多层次、空间异质因素影响贫困家庭的收入在中国东北边疆少数民族地区

文摘

增加贫困农村家庭的收入是必要的为实现中国的可持续发展目标,需要包容和公平发展和减少城市和农村地区之间的发展差距。我们Wangqing县进行了案例研究,在中国东北边疆少数民族地区,研究空间模式和收入差异在贫穷的农村家庭。我们量化现有家庭层面和environmental-level特征之间的关联和收入通过应用分层线性模型。我们随后应用地理加权回归分析的空间异质性environmental-level变量和发展影响因素的相互作用机理的理解。结果显示,村落的分布,在收入水平相似,显示显著的空间集聚特征。我们的研究结果也提供了经验证据,家庭,和村级特征共同决定贫困家庭的收入,家庭层面特征确定贫困,但在更大程度上比环境特征。更具体地说,性别、健康状况和家庭的劳动能力,家庭大小,抚养比率,社会福利,非农工作与家庭收入显著相关。在环境层面,耕地、县中心的距离,平均高度空间异质性的影响,不同的方向和强度。这个系统的研究提供了一个更全面和综合的理解影响因素的收入在中国东北边疆少数民族地区的贫困家庭。

1。介绍

贫困是一种社会现象,提出了一个挑战全世界的国家,尤其是在发展中国家。时的1949年中华人民共和国成立,中国是世界上最贫穷的国家之一(1]。然而,后启动的改革和开放经济在1970年代末,中国政府已经系统地计划和实施大规模面向发展全国消除贫困计划。这些项目包括一系列的中长期项目,尤其是七年计划让8000万人脱贫(1994 - 2000)和推进开发式扶贫的轮廓为中国农村地区进行两个阶段从2001年到2010年,从2011年到2020年。近年来,经济的快速增长和城市化进程使得中国迈出一大步向减少绝对贫困,导致其作为世界上第一个国家达到联合国的人口比例减半的目标生活在贫困(2]。参照国际贫困线标准每人每天1.25美元,超过7亿的贫困人口从贫困中从1978年到2015年,在中国农村和贫困的数量也大大减少了由于稳步增加他们的收入3- - - - - -5]。然而,在2015年底,仍有14个连续的贫困地区被认为有特殊困难,832贫困的县,128000年注册贫穷的村庄,和在中国有5575万人生活在贫困之中6]。努力减轻贫困的早期快速发展后,目前剩余贫困人口集中在偏远山区乡村和城镇。在这些地区,几乎一半的慢性病是普遍的7]。随着时间的推移,旧的比例,生病,和残疾人正在增加。这种情况与可持续发展的概念,它需要共享和包容性发展,减少收入差距。低收入的贫困主要是因为,许多贫困家庭可以通过提高收入(从贫困中解脱出来8]。因此,重要的是各国政府、非政府组织和多边机构知道确切原因长期家庭收入仍然很低,继续贫穷,这样他们可以提供更有针对性的帮助增加贫困家庭的收入水平。

一些先前的研究探索因素影响贫困家庭的收入水平。研究主要采用两种分析方法:微观层面(个人和家庭)和宏观(环境)。而前者专注于个人和家庭的特点,后者侧重于小型到大型地理单元的特点,如村庄、县、个省和地区9,10]。因为一个家庭是一个资源共享单元(11),我们对待家庭微观单位在本研究中。

个人和家庭特征往往在微观层面探讨确定低收入的原因。人力资本理论认为,年龄、性别、教育、残疾,和经济活动都与收入水平有关。可持续生计方法(SLA)框架,与人力资本理论,强调家庭层面的资产和能力,如土地、劳动力、金融资本、生产设备、社会资源、技能和资质和被应用在低收入的原因的调查12- - - - - -15]。然而,SLA认为穷人是积极的人,可以安全、扩展自己的生活和摆脱贫困的手段。因此,老年人和残疾人不能靠体力劳动作为优先目标不可避免地挤出贫困政策从SLA的角度。根据空间贫困理论提出的道路和拉瓦雷,地理资本强烈与收入在发展中国家的农村地区16]。最近的研究关注在宏观层面(收入和环境之间的联系17- - - - - -22]。空间贫困陷阱(spt)通常分布在偏远的地理位置,那些脆弱的生态环境和落后的基础设施和公共服务的提供,和政治上弱势的地区。因此,不仅经济和人口变量,而且地理变量,如地形条件,山坡,表面分散,距离/公共资源或服务的旅行时间,海拔,和土地利用类型、收入水平是密切相关的。很少有研究同时分析微观层面(个人和家庭)和宏观(环境)家庭收入水平影响因素10- - - - - -12,21,23),揭示贫困家庭的收入水平不仅影响变量在家庭层面上,还通过environmental-level变量,不同地区的环境影响不同。

