使农业为东帝汶的穷人服务

FrancisAddeahDarkoRirinPurnamasari 政策研究工作文件10862 Abstract 东帝汶大约80%的贫困家庭依赖农业为生，人们普遍认为，农业部门的增长是该国减贫的重要渠道。尽管如此，该国的农业生产系统是世界上最不发达的系统之一，该部门的生产率远远低于其他小岛屿发展中国家的生产率，低于其他低收入国家的平均水平。本文利用2007年和2014年东帝汶生活水平调查的数据，深入了解农业生产力的提高在多大程度上有助于减贫。 并评估了该国提高农业文化生产力的驱动因素和制约因素。研究结果表明，农业生产率的提高降低了农业家庭贫困的可能性。本文还发现，要提高农业生产率，应考虑以下因素：促进农业机械化，改善化学药品的使用（肥料，农药和除草剂）投入，增加获得信贷和扩展的机会，鼓励农民加入农民团体，扩大农产品的商业化，并减少农业文化生产力中的性别差距。 政策研究工作文件系列传播了正在进行的工作结果，以鼓励就发展问题交换意见。该系列的目标是快速得出发现，即使演示文稿还不够完善。论文带有作者的姓名，应相应地引用。本文表达的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属组织的观点，也不代表世界银行执行董事或它们所代表的政府的观点。 使农业为东帝汶的穷人工作1 Francis Addeah Darko and Ririn Purnamasari 1.Introduction 农业仍然是东帝汶的主要经济活动。该部门为大多数人口（2007年为72％，2014年为52％，图1）提供生计，占出口总额（主要是咖啡）的90％以上。这表明，鉴于该部门的就业人数，该国大多数农民仍然陷入低生产率，自给农业。 资料来源：2007年和2014年东帝汶生活水平调查 大多数穷人（2007年为83％，2014年为63％）依靠农业为生（图1）。在全国三个地区，农业家庭往往集中在西部和东部（2014年为61%）；在农业家庭中，贫困往往在西部比东部或中部更为普遍（图2）。由于大多数穷人依赖农业，该部门被广泛认为是东帝汶减少贫困的主要渠道。这一观点得到了历史证据的支持，即农业在亚洲其他地区成功减贫中发挥了不可或缺的作用，农业增长往往比农业、发展中经济体其他部门的增长对穷人更有利(DFID，2004年)。在缅甸，2005年至2015年期间，农业部门的增长至少占减贫的46%，其中大部分是通过提高生产力和作物多样化实现的(世界银行，2019年)。柬埔寨的经验还表明，农业土地生产率提高10％将使人口贫困率降低一个百分点（世界银行，2019年）。泰国的经验表明，农业竞争力是支持该部门发展的关键，这需要健全和一致的宏观经济政策，包括开放的宏观经济政策。 鼓励私人投资的农业贸易政策，以及鼓励生产率增长的公共产品投资（世界银行，2019年）。 尽管农业可以在减少东帝汶的贫困方面发挥潜在的作用，但该国拥有世界上最不发达的农业生产系统之一。所有分部门都由生计系统和非常厌恶风险的农民主导（丹宁2013年；世界银行2017年）。目前，该国只有30％的耕地处于农作物生产和放牧状态，该部门的生产率一直很低。东帝汶以每公顷作物产值衡量的农业生产率远低于其他小岛屿发展中国家，近年来也低于其他低收入、缺粮国家的平均水平(图3a)。此外，自2012年以来，每名工人的农业增加值一直在下降(图3b)。2015年估计生产的64, 000公吨玉米和65, 000公吨大米比五年平均水平低30％，远低于该国对这些主食的估计需求（245, 000公吨）（粮农组织统计）。该国的谷物产量也是东亚和太平洋地区最低的国家之一（联合国妇女署和世界银行，2018年）。因此，农业部门在对粮食安全、充足生计和总体经济增长的贡献方面表现不佳。 本文使用2007年和2014年东帝汶生活水平调查的数据来解决以下问题:农业生产力在多大程度上影响贫困？农业生产力的驱动因素是什么？