Analysis on poverty influencing factors in deep poverty county of Karst Rocky-desertified Area in Southwest China

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2022.06.2020533

Abstract

Abstract:

The contradiction of population, resources, environment and economy is very prominent in karst rocky-desertified areas of Southwest China, which are the bottlenecks restricting the sustainable development of society and economy. Based on the theoretical guide of spatial poverty and the panel data of social, economic, population and other dimensions of Debao County in Guangxi Zhuang Autonomous Region from 2014 to 2019, this paper explored the influencing factors and spillover effects of county poverty in karst rocky-desertified area by using spatial dynamic panel model and GWR Model. The results of Spatial Dynamic Auto-regression Model show that the incidence of poverty in each town shows great inertia. The decline of Engel's coefficient of rural residents, the improvement of rural health care, the improvement of employment level, the decrease of the proportion of ethnic minorities, and the decrease of population density can significantly contribute to the reduction of regional poverty. The estimation results of the Spatial Dynamic Durbin Model not only support the results of the Spatial Dynamic Auto-regression Model, it also shows that rural residents, Engel's coefficient, and population density have significant beneficial, adverse and beneficial spillover effects, respectively. And the long-term impact are more profound. The results of GWR model show that the effects of these factors are different in space.

Key words: Karst Rocky-desertified Area, poverty influencing factors, spatial dynamic panel model, spatial spillover effect, GWR model, Debao County

摘要：

中国西南喀斯特石漠化地区人口-资源-环境-经济矛盾十分突出，严重制约了地区的可持续发展。基于该地区的深度贫困县——广西德保县的2014—2019年各乡镇社会、经济、人口等维度的面板数据，以空间贫困为理论导向，运用空间动态面板模型和GWR模型探索了石漠化地区县域贫困影响因素及溢出效应。空间动态自回归模型结果表明，各乡镇当年的贫困发生率表现出较大的惯性；农村居民恩格尔系数的下降、农村医疗卫生水平的提高、就业水平的提升、少数民族占比的下降、人口密度的降低均可明显地促进地区减贫。空间动态杜宾模型估计结果不仅支持了空间动态自回归模型结果，而且表明农村居民恩格尔系数、农村医疗卫生水平、人口密度分别表现出显著的有益、不利和有益的外溢效应，长期影响更深远。GWR模型结果表明其影响效果具有明显的空间差异性。

关键词: 喀斯特石漠化地区, 贫困影响因素, 空间动态面板模型, 空间溢出效应, GWR模型, 德保县

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Figures/Tables 6

Tab.1 Evaluation table of spatial poverty index system in Debao County

维度	指标名称	计算方法或指标说明	单位
经济水平	产业发展水平 X₁	第二、第三产业实际总产值/乡镇总人口	元/人
	农村居民收支水平 X₂	农民居民人均纯收入/2+农民居民人均消费支出/2	元/人
	城乡收入差距 X₃	城镇人均可支配收入/农民人均纯收入	无
社会条件	农村居民恩格尔系数X₄	农民人均食物支出/农民人均消费支出×100%	%
	农村义务教育水平 X₅	$P 小学 × 6 + P 初中 × 9 + P 高中 × 12 + P 大专及以上 × 16 P 小学 + P 初中 + P 高中 + P 大专及以上$ (P表示农村各阶段受教育人口数)	年
	农村医疗卫生水平 X₆	(医疗机构床位总数+农村卫生医护人员数)/乡镇农村总人口	张(位)/千人
发展能力	农业机械化水平 X₇	农业机械总动力/耕地面积	kW/hm²
发展能力	基础设施投入 X₈	固定资产投资总额/指数/乡镇总人口	元/人
人口结构	农村人力资源丰富度 X₉	[1-(农村青少年人数+农村老年人数)/乡镇农村人口]×100%	%
	农村就业水平 X₁₀	农村从业人员总数/乡镇农村人口×100%	%
	农村少数民族占比 X₁₁	少数民族人口数/乡镇总人口×100%	%
	人口密度 X₁₂	乡镇总人口/乡镇行政区域面积	人/km²
地理环境	人均耕地面积 X₁₃	农业耕地总面积/农村总人口	亩/人
地理环境	粮食产出水平 X₁₄	粮食产量/粮食播种面积	kg/亩
其他变量	地形区位条件 X₁₅	由熵权法计算得出	无
其他变量	减贫压力 X₁₆	$该乡镇当年贫困人口数相邻乡镇当年最低贫困人口数 × 该乡镇当年贫困人口数乡镇当年最低贫困人口数$	无

