农户多维相对贫困与生计多样性的耦合关系——以安徽省阜南县为例

缓解多维相对贫困，因地制宜制定农村低收入家庭相对贫困防御机制是巩固拓展脱贫攻坚成果的落脚点。研究农户多维相对贫困与生计多样性的耦合关系为世界减贫提供理论参考。以阜南县686户受访家庭为研究对象，运用多维相对贫困测度模型、生计多样性测度模型、耦合协调度模型以及地理探测器等方法，测度不同生计农户的多维相对贫困程度，探究低收入群体生计多样性和生计可持续发展路径。结果表明：(1)不同生计类型农户多维相对贫困指数具有一定差异，外出务工型农户相对贫困程度最低，相反，政府兜底型农户相对贫困程度最高。(2)生计多样性测度结果显示，兼业型农户指数最高，农业主导型和外出务工型次之，政府兜底型农户生计多样性指数最低。(3)受访农户多维相对贫困与生计多样性耦合关系类型多属于过渡类。不同耦合协调类型农户的影响因素差异较大，是家庭因素、经济条件、地理区位和资源禀赋相互作用共同推动的结果。     

武陵山片区多维贫困度量及其空间表征

连片特困地区是我国当今扶贫攻坚的主要战场,精准识别贫困人口及贫困类型是开展精准扶贫的关键。从多维贫困指数及发生率角度探讨我国扶贫问题已成为当今国内研究的焦点。在科学、系统设计多维贫困测算指标的基础上,以武陵山片区扶贫重点市(州)为例,构建基于"单维度、多维度识别及贫困加总/分解"多维贫困测算法对研究区域贫困人口进行测算与分析。利用Kriging法对非样本点进行空间插值,从而系统、合理地分析研究区域多维贫困的空间分布状况。结果显示:武陵山片区农村家庭存在多个维度的贫困,多维贫困发生率较高,多维贫困家庭达到了70.9%,重度贫困家庭达到了40.1%;多维贫困指数较高,其中燃料、人均收入、教育年限对贫困指数的影响较大;此外,不同地区各贫困指标差异不同,地处武陵山片区的怀化及湘西自治州的农村多维贫困问题比较严重。     

长期多维贫困、不平等与致贫因素

本文利用Alkire&Foster(2011)多维贫困测度方法和Foster(2009)的持续时间分析法,构建了长期多维贫困与平均贫困持续时间指数,以CHNS数据为样本从静态和动态双重视角分析了我国的长期多维贫困程度,并通过多层回归模型探讨了致贫的宏微观因素。研究发现:长期多维贫困指数不仅能测度家庭贫困程度,还能反映贫困家庭平均贫困持续时间;相比城市家庭,农村家庭长期多维贫困发生率更高,但随着贫困持续时间的延长,城乡贫困家庭的平均被剥夺深度出现了明显的逆转,城市贫困家庭的贫困程度相对于农村更为严重;户籍制度能解释城乡家庭长期多维贫困发生率差异的43%,且能解释城乡贫困家庭的贫困不平等程度的17%;家庭的户主特征、社会关系、人口规模与结构、户籍制度等因素对长期多维贫困发生率及不平等有显著影响。     

收入贫困与多维贫困视角下中国农村家庭致贫机理研究

本文利用2012年中国家庭追踪调查数据(CFPS),分析了收入贫困与多维贫困的关联性,并依据收入贫困和多维贫困双重识别标准下农村家庭的不重叠性,从家庭人口特征、生产经营特征、资本特征、社会关系特征和村庄地理环境角度,对农村收入贫困家庭和多维贫困家庭的致贫机理进行了实证分析.研究结论表明:(1)土地流转、当地医疗卫生条件越好,越利于两类家庭摆脱贫困;(2)土地面积、组织成员、当地教育条件、地区类型对于两类家庭具有相反的影响;(3)劳动力人数、户口类型、家庭经营、住房拥有情况仅对收入贫困家庭具有显著影响;家庭社会地位、地貌特征仅对多维贫困家庭具有显著影响.因此,未来扶贫工作应该针对不同类型家庭的致贫因素采取差异化的扶贫方式.     

