融合夜光遙感數(shù)據(jù)的多維貧困識別及演化分析

張二梅 鄧晉 宋學(xué)金

摘要：基于遙感手段高效識別貧困地區(qū)及掌握其演化機制對于加強扶貧攻堅與鄉(xiāng)村振興統(tǒng)籌銜接等工作具有重要意義。提出了融合夜光遙感數(shù)據(jù)借助相關(guān)系數(shù)及層次分析法構(gòu)建多維貧困指數(shù)的方法，以四川省為例，對四川省各縣多維貧困指數(shù)進行了估算，并對模型進行了精度檢驗。借助地理信息系統(tǒng)（GIS）空間分析技術(shù)與夜光遙感數(shù)據(jù)時間連續(xù)的特點，從時空演化角度對貧困縣動態(tài)發(fā)展狀況進行了詳細分析。結(jié)果表明，2003—2013年四川省多維貧困縣比例從46.45%下降到28.42%;變異系數(shù)呈下降趨勢，證實四川省內(nèi)部貧困差距緩慢縮小;2003—2013年空間分布演變圖中，阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和涼山彝族自治州的區(qū)縣大多處于長期多維貧困狀態(tài);處于極貧困區(qū)與極富裕區(qū)多維貧困指數(shù)增長幅度不明顯，而處于中間地帶縣區(qū)增幅較大;熱點分析中表現(xiàn)為熱點區(qū)與冷點區(qū)逐漸呈東西方向抗衡之勢。該研究結(jié)果可為局部異化貧困形勢復(fù)雜地區(qū)的脫貧政策精準制定提供前瞻依據(jù)。

關(guān)鍵詞：夜光遙感數(shù)據(jù);層次分析法;多維貧困指數(shù);時空演化;熱點分析

中圖分類號：S127? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）14-0126-08

Abstract： It is of great significance to effectively identify the poverty-stricken areas and appreciate the mechanism of their evolution based on remote sensing to strengthen the coordination between poverty alleviation and rural revitalization. In this paper， a method of constructing multidimensional poverty index by integrating nighttime imagery with the correlation coefficient and analytic hierarchy process is proposed. And at the same time， the accuracy of the model is tested. With the spatial analysis technology of geographic information system （GIS） and the characteristics of temporal continuity of nighttime light imagery， this paper makes a detailed analysis of the dynamic development of poverty-stricken counties from the perspective of spatial-temporal evolution. The results demonstrate that from 2003 to 2013， the proportion of the poverty-stricken counties in Sichuan dropped from 46.45% to 28.42%. The variation coefficient illustrates a decreasing trend， which proves that the poverty gap within Sichuan province is slowly narrowing. In the spatial distribution evolution map from 2003 to 2013， most districts and counties in Ganzi， Aba and Liangshan autonomous prefecture are in long-term multidimensional poverty. The increase of multidimensional poverty index is not miraculous in the extreme poverty and extremely affluent counties， but the increase is miraculous in the middle counties. In the hot spot analysis， the hot spot area and the cold spots gradually show an east-west trend. The results of this study can provide a prospective basis for the accurate formulation of poverty alleviation policies in areas with complicated local alienated poverty situation.

Key words： nighttime light imagery; analytic hierarchy process; multidimensional poverty index; space-time evolution; hot spot analysis

消除貧困是社會主義制度的本質(zhì)要求，據(jù)國務(wù)院印發(fā)的《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011—2020）》，中國區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象以及相對貧困問題顯著，國家劃定的14個集中連片特困區(qū)是新時期精準扶貧戰(zhàn)略下扶貧攻堅的主戰(zhàn)場[1]。中國雖然30年來減少了6.6億貧困人口，但仍存在7 000多萬貧困人口且致貧因素更加復(fù)雜，在即將到來的2020年全面建成小康社會任務(wù)艱巨[2]。因此，科學(xué)制定扶貧、減貧、脫貧政策達到消除貧困的目的尤為迫切，而前提需要精準量化并識別出貧困地區(qū)。傳統(tǒng)認定貧困地區(qū)大多靠統(tǒng)計出來的經(jīng)濟數(shù)據(jù)及抽樣實地調(diào)查，耗時耗力[3]，常規(guī)貧困認定是基于農(nóng)民收入或GDP等單一指標[4]，以貧困線進行貧困劃定，難以涵蓋貧困的復(fù)雜性，影響精準扶貧的效果。

