集中连片特困地区自我发展能力测算与时空变迁

钱 力，倪修凤，宋俊秀

(安徽财经大学 a.经济学院；b.财政与公共管理学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

贫困问题是各国面临的共同难题，消除贫困是全面建设小康社会的基础。目前，中国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，精准扶贫战略的有效实施以及贫困治理体系不断健全，为早日实现脱贫攻坚战略目标注入动力。随着扶贫开发战略的不断深化和推进，集中连片特困地区已经成为中国扶贫攻坚的主战场。主要分布于西部和中部地区的西藏区、乌蒙山片区、大别山片区等14个集中连片特困地区(以下简称为片区)，区位劣势明显，自然环境恶劣、生态基础脆弱、基础设施不健全，大多集中在边境地区、少数民族地区、革命老区等，贫困程度深、范围广、成因复杂。加大片区扶贫开发力度，培育并提高片区自我发展能力，有利于提高贫困人口生活水平，推动片区经济发展以及全面建成小康社会战略目标的实现。

阿玛蒂亚·森(Sen)能力贫困理论认为，贫困的实质不仅仅表现为收入低下，而是人们获取和享有正常生活的能力不足，使其无法满足自身生产生活需求，能力上的贫困才是真正的贫困。与传统经济学研究重点不同，能力理论注重人们所拥有的自我发展能力而不是仅强调经济收入的重要性。可行能力是个体将社会资源转化为对自己有利资源的能力，而片区自我发展能力则是将一切可利用资源转化为可提升片区核心竞争力的能力。自我发展能力理论与精准扶贫战略在主动性、精准性上具有高度相关性，可为扶贫工作提供理论向导。

自我发展能力是区域经济社会发展的现实需要和潜在动力，当前中国正处于精准扶贫战略工作的决胜阶段，如何充分发挥各片区自我发展能力，实现2020年全部脱贫摘帽，是目前需要重点解决的难题。建立健全能力脱贫机制是推进精准扶贫的重要路径之一，为片区自我发展能力的培育与提升提供制度保障，有利于提高片区自我发展能力，创新精准扶贫模式，进一步实现长效脱贫。目前片区自我发展能力如何，呈现出怎样的空间分布特征，如何进一步提升，都将是贫困治理研究的重点与难点。

二、文献述评

提高片区自我发展能力，进而提高片区经济社会发展能力，有利于实现稳定脱贫。从区域功能来看，自我发展能力具备完整的生产功能，但并不排斥外部力量助推国家或地区经济社会发展，是外部力量发挥作用的内在基础[1]。第一，自我发展能力制约因素多种多样。不仅是因为地理区位差、财政支持资金匮乏，还受政策、特色产业发展等因素影响[2-5]。第二，自我发展能力测算视角广泛。基于发展主体视角，从政府、企业、家庭以及区域创新和学习四个方面构建多指标来测算自我发展能力[6]；基于生态经济视角，从产业能力、市场能力、空间能力和软实力等方面考虑[7]。第三，如何培育自我发展能力是经济发展过程中的关键。一方面，提高自我发展能力离不开科学扶贫战略的有效实施、金融制度的创新发展[8-9]；另一方面，要积极实施光伏发电扶贫、促进产业融合发展，努力提高受益者的满意度[10-12]。第四，片区自我发展能力的培育路径逐渐广泛。重点布局和发展特色优势产业、基本公共服务均等化、流通产业发展和旅游产业发展等都能为片区自我发展能力的培育与提升注入动力[13-16]。

综上所述，国内外学者越来越关注片区自我发展能力问题，研究取得了一定成果，但仍存在一些不足。关于片区的研究文献较少，主要集中于对片区的多维贫困测度、扶贫模式创新和扶贫绩效评价等方面，而关于片区自我发展能力的文献较少[17-19]。首先，从研究范围来看，学者大多倾向于单一片区，而以中国14个片区为研究对象的文献还相对较少；其次，从自我发展能力测算来看，文献较多关注于理论系统，建立模型、通过实证分析来测算自我发展能力的文献不多；最后，从研究深度来看，已有文献仅是对区域自我发展能力进行测算，而利用时序数据研究自我发展能力时空特征与变迁趋势的文献相对匮乏，研究深度有待进一步加大。本文基于中国2014—2018年原始数据，构建包括生产生活能力、经济发展能力、空间发展能力及公共服务能力4个维度的自我发展能力测算指标体系，运用改进的区域自我发展能力评价模型，分别从截面和时序两个方向测算片区自我发展能力及各维度指数得分，并运用ArcGIS软件刻画出片区自我发展能力及各维度时空变迁情况，有利于片区自我发展能力的培育与提升，进一步推进精准扶贫战略的有效实施。

