中国城市化与非农就业增长的空间格局及关系类型

城市化与就业是中国目前经济社会发展中的热点问题,充分认识城市化与就业之间相互作用关系对于指导中国城市化与就业健康有序发展具有现实意义。在梳理中国城市人口与就业统计口径变更的基础上,选用第五、第六次人口普查及相关统计年鉴数据,利用莫兰指数和地理加权回归探讨中国地级行政单元尺度城市化与非农就业增长的空间特征及相互关系。研究表明：① 2000-2010 年间中国城市化与非农就业均呈现出快速增长的趋势,绝对增长均表现为大城市主导,相对增长则表现出向中心城市周边扩散的趋势;② 莫兰指数揭示出中国2000-2010 年间城市化与非农就业增长空间分布呈现出极化趋势,且两者空间分布格局类似;③ 通过对地理加权模型回归系数划分得到各区域城市化与非农就业增长的关系类型,全国大部分地区城市化与非农就业呈现出协调发展的趋势,城市化滞后区域主要有青海、甘肃中东部及四川盆地中部,重庆、新疆以及部分省会城市出现了一定程度的城市化超前。据此提出,各地区应根据自身实际情况,制订差异化的城市化发展战略。     

乡镇尺度贫困地图绘制及空间贫困陷阱检验——以皖西地区为例

基于个体福利和区域综合发展指标,采用Arc GIS、Geo Da等分析工具,以乡镇为研究尺度绘制皖西地区贫困地图,分析贫困的空间演化并检验空间贫困陷阱的存在。结果显示:皖西地区存在贫困的空间集聚现象和一定的空间贫困陷阱。基于个体福利水平的空间贫困区相对分散,空间集聚程度有增强的趋势,但局部空间依赖性呈减弱趋势;基于区域发展综合水平的空间贫困区相对集中,整体空间集聚程度较低且逐渐减弱,局部空间依赖性呈增强趋势。这表明空间贫困和贫困陷阱的发生与发展不单受自然因素的制约,社会经济因素也可能造成空间贫困,整体发展较好地区的区域贫困问题值得关注。     

内城区户籍贫困空间剥夺式重构研究——基于南京10843份拆迁安置数据

采用南京内城区2001-2011 年期间10843 户贫困家庭的拆迁安置数据,探讨内城区户籍贫困空间格局及其重构特征。通过空间自相关与空间聚类等研究方法,对城市拆迁发生前内城区22 个街道的贫困家庭分布格局分析发现:① 样本贫困群体在街道尺度上社会经济属性相对均质,主要贫困属性因子的空间自相关性不强;② 内城区户籍贫困空间格局具有良好的历史延续性,总体上呈分散布局并遵循着自然渐进式的空间演化模式;③ 拆迁安置导致内城区贫困空间发生由中心至边缘、由分散到集中的重构,而且这种贫困空间边缘化过程具有强烈的不可逆性;④ 贫困家庭的物质居住条件通过拆迁安置得以改善,代价是因搬离内城而远离商业区、重点中小学、三甲医院和地铁站点等城市优质公共资源。内城区贫困空间剥夺式重构过程中,城市优势区位的丧失有可能导致贫困家庭的交通、就业与生活成本增加,向上流动机会减少。     

不同地理环境下"空间贫困陷阱"分异机制比较——基于大别山与黄土高原的实证

脱贫攻坚战的打赢使贫困治理的目光转向缓解相对贫困,脱贫人口与相对贫困人口的重合性决定了集中连片特困地区仍将是我国解决贫困问题的主战场。以大别山区的新县和黄土高原地区的延长县为例,以贫困发生率为因变量,从“人”、“业”、“地”3个维度选取自变量,综合运用空间自相关和地理探测器等方法,解析不同地理环境下贫困空间分异模式与作用机制。结果表明：大别山区贫困空间集聚为点状和团块状相间分布为主,黄土高原地区则以团块状为主。大别山区“地”和“业”2个维度对空间贫困作用显著,黄土高原地区则“人”、“业”、“地”3个维度相对均衡。承载空间“地”的资源丰度带来的生存压力不同两地贫困形成机制的差异所在,黄土高原地区基于足够的生存资源,在相对封闭的空间中形成3个维度的负向循环累积,而大别山区在资源匮乏作用下,个体生存理性抉择下选择外出务工,从而打破贫困累积的循环。     

中国女性贫困特征与影响因素研究

后扶贫时代将性别因素引入贫困研究的理论与实践,有利于制定针对贫困女性的脱贫政策。在构建女性贫困分析框架基础上,利用城乡最低保障人口数据和中国综合社会调查数据（CGSS）,从空间和个体2个层面分析女性贫困特征,使用二元logistics回归分析方法辨析中国女性贫困的影响因素。研究结果表明：(1)中国女性相对贫困深化,呈现地区差异性和空间聚集性;(2)女性在多维贫困的广度和深度上都大于男性;(3)陷入多维贫困的女性主要受到就业、人力资本和资产剥夺;(4)中国拥有着独特的女性贫困影响机制,户籍制度、文化思想观念和劳动力市场就业是影响女性贫困的主要方面。期望以此丰富贫困地理和女性地理研究,为提升扶贫质量和制定基于性别的可持续发展政策奠定基础。     

贫困本质与贫困地区发展

作者从贫困关系图解出发，认为自然，社会和历史综合因素形成了贫困，并在发展过程中不断加剧着相对贫困。贫困的本在于人的贫困。市场经济对贫困地区的发展具有双重效应，从长远看，贫困地区的持续稳定发展必须对贫困的人进行改造；近期操作上，在稳定解决粮食温饱的前提下，应选择好与资源相匹配的优势产业和支柱产业。     

