国际减贫动态第三期

 

 

本期导读

 

研究前沿	实现十亿人脱贫需要多久？
减贫行动	FAO敦促亚太区域国家响应零饥饿挑战
减贫视角	2014年南南学习论坛：社会保护和劳动体系的设计和提供
减贫报告	世界粮食价格观察
减贫会议	平等的发展：对抗中等收入国家的不平等

 

· 机构内刊·



 

 




·研究前沿·

实现十亿人脱贫需要多久？

Martin Ravallion

 




当我撰写此文时（2012年），即便使用界定世界最贫困国家的贫困状态的最低标准，即每人每天1.25美元的国际贫困线，仍有12亿人生活在贫困之中（使用2005年PPP）。本文基于全球贫困的最新研究进展，试图预测助力十亿人脱离这种极端贫困状态所需的时间，并同时分析了“乐观”和“悲观”两种可能。

国际发展机构和几乎全部的发展中国家都在不断创新贫困测量手段，并密切关注测量结果。然而发展文献对基准条件的重要性却缺乏相应的分析。那么究竟何时才能衡量减贫的“成”或“败”？

设定减贫目标有助于提高减贫成效。千年发展目标的出台就带着这样的清晰愿景。正如Hume（2009）所述，千年发展目标旨在“拓展信心，动员政治承诺与公众支持。”其中，第一个千年发展目标即是到2015年时，将“每人每天1美元”贫困线下的贫困率减半。如果按照2005年价格计算，即使采用每人每天1.25美元的贫困线，这一目标也早已在2010年达成，比预期提前了整整5年（Chen和Ravallion，2012）。然而，这一巨大的减贫成就背后，仍有十亿人生活在极端贫困中。

要想赢得更多的支持，减贫目标的设定既不能过低，也不能过高。过去的经验为我们评估减贫成就的基准提供了有益的数据参考。当设定第一个千年发展目标之时，历时研究还很少见。可喜的是，已经发生了巨大的变化。虽然现有的数据仍然不甚理想，但已有足够的经验证据能够帮助我们在经验范围内选择可能的目标。

采用的基准应当立足于未来的经济增长和再分配改革，既总结过往的减贫经验，又反映发展中国家对经济增长的期待。在设定目标的过程中，不可避免地要进行预测。我也希望本文的分析能够有助于指导未来十年中针对消除极端贫困的评估，以及就实现这一目标凝聚起各方努力。

本文首先讨论的两个基准预测表明，发展中国家自20世纪90年代以来的快速减贫将难以为继。经济和政治波动导致除中国以外的发展中国家的减贫速度回落到20世纪八九十年代的水平，而中国的高速发展对发展中国家的整体减贫进展也难以有更多的贡献。这一预测轨迹表明，帮助十亿人脱离贫困将需要50年之久。

乐观的预测方式也不胜枚举。在极端情况下，可以在一夜之间消除贫困——即通过完美的瞄准进行转移支付，以缩小总体的贫困距，使所有贫困人口的生活水平都提高到每人每天1.25美元。然而，这种完美的瞄准是不现实的，貌似永远不会出现（部分原因是激励效应将会导致使贫困人口的边际税率提高到100%）。可以说，这一目标过于乐观，也无法获得任何实质性的支持。

因此，即便是乐观的预测轨迹，也应脚踏实地，而不能异想天开。我们预计，发展中国家在消除极端贫困发生率方面的成就将会持续下去，即中国将保持当前的减少极端贫困的速度，而除中国之外的发展中国家则将保持21世纪初以来的快速减贫速度。

这一乐观的预测表明，我们将在2025年到2030年之间减少十亿极端贫困人口。要实现这一目标，发展中国家的减贫需要关注多个维度，包括创造支持性环境、维持迅速的经济增长、避免大规模的危机（金融危机和农业气候危机），并促使贫困人口完全参与增长进程，因此要为他们提供教育、医疗、就业机会和金融资源等等。

在回顾发展中国家近来的经济增长、再分配改革和减贫的基础上，本文讨论了可能的减贫基准，分别使用了历时数据和模拟两种方法。最后一节为结论。

近来的增长、再分配和减贫趋势

在特定的消费（或收入）格局下进行贫困测量，取决于（相对于贫困线的）分配方式和分配的“不平等”程度。下文将首先关注分配方式，再讨论分配的不平等。

在2000年之前，贫困国家看似并无多少可能赶上富裕国家的人均收入水平，甚至毫无指望。事实上，这是经济发展的“固定模式”，也催生了围绕“贫困陷阱”概念的诸多理论解释，如Azariadis（2006）。在特定条件下，这一模式表明：在初始资本存量较低时，积极的经济增长不可持续；而经济和政治因素将导致经济水平回落到初始（较低）状态。例如，贫困国家的预期寿命较低，导致储蓄和投资的意愿不强，可能会引发贫困陷阱，又反过来将预期寿命继续维持在较低的水平。这种“恶性循环”中，少量的额外投资无法带来长期的产出，必须要求助充足的、大量的资本投入，才能使经济增长脱离恶性循环的陷阱，实现长期内可持续的较高收入水平。上述理论支持了对贫困国家发展援助的持续增长（如Sachs，2005）。

回到最近的经验证据上来，我们看到21世纪以来发展中国家经济增长的显著加速。过去十年中，发展中国家一直维持着约6%的GDP增速，除了2008年到2009年间由于全球金融危机而陷入短暂的严重低迷。需要指出的是，这一增速比20世纪60年代到90年代中期4%的增速要高出2个百分点。发展中国家整体上自2000年以来大规模（国内外）投资的显著增长对此也有所贡献，而不仅仅是中国和印度（Lim，2012）。

而平均生活水平是否同样有所提高呢？就国民收入账户（NAS）而言，宏观的经济增长并不能自动地提高居民的平均生活水平，也就是说，不能自动地改变用于贫困测量的家庭消费或收入均值分配状况。此外，国民收入账户与从家庭调查数据得到的消费或收入总额之间相去甚远，原因如下：在实践中，国民收入账户的计算方式意味着家庭调查无法获得确切的消费值，加和也就失去了意义。其次，除了核算周期和抽样方式之外，数据来源也会导致测量误差。例如，无论哪种数据来源，都可能出现在抽样调查中有意压低消费值或收入值的现象，或是在随机分配的访问内容中表现出的选择顺应性（selective compliance）。相比而言，富裕人口更倾向于隐瞒收入或消费，导致这部分数据难以获得。在评估中（以美国数据为例），选择顺应性（即富裕人口比贫困人口更不愿参与调查）不会影响贫困测量，却会导致对抽样调查数据所反映的不平等现象的严重低估（Korinek等，2006）。

