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    不同地理環(huán)境下“空間貧困陷阱”分異機制比較
    ——基于大別山與黃土高原的實證

    2022-04-06 08:57:36孫健武高軍波馬志飛張欣怡
    干旱區(qū)地理(漢文版) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:黃土高原地區(qū)大別山區(qū)新縣

    孫健武, 高軍波, 馬志飛,3, 喻 超,3, 張欣怡,3

    (1.信陽師范學(xué)院地理科學(xué)學(xué)院,河南 信陽 464000;2.信陽師范學(xué)院旅游學(xué)院,河南 信陽 464000;3.信陽師范學(xué)院河南省精準扶貧與鄉(xiāng)村振興軟科學(xué)研究基地,河南 信陽 464000)

    貧困是一個全球性的重大社會問題和現(xiàn)實難題,消除貧困、縮小城鄉(xiāng)差距是人類實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要目標之一[1-2]。改革開放以來,歷經(jīng)農(nóng)村改革推動減貧,工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與開發(fā)式扶貧推動減貧,補齊全面建成小康社會短板推動減貧3 個階段[3],截止2020 年12 月底,我國絕對貧困已全部消除。但絕對貧困的消除并不意味著減貧事業(yè)的結(jié)束,相對貧困仍將長期存在;且相對貧困群體往往與絕對貧困群體存在較大幅度的交叉,絕對貧困的消除是緩解相對貧困的前提[4]。黨的十九屆四中全會適時提出“堅決打贏脫貧攻堅戰(zhàn),鞏固脫貧攻堅成果,建立解決相對貧困的長效機制”,意味著貧困問題仍將是我國長期關(guān)注的重點問題,集中連片特困地區(qū)仍將是我國解決貧困問題的主戰(zhàn)場。

    關(guān)于貧困問題,國內(nèi)外專家學(xué)者開展了大量理論與實證研究。內(nèi)容上,包括貧困的成因、時空演化特征、形成機理、減貧路徑、減貧經(jīng)驗啟示等[5-9];視角上,從以收入為主要參考的單一維度逐漸轉(zhuǎn)向教育、健康、居住、社會保障等多維貧困視角[10];尺度上,國家、省、市、縣、鄉(xiāng)、村、農(nóng)戶尺度均有涉及[1,5-8,11],且村-戶、縣-村-戶等多尺度研究逐漸增多[5];方法上,地理加權(quán)回歸、多層次線性模型、地理探測器、空間滯后模型等計量模型廣泛運用[11-12]。隨著貧困研究的深入,空間貧困成為關(guān)注的重點之一。在空間貧困理論指導(dǎo)下,大量學(xué)者基于Jalan視角第三層次的經(jīng)濟、社會和環(huán)境3 個維度來構(gòu)建空間貧困地理資本指標體系開展空間貧困識別方法、分異特征、形成機理等相關(guān)研究[13-17],總體來看,現(xiàn)有貧困研究取得了豐富的理論和實踐認知。但現(xiàn)有研究多以單一區(qū)域為主,關(guān)于同一尺度、不同地區(qū)的比較研究尚不多見。不同自然地理環(huán)境下農(nóng)戶致貧因素和貧困發(fā)生機理存在較大差異[5],分析對比同一尺度、不同地理環(huán)境下農(nóng)村致貧因素和分異機制可以更加清晰地展示地域貧困的突出問題以及綜合地域貧困的共性問題。

    因此本文選取大別山區(qū)和黃土高原地區(qū)2個扶貧攻堅重點區(qū)域,運用空間自相關(guān)檢驗空間貧困陷阱的存在,并利用地理探測器模型探測不同地理環(huán)境下空間貧困陷阱成因和貧困機理差異,以期為區(qū)域減貧路徑選擇及貧困分異研究提供借鑒。

