秦巴特困连片区生态资产与经济贫困的耦合关系

以秦巴特困连片区为例,利用遥感定量测量的方法对研究区生态系统功能和效益价值进行了评估,从自然、社会、经济三方面构建适合于特困连片区县域间进行对比的经济贫困评价指标体系,并对研究区生态资产与经济贫困的耦合协调度进行了分析。结果表明:秦巴特困连片区大部分县市生态资产与经济贫困存在较高的耦合度,具体表现为生态资产较低的地区,其经济贫困程度越高,生态资产与经济贫困协调程度以及发展的综合水平越低,生态资产与经济贫困为共生关系;进而得出应该将生态资产管理纳入地区扶贫大格局中的结论。最后,从退耕还林、生态移民、生态旅游以及生态城镇建设四个方面对特困连片区加强生态资产管理促进经济脱贫展开了讨论。     

武陵山片区自我发展能力测算及时空演变分析——基于2005、2008和2011年县级数据的实证

连片特困区的贫困是特殊的区域性贫困,减贫与发展的关键在于形成区域自我发展能力。了解连片特困区自我发展能力的现状、制约因素和时空演变规律就显得十分重要。本研究基于中观的视角,将区域自我发展能力理解为产业能力、市场能力、空间能力和软实力四个维度耦合的复杂系统,通过构建多指标综合测算方法,测算了连片特困区的典型代表武陵山片区2005、2008 和2011 年各县市的自我发展能力,并对其时空演变特征与趋势进行了分析。结果表明：① 武陵山片区自我发展能力整体偏低且发展不平衡;② 空间能力和软实力是制约武陵山片区自我发展能力提升的两块短板;③ 2005-2011 年间,武陵山片区自我发展能力各维度间的一致性逐渐增强,自我发展能力内部结构更为合理;④ 武陵山片区自我发展能力空间上呈“东南部相对下降,北部整体上升”的趋势,并且产业能力、市场能力、空间能力和软实力均有自身明显的演变趋势。     

中国连片特困区经济韧性测度及影响因素分析

巩固脱贫攻坚成效,提升抗风险与自我发展能力对连片特困区而言意义深远。经济韧性作为反映区域经济应对冲击时抵抗、恢复、调整及转型能力的指标,能够有效评估连片特困区的抗冲击能力和返贫风险。基于中国12个连片特困区的地市级数据,通过构建综合指标体系及核心评估变量对其经济韧性进行了测度与对比,并运用多种回归模型识别主要影响因素,结果发现:① 连片特困区经济韧性小于非连片特困区,二者虽均呈逐年递增趋势,但非连片特困区增速略快。进一步对指数分解后发现,连片特困区与非连片特困区经济韧性的差距主要来自于适应与调整能力的差异。② 罗霄山区、燕山—太行山区、大别山区经济韧性均值最高,而滇西边境山区、六盘山区、四省藏区最低,东西差异明显。③ 大部分片区经济韧性逐年递增,经济韧性越高的片区往往增速越快,但四省藏区、六盘山区、吕梁山区经济韧性出现下降趋势,其中,吕梁山区下降最明显。在对不同片区经济韧性分解后发现,不同片区间适应与调整能力差异最大,创新与转型能力差异最小。④ 地理区位、人均固定资产投资、外贸依存度、财政自给水平、地方财政教育经费支出、专利授权数等变量对连片特困区经济韧性存在显著影响。⑤扶贫政策有利于增强片区经济韧性,经济韧性较低的片区对扶贫政策的依赖程度更高,其中,四省藏区、六盘山区、滇西边境山区对扶贫政策依赖最为严重。     

美、日促进集中连片特困地区减贫的经验借鉴

我国新一轮扶贫攻坚战聚焦14个“集中连片特殊困难地区”。这些地区贫困程度深,贫困面积广,致贫原因复杂,同时面临环境退化、生态脆弱等严峻问题,扶贫、减贫难度非常大。本文以美国阿巴拉契亚、日本北海道两个典型地区为案例,分析国外对集中连片落后地区进行保护性开发的措施和成效,总结可供我国集中连片特困地区借鉴的经验,并从构建合作框架、提升基础设施、完善公共服务、加大扶贫力度、导入绿色产业、重视生态建设等方面,提出促进我国集中连片特殊困难地区资源开发、生态保护和经济发展有机结合的对策建议。     