三、理论分析与研究假设

从宏观上讲，区域可视为一个有机整体，拥有独立的行为能力，区域自我发展能力是区域行为主体在经济社会发展中依靠自身潜质，整合内部资源、挖掘发展潜力，实现经济与社会协调发展的综合能力。在微观意义上说，区域自我发展能力是家庭、企业、地方政府和非政府组织四个行为主体共同作用进而形成有机整体的综合能力，其自我发展能力的提升重点在于各行为主体发展能力的协作发展。家庭是一个重要的区域经济行为主体，在生产生活过程中，是各种生产要素的供给者，也是商品和服务的需求者，不仅受到自身的行为影响，也受到来自企业、政府和非政府组织影响。企业是区域经济最基本的构成单元，是市场经济活动中最重要的区域行为主体之一，企业数量的多少与规模的大小对区域内经济总量的大小起决定性作用。地方政府与中央政府相对应，通过提供公共服务、政策实施等途径实现政府职能，构建能够保障区域内部家庭居民生产生活的经济、政治、文化环境。非政府组织是桥梁和枢纽，将政府与其他行为主体紧密联系在一起，充分发挥好非政府组织对经济发展的促进作用，有利于通过第三方力量引导家庭居民和企业向政策引导方向发展经济，进而推动政府政策的实施。

在区域经济社会发展过程中，区域自我发展能力行为主体相辅相成，有机结合形成整体，与区域外部进行资源交换、取长补短，表现出协同能力，即区域自我发展能力。区域自我发展能力的培育与提升离不开中央政府的政策作用，也受其他地区的辐射影响。中央政府通过财政投入和政策倾斜等调控措施，实施区域发展战略，支持特定区域的经济社会发展。通过与其他地区的竞争与合作，增强本区域的经济发展活力，促进区域自我发展能力的形成。在构成要素方面，将区域自我发展能力抽象为四大能力，即生产生活能力、经济发展能力、空间发展能力和公共服务能力。生产生活能力和经济发展能力是提升区域自我发展能力的基础和保障，空间发展能力和公共服务能力则是提升区域自我发展能力的重点与关键，各种能力相互促进，共同促进区域自我发展能力的形成和提升。区域提升经济发展能力，增加家庭居民收入、政府税收，在保障基本生活、资源和环境不被破坏的前提下，扩大经济发展规模和速度、可持续发展空间，有助于提高生产生活能力、空间发展能力和公共服务能力。同样道理，生产生活能力、空间发展能力和公共服务能力的提升也会促进区域其他能力的共同发展。

基于上述理论分析，提出以下研究假设：

假设1：各片区自我发展能力具有差异性，发展不均衡；

假设2：片区自我发展能力各维度贡献率不同，对自我发展能力的培育与提升有着不同程度的影响；

假设3：增强生产生活、经济发展、空间发展和公共服务能力都有利于自我发展能力的培育与提升。

图1 区域自我发展能力的形成机理图

四、自我发展能力测算模型与方法选择

(一)模型构建

为消除数据噪音，选用几何平均法计算片区自我发展能力，借鉴区域自我发展能力指数评价模型，设定自我发展能力指数计算公式如下：

(1)

其中，DCI表示区域自我发展能力指数，根据生产生活能力(PLA)、经济发展能力(EDC)、空间发展能力(SDC)、公共服务能力(PSC)测算得出。

考虑到区域自我发展能力各维度之间并非简单的线性关系，各维度对区域自我发展能力的贡献度不同，因此引入权重系数，进行加权几何平均合成，计算公式如下：

(2)

式中，Zk表示各维度得分，Wk表示各维度的权重系数。DCI分值越高，则表明自我发展能力越好。

为了更直观地呈现2014—2018年14个片区DCI指数变化情况，引入DF指数，即各地区DCI指数在2014—2018年的变化幅度，也称为变化趋势或波动程度。计算公式如下：

