河北省县域贫困度多维评估

在京津冀加快区域经济一体化的背景下,河北省出现环绕京津地区的贫困带引起了学界与公众的普遍关注。目前国内贫困县的设定往往以经济指标为唯一度量标准,本文在经济维度基础上增加社会维度（代表人类贫困）和自然维度（代表自然贫困）两方面评价指标,构建县域贫困度多维评价指标体系,对河北省136 个县的贫困状况分别进行经济单维度与经济—社会—自然三维评估,并基于SOFM网络将全省县域贫困度划分为五级,与河北省现有各类贫困县分布进行对比。结果表明,基于经济单维度与经济—社会—自然多维度评估的聚类分析得到的高贫困度县域均与现有贫困县有很好的对应,与河北省贫困县分布现状基本吻合;由于经济—社会—自然的多维度贫困度评估综合考虑了贫困现状及其潜在可能性,评估更加全面和深入。基于自然维度的潜在贫困度对多维贫困度的影响分析表明：环京津地区的贫困现状比较严重、且潜在贫困程度高,应积极依托京津,承接产业转移。而在冀中南地区,尽管贫困现状较为严重,但潜在贫困程度较低,因其较易脱贫而容易被忽视;同时,还存在大量非贫困县转化为贫困县的可能性;应进一步加强对该地区贫困问题的关注,分类扶贫、防治结合、区域联动,促进京津冀区域一体化、社会财富同步增长。     

区域多维贫困测量的理论与方法

贫困包括区域贫困和个体贫困,两者均具有多维属性。区域多维贫困是贫困地理学研究的重要内容,深度贫困地区是区域多维贫困的集中表现,是当前和未来脱贫攻坚的贫中之贫、困中之困、坚中之坚。本文以空间贫困理论为基础,界定了贫困地域系统和区域多维贫困的概念,并探究了区域多维贫困测度指标体系与评估方法。据此,以中国334个深度贫困县为研究对象,运用BP神经网络模型和ESDA技术刻画了中国深度贫困地区的多维贫困空间格局。结果表明：① 区域多维贫困是贫困地域系统发展演化过程中“人”“地”“业”三个核心要素耦合失调的一种外在表现形式,是特定地域在生态环境劣势、经济劣势、社会福利劣势上的综合表现,包括生态贫困、经济贫困和福利贫困3个维度。② 深度贫困地区最“深”的地方在青藏高原,最“深”的短板在公共服务和基础设施。从单一维度的贫困指数来看,深度贫困地区的福利贫困指数（WPI）>经济贫困指数（EPI）>生态贫困指数（NPI）,三者平均值分别为2.77、2.66、1.89,贫困人口社会福利供给不足和公共服务短缺是深度贫困地区最突出的问题;从多维贫困指数来看,青藏高原是区域多维贫困指数（RMP）的高集聚区或热点区,生态贫困、经济贫困和福利贫困程度均显著高于其他地区。③ 区域多维贫困指数能较好地揭示特定区域的贫困状况。在地理位置偏远、生态环境极其脆弱、区域劣势突出的地区,区域贫困和个体贫困在空间上高度重叠。     

中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测

从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。     

南疆三地州贫困与旅游资源优势空间关联研究

2020年全面建成小康社会的目标对贫困治理更具现实意义。本文通过构建SOFM神经网络评估模型,聚类分析南疆三地州24个县市的经济--社会--自然多维度贫困。在评价县域旅游资源优势度的基础上,运用空间数据分析方法(ESDA)分析研究区县域贫困度和旅游资源优势度的空间分布格局,将两者在空间匹配后发现：①致贫因子集合向量的Matlab分类显示,南疆三地州各县市贫困类型可划分为经济型贫困、社会型贫困和生态型贫困,并且贫困空间聚合分布态势显著。②旅游资源优势区集中在地理环境结构复杂和多民族聚居的地区,如喀什市、塔县、阿克陶县、和田市;旅游资源优势区局域空间自相关呈现集群分布特征。③贫困类型与旅游资源优势在县域存在显著的空间关联,出现3类拟合性较好的区域。建议采取“旅游+旧城改造”和“旅游+商品基地”、“领头雁”旅游扶贫等旅游扶贫模式。     

四川少数民族自治区域旅游开发与贫困缓解

四川少数民族自治地区是一个贫困面大、贫困程度深的区域。但它有着非常丰富的自然生态和民俗风情旅游资源,旅游业有着其他产业所无法比拟的资源优势。近年来,旅游业已成为区域新的经济增长点和国民经济的先导产业,将旅游开发与扶贫有机结合应该成为缓解贫困的有效的途径。但旅游扶贫功效的发挥是有条件的,并不是所有的旅游形式都具有同等的扶贫功效。为此文章论述了有利于贫困缓解的旅游发展战略。     