几项研究在中国农村进行阐明现有状态和空间分布贫困家庭的收入水平和相关的驱动机制(24- - - - - -27]。小镇——和村级数据不可用,大多数这些研究针对省、市或县的水平。然而,最小的行政单位在中国,这是一个行政村庄,通常由几个相邻的和非公司农村住宅或补丁(也称为村定居点Zirancun用普通话),住宅和生活设施是由当地居民28]。因此,村庄与当地居民密切相关的特点。换句话说,居民的生活条件的特点深受村和村特征是重要的上下文环境。然而,只有少数的研究对这个话题进行了在多个水平,和以往的研究并没有同时考虑实施减贫和environmental-level变量。通过分析和评估所有变量在一个单一的分析水平,其中大部分研究折现社会团体内部的收敛效果或组的家庭之间的区别。研究集中在家庭层面的变量之间的关系和收入往往忽略的差异是由于环境的差异,可能会产生针对错误。那些关注environmental-level变量和收入之间的关系失去了家庭层面的信息。此外,重要的是要考虑影响因素的空间异质性,environmental-level变量总是多元化的影响在不同的领域(5,29日]。

因此,为了解决早期研究的方法和视角的局限性,我们占家庭层面和环境水平变量预计将影响贫困家庭的收入水平。因此,我们首先进行探索性空间数据分析(ESDA)探索的空间模式和收入水平差跨案例研究区域贫困家庭。我们随后应用分层线性模型来检查问题的因素同时影响收入水平的家庭,和环境水平。最后,我们进行了地理加权回归(吉尼斯世界纪录)来识别environmental-level变量的空间异质性发展更好的理解贫穷的地理位置。更深层次的分析使我们能够获得一个更全面的理解的复杂影响贫困家庭的收入水平的因素,这种理解可以促进政策的实现之间的一座桥梁建设项目(通常是针对environmental-level)及其预期成果(通常是针对家庭层面)。本文的其余部分组织如下。部分2介绍了研究区域,数据来源和研究方法(ESDA,高级别,吉尼斯世界纪录)。部分3概述了如何实现的三个目标的研究中,前面所述,并提出讨论的结果分析。最后,提供了一些结论4。

2。材料和方法

2.1。研究区域

Wangqing县位于129°51 56′′E - 130°E和43°06′N-44°03′N在延边朝鲜族自治州,吉林省,中国东北。作为中国的边疆少数民族地区之一,Wangqing县中列出一组“国家贫困的县、关键县扶贫和老少边穷地区发展和“1994年,2011年和2017年,归类为吉林省两个非常贫困的县之一。如图1Wangqing县包括九乡,200个行政村,74年注册为贫穷的村庄。2015年县的城市化率达到57.6%,接近全国平均水平。但人均可支配收入(PCDIs)城乡居民18067元和7146元,分别,这不仅表明,有一个巨大的差距,重大Wangqing县的城市和农村地区之间的不平等,但也表明PCDIs Wangqing县城乡居民都大大低于全国平均水平。Wangqing县的总人口是228575,有156262(68.36%)属于汉族,是中国的主要民族,以及其他组成的少数民族(如韩国、满族等),占全县总人口的31.64%。在2015年底,18.25%的居民生活在贫困农村,与农村贫困发生率(RPI) Wangqing县三倍平均零售物价指数对中国(5.70%)。值得注意的是少数民族的比例和汉族生活在贫困之中是17.30%和82.70%,分别。显然,在少数民族中,零售物价指数,认为随着人口的种族结构,是低于汉族的零售物价指数,这与中国作为一个整体的情况24,30.]。因此,Wangqing县被认为是代表和特定的案例研究。

