贫困是困扰世界各国发展的全球性问题。新中国从成立之初便致力于扶贫工作,并取得了巨大成效。在党的十九大报告中,要求各级政府把打赢脱贫攻坚战作为重大政治任务。然而,随着我国的剩余贫困家庭和人口急剧减少,减贫效率出现了下降的态势,这便要求政府要转变原有的粗放扶贫体制机制,转向“精准扶贫”。要做到精准扶贫,就要做到精准识别、精准帮扶。在精准扶贫的背景下,多维贫困的研究将贫困识别和瞄准机制从收入导向扩展到多维领域,同时强调家庭层面的扶贫战略,针对不同的贫困状况进行分析,确保帮扶措施和效果落实到户,有助于扶贫工作因贫困原因施策、因人因地施策、因贫困类型施策,在一定程度上提高了扶贫成效,对保障精准扶贫工作的顺利实施具有重大意义。文章利用中国健康与营养调查(CHNS)2011年和2015年的数据,对AF方法测度多维贫困指数中的等权剥夺矩阵进行了改进,运用等权、调整收入指标后等权和BP神经网络三种赋权方式,从教育、健康、生活水平三个维度以及收入在内的12个指标对我国家庭多维贫困进行度量。通过对测度结果进行稳健性和可靠性比较,确定出准确性较高的权重体系,即调整后权重。最后在该权重下对我国多维贫困指数基于城乡、省份和家庭特征进行了深入的分解分析,探究各指标在不同区域、不同家庭特征层面上对多维贫困指数的贡献率。研究结果表明:卫生设施和教育年限指标的单维贫困发生率较高;人均收入对多维贫困指数的贡献率最大;农村的贫困现象较城市更加严重;中西部省份的多维贫困程度较高;家庭成员多、户主年龄大、受教育程度低的家庭贫困程度更高。此外,各指标对不同区域、不同家庭特征的多维贫困指数的贡献率不尽相同。本文最后根据多维贫困的分布特征及成因,从发展贫困地区的特色产业、拓宽成人受教育渠道、推进中西部小城镇建设、建立老年人健康基金等方面,对提高我国精准扶贫成效提出具体的指导建议。