中国农村贫困脆弱性统计测度和影响因素分析
发布时间：2021-07-28 23:12
贫困,作为世界经济三大难题之一,长期以来制约着人类社会的发展。传统的贫困干预政策都是基于事后的状况,认为只有家庭实际的福利水平处于贫困线以下才处于贫困状态,这种事后的贫困指标没有考虑到现阶段不贫困的家庭在未来遭受某种风险冲击后也有陷入贫困的可能,所以世界银行在2001年正式提出贫困脆弱性这一概念,贫困脆弱性可以预测家庭未来陷入贫困的概率,针对家庭的动态贫困状况进行事前的预测,以此来弥补静态贫困线的滞后性。准确识别各类脆弱性家庭,实施准确靶向的减贫帮扶政策,对于今后的扶贫工作意义重大。本文依据中国家庭追踪调查（CFPS）的2012、2014和2016三年数据,利用对数线性模型和可行性最小二乘法（FGLS）估计家庭人均支出的期望值,然后按照预期的贫困脆弱性（Vulnerability as Expected Poverty,VEP）方法测度了中国家庭的贫困脆弱性,并对贫困脆弱性进行分解。最后,利用逻辑回归模型分析了贫困脆弱性的影响因素进行分析,并将FGT指数的变动分解运用到贫困脆弱性的动态分解中。本文实证结论如下:（1）中国农村家庭的贫困状况逐年改善,长期贫困发生率逐年下降,短期贫困发生率...
【文章来源】：浙江财经大学浙江省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
风险、贫困与脆弱性的关系
浙江财经大学硕士学位论文31每个象限的贫困脆弱性均值分别为：第一象限为0.45、第二象限为0.53、第三象限为0.22、第四象限为0.20。其中第一象限表示不贫困但脆弱的家庭，第二象限表示贫困且脆弱的家庭，第三象限表示贫困但不脆弱的家庭，第四象限表示不贫困也不脆弱的家庭。首先，可以认为处于第二象限贫困又脆弱的家庭在下一期有很大概率将会继续贫困，其平均脆弱性为0.53，其次，第三象限的家庭仅仅是目前处于贫困不具有脆弱性，说明这部分家庭很可能是暂时处于贫困状态，未来处于贫困的概率很小，下一期很大可能脱离贫困。另外，第四象限的家庭处于理想的状态，即目前不贫困，未来陷入贫困的概率也很低，平均的脆弱值为0.20是所有家庭中最小的。最后，处在第一象限的家庭占比62%，这部分不贫困但脆弱家庭的平均脆弱值为0.45，与第二象限的家庭组成了整个农村家庭的高脆弱组，是本文重点研究的目标群体。最后，图3-3表示2016年农村贫困家庭在不同脆弱线下的核密度估计。图中的横纵坐标分别表示家庭消费支出（取对数）以及概率密度分布，图中的竖线表示贫困线，贫困线左侧表示贫困家庭，右侧表示不贫困家庭。按照每个家庭不同的脆弱值分成了不同的类别，将脆弱值取值在[0，0.3]之间家庭归为脆弱线为0.15的类别中，将脆弱值取值在[0.3，0.6]之间的家庭归为脆弱线为0.45的类别中，将脆弱值取值在[0.6，0.9]之间的家庭归为0.75的类别中。从图中可以看出随着脆弱线的不断升高，家庭消费分布逐渐向左移动，说明家庭的预期消费降低，家庭未来陷入贫困的概率增大。而且随着脆弱线的增大，贫困家庭逐渐增多，所图3-2农村家庭消费与贫困脆弱性的关系
