广西喀斯特山区贫困化综合评价及空间分布特征-中国国际扶贫中心.doc

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广西喀斯特山区贫困化综合评价及空间分布特征-中国国际扶贫中心

广西喀斯特山区贫困化综合评价及空间分布特征 胡业翠1 方玉东2 刘彦随3 ( 1.中国地质大学土地科学技术学院,北京100083;2.国家自然科学基金委员会,北京100085; 3.中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101) 中国人口·资源与环境 2008年 第18卷 第6期   CHINA POPULATION,RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.18 No.6 2008 摘 要: 根据贫困的基本内涵,参考国务院扶贫办确定贫困村的方法,以及国家统计局农村社会经济调查总队、国务院扶贫办测度贫困方法,采用因子分析法,建立由资源、经济、人口、社会4个指标类、42项具体指标,综合评价广西喀斯特地区49个贫困县市贫困化程度和地域分异规律。结果表明,广西喀斯特山区49个贫困县贫困程度差异较大,各县贫困化程度整体上呈现南北、东西差异;贫困度分布基本与岩溶地貌组合形态相一致,呈现出石山环境区→准石山环境区→全石山环境区递增的规律;贫困度分布与区位相关性大,城镇交通对贫困度辐射带动作用较强。 关键词:贫困;喀斯特;广西 中图分类号 F301文献标识码 A文章编号 1002-2104(2008)06-0192-06   贫困问题是一个世界性问题,反贫困是人类面临的一项共同历史任务。广西地处西南喀斯特地区,是我国贫困人口集中分布的区域之一,贫困人口占全国的3.68%。农村贫困人口之多、生态建设任务之重,已成为该地区全面建设小康社会的难点和“瓶颈”所在。近年来,广西加大扶贫开发力度,取得了扶贫工作的新成就。但是,当前扶贫的任务依然比较繁重,如何使民族地区贫困人口实现稳定脱贫,这是摆在广西各级领导干部和广大人民群众面前的一项重大课题。贫困问题是一个具有时空特征的综合概念[1]。区域贫困差异会随着空间和时间尺度的变化而表现出很大差别,从而带来扶贫开发决策的复杂性与不确定性。本文将通过采取定量和GIS分析相结合的方法,对广西喀斯特山区县域层面贫困现状进行综合评价,目的在于揭示喀斯特山区贫困差异的空间分布规律及主要的影响因素,为广西扶贫开发规划与科学决策,提供参考依据。 1 研究区概况 本文喀斯特贫困山区贫困现状评价主要针对广西贫困县,指由国家和广西壮族自治区认定的贫困县,广西列入国家扶贫开发工作重点县有28个,分别是:环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、南丹县、天峨县、凤山县、东兰县、巴马瑶族自治县、都安县、大化瑶族自治县、田东县、平果县、德保县、靖西县、那坡县、凌云县、乐业县、田林县、隆林县、西林县、马山县、隆安县、天等县、龙州县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、金秀瑶族自治县、忻城县、龙胜各族自治县;列入广西壮族自治区贫困县有21个,分别是:防城区、上思县、武宣县、凭祥市、上林县、扶绥县、崇左市、大新县、宁明县、象州县、融安县、灌阳县、资源县、恭城瑶族自治县、昭平县、蒙山县、富川瑶族自治县、右江区(百色市)、田阳县、金城江区(河池市)、宜州市。这些贫困县主要分布在桂西北的百色市、河池市、崇左市及来宾市,其主要特征可概括为“老”、“少”、“边”、“山”。 (1)老:广西49个贫困县中有47个是革命老区(其中国定贫困县26个,自治区定贫困县21个),这些地区大多数是百色起义的根据地,是红七军、红八军的诞生地。 (2)少:全区共有壮、汉、瑶、苗、侗、毛南、彝、仡佬、回、京、水等12个主要民族,还有25个其他民族成分,12个民族自治县,少数民族人口1 800多万,占全区总人口的 39·28%,其中1 198.48万人分布在贫困地区,占少数民族人口的67.44%。 (3)边:广西有8个边境县(市),陆地边境线长1 020 km,边境线20 km范围内,有93个乡镇,598个行政村。新中国成立50多年来,边境居民一直处在贫困线下,没有多少改变。 (4)山:广西喀斯特地貌面积共8.95万km2,占全区总面积近4成,这些大石山缺土缺水路难行,是贫困人口的主要分布地,这里粮食不能自给,交通困难,缺水严重。农民素质低,财政困难,人口增长快,生态环境恶化,是扶贫攻坚中需要重点突破的地区。 2 贫困化现状评价 2.1 方法介绍 因子分析法(Factor Analysis)是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的多变量统计分析方法。基本思想是根据相关性系数的大小把变量分组,使得同组内变量之间的相关性较高,而不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构,这个基本结构称为公共因子。因此,对于所研究的问题就可用最少个数的不可测量的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析方法与其他综合评价方法相比,在多指标综合评价中具有明显优势:首先,它消除了原始指标之间的相关影响,

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