喀斯特石漠化区多维贫困空间测度与格局分析

谢余初，林思妍，屠爽爽，卢 远，潘新潮

（南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室，南宁 530001）

0 引 言

贫困是阻碍世界各国繁荣富强和人类文明可持续发展的全球性重大社会问题[1-2]。作为世界上最大的发展中国家，中国政府高度重视减贫工作，先后制定和实施了一系列中长期扶贫开发规划及扶贫政策[2-3]，经过40多年的扶贫开发工作，中国农村贫困人口数已从1978年的2.5亿降至2018年的1 660万，贫困发生率也由30.7%降至2018年的1.7%[2-5]。但由于农村贫困人口基数大、分布广、贫困程度深、致贫机制复杂[1,4-6]，中国相对贫困现象和减贫工作可持续性依然很严峻，尤其是深度贫困的“老少边穷”集中连片贫困区的省或自治区。因此，理解农村贫困格局和本质是各省和自治区巩固脱贫攻坚成果和实施乡村振兴的重要内容之一。

贫困不仅是一种收入/消费支出失衡的经济状态[7]，而且包含了教育、健康医疗、生活生计、公共服务、社会保障、资源禀赋、生态环境等多维要素[6-9]，这一系列社会、经济、资源环境等地理资本要素空间集聚及其效应导致的区域贫困[8,10]，即空间贫困陷阱。以空间贫困陷阱为核心的空间贫困理论是从地理学角度去探索构成贫困的地理资本要素集聚特征、空间表达及其贫困陷阱存在与否，并据此提出减贫策略[9,11]，强调贫困的多维度属性和地理空间属性[11-12]。为此，国内外学者从空间地理角度开展了一系列的农村贫困问题研究[12-15]，包括了贫困地理识别[13-15]、贫困陷阱检验及其空间分异[15-17]、贫困类型及影响因素[18-19]等。例如，刘小鹏等[14]从经济、社会、环境等地理资本角度构建县域空间贫困指标体系，对泾源县开展空间贫困地理识别与评价研究。Ravallion等[15]从相对收入的角度构建收入分配相对比较的理论模型探索和分析全球隐性贫困状况。Akirea等[16]以美国和印度尼西亚为例，通过测度和分析多维贫困剥夺状况来判别区域贫困特征及各维度贫困的关联性。Wang等[17]运用多维贫困度量模型综合测算中国贫困村贫困程度并辨识各贫困村的贫困类型及其空间分布特征。这些研究极大地丰富了农村贫困地理学理论和案例研究，并强调从环境、社会、经济三维结构框架去理解和构建区域多维贫困评价体系。在贫困研究中，无论个体或家庭或区域尺度，贫困最终主体始终是人[20]。人的状态、特征和主观能性对区域贫困形成及减贫工作影响深刻，使得人（贫困主体）是贫困形成及其贫困化过程的重要构成要素[19,21]。宁静等[21]在探讨易地扶贫搬迁减贫机制时指出，人（贫困主体）的变化对家庭贫困脆弱性的影响至关重要。且当前中国精准扶贫工作的一个重要内容就是确保贫困人口显著减少。因此，在区域贫困评价与研究中，如何凸显人（贫困主体）的影响指标、构建贫困主体和自然-经济-社会四维一体的贫困测度评价框架，亟需更多的案例研究。

当前中国精准扶贫政策制定与减贫项目主要以省或自治区瞄准为主[22]，以各县区为组织单元来具体实施[22-23]，且省/县区域尺度减贫效果比个体农户尺度上的更显著、惠及面更广[11,23]。滇桂黔石漠化集中连片特困区横跨云南、广西、贵州三省区，集革命老区、民族区、边境地区于一体[24]，是中国 14个脱贫攻坚主战场中的少数民族人口最多的集中贫困片区[24-25]。其中，广西作为集中连片区的重要组成部分，拥有“边疆、山区、库区、民族、石漠化”等地域特征，区内生态环境脆弱、石漠化现象普遍，贫困人口多、贫困程度深[24-25]，是全国喀斯特石漠化区脱贫攻坚的重点与典型。因此，以广西壮族自治区为研究案例，各县市为评价单元，尝试从贫困主体（人）-自然-经济-社会 4个维度构建农村空间贫困指标体系，测度和分析 2015年广西各县市空间贫困程度及其格局分异特征，辨识农村贫困类型并提出相应减贫对策与建议，旨在为广西农村脱贫可持续性与乡村发展提供科学参考。

