陜西省縣域農村居民可支配收入空間演變及分異分析

王興磊

(長安大學地球科學與資源學院，陜西 西安 710061)

引言

我國是一個農業大國，農村人口數量占我國人口的大多數，農村經濟是整個中國經濟的重要組成部分，對社會經濟具有重要影響。隨著我國城鎮化進程的推進，農村地區發展過程中的問題逐漸暴露。如，我國長期以來在城鄉二元體制和城市優先發展政策下，城鄉發展不平衡、農業基礎不牢固等問題導致的“鄉村病”日益凸顯；同時，農村地區也是我國貧困主要發生地，發展農村有助于鞏固脫貧成果，防止貧困的發生。黨的十九大以來，針對我國農村現狀推出多項措施促進農村農業經濟發展，先后實施了精準扶貧與鄉村振興戰略，旨在縮小城鄉收入差距，促進農民收入。如何促進農民收入增長不僅是我國政府長期考慮的重要命題，也是我國學術研究的熱點問題。杜姍姍等利用貴州省2000—2018年人均生產總值、農村人口數量、農村人均消費支出等統計指標，分析了影響農村居民可支配收入的重要因素[4]；程靜等通過GIS空間分析等工具，對寧夏21世紀以來農村居民可支配收入的空間分布格局及其演變進行分析[5]；馬思思、金占明對全國各省進行了工業掛程度定位，探究了人均GDP、三次產業占比、農村人口比重及固定資產投資與農村居民人均可支配收入的關系，并進一步分析了這些因素對構成農村居民可支配收入的工資性收入、經營性收入、財產凈收入及轉移凈收入的影響[6]；銀松通過建立鄉村性評價指標體系對貴州省各縣的鄉村性進行評價，并分析了其影響因素[7]。

1 研究區概況、數據來源

1.1 研究區概況

陜西省位于我國內陸，地理位置介于E105°29′～111°15′，N31°42′～39°35′，南北狹長，地跨黃河、長江兩大水系，3個氣候帶。提起陜西人們印象里往往是黃土飛揚西北干旱的形象，這種認識僅僅用來概括陜北地區還是可以接受的，但用來形容整個陜西省卻顯得片面。陜西省雖被劃分為西北地區，但身處我國版圖中心。陜西地形豐富，山脈縱橫，依據地形差異可將陜西省劃分為陜北高原、關中平原、陜南山地丘陵3個典型區域。陜北高原區生態脆弱，水土流失嚴重，農業發展受阻，但工業資源相對富集，地區經濟發展水平較高；關中地區地形平坦，勞動力資源豐富，是陜西省經濟發展最好的地區，其中西安是陜西省政治經濟的中心；陜南地區水資源豐富，但地形起伏，水土搭配較差，工農業發展緩慢。

陜西省包括10個地級市，107個縣區，總面積20.58萬km2。2020年陜西省3876萬人，其中鄉村人口數為1572萬人，占比40.7%，農村居民可支配收入12326元，其中西安灞橋區農村居民可支配收入值最大為16395元，商洛市商南縣農村居民可支配收入值最小為8680元，最大值為最小值的1.89倍；平均值為12057.97元。低于平均水平的縣區(56%)主要集中在陜南3個市安康、漢中、商洛，銅川市以及榆林市。陜北、關中兩地區各縣農村居民可支配收入存在較大差異，陜南各縣區農村居民可支配收入均在平均值以下，各縣差異較小。研究區范圍如圖1所示。

圖1 陜西省縣域尺度研究范圍

1.2 數據來源

基于以上指標體系，本研究所使用的數據主要可分為4類，分別為基礎地理信息與遙感數據、社會經濟統計數據、網絡數據、站點監測數據。具體是基礎地理信息或遙感數據包括行政區劃、地形數據、土地利用數據，來源于中國科學院資源與環境網站(http://www.resdc.cn)，經柵格計算后得出；社會經濟統計數據包括農村居民可支配收入、工業總產值、一產占比、社會商品零售總額、地方財政收入、平均受教育年限，此類數據來源于統計年鑒、公報等政府公開發布文件；網絡數據是路網數據來源于OSM網站(https://download.geofabrik.de/asia/china.html#)；站點監測數據包括年均溫、年均降水數據，這部分數據來源于中國氣象網。

2 研究方法

2.1 空間自相關

全局空間自相關分析Moran′s I指數表達公式：

(1)

(2)

2.2 基尼系數

基尼系數可用于分析居民收入的內部差異，取值在0～1之間，值越大，表示居民收入分配不均衡。公式：

(3)

式中，G表示基尼系數；n表示研究區數量；i=(1，2，...，n)表示農村居民可支配收入的大小排序序號；yi表示第i個縣的農村居民可支配收入；μy表示各縣農村居民可支配收入的平均值。

2.3 地理探測器

地理探測器基于地物或現象的空間分異，解釋其背后驅動力的一種空間統計學方法，通過q統計量來度量因子X在多大程度上解釋了Y的空間分析，q的取值范圍為[0,1]，值越大表示X對Y的解釋力越強。地理探測器表達式：

(4)

(5)

