中国贫困村致贫因素分析及贫困类型划分（英文）

Village is an important implementation unit of national poverty alleviation and development strategies of rural China, and identifying the poverty degree, poverty type and poverty contributing factors of each poverty-stricken village is the precondition and guarantee of taking targeted measures in poverty alleviation strategies of China. To respond it, we construct a village-level multidimensional poverty measuring model, and use indicator contribution degree indices and linear regression method to explore poverty factors, while adopting Least Square Error(LSE) model and spatial econometric analysis model to identify the villages' poverty types and poverty difference. The case study shows that:(1) Spatially, there is obvious territoriality in the distribution of poverty-stricken villages, and the poverty-stricken villages are concentrated in contiguous poverty-stricken areas. The areas with the highest VPI, in a descending order, are Gansu, Yunnan, Guizhou, Guangxi, Hunan, Qinghai, Sichuan, and Xinjiang.(2) The main factors contributing to the poverty of poverty-stricken villages in rural China include road construction, terrain type, frequency of natural disasters, per capita net income, labor force ratio, and cultural quality of labor force. The main causes of poverty include underdeveloped road construction conditions, frequent natural disasters, low level of income, and labor conditions.(3) Chinese poverty-stricken villages include six main subtypes, and most poverty-stricken villages are affected by multiple poverty-forming factors, reflected by a relatively high proportion of the three-factor dominant type, four-factor coordinative type, and five-factor combinative type.(4) There exist significant poverty differences in terms of geographical location and policy support, and the governments still need to carry out targeted poverty alleviation measures according to local conditions. The research can not only draw a macro overall poverty-reduction outline of impoverished villages in China, but also depict the specific poverty characteristics of each village, helping the government departments of pov-erty alleviation at all levels to mobilize all kinds of anti-poverty resources.     

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。     

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。     

贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例

针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现：① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为：人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为：人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。     

基于G-TOPSIS模型的贫困农户多目标发展评价——以云南福贡县为例

建立贫困农户多目标发展评价体系,实现不同发展目标下的相对贫困的精准识别与动态监测,成为新阶段扶贫开发的迫切需求。论文面向精准扶贫、乡村振兴和可持续发展战略,基于贫困农户的短期、中期和长期目标,构建基于G-TOPSIS综合评价方法的贫困农户多目标发展评价模型,结合障碍度模型揭示不同发展目标下贫困农户的发展水平、发展差距及其致贫因素,并基于地理探测器对不同发展水平农户减贫的影响因素进行探测。以云南省福贡县为例的研究区实证结果表明:① 研究区目前仍存在大量未脱贫农户,脱贫攻坚的压力依然较大,全面脱贫是福贡县当前最紧迫的发展目标;已脱贫人口距全国和全省农村居民平均发展水平还有较大差距,仍处于相对贫困状态,具有较高的贫困脆弱性,防止返贫、缓解相对贫困的任务艰巨。② 短期目标下,主要致贫因素为劳动力受教育年限、卫生厕所、安全住房、家庭人均纯收入、家庭健康状况;中长期目标下,与全国和本省相比,家庭人均纯收入、劳动力受教育年限、安全住房为主要发展短板。③ 不同发展水平贫困农户空间分布特征存在较大差异,贫困空间分异受基础设施、地形条件、经济区位、自然资源、交通区位等因素的综合影响,农户发展水平越低,空间异质性越强,受地理环境的影响越大。研究结果可为减贫与发展战略的实施与监测提供决策依据与可靠的技术决策支持。     

中国精准扶贫驻村帮扶工作成效及其影响因素

基于全国6378个村的驻村帮扶数据样本,本研究分析了精准扶贫工作中驻村帮扶措施的实施与进展状况,并用计量方法识别了影响驻村帮扶成效的主要因素,测度了帮扶工作的减贫效应。驻村帮扶队伍主要由县级单位派出的男性干部组成,平均年龄为42岁且学历以大专大学为主;驻村干部采取的帮扶措施保持了因村施策原则,具体包括“输血式”与“造血式”帮扶;帮扶项目的实施和成效具有明显的地域特征,总体上西部优于中部;驻村帮扶成效受到多重因素影响,干部的年龄、学历和派出单位等个人特征会影响减贫人口的数量,驻村工作队采取的扶贫措施主要会影响教育卫生等基础设施的改善。研究结果将有助于为顺利推进中国精准扶贫和乡村振兴有效衔接提供理论依据和决策支持。     

