重点国有林区多维贫困的测度

基于2013年重点国有林区民生监测项目的调研数据,运用A-F多维贫困测量方法,从教育、健康和生活水平3个维度共8个指标对重点国有林区的多维贫困进行测量,并对指标和地区进行分解。测量结果表明:重点国有林区有35.7%的职工住户家庭存在至少3个指标的贫困。指数分解结果表明:卫生设施、饮用水和生活燃料3个指标对重点国有林区多维贫困指数的贡献率最大;四大国有森工林区都存在不同程度的多维贫困,其中内蒙古森工林区的多维贫困状况最为严重。研究认为,应从多个维度改善重点国有林区的贫困状况,加大对教育、健康、卫生设施、住房等多方面的扶贫力度。     

农村空巢老人多维贫困测度及影响因素研究

[目的]在农村劳动力流失与老龄化的背景下,摸清我国农村空巢老人的多维贫困状况,找到解决农村空巢老人多维贫困的有效路径,为更好地开展精准扶贫提供理论和实践支撑。[方法]基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)共计2086份有效样本数据,运用AF方法从健康、经济状况、生活标准和社会参与4个维度来测量农村空巢老人多维贫困程度,并通过SPSS 17.0进行二元分类Logistic回归分析实证研究农村空巢老人多维贫困的影响因素。[结果]健康、生活标准、社会参与对农村空巢老人多维贫困的贡献率较高,其中健康维度中的慢性病指标影响最大,而经济状况方面的剥夺程度最低。在地区差异上,中部地区在健康和生活标准方面存在较深的剥夺,西部地区则在经济状况和社会参与方面存在较深的剥夺。拥有在世子女、社会支持和村委会关心对农村空巢老人多维贫困具有正向缓解作用,但是具有孤独感、在世子女数量越多或者对子女关系不满意的农村空巢老人陷入多维贫困的可能性更高。[结论]为缓解农村空巢老人多维贫困,在关注其收入贫困之外,一方面要重视改善其生活保障机制和人居环境,另一方面,更要增强人文关怀和提升老人社会参与感。     

老年人多维贫困测度

基于中国家庭追踪调查（CFPS）数据,利用AF法从健康、经济、教育、精神四个维度测算新时代老年人的多维贫困,并对多维贫困指数分解,进一步利用Logistic模型探究新时代老年人多维贫困的影响因素。研究发现：（1）在多维贫困测度体系的四个维度中,至少一个维度被剥夺的老年人超过90%,且两个及以上维度被剥夺的老年人超过30%。（2）经济维度对老年人总体多维贫困的贡献最大,其次是健康方面,其中经济维度的退休金指标剥夺程度最高。（3）Logistic回归结果表明,除子女是否供养因素外,个人、家庭以及社会层面因素均显著影响老年人多维贫困,生活完全自理、婚姻有人陪伴、在城镇居住对老年人多维贫困有显著缓解作用。     

地理资本视角下村级多维贫困测度及贫困类型划分*——基于重庆市1 919个市级贫困村调研数据

[目的]精确测度村级多维贫困以及划分贫困类型,是当前提高贫困识别精准度,进一步推进农村精准脱贫的战略需求。[方法]文章基于重庆市1 919个市级贫困村的调研数据,构建地理资本视角下村域多维贫困测度指标体系,并采用多维贫困测度模型、指标贡献度模型和最小方差方法系统揭示了重庆市贫困村多维贫困程度、贫困类型及其空间分布特征。[结果](1)重庆市贫困村多维贫困程度呈两端大中间小的"哑铃状"结构,贫困程度极化特征显著,区域发展具有不平衡性。空间分布上,贫困村多维贫困程度呈从渝东北、渝东南分别向渝西地区逐渐减轻的特征,贫困村多维贫困程度存在明显的地域性差异;(2)重庆市贫困村贫困类型主要分为单资本缺失型、双资本缺失型、三资本缺失型、四资本缺失型4个类型,其占比分别为9.07%、20.27%、66.91%、3.75%,三资本缺失型是最主要的贫困类型。[结论]重庆市贫困村致贫因素复杂多样,需要根据各自的贫困特征,因地制宜地开展差别化的帮扶工作。科学推进精准扶贫战略,力争实现2020年全面脱贫。     