阿馬蒂亞·森[5]首次提出多維貧困理論，并在貧困體系中引入“能力”剝奪，進行多維貧困測度指數(shù)構(gòu)建[6]。隨后，聯(lián)合國開發(fā)計劃署提出能力貧困指數(shù)和人類貧困指數(shù)[7]，Alkire等[8]在Sen的理論上進一步發(fā)展從3個維度選取具體10個指標構(gòu)建多維貧困指數(shù)（Multidimensional Poverty Index，MPI），開發(fā)了Alkire-Foster（AF法）多維貧困測算模型，得到廣泛應(yīng)用[9，10]。相對于單一維度的收入貧困，多維貧困更加全面、科學(xué)[11]，并且發(fā)展多維貧困度量方法和提高貧困識別精準度也是近年來國際貧困研究中的熱點領(lǐng)域[12]。

夜光遙感能夠有效表征區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平[13]，其數(shù)據(jù)量豐富、覆蓋范圍大、時空連續(xù)[14]，可為區(qū)域貧困識別及長期動態(tài)監(jiān)測提供新的思路。Noor等[15]利用收入等統(tǒng)計數(shù)據(jù)和夜光數(shù)據(jù)分析了非洲37個國家貧困狀況;Elvidge等[16]研究多個國家貧困指數(shù)與燈光強度有一定相關(guān)性并繪制全球貧困分布圖;袁濤[17]提出“單位燈光強度”概念構(gòu)建貧困測度模型對貧困地區(qū)空間分布進行研究;潘竟虎等[18]利用夜光數(shù)據(jù)實現(xiàn)了基于柵格和縣域尺度的貧困空間化;黃先梅[3]利用夜光數(shù)據(jù)估算中國縣區(qū)貧困分布圖并對中國縣區(qū)綜合貧困的空間集聚性進行了分析。考慮到貧困屬性的相對持久性，同時又隨時間變化性，夜光遙感數(shù)據(jù)還可對貧困時空演化以及扶貧情況的動態(tài)監(jiān)測進行進一步挖掘分析。

本研究在AF法基礎(chǔ)上從社會、經(jīng)濟、健康、自然4個維度選取指標，借助相關(guān)系數(shù)及層次分析法建立多維貧困指標體系，與區(qū)域平均夜光指數(shù)耦合，構(gòu)建多維貧困測度模型。估算2003—2013年四川省各縣多維貧困指數(shù)，并進行誤差檢驗，再借助GIS空間分析技術(shù)實現(xiàn)四川省貧困格局空間化，從貧困識別結(jié)果評價與分析、各貧困等級時間演化及空間格局演變特征定量評估四川省各縣區(qū)動態(tài)扶貧效果，為局部異化多貧困且貧困形勢復(fù)雜地區(qū)的脫貧政策精準制定，從而為實現(xiàn)轉(zhuǎn)移致富提供前瞻依據(jù)與技術(shù)支持。

1? 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1? 研究區(qū)概況

四川省位于東經(jīng)97°21′—108°33′和北緯26°03′—34°19′，為多民族聚集地。四川省有183個縣，其中有36個國家級貧困縣，52個省級貧困縣，截至2014年底，該88個貧困縣中貧困人口達到335.07萬人[19]，并且在劃定的14個集中連片特困區(qū)中四川省有15個縣在秦巴山區(qū)，13個縣在烏蒙山區(qū)，及明確實施特殊扶持政策的西藏、四省藏區(qū)、新疆南疆三地中四川省有32個縣在四省藏區(qū)。由于對貧困區(qū)的劃定最小行政單位是縣級區(qū)域，因此本研究選取集中連片特困區(qū)中貧困縣較多、發(fā)展不均衡、貧富差距較大、貧困態(tài)勢復(fù)雜的四川省各縣區(qū)作為重點研究區(qū)。

