川西北低山丘陵区贫困村落空间分布特征及影响因素研究——以绵阳市为例

粟 秦，侯兰功*，乔 标

(1.西南科技大学 土木工程与建筑学院，四川 绵阳 621000；2.中国电子信息产业发展研究院，北京 100048)

【研究意义】改革开放以来我国经济发展迅猛，但贫困问题依然存在，尤其是广大乡村地区仍然存在着数量庞大的贫困人口[1-2]，截至2015年中国6.03亿乡村人口中有5575万人处于贫困状态(按照每人每年2300元(2010年不变价)的乡村扶贫标准计算)。我国乡村贫困格局复杂，在空间上表现出较强的集聚性[3-4]、依赖性、稳定性[5]和隐藏性[6]，因病、因灾、因学致贫返贫现象严重[7]，使得“2020年全面建成小康社会”这一目标显得异常艰巨。【前人研究进展】国家对扶贫工作的持续高度重视，学术界给予了积极响应并开展了卓有成效的研究。乡村贫困的研究自20世纪末以来逐渐增加，微观尺度上侧重于经济、自然、社会、环境、政策等多维度致贫因子的研究[8-12]，宏观尺度多为乡村区域贫困的测度和模拟[13-16]、贫困地理识别和类型划分等[4,17]，对贫困单元的空间分布格局及影响因素的研究成果较少，且由于数据的缺乏，研究单元主要为县级单位[3,5]。【本研究切入点】村级贫困单元的空间分布特征更能反映地区贫困问题的本质和发展的不平衡[18]。【拟解决的关键问题】故本研究以贫困村落为研究单元，分析其空间分布特征及影响其分布的因素，旨在丰富乡村贫困问题的理论研究，为乡村扶贫政策的制定提供理论依据。

我国乡村贫困人口多分布在生态环境恶劣、地理位置偏僻、公共服务和公共设施不足的广大中西部乡村地区[19]，本研究选择位于西南地区的绵阳市为研究对象。绵阳市位于四川盆地西北部，区域内西北部为高山峡谷、东南部为丘陵平坝，地形复杂、地势差异显著，对其贫困村落进行研究具有较好的代表性，可以为不同地形单元贫困村落分布及精准扶贫工作开展提供重要参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

本研究把绵阳市贫困村落作为点状要素进行研究，运用地理集中指数、不均衡指数等方法分析贫困村落空间分布特征。使用ArcGIS10.0中的空间分析工具对基础数据进行整理，分析绵阳市贫困村落的空间集聚特征及形成因素等。

1.1.1 地理集中指数 绵阳市市域范围内贫困村落的分布特征采用地理集中指数进行衡量，地理集中指数是反映研究对象集中程度的重要指标[20]。其公式为：

式中：G为贫困村落地理集中指数，Xi为绵阳市第i个区县(市)内的研究对象数量，T为贫困村落总数，n为绵阳市区县(市)总数。G取值在0 ～ 100之间。设G0表示贫困村落平均分布于各区县时地理集中指数，若G>G0，说明贫困村落呈集中分布，G越大分布越集中，反之分布越分散。

1.1.2 不均衡指数 绵阳市各区县(市)贫困村落的分布特征运用不均衡指数进行分析，不均衡指数反映研究对象在不同区域内分布的均衡程度[20]。其公式为：

(2)

式中：n为绵阳市区县(市)的个数；Yi为贫困村落在整体中所占比率从大到小排序后第i位的累计百分比值。不均衡指数S介于0 ～ 1之间，如果贫困村落平均分布在各区域中，则S=0，若贫困村落全部集中在一个区域中，则S=1。

1.2 数据来源

本研究的基础数据为绵阳市农业局2015年9月发布的《2015年绵阳市贫困情况公示表及贫困村名单》，以此名单与国家统计局公布的《2015年绵阳市统计用区划代码》行政村进行核实，确定520个有效的贫困村落，截止2015年绵阳市共有3260个行政村，贫困村落占比为15.95 %，涉及贫困人口87 835人。一部分数据资料来源于各区县(市)统计局发布的《2015年国民经济和社会发展统计公报》及《2016四川统计年鉴》。

2 绵阳市贫困村空间分布特征分析

2.1 空间分布均衡性分析

2.1.1 集中程度 根据《2015年绵阳市贫困情况公示表及贫困村名单》，通过谷歌地球获取贫困村落地理坐标，运用ArcGIS10.0制图平台，绘制绵阳市贫困村落空间分布图(图1)。

图1 绵阳市贫困村落空间分布Fig.1 Spatial distribution of poverty villages in Mianyang city

区县(市)贫困村落数量(个)排名所占百分比(%)累计百分比(%)区县(市)贫困村落数量(个)排名所占百分比(%)累计百分比(%)三台县140126.9226.92梓潼县2965.5895.38北川县93217.8844.80安县2474.62100.00盐亭县84316.1560.95涪城区080.00100.00江油市77414.8175.76游仙区080.00100.00平武县73514.0489.80