2.2。数据来源和处理

实施减贫的数据所提供的用于本研究Wangqing县扶贫开发办公室(WOPAD),其中包括10493贫困家庭基本信息获得200个村庄Wangqing县在2015年。一部分村级WOPAD提供的数据也包含记录200个村庄的社会经济条件,在村庄环境数据从数据获得资源和环境科学中心中国科学院(RESDC) (http://www.resdc.cn)和百度地图(BM) (https://map.baidu.com/)。

户主是关键管理者和决策者在家庭和有决定性影响的经济条件和家庭和其成员的生计。因此,家庭层面变量组成家庭,家庭的特点,与变量的选择主要由SLA的框架和指导应用于实证研究(8- - - - - -10,12,14,23,28,31日]。详细描述的变量提出了表1。在村级,变量主要是确定两个地理性质的理论的基础上(32- - - - - -34]。因此,我们选择不仅经济和人口变量,而且地理变量,这是有关收入和空间异构(5,35]。

2.3。方法

2.3.1。探索性空间数据分析(ESDA)

我们进行探索性空间数据分析(ESDA)检查空间模式和收入差异在跨案例研究区域贫困家庭利用全球莫兰的我和当地的指标空间协会(Lisa)。全球莫兰我定义如下36]: 在哪里是村级单位的数量,和变量值的村庄吗和 , 是平均的 ,和是一个二进制空间权重矩阵的元素 ,这样 如果县和分享一个边境;否则,0。全球莫兰的范围从−1比1。正值莫兰的我表示集群相似的属性,而负值表示集群不同的属性。一个值接近于0表示属性的随机分布,也就是说,缺乏空间自相关(22,25]。

丽莎是表示如下(36,37]: 在哪里表示变量的方差 。其他符号的含义与那些在全球莫兰我公式。

2.3.2。分层线性模型

分层线性模型(高)是广泛应用于分析两个或两个以上的不同层级的数据(38]。他们是为了占地理区域内嵌套结构的个人特点,使个人和地区社会效应的同时估计通过建模复杂的变异在不同层级的来源。因此,高级别用于分析协变量的影响在贫困家庭的年人均纯收入(pcip)计算加法的四个组件家庭收入(营业收入、工资、转让收益,和财产收入)和这个数字除以家庭大小,以及之间的交互水平(21,39]。

我们首先估计一个空模型(模型1)来确定,定量,是否需要一个高级别会议,估计组内相关系数(ICC),这表明现有村庄之间的总方差的比例。模型1的基本形式和ICC的定义是制定在西弗吉尼亚和Bryk [40]: 在哪里是一个贫穷的家庭的PCIP吗住在村庄 ; 的结局是什么th村,是所有贫困家庭的大结局。我们假设∼ 为 贫困家庭在村庄 , 村庄,∼ ,村级的随机误差。和分别表示家庭——和村级方差。

random-coefficient回归模型(模型2)后来估计调查家庭层面变量的系数没有影响村级和家庭层面变量需要识别为下一步建立两级模型。2模型表示如下: 在哪里是家居的预测在村庄 , 和截距和斜率,分别和的平均值吗和 ,分别为,和随机的元素吗和 ,分别代表村庄之间的变化。

最后,一个全面的模型(3)模型,其中包括家庭和村级变量,应用调查的程度变化在山坡上,使用村级解释变量预测。综合模型表示如下: 在哪里在级别2,是预测吗和是变量的系数为和 ,分别在2级。

2.3.3。地理加权回归(吉尼斯世界纪录)

的地理现象,独立和相关的变量之间的关系通常随地理位置。换句话说,空间异质性的存在。在这一点上,全球回归模型不再适用(41]。处理问题的空间异质性,Brunsdon等人提出了地理加权回归的方法(吉尼斯世界纪录)42]。这种方法被用来探索空间多样性通过建立不同的回归模型观察位置。在这项研究中,我们使用了吉尼斯世界纪录检测environmental-level变量的影响空间异构性问题在贫穷家庭的收入水平。扩展模型的参数位置变量的函数 ,,吉尼斯世界纪录的公式表示如下: 在哪里 和代表的空间坐标和回归剩余 - - - - - -样本点,分别和因变量观测值的吗和独立变量在 , 的空间坐标吗th样本点, 连续函数的值吗 的th位置和 。

