典型喀斯特區(qū)生態(tài)與貧困耦合特征分析
——以貴州省9000個(gè)省級(jí)貧困村為例

陳起偉,熊康寧,但文紅,牛蓮蓮

1 貴州師范大學(xué)喀斯特研究院, 貴陽(yáng) 550001 2 國(guó)家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心, 貴陽(yáng) 550001 3 貴州省流域地理國(guó)情監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 貴陽(yáng) 550018

確保到2020年我國(guó)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧,貧困縣全部摘帽,解決區(qū)域性整體貧困,是我國(guó)新時(shí)期脫貧攻堅(jiān)的重要目標(biāo)[1]。我國(guó)貧困人口主要分布在11個(gè)集中連片特殊困難地區(qū),這些地區(qū)多是民族地區(qū)、邊疆地區(qū)、深山地區(qū),基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)相對(duì)滯后,面臨生態(tài)和貧困雙重壓力[2]。政府與學(xué)者普遍認(rèn)同精準(zhǔn)扶貧和生態(tài)環(huán)境保護(hù)需協(xié)同發(fā)展[3- 4]。國(guó)務(wù)院頒布的《中國(guó)農(nóng)村扶貧開(kāi)發(fā)綱要(2011—2020年)》中明確提出“堅(jiān)持扶貧開(kāi)發(fā)與生態(tài)建設(shè)、環(huán)境保護(hù)相結(jié)合,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)與人口環(huán)境相協(xié)調(diào)”,研究貧困地區(qū)貧困與生態(tài)之間耦合關(guān)系及作用機(jī)制,對(duì)實(shí)現(xiàn)貧困地區(qū)生態(tài)修復(fù)和精準(zhǔn)扶貧具有重大意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)生態(tài)環(huán)境和貧困開(kāi)展了大量研究,證實(shí)了生態(tài)環(huán)境與貧困之間具有關(guān)聯(lián)性[5- 6],Sachs等[7]發(fā)表了環(huán)境決定論,Liu等[8]發(fā)現(xiàn)生態(tài)脆弱地區(qū)與貧困地區(qū)在地理空間上往往高度重疊,周毅等[9]認(rèn)為脆弱生態(tài)環(huán)境是西部青藏高原、黃土高原和西南喀斯特生態(tài)脆弱帶貧困的首要原因,Lawson等[10]進(jìn)一步提出了生態(tài)與貧困惡性循環(huán)模型,Bhattacharya[11]也證實(shí)貧困與環(huán)境是相互強(qiáng)化的螺旋下降過(guò)程。生態(tài)環(huán)境和貧困耦合研究方面,Duraiappah[12]認(rèn)為貧困地區(qū)與惡劣生態(tài)環(huán)境在地理空間上存在非良性耦合關(guān)系,王海英等[13]提出武陵山特困連片區(qū)扶貧開(kāi)發(fā)與生態(tài)建設(shè)耦合協(xié)調(diào)程度較低,牛亞瓊等[14]分析了甘肅省2000—2014年生態(tài)環(huán)境和貧困耦合關(guān)系變化趨勢(shì),發(fā)現(xiàn)其耦合協(xié)調(diào)度整體上升。這些研究為貧困瞄準(zhǔn)、扶貧與生態(tài)環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展提供了參考,但大多數(shù)學(xué)者以省、片區(qū)和縣為研究尺度[15- 18],對(duì)二者關(guān)系的定量研究?jī)H限于個(gè)別地區(qū),對(duì)生態(tài)脆弱、貧困程度最深的西南喀斯特山區(qū)研究很少[19- 21],以前的研究成果揭示了生態(tài)與貧困在空間上高度重疊,但貴州貧困程度深的黔東南地區(qū)生態(tài)并非脆弱,中國(guó)11個(gè)集中連片特困區(qū)也主要分布在山區(qū),這些區(qū)域生態(tài)總體不差,貧困與生態(tài)之間耦合關(guān)系值得進(jìn)一步深入研究。由于缺乏基于精細(xì)尺度的生態(tài)環(huán)境與貧困耦合關(guān)系的理論支撐,扶貧與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的成功典型寥寥無(wú)幾[22]。西南喀斯特山區(qū)是我國(guó)四個(gè)生態(tài)脆弱區(qū)之一,其貧困人口在中國(guó)生態(tài)脆弱區(qū)中最多[23],喀斯特地區(qū)地形破碎,以往的研究以縣為尺度不能表示山區(qū)縣域地域分異大的特點(diǎn),難以滿(mǎn)足當(dāng)前精準(zhǔn)扶貧聚焦深度貧困地區(qū)、貧困識(shí)別“到村到戶(hù)”的戰(zhàn)略需求[24]。本研究以中國(guó)南方喀斯特中心的貴州高原為研究區(qū),通過(guò)對(duì)貴州貧困村生態(tài)脆弱和貧困的區(qū)域瞄準(zhǔn),生態(tài)環(huán)境質(zhì)量與貧困維度的分解與識(shí)別,剖析喀斯特脆弱生態(tài)環(huán)境與多維貧困的耦合關(guān)系及作用機(jī)制,對(duì)貴州及其他喀斯特生態(tài)脆弱區(qū)因地制宜地開(kāi)展精準(zhǔn)幫扶和生態(tài)修復(fù)具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

