喀斯特山区相对贫困特征及影响因素分析

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2024.04.20220134

世界地理研究 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (4): 179-188.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2024.04.20220134

• 文化与社会 • 上一篇

喀斯特山区相对贫困特征及影响因素分析

张家硕¹^,³(), 周忠发¹^,³(), 朱昌丽²^,⁴, 马国璇¹^,⁴, 牛子浩¹^,⁴

^1.贵州师范大学，喀斯特研究院，贵阳 550001
^2.贵州师范大学，地理与环境科学学院，贵阳 550001
^3.贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地，贵阳 550001
^4.国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心，贵阳 550001

收稿日期:2022-03-02 修回日期:2022-08-01 出版日期:2024-04-15 发布日期:2024-04-24
通讯作者: 周忠发
作者简介:张家硕（1999—），女，硕士研究生，主要研究方向为山区可持续发展，E-mail：zjs793358928@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金地区项目(41661088);贵州省哲学社科规划重点课题(21GZZD39);贵州省高层次创新型人才培养计划—“百”层次人才(黔科合平台人才〔2016〕5674)

Analysis on the characteristics and influencing factors of relative poverty in Karst Mountain Area

Jiashuo ZHANG¹^,³(), Zhongfa ZHOU¹^,³(), Changli ZHU²^,⁴, Guoxuan MA¹^,⁴, Zihao NIU¹^,⁴

^1.School of Geography and Environmental Science, 1b. School of Karst Science, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China
^2.The State Key Laboratory Incubation Base for Karst Mountain Ecology Environment of Guizhou Province, Guiyang 550001, China
^3.The State Key Laboratory Incubation Base for Karst Mountain Ecology Environment of Guizhou Province, Guiyang 550001, China
^4.State Engineering Technology Institute for Karst Desertification Control, Guiyang 550001, China

Received:2022-03-02 Revised:2022-08-01 Online:2024-04-15 Published:2024-04-24
Contact: Zhongfa ZHOU

摘要/Abstract

摘要：

相对贫困是当前实现可持续发展目标重点关注的问题之一。研究从社会剥夺的视角，构建生活水平、可行能力和经济状况3个维度的相对贫困测度体系，对贵州省花江示范区581户农户的相对贫困进行了定量研究，分析其空间特征，并运用地理探测器探测影响贫困的地理要素，结果显示：①花江示范区相对贫困程度较深，贫富差距较大，相对贫困农户的生活水平和可行能力较差；②地处海拔高、坡度大、地形起伏度大的区域农户更容易陷入相对贫困；③地理探测器的交互作用探测显示各因子间有显著的交互作用，自然因素是影响相对贫困的主导力量，是相对贫困形成、发展及演化的基础，社会因素对相对贫困也具有一定影响。测度花江示范区相对贫困水平，探究其影响因素，这对于实现花江示范区区域可持续发展以及各国应对喀斯特山区相对贫困的难题具有较好的理论意义。

关键词: 农村, 相对贫困, 空间分布, 地理探测, 喀斯特山区

Abstract:

Relative poverty is one of the issues that need to be tackled in global poverty reduction. Taking the Huajiang demonstration area in Guizhou Province in Southwest China as an example, the authors constructed a relative poverty measurement system with three dimensions of living standard, viability and economic status from the perspective of social deprivation, conducted a quantitative study on the relative poverty of a sample of 581 households in the Huajiang demonstration area, analysed the spatial characteristics of the relatively poor households, and detected the geographical factors affecting poverty. The results show that: (1) farmers living in locations with high altitude, large slope and undulating terrain are more likely to suffer from relative poverty; (2) natural factors are the dominant force affecting relative poverty, and are the basis for the formation, development and evolution of relative poverty, while social factors also have a certain influence on relative poverty. At the same time, the interaction detection of the Geographic Probe shows that there are significant interactions among the factors. Measuring the relative poverty level of the Huajiang demonstration area and each village group and exploring its influencing factors can provide theoretical references for improving the realisation of the sustainable development of the Huajiang demonstration area and for countries to tackle the challenges of relative poverty in karst mountains.

