多維貧困視角下喀斯特區貧困鄉村空間分異與地域類型劃分

趙 榕，熊康寧※，陳起偉,3

多維貧困視角下喀斯特區貧困鄉村空間分異與地域類型劃分

趙 榕1,2，熊康寧1,2※，陳起偉1,2,3

（1. 貴州師范大學喀斯特研究院，貴陽 550001；2. 國家喀斯特石漠化防治工程技術研究中心，貴陽 550001；3. 貴州師范學院地理與資源學院，貴陽 550018）

喀斯特地區貧困程度深且致貧原因復雜，科學劃分喀斯特貧困鄉村地域類型并提出差異化振興對策，是喀斯特貧困地區的現實需要。該研究通過構建喀斯特貧困鄉村地域系統評價指標體系，對貧困村主導致貧因素進行分級與空間排列組合，劃分喀斯特貧困鄉村地域類型，提出喀斯特貧困鄉村的振興策略。結果表明：1）喀斯特貧困鄉村的空間分異主要受地勢起伏度、坡度、耕地比例和人均純收入等的影響，貧困程度與貧困聚集規模均呈現出南高北低的空間格局。2）喀斯特貧困鄉村可劃分為：弱綜合制約型、強綜合制約型、單致貧維度制約型、雙維度制約型和三維度制約型貧困村。3）生態脆弱性在喀斯特貧困鄉村地域分異中起決定性作用，經濟基礎薄弱是喀斯特貧困鄉村的共性特點，生產資源稟賦與區位交通條件起重要作用。該研究能夠為喀斯特貧困鄉村減緩相對貧困的模式與路徑設計及鄉村振興戰略實施提供理論支撐。

農村；貧困；喀斯特區；貧困鄉村類型；鄉村振興；安順

0 引 言

中國自2013年提出“精準扶貧”以來脫貧效果顯著，農村貧困問題得到了極大地緩解。但由于阻礙農村發展的自然與社會經濟因素仍然存在，因此中國農村貧困將表現為地域特征與約束條件明顯的區域性相對貧困，并面臨重返貧困的危險[1]。特殊喀斯特環境所孕育的農村貧困不同于其他貧困地區[2-3]，以中國西南喀斯特生態脆弱和集中連片特困復合區貴州省為例，貴州中西部喀斯特地區與貴州東部邊緣非喀斯特地區的致貧機理差異顯著[4-5]，貴州中西部喀斯特地區在其特殊的地質、生態與不合理的人類活動形成的水土資源的貧瘠、區位閉塞與交通落后等問題與貧困關系緊密[2-4]，因此喀斯特地區的貧困問題是由于特殊喀斯特環境所引起的生態、社會、經濟綜合貧困問題[6]。如何促進喀斯特貧困地區鄉村振興規劃落地見效是當前生態脆弱的貧困地區面臨的現實難題，因此亟需在生態環境脆弱與多維貧困復合的西南喀斯特地區開展基于貧困鄉村地域類型識別的分區振興策略，以支撐喀斯特貧困地區鄉村振興重大戰略的落地實施[7-9]。

從地理學人地關系的角度看，貧困鄉村是鄉村地域人地關系不協調的表現結果[10-11]。貧困鄉村地域類型劃分，有利于識別和把握不同貧困地域類型的相似性與差異性特點，能因地制宜地制定脫貧策略[12]。現有研究主要通過分析區域致貧因素，結合區域地域類型進行鄉村貧困類型劃分。研究方法主要有最小方差模型[13-14]、因子聚類分析[15-16]等。研究尺度涵蓋全國[14,17-18]、片區[16,19-20]、省域[20-23]、市域[13]、鄉鎮域[24]等。喀斯特地區地理環境異質性特征極為明顯，但目前喀斯特地區的相關研究以縣為研究單元居多，縣域包含城市和農村，貧困地區發展的限制因素會淹沒在其中而表現不出。鄉村振興作為新時期“三農”工作的抓手，需要因地制宜、分類精準實策[8,25]，而喀斯特地區作為國家扶貧及生態修復建設的重點區域，開展以村域為研究單元的喀斯特地區貧困鄉村地域類型劃分與分區振興策略。

本文以貧困村為基本單元，基于多維貧困理論與鄉村地域系統理論，從生態條件、生產資源稟賦、經濟基礎和區位交通條件4個維度構建面向鄉村振興戰略的喀斯特貧困鄉村地域系統評價指標體系，基于喀斯特貧困鄉村的主導致貧維度劃分出喀斯特貧困鄉村地域類型，并結合鄉村振興戰略目標，提出喀斯特貧困鄉村的振興策略，為分區、分類推進喀斯特貧困地區鄉村振興提供參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