这项研究的方法论的过程呈现在图2。

3所示。结果与讨论

3.1。描述性分析

如表所示210493年,28.9%的贫困家庭在Wangqing为首的女性,和所有家庭的平均年龄是65.12岁。大多数家庭是汉族(80.83%),也比汉族的比例相对于总人口的Wangqing (68.36%)。因此,少数民族之间的贫困发生率低于Wangqing绝大多数人口。大多数家庭有低水平的教育,和他们的身体状况很差。超过一半的家庭正面报道疾病:44.81%有慢性疾病,6.00%是重病,42.10%是禁用的。由于所有这些原因,大多数家庭头(72.35%)都无法执行日常工作。平均家庭规模相对较小,这表明大多数穷人的家庭只有一个或两个人。更准确地说,44.37%和45.72%的家庭由1和2人,分别。这些贫困家庭的抚养比率高达70.05%,91.33%缺乏教育负担。换句话说,只有8.67%的家庭有一个或多个学生在他们的房子里。 According to the data collected, approximately two-thirds (66.01%) of the poor households received financial assistance through social welfare schemes from the Ministry of Civil Affairs in China. Around 88.03% of the households did not have any members engaged in off-farm work. At the village-level, all of the selected variables also varied across the villages (shown in Table2)。

3.2。探索性空间数据分析的结果(ESDA)

确定的模式相似和不同的发布出去是依靠集群村级贫困家庭年人均纯收入(VPCIPs),我们调查了全球莫兰的我,当地莫兰的我,丽莎VPCIPs的集群。莫兰的我价值获得全局空间自相关分析为0.1655,表明有一个集群VPCIPs的空间分布趋势。图3(一个)显示了第一和第三象限的正自相关。图3 (b)显示了42的分布与重要的局部空间自相关(200个村庄 )。丽莎分数的统计分析显示,社区与显著高于VPCIPs主要集中在Luozigou(高)。社区与显著低于VPCIPs(新低)集中在市机关和Daxinggou。的比例高和新低模式在所有的村庄分别为5.50%和8.00%,分别。大约一半的村庄与低模式也分散在Luozigou,和高低的分布空间格局并没有显示出明显的规律性。剩下的村庄在空间上没有显著意义。

3.3。分层线性模型的结果(高)

在执行一个多层次分析之前,我们进行了相关分析研究通货膨胀因素方差(vif)在所有变量的使用SPSS程序实施减贫,版本23。结果表明,所有的家庭层面变量选择与pcip显著相关,每一个因变量的VIF远低于10。模型1(表所示的结果3)表明,固定和随机效应达到了显著性水平 。村庄之间的方差(1587194 .80)远远低于家庭之间的方差在村庄(11622448)。国际刑事法庭表示,总方差的12.02%发生在村庄。卡方测试的结果与村方差分量估计是非常重要的,揭示重大变化在村庄与PCIP也证实高级别应用程序是合理和必要的。

表4显示了家庭层面解释变量相关程度后pcip消除environmental-level变量的影响。如图所示,大多数家庭层面变量与pcip相关显著。受户主的性别,女性户主的家庭的PCIP是靠家庭的540元不到。一个家庭的身体状况是PCIP负面的关系。家庭的健康状况下降头与PCIP减少。具体来说,户主的PCIP值与慢性严重疾病,分别为660元和867元低于一个健康的家庭。残疾人家庭的PCIP头358元低于非残疾家庭的头。一个家庭的劳动能力PCIP也发挥了重要作用;我们的研究结果表明更高的PCIP户主(1027元)与正常工作与家庭的能力无法正常工作。也有一个明显的家庭规模和PCIP之间的关系。 The PCIP decreased with an increase in the number of members in a household, which is in line with the findings of Cao et al., who conducted a study of the Liangshan Yi Autonomous Prefecture in China [23)以及阿玛拉和Jemmali突尼斯(10]。然而,我们的研究结果并不支持那些陈(11为台湾。抚养比率也与PCIP负相关。显然,有更高比例的老年成人和儿童的家庭更加贫困比其他家庭。高抚养比率不仅表示更大的货币支出的健康和卫生保健人员的依赖,但也表明,更多的时间和资源用于照料家庭。社会福利是积极和显著的PCIP:家庭接受社会福利的PCIP高出458元的家庭没有社会福利。非农工作也增加了pcip,符合由研究结果在越南和印度Imai(43]。控制其他因素,PCIP增加了1510元和2137元,分别为家庭成员在城镇从事非农工作的城镇与家庭没有从事非农工作成员。在研究区域农业收入微薄。贫困家庭没有很多土地或大型农场或牧场经营的能力,因此他们从事非农工作来增加他们的收入。