(3)

其中，X0、XT分别为各地区DCI指数始末年份的DCI指数值。若DF>0，则说明各地区的DCI指数呈现增长的趋势；若DF<0，则各地区的DCI指数呈现下降的趋势。

由于自我发展能力受多种因素影响，其衡量指标的选取是具有不确定性的模糊综合性问题，因此本文采用模糊综合评价法，用以测算片区自我发展能力，更具有科学性。

(二)具体步骤

1.确定评判因素集。根据多目标决策模糊理论，建立评判因素集。调控层因素U={U1，U2，…}；指标层因素Ui={Ui1，Ui2，…}，其中i=1，2，…。

2.确定评判等级集。为了更好地量化、比较计算结果，结合实际情况，对每一个指标设定五个级别评语，即“很差”、“较差”、“中等”、“较好”、“很好”，通过专家打分法对其分别赋值。

3.建立模糊评价矩阵。模糊逻辑模型是引入模糊数学理论，用模糊隶属度的方式来表达某个指标隶属于某个级别的概率，而不是将指标指定为某一固定的等级。设Xij为第i个决策单元第j项指标数据，本文选用的隶属度函数计算公式如下：

(4)

其中，0≤rij≤1，rij为第i个决策单元第j个指标的隶属度值，d表示Xij的过渡区间宽度，一般选取隶属度值等于0.5和1时的指标值之差设定为d的值，b则是隶属度等于1时的指标值。

根据上述计算可得模糊评价矩阵：

4.计算指标权重。熵值法是一种多指标综合评价中计算指标权重的重要方法，通过处理各指标提供的原始信息，客观地为各指标赋值，更加具有系统性和科学性。设Xij为第i个决策单元第j项指标原始数据，熵值法计算方法如下：

第一，对原始数据进行无量纲化处理，计算公式为：

(5)

其中，Pij表示第i个决策单元第j项指标数据标准化值，max(Xj)和min(Xj)分别表示第j项指标的最大值和最小值。

第二，计算熵值，公式为：

(6)

第三，计算熵权及权重向量，公式为：

(7)

其中，Wj表示第j个指标的熵权。因此，就得到评价指标的权重向量：W=(w1，w2，…，wn)。

5.计算综合得分。综合得分计算公式如下：

B=W∘R=(w1，w2，…，wn)∘

(8)

其中，∘为模糊算子，本文选用加权平均型M(·，⊕)算子进行计算，以便将所有的影响因素综合考虑进来；W为指标权重向量，R为模糊评价矩阵，bj表示指标对评语集的隶属度。

6.计算自我发展能力指数。自我发展能力指数计算公式如下：

(9)

其中，DCI表示区域自我发展能力指数，Bk为各维度综合得分，Wk表示各维度权重系数。

(三)变量设定与数据来源

1.变量选取。空间生产理论认为，空间作为生产要素参与生产过程，进一步影响交换、消费和分配，通过优化空间布局来改变自然和社会面貌。土地、人口、资本等作为生产要素是空间生产的动力，要素流动能提高生产力，提高经济社会发展水平。从社会空间上看，居民生产生活水平、经济发展水平、公共服务水平和发展能力等方面的不断变化，是空间运动的结果，是形成区域自我发展能力的关键因素。生产生活能力是形成片区自我发展能力的基本前提，直接关系到贫困主体的生存问题，是培育片区自我发展能力的前提与基础。经济发展能力是形成片区自我发展能力的根本保证，一定程度上决定着自我发展能力的提升速度。空间发展能力是形成片区自我发展能力的坚实基础，空间大小对片区经济社会发展、自我发展能力提升的促进作用逐渐明显。公共服务能力是形成片区自我发展能力的有力支撑，在生产生活得到保障、经济稳定发展的前提下，人们对公共服务质量的要求越来越高。因此，从生产生活能力、经济发展能力、空间发展能力和公共服务能力4个维度共选取16个指标，构建片区自我发展能力测算指标体系，如表1所示。

