中国贫困残疾人口的空间分布研究

高向东，王新贤，王 晶

(1. 华东师范大学 公共管理学院，上海 200062；2. 华东师范大学 中国现代城市研究中心，上海 200062)

一、引言

残疾人是社会的弱势群体，生理或心理缺陷等原因使得残疾人相比于正常人更容易陷入贫困，2017年我国已办理残疾人证的残疾人口规模达3403.97万人，其中贫困残疾人数量为592.12万人，占残疾人总数的17.40%[1]。国家和社会各界都高度关注残疾人事业，对于贫困残疾人这一“困中更困、弱中更弱”的群体，更是给予了高度重视，习总书记在第十四次全国民政会议中指出要“做好低保和特困人员包括重度残疾人等的基本生活保障工作”[2]，2019年的政府工作报告也指出要“残疾人‘两项补贴’惠及所有符合条件人员”[3]，要加强对残疾人的救助，保障贫困残疾人口的基本生活[4]。

诺贝尔奖获得者阿玛蒂亚·森(Amartya Sen)在20世纪90年代用“可行能力”评价贫困的过程中提到，残疾是一种可行能力的缺陷，其一方面导致获取收入的能力下降，另一方面残疾人要想实现和正常人一样的功能性活动需要更多的收入[5]。迪莉娅(Delia)等做出了类似的解释，残疾人面临陷入贫困的双重劣势，低就业率低收入、需要增加资源来享受同等生活水平(各种无障碍设施等)都使得其有更高的贫困风险[6]。

学界对于贫困残疾人口的研究集中在残疾与家庭贫困的关系、贫困残疾人的社会保障、贫困残疾人的就业三部分。在残疾与家庭贫困的关系方面，赛义德(Said)等的研究表明，与其他家庭相比，残疾儿童家庭更容易遭受持续和反复的贫困，且更不容易摆脱贫困[7]。陈洪鹏等的研究得出患有残疾的家庭成员是使得家庭贫困的显著影响因素[8]。帕罗蒂(Parodi)等对意大利残疾人口和贫困家庭的研究表明，不同年龄阶段的残疾人(残疾儿童、残疾成年人和残疾老年人)的家庭贫困程度存在差异[9]。王晓林等对中国北方区域的研究也得出了相似的结论[10]。文雯根据2002年和2007年中国家庭收入调查数据(CHIP)的研究表明，有重度残疾者的家庭是贫困高发家庭[11]。黄金玲和廖娟也根据此数据，考察了残疾对家庭贫困的影响，结论表明残疾严重程度不同的残疾人家庭之间的贫困状况存在显著差异，家庭成员残疾程度越严重，其家庭的贫困程度越深[12]。在贫困残疾人口的社会保障方面，泰斯(Theis)等的研究认为，越来越多的残疾人对医疗卫生资源有很大的需求[13]。姜向群等的研究表明，养老保险对农村贫困残疾人口有较大的作用，但其对于社会保障的就业帮助需求较低[14]。卢江勇和陈功的研究表明，我国最低生活保障制度对于残疾人的关注需加强，需要给予贫困残疾人口以特殊的最低生活保障，要提高他们的低保金[15]。杨健和张金峰认为，社会救助政策对残疾人的覆盖范围需要扩大[16]。刘敏的研究表明，社会保障对于残疾人的生活具有重要的意义，残疾人家庭更容易陷入贫困故而更需要各种社会救助制度的帮助，要在现有基础上不断完善残疾人的社会保障，建立以政府为主导、个人和社会积极参与的保障机制，不断健全优化残疾人保障体系[17]。在贫困残疾人口的就业方面，帕罗蒂等通过动态Probit模型的研究表明，严重残疾增加了个体被社会排斥的概率[18]。金姆(Kim)等对900名韩国残疾人的调查表明，贫困残疾人相比于其他残疾人而言，被社会排斥程度更高，其中也包含了就业排斥[19]，残疾人在就业市场处于“最后被雇、最先被解雇”的劣势地位，但各国也出台了残疾人劳动力市场的就业保护法案[20]。从宏观而言，合理调整残疾人就业的空间布局可以帮助残疾人获得更多的就业机会，减小其陷入贫困的风险[21]。

