1 引言

基本公共服务与区域贫困之间有着极为复杂的作用关系。虽然自2014年中国政府实施精准扶贫战略以来，农村多维贫困问题得到了极大的改善，但自然环境和社会经济约束因素依然制约着农村区域尤其是深度贫困地区的可持续发展，农村基本公共服务供给的不足和医疗、教育、文化等基本公共服务发展相对滞后深层次制约着区域扶贫成效的稳固性和持续性^{[1, 2]}。党的十九大报告中首次提出“乡村振兴战略”，并于2019年颁布实施的中央一号文件中明确提出“促进基本公共服务资源向农村倾斜，逐步建立健全基本公共服务评价体系，推进城乡基本公共服务均等化” ^[3]等要求。因此，系统评估农村基本公共服务综合发展水平与多维贫困状况，深层次发掘农村基本公共服务与多维贫困之间的耦合协调关系和互动耦合机制，对于巩固脱贫成效、实现乡村振兴具有十分重要的战略意义。

当前，在基本公共服务研究领域，国外学者主要以公共经济学和公共财政学的研究视角较为全面地界定了公共服务的内涵^[4-7]，为后续基本公共服务的研究奠定了基础。在此基础上，国内学者将公共服务的内涵本土化，提出基本公共服务的概念和内涵^{[8, 9]}，从不同尺度、不同区域单元构建基本公共服务评价指标体系、综合评价基本公共服务发展水平，并结合数理统计方法测度研究区内的基本公共服务均等化水平^[10-12]。但这些研究对新的乡村振兴实施战略的政策响应不足，综合测度指标体系有待于重新审视和衡量；且综合评价方法多采用主观赋权方法，基于单一年份截面数据的表达与分析较为单一，针对基本公共服务综合发展时空演化规律的研究相对较少。在多维贫困研究领域，基于Sen的可行能力剥夺理论^[13]，从多维的角度把握贫困的内涵并综合度量分析贫困的程度，已经成为国内外研究学者认识贫困问题的主流共识。学者们提出了多种方法测算多维贫困指数^[14-16]，其中，由Sabina Alkire和James Foster提出的A-F双临界值法其整体测量及分指数测量结果具有直观且易于解释、弹性强、对权重选择不敏感、易于实证分析等优点，而被广泛使用。国内研究主要是借鉴国外多维贫困理论进行本土化及实例验证，运用A-F双临界值法对不同研究区、选择不同尺度、基于不同视角进行实证研究。但由于数据可获取性的限制，当前大多数研究仅基于截面数据进行多维贫困测度，难以表征多维贫困时空演化特征，同时鲜有考虑少数民族地区农户在普通话水平、卫生设施条件等方面的特殊贫困特征。而在基本公共服务与区域发展关系探测方面，孙晓宇、马慧强、刘传明、张宇等利用耦合模型分别对研究区内基本公共服务与区域经济发展的互动耦合机制及时空格局进行了实证研究，并提出两者协调发展的路径建议^[17-20]；迟瑶等则利用脱钩模型系统评价了连片特困区贫困县农村基本公共服务与县域经济间的协同发展程度^[21]。整体上，尽管已有研究证明基本公共服务水平与区域发展之间存在正相关性，但这些研究大都从单一经济维度来衡量区域发展，忽略了区域发展状况是由社会经济多个维度共同作用主导的客观现实，并且所构建的指标体系和评价模型主要是针对县域、省域等大尺度区域行政单元的整体设计，难以体现精细尺度上农村基本公共服务发展与区域精准减贫发展之间的互动特征，在一定程度上限制了研究成果的现实针对性和应用参考价值。

基于以上背景，本文选择位于深度贫困地区的云南省福贡县贫困村作为研究对象，面向乡村振兴与精准扶贫稳定脱贫战略的实施需求，设计农村基本公共服务综合发展及多维贫困测度模型，并基于双变量ESDA分析方法以及耦合协调度模型，揭示农村基本公共服务与多维贫困二者间的耦合关系，以期为精准扶贫与乡村振兴战略协同发展背景下的行政村可持续发展提供技术支持与辅助决策参考，进而促进基本公共服务与多维贫困治理的协调发展。

