基于PCA-GWR的广西县域致贫因子分析

卢安琪 杨爱霞 黎园 陈颖怡 朱帅 邓凯

摘 要：客观分析特定时期县域贫困模式及其成因，是保持精准扶贫效果的基本前提。文章选取广西县域为研究对象，采用基于主成分的地理加权回归（PCA-GWR）模型探讨贫困因素的空间异质性，利用2019年自然、社会经济和人口因子三维指标分析广西县域贫困格局。结果表明：广西各县域贫困格局分布与自然、社会经济及人口因子有关，且各个致贫因子与贫困发生率的关系存在着空间异质性。

关键词：PCA-GWR模型;致贫因子;贫困格局;广西县域

中图分类号：F323.8 文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2022）10-0018-03

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.10.018

1 引言

消除贫困，促进人类社会的全面发展，是国际社会的共同追求。在联合国《2030年可持续发展议程》中，“消除一切形式的极端贫困”作为最高目标被提出[1]。以“人地关系”为研究核心、具有综合性和区域性优势的地理学，在贫困研究和扶贫实践中发挥重要的指导作用[2]。目前，学术界对造成贫困的多种因素进行了探讨，其研究逐渐从单一的经济收入型贫困发展到社会、经济、能力等综合性的多维贫困[3-4]。随着地理信息技术的发展，GWR模型在经济、人口城镇化、自然环境等领域得到了广泛的应用，诸多学者运用GWR模型对贫困进行的多种角度研究表明，不同地区有着不同的致贫因子，贫困水平也存在着较大差异[5-7]。目前我国脱贫攻坚战取得全面胜利，但广西壮族自治区作为全国连片特困省份较为集中的地区，为了巩固其脱贫成果，防止返贫现象发生，文章选取广西县域为研究对象，采用基于主成分的地理加权回归（PCA-GWR）模型探讨贫困因素的空间异质性，并利用自然、社会经济和人口因子等三维指标分析广西县域贫困格局，提出差异化减贫政策，为防治返贫工作提供理论指导。

2 研究区概况与数据来源

（1）研究区概况。广西壮族自治区位于中国西南部，在20°54′N～26°24′N、104°28′E～112°04′E之间。面积约23.7×104km2，地势西北高东南低，四面环山，喀斯特分布广，丘陵复杂，平原低小[8]。

广西共有14个地级市、111个县域行政区域（包括40个市辖区、9个县域市、50个县、12个自治县）。截至2015年年底，广西登记在册贫困人口452万人，贫困发生率为10.5%，居全国第三位。2016—2019年，全区登记贫困人口脱贫450万人，4719个贫困村、46个贫困县（25个国家级贫困县）脱困，全面实现了从温饱不足向小康社会的伟大转型[9]。

（2）数据来源。文章使用的气象数据及植被NDVI数据（http：//www.resdc.cn/）、DEM数据均来源于地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/），广西相关的社会经济数据来自统计部门公布的社会经济公共数据。

3 研究方法

文章采用基于主成分的地理加权回归（PCA-GWR）模型探讨广西致贫因子的空间异质性。主成分分析是一种解决多元线性回归中多重共线性问题的常见方法，利用这个方法，可以通过降维确定少数几个综合因子即主成分来代替原来众多的变量，使这些主成分尽可能多地反映原来变量的信息，且彼此之间互不相关[10]。地理加权回归是一种将空间结构嵌入线性回归模型中来探测空间关系的非平稳性的空间分析技术，通过选取不同的空间权重函数来表达对数据间空间关系的不同认识[11]，在地理学及设计空间模式分析中被广泛应用。

4 PCA-GWR模型构建

（1）致贫因子选取。贫困发生率指一定区域贫困人口占总人口的比例，用比值的大小来解释研究区贫困程度，计算公式如下：

对贫困发生率进行时空归一化处理（式（2））：

由于影响贫困发生率的因素是多维度的，因此须用SPSS软件计算各个贫困指标与贫困发生率的Pearson相关系数来检验贫困发生率与贫困指标的相关性（表1），以此来选取显著相关的指标。

对2019年与贫困发生率显著相关的贫困指标进行相关性分析（表2），发现贫困指标之间的相关系数较大，尤其是社会指标之间存在着较强的相关性。

（2）主成分分析。对2019年与贫困发生率呈现显著相关的贫困指标做主成分分析，结果如表3所示，第一、二主成分的贡献率分别为45.747%、32.808%，第一、二主成分的累计贡献率达78.554%，阐明前2个主成分可以解释78.554%的原始变量的信息，信息损失量少，因此2019年可提取第一、二主成分，即将原来6个有相关关系的贫困指标转化为2个互不相关的主成分。