学界对残疾人口多有关注，但目前对于贫困残疾人口的空间分布研究尚薄弱，本研究运用空间定量分析等方法，对中国2010年和2016年县级贫困残疾人口的空间分布特征及其变化做了深入地分析，丰富了学界对贫困残疾人口的相关研究，同时也对我国贫困残疾人口的救助政策提供了重要参考。

二、数据与方法

1.数据来源

由于我国各地区经济发展水平和生活水平存在较大差异，为了尽可能地保持贫困人口和贫困残疾人口标准的相对公平，采用各地区最低生活保障线作为贫困线，在最低生活保障线下的人口即为本研究中的贫困人口，在最低生活保障线以下的残疾人口即为本研究中的贫困残疾人口，贫困残疾率指的是贫困残疾人口与贫困人口的比值(1)贫困残疾率可以反映出贫困人口中贫困残疾人口占比，也是目前公开数据中少有能表现残疾贫困人口相对水平的指标。。本文的贫困人口和贫困残疾人口数据来自民政部2010年和2016年《全国县以上城市和农村低保情况》。影响因素分析中的海拔和地形地貌数据来自中国科学院资源环境科学数据中心，人均GDP和人均受教育水平数据来自《中国县(市)社会经济统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》。考虑到研究需要，本文没有将港澳台的贫困残疾率纳入分析范畴。

2.研究方法

(1)全局空间自相关分析。全局空间自相关是主要衡量研究区域整体层面要素的空间关系和空间模式[22]，本研究采用较为常用的Moran’s I值来衡量，其具体公式为：

(1)

(2)热点分析。全局空间自相关(Moran’s I)可以从全局的角度探测整体区域要素的空间关系和趋势，区域总体的要素空间关系特征保持一致时，全局空间自相关的统计值最有效。局部自相关分析可以更加精准地探测相邻地区要素的空间相关性，热点分析(Getis-Ord Gi*)是局部空间自相关分析的工具之一，可以表征研究区域某单元空间要素属性和其相邻单元空间要素属性的差异或相似程度，并统计出高值和低值集聚区，其具体公式如下：

(2)

(3)人口重心分析。人口重心表征了区域人口分布的总体趋势以及其中心区位，人口重心的分布是人口空间分布的重要衡量指标，是某一区域内人口空间分布的平衡点，一定时期内的人口重心变化可以反映人口分布的时空变化特点[23]，其具体公式为：

(3)

(4)空间回归模型。由于贫困残疾率存在较强的空间依赖，因而OLS经典回归方法会出现一定的偏误，故文章采用空间计量模型来度量空间溢出效应，具体公式如下。

空间滞后模型(SLM)：

y=ρWy+xβ+ε

(4)

公式(4)中，y为被解释变量，x表示解释变量，W表示空间权重矩阵，本文选用一阶Rook权重矩阵进行分析；ρ表示空间滞后变量的回归系数；Wy表示空间滞后被解释变量，β反映x对y的影响，ε表示随机误差项的向量[24]。

空间误差模型(SEM)：

Y=xβ+ε，ε=λWε+μ

(5)

公式(5)中，λ为因变量向量的空间误差系数，μ为随机误差向量。

三、中国贫困残疾人口分布特征及变化

2016年中国贫困残疾人数量为637.94万人，贫困残疾率为10.53%，相比于2010年，贫困残疾人口数量减少了16.90万人，贫困残疾率增加了1.85个百分点。从贫困残疾人口的城乡分布来看，2016年城镇的贫困残疾人口规模为157.01万人，占全国贫困残疾人口总数的24.61%，农村的残疾人口规模为480.92万人，占全国贫困残疾人口总数的75.39%，农村的贫困残疾人口占比较大。

1.中国贫困残疾人口分布的总体特征

从2010年到2016年，中国贫困残疾率总体有所上升，从8.72%上升到10.44%。本文在ArcGIS相等间隔法的基础上进行调整，将2010年和2016年中国县级贫困残疾率分为贫困残疾低值区(0—5%)、贫困残疾较低区(5%—10%)、贫困残疾中值区(10%—15%)、贫困残疾较高区(15%—20%)和贫困残疾高值区(大于20%)五大类型(如表1)。从2010年到2016年，低值区、较低区和中值区类型占比出现了下降，较高区和高值区类型的占比出现了上升。其中，贫困残疾率低值区类型占比从2010年的32.7%增加到了2016年的31.0%，较低区类型占比从31.7%降低到23.9%，中值区类型的占比从18.1%降低到16.1%，较高区类型的占比从9.3%提高到了11.0%，高值区类型占比也从8.3%提高到了18.1%。因为本文的贫困残疾率是通过各地区享受最低生活保障的残疾人口占该地区享受最低生活保障的总人口比例算出，近些年国家加大了对残疾人的关注[2-4]，加强了对其基本生活的救助，贫困残疾率的上升可能是由于国家相关政策加大了对残疾人的保障。

