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乡村振兴发展战略的提出为中国农村发展提供了巨大的发展机遇，中国农村受自然资源禀赋、社会经济发展水平等地域性差异影响，呈现发展的不均衡性，出现农村贫困问题.消除农村贫困，提高人民生活水平，促进社会和谐和稳定，已经成为各国经济社会发展的核心目标和战略要求[1].从上世纪80年代以来，中国农村的扶贫开发工作取得了历史性的成就.经过近30年的农村扶贫开发，当今中国农村贫困已由从前的“面上”贫困转变为“点上”的贫困，扶贫政策需要根据区域实际做出相应的调整[2]. 2013年，中国政府创造性地提出了精准扶贫、精准脱贫战略[3-4]，这标志着中国农村扶贫开发进入了全新的阶段，扶贫工作机制已经由“大水漫灌”过渡为“定点滴灌”，扶贫区域从瞄准较大尺度区域向瞄准微观尺度区域转变[2].新时代农村扶贫开发工作以贫困村的“整村推进”为基本工作方案，同时将行政村作为国家精准扶贫战略实施的最小空间单元，从地理学视角研究贫困村的空间分布的格局特征，以便更好展现区域贫困的真实地理分布情况，对于农村扶贫开发政策的制定、整合各方扶贫资源、统筹区域协调发展具有重要理论和现实意义.
目前国内外众多学者对区域贫困的研究具有多元的特点，内容包括区域贫困测度评估和空间模拟[5-8]、农村贫困的空间分异特征和致贫机制[9-12]、农村贫困地理识别及类型划分[13-15]等.研究尺度上，大多以宏观尺度(省域、县域)展开研究，而对微观尺度(镇域、村域)研究相对较少，不足以精准揭示农村贫困问题的本质和发展的不平衡性[16].研究区域上，国内研究热点多集中在全国区域[10, 13]、东北地区[17]、中原地区[11]、华北地区[15]等，对西南地区的研究相对较少.鉴于此，本研究在归纳总结前人研究成果基础上，以集“大城市、大农村、大山区、大库区”为一体的重庆市为例，以重庆市1 919个市级贫困村为研究对象，基于GIS平台和计量地理学的方法理论对重庆市贫困村空间分布格局特征进行探讨，以期为重庆市扶贫开发政策的制定提供参考和建议，丰富贫困地理研究的理论成果.
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重庆市位于长江上游，介于东经105°11′-110°11′、北纬28°10′-32°13′之间，地处川东平行岭谷区.东接湖北、湖南，南连贵州，西邻四川，北靠陕西；辖区东西跨度470 km，南北宽跨度450 km，幅员面积8.24万km2.截止2016年，重庆市下辖38个区县，户籍人口3 375.2万人，常住人口2 991.4万人，非农人口1 783.01万人，城镇化率59.6%，地区生产总值14 265.40亿元.重庆市是户籍制度改革先行区和统筹城乡综合配套改革试验区，城乡之间、区域之间经济社会发展差距巨大. 2014年，全市共有1 919个市级贫困村，31个扶贫任务区县，14个国家级贫困区县，4个市级贫困区县，2个集中连片特困地区，建档立卡贫困人口165.9万人，脱贫攻坚任务较为艰巨.
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本研究选取重庆市1 919个市级贫困村为样本，样本名单来源于重庆市扶贫开发办公室；根据重庆市各级行政区划矢量数据，借助ArcGIS10.3获取重庆市级贫困村、乡镇、区县的地理坐标信息；行政区划数据来源于重庆市国土资源与房屋管理局，重庆市25 m分辨率DEM来源于重庆市地理信息中心.根据研究需要，运用ArcGIS10.3建立重庆市贫困村空间属性数据库.
1.1. 研究区概况
1.2. 数据来源与处理
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基于重庆市1 919个市级贫困村点数据，运用ArcGIS10.3空间数据分析模块的平均最邻近指数(ANN)、核密度估算(KDE)、空间自相关(ESDA)等探索重庆市贫困村空间分布特征.
