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摘要：随着我国精准扶贫工作的不断深入，“隐形贫困”成为了全面建成小康社会过程中不可忽视的问题。本文以泸州市为例，采用量图分析法与贫困发生率对其进行实证研究。研究结果表明，泸州市部分地区存在“隐形贫困”问题，产业结构、贫富差距等是导致泸州市“隐形贫困”的主要因素。针对这些原因，本文提出了相应的政策建议。
关键词：隐形贫困 精准扶贫 量图分析法
一、引言
贫困是人类发展历程中重要的社会现象，在力争全面建成小康社会的今天，贫困问题备受关注，消除贫困是实现中华民族伟大复兴的重要历史使命。目前，我国所进行的精准扶贫工作主要是针对以收入贫困为主的“显性贫困”进行，而“隐形贫困”在扶贫工作中极易被忽视，对“隐形贫困”的重视不足将会对扶贫工作造成一系列的负面影响，带来诸如扶贫工作不彻底、脱贫人口短时间内返贫等问题。但是造成“隐形贫困”的原因是复杂多样的，这也造成了“隐形贫困”难以被衡量和发现，因此，如何精确地发现和衡量“隐形贫困”？是什么导致了“隐形贫困”？如何解决好“隐形贫困”？对以上三个问题的回答正是本文研究的主要内容。
二、文献综述
随着精准扶贫工作的不断深入，“隐形贫困”逐渐受到国内学者的重视，由于“隐形贫困”具有复杂性且受多因素影响，目前学术界对于“隐形贫困”这一概念并没有统一的定义，但是国内外学者对“隐形贫困”做出了许多有益的探索。林柳认为“隐形贫困”是受到多种内生性因素影响，如地方政府失职、环境破坏等形成的特殊贫困现象;[1]吴家俊则将其定义为受自然、社会等因素影响，部分领导或群众受教育程度、思想开放程度等方面较为滞后所造成的一种“人能贫困”。[2]国外学者P.Lanjouw ，M.R.Marra则在研究中把使用国家标准难以发现和衡的贫困现象定义为“隐形贫困”。[3]针对“隐形贫困”，国外专家使用了大量不同的方法来发现和衡量隐形贫困，Okwi P O，Ndeng'e G等人认为农村贫困具有隐藏性特征，因此他们对低收入的国家福利数据进行回归分析，发现贫困人口极易被大量的中产阶级所掩盖。[4]Milbourn则结合县域贫困的地区政策、福利待遇有关的统计数据，详细分析了县域贫困地区的空间性隐形贫困问题[5]。此外，小面积估计法（SAE）被应用于Minot N，Baulch B的研究中，其通过对家庭预算数据和人口普查数据进行估算，考察了越南贫困状况的空间分布情况，发现贫困发生率中等的地区拥有大量的贫困人口。[6]Amarasinghe U，Samad M等人通过空间回归分析法研究了肯尼亚的贫困隐藏性问题。[7]相对国外而言，国内在该领域的研究还较为欠缺，相关研究方法较少，且多数研究主要还停留在对基础理论、标准划定等进行探讨的层次。
我国作为世界上最大的发展中国家，具有独特的社会性质及国情。相较于国内，国外的研究相对完善，但其对“隐形贫困”的識别方法不能直接进行套用。而国内虽然在“隐形贫困”方面的实证研究有限，但仍具有不可忽视的借鉴意义。本研究将“隐形贫困”定义为受经济发展水平、收入差距、物价水平等多因素影响，导致贫困人口难以被精确识别，具有隐藏性特征的一种贫困现象。本文将在上述研究的基础上，结合我国社会经济发展情况，以四川省泸州市为例进行实证研究以期为国内“隐形贫困”研究提供一定的实证经验。
三、研究地概况与研究方法
（一）研究地概况
本文选取泸州市作为研究对象，泸州是四川省下辖的地级市，本文以全市下辖的3区4县（江阳区、纳溪区、龙马潭区、叙永县、古蔺县、泸县、合江县）作为研究单位。泸州市整体经济发展水平常年位于四川省前列，且经济发展速度较快，属于四川省较发达地区。该地区虽总体发展状况良好，但是其下辖的古蔺县和叙永县为国家级贫困县，地区贫富差异较大，可能存在“隐形贫困”问题。
（二）研究方法
本研究采用的是量图分析法与贫困发生率空间差异分析法。量图分析法是通过反映研究区域经济发展水平的指标进行经济发展水平空间差异分析的一种方法，此方法具体步骤如下：
步骤一：确定研究区域的区划单位，选取能够代表研究区域经济发展水平的统计指标。
