甘肃省连片贫困地区地域分异特征下的贫困影响因子分析

发布时间：2020-08-07 12:31

【摘要】：大面积贫困问题在长期扶贫工作努力下得到解决,但仍有贫困点分散广、脱贫地区存在返贫现象、地区发展动力不足、发展不可持续等问题,因此探讨不同县区的贫困影响因子具有一定参考价值。在甘肃省内选取涵盖了少数民族地区、深石山地区、红色革命区三大贫困程度较深的36个连片省级贫困县为研究区,并建立贫困影响指标体系,通过区域类内部、整体两部分分析:以贫困人口为基准,对不同县区贫困影响因子进行全排列多边形评价,进一步分析贫困深度以及建设发展、政策倾斜对贫困现象的抑制效果;以农村人均可支配收入为基准,通过全局回归模型(OLS)与地理加权回归模型(GWR)分析指标的地域分异特征,得到以下结论:1.研究区综合贫困影响指数为0.180,属中等偏高程度。区域类别平均贫困影响指数进行排序为陇南市0.212临夏回族自治州0.204定西市0.169平凉市0.168白银市会宁县0.166甘南藏族自治州0.159天水市0.154兰州市榆中县0.148,即综合贫困程度由深及浅的地区分别集中于深石山区、少数民族地区、红色革命区、其他区域类别。2.区域类别的贫困因子存在共性与差异。共性问题有自然因子(气候干旱、坡度大)、基础设施(道路)欠完善、经济发展因子(三产动力不足)等。差异性问题有:(1)深石山地区虽然扶贫力度大,但恶劣的自然条件依然是主要影响因子;(2)少数民族地区基础建设欠缺、教育程度低,因此县区发展水平落后是必然现象;(3)红色革命区的红色文化旅游资源利用率低,区位优势和交通便利程度对该地区的经济水平影响较大;(4)天水市贫困县整体发展水平良好,贫困现象缩小为点贫困。3.自然致贫因子相关系数占总相关系数的50.94%,表示自然条件是研究区的主要影响因子。在OLS模型中坡度系数绝对值为0.198、土壤砂土化指标系数绝对值为0.544,是指标中系数最大的两个指标,可以看出研究区自然因子中以地形与气候条件恶劣为主。4.社会经济因子相关系数(49.06%)仅略小于自然贫困指标(50.94%),可以有效削弱自然致贫因子,但不能完全消弭自然致贫因子。OLS模型中公路系数绝对值为0.061,人均第一产业GDP系数绝对值为0.163,人均第二产业GDP系数绝对值为0.072,人均第三产业GDP系数绝对值为0.139,人均公共财政支出系数绝对值为0.265,这5个指标体现出基础建设、经济、政策三方面可以起到较好的抑制贫困作用。同时教育也是抑制贫困的重要潜力因子,贫困县普遍都教育程度低的问题,教育最为匮乏的地区是少数民族地区。5.主要自然致贫指标的空间分布规律为:(1)坡度指标负相关系数覆盖研究区面积的2/3,含有少数民族地区与深石山地区,坡度越陡,贫困程度越深;该指标系数在天水市范围是正相关,说明经济发展可以克服小范围的地形起伏。(2)土壤砂土化指标在空间上被分割为少数民族地区、深石山区、红色革命区及天水市部分县三部分,其相关系数从西北、东南部、东北三处向中部递减,在少数民族地区、深石山地区土壤砂土化程度越高,贫困程度越深,而在红色革命区和天水市该指标受到社会经济指标的抑制作用。6.主要社会、经济指标的空间分布规律为:(1)公路指标正相关系数在空间上由少数民族地区、深石山区逐渐向红色革命区递减,说明交通通达性差的少数民族地区、深石山地区两个地区贫困程度深;负相关系数位于天水市、平凉市等,由天水市向外逐渐减弱。(2)人均公共财政支出系数正、负相关系数呈现南、北两极分化。负相关分布在部分少数民族地区、红色革命老地区、天水市、兰州市,说明这部分区域贫困问题相对小;正相关系数分布在部分少数民族地区、深石山地区,贫困程度深的区域会投入更多的财政支出。根据上述结论,对不同区域类别提出了与贫困影响因素相对应的五条建议。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F323.8
【图文】：

甘肃省36个连片贫困县行政区范围

研究区贫困影响综合评价及空间分布图

贫困因素影响力空间分布

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本文编号：2784000