新發(fā)展階段農(nóng)村多維貧困的識別與測度

李壯壯，龍 瑩

(1.安徽大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601；2.宿州學院，數(shù)統(tǒng)學院，安徽 宿州 234000)

一、引言

2020年末，全國絕對貧困人口全部清零，絕對貧困問題在中國歷史上得到徹底消除，相對貧困取代對絕對貧困已成為新發(fā)展階段扶貧工作面臨的主要問題；與此同時，防止絕對貧困邊緣人群大規(guī)模返貧也是新發(fā)展階段農(nóng)村貧困治理的關(guān)鍵任務之一[1]。由于國內(nèi)學術(shù)界對相對貧困問題關(guān)注的時間較晚，多數(shù)文獻集中于農(nóng)村相對貧困標準設置的探討[2-4]，雖然在收入相對貧困標準線的確定上基本達成了統(tǒng)一[5-6]，但是在一些非收入指標標準線的設置上還存在分歧[7-9]。也有少量文獻基于構(gòu)建的多維相對貧困指標體系使用AF法識別和測度我國農(nóng)村居民家庭的多維相對貧困程度和成因[10-11]，主要側(cè)重于從教育、健康和生活水平等維度識別和測度農(nóng)村居民的相對貧困狀況[12-13]，鮮有涉及新發(fā)展階段人們高層次的需求維度，也忽視了對具有絕對貧困返貧風險人群的關(guān)注。因此，學術(shù)界迫切需要構(gòu)建一套完整且合理的農(nóng)村多維貧困評價體系，用于識別和測度農(nóng)村多維相對貧困狀況，同時實現(xiàn)對絕對貧困邊緣人群的返貧監(jiān)測。

本文以農(nóng)村居民家庭為研究對象，從絕對貧困和相對貧困的雙重視角出發(fā)構(gòu)建具有新發(fā)展階段特征的農(nóng)村多維貧困指標體系，采用改進的AF法識別、測度和分解農(nóng)村居民家庭的多維相對貧困狀況，同時對具有絕對貧困返貧風險的人群進行監(jiān)測和歸因分析。與已有的相關(guān)文獻相比，本文在以下三個方面有所改進：一是在貧困指標體系的構(gòu)建和貧困標準的設置上，構(gòu)建了以收入水平、物質(zhì)消費為基礎，兼顧人的能力、自由和福祉等更高層次需求在內(nèi)的多維貧困指標體系，并依據(jù)各指標的核密度函數(shù)對每個指標的貧困標準線進行了設置；二是在貧困指示函數(shù)的構(gòu)造上，重新設計貧困指示函數(shù)，使其能夠測度個體的多種貧困狀態(tài)，包括絕對貧困狀態(tài)和相對貧困程度，以彌補AF法指示函數(shù)在貧困狀態(tài)識別上的不足；三是在指標權(quán)重的賦值上，根據(jù)指標的區(qū)分度和信息攜帶量對指標賦權(quán)，以彌補AF法等權(quán)重賦值法的不足。

二、測度方法與指標體系

(一)貧困識別

一維貧困識別方法主要采用貧困標準線法，即，首先設定一個貧困標準線zj(絕對貧困線或相對貧困線)，然后根據(jù)微觀個體的表現(xiàn)值yij與標準線zj的大小關(guān)系識別其是否貧困。以正向指標為例，當yij≤zj時，貧困指示函數(shù)gij=1，表明個體i在j指標上的表現(xiàn)為貧困；當yij>zj時，貧困指示函數(shù)gij=0，表明個體i在j指標表現(xiàn)上為非貧困，個體在貧困指示函數(shù)gij上的取值也被稱為個體在指標y上的剝奪得分。

在多維貧困識別方法的研究中，經(jīng)常使用的是AF法[14]。該方法是在“一維貧困標準線zj”的基礎上，增加了第二個“臨界值k”，即，首先計算個體在每個維度上的剝奪得分gij后，通過比較個體i在所有指標上的剝奪得分gi=∑jgij與k的大小關(guān)系，識別個體的多維貧困狀態(tài)。若gi≥k，個體表現(xiàn)為多維貧困，進一步有多維貧困指示函數(shù)gi(k)=1；反之，則為非多維貧困，多維貧困指示函數(shù)gi(k)=0。

