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。     

基于贫困居民视角的旅游扶贫满意度评价

借鉴多维贫困理论,采取因子分析方法,构建了基于贫困居民视角的旅游扶贫满意度评价指标体系,并运用模糊综合评价模型,以贵州郎德镇为例,对贫困居民旅游扶贫满意度进行定量评价。研究发现:(1)贫困居民旅游扶贫满意度的评价指标包括经济条件、生活水平、社会和谐、医疗健康、公共设施、教育条件、生态文化,以及扶贫参与及收益等8个方面;(2)贫困居民旅游扶贫满意度模糊综合评价结果表明,郎德镇旅游扶贫的满意度水平处于"一般"到"满意"之间;(3)贫困居民旅游扶贫满意度的重要性—绩效评价揭示了郎德镇贫困居民比较重视,但同时也是旅游扶贫工作中比较薄弱的地方,为郎德镇提升贫困居民旅游扶贫满意度提供依据。     

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。     

中国农村多维贫困地理识别及类型划分

发展多维贫困度量方法和提高贫困识别精准度是近年国际贫困研究中的热点领域,也是中国未来提高农村扶贫实践质量和效率所面临的关键问题。本文借鉴国际上关于脆弱性—可持续生计框架模型在贫困研究中的学术思想,通过建立农村多维贫困测度指标体系和地理识别方法,对中国农村开展了县域尺度的贫困地理识别,并与单维度收入贫困以及国家最新认定的扶贫开发重点县进行了对比分析,最后对识别的多维贫困县按扶贫措施相似性进行了类型划分。研究结果表明:655个县级单元被识别为多维度贫困县,涉及农村人口1.41亿人;空间分布集中连片特征显著,青藏高原及其周边的南疆三地州、黄土高原西部、滇西—川西高山峡谷区为最大的连片贫困区;有71.79%的国家重点贫困县与识别结果重叠,与国家重点贫困县对比,识别的多维贫困县在各单维度和综合维度都处于更劣势水平;多维贫困县被划分为金融资本缺乏型、人力资本缺乏型、基础建设缺乏型、金融基建兼缺型、人力基建兼缺型、生计途径缺乏型、生存条件缺乏型和发展条件缺乏型8种类型。     

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。     

云南传统农耕文明区旅游扶贫模式研究——以大理州巍山县为例

我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，旅游扶贫对于改善民生，解决农村贫困问题具有重要意义。云南传统农耕文明区是云南省贫困人口的主要集聚区，地理环境复杂，贫困问题严重，脆弱性突出，贫困具有长期性特征。本研究以云南传统农耕文明区的典型代表巍山县为例，结合当地贫困农户和县、乡、村各级扶贫工作人员的问卷调查及访谈，对巍山县扶贫及旅游扶贫工作实践及成效进行研究，总结评价“巍山经验”，在综合分析云南传统农耕文明区贫困问题特殊性的基础上，从“多元主体参与”和“产业融合”两方面来探讨云南传统农耕文明区旅游扶贫问题，总结出了“乡村生态农业模式”、“旅游+特色小镇模式”、“O-RHB模式”以及“多元主体协同参与模式”四种旅游扶贫模式，通过本研究以探索云南传统农耕文明区旅游扶贫开发实践的有效路径，推动贫困地区的旅游扶贫开发。     

河北省环京津贫困县旅游扶贫适宜模式选择

旅游资源开发价值和旅游产业聚集程度是影响某一地区旅游发展的综合要素,该文以这两个指标建立旅游扶贫适宜性分类模型,构建旅游资源开发价值评价指标体系,分别利用旅游资源综合价值指数评价法和区位熵指数法对河北省环京津23个国家级贫困县的旅游资源开发价值和旅游产业聚集程度进行评价,利用四象限法对23县的评价结果进行分类,得出各县由旅游资源开发价值和旅游产业聚集程度的高低组合决定的旅游扶贫适宜性类型,并依据各类型特征提出核心企业主导模式、政策性项目拉动模式、产业互动发展模式及大区带动发展模式4种旅游扶贫模式,针对各县的具体发展优势进一步指出适宜模式下的旅游扶贫可行措施.     

