黑龍江省縣域貧困空間格局及其影響因素分析

杜國明，姜瑩瑩，孫曉兵，劉文琦，黎春

（1. 東北農業大學資源與環境學院，黑龍江 哈爾濱 150030；2. 中國農業大學土地科學與技術學院，北京 100193）

貧困是世界發展進程中的重大難題，是當前地區沖突、環境惡化和恐怖主義蔓延的重大根源之一[1-3]。消除貧困、縮小城鄉差距始終是整個人類社會面臨的共同挑戰，是實現可持續發展的重要目標[4-5]。有關研究表明，1987—2015 年全球極端貧困人口減少10.64 億，中國貢獻率達70%[6]，同時新時期中國扶貧工作進入深水區，區域片區化顯著，區域扶貧的阻力增大[7]。中國作為農業大國，主要貧困區多分布在偏遠地區及山區，貧困與自然因素具有高度的相關性，加之長期以來形成的城鄉二元結構體制和薄弱的農村經濟社會基礎，造成了農村貧困人口數量多、區域分布廣、貧困程度深的基本格局，農村貧困化的空間孤島效應形成地域性貧困現象[7-8]。因而，科學有效地識別貧困的空間格局，客觀準確地揭示貧困影響因素，成為鄉村地理學研究的重要內容，是制定區域扶貧和鄉村振興戰略與政策的重要依據。

中國中西部22個省份、14 個集中連片特困區，均面臨類型多樣、程度不等的區域性限制因素，不同貧困地區的社會經濟、自然資源、生態環境存在著明顯的空間差異[9]。農村貧困人口逐漸呈現范圍廣且相對集中的空間分布規律：向中西部深石山區、高寒區、民族地區和邊境地區集聚，形成多級組織結構和空間分布格局[10]。目前，已有研究主要從國家、省市以及鄉村等尺度的貧困的空間分布[11-15]、致貧原因[16-20]、貧困測度[21-23]、扶貧模式[24-28]等方面探究貧困的空間分布及其發生機制。如謝玲等[12]研究地區貧困鄉村的空間特征并對貧困鄉村地域類型進行劃分，針對各類貧困鄉村主要致貧因子，因地制宜地提出減貧脫貧措施；王艷慧等[21]以多維度貧困指標的測算和多維貧困空間格局分析，不同縣域、個體對不同測算指標貢獻率不同；馮利[26]認為自然地理環境的制約和扶貧方式的不合理是連片特困區域的主要成因，連片特困區域貧困成因的多樣性決定了扶貧幫扶的多元化。這些研究集中于我國西南、西北以及地處山地丘陵的貧困區，對于地處東北的貧困區域關注不足。

黑龍江省作為22 個國家扶貧開發工作重點省份之一，貧困村總面積3.62萬km2，平均規模20.41 km2，其分布范圍廣、集聚性高，貧困縣總面積10.98萬km2，集中連片特困貧困片區縣總面積3.76萬km2，氣候寒冷、農業基礎設施薄弱，產業結構單一[29]。黑龍江省貧困縣由于自然地理、生態環境、歷史進程、民族文化、經濟區位等因素的綜合作用致使其空間分布特征具有差異性[29]。因此，本文在對黑龍江省縣域貧困的空間分布特征進行系統分析的基礎上，綜合分析黑龍江省縣域地形地貌、氣候特征、社會經濟與土地利用等因素，運用多元回歸模型準確地識別縣域貧困的影響因素，為科學合理的開展區域因貧施策提供參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

黑龍江省位于中國東北部，地處 43°26′～53°33′N、121°11′～135°05′ E，土地面積為 45.2 萬 km2（不包含加格達奇區與松嶺區），轄區包括12個地級市和1個地區，共計130個縣、市、區。地勢大致是西北部、北部和東南部高，東北部、西南部低，海拔范圍為-3.00～1 694.00 m，地貌以山地、臺地、平原等類型為主。平均年氣溫為1.11 ℃，≥10 ℃積溫的年均值為2 343.76 ℃，年均降水量各地介于429.90～709.20 mm之間，平均值為539.18 mm，濕潤指數均值為1.20。2016年黑龍江省總產值15 386.30億元，第一、二、三產業產值分別為2 670.50、4 441.40和8 274.20億元，產業結構比例為17.4∶28.9∶53.7。2016年全省糧食產量6 058.50萬t，其中，水稻、小麥、玉米和大豆分別為2 255.30萬t、29.00萬t、3 127.40 萬 t和 503.60 萬 t。

