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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2022 , Vol. 37 >Issue 2: 396 - 407

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220209

Utilization and Management of Natural Resources in the New Era

Research on classification and optimization paths of poverty elimination from the perspective of farmers: A case study of 84 villages in Xinhuang Dong autonomous county

  • TAN Xue-lan ,
  • WANG Zhen-kai ,
  • YU Hang-ling ,
  • AN Yue ,
  • JIANG Ling-xiao ,
  • LUO Jia-xin ,
  • REN Hui
Expand
  • College of Resources Environment, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China

Received date: 2021-01-18

  Request revised date: 2021-04-16

  Online published: 2022-02-16

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Copyright reserved © 2022.
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Abstract

Taking farmers in 84 villages in Xinhuang Dong autonomous county as examples, which were removed from the poverty list, we construct an evaluation system of rural households' poverty alleviation in Xinhuang county from four aspects, including infrastructure, education and medical care, farmers' income and industrial development, and studies the spatial pattern, types and optimization path of poverty elimination effects in the study area in 2019. Results show that: (1) There are obvious spatial differences of the farmer's poverty elimination effects: the average score of the effectiveness of infrastructure poverty alleviation was 2.53, characterized by "higher in the north, but lower in the south"; the average score of poverty alleviation in education and medical care was 2.65, showing a spatial pattern of "higher in the southeast, while lower in the northwest"; the average score of income poverty alleviation effect was 2.48, showing an alternating distribution of high, medium and low scores; the average score of industrial poverty alleviation effect was 4.23, with only a few villages with higher scores in the eastern and southern parts. (2) Three types of poverty alleviation were identified, namely, single factor leading poverty elimination, double-factor driven poverty elimination, multi-factor comprehensive poverty elimination, and they were divided into 13 subtypes including F factor leading poverty elimination, F-E factor driven poverty elimination, P-E-I comprehensive poverty elimination. In addition, effective strategies and paths for different types of poverty elimination were proposed to consolidate poverty eradication achievements.

Key words： poverty alleviation; spatial differentiation; classification; farmers; Xinhuang Dong autonomous county

Cite this article

TAN Xue-lan , WANG Zhen-kai , YU Hang-ling , AN Yue , JIANG Ling-xiao , LUO Jia-xin , REN Hui . Research on classification and optimization paths of poverty elimination from the perspective of farmers: A case study of 84 villages in Xinhuang Dong autonomous county[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2022 , 37(2) : 396 -407 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220209