典型深度贫困县贫困格局及影响因素分析——以海伦市为例

深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明：① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。     

中国贫困村致贫因素分析及贫困类型划分

精确度量行政村贫困特征是当前贫困精准识别及全面脱贫的国家战略需要。基于“十二五”期间全国“整村推进”贫困村数据,构建空间贫困视角下的多维贫困度量模型综合测算全国范围内贫困村的贫困程度,基于指标贡献度分解与线性回归方法挖掘贫困村的致贫因素,利用最小方差模型（LSE）区分贫困村的贫困类型,并结合空间计量分析技术揭示贫困村的空间分布分异特征,为面向2020年全面脱贫的国家战略提供辅助决策支撑。结果表明：① 中国贫困村近一半处于中度贫困,且贫困程度与贫困规模存在显著的地域性。② 通路情况较差、自然灾害频发、收入水平低下、劳动力状况不佳是中国贫困村的主要致贫因素,显著性指标包括通路率、地貌类型、遭受自然灾害频次、人均纯收入、劳动力比例、劳动力文化素质等。③ 中国贫困村整体呈多因素致贫,三因素支配型、四因素协同型、五因素联合型贫困分布相对较高。④ “整村推进”扶贫工作初见成效,对促进贫困村可持续发展起到了较好的推进作用,但贫困村具有各自贫困特征,需进一步地因地制宜,因村施策,开展针对性帮扶工作。     

干旱风沙区农村多维贫困地域分异机制研究

运用A-F法测度多维贫困,结合热点分析、地理探测器和主成分分析等方法对干旱风沙区进行农村多维贫困地域分异系统剖析。结果表明:① 农村多维贫困发生率为14.73%,住房、教育和发展维度贡献率分别高达32.25%,23.94%,15.98%,收入已不再是主要致贫维度;② 村域多维贫困表现出集中连片性和地域差异性,南部山区为热点区域,北部扬黄灌区和塬区为冷点区域;③ 深度贫困地区影响MPI地域分异的主导因素为村庄区位条件、自然环境和资源禀赋;④ 农村多维贫困呈现出自然环境限制农户发展,地理区位影响群体福利,资源丰度约束农业生产的地域分异机制。为了缓解区域多维贫困,亟需推进城乡公共服务均等化和融合发展。     

中国县域多维贫困与相对贫困识别及扶贫路径研究

当前,中国脱贫攻坚任务步入了由绝对贫困转向相对贫困、收入贫困转向多维贫困的新阶段。本文以中国31个省（直辖市）县域为研究对象,采用基于夜间灯光数据的平均夜间灯光指数以及基于脆弱性可持续生计框架的县域多维发展指数和多维相对贫困识别方法,从多维贫困和相对贫困两个层面对中国多维贫困现状进行分析,并基于以上研究筛选出的贫困县,采用耦合协调模型从产业扶贫、教育扶贫、旅游扶贫和农业扶贫分析适宜县域的扶贫路径。结果表明：中国约60%县域处于多维相对贫困状态,其中47%为多维相对轻度贫困县;基于平均夜间灯光指数和县域多维发展指数分别识别出602个和611个多维贫困县,分别包含了63%和79%的国家级贫困县（截至2018年）,这表明县域多维发展指数识贫机理更为精准。多维贫困县集中在甘肃、四川和云南等地;而在筛选的贫困县中,适宜产业扶贫、教育扶贫、旅游扶贫和农业扶贫的县域分别有414个、172个、442个和298个,且在4种扶贫方式中,约61%县域适宜采用多种扶贫路径共同扶贫。研究结论将为确保中国扶贫的可持续性提供重要的科学依据。     

产业扶贫视角下村域空间贫困陷阱识别与策略分析——以湘西保靖县为例

从产业扶贫视角出发,选择湖南省湘西土家苗族自治州保靖县为研究案例区,构建自然环境、地理区位、经济基础、人力资本和社会事业5个维度的村域的空间贫困陷阱测度指标体系,运用综合评价方法测度村域产业扶贫面临的空间贫困陷阱,利用核密度方法分析5个维度上空间贫困陷阱密集影响区域,并在此基础上绘制村域产业扶贫的综合空间贫困陷阱地图,提出对应的发展策略,为实现贫困地区产业发展精准帮扶提供科学依据。     

