2013年国际减贫动态第七期

本期导读

 

研究前沿	世界上多维贫困人口生活在哪里？
减贫观点	中国成功减贫给世界的启示
	终结极度贫困，了解印度一个小村子里的故事
减贫报告	社会保护指数：对亚洲及太平洋的评估结果
	小农户、粮食安全和环境问题 非洲如何改革土地权属、推进农业革命和消除贫困


· 机构专刊·

·研究前沿·




世界上多维贫困人口生活在哪里？

Sabina Alkire等，牛津大学贫困与人类发展中心（OPHI）

一、前言

    自2010年底以来的一系列文章已讨论全球贫困人口所在位置（或“地理”）的转变：大多数世界上的穷人，无论是按照收入贫困和多维贫困指标衡量的，都生活在世界银行正式列为中等收入国家（MIC）的国家（Sabina Alkire，Roche & Seth，2011；Chandy & Gertz，2011；Glasman，Duran，& Sumner，2011；Kanbur & Sumner，2011；A Sumner，2010；A. Sumner，2012a）。

    如此的贫困人群分布模式超出了（有点）武断随意的国家收入门槛问题，因为较高的人均收入水平意味着所在国拥有更多的国内资源用于减少贫穷，且国际援助体系对待人均收入水平较高的国家采取了不同的方式。援助机构广泛采用了国家分析类别等多重且复杂的方式，所以在援助拨付和世界的大量贫困人群之间可能存在一个潜在的脱节。此外，人们可以注意到，许多中等收入国家有大量未缴税的资本外逃——这意味着未缴税的，不断累积的私人持有的海外财富可能是规模巨大的，且其带来的机会成本或许是大量的贫困人群（参阅2012年亨利撰文的讨论）。

    两种观点是貌似可信的（不一定互相排斥）。首先，国家分析类别是停滞垂死的。第二，极度的贫困（无论类型如何）正变得与资源匮乏关系不大，而越来越多地涉及到国民贫富差距，经济增长方式，以及话语权/政府治理，尤其是关于公共财政的话语权/政府治理。

   鉴于上述争辩，本文因此阐述以下内容：（1）更新多维贫困的全球分布；（2）评估收入贫困人口的全球分布和多维贫困群体的全球分布如何不同；以及（3）评价研究成果对（广泛采用的）国家分类的敏感度。

    本文旨在基于2012年世界银行贫困计算（Povcal）数据集（Chen & Ravallion，2012；A. Sumner，2012a，2012b），该数据集采用根据多维度贫困指数（见Sabina Alkire，Roche，& Seth，2011）编制的多维贫困人口数据，拥有一个包括世界贫困人群全球分布最新估计的新数据集，在此基础上对收入贫困/消费贫困群体的全球分布增补新的估测数据。

    本文的结构如下：第2节概述了多维度贫困指数（MPI）和我们的研究方法；第3节介绍MPI贫困群体在各国之间的分布情况；第4节比较MPI贫困群体和收入贫困人群；第5节讨论贫困群体的全球分布对不同国家收入门槛的敏感度；第6节总结。

二、多维度贫困的测量

1、多维贫困指数研究方法

    多维度贫困指数（MPI）是衡量全球急性贫困的指标，由牛津贫困和人类发展中心（OPHI）与联合国开发计划署（UNDP）人类发展报告办公室共同开发（参见细节，Sabina Alkire，Roche，Santos，& Seth，2011；Sabina Alkire & Santos，2010；UNDP，2010b）。该衡量指标遵循调整后的总人数比例的格式，这在Alkire 和 Foster （2007，2011a） 编纂的贫困指标体系中是最简单的衡量指标。该研究方法从个人或家庭层面着手，甄别他们同时被剥夺权利的一系列指标，并将他们的贫困状况按照一个加权的剥夺评分进行汇总。如果他们被剥夺的评分超过了贫困的划分标准，他们被认定为多维贫困群体。贫困人口的数量以及他们被剥夺的评分（表明他们所遭受贫困的强度）成为最终经调整后的总人数比例的一部分。这个研究方法正式的数学解释在方法附录中得到详细地介绍。多维贫困指数与其他任何贫困指标一样，并非没有招致批评指责，但已经经受了多次稳健性检验。（参阅《经济不平等（Economic Inequality）》2011年6月和9月期刊的讨论，以及S. Alkire，2011；Sabina Alkire & Foster，2011b；Sabina Alkire，Foster，& Santos，2011）。

   《2011年全球多维度贫困指数（MPI）》评估了109个可获得数据的发展中国家的民众的多维贫困状况。正如在表1所概述的，MPI指数采用来自10个指标的信息，这些指标构成三个维度，分别是：健康、教育和生活水平，这追随了人类发展指数（HDI）同样名称的三个维度。根据剥夺项目的划分标准来认定每个人在各个维度是否被剥夺了权利（见表1）。例如，如果一个家庭按照千年发展目标（MDGs）指南没有获得安全的饮用水，或安全的饮用水离家的步行往返路程超过了30分钟，则这个人被剥夺了获取改善的饮用水的权利。在已经构筑一个剥夺简要情况后，评估体系将依据他们所遭遇剥夺状况的加权平均值建立每个人的剥夺评分。权重采用一个鸟巢型的权重结构：三个维度拥有相同的权重，在某个维度内每个指标的权重相同。最后采用一个贫困划分标准来甄别总人口中的哪些小群体因其剥夺评分超过这个门槛阀值而成为贫困人群。2011年和2013年的《人类发展报告（HDR）》实际上采用不同的划分标准来区分MPI“贫困群体”和MPI“极度贫困群体”（联合国开发计划署/UNDP，2011年）。MPI贫困群体是指民众处于严重贫困，且上方所列的加权维度中至少三分之一（33%）的权利被剥夺。MPI贫困群体的一个子集是指民众正经历严重贫困，且同时加权指标中被剥夺了至少二分之一（50%）的权利。

最后，加总步骤使得一个衡量指标由两个局部指数组成。第一个局部指数是总人数比例（H），这表明被认定为贫困群体的民众所占的百分比；第二个局部指数称为贫困群体的剥夺强度（A），表示贫困群体遭遇剥夺的平均百分数。多维贫困指数遵循Sabina Alkire and Foster（2007，2011a）测量指标中经调整的总人数比率，能用总人数比例与贫困群体的剥夺强度的乘积来表示（M0 = H * A）。多维贫困指数的范围从0至1，表示按照贫困群体遭遇剥夺相比于总计潜在剥夺（假若所有人同时在全部指标上被剥夺了权利）的比例。例如，M0为0.300表示某个多维贫困贫困者在这个社会遭遇了总计可能剥夺的30%权利。这可能因为60%的民众平均被剥夺了50%的权利（0.6 x 0.5 = 0.3）。在本文中，我们介绍那些被认定为MPI贫困群体（贫困划分指标：33%）和MPI严重贫困群体（严重贫困划分指标：50%）的结果。

    多维贫困指数（MPI）在每份人类发展报告中都更新为可获得的新数据。它补充了每天生活费1.25美元和每天2美元的贫困群体数据，出现在世界银行贫困计算（Povcal）数据集里（参阅Chen & Ravallion，2008，2012）。它在某种意义上增加了价值，因为它测量剥夺权利的状况直接采用了10个非货币指标，这些指标与收入之外的发展成果相关，如避免营养不良或儿童死亡，接受教育，或有权获取充足的水或卫生设施。最后的衡量指标反映了评估对象同时面临的多重剥夺，因此贫困群体对剥夺强度非常敏感。由于这个指标直截了当，不需要对农村-城镇价格，通货膨胀，归咎罪名，或购买力平价（PPP）进行额外的调整（参阅S. Alkire，2011；Sabina Alkire，Foster等人，2011）。该指数可以容易地在不同地区或群体之间进行分解。

2、我们所分析国家的子集

本文的分析基于2011年出版的多维度贫困指数（MPI）数据（Sabina Alkire，Roche，Santos 等人，2011；UNDP，2011）。虽然共有109个国家的MPI估计数据是可获得的，但我们将本文的分析限定在83个国家的范围内。这个国家子集拥有比较新的MPI贫困群体估计数据，代表了良好的人口覆盖，涵盖了从低收入国家（LICs）到中等收入国家（MICs）的较广泛领域。首先，我们排除了109个国家中的8个高收入国家，因此最终的国家子集中仅有低收入国家和中等收入国家；其次，我们摒弃了MPI估计早于2005年的国家。唯一的例外是中国，虽然中国的MPI估计数据是2002年的较陈旧数据，但由于中国是具有全球影响力的重要国家，因而将其保留在内；因此另有18个低收入国家和中等收入国家也被剔除在外，因为这些国家的MPI估计数据早于2005年，如安哥拉、喀麦隆、中非共和国、乍得、科摩罗、厄瓜多尔、加蓬、危地马拉、拉脱维亚、马拉维、缅甸、巴拉圭、俄罗斯联邦、斯里兰卡、突尼斯、土耳其、乌拉圭和越南。值得一提的是，这些国家中没有哪个国家拥有足以影响整个贫困状况的多维贫困群体。