步骤二：计算各类指标的均方差。以指标 j 为例，其均方差计算公式为σj=，式中：i=1、2、3 ……N，N在本文中为区（县）的个数。j =1、 2、3……M，M 为所选取的指标个数。σj为第j 类指标的均方差，xij 为第i 区（县）第j 类指标的值，为第j 类指标的平均值。
步骤三：计算第 j 类指标中等组的数值变化范围，其上限为;其下限为。同时，根据中等组的数值范围，将每一组指标值分成上、中、下三等，一般而言，当i区（县）的第 j 类指标值高于中等组数值上限即为上，位于中等组数值上限和下限之间时即为中，低于中等组数值下限即为下。
步骤四：确定各区（县）经济发展水平的类型。根据各区（县）所得上、中、下指标个数的多少将各区（县）的经济发展水平分为三种类型：发达、中等和落后。如果上指标个数大于或等于中、下指标数之和者经济发展水平为发达;如果上、中指标数之和大于或等于下指标数者经济发展水平为中等;如果下指标数大于上、中指标数之和者经济发展水平则为落后。
步骤五：通过判断系数衡量指标选取的可行性和各县经济发展水平类型划分的可靠性。判断系数用公式表示为：
其中，S为发达区（县）下指标数总和;T为落后区（县）上指标数总和;si为中等区（县）下指标数总和;ti为中等区（县）上指标数总和。
当判断系数K<85%时，说明指标选取不合理，此时应结合研究区域经济发展状况调整或删除不能准确衡量各区（县）经济发展水平的指标;当判断系数K>85%时，则说明指标体系是可靠的。
贫困发生率分析法则是选取人均年收入低于贫困县标准的贫困人口数据来计算贫困发生率。由于本文以泸州市2016年数据为例，同时，当地贫困划定标准与国家贫困线标准一致，最终本研究贫困人口标准对应的是泸州市人均年收入在3000元以下的人群。 四、数据分析
（一）经济发展水平县域空间差异分析
1.指标选取。本文基于代表性与可获取性原则，从《泸州统计年鉴2017》选取了7项指标，分别为：人均GDP、农村居民家庭人均可支配收入、固定资产投资、财政收入、人均消费性支出、城镇化率、非农产值比。
2.数据分析。首先，本文通过计算泸州市各区（县）经济发展水平各指标平均值、均方差、中等组上下限数值等（见表1），得出各区（县）各类指标分布情况（见表2）。
然后，通过表2的指标分布情况计算判断系数以判断指标体系的可行性，由表2可知：因此，说明本文选取的经济发展指标体系可行性较高，故评价结果可靠。表2首先通过对各区（县）的上、中、下指标个数进行计算，从而得出各区（县）的经济发展水平类型。结果表明：江阳区与龙马潭区经济发展水平类型属于发达水平，纳溪区、泸县经济发展水平类型属于中等水平，合江县、叙永县、古蔺县经济发展类型属于落后水平。
根据表2绘制泸州市县域经济发展水平的空间分布情况（见图1），图1显示泸州市经济发展水平较发达的区（县）主要集中于该市西北部，同时该市南部及东部地区经济发展水平较落后。
（二）贫困发生率县域空间差异分析
本文通过泸州市扶贫移民局获取泸州市各区（县）2016年贫困人口数量，并计算得出各区（县）贫困发生率（见表2），国务院扶贫办划定的贫困县退出的主要衡量标准是贫困发生率中东部地区降至2%以下，西部地区降至3%以下，因此本研究将2%作为贫困发生率低和中的分界线，将3%作为贫困发生率中和高的分界线。表2显示泸州市各区（县）贫困发生率呈两极分化的主要趋势，其中叙永县与古蔺县贫困发生率远高于泸州市平均贫困发生率。基于此绘制得出2016年泸州市贫困发生率空间分布情况（见图2）。
图2显示泸州市贫困发生率较高的区（县）主要集中于该市中部和南部，同时该市西北部地区贫困发生率相对较低。
图2 2016年泸州市贫困发生率空间分布情况
（三）隐藏性特征分析
由（一）、（二）可知，经济发展水平为发达的江阳区其贫困发生率为中，经济发展水平为中等的泸县、纳溪区其贫困发生率为高。因此，泸州市各区（县）的经济发展水平的空间差异一定程度上掩盖了其贫困状况的空间差异。根据上述分析，也证实了泸州市确实存在“隐形贫困”问题，这与泸州市的相关背景息息相关：
