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    县域自我发展能力视角下的农村贫困状况分析与评估|提高贫困群众自我发展

    时间:2019-07-08 06:38:42 来源:星星阅读网 本文已影响 星星阅读网手机站

      摘 要:本文从产业发展能力、市场建设环境以及自然灾害状况等方面,对影响区域经济发展的主要因素进行了比较分析。分析结果显示,城镇中心和工业产业对农村贫困地区发展具有明显的辐射带动作用;由于增长极极化作用的存在,信贷资源向中心地区流动倾向明显;为弥补极化作用的不利影响,政府在基本建设投资上对农村地区表现出较明显的政策倾向,但政府对自然灾害防治的投入却显得不十分有效。
      关键词:因子分析;区域经济;贫困标准;扶贫方式
      
      文章编号:1003-4625(2010)09-0033-06
      中图分类号:F830.6
      文献标识码:A
      
      贵州是我国较为贫困的地区之一,改革开放30多年,贵州的贫困程度较过去已有很大改善,贫困人口生活水平不断得到提高。尽管如此,贵州的贫困面、贫困度和贫困发生率仍较显著地高于全国平均水平。截至2008年,按照国家调整后的贫困划分标准,贵州农村贫困人口585.38万人,占全国农村贫困人口的14.6%,贫困发生率17.4%,高于全国平均水平13.2个百分点。贫困依然是贵州发展面临的重要问题,切实解决贫困问题已成为贵州构建和谐社会,促进经济协调发展的基本前提和重要环节。
      
      一、贫困的内涵与贫困问题的分析视角
      
      (一)贫困的内涵、测度与贫困判断标准
      1.贫困的内涵
      贫困是一个综合了社会、历史和地域的概念,其内涵在人类社会的发展过程中不断得到丰富。贫困的定义总体上可以分为狭义和广义两种,狭义的贫困即传统的贫困定义,将贫困定义为经济物质上的短缺,强调物质和收入的绝对数量,并据此将贫困分为绝对贫困和相对贫困。绝对贫困就是指所拥有的物质资料不能够维持其最低的生存需要,生命的延续受到威胁。相对贫困指同一时期,由于不同地区之间、各个社会阶层之间和各阶层内部不同成员之间的收入差别而产生的贫困。广义的贫困即新近的贫困定义,则把个人权利、能力和社会机会也纳入其中,强调贫困是经济、社会、文化落后的总称,是由低收入造成的缺乏生活所需的基本物质和服务以及没有发展的权利、机会和手段这样的生活状况。
      2.贫困的测度与判断
      无论是狭义还是广义的贫困,根据贫困的定义和内涵,可以通过制定贫困标准和测算贫困水平来对某个地区的贫困状况进行判断。基于广义贫困的理解,对贫困水平的测度一般是建立一套贫困度量的指标体系,指标体系涵盖经济条件、人文发展、社会因素、自然资源等领域可量化的具有代表性的指标。在狭义贫困的定义下,贫困人口的测量依据贫困线的确定而确定,所谓贫困线,是指为度量贫困,针对基本生存条件而制定的量化标准。度量贫困线的主要方法有市场菜篮法、恩格尔系数法、国际贫困标准和生活形态法等。确立了贫困标准,再通过计算贫困发生率、贫困缺口率、Sen指数和Watts指数等指标来测度贫困程度和贫困规模。综合地把握贫困内涵对扶贫方式的选择具有十分重要的参考意义,有利于保证扶贫工作的全面性和有效性。从实证研究角度来看,仅就贫困状况的判断,本文认为应以借助收入水平作为衡量贫困的最基本依据,个人的收入水平除了反映物质富足程度外,同时也能够间接代表贫困人群可以享有的其他非经济权利。我国现行的贫困标准,就是由国家统计部门在对居民消费支出的调查基础上计算所得。
      
