Mengukur Kerentanan Terhadap Kemiskinan Forum Kebijakan Publik Asia 2013, Jakarta, Indonesia Matthew Wai-Poi, Bank Dunia Mei 2013
Apa yang kami maksud ketika kami berbicara tentang pengukuran kerentanan terhadap kemiskinan? Pengertian Kemiskinan secara keuangan - Pendapatan atau konsumsi rumah tangga Dua jenis kerentanan - Kerentanan jatuh ke dalam kemiskinan Rumah tangga yang tidak miskin yang mengalami guncangan dan jatuh ke dalam kemiskinan (kemiskinan sementara) - Kerentanan untuk tetap miskin Rumah tangga yang sudah miskin yang tidak mampu bangkit dari kemiskinan (kemiskinan kronis)
Kerangka kerja yang memungkinkan: tiga tingkat pengukuran Tiga pendekatan untuk Mengukur Kerentanan 1. Mereka yang rentan yang hidup di atas garis kemiskinan - Rumah tangga dengan konsumsi di bawah beberapa garis kemiskinan 2. Mereka yang rentan yang berada di atas garis kemiskinan dengan tingkat probabilitas tinggi untuk jatuh ke dalam kemiskinan pada tahun berikutnya - Gunakan panel data dan matriks transisi 3. Mereka yang rentan yang memiliki tingkat kemungkinan jatuh miskin tinggi pada tahun berikutnya berdasarkan faktor risiko sekarang - Gunakan prakiraan regresi
Juta orang 1. Kerentanan karena hidup persis di atas garis kemiskinan: mudah dihitung Distribusi Konsumsi Indonesia tahun 2010 6.0 4.0 40% di bawah 1.5x PL (Garis Kemiskinan) 25% di bawah 1.2 x PL 2.0 13% di bawah PL 0.0 Sumber: Susenas Catatan: Konsumsi per kapita rumah tangga Konsumsi per kapita per bulan (Rp.)
PresentasePopulasi Persen populasi Kerentanan 1: Contoh dari Asia Timur Kerentanan 1: Berbagai Garis Kemiskinan Indonesia 2012 Vietnam 2010 Filipina 2009 40 35 30 25 38m 13m 9m 20 15 27m 10 29m 18m 25m 5 0 Rentan (1,5xPL) Resmi hampir miskin (1,2xPL) Resmi miskin Resmi hampir miskin* (1.3xPL) Resmi Miskin* Resmi Miskin 1,2xPL Sumber: Susenas Sumber: Penilaian Kemiskinan Vietnam 2012 Sumber: Perkiraan Bank Dunia dari *GSO-WB povertline 2009 FIES
Namun, bagaimana cara kita bergerak melewati penetapan garis batas kerentanan? Suatu ukuran moneter yang mutlak untuk menarik garis kerentanan Namun menentukan beberapa garis kemiskinan nasional sifatnya arbitrer Cara mana yang lebih obyektif untuk menentukan garis tersebut? Di Amerika Latin, ada pendekatan yang digunakan untuk menentukan garis kemungkinan jatuh miskin pada tahun berikutnya dengan pendapatan/konsumsi rumah tangga sekarang
Presentase 2. Pergerakan RT dalam kurun waktu tertentu memperkirakan kemungkinan mereka jatuh miskin: lebih obyektif Panel data memungkinkan kita menelusuri RT dalam kurun waktu tertentu - Tingkat konsumsi RT diketahui sepanjang tahun Dapat menciptakan matriks transisi Miskin (t1) Tidakmiskin (t1) Matriks Transisi Miskin (t2) Miskin Kronis % Menjadi Miskin % Tidakmiskin (t2) Keluar dari Miskin % Tidak miskin % Lopez-Calva. L.F. & E. Ortiz-Juarez (2011) Dapat juga menciptakan kurva kerentanan - Memperkirakan kemungkinan menjadi miskin pada t2 dengan menghitung konsumsi pada t1 - Plot dibandingkan dengan konsumsi t1 - Menentukan ambang batas probabilitas untuk menentukan garis kerentanan (mis./ 10%) Kemungkinan Menjadi Miskin pada t2, Konsumsi yang Ada pada t1 100 Garis 80 Kerentanan 60 40 20 0 10% kemungkinan jatuh miskin tahun depan Kurva Kerentanan $X Konsumsi
Pendapatanawalper kapitappp/$ hari Kerentanan 2: Contoh dari Amerika Latin Kerentanan 2: Probabilitas Miskin Melihat Pendapatan 5 tahun yang lalu Probabilitasjatuhmiskin (di bawah$4 PPP/hari) Lopez-Calva. L.F. & E. Ortiz-Juarez (2011)
Probabilitasmenjadimiskindi 2010 Kerentanan 2: Menerapkan Metodologi di Indonesia Kerentanan 2: Kemungkinan Menjadi Miskin Melihat Konsumsi Tahun Lalu Garis Kerentanan: ~ Paling miskin 40%, atau 1.5x PL (Garis Kemiskinan) ~ Rp.300,000 Kemungkinan 10% Pedapatanper kapita/ bulan(rp.000s) di 2009 Sumber : Susenas (2009, 2010) & perhitungan Bank Dunia
3. Kerentanan sebagai risiko dasar: tinggi kemungkinan untuk jatuh miskin karena berbagai faktor risiko Beberapa warga di bawah ambang batas pendapatan/konsumsi tertentu jatuh ke dalam kemiskinan, beberapa lainnya tidak: mengapa? Dapatkah kita mengidentifikasi dan menargetkan risiko yang menyebabkannya? Memperkirakan probabilitas miskin berdasarkan karakteristik rumah tangga dan karakteristik lainnya - Data demografis (usia, jenis kelamin, pendidikan, status pekerjaan, sektor, jenis pekerjaan, rasio tanggungan), lokasi geografis, karakteristik perumahan (listrik, air dan sanitasi, kualitas perumahan), dll. Menjalankan regresi status kemiskinan atas berbagai karakteristik tersebut untuk mendapatkan penentu kerentanan kemiskinan
Kerentanan 3: Contoh dari Indonesia Matriks Transisi Miskin 2010 Tidakmiskin 2010 Miskin 2008 PP PN Tidakmiskin 2008 NP Logit Multinominal NN Perkiraan logit multinominal dari empat kategori berbagai variabel penjelas Faktor Risiko Faktor risiko keduanya jatuh miskin dan tetap miskin - Rumah tangga muda - Kepala rumah tangga perempuan (hanya wilayah pedesaan) - Berpendidikan rendah - Bekerja di sektor pertanian - Rasio ketergantungan tinggi - Rumah tangga yang lebih besar - Nusa Tenggara (perkotaan) danpapua (pedesaan) Sumber: Astuti dan sillma (2012)