基于A-F双临界值法的外卖骑手多维影响因素研究

从工作环境与压力、权益保障、职业发展、个人能力、就业稳定性、就业满意度六个方面构建就业脆弱性评价体系,利用各地区外卖骑手的调查数据,采用A-F双临界值法对外卖骑手就业脆弱状况进行分析。研究表明:当k为0.3时,样本骑手约有70%表现出多维就业脆弱性,专送骑手比众包骑手的就业脆弱性程度更加严重;事故率、工作时间、社会保险、升职和加薪可能性是影响骑手就业脆弱性的主要因素;分组研究表明,青少年骑手、美团公司骑手的就业脆弱性程度更高。基于研究结论,提出了提高骑手就业质量的相关建议。研究内容对促进平台经济的发展以及我国外卖骑手职业发展具有一定的理论价值和现实意义。

重点国有林区多维相对贫困测度研究

基于2021年重点国有林区民生监测数据,采用A-F双临界值法和熵值法,利用经济、社会发展、生活水平3个维度共9个指标对重点国有林区多维相对贫困进行测度研究;结果表明:在重点国有林区约74%的国有森工企业处于多维相对贫困,其中70%为轻度多维相对贫困;居住条件和人均可支配收入对重点国有林区相对贫困影响最大;重点国有林区的社会保障较好、受教育程度较高,但是人均可支配收入和居住条件还有待提高;为了实现共同富裕,重点国有林区应提出相对贫困线和确定相对贫困识别标准,提升经济内生动力、增加职工家庭收入、提高公共服务标准、改善民生状况。

西部地区财政干预的多维减贫效应研究

目前我国的扶贫工作重点已由“消灭绝对贫困”转向“减轻相对贫困”,研究西部地区多维相对贫困及财政干预减贫效应对巩固脱贫成果、实现乡村振兴具有重要意义。因此,运用A-F双临界值法测算2011~2021年西部地区的多维相对贫困指数,并通过构建固定效应模型对政府财政干预的减贫效应进行实证研究。结果表明,西部地区的多维相对贫困在贫困广度和贫困深度方面都有所缓解;在减贫效应方面,财政干预对推进西部地区的减贫工作具有良好的促进作用。

乡村振兴背景下我国农村家庭多维相对贫困测度

本文使用中国家庭追踪调查(CFPS)2018年度数据,在A-F双临界值法与多维贫困指数(MPI)的基础上,选取教育、健康、生活水平、就业、社会保障5个维度及其下设的11个指标,构建多维相对贫困指标体系(MPRI),对我国东中西部区域农村的多维相对贫困状况进行了测度分析。经分析认为:应重点关注全国农村在生活燃料、健康水平、耐用消费品方面的相对贫困状况,且西部农村家庭生活燃料方面应引起重点关注。我国农村区域发展不平衡,需促进区域间的平衡发展,加大对西部农村整体的政策支持力度,努力缩小区域间的各方面差距。

中国农村多维贫困测算与结构分解——基于CFPS 2018的实证研究

采用基于“可行能力”理论的多维贫困标准进行贫困识别对我国相对贫困治理具有十分重要的意义。本文基于中国家庭追踪调查2018年的数据,运用A-F双临界值法,对我国农户多维贫困状况进行测算及结构分解。分析结果表明:我国农村地区将近10.9%的农户有三个以上的指标被剥夺,多维贫困发生率较高;家庭劳动力水平和灾难性医疗支出对多维贫困指数的贡献度最高,是影响农户贫困的两个重要的因素。基于此,本文提出科学制定相对贫困的多维识别标准、推动脱贫攻坚与乡村振兴相结合、进一步完善多层次社会保障体系等建议。

精准扶贫视角下贫困村测度研究——以广东省连州市为例

贫困问题是我国社会经济发展中普遍存在且最尖锐的社会问题之一,当前我国确立的精准扶贫政策是解决贫困问题的根本保证。研究利用广东省精准扶贫政策确定的连州市66个贫困村的基础数据,借助多维贫困理论构建了连州市贫困村的多维贫困测量体系,利用A-F双临界值法测算了多个维度的权重,同时结合AHP-熵值法计算各测量指标的组合权重,借助维度权重和组合权重构建综合贫困度测算模型,计算了连州市66个贫困村的自然致贫、社会致贫、经济致贫指数,以及3个指数加总所得的综合贫困度。结果表明:66个贫困村中的综合贫困程度可划分为4个等级,其中轻度贫困村占21.2%、中度贫困村占16.7%、重度贫困村占34.8%、极重度贫困村占27.3%。连州市贫困村的贫困深度较重,重度贫困和极重度贫困村的占比较大且分布较集中,因此在制定精准扶贫政策中需要充分考虑其贫困深度和空间分布问题。

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。

互联网使用对多维贫困的影响效应——基于CFPS数据

本文采用A-F双临界值法进行多维贫困测度,基于CFPS微观数据,深入探究互联网使用对多维贫困的影响效应,揭示其区域和用途异质性。研究发现:互联网使用对于家庭多维脱贫的缓解具有显著的正向作用,但在东西部之间存在显著差距,且随着互联网的广泛普及和多样化应用,非物质性用途(如娱乐)的影响愈发明显。因此应继续完善互联网基础设施,深度发掘其潜力,更加注重互联网对于欠发达地区和精神层面的影响。

中国城乡居民多维就业脆弱性测度与分析

本文从就业机会、就业能力和就业服务三个维度构建多维就业脆弱性指数,利用2018年中国劳动力动态调查数据(CLDS),运用A-F双临界值法对城乡居民多维就业脆弱状况进行测度和结构分解。研究发现,样本城乡居民多维就业脆弱程度较高,当临界值k为0.3时,有27%的样本居民多维就业脆弱,且农村居民就业脆弱情况更为严重。工作收入、教育水平、养老保险和技能培训是影响城乡居民多维就业脆弱性的共同因素,而劳动合同仅对城市居民具有较大影响。在全国和城乡子样本中,女性、低技能水平劳动力和老年劳动力的多维就业脆弱程度均更高,但在多维就业脆弱贡献率上,不同群体的分布特征略有差异。本文建议加强就业服务能力建设,健全劳动者收入和权益保障体系,提高劳动者技能素质,针对重点就业脆弱群体开展精准能力提升。