新發(fā)展階段，一方面需要鞏固絕對貧困扶貧成果，防止脫貧貧困戶和絕對貧困邊緣戶再次返貧，另一方面需要進一步對處于底層居民的相對貧困狀況進行監(jiān)測，所以對一些識別指標只設定一個貧困標準線將很難滿足新時期的扶貧要求。貧困線設置較低，不利于實現(xiàn)相對貧困戶的識別；貧困線設置較高，又很難滿足對具有返貧風險貧困戶的監(jiān)測需要。因此，對有些指標，可根據(jù)有關(guān)絕對貧困和相對貧困標準的確定方法[6]4，設置一個較低的絕對貧困標準線和一個較高的相對貧困標準線，測度相對貧困程度的同時關(guān)注絕對貧困規(guī)模，在此基礎上再進行指示函數(shù)和賦權(quán)方法的重新設計，使改進后的貧困指示函數(shù)和多維貧困指數(shù)函數(shù)更加適合對多種貧困狀態(tài)的識別和測度。而從上文AF法的設計過程來看，AF法構(gòu)造的一維貧困指示函數(shù)和多維貧困指數(shù)函數(shù)均無法滿足這一要求。故以下將針對這兩點對AF法進行改進。

假定j為正向指標，z-表示較低的貧困標準線，z-表示較高的貧困標準線，z-z-，個體i在j指標上表現(xiàn)為不貧困；當z-

(1)

從式(1)可以看出，μij不再是j指標的二值函數(shù)(0或1)，而是變成了[0,1]區(qū)間上的連續(xù)值；對個體貧困的識別由貧困、非貧困兩種狀態(tài)轉(zhuǎn)變成絕對貧困、相對貧困和非貧困的多個狀態(tài)。

在此基礎上的多維貧困識別研究，類似于“雙界線法”，首先計算各指標的剝奪得分μij，然后對μij加權(quán)平均得到個體i在所有指標上的綜合剝奪得分μi，假設每個指標的權(quán)重為：ωj(∑ωj=1)，則個體i在所有指標上的綜合剝奪得分為：μi=∑jωjμij，從上述定義可知，0≤μi≤1。在識別個體的多維貧困狀態(tài)時，設定兩個閾值K1和K2，且0≤K1≤K2≤1，這時定義的多維貧困指示函數(shù)為：

(2)

根據(jù)Di的大小可以識別個體的多維貧困狀態(tài)。其中，K1,K2分別為設定的多維絕對貧困標準線和多維相對貧困標準線。當Di(K1,K2)=1時，個體i處于多維絕對貧困狀態(tài)；當Di(K1,K2)=0時，個體i不屬于多維貧困；當0

通過以上對指示函數(shù)的重新定義，改進了AF法，實現(xiàn)了指數(shù)函數(shù)對個體的絕對貧困、相對貧困和非貧困的多狀態(tài)識別。

(二)貧困測度與分解

1.貧困測度

通過Di(K1,K2)的大小可以精準識別個體的多維貧困狀態(tài)，若用q(K2)表示Di(K1,K2)=1的樣本單位的個數(shù)，則H(K2)=q(K2)/n表示多維絕對貧困發(fā)生率；若用q(K1,K2)表示Di(K1,K2)=(μi-K1)/(K2-K1)的樣本單位的個數(shù)，則H(K1,K2)=q(K1,K2)/n表示多維相對貧困發(fā)生率；若用q(K1)表示Di(K1,K2)≠0的樣本單位的個數(shù)，則q(K1)=q(K2)+q(K1,K2)，H(K1)=H(K2)+H(K1,K2)=q(K1)/n表示多維貧困發(fā)生率。

H(K2)和H(K1,K2)雖然能夠測度樣本的絕對貧困和相對貧困廣度，但不能測度絕對貧困和相對貧困的深度。故類似于AF多維貧困指數(shù)構(gòu)建方法，構(gòu)建如下多維貧困指數(shù)：

(3)

若考慮不同個體所在位置對多維貧困指數(shù)的影響，依照SST指數(shù)[15]的加權(quán)方法，使用個體所在位置對式(3)進行加權(quán)，得到多維加權(quán)貧困綜合指數(shù)：

(4)

2.貧困指數(shù)的分解

(1)按照貧困程度分解

根據(jù)式(4)，對多維加權(quán)貧困綜合指數(shù)從絕對貧困和相對貧困兩個層次進行分解：

(5)