黑龍江省共有28 個貧困縣，包括14 個國家扶貧開發工作重點縣（簡稱“國貧縣”）和14 個省貧困開發工作重點縣（簡稱“省貧縣”），占全省130個縣、市、區數量的21.21%。其中5個國貧縣、6個省貧縣集中分布于大興安嶺南麓貧困片區。全省貧困縣面積10.98萬km2，集中連片特困貧困片區縣3.76萬km2。截止到2016年末，黑龍江全省建檔立卡貧困戶67.87萬戶、164.83萬人。

1.2 數據來源

本研究中，將隸屬于同一地市的轄區合并為市區，進而統計相關數據。合并后的統計單元為80 個。運用的數據主要包括土地利用數據、DEM柵格數據、氣候數據和社會經濟等數據。其中，土地利用數據以2016 年Landsat OLI遙感影像為主要數據源，經過影像融合、幾何校正、圖像增強與拼接等處理后，通過人機交互目視解譯的方法獲得，并根據野外實地勘測檢驗，精度不低于95%；DEM數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺（http://www.gscloud.cn）的90 m分辨率數字高程數據產品；氣候數據（1 km 分辨率柵格數據）來自中國科學院國家級基本資源與環境遙感動態信息服務體系；社會經濟數據則主要來源于黑龍江省2017年統計年鑒。針對不同類型的數據，本文主要運用ArcGIS空間分析軟件進行數據處理，以實現多源數據的集成與融合。

2 研究方法

2.1 極差

極差是指統計數據的變異量數，即是數據最大值與最小值的差距。本文運用極差表征區域內不同縣域貧困發生率的變化范圍，體現區域不同行政單元貧困發生率的變化程度。

式中：R為極差值，Xmax為區域范圍內縣域貧困發生率的最大值，Xmin為最小值。

2.2 變異系數法

變異系數是標準差與平均值的比，是表征兩組或多組數據之間離散性程度的指數。變異系數越大，數據的離散性越大；反之，則越小。本文用變異系數表征區域內不同行政單元貧困的差異性程度。

式中：C為變異系數；為貧困發生率均值；Xi為第i個縣域貧困發生率；n為縣域數量。

2.3 多元線性回歸分析

縣域貧困發生率的影響因素紛繁復雜，且與區域資源稟賦、社會經濟和生態環境等因素具有緊密聯系，但可大致分為自然因素和人文因素兩個方面，自然因素包括地形地貌、氣候、土壤、水文和植被等，而人為因素主要包括人口、經濟、交通和土地利用等[9-16]。故本研究基于前人成果、黑龍江省貧困區域特征和數據可獲取性，從地形地貌、氣候特征、社會經濟和土地利用等方面選取22個指標（表1），對影響縣域貧困發生率的因素進行綜合分析。

表1 黑龍江省縣域貧困狀況影響因素指標體系Table 1 Poverty inf l uencing factor indicator system at county level in Heilongjiang Province

在對黑龍江省各市縣貧困發生率及區域特征綜合分析的基礎上，從80 個統計單元中，扣除15 個農業人口與貧困人口數量較少的市轄區和林業縣，篩選出65 個市縣作為樣本，以貧困發生率為因變量，以各影響因素為自變量，并通過對其進行相關性分析，剔除共線性較大的指標，并運用SPSS19.0軟件進行逐步回歸分析。

通過逐步回歸模型的模擬分析，線性回歸模型的R為0.90，R2為0.81，且Durbin-Watson 檢驗為2.254，回歸模型的顯著性值為0.004，回歸效果顯著。篩選出坡度、平均溫度、城鎮化率、中小學在校生比例、第一產業產值比重、墾殖率、水田比率、耕地質量等別和人均耕地面積9 個以相對量為主的指標，而平均海拔、起伏度、降水量、干燥度、濕潤指數、大于0 ℃積溫、大于10 ℃積溫、人口密度、人均GDP、人均第一產業產值、路網密度、耕地總面積、耕地整治率等指標則被剔除。結合回歸結果可建立線性模型為：

式中：P表示縣域貧困發生率（%）；S、T、C、M、O、R、W、Q、A分別表示坡度（°）、平均溫度（℃）、城鎮化率（%）、中小學在校生比例（%）、第一產業產值比重（%）、墾殖率（%）、水田比率（%）、耕地質量等別（等）和人均耕地面積（hm2/人）。