貴州省位于我國(guó)西南內(nèi)陸地區(qū),地處珠江與長(zhǎng)江兩大水系上游地帶,是全國(guó)唯一沒(méi)有平原支撐的省份,國(guó)土面積17.61×105km2,轄9個(gè)市(州)88個(gè)縣(市、區(qū))。貴州是中國(guó)貧困面最廣、貧困程度最深、生態(tài)環(huán)境較為脆弱的省份[25],極易陷入“生態(tài)環(huán)境—貧困”的惡性循環(huán)貧困陷阱中。貴州兼具生態(tài)脆弱與貧困的雙重典型性,中國(guó)11個(gè)集中連片特困區(qū)中,貴州橫跨武陵山區(qū)、烏蒙山區(qū)和滇桂黔石漠化片區(qū)三大連片特困區(qū)(圖1),是涵蓋集中連片區(qū)最多的省份之一,現(xiàn)有66個(gè)國(guó)家扶貧開(kāi)發(fā)工作重點(diǎn)縣,2015年,常住人口為3529.50萬(wàn)人,其中,貧困人口493.38萬(wàn)人,占全國(guó)貧困人口的8.77%,是我國(guó)建檔立卡貧困人口最多的省份,大生態(tài)、大扶貧、大數(shù)據(jù)也上升為貴州的“三大戰(zhàn)略”行動(dòng)?？λ固嘏c黃土、沙漠、高寒是我國(guó)四大生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū),以貴州高原為中心的中國(guó)南方喀斯特區(qū)是世界上面積最大、最集中連片的喀斯特生態(tài)脆弱區(qū),也是世界三大喀斯特集中連片區(qū)中發(fā)育最典型、最復(fù)雜、景觀類(lèi)型最豐富的一個(gè)片區(qū)[26]。貴州是中國(guó)南方喀斯特核心區(qū),喀斯特分布面積10.91×105km2,占全省國(guó)土面積的61.92%,喀斯特山地、峰林、洼地、峽谷等喀斯特地貌類(lèi)型應(yīng)有盡有,由于境內(nèi)喀斯特地貌發(fā)育強(qiáng)烈,加上不合理的人類(lèi)活動(dòng),貴州石漠化嚴(yán)重,石漠化面積和嚴(yán)重程度全國(guó)第一,根據(jù)2016年全國(guó)第三次石漠化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),貴州省石漠化土地面積2.47×105km2,占國(guó)土面積的18.31%[27]。

圖1 貴州貧困縣脫貧摘帽時(shí)間及三大集中連片特困區(qū)分布圖Fig.1 Poverty alleviation time of poverty-stricken counties in Guizhou and the distribution map of three concentrated destitute areas

2 數(shù)據(jù)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究采用的數(shù)據(jù)主要包括：(1)遙感影像來(lái)源于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心(http://www.cresda.com/CN/index.shtml)下載的2015年8 m空間分辨率的ZY—3高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)；(2)研究區(qū)氣象數(shù)據(jù)(降水、氣溫等)來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)(http://data.cma.cn)下載的貴州省及周邊氣象站點(diǎn)插值；(3)海拔、坡度、地勢(shì)起伏度數(shù)據(jù)來(lái)源于貴州省自然資源廳30 m數(shù)字高程模型轉(zhuǎn)換而成；(3)地質(zhì)巖性資料來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地球化學(xué)研究所喀斯特科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.karstdata.cn/index.aspx)巖性圖資料整理而成；(4)石漠化和水土流失圖來(lái)源于貴州師范大學(xué)貴州省1:5萬(wàn)石漠化、水土流失分布圖并根據(jù)衛(wèi)星影像結(jié)合地理國(guó)情成果進(jìn)一步修正處理[28]；(5)基礎(chǔ)地理信息、水系、交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來(lái)源于地理國(guó)情普查成果,河網(wǎng)、交通密度通過(guò)計(jì)算各行政村河網(wǎng)、道路總長(zhǎng)度和總面積,再用總長(zhǎng)度除以總面積得到；(6)耕地、園地、濕地資料來(lái)源于地理國(guó)情普查成果,時(shí)間為2015年；(7)貧困村統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于扶貧辦提供的9000個(gè)貧困村的2015年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和部分調(diào)研資料,貧困村樣本覆蓋貴州83個(gè)區(qū)縣,1276個(gè)貧困鄉(xiāng)鎮(zhèn),數(shù)據(jù)內(nèi)容主要涵蓋貧困村基本概況、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、公共服務(wù)水平、基礎(chǔ)設(shè)施條件、生產(chǎn)生活條件等信息。

2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

2.2.1生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)體系

影響生態(tài)環(huán)境的因素主要包括自然因素和人為因素兩方面[29],參考已有相關(guān)研究成果[30],結(jié)合貴州喀斯特地區(qū)實(shí)際,遵循指標(biāo)選取的科學(xué)性、系統(tǒng)性等原則,基于條件—狀態(tài)—壓力—恢復(fù)力四個(gè)方面12個(gè)指標(biāo)構(gòu)建貧困村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1),采用熵值法得出各維度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值[31]。因選取的指標(biāo)涵蓋各領(lǐng)域,單位不統(tǒng)一,采用自然斷點(diǎn)法對(duì)不同綱量級(jí)因子進(jìn)行數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化處理。

