中国县域多维贫困与相对贫困识别及扶贫路径研究
当前,中国脱贫攻坚任务步入了由绝对贫困转向相对贫困、收入贫困转向多维贫困的新阶段.本文以中国31个省(直辖市)县域为研究对象,采用基于夜间灯光数据的平均夜间灯光指数以及基于脆弱性可持续生计框架的县域多维发展指数和多维相对贫困识别方法,从多维贫困和相对贫困两个层面对中国多维贫困现状进行分析,并基于以上研究筛选出的贫困县,采用耦合协调模型从产业扶贫、教育扶贫、旅游扶贫和农业扶贫分析适宜县域的扶贫路径.结果 表明:中国约60%县域处于多维相对贫困状态,其中47%为多维相对轻度贫困县;基于平均夜间灯光指数和县域多维发展指数分别识别出602个和611个多维贫困县,分别包含了63%和79%的国家级贫困县(截至2018年),这表明县域多维发展指数识贫机理更为精准.多维贫困县集中在甘肃、四川和云南等地;而在筛选的贫困县中,适宜产业扶贫、教育扶贫、旅游扶贫和农业扶贫的县域分别有414个、172个、442个和298个,且在4种扶贫方式中,约61%县域适宜采用多种扶贫路径共同扶贫.研究结论将为确保中国扶贫的可持续性提供重要的科学依据.
夜间灯光指数、多维贫困、相对贫困、耦合协调模型、精准扶贫
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中国科学院战略性先导科技专项;国家自然科学基金项目
2021-07-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共16页
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