Quantitative Approaches to Multidimensional Poverty Measurement pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Kakwani, Nanak/ Silber, Jacques

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 152.55

装帧:HRD

isbn号码:9780230004894

丛书系列:

图书标签:

• Poverty Measurement
• Multidimensional Poverty
• Quantitative Methods
• Econometrics
• Development Economics
• Inequality
• Welfare Economics
• Applied Economics
• Statistical Analysis
• Policy Analysis

深度洞察：全球发展中不平等现象的复杂性与衡量之道 本书深入探讨了全球发展领域中一个至关重要且日益受到关注的议题：多维度贫困的复杂性、测量方法论的演进，以及政策干预的有效性。它并非仅仅停留在对传统单一收入指标的批判，而是致力于构建一个更为精细、更具包容性的贫困图景。 本书的核心论点在于，贫困是一种多层次、相互关联的剥夺状态，单一的经济收入视角（如世界银行的$2.15/日标准）已经不足以捕捉到发展中国家民众在健康、教育、居住条件、安全保障乃至政治参与方面的真实困境。因此，本书旨在提供一个全面的分析框架，以应对这种复杂性。 第一部分：贫困概念的范式转变与理论基础 本部分追溯了贫困概念从“匮乏”（Deprivation）到“能力缺失”（Capability Deprivation）的理论演变，重点分析了阿马蒂亚·森（Amartya Sen）的能力方法论如何彻底重塑了发展经济学对福祉的理解。 1. 从一维到多维的认知迭代： 我们首先考察了早期基于收入的衡量标准（如绝对贫困与相对贫困的区分），并详细阐述了这些方法的局限性，特别是在处理贫困的异质性（Heterogeneity）和个体间资源转换效率差异方面的无力。随后，本书将焦点转向了对“基本需求”的深入探讨，这为后续的多维度指标构建奠定了哲学基础。 2. 跨学科的整合视角： 本书认为，有效的贫困分析必须是跨学科的。因此，我们整合了社会学中关于社会排斥（Social Exclusion）的理论，地理学中关于空间不平等的视角，以及政治学中关于问责制（Accountability）和权利（Rights）的讨论。贫困不仅是物质的匮乏，更是社会结构性不公的体现。 3. 贫困的动态性与脆弱性： 传统的快照式测量往往忽略了家庭在生命周期中（如疾病冲击、自然灾害、失业）面对贫困的风险和波动性。本部分深入分析了贫困脆弱性（Poverty Vulnerability）的概念，强调理解家庭如何“滑落”至贫困状态，以及如何建立更具韧性的社会保障体系。 第二部分：多维度贫困测量的技术路径与方法论 本部分是本书方法论的核心，它系统地梳理并比较了当前主流的多维度贫困测量工具及其背后的数学原理。 1. 组合和分解的艺术：奥斯卡德指数（Alkire-Foster Methodology）的精细化应用： 本书详细剖析了奥斯卡德（Alkire-Foster, AF）框架的优势，即它允许研究者在不牺牲个体信息的情况下，灵活地设置多维贫困线。我们不仅仅停留在介绍公式，更专注于探讨在实际操作中如何选择“阈值”（Thresholds）——是采用绝对标准还是相对标准？如何处理不同维度指标的权重设定问题？我们提供了关于权重设置的敏感性分析，展示了权重调整对贫困发生率和强度的显著影响。 2. 维度选择的挑战与指标的构建： 如何从成百上千的潜在指标中，筛选出最能代表“关键剥夺”的指标集，是一个关键的实践难题。本书提供了基于统计学检验（如因子分析、项目反应理论的初步应用）和定性研究相结合的混合方法，以确保所选维度既具有统计学上的显著性，又符合当地的社会文化背景。我们特别关注了“环境质量”和“数字鸿沟”这两个新兴的维度在当代贫困分析中的纳入必要性。 3. 跨空间和跨时间的比较性分析： 衡量贫困的最终目标是进行有效的比较。本书详细介绍了如何处理不同调查年份、不同统计方法带来的数据可比性问题。针对空间异质性，我们引入了小区域估算技术（Small Area Estimation, SAE）与多维指标的结合，旨在为地方政府提供更具地理指向性的贫困地图，从而优化资源分配。 4. 信息的整合与“信息损失”的权衡： 多维测量的固有挑战是如何将异质性的信息压缩成一个可解释的指数。本书对替代方法，如主成分分析（PCA）驱动的多维指数，与基于计数（Counting Methods）的方法进行了深入的效率与解释性对比。我们探讨了在追求简洁性时，不可避免地会损失多少关键的贫困信息。 第三部分：政策含义、干预设计与有效性评估 贫困测量学的价值最终体现在其对减贫政策的指导意义上。本部分将理论和方法论转化为实用的政策工具。 1. 贫困分解与目标群体识别： 本书展示了如何利用多维测量的结果进行“贫困分解”（Decomposition Analysis）。通过计算贫困对不同维度（如教育、健康）的贡献度，政策制定者可以清晰地识别出“瓶颈维度”。例如，如果某一地区的贫困主要由缺乏安全饮用水造成，那么针对性的基础设施投资将比广泛的现金转移支付更为有效。 2. 循证干预的评估框架： 如何判断一个减贫项目是否成功地减轻了多维贫困？本书引入了准实验设计（如倾向得分匹配、断点回归）来评估特定政策干预（如全民健康保险、有条件的现金转移）对被剥夺者在多个维度上的平均处理效应（Average Treatment Effect）。这种严格的评估是确保公共资金有效使用的关键。 3. 制度嵌入与问责机制： 最终，贫困的持续存在往往根源于治理结构的缺陷。本书探讨了将多维贫困指标纳入国家发展规划、预算分配和绩效问责体系的必要性。只有当这些指标成为政府决策的“核心驱动力”，而非仅仅是报告中的“装饰品”，才能实现可持续的减贫。 结论：面向未来挑战的减贫蓝图 本书总结了当前多维度贫困测量领域的最新进展，并指出了未来研究的前沿方向：如何将环境可持续性和气候变化冲击纳入贫困衡量框架，以及如何利用大数据和移动技术来提高贫困数据的及时性和颗粒度。本书旨在为发展实践者、政策制定者和学术研究人员提供一套坚实的理论基础和实用的工具箱，以期推动更公平、更全面的人类发展议程。

