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规模性返贫风险因素、类型及其政策启示——基于西南民族地区的调查 被引量:34
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作者 赵普 龙泽美 王超 《管理世界》 CSSCI 北大核心 2022年第11期146-158,173,共14页
本文基于可持续发展理论视角,以西南民族地区为例,构建涵盖“经济—社会—自然”3个层面的衡量规模性返贫风险因素的评价指标体系,运用综合度量模型、贡献度模型以及最小方差模型,对规模性返贫风险程度、因素和类型进行分析。结果表明:... 本文基于可持续发展理论视角,以西南民族地区为例,构建涵盖“经济—社会—自然”3个层面的衡量规模性返贫风险因素的评价指标体系,运用综合度量模型、贡献度模型以及最小方差模型,对规模性返贫风险程度、因素和类型进行分析。结果表明:一是规模性返贫风险程度分布呈现“两头小中间大”的橄榄型态势,表明西南民族地区脱贫后仍存在不稳定因素。二是基于贡献度模型计算结果,西南民族地区规模性返贫风险因素的次序为产业因素>能力因素>经济因素>政策因素>自然因素>文化因素>家庭因素。三是根据最小方差模型,规模性返贫风险类型可划分为单风险、双风险、三风险、四风险、五风险、六风险和七风险返贫型7种,但西南民族地区的七风险返贫型最接近于理论模型,表明其规模性返贫风险由多种因素综合构成。基于此,研究提出建立产业防线、重视能力提升、筑牢经济基础、优化政策体系、明确返贫风险、建设反贫文化、强化帮扶职责七点防止规模性返贫的政策启示。 展开更多
关键词 规模性返贫 西南民族地区 可持续发展 因素分析 类型划分
原文传递
防止规模性返贫:理论逻辑、关键问题与实现机制 被引量:5
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作者 贾晋 刘嘉琪 《农业经济问题》 CSSCI 北大核心 2024年第3期128-144,共17页
防止规模性返贫是巩固拓展脱贫攻坚成果的首要任务和底线要求,也是全面推进乡村振兴、扎实推进共同富裕的重要基础。基于理论剖析与实践归纳,本文试图构建防止规模性返贫理论框架,以增进中国后脱贫时代防返贫自主知识体系。首先,在明确... 防止规模性返贫是巩固拓展脱贫攻坚成果的首要任务和底线要求,也是全面推进乡村振兴、扎实推进共同富裕的重要基础。基于理论剖析与实践归纳,本文试图构建防止规模性返贫理论框架,以增进中国后脱贫时代防返贫自主知识体系。首先,在明确防止规模性返贫概念内涵的基础上,本文剖析了防止规模性返贫的内在理论逻辑,提出防止规模性返贫的重要性在于提升个体可行能力、促进区域可持续发展以及实现共同富裕本质要求。其次,本文从内部传导、环境冲击以及代际传递等层面探究规模性返贫的发生机理,基于内在机理的探究,提出防止规模性返贫需要关注的关键问题。最后,本文提出了防止规模性返贫的实现机制,即监测评价、风险预警与帮扶路径。防止规模性返贫需要构建具有中国特色的防止规模性返贫帮扶体制、建立“整体—局部—个体”多层次系统性的帮扶机制、构建“稳定衔接—精准施策—动态调整”目标导向为核心的帮扶政策体系。 展开更多
关键词 防止返贫 规模性返贫 绝对贫困 相对贫困 脱贫稳定性
原文传递
防止规模性返贫的核心议题与研究转向 被引量:8
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作者 谢治菊 《中州学刊》 CSSCI 北大核心 2023年第12期14-23,共10页
规模性返贫是指某一区域中有较多人口返贫,或某一人群中有较高比例人口返贫。与个体性、零散性返贫案例相比,规模性返贫的诱因复杂、危害巨大,具有动态性、群体性、区域性、突发性等特征,会对巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接构... 规模性返贫是指某一区域中有较多人口返贫,或某一人群中有较高比例人口返贫。与个体性、零散性返贫案例相比,规模性返贫的诱因复杂、危害巨大,具有动态性、群体性、区域性、突发性等特征,会对巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接构成障碍,需要引起高度警惕并及早防范。对规模性返贫的类型诱因、多重依据、核心议题与研究转向进行分析发现,规模性返贫分为突发性、群体性、地域性三种类型,其核心议题是监测机制、预警体系与帮扶路径。未来要进一步优化此领域的研究,应从区域协调发展、反贫困治理、风险治理的视角,运用共同富裕理论、多维贫困理论、贫困脆弱性理论、可持续生计理论,以风险过程控制的闭环管理为依据,围绕“为何防—防什么—如何防—何以防—防如何”的逻辑思路,从研究思路、研究内容、研究路径方面进行转向。 展开更多
关键词 规模性返贫 监测机制 脱贫攻坚 乡村振兴 共同富裕
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机器学习在规模性返贫监测预警与因果分析中的应用研究 被引量:2
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作者 贺立龙 苏杨 陈向阳 《经济研究参考》 2023年第8期111-123,共13页
坚决守住不发生规模性返贫底线是全面推进乡村振兴的前提。规模性返贫作为复杂多元的致贫风险冲击不同脆弱群体的结果具有突发性、区域性和群体性,传统方法难以有效对之进行度量、监测与预警。目前学术界对于规模性返贫的研究大多停留... 坚决守住不发生规模性返贫底线是全面推进乡村振兴的前提。规模性返贫作为复杂多元的致贫风险冲击不同脆弱群体的结果具有突发性、区域性和群体性,传统方法难以有效对之进行度量、监测与预警。目前学术界对于规模性返贫的研究大多停留在理论层面,而机器学习的引入为规模性返贫的识别、预测与实证分析提供了新的思路与方法。本文梳理了机器学习在规模性返贫监测预警与因果分析中的研究进展,探讨了机器学习在规模性返贫预测与研究中的应用前景,为我国过渡期规模性返贫风险量度、监测预警及实证研究提供可选的方法与工具。 展开更多
关键词 机器学习 规模性返贫 大数据 贫困预测 返贫风险
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