浙江财经大学硕士学位论文32以提高家庭消费不仅有助于降低家庭的贫困状况，还有利于降低家庭的贫困脆弱性，帮助家庭降低未来陷入贫困的可能。综上所述，本文运用归纳、散点图以及核密度估计三种方法来研究农村家庭的贫困脆弱性与家庭消费的关系。首先，通过对农村家庭的消费和收入的对比看出中国农村家庭的贫困脆弱性的降低得益于农村家庭消费和收入逐年上升；其次，通过家庭消费与贫困脆弱性的散点图可以看出农村家庭的贫困脆弱性与家庭的消费支出呈负相关关系；最后，通过对2016年农村家庭不同脆弱线下的核密度估计可以得出家庭预期消费越高脆弱性越低。但是相同脆弱值的家庭其脆弱的原因不一定相同，这就要求在接下来的分析中对于贫困脆弱性进行分解，找到不同脆弱性的原因，从而进一步对贫困脆弱性进行深入分析。3.3贫困脆弱性的分解3.3.1贫困脆弱性的分解方法本次实验运用的VEP方法，不同于VEU的可分解性，VEP不能直接将风险分解，所以本文将家庭的实际和预期的贫困状态以及贫困脆弱性结合起来，对家庭进行分解，以此来了解由于不同原因和不同风险类型而导致贫困的家庭。对于将贫困脆弱性和家庭的贫困状态结合的具体分解方法，本次实验将借鉴Suryahadi和Sumarto（2006）的方法。按照贫困脆弱性、家庭期望支出和家庭实际支出三个维度将所有样本分成6个子群，分别为下图所对应的A、B、C、D、图3-3农村家庭不同脆弱线下的核密度估计
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国农村家户多维贫困脆弱性的测度分析[J]. 李丽忍,陈云. 统计与决策. 2019(11)
[2]城乡居民贫困脆弱性综合评价:来自安徽省的经验证据[J]. 许启发,王侠英,蒋翠侠. 经济问题. 2017(08)
[3]基于主成分分析的县域贫困脆弱性评价——基于2016年湖南省贫困县的调研[J]. 唐小兵,周国华. 中南林业科技大学学报(社会科学版). 2017(03)
[4]贫困脆弱性理论与政策研究新进展[J]. 蒋丽丽. 经济学动态. 2017(06)
[5]城乡低保是否有助于未来减贫——基于贫困脆弱性的实证分析[J]. 徐超,李林木. 财贸经济. 2017(05)
[6]精准扶贫视阈下农村的脆弱性、贫困动态及其治理——基于西藏农村社区案例分析[J]. 罗绒战堆,陈健生. 财经科学. 2017(01)
[7]农村贫困脆弱性及其社会支持网络研究[J]. 胡洁怡,岳经纶. 行政论坛. 2016(03)
[8]新农保对家庭贫困脆弱性的影响——基于中国家庭追踪调查数据的研究[J]. 李齐云,席华. 上海经济研究. 2015(07)
[9]中国农村贫困脆弱性动态演化分析[J]. 聂荣,张志国. 西北农林科技大学学报(社会科学版). 2014(06)
[10]我国家户贫困脆弱性的测度与分解——一个新的分析思路[J]. 邹薇,郑浩. 社会科学研究. 2014(05)
本文编号：3308834
【文章来源】：浙江财经大学浙江省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
风险、贫困与脆弱性的关系
浙江财经大学硕士学位论文31每个象限的贫困脆弱性均值分别为：第一象限为0.45、第二象限为0.53、第三象限为0.22、第四象限为0.20。其中第一象限表示不贫困但脆弱的家庭，第二象限表示贫困且脆弱的家庭，第三象限表示贫困但不脆弱的家庭，第四象限表示不贫困也不脆弱的家庭。首先，可以认为处于第二象限贫困又脆弱的家庭在下一期有很大概率将会继续贫困，其平均脆弱性为0.53，其次，第三象限的家庭仅仅是目前处于贫困不具有脆弱性，说明这部分家庭很可能是暂时处于贫困状态，未来处于贫困的概率很小，下一期很大可能脱离贫困。另外，第四象限的家庭处于理想的状态，即目前不贫困，未来陷入贫困的概率也很低，平均的脆弱值为0.20是所有家庭中最小的。最后，处在第一象限的家庭占比62%，这部分不贫困但脆弱家庭的平均脆弱值为0.45，与第二象限的家庭组成了整个农村家庭的高脆弱组，是本文重点研究的目标群体。最后，图3-3表示2016年农村贫困家庭在不同脆弱线下的核密度估计。