第一，高收入人群聚集，导致人均GDP较高。出现“隐形贫困”问题的江阳区、泸县和纳溪区位于泸州市北部，该区域受成渝经济圈辐射影响明显，城镇化水平高，经济发展水平高，泸州市大多数高收入群体都聚集在此区域内，拉高了区域内平均GDP，导致了贫困人口被数据掩盖。
第二，部分农民工资性收入较高导致平均收入提高。2016年泸州市外出务工人口较多，且多为农村居民，外出打工已经成为了大量农民脱贫的重要原因，但是其收入抬高了当地的人均收入水平，故而造成统计数据上经济发展迅速，脱贫速度快的假象，在一定程度上掩盖了贫困程度。
第三，部分大型产业集群拉高地区经济水平。泸州是世界级白酒产业基地，同时是国家重要的以名优酒为主体的食品工业基地，白酒产业对全市经济发展贡献巨大，其对规模工业增长的贡献率高达71.4%。同样，在“隐形贫困”比较显著的江阳区、纳溪区、泸县，有以泸州老窖、郎酒为代表的白酒产业集群，酒类产业成为了其经济发展的重要支柱之一。由于大型产业集群的存在，区域内总体经济发展水平提高，但是由于产业过度集中，且其带动脱贫能力有限，造成纳溪区与江阳区经济发展水平差距较大，大量贫困人口被经济数据所隐藏。
第四，贫困转移。大量农民选择外出务工以实现脱贫，这样的群体大多数是从事一些体力型劳动，这直接造成该群面临收入水平较低、社会福利水平低的问题。这一系列因素问题导致外出务工人员极易成为城市贫困群体，并没有实现脱贫，而是贫困转移到城市而已，往往这类贫困极易受到忽视。
五、结论及政策建议
针对上述情况，本文提出以下几点政策性建议：
（一）采取差异化扶贫措施
全市范围内的贫困状况有所差异，扶贫工作中不能“一刀切”，在常规扶贫措施的基础上，还应加入对“隐形贫困”的核查机制，而不应过度依赖平均数据。
（二）实施动态标准
在扶贫指标方面，应该在国家标准的基础上，引入“相对贫困标线”，结合泸州市各区（县）的经济发展状况、通货膨胀率等条件，设立动态标准，并及时进行评估，避免由于受地区发展水平、物价水平等因素影响造成的假性脱贫，让更多的隐形贫困人口浮出水面。
（三）构建扶贫监督小组
应该在各区（县）派驻扶贫监督小组持续监督精准扶贫工作的开展并及时评估和反馈扶贫成效，并增加监测布点，积极派驻专员进行摸底排查，及时发现和解决可能出现的“隐形贫困”问题。
（四）加快产业转型升级，提高规模带动效应
泸州市应逐步推进产业结构优化，在目前白酒类等基础性产业的基础上，大力发展第三产业，如白酒文化旅游等，创造就业岗位，解决好贫困人口就业问题。同时应推动农业升级化调整，发展现代化农业，为农村提供现代农业发展所需的技术和设备，从而提高农村资源的转化能力，激发农村发展活力，使贫困落后地区人民生活水平提高，减缓“隐形贫困”问题。
参考文献：
[1]林柳.我国扶贫存在“隐形贫困”的主要原因及其对策[J].环球市场信息导报：理论，2012（9）：132-133.
[2]吴家俊.显性贫困与隐性贫困的治理[J].湘西党校，2001（2）：11-12.
[3]Lanjouw P，Marra M.R.Urban poverty across the spectrum of Vietnam’s towns and cities[J].World Development，2018，110：295-306.
[4]Okwi P O，Ndeng'e G，Kristjanson P，et al.Spatial determinants of poverty in rural Kenya[J].Proceedings of the National Academy of Sciences，2007，104（43）：16769-16774.
[5]Milbourne P.The local geographies of poverty：a rural case-study[J].Geoforum，2004，35（5）：559-575.
[6]Minot N，Baulch B.Spatial patterns of poverty in Vietnam and their implications for policy[J].Food Policy，2005，30（5）：461-475.