表1 貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性指標(biāo)及權(quán)重

2.2.2多維貧困指標(biāo)體系

參考相關(guān)多維貧困測(cè)度研究成果[32- 34],結(jié)合村研究尺度實(shí)際,從地理學(xué)空間貧困視角下的自然—社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—區(qū)位—資源—生態(tài)方面綜合評(píng)價(jià)貧困村的貧困程度,構(gòu)建包括自然條件、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦、生態(tài)環(huán)境、區(qū)位條件、基礎(chǔ)設(shè)施條件等6個(gè)維度30個(gè)村級(jí)多維貧困度量指標(biāo)體系度量貴州省9000個(gè)省級(jí)貧困村多維貧困狀況(表2),各維度評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值根據(jù)熵值法確定。

表2 村級(jí)多維貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)及權(quán)重

2.3 生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)(EFI)與多維貧困指數(shù)(MPI)

2.3.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

因各指標(biāo)數(shù)據(jù)的度量單位不同,為了使指標(biāo)之間有可比性,采用極值法對(duì)各維度指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

正向指標(biāo):

(1)

負(fù)向指標(biāo)：

(2)

式中,Xij為第i個(gè)貧困村第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值,min(Xij)為研究區(qū)貧困村第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的最小值,max(Xij)為貧困村中j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值。

2.3.2確定指標(biāo)權(quán)重及綜合指數(shù)

采用熵值法確定生態(tài)環(huán)境脆弱性和貧困指標(biāo)的權(quán)重,具體計(jì)算過(guò)程如下：

首先,計(jì)算第i個(gè)貧困村第j個(gè)指標(biāo)的比重：

(3)

然后,計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值：

(4)

其次,計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重：

(5)

最后,計(jì)算第i個(gè)貧困村綜合指數(shù)：

(6)

2.4 生態(tài)環(huán)境與多維貧困耦合關(guān)系

使用耦合度模型計(jì)算生態(tài)環(huán)境與貧困相互依賴(lài)相互制約程度,耦合度模型公式為：

(7)

式中,EPC表示生態(tài)與貧困耦合度,Iie、Iip分別為第i個(gè)貧困村的脆弱生態(tài)環(huán)境指數(shù)和多維貧困指數(shù),因只有生態(tài)環(huán)境與貧困兩個(gè)因子,m取值2。EPC的取值范圍為0到1,當(dāng)EPC=1時(shí)二者耦合度最大,此時(shí)雙系統(tǒng)達(dá)到良性共振耦合；當(dāng)EPC=0時(shí)二者耦合度最小,系統(tǒng)互相遏制對(duì)方,不具有協(xié)調(diào)性,兩系統(tǒng)不存在關(guān)聯(lián)性。

(8)

式中,EPD為耦合協(xié)調(diào)度,EPC為耦合度,Iie、Iip分別為第i個(gè)貧困村的脆弱生態(tài)環(huán)境指數(shù)和多維貧困指數(shù),α、β為待定系數(shù),將環(huán)境系統(tǒng)與貧困系統(tǒng)視為同等重要,α、β同取0.5。借鑒相關(guān)研究[35],對(duì)耦合度、耦合協(xié)調(diào)度劃分等級(jí)(表3)。

表3 耦合度及耦合協(xié)調(diào)度的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)

2.5 生態(tài)環(huán)境與多維貧困熱點(diǎn)分析

空間統(tǒng)計(jì)方法主要有聚類(lèi)分析、空間自相關(guān)和熱點(diǎn)分析等,熱點(diǎn)分析法可以得出峰值密集區(qū)出現(xiàn)位置,可以分析出貴州貧困和生態(tài)脆弱的高/低值空間聚類(lèi)的位置,熱點(diǎn)分析將某個(gè)貧困村及其相鄰貧困村的局部總和與所有貧困村的總和進(jìn)行比較,當(dāng)局部總和與所預(yù)期的局部總和有很大差異時(shí),便產(chǎn)生一個(gè)統(tǒng)計(jì)意義的z值,z越高,貧困和生態(tài)脆弱的熱點(diǎn)越緊密,相反,冷點(diǎn)聚類(lèi)越緊密。

(9)

(10)

(11)

式中,xj為第j村的值,wi,j為要素i與j的權(quán)重,n為要素總數(shù),Gi為z值得分。

3 結(jié)果與分析

3.1 貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性及多維貧困指數(shù)

3.1.1生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)(EFI)

研究結(jié)果表明,貴州省貧困村EFI介于0.10—0.66之間,分布呈中間大兩頭小的“橄欖型”,83.54%的貧困村EPI介于0.16—0.44之間,隨EFI的增加,村數(shù)量逐漸減少。從貴州貧困村EFI值可以看出,雖然貴州喀斯特生態(tài)整體脆弱,但大部分貧困村生態(tài)環(huán)境并不差,有些貧困村甚至生態(tài)環(huán)境很好。按照EFI值將區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱性劃分為微脆弱、輕脆弱、中脆弱、強(qiáng)脆弱和極脆弱5個(gè)脆弱等級(jí)(圖2),貴州貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱等級(jí)以輕脆弱和中脆弱為主,二者占貧困村總數(shù)的62.58%,極脆弱性占比最小,極脆弱和強(qiáng)脆弱型貧困村數(shù)量占比為12.59%。

圖2 貴州貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性構(gòu)成圖Fig.2 Composition map of ecological environment fragility index (EFI) of poor villages in Guizhou

