中国11个集中连片特困区贫困程度比较研究——基于综合发展指数计算的视角

综合比较11个集中连片特困区的贫困程度对于更好地实施连片特困区区域发展与扶贫攻坚战略十分重要。基于"发展"与"贫困"之间的对应关系,通过构建涵盖经济、社会和生态3个维度24项指标的综合发展指标体系,测算和比较分析了11个集中连片特困区的贫困程度。结果表明:1在经济、社会和生态3个维度中,11个集中连片特困区的经济发展严重滞后,经济贫困相对更为突出,社会服务有所改善,但仍然十分落后,生态条件较好、生态负荷较小,但生态脆弱性不容忽视;2 11个集中连片特困区的贫困程度在空间上呈"东部-北部-西南部"走向依次递增的特征,西南腹地是中国贫困的"重灾区";3 11个集中连片特困区在人均GDP、人均财政收入、农村居民人均纯收入、平均受教育年限、万人科技人员数等反映经济发展水平和区域自我发展能力的指标上较为相似,但在建制村硬化公路通达率、人口密度、九年义务教育巩固率、村卫生室普及率和青壮年文盲率等表征社会公共服务的指标上具有明显差异。     

美、日促进集中连片特困地区减贫的经验借鉴

我国新一轮扶贫攻坚战聚焦14个“集中连片特殊困难地区”。这些地区贫困程度深,贫困面积广,致贫原因复杂,同时面临环境退化、生态脆弱等严峻问题,扶贫、减贫难度非常大。本文以美国阿巴拉契亚、日本北海道两个典型地区为案例,分析国外对集中连片落后地区进行保护性开发的措施和成效,总结可供我国集中连片特困地区借鉴的经验,并从构建合作框架、提升基础设施、完善公共服务、加大扶贫力度、导入绿色产业、重视生态建设等方面,提出促进我国集中连片特殊困难地区资源开发、生态保护和经济发展有机结合的对策建议。     

基于灰色关联的贵州连片特困地区贫困影响因素分析

贵州是全国贫困面积最广、贫困程度最深的省份之一,对连片特困地区的致贫因素进行分析具有典型意义。运用灰色关联度分析法对自然环境条件、劳动人口素质、生产经营投入、就业转移等因素与贫困的关联度进行了定量分析。结果表明,影响贵州连片特困地区贫困的因素,按影响程度大小依次为劳动力人口素质、自然环境条件、农业生产资金投入、农民转移性就业,并针对性地提出了反贫困的相关建议。     

秦巴山连片特困区地形起伏与人口及经济关系

为了探讨地形要素对连片特困山区人口格局、经济布局和贫困程度约束作用,基于Arc GIS10.0空间分析技术与SPSS18.0统计分析工具,利用SRTM3-DEM数据,分别对中国典型贫困山区——秦巴连片特困区80个县区的地形起伏的空间特征,地形起伏与人口经济格局之间关系进行探析,并且对秦巴山区发展适宜性进行评价。结果表明:1.秦巴山区各县区地形起伏、人口密度、经济发展水平呈现出显著的由西北向东南方向递减的梯度空间规律。2.区域地形起伏与所在县区人口密度、三次产业结构存在显著的空间负相关,即地区地形起伏越大,人口密度越小,经济发展受限制越强,相反地形越平缓,经济活动则越活跃,人口的空间分布更为集聚。3.地形起伏度是决定区域经济发展的主导因素,但对秦巴山区深入研究发现,市辖区的人口分布与经济发展受地形起伏约束较小,究其根本原因是:市辖区在地方财政收入、基础设施投入力度、人才引进、资源支配、招商引资等方面存在明显的支配地位和集聚优势,较大程度上抵消地形对经济发展的限制。     

武陵山片区经济增长益贫性与空间差异演变——基于2000-2011年县域数据的实证分析

连片特困区区域发展和经济增长益贫性是当前研究的热点,但鲜有文献考察连片特困区经济增长的益贫性。以国家连片特困区区域发展与扶贫攻坚“先行先试”区域武陵山片区为研究对象,分析了近12 年来经济增长益贫性的时空差异、空间差异演变规律以及增长益贫性差异对空间差异的影响。研究发现：① 近12 年来,武陵山片区经济增长总体上具有益贫性,但时空差异明显,其中重庆、贵州片区为益贫性增长,湖南、湖北片区分别为涓滴式增长和均衡增长;② 武陵山片区内部区域差距呈先上升后下降的演变趋势,湖南、湖北、贵州、重庆4 个分片区内部差距是最主要的贡献,片区间的差距次之。4 分片区内,湖南片区内部差距最大,其次是贵州片区,重庆、湖北片区最小;③ 经济增长益贫性对空间差异演变有重要的影响,但影响程度受贫困增长曲线斜率（益贫、益富程度） 的制约。最后,针对武陵山片区整体以及4 个分片区分别提出了提升经济增长益贫性、空间格局优化的思路与建议。     