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。     

基于村域视角的脱贫成效空间格局及影响机制研究——以湖南省新晃侗族自治县84个出列村为例

贫困与摆脱贫困是中国改革和发展路径选择的起点和动力来源。本研究从经济建设成效、基础与公共服务设施建设成效、生活保障与就业保障成效4个维度构建评价指标体系,对2019年新晃县脱贫成效的空间格局与影响机制进行研究。结果表明：① 2019年新晃县出列村经济建设与生活保障脱贫成效指数差异较小,“高、较高、一般成效”区域相间分布,基础与公共服务设施建设、就业保障脱贫成效具有较为明显的空间分异特征。② 新晃县出列村综合脱贫成效在空间上整体呈现出“东高西低”的格局,且与地形存在较强的相关性特征。③ 新晃县综合脱贫成效主要影响因素为患有大病及长期慢性病的脱贫人数占比、行政村距县城距离、年龄结构、户均收入高于县平均收入户数占比、劳动力状况等。村域发展基础与村域自然要素是影响脱贫成效的基础本底因素,村域人口结构是影响村域脱贫成效空间分异的关键主导因素,而村域发展潜力是巩固脱贫成效的持续推动力。     

Rural Poverty Patterns and Influencing Factors in Yunnan Province,China: Based on County Level Dataset

The identification of poverty at the county level is the precondition for poverty alleviation by formulating accurate strategies that are targeted for a certain area. Yunnan Province has the largest number of poverty counties in China. The vast number of people living under the poverty-line, and the deep degree of poverty across a wide distribution range, pose major challenges. Based on the rural poverty incidence data, this paper describes the rural poverty patterns in Yunnan Province in 2010 and 2015, and then it explores the main factors which influence the incidence and changes in rural poverty at the county level in Yunnan Province using a stepwise regression analysis method. This study found that the rural poverty in counties of Yunnan Province was deeply affected by natural conditions and the geographical environment. In 2010 and 2015, the rural poverty situation in the middle region of Yunnan Province was relatively light, while it was more serious in the northwest, northeast and south regions. The pattern of county poverty is in good agreement with the topography and landforms of Yunnan Province and the poverty-stricken areas. There are strong correlations between the incidence of rural poverty in Yunnan Province with both the annual per capita net income of rural residents and the degree of agricultural mechanization. These factors are related to the living standards and agricultural production necessary for the peasantry to sustain their livelihood. The change in the incidence of rural poverty at the county level in Yunnan Province from 2010 to 2015 is significantly correlated with changes in the value-added of the primary industries and the degree of agricultural mechanization. These correlations indicate that the development of primary industry plays a key role in the process of lifting rural residents in Yunnan Province out of poverty so they can achieve prosperity. Therefore, improving the annual per capita net income of rural residents and the degree of agricultural mechanization for rural areas in Yunnan Province are still the main points for focused efforts. In the current phase of poverty alleviation, Yunnan Province should emphasize increasing rural residents' income and agricultural production and management in order to formulate effective policies and measures for poverty alleviation.     

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。     

中国贫困村测度与空间分布特征分析

农村贫困问题是中国全面建成小康社会的主要障碍之一。面向当前国家瞄准贫困村和贫困人口的精准脱贫战略需求,基于“十二五”期间全国贫困村“整村推进”项目村数据,构建村级多维贫困综合测度模型,并利用加权核密度模型、空间自相关方法等,从不同尺度、不同视角系统测度并分析了研究区贫困村的相对贫困特征。结果表明：① 贫困程度上,“十二五”期间贫困村呈中间大,两头小的“橄榄型”结构,省级、县级尺度下贫困深度与当地经济、区位、政策、自然环境等因素相关;② 空间分布上,全国贫困村分布呈现出东部和西北部稀疏、中部和西南部密集的“夹层”形空间异质性格局,同时存在多个不同量级、呈“星点”式分布的贫困核心;③ 中国贫困村的多维贫困存在较强的全局空间依赖性,局部呈现为高—高区与低—低区集中式分布、高—低区与低—高区离散夹杂式分布,且整体表现为西高东低的“阶梯状”格局。     

贫困地区的精准扶贫与乡村振兴:内在逻辑与实现机制

面向“两个一百年”奋斗目标的需要,当前中国贫困地区乡村发展正逐渐由低层次的脱贫向更高层次的振兴转变,两者的紧密关联使得减贫对于推动乡村振兴战略目标的实现具有重要意义。通过分析精准扶贫与乡村振兴的基本内涵,探讨两者的内在逻辑关系,进而从多个维度剖析贫困地区的精准扶贫实践如何助推其乡村振兴。结果表明：① 贫困地区的精准扶贫旨在科学诊断致贫因子的基础上采取针对性措施实施帮扶,从根本上消除导致贫困的各种障碍性因素;乡村振兴则重点在于通过构建城乡融合发展的体制机制,最终实现农业农村的现代化。② 精准扶贫与乡村振兴的内在一致性使得两者存在紧密的逻辑顺承性,精准扶贫是乡村振兴的关键和基本前提,而乡村振兴是精准扶贫的深化和保障,可以说农村减贫的过程也是乡村逐步振兴的过程。③ 通过要素资源合理流动和配置补齐乡村人、地、业等发展短板,贫困地区重塑了要素耦合、结构合理、功能复合的乡村地域系统,从而推动乡村产业、人才、文化、生态、组织等振兴,最终实现农业强、农民富和农村美的发展目标。     