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通过计算贫困村的中心与其最邻近贫困村中心点之间的平均距离与假设随机分布的期望平均距离的比值来判断贫困村的分布模式[18].其公式为：
式中：L0为每个贫困村中心点与其相邻近贫困村中心点的观测平均值；Le为假设随机模式下贫困村中心点的期望平均距离；n为贫困村总数；l为距离；S为研究区面积.当ANN＜1时，为聚集分布模式；当ANN=1时，为随机分布模式；当ANN＞1时，为均匀分布模式[19].
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核密度估算是一种用于估计概率密度函数的非参数方法，是通过对研究区域中的要素点进行圆形区域搜索，对落入搜索区域的点根据其距离搜索中心点的距离远近赋予不同的权重，构建这些要素点的峰值和核创建的连续表面[20].其表达式为：
式中：k为核函数；h为带宽或平滑参数；n为观测数值；(x-xi)为估计点(x，y)到第i个观测位置的距离.
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空间自相关分析通过测度观测值与其空间邻接单元观测值的空间关联度，来判断研究对象是否存空间集聚特征，揭示研究对象的区域空间关联和空间差异特征.
为描述重庆市贫困村比率的全局空间关联格局特征，本研究采用Global Moran’s I指数[21]，其表达式为：
式中：I为全局Moran指数；n为研究样本数；xi，xj为空间位置i，j的观测值；x为研究样本观测值的平均值；wij为空间位置i，j的空间权重矩阵.
采用Local Moran’s I指数测度某一空间单元与周围邻近单元的局部空间关联程度[22]，其表达式为：
式中：Ii为空间位置i的局部Moran值，其他变量的含义与公式(3)相同.
2.1. 平均最邻近指数(ANN)
2.2. 核密度估算(KDE)
2.3. 空间关联格局(ESDA)
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重庆市共有1 919个市级贫困村，占全市行政村比例的22.89%.全市贫困村面积为21 432.46 km2，占全市土地总面积的26.02%，分布在31个区县，贫困区域面积广(表 1，图 1).由表 1可以看出，重庆市贫困村空间分布具有显著的区域性差异，在贫困村数量分布上，贫困村数量超过100个的区县有8个，分别是渝东北的巫溪县、云阳县、开州区、万州区、奉节县、巫山县，渝东南的彭水县、酉阳县，其中巫溪县分布最多，达150个；贫困村数量分布较少的区县主要集中在渝西地区和主城区，其中主城区除巴南区、北碚区外，无贫困村分布.在贫困村数量占比上，贫困村数量占比超过30%的区县有14个，其中巫溪县贫困村占比最高，达50.34%.在贫困村面积占比上，全市贫困村面积占比超过30%的区县有13个，其中酉阳县贫困村面积占比最高，达48.76%.
重庆市贫困村表现出向渝东北、渝东南区县聚集的特征，这2个地区地处秦巴山区和武陵山区，地形以山地为主，属于典型的中深切割中山地形，区域地形起伏度较大，立体地貌明显，地势起伏大，同时喀斯特地貌分布广泛，生态环境较为脆弱，自然灾害发生较为频繁.该区域内自然资源丰富，但人均耕地面积少，农业发展动力不足，加上道路崎岖，交通闭塞，医疗卫生与教育事业较其他区县落后.除此之外，渝东北部分区县三峡移民开发加剧了区域人地矛盾.渝东南部分区县地处民族地区，受民族差异和发展历史的影响，经济社会发展较为滞后.因此，重庆市贫困村在这2个区域内数量分布较多、占比高、覆盖面积广泛.主城区及渝西地区相对渝东北、渝东南地区地理区位条件较好，地势较平坦，农业产业结构多样化，农民增收渠道较多，加上交通通达度高，医疗教育事业发达，贫困村分布较少.
