核心被解释变量
这是衡量精准扶贫成效最直接、最核心的指标，通常反映的是贫困状态的改变。
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贫困状态与收入水平
- 家庭人均纯收入: 这是最核心、最常用的指标，可以细分为：
- 人均可支配总收入: 包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。
- 人均可支配纯收入: 在总收入中扣除经营性费用、生产性固定资产折旧、税金和上交承包费用等后的收入。
- 收入增长率: 精准扶贫实施前后的收入变化率。
- 贫困发生率: 指一个地区贫困人口占总人口的比重，这是衡量一个地区整体脱贫状况的宏观指标。
- 多维贫困指数: 单一的收入衡量可能不足以反映贫困的全貌，多维贫困指数从健康、教育、生活水平等多个维度进行衡量，
- 健康维度: 是否有成员参加基本医疗保险，是否有安全饮用水，是否有卫生厕所。
- 教育维度: 家庭成员受教育年限，儿童是否失学。
- 生活水平维度: 住房条件（人均住房面积、房屋结构）、是否有耐用消费品（电视、冰箱、洗衣机、手机等）、用电情况等。
- 贫困脆弱性: 指家庭在未来陷入贫困的概率，精准扶贫不仅要“扶当前”，更要“防未来”，衡量家庭抵御风险（如疾病、灾害、失业）的能力是重要维度。
资产与财富积累
- 家庭生产性资产: 如土地面积、牲畜数量、农机具等。
- 家庭耐用消费品: 如电视机、冰箱、洗衣机、摩托车、汽车等。
- 住房价值: 家庭住房的评估价值或市场价值。
能力与机会获得
- 教育获得:
- 学龄儿童入学率: 特别是义务教育阶段的入学率。
- 家庭成员平均受教育年限。
- 教育支出占家庭总支出的比重。
- 健康状况:
- 家庭成员健康状况自评: 分为很好、好、一般、差、很差等。
- 家庭成员患病率及慢性病患病率。
- 距离最近医疗机构的距离和时间。
- 医疗保险参保率。
关键解释变量
这些变量用于衡量“精准扶贫”政策的“精准”程度和具体干预措施。
政策参与与识别精准度
- 是否为建档立卡贫困户: 这是一个核心的虚拟变量（是=1，否=0），用于区分政策干预组和对照组。
- 政策识别准确率: （实际贫困户被识别出的数量 / 识别出的贫困户总数），这个数据通常需要通过事后调查来验证，是衡量“对象精准”的重要指标。
- 扶贫政策知晓度: 家庭成员对自身所享受的扶贫政策（如低保、产业扶持、教育补贴等）的了解程度。
扶贫项目与措施
- 接受的扶贫项目类型: 这是一个分类变量，可以细化为：
- 产业扶贫: 是否获得产业扶持资金、技术培训、合作社带动等。
- 就业扶贫: 是否获得公益性岗位、外出务工补贴、技能培训等。
- 教育扶贫: 是否获得助学金、营养餐、免学杂费等。
- 健康扶贫: 是否获得医疗救助、大病保险、家庭医生签约服务等。
- 金融扶贫: 是否获得小额信贷、扶贫贷款等。
- 易地搬迁: 是否通过易地搬迁安置。
- 社会保障兜底: 是否纳入低保、五保等。
- 扶贫资金/物资投入额: 家庭实际获得的各类扶贫资金或物资的总价值。
- 扶贫干部/驻村工作队帮扶: 是否有驻村工作队或干部结对帮扶，以及帮扶频率。
控制变量
为了更准确地评估精准扶贫的净效应,需要排除其他因素对被解释变量的影响，因此需要引入一系列控制变量。
户主特征
- 年龄: 户主的年龄。
- 性别: 户主的性别。
- 受教育程度: 户主的文化水平（如文盲、小学、初中、高中及以上）。
- 健康状况: 户主的健康状况。
- 政治面貌: 是否为党员。
家庭特征
- 家庭人口规模: 家庭成员总数。
- 家庭劳动力数量: 16-60岁有劳动能力的人口数量。
- 抚养比: （非劳动人口 / 劳动人口）。
- 家庭结构: 是否有老人、儿童、残疾人等。
地区特征
- 地理区位: 如是否为山区、丘陵、平原，是否为革命老区、少数民族地区、边疆地区等（可用虚拟变量表示）。
- 基础设施:
- 交通: 是否通硬化路、距离最近车站/码头的距离。
- 通讯: 是否通宽带/4G网络。
- 公共服务: 距离最近的学校、医院、村委会的距离。
- 经济发展水平: 所在县/村的GDP、人均财政收入等。
- 自然资源禀赋: 如人均耕地面积、是否有特色资源等。
中介变量与调节变量
这些变量用于深入探究精准扶贫效应的作用机制和边界条件。
中介变量
用于回答“精准扶贫是如何起作用的？”
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- 社会资本: 家庭的社会网络关系、参与社区活动的频率、能否从亲友处获得借款等。
- 金融可得性: 是否能从正规金融机构（银行、信用社）获得贷款。
- 劳动参与率: 家庭成员的就业率和劳动时间。
- 技术掌握程度: 家庭成员是否掌握农业生产或非农技能。
- 创业行为: 是否有家庭成员进行创业。
调节变量
用于回答“精准扶贫在什么情况下效果更好/更差？”
- 村庄治理水平: 村委会的办事效率、村务公开程度、村民参与度等。
- 市场化程度: 当地市场发育程度、交通便利性等。
- 家庭初始资产: 家庭在扶贫前的财富水平，可能会影响扶贫资金的利用效率。
- 信息不对称程度: 家庭获取市场、政策等信息的能力。
研究设计建议
在实际研究中,通常采用双重差分模型或倾向得分匹配等方法来评估精准扶贫的净效应。
- 双重差分模型: 利用“精准扶贫”这一外生政策冲击，比较政策实施前后，处理组（建档立卡贫困户）和对照组（非贫困户或未被识别出的贫困户）在被解释变量（如收入）上的变化差异。
- 倾向得分匹配: 为每个贫困户找到一个或多个在所有控制变量（户主特征、家庭特征、地区特征等）上都非常相似的非贫困户作为“替身”，然后比较这两组在被解释变量上的差异。
总结来说，研究精准扶贫效应的变量体系是一个从结果到原因，再到机制和边界的完整链条，研究者需要根据具体的研究问题和数据可得性，选择合适的变量组合，并运用严谨的计量方法，才能科学、全面地评估精准扶贫政策的真实效果。
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