贵州省县域贫困测度及空间格局分析

[目的]区域贫困识别一直是贫困研究中重点关注的课题。文章通过对贵州省县域贫困度进行等级划分以及空间格局特征分析,可为地方政府实施区域扶贫开发的优先顺序提供一定的决策依据。[方法]从自然、社会、经济维度,构建县域贫困测度指标体系,利用SPSS进行因子分析,计算各个县域综合得分,用以测度各县域贫困程度;运用ArcGIS的制图功能,呈现县域贫困度的空间分布格局,借以分析县域贫困度的地域分异规律;运用ArcGIS自然间断点分级法划分县域贫困度等级。[结果](1)贵州省66个贫困县中,综合得分最高的威宁县贫困度最大,综合得分最低的铜仁市碧江区贫困度最轻;(2)县域贫困度可划分为极重度贫困、重度贫困、中度贫困、轻度贫困及轻微贫困5个等级;(3)县域贫困度与区域地貌类型具有一定的空间关联,极重度贫困县及重度贫困县大多分布在省际边界地区。[结论]贵州省县域贫困程度差异较大;自然地理环境条件如地貌是贵州县域致贫的重要原因。     

基于内外因素整合视角下深度贫困地区农户多维贫困测度与分析——以新疆南疆三地州为例

文章根据马克思的内外因理论,从内外因素整合视角出发,构建农户多维贫困指标体系,以2017年新疆南疆三地州的农户调研数据为样本,采用A-F方法对深度贫困地区农户多维贫困进行测度与分解。结果表明,南疆三地州农户在参与新型农业经营主体、职业技能培训、公共交通服务和疾病等方面贫困特征明显,面临多维贫困问题;多维贫困发生率高达54.9%,多维贫困指数为23.58%。多维贫困指数按指标分解显示,职业技能培训、参与新型农业经营主体和疾病是导致农户多维贫困的主要内部原因,而公共交通服务是其主要外部原因;按是否收入贫困农户分解显示,非收入贫困农户也面临着多维贫困问题。     

国内外多维贫困的文献研究：理论内涵、评定标准及测度方法

贫困是一种复杂而综合的社会现象。以多维贫困为研究主题,采用文献分析方法系统梳理国内外关于多维贫困的相关研究,归纳和整理学界围绕多维贫困在理论内涵、评定标准及测度方法三个方面取得的研究成果,有助于为学界特别是国内学者立足国家共同富裕的宏观愿景,从缓解多维贫困的视角下持续开展探求富裕道路的创新研究提供参考,也对林场、林区等特殊的资源型地区改善职工及居民生计,享受国家改革发展红利提供启发。     

农户多维贫困程度与特征分析——基于山西农村贫困监测数据

运用UNDP关于M P I计算方法,使用2009年山西省农村贫困监测数据,对农户多维贫困进行测算与比较分析,结果表明:16.1%的农户处于多维贫困中,教育维度贫困率17.8%,健康维度贫困率16.2%,生活水平维度贫困主要表现在生活燃料、住房、饮用水方面;多维贫困发生率与收入贫困发生率存在相关关系;不同区域农户多维贫困存在较大维度与程度差异。     

基于能力贫困理论的新疆连片特困地区主要民族多维贫困分析

[目的]考察新疆连片特困地区主要民族多维贫困的程度和特征,为新时期精准扶贫、精准脱贫提供有价值的参考。[方法]基于能力贫困理论构建新疆连片特困地区多维贫困识别指标体系,利用AF法,基于新疆连片特困地区农户生计调研数据测度汉族、维吾尔族、柯尔克孜族多维贫困的程度,利用对比分析的方法,并结合当地实际情况研究各主要民族多维贫困的特征,剖析其产生原因。[结果]连片特困地区各主要民族都面临着多维贫困问题,且非收入贫困比收入贫困严重;与汉族相比,维吾尔族和柯尔克孜族的多维贫困覆盖率高,贫困程度严重;从各维度对多维贫困指数的贡献率来看,汉族的教育维度贫困对多维贫困的贡献最大,维吾尔族和柯尔克孜族的收入、教育和健康维度贫困对多维贫困的贡献较大。[结论]收入低下和人力资本积累不足是新疆连片特困地区主要民族摆脱多维贫困的重要障碍,新时期反贫困工作应充分考虑各主要民族贫困的差异性和多维性特征,尤其要重视从人力资本方面提升贫困人口的自我发展能力。     

农户多维贫困测度及反贫困对策研究——基于湖北省恩施市的农户调研数据

本文利用恩施市农户调查数据,基于多维贫困理论,采用Alkire和Foster的多维贫困测量方法分析了恩施市农户的多维贫困情况。测算发现,被调查的乡镇农户家庭虽然平均收入水平较高,但相对贫困问题较为突出;教育贫困、健康贫困对贫困指数影响最大,教育问题和健康问题最严重;其次是饮用水贫困和卫生设施贫困;最后是收入贫困。     

