蔡 進(jìn)，邱繼勤，駱東奇

·土地保障與生態(tài)安全·

山地村域耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)性分析

蔡 進(jìn)1,2，邱繼勤3，駱東奇1

（1. 重慶工商大學(xué)長江上游經(jīng)濟(jì)研究中心，重慶 400067；2. 重慶工商大學(xué)公共管理學(xué)院，重慶 400067；3. 重慶工商大學(xué)工商管理學(xué)院，重慶 400067）

探索耕地壓力與農(nóng)村貧困的內(nèi)在關(guān)系，對于基于耕地資源視角下的農(nóng)村貧困治理具有重要的意義。該研究在實地調(diào)研數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，以云南省鎮(zhèn)沅縣109個行政村為研究單元，運(yùn)用加權(quán)求和法、耦合度協(xié)調(diào)度模型等研究方法，對耕地壓力與農(nóng)村貧困的耦合關(guān)系進(jìn)行研究。結(jié)果表明：1）鎮(zhèn)沅縣村域尺度耕地壓力指數(shù)與農(nóng)村貧困指數(shù)均較高，利用ArcGIS10.2平臺對空間分布進(jìn)行刻畫，呈現(xiàn)“中部低、東西部高、南北部次高”的特點(diǎn)；2）耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合水平較高，耦合度值達(dá)到0.79，空間格局特征表現(xiàn)為：呈現(xiàn)區(qū)域整體高度耦合狀態(tài)，耦合程度由中部地區(qū)向東西部逐漸降低，呈現(xiàn)“山脊”結(jié)構(gòu)特征，即中部耦合程度高，兩邊耦合程度低。耦合水平空間關(guān)聯(lián)格局顯示，高-高集聚區(qū)主要分布于恩樂鎮(zhèn)，低-低集聚區(qū)主要分布于振太鎮(zhèn)；3）耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果顯示，鎮(zhèn)沅縣主要以勉強(qiáng)協(xié)調(diào)、輕度協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)3中類型為主，空間分布呈現(xiàn)出整體協(xié)調(diào)、局部失調(diào)的特征，空間關(guān)聯(lián)格局呈現(xiàn)高-高集聚區(qū)集中于振太鎮(zhèn)，低-低集聚區(qū)集中于恩樂鎮(zhèn)的特點(diǎn)。4）耕地壓力與農(nóng)村貧困具有雙向倒逼與脅迫關(guān)系，一方面耕地壓力增大會加劇農(nóng)村貧困程度，另一方面農(nóng)村貧困又會提高耕地壓力。

農(nóng)村；貧困；耕地壓力；耦合協(xié)調(diào)；空間格局；鎮(zhèn)沅縣

0 引 言

中國經(jīng)過多年大規(guī)模的扶貧開發(fā)，農(nóng)村的貧困形態(tài)已由經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后、政策制度缺失形成的面上貧困，轉(zhuǎn)變?yōu)橛赊r(nóng)戶個體能力、特殊地理環(huán)境與資源要素條件約束下的地緣性貧困[1]。其中，資源要素匱乏成為阻礙貧困治理的一大障礙，特別是作為農(nóng)民最重要的生計資本——耕地資源，它的數(shù)量、質(zhì)量與利用效益是影響農(nóng)村貧困形成的重要因素之一，也是促進(jìn)貧困農(nóng)戶脫貧增收的重要途徑[2-3]。目前中國農(nóng)村貧困人口主要集中于邊遠(yuǎn)、資源稟賦差、生態(tài)環(huán)境惡劣的山區(qū)，特別是耕地資源壓力大的區(qū)域，耕地資源匱乏性與貧困人口的空間分布具有高度重疊性[4-6]。全國14個集中連片特困地區(qū)的農(nóng)民人均耕地面積僅為0.09 hm2，且耕地破碎度大、地塊分散、坡耕地多、基礎(chǔ)設(shè)施水平落后，耕地資源的質(zhì)量低，利用效益不高[1]。行政村作為農(nóng)村基層治理單元，是各項扶貧措施的最終落地，村域尺度的耕地壓力影響著農(nóng)村貧困的發(fā)生以及扶貧項目的開展。因此，構(gòu)建耕地壓力與農(nóng)村貧困綜合評價指標(biāo)體系，探索耕地壓力與農(nóng)村貧困的耦合關(guān)系，對于基于耕地資源視角的農(nóng)村反貧困具有重要的現(xiàn)實意義。

西方學(xué)者普遍認(rèn)為耕地資源與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有密切的關(guān)系，耕地利用效益如何，影響著農(nóng)村貧困的發(fā)生。Pichon認(rèn)為耕地資源與人類活動的具有相互影響的關(guān)系，而耕地資源的分布、數(shù)量和質(zhì)量在一定程度上也影響著人類活動的分布與強(qiáng)度[7]。Palmer-jones等基于印度的研究發(fā)現(xiàn)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展是消除農(nóng)村貧困的關(guān)鍵因素，而耕地資源的數(shù)量和質(zhì)量與農(nóng)業(yè)發(fā)展水平密切相關(guān)，灌溉條件是保證耕地質(zhì)量的關(guān)鍵，應(yīng)加強(qiáng)包括灌溉條件在內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升耕地質(zhì)量，緩解因耕地數(shù)量不足而造成的農(nóng)村貧困[8]。Kam認(rèn)為耕地質(zhì)量差是造成農(nóng)村貧困形成的重要因素之一，貧困程度較深的地區(qū)主要分布在質(zhì)量較差的區(qū)域[9]。耕地的距離也是影響貧困發(fā)生的重要因素之一，特別是在干旱半干旱地區(qū)，耕地距離城鎮(zhèn)越遠(yuǎn)，發(fā)生貧困的概率就越大[10]。健全的土地流轉(zhuǎn)（租賃）制度能夠鼓勵貧困農(nóng)民通過出租土地來獲得收入的增加[11-12]。國內(nèi)學(xué)者對耕地資源與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系存在2種不同的看法：一是在宏觀區(qū)域上，耕地資源的面積與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。郭景威提出經(jīng)濟(jì)的增長在一定程度上是以犧牲耕地資源為代價，城市化促使農(nóng)地非農(nóng)化速度加快，耕地面積迅速減少[13]。蔡銀鶯等認(rèn)為耕地面積的減少與經(jīng)濟(jì)增長具有一定的規(guī)律，即耕地面積減少速度會隨著GDP的增加而增加，但超過了一個臨界點(diǎn)之后，減少的速度就會下降直到停止[14]。二是在微觀個體農(nóng)戶上，耕地資源對農(nóng)戶的收入具有顯著正向影響。趙麗等從微觀農(nóng)戶視角出發(fā)，研究了不同區(qū)域耕地資源與農(nóng)民收入的關(guān)系，認(rèn)為貧困山區(qū)農(nóng)民人均純收入與耕地面積呈正相關(guān)關(guān)系，而發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民人均純收入與耕地面積呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，耕地數(shù)量與農(nóng)民收入的正負(fù)相關(guān)關(guān)系及產(chǎn)生差異的原因與農(nóng)民的收入來源及收入結(jié)構(gòu)關(guān)系密切[15]。耕地的破碎度、耕地利用效益與貧困發(fā)生的關(guān)系是學(xué)者們研究的重點(diǎn)，在貧困山區(qū)耕地利用方式對貧困農(nóng)戶脫貧具有重要的影響[16-17]。當(dāng)前土地制度改革滯后于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，極大地限制了耕地資源的合理流動，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益的提高和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，合理改革農(nóng)村土地制度有利于促進(jìn)耕地流轉(zhuǎn)，增加農(nóng)民收入[18-19]。