各主成分分别对应的特征向量如表4所示，第一主成分主要由行政区域面积、耕地面积、公路里程、农村居民最低生活保障人数决定，因此第一主成分可以概括为社会因素，第二主成分主要由平均坡向决定，因此第二主成分代表自然因素。建立第一主成分（F1）、第二主成分（F2）与行政区域面积（X1）、年末常住人口（X2）、耕地面积（X3）、公路里程（X4）、平均坡向（X5）、平均海拔（X6）的线性关系模型为：

第一主成分：F1=0.905X1+0.569X2+0.740X3+0.947X4+0.316X5+0.238X6

第二主成分：F2=0.265X1+（-0.643）X2+（-0.404）X3+（-0.022）X4+0.767X5+0.856X6

5 PCA-GWR结果分析

不同时期影响广西县域贫困格局的主要因素和驱动机制不同，各主成分系数均值反映致贫因子与贫困发生率的总体关系，系数标准差反映致贫因子在广西各县域影响作用的空间非平稳性。各县域贫困发生率与各致贫因子之间有着复杂的关系，每一个致贫因子对县域贫困格局的影响随着区位的变化而变化，充分说明县域经济发展影响因素所具有的空间非平稳性。将提取的主成分進行地理加权回归分析，PCA-GWR的回归结果如图1所示。

（1）第一主成分。主要反映社会因素，包括行政区域面积、年末常住人口、耕地面积和公路里程。第一主成分的回归系数均为正值，取值范围为0～0.000003，说明该年社会因素对广西县域的贫困发生率均起到正向作用，即行政区域面积、耕地面积越大，年末常住人口、公路里程越多，贫困发生率就越高。

（2）第二主成分。第二主成分主要反映平均坡向、平均海拔与贫困发生率的关系。回归系数皆为正值，对贫困发生率均起到正向作用，即地处海拔越高或者坡向越趋向于北的地域，其贫困发生率越高。回归系数最高的地区为东部的苍梧县、万秀区、长洲区、藤县、龙圩县、苍溪县的部分县及位于西北部地区的乐业县、田林县、西林县和隆林各族自治区的部分县域，由于这些区域的相对海拔较高，不利于当地交通建设。

6 结论

（1）PCA-GRW结果表明，广西各县域贫困格局分布与自然资本因素包括植被覆盖度、平均海拔、平均坡向;社会经济因素包括城镇居民最低生活保障人数、农村居民最低生活保障人数、行政区域面积以及年末常住人口，资本因素包括耕地面积、公路里程，且各因素对于不同地区的贫困发生率的贡献存在一定的差异。实现精准帮扶、防治返贫，需要政府及相关部门根据实地情况因地制宜，根据各个地区的不同之处制定对应的措施。

（2）第一主成分的回归系数均为正值，说明该年社会因素对广西县域的贫困发生率均起到正向作用，且回归系数较小，表明社会因素对各县域贫困发生率的影响较小，因此政府可减少对社会因素工作、资金等方面的投入。

（3）第二主成分的回归系数皆为正值，说明对贫困发生率均起到正向作用，即地处海拔越高或者坡向越趋向于北的地域，其贫困发生率越高。因此需要县域之间加强基础设施建设，构建多路径联系通道，带动区域之间的联系。

参考文献：

[1]UNITED NATIONS.Transforming our World：the 2030 agenda for sustainable development[R].New York：United Nations，2015.

[2]丁建军，冷志明.区域贫困的地理学分析[J].地理报，2018，73（2）：232-247.

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[4]张丽君，董益铭，韩石.西部民族地区空间贫困陷阱分析[J].民族研究，2015（1）：25-35，124.

[5]张耀军，任正委.基于地理加权回归的山区人口分布影响因素实证研究——以贵州省畢节地区为例[J].人口研究，2012，36（4）：53-63.

[6]刘晨晨.基于地理加权回归模型的湖北省县域贫困特征研究[D].武汉：华中师范大学，2019.

[7]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.

[8]李燕丽，潘贤章，王昌昆，等.2000—2011年广西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素[J].生态学报，2014，34（18）：5220-5228.

[9]蒋美凤.广西脱贫攻坚“十三五”规划执行进展情况[EB/OL].[2020-09-21].http：//fpb.gxzf.gov.cn/zfxxgk/ghjh/ t6338213.shtml.

[10]马雄威.线性回归方程中多重共线性诊断方法及其实证分析[J].华中农业大学学报（社会科学版），2008（2）：78-81，85.

[11]覃文忠.地理加权回归基本理论与应用研究[D].上海：同济大学，2007.

[基金项目]广西自治区级大学生创新创业训练计划项目（项目编号：201911607086）;广西高校中青年教师科研基础能力提升项目（项目编号：2021KY0428）。

[作者简介]卢安琪（1998—），女，汉族，广西来宾人，北部湾大学资源与环境学院;通讯作者：杨爱霞（1985—），女，汉族，河北赤城人，讲师，博士，研究方向：环境遥感应用。