پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

تحلیل پویایی فقر در مناطق شهری ایران بر اساس رویکرد داده‌های تابلویی ترکیبی

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری علوم اقتصادی، دانشگاه فردوسی مشهد
2 دکتری اقتصاد، عضو هیات علمی دانشگاه فردوسی مشهد
3 دکتری اقتصاد، عضو هیات علمی دانشگاه الزهرا
چکیده
داده‌های تابلویی به عنوان سنگ بنایی برای تحلیل‌های پویا و از جمله در مطالعات تحرک فقر، شناخته شده است. در کشورهای در حال توسعه (از جمله ایران)، به دلایل مختلف، داده‌های هزینه- درآمد خانوار به صورت مقطعی جمع‌آوری شده و دسترسی به داده های تابلویی خانوارها امکان‌پذیر نیست. با این وجود، به دلیل اهمیت زیاد و علاقه‌مندی سیاست‌گذاران به آگاهی از وضعیت تحرک فقر، محققان روش‌های مختلفی را برای مطالعه پویایی فقر در کشورهای با داده‌های مقطعی ارائه و به‌تدریج توسعه داده اند. گروه مطالعات فقر بانک جهانی در سال ۲۰۱۳ رویکرد داده‌های تابلویی ترکیبی را برای تحلیل پویایی فقر معرفی کرد که برآوردهای نقطه‌ای نسبتاً دقیقی از تحرک فقر ارائه می‌کند. پژوهش حاضر، در ابتدا خط فقر مطلق مناطق شهری کشور را در سال‌های ۱۳۹۱، ۱۳۹۴ و ۱۳۹۵ محاسبه و سپس با به کارگیری روش داده‌های تابلویی ترکیبی، بررسی وضعیت تحرک فقر در سال های مذکور را محور مطالعه خود قرار داده است. نتایج تحقیق نشان می‌دهد، نوعی وابستگی حالت در وضعیت فقر مناطق شهری وجود دارد؛ به‌طوری‌که بیش از ۸۰ درصد خانوارهایی که در سال اول (۱۳۹۱ و یا ۱۳۹۴) فقیر (غیر فقیر) بودند، در سال دوم (۱۳۹۵) نیز فقیر (غیر فقیر) باقی می مانند و تنها با احتمال کمتر از ۲۰ درصد، خانوارهای فقیر (غیر فقیر) در سال اول در دوره بعد، در وضعیت غیر فقیر (فقیر) قرار گرفته اند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Dynamic Poverty Analysis in Urban Areas of Iran Based on Synthetic Panel Data Method

نویسندگان English

fateme gerivani 1
MohammadAli Falahi 2
mohammad taher ahmadai shadmehri 2
Hossein Raghfar 3
1 Ph.D. Candidate of Economics, Ferdowsi University of Mashhad
2 Professor of Economics, Faculty Member, Ferdowsi University of Mashhad
3 Faculty Member, Alzahra University, Tehran, Iran
چکیده English

Panel data constitutes a cornerstone for dynamic analysis, especially in poverty mobility studies. In developing countries such as Iran, household income and expenditure data are collected on a cross-sectional basis because of various reasons. As a result, households’ panel data are not available. Due to the concerns of policymakers in understanding the status of mobility of the poor, researchers have developed several approaches to study poverty mobility among countries using cross-sectional data. In 2013, the World Bank's Poverty Studies Group introduced a synthetic panel data method for poverty dynamics analysis, which provides relatively accurate estimates of poverty mobility. First, the present study calculates the absolute poverty line of urban areas of Iran in 2012, 2015 and 2016. Then, it uses the method of synthetic panel data in order to study the status of poverty mobility. The results show that there is a kind of status dependency in the urban poverty, so that the poor (non-poor) households in 2012/ 2015 were also poor (non-poor) in 2016 with a probability of more than 80 percent. Only with a probability of less than 20 percent, the poor (non-poor) households in 2012/2015 were non-poor (poor) in 2016.

