福建省縣域多維貧困地理識別及空間分布格局

高碧丹, 王成超

(福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院; 濕潤亞熱帶生態(tài)地理過程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 福州 350007)

我國區(qū)域發(fā)展的不平衡使貧困人口分布具有明顯的區(qū)域性特征[1]，這決定了我國扶貧項(xiàng)目的實(shí)施在未來較長的一段時間內(nèi)要以區(qū)域瞄準(zhǔn)為主。2014年，我國開始全面推動精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧工作，實(shí)現(xiàn)區(qū)域精準(zhǔn)和個體精準(zhǔn)成為新階段實(shí)施精準(zhǔn)扶貧政策的新要求[2-3]。因此，貧困區(qū)域的地理識別和認(rèn)定對實(shí)現(xiàn)扶貧項(xiàng)目的區(qū)域瞄準(zhǔn)以及提高扶貧工作的有效性具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、研究概況和數(shù)據(jù)來源

(一)研究概況

從Sen提出可行能力概念以來[4]，學(xué)界對貧困的研究開始從一維走向多維。國外學(xué)者對多維貧困的研究起步較早且研究較為深入。Alkire和Bennett等基于國家的尺度，運(yùn)用多維貧困指數(shù)分析不同國家之間的貧困程度[5-6]。Shirvanian等采用多維方法研究伊朗貧困問題，研究發(fā)現(xiàn)教育和住房是影響伊朗貧困的主要因素[7]。在多維貧困度量方法方面，選擇度量貧困的多維指標(biāo)及指標(biāo)的集成是主要的難題。目前，應(yīng)用最廣泛的是Alkire等基于加權(quán)貧困距指數(shù)構(gòu)建的多維貧困指數(shù)[8]。多維貧困指數(shù)包含健康、教育和生活標(biāo)準(zhǔn)等3個維度共10個指標(biāo)，這一指數(shù)因其識別方式的靈活性和可分解性在實(shí)證研究中被廣泛應(yīng)用[8]。

國內(nèi)學(xué)者對多維貧困的研究起步較晚，主要集中于以某個典型的貧困地區(qū)為研究對象展開分析。如羅慶等以貧困村為空間單元，對河南秦巴山區(qū)貧困村的空間分布特征及其影響因素進(jìn)行探析[9]；羅曉珊等以貧困縣高度集中的喀斯特山區(qū)為研究區(qū)域，綜合分析了2005—2013年畢節(jié)市多維貧困程度的時空變化特征[10]。部分學(xué)者基于縣域尺度展開貧困研究。如袁媛等通過構(gòu)建縣域貧困度三維評價指標(biāo)體系，對河北省136個縣的貧困狀況進(jìn)行評估[11]；黃欣樂等以貧困發(fā)生率指標(biāo)作為貧困人口空間分類依據(jù)，把福建省縣域劃分為消除貧困區(qū)、輕度貧困區(qū)、中度貧困區(qū)、重度貧困區(qū)和貧困重災(zāi)區(qū)等5個類型[12]；熊傳麟等運(yùn)用脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架，以縣域?yàn)檠芯繂卧?，分析贛南等原中央蘇區(qū)縣域的多維貧困分布格局[13]。在對多維貧困的實(shí)證研究中，學(xué)界主要依據(jù)研究對象或區(qū)域?qū)嶋H情況對貧困的指標(biāo)選擇與權(quán)重賦值等進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。如郭建宇等結(jié)合山西省貧困縣的實(shí)際調(diào)整多維貧困測量的指標(biāo)和權(quán)重，研究發(fā)現(xiàn)結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H建立的多維貧困指數(shù)覆蓋76.8%的貧困戶，貧困識別效果較好[14]；劉艷華等在中國農(nóng)村多維貧困的研究中依據(jù)實(shí)際提出了多維發(fā)展指數(shù)(Multidimensional Development Index, MDI)，較好地體現(xiàn)了各生計(jì)資本的不完全可替代關(guān)系，多維貧困識別效果顯著[15]。

