【摘 要】
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多维贫困理论与方法更有助于对贫困的精准识别和量化。本文构建了新型多维贫困指标体系,利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据,引入人工神经网络方法,测度并分解了农村家庭多维贫
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目“巨灾风险管理机制设计及路径选择研究”(12AGL008);重庆市重点文科基地项目“社会转型背景下农户风险偏好与农户收入差距”(16SKB041);西南大学决策咨询项目“社会化预期与公共情绪管理”(2016SWUJCZX09);中央高校基本科研业务费专项资金项目“社会资本与农户多维贫困”(SWU1709413)的资助
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多维贫困理论与方法更有助于对贫困的精准识别和量化。本文构建了新型多维贫困指标体系,利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据,引入人工神经网络方法,测度并分解了农村家庭多维贫困的广度、深度和强度水平。研究结论表明:随着贫困维度的增加,多维贫困的广度、深度和强度指数下降,表明农村家庭不易发生多维极端贫困;农村家庭多维贫困指数(MPI)呈西高东低态势,表明农村家庭多维贫困具有典型的区域分布特征。此外,多维贫困指数分解结果显示,收入、金融和教育等因素是我国农村家庭致贫的主因。其中,东部地区金融因素影响最大,而中西部地区则为收入因素。研究结论为贫困的识别和精准扶贫提供了政策依据。
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