导读:本文包含了贫困的脆弱性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:农村家庭,多维贫困脆弱性度量,空间分析,贫困脆弱性分布
贫困的脆弱性论文文献综述
李响,齐文平,谭畅,王艳慧,王白雪[1]（2019）在《农村家庭多维贫困脆弱性度量及其空间分布——基于CHNS数据的实证分析》一文中研究指出贫困脆弱性评估作为新阶段扶贫开发的重要关注议题,也是全面建成小康社会过程中制定反贫困政策的重要依据。本文从综合考虑脆弱性风险和应对能力的视角出发,基于拓展的社会排斥-脆弱性-可持续生计3维贫困分析框架,构建顾及自然、社会和生计资本的多维贫困脆弱性度量模型,并结合核密度估计法、空间自相关等GIS空间分析方法,对研究区贫困脆弱性及其影响因素的多尺度空间分布特征进行分析。基于CHNS数据的实证结果表明:(1)脆弱性特征上,高脆弱性多集中于贫困家庭,家庭金融资本和物质资本维度对贫困脆弱性的贡献度最大,贫困脆弱程度最高的地区为云南、贵州、广西;山区县、少数民族聚集区农户的脆弱程度相对更高。(2)空间分布上,多维贫困脆弱性整体表现为西南高-东北低的"阶梯状"分布格局,研究区西南部多为高-高聚集区,分布集中,东部和东北部为低-低聚集区,分布离散;局部呈现聚集现象,出现多个分布密度核心。(3)政策干预方面,应进一步因地制宜地发展特色农业,大力开展基础教育,增加农户技能培训,完善农户社会保障,共同提高农户应对风险能力。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年11期）
刘军军[2]（2019）在《苏北地区慢性病患者健康贫困脆弱性影响因素研究》一文中研究指出目的测度苏北地区慢性病患者的健康贫困脆弱性并分析其影响因素,为优化健康扶贫政策提供依据。方法 2018年12月至2019年5月,对淮安市、连云港市、宿迁市的慢性病患者进行面对面问卷调查,采用叁阶段可行广义最小二乘法测度慢性病患者的健康贫困脆弱性,采用分位数回归的方法对慢性病患者健康贫困脆弱性的影响因素进行分析。结果本研究回收有效问卷895份,有效回收率为99.44%。苏北地区慢性病患者健康贫困脆弱性的均值为0.1657116±0.1412196,分位数回归结果显示,户口性质、年龄、性别、受教育年限、健康状态、两周身体出现不适、睡眠质量、首选看病地点、看病点医疗水平、对医生的信任度、医疗总花费、医疗保险类型、锻炼频率和喝酒是健康贫困脆弱性的影响因素(P <0.05)。结论应倡导大健康观念,对苏北地区慢性病患者进行全生命周期健康管理;强化高脆弱性慢性病患者的内生动力培育;加强苏北地区医疗机构的标准化建设,提高基层医疗机构的服务能力。(本文来源于《中国医疗管理科学》期刊2019年06期）
刘宗飞,刘晓伟,姚顺波[3]（2019）在《生态补偿是否有助于未来减贫——基于贫困脆弱性的实证分析》一文中研究指出福利均值及其波动是影响农户未来贫困的两个重要维度。文章利用黄土高原区2013—2015年微观调研数据,利用加权最小二乘法验证了生态补偿对家庭福利均值及其方差的影响。结果显示,生态补偿对未来贫困具备一定的缓解作用,生态补偿每提升1%,家庭福利方差将降低0.056%,但是,生态补偿却负向作用于家庭福利均值。深入分析生态补偿与农户市场参与程度的交互影响可知,生态补偿会通过挤出劳动力市场参与度而影响家庭福利。基于此,文章从调整生态补偿结构、充分利用生态补偿规模优势两个方面提出了政策建议。(本文来源于《叁峡大学学报(人文社会科学版)》期刊2019年06期）
