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11.
12.
中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测   总被引:2,自引:1,他引:2  
潘竟虎  冯娅娅 《地理学报》2020,75(4):769-788
从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明:① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。  相似文献   
13.
深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明:① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。  相似文献   
14.
中国连片特困区经济韧性测度及影响因素分析   总被引:3,自引:1,他引:3  
巩固脱贫攻坚成效,提升抗风险与自我发展能力对连片特困区而言意义深远。经济韧性作为反映区域经济应对冲击时抵抗、恢复、调整及转型能力的指标,能够有效评估连片特困区的抗冲击能力和返贫风险。基于中国12个连片特困区的地市级数据,通过构建综合指标体系及核心评估变量对其经济韧性进行了测度与对比,并运用多种回归模型识别主要影响因素,结果发现:① 连片特困区经济韧性小于非连片特困区,二者虽均呈逐年递增趋势,但非连片特困区增速略快。进一步对指数分解后发现,连片特困区与非连片特困区经济韧性的差距主要来自于适应与调整能力的差异。② 罗霄山区、燕山—太行山区、大别山区经济韧性均值最高,而滇西边境山区、六盘山区、四省藏区最低,东西差异明显。③ 大部分片区经济韧性逐年递增,经济韧性越高的片区往往增速越快,但四省藏区、六盘山区、吕梁山区经济韧性出现下降趋势,其中,吕梁山区下降最明显。在对不同片区经济韧性分解后发现,不同片区间适应与调整能力差异最大,创新与转型能力差异最小。④ 地理区位、人均固定资产投资、外贸依存度、财政自给水平、地方财政教育经费支出、专利授权数等变量对连片特困区经济韧性存在显著影响。⑤扶贫政策有利于增强片区经济韧性,经济韧性较低的片区对扶贫政策的依赖程度更高,其中,四省藏区、六盘山区、滇西边境山区对扶贫政策依赖最为严重。  相似文献   
15.
发展地理学视角下中国多维贫困测度及时空交互特征   总被引:1,自引:2,他引:1  
金贵  邓祥征  董寅  吴锋 《地理学报》2020,75(8):1633-1646
探索贫困监测评估指标体系及区域间贫困时空交互动态特征对当前中国可持续减贫研究具有重要意义。基于发展地理学视角,引入面板向量自回归(PVAR)模型并结合人类发展分析路径与SDGs全球指标框架识别影响中国贫困的致贫和减贫因素,以此测度多维贫困指数,进而采用探索性时空数据分析(ESTDA)方法揭示多维贫困的时空交互特征。结果表明:① 中国当前贫困监测评估的致贫因子包括农作物受灾比和社会总抚养比,减贫因子则涉及人均GDP、人均社会保障支出、人均公共卫生支出、每万人医院数、新型农村合作医疗参合率、植被覆盖率、人均教育支出、高校数量、人均科学研究与试验发展支出、人均文化事业经费。② 2007—2017年中国省域收入贫困、健康贫困、文化贫困及多维贫困状况得到显著改善,全国综合贫困程度年均下降5.67%,部分省域的不同维度贫困内部出现差异化。③ 研究期内省域间多维贫困局域空间格局表现为较强的空间动态性,并呈现由东部向中、西部增大的变化态势;省域间多维贫困指数随时间演变呈现强的空间依赖关系,形成以西北和东北为高值区向四周递减的变化格局。④ 邻接省域多维贫困交互的时空网络以负向关联为主,仅有陕西与河南、陕西与宁夏、青海与甘肃、湖北与安徽、四川与贵州、海南与广东形成空间上较强的减贫协同关系。研究成果对当前中国精准扶贫战略实施尤其是2020年后预防返贫具有重要的参考价值。  相似文献   
16.
