张焱，胡雪枝，唐婷，冯璐

（1. 云南农业大学 经济管理学院，云南 昆明 650201；
2. 南京审计大学 公共管理学院，江苏 南京 210000；
3. 云南省农业科学院 国际合作处，云南 昆明 650205）

脱贫攻坚的全面胜利，标志着中国农村发展进入后脱贫时期，绝对贫困已被消除，农村发展重心由贫困治理转向乡村振兴。2017年党的十九大报告首次提出了乡村振兴战略，其后又制定了《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》，2021年中央1号文件更是以“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”作为主题。中国农村的乡村振兴，也就是农村的产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效和生活富裕[1]，意味着中国的乡村振兴是经济、社会和生态的全方位振兴[2]，需在农村经济社会发展的同时，兼顾生态环境。当前，人们已认识到资源高消耗和危害生态环境的传统经济社会发展模式是不可持续的发展方式，超越资源环境承载能力，造成雾霾、泥石流等严重生态问题，为此党中央提出促进经济社会发展的全面绿色转型，树立和践行“绿水青山就是金山银山”理念，坚持节约资源和保护环境的基本国策[3]。可见，经济社会的生态发展是实现乡村振兴的必由之路。

位于中国西部的云南省，其在精准扶贫阶段的国家级贫困县数量位居全国第一，贫困面广且程度深，尽管2020年云南所有贫困县均已脱贫摘帽，全部贫困人口均已脱贫出列，但由于刚刚脱贫，其脱贫的稳定性和可持续性有待加强，返贫风险较高，还处于脱贫巩固向乡村振兴的过渡阶段。2021年中央1号文件也明确提出，脱贫攻坚目标任务完成后，对摆脱贫困的县，从脱贫之日设立5年过渡期，过渡期内保持现有的主要帮扶政策总体稳定[4]。因此，对于刚脱贫的脱贫户依然实施脱贫不脱钩的动态管理扶持方式。在这样的背景下，考察云南脱贫户的经济社会与生态环境的耦合协调发展动态演变情况及空间格局，有助于通过发现其经济社会与生态环境的协调同步发展阶段和程度，及经济社会与生态环境发展水平在空间上的变化态势和区域差异，提出针对性的对策建议以缩短过渡期，推进脱贫巩固与乡村振兴的有效衔接。

在可持续发展领域研究中，经济社会—生态环境协调发展一直是备受关注的重要议题和热点问题[5]。早在20世纪60年代，就有学者提出生态社会协调发展理论，在该理论的指导下，以及大众生态环保意识的加强，国内外逐渐涌现出大量关于经济、社会、生态、环境协调发展的研究，也造就了经济社会与生态环境系统协调发展的全新经济发展模式[6-7]。

当前，研究者们对经济社会与生态环境耦合协调发展理论、评价指标体系和模型等方面进行了探讨，经济发展与生态环境变化大致呈倒“U”型，经济活动通过资源投入推动产业结构演变，进而影响生态环境，当经济行为对生态环境过度开发超过生态系统承载能力则导致生态系统的崩溃，因此，经济发展必须在生态系统的承载范围内，否则经济增长必然会受到生态系统的限制而停滞，由此要求经济环境应协调发展，以实现生态文明社会的可持续发展[8-9]。当前，对经济社会与生态环境协调发展的评价逐渐从定性向定量和动态评价方向发展，但还未形成经济社会—生态环境系统协调发展统一评价指标系统，各研究者根据研究侧重点的差异选择不同的评价指标体系。如基于PSR模型，系统性构建包括未来协调度和当前协调度的两大类169个评价指标[10]；
从经济社会发展和生态环境两个方面构建包括经济水平、结构、效率、活力、质量和水环境、大气环境、生态环境、生态环境保护9个指标[11]；
从城市化水平、城市化效率、社会影响、产业结构、经济水平、资源利用、环境污染和环境保护构建指标体系[12]；
等等。关于研究方法方面，主要有新古典增长模型[13]、投入产出模型[14]、内生经济增长理论[15]、库兹涅茨曲线模型（EKC）[16]、系统动力学[17]、非线性识别熵耦合模型[18]、模糊数学法[19]、灰色预测模型[20]、熵权耦合协调模型[21]等。这些方法各有其优点，但从现有研究来看用得较多且形成了较为成熟的研究范式的主要是熵权耦合协调模型和投入产出模型。