2.数据来源与说明。中国扶贫开发建档立卡工作开始于2014年，且集中连片特困地区相关方面的数据从2014年才开始统计，因此将研究时间起点定为2014年，结合最新数据年份为2018年，本文研究时间段定为2014—2018年共5年。数据主要来源于《中国农村贫困监测报告》《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和《中国县域统计年鉴》等，同时也参阅地方政府工作报告等资料数据，其中“每百户农户计算机拥有量”、“每百户农户移动电话拥有量”两个指标中的部分数据来源于实地走访调研。

表1 自我发展能力测算指标体系

五、自我发展能力测算与结果分析

(一)综合分析

为研究片区自我发展能力整体水平，运用改进的区域自我发展能力评价模型，对14个片区2014—2018年自我发展能力进行测算，指数得分及排名如表2所示。

表2 2014—2018年自我发展能力指数值和DF值

研究发现，14个片区自我发展能力总体偏低，2014—2018年自我发展能力均值分别仅为0.294、0.309、0.327、0.340和0.362。2014—2018年间，除新疆南疆三地州外的13个片区自我发展能力均呈现稳步上升趋势，平均增速10%，但各片区自我发展能力指数得分差距较大。分片区来看，大别山片区自我发展能力最强，历年来均为14个片区之首，远远高于整体均值；武陵山片区和罗霄山片区自我发展能力仅次于大别山片区，位居第二、三位；新疆南疆三地州自我发展能力最弱，2015至2017年间自我发展能力不仅没有提升，还略有下降趋势，明显低于整体平均水平，且仅为得分最高的大别山片区的50%，差距较大；秦巴山片区和燕山-太行山片区自我发展能力居中，2014和2015年期间，燕山-太行山片区自我发展能力略高于秦巴山区，但2016年起，秦巴山片区自我发展能力增长显著，反超燕山-太行山片区。

从DF值来看，14个片区自我发展能力整体上呈现增长趋势。只有滇桂黔石漠化片区与滇西边境山片区为负值，自我发展能力指数略有下降趋势，而其他片区均为正值，自我发展能力指数呈增长趋势。值得注意的是，大别山片区和武陵山片区自我发展能力指数增速较快，而排名最后的新疆南疆三地州片区，虽然在2014—2018年间自我发展能力指数有增长趋势，但与整体水平相比差距较大。

就空间分布来看，14个片区自我发展能力指数呈现“东强西弱”空间分布。东南部大别山片区、中部武陵山片区和秦巴山片区自我发展能力较强，西南部乌蒙山区、北部片区六盘山片区和燕山-太行山片区自我发展能力一般，西部四省藏区、西藏区和新疆南疆三地州片区自我发展能力较差。

(二)各维度特征比较

为分析各片区自我发展能力体系的内部结构，运用改进的区域自我发展能力评价模型，分别测算14个片区自我发展能力各维度的指数得分、排名及均值，如表3～6所示。

1.生产生活能力。由表3可以看出，2014-2018年，生产生活能力指数得分均值分别为0.214、0.271、0.305、0.355和0.360，呈增长态势，且增速明显。各片区中，大别山片区指数得分最高，2014—2018年得分分别为0.489、0.494、0.524、0.509和0.510，均为各年最高分；罗霄山片区得分最低，与大别山片区得分相差近2倍，差距较大；六盘山片区和滇西边境山区处于中间地位，经济发展基础较好，生产生活能力具有巨大的发展空间。

2.经济发展能力。由表4可知，2014—2018年，经济发展能力指数得分均值分别为0.504、0.535、0.596、0.587和0.588，虽是4个维度指数得分中最高的，但其发展趋势不容乐观，甚至有下降趋势，要引起高度重视。各片区中，大别山片区指数得分最高，2014—2018年分别为0.559、0.583、0.633、0.627 和 0.633，均为各年经济发展能力指数得分最高分；罗霄山片区依旧排名最后，与整体平均水平还有些差距；六盘山片区和大兴安岭南麓山区得分排名居中，经济发展能力和发展潜力很大。