從圖3可以看出,貴州省貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性分布空間格局差異明顯,EFI較低的村主要分布在貴州的東部、黔西南州東南部、遵義市西北部三個(gè)區(qū)域,EFI較高的村主要分布在貴州西部地區(qū),畢節(jié)市、六盤(pán)水市和安順市大部分村的生態(tài)環(huán)境比較脆弱,貴州貧困村EFI整體變化趨勢(shì)為由西部向東部遞減。貴州生態(tài)環(huán)境脆弱性格局主要受石漠化、人口密度、平均氣溫的影響,西部地區(qū)石漠化較為嚴(yán)重,加上人口密度大,森林覆蓋率明顯低于東部地區(qū),生態(tài)環(huán)境更為脆弱。

圖3 貴州貧困村生態(tài)環(huán)境指數(shù)與生態(tài)脆弱性分級(jí)圖Fig.3 Ecological environment fragility index and ecological vulnerability grading map of poor villages in Guizhou

通過(guò)圖4可以看出,貴州省各市(州)貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性構(gòu)成差異較大,黔東南州貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性最低,貧困村生態(tài)環(huán)境主要以微脆弱型為主,黔東南州以非喀斯特為主,無(wú)石漠化,森林覆蓋率高、水田面積大,水土流失等級(jí)弱；遵義市、黔南州和銅仁市貧困村生態(tài)環(huán)境主要以輕脆弱型為主；畢節(jié)市、六盤(pán)水市和安順市以中脆弱型為主,同時(shí)強(qiáng)脆弱型比例也較大,這些地區(qū)地勢(shì)起伏大,森林覆蓋率較低,石漠化與水土流失較嚴(yán)重,加上人口密度較大,生態(tài)較為脆弱,尤其是六盤(pán)水市,強(qiáng)脆弱型等級(jí)以上貧困村占總數(shù)的40%以上。從貴州三個(gè)集中連片區(qū)分析,武陵山區(qū)貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱等級(jí)較低；滇黔桂石漠化區(qū)微脆弱、輕脆弱和中脆弱占比較大；而烏蒙山區(qū)中脆弱和強(qiáng)脆弱貧困村占比較大,是三個(gè)集中連片區(qū)中生態(tài)環(huán)境最脆弱的片區(qū)。

據(jù)介紹，該國(guó)學(xué)博覽館是國(guó)內(nèi)首家純公益性國(guó)學(xué)博覽式文化傳播機(jī)構(gòu)。宏光集團(tuán)公司董事局主席張輝在開(kāi)幕致辭中說(shuō)，國(guó)學(xué)博覽館的使命就是為了傳承和弘揚(yáng)中華傳統(tǒng)文化，為中華民族的復(fù)興貢獻(xiàn)力量。張輝說(shuō)：“現(xiàn)在我們的物質(zhì)生活已脫離貧困，而精神世界還需不斷豐富。讓我們?cè)跉v代先哲的圣德名言中知行合一。在傳承民族文化的道路上，國(guó)學(xué)博覽館愿與君共勉！”

圖4 貴州各市(州)與各集中連片區(qū)貧困村生態(tài)脆弱分級(jí)比例圖Fig.4 Hierarchical scale chart of the fragile ecological of each prefectures in Guizhou and contiguous destitute areas

3.1.2多維貧困指數(shù)(MPI)

統(tǒng)計(jì)貴州省9000個(gè)省級(jí)貧困村的MPI,MPI在0.41—0.71之間,指數(shù)整體較高,說(shuō)明貴州省選定的省級(jí)貧困村總體比較貧困,從統(tǒng)計(jì)圖可以看出,貴州貧困村MPI分布呈“橄欖型”, 貧困村數(shù)量隨著MPI升高先增大后逐漸減少,MPI值為0.56的村數(shù)量最多(852個(gè)),貴州大部分貧困村比較貧困,貧困程度極深的貧困村占比不大,總體符合貴州貧困村整體相對(duì)貧困,總體以中度貧困為主但極度貧困村總量不大的特征。將MPI按照自然斷點(diǎn)分級(jí)法劃分為輕微貧困、一般貧困、中度貧困等5個(gè)等級(jí)(圖5),貴州貧困村MPI大部分位于0.51—0.61之間,以一般貧困、中度貧困和深度貧困類(lèi)型為主,三種類(lèi)型貧困村數(shù)量占貧困村總數(shù)的79.53%,極度貧困村占比不大。

圖5 貴州貧困村多維貧困指數(shù)構(gòu)成圖Fig.5 The distribution graph of multidimensional poverty index(MPI) for poor villages in Guizhou

由圖6可以看出,貴州省貧困村MPI存在較明顯的空間差異,MPI高的村主要分布在貴州南部、北部和西北部,中部貧困村MPI相對(duì)較低,貧困程度較輕。貴陽(yáng)市、安順市、遵義市貧困村分布較稀疏,其余各市(州)政府駐地周?chē)毨Т鍞?shù)量較少。從區(qū)域分布看,南部的紫云、望謨和冊(cè)亨縣深度、極度貧困村集中分布,北部的道真、務(wù)川及沿河縣深度、極度貧困村集中分布,其次是黔東南州的從江縣、畢節(jié)市赫章縣、威寧縣深度、極度貧困村分布較多。遵義市南部,黔南州北部及興義市、盤(pán)縣貧困程度較輕,多為一般貧困和輕微貧困。貴州省貧困村MPI分布格局與貴州省貧困村建檔立卡貧困發(fā)生率分布格局整體相近,貧困村空間分布主要受縣GDP總量、耕地比例、農(nóng)業(yè)人口密度、人均國(guó)土面積等因子影響權(quán)重較大,從維度分析,貴州貧困村致貧維度影響權(quán)重依次是自然條件>資源稟賦>經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)>基礎(chǔ)設(shè)施>生態(tài)環(huán)境>區(qū)位條件。生態(tài)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等并不是貴州貧困的主要致貧因素,貴州在扶貧開(kāi)發(fā)中,需要針對(duì)其主要致貧維度,補(bǔ)齊短板,提升經(jīng)濟(jì)實(shí)力,有效開(kāi)展精準(zhǔn)扶貧。

