一、引 言

在距离2020年不到三年的时间里，脱贫攻坚的任务已经迈向“深水区”。2017年6月习近平总书记在太原主持召开深度贫困地区脱贫攻坚座谈会时强调：“脱贫攻坚工作进入目前阶段，要重点研究解决深度贫困问题。深度贫困地区多集中在革命老区、少数民族地区、边疆地区。”［1］而根据国家统计局2015年公布的贫困监测统计数据显示，我国的贫困人口的变化有两个主要趋势：一是农村贫困人口的一半以上仍集中在西部地区，二是贫困人口逐渐向民族地区集中。［2］14-15这说明民族地区① 按照习惯表述，本文中民族地区指的是少数民族8省区，即内蒙古、新疆、西藏、广西、宁夏5个自治区和云南、贵州、青海3个多民族省。农村居民的脱贫应该放在精准扶贫战略中的重要地位。

虽然按当年收入贫困的标准，民族八省区贫困人口从2000年到2014年减少了939万人。但是，民族地区脱贫攻坚形势依然不可忽视。截止到2014年底，民族八省区农村贫困人口占全国农村贫困人口的比重为31.4%。［3］这说明民族地区农村居民的收入贫困状况更加严峻。而精准扶贫所需要解决的不仅仅是要让民族地区农村贫困人口实现收入脱贫，更需要在健康、教育、生活水平等诸多方面实现脱贫，即实现中央政府所提出的“两不愁，三保障”的目标，这实际上就意味着要从多维贫困的角度来对民族地区农村居民的贫困状况进行研究。而本研究中所指的民族地区农村居民多维贫困是指户籍属于农村的居民在收入、健康、教育、生活水平等诸多方面陷入的一种被剥夺的状态。从目前既有研究来看，较为缺乏对民族地区农村居民多维贫困的实证分析，更缺乏与非民族地区的比较，及其差异背后的影响机制的探讨，因为只有比较才能更清楚的知晓民族地区精准扶贫中的短板何在，也才能采取针对性的措施。

二、文献综述

（一）文献回顾

对于民族地区农村居民的贫困研究可以从两方面入手进行梳理。一方面是民族地区农村居民收入、健康、教育、生活水平等方面的单维度贫困研究。在收入贫困的研究中，何立华、罗晓黎等的研究基于1989-2009年中国健康与营养调查（CHNS）8次农村家庭数据，运用收入不平等的要素分解方法，分析结果指出少数民族地区农村收入不平等始终处于较高的水平，且不断升高。［4］这说明民族地区农村居民的收入贫困现象不可忽视。在健康贫困的研究中，蒋谨慎指出自然环境、遗传性疾病、生活习俗、医疗卫生资源分配等是导致黔东南农村地区健康贫困发生的主要因素。［5］在教育贫困的文献中，孙百才通过实证研究分析认为，西北少数民族地区农村居民的教育收益率上偏低，明瑟方程估计的结果为2%，海克曼模型估计的结果为2.49%，这在一定程度上可以很好地解释儿童入学和辍学及教育贫困的问题。［6］在生活水平贫困的研究中，有学者指出民族地区农村农民的生活质量即幸福指数与基层政府提供公共产品及服务之间存在正相关关系，应该通过转变公共产品供给机制来满足农民需要。［7］

另一方面是对民族地区农村居民或者农户的多维贫困方面的具体研究。有学者利用西北地区的甘肃、宁夏两省份中两村的案例，运用社会性别的视角，分析了回族妇女的多维反贫困问题，指出回族妇女在收入、健康、教育水平、社会参与等诸多方面存在着贫困现象，［8］3-33刘小珉通过对2011年的西部民族地区经济社会状况家庭调查数据分析结果表明，多维贫困存在地区和民族差异，与收入贫困类似，民族间多维贫困差异与区域差异存在一定程度的耦合。［3］也有学者利用重庆市渝东南土家、苗和汉族居民的调研数据，通过实证分析指出汉族居民的贫困指数均高于土家族和苗族，从多维贫困来看，闲暇、教育和居住贫困是各民族面对的共同问题。［9］

