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.
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 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.
Present study notes that youth poverty is not only an income deficit, but also a deficit in various dimensions of life such as housing, work and health deficit. Multidimensional poverty is measured by four dimensions: income, work, housing and health. The sample is a 2630 one-person household female youth pooled from the Korea Welfare Panel 10-Year Data. The analysis tool used SPSS statistical program, and the analysis framework was the deficiency rate by dimension, the correlation analysis between deficiency dimension, and the overlapping rate of N dimension poverty. As a result, women's youth in Korea had higher deficit rate in terms of work and housing than other dimensions, and the proportion of women youth who were both poor in work and housing at the same time was also relatively higher than in other cases. Based on these results, this study proposes the construction of customized job services, job matching with small and medium-sized enterprises and allocation of one young woman's household among the targets of long-term chartered housing. Female youth's sharing-economy association should be considered as alternatives.
The characteristics of poverty can be comprehensively revealed from the two angles of income and multidimensional. This paper compares China's rural income poverty measure with multidimensional poverty index using data from China Family Panel Studies (CFPS) by focusing on the static and dynamic disparities, and analyzes the factors influencing poverty through the Logit model. The results show that there exists a substantial mismatch in who is deemed poor, 60 percent of multidimensional poverty households are not considered poor in terms of income poverty, and 70 percent of income poverty households are not considered poor in terms of multidimensional poverty; There is a high level of disparity between the dynamics of the two measures of poverty. Among those who rose in the income dimension, only about 7 percent also rose in the multidimensional measure from 2016 to 2018.
The multidimensional poverty index is an indicator system established for defining and evaluating poverty, to understand poverty in dimensions beyond just monetary scarcity. Based on income, education, health, living standards, and social dimensions, this article measures and analyzes the level of multidimensional poverty in Xinjiang using the AlkireFoster method, with cross-sectional data obtained from a 2022 survey. Probit model is constructed for regression analysis, further considering the impact of education on enhancing feasible capabilities and alleviating multidimensional poverty at the post-poverty alleviation era. The data shows that many people still face significant challenges from the perspective of multidimensional poverty; the decomposition results of each dimension show that education contributes more to the multidimensional poverty; the regression analysis results show that the higher the education level, the lower the multidimensional poverty; heterogeneity analysis revealed that the inhibitory effect of education on multidimensional poverty is greater for females than males, and the poverty reduction effect of education mainly concentrates on middle-aged and older individuals. This article is meaningful for exploring strategies to alleviate multidimensional poverty in ethnic minority regions in frontier areas in the new era, accelerating regional economic development, and achieving shared prosperity.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.73-85
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2020
As an effort to achieve sustainable development and increase people's welfare, financial inclusion has become the policy agenda of many countries. Therefore, the effect of financial inclusion on economic growth, poverty, income inequality, and financial stability in several countries in Asia has become the goal and this is the subject of this study. Financial inclusion is measured by 3 dimensions, namely banking penetration, access to banking services, and use of banking services. Poverty ratio below the national poverty line and the Gini coefficient are used as indicators of poverty and income inequality. Financial stability is measured by Bank Z-Score and bank nonperforming loans. The results from the hypothesis test shows that all dimensions of financial stability simultaneously have significant influence on economic growth, poverty, income inequality, and financial stability. On the other hand, the partial impact of financial inclusion dimension on economic growth, poverty alleviation, income inequality, and financial stability in ten countries of Asia has not been optimal. The derived results of this study is required to be interpreted and considered by the Governments of each country in developing strategies for increasing financial inclusion, so that the policy to achieve sustainable development and enhancement of people's welfare can be achieved.
This study has the purpose to measure the multidimensional poverty in Korea by the counting approach which was theorized by Alkire and Foster to overcome problems of unidimensional approach, union method and intersection method for the identification of the multidimensional poor. By the counting approach applying to Welfare Panel in Korea during 2006-2008, the head-count ratio of the multidimensional poverty was measured. When 3 dimensions are applied as a dimension poverty line, the multidimensional poverty rate was 20% in 2008. It was due to broad deprivations in assets, social securities, income and health. Vulnerable classes such as single parent families, low-education level group, the aged, economically non-active population were among the severe poverty rates, which were reaching around 50%. The analysis reveals the possible alternative to change the present public assistance program to the robust approach of multidimensional poverty measurement, the counting approach. Social policies to reduce poverty in Korea would gain expected positive outcome with the various approaches based on the concepts of multidimensional poverty.
This paper examine the gender-poverty gap and the feminization of poverty in Korea with using data from the National Survey Household Income & Expenditure(1996, 2000) and the Urban Survey Household Income & Expenditure(1996-2002) by Korea National Statistical Office. The poverty rate in 2000 was 16.9 percent for female-head families and 7.9 percent for male-head families, which means that female-head families were 2.6 times more likely to be poor than male-head families. With examining impact of economic crisis in 1998 on gender-poverty gap, it show that both the poverty rate of female-head and male-head increase radically in peak of economic crisis, while, in the stage of recovering economy, the poverty rate of male-head families recovered mostly the level before economic crisis, but that of female-head families recover only the 2/3 level before and the 1/3 remain still under poverty. Thus gender-poverty gap appeared bigger during passing through economic crisis. With analyzing on influence factors of poverty, it appear that poverty is influenced by gender itself as well as education level, working condition which is reflected substantially characteristics of gender. Such an analysis results mean that the considering gender dimension is necessary to resolve poverty fundamentally because gender is a point intersection among family, labour market, and social security. Therefore it appears certain that to develop and adopt of women-friendly social policy is effective approach, which could resolve poverty and social problems related to social rights.
Purpose: The purpose of this study was to examine the relationship between working poverty and health status among Korean workers. Methods: This study is secondary analysis of data extracted from the 2018 Community Health Survey. For the present analysis, 23,575 of the working poor whose household disposable income is below 50.0% of the national median and 111,443 of the working nonpoor were selected. Based on existing literature, a set of variables were chosen from the Community Health Survey. Health status was measured using self-rated health status measure, Patient health Questionnire-9, and EuroQol-5dimension. Results: The proportion of subjective unhealthy status, depressive symptoms, and poor quality of life were significantly higher among the working poor than among the working nonpoor. After adjusting for general characteristics and health behavior factors, the working poverty was a significant predictor of subjective unhealthy status (AOR=1.32, 95% CI=1.25~1.40), depressive symptoms (AOR=1.61, 95% CI=1.38~1.88]), and poor quality of life (β=-0.02, p<.001). Conclusion: The current study confirmed the health disparities between the working poor and the working nonpoor. Therefore, health care programs and policies are required for reducing the health inequalities among the workers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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