贛南等原中央蘇區(qū)縣域多維貧困測(cè)度及空間格局

熊傳麟, 葉長(zhǎng)盛

(東華理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院, 南昌330013)

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贛南等原中央蘇區(qū)縣域多維貧困測(cè)度及空間格局

熊傳麟, 葉長(zhǎng)盛

(東華理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院, 南昌330013)

多維貧困; 地理識(shí)別; 脆弱性—可持續(xù)生計(jì)分析框架; 空間關(guān)聯(lián); 贛南等原中央蘇區(qū)

貧困是一個(gè)世界性的難題[1]，也是我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)之一。目前我國(guó)的貧困狀況由過(guò)去的全民貧困演變?yōu)閰^(qū)域的個(gè)體貧困和相對(duì)貧困，貧困人口主要集中在西部地區(qū)、重點(diǎn)扶貧縣和糧食主產(chǎn)區(qū)，消除貧困被視為可持續(xù)發(fā)展的核心任務(wù)之一[1]，也是我國(guó)全面建成小康社會(huì)的重要戰(zhàn)略舉措之一。開(kāi)展貧困識(shí)別及其空間分布研究對(duì)于國(guó)家的“精準(zhǔn)脫貧、精確扶貧”戰(zhàn)略實(shí)施具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

貧困測(cè)度問(wèn)題研究涉及諸多方面，包括其定義、分類(lèi)、評(píng)估、影響因素及脫貧對(duì)策等，而貧困程度評(píng)價(jià)作為核心環(huán)節(jié)受到較大的關(guān)注[2]。國(guó)際上早期的研究往往直接通過(guò)收入指標(biāo)識(shí)別貧困，Sen等的能力貧困的思想引起了理論界對(duì)貧困問(wèn)題的新探討。貧困存在形式的轉(zhuǎn)變使得貧困測(cè)度由單一經(jīng)濟(jì)維度向多維轉(zhuǎn)變，拓展到收入、教育、生活質(zhì)量、健康保險(xiǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施、資源、環(huán)境等領(lǐng)域的綜合測(cè)度[3-6]。關(guān)于多維貧困度量方法，目前國(guó)際社會(huì)已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，2008年Alkire和Foster提出了多維貧困的識(shí)別、加總和分解方法[7]；而指標(biāo)的選取與集成仍是測(cè)度多維貧困主要的難題[3]。國(guó)內(nèi)研究由于起步較晚，研究成果大多停留于國(guó)外已有方法與國(guó)內(nèi)案例的結(jié)合應(yīng)用方面[7-8]。

在多維貧困度量方法的發(fā)展中，選取度量維度及指標(biāo)的依據(jù)主要有：貧困調(diào)查中貧困群體的貧困特征或基本需求[9]；已有貧困研究經(jīng)驗(yàn)中各指標(biāo)與貧困的相關(guān)關(guān)系[8,10]；自身界定的貧困定義或要達(dá)到的減貧目標(biāo)/所瞄準(zhǔn)對(duì)象的特征[11]；已有的貧困研究理論框架等[3]。而在對(duì)多維貧困測(cè)度實(shí)踐操作方面，由于理論的缺陷和數(shù)據(jù)、方法的局限性，度量維度和指標(biāo)體系很難做到真正的規(guī)范和系統(tǒng)[3]。2000年，英國(guó)國(guó)際發(fā)展機(jī)構(gòu)(DFID)立足于Sen等的貧困理論基礎(chǔ)上建立的脆弱性—可持續(xù)生計(jì)的框架，是相對(duì)理想的多維度貧困分析理論框架[12-13]。在多維度指標(biāo)集成方面，主要有UNDP開(kāi)發(fā)的“雙臨界值”的“維度加總/分解”算法，提出多維貧困指數(shù)(MPI)通過(guò)對(duì)各維度的剝奪情況進(jìn)行加權(quán)來(lái)測(cè)度貧困[11]，但該方法仍存在指標(biāo)選擇、等權(quán)重賦值等不足之處；劉艷華在MPI基礎(chǔ)上提出了多維發(fā)展指數(shù)(Multidimensional Development Index，MDI)，摒棄了以往研究中采用的簡(jiǎn)單加權(quán)或剝奪個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)的多維集成方法，較好地體現(xiàn)出各生計(jì)資本之間的不完全可替代關(guān)系，且比簡(jiǎn)單加權(quán)更符合生計(jì)資本構(gòu)成對(duì)可持續(xù)生計(jì)結(jié)果的作用效果[3]。

