【摘 要】
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一直以来,我国农村贫困省区差异明显,西部地区农村贫困率明显高于中、东部地区,这就意味着农村贫困识别研究中需要考虑地区因素。本文首次使用分层Logistic回归模型进行农村
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“中国农村贫困测度与识别研究”(编号:16BTJ005);中南财经政法大学博士研究生重点科研创新项目“基于半逻辑分布的可靠性统计推断与应用研究”(编号:2015BZ1302)
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一直以来,我国农村贫困省区差异明显,西部地区农村贫困率明显高于中、东部地区,这就意味着农村贫困识别研究中需要考虑地区因素。本文首次使用分层Logistic回归模型进行农村贫困识别研究,实证分析发现:层级变量农业人口比重对农户贫困有显著影响作用,且考虑与不考虑层级变量,各因素对农户贫困的影响程度差异明显。与普通Logistic回归模型相比,分层Logistic回归模型能够有效提高贫困农户的识别率,在最优分割点下,基于分层Logistic回归模型的农户贫困识别率能够达到75%。该研究的现实意义在于,政府减贫政策应向农业人口比重大、少数民族人口多的地区倾斜,且应以提高农村居民受教育水平、增加非农就业机会为主。
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