中国的反贫困事业成绩斐然,仅2000-2010年10年间,农村绝对贫困人口减少了6734万。尽管如此,中国的扶贫工作仍然艰巨,西部农村贫困问题仍然十分突出。2015年末,农村贫困人口中一半以上在西部地区;在全国扶贫开发重点工作县中,位于西部地区的占56.39%;2014年,西部地区农村居民人均可支配收入较城镇低约2倍。随着扶贫开发进入攻坚拔寨期,传统的收入贫困标准已经不能准确反映贫困问题。精准扶贫战略中,精确识别是精准扶贫的首要前提,而实际工作中,长期存在着精准识别难问题。在西部地区贫困依然严重、扶贫开发精确识别困难的情况下,如何针对西部地区制定切实可行的精准识别标准和帮扶措施,是解决西部贫困问题的关键。基于此,本研究采用来自西部地区陕西省的洛南县、镇安县,甘肃省的清水县,云南省的武定县、会泽县,贵州省的盘县、正安县,7个国家级贫困县的1560户农户的调研数据,建立多维贫困识别指标体系,识别出西部贫困农户,并实证分析影响西部农户贫困的主要因素,为解决西部地区的贫困问题提供理论指导,并为中国当前及2020后扶贫战略中的贫困识别提供方法参考。本研究的主要研究内容和结论如下:第一,西部多维贫困农户识别。基于西部贫困县的调研数据及其贫困现状,本研究基于UNDP-MPI,拓展了社会关系、妇女权利两个维度,形成了包含健康、教育、生活标准、社会关系、妇女权利在内的5个维度共11个指标且简单易操作的指标体系,采用了AF法进行了测算与分解分析,识别出西部地区的多维贫困农户。测算结果发现,西部多维贫困发生率达39.0%,与已有的研究相比发现西部地区多维贫困发生率高于全国其他地区。多维贫困农户中,大部分农户贫困深度为贫困(67.1%),较贫困的农户占28.4%,非常贫困的农户仅占4.5%。不同识别维度中,教育贫困最为严重,对多维贫困指数的贡献率达到了28.6%,其次是妇女权利维度(25.1%)。第二,西部农户多维贫困影响因素分析。针对识别出的多维贫困农户,本研究采用了logit模型实证研究了跨农户、村级层面的因素对农户多维贫困的影响,并采用多元线性回归模型研究了这些因素对农户多维贫困深度的影响。实证结果发现,女性对降低农户陷入多维贫困的概率以及缓解贫困深度都有着明显的作用;外出打工重在“质量”而不是“数量”;基础设施建设由于能够降低农户参与市场的成本而有效改善贫困状况;而经济增长对缓解深度贫困作用有限。综上,根据研究结论提出了主要政策建议。第一,建立和优化适用于西部农村多维贫困识别标准;第二,着力培育贫困人口的自我发展能力;第三,充分发挥女性在扶贫中的作用;第四,引导农村劳动力的合理转移;第五,持续优化收入分配;第六,采取多种措施提高贫困人口的食物安全水平。