空间贫困研究及其对我国贫困地理学研究的启示_地理论文

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       修订日期：2013-10-11

       中图分类号：F113.9 文献标识码：A 文章编号：1000-6060(2014)01-0144-09(144～152)

       贫困问题是一个集多学科综合研究的交叉领域，是世界各国和地区共同面临和需要解决的重大课题。20世纪50年代的早期空间经济学(Spatial Economics)，及之后的新经济地理学(New Economic Geography)，重视研究贫困与地理环境的关系，并认为经济落后和贫困与地理环境紧密相关[1]，成为空间贫困理论雏形。20世纪60-70年代以来，随着经济全球化、社会转型、气候变化等的影响，贫困问题逐渐复杂化，贫困问题研究也已从单要素分析发展到了以地域为基础的研究方法(Area-based Approach)的综合贫困(Multiple Deprivation)研究，为贫困地理(Geography of Poverty)的发展作出了积极贡献[2]。20世纪90年代中期，世界银行开始关注全球贫困的空间分布和分异规律，最为著名的是该行专家Jalan等通过对贫困的空间聚集(Spatial Poverty Concentrations，or Spatial Clustering)的研究指出[3]，地理资本(Geographic Capital)的缺乏或不足，形成了空间贫困陷阱(Spatial Poverty Traps)，也就是说，由一系列地理因素合成的地理资本影响着农户收入和减贫效果。此后，空间贫困(Spatial Poverty)研究逐渐延伸到城市贫困问题研究。空间贫困的理论实践，将世界贫困地理研究推向了新的高度。

       根据《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》农民年人均纯收入2300元(2010年不变价)的最新标准，中国贫困人口数量仍有1.28×

人，占农村总人口的13.4％，覆盖592个国家扶贫开发工作重点县。这些贫困地区和贫困人口主要分布在自然条件恶劣、地理位置偏远、生态环境差、基础设施薄弱以及少数民族聚居的中西部地区的深山区、石山区、荒漠区、高寒山区、黄土高原区、地方病高发区以及水库库区，与国外空间贫困特征相类似，具有明显的民族、阶层群体和地区集中特性[4-5]。我国的贫困现象主要发生在农村地区，但来自于下岗、失业、低薪工作和流动人口过快增长等导致的新城市贫困(New Urban Poverty)则成为新贫困问题[6]。因此，借鉴空间贫困研究的理论与方法，深入开展我国贫困地理研究，对于统筹城乡减贫与反贫困具有重要的科学、理论和现实意义。

       1 空间贫困的概念

       早期的贫困研究主要关注由于收入引起的贫困现象本身，即贫困是收入水平不高、消费能力不足、食物缺乏等不能维持基本生活需求的一种状况[7]。随着对贫困问题属性的深入剖析和理解，Sen研究指出[8]，贫困不仅仅是收入低下，更是指对人类基本能力和权利的剥夺。Pacione认为[9]，贫困是由综合因素所致，即综合贫困(Multiple Deprivation)是指个人、家庭或群体所在社区处于缺乏食物、衣物、住房条件差，缺乏教育、就业机会、社会服务和参与等综合不利状况。综合贫困注重从经济和社会两个维度判识贫困。综合贫困研究的地理学意义在于其运用了以地域为基础的研究方法，包括如何综合各方面的指标和指标所依托的地域尺度[2]。20世纪90年代以来，世界银行等国际组织和欧美发达国家十分重视空间贫困研究及其成果应用[3]。空间贫困理论是将空间的概念引入到贫困问题的研究之中，旨在探讨贫困的空间分布以及贫困与地理环境之间的关系[10]。这里的地理环境是指广义的地理环境概念。广义的地理环境是指一个由自然环境和社会环境两大部分组成的、人类赖以生存的综合体[5]。其中，自然环境是人类生存的自然界，包括作为生产资料和劳动条件的土壤、气候、水及生物等各种自然条件的总和；社会环境即人文环境，是人类生存、社会发展所必需的经济、政治文化和历史的总和。可见，空间贫困是一个包含了经济、社会、环境3个维度在内的集合概念(图1)，其内涵更加丰富，由此研究消除贫困的差别化(区域)措施更加科学和可行。

