皖西地区贫困空间分异的自然环境机理和区域减贫策略

贫困是困扰人类的世界性问题,区域性贫困是中国当前贫困问题的突出表现,而自然环境因素往往对区域性贫困产生重大影响。探讨贫困的空间特征及其演化,分析其地理成因,可为区域瞄准政策的制定提供重要依据。本研究以大别山连片特困区的皖西地区为例,聚焦自然环境,利用地理探测器和耦合协调模型,从乡镇尺度,通过分析主要自然环境因素对贫困空间分异的主导影响、交互影响及影响的地域类型,剖析自然环境的影响机理,研究结果显示:(1)平均坡度和平均高程对皖西地区贫困空间分异的影响最大,且各自然因素的影响具有交互性,说明皖西地区贫困的空间分异是多个自然因素综合作用的结果;(2)自然因素与贫困发生率的耦合协调关系存在明显空间规律,耦合协调度整体上由西南向东北递减,但不同自然因素影响的空间规律不同;(3)根据耦合协调度,可将自然环境对皖西地区贫困空间分异的影响归纳为自然环境低度影响型、自然资源中度影响型、自然环境高度影响型、自然环境极高影响型四种,不同类型的乡镇,其主导影响因素和影响过程具有明显差异;(4)文章提出提升城市化水平、调整农业结构、发展特色农业产业、生态补偿扶贫、异地搬迁扶贫等针对性的减贫措施。     

海南省农村多维贫困及影响因素的空间分异

贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。     

中国贫困地理研究及其学科范式

中国减贫事业具有世界意义。回溯中国贫困地理研究特征和学术贡献,归纳其学科范式,对今后地理学研究巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接,以及相对贫困问题,具有重要学科价值。基于CiteSpace 6.1.R2对1988—2020年中国知网（CNKI）和“Web of Science”(WOS)核心合集的中国贫困地理文献进行知识图谱分析。结果表明：(1)国家和区域减贫实践促进了中国贫困地理研究机构、作者和发文数量逐渐增长,反映贫困地理研究的需求导向性;(2)城乡减贫政策差异和异构形成了中国乡村贫困地理和城市贫困地理研究分异格局,反映贫困地理研究的城乡二元性;(3)减贫政策调整与社会主要矛盾转化推动了中国贫困地理研究学科范式的变迁,反映了贫困地理研究的范式演进性;(4)在地理学学科范式框架下,发展地理学和贫困地理学以贫困地理研究为共同领域,发展地理学旨在建构减贫过程、方法和决策,而贫困地理学重在解构贫困过程、方法和决策,代表了两个“学科”共同的研究基础和不同的学术话语表达。     

空间贫困研究及其对我国贫困地理研究的启示

20世纪90年代以来,国际上关于空间贫困研究的成果越来越丰富,逐渐成为欧美发达国家和相关国际组织制订地域减贫政策的重要依据,极大地延伸和拓宽了世界贫困地理的研究深度和广度。在阐述空间贫困概念、指标体系和研究方法的基础上,评述了空间贫困影响因素与特征、空间贫困地图与绘图、空间贫困政策评估与设计等空间贫困研究的主要内容。在此基础上,分析了我国贫困地理研究的现状和不足,提出重点从空间贫困地理资本、空间贫困陷阱机理和空间贫困地图研制等3个方面加强我国贫困地理的研究工作,有助于丰富我国贫困地理理论和方法体系,对于丰富我国社会地理学具有重要的科学、理论和学术意义,对于我国可持续性减贫和构建和谐社会具有重要的决策借鉴和实践推广意义。     