综上所述，国内外对经济社会与生态环境协调发展的研究逐渐由定性转移到定量；
由静态过渡到动态；
从单纯追求经济增长变换到经济发展与环境保护协调可持续发展。但纵观现有的研究，从乡村振兴视角，以脱贫户为研究对象，探讨其经济社会与生态环境协调发展的研究还较少，因此，本研究从乡村振兴角度分析2017—2019年云南省脱贫户经济社会与生态环境协调发展的时空动态演化及区域分异规律，也就是结合乡村振兴指标构建本研究的评价指标体系，根据评价结果，逐层分析云南省脱贫户经济社会与生态环境协调发展的时间变化特征，并探讨同一时间节点上经济社会与生态环境协调发展水平的空间关联性，最后根据评价结果和空间分布提出相应政策建议，由此推进云南省脱贫户的经济社会与生态环境协调发展，尽快从稳定脱贫成效过渡到乡村振兴。

1.1 研究方法

1.1.1 变异系数TOPSIS法

变异系数法和TOPSIS法两者进行结合就得到变异系数TOPSIS法，变异系数法是一种客观赋权方法，它可以直接对指标数据进行数学处理求得指标权重。这样就减少了主观赋权中人为的干预和影响，增强了结果的客观性、科学性和可信性。TOPSIS法最先用于系统工程，在多个方案的多目标决策中选取最优方案，它是一种逼近理想解的排序法，通过各评价对象与最优方案和最劣方案的距离来获得各评价对象与最优方案的相对接近距离，从而对评价对象加以排序，具体计算过程可参看宋成舜等[22]和张焱等[23]的研究。最终得到的经济社会与生态环境协调发展评价指数C（也叫贴近度）值，0≤C≤1，C值越接近1，表明经济社会与生态环境协调发展程度越高。参考文献以及结合云南实际，将云南脱贫户经济社会与生态环境协调发展水平划分为5个等级，分别是：[0, 0.1]为低水平；
(0.1, 0.3]为中低水平；
(0.3, 0.6]为中等水平；
(0.6, 0.8]为中高水平；
(0.8, 1]为高水平[24-25]。

1.1.2 耦合协调度模型

参考物理学中的容量耦合概念及系数模型，得到云南脱贫户经济社会系统与生态环境系统协调发展的耦合度模型，由此反映经济社会与生态环境之间的相互作用和相互影响程度[26]。计算公式为：

尽管耦合度能够定量分析各个子系统之间相互影响的程度并对系统发展秩序进行预警，但它不能反映研究系统的综合发展水平，难以测度研究系统的整体功效[27]。为了更好地评判经济社会与生态环境的交互耦合协调程度，引入耦合协调度模型来评判各子系统的优劣等级，避免出现经济社会和生态环境两系统均发展较低但耦合度高的状况[28]。其计算公式如下：

式中：Q为耦合协调度值，U为耦合度值，R为经济社会和生态环境之间的综合协调指数，反映经济社会和生态环境的整体协同效应；
C1和C2表示经济社会和生态环境的评价分值，也就是前述的贴近度值；
λ、η为待定系数，两者之和为1，本研究认为经济社会与生态环境同等重要，也就是按照[0, 0.3]、(0.3, 0.5]、(0.5, 0.8]、(0.8, 1]分为四个等级，分别表示低度耦合、拮抗、磨合和高度耦合，以及低度协调、中度协调、高度协调和极度协调[29]。根据经济社会和生态环境综合评价指数特征，可将耦合协调类型分为三种，当C1＜C2，表明处于经济社会发展滞后型；
当C1＞C2，表明处于生态环境发展滞后型；
当C1=C2，表明处于同步发展型。