3.空间发展能力。由表5可知，2014—2018年，空间发展能力指数得分均值分别为 0.254、0.372、0.482、0.587 和 0.598，是4个维度指数得分中增速最明显的。各片区中，大别山片区指数得分依旧最高，2014—2018年分别为0.574、0.577、0.541、0.640和0.644，且是各年空间发展能力指数得分最高者；新疆南疆三地州片区指数得分最低，五年分别为0.160、0.230、0.440、0.530和0.549，虽然呈现出指数得分上升趋势，但依旧未达到全国连片特困地区空间发展能力平均水平；武陵山片区和乌蒙山片区空间发展能力较好。

表3 生产生活能力指数得分

表4 经济发展能力指数得分

表5 空间发展能力指数得分

4.公共服务能力。由表6可知，2014—2018年，公共服务能力指数得分均值分别为 0.220、0.196、0.224、0.285 和 0.313，是4个维度指数得分中最低的。各片区中，大别山片区指数得分依旧最高，2014—2018年分别为0.410、0.460、0.490、0.510和0.516，是各年最高者；新疆南疆三地州片区指数得分最低，与大别山片区相差近3倍，且得分略有下降趋势；秦巴山片区和罗霄山片区公共服务能力中等。

表6 公共服务能力指数得分

综合分析可知，2014—2018年间，14个片区的生产生活能力、空间发展能力和公共服务能力指数得分呈逐年增长态势，且增长迅速，而经济发展能力指数得分增长相对缓慢，甚至有下降的趋势。从各维度指数得分来看，经济发展能力指数得分最高，明显高于其他能力，是片区自我发展能力提升最为关键的影响因素，而公共服务能力指数得分最低，仅为经济发展能力指数得分的40%，差距很大，严重制约着片区自我发展能力的有效提升。从指数得分平均值变化趋势来看，各维度均对片区自我发展能力起到促进作用，增强各维度能力有利于自我发展能力的培育与提升，由此证明假设3成立。

六、时空特征与变迁趋势分析

为更直观地呈现与分析各片区自我发展能力的时空特征与变迁趋势，运用ArcGIS软件绘制14个片区自我发展能力及其4个维度的时空演变图，如图2～6所示。

(一)整体时空变迁

分析图2可知，2014—2018年间，14个片区自我发展能力均呈现增强趋势，逐渐形成“东强西弱”的空间分布特征。大别山片区自我发展能力一直较高，仍需继续保持；六盘山片区、秦巴山区、武陵山片区、大兴安岭南麓山区自我发展能力提升速度较快；罗霄山片区、乌蒙山区自我发展能力增速较明显，而西藏片区和四省藏区则增速缓慢；燕山-太行山片区、吕梁山区自我发展能力经过短暂提升后又下降至原来水平；滇西边境山区、滇桂黔石漠化片区自我发展能力则是经历过短暂下降后又迅速提升；新疆南疆三地州片区自我发展能力持续低迷，需引起重视。

(二)各维度时空变迁

图3～6分别为片区自我发展能力的生产生活、经济发展、空间发展和公共服务能力4个维度得分的时空演变图，进一步揭示形成片区自我发展能力空间格局的演变机制。

1.生产生活能力。由图3可知，2014—2018年间，14个片区生产生活能力呈现“由西向东逐渐增强”的空间分布特征。除滇桂黔石漠化区、大兴安岭南麓山区两个片区生产生活能力有所下降外，其他片区生产生活能力均呈现增长趋势，其中六盘山区、秦巴山区、武陵山区等片区自我发展能力增速明显。

2.经济发展能力。由图4可知，2014—2018年间，14个片区经济发展能力较强，与其他三个维度相比优势明显，呈现出“由西北部向东南部地区逐渐增强”的空间分布特征。吕梁山区、六盘山区、大别山区、乌蒙山区、武陵山区等片区经济发展能力较强，西藏区、四省藏区等片区经济发展能力较弱。

3.空间发展能力。由图5可知，2014—2018年间，14个片区空间发展能力增速较快，与其他维度相比有着明显提升，呈现出“东南部地区较强、西北部地区较弱”的空间分布特征。大别山片区、武陵山区、秦巴山区等片区空间发展能力较强，西藏区、四省藏区等片区空间发展能力提升较快。

4.公共服务能力。由图6可知，2014—2018年间，14个片区公共服务能力较弱，与其他维度相比还有很大差距，呈现出“由东南部向西北部地区逐渐减弱”的空间分布特征。大别山区、西藏区五年来实现了公共服务能力的进一步提升，武陵山区公共服务能力反而出现了下降趋势，其他片区则没有明显变化趋势。