数据和参考日期：每个国家MPI估计的参考年份是基于用作家庭调查计算的实地调查日期。纳入我们分析的83个国家的调查数据来自于：49份人口统计和健康调查（DHS），27份多指标集群调查（MICS），和1份涉及中国的世界健康调查（WHS）。此外，这些数据辅以6份专项调查，涵盖阿根廷城镇地区（ENNyS），巴西（PNDS），墨西哥（ENSANUT），摩洛哥（ENNVM），巴勒斯坦被占领土（PAPFAM）和南非（NIDS）。

我们分析的覆盖面究竟怎样呢？本文分析使用的83个国家组成的子集代表了世界总人口的70.9%，以及世界低收入国家和中等收入国家总人口的84.8% （参见附录的表A1）。在45个脆弱国家（其认定使用了经济合作与发展组织（OECD）最新的“非

表1：多维贫困：维度，指标和定义

贫困的维度	指标	如果…就被剥夺了权利
教育	受教育年限	无家庭成员已完成五年学校教育
	儿童上学	没有学龄儿童一直上学到8年级
健康	儿童死亡率	家庭中任何一个孩子死亡
	营养	任何成人或孩子的营养信息显示营养不良
生活水平	电力	家庭无电力供应
	改善的环境卫生	家庭卫生设施没有得到改善（根据千年发展目标的指导方针），或卫生设施虽已改善，但与其他住户共享。
	改善后的饮用水	家庭无法获得改善后的饮用水（根据千年发展目标的指导方针），或需要步行往返超过30分钟才能获得安全的饮用水
	地板	家里地板有灰尘、沙子或粪便
	烹饪燃料	家里用牛粪、木材或木炭做饭
	资产所有权	家庭不拥有超过一台的收音机、电视机、电话、自行车、摩托车或冰箱，且没有自家的轿车或卡车

 

官方”名单）和最不发达国家（LDCs）中，我们研究的覆盖范围也很高，超过78%的人口生活在脆弱国家或最不发达国家。在指明的地方，我们使用101个MPI估计数据可获得的低收入国家和中等收入国家开展了可靠性测试，并将他们与来自我们83个国家的研究结果进行了比较。

关于中国数据的警告：由于中国是一个具有全球重要影响的国家，我们将中国纳入研究当中，不过其数据早于2005年。附录的表A1详细介绍了我们分析中纳入中国和未纳入中国的不同覆盖范围。由于中国的规模巨大，如果我们将中国排除在外，则国家子集所代表世界总人口的比例降至51.1%，且占世界低收入国家和中等收入国家总人口的比重降至61.2%，这个降幅源于中国所在的中高收入国家（UMICs）组别。因此我们在分析中，应该考虑到中国数据对应于2002年的因素，该数据忽略了最近几年中国减贫的状况。同样非常值得一提的是，中国采用的家庭调查并不具有全国代表性，因其仅覆盖9个省份，且缺乏关于儿童入学率的信息（参见在Sabina Alkire & Santos，2010中的讨论）。

总之，我们的分析是基于83个国家组成的子集，他们全部都拥有最近的（2005年以来的）MPI估计数据，仅有中国例外（2002年数据），这些国家相对于生活在发展中国家的世界总人口（或更准确的是低收入国家和中等收入国家）拥有很高的覆盖率。

3、国家类别和总人口数据

本文所采用的收入类别相当于世界银行2012财年的收入类别。这些收入基于2010年的国民总收入（GNP）和使用的2011年GNP数据（经济合作与发展组织/OECD，2011）。这是对两个列表的编译：经过调和的脆弱局势国家名单（2009年世界银行，非洲开发银行和亚洲开发银行）和2009年和平失败国家指数基金。该列表囊括巴基斯坦、尼日利亚和孟加拉国，合计占这45个国家总人口的三分之一。最不发达国家列表相当于联合国高级代表办事处对于最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家，联合国大会中的某个定义。它相当于2012年开展每三年一次的检视评审。

就人口数字而言，由于多维贫困指数（MPI）摘录自不同的调查年份，为了提供一个关于贫困群体和总人口的绝对数据，研究者可能遵信不同的研究方法。在本文中，我们采用固定年份（2008年）的人口数据，因为它相当于纳入考量的一系列国家的一个中间年份。例如，拉丁美洲国家哥伦比亚的总人数比例被乘以该国在这个固定年份的总人口。当采用早于（或晚于）调查参考年份的总人数时，研究者采用的假设是调查年份和总人口年份的贫困人口水平相同。这个方法让我们能汇总不同国家的数据以编制一份地区排名，从而分析低收入国家等国家组别，甚至集合不同地区的数据。比如，使用这个方法，我们能够生成数据表明83个国家的居民中，有33%的民众属于MPI贫困群体。

在随后的章节中，我们假设自从调查以来贫困率没有发生变化，其结果是，假若MPI已经下降，将相当于高估了采用陈旧数据国家（假设贫困人数已经减少）的MPI，并可能低估采用晚于人口年份数据国家的MPI。虽然本次分析采用了2008年的人口数据，研究者对2010年人口数据和调查实施年份人口数据进行了可靠性测试。人口数据摘录自联合国经济社会事务部（UNDESA）《2010年世界人口展望报告》（联合国，2011年）。

我们的很多研究成果依赖于所采用的人口加总技术，我们的研究方法值得进一步的讨论。在既定可获得数据的背景下，这里将有其他三个方法来推进研究：（1）在第一种方法中，人口数据可以对应于调查年份。该方法已用于2011年人类发展报告表5（关于MPI）的标题“总人数（以千计）”。因此，比如说对哥伦比亚而言，该国的中等收入国家数据来自2010年，其MPI贫困群体人数采用哥伦比亚的MPI总人数比例乘以该国2010年总人口数据计算获得。在这个方法中，MPI数值和MPI贫困群体人数都适用于调查日期所在的年份。这具有一致性的优势：没有对调查之后的贫困趋势做出假设。这个方法也存在局限性：MPI贫困群体人数只能在拥有相同年份调查的国家之间进行聚合。这限制了进行国际比较的可能性，而后者是创建可国际比较的贫困衡量指标的动机之一。（2）另外，正如对全球收入贫困数据所做的，国家MPI数据可以通过使用一个模型，或整合来自不同数据来源（不清楚他们的联合分布）的单个指标的趋势数据来进行外推测算。这个运用外推法或内插法获得的MPI比例随后可运用于各自年份的人口数据。这个选项在技术上是可行的，但做法很值得商榷。原因在于，近来关于相关千年发展目标（MDGs）和历年MPI所呈现的趋势数据已显示其轨迹随着时间推移急剧“拐弯”，表明新的社会政策，自然灾害和冲突，或其他力量在发挥影响力。正如一份报告所指出的，千年发展目标的趋势表明“取得的进展既不是线性的，也不是单调无变化的”（UNDP，2010a）。此外，指标趋势数据并不允许我们来预测联合分布（joint distribution）的变化。因此，我们在此并不运用这些技术，因为依据我们现有的方法其准确性或许难以提高。（3）最后一个选项将是基于时间序列比较来使用本地区实际的贫困人数下降速率均值。但这个选项的准确性也令人半信半疑：我们最初对20多个国家MPI跨期下降的研究表明，同一地区内的MPI下降速率截然不同（A. Alkire & Roche，forthcoming 2013）。

三、多维贫困人口生活在哪里？

首先，我们介绍83个国家多维贫困指数（MPI）贫困水平的概貌和各国之间的分析类别（按低收入国家和中等收入国家分类）。图1描绘了纳入分析的83个国家中，每个国家的MPI贫困发生率与穷人的贫困强度的对比情况。正如在其他论文（Sabina Alkire & Santos，2010）所强调的，贫困发生率与穷人的贫困强度之间存在关联性。但是，正如孟加拉国和尼日利亚所示，有些国家的贫困发生率大体相当，而贫困强度不同。

