家庭贫困脆弱性的测度与分解

文章基于CFPS的4期家庭追踪调查数据,使用预期贫困脆弱性VEP法测度家庭贫困脆弱性,并进行静态和动态分解。研究发现：贫困脆弱性家庭占比在2012年、2014年、2016年和2018年依次为21.52%、19.94%、17.18%和5.09%,有的长期处于贫困状态,有的并非贫困家庭,但存在很高的贫困脆弱性。高波动（HV）型的贫困脆弱性发生率高于低均值（LM）型,消费波动导致较高的贫困脆弱性;而LM型家庭的贫困脆弱性均值高于HV型家庭的贫困脆弱性均值,LM型家庭多处于长期贫困的状态。由动态分解发现,贫困脆弱性的降低主要是因为脱脆效应逐年大幅降低,返脆发生率也在逐渐降低但变化程度较小。长期脆弱发生率也在不断降低,但长期处于贫困脆弱性的家庭仍占不小的比例。     

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.     

易地扶贫搬迁对农户贫困脆弱性影响的性别差异分析——来自陕南地区的证据

易地扶贫搬迁作为最重要减贫手段之一,通过搬迁安置和产业帮扶措施旨在提高贫困人口应对风险的能力,在脱贫的基础上降低其未来陷入贫困的概率。利用陕南山区入户调查的数据,使用VEP方法,按照家庭消费的水平和波动对不同类型家庭的贫困脆弱性进行分解,从而深入研究易地扶贫搬迁影响农户贫困脆弱性的性别差异。研究发现,易地扶贫搬迁政策在女户家庭中表现出更为积极的减贫效果,参与搬迁在一定程度上降低了其陷入短期贫困脆弱的概率,集中安置、新阶段的移民搬迁工程有效降低了其长期贫困脆弱性;在男性为主导的家庭中,易地扶贫搬迁政策在提高家庭消费水平的同时,参与搬迁、搬迁时间等也导致了该类群体在总消费方面的波动,并提高了男户的短期贫困脆弱性。基于性别差异视角审视易地移民搬迁在不同家庭权力模式下的减贫效果,为后续精准施策提供政策启示。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。