中国县域生态贫困测度及动态演化分析

李一花，李佳

（山东大学经济学院，山东 济南 250100）

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》第十一篇明确提出推动绿色发展，促进人与自然和谐共生的时代命题。其中，提升生态系统质量和稳定性作为篇首进行强调。但不容忽视的是中国以重化工为主的产业结构、以煤为主的能源结构没有根本改变［1］，污染物排放过量［2-3］、资源环境承载力低［4］等问题严重困扰着生态系统质量的整体改善。在严峻的资源环境约束下，部分生态脆弱县极易形成生态贫困与经济贫困、社会贫困叠加的多重贫困［5］，进而对乡村振兴和县域可持续发展形成严峻挑战。李寻欢等［6］认为，生态贫困是地区资源环境要素耦合失调导致居民基本生产生活条件被剥夺而形成的特殊贫困，反映着地区生态环境的优劣和自然资源的多寡。新发展阶段，中国生态文明建设进入关键时期，全面把握和测度中国县域生态贫困现状，解析生态贫困的动态演化及成因，对推进生态文明建设、谱写美丽中国新篇章具有重要意义。

1 文献综述

学术界对资源环境和贫困的研究由来已久，早期研究认为环境和贫困是相互影响的，并形成了大量实证研究结果。如Cavendish［7］利用津巴布韦数据研究证实农户收入对资源环境有强依赖性。Jalan等［8］借助中国农村数据进行实证研究，发现生态资本不足会导致家庭陷入贫困陷阱。Khan［9］基于巴基斯坦数据研究发现，贫困是导致环境恶化的重要因素，且环境恶化对穷人的伤害更大。张大维［10］研究认为，灾害与贫困具有重合性，灾害、脆弱性、贫困等要素间具有继替性和循环性，脆弱性越大的地区越贫困。周蕾等［11］研究发现，地形条件对贫困县的空间分布有正向驱动作用。

在资源环境与贫困关联的总体研究基础上，学者们发现环境与贫困之间并非无交集，越来越多的学者认识到生态因素是地区贫困的重要维度，将生态因素加入到区域贫困的测度中非常必要。袁媛等［12］将自然维度引入到县域贫困的测度中，利用SOFM网络聚类法对河北省136个县的贫困状况进行了评估，结果发现测度结果与实际贫困县的分布非常吻合。王艳慧等［13］运用层次分析法和熵值法，综合评价了6个连片特困区的贫困程度，研究表明自然环境对贫困的作用正逐步增强。李寻欢等［6］以中国334个深度贫困县为研究对象，运用BP神经网络法研究发现，生态环境脆弱、地理位置偏远的县是深度贫困高发区。程希等［14］将人均耕地面积和粮食产量两个指标作为自然条件引入到武陵山区贫困测度中，发现自然环境维度对地区贫困的贡献程度最高。

随着生态环境维度的贫困研究引起重视，聚焦生态贫困的研究成果不断增多。韩跃民［15］、李寻欢等［6］对生态贫困的内涵进行了界定。龙先琼［16］在此基础上将生态贫困进一步划分为环境退化型、自然灾变型、能力脆弱型和行为后果型四种类型。陈南岳［17］从生态脆弱地区生存条件差、土地生产力低以及疾病增加的角度阐述了生态贫困的形成机理。祁毓等［18］在验证环境质量与经济增长互为因果关系基础上，借助OLG模型，考察了地区陷入环境—贫困陷阱的内在机理。需要指出的是，在生态贫困研究中，对生态贫困的测度是一个重点，代表性研究有：王留鑫等［19］从气候贫困、水贫困、地质贫困和生物贫困等四个维度，构建了生态贫困的测度指标体系。杨定等［5］则突出了地形起伏度、河网密度等因素在生态贫困测度中的重要性，并借助BP神经网络法，实证评估了藏北各县的生态贫困程度。