    1 研究區(qū)概況

    新縣位于河南省南部、大別山腹地、鄂豫兩省交界處,屬亞熱帶向暖溫帶過渡地帶,總面積1612 km2。大別山主脈呈東西方向經(jīng)過新縣境內(nèi),形成東、中、西3個高峰區(qū),構(gòu)成W形地勢(圖1a)。由大別山主脈形成分水嶺,以北屬淮河流域、以南屬長江流域,水網(wǎng)交錯??h內(nèi)林業(yè)用地1.08×105hm2,耕地面積僅有1.32×104hm2,人均0.037 hm2,是以林業(yè)為主的山區(qū)縣,被形容為“七山一水一分田,一分道路和莊園”。下轄5 個鎮(zhèn)、10 個鄉(xiāng),1 個管理區(qū),1 個街道,205 個行政村,2017 年常住人口3.7×105人。新縣屬于國家連片特困地區(qū)重點縣,貧困人口規(guī)模龐大,貧困程度深。2014年精準識別建檔立卡貧困戶12308戶,共41829人,貧困發(fā)生率為14.9%。

    延長縣位于陜西省東北部的黃土高原地區(qū),地處黃土高原丘陵溝壑區(qū),屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候,總面積2368.7 km2。地勢由西北向東南傾斜,南北高,中間低,境內(nèi)溝壑縱橫,塬、梁、峁三大地貌類型相間分布(圖1b),延河由西北向東南橫貫延長縣流入黃河,水系單一??h內(nèi)土地資源豐富,以黃綿土和黑壚土為主的土壤土層深厚,光照充足,年平均氣溫9.5 ℃,農(nóng)業(yè)以林果業(yè)為主。下轄1個街道,7個鎮(zhèn),159 個行政村,總?cè)丝?.58×105人。延長縣屬國家扶貧開發(fā)重點縣,發(fā)展基礎(chǔ)差,貧困人口規(guī)模大,全縣共有83 個貧困村,2014 年建檔立卡貧困人口8955戶、19909人,貧困發(fā)生率為11.86%。

    圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the research area

    2 數(shù)據(jù)與方法

    2.1 全局空間自相關(guān)

    全局自相關(guān)是研究對象間整體的相關(guān)性,主要指標有Moran’sI指數(shù)、Geary’sc系數(shù)和Getis-OrdG指數(shù),本文采用Moran’sI指數(shù)[18],計算公式如下:

    式中:n為樣本量,即空間單元個數(shù);Wij為空間權(quán)重;Yi和Yj分別為單元i、j的貧困發(fā)生率;Yˉ為空間單元貧困發(fā)生率均值;S2為貧困發(fā)生率的方差。Moran’sI指數(shù)的取值范圍是[-1,1],取值大于0 時表明貧困發(fā)生率存在空間正相關(guān),小于0 時表明貧困發(fā)生率存在空間負相關(guān),等于0 時表明貧困發(fā)生率呈獨立隨機分布。通過Z值對全局Moran’sI進行顯著性檢驗,計算公式如下[19]:

    式中:E(I)為全局Moran’sI的期望值;Var(I)為全局Moran’sI的方差;Z(I)用來檢驗全局Moran’sI的顯著性水平。

    2.2 局部空間自相關(guān)

    運用局部空間自相關(guān)檢驗貧困發(fā)生率的局部空間自相關(guān)性,局部Moran’sI計算公式如下[19]:

    式中:局部Moran’sI的顯著性水平同樣用Z(I)來檢驗,Z(I)計算公式同上。局部Moran’sI>0 且通過顯著性檢驗,表示存在高高集聚或低低集聚區(qū);Moran’sI<0 且通過顯著性檢驗,表示存在高低集聚或低高集聚區(qū)。

    2.3 地理探測器

    地理探測器是探測空間分異,并揭示其背后驅(qū)動力的一組統(tǒng)計學(xué)方法,可以通過比較變量的方差和,探測其空間分異性,也能根據(jù)2個變量在空間分布上的一致性探測2者之間的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)性[20-21]。本文主要應(yīng)用因子探測功能與交互探測功能,探測影響空間貧困分異的主導(dǎo)因素和因素間交互作用,表達式如下:

