2018年-世界发展银行全球_The_State_of_Social_Safety_Nets_2018_189页_6mb

报告摘要

《2018年社会安全网状况报告》总结

核心内容

《2018年社会安全网状况报告》由世界银行发布，旨在评估全球各国在社会安全网（SSN）和社助（SA）方面的支出、覆盖率、福利水平及其对减贫和减少不平等的影响。报告使用了行政数据和家庭调查数据，为各国、地区及全球的社会安全网发展状况提供了详尽的基准分析。

主要观点

社会安全网的重要性：社会安全网对减贫和减少不平等具有显著影响，尤其在覆盖率和福利水平较高的地区效果更为明显。
全球支出情况：全球发展中国家和转型经济体平均将1.5%的GDP用于社会安全网，但仍有大量国家支出不足，难以有效减贫。
覆盖率差异：低收入国家的社会安全网覆盖率较低，仅覆盖了最贫困五分之一人口的18%，而福利水平平均仅为最低五分之一消费的13%。
社会安全网类型：不同国家根据其经济和社会状况，选择不同的社会安全网工具，如无条件现金转移（UCT）、有条件现金转移（CCT）、社会养老金、公共就业项目、学校供餐等。
适应性社会保护：适应性社会保护（ASP）是应对突发冲击（如自然灾害）的重要工具，强调在冲击发生前和发生后提高安全网的灵活性和响应能力。
老龄化与社会援助：随着人口老龄化，社会养老金的需求上升，各国开始引入针对老年人的社会援助计划，以应对老年贫困问题。
数据来源与方法：报告基于世界银行“社会保护图集：韧性与公平指标”（ASPIRE）数据库，该数据库整合了行政和家庭调查数据，用于衡量社会安全网的绩效。

关键信息

1. 社会安全网的定义与分类

社会保护和劳动市场干预包括各种工具，如现金转移、社会养老金、公共就业项目等。
ASPIRE分类：社会安全网项目被分为无条件现金转移、有条件现金转移、社会养老金、公共就业项目、学校供餐、费用减免和定向补贴等。

2. 社会安全网支出

全球与区域支出：2018年报告分析了全球及各区域的社会安全网支出情况，指出支出存在显著差异。
收入水平与支出：高收入国家的社会安全网支出普遍高于低收入国家，但仍有部分国家的支出不足。
支出趋势：部分地区如拉丁美洲和加勒比地区、欧洲和中亚地区的社会安全网支出呈上升趋势。
主要支出工具：现金转移、公共就业项目、社会养老金是各国主要的支出工具。

3. 社会安全网的绩效分析

覆盖率：社会安全网的覆盖率在不同地区和国家之间存在较大差异，且贫困群体的覆盖率通常低于整体人口。
受益人比例：不同类型的福利项目对贫困群体的覆盖比例不同，例如无条件现金转移和学校供餐项目在部分国家对贫困群体的覆盖率较高。
福利水平：福利金额在不同地区和国家之间差异显著，通常只占最贫困群体消费的一小部分。
减贫与不平等影响：社会安全网项目在降低贫困率和不平等指数方面有积极效果，但效果因项目类型和覆盖范围而异。
影响因素：项目的设计、覆盖范围、福利金额以及政策执行能力是影响减贫效果的关键因素。

4. 特殊主题分析

社会援助与老龄化：社会养老金是应对老年贫困的重要手段，越来越多的国家引入此类项目。社会养老金通常覆盖60岁以上人口，且在低收入国家的覆盖率较低。
适应性社会保护：适应性社会保护强调在冲击发生前增强家庭韧性（如提前准备和预防措施），以及在冲击发生后快速响应（如扩大项目覆盖范围）。部分国家如斐济和菲律宾通过垂直扩展应对灾害，而埃塞俄比亚则通过水平和垂直扩展实现生产力安全网的扩展。

5. 数据来源与方法论

数据来源：报告使用了来自96个国家的家庭调查数据和142个国家的行政数据。
方法论框架：报告详细介绍了用于衡量社会安全网绩效的指标，包括覆盖率、受益人比例、福利水平、减贫效果等。

附录与图表

附录：包含方法论框架、数据来源、全球项目清单、家庭调查列表、社会安全网支出数据、福利水平、绩效指标、社会养老金信息、各国基本特征等内容。
图表：展示了全球及各区域的社会安全网支出趋势、覆盖率、福利水平、减贫效果等，为政策制定和研究提供了直观的数据支持。

结论

《2018年社会安全网状况报告》强调了社会安全网在减贫和减少不平等中的关键作用，同时指出全球范围内仍存在显著的覆盖率和福利水平差距。报告建议各国应加大对社会安全网的投资，特别是在低收入国家，以确保最贫困群体能够获得足够的支持。此外，适应性社会保护和针对老龄人口的社会援助项目是未来政策制定的重要方向。

作者与致谢

本报告由世界银行“社会保护与就业全球实践”团队编写，主要作者包括Alex (Oleksiy) Ivaschenko、Claudia P. Rodríguez Alas、Marina Novikova、Carolina Romero、Thomas Bowen和Linghui (Jude) Zhu。
报告致谢了所有为数据收集、验证和报告编写提供支持的专家、团队和机构，包括区域团队、非政府组织和数据审核者。