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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

通往农村共富之路:网络基础设施建设与相对贫困缓解

促进共同富裕,最艰巨最繁重的任务在农村。如何让更多的农村家庭摆脱相对贫困,探索一条通往农村共富之路,是当下备受关注的热点话题。本文基于“宽带中国”战略试点开展准自然实验,研究网络基础设施建设对农村相对贫困的影响效应及作用机制。结果表明：“宽带中国”战略能够显著缓解农村相对贫困,该结论在一系列稳健性检验后仍然成立。其机制在于,网络基础设施建设能够有效增加农村就业机会（包括非农和外出就业）、提升农产品市场价值使农村家庭获益,从而缓解相对贫困。异质性分析表明,网络基础设施建设缓解农村相对贫困的效果不是以“涓滴”方式均匀惠及所有群体,那些户主为男性、接受过小学及以上教育且拥有互联网技能的农村家庭更为受益。此外,网络基础设施建设缓解相对贫困效果在未开通高铁和市场分割高的地区更明显。本研究可为推进网络基础设施建设,推动农村共同富裕提供一定政策启示。     

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。     

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。     

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。     

数字金融、数字鸿沟与多维贫困

以互联网为基础的第三次技术革命,推动了数字金融的发展,对居民经济行为的影响巨大,因而也可能具有减贫作用。本文首次利用中国数字普惠金融发展指数和中国家庭追踪调查(CFPS)的匹配数据,通过克服内生性的工具变量估计,探讨了数字经济发展对家庭多维贫困的影响。然而,与预期不同,本文的初步研究发现数字金融发展提升了贫困发生的概率,也加深了多维贫困的程度,且影响逐年增大。不过,进一步研究表明,数字金融发展可能存在结构性问题:数字金融发展给能够接触到互联网的居民带来便利以及机会,挤占了未能接触到互联网的居民原先所可能获得的资源,这种数字鸿沟使得位于贫困线附近和贫困线以下的居民由于数字金融的发展而愈加贫困。观察背后机制发现,数字金融发展主要导致了面临数字劣势的贫困居民失业概率的提升。因此,在推进数字金融发展的同时,应着力提高金融服务的覆盖率和可得性,尤其对于农村的贫困人口而言,积极应对数字经济对就业市场的挑战,引导其成为脱贫攻坚的重要支撑。     

边疆地区农村贫困程度的测度与模拟分析——以新疆维吾尔自治区为例

利用2000-2009年新疆农村收入分组数据,首先计算历年新疆农村FGT贫困指数,分析新疆农村贫困程度的变化情况;其次对新疆农村FGT贫困指数进行分解,探讨经济增长、收入分配和贫困线变动对新疆农村贫困程度的影响;最后模拟分析各个贫困指标对贫困线变动的敏感程度。研究结果表明：新千年开始后新疆农村贫困程度变化具有一定的阶段性特点,大体经历了大幅下降、平缓变动、小幅上扬三个阶段;FGT贫困指数分解后发现,各期影响因素作用不一,经济增长的减贫效应最为明显,收入分配状况的改善或者恶化产生了不一样的减贫作用,贫困线上调最明显的效应是新疆农村贫困面扩大;模拟贫困线上调后发现各贫困指标对贫困线较小幅度的变动具有较高的敏感性。新疆农村的贫困问题比较复杂,最近有进一步加重的趋势,尤其是最贫困人口的境况需要获得更多的关注,基于此提出了相关政策建议。     

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。     

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。     

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。     

中国多维减贫成效的统计测度研究

在Alkire和Foster的"双临界值"多维贫困识别思想基础上提出"三临界值"多维减贫成效识别方法,并结合Foster的持续思想构造持续多维减贫指数,从脱贫和返贫两个方面测度中国多维减贫成效。研究发现:中国持续多维脱贫指数都要大于持续返贫指数,且由于脱/返贫广度的差异,农村的单期和持续多维脱/返贫指数都要大于城市,西部地区的持续多维脱/返贫指数大于其他地区;人均纯收入和医疗保险的持续脱贫对持续多维脱贫贡献较大,健康以及住房困难的返贫分别对农村和城市居民的持续多维返贫贡献较大;各省的减贫成效可以分为低脱贫低返贫、高脱贫低返贫、低脱贫高返贫以及高脱贫高返贫四种类型。     

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.     

精准扶贫视野下核心家庭结构与贫困大学生学业能力——基于MMWS模型的多截面分析

贫困大学生是国家精准扶贫的重要帮扶对象,而家庭结构是影响其学业表现的一个重要因素。利用昆明市某高校贫困大学生调查数据,在应用边际均值分层加权法(MMWS)控制自选变量偏差的基础上,从计量经济学角度考察了不同家庭结构对贫困大学生学业能力的影响。结果显示:贫困家庭结构对贫困大学生学业能力的影响存在类别差异。与完整家庭相比,单亲母亲家庭贫困生的学业成绩平均高0.5～2分,但在统计上不显著,而单亲父亲家庭贫困生平均显著降低3分左右;影响贫困大学生学业能力的各种家庭资本构成中,以母亲为代表的社会资本的影响力大于以父亲为代表的经济资本的影响力;在贫困大学生中,男性学生受家庭单亲状况的负面影响大于女性学生。