基于县域单元的山东省农民人均纯收入时空演变分析
2015-05-04吴欣颖任建兰
吴欣颖, 任建兰, 程 钰
(山东师范大学 地理与环境学院,山东 济南 250014)
基于县域单元的山东省农民人均纯收入时空演变分析
吴欣颖, 任建兰, 程 钰
(山东师范大学 地理与环境学院,山东 济南 250014)
基于山东省农民人均纯收入的统计数据,将2000年以来山东省农民人均纯收入划分为三个阶段,通过计算基尼系数、空间自相关分析探索各阶段的时空分异特征.研究表明山东省各县市区农民人均纯收入呈现空间正相关,并且表现出东部沿海地区“高-高”集聚,鲁西地区“低-低”集聚的空间分布格局.最后,针对提高山东省农民人均纯收入,从思想观念、收入来源以及政策等方面提出了相关建议.
农民人均纯收入;时空演变;县域单元;山东省
在“农业、农村、农民”三个问题中,农民问题是中心,农民收入问题更是中心之中的重点.1982年,中共中央发出《全国农村工作会议纪要》,首次在一号文件中提出采取政策措施,促进农村经济发展;2004年起,中共中央连续11年在中央一号文件中强调“三农”问题的重要性.一系列的政策措施促使农民收入持续增长,但是由于各个地区的非农就业收入[1]、农村教育[2]、内部家庭因素[3]、基础设施[4]等的不同,导致了农村居民收入在地区分布上存在差异.我国是农业大国,科学准确分析农村居民收入的时空演变,对于增加农村居民收入、促进农村经济发展具有重要的现实意义.
国外学者对收入问题的研究开始于17世纪中叶,早期的研究主要是理论研究,例如,亚当·斯密(Adam Smith)认为,一国国民财富的增加是促使劳动收入提高的主要原因[5];19世纪30年代,凯恩斯(J.M.Keynes)最先将消费与收入联系在一起,提出了消费函数理论,称之为绝对收入假说;1949年,美国经济学家杜森贝利(J.S.Duesenberry)修改了绝对收入假说中的假设,提出了相对收入假说[6];1954年,刘易斯(W. Arthur. Lewis)在《劳动无限供给条件下的经济发展》一文中首先提出了二元经济结构理论[7];此后,费景汉(John C.H.Fei)和拉尼斯(Gustav Ranis)修改完善了二元经济结构理论.近年来,国外学者针对农民收入差异的研究相对较少,主要集中在分解地区收入差距[8]、地区收入敛散性[9]、农业财政支出[10]、农业信息[11]与农民人均纯收入、农民人均纯收入预测[12,13]等方面.
国内许多专家、学者围绕农民收入问题进行了大量的研究探讨.归纳起来主要有以下几个方面,①研究区域主要集中在我国东部、中部地区[14-16],例如江苏省、江西省;②研究内容主要集中于农民收入结构[17]、农民收入地区差异[18]等方面,由于就业方式、受教育程度等不同,我国农民收入的省际差异、地区差异均在扩大;③研究方法主要是计量方法,建立模型,利用统计数据分析预测[19],少部分研究以空间统计方法为基础,分析探讨农民收入的相关问题[20].上述研究多是从省际、区际角度研究各个区域的农民收入问题,很少从县域层面研究农民人均纯收入的发展变化态势.山东省是我国的人口大省.截至2012年底,山东省户籍总人口达9580万人,其中5559万人为农业户籍人口,约占全省总人口数的58.03%,约占全国总人口数的4.11%.农村经济发展水平、农民收入高低在很大程度上影响山东省经济发展水平.目前分析研究山东省县域农民人均纯收入的相关文献较少,因此,本文着眼于山东省县域层面,研究其农民人均纯收入的时空演变.
1 区域概况
山东省是我国东部沿海地区的重要省份之一,是我国的经济大省,2012年山东省地区生产总值达50013.24亿元,占我国国内生产总值的9.64%,仅次于广东省(11.00%)和江苏省(10.42%),位列全国第三位.山东省是我国的农业大省,2012年山东省农业总产值3960.6亿元,约占全国农业总产值的8.44%,位居我国东部地区之首.
近十年来,农民人均纯收入连续增长,2012年我国农民人均纯收入是7916.58元,江苏省农民人均纯收入是12202元,浙江省农民人均纯收入是14452元.与全国农民人均纯收入相比,山东省高于全国平均水平,但是与江浙地区相比,山东省农民人均纯收入水平还有很大的差距.就山东省内部来看,2012年,山东省农民人均纯收入最高的地市青岛市为13990元,最低的菏泽市为8187元,前者约是后者的1.71倍;前者位于山东省东部沿海地区,后者位于山东省西部内陆地区.由此来看,山东省内部农民人均纯收入存在差异.
