謝余初，林思妍，屠爽爽，盧 遠(yuǎn)，潘新潮

（南寧師范大學(xué)北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點實驗室，南寧 530001）

0 引 言

貧困是阻礙世界各國繁榮富強(qiáng)和人類文明可持續(xù)發(fā)展的全球性重大社會問題[1-2]。作為世界上最大的發(fā)展中國家，中國政府高度重視減貧工作，先后制定和實施了一系列中長期扶貧開發(fā)規(guī)劃及扶貧政策[2-3]，經(jīng)過40多年的扶貧開發(fā)工作，中國農(nóng)村貧困人口數(shù)已從1978年的2.5億降至2018年的1 660萬，貧困發(fā)生率也由30.7%降至2018年的1.7%[2-5]。但由于農(nóng)村貧困人口基數(shù)大、分布廣、貧困程度深、致貧機(jī)制復(fù)雜[1,4-6]，中國相對貧困現(xiàn)象和減貧工作可持續(xù)性依然很嚴(yán)峻，尤其是深度貧困的“老少邊窮”集中連片貧困區(qū)的省或自治區(qū)。因此，理解農(nóng)村貧困格局和本質(zhì)是各省和自治區(qū)鞏固脫貧攻堅成果和實施鄉(xiāng)村振興的重要內(nèi)容之一。

貧困不僅是一種收入/消費支出失衡的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)[7]，而且包含了教育、健康醫(yī)療、生活生計、公共服務(wù)、社會保障、資源稟賦、生態(tài)環(huán)境等多維要素[6-9]，這一系列社會、經(jīng)濟(jì)、資源環(huán)境等地理資本要素空間集聚及其效應(yīng)導(dǎo)致的區(qū)域貧困[8,10]，即空間貧困陷阱。以空間貧困陷阱為核心的空間貧困理論是從地理學(xué)角度去探索構(gòu)成貧困的地理資本要素集聚特征、空間表達(dá)及其貧困陷阱存在與否，并據(jù)此提出減貧策略[9,11]，強(qiáng)調(diào)貧困的多維度屬性和地理空間屬性[11-12]。為此，國內(nèi)外學(xué)者從空間地理角度開展了一系列的農(nóng)村貧困問題研究[12-15]，包括了貧困地理識別[13-15]、貧困陷阱檢驗及其空間分異[15-17]、貧困類型及影響因素[18-19]等。例如，劉小鵬等[14]從經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境等地理資本角度構(gòu)建縣域空間貧困指標(biāo)體系，對涇源縣開展空間貧困地理識別與評價研究。Ravallion等[15]從相對收入的角度構(gòu)建收入分配相對比較的理論模型探索和分析全球隱性貧困狀況。Akirea等[16]以美國和印度尼西亞為例，通過測度和分析多維貧困剝奪狀況來判別區(qū)域貧困特征及各維度貧困的關(guān)聯(lián)性。Wang等[17]運用多維貧困度量模型綜合測算中國貧困村貧困程度并辨識各貧困村的貧困類型及其空間分布特征。這些研究極大地豐富了農(nóng)村貧困地理學(xué)理論和案例研究，并強(qiáng)調(diào)從環(huán)境、社會、經(jīng)濟(jì)三維結(jié)構(gòu)框架去理解和構(gòu)建區(qū)域多維貧困評價體系。在貧困研究中，無論個體或家庭或區(qū)域尺度，貧困最終主體始終是人[20]。人的狀態(tài)、特征和主觀能性對區(qū)域貧困形成及減貧工作影響深刻，使得人（貧困主體）是貧困形成及其貧困化過程的重要構(gòu)成要素[19,21]。寧靜等[21]在探討易地扶貧搬遷減貧機(jī)制時指出，人（貧困主體）的變化對家庭貧困脆弱性的影響至關(guān)重要。且當(dāng)前中國精準(zhǔn)扶貧工作的一個重要內(nèi)容就是確保貧困人口顯著減少。因此，在區(qū)域貧困評價與研究中，如何凸顯人（貧困主體）的影響指標(biāo)、構(gòu)建貧困主體和自然-經(jīng)濟(jì)-社會四維一體的貧困測度評價框架，亟需更多的案例研究。

