印度的不平等和贫困：新冠肺炎疫情的影响和政策应对

印度的不平等与贫困：COVID- 19大流行的影响和政策应对 Elif Arbatli - Saxegaard，Mattia Coppo，Nasser Khalil，ShinyaKotera和D. Filiz Unsal WP / 23 / 147 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 2023JUL IMF工作文件 亚太部 印度的不平等和贫困：COVID - 19大流行的影响和政策应对*由Elif Arbatli - Saxegaard，Mattia Coppo，Nasser Khalil，Shinya Kotera和D. Filiz Unsal *编写 授权由Nada Choueiri和Chris Papageorgiou分发2023年7月 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 摘要：使用来自全国代表性家庭和劳动力调查的微观数据，我们研究了大流行期间印度贫困和不平等的影响和驱动因素。我们有三个主要发现。首先，近几十年来，印度在减少贫困方面取得了重大进展，但据估计，与新冠肺炎大流行相关的经济衰退暂时加剧了贫困和不平等。 其次，教育和就业状况似乎是与贫困和收入/消费变化相关的主要因素。最后，政府扩大食品补贴可能在减轻大流行期间贫困增加方面发挥了重要作用。 Contents I.II.III.IV.V.VI.VII. Figures图1：印度宏观数据的大流行影响4 图2：扩大社会保护计划4图3：收入不平等10图4：收入不平等11图5：消费不平等12图6：基尼系数12图7：贫困13图8：大流行后变穷的估计概率14图9：估计收入变动（标准化）16图10：估计劳动收入变化（城市地区，标准化）16图11：估计消费变化（标准化）17图12：每位受助人每月估计的补贴19图13：食品补贴的影响20图14：假设的再分配方案21图15：食品补贴的再分配方案21 TABLES表1：目标特性8表2：2019年户主教育和就业状况分布.....................................................................................................................................18 词汇表 CMIE印度经济监测中心CPHS消费者金字塔住户调查MNREGA圣雄甘地国家农村就业保障法NFHS全国家庭健康调查PDS公共分配系统PLFS定期劳动力调查UMPCE通常每月消费支出 I.Introduction 现有的研究表明，在大流行之前的几十年中，印度在减少贫困方面取得了重大进展（Bhalla等人。(2022)，Edochie等人。（2022年），纽豪斯和维亚斯（2019年），以及辛哈·罗伊和范德·韦德（2022年））。但是，鉴于缺乏2011年以后的官方家庭支出数据，过去十年贫困减少的幅度非常不确定。虽然印度在过去十年的强劲增长可能导致了这种减少，但当局还扩大了社会援助计划，特别是通过2013年《国家粮食安全法案》，政府分别向最底层的50％和75％的城市和农村人口提供了增加的口粮。更广泛的贫困措施也可能有所下降，这反映了政府在健康和教育方面的发展干预措施-例如，2018年实现的村庄电气化和厕所饱和。同样，多维贫困指标（MPI）显示印度的贫困人数大幅减少，在2005 - 06年至2015 - 16年间，约有2.75亿人摆脱了多维贫困，在2015 - 16年至2019 - 21年间，约有1.4亿人摆脱了贫困。 尽管贫困状况有了很大改善，但大流行冲击对经济活动的巨大影响引起了人们对贫困和不平等的关注。根据世界银行（2022）的临近预报分析，全球贫困率增加了11％或7000万人，全球基尼系数在2020年增加了0.5多个百分点。与其他国家一样，印度的经济受到大流行和相关遏制措施的不利影响。在大流行的第一波和第二波中，人均GDP和人均消费急剧下降（图1）。1在第一波之后，就业人口比率下降了 7.3个百分点，城市地区的失业率飙升至20％以上（图1）。尽管GDP和劳动力市场指标都迅速恢复，但鉴于大流行的异质性冲击，大流行的分配影响可能很大。 为了减轻大流行的不利经济影响，当局扩大了现有的社会保护计划（图2）。当局政策反应的一个关键支柱是扩大通过公共分配系统提供的粮食转移，这也是大流行期间额外社会保护支出的最大组成部分(20 / 21财年占国内生产总值的1.4%)。在COVID期间，通过直接福利转移(DBT)系统和农村就业保障计划(MNREGA)提供的直接现金转移也得到了扩大(分别占国内生产总值的0.3%和0.4%)。就覆盖率而言，MNREGA在COVID期间的受益者达到了约4%的人口的峰值。 基于这一背景，本文旨在解决三个问题。首先，我们调查了COVID期间印度贫困和不平等的演变。为此，我们依靠在整个大流行期间进行的两次具有全国代表性的家庭调查，并研究来自不同收入百分位数的家庭群体的收入和消费动态。其次，我们使用回归分析检查与大流行对收入和消费的影响相关的因素。本实证分析考虑了家庭的各种特征，包括年龄，性别，就业，行业以及金融访问和储蓄。最后，我们使用模拟练习将政府食品补贴计划的影响纳入对贫困和不平等的分析中。 我们使用来自两项全国代表性调查的单位级数据进行分析：由一家名为印度经济监测中心（CMIE）的私人机构收集的消费者金字塔家庭调查（CPHS）和由统计和计划执行部（MoSPI）进行的定期劳动力调查（PLFS）。CPHS长期跟踪同一家庭，并包含广泛的家庭变量，包括详细的消费和收入信息，就业和人口特征。鉴于以前的文献。 