SEATTLE – Anche in tempi finanziari positivi, i budget di aiuti per lo sviluppo difficilmente sono in eccesso. I leader di Stato e i Paesi donatori devono prendere decisioni difficili su dove indirizzare le risorse limitate. Come si fa a decidere quali Paesi devono ricevere prestiti a basso costo o vaccini più economici e quali possono permettersi di finanziare da soli i programmi per lo sviluppo?
La risposta dipende, in parte, da come misuriamo la crescita e i miglioramenti nella vita delle persone. Tradizionalmente, uno dei fattori guida è stato il Pil pro capite – il valore di beni e servizi prodotti da un Paese in un anno diviso per la popolazione del Paese. Eppure il Pil potrebbe essere un indicatore impreciso nei Paesi più poveri, il che preoccupa non solo policy maker o persone come me che leggono molti report della Banca mondiale, ma anche chiunque desideri utilizzare le statistiche per stabilire quali popolazioni povere del mondo aiutare.
A lungo ho creduto che il Pil sottostimasse la crescita anche nei Paesi ricchi, dove la misurazione di tale parametro è piuttosto complicata, perché è molto difficile confrontare il valore di panieri di beni in diversi periodi. Negli Stati Uniti, ad esempio, un’enciclopedia nel 1960 era costosa ma rivestiva un grande valore per le famiglie con figli che studiavano. (Parlo per esperienza, avendo trascorso molto ore sull’enciclopedia World Book Encyclopedia che i miei genitori avevano acquistato per me e mia sorella). Ora, grazie a Internet, i bambini hanno accesso a molte più informazioni gratuitamente. Come si può calcolare questo fattore nel Pil?
Le sfide su come calcolare il Pil sono particolarmente acute nell’Africa subsahariana, a causa dei deboli istituti di statistica nazionali e delle distorsioni storiche che infangano le misurazioni cruciali. Preoccupato di ciò che considerava i problemi nelle statistiche nazionali dello Zambia, Morten Jerven, docente assistente presso la Simon Fraser University, ha trascorso quattro anni ad esaminare come i Paesi africani ottengono i propri dati e quali sono le sfide da affrontare per trasformarli in stime del Pil. Il suo nuovo libro, Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Do about It, sostiene la tesi secondo cui gran parte delle misurazioni del Pil che pensavamo accurate non lo sono affatto.
Jerven fa notare che molti Paesi africani hanno problemi nel misurare la portata delle loro economie di sussistenza relativamente ampie e l’attività economica non registrata. Come si giustifica la produzione di un agricoltore che coltiva e mangia i propri prodotti? Se l’agricoltura di sussistenza viene sistematicamente sottostimata, parte di ciò che sembra crescita nel momento in cui un’economia esce dalla sussistenza potrebbe riflettere puramente una transizione verso qualcosa che si può rilevare più facilmente a livello statistico.
Ci sono altri problemi con i dati Pil dei Paesi poveri. Molti Paesi dell’Africa subsahariana, ad esempio, non aggiornano spesso la reportistica, così che i dati sul Pil non prendono in considerazione settori economici ampi e in rapida crescita come la telefonia mobile. Quando il Ghana ha aggiornato la reportistica alcuni anni fa, il Pil è aumentato del 60%. Ma molti non hanno compreso che si trattava proprio di un’anomalia statistica, e non di un vero e proprio cambiamento nello stile di vita dei ghanesi.
At a time of escalating global turmoil, there is an urgent need for incisive, informed analysis of the issues and questions driving the news – just what PS has always provided.
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Inoltre, esistono diversi metodi per calcolare il Pil che possono produrre risultati ben differenti. Jerven ne menziona tre: i World Development Indicators, pubblicati dalla Banca mondiale (di gran lunga i parametri più comunemente utilizzati), il Penn World Table, rilasciato dall’Università della Pennsylvania e il Maddison Project dell’Università di Groningen, che si basa sull’analisi condotta dall’economista Angus Maddison.
Queste fonti si affidano sugli stessi dati di base, modificandoli con modalità differenti per rappresentare l’inflazione e altri fattori. Di conseguenza, le classificazioni delle economie di diversi Paesi possono variare profondamente. Liberia è il secondo Paese più povero dell’Africa subsahariana, il settimo Paese al mondo e il ventiduesimo Paese più povero in termini di Pil, a seconda dell’autorità consultata.
Non cambiano solo le corrispettive classifiche. Talvolta una fonte indica che un Paese cresce di alcuni punti percentuali e un’altra fonte indica che cresce meno nello stesso periodo di tempo.
Jerven cita queste discrepanze per argomentare che non possiamo essere certi che il Pil di un Paese povero sia superiore a quello di un altro, e che non dovremmo usare solo il Pil per giudicare quali politiche economiche portino alla crescita.
Significa che non sappiamo davvero nulla di ciò che funziona (e non funziona) nello sviluppo?
Niente affatto. I ricercatori utilizzano da tempo tecniche come le indagini periodiche sulle famiglie per raccogliere dati. Ad esempio, il sondaggio Demographic and Health Survey viene condotto regolarmente per determinare dati come i tassi di mortalità infantile e materna. Inoltre, gli economisti stanno utilizzando nuove tecniche come la mappatura satellitare delle fonti luminose per fare le stime della crescita economica. Sebbene questi metodi non siano perfetti, non sono comunque suscettibili agli stessi problemi del Pil.
