经过多年的扶贫开发工作,我国的贫困现状已经得到了很大的改善,但由于长期的历史遗留、严峻的自然环境风险以及城乡/地区差别依旧逐渐增大,在新常态下,我国的扶贫开发工作依然面临着巨大的压力。广西作为国家脱贫攻坚战的主战场之一,全面认识广西的贫困现状能够有效的、有针对性的开展扶贫开发工作。目前,对广西贫困问题的研究多集中在县域尺度,多维贫困的研究尺度和测度指标方面还有待丰富和改善。为了能够准确快速地识别出贫困对象,提高扶贫工作效率和扶贫效果,本文基于贫困空间理论和精准扶贫理论,经过文献学习和总结,从多维的视角出发,基于不同来源的统计资料,通过遥感手段获取的自然环境数据等,构建县域/村级贫困数据库,借助Arc GIS、SPSS、Geo Da、地理探测器等空间分析与数据统计软件,将多维贫困指数模型与GIS的可视化相结合,分别刻画了广西不同尺度的多维贫困空间分布特征;通过因子探测、致贫贡献度、多元线性回归分析等研究方法,探寻不同尺度上造成贫困差异的主导因素。在县域尺度上,利用探索性时空数据分析(ESTDA),探讨贫困的时空关联格局与聚集性,找到贫困关联格局的时空演变特征,尝试探讨生态环境与贫困的空间关系,从生态补偿的角度改善生态贫困,期望能够在缩小区域贫困差异上发挥一定的作用。最后在最小方差模型和致贫贡献度的帮助下,将贫困村进行类型划分,以期为当前精准扶贫和乡村振兴工作的开展提供科学参考。本文得到的主要结论有:(1)无论是在县域尺度,还是在村级尺度上,广西的贫困空间分布都表现出了明显的地域性分异特征。桂西北地区的贫困程度明显高于其他区域,属于重度贫困地区,桂东北、桂东地区为中度贫困,桂东南地区属于轻度贫困。(2)经过对比发现,不同尺度上的致贫因素也有所不同。县域贫困的主要致贫要素山地面积比例、第三产业增加值、平均起伏度。村级贫困的主要致贫要素为喀斯特面积比例、人均耕地面积、与主干道路距离。一个县的经济发展可以不完全依赖于农业生产,当其他产业无法有效的增加居民收入,就会导致贫困的发生。而生活在农村的居民,很大程度上依靠农业生产获得收入,处于生态环境恶劣区域的农村居民很难改变贫困现状。(3)探索性时空数据分析结果表明,广西的县域贫困空间格局表现出较强的空间聚集性,贫困发生率在局部空间范围内的时空协同演变特征表现为,桂东南地区县域的空间依赖关系和空间依赖方向稳定,而桂西北地区具有相对动态的空间依赖特征,但即便如此,广西各县域的贫困空间地位依然难以改变。(4)广西县级贫困程度与生态服务价值具有较高耦合度的共生关系,重度贫困的桂西北地区,生态服务价值也高于其他地区,反之亦然,存在“两极化”的现象。因此从生态补偿的角度考虑减少区域贫困差距。桂东南地区生态服务价值低,作为典型的生态资源消费区域,应当率先支付相应的生态补偿。贫困程度较高的桂西北地区,作为重点生态功能区,应当优先获得生态补偿。(5)从贫困村的类型划分结果可以看到,分类结果中没有发现单因素致贫的贫困村,说明广西的贫困村以多维度综合致贫为主,以四因素协同型为主,占比46.06%,其次为五因素联合型,占比31.22%。生产生活条件和人力资源维度的致贫率最高,自然环境因素虽然不如生产生活条件和人力资源维度的的致贫率高,但38.75%的贫困村受到自然环境的制约陷入贫困,贫困程度普遍高于其他类型,并且贫困状况更加难以改变。