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。     

秦巴山集中连片特困区农户多维贫困测度与影响机理分析——以商洛市为例

中国扶贫瞄准单位已下沉到农户单元,发展和完善农户尺度的多维贫困测度方法是精准配置扶贫资源、提高扶贫效率的关键。通过借鉴“人”“地”和“业”关系理论构建了“能力—资本—环境”多维贫困综合评估框架,以秦巴山特困区商洛为例,通过多维贫困测度体系对农户进行综合测度,识别样本区多维贫困户,进而与建档立卡贫困户进行对比分析,并探讨了多维贫困发生的主要影响机理,最后依据多维贫困户剥夺维度的组合划分不同类型。研究结果表明:① 有245户被识别为多维贫困户,239户被识别为非多维贫困户,多维贫困户与非多维贫困户在能力维度、资本维度和环境维度均存在较大差异;② 有84.08%的多维贫困户与建档立卡贫困户相重叠,多维贫困户在综合维度和单维度的贫困程度均较深;③ 多维贫困发生主要受“人”的发展能力和生产能力、“业”的金融资本、物质资本以及“地”的地理条件和区位的弱势或剥夺的影响;④ 多维贫困户划分为发展缺失型、复合贫困型、生存环境恶劣型和综合贫困型4类。     

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。     

中国儿童多维贫困时空格局变化及其影响因素

儿童是社会发展的未来,相对于具有劳动能力的成年人,儿童群体更易陷入严重的多维贫困状态,因此探讨儿童多维贫困的时空动态变化及其影响因素具有重要的理论价值和实践意义。以中国25个省、市、自治区为研究区,使用A-F法从住房、照料、教育、健康、营养维度对2010—2016年中国儿童多维贫困进行测度,并结合空间自相关、地理探测器等方法对其时空格局及影响因素进行研究。结果表明：① 2010—2016年中国东中西部儿童多维贫困指数均呈下降趋势,儿童多维贫困在住房、照料、教育、健康、营养各维度均得到有效改善;② 2010—2016年中国儿童多维贫困、各维度贫困存在空间分布差异,呈现“东—中—西”部儿童多维贫困指数阶梯式递增的空间特征;③ 2010—2016年中国城市、农村儿童多维贫困情况均得到改善,空间分布向着“东—中—西”贫困指数阶梯式递增的格局转变,但农村儿童多维贫困指数始终远高于城市;④ 家庭情况、城镇化水平是影响儿童多维贫困空间分异的重要因素,抚养能力、经济水平、教育环境是影响儿童多维贫困的次要因素。综合来看,各影响因素的交互作用对儿童多维贫困空间分异的影响远超过单因素,教育环境与抚养能力、城镇化水平与医疗资源、家庭情况与抚养能力为影响儿童多维贫困的主导交互因素。     

中国老年人贫困脆弱性时空变化及障碍因子分析

综合老年人贫困与脆弱性的现有研究成果较少,该文基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,以中国28个省(市、区)为研究区域,从暴露风险、敏感性和应对能力维度构建中国老年人贫困脆弱性评价指标体系,运用空间自相关、时空跃迁等方法分析2011—2018年中国老年人贫困脆弱性时空变化特征,并运用障碍度模型探讨其影响因素。结果表明：(1)2011—2018年老年人贫困脆弱性得到实质性改善,区域间绝对差异与相对差异逐年递减;(2)老年人贫困脆弱性在空间上整体呈现“东—中—西”阶梯式递增特征,具有较强的转移惰性,并受周边区域影响较大;(3)影响老年人贫困暴露风险的主要障碍因子分别为慢性病、房屋结构和居住方式,妇女人口、农村人口和经济支持是影响老年人贫困敏感性的主要因素,制约老年人应对贫困能力提升的主要障碍因素为住房资产、土地资产和社交活动。     

新疆农村贫困化空间分布及影响因素探究——以荒地镇为例

在国家大力推进精准扶贫的政策背景下，分析不同地区贫困成因的差异性具有重要意义。本文以新疆维吾尔自治区莎车县荒地镇为研究区，通过地理探测器和地理加权回归模型探究该区贫困人口和状态的空间分布及其影响因素，研究结果表明：1)荒地镇农村贫困化呈现一定范围内集聚分布的特征，镇域中部和北部地区的贫困发生率明显高于其周边地区，中部的贫困地区由中心向四周扩散，北部的贫困发生率低于中部。2)导致贫困的主要因素包括距主干道距离、人口密度和男性人口所占比例。3)距离主干道的距离与贫困发生率呈现出明显的正向相关的关系，距离镇中心的距离与贫困发生率呈现出一定的负相关关系，人口密度与贫困发生率呈现出明显的负相关关系。4)依据不同地区贫困形成的主导因素，贫困地区可以划分为道路制约型和人口制约型，其中道路制约性主要分布在荒地镇的东南地区，而人口制约性主要分布在北部地区。针对不同成因的农村贫困，本文提出应该采用不同策略的扶贫措施。     

