【摘 要】
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2020年世界上最大的发展中国家全面消除绝对贫困,为全球绝对贫困人口减少做出了巨大的贡献。为打破“扶贫—脱贫—返贫”的恶性循环,中国政府始终保持对巩固脱贫攻坚成果的重视。中国的脱贫人口受地域和社会经济发展的影响,呈现出地域性集中分布的态势。喀斯特山区生态环境脆弱、民族地区发展滞后问题等相互交织导致区域经济社会发展滞后,位于中国南方喀斯特核心区域的贵州曾是中国贫困人口最多,贫困面最大、贫困程度最深的
【基金项目】
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国家自然科学基金地区项目“喀斯特石漠化地区生态资产与区域贫困耦合机制研究”（41661088）； 贵州省高层次创新型人才—“百”层次人才培养计划项目（黔科合平台人才[2016]5674）； 贵州省哲学社科规划重大课题“贵州易地扶贫搬迁移民生计模式分类优化及后续帮扶措施研究”（21GZZD39）；
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2020年世界上最大的发展中国家全面消除绝对贫困,为全球绝对贫困人口减少做出了巨大的贡献。为打破“扶贫—脱贫—返贫”的恶性循环,中国政府始终保持对巩固脱贫攻坚成果的重视。中国的脱贫人口受地域和社会经济发展的影响,呈现出地域性集中分布的态势。喀斯特山区生态环境脆弱、民族地区发展滞后问题等相互交织导致区域经济社会发展滞后,位于中国南方喀斯特核心区域的贵州曾是中国贫困人口最多,贫困面最大、贫困程度最深的省份之一。为厘清区域相对多维贫困及内部耦合协调的时空交互影响,以贵州省为研究区,以县域为研究单元,构建区域多维贫困测度指标体系,对多维贫困及内部耦合的时空交互特征进行了分析,对区域巩固拓展脱贫攻坚成果,促进区域可持续发展具有重要意义。文章从时间、空间和属性维度对多维贫困进行了定义,基于复合生态系统,结合人和地理区位因素,构建以人为主体,自然环境为基础,社会为依托的喀斯特山区多维贫困指标体系,对县域多维贫困进行了测度。利用耦合协调模型对县域多维贫困内部子系统间的耦合协调关系进行了测度,厘清多维贫困内部子系统间的相互作用和程度。在此基础上,结合局域空间分析和探索性时空数据分析（ESTDA）方法剖析多维贫困及其内部子系统间耦合协调的局域空间演变及时空交互特征,并从区域减贫和协调发展视角提出县域发展建议。结果表明:（1）贵州省县域多维贫困局域空间分异显著,呈现出以深度贫困地区为中心的“多核心”集聚的分布特征。2000-2018年,多维贫困重心一直位于贵州省中部,区域多维贫困值不断降低且内部差异逐渐缩小,高集聚区呈现出扩大—缩小—扩大—缩小的趋势。（2）贵州省县域多维贫困内部子系统间的耦合协调度存在显著的空间分异特征,高值区主要集中在贵州省东部,即贵州省东部县域多维贫困内部子系统间相互作用更为强烈。2000-2018年,贵州省县域多维贫困内部子系统耦合协调度空间上呈现集聚分布态势,重心总体向东偏移,高值区的县域个数相对稳定,低值区主要分布在以贵阳为核心的黔中区域。（3）2000-2018年,贵州省县域多维贫困LISA时间路径表明,贵州省县域多维贫困指数随时间演变呈现出强的空间依赖关系,大部分县域局部空间依赖方向和县域多维贫困指数较为平稳。2000-2018年,贵州省县域多维贫困局域格局具备显著地随时间演化规律,中部的贵阳市和东部黔东南州及铜仁市县域多维贫困指数的局部空间结构具有强烈的动态性。贵州省邻接县域多维贫困交互的时空网络以正向关联为主,62.50%的县域形成空间上较强的减贫协同关系。（4）贵州省县域多维贫困内部子系统耦合协调度表现出较强的空间依赖性,且部分县域局部依赖空间方向较为平稳,空间凝聚力等于1的县域占比为38.64%,研究时间段内该类型县域并未发生时空跃迁,一直维持原有类型的稳定状态,存在低值和高值的集聚现象,各县域多维贫困内部子系统间耦合协调度空间地位相对稳定,具有一定的路径依赖或锁定特征。（5）结合贵州省县域多维贫困空间凝聚力和演变趋势,将多维贫困演变类型划分为正向演变型、负向演变型、总体不变型和稳定不变型四种类型,从多维贫困五个子维度提出不同类型县域的发展路径;根据贵州省县域多维贫困内部子系统间耦合协调度空间凝聚力和演变趋势,将多维贫困内部子系统间耦合协调度演变类型划分为协调演变型、失调演变型、总体不变型和稳定不变型四种类型,从可持续发展视角,提出区域协调发展路径。
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