综合上述文献可以看出，目前对生态贫困的研究还处于起步阶段，尤其是对生态贫困的测度及其演化的研究还不够深入。归结起来，目前的研究存在以下问题：一是生态贫困的测度大多以海拔、地形、自然资源为主，忽视了对生态环境影响极其重要的生态负担因素。生态负担作为人类多方面活动产生的影响，以及环境自净能力的表征，是引发生态贫困的重要因素之一。因此，将“生态负担”引入生态贫困指标体系更能反映经济活动规模扩大化背景下的生态贫困实际。与此相关联，近年来为改善中国环境质量，环保指标开始纳入官员考核体系，尤其在重点生态功能区严格实施产业准入的背景下，必然导致环境脆弱地区面临“温饱”与“环保”的权衡，生态负担与居民收入的关联进一步凸显。二是现有生态贫困测度，大多借助“熵值法”“层次分析法”等方法，这类测度方法简单易操作，但只能衡量生态贫困的整体特征，难以体现生态贫困水平的细分维度和结构特点。三是由于数据限制，目前大多数研究仅对某地区或几个地区进行研究，而中国幅员辽阔，生态贫困类型众多，局部地区难以体现中国生态贫困的总体和多样化特征。同时，目前大多数研究主要是对生态贫困的时点测度，相对忽视了生态贫困的动态演化过程，这对客观认识中国的生态贫困现状和制定符合实际的治理政策不利。

基于以上分析，该研究以引入“生态负担”进行生态贫困测度为切入点，利用中国2002—2019年间1 730个县域数据，借助A-F方法和演化树分析，对中国县域生态贫困水平和结构进行全面测度和动态分析。相对于已有研究，该研究存在以下边际创新：①拓展了生态贫困的内涵。通过将污染物排放和环境自净能力为代表的“生态负担”引入生态贫困测度中，深化了对生态贫困的理论认识和现实刻画，更加贴合现阶段中国生态贫困的成因。②创新测度方法。将A-F多维贫困测度方法应用到生态贫困的测度上来，根据地理学定义和各行业规范，为每个维度划定生态贫困临界值，详尽测度中国生态贫困的水平和结构。③利用2002—2019年全国县域数据，深刻揭示中国生态贫困的动态演化规律。在研究时期的选择上，选取中国经济高速增长、资源和环境发生较大变化的2002—2019年，可以更好地反映生态贫困变化与经济发展和资源环境的关系；在研究样本的选择上，借助遥感数据和Arcgis软件，将生态贫困的研究范围覆盖到全国的县域，扩大了生态贫困研究范围；在演化分析方法方面，利用直观有效的演化树分析方法，将生态贫困水平、生态贫困演化类型和地域划分相结合，归纳了不同区域的生态贫困演化模式，并对其未来发展进行了预测，为分类推进生态文明建设和促进县域可持续发展提供参考。

2 生态贫困形成机理及测度指标方法

2.1 生态贫困形成机理

文章中所指的生态贫困是因地区生态资源供给不足而导致的贫困，既包括资源禀赋的缺失，也包括因人类活动对资源造成的破坏。由生态贫困的界定可知，资源禀赋的缺失是生态贫困内涵中重要的组成部分，但因人类活动形成的生态负担也对生态贫困有重要影响。那么，何为生态负担？文章将其定义为人类社会经济活动对生态环境形成的“拖累”，可以从以下两方面进行诠释：一方面，人类社会的多方面活动会产生生态负担，如生产生活中的污染物排放、环境承载力下降等等；另一方面，生态系统自身具有一定的净化恢复能力，会一定程度上减轻生态负担。将生态负担引入生态贫困的理解中更能反映经济活动规模扩大化背景下的生态贫困实际。

对于生态贫困的形成机理，可以从阿马蒂亚·森的贫困理论得到启示。森提出，贫困的根源在于获取收入的能力受到剥夺，以及发展机会的丧失。将该理论应用到生态贫困的研究中，则可将生态贫困的形成归因于生态资源不足导致的地区发展权和发展机会受限。根据生态贫困的内涵可知，生态脆弱地区往往面临着生态环境恶劣、自然资源供给不足、污染严重等困境，基于这些生态脆弱的表现形式，可将生态贫困的形成机理大致概括为地形地貌极端、自然资源匮乏和生态负担过重三种形成路径。

