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。     

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。     

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。     

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。     

秦巴山区村域稳定脱贫测度及返贫防控风险识别——以重庆市城口县为例

深度贫困地区农村实现稳定脱贫、建立返贫防控机制是后2020时代的现实要求,更是精准扶贫与乡村振兴承上启下的紧密衔接。以强度生态脆弱与集中连片特困复合地区重庆市城口县为研究区域,基于脱贫稳定性测度模型、障碍度模型和最小方差模型等方法对城口县60个行政村、1950个农户进行多维脱贫稳定性空间分异特征和返贫风险模式探究。研究发现：① 样本村脱贫稳定性等级分布总体呈现前端窄小、中部突出的“葫芦状”结构,各地区多维脱贫稳定性总体不高且存在空间异质性;② 城口县返贫风险可识别为双风险模式、三风险模式、四风险模式和五风险模式4种模式及各阻力因素多元整合主导的11种返贫风险类型,人力资本、发展机会等涉及农户可持续增收、动态抗风险能力及内生动力的要素逐渐成为现阶段返贫防控及减贫路径依赖的重点;③ 立足区域特征,把继续攻坚和稳定脱贫、防止返贫摆在同等重要位置上,因村施策提高群众抗风险能力,精准织密防止脱贫群体的返贫网。     

黄土高原村域多维贫困空间异质性研究——以宁夏彭阳县为例

黄土高原属于生态环境脆弱与农村经济贫困的复合区域,研究其村域多维贫困及空间异质性有助揭示乡村贫困原因及空间格局。以宁夏彭阳县为研究区,运用A-F法对村域多维贫困进行测度,并结合空间自相关、地理探测器和回归分析方法对其空间异质性进行了系统分析。结果表明：① 研究区农户多维贫困程度较深,K = 3时,多维贫困指数（MPI）为0.045,平均剥夺份额0.361,主要致贫维度是住房、健康和教育,贡献率分别为0.263、0.245、0.227,收入维度贡献率仅占0.130;② MPI空间自相关Moran's I值为0.2,即存在正相关,呈现“南北高,中部低”的格局;③ 地理探测器结果显示行政村到镇中心的距离、村平均高程、村委会到主要河流的距离是影响MPI空间异质性的主要因子,其决定力q值分别为0.552、0.396、0.326,且在最小二乘线性回归（OLSR）和分位数回归（QR）中均通过了1%的显著性检验;④ 各因子间的相互作用形成了黄土高原农户福利缺失、基础设施落后与产业发展受阻、乡镇政府职能被削弱的村域多维贫困空间分异机制。⑤ 最后提出推进新型城镇化建设,实现公共服务均等化,从根源上解决农村医疗、住房、交通设施落后等难题的建议。     

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。     

贫困山区乡村发展类型识别及振兴路径研究——以河南省栾川县为例

乡村发展水平精准评估及类型划分是乡村振兴研究的热点问题,可为分类分阶段实施乡村振兴战略提供科学依据。论文以河南省栾川县为例,融合行政村普查、电子地图POI等多源数据,从村域尺度构建多维发展测度指标体系,开展乡村发展水平的多维评估和类型识别。结果表明：① 栾川县乡村多维发展水平总体较低,中等及以上发展的村庄数占比为45.89%,并且任意2个维度间相互作用对解释多维发展指数的空间分异有非线性增强作用。② 乡村多维发展水平空间分异特征明显,发展水平高的村庄集中分布在县城附近及重点乡镇所在地,发展水平低和较低的村庄则主要分布在县域边界以及中部乡镇交接区域。③ 单维发展水平呈现较为显著的集聚分布特征,但不同维度间空间集聚格局有所差异。其中,地理区位和自然本底发展水平较高的村庄主要集聚在资源禀赋好、地势较为平坦的地区;地理区位、人口发展、经济基础和社会福利4个维度发展水平较高的村庄主要集聚在县城、乡镇政府所在地和旅游景区附近。④ 根据多维发展评估结果和优势因素,将村庄划分为优先振兴型、预备振兴型、保留维持型、衰退搬迁型和优先搬迁型5种类型。研究根据不同类型村庄的发展特征,提出振兴路径和发展策略。     

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。     

武汉市新城区乡村发展水平评价及规模等级结构研究

论文以行政村为研究单元,从乡村聚落、土地、人口、经济和人居环境5个维度出发,构建乡村发展水平的评价指标体系,运用空间自相关、热点分析和位序-规模法则等分析和评价乡村发展水平的空间格局及规模等级结构。结果显示：① 武汉市新城区乡村发展水平空间分异明显,存在显著的空间集聚特征。乡村发展水平高的行政村集中分布在黄陂区南部与东西湖区东部的交界处、汉南区东部和江夏区北部,发展水平一般及以下的行政村广泛分布。② 新城区乡村发展规模符合位序-规模法则,且高位次行政村发育不足,中低位序行政村广泛发育,乡村规模较为分散,城镇化水平有待提高。③ 新城区乡村聚落等级体系呈现出金字塔结构,并与按市场原则(K=3)分布的中心地理论模型相接近,中心地等级较低。最后基于研究结果提出乡村发展的政策建议。     

