农村家庭多维贫困测度与分析

多维贫困理论与方法更有助于对贫困的精准识别和量化.本文构建了新型多维贫困指标体系,利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据,引人人工神经网络方法,测度并分解了农村家庭多维贫困的广度、深度和强度水平.研究结论表明:随着贫困维度的增加,多维贫困的广度、深度和强度指数下降,表明农村家庭不易发生多维极端贫困;农村家庭多维贫困指数(MPI)呈西高东低态势,表明农村家庭多维贫困具有典型的区域分布特征.此外,多维贫困指数分解结果显示,收入、金融和教育等因素是我国农村家庭致贫的主因.其中,东部地区金融因素影响最大,而中西部地区则为收入因素.研究结论为贫困的识别和精准扶贫提供了政策依据.     

中国家庭多维贫困的统计测度

为全面反映居民贫困现状,需要对多个维度的贫困信息进行综合,计算多维贫困指数。对Alkire等（2008）的等权剥夺矩阵采用了非等权设计,改进了多维贫困指数测度方法,并将基于贫困发生率、贫困强度与贫困深度的多维贫困指数统一到一个计算过程中,提高了计算效率。文章利用1997—2006三年的CHNS数据,在饮用水、收入、教育、健康保险、电器等五个维度,时中国家庭多维贫困进行了测量。实证结果表明：随着时间的推移,中国家庭整体的贫困状况有所改善,没有家庭存在5个维度的贫困;维度分解表明饮用水、收入、教育对多维贫困指数的贡献最大。     

灰色关联分位评价方法与多维相对贫困测度

为了提升乡村振兴阶段相对贫困人口的识别准确性,文章聚焦贫困的多维属性,利用灰色关联理论构建了一类新的具有动态特征的多维贫困识别方法。该方法将被测主体视为空间中的几何形状,利用几何特征对比替代传统方法中的双重临界值,降低了临界值选取对识别结果的主观影响,以分位数指标为基础实现了对相对贫困的动态识别。同时拓展了灰色关联评价模型,讨论了识别结果的加总与分解,建立了多维贫困发生率、多维贫困分布指数与多维贫困深度指数。最后利用中国家庭追踪调查（CFPS）2018年的数据对中国多维相对贫困情况进行分析,结果表明,我国农村的多维贫困发生率远高于城市,但是贫困分布和贫困深度差距不大,各贫困维度的贡献率在不同区域和城乡范围内表现出不同的特征。     

我国农村贫困的动态转化、持续时间与状态依赖研究——基于收入贫困与多维贫困的双重视角

本文使用中国健康与营养调查2000—2015年跟踪数据,比较分析了农村家庭收入贫困与多维贫困的长期变动情况。在此基础上,使用Cox比例风险与动态Probit模型实证研究了跨期贫困的动态转化概率、状态依赖及其影响因素等问题。研究发现,农村多维贫困发生率下降幅度比收入贫困发生率下降幅度高出近20个百分点,但未脱贫的多维贫困家庭比收入贫困家庭具有更明显的贫困适应性。随着贫困持续时间的增加,无论是收入贫困还是多维贫困,中断当前贫困状态的可能性都下降了。进一步分析发现,子代职业地位、子代教育、城镇化水平和交通便捷度等因素显著降低了贫困家庭的贫困适应性与状态依赖,而贫困补贴对部分贫困家庭产生了补贴依赖效应,从而一定程度上促进了其贫困适应性。本研究在理论上丰富了有关贫困动态性的探讨,为有效破解低收入群体的贫困状态依赖提供了经验证据。     

边境连片特困区多维贫困测算与空间分布——以新疆南疆三地州为例

利用2012年国家统计局新疆调查总队农村住户调查数据,采用AF多维贫困测量方法,测算了新疆南疆三地州多维贫困状况,研究了贫困空间分布与区域差异,得到以下结论:从多维贫困程度看,多维贫困发生率为24.5%,多维贫困指数为0.138;从多维贫困组成看,收入低、饮水困难、教育水平低、卫生条件差、少数民族汉语能力差等是核心问题,且收入贫困户几乎都是多维贫困户;从多维贫困空间分布看,克州地区最为严重,其次为和田地区和喀什地区,阿克陶县和疏勒县形成第一贫困级,阿图什市和和田县形成第二贫困级,疏附县和墨玉县形成第三贫困级,其他各县形成第四贫困级,且边境县多维贫困状况更加恶劣。     

Rasch模型在多维贫困测度中的应用

文章首次将Rasch模型引入中国多维贫困测度的研究中,并利用2011年《中国健康与营养调查》(CHNS)数据对中国家庭的多维贫困状况进行了实证研究。结果表明:1各省份的家庭贫困状况差异明显,且大体与经济发展水平相一致,就全国家庭而言,收入维度的贫困发生率最高,基础设施类维度贫困发生率较低;2在多维贫困测度方法中,Rasch模型具有方便、独立、客观、可预测等优点,其既可用于计算贫困的发生状况,也可用来快速评估个体的贫困程度。     