1 理论依据与指标体系

1.1 理论依据

1）空间贫困地理理论。无论是农户个体尺度或区域尺度，贫困多集中在生态环境恶劣、区位条件差、基础设施和公共服务水平低的偏僻农村[19,26]，易形成贫困-人口-环境之间恶性循环怪圈[26-27]，具有明显的空间集聚等地理特征[19,26-27]。地理学关注自然和人文社会要素及其空间格局与过程研究，主张从人地耦合地域系统去理解和分析贫困地域特征、分布规律、形成机制及其各地理资本要素之间的相互作用关系，重视贫困空间属性[11-12,19,26-27]，并形成了地理资本、空间贫困陷阱、贫困地图等一系列空间贫困概念和理论[9-11,27]。空间贫困理论较好地诠释了大中区域度上的贫困人口分布的空间集聚性和区域贫困特征。刘彦随等[5]结合空间贫困理论和中国贫困特征，提出农村贫困“孤岛效应”理论，强调重视揭示贫困人口集聚的深层原因[5,28]，即从人地耦合地域系统格局演化角度解释区域贫困集聚现象与本质。

2）人地耦合地域系统理论。人地耦合地域系统是由人类主体、自然本底、社会、经济活动在特定的时空环境下相互关联、彼此影响而形成的一个复杂开放系统[11,28-29]。农村贫困是人类主体、自然环境、社会、经济等要素在乡村地域系统演化过程中彼此之间及其内部组分关系失调形成的一种人地关系矛盾不协调的复杂社会现象[2-4,20,23]，即社会、经济、环境等地理资本与人的相互作用关系致使消贫和致贫不相协调的结果，是农村人地关系矛盾冲突（或失衡）的一种外在表现。在农户个体尺度上，表现为农户资本（人的状态、特征、能力等主体性要素）和地理资本两大要素共同作用下的非线性负向循环累积结果[27]；在区域宏观尺度上，是特定时空情景下，贫困主体（人）、特殊地理环境、社会与经济活动等结构要素不协调发展的过程或剥夺状况[20,23]。

可见，人（贫困主体）是贫困化过程的重要构成组分之一[19,23]。贫困本质是人（贫困主体）与自然、经济、社会四维一体彼此关联、相互作用共同构成的三角锥体结构（图1），任意两者之间彼此关联、相互影响，其空间结构体的大小反映了区域贫困程度，同时刻画了区域贫困主体能力、自然环境与资源、社会服务、经济水平等核心要素贫困格局及其彼此相互影响、耦合失调的综合过程[20]。其中，自然是指自然环境条件、生态状况、资源禀赋等自然地理资本要素的丰缺状况[11-14,27-30]，是人们生产生活和社会经济活动的物质基础和空间载体。人类是指人地系统中贫困过程的行为主体（如农户个体或家庭或群体），其人口数量、质量及其利用和改造自然的能力，反映人们对自然环境与资源的利用程度和社会经济活动影响的广度和深度[9,11,20,27]；贫困主体的可持续生计资本和可行能力的缺失[20]，其个体贫困累积达到一定程度就会形成区域性贫困[11,28]。经济是指各县市农业、工业、商业等经济活动状态、发展能力、扶贫绩效水平以及人们收入与消费能力等，是区域脱贫能力的反映[9-11,27-30]。社会是指人们生活物质基础、教育、医疗卫生、劳动保障、对外联络便捷性、城乡二元结构以及政策等社会地理资本要素对贫困形成的促进或制约的作用[9-12,27-30]。

图1 四维一体的空间贫困结构框架与分析路径Fig.1 Four-dimension framework and analysis path of spatial poverty structure