农户相对贫困测度及互联网的减贫效应

相对贫困具有主客观双重属性,既是个体与参照群体相比较确实存在的客观差距,也是心理层面与参照群体相比产生的主观被剥夺感。本文基于CFPS2014～2018年的面板数据,结合A-F指数测度了农户相对贫困,并分析了互联网使用的减贫效应,得到如下结论:(1)样本农户2014～2018年客观相对贫困和主观相对贫困情况有所缓解,但面临的客观剥夺和主观剥夺均比较严峻,尤其是客观剥夺,改善民生、缩小差距仍是现阶段的重中之重。(2)从区域分布情况来看,不管是客观相对贫困还是主观相对贫困,西部地区均高于样本平均水平,贫困叠加,反贫困任务艰巨,仍然是治理相对贫困的重点区域。(3)互联网的减贫效应结果显示,使用互联网有利于缓解农户相对贫困,且对客观相对贫困的影响效应大于主观相对贫困,互联网发展行为的减贫效应大于互联网生活行为,其结果具有稳健性。     

库区农户的多维贫困及致贫机理分析

本文基于丹江口库区抽样调查数据,从库区农户的当前消费水平、长期资本积累和可持续性发展水平三个角度分析了库区农户的贫困状况,并进一步探讨不同家庭和外部环境特征对库区农户贫困的影响。研究发现,迁移对库区农户造成了巨大冲击,并且这一冲击的影响对不同搬迁时间的农户存在很大差别,农户对新事物的态度和其社会资本对他们是否陷入贫困有重要影响,政府对外部环境的改造政策和救助式扶贫对农户的经济发展并没有产生明显的积极效果。     

基于不同指标及权重选择的多维贫困测量——以山西省贫困县为例

近10多年来国内外在贫困理解上的一个重要突破,就是从单一的收入贫困转向多维贫困。但是,对多维贫困指数究竟如何结合国家和地区的实际选择合适的指标和权重,研究尚不够深入。本文以UNDP开发的多维贫困指数为基础,利用山西省贫困县的住户数据,通过调整多维贫困测量指标、指标取值和权重,考察其对多维贫困估计结果的影响。研究发现,调整后多维贫困指数值变化非常大。本文还研究了不同收入贫困标准和多维贫困定义组合下多维贫困户与收入贫困户之间的数量关系。研究结果表明:结合区域多维贫困的实际选择合适的指标、剥夺临界值和指标权重所建立的多维贫困指数,用以估计的多维贫困户可以覆盖76.8%的收入贫困户。     

新疆生产建设兵团贫困程度的测度与分析

以新疆生产建设兵团的平均纯收入为指标,用比例法和恩格尔系数法测度兵团13个师部,结果显示兵团的贫困程度较深,且贫富差距大。根据测度结果针对各贫困团场的贫困原因提出加大资金与技术支持,加强对贫困团场的教育支持力度,增强民族文化融合,有侧重地调整团场经济结构和做好扶贫开发规划的对策。     

认知能力、信贷与农户多维贫困

现阶段我国的精准脱贫已经进入攻坚时期,贫困者内生的认知能力与外部的信贷支持成为农户多维贫困脱贫的重要突破口。本文利用中国家庭追踪调查数据(CFPS),在构建农户多维贫困指标体系的基础上,运用中介效应模型与包含工具变量的有序Probit模型(IV Ordered Probit),实证检验了认知能力、信贷与农户多维贫困之间的影响及作用机制。研究结果表明:第一,认知能力的提升会带来农户多维贫困状况的改善,但在深层次贫困的农户中,认知能力提升带来的边际效应呈现递减趋势;第二,认知能力的三个具体维度字词能力、数字能力与记忆能力均能显著改善农户的多维贫困状态;第三,认知能力对农户的各类信贷均具有显著的正向影响,且在正规信贷获取的作用上要大于非正规信贷;第四,认知能力改善农户多维贫困过程中的主要传导机制是通过增加农户信贷获取进而实现脱贫。这意味着在我国扶贫开发的实践过程中,贫困者内生认知能力的开发与外部的信贷支持同样重要。     

2020年后中国多维相对贫困标准:国际经验与政策取向

2020年后,中国扶贫工作将由消除绝对贫困向缓解发展不平衡、不充分的相对贫困转变。本文首先回顾了绝对贫困和相对贫困标准的相关文献,基于可行能力理论从"贫"和"困"的视角构建了多维相对贫困标准概念框架,然后在对基本需要法和能力方法进行理论分析的基础上,结合典型国家的国别经验研究,提出了中国2020年后多维相对贫困标准的政策取向。本文认为,2020年后中国应采用多维相对贫困标准,没有必要与OECD国家相对贫困标准接轨。多维相对贫困标准,既要包括反映"贫"的经济维度,也要包括反映"困"的社会发展维度,还要包括生态环境维度:在经济维度,需要考虑收入和就业两个方面;在社会发展维度,需要考虑教育、健康、社会保障、信息获得等方面;而新发展理念以及生态补偿脱贫实践经验要求把生态环境纳入多维贫困框架中。     

