喀斯特石漠化區多維貧困空間測度與格局分析

謝余初，林思妍，屠爽爽，盧 遠，潘新潮

（南寧師范大學北部灣環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和人類文明可持續發展的全球性重大社會問題[1-2]。作為世界上最大的發展中國家，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規劃及扶貧政策[2-3]，經過40多年的扶貧開發工作，中國農村貧困人口數已從1978年的2.5億降至2018年的1 660萬，貧困發生率也由30.7%降至2018年的1.7%[2-5]。但由于農村貧困人口基數大、分布廣、貧困程度深、致貧機制復雜[1,4-6]，中國相對貧困現象和減貧工作可持續性依然很嚴峻，尤其是深度貧困的“老少邊窮”集中連片貧困區的省或自治區。因此，理解農村貧困格局和本質是各省和自治區鞏固脫貧攻堅成果和實施鄉村振興的重要內容之一。

貧困不僅是一種收入/消費支出失衡的經濟狀態[7]，而且包含了教育、健康醫療、生活生計、公共服務、社會保障、資源稟賦、生態環境等多維要素[6-9]，這一系列社會、經濟、資源環境等地理資本要素空間集聚及其效應導致的區域貧困[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角度去探索構成貧困的地理資本要素集聚特征、空間表達及其貧困陷阱存在與否，并據此提出減貧策略[9,11]，強調貧困的多維度屬性和地理空間屬性[11-12]。為此，國內外學者從空間地理角度開展了一系列的農村貧困問題研究[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]從經濟、社會、環境等地理資本角度構建縣域空間貧困指標體系，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域貧困特征及各維度貧困的關聯性。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村貧困地理學理論和案例研究，并強調從環境、社會、經濟三維結構框架去理解和構建區域多維貧困評價體系。在貧困研究中，無論個體或家庭或區域尺度，貧困最終主體始終是人[20]。人的狀態、特征和主觀能性對區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成要素[19,21]。寧靜等[21]在探討易地扶貧搬遷減貧機制時指出，人（貧困主體）的變化對家庭貧困脆弱性的影響至關重要。且當前中國精準扶貧工作的一個重要內容就是確保貧困人口顯著減少。因此，在區域貧困評價與研究中，如何凸顯人（貧困主體）的影響指標、構建貧困主體和自然-經濟-社會四維一體的貧困測度評價框架，亟需更多的案例研究。

當前中國精準扶貧政策制定與減貧項目主要以省或自治區瞄準為主[22]，以各縣區為組織單元來具體實施[22-23]，且省/縣區域尺度減貧效果比個體農戶尺度上的更顯著、惠及面更廣[11,23]。滇桂黔石漠化集中連片特困區橫跨云南、廣西、貴州三省區，集革命老區、民族區、邊境地區于一體[24]，是中國 14個脫貧攻堅主戰場中的少數民族人口最多的集中貧困片區[24-25]。其中，廣西作為集中連片區的重要組成部分，擁有“邊疆、山區、庫區、民族、石漠化”等地域特征，區內生態環境脆弱、石漠化現象普遍，貧困人口多、貧困程度深[24-25]，是全國喀斯特石漠化區脫貧攻堅的重點與典型。因此，以廣西壯族自治區為研究案例，各縣市為評價單元，嘗試從貧困主體（人）-自然-經濟-社會 4個維度構建農村空間貧困指標體系，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，辨識農村貧困類型并提出相應減貧對策與建議，旨在為廣西農村脫貧可持續性與鄉村發展提供科學參考。

1 理論依據與指標體系

1.1 理論依據

1）空間貧困地理理論。無論是農戶個體尺度或區域尺度，貧困多集中在生態環境惡劣、區位條件差、基礎設施和公共服務水平低的偏僻農村[19,26]，易形成貧困-人口-環境之間惡性循環怪圈[26-27]，具有明顯的空間集聚等地理特征[19,26-27]。地理學關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去理解和分析貧困地域特征、分布規律、形成機制及其各地理資本要素之間的相互作用關系，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]。空間貧困理論較好地詮釋了大中區域度上的貧困人口分布的空間集聚性和區域貧困特征。劉彥隨等[5]結合空間貧困理論和中國貧困特征，提出農村貧困“孤島效應”理論，強調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格局演化角度解釋區域貧困集聚現象與本質。