      (二)西方增长极理论与贫困问题的分析视角
      1.西方增长极理论与贫困地区发展的条件
      增长极理论最早由法国区域经济学家弗朗索瓦・佩鲁(F.Perroux)于1955年在其发表的《略论“增长极”的概念》一书中首次提出。后来,法国经济学家雅克・布代维尔(J.B.Boudeville)、美国经济学家米尔顿,弗里德曼fM Friedman)、瑞典经济学家冈纳・缪尔达尔(G.Myrdal)、美国经济学家艾伯特・赫希曼(A.O.Hischman)分别在不同程度上进一步丰富和发展了这一理论。增长极理论认为,增长并非同时出现在所有地方,它以不同的强度首先出现于一些点或增长极上,然后通过不同的渠道向外扩散,并对整个经济产生不同的最终影响。增长极在形式上表现为经济空间上的某种推动型产业(即产业型增长极)或是作为地理空间上产生集聚的城镇(即城市型增长极)。增长极是通过两种效应来发挥作用的,一是极化效应(或回波效应),即生产要素向增长极聚集的过程;二是扩散效应(或涓滴效应),即增长极经济发展到一定程度,通过物流、信息交换或产业间的关联效应,促进生产要素向外扩散,流回落后地区的过程,一个地区通过增长极的经济发展来带动周边地区的发展。增长极理论也强调指出,增长极的两种效应会同时起作用,但在市场机制自发作用下,极化效应占支配地位。政府应采取积极的干预政策来刺激发展极周转落后地区的发展,填补累积性因果循环所造成的经济差距。根据增长极理论,本文认为贫困地区要获得发展要从内部加强自身发展能力建设,降低极化效应带来的不利影响,同时,这些地区的自身能力建设必然依赖于增长极的辐射带动,否则,缺少产业和中心市场带动的贫困地区生产开发将很难产生可持续的发展能力。
      2.贫困形成的原因与分析视角的选择
      导致贵州长期经济发展落后,大部分地区生活贫困的原因很多,影响因素涉及历史积累、社会文化、人口素质、自然资源、生态环境、公共设施、制度体制等各方面。为改变贫困状况,针对贫困形成的原因,贵州特别是农村地区扶贫工作,经历了方式和内容侧重不同的多个阶段。近年来,随着扶贫深度的推进和扶贫标准的不断提高,由于人文经济环境更加复杂,各种致贫因素所表现出的矛盾较之以往也更加突出。进入新世纪,国家扶贫工作针对性地制定了更加细化、更加全面的扶贫规划。在具体的实施过程中,政府扶贫方式更加注重支持贫困地区资源开发和农业产业化发展,强调依靠集体力量,依托经济实体或企业来缓解贫困。经济基础决定上层建筑,在导致贫困的众多因素中,经济因素居首。当前,贵州农村地区扶贫过程出现贫困人口返贫率高、扶贫开发项目经济效益低等问题,究其原因除了文化素质和历史积累等因素的限制外,自身生产发展能力弱和所处地区经济辐射带动能力不足是十分重要的原因。要实现新时期国家扶贫工作中关于生产发展产业化和规模化的要求与规划,贵州农村贫困地区的发展必须在推动本地区自我发展能力建立的同时,注重中心地区和产业的带动作用。通过对地区产业整体发展的合理规划和加强中心小城镇功能建设,充分发挥增长极对周边地区的发散带动效应。这将有利于贫困地区和贫困人群在市场规律的作用下尽快融入社会大生产当中,并在中心地区物质、技术和市场的支持下逐步建立起具有比较优势可持续性的自我发展能力。本文从区域经济发展的层面,针对产业发展能力、市场建设环境以及自然灾害状况等影响区域经济发展的内外因素,应用因子分析法,通过比较、评估和分析各县域农村经济发展 能力、条件和环境中存在的优势、缺陷不足,研究贵州各县域经济发展和消除贫困的一般规律,并依据经济发展能力对各地区农村贫困状况进行分类。最后,针对各地区不同的发展情况,从贫困地区自我发展能力建设的角度提出针对性的政策建议。
      
