地理区位视角下空间贫困研究_杨振.pdf
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1、第 46 卷 第 6 期2023 年 6 月测绘与空间地理信息GEOMATICS SPATIAL INFOMATION TECHNOLOGYVol 46,No 6Jun,2023收稿日 期:20211226基金项目:国家自然科学基金(71773117);国家社会科学基金重大项目(18ZDA066);国家社会科学基金一般项目(19BTJ019);自然资源综合分析关键技术与作业平台研制(A2122)资助作者简介:杨振(1994),男,辽宁阜新人,测绘科学与技术专业硕士研究生,主要研究方向为区域经济、地理国情统计分析。通信作者:董春(1971),女,彝,云南个旧人,研究员,博士,2006 年毕业于复
2、旦大学人口、资源与环境经济学专业,主要从事区域经济、地理国情统计分析、自然资源分析评价、自然资源审计等方面的应用研究工作。地理区位视角下空间贫困研究杨振1,2,董春1,2(1 辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院,辽宁 阜新 123000;2 中国测绘科学研究院,北京 100036)摘要:针对贫困地区具有明显的空间特征,但相关研究未予足够重视的问题,本文从交通便利性、设施完备性、地形复杂性 3 个维度出发,建立了由 12 个因子组成的空间贫困评价指标体系,采用熵权变异确权法与 TOPSIS模型对区域空间贫困进行分级评价,再通过障碍度模型讨论导致空间贫困的主要影响因子,并以广东省粤北 27个县(
3、市)为例进行实证研究。结果显示:1)粤北县域空间贫困呈现出北优南劣的特点。2)导致粤北县域空间贫困的主要影响因子分别属于交通便利性和设施完备性指标,这表明相较地形因素而言,其他 2 个维度因素的影响程度更高。本研究丰富了空间贫困研究的内容,为空间贫困研究提供了新的思路。关键词:空间贫困;熵权变异确权法;TOPSIS 模型;障碍度模型中图分类号:P208文献标识码:A文章编号:16725867(2023)06002104esearch on Spatial Poverty from the Perspective ofGeographic LocationYANG Zhen1,2,DONG Ch
4、un1,2(1 School of Geomatics,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China;2 Chinese Academy of Surveying Mapping,Beijing 100036,China)Abstract:Aiming at the problems that poor areas have obvious spatial characteristics,but related research has not paid enough atten-tion This article starts from t
5、he three dimensions of transportation convenience,completeness of facilities and terrain complexity,andestablishes a spatial poverty evaluation index system composed of 12 factors Adopt the Entropymutation method and the TOPSISmodel to classify and evaluate the regional spatial poverty,then discuss
6、the main influencing factors leading to spatial poverty throughthe Obstacle Degree model,and 27 counties(cities)in north Guangdong province are taken as examples to conduct empirical re-search The results show:1)The spatial poverty of counties in northern Guangdong presents the characteristics of su
7、periority in thenorth and inferiority in the south 2)The main influencing factors leading to the spatial poverty of counties in northern Guangdong be-long to the indicators of traffic convenience and facility completeness,which indicates that the other two dimensions have a higher de-gree of influen
8、ce than topographic factors This research enriches the content of spatial poverty research and provides new ideas forspatial poverty researchKey words:spatial poverty;Entropymutation method;TOPSIS model;Obstacle Degree model0引言20 世纪末,贫困的空间集聚引起了众多专家学者的高度关注,关于地理空间与贫困发生之间关系的研究更是成为许多专家学者研究的重点。众多观点中,1997
9、 年世界银行发展研究小组对贫困的空间集聚问题展开的研究最为引人注目,该研究小组不仅对贫困的空间集聚问题进行了深入研究,还根据研究结果阐述了“空间贫困陷阱”的概念1。之后,学术界掀起了对空间贫困研究的浪潮,将贫困地理的相关研究推向了新高度。国外对空间贫困研究的起步较早,主要集中在对空间贫困陷阱2、区域贫困评价3 以及空间贫困地理机制4 等方面的研究;国内的相关研究则主要集中在空间贫困的实证分析56 以及贫困的空间识别7 等方面。空间贫困理论作为目前学术界贫困研究的主要理论基础之一,核心要点是探索贫困与地理空间的相关性,通过地理、社会等一系列因素合成地理资本来评价区域的贫困状态,并根据影响因子判断