1.1.3 空间自相关分析法

空间自相关分析包含全局空间自相关和局部空间自相关分析两个方面。在本研究中，全局空间自相关分析可以探究云南脱贫户经济社会与生态环境协调发展水平在整个区域的空间关联性和差异性；
局部空间自相关主要描述云南脱贫户经济社会与生态环境协调发展水平在各个州市上的空间关联性和差异性。由于空间自相关分析法（Moran’s I）多位研究者已经详述，因此本文不再累述，具体计算方法参看蔡进等[30]的研究。

1.2 数据来源

本研究的时间段为2017—2019年，数据主要来源于云南省精准扶贫大数据工作平台、《云南省脱贫攻坚数据报告（2017—2019年）》①由于《云南省脱贫攻坚数据报告》是依据“云南省精准扶贫大数据工作平台”中数据统计整理而得，因而该报告从2017年开始编写，2020年的数据还未发布，前期统计口径又不一致，因此目前只能获取2017—2019年3年的数据。，2016—2020年《云南统计年鉴》、2016—2020年《中国统计年鉴》、2016—2020年《云南省国民经济和社会发展统计公报》等，个别缺失数据采用移动平均法进行模拟得到。研究中涉及的脱贫村、脱贫户和脱贫人口为精准扶贫阶段建档立卡贫困村、贫困户和贫困人口中脱贫出列的全样本数据。由于精准扶贫建档立卡的退出和进入多以户为单位，因此本文以云南省范围内的脱贫户作为经济社会与生态环境协调发展水平测度的主要研究对象。

1.3 指标体系构建及说明

在进行评价前，首先需要建立一个全面而系统的指标体系。李茜等[31]基于环境保护和经济发展构建了8个子系统和44个指标对中国环境经济协调发展进行了研究；
任祁荣和于恩逸[5]从自然生态环境与社会经济系统两个方面构建7个子系统27个指标对甘肃省的生态环境与社会经济耦合协调发展进行分析；
李苒等[32]从生态环境质量和经济发展水平两个方面构建10个子系统24个指标从县域角度对陕西省榆林市的生态环境与经济协调发展进行了探析。在借鉴已有研究成果，以及基于科学性、全面性、系统性、可操作性等原则，并充分考虑乡村振兴对经济社会发展与生态环境的基本要求，结合云南脱贫户的实际经济社会和生态环境发展情况的基础上，从经济社会和生态环境两个方面构建准则层（表1），其中，经济社会系统分解为经济效益、产业发展、就业状况、住房保障、医疗养老保障和人口质量6个准则17个指标；
环境系统分解为自然资源供给、地形地貌、生态环境压力、生态环境治理、生态扶持和生态环境效益6个准则17个指标。

表1 评价指标体系及指标权重

在经济社会系统的已有研究中，研究者们主要从经济发展、社会发展、城市生活、社会福利保障、生活消费水平、就业结构、生活质量等方面加以考量，其下的具体指标涉及人均GDP、农民人均纯收入、全社会劳动生产率、人均社会消费品零售额等第三产业占比、非公有制经济占GDP比重、研究与试验发展经费支出占GDP比重、第一产业从业人数占比、第三产业从业人数占比、医院个数、卫生机构个数、人均住房面积、城市人口密度、第三产业就业人口比重、高等学校在校生人数等。从这些已有的研究可以发现，大多数数据均来自省（市、县）较为宏观的统计数据，而本文的研究对象下沉到脱贫户，考察的是他们的经济社会发展与生态环境的耦合效应，因此，需更多地应用脱贫户的具体统计微观数据，且在本研究中还需要考虑精准扶贫中“收入”+“两不愁、三保障”与乡村振兴的充分衔接，基于研究主题和目的，选择了经济社会子系统的6个准则17个具体指标（具体指标测度的均是脱贫户的相应情况）。例如资产收益户数占比、人均可支配收入既是精准扶贫的重要指标，又是乡村振兴生活富裕的重要内容。

