精准扶贫视角下中国东北农村贫困地域性特征及成因

基于结构性问卷,采用入户访谈及问卷调查的方法,解析中国东北地区农村贫困空间格局与地域性特征,并对区域内部典型农村贫困区贫困问题的形成机制进行探讨与解构。研究认为： 东北地区农村贫困人口与贫困县集中分布在大兴安岭南麓和黑、吉、辽三省与内蒙古东部交界地区以及中俄、中朝边境地区,形成东、西两大片区,西部片区呈带状自北向南延伸,东部片区内存在两个团块状贫困人口集聚区,整体表现出“大集聚,小分散”的空间分布特征。② 区域内部存在5个农村贫困高发区,分别为中俄北部边境贫困高发区、中俄东部边境贫困高发区、松嫩平原贫困高发区、西部贫困高发区、中朝边境贫困高发区;农村贫困发生率“北高南低,西低东高”的特征明显。③ 农村贫困群体以中老年人为主,文化水平整体较低,吃穿与医疗保障问题突出;罹患疾病以及耕地不足、耕地利用率低是导致东北地区农村贫困的主因,发展现代农业和外出务工是消除贫困的重要途径。 ④ 区域内部存在西部农牧交错区、东部边境山地朝鲜族聚居区、东部平原与丘陵过渡区三大典型农村贫困区,西部农牧交错区农村贫困问题的产生主要受农业生产结构单一、农产品市场价格下行、农户自身思想认识落后、基础设施建设滞后、区域自然生态条件不利等多种因素的协同影响;东部边境山地朝鲜族聚居区农村贫困问题主要由劳动年龄人口的持续性外流所引发的系列效应导致;东部平原与丘陵过渡区农村贫困问题的出现主要受地理位置偏远、地形复杂导致自然灾害多发、耕地资源不足的影响。     

基于HLM和GWR的汪清县农村贫困成因探究

明确贫困成因是提高精准扶贫效率和稳定脱贫成效的基本前提。对偏远少数民族聚居区——吉林省汪清县农村贫困成因进行解析,采用多层线性模型(HLM)同时分析了家庭层次和环境层次因素对农村贫困家庭年纯收入的影响,并利用地理加权回归方法(GWR)探索了环境层次变量影响的空间异质性。研究结果显示： ① 汪清县贫困农户家庭层次因素对家庭年纯收入的影响强于环境层次因素,但环境层次因素的影响作用亦不可忽视; ② 剔除环境层次因素的影响后,绝大多数家庭层次因素对贫困家庭年纯收入存在显著影响; ③ 环境层次因素能够在不同程度上解释家庭层次因素影响效应的差异性; ④ 环境层次因素的影响在不同区域的作用方向和强度上存在显著差异。最后从村域发展环境、医疗就业、区域内部贫困差异方面提出改善建议。     

江苏省耕地细碎化评价与土地整治分区研究

在明确耕地细碎化内涵空间尺度特征的基础上,从资源规模性、空间集聚性和生产便利性3方面构建耕地细碎化空间测度体系,以江苏省为例,综合运用地理空间分析、数理统计分析等方法,开展了省域尺度耕地细碎化多维评价及相应的土地整治协同探讨。研究表明：① 江苏省资源规模属性值总体偏低,呈现苏北-苏中-苏南逐级递减的分异格局;空间集聚属性值总体较高,但区域差异明显,高值区主要集中在徐淮平原及里下河平原地区;利用便利属性值总体呈现与资源规模及集聚状况相反的格局特征,苏南明显高于苏中和苏北地区,两极分化明显,地域差异较大;② 在乡镇尺度对各分维属性进行耦合形成江苏省耕地细碎化指数,省域尺度下该指数呈现从北到南逐渐增加的格局特征,表现为北部的低值聚集区和西南部的高值聚集区;③ 基于区域耕地细碎化不同属性特征的层次组合特点,全省可划分为利用提升区、集约归并区、设施改造区、规模流转区、资源优配区和综合整治区6种类型分区,据此提出不同分区土地整治的主要整治方向及关键问题。     