安順市位于貴州省中西部，地處105°13′～106°34′E、25°21′～26°38′N之間，總面積9 267 km2，轄6個縣區分別為西秀區、平壩縣、普定縣、鎮寧布依族苗族自治縣、關嶺布依族苗族自治縣和紫云苗族布依族自治縣，均為國家級貧困縣。2014年貧困人口43.83萬人，貧困發生率為17.72%，2018年末剩余貧困人口為9.24萬人，貧困發生率為3.73%。市域內喀斯特地貌占比超過70%，全市喀斯特地域結構是由高原區和峽谷區共同組成，是典型喀斯特地理環境的代表。同時特殊的喀斯特自然地理環境導致區域人文和社會經濟條件地域性差異顯著，北部的3個縣區是黔中經濟區的重要支撐點，具有較好的發展潛力，而南部3個縣區地勢崎嶇，生態環境脆弱，經濟發展速度緩慢，教育文化事業和交通等較北部三縣落后。綜上，本研究區鄉村地域系統異質性高，區域間致貧因素存在差異，選擇該區開展典型喀斯特地區貧困鄉村地域類型研究具有一定的代表性。

圖1 安順市區位與地形

1.2 數據來源

貧困村社會經濟數據來源于2015年安順市扶貧開發辦公室的調查數據，涵蓋貧困村的社會保障、經濟基礎、基礎設施、教育醫療等狀況。基礎地理數據中的海拔、坡度、地勢起伏度數據來源于貴州省自然資源廳30 m數字高程模型；土地利用資料來源于2015年的地理國情普查數據庫；石漠化和水土流失圖來源于貴州師范大學貴州省1∶5萬石漠化、水土流失分布圖；地質巖性資料來源于貴州省1∶5萬巖性圖；遙感影像來源于中國資源衛星應用中心下載的2015年8 m空間分辨率的ZY-3高分辨率衛星遙感數據。

2 研究方法

2.1 評價指標體系

貧困鄉村地域是貧困人口生活與生產的鄉村范圍[26-27]，是由社會、經濟、資源與環境相互聯系、相互作用下形成的，具有一定結構、功能與區際聯系的空間體系[28]。對貧困鄉村地域系統進行有效評估，能夠反映貧困鄉村地域的形成機理，也是對貧困鄉村地域進行分類的前提條件。喀斯特地區脆弱的生態環境、偏遠的區位條件和匱乏的生產資源等自然地理條件限制了其區域社會經濟發展，導致該區域產生綜合貧困問題[6]，其具有生態環境與經濟結構功能的雙脆弱的特點[4]。為此，本文以貧困村為評價地理單元，基于區域多維貧困與人地關系理論，考慮到數據的可獲取性，參考相關研究，構建涵蓋貧困村的生態環境、生產資源稟賦、經濟發展狀況與區位交通條件的4個維度的指標，以反映研究區本底資源環境狀況與社會經濟發展特點。

生態環境是農村發展的本底，喀斯特農業生產易受地形與脆弱生態本底的限制[2]，因此選擇坡度、地勢起伏度、森林覆蓋率及石漠化來表征喀斯特貧困鄉村地域的生態脆弱性。耕地、園地、水資源等農業生產資源是喀斯特農村地區重要的經濟來源，結合表征區域農業生產壓力狀況的農業人口密度，綜合表征喀斯特貧困鄉村地域的生產資源匱乏狀況。村域人均收入、村集體經濟的發展狀況、農戶參與合作社的情況能夠反映貧困村的經濟發展本底狀況及經濟發展潛力，貧困村所在縣的GDP是貧困村發展的背景與基礎，相應的選擇這些指標綜合評估貧困鄉村地域的經濟發展狀況。同時，貧困鄉村的對外聯絡與溝通的難易程度也是貧困鄉村地域系統評估的重要方面，為此選擇貧困村到縣政府駐地距離、到鄉政府駐地距離、高速路匝道距離和路網密度等表征交通區位條件。

2.2 地理探測器

為客觀分配各指標在貧困鄉村地域系統評價中的重要程度，本文運用地理探測器中的因子探測模型[29]，基于2015年村域貧困發生率數據，探測各指標對貧困發生率空間差異的解釋力，以此作為各指標對區域貧困狀況貢獻程度的權重，地理探測器中的因子解釋力用表示，表達式為

2.3 數據標準化

考慮各指標量綱不一致，采用極差標準化法對各指標原始數據進行標準化處理，得到各維度貧困鄉村地域系統綜合得分為

表1 喀斯特貧困鄉村地域多維貧困評估指標體系

2.4 貧困鄉村地域類型劃分方法

根據公式（2）計算結果，對貧困鄉村地域系統各維度得分進行賦值和排列組合[30]，以確定貧困村主導致貧維度。采用標準差分類方法，將單維度指數高度值（指某維度的綜合值大于等于該類維度均值與0.5倍標準差之和[25]）確定為主要維度，篩選出的單維指數高值賦值為編號1，其他賦值為編號0。每個貧困村包含各維度的4個編碼，如1111表示生態脆弱指數、生產資源匱乏指數、經濟基礎薄弱指數和區位交通劣勢指數均較高，為強綜合制約型；0000表示弱綜合制約型。將致貧維度分類結果空間鏈接到貧困村中，劃分貧困鄉村地域類型。

