基于PCA-GWR的廣西縣域致貧因子分析

盧安琪 楊愛霞 黎園 陳穎怡 朱帥 鄧凱

摘 要：客觀分析特定時期縣域貧困模式及其成因，是保持精準扶貧效果的基本前提。文章選取廣西縣域為研究對象，采用基于主成分的地理加權回歸（PCA-GWR）模型探討貧困因素的空間異質性，利用2019年自然、社會經濟和人口因子三維指標分析廣西縣域貧困格局。結果表明：廣西各縣域貧困格局分布與自然、社會經濟及人口因子有關，且各個致貧因子與貧困發生率的關系存在著空間異質性。

關鍵詞：PCA-GWR模型;致貧因子;貧困格局;廣西縣域

中圖分類號：F323.8 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）10-0018-03

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.10.018

1 引言

消除貧困，促進人類社會的全面發展，是國際社會的共同追求。在聯合國《2030年可持續發展議程》中，“消除一切形式的極端貧困”作為最高目標被提出[1]。以“人地關系”為研究核心、具有綜合性和區域性優勢的地理學，在貧困研究和扶貧實踐中發揮重要的指導作用[2]。目前，學術界對造成貧困的多種因素進行了探討，其研究逐漸從單一的經濟收入型貧困發展到社會、經濟、能力等綜合性的多維貧困[3-4]。隨著地理信息技術的發展，GWR模型在經濟、人口城鎮化、自然環境等領域得到了廣泛的應用，諸多學者運用GWR模型對貧困進行的多種角度研究表明，不同地區有著不同的致貧因子，貧困水平也存在著較大差異[5-7]。目前我國脫貧攻堅戰取得全面勝利，但廣西壯族自治區作為全國連片特困省份較為集中的地區，為了鞏固其脫貧成果，防止返貧現象發生，文章選取廣西縣域為研究對象，采用基于主成分的地理加權回歸（PCA-GWR）模型探討貧困因素的空間異質性，并利用自然、社會經濟和人口因子等三維指標分析廣西縣域貧困格局，提出差異化減貧政策，為防治返貧工作提供理論指導。

2 研究區概況與數據來源

（1）研究區概況。廣西壯族自治區位于中國西南部，在20°54′N～26°24′N、104°28′E～112°04′E之間。面積約23.7×104km2，地勢西北高東南低，四面環山，喀斯特分布廣，丘陵復雜，平原低小[8]。

廣西共有14個地級市、111個縣域行政區域（包括40個市轄區、9個縣域市、50個縣、12個自治縣）。截至2015年年底，廣西登記在冊貧困人口452萬人，貧困發生率為10.5%，居全國第三位。2016—2019年，全區登記貧困人口脫貧450萬人，4719個貧困村、46個貧困縣（25個國家級貧困縣）脫困，全面實現了從溫飽不足向小康社會的偉大轉型[9]。

（2）數據來源。文章使用的氣象數據及植被NDVI數據（http：//www.resdc.cn/）、DEM數據均來源于地理空間數據云（http：//www.gscloud.cn/），廣西相關的社會經濟數據來自統計部門公布的社會經濟公共數據。

3 研究方法

文章采用基于主成分的地理加權回歸（PCA-GWR）模型探討廣西致貧因子的空間異質性。主成分分析是一種解決多元線性回歸中多重共線性問題的常見方法，利用這個方法，可以通過降維確定少數幾個綜合因子即主成分來代替原來眾多的變量，使這些主成分盡可能多地反映原來變量的信息，且彼此之間互不相關[10]。地理加權回歸是一種將空間結構嵌入線性回歸模型中來探測空間關系的非平穩性的空間分析技術，通過選取不同的空間權重函數來表達對數據間空間關系的不同認識[11]，在地理學及設計空間模式分析中被廣泛應用。

4 PCA-GWR模型構建

（1）致貧因子選取。貧困發生率指一定區域貧困人口占總人口的比例，用比值的大小來解釋研究區貧困程度，計算公式如下：

對貧困發生率進行時空歸一化處理（式（2））：

由于影響貧困發生率的因素是多維度的，因此須用SPSS軟件計算各個貧困指標與貧困發生率的Pearson相關系數來檢驗貧困發生率與貧困指標的相關性（表1），以此來選取顯著相關的指標。