武陵山片区经济增长益贫性与空间差异演变——基于2000-2011年县域数据的实证分析

连片特困区区域发展和经济增长益贫性是当前研究的热点,但鲜有文献考察连片特困区经济增长的益贫性。以国家连片特困区区域发展与扶贫攻坚“先行先试”区域武陵山片区为研究对象,分析了近12 年来经济增长益贫性的时空差异、空间差异演变规律以及增长益贫性差异对空间差异的影响。研究发现：① 近12 年来,武陵山片区经济增长总体上具有益贫性,但时空差异明显,其中重庆、贵州片区为益贫性增长,湖南、湖北片区分别为涓滴式增长和均衡增长;② 武陵山片区内部区域差距呈先上升后下降的演变趋势,湖南、湖北、贵州、重庆4 个分片区内部差距是最主要的贡献,片区间的差距次之。4 分片区内,湖南片区内部差距最大,其次是贵州片区,重庆、湖北片区最小;③ 经济增长益贫性对空间差异演变有重要的影响,但影响程度受贫困增长曲线斜率（益贫、益富程度） 的制约。最后,针对武陵山片区整体以及4 个分片区分别提出了提升经济增长益贫性、空间格局优化的思路与建议。     

集中连片特殊困难地区村域空间贫困测度指标体系研究

在阐述多维贫困和空间贫困概念内涵及其指标基础上,提出了集中连片特殊困难地区村域空间贫困测度指标体系构建的基本原则,即强调科学性和主导性原则、重视数据的可获得性和测度的可操作性、体现减贫与反贫困的新要求、突出区域性和空间刻画能力。据此,构建了包括经济、社会、环境和政策4个维度,收入和消费、市场连通性、人口状况、学有所教、病有所医、老有所养、住有所居、劳有所得、地貌要素、自然灾害、生态安全、农业生态、粮食安全和政策的实效性共13个指标组,27个原始指标或生成指标构成的集中连片特殊困难地区村域空间贫困测度指标体系。进一步讨论了空间贫困测度指标的检验、获取方法和空间化等关键问题。     

秦巴山连片特困区地形起伏与人口及经济关系

为了探讨地形要素对连片特困山区人口格局、经济布局和贫困程度约束作用,基于Arc GIS10.0空间分析技术与SPSS18.0统计分析工具,利用SRTM3-DEM数据,分别对中国典型贫困山区——秦巴连片特困区80个县区的地形起伏的空间特征,地形起伏与人口经济格局之间关系进行探析,并且对秦巴山区发展适宜性进行评价。结果表明:1.秦巴山区各县区地形起伏、人口密度、经济发展水平呈现出显著的由西北向东南方向递减的梯度空间规律。2.区域地形起伏与所在县区人口密度、三次产业结构存在显著的空间负相关,即地区地形起伏越大,人口密度越小,经济发展受限制越强,相反地形越平缓,经济活动则越活跃,人口的空间分布更为集聚。3.地形起伏度是决定区域经济发展的主导因素,但对秦巴山区深入研究发现,市辖区的人口分布与经济发展受地形起伏约束较小,究其根本原因是:市辖区在地方财政收入、基础设施投入力度、人才引进、资源支配、招商引资等方面存在明显的支配地位和集聚优势,较大程度上抵消地形对经济发展的限制。     

中国14个连片特困地区的森林转型及其解释

利用MODIS土地覆盖数据,分析了2002-2013年中国14个连片特困地区森林转型的特点,探明了连片特困地区林地变化的趋势及其空间异质性。在此基础上,选择空间变量,建立线性回归模型探究林地面积变化的影响因素,得出连片特困地区森林转型所遵循的路径。结果表明,2002-2013年间,中国14个连片特困地区林地面积净增加106554.75 km²,增长率为11.93%,森林进入转型后期,即森林面积净增加阶段;秦巴山区、武陵山区、西藏地区东南部、四省藏区东部、燕山—太行山区东部是林地增长的热点区域,而林地增长冷点区域则主要分布在800 mm等降水量线以北的广大区域、大别山区和滇桂黔石漠化区东部;非农人口的增加以及林业工程的实施都对林地面积的增加有显著的促进作用,中国14个连片特困地区的森林转型主要遵循着经济发展路径和国家森林政策路径。在连片特困地区,应加快小城镇建设的步伐,同时依托其丰富的自然资源,因地制宜地发展乡村生态旅游业;国家森林政策方面,应将连片特困地区作为生态建设重点区域,切实保护中国的森林资源。     

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。     

大别山连片特困区相对资源承载力评价

大别山连片特困区是国家划定的连片贫困区,摸清片区自然、生态质量、经济及综合资源承载力空间分布并进行资源承载力评价,是对该区域扎实开展精准扶贫、精准脱贫工作的基础和前提。采用改进的相对资源承载力模型,分别以片区所属三省及中部六省作为参照区,采用定性与定量相结合的方法,对片区内每个县域的自然资源、生态质量、经济资源及综合资源相对承载力进行分析和评价。研究结果表明,片区内大部分县域的自然资源承载力好于参照区,基本呈现北弱南强的地理分布特点;各县域生态质量资源承载力一般,经济资源承载力普遍较差,大多数县域综合承载力处于超载状态,但超载程度不高。进一步优化片区内产业结构、提高科学用地水平是大别山连片特困区扶贫开发工作的有效举措。     

