2025-06-24-亚开行-加强亚太地区贫困统计能力的数据整合方法（英）_10页_438kb

NO. 341
ADB 技术简报
2025年6月

主要内容

• 贫困数据精细化与统计能力提升：通过整合贫困地图制作方法，提升亚太地区统计能力，以更精准地反映不同地区贫困状况，便于政策制定和资源分配。
• 贫困地图的作用：贫困地图能够明确显示贫困高发区域，帮助政策制定者更好地设计针对不同群体和社会经济冲击的干预措施。
• 方法演进：早期贫困评估依赖小型区域估计（SAE）技术，如今结合大数据、机器学习、遥感技术（如卫星图像、手机信令数据）等创新手段，提高贫困估算的时效性和精度。国际组织如世界银行、联合国等为各国提供了技术援助和培训。

背景

过去30年，亚太地区从贫困向繁荣过渡，但受新冠疫情影响，贫困问题再度凸显。截至2024年，亚太地区仍有约1.64亿人生活在极端贫困中。贫困地图技术通过整合传统数据与非传统数据（如卫星图像、手机数据等），提高了政策制定的科学性和资源分配的精准性。

应用案例

• 菲律宾：利用卫星数据和家庭收入调查数据生成贫困地图，支持精准扶贫项目及灾害风险评估。
• 泰国：开发了“泰国人民地图与分析平台”（TPMAP），整合多源数据评估多维贫困，包括健康、教育、收入等多个维度，为政策制定提供决策支持。
• 印尼：利用社会经济调查数据和机器学习技术，生成精细化贫困地图，用于现金转移计划和社会福利分配。

挑战与建议

• 技术瓶颈：各国统计部门缺乏整合机器学习、地理信息系统（GIS）等技术的能力，缺乏熟练技术人员和更新立法。
• 数据获取困难：部分国家缺乏私有领域数据访问权限，旧法规限制第三方数据使用，阻碍贫困地图制作。
• 建议：加强技术培训、更新立法、建立公私合作机制，开发更多可解释性强的贫困地图制作工具，明确数据治理框架，确保贫困数据真实可靠。

结论

贫困地图是实现SDG目标和提升政策精准性的关键工具。通过整合大数据、机器学习等技术，可以更及时、细致地评估贫困状况，提升资源分配效率。然而，需克服技术、法规和资源限制，建立更强的统计能力和合作机制。