生态敏感区农户多维贫困测度及影响因素分析——以河南省淅川县3个村为例

通过借鉴MPI方法,使用河南省淅川县146户被调查农户的教育、健康、生活水平3个维度的7个指标数据对农户多维贫困进行测量。样本中,农户多维贫困特征明显,有较大比例的农户处于收入维度之外的多维贫困状态,房屋结构、家庭收入主要来源、医疗支出为家庭主要的致贫因素。此外,从个体、家庭、村庄等方面对农户处于多维贫困状态的影响因子进行分析,结果显示,户主年龄、户主受教育程度、家庭学生数量、外出务工劳动力数量、村庄水利设施状况、村庄到县城的距离6个影响因子均对农户处于多维贫困状况具有显著影响。最后,针对被调查农户多维贫困程度,扶贫措施应将家户健康、教育维度的因素考虑在内,实施精准扶贫,精准脱贫,逐步提高农户生活水平。     

金融科技、收入不平等与多维相对贫困脆弱性

在推进共同富裕进程中,缓解相对贫困是其重要一环。在新一轮技术变革潮流中,金融科技为治理相对贫困提供了新机遇。本文基于宏观与微观匹配面板数据,考察了中国金融科技发展对家庭多维相对贫困脆弱性的影响。研究结果表明,金融科技发展能够显著缓解家庭多维相对脆弱性,有效防止家庭在未来陷入多维相对贫困状态中。此结果在考虑内生性问题以及经历一系列稳健性检验后依然显著成立。异质性分析结果表明,在人口抚养比高、拥有数字工具以及户主教育水平较高的家庭中,金融科技缓解多维相对脆弱性的效应更大。与此同时,金融科技在缓解家庭多维相对脆弱性方面还存在显著的区域差异。进一步机制研究发现,金融科技发展主要通过缓解区域家庭收入不平等程度,进而提升家庭成员健康状况、家庭发展型消费以及家庭幸福感,从而有效降低家庭在未来陷入相对贫困的概率。本文研究结果为治理相对贫困提供了一个可借鉴的有效视角。     

社会网络、非正规金融与农户多维贫困

文章基于我国多维贫困下实施精准扶贫、精准脱贫战略的现实背景,通过构建农户多维贫困的评价体系,利用2014年中国家庭追踪调查数据(CFPS)实证分析了社会网络、非正规金融与农户多维贫困之间的作用机制及其中介效应.研究表明:(1)社会网络可以显著改善农户的多维贫困状况且对中间层次多维贫困的农户减贫效果更大.(2)社会网络对农户的非正规金融借贷具有显著的正向影响.(3)社会网络可以通过影响农户非正规金融借贷,缓解贫困农户的融资约束进而改善农户的多维贫困,即改善多维贫困实现精准扶贫或脱贫遵循"社会网络→非正规金融→农户多维贫困"的作用机制.这意味着社会网络实际上成为了农户借贷过程中的一种"隐性抵押",农户以此获得非正规金融的资金支持进而改善多维贫困实现脱贫.     

基于市场参与维度的农户多维贫困测量研究——以连片特困地区为例

在农村扶贫攻坚任务趋紧形势下,市场化反贫困被认为是不容忽视的重要手段。为探究市场化反贫困思路是否符合实践需要,基于广西和陕西两省(区)连片特困地区419份农户调查数据,应用拓展的AF方法对农户多维贫困进行测量。研究结果显示:(1)多维贫困问题在连片特困地区广泛存在,且多维贫困发生率和多维贫困指数较高。不同维度的贫困程度差异较大,各维度按MPI贡献率由高到低依次为:市场参与贫困、收入贫困、教育贫困、基础设施贫困。(2)市场参与维度各环节贫困程度由高到低依次为:产后环节、产中环节、产前环节。因此,要深入推进市场化减贫战略,通过促进农户稳定融入农产品供应链、完善农业生产服务体系、加强收入及教育常规扶贫手段等推进反贫困工作。     

农村家庭多维贫困动态性及其影响因素研究——基于湖北数据的分析

本文利用国家统计局湖北调查总队2006~2010年的农村住户连续调查数据,采用A-F多维贫困测算方法,从消费、教育、健康、生活质量和资产5个维度测算湖北农村家庭多维贫困,并按多维贫困持续年度将贫困动态性划分为从不贫困、暂时贫困和慢性贫困三种类型,在此基础上采用有序Probit模型探讨多维动态贫困的影响因素。研究结果表明:湖北农村家庭多维贫困状况总体上呈下降的趋势,没有农村家庭处于极端多维贫困;影响农村家庭暂时贫困和慢性贫困的因素主要有接受培训劳动力占比、家庭经营类型和所在村是否在郊区,此外,农村家庭慢性贫困还受劳动力占比、是否参加农业合作社、所在村地貌和是否为老区村的影响。因此,在扶贫实践中,应根据多维贫困指标体系构建贫困动态识别和退出机制,加强农村地区人力资本积累,完善基础设施,实施精准扶贫,加快易地扶贫搬迁,克服地理条件对农村家庭发展的约束。     

