Ethiopia has one of the highest poverty rates in the world where 24% of the population lives in extreme poverty. While urban poverty reduced from 26% in 2011 to 15% in 2016, rural poverty reduced only from 30 to 26% in the same periods. Improper identification of the rural poor and ill-understanding of the extent of rural poverty is among the challenges in designing appropriate poverty reduction interventions in rural areas. Thus, this study analyzes the extent of rural poverty employing a consumption-based approach and identifies the determinants of rural poverty at a household level. A household survey was conducted and data were randomly collected from 194 households from four representative villages in the west Belesa district of Ethiopia. The food and non-food consumption measurement calculated by the cost of basic need approach were 2949.40 ETB (ETB is Ethiopian Birr, which is the Ethiopian currency. 1 ETB is equivalent to 0.025 US$) and 1485.78 ETB per year per Adult Equivalent (AE), respectively. The rural poverty indices (i.e. headcount index, poverty gap, and squared poverty gap) calculated based on the consumption-based poverty line were 38.1, 8.84, and 3.1%, respectively. The binary logit analysis shows that having a bigger family had a significant and positive relationship with rural poverty. Conversely, larger landholding, plowing oxen, and livestock ownership as well as a higher amount of non/off-farm income have a significant and negative relationship with the poverty status of households. The study found that rural poverty is deep and complex in the study area calling for the design of location-specific and holistic poverty reduction strategies.

埃塞俄比亚是世界上贫困率最高的国家之一，有 24% 的人口生活在极端贫困中。城市贫困率从 2011 年的 26% 下降到 2016 年的 15%，而同期农村贫困率仅从 30% 下降到 26%。对农村贫困人口的不正确识别和对农村贫困程度的误解是在农村地区设计适当的减贫干预措施的挑战之一。因此，本研究采用基于消费的方法分析农村贫困的程度，并在家庭层面确定农村贫困的决定因素。进行了家庭调查，并从埃塞俄比亚西贝莱萨区四个代表性村庄的 194 户家庭中随机收集了数据。通过基本需求成本法计算的食品和非食品消费计量为 2949。40 ETB（ETB 是埃塞俄比亚比尔，这是埃塞俄比亚货币。1 ETB 相当于 0.025 美元）和 1485.78 ETB 每年每成人当量 (AE)。以消费型贫困线计算的农村贫困指数（即人口指数、贫困差距、平方贫困差距）分别为38.1%、8.84%和3.1%。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。这是埃塞俄比亚的货币。1 ETB 分别相当于每成人当量 (AE) 每年 0.025 美元和 1485.78 ETB。以消费型贫困线计算的农村贫困指数（即人口指数、贫困差距、平方贫困差距）分别为38.1%、8.84%和3.1%。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。这是埃塞俄比亚的货币。1 ETB 分别相当于每成人当量 (AE) 每年 0.025 美元和 1485.78 ETB。以消费型贫困线计算的农村贫困指数（即人口指数、贫困差距、平方贫困差距）分别为38.1%、8.84%和3.1%。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。1 ETB 分别相当于每成人当量 (AE) 每年 0.025 美元和 1485.78 ETB。以消费型贫困线计算的农村贫困指数（即人口指数、贫困差距、平方贫困差距）分别为38.1%、8.84%和3.1%。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。1 ETB 分别相当于每成人当量 (AE) 每年 0.025 美元和 1485.78 ETB。以消费型贫困线计算的农村贫困指数（即人口指数、贫困差距和平方贫困差距）分别为38.1%、8.84%和3.1%。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。以消费型贫困线计算的农村贫困指数（即人口指数、贫困差距、平方贫困差距）分别为38.1%、8.84%和3.1%。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。以消费型贫困线计算的农村贫困指数（即人口指数、贫困差距、平方贫困差距）分别为38.1%、8.84%和3.1%。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。二元 logit 分析表明，拥有更大的家庭与农村贫困有显着的正相关关系。相反，更大的土地持有量、耕牛和牲畜所有权以及更高的非/非农收入与家庭的贫困状况具有显着的负相关关系。研究发现，研究区域内的农村贫困问题深刻而复杂，需要设计针对特定区域和整体的减贫战略。