也许令人惊讶的是，那些按照收入水平处于同一国家分析类别的国家可能拥有截然不同的贫困水平。在中高收入国家（UMICs）中，贫困群体百分比从白俄罗斯的几乎为零绵延至纳米比亚的39.6%；在中低收入国家（LMICs）中，MPI贫困群体百分比参差不齐，从格鲁吉亚的0.8%到东帝汶的68.1%。与之形成对比的是，在低收入国家（LICs）中，MPI更是分布广泛，从吉尔吉斯斯坦的4.9%到尼日尔的92.4%。在下图中，气泡表示MPI贫困人群的总计绝对数量（这是该国总人口和MPI贫困发生率的函数）。印度的气泡尺寸最大，因为该国总人口规模庞大且印度总人口中MPI贫困的百分比较高。中国的气泡要明显小得多，原因是中国总人口中MPI贫困百分比要低得多。其他MPI贫困人群绝对数量较高的国家包括埃塞俄比亚、刚果民主共和国、孟加拉国等低收入国家，以及尼日利亚、巴基斯坦和印度尼西亚等中等收入国家。

其次，我们能注意到全球贫困群体分布的四个特征：第一，多维贫困指数（MPI）贫困人群和MPI贫困人群都主要集中在10-20个人口密集的国家（参见表2）。超过80%的MPI贫困人群和MPI严重贫困人群生活在10个国家，逾90%的MPI贫困人群和MPI严重贫困人群仅仅生活在20个国家。的确，40%的MPI贫困人群和MPI严重贫困人群居住在印度。在MPI贫困人群数量排名靠前的10个国家和20个国家中，分别有5个国家和7个国家刚刚摆脱低收入国家地位而步入中等收入国家的行列。

进一步分析MPI贫困人群数量排名靠前的20个国家（参见附录的表A2）发现，仅中国、菲律宾和印度尼西亚外，这些国家的MPI贫困率从50%到90%不等。人们还可以注意到，一些中等收入国家的MPI严重贫困人群达到有些令人吃惊的水平，这些中等收入国家通常有高达四分之一或三分之一的总人口生活在严重的MPI贫困窘境当中，如印度（MPI严重贫困人群占比达28.6%），尼日利亚（33.9%），巴基斯坦（27.4%），科特迪瓦（39.3%）和也门（31.9%）。但是，低收入国家的严重多维贫困比率要高得多，比率最高的国家是埃塞俄比亚（72%）和尼日尔（82%）（参见附录表2）。

区域分析和收入类别分析显示，超过一半的多维贫困群体生活在南亚地区，逾四分之一的多维贫困人群居住在撒哈拉沙漠以南的非洲地区（参见表3）。当我们观察遭遇严重MPI贫困的民众子集，超过一半的这些贫民生活在南亚，略超过三分之一的此类贫民居住在非洲。东亚和太平洋地区占MPI贫困群体总数的15%和MPI严重贫困人群总数的11%。但是，关于各地区之间MPI贫困人群的研究发现必须注意到关于中国数据的一个警告（如前所述）。

依据国家收入类别，接近四分之三的多维贫困指数（MPI）贫困人数和超过三分之二的MPI严重贫困人群总数生活在中等收入国家（见表3）。这83个国家总共有15.6亿名MPI贫困人口，其中略微超过10亿人生活在中等收入国家，4.2亿人居住在低收入国家。共有8.3亿人生活在MPI严重贫困状态，其中超过5.60亿人生活在中等收入国家，逾2.6亿人居住在低收入国家。绝大多数的中等收入国家MPI贫困人群和MPI严重贫困人群生活在“新晋级的中等收入国家”（意味着在最近10年步入中等收入国家行列的国家）或中低收入国家。的确，新晋级的中等收入国家和中低收入国家合计占这83个国家MPI贫困人群和MPI严重贫困人群总数的大约60%。

对涵盖印度和中国以及不涵盖印中两国的全球贫困状况分析显示，当印度从中低收入国家行列中剔除（从而移除大约6.40亿名MPI贫困人口和3.40亿名MPI严重贫困人口），以及中国从中高收入国家组别中剔除，MPI贫困人口和MPI严重贫困人口在低收入国家和中等收入国家组别中的分布变得有些更加平均。

·            MPI贫困人群划分为：低收入国家（4.23亿人），印度（6.40亿人），中国（1.66亿人），中低收入国家减去印度（3.02亿人）和中高收入国家减去中国（0.28亿人）；

·           MPI严重贫困人群划分为：低收入国家（2.68亿人），印度（3.41亿人），中国（0.60亿人），中低收入国家减去印度（1.57亿人）和中高收入国家减去中国（440万人）。

对脆弱国家（经济合作与发展组织“非官方”分组的45个国家）和联合国最不发达国家（49个国家）类别的MPI贫困人群估计数据显示，最不发达国家组别占MPI贫困人群（4.33亿人）的大约四分之一和MPI严重贫困人群（2.79亿人）的约三分之一（见表3）。脆弱国家组别（经济合作与发展组织“非官方”名单）占MPI贫困人群（5.25亿人）的三分之一和MPI严重贫困人群（3.20亿人）的五分之二。该数据的基础是贫困人群在地理上的显著集中分布：大部分脆弱国家的MPI贫困人口生活在五个脆弱国家，他们是中等收入国家和低收入国家的组合：包括尼日利亚（中等收入国家），刚果民主共和国（低收入国家），孟加拉国（低收入国家），巴基斯坦（中等收入国家）和肯尼亚（低收入国家）（参见表4）。

分析低收入国家/中等收入国家以及脆弱国家/稳定国家的组合会发现，81.5%的MPI贫困人口生活在低收入脆弱国家或稳定的中等收入国家（见表5）。此外，低收入国家的贫困人口中大约80%居住在脆弱的低收入国家，中低收入国家的贫民中仅有20%的贫困人口生活在脆弱的中低收入国家（MPI严重贫困人口的分布也同样如此）。同样值得注意的是，撒哈拉沙漠以南非洲的贫困人口中有超过70%生活在脆弱国家。20%的MPI贫困人口生活在脆弱的低收入国家（3.3亿人），60%的MPI贫困人口居住在稳定的中等收入国家（9.40亿人）。此外，25%的MPI严重贫困人口生活在脆弱的低收入国家（2.06亿人），超过50%的MPI严重贫困人口居住在稳定的中等收入国家（4.48亿人）（见表5）。

总之，四分之三的MPI贫困人群和三分之二的MPI严重贫困人群生活在中等收入国家。同样令人惊讶的是，有大约10亿名MPI贫困人口居住在局势稳定的中等收入国家。然而，低收入脆弱国家也存在MPI贫困人群集中的现象。世界各区域的分布情况显示，大约50%的MPI贫困人口生活在南亚地区，超过25%的MPI贫困人群居住在撒哈拉沙漠以南的非洲地区。

四、多维贫困人口的全球分布和收入贫困群体的全球分布的区别有多大?

一个问题是：低收入国家和中等收入国家组别之间的贫困人群分布是否相似，是否一个人采用多维贫困指数（MPI）贫困人口/MPI严重贫困人口，或每天生活费1.25美元/2美元的贫困线。人们应该如何比较MPI以及每天生活费1.25美元/2美元的贫困数据？在任意特定国家，这两个衡量指标通常基于不同的家庭调查。每天生活费1.25美元/2美元的贫困衡量指标是根据一项家庭调查（通常由国家统计局进行）估计得出的，并包含有关收入或消费和支出的相关信息。编制MPI通常利用人口健康调查或多重指标集群调查数据，或如第二节所解释的，包括构建PMI指数所需信息的其他调查。由于调查年份通常并不一致，就出现了比较问题。对于我们调查涉及的83个国家而言：

·           对于每天生活费1.25美元/2美元以下的贫困人口的估计，共有12个国家提供了早于2005年的较陈旧数据。

·           对于MPI以及每天生活费1.25美元/2美元以下的贫困人口数据而言，仅有29个国家拥有可获得的正好同一年的数据。

·           共有65个国家（包括以上提到的29个国家）拥有的MPI以及每天生活费1.25美元/2美元以下的贫困人口估计数据年份彼此之间的差距在三年（增加或减去）以内。

·           在其余国家中，两个国家（中国和印度）的MPI数据年份比每天生活费1.25美元/2美元以下的贫困人口估计数据年份早三年以上。

·           10个国家的每天生活费1.25美元/2美元以下的贫困人口估计数据年份比MPI早三年以上。

·           6个国家缺乏每天生活费1.25美元/2美元以下的贫困人口估计数据，但拥有MPI估计数据（分别是：马尔代夫，蒙古，索马里，乌兹别克斯坦，瓦努阿图和津巴布韦）。

接下来，为了核查数据的稳健性，我们采用两套衡量指标来诠释每天生活费1.25美元/2美元以内的贫困人口分布情况：分别是与多维贫困指数（MPI）年份“最接近的”1.25美元/2美元贫困人口数据，以及“最新”可获得的1.25美元/2美元贫困人口数据。正如上面所提到的，我们选择不进行MPI数值的内插法/外推法推测。我们忽略收入贫困测量指标的内插法/外推法推测，或许看来是值得商榷的。我们这样做，原因在于我们要对两个数据集一视同仁，即如果我们不对MPI数据进行内插法/外推法处理，随后我们会对收入贫困数据给予同样的处理。当然，不是每个人都会赞同这个方法。