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。     

重庆市贫困农户生计资本的空间格局及影响因素分析

探索贫困农户生计资本的空间格局及其影响因素,对当前区域性多维贫困测度和致贫机理研究具有重要意义。以重庆市16个扶贫重点县的贫困农户调查样本为基础数据,采用聚类分析、探索性空间分析(ESDA)等方法刻画贫困农户生计资本的空间格局特征,借助最小二乘法(OLS)和空间回归模型(SLM和SEM)探索贫困农户生计资本空间格局的影响因素。研究发现:研究区贫困农户生计资本存在显著空间差异,贫困深度与贫困广度并无明显的正向关联性;多种资本匮乏型在渝东北更为集中,地区内贫困农户脱贫难度相对更大;生计资本在空间分布上呈现出正相关性,低值区在渝东北的集聚程度相对更高,区域内贫困现象与广义地理要素的共生性更强;相对于OLS和SLM,SEM被证实是最适用于该研究的计量模型,地形起伏度、少数民族比重、人均耕地面积、城镇化水平、第一产业比重、县镇交通时间等是影响区域贫困农户生计资本的重要因素。     

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。     

基于ESDA的中原经济区县域经济发展水平差异及驱动力分析

以县域为研究单元,使用GDP、人均GDP、地均GDP作为测度因子,运用ESDA方法对2003~2013年中原经济区县域经济发展水平进行定量测度与空间表达研究。结果表明:2003年以来中原经济区县域经济发展水平相似的地区在空间上存在集聚分布,但空间差异性呈先缩小后扩大趋势,经济发展趋于不平衡。局部差异方面,"高高"区主要集中在以郑州市区为核心的中部地区;"低低"区主要集中在区内的东部、东南部并有向北部转移的趋势。集聚效应、区位条件、边界效应是影响中原经济区县域经济发展水平的主要因素。     

农户贫困脆弱性测度及其影响因素——基于秦巴山区的实证分析

防止致贫返贫、建立脱贫长效机制是巩固拓展脱贫攻坚成果的关键落脚点。探究农户贫困脆弱性及其机制可为建立预防致贫返贫机制提供思路和借鉴。通过构建贫困脆弱性分析框架和测度体系,以秦巴山区为例,测度农户贫困脆弱性水平,分析贫困脆弱性差异,采用分位数回归模型揭示农户贫困脆弱性的影响因素。结果表明：① 农户贫困脆弱性水平均值为0.046,贫困脆弱性等级呈现“纺锤形”分布。② 农户贫困脆弱性水平及不同维度间差异明显。补贴依赖型、务农主导型农户受健康冲击或教育压力大且适应力薄弱,贫困脆弱性较高。多元型和纯务工型农户具有低风险与低敏感性,适应力较高,贫困脆弱性较低。③ 农户的暴露风险、适应力具有地域分异性,中山区农户自然风险较高且高贫困脆弱性的农户比例大;河谷川塬区农户的适应力较高。④ 建档立卡贫困识别与贫困脆弱性评估结果具有一定差异。⑤ 农户贫困脆弱性受家庭层面的户主受教育程度、健康水平、职业类型、社会连接度、政策依赖性、非农就业人数、生计多样性以及村域层面的地形起伏度、道路可达性、与河流的距离以及教育可及性等因素的影响。     

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。     

黄河流域“五位一体”综合评价体系建构与空间差异研究

以黄河流域116个地级市为研究单元,建构了由经济、政治、文化、社会和生态等维度构成的“五位一体”综合评价体系。运用组合权重法、加权TOPSIS法对各细分维度和综合发展进行空间差异分析,基于耦合协调模型和空间自相关法对耦合协调性和空间集聚性给予实证研究。结果表明：（1）“五位一体”综合发展在黄河流域呈现东南高、西北低的空间格局,高等、中高等地市多分布于流域东部的山东、河南大部及四川东南部,而流域西北众多地市则因自然环境恶劣、人口分布稀疏、经济基础较差等,综合发展为中等或较低水平。（2）细分维度上,黄河流域各地市间经济维度差距较大,生态维度差距较小。此外,五大细分维度呈现出较大的空间形态差异。（3）协调发展上,黄河流域多数地市“五位一体”耦合程度较低,维度间协调发展潜力较大。（4）空间集聚上,黄河流域各地市在五大细分维度上均存在较强的空间正相关,集聚程度为政治维度>文化维度>社会维度>生态维度>经济维度。     

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。     

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。     

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。