关于二级指标被剥夺个数的相关分析发现，被剥夺维度指标个数与共同生活的成员人数、小孩数量、未完成义务教育辍学、小孩需要家庭辅导及陪伴学习等教育支持、家庭人均可支配收入、负债、人均住房面积、是否拥有独立卫生间、是否拥有独立厨房、需要提供长期生活照料的老年人数、患有一种及以上重大疾病或慢性病的家庭成员人数，存在肢体、智力、听力、视力或多重残疾的家庭成员人数，患有精神或心理疾病的家庭成员人数、健康劳动力中正在就业的人数、主要劳动力是否拥有相关职业技能证书、家庭受到过来自社会的物质支持与精神支持、有只求温饱得过且过的生活观、参加养老保险的成员人数、参加医疗保险的成员人数、参加失业保险的成员人数、参加生育保险的成员人数、参加长期护理保险的成员人数等变量均显著相关，其相关系数分别为：0.424、0.311、0.252、0.144、-0.200、-0.085、-0.288、0.256、0.230、0.336、0.380、0.274、0.094、-0.204、0.461、-0.068、-0.303、-0.101、0.177、-0.272、-0.265、-0.244，其中负号表示被剥夺维度指标个数与该变量之间表现为反向相关性。被剥夺维度指标个数与家庭受到过来自社会的物质支持与精神支持变量在0.05水平上显著相关，与其余变量均在0.01水平上显著相关（表5-33）。

表5-33　二级指标被剥夺个数的影响因素

注：∗∗表示在0.01水平（双侧）上显著相关。∗表示在0.05水平（双侧）上显著相关

本研究的回归分析旨在考察7个维度被剥夺情况的影响因素，以进一步探讨哪些因素最能解释被剥夺的情况。

本研究设定的因变量是被剥夺的维度个数。自变量包括：（1）共同生活的成员人数；（2）小孩数量；（3）未完成义务教育辍学；（4）小孩需要家庭辅导及陪伴学习等教育支持；（5）家庭人均可支配收入；（6）负债情况；（7）人均住房面积；（8）是否拥有独立卫生间；（9）是否拥有独立厨房；（10）需要提供长期生活照料的老年人数；（11）患有一种及以上重大疾病或慢性病的家庭成员人数；（12）存在肢体、智力、听力、视力或多重残疾的家庭成员人数；（13）患有精神或心理疾病的家庭成员人数；（14）健康劳动力中正在就业的人数；（15）主要劳动力是否拥有相关职业技能证书；（16）家庭受到过来自社会的物质支持与精神支持；（17）有只求温饱得过且过的生活观；（18）参加养老保险的成员人数；（19）参加医疗保险的成员人数；（20）参加失业保险的成员人数；（21）参加生育保险的成员人数；（22）参加长期护理保险的成员人数。

自变量的选取，除了考虑经济、生活、健康、教育、就业、认知和社会支持、社会保障等因素外，还加入了人口规模因素，即共同生活的成员人数这个变量。自变量的选取范围之所以非常广泛，是想通过一个更大范围的搜索，来探讨7个维度被剥夺情况的影响因素，以便在未来的相对贫困治理中找到应对之策。

从整体模型来看，R²=0.737，表明全部自变量能够解释因变量73.7%的变异量，调整后的R²仍然达到0.730，说明自变量的解释力具有稳健性，能够从整体上对因变量进行解释（表5-34）

表5-34　整体模型摘要

表5-35的Anova方差分析表列出了模型的回归和残差平方和，以及自由度、均方、F值和Sig.（显著性），其中，模型的回归平方和为1635.966，残差平方和为584.774，df（24，1023），F=119.248，p=0.000，Sig.对应的p值小于0.05，说明建立的回归方程具有统计学上的意义，自变量和因变量之间存在线性关系。

表5-35　Anova分析

从表5-36可以看出：采用同时回归法，模型中共同生活的成员人数、小孩数量、未完成义务教育辍学、小孩需要家庭辅导及陪伴学习等教育支持、家庭人均可支配收入、人均住房面积、是否拥有独立卫生间、需要提供长期生活照料的老年人数、患有一种及以上重大疾病或慢性病的家庭成员人数、健康劳动力中正在就业的人数、主要劳动力是否拥有相关职业技能证书、家庭受到过来自社会的物质支持与精神支持、参加护理保险的成员人数等自变量的回归系数显著值均小于0.05，表明回归系数b存在，具有统计学意义，说明这些变量能够很好地解释因变量，是因变量的影响因素。经过读取非标准化系数，模型的回归方程表达式如下：

Y=4.115+0.316X₁-0.230X₂+1.49X₃-0.870X₄+0.137X₅-0.003X₆+0.571X₇+0.170X₈+0.206X₉+0.213X₁₀+0.081X₁₁-0.088X₁₂-0.170X₁₃+0.410X₁₄+0.068X₁₅+0.059X₁₆+0.001X₁₇-0.007X₁₈-0.043X₁₉+0.005X₂₀-0.175X₂₁-0.043X₂₂(www.daowen.com)

该回归方程可用于预测样本的被剥夺维度个数。

表5-36　同时回归法得到的参数估计值

表5-37显示了逐步回归法得到的模型参数，最先进入回归模型的变量是家庭人均可支配收入，接下来是共同生活的成员人数，后面依次是：主要劳动力是否拥有相关职业技能证书、患有一种及以上重大疾病或慢性病的家庭成员人数、有只求温饱得过且过的生活观。

表5-37　前5个因素的逐步回归法得到的模型参数值

在加入5个因素后，本研究将第6个到第10个因素逐步加入，分别是：需要提供长期生活照料的老年人数、是否拥有独立卫生间、参加护理保险的成员人数、健康劳动力中正在就业的人数、未完成义务教育辍学。分析结果如表5-38所示。

表5-38　第6到第10个因素的逐步回归法得到的模型参数值

续表

在加入10个因素后，本研究将第11个到第14个因素逐步加入，分别是：小孩需要家庭辅导及陪伴学习等教育支持、小孩数量、家庭受到过来自社会的物质支持与精神支持、人均住房面积。分析结果如表5-39所示。

表5-39　第10到第14个因素的逐步回归法得到的模型参数值

续表

分析逐步回归法得到的模型参数值，可以发现哪些变量最能够解释被剥夺维度的情况。调查分析发现，最能解释被剥夺维度数的前三个变量分别是：家庭人均可支配收入、共同生活的成员人数、主要劳动力是否拥有相关职业技能证书。