深度贫困地区自我发展能力测算及时空演变——基于“三区三州”的实证分析

周鹏飞,吴继煜,郑景丽

(1.重庆师范大学，重庆 401331；2.兰州大学,甘肃 兰州 730000)

2020年是全面打赢脱贫攻坚战的收官之年，也是全面建成小康社会的关键节点。要确保现行标准下顺利实现贫困地区全部摘帽，面临的区域性整体脱贫任务仍十分艰巨。深度贫困地区自然禀赋欠佳，成为脱贫进程中的主要障碍。“三区三州”更是深度贫困地区的核心难点地区，需要集中力量保证政策、资金等要素向该地区倾斜。因此，加强地区自我发展能力，提升区域内贫困人口知识技能水平，改变脱贫致富观念，防止脱贫后又返贫，就显得尤为重要。

一、文献回顾及问题的提出

贫困区域自我发展理论源于区域自我发展理论、多维发展理论以及其他发展理论。国外学者Amartya Sen率先将可行能力纳入贫困分析框架，日本经济学家宫本宪一提出了基于地域开发的“内发式发展论”。国内学者们基于Birger的企业自生能力理论，从多维贫困、发展剥夺等视角拓展了贫困地区自我发展能力的微观应用。第一，构建自我发展能力的指标体系。闫磊等从资本角度入手，认为区域自我发展能力是一个综合概念，要提升区域自我发展能力并最终消除贫困，必须让贫困者参与到社会、政治、经济等一系列活动，通过有价值的要素优化组合来提升自我发展能力(1)闫磊等：《区域自我发展能力的内涵和实现基础：空间管制下区域自我发展能力研究》，《甘肃社会科学》，2011年第2期。。徐孝勇等从具体指标设置入手，针对我国14个连片特困地区，将自我发展能力解构为人力资本生产能力、社会发展能力、资源环境承载能力3个子系统(2)徐孝勇等：《中国14个集中连片特困地区县域自我发展能力测度与乡村振兴战略瞄准研究》，《农林经济管理学报》,2019年第5期。。第二，研究方法越来越多元化。如孙鲁云等从自我发展能力剥夺视角出发，采用A-F多维贫困测度法对新疆和田地区多维贫困指标进行分解，以此找到提高精准扶贫效率的切入口(3)孙鲁云等：《自我发展能力剥夺视角下贫困地区多维贫困的测度与分析：以新疆和田地区为例》，《干旱区资源与环境》，2018年第2期，第23-29页。。吴鸣然等采用熵值法评估区域可持续发展能力，从空间分异视角对我国30个省份可持续发展能力进行归纳(4)吴鸣然等：《中国不同区域可持续发展能力评价及空间分异》，《上海经济研究》，2016年第10期。。张爱儒等采用主成分因子分析法对青海藏区自我发展能力进行研究，划分了4个二级系统共计28个指标对其进行综合分析(5)张爱儒等：《青海藏区重要生态功能区自我发展能力的实证研究》，《统计与决策》，2015年第5期。。以上研究表明，要达到消除区域性整体长期贫困的现状，培育和塑造其自我发展能力起着至关重要的作用。本文将通过构建自然、社会、经济三个二级系统来衡量“三区三州”自我发展能力，为“三区三州”地区全面脱贫攻坚、摆脱贫困陷阱提供政策参考。

二、研究设计

(一)研究区域概况

“三区三州”(6)注：“三区”是指西藏自治区和青海、四川、甘肃、云南四省藏区及南疆的和田地区、阿克苏地区、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州四地区。“三州”是指四川凉山州、云南怒江州、甘肃临夏州。是中央统筹、重点支持的深度贫困地区。截至2019年底，研究区域建档立卡贫困人口由2018年的172万减少到43万，贫困发生率由8.2%下降到2%，已脱贫人口人均年收入在9000元以上，“两不愁三保障”突出问题已经得到基本解决(7)侯雪静：《2020年咬定目标确保打赢脱贫攻坚战》,http://www.xinhuanet.com/2019-12/20/c_1125371524.htm。。但该区域存在贫困发生率高、贫困程度深、基础条件薄弱、致贫原因复杂等情况,特别是今年又面临着新冠肺炎疫情等不确定因素的重大影响，使得贫困群众脱贫后因灾、因病返贫的风险增大。因此，构建反贫困的长效机制，提升自我发展能力变得尤为重要。因四省藏区内部在经济条件、气候资源、地形单元等存在着巨大差异，本研究将四省藏区拆分为云南藏区、青海藏区、四川藏区以及甘肃藏区四个区域。

