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    • 多维相对贫困的精准测度与分解

      2024, 41(4):69-88.

      关键词:多维相对贫困;相对剥夺;随机权神经网络;环境质量
      摘要 (558)HTML (0)PDF 0.00 Byte (0)收藏

      摘要:缓解相对贫困是实现共同富裕的基本前提。构建包含心理健康、环境质量等要素的多维相对贫困指标体系,借鉴A-F贫困框架体系,利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据,引入机器学习中的随机权神经网络(NNRW)法,精准测度并分解中国城乡间、区域间居民的多维相对贫困广度、深度和强度水平。研究发现:无论城乡间还是区域间,随着相对贫困维度的增加,多维相对贫困的广度、深度和强度指数均呈下降趋势,表明发生极端多维相对贫困的居民数量逐渐递减。同时,居民多维相对贫困指数呈“西高东低”态势,全国居民多维相对贫困水平大致与中部地区相当;农村居民的多维相对贫困水平显著高于城镇居民,且农村居民的多维相对贫困程度与西部地区相当;城镇居民的多维相对贫困水平大致与东部地区相当。此外,多维相对贫困指数分解结果显示,金融产品、生活环境、耐用品和人均纯收入等因素是城乡间、区域间居民发生相对贫困的主因,但是致贫主因对贫困广度、深度和强度的贡献率有所差别。研究结论为制定解决多维相对贫困长效机制提供了理论参考和政策依据。

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