      二、贵州贫困状况的因子分析
      
      (一)贫困评估指标的选取
      从生产发展的角度,决定某个地区经济发展或影响贫困水平的基本因素来自三个方面,即产业发展能力、市场建设水平和自然灾害状况。产业发展能力决定于某个地区资源的种类性质和基础,代表了经济发展的内容,属于扶贫开发的能力性因素。市场建设水平决定于某个地区社会化的程度和规模,是推动经济发展和扶贫开发的机制性因素,引导和推动经济向规模化和专业化发展。自然灾害情况来自某个地区自然环境对生产发展的承受能力以及遭受自然灾害的程度,是决定扶贫开发的自然生态性因素。将自然灾害作为基本因素,是因为贵州许多地区自然生存环境恶劣,自然灾害是影响当地经济发展的一项重要原因。本文没有将人力资源、金融资源、社会投资等作为影响经济发展的基本因素,是因为它们从属于前面所提到的基本因素,基本因素决定了它们的流动方向和规模,在本文的分析中将这些资源条件作为影响经济发展的从属因素。在增长极理论中,“极化效应”的存在要求农村地区要加强自身能力建设,“扩散效应”的存在要求加强中心地区对农村经济发展的引导和推动。因此,对以上决定农村地区贫困水平因素相关指标的选取,既要考虑其中反映农村自我发展的衡量指标,同时也要考虑反映农村发展环境的衡量指标。
      1.代表生产发展条件的指标选取
      一个地区的生产发展能力可直接地反映为不同产业的生产性质和规模,本文选取的代表某个地区生产发展情况的指标有:农林牧渔业产值、轻工业增加值、重工业增加值等规模指标,这些产值指标占当年GDP的比例,以及常用耕地面积和相对耕地面积(即耕地面积占土地面积的比重)等8个指标。规模指标反映的是生产能力,比例指标反映的是地区产业特色或性质。由于工业生产大部分集聚于各县(市、区)的城中地区,并非农村的主要产业。工业对农村经济发展的影响更多表现为一种扩散效应,在这种效应的作用下,工业通过吸引农村劳动力、创造生产和消费需求或推动农业生产,直接或间接地影响农村地区的经济发展和农户的生活水平。因此,产业发展指标既包含有农村发展能力的部分,也包含农村发展的产业环境部分。
      2.代表市场建设水平的指标选取
      市场建设主要表现为市场交易的繁荣程度,市场发展水平决定于各类市场要素的发展水平和交通的建设情况。本文选取的代表某个地区市场建设情况的指标有:社会消费零售总额及其占GDP的比重、城镇人口比重以及公路里程密度(即单位土地面积上公路的长度)等4个指标。城市是市场交易最集中的地区,社会消费零售总额代表市场交易规模,公路里程密度是市场交易的基础,与这三个方面相关的指标能够从不同角度反映市场的发达程度。市场建设指标同时涵盖了农村和城镇市场建设情况,主要反映的是城镇市场规模水平。这些指标更多代表的是农村生产发展的市场环境,在扩散效应的作用下,直接或间接地对农村经济产生影响。
      3.代表自然灾害情况指标的选取
      自然灾害的种类有很多,因受灾导致的直接经济损失是一种可以量化并统一衡量的指标。本文选取的衡量某个地区自然灾害情况的指标为自然灾害引起的经济损失和自然灾害经济损失占GDP的比重等两个指标。由于自然灾害具有偶然性,本文以各地区2004年到2008年灾害损失5年的累计灾害损失规模代表地区的灾害水平。
      