圖6 貴州貧困村多維貧困指數(shù)與多維貧困分級(jí)Fig.6 multidimensional poverty index and comprehensive poverty grading map of poor villages in Guizhou

從各市(州)貧困村數(shù)量看(表4),六盤(pán)水市輕微貧困村數(shù)量最多,貴陽(yáng)市貧困村以輕微貧困為主,沒(méi)有深度和極度貧困村；畢節(jié)市、黔東南州的一般貧困村數(shù)量較多,六盤(pán)水市輕微貧困和一般貧困村數(shù)量占比較大；畢節(jié)市、黔東南州和銅仁市中度貧困村、深度貧困村數(shù)量較多,極度貧困村主要分布在銅仁、安順和黔西南州。從各市(州)貧困村的等級(jí)數(shù)量和比例可以看出,貴州9個(gè)市(州)貧困村構(gòu)成存在較大差異,畢節(jié)、黔東南貧困村數(shù)量最多,但是銅仁、安順市貧困程度最深,各市(州)因根據(jù)轄區(qū)貧困村貧困程度及發(fā)生率,根據(jù)貧困村主要的致貧維度和影響因子采取不同的精準(zhǔn)扶貧對(duì)策。貴州3個(gè)集中連片特困區(qū)各種類(lèi)型貧困村的構(gòu)成比例差異不大,烏蒙山區(qū)以一般貧困和中度貧困村為主,滇桂黔石漠化區(qū)以中度貧困、深度貧困和一般貧困村為主,武陵山區(qū)以深度貧困、一般貧困和中度貧困村為主。

表4 貴州各市(州)貧困村等級(jí)與3個(gè)集中連片區(qū)貧困村等級(jí)數(shù)量統(tǒng)計(jì)

3.2 貧困村生態(tài)脆弱及多維貧困熱點(diǎn)分析

從圖7可以看出,生態(tài)脆弱熱點(diǎn)在貴州西部烏蒙山區(qū)的六盤(pán)水市與畢節(jié)市呈現(xiàn)高值大范圍聚集,在東部黔東南州、銅仁市呈現(xiàn)出低值聚集。而從貧困熱點(diǎn)分布圖可看出,貧困在貴州省八個(gè)市(州)均有小面積高值聚集,貴州南部、北部、西北角及東南角呈現(xiàn)高值聚集分布,貴州中部、西南部呈現(xiàn)出低值聚集區(qū)。對(duì)比貴州貧困村生態(tài)脆弱性熱點(diǎn)分布圖與貧困熱點(diǎn)分布圖可以看出,貴州貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性與貧困熱點(diǎn)分布存在較大差異,熱點(diǎn)分布整體格局不一致,貧困熱點(diǎn)區(qū)域與生態(tài)環(huán)境脆弱熱點(diǎn)區(qū)域小范圍重疊,重疊區(qū)主要分布在畢節(jié)市、黔南州和黔西南州及安順市部分區(qū)域。村級(jí)研究結(jié)果表明,貴州省貧困村生態(tài)脆弱性與多維貧困空間分布重疊度并不高,以往認(rèn)為貧困主要分布在生態(tài)脆弱區(qū)的觀念可能會(huì)影響精準(zhǔn)扶貧決策,根據(jù)貴州貧困村熱點(diǎn)分布圖與生態(tài)脆弱熱點(diǎn)分布圖疊加分析結(jié)果,貴州精準(zhǔn)扶貧的重點(diǎn)不能只局限于西北生態(tài)脆弱區(qū),其他山區(qū)貧困分布更為集中,貧困面更廣,仍需高度重視非生態(tài)脆弱貧困村的扶貧工作。

圖7 貴州貧困村生態(tài)脆弱熱點(diǎn)與貧困熱點(diǎn)分布圖Fig.7 Map of ecological fragile hot spots and poverty hot spots of poor villages in Guizhou

3.3 生態(tài)與貧困耦合關(guān)系

3.3.1生態(tài)與貧困耦合度(EPC)

利用2.4耦合度模型分析,貴州貧困村EPC介于0.29—0.56之間,總體處于微度、輕度和中度耦合,屬于低水平耦合階段和拮抗時(shí)期,貴州貧困村貧困程度與生態(tài)脆弱性之間聯(lián)系并不太緊密,耦合性不強(qiáng)。從圖8可以看出,貴州省EPC在空間分布差異較大,EPC指數(shù)在總體上呈現(xiàn)出西高東低格局,黔東南州大部、赤水市、冊(cè)亨縣EPC指數(shù)較低,這些地區(qū)生態(tài)脆弱性低,但是較為貧困,貧困程度與生態(tài)脆弱性耦合性弱。3個(gè)低水平耦合村全部分布在黔東南州,輕度耦合主要分布在黔東南州, 黔東南州是貴州省生態(tài)環(huán)境最好的市州之一,區(qū)內(nèi)降雨充沛,植被覆蓋度高,生態(tài)良好,但存在貧困程度深,貧困面廣的顯著特征。中度耦合集中分布在貴州西部的畢節(jié)、六盤(pán)水市,而黔東南州、銅仁市、遵義市和黔南州分布較少,且分布較為離散。