梳理現(xiàn)有研究成果，學(xué)者們研究了耕地的面積、破碎度、耕作半徑等因素與農(nóng)戶收入的相互關(guān)系，從宏觀的角度提出了貧困治理的措施。但是，相關(guān)研究至少在以下3個方面有待改進(jìn)：一是耕地與貧困的相互關(guān)系研究仍停留在單一維度，未綜合考慮耕地的社會屬性和自然屬性，以及貧困的多維性；二是研究視角上，主要以耕地的某一要素與農(nóng)戶收入水平的相關(guān)性研究為主，較少考慮二者的耦合協(xié)調(diào)性；三是沒有構(gòu)建多維度的耕地綜合壓力評價指標(biāo)體系。鑒于此，本文在梳理和總結(jié)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，文章以村域為尺度，在構(gòu)建耕地壓力綜合評價指標(biāo)體系和農(nóng)村多維貧困指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型，對二者的耦合協(xié)調(diào)性進(jìn)行研究，在一定程度上為研究耕地與貧困發(fā)生的相互關(guān)系提供理論參考，對鄉(xiāng)村反貧困理論體系具有一定的補(bǔ)充。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

鎮(zhèn)沅彝族哈尼族拉祜族自治縣（以下簡稱鎮(zhèn)沅縣）是云南省普洱市下轄縣之一，位于云南省西南部、普洱市北部，云貴高原西側(cè)，100°21′～101°31′E、23°24′～24°22′N之間，其區(qū)位圖如圖1所示。地處“兩山一江”（哀牢山、無量山與瀾滄江）之間。橫斷山脈縱谷區(qū)東南余梢，云嶺余脈的哀牢山和無量山縱貫全境，與河流相間，構(gòu)成北高南低、北向南走的“五谷五嶺”地貌輪廓。鎮(zhèn)沅平均海拔1 376 m。氣候歸屬亞熱帶季風(fēng)區(qū)，地貌復(fù)雜，氣候垂直差異突出，形成熱帶、亞熱帶、暖溫帶3種氣候類型。全縣轄8鎮(zhèn)1鄉(xiāng)109個村，總?cè)丝?1.3萬人，居住著彝、哈尼、拉祜等22種民族，其中少數(shù)民族人口12.14萬人，占總?cè)丝?6.87%。國土面積4 223 km2，其中山區(qū)面積占97.7%。有林地面積342.25萬hm2，活立木蓄積總量3 434.12萬m3，森林覆蓋率達(dá)71.99%，是國內(nèi)一類林區(qū)縣。2001年被認(rèn)定為國家級扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣，全縣有貧困鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）3個、貧困村76個、建檔立卡貧困人口10 611戶37 677人，主要致貧原因是缺技術(shù)和疾病，其中缺技術(shù)4 608戶16 430人、占43.43%；因病致貧1 225戶4 424人、占11.54%。

圖1 云南省鎮(zhèn)沅縣區(qū)位圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究以鎮(zhèn)沅縣109個行政村為研究對象，數(shù)據(jù)主要涉及村域?qū)用娴耐恋乩?、生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)和農(nóng)戶調(diào)查等方面，所有基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)均經(jīng)過粗差剔除和地理校正，時間節(jié)點(diǎn)為2018年。其中，為了使空間分布更直觀和美觀，以及數(shù)據(jù)處理方便。將村社之間的飛地進(jìn)行了合并處理，并且剔除了哀牢山自然保護(hù)區(qū)。數(shù)據(jù)主要來源與處理如下：

1）土地利用數(shù)據(jù)：包含耕地面積、后備耕地資源面積、土地流轉(zhuǎn)面積、有效灌溉面積、生產(chǎn)道路密度等統(tǒng)計數(shù)據(jù)和耕地圖斑、坡度等矢量數(shù)據(jù)。主要由鎮(zhèn)沅縣國土資源局提供土地利用變更數(shù)據(jù)。

2）實地調(diào)研與統(tǒng)計數(shù)據(jù)：主要來源于2018年5月進(jìn)行的實地調(diào)研，收集了鎮(zhèn)沅縣9個鎮(zhèn)（鄉(xiāng)）109個行政村的相關(guān)數(shù)據(jù)。包括“兩不愁、三保障”（不愁吃、不愁穿，教育、醫(yī)療、住房有保障，以下簡稱“兩不愁、三保障”）、“三留守”（留守老人、留守兒童、留守婦女，以下簡稱“三留守”）人口、農(nóng)村恩格爾系數(shù)、集體經(jīng)濟(jì)水平、地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生次數(shù)、居住危房數(shù)量、無技能勞動力、殘疾和重病人數(shù)以及未參加產(chǎn)業(yè)培訓(xùn)的人數(shù)等計量數(shù)據(jù)，并通過計算獲取各項指標(biāo)占比以及極差標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行處理。

1.3 研究方法

1）耕地壓力指數(shù)與農(nóng)村貧困指數(shù)測度模型

結(jié)合鎮(zhèn)沅縣區(qū)域?qū)嶋H情況，在借鑒有關(guān)學(xué)者研究的基礎(chǔ)上[20-21]，構(gòu)建耕地壓力指數(shù)與農(nóng)村貧困指數(shù)測度模型。測度模型由若干維度構(gòu)成，每個維度下分別設(shè)置了若干評價指標(biāo)，通過維度綜合權(quán)重（計算方式同指標(biāo)權(quán)重）對各維度進(jìn)行加權(quán)求和，分別求得研究區(qū)村域耕地壓力指數(shù)（Cropland Pressure Index，CPI）和農(nóng)村貧困指數(shù)（Rural Poverty Index，RPI），構(gòu)建測度模型如下：

式中為維度個數(shù)；為相應(yīng)維度下的指標(biāo)個數(shù)；F為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值；w為指標(biāo)權(quán)重；w為維度權(quán)重，CPI、RPI∈[0,1]。權(quán)重的分布能夠反映指標(biāo)的重要程度，常用的方法有主觀權(quán)重法和客觀權(quán)重法，層次分析法（Analytic Hierarchy process，AHP）是一種典型的主觀權(quán)重法，基于專家的經(jīng)驗和已有的知識來確定重要程度。熵值法（EVW）是一種典型的客觀權(quán)重法，是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與計算獲得權(quán)重，為了實現(xiàn)主客觀權(quán)重的統(tǒng)一，采用AHP權(quán)重法和EVW賦權(quán)法來共同確定指標(biāo)權(quán)重[22]。

2）耦合協(xié)調(diào)度模型

耕地資源是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的基礎(chǔ)，在一定程度上影響著農(nóng)村貧困的發(fā)生，而農(nóng)村貧困的發(fā)展對耕地資源的利用方式有著顯著影響。耕地壓力與農(nóng)貧困之間相互作用、相互影響、相互促進(jìn)的程度正好反映了二者之間協(xié)調(diào)發(fā)展程度，在借鑒相關(guān)學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上[23-24]，構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型見如下：

