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多维贫困视角下返贫风险识别及预测研究

目录

一、内容概要................................................2

1.1研究背景与意义.......................................2

1.2国内外研究现状综述...................................3

1.3研究内容与方法.......................................4

1.4论文结构安排.........................................6

二、理论基础与概念界定......................................7

2.1贫困的定义与分类.....................................8

2.2多维贫困的测量与分析................................10

2.3返贫风险的定义与识别机制............................11

2.4预测模型的构建与应用................................12

三、多维贫困视角下返贫风险的识别...........................13

3.1数据来源与处理......................................14

3.2多维贫困指数的构建..................................15

3.3返贫风险的识别指标体系..............................17

3.4识别方法的比较与选择................................18

四、基于机器学习的返贫风险预测模型构建.....................19

4.1机器学习算法的选择..................................20

4.2模型训练与验证......................................22

4.3预测结果的分析与解释................................23

4.4模型的优化与改进....................................24

五、政策建议与实践应用.....................................25

5.1提高脱贫质量与稳定性的政策建议......................26

5.2针对不同群体的帮扶策略设计..........................28

5.3风险预警机制的建立与完善............................29

5.4实践案例分析与借鉴..................................30

六、结论与展望.............................................31

6.1研究结论总结........................................32

6.2研究创新点与不足之处................................33

6.3后续研究方向与展望..................................34

一、内容概要

本研究旨在从多维贫困视角出发，探讨返贫风险的识别与预测方法。通过对多维贫困的定义和分类进行梳理，明确研究的理论基础。结合国内外相关研究成果，构建多维贫困指标体系，为后续的返贫风险识别与预测提供数据支持。运用统计学、机器学习等方法，对多维贫困指标体系进行实证分析，揭示返贫风险的主要影响因素。根据实证分析结果，提出针对性的返贫风险预警策略和干预措施，以降低贫困人口返贫的风险，促进社会经济发展。

1.1研究背景与意义

随着全球经济和社会的不断发展，贫困问题依然是一个全球性的挑战。多维贫困作为一种综合性的贫困现象，涵盖了经济、社会、文化、环境等多个维度，其影响深远且复杂。虽然经过多年的扶贫工作，取得了显著的成效，但返贫现象依然存在，这对持续减贫和全面小康社会建设带来了挑战。从多维贫困的视角出发，对返贫风险进行识别及预测研究具有重要的现实意义。

理论意义：多维贫困视角下的返贫风险研究，能够丰富和发展贫困治理的理论体系。通过对多维贫困与返贫风险的深入分析，有助于构建更加完善的反贫困理论框架，为制定针对性的扶贫政策提供理论支撑。

现实意义：该研究对于我国当前