Spatial Distribution Patterns and Influencing Factors of Poverty - A Case Study on Key Country From National Contiguous Special Poverty-stricken Areas in China

Xi-wei, Chen; Pei, Zhiyuan; Chen, Ai Lian; Wang, Fei; Shen, KeJian; Qiao-fu, Zhou; Sun, Li

doi:10.1016/j.proenv.2015.05.005

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“…Estes autores detectaram padrões de dependência espacial relacionado à falta de acesso a serviços de qualidade nas áreas periféricas da RMC. Sistemas de Informações Geo-referenciadas foram utilizadas por Chen et al, (2015) para analisarem os padrões espaciais da distribuição da pobreza em áreas rurais de Xianfeng County (China). Os autores aplicaram métodos e técnicas de geoestatística para explicarem a ocorrência das mazelas sociais no âmbito campesino daquele território.…”

Section: Introductionunclassified

Identificação De Cluster De Concentração De Renda E Dependência Demográfica Nos Vales Do Jequitinhonha E Mucuri

Fonseca

Aguiar

2019

Revista Ra'e Ga

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O objetivo deste trabalho foi identificar cluster de concentração de renda e dependência demográfica nos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, por meio de análise exploratória de dados espaciais. Como procedimento metodológico usou-se revisão bibliográfica e tratamento estatístico de dados secundários (Renda Per capta Média e Razão de Dependência Demográfica) referente a 1991, 2000 e 2010. Aplicou-se o índice de Moran Global e o Indicador de Associação Espacial Local. Foram utilizados os aplicativos: GeoDA 1.8.10™, TerraView 4.2.2™ e ArcGIS 9.3™. Foram elaborados mapas coropléticos representando os clusters. Verificou-se cluster de Renda Per capta Média em Carlos Chagas e Nanuque com grau de confiança entre 95 a 99,9%, para 1991 e 2010. A Razão de Dependência foi reduzida no período estudado, entretanto, a distribuição espacial de clusters permaneceu constante nas áreas da divisa dos vales. Sugere-se que amostragens sejam realizadas nos municípios em situações críticas para verificar os efeitos oriundos da concentração de renda e dos agrupamentos em relação a Razão de Dependência Demográfica.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Identificação De Cluster De Concentração De Renda E Dependência Demográfica Nos Vales Do Jequitinhonha E Mucuri

Fonseca

Aguiar

2019

Revista Ra'e Ga

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“…With the accelerating industrialization and urbanization processes in China, this imbalanced development has led to the formation of many poverty-stricken counties and the gradual emergence of a unique spatial distribution pattern that shows an apparent spatial islanding effect of regional poverty [4,5]. This specific spatial distribution pattern is shaped by various influential factors with different driving mechanisms [6,7]. Thus, the spatial formation mechanism of poverty-stricken counties in China must be explored to achieve a scientific understanding of poverty is explored by using the geographical detector model.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Modeling the Spatial Formation Mechanism of Poverty-Stricken Counties in China by Using Geographical Detector

et al. 2019

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The poverty-stricken counties in China follow a spatial pattern of regional poverty. Examining the influential factors of this spatial pattern can provide an important reference that can guide China in its implementation of a poverty alleviation policy. By applying a geographical detector and using a sample of poverty-stricken counties in China, this study explores the spatial relationship of county distribution with spatial influential factors, including terrain relief, cultivated land quality, water resource abundance, road network density, and the locational index. These poverty-stricken counties are then classified, and the main factors that restrict their economic development are determined. The results highlight that the selected poverty-stricken counties suffer a severe condition in each of the spatial factors mentioned above. Most of these counties are classified under the location index, terrain relief, and road network density constraint types. Each of the aforementioned spatial influential factors has unique controlling mechanisms on the distribution of these poverty-stricken counties. Most of these counties are constrained by two or multiple spatial influential factors, except for some counties located in South and Central China, which are mainly constrained by a single spatial influential factor. Therefore, these single factor-constrained poverty-stricken counties warrant more attention when a developmental policy for poverty alleviation is to be implemented. The various aspects of poverty-stricken counties constrained by multiple factors must be comprehensively considered with a special focus on their development. The differentiated policies must be designed for these poverty-stricken counties on the basis of their spatial influential factors.

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“…Para identificar autocorrelação espacial entre municípios é utilizada a abordagem do Índice de Moran (Anselin, 1995;Silva, A. B., 2003;Chen, Y., 2013;Chen, X. et al, 2015). O referido índice aponta dependência espacial entre as áreas analisadas (Anselin, 1995;Chen, Y., 2013).…”

Section: Introductionunclassified

“…X. Chen et al (2015) usaram sistemas de informações georreferenciadas para analisar os padrões espaciais da distribuição da pobreza em áreas rurais de Xianfeng County (China). Esses autores aplicaram métodos e técnicas de geoestatística para explicar essas mazelas sociais no âmbito campesino daquela porção territorial.…”

Section: Introductionunclassified

Autocorrelação espacial entre indicadores socioeconômicos nos vales do Jequitinhonha e Mucuri

Fonseca

Aguiar

2019

GEOUSP (Online)

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O objetivo deste trabalho compreende a análise exploratória espacial de dados socioeconômicos das mesorregiões Vales do Jequitinhonha e Mucuri. Como procedimento metodológico usou-se revisão bibliográfica e tratamento estatístico de dados secundários (Renda Per capta Média; Razão de Dependência Demográfica; Proporção de Extremamente Pobres e Taxa de Envelhecimento Populacional). Aplicou-se o índice de Moran Global e o Indicador de Associação Espacial Local. Foram utilizados os aplicativos: GeoDa 1.8.10™, TerraView 4.2.2™ e ArcGIS 9.3™. Verificou-se cluster de Renda Per capta Média em Carlos Chagas e Nanuque com grau de confiança entre 95 a 99,9%, para 1991 e 2010. Novo Cruzeiro, Caraí, Itaipé, Joaíma e Ponto dos Volantes foram identificados como áreas de cluster para a Proporção de Extremamente Pobres. Sugere-se que amostragens sejam realizadas nos municípios em situações críticas com intuito de reforçar ou refutar as conclusões oriundas deste trabalho.

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Spatial Distribution Patterns and Influencing Factors of Poverty - A Case Study on Key Country From National Contiguous Special Poverty-stricken Areas in China

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Identificação De Cluster De Concentração De Renda E Dependência Demográfica Nos Vales Do Jequitinhonha E Mucuri

Identificação De Cluster De Concentração De Renda E Dependência Demográfica Nos Vales Do Jequitinhonha E Mucuri

Modeling the Spatial Formation Mechanism of Poverty-Stricken Counties in China by Using Geographical Detector

Autocorrelação espacial entre indicadores socioeconômicos nos vales do Jequitinhonha e Mucuri

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