提高农业生产力的制约因素是什么？可以做些什么来提高农业生产力？这些问题与该国的《2011 - 2030年战略发展计划》(SDP)相一致，其中强调了农业与减贫、经济多样化、就业和经济增长的相关性。在承诺实施该SDP时，农业和渔业部制定了《2014 -2020年战略计划》，该计划旨在支持从生计农业向商业化农业的过渡，改善农村收入和生计，并减少贫困。因此，上述问题的答案将为农业政策如何帮助该国减少贫困提供指导。 农业生产力直接通过“粮食和收入”路径3和间接通过“工资”路径3影响贫困水平。4由于雇佣的农场劳动力通常由贫困家庭提供，因此工资的增加可能会增加贫困家庭的收入，并且， 因此，他们的福利。5农业可以通过两个额外的间接渠道帮助减少贫困。第一个渠道是“食品价格”路径。6农业产出供应的增加可以推动食品价格下跌。由于许多贫困家庭是粮食净购买者，并将其收入的很大一部分用于粮食，因此降低的粮食价格改善了他们的贫困和粮食安全状况（Daro等人。，2018）。其次，农业产出的改善可能会通过“非农业部门”途径间接影响家庭的福利。农业生产力的增长为东帝汶非农业部门使用的原材料提供了很大一部分。农业生产力增长带来的收入增加可能会增加对非农业部门生产的商品和服务的需求。这种不断增长的需求反过来又可以通过前向和后向联系刺激非农业部门的就业，并最终增加非农业家庭收入（Hamer和Naschold 2000；Mellor 1999）。 2.数据和方法 该研究使用了2007年和2014年东帝汶生活水平调查的全国代表性数据。这些调查跨越了12个月的数据收集时间，非常全面，涵盖以下主题：人口统计，住房，获得设施，耐用品，教育，健康，就业，社会资本和主观幸福感。2007年和2014年分别覆盖了4, 477户和5, 916户，其中2007年为72％，2014年为52％。本文的分析重点是农业家庭。由于分析中仅包括人口的一个子群体（农业家庭），因此将两个横断面调查合并以增加样本量，以期提高估计的准确性。 为了回答有关农业生产力在多大程度上影响贫困的问题，使用五种贫困衡量标准进行了分析：家庭是否贫困（i。Procedres.基于国家贫困线的贫困/非贫困），人均年消费支出，贫困差距，贫困严重程度以及人均消费支出方面的相对贫困。年度消费支出变量包括食品和非食品的总支出。使用Foster -Greer - Thorbece指数来衡量贫困差距和贫困的严重程度（Foster等人。1984），后者是前者的正方形。Foster - Greer - Thorbece指数通常是一个汇总统计数据，但在Maso和Smale（2013）之后，本研究构建了该指数的家庭特定版本，用于回归模型。非贫困家庭的贫困差距和贫困严重程度均为零，而贫困家庭则为一小部分。消费支出方面的相对剥夺-将家庭的平均消费支出与富裕家庭的平均消费支出进行比较-是。 使用Stark和Taylor 's (1989)指数衡量。该指数的较高值表明相对于其他家庭而言，更多的剥夺。 在这里，农业生产率是以每公顷耕地的家庭生产的所有农作物的货币价值（$/ ha）来衡量的。7该措施允许根据家庭生产的所有农作物来估算生产率。对于给定的家庭，该措施计算如下：（1）将每种耕种作物的产量乘以作物的价格，（2）将所有耕种作物的价值相加，以及（3）除以总公顷耕地。之所以使用这种方法，是因为可用于本研究的数据不允许以产量，劳动力或全要素生产率来衡量生产率。 用于估计农业生产率的作物价格是平均“集群”水平价格。“集群”是用于管理问卷的调查单位，每个“集群”包含12 - 15个家庭。之所以使用“集群”级别的平均价格，是因为我们假设同一“集群”中的家庭面对每种作物的价格相同。这种假设是合理的，因为数据是同时从“集群”中的家庭收集的。文献中也提出了类似的假设(Deato 1988；Hoag，2018，Daro等人。，2018）。 