重庆市县域农村贫困化空间分异及影响因素探析

发布时间：2023-03-11 19:21

　　以重庆市为研究区,使用重庆市涉及扶贫开发任务的33个区县2014—2018年县域农村贫困数据,采用探索性空间数据分析(ESDA),刻画农村贫困化空间关联格局,构建影响县域农村贫困化空间分异的指标体系,并运用地理加权回归模型对县域农村贫困化的空间分异影响因素进行回归分析和探讨.研究结果表明:①总体来看,研究时段内重庆市县域农村贫困化热点区域整体空间格局稳定,高值区主要分布于巫溪、城口、酉阳和彭水等渝东北和渝东南区域的相关区县,而主城区和渝西地区的区县贫困发生率相对较低,呈现显著的空间差异性;从时间序列上来看,研究时段内各区县农村贫困发生率明显呈现下降态势,区县间的差距在缩小;②重庆市2014-2018年全局Moran’s I指数均达到显著的空间正相关,县域农村贫困化呈现出明显的空间集聚现象;③通过GWR模型进行回归分析发现,县域农村贫困化空间分异影响因素中,海拔高度、人均耕地资源面积、 25°以上耕地面积比重和区位水平、未通客运班车村比重、农村居民人均纯收入、文盲人口比、因残致贫人口比重等8个显著的解释变量对县域农村贫困化起到了直接或间接的影响,且各影响因素在不同区域上表现出的影响力不尽...

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【文章目录】：
1 研究方法与数据来源
    1.1 研究区概况
    1.2 研究方法
    1.3 数据来源
2 县域贫困发生率时空表征
    2.1 县域贫困发生率时空表征
    2.2 全局空间关联格局分析
    2.3 局部空间关联格局分析
        2.3.1 Moran散点图分析
        2.3.2 LISA分析
    2.4 县域农村贫困化空间分异的影响因素分析
        2.4.1 变量选取
        2.4.2 自变量选取(筛选)
        2.4.3 影响因素变量筛选与检验
        2.4.4 GWR模型分析结果
        2.4.5 影响因素分析
            1) 海拔高度. GWR
            2) 人均耕地资源面积.
            3) 25°以上耕地面积比重和区位水平.
            4) 未通客运班车村比重.
            5) 农村居民人均纯收入.
            6) 文盲人口比.
            7) 因残致贫人口比重.
3 结论与讨论
    3.1 结 论
    3.2 讨 论



本文编号：3760095