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。     

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。     

甘肃省县域农村贫困的空间演化分析

贫困地区的空间识别是精准扶贫政策制定的重要依据。运用变异系数、泰尔指数、马尔科夫链和探索性空间分析方法对甘肃省1984~2015年86个县（市、区）域农村贫困指数差异的空间演化过程及其特征进行了实证分析。研究表明：甘肃省县域农村贫困指数差异总体下降,并表现出“缩小—扩大—缩小”的阶段性特征,演化过程趋于稳定;同时,甘肃省农村贫困存在空间集聚现象,呈现出集中分布和稳定性特征。其中,河西走廊地区和兰州地区的部分县域农村贫困程度较低,存在空间集聚现象,且集聚范围不断延伸;定西市、陇南市、甘南州、临夏州等地区县域农村贫困程度较深,也表现出较强的空间集聚现象,但集聚范围在不断缩小,且显现出碎片化特征。     

南京城市户籍贫困人口的时空分异格局

以城市居民最低生活保障统计数据为基础,运用ESDA的方法,探讨2000—2017年南京城市户籍贫困人口的时空分异格局,并从居住空间分异的视角出发,归纳总结出南京城市户籍贫困空间格局的演化过程与机制。研究表明：① 贫困人口的空间分布沿袭了2000年“大分散,小集中”的特点,且分布状态进一步趋于分散,空间集聚则呈现出“核心-边缘”结构,“核心”即热点区域基本都位于绕城公路以内;② 未成年、无业、有就业能力（尚未正式就业）和刑释解教的贫困群体,尤其是刑释解教且无业的贫困群体,是当下城市贫困空间治理重点关注对象;③ 相比于2000年,目前南京城市户籍人口的贫困地域产生了明显分异,可划分为隐蔽型、安置型和复合型三种类型贫困人口聚居区;④ 在政府职能、市场机制和社会行为的交织作用下,南京城市户籍贫困空间重构的同时,也经历了从显性到隐性的转向。     

贵州省乡村贫困空间格局与形成机制分析

以贫困态势严峻、区域内部贫困差异大的贵州省为研究区,分析了贵州省区县层面乡村贫困的空间异质性和空间依赖性格局,定量测度了乡村贫困空间差异的影响因素和因素效应的空间差异性,进而归纳了贵州省乡村贫困的形成机制。结果发现,贵州省区县乡村贫困具有时空稳定性,呈现出东、南、西部高而中、北部低的“马蹄”形空间异质性格局。区县贫困存在较强的空间依赖性,“高-高”型贫困地域即空间贫困陷阱区域,集聚分布在贵州省的东南部、南部。定量模型发现,坡度、到所在市中心的距离、青少年人口占比、少数民族人口占比是导致贵州区县层面乡村贫困空间差异的显著因素,且这些因素的效应水平呈现出不同的空间模式。产业发展受限、劳动力流动性差、金融和人力资本积累不足是贵州贫困空间形成的主导机制。最后建议扶贫政策层面应将基于地方和基于人的政策相结合。     

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。     

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。     

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。     

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。     

中国丘陵山区农村贫困时空格局及其演变机制研究——以江西省于都县为例

解决区域性整体贫困问题是全面建成小康社会的前提。丘陵山区是中国农村贫困人口的聚集区,开展丘陵山区贫困时空格局及其演变机制研究对实现贫困地区转型发展与乡村振兴具有重要的理论意义。论文以江西省于都县为例,以村域为研究单元,采用空间自相关、核密度估计、地理探测器等模型方法刻画了于都县农村贫困地理格局及其分异特征,识别了丘陵山区驱动农村贫困化的主导因子,揭示了农村贫困化的驱动机制。结果表明：① 丘陵山区农村贫困化存在明显的地域分异规律和空间集聚性特征,且聚集效应随减贫力度加大有所减弱;② 坡度、行政村到县城中心的可达度、路网密度和公共服务点数量是丘陵山区农村贫困化分异的主导因子,且随时间推移,资源禀赋不足对农村贫困化的驱动作用有所减弱,区位条件对农村贫困化的驱动作用逐渐增强;③ 不同时期丘陵山区农村贫困化地域分异的主导因素有所不同。农村贫困化有其自然和人文根源,科学减贫政策的制定与实施需以深化贫困发生机制理论认知为基础,协同推进区域性贫困和个体性贫困的减轻,从而实现贫困地区转型发展和乡村振兴。     

国家级贫困县脱贫力空间格局及分异机制

以截至2018年底中国已实现脱贫的154个贫困县为样本,构建脱贫力指标以衡量全国脱贫县相对脱贫效果,系统分析贫困县脱贫力的空间格局特征;利用相关分析和地理探测器等方法,剖析自然环境特征、区位交通条件、农业现代化水平、区域经济发展水平、公共服务设施水平等5个维度共19个驱动因子对脱贫力的作用程度及其区域差异。结果表明:贫困县脱贫力可划分为高度脱贫力、次高脱贫力、中高脱贫力和基本脱贫力4个等级,空间分布呈现不均衡态势,且脱贫率与脱贫力不同步;坡度、到主要干道距离、到最近地级市距离、人均农业机械总动力和人均财政收入等5个因子与贫困县脱贫效果显著相关,共同作用于脱贫力的空间分异,且对4个等级脱贫力影响程度差异显著。     

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。     

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。     

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。