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[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
(PDF)
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《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 Guilinet 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