      (二)因子分析过程及结果
      因子分析是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究,找出能控制所有变量的少数几个随机变量来描述多个变量之间的相关关系,这几个随机变量是难以观测的,通常被称为因子。因子分析通过对解释变量提取彼此无关的主成分,把相关性较强的自变量综合在一起。各因子之间彼此独立,尽可能取小的残差绝对值和大的累计方差百分比,使得到的因子变量既能够充分利用原有的信息,更直观准确地反映样本的各种属性,也克服了共线性的干扰,帮助提高回归分析的效果。本文选取各项指标2008年的数据,运用因子分析的计量方法,提取对地区发展能力进行定量描述的因子变量,并将得到的因子变量对地区贫困水平指标等变量进行回归分析,从中研究贵州农村贫困地区发展的整体规律。同时,根据各地区因子得分情况,对贵州各县(区、市)农村的贫困状况进行分类。按照因子分析的计算步骤,本文在对所选择的指标进行标准化后,具体计算过程如下:
      1.因子分析适用性分析
      因子分析的目的是从众多的指标变量中提取出少量的具有代表性的因子,这要求指标变量之间应具有较强的相关关系,否则就不适合运用因子分析法。对此,本文通过采用计算各个指标变量的巴特利特球度检验和KMO检验值来检测因子分析法对样本数据的适用性。根据前面的分析,对所选取的全省88个县(市、区)的14个指标进行巴特利特球度检验和KMO检验,结果如表1所示:
      
      由表1可知,巴特利特球度检验统计量观测值为966.923,对应概率p接近于0,小于0.01的显著性水平,可以认为相关系数矩阵与单位阵存在显著差异。KMO值为0.644,据KMO度量标准可知原指标变量适合进行因子分析。
      2.主因子数量的确定
      本文按特征值大于1的标准,采用主成分分析法来提取主因子,结果见表2。
      
      表2中的数据显示,有5个因子的特征值大于1,这5个因子累计方差贡献率为83.704%,丢失信息较少,可以用来代替原有的14个指标对影响贵州全省88个县(市、区)贫困的原因和规律进行分析。
      3.因子的命名
      采用方差极大旋转法(Varimax),旋转之后的因子载荷矩阵见表3。
      
      从表3的计算结果可以看出,因子1在常用耕地面积、相对耕地面积、农林牧渔业产值上的相关系数大于0.3,分别为0.922、0.748、0.927,可将因子1命名为农业发展因子;因子2在社会消费零售总额、社会消费零售总额占GDP比重、公路密度和城镇人口比重上的相关系数大于0.3,分别为0.92、0.801、0.457和0.816,可将因子2命名为市场发展因子;因子3在轻工业增加值和轻工业增加值占GDP比重上的相关系数大于0.3,分别为0.792和0.903,可以将因子3命名为轻工业发展因子;因子4在重工业增加值和重工业增加值占GDP比重上的相关系数大于0,3,分别为0.792和0.903,可以将因子4命名为重工业发展因子;因子5在灾害损失和灾害损失占GDP比重上的相关系数大于0.3,分别为0.892和0.938,可以将因子5命名为灾害破坏因子。
      
      三、农村贫困影响因素分析与农村地区发展能 力分类
      
      (一)农村贫困影响因素分析
      因子分析中得到的5类因子变量反映了各地区农村所处的发展环境和发展能力情况,为分析这些因子对农村贫困的影响及其中的规律,本文选取贫困发生率和农户人均纯收入作为衡量贵州各县(市、区)农村贫困状况的指标,并将所得到的因子变量对以上两个变量作回归分析。另外,为分析增长极极化作用对县(市、区)资源流动的影响,本文也利用得到因子变量对各项贷款余额和固定资产投资进行回归分析。分析结果如表4所示。
      