式中為耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合度；為描述耕地壓力的評價指標(biāo)；()為耕地壓力測度函數(shù)；為描述農(nóng)村貧困的評價指標(biāo)；()為農(nóng)村貧困測度函數(shù)；為耦合協(xié)調(diào)度；為耕地壓力和農(nóng)村貧困綜合指數(shù)。

為保證兩者間的耦合程度測算有意義，本文令()與()分別表示耕地壓力和農(nóng)村貧困得分排名，排名數(shù)值越小即為耕地壓力指數(shù)（農(nóng)村貧困指數(shù)）越高；和為權(quán)數(shù)，結(jié)合已有研究[23]和專家意見，本文取== 0.5；為調(diào)節(jié)系數(shù)，為使耦合度計算結(jié)果具有較高的區(qū)分度和層次性，本文設(shè)=2。參照已有的研究成果[25-26]，將耕地壓力與農(nóng)村貧困的耦合水平劃分為低度、中度、高度、極度4種類型，將耦合協(xié)調(diào)度劃分為9個等級（表1）。

3）空間自相關(guān)分析法

空間自相關(guān)分析（ESDA）涵蓋全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)2個方面，全局空間自相關(guān)分析主要描述研究對象在整個區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)和空間差異特征；局部空間自相關(guān)主要描述研究對象在子區(qū)域上的空間關(guān)聯(lián)和空間差異特征。本文采用全局莫蘭指數(shù)（Global-Moran`）和局部莫蘭指數(shù)（Local-Moran`）來表征鎮(zhèn)沅縣耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)度的空間集聚特征，公式如下：

表1 耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)類型劃分

1.4 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

耕地壓力是耕地資源在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中所承受的壓力，其內(nèi)涵主要包括4個方面的壓力：資源稟賦壓力、設(shè)施建設(shè)壓力、利用效益壓力和生態(tài)環(huán)境壓力[18]，主要表現(xiàn)為資源的自然匱乏性、設(shè)施建設(shè)的滯后性、利用能力的低效性和生態(tài)環(huán)境的脆弱性。本文從資源、設(shè)施、能力、環(huán)境4個方面選取相應(yīng)的指標(biāo)構(gòu)建耕地壓力測度指標(biāo)體系，該指標(biāo)體系能夠全面的反映區(qū)域耕地的資源稟賦與資源組合、設(shè)施建設(shè)水平、投入現(xiàn)狀與利用效益、生態(tài)保護(hù)和生態(tài)破壞等方面的內(nèi)容，具體選取與耕地資源貧困相關(guān)的評價指標(biāo)（表2）。

本文從貧困的廣度和深度2個維度選取6個指標(biāo)反映鄉(xiāng)村貧困程度。其中，貧困的廣度以貧困人口發(fā)生率來表征，即貧困人口在空間上的數(shù)量情況。貧困的深度，由年人均純收入、人均集體經(jīng)濟(jì)收入、三留守人口比重、到縣政府車程、有無出村公交線路5個指標(biāo)構(gòu)成。年人均純收入不僅反映了貧困標(biāo)準(zhǔn)線下的人口數(shù)量，也可以反映貧困標(biāo)準(zhǔn)線以上，特別是臨界貧困線附近貧困人口情況；人均集體經(jīng)濟(jì)收入如何，能夠反映整個村在招商引資、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)合作社以及土地流轉(zhuǎn)情況；三留守人口是社會貧困的一種表現(xiàn)，三留守人口越多表明農(nóng)村中外出務(wù)工人口數(shù)量越大，產(chǎn)生的留守老人、小孩兒、婦女等社會問題就越多；到縣政府車程反映了村的空間區(qū)位和交通設(shè)施情況，距離縣政府車程時間越少表示空間區(qū)位條件越好，受到經(jīng)濟(jì)中心輻射的程度越高；有無出村公交反映了交通便利程度和對外界的聯(lián)系程度。

表2 耕地壓力與農(nóng)村貧困評價指標(biāo)體系

注：+，表示該指標(biāo)取值大小與壓力（貧困）程度為正相關(guān)關(guān)系；-，表示該指標(biāo)取值大小與壓力（貧困）程度為負(fù)相關(guān)關(guān)系。

Note: +，It means that the value of the index is positively correlated with the degree of pressure (poverty)；-，It means that the value of the index is negatively correlated with the degree of pressure (poverty).

2 研究結(jié)果

2.1 村域耕地壓力與農(nóng)村貧困空間格局分析

1）全局空間自相關(guān)特征分析

從表3可以看出，耕地壓力與農(nóng)村貧困的全局莫蘭指數(shù)（Global Moran’s）均大于0，且比較高，值全部通過0.01置信水平下的顯著性檢驗，表明鎮(zhèn)沅縣109個行政村的耕地壓力與農(nóng)村貧困的空間格局呈現(xiàn)正相關(guān)特征。農(nóng)村綜合貧困的Moran`s值均超過了0.65，表明農(nóng)村貧困在空間上存在顯著高值集聚區(qū)和低值集聚區(qū)，貧困的廣度Moran`s值達(dá)到了0.915，貧困廣度在空間分布上集聚特征明顯，即貧困發(fā)生率高和貧困發(fā)生率低的村主要集中在某個區(qū)域。

表3 耕地壓力與農(nóng)村貧困水平全局相關(guān)指數(shù)

2）農(nóng)村貧困空間格局分析

運(yùn)用公式（1）對云南省鎮(zhèn)沅縣109個行政村的貧困廣度、深度以及綜合貧困程度進(jìn)行測算，結(jié)果顯示，鎮(zhèn)沅縣各村貧困指數(shù)得分在0.109～0.771之間，平均得分為0.413，表明鎮(zhèn)沅縣農(nóng)村貧困處于較高水平，且各村之間貧困程度差異巨大，得分差距為0.662。運(yùn)用ArcGIS10.2軟件，將鎮(zhèn)沅縣109個行政村的貧困廣度、深度以及綜合貧困程度進(jìn)行空間格局刻畫，采用自然斷裂點(diǎn)法，分別以0.275、0.396、0.536為斷裂點(diǎn)，將貧困程度分為高、較高、較低、低4個等級（圖2）。

貧困程度較高與高的村主要集中在振太鎮(zhèn)，其余村的貧困廣度均較低（圖2a）；貧困深度低的村主要集中在恩樂鎮(zhèn)和古城鎮(zhèn)，貧困深度高的村主要集中在振太鎮(zhèn)、田壩鄉(xiāng)和者東鎮(zhèn)（圖2b）；綜合貧困的空間格局特征為，貧困程度低的村主要集中在恩樂鎮(zhèn)和古城鎮(zhèn)，較低的村主要集中在勐大鎮(zhèn)和按板鎮(zhèn)，較高的村主要集中在和平鎮(zhèn)和九甲鎮(zhèn)，貧困程度高的村主要集中在振太鎮(zhèn)和者東鎮(zhèn)（圖2c）。從空間集聚的特點(diǎn)看，顯著集聚村主要分布在西部的振太鎮(zhèn)和中部的恩樂鎮(zhèn)和古城鎮(zhèn)，其中在0.001水平上顯著的村主要集中于振太鎮(zhèn)和恩樂鎮(zhèn)（圖 2d）。農(nóng)村貧困集聚的高值中心分布于振太鎮(zhèn)，集聚的低值中心分布于恩樂鎮(zhèn)。鎮(zhèn)沅縣農(nóng)村貧困空間格局產(chǎn)生的原因可以歸納為3個方面的因素：一是自然環(huán)境因素，恩樂鎮(zhèn)和古城鎮(zhèn)處于自然條件較好且的地區(qū)，鎮(zhèn)沅縣東西部為哀牢山和無量山，地形復(fù)雜、自然環(huán)境惡劣；二是區(qū)位條件因素，距離鎮(zhèn)沅縣城的村，受到經(jīng)濟(jì)中心的輻射和帶動作用強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展外部環(huán)境好；三是歷史發(fā)展因素，自然環(huán)境條件優(yōu)越和縣城中心地區(qū)，一直是政府發(fā)展的重點(diǎn)地區(qū)，不管是資金還是各項政策都有所傾斜。