    式中:h=1,2,…,L為貧困發(fā)生率Y或影響因素X的分層;nh和σ2h分別為層h內(nèi)的單元數(shù)和層內(nèi)的Y值方差;n和σ2分別為研究區(qū)內(nèi)的單元數(shù)和全區(qū)Y值方差;SSW為層內(nèi)方差和;SST為全區(qū)總方差;q為自變量對因變量的貢獻力,值域為[0,1],值越大,影響因素對貧困發(fā)生率的貢獻力越強。

    2.4 因子選擇及數(shù)據(jù)來源

    區(qū)域貧困的發(fā)生往往受自然環(huán)境、社會環(huán)境、資源稟賦、生計資本、區(qū)位條件和經(jīng)濟活力等多種因素共同作用。丁建軍等[22]立足人地關(guān)系地域系統(tǒng)將區(qū)域貧困的構(gòu)成要素歸納為主體性要素“人”、中介性要素“業(yè)”和客體性要素“地”,從“人”、“業(yè)”、“地”3 個維度來分析“空間貧困陷阱”的形成機制。藉此本文結(jié)合新縣、延長縣地域特點以及調(diào)研數(shù)據(jù)從“人”、“業(yè)”、“地”3個維度14個指標構(gòu)建區(qū)域空間貧困陷阱成因識別指標體系(表1)。

    表1 空間貧困陷阱成因探測指標體系Tab.1 Spatial poverty trap cause detection index system

    在“人”這一維度,農(nóng)戶作為貧困的主體,其生計可持續(xù)能力是決定貧困是否發(fā)生的關(guān)鍵要素,受教育水平、健康狀況和家庭負擔(dān)構(gòu)成農(nóng)戶的人力資本,耕地、林地等自然資源則構(gòu)成影響農(nóng)戶生計的自然資本[22],根據(jù)數(shù)據(jù)可得性本文采用家庭患大病人口比重(X11)、家庭15歲以下兒童人口比重(X12)、小學(xué)以上學(xué)歷比重(X13)和人均耕地面積(X14)作為反映農(nóng)戶生計資本擁有情況的因素探測指標。在“業(yè)”這一維度,以農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)和收入水平為反映的產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力是區(qū)域貧困發(fā)生的重要影響因素,貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展困難,農(nóng)戶收入來源以種植業(yè)和外出務(wù)工為主,因此本文采用收入結(jié)構(gòu)中種植業(yè)收入比重(X21)、收入結(jié)構(gòu)中務(wù)工收入比重(X22)和人均純收入(X23)作為因素探測指標。在“地”這一維度,區(qū)位條件和地形地貌在區(qū)域?qū)用嫔暇哂蟹且鬃冃裕强臻g貧困陷阱存在的關(guān)鍵原因[16],本文分別用與道路距離(X31)、與河流距離(X32)、與縣政府距離(X33)、與鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府距離(X34)和高程(X35)、坡度(X36)來代表;區(qū)域資源要素的多樣性使得難以用少量指標對區(qū)域要素稟賦進行定量描述,在區(qū)域要素的有限性制約下,人口數(shù)量是影響要素人均占有量的關(guān)鍵,因此用村總?cè)丝?X37)來反映要素稟賦。

    新縣205個行政村和延長縣159個行政村2014年的村總?cè)丝凇⑥r(nóng)戶屬性、耕地資源等數(shù)據(jù)分別從當(dāng)?shù)卣嚓P(guān)部門獲??;人均耕地面積由村總?cè)丝凇⒏刭Y源面積得出;根據(jù)實地調(diào)研數(shù)據(jù)計算得出貧困戶人均純收入、收入結(jié)構(gòu)中種植業(yè)收入比重、收入結(jié)構(gòu)中務(wù)工收入比重、家庭患大病人口比重、家庭15歲以下兒童人口比重和小學(xué)以上學(xué)歷比重;根據(jù)地理探測器要求建立1 km 間隔數(shù)據(jù)點(圖2),并將數(shù)據(jù)賦值到1 km 間隔數(shù)據(jù)點;利用ArcGIS空間臨近分析法,分別計算各數(shù)據(jù)點到縣主要道路、縣主要河流、縣政府、鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府距離,從國家地理信息中心獲取DEM數(shù)據(jù),進行空間數(shù)據(jù)處理得出坡度和高程。

