刘洪：基于分层Logistic回归模型的中国农村贫困识别研究
【学术期刊】《农业技术经济》，2018。
【作者简介】 刘洪，中南财经政法大学统计与数学学院二级教授，博士生导师，统计学一级学科博士后流动站导师，国家社科基金重大项目首席专家。第一届全国应用统计专业硕士教学指导委员会委员，第六届中国统计教育学会副会长，第七届、第八届中国工业统计教学研究会副理事长，武汉市统计学会副会长，湖北省统计学会常务理事兼副秘书长。现任中南财经政法大学社会经济发展评价中心主任、中国统计教育学会常务理事、中国企业经济统计研究会副会长、全国统计教材编审委员会委员。主要研究方向为经济统计学、统计理论与方法应用、农村贫困测度与评价等。近年来在权威期刊发表论文六十多篇，主持并完成国家社科基金一般项目等四十多项课题研究，获得全国统计科学研究优秀成果奖等十余项奖励。
【主要观点】 一直以来，我国农村贫困省区差异明显，西部地区农村贫困率明显高于中、东部地区，这就意味着农村贫困识别研究中需要考虑地区因素。本文首次使用分层Logistic回归模型进行农村贫困识别研究，本文的主要观点：①层级变量农业人口比重对农户贫困有显著影响作用，且考虑与不考虑层级变量，各因素对农户贫困的影响程度差异明显。②与普通Logistic回归模型相比，分层Logistic回归模型能够有效提高贫困农户的识别率，在最优分割点下，基于分层Logistic回归模型的农户贫困识别率能够达到75%。③该研究的现实意义在于，政府减贫政策应向农业人口比重大、少数民族人口多的地区倾斜，且应以提高农村居民受教育水平、增加非农就业机会为主。
