[1]杨桂林,杨柳,焦洪赞,等.基于地理加权回归模型的村域致贫因子研究——以贵州省剑河县为例[J].江苏农业科学,2018,46(10):324-328.
　Yang Guilin,et al.Study on poverty factors in villages based on geographic weighted regression model—Taking Jianhe County of Guizhou Province as an example[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(10):324-328.
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基于地理加权回归模型的村域致贫因子研究
——以贵州省剑河县为例()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第46卷
期数:
2018年10期
页码:
324-328
栏目:
农业经济与管理
出版日期:
2018-05-20

文章信息/Info

Title:
Study on poverty factors in villages based on geographic weighted regression model—Taking Jianhe County of Guizhou Province as an example
作者:
杨桂林1;  杨柳1;  焦洪赞2;  钟磊3
1.贵州大学公共管理学院，贵州贵阳 550025； 2.武汉大学城市设计学院，湖北武汉 430072； 3.贵州省土地整治中心，贵州贵阳 550000
Author(s):
Yang Guilin; et al
关键词:
致贫因子; 地理加权回归模型; 自然资本; 社会资本; 人力资本; 村域; 精准扶贫
Keywords:
-
分类号:
F323.8
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
依托贵州省剑河县扶贫调查数据，在分析其贫困发生率空间分布的基础上，从自然资本、社会资本、人力资本等3个维度选取9个致贫因子，运用地理加权回归(geographically weighted regression，简称GWR)模型对各村贫困成因进行分析，借助ArcGIS软件将因子回归系数可视化。结果表明，自然资本对太拥镇贫困的影响作用最大，其次是观么乡；社会资本对革东镇、南加镇、太拥镇、南哨乡、久仰乡的影响作用较明显；人力资本对南明镇、磻溪镇、太拥镇的贫困影响较大。以贫困空间异质性为突破口，运用GWR模型对村域致贫因子进行定量分析，从而实现精准分析致贫原因，推动精准扶贫战略实施。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-09-01
基金项目：国家自然科学基金(编号：41401400)；贵州省科技合作计划［编号：黔科合LH字(2016)7469号］；贵州大学文科重大科研项目(编号：GDZT201305号)；贵州大学引进人才科研基金［编号：贵大人基合字(2010)006号］。
作者简介：杨桂林(1993—)，女，贵州凯里人，硕士研究生，主要从事土地资源利用与保护研究。E-mail：glyang15@163.com。
通信作者：杨柳，博士，副教授，主要从事土地利用规划与管理研究。E-mail：yang_whu.edu@163.com。
更新日期/Last Update: 2018-05-20