1.2? 數(shù)據(jù)來源

夜光數(shù)據(jù)來源于美國國防氣象衛(wèi)星（DMSP）上搭載的傳感器（OLS），該傳感器最初為了探測云量等，后來由于它能檢測到夜間地球表面薄弱的近紅外輻射，即探測到城鎮(zhèn)鄉(xiāng)野的夜晚燈光、漁船燈光、汽車燈光等[16]，該影像緯度為65°S～75°N，經(jīng)度為180°E～180°W，影像空間分辨率為1 km，參考坐標系是WGS-84。而每期的非輻射定標的DMSP/OLS夜光數(shù)據(jù)中包含3種全年平均影像：無云觀測頻數(shù)影像、平均燈光影像和穩(wěn)定燈光影像，時間跨度從1992—2013年，其中穩(wěn)定燈光影像去除了月光云、火光及油氣燃燒等背景噪聲的信息[20]，像元亮度值（Digital number，DN）就代表了城市夜間燈光[21]。本研究所使用數(shù)據(jù)包括2003—2013年DMSP/OLS穩(wěn)定燈光夜光數(shù)據(jù)、2003—2013年《四川省統(tǒng)計年鑒》以及四川省各縣區(qū)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)。

1.3? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

夜光數(shù)據(jù)傳感器自身性能差異以及存在多個衛(wèi)星對同一年數(shù)據(jù)進行獲取，因此直接獲取的夜光數(shù)據(jù)中存在不連續(xù)情況，需要長時間序列間的相互校正，并且校正過后的影像更客觀地反映區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展的差異[20]。同時DMSP/OLS傳感器分辨率低導(dǎo)致DN值范圍是0～63，在城市中心區(qū)域間該影像亮度存在過飽和情況[22]，因此對數(shù)據(jù)還要進行去飽和處理。校正前，將影像投影為艾爾伯斯等面積投影坐標系，避免網(wǎng)格形變帶來的影響。

校正采用相對穩(wěn)定目標不變區(qū)域法，校正模型選取曹子陽等[20]研究中的參數(shù)，相互校正公式如式（1）所示：

將研究區(qū)矢量數(shù)據(jù)坐標系轉(zhuǎn)換與夜光數(shù)據(jù)一樣，再進行掩膜裁剪提取，將2013年預(yù)處理后的夜光數(shù)據(jù)進行展示（圖1），及得到校正后2003—2013年四川省逐年夜光數(shù)據(jù)DN值總和（圖2），并進行多維貧困指標統(tǒng)計。

2? 基于夜光遙感數(shù)據(jù)的多維貧困模型構(gòu)建

2.1? 基于層次分析法及相關(guān)系數(shù)多維貧困指標體系構(gòu)建

層次分析法（Analytical hierarchy process，AHP）是在評價系統(tǒng)中對非定量事物作定量分析且判斷主觀事物更為客觀的一種有效方法[24]。多維貧困指數(shù)構(gòu)建時，需評估各指標所占權(quán)重，而層次分析法廣泛應(yīng)用于多層次、多變量、結(jié)構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)的權(quán)重確定。有研究表明，區(qū)域平均夜光指數(shù)與多維貧困進行耦合相關(guān)性更強[18]，從夜光遙感數(shù)據(jù)中提取區(qū)域平均夜光指數(shù)（Average nighttime light index，ANLI）計算式如式（4）所示：

ANLI=∑DNi/n? ?（4）

式中，DNi是區(qū)域內(nèi)每個柵格單元像元亮度值，n是該區(qū)域內(nèi)柵格數(shù)目。

借鑒AF法[8]及所得統(tǒng)計數(shù)據(jù)從社會、經(jīng)濟、健康、自然四個維度選取指標，減少具體指標選擇的主觀因素，指標與ANLI進行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)絕對值達到0.38的作為指標。AHP方法需構(gòu)造判斷矩陣，該過程在兩兩指標重要性比較時主觀因素較強，因此以指標的相關(guān)系數(shù)作為衡量標準，兩兩指標的相關(guān)系數(shù)比值得到判斷矩陣（判斷矩陣需經(jīng)過一致性檢驗），從而更加客觀地確定權(quán)重。人均可支配收入指標與ANLI相關(guān)性較大系數(shù)為0.802，但2003—2013年中部分數(shù)據(jù)不全，教育方面選取在校學(xué)生占總?cè)丝诒壤鳛橹笜?，但與ANLI相關(guān)系數(shù)僅0.037（說明四川省ANLI表征地區(qū)經(jīng)濟方面與教育相關(guān)性不大，從另一個層面反映四川省教育普適性），因此在構(gòu)建多維貧困指標體系時未予考慮。

2.2? ANLI與多維貧困指數(shù)耦合回歸模型構(gòu)建

權(quán)重確定之后消除不同指標量綱影響，建立多維貧困指數(shù)（MPI），如式（5）所示：

MPI=（∑×j總）×pi? ?（5）

式中，即i指標下j地區(qū)數(shù)值占所有地區(qū)數(shù)值和的比值，pi即為i指標權(quán)重，i為從1到10某個指標，j總為總的縣區(qū)數(shù)目。