农民家庭结构性贫困问题研究--以湖南省岳阳县云山乡为例

贫困是相对性与绝对性的统一。农民家庭结构性贫困是一定区域内在外部条件相同的条件下,农民家庭（农户）之间因人口结构、劳动力结构、婚姻结构、收支结构、生产条件结构等不同而产生的贫困。围绕“精准扶贫”,可以采取三大对策破解农民家庭结构性贫困：一是精准界定扶贫职责;二是精准确定扶贫对象;三是精准实施扶贫之策,包括健全农村社会保障体系,改善贫困农户生产条件,提高贫困农户劳动力素质,为贫困农户就近务工创造条件,引导贫困农户走合作化道路。     

移民搬迁农户的贫困类型及影响因素分析——基于陕南安康的抽样调查

研究陕南移民搬迁农户的贫困类型和成因有利于建立精准的扶贫工作机制。本文基于2011年陕南安康市的农户抽样调查数据,运用多分类Logistic模型实证分析了移民搬迁农户贫困类型的影响因素。通过综合考虑收入和消费标准,可以将移民搬迁农户分为选择性贫困、暂时性贫困和持久性贫困三种类型。收入高于贫困线而消费比贫困线低的农户所占比例为28.57%,这种贫困类型属于选择性贫困。实证分析的结果发现,自愿搬迁和集中安置对农户摆脱持久性贫困有显著帮助,而2011年的搬迁农户更容易走出选择性贫困陷阱。此外,农户的家庭和社区特征以及生计类型对他们是否陷入贫困有显著影响。     

数字普惠金融、多维相对贫困及空间效应

本文使用中国家庭金融调查(CHFS) 2017—2019年数据,建立了多维相对贫困测度指标体系,测算了我国微观家庭层面与宏观地区层面的多维相对贫困发生状况。并使用离散选择模型、调节效应模型宏微观结合地研究了数字普惠金融与多维相对贫困的空间收敛性、空间相关性与数字普惠金融促进多维相对贫困消减的内在机制。研究发现,我国各省级行政区的多维相对贫困发生率存在显著的空间收敛性与空间相关性;数字普惠金融不仅能在微观家庭层面上帮助减贫,还有助于在宏观地区层面上降低多维相对贫困发生率;机制分析的结果显示,数字普惠金融在助力减贫的过程中对公平性问题的处理也相对较好,避免了“精英俘获”现象所导致的减贫效率低下与资源错配;数字普惠金融的多维减贫作用,主要体现在对家庭收入、就业、消费结构、主观感知与信息获取状况的改善。     

“教育致贫”悖论解析及相关精准扶贫策略研究——以甘肃14个贫困村为例

以甘肃省14个建档立卡贫困村的实地调查数据为基础,运用Logit模型分析家庭劳动力不同受教育水平对贫困的影响和家庭子女上学与贫困的关系,回应和剖析"教育致贫"问题。研究发现,农户劳动力教育水平的提高显著降低了家庭陷入贫困的概率;农户子女上学显著增加了家庭陷入贫困的概率,特别是家庭有2~3个上学子女时对增加贫困的效应更为明显。"教育致贫"是在收入既定的条件下家庭教育刚性支出所导致的消费支付性贫困,属于暂时性、支付性贫困。最后,针对西部地区"教育致贫"的实际情况,从农村学前教育、义务教育、高中(中职)、资助政策等方面提出教育精准扶贫的对策建议。     

生命周期视角下收入主导型多维贫困的识别与成因分析

本文根据我国扶贫政策的目标构建了“收入主导型”的多维贫困识别指标，并对成人和儿童设置了差异化的多维贫困识别标准，以此为基础运用CFPS数据度量了我国多维贫困的程度，最后进一步探究多维贫困产生的原因。有74%的儿童存在至少一个维度上的贫困。儿童的多维贫困程度比成人严重，儿童健康和教育维度贫困率都在20%左右，亟须从生命周期视角下构建精准扶贫政策体系。对多维贫困影响因素的分析结果显示，人力资本因素、家庭负债情况等因素影响显著，折射出教育扶贫、金融扶贫等政策的必要性和紧迫性。     

基于能力剥夺视角的农村动态多维贫困研究——以山西省为例

能力贫困、动态贫困和多维贫困能够较为准确、全面地识别和反映贫困,因地制宜、精准施策是提高扶贫成效的关键。文章利用2010—2012年中国家庭追踪调查(CFPS)山西省农村成人面板数据,基于个人能力剥夺视角对山西省县域农村多维贫困进行测度,通过定序Probit模型探索其演变机理。研究发现:(1)山西省农村县域多维贫困差异不明显,这从理论上支撑了将扶贫攻坚主战场从贫困县转变为集中连片特困地区的合理性。(2)从事农业的农村人口更易陷入多维贫困,这成为农村劳动力持续转移的诱因。(3)当前有工作的农村人口摆脱贫困的可能性较大,应促进有能力的农村贫困人口就业,稳步有序推进新型城镇化。(4)绝对收入和相对收入对多维贫困产生的影响不显著,在精准扶贫过程中应区别对待"收入贫困"和"多维贫困"。     