改革開放以來，福建省的扶貧開發(fā)工作取得了較好的成效，但現(xiàn)階段剩余人口脫貧仍是艱巨任務(wù)。貧困問題在不同層面和不同維度上阻礙了福建省的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。縣域是扶貧工作開展的主要場所，從縣域?qū)用娴慕嵌妊芯扛＝ㄊ《嗑S貧困的狀況，可以更準(zhǔn)確地識別貧困人口及其空間分布特征，從而更好地落實(shí)精準(zhǔn)扶貧政策。研究借鑒英國國際發(fā)展機(jī)構(gòu)(Department for International Development, DFID)提出的脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架[16]，分析福建省縣域多維貧困的空間分布格局，并進(jìn)一步探討致貧因素和解決對策，旨在為福建省精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧提供縣域?qū)用娴臎Q策依據(jù)。

(二)研究區(qū)概況

福建省位于中國東南沿海地區(qū)，與中國臺灣地區(qū)隔海相望，南北與珠三角、長三角經(jīng)濟(jì)圈銜接，地理位置獨(dú)特。福建省國土面積12.4萬km2，現(xiàn)轄福州、廈門、莆田、三明、泉州、漳州、南平、龍巖、寧德等九地市，共67個縣(市、區(qū))，金門縣除外[17]。地形以山地和丘陵為主，占全省總面積的80%以上，素有“八山一水一分田”之稱；地勢上總體西北高東南低，森林覆蓋率為65.95%，居全國首位[18]。2010年，全省總?cè)丝?693萬人，其中，農(nóng)村人口1585萬人，占全省總?cè)丝诘?2.92%[17]。

2012年，福建省委省政府確定了23個省級貧困縣，主要分布在福州、寧德、南平、三明、龍巖、漳州等6個地級市[19]。福建省省級貧困縣數(shù)量排列依次為，寧德市6個(霞浦縣、壽寧縣、周寧縣、柘榮縣、古田縣、屏南縣)；南平市和三明市各有5個(順昌縣、浦城縣、光澤縣、松溪縣、政和縣，清流縣、寧化縣、建寧縣、泰寧縣、明溪縣)；漳州市和龍巖市各有3個(云霄縣、詔安縣、平和縣，武平縣、長汀縣、連城縣)；福州市1個(永泰縣)[19]。從空間分布上看，福建省的貧困縣分布具有空間集聚趨勢，呈現(xiàn)出在山區(qū)地市集聚的特征。雖然福建省扶貧開發(fā)工作取得較好成效，但扶貧人口區(qū)域分布不平衡現(xiàn)象仍然存在且日益凸顯，完全實(shí)現(xiàn)脫貧致富仍是福建省全面建成小康社會的重點(diǎn)工作。

(三)數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要包括林地面積、森林覆蓋率、自然災(zāi)害、縣級行政區(qū)劃等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，以及城鄉(xiāng)居民收入水平、儲蓄能力、人口、勞動力、教育水平、城鎮(zhèn)化水平、公共基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)水平等社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)?；A(chǔ)地理數(shù)據(jù)主要來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心，其中，林地面積和森林覆蓋率的數(shù)據(jù)來源于福建省林業(yè)廳發(fā)布的《福建省林地保護(hù)利用規(guī)劃(2010—2020年)》。社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源于《福建統(tǒng)計(jì)年鑒2011》《福建省2010年人口普查資料》，以及福建省統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站、各縣(市)政府網(wǎng)站和政府公報等。為了數(shù)據(jù)的完整性與全面性，本文的研究時間界定為2010年。雖然研究時間較早，但所收集的縣域數(shù)據(jù)與當(dāng)前的縣域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有相對一致性，研究結(jié)果能較好地反映福建省縣域的多維貧困狀況。