3 結果與分析

3.1 縣域貧困發生率的統計特征分析

貧困發生率是指農村貧困人口占全部農業總人口的比率，表征區域貧困的程度與廣度[30]。基于主管部門提供的黑龍江省2016 年初末各縣貧困戶及貧困人口統計數據，繪制貧困發生率統計圖（圖1）。全省80 個市縣中，73 個有貧困戶和貧困人口，全省貧困發生率均值為3.92%。其中，孫吳縣、樺川縣等24 個縣貧困發生率高于全省貧困發生率均值，尚志市、海林市等56 個縣貧困發生率低于全省貧困發生率均值。針對不同類型縣域而言，28 個貧困縣的貧困發生率最大值為孫吳縣的22.34%，最小值為克山縣的2.52%，均值為8.98%，均高于2%的貧困縣脫貧摘帽標準。非貧困縣的貧困發生率最大值為黑河市市轄區的6.05%，7 個縣市的貧困發生率為0%，均值為1.19%，其中貧困發生率高于2%的縣共有6 個。總體而言，截至2016 年初，全省貧困發生率高于2%的縣有34 個，其中貧困發生率高于8%的縣有17 個，脫貧摘帽的壓力較大。

圖1 黑龍江省縣域貧困發生率統計Fig. 1 Incidence of poverty at county level in Heilongjiang province

3.2 縣域貧困發生率的空間特征分析

黑龍江省貧困發生率的極差為22.34%，省域變異系數為1.20，表明縣域貧困發生率具有顯著的差異性。從市域范圍內縣域貧困發生率的極差來看，黑河市縣域貧困發生率極差最大，值為21.26%，表明市域范圍內縣域貧困發生率的差異程度較大，佳木斯市、鶴崗市、齊齊哈爾市、大慶市和綏化市縣域貧困發生率極差值均在10% 以上，而伊春市、雞西市、牡丹江市和大興安嶺地區等范圍內的貧困發生率極差值較小，均在3%以下。從變異系數來看，鶴崗市、七臺河市、黑河市和哈爾濱市的變異系數較大，值均在1.20以上（表2），表征市域范圍內縣域貧困發生率離散型程度較大，而其余市域范圍內縣域貧困發生率集聚性程度較大。綜合市域范圍內貧困縣貧困發生率的極差與變異系數可知，貧困縣主要集中于齊齊哈爾市、大慶市、綏化市和佳木斯市等所轄縣域，由于該區域縣域貧困發生率變化范圍較大，但貧困發生率的集聚性程度較大，說明市域范圍內的縣域貧困發生率差異較小，呈現一定的集聚特征。

表2 黑龍江省市域貧困發生率統計特征Table 2 Statistical characteristics of the incidence of poverty in the cities of Heilongjiang province

基于以上統計分析以及結合繪制的黑龍江省縣域貧困發生率分布圖（圖2），貧困發生率高值區主要分布于松嫩平原中北部、三江平原東部和西北部以及小興安嶺的縣域，而黑龍江省東南部以及三江平原東南部等區域的縣市貧困發生率相對較低。

圖2 黑龍江省縣域貧困發生率分布Fig. 2 Poverty pattern in county level of Heilongjiang Province

地處齊齊哈爾市和大慶市等松嫩平原西部的貧困發生率較高的縣市，位于干旱半干旱區域，降雨量和氣溫等氣候條件年際波動相對較大，耕地利用以旱地為主，自然災害頻發，農業生產抵御自然災害的能力較差。水資源短缺作為制約社會經濟發展的重要因素，其對農業發展的影響尤為凸顯，而土地鹽堿化、土地沙化在一定程度上制約著農業生產活動，區域水田比率相對較低。該區域人口密度相對較高，人均耕地面積相對較少。

地處齊齊哈爾市東部和綏化市等貧困發生率較高的縣市，具有漫川漫崗地貌，雖然是典型的黑土區，但水土流失嚴重，耕地破碎化程度較高，農業以旱作生產為主，水田比重較低，農田水利及交通等農業基礎設施條件差，農業生產效率不高。

地處小興安嶺、張廣才嶺和老爺嶺一帶貧困發生率較高的縣市，分布于低山丘陵區，地形起伏相對較大，耕地的破碎化程度高，農業生產的機械化水平相對較低、生產效率低下，農戶家庭收入來源途徑相對較少。

地處三江平原東部和西北部貧困發生率較高的縣市，地形平坦，氣候溫涼、降雨豐富，但交通偏遠、產業結構單一，服務業、交通運輸業等行業相對落后，第二三產業對縣域經濟發展的促進作用比較有限。綜上，不同區域具有不同的區域特征，對于致貧因素需要開展綜合性的分析。