要描述发展中国家平均生活水平的变迁，就需要进行大量的家庭调查，而这种调查并不规律。因此，家庭调查数据的使用就比年度国民收入账户数据更为复杂。Chen和Ravallion（2012）利用来自125个国家大约900种住户调查数据，推算了1981年到2008年这一“参考时段”中每3年的贫困状况，在撰写本文时将数据更新至2010年。由于调查的不规律和不同步，Chen和Ravallion（2010；2012）采取了插值的方式，即在调查数据无法获得的情况下，以国民收入账户中的私人消费增长率数据加以代替。调查数据均值是由系列收入值和消费值计算而来，具体的收入或消费项目完全取决于可获得性。Chen和Ravallion的贫困测量中，2/3的调查数据采用了消费值。与收入值相比，消费值能够更好地反映福利状况（只有在消费值无法获得的情况下，才采用收入值）。

通过计算调查数据均值，Chen和Ravallion所定义的“参考时段”中，年趋势增长率为1.9%，标准差为0.3%（经济趋势增长率是指均值时间对数的回归系数）。

然而，如国民收入账户所示，世纪之交这一趋势发生了变化。1999年之前的年趋势增长率为0.9%（标准差=0.1），而自1999年以来，年趋势增长率达到了4.3%（标准差=0.2）（从统计学意义来看，这种差异十分显著：t=3.32，p=0.009）。特别值得注意的是，中国之外的发展中国家的经济增长率在提高，从1999年之前的0.6%（0.1%）提高到了1999年以来的3.8%（0.3%）。

从国民账户和调查数据可以得出的重要结论是：自21世纪以来，发展中国家的整体产出和生活水平的提高比富裕国家要迅速得多，扭转了对经济趋同的悲观预期。然而，其原因尚不明朗。2000年以来流向发展中国家的（私人和公共）资本可能已经足以使贫困人口脱离贫困陷阱。也可能是维系贫困陷阱的条件已经不复存在（如Kraay和Raddatz，2007），或者仅在特定国家、某些国家的特定地区依然存在，而不再是个普遍现象。这样的话，只要有支持性的政策环境（包括政治稳定性），只需假以时日，发展中国家就会迎头赶上。而不太乐观的估计则是，由于发展过程中充满了太多的不确定因素，还不能断言导致贫困陷阱的因素已经全部消失，未来可能还会经历波动和倒退，才能实现经济的持续增长。

经济预言家在预测倒退和萧条方面向来不太擅长。因此，主流预测家们期待新世纪以来的增长势头仍将维持，也就是意料之中。在本文写作时，世界银行的经济增长预测认为：欧元危机将会安然度过，发展中国家的GDP年增长率仍将在未来几年内维持在6%（2012年有所下降）（世界银行，2012b）。以目前的人口预期折算，未来10年中，6%的GDP增速将意味着人均GDP的增速也将达到4.9%（2012年到2017年间以及2012年到2022年间的年人口复合增长率为1.1%）虽然并非所有的地区都实现了这样的增长，但绝对贫困减少最为迅速的3个地区（东亚、南亚和撒哈拉以南非洲）都维持着强劲的GDP增长势头：东亚为约8%，南亚为7%，撒哈拉以南非洲为5%。从目前的预测来看，虽然多数认为“富裕国家”的经济危机将会通过溢出效应影响发展中国家的经济增长和减贫，但这样的增速还将继续（例如世界银行，2012a；2012b）。

接下来讨论贫困的另一个重要变量，即不平等。“全球不平等”的概念用于测量全球贫困，假设所有国家的所有居民生活在同一国家，来测量不平等状况。图1采用对数偏差均值来测量这种不平等。对数偏差均值按照人口亚群的财产拥有状况来测量，在理论上是一种良好的测量手段（Bourguignon，1979）。因此，我们能够将不平等状况中的“国家差异”与“国内差异”区分开来。图1展示了发展中国家的不平等状况。






 

来源：Ravallion和Chen（2012）。




我们看到，总体而言，不平等状况有所缓解。整个观测周期表现出的下降幅度虽然不大，但在统计学意义上是显著的，即在对数偏差均值为0.57的情况下，每年下降0.002（标准差=0.001）。然而，这种改善从20世纪90年代末期开始陷入停滞，甚至有迹象表明自2005年以来不平等状况有所恶化。

未来的不平等状况将会影响整个的减贫事业。著名的库兹涅茨假设（Kuznets，1955）认为，经济增长速度提高将会缓减中低收入国家的不平等。然而，过去的经验无法支撑这一假设——发展中国家的不平等程度时而加剧，时而缓减（Ravallion，2001；Ferreira和Ravallion，2009）。更有甚者，许多高度不平等的、经济上快速发展的发展中国家都实现了缓减甚至消除不平等。现有的证据使我们不得不怀疑不平等是不是经济增长和减少绝对贫困的必然“代价”（Ravallion，2005）。

然而，如图1所以，国家之间的不平等对全球不平等状况的影响更甚。近来，印度和中国的经济增长明显缓减了国家之间的不平等。考虑到其人均收入和人口规模，中国和印度的经济增长对消除全球不平等的贡献十分巨大。然而，当中国和印度达到发展中国家均值之后，这种趋势就会改变。其中，中国将会很快达到发展中国家均值。中国2010年的人均消费已经是发展中国家均值的95%（每人每天5.03美元）。然而，撒哈拉以南非洲国家的经济增长带来的消费能力提高却将会进一步恶化不平等状况。

我们见证了1980年到2010年之间发展中国家的经济增长和不平等缓减，也看到自2005年以来不平等状况又有所加剧。那么，减贫成效又如何呢？

根据经验，我们采取最贫困国家的贫困标准来测量贫困发生率。世界银行确定的国际贫困线是在2005年购买力平价下，每人每天1.25美元（Ravallion等，2009）。最近的调查显示，2010年发展中国家生活在该贫困线以下的人口比例为21%（即12亿人），这一比例在2000年和1990年分别为33%和43%。图2所示为贫困的历时变化。整体的贫困率（人口指数）在1981年到2010年间每年下降1%，直到2005年陷入停滞。如图2所示，贫困率的回归系数为-1.04（标准差=0.05；n=11）。在2012年，发展中国家以“每天1.25美元”计算的贫困率为19%（标准差=0.6%），即11亿人。

 