2 研究区概况与数据来源 2.1 研究区概况

本文选取云南省福贡县作为研究区。福贡县地处滇西北横断山脉中段碧罗雪山和高黎贡山之间的怒江峡谷，整个地形由巍峨高耸的山脉和深邃湍流的江河构成，形成一个从北向南狭长的“V”字形谷地，东西宽17.5—28.3 km，南北最长116.5 km，境内呈南北高，中部低的地势。如图 1所示，该县下辖7个乡镇、58个行政村，居住着白族、傈僳族、纳西族等20个少数民族，人口沿怒江峡谷呈带状分布。

福贡县是国家扶贫开发工作重点县，属于14个国家连片特困区之一——滇西边境山区。近年来该县按照国家“精准扶贫、精准脱贫”的工作思路，大力实施《云南省乡村振兴战略》，同时积极开展“6+3”脱贫行动计划，但作为深度贫困地区，该地自然资源禀赋相对较差、经济文化发展相对落后、贫困程度较深、贫困治理难度相对较大，一直是云南省脱贫攻坚的主战场之一，也是全国脱贫攻坚工作中难啃的“硬骨头”。相较于全国基本公共服务平均发展水平而言，研究区内农村医疗卫生服务条件差、基础设施服务落后、教育服务整体滞后、信息闭塞等问题依旧凸显。因此，本文将福贡县作为研究区，探测其多维减贫与基本公共服务发展之间的关系，以期为有效解决云南边疆少数民族深度贫困地区的稳定脱贫问题，科学实现精准扶贫与乡村振兴战略有效衔接提供参考依据。

为便于后文分析，本文以海拔高度为主要依据将研究区内各乡镇划分为三段：①中段，包含鹿马登乡、上帕镇。该地段自然资源较为丰富，且地势相对平缓，基础设施和经济基础整体相对较好；②北段，包括马吉乡、石月亮乡。该区域地势陡峭，已基本实现通水、通电、通路等，但自然条件恶劣，经济发展条件一般；③南段，包括架科底乡、子甲里乡、匹河怒族乡。该地段同样地势陡峭，基础设施相对滞后，贫困面较广，自然环境恶劣。

2.2 数据来源与预处理

本文选用的自然地理数据主要包括研究区行政边界矢量数据、30 m分辨率的DEM高程数据；社会经济数据的选取上，受数据可获取性限制，同时为了响应中共中央、国务院关于“实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接”的战略指导意见，应对乡村振兴战略实施中“提升脱贫地区公务服务水平”的国家战略需求，时间上选择了乡村振兴战略实施前后的2015—2018年的时间区间，以监测乡村振兴战略实施先后减贫与基本公共服务发展的耦合互馈关系，既可为乡村振兴战略实施中“提升脱贫地区公务服务水平”的国家战略需求提供导向和政策建议，也可为后扶贫时代总结脱贫攻坚经验、保障稳定脱贫、缓解相对贫困的稳定脱贫机制提供可资参考的路径突破依据；数据内容主要来源于研究区贫困对象建档立卡数据，以及同时期的中国扶贫开发统计年鉴、云南省统计年鉴等，其中建档立卡数据中既包含家庭人口特征、社会经济发展特征等，也包含作为少数民族聚集区的各村贫困户普通话应用程度信息。这些数据在使用前均进行了坐标系转换、地理配准、数据连接等统一预处理。

3 研究方法 3.1 农村基本公共服务综合发展评价模型 3.1.1 农村基本公共服务综合发展指标体系构建

基本公共服务是由政府主导提供的与经济社会发展水平相适应的、旨在保障全体公民生存和发展基本需求的公共服务。基于文献梳理^[18-22]和《国家基本公共服务体系“十三五”规划》的发展要求，现阶段农村基本公共服务清单主要涉及教育、基础设施、公共文化、医疗卫生、信息化、社会保障、环境保护和公共安全等方面。考虑研究区的区位特点和数据的可获取性，以及指标选取的代表性、科学性、政策相关性等原则，本文构建了教育、医疗卫生、基础设施、社会保障、公共文化和信息化6个维度14个子指标的农村基本公共服务综合发展指标体系（表 1），其内部一致性信度Cronbach's alpha系数值达到0.832，大于经验阈值0.7，符合指标表征性和一致性要求。