由于2010年的數(shù)據(jù)最全，能夠選擇更多指標與ANLI相關(guān)分析，因此以2010年作為基準。為進一步確定MPI與ANLI內(nèi)在關(guān)系，將四川省各縣區(qū)MPI與ANLI指數(shù)進行回歸模型構(gòu)建，由于2013年前前鋒區(qū)、恩陽區(qū)分別屬于廣安區(qū)和巴州區(qū)，而行政區(qū)劃數(shù)據(jù)最新版本包含前鋒區(qū)和恩陽區(qū)即提取出來ANLI包含兩區(qū)，因此模型構(gòu)建時剔除這兩個區(qū)，并將兩區(qū)ANLI歸到廣安區(qū)和巴州區(qū)。采用指數(shù)、線性、對數(shù)、二次及三次多項式等多種方式進行回歸擬合，經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)，三次多項式回歸擬合是最優(yōu)擬合模型。因此，采用三次多項式多維貧困回歸模型構(gòu)建并進行貧困識別。ANLI與MPI回歸曲線如圖3所示，同時對回歸模型進行評價，通過0.001顯著性檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量是286.135，一次、二次、三次及常量系數(shù)的t檢驗分別是13.616、-7.984、6.946、14.612，判定系數(shù)R2達到0.829，并進行Alpha可靠性統(tǒng)計，達0.113。

2.3? 模型精度檢驗

通過2010年數(shù)據(jù)建立的多維貧困回歸模型進行空間格局和時間演變維度上的區(qū)域MPI估算?；趶囊构鈹?shù)據(jù)提取的ANLI，估算2003—2013年四川省各縣區(qū)MPI，引入平均相對誤差概念進行模型精度驗證，如式（6）、式（7）所示：

RE=（MPIt-MPIu）/MPIu? （6）

ARE=∑|REi|/n? （7）

式中，MPIt指用模型估算出來的某縣區(qū)MPI值，MPIu指用統(tǒng)計數(shù)據(jù)算出來的某縣區(qū)MPI值，RE指相對誤差，而ARE是平均相對誤差，n是縣區(qū)數(shù)目。

由圖4可以看出，2010年的MPI精度最高，ARE為18.21%，精度最低是2003年，ARE是25.71%，且從整體誤差來看，與基準年距離越遠誤差增大，但總體平均誤差為22.63%。

除了對模型時間維度上進行估算的精確度進行了驗證，還選取了集中連片區(qū)中縣較多及2010年數(shù)據(jù)較全的重慶市做了空間上的精度評估，經(jīng)檢驗ARE為20.54%。由于運用DMSP-OLS數(shù)據(jù)進行貧困精度驗證的研究較少，因此加上對其他經(jīng)濟參數(shù)估算的研究進行間接精度比較。黃先梅[3]利用DMSP-OLS數(shù)據(jù)估算河南省MPI的ARE達21.89%，李峰等[25]基于DMSP-OLS數(shù)據(jù)對朝陽區(qū)GDP估算ARE達24.76%，李翔[26]基于DMSP-OLS和NPP-VIIRS數(shù)據(jù)估算2005—2015年居民收入普遍ARE大于30%，而Li等[27]利用未校正的NPP-VIIRS數(shù)據(jù)（分辨率更高）ARE達40.40%。因此，本研究多維貧困估算模型的平均相對誤差在可接受范圍內(nèi)，適用性較強，具有進一步研究的意義。