其一，对于地理位置偏远、地形地貌极端的生态脆弱地区而言，农业发展受限和“孤岛效应”是限制其发展的主要因素。一方面，这些地区面临高海拔，必然伴随着极端气候（高寒），极大限制了区域农作物的种植；若是陡坡地区或地形起伏较大的区域，则难以保持水土，不利于农作物生长，进而对经济社会发展和农户收入不利。另一方面，海拔高的区域往往交通和基础设施建设难度较高，社会环境相对封闭，容易形成地理上的孤岛而导致区域发展与全社会脱节，进而制约居民生产生活。

其二，对于自然资源不足的生态脆弱地区而言，第一产业所需的原材料缺失是制约其发展的主要原因。由于耕地、林地、水源等不同程度的贫乏，会极大提高第一产业的发展成本，使得地区经济基础越发薄弱。此外，基于环境—贫困陷阱理论，经济基础越薄弱的地区，其经济的起步越依赖于对本地资源的开发，由于经济发展的主客观条件较差，其资源开发过程中不会设置相应的环境门槛，最终导致以牺牲资源环境为代价获得经济的发展，这些环境代价会进一步通过对健康、教育等人力资本要素的损害形成对经济发展的拖累，经济发展放缓又会反过来迫使生产扩张，加重对自然资源的掠夺，使地区陷入“掠夺-发展-掠夺”的恶性循环。

其三，对于生态负担重的生态脆弱地区而言，生态负担对经济社会所形成的拖累是导致发展受限的主要原因。地区生态负担过重必然面临污染排放过量和生态恢复能力差的弊端，当污染物排放超过了生态系统的自我恢复水平，则会导致生态环境遭到破坏，加剧生态脆弱性。生态环境的破坏将直接影响居民健康水平和生活质量，降低劳动生产率和人力资本积累，进而拖累经济社会发展，导致地区发展权受限，加剧贫困。同理，根据环境-贫困陷阱理论，发展被抑制的同时，地区会加速工业化进程和污染的排放，进而导致区域发展陷入“污染-发展-污染”的恶性循环。

2.2 生态贫困指标体系构建

基于生态贫困的形成机理，选定“生态负担”“地形地貌”和“自然资源”三个维度构建生态贫困测度指标体系。首先，生态贫困指标体系的核心是对生态负担的衡量。根据生态负担的内涵和数据的可得性，将生态负担分为“负面”和“正面”两个层面、三个指标。负面指标有两个，一是PM2.5浓度，用来衡量区域空气质量状况。二是人均CO2排放量，CO2是造成“温室效应”的主要因素之一，CO2排放量过大将对区域生态环境造成不利影响。三是正面指标，采用“陆地生态系统净化环境价值”反映，表示不同区域的生态自净能力，指标值越高代表区域生态环境的自净能力越强。其次，生态贫困的基础指标选择，从生态环境与经济社会发展的关系出发，将生态贫困的基础指标分为“地形地貌”和“自然资源”两大维度。地形地貌维度包括区域海拔、坡度、地形起伏度三个具体指标；自然资源维度选择农田生产潜力、平均降水量、植被指数和河网密度表示。

文章研究对象涵盖全国30个省份的1 730个县，限于数据可得性等原因，研究未涉及西藏、香港、澳门和台湾地区。指标体系中坡度、海拔、地形起伏度数据使用30 m分辨率DEM数据，运用Arcgis10.8软件基于县级数据点提取后求均值得到。地形起伏度计算方法参考封志明等［20］，30 m分辨率DEM数据来源于地理空间数据云。2000年和2010年中国农田生产潜力数据集、2002—2019年NDVI 250 m分辨率栅格数据集、基于DEM提取的中国主要河流分布数据集、中国陆地生态系统净化环境价值空间分布数据集均来源于中国科学院资源环境科学数据中心，并利用Arcgis10.8软件基于县级数据点提取后求均值得到。2002—2019年降水量数据依据国家气象科学数据共享服务平台——中国地面气候资料日值数据集整理得到。2002—2017年各县CO2排放总量数据来源于中国碳核算数据库，2018—2019年各县CO2排放数据使用线差法推算得到。2002—2019年各县PM2.5平均浓度数据来源于华盛顿大学大气成分分析组。对各指标值的描述见表1。

