农户多维贫困测量与特征分析——以山西省3个贫困县为例

为更准确、全面反映山西省三个贫困县农户贫困的现状,利用建档立卡系统数据计算出多维贫困指数并对其进行分解,进而分析三县多维贫困程度及各维度的贡献大小.研究发现,考虑4个维度时,平均多维贫困发生率为88.3%,远高于同期的收入贫困发生率;从各维度对多维贫困的贡献率来说,生产性固定资产及畜禽贫困维度最高,其次是卫生设施、成年人教育年限及耕地维度.     

云南“三区”农户多维贫困测度研究

以云南罗平县、寻甸县、东川区选取的80个农户问卷调查数据为基础,采用A-F方法定量分析了农户的多维贫困现状。结果表明:8个贫困指标导致的单维度贫困发生率从高到低为生活水平、生产资源、收入、健康、教育、政治参与度、卫生设施、家庭资产,1～7维度导致的贫困发生率分别为93.75%、83.75%、43.75%、27.5%、10%、3.75%、1.25%,而生活水平维度(尤其是住房条件)和生产资源维度对多维贫困的影响贡献率最大。据此提出扶贫工作应围绕多个维度展开,且要有所侧重,才能使农村贫困人口真正实现脱贫实现。     

少数民族连片特困地区农户多维贫困分析——以新疆南疆三地州为例

我国少数民族连片特困地区农户贫困多元化现象普遍,从多维视角分析贫困问题对科学制定民族地区扶贫政策具有重要意义。基于Sen的能力贫困理论,以新疆南疆三地州为例,构建农户多维贫困指标体系,利用A-F法对农户的多维贫困程度和各维度对多维贫困的贡献度进行测算和分析,探讨致贫原因。结果表明,南疆三地州农户家庭不仅在收入维度存在贫困现象,在受教育程度、健康、卫生设施、做饭燃料、安全用水等指标上也表现出较为严重的贫困状态。三个及以上维度存在剥夺的人口达到了89.1%,多维贫困程度达到了39.8%,多维贫困比收入贫困更为严重。虽然随着维度的增加,多维贫困覆盖率不断下降,但是贫困强度在逐渐加大;教育、收入和健康贫困对多维贫困的贡献分别达到了35.73%、19.37%和11.19%,是多维贫困产生的重要源头。未来反贫困工作的重点是大力投资教育,促进农牧民增收,加强医疗卫生保障事业的投入,改变并扭转贫困人口落后的思想观念,建立多维贫困精准瞄准机制。     

妇女多维贫困测量、分解与精准扶贫——基于福建省“巾帼扶贫”五年攻坚计划调研数据

为了解妇女多维贫困度,采用MPI指数的A-F方法,利用2015年福建省妇联"巾帼扶贫"五年攻坚计划专项调研数据,从11个维度对贫困妇女进行多维贫困测量,并对多维贫困指数进行分解。结果表明:福建省贫困妇女最为严重的贫困状况为9个维度同时存在贫困现象。社会关系、健康、教育、卫生设施、决策权这些维度对福建省贫困妇女多维贫困的贡献率较高。龙岩、泉州、漳州、南平等地区在不同维度取值下分别显示贫困贡献率较大。     

新疆墨玉县农户多维贫困测度与防返贫对策研究

基于新疆墨玉县296份实地调研数据,采用Alkire和Foster多维贫困测算法(AF法)识别和测算农户多维贫困程度,对农户可能存在的易返贫致贫诱因进行研究。结果表明：(1)不同地区、各指标间的贫困程度差异较大。其中,各地区卫生设施和人均收入的贫困发生率为0,不存在剥夺;其他指标存在不同程度的剥夺。不同地区农户的贫困程度差异较大,其中芒来的农户贫困程度最为严重。(2)随着k值不断提高,多维贫困发生率(H)持续降低,多维贫困平均剥夺份额(A)稳步上升;多维贫困指数(M₀)逐步降低。当k∈[0,0.4]时,H>50%且明显降低、A<50%且稳步提升,M₀呈下降趋势;当k∈(0.4,0.6)时,H<50%且极速降低、M₀同样极速降低;当k=0.7时,H、M₀趋近于0。(3)不同维度对M₀的贡献率差距较大。其中,教育、生活水平、生活压力指标的贡献率分别为36.45%、23.76%和16.59%,居前3位;家庭资产的贡献率最低,仅为2.17%。各地区的多维贫困指数均呈递...     