二、研究方法

(一)脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架

可持續(xù)生計(jì)方法(Sustainable Livelihoods Approach, SLA)是近年來在學(xué)界日漸興起的研究貧困問題的一種新方法，能夠深入分析貧困問題產(chǎn)生的深層次原因并提供多種解決方案，是較為理想的集成分析框架。本研究采用當(dāng)前國際學(xué)界廣泛應(yīng)用且相對理想的脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架作為多維貧困的分析框架。該框架主要由脆弱性背景、生計(jì)資本、政策機(jī)構(gòu)或過程、生計(jì)策略、生計(jì)輸出等5個部分組成[16]。在脆弱性背景下，由金融資本、人力資本、自然資本、物質(zhì)資本和社會資本等5種生計(jì)資本組成的生計(jì)資本五邊形是脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架的核心。本研究不考慮縣域之間的社會政策和相關(guān)組織結(jié)構(gòu)的差異性以及社會政策和組織結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，假定農(nóng)戶為理性“經(jīng)濟(jì)人”，則農(nóng)戶采取的生計(jì)策略及其生計(jì)輸出都可以由脆弱性背景和金融資本、人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、社會資本來決定。

(二)縣域多維貧困識別指標(biāo)體系

基于脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架，本研究建立的福建省縣域多維貧困地理識別指標(biāo)體系由6個維度構(gòu)成，包括脆弱性背景和5種生計(jì)資本。指標(biāo)的選取遵循科學(xué)性、綜合性、全面性等一般性原則，并綜合考慮相關(guān)數(shù)據(jù)資料的可獲得性，結(jié)合福建省縣域經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展情況以及相關(guān)研究，確定初選指標(biāo)。通過分析脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架的脆弱性背景和5種生計(jì)資本的內(nèi)容及其減貧貢獻(xiàn)強(qiáng)度，對初選指標(biāo)進(jìn)行篩選，最終確立福建省縣域多維貧困地理識別指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系包括9個一級指標(biāo)和14個二級指標(biāo)(表1)。這一指標(biāo)體系綜合考慮經(jīng)濟(jì)、社會、生態(tài)等多重領(lǐng)域，突出了多維貧困的特點(diǎn)?？紤]到要對構(gòu)建的指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評價以及樣本數(shù)據(jù)的復(fù)雜性等原因，本研究采用層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)對經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。具體賦權(quán)過程是先對兩兩指標(biāo)之間的重要程度作出比較判斷，建立判斷矩陣；然后通過計(jì)算判斷矩陣的最大特征值及對應(yīng)特征向量，得出不同指標(biāo)的權(quán)重(表1)。

表1 福建省縣域多維貧困地理識別指標(biāo)體系及權(quán)重分配

(三)技術(shù)流程

在縣域多維貧困地理識別過程中，首先，對福建省67個縣(市、區(qū))進(jìn)行單維度評價；其次，根據(jù)計(jì)算得到的MDI值初步把福建省的67個縣(市、區(qū))分為5個等級；再次,按照6個維度的優(yōu)勢和劣勢情況對分組結(jié)果進(jìn)行調(diào)整；最后,按照綜合調(diào)整后的得分對縣域進(jìn)行排序，劃分多維發(fā)展水平等級和類型。具體的技術(shù)流程步驟如下。

1.極值標(biāo)準(zhǔn)化。在數(shù)據(jù)分析過程中，應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，去除數(shù)據(jù)的單位限制，將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值，便于不同單位或量級的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。本研究采用極值標(biāo)準(zhǔn)化法對各個指標(biāo)的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。極值標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算公式如下：

(1)

式(1)中,Zij為經(jīng)過極值標(biāo)準(zhǔn)化處理的第i個j指標(biāo)數(shù)據(jù)，取值在0和1之間;xij為初始數(shù)據(jù)中第i個j指標(biāo)數(shù)據(jù);Mj為初始數(shù)據(jù)中所有j指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值;mj為初始數(shù)據(jù)中所有j指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。

2.單維度綜合得分。按照不同維度指標(biāo)的權(quán)重分配計(jì)算各個維度的單項(xiàng)綜合得分。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)研究樣本容量根據(jù)單項(xiàng)綜合得分的高低分別取各維度上下7%的得分作為不同維度富裕和剝奪界限的劃定；同時，根據(jù)單項(xiàng)綜合得分的高低分別取各維度上下15%的得分作為不同維度優(yōu)勢和劣勢界限的劃定。考慮到脆弱性背景維度對生計(jì)輸出沒有直接的貢獻(xiàn)效果，只對該維度進(jìn)行剝奪和劣勢分組。