图2所示的线性关系是贫困人口指数的重要表现。这种线性关系不但直观地展示在图中，通过非线性方程标准检验也表现出统计学意义上的显著性。这种线性关系并不意味着总体增长率均值保持稳定，或者相对于该均值的贫困发生率也保持稳定；而是意味着贫困率下降时，贫困率的下降速度也会随之下降。然而，这些条件在现实中并未发生。相反地，我们看到发展中国家高速的经济增长率和不平等状况的迅速缓减并存，也就是说，贫困相对于经济增长的弹性有所提高（Ravallion，1997）。这些推动力共同作用，使减贫速率保持基本稳定。当然，要想在未来继续维持目前的减贫速度，仍然任重而道远。我们的讨论将回到这一主题。

图2也展示了贫困距指数的历史变化。贫困距指数是以百分数表示的与贫困线的差距的均值。贫困距指数可以通过人口指数和收入距比率来计算，表示生活在贫困线以下的人口的平均消费或收入与贫困线的差距。在1981年到2010年间，贫困距指数从21%下降到了6%，回归系数为-0.46（标准差=0.04；n=1）。收入距比率也从0.41下降到了0.31。

地区之间的减贫进展不尽相同，见表1。图3所示为全世界95%的生活在每天1美元贫困线之下的人口所居住的3个地区。其中，东亚的减贫率大约是平均水平的2倍，达到每年2%；南亚的减贫率略低于1%，而撒哈拉以南非洲的减贫率则接近于0。（东亚、南亚和非洲的系数（标准差）分别为-2.24%（0.14）、-0.88%（0.04）和-0.09%（0.14））。






 

表1 贫困发生率和2015年贫困预期的地区分布

 

	1990	1999	2008	2015
贫困发生率（居住在每天1.25美元贫困线以下的人口比例）
东亚和太平洋	56.2	35.6	14.3	7.7
欧洲和中亚	1.9	3.8	0.5	0.3
拉美和加勒比	12.2	11.9	6.5	5.5
中东和北非	5.8	5.0	2.7	2.7
南亚	53.8	45.1	36.0	23.9
撒哈拉以南非洲	56.5	58.0	47.5	41.2
总计	43.1	34.1	22.4	16.3
贫困人口数量（居住在每天1.25美元贫困下以下的人口数量，单位：百万）
东亚和太平洋	926.4	655.6	284.4	159.3
欧洲和中亚	8.9	17.8	2.2	1.4
拉美和加勒比	53.4	60.1	36.8	33.6
中东和北非	13.0	13.6	8.6	9.7
南亚	617.3	619.5	570.9	418.7
撒哈拉以南非洲	289.7	376.8	386.0	397.2
总计	1908.6	1743.4	1289.0	1019.9

来源：Chen和Ravallion（2010），世界银行（2012a）。

 




中国在减少绝对贫困方面的成就无疑举世瞩目（详细的讨论及其成功的原因见Ravallion和Chen，2007）。然而，中国之外的发展中国家自2000年以来的减贫实践却时常被忽视。20世纪的第一个10年中，非洲和南亚同样展示出积极的减贫趋势。Chen和Ravallion（2012）认为，在发展中国家所分布的6个地区（除上述3个地区之外，还有东欧和中亚、拉美和加勒比地区、中东和北非），20世纪的第一个10年都取得了积极的减贫成就，贫困发生率和贫困人口规模都有所下降。

如果只关注中国之外的发展中国家，则1981年到2010年间的减贫率（根据时间回归系数和每天1.25美元贫困线下的人口系数计算）为每年-0.6%（标准差=0.05；n=11）。也就是说，是中国的成功将整体的减贫率提高到了每年1%。

然而，如图4所示，中国之外的发展中国家在21世纪以来的减贫成就仍未得到充分的关注。在20世纪90年代末之前，中国之外的发展中国家的减贫率为每年-0.4%（标准差=0.03；n=6）。而自1999年以来，这一速率的绝对值有所增加，达到每年-1.0%（标准差=0.04；n=5）。这种差异是显著的（t=10.01，p=0.00005）。如果仍然维持2000年以前的减贫速度，那么到2012年时，中国之外的发展中国家生活在每天1.25美元贫困线以下的人口比例就将为29.6%而非23.4%，也就是说，全世界的贫困人口将增加2.8亿。






图4所示的2000年开始的趋势变化可能要归功于千年发展目标，正是在2000年的千年峰会上，千年发展目标得以正式确定。同时，从数据来看，千年发展目标在中国之外的发展中国家都产生了积极的影响，特别是在非洲。然而，我们还需要全面考虑其他影响因素，才能确定千年发展目标目标在2000年开始的减贫成就中的确切贡献。

乐观预测和悲观预测

在下文的分析中，对未来的减贫成就是否“乐观”，取决于是否将中国之外的发展中国家自2000年以来的减贫趋势应用到可见的未来。从目前的人口预测来看，采用每天1.25美元的贫困线，使10亿人脱贫需要将贫困发生率降到3%（取整数）。为了描述乐观和悲观两种预测，我们将关注3个时间点：2022年（本文写作之后10年）、2030年和实现3%贫困率的时间。

悲观的预测意味着发展中国家在2030年仍无法将贫困率降到3%。在这种预测中，中国之外的发展中国家从2012年开始将回落到2000年之前的减贫速度，只有中国仍将继续当前的减贫成就。采用1999年之前的减贫速度来预测2012年之后的减贫成就，则中国之外的发展中国家到2022年和2030年的贫困发生率将分别为17.7%和14.7%。同时，中国的贫困发生率则将降为0。从目前的人口增长趋势来看，到2022年中国占发展中国家总人口的比例为21%（到2030年则为20%），那么发展中国家总体的贫困发生率在2022年和2030年将分别为14.0%和11.8%，而贫困人口数量则将从2012年的11亿减少到2022年和2030年的9亿和8亿。悲观的预测方式表明，实现10亿人脱贫的目标将到2060年才能实现。

而乐观的预测则意味着发展中国家在消除绝对贫困方面的成就将长期维持。将这种成就量化有两种主要方式，一种是基于现有经验的时间序列预测，另一种则是模拟。

图2中，简单的线性预测表明，2022年的贫困发生率将为8.6%（标准差=1.0%），即6亿人。而到2027年，贫困发生率将下降为3.4%（标准差=1.2%），也就是2亿人。在95%的置信区间内，2027年的贫困发生率为（1.0%，5.8%），而实现贫困率降到3%的时间点则为2027.4年（标准差=1.16年）。在95%的置信区间内，实现这一目标的年份为（2025，2030）。