3 結果分析

3.1 陜西省縣域農村居民可支配收入的時空演變特征分析

利用ArcGIS軟件空間自相關工具對2010—2019年陜西省縣域農村居民人均可支配收入進行全局自相關的Moran′s I指數計算，結果如表1所示。可見以下幾點：2010—2019年Moran′s I指數均為正，統計檢驗結果顯著；z大于臨界值1.96，說明陜西省縣級農村居民人均可支配收入均呈現正向空間分布的特征；Moran′s I值從2010年的0.67變化到2014年的0.84，再到2019年的0.51，表示縣級農村人均居民可支配收入的空間集聚程度在這時間段內發生變化。其中，2010—2014年Moran′s I值處于上升趨勢明顯，2014—2016年幾乎無變化，2016—2019年呈現大幅降低趨勢。這是由于前幾年農村各個地區農民可支配收入集聚性愈發明顯，后趨于平穩，后幾年由于農村扶貧減貧政策的實施，貧困地區農民收入有所改善，這種高集聚性的空間特征開始變弱。

進一步繪制LISA集聚圖如圖2所示。整體而言，陜西省縣級農村居民可支配收入空間集聚特征明顯，在0.01顯著水平上主要以高高集聚和低低集聚類型為主。2010—2017年空間結構較穩定，高高集聚基本分布于關中地區西安市，低低集聚基本分布于陜南東部安康市、商洛市。自2017年開始，高高集聚區在關中地區西部寶雞市、咸陽市大范圍出現，同時關中中部的集聚區也開始向東渭南市方向延展；在陜南的低低集聚區范圍逐漸縮小，大部分集聚于安康市，同時可以看出高高集聚與低低集聚區由集中分布逐步變為插花分布。

表1 2010—2019年縣級農村居民可支配收入空間自相關性統計檢驗結果

圖2 2010—2019年縣級農村居民可支配收入的LISA變化

3.2 陜西省縣域農村居民可支配收入的基尼系數變化分析

計算陜西省及關中地區、陜北地區、陜南地區2010—2019年的基尼系數，如表2所示?？砂l現：在2010—2019年陜西省總體及關中、陜北、陜南的基尼系數較小，隨時間變化整體呈現下降的趨勢，在2010—2014年基本保持不變，2014年開始基尼系數下降明顯，這應該與國家精準扶貧措施的實施改善了貧困地區農民的收入有關。關中、陜北、陜南地區三者相比，陜南地區基尼系數最小，陜北次之，關中地區基尼系數最大。關中、陜北、陜南地區之中，在2010—2019年關中地區基尼系數變化最大，在2010年的0.13下降到2019年的0.07；陜南地區變化最小，在2010—2019年基尼系數僅下降了0.2。陜南地區幾乎所有縣區都是國家貧困縣，整體收入較低，縣與縣之間發展變化較為一致；而關中地區貧困縣與大城市共存，縣與縣之間發展差異較大，經過精準扶貧等一系列措施，貧困地區得到較快的發展，最終結果就是基尼系數值越來越小。

3.3 陜西省縣域農村居民可支配收入分異因素分析

利用地理探測器模型對導致陜西省2019年縣域農村居民可支配收入發生差異的因素進行分異性探測，通過q值的大小描述因子對農村居民可支配收入分異的解釋力。為了比較全面地分析導致農村居民可支配收入產生差異的主導因素，在自然生態環境與社會與經濟環境2個大維度，同時考慮數據的可獲得性、可比性，共選取13個指標。建立的指標體系如表3所示。由于地理探測器不能處理連續性的自變量，在進行分析之前對數據進行了離散化處理，本文對所有自變量采取了等間距分隔，分隔組數為5，將自變量離散化之后利用地理探測器模型進行分析。

表4展示了地理探測器的分析結果，結果表明，從地理探測器結果來看，多數指標結果顯著，僅有年年均溫、與最近市中心距離兩項指標p值大于0.05；自然生態環境與社會經濟環境對于農村居民可支配收入的分異都有一定的解釋力，但總體上，陜西省農村居民可支配收入分異受社會經濟因素的影響更大；根據q值來看，最大的5個指標分別為耕地面積中坡度大于15°的面積占比、地方財政收入、平均受教育年限、工業增加值、社會商品零售總額。社會經濟因素仍舊個數最多，農村居民可支配收入受當地經濟發展影響最大。

表2 2010—2019年陜西及3大地區基尼系數的演變

表3 指標變量及說明

表4 農村居民可支配收入與各因素的相關性分析

4 結論

以陜西省所有縣區為研究單元，刻畫農村居民可支配收入的空間分布格局演變，并通過地理探測器模型分析其空間分異產生的原因。得出結論如下。

根據農村居民可支配收入的全局自相關結果看，陜西省農村居民可支配收入Morlan′s I值介于0.51～0.84，存在著明顯的正向空間集聚性，這種集聚性呈現先增強后減弱的趨勢；根據局部空間自相關結果來看，高值區位于關中地區，低值區大部分集中于陜南地區。高值區與低值區在空間分布有向周圍區域擴散的趨勢。

陜西省農村居民可支配收入相對差異較小，且處于逐年減小的總體趨勢。在2010—2019年的時間變化中，陜南地區3個市所有縣區均為國家級貧困縣，整體發展水平較差，居民收入整體較低，因此收入的差異也一直最小。而關中地區，既有貧困縣也有大城市，經過精準扶貧等一系列措施，貧困地區得到較快的發展，致使貧困農村居民收入發展變化較大，農村居民可支配收入差異減小較為明顯。

基于地理探測器的結果，耕地面積中坡度大于15°的面積占比、地方財政收入、平均受教育年限、工業增加值、社會商品零售總額與農村居民可支配收入相關，可有針對性地采取措施以促進農民收入。