3? 結(jié)果與分析

3.1? 四川省各縣區(qū)多維貧困識別

由于政策制定、實施，常以行政單元進行精準扶貧、精準幫扶的實際需求，因此以縣為尺度單位進行多維貧困識別，以2010年為例，采用幾何間隔法對四川省各縣區(qū)MPI進行顏色分級，并借助已有文獻將四川省各縣區(qū)分為7個等級，分別是極貧困區(qū)、貧困區(qū)、弱勢區(qū)、一般區(qū)、優(yōu)勢區(qū)、富裕區(qū)和極富裕區(qū)[18]，繪制了2010年MPI指數(shù)空間分布圖，如圖5所示。其中識別出的極貧困區(qū)有28個，貧困區(qū)有32個。并從MPI指數(shù)分布圖中可以看出富裕區(qū)與極富裕區(qū)呈聚集分布，并且多在四川省區(qū)域內(nèi)的中心位置，諸如成都、德陽、綿陽等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū);而極貧困區(qū)與貧困區(qū)占地遼闊也是呈聚集性連片分布，少許分散，且多分布在四川省外圍邊際區(qū)，如阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和涼山彝族自治州，識別出的極貧困區(qū)與貧困區(qū)占四川省總縣區(qū)32%，且大都屬于國家劃定貧困縣，少許是多維貧困識別。因此，將極貧困區(qū)與貧困區(qū)兩個級別的縣區(qū)定義為多維貧困縣區(qū)，共60個多維貧困縣。

3.2? 識別結(jié)果評價與分析

同時對識別結(jié)果進行定性評價分析，與國家劃定的集中連片特困區(qū)中貧困縣（四川省總共有60個）相比，四川省分屬于秦巴山區(qū)、烏蒙山區(qū)、四省藏區(qū)中的貧困縣被識別為極貧困區(qū)的分別有1、3、24個，被識別為貧困區(qū)等級中分別有5、9、6個。除此，識別為貧困區(qū)等級中還有2個縣是國家劃定的國家級重點扶持貧困縣，還有11個縣區(qū)劃定為集中連片特困區(qū)中的貧困縣但未被識別為多維貧困縣（圖5）。其中，秦巴山區(qū)最多未被識別，7個縣被識別為弱勢區(qū)，2個縣被識別為一般區(qū)，烏蒙山區(qū)和四省藏區(qū)中分別有1、2個未被識別，沐川、瀘定、九寨溝屬于弱勢區(qū)，可見秦巴山區(qū)的集中連片貧困縣扶貧效果相對較好，向弱勢及更高等級轉(zhuǎn)變，而四省藏區(qū)中的貧困縣應(yīng)加強重視。同時，有9個縣區(qū)被識別為多維貧困但并未劃入國家重點扶貧縣，而這些縣區(qū)多位于四川省邊界地區(qū)或與貧困縣接壤，應(yīng)該引起政府警惕。被劃定為貧困縣多出于分地區(qū)、老少邊區(qū)等主觀原因?qū)е抡邇A斜，而多維貧困識別更加客觀看待貧困。但貧困是相對且持久性的，還需具有長期性戰(zhàn)略眼光，深入探究四川省各縣區(qū)內(nèi)部貧困時空演化機制。

3.3? 四川省各縣區(qū)多維貧困時間演化特征

對估算的2003—2013年四川省各縣區(qū)MPI進行總體時間演化評估，統(tǒng)計2003—2013年各等級包含縣區(qū)占總縣區(qū)比率，從微觀角度解構(gòu)四川省貧困情況的演變趨勢，如表2所示。并為深入探究四川省內(nèi)部貧困差異，消除MPI標準差量綱的影響，引入變異系數(shù)進行分析，如式（8）所示：

CVi=Si/Mi? （8）

式中，i表示年份，CVi表示某年變異系數(shù)，Si表示某年MPI標準差，Mi表示某年MPI平均值。

從統(tǒng)計數(shù)據(jù)縱向?qū)Ρ瓤煽?，極貧困區(qū)數(shù)量呈連年且近乎線性下降趨勢;貧困區(qū)呈波動但總體下降趨勢，2009—2011年間下降幅度最大;弱勢區(qū)呈波動上升趨勢，2005—2008出現(xiàn)短暫小幅度下降，2008年后繼續(xù)上升;一般區(qū)2003—2008年增長最快，至2009年保持不變隨后小幅下降又上升，呈螺旋式上升趨勢;優(yōu)勢區(qū)呈連續(xù)上升趨勢，且2009年后大幅上升;富裕區(qū)呈緩慢上升增長趨勢;而極富裕區(qū)常年保持不變，且占比極少。同時，由于將極貧困區(qū)與貧困區(qū)識別為多維貧困縣， 2003—2013年間多維貧困縣比例從46.45%下降到28.42%，貧困發(fā)生率降低了18.03個百分點。截至2013年，由開始的極貧困區(qū)與貧困區(qū)比例最大轉(zhuǎn)變?yōu)槿鮿輩^(qū)、一般區(qū)、優(yōu)勢區(qū)比例最大，體現(xiàn)了四川省內(nèi)部貧困在時間演變維度上的趨勢。除此之外，變異系數(shù)在2006—2009年小幅上升但總體呈下降趨勢，說明四川省內(nèi)部差距在逐漸減小，而2013年習主席提出“精準扶貧”概念，四川省內(nèi)部發(fā)展不平衡差距縮小可能會更加顯著。