（二）文献评述

以上文献研究均指出了民族地区农村居民在收入、健康、教育、生活水平等诸多方面陷入了一种被剥夺的状态，但是仍然有三点不足值得进一步的研究和探讨：其一，既有研究大多都是基于对民族地区本身的探讨，极少有文献将民族地区的多维贫困状况与非民族地区的情况进行比较，须知在精准扶贫的背景下，贫困的识别及帮扶状况不仅需要清楚了解自身状况，更需要通过与外部情况的对比，从而认识到不足，以更好的实施下一步的精准扶贫措施；其二，在对多维贫困的诸多因素进行分解之后，只是做较为表面的描述性分析，并没有将多维贫困的分解指数作更深程度的解读，随着精准扶贫实践的不断推进，对于贫困的解读不能仅限于横向解读，更要注意将贫困的概念向纵向延伸，即应该清楚其最深层的贫困是什么，它们各自在多维贫困中扮演着何种角色，只有清楚这些内容才能更加明确贫困的本质性问题；其三，缺乏对民族地区与非民族地区农村居民多维贫困状况差异背后致因机制的探讨，目前已有的研究主要集中在对民族地区农村居民单维度或是多维贫困的描述性统计上，极少对其背后的致因进行分析，即使少数对致因进行分析的文献中，也缺乏与非民族地区的对比分析。笔者使用中国社会科学院重大项目“2013年中国社会状况综合调查”（CSS2013）的数据，首先分析民族地区农村居民多维贫困的现状，并与非民族地区的居民相比较，在此基础上，对产生这种差异背后的原因机制进行探讨，从而提出民族地区农村居民贫困治理的具体对策。

首先，从总体来看，无论是农村男性居民还是女性居民，民族地区的多维贫困发生率和多维贫困指数都是要高于非民族地区，从性别结构内部的分解来看，农村女性的贫困发生率与多维贫困指数要普遍高于男性，这种情况在民族地区体现的也较为明显（见表3）。

三、数据来源与指标选取

（一） 数据来源

本文数据来自中国社会科学院重大项目2013年“中国社会状况综合调查”（CSS）。① 本论文使用数据全部来自中国社会科学院重大项目《中国社会状况综合调查》。该调查由中国社会科学院社会学研究所执行，项目主持人李培林。感谢上述机构及其人员提供数据协助。该调查采用概率抽样的入户访问方式。2013年的调查涉及全国30个省份，以每个居委会的地图地址为抽样框作为实地抽样的基准，需要说明的是，虽然该数据质量较高，但并非针对民族地区人口。而本研究主要建立在民族地区与非民族地区比较的视角之下，寻求农村居民多维贫困状况的差异，并明确背后的致因，所以利用该数据能更好地迎合这样的研究需要。经过对数据的处理，民族地区农村居民样本为977个，非民族地区农村居民样本为5991个。文中的数据来源如无特殊标注，均来自于CSS2013年的数据。

（二） 指标选取

相对于收入贫困，多维贫困的测量在实践中应该包含哪些与贫困测量相关的因素，如何确定相关因素的阀值，尚未定论。［10］所以有必要对本研究选取的指标作简单的解读说明。

从表6中可以看出，在具体的对农村居民多维贫困的贡献度上，虽然维度在不断加深，但是教育维度在对民族地区农村居民多维贫困的贡献度上始终是最高的，这点是与非民族地区不一样的地方，正如有研究指出，贫困是一个涉及经济、教育、文化以及社会制度的复杂问题，其中贫困的文化属性和贫困文化的遗传特性在贫困结构中占有重要地位。［13］具体而言，在对民族地区农村居民多维贫困的贡献度上，贡献度较小的是收入、生活水平维度，其次是健康维度，最多的属于教育维度。此种观点与既有研究保持一致。如学者黄少安、刘明宇曾指出农民的贫困不只是直接的收入低，而是三个层次或三重含义：一是货币的和实物的收入低，即收入贫困；二是创造财富和收入的能力处于贫困状态；三是获取收入或财富和提高能力的权利和机会不足。这三重意义上的贫困可以形成恶性循环。［14］

一些学者基于互联网的基石TCP/IP协议的思想，提出了信息经济发展的分层理论。分层理论认为，信息经济是以互联网为核心，仅对应用(例如Email, WWW)进行规制。分层的基本思想是从理论上将网络概念分为物理层、传输层和应用层，对每一层采取不同的产业政策。从分业到分层，是信息产业管理理论的革命性改变,如图1所示。