2011年公布的《中國(guó)農(nóng)村扶貧開(kāi)發(fā)綱要(2011—2020年)》，提出把武陵山區(qū)、秦巴山區(qū)等14個(gè)連片特困地區(qū)作為扶貧開(kāi)發(fā)主戰(zhàn)場(chǎng)以來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)這些地區(qū)做了大量貧困測(cè)度實(shí)證研究，如王艷慧等結(jié)合MPI和空間插值技術(shù)對(duì)秦巴山區(qū)進(jìn)行縣—村級(jí)多維貧困度量[11]；劉一明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)武陵山區(qū)進(jìn)行縣域貧困測(cè)度等[14]。贛南等原中央蘇區(qū)集中連片貧困問(wèn)題由來(lái)已久，經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然滯后，社會(huì)民生問(wèn)題仍然突出，貧困落后面貌仍然沒(méi)有得到根本性改變，但是針對(duì)其進(jìn)行貧困測(cè)度的實(shí)證研究卻寥寥無(wú)幾。脆弱性—可持續(xù)生計(jì)分析框架在國(guó)際發(fā)展研究和實(shí)踐中，尤其是扶貧領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，因而本研究將以該框架作為理論基礎(chǔ)，針對(duì)贛南等原中央蘇區(qū)貧困特點(diǎn)，結(jié)合多維發(fā)展指數(shù)和空間關(guān)聯(lián)分析，層次分析法、GIS技術(shù)等，系統(tǒng)分析該區(qū)多維貧困分布格局，并與現(xiàn)有貧困縣分布現(xiàn)狀進(jìn)行對(duì)比，為科學(xué)評(píng)估和決策提供依據(jù)，對(duì)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧、脫貧有著直接的推動(dòng)作用和具體的指導(dǎo)意義。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)概況

研究區(qū)位于江西省南部，長(zhǎng)三角、珠三角等地的經(jīng)濟(jì)腹地。地處溫帶大陸性、溫帶季風(fēng)氣候區(qū)，范圍包括贛州、吉安市全境及撫州市的大部分地區(qū)，共37個(gè)縣市(圖1)，國(guó)土面積8.22萬(wàn)km2。地形以山地和丘陵為主，森林覆蓋率71.6%，年均氣溫18.3℃，年均降水1 602.5 mm。2013年總?cè)丝? 969.86萬(wàn)人，其中農(nóng)村人口1 131.49萬(wàn)人，占總?cè)丝诘?7.44%。

2013年末，贛南等原中央蘇區(qū)人均GDP、農(nóng)民人均純收入和人均儲(chǔ)蓄存款余額分別為21 113元、6 821元和15 504元，只有江西省平均水平的66.51%，77.68%和71.81%；城鎮(zhèn)化率不足42.56%，明顯低于江西省平均水平。該區(qū)存在大量國(guó)定、省定貧困縣，江西21個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣中，該地區(qū)占了15個(gè)，分別是贛州的安遠(yuǎn)、寧都、尋烏、興國(guó)、于都、會(huì)昌、上猶和贛縣，吉安的永新、遂川、吉安、萬(wàn)安縣和井岡山市，撫州的廣昌和樂(lè)安縣。作為紅色革命老區(qū)，贛南等原中央蘇區(qū)嚴(yán)重的貧困現(xiàn)象在全國(guó)引起極大關(guān)注，2012年國(guó)務(wù)院下發(fā)《國(guó)務(wù)院關(guān)于支持贛南等原中央蘇區(qū)振興發(fā)展的若干意見(jiàn)》，大力支持蘇區(qū)的發(fā)展與振興。

