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东乡族自治县贫困分异特征研究

2018-05-15李雨婷

合作经济与科技 2018年12期
关键词:贫困分异

[提要] 西北民族地区的贫困问题是当前我国经济社会发展中面临的紧迫问题。本文正是基于此,以贫困程度很深的甘肃省临夏州东乡族自治县为研究区,以实证调查数据及统计年鉴数据为基础,运用定性与定量分析相结合的研究方法,从经济、社会、环境等三个维度,探究东乡族自治县贫困分异状况,以便为有关部门制定政策提供依据。

关键词:东乡族自治县;贫困;分异

基金项目:北方民族大学研究生创新项目:“空间视域下民族地区的贫困分异及其治理——来自甘肃、宁夏的实证调查”(项目编号:YCX1737)研究成果

中图分类号:F323.8 文献标识码:A

收录日期:2018年3月27日

20世纪80年代中期以来,我国经过多轮的扶贫攻坚,已带领贫困程度相对较浅、贫困问题容易解决的地区脱离了贫困状态。而贫困越来越向自然环境恶劣的民族地区、边疆地区集中,这些地区脱贫难度大,常规的扶贫手段并不适用,因此就需要我们对这些地区进行深入探析。本文正是基于此,以东乡族自治县为实证研究区域,从经济、社会、环境三个维度进行微观数据的回归分析,在现有研究基础上探寻新的扶贫路径。

东乡族自治县是国列省扶的重点贫困县和六盘山特困片区县,是甘肃省最贫困的县之一,也是全国唯一一个以东乡族为主体的少数民族自治县,县境内干旱缺水,灾害频繁,自然资源十分贫乏,经济社会发展滞后,是贫困攻坚的主战场,具有典型的代表性。基于此,对东乡族自治县进行实证研究,具有较强的现实意义。

一、数据来源及变量选择

(一)数据来源。本文参照甘肃统计年鉴,选取了东乡族自治县2006~2015年的指标数据,以此作为贫困分析的重要依据。

(二)变量选择。以农村居民人均可支配收入作为被解释变量Y,并选取13个二级指标作为解释变量,对研究区贫困现状进行解释,具体指标选取如表1所示。(表1)

二、量化分析

(一)Pearson相关分析。Pearson相关分析主要研究各种现象间的依存关系,是研究随机变量之间相关关系的一种常用统计方法。本文应用Pearson相关性分析,旨在区分所选变量对贫困的影响是正相关还是负相关,即是消贫因素还是致贫因素。

设(xi,y)为变量X、Y的取值,■、■为变量X、Y的算数平均数,?滓x、?滓y为变量X、Y的标准差,?滓xy2为自变量数列与因变量数列的协方差,r为相关系数,n为样本个数,则Pearson相关系数计算公式为:r=■。

其中:

?滓x=■=■

?滓y=■=■

?滓xy2=■∑(x-■)(x-■)

公式可化简为:

r=■

显著性检验系统量t定义为:

t=■

当r为正数时,表示X与Y之间是正相关关系。当r为负数时,表示X与Y之间是负相关关系,r的絕对值越大,相关性就越强,反之就越弱。

为了探究经济、社会、环境三个方面的变量与农村居民人均可支配收入之间线性相关关系,采用Pearson相关系数法,利用软件SPSS 22.0,得到结果如表2所示。(表2)

从Pearson相关系数表我们可以看出,经济维度下人均生产总值、人均财政收入、人均固定资产投资均为正值,即与农村居民人均可支配收入为正相关关系,为东乡族自治县的消贫因素;第一产业比例、第二产业比例为负值,即致贫因素。同理,社会维度下乡村人口比例、少数民族人口比例为消贫因素;从业人口比例是致贫因素。环境维度下农作物播种面积、年均降水量、年均蒸发量、年均气温是消贫因素,年均日照则为致贫因素。

(二)OLS回归估计分析。由于不是确定的函数关系,Pearson相关性分析仅仅区分了影响因素的相关关系,因此还需应用OLS回归估计分析,构建多元线性模型,进一步探究各影响因素的影响程度。

模型的基本形式如下:

Y=X?茁+U (1)

在模型中,Y表示n阶被解释变量的观测值向量,即Y=[y1,y2,y3,…,yn],X表示n×(k+1)阶自变量观测值的矩阵,即:X=[1,x11,x12,x13,…,x1n;1,x21,x22,x23,…,x2n;1,xa1,xa2,xa3,…,xan];U表示n阶随机干扰项,即U=[u1,u2,u3,…,un];?茁表示(k+1)阶回归参数向量,即?茁=[?茁1,?茁2,?茁3,…,?茁n]。

根据Pearson相关分析的结果,利用软件SPSS 22.0,采用OLS回归估计分析进行估计,结果见表3。(表3)

通常的回归方程是非标准化的结果,但本文中OLS回归分析是为得出贫困程度,所以需要标准化系数,标准化系数的值就是影响程度。如表3,在经济消贫因素中,人均生产总值每提高一个单位,农村居民人均可支配收入将增加1.053个单位,消贫程度上升1.053个单位;再如,在环境致贫因素中,年均日照每增加一个单位,农村居民人均可支配收入将减少0.117个单位,致贫程度上升0.117个单位。

三、东乡族自治县贫困分异特征

根据表3的OLS回归估计结果,描绘如图1所示。(图1)

在影响东乡族自治县的各因素中,经济致贫因素影响程度最大的是第一产业比例,其次是第二产业比例。这表明,第一产业、第二产业的滞后发展是制约东乡族自治县经济发展的主要因素;社会致贫因素主要是由从业人口比例所决定,其影响程度达0.663个单位;环境致贫因素为年均日照,这表明年均日照每上升一个单位,则东乡族自治县环境致贫程度则上升0.117个单位。

综上所述,东乡族自治县在今后的发展中还需注重以下几个方面:一是注重基础设施建设,改善群众的生产生活环境;二是夯实农业基础,优化产业结构,发展优势特色扶贫产业,加大科技推广力度,切实提高贫困群体的经济增长质量;三是打造绿色生态产业,推广“国家精准扶贫十大工程”,走绿色扶贫新路径;四是注重贫困群体自身的发展,扶志扶智,治愚治懒,助力当地基础教育等方面的发展。

主要参考文献:

[1]习近平.在深度贫困地区脱贫攻坚座谈会上的讲话[N].人民日报,2017.9.1.

[2]中华人民共和国国家统计局.中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报[N].人民日报,2017.3.1.

[3]陈全功,程蹊.空间贫困及其政策含义[J].贵州社会科学,2010(8).

[4]张丽君,董益铭,韩石.西部民族地区空间贫困陷阱分析[J].民族研究,2015(1).

[5]刘七军,李昭楠,李雨婷.生态脆弱民族地区农户对气候贫困的认知及应对策略——来自甘南州和临夏州的典型调查[J].生态经济,2017.33(11).

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