贫困是一个全球性的重大社会问题和现实难题,消除贫困、缩小城乡差距是人类实现可持续发展的重要目标之一[1]。中国作为当今世界最大的发展中国家,贫困人口基数大,分布广,致贫原因复杂等国情致使中国的贫困问题依然十分突出,贫困治理一直是中国政府工作的重要内容。自改革开放以来,在经历体制改革推动扶贫阶段（1978—1985年）、开发式扶贫阶段（1986—1993年）、扶贫攻坚阶段（1994—2000年）、综合扶贫阶段（2001—2013年）、精准扶贫阶段（2013年至今）后中国创造了令世界瞩目的反贫困奇迹[2]。至2020年,中国现行标准下9899万农村贫困人口全部脱贫,832个贫困县全部摘帽,12.8万个贫困村全部出列,绝对性贫困、区域性整体贫困得到解决,我国脱贫攻坚战取得了全面胜利。但由于城乡发展失衡、城乡基本公共服务差异化、特殊人群内生动力不足等问题尚未有效解决[3],偏远农村“空心化”和“贫血症”问题依然凸显,农村脱贫人口脆弱性与不稳定性较强,预防“贫困陷阱”仍是当前巩固脱贫成效工作的主要掣肘。如何增强农户自身发展能力以巩固现有脱贫成效,成为目前扶贫工作亟需解决的重要议题。
贫困问题一直是各国学者研究的重要课题,自朗特里于20世纪初提出贫困概念以来,社会学与经济学研究学者相继提出了收入贫困（Income Poverty）、多维贫困（Multindimensional Poverty）、能力贫困（Capacity Poverty）、相对贫困（Relative Poverty）等概念,对贫困的认知由单一维度向多维度转变,逐步形成多学科交叉融合的贫困理论研究体系与框架[4,5,6,7]。随着3S技术的普遍应用,地理学视角下空间贫困研究成为热点,众多学者围绕贫困测算与评价[8,9]、贫困空间分异及其影响因素[10,11]、区域贫困瞄准及其效果评估[12]等开展了大量研究,并取得了较为丰硕的成果,有力支撑了各个国家与地区的减贫事业。国内对于贫困问题的研究开展相对较晚,近年来,在借鉴西方贫困理论的基础上,结合贫困现状及中国减贫政策,对中国贫困问题进行了一系列探讨,并呈现出以下特征：在研究内容上,主要集中于贫困的概念内涵[1]、测度及类型划分[13]、空间分异特征[14]、影响因素[15]、脱贫绩效[16]、脱贫路径[17]等研究;在研究尺度上,随着研究数据可获取性和数据精细化程度的增加,逐渐从国家[18]、省域[19]、片区[20]、县域[21]等中宏观层面转向村域[22]、农户[23]等微观层面研究;在研究方法上,地理探测器[24]、空间回归分析[25]、AF指数[26]等多种定量测度方法开始广泛应用于乡村贫困研究,定性描述向定量评价转化特征明显。但是当前我国贫困问题研究角度大都基于中宏观尺度,而基于农户微观视角的研究较少,且对出列村农户脱贫成效研究关注不足,尤其是缺乏边缘少数民族聚居山区出列村脱贫类型划分及优化路径的研究,尚未形成完善的研究体系,难以满足精准扶贫与乡村振兴有效衔接的需求。
因此,本文基于农户微观视角,以出列村作为数据统计单元,以出列村脱贫农户为研究对象,从基础设施、教育医疗、收入状况、产业发展四个方面构建新晃侗族自治县（下称“新晃县”）出列村农户脱贫成效评价体系,科学评价各出列村农户脱贫成效及其空间分异特征,划分脱贫类型并诊断其发展的主要特征与问题,结合乡村振兴战略目标,提出巩固现有脱贫成效的策略与路径,为新晃县乡村振兴战略的有效实施提供科学参考,也为农户自身发展能力的提升、贫困出列村域的转型与发展提供坚实保障。

1 研究方法与数据来源

1.1 农户脱贫与可持续发展的逻辑关系

可持续发展作为社会发展的新理念,是人类审视自身发展进程的结果。该理论最早见于1972年斯德哥尔摩联合国人类环境研讨会,而后在1987年IUCN出版的《我们共同的未来》中,将其定义为“既能满足当代人的需要,又不对后代人满足其需要的能力构成危害的发展。”该定义得到广泛认可,并在社会、经济、自然等不同领域得到应用[27]。可持续发展理论的“外部响应”是处理好人与自然之间的关系,实现人与自然和谐共处、建设环境友好型社会是可持续发展理论的基础。作为可持续发展理论的“内部响应”,处理好人与人之间的关系,并追求经济发展、实现社会公平则是可持续发展理论的内核。补齐可持续发展短板、消除贫困、保障全体国民可持续发展能力则成为推进可持续发展的重点任务和工作。作为中国扶贫开发的基本方略,从“消除绝对贫困,实现现行标准下农村贫困人口全部脱贫,贫困县全部摘帽,解决区域性整体贫困”的要求来看,精准脱贫政策包含着脱贫后可持续发展的导向,其目标在于实现脱贫的可持续性。在脱贫成效中所讨论的可持续发展,是指贫困农户经过精准帮扶之后,能具备足够的主观以及客观能力并长期维持甚至超越摆脱贫困的状态,实现自身稳定、长效和持续的发展[28],即以政策为导向,补足贫困农户在基础设施、教育、医疗、社会保障、产业、生态等方面的发展缺口,消除由于较差的地理存量资本和自身能力欠缺带来的生计风险,激发贫困农户内生发展动力,以保证长期摆脱贫困或维持稳定发展,避免出现返贫。追求发达地区与欠发达地区、贫困户与非贫困户的共同、协调、公平与高效发展,推进城乡融合一体化进程,助力实现“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的长期稳定可持续发展目标（图1）。
图1 农户脱贫与可持续发展的内在逻辑关系