Key words: rural areas, relative poverty, spatial distribution, geographical detection, Karst Mountainous Area

张家硕, 周忠发, 朱昌丽, 马国璇, 牛子浩. 喀斯特山区相对贫困特征及影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2024, 33(4): 179-188.

Jiashuo ZHANG, Zhongfa ZHOU, Changli ZHU, Guoxuan MA, Zihao NIU. Analysis on the characteristics and influencing factors of relative poverty in Karst Mountain Area[J]. World Regional Studies, 2024, 33(4): 179-188.

图/表 6

参考文献 32

1	袁媛, 王仰麟, 马晶, 等. 河北省县域贫困度多维评估. 地理科学进展, 2014, 33(1): 124-133.
	YUAN Y, WANG Y, MA J, et al. Multidimensional evaluation of county poverty degree in Hebei Province. Progress in Geography, 2014, 33(1): 124-133.
2	郭倩,廖和平,王子羿,等.秦巴山区村域稳定脱贫测度及返贫防控风险识别——以重庆市城口县为例.地理科学进展,2021,40(02):232-244.
	GUO Q, LIAO H, WANG Z, et al. Measurement of rural poverty alleviation sustainability and return-to-poverty risk identification in Qinling-Bashan Mountains:A case study of Chengkou County, Chongqing Municipality. Progress in Geography, 2021, 40(2): 232-244.
3	WALELIGN S Z. Livelihood strategies, environmental dependency and rural poverty: The case of two villages in rural Mozambique. Environment Development and Sustainability, 2016,18(2), 593-613.
4	TOWENSEND P. The meaning of poverty. The British Journal of Sociology, 1962,13(3): 210-227.
5	刘倩. 秦巴山集中连片特困区多维贫困及形成机制研究.西北大学,2019.
	LIU Q. Research on multidimensional poverty and formation mechanism in Qinba Mountain concentrated contiguous special hardship area. Northwestern University,2019.
6	ELLIS F. Household strategies and rural livelihood diversification. Journal of development studies,1998.35(1): 1-38.
7	PU X. Literature review of relative poverty research.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 6(3):84-90.
8	MA L, CHE X, ZHANG J, et al. Rural poverty identification and comprehensive poverty assessment based on quality-of-life: The case of Gansu Province (China). Sustainability, 2019, 11(17): 4547-4555.
9	EBENER S, MURRAY C, TANDON A,et al. From wealth to health: Modelling the distribution of income per capita at the sub-national level using night-time light imagery. International Journal of Health Geographics, 2005, 4(1):5.
10	WANG W, CHEN H, ZHANG L. Poverty assessment using DMSP/OLS night-time light satellite imagery at a provincial scale in China. Advances in Space Research, 2012, 49(8): 1253-1264.
11	樊杰, 周侃, 伍健雄. 中国相对贫困地区可持续发展问题典型研究与政策前瞻. 中国科学院院刊, 2020, 35(10): 1249-1263.
	FAN J, ZHOU K, WU J.Typical study on sustainable development in relative poverty areas and policy outlook of China.Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2020, 35(10):1249-1263.
12	LIU Y, XU Y. Geographical identification and classification of multi-dimensional poverty in rural China. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(6): 993-1007.
13	李寻欢, 周扬, 陈玉福. 区域多维贫困测量的理论与方法. 地理学报, 2020, 75(4): 753-768.
	LI X, ZHOU Y, CHEN Y. Theory and measurement of regional multidimensional poverty. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(4): 753-768.
14	丁建军.连片特困区统筹发展与多维减贫研究.长沙:中南大学出版社, 2016.
	DING J. Research on Integrated Development and Multidimensional Poverty Reduction in Contiguous Special Hardship Areas. Changsha: Central South University Press, 2016.
15	周扬, 郭远智,刘彦随.中国县域贫困综合测度及 2020年后减贫瞄准. 地理学报, 2018, 73(8): 1478-1493.
	ZHOU Y, GUO Y, LIU Y. Comprehensive measurement of county poverty and anti-poverty targeting after 2020 in China. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(8): 1478-1493.
16	RAVALLION M, CHEN S. Global poverty measurement when relative income matters. Journal of Public Economics,2019,117:1-13
17	刘愿理,廖和平,李靖,等.后2020时期农户相对贫困测度及机理分析——以重庆市长寿区为例.地理科学进展,2020,39(6):960-971.
	LIU Y, LIAO H, LI J,et al. Measurement and mechanism analysis of relative poverty of farming households in the post-2020 period: A case study of Changshou District, Chongqing Municipality. Progress in Geography, 2020, 39(6): 960-971.
18	曲玮,赵怡芳,谭艳美.乡村振兴视角下连片特困地区农户收入的实证分析——以秦巴、六盘山区为例.农村经济,2018(4): 15-21.