圖1研究區(qū)范圍

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源

研究中涉及到的數(shù)據(jù)主要包括溫度、降雨量、森林覆蓋率、土地利用、縣級(jí)行政區(qū)劃等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，農(nóng)村人口、勞動(dòng)力、受教育程度、農(nóng)民人均純收入、城鎮(zhèn)化率、住房情況、基礎(chǔ)配套和服務(wù)設(shè)施情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)?；A(chǔ)地理數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心；社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則來(lái)源于《江西統(tǒng)計(jì)年鑒2014》、《贛州統(tǒng)計(jì)年鑒2014》、《吉安統(tǒng)計(jì)年鑒2014》、《撫州統(tǒng)計(jì)年鑒2014》，以及江西省統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站、各縣(市)政府網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和政府公報(bào)等。

1.3研究方法

1.3.1脆弱性—可持續(xù)生計(jì)分析框架可持續(xù)生計(jì)分析框架是近年來(lái)圍繞可持續(xù)發(fā)展而提出的一種新的研究工具，包括環(huán)境/背景脆弱性、生計(jì)資本、結(jié)構(gòu)和制度的轉(zhuǎn)變、生計(jì)戰(zhàn)略和生計(jì)輸出5部分[12,15]，并將家庭所擁有的5種生計(jì)資本(金融、人力、自然、物質(zhì)和社會(huì)資本)的數(shù)量和結(jié)構(gòu)組合視為“生計(jì)五邊形”，且這些資本力量、因素是在不斷變化和互相影響的[3，12]。本研究貧困識(shí)別中，忽略現(xiàn)有政策、相關(guān)機(jī)構(gòu)及其作用過(guò)程在空間上的差異及其影響，并假定農(nóng)戶采取的生計(jì)策略及其生計(jì)輸出結(jié)果也都可由農(nóng)戶環(huán)境/背景脆弱性和現(xiàn)有生計(jì)資本組成來(lái)決定。

1.3.2農(nóng)村貧困測(cè)度指標(biāo)體系研究區(qū)農(nóng)村貧困地理識(shí)別指標(biāo)體系主要由農(nóng)戶擁有的5大生計(jì)資本和環(huán)境/背景脆弱性6個(gè)維度構(gòu)成。為了突出多維貧困的特點(diǎn)，在遵循科學(xué)性、綜合性、全面性、可獲取性等原則的基礎(chǔ)上，結(jié)合區(qū)域現(xiàn)狀并參考類(lèi)似研究，通過(guò)對(duì)各維度內(nèi)容的詳細(xì)分解及其減貧貢獻(xiàn)強(qiáng)度分析，對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析等，最終確立農(nóng)村貧困地理識(shí)別的指標(biāo)體系，并采用AHP層次分析法對(duì)不同維度中的各指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分配(表1)。

表1　贛南等原中央蘇區(qū)農(nóng)村貧困地理識(shí)別指標(biāo)體系及權(quán)重分配

1.3.3多維發(fā)展指數(shù)測(cè)度維持其他條件不變情況下，農(nóng)戶的生計(jì)狀況主要由其生計(jì)資本組成來(lái)直接決定，而環(huán)境/背景脆弱性表現(xiàn)為直接或間接的加強(qiáng)或削弱。本研究農(nóng)村MDI測(cè)度流程如下：

(1) 用極值標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化，取值結(jié)果在[0，1]之間。并分別取各維度上下2%和10%作為不同維度富?；騽儕Z與優(yōu)勢(shì)或弱勢(shì)的劃定界限的方法，按照得分高低進(jìn)行單維度優(yōu)勢(shì)/富裕和弱勢(shì)/剝奪界限的劃定(環(huán)境/背景脆弱性只考慮剝奪和弱勢(shì)分組)。

(2) 生計(jì)五邊形面積具體的計(jì)算方法如下：設(shè)第i個(gè)單元農(nóng)戶的生計(jì)五邊形(圖2)，5個(gè)維度的單項(xiàng)綜合得分分別為a，b，c，d，e，任意兩個(gè)維度之間的夾角為α(α=360°/5)，則面積S為：

(1)

不同的生計(jì)資本排序方式的面積計(jì)算結(jié)果是不同的，故選取所有面積的平均值，而面積平均的大小則取決于5種生計(jì)資本得分兩兩相乘后的加總值，這種作為多維度貧困識(shí)別的綜合得分值的數(shù)值，即為多維發(fā)展指數(shù)(MDI)[3]。MDI得分與農(nóng)戶實(shí)際的生計(jì)水平及生計(jì)的可持續(xù)性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力呈正相關(guān)關(guān)系，決定其是否在經(jīng)歷或即將經(jīng)歷貧困。