山东半岛城市群经济联系空间格局演变研究

基于产业互补性、综合经济质量、经济距离等多角度修正传统引力模型,运用社会网络分析法,对2006~2015年山东半岛城市群17市经济联系空间格局演变特征进行可视化分析。结果表明：① 城市群经济联系强度缓慢增长,经济联系方向逐渐多样化,整体网络逐渐密集;② 城市群网络中心性水平始终偏低,点入点出度差距增大;③ 部分子群构成与行政区划分布不耦合,以济南、青岛为核心的两大经济圈间缺乏资源互通和产业交流。④ 交通技术创新、产业结构变动、要素资源流动是山东半岛城市群经济联系空间格局演变的主要影响因素。     

耦合生态服务的区域生态安全格局研究框架

在深入阐明生态系统服务与区域生态安全格局之间内在联系的基础上,根据人类社会与生态系统之间以生态服务流为纽带形成的反馈机制,提出基于驱动（Driver）-压力（Pressure）-状态（State）-影响（Impact）-响应（Response）区域生态安全格局研究框架。该框架有助于深入理解区域生态安全维持和区域生态安全问题形成的机制,拓展区域生态安全评估、生态安全格局维持和提升的视野。当前,耦合生态服务的区域生态安全格局研究有3个关键的前沿议题：① 生态服务需求和生态服务供给的空间耦合及其对人类活动的响应;② 维持生态系统服务流网络结构完整性和稳定性的人类活动阈值;③ 耦合人类生态服务供给和需求的区域生态安全评估模型。     

农村居民点耕作距离空间分布特征估测分析

基于探索性空间数据分析(ESDA)思想,提出一种耕作距离空间估测方法,定量分析农村居民点耕作距离的分布格局与分异特征。以广东省阳山县为案例,研究表明：① 耕作距离与耕地质量及地形等别存在一定的相关性,耕作半径愈小,地形愈低平的地区,居民点与较优的耕地愈集中;② 耕作距离在空间上呈现不均衡状态,随着距离尺度的增加,耕作距离的变化由低值聚类转为高值聚类状态,表明研究区耕地格局随耕作距离尺度上升变得更加分散;③ 估测方法考虑了农村居民点与耕地之间的关系,可以有效分析耕地与居民点之间的空间分布随耕作距离变化的规律,对农村居民点调整、高标准农田建设等工作的合理开展具有参照和一定指导意义。     

泛长三角城市资源环境压力演化特征及门槛效应

基于资源消耗和环境污染视角构建城市资源环境压力评价指标体系,探讨2000-2017年泛长三角城市资源环境压力时空演化特征及城镇化的门槛效应与作用机理。研究发现： ① 泛长三角地区资源环境压力呈逐年递增趋势,以“快速-中速-慢速”的节奏持续走高; ② 各城市资源环境压力均不同程度由低压力向高压力类型演替,并呈现“东高西低、南高北低”格局; ③ 经济增长、工业化水平及人口密度存在显著门槛效应,消费水平、固定资产投资、进出口贸易对资源环境压力具有显著正向作用,能源强度降低和技术创新水平提高有利于减轻资源环境压力,而环境规制和能源消费的影响作用不显著。     

基于Bootstrap-DEA模型环渤海地区海洋经济效率空间演化与影响因素分析

借助Bootstrap-DEA模型综合测算了环渤海地区17个城市海洋经济效率,并结合标准差椭圆和重心坐标方法,定量刻画了2000~2012年环渤海地区海洋经济效率空间格局演化特征,考察了影响空间格局演化的重要因素及其影响机制。结果表明：① 基于Bootstrap-DEA模型纠偏后的海洋经济效率更低,但准确性更高;计算得到的环渤海地区海洋经济效率总体上且呈现先上升后下降的趋势,低海洋经济效率的城市主要分布于渤海西南沿岸。② 从标准差椭圆分布来看,海洋经济效率总体呈现南（偏西）-北（偏东）的空间格局;从重心的移动轨迹来看,效率重心先向渤海西南部海洋经济区移动,再转向辽东半岛海洋经济区与渤海西部海洋经济区移动,最后转向山东半岛蓝色经济区移动。③ 针对海洋经济效率空间格局演化驱动机制的分析表明,区位优势对海洋经济效率产生正向影响,海洋产业结构和外商直接投资对海洋经济效率产生负向影响,资源消耗型海洋产业比重过大是导致海洋经济效率下降的主要原因。     

