多，相比其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)有較高的消費(fèi)能力。低-高異常區(qū)出現(xiàn)在東部區(qū)域，其自身消費(fèi)扶貧的益貧性較低，而周邊較高。綜合而言，研究區(qū)消費(fèi)扶貧的益貧性呈現(xiàn)明顯的局部空間聚集特征，其全域益貧性仍有待進(jìn)一步提高。因此，在后續(xù)幫扶中，應(yīng)對影響消費(fèi)扶貧的益貧性的主要因素著力推進(jìn)，增強(qiáng)村域之間的聯(lián)動發(fā)展，突出帶動作用，促進(jìn)秦巴山區(qū)貧困縣消費(fèi)扶貧的益貧性統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展。

4.3 消費(fèi)扶貧的益貧性影響因素分析

4.3.1 影響因素指標(biāo)選取

本文選取16個指標(biāo)作為消費(fèi)扶貧的益貧性的基礎(chǔ)影響因素。遵循模型構(gòu)建變量少而精的原則，同時糾正多重共線性導(dǎo)致的偽回歸模型產(chǎn)生的結(jié)果偏誤，嘗試對16個指標(biāo)進(jìn)行信息濃縮的降維技術(shù)處理。運(yùn)用SPSS25.0的因子分析模塊對所有指標(biāo)進(jìn)行因子降維的適宜性分析，獲取KMO（kaisermeyerolkin）檢驗和bartlett檢驗值。結(jié)果顯示KMO值為0.651，bartlett球形度檢驗（近似卡方518.988，自由度78）的顯著性水平為0.001（小于0.05的檢驗值），可知各變量間顯著相關(guān)，適合因子分析，即否定相關(guān)矩陣為單位陣的零假設(shè)。進(jìn)一步選取主成分分析法中的最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，基于總方差和碎石圖（以特征值大于1且碎石拐點為提取依據(jù)）最終提取6個主成分為公因子參與下一步分析。6個主成分的旋轉(zhuǎn)載荷平方和方差累計貢獻(xiàn)率達(dá)到80.633%，對原始變量的貢獻(xiàn)較大，綜合考慮因子結(jié)構(gòu)間的關(guān)系及對消費(fèi)扶貧的益貧性的可解釋性，分別將其命名為信息網(wǎng)絡(luò)因子（I）、道路交通因子（R）、家庭特征因子（F）、營銷宣傳因子（P）、公共幫聯(lián)因子（C）和市場體系建設(shè)因子（M）（表2）。

表2 消費(fèi)扶貧的益貧性影響因子及指標(biāo)體系Table 2 Influence factors and index system of consumptive for poverty alleviation

4.3.2 影響因素模型估計與分析

以消費(fèi)扶貧的益貧性為被解釋變量，提取的6個公因子得分值代替原變量為解釋變量，采用SPSS25.0的線性回歸模塊構(gòu)建基于普通最小二乘法（ordinary least square，OLS）的主成分回歸模型，分析各公因子對消費(fèi)扶貧的益貧性的影響程度大?。ū?）。模型殘差散點在±2.0之間（限于篇幅和內(nèi)容重要性，略去殘差散點圖），且D-W統(tǒng)計量為1.042，在0～4之間，表明回歸模型有意義，解釋了49.7%的信息；ANOVA顯示Sig.為0.001，小于0.05，具有統(tǒng)計學(xué)意義，表明至少有1個公因子對消費(fèi)扶貧的益貧性具有顯著影響。因此，進(jìn)一步分析6個公因子的Sig.可知，除信息網(wǎng)絡(luò)因子外，道路交通因子、家庭特征因子、營銷宣傳因子、公共幫聯(lián)因子和市場體系建設(shè)因子均對消費(fèi)扶貧的益貧性具有顯著性影響。

表3 普通最小二乘法參數(shù)估計及檢驗結(jié)果Table 3 Ordinary least square parameter estimation and test results

以上是基于經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的OLS所做的線性回歸結(jié)果，其模型在數(shù)據(jù)擬合過程中假定了要素的空間平穩(wěn)性，但本文以空間單元為研究尺度，影響因素之間存在地理空間權(quán)重差異，因此，OLS所產(chǎn)生的結(jié)果存在偏誤可能性。從回歸模型方法學(xué)運(yùn)用角度考慮，當(dāng)一個模型對某種結(jié)果的估計可能存在偏誤時應(yīng)考慮選擇更優(yōu)模型參與分析與對比，空間莫蘭指數(shù)已表明研究區(qū)消費(fèi)扶貧的益貧性具有明顯的空間自相關(guān)性，此時若保留OLS的分析結(jié)果可能造成研究結(jié)論的偏差，根據(jù)空間自相關(guān)性檢驗的研究結(jié)論，消費(fèi)扶貧的益貧性影響因素分析不僅要分析本區(qū)域作用，尤其對相鄰區(qū)域的空間相互作用的分析可以更好的解釋影響因素的作用機(jī)制，因此，進(jìn)一步采用空間杜賓模型（SDM）對比分析研究結(jié)果[23]。

