秦巴山区农户多维贫困测度与影响因素研究

发布时间：2021-02-21 22:50

　　基于Alkire-Foster多维贫困测量方法,从健康、教育、收入、生活水平4个维度10个指标对秦巴山区农户多维贫困进行测度和分解,同时运用Logit模型从户主特征、家庭特征、社会网络和村庄特征方面对农户多维贫困的影响因素进行分析。结果表明:生活燃料、健康状况和受教育程度指标的贫困发生率较高,尤其是生活燃料指标的贫困发生率达到91.15%;健康指标对农户多维贫困的贡献最大,达到46.96%,其次是收入,达到20.09%。户主年龄、家庭人口规模、家庭65岁及以上的人数、家庭到最近卫生所所需时间和村庄是否为自然灾害频发区均对农户多维贫困具有显著正向影响;而户主身体健康状况、家庭成员是否担任村干部、亲戚户数、每年礼金数和村庄水泥路占比均对农户多维贫困具有显著负向影响。基于以上结论,提出了相关建议。 

【文章来源】：北方园艺. 2018,(11)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 国内外研究进展
2 研究方法
    2.1 多维贫困识别
    2.2 多维贫困指数测度
    2.3 多维贫困指数分解
3 数据来源、多维贫困指标体系的设置
    3.1 数据来源
    3.2 多维贫困指标体系的设置
4 多维贫困的测度及分解
5 农户多维贫困的影响因素分析
    5.1 模型选取和变量说明
    5.2 农户多维贫困影响因素分析
6 结论与政策建议
    6.1 结论
    6.2 政策建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]中国老年多维贫困的测度和致贫因素——基于社区和家庭的分层研究[J]. 马瑜,李政宵,马敏.  经济问题. 2016(10)
[2]长期多维贫困、不平等与致贫因素[J]. 郭熙保,周强.  经济研究. 2016(06)
[3]集中连片特困地区农户贫困及其影响因素研究——基于湖北恩施州龙凤镇的调查[J]. 李贝,李海鹏.  华中农业大学学报(社会科学版). 2016(03)
[4]残疾与贫困:基于收入贫困和多维贫困测量的研究[J]. 廖娟.  人口与发展. 2015(01)
[5]农民参与创业培训意愿影响因素的实证分析——基于对山东省的调查[J]. 郑军.  中国农村观察. 2013(05)
[6]我国现阶段能力贫困状况及根源——基于多维度动态测度研究的分析[J]. 邹薇.  人民论坛·学术前沿. 2012(05)
[7]基于不同指标及权重选择的多维贫困测量——以山西省贫困县为例[J]. 郭建宇,吴国宝.  中国农村经济. 2012(02)
[8]关于中国贫困的动态多维度研究[J]. 邹薇,方迎风.  中国人口科学. 2011(06)
[9]秦巴山区贫困人口现状与经济发展矛盾分析——以陕南汉中市为例[J]. 马征杰.  安徽农业科学. 2010(24)
[10]中国多维贫困测量:估计和政策含义[J]. 王小林,Sabina Alkire.  中国农村经济. 2009(12)



本文编号：3045037