3 結果與分析

3.1 喀斯特貧困鄉村空間分異特征

圖2為安順市村域貧困發生率熱點分布。表2為安順市各行政區貧困程度結構。2015年安順市569個貧困村的貧困發生率在0.03%～85.75%之間。全市范圍內輕度、中度、重度和極重度貧困村分別占貧困村總量的26%、23%、25%和26%。各貧困等級的貧困村占比較為均衡。但各縣域貧困等級構成差異較大，西秀區和平壩縣以輕度貧困村為主。普定縣以中度貧困村占比最大（35%）。關嶺縣、鎮寧縣和紫云縣3縣貧困村以重度和極重度貧困村為主，其重度和極重度貧困村占比均超過70%。

在ArcGIS10.3中運用熱點分析工具，對相鄰貧困村環境中各貧困村的貧困發生率進行Getis-Ord Gi*統計，得到安順市村域貧困發生率冷熱點區域識別結果為：東北部的平壩縣和西秀區為貧困發生率低值集中的冷點片區，南部的鎮寧縣與紫云縣部分區域為貧困發生率高值集中的熱點片區。其他區域的貧困狀況在空間上多呈隨機分布。

將縣域地理位置處于各大河的分水嶺區、山地面積比重小于50%、平均海拔大于900 m的西秀區、平壩縣和普定縣劃分為喀斯特高原縣[4]。縣域地理位置靠近大江、大河，山地面積比重大于50%的關嶺縣、鎮寧縣和紫云縣劃分為喀斯特峽谷縣[4]。比較發現，喀斯特峽谷縣貧困程度較喀斯特高原縣更為嚴重。

村域地勢起伏度對研究區貧困空間分異的決定力最大（0.347 8），村域平均坡度次之（0.305 3）。村域耕地比例和村人均純收入對貧困發生率的影響也較大。

表2 安順市貧困程度構成

注：依據文獻[26]，輕度貧困、中度貧困、重度貧困和極重度貧的貧困發生率分別為[0,10%), [10%,20%), [20%,30%), [30%,100]。

Note: According to literature[26], the poverty incidence of mild poverty, moderate poverty, severe poverty and extremely severe poverty is [0,10%), [10%,20%), [20%,30%), [30%,100], respectively.

3.2 喀斯特貧困鄉村地域系統評價

表3為安順市貧困鄉村地域系統單維評估結果。研究區貧困鄉村地域系統單維度評價結果平均值從大到小依次為：經濟基礎薄弱指數（0.422 5）、生態脆弱指數（0.401 9）、生產資源匱乏指數（0.245 9）、區位交通劣勢指數（0.093 0）。按標準差分類法將貧困鄉村地域系統單維度評價結果劃分為3級（圖3），研究區經濟基礎薄弱指數高值村有458個，低值村有65個，中值村61個。全市僅少量經濟基礎薄弱指數低值村集中分布于西秀區，平壩縣經濟基礎薄弱指數呈現高、中、低值貧困村混雜分布，其余各縣以經濟基礎薄弱指數中值和高值為主。生態脆弱性指數高值村集中分布于安順市南部，低值村集中分布于北部。生產資源匱乏指數高值貧困村有218個，主要分布在安順市南部。區位交通劣勢指數高值貧困村有165個，分布于紫云與西秀、鎮寧三縣交界處，及鎮寧與關嶺南部交界處和紫云縣南部。低值村有193個，分布于各縣與縣政府駐地較近的區域范圍內。

各喀斯特高原縣生態脆弱性指數均低于各喀斯特峽谷縣，3個喀斯特高原縣中，普定縣的生態脆弱性指數最大（0.394 4），西秀區最小（0.246 5）。3個喀斯特峽谷縣中，紫云縣最大（0.545 4），鎮寧縣最小（0.458 1）。各喀斯特高原縣生產資源匱乏指數指數均低于各喀斯特峽谷縣，喀斯特高原縣中普定縣生產資源匱乏指數最高（0.239 4），西秀區最低（0.203 5）。喀斯特峽谷縣的生產資源匱乏指數整體偏高，其中紫云縣最高（0.274 3），關嶺縣最低（0.271 0），三縣差異較小。各縣平均區位交通劣勢指數從小到大依次為：關嶺縣（0.025 6）、普定縣（0.078 5）、平壩縣（0.079 4）、西秀區（0.083 2）、鎮寧縣（0.097 6）、紫云縣（0.122 6）。