MDI=ab+bc+cd+de+ea+ac+ce+eb+bd+da

(2)

圖2生計(jì)資本構(gòu)成示意圖

(3) 在對(duì)各單元的MDI得分進(jìn)行排序之后，將其按照5分位法初步劃分為5個(gè)等級(jí)，再按照各單元6個(gè)維度的優(yōu)勢(shì)/富裕和弱勢(shì)/剝奪情況對(duì)多維發(fā)展指數(shù)的初步分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行修正，并根據(jù)修正后得分劃分出最終的分類(lèi)結(jié)果。具體的修正原則為單元的初步等級(jí)值加上其優(yōu)勢(shì)/富裕調(diào)整數(shù)與弱勢(shì)/剝奪調(diào)整數(shù)的差[3]。按照調(diào)整后的得分結(jié)果進(jìn)行排序，劃分貧困等級(jí)和類(lèi)型，作為多維貧困認(rèn)定的依據(jù)。

(3)

(4)

2　結(jié)果與分析

2.1贛南地區(qū)農(nóng)村貧困空間分布特征

2.1.1單維度得分結(jié)果根據(jù)農(nóng)村貧困地理識(shí)別指標(biāo)體系，可以計(jì)算出研究區(qū)縣級(jí)單元農(nóng)村單維度得分及其空間分布狀況，具體見(jiàn)圖3。

(1) 金融資本維度得分的空間分異由北至南呈現(xiàn)為高—低—較高的總體格局，得分較高的有南豐、南城等縣市，該區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)門(mén)類(lèi)多樣，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)明顯，是全省農(nóng)、林、牧、漁、桔主要生產(chǎn)基地之一，其中得分最高的南豐縣農(nóng)民人均純收入達(dá)到13 776元，得益于其南豐蜜桔產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)；而得分較低的主要有石城、全南等縣市，該區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展受到自然等條件制約，缺乏特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，其中石城縣農(nóng)民人均純收入僅有4 206元。

(2) 人力資本維度得分由北至南呈現(xiàn)高—低—較低—低—較高空間格局，得分較高的有泰和、黎川等縣市，其農(nóng)村從業(yè)人員、18至59歲人口比重較大，勞動(dòng)力資源豐富；得分較低的有于都、安遠(yuǎn)等縣市，勞動(dòng)力資源劣勢(shì)明顯。

(3) 自然資本維度得分由北向南呈現(xiàn)高—較高—低—較低—低的空間分布趨勢(shì)，高分區(qū)有南豐、宜黃等縣市，低分區(qū)則是贛縣、于都縣等。受地形、地勢(shì)和氣候條件影響，南豐、南城等地的雨熱條件優(yōu)越，更適宜農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，糧食產(chǎn)量更高。

(4) 物質(zhì)資本得分呈現(xiàn)中間低，四周高的分布格局，得分較高是南城、峽江等縣市，其人均農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力、農(nóng)村用電量和交通條件優(yōu)勢(shì)明顯；而得分較低的于都、興國(guó)等縣市，物質(zhì)資本較為匱乏，人均通車(chē)?yán)锍躺踔敛坏侥铣堑囊话搿?/p>

(5) 社會(huì)資本維度得分由北向南呈高—低—較高分布趨勢(shì)，得分較高的有南豐、資溪等縣市，其城鎮(zhèn)化率高于45%，農(nóng)村恩格爾系數(shù)低于41%；而得分較低的遂川、石城等縣市城鎮(zhèn)化率不足42%，農(nóng)村恩格爾系數(shù)達(dá)到50%左右，其中遂川縣城鎮(zhèn)化率只有40.01%，而農(nóng)村恩格爾系數(shù)達(dá)到了53.42%。

(6) 環(huán)境/背景脆弱性得分總體由東向西呈高—較高—低—較低空間格局，高分區(qū)主要集中在研究區(qū)的東部和南部，主要是安遠(yuǎn)、會(huì)昌等縣市，而得分較低的主要有泰和、南城等縣市，因贛州地區(qū)各縣市山地眾多，地勢(shì)坡度較大，而吉安和撫州各縣市地處吉泰盆地和鄱陽(yáng)湖平原邊緣，地勢(shì)相對(duì)平坦。

