|
|
اندازهگیری فقر چندبعدی در ایران با روش تحلیل تناظر چندگانه
|
|
|
|
|
نویسنده
|
ربیعی حسین ,کفایی محمد علی
|
منبع
|
بررسي مسائل اقتصاد ايران - 1401 - دوره : 9 - شماره : 1 - صفحه:187 -224
|
چکیده
|
در این مقاله فقر چندبعدیِ سالهای 1383 الی 1398 ایران مطالعه شده است. ابتدا از 13 نماگر ترتیبی در چهار بعد «رفاه اقتصادی»، «مسکن»، «سلامت» و «آموزش» استفاده و برای تعیین وزن نماگرها روش تحلیل تناظر چندگانه (mca) به کار گرفته شد. سپس بر پایه این وزنها یک نماگر مرکب فقر محاسبه گردید و با 5 نوع خط فقر شامل ملاک اجتماع، ملاک اشتراک، 60 درصد میانه، 3 دهک اول و خط فقر مطلق شاخصهای فقر به تفکیک مناطق شهری و روستایی بهصورت مقطعی و سری زمانی به دست آمد. نتایج نشان داد که فقر چندبعدی مناطق روستایی بیشتر از مناطق شهری است. همچنین قدرت جبران فقر در مناطق شهری بالاتر از مناطق روستایی است، به این معنی که در مناطق شهری خانوارها بهتر میتوانند محرومیت در یک بعد را در بعد دیگر جبران کنند. روند فقر در 16 سال مورد بررسی بهصورت نزولیِ محدب است که در سالهای انتهایی تقریباً افقی شده است. بررسی فقر استانها نیز نشان داد که استانهای سیستان و بلوچستان و مازندران به ترتیب بیشترین و کمترین نسبت سرشمار فقر را داشتند.
|
کلیدواژه
|
فقر چندبعدی، تحلیل تناظر چندگانه، نماگر مرکب فقر، فقر جبرانشده، وزن نماگر
|
آدرس
|
دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده اقتصاد و علوم سیاسی, ایران, دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده اقتصاد و علوم سیاسی, ایران
|
پست الکترونیکی
|
m-kafaie@sbu.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
multidimensional poverty measurement in iran with multiple correspondence analysis method
|
|
|
Authors
|
rabiee hosein ,kafaie seyyed mohammad ali
|
Abstract
|
this paper measures multidimensional poverty from 2004 to 2019. 13 ordinal categorical indicators in four dimensions of &economic welfare,& &housing,& &health,& and &education& are used and to determine the weight of the indicators, the method of multiple correspondence analysis (mac) is used. based on these weights, a composite poverty indicator is calculated. with five types of poverty lines, including union criterion, intersection criterion, 60% median, first three deciles, and the absolute poverty line, poverty indicators are obtained crosssectionally and in time series by urban and rural areas. the results show that multidimensional poverty is higher in rural areas than in urban areas. the compensating power of poverty is also higher in urban areas than in rural areas. this means that urban households can better compensate for deprivation in one dimension by another. in the 16 years under study, the poverty trend is a convex downward trend that has become almost horizontal in the last years. the study of poverty of the provinces also shows that the provinces of sistan baluchestan and mazandaran have the highest and lowest headcount ratio of the poverty, respectively.
|
Keywords
|
multidimensional poverty measurement; multiple correspondenceanalysis (mca); composite indicator of poverty; compensated poverty; weight of indicators
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|