2010年-世界发展银行全球_Poverty_Maps_of_Bangladesh_2010___Key_Findings_20页_3mb

报告摘要

本报告介绍了孟加拉国2010年基于2010年家庭收入与支出调查（HIES）和2011年人口普查数据的贫困地图制作工作。该贫困地图旨在通过更细粒度的地理数据，帮助政府、民间组织和开发伙伴更准确地识别贫困集中区域，从而提升政策干预和扶贫项目的针对性。

贫困地图的重要性：贫困地图是强大的可视化工具，能够帮助政策制定者识别贫困地区的分布情况，从而支持更有效的资源分配和扶贫政策设计。
贫困地图的制作背景：为满足政策制定者、规划者和研究人员对更细化贫困数据的需求，孟加拉国统计局（BBS）联合世界银行和世界粮食计划署（WFP）于2012年9月启动了贫困地图项目。
贫困地图的成果：贫困地图基于小区域估计（Small Area Estimation, SAE）技术，使用ELL方法（由Elbers等人提出），结合HIES和人口普查数据，预测了每个普查家庭的消费数据，并据此估算出各地区（zila和upazila）的贫困率。
贫困率的区域差异：根据2010年HIES数据，贫困率在各地区之间存在显著差异，Rangpur和Barisal两个地区贫困率最高，分别为42.3%和39.4%，而Chittagong和Sylhet地区贫困率最低，分别为26.2%和28.1%。从全国范围看，Dhaka和Chittagong两个地区因人口基数大，其贫困人口比例最高。
贫困地图的验证：贫困地图与2014年世界粮食计划署（WFP）在16个地区的相对贫困调查结果高度相关，表明其数据的可靠性。
贫困与相关因素的关联：贫困地图还与农业工资率、家庭头人教育水平等贫困相关因素进行了对比分析，进一步揭示了贫困的地理分布特征。

贫困率数据：
- 全国贫困率：30.7%
- 2010年HIES全国贫困率：31.5%
- 极端贫困率：25.1%（Sylhet地区）至42.0%（Rangpur地区）
数据来源：
- 2010年HIES：主要提供家庭收入与支出数据。
- 2011年人口普查：覆盖全国所有家庭，但调查内容有限。
- 使用SAE技术，通过HIES建立的消费模型预测各普查家庭的消费情况。
贫困地图的层级：
- 分部（Division）：Rangpur和Barisal分部贫困率最高，Chittagong和Sylhet最低。
- 县（Zila）：各分部内部县的贫困率差异显著，如Rangpur分部中Kurigram县贫困率高达63.7%，而Kushtia县贫困率仅为3.6%。
- Upazila：贫困率差异更加明显，Dhaka分部最贫困的10个Upazila贫困率超过55%，而最富裕的10个Upazila贫困率低于4%。Sylhet分部的Gowainghat Upazila贫困率超过50%，Khulna分部有3个Upazila贫困率超过50%。
贫困地图的用途：
- 为政策制定者和开发伙伴提供更精确的贫困分布信息。
- 有助于更有效地分配资源，推动减贫工作。
- 可与其他地理数据库（如人类发展指标、自然灾害地图、气候变化影响地图）结合，提升其应用价值。

参与机构：
- 孟加拉国统计局（BBS）：负责数据收集与分析，Faizuddin Ahmed领导了贫困率的估算工作。
- 世界银行：提供技术援助，Johannes Zutt为项目负责人。
- 世界粮食计划署（WFP）：负责贫困地图的制作，Christa Rader为项目负责人。
技术团队：
- BBS团队包括：Md. Zahidul Hoque Sardar, Dipankar Roy, AKM Tahidul Islam, Md. Abdul Latif, Dinesh Roy, Enayet Hossain, Md. Rezaul Karim, Md. Jibon Miah。
- 世界银行团队包括：Faizuddin Ahmed, Naomi Ahmad, Mehar Akhter Khan, Dean Jolliffe, Mehrin A. Mahbub, Iffath Sharif, Nobuo Yoshida, Salman Zaidi。
- WFP团队包括：Mahabubul Alam, Nusha Choudhury, Kayenat Kabir。
资金支持：来自英国国际发展部（DFID）和国际农业发展基金会（IFAD）。