2000年-世界发展银行全球_Picking_the_Poor___Indicators_for_Geographic_Targeting_in_Peru_28页_1mb

总结：《Picking the Poor: Indicators for Geographic Targeting in Peru》

核心内容

本文探讨了在秘鲁实施地理目标社会项目时，不同指标对贫困识别和资源分配效果的比较。作者 Norbert R. Schady 使用多种地理贫困指标，结合家庭支出调查数据和人口普查数据，评估了不同指标在减少贫困方面的潜力。

主要观点

1. 地理目标机制的重要性
   地理目标是拉丁美洲国家中广泛使用的一种社会项目定位方式，尤其在信息不全或行政能力有限的国家中，其相对简单和易于实施的特性使其成为一种有吸引力的方案。

2. 地理目标指标的多样性
   秘鲁使用了多种地理贫困指标，包括：

   • 婴儿死亡率：用于目标“市政补偿基金”。
   • FONCODES 复合贫困指数：由秘鲁社会基金开发，结合多个基本需求指标。
   • 推算贫困率：结合人口普查和家庭调查数据，估算基于支出的贫困率。

3. 指标效果相近
   不同指标在减少贫困方面的效果差异较小，且在统计上不显著。这表明在实际操作中，选择哪一种指标对贫困缓解的总体影响有限。

4. 地理目标的潜力
   无论使用哪种指标，地理目标机制都比无目标分配显著提高了贫困缓解效果，说明其在秘鲁具有较大的应用潜力。

关键信息

数据来源

• 家庭支出数据：来自 1994 年和 1997 年秘鲁生活标准测量调查（LSMS）。
• 人口普查数据：来自 1993 年秘鲁人口和住房普查。
• 地理贫困指标：包括婴儿死亡率、FONCODES 复合指数和推算贫困率。

分析方法

• 泄漏率：衡量非贫困群体获得的资源比例。
• 集中曲线：用于比较不同指标下资源分配的贫困覆盖率。
• FGT 贫困指标：包括头数指数、贫困差距和 $P_2$ 指数。
• 非参数密度估计：用于分析资源分配对家庭支出分布的影响。

结果

• 泄漏率：在无目标分配情况下，泄漏率为 46.50%（1994）和 51.15%（1997）。使用婴儿死亡率或 FONCODES 指数可显著降低泄漏率。
• 集中曲线：三种指标的集中曲线非常接近，表明它们在资源分配上具有相似效果。
• 贫困指标变化：地理目标机制在所有预算水平上都优于无目标分配，且三种指标在减少贫困方面效果相近。
• 预算节省：通过地理目标机制，可以以比无目标分配少 159 到 397 百万索尔的预算实现相同的贫困缓解效果。

指标比较

方法论

1. 绩效衡量

   • 泄漏率：资源分配中非贫困群体的比例。
   • 集中曲线：展示资源分配与贫困分布的关系。
   • FGT 指标：用于量化贫困变化。

2. 资源分配公式

   • 使用 FONCODES 方法，按贫困指数加权分配资源。
   • 公式：$ Allocation_i = \frac{Index_i * Population_i}{\sum_{j=1}^{n} Index_j * Population_j} $

3. 模拟假设

   • 没有考虑区内的目标分配。
   • 假设资源完全惠及所在地区居民。
   • 忽略行政成本和行为反应（如迁移）。

数据集

• 家庭支出数据：来自 1994 年和 1997 年 LSMS，样本量分别为 3,558 和 3,840。
• 区级数据：包括婴儿死亡率、FONCODES 指数和推算贫困率。
• 合并数据：将家庭支出数据与区级数据结合，用于模拟资源分配效果。

结论

• 地理目标的显著优势：与无目标分配相比，地理目标机制在减少贫困方面效果显著。
• 指标效果相近：不同指标在贫困缓解效果上差异不大，且不显著。
• 潜在节省：使用地理目标可以节省大量预算，实现相同的贫困缓解目标。
• 政策建议：尽管指标效果相近，但地理目标仍应作为政策工具，以提高资源分配效率。

参考文献

• Besley, T. (1993)
• Ravallion, M. (1993)
• Akerlof, G. (1978)
• Grosh, M. (1992)
• Chaudhuri, S. and Ravallion, M. (1994)
• Jalan, J. and Ravallion, M. (1998)
• Webb, M. (1977)
• INEI (1997)
• FONCODES (1995 and 1996)

附录信息

• 文档发布机构：世界银行拉丁美洲和加勒比地区贫困部门。
• 联系信息：可通过电子邮件或电话与作者 Norbert R. Schady 联系。
• 发布日期：2000 年 11 月。
• 页数：23 页。