贫困理论AF双临界值方法介绍

A-F方法介绍贫穷的内涵很丰富，也有很多种界定方式。从最早的绝对贫穷，再到20世纪七八十年代提到的资源贫穷、能力贫穷等。对贫穷的认识经历了从单一贫穷到多维贫穷的转变。联合国开发计划署（UNDP）在《1997年人类发展报告》中提出了“人文贫穷”（HumanPoverty）的看法，它不但包含人均公民收入等经济指标，也包含了人均寿命、卫生、教育和生活条件等社会文化要素。直到2010年，UNDP第20个《人类发展报告》中正式提出多维贫穷指数MPI，以为贫穷的维度已经远远超出了收入不足的范围，其涉及到不良的健康和营养状况、较低的受教育水平易技术、生活手段的缺少、恶劣的居住条件、社会排斥异己社会参加的缺乏等诸多方面。A-F双临界值方法，在2007年5月，由牛津贫穷与人类发展中心（OPHI）的SabinaAlkire和JamesFoster基于Sen的可行能力剥夺理论发展为多维贫穷的丈量方法，简称为AF方法，并在国际范围内获取广泛使用，如前文提到UNDP与2010的《人类发展报告》中使用了AF方法计算获取的MPI指数。国内学者依据我国实质状况也进行了相关研究，如王小林（2009）采纳A-F方法，利用2006年中国健康与营养检查数据，对中国城市和农村家庭多维贫穷进行了测算；王艳慧等（2013）对河南省南阳市四个国家贫穷片区县进行了多维贫穷胸襟及空间分布格局研究。A-F双临界值方法的优势是可以同时将失散型的定型数据和连续型的定量数据纳入测试模型进行丈量。同时，A-F双临界值方法供给的是一种丈量多维贫穷的框架，特别拥有弹性，更多的要点选中留给研究中自己决定，包含选中贫穷的维度、各维度的临界值、各维度的权重以及贫穷的临界值等。Sen(2002)把发展看作是扩展人们享有实质自由的一个过程，实质自由包含免受困苦——诸如饥饿、营养不良、可防备疾病、过早死亡之类——的基本可行能力。人们的这些基本可行能力被剥夺因此以致贫穷，因此，多维贫穷测算的目的就是鉴别出哪些个体的哪些可行为能力被剥夺，从而测算出标示贫穷个体多维贫穷状况的“多维贫穷发生率”指标(H)，标示贫穷深度的“均匀剥夺份额”指标（A），以及标示贫穷人口集体综合贫穷状况的“多维贫困指数”指标（MPI）。本文利用“维度加总”和“维度分解”策略来综合议论贫穷个体在各个维度的详尽贫穷状况。此中，“维度加总”可以计算贫穷个体全部维度指标的综合贫穷指数——MPI，“维度分解”则可以计算出各个维度指标对综合贫穷指数的贡献程度。所 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 的详尽算法以下（错误!未找到引用源。图1为多维贫穷测算的流程图，表1为变量释义）：1)依据所成立的多维贫穷维度指标系统，把入户检查数据中各户所对应的数据项导入到数据矩阵中。成立农户数据矩阵Y（nd）。此中，n表示测算个体数目，d表示指标数目。2)依据多维贫穷指标系统中确立的指标临界值以及农户数据矩阵Y，可以获取相应的剥夺矩阵g0（nd）。剥夺矩阵g0用来表示储存农户被剥夺的状况，假如农户在某指标下是被剥夺的，在剥夺矩阵中该农户该指标的值为1，表示其为剥夺状态；不然该值为0，表示为不剥夺状态。在剥夺矩阵中依据贫穷临界值K确立出多维贫穷个体，而且把非贫穷个体的剥夺值进行归零办理，剔除非贫穷个体的剥夺信息对贫穷加总的搅乱，把归零后的剥夺矩阵称为已删减矩阵g0（K）（nd）。