[7]Amarasinghe U，Samad M，Anputhas M.Spatial clustering of rural poverty and food insecurity in Sri Lanka[J].Food Policy，2005，30（5）：493-509.
（作者單位：四川农业大学）
关键词：隐形贫困 精准扶贫 量图分析法
一、引言
贫困是人类发展历程中重要的社会现象，在力争全面建成小康社会的今天，贫困问题备受关注，消除贫困是实现中华民族伟大复兴的重要历史使命。目前，我国所进行的精准扶贫工作主要是针对以收入贫困为主的“显性贫困”进行，而“隐形贫困”在扶贫工作中极易被忽视，对“隐形贫困”的重视不足将会对扶贫工作造成一系列的负面影响，带来诸如扶贫工作不彻底、脱贫人口短时间内返贫等问题。但是造成“隐形贫困”的原因是复杂多样的，这也造成了“隐形贫困”难以被衡量和发现，因此，如何精确地发现和衡量“隐形贫困”？是什么导致了“隐形贫困”？如何解决好“隐形贫困”？对以上三个问题的回答正是本文研究的主要内容。
二、文献综述
随着精准扶贫工作的不断深入，“隐形贫困”逐渐受到国内学者的重视，由于“隐形贫困”具有复杂性且受多因素影响，目前学术界对于“隐形贫困”这一概念并没有统一的定义，但是国内外学者对“隐形贫困”做出了许多有益的探索。林柳认为“隐形贫困”是受到多种内生性因素影响，如地方政府失职、环境破坏等形成的特殊贫困现象;[1]吴家俊则将其定义为受自然、社会等因素影响，部分领导或群众受教育程度、思想开放程度等方面较为滞后所造成的一种“人能贫困”。[2]国外学者P.Lanjouw ，M.R.Marra则在研究中把使用国家标准难以发现和衡的贫困现象定义为“隐形贫困”。[3]针对“隐形贫困”，国外专家使用了大量不同的方法来发现和衡量隐形贫困，Okwi P O，Ndeng'e G等人认为农村贫困具有隐藏性特征，因此他们对低收入的国家福利数据进行回归分析，发现贫困人口极易被大量的中产阶级所掩盖。[4]Milbourn则结合县域贫困的地区政策、福利待遇有关的统计数据，详细分析了县域贫困地区的空间性隐形贫困问题[5]。此外，小面积估计法（SAE）被应用于Minot N，Baulch B的研究中，其通过对家庭预算数据和人口普查数据进行估算，考察了越南贫困状况的空间分布情况，发现贫困发生率中等的地区拥有大量的贫困人口。[6]Amarasinghe U，Samad M等人通过空间回归分析法研究了肯尼亚的贫困隐藏性问题。[7]相对国外而言，国内在该领域的研究还较为欠缺，相关研究方法较少，且多数研究主要还停留在对基础理论、标准划定等进行探讨的层次。
我国作为世界上最大的发展中国家，具有独特的社会性质及国情。相较于国内，国外的研究相对完善，但其对“隐形贫困”的識别方法不能直接进行套用。而国内虽然在“隐形贫困”方面的实证研究有限，但仍具有不可忽视的借鉴意义。本研究将“隐形贫困”定义为受经济发展水平、收入差距、物价水平等多因素影响，导致贫困人口难以被精确识别，具有隐藏性特征的一种贫困现象。本文将在上述研究的基础上，结合我国社会经济发展情况，以四川省泸州市为例进行实证研究以期为国内“隐形贫困”研究提供一定的实证经验。
三、研究地概况与研究方法
（一）研究地概况
本文选取泸州市作为研究对象，泸州是四川省下辖的地级市，本文以全市下辖的3区4县（江阳区、纳溪区、龙马潭区、叙永县、古蔺县、泸县、合江县）作为研究单位。泸州市整体经济发展水平常年位于四川省前列，且经济发展速度较快，属于四川省较发达地区。该地区虽总体发展状况良好，但是其下辖的古蔺县和叙永县为国家级贫困县，地区贫富差异较大，可能存在“隐形贫困”问题。
（二）研究方法
本研究采用的是量图分析法与贫困发生率空间差异分析法。量图分析法是通过反映研究区域经济发展水平的指标进行经济发展水平空间差异分析的一种方法，此方法具体步骤如下：
步骤一：确定研究区域的区划单位，选取能够代表研究区域经济发展水平的统计指标。
步骤二：计算各类指标的均方差。以指标 j 为例，其均方差计算公式为σj=，式中：i=1、2、3 ……N，N在本文中为区（县）的个数。j =1、 2、3……M，M 为所选取的指标个数。σj为第j 类指标的均方差，xij 为第i 区（县）第j 类指标的值，为第j 类指标的平均值。
