可达性、城镇化与空间贫困的耦合特征分析——以西南地区县域尺度为例

唐正霞,侯拉坡,刘丰榕

(1.中央财经大学,北京100081;2.西昌学院 彝语言文化学院,四川 西昌615013)

我国西南地区国土面积为全国国土总面积的11.6%,2016年GDP总量占全国GDP总量的9.47%，地形地貌条件和居住模式导致人口居住分散、市场化程度不高、城镇化率低。2016年,全国城镇化水平为57.35%,而西南地区的平均城镇化水平为49.1%,低于全国的平均水平。交通问题是影响西南地区发展的重要问题,“蜀道之难,难于上青天”,描述了古代大西南交通闭塞的状况,当前西南地区的交通网仍然滞后于其他地区。近年来,随着新一轮西部大开发战略、“一带一路”战略、长江经济带战略、精准扶贫等政策的实施,西南地区的发展问题再次被人们所关注。从中长期发展角度看,西南地区是全面建成小康社会的关键区域和脱贫攻坚的重点区域,其发展对我国实现区域协调发展，解决不平衡不充分发展的问题有着重要的现实意义。

针对西南地区这样的区域性和长期性发展滞后和贫困问题,有必要从空间维度进行解释,而西南地区的可达性和城镇化是空间贫困形成的重要因素。基于此,本文试图将历史考察与横向比较进行有机结合,分析西南地区可达性、城镇化与贫困的耦合机制,希望为西南地区未来的脱贫攻坚提供一定的借鉴。

1 文献综述

贫困研究中心(Chronic Poverty Research Centre,CPRC)通过调查地理区位和长期贫困的关系得出,贫困地区的地理位置在很大程度上解释了为什么生活在那里的人贫穷,他们正是陷入了一种“空间贫困陷阱”。空间贫困陷阱是指“地理资本”低而贫困发生率高的地区,主要包括位置偏远地区、生态弱势地区、市场之间联系薄弱的地区[1]。正是由于这个原因,欠发达的农村地区往往人口密度较低,提供基本服务和扩展基础设施的成本与人口更密集的城市地区相比会高出许多[2]。贫困人口也因为迁移能力的限制,被固化到当前的居住地[3]。

空间贫困引起了众多学者的关注。陈全功等分析了空间贫困及其政策含义,认为贫困的空间分布与空间地理位置紧密相关[4]。空间贫困理论就是研究贫困分布与空间地理因素关系的一项理论,大量的实证研究证明了空间贫困陷阱的存在。戴蒙描述了偏远地区、农村地区的居住和公共物品质量与贫困的关系[5];李双成等基于人工神经网络技术对我国区域贫困化空间进行的模拟分析表明,地形因素如地形高程、地形破碎度、平均坡度与区域贫困化程度有显著的正相关关系[6];冯瑛等分析认为我国的贫困人口主要集中在西部省份的农村地区,特别是边远山区,贫困在地域分布上很不平衡[7];丁建军认为西部腹地是我国空间贫困的“重灾区”[8];陈全功等采用空间贫困理论解释我国民族地区贫困问题,认为我国少数民族地区的贫困就是由于自然地理因素导致的空间贫困[9];罗庆等对秦巴山区空间贫困问题进行了实证分析,发现秦巴山区贫困村的空间集聚特征较为明显,呈现“大分散、小集中”的格局[10]。但对空间贫困的测度,还未形成系统和规范性的指标体系。大部分的研究是通过GIS等软件进行的地理识别[11]和Avenue集成技术等绘制空间贫困可视化地图,直观地显示贫困的空间分异,实现对贫困区域的有效瞄准[12]。刘小鹏、裴银宝等基于GIS等技术提供地图式的政策建议进行空间贫困研究,并构建了包括经济、社会、环境和政策的空间贫困指标体系[13,14]。