3.4? 四川省多維貧困縣空間格局演變特征

除從時間維度上對四川省總體貧困情況進行評估，并對四川省多維貧困縣的空間格局演變趨勢作出分析。利用GIS技術(shù)強大空間分析能力，將四川省各縣區(qū)分為多維貧困縣與其他縣區(qū)，從而生成2003—2013年四川省多維貧困縣空間分布（部分年份如圖6所示）。

2003年，四川省大多縣區(qū)處于多維貧困，呈聚集性靠攏收縮包圍從內(nèi)地成都向外延伸呈環(huán)形分布經(jīng)濟較好地區(qū); 2013年，多維貧困縣大大減少，同時經(jīng)空間格局演變發(fā)現(xiàn)，在有關(guān)扶貧、脫貧政策下，由四川省經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)如成都、德陽、眉山等市向外逐漸脫貧，四川省東部區(qū)域顯現(xiàn)脫貧狀況良好，并且無返貧情況，然而四川省西部外圍縣區(qū)卻處于長期貧困，阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和涼山彝族自治州等多維貧困縣最多，并且集中連片大面積分布，這也從另一方面證實國家針對14個集中連片特困區(qū)制定精準扶貧戰(zhàn)略的科學(xué)性，同時在樂山、雅安、巴中、瀘州等市仍殘存多維貧困縣，貧困集聚性現(xiàn)象仍突出。

除此，利用式（9）計算四川省各縣區(qū)MPI增幅情況，并根據(jù)幾何間隔分為5個等級，分別是不明顯、低幅增長、中幅增長、中高幅增長和高幅增長[26]。

Δn=（ni2013-ni2003）/ni2003? ?（9）

式中，Δn是某個縣區(qū)的增幅值，ni2013是某個縣區(qū)2013年MPI值，ni2003是某個縣區(qū)2003年MPI值從四川省各縣區(qū)增幅情況來看（圖7），西部邊際片區(qū)增幅不明顯;低幅增長的縣區(qū)較分散，除平武、越西、甘洛等貧困縣外，還有武侯、溫江、錦江等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)也增長較慢;中幅增長中除經(jīng)濟狀況良好地區(qū)，也存在如鹽源、雷波、黑水等貧困縣;中高幅增長東部內(nèi)地較為集中;而高幅增長多是處于一般等級即貧困不突出縣區(qū)，同時還有儀隴、昭化等國家重點扶持縣，分布較分散?？傮w來看，處于極貧困區(qū)與極富裕區(qū)增長幅度都不太大，而處于中間或貧困情況稍良好縣區(qū)增幅較大，增幅不明顯地區(qū)有明顯集聚性。

因此，為具體研究四川省各縣區(qū)MPI指數(shù)空間相互關(guān)系及其空間分布集聚性，利用Getis-Ord Gi*指數(shù)能夠統(tǒng)計四川省各縣貧困的熱點分布情況以及貧困現(xiàn)象是否存在集聚效應(yīng)，如式（10）所示：

Gi*=∑jwijxj/∑jxj? ?（10）

式中，wij是要素i、j之間空間權(quán)重，xj是要素j屬性值即j縣區(qū)的MPI值。

用幾何間隔對指數(shù)分級進行熱點分析，分為熱點區(qū)、次熱點區(qū)、次冷點區(qū)、冷點區(qū)。熱點區(qū)表示Gi*指數(shù)高即MPI值極高的縣區(qū)在空間上集聚;次熱點區(qū)表示Gi*指數(shù)較高即MPI值較高的縣區(qū)空間上集聚;次冷點區(qū)表示Gi*較低并與次熱點區(qū)Gi*指數(shù)有一定差距即MPI值較低的縣區(qū)空間上集聚;冷點區(qū)表示Gi*指數(shù)低即MPI值極低的縣區(qū)空間上集聚現(xiàn)象，并制作2003年與2013年熱點分析空間分布圖進行對比（圖8）。

