2017年-世界发展银行全球_Where_to_Create_Jobs_to_Reduce_Poverty___Cities_or_Towns__24页_911kb

总结：Where to Create Jobs to Reduce Poverty: Cities or Towns?

核心内容

本文探讨了在减少国家贫困的目标下，公共投资应优先投向大城市还是小城镇的问题。作者扩展了传统的Todaro模型，引入了两个潜在的迁入目的地：小城镇和大城市，以分析迁移均衡和收入分配对贫困的影响。

主要观点

• 迁移均衡与收入分配：公共投资会引发人口再分配，从而影响迁移均衡和全国收入分布。因此，评估公共投资对贫困的影响必须考虑新的迁移均衡。
• 贫困梯度：在均衡状态下，贫困梯度可能从农村到小城镇再到大城市存在，这取决于迁移成本、收入差异和风险偏好。
• 就业创造与贫困减少：就业创造对贫困减少的影响取决于迁移率和收入水平。通常，就业率较低的地区，每增加一个就业机会对贫困减少的影响更大。
• 异质性影响：引入异质性劳动者和工作后，模型的结构仍然保持，但分布效应更为复杂。
• 政策决策：在考虑迁移成本、收入差距和风险偏好的前提下，可以得出关于公共投资方向的充分统计量。

关键信息

模型设定

• 本文将传统的Todaro模型扩展为包含两个城市目的地（小城镇和大城市）的模型。
• 每个目的地的收入分布包括现代部门收入和非正式部门收入（即失业收入）。
• 迁移成本和就业概率是影响迁移决策的关键因素。

迁移均衡条件

• 迁移决策基于风险中性假设，比较农村收入与迁入城市或小城镇后的预期收入。
• 均衡条件为：
  $$
  w_r = e_s w_s + (1 - e_s) w_{os} - t_s = e_c w_c + (1 - e_c) w_{oc} - t_c
  $$
• 迁移成本和收入差距决定了不同地区的就业率和失业率。

收入与贫困分布

• 本文定义了五个收入水平：农村收入 $w_r$、小城镇非正式收入 $w_{os}$、大城市非正式收入 $w_{oc}$、小城镇现代收入 $w_s$、大城市现代收入 $w_c$。
• 假设收入排序为：
  $$
  w_r < w_{os} < w_{oc} < w_s < w_c
  $$
• 根据贫困线 $z$ 的不同，贫困梯度可能存在于农村、小城镇和大城市之间。

贫困梯度分析

• 当贫困线 $z$ 低于所有城市非正式收入时，贫困仅存在于农村。
• 当贫困线 $z$ 介于小城镇非正式收入和大城市非正式收入之间时，贫困存在于农村和小城镇。
• 当贫困线 $z$ 高于小城镇非正式收入但低于大城市现代收入时，贫困存在于农村和两个城市的非正式部门。
• 无论贫困线如何设定，贫困梯度可能从农村到小城镇再到大城市存在，前提是城市迁移成本较高、现代部门与农村收入差距较小、现代与非正式部门收入差距较大。

就业创造对贫困的影响

• 在给定迁移成本和收入结构下，就业创造对贫困的影响取决于就业率和贫困线。
• 当 $ \alpha = 0 $ 时，贫困头数比例是唯一关注的指标，贫困减少与就业创造量成反比。
• 当 $ \alpha = 1 $ 时，贫困差距是主要指标，贫困减少取决于就业创造对贫困差距的影响。

政策建议

• 在迁移成本较低的小城镇，就业创造对贫困减少的影响更大。
• 若大城市有更高的迁移成本、更低的现代部门与农村收入差距，以及更高的现代与非正式部门收入差距，那么就业创造在小城镇对贫困减少的影响更大。
• 在某些情况下，就业创造在大城市可能更有效，特别是当非正式部门收入高于贫困线时。

实证支持

• 文章使用坦桑尼亚Kagera地区的长期面板数据进行实证分析，支持了模型中关于贫困梯度和就业创造对贫困影响的结论。

结论

• 公共投资应根据迁移成本、收入结构和贫困线来决定投向城市还是小城镇。
• 通常情况下，就业创造在小城镇对贫困减少的影响更大，但这一结论依赖于具体参数设置。
• 异质性因素不会改变基本经济力量的作用，但会增加分析的复杂性。

模型扩展

• 模型可以扩展到异质性个体和工作的情况，但其基本结构和均衡条件仍然适用。
• 充分统计量 $X_s$ 和 $X_c$ 可用于判断应在小城镇还是大城市创造就业以实现最大的贫困减少。

关键公式

• 均衡条件：
  $$
  w_r = e_s w_s + (1 - e_s) w_{os} - t_s = e_c w_c + (1 - e_c) w_{oc} - t_c
  $$
• 贫困头数比例：
  $$
  P_0 = 1 - \left[ \frac{E_s}{\bar{N}} \right] - \left[ \frac{E_c}{\bar{N}} \right]
  $$
• 贫困差距指数：
  $$
  \frac{dP_1}{dE_i} = -\left[ \frac{1}{z \bar{N}} \right] X_i
  $$
• 充分统计量：
  $$
  X_s = \frac{(w_{os} - w_r)(w_s - z) + t_s(z - w_{os})}{w_r + t_s - w_{os}}, \quad X_c = \frac{(w_{oc} - w_r)(w_c - z) + t_c(z - w_{oc})}{w_r + t_c - w_{oc}}
  $$

附注

• 本文为世界银行政策研究工作论文系列的一部分，旨在为发展政策讨论提供理论支持。
• 文章强调，迁移均衡和收入分布是理解公共投资对贫困影响的关键。