(2)按照子樣本分解

(6)

根據(jù)指數(shù)分解式(6)，進一步計算第α個子樣本的多維貧困程度貢獻率為：

(7)

(3)按照指標分解

(8)

其中，K為多維貧困臨界值，當μi≤K時，個體為非多維貧困，當μi>K時，個體屬于多維貧困。在多維貧困指示函數(shù)重新定義的基礎上，類似式(4)的定義，得到新的多維貧困加權(quán)綜合指數(shù)為：

(9)

進一步，按指標分解為：

(10)

(11)

貢獻率βj用于分析多維貧困的直接致貧原因，為多維貧困的治理提供了依據(jù)。

(三)指標體系的構(gòu)建

根據(jù)新發(fā)展階段中國經(jīng)濟、社會和人口發(fā)展特征和這一階段的發(fā)展目標，新發(fā)展階段中國貧困識別既不同于前一階段的絕對貧困識別，也不同于后一階段基本實現(xiàn)現(xiàn)代化的相對貧困識別，這一階段貧困的識別是以人的全面發(fā)展為識別內(nèi)容，既要考慮以收入為核心的貨幣測度指標下的貧困，又要考慮以能力為核心的非貨幣測度指標下的貧困，還需要關(guān)注以幸福感為核心指標的主觀意識貧困。所以，基于新發(fā)展階段中國貧困識別的復雜性，在借鑒國際經(jīng)驗的基礎上，首先，考慮把新發(fā)展階段中國貧困識別指標從一維擴展到多維；其次，在多維貧困識別指標體系的設計上，可以考慮對國際通用的多維貧困識別指標體系進行調(diào)整，以適應新發(fā)展階段中國貧困的識別；第三，在對MPI指標體系進行調(diào)整時，應以新發(fā)展階段衡量人的全面發(fā)展為方向，充分考慮人的可行能力、發(fā)展現(xiàn)狀和福祉水平。

因此，基于指標體系建立的科學性、可操作性、政策指導性和數(shù)據(jù)的可得性，著重考慮人的全面發(fā)展，本文構(gòu)建了包含8個維度18個指標的新發(fā)展階段中國貧困識別指標體系，詳見表1所示。具體而言，收入是學術(shù)界和實踐界公認的衡量貧困的指標，但收入只能識別個體當前的消費能力，無法直接反映個體直接獲得的效用以及消費的持久性，為了彌補這一缺陷，本文在收入維度中加入了消費支出和家庭資產(chǎn)指標，分別使用家庭人均純收入、人均消費性支出和人均凈資產(chǎn)3個貨幣數(shù)值指標表示，收入維度是實現(xiàn)其他發(fā)展的基礎，在新發(fā)展階段貧困識別指標體系中處于核心地位。用教育、健康、就業(yè)、信息利用4個維度反映個體的可行能力，4個維度的測量水平值越高，說明個體的收入和支出能力越強，家庭資產(chǎn)積累速度越快，其中信息利用維度反映的是在當前數(shù)字經(jīng)濟和知識經(jīng)濟快速發(fā)展階段，個體對信息服務的需要和信息利用的能力，具有時代可行能力特征。社會保障維度參照平衛(wèi)英等[16]的做法，增加了養(yǎng)老保險指標作為社會保障水平的測度指標之一，醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險分別反映了家庭抵御當前因病致貧和未來不確定因素風險的能力，屬于保障性測度指標。生活水平維度中，剔除了MPI指標體系中通電(當前階段家庭用電供給基本實現(xiàn)全覆蓋)、衛(wèi)生廁所(農(nóng)村廁所改造工程正在逐步推進)、垃圾處理(基本上都實現(xiàn)了垃圾集中統(tǒng)一處理)3個傳統(tǒng)測度指標，加入了現(xiàn)階段和未來能夠重點反映人們生活水平狀態(tài)的重要指標，包括住房質(zhì)量、飲用水質(zhì)量、清潔燃料和家庭耐用品。休閑維度中的工作時間指標反映的是個體休閑自由水平指標，屬于個體福祉測度指標之一，工作時間越短，個體的休閑自由時間越長，在現(xiàn)階段下，人們的主觀福祉獲得感就越強[17]；旅游在現(xiàn)代生活中逐漸成為人們調(diào)節(jié)身心健康的重要方式，因此，旅游消費支出是新發(fā)展階段用于體現(xiàn)家庭福祉差距的休閑自由特征指標。