一般而言，已有研究把1/3及以上维度（或指标）呈现贫困状态的农民定义为多维贫困居民。［12］基于此，因为选取的数量为10，所以处于多维贫困的农村居民必须至少在大于三个维度处于贫困，即k＞3，结合数据整理的结果，当k＞7时，处于多维贫困的农村居民已经相对较少，基于此，文章仅对K＜=7的民族地区农村居民多维贫困的现状及其与汉族地区农村居民贫困差异的影响因素进行探讨。

在对民族地区农村居民贫困状况进行精准识别之后，如何进行帮扶则是必须面对的重要问题，这就需要进一步考察民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的致因。在社会转型、城乡福利分层的背景下对民族地区农村居民这一群体进行审视，不难发现，风险抵抗能力较低、脆弱性较强是该群体的重要特征，这种特征会对民族地区农村居民陷入多维贫困的深度有基础性的影响。如果对于影响该类群体多维贫困的脆弱性因素没有一个清晰的认知，在今后精准扶贫的过程中很难实施针对性的措施。笔者在这里就从个人自然特征、家庭结构状况、社会保障状况三个维度来对民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的影响进行研究，以期能够找到对民族地区农村居民精准扶贫的切实可行的路径。

 

表1 民族地区农村居民多维贫困的指标体系构建及剥夺临界值

  

  

3.教育维度。对于这一维度的衡量采用了教育年限的指标，低于6年即未上过或者未上完小学的赋值为1，相反赋值为0。

总之，军校学员应通过阅读学习并了解世界军事名著，特别是其原著，努力提高自己的军事素养。在当今英语为世界通用语的背景下，要尽己所学，多阅读原著。如果原著是以英语呈现，那么多阅读英语原著有助于提高学员的英语阅读、理解和表达能力；如果原著不是以英语呈现，那么可以选择其通行英译本对照中译本阅读，在对照阅读的过程中，能动地参与到原作者的创作过程，深化理解，灵活运用。

四、民族地区与非民族地区农村居民多维贫困的整体状况、结构分解

通过对CSS2013年数据资料的整理，在指标等权重情形下，分别按照k=1到k=7这7种① 在此需要说明的是，当K=8，9，10的时候，部分维度的样本已经存在缺失现象，所以只能将k值定位到7。不同的临界线，计算了贫困发生率（H）、AF多维贫困指数（M0）② 下文中如不作特殊说明，H代表贫困发生率，M0代表多维贫困指数。，对民族地区与非民族地区农村居民多维贫困的状况进行总体状况、结构分解状况及不同指标贡献度的比较，并进行详细的说明和分析。

(1) 在人员密集的封闭空间内，指示标志只能安装于空间顶部(安装下部会被人群遮挡)，一旦发生火灾或爆炸而产生大量烟尘时，烟尘主要聚集在建筑内顶部区域，指示标志将无法看清，并失去指示效用。

（一）民族地区与非民族地区农村居民多维贫困的整体状况

从表2可以看出，随着贫困维度的不断增加，虽然民族地区与非民族地区的贫困发生率与多维贫困指数都在下降，但是在每一个维度上，民族地区的贫困发生率与多维贫困指数都是大于或者等于非民族地区的，这说明，相比非民族地区，民族地区的多维贫困的整体状况更加严峻。

 

表2 民族地区与非民族地区农村居民多维贫困的贫困发生率、多维贫困指数比较

  

（二）按照不同类型结构进行的分解解读

1.按照性别结构的分解

现有研究从宏观、中观和微观不同视角对金融结构影响产业结构升级的机理进行了深入分析，而在各不同传导途径中技术进步都扮演着非常重要的角色。主要表现为以下三个方面：(1)在合理高效的金融结构下，资金向着收益率高的部门流动，资金集聚与导向提供激励，促进技术进步，从而产业结构得以优化提升；(2)国际技术转移尤其是技术引进推动了我国经济结构的调整，其中金融结构发挥着重要的作用；(3)金融结构通过刺激“企业家精神”、影响企业的融资约束等因素，影响企业技术创新，推动产业结构高度化。

 