Fig. 1 The internal logic relation between poverty alleviation effect of farmers and sustainable development

1.2 研究区概况

新晃县（108°47'~109°26'E,27°4'~27°29'N）位于湘西中低山丘陵西部,是湖南省扶贫开发重点县、武陵山片区区域发展与扶贫攻坚重点县。全县总面积15.02×103 hm2,耕地面积2285 hm2,山地和丘陵面积占总面积的95%以上（图2）。薄弱的地理存量资本及较差的地缘经济环境造成新晃县历史性贫困问题。2014年识别贫困村84个,建档立卡贫困人口15432户53611人,贫困发生率24.99%。随着国家精准扶贫战略的实施,至2018年底,新晃县84个贫困村全部满足出列标准,累计脱贫14269户51350人,贫困发生率降低至1.02%,脱贫成效显著。但因新晃县农户脱贫长效机制尚不健全,农户在公共服务、社会事业等方面享受的改革发展红利相对匮乏,整体生活质量较低,且存在自身发展能力较差、政策依赖性强等问题,脱贫脆弱性特征凸显,返贫风险大。因此,基于农户视角,开展脱贫类型划分及优化路径研究,具有较强的代表性和典型性。
图2 新晃侗族自治县县区位与地形图

Fig. 2 Location and terrains of Xinhuang Dong autonomous county

1.3 数据来源

所需数据主要包括新晃县各出列村脱贫户数据、出列村基础数据以及地形数据。其中,脱贫户数据来源于新晃县2018年扶贫开发办公室的调查数据,总计9268份。出列村社会经济数据来源于统计数据、扶贫资料汇编、政府脱贫工作报告,涵盖出列村的基础设施、社会保障、教育医疗、经济基础等状况。30 m×30 m的DEM数据下载于中国科学院地理空间数据云,新晃县行政区划界线由当地民政部门提供。

1.4 研究方法

1.4.1 脱贫绩效评价指标体系
农户是贫困的主体和对象,贫困的发生与脱贫跟农户息息相关[25]。以农户数据为基础,准确划分村域脱贫类型,有助于政府有针对性地开展帮扶工作,增强脱贫成效巩固工作的务实性和实效性。遵循系统性、综合性、可操作性及可量化性,构建涵盖出列村基础设施、医疗教育、居民收入、产业发展四个维度的指标体系,共20个指标,并利用熵值法计算确定各指标权重,详情见表1。其中,基础设施建设水平是农户脱贫的基本保障,也是衡量脱贫效果的重要方面,选用危房改造率、入户道路硬化率等指标表征;教育医疗可反映农户受社会保障范围及程度,社会保障覆盖越全面,农户返贫风险就越低,脱贫的效果越显著,选用高中、大专及本科学历户数占比、新增户均学校数量等指标衡量;收入水平是衡量农户脱贫效果的直观指标,收入越高,脱贫效果越显著,选用享受低保金户数占比、享受扶贫分红收入户数占比等指标表征;产业发展是巩固现有脱贫成效的重要条件,可反映农户以及出列村自身发展潜力,选用创业致富带头人带动率、村龙头企业带动就业率等指标表征。
表1 脱贫成效评价指标体系与权重

