中国农村多维贫困地理识别及类型划分
发展多维贫困度量方法和提高贫困识别精准度是近年国际贫困研究中的热点领域,也是中国未来提高农村扶贫实践质量和效率所面临的关键问题.本文借鉴国际上关于脆弱性-可持续生计框架模型在贫困研究中的学术思想,通过建立农村多维贫困测度指标体系和地理识别方法,对中国农村开展了县域尺度的贫困地理识别,并与单维度收入贫困以及国家最新认定的扶贫开发重点县进行了对比分析,最后对识别的多维贫困县按扶贫措施相似性进行了类型划分.研究结果表明:655个县级单元被识别为多维度贫困县,涉及农村人口1.41亿人;空间分布集中连片特征显著,青藏高原及其周边的南疆三地州、黄土高原西部、滇西-川西高山峡谷区为最大的连片贫困区;有71.79%的国家重点贫困县与识别结果重叠,与国家重点贫困县对比,识别的多维贫困县在各单维度和综合维度都处于更劣势水平;多维贫困县被划分为金融资本缺乏型、人力资本缺乏型、基础建设缺乏型、金融基建兼缺型、人力基建兼缺型、生计途径缺乏型、生存条件缺乏型和发展条件缺乏型8种类型.
多维贫困、地理识别、脆弱性、可持续生计、中国农村
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国家自然科学基金项目41171449;中国科学院知识创新重点部署项目KZZD-EW-06 [National Natural Science Foundation of China,No.41171449;Knowledge Innovation Project of the Chinese Academy of Sciences,No.KZZD-EW-06]
2015-07-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
993-1007