圖3單維度綜合得分空間分布

5種類(lèi)型區(qū)分布中(表2)，冷點(diǎn)區(qū)有于都、安遠(yuǎn)等6個(gè)縣市，其中有5個(gè)是國(guó)家級(jí)貧困縣，至少4項(xiàng)生計(jì)資本得分均處于較低值，各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、生計(jì)途徑、發(fā)展條件等嚴(yán)重缺乏，環(huán)境/背景脆弱性較大；次冷點(diǎn)區(qū)有安福、寧都等13個(gè)縣市，主要集中于研究區(qū)西部，有5個(gè)是國(guó)家級(jí)貧困縣，至少3項(xiàng)生計(jì)資本得分處于較低值，基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展條件等相對(duì)缺乏，相比于冷點(diǎn)區(qū)，存在一定的發(fā)展優(yōu)勢(shì)；過(guò)渡區(qū)分散于各市，優(yōu)劣勢(shì)不明顯；而熱點(diǎn)和次熱點(diǎn)區(qū)，連片集中在研究區(qū)北部，如南豐、南城和資溪等縣市，憑借著較優(yōu)越的地形、氣候和資源條件，以及人力、社會(huì)、物質(zhì)資本等優(yōu)勢(shì)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一直處于靠前水平。

2.1.3多維度貧困識(shí)別等級(jí)從單維度和冷熱點(diǎn)分析中就可以看出，6個(gè)維度的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)區(qū)的空間分布存在較大交集，所有維度的綜合剝奪和弱勢(shì)區(qū)主要集中在研究區(qū)中部和南部，而綜合優(yōu)勢(shì)和富裕區(qū)則在北部地區(qū)集聚，且冷熱點(diǎn)區(qū)與弱勢(shì)/剝奪和優(yōu)勢(shì)/富裕區(qū)重合率較高。根據(jù)研究單元6個(gè)維度的優(yōu)勢(shì)/富裕和弱勢(shì)/剝奪情況對(duì)MDI初步分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行修正和調(diào)整后，得到了農(nóng)村多維度發(fā)展水平的最終結(jié)果(圖6)，發(fā)生調(diào)整變化的有崇義、寧都、全南和安?？h。按照五分位法對(duì)調(diào)整后綜合得分進(jìn)行等級(jí)劃分，分為相對(duì)富裕區(qū)、相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)、一般貧困區(qū)、中等貧困區(qū)和嚴(yán)重貧困區(qū)，其中得分低的三組即為識(shí)別出的農(nóng)村多維貧困區(qū)，多維貧困區(qū)主要分布在研究區(qū)中部和南部(表3)。

圖4贛南等原中央蘇區(qū)農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)分布圖5縣域MDI得分冷熱點(diǎn)區(qū)域空間格局

表2　縣級(jí)單元MDI得分類(lèi)型區(qū)的個(gè)數(shù)和比例

圖6贛南等原中央蘇區(qū)農(nóng)村多維度發(fā)展水平分類(lèi)

本文識(shí)別的多維貧困縣共有23個(gè)，國(guó)家級(jí)貧困縣占14個(gè)，其中8個(gè)屬于嚴(yán)重貧困，5個(gè)屬于中等貧困，1個(gè)屬于一般貧困；冷點(diǎn)區(qū)、次冷點(diǎn)區(qū)中與多維貧困縣重合的縣級(jí)單元有17個(gè)，重合率達(dá)73.91%，充分說(shuō)明研究區(qū)貧困呈現(xiàn)一種空間集聚狀態(tài)。從5大生計(jì)資本及環(huán)境/背景脆弱性各單維度得分及其多維發(fā)展指數(shù)的均值、極值和取值區(qū)間以及冷熱點(diǎn)分析情況來(lái)看，本研究識(shí)別出的農(nóng)村多維貧困縣都表現(xiàn)出符合實(shí)際情況，且準(zhǔn)確度較高。

