贫困是当今世界面临的最严峻挑战之一,是亟待攻克的世界性难题。中国作为世界上最大的发展中国家,基础差、底子薄、发展不平衡,长期饱受贫困问题困扰,中国的贫困规模之大、分布之广、程度之深世所罕见,贫困治理难度超乎想象。中国将脱贫攻坚战作为一项国家战略,在党中央领导下,全社会大力开展扶贫工作,2020年底脱贫攻坚战取得了全面胜利,但正如《人类减贫的中国实践》白皮书所言,“跟踪监测、防止返贫,解决‘如何稳’的问题、稳定脱贫不返贫才是真脱贫”。2020年后,相对贫困群体将取代绝对贫困群体成为贫困群体的主体,如何缓解相对贫困成为我国减贫的又一重大课题。基础设施被广泛认为是生产力的重要决定因素,大多数学术研究发现基础设施对生产力和经济增长具有积极的影响,因此,作为生产生活顺利开展的重要保障,研究中国基础设施对家庭贫困的影响有重要的现实意义。目前国内学者大多使用基础设施的流量数据来研究相关问题,少有学者使用存量数据进行研究;并且在基础设施代表性方面,许多研究只使用一个单一变量来表示一个单一基础设施部门,很少有研究考虑到基础设施的特征,如供应、质量和可获得性。本文基于现有的理论基础,使用2018年CFPS（中国家庭跟踪调查）数据库和省际数据,建立多层次logistic模型,从供应、质量和可获得性三个角度分析交通、电力、电信、卫生四部门基础设施对中国家庭绝对和相对贫困的影响,为我国基础设施今后的发展提供参考,并提出推动基础设施建设来减轻贫困的相关对策。本文使用从CFPS中获得的详细家庭微观数据,以及从各种数据来源获取的省级基础设施变量,通过建立多层次logistic模型研究了中国基础设施与家庭贫困之间的关系。首先,通过家庭问卷、家庭关系问卷选择户主年龄、户主年龄的平方、户主受教育程度、家庭规模、户主性别、户主情感状况、户口类型作为多层次模型的第一层次。然后,根据国内外文献,考虑到构成经济基础设施概念的各个部门以及分析的必要性,创建了基础设施变量,产生了代表交通、电力、电信和基本卫生部门的变量。并且考虑到同时出现的指标通常存在高度的共线性,估计值可能不准确,基础设施效应会随供应、质量和可获得性情况而变化,本文将各个部门的基础设施按照特征将其分为供应、质量、可获得性三方面,然后通过主成分分析建立了基础设施的综合指数,将表现基础设施供应以及经质量和可获得性指数加权的供应变量作为多层次模型的第二层次,用HLM 6.08软件进行建模分析,从而考察基础设施对中国家庭贫困的影响。本文的普通logistic回归模型表明,家庭规模和户主性别对家庭绝对贫困几乎没有影响;家庭规模的扩大会显著提升家庭陷入相对贫困的概率;当户主有配偶、户口为城镇户口、受教育水平较高时,家庭更不容易陷入贫困;而户主年龄与家庭贫困呈现出正U型关系,户主在青年或者中年时期之前,随着年龄增长,陷入贫困的概率降低,当一个家庭的户主从青年阶段走向中老年阶段后,年龄越大,家庭就越有可能陷入贫困。在普通logistic回归分析中,没有考虑Level2变量对因变量的预测效应,为了考虑嵌套层级结构带来的组内高相关,充分解释因变量的变异,获取足够的信息,随后本文建立了多层次logistic模型分析基础设施对家庭绝对贫困和相对贫困的影响。结果显示,卫生基础设施对绝对贫困的影响不明显,但对缓解相对贫困有显著作用;电力、互联网、移动通信、交通等基础设施供应量上升都会降低贫困发生率。基础设施高质量发展对巩固我国脱贫攻坚的成果具有重要意义,保障贫困人口基础设施的可获得性,才能减少分配不平等,将返贫扼杀在摇篮里。另外,本文发现基础设施供给降低贫困的作用又会因纳入质量和可获得性指标而得到加强,这表明,基础设施质量越好、有机会获得基础设施的人口比例越大,家庭从基础设施中获得的益处就越大。通过绝对贫困和相对贫困分析结果的对比发现,基础设施供应和可获得性水平的提升更能降低绝对贫困,而质量水平的提高对缓解相对贫困更有效果,这为我国今后的基础设施减贫政策调整提供了参考方向。本文的创新之处主要有三点:一是指标的选取。对基础设施的测度不仅选取了不同部门的基础设施,而且考虑了各部门基础设施供应、质量和可获得性三方面特征,弥补了以往用单一变量衡量基础设施的不足。二是基于中国家庭追踪调查（CFPS）微观数据和省级数据,使用了多层次logistic模型进行分析,分析家庭特征和省级基础设施两个层级的因素对减少家庭贫困的重要性,并且克服了“生态谬误”问题,提高了估计结果的准确性。三是既分析了绝对贫困,又分析了相对贫困,在我国减贫目标改变的这个节点上,通过对比分析基础设施对两者的不同影响,为在不同的减贫阶段应作出的减贫政策调整提供理论依据。