圖2 安順市村域貧困發生率熱點分布圖

表3 安順市貧困鄉村地域系統單維評估結果

圖3 安順市貧困鄉村地域系統單維評估結果空間分布

3.3 喀斯特貧困鄉村地域類型劃分

根據貧困村各維度綜合得分，篩選主導維度（生產貧困指數≥0.478 8；生產資源匱乏指數≥0.272 0；經濟基礎薄弱指數≥0.468 9；區位交通劣勢指數≥0.166 5），結合ArcGIS空間疊加分析，共統計出如表4所示的12種貧困村類型。考慮各類型名稱的簡潔性，雙維度與三維度的名稱中，將生態環境制約型、生產資源匱乏型、經濟基礎薄弱型和區位交通劣勢型分別簡寫成生態限制、生產限制、經濟限制和區位限制。

從貧困村主要致貧維度的數量差異看，各類型貧困村數量從大到小依次為：弱綜合制約型（193）、單維度主導型（165）、三維度主導型（81）、強綜合制約型（77）、雙維度主導型（68）。單維度主導型貧困村中，經濟基礎薄弱型貧困村數量最多（69），區位交通劣勢型貧困村次之（41）。雙維度主導型貧困村中，生態-生產限制型貧困村數量最多（33）。三維度主導型貧困村中生態-生產-經濟制約型貧困村數量最多。

從空間分布看，全市北部以弱綜合型貧困村為主，南部以強綜合型貧困村為主，致貧因素較北部復雜。分縣域地貌類型看，喀斯特高原縣的弱綜合型貧困村數量最多（152個），單因素主導型貧困村數量多于喀斯特峽谷縣。喀斯特峽谷縣強綜合型貧困村數量最多（76），雙因素、三因素主導型的貧困村數量遠高于喀斯特高原縣（圖4）。

分類型看，弱綜合型是西秀區貧困村的主導貧困地域類型，占西秀區貧困村總量的68.42%，占該類型貧困村總量的47.15%。單維度貧困村地域類型主要分布于普定縣和西秀區，分別占該類型總量的24.85%和23.03%，集中分布于普定縣西北部縣域邊界的猴場苗族仡佬族鄉、雞場坡鄉和馬場鎮，及西秀區東南部的楊武布依族苗族鄉和東屯鄉。雙維度主導型貧困村分布較為零散，普定縣（18個）和關嶺縣（17個）分布最多，西秀區最少。三維度主導型貧困村主要分布于紫云縣、鎮寧縣和關嶺縣三縣南部，分別占該類型貧困村總量的35.8%、30.86%和25.93%，空間上與強綜合型貧困村分布較為一致。強綜合型貧困村集中分布于紫云縣（49.35%）和鎮寧縣（31.17%），其中紫云縣的猴場鎮、四大寨鄉和宗地鄉強綜合型貧困村分布最多，鎮寧縣的良田鎮和六馬鎮分布最多。

表4 安順市貧困鄉村地域類型統計

注：0000，弱綜合制約型；0001，區位交通劣勢型；0010，經濟基礎薄弱型；0100，生產資源匱乏型；1000，生態環境制約型；0110，生產-經濟制約型；1100，生態-生產制約型；1010，生態-經濟制約型；1011，生產-經濟-區位制約型；1101，生態-生產-區位制約型；1110，生態-生產-經濟制約型；1111，強綜合制約型.

表5為2015—2018年安順市各貧困類型的貧困發生率。由表5可知，各年度貧困發生率從小到大依次為：弱綜合制約型貧困村、單維度制約型貧困村、雙維度制約型貧困村、三維度制約型貧困村、強綜合制約型貧困村。比較2015—2016、2016—2017和2017—2018時段的減貧率發現（減貧率=貧困發生率減少量/上一年度貧困發生率×100%），三維度制約型貧困村和強綜合制約型貧困村的減貧率逐年增加，弱綜合制約型貧困村、單維度制約型貧困村和雙維度制約型貧困村的減貧率逐年降低。

表5 2015—2018年安順市各貧困類型的貧困發生率

表6為2015-2018年安順各貧困子類型的貧困發生率。單維度制約型貧困村中，生態環境制約型村域的貧困發生率為歷年最高。雙維度制約型貧困村中，2015年和2016年生產-經濟制約型村域的貧困發生率最高，而2017年和2018年生態-經濟制約型村域貧困發生率最高。三維度制約型貧困村中，2015年和2016年生態-生產-經濟制約型村域貧困發生率最高，而2017年和2018年生產-經濟-區位制約型村域貧困發生率最高。

表6 2015—2018年安順各貧困子類型的貧困發生率

3.4 喀斯特貧困鄉村振興策略

隨著農村減貧的不斷推進，貧困地區的工作重心由擺脫貧困向鄉村振興過渡。喀斯特地區是中國貧困規模最大、貧困程度最深的區域，因此喀斯特貧困鄉村是中國鄉村振興的重點和難點區域，劃分喀斯特貧困鄉村地域類型是分類推進鄉村振興戰略的前提和基礎。本研究基于致貧因素構建起的喀斯特貧困鄉村地域系統評價體系，能夠有效認識喀斯貧困鄉村的生態條件、生產資源稟賦、經濟發展狀況與區位交通條件的差異，共劃分出12種喀斯特貧困地域類型，提出如下振興策略：