图中的横纵坐标分别表示家庭消费支出（取对数）以及概率密度分布，图中的竖线表示贫困线，贫困线左侧表示贫困家庭，右侧表示不贫困家庭。按照每个家庭不同的脆弱值分成了不同的类别，将脆弱值取值在[0，0.3]之间家庭归为脆弱线为0.15的类别中，将脆弱值取值在[0.3，0.6]之间的家庭归为脆弱线为0.45的类别中，将脆弱值取值在[0.6，0.9]之间的家庭归为0.75的类别中。从图中可以看出随着脆弱线的不断升高，家庭消费分布逐渐向左移动，说明家庭的预期消费降低，家庭未来陷入贫困的概率增大。而且随着脆弱线的增大，贫困家庭逐渐增多，所图3-2农村家庭消费与贫困脆弱性的关系
浙江财经大学硕士学位论文32以提高家庭消费不仅有助于降低家庭的贫困状况，还有利于降低家庭的贫困脆弱性，帮助家庭降低未来陷入贫困的可能。综上所述，本文运用归纳、散点图以及核密度估计三种方法来研究农村家庭的贫困脆弱性与家庭消费的关系。首先，通过对农村家庭的消费和收入的对比看出中国农村家庭的贫困脆弱性的降低得益于农村家庭消费和收入逐年上升；其次，通过家庭消费与贫困脆弱性的散点图可以看出农村家庭的贫困脆弱性与家庭的消费支出呈负相关关系；最后，通过对2016年农村家庭不同脆弱线下的核密度估计可以得出家庭预期消费越高脆弱性越低。但是相同脆弱值的家庭其脆弱的原因不一定相同，这就要求在接下来的分析中对于贫困脆弱性进行分解，找到不同脆弱性的原因，从而进一步对贫困脆弱性进行深入分析。3.3贫困脆弱性的分解3.3.1贫困脆弱性的分解方法本次实验运用的VEP方法，不同于VEU的可分解性，VEP不能直接将风险分解，所以本文将家庭的实际和预期的贫困状态以及贫困脆弱性结合起来，对家庭进行分解，以此来了解由于不同原因和不同风险类型而导致贫困的家庭。对于将贫困脆弱性和家庭的贫困状态结合的具体分解方法，本次实验将借鉴Suryahadi和Sumarto（2006）的方法。按照贫困脆弱性、家庭期望支出和家庭实际支出三个维度将所有样本分成6个子群，分别为下图所对应的A、B、C、D、图3-3农村家庭不同脆弱线下的核密度估计
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国农村家户多维贫困脆弱性的测度分析[J]. 李丽忍,陈云. 统计与决策. 2019(11)
[2]城乡居民贫困脆弱性综合评价:来自安徽省的经验证据[J]. 许启发,王侠英,蒋翠侠. 经济问题. 2017(08)
[3]基于主成分分析的县域贫困脆弱性评价——基于2016年湖南省贫困县的调研[J]. 唐小兵,周国华. 中南林业科技大学学报(社会科学版). 2017(03)
[4]贫困脆弱性理论与政策研究新进展[J]. 蒋丽丽. 经济学动态. 2017(06)
[5]城乡低保是否有助于未来减贫——基于贫困脆弱性的实证分析[J]. 徐超,李林木. 财贸经济. 2017(05)
[6]精准扶贫视阈下农村的脆弱性、贫困动态及其治理——基于西藏农村社区案例分析[J]. 罗绒战堆,陈健生. 财经科学. 2017(01)
[7]农村贫困脆弱性及其社会支持网络研究[J]. 胡洁怡,岳经纶. 行政论坛. 2016(03)
[8]新农保对家庭贫困脆弱性的影响——基于中国家庭追踪调查数据的研究[J]. 李齐云,席华. 上海经济研究. 2015(07)
[9]中国农村贫困脆弱性动态演化分析[J]. 聂荣,张志国. 西北农林科技大学学报(社会科学版). 2014(06)
[10]我国家户贫困脆弱性的测度与分解——一个新的分析思路[J]. 邹薇,郑浩. 社会科学研究. 2014(05)
本文编号：3308834
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