當(dāng)前中國精準(zhǔn)扶貧政策制定與減貧項目主要以省或自治區(qū)瞄準(zhǔn)為主[22]，以各縣區(qū)為組織單元來具體實施[22-23]，且省/縣區(qū)域尺度減貧效果比個體農(nóng)戶尺度上的更顯著、惠及面更廣[11,23]。滇桂黔石漠化集中連片特困區(qū)橫跨云南、廣西、貴州三省區(qū)，集革命老區(qū)、民族區(qū)、邊境地區(qū)于一體[24]，是中國 14個脫貧攻堅主戰(zhàn)場中的少數(shù)民族人口最多的集中貧困片區(qū)[24-25]。其中，廣西作為集中連片區(qū)的重要組成部分，擁有“邊疆、山區(qū)、庫區(qū)、民族、石漠化”等地域特征，區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)境脆弱、石漠化現(xiàn)象普遍，貧困人口多、貧困程度深[24-25]，是全國喀斯特石漠化區(qū)脫貧攻堅的重點與典型。因此，以廣西壯族自治區(qū)為研究案例，各縣市為評價單元，嘗試從貧困主體（人）-自然-經(jīng)濟(jì)-社會 4個維度構(gòu)建農(nóng)村空間貧困指標(biāo)體系，測度和分析 2015年廣西各縣市空間貧困程度及其格局分異特征，辨識農(nóng)村貧困類型并提出相應(yīng)減貧對策與建議，旨在為廣西農(nóng)村脫貧可持續(xù)性與鄉(xiāng)村發(fā)展提供科學(xué)參考。

1 理論依據(jù)與指標(biāo)體系

1.1 理論依據(jù)

1）空間貧困地理理論。無論是農(nóng)戶個體尺度或區(qū)域尺度，貧困多集中在生態(tài)環(huán)境惡劣、區(qū)位條件差、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)水平低的偏僻農(nóng)村[19,26]，易形成貧困-人口-環(huán)境之間惡性循環(huán)怪圈[26-27]，具有明顯的空間集聚等地理特征[19,26-27]。地理學(xué)關(guān)注自然和人文社會要素及其空間格局與過程研究，主張從人地耦合地域系統(tǒng)去理解和分析貧困地域特征、分布規(guī)律、形成機(jī)制及其各地理資本要素之間的相互作用關(guān)系，重視貧困空間屬性[11-12,19,26-27]，并形成了地理資本、空間貧困陷阱、貧困地圖等一系列空間貧困概念和理論[9-11,27]?？臻g貧困理論較好地詮釋了大中區(qū)域度上的貧困人口分布的空間集聚性和區(qū)域貧困特征。劉彥隨等[5]結(jié)合空間貧困理論和中國貧困特征，提出農(nóng)村貧困“孤島效應(yīng)”理論，強(qiáng)調(diào)重視揭示貧困人口集聚的深層原因[5,28]，即從人地耦合地域系統(tǒng)格局演化角度解釋區(qū)域貧困集聚現(xiàn)象與本質(zhì)。

2）人地耦合地域系統(tǒng)理論。人地耦合地域系統(tǒng)是由人類主體、自然本底、社會、經(jīng)濟(jì)活動在特定的時空環(huán)境下相互關(guān)聯(lián)、彼此影響而形成的一個復(fù)雜開放系統(tǒng)[11,28-29]。農(nóng)村貧困是人類主體、自然環(huán)境、社會、經(jīng)濟(jì)等要素在鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)演化過程中彼此之間及其內(nèi)部組分關(guān)系失調(diào)形成的一種人地關(guān)系矛盾不協(xié)調(diào)的復(fù)雜社會現(xiàn)象[2-4,20,23]，即社會、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等地理資本與人的相互作用關(guān)系致使消貧和致貧不相協(xié)調(diào)的結(jié)果，是農(nóng)村人地關(guān)系矛盾沖突（或失衡）的一種外在表現(xiàn)。在農(nóng)戶個體尺度上，表現(xiàn)為農(nóng)戶資本（人的狀態(tài)、特征、能力等主體性要素）和地理資本兩大要素共同作用下的非線性負(fù)向循環(huán)累積結(jié)果[27]；在區(qū)域宏觀尺度上，是特定時空情景下，貧困主體（人）、特殊地理環(huán)境、社會與經(jīng)濟(jì)活動等結(jié)構(gòu)要素不協(xié)調(diào)發(fā)展的過程或剝奪狀況[20,23]。

可見，人（貧困主體）是貧困化過程的重要構(gòu)成組分之一[19,23]。貧困本質(zhì)是人（貧困主體）與自然、經(jīng)濟(jì)、社會四維一體彼此關(guān)聯(lián)、相互作用共同構(gòu)成的三角錐體結(jié)構(gòu)（圖1），任意兩者之間彼此關(guān)聯(lián)、相互影響，其空間結(jié)構(gòu)體的大小反映了區(qū)域貧困程度，同時刻畫了區(qū)域貧困主體能力、自然環(huán)境與資源、社會服務(wù)、經(jīng)濟(jì)水平等核心要素貧困格局及其彼此相互影響、耦合失調(diào)的綜合過程[20]。其中，自然是指自然環(huán)境條件、生態(tài)狀況、資源稟賦等自然地理資本要素的豐缺狀況[11-14,27-30]，是人們生產(chǎn)生活和社會經(jīng)濟(jì)活動的物質(zhì)基礎(chǔ)和空間載體。人類是指人地系統(tǒng)中貧困過程的行為主體（如農(nóng)戶個體或家庭或群體），其人口數(shù)量、質(zhì)量及其利用和改造自然的能力，反映人們對自然環(huán)境與資源的利用程度和社會經(jīng)濟(jì)活動影響的廣度和深度[9,11,20,27]；貧困主體的可持續(xù)生計資本和可行能力的缺失[20]，其個體貧困累積達(dá)到一定程度就會形成區(qū)域性貧困[11,28]。經(jīng)濟(jì)是指各縣市農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)等經(jīng)濟(jì)活動狀態(tài)、發(fā)展能力、扶貧績效水平以及人們收入與消費能力等，是區(qū)域脫貧能力的反映[9-11,27-30]。社會是指人們生活物質(zhì)基礎(chǔ)、教育、醫(yī)療衛(wèi)生、勞動保障、對外聯(lián)絡(luò)便捷性、城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)以及政策等社會地理資本要素對貧困形成的促進(jìn)或制約的作用[9-12,27-30]。