在生态环境的已有研究中，研究者们主要从自然资源供给、自然生态条件、生态环境压力（污染）、生态环境风险、生态环境保护（治理）、生态效益等方面设置具体指标，包括年均降水量、年平均气温、植被覆盖度、人均绿地面积、单位GDP能耗、工业固体废弃物排放量、农业化肥投入量、生活垃圾无害化利用率、人均造林面积、人口密度、环保投资占GDP比例等。同样，这些指标数据采集也是基于较为宏观的统计年鉴数据。根据本文的研究对象和研究重点，脱贫户的生态环境测度指标应该既包括与已有研究相似的共性指标，也应该包括其特有的指标。例如：自然资源供给和生态环境效益应该是与已有研究共性的指标，包括年均降水量、年平均气温、空气质量综合指数等，均来自《云南统计年鉴》数据；
而地形地貌、生态环境压力、生态环境治理、生态扶持则是其特有的指标，具体测度脱贫户的情况，且与乡村振兴已有研究的测度指标部分重合，如无卫生厕所户数占比、无垃圾集中堆放点村数占比等，这些数据均来自云南省精准扶贫大数据工作平台和《云南省脱贫攻坚数据报告》中脱贫户的全样本数据。

根据数据的可获得性，本研究选择了2017—2019年为研究年份，应用变异系数TOPSIS法和原始数据，对云南下辖16个州市脱贫户的经济社会与生态环境发展水平进行测度及区域比较，再应用耦合协调度模型获得脱贫户经济社会与生态环境之间的耦合度和耦合协调度，以及应用Moran’s I指数探究云南各州市脱贫户经济社会与生态环境发展水平的空间格局。

2.1 经济社会与生态环境发展水平的动态评价

2.1.1 指标权重分析

从子系统来看，脱贫户经济社会系统和生态环境系统的权重分别是0.502和0.498，相差很小，表明生态环境系统越来越受到人们重视，其重要程度逐渐与经济社会系统相当。从准则层来看，医疗养老保障、生态环境治理、人口质量这三项指标权重超过0.1，排在前三，其重要性强；
其次是自然资源供给、生态扶持和经济效益，此三项接近0.1，重要性其次。从各个具体指标来看，人均可用水资源量、人均林果地面积、大病集中救治户数占比、医疗兜底保障户数占比、人均牧草地面积、资产收益户数占比、生态岗位扶持户数占比、技能劳动力占比、户均生态补偿金额排在前十，具体指标的排序进一步佐证了准则层的排序。

2.1.2 动态综合评价

根据表2数据，从云南省整体考量，其脱贫户经济社会与生态环境发展水平逐年上升，年均增速为8.67%，且2019年增长较快，比2018年增长了26.49%，到2019年已经达到中等水平。

表2 经济社会与生态环境发展水平动态综合评价结果

横向考察各个州市的综合贴近度发现，综合贴近度最高的是德宏州、昭通市和迪庆州，三个区域三年里的综合贴近度均在0.5左右，尽管还未进入中高等之列，但比较其他区域，其脱贫户的经济社会与生态环境发展水平较高，接近中高等水平。昭通市本属于云南最贫困的区域之一，之所以其脱贫户经济社会与生态环境发展水平较高，与近年来精准扶贫政策的大力扶持密切相关。

纵向比较，2017—2019年，综合贴近度处于中等水平之列的区域分别有6个、7个和11个，表明总体上云南脱贫户经济社会与生态环境发展水平呈现上升趋势。2018年相比2017年综合贴近度增长最快的是怒江州和普洱市，达到50%左右；
不增反减，且减速较大的是楚雄州、丽江市、红河州和临沧市，造成这样结果的可能原因如下：一是脱贫户每年都在进行动态调整，2018年新脱贫的农户比2017年脱贫的农户更贫困；
二是这些州市针对2018年的脱贫农户，放松了对其的扶持力度，其相关政策措施没有及时调整和加强。2019年相比2018年增长最快的是丽江市和红河州，超过100%，其次是保山市和普洱市，超过50%；
不增反减的区域减少到3个，且减少的比率不大，表明在接近精准扶贫收官之年，各个区域均进一步加大了对贫困的治理力度，使脱贫户的经济社会与生态环境发展水平快速提升。比较各个区域的年均增长率，10个区域呈现上升态势，6个区域出现下降状况，总增速最快的是普洱市，下降最多的是临沧市。