3.多維發(fā)展指數(shù)。5種生計(jì)資本的綜合得分由它們所構(gòu)成的生計(jì)五邊形的面積得到。假設(shè)5個維度的單項(xiàng)綜合得分分別為a、b、c、d、e，任意2個維度的夾角為α(α=360°/5)，則生計(jì)五邊形的面積S為：

(2)

因?yàn)樯?jì)五邊形的面積計(jì)算結(jié)果受生計(jì)資本排序方式影響，因此，在實(shí)際計(jì)算過程中應(yīng)取所有面積的平均值。而生計(jì)五邊形面積的平均值由5種生計(jì)資本兩兩相乘加總得到，求得的加總值即多維發(fā)展指數(shù)MDI[15]。

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

(3)

式(3)中,M為多維發(fā)展指數(shù)值,a、b、c、d、e分別為金融資本維度、人力資本維度、自然資本維度、物質(zhì)資本維度、社會資本維度的單項(xiàng)綜合得分。 MDI得分越小，則意味著可能或正在經(jīng)歷貧困。

4.多維發(fā)展水平分類。具體步驟如下：(1)對計(jì)算得到的各個縣域的MDI值進(jìn)行排序；(2)按照五分位法將福建省67個縣(市、區(qū))初步劃分為5個等級；(3)對福建省67個縣(市、區(qū))的初步分類結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整的原則是將各維度的富裕和剝奪調(diào)整數(shù)賦值為1，優(yōu)勢和劣勢調(diào)整數(shù)賦值為0.5，則各個縣域的綜合調(diào)整數(shù)就是6個維度的富裕和優(yōu)勢調(diào)整數(shù)之和減去剝奪和劣勢調(diào)整數(shù)之和；(4)按照綜合調(diào)整后的得分對縣域進(jìn)行排序，劃分多維發(fā)展水平等級和類型。經(jīng)過綜合調(diào)整后的MDI得分越低的縣域，其多維發(fā)展?fàn)顩r越差，被識別為多維貧困縣的可能性越大。

三、研究結(jié)果與分析

(一)單維度得分結(jié)果

根據(jù)脆弱性背景、金融資本、人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、社會資本等6個維度的相關(guān)指標(biāo)及其權(quán)重分配情況(表1)，計(jì)算得到福建省67個縣(市、區(qū))單維度的得分情況。運(yùn)用ArcGIS技術(shù)，將結(jié)果進(jìn)行可視化處理，得到6個維度得分的空間分布狀況。

1.脆弱性背景維度得分空間分布情況。脆弱性背景維度得分呈現(xiàn)出山區(qū)高、沿海低的空間分布特征。其中，高值區(qū)集中分布在福建省西部山區(qū)和寧德市北部區(qū)域；低值區(qū)集中分布在福建省東南沿海地區(qū)。得分較高的主要有將樂縣、漳平市、泰寧縣、龍巖市轄區(qū)等山區(qū)縣(市、區(qū))，這些山區(qū)縣域受地形地勢影響，容易發(fā)生滑坡、泥石流等自然災(zāi)害；得分較低的主要有石獅市、晉江市、長樂市、東山縣等沿?？h(市)，這些沿?？h域相對山區(qū)縣域而言，其自然條件更利于開展生產(chǎn)和生活活動。

2.金融資本維度得分空間分布情況。金融資本維度得分在空間分布上由沿海向山區(qū)呈現(xiàn)出高—較高—低的特征。其中，高值區(qū)集中分布在福州、泉州、廈門等3個地級市；低值區(qū)集中分布在閩西北的中山寬谷區(qū)和閩西南的低山丘陵區(qū)。得分較高的主要有福州市轄區(qū)、福清市、晉江市、石獅市等沿海市(區(qū))，這些沿海縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，是全省的經(jīng)濟(jì)重心，如得分最高的石獅市的農(nóng)村人均純收入已達(dá)12492元，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過全省平均水平7427元[17]；得分較低的主要有松溪縣、政和縣、光澤縣、壽寧縣等山區(qū)縣域，這些山區(qū)縣域受地理環(huán)境制約，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為緩慢，如松溪縣的農(nóng)村人均純收入僅4887元，遠(yuǎn)低于全省平均水平7427元[17]。

