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贫困问题是人类面临的巨大挑战,摆脱贫困是世界各国人民的共同追求。目前,农村贫困依旧是我国扶贫开发进程中的“短板”,实现农村人口全面脱贫仍然是当前脱贫工作亟待解决的关键问题。对农村贫困的精准识别、探究农村贫困的空间分布特征及其时变规律、定量分析农村致贫原因,可以为乡村精准扶贫政策的制定和实施提供参考。本文以国家级重点贫困县江西省永新县为研究区域,借助R语言平台、SPSS、Arcgis、Geoda、GWR4等软件,选用2013-2017年的贫困人口数据、2013年的社会经济数据、并结合遥感影像数据对研究区的贫困问题在村级尺度上展开研究。为探究研究区域贫困的时空变化规律,首先采用可视化的方法分析该区贫困的空间异质性特征及其随时间变化的规律;然后分别用全局Moran’s Ⅰ指数、局部G系数从全局和局部的角度对村级贫困发生率的空间依赖性特征进行分析,得到农村贫困的聚集特征并对贫困冷、热点的空间分布格局及其变化特征进行分析。在探究致贫原因时,针对传统的地理加权回归模型(Geographically weightedregression model,GWR)难以解决局部多重共线性的问题,提出采用主成分分析和 GWR 模型相结合的方法(Principal component-based geographically weighted regression model,PCA-GWR),并构建局部方差膨胀因子(variance inflation factors,VIF)对比验证了 GWR模型和PCA-GWR模型的局部多重共线性程度,证明PCA-GWR模型有效地解决了 GWR模型中存在的局部多重共线性问题,更适合用于该区贫困空间格局特征的成因分析。根据研究结果,本文最后结合当地贫困特点对研究区的不同区域提出了针对性的扶贫建议。具体研究结果表明:(1)从空间异质性的角度来看:从2013-2017年永新县贫困发生率从11.27%下降至0.97%,呈现出逐年下降的趋势,且村间贫困差距逐年缩小,其中2013-2015年贫困发生率分布西高东低,2016、2017年整体值较低。(2)从空间依赖性的角度来看:全局上,2013-2016年永新县的村级贫困表现出空间正相关,农村贫困呈现聚集分布;2017年呈现随机分布。局部上,2013-2016年的贫困冷、热点分布变化不大,冷点分布在中部,热点聚集在西南部;2017年贫困热点分布在南部,冷点零星分布于北部地区。(3)永新县贫困格局与地形、植被等自然因素和低学历、缺乏劳动力、疾病等乡村主体自生发展能力因素相关,且每种影响因素与贫困发生率的关系呈现出不同的空间模式。其中,东南南部地区和西北部地区的农村贫困主要受自然因素的影响,中部地区主要受社会经济因素的影响。