Table 1 Indices of poverty alleviation effect and their weights

准则层 指标层 指标计算方法 权重
基础设施
脱贫成效		 危房改造率 危房改造户数/村脱贫户数 0.0237
入户道路硬化率 入户道路已硬化户数/村脱贫户数 0.0021
清洁能源使用占比 使用清洁能源户数/村脱贫户数 0.1282
异地搬迁率 异地搬迁户数/村脱贫户数 0.0541
广播、电视普及率 拥有广播或电视户数/村脱贫户数 0.0029
卫生厕所普及率 拥有卫生厕所户数/村脱贫户数 0.0018
医疗教育
脱贫成效		 高中、大专及本科学历户数占比 拥有高中、大专及本科学历户数/村脱贫户数 0.0313
新增户均学校数量 新增学校数量/村脱贫户数 0.0315
新增户均医院、卫生室数量 新增医院、卫生室数量/村脱贫户数 0.1262
接受大病医疗救助率 接受大病医疗救助户数/村脱贫户数 0.0338
收入脱贫
成效		 户均收入高于县平均收入户数占比 户均收入高于2018年县平均收入/村脱贫户数 0.0132
享受扶贫分红收入户数占比 享受扶贫分红收入户数/村脱贫户数 0.0765
特困供养率 领取特困供养金户数/村脱贫户数 0.0886
享受低保金户数占比 享受低保户数/村脱贫户数 0.0207
户均转移性收入 村脱贫户总转移性收入/村脱贫户数 0.0097
产业脱贫
成效		 脱贫户参与合作社占总脱贫户比例 参与村合作社户数/村脱贫户数 0.0137
创业致富带头人带动率 参与村内致富带头人创业户数/村脱贫户数 0.2533
村龙头企业带动就业率 村内致富带头人带动户数/村脱贫户数 0.0352
公益性岗位覆盖率 参与村内公益性岗位户数/村脱贫户数 0.0274
二三产业就业率 从事二三产业工作户数/村脱贫户数 0.0261
1.4.2 脱贫成效指数测度模型
在构建脱贫成效评价指标体系的基础上,对数据进行标准化与权重计算。将各指标所得权重与其标准化值相乘得新晃县脱贫成效得分[24]。公式如下：
M i = ∑ j=1 n W j × P ij × 1000
式中：Mi为各研究区域脱贫成效得分;j为指标个数（个）;Wj为指标j的权重;Pij为j项指标下i地区占该指标的比例。为了增大数据间的差异,设置常数1000。
1.4.3 出列村脱贫类型划分
分别计算新晃县出列村基础设施、教育医疗、收入与就业四种脱贫类型的得分与各脱贫类型的平均值,运用各地域单元计算得出四种类型的脱贫成效得分与对应类型的平均值比较,在此基础上确定其主导脱贫类型[25]。
C j = ( M ij - M i ) / n
式中：Cj为各地域单元j与其对应类型平均值的差值,若Cj>0,则表示此类型为该地域单位主导脱贫类型,若Cj≤0,则表示此类型为非主导脱贫类型;Mij为各地域单元j的脱贫成效得分;n为脱贫类型数量（种）。若脱贫类型为1,则定义为单因素主导脱贫型（F型、E型、I型、D型）;若脱贫类型为2,则定义为双因素驱动脱贫型（F-E型、F-I型、F-D型、E-I型、E-D型、I-D型）;若脱贫主导类型为3和4,则定义为多因素综合脱贫型。