圖1 四維一體的空間貧困結(jié)構(gòu)框架與分析路徑Fig.1 Four-dimension framework and analysis path of spatial poverty structure

1.2 研究區(qū)概況

廣西壯族自治區(qū)位于云貴高原東南邊緣、兩廣丘陵西部，地勢呈現(xiàn)西北向東南傾斜，區(qū)內(nèi)地形地貌復(fù)雜多樣，山嶺交錯，丘陵連綿，平原、盆地和谷地間雜其中，喀斯特地貌（巖溶地貌）廣泛，有喀斯特峰叢洼地、峰嶺谷地、孤峰殘丘、峰林平原、溶蝕盆地、溶溝、落水洞、天坑等眾多地貌類型[24]。由于自然和人為因素的影響，喀斯特地區(qū)生態(tài)脆弱、石漠化現(xiàn)象普遍，且石漠化與區(qū)域貧困孿生相伴。廣西 35個石漠化片區(qū)內(nèi)國家扶貧開發(fā)工作重點縣（國家級貧困縣）和建檔立卡貧困戶比重分別高達(dá)89.29%和51.38%，是典型的喀斯特深度貧困地區(qū)（圖2）。

圖2 廣西石漠化片區(qū)縣與貧困縣分布圖Fig.2 Rocky desertification district and poverty-stricken counties in Guangxi

1.3 指標(biāo)體系

根據(jù)上述理論分析，在遵循指標(biāo)的科學(xué)性、層次性、系統(tǒng)性和可操作性的基礎(chǔ)上[11-15]，參考前人研究多維貧困指標(biāo)體系[9,11-17,30-35]的成果，結(jié)合廣西貧困特征和實地調(diào)研的情況，從自然地理貧困、人口地理貧困、經(jīng)濟(jì)地理貧困、社會地理貧困 4個維度，構(gòu)建區(qū)域多維綜合貧困指數(shù)評價指標(biāo)體系（表1）。自然地理貧困是區(qū)域自然本底狀況的直接反映[11-14]，描述不同縣市地理環(huán)境條件與資源利用狀態(tài)對貧困的影響，本文選取石漠化程度來表征區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況，選取人均耕地、農(nóng)用地面積占比來反映區(qū)域資源狀況，選取土地利用綜合程度指數(shù)來反映人們對土地資源利用程度。人口地理貧困是區(qū)域貧困的主要原因，選取少數(shù)民族人口比重來反映農(nóng)村人口結(jié)構(gòu)，選取建檔立卡貧困人口比重和農(nóng)村貧困低保人口比重來反映貧困人口特征和深度貧困人口狀況，選取18～60歲勞動力資源數(shù)來反映人口勞動資本狀況。經(jīng)濟(jì)地理貧困方面，主要從各縣市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)戶家庭經(jīng)濟(jì)能力水平2個層面分別選取人均GDP、二三產(chǎn)業(yè)所占比重、人均固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化和人均社會消費品零售額、農(nóng)村人均收入共 6個指標(biāo)[11-14]。社會地理貧困方面，主要體現(xiàn)在健康醫(yī)療、勞動保障、公共服務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施等，因此選取每千人衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)和執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)生數(shù)反映健康醫(yī)療水平，選擇初中以下學(xué)歷人口數(shù)比重和農(nóng)村文盲率反映教育水平，選取農(nóng)村機(jī)械化水平、農(nóng)村養(yǎng)老保險人數(shù)和農(nóng)村人均糧食占用量來分別反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展保障、農(nóng)村養(yǎng)老保障和人們生活物質(zhì)保障，選取交通可達(dá)性反映公共基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)水平。具體指標(biāo)見表1。

表1 多維綜合貧困模型測算指標(biāo)體系及其權(quán)重Table 1 Evaluation index of multidimensional poverty and its weight