线性回归对贫困距指数的预测缺乏说服力。根据线性回归的结果，贫困距指数将在2022年下降为0（预测值为0.3%，其显著性意义与0并无差异；标准差=0.97%）。而对收入距比率的对数分析则要可信得多，预测到2017年、2022年和2027年的贫困距指数将分别为3.9%、2.3%和0.9%。值得注意的是，收入距的缩小则差强人意，即便是在乐观的情况下，也只是从2010年的0.31缩小到2027年的0.26。是人口指数的下降导致了贫困距指数的下降。

虽然人口指数的下降呈现出显著的线性关系（见图3），但线性预测对未来的乐观估计却会遭到质疑。这种方法的缺陷在于“汇总偏差”（aggregation bias）。正如我们所见，减贫成就在地区间并不均衡（在国家间也是如此）。占很大权重的中国将会在2022年完全消除绝对贫困。因此，我们应当将中国2022年的贫困率重设为0。根据上文的线性预测，到2022年，中国之外的发展中国家居住在每天1.25美元贫困线下的人口比例为18.5%。假设到2022年中国之外人口占发展中国家总人口的21%，那么总体的贫困率就将为14.6%。然而，这种预测完全忽视了中国之外的发展中国家自20世纪90年代末期以来的减贫成就。如果我们将1999年作为基线，那么中国之外的发展中国家的贫困率将在2022年降低到11.9%，而整体的贫困率将为9.4%，仅略高于线性预测的结果。

避免汇总偏差的另一种方法是模拟，即将国家层面的增长预测应用到国家层面的基线分配数据中，然后通过加和得出全球结论。这种计算方式更复杂些（注意：基线年度的分配数据要按各个国家分别计算。这里不假设不变弹性）。然而，计算结果再次与基于集合趋势的预测吻合。2012年的《全球监测报告》也使用了同样的方法，基于世界银行的国别经济增长预测，来展望2015年的贫困状况。其结论是：2015年的贫困率将为16.3%（世界银行，2012a），与第一种方法的预测结果极为相近（15.9%）。表1中也展示了《全球监测报告》对2015年时各地区贫困状况的预测。从中可以清楚地看到，南亚和撒哈拉以南非洲的减贫成就对于全球的减贫事业贡献极大。如上文的乐观预测所示，到2015年，全球范围内80%的极端贫困将（几乎平均地）分布在这两个地区。

另一个需要考虑的因素是贫困率的逐年下降也未必能永久持续。减贫速度必将放缓，而且是非线性的。我们只是无法预知其时间节点。下一部分将采用模拟的方式（以解决上文所述的汇总偏差问题）来分析：在基于收入分配预测的乐观的经济增长条件下，线性的整体减贫率是否能够持续。

另一种模拟方式

上文已经讲到，对发展中国家减贫成就的时间序列数据进行线性预测的结果是：实现10亿人脱贫要等到2027年。然而，上文的讨论也提出一个问题，即现有的线性趋势能否持续到2027年。本节将脱离时间序列数据，从另一个角度来审视在乐观预测量化过程中可能存在的问题。

这种乐观的模拟方式的假设是：目前的不平等状况不会继续恶化。换句话说，发展中国家中各个收入水平都得到了同等程度的提高，以维持现有的不平等程度。如上文所述，当不平等程度在一定时间内有所下降时，就会出现新的驱动力促使不平等程度再次回升。事实上，自2005年以来我们已经见证了这样的驱动力（见图1）。例如，在不久的将来，中国的经济增长就将会对发展中国家整体的不平等程度构成挑战。而非洲新世纪以来较高的经济增长速度能够维持，也将会影响我们能否在2025年到2030年之间实现3%这一目标。

在试图将这种完全不会影响发展中国家不平等状况的经济增长模式进行量化时，可以根据分配基线数据预测达到预期贫困率时的均值，再反过来推算增长率。这种方法自动地考虑到了累积消费函数随贫困线相对于均值变化的非线性（这种非线性是事实存在的，但减贫测量方法却始终以现行预测为主）。那么，问题就是：发展中国家近年来较高的经济增长速率是否足以在不改变收入格局的情况下实现十亿人减贫？

模拟计算的结果见表2的列1，即到2027年使每天1.25美元贫困率降到不同水平所需的家庭平均消费的增长率，其前提是假设发展中国家总体的不平等程度没有发生变化。列1中的计算是以2008年的数据为准（最新数据见PovcalNet）。以2008年的洛伦茨曲线为常数，在任一给定的贫困率下，倒推所需的经济增长速度。

分析结果表明，在不平等程度没有改善的情况下，家庭平均消费增长4.5%（与1999年以来4.3%的增长速度十分接近）能够使我们在2027年时接近3%的贫困率。模拟结果意味着只要发展中国家能够维持比近15年略高的经济增长速度，在现有的不平等程度下，到2025年到2030年之间实现10亿人脱贫的目标是可以实现的。

而如果不平等状况有所缓减，即使无法维持最近的经济增长速度，上述减贫目标也有望实现。从近来的经验来看，不平等状况的改善也并非遥不可及。表2中的列2展示了这一结果，即在1999年的分配格局下，到2027年达到相应的贫困率所需的经济增长速度。1999年是图1中不平等程度最低的一年，不平等指数为0.52，而2008年这一指数则为0.57。较低的不平等程度意味着较少的贫困人口，也意味着经济增长将会更多地促进减贫。这时，如果平均消费能够增长3.4%（而不改变不平等程度的话），2027年也能够实现3%贫困率的目标。




表2 在现有的不平等条件下，发展中国家实现不同的减贫目标所需的经济增长率

2027年目标贫困率 （每天1.25美元贫困线）	1 在2008年不平等条件下，所需的家庭平均消费年增长率	2 在1999年不平等条件下，所需的家庭平均消费年增长率
1%	7.6%	6.1%
2%	5.5%	4.0%
3%	4.5%	3.4%
4%	3.7%	2.8%
5%	3.3%	2.3%
6%	2.9%	2.0%

来源：作者使用PovcalNet数据的计算。

 




当然，较高的经济增长率无疑会提前实现这一减贫愿景。例如，如果表2中列2所示的较低的不平等状况下经济增长速度能够提高1.2%，那么3%贫困率的目标就将提前到2022年实现。而如列1所示的较高的不平等状况下，经济增长速度就需要提高1.6%。