农户多维贫困测量及2020年后展望

采用AF方法,建立多维贫困指标体系进行多维贫困测量,发现在40%的临界值水平下,2010年的多维贫困发生率为31.29%,2012年为20.83%。健康维度对农户发生多维贫困的贡献最大,其次是生活条件和教育。农户在食物安全和社会关系维度的被剥夺情况对多维贫困贡献相对较小,但随着临界值的提高食物安全和社会关系的贡献提高,说明越多维贫困的人群,其食物安全和社会关系状况越差,增加食物安全和社会关系维度是对多维贫困指标体系的有益补充。因此在精准扶贫工作中,食物安全和社会关系也是减贫工作的重点。政府补贴型农户是帮扶的重点对象,但不同类型农户需要帮扶的重点不同,经商型农户和工资型农户更需要改善健康状况。2020年后的贫困测量可以采用多维贫困测量的方法,关注人的可行能力发展。     

中国农村家庭多维贫困动态研究

利用2004—2011年中国健康与营养调查4轮农村家庭微观调查数据,选用教育、健康、资产和生活质量4个维度8个指标,计算中国农村家庭的多维贫困指数,并将总体多维贫困分解为慢性多维贫困和暂时性多维贫困,同时考察多维贫困动态性与家庭特征之间的关系。研究发现:中国农村家庭整体多维贫困指数,贫困发生率和剥夺程度均呈下降趋势;中国农村家庭更多表现为暂时性多维贫困;暂时性多维贫困比重与户主年龄和家庭规模呈倒U型关系;与户主受教育程度和家庭居住地经济发展水平负相关;慢性多维贫困比重则相反。     

社会资本对农户多维贫困的影响——基于劳动力流动的中介效应分析

为探讨社会资本及劳动力流动对农户多维贫困的减缓效应,基于秦巴山区的农户调查数据,在测度农户多维贫困的基础上,实证分析社会资本和劳动力流动对农户多维贫困的影响,以及劳动力流动在社会资本影响农户多维贫困关系中的中介效应。结果表明:1)农户主要在健康、教育和生活水平等福利方面存在较为严重的贫困现象;k=3时,农户多维贫困发生率高达93.0%。2)社会资本、社会网络和社会参与对农户多维贫困有显著负向影响;社会资本对劳动力流动有显著正向影响,可以有效促进农户劳动力流动;劳动力流动在社会网络、社会信任、社会声望和社会参与影响农户多维贫困的过程中均存在负向部分中介效应,表明劳动力流动在社会资本影响农户多维贫困过程中存在中介效应。因此,建议从多维视角改善农户的家庭福利,发挥社会资本和劳动力流动的减贫作用,促进脱贫攻坚与乡村振兴的有效衔接。     

西藏农牧区相对贫困测度与分解

采用Alkire-Foster多维贫困指数的分析方法,基于拉萨市农牧区民生调查数据,对拉萨市农牧区总体多维贫困状况进行了分析,总体来看,拉萨农牧区扶贫效果显著,贫困发生率有所下降,多维贫困发生率较高.农牧区在教育维度上被剥夺程度明显,纯牧区的多维贫困指数高于纯农区和半农半牧区,在维度和指标分解上教育维度的贡献率最高,其...     

数字金融对农户多维相对贫困影响研究

随着现行标准下我国绝对贫困问题的解决,缓解多维相对贫困将成为新时代扶贫工作的重点,因此发挥数字金融优势缓解农户多维相对贫困具有重要的现实意义。基于中国家庭金融调查（CHFS）数据,采用A-F方法、Probit模型和中介效应模型,分析数字金融对农户多维相对贫困的影响,探讨其影响机制和地区异质性。结果表明,农户使用数字金融占比为39.7%,说明使用数字金融的农户数量仍相对较低。农户多维相对贫困以脆弱型和一般型相对贫困群体为主,发展能力已成为缓解相对贫困的关键维度,西部地区仍是我国相对贫困的集中区域。数字金融能够有效减缓农户多维相对贫困,对脆弱型多维相对贫困缓解效果更好,从不同维度来看,数字金融对缓解发展能力贫困和经济能力贫困影响程度更深;进一步地,数字金融能够通过提高农户金融素养缓解农户多维相对贫困现象。从异质性分析来看,数字金融能更好降低东部地区的农户多维相对贫困发生概率。据此,提出继续推进农村和中西部地区数字化建设,加强数字金融相关知识技能的宣传与针对性指导,推进数字征信在农村地区发展等政策建议。     