贫困地区乡村振兴与精准扶贫有效衔接研究

精准扶贫与乡村振兴是新时代统筹城乡发展的重要途径和根本抓手，基于贫困地区发展历程、扶贫实践及成效梳理，提出了乡村振兴与精准扶贫有效衔接的理论框架，对于指导贫困地区乡村转型与可持续发展具有重要意义。结果表明，对贫困户、贫困县、贫困片区的精准扶贫，能够显著改善乡村地区的生产、生产和生态条件，逐步解决城乡发展不平衡的问题。通过乡村产业、生态、文化、人才、组织振兴，能够激发乡村发展活力、能力、动力和竞争力，解决乡村发展不充分的问题。精准扶贫旨在补齐乡村发展的短板，是乡村振兴的重要基础。乡村振兴可以巩固提升脱贫成果，是精准脱贫的有力保障。因此，在精准扶贫和乡村振兴的交汇期，应同步推进和实施两大战略，按照人?地?业?财的耦合协调状态，设定贫困地区精准脱贫量表，实现贫困地区乡村稳定与持续脱贫，设定县域乡村振兴率、村域居业协同度等指标，为乡村振兴成效评估提供定量考评依据。     

平原农区贫困地理格局及其分异机制——以安徽省利辛县为例

以安徽省利辛县为例,运用空间自相关分析和地理探测器模型,验证了平原农区是否存在空间贫困陷阱,定量探测了平原农区农村贫困化主导因子,揭示了平原农区贫困化地域分异机制。结果表明：①平原农区农村贫困化存在明显的地域分异规律和空间集聚性,张庄村、贾桥村、徐田村、刘染村、陆楼村长期处于贫困发生率的“高高集聚”区,空间上存在贫困陷阱现象;②区位条件、公共服务等第二地理要素对平原农区贫困化分异起主导作用,自然环境、资源禀赋等第一地理要素的影响作用较弱,到县城中心距离、到主干道距离、公共服务点数量和人均耕地面积是利辛县农村贫困化的主导因子;③交互探测的结果显示,主导因素交互作用的驱动力呈非线性增强。平原农区在精准扶贫的实践中,应重视第二地理要素对贫困分异的增强作用,加强交通设施投入,合理布局公共服务点,促进基本公共服务均等化,为平原农区减贫提供基础保障。为了实现这一目标,亟待强化贫困地理学的贫困发生机制、贫困地理格局和减贫路径研究。     

精准扶贫视角下中国东北农村贫困地域性特征及成因

基于结构性问卷,采用入户访谈及问卷调查的方法,解析中国东北地区农村贫困空间格局与地域性特征,并对区域内部典型农村贫困区贫困问题的形成机制进行探讨与解构。研究认为： 东北地区农村贫困人口与贫困县集中分布在大兴安岭南麓和黑、吉、辽三省与内蒙古东部交界地区以及中俄、中朝边境地区,形成东、西两大片区,西部片区呈带状自北向南延伸,东部片区内存在两个团块状贫困人口集聚区,整体表现出“大集聚,小分散”的空间分布特征。② 区域内部存在5个农村贫困高发区,分别为中俄北部边境贫困高发区、中俄东部边境贫困高发区、松嫩平原贫困高发区、西部贫困高发区、中朝边境贫困高发区;农村贫困发生率“北高南低,西低东高”的特征明显。③ 农村贫困群体以中老年人为主,文化水平整体较低,吃穿与医疗保障问题突出;罹患疾病以及耕地不足、耕地利用率低是导致东北地区农村贫困的主因,发展现代农业和外出务工是消除贫困的重要途径。 ④ 区域内部存在西部农牧交错区、东部边境山地朝鲜族聚居区、东部平原与丘陵过渡区三大典型农村贫困区,西部农牧交错区农村贫困问题的产生主要受农业生产结构单一、农产品市场价格下行、农户自身思想认识落后、基础设施建设滞后、区域自然生态条件不利等多种因素的协同影响;东部边境山地朝鲜族聚居区农村贫困问题主要由劳动年龄人口的持续性外流所引发的系列效应导致;东部平原与丘陵过渡区农村贫困问题的出现主要受地理位置偏远、地形复杂导致自然灾害多发、耕地资源不足的影响。     