2.1.3 子系统分指标评价

考察表3数据，从云南省整体来看，脱贫户经济社会子系统和生态环境子系统的贴近度总体呈现逐年上升趋势，生态环境子系统的增速稍高于经济社会子系统的增速，但经济社会子系统贴近度的基数高于生态环境子系统，到2019年，两者均处于中等水平之列。2017年与2019年属于生态环境发展滞后型，2018年属于经济社会发展滞后型。

表3 经济社会与生态环境子系统各指标贴近度测算结果

考察各州市子系统的贴近度，2017—2019年分别有7个、7个和10个州市经济社会子系统贴近度高于0.3，进入中等发展水平之列。此外，2017年大理市经济社会子系统贴近度高于0.6，进入中高等之列；
2019年昆明市经济社会子系统贴近度高于0.6，达到中高等水平。总的来看，经济社会子系统三年来均较高的有昆明市、德宏州、昭通市和大理市，其中德宏州和昭通市三年基本一样，非常稳定；
三年均较低的有普洱市和红河州，怒江州2017年非常低，处于低水平阶段，但2018—2019年就直接上升至中等水平。2017—2019年分别有5个、6个和7个州市生态环境子系统贴近度高于0.3，达到中等发展水平。三年里均是迪庆州生态环境子系统贴近度最高，处于0.6左右，达到中高等水平。总的来看，生态环境子系统三年里均较高的有迪庆州、德宏州、昭通市和怒江州，且四州市三年变化不大，较为稳定；
三年均较低的是文山市、红河州和曲靖市，且文山市2017年处于低水平之列。

8月14日，由中农集团控股股份有限公司主办的“2018年东北乡村振兴创富大会暨中国农资——社会化服务体系建设论坛”在大连成功举办。来自农业农村部、大连市供销合作社联合社和多家合作企业的专家领导，以及种植农场主、合作社和经销商代表们，共120余人与会。会上，中国农资——社会化服务体系正式上线。

进一步考察各州市子系统贴近度的增长情况，经济社会子系统年均增长率排在前三的是怒江州、丽江市和普洱市，年均下降率排在前三的是临沧市、楚雄州和大理市。生态环境子系统年均增长率排在前三的是普洱市、文山市和保山市，年均下降率排在前三的是迪庆州、临沧市和楚雄州。总的来看，大多数州市两子系统贴近度处于上升阶段，少数处于下降状态，且上升幅度高于下降幅度。

经济社会子系统与生态环境子系统两者贴近度进行比较，考察三年平均值，昆明、曲靖、玉溪、保山、临沧、楚雄、红河、文山、大理和德宏10个州市的经济社会发展水平高于生态环境发展水平，属于生态环境滞后型；
昭通、丽江、普洱、西双版纳、怒江、迪庆6个州市的生态环境发展水平高于经济社会发展水平，属于经济社会发展滞后型；
但昭通市和德宏州经济社会发展水平落后于生态环境发展水平很少，几乎可以看成两者同步发展。

2.2 耦合协调度指数

根据表4数据，从耦合度来看，云南脱贫户经济社会与生态环境的耦合度较为稳定，三年均约为0.5，云南及16个州市的耦合度值全部在0.3～0.5之间，也就是经济社会与生态环境耦合度处于拮抗阶段。三年平均值中，最大的昭通市与最小的怒江州仅仅相差0.067，区域空间差异不大。由耦合度可知，在经济社会发展过程中，为增强脱贫农户的收入，生态环境遭受到一定的破坏，环境承载力下降，不和谐的经济社会与生态环境关系开始显现，脱贫农户的可持续发展遭到一定的阻碍。进一步分解耦合度指数发现，云南大多数州市的耦合度处于或接近0.5，表明系统即将或正进入磨合期，也就是随着经济社会发展，人们越来越意识到生态环境的重要性，开始加大对环境的保护并投入更多人力、物力、财力在生态环境建设中，使得经济社会和生态环境的良性耦合成为可能。