结论

发展中国家在减少绝对贫困方面取得了巨大的成就。其中中国的贡献最大，但其他国家也有所作为。中国之外的发展中国家自21世纪以来加快了减贫的步伐。2000年至今的经济加速增长也打消了我们有关欠发达国家贫困陷阱的疑虑（这种疑虑仍然多见于发展经济学文献）。也许政策改革带来的资本流和资本生产率提高意味着发展中国家正在逃离任意的贫困陷阱（而贫困陷阱也确实存在）。也有可能导致贫困陷阱的经济和政治因素会再次出现，阻碍减贫进程，甚至导致返贫现象。

在思考如何衡量未来的减贫进展时，谨慎的“悲观”思想会假设中国之外的发展中国家将回落到20世纪80年代和90年代的低增长水平。这种预测方式表明，生活在每天1.25美元贫困线之下的世界人口比例将在未来15年内从2012年的19%下降到12%。也就是说，我们将需要50年才能完成10亿人脱贫的目标，确实十分令人沮丧。而本文则更多着眼于乐观的前景。

要为超越这种悲观预测动员更多力量来减少绝对贫困的发生率，就需要展示一个光明而又现实的前景。本文将这一“乐观”的目标设定为在未来10年内将每天1.25美元贫困线下的人口比例降低到9%。这种“按部就班”的预测需要良好的经济表现，并维持近来的减贫速度。在1990年到2010年的20年间，发展中国家将贫困率从43%降低到了21%。照这个速度，贫困率再次减半将需要大约10年。

乐观预测意味着将在2025年到2030年之间实现10亿人脱贫的目标（以2010年的贫困人口数量为基数），大约是在2027年。然而，这种预测的前提是减贫速度的时间线性关系也将维持不变。这是个巨大的挑战。事实上，减贫速度必然会降低到一个较低的水平（低于10%），为我们的目标设置更多的阻力。从现有的经验来看，我们仍然无法预知减贫速度将会在何时下降到10%。

本文也通过模拟的方式来预测经济增长和分配格局变化对“乐观”形势的影响。模拟结果表明：假设总体的不平等状况不会恶化，如果发展中国家能够维持自2000年以来的经济增长速度，能够在2027年实现10亿人脱贫的目标。虽然发展中国家的总体不平等状况自20世纪90年代以来并没有多大改变，但近来却有升高的迹象。如果不平等状况持续恶化，那么经济增长速度就需要高于2000年以来的水平，才有望实现预期的减贫目标。而如果不平等程度能够有所缓减的话，即使按照近年来相对较低的经济增长速度进行预测，也仍有可能实现10亿人脱贫的目标。改善不平等状况将直接影响减贫，也会促使未来的经济增长更多地贡献于减贫事业。

在面对帮助10亿人脱贫的不同路径时，减贫的可持续性是我们考虑的重中之重。我们当然不希望脱贫人口在几年之后迅速返贫。最近有研究表明，在给定的平均消费水平下，绝对贫困的初始值越低，平均生活水平提高的速度就会越快，也会越发推动贡献于减贫的经济增长（Ravallion，2012），从而形成一个能够确保减贫可持续性的“良性循环”。

环境可持续性也同样十分重要。如果经济增长将会使一个国家的自然资源在15年内消耗殆尽，即使同样能够实现减贫目标，也必然会导致未来大规模的返贫。然而，现有的减贫测量手段并未监测可持续性，仅仅关注当下的、短期的状况。因此，我们需要单独考虑减贫的可持续性。目前最好的数据是基于Hamilton和Clemens（1999）研究成果的“调整后净储蓄”。如果减贫带来的“调整后净储蓄”额度很低（或为负值），就表明贴现率过高，那么减贫的持续性就会遭到质疑。

每个国家的最佳可持续路径都各有不同。经济增长预测都考虑了经济现实，即特定国家的情境和全球经济的运行。未来的挑战在于：如何通过政策手段确保贫困家庭充分地、可持续地参与国家层面的经济增长。

实现全球层面的减贫目标，需要各国的艰苦努力。因此有必要对各个国家的情况进行预测，以反映其特定的条件和资源基础。在应用国别比较数据来推测某一国家在某一年能实现哪些目标时需要更加谨慎，即便国别比较表明国家间存在巨大差异时也是如此——总有一些特定的因素无法反映在国别比较中。在进行预测时，也应该随之制定一个清晰的减贫规划。现有的经济分析工具，从可计算一般均衡模型到微积分等，都可以胜任这一工作，但也各有长短。

监测减贫成就也需要序列数据。在收集家庭调查原始数据方面已有所改进。当世界银行在1990年启动全球贫困监测时，使用了22个国家的22个调查数据（Ravallion等，1991）。今天，世界银行的研究者已经能够获得125个国家的大约900种调查数据，每个国家平均6种多。最近的预测所使用的数据涉及“全球”210万个家庭。然而，数据仍然存在问题，例如普遍的滞后和覆盖范围不平均（本文所用的调查数据涉及2008年发展中国家总人口的80%，但分地区来看，则从东亚的94%到中东和北非的50%不等）。其次，不同时间、不同国家的调查数据之间的兼容性问题。再次，在家庭调查中难免出现隐瞒、选择顺应性等问题——很难访问富裕人口，而且越来越难。最后，宏观数据和微观数据的整合不够，却没有得到充分关注。高质量的数据能够更好地预测我们离发展目标（包括减贫目标）还有多远（或多近），并评估实现这些目标所需政策的效率。

资料来源：世界银行





·减贫行动·

FAO敦促亚太区域国家响应零饥饿挑战




2014年3月13日召开的第32届粮农组织亚洲及太平洋区域会议吸引了超过200人参加，主要是本区域41个国家政府的代表，包括12位部长和9位副部长，以及民间社会组织和观察员。

粮农组织成员国积极响应总干事若泽·格拉济阿诺·达席尔瓦在会议上关于作出“巨大努力”来消除亚太区域饥饿的呼吁，给世界上这一人口最多地区消除饥饿运动注入新的动力。

格拉济阿诺·达席尔瓦在第三十二届粮农组织区域会议上发表讲话时指出，该区域的一些国家在减少饥饿方面取得了“显著成效”。

“泰国和越南已将其国内饥饿人口数量减少了超过80%，”总干事说。中国也已经实现了到2015年将饥饿人口比例减半的千年发展目标。作为一个整体，亚洲饥饿人口比例已经从1990-1992年的24.1%下降到2011-2013年的13.5%。