3.1.2 基于AHP-熵权法的农村基本公共服务云模型评价

本文利用云模型发生器对农村基本公共服务进行综合测评，包含用于生成农村基本公共服务综合发展评价云的正向云发生器和将农村基本公共服务综合发展值转化为数值云的逆向云发生器。借助云模型降低了评价过程中随机性或偶然因素造成的误差，提高了评判的客观性，并以云图的形式直观表示评价结果^[23]。主要评价流程包括：

步骤1，根据AHP和熵权法对各指标分别进行主、客观赋权，并根据博弈论组合赋权的思想最小化主观权重与客观权重之间的偏差，得到组合权重矩阵W_n=(w₁, w₂, …w_n)，具体权重如表 1所示；

步骤2，参考国家相关部门的标准指标值，将其作为指标基准对指标的原始观测值进行归一化，并利用逆向云发生器对数据再进行正态化，生成数值云矩阵Z_ij，公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中：x_i为贫困村基本公共服务各指标的数据，n为样本数量，E_x为各指标的均值，S²为样本方差，E_n为各指标的熵，H_e为各指标的超熵，Z_ij为指标正态化后的数值云(E_x, E_n, H_e)。

步骤3，根据求得的组合权重矩阵W_n和数值云矩阵Z_ij，获得农村基本公共服务综合发展评价结果RBPS_i：

(4)

步骤4，参考五层正态云等级云标尺，在[0, 1]论域内划分5个评价等级：好、较好、一般、较差、差，分别对应数值云：C1(0.6, 0.066, 0.007)，C2(0.5, 0.073, 0.005)，C3(0.4, 0.066, 0.005)，C4(0.3, 0.066, 0.007)，C5(0.2, 0.066, 0.007)；利用正向云发生器生成RBPS_i评价云，通过与云标尺对比得到各贫困村基本公共综合发展评价等级，从而能够直观表达贫困村RBPS的变化趋势及分布区间。

3.2 多维贫困测算模型 3.2.1 多维贫困指标体系构建

从多维角度把握贫困的实质并进行贫困的度量已经成为当前国际贫困研究的主流选择^[14]。对于现阶段中国农村减贫而言，选择一个既响应国际主流贫困测度趋势、对标联合国2030可持续发展目标（SDGs）消除贫困的首要任务，又满足中国国家精准扶贫战略和乡村振兴战略减贫目标的指标体系显得十分必要。

在此背景下，本文在多维贫困理论的指导下，面向精准扶贫和乡村振兴战略的减贫和发展要求，依据指标科学性、典型性及当地政策的相关性和可操作性等原则，以建档立卡数据为基础，以满足国家“两不愁、三保障”的贫困精准识别条件为基本原则，并兼顾吸收国际主流趋势和相关研究成果^{[14, 24, 25]}，同时考虑研究区内少数民族贫困户众多，语言交流障碍很可能成为造成少数民族人口贫困的一个重要原因，因此在文化教育维度中，将熟练讲普通话作为其中一个指标；另外，由于绝大多数贫困户已经参与了国家兜底的新型农村合作医疗保险，在贫困户间没有区分度，故在指标筛选过程中予以剔除；同时，少数民族地区农户卫生设施相对滞后，而不安全的卫生设施是对标联合国2030可持续发展目标的指标之一，也可看作是农户健康保障的重要因素，故用贫困户的“卫生设施（家庭内无独立卫生厕所）”指标表征。最终建立了表 2所示的顾及生活水平、健康状况、文化教育、环境卫生、经济收入等5个维度、10项基础指标的多维贫困测算指标体系。

3.2.2 多维贫困测算模型构建

以Alkire和Foster（2011）提出的A-F双临界值方法为分析框架测算多维贫困指数，将每个维度和指标视为同等重要赋等权重的方法，忽视了不同维度、不同指标之间的差异。因此，本文采用AHP与熵权法对各指标分别赋权，并基于博弈论寻求各指标之间的最优权重。在此基础上运用A-F法测算MPI，步骤如下：

（1）单一指标贫困的识别。假设样本个体总量为n，每个个体由d个指标共同评估其贫困水平。根据所有样本个体观测值构成一个n×d维的观测矩阵X，x_ij代表第i户第j个指标的状况，i=1, 2…, n；j=1, 2, …, d；设z_j(z_j＞0)为指标j的剥夺临界值，利用将观测矩阵X转换为贫困剥夺矩阵g⁰。g_ij⁰表示第i户第j个指标剥夺值。