表1 新發(fā)展階段中國農(nóng)村居民家庭多維貧困識別指標體系

三、數(shù)據(jù)、權(quán)重與測度

(一)數(shù)據(jù)來源

本文實證分析的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查第五輪的調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS2018)。CFPS樣本覆蓋了全國31個省/市/自治區(qū)的人口，因此，CFPS的樣本具有全國代表性。從2010年到2018年，項目組不斷更新問卷調(diào)查內(nèi)容、組織方式和調(diào)查方法，確保每輪調(diào)查結(jié)果的客觀真實性，最終都會形成四大數(shù)據(jù)庫：家庭成員數(shù)據(jù)庫、家庭經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、個人自答數(shù)據(jù)庫和個人代答數(shù)據(jù)庫。本文所使用的變量數(shù)據(jù)結(jié)合了四大數(shù)據(jù)庫的核心指標，以家庭樣本編碼和個體樣本編碼為匹配指標，從縱向個體和橫向變量兩個方向完成了數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)內(nèi)容既包括家庭層面的家庭成員關(guān)系、家庭收支、家庭資產(chǎn)、家庭人數(shù)等信息，也包括個人層面的教育信息、就業(yè)信息、工作信息等，最終以家庭為單位整合了多維貧困識別指標體系中對應的指標信息。經(jīng)過整理和刪除無效樣本，最后從12223個家庭樣本中獲得農(nóng)村樣本5124個。

(二)權(quán)重設置和計算

在計算個體在所有指標上的綜合加權(quán)剝奪得分時，需要對每個指標進行賦權(quán)。為了改進等權(quán)重賦權(quán)法和非等權(quán)重賦權(quán)法的諸多缺陷，本文使用合成系數(shù)法對指標加權(quán)[18]。該賦權(quán)方法不僅能夠剔除強相關(guān)性指標之間的重復信息，而且能夠依據(jù)每個指標的區(qū)分度大小賦予指標對應大小的權(quán)重，具體構(gòu)造過程如下：

1.信息量系數(shù)

(12)

2.區(qū)分度系數(shù)

(13)

3.合成系數(shù)

根據(jù)式(12)和式(13)的內(nèi)涵，對兩者進行組合構(gòu)造新的指標權(quán)重：

(14)

表2 各指標的信息量系數(shù)、區(qū)分度系數(shù)和合成系數(shù)

(三)貧困綜合指數(shù)的測度和分解

1.指標臨界值和貧困發(fā)生率

表3給出了各指標的絕對貧困線和相對貧困線，以及對應的貧困發(fā)生率。貧困線臨界值主要根據(jù)指標的核密度函數(shù)，并參照國家絕對貧困線和相對貧困線設置原則，確定了一個低值和高值，用于反映個體在該指標下的絕對貧困和相對貧困狀況。由于篇幅限制，各指標的核密度圖未在文中列出。從表中可以看出，當前農(nóng)村不僅存在著大規(guī)模的相對貧困居民家庭，而且在一些指標上也存在著一些具有絕對貧困返貧風險的家庭，特別是在“家庭人均旅游支出”“受教育水平”“養(yǎng)老保險參保率”和“互聯(lián)網(wǎng)學習的頻率”4個指標的表現(xiàn)上，貧困發(fā)生率仍較高。這從側(cè)面反映出當前農(nóng)村存在著相當一部分在可行能力、社會保障和休閑娛樂等方面處于相對劣勢地位的居民家庭。

表3 各指標臨界值和貧困發(fā)生率

2.多維貧困綜合指數(shù)的測算

表4 不同閾值區(qū)間下的多維貧困指數(shù)

3.多維貧困綜合指數(shù)的分解

(1)按照貧困程度分解

表5 不同閾值區(qū)間下的多維絕對貧困綜合指數(shù)和多維相對貧困綜合指數(shù)

從表5可以看出，隨著K值的增大，多維絕對貧困綜合指數(shù)比多維相對貧困綜合指數(shù)減小的速度快，表明隨著維度的增加，發(fā)生多維絕對貧困的家庭數(shù)量在迅速減少，在調(diào)查的樣本家庭中不存在9個以上指標都處于多維絕對貧困的家庭。另外，從多維絕對貧困程度與多維相對貧困程度對多維貧困程度的貢獻看，隨著貧困維度的增加，多維相對貧困程度對多維貧困程度的貢獻率迅速增大，這表明在新發(fā)展階段下基于多維視角識別和測度農(nóng)村居民家庭的相對貧困將成為農(nóng)村居民家庭貧困研究的重點。