年龄,种族,和户主教育水平和教育负担与PCIP没有显著相关性。这一发现并不支持那些先前的研究对中国作为一个整体的24)、韩国(14),印度(21]。这种差异的原因是,在Wangqing,超过70%的户主是60岁以上的年,和大多数的年轻人患有某种形式的疾病。因此,户主的年龄并不是与PCIP程度类似于这些其他的研究。此外,Wangqing位于延边朝鲜族自治州,接近韩国,有一个很大的定居人口属于少数民族。这些组织不受潜在的雇主或客户不公平对待的就业和经济活动。因此,在家庭层面上,种族的家庭不是PCIP相关负责人。大多数家庭教育水平很低,几个家庭的教育负担,所以没有显著相关性的证据与PCIP这些因素。

全球卡方测试的结果为家庭层面变量的方差模型2中显示重要的村庄之间的家庭层面变量以下变化:种族,高中教育、慢性疾病,在城里工作,工作出城(在表4)。3)因此,一个完整的模型(模型建立,的斜坡上面的五个变量和拦截被视为随机和被允许不同村庄。后“t-to-enter”方法(27),5个变量(村庄规模、贫困发生率、经济水平,距离县城道路,河流和距离)与最大的个村级被添加到完整的模型(结果未显示)。比较原始方差的模型2和模型的条件方差3显示,村级变量水平的影响在不同的方差。如表所示5添加后,村级三变量模型,所有的五个家庭层面变量的方差分量和拦截明显减少,这也进一步证实了pcip村级变量的显著影响。方差的影响家庭的头的种族被村级变量影响最大(88.28%)。此外,方差的影响慢性疾病(55.75%),高中教育水平(57.41%)的家庭,和非农工作(分别为30.66%和4.05%,在小镇的镇)也显然归因于村级变量。

3.4。地理加权回归结果(吉尼斯世界纪录)

在上面的多层次分析,观察从一个地理区域被认为是统计独立的另一个领域,所以任何空间地理区域之间的联系被忽略了44]。事实上,VPCIPs可能构成一个空间现象,VPCIPs在一个地区被其他周边地区的影响。此外,每个地区都有不同的特点与VPCIPs有关。因此,空间异质性的问题出现,证实吉尼斯世界纪录是必不可少的。

首先构造了一个OLS多元相关分析模型来识别,大大促进了VPCIPs environmental-level变量。完成这一步后,我们只是位于耕地,距离县城中心,平均海拔,测试并进入回归模型。的调整R²OLS模型为0.147(表所示6)。vif都相当小,所以没有强有力的证据变量冗余。表6还表明,耕地在Wangqing VPCIPs产生积极的影响,这是一种常见的和容易理解的现象在大多数农村地区,农业是收入的主要来源45]。然而,在我们的研究是积极影响VPCIPs县中心的距离,表明一个更短的距离县中心没有做出重大VPCIPs积极贡献。下面将进一步讨论这一点。平均海拔对VPCIPs也有负面影响,这结果是符合的研究在中国的其他地区和超越46- - - - - -48]。莫兰的我OLS回归模型的价值是0.082 (Z= 2.110, ),表明OLS回归模型的残差显示明显的空间自相关,通过测定模型是必需的。