（2）多维贫困的识别。在贫困剥夺矩阵g⁰的基础上，计算每个个体的总体剥夺得分C_i，若C_i＞k ，则判定个体i为多维贫困，反之非多维贫困。从而获得最后调整后的剥夺矩阵g⁰(k)。

（3）贫困加总。在识别了样本个体的各个指标贫困剥夺情况之后，进一步来计算多维贫困指数：

(5)

式中：H为多维贫困发生率；q为多维贫困户数；n为总户数；A为平均剥夺份额。

3.3 农村基本公共服务与多维贫困的关联关系分析模型 3.3.1 双变量空间自相关模型

为探究农村基本公共服务与多维贫困在区域上的相关性，采用双变量空间自相关模型，通过双变量空间自相关全局Moran's I和局部Moran's I指数来探讨二者的空间分布特征^[19]。

双变量空间全局自相关分析描述了农村基本公共服务和多维贫困之间的总体关联特征。其计算公式为：

(6)

式中：I_rm为农村基本公共服务综合发展指数与多维贫困指数的双变量空间自相关性系数取值范围为[-1, 1]，数值越大，说明二者的空间分布相关性越大；n为研究区内贫困村的个数；Z_i^r为第i个贫困村基本公共服务综合发展指数；Z_j^m为第j个贫困村多维贫困指数；空间权重w_{i, j}采用行标准化，即∑∑w_{i, j}=n。

双变量局部时空自相关则进一步揭示农村基本公共服务和多维贫困两者之间的空间相关性模式，反映空间聚集和分异特征，计算公式如下：

(7)

式中：I_i^rm为农村基本公共服务综合发展指数与多维贫困指数的局部空间自相关性指数；Z_i^r和Z_j^m分别为农村基本公共服务综合发展指数与多维贫困指数。

据上述方法，可将农村基本公共服务综合发展指数与多维贫困指数的空间关联分为4类，分别为：高高正相关（HH）、低低正相关（LL）、低高负相关（LH）、高低负相关（HL）。

3.3.2 耦合协调度模型

农村基本公共服务与多维贫困的耦合密切程度蕴含在乡村振兴发展战略进程中所处的不同阶段，为了进一步反映农村基本公共服务和多维贫困之间的交互关系，通过参考国内关于耦合模型的研究^[18-20]，采用标准化后的排名计算二者的耦合协调度，以此评价二者发展的同步性及整体协调发展水平高低，计算如下式：

(8)

式中：C为耦合度；T为农村基本公共服务与多维贫困综合得分；D为耦合协调度；X为标准化的多维贫困排名；Y为标准化的农村基本公共服务综合发展排名；α、β为特定权重，考虑农村基本公共服务和多维贫困具有同等重要的地位，α，β取0.5；k值取2；n值取3以增加区分度；C值在0—1之间，C越大，表明农村基本公共服务与多维贫困耦合性越好，即二者相辅相成，互相促进。本文借鉴前人的研究成果^[25]，并结合研究区的现状（表 3），将耦合协调度D划分4类：衰退失调型[0, 0.4]，濒临失调型(0.4, 0.6]，勉强协调型(0.6, 0.8]，协调发展型(0.8, 1]。

进而，为了深层次探究两者制约关系和制约因素，再根据极差标准化后的两者排名的差异将其分为4种差异类型（表 4），二者差距在0.1以内认为是同步型。

多维贫困突出型表明多维贫困程度较深，限制了该地区农村基本公共服务的发展；基本公共服务落后型表明多维贫困程度相对较轻，匮乏的农村基本公共服务不足以支撑该地区的扶贫开发；共损型表明农村基本公共服务和多维贫困均处于较差水平，相互制约作用大；同步型表明农村基本公共服务与多维贫困均处于较好水平，两者之间差距较小，能够相互促进。