表1 各变量描述性统计表

2.3 生态贫困测度方法

对生态贫困的测度包括水平测度、结构测度以及动态演化测度。

2.3.1 生态贫困水平的测度方法

该研究使用A-F方法测度县域生态贫困水平。该方法由Alkire等［21］提出，最早被应用于衡量微观个体的多维贫困。将A-F方法应用到县域生态贫困的测度中，有利于从多维度刻画县域生态贫困成因和生态贫困结构。使用A-F方法测度生态贫困有以下几个步骤：首先，设定生态贫困的维度和指标体系；其次，设定生态贫困的指标临界值；最后，对生态贫困进行测度与判定。由于上文已对生态贫困的维度和指标体系进行了构建，此处主要分析后两个步骤的内容。

（1）指标的临界值确定。指标的临界值确定有两种类型，一类是有确切标准的指标，如海拔、坡度、PM2.5浓度等，以上指标均有地理学标准、行业标准或政策文件对其进行划分，其临界值的界定也较为明确。另一类是没有具体依据、难以进行统一界定的指标，如地形起伏度等，借鉴相对贫困的理念，取同一时点上各指标中位数的40%作为该指标的临界值。临界值的界定和依据见表2。

表2 各指标临界值界定

（2）生态贫困的识别与判定。A-F生态贫困指数MPI的计算公式为：

其中：n表示个体数量，1/d表示其权重，采取维度等权重法，各维度权重赋值均为1/3；ci(b)表示维度贫困线为b时ci的取值，若该维度贫困则取值为1，反之取值为0。不难发现，公式（1）中，ci(b)/d表示每个个体的剥夺分值，而总体的多维贫困指数MPI则为每个个体剥夺分值相加的均值。为保证生态贫困类型的多样性，参考杨帆等［22］文章中的多维贫困截断点的定义方式，将剥夺分值大于0.2的定义为生态贫困。根据多维贫困剥夺分值，将生态贫困进一步细分为5个等级（表3）。

表3 生态贫困程度及其判断标准

2.3.2 生态贫困结构的测度方法

县域生态贫困的形成是多种因素共同作用的结果，而县域生态贫困结构又取决于各维度因素对生态贫困的影响程度。为了找出造成生态贫困的主要原因，文章使用生态贫困贡献度Gjt来检验第j个维度对t时刻综合剥夺分值的贡献大小。

其中：pijt为第t年j维度的剥夺分值，PI为第t年个体总剥夺分值。按照各维度生态贫困贡献排名的大小，可以将县域生态贫困划分为以下5种不同类型：①地貌贫困型：该类型为地形地貌维度对个体的生态贫困贡献度最高；②资源贫困型：该类型为自然资源维度对个体的生态贫困贡献度最高；③负担贫困型：该类型为生态负担维度对个体的生态贫困贡献度最高；④地貌-负担贫困型：该类型为地形地貌维度和生态负担维度对个体的生态贫困贡献度相当，且二者均高于自然资源维度；⑤地貌-资源贫困型：该类型为地形地貌维度和自然资源维度对个体的生态贫困贡献度相当，且二者均高于生态负担维度。

2.3.3 生态贫困动态演化的测度方法

将县域生态贫困水平与生态贫困发展速度相结合，并基于所处区域的不同，测度生态贫困的动态演化轨迹。其中生态贫困的发展速度计算方式如下：

式中：pit和pit+1分别表示基准年t的生态贫困剥夺分值和目标年t+1的生态贫困剥夺分值。根据基年（2002年、2007年、2011年）区域剥夺分值和发展速度的不同，可以进一步将生态贫困的动态演化类型划分为5类：快速加剧型、缓慢加剧型、恢复型、衰退型和稳定型，见表4。

表4 生态贫困动态演化类型表

3 县域生态贫困测度结果及分析

3.1 县域生态贫困水平

将2002—2019年中国生态贫困指数变化及各维度的贡献度变化绘制在图1中，由于所使用的地形地貌维度数据在2002—2019年间相同，因此地形地貌维度的贫困指数不存在变化，故未在图中描述地形地貌维度贫困指数的变化。如图1所示，从生态贫困指数变化情况来看，中国生态贫困经历了先加剧后减缓的过程，其中，2002—2011年呈现出明显的加剧趋势，生态贫困指数（MPI）从2002年的0.309上升至2011年的0.380；此后MPI迅速下降，到2019年MPI已降至0.338，生态负担维度贫困指数变化情况与生态贫困总指数高度相似，变化期间的极值点分别出现在2002年、2007年、2011年、2019年，这一情况与MPI完全一致。反观自然资源维度贫困指数，在2002—2019年间变化不太显著，最大值出现在2002年，为0.078，最小值出现在2018年，为0.070，这与MPI变化趋势存在明显不同。