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

首先，本文以2012年廣西壯族自治行政區(qū)劃為基礎(chǔ)，考慮到絕大部分城區(qū)轄區(qū)面積少、貧困人口和貧困發(fā)生率極低，因此將地級市的城市轄區(qū)合并為城區(qū)（除南寧市外），最終共獲取94個縣市行政單元。其次，土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的空間分辨率 30 m的 Landsat TM 遙感影像的解譯數(shù)據(jù)（2015年)。貧困人口數(shù)據(jù)及貧困縣類型由廣西扶貧開發(fā)辦公室網(wǎng)站（http://fpb.gxzf.gov.cn/）下載。少數(shù)民族人口數(shù)據(jù)來源于2010年廣西第六次人口普查統(tǒng)計。其他社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源自《廣西統(tǒng)計年鑒》（2014至2016年），《中國縣（市）社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》（2014至2016年）和2015年廣西各市縣統(tǒng)計年鑒。統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)以2015年的為主，缺項的部分以鄰近年份的補充。

2.2 研究方法

2.2.1 多維綜合貧困指數(shù)計算方法

在前人研究基礎(chǔ)上[8-17,22,33-35]，構(gòu)建由自然地理貧困、人口地理貧困、經(jīng)濟(jì)地理貧困、社會地理貧困 4個維度綜合組成的多維綜合貧困指數(shù)，每個維度下均設(shè)置若干評價指標(biāo)，通過對各維度指標(biāo)加權(quán)求和[33-35]，計算獲得多維綜合貧困指數(shù)。具體公式如下：

式中MPI為多維綜合貧困指數(shù)，n為維度個數(shù)，m為相應(yīng)維度下的指標(biāo)個數(shù)，F(xiàn)ij為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，wij為指標(biāo)權(quán)重，Qi為維度權(quán)重，MPI∈[0，1]。

由于各指標(biāo)量綱不同，采用極值法對指標(biāo)進(jìn)行無量綱化。在此基礎(chǔ)上，指標(biāo)權(quán)重采用主客觀相結(jié)合，利用層次分析法和熵值法確定各維度和各指標(biāo)權(quán)重[31,33-34]。

2.2.2 貧困空間關(guān)聯(lián)特征分析

空間自相關(guān)分析是定量描述某一變量在空間上相關(guān)性及其程度依賴關(guān)系的空間統(tǒng)計方法[12-15,33-35]，常用指數(shù)為全局莫蘭指數(shù)（Global-Moran’sI）和局部莫蘭指數(shù)（Local-Moran’sI）[31,34]。全局莫蘭指數(shù)能反映農(nóng)村多維貧困分布是否存在空間依賴現(xiàn)象，判斷區(qū)域貧困化格局空間集聚特征，即當(dāng)Global-Moran’sI值大于0，則各單元農(nóng)村多維貧困成正相關(guān)（聚集現(xiàn)象）；若小于 0，則為負(fù)相關(guān)（離散現(xiàn)象），且越接近1（或-1），集聚（或離散）程度越明顯，并通過Z得分或P值來衡量[12,15,23,28]。局部莫蘭指數(shù)則通過LISA聚類圖反映某縣域與周圍縣市之間農(nóng)村多維貧困特征集聚關(guān)聯(lián)程度及其具體位置[12,28,34]，其高高集聚區(qū)（HH）常被視為區(qū)域的間貧困陷阱。在此基礎(chǔ)上，利用熱點分析（Getis-Ord Gi*）方法識別不同置信度下的具有顯著性的高值集聚區(qū)（熱點）和低值集聚區(qū)（冷點）的集聚程度，有效反映冷熱點的聚集效應(yīng)[15,34]。

2.2.3 貧困類型劃分

分別計算各縣市單元自然地理貧困、人口地理貧困、經(jīng)濟(jì)地理貧困、社會地理貧困 4個維度的貧困值得分與各自對應(yīng)維度的貧困平均值，對比分析各維度貧困值得分與對應(yīng)維度貧困平均值的差值[34-35]，將大于平均值的視為該縣市單元的主導(dǎo)維度貧困。計算公式如下：

式中Ci為各縣市第i個維度貧困值與該維度平均值的差值，Sij為評價單元j的第i個維度下貧困值得分，k為評價單元數(shù)。若Ci≤0，則表示第i個維度貧困為非貧困主導(dǎo)維度；若Ci＞0，則表示第i個維度貧困是該縣（市）的貧困主導(dǎo)維度。當(dāng)貧困主導(dǎo)維度為 1時，定義為單因素主導(dǎo)型；貧困主導(dǎo)維度為2時，則定義為雙因素驅(qū)動型；貧困主導(dǎo)維度為3或4，則為多因素綜合型[34-35]；當(dāng)貧困主導(dǎo)維度為0時，定義為無主導(dǎo)因素型。