3.人力資本維度得分空間分布情況。人力資本維度得分在空間分布上由東南向西北呈現(xiàn)出總體不斷下降的特征。其中，高值區(qū)集中分布在福州—莆田—泉州—廈門一帶；低值區(qū)集中分布在福建省北部的寧德和南平等2個地級市。得分較高的主要有福州市轄區(qū)、石獅市、晉江市和廈門市等沿海市(區(qū))，這些沿?？h域的勞動力素質(zhì)整體水平較高；得分較低的主要有周寧縣、壽寧縣、浦城縣、柘榮縣等山區(qū)縣域，這些山區(qū)縣域的勞動力素質(zhì)較低，勞動力數(shù)量不足。

4.自然資本維度得分空間分布情況。自然資本維度得分在空間分布上呈現(xiàn)出西北高、東南低的特征。其中，高值區(qū)集中分布在閩北的武夷山一帶；低值區(qū)集中分布在東部沿海地區(qū)。得分較高的主要有光澤縣、建陽區(qū)、明溪縣、武夷山市等山區(qū)縣(市、區(qū))，這些山區(qū)縣域的林地資源較為豐富；得分較低的主要有福州市轄區(qū)、漳州市、東山縣、廈門市等沿?？h(市、區(qū))，這些沿?？h域受人類活動和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響，與山區(qū)縣域相比，其耕地與林地等自然資源較為短缺。

5.物質(zhì)資本維度得分空間分布情況。物質(zhì)資本維度得分在空間分布上呈現(xiàn)出由東南沿海向西北山區(qū)不斷下降的特征。其中，高值區(qū)集中分布在福州—莆田—泉州—廈門一帶；低值區(qū)集中分布在閩北、閩西地區(qū)。得分較高的主要有福州市轄區(qū)、石獅市、晉江市、廈門市等沿海市(區(qū))，這些沿海縣域的固定資產(chǎn)投入較多，公路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為完善，如晉江市的公路密度達(dá)到1.98 km/km2，居全省首位；得分較低的主要有光澤縣、建陽區(qū)、武夷山市、清流縣等山區(qū)縣(市、區(qū))，這些山區(qū)縣域受地形地勢與縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響，其交通狀況與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后于沿海地區(qū)。

6.社會資本維度得分空間分布情況。社會資本維度得分在空間分布上呈現(xiàn)出東部沿海和西北地區(qū)高、西南地區(qū)和東北地區(qū)低的特征。其中，高值區(qū)集中分布在市轄區(qū)及縣級市；低值區(qū)集中分布在戴云山脈地區(qū)和漳州地區(qū)。得分較高的主要有福州市轄區(qū)、三明市轄區(qū)、廈門市、漳州市轄區(qū)等市(區(qū))，這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，整體城鎮(zhèn)化水平高于80%，如福州市轄區(qū)的城鎮(zhèn)化水平高達(dá)96.7%[17]；得分較低的主要有詔安縣、平和縣、安溪縣、仙游縣等縣域，這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較慢，公共服務(wù)水平?jīng)]有市轄區(qū)及縣級市高，整體城鎮(zhèn)化水平不足40%，如平和縣的城鎮(zhèn)化水平只有32.6%[17]。