中国工业资源环境效率空间演化特征及影响因素

利用混合方向性距离函数构建工业资源和环境效率评价模型,并基于空间效应构建工业资源和环境效率影响因素分析模型,分析了2006年和2015年中国工业资源和环境效率的空间演化特征,剖析了工业资源和环境效率的影响因素及其作用机制。研究表明：① 中国工业资源效率总体较低且多年来有所下降,空间分异由“均衡分布”向“西高东低”转化,资源效率在空间上具有正相关性,且空间相关性有所提升。② 中国工业环境效率总体偏低且多年来略有下降,空间分异总体呈“H”型格局,环境效率具有显著的空间正相关性。③ 工业化水平和环境规制与资源效率呈显著负相关;对外开放与资源效率呈显著正相关,但作用逐渐变得不显著;劳动生产水平与资源效率显著正相关。④ 对外开放与环境效率显著正相关,但作用逐渐变得不显著;环境规制与环境效率提升呈显著负相关,但这种负向作用逐渐不显著;劳动生产水平与环境效率显著正相关;工业企业尤其是大中型企业数量的增多与环境效率显著负相关。     

城市贫困群体主观生活质量研究——以西安市典型社区为例

基于调查问卷和半结构式访谈的数据,以西安市典型社区贫困群体的主观生活质量为研究对象,分别采用语义差别法研究生活环境感知、熵权TOPSIS 法测算主观满意度、关联网络法分析生活感受特征。结果表明：① 贫困群体对生活环境感知存在局限性,感知能力较差,大多数人群感知结果偏向于正,形成主观感知与客观事实存在偏差的特征。② 贫困群体对生活质量感知较为敏感。就生活质量主观满意度而言,贫困群体主观满意度不高,离各指标的最优状态还相差甚远。4个典型地区贫困人群的主观满意度同处于中等偏低水平。就生活质量感受特征而言,贫困群体对其生活状况的感受整体上是消极的和负面的,生活的不满主要与工作状况、薪资水平密切相关,生活的满意感主要与邻里关系及交通条件等有关。③ 不同类型社区贫困群体感知差异显著,形成原因与典型社区的规划建设背景、所处地理位置、现有功能定位等因素有关。     

基于G-TOPSIS模型的贫困农户多目标发展评价——以云南福贡县为例

建立贫困农户多目标发展评价体系,实现不同发展目标下的相对贫困的精准识别与动态监测,成为新阶段扶贫开发的迫切需求。论文面向精准扶贫、乡村振兴和可持续发展战略,基于贫困农户的短期、中期和长期目标,构建基于G-TOPSIS综合评价方法的贫困农户多目标发展评价模型,结合障碍度模型揭示不同发展目标下贫困农户的发展水平、发展差距及其致贫因素,并基于地理探测器对不同发展水平农户减贫的影响因素进行探测。以云南省福贡县为例的研究区实证结果表明:① 研究区目前仍存在大量未脱贫农户,脱贫攻坚的压力依然较大,全面脱贫是福贡县当前最紧迫的发展目标;已脱贫人口距全国和全省农村居民平均发展水平还有较大差距,仍处于相对贫困状态,具有较高的贫困脆弱性,防止返贫、缓解相对贫困的任务艰巨。② 短期目标下,主要致贫因素为劳动力受教育年限、卫生厕所、安全住房、家庭人均纯收入、家庭健康状况;中长期目标下,与全国和本省相比,家庭人均纯收入、劳动力受教育年限、安全住房为主要发展短板。③ 不同发展水平贫困农户空间分布特征存在较大差异,贫困空间分异受基础设施、地形条件、经济区位、自然资源、交通区位等因素的综合影响,农户发展水平越低,空间异质性越强,受地理环境的影响越大。研究结果可为减贫与发展战略的实施与监测提供决策依据与可靠的技术决策支持。     