表1 中国贫困残疾分类情况 %

贫困残疾率上升较多的县主要分布在吉林省和四川省，贫困残疾率下降较多的县主要分布在江西省和云南省。从2010年到2016年，贫困残疾率上升幅度最大的前50个县中，有22个分布在吉林省，有6个分布在四川省；贫困残疾率上升最多的前100个县中，有35个分布在吉林省，有13个分布在四川省。贫困残疾率下降最多的前50个县中，有23个分布在江西省，有5个分布在云南省；贫困残疾率下降最多的前100个县中，有35个分布在江西省，有11个分布在云南省。

从中国贫困残疾率的空间分布来看，2010年贫困残疾率较高的地区主要集中在内蒙古高原的中西部、罗霄山、南岭山、武夷山等地区；贫困残疾率较低的地区主要集中在西部的青藏高原、唐古拉山脉、可可西里山脉、塔里木盆地南部地区、准噶尔盆地北部地区等。2016年贫困残疾率较高的地区主要集中在我国的东南沿海部分地区、长白山的中部、内蒙古高原的中西部；贫困残疾率较低的地区主要集中在小兴安岭、青藏高原、昆仑山、可可西里山等地区，另外，我国西南部的无量山和云贵高原地区也是贫困残疾率较低的地区。

2.中国贫困残疾人口分布的区域差异

总体来看，贫困残疾人口的总量呈现出自东向西逐渐增加的阶梯式分布特征，而贫困残疾率则呈现出西部、中部、东部和东北地区依次逐渐增高的态势。由表2可得出，西部地区的贫困残疾人口的规模最大，2016年为227.44万人，超过1/3的贫困残疾人口分布在西部地区，贫困残疾率为7.89%；中部地区的贫困残疾人口总量次之，其贫困残疾人口占全国贫困残疾人口总量的比重为29.13%，贫困残疾率为11.39%；东部地区和东北地区的贫困残疾人口规模占全国贫困残疾人口总量的比重分别为19.97%和15.25%，就贫困残疾率来看，东北地区的贫困残疾率在四个区域中最高，为18.91%，东部地区的贫困残疾率为12.60%。

表2 区域贫困残疾人口分布 万人，%

从区域分布格局的变化来看，中西部地区的贫困残疾人口规模有所减少，四个区域的贫困残疾率均呈现上升的趋势，东北地区上升最为明显。就贫困残疾人口总量而言，中部地区的残疾人口总量减少最多，由2010年的215.58万人减少为2016年的185.86万人，减少了29.72万人；其次是西部地区，由2010年的249.09万人减少为2016年的227.44万人，减少了21.65万人；东部地区和东北地区的贫困残疾人口规模则出现了上升趋势，尤其是东北地区，2010年到2016年间贫困残疾人口总量增加了27.09万人，其占全国贫困残疾人口总量的比重也增加了4.53个百分点。就贫困残疾率而言，西部地区的贫困残疾率由2010年的7.10%上升到2016年的7.89%，上升了0.79个百分点；中部地区的贫困残疾率由10.51%上升到11.39%，上升了0.87个百分点；东部地区的贫困残疾率则由9.33%上升到12.60%，上升了3.27个百分点；东北地区的贫困残疾率上升最多，由10.10%上升到18.91%，上升了8.81个百分点。