图1 2002—2019年中国县域生态贫困指数及各维度的贡献度

从生态贫困指数贡献度来看，生态负担维度的贡献度最高，且始终高于40%，其次是地形地貌维度，其贡献度区间为30%～36%。贡献度最小的是自然资源维度，其贡献度区间为20%～25%。上述分析进一步表明，生态负担对中国县域生态贫困具有重要影响，这意味着生态负担的测度对生态贫困的整体衡量是必不可少的，将生态负担维度引入中国县域生态贫困的测度十分有必要。

从生态贫困县的数量变化来看，2002—2011年，华中、华东和华南地区大部分轻度生态贫困县恶化为中度生态贫困县。2011年后，华中和华南地区部分中度生态贫困县恢复为轻度生态贫困县。从重度和极度生态贫困县情况来看，2002年，重度生态贫困县为63个，极度生态贫困县有8个，2011年重度生态贫困县高达104个，极度生态贫困县达19个；2019年，重度生态贫困县下降至58个，但极度生态贫困县数量仍高达18个。从非生态贫困县的数量变化来看，2002年非生态贫困县达314个，主要分布在东北、华中和华南地区，这些地区林地和水资源丰富，农田生产潜力大，加之其大多处于平原地区，地形平坦且生态良好，最终成为非生态贫困地区。此后非生态贫困县持续降低，至2011年有101个，数量不足2002年的三分之一，2011年后非生态贫困县开始增加，至2019年已恢复至174个，其中华南和华中地区非生态贫困县恢复数量较多。作者认为，生态贫困的变化可能与生态负担的变化有关，2002—2011年是中国工业化发展加速和环境污染严重时期，生态负担显著增加导致县域生态状况恶化，非生态贫困县减少而生态贫困县增加；2011年后，随着环境治理力度的加大，生态负担有所降低，县域生态状况逐渐改善，不同类型生态贫困县呈现出相反的变化。

从全国生态贫困的空间分布来看，中国生态贫困的地区差异显著。西部地区以重度和极度生态贫困为主，特别是新疆地区，是绝大部分极度生态贫困县的分布地区。东部地区以轻度和中度生态贫困为主，且绝大部分非生态贫困县也集中分布在这里，这一格局在时间维度上未发生显著变化，究其原因，可能与地形地貌和自然资源分布有关。西部地区是高原、山地的集中分布地，森林覆盖率低、农田生产潜力小，自然资源相对匮乏，因此以极度和重度生态贫困县为主。东部地区多为平原、森林资源、水资源丰富，农田生产潜力大，因此非生态贫困县和轻度生态贫困县集中分布在这一区域。

3.2 县域生态贫困结构

图2描绘了2002—2019年不同类型生态贫困县的数量变化情况。其中，地貌-资源贫困型生态贫困县只有乌恰县，其数量始终为1，故而未在图2中进行描绘。由图2可知，2002—2004年间中国生态贫困主要类型是地貌贫困型。2004年后，随着中国工业污染的加重和生态负担的提高，负担贫困型县域开始剧增，2013年负担贫困型县达到789个，为历年来最大值；与此同时地貌-负担贫困型贫困县也开始增多，于2012年达到历年最大值378个。2014年后，随着中国对污染排放的控制和生态环境的改善，负担贫困型县的数量开始下降，2019年负担贫困型县已降至710个，但仍为我国生态贫困类型中最多的一类。