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《量化多维贫困测度》这个书名，本身就传递出一种扎实、系统、深入研究的信号。我一直觉得，要真正理解贫困，就不能仅仅停留在表面的现象，而是要深入其本质，用科学的工具去解构它。书中“量化”二字，让我预感到它将提供一套非常具体、可操作的方法论。贫困的维度是多样的，它不仅仅是物质上的匮乏，还可能包括机会的缺失、社会排斥、缺乏尊严等等。如何将这些抽象的概念转化为可量化的指标，并在此基础上构建一个科学的测度框架，这本身就是一项巨大的挑战。我非常想知道，书中是否会探讨不同的测度模型，例如，是基于“平均贫困”（average poverty）的视角，还是基于“最不富裕者”（worst-off）的视角？书中在处理不同维度之间的依赖关系时，是否会采用诸如Copula函数等高级统计工具？我也很好奇，书中是否会讨论如何对测度结果进行敏感性分析，以检验模型的稳健性。对于一个对社会科学研究方法论有着浓厚兴趣的人来说，这本书无疑是一次不可多得的学习机会，它承诺将带领我走进多维贫困测度的核心世界。

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当我看到《量化多维贫困测度》这个书名时，我的脑海中立即浮现出无数关于贫困问题的讨论，以及对现有测量方法的不足之处的思考。我一直认为，贫困的复杂性远远超出了单一经济指标的范畴，而“多维”这个词，恰恰点出了问题的关键所在。我迫切地想了解，书中是如何定义和构建这些“维度”的。是仅仅包含教育、健康、住房等客观指标，还是会纳入社会资本、心理健康、环境质量等更为广阔的领域？更重要的是，“量化”的手段，这让我充满了好奇。书中会采用哪些具体的数学模型和统计技术来处理这些多维度的信息？是会借鉴经济学中的收入分配理论，还是会引入社会学中的不平等测量方法？我特别希望书中能够深入探讨如何为不同维度分配权重，以及如何处理不同维度之间可能存在的相关性或独立性。例如，教育和健康之间的关联，是否会影响最终的贫困评估结果？此外，我也对书中可能涉及的政策应用层面充满了兴趣，期待它能为政府部门和社会组织提供更科学、更有效、更具针对性的决策依据，从而真正地触及并改善那些最需要帮助的人群的生活。

