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提高相对贫困识别质量:性别差异视角下多维动态测度及分解——以进城农民工为例 被引量：2
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作者 彭继权 《宏观质量研究》 CSSCI 2022年第4期19-34,共16页
进城农民工是相对贫困的主要潜在群体,构建高质量的相对贫困识别体系是实现农民工高质量脱贫的基础。利用四期中国家庭追踪调查数据,基于UNDP的MPI构建农民工多维相对贫困识别体系,采用经典FGT法和非线性模型的Blinder-Oaxaca分解法从... 进城农民工是相对贫困的主要潜在群体,构建高质量的相对贫困识别体系是实现农民工高质量脱贫的基础。利用四期中国家庭追踪调查数据,基于UNDP的MPI构建农民工多维相对贫困识别体系,采用经典FGT法和非线性模型的Blinder-Oaxaca分解法从性别差异视角动态测度并分解农民工多维相对贫困指数。研究结果发现:农民工多维相对贫困呈现出逐年下降趋势,但男性农民工多维相对贫困更严重;多维相对贫困动态过程测度表明男性农民工多维相对贫困的“顽固性”和“反复性”更强,多维相对贫困动态结果测度表明男性农民工的暂时贫困和慢性贫困更严重;经典FGT指数分解表明各类型贫困动态过程和贫困动态结果的多维相对贫困指数的贡献来源主要为男性农民工,Blinder-Oaxaca分解结果表明性别歧视是造成农民工各多维相对贫困动态类型发生概率差异的主因,且慢性贫困受到的性别歧视最严重。为此,建议运用贫困协同治理理念解决不同性别农民工多维相对贫困问题,避免因农民工贫困群体内部分化加剧贫困问题复杂化,从而高质量实现农民工相对贫困治理。 展开更多
关键词 贫困识别质量 多维相对贫困 贫困动态性 性别差异 Blinder-Oaxaca分解
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