多维贫困视角下的河南省深度贫困地区脱贫攻坚路径创新研究

通过对河南省淅川县90个深度贫困村进行实地调研,结果发现造成这些地区贫困的原因比较多,相较于一般地区的相对分散的个体贫困,其原因较为复杂,呈现出精神、能力、生态、病残、文化、权利等多维度深度贫困现状。精准帮扶中主要存在三个方面的问题:农户多维贫困贡献率与多维贫困指数大小不一致、低收入农户的多维贫困状况严重且在扶贫中受关注度不高、深度贫困地区农户思想保守落后与时代严重脱节。最后提出针对性解决措施。     

数字普惠金融对农村家庭相对贫困影响效应 ——基于宁夏的农户调研数据

随着绝对贫困的全面消除,我国将进入以相对贫困治理为核心的扶贫工作新阶段,发挥数字普惠金融减缓相对贫困的效应至关重要。本文利用宁夏3县区9村426户田野调查数据,运用熵值法、A-F法、Logit模型和中介效应模型,在测算数字普惠金融指数和识别多维相对贫困家庭的基础上,分析数字普惠金融对农村家庭多维相对贫困的影响效应,探讨其影响机制。结果表明,宁夏农村地区经济维度的“贫”已基本得到消除,但健康、教育、安全饮水和卫生厕所等因素导致的相对之“困”依然严峻。农户在数字普惠金融的结算、储蓄和信贷服务已有部分涉及,但对互联网投资、互联网保险等深层次金融业务的参与尚且较低。数字普惠金融对不同权重下的相对贫困均有显著的减缓作用,并且随着剥夺维度提升其减贫作用呈增长态势。数字普惠金融可以通过提高农户电商意愿及行为、增强健康意识、促进消费进而达到缓解相对贫困之目的。因此,为减缓宁夏农村家庭相对贫困状况,需注重农户自我发展能力提升与农村生活标准改善,深化农户数字普惠金融使用深度,充分发挥数字普惠金融的减贫助农作用等。     

精准扶贫视角下贫困农户识别问题研究

立足于精准扶贫的大背景下,以多维贫困为基础,建立多维贫困识别体系,利用主成分分析法对绵阳市7个县市区的调查数据进行分析。论文结合农村贫困农户扶贫"精准扶贫""精准识别"实际,从绵阳市的地理位置和经济条件出发,探索当前扶贫的不足之处,并对绵阳农村贫困户普遍贫穷的因素进行了讨论,从多维度阐述了绵阳地区农村农户发生贫困的原因,并在此基础上,进一步对贫困户的精准识别问题提出了应从多维度识别贫困、完善动态机制以及因地制宜地建立贫困识别体系等有针对性的政策建议。     

社会网络、融资约束与农户多维资产贫困——基于CFPS调查数据的实证分析

社会网络在周急济贫方面有着重要作用,能够有效缓解农户家庭融资约束,降低农户家庭资产贫困发生率.基于2016年CFPS微观调查数据,采用A-F双界限法测算了农户家庭多维资产贫困指数,运用Logit模型实证分析了社会网络、融资约束对农户家庭多维资产贫困的交互影响效应.结果表明,①融资约束加剧了农户家庭多维资产贫困的发生率;...     

我国农村多维贫困的空间分布特征及影响因素分析——基于31省的多维贫困测度

为探究我国农村多维贫困的空间分布特征和影响因素,选取31省农村居民消费的8个维度,运用ELES方法测算出基本需求支出份额,建立多维贫困测度模型,进而计算出各地区不同维度的相对贫困指数和各地区多维贫困指数,并着重分析了东、中、西部三大地带的贫困空间分布特征,结果显示各区域的相对贫困指数与多维贫困指数都呈现出"西部最高,中部次之,东部最低"的空间梯度分布。在此基础上,进一步探讨了影响农村居民多维贫困空间格局的主次因素,对影响机理进行了实证分析。结果表明:在一个区域农民收入水平越高、非农收入占比越大、文化教育程度越高,则区域总体贫困程度越轻。因此增加农村居民收入,尤其是工资性收入比重,加大农村文化教育的投入力度,提高他们的文化教育水平,有助于改善农村贫困问题。     

