中国农村人口贫困变动研究——基于多维脱贫指数测度

本文通过多维贫困识别方法构建相应指数,提出了在返贫和脱贫不同方向上对多维贫困的变动进行分解的思路。同时,用2010—2014年中国家庭追踪调查数据对中国农村人口多维贫困的变动进行了分解,得出以下结论:第一,收入依然是农村人口多维贫困的主要维度,但在改善收入贫困的同时应该防范健康维度返贫的风险。第二,农村人口的多维贫困状况在不断改善,但是由于返贫的影响,脱贫的效果受到了较大削弱,因此在注重脱贫的同时,不应忽视返贫的风险。第三,持续贫困人口贫困状况虽然后来有所改善,但是2012年的恶化状况提示我们对于暂时未能脱贫的人口,还需要采取措施缓解其贫困状况。

基于夜光遥感数据的广西县域农村多维脱贫分析

巩固脱贫攻坚成果,衔接乡村振兴战略,防止返贫是我国目前经济建设的重要任务。2022年中央农村工作会议重点强调了要“坚决守住不发生规模性返贫底线”。在多维贫困的基础上,动态客观地监测县域农村贫困程度的时空演变,对国家防返贫工作十分重要。随着遥感卫星的快速发展,高信息量和高质量的遥感数据影像逐渐丰富并被广泛应用,相比于传统的统计类数据,夜光遥感数据具有与社会经济要素高度相关、相对客观性强和时间跨度相对较长等优点。该文以DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜光遥感数据为基础,提取夜间灯光强度指数,结合多维脱贫指数构建两者关系模型,对2010—2020年广西县域农村贫困程度进行时空演变研究,分析存在的返贫原因,为乡村振兴和脱贫攻坚提供科学参考和预防措施。

中国多维减贫成效的统计测度研究

在Alkire和Foster的"双临界值"多维贫困识别思想基础上提出"三临界值"多维减贫成效识别方法,并结合Foster的持续思想构造持续多维减贫指数,从脱贫和返贫两个方面测度中国多维减贫成效。研究发现:中国持续多维脱贫指数都要大于持续返贫指数,且由于脱/返贫广度的差异,农村的单期和持续多维脱/返贫指数都要大于城市,西部地区的持续多维脱/返贫指数大于其他地区;人均纯收入和医疗保险的持续脱贫对持续多维脱贫贡献较大,健康以及住房困难的返贫分别对农村和城市居民的持续多维返贫贡献较大;各省的减贫成效可以分为低脱贫低返贫、高脱贫低返贫、低脱贫高返贫以及高脱贫高返贫四种类型。