Multidimensional poverty and human development of Vietnam in comparison with some Southeast Asian countries

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

According to the United Nations Development Program’s (UNDP) Annual Human Development Report and global multidimensional poverty data published by the Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI) in recent years, Vietnam has made encouraging achievements in its human development and multidimensional poverty reduction. However, there still remain limitations in comparison with other countries in the region. Based on the UNDP’s Human Development Index (HDI) and OPHI’s Multidimensional Poverty Index (MPI) data, this article seeks to analyze, compare and contrast the MPI and HDI indicators of Vietnam with those of some other Southeast Asian countries to clarify the trends of human development and reduction in multidimensional poverty in Vietnam compared with some Southeast Asian countries in recent years.

About the authors

Dinh Tuan Nguyen

Vietnam Academy of Social Sciences

Author for correspondence.
Email: tuanihs@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0002-2079-6750

Ph.D. (Anthropology), Senior Research Fellow, Institute of Human Studies

Viet Nam, 1 P. Liễu Giai, Liễu Giai, Ba Đình, Hà Nội

References

  1. Alkire, S. & Foster, J. (2009). Counting and Multidimensional Poverty, in: Von Braun J. (Ed.) The Poorest and Hungry: Assessment, Analysis and Actions. Washington D.C.: International Food Policy Research Institute.
  2. Alkire, S. & Foster, J. (2011). Counting and Multidimensional Poverty Measurement. Journal of Public Economics, 95 (7-8): 476-487. doi: 10.1016/j.jpubeco.2010.11.006
  3. ADB – Asian Development Bank (2021). Basic Statistics 2021. Retrieved on 19 January 2022 from URL: https://www.adb.org/publications/basic-statistics-2021
  4. Atkinson, A.B. & Bourguignon, F. (1982). The of Comparison of Economic Distributions Multi-Dimensioned Status. The Review of Economic Studies, 49 (2): 183–201.
  5. Chakravarty, S. & D’ Ambrosio, C. (2006, Sept.). The Measurement of Social Exclusion. Review of Income and Wealth, 52(3): 377–398.
  6. Dang Nguyen Anh (2015). Multidimensional Poverty in Vietnam: Policies and Reality. Retrieved on August 20, 2021 from URL: https://vass.gov.vn/noidung/tintuc/Lists/KhoaHocCongNghe/View_Detail.aspx?ItemID=21
  7. Dinh Quang Hai (2021). The Rich–Poor Polarisation in Vietnam and its Impacts on Vietnamese Society. Russian Journal of Vietnamese Studies, Series 2, No. 1: 79–101. doi: 10.24411/2618-9453-2021-10004.
  8. Foster, J.E. & Shorrocks, A.F. (1988). Poverty Orderings and Welfare Dominance. Social Choice and Welfare, 5 (2-3): 179–198. doi: 10.1007/BF00735760.
  9. Luong Thuy Duong & Vu Quoc Huy (2017). Measuring Multi-Dimensional Poverty for Regions in Vietnam for the Period 2010–2014. Human Studies, 2 (89): 15–30.
  10. Madan S. (2012). Human Development and Poverty – a Perspective Across Indian States. URL: https://www.czso.cz/documents/10180/20550301/e-180212q4k08.pdf/2ff5cd45-ad59-480f-88bb-b853567a88aa?version=1.0
  11. Nguyen Dinh Tuan (2014). Some Factors Affect the Poor People's Opportunity to Access Health Care Services in Our Country Today. Journal of Sociology, 3 (127): 43–52.
  12. OPHI – Oxford Poverty and Human Development Initiative. Global MPI data tables 2021. Retrieved on January 10 2022 from URL: https://ophi.org.uk/multidimensional-poverty-index/data-tables-do-files/.
  13. OPHI and UNDP – Oxford Poverty and Human Development Initiative and United Nations Development Programme (2021). Global Multidimensional Poverty Index 2021: Unmasking Disparities by Ethnicity, Caste and Gender. URL: https://ophi.org.uk/wp-content/uploads/UNDP_OPHI_GMPI_2021_Report_Unmasking.pdf
  14. Ray, R. & Sinha, K. (2011). Multidimensional Deprivation in China, India and Vietnam: A Comparative Study on Micro Data. Micro, 16 (1): 1–38. doi: 10.1080/19452829.2014.897311.
  15. Sen A. (1976). Poverty: An Ordinal Approach to Measurement. Econometrica: Journal of the Econometric Society: 219–231. URL: doi: 10.2307/1912718
  16. UNDP – United Nations Development Programme. Human Development Data Center. Retrieved on 10 January 2022 from URL: http://hdr.undp.org/en/data#
  17. UNDP (2010) – Human Development Report 2010. URL: http://hdr.undp.org/sites/default/files/ reports/270/hdr_2010_en_complete_reprint.pdf
  18. UNDP (2011) – Human Development Report 2011. Sustainability and Equity: A Better Future for All. URL: https://hdr.undp.org/sites/default/files/reports/271/hdr_2011_en_complete.pdf.
  19. UNDP (2020) – Human Development Report 2020: The Next Frontier Human Development and the Anthropocene. URL: http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr2020.pdf
  20. United Nations Development Programme (UNDP) and Viet Nam Academy of Social Sciences (VASS) (2015). Growth that Works for All: Viet Nam Human Development Report 2015 on Inclusive Growth. Social Sciences Pubishing House.
  21. Wang X., Feng H., Xia Q. et al. (2016). On the Relationship Between Income Poverty and Multidimensional Poverty in China. OPHI working paper No.101. URL: https://www.ophi.org.uk/wp-content/uploads/OPHIWP101_1.pdf

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1: MPI of a number of countries in Southeast Asia in 2011 and 2021[2]. Source: [UNDP 2011: 143–144; OPHI 2021]

Download (36KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Rates of multidimensionally poor households and income poverty in accordance with national standards of a number of countries in Southeast Asia in 2021 (%). Source: [OPHI 2021; ADB 2021]

Download (36KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Rates of deprivation in indicators of MPI of a number of countries in Southeast Asia in 2021. Source: [OPHI 2021]

Download (36KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4: Human development indices of a number of countries in Southeast Asia in the 2011–2019. Source: [UNDP]

Download (30KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. MPI and HDI of a number of countries in Southeast Asia in 2020. Source: [UNDP 2020: 352-353; OPHI and UNDP 2021: 29–30]

Download (34KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Nguyen D.T.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».