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。     

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。     

中国农村老年人多维贫困的测量与识别研究——基于收入贫困与多维贫困视角

老龄化背景下农村老年人贫困问题逐步显化。基于2015年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据,在测算收入贫困的基础上,采用AF方法测算了农村老人的客观多维贫困指数(MPI-I)和包括主观福利的多维贫困指数(MPI-II),涉及收入、教育、健康、生活水平和主观福利5个维度。研究发现,MPI-II测量的主、客观多维贫困发生率最高且主观福利贡献最大;MPI-I测量的客观多维贫困次之,收入贫困发生率最低。进一步,对收入贫困和多维贫困样本进行交叉识别,收入贫困的农村老人中有96%同时陷入多维贫困,多维贫困样本中一半以上为非收入贫困。这说明虽然收入始终是农村老人多维贫困识别的重要因素,但以主观福利为代表的非收入因素影响更大。     

新时期农村多维贫困的识别与测度

文章根据全面建成小康社会后新时期贫困表现的新特征,制定了考虑家庭规模影响的“小康贫困线”及“三保障”评估的临界值,以识别新时期的农村相对贫困人口。基于江西省624户农村样本,构建了包含收入标准、三保障标准、食物营养结构、社会关系、精神状态等7个维度的识别体系,对样本农户进行多维贫困测度。结果表明：大多数家庭都是一维贫困,其中,劳动力、收入、精神状况维度贫困发生率较高;建档立卡农户贫困贡献率高于非建档立卡农户;维度分解结果表明,收入、劳动力、健康和教育四个维度的贡献显著。     

多维视角下农村居民家庭的贫困测度

文章根据AF“双界线”多维贫困测度方法,利用在山东省费县进行的农村居民家庭生计与发展调查得到的小型微观数据,对农村居民家庭的多维贫困进行测度并分解.得到以下结论:家庭多维贫困分解结果与单维贫困测度结果相互印证,这与家庭自身特征及家庭成员特征有直接关系;经济的发展极大的改善了居民家庭的资产状况,而生活水准仍有待于提高;教育、收入仍是贫困的重要成因,卫生设施、饮用水以及慢性疾病的贫困问题仍不能忽视.     

多维极化的测度:新的方法及其应用

鉴于现有多维极化测度方法未能体现维度之间的相关性,本文引入余弦相似度,并基于相对剥夺理论提出了新的多维极化测度方法。该方法还可以进行静态和动态分解,能够分析每个维度及其变动对多维极化的贡献率。运用中国家庭追踪调查(CFPS)数据,本文从收入、财产、交通通信支出和受教育水平四个维度实证分析了我国城乡居民家庭之间的多维极化。实证结果表明,城乡长期多维极化呈现明显下降趋势,其中教育、交通通信支出和收入三个维度的极化效应是主要原因,而财产极化效应不利于多维极化的下降。     

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。     

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。     

中国多维相对贫困测度及其分布动态演进

文章基于中国31个省份2013—2019年多维相对贫困的相关数据，采用AF方法、Dagum基尼系数和Kernel密度估计方法对中国多维相对贫困状况及其分布动态进行分析。研究发现：我国扶贫减贫效果显著，2019年重度多维相对贫困省份已经消除，多维相对贫困指数分解结果表明，经济维度的减贫效果最为明显，社会发展维度次之，而生态环境维度在减贫过程中尚未得到足够重视；中国多维相对贫困具有明显的空间非均衡性，总体基尼系数跨度较大并且下降明显，多维相对贫困的总体差异在缩小；中国多维相对贫困状况的总体发展态势与三大地区的发展态势具有空间上的一致性。总体来看，我国多维相对贫困的整体状况有所改善，绝对差距也在缩小。     

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。     

测度通货膨胀对贫困贡献度的一种新方法

文章对衡量通货膨胀对贫困影响的传统方法提出商榷,提出能够准确测度通货膨胀对贫困人口在贫困广度、贫困深度和贫困强度三个维度影响程度的新方法,并具备推广到更多贫困维度的特性.该方法以具有加法可分性的R贫困指数为基础,利用Sharply方法对贫困改善的通货膨胀效应、经济增长效应和收入分配效应进行分解,根据2004～2010年间中国农村住户调查年鉴数据计算通货膨胀因素对贫困广度、贫困深度和贫困强度的贡献度,较为精确地测度了通货膨胀对贫困群体的具体影响.     

