多维贫困视角下返贫风险识别及预测研究

摘要

后扶贫时代，从多维度精准识别并预测已脱贫人口的返贫风险是巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接的必要举措.基于中国家庭追踪调查（CFPS）2012—2018年的数据构建了多维贫困指标，通过A-F双临界值法对农村多维贫困及返贫情况进行测度，通过指标加总和分解讨论了不同指标对于多维贫困的贡献度.在此基础上，利用VMD和BiLSTM模型建立返贫风险预测模型.结果表明：中国农村的多维返贫问题基本集中于二维或三维返贫，社会发展能力维度对多维返贫指数的贡献率最高，贡献率为43.12%，其次是健康和教育维度.返贫风险预测方面，BiLSTM的预测总体准确率为88.9%，对有返贫风险的个体其预测准确性仅有87.6%.AOA-VMD-BiLSTM模型对测试集的整体的预测准确性达到99.81%，其中对存在多维返贫风险的个体预测准确性是99.6%，无风险个体的预测准确性达到100%，说明该模型可以准确并稳定预测多维贫困群体和地区的潜在返贫风险，为贫困治理工作提供更加准确的数据支撑.

关键词

多维贫困 / 返贫风险 / 风险识别 / 风险预测 / 贫困治理 / 乡村振兴