1.2 研究区概况

广西壮族自治区位于云贵高原东南边缘、两广丘陵西部，地势呈现西北向东南倾斜，区内地形地貌复杂多样，山岭交错，丘陵连绵，平原、盆地和谷地间杂其中，喀斯特地貌（岩溶地貌）广泛，有喀斯特峰丛洼地、峰岭谷地、孤峰残丘、峰林平原、溶蚀盆地、溶沟、落水洞、天坑等众多地貌类型[24]。由于自然和人为因素的影响，喀斯特地区生态脆弱、石漠化现象普遍，且石漠化与区域贫困孪生相伴。广西 35个石漠化片区内国家扶贫开发工作重点县（国家级贫困县）和建档立卡贫困户比重分别高达89.29%和51.38%，是典型的喀斯特深度贫困地区（图2）。

图2 广西石漠化片区县与贫困县分布图Fig.2 Rocky desertification district and poverty-stricken counties in Guangxi

1.3 指标体系

根据上述理论分析，在遵循指标的科学性、层次性、系统性和可操作性的基础上[11-15]，参考前人研究多维贫困指标体系[9,11-17,30-35]的成果，结合广西贫困特征和实地调研的情况，从自然地理贫困、人口地理贫困、经济地理贫困、社会地理贫困 4个维度，构建区域多维综合贫困指数评价指标体系（表1）。自然地理贫困是区域自然本底状况的直接反映[11-14]，描述不同县市地理环境条件与资源利用状态对贫困的影响，本文选取石漠化程度来表征区域生态环境状况，选取人均耕地、农用地面积占比来反映区域资源状况，选取土地利用综合程度指数来反映人们对土地资源利用程度。人口地理贫困是区域贫困的主要原因，选取少数民族人口比重来反映农村人口结构，选取建档立卡贫困人口比重和农村贫困低保人口比重来反映贫困人口特征和深度贫困人口状况，选取18～60岁劳动力资源数来反映人口劳动资本状况。经济地理贫困方面，主要从各县市经济发展水平和农户家庭经济能力水平2个层面分别选取人均GDP、二三产业所占比重、人均固定资产投资、城镇化和人均社会消费品零售额、农村人均收入共 6个指标[11-14]。社会地理贫困方面，主要体现在健康医疗、劳动保障、公共服务与基础设施等，因此选取每千人卫生机构床位数和执业（助理）医生数反映健康医疗水平，选择初中以下学历人口数比重和农村文盲率反映教育水平，选取农村机械化水平、农村养老保险人数和农村人均粮食占用量来分别反映农村产业发展保障、农村养老保障和人们生活物质保障，选取交通可达性反映公共基础设施服务水平。具体指标见表1。

表1 多维综合贫困模型测算指标体系及其权重Table 1 Evaluation index of multidimensional poverty and its weight

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

首先，本文以2012年广西壮族自治行政区划为基础，考虑到绝大部分城区辖区面积少、贫困人口和贫困发生率极低，因此将地级市的城市辖区合并为城区（除南宁市外），最终共获取94个县市行政单元。其次，土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心提供的空间分辨率 30 m的 Landsat TM 遥感影像的解译数据（2015年)。贫困人口数据及贫困县类型由广西扶贫开发办公室网站（http://fpb.gxzf.gov.cn/）下载。少数民族人口数据来源于2010年广西第六次人口普查统计。其他社会经济数据主要来源自《广西统计年鉴》（2014至2016年），《中国县（市）社会经济统计年鉴》（2014至2016年）和2015年广西各市县统计年鉴。统计年鉴数据以2015年的为主，缺项的部分以邻近年份的补充。

2.2 研究方法

2.2.1 多维综合贫困指数计算方法

在前人研究基础上[8-17,22,33-35]，构建由自然地理贫困、人口地理贫困、经济地理贫困、社会地理贫困 4个维度综合组成的多维综合贫困指数，每个维度下均设置若干评价指标，通过对各维度指标加权求和[33-35]，计算获得多维综合贫困指数。具体公式如下：