2 所用方法与数据来源
2.1 差异分析
基尼系数(G)是衡量收入分配差异的数量界线,取值范围G∈[0,1].G越接近于0,收入分配越平等;G越接近于1,收入分配差异越悬殊.根据敖荣军、余海清、孟德友等人的研究[21-23],基尼系数可表示为:
(1)
式中,n是所研究县市区的个数;xi是县市区i的农民人均纯收入;ux是所研究县市区农民人均纯收入的平均值;i是山东省农民人均纯收入由小到大的排列序号.
2.2 空间自相关分析
本文通过全局莫兰指数(GlobalMoran’sI)、局部莫兰指数(LocalMoran’sI)来衡量山东省农民人均纯收入的空间自相关性;通过局部空间关联指数(Getis-OrdGi*)、自然断裂点法(Jenks)研究山东省农民人均纯收入的热点区和冷点区的分布情况.
2.2.1 全局莫兰指数(GlobalMoran’sI) 用全局莫兰指数(GlobalMoran’sI)分析山东省农民人均纯收入整体空间相关程度,计算公式是
(2)
式中,I是全局莫兰指数(GlobalMoran’sI),其取值范围在[-1,1]之间.当I>0时,表示正相关;当I<0时,表示负相关;当I=0时,表示不相关;Wij表示空间权重矩阵,相邻是1,不相邻是0;对于其检验,采用标准化统计量Z来检验n个县市区是否存在空间自相关关系,Z的计算公式为
(3)
式中,E(I)是全局莫兰指数的期望值,VAR(I)是全局莫兰指数的方差.
2.2.2 局部莫兰指数(LocalMoran’sI) 利用局部莫兰指数(LocalMoran’sI)分析单个区域与其周边区域之间农民人均纯收入的空间相关程度,计算公式是
(4)
2.2.3 局部空间关联指数(Getis-OrdGi*) 用局部空间关联指数(Getis-OrdGi*)辨识具有显著性的山东省农民人均纯收入的热点区和冷点区的空间集聚,其计算公式是
(5)
式中,Zi和Zj分别是各县市区观测值xi和xj的标准化;wij是空间权重.
2.3 数据来源
以山东省所包含的140个县市区为研究单元,其中青岛市市南区、市北区、四方区和李沧区统称为青岛市市区;以农民人均纯收入为研究对象,文中所用数据主要来源于2001-2013年《山东省统计年鉴》和山东省17地市2001-2013年《统计年鉴》等,其中济南市历下区自2009年起取消农业户口,因而2009-2012年没有农民人均纯收入的相关数据,为了避免偏差,暂不考虑济南市历下区;空间数据来自山东省行政区划图.
3 山东省农民人均纯收入阶段变动特点分析
2000-2012年,山东省农民人均纯收入连续增长,由2659.2元上涨到9446.4元,增长了约2.55倍,年均增长约11.14%.根据2000-2012年山东省农民人均纯收入,将其发展历程划分为以下几个阶段.
3.1 第一阶段(2000-2003年)
进入新世纪,我国生产粮食等主要农产品的能力显著提高,农业连年丰收,山东省粮食产量稳定.2000-2003年,山东省优化农业结构,调整粮食作物种植面积,农民人均纯收入增长到3150.49元,年均增长约5.81%.2003年,山东省优质小麦种植面积达到2500万亩,首次超过总面积的一半,连续多年成为全国种植优质小麦的第一大省.
3.2 第二阶段(2004-2009年)
2004年,中央一号文件重新重视“三农”问题;2006年,我国在全国范围内取消了农业税和农业特产税,减轻农民负担.山东省重视农业发展、农民生活,积极落实相关扶持政策,改善农民生产、生活条件,农产品产量连续增加,农民人均纯收入在此阶段增长到6118.77元,年均增长约11.77%.
3.3 第三阶段(2010-2012年)
2010-2012年,山东省农民人均纯收入从6990.28元增至9446.4元,年均增长达16.25%,增速较前两个阶段大幅提升.2010年是“十一五”的收官之年,2011年是“十二五”的开局之年,山东省完善强农惠农政策,巩固加强农业基础,加大财政投入,推进农业科技创新和现代农业示范区建设,农民收入增长较快.
根据公式(1)计算得出山东省农民人均纯收入的基尼系数(图2).根据山东省农民人均纯收入基尼系数的发展趋势,可以分为两个阶段:①2000-2003年是上升阶段,基尼系数增幅约为1.88%.这一阶段,山东省农民人均纯收入基尼系数由0.213增加到0.221,收入分配均衡度下降;②2004-2012年是下降阶段,山东省农民人均纯收入基尼系数由大变小,降幅约为5%,收入分配均衡度较上一阶段有所增加.2000-2012年间,山东省农民人均纯收入基尼系数均在0.2-0.3之间,收入分配比较平均.