10、该地区的主要致贫因素。目前,国内在空间贫困方面的研究成果大多集中在对集中连片贫困区的空间贫困评价分析上89,建立的指标体系大都与经济、社会、自然3 个维度1011 指标相关,且多以经济、社会相关的统计类指标为主,对区位、地形等方面的因素考虑相对不足,这为本文指标体系的建立提供了切入点。本研究在结合前人研究成果的基础上,从空间贫困角度出发,建立由交通便利性、设施完备性和地形复杂性3 个维度组成的空间贫困评价指标体系,具体以广东省粤北地区各县(市)(以下简称“粤北县域”)为实验区。首先运用熵权变异确权法确定各维度因子的权重,再结合TOPSIS 模型评价各县域的空间贫困程度,而后通过障碍度模型讨论导
11、致空间贫困的主要影响因子。1研究区域概况与数据来源1 1研究区域概况截至 2020 年,广东省的 GDP 连续 32 年位居全国第一,但省内区域发展不平衡现象仍然存在。位居前二的深圳与广州两市之和就占据全省 GDP 的 47 57%,而排在末位的云浮市仅占全省的 0 90%。此外,粤北五市均位于后八位,一定程度上反映了粤北地区经济发展的落后。粤北县域隶属于粤北五市,地处广东省北部,粤赣湘桂四省结合部,面积约为 6 48 万 km2,多以山地、丘陵地貌为主。区域内基础设施薄弱,交通不便,贫困户普遍居住在深山小镇,大多因病、因学等原因而处在贫困边缘12。该区域有 2 个县曾被评为全国性贫困县,是广
12、东省 3 个国家级贫困县中的 2 个。1 2数据来源本文所需数据及其来源包括:1)矢量数据:居民地及基础设施点位数据,路网数据,它们是用来计算指标体系中设施可达性及覆盖度等指标的主要数据,这两类数据及行政区划数据均来源于2019 年地理国情监测数据库。2)栅格数据:所用 30 m DEM 高程数据来源于地理空间数 据 云 网 站(http:/www gscloud cn/sources/index?pid=1rootid=1),主要利用该数据计算研究区内的高程、地形起伏度等相关指标。3)统计数据:粤北地区的判定信息来源于广东省政府门户网站(http:/nr gd gov cn/map/bzdt
13、),区域内GDP、人均 GDP 等数据来源于广东省统计年鉴。2空间贫困程度评价2 1指标体系的构建本文选取具体指标时主要参考了潘竟虎11、刘小鹏10、13、杨志恒14 以及徐建斌15 等人构建的指标体系,并结合粤北县域的实际发展情况,建立了评价指标数据集。在此基础上,从交通便利性、设施完备性和地形复杂性 3 个角度出发,在遵从指标的完备性、代表性、可比性、定量化及易得性等原则下16,运用层次分析法建立了一个由 3 个维度、12 个具体指标组成的描述区域空间贫困的指标体系,进而参考已有研究对指标的定义,判别相关指标的正负。具体评价指标体系见表 1。表 1评价指标体系Tab 1Evaluation
14、 index system维度指标权重具体指标权重交通便利性(A1)0 18道路密度指数(B1)0 28距就近中学平均距离(B2)0 11到就近医院最近距离(B3)0 13到就近体育娱乐场所距离(B4)0 35到就近车站平均距离(B5)0 13设施完备性(A2)0 733 km 小学覆盖率(B6)0 035 km 高速路口覆盖率(B7)0 245 km 火车站覆盖率(B8)0 73地形复杂性(A3)0 09平均高程(B9)0 22地形起伏度(B10)0 0616坡度占比(B11)0 57香农多样性指数(B12)0 16交通便利性主要从区域内基础设施(如医院、学校等)的可获取性等方面进行描述,反
15、映居民地的偏远与隔离17;设施完备性主要反映区域内市场的连通性与可进入性,以及基础教育的覆盖度18;地形复杂性主要通过区域内地形地貌的具体情况来描述,反映区域内的固有地理因素15,3 个维度所涉及的指标从地理空间上展现了22测绘与空间地理信息2023 年区域形成空间贫困的基本要素。本文的评价指标体系并未纳入经济类指标,一方面是考虑到我国贫困地区大都存在着交通不够发达、基础设施覆盖度不高与自然环境相对恶劣等特点;另一方面,考虑到我国已经全面消除了绝对贫困,在面对相对贫困时,区域的基础设施建设与固有地形因素可能会被重点关注,基础建设与生态保护的良好发展会使区域拥有更好的经济整合能力,从而使区域得到
16、高质量发展。2 2权重确定模型本文指标权重的确定采用熵权变异综合确权法,该方法综合了熵权法与变异系数法的优点,既能对指标信息量的大小进行综合评价,又能客观地反映指标间的差异1920。该方法首先利用极值法对指标进行无量纲化,进而计算指标的熵权法权重;然后,计算指标的标准差与平均数,进而计算指标变异系数法权重;最后,采用加权平均法将以上 2 种方法所得指标权重进行综合,得到指标综合权重,计算结果如表 1。计算公式1920 如下:1j=1 ejnj=1(1 ej)(1)2j=j/?xjnj=1(j/?xj)(2)j=1j2jnj=11j2j(3)式中,1j为第 j 项指标熵权法权重值;ej为指标熵值
17、;2j为第 j 项指标变异系数法权重值;j为第 j 项指标的标准差;?xj为第 j 项指标的平均数;j为指标综合权重值。2 3TOPSIS 评价模型TOPSIS 评价模型又被称为理想值解法,是一种对多指标或方案进行综合评价的方法,基本核心是求取各方案与最优解的贴近度20。研究利用该模型计算具体指标贴进度,并以贴近度替代区域空间贫困指数,从而对空间贫困进行综合评价。具体模型公式21 如下:Ti=mj=1(Zij Zj)2mj=1(Zij Zj)2+mj=1(Zij Z+j)2(4)式中,Zij为加权综合评价矩阵;Z+j为正理想数列;Zj为负理想数列;Ti为指标贴近度,表示第 i 个地区的空间贫困
18、指数,Ti 0,1,Ti越大表明 i 地区的空间贫困程度越低。研究以指标综合权重 j为基础,得到加权评价矩阵Zij。之后,确定理想数列(即在理想状态下,指标绝对值的最大值组成正理想数列,指标绝对值的最小值组成最劣解理想数列24),并根据理想数列计算各维度的评价指数。最后,计算各维度权重(见表 1),以及区域空间贫困指数。2 4空间贫困分布特征本文将交通便利性、设施完备性和地形复杂性 3 个维度进行综合,对粤北县域的空间贫困特征进行全面、综合、系统的评价分析,空间贫困相对状态的评价指数越小代表空间贫困程度相对越高,反之则越低。从图 1 中可以发现,空间贫困的高度劣势区(0 041 60 067
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