表4 经济社会与生态环境的耦合协调指数

从耦合协调度来看，2017—2019年云南省整体呈现上升态势，云南及大多数州市的耦合协调度高于0.3，处于中度协调阶段。观察三年平均值，德宏州和昭通市进入了高度协调的初期，红河州和曲靖市处于低度协调的后期。协调度最大的德宏州与最小的红河州相差0.24，区域空间呈现出一定的差距，但差距不大，大多数州市的耦合协调度围绕在0.3～0.4之间，较为集中。总的来看，云南及16个州市脱贫户的经济社会发展水平略高于生态环境发展水平，但生态环境发展增速略高于经济社会发展，也就是对于云南脱贫户来讲，前期经济社会发展过度消耗了自然资源，通过国家精准扶贫、乡村振兴等政策措施的实施，生态环境发展水平提升显著。因此，在后续发展中，应坚持生态环境修复和保护与经济社会发展并驾齐驱的策略，在加快经济社会建设的同时，始终把生态环境建设摆在重要位置上，使经济社会和生态环境的耦合协调性进一步增强，逐步进入高度耦合和极度协调阶段。

2.3 经济社会与生态环境发展水平的空间格局

应用Geoda软件对云南脱贫户经济社会与生态环境发展水平C进行空间自相关分析，基于2017—2019年云南16个州市数据计算得到的脱贫户经济社会与生态环境发展水平的全局自相关莫兰指数（表5）。2017—2019年，Moran’s I指 数 分 别 为0.046、-0.020和0.101，大于其期望值E(I)，且Z统计量均大于0，由于概率P值分别为0.130、0.242和0.060，也就是仅有2019年通过10%的显著性检验，其余两年无法拒绝原假设，因此，云南16个州市2017年在空间上表现为不显著的弱集聚效应（弱正相关），2018年为不显著的弱负相关性，2019年表现为显著的正相关性，也就是云南脱贫户经济社会与生态环境发展水平在空间上逐步向集聚效应发展。此外，2019年的Moran’s I指数大于2017年和2018年，说明云南脱贫户经济社会和生态环境发展水平的区域差异有缩小的趋势。

表5 经济社会与生态环境发展水平的全局Moran’s I指数

为进一步揭示云南各个研究单元脱贫户经济社会与生态环境发展水平的高值与低值在空间上的分布状况，了解局部空间差异性，应用局部Moran’s I指数得到局部空间关联格局。将云南16个州市的局部空间格局划分为四类：高高集聚区（H—H），表明州市自身和相邻州市脱贫户的经济社会和生态环境发展水平高且区域差异小，呈现空间正相关性；
高低集聚区（H—L），表明州市脱贫户自身经济社会与生态环境发展水平高，但相邻州市较低，呈现空间负相关性；
低高集聚区（L—H），表明州市脱贫户自身经济社会与生态环境发展水平低，但相邻州市高，也呈现空间负相关性；
低低集聚区（L—L），表明州市脱贫户自身和相邻州市的经济社会与生态环境发展水平均较低，且空间差异性小，呈现出空间正相关性。

应用Geoda软件绘制得到云南脱贫户2017—2019年的经济社会与生态环境发展水平的Moran’s I散点图（图1）。位于第一和第三象限的州市对应的是空间正相关，也就是具有均质性；
位于第二和第四象限的州市对应的是空间负相关，也就是具有异质性。2017年，落在第一象限的州市共有2个，落在第三象限的州市共有7个，两者合计9个，占比56.25%；
2018年，落在第一象限的州市共有1个，落在第三象限的州市共有7个，两者合计8个，占比50.00%；
2019年，落在第一象限的州市共有3个，落在第三象限的州市共有8个，两者合计11个，占比68.75%。这个比例的增加表明云南脱贫户经济社会与生态环境发展水平接近的州市在空间上的集聚性增强，具体表现为高高集聚区增加，低低集聚区减少。落在第二、第四象限的州市有所减少，也就是局部非相似性不断降低，两者促使云南脱贫户经济社会与生态环境发展水平的空间差异逐渐缩小，而空间集聚效应不断增强。

