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World Development Indicators2017/12/22贫困人口指标：人均每日1.9美元（2011年不变价）的人口百分比资料来源https:///indicator/SI.POV.DDAY国家196019611962196319641965196619671968 ArubaAfghanistanAngolaAlbaniaAndorraArab WorldUnited Arab EmiratesArgentinaArmeniaAmerican SamoaAntigua and BarbudaAustraliaAustriaAzerbaijanBurundiBelgiumBeninBurkina FasoBangladeshBulgariaBahrainBahamas, TheBosnia and HerzegovinaBelarusBelizeBermudaBoliviaBrazilBarbadosBrunei DarussalamBhutanBotswanaCentral African RepublicCanadaCentral Europe and the BalticsSwitzerlandChannel IslandsChile中国Cote d'IvoireCameroonCongo, Dem. Rep.Congo, Rep.ColombiaComorosCabo VerdeCosta RicaCaribbean small statesCubaCuracaoCayman IslandsCyprusCzech RepublicGermanyDjiboutiDominicaDenmarkDominican RepublicAlgeriaEast Asia & Pacific (excluding high income) Early-demographic dividendEast Asia & PacificEurope & Central Asia (excluding high income) Europe & Central AsiaEcuadorEgypt, Arab Rep.Euro areaEritreaSpainEstoniaEthiopiaEuropean UnionFragile and conflict affected situations FinlandFijiFranceFaroe IslandsMicronesia, Fed. Sts.GabonUnited KingdomGeorgiaGhanaGibraltarGuineaGambia, TheGuinea-BissauEquatorial GuineaGreeceGrenadaGreenlandGuatemalaGuamGuyanaHigh incomeHong Kong SAR, ChinaHondurasHeavily indebted poor countries (HIPC) CroatiaHaitiHungaryIBRD onlyIDA & IBRD totalIDA totalIDA blendIndonesiaIDA onlyIsle of ManIndiaNot classifiedIrelandIran, Islamic Rep.IraqIcelandIsraelItalyJamaicaJordanJapanKazakhstanKenyaKyrgyz RepublicCambodiaKiribatiSt. Kitts and NevisKorea, Rep.KuwaitLatin America & Caribbean (excluding high income) Lao PDRLebanonLiberiaLibyaSt. LuciaLatin America & CaribbeanLeast developed countries: UN classificationLow incomeLiechtensteinSri LankaLower middle incomeLow & middle incomeLesothoLate-demographic dividendLithuaniaLuxembourgLatviaMacao SAR, ChinaSt. Martin (French part)MoroccoMonacoMoldovaMadagascarMaldivesMiddle East & North AfricaMexicoMarshall IslandsMiddle incomeMacedonia, FYRMaliMaltaMyanmarMiddle East & North Africa (excluding high income) MontenegroMongoliaNorthern Mariana IslandsMozambiqueMauritaniaMauritiusMalawiMalaysiaNorth AmericaNamibiaNew