4 结果分析 4.1 行政村基本公共服务综合发展水平

利用云模型，分别得到2015—2018年福贡县贫困村基本公共服务RBPS评价云，并与3.1.2规定的云标尺进行比照，最终评价结果如图 2、表 5所示。

总体上看，通过对比云标尺划分的等级得出2015—2018年RBPS评价云主要位于评价等级为一般的[0.4, 0.5]区间内，说明研究区整体的农村基本公共服务综合发展水平较为一般；同时在2015—2018年间，RBPS处于[0, 0.3]区间的贫困村数量逐年减少，尤其在2016—2017年间其减少幅度达到63.6%；此外，四年期间RBPS评价云持续向右靠拢，评价等级为差和好的两极分化现象明显得到好转。截至2018年，全县58个行政村中，最初评价等级为一般以上的行政村由33个发展到47个，达到81%，提高了42%，评价等级为一般的行政村数量增幅达到130%，评价等级为差的行政村数量减幅达到66.7%，表明国家对农村基本公共服务的发展建设日趋重视，促使研究区内贫困村的基本公共服务综合发展水平不断提升。

从空间上看，2015—2018年间，整体空间分布呈现出整体趋好、“中段和北段高，南段较低”的空间分布特征。如图 3所示，2015年中段RBPS评价等级主要以较好和好为主，北段评价等级散乱但大致上趋于一般水平，而南段则主要以差为主。在2017年乡村振兴战略的实施带动下，以及中段发达地区的辐射带动下，北段和南段地区的RBPS的发展得到提升。截至2018年，中段和北段地区RBPS评价等级趋于较好，而南段RBPS虽得到明显改善但是综合水平还是较低。总体变化趋势呈现出“以中段为轴心，由北向南依次改善”的态势，北段RBPS评价等级的改善节点早于南段，且效果较好。

4.2 行政村多维贫困状况

根据式（5）计算出研究区贫困村多维贫困指数，按自然断裂法划分为5个等级：极端贫困、较为贫困、中度贫困、一般贫困以及轻度贫困。由图 4可以看出，研究期间行政村的多维贫困程度改善明显：①2015年，58个行政村中，全县多维贫困程度从重至轻的组成结构为：18.97%、27.59%、29.31%、17.23%、6.9%，至2018年，轻度贫困和一般贫困分别上升至12个和17个，而极端贫困、较为贫困和中度贫困的数量则不断下降，多维贫困结构变迁为：10.34%、18.97%、20.69%、29.31%、20.69%；②轻度贫困数量得到最明显增长。2018年，轻度贫困的贫困村的数量大幅增加，源于极端贫困、较为贫困和中度贫困的贫困村数量下降后的“层次退化”；③极端贫困、较为贫困和中度贫困的贫困村数量4年内保持平稳的下降趋势，三者的速度基本同步，速度也逐渐放缓。表明研究期间福贡县地区脱贫攻坚工作进展顺利，当前已进入“决战决胜”阶段。

从空间分布上看，福贡县行政村多维减贫状况逐渐趋好，总体呈现出“中段低，南北段高”的空间分布特征。如图 5所示，2015年，多维贫困程度较深的贫困村地处研究区的南段和北段，其中北段以木加甲村、资古朵村、亚朵村、知洛村为主，南段则以双米底村、阿达村、架科村、瓦娃村、金秀谷村、架究村为突出代表，这些贫困村分别位于地形陡峭、经济基础较差的地区，开展“精准帮扶”的基础条件较差、实施难度较大，导致多维贫困程度相对较深。而中段地区则因相对得天独厚的经济及区位因素以至贫困程度相对较轻。到2017年随着乡村振兴战略的大力实施，中段地区保持较低的多维贫困水平；北段则在中段的经济发展辐射带动下，多维贫困状况逐渐得到好转，截至2018年北段地区已基本上消除极端贫困的现象。而南段地区受地形、区位、发展基础等限制，发展相对缓慢。总体而言，福贡县在2015—2018年扶贫成效显著，后期应针对南段典型行政村的难点，因地制宜地实施相关的扶贫和乡村振兴政策。

4.3 农村基本公共服务与多维贫困耦合分析 4.3.1 整体空间关联特征

通过前文综合评价福贡县农村基本公共服务发展水平以及多维贫困状况，可以发现农村基本公共服务综合发展较好的地区与多维贫困程度较轻的地区具有一定的重合性，并且在2015—2018年间两者的变化趋势也十分相似。为了进一步验证二者之间存在相互作用关系，运用双变量空间自相关模型，探讨农村基本公共服务与多维贫困的空间关联演变特征。2015—2018年农村基本公共服务与多维贫困的全局Moran's I值均为负值，分别为-0.327，-0.347，-0.398以及-0.411，表明农村基本公共服务与多维贫困之间具有空间负相关性，即农村基本公共服务发展水平较高的地区，其周边多维贫困程度较轻；反之，其周边地区的多维贫困程度较深。在时序上，Moran's I值逐年减少，呈现不断增强的趋势，表明两者之间的耦合程度逐年增强。