1）弱綜合制約型貧困村：主要分布于安順市北部，該類型貧困村地勢相對較平緩，生態條件較好、農業生產水平較高，平均耕地超過50%，農業生產水平較高，種植業與養殖業發展具有一定特色和規模。大部分貧困村受致貧因素影響較小，大多分布于距離縣政府駐地較近的區域，具有良好的發展基礎，2020年后將進入鞏固和提升脫貧成效階段，在鄉村振興的開局階段應穩固發展區域鄉村旅游產業，提高村域集體經濟，完善貧困村基礎設施建設與公共服務體系，加快實現貧困村城鄉一體化發展。

2）強綜合制約型貧困村：主要分布于安順市南部的紫云縣和鎮寧縣，該類型村域地勢起伏度平均值達279.75 m，耕地少，平均耕地占比僅19.62%，應大力發展畜牧業。該類型貧困村近年來減貧率最低，脫貧難度較大。村域平均石漠化發生率達36.37%，喀斯特石漠化問題突出，且地理位置偏遠，城鄉聯系薄弱。該區應堅持生態環境保護與經濟發展相結合，并大力發展鄉村道路建設，在穩固區域石漠化治理成效的同時，積極調整區域產業結構，發展山地特色高效農業，延伸特色農產品產業鏈，促進農業增效、農民增收、農村增綠。

3）單維度制約型貧困村：該類型貧困村主要受單一維度致貧因素制約，包括生態環境制約型貧困村、生產資源匱乏型貧困村、經濟基礎薄弱型貧困村和區位交通劣勢型貧困村，分布較為零散，空間上穿插于弱綜合型貧困村中，脫貧穩定性較高，其中以經濟基礎薄弱型貧困村和區位交通劣勢型貧困村數量最多。該類型貧困村在補齊短板的同時，促進該類型貧困村與弱綜合型貧困村協同振興。

4）雙維度制約型貧困村：該類型貧困村主要在生態環境、生產資源與經濟發展3個致貧維度的兩兩組合下形成，區位交通條件較好，主要分布于普定縣和關嶺縣。在進一步優化高效農業產業結構的同時，加快鄉村旅游業的發展。

5）三維度制約型貧困村：空間上與強綜合型貧困村分布較為一致。受喀斯特地貌約束，區域地勢起伏大，耕地破碎且土層薄，農業生產條件較差，貧困村致貧因素復雜。在鄉村振興階段應著力發展區域特色農產品，積極調整產業結構，因地制宜發展山上與林下經濟，并發揮區域特色。

4 討 論

近年來隨著精準扶貧戰略的實施，安順市各級政府建立了完善的立體式、網格化建檔立卡數據采集管理體制及信息互通機制，并從產業和就業扶貧、易地扶貧搬遷、教育扶貧、醫療救助保障扶貧、金融扶貧、社會保障兜底扶貧、社會力量包干扶貧、少數民族特困地區扶貧、黨建扶貧等十個方面全力推進脫貧攻堅，2015—2018年各縣貧困發生率顯著降低。本研究通過構建了喀斯特貧困鄉村地域系統評價指標體系，發現不同喀斯特貧困地域的本底資源環境狀況與社會經濟發展特點仍存在顯著差異，最終表現為不同喀斯特貧困鄉村地域的脫貧速率有所不同。安順市南部受石漠化與地理位置等的影響，是全市強綜合型貧困村及三維度制約型貧困村的聚集區，這種格局短期內不會發生變化，應進一步促進產業脫貧、生態脫貧等一系列有效舉措的可持續性，逐步縮安順市南北區域與城鄉之間農村經濟發展差距。

喀斯特地區作為中國鄉村振興戰略的重點和難點區域，科學識別其貧困鄉村地域類型是區域開展鄉村振興戰略的前提。本文基于村域尺度對喀斯特地區鄉村貧困的主導要素與貧困類型進行了定量研究，與縣域尺度相比能夠更為精準的反映貧困鄉村地域的本底特征。在區劃與分類過程中，借助ArcGIS10.3軟件將空間維度考慮其中，彌補了K-means等傳統數學統計方法的不足。受數據可獲得性的影響，本文在喀斯特地區多維貧困指標體系過程中，尚未考慮貧困村產業類型等指標，僅通過村集體經濟的收入水平與規模對貧困村經濟發展潛力進行評估，未來還需進一步精細完善相關指標。