MPI贫困发生率和每天生活费低于1.25美元/2美元的贫困发生率的差异如下所示。为此，我们将对此番做法仅仅限于那些MPI数据年份和收入贫困数据年份之差不超过3年的国家（共有65个国家，如附图2所示）。尽管在这些国家，通常每天生活费不足2美元的贫困人数高于MPI贫困人口，每天生活费不足1.25美元的贫困人口数量高于MPI严重贫困人数，当然也存在一些相反的例子。

表2： （根据MPI贫困人口计）前20个贫穷国家，国家分类和按购买力平价计算的人均国内生产总值

RankCountry

 

排名	国家	% 总计 MPI2 穷人	% 总计 极度贫困人口	基于日历年份数据的国家分类3		人均国民总收入（GNI） Atlas方法4 （现价，美元）		国内生产总值 （2005年不变价，国际，美元）
		2008	2008	1990	2010	1990	2008	1990	2008
1	印度	41.0	41.1	L	LM	380	1040	1209	2662
2	中国	10.7	7.2	L	UM	330	3040	1101	5712
3	孟加拉国	5.4	4.6	L	L	290	570	747	1356
4	巴基斯坦	5.3	5.5	L	LM	410	940	1620	2317
5	尼日利亚	5.2	6.2	L	LM	260	1170	1417	1946
6	埃塞俄比亚	4.5	6.9	L	L	250	290	545	814
7	印度尼西亚	3.1	2.2	L	LM	600	1950	2008	3570
8	刚果民主共和国	2.9	3.5	L	L	230	160	631	298
9	坦桑尼亚	1.8	2.2	L	L	200	460	860	1201
10	乌干达	1.5	1.5	L	L	320	420	563	1079
11	尼泊尔	1.2	1.3	L	L	210	400	709	1021
12	肯尼亚	1.2	0.9	L	L	380	740	1421	1440
13	莫桑比克	1.1	1.6	L	L	170	380	400	776
14	尼日尔	0.9	1.4	L	L	300	330	702	652
15	马达加斯加	0.8	0.8	L	L	250	400	1037	950
16	布基纳法索	0.8	1.2	L	L	310	470	681	1058
17	马里	0.8	1.2	L	L	260	520	665	930
18	菲律宾	0.8	0.6	LM	LM	730	1770	2552	3382
19	也门	0.8	0.9	L	LM	N/A	980	1812	2255
20	科特迪瓦	0.7	0.9	L	LM	740	1070	1911	1657
	前10位国家	81.4	80.9
	前20位国家	90.5	91.8
	新晋级的中等收入国家 （2010年以后） 2000）	58.48	58.83
	新晋中等收入国家+中国 China	69.13	66.04
	PINCIs	60.11	55.97

来源：1. 国家排名根据MPI贫困人口总数（第三列）。参见附录的表A5和A6，按照每天生活费1.25美元和2美元的贫困线来计算相同的分布，采用MPI的最近数据和可获得的最新数据。2. 作者计算依据2011年出版的MPI数据（Alkire，Roche，Santos，等人，2011；UNDP，2011）和联合国对2008年的总人口估计（联合国 2011）。3. 世界银行收入分类来自所示的日历年份。这些收入是采用Atlas方法（世界银行，2012），基于既定年份的国民总收入（GNI）。4. 数据来自于贫困计算网络（PovCal Net） （世界银行，2012）。5. L：低收入国家；LM：中低收入国家；UM：中高收入国家。6. PINCIs是指巴基斯坦、印度、尼日利亚、中国和印度尼西亚。

表3：全球总人口，多维贫困人口和MPI严重贫困人口的分布

	总人口 (83 个国家)		MPI 贫困人口		MPI 严重贫困人口
	以千计	占总人口的比例%	以千计	占总人口的比例%	以千计	占总人口的比例%
总计	4,773,323	100	1,558,992	100	829,210	100
地理上的地区:
中东和北非	201,240	4.22	32,906	2.1	16,027	1.9
东亚和太平呀	1,745,488	36.57	239,335	15.4	88,156	10.6
东欧和中亚	149,565	3.13	3,936	0.3	455	0.1
拉丁美洲和加勒比地区	458,877	9.61	29,706	1.9	7,884	1.0
南亚	1,533,698	32.13	825,205	52.9	435,366	52.5
撒哈拉沙漠以南的非洲	684,455	14.34	427,904	27.4	281,322	33.9
收入分类3 :
低收入国家	624,043	13.07	423,384	27.16	267,593	32.27
中等收入国家	4,149,280	86.93	1,135,608	72.84	561,617	67.73
其他分类:
新晋级的中等收入国家 2000年后	1,961,818	41.10	911,730	58.48	487,819	58.83
中低收入国家	2,215,769	46.42	941,901	60.42	497,410	59.99
中低收入国家减去印度	1,024,905	21.47	302,407	19.40	156,823	18.91
中高收入国家	1,933,511	40.51	193,707	12.43	64,207	7.74
中高收入国家减去中国	27,672	0.58	27,672	1.77	4,434	0.53
中国	1,328,276	27.83	166,035	10.65	59,772	7.21
印度	1,190,864	24.95	639,494	41.02	340,587	41.07
PINCIs4	2,921,533	61.21	937,115	60.11	464,095	55.97
脆弱国家4	916,065	19.19	525,133	33.68	319,984	38.59
最不发达国家6	622,504	13.04	433,301	27.79	278,527	33.59
总计	4,773,323	100	1,558,992	100	829,210	100

 

注： PINCIs是指巴基斯坦、印度、尼日利亚、中国和印度尼西亚

 

	MPI 贫困人口1		极度贫困人口1
	人口，以千计	来自脆弱国家的百分比% states	人口，以千计	来自脆弱国家的百分比% states
低收入国家2	423,384	78.0	267,593	77.0
中低收入国家2	941,901	20.7	497,410	22.9
脆弱国家3	525,133	100	319,984	100
五个国家总计: 尼日利亚，刚果民主共和国，孟加拉国，巴基斯坦和肯尼亚	312,425	100	171,735	100
中东和北非	32,906	71.2	16,027	87.3
东亚和太平呀	239,335	0.3	88,156	0.5
东欧和中亚	3,936	45.6	455	51.5
拉丁美洲和加勒比地区	29,706	18.5	7,884	39.9
南亚	825,205	22.5	435,366	21.8
撒哈拉沙漠以南的非洲	427,904	72.0	281,322	73.7
总计	1,558,992	58.8	829,210	38.6

 

表4: 经济合作与发展组织内全球多维贫困人口和严重贫困人口的分布（2011），不同国家类别的脆弱国家

 表5: 按照低收入国家，中等收入国家和脆弱国家的组合，全球多维贫困人口和严重贫困人口的分布

MPI贫困人口				严重贫困人口
	低收入国家	中等收入国家	总计		低收入国家	中等收入国家	总计
% MPI贫困人口总计 （%）				%严重贫困人口总计 （%）
脆弱国家	21.2	12.5	33.7	脆弱国家	24.9	13.7	38.6
非脆弱国家	6.0	60.3	66.3	非脆弱国家	7.4	54.0	61.4
	27.2	72.8	100		32.3	67.7	100
MPI贫困人口 （百万）				极端贫困人口 （百万）
脆弱国家	330,063	195,070	525,133	脆弱国家	206,081	113,903	319,984
非脆弱国家	93,321	940,538	1,033,859	非脆弱国家	61,512	447,714	509,226
	423,384	1,135,608	1,558,992		267,593	561,617	829,210

 



当然，多维贫困指数的加总与货币贫穷之间有一定的联系，但他们并非总是保持亦步亦趋的关系（参见附录表A4）。如果我们观察两个衡量指标之间的等级相关性，我们会发现MPI贫困群体数据和每天生活费不足1.25美元的结果并排放在一起，会有86%的数据对是协调一致的。但是，低收入国家之间的相关性较低，数据对的一致性降低至68%；而在最不发达国家和脆弱国家中，数据对的协调一致性分别是70%和78%（参见附录表A4，Kendall Tau-b 相关性的详细情况）。当这些差异更加突出时，人们可以预料每个衡量指标或许正讲述不同的故事。这在采用标准方法比较经济和社会指标时是司空见惯的。Bourguignon 等人 （2008） 和 Ranis and Stewart （2012）的研究显示，贫困群体在经济维度的表现或许不会与社会维度取得的进展齐头并进。经济增长或人均收入增长的幅度与社会指标改善的相关性取决于不同的因素，包括公共产品（如基础设施、教育和医疗卫生）的投资，或获得经过改善的卫生社会和水源；社会保障和社会安全网项目的质量；政府治理的品质，以及多少援助得到交付和如何更好地加以利用（参见Bourguignon 等人，2008）。