       显然，从传统贫困，到综合贫困，再到空间贫困，其对贫困概念的解释是3个视角的不同层次(图1、表1)。其中，传统贫困为第一层次，其经济维度反映贫困的经济劣势；综合贫困为第二层次，其经济和社会两个维度反映贫困的经济劣势、社会和政治劣势；空间贫困为第三层次，其经济、社会和环境3个维度反映贫困的经济劣势、社会和政治劣势、生态劣势。

      

       图1 空间贫困的概念内涵

       Fig.1 Connotation of spatial poverty

       2 空间贫困研究的主要内容

       2.1 反映空间贫困的地理资本研究

       在信息化时代，虽然人们可以生活在一个无地点性(Placelessness)社会[11]，地理环境决定论的观点有失偏颇而被批判[12]，但地理资本缺乏的区域与贫困空间分布的耦合，深刻地揭示了地理环境条件与贫困具有密切联系。反映空间贫困的地理资本研究正是将货币指标(消费和收入等)、社会和结构上的指标，赋予空间地理位置属性，建立由空间地理位置与自然环境条件所形成的物质资本、社会资本与人力资本等集合体[13]，进一步运用先进技术手段(如GIS)和微观模型检验空间贫困陷阱(SPT)的存在。

       基于上述认识，学者们都是从Jalan视角第三层次的经济、社会和环境3个维度构建空间贫困地理资本体系。Burke等[14]、Bird等[15]建立了由经济、社会和环境3个维度表征空间贫困的范例指标[10]，其结果表现为经济、社会和政治、生态等地理资本劣势(表1)。根据研究地理单元的大小和保证地域的公平性，相同尺度地理单元空间贫困指标体系应一致，且指标数据为比率和标准化数据。考量空间贫困的内涵，所选指标主要是负面指标(图1、表1)。由于统计或普查数据很难包括所有空间贫困指标数据，且指标体系不是一成不变的，所以一方面要根据实际情况适时调整指标体系，另一方面要采取综合途径获取必需数据，如遥感数据、统计数据、普查数据和抽样调查等。

      

       2.2 空间贫困的研究方法

       以地理学和经济学、社会学为基础的研究方法，是模拟和测度空间贫困的主要方法(表2)。在开展具体区域空间贫困研究时，普遍采用GIS技术或Arc View GIS 和Avenue集成技术等实现空间贫困可视化[16-17]。因贫困村或贫困农户样本量太大，往往是将3S技术与抽样调查法、参与性农村评估法(Participatory Rural Appraisal，PRA)等社会经济学方法相结合来开展研究工作。地理信息系统(GIS)从定性到定量、从静态到动态、从过程到模式的转化和发展等方面开展空间贫困分析。遥感(RS)、全球定位系统(GPS)可实时获取贫困地区和贫困农户有关的各种数据。在实地调查过程中，可辅以半结构式访谈的形式，开展分层随机抽样调查。PRA比抽样调查更加有效。PRA工具包括观察法、半结构访谈、问卷调查、季节历、大事记、小型座谈会、知情人深入访谈、资料回顾和分析等[7]。空间贫困研究结果往往以空间贫困地图的方法表达，并做进一步的地图分析。此外，GIS及与空间自相关分析[17-18]、回归分析[19]、模糊数学与SaTScan软件运用[20]、M-quantile模型分析[21-22]等方法的实证研究，取得了重要成果。

       2.3 空间贫困陷阱与贫困地图

       判断空间贫困陷阱(Spatial Poverty Traps)，是从经济、社会和环境多维度地理环境衡量的，其构成包括消费、收入、营养、健康、教育、水、卫生、基础设施和自然禀赋等地理资本(Geographic Capital)。空间特征(地理位置、公共服务等)在区域层面上的非易变性，成为空间贫困陷阱存在的关键原因。实证研究表明，乌干达、加纳、马达加斯加落后的交通状况，导致次撒哈拉农村教育、卫生服务和进入市场等地理资本严重匮乏[23]，肯尼亚持久性贫困户和非贫困户都趋向一定地区聚集[24]。通过研究发现，越南东北和中部高山地区贫困发生率最高，在东南和大都市中心最低，但大部分穷人并没有居住在最穷的地区，而是在两个贫困发生率一般的中间地带[25]。孟加拉国具有高贫困发生率的社区与生态恶化区相一致[26]。美国地区县域贫困受到相邻县贫困率变化的影响，且地区经济发展水平、产业结构调整特征、人口构成和劳动力市场等因素都是造成美国县域贫困差异的原因[27-28]。

      