    圖2 新縣和延長縣1 km間隔數(shù)據(jù)點示意圖Fig.2 Schematic diagram of data points at 1 km interval in Xinxian County and Yanchang County

    3 大別山區(qū)和黃土高原地區(qū)空間貧困分布差異

    全局自相關(guān)結(jié)果顯示:新縣貧困發(fā)生率的全局Moran’sI值為0.735、延長縣貧困發(fā)生率的全局Moran’sI值為0.927,均通過0.1%顯著性檢驗,表明新縣和延長縣貧困人口均具有顯著的高貧困地區(qū)集聚或低貧困區(qū)集聚的空間分布特征,即可能存在顯著的“空間貧困陷阱”。此外,采用局域Moran’sI指數(shù)及LISA 集聚圖進一步揭示大別山區(qū)和黃土高原地區(qū)是否真實存在明顯的“空間貧困陷阱”以及其具體分布情況(圖3)。

    圖3 新縣和延長縣空間貧困LISA 集聚分布特征Fig.3 Distribution characteristics of spatial poverty LISA agglomeration in Xinxian County and Yanchang County

    3.1 大別山區(qū)空間貧困呈“點狀”和“團塊狀”相間分布

    新縣空間貧困以“高-高”集聚特征為主,在東南部、東北部和西部距離縣城較遠且交通不便的山區(qū)形成明顯的團塊狀分布,其他地區(qū)則呈現(xiàn)為點狀和小型團塊狀零散分布(圖3a),共計18塊226 km2,占縣域國土面積的14.0%,表明新縣貧困發(fā)生率較高的地區(qū)存在集聚并相互影響,形成“空間貧困陷阱”。此外,新縣貧困發(fā)生率還存在“低-低”集聚特征,主要分布在縣城周圍,一方面說明新縣縣域經(jīng)濟為單核發(fā)展,由中心向外,經(jīng)濟水平逐漸下降,另一方面說明縣城經(jīng)濟發(fā)展水平較高,對周邊地區(qū)存在“涓滴效應(yīng)”,即貧困發(fā)生率較低的地區(qū)間存在正向促進作用。

    3.2 黃土高原地區(qū)空間貧困“團塊狀”集聚特征明顯

    延長縣空間貧困“高-高”集聚特征更為顯著、集中,在縣域北部、南部山區(qū)和距離縣城較遠的東北部、西南部山區(qū)形成了4個明顯的集聚團塊,僅個別地區(qū)出現(xiàn)點狀分布(圖3b),共計7 塊463 km2,占縣域國土面積比重達到19.6%,表明延長縣貧困發(fā)生率高的地區(qū)集聚明顯,且存在更為顯著的相互影響作用,“空間貧困陷阱”更為突出。此外,延長縣貧困發(fā)生率還存在“低-低”集聚特征,主要分布在縣城和鄉(xiāng)鎮(zhèn)駐地周圍,尤其是在鄉(xiāng)鎮(zhèn)駐地附近,形成了更加明顯的團塊狀分布,表明貧困發(fā)生率低的地區(qū)間存在正向促進作用,延長縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟對周邊地區(qū)存在明顯的帶動作用。