2.2貧困類(lèi)型劃分與扶貧措施

在對(duì)多維貧困縣各單維度的弱勢(shì)/剝奪情況和空間關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上，按照弱勢(shì)/剝奪維度組合情況進(jìn)行類(lèi)型劃分(表4)，目的在于實(shí)施更精準(zhǔn)的扶貧政策/項(xiàng)目以提高扶貧效率。具體劃分原則是采用分位法將各單項(xiàng)資本得分劃為高、中、低三檔，得分處于低值檔則被認(rèn)定該生計(jì)資本存在弱勢(shì)/剝奪；有超過(guò)兩項(xiàng)資本處于低值，則被認(rèn)定為組合類(lèi)弱勢(shì)/剝奪；而環(huán)境/背景脆弱性得分則處于高值檔則被認(rèn)定為弱勢(shì)/剝奪。研究區(qū)貧困縣主要有以下類(lèi)型：

(1) 基礎(chǔ)建設(shè)缺乏型，含大余、定南、尋烏和贛縣，涉及農(nóng)村人口79.01萬(wàn)人。該類(lèi)型貧困縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平嚴(yán)重受限于基礎(chǔ)建設(shè)水平的落后，也就是與其密切相關(guān)的自然、物質(zhì)、社會(huì)資本和環(huán)境/背景脆弱性及其組合存在弱勢(shì)/剝奪，如交通條件、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力、農(nóng)村人均耕地面積等處于研究區(qū)靠后水平。改善這些維度弱勢(shì)/剝奪、維持其中農(nóng)戶生計(jì)可持續(xù)性的基礎(chǔ)措施應(yīng)是以交通為先導(dǎo)，有針對(duì)性地開(kāi)展公共基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)設(shè)施以及環(huán)境生態(tài)工程的建設(shè)，提高經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展支撐能力。

(2) 金融基建兼缺型，含全南、寧都、萬(wàn)安、永新、樂(lè)安、廣昌和石城縣，涉及農(nóng)村人口167.15萬(wàn)人。這一類(lèi)型區(qū)貧困縣的農(nóng)民年人均純收入處于研究區(qū)最低值，不足5 000元，基礎(chǔ)發(fā)展條件較差、基礎(chǔ)建設(shè)和經(jīng)濟(jì)水平落后。農(nóng)戶的基礎(chǔ)應(yīng)對(duì)措施應(yīng)是首先通過(guò)將外部的資金援助或金融支持與針對(duì)各自特點(diǎn)的基礎(chǔ)項(xiàng)目建設(shè)相結(jié)合，以改善他們的基礎(chǔ)生計(jì)和發(fā)展條件。

表3　農(nóng)村多維貧困識(shí)別等級(jí)

表4　不同扶貧措施(組合)下的貧困類(lèi)型劃分

(3) 人力基建兼缺型，含興國(guó)和遂川縣，涉及農(nóng)村人口79.60萬(wàn)人。該類(lèi)型的貧困縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平主要受限于農(nóng)村勞動(dòng)力資源的缺乏、教育水平和基礎(chǔ)建設(shè)水平的落后等。改善這種情況首先應(yīng)當(dāng)通過(guò)工程建設(shè)與強(qiáng)化人力資源保障體系相結(jié)合的方式，在完善基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)上加快各層次人才的引進(jìn)和培養(yǎng)，打造較為完備的人力資源支撐體系，并提高教育事業(yè)發(fā)展水平，以此改善人力資本和物質(zhì)資本、自然資本或環(huán)境/背景脆弱性弱勢(shì)/剝奪狀況，尋求發(fā)展的突破。

(4) 發(fā)展條件缺乏型，含安福、信豐、龍南、吉安、上猶縣以及瑞金和南康市，涉及農(nóng)村人口205.55萬(wàn)人。這類(lèi)型貧困縣各個(gè)生計(jì)資本不存在明顯弱勢(shì)/剝奪，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較好。該地區(qū)應(yīng)首先根據(jù)自身情況，結(jié)合工程建設(shè)、教育/培訓(xùn)及金融資助/貸款支持等綜合手段對(duì)貧困群體的基礎(chǔ)脆弱性—生計(jì)資本條件做出改善，并在此基礎(chǔ)上加快構(gòu)建具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的特色現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，探索區(qū)域聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