图1 2017—2019年经济社会与生态环境发展水平的Moran’s I散点图

表6 各类集聚区对应的州市

进一步考察2017—2019年云南各州市的空间LISA图（图2），三年里，高—高关联区由2个减少到1个，再增加到3个，尽管发生了一定的转移，但这些州市主要位于西部。高—低关联区由4个增加到6个再减少到3个，其中，德宏州、昆明市和昭通市一直处于高—低关联区，没有变化，这些州市主要位于北部和西部。低—高关联区由3个减少到2个，这些州市主要位于西部。低—低关联区的个数最多，三年里均集聚于东南部。总的来看，云南16个州市脱贫户的经济社会与生态环境发展水平局部空间格局为高—高区、低—低区和低—高区集中式分布，而高—低区离散夹杂式分布，且呈现出西高东南低的“阶梯状”[33]。

图2 2017—2019年经济社会与生态环境发展水平的LISA聚集图

对云南及各州市脱贫户的经济社会与生态环境发展水平进行测度，有助于掌握云南及各州市脱贫户经济社会与生态环境发展的总体发展程度和区域差异；
应用耦合协调度探究经济社会子系统与生态环境子系统之间的耦合协调度，有助于掌握在精准扶贫向乡村振兴过渡阶段，脱贫户经济社会发展与生态环境保护之间的一致性和和谐性；
通过莫兰指数测度云南及各州市脱贫户经济社会与生态环境发展水平的空间格局，有助于深刻认识脱贫户经济社会与生态环境发展水平在空间上的集聚性和差异性。通过实证研究，得到以下主要结论和建议。

3.1 研究结论

3.1.1 经济社会与生态环境发展水平测度方面的结论

在指标权重方面，脱贫户经济社会与生态环境子系统的权重相当，几乎认为两者同等程度重要。准则层中，医疗养老保障、生态环境治理和人口质量的权重占比较高，倾向性认为这三项最为重要；
指标层中，排名前十的10项指标中，医疗养老保障和生态扶持各有2项，生态环境治理有3项，人口质量、经济效益和自然资源供给各占1项，进一步表明医疗养老保障和生态环境治理的重要性。

从动态综合评价来看，云南脱贫户经济社会与生态环境发展水平逐年上升，已处于中等水平。其中，德宏州、昭通市和迪庆州的脱贫户经济社会与生态环境发展水平已接近中高等水平；
大多数州市脱贫户的经济社会与生态环境发展水平是逐年上升的，少数区域呈下降态势，临沧市和楚雄州的年均下降幅度最大。

从子系统分指标评价来看。云南脱贫户的生态环境子系统增速稍高于经济社会子系统，两者均随时间的推移递增到中等水平。2017年与2019年处于生态环境发展滞后型，2018年处于经济社会发展滞后型。从各个州市来看，2017—2019年，脱贫户经济社会发展程度较高的是德宏州、大理市和昭通市，较低的是普洱市、红河州和楚雄州；
生态环境发育程度较高的是迪庆州、德宏州和昭通市，较低的是文山市、曲靖市、红河州、楚雄州、大理市和保山市。从三年均值考察，有10个州市属于生态环境滞后型，6个州市属于经济社会滞后型。