解决区域性整体贫困问题是全面建成小康社会的前提。丘陵山区是中国农村贫困人口的聚集区,开展丘陵山区贫困时空格局及其演变机制研究对实现贫困地区转型发展与乡村振兴具有重要的理论意义。论文以江西省于都县为例,以村域为研究单元,采用空间自相关、核密度估计、地理探测器等模型方法刻画了于都县农村贫困地理格局及其分异特征,识别了丘陵山区驱动农村贫困化的主导因子,揭示了农村贫困化的驱动机制。结果表明:① 丘陵山区农村贫困化存在明显的地域分异规律和空间集聚性特征,且聚集效应随减贫力度加大有所减弱;② 坡度、行政村到县城中心的可达度、路网密度和公共服务点数量是丘陵山区农村贫困化分异的主导因子,且随时间推移,资源禀赋不足对农村贫困化的驱动作用有所减弱,区位条件对农村贫困化的驱动作用逐渐增强;③ 不同时期丘陵山区农村贫困化地域分异的主导因素有所不同。农村贫困化有其自然和人文根源,科学减贫政策的制定与实施需以深化贫困发生机制理论认知为基础,协同推进区域性贫困和个体性贫困的减轻,从而实现贫困地区转型发展和乡村振兴。  相似文献   
17.
冯应斌  龙花楼 《地理研究》2019,38(11):2606-2623
贫困与地理环境之间交互耦合形成了空间贫困陷阱,本文在对贵州50个国家级贫困县乡村人口转移减贫效应和松桃、威宁、望谟3个典型县域贫困村贫困发生率与农村道路可达性指数空间耦合关系进行实证研究基础上,阐释了破解空间贫困的作用机理,并构建相应政策体系。结果表明:① 贵州国家级贫困县乡村户籍人口向县内城镇转移和县外转移具有显著的减贫效应,但县内城镇转移比县外转移减贫效应的作用力更大。② 松桃县、望谟县极度贫困、可达性较差型和深度贫困、可达性较差型贫困村所占比例在15%左右,威宁为10%左右,对该类型贫困村实施整村易地搬迁和村庄撤并;对具有自然历史文化特色资源的深度贫困、可达性中等型和一般贫困、可达性中等型贫困村应进一步扩展道路宽度,打通断头路,形成网络,增强通行能力。③ 应坚持以县城为中心的就地城镇化和发达地区中心城市、省会城市等异地城镇化并重,加强对转移劳动人口的技能培训,提升其城镇生存能力。继续加大对具有自然历史文化特色资源的保护类村庄的“通村、通组、通户”道路拓宽、硬化等措施,逐步完善自来水、宽带等较为薄弱的基础设施投入力度,推进贫困村基本公共服务均等化;通过发展山区“绿水青山”内生性和外生性产业,引导贫困人口提升自我发展能力。  相似文献   
18.
针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现:① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为:人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为:人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。  相似文献   
19.
关于新时期中国西部发展沙产业的思考   总被引:1,自引:3,他引:1  
沙产业是中国西部开发、生态文明建设和脱贫致富的必然选择。在对新时期沙产业内涵理解的基础上,对中国西部发展沙产业的空间基础、资源基础和科技基础进行了潜力分析,通过案例分析了新时期沙产业发展与生态文明建设和精准扶贫的关系。指出了目前中国西部沙产业发展中存在的主要问题,并提出了中国西部沙产业发展的政策建议。  相似文献   
20.
This empirical study assesses the relationship between the characteristics of developing countries and the amount of official climate mitigation finance inflow. A two-part model and robustness checks were used to analyse 1998–2010 Rio Marker data on 180 developing countries. The results show that developing countries with higher CO2 intensity, larger carbon sinks, lower per capita gross domestic product (GDP) and good governance tend to be selected as recipients of climate mitigation finance, and receive more of it. CO2 emission is not used as a determinant of mitigation finance until the actual financial disbursement. Poverty aid tends to be allocated to countries with low CO2 emissions, possibly to avoid diverting aid from poorer developing countries. However, such a diversion is unavoidable if the share of mitigation finance in climate finance and in overall official development assistance (ODA) continues to escalate. This study calls for an equitable allocation of total ODA mitigation and adaptation finance in addition to the 0.7% ODA/gross national income target, and for transparent criteria and the verification of reporting on the allocation of mitigation finance.  相似文献   
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