中国县域农村贫困化分异机制的地理探测与优化决策

农村贫困化是长期以来备受世界各国关注的焦点问题,消除贫困,实现共同富裕是中国全面建设小康社会的重大任务,科学揭示农村贫困化地域分异机制,成为实施国家精准扶贫战略的重要课题。论文以河北省阜平县为典型案例,运用地理探测器、多元线性回归等模型方法,诊断出县域农村贫困化分异的主导因素,揭示了农村贫困化分异的动力机制,提出了不同贫困化地域类型的扶贫政策与模式。结果表明：① 影响农村贫困化分异的主导因素包括地面坡度、人均耕地资源、到主要干道距离、到县城中心距离等,各因素对贫困发生率分异的决定力分别为0.14、0.15、0.15、0.17;② 不同类型区域农村贫困化的分异机制存在明显差异,可归纳为自然环境约束型、资源丰度约束型、交通区位约束型、经济区位约束型等四大类型;③ 根据阜平县各乡镇核心主导因素,进一步划分出单因素、双因素和多因素影响区域,县域整体呈现出以横向中心为双因素影响区,两侧为单因素与多因素并存的多极核心主导因素影响的农村贫困发生分异区;④ 不同驱动机制下的县域扶贫开发亟需因地制宜、尊重科学、讲求实效,有序推进精准扶贫与城乡发展一体化战略。     

秦巴山特困区农户生计资本及生计策略研究——以商洛市为例

基于秦巴山商洛地区农户问卷调查数据，在可持续生计框架下，聚焦不同群体之间生计资本状况，并探讨其农户生计资本对生计策略选择的影响以及生计资本的耦合性。结果表明：（1） 山区农户生计策略出现明显分化，依据非农收入比重分为纯务工型、务工主导型、兼业型和纯农型4种类型。（2） 调研样本中农户生计资本有限和不均衡，呈现金融资本和社会资本相对较高，自然资本、人力资本偏低的特征。非贫困户中兼业型生计资本总值最高，务工主导型、纯务工型次之，纯农型最低；贫困户中务工主导型生计资本总值最高，纯务工型、兼业型次之，纯农型最低。（3） 非贫困户中人均耕地面积、人均林地面积、耕地质量、职业技能水平、政治资源、就业网络对纯务工型农户向务工主导型、兼业型转变有着积极影响，家庭人均收入、男性劳动力比例则具有负向影响；家庭人均收入和职业技能水平对于纯务工型向纯农型转变有负向影响。贫困户中人均耕地面积、人均林地面积、政治资源对纯务工型农户向务工主导型、兼业型和纯农型转变具有正向影响，家庭人均收入、劳动力教育水平、职业技能水平、联系成本则具有负向影响。（4） 非贫困农户生计资本耦合度依次为兼业型＞务工主导型＞纯务工型＞纯农型；贫困农户则为兼业型＞纯务工型＞务工主导型＞纯农型。因此，开展农户可持续性生计研究，对于农户减贫、促进乡村地区发展具有重要意义。     

西藏自治区农牧民收入结构分析

依据入户调查资料 ,文章重点分析了现阶段西藏农牧民的收入结构 ,包括收入来源、收入性质、现金收入等内容 ,探索了不同地区 (农区、牧区、半农半牧区、一江两河农业开发区、城郊区等 )及不同收入段农牧民收入结构和收入来源的差异。通过分析发现西藏农牧民收入有以下特征 :①收入以实物为主 ,现金收入和可支配收入少 ;②城郊区农牧民收入多样化指数高 ,农牧民收入高 ,收入多样化指数与农牧民收入正相关 ;③低收入农户收入来源单一 ,抗风险能力弱 ,收入增加困难 ;④从生活质量看农区优于牧区 ,半农半牧区农牧民生活质量最差 ;⑤影响农牧民人均收入的主要因子为人均生产性投入、区域通达度等。     

Rural Poverty Patterns and Influencing Factors in Yunnan Province,China: Based on County Level Dataset

