“贫困县”这顶“稀缺的金帽子”设立已有三十余年。从1986年起,国家级贫困县的设立,标志着我国开始以县为单位进行集中扶贫。相对来说,中西部少数民族地区、革命老区、边疆地区等“老少边”地区发展相对落后,因此在2001年扶贫政策调整中,把东部贫困县名额全部移至中西部21省,增强区域瞄准力度。同时,明确采用“省配额”方式确定贫困县名单,即自上而下向各省分配数额,各省依据各县经济统计数据评定,再上报汇总。自2002年第一次调整名单公布后,最新一次官方名单公布是2012年。但这顶“金帽子”受到不少民众和学者的诟病,其中就包括对贫困县评定准确性的质疑。从评定方式来看,统计数据可能是产生评定偏差的其中一个原因。因为通过抽样调查得到的统计数据在收集、清洗、整理、统计等过程往往存在不可避免的人为干扰因素,影响数据质量。为了客观检验贫困县评定的准确性,本文引入夜间灯光数据,在技术上优化数据来源,使研究更客观、准确。从灯光数据检验21省的情况来看,初步判断贫困县评定结果存在近四成偏差。偏差从何而来?据此,本文展开对贫困县评定影响因素及作用机制的深入探究。本研究认为,贫困不仅是经济问题,还是社会问题;贫困县的划分不仅是评估经济发展的行为,还是一个社会过程。所以,借鉴已有经济学、地理学等贫困县研究成果,引入社会学视角,进行贫困县方面的实证研究。首先,依据致贫的经济原因、重点扶贫区域划分,纳入夜间灯光强度为经济因素,“老少边”政策为政策因素,检验其对贫困县评定的作用机制。然后,依据资源基础理论及政治资源禀赋实证研究,提出社会性影响因素——领导人因素(中央委员或候补委员的来源地、曾工作地),探究其在贫困县评定中发挥的“关系上的照顾”作用。检验分为总体、分区、分省三个层次。其中分区检验包括自然地理分区和人文地理分区。鉴于研究样本不同,每一层次的检验选用不同的回归模型。总体检验选用多层非线性logistic模型,分区检验选择二分logistic模型,分省检验则在二分logistic模型和精确logistic模型中择优选择。最终本研究将一个问题从大至小,从宏观到微观,从宽泛到精准,层层剖析,得到以下几点主要发现:一、经济因素是贫困县评定中基本、重要的参考指标。在两期三层次检验中,均发现夜间灯光强度对贫困县评定呈显著负向作用。二、贫困县评定还受到政策因素的影响。该因素作用机制复杂,或直接单独影响,或“老少边”因素之间交互作用。值得注意的是,有的区域检验结果反映出存在扶贫瞄准精准度欠缺的情况。这在分省检验中得到进一步解释,找到具体偏差来源省份。三、除客观影响因素外,可能存在人为的主观影响因素介入评定过程。最主要的表现是领导人因素中的委员工作地因素,通过间接作用于政策因素的方式,对评定产生影响。这可能是造成贫困县划分偏差的一个不可忽视的原因。总体来看,本研究找到三种贫困县评定的影响因素,其作用机制以直接为主,交互为辅,在总体、区域、各省的表现各不相同,较为复杂。最后本文提出了进一步的讨论与思考。一方面,本文在研究方法上提出了消除“人为贫困”的可能策略,因此未来可以基于时代需要,将本文研究策略进一步精细化,拓展至更广泛的贫困治理中,并为精准扶贫政策的制定与调整提供实证依据。另一方面,从“人造贫困”的角度进一步探讨中国扶贫模式,提出输血式扶贫的不足,思考开发式扶贫何以可能。