圖2 鎮(zhèn)沅縣農(nóng)村貧困的空間格局

3）耕地壓力空間格局分析

運(yùn)用公式（1）對云南省鎮(zhèn)沅縣109個行政村的耕地壓力指數(shù)進(jìn)行測算，結(jié)果顯示：鎮(zhèn)沅縣耕地壓力指數(shù)得分均值為0.611，表明耕地壓力處于較高的水平，且各村之間的差距較大，最高值為振太鎮(zhèn)的幫慶村為0.742，最低值為者東鎮(zhèn)的新光村為0.449，二者相差0.293。運(yùn)用ArcGIS10.2軟件，將鎮(zhèn)沅縣109個行政村的耕地壓力程度進(jìn)行空間格局刻畫，采用自然斷裂點(diǎn)法，分別以0.541、0.608、0.661為斷裂點(diǎn)，將壓力程度分為高、較高、較低、低4個等級（圖3）。空間格局特征表現(xiàn)為“中部地區(qū)低、東西部高”，低貧困水平的村有13個，主要集中在恩樂鎮(zhèn)和者東鎮(zhèn)部分村，高貧困水平有12個，分布在振太鎮(zhèn)、勐大鎮(zhèn)、田壩鄉(xiāng)和九甲鎮(zhèn)。

從耕地壓力各維度來看，①資源稟賦維度空間分布特征表現(xiàn)為壓力程度由中部地區(qū)向東西部地區(qū)輻射逐漸升高，低壓力的村主要集中在恩樂鎮(zhèn)和者東鎮(zhèn)西部地區(qū)，高壓力的村主要集中在振太鎮(zhèn)和九甲鎮(zhèn)（圖3a）。②設(shè)施水平維度空間分布特征與資源稟賦空間分布特征基本一致，表現(xiàn)為以縣城為中心向東西部輻射升高，但高壓力水平的村集中地區(qū)由西部的振太鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移到西南部地區(qū)的按板鎮(zhèn)和田壩鄉(xiāng)（圖3b）。③受到地形地勢、資源稟賦、設(shè)施水平等因素的影響，鎮(zhèn)沅縣耕地利用能力整體表現(xiàn)不高，利用能力維度空間分布特征表現(xiàn)為高壓力和較高壓力村覆蓋面大且交叉分布情況較多，較低壓力的村分布較為集中，主要集中在勐大鎮(zhèn)、者東鎮(zhèn)和九甲鎮(zhèn)（圖3c）。④鎮(zhèn)沅縣各村生態(tài)環(huán)境維度得分平均值0.3，表明生態(tài)環(huán)境壓力程度較低。從空間格局來看，生態(tài)環(huán)境壓力程度較低的村主要分布在東部的哀牢山區(qū)和北部的無量山區(qū)，壓力程度較高的村主要集中于振太鎮(zhèn)、恩樂鎮(zhèn)東部和者東鎮(zhèn)西部地區(qū)，與耕地壓力的空間格局大致相反（圖3d）。⑤從耕地壓力空間顯著性看，顯著集聚村主要分布在西部的振太鎮(zhèn)和中部的恩樂鎮(zhèn)，其中在0.001水平上顯著的村主要集中于恩樂鎮(zhèn)，振太鎮(zhèn)的塘坊村和鎮(zhèn)興隆村也在0.001水平上顯著。耕地壓力集聚的高值中心分布于振太鎮(zhèn)，集聚的低值中心分布于恩樂鎮(zhèn)（圖3e和3f）。

4）核密度估計

本文采用Kernel核密度估計方法對鎮(zhèn)沅縣耕地壓力指數(shù)與農(nóng)村貧困分布情況進(jìn)行了展示，并繪制了核密度估計圖（圖4）。耕地壓力核密度估計圖中，4個維度和1個綜合壓力分布曲線形態(tài)迥異，均呈現(xiàn)正態(tài)分布，但每一條分布曲線的波峰位置和高度有所不同。資源稟賦曲線波峰位置居中，曲線左邊較緩，表明其指數(shù)主要集中在壓力程度中等的區(qū)域；設(shè)施水平和利用能力曲線位置偏右、波峰偏右且曲線較短，表明2種指數(shù)均主要集中于壓力程度較高的區(qū)域，即多數(shù)村的設(shè)施水平壓力較大、耕地的利用能力較低；生態(tài)環(huán)境曲線跨度較長、波峰偏左，表明其指數(shù)主要壓力程度較低的區(qū)域，生態(tài)環(huán)境壓力較?。痪C合壓力曲線長度短且位置偏右、波峰位置偏中、形態(tài)陡峭，表明其指數(shù)主要集中在壓力程度較高的區(qū)域，鎮(zhèn)沅縣耕地壓力程度較高，這與前文研究的結(jié)論基本吻合。農(nóng)村貧困核密度估計圖中，貧困廣度曲線短，存在一個主波峰且極偏左，波峰極陡，右曲線形態(tài)無序，表明其指數(shù)主要集中分布于貧困程度較低的區(qū)域；貧困深度曲線較短、平緩、位置偏左，存在一個波峰，表明位于貧困程度中等區(qū)域的指數(shù)凸出但不是特別顯著，其指數(shù)集聚程度不高；綜合貧困曲線正態(tài)分布、曲線較長、有2個波峰，其中第一個波峰較陡處于貧困程度中等區(qū)域，第二個波峰較緩處于貧困程度較高區(qū)域，表明其指數(shù)較為分散，但主要集中在2個等級區(qū)。