表3 民族地区与非民族地区农村居民多维贫困的贫困发生率、多维贫困指数的性别比较

  

2.按照年龄群结构进行的分解

从总体来看，无论是农村中青年居民还是老年居民，民族地区的多维贫困发生率和多维贫困指数都是要高于非民族地区，从年龄群结构内部的分解来看，农村老年的贫困发生率与多维贫困指数要普遍高于中青年的，这种情况在民族地区体现的也较为明显。这也说明民族地区农村老年多维贫困的现象尤为值得重视（见表4）。

 

表4 民族地区与非民族地区农村居民多维贫困的贫困发生率、多维贫困指数的年龄群比较

  

3.按照省份结构进行的分解

由于多维贫困的具体指标维度较多，为节省篇幅，在此仅以K=5为例，来比较民族地区的省份与非民族地区代表省份的差异，从表5不难看出，民族地区八省区的贫困发生率与多维贫困指数是要高于非民族地区的，从民族地区内部的省份来讲，西藏、青海、贵州三个省区是贫困程度最严重的地方，也是下一步民族地区精准扶贫的重头戏，对于这些省份不仅要加大转移支付力度，更需要从多维度对其农村居民的贫困状况进行精准治理，以促进其如期脱贫。

2.健康维度。健康的内涵包括很多，如身体健康、精神健康、自评健康等内容，本研究主要选取自评健康与精神健康两个方面来对健康维度进行刻画，之所以选取这两个指标，是因为自评健康包含的内容较广，既有主观也有客观的，自评健康的回答也是从1-10分别表示从非常不满意到非常满意的逐渐递进的过程，本研究将回答1-5（即不满意）赋值为1，相反则赋值为0。与此同时，精神健康对于民族地区农村居民认识自身生活状况也有着不可忽视的意义与价值。

 

表5 民族地区与非民族地区农村居民多维贫困的贫困发生率与多维贫困指数的省份比较（k=5）

  

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4.按照指标贡献度结构进行的分解

1.收入维度。在最早的对于多维贫困的研究中并没有将收入纳入到衡量的指标中来，但随着研究的深入和认知的拓展，已经有学者将收入维度纳入进来，如学者杨龙、汪三贵就在研究中纳入了收入这一衡量维度。［11］但是既有研究对于收入的衡量都是以贫困线作为基本衡量标准的，本研究也根据2012年的贫困线标准作为测量收入维度的标准之一。但是对于收入维度的衡量不仅需要从个人层面对客观的标准进行精准把控，更需要从家庭层面对于开支状况有较为准确的认知。所以本研究对于收入维度衡量的另一个指标是民族地区农村居民对家庭经济状况的自评情况，对于这一问题的回答是从1-10分别表示从非常不满意到非常满意的逐渐递进的过程，通过这一指标，可以从主观上更细致的对于农村居民的收入状况进行测量。

 

表6 民族地区与非民族地区农村居民多维贫困指标贡献度的分解比较

  

五、民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的致因

4.生活水平维度。对于这一维度的衡量主要借鉴学者刘小珉的划分［3］，在这其中主要是从建筑结构、炊事燃料、自来水、厕所、洗浴设施的使用情况来进行具体的判别，这些方面都是民族地区农村居民生活质量最基本的载体，是不可忽视的重要方面。

本研究在民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的致因分析方法上，借鉴了李建新等的方法，［15］即利用二分Logistic分析方法，根据多维贫困中等级的不同，来对不同层级的贫困状况的致因进行探讨，具体的做法是：首先考察民族地区与非民族地区这个区域变量在三个多维贫困维度方面的差异；然后逐步加入个人自然特征、家庭结构状况、社会保障状况等方面的变量，依次分析对民族和非民族之间的农村居民多维贫困状况的差异及其变化的影响；最后对各个嵌套模型中的自变量的影响作用进行研究。由于多维贫困中的维度K有10个，在本部分的分析中，只选取具有代表性的三个，即K=4、K=5、K=6，之所以说这三个维度具有一定的代表性，是因为只有当K＞3时才能称得上多维贫困，而从多维贫困的视角来看，K=4属于轻度多维贫困，K=5属于中度多维贫困，而当K=6时显然已经在贫困的维度上属于较多的，可以称作是深度多维贫困，所以选取这三个多维贫困的级别是可以代表农村居民多维贫困的基本现状。