کلیدواژه‌ها English

Poverty measurement
Dynamic poverty
Synthetic panel data
Urban areas
Iran
آذرنبی، بتول، موسوی، میرحسین و راغفر، حسین، (1392). اندازه گیری غیر خطی تحرک درآمدی و تله فقر: کاربردی از رویکرد شبه ترکیبی. پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه الزهرا (س).
باباپور، میترا و راغفر، حسین، (1391). فقر و نابرابری و تحرک درآمدی: موردی از رویکرد شبه پنل. پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه الزهرا (س).
رمضانپورامری، ندا؛ راغفر، حسین و یزدان‌پناه، احمد، (1393). پویایی فقر در ایران، مدل تجزیه فقر به فقر گذرا و مزمن با استفاده از الگوی شبه ترکیبی. پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه الزهرا (س).
مرکز آمار ایران، اطلاعات مربوط به هزینه و درآمدهای خانوارهای شهری و روستایی؛ تهران: انتشارات مرکز آمار ایران.
Andriopoulou, E., and Tsakloglou, P., (2011), The Determinants of Poverty Transitions in Europe and the Role of Duration Dependence, IZA Discussion Paper Series No. 5692, Institute for the Study of Labor, Bonn.
Antman, F., and McKenzie, D., (2007), Earnings Mobility and Measurement Error: a Synthetic Panel Approach. Econ. Dev. Cult. Chang. 56 (1), 125–162.
Antolin, P., Dang, T.T., and Oxley, H., (1999(, Poverty Dynamics in Four OECD Countries, OECD Economics Department Working Papers. No. 212.
Bane, M. J., and Ellwood, D. T., (1986), Slipping into and out of Poverty: The Dynamics of Spells, Journal of Human Resources, 21(1), 1-23.
Banks, J, Richard B, and Agar B. (2001). Risk Pooling, Precautionary Saving and Consumption Growth. Review of Economic Studies, 68(4). 757-779.
Biewen, M., (2003), who are the Chronic Poor? Evidence on the Extent and the Composition of Chronic Poverty in Germany, IZA Discussion Paper Series No. 779, Institute for the Study of Labor, Bonn.
Blundell, R., Duncan, A., Meghir, C., (1998). Estimating Labor Supply Responses Using Tax Reforms. Econometrica. 66(4). pp. 827-861.
Bourguignon, F., Goh, C., and Ki, G., (2004). “Estimating Individual Vulnerability to Poverty with Pseudo-Panel Data”, World Bank Policy Research Working Paper No. 3375. Washington DC: The World Bank.
Burgess, S. M., and Propper, C., (1998), an Economic Model of Household Income Dynamics, with an Application to Poverty Dynamics among American Women, CASEpaper No. 9, London.
Cappellari, L., and Jenkins, S. P., (2002), Modelling Low Income Transitions, IZA Discussion Paper Series No. 504, Institute for the Study of Labor, Bonn.
Dang, H. A., Lanjouw, L., (2013). Measuring Poverty Dynamics with Synthetic Panels Based on Cross Sections. World Bank Policy Research Working Paper No. 6504. Washington DC: The World Bank.
Dang, H. A., Lanjouw, L., (2014). Welfare Dynamics Measurement: Two Definitions of a Vulnerability Line. World Bank Policy Research Paper # 6944. Washington DC: The World Bank.
Dang, H. A., Lanjouw, L., Luoto, J., and McKenzie, M., (2014). Using Repeated Cross-Sections to Explore Movements in and out of Poverty. Journal of Development Economics, 107, 112-128.
Dang, h., Dabalen, L. (2018). Is Poverty in Africa Mostly Chronic or Transient? Evidence from Synthetic Panel Data. Journal of Development studies, 1-21.
Dang, h., Ianchovichina, E. (2016). Welfare Dynamics with Synthetic Panels The Case of the Arab World in Transition. Policy Research Working Paper Series 7595, The World Bank.
Deaton, A., (1985). Panel Data from Time Series of Cross-Sections. Journal of Econometrics, 30: 109- 126.
Deaton, A., Paxson, C., (1994). Intertemporal Choice and Inequality. Journal of Political Economy, 102(3), 437- 467.
Duncan, G. J., (1984). Years of Poverty Years of Plenty. Ann Arbor, Mich.: Institute for Social Research.
Eigbiremolen, G. O., (2018). Poverty Trends And Poverty Dynamics: Analysis of Nigerian’s First-Ever National Panel Survey Data. Journal of International Development. 30, 691–706.
Fields, G., Duval-Hernández, R., Rodríguez, S. F., Puerta, M. l. S., (2007). Earnings mobility in Argentina, Mexico, and Venezuela: testing the divergence of earnings and the symmetry of mobility hypotheses. Mimeo. School of Industrial and Labor Relations, Cornell University.
Glewwe, P., 2012. How much of Observed Mobility is Measurement Error? IV Mmethods to Reducemeasurement Error Bias, with an Application to Vietnam. World Bank Econ.Rev. 26 (2), 236–264.
Glewwe, P., and Jacoby, H., (2000). Recommendations for Collecting Panel Data. In Margaret Grosh and Paul Glewwe. (Eds). Designing Household Survey Questionnaires for Developing Countries: Lessons from 15 Years of the Living Standards Measurement Study. Washington DC: The World Bank.
Guell, M., Hu, H., (2006). Estimating the Probability of Leaving Unemployment Using Uncompleted Spells from Repeated Cross-Section Data. Journal of Econometrics, 133, 307–341.
Jenkins, S. P., (2000), Modelling Household Income Dynamics, Journal of Population of Economics, 13, 529-567.
Kalton, G., (2009). Designs for Surveys over Time”. In D. Pfeffermann and C.R. Rao. Handbook of Statistics, Vol. 29A- Sample Surveys: Design, Methods and Applications. North-Holland: Elsevier.
Martin, E. B., and Cowell, F. A., (2006), Static and Dynamic Poverty in Spain, 1993-2000, DARP No. 77, London School of Economics, London.
Mcintosh, S., (2006). Further Analysis of the Returns to Academic and Vocational Qualifications. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 68(2): 225- 251.
McKenzie, D., (2004). Asymptotic Theory for Heterogeneous Dynamic Pseudo-Panels. Journal of Econometrics, 120, 235–262.
Propper, C, Hedley R, and Katherine G. (2001). The Demand for Private Medical Insurance in the UK: A Cohort Analysis. Economic Journal, Royal Economic Society, 111(471), 180-200.
Stevens, A. H., (1994), the Dynamics of Poverty Spells: Updating Bane and Ellwood, the American Economic Review, 84(2), 34-37.