	QU W, ZHAO Y, TAN Y. Empirical analysis of farm household income in contiguous special hardship areas from the perspective of rural revitalization -- Taking Qinba and Liupan Mountain areas as examples. Rural Economy,2018(4):15-21.
19	杨兴艳,赵翠薇. 贵州省乡村发展类型及其乡村性评价. 贵州师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(1):43-51.
	YANG X, ZHAO C. Rural development types and rurality evaluation in Guizhou Province. Journal of Guizhou Normal University(Natural Science Edition), 2022, 40(1):43-51.
20	丁建军, 冷志明. 区域贫困的地理学分析. 地理学报, 2018, 73(2): 232-247.
	DING J, LENG Z. Regional poverty analysis in a view of geography science. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(2): 232-247.
21	刘倩,陈佳,吴孔森,等.秦巴山集中连片特困区农户多维贫困测度与影响机理分析——以商洛市为例.地理科学进展, 2020, 39(6): 996-1012.
	LIU Q, CHEN J, WU K, et al. Multidimensional poverty measurement and its impact mechanism on households in the Qinling-Daba Mountains poverty area: A case of Shangluo City. Progress in Geography, 2020, 39(6): 996-1012.
22	马国璇,周忠发,朱昌丽,等.改进可持续生计框架下易地扶贫搬迁前后农户生计对比分析——以贵州省贞丰县者相镇安置点为例.中国农业资源与区划, 2022, 43(5):207-217.
	MA G, ZHOU Z, ZHU C, et al. Comparative analysis of farmers' livelihoods before and after relocation for poverty alleviation under the framework of improving sustainable livelihoods: Taking the resettlement site of Zhexiang Town, Zhenfeng County, Guizhou Province as an Example. Agricultural Resources and Zoning in China, 2022, 43(5):207-217.
23	ZHU C, ZHOU Z, MA G, et al. Spatial differentiation of the impact of transport accessibility on the multidimensional poverty of rural households in Karst mountain areas. Environ Dev Sustain, 2022, 24: 3863-3883.
24	张金萍,林丹,周向丽,等.海南省农村多维贫困及影响因素的空间分异.地理科学进展, 2020, 39(6): 1013-1023.
	ZHANG J, LIN D, ZHOU X, et al. Spatial difference of multidimensional poverty and its influencing factors in the rural areas of Hainan Province. Progress in geography, 2020, 39(6): 1013-1023.
25	杨穗.中国农村家庭的收入流动与不平.中国农村经济, 2016(2): 52-67.
	YANG S. Income mobility and inequality of rural households in China. China Rural Economy, 2016(2):52-67.
26	刘愿理,廖和平,张茜茜, 等. 西南喀斯特区贫困空间剥夺的识别及空间格局分析. 农业工程学报, 2019, 35(15): 284-294.
	LIU Y, LIAO H, ZHANG Q, et al. Identification and spatial pattern analysis of poverty spatial deprivation in Karst Region of Southwest China. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(15): 284-294.
27	王永明,王美霞.武陵山片区县域相对贫困的时空演化与驱动因素.山地学报, 2021, 39(4):576-586.
	WANG Y, WANG M.The Temporal-Spatial Evolution and Driving Factors of Relative Poverty in the Wuling Mountainous Area, China.Mountain Research, 2021, 39(4): 576-586
28	李雪萍,王蒙.多维贫困-行动-结构分析框架下的生计脆弱——基于武陵山区的实证调查与理论分析.华中师范大学学报(人文社会科学版),2014, 53(5): 1-9.
	LI X, WANG M. Livelihood vulnerability in the framework of multidimensional poverty-action-structure analysis -- An empirical investigation and theoretical analysis based on the Wuling Mountains. Journal of Huazhong Normal University (Humanities and Social Sciences Edition), 2014, 53(5):1-9.
29	谢申祥,刘生龙,李强.基础设施的可获得性与农村减贫——来自中国微观数据的经验分析.中国农村经济, 2018,401(5): 114-133.
	XIE S, LIU S, LI Q. Infrastructure accessibility and rural poverty reduction--An empirical analysis from micro data in China. China Rural Economy, 2018, 401(5): 114-133.
30	何仁伟,李光勤,刘运伟,等.基于可持续生计的精准扶贫分析方法及应用研究——以四川凉山彝族自治州为例.地理科学进展,2017,36(2):182-192.
	HE R, LI G, LIU Y, LI L, et al. Theoretical analysis and case study on targeted poverty alleviation based on sustainable livelihoods framework: A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture, Sichuan Province. Progress in Geography, 2017, 36(2): 182-192.
31	吴跃,周忠发,朱昌丽,等.喀斯特山区农村贫困测度与空间分异研究——以盘州市为例.长江流域资源与环境, 2020, 29(5):1247-1256.
	WU Y, ZHOU Z, ZHU C, et al. Research on rural poverty measurement and spatial differentiation in Karst mountainous areas: Taking Panzhou City as an example. Yangtze River Basin Resources and Environment, 2020, 29(5): 1247-1256.
32	王劲峰,徐成东.地理探测器:原理与展望.地理学报,2017,72(1):116-134.
	WANG J, XU C. Geodetector: Principle and prospective. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(1): 116-134.

