基于HLM和GWR的的汪清县农村贫困成因探究
发布时间：2021-02-06 05:00
明确贫困成因是提高精准扶贫效率和稳定脱贫成效的基本前提。对偏远少数民族聚居区——吉林省汪清县农村贫困成因进行解析,采用多层线性模型（HLM）同时分析了家庭层次和环境层次因素对农村贫困家庭年纯收入的影响,并利用地理加权回归方法（GWR）探索了环境层次变量影响的空间异质性。研究结果显示:①汪清县贫困农户家庭层次因素对家庭年纯收入的影响强于环境层次因素,但环境层次因素的影响作用亦不可忽视;②剔除环境层次因素的影响后,绝大多数家庭层次因素对贫困家庭年纯收入存在显著影响;③环境层次因素能够在不同程度上解释家庭层次因素影响效应的差异性;④环境层次因素的影响在不同区域的作用方向和强度上存在显著差异。最后从村域发展环境、医疗就业、区域内部贫困差异方面提出改善建议。
【文章来源】：地理科学. 2020,40(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
研究区区位Fig.1ThelocationofWangqingCountyofJilin
斓目占湟熘市越?醒芯俊?WR模型调整后R2为0.225（＞0.147），AIC值为534.628，小于OLS模型的AIC值（540.443），Moran’sI为-0.002，残差不再具有显著的空间自相关性，表明考虑变量空间异质性的GWR模型在估计环境变量对村级贫困家庭年人均纯收入的影响方面表现更好。GWR模型结果显示，从各解释变量回归系数的平均值看，其对村级贫困家庭年人均纯收入的影响方向与OLS模型一致，但从其变化范围来看，各解释变量的影响力方向和强度则存在显著的空间差异性。村级耕地资源对收入的影响由县城中心向外递增(图2a)。在县城周边区域，人均耕地存在着较弱的负向影响，即人均耕地面积较少的村贫困家庭人均纯收入反而较高。这是因为位于县城近郊且耕地较少的村的农户，更倾向于进城参与非农活动，其生计非农化特征显著[34]，带来收入的增长。对农户与政府工作人员的田野调查亦发现，离县城距离较远且耕地较多的村，往往更难推行种植业结构改革，主要进行投入与收益均相对较低但生产过程相对容易的旱田种植，发展传统农业，而距离县城较近且耕地较少的村更倾向于发展商品性农业和集约农业，从而获得更多的收入。此外，在远郊传统农区，人均耕地面积对西部平原地区的影响强于东部山区，主要原因是平原地区传统农业的发展相对山区存在优势，对收入提升的促进作用更强。到县城距离对收入影响的空间异质性最为显著(其回归系数变化范围最大)，从县城中心向外围，从南向北，其对收入的影响由负向转变为正向(图2b)。分布于县城周边的村，由于与县城的联系较其它外围村更为密切，故更易受到与县城距离的影响，且随着距离增加其收入会相应较少。而分布在更外围区域的村，其与县城的直接联系因距离原因而显著弱化。汪清县东部?
【参考文献】：
期刊论文
[1]国家精准扶贫政策对贫困农户脱贫增收的效果评价——基于双重差分模型的检验[J]. 蔡进,禹洋春,邱继勤. 人文地理. 2019(02)
[2]Analyzing Influencing Factors of Rural Poverty in Typical Poverty Areas of Hainan Province: A Case Study of Lingao County[J]. ZHANG Jinping,ZUO Feng,ZHOU Yanmei,ZHAI Mengxiao,MEI Lin,FU Yidi,CHENG Yeqing. Chinese Geographical Science. 2018(06)
[3]村域尺度下的贫困空间格局及形成机理研究——以湖南省凤凰县为例[J]. 窦同宇,汤庆园,宾津佑,夏安桃,周国华. 地域研究与开发. 2018(06)
[4]人穷还是地穷?空间贫困陷阱的地统计学检验[J]. 马振邦,陈兴鹏,贾卓,吕鹏. 地理研究. 2018(10)
[5]基于灰色系统理论的云南省农民收入差异性研究[J]. 李云,刘毓锦,胡雅丽,金珊. 地域研究与开发. 2018(05)
[6]产业扶贫视角下村域空间贫困陷阱识别与策略分析——以湘西保靖县为例[J]. 杨志恒,黄秋昊,李满春,曲衍波,高宇,刘美凤. 地理科学. 2018(06)
[7]精准扶贫视角下中国东北农村贫困地域性特征及成因[J]. 王士君,田俊峰,王彬燕,程利莎,杜国明. 地理科学. 2017(10)
[8]贫困山区农户生计分化特征及其治理方向——基于山东沂水县农村的实证调查[J]. 李灿,侯云洁,张佰林,马晓茗. 华中农业大学学报(社会科学版). 2016(05)