3.3 縣域致貧因素分析

根據多元回歸分析篩選的縣域貧困影響因素，坡度、平均溫度、城鎮化率、水田比率、耕地質量等別和人均耕地面積等6 個因素對貧困發生率的作用具有反向性，其中耕地質量等別對貧困發生率的影響程度最大，水田比率和坡度次之；中小學在校比例、第一產業產值比重和墾殖率對貧困發生率的作用具有正向性，其中中小學在校比例對貧困發生率影響較大（表3）。

表3 黑龍江省縣域貧困影響因素多元回歸結果Table 3 Multiple regression results of county poverty impacting factors in Heilongjiang Province

從地形地貌因素來看，坡度與縣域貧困發生率呈現負相關，表明隨著縣域坡度的增加，其貧困發生率降低。黑龍江省分布有大興安嶺、小興安嶺、張廣才嶺和老爺嶺等山脈及其余脈，地勢起伏，坡度相對較大。這些區域多為林業局管轄，農村人口相對較少，人口密度較低、農村人口的人均耕地面積較多，且林業、種植業和養殖業等經濟結構多樣，農民收入渠道較多，貧困發生率相對較低。而廣大平原區域農村人口相對密集，人均耕地面積相對較少，以種植業為主要收入，產業結構單一，貧困發生率較高。

從氣候特征因素來看，貧困發生率與平均溫度呈現負相關，即平均溫度相對越高的區域，貧困發生率越低。黑龍江省地處中溫帶北部和寒溫帶南部，氣候寒冷，溫度條件成為農業生產的重要限制性因素。溫度越低，耕地的光溫生產潛力越低，農作物產量越低，農業生產的經濟效益越低。寒冷的氣候也導致農戶建房、取暖、穿衣和飲食等生活成本顯著提升。在以農業為主要收入來源的情況下，由溫度差異導致的生產效益低下和生活成本提升必然對農戶的貧富狀態產生影響。

從社會經濟因素來看，城鎮化率、中小學在校生比例和第一產業產值比重對縣域貧困發生率具有顯著影響。縣域城鎮化率與貧困發生率呈現負相關，表明縣域城鎮化水平越高，貧困發生率越低，體現出城鎮化背景下二三產業發展對消除貧困具有積極的促進作用。當前，黑龍江省縣域城鎮化水平整體偏低，其對貧困發生率的影響程度相對較小。中小學在校生比例與縣域貧困發生率具有正向相關性，即中小學在校生比例越高，縣域貧困發生率越高，體現出教育保障程度相對較低，基礎教育費用仍然是廣大農戶的主要支出和生活負擔，且由于子女讀書導致家庭勞動力相對減少，甚至需要一名以上的家長陪護，直接影響到整個家庭的生產與經濟狀況。縣域第一產業產值比重與貧困發生率呈現正相關，表明縣域第一產業產值比重越高，其貧困發生率越高。第一產業產值比重作為表征產業結構的重要指標，其在一定程度上可作為衡量縣域經濟發展水平的標志，第一產業產值比重越大，二三產業越落后，產業結構越單一，農村富余勞動力非農就業、兼業的機會越少，收入以種植業為主、結構單一。在自然災害和市場雙重風險下，農戶收入水平低、波動較大，致使農戶難以支撐家庭在子女求學、醫療衛生等方面的支出，常年的入不敷出，造成農戶貧困，致使貧困發生比率相對較高。

從土地利用因素來看，墾殖率、水田比率、耕地質量等別和人均耕地面積對縣域貧困發生率均有著顯著影響。縣域土地墾殖率與貧困發生率呈現正相關，表明土地墾殖率越高，農業產值比重越大，貧困發生率較大。這與前文的第一產業產值比重具有相似性。但水田比率越高，貧困發生率越低，主要因為水田作為黑龍江省農業發展的主要土地利用類型，灌排設施相對齊全，自然災害風險較低。近年來國家對稻谷實行保護價收購，且價格相對較高，生產利潤豐厚。而旱地的農業基礎設施薄弱，遭受干旱、洪澇等自然災害的風險較高。且旱作作物以玉米為主，在國家取消玉米保護價格后，生產的利潤微薄。故隨著水田比率的提升，縣域貧困發生率降低。此外，耕地質量等別作為表征耕地耕作性能的重要指標，耕地質量等別越高，耕地的單位生產能力越大，農業生產的利潤越高，縣域貧困發生率越低。而人均耕地面積增加有利于家庭農業收入增加，降低貧困發生率。