The identification of poverty at the county level is the precondition for poverty alleviation by formulating accurate strategies that are targeted for a certain area. Yunnan Province has the largest number of poverty counties in China. The vast number of people living under the poverty-line, and the deep degree of poverty across a wide distribution range, pose major challenges. Based on the rural poverty incidence data, this paper describes the rural poverty patterns in Yunnan Province in 2010 and 2015, and then it explores the main factors which influence the incidence and changes in rural poverty at the county level in Yunnan Province using a stepwise regression analysis method. This study found that the rural poverty in counties of Yunnan Province was deeply affected by natural conditions and the geographical environment. In 2010 and 2015, the rural poverty situation in the middle region of Yunnan Province was relatively light, while it was more serious in the northwest, northeast and south regions. The pattern of county poverty is in good agreement with the topography and landforms of Yunnan Province and the poverty-stricken areas. There are strong correlations between the incidence of rural poverty in Yunnan Province with both the annual per capita net income of rural residents and the degree of agricultural mechanization. These factors are related to the living standards and agricultural production necessary for the peasantry to sustain their livelihood. The change in the incidence of rural poverty at the county level in Yunnan Province from 2010 to 2015 is significantly correlated with changes in the value-added of the primary industries and the degree of agricultural mechanization. These correlations indicate that the development of primary industry plays a key role in the process of lifting rural residents in Yunnan Province out of poverty so they can achieve prosperity. Therefore, improving the annual per capita net income of rural residents and the degree of agricultural mechanization for rural areas in Yunnan Province are still the main points for focused efforts. In the current phase of poverty alleviation, Yunnan Province should emphasize increasing rural residents' income and agricultural production and management in order to formulate effective policies and measures for poverty alleviation.     

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。     

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。     

县域农村贫困化空间分异及其影响因素——以陕西山阳县为例

以国家扶贫开发重点县山阳县为研究区,通过空间自相关分析和分组分析方法探究山阳县农村贫困化的空间格局和类型;利用逐步回归、地理加权回归和地理探测器模型对山阳县农村贫困化影响因素进行分析,讨论影响因素效应水平的空间异质性及其交互作用。研究表明：① 山阳县农村贫困发生率具有较强的空间集聚性,形成6个热点集聚区和4个冷点集聚区;综合考虑农村贫困程度和空间连接性,将山阳县划分为低度贫困区、中度贫困区和高度贫困区。② 水网密度、到最近公路的距离、危房比例、农民人均可支配收入、外出务工人数比例、农户入社比例6个因素是山阳县农村贫困化的主要影响因素,各因素的影响效应具有空间异质性。③ 两因素交互作用要比单因素作用于贫困发生率时影响力更显著,各主要影响因素的交互作用类型有双因子增强型和非线性增强型两种。     

深度贫困地区农户脱贫稳定性测度及影响机理研究

农户脱贫稳定性研究可为深度贫困地区巩固脱贫攻坚成果和乡村振兴有效衔接提供重要的理论依据。论文基于可持续生计视角进一步厘定了“农户脱贫稳定性”概念,从自然资本、物质资本、社会资本、人力资本和金融资本5个维度构建了农户脱贫稳定性评价指标体系,选取地处深度贫困地区的贵州省天柱县为研究区,测算1295户样本农户脱贫稳定性指数,基于不同方法共同识别影响因素并探究影响机理,提出构建稳定脱贫的长效机制。结果表明：① 研究区农户脱贫稳定性指数整体水平偏高,脱贫稳定性较强,但农户个体差异性显著,其中物质资本和自然资本维度的脱贫稳定性较高,金融资本其次,人力资本和社会资本维度的脱贫稳定性较低,返贫风险较大;② 农户脱贫稳定性类型主要以一般型或稳定型为主,脱贫稳定性综合指数中各类型占比分布从高到低大致呈“水滴”特征,有12.44%的样本农户处于临界型,返贫风险较大;③ 技能培训、外出务工人口占比、土地流转、转移性收入占比、到乡镇政府距离和到主干道距离是影响研究区农户脱贫稳定性的主要影响因素;④ 构建了能力提升、产业培育、激发动力、完善基础设施和拓展就业“五位一体”的深度贫困地区农户脱贫稳定性长效机制。