虽然该区域有望实现千年发展目标中有关消除饥饿的目标，但是还需要做更多的事情，粮农组织负责人说。即使亚太区域实现了12%的目标，其饥饿人口仍远远超过5亿，高于所有其他区域的总和。

“这是一个可以为每个人提供充足食物和拥有各种手段来消除饥饿的繁荣地区，因此，我们绝不能容忍有任何男女或儿童仍遭受饥饿困扰的现象存在，”格拉济阿诺·达席尔瓦说。

零饥饿挑战

粮农组织呼吁亚太区域成员国进一步采取国家行动，推进由联合国秘书长潘基文于2012年在全球范围提出的零饥饿挑战倡议。

总干事促请所有国家接受零饥饿挑战，动员全体人民广泛参与，争取到2025年在该区域彻底消除饥饿。东帝汶政府已经做出响应，在今年早些时候启动了全区域首个国家零饥饿挑战。

农业和渔业部副部长马尔科斯·达·克鲁斯对与会者说：“国家零饥饿挑战于今年1月启动，它标志着我们朝着建设一个粮食和营养有保障的国家迈出了第一步。“他补充说，东帝汶是儿童发育迟缓、营养不良和婴幼儿死亡发生率最高的国家之一。

粮农组织区域举措

粮农组织近两年来致力于加强其区域、分区域和国家各层面的技术能力。格拉济阿诺·达席尔瓦说，“我们正在加强与各国政府、国际和区域机构、民间社会和私营部门之间的合作，推动实现我们建设一个粮食安全和可持续发展世界的目标”。

然而，要想将这一愿景变为现实，我们必须付诸努力。除了亚太区域零饥饿挑战计划，粮农组织还制定了其他三项区域举措，以响应成员国在2012年河内举行的上届区域会议期间确定的优先事项。区域稻米计划目前已进入第二阶段，并在国家一级开展后续工作。区域“蓝色增长”倡议旨在确保以更加可持续的方式利用本区域的海洋及海洋资源。另一项区域计划旨在建立太平洋岛国粮食安全和营养本地价值链。

2014年被联合国指定为国际家庭农业年。为此，总干事呼吁亚太区域成员国“共同努力，特别是在国家层面，将家庭农业重新作为国家议程中农业、环境和社会政策的核心。”

家庭农民和小生产者“以如此微薄的力量作出如此巨大的贡献，试想一下，如果（他们）能从政府那里获得更大的支持，”总干事说。

 

来源：FAO



 



·减贫视角·

2014年南南学习论坛：
社会保护和劳动体系的设计和提供




2014年3月17日-21日，世界银行在巴西政府和里约热内卢州合作组织了第五届南南学习论坛。该论坛的主题是如何推动在中低收入国家和脆弱国家的发展实践者之间的知识交流，以在政策、项目和服务提供三个层面上改善社会保护和劳动（SPL）体系的设计。

论坛主题

许多国家花费其国内生产总值的很大一部分用于社会保护和劳动（SPL）体系，包括弱势群体的弹性构建，促进公平为穷人服务，并为提高生产力创造机会等。然而，大多数发展中国家的SPL部门仍然是高度分散和不协调的。缺乏政策、项目和实施之间的协调和整合，就会导致低效率、低覆盖、排斥弱势人群、非贫困人口受益、缺乏应对冲击的灵活性，以及在就业和生产机会之间缺乏联系等等。社会保护和劳动体系的各个部分相互脱节，也会降低系统对危机的反应程度。

为了克服这些挑战，各国政府也越来越注重社会保护和劳动体系的构建。这些政策、项目和服务提供等手段相互结合，更加连贯，也更加有效。整合不仅提高了单个项目的效率，也实现了社会保障的整体目标。

社会保护和劳动体系具有一些优点和规模效应。设计良好的体系应该：

1）确保有效的政策协调，包括财务安排、监管框架以及监测评估等。

2）减少交叉，提高覆盖率。特别是增收项目、社会保险项目和劳动力就业项目等，能够激励工作并/或推动向有偿工作和自雇工作的转变。

3）通过协调服务提供流程，加强风险或冲击的管理，提高内部一致性。

论坛焦点

基于世界银行成员国通过各种方法改善社会保护与劳动体系的经验，论坛将集中回答一个问题：如何在极具挑战性的经济和人口环境中，设计和实施可持续的、包容性的社会保护和劳动制度？

还需特别注意提供服务的手段。任何体系都需要通过服务手段准确地找出符合条件的个人或家庭，确保低成本的瞄准，提供有针对性的商品、现金或服务；有效地跟踪结果；并提供监督，投诉和申诉。最近的技术进步降低了惠及贫困人口的成本，同时提高了政府的能力，以确保公共支出真正惠及目标人群。因此，论坛的讨论集中在设计有效的服务提供系统、准入和实施流程，以及监测和信息系统。

论坛范围

该论坛汇集了来自世界各地的约200名从业人员、专家、民间团体成员和资助方，以共同分享经验，并设计和管理社会保护和劳动体系的成功方案。具体议题的案例研究包括成功因素、失败原因、识别机制、登记系统、瞄准方案，监测评估和转移/支付系统等。

 

来源：世界银行

 




·减贫报告·

世界粮食价格观察




全球粮食价格趋势

从2013年10月到2014年1月，国际粮食价格持续回落。世界银行的粮食价格指数在此期间内又下降了3%。当然，与2013年6月到10月相比，下降幅度仅是前者的50%。2014年1月，世界银行的粮食价格指数同比下降了11%，比2012年8月的峰值低18%。因此，粮食价格虽然不断下降，但并不比历史同期差太多。

在谷物价格下降的同时，其他一些产品（主要是蔗糖）的价格也在下降。2014年1月，谷物价格和其他食品价格都比2013年10月下降了5%。同期，油脂类产品的价格保持不变。

国际谷物价格在过去一个季度中有所波动。国际小麦价格下降了15%。在2013年10月，谷物价格曾经突然升高，随后由于气候的不确定性而又大幅下跌。国际玉米价格仅下降了2%，然而这种下跌势头已经持续了9个月。2014年1月，国际玉米价格同比降低35%，其中在2013年6月到10月间跌幅最为严重。国际水稻价格因产地和品质而异。泰国5%的水稻价格增长了3%，而越南的水稻价格则提高了11%。与此同时，印度水稻和质量较低的泰国水稻的价格都因供应过剩而下跌，即便采取保价收购的措施也无济于事。在大宗商品方面，世界银行的原油价格是104美元每桶，而2014年1月的价格比2013年10月要低3%。化肥价格上涨了4%，在整体低迷的背景下保持了稳健的势头。蔗糖价格曾有巨大的下跌（16%），而大豆油的价格跌幅则相对较小（4%）。