[9]吉林省自然灾害对种植业及农民收入的影响研究[J]. 吴迪,刘文明,舒坤良. 东北农业科学. 2016(03)
[10]延边朝鲜族劳动力外流及其影响研究[J]. 刘伟江,丁一,杨雪,王晓峰. 人口学刊. 2014(01)
本文编号：3020194
【文章来源】：地理科学. 2020,40(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
研究区区位Fig.1ThelocationofWangqingCountyofJilin
斓目占湟熘市越?醒芯俊?WR模型调整后R2为0.225（＞0.147），AIC值为534.628，小于OLS模型的AIC值（540.443），Moran’sI为-0.002，残差不再具有显著的空间自相关性，表明考虑变量空间异质性的GWR模型在估计环境变量对村级贫困家庭年人均纯收入的影响方面表现更好。GWR模型结果显示，从各解释变量回归系数的平均值看，其对村级贫困家庭年人均纯收入的影响方向与OLS模型一致，但从其变化范围来看，各解释变量的影响力方向和强度则存在显著的空间差异性。村级耕地资源对收入的影响由县城中心向外递增(图2a)。在县城周边区域，人均耕地存在着较弱的负向影响，即人均耕地面积较少的村贫困家庭人均纯收入反而较高。这是因为位于县城近郊且耕地较少的村的农户，更倾向于进城参与非农活动，其生计非农化特征显著[34]，带来收入的增长。对农户与政府工作人员的田野调查亦发现，离县城距离较远且耕地较多的村，往往更难推行种植业结构改革，主要进行投入与收益均相对较低但生产过程相对容易的旱田种植，发展传统农业，而距离县城较近且耕地较少的村更倾向于发展商品性农业和集约农业，从而获得更多的收入。此外，在远郊传统农区，人均耕地面积对西部平原地区的影响强于东部山区，主要原因是平原地区传统农业的发展相对山区存在优势，对收入提升的促进作用更强。到县城距离对收入影响的空间异质性最为显著(其回归系数变化范围最大)，从县城中心向外围，从南向北，其对收入的影响由负向转变为正向(图2b)。分布于县城周边的村，由于与县城的联系较其它外围村更为密切，故更易受到与县城距离的影响，且随着距离增加其收入会相应较少。而分布在更外围区域的村，其与县城的直接联系因距离原因而显著弱化。汪清县东部?
【参考文献】：
期刊论文
[1]国家精准扶贫政策对贫困农户脱贫增收的效果评价——基于双重差分模型的检验[J]. 蔡进,禹洋春,邱继勤. 人文地理. 2019(02)
[2]Analyzing Influencing Factors of Rural Poverty in Typical Poverty Areas of Hainan Province: A Case Study of Lingao County[J]. ZHANG Jinping,ZUO Feng,ZHOU Yanmei,ZHAI Mengxiao,MEI Lin,FU Yidi,CHENG Yeqing. Chinese Geographical Science. 2018(06)
[3]村域尺度下的贫困空间格局及形成机理研究——以湖南省凤凰县为例[J]. 窦同宇,汤庆园,宾津佑,夏安桃,周国华. 地域研究与开发. 2018(06)
[4]人穷还是地穷?空间贫困陷阱的地统计学检验[J]. 马振邦,陈兴鹏,贾卓,吕鹏. 地理研究. 2018(10)
[5]基于灰色系统理论的云南省农民收入差异性研究[J]. 李云,刘毓锦,胡雅丽,金珊. 地域研究与开发. 2018(05)
[6]产业扶贫视角下村域空间贫困陷阱识别与策略分析——以湘西保靖县为例[J]. 杨志恒,黄秋昊,李满春,曲衍波,高宇,刘美凤. 地理科学. 2018(06)
[7]精准扶贫视角下中国东北农村贫困地域性特征及成因[J]. 王士君,田俊峰,王彬燕,程利莎,杜国明. 地理科学. 2017(10)
[8]贫困山区农户生计分化特征及其治理方向——基于山东沂水县农村的实证调查[J]. 李灿,侯云洁,张佰林,马晓茗. 华中农业大学学报(社会科学版). 2016(05)
[9]吉林省自然灾害对种植业及农民收入的影响研究[J]. 吴迪,刘文明,舒坤良. 东北农业科学. 2016(03)
[10]延边朝鲜族劳动力外流及其影响研究[J]. 刘伟江,丁一,杨雪,王晓峰. 人口学刊. 2014(01)
本文编号：3020194
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