2020年贫困状况如何变化？

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为了估计贫困率，INSEE通常依赖税收和社会收入调查（ERFS）。例外的是，对于 2020 年，INSEE 不会验证本次调查的结果。根据 ERFS，贫困率急剧下降，而用于计算贫困率的另外两个来源则显示贫困率处于稳定或准稳定状态。这些来源之间的差异出现在卫生危机削弱数据收集的时候。因此，2020年调查的具体收集条件影响了贫困的衡量。因此，法国国家统计局维持其初步估计，表明贫困率保持稳定，并对 2020 年做出诊断：所部署的支持措施使得避免贫困率上升成为可能。

每年，INSEE 都会生成三个来源的收入数据。其中两项是调查数据与行政税收和社会收入调查（ERFS）以及“资源与生活条件统计”调查（SRCV）的结合。这两个系统的原理是相同的：首先，INSEE 会询问家 巴基斯坦 Whatsapp 数据 庭的特征和生活条件；然后将这些数据与税源和社会保障基金（Cnaf、Cnav、CCMSA）的数据进行匹配，以衡量他们的收入；最后，将未包括在这些来源中的收入（例如免税加班费）归还给有关家庭，从而完成档案。 ERFS 基于第 N 年第 4季度的持续就业调查 (EEC) 的回应，并与第 N 年的收入相匹配。SRCV 基于每年使用欧洲统一问卷进行的调查（该系统的欧洲名称为 SILC，“ 收入和生活条件统计 ”）。本次调查中的家庭在第 N+1 年初进行采访，他们的回答与第 N 年的税收和社会收入相匹配。

除了上述两项调查外，还有第三个纯行政来源
每年制作的第三个工具是“本地社会和财政收入档案”（Filosofi）：它仅由行政数据组成，这些数据既用于将人口分配到家庭中，也用于衡量他们的收入。后一个来源虽然基于覆盖整个人口而非样本的文件，但涵盖的收入范围比前两个来源更窄。由于缺乏记录生活条件的数据，因此无法归属未包括在税收和社会保障来源的收入。它也不涵盖由于不匹配而造成的收入损失。此外，该系统几乎是详尽无遗的，但并非完全详尽，因为人口覆盖程度每年都会有所不同。这些覆盖范围的差异扰乱了对收入分配年度变化的衡量，而且很难纠正。这也解释了为什么该设备通常利用其所包含的庞大文件容量，来衡量精细地理层面（直至市级以下）的收入。