根据式（7），计算出福贡县农村基本公共服务和多维贫困局部Moran's I值，并绘制2015—2018年福贡县农村基本公共服务与多维贫困LISA聚集图进行局部空间自相关分析，如图 6。两者之间的空间关联类型可分为：①低—高区。表明该地区农村基本公共服务综合发展水平相对较低，多维贫困程度较深，两者的发展具有一定的滞后性。2015—2018年间主要集中分布在南段的架科底乡、子里甲乡、匹河怒族乡的大部分行政村，以及石月亮乡的少部分行政村。②高—低区。表明该地区农村基本公共服务综合发展水平相对较高，多维贫困程度较轻，2015—2018年间主要集中分布在福贡县中段的上帕镇、鹿马登乡和北段的马吉乡和石月亮乡。③低—低区、高—高区，两类异常聚集类型。高—低关联地区主要分布在中段，并呈现“I字型”空间增长格局，而低—高关联地区则分布在南段经济区位较差且地势较高的地区。

4.3.2 耦合协调特征

利用前述耦合协调度模型计算两者的耦合度，同时考虑研究区实际的发展情况，采用客观四分位方法^[26]，将两者的耦合度C由低至高划分4类：低度耦合(0, 0.4]，中度耦合(0.4, 0.6]，较高耦合(0.6, 0.8]，高度耦合(0.8, 1]，最终绘制两者的耦合度图，如图 7。

由图 7可以看出，在空间分布上，整体耦合度呈低度耦合分布，仅少数区域耦合度较高，主要分布在研究区中段的上帕村、达友村、珠明林村和中北段的亚坪村、赤洒底村、布拉底村，以及南段的普洛村、子里甲村、腊母甲村。在时间序列上，耦合类型为中度耦合以上的贫困村数量有所增加，从2015年的31.03%占比上升至2018年的39.66%，表明整体耦合度等级表现为上升趋势。究其原因，研究区内自2017—2018年期间全面实施乡村振兴战略，农村基本公共服务建设力度有所提升，但受相关帮扶项目的实施周期、到位资金、实施条件等限制，整体水平依旧较低，而在各级政府对农户的小额信贷、住房修补、种植养殖培训等强有力的精准帮扶倾斜政策实施下，农户个体的多维贫困程度缓解程度明显，致使两者的耦合度较低。耦合度高的地区，得益于当地初期贫困状况相对较轻，区位条件及整村推进的工作基础较好，在区域发展的带动下农村基本公共服务水平也得到较大提升，得以呈现高度耦合状态。

进一步利用公式（8），得到两者的耦合协调度分布图和耦合协调差异分布图，如图 8，图 9。由图 8可知，2015—2018年耦合协调度大致呈现出中段高，相互促进作用较大，北段和南段低，相互限制作用较大的分布模式，且整体上表现出由中北段向南逐渐变差的态势。在时序上，2015—2018年间衰退失调类型贫困村数量由2015年的10个下降到8个，主要集中分布在南段的阿达村、架科村、达大科村、俄科罗村及子里甲村；濒临失调类型由2015年13个下降到11个，呈现分散分布状态；勉强协调类型由2015年17个提升到21个，主要位于福贡县中心轴线以西的行政村；协调发展类型4年内保持平稳不变，主要集中在福贡县中段的腊竹底村、达普洛村、珠明林村、腊吐底村、上帕村、赤洒底村、巴甲朵村、赤恒底村。可以看出，研究区的总体耦合协调度水平中等，但保持稳定上升趋势，说明两者耦合协调性越来越好。因此，后期政府部门应提高南段地区农村基本公共服务供给总量，采取以强带弱的举措，推进当地基本公共服务水平综合发展，同时应注意促进经济政策向该地区倾斜，并给予财政支持，以缩小区域差距，产生区域经济发展带动基本公共服务综合发展的良性互动，实现该地区农村基本公共服务与多维减贫的可持续协调发展。