5 結 論

本文以貧困村為基本單元，研制了喀斯特貧困鄉村地域類型劃分方案，探究其分異特征及提出振興策略。

1）研究區貧困程度與貧困聚集規模均呈現出南高北低的格局，貧困程度主要受地勢起伏度、坡度、耕地比例和人均純收入的影響。

2）通過對貧困鄉村地域系統各維度得分結果進行排列組合，共劃分出12類喀斯特貧困鄉村地域類型，分別為：弱綜合制約型貧困村、強綜合制約型貧困村、生態環境制約型貧困村、生產資源匱乏型貧困村、經濟基礎薄弱型貧困村、區位交通劣勢型貧困村、生態-生產制約型貧困村、生態-經濟制約型貧困村、生產-經濟制約型貧困村、生產-經濟-區位制約型貧困村、生態-生產-區位制約型貧困村和生態-生產-經濟制約型貧困村。

3）弱綜合型貧困村與單維度主導型貧困村5種喀斯特貧困鄉村應著重提高村域集體經濟的可持續性，完善貧困村基礎設施建設與公共服務體系，加快實現貧困村城鄉一體化發展。強綜合型貧困村與三維度主導型貧困村4種喀斯特貧困鄉村應堅持生態環境保護與經濟發展相結合，并大力發展鄉村道路等基礎設施建設。雙維度制約型貧困村應在進一步優化高效農業產業結構的同時，加快鄉村旅游業的發展。

[1]郭遠智，周揚，劉彥隨. 貧困地區的精準扶貧與鄉村振興：內在邏輯與實現機制[J]. 地理研究，2019，38(12)：2819-2832. Guo Yuanzhi, Zhou Yang, Liu Yansui. Targeted poverty alleviation and rural revitalization in poverty-stricken areas: Internal logic and mechanism[J]. Geographical Research, 2019, 38(12): 2819-2832. (in Chinese with English abstract)

[2]張耀光. 西南喀斯特貧困地區的地生態環境效應[J]. 中國巖溶，1995，14(1)：71-77. Zhang Yaoguang. Effect of geo-ecologic environment for the poverty-stricken karst regions in southwest China[J]. Carsologica Sinica, 1995, 14(1): 71-77. (in Chinese with English abstract)

[3]李彬. 中國南方巖溶區環境脆弱性及其經濟發展滯后原因淺析[J]. 中國巖溶，1995，14(3)：209-215. Li Bin. An elementary analysis to environmental fragility and reasons for economics’ lagging in the karst area of south China[J]. Carsologica Sinica, 1995, 14(3): 209-215. (in Chinese with English abstract)

[4]熊康寧，黎平，周忠發，等. 喀斯特石漠化的遙感-GIS典型研究[M]. 北京：地質出版社，2002：89-115.

[5]羅婭，熊康寧，龍成昌，等. 貴州喀斯特地區環境退化與農村經濟貧困的互動關系[J]. 貴州農業科學，2009，37(12)：207-211. Luo Ya, Xiong Kangning, Long Chengchang, et al. Interaction between Environment degradation and rural poverty of Karst Regions in Guizhou[J]. Guizhou Agricultural Sciences, 2009, 37(12): 207-211. (in Chinese with English abstract)

[6]胡寶清，蘇廣實，王德光，等. 喀斯特人地系統研究[M]. 北京：科學出版社，2014：10-11.

[7]劉奇. 當脫貧攻堅遇到鄉村振興[J]. 中國發展觀察，2019(1)：51-52.

[8]劉彥隨. 中國新時代城鄉融合與鄉村振興[J]. 地理學報，2018，73(4)：637-650. Liu Yansui. Research on the urban-rural integration and rural revitalization in the new era in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(4): 637-650. (in Chinese with English abstract)

[9]周揚，郭遠智，劉彥隨. 中國鄉村地域類型及分區發展途徑[J]. 地理研究，2019，38(3)：467-481. Zhou Yang, Guo Yuanzhi, Liu Yansui. Areal types and their development paths in rural China[J]. Geographical Research, 2019, 38(3): 467-481. (in Chinese with English abstract)

[10]丁建軍，冷志明. 區域貧困的地理學分析[J]. 地理學報，2018，73(2)：232-247. Ding Jianjun, Leng Zhiming. Regional poverty analysis in a view of geography science[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(2): 232-247. (in Chinese with English abstract)

[11]周揚，郭遠智，劉彥隨. 中國縣域貧困綜合測度及2020年后減貧瞄準[J]. 地理學報，2018，73(8)：1478-1493. Zhou Yang, Guo Yuanzhi, Liu Yansui. Comprehensive measurement of county poverty and anti-poverty targeting after 2020 in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(8): 1478-1493. (in Chinese with English abstract)

[12]王文臣，陳銘書. 貧困地區經濟開發學[M]. 北京：中國農業出版社，1995：38-40.