东南沿海县域贫困度演变特征及驱动因素研究——以福建省为例

区域贫困是各界关注和研究的热点问题,传统的贫困地区研究缺少对中国东南沿海的关注。论文以中国相对发达的东南沿海省份福建省为例,构建3个维度9个向度共30项指标的度量模型,利用多维贫困度等指数和Kohonen神经网络算法,分析2000年和2016年的县域贫困度演化特征及其驱动因素。结果表明：① 通过对广东、福建和浙江3个东南沿海省份县域发展水平的正态分布检验进行对比,发现福建省县域发展水平在东南沿海具有典型性。② 根据贫困度指数P可划分为贫困县、弱势县和一般县,贫困县、弱势县分布于福建北部和西南部的总体格局不变,且向省域边际县聚集。③ 经济维度贫困度指数、社会维度贫困指数和自然维度贫困度指数的各自变化率最多的县市区均属于缓慢恶化区,属于快速优化区的县市区数量居中,属于缓慢改善区的县市区数量少且分布散;基于多维贫困度指数PI的变化率表现为缓慢恶化区分布于福建北部、中部和西南部,缓慢改善区分布于福建中西部,快速优化区分布于福建东部沿海。④ 对2000年和2016年多维贫困度贡献率均产生较大影响的向度为医疗卫生、教育水平、居住环境、经济发展,加强基础设施、医疗卫生、教育水平等公共服务的建设供给,应作为当前福建扶贫重点关注的内容。⑤ 基于不同向度的贫困度贡献率可划分4类致贫类型：I类县市区是教育水平和基础设施向度主导的贫困类型,II类县市区是经济发展和居住环境向度主导的贫困类型,III类县市区属于人口特征和基础设施向度主导的贫困类型,IV类县市区属于医疗卫生和经济发展向度主导的贫困类型。研究结果对准确识别县域贫困和深入实施精准扶贫战略具有一定的参考价值。     

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。     

贫困山区不同生命周期旅游扶贫村居民绩效感知的比较研究 ——以恩施州旅游扶贫村为例

居民感知是旅游扶贫政策实施效果评价的一个重要视角,扶贫村的生命周期是影响扶贫绩效感知的因素之一,相关研究的深入开展对于贫困山区实现脱贫目标具有一定意义。本研究以位于武陵山集中连片特困地区的恩施州的22个旅游扶贫村为案例地,通过问卷调查和访谈收集数据,运用因子分析法探索居民对旅游扶贫绩效感知的维度,以旅游地生命周期理论为指导判定各村所处的生命周期阶段,运用单因素方差分析法比较不同生命周期阶段扶贫村居民对旅游扶贫绩效感知的差异。结果表明:(1)居民对旅游扶贫政策执行的感知包括政策执行力度、微观政策覆盖面、宏观政策覆盖面三个维度,对旅游扶贫效果的感知包括经济、社会、环境正负效果六个维度;(2)旅游扶贫村分别处于探索、参与、发展和稳固阶段,且大多数处于探索、参与阶段;(3)扶贫村居民对政策执行力度和广度的感知水平均随着旅游业发展阶段的提升而不断增强,表明旅游扶贫政策的实施既得到了居民的认可,也促进了旅游业的发展;(4)发展、稳固阶段扶贫村居民对经济和环境成本的感知水平都显著高于探索或参与阶段,同时,对经济和环境效益以及素质提升的感知水平也显著较高,表明在旅游发展较成熟的扶贫村,旅游发展带来的积极效应和负面影响并存。本研究针对处于不同生命周期阶段扶贫村存在的问题提出了相应的发展对策,可以为扶贫村居民脱贫和旅游发展目标的制定提供科学依据。     

Identification and alleviation pathways of multidimensional poverty and relative poverty in counties of China

To realize efficient and sustainable poverty alleviation,this study firstly investigated the identification of multidimensional poverty and relative poverty,and then explored relevant poverty alleviation pathways.Poverty levels in 31 provinces including the autonomous re-gions and municipalities of China were identified at the county level using the average nighttime light index (ANLI),county multidimensional development index (CMDI),and a method combining multidimensional poverty index and relative poverty standards.Poverty alleviation pathways for poverty-stricken counties were explored from the aspects of industry,education,tourism and agriculture.The results revealed that nearly 60％ of counties in China were primarily under relative poverty,most of which were corresponded to light relative pov-erty.In terms of ANLI and CMDI,63％ and 79％ of the national poverty-stricken counties,as of 2018,could be identified,suggesting that CMDI had a higher performance for identifying poverty at the county level.In terms of poverty alleviation pathways,414,172,442,and 298 poverty-stricken counties were receptive to industry poverty alleviation,education poverty alleviation,tourism poverty alleviation,and agriculture poverty alleviation,and 61％ of coun-ties had more poverty-causing factors,implying that multidimensional poverty alleviation is suitable in most of the counties.     

