“最坏的情况下，如果（因为疫情）收入减少20%，那会是什么样的一个情况呢？全球会有4.2亿的新增贫困人口，那是很大的数额。”在凤凰卫视和凤凰网主办、青花汾酒首席赞助的《2020与世界对话·国际减贫论坛》上，世界银行发展研究局前首席统计学家、厦门大学邹至庄经济研究中心与经济学院经济学系讲座教授陈少华提到疫情对全球人均收入和贫困人口带来巨大冲击。在她看来，如何利用好大数据、人工智能等新技术，是我们确保并提升减贫效果的关键。
以下是发言实录：
大家好，首先我想谢谢凤凰网、凤凰卫视主持这次大会，谢谢凤凰网的邀请。我因为在美国，所以不能实地参会，预祝大会成功。
2020年是我们完成在现行标准下消除中国绝对贫困的关键一年。按照世界银行的1.9美元一天的国际的绝对贫困线，那中国早就脱贫了。中国现行的贫困标准，如果按照2011年的国际比较项目的平价购买力来说是2.29，将近2.3美元一天，比世界银行的贫困线要高一些。
我们知道在全球的可持续发展目标里头，扶贫的目标是在2030年全球的贫困（发生率）要降到3%以下。为什么我们这样定呢？是因为在3%以下我们叫统计测量的误差，所以要达到这一点其实是很困难的。那么根据世界银行的贫困标准，大概就是1.9美元等价购买力一天（2011年的价格标准），那么全球的贫困人口还有6.78亿。中国的（贫困人口）基本上就近似于0了，我们早就在3%以下了。
但是我们今年看到一个什么情况呢？就是新冠病毒以后，随着全球的各个国家的收入的减少，贫困大量增加。按照世界银行和国际货币基金组织的预测，我们算了一下，如果社会分配的曲线不变，那么全球由于新冠病毒的影响所增加的贫困人口，可能达到了6000万到1亿。为什么我们给这么大一个区间呢？这是因为按照预测，如果说全球的平均收入减少了5%，假设大家是在收入分配曲线上不同位置的人，同样都减少5%的话，那么全球的贫困人口就会增加8000万。
那么我们同时也看到，很多国家像美国，低收入人口受病毒的影响，疫情的影响更大。也就是说低收入群体的脆弱性使得他们在这个情况下更加贫困，所以如果考虑到收入分配曲线会更加恶化的情况下，它很可能就会比这个8000万还要高，到1亿。
最坏的情况下，如果收入减少20%，那会是什么样一个情况呢？全球会有4.2亿的新增贫困人口，那是很大的数额。按照1.9美元一天来算的话，全球在2018年的时候是将近6.7亿6.8亿的贫困人口。那么，可以想象一下4.2亿那是很大的一个数。这也说明了贫困人口是很脆弱的。返贫的可能性是始终存在的，这就是我要讲的第二个问题。
那么，中国在现行标准下，我们今年全面脱贫以后，在2020年以后我们所面临的新的挑战，是我们可能会从测量绝对贫困到相对贫困，或者说把绝对的贫困标准进一步的提高。我这里有几张图，你能看出随着国民收入平均程度的增加，国家所定的贫困线是越来越高的，这是在全世界我们能看到的一个趋势。
第二张表能看到中国和其他的中等收入国家的比较，有巴西、泰国等等。我们能看到，我们现行的贫困线标准还是比较低的。也就是说我们的贫困线如果是跟我们的经济发展水平相等的、相当的这些国家来比的话，是相当低的。如果我们把贫困线标准提高的话，那么我们所面临的扶贫的工作那就更艰巨。这是一点。
第二点，我们要是看相对贫困的话，不但要看每个人自己的收入，还要看他和社会整体收入的差距。那么这一个给我们的挑战那就更大了。因为如果要定相对贫困线，按照中国现有的发展水平，根据我们对全世界140多个国家的国际贫困线的分析，中国的相对的贫困线可能要比现有的贫困标准要高出2到3倍。
从测量绝对的贫困到测量相对的贫困，还有一个很重要的因素就是收入分配的不平均程度，对相对贫困的影响，这个是非常大的。至于我们怎么样定这个相对的贫困标准，由于时间的关系，我在这里就不详细讲了，但是我们就要记住两点，一是我们的整个经济增长要有包容性，也就是说弱势群体、低收入群体能够在增长中受益。第二个就是我们在政策上面的扶持，要偏重于弱势群体和低收入群体。比如说很多国家的高等学校，他们对贫困地区也就是说对弱势群体的标准相应低一些。为什么这样做呢？打个比方说，北京、上海的教育资源要比青海、甘肃、贵州要好。所以，对这些贫困的边远地区的学生，我们给予适当的优惠。那这就是政策上向贫困地区，向弱势群体的一种倾斜。这是我们以后要进一步从政策上考虑的。
另外一个问题就是脆弱性问题，我们从世界上各个国家都能看到的是，疫情影响下，受特殊灾难的影响下，弱势群体是最脆弱的。脆弱性怎么衡量？现在有一些经济学家也发明了一些办法，最近我们和比尔盖茨北京办公室、中国国际扶贫中心、阿姆斯特丹自由大学等单位一起合作进行中国贫困人口的脆弱性研究，这里的关键就是数据。那么我想借此机会提议中国的各个部门，应该更加通力合作，开放数据，使得我们的扶贫工作能够更好、更有效、更低成本的进行。
最后我想讲的一点是如何用大数据、机器学习、人工智能等新的技术，来提高我们进行扶贫监测和评估的效率。
在座的都是扶贫的第一线的工作人员或者专家，你们都知道在过去的几年，我们为了完成2020年在现行标准下全面脱贫的这样一个目标，有几百万的驻村干部下到基层，有的甚至都牺牲了生命。那我们在这么几年中花费了大量的人力物力，其中一项（工作）就是怎么样去鉴别和检测贫困。
我这里想提的一个建议是，我们可以用现有的数据，特别是大数据和新的技术，来进行扶贫的检测和评估。比如说像最近我们刚刚进行的人口普查和去年前年进行的经济普查、农业普查、用电量、手机流量等等这些数据，都可以用来进行贫困的监测和政策的模拟制定。
谢谢大家。