2 结果分析

2.1 农户脱贫成效的空间格局

从图3可知,新晃县84个出列村的农户脱贫成效空间分异特征显著,具体情况如下：（1）新晃县84个出列村基础设施脱贫成效差异悬殊,基础设施脱贫成效平均得分为2.53,极差达19.94,不同村域的基础设施建设脱贫成效存在较大差异（图3a）。从空间分布上看,整体呈“北高南低”的态势。得分高的集中分布于新晃县北部晃州镇和波洲镇等地区,如水洞村、石坞溪村等。这些地区离县城较近,受城区经济辐射带动,经济基础较好,基础设施建设工程开展较早,同时新晃县北部地形相对平坦,便于医院、学校、道路、饮水等设施建设。得分较低的则分布于新晃县南部的凉伞镇、扶罗镇、米贝乡等地区,以美岩村、台洞村为代表。这些地区地形以山地丘陵为主,地形起伏大,基础设施工程建设难度高,因而其基础设施建设得分较低。（2）新晃县84个出列村教育医疗脱贫成效平均得分为2.65,极差为8.84,呈现出“东南高、北部低”的空间分布格局（图3b）。得分较高的分布于波洲镇、扶罗镇、米贝乡等南部和东部区域。这些地域自精准扶贫政策实施以来,村域内学校、卫生室等公共服务设施建设投入力度较大,如洞坪村自2014年起,新建、完善了中小学及村卫生院等教育医疗公共服务设施,有效提升了村域农户的医疗与教育资源保障程度。得分较低的区域主要分布于县域北部和的鱼市镇、禾滩镇等地,如闪溪村、三江村等。这些村域农户普遍受教育程度较低,闪溪村拥有高中、大专及本科学历户数仅占村脱贫户数的7.91%,农户自身发展能力薄弱,是造成该区域教育医疗脱贫成效指数得分较低的主要原因。（3）新晃县84个出列村收入脱贫成效平均得分为2.48,而极差高达18.88,空间上呈高、中、低得分区域交替分布态势,缺乏明显的集聚特征,收入脱贫成效整体差异较大（图3c）。得分较高的村域分布在扶罗镇、凉伞镇、晃州镇等地区,以新民村、冲场村为代表。这些村域农户低保以及特困供养金覆盖程度高,社会兜底保障机制较为完善,农户家庭收入能够满足日常生活需求。而处于林冲镇、米贝乡、步头降乡的部分村域如烂泥村、双溪村、黄阳村等则脱贫成效得分较低。这些村域享受村集体扶贫分红收入的农户比例较低,如黄阳村享受村集体扶贫分红收入的农户比例仅为1.61%,家庭缺乏较为稳定的转移性收入来源,使得这些地区收入脱贫成效较低。（4）新晃县84个出列村产业脱贫成效得分平均分仅为4.23,但极差高达84.53（图3d）。从空间分布上看,仅扶罗镇、禾滩镇部分村域如姑召村、皂溪村等得分较高,这些村域合作社带动农户就业成效显著,龙头企业、创业致富人带动作用明显,大都形成了具有自身特色的村集体产业,如皂溪村侗家寨民族特色旅游、姑召村红心猕猴桃种植基地等,有力促进了村域脱贫产业的提升发展。而新晃县大部分村域得分较低,集中分布于凉伞镇、鱼市镇、禾滩镇等地区,这些村域对于扶持农户就业投入相对较低,对发展村集体产业、合作社经济投入尚待加强,产业帮扶精准度有待提高,农户自身“造血”能力难以满足家庭发展需求,因而这些地区产业脱贫成效得分较差。
图3 新晃县农户脱贫成效空间分布

Fig. 3 Spatial distribution of poverty alleviation effect of farmers in Xinhuang Dong autonomous county

2.2 农户脱贫类型划分与路径选择

科学划分农户脱贫类型是开展贫困对象分类扶持方略的前提与基础,有助于提升贫困治理策略的科学性与实效性。本文在考虑新晃县84个出列村在基础设施（F）、教育医疗（E）、收入（I）与产业脱贫成效（D）四个方面具体情况的基础上,基于农户视角对脱贫类型进行识别,将其划分为单因素主导脱贫型（F、E、I、D）、双因素驱动脱贫型（F-E、F-I、F-D、E-I、E-D、I-D）和多因素综合脱贫型（F-E-I、E-I-D、F-I-D）,分析各农户脱贫类型的发展特征及不足,提出相应的优化策略,以期为新晃县巩固脱贫成效、实现脱贫可持续发展目标提供路径参考（图4）。
图4 农户脱贫优化路径分析