(二)数据来源

本文中人均生产总值、地区生产总值等数据来源于2016-2018年各区域统计年鉴以及政府工作报告。贫困发生率数据来源于2015-2017年各区域扶贫办以及2016-2018年《中国农村贫困监测报告》。人均贷款余额等数据来源于2015-2017年各区域《国民经济和社会发展统计公报》，经过计算整理而得。

(三)评价指标

地区自我发展能力测度需要建立合理的评价体系，在借鉴国际上公认的多维度贫困指标和参考已有文献提出的各种自我发展能力评价指标体系的基础上，遵循科学性、系统性和可比性等原则，构建了“三区三州”深度贫困地区自我发展能力的评价指标体系(见表1)。

表1 “三区三州”深度贫困地区自我发展能力评价指标体系

(四)研究方法

1.因子分析法

该方法通过使用因子分析法来研究众多变量之间的内在关系，找出它们的内在关联。因子分析法通过降维手段在众多指标中找出包含信息最多的综合因子来代表原始数据。在众多的指标中被选取的因子又称为公因子，公因子不仅反映了大部分指标之间的关联结构以及相互间的关联信息，还能减少信息含量较少的数据，简化数据结构。根据公因子提供的相关关系以及相应权重，为得到可靠、合理和可信的评价指标值奠定了坚实的基础。

2.优劣距离法

为了避免在各项指标权重确定中由于主观意见带来的偏差，在众多的测量方法上选择Topsis改进的因子分析法来计算其自我发展能力。通过Topsis法，能够充分利用各项指标信息，其评价结果能够精确地反映各方案之间的距离。

Topsis法的计算基本步骤如下：

(1)假设i个观察对象的j个观测指标，利用因子分析法计算得出设i个观察对象k年的综合因子得分X，得到矩阵 S =(Xi1,Xi2…Xik) 。

(2)将数据进行归一化处理并由此建立相应矩阵，公式为：

其中Xik表示第i个评价对象在第k个指标上的取值。

(3) 构成加权规范矩阵，Y=(yil,…，yik)。其中yik=ωk×dik，ωk是由权重判断矩阵计算出的特征向量，这里 ωk=[1,1,…，1]T。

(4)确定最优解和最劣解。效益型对象的最优解、最劣解的处理方法如下：

最优距离：D+=(Dmax,1,Dmax,2,…，Dmax,k)

最劣距离：D-=(Dmin,1,Dmin,2,…，Dmin,k)

(5)计算第i个评价对象到最优解与最劣解的距离：

如果Ci的值越接近于1，表明第i个评价对象在k年内的表现状况就越好，反之则代表越差。各地区每年度自我发展能力Ci值基于各三级系统Topsis改进因子分析法计算得出，综合自我发展能力指数由各地区考察期内每年度Ci值整理计算得出，参照已有文献，其计算公式为：

3.聚类分析法

该方法是根据“物以类聚”的原则将事物进行分类的多元统计分析法。先根据原始数据分析各项指标之间的关联性，从而将各项指标归类为各项大小类群。该方法的优点在于不需要先对数据进行分类，而是遵从客观数据本身将各项指标进行归类。通过Stata 15.0以及Matlab R2018B软件对深度贫困地区的自我发展能力指数进行测度，运用Arcgis 10.2软件刻画“三区三州”深度贫困地区自我发展能力的时空演变趋势。