式中MPI为多维综合贫困指数，n为维度个数，m为相应维度下的指标个数，Fij为标准化后的指标值，wij为指标权重，Qi为维度权重，MPI∈[0，1]。

由于各指标量纲不同，采用极值法对指标进行无量纲化。在此基础上，指标权重采用主客观相结合，利用层次分析法和熵值法确定各维度和各指标权重[31,33-34]。

2.2.2 贫困空间关联特征分析

空间自相关分析是定量描述某一变量在空间上相关性及其程度依赖关系的空间统计方法[12-15,33-35]，常用指数为全局莫兰指数（Global-Moran’sI）和局部莫兰指数（Local-Moran’sI）[31,34]。全局莫兰指数能反映农村多维贫困分布是否存在空间依赖现象，判断区域贫困化格局空间集聚特征，即当Global-Moran’sI值大于0，则各单元农村多维贫困成正相关（聚集现象）；若小于 0，则为负相关（离散现象），且越接近1（或-1），集聚（或离散）程度越明显，并通过Z得分或P值来衡量[12,15,23,28]。局部莫兰指数则通过LISA聚类图反映某县域与周围县市之间农村多维贫困特征集聚关联程度及其具体位置[12,28,34]，其高高集聚区（HH）常被视为区域的间贫困陷阱。在此基础上，利用热点分析（Getis-Ord Gi*）方法识别不同置信度下的具有显著性的高值集聚区（热点）和低值集聚区（冷点）的集聚程度，有效反映冷热点的聚集效应[15,34]。

2.2.3 贫困类型划分

分别计算各县市单元自然地理贫困、人口地理贫困、经济地理贫困、社会地理贫困 4个维度的贫困值得分与各自对应维度的贫困平均值，对比分析各维度贫困值得分与对应维度贫困平均值的差值[34-35]，将大于平均值的视为该县市单元的主导维度贫困。计算公式如下：

式中Ci为各县市第i个维度贫困值与该维度平均值的差值，Sij为评价单元j的第i个维度下贫困值得分，k为评价单元数。若Ci≤0，则表示第i个维度贫困为非贫困主导维度；若Ci＞0，则表示第i个维度贫困是该县（市）的贫困主导维度。当贫困主导维度为 1时，定义为单因素主导型；贫困主导维度为2时，则定义为双因素驱动型；贫困主导维度为3或4，则为多因素综合型[34-35]；当贫困主导维度为0时，定义为无主导因素型。

3 结果与分析

3.1 贫困空间识别与测度

1）自然地理贫困。由表2和图3可知，广西各县市自然地理贫困数值处在0.167～0.953之间，均值0.477。微度贫困水平、轻度贫困水平、中度贫困水平、重度和极度贫困水平县区占比分别为13.83%、23.41%、25.53%、22.34%、14.89%（表2）；中度贫困水平以上的县区约占62.76%，表明自然环境与资源禀赋对区域贫困影响较大。空间上，自然地理贫困较高的县区主要集中在国家重点扶贫开发的滇黔桂石漠化连片区，如大化县、都安县、巴马县、东兰县、凤山县、融水县、马山县、忻城县、乐业县、凌云县、平果县、德保县、靖西县等（图3a），其中片区内石漠化较严重的大化和都安两县自然地理贫困程度最高，其自然地理贫困指数值分别为 0.953和0.889。该片区内土壤浅少贫瘠、基岩裸露、土石岩层贮水能力差，耕地多为坡耕地且支离破碎，植被破坏严重，塌方、滑坡、水土流失等自然灾害时有发生。自然地理贫困较低的区域分布在全区14个地级市的25个县区，以桂中南地区和城市区为主，如南宁市区、柳州市区、北海市区、玉林市区等大中城市最低（图3a）。

2）人口地理贫困。广西各县区人口地理贫困数值处于 0.113～0.890之间，中度贫困水平及以上的县区约占57.45%（表2）。人口地理贫困重度和极度水平的县区共36个（38.30%），主要集中在资源县-忻城-龙州县一线以西的地区，其中田林县人口地理贫困程度最大（0.890）。人口地理贫困中度水平的县区占比19.15%，零散分布在各个地级市，以桂东南部的玉林和钦州市、桂东的贺州和梧州市相对集中。人口地理贫困低度和微度水平的县区共占比42.55%，主要集中在以桂林市区-柳州市区-南宁市区一线的南北轴向区域、江州区-南宁市区-贵港市一线的东西轴向区域（图3b），其中北海市和玉林市区人口地理贫困水平较低。

