多维贫困背景下模型构建精准识贫探究.doc

多维贫困背景下模型构建精准识贫探究 　　[摘 要] 贫困标准是贫困研究中首要解决的问题，作为一个有效的经济工具，不仅可以用来统计贫困人口，还有助于政府制定各种政策来消除贫困。当前，我国的贫困标准仍低于国际标准水平，且对贫困人口的识别角度相对单一，采用的贫困户分配方式是由下到上逐级举证的模式，无法达到精准到户的效果，耗费大量的人力物力。为解决现有制度的弊端，本文在现有研究水平的基础上进行创新，综合某地区的多维致贫因子，并借助于建档立卡，提出精准识贫的函数假设模型，并通过对比函数结果和民政局在档贫困户之间的拟合度，不断调整函数式，从而达到快速、客观、准确识别贫困户的目的 [关键词] 贫困标准；多维贫困；模型 [中图分类号] C93 [文献标识码] A [文章编号] 1671-0037（2017）1-33-3 Research on Model-based Precise Poverty Identification in the Background of Multidimensional Poverty Ling Bowei （ School of Information Management， Zhengzhou University， Zhengzhou Henan 450001） Abstract： Poverty standard is the most important problem for solution in the study of poverty， as an effective economic tool， it can not only be used to count the poor， but also help the government to formulate various policies to eliminate poverty. At present， the standard of poverty in China is still lower than the international standards， the poor identification perspective is relatively simple， and the poor distribution is using a proof mode from bottom to top level， which cannot achieve the effect of being accurate to household， consuming a large amount of manpower and material resources. To solve the drawbacks of the existing system， this paper makes innovation based on the existing research level， combines with the multidimensional poverty factors in a certain area， with the help of filing puts forward a function hypothesis model of precise poverty identification， and adjusts the function constantly by comparing the fitting between the function results and the filed poor households in Civil Affairs Bureau， to achieve the goal of rapid， objective and accurate identification of poor households. Key words： poverty standard； multidimensional poverty； model 1 引言 党的十八大以来，脱贫攻坚取得显著成绩。2013―2016年4年间，每年农村贫困人口减少都超过1 000万人，累计脱贫5 564万人；贫困地区农村居民收入增幅高于全国平均水平，贫困群众生活水平明显提高，贫困地区面貌明显改善。由于贫困人口基数大，致贫原因多样化，我国仍有7 000多万人处于贫困水平线以下。随着2020年全面建成小康社会的节点不断迫近，现行的扶贫政策仍存在很多问题亟待解决，使扶贫工作难以展开。传统的由下到上逐级举证的模式，不仅耗时耗力，而且由于认证贫困户的权力在县以