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耕地资源富集区县域贫困格局及其影响机制 ——以黑龙江省兰西县为例 总被引：1，自引：2，他引：1
以耕地资源较为富集的贫困县兰西为例,采用空间统计方法分析县域贫困格局,剖析耕地利用对农村贫困格局的影响机制。研究发现：① 兰西县贫困发生率呈西北向东南梯度递减特征。② 贫困家庭收入来源单一,对耕地的依赖性较强。③ 耕地利用的各因子对贫困发生率在影响方向和影响程度上不同,且由于耕地资源差异形成了资源依赖机制和资源利用机制,进而影响贫困格局。④ 建议该类型区域加强土地整治,提高耕地的自然质量和生态价值;加大对农业投入强度,促进农业提档升级;调整农业生产关系,实现现代农业与贫困户的有机结合,确保农业可持续发展与贫困户增收、脱贫。 相似文献
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基于贫困分级的云南省城乡收入差距时空演化与影响因素研究 总被引：1，自引：0，他引：1
云南是中国贫困县最多的山区省份,同时也是中国城乡收入差距长期居高不下的典型省份。针对当前研究中未能深入探讨城乡收入差距与各地贫困程度关联性、未能深入探讨各影响因素空间相关性、忽视关键地理因素对城乡收入差距影响等问题和不足,本文将各县按照贫困程度的差异划分为4个类别,使用云南省129个县（市）2010—2018年产业、社会、经济、人口等维度的面板数据,并引入“地形-气候综合优劣度”作为非经济指标,在分析城乡收入差距时空演化和空间格局特征基础上,运用空间动态面板模型深入探析了其影响因素。基于研究结果,认为有必要将缩小城乡收入差距与国家精准扶贫战略、城乡融合发展战略和乡村振兴战略有效衔接。 相似文献
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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。 相似文献
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基于G-TOPSIS模型的贫困农户多目标发展评价——以云南福贡县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
建立贫困农户多目标发展评价体系,实现不同发展目标下的相对贫困的精准识别与动态监测,成为新阶段扶贫开发的迫切需求。论文面向精准扶贫、乡村振兴和可持续发展战略,基于贫困农户的短期、中期和长期目标,构建基于G-TOPSIS综合评价方法的贫困农户多目标发展评价模型,结合障碍度模型揭示不同发展目标下贫困农户的发展水平、发展差距及其致贫因素,并基于地理探测器对不同发展水平农户减贫的影响因素进行探测。以云南省福贡县为例的研究区实证结果表明:① 研究区目前仍存在大量未脱贫农户,脱贫攻坚的压力依然较大,全面脱贫是福贡县当前最紧迫的发展目标;已脱贫人口距全国和全省农村居民平均发展水平还有较大差距,仍处于相对贫困状态,具有较高的贫困脆弱性,防止返贫、缓解相对贫困的任务艰巨。② 短期目标下,主要致贫因素为劳动力受教育年限、卫生厕所、安全住房、家庭人均纯收入、家庭健康状况;中长期目标下,与全国和本省相比,家庭人均纯收入、劳动力受教育年限、安全住房为主要发展短板。③ 不同发展水平贫困农户空间分布特征存在较大差异,贫困空间分异受基础设施、地形条件、经济区位、自然资源、交通区位等因素的综合影响,农户发展水平越低,空间异质性越强,受地理环境的影响越大。研究结果可为减贫与发展战略的实施与监测提供决策依据与可靠的技术决策支持。 相似文献
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县域农村贫困化空间分异及其影响因素——以陕西山阳县为例 总被引：11，自引：5，他引：6
以国家扶贫开发重点县山阳县为研究区,通过空间自相关分析和分组分析方法探究山阳县农村贫困化的空间格局和类型;利用逐步回归、地理加权回归和地理探测器模型对山阳县农村贫困化影响因素进行分析,讨论影响因素效应水平的空间异质性及其交互作用。研究表明：① 山阳县农村贫困发生率具有较强的空间集聚性,形成6个热点集聚区和4个冷点集聚区;综合考虑农村贫困程度和空间连接性,将山阳县划分为低度贫困区、中度贫困区和高度贫困区。② 水网密度、到最近公路的距离、危房比例、农民人均可支配收入、外出务工人数比例、农户入社比例6个因素是山阳县农村贫困化的主要影响因素,各因素的影响效应具有空间异质性。③ 两因素交互作用要比单因素作用于贫困发生率时影响力更显著,各主要影响因素的交互作用类型有双因子增强型和非线性增强型两种。 相似文献
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基于多维测度框架的贫困县脱贫质量评价 总被引：2，自引：1，他引：1
基于多维度测度框架,利用8 468份调查问卷数据对黑龙江8个省级贫困县的脱贫质量进行评价。结果表明：① 脱贫质量包括区域脱贫质量和人口脱贫质量,主要受减贫程度、经济状况、配套设施、收入水平和政策入户等5个方面因素的制约。② 8个县的脱贫质量总体情况较好,均达中等及以上水平。整体脱贫质量由高到低依次为巴彦、杜蒙、绥棱、依安、克山、勃利、木兰和孙吴县。③ 区域脱贫质量比人口脱贫质量相对滞后,配套设施、收入水平、政策入户和减贫程度方面发展较好,经济状况方面则相对不够理想。④ 当前制约脱贫质量的主要问题包括：县域经济发展较为落后,村集体收入增长乏力、债务较高,公共服务设施不完善等。 相似文献