2010—2018年中国农村多维贫困:分布与特征

2020年是中国脱贫攻坚的收关期,总结过去十年农村贫困的脱贫进程、成因变化与深浅分布,是后脱贫时代维持脱贫成效的首要工作。基于CFPS调查4390个持续追踪的农村家庭样本,本文采用A-F双界法,估测2010—2018年中国农村多维贫困指数。研究表明,第一,初始贫困水平更高的省份具有更大的脱贫幅度,有利于中国政府确保贫困地区与其他地区同步完成脱贫目标;第二,农村家庭的能力匮乏点发生转变,儿童辍学、医疗保险与养老保险已不再是主要贡献因素,劳动能力、医疗负担与日常结余等抗风险能力与发展能力成为稳定脱贫成效的关键领域;第三,中国农村多维贫困的主要问题是贫困者受剥夺程度深,深度贫困者返贫阻碍了多维贫困的进一步下降。本文认为,中国农村的贫困特征已从生存困难向发展不足转变,针对性地解决深度剥夺维度、持续追踪深度贫困人群将有助于2020年后农村防贫困、农户促发展。     

农户多维贫困及致贫机理研究——以甘肃省840份农户为例

贫困是人的可行能力在收入或消费、教育、就业、医疗卫生、社会保障、获取信息和技术的机会等多个维度被剥削的现象,多维贫困指数反映了贫困人口或家庭的多维贫困发生率及承受的剥削强度。借鉴Alkire and Foeter开发的多维贫困测量方法,并以此方法为基础设计调查问卷,采用分层随机抽样选取甘肃省13个村子进行调查研究,然后利用对甘肃省部分农户家庭的实地调研数据,从收入、教育、健康、生活水平和社会关系5个维度对贫困地区农户的多维贫困状况进行了测算与分解。结果表明,1~5个维度的多维贫困指数分别为28.8%、21.7%、16.3%、7.6%和1.1%;甘肃省农户家庭的"基本可行能力"被剥削的情况严重,贫困发生率高,贫困深度和贫困强度均高于其它省份或地区。从农户所处贫困的维度状况梳理出了甘肃省农户致贫的机理:受教育水平不足导致的"能力贫困"导致家庭普遍陷入多维贫困和低收入均衡水平,其贡献率随着贫困维度增加而递减,对绝对贫困的贡献较小;而收入和健康的贫困贡献率随着贫困维度的增加而上升,在绝对贫困家庭中,家庭成员不理想的健康状态,尤其是主要劳动力残疾或患有重大疾病使得家庭陷入"贫困的恶性循环"。未来政府扶贫政策制定和执行应根据致贫维度状况进行有效瞄准,更加关注农户遭受的"能力贫困"困境,提高扶贫效率。     

甘南藏族自治州县域视角多维贫困测算

本文通过甘南藏族自治州七个县2013-2017年统计年鉴数据,得到甘南藏族自治州各县多维贫困指数,基于各县多维贫困指数在时间上以及空间上的变化分析,构建多维贫困指数评价指标体系,使用熵权法确定各指标权重、然后通过Kriging空间插值法对甘南州各县的多维贫困指数进行空间差异分析,各县多维贫困指数呈增长趋势,教育、医疗、社会福利等维度对多维贫困贡献度较低,第一产业产值、地区生产总值对多维贫困贡献度较高。基于此,并提出以下政策建议:摒弃以往单一维度的贫困瞄准机制,保证精准扶贫;基于多维贫困特征,精准扶贫;建立多维贫困评估机制。     

后脱贫时代连片特困地区的多维贫困测度与返贫防治——基于南疆四地州的调查数据

后脱贫时代,根据多维贫困最新表现对现有的贫困标准进行修订与提升,对于科学测度我国贫困现实和推进贫困治理具有重要意义。文章基于2019年新疆南疆四地州地区481份有效问卷数据,采用A-F双重临界值法,探索进入相对贫困阶段初期南疆四地州脱贫农户在收入、健康、教育以及生活水平四个维度的“相对剥夺感”。结果表明:从多维贫困程度看,多维贫困发生率为22.45%,多维贫困指数为0.0794;从多维贫困组成看,农户在收入和做饭燃料指标的“相对剥夺感”均最严重,其次是卫生设施和受教育年限指标。为此,应充分发挥南疆四地州自身资源和区域条件优势扶持重点产业发展,提高学校教育质量,完善生活基础设施三条返贫防治建议,为脱贫群体提供生活发展保障,改善农户的生活水平和生活质量。