Качественные данные могут быть представлены в виде текста (сообщение о том, что было сказано, или прямых наблюдений исследователя) или в какой-либо форме категориальных данных (например, рейтинга благосостояния). Методы качественного измерения благосостояния разнообразны (регулярно появляются новые), но они, как правило, субъективны и зависят от контекста (Чунг (2000) описывает различные методы, применяемые на практике). Примеры можно найти в "Оценках бедности с участием общественности" (PPA), которые стали популярными во Всемирном банке в 1990-х годах.
В некоторой степени различия между качественными и количественными методами отражают различия в типе разыскиваемых данных. Например, выборочные опросы (в основном независимые) отдельных лиц явно будут иметь ограниченное применение для изучения социальных отношений между людьми. Качественные исследования с использованием небольших целенаправленно отобранных выборок могут быть очень эффективными для выявления, скажем, местных фактов о деревне, но на них явно не следует полагаться для измерения бедности или неравенства. Возникает "серая зона" между "чистыми" качественными и количественными методами, в рамках которой можно найти различные смешанные методы, сочетающие, зачастую творческими путями, качественные и количественные исследовательские инструменты (Ташаккори и Теддли (1998) и Шаффер (2013) приводят такие примеры. Примеры, в условиях развивающихся стран, можно найти в работах Рао (1997), Хентшеля (1999), Козела и Паркера (2000) и Ролингса (2000).
Существуют также различия в философских основах. Понятие "причины и следствия" является краеугольным камнем количественной традиции в анализе бедности, что проявляется в бесчисленных усилиях по количественной оценке воздействия политики и социально-экономических изменений на благосостояние и бедность, как обсуждается далее в Третьей части (Это соответствует позитивистским корням количественной традиции в экономике. Напротив, основные (конструктивистские / натуралистические) философские основатели качественных методов часто отвергают это понятие причинности). На практике это различие также размыто, и часто встречаются попытки приписать причинно-следственную связь качественной работе по бедности. Проблемы, возникающие при этом, по-видимому, не являются существенными различиями между этими двумя типами методов. Чтобы убедительно выявить причинно-следственную связь, качественная работа должна соответствовать тем же стандартам строгости выводов, которые применяются к количественной работе (Как обсуждалось, например, в Голландии (1986). Глава 6 возвращается к этой теме). В противном случае прогресс, достигнутый в знаниях, может оказаться иллюзорным.
Еще одно различие, о котором иногда упоминают, касается целей исследований в области социальных наук. Некоторая качественная работа направлена на то, чтобы помочь расширить возможности тех, кто принимает в исследовании непосредственное участие, в то время как в количественной работе такой традиции нет. Количественные методы, тем не менее, иногда выполняли аналогичную пропагандистскую роль. Действительно, как мы видели в Первой части, с момента их создания, обследования домашних хозяйств использовались для мобилизации общественного мнения на борьбу с нищетой. Это оставляет открытым важный вопрос о том, может ли существовать компромисс между качеством анализа и любой предписывающей, расширяющей возможности ролью, которую он может взять на себя; существование такого компромисса иногда очевидно из количественных анализов, которые пытаются выполнять пропагандистскую роль.
Эти наблюдения свидетельствуют о том, что пропасть между этими двумя школами мысли не так глубока, как могут показать некоторые споры между сторонниками методологии. Наилучшая текущая практика разумно эклектична, часто с использованием комбинации методов. Тем не менее, следует отметить некоторые важные различия. Часто отмечалось, что существуют расхождения между объективными оценками бедности, основанными на обследованиях, и представлениями на местах, основанными на качественных исследованиях. Это происходит как при самооценках, так и при оценках, проводимых подготовленными наблюдателями на местах.
Приведём пример первого, в то время как около 30% взрослых россиян в ходе национального выборочного обследования посчитали себя находящимися на двух нижних ступенях лестницы субъективного благосостояния, только около половины из них также входили в число 30% взрослых, живущих в домохозяйствах с доходами ниже черты бедности (См. Раваллион и Локшин (2002). Люди, которые считают себя "бедными", не классифицируются как таковые в обычной статистике бедности, и наоборот. Чтобы привести пример последнего, в одном исследовании использовались субъективные оценки бедности в деревне на севере Индии, основанные на наблюдениях местных исследователей в течение одного года (См. Ланжоу и Стерн (1991). Оно включало классификацию домашних хозяйств на семь групп (очень бедные, бедные, скромные, обеспеченные, процветающие, богатые, очень богатые) на основе наблюдений и бесед с сельскими жителями за этот год. Исследователи обнаружили, что быть безземельным сельскохозяйственным работником в обследованной деревне практически является достаточным условием для того, чтобы считаться "явно бедным" по их более антропологическому методу; 99% таких домохозяйств считаются бедными по этой характеристике, хотя это так только для 54%, когда используется их показатель постоянного дохода, основанный на усреднении текущих доходов за четыре опроса, охватывающих двадцать пять лет. Очевидно, что восприятие исследователями бедности гораздо сильнее связано с безземельностью, чем предполагают данные о доходах. Нельзя исключать возможности того, что исследователь придерживается чрезмерно стилизованной характеристики бедности. Например, широко распространено мнение, что бедняки в сельской Индии не имеют земли и работают неполный рабочий день. Но это может быть преувеличением.