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中国县域农村贫困化分异机制的地理探测与优化决策 总被引：66，自引：14，他引：52
农村贫困化是长期以来备受世界各国关注的焦点问题,消除贫困,实现共同富裕是中国全面建设小康社会的重大任务,科学揭示农村贫困化地域分异机制,成为实施国家精准扶贫战略的重要课题。论文以河北省阜平县为典型案例,运用地理探测器、多元线性回归等模型方法,诊断出县域农村贫困化分异的主导因素,揭示了农村贫困化分异的动力机制,提出了不同贫困化地域类型的扶贫政策与模式。结果表明：① 影响农村贫困化分异的主导因素包括地面坡度、人均耕地资源、到主要干道距离、到县城中心距离等,各因素对贫困发生率分异的决定力分别为0.14、0.15、0.15、0.17;② 不同类型区域农村贫困化的分异机制存在明显差异,可归纳为自然环境约束型、资源丰度约束型、交通区位约束型、经济区位约束型等四大类型;③ 根据阜平县各乡镇核心主导因素,进一步划分出单因素、双因素和多因素影响区域,县域整体呈现出以横向中心为双因素影响区,两侧为单因素与多因素并存的多极核心主导因素影响的农村贫困发生分异区;④ 不同驱动机制下的县域扶贫开发亟需因地制宜、尊重科学、讲求实效,有序推进精准扶贫与城乡发展一体化战略。 相似文献
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湖南省乡村贫困的影响因素及调控路径研究 总被引：1，自引：0，他引：1
贫困是当今世界尖锐的社会问题之一,贫困问题的研究对于改善民生、保障民生和推动贫困地区的社会经济发展具有十分重要的意义。本文以湖南省51个贫困县为例,综合运用熵值法、空间回归分析等方法,从人口结构、居住条件、收入状况与家庭支出4个方面构建贫困测度指标体系,对乡村贫困空间分异特征、影响因素、类型划分、调控路径等进行研究。结果表明：① 湖南省乡村贫困的空间分布呈现出显著的差异性,总体上以轻度贫困和一般贫困为主,比较贫困所占比例较少,比较贫困主要位于武陵山连片特困地区,包括怀化与湘西地区。② 湖南省乡村贫困是区域自然条件和外部社会经济因素相互作用、交互影响的结果,乡村贫困与县均海拔、自然灾害发生面积、农林牧渔业总产值、乡村产业结构及城乡居民收入比呈正相关关系,与农业机械化总动力和人均耕地面积呈负相关关系。③ 基于乡村贫困的测度结果对湖南省51个贫困县进行类型划分,共分为单因素主导型、双因素驱动型、多因素综合型3个大类和P因素主导型、P-E因素驱动型、P-H-E因素综合型等14个小类,并从基础设施建设、文化教育、职业能力培训以及特色产业发展对不同类型贫困县提出相应的脱贫措施。 相似文献
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以截至2018年底中国已实现脱贫的154个贫困县为样本，构建脱贫力指标以衡量全国脱贫县相对脱贫效果，系统分析贫困县脱贫力的空间格局特征；利用相关分析和地理探测器等方法，剖析自然环境特征、区位交通条件、农业现代化水平、区域经济发展水平、公共服务设施水平等5个维度共19个驱动因子对脱贫力的作用程度及其区域差异。结果表明：贫困县脱贫力可划分为高度脱贫力、次高脱贫力、中高脱贫力和基本脱贫力4个等级，空间分布呈现不均衡态势，且脱贫率与脱贫力不同步；坡度、到主要干道距离、到最近地级市距离、人均农业机械总动力和人均财政收入等5个因子与贫困县脱贫效果显著相关，共同作用于脱贫力的空间分异，且对4个等级脱贫力影响程度差异显著。 相似文献
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As the largest developing country in the world, China’s rural areas face many poverty- related issues. It is imperative to assess poverty dynamics in a timely and effective manner in China’s rural areas. Therefore, we used the poverty gap index to investigate the poverty dynamics in China’s rural areas during 2000–2014 at the national, contiguous poor areas with particular difficulties and county scales. We found that China made significant achievements in poverty alleviation during 2000–2014. At the national scale, the number of impoverished counties decreased by 1428, a reduction of 