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重庆市共有31个扶贫任务区县，扶贫开发重点区县18个，其中国家级贫困区县14个，市级贫困县4个.由表 2可知，不同的区县类型，贫困村的分布具有明显的差异.国家级贫困区县贫困村数量占比、面积占比远高于市级贫困区县、非贫困区县.贫困村表现出向国家级贫困区县聚集的特征，说明重庆市国家级贫困区县脱贫攻坚形势依然较为严峻，在今后的扶贫、减贫工作中应以国家级贫困区县为重点.市级贫困区县贫困村比例为19.79%，贫困村面积达18.66%，相对于国家级贫困区县，贫困程度相对较轻，但仍有不小的减贫压力.非贫困区县贫困村比例为4.09%，贫困村面积为5.44%，贫困现象不普遍.
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重庆市集“大库区、大山区以及民族地区”于一体，由表 3可以看出，库区区县、少数民族自治区县、集中连片特困地区区县贫困村数量占比、面积占比均高于重庆市平均水平，说明重庆市贫困村呈现出向库区、少数民族地区、集中连片特困地区集聚的特征，在今后的扶贫开发工作中，上述地区应作为精准帮扶的重点区域.
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本研究通过引入平均最邻近指数(ANN)、核密度估算(KDE)、空间自相关(ESDA)等方法，从贫困村空间分布的均匀程度、空间分布密度、空间关联格局3个方面来揭示重庆市1 919个市级贫困村的空间分布特征.
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利用ArcGIS10.3的Feature to point工具将贫困村抽象为点，再利用Spatial Statistics Tools工具中的Average Nearest Neighbor分别计算重庆市各区县以及各区域贫困村的理论最邻近距离、实际最邻近距离，再根据公式(1)计算最邻近指数(表 4).
计算结果显示，重庆市贫困村最近邻指数为1.07，表明重庆市贫困村整体上呈现均匀分布的空间分布特征.经检验得Z值为5.53，p值小于0.01，置信水平为99%，表明重庆市贫困村的均匀模式为随机产生的可能性只有1%或者更小.分区县看，北碚区、江津区、合川区、璧山区、荣昌区5个区县贫困村呈集聚分布模式，但p值均大于0.05，不能通过显著性检验，说明这5个区县的贫困村具有一定的聚集特征，但整体分布比较均匀；铜梁区、巴南区、大足区、垫江县、长寿区、綦江区、南川区、潼南区、黔江区、忠县、武隆区、秀山县、石柱县、城口县、丰都县、彭水县、巫山县、酉阳县、开州区、奉节县、万州区、云阳县、巫溪县、永川区、梁平区、涪陵区呈均匀分布模式，检验发现，永川区、梁平区、涪陵区、铜梁区、綦江区、垫江县、大足区、巴南区等区县的p值大于0.05，不能拒绝零假设，说明这些区县贫困虽呈均匀分布模式，但具有一定的随机性.综上可知，渝西地区、主城区贫困村分布数量较少的地区，贫困村有一定的集聚趋势，但整体分布较为均匀；而渝东南、渝东北地区贫困村分布数量较多的地区，虽然呈均匀分布特征，但部分区县贫困村分布具有一定随机性.
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本研究利用空间自相关方法测度各区县贫困村比率与其邻接区县贫困村比率的空间依赖性，通过Geoda软件计算得到重庆市县域贫困村比率的全局莫兰指数为0.866(图 2)，Z值为7.81.经检验得，p＜0.01，置信水平为99%.研究表明，重庆市38个区县单元的贫困村比率在全局空间上表现出显著地空间正相关性，即重庆市贫困村比率较高的区县在地理空间上显著聚集.
为进一步反映重庆市县域贫困村比率的局部空间差异性，本研究采用局部空间自相关方法进行分析，基于ArcGIS10.3，绘制重庆市县域贫困村比率LISA聚集图(图 3).分析发现，贫困村比率高—高型集聚区有2个，一个是渝东北的开州区、城口县、巫溪县、巫山县、云阳县、奉节县，另一个是渝东南的彭水县、黔江区、酉阳县；低—低型集聚区主要分布在主城9区及主城西部的合川区、铜梁区、永川区、江津区.无高—低型、低—高型集聚区分布.整体上看，重庆市县域贫困村比率高—高集聚区均为国家级贫困县，同时处于集中连片特困地区，说明这些区县的贫困村比率受相邻区县的贫困村比率的正向影响，区域贫困的“孤岛效应”较为显著.因此，在今后的扶贫工作中应将这些区域作为精准帮扶的重点.