与预期一致，谷物产量的提高是粮食价格下跌的主要原因之一。以小麦为例，南北半球有利的气候条件使2013-2014年度的产量预期创下历史记录。位于黑海、美国、欧盟、加拿大、中国和印度的小麦产区都迎来了良好的生产条件。在南半球的小麦主产区，包括澳大利亚、阿根廷和南非等，生产预期都极为乐观。同时，小麦用于饲料的比例减少（被更廉价的玉米和其他粗粮所替代）也为国际小麦价格造成了压力。而北美、中东和日本的进口需求提升，以及印度的保护价格提高等因素，也导致出口价格升高。

导致世界玉米价格下跌的因素包括：世界头号小麦生产国和出口国美国的产量在去年大幅下降之后回升到历史最高水平，欧盟和黑海地区产量增加，中国的产量也有所提高。未来，中国和美国的玉米饲料需求增加也会导致小麦价格进一步下降。在美国，玉米也用于生产乙醇，以玉米为原料的燃料项目随处可见。最近，阿根廷、俄罗斯和欧盟都宣布调整玉米生产，气候条件也导致巴西和南非的玉米减产，中国也随之调高了玉米的收购价。

美国、巴西和巴基斯坦的水稻产量都有所提高，供应十分充足。同样的大丰收也出现了亚洲国家，包括泰国、印度和印度尼西亚等。有证据表明，印度充足的公共储备、泰国政府放出大量库存等手段，都促使出口价格持续降低。当然，某些产地的某些水稻品种的价格有所上升，例如泰国饱受争议的旱稻抵押项目等。在菲律宾海啸以及中国水稻减产的影响下，越南的水稻需求提高。

未来，粮食价格下跌有望在短期内得到抑制。世界银行最新的《商品市场展望》提到了作物生产条件的“自然规律”，讨论了供应充足的市场和强劲的全球谷物储备。如果化肥价格进一步降低，生物燃料生产的不确定性仍然存在，有利的贸易政策继续发挥作用，那么未来的粮食价格将会维持稳定。当然，气候因素会影响主要的生产国和出口国，特别是阿根廷、澳大利亚和中国。石油价格上升、开放库存等因素会提高水稻的出口价格，对短期监测构成挑战。

国内价格趋势

国内的粮食价格相对稳定，其中一些国家的粮食价格有所波动。在西非地区，谷物价格一直比较稳定，近几个月由于非洲海岸国家（特别是尼日利亚）的供应增加，导致价格略有下降。在南部非洲，玉米的价格一直居高不下，甚至有所增加，加上需求增加、货币贬值和预计产量并不乐观等因素，短缺季节的玉米价格几乎要刷新历史。在东非，玉米价格呈现季节性波动，随收获季节到来而下降，但仍在高位运行。在中部非洲，小麦价格在收获季节之后也维持较高的水平，而玉米价格则因供应充足而相对较低。在亚洲的东部和南部，水稻价格在主产国因丰收而有所回落，在其他国家则因气候恶劣而有所升高。而小麦价格则没有受到供应短缺的影响，始终保持高价。在中亚地区，受到石油和运输成本的影响，虽然近来收成较好，出口价格也有所降低，小麦的价格也依然保持较高的稳定水平。

在2013年10月到2014年1月之间，苏丹的小麦价格涨幅最高（30%），其原因是需求增加和货币贬值。出口压力也带动了乌拉圭（20%）、乌克兰（13%）和俄罗斯（11%）的小麦价格。而在阿根廷（59%）、埃塞俄比亚（21%）、摩尔多瓦（20%）、巴西（13%）和塔吉克斯坦（6%），小麦的价格都有所下降，丰收是最主要的原因。同期，国内玉米价格迎来了最高的涨幅。在南非、马拉维和莫桑比克，受到供应不足、燃料价格上涨和货币贬值的影响，玉米价格的涨幅大约在47%到41%之间。由于国家玉米供应不足，价格上涨也发生在玻利维亚（27%）、坦桑尼亚（26%）、厄瓜多尔（21%）和赞比亚（17%）。而在玉米获得丰收的国家，价格则会下降，如埃塞俄比亚（41%）、摩尔多瓦（30%）、多哥（29%）和洪都拉斯（16%）。在2013年10月到2014年1月之间，索马里的水稻价格上涨了18%，主要是由于货币的贬值。在秘鲁、马拉维和斯里兰卡，水稻价格分别上涨了10%、9%和9%。水稻价格的最大跌幅出现在毛里塔尼亚的首都城市，为16%。同时缅甸（13%）和柬埔寨（11%）的水稻价格也在下跌，是供应充足和生产前景乐观的反映。

2013年10月到2014年之间截然不同的国内价格恰恰表明了年度数据所掩盖的差异性。在阿根廷，2014年1月的小麦价格同比提高了168%，主要原因是供应不足；苏丹的这一比例为92%，主要原因则是货币贬值和因外汇不足而导致的进口减少；白俄罗斯、埃塞俄比亚和玻利维亚的小麦价格分别提高了54%、50%和39%，主要原因是产量降低和进口减少。同时，俄罗斯（30%）、摩尔多瓦（26%）、乌克兰（19%）和阿富汗（16%）的小麦价格都有所下降，主要是由丰收所致。玉米价格的最大涨幅出现在马拉维（89%），其原因是货币贬值和地方生产的萎缩；玻利维亚的玉米价格下降了54%，原因主要是产量不足；南非和索马里的玉米产量分别下降了47%和36%，是社会动荡的必然后果。玉米价格在乌克兰和俄罗斯都有下降（36%），在摩尔多瓦（34%）、海地（33%）和坦桑尼亚（22%）的原因要归结为2013年的大丰收。水稻价格在玻利维亚（41%）、孟加拉（28%）、秘鲁（20%）和马拉维（18%）都有升高，而在泰国、卢旺达和马里则下降超过20%。

粮食损耗和粮食浪费

粮食损耗和浪费是指动植物中用于人类消费的可食用部分最终没有被人类所消费。粮食损耗大多出现在价值链的生产、储存、加工、运输和销售过程中，是由于技术限制或基础条件恶劣而导致的无意之举，发生在几乎所有的发展中国家。在发达国家，粮食损耗则发生在零售和消费阶段，是一种有意的行为。在廉价食品普及之前，这种有意浪费粮食的行为被视作“富人的尴尬”。在2008年以来经历几次粮食价格飙升之后，在由于人口增长而导致的巨大需求面前，粮食损耗和浪费吸引了更多的全球关注。如下一些数据值得我们投入更多的目光：