97.28%. The rural population in impoverished counties decreased by 493.94 million people or 98.76%. Poverty alleviation was closely associated with economic development, especially with industrial development. Among all 15 socioeconomic indicators, the industrial added value had the highest correlation coefficient with the poverty gap index (r = –0.458, p<0.01). Meanwhile, the inequality of income distribution in the out-of-poverty counties has been aggravated. The urban-rural income gap among the out-of-poverty counties increased by 1.67-fold, and the coefficient of variation in rural per-capita income among the out-of-poverty counties also increased by 9.09%. Thus, we argued that special attention should be paid to reducing income inequality for sustainable development in China’s rural areas. 相似文献
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Village is an important implementation unit of national poverty alleviation and development strategies of rural China, and identifying the poverty degree, poverty type and poverty contributing factors of each poverty-stricken village is the precondition and guarantee of taking targeted measures in poverty alleviation strategies of China. To respond it, we construct a village-level multidimensional poverty measuring model, and use indicator contribution degree indices and linear regression method to explore poverty factors, while adopting Least Square Error (LSE) model and spatial econometric analysis model to identify the villages’ poverty types and poverty difference. The case study shows that: (1) Spatially, there is obvious territoriality in the distribution of poverty-stricken villages, and the poverty-stricken villages are concentrated in contiguous poverty-stricken areas. The areas with the highest VPI, in a descending order, are Gansu, Yunnan, Guizhou, Guangxi, Hunan, Qinghai, Sichuan, and Xinjiang. (2) The main factors contributing to the poverty of poverty-stricken villages in rural China include road construction, terrain type, frequency of natural disasters, per capita net income, labor force ratio, and cultural quality of labor force. The main causes of poverty include underdeveloped road construction conditions, frequent natural disasters, low level of income, and labor conditions. (3) Chinese