Світовий банк впроваджує метод "bottom-coding" для точнішого вимірювання бідності та нерівності

Що таке "bottom-coding"?

Платформа бідності та нерівності (PIP) Світового банку впровадила метод "bottom-coding" для розподілу доходів та споживання, що лежать в основі її статистики бідності та нерівності. "Bottom-coding" означає заміну всіх значень, що знаходяться нижче певного порогу, на сам поріг. Згідно з дослідженням Yonzan et al. (2026), цей поріг встановлено на рівні 25 центів на особу на день у цінах 2017 року (ППС) та 28 центів у цінах 2021 року (ППС).

Чому "bottom-coding" є необхідним?

Цей метод потрібен для того, щоб уникнути ситуації, коли дуже мала кількість надзвичайно низьких спостережень, які можуть відображати лише похибки вимірювання, непропорційно впливають на рейтинги країн за показниками добробуту, чутливими до розподілу.

У багатьох випадках тимчасові умови, з якими стикаються домогосподарства, або просто помилки у зборі даних, можуть призвести до повідомлення неймовірно малих значень доходу чи споживання. Наприклад, деякі домогосподарства в багатих країнах повідомляють про дохід менше 1 цента на день, а деякі в інших частинах світу — про дуже низьке споживання. Нульовий дохід можливий протягом обмеженого періоду, наприклад, під час безробіття, коли домогосподарство живе за рахунок заощаджень, але це навряд чи відображає довгострокову фінансову ситуацію.

Дуже низькі значення споживання є більш проблематичними і не можуть бути узгоджені з тим фактом, що в різних країнах для виживання потрібно щонайменше 24 центи на день (у цінах 2017 року ППС) для харчування, що забезпечує достатню кількість енергії (наприклад, дієта, що складається лише з основних продуктів, таких як картопля). Ці проблеми вимірювання можуть впливати на рівень та міжкраїнний рейтинг бідності та нерівності.

Наприклад, без "bottom-coding" багаті країни, такі як Австрія, Норвегія та Швеція, могли б бути класифіковані як менш процвітаючі, ніж Перу, чий середній дохід у 6 разів нижчий. Це відбувається тому, що ці країни мають невелику частку населення, яка повідомляє про надзвичайно низькі доходи.

Як реалізується "bottom-coding"?

Усі зведені показники, чутливі до доходу чи споживання бідних, сильно реагують на надзвичайно малі значення. Багато показників також не можуть враховувати нульові та від'ємні доходи. З цих причин дослідники та постачальники даних зазвичай використовують "bottom-coding".

Історично PIP перекодовувала нульові значення як 1 при обчисленні середнього логарифмічного відхилення. З 2024 року PIP систематично застосовує "bottom-coding" до всіх розподілів, з яких потім оцінюються всі статистичні дані про бідність та нерівність. Зокрема, будь-яке значення споживання або доходу від 0 до 25 центів (включно) замінюється на 25 центів (у цінах 2017 року ППС). Спостереження, які є від'ємними, повністю виключаються з аналізу, оскільки є докази, що ці особи можуть бути не бідними, а власниками бізнесу з шоком доходу в період збору даних.

Поріг встановлюється шляхом тріангуляції різних статистичних методів на основі понад 800 опитувань споживання та біологічних мінімумів споживання.

Вплив "bottom-coding" на оцінки бідності та нерівності

Завдяки "bottom-coding" Австрія посідає 14-те місце серед 46 найбагатших країн, тоді як без нього вона була б на 42-му місці. Аналогічно, Норвегія правильно посідає 6-те місце, а не 41-ше, а Швеція — 16-те, а не 44-те. Перу правильно посідає 42-ге місце з "bottom-coding" порівняно з 36-м без нього.

З майже 2000 опитувань домогосподарств, що лежать в основі PIP за останні 25 років, майже 95 відсотків мають менше 1 відсотка спостережень зі значеннями нижче 25 центів. Для цих опитувань вплив "bottom-coding" є незначним. Лише 17 опитувань мають понад 2 відсотки населення, що повідомляє про значення нижче 25 центів.

Більша кількість опитувань доходів до 2000 року повідомляла про нульові або від'ємні доходи, але навіть у таких випадках "bottom-coding" не впливає на показник бідності, виміряний за екстремальними порогами (наприклад, 2,15 у цінах 2017 року ППС) або вище, і практично не впливає на середній дохід чи споживання. Є невеликі зміни для показників бідності, чутливих до розподілу, таких як квадратний розрив бідності. Найбільший вплив за останні 25 років — це зменшення квадратного розриву бідності на 2 відсотки з "bottom-coding" в опитуванні Лесото 2002 року (з 24 до 23,5).

Вплив на оцінки нерівності залежить від того, наскільки показник чутливий до змін у нижній частині розподілу. Коефіцієнт Джині (показник нерівності, чутливий до середніх значень) в останні роки змінюється щонайбільше на 1 відсоток (знову ж таки для Лесото 2002 року). Найбільша зміна середнього логарифмічного відхилення — це зменшення на 6 відсотків (з 0,51 до 0,48) для тієї ж країни.

Оновлення порогу "bottom-coding" з різними раундами ППС

Світовий банк почав використовувати ППС 2021 року для розрахунку глобальної бідності та нерівності у вересні 2024 року. Поріг у 25 центів, отриманий за допомогою ППС 2017 року, був оновлений до ППС 2021 року з використанням середньої зміни цін у різних країнах, що називається дельта-коефіцієнтом. Дельта-коефіцієнт порівнює ціни між двома раундами ППС. Для США це внутрішній рівень інфляції між цими роками, але для інших країн він також враховує як зміни в ППС, так і внутрішню інфляцію.

Між ППС 2017 та 2021 років дельта-коефіцієнт становить 1,13. Це означає, що поріг "bottom-coding" змінюється з 25 центів у ППС 2017 року на 28 центів у ППС 2021 року (25 x 1,13). Раніше середня дельта між ППС 2011 та 2017 років також становила 1,13, тому поріг "bottom-coding" у ППС 2011 року становить 22 центи (22 ÷ 1,13).

Що це означає для розробників

Розробники, які працюють з даними Світового банку з платформи PIP або подібними економічними даними, повинні враховувати впровадження "bottom-coding". Цей процес впливає на обробку низьких значень доходу та споживання, що може змінювати статистичні результати та рейтинги країн.

Ключові факти

• Платформа бідності та нерівності (PIP) Світового банку почала використовувати "bottom-coding" для даних про доходи та споживання.

• "Bottom-coding" замінює значення нижче порогу на сам поріг (25 центів у 2017 ППС, 28 центів у 2021 ППС).

• Метод запобігає непропорційному впливу надзвичайно малих спостережень (помилок вимірювання) на рейтинги країн.

• З 2024 року PIP систематично застосовує "bottom-coding" до всіх розподілів, виключаючи від'ємні значення.

• "Bottom-coding" значно покращує рейтинги країн (наприклад, Австрія з 42-го на 14-те місце).

Джерела

• Why bottom coding matters for global poverty and inequality measurement