三、实证分析

在运用因子分析方法构建“三区三州”深度贫困地区自我发展能力综合评价指标体系之前，需要先对各项指标之间的相关性进行检验。本文采用Bartlett球形度检验方法和KMO检验方法，KMO 统计量用于比较变量间简单相关系数矩阵和偏相关系数的指标，一般KMO的值需要大于0.5。Bartlett球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，拒绝原假设表示变量之间存在相关关系，一般 Sig的P值要小于 0.05。因为原始指标之间单位不同，直接带入模型中测量会对结果造成影响，使得测算出来的结果有偏差，因此需要对数据进行标准化处理。运用Stata 15.0软件对2015年各项指标进行检验分析，发现KMO值的最小值大于0.6以及sig的最大P值为0.041，结果表明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。

表2 各地区各年自我发展能力Ci值

表3 各地区各年自我发展能力综合指数以及Ci值

从发展指数的Ci值的聚类分析来看，考察期内部分地区年度之间自我发展能力变动较大，其主要原因在于各地区每年度对地区发展投入的变量组合差距较大。例如凉山州2016年人口增加较多，但第二产业比重在不断下降；西藏区Ci值波动比较大，原因在于西藏区为提高工业化水平，导致地区森林覆盖率降低，再者，因为人口自然增长率水平高，人口增多使得整体环境承载力降低，另外公共服务跟不上经济发展速度，使得公共服务能力相对于原有水平的支持能力下降。通过类平均聚类分析可以将“三区三州”九个地区分为三个种类：强发展能力地区、发展能力较强地区以及弱发展能力地区。

表4 各地区自我发展能力Ci值聚类分析

(一)弱发展地区

弱发展地区仅包含甘肃藏区一个地区，虽然甘肃藏区近年来加大了普惠金融的推广以及不断完善基础设施建设，通过优化经济结构，大力发展第三产业等，充分发挥政府服务市场的作用，但是产业结构的调整使得第一产业比重和贡献率下降。其次是由于社会固定资产投资逐渐降低等因素，其自我发展能力各年度变动较大。2017年度对比同时期其他地区的发展情况，其Ci值有下降的情况。受限于自然环境、人文历史条件以及资源禀赋，该类地区生产方式单一，手段落后，经济发展主要依靠资源密集型产业和政府投资来驱动，以外延式经济增长为主，自然环境、生产创新能力以及要素聚集能力制约着该地区的发展，整体上经济发展水平低下，社会自我发展条件恶劣。藏区内部旅游资源丰富，是今后发展的一个可行点。

(二)强发展能力地区

该类区域涉及四个地区。其中自我发展能力最高的地区为青海藏区，综合能力值达到0.676。青海藏区通过大力发展第二产业的方法来提高其发展能力，其中海西州第二产业的发展贡献巨大，使得整体发展能力指数较高。与此同时，农作物的播种面积也位列前茅，一二产业的同步发展促进了当地人民收入的提高。但是位于青海高原以及黄土高原过渡地带的青海藏区地形复杂、地貌多样、地势崎岖，基础设施修建难度大，金融要素之间流通性差，难以将经济聚集发展。例如青海藏区农业人均贷款余额不断走低，金融资本的缺乏，导致地区主体陷入低投入—低产出—低投入的恶性循环(8)王淑婕等：《区域发展视野下的青海藏区扶贫开发困境与解策》，《青海社会科学》2012年第3期，第61-64页。，属于社会公共服务和要素集聚能力制约型地区。西藏区辖区面积大，为后续的规模发展做了铺垫。通过提高收入的方式，人们消费欲望高，加快了当地资本循环速度，为企业生产销售提供了广大市场。但生产创新中产品的附加值较低，主要为初级加工产业，降低了利润空间，生产创新指数较低。区域内基础设施建设落后，精准脱贫的“硬骨头”未被精准识别，社会服务能力制约着其进一步发展(9)史本林：《习近平精准扶贫思想西藏践行之思考》，《西藏大学学报》(社会科学版)2018年第2期，第1-5页、第24页。。凉山州在发展过程中受到环境因素的影响大，农业规模发展受到限制、生产效率低，自然灾害频发，直接影响到贫困地区的经济发展。在经济发展过程中，通过工业化来带动整个地区就业创造财富，区域内部发展较好的区县工业比重大，导致贫困的因素既有现实性也有历史性(10)吉正芬：《全面脱贫背景下扶贫攻坚的战略选择：以凉山州为例》，《西南民族大学学报》(人文社科版)2017年第9期，第190-195页。。四川藏区在生产创新能力方面发展较好，一方面，在深入推进城镇化的进程中，不断完善和发展土地流转机制，在农村地区通过流转的方式形成了农业规模化经营，加上气候资源较好，农产品附加值高，农业产出高，使得农民人均生产总值高。同时通过发展第二产业的方式吸引大量劳动力，不断提高二产比重，优化三产结构，使得总体人均产值较高。但在发展过程中，由于辖区面积较大，相应的基础设施投资大，使得配套的建设难以跟上经济发展的速度，经济集聚发展困难大，制约了地区间信息沟通以及商贸交易。