表4顯示，調(diào)整R2為0.513（R2表示變量對模型的解釋能力，值越高解釋能力越強(qiáng)），與OLS結(jié)果0.495相比，擬合優(yōu)度有所提高。家庭特征因子、營銷宣傳因子、公共幫聯(lián)因子和市場體系建設(shè)因子均通過了顯著性檢驗且系數(shù)為正，這說明隨著家庭人力資源水平的提高、營銷宣傳和公共幫聯(lián)力度的加大以及農(nóng)業(yè)市場體系的規(guī)范與建設(shè)，貧困村消費(fèi)扶貧的益貧性有所提高，貧困程度會趨于緩解，這是因為戶主受教育水平越高，家庭常年從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的適齡勞動力數(shù)量越多，家庭農(nóng)業(yè)增收的能力越強(qiáng)，消費(fèi)扶貧的益貧性就越高；農(nóng)貿(mào)營銷活動量增多增加了農(nóng)產(chǎn)品潛在交易的可能性，有助于消費(fèi)扶貧的益貧性的提高；公共幫聯(lián)搭建了農(nóng)戶和市場之間的橋梁，尤其是駐村工作隊與一對一的幫扶責(zé)任人選派提高了政策幫聯(lián)的針對性和實效性，促進(jìn)消費(fèi)扶貧的益貧性提高；“訂單農(nóng)業(yè)”和“農(nóng)戶+”等生產(chǎn)模式市場體系建設(shè)有助于化解市場風(fēng)險、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益的提高。道路交通因子的回歸系數(shù)是-0.034，說明貧困村交通時間、距離等交通要素每增加1個單位，消費(fèi)扶貧的益貧性降低0.034個單位，這是因為交通條件差的地方單位距離人流出行時間長、物流空間供給能力弱，制約了人流頻率、物流規(guī)模及增長速度，導(dǎo)致消費(fèi)扶貧的益貧性降低。信息網(wǎng)絡(luò)因子系數(shù)為正但并不顯著，這說明在秦巴山區(qū)信息網(wǎng)絡(luò)因子對消費(fèi)扶貧的益貧性的影響力尚未完全釋放，這是因為一方面研究區(qū)農(nóng)戶獲取市場信息的渠道主要來自鄰居和幫扶干部的告知，尚未養(yǎng)成從網(wǎng)絡(luò)渠道獲取信息的習(xí)慣，另一方面貧困地區(qū)留守耕作人口年齡普遍偏大且受教育水平較低，對網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的掌握水平不足。綜上，道路交通因子、營銷宣傳因子、公共幫聯(lián)因子、家庭特征因子和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)市場體系建設(shè)水平因子是影響貧困村消費(fèi)扶貧的益貧性的關(guān)鍵因素。

家庭特征因子、營銷宣傳因子、公共幫聯(lián)因子和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)市場體系建設(shè)因子的空間滯后項回歸系數(shù)分別是-0.016、-0.042、-0.031和-0.051，說明相鄰村域這4個因素水平的提高對促進(jìn)本村消費(fèi)扶貧的益貧性作用不明顯；道路交通空間滯后項的回歸系數(shù)為0.028，表明某一村域周邊行政村的交通水平的提高有利于該村消費(fèi)扶貧的益貧性的提高。

表4 空間杜賓模型的參數(shù)估計及檢驗結(jié)果Table 4 Parameter estimation and test results of spatial Dubin model

5 消費(fèi)扶貧的益貧性主要因素作用機(jī)理

基于以上參數(shù)估計結(jié)果嘗試構(gòu)建消費(fèi)扶貧的益貧性關(guān)鍵因素的機(jī)制框架（圖4）。

消費(fèi)扶貧的益貧性涉及消解貧困的供需雙方。需求方以企業(yè)主等非貧困群體為消費(fèi)者，參與購買貧困地區(qū)的產(chǎn)品和服務(wù)，供給方則以提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量滿足消費(fèi)者的市場需求。從幫扶視角看，消費(fèi)扶貧的益貧性的實現(xiàn)伴隨著政策干預(yù)偏向，并非完全競爭市場下的供需交易。因此，可持續(xù)的消費(fèi)扶貧必然要求貧困主體對產(chǎn)品和服務(wù)不斷提質(zhì)升級，實現(xiàn)供需雙方的良性互動，否則益貧成效只是曇花一現(xiàn)。