2）人地耦合地域系統理論。人地耦合地域系統是由人類主體、自然本底、社會、經濟活動在特定的時空環境下相互關聯、彼此影響而形成的一個復雜開放系統[11,28-29]。農村貧困是人類主體、自然環境、社會、經濟等要素在鄉村地域系統演化過程中彼此之間及其內部組分關系失調形成的一種人地關系矛盾不協調的復雜社會現象[2-4,20,23]，即社會、經濟、環境等地理資本與人的相互作用關系致使消貧和致貧不相協調的結果，是農村人地關系矛盾沖突（或失衡）的一種外在表現。在農戶個體尺度上，表現為農戶資本（人的狀態、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向循環累積結果[27]；在區域宏觀尺度上，是特定時空情景下，貧困主體（人）、特殊地理環境、社會與經濟活動等結構要素不協調發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成組分之一[19,23]。貧困本質是人（貧困主體）與自然、經濟、社會四維一體彼此關聯、相互作用共同構成的三角錐體結構（圖1），任意兩者之間彼此關聯、相互影響，其空間結構體的大小反映了區域貧困程度，同時刻畫了區域貧困主體能力、自然環境與資源、社會服務、經濟水平等核心要素貧困格局及其彼此相互影響、耦合失調的綜合過程[20]。其中，自然是指自然環境條件、生態狀況、資源稟賦等自然地理資本要素的豐缺狀況[11-14,27-30]，是人們生產生活和社會經濟活動的物質基礎和空間載體。人類是指人地系統中貧困過程的行為主體（如農戶個體或家庭或群體），其人口數量、質量及其利用和改造自然的能力，反映人們對自然環境與資源的利用程度和社會經濟活動影響的廣度和深度[9,11,20,27]；貧困主體的可持續生計資本和可行能力的缺失[20]，其個體貧困累積達到一定程度就會形成區域性貧困[11,28]。經濟是指各縣市農業、工業、商業等經濟活動狀態、發展能力、扶貧績效水平以及人們收入與消費能力等，是區域脫貧能力的反映[9-11,27-30]。社會是指人們生活物質基礎、教育、醫療衛生、勞動保障、對外聯絡便捷性、城鄉二元結構以及政策等社會地理資本要素對貧困形成的促進或制約的作用[9-12,27-30]。

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

1.2 研究區概況

廣西壯族自治區位于云貴高原東南邊緣、兩廣丘陵西部，地勢呈現西北向東南傾斜，區內地形地貌復雜多樣，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，喀斯特地區生態脆弱、石漠化現象普遍，且石漠化與區域貧困孿生相伴。廣西 35個石漠化片區內國家扶貧開發工作重點縣（國家級貧困縣）和建檔立卡貧困戶比重分別高達89.29%和51.38%，是典型的喀斯特深度貧困地區（圖2）。

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

1.3 指標體系

根據上述理論分析，在遵循指標的科學性、層次性、系統性和可操作性的基礎上[11-15]，參考前人研究多維貧困指標體系[9,11-17,30-35]的成果，結合廣西貧困特征和實地調研的情況，從自然地理貧困、人口地理貧困、經濟地理貧困、社會地理貧困 4個維度，構建區域多維綜合貧困指數評價指標體系（表1）。自然地理貧困是區域自然本底狀況的直接反映[11-14]，描述不同縣市地理環境條件與資源利用狀態對貧困的影響，本文選取石漠化程度來表征區域生態環境狀況，選取人均耕地、農用地面積占比來反映區域資源狀況，選取土地利用綜合程度指數來反映人們對土地資源利用程度。人口地理貧困是區域貧困的主要原因，選取少數民族人口比重來反映農村人口結構，選取建檔立卡貧困人口比重和農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歲勞動力資源數來反映人口勞動資本狀況。經濟地理貧困方面，主要從各縣市經濟發展水平和農戶家庭經濟能力水平2個層面分別選取人均GDP、二三產業所占比重、人均固定資產投資、城鎮化和人均社會消費品零售額、農村人均收入共 6個指標[11-14]。社會地理貧困方面，主要體現在健康醫療、勞動保障、公共服務與基礎設施等，因此選取每千人衛生機構床位數和執業（助理）醫生數反映健康醫療水平，選擇初中以下學歷人口數比重和農村文盲率反映教育水平，選取農村機械化水平、農村養老保險人數和農村人均糧食占用量來分別反映農村產業發展保障、農村養老保障和人們生活物質保障，選取交通可達性反映公共基礎設施服務水平。具體指標見表1。

表1 多維綜合貧困模型測算指標體系及其權重Table 1 Evaluation index of multidimensional poverty and its weight