圖3 鎮(zhèn)沅縣耕地壓力空間格局

圖4 耕地壓力與農(nóng)村貧困核密度估計圖

2.2 鎮(zhèn)沅縣村域耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)性分析

1）耦合水平分析

利用公式（2）～（4）計算出鎮(zhèn)沅縣109個村的耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合水平值，結(jié)果顯示值介于0.04～1之間，均值為0.79，屬于高度耦合水平。鎮(zhèn)沅縣109個村中絕大多數(shù)屬于極度耦合和高度耦合水平，占比達(dá)85.33%。其中，極度耦合水平的村為69個，占比63.31%；高度耦合水平的村為24個，占比22.02%；中度耦合水平的村為9個，占比8.25%；低度耦合水平的村為7個，占比6.42%。依據(jù)耦合水平的分類標(biāo)準(zhǔn)，并利用ArcGIS10.2軟件刻畫出鎮(zhèn)沅縣各村的耦合水平空間分布圖（圖5a）。鎮(zhèn)沅縣村域耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合水平空間格局特征表現(xiàn)為：區(qū)域整體呈現(xiàn)高度耦合狀態(tài)，耦合程度由中部地區(qū)向東西部逐漸降低，呈現(xiàn)“山脊”結(jié)構(gòu)特征，即中部耦合程度高，兩邊耦合程度低。中部地區(qū)屬于“雙低”型高度耦合，即中部地區(qū)耕地壓力與農(nóng)村貧困程度均較低，東西部地區(qū)屬于“雙高”型高度耦合，即東部和西部地區(qū)耕地壓力與農(nóng)村貧困程度均較高。從莫蘭指數(shù)集聚圖看（圖5b），鎮(zhèn)沅縣耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合水平的莫蘭指數(shù)（Moran`s）值為0.252，表明在空間分布上呈現(xiàn)正相關(guān)，其中高-高集聚區(qū)主要分布在恩樂鎮(zhèn)，低-低集聚區(qū)主要分布在振太鎮(zhèn)，高-低集聚區(qū)為振太鎮(zhèn)的邦慶村、長安村，以及者東鎮(zhèn)的樟盆村。從莫蘭散點(diǎn)圖看（圖6a），鎮(zhèn)沅縣大部分村位于H-H和L-L象限中，即大部分村屬于正相關(guān)。109個村中，落在H-H象限和L-L象限中村數(shù)分別有39個、37個，合計占總村數(shù)69.93%。落在L-H和H-L象限中僅為33個村。

造成鎮(zhèn)沅縣耦合水平空間分布特征的原因有兩點(diǎn)：一是耕地壓力與農(nóng)村貧困在空間上存在高度疊合，造成鎮(zhèn)沅縣耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合程度高。例如在鎮(zhèn)沅縣中部地區(qū)恩樂鎮(zhèn)，作為縣政府所在地，耕地質(zhì)量和基礎(chǔ)設(shè)施條件較好且社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，存在著雙低型的高度耦合；二是部分地區(qū)存在耕地壓力與農(nóng)村貧困空間錯位現(xiàn)象，造成空間關(guān)聯(lián)格局中高-集聚存在零星分布的特點(diǎn)。

圖5 鎮(zhèn)沅縣村域耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合水平空間格局

2）耦合協(xié)調(diào)性分析

利用公式（3）計算出鎮(zhèn)沅縣耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)度值，結(jié)果顯示值介于0.166～0.87之間，均值為0.617，鎮(zhèn)沅縣整體上屬于輕度協(xié)調(diào)。在109個行政村中，主要以勉強(qiáng)協(xié)調(diào)、輕度協(xié)調(diào)、中度協(xié)調(diào)3種類型為主（表4），分別有22、54、18個村，占村總數(shù)的86.24%。利用ArcGIS10.2軟件刻畫出鎮(zhèn)沅縣各村的耦合協(xié)調(diào)度空間分布圖（圖5c），空間分布特征表現(xiàn)為“整體上以協(xié)調(diào)為主，但不同區(qū)域有所差異，中部地區(qū)協(xié)調(diào)度較高，呈現(xiàn)以輕度協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)為主，兩翼地區(qū)協(xié)調(diào)度較差，失調(diào)性村與協(xié)調(diào)性村相間分布”。嚴(yán)重失調(diào)型村和良好協(xié)調(diào)型村均分布于振太鎮(zhèn)，其中嚴(yán)重失調(diào)型村為文索村和秀山村，協(xié)調(diào)度分別為0.166、0.197，表明2個鎮(zhèn)的部分村耕地壓力與農(nóng)村貧困存在錯位現(xiàn)象，即耕地壓力小而貧困程度高，或者耕地壓力大而農(nóng)村貧困程度低；良好協(xié)調(diào)型村為長安村、文東村、幫慶村，協(xié)調(diào)度分別為0.804、0.835、0.870，這3個村均數(shù)據(jù)耕地壓力大和貧困程度高的雙高協(xié)調(diào)型。

表4 鎮(zhèn)沅縣不同耦合協(xié)調(diào)度類型村的占比情況

鎮(zhèn)沅縣耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)度的莫蘭指數(shù)（Moran`s）值為0.158，表明在空間上存在顯著集聚。從空間關(guān)聯(lián)格局圖（圖5d）可知，高值集聚區(qū)和低值集聚區(qū)主要分布在鎮(zhèn)沅縣北部地區(qū)，其中高-高集聚區(qū)主要分布在西部的振太鎮(zhèn)，低-低集聚區(qū)主要分布在恩樂鎮(zhèn)，高-低集聚和低-高集聚分布于鎮(zhèn)沅縣東西部山區(qū)的振太鎮(zhèn)、九甲鎮(zhèn)和者東鎮(zhèn)。從莫蘭散點(diǎn)圖看（圖6b），落在H-H象限和L-L象限中村數(shù)分別有37、20個，合計占總村數(shù)52.29%，比耦合水平的比例要低，即空間集聚的顯著性弱于耦合水平，印證了耦合協(xié)調(diào)度的Moran`s比耦合水平的Moran`s要小。造成鎮(zhèn)沅縣村域耕地壓力耦合協(xié)調(diào)度空間格局特征主要原因有兩點(diǎn)：一方面受自然條件，特別是地形條件的影響。整體上鎮(zhèn)沅縣處于哀牢山區(qū)和無量山區(qū)，自然環(huán)境惡劣、地形起伏較大、耕地破碎、耕地質(zhì)量較低，耕地壓力較大且農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，貧困程度較高。另一方面，受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效益的影響。雖然鎮(zhèn)沅縣整體處于山區(qū)，但內(nèi)部存在著次一級地理單元，例如東西部處于山區(qū)，中部地區(qū)存在小型的河谷平原，自然條件相對較好，在該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在歷史發(fā)展中相對較好，加之受政府資金、政策投入偏向的影響，與其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距逐步拉大。

注：H-H，高-高關(guān)聯(lián)；H-L，高-低關(guān)聯(lián)；L-L，低-低關(guān)聯(lián)；L-H，低-高關(guān)聯(lián)。

2.3 耕地壓力與農(nóng)村貧困的互動機(jī)理分析

耕地資源作為農(nóng)村居民最重要的資產(chǎn)，是改善生計提高收入水平的重要途徑，也是農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)要素，二者之間存在著相互影響、相互制約的內(nèi)在關(guān)系[13-14]。一方面，耕地資源對農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展與穩(wěn)定起著重要作用，區(qū)域內(nèi)耕地資源稟賦好、區(qū)位條件好、利用效益高，必然會促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，進(jìn)而推動農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展；另一方面，受到農(nóng)民生計方式多樣化發(fā)展的影響，耕地資源的利用方式、自然屬性和社會經(jīng)濟(jì)屬性的地位發(fā)生了顯著變化，區(qū)域內(nèi)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，會促使農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，增加對耕地投入，改善耕地的設(shè)施條件、利用方式、生產(chǎn)環(huán)境，提高耕地利用效益。

耕地資源所面臨的壓力主要體現(xiàn)在資源稟賦、設(shè)施水平、利用能力和生態(tài)環(huán)境4個方面，凸顯了耕地資源的自然屬性和社會經(jīng)濟(jì)屬性[19]。耕地資源與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的內(nèi)在關(guān)系也反映在耕地資源壓力與農(nóng)村貧困之間（圖7），主要表現(xiàn)在2個方面：

