IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/dat/almana/v27y2019i1p156-186.html
   My bibliography  Save this article

Измерения На Бедността В България – Статистически Аспекти1

Author

Listed:
  • Поля Ангелова

    (Стопанска академия "Д.А.Ценов")

  • Маргарита Шопова

    (Стопанска академия "Д.А.Ценов")

  • Тихомир Върбанов

    (Стопанска академия "Д.А.Ценов")

  • Йордан Моллов

    (Стопанска академия "Д.А.Ценов")

  • Иванка Цветанова

    (Стопанска академия "Д.А.Ценов")

Abstract

Борбата с бедността и социалното изключване е сред най-актуалните проблеми на съвременното обществено развитие и приоритет на социалната политика в национален и европейски мащаб. Основната цел на настоящата студия е да се изследват статистическите аспекти на бедността в България, като теоретично се обосноват и емпирично се анализират равнището, динамиката и факторната обусловеност на бедността за периода 2008 ‒ 2017 г. Тезата, която защитава изследователският екип, е, че коефициентът на Джини и бинарните логистични регресионни модели са подходящ аналитичен инструмент за изследване на факторната обусловеност на бедността и идентифициране на населението в риск от бедност и социално изключване. В студията са представени концептуалните основи на бедността като обект на статистическо изследване и са изяснени организационните и методологическите аспекти на информационното осигуряване. Извършен е емпиричен анализ на динамиката на бедността въз основа на официална статистическа информация от НСИ и Евростат и са разработени многофакторни регресионни модели за оценка на социално-демографската й обусловеност. Основните резултати от изследването са в няколко направления. Приложението на съвкупностния статистически подход при изследването на бедността е надеждна основа за анализ на равнището и факторната й обусловеност. Количествената оценка на бедността се базира на многообхватна статистическа информация, набирана по единна методология на Евростат, адаптирана на национално равнище от НСИ. Динамиката на коефициента на Джини показва, че през изследвания период се задълбочава подоходното неравенство на населението. Разработеният многофакторен модел, основан на логистична бинарна регресия, показва, че влиянието на факторните променливи „пол“, „възраст“, „образование“ и „местоживеене“ е статистически значимо. Изведените вероятности и шансови пропорции за риск от бедност могат да са полезни при разработването на диференцирани мерки за ограничаването на бедността.

Suggested Citation

  • Поля Ангелова & Маргарита Шопова & Тихомир Върбанов & Йордан Моллов & Иванка Цветанова, 2019. "Измерения На Бедността В България – Статистически Аспекти1," Scientific Research Almanac, D. A. Tsenov Academy of Economics, Svishtov, Bulgaria, vol. 27(1 Year 20), pages 156-186.
  • Handle: RePEc:dat:almana:v:27:y:2019:i:1:p:156-186
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://hdl.handle.net/10610/4083
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    бедност; социално изключване; статистическа информация; индикатори; статистически методи за анализ; тенденции;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C10 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric and Statistical Methods and Methodology: General - - - General
    • C50 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - General
    • I32 - Health, Education, and Welfare - - Welfare, Well-Being, and Poverty - - - Measurement and Analysis of Poverty

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:dat:almana:v:27:y:2019:i:1:p:156-186. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Kostadin Bashev (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/tsenobg.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.