该矩阵可以记录表征为多维贫穷个体的指标剥夺状况，矩阵中的K表示贫穷临界，即被确立为多维贫穷个体的被剥夺指标数不小于K值。依据已删减矩阵的贫穷个体剥夺信息进行贫穷加总，计算出多维贫穷发生率、均匀剥夺份额、MPI，经过这三个指标来反响该研究地区的多维贫穷人口数、均匀被剥夺的指标数目、以及贫穷程度。贫穷加总指标分解多维贫穷均匀剥夺MPI维度指标发生率H份额A贡献度已删减矩阵g0(k)权重w贫穷临界值k剥夺矩阵g0剥夺临界值z数据矩阵Y多维贫穷量算指标系统入户调查数据1人口多维贫穷测算流程图1多维贫穷测算变量释义变量名释义数据矩阵Y数据矩阵Y(n×d)是用来储存农户个体的指标信息。n表示测算个体数目，d表示指标数目剥夺临界值z剥夺临界值z(1×d)是测定各指标能否被剥夺的阈值。剥夺矩阵g0剥夺矩阵g0(n×d)是用来储存农户个体被剥夺的状况。假如农户在某一1，不然，赋值0.指标下是被剥夺的，赋值贫穷临界值k贫穷临界值k表示确立为贫穷个体的维度数。此中，0≤k≤d，多维贫困测算k一般取值2到d之间。已删减矩阵g0(??)已删减矩阵g0(??)是用来储存贫穷个体被剥夺的状况。与剥夺矩阵的差异在于已删减矩阵对剥夺矩阵中非贫穷个体被剥夺的指标进行了归零办理。多维贫穷发生率H=q，此中，q表示多维贫穷人口，n表示研究地区总人多维贫穷发生率Hn口均匀剥夺份额A=∑i=1nCi(k)，此中，Ci(k)表示在贫穷临界值为K的状况，均匀剥夺份额Aq个体i被剥夺的指标数目；q表示多维贫穷人口多维贫穷指数MPIMPI是表示一个地方贫穷状况的综合指标， 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 为MPI=HA指标贡献度=wiCHi，此中,w表示第i指标的权重值；CH表示第i指标被剥指标贡献度MPIii夺的人口率利用上述测算模型，利用“维度加总”和“维度分解”策略来综合议论贫穷个体在各个维度的详尽贫穷状况。此中，“维度加总”可以计算贫穷个体全部维度指标的综合贫穷指数——MPI，“维度分解”则可以计算出各个维度指标对综合贫穷指数的贡献程度。维度加总经过鉴别过程可以确立出哪些个体为贫穷个体，接下来就可以得出多维贫穷发生率、均匀剥夺份额以及多维贫穷指数等议论指标来标示一个地区的贫穷程度。议论指标的计算公式以下：[1].多维贫穷发生率（H）：Hq（1-1）n式中，q表示多维贫穷人口数，n表示研究地区总人口数。[2].均匀剥夺份额（A）：nAi1ci(k)（1-2）q式中，ci(k)表示贫穷临界值为K时，个体i被剥夺的指标数目，q表示多维贫穷人口数。[3].多维贫穷指数（MPI）：MPIu(g0(k))HA（1-3）MPI可以经过计算已删减矩阵的希望值获取，也可以经过计算多维贫穷发生率与均匀剥夺份额的乘积获取。2)维度分解多维贫穷指数可以依据不一样地区进行指数分解，经过分解可以求出不一样地区对总地区的贫穷贡献度，经过该指标可以丈量出地区的贫穷差异；其他，MPI也可以依据不一样维度进行分解，经过分解可以求出同一地区各个维度对总MPI的贡献度，从而可以测算出该地区各指标对贫穷的贡献度大小关系。[1].按地区进行分解：n1MPI1地区贫穷人口对总MPI的贡献度=n100（1-4）MPI式中，MPI，MPI1分别表示总地区和1地区的MPI值，n，n1表示其对应地区人口数目。[2].按指标进行分解：i指标对总MPI的贡献度=wiCHi100（1-5）MPI式中，wi表示i指标的权重值，CHi表示在已删矩阵中全部i指标列指标值加和。