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这本《量化多维贫困测度》无疑是一本重量级的学术著作，对于我这样长期关注社会发展与公平问题的研究者而言，它的出现简直如同雪中送炭。我一直在寻找一本能够系统、深入地剖析多维贫困测度方法论的书籍，而这本书恰好填补了这一领域的空白。我尤其对其中关于“度量”本身的研究感到兴奋。贫困并非单一维度的经济剥夺，而是多重剥夺的叠加，如何在不同的维度之间建立科学的权重，如何处理维度之间可能存在的关联性，甚至如何考虑个体的感知和主观体验，这些都是极其复杂而关键的问题。我期待书中能够提供清晰的理论框架，并且辅以严谨的数学模型和统计方法。例如，如何构建合理的指标体系，如何进行数据收集和预处理，如何运用AHP、因子分析、聚类分析等方法来识别贫困人口，以及如何评估不同测度方法的有效性和鲁棒性，这些都是我非常感兴趣的。书中对不同国家和地区的多维贫困测度实践的案例分析，也极大地吸引了我，我希望能够从中学习到宝贵的经验，了解在现实应用中会遇到哪些挑战，以及如何克服这些挑战。这本书的出现，预示着我们在理解和解决贫困问题上，将迈入一个更加精细化、科学化的新阶段。

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《量化多维贫困测度》这个书名，在我看来，就是对一个长期困扰我的学术难题抛出的解决之道。贫困，这个词语承载了太多层面的含义，而我们过去往往过于狭隘地将其局限于经济收入的范畴。这本书的“多维”二字，让我看到了突破传统思维的希望。我非常期待书中能够对“多维”贫困的内涵进行一个清晰的界定，并在此基础上，深入探讨如何进行“量化”的测度。这其中必然涉及到复杂的统计学和计量经济学方法。我尤其想知道，书中会如何处理不同维度之间的衡量标准差异，以及如何将它们整合到一个统一的框架下？例如，在教育维度上，是采用入学率、完成率，还是学习成果来衡量？在健康维度上，是关注预期寿命，还是婴儿死亡率？书中是否会提供一套具有普适性的方法论，还是会强调因地制宜的原则？我也对书中可能提出的政策建议非常感兴趣，希望它能够为不同国家和地区的减贫策略提供科学的指导，帮助我们更准确地识别贫困的深层根源，并制定出更具实效性的干预措施，真正意义上地推动社会的公平与进步。

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读到《量化多维贫困测度》这个书名，我立刻被它所蕴含的严谨学术态度所吸引。在我看来，贫困问题一直是全球性的难题，而过往的很多研究往往侧重于单一的收入维度，这显然无法全面反映贫困的真实面貌。这本书的“多维”二字，正是我一直所期望看到的。我非常好奇书中会如何界定和测量“多维”贫困。它是否会涵盖教育、健康、居住条件、社会参与等多个方面？不同维度之间的重要性如何平衡？书中提出的“量化”方法，又会是怎样的路径？我猜想，它一定涉及了大量的数理统计学知识，比如如何设计一套严谨的指数模型，如何处理数据的缺失和偏差，如何进行跨时空和跨区域的比较研究。我尤其期待书中关于“贫困线”设定的讨论，是采用绝对贫困线，还是相对贫困线，或者两者结合？如何根据不同的文化和社会背景来调整贫困线的标准？对于政策制定者而言，如何利用书中提出的方法，更精准地识别贫困群体，并制定出更具针对性的减贫政策，这将是至关重要的。这本书的理论深度和实践指导性，让我充满期待。

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