CaledoniaNigerNigeriaNicaraguaNetherlandsNorwayNepalNauruNew ZealandOECD membersOmanOther small statesPakistanPanamaPeruPhilippinesPalauPapua New GuineaPolandPre-demographic dividendPuerto RicoKorea, Dem. People’s Rep.PortugalParaguayWest Bank and GazaPacific island small statesPost-demographic dividendFrench PolynesiaQatarRomaniaRussian FederationRwandaSouth AsiaSaudi ArabiaSudanSenegalSingaporeSolomon IslandsSierra LeoneEl SalvadorSan MarinoSomaliaSerbiaSub-Saharan Africa (excluding high income)South SudanSub-Saharan AfricaSmall statesSao Tome and PrincipeSurinameSlovak RepublicSloveniaSwedenSwazilandSint Maarten (Dutch part)SeychellesSyrian Arab RepublicTurks and Caicos IslandsChadEast Asia & Pacific (IDA & IBRD countries)Europe & Central Asia (IDA & IBRD countries)TogoThailandTajikistanTurkmenistanLatin America & the Caribbean (IDA & IBRD countries) Timor-LesteMiddle East & North Africa (IDA & IBRD countries) TongaSouth Asia (IDA & IBRD)Sub-Saharan Africa (IDA & IBRD countries)Trinidad and TobagoTunisiaTurkeyTuvaluTanzaniaUgandaUkraineUpper middle incomeUruguay美国UzbekistanSt. Vincent and the GrenadinesVenezuela, RBBritish Virgin IslandsVirgin Islands (U.S.)VietnamVanuatuWorldSamoaKosovoYemen, Rep.South AfricaZambiaZimbabwe196919701971197219731974197519761977197819791980198119821983198419850.51138.534.624.423.830.629.925.142.60.76.835.680.570.4 51.652.7 0.70.751.452.470.353.916.319.165.766.913.349.347.853.249.111.144.99.17.92.945.39.328.162.554.752.319.613.954.847.80.71.342.239.3198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120021.12.400 1.12 2.4 2.3 4.1 4.6 4.1 4.6 4.8 5.79.41416.919.315.10.710.77.3 2.7081.184.183.181.643.944.235.133.70.311.310.37.1 3.1210.19.812.716.414.913.98.619.325.329.723.724.99.818.122.420.520.620.819.91314.21412.713.413.612.334.829.884.30.30.30.30.30.30.38.57.9 4.6 4.9 3.4 3.5 4.366.6574240.532 3.1 6.810.722.419.625.823.248.123.18.115.619.316.220.814.71612.5129.911.79.68 6.7 6.98 6.5 5.1 6.4 6.5 6.5 6.3000.120.6 38.336.7 5.3 4.9 5.2 5.5 4.2 5.86.5 5.959.361.453.740.938.5301.62.4 5.87.68 6.223.217.115.721.828.17.3 4.620.1 1.366.455.451.952.656.554.651.348.84.9617.615.719.92120.916.9 