相对贫困视角下的精准扶贫多维减贫效应研究——以宁夏彭阳县为例

2020年是精准扶贫的收官之年,中国脱贫攻坚的重点将转向解决相对贫困。建立解决相对贫困长效机制,亟需科学评价精准扶贫政策的减贫成效,通过补齐减贫短板,优化扶贫资源配置,实现区域精准化扶持。本研究在测度彭阳县多维贫困程度的基础上,利用倾向得分匹配法量化了精准扶贫的多维减贫效应,并分析了扶贫的困境。主要结论：① 精准扶贫多维减贫成效显著,农户多维贫困指标数量k减少了51.66%;② 各维度贫困指标剥夺程度均有降低,降低最明显的维度是生活、资产、住房和收入维度,教育和健康维度次之;③ 根据各维度减贫效应的差异找出减贫短板,分析了彭阳扶贫的困境。最后对如何摆脱减贫困境、推进建立解决相对贫困机制提出了相应的建议。     

欠发达农区家庭贫困的动态转变分析——以河南省为例

精准扶贫战略实施以来,以收入标准衡量的农村贫困人口大幅下降,但贫困具有多维性、动态性的特点,开展农户贫困动态变化研究对新时期农村贫困的有效治理具有重要的指导意义。论文基于2010—2018年河南农村固定观察点数据,从收入、生活条件、教育3个维度构建农户多维贫困评价指标体系,并运用马尔科夫概率转移矩阵和面板Logit模型对贫困状态类型转移及家庭陷入贫困的影响因素进行实证分析。结果表明：① 多维贫困比单维贫困(尤其是收入贫困)更能准确反映农区贫困状况;② 2010—2018年间,单维贫困发生率与多维贫困发生率之间差距不断扩大,这很大程度与教育贫困发生率大幅上升,而生活条件贫困、收入教育贫困和三维贫困明显下降有关;③ 单维贫困家庭更易转入教育贫困,多维贫困家庭更容易转入教育生活条件贫困;④ 农户贫困的发生是户主特征、家庭特征和村庄特征共同作用的结果,但不同类型贫困发生的影响因素有显著差异。与单维贫困发生相比,多维贫困发生受到更少因素的显著影响,并且各影响因素的作用更大。上述结论意味着新时期扶贫工作重点转向多维贫困的同时,应依据贫困类型制定具体扶贫措施,尤其重视教育等公共服务的供给。     

精准扶贫驱动贫困乡村重构的过程与机制——以十八洞村为例

精准扶贫方略作为“一揽子工程”,为贫困乡村带来了强烈的外部冲击,驱动贫困乡村的经济、社会和空间加速重构。在对精准扶贫驱动贫困乡村重构的内涵、特征及过程与机制进行理论解析的同时,以精准扶贫首倡地十八洞村的实践加以实证,发现：① 精准扶贫驱动贫困乡村重构是一个政府主导、多方参与,“自上而下”与“自下而上”有机结合的多维、全面、快速重构过程;② 在精准扶贫驱动贫困乡村重构过程中,行政势能、精英下沉、市场链接驱动,要素整合、动力激发、规划引导、能力培育、制度保障机制协同,推动贫困乡村由“低水平贫困均衡”走向“良性发展均衡”;③ 精准扶贫以来,十八洞村经历了经济系统从“二元经济”向“多元经济”转变;社会形态由纯粹的熟人社会向熟人逻辑与契约精神混合的半熟人社会转变;空间形态从生产、生活空间高度重合,但与生态空间隔离的两大传统农业区组团向生产、生活、生态空间有机融合的多元有序组团转变。十八洞村的实践为理解精准扶贫驱动贫困乡村重构的过程与机制提供了鲜活的样本,也是其“可复制可推广”经验最本质的体现。     

贫困县村级居民点空间分布离散度与农村居民纯收入关联格局分析

在城市群离散度度量方法的基础上,构建村级居民点空间分布离散度评价模型,采用GIS网络分析、叠加分析和统计分析,对研究区288个行政村进行居民点空间分布离散度评价,并与反映村级经济发展的重要指标——农村居民纯收入进行关联分析,在全县、不同地貌与不同经济圈层条件下,分别分析离散度综合指数(DCI)与经济发展的关联格局关系。结果表明：研究区居民点的离散度从城关镇到外围呈聚集—离散分布,具体表现为城关镇及其他乡镇政府所在地（即经济中心）的DCI较小,外围等非经济中心部分及山区DCI较大;DCI不仅随农村居民纯收入的增大而减小,还受其周围值的影响;山地条件下DCI与农村居民纯收入的负相关关系较丘陵及平原地区明显;经济圈的辐射作用对DCI与农村居民纯收入的影响很大。因此需要系统整治规划农村居民点,并可通过增设经济中心等方式,提高农村居民的经济发展水平,从而降低居民点的空间分布离散度,进而改善居民点的空间分布格局,巩固扶贫开发成效。     