(二)多維度綜合得分及識別結(jié)果

根據(jù)計(jì)算得到的MDI值初步把福建省的67個縣(市、區(qū))分為最低組、次低組、中間組、次高祖和最高組等5個等級。其中，MDI值最低組所在縣(市、區(qū))主要分布在2個地帶，即閩北的壽寧—周寧—政和—松溪—浦城一帶和閩西的建寧—寧化—長汀一帶；MDI值次低組所在縣(市、區(qū))分布較為零散，主要分布在MDI值最低組的周邊；MDI值中間組主要分布在南平市轄區(qū)、三明市轄區(qū)和龍巖市轄區(qū)周圍；MDI值次高組所在縣(市、區(qū))形成2個聚集區(qū)，分別是武夷山脈一帶的邵武市、建陽區(qū)、武夷山市等3個市(區(qū))和戴云山脈一側(cè)的德化縣、永春縣、安溪縣、長泰縣等4個縣；MDI值最高組所在縣(市、區(qū))的區(qū)域聚集現(xiàn)象明顯，呈條帶狀分布于沿海地區(qū)的福州—莆田—泉州—廈門一帶。

根據(jù)6個維度的優(yōu)勢和劣勢情況計(jì)算得到67個縣(市、區(qū))調(diào)整數(shù)的分布情況。從單維度分析可知，除了脆弱性背景維度和自然資本維度以外的其他4個維度的剝奪區(qū)和劣勢區(qū)的空間分布存在較大的交集。剝奪區(qū)和劣勢區(qū)集中分布在閩東北山地丘陵地帶和閩西低山、丘陵地區(qū)，富裕區(qū)和優(yōu)勢區(qū)集中分布在東南沿海地區(qū)，尤其是福州—莆田—泉州—廈門一帶。具體來講，綜合剝奪最嚴(yán)重的地區(qū)主要分布在周寧縣、平和縣、壽寧縣、長汀縣和柘榮縣，都存在2個維度以上的剝奪；而綜合富裕最明顯的地區(qū)主要分布在長樂市、泉州市轄區(qū)、石獅市、晉江市和福州市轄區(qū)。

將MDI值根據(jù)所有維度的綜合調(diào)整數(shù)進(jìn)行調(diào)整后，得到縣域貧困的最終結(jié)果。本研究依據(jù)五分位法對調(diào)整后的福建省各縣域綜合得分情況進(jìn)行等級劃分，共劃分為5個等級，即貧困區(qū)、相對貧困區(qū)、一般區(qū)、相對富裕區(qū)和富裕區(qū)。其中，綜合得分最低的2個等級，即貧困區(qū)和相對貧困區(qū)，是識別出的多維貧困縣。與MDI值相比，發(fā)生調(diào)整變化的主要是綜合調(diào)整數(shù)為-1～0的縣域。按照最終的分級結(jié)果，福建省67個縣(市、區(qū))中有27個是多維貧困縣，涉及人口746.6萬人。本研究識別出的多維貧困縣中有17個與福建省2012年確定的省級貧困縣重疊，重合率為73.91%，其中，重疊度最高的為三明市和龍巖市，重合率為100%(圖1)。從空間分布上看，識別出的多維貧困縣呈現(xiàn)空間集聚狀態(tài)，集中分布在閩西和閩北的山地和丘陵地區(qū)。從地區(qū)分布上看，識別出的多維貧困縣集中分布在寧德市、南平市、三明市、龍巖市等山區(qū)地級市。其中，南平市是多維貧困縣的主要聚集地，其10個縣域中有7個是多維貧困縣；其次為寧德市、三明市和漳州市，各有5個多維貧困縣；沿海地市也有零星的多維貧困縣分布，主要分布在福州市。

圖1 福建省多維貧困縣識別結(jié)果與省級貧困縣對比圖

(三)貧困類型劃分與扶貧措施

根據(jù)各縣域的多維度綜合得分結(jié)果對福建省67個縣(市、區(qū))劃分多維發(fā)展水平等級和類型，其中得分最低的2個組即為識別出的多維貧困縣(表2)。為了更好地實(shí)施精準(zhǔn)扶貧政策，提高扶貧效率，現(xiàn)將識別出的多維貧困縣進(jìn)行類型劃分。具體的劃分原則是對識別出的27個多維貧困縣進(jìn)行各維度的剝奪和劣勢情況分析，然后根據(jù)各貧困縣的剝奪和劣勢情況來劃分貧困縣類型，并根據(jù)劃分出的貧困縣類型提出相應(yīng)的扶貧措施。

