社会资本、农村劳动力流动与农户家庭多维贫困
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  • 英文篇名:Social Capital,Rural Labor Mobility and Multidimensional Poverty of Rural Households
  • 作者:车四方 ; 谢家智 ; 姚领
  • 英文作者:CHE Sifang;XIE Jiazhi;YAO Ling;
  • 关键词:多维贫困 ; 社会资本 ; 农村劳动力流动 ; 神经网络
  • 中文刊名:XBSW
  • 英文刊名:Journal of Southwest University(Social Sciences Edition)
  • 机构:西南大学经济管理学院;
  • 出版日期:2019-03-01
  • 出版单位:西南大学学报(社会科学版)
  • 年:2019
  • 期:v.45;No.224
  • 基金:重庆市人文社会科学重点研究基地项目“乡村振兴战略背景下的农户家庭行为与诱致性制度变迁”(18SKB021),项目负责人:谢家智
  • 语种:中文;
  • 页:XBSW201902008
  • 页数:14
  • CN:02
  • ISSN:50-1188/C
  • 分类号:63-75+198
摘要
基于Alkire&Foster(A-F)多维贫困理论框架,利用中国家庭追踪调查数据(CFPS),测度我国农户多维贫困水平;同时,将社会资本与农村劳动力流动置于同一框架下,构建影响我国农户家庭多维贫困的作用机理,运用分位数回归法实证检验二者对农户多维贫困的影响。研究结论表明:社会资本和农村劳动力流动均能显著缓解农户多维贫困,而且农村劳动力流动可以显著强化社会资本对农户多维贫困的缓解作用。因此,为实现农户家庭多维度脱贫,应重视社会资本的建立与运用,加强对农村劳动力流动的有序引导。
        Based on the Alkire & Foster(A-F)multidimensional poverty framework,the level of multidimensional poverty of rural households in China was measured by using the Chinese Family Panel Studies(CFPS)data.With the social capital and rural labor mobility placed under the same framework,the mechanism of their influence on multidimensional poverty of the rural households in China is constructed,and such influence is empirically tested with the quantile regression method.The results show that both social capital and rural labor mobility can significantly alleviate the multidimensional poverty of rural households,and the rural labor power mobility can significantly enhance the social capital's alleviating effect on the multidimensional poverty of rural households.Therefore,in order to realize the multidimensional poverty alleviation of rural households,we should attach importance to the establishment and application of social capital,and strengthen the orderly guidance of rural labor mobility.
引文
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    (1)各维度的具体指标、指标解释与临界值可参考文献[23]。
    (1)NaN表示不存在,因为当k较大时,发生多维贫困的农户减为0,即相关公式中分母会变为0。
    (2)H表示多维贫困发生率,A表示农户多维贫困平均缺失份额,M0表示多维贫困指数。
    (3)本文采用极大极小法对原始数据进行归一化处理,即Soc_j=(xii-xi min)/(x max-xi min)。这里xi min是指第i个变量原始数据中的最小值,xi max是指第i个变量原始数据中的最大值。
    (1)本表是在分位点0.1、0.25、0.50、0.75和0.95处采用boostrap法重复400次所得的实证估计结果。
    (1)qr_50表示0.50分位点,由于其它分位点处的估计结果和qr_50处的估计结果类似,为节省篇幅,故只报告了qr_50处的估计结果。
    (1)由于因变量被替换成了一个二值离散变量,所以我们采用probit模型对其进行估计。