(5) 生存條件缺乏型，含安遠(yuǎn)、會(huì)昌和于都縣，涉及農(nóng)村人口125.93萬(wàn)人。該類(lèi)型貧困縣各項(xiàng)生計(jì)資本得分均處于低值，環(huán)境/背景脆弱性較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最為落后，貧困問(wèn)題最為嚴(yán)重。改善這些維度弱勢(shì)/剝奪、維持其中農(nóng)戶生計(jì)可持續(xù)性的基礎(chǔ)措施是在一般的外部資金援助、金融貸款、完善基礎(chǔ)配套服務(wù)設(shè)施、加強(qiáng)教育培訓(xùn)和人力保障等基礎(chǔ)之上，對(duì)部分嚴(yán)重貧困地區(qū)適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行異地搬遷和安置。

3　結(jié) 論

為了滿足新階段國(guó)家對(duì)貧困區(qū)域貧困個(gè)體精準(zhǔn)識(shí)別的新需求，本文在脆弱性—可持續(xù)生計(jì)分析框架下，結(jié)合多維發(fā)展指數(shù)和空間關(guān)聯(lián)分析，并以贛南等原中央蘇區(qū)37個(gè)縣(市)作為研究區(qū)，進(jìn)行了系統(tǒng)全面的多維貧困測(cè)算分析，最終得到以下結(jié)論：

(1) 以DFID提出的脆弱性—可持續(xù)生計(jì)分析框架為理論基礎(chǔ)，通過(guò)針對(duì)贛南等原中央蘇區(qū)的多維貧困識(shí)別指標(biāo)體系的構(gòu)建和多維發(fā)展指數(shù)(MDI)計(jì)算方法的發(fā)展，建立了瞄準(zhǔn)精度更高的多維度集成式農(nóng)村貧困地理識(shí)別方法；應(yīng)用結(jié)果表明，基于多維度的指標(biāo)體系和集成式識(shí)別方法更貼合多維要素影響農(nóng)戶生計(jì)結(jié)果。

(3) 在農(nóng)村貧困地理識(shí)別過(guò)程中，37個(gè)縣(市)中有23個(gè)縣級(jí)單元被識(shí)別為多維度貧困縣，其中有14個(gè)是國(guó)家級(jí)貧困縣；冷點(diǎn)區(qū)、次冷點(diǎn)區(qū)縣級(jí)單元與多維貧困縣重合率達(dá)73.91%。多維貧困縣空間分布主要集中于研究區(qū)的中部和南部地區(qū)，含贛州市除崇義外所有縣市，吉安市的吉安、萬(wàn)安、安福、永新和遂川縣，撫州市的廣昌和樂(lè)安縣。

(4) 基于不同維度缺乏需采取不同基礎(chǔ)扶貧措施的考慮，將研究區(qū)多維貧困縣劃分為基礎(chǔ)建設(shè)缺乏型、金融基建兼缺型、人力基建兼缺型、發(fā)展條件缺乏型和生存條件缺乏型5種類(lèi)型，每種貧困類(lèi)型區(qū)都應(yīng)根據(jù)其具體的弱勢(shì)/剝奪維度情況既要采取基礎(chǔ)扶貧措施消除農(nóng)戶脫貧和發(fā)展可持續(xù)生計(jì)中的“短板”，又要依據(jù)地方資本、資本組合、地方政策等優(yōu)勢(shì)發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)、拓寬農(nóng)戶的生計(jì)途徑以尋求更有效和更可持續(xù)的減貧突破。

因此，應(yīng)加快贛南等原中央蘇區(qū)貧困縣的公共基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)設(shè)施以及環(huán)境生態(tài)工程建設(shè)，著力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，發(fā)揮資源比較優(yōu)勢(shì)、促進(jìn)農(nóng)民增收，加大政府對(duì)教育培訓(xùn)、社會(huì)人力保障等公共投入以及外部資金援助等。同時(shí)，根據(jù)各生計(jì)資本具體情況，圍繞著《國(guó)務(wù)院關(guān)于支持贛南等原中央蘇區(qū)振興發(fā)展的若干意見(jiàn)》中各項(xiàng)扶持政策，因地制宜地制定并加快出臺(tái)和落實(shí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的優(yōu)惠政策，從而推動(dòng)該區(qū)貧困縣脫貧速度。

受研究理論、方法和數(shù)據(jù)資料所限，本研究可持續(xù)生計(jì)框架主要針對(duì)的是縣域單元農(nóng)村農(nóng)戶的貧困分布特征，缺少對(duì)城鎮(zhèn)居民及半城鎮(zhèn)化農(nóng)民的貧困特征研究，因而研究結(jié)論有一定局限性。今后若能結(jié)合縣域單元農(nóng)村農(nóng)戶、半城鎮(zhèn)化農(nóng)民、城鎮(zhèn)居民進(jìn)行相關(guān)的多維測(cè)度分析，研究結(jié)論將更有針對(duì)性和實(shí)踐指導(dǎo)意義。

[1]Sen A K. Development as Freedom [M]. New York:Oxford University Press,1999.