從各因素的作用趨勢來看，縣域城鎮化率、人均耕地面積、平均溫度、坡度、水田比率、耕地質量等別與貧困發生率呈現負相關性，而第一產業產值比重、墾殖率和中小學在校生比例與縣域貧困發生率呈現正相關性。從作用強度來看，坡度、水田比率、耕地質量等別和中小學在校生比例對縣域貧困發生率的影響程度相對較大。此外，從地理區位來看，黑龍江省位于我國東北部，雖落后于東部沿海城市[31]，但農業發展水平相對較高，加之省級核心城市的經濟發展以及沿邊開放帶的貿易活動，對其經濟發展有著巨大的促進作用，對消除貧困有著積極的帶動效應[29]。由此可知，社會經濟發展和土地利用狀況對縣域貧困狀況具有重要的影響，社會經濟發展水平的逐步提高對消除貧困具有促進作用，耕地質量和農業基礎設施狀況對縣域貧困水平也具有著重要影響。

4 討論

清朝順治八年以后，與災害頻發、餓殍遍野的華北地區相比，山海關之外的東北地區大量肥沃的土地閑置，從而發生了持續近300 年的規模浩大的“闖關東”移民史，約3 000萬人闖入東北，包括黑龍江省在內的關東廣闊的土地嚴重緩解了當年的饑荒問題[32]。當前，黑龍江省已經成為全國耕地和糧食產量第一大省。但農業生產不足以讓當前所有的農民脫貧致富，這應是加以重視和深入研究的問題。

與中國西南部、西北部以及其他集中連片特殊困難地區由地形起伏、交通不便等造成的區域性貧困不同[9-16]，黑龍江省地形起伏較大的山地區人口稀疏、產業結構多樣，貧困發生率較低。而廣大地形平坦、耕地連片的平原區則因為產業結構單一、種植業經濟效益低下而致使貧困發生率較高。在黑龍江省內而言，干旱鹽堿區、漫川漫崗區、低山丘陵區和偏遠農業區等區域貧困發生率相對較高。致貧原因的區域差異性必然要求扶貧對策的制定體現區域差異性。

自然因素對貧困格局及貧困程度的影響具有第一性和間接性，社會經濟和土地利用對貧困格局及貧困程度的影響具有第二性和直接性。黑龍江省精準扶貧政策的制定，應在充分認識各地自然狀況的基礎上，著力從改善社會經濟特別是土地利用方面采取有效措施，因地制宜地推動精準扶貧、精準脫貧[29]。當務之急，應繼續大力推進農村土地綜合整治，加強道路、溝渠、防護林和堤壩等農業基礎設施建設，減輕農業自然災害。應繼續推進土地流轉、調整土地權屬關系，提升貧困戶參與新型經營主體的積極性，提升農業經營的規模效益和抵御市場風險的能力。大力發展涉農事業和產業應是黑龍江省當前精準扶貧工作的重點和著力點。

黑龍江省貧困發生率及第一產業比重相對較高的諸縣，在努力實現脫貧摘帽的同時，應面向未來的致富振興，加強農產品加工業、交通運輸業和農業服務業，發展高端農業和畜牧業，切實推動一、二、三產業融合，同步推動新型城鎮化和農業現代化，調整產業結構、城鄉結構和土地利用結構，實現區域健康、快速和可持續發展，從而為人口脫貧創造更為積極的外部環境和保障條件。

本文對黑龍江省縣域貧困空間格局及其影響因素進行了闡釋分析，但貧困發生的因素非常復雜，涉及經濟社會、制度文化、人文歷史和自然條件等諸多因素，故今后進一步深化對貧困發生的理論與機理的研究，從微觀、中觀和宏觀尺度，探究不同因素對貧困發生的影響程度及其相互作用。

5 結論

黑龍江省縣域貧困發生率均值為3.92%，28 個貧困縣貧困發生率都高于2%，均值為8.98%；有6個非貧困縣貧困發生率高于2%，非貧困縣貧困發生率均值為1.19%，最大值為6.05%。貧困發生率較高的縣域主要分為為干旱鹽堿區、漫川漫崗區、低山丘陵區和偏遠農業區。

就縣域尺度而言，黑龍江省貧困發生率影響因素涵蓋自然和人文兩個方面，包括縣域城鎮化率、人均耕地面積、平均溫度、坡度、水田比率、耕地質量等別以及第一產業產值比重、墾殖率和中小學在校生比例。其中，前6 項指標與縣域貧困發生率呈負相關，后3 項呈正相關。

社會經濟、土地利用等經濟因素對縣域貧困發生率的影響具有直接性。這些因素可以隨著社會經濟發展、土地綜合整治等而得到改善。而氣候、地貌等自然地理狀況對縣域貧困發生率的影響具有間接性，是通過區域社會經濟發展和土地利用變化進程中的居住地選擇、生產生活方式等呈現出來。但自然因素較為恒定，不可能在短時間、大范圍發生較大變化。

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