在个人特征变量的选取上，选取的是基本人口学变量，在以往学者对居民多维贫困的影响因素研究中，高帅指出性别、婚姻、居住安排、省份都会对人口的多维贫困产生作用。［16］因此，笔者将它们作为选取人口学变量的重要参考，结合本文的具体研究问题，选取的是年龄、性别、婚姻、工作与否等四个具体变量，而在家庭状况的选取上，借鉴学者乐章等的观点，将家庭禀赋划分为家庭的主要开支状况、子女的代际支持状况等。［17］但是民族地区农村居民的家庭禀赋状况不仅要考虑上述状况，更应该注重其家庭内部的关系状况或者说是家庭团结状况，基于此，本研究在选取该部分具体指标的时候主要考虑了三方面的内容，即家庭成员的劳动情况，家庭的总体开支状况与家庭内部成员的关系状况。在社会保障的选取上，不仅应该在选取的指标中考虑到社会保障制度的主体部分，即社会保险，更应该注重选择发挥兜底作用的低保制度，所以笔者在本部分研究指标的选取中选择了对于农村居民享受的可及性最强、受益面最多的保障类型，即养老保险、医疗保险、最低生活保障，当然，这三项也包含了社会保障的主要内容，所以选取的内容相对合理。

从表7可以看出，从轻度贫困的回归分析结果可以看出，民族地区农村居民的多维贫困状况要比非民族地区的严重。在逐步加入不同的控制变量组后，其基本趋势也是先增大后减小，但是这种影响始终是正向的，这说明个人特征、家庭状况、社会保障三方面所选取的指标都是导致民族地区与非民族地区农村居民在轻度贫困上产生差异的不可忽视的重要变量。这种情况同样存在于中度贫困和深度贫困的模型之中。

从个体特征来看，在模型4中，可以看到不同控制变量组的最终作用。农村居民随着年龄的增长，生理机能会越来越趋向退化，陷入多维贫困的可能性也会越大。从性别角度看，农村女性陷入多维贫困的可能性强于男性，这就印证了美国著名社会学家皮尔斯提出的“贫困女性化”命题。其在研究美国贫困问题时发现贫困存在明显的性别差异。［18］婚姻与工作状况对民族地区与非民族地区农村居民的多维贫困差异状况并未有显著影响。这种状况在中度贫困与深度贫困的模型中也显示同样的趋势，说明以上解读具有持续性。

由式(1)可知,为了实现对反映陀螺转动的直流信号的检测,需要通过低通滤波器滤除二倍频分量,得到直流分量。常规一阶直接Ⅱ型滤波器结构如图3所示[6],Z-1为延时单元,一个延时单元即为一阶滤波器单元,由系数a(1),a(2),b(1),b(2)来确定滤波器的响应,令a(2)=-1+1/K,b(1)=0,b(2)=1/Ka(1)=1,K=2N,N为正整数,则滤波器时域可表示为:

教学是双向过程，要使学生主动参与到课堂上来，除了从制度上约束学生之外，根源上要对教师的教学评价机制的合理化进行构建。从经济学的角度分析，教师是提供教学产品的供给方，这种供给必须是有效的，才能满足学生的学习需求。教师的教学评价机制应是360度全方位的，包括上级、同事、学生的多角度评价。其中，最直接的是学生的评价。因此，要构建上级、同事、学生多角度的全面教学评价系统，并合理赋予不同角度评价权重，突出学生评价的重要性，促进教师改进教学，提升教学效果。通过教学评价系统的反馈，教师要针对评价反馈做出反思，并进行教学的改进。

 

表7 民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的致因回归结果

  

Robust standard errors in parentheses，***p＜0.01，**p＜0.05，*p＜0.1 （括号内的汉字为参照项）

 