    3.3 不同地理環(huán)境下“空間貧困陷阱”集聚特征差異顯著

    大別山區(qū)和黃土高原空間貧困集聚明顯,且形成空間貧困陷阱,但其集聚程度和空間分布結(jié)構(gòu)存在顯著差異。集聚程度上,黃土高原地區(qū)貧困空間集聚度顯著高于大別山區(qū),其中,新縣貧困發(fā)生率全局Moran’sI值為0.735,延長縣則高達0.927。空間貧困陷阱分布上,新縣空間貧困陷阱分布相對較為分散,點狀和團塊狀分布并存,塊均面積12.6 km2;延長縣空間貧困陷阱則團塊狀集中連片分布特征明顯,塊均面積高達66.1 km2,表明黃土高原地區(qū)“空間貧困陷阱”作用更加顯著。新縣低貧困發(fā)生率集聚的區(qū)域主要分布在縣城附近,延長縣低貧困發(fā)生率集聚的區(qū)域則較為分散,主要是由于新縣以單核心發(fā)展為主,縣城對周邊的帶動作用更加顯著,而延長縣則受地形地貌制約,縣城輻射能力相對較弱。

    4 大別山區(qū)和黃土高原地區(qū)空間貧困陷阱成因探測

    4.1 貧困空間異質(zhì)性分析

    4.1.1“地”和“業(yè)”維度對大別山區(qū)空間貧困分異作用顯著 利用因子探測器探測單個因子對貧困發(fā)生率空間分異的貢獻量(表2),新縣對貧困發(fā)生率的貢獻率較高的分別為與縣政府距離(0.179)、村總?cè)丝冢?.124)、收入結(jié)構(gòu)中務(wù)工收入比重(0.070)、與鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府距離(0.070)、人均純收入(0.062),q值均大于14個自變量致貧貢獻率平均值。其中,與縣政府距離、村總?cè)丝谥笜藢ω毨Оl(fā)生率空間分異的貢獻水平達到10%以上,表明新縣空間貧困分異成因中區(qū)位條件、要素稟賦等“地”這一維度作用明顯,其次是“業(yè)”。根據(jù)交互作用探測結(jié)果(表3),在交互作用下各地理探測因子對貧困發(fā)生率的影響力增強。X11∩X23、X11∩X22、X12∩X22交互值較大,分別是0.105、0.101、0.100,地理探測因子之間的交互作用主要表現(xiàn)為雙因子增強與非線性增強。

    4.1.2“人”、“業(yè)”、“地”維度對黃土高原地區(qū)空間貧困分異作用相對均衡 因子探測器探測結(jié)果顯示(表2),延長縣對貧困發(fā)生率的貢獻較高的因子分別為與縣政府距離(0.198)、家庭15 歲以下兒童人口比重(0.162)、人均純收入(0.159)、收入結(jié)構(gòu)中種植業(yè)收入比重(0.159)、小學(xué)以上學(xué)歷比重(0.140)、家庭患大病人口比重(0.123)、收入結(jié)構(gòu)中務(wù)工收入比重(0.121),q值均明顯大于14個自變量致貧貢獻率平均值,7 項指標對貧困發(fā)生率空間分異的貢獻水平均達到10%以上,且分屬于“人”、“業(yè)”、“地”維度,表明這3 個維度對延長縣空間貧困分異影響相對均衡。根據(jù)交互作用探測結(jié)果(表3),在交互作用下各地理探測因子對貧困發(fā)生率的影響力增強。X11∩X33、X12∩X33、X13∩X33、X21∩X33、X22∩X33、X23∩X33交互值較大,分別是0.305、0.322、0.319、0.303、0.314、0.303,地理探測因子之間的交互作用主要表現(xiàn)為雙因子增強與非線性增強。

    表2 新縣和延長縣各指標q值Tab.2 The q value of each index in Xinxian County and Yanchang County

    表3 新縣和延長縣貧困發(fā)生影響因子交互作用探測結(jié)果Tab.3 Detection results of the interaction of factors affecting poverty occurrence in the Xinxian County and the Yanchang County

