作为创新扶贫思路的重要基础,正确甄别影响贫困的敏感因素,定量化测度省域综合多维贫困程度,对我国贫困的时空交互特征进行空间化表达,将是一个值得着力研究的问题。本文通过计量经济模型系统识别影响我国贫困的关键影响因素,在此基础上建立多维贫困测度指标体系对省域多维贫困状况开展综合测度,并运用探索性时空数据分析(ESTDA)框架从时空交互视角就省域贫困的时空关联动态特征进行分析,提出早日实现全面脱贫的有效政策措施。主要结论如下:(1)经济发展水平和社会保障对收入贫困表现出阶梯式递减的负向累积效应,而人口负担、自然灾害则在一定程度上增加了地区陷入收入贫困的风险;城镇化发展及环境质量改善均能在短期内有效改善地区健康贫困状况,各因素对健康贫困影响程度的大小排序为城镇化率、森林覆盖率、每万人医院数和人均公共卫生支出;教育资金投入、高等教育发展、科技投入、群众文化建设与文化贫困均呈显著负相关。(2)整体来看,根据等权重原则考察各变量对贫困的方差贡献度,由大到小排序依次为农作物受灾比、人均GDP、人均社会保障支出、人均教育经费、高等学校数、社会总抚养比、城镇化率、森林覆盖率、每万人医院数、人均R&D经费、人均群众文化事业支出和人均公共卫生支出。(3)相较东部沿海经济发达地区,中西部内陆地区收入贫困程度普遍较深。除北京、上海和东北三省外,其余省区健康贫困状况均表现出好转的迹象,东部地区经济高速增长的同时也面临提升人口文化教育水平的压力。各省区多维贫困测算结果显示,我国多维贫困程度较深地区仍集中于中西部地区,与当前东中西经济发展差异特征基本一致,且除北京、上海、河北、山西、东北三省及新疆外,国内大多数地区多维贫困状况呈逐年下降趋势。(4)全国省域多维贫困整体空间格局表现出两极分化的特征,沿海具有较为稳定的局部空间结构,中西部内陆具有更加动态的局部空间结构。我国多维贫困分布的空间凝聚明显,空间结构具有较高的稳定性,各省区多维贫困状况的空间地位在短期内难以得到改变,表现出一定的空间锁定或路径依赖特征。(5)我国省域多维贫困时空演变过程中以正向关联为主,中西部地区邻接省区间多呈现弱正向关系,容易因“马太效应”长期陷入空间贫困陷阱。东北地区、中部地区及西部部分地区和华南地区则表现出“俱乐部”内部间的博弈竞争关系,而内蒙古与北京、河北、吉林,青海与甘肃、陕西与河南、广西与云南以及东南沿海地区则构成强协同增长区,省区间开展扶贫合作具有较强的可行性。