圖8 貧困村耦合度與耦合等級(jí)空間分布圖Fig.8 Coupling degree of ecology and poverty and its coupling degree

從生態(tài)與貧困耦合方式分析,89.33%的貧困村處于拮抗時(shí)期階段,此類(lèi)型貧困村生態(tài)環(huán)境脆弱性與貧困程度存在較大不一致性,廣泛分布于貴州省九個(gè)市(州),貧困程度主要以中度為主,生態(tài)環(huán)境脆弱類(lèi)型從微脆弱型到強(qiáng)脆弱型,生態(tài)環(huán)境與貧困程度之間相關(guān)性不強(qiáng)。有10.67%的貧困村處于磨合時(shí)期階段,磨合階段的貧困村除貴陽(yáng)市之外其他8個(gè)市(州)都有分布,其中畢節(jié)市最多,空間分布上呈現(xiàn)出“大聚集,小分散”的特征,此類(lèi)貧困村主要為中度貧困、深度貧困,生態(tài)環(huán)境為中脆弱和強(qiáng)脆弱型,表現(xiàn)為生態(tài)環(huán)境破壞,但經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,不能有效承載貧困村的發(fā)展,需同時(shí)促進(jìn)生態(tài)環(huán)境修復(fù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促使二者協(xié)同改善,是實(shí)施易地扶貧搬遷較適宜的區(qū)域。

3.3.2貧困與生態(tài)耦合協(xié)調(diào)度(EPD)

貴州貧困村耦合協(xié)調(diào)度介于0.30—0.60之間,總體差異不大,將耦合協(xié)調(diào)度按表3劃分為四個(gè)等級(jí)(圖9),大部分貧困村為低度耦合協(xié)調(diào)和中度耦合協(xié)調(diào),這些貧困村因較為貧困,過(guò)度開(kāi)發(fā)利用資源,致使生態(tài)空間被嚴(yán)重?cái)D壓,產(chǎn)生了較多生態(tài)問(wèn)題。貴州高度耦合協(xié)調(diào)的貧困村只有1127個(gè),此類(lèi)貧困村扶貧開(kāi)發(fā)取得一定成效,生態(tài)環(huán)境得到了較大改善,二者處于良好耦合協(xié)調(diào)?？臻g分布上,低耦合協(xié)調(diào)型集中分布在黔東南州,銅仁市和遵義市南部；中度協(xié)調(diào)耦合分布較為離散,黔西南州、安順市等中西部地區(qū)分布較為集中；高度協(xié)調(diào)耦合型主要分布在西部地區(qū),集中在畢節(jié)市、六盤(pán)水市。總體上,貴州省貧困村耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出從西北向東南遞減的空間特征。

圖9 耦合協(xié)調(diào)度分布圖和生態(tài)與貧困關(guān)系圖Fig.9 Map of coupling coordination level and relationship between ecology and povertyEH-PH：生態(tài)脆弱-深度貧困 Ecological fragility-deep poverty；EH-PM：生態(tài)脆弱-一般貧困 Ecological vulnerability-general poverty；EL-PH：生態(tài)良好-深度貧困 Good ecology-deep poverty；EL-PM：生態(tài)良好-一般貧困 Good ecology-general poverty；EM-PH：生態(tài)一般-深度貧困 General ecology-deep poverty；EM-PM：生態(tài)一般-一般貧困 General ecological-general poverty

將生態(tài)脆弱指數(shù)(EFI)與貧困指數(shù)(MPI)進(jìn)一步簡(jiǎn)稱(chēng)為E與P,根據(jù)其值大小分為低(0—0.4)、中(0.4—0.6)、高(0.6—1)三種等級(jí),分別用L、M和H代表三種等級(jí),分析生態(tài)脆弱性與貧困組合關(guān)系,各市(州)貧困村生態(tài)環(huán)境與貧困組合類(lèi)型見(jiàn)表5和圖9。

表5 貴州貧困村生態(tài)環(huán)境與貧困組合類(lèi)型表

生態(tài)良好-一般貧困型(EL-PM)。該類(lèi)型貧困村占貴州省貧困村總數(shù)的69.3%,分布較廣,在各市(州)皆有分布,黔東南州、銅仁市、黔南州和遵義市分布最廣,除安順市、畢節(jié)市和六盤(pán)水市外,此類(lèi)型貧困村占各市(州)貧困村比例均達(dá)50%以上。此類(lèi)貧困村生態(tài)環(huán)境良好,環(huán)境脆弱性指數(shù)低,生態(tài)恢復(fù)力強(qiáng),但當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不高,首位致貧維度為經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)缺乏、資源稟賦較差。從致貧因子數(shù)量分析,以三維度制約型為主,多為資源稟賦、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和基礎(chǔ)設(shè)施缺乏型。這類(lèi)貧困村需要在生態(tài)保護(hù)前提下,補(bǔ)齊基礎(chǔ)設(shè)施短板,充分利用生態(tài)優(yōu)勢(shì),大力發(fā)展特色山地高效產(chǎn)業(yè),加快農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,因地制宜推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

