2013年-世界发展银行全球_Opportunity-Sensitive_Poverty_Measurement_27页_593kb

报告摘要

机会敏感型贫困测量总结

核心内容

本论文提出了一种新的贫困测量方法，即机会敏感型贫困指标（Opportunity-Sensitive Poverty Measures, OSPM），该方法不仅关注收入差距，还考虑了个体因先天条件（如种族、家庭背景）所面临的不平等机会。论文旨在通过引入新的公理，构建两个机会敏感型贫困指标的类别：广义机会敏感型贫困指标（P^B） 和 狭义机会敏感型贫困指标（P^N），其中狭义类别是广义类别的子集。

主要观点

机会敏感型贫困测量的必要性
传统的贫困测量方法（如Foster-Greer-Thorbecke指数）主要关注收入分配，但未能反映因机会不平等导致的贫困差异。论文指出，应将机会不平等纳入贫困评估中，以更全面地理解贫困的成因。
两种贫困指标类别的区分
- 广义机会敏感型贫困指标（P^B）：要求对机会不平等具有敏感性，但不对类型内部的收入不平等表现出偏好，因此更广泛。
- 狭义机会敏感型贫困指标（P^N）：在广义类别的基础上，进一步要求对类型内部的收入不平等保持中立，因此更严格。
公理体系
论文提出了一系列公理来定义机会敏感型贫困指标：
- 单调性（MON）：贫困指标应随收入增加而减少。
- 聚焦性（FOC）：贫困指标应只依赖于贫困群体的分布，而不受非贫困群体的影响。
- 可加性（ADD）：贫困指标可以分解为不同类型中的贫困函数之和。
- 类型内部匿名性（ANON）：在类型内部，个体身份不影响贫困评估。
- 机会不平等敏感性（IOA）：贫困指标应对“较差”类型中的贫困个体给予更高的敏感性。
- 类型内部不平等中立性（INW）：不关注类型内部的收入不平等。
- 类型内部不平等敏感性（IAW）：允许一定程度上对类型内部的收入不平等敏感。
主导条件
- 对于广义OPSM，主导条件（Theorem 1）要求在每个贫困阈值下，类型分布的加权累积函数在广义类别的所有贫困指标中满足一定顺序。
- 对于狭义OPSM，主导条件（Theorem 2）要求类型贫困人数和类型贫困群体平均收入的加权比较在每一步中满足特定顺序。
机会敏感型FGT指数（OS-FGT）
论文提出了一种特定的贫困指标——机会敏感型FGT指数（OS-FGT），它结合了Sen和Foster等人的框架，使用类型权重和贫困函数来衡量机会敏感型贫困。该指数在α ≥ 0 的条件下具有0到1之间的值。

关键信息

机会敏感型贫困测量：不同于传统的收入贫困测量，它考虑了个体因先天条件而面临的不平等机会。
主导条件：用于判断一个贫困分布是否优于另一个，分为广义和狭义两种形式，分别适用于P^B和P^N。
实证应用：使用欧盟18个国家2005年的EU-SILC数据，发现机会敏感型贫困指标与传统指标在国家排名上存在显著差异。
分解因素：机会敏感型贫困差异可以分解为水平效应（收入贫困水平）、分布效应（类型内部和外部的收入分布差异）和人口构成效应（不同类型人口比例的变化）。

结构概述

引言：介绍机会敏感型贫困测量的背景和动机。
基本设定：定义社会中的个体、类型、贫困线和收入分布。
机会敏感型贫困指标的两类：提出广义和狭义机会敏感型贫困指标的公理体系。
机会敏感型贫困主导条件：分别讨论广义和狭义OPSM的主导条件。
机会敏感型FGT指数：提出一种具体的贫困指标，并讨论其性质。
实证分析：应用OPSM主导条件和OS-FGT指数对18个欧盟国家进行分析。
结论：总结研究发现，强调机会敏感型贫困测量在政策制定中的重要性。

机会敏感型贫困指标的性质

广义OPSM（P^B）：满足MON、FOC、ADD、ANON、IOA和IAW公理。
狭义OPSM（P^N）：在广义OPSM基础上，进一步满足INW公理。
OS-FGT指数：是P^B的一个特例，结合了FGT指数的结构和机会敏感性，适用于实际数据分析。

实证结果

使用OS-FGT指数对18个欧盟国家进行分析，发现机会敏感型贫困指标与传统指标在国家排名上有显著差异。
广义OPSM主导条件适用于128对可能的贫困比较，而狭义OPSM主导条件仅适用于21对比较。
国家排名差异主要由以下因素导致：
- 总体收入贫困差异：国家之间的收入贫困水平不同。
- 类型人口构成差异：不同类型人口比例不同。
- 类型内部收入分布差异：不同类型中贫困群体的收入分布不同。