Fig. 4 Analysis of the optimal path of poverty alleviation for farmers

2.2.1 单因素主导脱贫型
该类型共有F、E、I、D四种脱贫类型,共有34个出列村的农户为单因素主导脱贫型（图5）,占比达40.48%。（1）F型包括水洞村、石坞溪村等8个出列村,其主要特征为在基础设施方面建设投入力度较大,如水洞村以及凉水井村“三改两化一拆除”“清爽工程”等基础设施建设工程实施成效显著。同时,也存在公共服务设施利用度低,盲目建设、重复建设等问题,需要对村内基础设施建设做好科学规划与合理布局,根据实际需求完善基础设施,避免面子工程等问题出现。（2）E型包括街上村、大堡村、烂泥村等9个出列村,该类型对学校、卫生院等教育医疗资源投入较大,“三重综合”保障体系基本完善,“两免一补”扶贫助学资助政策效果明显,但部分出列村如烂泥村、美岩村以及天堂村存在农户劳动力就业培训投入低、长期慢性病门诊救助政策落实效果差等问题。该类型应加大“雨露计划”等学历教育培训力度,建立健全脱贫人口技能培训机制,提高脱贫人员劳动力素质,巩固完善农户医疗保障体系,强化脱贫人口长期慢性病救助政策,提高农户抗风险能力。（3）I型包括冲场村、台洞村等7个出列村,该类型社会保障兜底机制完善,如民生村、华南村等出列村农户扶贫分红收入、社会扶贫收入等转移性收入占农户家庭收入比例大,但农户对“输血式”脱贫措施依赖性较高,个别农户存在“等、靠、要”思想。需进一步强化脱贫群众的主体地位,大力开展参与式扶贫,坚持扶贫与扶志扶智相结合,加快补齐农户的“精神短板”和“能力短板”,进一步健全和完善生产奖补、劳务补助等帮扶机制是巩固脱贫成果工作的重要内容。（4）D型包括皂溪村、米贝村等10个出列村,集体产业经济发展较好,产业扶贫项目带动就业作用显著,公益岗位保障成效明显是该类型的脱贫发展主要特征,但产业发展收益分红方案公开透明性有待提高,贫困户收益分红差异较大,产业帮扶措施精准度有待提升。应建立产业扶贫长效机制,加强对资产收益项目分红的管理,做到透明公开、公平合理,因户施策、因人施策,提高产业帮扶的精准度。
图5 新晃县农户脱贫类型空间分布

Fig. 5 Spatial distribution of poverty alleviation types of farmers in Xinhuang Dong autonomous county