對2019年與貧困發生率顯著相關的貧困指標進行相關性分析（表2），發現貧困指標之間的相關系數較大，尤其是社會指標之間存在著較強的相關性。

（2）主成分分析。對2019年與貧困發生率呈現顯著相關的貧困指標做主成分分析，結果如表3所示，第一、二主成分的貢獻率分別為45.747%、32.808%，第一、二主成分的累計貢獻率達78.554%，闡明前2個主成分可以解釋78.554%的原始變量的信息，信息損失量少，因此2019年可提取第一、二主成分，即將原來6個有相關關系的貧困指標轉化為2個互不相關的主成分。

各主成分分別對應的特征向量如表4所示，第一主成分主要由行政區域面積、耕地面積、公路里程、農村居民最低生活保障人數決定，因此第一主成分可以概括為社會因素，第二主成分主要由平均坡向決定，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）與行政區域面積（X1）、年末常住人口（X2）、耕地面積（X3）、公路里程（X4）、平均坡向（X5）、平均海拔（X6）的線性關系模型為：

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結果分析

不同時期影響廣西縣域貧困格局的主要因素和驅動機制不同，各主成分系數均值反映致貧因子與貧困發生率的總體關系，系數標準差反映致貧因子在廣西各縣域影響作用的空間非平穩性。各縣域貧困發生率與各致貧因子之間有著復雜的關系，每一個致貧因子對縣域貧困格局的影響隨著區位的變化而變化，充分說明縣域經濟發展影響因素所具有的空間非平穩性。將提取的主成分進行地理加權回歸分析，PCA-GWR的回歸結果如圖1所示。

（1）第一主成分。主要反映社會因素，包括行政區域面積、年末常住人口、耕地面積和公路里程。第一主成分的回歸系數均為正值，取值范圍為0～0.000003，說明該年社會因素對廣西縣域的貧困發生率均起到正向作用，即行政區域面積、耕地面積越大，年末常住人口、公路里程越多，貧困發生率就越高。

（2）第二主成分。第二主成分主要反映平均坡向、平均海拔與貧困發生率的關系?；貧w系數皆為正值，對貧困發生率均起到正向作用，即地處海拔越高或者坡向越趨向于北的地域，其貧困發生率越高?；貧w系數最高的地區為東部的蒼梧縣、萬秀區、長洲區、藤縣、龍圩縣、蒼溪縣的部分縣及位于西北部地區的樂業縣、田林縣、西林縣和隆林各族自治區的部分縣域，由于這些區域的相對海拔較高，不利于當地交通建設。

6 結論

（1）PCA-GRW結果表明，廣西各縣域貧困格局分布與自然資本因素包括植被覆蓋度、平均海拔、平均坡向;社會經濟因素包括城鎮居民最低生活保障人數、農村居民最低生活保障人數、行政區域面積以及年末常住人口，資本因素包括耕地面積、公路里程，且各因素對于不同地區的貧困發生率的貢獻存在一定的差異。實現精準幫扶、防治返貧，需要政府及相關部門根據實地情況因地制宜，根據各個地區的不同之處制定對應的措施。

（2）第一主成分的回歸系數均為正值，說明該年社會因素對廣西縣域的貧困發生率均起到正向作用，且回歸系數較小，表明社會因素對各縣域貧困發生率的影響較小，因此政府可減少對社會因素工作、資金等方面的投入。

（3）第二主成分的回歸系數皆為正值，說明對貧困發生率均起到正向作用，即地處海拔越高或者坡向越趨向于北的地域，其貧困發生率越高。因此需要縣域之間加強基礎設施建設，構建多路徑聯系通道，帶動區域之間的聯系。

參考文獻：

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[11]覃文忠.地理加權回歸基本理論與應用研究[D].上海：同濟大學，2007.

[基金項目]廣西自治區級大學生創新創業訓練計劃項目（項目編號：201911607086）;廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目（項目編號：2021KY0428）。

[作者簡介]盧安琪（1998—），女，漢族，廣西來賓人，北部灣大學資源與環境學院;通訊作者：楊愛霞（1985—），女，漢族，河北赤城人，講師，博士，研究方向：環境遙感應用。