(2)按子樣本分解

利用式(6)～(7)，每一組K值都對應著一個樣本分解結(jié)果，參照聯(lián)合國的K值使用標準，在多維貧困測度中使用K≥0.3。結(jié)合本文K值的內(nèi)涵和樣本家庭的代表性，本文以K1=0.2、K2=0.4為例對貧困指數(shù)按子樣本省份分解。使用合成系數(shù)加權(quán)法對各省份的多維貧困綜合指數(shù)進行測算，結(jié)果如表6所示?？傮w來看，吉林、黑龍江和遼寧的多維貧困指數(shù)較高；陜西、重慶、四川的多維貧困指數(shù)次之；上海、江蘇、浙江的多維貧困指數(shù)最小。說明經(jīng)濟發(fā)展水平較高的省份在收入、醫(yī)療、教育、社會保障等方面的公共服務均等化程度較高，多維貧困指數(shù)相應較小。

表6 各省份的多維貧困綜合指數(shù)及其貢獻率

續(xù)表6

但也有個別省份的多維貧困程度與經(jīng)濟發(fā)展水平并不一致。廣東省2018年的人均GDP排名全國第七，但廣東省農(nóng)村居民家庭的多維貧困程度較高；湖北省2018年的人均GDP排在全國第十位，但農(nóng)村居民家庭的多維貧困程度較低，僅次于上海、江蘇、浙江。此外，云南相比自身的經(jīng)濟發(fā)展水平，多維貧困程度也較低。這表明農(nóng)村居民家庭多維貧困程度不僅與經(jīng)濟發(fā)展有關(guān)，也在一定程度上與當?shù)氐纳鐣幕h(huán)境和貧困治理的速度有關(guān)。

為比較不同區(qū)域之間在絕對貧困和相對貧困上的差異，監(jiān)測區(qū)域脫貧人群和邊緣人群可能返貧的規(guī)模，圖1給出了各省份在絕對貧困綜合指數(shù)和相對貧困綜合指數(shù)上的分布情況，并對分布區(qū)域進行了象限劃分。第一象限為相對貧困綜合指數(shù)和絕對貧困綜合指數(shù)都較高的省份，貧困狀況較差，主要涉及吉林、遼寧、廣西、山西和河北等省份；第二象限是絕對貧困綜合指數(shù)較高、相對貧困綜合指數(shù)較低板塊，安徽表現(xiàn)得最為突出；第三象限為相對貧困綜合指數(shù)和絕對貧困綜合指數(shù)都較低的省份，貧困狀況良好，主要有上海、江蘇、浙江和湖北等省份；第四象限是絕對貧困綜合指數(shù)較低、相對貧困綜合指數(shù)較高板塊，比較突出的地區(qū)和省份分別是重慶、貴州和云南。

圖1 各省份在貧困綜合指數(shù)上的分布

(3)按指標分解

對貧困指數(shù)進行指標分解時，每個K值都對應著一組指標分解結(jié)果，同樣依據(jù)聯(lián)合國的K值使用標準(K≥0.3)，結(jié)合樣本家庭的代表性，本文以K取值0.3為例，利用式(12)和(13)基于合成系數(shù)加權(quán)法對貧困綜合指數(shù)進行指標分解。

表7 各指標的貧困指數(shù)及其貢獻率

從各指標的貢獻率來看，收入維度中的“家庭人均純收入”“家庭人均凈資產(chǎn)”、教育維度中的“受教育水平”、生活水平維度中的“飲用水質(zhì)量”“炊用能源類型”“家庭人均耐用消費品總值”、社會保障維度中的“養(yǎng)老保險參保率”等指標的貢獻率較大，是當前農(nóng)村居民家庭致貧的主要原因；教育維度中的“適齡兒童失學率”、社會保障維度中的“醫(yī)療保險參保率”、就業(yè)維度中的“勞動力水平”指標的貢獻率最小，可認為不再是當前致貧的主要因素。此外，具有新發(fā)展階段相對貧困特征的休閑維度指標“家庭人均旅游支出”和“家庭人均工作小時數(shù)”兩個指標的貢獻率也較大，表明新發(fā)展階段自由屬性指標在多維貧困評價中具有不可替代的作用。