2.2.2 双因素驱动脱贫型
该类型包括F-E型、F-I型、E-I型、E-D型、I-D型、F-D型6种,共有46个出列村农户脱贫类型属于双因素驱动型（图5）,占比为54.76%。（1）F-E型包括东风村、双溪村、半江村3个出列村;F-I型包括丁字坳村、新民村等11个出列村。这两种脱贫类型的特征为村域内基础设施良好或对基础设施建设投入力度较大,异地搬迁、危房改造等扶贫改造措施成效显著,成为该类村农户脱贫主要依托,但其产业发展动力不足特征凸显,部分村域如大桥溪村、万家村未能对其特色产业和优势产品进行有效开发。要因地制宜开展特色产业规划,集中力量打造支柱产业,出台相应的产业奖励扶持政策,鼓励脱贫户发展新晃黄牛、侗藏红米、凉伞花猪等特色产业。同时,加强电商运营体系建设,把握“互联网+”战略发展红利,促进本地农业发展与互联网深度融合,增强农户经济增长内生动力。（2）E-I型包括枫木村、碧林村等11个出列村;E-D型包括洞坪村等6个出列村。该类型侧重对贫困户教育医疗资源以及村域产业建设的投入,健康扶贫与教育扶贫政策落实情况好,集体经济发展势头良好,农户家庭收入保障性高,但枫木村、马王村等部分村域脱贫农户主要依托种养业,产业结构趋同现象明显,产品附加值低。应重点发展以家庭庭院经济为主的“微产业”,用政策奖补的方式,鼓励脱贫户依靠自己的劳动,发展家庭产业,以户带动整个产业发展。同时建立一批对脱贫户带动能力强的特色产品加工、服务基地,制定不同种养业补贴标准,鼓励和引导农户调整农业产业结构,促进农业提质增效。（3）I-D型包括步头降村、洞坡村等8个出列村,F-D型包括降溪村、波洲村等7个出列村。其主要脱贫特征为村集体产业发展迅速,与园区、基地等合作紧密,如花园村、斗溪村等出列村实施的“园区+公司+基地+农户”合作方式带动效益好,农户产业分红收入稳定。应加大村域“两基”建设力度,完善道路、电力、通讯网络等公共设施建设,认真落实扶贫助学各项资助政策,扎实抓好义务教育阶段脱贫家庭学生控辍保学工作,提高人口素质。
2.2.3 多因素综合脱贫型
多因素脱贫类型包括F-E-I型、E-I-D型、F-I-D型3种,共有4个出列村农户的脱贫类型属于多因素综合型（图5）,占比仅为4.76%。（1）高铁新村为F-E-I型,主要依托高铁带来的综合效益,脱贫成效显著,脱贫成效得分为15.60,位居新晃县前列。其发展特征为基础设施与公共服务体系完善,凭借“公司+基地+农户”方式,黄牛养殖、羊肚菌种植等高效农业发展迅速,扶贫车间等帮扶措施成效显著,农户收入得到有效保障。未来时期应巩固现有脱贫发展成果,做好村域产业发展规划,依托高铁的物流优势,完善村域电商运营体系,建立健全旅游、餐饮、运输等高铁产业体系,补齐产业发展短板,形成农户脱贫长效机制是该类型的重要内容。（2）E-I-D型包括桓胆村和涞溪村,而进蚕村属于F-I-D型。这些区域的农户贫困程度深,地理资本存量匮乏,致贫因子复杂,短期内难以取得较好的脱贫成效,整体脱贫成效得分不高,平均值分别为5.00和5.98,农户返贫风险大。由此,这些区域应作为新晃县巩固脱贫成效工作的重点区域,需加大扶贫政策实施力度,加大整合各类涉农资金投入,重点投入到产业发展、基础设施建设等方面,重视村域产业建设投入,深入实施特色产业提升工程,加快落实特色产业规划。深入实施“四跟四走”模式,完善新型农业经营主体与贫困户联动发展的利益联结机制,用好直接帮扶、委托帮扶和股份合作等有效做法,确保农户在产业发展中稳定收益。建立健全动态监测预警机制,及时掌握农户返贫诱因,预防脱贫农户再次陷入贫困状态。

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）新晃县2019年出列村农户基础设施、教育医疗、收入以及产业发展脱贫成效空间分异特征明显。基础设施脱贫成效平均得分为2.53,极差达19.94,整体呈“北高南低”的态势,得分高的集中分布于新晃县北部的晃州镇和波洲镇等地区,得分较低的则分布于新晃县南部的凉伞镇、扶罗镇等地区;教育医疗脱贫成效平均得分为2.65,极差为8.84,呈现出“东南高、北部低”的空间分布格局,得分较高的分布于县域南部和东部区域,得分较低的区域主要分布于县域北部地区;收入脱贫成效平均得分为2.48,而极差高达18.88,空间上呈高、中、低得分区域交替分布态势,缺乏明显的集聚特征,得分较高的村域分布在扶罗镇、凉伞镇等地区,林冲镇、米贝乡等地区脱贫成效得分较低,产业脱贫成效得分平均分仅为4.23,但极差高达84.53,仅扶罗镇、禾滩镇部分村域得分较高,大部分村域得分较低,集中分布于凉伞镇、鱼市镇等地区。
（2）新晃县84个出列村农户脱贫类型可分为单因素主导脱贫型、双因素驱动脱贫型、多因素综合脱贫型三个大类和I-F因素主导型、E-D因素驱动型、I-N因素综合型等13个小类脱贫类型,其中单因素主导脱贫型出列村占比为40.48%,双因素驱动脱贫型出列村占比为54.76%,多因素综合脱贫型出列村占比4.76%。不同类型出列村脱贫农户具有较为显著的发展特征及现存问题,从基础设施建设、文化教育、社会保障兜底以及特色产业发展等方面提出相应的优化策略。