3）经济地理贫困。广西各县区经济地理贫困数值在0.108～0.920之间，均值0.674。经济地理贫困重度和极度水平的县区约占36.17%，主要分布在2个区域，一是以西林-大化-上林一线的喀斯特石漠化区，二是环江县、罗城县、融水县、三江县连片的桂北喀斯特峰丛洼地区；其他的零散分布在桂西南喀斯特山地丘陵区、大瑶山区及周边县区。中度贫困水平的县区占比为 26.60%，主要集中在广西东部和东南部、右江河谷地带、桂北谷地缓丘区等。即中度贫困水平占比 62.77%。经济地理贫困低度和微度水平的县市占比37.23%，主要集中在工农业相对较好的县区和城市区，如柳州市区、南宁市区、桂林市区、东兴市（图3c）。

4）社会地理贫困。各县区社会地理贫困处于 0.117～0.868之间，均值0.523。社会地理贫困微度水平、轻度贫困水平、中度贫困水平、重度和极度贫困水平县区占比分别为11.70%、27.66%、25.53% 、21.28% 、13.83%（表2）。社会地理贫困空间分布格局与经济地理的相似，其高值区（重度和极度水平）主要是资源匮乏的滇黔桂石漠化片区县和桂北喀斯特峰丛洼地区，其次是桂西南喀斯特丘陵区百色市和崇左市、广西东部大瑶山区；低值区（微度和轻度水平）则主要分布在社会资源较丰富的大中城市、桂中盆地、桂林孤峰平原、玉林盆地等。社会地理贫困中度水平的区域主要分布在右江河谷、郁江盆地和桂南台地丘陵区等农业发展较好的区域（图3d），中度贫困及以上占比60.64%。

5）多维综合贫困。广西各县市农村多维综合贫困指数数值处在0.154～0.816之间，平均值0.512，微度水平、轻度贫困水平、中度贫困水平、重度和极度贫困水平县区占比分别为17.01%、24.47%、18.09%、19.15%、21.28%（表2），其中重度贫困水平以上县市占比高达40.43%，表明各县市多维综合贫困处于较高水平且彼此间差异较大。空间分布上，多维综合贫困高值区（重度和极度水平）主要集中桂西石漠化集中连片区、桂西南喀斯特山地丘陵区和桂北喀斯特峰丛洼地区；低值区（微度和轻度水平）则主要分布在大中城市区、桂林-柳州-南宁-钦州市一线的县区及桂东南地区（图3e）。

表2 广西空间贫困程度统计表Table 2 Degree statistics of different dimension poverty at county level of Guangxi

3.2 多维贫困空间关联特征分析

由图4可知，从自然地理、人口地理、经济地理、社会地理4个维度上看，其莫兰指数（Moran'sI）分别为0.570、0.641、0.371、0.610，其落在第一象限和第三象限的县市所占比重分别为 75.53%、78.72%、64.89%和74.47%（图4b～4e），表明各维度上贫困指数值也存在贫困集聚现象。广西县域多维综合贫困全局Moran'sI指数为0.682。对其显著性进行检验，Z值为9.42，P值小于 0.01，表明在一定显著性水平下均通过检验，且有68.09%的县市落在第一象限（H-H关联）和第三象限（L-L关联）（图4a），表明广西多维综合贫困空间自相关以正相关关系为主，在空间分布格局上呈现高度集聚特征。

图3 广西县域多维贫困程度空间分布格局Fig.3 Spatial pattern of multidimensional poverty at county level in Guangxi

图4 广西县域多维综合贫困指数莫兰指数散点图Fig.4 Moran scatter diagram of different dimensional poverty degree in Guangxi

第一象限的 HH型区域，是农村多维贫困高高集聚区，主要涉及百色、河池两市以及崇左市的天等县、大新县，柳州市融水县、三江县和东部大瑶山区等县市，其区域内贫困县自身和邻近贫困县多维综合贫困度高、贫困空间差异性小；从集聚的显著性上看，有20个县区在90%以上的置信区间上呈现为高高集聚热点区，5个县在 99%置信区间上表现为高高集聚热点区，表明这些县区存在空间贫困陷阱，具体分布在广西喀斯特石漠化区（图5）。落在第三象限L-L型区域，是农村多维贫困低度集聚区，主要是广西北部湾经济区、桂东南的郁江-玉州盆地和桂中盆地区等，这些区域贫困及周边邻近县市农村多维综合贫困度较低、空间异质性低。位于第二象限的L-H型区域，是农村多维贫困离散区，该区域的贫困县自身多维综合贫困度相对较低，其相近县区多维综合贫困度相对较高、环绕其四周，空间上呈现异质分布，例如河池市金城江区和南丹县。位于第四象限的 H-L型区域，也是农村多维贫困离散区，该区域内县域内自身多维综合贫困度数值相对较高，而其相邻周边县市多维综合贫困度相对较低，呈高低异质分布格局，例如兴业县（图4）。

