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燃料贫困委员会 2024 年度报告
没有人能够期望在几年之内所有燃料贫困现象就会永久消失。但是，随着历届政府都致力于实现这一目标，他们渴望创造优质的住房、稳定的能源成本和必要的财政支持，以使除了极少数人之外的所有人都能管理好他们的家庭能源账单，而不会陷入燃料贫困。但历届政府的计划和方法是否实现了这些愿望呢？没有。他们已经取得了进展。但燃料贫困人数的减少现在已经停滞不前，而能源成本在过去几年中却飙升。虽然新建住宅的质量随着法规的变化而变化，但业内人士声称，自 2012 年以来，新建住宅的平均 EPC 评级为 B1。
气候对营养不良和儿童食品贫困的影响
2 METHODS ....................................................................................................................................... 3 2.1 Survey Population and Design ............................................................................................ 3 2.2 Data Sources ...................................................................................................................... 3 2.3 Outcomes Variables .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
经济增长与减贫的关系
巴格瓦蒂并不是唯一一个强调增长对减贫重要性的人。他的观点与华盛顿共识（见附件 D）非常一致，正如约瑟夫·斯蒂格利茨所说，华盛顿共识很少关注分配或公平问题：“如果受到追问，许多 [华盛顿共识] 的支持者会认为帮助穷人的最好方法是促进经济增长”（斯蒂格利茨，2002 年，第 78 页）。这是减贫的涓滴观。这种观点正确吗？虽然有大量证据表明，随着时间的推移，各国的增长差异是收入贫困变化的主要原因，但在人均消费增长率相同的情况下，减贫也会有很大差异。一般来说，减少不平等的增长比伴随不平等加剧的增长更能迅速地减少贫困。例如，根据世界银行的数据，在乌干达，随着不平等程度的降低，经济增长带来了强劲的减贫效果，而在孟加拉国，不平等程度的加剧削弱了经济增长带来的减贫效果。总体而言，在财富和机会集中的不平等社会中，增长带来的减贫效果要比在平等社会中差。世界银行发现，贫困对增长的敏感性在很大程度上取决于穷人获得分享增长机会的初始平等程度。现在有越来越多的证据表明，提高穷人参与增长的能力和机会的政策具有双重优势，即减少
Baidoa中的贫困中建立途径-CGSPACE
此简要报道了一项随机对照试验（RCT）的终点调查结果的简要报告，该试验（RCT）评估了项目建设途径，该途径是在Baidoa的超贫困IDP和易受伤害的寄宿社区中，这是世界视野的超贫困毕业（UPG）干预措施，该干预由世界宣明会实施，并由美国国际发展机构为国际发展局提供人为人类资助（BHA）。该项目旨在使超贫穷的国内流离失所者从极端贫困中毕业，并通过在城市环境中实现对性别敏感，适当的和可持续的生计，从而开始向上轨迹，以使受到流离失所影响的社区的自力更生。ifpri正在与世界宣明会合作进行试验。UPG干预包括在九个月内进行无条件现金转移的初始阶段，以稳定超贫困家庭的粮食安全。同时，建立或加强了储蓄群体，以培养一种储蓄的文化，并作为技能转移的平台。通过职业和财务培训以及启动工具包的转移来支持创收能力。在整个项目周期中，参与者还获得了有关社会资本动员，金融素养和商业促进的教练支持。
巴西贫困与公平评估 - 世界银行文件
众多同事的帮助使得本报告得以完成。团队要感谢同行评审员 Carlos Rodríguez-Castelán 和 Joana Silva 提出的宝贵建议，这些建议有助于改进本报告。包括 Liliana D. Sousa、Stella Car- neiro、Fabio Cereda 和 Bernardo Coelho 在内的一个大型团队在 Cornelius Fleischhaker、Paul Andres Corral Rodas、Karolina Goraus 和 Jia Gao 的支持下开发了 BraSim 模拟工具的第一个版本，该工具在本报告中进行了更新和使用。我们感谢 Frederico Pedroso、Roque Sanchez 和 Rafael Schadeck 提供 iRDC 数据并就气候变化风险脆弱性指数进行富有成效的技术对话。Daniel Duque 和 Rafael Rubião 早期对 POF 数据的研究以及 Eduardo Fleury 对间接税的研究使我们能够扩展此处介绍的发生率分析。团队还要感谢 Sophie Naudeau、Pab- lo Acosta、Matteo Morgandi、Tiago Falcao、Ildo Lautharte、Marek Hanusch、Camille Bourguignon、Jorge Muñoz、Fabiano Colbano 和 Sergio Olivieri 在本报告编写过程中提出的深刻意见。团队特别感谢 Pamela Gunio 提供的所有支持和帮助。