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。     

喀斯特山区相对贫困特征及影响因素分析

相对贫困是当前实现可持续发展目标重点关注的问题之一。研究从社会剥夺的视角,构建生活水平、可行能力和经济状况3个维度的相对贫困测度体系,对贵州省花江示范区581户农户的相对贫困进行了定量研究,分析其空间特征,并运用地理探测器探测影响贫困的地理要素,结果显示：(1)花江示范区相对贫困程度较深,贫富差距较大,相对贫困农户的生活水平和可行能力较差;(2)地处海拔高、坡度大、地形起伏度大的区域农户更容易陷入相对贫困;(3)地理探测器的交互作用探测显示各因子间有显著的交互作用,自然因素是影响相对贫困的主导力量,是相对贫困形成、发展及演化的基础,社会因素对相对贫困也具有一定影响。测度花江示范区相对贫困水平,探究其影响因素,这对于实现花江示范区区域可持续发展以及各国应对喀斯特山区相对贫困的难题具有较好的理论意义。     

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。     

贫困动态的测度方法与演化机制

将贫困视为一个动态现象与过程逐渐成为学术界共识。尽管国内外相关成果丰硕,但迄今鲜有对贫困动态研究进行系统梳理。本文立足于现有文献,开展贫困动态研究的回顾与展望。首先,解析了贫困动态的内涵及类型;其次,分别从单维和多维角度归纳了贫困动态测度方法的原理、优缺点及数据来源;第三,从持续时间、家庭生命周期变化、代际传递和时空演变四方面系统梳理了贫困动态研究脉络;第四,基于经济学、社会学和地理学视角,分别从经济、发展和空间层面对贫困动态发生机制进行了解析。在对以上内容进行简要评述的基础上,展望了未来值得进一步探究的若干贫困动态议题,希望能够为贫困动态研究提供有益借鉴,并为巩固扶贫成果、完善扶贫政策提供理论支撑。     

发展地理学视角下中国多维贫困测度及时空交互特征

探索贫困监测评估指标体系及区域间贫困时空交互动态特征对当前中国可持续减贫研究具有重要意义。基于发展地理学视角,引入面板向量自回归（PVAR）模型并结合人类发展分析路径与SDGs全球指标框架识别影响中国贫困的致贫和减贫因素,以此测度多维贫困指数,进而采用探索性时空数据分析（ESTDA）方法揭示多维贫困的时空交互特征。结果表明:① 中国当前贫困监测评估的致贫因子包括农作物受灾比和社会总抚养比,减贫因子则涉及人均GDP、人均社会保障支出、人均公共卫生支出、每万人医院数、新型农村合作医疗参合率、植被覆盖率、人均教育支出、高校数量、人均科学研究与试验发展支出、人均文化事业经费。② 2007—2017年中国省域收入贫困、健康贫困、文化贫困及多维贫困状况得到显著改善,全国综合贫困程度年均下降5.67%,部分省域的不同维度贫困内部出现差异化。③ 研究期内省域间多维贫困局域空间格局表现为较强的空间动态性,并呈现由东部向中、西部增大的变化态势;省域间多维贫困指数随时间演变呈现强的空间依赖关系,形成以西北和东北为高值区向四周递减的变化格局。④ 邻接省域多维贫困交互的时空网络以负向关联为主,仅有陕西与河南、陕西与宁夏、青海与甘肃、湖北与安徽、四川与贵州、海南与广东形成空间上较强的减贫协同关系。研究成果对当前中国精准扶贫战略实施尤其是2020年后预防返贫具有重要的参考价值。     

