2023年1月

IZA DP No. 15873:无消费数据背景下的贫困归责:进一步细化的回顾

Hai-Anh见鬼,塔利普·卡利奇,克塞尼亚·阿巴诺科娃,Calogero Carletto

在较贫穷的国家,家庭消费数据往往无法获得、无法完全收集或无法长期比较。调查对调查的归责法已越来越多地用于解决贫困测量的这些数据差距,但其有效使用需要标准化的协议。我们利用过去十年在埃塞俄比亚、马拉维、尼日利亚、坦桑尼亚和越南进行的14项多主题家庭调查,改进了现有的贫困估算模型。我们发现,将家庭公用事业支出添加到具有家庭层面人口和就业变量的基本归算模型中,可以提供准确的估计,在许多情况下,甚至在真实贫困率的一个标准误差范围内。进一步添加地理空间变量可以提高准确性,添加与教育成就、贫困和资产财富相关的额外社区水平预测因子(可从越南的数据获得)也可以提高准确性。然而,国内存在空间异质性,某些模型仅在城市地区或农村地区表现良好。这些结果为未来的调查设计提供了节省成本的投入。