中国连片特困区经济韧性测度及影响因素分析

巩固脱贫攻坚成效,提升抗风险与自我发展能力对连片特困区而言意义深远。经济韧性作为反映区域经济应对冲击时抵抗、恢复、调整及转型能力的指标,能够有效评估连片特困区的抗冲击能力和返贫风险。基于中国12个连片特困区的地市级数据,通过构建综合指标体系及核心评估变量对其经济韧性进行了测度与对比,并运用多种回归模型识别主要影响因素,结果发现:① 连片特困区经济韧性小于非连片特困区,二者虽均呈逐年递增趋势,但非连片特困区增速略快。进一步对指数分解后发现,连片特困区与非连片特困区经济韧性的差距主要来自于适应与调整能力的差异。② 罗霄山区、燕山—太行山区、大别山区经济韧性均值最高,而滇西边境山区、六盘山区、四省藏区最低,东西差异明显。③ 大部分片区经济韧性逐年递增,经济韧性越高的片区往往增速越快,但四省藏区、六盘山区、吕梁山区经济韧性出现下降趋势,其中,吕梁山区下降最明显。在对不同片区经济韧性分解后发现,不同片区间适应与调整能力差异最大,创新与转型能力差异最小。④ 地理区位、人均固定资产投资、外贸依存度、财政自给水平、地方财政教育经费支出、专利授权数等变量对连片特困区经济韧性存在显著影响。⑤扶贫政策有利于增强片区经济韧性,经济韧性较低的片区对扶贫政策的依赖程度更高,其中,四省藏区、六盘山区、滇西边境山区对扶贫政策依赖最为严重。     

大别山连片特困区相对资源承载力评价

大别山连片特困区是国家划定的连片贫困区,摸清片区自然、生态质量、经济及综合资源承载力空间分布并进行资源承载力评价,是对该区域扎实开展精准扶贫、精准脱贫工作的基础和前提。采用改进的相对资源承载力模型,分别以片区所属三省及中部六省作为参照区,采用定性与定量相结合的方法,对片区内每个县域的自然资源、生态质量、经济资源及综合资源相对承载力进行分析和评价。研究结果表明,片区内大部分县域的自然资源承载力好于参照区,基本呈现北弱南强的地理分布特点;各县域生态质量资源承载力一般,经济资源承载力普遍较差,大多数县域综合承载力处于超载状态,但超载程度不高。进一步优化片区内产业结构、提高科学用地水平是大别山连片特困区扶贫开发工作的有效举措。     

中国14个连片特困地区的森林转型及其解释

利用MODIS土地覆盖数据,分析了2002-2013年中国14个连片特困地区森林转型的特点,探明了连片特困地区林地变化的趋势及其空间异质性。在此基础上,选择空间变量,建立线性回归模型探究林地面积变化的影响因素,得出连片特困地区森林转型所遵循的路径。结果表明,2002-2013年间,中国14个连片特困地区林地面积净增加106554.75 km²,增长率为11.93%,森林进入转型后期,即森林面积净增加阶段;秦巴山区、武陵山区、西藏地区东南部、四省藏区东部、燕山—太行山区东部是林地增长的热点区域,而林地增长冷点区域则主要分布在800 mm等降水量线以北的广大区域、大别山区和滇桂黔石漠化区东部;非农人口的增加以及林业工程的实施都对林地面积的增加有显著的促进作用,中国14个连片特困地区的森林转型主要遵循着经济发展路径和国家森林政策路径。在连片特困地区,应加快小城镇建设的步伐,同时依托其丰富的自然资源,因地制宜地发展乡村生态旅游业;国家森林政策方面,应将连片特困地区作为生态建设重点区域,切实保护中国的森林资源。     

皖西地区贫困空间分异的自然环境机理和区域减贫策略

贫困是困扰人类的世界性问题,区域性贫困是中国当前贫困问题的突出表现,而自然环境因素往往对区域性贫困产生重大影响。探讨贫困的空间特征及其演化,分析其地理成因,可为区域瞄准政策的制定提供重要依据。本研究以大别山连片特困区的皖西地区为例,聚焦自然环境,利用地理探测器和耦合协调模型,从乡镇尺度,通过分析主要自然环境因素对贫困空间分异的主导影响、交互影响及影响的地域类型,剖析自然环境的影响机理,研究结果显示:(1)平均坡度和平均高程对皖西地区贫困空间分异的影响最大,且各自然因素的影响具有交互性,说明皖西地区贫困的空间分异是多个自然因素综合作用的结果;(2)自然因素与贫困发生率的耦合协调关系存在明显空间规律,耦合协调度整体上由西南向东北递减,但不同自然因素影响的空间规律不同;(3)根据耦合协调度,可将自然环境对皖西地区贫困空间分异的影响归纳为自然环境低度影响型、自然资源中度影响型、自然环境高度影响型、自然环境极高影响型四种,不同类型的乡镇,其主导影响因素和影响过程具有明显差异;(4)文章提出提升城市化水平、调整农业结构、发展特色农业产业、生态补偿扶贫、异地搬迁扶贫等针对性的减贫措施。     

中国集中连片特困地区公路交通优势度及其对经济增长的影响

通过集成公路网络密度、城市邻近度和加权平均出行时间等指标,测量了2012年中国14个集中连片特困地区680个县(市、区)的公路交通优势度,对其空间格局进行综合评价,并通过选择拟合程度最优的SEM模型探讨了公路交通优势度对经济增长的影响。研究发现:114个集中连片特困地区680个县(市、区)的公路网络密度、城市邻近度和加权平均出行时间的差异较大,公路交通优势度呈现偏右的正态分布;2将公路交通优势度从优到劣分为4个等级,第一等级为大别山区、罗霄山区、吕梁山区、燕山—太行山区;第二等级为秦巴山区、六盘山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化区;第三等级为滇西边境山区、大兴安岭南麓山区以及四省藏区;第四等级为西藏区和新疆南疆三地州;3SEM模型的拟合优度高于OLS模型和SLM模型,结果显示,公路交通优势度对经济增长具有较明显的推动作用,公路交通优势度每提升1个百分点,对其经济产出的贡献达到0.193%,提高公路网络密度能提升公路交通优势度,进而促进当地经济增长。