3.中国贫困残疾人口分布的城乡差异

从城乡分布来看，农村贫困残疾人口占比(农村贫困残疾人口占贫困残疾人口总数的比例)较大，东北地区的农村贫困残疾人口占比增幅较大。由表3可得，2010年西部地区的农村贫困残疾人口占比最高，为78.60%，同期的城镇贫困残疾人口占比为21.40%；东部地区和中部地区的农村贫困残疾人口占比分别为76.45%和74.21%，城镇贫困残疾人口占比分别为23.55%和25.79%；东北地区的农村贫困残疾人口占比最低，仅为44.98%，低于同期的城镇贫困残疾人口占比55.02%。2016年东部地区和中部地区的农村贫困残疾人口占比大致相同，均为77%左右，相比于2010年的数据，农村贫困残疾人口占比分别上升了0.84个百分点和3.07个百分点，相应的其城镇贫困残疾人口占比均呈现下降趋势；西部地区的农村贫困残疾人口占比为75.74%，相比于2010年的数据，其占比下降了2.86个百分点，城镇贫困残疾人口占比为24.26%，较2010年其占比出现了上升；需要注意的是，东北地区农村贫困残疾人口占比由2010年不超半数的44.98%上升到了2016年的68.46%，上升了23.48个百分点，农村贫困残疾人口规模出现了大幅度上升，由2010年的31.57万人上升到2016年的66.59万人，增加了35.02万人，而东北地区的城镇贫困残疾人口规模则出现了7.93万人的下降，其贫困残疾人口总规模由2010年的70.18万人上升到2016年的97.27万人，农村贫困残疾人口数量的大幅度上升导致了其农村贫困残疾人口占比出现了超过半数的增长。

表3 贫困残疾人口的城乡分布 万人，%

4.中国贫困残疾人口分布的时空变化分析

对中国县级贫困残疾率进行全局空间自相关分析可得，贫困残疾率存在正向空间集聚效应，且集聚程度在增加。对2010年和2016年中国贫困残疾率进行全局自相关分析，得到Moran’s I值均为正数(如表4)，且通过了0.001水平下的显著性检验，说明贫困残疾率呈现出空间正相关的关系，存在显著的空间集聚效应，即贫困残疾率较高县其邻近县其贫困残疾率也较高，贫困残疾率较低县的邻近县其贫困残疾率也较低。从Moran’s I值的变化来看，2010年中国贫困残疾率的Moran’s I值为0.2471，2016年为0.4254，表明了中国贫困残疾率的空间集聚效应有所增加。

表4 贫困残疾率莫兰指数

对贫困残疾率进行热点分析可得，贫困残疾率的热点区集中分布在浙江省的部分地区，吉林省部分地区在2016年也变为了热点区，冷点区集中在西藏自治区的部分地区。用ArcGIS对贫困残疾率的集聚程度进行热点分析可以得到其局部区域的集聚特征，2010年的热点区集中分布在武夷山北部和罗霄山地区，即浙江省和江西省的部分地区；冷点区则集中分布在青藏高原、冈底斯山等地区。2016年，贫困残疾率的热点区域有所增加，东北地区的吉林省最为明显，另外，四川省西南部与云南省交界地区、河套平原附近的热点区也有所加剧，表明这些地区贫困残疾率的高值集聚在一定程度上加剧了；贫困残疾率的冷点区在青藏高原、冈底斯山等地区的分布有轻微的收缩。

通过对中国县级贫困残疾人口的重心分布分析可以看出如下变化：中国的贫困残疾人口重心分布在河南省，且近些年来有向东北移动的趋势。2010年中国贫困残疾人口重心坐标为33.1°N，112.5°E，重心分布在河南省的南阳市，经过几年的时间到了2016年，中国贫困残疾人口重心坐标为34.1°N，113.1°E，重心移动到河南省平顶山市的郏县内，六年间，重心从豫南地区移动到了豫中地区，经度向东移动了0.6°，纬度向北移动了1°，重心点向东北方向移动了125.81千米。综合上面的情况，总体来看，中国贫困残疾人口的空间分布格局变化幅度不大，整体上保持稳定。

四、中国贫困残疾人口分布的影响因素

1.变量与模型

从上述描述可以看出，中国贫困残疾人口分布存在显著的地区差异，其空间分布会受到多重因素的影响，在参考已有研究[25-26]和考虑数据可获取性的基础上，本文选取了自然环境、经济发展水平、人力资本三个方面来对贫困残疾人口的空间分布进行探究。在自然环境方面，选择海拔、地形地貌为代表；在经济发展水平方面，选择人均GDP为代表；在人力资本因素方面，选取人均受教育水平为代表；选取贫困残疾率作为模型的因变量进行分析。

