湖南省武陵山片区城镇化与贫困的空间关联性分析

陈　林，王玉静，周　蕤

（成都理工大学1.旅游与城乡规划学院；2.地球科学学院，四川成都610059）

湖南省武陵山片区城镇化与贫困的空间关联性分析

陈林1，王玉静2，周蕤2

（成都理工大学1.旅游与城乡规划学院；2.地球科学学院，四川成都610059）

从人口城镇化、经济城镇化和社会城镇化3个维度，以及生活水平、教育和医疗3个方面，分别构建城镇化和区域贫困程度综合评价指标体系。运用熵值法并结合GIS技术，以湖南省的37个县市区为对象，研究武陵山片区城镇化与贫困程度的空间关联性。结果表明:（1）武陵山片区城镇化整体水平偏低，贫困地区数量大，占整个区域的89%；（2）城镇化综合指数与贫困综合指数成负相关性，即城镇化综合指数越高，则贫困综合指数越低，城镇化对当地经济发展具有带动作用；（3）城镇化综合水平较高地区在空间上零散分布，仅有市辖区、县级市城镇化综合水平较高。（4）根据城镇化综合水平与贫困综合指数的分布状态把研究区域分为四种类型，其中城镇化综合水平与贫困综合指数相对应的占整个区域的35%，异常型占8%，高低型占19%，低高型占30%。

城镇化；贫困；空间关联性；武陵山片区

随着我国城镇化迅速发展，贫富差距越来越大，扶持贫困地区脱贫是发展中国家走上工业化、城镇化与现代化道路所必须面对和解决的热点问题。目前，我国集中连片贫困地区有14个，涉及的范围广、人口众多，推进集中连片区域发展与扶贫攻坚是我国统筹区域发展、实现整体发展的必然要求。加快连片特困区域的城镇化发展一直是众多学者探索的重点，也是国家特别重视的区域。学者杨钧认为:加快连片贫困县县域的城镇化发展，提高区域经济发展水平，是一条有效的途径，因为城镇化发展可以加快贫困县域产业结构调整，促使第二、第三产业发展，带动整个区域经济发展，进而提高贫困地区的居民生活水平［1］。马庆斌认为:中国贫困的贫困问题主要由农村贫困为主，现在已经开始逐渐向以农村和城市贫困并行的转变［2］。唐兴和认为:新型城镇化对贫困地区的发展起到了一定的作用［3］。沈子华认为:加快城镇化进程可以促使农业产业化规模扩张，这样有利于持续吸纳劳动力，缓解农村贫困，形成“产业化扶贫”的新模式［4］。这些研究成果对优化我国城镇化进程起到了重要作用，但针对连片贫困地区城镇化发展的个性化特征研究较少，尤其是对连片特殊困难区域城镇化与贫困发展过程相结合的问题研究相对较少，需要进一步深入分析。为此，本文以湖南省的37个县市区为对象，分析武陵山片区城镇化与贫困的空间关联性，进一步探索新型城镇化与扶贫间的驱动关系。

一、研究区域概况与界定

本文以湖南省武陵山区连片特殊困难地区（以下简称武陵山片区）为例，该区域包括湘西土家族苗族自治州、怀化市、张家界市、邵阳市、常德市、益阳市和娄底市的部分县市区，共计37个（图1）。该区域少数民族众多，贫困人口广泛分布在连片特困地区，2012年国家级贫困县15个，占该区域的40.54%。以湘西州为例，湘西州2009-2011年贫困发生率与全国水平对比，分别高出21.4%、36.9%和39.9%。武陵山片区经济发展落后，城镇化总体水平低，2012年平均城市化率只有36.3%，农民人均纯收入4 677元，仅相当于当年全国平均水平的42.33%。教育、文化、卫生、体育等方面软硬件建设严重滞后，城乡居民就业不充分［5］。

图1　湖南武陵山片区研究范围界定

二、研究方法与指标体系

（一）评价指标体系构建

城镇化是社会经济运作的大系统，以人们的各种活动为中心，是社会、经济、环境等组成的一个有机整体，共同协同发展，所以对城镇化的解释也是多种多样。胡豹认为:城镇化复杂的过程是经济、社会、环境等的综合表现，任何单一的指标都不足以表现一个区域的城镇化水平［6］。要科学研究一个地区的城镇化与贫困的关联性，必须综合全面地用系统性的指标分析社会生活、经济发展、生态环境等各个方面的因素。因此，在评价城镇化水平区域差异时，要建立一套科学、完整的评价指标体系，全面分析各个方面，才使得分析结果更加准确。本文参考前人指标选取方法［7-11］，根据武陵山片区连片贫困山区的特点按目录大小，从系统层、要素层、指标层三个层次构建评价指标体系，研究连片特困区域城镇化与贫困之间的驱动关系。

