基于夜间灯光数据的江西省贫困地区识别研究

发布时间：2020-03-26 23:38

【摘要】：贫困,指在经济或精神上的贫乏和穷困,它不仅是一种社会物质生活贫乏的现象,还是精神生活贫乏的现象。虽然现在的世界经济发展繁荣,但贫困还是世界上所面临的困境,一直制约着国家的发展。这种现象在发展中国家表现得特别突出,发展中国家处在上升发展阶段,带来发展不平衡问题。因此,发展中国家在消除贫困、加强城镇化水平和缩小城乡收入等方面,加大了支持力度,中国作为世界上最大的发展中国家,贫困现象是非常严重,从小康社会的建设到现在小康社会的建成,可以体现出国家急需对脱贫的不懈努力。改善贫困地区,提高认识的准确性,消除在扶贫实施过程中的障碍,准确地确定贫困的空间分布,可以提高扶贫工作的效率。所以,开展贫困识别及其空间分布研究为政府制定和实施精准扶贫政策提供客观依据,还可为国家的“精准脱贫、精确扶贫”战略实施具有重要的理论和现实意义。本研究利用夜间灯光数据来对江西省进行贫困识别,选择2011年稳定的夜间灯光数据DMSP-OLS,应用了2013年和2015年较为清晰的夜间灯光数据NPP-VIIRS,构建区域灯光总量指数(TNLI)和区域平均灯光指数(ANLI)的方法来进行测度。借鉴了研究中比较常用的可持续生计分析框架,利用该方法选择相应的资本指标,对多维贫困指数进行构建。以江西省作为研究区,研究发现利用平均灯光指数来估算多维贫困指数效果比灯光总量指数估算要好,因此,通过构建回归模型来估算,模型的拟合度(R~2)分别为0.6501、0.6768、0.6789,用该模型对江西省多维贫困指数实现空间化,将极贫困区和贫困区识别为多维贫困县区,计算结果表明:(1)2011年江西省有36个县区被识别多维贫困县区,有18个县区与江西省集中连片特困区中的扶贫开发重点县一致,占总数的72%;2013年江西省有40个县区被识别多维贫困县区,有18个县区与江西省集中连片特困区中的扶贫开发重点县一致,占总数的72%;2015年江西省有39个县区被识别多维贫困县区,有15个县区与江西省集中连片特困区中的扶贫开发重点县一致,占总数的60%。(2)综合三年研究内容,提出了江西省重点扶贫县的调整建议,建议调入县区有14个,分别是崇义县、南丰县、吉水县、崇仁县、靖安县、黎川县、全南县、铜鼓县、永丰县、资溪县、宜黄县、武宁县、安福县、万载县;建议调出的县区有6个,分别是井冈山市、瑞金市、吉安县、横峰县、上饶县、南康市。(3)最后对江西省贫困的原因在基础设施、劳动力等方面进行简要分析,并在人力资本、自然资本、社会资本等生计资本方面提出了参考建议。
【图文】：

基于夜间灯光数据的江西省贫困地区识别研究第五章：在前几章的基础上，对江西省贫困原因进行了分析，最后在多维扶贫政策上提出几点建议。第六章：结论与展望，对研究的结论做了简要概括，对本文的创新点、不足和展望方面做了分析，希望以后的研究者能够作为参考研究。1.5 技术路线本文的技术路线图如下图 1-1 所示，以江西省作为研究对象。首先，选取 2011年、2013 年和 2015 年灯光数据和社会经济数据，并根据江西省矢量数据图对总的数据进行预处理。接着，通过灯光数据构建了夜间灯光指数；利用社会经济数据构建了多维贫困指数，将两者数据进行回归模型，并通过该模型对江西省多维贫困指数进行估算，进而对江西省县域贫困分析。最后对江西省致贫原因分析和扶贫政策建议。

江西省有 25 个县区划入集中连片特困区。为了直观的看出 25 个集中连片区的范围，绘制如图2-1，从图中可以看出，，25 个贫困县中主要集中在江西南部的赣南地区，处在赣闽、湘赣边界的罗霄山和武夷山地区，北部零星分布几个贫困县。
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F323.8

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本文编号：2602123