基于乡村人口转移和农村道路建设的空间贫困破解机理及其对策研究——以贵州省为例

贫困与地理环境之间交互耦合形成了空间贫困陷阱,本文在对贵州50个国家级贫困县乡村人口转移减贫效应和松桃、威宁、望谟3个典型县域贫困村贫困发生率与农村道路可达性指数空间耦合关系进行实证研究基础上,阐释了破解空间贫困的作用机理,并构建相应政策体系。结果表明：① 贵州国家级贫困县乡村户籍人口向县内城镇转移和县外转移具有显著的减贫效应,但县内城镇转移比县外转移减贫效应的作用力更大。② 松桃县、望谟县极度贫困、可达性较差型和深度贫困、可达性较差型贫困村所占比例在15%左右,威宁为10%左右,对该类型贫困村实施整村易地搬迁和村庄撤并;对具有自然历史文化特色资源的深度贫困、可达性中等型和一般贫困、可达性中等型贫困村应进一步扩展道路宽度,打通断头路,形成网络,增强通行能力。③ 应坚持以县城为中心的就地城镇化和发达地区中心城市、省会城市等异地城镇化并重,加强对转移劳动人口的技能培训,提升其城镇生存能力。继续加大对具有自然历史文化特色资源的保护类村庄的“通村、通组、通户”道路拓宽、硬化等措施,逐步完善自来水、宽带等较为薄弱的基础设施投入力度,推进贫困村基本公共服务均等化;通过发展山区“绿水青山”内生性和外生性产业,引导贫困人口提升自我发展能力。     

新疆边境贫困县自然地理环境影响因素实证分析

运用新疆17个边境重点贫困县市的面板数据,比较OLS与分位数回归方法验证自然地理环境对边境县(市)农民收入和农村贫困率的影响,结果表明:一定生产力背景下,自然地理环境对收入和贫困仍具有一定的负向影响,而作用机理非常复杂。同时,社会、经济发展措施也能从不同方向、水平上缓解自然地理条件的负面作用。     

中国村域贫困地理格局及其分异机理

贫困与地理环境之间的关系是贫困地理学理论研究的核心。本文以贫困地域系统和区域多维贫困为理论基础,构建了村域贫困化的理论分析框架,以2013年底中国精准扶贫识别的12.4万个贫困村为研究对象,运用空间自相关、核密度分析和地理探测器等方法,刻画了新时期中国贫困村的空间地理格局,定量探测了贫困村地域分异的主导因子,揭示了村域贫困化与地理环境之间的相互作用机理。结果表明：① 贫困化与地理致贫因子相互作用、相互影响,空间上两者的作用路径和表现形式复杂多样。总体上,可从自然和人文2类要素和环境、经济、社会3个维度来综合识别村域致贫因子。地理环境在贫困化过程中发挥着基础性作用,经济要素是重要的致贫因子,社会要素具有贫困放大效应。② 贫困村分布具有明显的空间集聚性特征。全国贫困村空间分布与胡焕庸线和地势三级阶梯所形成的基础地理格局具有高度一致性,村域贫困化具有明显的垂直分异特征和坡度分异特征,在空间上有1个一级核心区、5个二级核心区、7个三级核心区。③ 地形、资源禀赋、劳动力状况、交通条件和公共服务是中国村域贫困化空间分异的主导因子,且省际间各因子驱动大小差异明显。交互探测结果表明,双因子交互驱动力强于单因子作用,交互作用类型以非线性增强为主。     

情感地理视角下脱贫村农户情感重构——以湖南省十八洞村为例

以湖南省花垣县十八洞村为案例地,以“留守”农户和“返乡”农户为研究对象,基于情感地理视角,通过深度访谈法和参与式观察法探究了精准扶贫政策影响下农户情感重构及其重构机制。结果表明：1）脱贫村农户情感重构主要包括归属感、幸福感、风险厌恶感、相对剥夺感和失落感5个维度的重构,这些维度相互影响、相互制约。2）精准扶贫政策的实施使得脱贫村农户地方归属感上升,幸福感增强,风险厌恶感下降。然而,扶贫力度的不均衡导致农户间的相对剥夺感增强,传统文化的消解和社会关系的重构等使得农户产生失落感。3）在脱贫村农户情感重构过程中,农户认知是核心力量,政府行动起主导作用,企业行动发挥辅助作用。政府和企业行动通过重构乡村地域系统的物质空间、经济空间和社会空间刺激乡村地域主体即农户认知转变,继而引发情感的重构。