表1　城镇化评价指标体系及权重

表2　贫困程度评价指标体系及权重

（二）数据来源及处理

1.数据来源。本文所采用数据来源于《湖南省县市区社会经济统计年鉴》（2013）、《全国第六次人口普查》。

2.数据标准化。为消除原始数据量纲差异，运用极差法对原始数据进行标准化处理［12-13］。对于越大越好的指标:

其中:i=1，2，…，n，j=1，2，…，m

对于越小越好的指标:

其中:i=1，2，…，n，j=1，2，…，m

（三）综合评价模型—熵权法

本文采用熵权法计算城镇化与贫困的综合指数，通过分析各指标之间的联系程度及各指标所提供的信息量来决定指标权重的客观赋权法，能在一定程度上避免主观因素带来的偏差［14-17］。计算过程如下:

1.计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重

2.计算第j项指标的熵值

其中k＞0，ej≥0。式中常数k与样本数m有关，一般令k=1/ln m，则0≤e≤1。

3.计算第j项指标的差异系数

对于第j项指标，指标值Xij的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值gj=1-ej，则:gj越大指标越重要。

4.求各个因子权重

5.计算城镇化与贫困的综合指数

三、结果与分析

研究中城镇化与贫困综合指数通过公式（5）求得，并将结果导入GIS10.1属性表里面，并对城镇化与贫困综合指数分布规律使用自然间断点分级法Natural Breaks（Jenks）。根据城镇化与贫困综合指数分为四个基本类型，依次是:低水平、较低水平、中等水平、较高水平。城镇化综合指数越高说明城镇化水平越高，贫困综合指数越高则贫困程度越高。

（一）区域城镇化的空间特征分析

从整个指标体系来看，城镇化综合指数越高说明该地区的人口城镇化、经济城镇化与社会城镇化对城镇化的综合指数贡献越大，间接反映人民的生活水平、服务供给能力等方面也比较强。分别对城镇化综合指数、人口城镇化综合指数、经济城镇化综合指数与社会城镇化综合指数4幅图进行对比（图2），发现它们在空间分布上具有一定的关联性。

城镇化综合指数较高的地区在区域上零散分布，主要集中在一些市辖区、县级市，分别是冷水江市（0.733）、鹤城区（0.680）和吉首市（0.666）。这三个地区在空间上具有优越的自然地理条件，与其它区域比较发现该地区面积较小、人口众多、交通发达，是连接其他地区的交通枢纽中心。城镇化综合指数很高可以吸引周边地区的人力物力资源、加速经济发展，进而带动了周边地区的发展，有向外辐射的趋势。城镇化综合指数处于较低水平的地区在空间上主要连片分布在研究区的东南部及西北部地区，城镇化发展水平最低的是城步县（0.045），其次是隆回县（0.103）。

图2　武陵山片区城镇化空间分布

在人口城镇化分布图中，较高水平的人口城镇化在空间分布上呈现出零散分布，而中低水平的人口城镇化在空间上是连片的分布，处于人口城镇化低水平的县市区分布在西南部地区，较低水平的人口城镇化主要分布在研究区的东北部地区。并且低水平与较低水平的人口城镇化占了整个地区的绝大部分，进而可以说明，具有发展潜力的地区吸引了周边地区的人力资源向本地区汇聚，进而会出现这种高等水平的人口城镇化在空间上零散分布。

在经济城镇化分布图中，冷水江市的经济城镇化综合指数为0.31，在该区域里面最大。靠近市辖区、县级市的城镇化综合指数相对也比较高，低水平经济城镇化主要分布在研究区偏东南部地区，偏西北部地区零散分布了几个县市。

在社会城镇化分布图中，社会城镇化综合指数较高的地区主要是吉首市、鹤城区、洪江市，社会城镇化综合指数处于中等水平的只有永定区，社会城镇化综合指数处于最低水平在地图上分布在研究区的东南部地区并且是连片分布，社会城镇化综合指数处于较低水平的主要分布在研究区的西北部地区。

图3　武陵山片区贫困空间分布

（二）区域贫困程度的空间特征分析

贫困综合指数越高说明该地区的居民的人均收入水平低，生活质量差，教育资源不足，教育水平落后，医疗设施不全，农业机械化程度低。由图3可以看出贫困综合指数最低的为冷水江市（0.21），最高值为桑植县（0.76）和永顺县（0.76）。贫困综合程度处于低水平的（0.214～0.363）的包括冷水江市、鹤城区、吉首市、永定区，这几个地区在空间上零散分布，说明该地区经济发达，教育资源优越，卫生医疗设施完善。贫困综合指数处于较低水平（0.363～0.511）的包括涟源市、新邵县、洪江市等，在空间上主要分布在南部区域。贫困综合程度处于中等水平（0.511～0.609）的包括四个地区，西北地区的慈利县、武陵源区，西部地区的花垣县、古丈县，东边的安化县、新化县、溆浦县，南部地区的邵阳县、武冈市、城步县。较高水平贫困地区主要分布在西北地区，并且大部分是连片分布，除了新晃县、隆回县和通道县3个地区是分散分布。