图2 自我发展能力时空演变图

图3 生产生活能力时空演变图

图4 经济发展能力时空演变图

图5 空间发展能力时空演变图

七、结论与讨论

(一)研究结论

基于14个片区2014—2018年原始数据，测算出各片区自我发展能力及各维度指数值得分，通过绘制时空演变图对各片区自我发展能力及各维度的时空特征与变迁趋势进行分析，得到如下结论：

首先，14个片区自我发展能力整体水平偏低，但呈现增强趋势。从时序数据分析结果来看，2014、2015、2016、2017和2018年自我发展能力指数均值分别仅为0.294、0.309、0.327、0.340和0.362，自我发展能力较弱，亟需采取有效措施来提升片区自我发展能力。可喜的是，2014—2018年间，除新疆南疆三地州外的13个片区自我发展能力均呈现稳步上升趋势，平均增速10%。

其次，各片区自我发展能力不一致，发展不平衡。从截面数据分析结果来看，自我发展能力最弱的新疆南疆三地州指数得分仅为14个片区中最强的大别山区的50%，差距较大。经济发展水平较高的大别山区、武陵山区和乌蒙山区等片区自我发展能力指数得分较高，而地理位置偏远、区位条件差、经济社会发展水平滞后的西藏区、新疆南疆三地州及四省藏区等片区自我发展能力指数得分较低，由此证明假设1成立。

第三，片区自我发展能力整体上属于公共服务能力制约、经济发展能力驱动型，即经济发展能力最强，而公共服务能力最弱。2014—2018年间，经济发展能力持续增强，且一直是各维度中指数得分最高的，而公共服务能力指数得分则是最低的，虽然五年来已经有了较大改善，但与其他维度相比仍有较大差距，由此证明假设2成立。

第四，自我发展能力各维度空间格局演变趋于一致，呈现“由西北地区向东南地区逐渐增强”的空间分布特征。2014—2018年间，片区自我发展能力各维度之间一致性逐渐增强，均呈现出“由西北地区向东南地区逐渐增强”的空间分布特征，自我发展能力系统内部结构更趋合理。自我发展能力较强的地区趋向于资源、空间、基础设施建设较好的地区聚集，而位置偏远、地势险要、交通不便的西北地区自我发展能力则略显不足。

(二)政策启示

基于上述研究结论，针对连片特困地区多维贫困现状，提出加快培育并提高片区自我发展能力的政策建议：

发挥经济发展的带动作用。提升规划建设的科学化、专业化水平，完善目标定位、空间布局和产业布局的战略规划。优化产业空间布局，强化县域统筹，因地制宜发展多样化特色种养，大力推进产业融合发展。鼓励中小企业、民营企业创新发展，落实小额信贷政策，加快基础设施建设，进一步提高经济发展水平。

优化公共服务供给。加快图书馆、文化站、公园及休闲健身场所、幼儿园及小学和医疗卫生机构等公共服务设施建设，促进基本公共服务均等化。鼓励多元主体参与，推动政企合作、政社合作，通过政府购买服务等方式提高公共服务供给水平。

增强贫困人口自我发展能力。加大扶贫政策宣传力度，从思想上鼓励劳动、鼓励就业，激发内生动力；加大农村种养殖业技术、劳务输出等一系列职业技术培训，提高贫困人口素质；发展特色产业，选好产业发展带头人，充分发挥大户能人的带动作用。

(三)讨论

运用改进的区域自我发展能力评价模型，对中国集中连片特困14个片区自我发展能力及各维度指数进行科学测度，并运用ArcGIS软件绘制出其时空特征与变迁趋势图，得出实证分析结果并提供一定的政策建议，丰富片区贫困治理研究成果，有利于推动片区脱贫攻坚工作的开展。同时，本文研究可能存在以下不足：第一，研究深度不应局限在片区自我发展能力的横向和纵向比较，还可以与其周边地区进行比较，找出差距；第二，研究范围还可以进一步细化，拓展到各片区、各省自我发展能力研究；第三，可以考虑将评价结果通过动态反馈理论模型反馈至系统之初，优化精准扶贫路径。