地形和位置等有明显约束的“第一自然地理”特征在对空间贫困的存在起着重要作用的同时,自然地域空间是导致贫困最直接的成因,也是反贫困的约束;同时,基础设施和公共服务等“第二自然地理”对贫困的空间分布影响也很关键[15]。蒋玉石等通过对我国中原地区的实证分析发现,随着城镇化水平的进一步提高,城乡收入差距呈倒“U”型变化[16];刘彦随等认为我国城镇化空间特征差异明显,城镇化发展相对滞后的地区经济发展也比较落后[17]。很多发展中国家和地区的城镇化进程水平较低,离倒“U”型的顶端还很远,城镇化的发展对减贫具有正面影响。李萌等通过实证分析发现,城镇化效率每提高1%,农村贫困发生率会降低2.87%[18];单德朋等对城镇化的减贫效应机制进行了分析,认为城镇化对贫困的减缓具有显著的积极影响,但不同的城镇化模式对城乡减贫的影响存在异质效应[19];何春等认为城镇化通过收入效应和转移效应实现农村减贫[20];卡利等认为城镇化是通过位置效应和经济联系效应减少农村贫困[21];彭诚发现城市化主要通过改变劳动密集度体现减贫效应[22]。可达性和城镇化是第二自然地理的主要表现,因此本文在前人研究基础上,基于西南地区的县域尺度,分析了可达性和城镇化与空间贫困的耦合特征。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

标准差椭圆方法:标准差椭圆方法(SDE)主要是根据研究对象集的平均重心分别计算x方向和y方向的标准距离。作为椭圆的长轴、短轴,以此判断研究对象的空间位置相对平均中心位置的偏离程度。空间椭圆特征能有效刻画研究对象的空间特征,并通过地理区位的图形表达,定量、可视化地精细揭示要素的空间分布特征与动态演化过程。生成的结果又正如它的别名一样,会输出一个椭圆,整个地理空间被椭圆分为椭圆内部和外部两部分。位于椭圆内部的为地理要素的主体,当椭圆内部要素增速快于椭圆外部的要素增速时,要素空间分布椭圆将有收缩的趋势；反之,则为扩张的趋势[23]。

耦合函数:耦合是指两个以上物体或系统之间的一种关系,最早应用在物理学中。近年来,经济社会学者在研究中用耦合来表达经济与社会系统之间相互影响的关系,耦合度就是对这种关系程度的定量描述。在可达性、城镇化和贫困的耦合模型中,由于指标的差异较大,直接进行耦合分析会导致错误或误差,因此首先对指标进行无量纲处理。假设原始数据为一个m行n列的矩阵,包括i个系统和j个指标,则:Uij=(uij)m×n。其中,uij指各个衡量指标的实际值,如果指标越大意味着对可达性、城镇化的提升有正向作用,则为正向指标;相反,如果指标越小却越有利于可达性、城镇化的提高,则为负向指标。设处理后指标为Xij(Xij∈[0,1]),则:

(1)

在物理学容量耦合模型基础上,衍生了经济系统之间的耦合度模型[24]:

Cn={(u1×u2×…un)/Π(u1+uj)}1/n

(2)

式中,Cn为系统之间的耦合度,Cn∈[0,1],值越大,说明系统之间的相互作用越强,耦合越好;u1、u2、un、ui、uj分别表示系统中的子系统;n为系统中子系统的个数。通过该模型,可计算出子系统之间的耦合度,也能知道两个系统的相互作用程度。但还存在当两个系统的水平都很低时,也会出现耦合度高的情况,因此还需要结合耦合协调度进行分析。假设现有两个系统,则耦合协调度的表达式为:

D=(C+T)1/2,其中T=αu1+βu2

(3)

式中,D为耦合协调度;T为两个系统的总和协调指数;α、β为待定系数,表示子系统在耦合协调中的贡献系数,其中D的取值范围为0到1(D∈[0,1])。根据需要,可以将协调度按照不同的标准来划分等级,分类来看系统之间的协调程度。

耦合关系实际是对系统结构的表达,本文推导出可达性、城镇化和县域经济的耦合度模型(Cup)和耦合协调度模型(D),表示城镇化和空间的相互影响程度和协调程度,分别为:

C={(u×k×g)/Π(u+k+g)}1/3

(4)