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

首先，本文以2012年廣西壯族自治行政區劃為基礎，考慮到絕大部分城區轄區面積少、貧困人口和貧困發生率極低，因此將地級市的城市轄區合并為城區（除南寧市外），最終共獲取94個縣市行政單元。其次，土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心提供的空間分辨率 30 m的 Landsat TM 遙感影像的解譯數據（2015年)。貧困人口數據及貧困縣類型由廣西扶貧開發辦公室網站（http://fpb.gxzf.gov.cn/）下載。少數民族人口數據來源于2010年廣西第六次人口普查統計。其他社會經濟數據主要來源自《廣西統計年鑒》（2014至2016年），《中國縣（市）社會經濟統計年鑒》（2014至2016年）和2015年廣西各市縣統計年鑒。統計年鑒數據以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 多維綜合貧困指數計算方法

在前人研究基礎上[8-17,22,33-35]，構建由自然地理貧困、人口地理貧困、經濟地理貧困、社會地理貧困 4個維度綜合組成的多維綜合貧困指數，每個維度下均設置若干評價指標，通過對各維度指標加權求和[33-35]，計算獲得多維綜合貧困指數。具體公式如下：

式中MPI為多維綜合貧困指數，n為維度個數，m為相應維度下的指標個數，Fij為標準化后的指標值，wij為指標權重，Qi為維度權重，MPI∈[0，1]。

由于各指標量綱不同，采用極值法對指標進行無量綱化。在此基礎上，指標權重采用主客觀相結合，利用層次分析法和熵值法確定各維度和各指標權重[31,33-34]。

2.2.2 貧困空間關聯特征分析

空間自相關分析是定量描述某一變量在空間上相關性及其程度依賴關系的空間統計方法[12-15,33-35]，常用指數為全局莫蘭指數（Global-Moran’sI）和局部莫蘭指數（Local-Moran’sI）[31,34]。全局莫蘭指數能反映農村多維貧困分布是否存在空間依賴現象，判斷區域貧困化格局空間集聚特征，即當Global-Moran’sI值大于0，則各單元農村多維貧困成正相關（聚集現象）；若小于 0，則為負相關（離散現象），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]。局部莫蘭指數則通過LISA聚類圖反映某縣域與周圍縣市之間農村多維貧困特征集聚關聯程度及其具體位置[12,28,34]，其高高集聚區（HH）常被視為區域的間貧困陷阱。在此基礎上，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（熱點）和低值集聚區（冷點）的集聚程度，有效反映冷熱點的聚集效應[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、經濟地理貧困、社會地理貧困 4個維度的貧困值得分與各自對應維度的貧困平均值，對比分析各維度貧困值得分與對應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。若Ci≤0，則表示第i個維度貧困為非貧困主導維度；若Ci＞0，則表示第i個維度貧困是該縣（市）的貧困主導維度。當貧困主導維度為 1時，定義為單因素主導型；貧困主導維度為2時，則定義為雙因素驅動型；貧困主導維度為3或4，則為多因素綜合型[34-35]；當貧困主導維度為0時，定義為無主導因素型。

3 結果與分析

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約占62.76%，表明自然環境與資源稟賦對區域貧困影響較大。空間上，自然地理貧困較高的縣區主要集中在國家重點扶貧開發的滇黔桂石漠化連片區，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、樂業縣、凌云縣、平果縣、德保縣、靖西縣等（圖3a），其中片區內石漠化較嚴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值分別為 0.953和0.889。該片區內土壤淺少貧瘠、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，植被破壞嚴重，塌方、滑坡、水土流失等自然災害時有發生。自然地理貧困較低的區域分布在全區14個地級市的25個縣區，以桂中南地區和城市區為主，如南寧市區、柳州市區、北海市區、玉林市區等大中城市最低（圖3a）。

2）人口地理貧困。廣西各縣區人口地理貧困數值處于 0.113～0.890之間，中度貧困水平及以上的縣區約占57.45%（表2）。人口地理貧困重度和極度水平的縣區共36個（38.30%），主要集中在資源縣-忻城-龍州縣一線以西的地區，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共占比42.55%，主要集中在以桂林市區-柳州市區-南寧市區一線的南北軸向區域、江州區-南寧市區-貴港市一線的東西軸向區域（圖3b），其中北海市和玉林市區人口地理貧困水平較低。