益貧性的實現(xiàn)需要在供需主體的良性互動下促成中介措施的有效銜接與協(xié)同。滯后的設(shè)施建設(shè)與流通渠道、疲軟的營銷宣傳是造成貧困地區(qū)產(chǎn)品和服務(wù)無法變現(xiàn)的重要原因。在區(qū)位方面，貧困地區(qū)大多位于行政邊界區(qū)，人口密度小、居住分散、道路等設(shè)施建設(shè)滯后，距離龐大的城市消費(fèi)市場較遠(yuǎn)，客觀上限制了消費(fèi)群體的進(jìn)入和駐留。在流通渠道方面，貧困地區(qū)普遍存在網(wǎng)絡(luò)缺乏和信息閉塞的問題，一方面貧困地區(qū)大多位于高海拔山區(qū)，網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的高成本與低效益制約了網(wǎng)店的發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品和服務(wù)沉睡于農(nóng)村無法出山，潛在的脫貧出路被信息盲區(qū)所切斷；另一方面，由于長期的粗放式扶貧導(dǎo)致貧困地區(qū)的商貿(mào)企業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品集散中心缺乏，壓縮了該區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品和服務(wù)的市場份額。在營銷宣傳方面，貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，來自三大產(chǎn)業(yè)的稅收較少，當(dāng)?shù)刎斦嘧殖Ｓ邪l(fā)生，因此，當(dāng)?shù)卣y以通過增加財政來擴(kuò)大產(chǎn)品和服務(wù)的包裝與宣傳。以上因素疊加，造成農(nóng)業(yè)低效產(chǎn)出的惡性循環(huán)：農(nóng)業(yè)收入低，強(qiáng)壯勞動力被迫離開農(nóng)村，農(nóng)村產(chǎn)出越來越少，出現(xiàn)空心化而造成了貧困人口留守，進(jìn)一步造成農(nóng)業(yè)低投入低產(chǎn)出。

從消費(fèi)扶貧的政策邏輯與反貧困理論看，益貧性的實現(xiàn)應(yīng)在政策驅(qū)動下構(gòu)建消費(fèi)力量與貧困人口之間的幫扶框架。公共幫聯(lián)有助于農(nóng)戶改善廚房、廁所、客房等消費(fèi)環(huán)境，也有助于道路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能力的提高，該類措施讓消費(fèi)者進(jìn)得來、留得住，增加了消費(fèi)總量。與此同時，消費(fèi)主體采取“以購代捐”、“以買代幫”等方式采購產(chǎn)品和服務(wù)，讓農(nóng)戶獲利。在利益趨勢下，務(wù)工群體返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，激發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展熱潮，形成規(guī)模效應(yīng)。當(dāng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大時益貧效果顯著增強(qiáng)，吸引龍頭企業(yè)等新型經(jīng)營主體和電商入駐，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)市場體系進(jìn)一步完善，當(dāng)企業(yè)和農(nóng)戶獲得較高的經(jīng)濟(jì)收益時會擴(kuò)大營銷投入刺激產(chǎn)品被消費(fèi)，以此良性互動，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，提高益貧性。

圖4 消費(fèi)扶貧的益貧性主要因素作用機(jī)制框架圖Fig.4 Framework of mechanism of main factors of consumption for poverty alleviation

消費(fèi)扶貧的益貧性評價的關(guān)鍵問題之一在于益貧性測度模型的適用性。本文中測度模型以秦巴山區(qū)貧困人口的現(xiàn)有幫扶措施及成效為基礎(chǔ)，并參考多維貧困發(fā)生率公式而構(gòu)建[3]，其益貧性測度結(jié)果是否具有普適性，需要更多實證數(shù)據(jù)的驗證與結(jié)論支持。本文的研究尺度以行政村為個案單元，研究成果具有微觀特征，有觀點認(rèn)為貧困存在空間剝奪現(xiàn)象[24]，不同研究尺度和空間單元的貧困發(fā)生率在影響因素及程度上均有差異，所以，從中觀或宏觀尺度對消費(fèi)扶貧的益貧性展開多尺度對比研究，可以為不同尺度的精準(zhǔn)扶貧政策制定提供有益借鑒。

6 結(jié) 論

本文在綜合考慮秦巴山區(qū)貧困縣精準(zhǔn)脫貧成效的基礎(chǔ)上構(gòu)建了消費(fèi)扶貧的益貧性模型，測算了貧困村消費(fèi)扶貧的益貧性，并運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)模型對該結(jié)果進(jìn)行空間表達(dá)，最后運(yùn)用最小二乘法和空間杜賓模型分析了益貧性的主要影響因素，結(jié)論如下。

1）消費(fèi)扶貧的益貧性整體上呈現(xiàn)出由城區(qū)向外圍行政邊界遞減的趨勢。

2）消費(fèi)扶貧的益貧性具有明顯的空間集聚特征，高值區(qū)集中在交通便利、路網(wǎng)密度大的城區(qū)周邊區(qū)域，低值區(qū)集中在海拔較高、公共幫聯(lián)難度較大的高山地帶。

3）道路交通、營銷宣傳、公共幫聯(lián)、家庭特征（教育水平等）和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)市場體系建設(shè)5個因子對消費(fèi)扶貧的益貧性具有顯著影響，其中道路交通對消費(fèi)扶貧的益貧性具有顯著的負(fù)向影響，營銷宣傳、公共幫聯(lián)、家庭特征和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)市場體系建設(shè)4個因子具有顯著的正向影響。

4）信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)水平對消費(fèi)扶貧的益貧性影響不顯著，其作用尚未完全凸顯。為保證貧困人口的穩(wěn)定脫貧，建議貧困地區(qū)應(yīng)重點關(guān)注位于縣域邊界村莊的道路交通、營銷宣傳、責(zé)任幫扶和市場體系建設(shè)水平，特別是應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的作用。