4039.747.433.992.348.561.670.5436453.950.93813.410.133.2140.60.60.60.60.50.538.644.333.428.723.626.727.730.421.225.926.518.329.10.10.10.253.352.852.648.447.947.170.157.357.145.965.34039.83623.444.845.97.46 3.2 2.60.300.40.37.2 4.69.8 3.4 2.6 2.70 2.6 1.40.96.310.5 6.823.118.821.544.330.642.236.434.233.64133.835.814.91614.514.41413.166.267.671.168.66764.28.78.88.345.741.942.738.437.33543.643.441.635.734.731.1 74.869.661.30.17000 1.62.97.5 6.316.127.639.135.927.616.668.965.463.968.7109 6.2 6.7 5.8 3.8 3.29.78.614.114.3118.884.957.913.926.910.685.480.4 4041.220.619.663.62.1 1.6 1.3 1.80.478.281.457.163.536.324.217.461.962.25915.923.428.623.821.916.31515.213.414.716.411.917.916.717.616.717.715.325.126.62517.714.553.20.1 2.600.10.10.10.11.212.410.610.29.113.32.1 6.57.5 5.5 5.42.43.6 1.1 1.7 3.4 2.3 1.20.77748.144.644.84038.768.457.549.365.51920.619.9222016.311.812.713.10.254.45958.157.656.129.823.4000.500.181.748.414.39.4 6.7 3.2 2.3 1.5 2.5 2.5 1.154.442.342.52.80.7 3.49.810.9 5.31.62.6 1.772.18687.168.159.664.162.25.4 5.4 1.738.441.536.127.826.721.30.50.70.70.70.70.745.568.165.60.87.8 4.38.611.410.29.61649.234.83835.235.33429.328.625.8729.333.832.65454.541.742.149.420032004200520062007200820092010201120122013201420152016201730.11.10.4 1.19.87.1 5.4 4.1 3.5332 1.5 1.6 1.8 1.711.47.9 4.5 3.3 3.6 1.5 1.6 2.5 2.7 1.7 2.4 2.3 1.910.40.30.10.10.10.40.50.70.50.40.30.30.20000.577.773.70.10.20.20.10.10.10.10.20.20.3048.953.149.557.355.343.724.518.55.4 1.6 1.2 1.1 1.9 2.22 1.7 1.50.20.10.11.40.30.40.10.10000000013.720.417.913.911.911.989.17.7 6.87.112.7119.67.97.6 6.3 6.2 5.5 4.6 4.9 3.7 4.335.28 2.218.264.866.30.30.30.30.30.10.100.10004 2.3 2.6 1.60.9 1.318.814.711.27.9 6.5 1.929.127.929.3249477.150.23712.811.810.410.79.38.1 6.67.1 6.1 5.7 5.513.517.78.16.1 5.6 4.4 4.4 2.4 2.7 3.3 1.6 1.8 1.7 1.7 1.6 1.60.10.10000.10.10000000.10.100.100.10000.20.10.100.20018.322.50.30.30.200.10.50.2000.20.26.88.6 5.8 4.5 4.3 3.8 3.3 2.6 2.9 2.6 2.3 2.1 1.90.519.215.111.38.67.2 3.74.9 3.1 2.9 2.6 2.5 2.216.915.213.69.310.198.97.1 5.9 5.9 4.4 3.8 4.84.4 3.93 2.3 1.40.80.80.60.70.50.80.7 1.10.9 1.20.82.5 1.10.80.80.40.40.60.810.710.736.333.544.440.137.937.535.934.700.10.10.10.10.10.10.10.1003.5 