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

4）社會地理貧困。各縣區社會地理貧困處于 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濟地理的相似，其高值區（重度和極度水平）主要是資源匱乏的滇黔桂石漠化片區縣和桂北喀斯特峰叢洼地區，其次是桂西南喀斯特丘陵區百色市和崇左市、廣西東部大瑤山區；低值區（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域主要分布在右江河谷、郁江盆地和桂南臺地丘陵區等農業發展較好的區域（圖3d），中度貧困及以上占比60.64%。

5）多維綜合貧困。廣西各縣市農村多維綜合貧困指數數值處在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。空間分布上，多維綜合貧困高值區（重度和極度水平）主要集中桂西石漠化集中連片區、桂西南喀斯特山地丘陵區和桂北喀斯特峰叢洼地區；低值區（微度和輕度水平）則主要分布在大中城市區、桂林-柳州-南寧-欽州市一線的縣區及桂東南地區（圖3e）。

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

3.2 多維貧困空間關聯特征分析

由圖4可知，從自然地理、人口地理、經濟地理、社會地理4個維度上看，其莫蘭指數（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值也存在貧困集聚現象。廣西縣域多維綜合貧困全局Moran'sI指數為0.682。對其顯著性進行檢驗，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關聯）和第三象限（L-L關聯）（圖4a），表明廣西多維綜合貧困空間自相關以正相關關系為主，在空間分布格局上呈現高度集聚特征。

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莫蘭指數散點圖Fig.4 Moran scatter diagram of different dimensional poverty degree in Guangxi

第一象限的 HH型區域，是農村多維貧困高高集聚區，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等縣市，其區域內貧困縣自身和鄰近貧困縣多維綜合貧困度高、貧困空間差異性小；從集聚的顯著性上看，有20個縣區在90%以上的置信區間上呈現為高高集聚熱點區，5個縣在 99%置信區間上表現為高高集聚熱點區，表明這些縣區存在空間貧困陷阱，具體分布在廣西喀斯特石漠化區（圖5）。落在第三象限L-L型區域，是農村多維貧困低度集聚區，主要是廣西北部灣經濟區、桂東南的郁江-玉州盆地和桂中盆地區等，這些區域貧困及周邊鄰近縣市農村多維綜合貧困度較低、空間異質性低。位于第二象限的L-H型區域，是農村多維貧困離散區，該區域的貧困縣自身多維綜合貧困度相對較低，其相近縣區多維綜合貧困度相對較高、環繞其四周，空間上呈現異質分布，例如河池市金城江區和南丹縣。位于第四象限的 H-L型區域，也是農村多維貧困離散區，該區域內縣域內自身多維綜合貧困度數值相對較高，而其相鄰周邊縣市多維綜合貧困度相對較低，呈高低異質分布格局，例如興業縣（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、經濟地理貧困和社會地理貧困 4個維度對廣西各縣市單元進行貧困主導因素的識別，并劃分為單因素主導型、雙因素驅動型、多因素綜合型與無主導因素型。其中，單因素主導型縣市占比17.02%，包括了自然貧困主導型、人口貧困主導型、經濟貧困主導型和社會貧困主導型4種。

自然貧困主導型主要分布在陽朔縣、右江區和合山市；經濟貧困主導型分布在賓陽縣、橫縣、合浦縣、桂平市、宜州市等10個縣市；人口貧困主導型是以永福縣為代表，社會貧困主導型則體現在欽州市區和陸川縣。雙因素驅動型縣市占比13.83%，主要有人口-經濟雙因素型、經濟-社會雙因素型、經濟-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-經濟雙因素型主要分布田陽縣和恭城縣；經濟-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；經濟-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為代表。多因素綜合型縣市占比40.43%，包括人口-經濟-社會-自然 4因素主導型、經濟-社會-自然3因素主導型、人口-社會-自然3因素主導型、人口-經濟-自然3因素主導型4種，且以人口-經濟-社會-自然 4因素主導型為主。廣西 54個貧困縣中有38個縣是多因素綜合型縣（占比70.4%），表明區域內貧困是多方面因素共同作用的結果。該區域主要分布在桂西石漠化片區、桂東北巖溶谷地丘陵區和東部的大瑤山區等，包括了 28個國家扶貧開發工作重點縣、10個自治區級扶貧開發工作重點縣。無主導因素型縣市占比28.72%（圖6）主要分布在南寧市區、柳州市區、桂林市區、北海市區、武鳴縣等自然條件較好、經濟發達的市縣。