表7表明,调整R²通过测定模型的价值为0.225,显著高于0.147使用OLS模型确定的价值。此外,Akaike信息准则(AIC)吉尼斯世界纪录的模型(534.628)低于OLS模型(540.443)。莫兰的吉尼斯世界纪录0.002模型(我值Z= 0.056, )。吉尼斯世界纪录模型的结果证实,与OLS回归模型相比,该模型中,占的空间异质性变量,进行更好的识别VPCIPs environmental-level因素的影响。吉尼斯世界纪录模型中的解释变量系数呈现在图3。总的来说,与OLS模型的结果一样,耕地和距离VPCIPs县中心有积极的影响,而对VPCIPs平均海拔有负面影响。然而,每个解释变量的影响在VPCIPs显示空间差异的方向和强度。

耕地系数增加从县中心到边缘(图4(a))。在县中心的面积,耕地显示了疲软的负面影响,这表明贫困家庭居住在村庄用更少的耕地VPCIPs较高。贫困家庭居住在村庄周围县中心与耕地更少倾向于开发一些商业农业活动或做一些兼职工作来维持自己的低收益率从有限的耕地。我们的实地调查结果,由一些政府管理者的观点,表明家庭在农村远离县中心更多的耕地不愿意改变他们的农业种植结构,因为他们可以维持他们的生计在最低水平通过传统农业生产方式,如果他们有更多的耕地。与乡村相比有更多的耕地,这些耕地较少位于县中心接近倾向于从事提高VPCIPs更集约农业。此外,耕地的积极效应在村庄外的VPCIPs县中心强大的西部平原的东部山区。

空间异质性的影响距离县中心VPCIPs高度显著(图4(b))。此外,这种影响从负到正从周围地区县中心外围,从南方到北方。村庄分布在县中心更容易受到他们的影响距离县城中心和中心证明更为亲密的关系。因此,距离县城中心显然对村庄有一个负面影响。然而,县中心之间的关系和村庄分布与距离的增加远削弱。村庄分布远可能会通过建立与其他附近的县市,这是Wangqing县发生了什么。一方面,东部和北部的山区Wangqing块之间的联系县中心的形成和村庄分布东部和北部。另一方面,牡丹江市和Ningan,邻近Wangqing县北部的城市富和东宁,邻近的东北部和东部部分Wangqing县,吸引大量的人生活在Wangqing的北部和东部地区,导致建立连接。这个发现支持断点分析人口与经济之间Wangqing和这些城市、县(49]。因此,村庄位于东部和北部Wangqing更容易与周边市县发展更紧密的关系给他们增加距离Wangqing县的中心。增加县中心之间的距离和位于东部和北部的村庄,这些村庄之间的距离,减少周边县的中心,所以它更容易寻求开发选项通过连接与周边县市,从而增加家庭收入。因此,县中心的距离有一个积极的影响VPCIPs Wangqing东部和北部地区的县。

总的来说,平均海拔有负面影响VPCIPs(图4(c))。换句话说,更高的平均村庄海拔Wangqing对应到一个较低的VPCIP的村庄。正如所料,海拔对农业生产产生了负面影响,基础设施建设和进入市场中心(50,51]。具体来说,平均作物产量减少,密度降低基础设施和运输成本的增加导致了较低的收入。这种负面影响逐渐减弱从Wangqing的几何中心到边缘,从县中心到边缘。此外,西方Wangqing县的一部分,这是在平均海拔低于其他县,更可能遭受洪水灾害(如-在-一百年一次洪水灾害发生Wangqing县7月19日,2017)。虽然此类灾难的影响严重,平均海拔的增加对应于一个disaster-induced损伤程度相对较低。因此,西部地区的平均海拔显示弱的积极影响。

4所示。结论

我们的案例研究表明,一方面,Wangqing演示了通用特征作为边疆少数民族地区在中国总发病率高的贫困。我们的研究结果表明,特征的家庭在这个地区,其中大部分依靠社会福利基金和证据非农业参与率较低,年龄的贫困家庭,他们主要是男性,健康状况较差,劳动能力薄弱,高抚养比率。另一方面,家庭的贫困率属于少数民族在这个领域被发现低于汉族民族家庭,家庭是小,证明内部单位之间的显著差异。这些发现表明Wangqing有自己的特定的特征。