斯丽娟[4]（2019）在《家庭教育支出降低了农户的贫困脆弱性吗？—基于CFPS微观数据的实证分析》一文中研究指出虽然扶贫政策的实施和经济增长的拉动对农村减贫发挥了巨大作用,但大量农户却仍处于贫困脆弱状态,这一问题是未来反贫困工作的重点。文章基于2016年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,采用FGLS和Probit模型实证检验家庭教育支出对农户贫困脆弱性的影响,并进一步运用倾向得分匹配(PSM)的方法进行了全样本检验。从贫困特征和子女受教育阶段角度的异质性分析结果显示:家庭教育支出显着降低了农户的贫困脆弱性。分样本来看,对贫困家庭的降低程度大于非贫困家庭,所有教育阶段的家庭教育支出都能降低农户贫困脆弱性,其中义务教育阶段家庭教育支出的增加对降低农户贫困脆弱性的效应最大,高中及以上教育阶段次之,学前教育阶段的效应最小。增加社区控制变量后结论仍然稳健。机制检验发现,农户人力资本的增加和社会网络的增强是家庭教育支出影响贫困脆弱性的重要机制。据此,文章认为增加家庭教育支出是降低农户贫困脆弱性和实现长期稳定脱贫的重要途径。(本文来源于《财经研究》期刊2019年11期）
周慧敏,李晓颖,丁佳琦[5]（2019）在《数字鸿沟会加剧农村居民的贫困脆弱性吗?——基于CHIP 2013与山东实地调查数据》一文中研究指出随着互联网的迅速发展,数字贫困正在成为农村贫困化的主要特征之一,通过实地问卷调研、访谈,对农村地区的相关数据进行搜集,应用SPSS和Stata等统计软件完成对山东省乡村数字鸿沟对接精准扶贫的基础研究,并进一步使用CHIP 2013的数据,对互联网不平等对贫困脆弱性的影响进行深入分析,进而为山东省农村信息化基础设施建设、互联网信息资源管理等研究提供新的经验证据以及对策建议。(本文来源于《经济动态与评论》期刊2019年01期）
冯盛源,孙颖[6]（2019）在《苏北地区脱贫家庭的贫困脆弱性测度及影响因素分析》一文中研究指出以2017年苏北地区X市建档立卡脱贫家庭的相关信息为基础,使用VEP法测度该地区农村已脱贫家庭的贫困脆弱性,区分脆弱家庭与非脆弱家庭并对其进行描述性统计,推测哪些因素可能是影响贫困脆弱性的主要因素之一;建立Logistic模型进行回归分析,测度各个因素对贫困脆弱性发生概率的影响程度。结果表明:户主为女性影响脆弱性概率比男性大、主要劳动力文化程度高和健康水平高会降低已脱贫家庭返贫的概率,而劳动力就近务工和劳动力残缺会增加其返贫概率。最后从家庭规模、户主性别、主要劳动力的文化程度和健康水平、务工地区等方面提出针对性的政策启示。(本文来源于《天津农业科学》期刊2019年10期）
何思妤[7]（2019）在《家庭结构视角下移民贫困脆弱性及后期扶持益贫性优化研究——基于长江上游库区386户农村移民实地调查》一文中研究指出基于家庭结构视角,测量了库区移民农户的贫困脆弱性值,并分析了不同家庭结构类型移民农户的贫困脆弱性生成机理,结果表明:不同家庭结构类型农户的生产生活水平还存在较大差异,后期扶持益贫性特征不显着。建议在后期扶持的益贫性策略选择上对不同家庭结构类型的农户实行差异化政策;在宏观产业布局上要因地制宜,发展库区特色产业;地方政府要建立后期扶持项目全方位全过程监管机制。(本文来源于《软科学》期刊2019年10期）
孙红,李晓红[8]（2019）在《二元借贷行为对农户家庭贫困脆弱性的影响研究——基于CHFS2015的实证分析》一文中研究指出文章利用中国家庭金融调查数据(CHFS2015),使用叁阶段广义最小二乘法(FGLS)测量农户家庭的贫困脆弱性,并运用分位数回归法研究不同借贷行为对农户家庭贫困脆弱性影响。全国各地区农户家庭的贫困脆弱性由强到弱依次是东部地区、西部地区,中部地区。因教育而致贫(返贫)现象普遍,教育的"成本效应"远高于其"收益效应"。非正规借贷行为对农户家庭贫困脆弱性的影响不显着,而农户正规借贷行为选择能够显着降低家庭贫困脆弱性,贫困脆弱性越高的农户,正规借贷行为降低其贫困脆弱性的可能性越高。因此应结合我国农村实际,重视农村正规金融的扶贫减贫作用,为农村贫困农户量身定做金融产品,实现普惠金融的目标与全面脱贫减贫的任务。(本文来源于《建国70周年与人的发展经济学——2019年中国·人的发展经济学学会学术会议论文集》期刊2019-09-20）
