The primary focus of this study is to examine the characteristics of the asset poor and to empirically investigate those factors affecting the likelihood of the asset poor's poverty exit and entry. The 2nd wave through 8th wave data from KLIPS were used for analysis. The asset poverty lined of 50% of the household net asset was set up so that households below 50% are classified as the asset poor. The characteristics of the asset poor were examined in a static manner by analyzing only the 8th wave KLIPS data. To investigate those factors affecting the likelihood of asset poor's poverty transferal with a dynamic perspective, the authors employed two survival analysis methods, the life table analysis and the Time-dependent Cox regression analysis. Based on the findings, some recommendations were made for future policy efforts to support the asset poor and for the current poverty policies as well. In specific, if the 'Individual Development Account' is to be initiated in the future, it would be essential to build a systematic model to utilize accumulated asset by enhancing job competencies and ability to gain a decent job.
This study identified the rate of income poverty and multidimensional poverty, correlation between income poverty and multidimensional poverty, and adjusted multidimensional poverty rate. We also analyzed the factors that affected the number of poverty dimension and the probability of belonging to the poor or not in 3,159 elderly households including 474 poor households and 2,685 middle class households. First, in poor households, the employment poverty rate was the highest and the housing poverty rate was the lowest. In middle class households, the relation poverty rate was the highest and the employment poverty rate was the lowest. Second, in poor households, correlation between asset poverty and relation poverty had the highest coefficient of .205 and asset poverty and housing poverty had the lowest coefficient of .149. In middle class households, the correlation between income poverty and relation poverty had highest coefficient of -.290 and employment poverty and relation poverty had the lowest coefficient of .038. Third, in poor households, the number of average poverty dimension was 4.30, but the number of average poverty dimensions of middle class households was 2.310. Fourth, the variable affecting the number of poverty dimensions in poor households were gender, age, level of education, marital status; however, the significant variables were gender, education level, marital status, income poverty in the middle class households. The variable that affected the probability of belonging to the poor or not in poor households was age. However, the significant variables were gender, education level, marital status, residence, and income poverty in middle class households.
Purpose: This study aims to map the spatial distribution of poverty using nighttime light satellite images as a proxy indicator of economic activities and infrastructure distribution in D.I Yogyakarta, Indonesia. Research design, data, and methodology: This study uses official poverty statistics (National Socio-economic Survey (SUSENAS) and Poverty Database 2015) to compare satellite imagery's ability to identify poor urban areas in D.I Yogyakarta. National Socioeconomic Survey (SUSENAS), as poverty statistics at the macro level, uses expenditure to determine the poor in a region. Poverty Database 2015 (BDT 2015), as poverty statistics at the micro-level, uses asset ownership to determine the poor population in an area. Pearson correlation is used to identify the correlation among variables and construct a Support Vector Regression (SVR) model to estimate the poverty level at a granular level of 1 km x 1 km. Results: It is found that macro poverty level and moderate annual nighttime light intensity have a Pearson correlation of 74 percent. It is more significant than micro poverty, with the Pearson correlation being 49 percent in 2015. The SVR prediction model can achieve the root mean squared error (RMSE) of up to 8.48 percent on SUSENAS 2020 poverty data.Conclusion: Nighttime light satellite imagery data has potential benefits as alternative data to support regional poverty mapping, especially in urban areas. Using satellite imagery data is better at predicting regional poverty based on expenditure than asset ownership at the micro-level. Light intensity at night can better describe the use of electricity consumption for economic activities at night, which is captured in spending on electricity financing compared to asset ownership.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.3
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pp.55-67
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2002
Various researches and practices on asset management and asset-based mapping have been done with regard to engineering, industry, business and stocks marketing areas. Their notions and concepts are differently interpreted in response to different requirements. There are considerable research outcomes of management, operation and maintenance for physical, natural and digital assets. However, existing concept of asset management might have limitations to deal with diverse tangible or intangible assets at the individual/household/community level. In this paper, a conceptual framework of Hexad asset model is designed to explicate increase, decrease and other changes of assets flows as a geometric pathway. Particularly, consideration of lands and housing as important physical and natural assets to escape poverty not only leads to creation of an excellent 3D digital asset management, but also reaches to a new approach to asset-based mapping for a poverty information management and system.
This study examines the effect of family resources on low-income families by exploring their holistic experience of poverty to the formation of resilience. A grounded theory approach is utilized to structure process from their experience of poverty as well as the use of social welfare services to the formation of resilience. This study targets 17 families involved in the pilot project for the beneficiaries of an asset building program in Seoul. In accordance with open coding and a paradigm model by the result of axial coding, 86 concepts, 23 sub-category, and nine categories are produced. These categories are classified into the causal condition (a tough life due to poverty), contextual condition (being the recipient of an asset building program), intervening conditions (interpersonal resources and effects of accumulated time or experience), central phenomenon (a will to live and overcome poverty), actions/interactions (active behavior and change of attitude), and consequences (change of asset levels and increased efficacy in their lives). The integrating categories identify the core category as 'the process of making a resilient life out of the power to live' and a final process model is organized. The results suggest crucial implications to develop comprehensive policies to address poverty issues for low-income families with a strength-based approach.
