基于分层Logistic回归模型的中国农村贫困识别研究

一直以来,我国农村贫困省区差异明显,西部地区农村贫困率明显高于中、东部地区,这就意味着农村贫困识别研究中需要考虑地区因素。本文首次使用分层Logistic回归模型进行农村贫困识别研究,实证分析发现:层级变量农业人口比重对农户贫困有显著影响作用,且考虑与不考虑层级变量,各因素对农户贫困的影响程度差异明显。与普通Logistic回归模型相比,分层Logistic回归模型能够有效提高贫困农户的识别率,在最优分割点下,基于分层Logistic回归模型的农户贫困识别率能够达到75%。该研究的现实意义在于,政府减贫政策应向农业人口比重大、少数民族人口多的地区倾斜,且应以提高农村居民受教育水平、增加非农就业机会为主。