藏区农牧户多维贫困测度研究——以甘肃藏区为例

【目的】测度甘肃藏区农牧户多维贫困状况,以推进藏区农牧户多维贫困治理。【方法】运用甘肃藏区559份实地问卷调查数据,运用AF法,对农牧户的多维贫困状况进行了测量。【结果】"家庭成年成员平均受教育年限""厕所类型""劳动能力"等指标的单维贫困发生率较高;甘肃藏区农牧户3维贫困发生率高达62.61%,多维贫困问题较严重;教育、住房、劳动能力和燃料等对多维贫困的贡献率较大,通电情况和耐用消费品数量的贡献率较小。【结论】调整瞄准机制,确保精准扶贫;立足多维贫困,坚持靶向治疗;锚定稳定脱贫,实施多维考核。     

提升农村地区精准扶贫效率的多维贫困识别方法

2020年是中国脱贫攻坚收关之年,关注如何提升农村地区精准扶贫效率有重要意义。通过对中国扶贫工作的回顾,结合学术界贫困研究的演进,应当重视多维贫困识别对提升农村地区精准扶贫效率的重要作用。利用2016年中国家庭追踪调查数据(CFPS),从教育、健康、生活、就业、社交等多个维度对农村地区家庭贫困状况进行识别,结果表明,相比于单一维度的收入贫困,多维贫困识别可以反映更多家庭的贫困状况,并全面地反映农村家庭的贫困特征,从而针对性提升农村地区精准扶贫效率。     

精准扶贫视角下贫困村测度研究——以广东省连州市为例

贫困问题是我国社会经济发展中普遍存在且最尖锐的社会问题之一,当前我国确立的精准扶贫政策是解决贫困问题的根本保证。研究利用广东省精准扶贫政策确定的连州市66个贫困村的基础数据,借助多维贫困理论构建了连州市贫困村的多维贫困测量体系,利用A-F双临界值法测算了多个维度的权重,同时结合AHP-熵值法计算各测量指标的组合权重,借助维度权重和组合权重构建综合贫困度测算模型,计算了连州市66个贫困村的自然致贫、社会致贫、经济致贫指数,以及3个指数加总所得的综合贫困度。结果表明:66个贫困村中的综合贫困程度可划分为4个等级,其中轻度贫困村占21.2%、中度贫困村占16.7%、重度贫困村占34.8%、极重度贫困村占27.3%。连州市贫困村的贫困深度较重,重度贫困和极重度贫困村的占比较大且分布较集中,因此在制定精准扶贫政策中需要充分考虑其贫困深度和空间分布问题。     

中国农村家庭多维贫困动态演化研究

应用统计分析方法和中国健康与营养调查数据库,计算中国农村家庭多维贫困剥夺程度,分析多维贫困的整体变动趋势及其动态演化特征。结果显示,多维贫困发生率和指标平均剥夺份额呈不断下降趋势;脱离多维贫困与进入多维贫困现象并存,均呈状态依赖特征。     

民族地区贫困农户多维贫困测量与帮扶精准度研究

为进一步摸清民族地区贫困底数,提高帮扶精准度,利用A-F多维贫困测度方法和改进的Park瞄准数量缺口公式,以大小凉山彝区为例,本研究首先对民族地区贫困农户多维贫困状况进行了测算,接着对贫困农户"五个一批"帮扶精准度进行了分析。结果表明:1)民族地区贫困农户存在较为严重的多维贫困,以社保和生活条件最为突出;2)家庭特征对多维贫困有重要影响,户主为女性,户主文化程度越低,家庭人口越多,贫困剥夺愈加严重;3)与汉族地区不同的是,民族地区贫困更多表现为绝对贫困,盲目外出务工非但没有减轻贫困,反而加重了家庭负担;4)容易出政绩和进入门槛较低的帮扶措施做得相对较好,瞄准精度较高;5)整体上看,贫困帮扶中漏出问题比渗入问题更加严重。因此,接下来应有效衔接民族地区贫困人口的多维识别和精确帮扶,并重点解决好绝对贫困、脱贫能力不足、贫困渗入和漏出等方面的问题。