以轻度贫困回归模型为例，从家庭状况的视角来看，自身所处家庭的成员中没有参加农林劳动的劳动力比有参加农林劳动的不容易陷入多维贫困，这点不难理解，作为农林劳动来讲，很大程度上是低附加值的劳动，所以很难会对缓解家庭成员的贫困状况上产生积极的作用。家庭开支收小于支或者收等于支的比收大于支的更容易陷入多维贫困，自己所处的家庭环境如果没有足够充裕的资金维护家庭的运行以及保持正常家庭成员的发展，那么家庭成员中的个人将很容易陷入多维贫困。对家庭关系不满意的个人更会陷入多维贫困，这印证了学者Sawhill I的观点，在关系和谐的家庭中，家庭成员之间分工较为明确，妻子从事家庭事务，而丈夫主要从事家庭之外的工作。这种明确分工利于提高家庭收入。［19］这种状况在中度贫困与深度贫困的模型中也显示同样的趋势。

“笑话，你们猎影星人不也曾利用影石在我们面前为所欲为吗？”喵星飞鼠大使大叫道，“我劝你还是趁早放弃抵抗，成为开拓者大军中的一员吧！不要白白浪费了你猎影星族的血统。”

再以轻度贫困回归分析结果为例，从社会保障的角度来看，没有养老保险的农村居民比有养老保险的更容易陷入多维贫困，这体现了养老保险作为一种保基本的社会保障制度应有的功能。但是医疗保险制度却为在缓解民族地区农村居民的多维贫困上发挥显著作用，这就与学者龙玉其的观点相印证，民族地区社会保障的覆盖范围仍然不足。虽然近年来民族地区五项社会保险的覆盖人数不断增加，但是覆盖面仍然有待提升。［20］低保制度作为社会保障制度中的社会救助制度的重要组成部分，没有享受低保的人比享受低保的人更不容易陷入多维贫困，这说明低保制度作为我国兜底救助的基本制度，在缓解农村居民贫困方面发挥了重要的作用。这种状况在中度贫困与深度贫困的模型中也显示同样的表现。

用单位球面衬托镜面的变化,从某种层度上讲是受向量方法的影响,也就是将向量的模特殊化,这类似于三角函数中借助单位圆思考问题.对于不熟悉空间向量的学生来说,也许会有一定的难度.在立体几何初步教学中,长方体或直棱柱等几何体是学生较为熟悉的空间模型,在这样的几何体中研究问题,学生往往更能找到“空间感觉”.因此,我们也可以尝试用学生熟悉的模型来研究问题.

六、结论与建议

本文基于CSS2013的基线调研数据，采取多维贫困的测量方法对民族地区农村居民多维贫困进行了精准瞄定。研究表明，民族地区农村居民多维贫困比非民族地区更加严峻，并存在性别、年龄、省份的差异。从具体指标对农村居民多维贫困的贡献度来讲，农村居民的教育年限对贫困的贡献度是最大的，在这其中贫困的层级现象尤为值得关注。从对民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的影响因素来看，个体基本特征、家庭特征状况及社会保障状况都会对这种差异产生显著影响。随着贫困深度的不断加深，个体特征在民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的影响上越来越小，而家庭特征尤其是社会保障状况则对这种差异有较强的解释力。

基于以上结论，笔者提出以下建议：（1）注重民族地区农村老年、女性等弱势群体的救助。在表7的回归结果的分析中不难看出，民族地区农村居民中的弱势群体如老年、女性等是该地区与非民族地区多维贫困差异的重要原因。应该在实际救助中倡导性别平等的文化观念，尤其应该重视老年人对政策的不同需求。（2）重视家风建设，并在其中重视乡规民约所能发挥的建设性作用。从表7回归分析的结果可以看出，家庭成员的发展现状及关系会对民族地区农村居民的多维贫困状况产生重要影响，这就启示我们应该更加注重民族地区农村家庭的家风建设，家是一个人从出生之日就接受抚养和教育的地方，是一个人获得生存所必需的社会和文化资源的主要场所。［21］在这其中更应该注重乡规民约的舆论导向性作用与民风引导性作用。（3）完善民族地区农村的社会保障制度建设，实现社会保险与社会救助、社会福利协同并进，以减少民族地区农村居民的多维贫困状况。由于民族地区较偏远，思想观念相对比较落后，十分注重传统的家庭观念，社会保障参与意识薄弱。［22］这就需要政府加强对民族地区社会保障相关政策的宣传，从回归结果分析也可以看出，社会保障是导致民族地区与非民族地区农村居民多维贫困差异的重要因素，因此，发展好民族地区的社会保障事业对于缓解该地区农村居民的多维贫困具有深远影响。

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