stata对多维贫困脆弱性测算的代码

Stata可以使用多种方法对多维贫困脆弱性进行测算，下面给出一种常用的方法及其Stata代码。

方法：人类发展指数（HDI）的多维扩展

该方法将HDI中的三个维度（寿命、教育和生活水平）扩展到更多维度，并通过计算各个维度的缺陷度来测算多维贫困脆弱性。具体而言，该方法测算了以下几个指标：

- 多维贫困脆弱性指数（MPI）
- 多维贫困脆弱性人口占比
- 多维贫困脆弱性人口数量
- 多维贫困脆弱性人口密度

Stata代码：

1. 导入数据

可以使用Stata内置的World Bank数据集，也可以从其他数据源导入数据。

2. 定义指标

对于每个维度，我们需要定义其指标。例如，在教育维度上，我们可以使用受教育年限（Years of schooling）和预期寿命（Expected years of schooling）。

gen education_index = (years_of_schooling + expected_years_of_schooling)/2

3. 计算缺陷度

对于每个维度，我们需要确定其缺陷度。这可以通过对指标进行归一化和计算平均值来实现。

例如，在教育维度上，我们可以使用以下代码计算缺陷度：

egen education_index_norm = normalize(education_index), by(country)
gen education_deficit = 1 - education_index_norm
egen education_deficit_mean = mean(education_deficit), by(region)

4. 计算多维贫困脆弱性指数（MPI）

使用以下代码计算MPI：

gen MPI = sqrt(education_deficit_mean^2 + health_deficit_mean^2 + living_standards_deficit_mean^2)

MPI的值在0到1之间，值越大表示多维贫困脆弱性程度越高。

5. 计算其他指标

使用以下代码计算其他指标：

gen MPI_pop_ratio = MPI * population/total_population
egen MPI_pop_density = sum(MPI_pop_ratio), by(region)

MPI_pop_ratio表示每个国家的多维贫困脆弱性人口占比，MPI_pop_density表示每个地区的多维贫困脆弱性人口密度。

以上就是使用Stata测算多维贫困脆弱性的常用方法及其代码。需要注意的是，这只是其中一种方法，具体方法和代码可能因数据源和问题而异。