为探究当地农村基本公共服务与多维贫困制约关系和制约因素，进行两者的耦合协调差异分析，如图 9，耦合协调差异类型呈现为四类：同步型、基本公共服务落后型、多维贫困落后型及共损型。整体上呈现出“大分散，小聚集”的空间分布特征。

同步型在2015年主要位于中段的腊竹底村、赤洒底村、赤恒底村、鹿马登村、麻甲底村，其余零散分布在南北两段的少数贫困村。中段由于其经济区位好，地势平缓、交通便利等优势，加之该地区多维贫困程度较轻，农村基本公共服务综合发展较好，所以中段是同步型的集中区域。直到2018年，同步型以中心向两极方向扩散，北段同步型贫困村数量有明显增加，而南段相对缓慢。

基本公共服务落后型在2015年主要处于研究区中心轴线以西的大部分贫困村，该地区与缅甸接壤，便于开展边境贸易，所以当地居民生活水平普遍高于东部贫困村，但由于该地区农村基本公共服务发展不足以完全支撑多维贫困的持续改善，造成西部大部分贫困村处于基本公共服务落后型，截至2018年才摆脱基本公共服务不足的窘境，逐步迈向同步型发展阶段。

多维贫困突出型在2015年主要集中分布在研究区南段的沙瓦村、瓦娃村、普洛村、果科村、亚谷村、子里甲村，少部分则分布在北段的布腊村、木加甲村，这些地区的农村基本公共服务综合发展处于中等水平，但由于当地经济收入低、房屋结构简陋等因素，制约其农村基本公共服务的发展。直到2018年，南段多维贫困落后型贫困村得到显著性改善，转而进入同步型发展。

2015年共损型主要集中在北段的乔底村、马吉米村、旺基独村及南段的架究村、知子罗村、达大科村。截至2018年，北段在中段的经济拉动下，贫困状况得到缓解，共损型贫困村大面积消失，而南段地区的共损型贫困村依旧没有得到较好的改善。因此，消除南段地区共损型贫困村将是当地政府下一步工作重心。

4.3.3 耦合机理分析

从本文4.1和4.2小节的实证分析可以得出，本研究区整体上属于农村基本公共服务综合发展水平相对较差且区域多维贫困状况较为严重的地区。在很大程度上，研究区内行政村的农村基本公共服务综合发展与区域多维贫困之间存在相互影响又相互制约的关系。通过对比分析两者的耦合结果（图 7—图 9），可以探究得出两者复杂交互关系的背后成因。

首先，研究区恶劣的地理条件和不利的交通条件使得该地区大部分贫困村农业市场发育受限。除了中段的多数贫困村以及北段的马吉村、利沙底村、拉马底村、米俄洛村交通较为便利，对农业市场影响较小；而其余地区由于恶劣的地理条件和不利的交通条件导致农业市场范围狭窄，限制当地农业市场的发育，影响农户额外的经济收入，致使农户无法积累财产，最终陷入区域经济发展滞后的窘境。

其次，教育和信息化基础设施的不足导致了贫困户内生动力的不足。师资力量匮乏，公共文化基础设施少，信息化服务覆盖率低的现象普遍存在于研究区北段的乔底村、旺基独村、石门登村、拉马底村、知洛村和南段大部分贫困村，这会造成当地农户的学习和认知能力较差，大大降低了农户寻求外出务工的积极性与可能性，致使再生产劳动力不足，从而抑制了农户劳动能力的提升，也就无法实现“造血”式扶贫的目标，最终加大“返贫”的风险。

再次，区域发展的改善得以有效推动了农村基本公共服务水平的提高。区域发展状况决定当地财政收入的多少，进而影响当地农村基本公共服务的支出和农村基本公共服务发展动力。区域发展状况差、经济基础比较薄弱的地区主要集中在南段的双米底村、瓦娃村、架究村、阿达村、架科村、金秀谷村，这些贫困村均是区域发展状况差导致农村基本公共服务滞后的典型地区，其基本公共服务水平的滞后也成为阻碍区域协调发展的重要因素。