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本研究采用各区县贫困村比率分级制图和核密度估算(KDE)来揭示重庆市1 919个市级贫困村的空间分布密度特征.本研究基于ArcGIS平台，采用等间距分级法将重庆市各区县贫困村比率划分为5个等级(图 4)，由图 4可以看出，重庆市县域贫困村比率具有明显的区域性差异，呈现出东北、东南高，中西部低的空间分布特征；为进一步探寻重庆市贫困村空间集聚的热点区域，本研究对重庆市1 919个贫困村进行了核密度估算，计算结果如图 5所示.对图 5分析发现，重庆市贫困村空间分布热点区呈现“大分散，小集中”的空间格局，具体表现为一个核心热点区，多个条、环带状热点区.核心热点区地处渝东北巫溪县、巫山县、奉节县3县行政交界处，该区域地处大巴山区腹心，地势起伏大，地质灾害频繁，农业生产不稳定性大；同时该区域地处三峡库区，贫困人口较多，人地关系较为紧张，从而导致自然与社会经济的双重贫困，是重庆市扶贫开发任务最重的区域.条、环带状热点区空间分布与区县行政区边界有较高的空间吻合性，渝东北地区贫困村热点区围绕区县城市呈环带状分布，形成以区县城市为中心的低密度“孤岛”；渝东南地区贫困村热点区主要呈条带状分布于区县行政边界交界处.说明了渝东北、渝东南地区贫困村多集中在区县边缘地区，这些区域距离区县城市较远，受到区县城市的辐射带动作用较小，同时交通不便，地形闭塞，与区、县城市的信息、基础设施共享程度较低，地理区位条件较差，形成了贫困热点区.
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基于重庆市全域25 m×25 m分辨率DEM，以重庆市贫困村行政区划范围为统计区域，运用ArcGIS分区统计工具，获取每个贫困村高程的最大值、最小值、平均值，运用栅格计算器计算生成贫困村地形起伏的栅格文件，并把贫困村高程的平均值、地形起伏度赋值给贫困村面图层.统计分析(表 5)可知，重庆市贫困村平均海拔为791.24 m，平均地形起伏度724.29 m.国家级贫困区县贫困村大多分布在约850 m的高程带上，平均地形起伏度较大；市级贫困区县、非贫困区县贫困村集中分布在约550 m的高程带上，平均地形起伏度相对较小.为进一步探究贫困村分布的垂直特征，本研究按照100 m的间距对贫困村分布的高程带进行划分(表 6).分析发现，400~900 m高程带上贫困村数量最多，达56.91%，该区域地形主要以丘陵、低山为主，农业生产是农民收入的重要来源，山区贫困村水热条件、地形条件较差，交通通达度低，区域从事农业生产成本较高，在相同的投入条件下，农业生产经济效益较低，易造成贫困；小于400 m的高程带贫困村分布最少，约占贫困村总数的10.57%，面积仅占贫困村总面积的5.81%.总体而言，重庆市贫困村高程分布呈中间大两端小的“橄榄状”结构，低高程带、高高程带贫困村分布相对较少，中高程带贫困村分布较多.
综上可见，分布在200 m以下平原地区的贫困村约占0.05%，分布在200~500 m丘陵地区的贫困村约占21.15%，分布在500 m以上山地地区的贫困村约占78.8%，说明重庆市贫困村空间分布的垂直差异性具有典型的山地型贫困特征.