步骤三：计算第 j 类指标中等组的数值变化范围，其上限为;其下限为。同时，根据中等组的数值范围，将每一组指标值分成上、中、下三等，一般而言，当i区（县）的第 j 类指标值高于中等组数值上限即为上，位于中等组数值上限和下限之间时即为中，低于中等组数值下限即为下。
步骤四：确定各区（县）经济发展水平的类型。根据各区（县）所得上、中、下指标个数的多少将各区（县）的经济发展水平分为三种类型：发达、中等和落后。如果上指标个数大于或等于中、下指标数之和者经济发展水平为发达;如果上、中指标数之和大于或等于下指标数者经济发展水平为中等;如果下指标数大于上、中指标数之和者经济发展水平则为落后。
步骤五：通过判断系数衡量指标选取的可行性和各县经济发展水平类型划分的可靠性。判断系数用公式表示为：
其中，S为发达区（县）下指标数总和;T为落后区（县）上指标数总和;si为中等区（县）下指标数总和;ti为中等区（县）上指标数总和。
当判断系数K<85%时，说明指标选取不合理，此时应结合研究区域经济发展状况调整或删除不能准确衡量各区（县）经济发展水平的指标;当判断系数K>85%时，则说明指标体系是可靠的。
贫困发生率分析法则是选取人均年收入低于贫困县标准的贫困人口数据来计算贫困发生率。由于本文以泸州市2016年数据为例，同时，当地贫困划定标准与国家贫困线标准一致，最终本研究贫困人口标准对应的是泸州市人均年收入在3000元以下的人群。 四、数据分析
（一）经济发展水平县域空间差异分析
1.指标选取。本文基于代表性与可获取性原则，从《泸州统计年鉴2017》选取了7项指标，分别为：人均GDP、农村居民家庭人均可支配收入、固定资产投资、财政收入、人均消费性支出、城镇化率、非农产值比。
2.数据分析。首先，本文通过计算泸州市各区（县）经济发展水平各指标平均值、均方差、中等组上下限数值等（见表1），得出各区（县）各类指标分布情况（见表2）。
然后，通过表2的指标分布情况计算判断系数以判断指标体系的可行性，由表2可知：因此，说明本文选取的经济发展指标体系可行性较高，故评价结果可靠。表2首先通过对各区（县）的上、中、下指标个数进行计算，从而得出各区（县）的经济发展水平类型。结果表明：江阳区与龙马潭区经济发展水平类型属于发达水平，纳溪区、泸县经济发展水平类型属于中等水平，合江县、叙永县、古蔺县经济发展类型属于落后水平。
根据表2绘制泸州市县域经济发展水平的空间分布情况（见图1），图1显示泸州市经济发展水平较发达的区（县）主要集中于该市西北部，同时该市南部及东部地区经济发展水平较落后。
（二）贫困发生率县域空间差异分析
本文通过泸州市扶贫移民局获取泸州市各区（县）2016年贫困人口数量，并计算得出各区（县）贫困发生率（见表2），国务院扶贫办划定的贫困县退出的主要衡量标准是贫困发生率中东部地区降至2%以下，西部地区降至3%以下，因此本研究将2%作为贫困发生率低和中的分界线，将3%作为贫困发生率中和高的分界线。表2显示泸州市各区（县）贫困发生率呈两极分化的主要趋势，其中叙永县与古蔺县贫困发生率远高于泸州市平均贫困发生率。基于此绘制得出2016年泸州市贫困发生率空间分布情况（见图2）。
图2显示泸州市贫困发生率较高的区（县）主要集中于该市中部和南部，同时该市西北部地区贫困发生率相对较低。
图2 2016年泸州市贫困发生率空间分布情况
（三）隐藏性特征分析
由（一）、（二）可知，经济发展水平为发达的江阳区其贫困发生率为中，经济发展水平为中等的泸县、纳溪区其贫困发生率为高。因此，泸州市各区（县）的经济发展水平的空间差异一定程度上掩盖了其贫困状况的空间差异。根据上述分析，也证实了泸州市确实存在“隐形贫困”问题，这与泸州市的相关背景息息相关：
第一，高收入人群聚集，导致人均GDP较高。出现“隐形贫困”问题的江阳区、泸县和纳溪区位于泸州市北部，该区域受成渝经济圈辐射影响明显，城镇化水平高，经济发展水平高，泸州市大多数高收入群体都聚集在此区域内，拉高了区域内平均GDP，导致了贫困人口被数据掩盖。