4 山东省农民人均纯收入空间变动特点分析
4.1 山东省农民人均纯收入整体表现出空间正相关,但相关程度逐年下降
利用ArcGis软件计算2000-2012年山东省农民人均纯收入的GlobalMoran’sI指数(图3),并利用Z值法对各年份计算结果进行显著性检验,各年份计算结果的Z值远大于5%置信水平的临界值1.96.这说明山东省各县市区农民人均纯收入空间分布表现出比较显著的空间正相关,即高/高农民人均纯收入集聚或者低/低农民人均纯收入集聚.
除2008年外,山东省农民人均纯收入的GlobalMoran’sI指数在2000-2012年间呈下降趋势,表明山东省县域农民人均纯收入高的地区与农民人均纯收入低的地区向一起集聚的程度增加.其中2008-2009年急速下降,由0.5940下降到0.4629,降幅高达22.07%.2000-2012年间,山东省农民人均纯收入水平在空间分布上相关性减小,呈现高低集聚的发展态势.
4.2 山东省农民人均纯收入呈现出东部沿海地区“高-高”集聚,鲁西地区“低-低”集聚的空间分布格局
山东省农民人均纯收入水平“高-高”集聚和“低-低”集聚(呈现空间正相关)的县市区数量由2000年的44个下降到2012年的36个(图4).2000年,山东省农民人均纯收入水平呈现“高-高”类型的县市区数量与呈现“低-低”类型的县市区数量相当,均为22个.其中,显著“高-高”集聚的主要有青岛市、威海市、烟台市、淄博市和潍坊市的行政区;显著“低-低”集聚的主要有菏泽市、聊城市、滨州市、德州市、临沂市的行政区.相对于2000年,2012年山东省农民人均纯收入水平呈现“低-低”集聚格局的县市区数量显著减少,仅14个,占山东省县市区个数的10.29%.其中,在研究年份中,临清市、东昌府区、阳谷县、费县和菏泽市等鲁西地区农民人均纯收入水平一直属于“低-低”集聚的空间分布格局;而呈现“高-高”集聚格局的县市区数量基本持平,约占山东省县市区个数的16.18%.青岛市市区、莱州市、芝罘区、环翠区等15个东部沿海县市区农民人均纯收入水平属于“高-高”集聚的空间分布格局.由此推断,山东省农民人均纯收入较高的地区主要集中在东部地区;而较低的地区主要集中在鲁西地区,并且这一部分地区的数量在减少.
4.3 山东省农民人均纯收入冷、热点区比例均有下降
根据公式(5)计算2000年、2006年、2012年山东省各县市区农民人均纯收入局部空间关联指数,并根据自然断裂点法按照由低到高的顺序将其划分为4种类型,依次命名为冷点区、次冷点区、次热点区、热点区(图5).从数量上分析,2000-2012年山东省农民人均纯收入热点区的数量缓慢减少,次热点区的数量平稳上升,冷点区的数量稳中有降,次冷点区的数量保持不变.进入2000年以来,山东省农民人均纯收入格局较为稳定.具体分析:①2000年,山东省农民人均纯收入的热点县市区有35个,约占全省县市区个数的25.74%,冷点县市区有41个,约占全省县市区个数的30.15%;②相比较2000年,2006年山东省农民人均纯收入的热点区数量减少,约占全省县市区个数的20.59%,冷点区的数量增加,约占全省县市区个数的30.88%;③2012年,山东省农民人均纯收入热点县市区的数量不变,而冷点县市区的数量下降;热点、次热点县市区共占全省县市区的47.06%,而冷点和次冷点县市区共占全省县市区的52.94%.可见,山东省农民人均纯收入的热点区和冷点区数量基本相当.
从空间分布上发现,在研究年份中,山东省农民人均纯收入的热点区主要集中在东部沿海地区,这些地区地理位置优越、资源丰富、多样化的作物种类更有利于应对市场波动,不断完善的铁路、公路、海运、航运,为农村经济发展提供了便利条件;山东省农民人均纯收入的冷点区主要分布在西部地区,少数分布在北部地区.2000年,临邑县、商河县、庆云县、无棣县、沾化县、惠民县、滨城区、乐陵县、阳信县是冷点区;2012年,只有乐陵市和阳信县属于冷点区.鲁西地区是山东省的传统农业区,地处内陆,平原面积广大,却频发旱涝、盐碱等灾害,保守的思想观念和发展方式,以及历史因素的影响,使其一直是山东省农村经济发展的薄弱地区.综观2000年、2006年、2012年山东省农民人均纯收入冷点区的分布,菏泽市、聊城市的全部行政区、临沂市大部分行政区、阳信县、乐陵市、平原县、东平县、梁山县、金乡县一直属于冷点区;近年来,山东省西部地区农民人均纯收入冷点区的分布格局基本稳定.