关注CPHS的代表性，我们根据Siha Roy和va der Weide (2022)调整了CPHS的抽样权重。值得一提的是，CPHS对消费和收入的定义不一定与印度官方家庭调查中的相关变量相匹配，因此，我们的主要重点是捕捉大流行期间贫困和不平等的变化和驱动因素，而不是根据官方措施或调查对贫困和不平等程度的估计(一.Procedres.，2011 - 12年度的最后一次官方调查)。2我们通过PLFS进一步发展了对劳动收入动态的分析，以从其代表性和丰富的劳动力市场变量中受益，并通过官方调查强调了我们对收入动态的结果的稳健性。 我们的主要发现如下。首先，据估计，与新冠肺炎大流行相关的经济下滑加剧了贫困和不平等，但这种影响是暂时的，贫困和不平等在2021年底之前都回到了大流行前的水平。其次，人口和劳动力市场特征是与贫困，收入和消费变化相关的关键因素。分析总体上表明，低技能（低教育）工人和在没有正规就业保护的非正规部门工作的工人在大流行期间受到更大的负面影响。最后，政府扩大粮食补贴可能大大缓解了大流行期间贫困的增加。展望未来，针对性和便携性的持续改进对于在有限的财政空间内改善成果至关重要。 我们的研究有助于多种文献。首先，我们的分析是少数使用大流行期间具有全国代表性的家庭收入和消费数据来检验大流行影响的研究之一。其次，我们的分析有助于就印度贫困和不平等的演变进行积极的辩论。我们不仅研究了贫困和不平等的变化，而且还揭示了与这种影响相关的家庭特征，这些特征揭示了大流行如何影响不同的家庭群体。最后，我们的工作增加了关于大流行政策应对影响的辩论，使用模拟练习，使用实际的家庭数据。 本文的其余部分组织如下。第二节简要概述了有关大流行对收入，贫困和不平等的影响的现有文献。第三节介绍了我们分析中使用的数据。第四节讨论了大流行期间贫困和不平等的动态。第五节介绍了强调不同影响渠道的回归结果。第六节显示了我们的模拟结果，以估计政府食品补贴的缓解作用。第七节总结了一些要点。 II.文献综述 我们的论文为分析大流行的分配影响的新兴文献做出了贡献，其中包括来自印度的见解。印度是一个新兴市场经济体，由于大流行而经历了最严重的经济衰退之一。不同的论文研究了大流行对发达和新兴市场经济体的影响，重点是收入和消费不平等(Statcheva，2022)，而在发展中经济体，重点也放在农村和城市地区的差异以及对极端贫困的影响(Naraya等人。，2022年）。最近的研究表明，对不同部门的影响不均衡，不成比例地加剧了弱势群体（Bdervoet等人。(2022)和Galasso等人。(2020))，暗示对贫困和不平等的突然和实质性负面影响(Naraya等人。(2022)，萨姆纳等人。（2020年），雷迪（2021年）和伦科等人。（2022年））。 关于印度的情况，古普塔等人。(2021)采用CPHS数据，并报告在封锁期间贫困大幅增加，但不平等现象有所减少，声称富人比穷人受到的影响更大。Jha和Lahoti (2022)批评了Gpta等人的数据处理。(2021年)，并使用相同的数据集，他们发现在封锁期间不平等现象暂时显著增加，在封锁后恢复到大流行前的水平。世界银行（2022）的临近预报分析表明，从2019财年到2020财年，印度的贫困率增加了4到8个百分点。认识到2011 - 12年度官方家庭调查与GDP之间的差异，Paagariya和More（2021）采用了PLFS消费数据，并报告了大流行期间贫困的微乎其微的上升和基尼系数的下降。3 我们的分析通过使用CPHS数据库提供新的见解，同时试图提高其代表性并调查与贫困和不平等相关的因素，从而增加了这一证据。与以前的研究一样，我们使用具有全国代表性的家庭调查（CPHS），但根据Siha Roy和va derWeide（2022）调整样本权重，以反映基于其他具有全国代表性的官方调查的印度社会经济指标的改善。在我们的论文中使用了调整后的样品重量。我们还研究了复苏阶段贫困和不平等的变化以及影响贫困和不平等的渠道。正如Edochie等人最近的研究。(2022)，纽豪斯和维亚斯(2019)，古普塔等人。(2021年)，Jha和Lahoti (2022年)记录了COVID期间不平等和贫困的变化，我们进一步扩展了分析，以检查与这些变化相关的社会经济因素。家庭小组调查的可用性使我们能够检查大流行期间的收入和消费变化。我们还使用COVID之前和期间的消费数据来检查家庭陷入贫困的可能性，并探索人口统计学、教育、劳动状况和就业行业在理解大流行期间的收入和消费动态方面的作用。 我们的论文还提供了有关大流行期间政策应对的见解。来自其他国家的证据表明，政策干预对于减轻大流行的不利影响很重要（例如Procedre，Carta和Philippis (2021)和Chetty等人。（2020年））。在印度的背景下，Bhattacharya和Roy（2021）发现，在大流行之前已经实施的社会保护计划的扩大有助于为许多贫困家庭提供所需的救济。Bhalla等人。（2022）强调，将食品补贴纳入消费估算指标对于了解印度在大流行期间可能在多大程度上帮助减轻极端贫困非常重要。在本文中，我们使用实际的家庭数据来模拟不同情景和假设下食品补贴对贫困的影响。 III.Data 对于我们在本文中进行的分析，我们主要利用两个家庭调查：消费者金字塔家庭调查（CPHS）和期间劳动力调查（PLFS）。CPHS由一家名为印度经济监测中心（CMIE）的私人机构进行。这是一项具有全国代表性的调查，每月一次，涵盖COVID期间。它也被学术界的许多研究人员使用(例如Procedre，Chodorow - Reich等人。（2020年））。该调查收集了有关详细消费，收入（来自劳动力，养老金，投资等），资产所有权，就业和人口特征的信息。另一个好处是，这是一个小组（纵向）调查，使我们能够长期跟踪同一家庭的发展（有些是整个分析期间）。每年访问家庭三次（波），每