比较全球多维度贫困指数（PMI）贫困群体的分布和每天生活费不足1.25美元/2美元的贫困人群分布证实了一个观点，即世界贫困群体集中在中等收入国家而非低收入国家，这个观点适用于得到采用的各类衡量指标（见表6）。但是，一个重要区别是，当我们观察货币衡量指标而非多维指标时，世界贫困人口在中等收入国家的集中度相对较高。四分之三的MPI贫困人口和三分之二的MPI严重贫困人口生活在中等收入国家，与此同时，大约五分之四的每天生活费不足1.25美元的穷人和四分之三左右的每天生活费低于2美元的贫困人群居住在中等收入国家（根据“最接近的”和“最新的”估计，数字略有变化）。

另一个重要差别是，在撒哈拉沙漠以南的非洲地区和南亚地区，MPI贫困人口和MPI严重贫困人群相对更为集中；而在东亚及太平洋地区，每天生活费不足1.25美元/2美元的贫困人口更加集中（参见表6）。为了评估这个结论相对于中国和印度MPI估计年份的可靠性，我们对“最接近的”和“最新的”收入数据进行了认真仔细的分析。印度的MPI估计对应于2005-2006年，而“最接近的”收入估计年份是2004-2005年，最新的收入估计年份是2010年。由于印度2005-2010年的收入贫困人数下降（每天生活费低于1.25美元的贫困人群发生率从42%降至33%），印度对该数据的贡献在减少。对中国的PMI估计和“最接近的”1.25美元贫困人口数据都是2002年，但“最新的”1.25美元贫困人群估计数据年份是2008年。按照每天生活费1.25美元的标准，中国贫困人口数量大幅下降，占总人口的比例从2002年的28%锐减至2008年的13%。有趣的是，表6显示当把“最接近的”收入数据转向“最新”收入数据时，东亚和太平洋地区在每天生活费1.25美元以下贫困群体的占比从31%下滑至21%，而南亚地区在每天生活费2美元以下贫困群体的的占比从41%升至44%。我们注意到，53%的MPI贫困人口生活在南亚地区，而只有15%的MPI贫困人群居住在东亚和太平洋地区。基于这两个数据，南亚地区的MPI贫困人口百分比略高于每天生活费1.25美元以下贫困群体比例，而在东亚和太平洋地区，前者的百分比相对较低。这是一个有趣的发现，让我们疑惑如果拥有中国和印度的最新MPI数据，贫困人口的分布将会怎样。

    最后，表6也表明，与收入贫困群体相比，多维贫困人群在最不发达国家和脆弱国家的集中度更高。纳入印度和中国与未纳入印度和中国的数据存在差异，这或许是受到了每个指标拥有不同的参考年份的影响。

总之，这些数字显示，对于所采用的各类贫困人数指标而言，有关贫困群体日益集中到中等收入国家的观点都是稳健可靠的。然而，当我们观察货币衡量指标时，更多贫困人口集中在中等收入国家与集中到东亚和太平洋（EAP）地区（请留意稍早对中国数据的警告）的分布情况是略微不同的；而多维贫困人群相对地更多集中于低收入国家、最不发达国家、脆弱国家，以及世界的两大地区（撒哈拉沙漠以南的非洲和南亚）。

值得强调的是，贫困群体分布是每个国家贫困发生率和总人口规模的函数。因此，人口众多的国家和非常贫穷的国家所占的份额较大。因此，根据MPI得到的世界贫困人口分布与依据每天1.25美元生活费标准得出的世界贫困群体分布的竞赛堪称是以下两者共同作用的结果：即多维贫困和收入贫困（这是有预期的）的相关度，以及总人口因素。

五、全球多维贫困人口分布对不同国家门槛的敏感度如何?

中等收入国家的多维贫困指数（MPI）贫困人口和MPI严重贫困人群的集中度对低收入国家/中等收入国家的国家收入类别门槛的敏感度如何？我们再次比较了MPI贫困群体的总人数比例与每天生活费不足2美元的贫困群体，以及MPI贫困人群与每天生活费低于1.25美元的贫困人口。附图3至6运用一个密度曲线探讨了这些事宜。如果我们通过采用人均国民总收入（GNI）（Atlas方法）来考虑这个敏感度，鉴于人均GNI是国家门槛的基础，我们发现，采用MPI贫困人口或MPI严重贫困人口，穷人都不会聚集在低收入国家/中低收入国家的门槛附近（附图3和4）。我们还观察到，与评估低收入国家的每天生活费不足2美元或1.25美元的贫困人数相比，MPI贫困人口或MPI严重贫困人口在低收入国家的集中度更高。可获得的最新收入贫困人群数据显示，他们在低收入国家的集中度超过了可获得的最接近收入贫困人口数据，这表明贫困人口的集中度正在随着时间推移而发生改变（在如果国家类比和总人数等条件不变的情况下）。
 

  表6: 按照MPI世界贫困人口和1.25美元/2美元贫困人群的比较




	MPI贫困群	MPI极度贫困1	$2 贫困 （最接近）2	$2 贫困（最新）3	$1.25贫困 （最接近）2	$1.25贫困 （最新）3
	％ 总人口	％ 总人口	％ 总人口	％ 总人口	％ 总人口	％ 总人口
世界各地区:
中东和北非	2.1	1.9	1.4	1.7	0.5	0.7
东亚和太平洋	15.4	10.6	33.1	25.3	30.9	21.1
东欧和中亚	0.3	0.1	0.4	0.3	0.2	0.1
拉丁美洲和加勒比地区	1.9	1.0	2.4	2.4	2.2	2.5
南亚	52.9	52.5	43.3	47.5	41.4	43.7
撒哈拉沙漠以南的非洲	27.4	33.9	19.4	22.9	24.7	31.9
收入类别：
低收入国家	27.2	32.3	18.0	20.9	21.6	26.8
中等收入国家	72.8	67.7	82.0	79.1	78.4	73.2
其他类别：
新晋中等收入国家（2000年后）	58.5	58.8	50.6	55.3	49.2	53.5
中低收入国家	60.4	60.0	53.3	58.4	50.8	55.5
中低收入国家除去印度	19.4	18.9	18.9	21.3	17.2	21.1
中高收入国家	12.4	7.7	28.7	20.7	27.6	17.7
中高收入国家除去中国	1.8	0.5	2.8	2.7	2.1	2.4
中国	10.7	7.2	25.9	18.0	25.5	15.3
印度	41.0	41.1	34.4	37.1	33.6	34.4
PINCIs	60.1	56.0	69.2	64.6	65.3	56.6
脆弱国家	33.7	38.6	23.7	27.7	26.4	33.0
最不发达国家	27.8	33.6	13.2	15.3	15.3	18.6
总计	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0

 

另一个方法是借助按购买力平价（PPP）来衡量的人均国内生产总值（GDP），以及收入贫困线相对于平均收入的倍数来考虑MPI贫困人口或MPI严重贫困人口的分布，以便评估MPI贫困人口或MPI严重贫困人口居住在哪些国家（附图5）。这是基于以下的逻辑，如果平均收入低于每人每天1.25美元或2美元，则该国是一个极端贫困国家（每天的人均收入低于1.25美元）或一个贫困国家（每天的人均收入低于2美元）。这些数字表明，中等收入国家和低收入国家的贫困人口分布对于收入类别门槛是稳健可靠的。

人们或许仍在疑惑，是否印度和中国的巨大规模正在推动这个结论。为此可进行进一步的分析，包括考虑在纳入印度或中国时MPI贫困人群分布对国家类别的敏感度。附图6显示，累积分布每次从零开始，通过国家收入门槛，但总和仍会加到100%。这根实线表明包括所有国家的MPI贫困人群的分布情况。阅读这个附图的方式是要去观察这条线在哪里穿越收入门槛，以及在这个时点每个收入类别的累积百分数。因此在出现实黑线（所有国家的MPI）的情况下，低收入国家的累积MPI贫困人群合计大约为27%，而中低收入国家的累积MPI贫困人群合计为60%左右，正如我们在上一节提到的（参见表3）。中国作为一个人口众多的国家，我们或许会怀疑如果不将中国纳入其中，情势变化幅度会有多大。虚线表示了这个情形，累积分布是根据没有包括中国的情况计算的。在此情况下，中低收入国家的累积MPI贫困人群略低于70%，而低收入国家约为30%。将中国排除在外会降低中高收入国家的份额（参见表3的数字），但只会产生一个较小的影响。假若我们仅仅剔除印度（而保留中国在内），我们得到一个略微不同的场景（短划线）。抛弃印度意味着减小了分母（全球贫困人口总数），因此未纳入印度的低收入国家目前占全球贫困人口总数的比例接近45%，而中等收入国家的占比下降至略高于30%。我们看到，将印度排除在外会带来明显差异，但其他中低收入国家的贫困人群也占相当大的比例。最后，如果我们将印度和中国都剔除在外，我们获得了共同的作用，如点划线所示。在此情景下，贫困群体的分布是略微不同的，低收入国家占55%左右，中低收入国家占大约40%。总之，即便人们将印度和中国排除在外，仍有相当多数量的贫困人口生活在中等收入国家。