收入导向型农村多维贫困与精准扶贫——基于江苏省农村低收入家庭的分析

基于2015—2016年江苏省农村低收入家庭数据,对收入导向型多维贫困进行了分析,研究发现:江苏农村低收入家庭存在较为突出的非收入维度贫困,其中健康维度贫困最为突出,饮用水和生活用电的贫困发生率最低;农村低收入家庭的多维贫困程度较为显著,且分析时段内多维贫困程度略有提升,总体上苏南地区非收入多维贫困程度相对较低,苏北地区较为严重;非收入维度多维贫困主要来源于健康、炊事燃料、教育和卫生设施4个维度,其中健康维度的贡献度最大,炊事燃料的贡献度次之,教育和卫生设施的贡献度大体相当;收入脱贫农村家庭的非收入维度多维贫困程度相对较低,健康和教育维度贫困程度相对较低是部分家庭2016年实现收入维度脱贫的主要成因。     

互联网金融、社会资本与农户多维贫困

文章从社会资本视角出发,根据中国家庭金融调查(CHFS)2019年数据研究互联网金融对农户多维贫困的影响。结果表明,互联网金融能够有效降低农户多维贫困,社会资本是互联网金融改善农户多维脱贫的重要机制。基于社会资本特征的异质性分析表明,相较于组织型社会资本、匮乏型社会资本、制度型社会资本,非组织型社会资本、存量型社会资本与资源型社会资本在互联网金融对农户多维贫困影响机制中具有较强的中介效应。进一步分析异质性产生的原因,发现组织型社会资本主要通过权利减贫降低风险型多维贫困,非组织型社会资本能够同时通过权利减贫与物质减贫缓减农户结构型多维贫困;资源型社会资本则在物质减贫、能力减贫和权利减贫上均优于制度型社会资本。文章结论表明扩大社会资本存量是互联网金融助力脱贫攻坚的长效机制。     

“错位”还是“精准”:最低生活保障与农户多维贫困

该文基于2014年中国家庭追踪调查数据,构建农户多维贫困指标,实证分析了农村最低生活保障对农户多维贫困的影响。研究发现,农村最低生活保障制度未能有效改善农户多维贫困。通过解释机制发现:农村最低生活保障不但存在"瞄准错位"问题,还造成了严重的"福利依赖"现象,进而弱化了农村最低生活保障制度的减贫效应。因此,在精准扶贫战略实施过程中,完善农村最低生活保障制度的瞄准机制与退出机制,更有利于我国在2020年实现全面脱贫的目标。     

互联网使用对农户贫困的影响及其机制分析

农村贫困问题关乎中国精准扶贫与全面脱贫战略的有效实施。本文基于2014年和2016年中国家庭追踪调查数据,检验互联网使用对农户贫困的影响及其影响机制。研究发现:无论采用家庭人均每日消费1美元作为贫困标准,还是采用家庭人均每日消费2美元作为贫困标准,互联网使用均显著降低了农户陷入贫困的可能性。同时采用稳健性估计与工具变量克服内生性问题后,该研究结论依然成立。影响机制检验的结果显示,互联网使用通过增加农户的社会资本积累、提高农户的非农就业概率与非正规金融借贷水平进而改善农户的贫困状况。因此,在全面脱贫战略实施过程中,应不断推进"互联网+精准扶贫",并且使其成为贫困农户后发赶超的重要抓手,从而助力贫困农户增收,以实现全面脱贫目标。     

农村普惠金融发展与我国减贫可持续性——基于多维相对贫困和贫困脆弱性的双重视角

解决多维相对贫困问题并降低贫困脆弱性是保证我国减贫成果可持续的关键。本文使用2015—2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据，构建村庄层面的农村普惠金融指数、农村多维相对贫困指数和贫困脆弱性指标，使用双变量probit模型，分析农村普惠金融对多维相对贫困与贫困脆弱性的影响。研究发现：现阶段影响农村家庭轻度和深度多维相对贫困的重要非经济因素是农民信息获取劣势和受教育程度不足，且深度贫困脆弱性家庭占比居高不下是造成未来农村脱贫人口返贫的主要风险；虽然我国的农村普惠金融发展存在区域非均衡性，但整体上农村普惠金融能有效缓解农村家庭的多维相对贫困和轻度贫困脆弱性，而对深度贫困脆弱性的减缓尚需结合其他手段；降低农村家庭面临的信贷约束，是农村普惠金融促进其摆脱多维相对贫困并降低贫困脆弱性的重要渠道。