（三）城镇化与贫困程度的关联性

贫困综合指数可以用来衡量一个地区的贫困程度。在客观上，贫困体现了自然生态环境的制约，主要是受自然条件限制；在主观上则体现了人文社会环境的制约，主要是受劳动者的科学文化素质影响。人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化可以带动整个地区经济发展，提高人民的生活水平，有利于减轻当地贫困程度，为了探讨城镇化过程与贫困之间的关联性，现利用SPSS20.0分析地区贫困与城镇化的皮尔逊相关系数（表3）。

结果表明，在置信水平为0.01水平下，贫困综合指数与城镇化综合指数、人口城镇化综合指数、经济城镇化综合指数、社会城镇化综合指数两两之间的相关系数均较高依次为-0.621、-0.661、-0.503、-0.468，呈显著负相关性。

表3　城镇化与贫困之间的相关系数

1.城镇化综合指数与贫困综合指数的相关性

由图2与图3进行比较可知，城镇化综合指数分布图与贫困综合指数分布图进行比较，城镇化综合发展水平与该地区贫困之间得到了很好的吻合，城镇化综合水平越高则贫困程度越低。图中城镇化最高的地区是鹤城区（0.7）、冷水江市（0.75）、吉首市（0.68），相对应的贫困指数也是最低的，鹤城区（0.33）、冷水江（0.21）、吉首市（0.31）。

城镇化综合指数与贫困综合指数之间的Pearson相关性系数值为-0.621，说明城镇化水平越高，贫困程度越低，城镇化发展过程可以增加地区的就业率，改善当地的经济状况，提升居民的生活水平。

2.人口城镇化与贫困的相关性

对人口城镇化综合指数与贫困综合指数进行相关性分析，结果显示人口城镇化综合指数与贫困综合指数之间的Pearson相关性系数值为-0.661，说明人口城镇化与贫困之间存在着高度的负相关性，人口城镇化也是带动整个区域发展的一个原因。从值的大小上来看，贫困综合指数越低人口城镇化综合指数越高，反之也成立。

3.经济城镇化与贫困的相关性

结果显示经济城镇化综合指数与贫困综合指数之间的Pearson相关性系数值为-0.503，经济城镇化与贫困之间存在着高度的负相关性，经济城镇化水平越高，贫困程度越低。

从经济城镇化综合指数与贫困综合指数分布图中发现贫困指数为最低值时，经济城镇化综合指数达到最大值，进而也说明了经济的发展是城镇化的根本的动力，经济城镇化综合指数主要表现在经济结构的非农业化，是产业结构逐步升级的过程。第二、第三产业是城镇化的直接推动因素，第三产业更是城镇化发展的深刻体现［18］。

4.社会城镇化与贫困的相关性

结果显示社会城镇化综合指数与贫困综合指数之间的Pearson相关性系数值为-0.468，说明社会城镇化与人口城镇化、经济城镇化一样，都与贫困之间存在着一定的负相关性。但是在某些区域也存在一些特殊的例子，从社会城镇化与贫困综合贫水分布图中可以看出，零星分布着一些特殊的点，说明在不同的地区社会城镇化水平对该区域的作用大小不同。

根据贫困综合指数和城镇化综合指数及其子系统综合指数，利用Excel做出城镇化综合与贫困综合水平的拟合优度直线回归分布图，如图4。

结果表明贫困综合指数与城镇化综合指数、人口城镇化综合指数、经济城镇化综合指数、社会城镇化综合指数的可决系数 R^2依次为 0.3856、0.4364、0.2529、0.2189，说明贫困综合指数与城镇化综合指数以及其子系统之间存在一定的关联性，它们之间的可决系数越大说明拟合优度越好。

图4　武陵山片区城镇化与贫困之间的拟合

（四）城镇化与贫困程度的类型划分

根据城镇化综合指数与贫困综合指数运用自然间断点分级法把研究区域分为四种类型（表4），把处于对角线处的区域发展模式称为对应型，城镇化等级高于贫困程度等级一级的称为高低型，城镇化等级低于贫困等级一级的称为低高型，城镇化等级与贫困等级差值大于一级的称为异常型。因此，城镇化与贫困类型分为以下几种基本类型。