上述分析表明，研究区基本公共服务水平的提升可以有效带动多维减贫的区域发展。研究区医疗卫生、社会保障、教育、信息化服务等农村基本公共服务水平的改善，有效带动了本地农村劳动力能力和素质的提高。因此，改善当地多维贫困状况的前提是提高农村基本公共服务水平，有利于拉近当地的城乡一体化发展，扩大农村市场，促进农民经济收入，进而改善区域多维贫困状况。同时，农村基本公共服务的提高可以直接普惠民生。如医疗保障服务能有效降低农民医疗支出，生活保障服务则可以全力保障低收入的农民维持正常生活水平的权益，这将大幅改善区域多维贫困状况，提高农民获得感。

反之，区域多维贫困状况的改善也可以推动农村基本公共服务水平的提高。区域多维减贫状况影响当地财政收入的转移支付，进而影响当地农村基本公共服务的支出。在国家强力政策、项目、资金的驱动与干预下，当地区域多维贫困状况得到较大改善，政府得以更好地通过财政转移支付政策，改善当地落后地区的农村基本公共服务条件，进而推进农村基本公共服务均等化进程，逐步实现乡村振兴与和谐宜居。反之，两者会存在相互制约、恶性循环的可能。

综上可以看出，自国家精准扶贫和乡村振兴战略实施以来，福贡县的扶贫工作取得了阶段性成效，但仍有潜在问题需要解决。为推动研究区区域协调发展，当地政府部门应根据中段和北段地区农村基本公共服务水平较高，南段较低的现状，合理配置研究区内农村基本公共服务的资源，改善南段贫困村的基本公共服务薄弱环节，补齐发展短板，争取早日摆脱基本公共服务滞后的窘境。其次，针对中段地区区域多维贫困状况较轻的优势，开展中段地区与南北两段欠发达地区之间的对口帮扶工作，缩小研究区整体发展差距。最后，政府在区域基本民生得到改善后，可将新阶段区域发展成果进一步转变为教育、医疗、基础设施等农村基本公共服务要素，并将必要的物质和人力资本反馈于区域经济发展，形成两者相辅相成的良性耦合机制。

5 结论与讨论 5.1 结论

本文基于2015—2018年福贡县的农村社会经济调查数据，建立农村基本公共服务和多维贫困评价模型体系并结合计量地理方法，揭示了农村基本公共服务发展的时空分异特征和多维贫困的时空分异特征；同时利用关联分析模型，系统全面地剖析了农村基本公共服务与多维贫困之间的耦合发展关系。基于研究区内58个行政村的分析结果，得出以下结论：①研究区内农村基本公共服务的发展呈中段高、南北段低的空间非均衡性分布，整体发展差异呈缩小趋势；②研究区内贫困村的多维贫困状况在空间分布上呈现出中北段地区贫困程度较轻、南段贫困程度较深的格局，研究期间该地区多维贫困状况得到明显改善；③农村基本公共服务与多维贫困存在空间负相关性关联与明显耦合，且自实施乡村振兴规划后，贫困村发展类型多转为同步型发展。

5.2 讨论

研究村级尺度上农村基本公共服务与区域贫困之间的关联特征以及二者耦合作用机理，对于实现城乡一体化、建设美丽新乡村具有重要意义。本文面向乡村振兴与精准扶贫稳定脱贫战略的实施需求，构建了村级尺度下基本公共服务与多维贫困的评价模型，在评价的基础上，结合计量地理方法，掌握研究区整体的发展差异，为研究区内农村基本公共服务资源的优化配置以及合理制定精准扶贫战略提供辅助型决策支持。同时利用关联分析模型，系统剖析二者之间的耦合发展关系及耦合机理，为脱贫攻坚成果与乡村振兴战略的有效衔接提供可供借鉴的研究方法与技术方案，进而促进基本公共服务与多维贫困治理的协调发展，实现美丽新乡村。

受数据可获取性所限，本文研究数据的现势性和时间周期还有待提高，尚未纳入与非贫困户数据的对比分析，还需进一步深入凝练农村基本公共服务综合发展指标体系，以全方位覆盖乡村振兴战略对农村基本公共服务的要求；农村基本公共服务的各维度发展对多维贫困的影响还需深入挖掘。后续研究中，将进一步结合乡村振兴和精准扶贫战略要求，提高数据获取力度，建立基于长时间序列数据的农村基本公共服务的减贫效应模型，系统评估其减贫的作用模式。