3.1.2 耦合协调度方面的结论

从耦合度来看，云南及16个州市脱贫户经济社会与生态环境耦合度处于拮抗阶段，也就是当以牺牲生态环境为代价的经济社会发展方式发展到一定阶段后，生态环境压力加大，经济社会与生态环境的矛盾开始显现，生态环境对经济社会发展的承载能力减弱，经济社会进一步发展受到一定阻碍。进一步观察耦合度值，大多数处于或接近0.5，系统即将进入磨合期，表明环境保护力度日益增加，经济社会与生态环境的良性耦合成为可能。从耦合协调度来看，除红河州和曲靖市处于低度协调的后期、德宏州和昭通市处于高度协调的初期以外，云南及其余州市均处于中度协调阶段。

3.1.3 空间格局方面的结论

从全局自相关分析来看，云南脱贫户经济社会与生态环境发展水平到2019年呈现出显著的空间集聚性，且区域差异有缩小趋势。从局部自相关分析来看，处于高—高区和低—低区的州市个数出现先减后增现象，总体集聚性大于离散性，但处于高—高区的州市过少，对周边州市的辐射带动作用不强。在空间上，除高—低关联区呈现离散夹杂式分布外，其余集中分布，主要表现出东南部低西部高的“阶梯状”。

3.2 对策建议

根据上述研究结论，提出如下建议：

一是在经济社会子系统中，着重提升医疗养老保障力度和人口质量水平。对于集山区、边境和民族为一体的云南来讲，其精准扶贫阶段贫困面广程度深，刚脱贫农户的生计资本还较弱，容易出现因病、因年老体弱返贫风险，而医疗养老保险系统的保障程度是阻止其返贫的重要防范手段，有必要进一步完善。人口质量是阻碍贫困代际传播的重要途径，进一步推进乡村学校教育和社会教育，提升人口质量是稳定脱贫成效、实现乡村振兴的必要条件。

二是在生态环境子系统中，加大生态环境治理力度。云南农户早期刀耕火种、毁树造农地等行为严重破坏了生态环境，尽管在精准扶贫阶段，人民的生态环境保护意识逐渐加强，且各级政府均采取了相应的政策措施加以治理，如通过退耕还林、生态补偿、兴修水利等措施保护生态环境，但还存在人居环境整治不到位、工程质量不过关等问题，需要层层把关，并通过制定规范、第三方监管等措施加强生态环境治理的系统性和规范性。

三是根据各州市综合贴近度和子系统贴近度值的不同，针对性地采取不同的措施，以推进经济社会与生态环境的耦合协调发展。对于经济社会与生态环境发展水平下降的州市，要着重考察是哪些因素制约了这些区域脱贫户经济社会与生态环境的发展，并通过相应改进措施和手段加以推进。对于生态环境发展滞后的州市，在推进经济社会发展的同时，不放松生态环境保护，且生态环境子系统增速还应高于经济社会子系统增速，否则，无法实现两者同步协调发展；
相反，对于经济社会发展滞后的州市，在推进经济社会和生态环境发展时，其经济社会子系统增速应高于生态环境子系统增速以实现两者同步协调发展。对于经济社会和生态环境发展程度均较低的州市，这些区域的脱贫户返贫风险高、脱贫稳定性差，与乡村振兴衔接困难，政府应着重加以关注。

四是针对云南脱贫户经济社会与生态环境总体发展水平不高的状况，应在加大相关投入的基础上进一步研究如何提升资源的利用效率和配置的优化，由此推进脱贫户经济社会与生态环境水平的提升。考虑到精准扶贫阶段，贫困面广和程度深的州市的脱贫户经济社会与生态环境发展水平反而高的现实情况，应关注经济条件较好的州市脱贫户的经济社会与生态环境发展态势，通过空间定位、网格化管理、制定帮扶措施等，发挥州市内部龙头企业、种植大户的辐射带动作用。

五是在空间上，推进高—低区向高—高区的转化，提升经济社会和生态环境发展水平高的州市对相邻州市的辐射带动效应。并根据经济社会与生态环境发展水平低的各州市的具体情况，从经济效益、产业发展、就业状况、住房保障、医疗养老保障、人口质量和自然资源供给、地形地貌、生态环境压力、生态环境治理、生态扶持、生态环境效益的实际贴近度制定针对性政策，推进其经济社会与生态环境水平的提升。

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