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

農村貧困內涵豐富，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域貧困[21,27]。但不管是個體貧困還是區域貧困，在農村地域系統中，人（貧困主體）始終貫穿其中，也是個體貧困與區域貧困連接的橋梁[20,27]。個體貧困描述的是農戶或家庭等貧困主體，區域貧困瞄準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，兩者之間相互聯系、彼此影響，個體貧困累積達到一定程度時就會形成區域性貧困；區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]認為人是主體性要素、環境是客體性要素、社會和經濟是中介性要素（業），四者彼此間相互關聯，并強調了區域貧困研究中要重視人的要素特征。馮應斌等[26]從人口的角度分析貴州貧困機理過程中，也指出貧困主體特征、人口轉移對脫貧的影響。李裕瑞等[37]也指出農村能人或鄉賢對脫貧和鄉村發展的重要性。因此，本文從人（貧困主體）、自然環境、經濟水平、社會服務四維角度探索農村貧困空間結構，對應地從人口地理貧困、自然地理貧困、經濟地理貧困和社會地理貧困 4個維度構建指標體系來分析農村多維綜合貧困空間格局，其指標體系與已有研究的指標體系[9,11-12,14,30-35]相比，本文更注重強調人（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建農村貧困結構框架和指標體系來測度和分析廣西農村多維貧困特征是可行的，其研究結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生率空間格局相似。在廣西農村地域系統，農村貧困作用機制大致是：自然環境條件的貧困與資源的稀缺限制了人的發展能力，造成社會生產落后，產生區域經濟貧困；經濟水平貧困與落后導致地方政府財政緊張、稅收減少、人均收入水平低，進而催生社會貧困；社會服務水平貧困，無法在基礎設施、教育、醫療與健康等公共服務上給予足夠的支撐，致使人們發展能力得不到提高、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濟和社會的發展，形成一個彼此關聯的貧困循環圈層陷阱[42-43]。

廣西農村多維綜合貧困主要集中桂西喀斯特山區、以都安-大化-巴馬-鳳山-樂業縣等石漠化集中連片區最為突出，且屬于多因素綜合型貧困類型，貧困地域集聚現象明顯，易形成貧困陷阱，這與廣西深度貧困縣分布格局相一致，也與其他學者研究成果相似[36-39]。廣西喀斯特石漠化貧困區，也是廣西重點生態功能區、民族聚集區、革命老區和邊疆地區[39-40]，該區域內地理環境相對惡劣、生態脆弱、石漠化現象嚴重、少數民族人口多且分布廣泛，區域地理區位、交通、醫療保障水平、農村老-殘人員和低保人口比對農村貧困影響明顯。未來農村減貧與發展過程，應繼續加大各項資金項目與幫扶力量繼續向薄弱地區與貧困村傾斜。第一，加大教育投入力度，提高教育保障水平。強化教育扶貧，普及義務教育、拓寬高中或中專學歷教育，提高農村人口的受教育水平、降低文盲率[12-15,38-41]；同時加強勞動技能培訓與就業，提高農民的技能素質；適當控制人口自然增長率，優化人口年齡結構，轉移農村貧困人口[12-15]。第二，不斷完善醫療和社會保障制度體系建設和服務水平，強化交通、水利基礎設施建設，改善農村醫療與公共服務基層設施。第三，積極開展農村危舊房屋改造，并引導地質災害多發區和生態環境脆弱區居民進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、生態移民搬遷工程、農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和桂東北的孤峰谷地區，積極挖掘區域特色資源優勢，引導農業結構調整，著重發展特色水果、蔬菜、中藥材（如田七、大風艾、山豆根、石斛、薏苡、苦丁茶、桂仲、龍血竭等）等生態特色農業和生態旅游業[39-41]。適度開發并建設崇左錳礦、百色鋁礦和河池有色金屬等礦產及其示范區[39-41]。

5 結 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。空間上，廣西貧困分布格局總體呈現為廣西南部和東部地區貧困程度較低、西部和北部喀斯特地區貧困程度相對較高，且以石漠化集中連片區最高，平均值達0.788。

2）廣西自然地理、人口地理、經濟地理、社會地理貧困和多維綜合貧困的空間關聯以正相關的空間自相關為主，68.09%的縣市呈現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主要集中在廣西石漠化片區縣。在此基礎上，根據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型、雙因素驅動型、多因素綜合型和無主導因素型 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提出相應的脫貧與鄉村發展的建議。

致謝：感謝南寧師范大學嚴志強教授對論文的指導與建議！感謝南寧師范大學大學生創新創業訓練計劃項目(201910603276)對本研究的支持！