ஐ.எஸ்.எஸ்.என்: 2157-7625

ஜர்னல் ஆஃப் எகோசிஸ்டம் & எகோகிராபி

திறந்த அணுகல்

எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.

அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்

700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது

குறியிடப்பட்டது
  • CAS மூல குறியீடு (CASSI)
  • குறியீட்டு கோப்பர்நிக்கஸ்
  • கூகுள் ஸ்காலர்
  • ஷெர்பா ரோமியோ
  • சுற்றுச்சூழலில் ஆராய்ச்சிக்கான ஆன்லைன் அணுகல் (OARE)
  • ஜே கேட் திறக்கவும்
  • ஜெனமிக்ஸ் ஜர்னல்சீக்
  • Ulrich's Periodicals Directory
  • விவசாயத்தில் உலகளாவிய ஆன்லைன் ஆராய்ச்சிக்கான அணுகல் (AGORA)
  • எலக்ட்ரானிக் ஜர்னல்ஸ் லைப்ரரி
  • RefSeek
  • ஹம்டார்ட் பல்கலைக்கழகம்
  • EBSCO AZ
  • OCLC- WorldCat
  • SWB ஆன்லைன் பட்டியல்
  • உயிரியல் மெய்நிகர் நூலகம் (vifabio)
  • பப்ளான்கள்
  • மருத்துவக் கல்வி மற்றும் ஆராய்ச்சிக்கான ஜெனீவா அறக்கட்டளை
  • யூரோ பப்
இந்தப் பக்கத்தைப் பகிரவும்

சுருக்கம்

Households Income Poverty and Inequalities in Tanzania: Analysis of Empirical Evidence of Methodological Challenges

Lusambo LP

The overarching objective of this study was to assess poverty situation in Tanzania using a multitude of approach so as to provide empirical evidence of conceptual and methodological challenges encountered in poverty analysis studies. Specifically, the study strove to: (1) analyse the poverty situation in the study sites, (2) assess income inequality in study sites, and (3) determine the method that could be commonly employed to measure poverty , with a view to improve consistency in poverty statistics. A sample of 568 respondent households was involved in the study. Data was collected through household questionnaire, key informant interview, focus group discussion and researcher’s direct observations. Collected data was analysed using statistical package for social sciences (SPSS) and Microsoft excel computer programmes. Different poverty lines have provided different results regarding the number of households which are poor. Relative poverty line of 40% of the median income gave the lowest value of poverty in the study area, while the ethical poverty line provided the highest rate of poverty. Accordingly, it was found that using selected poverty lines: overall, 29.3% - 98.2% of households are poor. In rural areas, 24.5% - 96.8% of households are poor. In peri-urban areas, it was found that 20% to 100% (depending on the poverty line used) were poor, while in urban areas the poverty rate was found to be between 37.1% to 99%. Using weighted geometric mean of relative and absolute poverty lines (ρ = 0.7) at relative poverty line of 50% of median income and absolute poverty line of US$ 1-a-day (2005PPP): Overall, 53.5% of households are poor, and poverty rates in rural, peri-urban and urban areas are 55%, 53% and 46% respectively. The findings revealed further that the poverty gap ratio and severity ratio are highest in urban areas (0.35 and 0.29 respectively), medium in rural area (0.33 and 0.24 respectively) and minimum in peri-urban area (0.29 and 0.20 respectively). Household income inequality in the study area is high (Gini Coefficient = 0.773), with variations in the strata as follows: rural areas (Gini Coefficient = 0.821); peri-urban areas (Gini Coefficient = 0.574); and urban areas (Gini Coefficient = 0.717). Inter-strata inequality index in the study area (depending on the method used) ranged between 0.158 – 0.172, while inter-regional inequality index ranged between 0.004 and 0.116. Some recommendations have been put forward: Firstly, in the determination of poverty rates (head counts) the appropriate yardstick to be used is weighted geometric mean of relative and absolute poverty lines (ρ = 0.7) at relative poverty line of 50% of median income and absolute poverty line of US$ 1-a-day (2005PPP). Secondly, in the determination of household income inequality, Gini Coefficient should be used. Thirdly, the Hoover coefficient (Robin Hood Index) is a more appropriate metric for regional and inter-strata inequality.