3 結(jié)果與分析

3.1 貧困空間識別與測度

1）自然地理貧困。由表2和圖3可知，廣西各縣市自然地理貧困數(shù)值處在0.167～0.953之間，均值0.477。微度貧困水平、輕度貧困水平、中度貧困水平、重度和極度貧困水平縣區(qū)占比分別為13.83%、23.41%、25.53%、22.34%、14.89%（表2）；中度貧困水平以上的縣區(qū)約占62.76%，表明自然環(huán)境與資源稟賦對區(qū)域貧困影響較大。空間上，自然地理貧困較高的縣區(qū)主要集中在國家重點扶貧開發(fā)的滇黔桂石漠化連片區(qū)，如大化縣、都安縣、巴馬縣、東蘭縣、鳳山縣、融水縣、馬山縣、忻城縣、樂業(yè)縣、凌云縣、平果縣、德?？h、靖西縣等（圖3a），其中片區(qū)內(nèi)石漠化較嚴(yán)重的大化和都安兩縣自然地理貧困程度最高，其自然地理貧困指數(shù)值分別為 0.953和0.889。該片區(qū)內(nèi)土壤淺少貧瘠、基巖裸露、土石巖層貯水能力差，耕地多為坡耕地且支離破碎，植被破壞嚴(yán)重，塌方、滑坡、水土流失等自然災(zāi)害時有發(fā)生。自然地理貧困較低的區(qū)域分布在全區(qū)14個地級市的25個縣區(qū)，以桂中南地區(qū)和城市區(qū)為主，如南寧市區(qū)、柳州市區(qū)、北海市區(qū)、玉林市區(qū)等大中城市最低（圖3a）。

2）人口地理貧困。廣西各縣區(qū)人口地理貧困數(shù)值處于 0.113～0.890之間，中度貧困水平及以上的縣區(qū)約占57.45%（表2）。人口地理貧困重度和極度水平的縣區(qū)共36個（38.30%），主要集中在資源縣-忻城-龍州縣一線以西的地區(qū)，其中田林縣人口地理貧困程度最大（0.890）。人口地理貧困中度水平的縣區(qū)占比19.15%，零散分布在各個地級市，以桂東南部的玉林和欽州市、桂東的賀州和梧州市相對集中。人口地理貧困低度和微度水平的縣區(qū)共占比42.55%，主要集中在以桂林市區(qū)-柳州市區(qū)-南寧市區(qū)一線的南北軸向區(qū)域、江州區(qū)-南寧市區(qū)-貴港市一線的東西軸向區(qū)域（圖3b），其中北海市和玉林市區(qū)人口地理貧困水平較低。

3）經(jīng)濟(jì)地理貧困。廣西各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)地理貧困數(shù)值在0.108～0.920之間，均值0.674。經(jīng)濟(jì)地理貧困重度和極度水平的縣區(qū)約占36.17%，主要分布在2個區(qū)域，一是以西林-大化-上林一線的喀斯特石漠化區(qū)，二是環(huán)江縣、羅城縣、融水縣、三江縣連片的桂北喀斯特峰叢洼地區(qū)；其他的零散分布在桂西南喀斯特山地丘陵區(qū)、大瑤山區(qū)及周邊縣區(qū)。中度貧困水平的縣區(qū)占比為 26.60%，主要集中在廣西東部和東南部、右江河谷地帶、桂北谷地緩丘區(qū)等。即中度貧困水平占比 62.77%。經(jīng)濟(jì)地理貧困低度和微度水平的縣市占比37.23%，主要集中在工農(nóng)業(yè)相對較好的縣區(qū)和城市區(qū)，如柳州市區(qū)、南寧市區(qū)、桂林市區(qū)、東興市（圖3c）。

4）社會地理貧困。各縣區(qū)社會地理貧困處于 0.117～0.868之間，均值0.523。社會地理貧困微度水平、輕度貧困水平、中度貧困水平、重度和極度貧困水平縣區(qū)占比分別為11.70%、27.66%、25.53% 、21.28% 、13.83%（表2）。社會地理貧困空間分布格局與經(jīng)濟(jì)地理的相似，其高值區(qū)（重度和極度水平）主要是資源匱乏的滇黔桂石漠化片區(qū)縣和桂北喀斯特峰叢洼地區(qū)，其次是桂西南喀斯特丘陵區(qū)百色市和崇左市、廣西東部大瑤山區(qū)；低值區(qū)（微度和輕度水平）則主要分布在社會資源較豐富的大中城市、桂中盆地、桂林孤峰平原、玉林盆地等。社會地理貧困中度水平的區(qū)域主要分布在右江河谷、郁江盆地和桂南臺地丘陵區(qū)等農(nóng)業(yè)發(fā)展較好的區(qū)域（圖3d），中度貧困及以上占比60.64%。

5）多維綜合貧困。廣西各縣市農(nóng)村多維綜合貧困指數(shù)數(shù)值處在0.154～0.816之間，平均值0.512，微度水平、輕度貧困水平、中度貧困水平、重度和極度貧困水平縣區(qū)占比分別為17.01%、24.47%、18.09%、19.15%、21.28%（表2），其中重度貧困水平以上縣市占比高達(dá)40.43%，表明各縣市多維綜合貧困處于較高水平且彼此間差異較大?？臻g分布上，多維綜合貧困高值區(qū)（重度和極度水平）主要集中桂西石漠化集中連片區(qū)、桂西南喀斯特山地丘陵區(qū)和桂北喀斯特峰叢洼地區(qū)；低值區(qū)（微度和輕度水平）則主要分布在大中城市區(qū)、桂林-柳州-南寧-欽州市一線的縣區(qū)及桂東南地區(qū)（圖3e）。