通过数据集成和人工智能绘制贫困地图
我们采用了菲律宾统计局和泰国国家统计局通过 SAE 技术编制的估计生活在国家贫困线以下的人口比例：菲律宾约 1600 个市级贫困人口；泰国约 7000 个乡镇级贫困人口
斐济的殖民政治经济学，社会政策和贫困
最近对殖民社会政策和福利的分析在第二次世界大战之前和之后的时期定位了其起源。这表明了历史上的短视和沉默，早期，种族化和二进制的帝国福利政策，在第二次世界大战之前具有不同的重新分配结构，否认了对殖民地的服务。概念大都会和殖民福利制度用于捕获这一二元，该二进制也使殖民地的传统团结是其福利和吸收社会风险的地点。尽管利润从殖民地国家通过殖民地国家的代理下流向了帝国库库，但这是有利润。这是在后殖民社会的出现贫困中造成的。斐济只是一个例子。关键词：社会政策，殖民地，大都会和殖民福利制度，贫困
贫困中的经济因素：巴基斯坦的新证据
贫困是一种至关重要的全球现象。该研究的主要目的是研究社会经济因素，社会因素和贫困之间存在的关系，经济和社会因素对贫困的相对影响，并描述VAR系统中时间序列之间的因果关系。这项研究利用了从世界发展指标（WDI）和巴基斯坦的经济调查中收集的1994q1至2018Q4的季度时间序列数据，利用了矢量误差校正模型（VECM）。该研究确定教育，失业，通货膨胀是经济因素，而Zakat和降雨是可以减少贫困的社会因素。这项研究的结果表明，从长远来看，通货膨胀和失业与贫困之间存在积极而重要的关系，而教育，降雨，社会福利计划和Zakat在长期以来与贫困长期存在负面关系。此外，研究还发现，在短期内，经济和社会因素与贫困之间没有关系。此外，研究发现，从长远来看，教育和降雨的相对贡献（28％和20％）大于通货膨胀，社会福利计划，失业和Zakat的贡献，3.8％，0.5％，2.5％和0.08％。同样，从长远来看，其对贫困的贡献最多可减少44％。这项研究可帮助决策者在设计政策以减少贫困的同时就经济和社会因素做出重要决定。政府应发展一个商业环境，以创造更多的就业机会。结果表明，巴基斯坦国家银行应采用收缩货币政策来控制通货膨胀，决策者可以制定所有人的政策。
西班牙：2019-2024年消除能源贫困国家战略
2019 年 4 月 28 日，西班牙政府批准了《2019-2024 年国家能源贫困消除战略》（NSEP 2019-2024）（生态转型部，2019 年）。该战略履行了皇家法令 15/2018 的授权。它以联合国可持续发展目标、欧洲议会和欧盟理事会第 2009/72/EC 号欧洲指令、冬季一揽子计划和欧洲社会权利支柱为基础。它还有助于实现《2019-2023 年国家预防和消除贫困与社会排斥战略》（请参阅 Marbán 和 Arriba [2019] 对该战略的简要介绍）、《西班牙新城市议程》（2019 年）和《西班牙建筑行业能源改造战略》（发展部，2017 年）中提出的消除能源贫困的目标。
巴西贫困与公平评估 - 世界银行文件
众多同事使本报告得以完成。团队要感谢同行评审员 Carlos Rodríguez-Castelán 和 Joana Silva 提出的宝贵建议，这些建议有助于改进本报告。一个由 Liliana D. Sousa、Stella Car- neiro、Fabio Cereda 和 Bernardo Coelho 组成的大型团队在 Cornelius Fleischhaker、Paul Andres Corral Rodas、Karolina Goraus 和 Jia Gao 的支持下开发了 BraSim 模拟工具的第一个版本，该工具已更新并在本报告中使用。我们感谢 Frederico Pedroso、Roque Sanchez 和 Rafael Schadeck 提供 iRDC 数据，并就气候变化风险脆弱性指数进行了富有成效的技术对话。Daniel Duque 和 Rafael Rubião 早期对 POF 数据的研究以及 Eduardo Fleury 对间接税的研究使我们能够扩展此处介绍的发生率分析。团队还要感谢 Sophie Naudeau、Pab- lo Acosta、Matteo Morgandi、Tiago Falcao、Ildo Lautharte、Marek Hanusch、Camille Bourguignon、Jorge Muñoz、Fabiano Colbano 和 Sergio Olivieri 在本报告编写过程中提出的深刻评论。团队特别感谢 Pamela Gunio 的所有支持和帮助。