维度	指标	释义与赋值	组合权重
生活水平	人均住房面积（M1）	住房面积/家庭成员数量	0.043
	饮用水是否安全（M2）	饮用水是否安全，二分变量，安全为1，不安全为0	0.083
	家庭生活耐用品数量（M3）	包括彩色电视、洗衣机、热水器、饮水机、电脑、电暖炉、燃气灶等生活耐用品的数量	0.124
	家庭能源消耗（M4）	家庭主要能源消耗是否为清洁能源，是为1，否为0	0.119
可行能力	适龄劳动力人数（F1）	在16-65周岁之间的人数	0.140
	平均受教育年限（F2）	家庭成员总受教育年限/家庭成员数量	0.136
	医疗保险（F3）	是否全家参与城乡医疗保险，二分变量，是为1，否为0	0.130
经济状况	家庭年人均收入（E1）	家庭年度总收入/家庭总人口	0.030
	务工收入占比（E2）	务工收入/总收入	0.052
	农业收入占比(E3)	务农收入/总收入	0.044

维度	指标	释义与赋值	组合权重
生活水平	人均住房面积（M1）	住房面积/家庭成员数量	0.043
	饮用水是否安全（M2）	饮用水是否安全，二分变量，安全为1，不安全为0	0.083
	家庭生活耐用品数量（M3）	包括彩色电视、洗衣机、热水器、饮水机、电脑、电暖炉、燃气灶等生活耐用品的数量	0.124
	家庭能源消耗（M4）	家庭主要能源消耗是否为清洁能源，是为1，否为0	0.119
可行能力	适龄劳动力人数（F1）	在16-65周岁之间的人数	0.140
	平均受教育年限（F2）	家庭成员总受教育年限/家庭成员数量	0.136
	医疗保险（F3）	是否全家参与城乡医疗保险，二分变量，是为1，否为0	0.130
经济状况	家庭年人均收入（E1）	家庭年度总收入/家庭总人口	0.030
	务工收入占比（E2）	务工收入/总收入	0.052
	农业收入占比(E3)	务农收入/总收入	0.044

维度	最小值	平均值	最大值	上四分位	中位数	下四分位
生活水平	0.000	0.159	0.483	0.000	0.122	0.330
可行能力	0.160	0.375	0.583	0.304	0.365	0.449
经济状况	0.000	0.044	0.246	0.011	0.024	0.052
相对贫困总指数	0.073	0.190	0.245	0.167	0.199	0.220