3.2 讨论

（1）基于农户视角,从基础设施、教育医疗、收入状况、产业发展四个方面对湖南省新晃县脱贫成效评价、脱贫类型划分及优化路径进行探讨,为整体上把握新晃县农户脱贫成效空间格局、巩固提升脱贫成果以及预防返贫具有一定的科学价值,为类似地区脱贫路径选择提供一定的参考和借鉴,同时对于提升农户自身发展能力、促进贫困地区村域转型与发展、助力乡村振兴目标实现具有十分重要的现实意义。但是研究中仍然存在诸多不足,生态扶贫作为促进地区可持续发展的重要举措,囿于数据获取的困难性,难以从农户微观视角定量衡量生态扶贫举措带来的脱贫成效,所以未将生态扶贫维度纳入评价指标体系;同时,由于本文采用的调研数据,调研脱贫农户的变动性较大,因而未能对多个典型时间节点的脱贫成效进行对比分析,研究缺乏脱贫成效动态性,难以从微观视角整体把握区域空间分异特征以及演变规律。
（2）随着2020年脱贫攻坚战的全面胜利,我国农村的绝对贫困人口在统计层消失,但是受客观环境和人口能力的限制,相对贫困会长期存在。面对贫困新格局,应结合乡村振兴战略,参照精准扶贫的责任体系与方法路径,提升帮扶资源的利用率,以期达到全面消除贫困的目的。如何将精准扶贫与乡村振兴有机衔接,实现乡村振兴的顺利推进,成为当前中国紧迫且热议的理论和实践话题[29,30]。脱贫攻坚与乡村振兴作为不同发展阶段的战略任务,两者并非相互孤立,而是紧密相连、各有侧重,是一种共生共促共进关系。脱贫攻坚以全面消除绝对贫困为主要目标,而乡村振兴以“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”为总要求,脱贫攻坚是乡村振兴战略实现的坚实基础,乡村振兴则是巩固脱贫攻坚成果的有效保障。要统筹协调好两者之间的关系,既要打好脱贫攻坚的基础,又要抓住乡村振兴的发展机遇。要在脱贫攻坚的基础上压茬推进乡村振兴,要坚持实现产业扶贫向产业振兴转变,以新发展理念引领农村产业发展布局,依据地区自然资源禀赋,确立产业发展重点,向特色发展要出路;做好人才协同保障,积极培育新型职业农民,多措并举鼓励专业人才“上山下乡”,打造“三农”人才队伍,以此推动农村地区现代化发展;同时,协同推进生态脱贫与生态振兴,推动发展新动能、低耗能模式转变进程,增强地区可持续发展能力。
（3）在精准扶贫与乡村振兴两个战略政策叠加期、交汇期和转轨期中,切实响应国务院“统筹衔接脱贫攻坚与乡村振兴”的指示,利用地理学相关理论与方法以及贫困地理学研究经验与成果,融合多尺度研究视角,开展更为细致且全面的观察和思考,实现乡村振兴战略与脱贫路径有机衔接,推动乡村社会可持续发展依然是一个兼具战略与战术意义的话题。同时,基于当前全球减贫态势和中国地理学对贫困治理的研究进展,不断拓宽国际科研合作的主题方向,创新推荐中国精准扶贫的典型模式,为世界减贫事业贡献中国经验与智慧,为国际社会科学规划乡村可持续发展提供理论、技术与实践经验。

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