表2 廣西空間貧困程度統(tǒng)計表Table 2 Degree statistics of different dimension poverty at county level of Guangxi

3.2 多維貧困空間關(guān)聯(lián)特征分析

由圖4可知，從自然地理、人口地理、經(jīng)濟(jì)地理、社會地理4個維度上看，其莫蘭指數(shù)（Moran'sI）分別為0.570、0.641、0.371、0.610，其落在第一象限和第三象限的縣市所占比重分別為 75.53%、78.72%、64.89%和74.47%（圖4b～4e），表明各維度上貧困指數(shù)值也存在貧困集聚現(xiàn)象。廣西縣域多維綜合貧困全局Moran'sI指數(shù)為0.682。對其顯著性進(jìn)行檢驗，Z值為9.42，P值小于 0.01，表明在一定顯著性水平下均通過檢驗，且有68.09%的縣市落在第一象限（H-H關(guān)聯(lián)）和第三象限（L-L關(guān)聯(lián)）（圖4a），表明廣西多維綜合貧困空間自相關(guān)以正相關(guān)關(guān)系為主，在空間分布格局上呈現(xiàn)高度集聚特征。

圖3 廣西縣域多維貧困程度空間分布格局Fig.3 Spatial pattern of multidimensional poverty at county level in Guangxi

圖4 廣西縣域多維綜合貧困指數(shù)莫蘭指數(shù)散點圖Fig.4 Moran scatter diagram of different dimensional poverty degree in Guangxi

第一象限的 HH型區(qū)域，是農(nóng)村多維貧困高高集聚區(qū)，主要涉及百色、河池兩市以及崇左市的天等縣、大新縣，柳州市融水縣、三江縣和東部大瑤山區(qū)等縣市，其區(qū)域內(nèi)貧困縣自身和鄰近貧困縣多維綜合貧困度高、貧困空間差異性??；從集聚的顯著性上看，有20個縣區(qū)在90%以上的置信區(qū)間上呈現(xiàn)為高高集聚熱點區(qū)，5個縣在 99%置信區(qū)間上表現(xiàn)為高高集聚熱點區(qū)，表明這些縣區(qū)存在空間貧困陷阱，具體分布在廣西喀斯特石漠化區(qū)（圖5）。落在第三象限L-L型區(qū)域，是農(nóng)村多維貧困低度集聚區(qū)，主要是廣西北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)、桂東南的郁江-玉州盆地和桂中盆地區(qū)等，這些區(qū)域貧困及周邊鄰近縣市農(nóng)村多維綜合貧困度較低、空間異質(zhì)性低。位于第二象限的L-H型區(qū)域，是農(nóng)村多維貧困離散區(qū)，該區(qū)域的貧困縣自身多維綜合貧困度相對較低，其相近縣區(qū)多維綜合貧困度相對較高、環(huán)繞其四周，空間上呈現(xiàn)異質(zhì)分布，例如河池市金城江區(qū)和南丹縣。位于第四象限的 H-L型區(qū)域，也是農(nóng)村多維貧困離散區(qū)，該區(qū)域內(nèi)縣域內(nèi)自身多維綜合貧困度數(shù)值相對較高，而其相鄰周邊縣市多維綜合貧困度相對較低，呈高低異質(zhì)分布格局，例如興業(yè)縣（圖4）。

圖5 廣西各縣市多維綜合貧困顯著性熱點圖Fig.5 Hotspot of multidimensional poverty in Guangxi

3.3 貧困類型劃分

通過自然地理貧困、人口地理貧困、經(jīng)濟(jì)地理貧困和社會地理貧困 4個維度對廣西各縣市單元進(jìn)行貧困主導(dǎo)因素的識別，并劃分為單因素主導(dǎo)型、雙因素驅(qū)動型、多因素綜合型與無主導(dǎo)因素型。其中，單因素主導(dǎo)型縣市占比17.02%，包括了自然貧困主導(dǎo)型、人口貧困主導(dǎo)型、經(jīng)濟(jì)貧困主導(dǎo)型和社會貧困主導(dǎo)型4種。