维度	最小值	平均值	最大值	上四分位	中位数	下四分位
生活水平	0.000	0.159	0.483	0.000	0.122	0.330
可行能力	0.160	0.375	0.583	0.304	0.365	0.449
经济状况	0.000	0.044	0.246	0.011	0.024	0.052
相对贫困总指数	0.073	0.190	0.245	0.167	0.199	0.220

要素	q	p	Pearson相关性
每千人教师数量（X1）	0.246^***	0.000	0.124^**
每千人医生数量（X2）	0.179^***	0.000	0.254^**
路网密度（X3）	0.246^***	0.000	0.310^*
人均耕地面积（X4）	0.246^***	0.000	0.061^*
海拔（X5）	0.255^**	0.003	－0.310^**
坡度（X6）	0.193^***	0.003	－0.191^**
石漠化面积比重（X7）	0.188^***	0.000	－0.149^**

喀斯特山区相对贫困特征及影响因素分析

Analysis on the characteristics and influencing factors of relative poverty in Karst Mountain Area

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 6

参考文献 32

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

作用项	类型	作用项	类型
X₁∩X₂	NE	X₁∩X₃	NE
X₁∩X₄	NE	X₁∩X₅	NE
X₁∩X₆	NE	X₁∩X₇	NE
X₂∩X₃	NE	X₂∩X₄	NE
X₂∩X₅	NE	X₂∩X₆	NE
X₂∩X₇	NE	X₃∩X₄	NE
X₃∩X₅	NE	X₃∩X₆	NE
X₃∩X₇	NE	X₄∩X₅	NE
X₄∩X₆	NE	X₄∩X₇	NE
X₅∩X₆	NE	X₅∩X₇	NE
X₆∩X₇	NE

[1]	鄢继尧, 赵媛, 熊筱燕, 许昕. 中国家政服务业发展的时空演变特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2024, 33(3): 161-174.
[2]	耿满国, 张伟, 唐相龙, 王雪怡. 中国乡村旅游地的空间分布特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2024, 33(2): 151-163.
[3]	蔡中祥, 黄哲琨, 公茂玉, 郭勇, 胡盛铭, 王岩. 印度国内政治冲突的空间分异及驱动因子[J]. 世界地理研究, 2024, 33(1): 57-69.
[4]	廖建军, 李欣, 王志远, 张考, 吕靖童. 长株潭都市圈建设用地增长格局及驱动因素研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(9): 133-145.
[5]	牛雪利, 陈瑛, 巴士奇. 中国与加勒比国家贸易格局演变及影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2023, 32(9): 28-39.
[6]	包振山, 陈智岩. 基于POI数据的南京市便利店空间分布特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2023, 32(6): 119-130.
[7]	王弘儒, 秦文晋. 中国地理标志产品的空间分布与集聚特征研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(6): 157-166.
[8]	马晓敏, 张志斌, 公维民, 郭燕, 赵学伟. 兰州市都市型工业空间分布及区位选择[J]. 世界地理研究, 2023, 32(4): 119-131.
[9]	刘涵妮, 夏赞才, 殷章馨, 申慧敏, 刘婷, 张慧. 全球旅游贸易时空格局及影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(4): 14-27.
[10]	雷竣超, 王敏, 买欣. 电商扶贫下的流空间与知识生产：昆明乡村重构机制研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(4): 156-169.
[11]	银松, 李瑞, 殷红梅. 旅游发展背景下民族村寨居民地方性感知测度及影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(3): 144-156.
[12]	高璐, 余可忆, 姚申君, 吴健平, 余柏蒗. 基于地理探测的老子思想域外关注度影响因素探究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(12): 67-77.
[13]	陈妍, 程叶青, 王平. 海南岛户籍人口城镇化时空演变及影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2023, 32(11): 108-118.
[14]	陈俊华, 苏敏, 李澳, 梁嘉玲, 王美君, 杨晓璐. 中东地缘环境时空演变及驱动机制分析[J]. 世界地理研究, 2023, 32(11): 30-42.
[15]	肖钊富, 李瑞, 吕宛青. 成渝城市群旅游生态安全时空格局演化研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(10): 122-133.