Learning and Reasoning Multifaceted and Longitudinal Data for Poverty Estimates and Livelihood Capabilities of Lagged Regions in Rural India

要約

タイトル: 貧困の推定と生活能力：ラグ地域の多面的な長期データの学習と推論に関する研究

要約:

– 貧困は、持続可能な生計を得る家庭の能力の欠如に関連した多面的な現象であり、多次元指標を使用して評価されている。その空間パターンは、社会的、経済的、政治的、地域的な変数に依存している。
– 人工知能は、貧困の複雑さと微妙なニュアンスを分析するために膨大な可能性を示している。
– このプロジェクトは、ライフスタイルと生計指標を基に、1990年から2022年までの期間のインドの農村部の貧困状況を調査することを目的としている。
– データソースとしては、従来の国レベルの大規模な世帯調査、国勢調査、昼間・夜間の衛星画像データや通信ネットワークなどの代理変数を含め、複数のデータソースを統合することで、地区レベルで貧困の包括的な見方を提供することを提案している。
– プロジェクトはまた、貧困の原因を検証するための因果関係と縦断的分析を行うことを意図している。
– 人口政策や成長集積政策などが原因で、開発途上国では貧困や不平等が拡大している可能性があるため、ラグ地域や脆弱な人口層をターゲットにして、貧困を撲滅し、「ゼロ貧困」の目標を達成するために重要である。
– そのため、本研究では、国民平均よりも境界部分の人口割合が高い地区に焦点を当て、これらの地域での開発指標のパフォーマンスと貧困との関連性を追跡する予定である。

要約(オリジナル)

Poverty is a multifaceted phenomenon linked to the lack of capabilities of households to earn a sustainable livelihood, increasingly being assessed using multidimensional indicators. Its spatial pattern depends on social, economic, political, and regional variables. Artificial intelligence has shown immense scope in analyzing the complexities and nuances of poverty. The proposed project aims to examine the poverty situation of rural India for the period of 1990-2022 based on the quality of life and livelihood indicators. The districts will be classified into `advanced’, `catching up’, `falling behind’, and `lagged’ regions. The project proposes to integrate multiple data sources, including conventional national-level large sample household surveys, census surveys, and proxy variables like daytime, and nighttime data from satellite images, and communication networks, to name a few, to provide a comprehensive view of poverty at the district level. The project also intends to examine causation and longitudinal analysis to examine the reasons for poverty. Poverty and inequality could be widening in developing countries due to demographic and growth-agglomerating policies. Therefore, targeting the lagging regions and the vulnerable population is essential to eradicate poverty and improve the quality of life to achieve the goal of `zero poverty’. Thus, the study also focuses on the districts with a higher share of the marginal section of the population compared to the national average to trace the performance of development indicators and their association with poverty in these regions.

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