2004年-世界发展银行全球_When_Is_Growth_Pro-Poor_____________Cross-Country_Evidence_41页_322kb
报告摘要
总结:When Is Growth Pro-Poor? Cross-Country Evidence
核心内容
本文探讨了“增长是否有利于穷人”(pro-poor growth)的定义及其在发展中国家1980年代和1990年代期间的实证表现。作者提出,增长是否有利于穷人取决于特定的贫困指标是否下降,并将其分解为三个潜在来源:(a)平均收入的高增长率;(b)贫困对平均收入增长的高敏感性;(c)相对收入增长的扶贫模式。通过分析大量发展中国家的住户调查数据,作者评估了这些来源在贫困变化中的相对重要性,并探讨了其决定因素。
主要观点
- 增长与贫困的关系:增长对贫困的减少具有显著影响,尤其是平均收入的增长。中长期来看,贫困变化的大部分可以归因于平均收入的增长。
- 相对收入增长的作用:相对收入增长的扶贫模式在贫困变化中也起到重要作用,但其对贫困的影响远不如平均收入增长显著。
- 贫困指标的敏感性差异:不同的贫困指标对收入增长的敏感性不同,例如头数指标(headcount)对平均收入增长的敏感性在贫困线附近极高,而其他指标如Watts指数、FGT指数等则表现出不同的敏感性分布。
- 政策与制度的影响:平均收入增长与一些常见的经济增长决定因素(如制度质量、贸易开放度、政府规模)相关,但这些因素与相对收入增长对贫困的影响之间缺乏显著的系统性联系。
- 研究的局限性:由于数据的不完全性和测量误差,跨国家差异在贫困对平均收入增长的敏感性上解释力较弱,因此对相对收入增长模式的决定因素研究需要更多的微观和案例研究。
关键信息
1. 贫困变化的三个来源
- 平均收入增长:对贫困变化具有最显著的解释力,尤其是在中长期。
- 贫困对平均收入增长的敏感性:在某些贫困指标中(如头数指标)具有重要影响,但在其他指标中影响较小。
- 相对收入增长模式:对贫困变化也有一定影响,但其解释力不如平均收入增长。
2. 数据与方法
- 数据来源:使用世界银行的住户调查数据,涵盖80个发展中国家,时间跨度从1980年代到1990年代。
- 数据处理:剔除部分国家因调查方式变化导致的数据不一致,最终保留285个调查周期,其中包含205个短期贫困变化周期和80个长期贫困变化周期。
- 贫困指标:包括头数指标、贫困差距、平方贫困差距、Watts指数和EDEI(等效收入)。
- 模型构建:通过估计Lorenz曲线的参数(α, β, γ),构建贫困变化的分解模型,以分析不同收入百分位的变化对贫困的影响。
3. 实证结果
- 平均收入增长主导:在短期中,平均收入增长可以解释约一半的贫困变化;在中长期中,这一比例上升至66%-90%。
- 相对收入增长模式的扶贫作用:虽然相对收入增长模式对贫困变化有一定影响,但其解释力远低于平均收入增长。
- 贫困指标的敏感性差异:不同的贫困指标对收入增长的敏感性不同,这取决于贫困线附近的收入分布。
- 政策相关性较弱:经济增长的常见决定因素(如制度质量、贸易开放度、政府规模)与相对收入增长模式之间的相关性较弱,说明这些因素对扶贫模式的影响不明显。
4. 研究结论
- 增长是扶贫的核心:增长在扶贫中起着核心作用,因此政策应以促进平均收入增长为主。
- 无明显权衡:促进平均收入增长的政策不太可能系统性地对相对收入增长产生负面影响,因此不存在明显的政策权衡。
- 需要更多微观研究:由于跨国家数据对相对收入增长模式的解释力有限,未来需要更多的微观和案例研究来进一步探讨这些模式的决定因素。
结构总结
1. 贫困变化的三个来源
- 平均收入增长:对贫困变化有最显著的解释力。
- 贫困对平均收入增长的敏感性:在某些贫困指标中具有重要影响。
- 相对收入增长模式:对贫困变化有一定影响,但不如平均收入增长显著。
2. 数据与方法
- 数据来源:世界银行住户调查数据,涵盖80个发展中国家。
- 数据处理:剔除不一致调查周期,保留205个短期和80个长期贫困变化周期。
- 贫困指标:头数、贫困差距、平方贫困差距、Watts指数、EDEI。
- 模型构建:通过Lorenz曲线参数估计,构建贫困变化的分解模型。
3. 实证发现
- 平均收入增长主导:在中长期中解释贫困变化的大部分。
- 相对收入增长模式的扶贫作用:解释剩余部分,但影响较小。
- 贫困指标的敏感性差异:不同指标对收入增长的敏感性不同。
- 政策相关性较弱:经济增长决定因素与相对收入增长模式之间缺乏显著相关性。
4. 政策建议
- 聚焦平均收入增长:政策应以促进平均收入增长为核心。
- 无需权衡:促进平均收入增长的政策不太可能系统性地对相对收入增长产生负面影响。
- 微观研究的重要性:需要更多微观和案例研究来探讨相对收入增长模式的决定因素。
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