本書建立了返貧風險監(jiān)測預警的理論框架，對相關領域的現有研究成果進行梳理，結合我國貧困治理工作的實際情況，分析可能導致脫貧地區(qū)和脫貧農戶返貧的各類因素。在此基礎上，從農戶視角和區(qū)域視角出發(fā)，分別建立了返貧風險測度體系，對不同返貧主體的返貧風險誘因、返貧致貧路徑以及返貧機理展開了研究，根據不同返貧主體的特點，利用不同方法構建了以數據驅動為核心的返貧風險預警模型，并提出多個增強脫貧地區(qū)和脫貧農戶防返貧能力的實踐路徑。此外，在實際社會生活中，農戶返貧風險要素往往與區(qū)域返貧風險要素相互交織，二者復雜的交互關系構成了返貧治理工作的關鍵與核心，僅靠單一視角無法深刻理解返貧問題的本質。因此本書將時間序列和區(qū)域差異引入返貧風險識別與測度體系，基于農戶與區(qū)域融合視角構建了多維返貧風險測度指標，利用BiLSTM神經網絡模型構建了預測性能更強、預測準確率更高的返貧風險預警模型，并根據返貧治理工作的實際特點和需要，構建了返貧風險動態(tài)響應機制。最后在總結農戶返貧治理和區(qū)域返貧治理的相關經驗，從大數據視角出發(fā)，提出了增強政府返貧治理效能的策略與路徑。