我国多维相对贫困的识别及其驱动效应研究

作者：张承; 彭新万; 陈华脉

来源：经济问题探索, 2021, (11): 15-29.

• 相对贫困
• 多维度识别
• A-F方法
• 驱动效应

2020年后,缓解相对贫困是我国反贫困事业的重点内容。基于收入维度先行剥夺的视角下依据福利维度的剥夺数量来判断相对贫困的类型,并在修正MPI框架的基础上构建我国多维相对贫困指标体系,结合2018年CFPS数据运用A-F、logit方法分析我国多维相对贫困状况及其驱动效应。研究发现:(1)我国多维相对贫困问题总体上比较突出,但遭受极端剥夺的多维相对贫困情况较少,农村多维相对贫困程度要略高于城镇。受教育程度与医疗卫生维度为我国多维相对贫困的主要贡献因子。(2)八大经济区域的多维相对贫困程度、各维度的贡献率各有差异,存在较大的异质性,经济欠发达区域更容易遭受多维度剥夺而陷入相对贫困之中。(3)我国以临界型、脆弱型与一般型多维相对贫困为主体,农村四种多维相对贫困类型家庭数量及人口占比均高于城镇家庭。黄河区域、西南区域、东北区域、西北区域与北部区域的家庭数量及人口占比较高。(4)户主、家庭、乡村(社区)与地区因素均对我国多维相对贫困有着不同程度的影响,四种多维相对贫困类型以及城乡家庭的驱动效应存在明显差异。为此,我国缓解相对贫困应多维度进行政策干预,重视城乡、区域之间的差异,因地制宜、因家庭制宜精准施策。

• 单位
  产业经济研究院; 江西财经大学