1.金融基建兼缺型。金融基建兼缺型貧困縣包括松溪縣、寧化縣、政和縣和長汀縣等4個縣，涉及縣域人口96.3萬人。該類型貧困縣的主要特征是農(nóng)村居民人均收入水平較低，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平落后。因此，針對這類貧困縣的主要扶貧措施是：(1)增加對當(dāng)?shù)氐馁Y金援助，改善當(dāng)?shù)鼐用竦纳?jì)；(2)通過相關(guān)的金融支持來建設(shè)和完善當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施，改善當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展條件。

表2 福建省縣域多維貧困識別等級

2.基礎(chǔ)建設(shè)缺乏型?；A(chǔ)建設(shè)缺乏型貧困縣包括平和縣、武平縣、將樂縣、清流縣、東山縣、泰寧縣、南靖縣、漳平市等8個縣(市)，涉及縣域人口195.78萬人。該類型貧困縣的主要特征是公共基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)設(shè)施等基礎(chǔ)建設(shè)水平落后，限制了縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，針對這類貧困縣的主要扶貧措施是加強(qiáng)當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如完善公路、鐵路等交通網(wǎng)絡(luò)，加強(qiáng)物流、通信等設(shè)施建設(shè)，從而為地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的支撐。

3.人力基建兼缺型。人力基建兼缺型貧困縣包括浦城縣、福安市、建寧縣、建甌市和建陽區(qū)等5個縣(市、區(qū))，涉及縣域人口172.97萬人。該類型貧困縣的主要特征是人力資本維度存在剝奪和劣勢情況，即這些縣(市、區(qū))的教育水平較落后，勞動者素質(zhì)和人才儲備水平均較低；且基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后阻礙了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展。因此，針對這類貧困縣的主要扶貧措施是進(jìn)一步構(gòu)建和完善基礎(chǔ)設(shè)施，加快高層次人才的引進(jìn)，并積極開展相關(guān)教育培訓(xùn)，逐步提高勞動者素質(zhì)和人才儲備水平。

4.生計(jì)途徑缺乏型。生計(jì)途徑缺乏型貧困縣包括周寧縣、壽寧縣、柘榮縣、詔安縣、連江縣、華安縣、光澤縣等7個縣，涉及縣域人口182.96萬人。該類型貧困縣的主要特征是同時存在金融資本、人力資本、自然資本、社會資本等多個維度的剝奪和劣勢情況，嚴(yán)重阻礙當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，針對這類貧困縣的主要扶貧措施是多種幫扶手段并行，即通過資金援助、教育培訓(xùn)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多種途徑促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，以改善當(dāng)?shù)鼐用竦纳?jì)狀況。

5.發(fā)展條件缺乏型。發(fā)展條件缺乏型貧困縣包括邵武市、永泰縣和霞浦縣等3個縣(市)，涉及縣域人口98.58萬人。該類型貧困縣的主要特征是相對于其他類型的貧困縣來說，整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較好，發(fā)展?jié)摿^強(qiáng)，但在發(fā)展過程中缺乏可以帶動縣域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。因此，針對這類貧困縣的主要扶貧措施是縣域應(yīng)根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，結(jié)合多種手段構(gòu)建具有較強(qiáng)競爭力的特色產(chǎn)業(yè)，以拉動地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

四、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

為了推動新階段國家精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略的實(shí)施，提高福建省貧困識別的精度，本文基于脆弱性-可持續(xù)生計(jì)分析框架，以福建省67個縣(市、區(qū))為研究對象，通過構(gòu)建福建省縣域多維貧困地理識別指標(biāo)體系，對福建省縣域進(jìn)行系統(tǒng)、全面的多維貧困空間特征分析，得出以下結(jié)論。

1.在福建省67個縣(市、區(qū))的多維貧困地理識別過程中，有27個被識別為多維貧困縣，其中有17個是省級貧困縣。識別出的多維貧困縣的空間分布集聚特征顯著，集中分布在閩西和閩北的山地和丘陵地區(qū)；南平市是多維貧困縣的主要聚集地，其10個縣域中有7個是多維貧困縣。