图5 广西各县市多维综合贫困显著性热点图Fig.5 Hotspot of multidimensional poverty in Guangxi

3.3 贫困类型划分

通过自然地理贫困、人口地理贫困、经济地理贫困和社会地理贫困 4个维度对广西各县市单元进行贫困主导因素的识别，并划分为单因素主导型、双因素驱动型、多因素综合型与无主导因素型。其中，单因素主导型县市占比17.02%，包括了自然贫困主导型、人口贫困主导型、经济贫困主导型和社会贫困主导型4种。

自然贫困主导型主要分布在阳朔县、右江区和合山市；经济贫困主导型分布在宾阳县、横县、合浦县、桂平市、宜州市等10个县市；人口贫困主导型是以永福县为代表，社会贫困主导型则体现在钦州市区和陆川县。双因素驱动型县市占比13.83%，主要有人口-经济双因素型、经济-社会双因素型、经济-自然双因素型、人口-自然双因素型、社会-自然双因素型 5种亚型。人口-经济双因素型主要分布田阳县和恭城县；经济-社会双因素型主要是灵山县、浦北县、平南县、博白县、武宣县、扶绥县；经济-自然双因素型主要集中在全州县、平乐县和藤县，社会-自然双因素型和人口-自然双因素型则分别以隆安县和金城江区为代表。多因素综合型县市占比40.43%，包括人口-经济-社会-自然 4因素主导型、经济-社会-自然3因素主导型、人口-社会-自然3因素主导型、人口-经济-自然3因素主导型4种，且以人口-经济-社会-自然 4因素主导型为主。广西 54个贫困县中有38个县是多因素综合型县（占比70.4%），表明区域内贫困是多方面因素共同作用的结果。该区域主要分布在桂西石漠化片区、桂东北岩溶谷地丘陵区和东部的大瑶山区等，包括了 28个国家扶贫开发工作重点县、10个自治区级扶贫开发工作重点县。无主导因素型县市占比28.72%（图6）主要分布在南宁市区、柳州市区、桂林市区、北海市区、武鸣县等自然条件较好、经济发达的市县。

图6 广西不同各县市多维综合贫困类型分布图Fig.6 Spatial distribution of different poverty types in the counties level of Guangxi

4 讨 论

农村贫困内涵丰富，按程度划分，可分为绝对贫困和相对贫困[23]；按照贫困对象的不同，可分为个体贫困和区域贫困[21,27]。但不管是个体贫困还是区域贫困，在农村地域系统中，人（贫困主体）始终贯穿其中，也是个体贫困与区域贫困连接的桥梁[20,27]。个体贫困描述的是农户或家庭等贫困主体，区域贫困瞄准的是贫困人口聚集分布的特定空间地域范围[22-23,28]，两者贫困的最终受体都是人。同时，两者之间相互联系、彼此影响，个体贫困累积达到一定程度时就会形成区域性贫困；区域贫困又会反过来影响贫困人口（或家庭）摆脱贫困的能力，限制了人的能动性，迫使贫困个体（人口或家庭）处于不利的地位[28,35-37]。因此，人是贫困主体，也是贫困化过程的重要组成部分。丁建军等[20]认为人是主体性要素、环境是客体性要素、社会和经济是中介性要素（业），四者彼此间相互关联，并强调了区域贫困研究中要重视人的要素特征。冯应斌等[26]从人口的角度分析贵州贫困机理过程中，也指出贫困主体特征、人口转移对脱贫的影响。李裕瑞等[37]也指出农村能人或乡贤对脱贫和乡村发展的重要性。因此，本文从人（贫困主体）、自然环境、经济水平、社会服务四维角度探索农村贫困空间结构，对应地从人口地理贫困、自然地理贫困、经济地理贫困和社会地理贫困 4个维度构建指标体系来分析农村多维综合贫困空间格局，其指标体系与已有研究的指标体系[9,11-12,14,30-35]相比，本文更注重强调人（贫困主体）是贫困形成过程中的重要组成部分。广西案例研究表明通过构建农村贫困结构框架和指标体系来测度和分析广西农村多维贫困特征是可行的，其研究结果与前人研究成果相似[38-41]，其空间贫困格局与广西贫困发生率空间格局相似。在广西农村地域系统，农村贫困作用机制大致是：自然环境条件的贫困与资源的稀缺限制了人的发展能力，造成社会生产落后，产生区域经济贫困；经济水平贫困与落后导致地方政府财政紧张、税收减少、人均收入水平低，进而催生社会贫困；社会服务水平贫困，无法在基础设施、教育、医疗与健康等公共服务上给予足够的支撑，致使人们发展能力得不到提高、贫困人口聚集，自然贫困得不到改善；而人口的贫困和自然的限制又制约了经济和社会的发展，形成一个彼此关联的贫困循环圈层陷阱[42-43]。

