2006年-世界发展银行全球_Tracking_Poverty_over_Time_in_the_Absence_of_Comparable_Consumption_Data_43页_469kb

总结：Tracking Poverty over Time in the Absence of Comparable Consumption Data

核心内容

本文探讨了在缺乏可比消费数据的情况下，如何通过“经济资产指数”来追踪贫困的变化趋势。作者提出了一种基于经济理论和统计方法的创新方法，利用资产数据和先进的预测技术，来估算消费水平和贫困指标，从而实现对贫困演化的有效跟踪。该方法适用于发展中国家，尤其是那些缺乏定期、全面和可比消费调查数据的地区，如撒哈拉以南非洲。

主要观点

• 贫困追踪的重要性：随着千年发展目标的全球推广，准确追踪贫困变化变得尤为重要。
• 传统方法的局限性：常规的贫困测量依赖于家庭消费或收入数据，但在许多发展中国家，这些数据的获取和比较存在困难。
• 经济资产指数的提出：通过构建一个与消费相关的资产指数，可以弥补消费数据的不足，从而实现贫困的追踪。
• 方法的理论基础：与“统计资产指数”不同，本文的资产指数具有经济理论和福利理论的基础，增强了其解释力和可靠性。
• 方法的步骤：
  1. 建立消费与资产之间的经验模型；
  2. 利用该模型预测不同时间点的消费水平；
  3. 基于预测的消费水平计算贫困指标。

关键信息

数据来源

• 1997年福利监测调查（WMS）：提供了家庭消费、人口统计和资产数据。
• 1993、1998、2003年肯尼亚人口与健康调查（DHS）：提供了可比的资产数据，但缺乏消费数据。
• 其他数据：包括疟疾发病率、基础设施、降雨数据等。

方法论要点

• 模型公式：
  $$
  \ln c_t = x_t' \beta_t + u_t
  $$
  $$
  \ln \hat{c}{t+k} = x{t+k}' \hat{\beta}{t+k} + \hat{u}{t+k}
  $$
  通过模拟和估计模型参数，预测未来或过去的消费水平。
• 误差来源：
  1. 异质性误差：由于不使用真实消费数据，而是基于资产数据和模型预测，误差随目标人群规模变化。
  2. 模型误差：包括参数估计的不精确性、福利指标对消费误差的敏感性，以及资产变量在目标人群与原人群之间的差异。
  3. 计算误差：由模拟方法引入。
  4. 抽样误差：来自调查样本而非普查数据。

肯尼亚贫困演变

• 1993-2003年贫困率变化：
  • 1993年贫困率为54.8%；
  • 1997年降至50.8%；
  • 2003年进一步下降至47.6%。
• 地区差异：
  • 农村地区：贫困率持续下降，且下降幅度较大；
  • 其他城市地区：贫困率基本稳定，约为43%；
  • 内罗毕：贫困率下降显著，但估计精度较低，仅在10%置信水平下显著。
• 贫困指标：
  • 贫困差距指数和贫困严重度指数显示贫困减轻；
  • 但内罗毕的贫困减轻并不显著。

影响因素

• 资产变化：家庭耐用消费品（如收音机、电视、冰箱）的拥有率显著上升；
• 教育水平：农村和内罗毕地区的教育水平普遍提高；
• 基础设施：农村和内罗毕的基础设施改善明显；
• 降雨模式：1997年的良好降雨对农村贫困率下降有显著影响，但仅占总下降的三分之一；
• 非货币指标：如入学率和儿童营养状况的改善支持了贫困下降的结论。

方法论与数据应用

• 资产选择标准：基于变量在不同年份间均值无显著变化（95%置信水平），并通过逐步回归选择具有高解释力的变量。
• 模型结果：
  • 农村模型解释了32%的消费变化；
  • 其他城市模型解释了29%；
  • 内罗毕模型解释了49%。
• 与统计资产指数的对比：结果显示，经济资产指数与统计资产指数趋势相似，但解释力更强。

结论

本文提出的经济资产指数方法在追踪贫困变化方面具有较高的实用性与可靠性。尽管存在一定的误差来源，但通过合理选择资产变量和模型调整，可以有效减少误差。研究结果表明，肯尼亚农村和内罗毕地区的贫困率在1993-2003年间显著下降，而其他城市地区则保持稳定。这些变化与教育、基础设施、降雨等非货币指标的变化相一致，进一步支持了贫困改善的结论。