(三)发展能力较强地区

表5 各地区各三级指标Ci值

该类区域包含四个地区，其中自我发展能力最高的地区为临夏州，其数值达到0.458。临夏州虽然环境条件以及生产创新能力制约了其发展，但是社会公共服务能力以及要素聚集能力较强。临夏州在大力发展产业脱贫增加人均收入的同时，积极投身于基础设施的建设。其公路总里程接近7000公里，较小的辖区面积使其公路密度高，资源流通渠道畅通；同时，较高的人口密度又为其产业的发展提供了大量的劳动力，在发展劳动密集型产业时占据优势。云南藏区与怒江州两者的相同条件是气候条件好、森林资源丰富，这使得环境承载力相对较高，但是怒江州生产创新能力和要素聚集能力较低，云南藏区的社会公共服务供给水平不足，都在一定程度上制约了两地快速发展的空间。有学者发现产业结构的变动对两地经济发展影响显著(11)张新蕾等：《农业生产效率影响因素研究：以云南省为例》，《云南农业大学学报》(社会科学)2019年第6期，第109-115页、第122页。，因此发展旅游业等服务业，促进两地的产业结构调整和转型升级，其经济发展潜力仍然较大；南疆四地州气候条件恶劣，降雨量小，虽然辖区面积广阔，但多为沙漠地区，因而限制了农业规模化发展。与此同时，脆弱的生态环境对该区域工业发展产生了阻滞效应，工业规模难以扩大，规模报酬无法提升。广袤的辖区面积也使得基础设施建设水平整体偏低，农产品向外输出速度较慢，外部经济的渗透作用也相对较小。多元文化并存的局面导致在该地区制定政策时需要综合考虑众多复杂因素，这加重了政策制定的困难。

我们采用Jenks最佳自然断裂法将九个地区分为五种类别来分析“三区三州”贫困地区的时空演化。研究区域地理位置从东往西大致顺序为临夏州、甘肃藏区、四川藏区、凉山州、青海藏区、云南藏区、怒江州、西藏区和南疆四地州。从表6可以看出，考察期内综合自我发展能力指数整体呈现“中间—四周”逐渐降低的空间趋势。中部地区的西藏区、青海藏区以及四川藏区、云南藏区和凉山州自我发展能力较强；青海藏区到怒江州总体呈现逐步降低的演变趋势，而处于四周的南疆四地州、甘肃藏区和怒江州自我发展能力相对显得较弱。各地区随着时间变化，其发展能力指数也随之变化且年际之间差异较大，例如西藏区以及凉山州年际变化较大，考察期内变动频繁。2015年，自我发展能力较低的地区主要在南部的云南省内，临近的西藏区与四川藏区自我发展能力较强；东部地区为甘肃藏区，其发展能力低，且区域之间的关联度低。到2016年时，北部地区整体高于南部地区，呈现“北部—南部”逐渐降低的趋势。南疆四地州、西藏区、甘肃藏区自我发展能力保持稳定，北部的青海藏区保持着较高的水平，而东部的甘肃藏区发展能力仍然较低。到2017年时，强发展能力的地区向西南部转移，仅西藏区一个地区为最高类水平地区；与此同时，临近西藏区的南疆四地州自我发展能力较低，区域之间协同性较差；较强发展能力的区域集中在研究区域的中部位置，东部地区的甘肃藏区发展能力保持着较弱水平。总体呈现出“西南—东北”逐渐下降的趋势，北部低于南部。从时空演变可以看出，区域之间仅中部地区有轻微的聚集形态，但关联性程度不高，诸如青海藏区这类发展能力较高的区域并未能将临近的甘肃藏区带动发展。