这些研究发现为后续的研究带来了课题。他们似乎表明，按照MPI来衡量，中高收入国家通常基本消除了急性多维贫困人群。但是从附图1描绘的国家数据来看，我们知道，中高收入国家的贫困率可以高达40%，而低收入国家的贫困率也可以低至5%。

综上所述，我们可以得出以下结论：（1）贫困人口的确集中在中等收入国家，这个结论对于我们采用的贫困衡量指标和收入门槛都是可靠的；（2）印度占有很大的比重，但即便我们将印度排除在外，这个结论依然有效；且（3）在两种情况下，中国对贫困群体分布的贡献度都很小。

六、结论

自2010年底以来，一组论文已概述了“贫困群体的新地理分布”，意味着贫困人群正转移“地点”，远离低收入国家或最不发达国家。的确，四分之三的世界贫困人口（大约10亿人）生活在中等收入国家内。

本文已利用多维衡量指标，以及基于多维贫困指数（MPI）贫困人口和MPI严重贫困人群与每天生活费1.25美元和2亿美元以内的贫困群体之间的比较分布，更新了贫困人口的全球分布情况。

为什么参照全球贫困人群的分布来观察多维贫困人口？是要了解是否它呈现了与收入贫困群体相似或不同的图景，要知道贫困群体在哪里生活，以及评估全球贫困人口转移的性质。

我们得出什么结论？本文发现，四分之三的世界MPI贫困人口和三分之二的世界MPI严重贫困人群生活在中等收入国家，总共有10亿名MPI贫困人口居住在局势稳定的中等收入国家内。此外，世界贫困人群可分裂为三个方向：（1）局势稳定的中等收入国家；（2）印度和中国；以及（3）低收入脆弱国家。

我们在文章伊始就提到，全球贫困群体的转移可以从两方面来解释，两者不一定是相互排斥的。第一方面是国家分析类别是停滞垂死的；第二是随着时间推移，极端贫困正变得与资源匮乏关系不大，而是越来越与国民贫富差距、经济增长模式、话语权/政府治理相关，尤其是与涉及公共财政的话语权/政府治理相关。

我们的研究结果表明，一个替代低收入国家和中等收入国家的国家分类方案是值得探讨的，或许该方案是采用多维贫困的强度水平来分类，因为国家分析类别已经与贫困群体的地理分布脱节。当各国跨越人为设置的门槛（若这些门槛是人均收入或结构特征）时，并不会发生突然的改变。但是，如果这些国家是中等收入国家，援助机构的确会对这些国家进行区别对待。

此外，在（一些）中等收入国家，贫困或许不再与资源匮乏有关联，而是与公共财政的政治活动/资金分配/拨付等问题相关。因此，全球贫困格局正在发生变革引发了各式各样的质疑，他们涉及当世界上依赖援助的国家越来越少，“全球贫困”作为一个国民分配问题是否需要在当前或未来10年内进行重新构造，和/或占主导地位的国家分析类别是否已经过时。

接下来做什么？首先，我们可以认为，低收入国家和中等收入国家的国家类别不再为指引贫困群体的居住地提供清晰的答案。但是，中等收入国家的贫困状况对目前的分类门槛并不敏感，这些门槛可能大幅上升，但贫困人群会依然生活在中等收入国家内。这表明，一个替代采用低收入国家和中等收入国家来进行国家分类的方案是值得探索的，这或许是一个通过多维度贫困强度水平来分类的方法。

其次，就今后研究而言，一个值得研究的假设是人们假设全球贫困“问题”的性质正在转变为“容纳贫困群体的口袋”之一，我们认为，这意味着低收入国家纳入中等收入国家行列；脆弱性隐藏在局势稳定的国家之内；最重要的是，贫困蕴含在经济社会繁荣的表象之下。

为了探讨这个假设，还有三个问题诘问自己：（1）谁是最贫穷的人？处于多维度贫困底层的10亿人可以在各国内部的地方MPI分析或通过关注贫困强度来得到进一步的调查；（2）不平等问题的重要性有多大？这可以通过思考消除多维贫困的成本来探究，之后观察在世界贫困人群集中的国家，其政府如何使用预算资金（和课征税收）；（3）谁将是未来世界底层的10亿人？最近有一些论文预测2030年及以后的收入贫困人群。一个主要观点是贫困人群几乎没有前途，应该成为国际社会的关注对象。但迄今为止，此类多维贫困群体的外推法一直局限于运用S曲线，营养不良，儿童死亡率和中学教育等（参阅：Karver，Kenny，& Sumner，2012；Klasen & Lange，2011）。

·减贫观点·

中国成功减贫给世界的启示

达席尔瓦，联合国粮农组织总干事

 




　  中国的努力是使全球饥饿人口减少的最大因素。过去20年间，中国饥饿人口数量下降37.6%，减少了1亿。过去10年，中国农村地区的实际收入每年上涨近8%，城乡收入差距已显现缩小迹象。为此，联合国粮农组织总干事达席尔瓦为新华网发来署名文章《中国成功减贫给世界的启示》，高度赞扬中国在减贫方面取得的成就及其对世界的意义。以下是席尔瓦文章的全文内容：

最新数据显示，全球贫困和饥饿人口大约8.68亿，比1990年至1992年期间减少1.32亿，即下降13.2%。

中国的努力是使全球饥饿人口减少的最大因素。过去20年间，中国饥饿人口数量下降37.6%，减少了1亿。联合国在2000年提出的千年发展目标中计划，在2015年使贫困和饥饿人口减半，中国正走在实现这一目标的道路上。

在消除极端贫困人口和饥饿方面，一些国家获得的成果表明，我们可以实现承诺，打造一个“零饥饿”并且可持续发展的世界。为实现这一目标，我们需要为全面经济增长注入新的活力，为小农经济等生产性行业创造发展条件。当前，造成饥饿的主要原因并非产量不足，而是一些人无法获得粮食。所以，为生产性行业创造发展条件意味着要针对最脆弱的群体设计和实施社会保障，并提供资金。在这方面，中国的经验富有参考价值。

近30年来，中国经济快速增长，其中城市地区增长尤为迅猛。然而在过去10年间，农村地区的实际收入每年上涨近8%，城乡收入差距已显现缩小迹象。有赖于全面的经济增长，每天人均收入不足一美元的赤贫人口所占比例大幅下降，从1981年的84%降至2009年的12%。

以发达的制造业而闻名的中国现在正专注于促进农业增长。2013年，中国有望实现谷类作物连续第10年增产。10年以来，中国奶制品产量增至原来的3倍以上，蔬菜水果增产近60%，肉类增产30%。大大高于同一时期6%的人口增长幅度，人均粮食产量因此大幅提高。

粮食产量的提高和收入的提高帮助我们解释了营养不良人口数量锐减的事实。另外，多种粮食产量的增加也改善了人们的营养状况。五岁以下儿童发育迟缓，即慢性营养不良的比例已经从1990年的30%以上降至目前的不到10%。

这些成绩来之不易，并且绝非偶然——关键的改革措施和投资使之成为现实。

2006年，中国免除了两千多年以来的农业税，并通过各类补贴鼓励农民使用现代科技。与此同时，政府取消了对谷物买卖的控制，通过市场刺激农业产量提高。

此外，中国还加强了在农业方面的研究和培训，提高了在农业和农村领域的总体资金投入，其中包括基础设施建设。

与此同时，中国正努力改善农村社会服务，为农村学生提供免费和义务教育，实施覆盖97%农村人口的新型农村合作医疗，以及为超过5300万农村人口提供最低生活保障。这些保障体系让农村贫困人群敢于采用新型科技，从而进一步刺激经济增长。