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。     

多维框架下的中国不平等测度及分解

新时期中国不平等问题表现出新的特征,传统的单一维度不平等已经无法反映现今不平等问题的多维性特点。本文将量化不平等的视角从一维拓展到多维,基于单维不平等合成多维不平等等三种方法测度了收入、教育、医疗多维不平等程度,同时还完成了对多维不平等指数的分解。结果表明,中国社会整体的多维不平等程度逐步加深,收入不平等依旧是贡献程度最大的单维不平等。本文得到的一个重要政策建议是认识和解决不平等问题必须注重单一维度和多维相结合;收入差距缩小并不代表多维不平等的同步改善,政府应该通过政策手段来进一步发挥在民生领域,特别是教育、医疗领域的调控作用。     

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。     

交通基础设施、空间溢出与农村多维减贫

文章运用我国2007—2017年的省级面板数据,通过构建空间面板模型,实证检验了交通基础设施对农村多维贫困的影响效应。研究发现：我国农村收入、教育和医疗贫困指数均具有显著的空间正相关性,并且在空间分布上存在明显的集聚特征。交通基础设施的发展具有显著的多维减贫效应,不仅能促进本地区的农村收入、教育和医疗减贫,而且还可以通过空间溢出效应减缓其他地区的农村收入、教育和医疗贫困,其中,对农村收入贫困减缓两种效应均最大。因此,应加快贫困地区交通基础设施的建设,优化交通网络的空间布局,发挥好交通基础设施的减贫效应,以促进农村多维减贫。     

教育改善贫困效应的地区异质性研究

教育对于增加收入、改善贫困无疑是一个重要的途径。在目前多维贫困越来越受到重视的情况下,本文在收入贫困和多维贫困两种贫困识别标准下,分析了教育改善贫困的效应在地区之间的异质性,考察了该效应是否受地区经济发展的影响。根据分层LOGIT模型的估计,本文认为地区经济发展水平是发挥教育改善收入贫困效应的重要舞台,对于多维贫困的改善效应则不明显。本文得到的一个重要扶贫政策建议是要发挥教育改善贫困的效应,必须注重精准扶贫与发展地区经济相结合;但仅仅发展经济,不一定能保证教育对多维贫困的改善效应,减轻多维贫困需要更加重视公共产品供给和民生保证。     

中国家庭资产贫困脆弱性的测度与分解研究

在预期贫困脆弱性测度框架下,将家庭按非时变特征划分队列,利用队列分解方法识别家庭资产的累积风险冲击,据此构造一种测度资产贫困脆弱性的新方法。随后,采用2000—2015年CHNS数据,通过构建资产指数对中国家庭资产贫困脆弱性进行实证测度,并在队列层面予以分解汇总分析。结果表明:相比于收入贫困脆弱性,家庭资产贫困脆弱性更为接近实际的贫困发生率,印证了基于资产测度贫困脆弱性的可靠性;年轻组和年老组家庭更脆弱,西部地区农村家庭最脆弱,受教育程度越低越脆弱;脆弱性产生的原因存在差异,但水平效应依然占主导。意味着,在贫困识别过程中应该将家庭资产放在更为重要的位置,并且刺激居民家庭资产积累的减贫政策更为关键。     

共同富裕目标下多维贫困的地缘属性与驱动要素识别

文章采用逐层纵横向拉开档次法测算2010—2019年西南地区438个县域单元的多维贫困指数，应用时空统计手段验证多维贫困的地缘属性，并利用地理探测器解析其驱动要素。研究发现，西南地区多维贫困水平存在空间维度的聚集和时间路径的锁定特征，尤以云南和重庆的地缘属性最为突出。空间要素与物质要素都是多维贫困的显著驱动要素，其中物质要素更易与其他要素产生彼此增强的交互影响，是打破多维贫困陷阱的关键。     

贫困的多维测度研究述评

贫困与福利问题的定量研究要求尽可能准确地描摹贫困的状态及其程度。传统的单纯考察货币性指标的方法已不适应社会对贫困测度质量的要求,因此包含更多非货币性指标的多维模型应运而生。此类模型多建立在Sen的可行能力理论基础之上,总体思路是构造综合性的贫困指数,但是研究者所采用的维度与指标设计体系方案以及数学处理方法均表现出较大的差异。文章通过梳理贫困多维测度的有关文献,辨析各种方法之间的内在联系,并对他们的优劣进行了评判,为探索更理想的测度模型奠定了基础。