四、主要結(jié)論和政策建議

本文基于人的全面發(fā)展理論構(gòu)建了新發(fā)展階段中國農(nóng)村多維貧困指標體系，包含8個維度18個指標，并利用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫(CFPS2018)中有關(guān)家庭經(jīng)濟和個人特征信息，使用改進的AF法對中國農(nóng)村居民家庭的多維貧困進行識別、測度和分解。得到的主要結(jié)論有：第一，從各指標的絕對貧困發(fā)生率看，當前中國農(nóng)村居民家庭在受教育年限、養(yǎng)老保險參保率和家庭平均旅游支出等幾個指標上的貧困發(fā)生率較高，在適齡兒童失學率、醫(yī)療保險參保率等幾個指標上的貧困發(fā)生率較低，但比較家庭人均凈資產(chǎn)、家庭人均耐用品消費總值、健康水平、慢性病比例等指標的絕對貧困發(fā)生率和相對貧困發(fā)生率可以發(fā)現(xiàn)，分布在相對貧困線以下，絕對貧困線以上的家庭數(shù)量仍然較多，在這些指標上存在較高的返貧風險。第二，農(nóng)村居民家庭的絕對貧困發(fā)生率與區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平高度相關(guān)，但是當加入相對貧困家庭以后，從廣東、湖北、云南等省份的貧困指數(shù)大小來看，農(nóng)村居民家庭多維貧困程度不僅與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平有關(guān)，也在一定程度上與當?shù)氐纳鐣幕h(huán)境和貧困治理的速度有關(guān)。第三，隨著K值的上升，多維貧困指數(shù)雖然在逐漸減小，但在K1=0.2和K2=0.4時的貧困指數(shù)仍然較大，表明農(nóng)村居民家庭在4～7個指標上發(fā)生多維貧困的概率較高，尤其在吉林、遼寧、廣西等地區(qū)，嚴重的相對貧困問題和高絕對貧困返貧風險共存。第四，貧困指數(shù)的指標分解顯示，家庭人均純收入、家庭人均凈資產(chǎn)、受教育水平、家庭人均耐用品消費等幾個指標的貢獻率最大，是農(nóng)村居民家庭發(fā)生多維貧困的重要原因，此外，隨著經(jīng)濟由高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，家庭人均工作小時數(shù)和家庭人均旅游支出等休閑維度指標逐漸對農(nóng)村居民家庭相對貧困產(chǎn)生重要影響。

基于上述研究結(jié)論，本文的政策啟示有：第一，首先需要構(gòu)建一套既包含生活物質(zhì)需求維度又包括精神文化需求維度的新發(fā)展階段農(nóng)村貧困識別指標體系，然后根據(jù)區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民家庭貧困測度結(jié)果，判斷該區(qū)域整體貧困狀況，做好有針對性的政策傾斜，既要緩解相對貧困，又要防止絕對貧困返貧。第二，根據(jù)第七次人口普查結(jié)果，當前中國農(nóng)村居民家庭結(jié)構(gòu)主要有3種類型，一種是老弱病殘家庭，一種是學歷不高、孩子尚小的中青年家庭，第三種是外出務工、城市無房的家庭。具有第一種特征的貧困家庭，一般學歷較低，只有有限的勞動能力，收入主要來自土地資源、子女贍養(yǎng)費和政府幫扶；具有第二種特征的貧困家庭，一般學歷較低，工作時間較長，學習主動性不高，收入主要來自土地資源和小本生意；具有第三種特征的貧困家庭，一般學歷較低，工作時間較長，有一定的學習主動性，外出務工收入是他們的主要收入來源，自有土地資源一般閑置或交由他人管理。針對這3種不同類型的貧困家庭，應結(jié)合多維貧困識別和測度結(jié)果，精準找出貧困原因，在轉(zhuǎn)移支付、產(chǎn)業(yè)幫扶、教育培訓、普惠金融和住房保障等方面進行組合施政，與新農(nóng)村建設無縫對接。第三，形成良好的社會包容性氛圍，降低對農(nóng)村貧困群體的社會排斥，充分利用收入再分配政策，為弱勢群體的醫(yī)療、住房、子女教育、技能培訓、休閑自由等方面提供均等化機會。