Nota: Los resultados, interpretaciones y conclusiones expresados en este art赤culo son responsabilidad exclusiva de los autores. No representan necesariamente las opiniones del Banco Internacional de Reconstrucci車n y Fomento/Banco Mundial y sus organizaciones afiliadas, de los Directores Ejecutivos del Banco Mundial o de los Gobiernos a los que representan.
Seg迆n el 迆ltimo?Informe sobre Pobreza y Prosperidad Compartida (), publicado por el Banco Mundial, la tasa mundial de pobreza extrema se redujo del 37,8% al 8,4% entre 1990 y 2019 (gr芍fico 1). El informe PSPR 2022 inclu赤a proyecciones que mostraban que la tasa mundial de pobreza extrema se reducir赤a hasta el 6,8% en 2030, una cifra significativamente superior al objetivo del Banco Mundial del 3% y por debajo del?Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 1.1?de erradicar la pobreza extrema para 2030. Acelerar el ritmo de reducci車n de la pobreza es una tarea compleja y dif赤cil. En lugar de analizar exhaustivamente la evoluci車n de la pobreza a escala global, este art赤culo examina dos grandes retos para alcanzar los objetivos mundiales: (i) la lentitud de la reducci車n de la pobreza en ?frica Oriental y Meridional y (ii) la falta de frecuencia y actualidad de los datos sobre la pobreza.
Pobreza en el ?frica Oriental y Meridional
El ?frica Oriental y Meridional es un nuevo subgrupo dentro del ?frica Subsahariana que abarca 26 pa赤ses.1?Seg迆n la 迆ltima base de datos mundial sobre la pobreza, la regi車n ten赤a la tasa de pobreza extrema m芍s alta del mundo: el 40,8% en 2018 (gr芍fico 2). Adem芍s, desde 2017 es la regi車n con mayor n迆mero de personas que viven en la pobreza extrema, superando a Asia Meridional. En 2018, casi el 40% de los que sufren pobreza extrema, es decir, m芍s de 262 millones de personas, viven en el ?frica Oriental y Meridional. Y lo que es m芍s importante, no s車lo es la regi車n con la mayor tasa de pobreza y la concentraci車n m芍s elevada de personas que viven en la pobreza extrema, sino que su ritmo de reducci車n de la pobreza tambi谷n ha sido muy lento. La tasa de pobreza extrema en el ?frica Oriental y Meridional ha disminuido solo 0,43 puntos porcentuales al a?o desde 2010, menos de la mitad que la media mundial de 0,93.
?Por qu谷 ha sido tan lenta la reducci車n de la pobreza en el ?frica Oriental y Meridional? Hay muchos factores posibles. En primer lugar, la tasa de crecimiento de la poblaci車n en la regi車n, del 2,6% en 2019, es m芍s del doble de la tasa de crecimiento de la poblaci車n mundial, del 1,2%. En segundo lugar, su tasa anualizada de crecimiento del producto interior bruto (PIB) per c芍pita entre 2010 y 2018 fue de solo el 0,1%, frente a m芍s del 0,8% que registr車 el resto de regiones. En tercer lugar, una cuesti車n preocupante es la elevada desigualdad en la regi車n. Cinco de los diez pa赤ses m芍s desiguales del mundo pertenecen al ?frica Oriental y Meridional, y todos los pa赤ses menos dos ten赤an coeficientes de Gini superiores a la mediana mundial.2?En cuarto lugar, diversas crisis, incluidas las relacionadas con el clima, afectan a los pa赤ses de la regi車n con m芍s frecuencia que antes. Por ejemplo, desde 2016, Malaui ha sufrido una sequ赤a, dos ciclones y la pandemia de COVID-19. En 2022, el Cuerno de ?frica sufri車 su peor sequ赤a en 70 a?os. El ritmo de reducci車n de la pobreza se ve agravado por el aumento de la inflaci車n en toda la regi車n. Por 迆ltimo, la fragilidad es otro de sus principales retos. La regi車n alberga numerosos Estados fr芍giles, como Burundi, Somalia, Sud芍n del Sur, etc., donde los refugiados se mueven hacia otros pa赤ses del ?frica Oriental y Meridional.
Mejorar la frecuencia y puntualidad del seguimiento de la pobreza
A pesar de los esfuerzos realizados en los 迆ltimos 30 a?os, la?. En los pa赤ses de renta baja y los Estados fr芍giles solo se dispone de datos sobre la pobreza?. Estos datos obsoletos dificultan la identificaci車n de las pol赤ticas que deben aplicarse para acelerar la reducci車n de la pobreza.
La recogida de datos no se realiza con frecuencia, sobre todo porque es una actividad extremadamente costosa y lenta. Realizar una encuesta a los hogares puede costar f芍cilmente millones de d車lares, y a menudo se tarda dos o m芍s a?os en estimar la pobreza a partir de los datos.
Se han desarrollado y probado varias metodolog赤as nuevas para reducir el coste y el tiempo necesarios para estimar la pobreza. La encuesta sobre bienestar mediante seguimiento instant芍neo y frecuente (SWIFT) propuesta en la publicaci車n?The Concept and Empirical Evidence of SWIFT Methodology del Banco Mundial es una de esas nuevas metodolog赤as. La encuesta SWIFT utiliza t谷cnicas estad赤sticas y de aprendizaje autom芍tico para reducir dr芍sticamente el coste y el tiempo para estimar la pobreza, de modo que incluso los pa赤ses de renta baja y los Estados fr芍giles puedan realizar un seguimiento anual o trimestral de la pobreza y la desigualdad.??a medida que mejora su fiabilidad y usabilidad. Por ejemplo, se utiliz車 para acabar con casi diez a?os de ausencia de datos sobre la pobreza en la Rep迆blica Democr芍tica del Congo y para estimar la incidencia de la pobreza durante la crisis monetaria de Zimbabue en 2019.
M芍s all芍 de la encuesta SWIFT, existen numerosas iniciativas para aumentar la frecuencia y la calidad de los datos sobre la pobreza. Por ejemplo, las innovaciones en las t谷cnicas de recogida de datos, como las?, reducen el coste y el tiempo para la recogida de datos en las encuestas tradicionales a los hogares. Asimismo, el Banco Mundial ha aumentado las subvenciones y los cr谷ditos para la creaci車n de capacidad estad赤stica en los pa赤ses de renta baja y los Estados fr芍giles. Tanto las innovaciones como el aumento de la financiaci車n son fundamentales para mejorar la fiabilidad del seguimiento de la pobreza mundial e identificar las intervenciones pol赤ticas y la ayuda para acelerar la reducci車n de la pobreza.
Notas
1La regi車n del ?frica Oriental y Meridional abarca los siguientes pa赤ses: Angola, Burundi, Botsuana, Rep迆blica Democr芍tica del Congo, Comoras, Eritrea, Etiop赤a, Kenia, Lesoto, Madagascar, Mozambique, Mauricio, Malaui, Namibia, Ruanda, Sud芍n, Somalia Sud芍frica, Sud芍n del Sur, Santo Tom谷 y Pr赤ncipe, Eswatini, Seychelles, Tanzania, Uganda, Zambia y Zimbabue.
2Datos de encuestas a los hogares de la base de datos mundial de la Plataforma sobre Pobreza y Desigualdad del Banco Mundial a octubre de 2022.
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