基于Alkire-Foster多維貧困測(cè)量方法,從健康、教育、收入、生活水平4個(gè)維度10個(gè)指標(biāo)對(duì)秦巴山區(qū)農(nóng)戶多維貧困進(jìn)行測(cè)度和分解,同時(shí)運(yùn)用Logit模型從戶主特征、家庭特征、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和村莊特征方面對(duì)農(nóng)戶多維貧困的影響因素進(jìn)行分析。結(jié)果表明:生活燃料、健康狀況和受教育程度指標(biāo)的貧困發(fā)生率較高,尤其是生活燃料指標(biāo)的貧困發(fā)生率達(dá)到91.15%;健康指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶多維貧困的貢獻(xiàn)最大,達(dá)到46.96%,其次是收入,達(dá)到20.09%。戶主年齡、家庭人口規(guī)模、家庭65歲及以上的人數(shù)、家庭到最近衛(wèi)生所所需時(shí)間和村莊是否為自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)均對(duì)農(nóng)戶多維貧困具有顯著正向影響;而戶主身體健康狀況、家庭成員是否擔(dān)任村干部、親戚戶數(shù)、每年禮金數(shù)和村莊水泥路占比均對(duì)農(nóng)戶多維貧困具有顯著負(fù)向影響�；谝陨辖Y(jié)論,提出了相關(guān)建議。 

【文章來源】：北方園藝. 2018,(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 國內(nèi)外研究進(jìn)展
2 研究方法
    2.1 多維貧困識(shí)別
    2.2 多維貧困指數(shù)測(cè)度
    2.3 多維貧困指數(shù)分解
3 數(shù)據(jù)來源、多維貧困指標(biāo)體系的設(shè)置
    3.1 數(shù)據(jù)來源
    3.2 多維貧困指標(biāo)體系的設(shè)置
4 多維貧困的測(cè)度及分解
5 農(nóng)戶多維貧困的影響因素分析
    5.1 模型選取和變量說明
    5.2 農(nóng)戶多維貧困影響因素分析
6 結(jié)論與政策建議
    6.1 結(jié)論
    6.2 政策建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3045037