中国农村多维相对贫困的测度及其时空特征分析

文章基于中国家庭追踪调查（CFPS）2010—2018年的5期数据，构建了带有收入门槛的多维相对贫困指标体系，对农村多维相对贫困进行测度和分析，在此基础上对多维相对贫困指数进行静态和动态分解，并使用Dagum基尼系数对相对贫困的区域差异进行测度。结果表明，2010—2018年，农村居民的贫困发生率显著下降，并逐渐趋缓。多维相对贫困的总体差异存在，主要是由区域间差异导致的。具体来看，公共服务维度的减贫效果大于个体维度，收入维度对多维相对贫困指数的贡献率逐渐上升，收入维度依然是多维相对贫困最重要的衡量指标。降低农村居民的多维相对贫困，要从提升低收入家庭的收入向缩小家庭收入差距转变，在系统性地降低相对贫困的基础上更加关注个体脱贫能力的提升。     

中国城乡多维贫困的测度及比较

传统的仅用收入或消费来衡量贫困的方法只能提供单一的信息,从多维角度则能够较全面地认识贫困。本文利用CHNS数据库中2000年和2009年数据,借鉴了多维贫困指数的构造及分解方法,对近十年来中国城乡多维贫困进行了测度、分解及分析,认为总体上城乡贫困程度均有所减轻,农村贫困严重于城市,应重视医疗健康保险、卫生设施、城市住房、做饭燃料等维度上的贫困,同时降低中西部省份的贫困。     

中国农村贫困标准与贫困监测

贫困标准是贫困测量的重要基础,准确测量和反映中国农村贫困状况首先需要对国家农村贫困标准测算方法及其代表的实际生活水平有一个清晰准确的判断.为此,本文首先全面梳理了国家农村贫困标准的测算与调整方法,采用纵向历史比较与横向国际比较相结合的方式,深入分析了当前国家农村贫困标准所代表的实际生活水平,以及现行国家农村贫困标准与我国扶贫历史实践中采用过的另外两个贫困标准和世界银行提出的国际贫困标准的差异.然后简要介绍了农村贫困监测体系,并对按照现行国家农村贫困标准衡量的减贫成果和多维贫困缓解情况进行了量化分析.本文主要结论如下:第一,现行国家农村贫困标准符合我国国情和当前发展阶段,是与“两不愁、三保障”相结合的基础上达到稳定温饱要求的标准.第二,按现行国家农村贫困标准测算,改革开放以来我国脱贫成就显著,全国农村贫困人口减少7亿多人.第三,近年来,我国农村脱贫步伐进一步加快,扶贫成效非常显著.全国和贫困地区农村贫困人口大幅下降;贫困地区农村居民人均可支配收入增长快于全国农村平均水平;全国和贫困地区农村居民生活条件、基础设施和基本公共服务不断改善.最后,在扶贫实践中,经常会涉及国家标准与地方标准、单一标准与多维标准、贫困监测抽样调查数据与建档立卡数据之间的关系,需要有清晰的认识,并加以妥善处理.本文中使用的数据主要来源于中国住户调查和国家农村贫困监测调查.     

陕西易地扶贫搬迁安置区多维贫困测度与致贫因素分析

在易地扶贫搬迁工程深入推进的背景下,对安置区搬迁户和本地户多维贫困进行测度和分析,从家庭、社区两个层面探究多维贫困的原因。依据实地调研数据,使用AF方法,研究发现:1.两类群体存在不同程度、特征的多维贫困,本地户多维贫困发生率高于搬迁户;2.收入、非农经营、信贷便利、培训、土地面积对两类群体的多维贫困有正向影响。此外,家庭规模、抚养比和交通状况显著影响本地户的多维贫困,户主年龄、外出务工、农林生产、社会关系、村务参与显著影响搬迁户的多维贫困;3.收入主要通过教育、技能、就业、健康、住房影响多维贫困,非农经营有助于降低陷入教育、技能、就业、健康、饮水、住房贫困的概率;信贷便利与陷入教育、健康、饮水、资产贫困的概率成反比;培训有助于降低陷入技能、饮水、能源贫困的概率。     

我国贫困人口的脆弱度与贫困动态

 在贫困脆弱性和贫困动态理论的逻辑归纳与阐述基础上，利用辽宁省重点贫困县调查样本数据，采用聚类分析、脆弱度分析以及敏感度分析等方法实际测度了贫困县贫困状态的分布情况和脆弱程度；从贫困动态的角度，对贫困户1997～2006年间的贫困发生频次、深度及持续时段进行了统计分析。研究发现，各个贫困县的贫困脆弱性程度存在一定的差异，且受多重致贫因素的影响呈现出一定的类型分布特征；贫困动态的分析在一定程度上支持了贫困脆弱度的结果；贫困时段分析与以往研究发现略有不同，呈现出“暂时贫困”和“长期贫困”二者“并重”的特征，而非“单一分布”的“偏态”， 真正有效率的扶贫救济制度应当准确地锁定在持续贫困的家庭上，政策相应地要具有差异性和弹性，这样才有可能快速及时的解决攻坚阶段的贫困问题。     