1.50.100000.1000010.615.380.40.50.20.30.30.20.10.40.20.20.217.416.816.213.916.315.515.419.617.815.511.59.88.325.113.659.735.345.367.10.60.30.60.50.30.61 1.2 1.51 1.511.511.59.50.60.50.60.60.60.627.526.327.823.817.416.11415.518.821.418.917.217.80.9 1.20.70.90.8124.90.10.70.10.100.10.10.10.20.20.739.334.932.43129.528.223.324.421.62822.821.618.415.913.611.89.88.37.5 6.838.231.121.2000.40.10.20.40.50.50.30.80.50.40.410.10.32.1 2.50.200.100.10.10.10.10000.70.30.30.70.60.70.70.60.70.9 1.3 1.1 1.2 1.4 1.21.70.30.10.10.34.530.20.60.50.10.20.100.100033.628.113.615.49.99.94 2.1 4.1 1.8 2.9 3.3 1.3 2.512.90.30.30.30.327.422.768.638.610.87.1 6.4 5.9 5.1 4.958.454.451.85047.445.53.8 2.4 1.930.126.422.519.417.715.524.921.518.716.314.912.759.72.8 1.8 1.5 1.2 1.4 2.2 1.50.70.90.7 1.200000000.100.10.22.4 2.4 1.10.6 1.2 1.7 1.6110.70.53.17.68.713.9 2.4 1.1 1.310.50.30.30.1007278.577.87.33 2.7 2.4 2.7 2.6 2.34.8 3.3 3.8 3.8 2.739.71010.176550.649.36.50.20.10.40.2000.2 1.3101.30.80.60.40.268.714.410.8 5.90.40.573.670.90.40.50.331.522.674.97250.345.553.553.597.6 3.60.20.10.100.10.10.10.10.1000.30.20.20.10.20.10.10.10.10046.1151816.513.18.37.9 6.111.610.810.3118.1 5.5 3.4 4.64 4.4 2.9 3.8 2.212.212.214.212.4107.9 6.3 4.7 4.3 4.1 3.7 3.1313.114.710.712.18.3380.10.10.10000000000.50.50.10.30.10.20.10.50.70.80.59 6.6710.18.55 6.4 6.1 5.4 3.7 2.2 2.8 2.51.10.90.3 1.50.30.30.23.9 2.8 2.1 2.4 1.30000000.80.70.50.30.10.100.1000006860.360.433.629.424.619.817.514.714.938.43845.625.158.552.315.89.99.6 6.4 4.5 6.9 6.47.2 4.5 4.2 3.33 1.90.50.9 1.10.50.30.10.10.10.242.750.346.945.744.242.64132.30.10.20.20.30.20.30.40.30.20.20.800.10.1000000000.410.30.40.40.30.30.40.40.50.3421.11.762.938.455.554.249.10.80.70.30.10.20.100.1030.815.410.3 4.724.522.619.5 4.743.51.13.123.7 2.1 2.6 1.9 1.40.60.90.80.30.30.30.33.355.149.153.241.534.60.60.60.30.10.100.1000000.113.29.87.7 5.8 4.9 2.30.90.60.30.30.20.30.40.30.30.3111166.82017.5179.226.519.514.8 4.2 2.8 2.813.120.81815.713.712.510.70.61.73 3.22.7 2.2 1.40.60.89.818.825.416.916.656.760.564.457.521.4。
贫困等级认定标准贫困等级认定标准是指根据一定的指标和标准，对特定群体或地区的贫困程度进行评估和认定的一项工作。
贫困等级认定标准的制定和实施，对于精准扶贫政策的落实和贫困人口的帮扶具有重要意义。
在我国，贫困等级认定标准主要是指农村贫困人口的认定标准，下面我们就来详细了解一下。
首先，农村贫困等级认定标准主要包括两个方面的指标，即收入指标和生活条件指标。