1）耕地壓力對農(nóng)村貧困的脅迫和倒逼作用。耕地資源壓力的表現(xiàn)主要為資源稟賦差、基礎(chǔ)設(shè)施差、利用能力低、環(huán)境質(zhì)量差。資源稟賦差表明區(qū)域內(nèi)耕地面積少、耕地質(zhì)量低，研究區(qū)內(nèi)雖然人均耕地面積達(dá)到0.33 hm2，但就耕地質(zhì)量較低，平均耕作半徑達(dá)1.26 km，耕地的利用效益較低，僅為37 500元/ hm2左右。研究區(qū)滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差。耕地壓力大，會造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益低下和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)滯后，進(jìn)而降低農(nóng)民的耕作意愿，促使農(nóng)民大量外出務(wù)工，造成耕地閑置與撂荒，最終會加劇農(nóng)村的貧困程度。

2）農(nóng)村貧困對耕地壓力的脅迫和倒逼作用。近年來不管是政府還是學(xué)者對農(nóng)村貧困的評價都逐漸從“一維”轉(zhuǎn)向“多維”，即農(nóng)村多維貧困。從指標(biāo)上看主要包括收入、醫(yī)療、教育、住房、發(fā)展環(huán)境等多方面。從區(qū)域尺度上看，農(nóng)村多維貧困主要表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)水平低、教育醫(yī)療投入少、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和發(fā)展環(huán)境差等方面，例如研究區(qū)內(nèi)貧困程度較高的村，年人均收入僅為5 600元左右，人均集體經(jīng)濟(jì)收入僅59元，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)地區(qū)平均水平。農(nóng)村貧困程度高，造成農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力低、水平低，教育醫(yī)療投入少、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和發(fā)展環(huán)境差，必然會造成農(nóng)民生活水平下降，就業(yè)機(jī)會和政府投入減少，農(nóng)村勞動力大量外流，造成耕地大量撂荒，耕地灌溉設(shè)施水平差，最終加劇耕地資源貧困程度。

圖7 耕地資源壓力與農(nóng)村多維貧困互動機(jī)理示意圖

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

文章在梳理耕地資源與農(nóng)村貧困內(nèi)在關(guān)系的基礎(chǔ)上，通過運(yùn)用實地調(diào)研獲取的一手?jǐn)?shù)據(jù)，運(yùn)用加權(quán)求和法、耦合協(xié)調(diào)度模型、莫蘭指數(shù)等研究方法，對云南省鎮(zhèn)沅縣109個行政村的耕地壓力與農(nóng)村貧困的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行實證研究，主要研究結(jié)論如下：

1）山區(qū)惡劣的自然條件對耕地利用和農(nóng)村貧困的形成均有巨大的影響，在空間上具有高度的吻合性。鎮(zhèn)沅縣村域耕地壓力程度與農(nóng)村貧困程度均較高，在空間分布上均呈現(xiàn)“中部地區(qū)低、東西部地區(qū)高”的特點(diǎn)，即空間分布上具有較高的重疊性，其中農(nóng)村貧困程度最深的村主要集中于西部地區(qū)。造成鎮(zhèn)沅縣耕地壓力與農(nóng)村貧困空間分布特征的原因很多，主要受到區(qū)域內(nèi)地形地勢、耕地設(shè)施、利用效益和發(fā)展環(huán)境的影響。

2）鎮(zhèn)沅縣呈現(xiàn)區(qū)域整體高度耦合協(xié)調(diào)特征，耦合程度由中部地區(qū)向東西部逐漸降低，呈現(xiàn)“山脊”結(jié)構(gòu)特征，即中部耦合程度高，兩邊耦合程度低。中部地區(qū)屬于“雙低”型高度耦合，即中部地區(qū)耕地壓力程度與農(nóng)村貧困程度均較低，東西部地區(qū)屬于“雙高”型高度耦合，即耕地壓力與農(nóng)村貧困程度均較高。

3）鎮(zhèn)沅縣109個行政村中，主要以勉強(qiáng)協(xié)調(diào)、輕度協(xié)調(diào)、中度協(xié)調(diào)3種類型為主，占村總數(shù)的86.24%?？臻g分布特征表現(xiàn)為“整體上以協(xié)調(diào)為主，但不同區(qū)域有所差異，中部地區(qū)協(xié)調(diào)度較高，呈現(xiàn)以輕度協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)為主，兩翼地區(qū)協(xié)調(diào)度較差，失調(diào)性村與協(xié)調(diào)性村相間分布”，主要受到自然條件和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展空間溢出效益的影響。

4）耕地資源與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)具有相互促進(jìn)、相互制約的關(guān)系，耕地壓力與農(nóng)村貧困存在雙向倒逼和脅迫作用，一方面耕地壓力所表現(xiàn)出來的特征會加劇農(nóng)村貧困，另一方面農(nóng)村貧困所造成的結(jié)果又會加劇耕地所面臨的壓力。

以村域尺度為研究單元，研究耕地壓力與農(nóng)村貧困的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，參考相關(guān)研究成果并結(jié)合實地調(diào)研，顯示研究內(nèi)容和結(jié)果具有較好的可靠性。但局限于調(diào)研所獲取為1年的截面數(shù)據(jù)，不能對耕地壓力和農(nóng)村貧困及耦合協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行動態(tài)分析。研究方法中以耕地壓力指數(shù)與農(nóng)村貧困指數(shù)的排名作為計算對象，還是以指數(shù)值作為計算對象，需要進(jìn)一步對比研究。村域尺度介于農(nóng)戶尺度和縣域尺度之間，村域尺度耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)性研究是對研究尺度體系的一個有效補(bǔ)充，在未來相關(guān)研究中可以嘗試將3個尺度進(jìn)行對比研究。

3.2 政策建議

近年來鎮(zhèn)沅縣切實圍繞黨中央關(guān)于“打贏脫貧攻堅戰(zhàn)，保障全體人民共享改革發(fā)展成果”的重要精神，大力推進(jìn)脫貧攻堅戰(zhàn)略，全縣脫貧攻堅工作成效明顯，經(jīng)濟(jì)社會取得長足發(fā)展，城鄉(xiāng)發(fā)展差距逐步縮小，農(nóng)村居民的收入水平得到明顯提高。但是由于鎮(zhèn)沅縣地處大山區(qū)、少數(shù)民族地區(qū)，自然環(huán)境惡劣、生態(tài)承載力差，扶貧開發(fā)任務(wù)仍然十分艱巨，特別是不同區(qū)域的耕地壓力與農(nóng)村貧困的空間格局、耦合類型在短時間內(nèi)無法得到根本改變。因此，基于研究結(jié)果提出如下政策建議：