图2 2002—2019年生态贫困类型变化图

从各类型生态贫困县的空间变化来看，其地理分布在不同年份间变化不大。其中，地貌贫困型集中分布在中国西南、华中和华南地区，代表性省份有云南、贵州、四川等，这些地区具有高原山地居多，且地面起伏大的特点，地形地貌的复杂性导致了区域交通发展和基础设施建设难度大，阻碍了经济社会发展，最终成为了地貌贫困型的典型代表地区。资源贫困型主要分布在西北地区，表现为耕地、水源、森林等资源的不足，不利于第一产业的发展，形成了资源贫困型的生态贫困。负担贫困型主要分布在华北地区和华东地区的北部，这些地区工业发展程度高，高污染、高能耗企业集聚，导致地区污染物排放过量，影响了居民健康，进一步拖累了经济社会发展，形成了负担贫困型的生态贫困。地貌-负担贫困型和地貌-资源贫困型两个类型是由两种不同因素导致的生态贫困，其中地貌-负担贫困型生态贫困县数量相对较多，2002年地貌-负担贫困型生态贫困县主要分布在中国东北地区，这些县兼具地形地貌极端和生态负担过重的特点，以地势高、污染严重为主要表现形式。2011年后，陕西、湖南、广西等地区部分县域演化为地貌-负担贫困型。地貌-资源贫困型贫困的代表县较少，只有新疆西部的乌恰县这一代表县域，其特点是地势高、地形起伏大，同时也面临着农田生产潜力不足等问题。

3.3 县域生态贫困动态演化

由于中国县域生态贫困分布具有较强的地域特点，因此有必要观察不同地域生态贫困水平的发展演化趋势，文章采用演化树进行分析。演化树原本是生物学家对各类生物间亲缘关系的分析工具，后来演化树被广泛应用于区域经济学的研究中［23-25］。以2002年、2007年、2011年和2019年4个主要年份为截断点，分别测算2002—2007年、2007—2011年以及2011—2019年的生态贫困发展速度，结合基年剥夺分值，将生态贫困的演化划分为不同类型，见表4。继而借鉴演化树的原理，将各地区生态贫困的发展演化描绘出来，如图3所示。由于所使用的县域数据样本量较为庞大，无法在演化树上进行直观体现，因此将县域数据加总平均到省级。图3中树的分支代表所处地区的不同：其中类型Ⅰ为东部地区，类型Ⅱ为中部地区，类型Ⅲ为西部地区。分支上的“叶片”代表不同省份，用省份简称表示；叶片上的3位数字分别代表2002—2007年、2007—2011年以及2011—2019年的生态贫困演化类型代码，见表4。

图3 中国县域生态贫困发展演化树

借助演化树可以得到中国不同区域生态贫困的动态演化趋势：①东部地区绝大多数省份在2002—2007年、2007—2011年间生态贫困持续加剧，2011年后随着中国污染治理和生态恢复的进行，东部地区大部分省份生态贫困开始减缓，但海南、江苏、辽宁三省仍然呈现加剧的态势。分析发现，海南省和辽宁省生态贫困加剧的主要原因是生态负担的增加，这可能与两省产业结构不合理，高污染、高能耗企业过多有关；江苏省生态贫困加剧的主要原因可能与自然资源退化有关，如植被指数降低。②中部地区生态贫困演化与东部类似，大部分省份在2002—2007年、2007—2011年间呈现出生态贫困加剧趋势，其中安徽、河南两省生态贫困持续快速加剧。2011年后，大部分省份生态贫困开始减缓，但河南、黑龙江两省仍在加剧，这与两省生态负担加重有关。③从西部地区生态贫困演化趋势看，2002—2007年间甘肃青海两省生态贫困呈现减缓趋势，但2007—2011年却开始衰退，特别是甘肃省，衰退速度超过了10%。除此之外，西部其他省份生态贫困在2002—2007年、2007—2011年间均呈现加剧趋势。2011年后，除新疆外其余省份生态贫困开始减缓，而新疆地区由于农田生产潜力的不足导致自然资源退化，生态贫困加剧。综合东、中、西部整体情况看，中国大部分地区在2011年后生态贫困开始减缓，但部分省份仍在加剧，且不同地区生态贫困加剧的原因也各不相同，因此，因地制宜改善环境、恢复生态，有针对性地制定区域绿色发展策略是减缓生态贫困的重要路径。