3.1. 重庆市贫困村数量、规模分异特征
3.1.1. 基于区县行政区的贫困村数量、规模分异特征
3.1.2. 基于县域类型的贫困村数量、规模分异特征
3.1.3. 基于片区划分的的贫困村数量、规模分异特征
3.2. 重庆市贫困村空间分布特征
3.2.1. 重庆市贫困村空间分布类型分析
3.2.2. 重庆市贫困村空间分布关联格局分析
3.2.3. 重庆市贫困村空间分布密度特征分析
3.3. 重庆市贫困村空间分布的垂直特征
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本研究以重庆市1 919个贫困村为研究对象，综合运用平均最近邻指数、核密度估算、空间自相关等方法深入分析其数量规模、空间分布类型、空间关联格局、空间密度分布、垂直分布特征.
1) 重庆市贫困村比率为22.89%，贫困村面积占全市土地总面积的26.02%；在各区县中，巫溪县分布最多，为150个，贫困村比率达50.34%；在贫困村面积占比上，酉阳县贫困村面积占比最高，达48.76%；在区县类型上，贫困村数量占比、面积占比从大到小依次为国家级贫困区县、市级贫困区县、非贫困区县；在片区划分上，重庆市贫困村数量规模呈现出向库区、少数民族地区、集中连片特困地区集聚的特征.
2) 在贫困村空间分布类型上，重庆市贫困村整体上呈均匀分布的空间分布特征，渝西地区、主城区的空间分布有一定的集聚趋势，但整体分布较为均匀；渝东南、渝东北地区贫困村空间分布呈均匀分布特征，但部分区县贫困村分布具有一定随机性.在贫困村空间分布关联格局上，重庆市贫困村在全局空间上表现出显著的空间正相关性，在局部空间上，贫困村比率高—高型集聚区有2个，一个是渝东北的开州区、城口县、巫溪县、巫山县、云阳县、奉节县，另一个是渝东南的彭水县、黔江区、酉阳县；低—低型集聚区主要分布在主城9区及主城西部的合川区、铜梁区、永川区、江津区.无高—低型、低—高型集聚区分布.在贫困村空间密度分布上，重庆市贫困村空间分布热点区呈“大分散，小集中”的空间格局，具体表现为一个核心热点区，多个条、环带状热点区，核心热点区地处渝东北巫溪县、巫山县、奉节县3县行政交界处，条、环带状热点区空间分布与区县行政区边界有较高的空间吻合性.
3) 在重庆市贫困村分布的垂直分异特征上，贫困村高程分布呈中间大两端小的“橄榄状”结构，低高程带、高高程带贫困村分布相对较少，中高程带贫困村分布较多.分布在200 m以下平原地区的贫困村约占0.05%，分布在200~500 m丘陵地区的贫困村约占21.15%，分布在500 m以上山地地区的贫困村约占78.8%，重庆市贫困村空间分布的垂直差异性具有典型的山地型贫困特征.
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① 对全市范围内海拔较高、地形起伏度大、生态脆弱的山区贫困村进行整村搬迁，降低扶贫开发的难度；②加强贫困地区交通道路等基础设施的投入，提高贫困村交通通达度，进而增强贫困村市场经济联系，增加其发展机会；③进一步加强渝东南、渝东北地区的小城镇建设，增强区域中心对贫困村的辐射带动作用，同时提高贫困村教育、医疗等基础设施的共享水平；④因地制宜，深入剖析贫困村资源本底条件，划定贫困类型，分类指导开发建设，切实做到精准开发；⑤加强渝东南、渝东北贫困地区的生态补偿，促进区域发展的公平性.
本研究以重庆市1 919个市级贫困村为研究对象，对重庆市贫困村分布的空间集聚特征、空间关联格局特征和垂直分布差异特征进行了探讨，加深了对丘陵山区贫困空间分布特征的认识.由于数据、资料的限制，本研究存在以下不足：①仅仅对重庆市贫困村的截面数据进行了研究，缺乏对其时空演变特征、贫困形成机理的探讨；②研究单元均为贫困村，未涉及到贫困村与非贫困村差异的对比分析.后续研究将进一步完善上述不足.
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