總體來看鎮(zhèn)沅縣應(yīng)該以緩解耕地壓力與農(nóng)村貧困為目標(biāo)，加大對耕地資源的投入力度，著力解決貧困農(nóng)戶“兩不愁、三保障”問題，促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但不同地區(qū)應(yīng)該實施有針對性型的策略：1）“雙低”型耦合水平高的中部地區(qū)。該地區(qū)自然環(huán)境條件相對較好，耕地壓力比較小，耕地利用效益比較高。應(yīng)該積極開展土地整治工作，增加耕地面積和優(yōu)化資源組合，并且加大“農(nóng)田水路網(wǎng)”的投入，改善耕地的基礎(chǔ)設(shè)施條件，強(qiáng)化耕地利用所帶動農(nóng)戶脫貧增收的效果；2）“雙高”型耦合水平高的北部和南部地區(qū)。應(yīng)該積極開展退耕還林工作，減輕耕地所承受的經(jīng)濟(jì)發(fā)展壓力，以保持生態(tài)功能為主。積極落實易地扶貧搬遷政策，規(guī)劃建設(shè)集中安置點(diǎn)，加大對搬遷農(nóng)戶的就業(yè)技能培訓(xùn)，向第二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移貧困農(nóng)戶勞動，提高搬遷后農(nóng)戶的生計能力；3）在耦合水平相對較低的東部和西部地區(qū)。充分發(fā)揮耕地資源帶動農(nóng)民增收的功能，依托山地特色資源，大力發(fā)展以考研、畜禽、茶葉、林下經(jīng)濟(jì)為主的特色經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)。積極引進(jìn)龍頭企業(yè)，鼓勵和引導(dǎo)企業(yè)建設(shè)產(chǎn)業(yè)“扶貧車間”，吸納貧困人口就業(yè)，提高貧困居民收入水平。

[1] 蔡進(jìn). 耕地資源貧困與農(nóng)村多維貧困測度及耦合關(guān)系研究—以重慶市為例[D]. 重慶：西南大學(xué)，2018. Cai Jin. Study on the Measurement and Coupling Relationship of Cultivated Land Resource Poverty and Rural Multidimensional Poverty: Set Chongqing Municipality as An Example[D]. Chongqing: Southwestern University, 2018. (in Chinese with English abstract)

[2] 李靖，廖和平，樊昊. 重慶市貧困農(nóng)戶生計資本的空間格局及影響因素分析[J]. 山地學(xué)報，2018，36(6)：942-952. Li Jing, Liao Heping, Fan Hao. Spatial pattern and influencing factors of livelihood capital of rural poor households in Chongqing, China[J]. Mountain Research, 2018, 36(6): 942-952. (in Chinese with English abstract)

[3] 李靖，廖和平. 區(qū)域貧困農(nóng)戶生計能力與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系—以重慶市16個區(qū)縣為例[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39(9)：175-182. Li Jing, Liao Heping. Research of the relationship between rural poor people`s livelihood ability Eco-environment level: A case study on the 16 counties in Chongqing[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2018, 39(9): 175-182. (in Chinese with English abstract)

[4] 高艷云. 中國城鄉(xiāng)多維貧困的測度及比較[J]. 統(tǒng)計研究，2012，29(11)：61-66. Gao Yanyun. The multidimensional poverty in urban and rural China: Measurement and comparison[J]. Statistical Research, 2012, 29(11): 61-66. (in Chinese with English abstract)

[5] 劉彥隨，周揚(yáng)，劉繼來. 中國農(nóng)村貧困化地域分異特征及其精準(zhǔn)扶貧策略[J]. 中國科學(xué)院院刊，2016，31(3)：269-278. Liu Yansui, Zhou Yang, Liu Jilai. Regional differentiation characteristics of rural poverty and targeted poverty alleviation strategy in China[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2016, 31(3)：269-278. (in Chinese with English abstract)

[6] 任經(jīng)憲. 邊疆民族地區(qū)貧困戶返貧研究—以云南為例[D]. 昆明：云南師范大學(xué)，2019. Ren Jingxian. Analysis and Countermeasures of the Causes of Re-poverty in Frontier Ethnic Areas: A Case Study of Yunnan Province[D]. Kunming: Yunnan Normal University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[7] Pichon F J. Settler households and land-use patterns in the Amazon frontier: Farm-level evidence from Ecuador[J]. Word Development, 1997, 25(1): 67-91.

[8] Palmer-jones R, Sen K. It is where you are that matters：the spatial determinants of rural poverty in India[J]. Agricultural Economics, 2006, 34(3): 229-242.

[9] Kam F J. Relating United States crop land use to natural resources and climate change[J]. Journal of Climate Flores-Mendoza, 1995, 34(8): 329-335.

[10] Hossein J, Colin K. Does financial development contribute to poverty reduction?[J]. Journal of Development Studies, 2005, 41(5): 636-656.

[11] Le Gallo J, Ertur C. Exploratory spatial data analysis of the distribution of regional percapita GDP in Europe, 1980-1995[J]. Papers in Regional Science, 2003, 82(2): 175-201.

[12] Mogstad M, Lang?rgen A, Aaberge R. Region-specific versus country-specific poverty lines in analysis of poverty[J]. The Journal of Economic Inequality, 2007, 5(1): 115-122.

[13] 郭景威. 北京市耕地資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系分析[J]. 經(jīng)濟(jì)論壇，2012，499(2)：28-31.

[14] 蔡銀鶯，張安錄. 耕地資源流失與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2005，15(5)：52-57. Cai Yinying, Zhang Anlu. Relationships between cultivated land resource and economic development[J]. China Population, Resources and Environment, 2005, 15(5): 52-57. (in Chinese with English abstract)

[15] 趙麗，張蓬濤，朱永明. 環(huán)京津貧困區(qū)耕地資源與農(nóng)民收入的關(guān)系—基于保定市7個貧困縣的面板數(shù)據(jù)分析[J]. 水土保持通報，2014，34(2)：255-261. Zhao Li, Zhang Pengtao, Zhu Yongming. Relationship between cultivated land resources and farmer`s income in poverty areas around Beijing and Tianjin cities: An analysis based on panel data of 7 poor counties in Baoding city[J]. Bulletin of Soil Land Water Conservation, 2014, 34(2): 255-261. (in Chinese with English abstract)

[16] 劉愿理，廖和平，巫心宇，等. 西南喀斯特地區(qū)耕地破碎與貧困的空間耦合關(guān)系研究[J]. 西南大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2019，41(10)：10-20. Liu Yuanli, Liao Heping, Wu Xinyu, et al. Spatial coupling relationship between farmland fragmentation and poverty in karst regions of southwest china[J]. Journal of Southwest University: Natural Science Edition, 2019, 41(10): 10-20. (in Chinese with English abstract)

[17] 王剛，廖和平，洪惠坤，等. 西南山區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧效率時空演化分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2019，35(13)：243-252. Wang Gang, Liao Heping, Hong Huikun, et al. Temporal and spatial evolution of agricultural industry poverty alleviation efficiency in southwestern mountainous area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(13): 243-252. (in Chinese with English abstract)

[18] 蔡進(jìn)，禹洋春，駱東奇，等. 邊疆少數(shù)民族地區(qū)村域多維貧困測度及空間分異研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2019，35(20)：47-57. Cai Jin, Yu Yangchun, Luo Dongqi, et al. Rural multidimensional poverty measurement and spatial differentiation in border areas inhabited by ethnic minorities in Yunnan[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(20): 47-57. (in Chinese with English abstract)

[19] 蔡進(jìn)，廖和平，邱道持，等. 重慶市農(nóng)村耕地資源貧困測度及空間格局機(jī)理[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2017，33(18)：251-259. Cai Jin, Liao Heping, Qiu Daochi, et al. Poverty measure of farmland resources and mechanism of spatial pattern in Chongqing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(18): 251-259. (in Chinese with English abstract)