本文使用GeoDa软件对模型进行模拟，采用最小二乘法残差的莫兰指数(Moran’s I)为0.1887，且在0.001水平下显著，即表明其存在显著的空间依赖效应，故而选取空间计量模型对其分析更合适。通过比较拉格朗日乘数(Lagrange Multiplier)可得，空间滞后模型(SLM)的拉格朗日乘数(LM-Lag)和空间误差模型(SEM)的拉格朗日乘数(LM-Error)均显著，但稳健性拉格朗日乘数(Robust LM)的比较显示，空间误差模型的稳健性拉格朗日乘数更显著；同时，通过比较得出，空间误差模型的R2和最大似然值(Log likelihood，LIK)更大、赤池信息准则(Akaike info criterion，AIC)和施瓦茨准则(Schwarz criterion，SC)更小，故而对中国贫困残疾率的分析选择空间误差模型进行拟合更为合适。

2.回归结果分析

回归结果显示(见表5)，经济发展水平、人力资本对贫困残疾率有着显著的正向影响，自然环境对其影响不显著。以下将具体分析。

表5 模型估计结果

注：括号内的变量为参照组，*、**、***分别表示0.1、0.05和0.01的显著性水平。

从经济发展水平角度看，人均GDP对贫困残疾率有着显著的正向影响，其估计系数为0.0067，且在0.01水平下显著，即人均GDP较高的地区，其贫困残疾率更高。经济较为发达地区的社会保障水平通常更高[25]，近些年，国家对残疾人投入了更多关注[2-4]，尤其是其基本生活，因此经济发达的地区，政府更有可能加大对残疾人的社会救助。由于本文的贫困残疾人口是享受最低生活保障的残疾人，故而对于人均GDP较高的地区，政府对残疾人的更多关注和救助是导致其贫困残疾率更高的一个重要原因。

从人力资本角度看，人均受教育水平对贫困残疾率有着显著的正向影响，其估计系数为0.0041，且在0.05水平下显著，即人均受教育水平较高的地区，其贫困残疾率更高。通常人均受教育水平较高的地区，其经济发展水平也较高，政府有更多的资源去关注到残疾人，促进其加大对当地残疾人的社会救助。另外，需要说明的是，残疾会受到先天和后天因素的双重影响，由于数据等限制，本文采用的模型只能解释较为主要的原因。

五、主要结论与讨论

本文对中国2010年和2016年的贫困残疾人口的空间分布特征及其时空变化的特点进行了深入研究，得出的主要结论有以下几点。

第一，中国贫困残疾人口规模有所下降，贫困残疾人口总量呈现出自东向西逐渐增加的阶梯式分布特征，农村贫困残疾人口占比高于城镇。2016年中国贫困残疾人口规模为637.94万人，相比于2010年减少了16.90万人，其中超过三分之一的贫困残疾人口分布在西部地区，而中部地区和东部地区的农村贫困残疾人口占比较高。

第二，中国贫困残疾率呈现出西部、中部、东部和东北地区依次逐渐增高的态势，贫困残疾率总体略有上升，贫困残疾率变化存在区域差异。2016年中国贫困残疾率为10.53%，比2010年增加了1.85个百分点，东北地区的贫困残疾率上升趋势明显，主要是其农村贫困残疾人口规模的增长所致。

第三，中国贫困残疾率存在正向空间集聚效应，且集聚程度在加深，贫困残疾人口重心向东北方向移动了125.81千米。对中国贫困残疾率的全局空间自相关分析显示其正向空间集聚程度在加深，局部自相关分析显示，贫困残疾率的热点区集中分布在浙江省的部分地区，吉林省部分地区在2016年也变为了热点区，冷点区集中在西藏自治区的部分地区。中国贫困残疾人口重心分布在河南省，且从南阳市移动到了平顶山市，有向东北方向移动的趋势，这可能与东北地区部分区域贫困残疾人口的增加有关。

第四，经济发展水平和受教育水平是影响贫困残疾人口空间分布的重要因素，人均GDP和人均受教育水平对贫困残疾率有显著的正向影响。

贫困残疾人口受到了社会各界的紧密关注，本文从县级尺度上对2010年和2016年中国的贫困残疾人口分布、变化及其影响因素进行了分析，但关于其形成机理的实证分析有待进一步加强，未来将结合宏观数据和微观个体调查对贫困残疾的形成机理进行深度分析，以期进一步揭示贫困残疾人口的空间特征和个体差异。