Nota: Los resultados, interpretaciones y conclusiones expresados en este art¨ªculo son responsabilidad exclusiva de los autores. No representan necesariamente las opiniones del Banco Internacional de Reconstrucci¨®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¨²n el ¨²ltimo?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¨¢fico 1). El informe PSPR 2022 inclu¨ªa proyecciones que mostraban que la tasa mundial de pobreza extrema se reducir¨ªa 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¨®n de la pobreza es una tarea compleja y dif¨ªcil. En lugar de analizar exhaustivamente la evoluci¨®n de la pobreza a escala global, este art¨ªculo examina dos grandes retos para alcanzar los objetivos mundiales: (i) la lentitud de la reducci¨®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¨ªses.1?Seg¨²n la ¨²ltima base de datos mundial sobre la pobreza, la regi¨®n ten¨ªa la tasa de pobreza extrema m¨¢s alta del mundo: el 40,8% en 2018 (gr¨¢fico 2). Adem¨¢s, desde 2017 es la regi¨®n con mayor n¨²mero 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¨¢s de 262 millones de personas, viven en el ?frica Oriental y Meridional. Y lo que es m¨¢s importante, no s¨®lo es la regi¨®n con la mayor tasa de pobreza y la concentraci¨®n m¨¢s elevada de personas que viven en la pobreza extrema, sino que su ritmo de reducci¨®n de la pobreza tambi¨¦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¨¦ ha sido tan lenta la reducci¨®n de la pobreza en el ?frica Oriental y Meridional? Hay muchos factores posibles. En primer lugar, la tasa de crecimiento de la poblaci¨®n en la regi¨®n, del 2,6% en 2019, es m¨¢s del doble de la tasa de crecimiento de la poblaci¨®n mundial, del 1,2%. En segundo lugar, su tasa anualizada de crecimiento del producto interior bruto (PIB) per c¨¢pita entre 2010 y 2018 fue de solo el 0,1%, frente a m¨¢s del 0,8% que registr¨® el resto de regiones. En tercer lugar, una cuesti¨®n preocupante es la elevada desigualdad en la regi¨®n. Cinco de los diez pa¨ªses m¨¢s desiguales del mundo pertenecen al ?frica Oriental y Meridional, y todos los pa¨ªses menos dos ten¨ªan coeficientes de Gini superiores a la mediana mundial.2?En cuarto lugar, diversas crisis, incluidas las relacionadas con el clima, afectan a los pa¨ªses de la regi¨®n con m¨¢s frecuencia que antes. Por ejemplo, desde 2016, Malaui ha sufrido una sequ¨ªa, dos ciclones y la pandemia de COVID-19. En 2022, el Cuerno de ?frica sufri¨® su peor sequ¨ªa en 70 a?os. El ritmo de reducci¨®n de la pobreza se ve agravado por el aumento de la inflaci¨®n en toda la regi¨®n. Por ¨²ltimo, la fragilidad es otro de sus principales retos. La regi¨®n alberga numerosos Estados fr¨¢giles, como Burundi, Somalia, Sud¨¢n del Sur, etc., donde los refugiados se mueven hacia otros pa¨ªses del ?frica Oriental y Meridional.
Mejorar la frecuencia y puntualidad del seguimiento de la pobreza
A pesar de los esfuerzos realizados en los ¨²ltimos 30 a?os, la?. En los pa¨ªses de renta baja y los Estados fr¨¢giles solo se dispone de datos sobre la pobreza?. Estos datos obsoletos dificultan la identificaci¨®n de las pol¨ªticas que deben aplicarse para acelerar la reducci¨®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¨¢cilmente millones de d¨®lares, y a menudo se tarda dos o m¨¢s a?os en estimar la pobreza a partir de los datos.
Se han desarrollado y probado varias metodolog¨ªas nuevas para reducir el coste y el tiempo necesarios para estimar la pobreza. La encuesta sobre bienestar mediante seguimiento instant¨¢neo y frecuente (SWIFT) propuesta en la publicaci¨®n?The Concept and Empirical Evidence of SWIFT Methodology del Banco Mundial es una de esas nuevas metodolog¨ªas. La encuesta SWIFT utiliza t¨¦cnicas estad¨ªsticas y de aprendizaje autom¨¢tico para reducir dr¨¢sticamente el coste y el tiempo para estimar la pobreza, de modo que incluso los pa¨ªses de renta baja y los Estados fr¨¢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¨® para acabar con casi diez a?os de ausencia de datos sobre la pobreza en la Rep¨²blica Democr¨¢tica del Congo y para estimar la incidencia de la pobreza durante la crisis monetaria de Zimbabue en 2019.
M¨¢s all¨¢ 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¨¦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¨¦ditos para la creaci¨®n de capacidad estad¨ªstica en los pa¨ªses de renta baja y los Estados fr¨¢giles. Tanto las innovaciones como el aumento de la financiaci¨®n son fundamentales para mejorar la fiabilidad del seguimiento de la pobreza mundial e identificar las intervenciones pol¨ªticas y la ayuda para acelerar la reducci¨®n de la pobreza.
Notas
1La regi¨®n del ?frica Oriental y Meridional abarca los siguientes pa¨ªses: Angola, Burundi, Botsuana, Rep¨²blica Democr¨¢tica del Congo, Comoras, Eritrea, Etiop¨ªa, Kenia, Lesoto, Madagascar, Mozambique, Mauricio, Malaui, Namibia, Ruanda, Sud¨¢n, Somalia Sud¨¢frica, Sud¨¢n del Sur, Santo Tom¨¦ y Pr¨ªncipe, 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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