表6 Jenks最佳自然断裂法类别划分

四、结论与政策建议

本文基于“三区三州”地区，采用Topsis改进的因子分析法从四个三级指标测算出2015—2017年各地区自我发展能力指数，并从时空演化角度进行了分析。根据自我发展能力指数大小的类平均聚类分析，可以将“三区三州”分为三类。第一类，弱发展地区(甘肃藏区)。弱发展地区受制于地理属性和人文条件，发展阻碍性与发展成本高，各项能力指数值都比较低，需要全方位提升其自我发展能力。第二类，强发展地区(四川藏区、西藏区、青海藏区、凉山州)。这类地区生产创新能力、公共服务能力以及环境承载力比较协调，将有限的资源要素进行优化组合，自我发展能力较强，具备较强的发展潜力。第三类，发展能力较强地区(云南藏区、怒江州、南疆四地州、临夏州)。南疆四地州和临夏州社会服务能力水平较高，带动着整个区域发展。但由于生态脆弱，地区经济发展基础薄弱，经济发展难以形成高速发展的态势。云南藏区和怒江州自然环境条件好，但区域内部现代化程度较低，限制了该地区综合能力的发展，此类地区未来应注重内部各能力的协调发展。总体来看，大部分地区在考察的三年期内综合分发生较大波动，经过三年的综合指数整合测算发现，西南部边境地区自我发展能力指数低，总体呈现出“东北—西南”逐渐降低的趋势。同时，各地区随着时间变化，内部各项投入要素组合的不断变化，导致各系统内部差异性也较为明显。

因此，要根据各区域系统内部的不同制约因素，因地制宜提高发展能力。弱发展地区需要全方位提升其自我发展能力，强发展地区需要将有限的资源要素进行优化组合，发展能力较强地区未来应注重内部各能力的协调发展。对于环境制约型地区，要创新生态扶贫路径，积极探索山林河湖等全要素保护与生态扶贫双赢的扶贫模式，倒逼地区产业结构不断优化和转型升级；对于社会服务能力制约型地区，地方政府应不断加大基本公共服务体系均等化建设，建立多元化的公共服务供给机制，增强基层政府的社会服务供给能力；对于生产创新能力制约型地区，应充分利用当地的各项优势生产要素，培育和发展地区特色产业，大力发展一批具有劳动力吸纳能力强、市场竞争力大以及品牌价值高的主导产业，提高贫困地区“自我造血”的能力；对于要素聚集制约型地区，可以通过异地搬迁扶贫方式，发展“外向型扶贫模式”，实现搬迁地区规模效应的集聚。同时，精准建立“三区三州”教育台账，多渠道加大“三区三州”教育扶贫投入，做好做实建档立卡贫困教育人口底数台账，教育扶贫基本情况台账和教育扶贫工作推进台账，稳步提升“三区三州”教育质量，促进“三区三州”自我发展活力提升和教育内源式发展。此外，应引入国内发达地区的外部力量对口“三区三州”来提升其扶贫治理能力，通过产业帮扶、教育合作、人才输入、资金支持、劳务转移等方式进行业务模式创新，不断拓展相互合作途径，探索高效协作新方式，拓宽互助新领域，完善现有的帮扶制度，切实提升“三区三州”的自我发展能力。