根据Christiaensen和Demery（2006），为了估计农业生产率对农村农业家庭福利的影响，将农业家庭的间接效用函数定义为： where￿(￿,￿)是根据商品矢量的消费定义的农业家庭的效用，￿，以及劳动变量的向量，￿;￿是从所有（农场和农场外）家庭企业获得的利润，取决于p（商品q的价格向量），w（工资率向量），A（农业生产率）和B（农业外的生产率-农场收入-产生活动）。￿，由以下公式给出： where𝜑是收入的边际效用；[𝑄𝑄]是家庭生产和消费之间的区别；𝐿表示农场和非农场劳动力的最佳水平，分别；￿￿(食品)价格的变化是由农业增长一个单位引起的吗￿￿ 生产力;￿￿￿￿￿农业工资的变化是由农业转移引起的吗生产力；以及￿￿￿￿是由变化引起的产出变化产生的货币价值￿￿农业生产力。 在本文中，我们估计￿使用以下经验模型： 其中i索引家庭；W代表贫困的各种衡量标准；A表示农业生产力；X是衡量其他家庭收入来源的变量向量，包括工资收入，林业产品收入，非农企业收入和其他来源的收入；￿是家庭特征的矢量，包括家庭规模，以公顷为单位的土地，户主年龄，户主性别，户主教育，家庭居住面积（农村/城市；西部/东部/中部），家庭是否拥有牲畜以及家庭是否种植林业产品；和￿￿是随机误差项。 𝛼,𝛽and𝛾𝛾是参数；𝛼是利息的参数— —农业生产率对家庭福利的影响。 根据贫困指标，使用Logit估计器，普通最小二乘（OLS）估计器，两部分估计器或有序概率估计器来估计农业支出对福利的影响。当用二元指标衡量贫困时，使用家庭logit估计器（1 =贫困；否则为0）；当通过人均年度消费支出和消费支出方面的相对剥夺来衡量贫困时，使用OLS；当使用贫困差距或贫困严重程度来衡量时，使用两部分估计器。8两部分估计器的第一部分使用logit估计器估计贫困的可能性，而第二部分使用分数logit估计器(Belotti和Maig，2015)估计以贫困为条件的贫困程度。 探索性分析用于识别增加农业生产力的制约因素和简单的家庭水平OLS规范以评估农业生产力的决定因素。OLS模型指定如下： 其中C是二元变量的向量，表明家庭是否在作物生产中使用化学品（有机肥料，肥料，农药或除草剂）；𝐻是影响作物生产的家庭特征的矢量：家庭大小，耐用品的获取，户主的性别，户主的年龄，户主的教育，家庭参与农民群体，获得汇款和家庭居住（城市/农村，西部/东部/中部）；M是二元变量的向量，代表拖拉机和灌溉等机械化投入在作物生产中的利用；L是劳动力变量的向量（男性，女性，雇用的儿童和家庭劳动力），S是变量的向量，表示家庭获得服务的机会，包括扩展和信贷；A是分配变量的变量向量，包括分配给牲畜的土地的收入向量；.𝛼,𝛽,是要估计的参数。𝜀𝜀是随机误差项，表示模型无法控制的变量。 3.Results 农业生产力对贫困的影响 关键变量的描述性统计见附录A的表1。图4提供了农业生产力对贫困影响的分析的摘要结果（有关详细结果，请参见附录A中的表2）。结果表明，农业生产率与所有贫困指标都具有预期的显着反比关系。在其他条件相同的情况下，农业生产率提高10％，使贫困的可能性降低0.32％，人均消费支出增加0.15％，使贫困差距减少。 0.09个百分点，贫困严重程度降低0.04个百分点，相对贫困增加0.6%。 其他几个因素-包括教育，牲畜所有权，耕地数量，家庭规模，居住面积和性别-影响农业家庭贫困的可能性。受过高等教育或中等教育的户主为0.11％和 与没有受过教育的人相比，贫困的可能性分别降低0.21％。拥有牲畜的家庭比没有牲畜的家庭贫穷的可能性低0.2％。耕地面积增加10％，贫困的可能性降低了0.31％。家庭人数增加一个人，贫困的可能性增加0.13％。此外，与东部相比，居住在该国西部和中部地区的贫困人口的可能性分别增加了0.34和0.14％，而城市地区的居民贫困人口的可能性比农村居民低0.11％。女户主家庭（FHHs）的贫困率比男户主家庭（MHHs）低0.1％。 农业生产力对贫困措施的影响方向支持了广泛持有的观点，即提高