式中,C为两个系统之间的耦合度;k、u、g表示可达性、城镇化和县域经济指标。借鉴刘耀彬、任志远等的研究成果,将耦合协调度划分为4个等级[25],划分标准见表1。

表1 耦合协调度等级划分

注：资料来源于参考文献[25]。

2.2 数据来源

本文选取西南地区包括四川省、重庆市、贵州省、云南省436个县域(将2007年的行政区划作为基准,以西南地区4省市的436个区县作为基本单位,不考虑时间变化后行政区划的局部与微小调整)2007—2016年的面板数据,分析可达性、城镇化和空间贫困耦合特征。空间贫困主要选取人均生产总值在空间上的分布来反映。城镇化水平数据使用各县的非农业人口数量与该县域的人口总数比重数据。可达性计算根据2007年、2010年、2012年、2016年的《中国交通地图册》4个时间断面数据,主要选择陆路可达性作为分析对象,重点提取区域高速公路、国道、省道和县道4个等级公路和铁路。其中,道路速度的设置值参照《公路工程技术标准》(JTGB01-2003)规定:铁路120km/h、高速100km/h、国道80km/h、省道60km/h、县道40km/h,通过ArcGIS计算县域尺度考虑道路长度和速度的额平均旅行时间得到可达性数据。城镇化和人均GDP数据来源于2008—2017年《重庆市统计年鉴》、《四川省统计年鉴》、《贵州省统计年鉴》和《云南省统计年鉴》。

3 空间耦合特征分析

3.1 可达性、城镇化与贫困县空间特征椭圆分布

本文利用ArcGIS10.3对2007年和2016年的人均生产总值、城镇化率、可达性进行了标准椭圆分析,椭圆的主要覆盖范围为各变量值的68%水平。

从图1可见(三角形表示整体变量的椭圆中心,圆点表示各省的椭圆中心;蓝色表示可达性椭圆,红色表示城镇化椭圆,黑色表示人均GDP椭圆),2007年西南地区的人均GDP、城镇化率和可达性的中心均不一致。生成的椭圆面积相差不大,方向基本相符,呈现出“西南—东北”走向,经济分布略向西南偏移,方位角也有差异,三者的空间分布总体相似,可达性高的地区,城镇化程度高、县域人均生产总值越高。其中整体的中心位于四川、贵州、云南三省的交界处,各省的中心均分别位于省会城市附近。不管是从整体还是每个省单独来看,可达性、城镇化、县域经济的发展在空间上是耦合的,西北部地区可达性、城镇化、县域经济耦合情况比东南部地区好。

图1 2007年西南地区特征椭圆空间分布

通过椭圆的形状来看,2007年可达性、城镇化、县域经济椭圆的短轴分别为277km、307km、298km,长轴分别为394km、374km、407km。可达性、城镇化、县域经济68%水平的标准椭圆所占面积重庆市最小,这除了与本身的行政面积有关外,还说明重庆市的经济聚集度是最高的;云南省68%水平的标准椭圆所占面积大于了68%,说明经济发展在空间上还比较离散。

图2 2016年西南地区特征椭圆空间分布

人均GDP、城镇化率、可达性的整体方位角分别为37.96°、42.93°、43.63°，基本朝着东北方向延伸。单独从各省来看,方位角都增大。其中,云南省的方位角最大,在80°左右;四川省和贵州省的方向较一致,方位角68°左右，重庆市为55°左右。椭圆的形状也有很大的区别。从西南地区整体来看,人均GDP、城镇化率及可达性的长短轴之比都在1.4左右,形状差别不大。从单个省来看,重庆的长短半轴比最大,都在2.0以上,椭圆形状相对较扁。即在西南地区来看,重庆市县域发展差距较大;其次是贵州省,比值在1.6左右;第三是四川省，比值在1.5左右,而云南省的相对较圆,比值大概为1.2,县域发展在空间上较均衡。

2016年可达性、城镇化、县域经济椭圆图见图2。相比于2007年,西南地区可达性、城镇化、县域经济的空间耦合情况出现了较大变化,城镇化的中心向东北方向移动,说明在这10年期间成渝的城镇化水平增长得较快,各省的中心依旧位于省会城市附近,可达性、城镇化、县域经济耦合较好的区域向东北成渝方向移动。可达性、城镇化、县域经济椭圆短轴分别为292km、300km、296km,长轴分别为400km、358km、409km，可达性、城镇化、县域经济椭圆的整体方位角分别为43.58°、42.98°、43.31°。从各省的情况来看,2016年可达性、城镇化、县域经济的椭圆重合度更好,相比2007年耦合情况都有提升。

本文将贫困县在空间中的分布与椭圆分布进行的对比见图3(图中空白区域为贫困县,黑色边界网格填充区域为非贫困县)。

图3 西南地区贫困县与椭圆的空间分布

从图3可见，2011年划定的220个贫困县主要分布于椭圆外,包括秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、川滇藏区大部分县域,滇黔石漠化区和滇西边境区的部分位于椭圆内。非贫困县大多数分布于椭圆内,呈现出以省会城市为中心的“核心—边缘”分布模式。其中,成渝地区的非贫困县与非贫困县聚集,贫困县与贫困县聚集的分布特征较明显,贵州省、云南省由于贫困县占比较大,在椭圆内也有一部分贫困区的分布,表现出沿交通干线的“轴”向分布特征。