圖8a所示冷點區(qū)呈帶狀南北方向西側(cè)分布;熱點區(qū)呈環(huán)形狀內(nèi)地東側(cè)分布;次冷點區(qū)分散于冷點區(qū)與熱點區(qū)，占比較大;次熱點區(qū)零散幾個且緊靠熱點區(qū)東側(cè)外圍。圖8b與圖8a對比所示，熱點區(qū)仍集中于四川省內(nèi)地發(fā)達地區(qū)呈環(huán)形分布，并且有緩慢向東北方向擴展趨勢;冷點區(qū)占比逐漸增大，增長趨勢明顯，且向西北方向擴展，而隨時間演變?nèi)缧〗鹂h、滎經(jīng)縣、天全縣則仍零散分布于熱點與冷點區(qū)之間;次熱點區(qū)占比極少，且從東北方向轉(zhuǎn)移到西南方向，集聚性不明顯;次冷點區(qū)仍分布較散，四川省各方向都有一定比例，但同時也是各縣區(qū)之間集聚分布。從該冷點、熱點空間格局演化圖以及上述分析中可知，雖整體多維貧困縣在逐漸減少但冷點區(qū)與次冷點區(qū)的MPI差異逐漸減小，表現(xiàn)在冷點區(qū)逐漸蔓延到次冷點區(qū)，增勢較迅猛，而熱點區(qū)卻緩慢向外擴展，熱點區(qū)與冷點區(qū)逐漸呈東西方向抗衡之勢。這一現(xiàn)象顯現(xiàn)了東西地區(qū)之間空間上貧困分化，雖然整體多維貧困縣以及縣區(qū)之間總體內(nèi)部差距縮小，但西部邊際與東部環(huán)帶區(qū)域之間難以調(diào)和的差距卻日漸顯露，在扶貧形勢向好的情況下，除了大力扶貧貧困縣，同時要對東西地區(qū)發(fā)展出現(xiàn)的異化現(xiàn)象引起重視，避免空間上貧困分化日趨嚴重。

從上述空間演變結(jié)果來看，無論是多維貧困縣的變化、增幅情況還是熱點分析，值得最需關(guān)注的就是占地遼闊但資源缺乏、生存條件惡劣的阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和涼山彝族自治州（阿壩相對脫貧狀況較好部分縣區(qū)位于熱點區(qū)），它們在發(fā)展中處于優(yōu)勢剝奪、長期貧困狀態(tài)，同時還需關(guān)注極富裕區(qū)數(shù)量極少常年無時空變化動靜但資源集中經(jīng)濟發(fā)達，該結(jié)果對政策相關(guān)制定如何達到東部內(nèi)地向西部邊際貧富轉(zhuǎn)移提供前瞻依據(jù)與技術(shù)支持。

4? 結(jié)論

1）基于AHP及相關(guān)系數(shù)選取多維貧困指標，并從夜光數(shù)據(jù)中提取ANLI，與多維貧困指數(shù)構(gòu)建回歸模型，決定系數(shù)達到0.829，估算2003—2013年MPI，時間維度上總體的平均相對誤差達22.63%，達到較高精度。

2）運用幾何間隔法將各縣區(qū)MPI進行分級，并將極貧困區(qū)與貧困區(qū)定義為多維貧困縣，以2010年為基準，識別出60個多維貧困縣。將識別結(jié)果與四川省在14個集中連片貧困區(qū)中的貧困縣相比，識別出48個縣區(qū)，四省藏區(qū)中相對識別較多，同時還有9個縣區(qū)未被劃定貧困縣被識別為多維貧困縣。

3）將2003—2013年各等級包含縣區(qū)作出統(tǒng)計，多維貧困縣比例從46.45%下降到28.42%，貧困發(fā)生率降低了18.03個百分點;變異系數(shù)總體呈下降趨勢，四川省內(nèi)部貧困差距、發(fā)展不平衡在緩慢縮小。

4）從多維貧困縣2003—2013年空間分布演化圖中得到阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和涼山彝族自治州的大多縣區(qū)處于長期貧困狀態(tài);從四川省各縣區(qū)MPI增幅情況來看，處于極貧困與極富裕縣區(qū)增長幅度不太明顯，而處于中間或貧困情況稍良好縣區(qū)增幅較大;而在熱點分析中，從時空演變來看，逐漸熱點區(qū)與冷點區(qū)呈東西方向抗衡之勢。針對時空演變特征，在精準扶貧政策制定方面可考慮東部內(nèi)地向西部邊際貧富轉(zhuǎn)移。

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