生态贫困视角下的贫困县多维贫困综合度量

被引：48

作者：

王艳慧 ^{[1
,2
,3
]}

钱乐毅 ^{[1
,2
,3
]}

陈烨烽 ^{[1
,2
,3
]}

胡卓玮 ^{[1
,2
,3
]}

机构：

[1] 首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室

[2] 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室

[3] 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地

来源：

应用生态学报 | 2017年 / 28卷 / 08期

关键词：

生态贫困; 多维贫困度量; 贫困程度; 贫困类型; 贫困指数-最小方差模型; 空间分布;

D O I：

10.13287/j.1001-9332.201708.003

中图分类号：

F323.8 [农业收入与分配];

学科分类号：

020205 ; 1203 ; 0202 ;

摘要：

作为国家扶贫开发决策实施的重要单元,贫困县贫困程度及其致贫原因的识别和评估是国家"精准扶贫"战略实施的前提和保障.本文从生态贫困的视角,设计了顾及自然环境-经济-社会可持续协调发展的县级别多维贫困度量指标体系,构建基于贫困指数-最小方差模型(PI-MVM)的县级多维贫困度量模型,以6个连片特困区的249个县为典型研究区,系统揭示片区-县级层面上的贫困程度、致贫原因及其空间分布特征.结果显示:各片区的综合贫困程度由北向南逐渐加重,各片区县存在"从北向南、从东到西,贫困程度逐渐加重"的趋势;乌蒙片区西部、秦巴片区西北部各县贫困程度的高-高聚集现象突出;秦巴中南部以及乌蒙片区受自然环境因素影响较大,贫困程度较深.一般致贫型片区县较多,主导致贫型片区县聚集在贫困程度较低的片区;经济因素对贫困的缓解作用逐渐下降,自然环境、社会发展因素的影响逐渐明显.研究结果可以更加精准地全面把握贫困县的贫困区划特征,为指导研究区早日脱贫提供辅助决策技术支撑.

引用

页码：2677 / 2686

页数：10

共 18 条

[1] 中国贫困村测度与空间分布特征分析 [J].