贫困地理学的基础理论与学科前沿

中国的减贫实践证明,地理学在服务国民经济建设和支撑减贫瞄准与扶贫决策中发挥着重要学科价值。然而,由于基本概念模糊、基础理论滞后、学科体系不健全,“理论贫困”成为制约贫困地理学创新发展的最大短板。本文在解析贫困核心概念的基础上,系统剖析了贫困地理学作为一门分支学科的学科性质、基础理论、研究对象、研究内容与框架,提出了未来贫困地理研究中的前沿领域。结果表明：① 贫困是指与一定标准相比,人们所享受的各种福利处于劣势、缺少或不足的状态,具有多维性、区域性和动态性特征。在测量标准上,绝对贫困强调“极小值”,相对贫困强调“平均值”。在瞄准对象上,个体贫困关注个人福利或能力的缺失与不足,区域贫困则是从空间视角关注个体福利背后的“区域福利”。② 贫困地理学是一门研究贫困地区的形成、分布、地理特征及其与环境的关系和反贫困措施的学科,以贫困地域系统为研究对象,以“贫困—环境”关系为研究核心,具有综合性、交叉性和区域性特点。贫困地理学的基础性理论包括空间贫困理论、区域贫困理论和多维贫困理论,其研究内容与框架包括3个维度、2大要素、2类对象、2大标准。③ 贫困地理学需要进一步强化贫困地域系统演化、区域贫困测度、相对贫困瞄准、贫困监测模拟、减贫效应评估、区域可持续发展模式等方面的基础研究。     

转型时期中国城市贫困地理的实证研究——以广州市为例

研究辨析了综合贫困(Multiple Deprivation)与贫困概念、总结综合贫困的指标体系和研究方法,评述国外地理学对综合贫困空间的研究内容.再利用广州市最低保障数据和五普数据构建综合贫困的指标体系,采用因子分析法总结贫困主因子,并求得各街道综合贫困得分.发现广州市内城区和外围局部地区存在综合贫困累积型分布的状况,呈现"圈层 局部放射"的综合贫困空间总体形态,内外城贫困特征有一定差异,是历史、政策和市场等多种力量长期综合作用的结果.研究对拓展中国转型期贫困地理研究视角和指标体系有一定的裨益.     

深度贫困区多维贫困测度及影响因素研究——以甘肃省岷县东部山区为例

科学揭示深度贫困区的贫困发生机制、贫困特征及致贫因素,对于目前脱贫攻坚返贫预警机制构建和2020年后相对贫困阶段扶贫开发政策的制定具有重要意义。本文采用A-F方法,构建农村家庭收入、健康、生活质量、教育4个维度11个指标的多维贫困指标体系,基于参与式农村评估(PRA)方法,访谈调查甘肃省岷县东部山区119户农村家庭,从农村家庭户主个体特征、农村家庭特征及村庄地理位置3个因素选取9个变量,定量分析了农村家庭多维贫困特征及致贫因素。研究结果表明:(1)深度贫困区农村家庭普遍呈现出多维贫困特征,多维贫困发生率H、多维贫困指数MPI随剥夺贫困值增加呈现下降态势;(2)研究区农村家庭的主要致贫因素为学历、疾病、收入来源和人均收入;(3)户主个体特征、农村家庭特征及村庄地理位置各变量均对农村家庭的多维贫困产生影响,尤其是户主年龄、常年生病病人数与多维贫困状况呈现显著正相关,户主文化程度、人均耕地面积呈现显著负相关。     

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。     

基于可持续生计的精准扶贫分析方法及应用研究——以四川凉山彝族自治州为例

可持续生计框架是辩证思考贫困的影响因素及其形成过程的理论总结,有助于对精准扶贫进行规范化和系统化的研究。本文以可持续生计框架为蓝本,构建基于可持续生计的精准扶贫分析框架,并从影响农户生计的内因和外因视角,讨论精准扶贫的多维贫困识别指数(MPII)的基本构成。以四川省凉山州作为案例区域,建立具有本土特色的MPII指标体系;识别出420户贫困户,其中80.48%(338户)的建档立卡户与识别结果重叠;与建档立卡农户相比,所识别贫困农户在各单个维度和综合维度都几乎处于更劣势的水平,识别效果更加精准。根据贫困原因的相似性,可将贫困农户划分为人力资本贫困型、基础型资本贫困型、社会资本贫困型、多维资本贫困型、生计环境恶劣型等五种类型,并针对不同的贫困类型提出相应的帮扶措施。