5 结论与建议
5.1 主要结论
利用GIS方法,通过基尼系数和空间自相关实证分析山东省2000-2012年县域农民人均纯收入,发现如下规律:
(1)从时间演化来看,2000-2012年间,山东省农民人均纯收入连续上升,其基尼系数经历了先上升后下降的过程.期间,山东省农民人均纯收入基尼系数均在0.2-0.3之间,收入分配比较平均.
(2)从空间演变来看,2000-2012年间,山东省农民人均纯收入的GlobalMoran’sI指数由0.6138波动下降至0.4629,山东省农民人均纯收入水平呈现空间正相关,其农民人均纯收入水平相似的县市区在空间上集聚,但是其集聚程度逐年下降.
(3)从局部空间分布来看,2000-2012年间,山东省农民人均纯收入水平呈现出东部沿海地区“高-高”集聚,鲁西地区“低-低”集聚的空间分布格局.其热点区主要集中于东部沿海地区,冷点区主要集中在鲁西地区,在2000-2012年间,二者所占比例均有下降.
5.2 对策建议
2000-2012年间,山东省农民人均纯收入的差异逐渐减小,但是东部地区和西部地区依然存在发展不平衡的问题.为了提高山东省农民人均纯收入,现从以下几个方面提出建议:
(1)转变思想观念,强化农业活动集群意识.要真正提高农民收入,重要的是转变思想观念,加强农业活动集群发展的意识.集群发展农业,综合利用各地区的优势,扬长避短,建立并完善以合作为基础的农业生产经营体系,发展规模经济,提高农民的收入水平,推动农村城镇化的发展.
(2)发挥区位优势,增加农民收入来源.山东省东部沿海地区地理位置优越,便于与日韩等地区的对外联系;鲁西地区距离山东省经济中心较远,辐射带动作用较弱,是传统的农业区,可以建立农产品产业链,增加农产品的附加值;东中部地区可以引导一部分农民从事非农业就业,使其收入多元化,提高农民收入水平.
(3)补贴农民收入,鼓励农民参加技能培训.开放的市场、多元的市场需求,农民增收压力加大,单纯依靠传统农业已不能满足市场需求.面对这种情况,政府可以适当补贴农民收入,鼓励农民学习各种技能,推广农业技术,实现农业现代化.
(4)充分利用政策优势,平衡农民收入分配格局.山东省在实施“山东半岛蓝色经济区”和“黄河三角洲高效生态经济区”两大国家战略之后,又提出了“一圈一带”发展战略,即“省会城市群经济圈”和“西部经济隆起带”.这有利于打破山东省东、中、西部地区发展不平衡的现状,充分利用“西部经济隆起带”的政策优势,提高鲁西地区农民收入,缩小鲁西地区与东部地区的差距,平衡农民收入分配格局.
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Analysis of the Spatial-Temporal Evolution of Per Capita Net Income of Farms in Shandong Province at County Level
WU Xin-ying, REN Jian-lan, CHENG Yu
(College of Geography and Environmental Science, Shandong Normal University, Jinan 250014, China)
Based on the statistical data of per capital net income of farms in Shandong province, this paper divides the per capita net income of farmers in Shandong province since 2000 into three stages, and explores the spatial-temporal characteristic of each stage by calculating the Gini coefficient and spatial autocorrelation analysis. The research shows that: the per capita net income of farms in Shandong Province shows positive spatial autocorrelation; The spatial distribution pattern of per capita net income of farms in Shandong province is the eastern coastal areas of “high-high” agglomeration, Luxi area “low-low” agglomeration. Finally, this paper puts forward several suggestions in order to improve the per capital net income of farms in the aspects of ideas, sources of income and policy in Shandong province.
per capita net income of farms; spatial-temporal evolution; county unit; Shandong Province
10.14182/J.cnki.1001-2443.2015.05.015
2015-01-28
国家自然科学基金(41271553);山东省高等学校科技计划项目(J15LH07).
吴欣颖(1989-),女,山东人,硕士研究生,研究方向为区域可持续发展;通讯作者:任建兰(1954-),女,山东人,教授.
吴欣颖,任建兰,程钰.基于县域单元的山东省农民人均纯收入时空演变分析[J].安徽师范大学学报:自然科学版,2015,38(5):485-491.
K921
A
1001-2443(2015)05-0485-07