当然，中国仍需继续努力，在环境可持续和平衡发展的前提下，使得经济进一步增长，消除贫困和饥饿。

作为全球经济发展的主要动力之一，中国吸引了世界上的许多目光。很多人想了解中国经济何以取得如此强劲的增长。这种好奇也延伸到了粮食安全和农业领域。

这也是为什么经合组织和粮农组织决定在《2013-2022全球农业展望》报告中设置一个以中国为主题的特别章节，并与中国政府共同研究撰写。报告将于2013年6月6日在北京发布，届时经合组织秘书长安赫尔•古里亚和我将出席发布仪式。

中国向农村地区大幅投资，使农村在抗击饥饿方面取得重大进步。我认为，虽然每个国家情况不同，但研究中国这一做法将让世界上许多国家获益。

为了在世界其他地方达到类似且可持续的成果，政府、民间团体和私营企业，我们需要共同努力，与许许多多从事农耕、渔业、林业和农业其他相关领域的人们一起合作。要真正起到效果，我们所做的决策和投资必须惠及有迫切需求的群体，让他们能够得到所需的科研成果，以及相应的机会。

若泽•格拉齐亚诺•达席尔瓦的资料：

1949年11月17日在美国出生，父母为意大利裔巴西人。

1972年毕业于巴西圣保罗大学农业学院。

1974年在该大学取得MBA学位，1980年获得博士学位。

2001年，格拉齐亚诺主持起草巴西“零饥饿计划”。2002年，他被巴西总统卢拉任命为粮食安全特别部长。2003年1月至2004年1月，他是巴西“零饥饿计划”的负责人。该计划实施8年后，巴西2800万贫困人口脱贫。

2004年1月，格拉齐亚诺被任命为巴西总统特别顾问。

2006年3月，他成为联合国粮食及农业组织助理总干事、粮农组织拉丁美洲和加勒比区域代表。

2011年，格拉齐亚诺竞选粮农组织总干事，并于当年6月26日的第二轮投票中以获得180票中的92票当选，任期至2015年7月。2012年1月1日，他正式上任。

格拉齐亚诺曾出版25部书籍，内容涉及农村地区发展、粮食安全和农业经济书籍。

格拉齐亚诺已婚，有2个孩子，并有2个孙子。

来源：新华网

 

终结极度贫困，了解印度一个小村子里的故事

英卓华，世界银行集团常务副行长
 

“五年前，我没有自己的名字，”Kunta Devi对我说。她住在印度东部比哈尔邦（Bihar）的一个名叫Bara的小村子里。对我说这话时，她正坐在她只有一间屋子的土房子里，后背笔直地靠在墙上。“现在大家称呼我都是用我自己的名字，而不是用我的孩子的名字。”

我坐在地上，面对着Devi，一位八个孩子的母亲。她属于印度最贫困和最受社会排斥的种姓。她回忆了几年前她丈夫受伤和失去工作时，她家是怎么走投无路：从自给自足陷入了贫困。当时，作为一个长期生活在社会阴影下的贫困妇女，Devi采取了一个大胆的行动。她加入了村里的一个妇女自助小组，借了一小笔钱用来饲养山羊。她用挣到的收入偿还了第一笔贷款，并借入另一笔贷款——这次是为了租地种粮食。当家里面临健康危机时，她又借了一笔钱。现在，Devi有好几个收入来源。她还提前作出计划。她想在一个热闹的路段开个小食品店。现在，因为她有两个儿子已经结婚了，所以希望为不断扩大的家庭找到宽敞的居住空间。

当然，Devi和她的自助小组里的妇女还有很长的路要走。但这确实是一个通过集体行动提高能力的故事。对我来说，这些妇女所培养起来的信心与她们所挣到的收入同样重要。这种信心激励她们通过自我组织和努力劳作来打造更好的未来。这也正是世界银行支持的比哈尔项目（World Bank-supported project in Bihar）的目的：提高贫困率高达惊人的55%的农村社区的能力。自2008年以来，大约已经有700,000家庭加入了该项目下的自助小组。

比哈尔的故事本身就很不寻常。比哈尔有1亿人口，是印度最贫困的邦。平均年收入为294美元，低于所有撒哈拉以南非洲地区的国家（除两个国家以外）。多年来，比哈尔邦以贫困、腐败、以及被种姓制度深刻分割的社会著称。但2005年，在首席部长Nitish Kumar的领导下，政府启动了一个雄心勃勃的发展方案。它为道路、公共医疗和学校系统提供了投资，甚至为女童提供了自行车作为她们继续在校读书的奖励，从而降低了辍学率。经济增长超过了国家平均水平，达到了13%。

然而，虽然取得了这些令人瞩目的成就，比哈尔邦仍然面临艰巨的挑战。在我访问期间，已经开始第二个任期的Kumar告诉我，需要修建更多的道路以把更小的村子和市场连接起来。他还希望投资于女童的中等教育。产妇死亡率仍然居高不下，有太多的妇女死于分娩。超过一半的3岁以下的儿童受虐疾的折磨。此外，政府实施方案的能力仍然很弱。

虽然印度仍然有世界上三分之一的贫困人口，但我相信这个国家（尤其是比哈尔邦）的事实证明，发展发挥了作用。印度近年来的经济增长和人文发展情况展示了怎样使千百万人脱离贫困。4月，世界银行集团行长金金墉提出了一个在2030年之前终结极度贫困（每天靠1.25美元或低于1.25美元为生的人口）的宏伟目标。这将需要巨大的全球努力——不仅是贫困国家，而且也包括聚集着大量贫困人口的新兴经济体。实现这个目标也不能没有印度的参与。

这就是为什么世界银行将把工作和资源的重点放在像比哈尔这样的邦。要应对Kumar所描述的那些挑战，就必须使我们的方法适应当地的情况，根据低收入邦的具体需求制定创新的方案，安排经验丰富的员工到这些邦工作，以及与当地机构合作来帮助他们提供当地人民所需要的服务。

印度成功地使其人民脱离贫困对世界上其他地区来说很重要。其他发展中国家可以学习印度的经验，以了解公共政策、治理和问责制框架以及发展做法中的有效和无效因素。他们可以从人们的生活转变中学习，就像Kunta Devi和她的自助小组的生活转变那样。只有当我们能够复制这些经历之后，我们才能（在我们的有生之年）看到一个没有极度贫困的世界。

英卓华是世行常务副行长，2010年6月加入世界银行，主要负责世行在非洲、东亚和太平洋地区、欧洲和中亚、拉美和加勒比地区、中东和北非以及南亚等地的项目。此外，英卓华还负责监督其他行政副行长办公室和部门，如廉政事务副行长办公室、制裁委员会秘书处以及业务评价和中止办公室等。

在加入世行集团之前，英卓华曾担任印度尼西亚财政部长，在此期间，她主导了印度尼西亚的经济政策，顺利度过了世界经济危机，实施了重要的改革政策，赢得了世界各国同行的尊重。          

 来源：世界银行博客
 

·减贫报告·

亚洲发展银行《社会保护指数：对亚洲及太平洋的评估结果》
 

一项亚洲发展银行最新研究表明，在亚洲和太平洋地区的许多快速增长的中等收入国家均不能为大量的穷人和脆弱人群提供支持，而是将他们置于如失业、生病以及自然灾害这类风险和不可预期的困境中。

在研究报告《社会保护指数：对亚洲及太平洋的评估结果》的发布会上，亚洲发展银行地区与可持续发展部主任Bart Édes说，“有许多脆弱人群，包括妇女和非正式产业工人，他们不能获得失业、健康或者其他社会保险，但是他们也没有穷到能够有资格获得如现金转移支付等的社会救助”；“政府的社会保护项目需要扩展到能够覆盖这些未被保护的‘隐性中间人群’，一旦遭受经济、环境或者某种健康冲击，这些人就面临陷入贫困的风险。”

这项研究分析亚洲和太平洋地区35个国家的社会保险、社会救助以及劳动力市场支持的政府项目，结果表明在不同的收入组和次区域间社会保护支出模式差异较大。一些国家，象日本、韩国、蒙古和乌兹别克斯坦，他们的社会保护指数高于0.2，意味着他们已经将国民生产总值的8%用于社会保护项目。然而，在大多数中等收入国家，包括亚美尼亚、斐济、印度、印度尼西亚、巴基斯坦、菲律宾以及萨摩亚，其社会保护投入仍低于3%。

研究指出，由于社会保险在政府社会保护支出中占绝大部分，男人和非贫困人口从中受益较多。穷人和弱势群体，特别是那些在非正式部门工作的人，则因很少获得社会保险而很少受益。相反地，在许多国家这些人主要由社会救助项目提供支持，但是往往这些救助是细碎化的并且转移支付也不足。

相对而言，政府在诸如以工代赈以及技能培训等劳工市场项目上的投入也很少。这需要解决持续增长的失业青年、关键技术差距以及大量的不能进入正规劳动力市场的妇女的问题。政府在这方面关注的领域包括就业保障计划，包括建设或重建基础设施，技能发展、技术和职业教育及培训。