由地理集中指数公式计算可得，绵阳市贫困村落的地理集中指数G=42.12。若贫困村落均匀分布在各区县(市)，G0=33.33。通过对比G>G0，表明贫困村落呈集中分布，由图1可见绵阳市贫困村落集聚于北部的江油市、北川县、平武县和南部的三台县、盐亭县，为南北多、中部少的分布态势。

2.1.2 均衡程度 根据《2015年绵阳市贫困情况公示表及贫困村名单》绘制各区县(市)贫困村落分布情况表(表1)，根据不均衡指数公式计算得出绵阳市贫困村落空间分布均衡指数S=0.48，为了更客观展示分布均衡程度，绘制贫困村落空间分布洛仑兹曲线(图2)。绵阳市贫困村落在各区县(市)分布并不均衡，主要分布在三台县、北川县、盐亭县、江油市、平武县5个县市，其数量占比接近90 %。

2.2 空间分布集聚区域分析

绵阳市贫困村落空间上分布不均衡，运用核密度估计对数据进行可视化处理。核密度估计法允许地理事件发生在任何空间位置上，不同位置上发生的概率不一样，点越密集的区域发生地理事件的概率越高，即核密度值越高。运用核密度估计工具对520个贫困村落进行处理，绘制核密度图(图3)。

绵阳市贫困村落空间集聚表现为：1个核密度值1800以上的高度集聚区域，位于三台县新生镇；3个核密度值1500～1800的中度集聚区，分别出现在安县小坝镇(安县贫困村落所占比例虽小，但分布较为集中)、盐亭县折弓乡和黑坪镇；7个核密度值1300～1500的低度集聚区，其中5个分布在三台县境内，2个位于北川县曲山镇和盐亭县榉溪乡。三台县、盐亭县及安县贫困村落分布为组团式集中；平武县和梓潼县表现为离散分布；北川县和江油市贫困村落的集聚特征介于二者之间，既有局部地段的集中分布，也有广大区域的离散分布(图3)。

图2 绵阳市贫困村落空间分布洛仑兹曲线图Fig.2 Lorenz curve of spatial distribution of poverty villages in Mianyang city

3 贫困村落分布影响因素

3.1 经济因素

本研究选择人均GDP这一重要经济要素分析经济发展对各区县(市)贫困村落数量分布的影响。绵阳市北部山地、南部丘陵平坝地区均显示贫困村落数量与区县人均GDP成反比(图4)，即经济水平越高贫困村落越少。安县行政区南部经济发展受到涪城区带动作用，贫困村落分布少，北部以低中山为主，经济水平较南部片区稍弱，其贫困村落数量多并且分布集中。由图4和表2绵阳市区县(市)经济水平对贫困村落数量的分布影响较大，经济水平越高，贫困村落数量越少。社会经济水平反映的是地区的发展现状与发展能力，是村落开发利用的基础，发展能力弱的地区更容易形成贫困村落。

图3 绵阳市贫困村落分布核密度图Fig.3 Kernel density of poverty villages in Mianyang city

区县(市)人均GDP(万元)普通中学、小学综合密度(个/km2)行政村落数量(个)贫困村落数量(个)贫困村落占比(%)北部山地北川县1.900.0123119329.90平武县2.060.0082487329.44安县2.840.0302342410.26江油市4.060.0343657721.10南部丘陵平坝地区盐亭县1.940.0434568418.42三台县1.960.06893214015.02梓潼县2.730.030329298.81游仙区3.620.04925400涪城区7.240.14614000

3.2 教育

教育是地区政治、经济、文化和社会发展的动力源泉，关系到整个地区国民素质的提高。本研究运用绵阳市各区县(市)的普通中学、小学的综合密度指标分析教育对贫困村落分布的影响。如图5和表2所示随着学校密度的增加，绵阳市各区县(市)的贫困村落占比呈下降趋势；游仙区经济更多是受到经济发达地带的带动作用，并且能有效的与涪城区共享教育资源，因此其贫困村落占比小。教育事业的规模在一定程度上决定了地区接受教育的人口数量，教育提供给个人生存的基本技能，使接受教育的人拥有就业和创业的能力。教育投入力度落后的地区能通过教育享受到现代文明成果的人口有限，从事农业生产的人无法运用知识创造经济，因此传统意义上的贫困就会一直延续。绵阳市各区县(市)教育事业规模相差甚大，导致各县域贫困村落分布不均衡。

图4 绵阳市贫困村落与经济关系图Fig.4 The relationship between poor villages and economic in Mianyang city

