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福建省返贫脆弱性的时空演变特征与产生机制

吴仪 林月 祁新华

吴仪, 林月, 祁新华. 福建省返贫脆弱性的时空演变特征与产生机制[J]. 福建农业学报, 2019, 34(8): 985-993. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2019.08.017
引用本文: 吴仪, 林月, 祁新华. 福建省返贫脆弱性的时空演变特征与产生机制[J]. 福建农业学报, 2019, 34(8): 985-993. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2019.08.017
WU Yi, LIN Yue, QI Xin-hua. Temporal/Spatial Evolution and Vulnerability of Return-to-Poverty After Successful Implementation of Alleviation Program in Fujian[J]. Fujian Journal of Agricultural Sciences, 2019, 34(8): 985-993. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2019.08.017
Citation: WU Yi, LIN Yue, QI Xin-hua. Temporal/Spatial Evolution and Vulnerability of Return-to-Poverty After Successful Implementation of Alleviation Program in Fujian[J]. Fujian Journal of Agricultural Sciences, 2019, 34(8): 985-993. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2019.08.017

福建省返贫脆弱性的时空演变特征与产生机制

doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2019.08.017
基金项目: 

国家社会科学基金项目 18BJL126

详细信息
    作者简介:

    吴仪(1998-), 女, 研究方向:人文地理学(E-mail:996720186@qq.com)

    通讯作者:

    祁新华(1974-), 男, 博士, 教授, 博士生导师, 研究方向:人文地理与生态学交叉领域(E-mail:fjqxh74@163.com)

  • 中图分类号: K901

Temporal/Spatial Evolution and Vulnerability of Return-to-Poverty After Successful Implementation of Alleviation Program in Fujian

  • 摘要:   目的  当前,中国扶贫工作取得了显著成效,2020年现行标准下农村贫困人口将全面脱贫。在此背景下,伴随着高脱贫率的返贫现象引起了政府和学术界的高度关注,然而目前鲜有揭示返贫脆弱性时空格局的研究成果。论文探究福建省67个县(市、区)在2012-2016年期间的返贫脆弱性的时空分异与产生机制,为精准识别重点扶贫对象、制定针对性强的有效措施提供科学参考。  方法  论文从暴露性、敏感性和适应能力3个维度构建多维返贫脆弱性评价指标体系,并基于地理学视角与GIS技术手段进行返贫脆弱性测度和可视化表达。  结果  (1)福建省的返贫脆弱性程度整体降低,不同返贫脆弱性等级呈现不同的态势,高返贫脆弱性从65.7%下降至31.8%,中返贫脆弱性从23.9%提高至56.1%,低返贫脆弱性从10.4%提高至12.1%。(2)其空间范围也具有明显的动态变化。高返贫脆弱性在空间上表现为"破碎-连接",中返贫脆弱性表现为"集聚-连片",低返贫脆弱性总体呈现"收缩-连接"态势;(3)第一产业增长值、固定资产投资额、人均土地面积、农村用电量、卫生机构床位数和农村居民最低生活保障人数比例与返贫脆弱性显著相关。  结论  福建省的返贫脆弱性具有时间和空间维度的动态性,中、高返贫脆弱性普遍存在,低返贫脆弱性仅集中在部分沿海都市区,且返贫脆弱性的产生机制具有多维特征。未来实现可持续稳定脱贫,要重点关注中、高返贫脆弱性地区,将脆弱性等级识别和精准举措紧密对应,并加强返贫预警。
  • 图  1  福建省23个省级扶贫重点县

    Figure  1.  Twenty-three counties in Fujian under provincial poverty alleviation program

    图  2  福建省县域返贫脆弱性等级空间分异

    Figure  2.  Spatial differentiation on vulnerability of return-to-poverty in counties in Fujian

    表  1  福建省县域多维返贫脆弱性指标体系及权重分配

    Table  1.   Multi-dimensional vulnerability evaluation system and weight distribution of return-to-poverty incidents in counties of Fujian

    维度层
    Dimension level
    类别层
    Class level
    指标层
    Index level
    暴露度
    Exposure(0.3)
    自然环境(0.6) 自然灾害程度(0.4)
    森林覆盖程度(0.6)
    社会风险(0.4) 城镇登记失业率(1)
    敏感性
    Sensitivity(0.3)
    人口结构(0.4) 老年人口比例(1)
    经济结构(0.6) 第一产业增长值(0.7)
    固定资产投资额(0.3)
    适应能力
    Adaptation(0.4)
    金融资本(0.2) 农民人均纯收入(1)
    人力资本(0.4) 普通初中在校生比例(0.5)
    15~64岁人口比例(0.5)
    自然资本(0.1) 人均土地面积(1)
    物质资本(0.1) 公路通车里程(0.6)
    农村用电量(0.4)
    社会资本(0.2) 卫生机构床位数(0.3)
    城镇化率(0.3)
    农村居民最低生活保障人数比例(0.4)
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    表  2  各类别与返贫脆弱性得分的Pearson相关分析的显著性

    Table  2.   Pearson correlation significances between categories and scores on vulnerability of return-to-poverty

    年份
    Year
    自然环境
    Natural environment
    社会风险
    Social risk
    人口结构
    Population structure
    经济结构
    Economic structure
    金融资本
    Financial capital
    人力资本
    Human capital
    自然资本
    Natural capital
    物质资本
    Physical capital
    社会资本
    Social capital
    2012 0.006* 0.067 0.000* 0.000* 0.000* 0.110 0.000* 0.000* 0.000*
    2014 0.403 0.011* 0.007* 0.000* 0.000* 0.849 0.044* 0.000* 0.000*
    2016 0.586 0.027* 0.000* 0.000* 0.000* 0.381 0.000* 0.000* 0.000*
    注:*在0.05水平上显著相关(R2<0.05)。表 3同。
    Note:* Significantly correlated at 0.05 (R2<0.05).The same as Table 3.
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    表  3  不同指标与返贫脆弱性得分的线性回归结果

    Table  3.   Linear regression between indicators and scores on vulnerability of return-to-poverty

    项目
    Item
    人口结构 经济结构 金融资本 自然资本 物质资本 社会资本
    老年人口比例 第一产业增长值 固定资产投资额 农民人均纯收入 人均土地面积 公路通车里程 农村用电量 卫生机构床位数 城镇化率 农村居民最低生活保障人数比例
    显著性
    Significance
    0.096 0.000* 0.028* 0.722 0.000* 0.486 0.000* 0.037* 0.052 0.000*
    相关系数
    Correlation coefficient
    0.081 -0.205 -0.107 0.027 -0.352 -0.019 -0.054 -0.113 -0.271 -0.161
    注:人口结构 Population structure,经济结构 Economic structure,金融资本 Financial capital,自然资本 Natural capital,物质资本 Physical capital,社会资本 Social capital,老年人口比例 Proportion of elderly population,第一产业增长值 Growth of primary industry,固定资产投资额 Fixed investments,农民人均纯收入 The per capita net income of farmers,人均土地面积 Per capita land area,公路通车里程 Highway mileage,农村用电量 Rural electricity consumption,卫生机构床位数 Number of beds in health facilities,城镇化率 Urbanization rate,农村居民最低生活保障人数比例 The proportion of rural residents receiving minimum living allowances。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-07-08
  • 修回日期:  2019-08-10
  • 刊出日期:  2019-08-28

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