The poverty dynamics in rural China during 2000–2014: A multi-scale analysis based on the poverty gap index

As the largest developing country in the world, China’s rural areas face many poverty- related issues. It is imperative to assess poverty dynamics in a timely and effective manner in China’s rural areas. Therefore, we used the poverty gap index to investigate the poverty dynamics in China’s rural areas during 2000–2014 at the national, contiguous poor areas with particular difficulties and county scales. We found that China made significant achievements in poverty alleviation during 2000–2014. At the national scale, the number of impoverished counties decreased by 1428, a reduction of 97.28%. The rural population in impoverished counties decreased by 493.94 million people or 98.76%. Poverty alleviation was closely associated with economic development, especially with industrial development. Among all 15 socioeconomic indicators, the industrial added value had the highest correlation coefficient with the poverty gap index (r = –0.458, p<0.01). Meanwhile, the inequality of income distribution in the out-of-poverty counties has been aggravated. The urban-rural income gap among the out-of-poverty counties increased by 1.67-fold, and the coefficient of variation in rural per-capita income among the out-of-poverty counties also increased by 9.09%. Thus, we argued that special attention should be paid to reducing income inequality for sustainable development in China’s rural areas.     

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。     

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。     

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。     

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。     

Geographical patterns and anti-poverty targeting post-2020 in China

Poverty has been a focus of Chinese government for a long time. It is therefore of great significance to investigate both the mechanisms and spatial patterns of regional impoverishment in order to adequately target Chinese anti-poverty goals. Based on the human-environment relationship and multidimensional poverty theory, this study initially develops a three-dimensional model encompassing human, society, and environmental factors to investigate the mechanisms of rural impoverishment as well as to construct an indicator system to evaluate the comprehensive poverty level (CPL) in rural areas. A back propagation neural network model was then applied to measure CPL, and standard deviation classification was used to identify counties that still require national policy-support (CRNPSs) subsequent to 2020. The results of this study suggest that CPL values conform to a decreasing trend from the southeast coast towards the inland northwest of China. Data also show that 716 CRNPSs will be present after 2020, mainly distributed in high-arid areas of the Tibetan Plateau, the transitional zones of the three-gradient terrain, as well as karst areas of southwest China. Furthermore, CRNPSs can be divided into four types, that is, key aiding counties restricted by multidimensional factors, aiding counties restricted by human development ability, aiding counties restricted by both natural resource endowment and socioeconomic development level, and aiding counties restricted by both human development ability and socioeconomic development level. We therefore propose that China should develop and adopt scientific and targeted strategies to relieve the relative poverty that still exist subsequent to 2020.     

基于面板门槛模型的中国旅游发展减贫效应研究

发展旅游业作为一种有效的减贫手段已引起政府和社会各界的广泛关注，当前急需科学评估旅游发展的减贫效应，以便为制定切实可行的旅游扶贫政策提供借鉴。基于中国2000—2015年31个省(市、自治区)的面板数据，利用熵值法评价了各地区旅游发展水平，运用面板门槛模型考察了旅游发展的减贫效应。结果表明：（1） 旅游发展存在显著的减贫效应，但因发展水平不同而存在门槛效应。（2） 减贫效应存在“东—中—西”阶梯式递增的变化特征。（3） 随旅游发展水平的提高，减贫效应具有逐步收敛的边际递减特征，其中旅游发展水平处于低区段时的减贫效应最大，中低区段的减贫效应次之，中高区段的减贫效应不显著，高区段的减贫效应进一步缩小，总体呈倒“J”型。基于此，提出了充分发挥旅游减贫效应的对策建议。     

中国县域贫困综合测度及2020年后减贫瞄准

贫困问题长期以来受到世界各国的重点关注。科学揭示农村贫困发生机制、贫困化格局和探究2020年后减贫瞄准策略,成为新时代中国农村贫困问题研究的重要议题。本文基于人地关系地域系统理论,多维度剖析了中国农村贫困的发生机理,构建了表征县域贫困压力的指标体系,运用BP神经网络模型对县域多维贫困压力指数进行了综合测度,识别出2020年后国家政策仍需重点倾斜的帮扶县,并划分出帮扶县的4种类型。结果表明：① 人类发展能力、自然资源禀赋、社会经济发展及由这三个维度构成的县域综合发展能力呈现出自东南沿海向西北内陆递减的规律,并与地势的三级阶梯呈现出一致性;② 2020年后仍需要国家政策倾斜的帮扶县有716个,主要分布在青藏高原高寒区、三级阶梯的过渡地带、西南喀斯特地区等生态脆弱区和少数民族集聚区;③ 识别的帮扶县可以划分为综合制约型一类重点帮扶县、人类发展能力制约型二类一般帮扶县、自然资源禀赋和社会经济水平制约型三类一般帮扶县,以及人类发展能力和社会经济水平制约型四类一般帮扶县,重点帮扶县主要集中在深度贫困地区。新时期中国贫困格局、贫困化机制、减贫路径及问题和模式,亟需深化创新精准扶贫的体制机制,这为重视和加强贫困地理学的研究提出了新机遇和新挑战。