基于演化树方法，可以对各地区生态贫困进行预测，结果如图4所示。其中横轴代表对各区域生态贫困演化速度的预测，越往右侧表示生态贫困演化速度越快；纵轴则是表示对生态贫困水平的演化预测，越往上表示未来生态环境会越好。由横、纵坐标轴的定义可知，象限分析图越往右下角表示生态贫困加剧速度越快，而右上角则表示生态贫困持续减缓。左上和左下两个区域分别表示生态贫困缓慢减缓和缓慢加剧。根据横、纵坐标，将样本地区的生态贫困预测分为四个模式：优势维持区、优化发展区、强化治理区以及灵活应对区。优势维持区表示在演化发展过程中生态贫困状况良好或两个时期持续好转，未来生态发展趋势较好。优化发展区表现为生态贫困先变坏后转好，但是鉴于其生态贫困水平较高，导致未来发展具有不确定性，仍需要进一步优化发展。强化治理区的特点是生态贫困持续加剧，多表现为生态负担的增加或自然资源的退化，应强化治理，防止生态环境进一步恶化。灵活应对区主要是由于地形地貌因素导致的生态贫困，难以通过短期内的治理进行缓解，只能在未来发展中进行灵活应对。

图4 中国县域生态贫困预测图

4 结论与政策建议

随着脱贫攻坚战获得全面胜利和“高质量发展”目标的提出，全面把握中国生态贫困现状，揭示生态贫困的时空演变机理，对巩固资源环境薄弱地区的脱贫攻坚成果，缓解相对贫困有重要意义。该研究基于生态贫困内涵和形成机理，提出一个综合生态负担、地形地貌和自然资源三维度的生态贫困测度指标体系，利用A-F多维贫困测度方法，全面测度了2002—2019年全国1 730个县域的生态贫困水平和生态贫困结构；在此基础上，利用演化树将生态贫困水平、生态贫困发展演化模式与地域划分综合进行讨论，梳理了生态贫困的时空演化路径，并得出以下结论。

（1）从时间上看，中国生态贫困经历了先加剧后减缓的过程，与生态负担的变化有较强的正相关性；从空间分布上来看，西部地区以重度和极度生态贫困为主，东部地区以轻度和中度生态贫困为主，且绝大部分非生态贫困县也集中分布在东部。这可能与西部是高原、山地的集中分布地，自然资源相对匮乏；而东部地区多为平原，自然资源丰富、农田生产潜力大有关。

（2）从生态贫困结构来看，中国主要生态贫困类型为负担贫困型和地貌贫困型。随着中国工业化发展，负担贫困型逐渐增多，主要分布在华北地区和华东地区的北部，这与这些地区高能耗、高污染企业多有较强相关性；而地貌贫困型集中分布在中国西南、华中和华南地区，这些地区具有高原山地多、地面起伏大等特点。

（3）借助演化树分析发现，中国大部分地区在2011年后生态贫困开始减缓，但部分省份仍在持续加剧，且不同地区生态贫困加剧的原因也各不相同。基于演化树分析结果，将全国30个省生态贫困的未来演化方向归纳为优势维持区、优化发展区、强化治理区以及灵活应对区四种模式。

根据研究结论，提出以下几点政策建议：①守住自然生态安全边界，强化生态保护和修复监管制度。要缓解生态贫困，促进生态文明建设，守住自然生态安全边界是基础。但目前中国生态安全依然面临诸多挑战，要守住自然生态安全边界，宏观上要加强顶层设计，完善并落实国土空间规划，制定生态环境综合性、系统性管理方案；微观上既要优化生态环境管理跨部门协作机制，也要加强打击生态环境损害行为，依法依规追究赔偿责任，为守住自然生态安全边界提供有力保障。②健全生态保护补偿机制和市场激励制度。健全生态保护补偿机制首先要加大生态补偿力度，提高生态转移支付规模，加强对高生态贫困地区支持力度。同时建立差异化补偿机制，引入生态保护红线作为相关转移支付分配因素，根据区域生态贫困水平划定差异性红线，加大对生态保护红线覆盖比例较高地区支持力度。健全市场激励制度则要利用市场机制缓解县域生态负担，改变传统的“大量生产、大量消耗、大量排放”的生产模式，推动经济绿色发展。③对于不同生态贫困区域制定差异化缓解方案：如强化治理区应在完善排污市场机制的基础上，大力宣传生态文明建设的重要性，提高群众生态意识，激发全社会参与生态保护的积极性；灵活应对区则应依据海拔、地形等地貌特点优化居民点结构，建设重点村和特色村，积极应对生态贫困。