贫困脆弱性研究进展

传统的贫困研究侧重于贫困的定义、测量、根源、返贫策略等方面,随着“能力”、“风险”等概念在贫困研究领域的应用,贫困脆弱性以其前瞻性的视角成为目前贫困研究的热点之一,将未来的风险冲击和家庭应对风险冲击的能力等因素考虑在内预测未来的贫困,对提高减贫效率具有重大意义。国外主要针对贫困脆弱性的含义和测算方法开展理论研究,国内研究多借鉴国外的测度方法,以用相关调查数据进行实证检验为主。本文从贫困脆弱性的相关定义、主要研究内容、研究方法以及相关的实证研究等方面进行梳理和总结,在此基础上指出目前研究的特点和趋势,以期为后续的贫困脆弱性研究和前瞻性的反贫困政策的制定提供有益借鉴。     

2005~2014年中国农村水贫困与农业现代化的时空耦合研究

水贫困与农业现代化问题是影响国家安全与经济发展的两大重要问题,研究二者的耦合关系有助于促进中国资源环境与经济可持续发展。以中国30个省（市、自治区）为研究单元（不含西藏和港澳台）,建立农村水贫困和农业现代化水平评价指标体系,采用耦合协调度模型,评估农村水贫困与农业现代化的耦合协调性,并利用空间自相关方法分析2005~2014年农村水贫困、农业现代化及二者耦合协调关系的时空变化。研究结果表明：① 2005~2014年中国农村水贫困程度降低14.68%,西部降幅高于东、中部,且农村水贫困程度一直保持“中-西-东”递减态势;② 农业现代化水平提高5.50%,西部地区增幅高达26.88%,但始终保持着“东-中-西”阶梯式递减态势;③ 农村水贫困与农业现代化水平协调度的区域差异趋于减小,基尼系数降低31.62%,但协调度一直保持着“东-中-西”阶梯式递减趋势;④ 农村水贫困与农业现代化水平协调度的冷点区呈收缩态势,热点区呈扩张态势。最后,提出了降低农村水贫困、提高农业现代化水平及二者协调性的建议。     

湖南省县域乡村反贫困绩效评价与空间分异特征

综合运用熵值法、地理探测器等方法,从基本生存绩效、自身发展绩效,县域扶贫绩效3个方面构建指标体系,对湖南省51个贫困县2017年反贫困绩效空间地域分异特征及其影响因素进行研究。结果表明：① 湖南省贫困农户一般能满足基本的生存需要;自身发展绩效水平得分较高的区域大多处于武陵源区、鹤城区等城市市区周围以及罗霄山片区,而雪峰山脉周围县市则普遍较低;县域扶贫绩效水平高的区域分布较为零散,大致位于各城区周围,而省城或西北的少数民族聚集区以及中南部绩效水平还有待提高。② 反贫困绩效总体上呈现出高、中、低3种绩效水平交替分布的空间特征,愈靠近武陵源区、鹤城区和长株潭地区的贫困县市,综合反贫困绩效水平愈高。③ 县域发展情况是影响湖南省反贫困绩效的决定性因素,农户条件与乡村状况是基础性因素,自然条件是重要因素,各因子间交互作用的影响远大于单因子,不存在独立作用的因素,体现出湖南省反贫困绩效影响因素的复杂性特征。     

湖南省乡村贫困的影响因素及调控路径研究

贫困是当今世界尖锐的社会问题之一,贫困问题的研究对于改善民生、保障民生和推动贫困地区的社会经济发展具有十分重要的意义。本文以湖南省51个贫困县为例,综合运用熵值法、空间回归分析等方法,从人口结构、居住条件、收入状况与家庭支出4个方面构建贫困测度指标体系,对乡村贫困空间分异特征、影响因素、类型划分、调控路径等进行研究。结果表明：① 湖南省乡村贫困的空间分布呈现出显著的差异性,总体上以轻度贫困和一般贫困为主,比较贫困所占比例较少,比较贫困主要位于武陵山连片特困地区,包括怀化与湘西地区。② 湖南省乡村贫困是区域自然条件和外部社会经济因素相互作用、交互影响的结果,乡村贫困与县均海拔、自然灾害发生面积、农林牧渔业总产值、乡村产业结构及城乡居民收入比呈正相关关系,与农业机械化总动力和人均耕地面积呈负相关关系。③ 基于乡村贫困的测度结果对湖南省51个贫困县进行类型划分,共分为单因素主导型、双因素驱动型、多因素综合型3个大类和P因素主导型、P-E因素驱动型、P-H-E因素综合型等14个小类,并从基础设施建设、文化教育、职业能力培训以及特色产业发展对不同类型贫困县提出相应的脱贫措施。