云南省区域经济空间格局及其演化

从地理研究的基本维度:科学维度、价值维度和伦理维度角度研究了云南省16个州市的区域经济空间格局及其演化。把度量经济发展水平的11个分指标用TOPSIS方法综合测度,得出了云南省16个州市1993~2008年的经济发展水平指数,并用泰尔指数、基尼系数、变异系数和极差计算了差异。得出云南省经济发展的格局:昆明成为增长极,滇中、滇西北地区经济发展水平提高,昭通经济衰退与西南保山、临沧、普洱成为云南经济水平最低地区。从1993~2008年,云南省16个市州间的经济发展水平相对差异不断缩小,但区域经济发展水平最高地区和最低地区间绝对差距不断变大。最后提出了提高区域经济发展促进人地关系协调发展的建议。     

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。     

基于县域数据的云南省农村贫困格局及其影响因素研究（英文）

对县域农村贫困的认识是扶贫开发精准施策的基本前提。云南省是我国贫困县数量最多的省份,贫困人口多、分布范围广、贫困程度深、扶贫难度大。本文基于农村贫困发生率数据刻画了2010年和2015年云南省县域农村贫困格局,并运用逐步回归分析探索影响云南省县域层面农村贫困发生率及其变化的主要因素。研究发现,云南省县域农村贫困受自然条件和地理环境的影响颇深,2010年和2015年,在空间上均呈现出中部地区贫困程度较轻,西北、东北和南部地区贫困程度较深的整体格局,县域贫困格局与云南省地形地貌、集中连片特困区有较强的吻合性;云南省县域农村贫困发生率与农村居民年人均纯收入和农业机械化程度有较强相关性,这两个指标关系到农村居民生活水平和维持生计的农业生产情况;2010–2015年,云南省县域农村贫困发生率的变化与第一产业增加值和农业机械化程度显著相关,说明第一产业的发展在云南省县域农村居民脱贫致富的过程中起到关键作用。因此,对云南省农村地区而言,农民年人均纯收入以及农业生产水平的提高仍是其脱贫解困的主攻方向,云南省在脱贫攻坚阶段应重点围绕农民增收和农业生产经营两方面制定有效的扶贫政策措施。     

基于DPSIR模型的六盘山集中连片特困区生计安全评价

生计安全是可持续发展最基本的需求,对于区域发展、削减贫困具有重要意义。本文以六盘山集中连片特困区为例,基于DPSIR模型建立了生计系统安全的DPSIR评估模型,构建了测度六盘山片区69县(区)生计安全水平指标体系,进而揭示生计安全空间分异格局及其影响因素,总结了生计安全演变的特征。结果显示:(1)2003年、2008年和2013年三个研究期,65%以上的县域生计安全为"不安全"和"较不安全","较安全"和"安全"状态的县域数量较少,六盘山区生计安全总体水平不高;3个时段内主要生计安全状态分别为"较不安全"、"不安全"、"较不安全"。(2)六盘山生计安全的高值簇集聚明显。热点区域来看相对稳定,集中在六盘山区的东南部、西北部;低值聚簇空间格局变化较大,经历了扩大到缩减的过程,相对集中片区东南部和西北部。(3)生计安全的变异系数自东北向西南呈现高至低相间分布格局。景泰县、会宁县、安定区、华池县、崆峒区等6个县区是生计安全明显提高的县域;湟源县、靖远县、武山县、甘谷县、秦安县等13个县区生计安全明显下降。     

1980~2010年中国集中连片特困地区公路可达性演化研究

以14个中国集中连片特困地区为研究对象,基于1980年、1995年、2010年的公路网络数据,定量分析公路网络结构及公路可达性的演化,并通过对公路可达性的空间自相关分析,探讨14个中国集中连片特困地区的公路可达性空间格局演化趋势。研究结果表明：1995~2010年,14个中国集中连片特困地区的公路网络结构不断优化,但优劣排名具有较稳定的继承性。1980~2010年,网络可达性有不同程度地改善,网络可达性的优劣排名具有稳定性;栅格可达性相对较好的为罗霄山区、吕梁山区、大别山区等,相对较差的西藏、四省藏区、新疆南疆三地州;根据1980~2010年网络可达性的空间集聚关系,将14个中国集中连片特困地区的可达性空间格局演化趋势划分为维持原样型、趋于集聚型、趋于均衡型3个类型。     