收入指标是指家庭人均年收入，生活条件指标包括住房、饮水、饮食、教育、医疗等方面的条件。
根据这些指标，可以对农村贫困人口进行合理的分类和认定。
其次，贫困等级认定标准的制定要考虑到不同地区的经济发展水平和生活成本差异。
比如，东部地区的贫困等级认定标准可能会高于西部地区，因为东部地区的生活成本普遍较高，收入水平也相对较高。
因此，在制定贫困等级认定标准时，要充分考虑到地区差异，避免一刀切的情况发生。
再次，贫困等级认定标准的实施需要建立科学、公正、透明的评定机制。
评定机制要建立在客观、真实的数据基础上，避免主观臆断和随意性。
评定机制还需要注重公正和透明，确保每一个被认定的贫困人口都能够享有应有的权利和利益。
最后，贫困等级认定标准的实施需要充分考虑到特殊困难群体的情况。
比如，残疾人、孤儿、特困家庭等特殊困难群体，他们的生活条件和收入状况可能会更为困难，因此在认定标准的制定和实施过程中，要对这些特殊困难群体给予更多的关注和帮助。
综上所述，贫困等级认定标准的制定和实施对于精准扶贫政策的贯彻落实具有重要的意义。
只有建立科学、公正、透明的认定标准，才能更好地帮助贫困人口摆脱贫困，实现全面小康。
希望相关部门能够加强对贫困等级认定标准的研究和完善，为精准扶贫工作提供更加有力的支持和保障。
贫困地区发展水平量化指标一、贫困地区发展水平量化指标概述贫困地区发展水平的量化指标是衡量一个地区经济、社会、文化等多方面发展状况的重要工具。
通过这些指标，可以对贫困地区的发展现状进行客观评估，并为制定相应的扶贫政策和措施提供依据。
量化指标的选取需要综合考虑地区的自然条件、经济基础、社会结构、文化背景等多方面因素，以确保评估的全面性和准确性。
1.1 量化指标的重要性量化指标在贫困地区发展水平评估中具有不可替代的作用。
首先，它们提供了一种客观、可比较的衡量标准，有助于识别地区发展中的优势和不足。
其次，量化指标可以帮助政府和相关机构制定更为精准的扶贫策略，实现资源的优化配置。
最后，通过定期的量化评估，可以监测扶贫政策的实施效果，及时调整和完善。
1.2 量化指标的分类量化指标通常可以分为以下几个类别：- 经济指标：包括人均GDP、贫困率、就业率等，反映地区的经济活力和居民的生活水平。
- 社会指标：涉及教育、医疗、社会保障等方面，如文盲率、儿童入学率、医疗资源覆盖率等。
- 基础设施指标：包括交通、通讯、能源供应等基础设施的覆盖情况和服务质量。
- 环境指标：涉及生态环境保护、自然资源利用等方面，如森林覆盖率、水资源质量等。
二、贫困地区发展水平量化指标的构建构建贫困地区发展水平的量化指标体系是一个系统工程，需要多学科知识的综合运用和多方面的数据支持。
2.1 指标体系的设计原则在设计量化指标体系时，应遵循以下原则：- 科学性：确保指标的选取和权重分配有充分的理论依据和实证支持。
- 系统性：指标之间应相互关联，共同构成一个有机整体，反映地区发展的各个方面。
- 可操作性：指标应易于获取和计算，便于实际操作和应用。
- 动态性：指标体系应能反映地区发展的变化趋势，具备一定的预测功能。
2.2 指标体系的构建方法构建量化指标体系通常包括以下几个步骤：- 确定目标：明确量化评估的目的和需求，为指标体系的设计提供方向。
- 收集数据：广泛收集与贫困地区发展相关的数据和信息。
根据世界银行贫困指数测算简表简明版简介本文档旨在根据世界银行贫困指数，提供一个简单明了的测算简表，以帮助人们更好地了解各国家的贫困状况。
通过使用这份简明版的测算表，读者将能够从全球范围来对比各国的贫困程度，并获得一些有关贫困问题的基本数据。
贫困指数世界银行贫困指数是一个衡量国家贫困情况的指标，它以各个国家的贫困线为参考标准，通过调查和数据分析来计算出贫困人口的比例。
这个指数对于了解贫困问题的严重程度、国际贫困走势以及政府贫困减少政策的制定都具有重要意义。
测算简表以下是根据世界银行贫困指数测算得出的简表：这些数据仅仅是示例，实际的数据可能会因为不同的时间点、贫困标准和计算方法而有所不同。
数据解读根据上述简表，我们可以得出以下一些基本的数据解读：1. 美国的贫困人口占比为12.3%，略高于中国的4.2%；2. 印度的贫困人口占比达到了35.7%，远高于其他国家；3. 日本和德国的贫困人口占比较低，分别为1.8%和2.5%；4. 巴西的贫困人口占比为21.0%，位居前列。
这些数据对于了解各国家的贫困程度具有参考价值，但仍需要结合更多的因素进行综合分析。
结论贫困问题是一个全球性的挑战，了解各国的贫困状况对于制定和改进贫困减少政策至关重要。
本文根据世界银行贫困指数提供了一个简明版的测算简表，其中包含了一些国家的贫困人口占比和人均收入数据。
通过这份简表，读者可以初步了解各国贫困问题的现状，并进行一些简单的对比分析。
然而，我们也应该意识到贫困问题的背后涉及到更多的因素和复杂性，进一步的研究和综合分析是必要的。
以上是根据世界银行贫困指数测算简表简明版的文档。
希望能对您有所帮助！。
联合国贫困标准贫困是全球性的社会问题，对于各国而言都是一个严峻的挑战。
为了更好地了解和解决贫困问题，联合国制定了一系列的贫困标准，以便各国可以根据这些标准来评估和解决自身的贫困问题。