生態(tài)一般-一般貧困型(EM-PM)。該類(lèi)型貧困村占貴州省貧困村總數(shù)的16.94%,以畢節(jié)市、六盤(pán)水市數(shù)量最多。該類(lèi)貧困村生態(tài)脆弱指數(shù)較高,石漠化和水土流失較嚴(yán)重,但水熱條件好,生態(tài)恢復(fù)力強(qiáng)。主要致貧維度為自然條件和資源稟賦,因地處喀斯特山區(qū),地勢(shì)起伏大,耕地面積小,人口密度大,人均耕地面積小,家庭農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較低。從致貧因子數(shù)量看,以多種致貧因素為主,致貧因素復(fù)雜。此類(lèi)貧困村致貧因子多,幫扶難度較大,需針對(duì)性補(bǔ)齊各類(lèi)制約因素短板,同時(shí)需要加強(qiáng)石漠化治理,防止水土流失,注重脆弱生態(tài)的恢復(fù),引導(dǎo)傳統(tǒng)種植業(yè)向經(jīng)果和畜牧業(yè)轉(zhuǎn)換,加快特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)培育。大力開(kāi)展農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè),降低農(nóng)業(yè)人口密度,促進(jìn)收入結(jié)構(gòu)調(diào)整。

生態(tài)良好-深度貧困型(EL-PH)。該類(lèi)型貧困村占貴州省貧困村總數(shù)的9.41%,除了六盤(pán)水和貴陽(yáng)市外,其他市(州)都有分布,主要分布貴州省東部、南部和北部的市(州),如銅仁市、遵義市和黔南州。此類(lèi)型貧困村生態(tài)良好,首位致貧維度為經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,以三因素缺乏型為主,多為經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦、自然條件缺乏型和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦、基礎(chǔ)設(shè)施缺乏型。此類(lèi)貧困村縣域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,缺乏村集體經(jīng)濟(jì),產(chǎn)業(yè)規(guī)模小,因山區(qū)資源稟賦基礎(chǔ)差,耕地面積比例小,基礎(chǔ)設(shè)施滯后,需在保護(hù)生態(tài)的前提下,加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),著力壯大縣域經(jīng)濟(jì),加快二三產(chǎn)業(yè)布局,充分利用生態(tài)優(yōu)勢(shì)發(fā)展山地特色林、藥產(chǎn)業(yè),培育山地旅游業(yè)發(fā)展。

生態(tài)良好-一般貧困型(EL-PM)、生態(tài)一般-一般貧困型(EM-PM)和生態(tài)良好-深度貧困型(EL-PH)三種類(lèi)型占貴州省貧困村總數(shù)的95.66%,其他組合類(lèi)型相對(duì)較少。生態(tài)一般-深度貧困、生態(tài)脆弱-一般貧困和生態(tài)脆弱-深度貧困的村都主要集中在畢節(jié)市,主要致貧維度是自然條件、資源稟賦差,以多種致貧因素為主,扶貧開(kāi)發(fā)難度大,此類(lèi)貧困村基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,生態(tài)已經(jīng)惡化,經(jīng)濟(jì)水平仍相當(dāng)?shù)?村內(nèi)資源稟賦難以支撐經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,需加強(qiáng)易地扶貧搬遷,減少人類(lèi)活動(dòng)干擾,減輕生態(tài)壓力,促進(jìn)生態(tài)自然修復(fù)。

4 討論

中國(guó)連片特困區(qū)的生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀并非脆弱。以前的研究成果表明中國(guó)95%的貧困人口分布在生態(tài)脆弱區(qū)[36],然而,國(guó)務(wù)院扶貧辦統(tǒng)計(jì)的建檔立卡貧困人口集中分布在大興安嶺南麓、燕山-太行山、呂梁山、六盤(pán)山、秦巴山、大別山、武陵山、烏蒙山、羅霄山、滇西邊境區(qū)和滇桂黔石漠化11個(gè)連片特困區(qū),這些區(qū)域貧困人口占據(jù)了全國(guó)貧困人口的70%以上[2]。近年來(lái)中國(guó)生態(tài)環(huán)境明顯改善[37],根據(jù)劉軍會(huì)等[38]劃定的中國(guó)生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)范圍,連片特困區(qū)與生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)空間重合度并不太高,生態(tài)環(huán)境脆弱已經(jīng)不是中國(guó)11個(gè)連片特困區(qū)主要致貧因素,它們共同的特點(diǎn)是位于山區(qū)及少數(shù)民族地區(qū),交通設(shè)施落后,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主,工業(yè)化水平非常低。山區(qū)導(dǎo)致的地勢(shì)起伏、耕作條件差、資源單一、交通封閉、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱等是集中連片區(qū)貧困的重要原因。

Duraiappah[12]認(rèn)為生態(tài)環(huán)境退化很大程度是由于貧困,從致貧維度分析,本文分析的6個(gè)致貧維度中,生態(tài)環(huán)境并非貴州大部分貧困村的首要致貧維度。貧困村更多是因?yàn)樽匀粭l件、資源稟賦不能承載過(guò)多人口而導(dǎo)致人均資源不足,因貧困進(jìn)一步過(guò)度開(kāi)發(fā)利用資源導(dǎo)致生態(tài)惡化,在水熱條件適宜的中國(guó)南方喀斯特地區(qū),生態(tài)環(huán)境并非貧困的原始致貧因素,而是因?yàn)樨毨?dǎo)致過(guò)度開(kāi)發(fā)利用資源導(dǎo)致的生態(tài)環(huán)境退化。