连片特困地区物流业发展的减贫效应测度

为科学测度连片特困地区物流业发展的减贫效应，基于熵权-TOPISIS模型对贫困程度进行评估，并以综合贫困指数为被解释变量，表征物流业发展水平的6个指标(货物周转量、物流业增加值、公路网密度、规模以上工业产值、社会消费零售总额和货物平均运距)为解释变量，引入空间杜宾模型(SDM)计量县域尺度下物流业发展对区域减贫的直接影响和空间溢出效应。研究表明：物流业增加值、路网密度和规模以上工业产值对区域减贫具有显著的直接效应，物流业增加值每增加10⁸元，本县(区)的综合贫困指数将降低0.060；货物周转量、公路网密度和规模以上工业产值对区域减贫的间接(空间溢出)作用明显，本县(区)货物周转量每增加10⁸ t·km^-1，毗邻县(区)的综合贫困指数将降低0.020。均衡物流产业的空间分布、完善物流基础设施和调动贫困县(区)物流需求，是发挥物流减贫效应的有效措施。     

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。     

川滇黔接壤地区自然灾害危险度评价

川滇黔接壤地区是中国自然灾害极易发区,高频度、高强度的自然灾害已经给该区域社会经济发展造成严重威胁。通过对川滇黔接壤地区主要自然灾害的实地调查和数据分析,构建地震、泥石流、崩塌滑坡、洪涝、干旱、冰雹和低温冷害等7个主要灾种的危险度评价指标体系和评价指标数据库,利用GIS空间分析功能获取研究区自然灾害危险度综合评价图。结果表明：川滇黔接壤地区自然灾害表现出“两线一区”的基本格局,即小江-安宁河深大断裂、金沙江沿线和乌蒙山区3个自然灾害高危险区。宏观地质构造和地貌形态是控制川滇黔接壤地区自然灾害分布格局的主要因素。高度危险和极度危险区威胁的国土总面积、总人口、GDP总量都占到研究区的一半以上,防灾减灾成为该地区发展中不可忽视的关键问题。研究也发现自然灾害对农村区域影响更加显著,因此在该地区社会经济发展和扶贫开发中,特别是乌蒙山区集中连片特困地区开发中要高度重视自然灾害的影响。     

中国集中连片特困地区公路交通优势度及其对经济增长的影响

通过集成公路网络密度、城市邻近度和加权平均出行时间等指标,测量了2012年中国14个集中连片特困地区680个县(市、区)的公路交通优势度,对其空间格局进行综合评价,并通过选择拟合程度最优的SEM模型探讨了公路交通优势度对经济增长的影响。研究发现:114个集中连片特困地区680个县(市、区)的公路网络密度、城市邻近度和加权平均出行时间的差异较大,公路交通优势度呈现偏右的正态分布;2将公路交通优势度从优到劣分为4个等级,第一等级为大别山区、罗霄山区、吕梁山区、燕山—太行山区;第二等级为秦巴山区、六盘山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化区;第三等级为滇西边境山区、大兴安岭南麓山区以及四省藏区;第四等级为西藏区和新疆南疆三地州;3SEM模型的拟合优度高于OLS模型和SLM模型,结果显示,公路交通优势度对经济增长具有较明显的推动作用,公路交通优势度每提升1个百分点,对其经济产出的贡献达到0.193%,提高公路网络密度能提升公路交通优势度,进而促进当地经济增长。     

基于定位大数据的中国集中连片特困区人口流动空间格局及其影响因素分析

14个集中连片特困区(简称“贫困片区”)是我国人口流动剧烈区域之一,目前关于揭示贫困片区人口流动规律的研究尚不多见。该文利用2019年春节前后实时动态腾讯定位大数据与社会经济指标构建地理加权回归模型并进行耦合分析,揭示14个贫困片区人口流动的空间格局及其影响机制。结果表明：(1)总体上贫困片区人口流出明显,呈现出东、中部片区人口流出活跃,西部片区人口流入一般活跃的格局,且东、中部片区的净流出量明显高于西部片区的净流入量。(2)教育资源供需矛盾、三次产业发展以及贫困人口数对人口流动的影响较大,其中,二、三产业发展是吸引人口流入的主要因素,而教育资源供给矛盾、贫困人口多、第一产业附加值低是人口流出的主要影响因素。(3)东、中部片区人口流出主要缘于贫困人口基数大、教育资源不足,西部片区人口流入主要受二、三产业就业机会多的影响。最后提出贫困片区在乡村振兴阶段的发展建议。