中國(guó)農(nóng)村貧困家庭的識(shí)別_汪三貴農(nóng)村貧困家庭(參考版)
2025-02-08 15:24本頁(yè)面
【正文】 參考文獻(xiàn)(2001),establishinganationalfivimsinchina,reportpreparedforthefoodandagriculturalorganization,beijing,ithenationalstatisticalofficeofmalaw,iandtheinternationalfoodpolicyresearchinstitute(2001),thedeterminantsofpovertyinmalaw,imimeo,linh(2005),(household)livingstandardsurvey,socialandenvironmentdepartmentgeneralstatisticalofficeofvietnam,hano,imimeo,albert,sanguiwangandguobaowu(2002).regionalpovertytargetinginchina,journalofpubliceconomics,(2005),developingproxypredictorforconsumptionpovertyusingindonesiansocioeconomicsurvey(susenas),thesmeruresearchinstitute,jakarta,indonesia,mimeo,jichuanandguozhigang(2001),logisticregressionmodels:methodsandapplication,highereducationpress,beijing,sangui(2005).(editor)povertytargetinginasia,edwardelgar,cheltenham,sangu,ilizhouandrenranshun(2004).the87nationalpovertyreductionprograminchina:thenationalstrategyanditsimpacts,paperpreparedfortheshanghaiinternationalpovertyreductionconference,theworldbank,patrick,trudyowens,andgodiuskahyrara(2002),developingproxypredictorsforhouseholdexpenditureandinepoverty,oxfordpolicymanagement,mimeo,2004責(zé)任編輯 呂新業(yè)))。從模型結(jié)果來看,絕對(duì)貧困的識(shí)別是非常困難的。此外,logistic模型可以靈活地選擇概率切割點(diǎn)以提高貧困識(shí)別的準(zhǔn)確度。無(wú)論是多元線性回歸模型還是logistic模型,都可以準(zhǔn)確識(shí)別50%以上的貧困戶。表9 以絕對(duì)貧困線為標(biāo)準(zhǔn)的logistic模型識(shí)別貧困的準(zhǔn)確度 (%)數(shù)據(jù)1敏感度特異度陽(yáng)性預(yù)測(cè)值陰性預(yù)測(cè)值真非貧困戶的假陽(yáng)性比率真貧困戶的假陰性比率貧困戶識(shí)別中的假陽(yáng)性率非貧困戶識(shí)別中的假陰性率總體識(shí)別準(zhǔn)確度 *敏感度特異度陽(yáng)性預(yù)測(cè)值陰性預(yù)測(cè)值真非貧困戶的假陽(yáng)性比率真貧困戶的假陰性比率貧困戶識(shí)別中的假陽(yáng)性率非貧困戶識(shí)別中的假陰性率總體識(shí)別準(zhǔn)確度*概率切割點(diǎn)為0.16表10 以絕對(duì)貧困線為標(biāo)準(zhǔn)的logistic模型識(shí)別貧困的準(zhǔn)確度 (%)四、結(jié)果與討論在最終選擇貧困識(shí)別模型中的預(yù)測(cè)變量時(shí),本研究只是簡(jiǎn)單地選擇了在ols和logistic模型中都顯著的那些變量。漏出問題將十分嚴(yán)重。,只有17%的貧困家庭被準(zhǔn)確識(shí)別(見表9)。總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性變化微小,降至73%。非貧困戶的識(shí)別準(zhǔn)確性降至74%。數(shù)據(jù)2的結(jié)果與數(shù)據(jù)1類似。而非貧困戶識(shí)別中的假陰性率(falsenegativerateforclassifiednonpoor)顯示在所有被識(shí)別為非貧困的住戶中,其中21%實(shí)為貧困戶。真非貧困戶的假陽(yáng)性比率(falsepositiveratefortruenonpoor)顯示出14%的非貧困戶被錯(cuò)誤地識(shí)別為貧困戶,而真貧困戶的假陰性比率(falsenegativeratefortruepoor)顯示出44%的貧困戶被錯(cuò)誤地識(shí)別為非貧困戶。陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(positivepredictivevalue)表示貧困戶的正確識(shí)別比率。圖2 以低收入線為標(biāo)準(zhǔn)的logistic模型的敏感度和特異度注:左為數(shù)據(jù)1,右為數(shù)據(jù)2,縱軸為敏感度或特異度,橫軸為概率切割點(diǎn),使用數(shù)據(jù)1回歸的檢驗(yàn)結(jié)果。,。表6 logistic逐步回歸的結(jié)果(因變量:貧困=1,非貧困=0)變量名稱家庭人口特征age0_14age15_60age60studtlb5_2lb5_3lb5_4lb5_5lb5_6lb5_7戶主特征c5spousec7lc13_3lc13_4lc13_5lc13_6住房和其他資產(chǎn)0~14歲家庭成員數(shù)15~60歲家庭成員數(shù)60歲以上家庭成員數(shù)在校學(xué)齡兒童數(shù)三口之家四口之家父母和3個(gè)以上孩子單親家庭三代同堂其他類型家庭戶主年齡戶主是否有配偶戶主能否說漢語(yǔ)戶主受過初中教育戶主受過高中教育戶主受過中專教育戶主受過大?；蛞陨辖逃枋鱿禂?shù)標(biāo)準(zhǔn)誤p|z|*數(shù)據(jù)2的logistic回歸結(jié)
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1