      1.市场建设和发展水平对改善贫困具有最大的影响力
      根据因子变量对贫困发生率和农户人均纯收入回归分析的结果,可以看到,市场发展因子对减少贫困发生率和促进农户收入增加具有最为明显的影响,偏向关系数分别为-1.5和588.7,且都显著通过检验。其中的原因是,在中心城镇发散效应的作用下,一方面中心城镇通过物质和信息的集中交换和处理直接对农村地区产业和生产发展具有引导和推动作用,另一方面,中心城镇通过在其周围集聚的工业间接对农村地区的产业发展产生带动作用。
      2.单纯依靠农业不能够使农户贫困状况和收入得到有效改善
      农业发展因子对贫困发生率和农户人均纯收入的偏相关系数分别为-0.5和-11.8,从中可以看到,农业发展因子对降低贫困发生率具有一定的影响,且偏相关系数t检验显著力。只是影响程度低于市场发展因子和轻(重)工业发展因子。农业发展因子对增加农户纯收入具有负的影响效应,且偏相关系数t检验不显著。这是由于贵州农业生产模式主要以分散、小规模、纯手工劳为主要特征,由此导致的生产效益低下,对贫困和收入的改善能力较弱。
      3.自然灾害对贫困发生率和农户收入具有显著影响
      从表4可以看到,灾害破坏因子对引起贫困发生率增加和降低农户收入具有较为显著的影响,偏相关系数分别为0.6和-155.5,系数绝对值高于农业发展因子的影响,且两个系数的t检验都显著。这表明贵州偏远地区由于自然灾害发生频繁,破坏力大,已经成为影响贫困和促进农民增收的重要因素。
      4.纯农业发展对社会资源的吸引能力较弱
      农业发展因子对各项贷款余额和基本建设投资的偏相关系数分别为-104486.7和27377.5,t检验都十分显著。其中,贷款余额负的偏相关系数表明,在增长极极化效应的作用下,以农业生产为主的农村地区,所获得的贷款支持会十分明显的低于具有较好市场和工业发展基础的地区。但得益于政府在农村公路水电基础设施建设上的政策偏向,农业发展因子对基本建设投资的偏相关系数仅次于市场发展因子。另外,灾害破坏因子与基本建设投资之间偏相关系数为负,且t检验十分不显著,表明政府在灾害防治的投入成效较为有限,这将间接地影响受灾害影响各地区农村的扶贫开发。
      
      (二)各县(市、区)农村发展能力分类与分析
      因子得分仅是相对数,不能依此进行绝对好与坏的判断。对此,本文以农业发展因子、重工业发展因子、轻工业发展因子和灾害破坏因子得分的前15位,市场发展因子得分的前10位作为划分标准。因子得分高于划分标准的,表示这个地区在该项因子所代表的特征上表现突出。根据各因子所代表的属性,本文将农村发展模式分为5种类型,即“市场主导型”农村、“工业主导型”农村、“农业主导型”农村、“灾害型”农村和“产业发展滞后型”农村。另外,因为有些地区会同时存在两个以上因子得分较高,根据因子对贫困发生率影响程度的大小,首先确定市场发展因子得分较好的地区,接下来,依次按顺序根据轻(重)工业发展因子、农业发展因子和灾害破坏因子得分情况确定所对应的分类地区。因为分类是建立在相对的基础上,所以各类别地区的特征和问题也是相对的。具体的分类情况和分析如下:
      
      1.“市场主导型”农村的分类与分析
      根据市场发展因子得分情况,得分前10位的全是城市中心区,本文将这些地区的农村归类为“市场主导型”农村,“市场主导型”农村主要特征是这些地区的农村受市区经济辐射较好。另外,从这些地区其他因子的得分情况可以看到,“市场主导型”农村所在地区的工业发展因子得分也较高,表明当地农村也同时处于较好的工业发展环境当中,这些地区或是重工业发展较好,或是轻工业发展较好。这种情况的出现正是产生于城市对工业的集聚作用。
      2.“工业主导型”农村的分类与分析
      因为轻(重)工业发展因子和市场发展因子都得分较高的农村地区已归为“市场主导型”农村,本文将其他轻(重)工业发展因子得分较高地区的农村统一归类为"52业主导型”农村。这类地区仅是工业发展环境较好,而市场发展环境一般,只是这类地区在地理位置上几乎都处于中心城市周围。这种情况的出现也是由于城市对工业的集聚作用所导致。
      3.“农业主导型”农村的分类与分析
      根据各地区在农业发展因子的得分情况,本文将该项因子得分较好地区的农村归类为“农业主导型”农村。因为“市场主导型”农村和“工业主导型”农村中也有农业发展因子得分较高的,因此被归入“农业主导型”农村的主要是单纯农业发展较好的地区。在所选取的15个农业发展因子得分较高的地区中仅农业发展较好的“农业主导型”农村有9个,这些县(市、区)工业和农业还未形成良好的互动促进关系,工业对贫困的辐射影响作用可能大部分是通过劳动力流动获得。全省各县(市、区)农业产值和轻工业产值的Pearson相关性仅为-0.027,显著性(双侧)为0.803,显示轻工业和农业之间关系部紧密在全省是一种普遍情况。
      4.“灾害型”农村的分类与分析
      根据各地区在灾害破坏因子的得分情况,15个灾害破坏因子得分较高的地区中,有两个地区因为农业发展因子得分较高已归入“农业主导型”农村,本文将其他13个地区的农村归类为“灾害型”农村。从“灾害型”农村地区的其他因子得分看,这类地区几乎无任何产业优势,受自然灾害破坏,这些地区农村的发展更加艰苦。
      5.“产业发展滞后型”农村的分类与分析
      全省88个县(区、市),除去已分类的地区,剩下的41个县(市、区)由于产业发展优势不十分突出,本文将这些地区的农村归为“产业发展滞后型”农村。因为相对较少的自然灾害破坏,这些地区的农村发展条件较“灾害型”农村贫困状况总体要好。
      