    4.2 貧困空間分異成因及機理分析

    4.2.1大別山區(qū)空間貧困成因及分異機理 大別山區(qū)貧困空間分異主要受“地”維度影響,其次是“業(yè)”。新縣所處的大別山區(qū)嵌套丘陵地形,地形地貌復(fù)雜,山間良田稀少,復(fù)雜的地理環(huán)境不利于現(xiàn)代化耕種,村莊與鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣城之間的交通暢達度遠低于平原地區(qū),而縣城經(jīng)濟、文化、教育、醫(yī)療等服務(wù)的中心地位尤為突出,偏遠鄉(xiāng)村到縣城距離制約了其獲得區(qū)域公共服務(wù)的能力,產(chǎn)業(yè)發(fā)展困難,成為貧困發(fā)生的重要因素(圖4)。有限的可利用資源與龐大的人口規(guī)模形成了突出的人地矛盾,在現(xiàn)有的生產(chǎn)經(jīng)營條件和技術(shù)水平下,農(nóng)村的生產(chǎn)資源難以創(chuàng)造出足以維持當(dāng)?shù)厝丝谏娣毖艿膭趧映晒?。生態(tài)環(huán)境保護導(dǎo)向下的耕地面積減少、生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展導(dǎo)致農(nóng)村剩余勞動力增加,農(nóng)民生存壓力不斷提升。在生存理性選擇的推動下,為謀求生存,外出務(wù)工成為當(dāng)?shù)厍嗄耆丝诘氖滓x擇。而對于可以支撐當(dāng)?shù)厝丝趯崿F(xiàn)低水平持續(xù)生存的村莊和家庭贍養(yǎng)、照料負擔(dān)重的農(nóng)戶,則通常選擇在家務(wù)農(nóng),偏遠的區(qū)位和較高的公共服務(wù)獲得成本又抑制了農(nóng)戶外出兼業(yè)的機會。從而導(dǎo)致貧困發(fā)生率較高的地方在區(qū)位條件較差的地區(qū)呈點狀和團塊狀相間分布。

    圖4 新縣空間貧困陷阱形成機制Fig.4 Formation mechanism of the spatial poverty trap in the Xinxian County

    4.2.2黃土高原地區(qū)空間貧困成因及機理 黃土高原地區(qū)則受“人”、“業(yè)”、“地”維度作用相對均衡。延長縣屬黃土高原丘陵溝壑區(qū),由特殊的塬、梁、峁地貌構(gòu)成,復(fù)雜的地形地貌和流域結(jié)構(gòu)既不利于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,也將縣域單元分割成多個相對封閉的次級空間單元,延長了對外交流的實際空間距離。雖然豐富的土地資源能夠支撐基本的生存,但封閉空間形成的落后生育觀念帶來較重的撫養(yǎng)負擔(dān)和較低的受教育水平,進而導(dǎo)致人力資本的匱乏,較高的新技術(shù)運用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展成本抵消了對新型農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求(圖5)。同時當(dāng)?shù)爻青l(xiāng)差距突出①統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),2007—2019年延長縣農(nóng)村居民收入水平長期低于新縣和全國平均水平,城鎮(zhèn)居民收入在2008年之后開始高于新縣,并接近全國平均水平,城鄉(xiāng)收入比遠高于新縣和全國平均水平。,鄉(xiāng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱,醫(yī)療、教育、社會保障、銀行等服務(wù)設(shè)施高度集聚在城鎮(zhèn)地區(qū)。導(dǎo)致距離縣城較遠的農(nóng)戶公共服務(wù)獲得成本高、質(zhì)量低,進一步束縛當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶獲取外部資源實現(xiàn)生產(chǎn)方式更新的能力,制約了非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。當(dāng)?shù)鼐用癫坏貌蛔裱袉我坏纳a(chǎn)、生活方式。偏遠鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的匱乏進一步導(dǎo)致鄉(xiāng)村公共服務(wù)投入不足,農(nóng)戶收入來源單一和不足則進一步弱化生計資本的積累。從而形成穩(wěn)定的負向循環(huán)累積,在相對封閉的空間單元形成低水平均衡的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