广西农村多维综合贫困主要集中桂西喀斯特山区、以都安-大化-巴马-凤山-乐业县等石漠化集中连片区最为突出，且属于多因素综合型贫困类型，贫困地域集聚现象明显，易形成贫困陷阱，这与广西深度贫困县分布格局相一致，也与其他学者研究成果相似[36-39]。广西喀斯特石漠化贫困区，也是广西重点生态功能区、民族聚集区、革命老区和边疆地区[39-40]，该区域内地理环境相对恶劣、生态脆弱、石漠化现象严重、少数民族人口多且分布广泛，区域地理区位、交通、医疗保障水平、农村老-残人员和低保人口比对农村贫困影响明显。未来农村减贫与发展过程，应继续加大各项资金项目与帮扶力量继续向薄弱地区与贫困村倾斜。第一，加大教育投入力度，提高教育保障水平。强化教育扶贫，普及义务教育、拓宽高中或中专学历教育，提高农村人口的受教育水平、降低文盲率[12-15,38-41]；同时加强劳动技能培训与就业，提高农民的技能素质；适当控制人口自然增长率，优化人口年龄结构，转移农村贫困人口[12-15]。第二，不断完善医疗和社会保障制度体系建设和服务水平，强化交通、水利基础设施建设，改善农村医疗与公共服务基层设施。第三，积极开展农村危旧房屋改造，并引导地质灾害多发区和生态环境脆弱区居民进行易地扶贫搬迁集中安置[12-15,38-41]。第四，加大土地整治力度，不断优化石漠化综合治理模式，积极实施封山育林、坡改梯、退耕还林还草、生态移民搬迁工程、农村厨灶革命等工程措施[39-41]。第五，在条件较好的桂西南喀斯特丘陵区和桂东北的孤峰谷地区，积极挖掘区域特色资源优势，引导农业结构调整，着重发展特色水果、蔬菜、中药材（如田七、大风艾、山豆根、石斛、薏苡、苦丁茶、桂仲、龙血竭等）等生态特色农业和生态旅游业[39-41]。适度开发并建设崇左锰矿、百色铝矿和河池有色金属等矿产及其示范区[39-41]。

5 结 论

1）广西多维综合贫困空间以中度贫困水平以上为主，各县市之间贫困程度差异较大。空间上，广西贫困分布格局总体呈现为广西南部和东部地区贫困程度较低、西部和北部喀斯特地区贫困程度相对较高，且以石漠化集中连片区最高，平均值达0.788。

2）广西自然地理、人口地理、经济地理、社会地理贫困和多维综合贫困的空间关联以正相关的空间自相关为主，68.09%的县市呈现高高或低低集聚特征。集聚的高低值中心与冷热点分布格局相似，其中高高集聚贫困区主要集中在广西石漠化片区县。在此基础上，根据各县市单元不同维度贫困程度，将各县市划分为单因素主导型、双因素驱动型、多因素综合型和无主导因素型 4个大类14个小类贫困类型，并对广西喀斯特石漠化深度贫困地区提出相应的脱贫与乡村发展的建议。

致谢：感谢南宁师范大学严志强教授对论文的指导与建议！感谢南宁师范大学大学生创新创业训练计划项目(201910603276)对本研究的支持！