以貧困形勢嚴峻和地理環(huán)境空間異質性顯著的貴州省為案例,將分類與回歸樹（Classification and Regression Tree,CART）模型引入貧困研究,分析了貧困空間格局影響因素并制定了相關對策。結論表明:①貴州省的貧困格局呈現(xiàn)出典型的敞口"馬蹄"形結構,黔東、南和西部地區(qū)高而中部及北部較低。②基于CART模型的貴州省貧困影響因素重要性的排序為平均隔離度>路網(wǎng)密度>水域比例>平均偏遠度>NDVI>年均降水。③根據(jù)CART模型決策規(guī)則,對貴州省扶貧攻堅提出以下對策建議:首先,應采取更加"精準"的易地扶貧和村鎮(zhèn)體系規(guī)劃降低居民點隔離度,確保居民點之間平均隔離度小于4 847 m。其次,在居民點距離確定的基礎上,應科學改善區(qū)域的生產(chǎn)生活用水條件,將水域面積比例盡可能提升至0.8%以上,保障生活用水和生產(chǎn)灌溉,提升水資源承載能力。最后,在確保居民點隔離度改善,水資源豐度提升的前提下,應重視喀斯特石漠化地區(qū)的生態(tài)保護修復,將縣域的NDVI提升至0.45以上,提高區(qū)域生態(tài)資產(chǎn),提升貧困社區(qū)韌性,將生態(tài)保護與脫貧攻堅相結合,促進區(qū)域人地關系和諧發(fā)展。 

【文章來源】：經(jīng)濟地理. 2020,40(06)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

貴州省貧困發(fā)生率及其熱點分析

對影響貧困的自變量重要性進一步分析，首先從主變量來看，居民點之間的平均隔離度對于縣域貧困的空間格局影響最大，其自變量重要性100%；其次為路網(wǎng)密度，自變量重要性為54.6.2%。這說明在貴州省貧困地區(qū)，居民點的可達性，尤其是可達性中的隔離度和路網(wǎng)密度，對區(qū)域貧困的影響重大。主變量中對貴州貧困空間格局的影響因素重要性排名第三的為水域（52.0%）和NDVI(30.4%）。這主要是由于高植被覆蓋一方面具有涵養(yǎng)水土的生態(tài)功能，另一方面對于牧業(yè)與養(yǎng)殖業(yè)有著重要影響，故貴州貧困縣區(qū)的草地面積比例對于貧困的影響較大。從替代變量來看，平均偏遠度和平均降水2個替代變量的重要性分別為48.6%和2.0%。平均偏遠度替代的主變量是平均隔離度，二者相關性為53.8%。隔離度的這種影響歸根到底是貴州山體眾多，地形復雜的因素造成的，這一結果與Castella等的研究結果一致，他們認為自然地理環(huán)境通過影響交通進而對地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響[25]。偏遠度常作為影響山區(qū)貧困的重要因素而被探討[13,26]，而隔離度少有研究[25]。通過CART模型結果可以看出，影響山區(qū)貧困的最重要因素為隔離度，偏遠度雖與隔離度存在一定相關性，但并不能完全取代隔離度來解釋山區(qū)貧困的發(fā)生機制。隔離度對于貧困的影響可以體現(xiàn)在劉彥隨等學者發(fā)現(xiàn)的區(qū)域貧困“孤島效應（island effect）”[2]，由于貧困區(qū)居民點之間的相互隔離，導致在一系列減貧措施的實施下，仍有一些貧困“孤島”地區(qū)。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3483063