2009年-世界发展银行全球_Is_Low_Coverage_of_Modern_Infrastructure_Services_in_African_Cities_due_to_Lack_of_Demand_or_Lack_of_Supply__22页_153kb

详细总结

核心内容

本文探讨了非洲城市中现代基础设施服务（如自来水和电力）覆盖率低的原因，是由于需求不足还是供给不足。作者提出了一种统计方法和一种计量方法来区分这两种因素对覆盖率的影响，并使用了非洲多个国家的最新人口与健康调查（DHS）数据进行实证分析。

主要观点

• 需求与供给因素并存：低覆盖率可能是由需求侧（如支付能力不足、服务质量低）或供给侧（如网络未覆盖、扩展能力有限）因素造成的。
• 统计方法的局限性：传统的统计方法假设所有未连接网络的住户都面临需求问题，这可能导致对需求因素的高估。
• 计量方法的改进：通过回归分析，可以更准确地识别出需求和供给问题，避免统计方法带来的偏差。
• 非洲城市中的覆盖率差异：在非洲城市中，自来水的覆盖率低于电力，且需求因素在自来水覆盖率不足中占较大比重，而供给因素在电力覆盖率不足中更为显著。

关键信息

1. 概念定义

• 覆盖率（C）：连接到服务的住户比例。
• 接入率（A）：居住在有服务的社区或抽样单元的住户比例。
• 使用率（U）：实际使用服务的住户比例。
• 纯需求侧缺口（PDSG）：$ PDSG = A \times (1 - U) $，表示在有服务的区域中未使用服务的住户比例。
• 供给侧缺口（SSG）：$ SSG = 1 - A $，表示无服务区域的住户比例。
• 混合需求与供给侧缺口（MDSG）：$ MDSG = SSG \times (1 - U) $，表示即使有服务，部分住户仍无法连接。

2. 调查数据

• 使用了非洲多个国家的最新DHS数据。
• 数据主要来自2000年以后，涵盖了城市和农村地区。
• 在城市地区，接入率较高，但使用率较低。

3. 实证结果（统计方法）

• 自来水：接入率为73%（无权重为79%），使用率为48%（无权重为49%），覆盖率平均为38%（无权重为41%）。
• 电力：接入率为93%（无权重为89%），使用率为75%（无权重为61%），覆盖率平均为71%（无权重为56%）。
• 覆盖率缺口：62%的住户未接入自来水，29%未接入电力。
• 需求因素占比：自来水缺口的59%（加权）或68%（无加权）归因于需求问题，电力缺口的79%（加权和无加权）归因于需求问题。
• 供给因素占比：自来水缺口的15%-18%归因于供给问题，电力缺口的12%-15%归因于供给问题。

4. 实证结果（计量方法）

• 调整后的纯需求侧缺口（APDSG）：对于自来水，需求因素占比降至19%-23%；对于电力，降至39%-52%。
• 调整后的供给侧缺口（ASG）：对于自来水，供给因素占比升至41%-42%；对于电力，升至37%-39%。
• 混合缺口（AMDSG）：对于自来水，混合因素占比为35%-39%；对于电力，混合因素占比为11%-21%。
• 结论：供给因素在解释覆盖率缺口方面比需求因素更为重要。

5. 国家差异

• 不同国家的覆盖率缺口原因不同，需根据具体国家的数据进行分析。
• 建议在政策制定中考虑更细粒度的地理数据（如首都与其他城市）以及使用人口普查数据。

结构与方法

• 统计方法：基于抽样单元的接入情况，将未连接住户归因于需求问题。
• 计量方法：通过回归分析，考虑住户财富指数和抽样单元的接入率，更准确地评估需求和供给因素。

政策建议

• 需要区分需求与供给因素，以便制定更有针对性的政策。
• 对于自来水，应优先考虑供给扩展；对于电力，供给和需求问题并存。
• 可以结合支付意愿研究、焦点小组讨论等数据进一步分析。
• 需要关注数据随时间的变化，以评估政策效果。

结论

• 非洲城市中，供给因素在解释基础设施服务覆盖率不足方面比需求因素更为关键。
• 需求因素在自来水覆盖率不足中仍占重要比例，但在电力中相对较小。
• 政策制定应基于具体的国家和地区的数据，以实现更有效的基础设施扩展。