[2]袁媛,王仰麟,馬晶,等.河北省縣域貧困度多維評(píng)估[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2014,33(1):124-131.

[3]劉艷華,徐勇.中國(guó)農(nóng)村多維貧困地理識(shí)別及類(lèi)型劃分[J].地理學(xué)報(bào),2015,70(6):993-1007.

[4]鄒薇,方迎風(fēng).怎樣測(cè)度貧困:從單維到多維[J].國(guó)外社會(huì)科學(xué),2012,5(2):63-69.

[5]方迎風(fēng).中國(guó)貧困的多維測(cè)度[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2012,34(4):7-15.

[6]孫秀玲,田國(guó)英,潘云,等.中國(guó)農(nóng)村居民貧困測(cè)度研究:基于山西的調(diào)查分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,2012(4):79-84.

[7]王小林, Alkire S.中國(guó)多維貧困測(cè)量:估計(jì)和政策含義[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2009,25(12):4-10.

[8]劉小鵬,蘇勝亮,王亞娟,等.集中連片特殊困難地區(qū)村域空間貧困測(cè)度指標(biāo)體系研究[J].地理科學(xué),2014,34(4):447-453.

[9]葉初升,王紅霞.多維貧困及其度量研究的最新進(jìn)展:問(wèn)題與方法[J].湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào),2010,8(6):5-9.

[10]馮星光,張曉靜.貧困測(cè)度指標(biāo)及其評(píng)價(jià)[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2006,21(3):22-26.

[11]王艷慧,錢(qián)樂(lè)毅,段福洲.縣級(jí)多維貧困度量及其空間分布格局研究[J].地理科學(xué),2013,33(12):1490-1496.

[12]蘇芳,徐中民,尚海洋.可持續(xù)生計(jì)分析研究綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2009,24(1):61-68.

[13]徐鵬,徐明凱,杜漪.農(nóng)戶可持續(xù)生計(jì)資產(chǎn)的整合與應(yīng)用研究:基于西部10縣(區(qū))農(nóng)戶可持續(xù)生計(jì)資產(chǎn)狀況的實(shí)證分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2008(12):89-93.

[14]劉一明,胡卓瑋,趙文吉,等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域貧困空間特征研究:以武陵山連片特困區(qū)為例[J].地球信息科學(xué),2015,17(1):69-76.

[15]湯青.可持續(xù)生計(jì)的研究現(xiàn)狀及未來(lái)重點(diǎn)趨向[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2015,30(7):823-829.

[16]李丁,李平安,王鵬.基于ESDA的甘肅省縣域經(jīng)濟(jì)空間差異分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2009,23(12):1-5.

[17]馬曉冬,朱傳耿,馬榮華,等.蘇州地區(qū)城鎮(zhèn)擴(kuò)展的空間格局及其演化分析[J].地理學(xué)報(bào),2008,63(4):405-415.

The Multi-Dimensional Poverty Measure and Spatial Pattern of the Former Central Soviet Area at County Level in South of Jiangxi Province

XIONG Chuanlin, YE Changsheng

(CollegeofEarthSciences,EastChinaUniversityofTechnology,Nanchang330013,China)

multi-dimensional poverty; geographical identification; vulnerability and sustainable livelihood analysis framework; spatial correlation; former Central Soviet Area in south of Jiangxi Province

2015-11-07

2015-11-22

江西省自然科學(xué)基金“南昌市城市街道綠化帶滯塵能力研究”(20151BAB213032)

熊傳麟(1991—),男,江西九江人,碩士研究生,研究方向?yàn)閰^(qū)域與城市規(guī)劃。Email:xcl186@126.com

F323.8

A

1005-3409(2016)03-0225-08