    圖5 延長縣空間貧困陷阱形成機制Fig.5 Formation mechanism of the spatial poverty trap in the Yanchang County

    5 討論與結(jié)論

    5.1 討論

    從上述分析可以看出,資源稟賦差異導(dǎo)致的生存壓力是兩地空間貧困分異機制的差異所在。由“地”提供的有限生計資本及較高的外部資源獲得成本迫使“人”只能選擇和適應(yīng)相對傳統(tǒng)、落后、單一的生計方式,進而形成“業(yè)”的低水平、低競爭力發(fā)展的路徑依賴。競爭力不強又制約了就業(yè)崗位的提供和公共服務(wù)水平的提升[22],“人”、“地”、“業(yè)”的負向循環(huán)累積構(gòu)成一個“低層次、低效率、無序、穩(wěn)定型的區(qū)域經(jīng)濟社會運轉(zhuǎn)體系”[23],形成空間貧困陷阱,黃土高原地區(qū)的發(fā)展即證明該模式的存

    在;且與相關(guān)縣級尺度研究結(jié)果相比[24],貧困發(fā)生成因具有一定的相似性。然而,從新縣來看,在某種程度上存在外部的突破口,即全國統(tǒng)一勞動力市場及其價格機制的形成背景下,外出務(wù)工可以獲得相對豐厚的報酬[25-26],新縣突出的人地矛盾和經(jīng)濟貧困帶來的生存壓力促使大量青壯年人口外出務(wù)工,為貧困負向循環(huán)累積尋找到新的突破口,但存在年齡、家庭結(jié)構(gòu)、受教育水平和對外交流成本等方面的門檻限制,是制約新縣發(fā)展的瓶頸。

    5.2 結(jié)論

    本文利用空間自相關(guān)模型對大別山區(qū)和黃土高原地區(qū)貧困空間分異情況進行解析,利用地理探測器探測貧困空間分異影響因素,并對其發(fā)生機理進行分析,得到以下結(jié)論:

    (1)大別山區(qū)與黃土高原地區(qū)雖同為山區(qū),但其貧困空間集聚和分布模式存在顯著差異,大別山區(qū)貧困空間集聚為點狀和團塊狀相間分布為主,黃土高原地區(qū)則以團塊狀為主,黃土高原地區(qū)空間貧困集聚水平顯著高于大別山區(qū)。

    (2)空間貧困成因中,大別山區(qū)“地”的作用較強,其次是“業(yè)”,黃土高原地區(qū)則“人”、“業(yè)”、“地”維度作用強度相對均衡,并形成循環(huán)累積。但黃土高原地區(qū)的貧困發(fā)生率低于大別山區(qū),表明空間貧困的發(fā)生并不取決于致貧因素的維度多少,更重要的是其作用方式與作用深度。

    (3)與縣政府距離在大別山和黃土高原地區(qū)因子貢獻力均為第1位,分別為0.179和0.198,是兩地最為關(guān)鍵的影響因子,此外,在大別山區(qū)村總?cè)丝冢?.124)、與鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府距離(0.070)和收入結(jié)構(gòu)中務(wù)工收入比重(0.070)是主要影響因子,在黃土高原地區(qū)家庭15 歲以下兒童人口比重(0.162)、收入結(jié)構(gòu)中種植業(yè)收入比重(0.159)、人均純收入(0.159)和小學(xué)以上學(xué)歷比重(0.140)是主要影響因子。

    (4)鄉(xiāng)村發(fā)展過程中“人”、“業(yè)”、“地”任何維度受到剝奪都會影響其他維度,甚至形成環(huán)狀剝奪,引發(fā)貧困。其中“地”在貧困發(fā)生過程中起著基礎(chǔ)性作用,由其構(gòu)成要素及豐度差異帶來的生存壓力不同是大別山區(qū)和黃土高原地區(qū)空間貧困形成機制的顯著差異所在。

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