图5 绵阳市贫困村落与学校密度关系图Fig.5 The relationship between poor villages and schools density in Mianyang city

3.3 城乡距离因素

乡镇人民政府驻地(乡镇中心)往往代表辖区的政治、经济、文化中心，对周围一定范围内村落的发展有带动作用。ArcGIS10.0的距离测量工具能有效测度贫困村落与最近乡镇中心直线距离。统计各乡镇中心不同范围内贫困村落分布情况(图6)，贫困村落距离乡镇中心普遍较远，距离在2 km以上的贫困村落占比接近80 %。在贫困村落距离其最近乡镇中心4 km以内，距离越远贫困村落越多。每个乡镇的辖区面积存在差异，多数乡镇中心距离其边界不足4 km，故贫困村落数量在距离4 km以上有减少的趋势。距离乡镇中心远的村落受到乡镇辐射带动作用小，各项基础服务设施配置很难达到需求标准，其资金、人口的集聚能力弱易发生贫困。

图6 绵阳市贫困村落与最近乡镇中心距离统计图Fig.6 Distance between poverty villages and nearest town center in Mianyang city

坡度区间≤ 2°2° ～ 6°6° ～ 15°15° ～ 25°25°以上北部贫困落数量(个)平武县0073729北川县2882847江油市719171915安县85443合计1732368894南部贫困落数量(个)梓潼县451640盐亭县91443171三台县195358100合计3272117311

3.4 地形起伏因素

坡度是衡量地形起伏程度的重要因子，将绵阳市坡度分析图与贫困村落点要素进行叠加(图7)。根据1984年中国农业区划委员会颁发的《土地利用现状调查技术规程》，将耕地坡度根据水土流失程度分为：≤ 2°、2° ～ 6°、6° ～ 15°、15° ～ 25°、>25° 5个等级，统计各坡度区间贫困村落数量(表3)，游仙区和涪城区无贫困村落出现，不录入统计数据。通过对表3的分析，绵阳市北部山区贫困村落主要分布在2° ～ 25°之间，数量随坡度增加呈明显上升的态势；南部贫困村落随着坡度增加呈正态分布，在坡度15°以内，贫困村落数量与坡度成正比，坡度越大贫困村落数量越多，此片区主要坡度变化在16°以内，因此15°以上贫困村落数量急剧下降。坡度越大耕地水土流失越严重，为农业发展带来了较大阻力，农业生产需要采取工程、生物等综合防治措施，从而增加了农业生产成本，使得农民收入减少，较易出现贫困问题。

图7 绵阳市贫困村落坡度分析图Fig.7 Grade diagram of poverty villages in Mianyang city

3.5 交通因素

据统计绵阳市各区县(市)的平均公路密度为1.35 km/km2，平武县与北川县公路密度分别为0.26 km/km2和0.89 km/km2，低于全市平均水平并为全市最低。本研究将绵阳市各区县(市)的主要公路进行矢量化，与贫困村落分布图进行叠加。由图8可见，绵阳市贫困村落主要分布在没有公路经过和公路密度小的地区，相较于无主要道路覆盖地区公路密度小的地区贫困村落分布更为为集中，且沿道路呈带状分布，由于道路密度小、村落集中，发展竞争大易形成大面积贫困。对于交通可达性极低的区域，其村落处在相对封闭的状态，被动的减少与外界的信息、经济、资源等的交流，客观上阻碍了其发展速度。行政村落选址的有明显的交通择优原则，公路能缩短村落与外界交流的时间，加强交流的密切性，可达性差的地区很难与外界进行有效交流，故多出现贫困问题。

图8 绵阳市贫困村落交通分析图Fig.8 Traffic analysis diagram of poverty villages in Mianyang city

4 结 论

通过对绵阳市贫困村落分布特征的研究，结果显示：绵阳市贫困村落集聚于西北部山区和东南部低洼地区，呈南北两头多、中部少的分布态势；各区县(市)内贫困村落数量分布不均衡，三台县、北川县、盐亭县、江油市及平武县集聚了90 %的贫困村落；三台县成为绵阳市域内的贫困村落高度集聚区。各区县(市)社会发展水平、城乡距离、地形起伏、交通等对贫困村落空间分布具有重要影响，其中各区县(市)贫困村落占比随经济水平上升和学校密度的增加而减少，经济水平越高、教育规模越大的地区，贫困村落越少；在距离乡镇中心4 km以内，距离越远贫困村落越多，受乡镇辖区范围的影响，距离乡镇中心4 km以上贫困村落数量有下降趋势；对绵阳市整体而言，坡度15°贫困村落数量与坡度成正比，即坡度越大贫困村落越多，坡度15°以上贫困村落数量逐渐减少；绵阳市辖区内主要道路未覆盖或覆盖密度小的地区为贫困村落主要分布地区。