[13]陳燁烽，王艷慧，趙文吉，等. 中國貧困村致貧因素分析及貧困類型劃分[J]. 地理學報，2017，72(10)：1827-1844. Chen Yefeng, Wang Yanhui, Zhao Wenji, et al. Contributing factors and classification of poor villages in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(10): 1827-1844. (in Chinese with English abstract)

[14]羅剛，廖和平，李濤，等. 地理資本視角下村級多維貧困測度及貧困類型劃分：基于重慶市1919個市級貧困村調研數據[J]. 中國農業資源與區劃，2018，39(8)：244-254. Luo Gang, Liao Heping, Li Tao, et al. Measurement and classification for multi-dimensional poverty of poor villages from the perspective of geographical capital-based on field survey data of 1919 poverty-stricken villages in Chongqing[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2018, 39(8): 244-254. (in Chinese with English abstract)

[15]謝玲，李孝坤，任秋爽，等. 西南地區貧困鄉村地域類型劃分及減貧對策研究[J]. 農業現代化研究，2017，38(5)：818-826. Xie Ling, Li Xiaokun, Ren Qiushuang, et al. Classification of rural poverty areas in Southwest China and poverty alleviation countermeasures[J]. Research of Agricultural Modernization, 2017, 38(5): 818-826. (in Chinese with English abstract)

[16]Michálek Anton, Madajová Michala Sládeková. Identifying regional poverty types in Slovakia[J]. GeoJournal, 2019, 84: 85-99.

[17]姜德華，張耀光，楊柳，等. 中國貧困地區類型劃分及開發研究提要報告[J]. 地理研究，1988，7(3)：1-16. Jiang Dehua, Zhang Yaoguang, Yang Liu, et al. Research on the classification and development of poor area in China[J]. Geographical Research, 1988,7(3): 1-16. (in Chinese with English abstract)

[18]王艷慧，錢樂毅，陳燁烽，等. 生態貧困視角下的貧困縣多維貧困綜合度量[J]. 應用生態學報，2017，28(8)：2677-2686. Wang Yanhui, Qian Leyi, Chen Yefeng, et al. Multidimensional and comprehensive poverty measurement of poverty-stricken counties from the perspective of ecological poverty[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(8): 2677-2686. (in Chinese with English abstract)

[19]齊文平，王艷慧，趙文吉，等. 慮及生態環境的十四片區貧困縣多維貧困度量[J]. 應用生態學報，2018，29(11)：3760-3772. Qi Wenping, Wang Yanhui, Zhao Wenji, et al. Multidimensional poverty measurement of poverty-stricken counties in China's 14 contiguous destitute areas considering ecological environment[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(11): 3760-3772. (in Chinese with English abstract)

[20]朱金鶴，崔登峰. 新形勢下新疆國家級貧困縣的貧困類型與扶貧對策[J]. 農業現代化研究，2011，32(3)：276-280. Zhu Jinhe, Cui Dengfeng. Study on poverty types and countermeasures of state poverty countries in Xinjiang under new situation[J]. Research of Agricultural Modernization, 2011, 32(3): 276-280. (in Chinese with English abstract)

[21]李鑫，張榆琴，李學坤. 云南省貧困人口區域性差異研究[J].云南農業大學學報：社會科學，2018，12(1)：23-29. Li Xin, Zhang Yuqin, Li Xuekun. The regional difference of poverty population in Yunnan province[J]. Journal of Yunnan Agricultural University: Social Science, 2018, 12(1): 23-29. (in Chinese with English abstract)

[22]謝玲，黃曉玲. 廣西國家級貧困縣貧困類型劃分與扶貧對策研究[J]. 中國農學通報，2018，34(26)：157-164. Xie Ling, Huang Xiaoling. Study on poverty types and countermeasures of state poverty countries in Guangxi[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2018, 34(26): 157-164. (in Chinese with English abstract)

[23]任曉冬，高新才. 喀斯特環境與貧困類型劃分[J]. 農村經濟，2010(2)：55-58.

[24]郭利平. 文山州特困鄉貧困類型劃分[J]. 云南地理環境研究，2001(1)：78-86. Guo Liping. The poor type-dividing of Wenshan prefecture poor countrysides[J]. Yunnan Geographic Environment Research, 2001(1): 78-86. (in Chinese with English abstract)

[25]劉彥隨，劉玉，陳玉福. 中國地域多功能性評價及其決策機制[J]. 地理學報，2011，66(10)：1379-11389. Liu Yansui, Liu Yu, Chen Yufu. Territorial multi-functionality evaluation and decision-making mechanism at county scale in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(10): 1379-1389. (in Chinese with English abstract)

[26]武鵬，李同昇，李衛民. 縣域農村貧困化空間分異及其影響因素：以陜西山陽縣為例[J]. 地理研究，2018，37(3)：593-606. Wu Peng, Li Tongsheng, Li Weimin. Spatial differentiation and influencing factors analysis of rural poverty at county scale: A case study of Shanyang county in Shaanxi province, China[J]. Geographical Research, 2018, 37(3): 593-606. (in Chinese with English abstract)

[27]Zhou Yang, Liu Yansui. The geography of poverty: Review and research prospects[J]. Journal of Rural Studies, 2019. doi. 10. 1016/j. jrurstud. 2019. 01. 008.