本文将介绍联合国贫困标准的相关内容，以期为各国解决贫困问题提供帮助。
首先，联合国贫困标准主要包括绝对贫困标准和相对贫困标准两种。
绝对贫困标准是指根据人们基本需求的满足程度来衡量贫困，例如食品、住房、医疗等方面的需求。
相对贫困标准则是指根据人们在社会经济地位上的相对位置来衡量贫困，例如收入、财富、教育水平等方面的相对位置。
这两种标准分别从不同的角度来衡量贫困，有助于更全面地了解和解决贫困问题。
其次，根据联合国的贫困标准，全球范围内有数亿人处于极端贫困之中。
这些人面临着食品短缺、医疗资源不足、教育机会有限等诸多问题，生活在极度贫困之中。
因此，各国需要根据联合国的贫困标准来制定相应的扶贫政策，以帮助那些处于贫困之中的人们摆脱困境，实现全面的可持续发展。
再次，联合国的贫困标准也提出了一些解决贫困问题的具体措施。
例如，通过提高教育水平来减少相对贫困，通过改善食品供应来减少绝对贫困，通过发展经济来增加人们的收入水平等。
这些措施为各国提供了解决贫困问题的具体路径和方向，有助于各国更好地制定和实施扶贫政策。
最后，要解决全球范围内的贫困问题，需要各国共同努力，形成合作共赢的局面。
联合国的贫困标准为各国提供了一个共同的参照系，有助于各国之间的经验交流和合作。
只有各国通力合作，才能更好地解决全球范围内的贫困问题，实现可持续发展的目标。
综上所述，联合国的贫困标准对于各国解决贫困问题具有重要的指导意义。
各国可以根据这些标准来评估和解决自身的贫困问题，共同努力，共同发展，共同实现可持续发展的目标。
希望各国能够加强合作，共同致力于全球范围内的贫困问题，为人类社会的发展进步作出更大的贡献。
联合国贫困线标准
贫困是世界各国面临的共同问题，而联合国贫困线标准的制定
和实施对于减少全球贫困、促进经济发展具有重要意义。
联合国贫
困线标准是指联合国根据各国国情和经济发展水平所确定的贫困线，用以衡量一个国家或地区的贫困程度，为国际社会提供了一个统一
的标准，方便各国开展贫困状况的监测和比较。
首先，联合国贫困线标准的制定是基于各国实际情况的。
不同
国家的经济发展水平、社会福利体系和生活成本都有所不同，因此
贫困线标准也会因国家而异。
通过考虑各国的国情和实际情况，联
合国可以更准确地确定贫困线，从而更好地反映出贫困状况。
其次，联合国贫困线标准的实施有助于各国开展贫困状况的监
测和比较。
各国可以根据联合国的标准，对本国的贫困状况进行评
估和监测，及时发现问题并采取相应的措施。
同时，各国之间也可
以通过比较贫困线标准，了解不同国家的贫困程度，促进国际合作，共同应对贫困问题。
再次，联合国贫困线标准的制定和实施对于减少全球贫困、促
进经济发展具有重要意义。
通过统一的贫困线标准，可以更好地了
解全球范围内的贫困状况，有针对性地制定扶贫政策和措施，促进
经济发展，减少贫困人口数量。
总之，联合国贫困线标准的制定和实施是全球范围内减少贫困、促进经济发展的重要举措。
各国应该充分重视联合国贫困线标准，
根据标准及时开展贫困状况的监测和评估，并采取有效措施，共同
努力实现减贫目标，为全球贫困问题的解决作出积极贡献。
贫困指数分解方法引言：贫困指数（Poverty Index）是用来衡量一个国家、地区或者个人贫困程度的指标。
贫困指数分解方法就是用来分析和解释贫困指数的构成成分，从而帮助我们更深入地理解贫困现象，找出其根源并采取相应的政策措施来解决。
在本文中，我们将讨论贫困指数分解方法的基本原理、常用的分解方法及其应用。
基本原理贫困指数分解方法的基本原理是将贫困指数分解为不同的构成成分，如收入、教育、健康等，从而更深入地了解贫困现象。
这有助于找出造成贫困的根本原因，以及采取相应的政策措施来改变现状。
常用的贫困指数分解方法包括基尼系数法、二部门分解法、三部门分解法等。
基尼系数法基尼系数是常用的衡量贫困程度的指标之一。
它是用来度量收入不平等程度的指标，也被广泛应用在贫困指数的分解中。
基尼系数法的基本原理是将基尼系数分解为不同的成分，如收入来源、教育程度、就业状况等，从而更深入地了解贫困现象。
具体而言，基尼系数法将基尼系数分解为两部分：内生部分和外生部分。
内生部分是指由于收入来源、教育程度、就业状况等个体特征所产生的收入不平等。
外生部分是指由于制度安排、政策措施等社会因素所产生的收入不平等。
通过分解基尼系数，我们可以更好地了解收入不平等的成因，有助于提出相应的政策建议来减轻贫困现象。
二部门分解法二部门分解法是另一种常用的贫困指数分解方法。
它将贫困指数分解为两部分：绝对贫困和相对贫困。
绝对贫困是指由于生活必需品的缺乏而导致的贫困，而相对贫困是指由于相对贫困线以下的收入而导致的贫困。
具体而言，二部门分解法将贫困指数分解为两个成分：相对贫困指数和收入差距指数。
通过分解贫困指数，我们可以更好地了解不同类型的贫困，有助于提出相应的扶贫措施来减轻贫困现象。
三部门分解法三部门分解法是贫困指数分解方法的又一种形式。
它将贫困指数分解为三个成分：收入、教育、健康。
这种分解方法被广泛应用在多维贫困指数的计算中。
具体而言，三部门分解法将贫困指数分解为三个成分：收入贫困指数、教育贫困指数、健康贫困指数。
