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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

亲贫困增长测度研究述评

阐述亲贫困增长的概念及其测度方法,目的在于总结亲贫困增长测度方法的主要理论成果。有关亲贫困增长测度的方法主要有七种,都是从收入增长率变动或贫困指数变动角度进行构建。现有文献研究从收入维来测度亲贫困增长,有关多维度的亲贫困增长测度具有很大的研究空间,相应地也可以从多维角度分解经济增长效应和分配效应。目前亲贫困增长测度方法都是基于匿名性假定,如何考虑非匿名性情况下的亲贫困增长也是亟待解决的问题。     

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。     

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。     

从增量的分解看贫困测度指标的性质

本文是在作者的“三维贫困测度观”指导下完成的，是《贫困测度准则再思考》的续篇。根据影响贫困水平变动的基本因素所对应的三个测度准则，本文对国外发展经济学家设计的贫困测度指标进行了分析，作出了新的评价，并对如何使用这些指标提出了个人意见。     

亲贫困增长分析的理论基础及其改进框架

在现有亲贫困增长研究成果基础上,结合中国经济现实发展状况剖析亲贫困增长的类型与内涵,厘清亲贫困增长的研究思路,从贫困缓解、收入不平等和经济增长三者的关系出发,提出亲贫困增长的理论基础和分析框架,建立基于收入分配效应、经济增长效应和贫困线变动效应的亲贫困增长分析矩形模型,并对该模型的适用条件和范围进行了探讨和拓展,以期完善和修正中国的亲贫困增长理论和测度方法。     

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。     

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。     

贫困的三维测度观：贫困测度准则的再思考

本文力图用笔者提出的三维贫困测度观来重新考虑有关贫困水平测度的准则，其要点有：（１）为了表明贫困水平变化的三种状态，Ｓｅｎ氏贫困测度的后两个准则需要作进一步推论。（２）对有关准则在贫困测度中的功能或作用应该有一个明确的认识。（３）由于贫困者人数是直接影响贫困水平的三个基本因素之一，对贫困普遍性的关注也应该作为测度贫困的一条准则；（４）贫困人数关联准则、收入差距关联准则和弱转移准则对应了影响贫困水平的三个基本因素（贫困者人数、贫富收入差距和贫困者收入差异程度），是设计贫困水平测度指标的三个基本准则，所谓贫困的三维测度观，就是指用这三个准则来指导贫困水平的测度；（５）然而，在多数情况下，有关贫困测度的准则往往只能被单独地满足。     

家庭等价规模与收入贫困的精准识别

借鉴家庭等价规模(Equivalent Scale)国际前沿测度方法,基于CFPS微观调查数据,结合中国"全面二孩"政策和人口老龄化国情,充分考虑不同家庭成员的消费异质性和家庭整体消费的规模经济性,对中国居民家庭等价规模进行了测度,并基于该测度结果研究了等价规模对收入贫困精准识别的影响。研究结果表明:衡量贫困时忽略等价规模,会造成对贫困测度指标的高估,从而导致对弱势群体分析结果的实质性偏差,对相应的社会保障及其它公共福利政策造成误导。     

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。     

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。     

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。     

非抽样误差测度方法研究

本文研究了国内外非抽样误差测度的主要方法,将其分为两类：基于设计的方法和基于模型的方法。文章运用路径分析法重点研究了基于模型的非抽样误差测度方法,包括多指标和单指标统计调查中非抽样误差的测度,并讨论了不同模型的估计与比较。文章总结了国外非抽样误差研究对我国的有益启示,指出要促进中国的非抽样误差研究,使其对中国的统计调查实际有指导意义,就必须在领会国外学者研究非抽样误差测度思想的基础上结合中国的实际情况进行研究和探索。     

中国居民家庭的主观贫困感受研究

主观贫困包含着大量客观贫困无法体现的信息,是客观贫困测度的一种有效补充。本文提出了一种基于半参数广义可加模型的主观贫困效应的测度方法,利用中国社会状况综合调查（CSS）的微观调研数据,对影响我国居民主观贫困感受的决定因素以及主、客观贫困间的关系进行了实证研究。首先,按照CSS数据中居民对自身经济地位的自我评价,将居民划定为主观贫困和非主观贫困两种状态;其次,为了更加灵活的捕捉连续变量的影响,利用所提方法对影响主观贫困的因素进行了计量分析,并对主、客观贫困测度间的关系进行了分析。研究发现,居民主观上的贫困感受不仅受到家庭收入水平的影响,家庭规模、人口结构、教育水平、资产积累、医疗支出、家庭遭遇困境事件、居住位置等因素均会显著改变主观贫困发生的概率。因而居民主观贫困的脱离不仅依赖于经济条件的改善,教育、医疗保障等公共服务水平的提升、居民生活环境的改善、从政策上提高贫困人口应对困境的能力都对提升居民安全感和获得感具有重要的影响。