Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Khoa Học Xã Hội
Chính trị học
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 1
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 1
Hạo Nhiên
100
26
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Application of Tools to Identify the Poor - Giới thiệu Indonesia là quốc gia thứ tư đông dân nhất trên thế giới và nó có một số lượng lớn người nghèo. Dự toán nghèo chính thức chỉ ra rằng trong năm 2004, người nghèo số khoảng 36 triệu, hoặc 17% tổng dân số, với khoảng hai phần ba số người nghèo sống ở khu vực nông thôn. Các dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất cho nghèo đo là tổng số chi tiêu dùng hộ gia đình được thể hiện bằng tiền. Việc sử dụng dữ liệu chi. | PART ONE Application of Tools to Identify the Poor CHAPTER 1 Predicting Household Poverty Status in Indonesia Sudarno Sumarto Daniel Suryadarma and Asep Suryahadi Introduction Indonesia is the fourth most populous country in the world and it has a large poor population. Official poverty estimates indicate that in 2004 the poor numbered about 36 million or 17 percent of the total population with about two-thirds of the poor living in rural areas. The most widely used data for measuring poverty is household total consumption expenditure expressed in monetary terms. The use of expenditure data is particularly common in developing countries where expenditure data is less difficult to collect and more accurate than household income data. Collecting household consumption expenditure data however requires plenty of time and effort. Respondents must be willing and patient enough to document their own expenditure over a period of time. For instance in Indonesia the recording of food expenditure is done over one week and the enumerators have to ensure that the respondents are correctly noting down their actual expenditure. In addition some questions on nonfood items require respondents to remember expenditure incurred as far back as one year. In this case reliability and accuracy of data become an important issue to settle. Amid such empirical problems a number of studies in developing countries have been focusing on proxy variables that measure expenditure and poverty. A proxy is calculated using several widely recognized methodologies employing household characteristics data that are auxiliary to poverty and are easier to collect. Examples of proxy variables are asset ownership and education level which can be used to rank households similar to the rank based on per capita consumption expenditure. One of the more widely cited studies is that of Filmer and Pritchett 1998a which used long-term household wealth to predict school enrolment in India. The authors employed .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 0
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 1
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 2
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 3
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 4
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 5
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 6
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 7
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 8
Poverty Impact Analysis: Approaches and Methods - Chapter 9
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.