1.对应型

较高水平城镇化对应低等水平贫困类型的包括吉首市、鹤城区与冷水江市；中等水平镇化对应较低水平贫困型的包括洪江市；较低城镇化对应中等贫困型包括溆浦县、慈利县、花垣县；低等水平城镇化对应较高水平贫困型包括隆回县、通道县、凤凰县、永顺县、麻阳县、龙山县。一方面，城镇化发展水平较高的地区带动了当地经济发展，改善了居民生活水平；另一方面，城镇化发展水平受当地生活、教育、医疗水平的限制。

2.异常型

中等水平城镇化对应较高水平贫困型包括沅陵县；低等水平城镇化对应低等水平贫困型包括洞口县、会同县。异常型区域占整个区域的8%，说明在城镇化发展过程存在一些特殊的情况，该地区城镇化发展水平与贫困指数不协调，城镇化发展过程对当地的贫困指数影响力较小。

3.高低型

中等水平城镇化对应中等水平贫困型包括武陵源区；较低水平城镇化对应较高水平贫困型包括保靖县、新晃县、桑植县、泸溪县、辰溪县、中方县。说明城镇化发展过程可以促进居民生活水平，改善生活质量。

4.低高型

中等水平城镇化对应低等水平贫困型的包括永定区，较低水平城镇化对应低等水平贫困型包括涟源市、芷江县、靖州县、石门县；低等水平城镇化对应较低水平贫困型包括绥宁县；低等水平城镇化对应中等贫困型包括城步县、古丈县、新化县、武冈市、新邵县、安化县。说明城镇化水平比较低的时候贫困程度高，经济发展程度低必然会影响居民生活水平。

表4　武陵山区城镇化与区域贫困类型划分

四、结论与讨论

本文以武陵山片区湖南地区的37个县市（区）为研究对象，重点探讨城镇化与贫困在空间上的关联性，从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化三个方面构建城镇化质量评价体系，从生活标准、教育、健康三个方面构建贫困程度评价体系，利用权重计算各个县市（区）的城镇化综合指数与贫困综合指数。按照指数大小，对武陵山片区城镇化与贫困程度进行分类并分析城镇化与贫困区域的空间差异性，探索城镇化综合指数与该地区的贫困综合指数的相关性研究，得出的主要结论如下:

（1）城镇化综合指数曲线与贫困综合指数曲线呈显著负相关性，一个地区的城镇化综合指数越高则该地区的贫困程度越低，城镇化发展过程带动了区域经济发展，可以降低区域贫困程度。

（2）影响城镇化综合指数高低的因素因地区而不同，例如:鹤城区城镇化综合指数指标中人口城镇化水平对城镇化的影响最为显著，冷水江市城镇化总额指数中经济城镇化水平非常显著，吉首市城镇化综合指数中社会城镇化综合指数的作用最为显著。

（3）城镇化综合指数较高的地区在空间上成零星分布，对周围的地区具有辐射效应，贫困地区在空间上大多是连片分布。

（4）根据城镇化综合指数与贫困综合指数的分布状态把研究区域分为四种类型，城镇化综合指数与贫困综合指数相对应的占整个区域的35%，异常型占8%，高低型占19%，低高型占30%。

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Analysis of the Spatial Correlation of Urbanization and Poverty in Wuling Mountain Area of Hunan Province

CHEN Lin1，WANG Yu-jing2，ZHOU Rui2
（1.Tourism and Urban-Rural Planning College；2.College of Earth Science，Chengdu University of Technology，Chengdu，Sichuan 610059）

This article chooses the social urbanization，the economy urbanization and the population urbanization in order to reflect the comprehensive level of urbanization.In addition，it selects standard of living，education and medical care to behalf of the poverty.We take the 37 counties in Hunan province as an object using the GIS technology to analyze the urbanization in the mountain area and the spatial correlation of poverty.Studies show that：（1）The urbanization level in mountain areas is low，and many poor areas accounts for 89%of the whole area.（2）The urbanization comprehensive index curve and poor's composite index curve are negative correlations.（3）The areas with higher urbanization comprehensive level distribute dispersedly in space.（4）According to the comprehensive level of urbanization and poor's composite index distribution state of the study area is divided into four types.The comprehensive urbanization level and poor's composite index corresponding to the whole area accounts for 35%，and the exception type accounts for 8%，the HIGH-LOW accounts for 19%and the LOW-HIGH accounts for 30%.

urbanization；poverty；spatial correlation；the Wuling Mountain Area

F127

A

1671－9743（2016）08－0022－06

2016-06-17

国家科技支撑计划项目（2012BAH33B05）。

陈林，1989年生，男，陕西商洛人，硕士研究生，研究方向:国土资源与信息系统。