3.2 耦合协调度分析

可达性、城镇化和经济的耦合逻辑复杂,从理论分析和现实经验可知,可达性和城镇化率越高的地区,人均生产总值越高,越是远离贫困;可达性、城镇化越低的地区,往往是贫困地区或欠发达地区。交通和城镇化促进经济发展,低水平的交通和城镇化又抑制经济发展;反过来,经济发展好的地区,城镇人口较多,交通通达性越好,而贫困又在很大程度限制了城镇化和交通的发展。本文通过空间耦合特征来分析西南地区县域的交通、城镇化和经济三者之间的关系，通过计算得到西南地区可达性、城镇化和县域人均生产总值的耦合度。由于样本数量较多,本文限于篇幅不能一一呈现。本文对计算结果进行平均后作图进行对比见图4(C2007代表2007年的耦合度,其他类似)。首先,从时间角度看,西南地区可达性、城镇化和人均生产总值的协调度在不断提升,耦合度的平均水平2007—2016年分别为0.39、0.42,呈现出缓慢递增趋势,所有值均在0.5以下,整体耦合度偏低。

图4 西南地区县域耦合度的箱线

耦合协调度的平均值从2007年的0.34提升到2016年的0.38。耦合协调度的整体水平变化并不是太大,但从耦合协调度的分布来看(图5),可较清楚地知道西南地区436个县域的耦合协调度从2007—2016年趋向于正态分布,大部分地区的耦合协调度从0.3提升到0.4。

图5 西南地区耦合协调度密度

图6 2007年、2016年西南地区县域耦合协调度的空间分布

相比可达性,城镇化与贫困县的耦合度,耦合协调度的变化更为明显。对耦合协调度进行地图分析见图6(颜色深为耦合协调度高的地区)。从图6可见,2007—2016年,西南地区各县的耦合协调水平均有提高。2007—2016年,西南地区交通网络、城镇化与县域人均生产总值的耦合协调度整体的集聚范围从0.2—0.4向0.3—0.5移动,由过渡类型向基本协调转变。但县域之间的差距较大,有一些地区经济发展,城镇化和交通网络高度协调。2007—2016年提升较为明显的地区主要在各省的省会城市周围,从中心到边缘递减。随着城镇化水平的提高,农业人口的比重将不断下降,有了更好的市场经济环境,社会经济发展向更成熟的阶段发展,此时进入良好的协调期,当农村低收入人口完成迁移,基本实现现代化,此时是城镇化和经济高度耦合的阶段,如成都片区的金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青羊区、锦江区等在2007年和2016年的耦合协调度均达到了0.6以上,但还有大部分县域处于城镇化和经济发展低度耦合或极度失衡的状态。对比耦合协调度和国家级、省级贫困县可知,耦合协调度低的地区,通常恰好是贫困县所在地,其中有代表性的是西南地区范围内的6个国家连片特困区。

秦巴山区的耦合协调度值介于0.2—0.4之间。2007—2016年每个县的耦合协调度都一定程度提升,实现了从中度失调衰退到轻度失调衰退等级的转变,片区内所有县域向过渡型协调发展，但片区内情况存在差异。其中,国道G210途径万源县、宣汉县等,可达性相对较高,人口集聚的更多,经济发展比片区其他情况相对较好;而巫溪县、巫山县、云阳县等,位于交通干线的末梢,可达性较低,与其他县域基本是单线联系,城镇化水平低,经济发展较差。

武陵山区的耦合协调度值介于0.2—0.5之间,在连片特困区中发展相对较好。2007—2016年,大部分县域实现了从中度失调衰退到轻度失调衰退等级的转变,还有部分县域处于濒临失调衰退等级,向基本协调发展。其中,沿河县、石阡县、正安县等处于贵州省、重庆市和湖南省的交界处,离中心城市的距离最远,可达性较差,城镇化水平和经济发展水平也相对较低,而黔江县、武隆县、松桃县等相对离中心城市较近,并且旅游资源相对丰富,城镇化水平和经济发展水平也相对是片区最好的,2016年耦合协调度分别达到了0.429、0.425、0.441。