第二，部分农民工资性收入较高导致平均收入提高。2016年泸州市外出务工人口较多，且多为农村居民，外出打工已经成为了大量农民脱贫的重要原因，但是其收入抬高了当地的人均收入水平，故而造成统计数据上经济发展迅速，脱贫速度快的假象，在一定程度上掩盖了贫困程度。
第三，部分大型产业集群拉高地区经济水平。泸州是世界级白酒产业基地，同时是国家重要的以名优酒为主体的食品工业基地，白酒产业对全市经济发展贡献巨大，其对规模工业增长的贡献率高达71.4%。同样，在“隐形贫困”比较显著的江阳区、纳溪区、泸县，有以泸州老窖、郎酒为代表的白酒产业集群，酒类产业成为了其经济发展的重要支柱之一。由于大型产业集群的存在，区域内总体经济发展水平提高，但是由于产业过度集中，且其带动脱贫能力有限，造成纳溪区与江阳区经济发展水平差距较大，大量贫困人口被经济数据所隐藏。
第四，贫困转移。大量农民选择外出务工以实现脱贫，这样的群体大多数是从事一些体力型劳动，这直接造成该群面临收入水平较低、社会福利水平低的问题。这一系列因素问题导致外出务工人员极易成为城市贫困群体，并没有实现脱贫，而是贫困转移到城市而已，往往这类贫困极易受到忽视。
五、结论及政策建议
针对上述情况，本文提出以下几点政策性建议：
（一）采取差异化扶贫措施
全市范围内的贫困状况有所差异，扶贫工作中不能“一刀切”，在常规扶贫措施的基础上，还应加入对“隐形贫困”的核查机制，而不应过度依赖平均数据。
（二）实施动态标准
在扶贫指标方面，应该在国家标准的基础上，引入“相对贫困标线”，结合泸州市各区（县）的经济发展状况、通货膨胀率等条件，设立动态标准，并及时进行评估，避免由于受地区发展水平、物价水平等因素影响造成的假性脱贫，让更多的隐形贫困人口浮出水面。
（三）构建扶贫监督小组
应该在各区（县）派驻扶贫监督小组持续监督精准扶贫工作的开展并及时评估和反馈扶贫成效，并增加监测布点，积极派驻专员进行摸底排查，及时发现和解决可能出现的“隐形贫困”问题。
（四）加快产业转型升级，提高规模带动效应
泸州市应逐步推进产业结构优化，在目前白酒类等基础性产业的基础上，大力发展第三产业，如白酒文化旅游等，创造就业岗位，解决好贫困人口就业问题。同时应推动农业升级化调整，发展现代化农业，为农村提供现代农业发展所需的技术和设备，从而提高农村资源的转化能力，激发农村发展活力，使贫困落后地区人民生活水平提高，减缓“隐形贫困”问题。
参考文献：
[1]林柳.我国扶贫存在“隐形贫困”的主要原因及其对策[J].环球市场信息导报：理论，2012（9）：132-133.
[2]吴家俊.显性贫困与隐性贫困的治理[J].湘西党校，2001（2）：11-12.
[3]Lanjouw P，Marra M.R.Urban poverty across the spectrum of Vietnam’s towns and cities[J].World Development，2018，110：295-306.
[4]Okwi P O，Ndeng'e G，Kristjanson P，et al.Spatial determinants of poverty in rural Kenya[J].Proceedings of the National Academy of Sciences，2007，104（43）：16769-16774.
[5]Milbourne P.The local geographies of poverty：a rural case-study[J].Geoforum，2004，35（5）：559-575.
[6]Minot N，Baulch B.Spatial patterns of poverty in Vietnam and their implications for policy[J].Food Policy，2005，30（5）：461-475.
[7]Amarasinghe U，Samad M，Anputhas M.Spatial clustering of rural poverty and food insecurity in Sri Lanka[J].Food Policy，2005，30（5）：493-509.
（作者單位：四川农业大学）