從小比例尺分析,貴州高原生態(tài)環(huán)境相對(duì)脆弱,貧困面較廣,但從貧困村大比例尺尺度分析的貴州貧困村貧困指數(shù)與生態(tài)脆弱指數(shù)耦合度并不高,從省、縣尺度分析貴州喀斯特山區(qū)貧困會(huì)靶向不準(zhǔn),這是值得關(guān)注的問(wèn)題。本文分析的貴州貧困村致貧維度權(quán)重大小依次是自然條件、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)環(huán)境、區(qū)位條件。從影響維度分析,生態(tài)環(huán)境在致貧維度的權(quán)重并不高,只占9.5%左右,自然條件和資源稟賦是貧困村難以改變的自然基礎(chǔ),消除貧困更多的需要從改善區(qū)域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、提升基礎(chǔ)設(shè)施等措施入手,在區(qū)域既定自然背景下,消除貧困的核心是提升經(jīng)濟(jì),實(shí)現(xiàn)區(qū)域人、地、業(yè)的協(xié)調(diào)。

本文定量分析了貴州9000個(gè)省級(jí)貧困村生態(tài)和貧困耦合關(guān)系,在一定程度上增加喀斯特地區(qū)脫貧攻堅(jiān)的針對(duì)性,但貴州喀斯特與非喀斯特交錯(cuò)分布,不同類(lèi)型區(qū)貧困村多維貧困、生態(tài)脆弱評(píng)價(jià)指標(biāo)模型構(gòu)建及權(quán)重的重疊性尚需開(kāi)展更深層次的研究探討,貧困村人文指標(biāo)還需加強(qiáng),缺乏精準(zhǔn)扶貧背景下村域多維貧困與生態(tài)的時(shí)空演變分析,還需在后續(xù)研究中進(jìn)一步深化,以期為精準(zhǔn)扶貧和生態(tài)保護(hù)提供導(dǎo)向支持。

5 結(jié)論

基于地理區(qū)位視角,以耦合協(xié)調(diào)度理論為基礎(chǔ),構(gòu)建了貴州喀斯特高原9000個(gè)省級(jí)貧困村生態(tài)脆弱性與貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,研究貧困村生態(tài)環(huán)境及多維貧困狀況,并分析了二者之間的耦合協(xié)調(diào)狀況,提出不同生態(tài)-貧困組合類(lèi)型村減貧措施,得到以下主要結(jié)論：

(1)貴州省貧困村EPI位于0.10—0.66之間,分布上呈較為明顯的正態(tài)分布,83.54%的貧困村EPI介于0.16—0.44之間。生態(tài)環(huán)境脆弱性等級(jí)以輕脆弱和中脆弱為主,生態(tài)環(huán)境脆弱程度整體趨勢(shì)為由西部向東部遞減。貧困村2015年MPI在0.41—0.71之間,總體比較貧困,貧困程度以中度貧困和一般貧困為主,貧困指數(shù)高的村主要分布在貴州南部、北部和西北部,中部貧困村貧困指數(shù)相對(duì)較低。從貧困村EPI和MPI分析,貴州貧困村MPI比EPI更高,在保護(hù)生態(tài)的前提下,貴州貧困村應(yīng)優(yōu)先發(fā)展,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和就業(yè)扶貧,抓住本輪精準(zhǔn)扶貧政策有效時(shí)機(jī),大力開(kāi)展精準(zhǔn)扶貧,提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

(2)貴州貧困村生態(tài)環(huán)境與貧困耦合度介于0.35—0.56之間,89.33%的貧困村處于輕度耦合,屬于低水平耦合階段拮抗時(shí)期,貴州生態(tài)環(huán)境與貧困的耦合度大致為西高東低格局。耦合協(xié)調(diào)度位于0.30—0.60之間,總體差異不大,分布特征與耦合度差異不大。貴州大部分貧困村生態(tài)與貧困沒(méi)有處于良性協(xié)調(diào)發(fā)展階段,應(yīng)基于貧困村生態(tài)脆弱性和多維貧困差異特征,設(shè)計(jì)差異化的貧困村生態(tài)建設(shè)與精準(zhǔn)扶貧優(yōu)化協(xié)調(diào)路徑,引導(dǎo)貧困村生態(tài)與精準(zhǔn)扶貧向更為有序、協(xié)調(diào)的方向發(fā)展,提升貧困村生態(tài)保護(hù)與精準(zhǔn)扶貧的耦合協(xié)調(diào)。

(3)貴州大部分貧困村屬于生態(tài)良好—一般貧困型,占貧困村總數(shù)的69.3%,貴州貧困村生態(tài)環(huán)境與貧困耦合度并不高,貴州95.66%的貧困村生態(tài)良好或者一般,貴州貧困村致貧維度權(quán)重依次為自然條件、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)環(huán)境、區(qū)位條件,主要致貧維度為自然條件、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。在難以改變貧困村自然條件、資源稟賦背景下,貴州貧困村需提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平,特別是縣域經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力,進(jìn)一步補(bǔ)齊因地處山區(qū)導(dǎo)致的基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、交通落后的短板,在保護(hù)生態(tài)的前提下,大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)。貴州在扶貧開(kāi)發(fā)過(guò)程中,應(yīng)充分重視生態(tài)環(huán)境與貧困的空間耦合關(guān)系,在東部地區(qū)加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā),西部地區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)時(shí)還需強(qiáng)化生態(tài)修復(fù)。