poverty-stricken villages include six main subtypes, and most poverty-stricken villages are affected by multiple poverty-forming factors, reflected by a relatively high proportion of the three-factor dominant type, four-factor coordinative type, and five-factor combinative type. (4) There exist significant poverty differences in terms of geographical location and policy support, and the governments still need to carry out targeted poverty alleviation measures according to local conditions. The research can not only draw a macro overall poverty-reduction outline of impoverished villages in China, but also depict the specific poverty characteristics of each village, helping the government departments of poverty alleviation at all levels to mobilize all kinds of anti-poverty resources. 相似文献
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精准扶贫战略实施以来,以收入标准衡量的农村贫困人口大幅下降,但贫困具有多维性、动态性的特点,开展农户贫困动态变化研究对新时期农村贫困的有效治理具有重要的指导意义。论文基于2010—2018年河南农村固定观察点数据,从收入、生活条件、教育3个维度构建农户多维贫困评价指标体系,并运用马尔科夫概率转移矩阵和面板Logit模型对贫困状态类型转移及家庭陷入贫困的影响因素进行实证分析。结果表明：① 多维贫困比单维贫困(尤其是收入贫困)更能准确反映农区贫困状况;② 2010—2018年间,单维贫困发生率与多维贫困发生率之间差距不断扩大,这很大程度与教育贫困发生率大幅上升,而生活条件贫困、收入教育贫困和三维贫困明显下降有关;③ 单维贫困家庭更易转入教育贫困,多维贫困家庭更容易转入教育生活条件贫困;④ 农户贫困的发生是户主特征、家庭特征和村庄特征共同作用的结果,但不同类型贫困发生的影响因素有显著差异。与单维贫困发生相比,多维贫困发生受到更少因素的显著影响,并且各影响因素的作用更大。上述结论意味着新时期扶贫工作重点转向多维贫困的同时,应依据贫困类型制定具体扶贫措施,尤其重视教育等公共服务的供给。 相似文献
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区域贫困是各界关注和研究的热点问题,传统的贫困地区研究缺少对中国东南沿海的关注。论文以中国相对发达的东南沿海省份福建省为例,构建3个维度9个向度共30项指标的度量模型,利用多维贫困度等指数和Kohonen神经网络算法,分析2000年和2016年的县域贫困度演化特征及其驱动因素。结果表明：① 通过对广东、福建和浙江3个东南沿海省份县域发展水平的正态分布检验进行对比,发现福建省县域发展水平在东南沿海具有典型性。② 根据贫困度指数P可划分为贫困县、弱势县和一般县,贫困县、弱势县分布于福建北部和西南部的总体格局不变,且向省域边际县聚集。③ 经济维度贫困度指数、社会维度贫困指数和自然维度贫困度指数的各自变化率最多的县市区均属于缓慢恶化区,属于快速优化区的县市区数量居中,属于缓慢改善区的县市区数量少且分布散;基于多维贫困度指数PI的变化率表现为缓慢恶化区分布于福建北部、中部和西南部,缓慢改善区分布于福建中西部,快速优化区分布于福建东部沿海。④ 对2000年和2016年多维贫困度贡献率均产生较大影响的向度为医疗卫生、教育水平、居住环境、经济发展,加强基础设施、医疗卫生、教育水平等公共服务的建设供给,应作为当前福建扶贫重点关注的内容。⑤ 基于不同向度的贫困度贡献率可划分4类致贫类型：I类县市区是教育水平和基础设施向度主导的贫困类型,II类县市区是经济发展和居住环境向度主导的贫困类型,III类县市区属于人口特征和基础设施向度主导的贫困类型,IV类县市区属于医疗卫生和经济发展向度主导的贫困类型。研究结果对准确识别县域贫困和深入实施精准扶贫战略具有一定的参考价值。 相似文献
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深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明：① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。 相似文献