2.基于各貧困縣在6個維度上的剝奪和劣勢情況，將識別出的27個多維貧困縣劃分為金融基建兼缺型、基礎(chǔ)建設(shè)缺乏型、人力基建兼缺型、生計(jì)途徑缺乏型和發(fā)展條件缺乏型等5種類型，并根據(jù)劃分出的貧困縣類型提出相應(yīng)的扶貧措施。

(二)政策建議

多維貧困是對貧困的一種更深層次的理解，能更好地反映貧困的本質(zhì)特征。隨著精準(zhǔn)扶貧工作進(jìn)入攻堅(jiān)克難的關(guān)鍵階段，為了滿足對貧困人口和貧困區(qū)域精準(zhǔn)識別的需求，應(yīng)立足于多維貧困的現(xiàn)實(shí)進(jìn)行相應(yīng)的對策探索。

1.對貧困人口和貧困區(qū)域進(jìn)行有效瞄準(zhǔn)。提高貧困人口和貧困區(qū)域識別的精準(zhǔn)度，對改善當(dāng)前福建省扶貧資金流失和扶貧效率不高等狀況具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。在對貧困人口和貧困區(qū)域進(jìn)行識別的過程中，政府應(yīng)打破原有的以單一的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為貧困的衡量標(biāo)準(zhǔn)，把教育、健康、環(huán)境、區(qū)位、基礎(chǔ)設(shè)施等因素納入貧困識別標(biāo)準(zhǔn)中，才能更好地瞄準(zhǔn)貧困人口和貧困區(qū)域，從而推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧政策的有效實(shí)施。具體來說，在確定貧困人口的過程中，政府除了要考察一個家庭的人均純收入是否低于貧困標(biāo)準(zhǔn)線以外，還應(yīng)該把該家庭居住的自然環(huán)境、住房質(zhì)量、子女教育負(fù)擔(dān)程度、獲取公共基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)的便利程度等因素納入貧困人口的識別標(biāo)準(zhǔn)中。

2.根據(jù)農(nóng)戶具體的生計(jì)資本情況采取差異性扶貧措施。貧困地區(qū)的農(nóng)戶在較為惡劣的自然環(huán)境中生存，由于生計(jì)資本(金融資本、人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、社會資本)不足，缺乏生計(jì)的可持續(xù)性。因此，對貧困地區(qū)單一地進(jìn)行資金援助，不能從根本上幫助農(nóng)戶脫貧，政府應(yīng)根據(jù)農(nóng)戶具體的生計(jì)資本情況采取差異性扶貧措施。具體來說，對于金融資本不足的農(nóng)戶，政府可以提供小額信貸，加強(qiáng)資金的致富引導(dǎo)。對于人力資本不足的農(nóng)戶，政府應(yīng)積極開展教育扶貧，改善貧困地區(qū)農(nóng)村中小學(xué)的辦學(xué)條件，提高其辦學(xué)質(zhì)量；同時，積極組織勞動力就業(yè)技能培訓(xùn)，提升貧困農(nóng)戶的就業(yè)技能。對于自然資本不足的農(nóng)戶，政府應(yīng)致力于構(gòu)建和完善農(nóng)業(yè)災(zāi)害的防御體系，減少海拔、坡度等自然要素以及自然災(zāi)害等對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民生活的負(fù)面影響。對于物質(zhì)資本不足的農(nóng)戶，政府應(yīng)逐步推進(jìn)農(nóng)村道路、住房、自來水管道、通信等相關(guān)設(shè)施的建設(shè)，進(jìn)一步改善農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施。對于社會資本不足的農(nóng)戶，政府應(yīng)進(jìn)一步提供就業(yè)信息幫扶、勞動技能培訓(xùn)幫扶等，構(gòu)建和完善農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)?？傊赏ㄟ^上述有針對性的幫扶措施，有效緩解和消除農(nóng)戶在可持續(xù)生計(jì)發(fā)展中面臨的困境，實(shí)現(xiàn)更有效和更可持續(xù)的減貧和脫貧。