       学术界和国际组织等普遍采用贫困地图或贫困绘图的方式，直观地表达空间贫困地理资本和空间贫困陷阱。贫困地图(Poverty Maps)或贫困绘图(Poverty Mapping)是空间贫困理论的重大创新，它是采用GIS技术手段，将一系列地理资本要素模型模拟，得到贫困的空间分布信息，并自动绘制在一张地图上，反映区域贫困的原因、水平等，直观明了。

       目前，世界银行、联合国环境规划署(UNEP)等国际组织、相关研究机构和学者已先后累计绘制了全球40余国家和地区的贫困地图，仅联合国环境规划署和全球资源信息库的网页(http：//www.povertymap.net)上就有130余幅的贫困地图产品，其中就包括世界银行2007年出版的从县、乡(镇)两级绘制的中国云南贫困地图(图2～3)[29]。

       为了更加直观地显示贫困的空间分异，地图法无疑是最显著的和最受欢迎的。因此，将空间贫困地图化是这一研究领域的重要工作。2006年，联合国粮农组织(FAO)利用GIS手段建立了一个地理空间分析框架，实现了分析一个确定地域贫困与周围环境关系的可视化[10]。陈斐通过集成ArcView GIS和Avenue将区域经济分析空间化[16]。安晓宁等运用数据可视化技术和软件绘制了中国城镇贫困地图，清晰明了地展示了各省城镇贫困的动态变化趋势[30]。Romanee et al利用GIS和空间统计手段分析了泰国东北部Surin省的Samrongthap地区贫困并绘制了包括自然灾害致贫等的贫困地图(图4)[17]。综合来看，GIS技术作为一种交互式和可视化的分析工具，在空间贫困地图和绘图研究中得到了广泛应用。

      

       图2 中国云南省县级贫困发生率评估

       Fig.2 County-level poverty incidence estimates,Yunnan Province,China

      

       图3 中国云南省乡(镇)级贫困发生率评估

       Fig.3 Township-level poverty incidence estimates,Yunnan Province,China

      

       图4 泰国东北部Surin省Samrongthap地区自然灾害构成地图a.受洪水困扰的农户范围；b.受水资源短缺和害虫困扰的农户范围；c.作物平均受灾面积

       Fig.4 Damage composite maps of Samrongthap district of Surin province in Northeast Thailand a.household responds in flood problem; b.household responds in the combination of water shortage and pest problems; c.average crop damage area in sub-districts

       2.4 空间贫困政策评估与设计

       空间贫困研究最为成功之处在于提供地图式的政策建议，其主要成果被决策层广泛采用或借鉴，成为欧美发达国家和相关国际组织制订反贫困地域政策的重要依据，贫困地理学的学科地位因此得到了广泛的社会认可。

       空间贫困政策研究，一方面是评估减贫与反贫困政策实施效果和问题，如Crandal et al 通过研究美国贫困的空间集聚和贫困的发生动力机制指出[31]，美国就业增长和社会资本的发展都具有减贫的效果，且在高贫困地区影响最大；地域性目标政策能够提高反贫困政策的效率，增强社会资本在高贫困地区的使用效率；减贫具有地理上的溢出效应，即在一个地区的减贫可以影响其相邻地带。Takeshi在研究印度尼西亚和Andrew 在对厄瓜多尔区域扶贫项目时发现，减贫项目必须考虑区域特点，否则就会失去政策目标[32-33]。另一方面是根据空间贫困动力机制，提出相应政策建议，如Kam通过对孟加拉国农村贫困的空间类型及其与影响福利因素的关系研究，指出国家政策影响农户的经济行为，提出要关注不同贫困影响因子的相对权重及其地区差异性，制定和区别不同地区的旨在提供教育和收入增长渠道与机会的减贫干预策略[26]。Palmer et al发现农业增长是决定印度农村空间贫困的决定因素，灌溉又是农业增长的主要推动力量，因而要设计针对特定空间要素的减贫战略[34]。