在不同的发展阶段，基于可获得的公共资源，每个国家需要设定自己的目标。然而，研究指出，考虑到区域大量的非正式部门和快速老龄化的情况，政府需要加速养老金计划的评估和改革。也应该开发一些诸如微型保险计划等能够缓解天气变化以及自然灾害影响的预防性社会保护项目。

 

来源：亚洲发展银行网站

 

 联合国环境规划署《小农户、粮食安全和环境问题》
 

2013年6月4日 联合国环境规划署6月4日与国际农业发展基金会共同发布名为《小农户、粮食安全和环境问题》的研究报告，呼吁各国支持小农户发展，使其在粮食生产和自然资源管理中担负更重要责任，帮助全球10亿贫困人口脱贫。

 环境署在4日发布的研究报告中指出，为小农户提供有利的发展条件及有针对性的支持，他们将有能力改变农村面貌，并发起一场全新的、可持续的农业革命。报告称，小农户向发展中国家供应超过80％的粮食，为保证粮食安全、减贫做出巨大贡献。报告援引此前一项研究的数据说，全球农业产量增加10％，将减少非洲7％和亚洲5％的贫困人口。

报告认为，土地日益分散化、投资减少以及经济发展政策忽视小型农业经济，阻碍了小型农业经济发展；自然资源过度使用和农业生产产生的污染，破坏了全球粮食系统的生态基础，加剧土地退化，降低生态系统可持续生产的能力，不仅威胁粮食安全，更对减贫造成不利影响。报告就此强调，小农户的发展有赖于运转良好的生态系统，可持续农业集约化经营方式是提高粮食安全、保护环境和缩减贫困的正确道路。使用这种经营方式可保护小农户倚重的自然资源与生态系统，并保证粮食安全及农村地区发展。

联合国副秘书长、联合国环境规划署执行主任施泰纳在报告中表示，小农户应被视为是促进全球粮食供应与环境服务转型的催化剂，投资小农户将会获得高额回报，对实现减贫和保护环境尤为重要。

该报告旨在促进决策者对小农户、粮食安全和环境三者之间关系的理解和认识，建议各国促进可持续农业的发展，减少农业对环境的影响；鼓励各国消 除政策壁垒，依靠市场机制，确保小农户持续投资生产，取消化肥补贴，转而补贴与水土保持、绿色认证相关的项目等；拓宽小农户信息获取渠道，如建立农民田间学校、普及农村广播和移动通信设备等。

来源：联合国网站

非洲如何改革土地权属、推进农业革命和消除贫困
 

2013年7月22日，华盛顿：撒哈拉以南非洲拥有世界上近一半可供利用的未开垦的土地，据估计超过2.02亿公顷。但到目前为止，非洲大陆一直未能开发这些未利用的大片土地来大幅减少贫困和推动增长、就业与共同繁荣。

世界银行今天发布的最新报告《保障非洲土地权属促进共同繁荣》认为，如果在未来十年能够实现涉及土地所有权和土地管理的复杂的治理程序的现代化，非洲国家及其社区就有可能有效地结束“土地掠夺”，大幅增加粮食种植，改变自身的发展前景。非洲的贫困率为全世界最高，47.5％的人口生活在每天1.25美元的贫困线下。

世界银行主管非洲地区的副行长马克塔•迪奥普说：“尽管拥有大量的土地和矿产财富，非洲仍很贫穷。改善土地治理，对于实现经济快速增长并将其转化为显著减少贫困和为非洲人包括妇女创造更多的机遇，具有十分重要的意义。妇女占非洲农业人口的70％，但却由于传统习惯而不能拥有土地。这种现状是无法接受的，必须要改变，要让所有非洲人都能受益于他们的土地。”

报告指出，非洲90％以上的农村土地是登记的，从而非常容易遭到掠夺或征收而只能得到很少的补偿。不过，报告也指出，在加纳、马拉维、莫桑比克、坦桑尼亚、乌干达等国开展试点所产生的令人鼓舞的证据表明，制定一个行动计划可以有助于带来农业生产的革命，结束土地掠夺，根除非洲的极贫状况。

变革的行动计划

报告认为，非洲通过采取以下措施，在未来十年间可以最终实现土地的巨大发展潜力：

倡导改革和投资对所有公共土地和个人拥有的优质土地进行登记。

将非洲60％城市居民居住的城市贫民窟里公共土地上的擅自占地者的权属规范化。

解决许多非洲国家土地治理制度的治理不力和腐败肆虐的问题，这些问题的存在往往导致维护现状和损害穷人利益。

建立非洲各国政府支持土地改革的政治意愿，吸引国际发展界从政治和财政上给予支持。

新报告说，要扩大这些政策改革和投资的规模，在十年间需要非洲国家及其发展伙伴包括私营部门超过45亿美元的投入。

世界银行非洲地区可持续发展局局长贾马尔·赛伊尔说：“提高非洲农业部门的绩效和生产力，对于促进基础广泛的增长、创造更多就业机会、投资和大幅减少贫困，都至关重要。土地治理是实现变革和产生影响，保障非洲未来进而造福所有非洲家庭的一个有效途径。”

变革的契机好过以往任何时候

粮食类大宗商品价格高涨和外国直接投资大幅增加，提高了有效的土地管理投资的潜在回报率，可以通过提高农产品产量和改善市场准入与价格来实现。大多数非洲国家已经有了基本的土地法，这些法律承认习惯的土地权和性别平等，这是推进必要改革的重要条件。

此外，新的卫星和信息技术可以大大降低土地的管理成本。越来越多的非洲国家正在使用这些技术来降低土地测绘和土地登记电脑化的成本，提高效率，减少腐败。

约有26个非洲国家已经建立了至少一个连续运行参考站（CORS），约有50 个连续运行参考站在为非洲大地测量参考系统提供数据，该系统一旦完成，将为整个非洲大陆提供一个统一的坐标参考系统。

挑战犹存

非洲的农村土地登记率只有10％，土地管理效率低下意味着，土地流转所需的时间和成本是工业化国家的两倍，治理不力是土地部门腐败的首要原因。

报告警告说：“如果不改善公共和个人土地使用权登记和土地治理，近来非洲外资大幅增加就不会带来共享和持续的增长，因为可能出现当地社区因征地导致的动荡，投资者的交易也会面临严重的不确定性或崩溃的危险，正像2009年马达加斯加发生的事情。”

报告列举了非洲各国政府如何进行艰难的改革、颁布法律和实行渐进式土地政策并已惠及贫困社区的成功例子。报告强调了提高能力的必要性，报告发现加纳、肯尼亚和乌干达等国每百万人只有不到10个专业土地测量师，在马来西亚和斯里兰卡该比例分别为每百万人197和150个土地测量师。在肯尼亚的206名注册土地测量师里只有85人仍在从事此项工作。报告指出，没有土地管理方面的配套投资，能力建设也是徒劳的。

报告作者、世行非洲地区首席土地专家弗兰克•巴姆吉沙说：“非洲要想保持和进一步提高增长率和实现发展潜力，就需要把土地治理问题放在中心位置。我们的研究结果为非洲国家及其社区保障土地权和构建共享繁荣提供了一个有用的、政策导向的路线图”。

截至2002年，至少有20个撒哈拉以南非洲国家已承认社区公有土地权利和性别平等，这个数字已增加近一倍。非洲联盟委员会已制定了一个以五年战略计划为依托的土地政策框架，在2016年前实施。

世界银行集团如何帮助改善土地治理

正如报告所指出的，非洲拥有最大量的可供耕作的土地，确保土地权属对于亿万非洲人民至关重要。因此，投资改善土地治理可以为政府、投资者和无地者提供一个双赢的契机。

世界银行集团支持和赞同《国家粮食安全框架下土地、渔业及森林权属负责任治理自愿准则》。这是一个重要的国际文献，为具体的政策改革提供依据，包括世行自身的程序和对客户的指导。世界银行集团已在与各国合作实施《自愿准则》，特别着眼于非洲。

世界银行集团及其合作伙伴还开发了《土地治理评估框架》（LGAF），作为一种在国家层面评估土地治理状况的诊断工具。现已在18个国家开展了或正在开展LGAF评估，其中10个是非洲国家。现在世界银行集团支持的土地管理项目有24个，金额达9.28亿美元，很可能是国际发展机构中在土地权属治理领域干预措施数量最多的。

来源：世界银行网站

主  办：中国国际扶贫中心

协  办：中国农业大学人文与发展学院

主  编：    左常升

副主编：    何晓军  王小林

本期编译：  于乐荣   唐丽霞

责任编辑：  张德亮 

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