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贫困县村级居民点空间分布离散度与农村居民纯收入关联格局分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在城市群离散度度量方法的基础上,构建村级居民点空间分布离散度评价模型,采用GIS网络分析、叠加分析和统计分析,对研究区288个行政村进行居民点空间分布离散度评价,并与反映村级经济发展的重要指标——农村居民纯收入进行关联分析,在全县、不同地貌与不同经济圈层条件下,分别分析离散度综合指数(DCI)与经济发展的关联格局关系。结果表明：研究区居民点的离散度从城关镇到外围呈聚集—离散分布,具体表现为城关镇及其他乡镇政府所在地（即经济中心）的DCI较小,外围等非经济中心部分及山区DCI较大;DCI不仅随农村居民纯收入的增大而减小,还受其周围值的影响;山地条件下DCI与农村居民纯收入的负相关关系较丘陵及平原地区明显;经济圈的辐射作用对DCI与农村居民纯收入的影响很大。因此需要系统整治规划农村居民点,并可通过增设经济中心等方式,提高农村居民的经济发展水平,从而降低居民点的空间分布离散度,进而改善居民点的空间分布格局,巩固扶贫开发成效。 相似文献
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云南传统农耕文明区旅游扶贫模式研究——以大理州巍山县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，旅游扶贫对于改善民生，解决农村贫困问题具有重要意义。云南传统农耕文明区是云南省贫困人口的主要集聚区，地理环境复杂，贫困问题严重，脆弱性突出，贫困具有长期性特征。本研究以云南传统农耕文明区的典型代表巍山县为例，结合当地贫困农户和县、乡、村各级扶贫工作人员的问卷调查及访谈，对巍山县扶贫及旅游扶贫工作实践及成效进行研究，总结评价“巍山经验”，在综合分析云南传统农耕文明区贫困问题特殊性的基础上，从“多元主体参与”和“产业融合”两方面来探讨云南传统农耕文明区旅游扶贫问题，总结出了“乡村生态农业模式”、“旅游+特色小镇模式”、“O-RHB模式”以及“多元主体协同参与模式”四种旅游扶贫模式，通过本研究以探索云南传统农耕文明区旅游扶贫开发实践的有效路径，推动贫困地区的旅游扶贫开发。 相似文献
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中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测 总被引：2，自引：1，他引：2
从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。 相似文献
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以县级行政区为研究单元,基于统计数据和时间距离数据,采用全局自相关、分组分析等方法探讨2010—2015年黄土高原地区农村贫困的时空格局分异,并运用区位偏远度模型对农村贫困水平和类型的偏远特征进行评价。结果表明:(1)黄土高原地区的农村贫困深度比贫困广度问题更为严峻,贫困类型以“双低”和“低广度高深度”型为主,农村贫困发生率和缺口率高值区呈现区域差异化特征。(2)农村贫困整体处于渐弱型发展路径,“双高”型区县比重显著下降。贫困发生率高值区向六盘山区逐渐收缩,贫困缺口率高值区在燕山—太行山区形成局部热点。(3)集中连片特困区与农村返贫区高度重叠,广度返贫区集中分布于宁夏六盘山区和吕梁山区,而深度返贫区则集中分布于燕山—太行山区。(4)在当前城乡地域系统中,各区县距中心城市的区位偏远度与贫困发生率呈现显著正相关,而与贫困缺口率未呈现明显的相关关系。距省会城市极偏远的区县应关注邻近地级城市发展的正向溢出效应,在交通建设上注重强化其与地级城市的公路联系。 相似文献
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中国县域贫困综合测度及2020年后减贫瞄准 总被引：15，自引：0，他引：15
贫困问题长期以来受到世界各国的重点关注。科学揭示农村贫困发生机制、贫困化格局和探究2020年后减贫瞄准策略,成为新时代中国农村贫困问题研究的重要议题。本文基于人地关系地域系统理论,多维度剖析了中国农村贫困的发生机理,构建了表征县域贫困压力的指标体系,运用BP神经网络模型对县域多维贫困压力指数进行了综合测度,识别出2020年后国家政策仍需重点倾斜的帮扶县,并划分出帮扶县的4种类型。结果表明：① 人类发展能力、自然资源禀赋、社会经济发展及由这三个维度构成的县域综合发展能力呈现出自东南沿海向西北内陆递减的规律,并与地势的三级阶梯呈现出一致性;② 2020年后仍需要国家政策倾斜的帮扶县有716个,主要分布在青藏高原高寒区、三级阶梯的过渡地带、西南喀斯特地区等生态脆弱区和少数民族集聚区;③ 识别的帮扶县可以划分为综合制约型一类重点帮扶县、人类发展能力制约型二类一般帮扶县、自然资源禀赋和社会经济水平制约型三类一般帮扶县,以及人类发展能力和社会经济水平制约型四类一般帮扶县,重点帮扶县主要集中在深度贫困地区。新时期中国贫困格局、贫困化机制、减贫路径及问题和模式,亟需深化创新精准扶贫的体制机制,这为重视和加强贫困地理学的研究提出了新机遇和新挑战。 相似文献