最底层的10亿人贫穷的四大陷阱

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《最底层的10亿人》贫穷的四大陷阱

《最底层的10亿人》是由牛津大学著名经济学教授保罗.科利尔在年所发表的著作。科利尔教授的研究中显示,当在全世界超过5亿人以前所未有的速度变得富有时,还有全球有来自60个经济体的10亿人还深陷在贫穷的漩涡中。这本书便探索了贫穷落后的国家为何在有国际援助的条件下还持续贫穷的原因...

在这本书中,科利尔教授指出了四大导致国家贫穷的陷阱:

1)战乱陷阱

2)自然资源陷阱

3)恶邻环绕的内陆陷阱

4)小国劣政陷阱

科利尔教授认为,正是这四大陷阱导致了很多低收入的国家止步不前,于此同时,他也分享了他认为能帮助这些国家摆脱贫困的方式。

今天,我想用我浅薄的理解为大家简单分享这四大陷阱

左图:《最底层的10亿人》封面;右图:保罗.科利尔教授

01.

为什么选择分享这本书呢?

为什么选择这本书第一个为您解读呢?是因为这本书真正的改变了我对于贫穷的理解。

在阅读这本书籍之前,我根据我浅薄的知识认为贫穷的本质是资金,那些非洲偏远地区之所以贫穷,是因为他们没有足够的资金去建设基础设施,发展完善的金融体系,以及建立良好的外交关系。

但是这本书让我了解到,有很多贫穷的国家,他们或是接受了大量的国际援助,或是本身就有丰富的自然资源,但他们在几十年的时间里还是出于世界经济的最底层。

生活在最贫穷国家中最底层的那些人们,也像他们的国家一样,一直陷在这个巨大的贫穷沼泽中,无法自拔。

上图:极度贫穷人口比例地图,来自:howmuch.net

新冠疫情对低收入地区的影响

首先,在疫情期间,医生和专家总是挂在嘴边,被认为最重要的保护健康的注意事项:保持社交距离。

对于其他国家的很多人来说,他们住在独自的公寓或者房子里面,和陌生人保持社交距离是很轻松的一件事情。

然而,这样轻而易举的一件事情,在很多贫穷的地方却是很难做到的。

比如在贫富差距非常巨大的印度,有超过万家庭或是万民众都居住在非常拥挤的贫民窟中。这种贫民窟的人口密度至少是纽约市的十倍。

在这样的地方,每家每户都离的非常近,一旦有一位感染的居民,就非常有可能会发生群体感染。

于此同时这些地方一般都缺少水资源,因此,像洗手这样最简单的抗疫步骤对很多人来说都是奢侈品。

在最近的一次测试中,有57%在贫民窟的测试者测出了新冠的阳性。对于很多在发达国家的人来说,疫情爆发后,他们都有条件可以在家里办公,减少感染病毒的风险。

然而,由于缺乏教育资源,最贫穷的人们他们的工作大都是体力劳动,在疫情下,对于他们来说,只有两个选择:冒着感染的风险继续工作,或是因为放弃工作而丢失了唯一的经济来源。因此新冠对与最贫穷的人民的巨大影响,可想而之。

上图:一位母亲带着自己的孩子在全国封锁期间来到印度德里的巴士站;

来自:rajput/SOPAImages/Shutterstock

02.

第一大陷阱:战乱陷阱

很多内战,纷争都集中在贫穷落后的国家。科利尔教授认为,不仅仅是贫穷的地区更容易引起纷争,而且贫穷的地区战争的时间会更长,所带来的经济和社会损失都会延伸更久。他们通常需要更长的时间才能从战争的阴影中走出来。

在书中,科利尔教授详细的分析了利比亚,刚果,斯里兰卡,埃塞尔比亚等国家是如何在内战及军事政变中损失大量的人力和物力;又是如何陷入无限循环的战乱中。

上图:利比亚内战3个月后的被毁坏的建筑;Reuters/ZohraBensemra

03.

第二大陷阱:自然资源陷阱

很多最贫穷的国家往往有着最丰富的自然资源,比如肯尼亚,委内瑞拉。但是科利尔教授认为,贫穷的国家没能更好的利用资源去投资长远的经济发展,反而是着眼与目前的利益。因此自然资源往往让国家的政治体系出现漏洞,导致经济的停滞。

在书中,科利尔教授详细的用尼日利亚等国家的例子讲解了自然资源陷阱背后的逻辑,以及专制独裁的政府对资源陷阱的“促进”作用。

AvoidingtheResourceCurse:HowtoManageNaturalResourceWealthforHumanDevelopment;来自:brookinginstitute

03.

第三大陷阱:恶邻环绕的内陆陷阱

在中国,大部分最先发达起来的城市都是靠海或者有着便捷的交通基础设施,例如珠三角地区。在内陆的地方往往都是比较滞后发展的。与之相似的,很多贫穷的国家也有着相似的特征,很多都是在内陆地区,缺乏交通枢纽,以及与其他国家的贸易往来。科利尔教授认为,当一个国家出于内陆地区,并且环绕着同样经济滞后的国家时,这个国家就很容易陷入内陆陷阱,使得经济很难继续发展。

在书中,科利尔教授运用了苏丹,刚果,索马里等国家的例子详细的说明了为什么内陆陷阱对国家的经济发展占了非常重要的作用。同时他也提出了如何让已经陷入内陆陷阱的国家逃离此陷阱,进入经济增长。

上图:内陆环绕的国家地图;来自:



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