Tab.1 Evaluation table of spatial poverty index system in Debao County

维度	指标名称	计算方法或指标说明	单位
经济水平	产业发展水平 X₁	第二、第三产业实际总产值/乡镇总人口	元/人
	农村居民收支水平 X₂	农民居民人均纯收入/2+农民居民人均消费支出/2	元/人
	城乡收入差距 X₃	城镇人均可支配收入/农民人均纯收入	无
社会条件	农村居民恩格尔系数X₄	农民人均食物支出/农民人均消费支出×100%	%
	农村义务教育水平 X₅	$P 小学 × 6 + P 初中 × 9 + P 高中 × 12 + P 大专及以上 × 16 P 小学 + P 初中 + P 高中 + P 大专及以上$ (P表示农村各阶段受教育人口数)	年
	农村医疗卫生水平 X₆	(医疗机构床位总数+农村卫生医护人员数)/乡镇农村总人口	张(位)/千人
发展能力	农业机械化水平 X₇	农业机械总动力/耕地面积	kW/hm²
发展能力	基础设施投入 X₈	固定资产投资总额/指数/乡镇总人口	元/人
人口结构	农村人力资源丰富度 X₉	[1-(农村青少年人数+农村老年人数)/乡镇农村人口]×100%	%
	农村就业水平 X₁₀	农村从业人员总数/乡镇农村人口×100%	%
	农村少数民族占比 X₁₁	少数民族人口数/乡镇总人口×100%	%
	人口密度 X₁₂	乡镇总人口/乡镇行政区域面积	人/km²
地理环境	人均耕地面积 X₁₃	农业耕地总面积/农村总人口	亩/人
地理环境	粮食产出水平 X₁₄	粮食产量/粮食播种面积	kg/亩
其他变量	地形区位条件 X₁₅	由熵权法计算得出	无
其他变量	减贫压力 X₁₆	$该乡镇当年贫困人口数相邻乡镇当年最低贫困人口数 × 该乡镇当年贫困人口数乡镇当年最低贫困人口数$	无

Tab.2 Calculation method of topographical and location conditions index

指标及名称	指标说明	数据来源	单位	性质	权重
到县政府的公路里程数	各乡镇政府到县政府的公路里程数	百度地图APP	km	-	0.1818
15°以下坡度面积占比	15°以下坡度面积/乡镇行政区域面积	30×30m栅格DEM数据	%	+	0.1690
地形起伏度	各乡镇最高海拔/最低海拔	30×30m栅格DEM数据	—	-	0.1675
平均海拔	各乡镇行政区域内高程值的平均值	30×30m栅格DEM数据	m	-	0.2651
地表破碎度	各乡镇行政区域内高程值的标准差	30×30m栅格DEM数据	—	-	0.2165

Tab.3 Moran's Index analysis of poverty incidence in Debao county during 2014-2019

是否取对数	指标	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	各年平均
不取自然对数	Moran's I	-0.115	-0.211^*	-0.192	-0.190	-0.201^*	-0.257^**	-0.205^*
	Z统计量	-0.368	-1.856	-1.571	-1.525	-1.690	-2.515	-1.767
	P值	0.713	0.063	0.116	0.127	0.091	0.012	0.077
取自然对数	Moran's I	-0.099	-0.222^**	-0.206^*	-0.199^*	-0.213^*	-0.261^***	-0.216^**
	Z统计量	-0.130	-2.096	-1.833	-1.711	-1.878	-2.582	-1.981
	P值	0.897	0.036	0.067	0.087	0.060	0.010	0.048

Fig.1 Average incidence of poverty in Debao County in 2014-2019

Fig.2 Spatial poverty cluster diagram of LISA

Tab.4 Estimation and test results of Spatial Dynamic Auto-regressive model by three weight matrices

变量估计及模型检验结果	邻接权重SAR-1	反距离权重SAR-2	经济地理权重SAR-3
参数 ρ	0.6030(8.06)^***	0.7178(11.41)^***	0.6663(10.58)^***
上期贫困发生率 Y_t-1	0.0806(2.20)^**	0.0745(1.97)^**	0.1048(3.11)^***
农村居民收支水平 X₂	-0.0011(-1.43)	-0.0007(-1.00)	-0.0006(-1.22)
城乡收入差距 X₃	1.4610(1.60)	1.1765(1.45)	1.0614(1.44)
农村居民恩格尔系数 X₄	0.5256(2.82)^***	0.4197(2.49)^**	0.3536(2.69)^***
农村义务教育水平 X₅	1.9102(0.43)	-0.6797(-0.16)	2.9524(0.73)
农村医疗卫生水平 X₆	-4.4228(-2.77)^***	-6.0743(-2.44)^**	-5.2035(-2.27)^**
基础设施投入 X₈	0.0000(0.03)	0.0010(0.59)	0.0012(0.73)
农村就业水平 X₁₀	-0.3026(-3.63)^***	-0.2424(-2.29)^**	-0.2751(-2.34)^**
农村少数民族占比 X₁₁	2.6427(3.31)^***	2.6460(3.59)^***	2.0561(3.11)^***
人口密度 X₁₂	1.4483(7.44)^***	1.4873(7.62)^***	1.3600(7.13)^***
人均耕地面积 X₁₃	2.0529(1.53)	2.4916(1.57)	1.6959(1.06)
粮食产出水平和地形区位条件的交叉影响 X₁₄×X₁₅	-0.0038(-1.53)	-0.0046(-1.87)^*	-0.0037(-1.84)^*
减贫压力和地形区位条件的交叉影响 X₁₆×X₁₅	0.8134(3.97)^***	0.6702(3.78)^***	0.3683(2.38)^**
AIC信息准则	225.3779	218.6890	215.9750
SC信息准则	248.4157	241.7268	239.0128
对数似然函数值	-101.6889	-98.3445	-96.9875
组内方差Within R²	0.9509	0.9540	0.9523
OLS最大VIF	5.20
OLS怀特检验	11.5338(0.5662)

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