我们的研究结果有助于在以下方面的文献。首先,与其他研究相比,一般只检查environmental-level变量是否影响收入水平但忽视了环境的空间异质性的影响,本研究延伸调查的深度和复杂性的环境影响。第二,与现有的研究不同,通常牺牲家庭的家庭层面的信息特点,我们进行了全面的分析。第三,我们的研究主要集中在家庭和village-scale变量,补充和提供了一个精确分析没有发现在许多现有的大规模研究。

我们从我们的研究结果可以得出以下结论。首先,ESDA的结果表现出积极的空间相关性农村贫困家庭的收入水平在村级和周围的村庄和单位收入水平相似,揭示集群分布空间和潜在的收入水平和环境因素之间的相关性。第二,我们的应用程序的高级别检查家庭——和村级特征的影响收入水平同时透露,他们决定贫困家庭的收入水平。然而,通过比较家庭的大小和村级效果在分析过程中,我们认为87.98%的收入差异发生在家庭。更具体地说,家庭特征与性别、健康状况(包括疾病和残疾),劳动能力,家庭大小,抚养比率,社会福利,家庭层面影响非农工作的贫困家庭的收入水平。此外,村庄之间有显著差异有关家庭的种族,高中教育水平、慢性疾病状态和贫困家庭的参与非农工作。村级变量添加到高级别后,上述指标的差异影响了不同程度上的合理性和必要性引入定量问题被确认。第三,通过测定的结果表明,environmental-level影响收入的因素,特别是耕地的方向和强度,县中心的距离和平均高度,随空间差异,它提供了一种更科学、直观的理解收入水平的差异和阐发的一些困惑与OLS的结果。

长期在贫困中挣扎后,中国最终成功地建立一个成功的路径消除贫困主要是通过国内经济改革,推进开发式扶贫项目,引入最低生活补贴制度。这种方法已成功,为其他国家提供有价值的见解,尤其是发展中国家,在他们努力实现经济和社会转型,消除极端贫困。带和道路计划作为一个平台,中国可以分享的经验通过基础设施连接成功的扶贫与经济发展,投资和贸易便利化,和人文交流,从而推动全球减贫52]。尽管所有贫困家庭在中国将会摆脱贫困通过提供强有力的政策支持定点扶贫期间,他们的收入仍然很低,仍然是一个巨大的收入差距和整个国家的平均收入。

与此同时,最贫穷家庭的动力,特点是高水平的脆弱性和不稳定性,发展是不够的,因此他们需要连续的和持续的关注。分析这类家庭的特点和影响的原始环境的特点在他们的收入的影响2015年实施有针对性的扶贫措施强烈感觉可以更清楚地反映了这些组织的综合原因收入仍然较低。这些发现可以激励贫困家庭提高他们的收入水平和相对贫困的治理提供了有益的参考和农村振兴。2020年之后,进入一个减轻post-poverty时代背景下农村振兴和一个富裕的社会将提供为解决农村贫困问题的关键,这将是改变了绝对贫困和相对贫困,从关注解决与贫困和解决多维贫困。因此,贫困问题将变得更加复杂,需要建设长效机制的相对农村贫困治理农村振兴的背景下,一个富裕的社会。作为在中国的边疆少数民族地区,Wangqing将继续面临长期相对贫困的问题。一些人仍然面临着高风险的回到绝对贫困与相对贫困。一些农村地区也显示经济衰退的明显特点,和衰退的过程正在加速。人类与土地之间的关系的矛盾是著名的在这一地区,这关系继续恶化。因此,治理农村贫困面临更大的挑战,和适当的治理路径和机制需要进一步探索。

本研究有一定的局限性,需要进一步讨论。一些内在的限制在数据阻止我们考虑和收入水平影响因素进行动态监测。此外,上这个跨的影响机制研究以及政策和策略来改善贫困家庭的收入水平需要在将来的研究中进一步探讨。

数据可用性

上可用的数据请求。

的利益冲突

没有利益冲突声明。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(号。42101200,42101264,51878084)。特别感谢将金正日Buitenhuis提供语言帮助。

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