中国城市相对贫困的统计测度及其分解

随着改革步入深水区、城镇化步伐加快,中国城市相对贫困问题越来越凸显。利用2018年CFPS数据库的微观数据,构建多维相对贫困指标体系,运用A-F法对中国城市相对贫困状况进行测度和分解,得到如下结论:一是前期的农村精准扶贫政策不仅消除了绝对贫困问题,也在一定程度上降低了城市的相对贫困发生率和相对贫困程度;二是按照省(区、市)样本分解多维相对贫困指数,结果显示各省(区、市)城市居民的多维相对贫困程度不仅与经济发展水平有关,也与地区的外来人口规模有关;三是通过对比不同指标的贡献率,发现中国城市相对贫困的中心问题是教育、就业和社会保障等一些非经济维度。最后,对中国城市相对贫困的治理提供了对策建议。

城乡居民家庭多维相对贫困的测度与分解

文章运用2010—2018年CPFS数据,基于Alkire和Foster的"双界线法",从收入、教育、健康和生活水平4个维度9个指标构建了多维相对贫困指数(MRPI),对城乡居民家庭的多维相对贫困指数进行测度,从城乡、地区两个角度对总体多维相对贫困指数进行分解。研究发现,相对贫困在多个维度上得到了缓解,但城乡间的差距在不断扩大。如何解决在乡村振兴和城镇化进程中凸显的相对贫困问题,是学界未来的研究趋势。

中国持续多维相对贫困的统计测度及其结果比较

随着“后扶贫时代”的到来,相对贫困在我国扶贫工作中的战略定位逐步凸显,但现阶段仍缺乏统一的相对贫困指数来识别相对贫困家庭以及衡量相对贫困水平。基于改进的A-F双临界值法和福斯特的持续思想,通过设定各指标的相对贫困阈值,构建持续多维相对贫困指数并验证其满足的系列公理化条件,进而利用2010-2018年中国家庭追踪调查(CFPS)五期数据,从整体、城乡、区域和省份四个层面实证分析中国持续多维相对贫困状况。研究发现:中国持续多维相对贫困家庭比例随着持续时间临界值的增加逐渐降低,致贫因素也更加集中。2010-2018年多维相对贫困指数降低了7.15%,相对贫困家庭占比逐渐降低,中国扶贫工作成效明显,但就处于相对贫困的家庭而言,其相对贫困程度仍较高。医疗保险、教育与住房仍然是中国重要的致贫因素,城市家庭的健康状况和农村的住房问题对持续多维相对贫困指数产生较大影响。城乡以及区域间的贫困差距仍较明显,但更多的是体现在贫困发生率差距上,贫困家庭的相对贫困深度较为相近。我国西部持续多维相对贫困指数远高于中东部地区,但中东部地区内贫困家庭的相对贫困程度更严重。研究为我国相对贫困治理工作的开展提供了重要的统计支持,对我国建立解决相对贫困的长效机制具有重要意义。

数字普惠金融对长期多维相对贫困的影响与机制研究

2020年中国完成了全面消除绝对贫困的艰巨任务,进一步巩固脱贫攻坚成果、解决相对贫困是实现全体人民共同富裕的关键。为验证数字普惠金融对相对贫困的缓减作用,本文通过构建长期多维相对贫困指数,探究数字普惠金融发展对长期多维相对贫困的影响及作用机制。研究发现:(1)数字普惠金融显著缓减长期多维相对贫困,其效果具有普惠性,对农村居民、老年群体、低收入、低受教育水平等弱势群体的长期多维减贫效果更显著;(2)随着长期多维相对贫困被剥夺程度和相对贫困持续时间的提高,数字普惠金融多维减贫效果逐渐减弱;(3)收入不平等、居民创业是数字普惠金融缓减长期多维相对贫困的重要作用机制,通过缓减收入不平等、促进居民创业间接减少长期多维相对贫困的发生。据此,本文建议应进一步促进数字普惠金融发展,以缓减后富群体的长期多维相对贫困问题。