대부분의 선행연구들은 지역별 이질성의 존재를 무시한 상태에서 성장, 불평등, 그리고 빈곤 간의 상호관계에 관해 조사하였다. 본 연구에서는 에티오피아의 농촌 지역을 생산기술과 기후의 차이에 근거해서 세 지역(highland, hoe, enset)으로 나누어 성장과 빈곤의 관계를 분석했다. 먼저 지역별 이질성이 존재함을 보인 후에, 의사고정효과 프로빗 모형(Pseudo-fixed effect Probit model)을 추정하여 세 지역의 빈곤결정인자가 다름을 보였다. 빈곤한 가구는 자산 증가, 또는 그 자산의 수익률 증가가 발생하여 행복감(well-being)의 개선이 기대될 때 빈곤에서 벗어날 수 있다. 따라서 우리는 역사실 분해(counterfactual decomposition)를 사용하여, 빈곤을 줄이는 성장(Pro-poor growth)을 가구가 보유한 관찰 가능한 자산량의 변화와 그 자산의 생산성 변화로 분해하였다. 호(hoe) 지역에서는 생산성의 변화가 빈곤을 줄이는 성장에 유의한 영향을 주는 것으로 나타난 반면에, 다른 두 지역(highland 지역과 enset 지역)에서는 유의하게 나타나지 않았다. 성장의 성격 또한 지역에 따라 이질적 으로 나타났다. 상대적인 의미에서 빈곤을 줄이는 성장이 호 지역에서 나타났는데, 이는 생산성의 변화가 성장에 미치는 영향이 소득분포를 따라 이질적으로 나타났기 때문이다. 반대로, 다른 두 지역에서는 생산성의 변화가 성장에 미치는 영향이 상대적 의미에서 빈곤을 줄이는 성향을 나타내지 않았다. 따라서 생산성의 변화가 가구의 성장에 미치는 영향이 지역에 따라 다르게 나타나므로, 빈곤한 가구의 생산성을 늘리기 위해 보급되는 생산기술이 빈곤을 줄이는 성장을 가져올 수 있을지에 관해 각 수원지역의 환경에 기초해서 검증한 후, 그 지식과 기술을 보급해야 할 것이다. 예를 들어 수원국에 해외농업기술개발(Korea Project on International Agriculture) 센터를 건립하여 농업기술개발 협력사업을 추진할 때나 지식공유사업(KSP)을 통해 새로운 지식을 보급할 때, 이 같은 지식과 기술보급이 빈곤을 줄이는 성장 전략인지 검증할 필요가 있다.
Previous literature, ignoring regional heterogeneity, has mainly ex-plored the interrelationship among growth, inequality, and poverty. In exploring the incidence of poverty and growth, we classify rural Ethiopia into three regions based on the difference of production technologies and climates. We find evidence that regional heterogeneity exists across the three regions. To find the sources of heterogeneity, we estimate a pseudo-fixed effect probit model controlling for household fixed effects within a random effect probit model across regions. We find that poverty is determined by different sources across the three regions, each with different farming systems. Moreover, poor households can escape poverty only when their expected level of well-being has been improved by increases in asset holdings and/or returns to assets. Hence, we propose, using counterfactual decomposition, that pro-poor growth can be decomposed into two components: changes in the amount of attributes such as observable household assets or capital, and changes in ‘aggregate marginal product’ of the attributes. We find that the impacts of the changes in the aggregate marginal product on pro-poor growth are significant in the hoe area, but the changes in attributes do not significantly affect growth in this region. The aspects of growth are determined heterogeneously across regions: in the highland area, both components work together; in the hoe area, growth is mainly determined by changes in the aggregate marginal product; and in the enset area, it is changes in attributes that mainly determine the positive growth. We find evidence that pro-poor growth in a relative sense appear in the hoe area, where the impact of changes in the aggregate marginal product on growth is heterogeneous along the income distribution; the larger impact appears in the lower tails, while smaller impact can been seen in the upper tails. However, we find no evidence of pro-poor growth in the highland and the enset areas, where the impacts of the aggregate marginal product on growth are anti-poor and insignificant, respectively. Therefore, since the impact of changes in productivity on growth differs across regions, technology disseminated to increase household productivity should be tested whether it could generate pro-poor growth in the recipient’s environment. For example, in providing agricultural technologies through the Korea Project on International Agriculture (KOPIA) or new knowledge via the Knowledge Sharing Program (KSP), we have to deliberate carefully on whether the knowledge and technology do indeed have pro-poor aspects.
I. Introduction
II. Ethiopia Rural Household Survey and Poverty Profile 1. Data: Ethiopia Rural Household Survey 2. Poverty in Rural Ethiopia
Ⅲ. Determinants of Poverty in Rural Ethiopia
IV. Pro-poor Growth Analysis and Counterfactual Decomposition 1. Pro-poor Growth and Growth Incidence Curve 2. Counterfactual Decomposition of Growth Incidence Curve