乌蒙山片区包含了贫困程度最深的凉山州贫困县,处于四川、贵州、云南3省的交界处,可达性低,人口较多,但城镇化水平非常低,民族成分多样,贫困原因复杂,各县域的耦合协调度值介于0.2—0.5之间。其中,镇雄县、彝良县、美姑县、昭觉县等耦合协调度较低,处于中度失调衰退等级;毕节七星关区、赤水县、沐川县等耦合协调度分别为0.467、0.428、0.41,处于濒临失调衰退类向基本协调转变。

滇黔石漠化区位于贵州省和云南省交界处,是典型的生态贫困地带。其中,西秀区、平坝区、贵定县、龙里县的耦合协调度较高,分别为0.456、0.436、0.419、0.454,地处贵州省境内,目前可达性已经较高,并且黄果树瀑布景区毗邻,因此城镇化水平和经济发展水平相对较好;麻栗坡县、富宁县、砚山县等耦合协调度较低,分别为0.238、0.232、0.276,处于云南省内,与贵州、广西的交界处,处于省内可达性的末梢,远离省际干线辐射范围,与中心城市也较远,属于低耦合状态。

滇西边境区的整体耦合协调度是6个片区中最低的地区,2007年大部分县域处于严重失调衰退类,到2016年情况好转,发展为中度失调衰退类。宁洱县、勐腊县、勐海县等虽然位于边境,但G213、G214经过县境内,对地区的带动作用比较大,耦合协调度较高,分别为0.309、0.311、0.311,受西双版纳景区辐射,是片区内发展较好的县域;福贡县等耦合协调度较低,到2016年仍为0.19,处于交通、城镇、经济发展严重失调衰退地区,远离交通干线,处于云南边境,经济基础发展能力较差,贫困人口多的地区。

川滇藏区耦合协调度在片区的差异较大,其中石渠县等耦合协调度非常低,属于极度失调衰退类,位于四川省与青海省交界处,没有主要的交通干线通过,而汶川县0.474、康定县0.441、马尔康县0.411、理县0.429等,受国道G213和G317辐射,是阿坝州、甘孜州等地区的政治经济中心,人口城镇化程度较高，且阿坝州、甘孜州和云南香格里拉县等地区旅游资源丰富,旅游业是这些地区收入的主要来源之一,因此耦合协调度较高。

图7 耦合协调度与人均GDP和城镇化的线性关系

3.3 相关性分析

耦合协调度高的地区可达性高、城镇化水平高,经济发展较好,我们通过相关性分析,得到结果如下(图7):2007年、2016年西南地区的可达性、城镇化、人均生产总值都与耦合协调度正相关,每个地区还是存在较大的差异。可达性、城镇化与贫困的空间分布高度相关,城镇化过程就是要素、人口、经济活动不断集聚的过程,因此不同的城镇化水平在一定程度上影响着县域经济的发展。2007—2016年西南地区的可达性、城镇化、县域人均生产总值分别与两者的耦合关系呈现线性相关,人均生产总值和城镇化水平的提高,都能促使得耦合协调度提高。

4 结论

西南地区存在空间贫困现象。通过空间椭圆特征分析发现,西南地区可达性、城镇化与贫困县分布在空间上演变存在一定的规律:可达性密度高、城镇化水平高、经济发展较好的县域大多分布在椭圆内;可达性密度低,城镇化水平低、经济发展较差的县域和贫困县大多分布于椭圆外。从宏观上判定,西南地区可达性、城镇化与县域经济在空间上有耦合关系,空间分布呈现出典型的“核心—边缘”结构,贫困县分布于边缘地区或省际交界区。

针对西南地区县域的耦合度分析发现,从2007—2016年西南地区可达性、城镇化和县域经济增长的耦合协调性不断提升,正从过渡型向基本协调型转变，可达性、城镇化和贫困县分布的空间耦合关系成立。可达性、城镇化发展水平越高的地区,耦合协调度越高,这些县域主要分布于省会城市附近,是发展较好的非贫困县域;可达性、城镇化发展水平较低的县域,耦合协调度较低,这些县域主要分布于边缘区或省界交界区,是经济发展较差的贫困县。耦合协调度与可达性演化、城镇化水平及县域经济增长分别呈线性相关。西南地区贫困县要在政府和市场引导下,加快可达性建设，加快城镇化进程,走耦合协调发展道路。