       3 对我国贫困地理研究的启示

       改革开放以来，我国为世界减贫与反贫困作出了巨大贡献，同时与减贫和反贫困相适应的贫困地理研究于20世纪80年代中后期逐渐受到学术界的重视[35]。伴随着城市贫困问题的日趋严重，城市贫困地理问题成为20世纪90年代初期以来城市社会地理学重要的研究方向和领域[2、6、50]。21世纪以来，我国贫困地理研究快速发展，主要研究方向和领域有贫困与地理环境[4-5]；贫困地域类型与区划[35-37]；地理要素分异与贫困耦合关系[38-40]；贫困空间模拟与分异分析[41-43]；贫困地域模式与反贫困政策[44-50]等。目前，国内关于空间贫困的研究成果较少，已有报道主要包括民族地区空间贫困特征与减贫思路[1]、空间贫困与政策分析[10]、地理资本与农户增收[13]等，为我国深入开展空间贫困研究起到了抛砖引玉的作用。

       从《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》中考核扶贫目标和主要任务指标来看，包括了农民人均纯收入等经济类指标；学前、义务教育和高中教育均等化等社会类指标；林业和生态等生态环境类指标。随着经济发展和社会转型，人们更期待有尊严的体面生活，这就需要更加关注贫困对象的自然禀赋、教育、住房、健康、公共服务和社会参与等的地理资本不平衡和不公平。为了加强我国贫困地理研究对决策者的宏观借鉴和指导，借鉴空间贫困理论和研究内容，着重研究空间贫困地理资本、空间贫困陷阱机理、空间贫困地图(绘图)等，不断拓宽我国贫困地理研究视野和完善贫困地理理论体系。

       (1)空间贫困地理资本研究。在《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》实施的10 a，应成为我国贫困地理学(The Geography of Poverty)发展的黄金期。根据国内相关学科的建设和发展，在这个时期要以农村贫困地理学为基础，促进农村和城市贫困地理学双轮驱动发展，加强空间贫困地理资本体系综合建设。地理资本体系重点领域包括绝对贫困、相对贫困、义务教育、医疗卫生、社会保障与就业、公共安全、科学技术、环境保护、居住与住房政策，以及底层阶层、社会不公、致贫因素等的空间关系、空间类型和空间重建。进一步加强空间贫困地理资本指标数据库建设。指标体系包括强制性指标、推荐性指标和区域性指标三类。其中，强制性指标为必选指标；推荐性指标为可选指标；区域性指标为特殊指标。指标数据库主要依据包括统计、普查、调查、遥感(RS)和定位观测数据等，开发贫困地理信息软件，实现快速高效实时分析。引入和创新计量模型，加强3S 技术在空间贫困地理资本中的综合应用。

       (2)空间贫困陷阱机理研究。早期的国际经济学界指出，任何一个国家、区域、群体、家庭、或个人，其贫困产生和延续的背景都有着深刻的政治、经济、社会文化和环境的含义，一旦陷入“贫困陷阱”，将无法自拔。这种“贫困陷阱”在现时的一些国家和地区仍然广泛存在。我国扶贫政策的一项重要目标，是在消除暂时性贫困的同时，缓解长期贫困群体的贫穷程度。但是，在致贫因素日益多元化的情况下，深入研究空间贫困陷阱机理，探寻走出空间贫困陷阱的突破口，是新10a 扶贫开发与区域发展过程中亟待解决的新问题。这个时期，需要首先明确的几个问题是：空间贫困地理资本体系；空间贫困陷阱的区域性；空间贫困陷阱的细分；基于空间贫困陷阱的减贫战略、政策和公共扶贫行动的效率评估等，进一步探讨和制定减贫策略和机制。

       (3)空间贫困地图研制。目前，我国城市贫困地图已有个别研制，但还没有绘制成全国、各省区，以及县级、乡镇、村级水平的比较详细的贫困地图，农村贫困空间分布变化的判断还很粗糙，甚至有些基层扶贫部门对辖区内的贫困空间分布还勾勒不出来[1、10]。借鉴世界银行、联合国粮农署(FAO)、环境规划署(UNEP)、国际粮食政策研究所(IFPRI)、发展研究所(IDS)以及其他一些组织和贫困研究者的成功做法和先进成果，利用3S技术和数学模型，结合指标数据库，科学开展贫困地理区划，并绘制全国、省级、县级、乡镇级、村级贫困地图，设计具有差别化、针对性和看得见的地图式减贫政策，以提高贫困地理学服务社会的能力。

       拓展我国贫困地理研究对于丰富社会地理学研究具有重要的科学意义、理论意义和学术意义。基于空间贫困理论的区域贫困地理研究成果，在我国新10 a 扶贫开发过程中具有重要决策借鉴和实践推广意义，对构建和谐社会、建设生态文明和美丽中国，具有特殊的现实意义。

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