自然貧困主導(dǎo)型主要分布在陽朔縣、右江區(qū)和合山市；經(jīng)濟(jì)貧困主導(dǎo)型分布在賓陽縣、橫縣、合浦縣、桂平市、宜州市等10個縣市；人口貧困主導(dǎo)型是以永?？h為代表，社會貧困主導(dǎo)型則體現(xiàn)在欽州市區(qū)和陸川縣。雙因素驅(qū)動型縣市占比13.83%，主要有人口-經(jīng)濟(jì)雙因素型、經(jīng)濟(jì)-社會雙因素型、經(jīng)濟(jì)-自然雙因素型、人口-自然雙因素型、社會-自然雙因素型 5種亞型。人口-經(jīng)濟(jì)雙因素型主要分布田陽縣和恭城縣；經(jīng)濟(jì)-社會雙因素型主要是靈山縣、浦北縣、平南縣、博白縣、武宣縣、扶綏縣；經(jīng)濟(jì)-自然雙因素型主要集中在全州縣、平樂縣和藤縣，社會-自然雙因素型和人口-自然雙因素型則分別以隆安縣和金城江區(qū)為代表。多因素綜合型縣市占比40.43%，包括人口-經(jīng)濟(jì)-社會-自然 4因素主導(dǎo)型、經(jīng)濟(jì)-社會-自然3因素主導(dǎo)型、人口-社會-自然3因素主導(dǎo)型、人口-經(jīng)濟(jì)-自然3因素主導(dǎo)型4種，且以人口-經(jīng)濟(jì)-社會-自然 4因素主導(dǎo)型為主。廣西 54個貧困縣中有38個縣是多因素綜合型縣（占比70.4%），表明區(qū)域內(nèi)貧困是多方面因素共同作用的結(jié)果。該區(qū)域主要分布在桂西石漠化片區(qū)、桂東北巖溶谷地丘陵區(qū)和東部的大瑤山區(qū)等，包括了 28個國家扶貧開發(fā)工作重點縣、10個自治區(qū)級扶貧開發(fā)工作重點縣。無主導(dǎo)因素型縣市占比28.72%（圖6）主要分布在南寧市區(qū)、柳州市區(qū)、桂林市區(qū)、北海市區(qū)、武鳴縣等自然條件較好、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的市縣。

圖6 廣西不同各縣市多維綜合貧困類型分布圖Fig.6 Spatial distribution of different poverty types in the counties level of Guangxi

4 討 論

農(nóng)村貧困內(nèi)涵豐富，按程度劃分，可分為絕對貧困和相對貧困[23]；按照貧困對象的不同，可分為個體貧困和區(qū)域貧困[21,27]。但不管是個體貧困還是區(qū)域貧困，在農(nóng)村地域系統(tǒng)中，人（貧困主體）始終貫穿其中，也是個體貧困與區(qū)域貧困連接的橋梁[20,27]。個體貧困描述的是農(nóng)戶或家庭等貧困主體，區(qū)域貧困瞄準(zhǔn)的是貧困人口聚集分布的特定空間地域范圍[22-23,28]，兩者貧困的最終受體都是人。同時，兩者之間相互聯(lián)系、彼此影響，個體貧困累積達(dá)到一定程度時就會形成區(qū)域性貧困；區(qū)域貧困又會反過來影響貧困人口（或家庭）擺脫貧困的能力，限制了人的能動性，迫使貧困個體（人口或家庭）處于不利的地位[28,35-37]。因此，人是貧困主體，也是貧困化過程的重要組成部分。丁建軍等[20]認(rèn)為人是主體性要素、環(huán)境是客體性要素、社會和經(jīng)濟(jì)是中介性要素（業(yè)），四者彼此間相互關(guān)聯(lián)，并強(qiáng)調(diào)了區(qū)域貧困研究中要重視人的要素特征。馮應(yīng)斌等[26]從人口的角度分析貴州貧困機(jī)理過程中，也指出貧困主體特征、人口轉(zhuǎn)移對脫貧的影響。李裕瑞等[37]也指出農(nóng)村能人或鄉(xiāng)賢對脫貧和鄉(xiāng)村發(fā)展的重要性。因此，本文從人（貧困主體）、自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)水平、社會服務(wù)四維角度探索農(nóng)村貧困空間結(jié)構(gòu)，對應(yīng)地從人口地理貧困、自然地理貧困、經(jīng)濟(jì)地理貧困和社會地理貧困 4個維度構(gòu)建指標(biāo)體系來分析農(nóng)村多維綜合貧困空間格局，其指標(biāo)體系與已有研究的指標(biāo)體系[9,11-12,14,30-35]相比，本文更注重強(qiáng)調(diào)人（貧困主體）是貧困形成過程中的重要組成部分。廣西案例研究表明通過構(gòu)建農(nóng)村貧困結(jié)構(gòu)框架和指標(biāo)體系來測度和分析廣西農(nóng)村多維貧困特征是可行的，其研究結(jié)果與前人研究成果相似[38-41]，其空間貧困格局與廣西貧困發(fā)生率空間格局相似。在廣西農(nóng)村地域系統(tǒng)，農(nóng)村貧困作用機(jī)制大致是：自然環(huán)境條件的貧困與資源的稀缺限制了人的發(fā)展能力，造成社會生產(chǎn)落后，產(chǎn)生區(qū)域經(jīng)濟(jì)貧困；經(jīng)濟(jì)水平貧困與落后導(dǎo)致地方政府財政緊張、稅收減少、人均收入水平低，進(jìn)而催生社會貧困；社會服務(wù)水平貧困，無法在基礎(chǔ)設(shè)施、教育、醫(yī)療與健康等公共服務(wù)上給予足夠的支撐，致使人們發(fā)展能力得不到提高、貧困人口聚集，自然貧困得不到改善；而人口的貧困和自然的限制又制約了經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展，形成一個彼此關(guān)聯(lián)的貧困循環(huán)圈層陷阱[42-43]。