Качественные данные могут содержать подсказки о благосостоянии людей, которые нельзя найти в стандартных количественных источниках (Шаффер (2013) рассматривает прошлые усилия по использованию качественных данных для проверки стандартных показателей благосостояния и бедности). Хотя экономисты (и некоторые другие социологи) традиционно избегали субъективных данных, были важные исключения. Ранним примером является Вопрос об оценке дохода (IEQ).(См ван Прааг (1968). Вопрос об оценке дохода уточняет у респондентов, какой доход они считают "очень плохим", "плохим", "не очень хорошим", "неплохим", "хорошим", "очень хорошим". Ответы на этот вопрос использовались ван Праагом и другими с тех пор для определения функции полезности. Версия этого метода основана на вопросе о минимальном доходе (MIQ). Здесь задается вопрос, какой доход необходим, чтобы "свести концы с концами". Мы вернемся к применению этого метода при установлении черты бедности в Главе 4.
Появился более открытый подход, который полностью отказывается от показателей, основанных на доходах, а вместо этого использует самооценку благосостояния в качестве показателя благосостояния. В распространенной версии людей просят подняться по лестнице, иногда называемой лестницей Кантрила (Вслед за Кантрилом (1965), в соответствии с их "счастьем" или "удовлетворенностью жизнью в целом" (Это породило обширную литературу по психологии и многообещающую литературу по экономике. Обзор психологической литературы см. у Диниер и др (1999). Освальд (1997) обсуждает последние работы в области экономики). Вероятно, это слишком широкое понятие для измерения бедности или "экономического благосостояния"; так как когда говорят, что кто-то "бедный", как правило, это не означает, что он несчастен.
Лучшей отправной точкой для субъективного измерения бедности является определение ступеней лестницы Кантрила по измерению от "бедных" до "богатых". Примеры можно найти в исследовании общественного мнения, проведенном Социальной метеорологической станцией на Филиппинах и Евробарометром (См. Мангахаса (1995) и Риффо (1991) соответственно). Социальная метеорологическая станция опрашивает выборку взрослых, являются ли они "бедными", "на грани бедности" или "небедными". Евробарометр задает аналогичный вопрос, но использует лестницу от одного до семи и определяет тех, кто занимает две нижние ступени, как бедных. Ряд исследователей изучили "вопрос об экономическом благосостоянии", в котором респонденты ставят себя на лестницу (обычно девять ступеней), где на нижней ступени находятся самые бедные люди, а на самой высокой ступени - богатые (См., например, Раваллион и Локшин (2002). Это можно использовать, чтобы попытаться лучше понять факторы, влияющие на индивидуальное благосостояние, включая расхождения между субъективными представлениями о благосостоянии и "объективными" показателями, традиционно предпочитаемыми экономистами.
Качественная работа также использовалась в форме триангуляции при проведении межличностных сравнений благосостояния, посредством чего участники и/или координаторы оценивают благосостояние других людей. Такой подход можно рассматривать как средство проверки самооценки. Оно также побудило исследователей полагаться на наблюдаемые случайные величины из данных опросов, стремясь выделить надежные, систематические величины самооценки благосостояния (Для примера см. Раваллион и Локшин (2002), использующих панельные данные по России). В принципе, можно также провести триангуляцию оценок благосостояния с использованием фокус-групп, сформированных из случайных выборок в рамках единиц первичной выборки.
Хотя это явно неосуществимый метод для сравнения бедности на национальном уровне с (предположим) течением времени, качественные данные могут предоставить новую полезную информацию для решения этой задачи. Экономисты склонны избегать субъективных и/или открытых вопросов о благополучии людей; как это ни странно, хотя они обычно считают, что люди являются лучшими судьями своего собственного благополучия, экономисты являются противниками прямого опроса людей о том, что они чувствуют. Мы рассмотрим эти случаи в следующем подразделе.