关于贫困程度的测量

一、确定贫困程度的方法 (一)贫困的定义。美国经济学家马丁·雷因指出:“广义的贫困概念有三个定义:基本生活费用,收入分配不均,外在影响”。 基本生活费用是指维持生命,体力所需要的最低生活费用。它旨在把贫困客观地描述为低于摄取最低生活必须品所需的收入。缺少维持生命必须品的人被定义为穷人,这是绝对贫困的概念。用这个定义测定贫困率有营养法和基本需求法两种。     

Empirical Likelihood-Based Inference for Poverty Measures with Relative Poverty Lines

In this article, we propose an empirical likelihood-based method of inference for decomposable poverty measures utilizing poverty lines which are some fraction of the median of the underlying income distribution. Specifically, we focus on making poverty comparisons between two subgroups of the population which share the same poverty line. Our proposed method is assessed using a Monte Carlo simulation and is applied to some Canadian household income data.     

Poverty as a System: Human Contestability Approach to Poverty Measurement

Since Sen's (1976) paper on poverty measurement, a substantial literature, both theoretical and empirical, has emerged. There have been several recent efforts to drive poverty measures based on different approaches and axioms. These poverty indices are based on head count ratio, poverty gaps and distribution of income. These are very narrow in approach and suffer from several drawbacks. However, the purpose of the present paper is to introduce a new poverty measure based on a holistic and system modelling approach. Based on Chopra's human contestability (Chopra, 2003, 2007) approach to poverty, this new approach to measuring poverty has been developed using a structure equation model based on Kanji's business excellence model (Kanji, 2002) to create the proposed poverty model. We construct a latent variable structural equation model to measure the contestability excellence within certain boundaries of the societal system. It will provide us with a measurement of poverty in a society or community in terms of human contestability. A higher human contestability index will indicate the lower poverty within the society. Strengths and weakness as of various components will also indicate that a characteristic of the individual requires extra society or government support to remove poverty. However, there remains considerable disagreement on the best way to achieve this.     

贫困测度指标及其评价

一、引言一般来说,研究贫困问题主要涉及三个方面:一是贫困的识别;二是贫困程度测定;三是反贫困效果判定以及相应的战略选择。贫困识别问题主要指贫困的基本范畴及贫困线的合理确定,关系到贫困集合的准确界定;贫困程度的测定主要指贫困指数的定义和计算,关系到贫困程度大小的判     

安徽省城镇贫困线的测度及贫困状况分析——基于ELES方法

贫困线度量是贫困研究的关键步骤和政府制定扶贫政策的重要依据。本文利用安徽省统计年鉴数据,采用"扩展线性支出法(ELES)",对安徽省1996-2005年的贫困线做了测度,并以此为标准与其他数据进行了比较分析。结果显示,贫困线整体上保持了一个上升的趋势,但是其中在1999、2001和2004年出现比往年低的情况;低收入群体贫困状况在恶化,现有贫困线距离扶贫的标准还很遥远。     

中国绿色扶贫性增长测度及分析——兼论可持续性减贫

基于OECD绿色增长战略框架,重塑测度中国绿色扶贫性增长指标体系;利用包含多种非期望产出的非径向ZSG-DEA模型和Malmquist指数及其指数分解对1998—2016年中国绿色扶贫性增长进行科学合理的测度,并运用σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛对其进行趋势分析。结果发现:中国绿色扶贫性增长水平总体呈现逐年波动下降的趋势,其中两个重要源泉是纯技术进步和效率改进,前者呈现上升趋势,后者呈现下降趋势,且前者的上升幅度低于后者的下降幅度;各地区绿色扶贫性增长水平、纯技术进步以及效率改进存在明显差异,东部地区绿色扶贫性增长水平和效率改进水平最高,中部地区纯技术效率水平最高,而西部地区三个方面指标都最低。进一步分析显示,中国绿色扶贫性增长指数具有收敛性,即存在阶段式σ收敛以及显著的绝对β收敛和条件β收敛。     

城镇贫困的特征演变

本文利用中国家庭收入调查数据研究了1988-2013年间我国城镇居民的贫困问题。以利用“马丁法”计算的各省历年贫困线作为贫困识别标准，发现25年间城镇地区的贫困率下降明显，尤其暂时性贫困和持久性贫困的贫困率已经很低，贫困人口以选择性贫困为主，即消费不足成为我国城镇人口贫困的主要特征。家庭人口多、有未成年子女会有更大概率陷入贫困，而教育和稳定的就业则可以有效缓解贫困。当前我国城镇地区的贫困人口认定和救助主要以收入为标准，本文认为应充分重视贫困人口消费不足的问题，拓展专项救助的范围，同时增大对教育、卫生、住房等基本民生保障的投入，减少低收入群体的过度储蓄，并特别关注贫困青少年的精神和物质消费需求。