[28]劉彥隨，周揚，李玉恒. 中國鄉村地域系統與鄉村振興戰略[J]. 地理學報，2019，74(12)：2511-2528. Liu Yansui, Zhou Yang, Li Yuheng. Rural regional system and rural revitalization strategy in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(12): 2511-2528. (in Chinese with English abstract)

[29]王勁峰，徐成東. 地理探測器：原理與展望. 地理學報，2017，72(1)：116-134. Wang Jinfeng, Xu Chengdong. Geodetector: Principle and prospective[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(1): 116-134. (in Chinesewith English abstract)

[30]劉玉，任艷敏，潘瑜春，等．面向鄉村振興戰略的鄉村發展格局及其分區研究[J]．農業工程學報，2019，35(12)：281-289. Liu Yu, Ren Yanmin, Pan Yuchun, et al. Rural development pattern and zoning for rural revitalization strategy[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(12): 281-289. (in Chinesewith English abstract)

Spatial variation and regional type division of rural poverty in typical karst areas from the perspective of multi-dimensional poverty

Zhao Rong1,2, Xiong Kangning1,2※, Chen Qiwei1,2,3

(1.,,550001,; 2.,550001,; 3.,550018,)

Karst area is the main serious poverty-stricken area in southwest China. Scientifically identifying the rural poverty areal types, proposing differentiated revitalization strategies can effectively promote rural revitalization planning at the village level in karst poverty areas. Based on the multi-dimensional poverty theory and the rural area system theory, This paper took the poor village of Anshun City as the basic research unit, which is located in the central and western part of Guizhou province, China. We constructed the village-level karst rural poverty system evaluation index system from four dimensions of ecological conditions, production resource endowment, economic foundation and regional traffic conditions. In this paper, the factor detection model in geographical detectors was used to detect the explanatory power of each indicator to the spatial difference of the incidence of poverty based on the village poverty incidence data in 2015, which is used as the weight of the contribution degree of each indicator to the regional poverty situation. The regional types division of the karst rural poverty types through the classification and spatial combination of main poverty causing elements based on the main poverty dimension of karst poor villages. The results showed that: 1) the spatial variation of rural poverty was mainly affected by topography, slope, proportion of cultivated land, and net income per capita. The degree of poverty and the scale of poverty accumulation were serious in the south of Anshun city and low in the north. Compared with karst plateau area, the poverty degree of karst gorge area was deeper than that of karst plateau area, and the causing factors of rural poverty were more complex. Karst gorge area had obvious disadvantages in ecological conditions, production resource endowment, economic foundation and regional traffic conditions. 2) According to the main poverty dimension of poor villages, the regional types of karst poverty-stricken villages were divided into 12 types, including weak comprehensive restriction villages, strong comprehensive restriction villages, 4 types single-dimensional restriction villages which were ecological environment restricted villages, deficient production resources villages, weak economic foundation villages, location and transportation weaknesses villages; 3 types dual-dimensional restriction villages were eco-production restricted villages, eco-economic restricted villages, and production-economic restricted villages; 3 types three-dimensional restricted villages are production-economy-location restricted villages, eco-production-location restricted villages, and eco-production-economic restriction villages. 3) Ecological vulnerability plays a decisive role in the regional differentiation of karst poor rural areas. The common characteristics of poor rural areas are the weak economic foundation, and the production resource endowment and location and transportation conditions play an important role. Weak comprehensive restriction villages and four single-dimensional restriction villages should focus on improving the sustainability of the village collective economy, improving the infrastructure construction and public service system, and accelerating the integration of urban and rural development. Strong comprehensive restriction villages should combine ecological environmental protection with economic development, and develop infrastructure construction such as rural roads. Dual-dimensional restriction villages should optimize the structure of high-efficiency agricultural industries and develop rural tourism. The results can provide a theoretical basis for promoting the revitalization of poor villages.

rural areas; poverty; Karst area; rural poverty type; rural revitalization; Anshun

趙榕，熊康寧，陳起偉.多維貧困視角下喀斯特區貧困鄉村空間分異與地域類型劃分[J]. 農業工程學報，2020，36(18)：232-240.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.028 http://www.tcsae.org

Zhao Rong, Xiong Kangning, Chen Qiwei. Spatial variation and regional type division of rural poverty in typical karst areas from the perspective of multi-dimensional poverty[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(18): 232-240. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.028 http://www.tcsae.org

2020-07-14

2020-09-04

貴州省科技計劃重大專項（黔科合平臺人才[2017]5411號）；國家自然科學基金項目（41561066）；貴州省科技計劃課題（黔科合SY字[2013]3160號）

趙榕，研究方向：喀斯特生態建設與區域經濟。Email：264365373@qq.com

熊康寧，教授，博士生導師。研究方向：喀斯特資源與環境及石漠化生態治理等。Email：xiongkn@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.028

K901

A

1002-6819(2020)-18-0232-09