      四、几点政策建议
      
      (一)推进城镇发展,引导和加强贫困地区自我发展能力建设
      在对贵州贫困问题的实例分析中,正是在增长极扩散效应的作用下,以城镇为载体的市场体系建设对促进贵州贫困改善显示出十分显著的积极作用。因此,要帮助农村贫困地区建立起自我发展能力,需要注重和强调中心城镇的辐射作用。通过加强以交通、技术信息服务、物流等为主要内容的城镇建设,建立起增加
      极辐射效应逐级展开的阶梯空间布局,这样一方面有利于完善农村贫困地区生产培 训、技术和市场信息服务体系,另一方面有利于工业在空间上集聚,并形成规模效益,引导贫困地区根据自己的资源优势进行相关配套产业的发展。
      
      (二)依托资源优势健全产业配套体系,建立贫困地区可持续的自我发展能力
      贵州自然资源丰富,资源的合理开发与利用必须依赖现代工业的带动。对于“产业发展滞后型”农村,当务之急应是积极开发和确立本地区的资源优势,尽快建立起规模化的产业体系,并推动资源开发和产业聚集之间建立紧密的联系。另外,根据分类情况,贵州农业和轻工业同时发展相对较好的地区只有遵义县、仁怀市和西秀区,“农业主导型”农村仅农业发展相对突出,工业发展滞后。农业和轻工业相对低的生产关联度表明,通过加强农业产业加工链条的延伸,将会有利于在壮大产业规模的同时,帮助贫困地区农户发展建立持续的发展能力。
      
      (三)加强政策引导和扶持,确立农村贫困地区的自我发展能力优势
      贫困地区经济基础薄弱,极化效应占绝对主导地位,扩散效应十分微弱,单纯依靠市场调节,很难获得足够的资源支持来保证自我发展能力的建设和形成,结果将会进一步加剧已有的二元结构。因此,在农村贫困地区建立自我发展能力过程中,要建立贫困地区与中心地区之间的良性互动关系,需要政府给予必要的支持和帮助,除了加强基础设施建设的固定投资之外,还应在财政贴息,税收优惠等方面给予积极的倾斜,引导社会资源向贫困地区流动,支持地方资源开发,逐步建立自我发展优势。
      
      (四)充分重视灾害防治建设,为贫困地区建立自我发展能力提供良好的自然生态环境
      农业之所以是一种弱质产业,直接而重要的原因是容易受自然灾害的影响。在贵州,对于灾害发生频繁、破坏严重的地区,如果灾害不能得到消除或缓解,这些地区就难以获得发展,贫困问题也就无法得到根本解决。对此,必须把水涝干旱及次生灾害的防治工作放在与生产同等重要的位置。不仅要重视农村交通基础设施建设,同时也要通过加大财政资金投入与合理利用金融资源,加强各类水利设施建设和对生态自然资源的保护。
      
      参考文献:
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