[20] 王剛，廖和平，李濤，等. 精準(zhǔn)扶貧背景下貧困農(nóng)戶識別對耕地利用效率的影響—以重慶市石柱土家族自治縣為例[J]. 西南大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2019，41(1)：1-9. Wang Gang, Liao Heping, Li Tao, et al. The impact of poor farmer household identification on cultivated land use efficiency under the background of targeted poverty alleviation: A case study of Shizhu county of Chongqing[J]. Journal of Southwest University: Natural Science Edition, 2019, 41(1): 1-9. (in Chinese with English abstract)

[21] 劉愿理，廖和平，張茜茜，等. 西南喀斯特區(qū)貧困空間剝奪的識別及空間格局分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2019，35(15)：284-294. Liu Yuanli, Liao Heping, Zhang Qianqian, et al. Identification and spatial pattern analysis of poverty spatial deprivation in Karst Region of Southwest China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(15): 284-294. (in Chinese with English abstract)

[22] 張燕，徐建華，曾剛，等. 中國區(qū)域發(fā)展?jié)摿εc資源環(huán)境承載力的空間關(guān)系分析[J]. 資源科學(xué)，2009，31(8)：1328-1334. Zhang Yan, Xu Jianhua, Zeng Gang, et al. The spatial relationship between regional development potential and resource &environment carrying capacity[J]. Resources Science, 2009, 31(8): 1328-1334. (in Chinese with English abstract)

[23] 孫才志，王雪妮. 基于WPI-ESDA模型的中國水貧困評價及空間關(guān)聯(lián)格局分析[J]. 資源科學(xué)，2011，33(6)：1072-1082. Sun Caizhi, Wang Xueni. Research on the assessment and spatial correlation pattern of water poverty in China based on WPI-ESDA model[J]. Resources Science, 2011, 33(6): 1072-1082. (in Chinese with English abstract)

[24] 孫才志，陳琳，趙良仕，等. 中國農(nóng)村水貧困和經(jīng)濟(jì)貧困的時空耦合關(guān)系研究[J]. 資源科學(xué)，2013，35(10)：1991-2002. Sun Caizhi, Chen Lin, Zhao Liangshi, et al. Spatial-temporal coupling between rural water poverty and economic poverty in China[J]. Resources Science, 2013, 35(10): 1991-2002. (in Chinese with English abstract)

[25] 龍明璐，賀清云. 農(nóng)用地集約利用水平與建設(shè)用地規(guī)模時空耦合分析-以湖南省為例[J]. 水土保持研究，2020，27(2)：330-343. Long Minglu, He Qingyun. Analysis on spatial-temporal coupling of intensive utilization of agricultural land and construction land scale: Taking Hunan province as an example[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2020, 27(2): 330-343. (in Chinese with English abstract)

[26] 王雪妮，孫才志，鄒瑋. 中國水貧困與經(jīng)濟(jì)貧困空間耦合關(guān)系研究[J]. 中國軟科學(xué)，2011，34(12)：181-191. Wang Xueni, Sun Caizhi, Zou Wei. Coupling relation analysis between water poverty and economic poverty in China[J]. China Soft Science, 2011，34(12)：181-191. (in Chinese with English abstract)

Coupling coordination relationship between village-level cultivated land pressure and rural poverty in mountainous areas

Cai Jin1,2, Qiu Jiqin3, Luo Dongqi1

(1.,,400067,; 2.,,400067,; 3.,,400067,)

China’s poverty alleviation has made great progress, as the years of large-scale development-oriented poverty relief drive since the mid-1980s. At present, the poverty in rural China has transformed into the geo-relation poverty, restrained by individual ability of peasant household, special geographic environment, and resource factors, from the surface poverty that formed by the backward economic development, and deficiency of manage agencies. The lack of resource element has become a major obstacle to poverty governance, especially on the most important livelihood capital of farmers - cultivated land resources. High quantity, quality, and utilization efficiency in cultivated land resources can contribute to poverty alleviation and increasing income of farmers. Therefore, it is necessary to explore the inner relationship between cultivated land pressure and rural poverty in the perspective of cultivated land resources. Taking 109 villages in Zhenyuan County of Yunnan Province as the research unit, this study aims to find the linkages between rural poverty and spatial patterns of cultivated land pressure in mountain area. The weighted sum approach and coupling degree model were used based on the field survey data. The results show that: 1) The indexes of rural poverty and farmland pressure in village scale were both high in Zhenyuan County. The spatial distribution was characterized by “l(fā)ow in the middle, high in the East and West, and secondary high in the north and South” under the ArcGIS10.2 platform; 2) The coupling level of farmland pressure and rural poverty was high, where the coupling factorreached 0.79. The spatial pattern was characterized by: the high coupling in whole region, the coupling gradually decreased from the central area to the East and West, showing the structural characteristics of “ridge”. It infers that there was high coupling in the central region, and low at both sides. The spatial correlation pattern of coupling level showed that the high-high agglomeration area was mainly distributed in Enle Town, whereas, the low-low agglomeration area was mainly distributed in Zhentai town; 3) The main coupling types of Zhenyuan County were classified by forced, mild and moderate coordination. The spatial distribution showed the characteristics of overall coordination and local imbalance. The spatial correlation pattern showed that the high-high agglomeration area was in Zhentai town, whereas, the low-low agglomeration area was in Enle town. In order to alleviate the pressure of cultivated land and rural poverty, the government can increase the investment in cultivated land resources, further to solve the problem of “two not worry and Three Guarantees” for the farmers. Targeted strategies can vary in different regions: 1) In the central region with high coupling level of “double low” type, land improvement can be recommended to increase cultivated land area and optimize allocation of resource, particularly on strengthening the use of cultivated land. 2) In the north and south areas with high coupling level of “double high” type, returning cultivated land to forest can be selected to reduce the pressure of economic development on cultivated land, while, maintain the ecological function. 3) In the eastern and western regions with the relatively low coupling level, the function of cultivated land resources can be used to develop the typical economic industries, mainly including livestock and poultry, tea, and under-forest economy, according to the characteristic resources of mountainous areas.

rural areas; poverty; cultivated land pressure; coupling coordination; spatial pattern; Zhenyuan County

蔡進(jìn)，邱繼勤，駱東奇. 山地村域耕地壓力與農(nóng)村貧困耦合協(xié)調(diào)性分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(20)：283-293.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.20.034 http://www.tcsae.org

Cai Jin, Qiu Jiqin, Luo Dongqi.Coupling coordination relationship between village-level cultivated land pressure and rural poverty in mountainous areas[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(20): 283-293. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.20.034 http://www.tcsae.org

2020-07-27

2020-10-07

重慶市社科規(guī)劃項目（2018BS78）；教育部人文社科項目（20YJC790002）；重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目（KJQN201900834）；重慶工商大學(xué)高層次人才科研啟動項目（1856032）；重慶工商大學(xué)2019年度校內(nèi)科研項目（1951028）

蔡進(jìn)，博士，講師。研究方向為國土資源與區(qū)域發(fā)展、鄉(xiāng)村貧困治理。Email：caijin2011@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.20.034

F329.9

A

1002-6819(2020)-20-0283-11