段志民[9]（2019）在《中国家庭资产贫困脆弱性的测度与分解研究》一文中研究指出在预期贫困脆弱性测度框架下,将家庭按非时变特征划分队列,利用队列分解方法识别家庭资产的累积风险冲击,据此构造一种测度资产贫困脆弱性的新方法。随后,采用2000—2015年CHNS数据,通过构建资产指数对中国家庭资产贫困脆弱性进行实证测度,并在队列层面予以分解汇总分析。结果表明:相比于收入贫困脆弱性,家庭资产贫困脆弱性更为接近实际的贫困发生率,印证了基于资产测度贫困脆弱性的可靠性;年轻组和年老组家庭更脆弱,西部地区农村家庭最脆弱,受教育程度越低越脆弱;脆弱性产生的原因存在差异,但水平效应依然占主导。意味着,在贫困识别过程中应该将家庭资产放在更为重要的位置,并且刺激居民家庭资产积累的减贫政策更为关键。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2019年09期）
何秋洁,何南君[10]（2019）在《农户生计脆弱性影响因素分析——基于四川省贫困地区实证调查》一文中研究指出有效治理农户生计脆弱性对精准扶贫和实现乡村振兴具有重要有意义,而探索农户生计脆弱性的影响因素尤为重要。文章基于可持续生计框架,利用四川省贫困县的调查数据,从户主、家庭、区域叁个角度构建农户生计脆弱性影响因素评价体系,并通过实证计算各个影响因素的影响程度,结果表明:家庭、户主特征因素的影响程度远大于区域特征因素的影响程度。(本文来源于《忻州师范学院学报》期刊2019年04期）
贫困的脆弱性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的测度苏北地区慢性病患者的健康贫困脆弱性并分析其影响因素,为优化健康扶贫政策提供依据。方法 2018年12月至2019年5月,对淮安市、连云港市、宿迁市的慢性病患者进行面对面问卷调查,采用叁阶段可行广义最小二乘法测度慢性病患者的健康贫困脆弱性,采用分位数回归的方法对慢性病患者健康贫困脆弱性的影响因素进行分析。结果本研究回收有效问卷895份,有效回收率为99.44%。苏北地区慢性病患者健康贫困脆弱性的均值为0.1657116±0.1412196,分位数回归结果显示,户口性质、年龄、性别、受教育年限、健康状态、两周身体出现不适、睡眠质量、首选看病地点、看病点医疗水平、对医生的信任度、医疗总花费、医疗保险类型、锻炼频率和喝酒是健康贫困脆弱性的影响因素(P <0.05)。结论应倡导大健康观念,对苏北地区慢性病患者进行全生命周期健康管理;强化高脆弱性慢性病患者的内生动力培育;加强苏北地区医疗机构的标准化建设,提高基层医疗机构的服务能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
贫困的脆弱性论文参考文献
[1].李响,齐文平,谭畅,王艳慧,王白雪.农村家庭多维贫困脆弱性度量及其空间分布——基于CHNS数据的实证分析[J].高技术通讯.2019
[2].刘军军.苏北地区慢性病患者健康贫困脆弱性影响因素研究[J].中国医疗管理科学.2019
[3].刘宗飞,刘晓伟,姚顺波.生态补偿是否有助于未来减贫——基于贫困脆弱性的实证分析[J].叁峡大学学报(人文社会科学版).2019
[4].斯丽娟.家庭教育支出降低了农户的贫困脆弱性吗？—基于CFPS微观数据的实证分析[J].财经研究.2019
[5].周慧敏,李晓颖,丁佳琦.数字鸿沟会加剧农村居民的贫困脆弱性吗?——基于CHIP2013与山东实地调查数据[J].经济动态与评论.2019
[6].冯盛源,孙颖.苏北地区脱贫家庭的贫困脆弱性测度及影响因素分析[J].天津农业科学.2019
[7].何思妤.家庭结构视角下移民贫困脆弱性及后期扶持益贫性优化研究——基于长江上游库区386户农村移民实地调查[J].软科学.2019
[8].孙红,李晓红.二元借贷行为对农户家庭贫困脆弱性的影响研究——基于CHFS2015的实证分析[C].建国70周年与人的发展经济学——2019年中国·人的发展经济学学会学术会议论文集.2019
[9].段志民.中国家庭资产贫困脆弱性的测度与分解研究[J].统计与信息论坛.2019
[10].何秋洁,何南君.农户生计脆弱性影响因素分析——基于四川省贫困地区实证调查[J].忻州师范学院学报.2019