This study analyzed the poverty rate by poverty dimension, correlation between multidimensional poverty, variables that affected the number of poverty dimension and the probability of the poor or not. The sample consisted of 6,361 elderly households (1,561 baby boom birth cohort, 1,793 post-liberation birth cohort, 3,007 Japanese colonial period birth cohort) taken from the $12^{th}$ Korean Welfare Panel Study. First, the highest poverty rate among the baby boom birth cohort was 62.8% of employment poverty. The highest rate among the post-liberation birth cohort and Japanese colonial period birth cohort, was 82.5%, 92.3% of health poverty, respectively. Second, the highest coefficient in the baby boom birth cohort was .354 for asset poverty and relation poverty. In the remaining two cohorts, the coefficient for asset poverty and relation poverty was the highest at .268, .284, respectively. Third, the average number of poverty dimensions was 2.318 of the baby boom birth cohort, 2.921 of the post-liberation birth cohort, 3.564 of the poverty in the Japanese colonial period birth cohort. Also, the poverty rate for each cohort was 20.179%, 28.779%, and 50.083%, respectively. Fourth, the significant variables in all cohorts were gender, education, marital status, residence, and equalized ordinary income for the multiple regression analysis on the number of poverty dimensions. Additionally, age of the post-liberation birth cohort was significant, age and family numbers of the Japanese colonial period birth cohort were significant. Significant variables in logistic analysis on the probability of poverty or not were the same as those of regression analysis.
The purpose of this study was to analyze the economic structures of low-income households, and to provide the policy suggestions for their economic well-being. The data for this study was from the 2009 year of the Korea Welfare Panel Survey (KOWEPS). The results are as follows: As for income structure, the low-income households had lower amounts in earned income, business and side-work income, and property income, but a higher amount in transfer income. They had a lower amount in private transfer income, but a higher amount in public transfer income. They had the highest rate of transfer income, showing that the rate of public transfer income was higher than that of private transfer income, and the government assistance was the highest rate in public transfer income. The households in extreme poverty had the lowest amounts in earned income, financial income, private transfer income, but the highest amount in public transfer income. The households in poverty had the lowest amount in transfer income. The households in extreme poverty, poverty and near poverty showed the highest rate in transfer income. As for asset structure, the low-income households had a lower amount in every type of assets. They showed the highest rate in total debt, and had a higher rate in housing asset, but lower rates in real-estate asset, financial asset and other asset. The households in extreme poverty had a lower amount in every type of assets than the households in near poverty. Three types of the low-income households showed the highest rate in housing asset, but the households in extreme poverty was the highest among them. As for expenditure structure, the low-income households had lower amounts in all of the expenditure items. They showed the highest rate in food expenditure, the second highest in other consumption expenditure. The households in extreme poverty showed lower amounts in almost all of the expenditure items than the households in near poverty, but the households in extreme poverty showed a higher amount in monthly rent than the households in neat poverty. Three types of the low-income households showed the highest rate in food expenditure. The expenditure rates of food, monthly rent and light·heat·water for households in extreme poverty were higher than those for the households in near poverty.
Senadjki, Abdelhak;Mohd, Saidatulakmal;Bahari, Zakaria;Hamat, Abdul Fatah Che
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.4
no.4
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pp.5-15
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2017
The Northern States of Malaysia comprises of four states (Penang, Kedah, Perlis and Perak) still record high poverty incidence eventhough Malaysia has experienced a remarkable reduction of poverty over the past century. Economic activities in Perlis and Kedah that are predominantly agriculture in the rural area contribute to this disparity. To add, rural households are also subject to risks and uncertainties that make them more vulnerable to poverty. This study examines the impact of risks and assets on households' vulnerability to poverty. A survey of 400 respondents was conducted in December 2015 in the northern region of Malaysia. From these 400 questionnaires, only 298 were considered valid and used in the analysis. Using a logistic probability function, the results indicated that risks are not a significant threat to households. Gender and strata are crucial elements that significantly determine households' vulnerability. While human capital and financial capital significantly reduce households' vulnerability to poverty, physical and natural capitals were not statistically significant. The study suggests that the government and practitioners design strategies and policies with an assets-based approach. The asset-based approach is more appropriate for linking the causes of poverty to vulnerability.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.2
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pp.131-141
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2020
This study examines the poverty indicators in Northeast region of Thailand by adopting the global Multidimensional Poverty Index (MPI) methodology and the national survey of Minimum Basic Needs (MBN) of Thailand. Data are collected from three different districts in Khon Kaen province namely: Khok Po Chai, Sam Sung, and Nam Pong. The sample size is 187 households. Data analysis uses Ordinary Least Square (OLS) regression approach and includes 7 dimensions of poverty (health, environment, education, economy, Thai value, asset? empowerment, and digital literacy) with a total of 41 indicators. This study has found that poverty indicators in Khon Kaen province remains centered around the aspects of health and employment dimensions. While a change of family structure in the Thai society since 1960s reduces the family size, household saving substantially increases over the years. The effects of health dimension in poverty, on the other hand, appears on the other poverty dimension of Thai value, which include (1) a bad living habit of head of household (smoke or alcohol consumption) that links with illness and disease, (2) religious practice, and (3) chronic illness. Lastly, there are income gaps of different careers in the area, which suggests the issue of income inequality.
The relationship between growth and distribution, which has been revealed through many empirical evidences, is that growth is distribution neutral on average and high asset inequality could be a hindrance of economic growth. The growth versus distribution dichotomy is false, as poverty reduction requires blending policy of growth and distribution both theoretically and empirically. At this present, the pro-poor growth policy, which has been recommended by the World Bank, should be urgently needed in Korea to achieve the reduction of absolute poverty through the harmony between growth and distribution. However, it is not easy to expect the reduction of absolute poverty if the Korean government, in means of reducing absolute inequality, pursues anti-polarization policy. Specifically, we cannot deny the existence of negative correlation between absolute poverty and absolute inequality on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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