人类每年生产的近40亿吨用于人类消费的粮食中，有1/4到1/3被损耗或浪费。

在损耗或浪费的粮食中，谷物占53%（以卡路里计算）。如果按重量计算，那么水果和蔬菜占最大比例，达到44%。

大部分损耗或浪费发生在消费、生产和储运环节，比例分别为35%、24%和24%。

发达国家和发展中国家的粮食损耗和浪费现象有所不同。其中56%发生在发达国家，44%发生在发展中国家。

粮食损耗和浪费会减少可供人类消费的粮食的可获得性，因此亟需更多关注。根据FAO的计算，发达国家的人均粮食损耗为每年250-300千克，其中75-115千克源于消费者的浪费。发达国家的粮食浪费程度是每人每天750-1500千卡。与之相比，发展中国家则为每人每天120-220千卡，意味着即使在营养不良现象十分严重的地区，例如南亚和撒哈拉以南非洲地区，每人每天的粮食浪费也是400-500千卡。

除了影响粮食安全之外，粮食损耗和浪费也会对经济、环境、自然资源和贫困产生影响。粮食损耗可能意味着农业部门的投资不足，会导致温室气体不必要的排放，也会造成水资源、能源、化肥和土地使用的低效率，还会降低农民（特别是小农）的收入。例如，1卡路里的粮食需要投入7-10卡路里才能生产出来。同样地，生产1吨苹果平均需要822立方米水，1吨旱稻需要1673立方米水，1吨大豆油需要4190立方米水，而1吨咖啡则需要18925立方米水。

从家庭层面来看，在美国、英国这样的国家，四口之家平均每年要浪费1100美元到1600美元。浪费现象在加剧。从社会经济地位来看，土耳其、南非和澳大利亚的数据表明，低收入群体在质量、卡路里和花费等方面的浪费程度略低。这也再次证明了高收入家庭制造更多固体垃圾（其中包括食物）的分析结论。

尽管粮食损耗和浪费是全球现象，但其原因各有不同。粮食损耗的主要原因包括农业知识、运输设施和储存设备的不足，而粮食浪费的主要原因则在于商业行为和文化因素。例如，在发达国家，大型超市的购买条款可能会激励过度生产。此外，特价促销和广告轰炸也会鼓励消费者的行为，最终导致家庭层面的粮食浪费。消费者对“保质期”的认识不足也会促使浪费行为。而粮食在某种文化中如果被视作廉价而充足，就可能会导致其价值被低估，最终被浪费。

减少粮食损耗和浪费的有效方式是多重干预。即使无法将损耗和浪费将为零，但我们已经拥有简单、有效、低成本的解决方案，能够因地制宜地应对这一问题。例如坦桑尼亚和印度已经应用的蒸发冷却器，尼日利亚用于豇豆储存的密封塑料袋，肯尼亚正在测试的小金属仓，以及阿富汗在收获土豆中使用的塑料箱（而非塑料袋）等。从更广泛的意义来讲，发展中国家需要改善公路、铁路、发电、水供应、暖气、通风和仓储等基础设施。发达国家所采取的行动包括英国的废物资源行动项目（WRAP）、欧盟防止浪费最优策略的粮食使用社会创新（FUSIONS）和美国的减少粮食浪费联盟（FWRA）等。这些举措都试图进行更有效的（粮食和其他资源）废物管理，同时致力于改变消费者和销售者的行为、观念和喜好。从国际来看，我们需要合力来提升意识、设定目标、促进知识和技术转移，并动员所需资源。如果我们急需浪费1/3的粮食，那么农业生产条件和气候变化趋势将使全球的粮食安全岌岌可危。

 

来源：世界银行

 

·减贫会议·




平等的发展：对抗中等收入国家的不平等




2014年3月20日，联合国开发计划署（UNDP）支持西班牙政府召开了题为“平等的发展：对抗中等收入国家的不平等”的研讨会。会议讨论了中等收入国家如何对抗不平等。这些国家正面临着消除极端贫困的需求，而它们在国际社会和全球治理中的重要性也越来越突出。

在过去的十年中，30个国家实现了从低收入国家到中等收入国家的转变。然而，它们的经济增长并不总是能够减少其经济和社会的不平等。数据表明，尽管极端贫困减少了，相对贫困却有所增加。因此，不平等意味着增长和平等发展之间未必相关。事实上，生活在中等收入国家的贫困人口占世界贫困人口的比例接近70% 。

西班牙国际发展合作部（AECID）秘书长Gonzalo Robles表示：“虽然现有数据显示极端贫困在减少，但事实是：相对贫困增加了，因此不平等在加剧。事实上，中等收入国家的穷人占70%，国际社会应该把重点放在这个问题上。我们不致力于改善指标，我们致力于改善人们的生活。”

联合国开发计划署协理署长Rebeca Grynspan感谢西班牙政府在国际合作中的承诺，并强调实现千年发展目标基金的工作。该基金使不同发展行动者能够团结一致，目前已覆盖50个国家，开展了130个联合项目。这个模式已经非常成功，通过协议设立一个新的基金，将有助于实现2015年后发展议程中的新的可持续发展目标。

本次研讨会是围绕以下五个工作会议：

1）新的国际环境。包括中等收入国家的繁荣，它们的生产、融资和治理。其中，关注中等收入国家与“中等收入陷阱”相关的领域所面临的挑战并进行分析。

2）不平等的测量：不平等的原因、表现和人群。旨在为试图测量国内不平等程度的国家提供国际化的标准测量及评估方式，并将其转化为本国目标和指标，并提出国别建议，测量国内不平等程度。

3）对抗不平等的发展政策。需要构建公共政策，以减少和解决不平等问题，推动发展和增长进程。

4）制度性承诺。将解决实施这些政策并减少不平等的具体承诺问题。

5）西班牙的承诺。涉及西班牙政府的政治承诺，以及在反对中等收入国家的不平等问题的斗争中的参与。

 

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  李小云

本期编译：  唐丽霞  赵丽霞

责任编辑：  张德亮

 

地址：北京市朝阳区太阳宫北街1号

邮编：100028

电话：010-84419641

传真：010-84419658

电子邮箱：zhangdeliang@iprcc.org.cn

网址：www.iprcc.org.cn

扫描下载手机客户端