廣西農(nóng)村多維綜合貧困主要集中桂西喀斯特山區(qū)、以都安-大化-巴馬-鳳山-樂業(yè)縣等石漠化集中連片區(qū)最為突出，且屬于多因素綜合型貧困類型，貧困地域集聚現(xiàn)象明顯，易形成貧困陷阱，這與廣西深度貧困縣分布格局相一致，也與其他學(xué)者研究成果相似[36-39]。廣西喀斯特石漠化貧困區(qū)，也是廣西重點生態(tài)功能區(qū)、民族聚集區(qū)、革命老區(qū)和邊疆地區(qū)[39-40]，該區(qū)域內(nèi)地理環(huán)境相對惡劣、生態(tài)脆弱、石漠化現(xiàn)象嚴(yán)重、少數(shù)民族人口多且分布廣泛，區(qū)域地理區(qū)位、交通、醫(yī)療保障水平、農(nóng)村老-殘人員和低保人口比對農(nóng)村貧困影響明顯。未來農(nóng)村減貧與發(fā)展過程，應(yīng)繼續(xù)加大各項資金項目與幫扶力量繼續(xù)向薄弱地區(qū)與貧困村傾斜。第一，加大教育投入力度，提高教育保障水平。強(qiáng)化教育扶貧，普及義務(wù)教育、拓寬高中或中專學(xué)歷教育，提高農(nóng)村人口的受教育水平、降低文盲率[12-15,38-41]；同時加強(qiáng)勞動技能培訓(xùn)與就業(yè)，提高農(nóng)民的技能素質(zhì)；適當(dāng)控制人口自然增長率，優(yōu)化人口年齡結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)移農(nóng)村貧困人口[12-15]。第二，不斷完善醫(yī)療和社會保障制度體系建設(shè)和服務(wù)水平，強(qiáng)化交通、水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善農(nóng)村醫(yī)療與公共服務(wù)基層設(shè)施。第三，積極開展農(nóng)村危舊房屋改造，并引導(dǎo)地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)區(qū)和生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)居民進(jìn)行易地扶貧搬遷集中安置[12-15,38-41]。第四，加大土地整治力度，不斷優(yōu)化石漠化綜合治理模式，積極實施封山育林、坡改梯、退耕還林還草、生態(tài)移民搬遷工程、農(nóng)村廚灶革命等工程措施[39-41]。第五，在條件較好的桂西南喀斯特丘陵區(qū)和桂東北的孤峰谷地區(qū)，積極挖掘區(qū)域特色資源優(yōu)勢，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，著重發(fā)展特色水果、蔬菜、中藥材（如田七、大風(fēng)艾、山豆根、石斛、薏苡、苦丁茶、桂仲、龍血竭等）等生態(tài)特色農(nóng)業(yè)和生態(tài)旅游業(yè)[39-41]。適度開發(fā)并建設(shè)崇左錳礦、百色鋁礦和河池有色金屬等礦產(chǎn)及其示范區(qū)[39-41]。

5 結(jié) 論

1）廣西多維綜合貧困空間以中度貧困水平以上為主，各縣市之間貧困程度差異較大?？臻g上，廣西貧困分布格局總體呈現(xiàn)為廣西南部和東部地區(qū)貧困程度較低、西部和北部喀斯特地區(qū)貧困程度相對較高，且以石漠化集中連片區(qū)最高，平均值達(dá)0.788。

2）廣西自然地理、人口地理、經(jīng)濟(jì)地理、社會地理貧困和多維綜合貧困的空間關(guān)聯(lián)以正相關(guān)的空間自相關(guān)為主，68.09%的縣市呈現(xiàn)高高或低低集聚特征。集聚的高低值中心與冷熱點分布格局相似，其中高高集聚貧困區(qū)主要集中在廣西石漠化片區(qū)縣。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)各縣市單元不同維度貧困程度，將各縣市劃分為單因素主導(dǎo)型、雙因素驅(qū)動型、多因素綜合型和無主導(dǎo)因素型 4個大類14個小類貧困類型，并對廣西喀斯特石漠化深度貧困地區(qū)提出相應(yīng)的脫貧與鄉(xiāng)村發(fā)展的建議。

致謝：感謝南寧師范大學(xué)嚴(yán)志強(qiáng)教授對論文的指導(dǎo)與建議！感謝南寧師范大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目(201910603276)對本研究的支持！