Altre modalità per misurare gli standard di vita generali in un Paese sono parimenti imperfette; ciò nonostante forniscono altri parametri per comprendere la povertà. Uno di questi, denominato Human Development Index, utilizza le statistiche sulla salute e l’istruzione oltre al Pil. Un altro, il Multidimensional Poverty Index, usa dieci indicatori, tra cui nutrizione, servizi igienico-sanitari e accesso al combustibile per cucinare e all’acqua. E utilizzando la parità del potere di acquisto, che misura il costo dello stesso paniere di beni e servizi in Paesi diversi, gli economisti possono aggiustare il Pil per comprendere meglio gli stili di vita.
Eppure mi sembra chiaro che dobbiamo dedicare maggiori risorse alla ricerca di dati esatti sul Pil. Come sostiene Jerven, gli istituti di statistica nazionale in Africa hanno bisogno di maggiore supporto in modo tale da ottenere e riportare dati più puntuali e accurati. I governi donatori e le organizzazioni internazionali come la Banca mondiale devono fare di più per aiutare le autorità africane a produrre un quadro più limpido delle loro economie. E i policy maker africani devono essere più coerenti nel richiedere migliori statistiche e utilizzarle per le nuove decisioni politiche.
Sono un grande sostenitore degli investimenti sul fronte della sanità e dello sviluppo in tutto il mondo. Migliori sono gli strumenti a nostra disposizione per misurare il progresso, più riusciamo a garantire che questi investimenti raggiungano le persone che più ne hanno bisogno.
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Donald Trump’s immediate, aggressive use of import tariffs has revealed a fundamental difference between his first and second term. Far from a mere negotiating strategy, the goal this time is to replace a global rules-based system of managed economic integration with coerced decoupling.
emphasizes a fundamental difference between the US trade agenda now and during the president’s first term.
Recent actions by the United States may foreshadow its withdrawal from the world’s foremost multilateral institution. Paradoxically, however, the breakdown of the multilateral order the US helped establish nearly eight decades ago could serve as a catalyst for greater international cooperation.
thinks the paradigm shift in US foreign policy could end up strengthening global solidarity.
SEATTLE – Anche in tempi finanziari positivi, i budget di aiuti per lo sviluppo difficilmente sono in eccesso. I leader di Stato e i Paesi donatori devono prendere decisioni difficili su dove indirizzare le risorse limitate. Come si fa a decidere quali Paesi devono ricevere prestiti a basso costo o vaccini più economici e quali possono permettersi di finanziare da soli i programmi per lo sviluppo?
La risposta dipende, in parte, da come misuriamo la crescita e i miglioramenti nella vita delle persone. Tradizionalmente, uno dei fattori guida è stato il Pil pro capite – il valore di beni e servizi prodotti da un Paese in un anno diviso per la popolazione del Paese. Eppure il Pil potrebbe essere un indicatore impreciso nei Paesi più poveri, il che preoccupa non solo policy maker o persone come me che leggono molti report della Banca mondiale, ma anche chiunque desideri utilizzare le statistiche per stabilire quali popolazioni povere del mondo aiutare.
A lungo ho creduto che il Pil sottostimasse la crescita anche nei Paesi ricchi, dove la misurazione di tale parametro è piuttosto complicata, perché è molto difficile confrontare il valore di panieri di beni in diversi periodi. Negli Stati Uniti, ad esempio, un’enciclopedia nel 1960 era costosa ma rivestiva un grande valore per le famiglie con figli che studiavano. (Parlo per esperienza, avendo trascorso molto ore sull’enciclopedia World Book Encyclopedia che i miei genitori avevano acquistato per me e mia sorella). Ora, grazie a Internet, i bambini hanno accesso a molte più informazioni gratuitamente. Come si può calcolare questo fattore nel Pil?
Le sfide su come calcolare il Pil sono particolarmente acute nell’Africa subsahariana, a causa dei deboli istituti di statistica nazionali e delle distorsioni storiche che infangano le misurazioni cruciali. Preoccupato di ciò che considerava i problemi nelle statistiche nazionali dello Zambia, Morten Jerven, docente assistente presso la Simon Fraser University, ha trascorso quattro anni ad esaminare come i Paesi africani ottengono i propri dati e quali sono le sfide da affrontare per trasformarli in stime del Pil. Il suo nuovo libro, Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Do about It, sostiene la tesi secondo cui gran parte delle misurazioni del Pil che pensavamo accurate non lo sono affatto.
Jerven fa notare che molti Paesi africani hanno problemi nel misurare la portata delle loro economie di sussistenza relativamente ampie e l’attività economica non registrata. Come si giustifica la produzione di un agricoltore che coltiva e mangia i propri prodotti? Se l’agricoltura di sussistenza viene sistematicamente sottostimata, parte di ciò che sembra crescita nel momento in cui un’economia esce dalla sussistenza potrebbe riflettere puramente una transizione verso qualcosa che si può rilevare più facilmente a livello statistico.
Ci sono altri problemi con i dati Pil dei Paesi poveri. Molti Paesi dell’Africa subsahariana, ad esempio, non aggiornano spesso la reportistica, così che i dati sul Pil non prendono in considerazione settori economici ampi e in rapida crescita come la telefonia mobile. Quando il Ghana ha aggiornato la reportistica alcuni anni fa, il Pil è aumentato del 60%. Ma molti non hanno compreso che si trattava proprio di un’anomalia statistica, e non di un vero e proprio cambiamento nello stile di vita dei ghanesi.
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Queste fonti si affidano sugli stessi dati di base, modificandoli con modalità differenti per rappresentare l’inflazione e altri fattori. Di conseguenza, le classificazioni delle economie di diversi Paesi possono variare profondamente. Liberia è il secondo Paese più povero dell’Africa subsahariana, il settimo Paese al mondo e il ventiduesimo Paese più povero in termini di Pil, a seconda dell’autorità consultata.
Non cambiano solo le corrispettive classifiche. Talvolta una fonte indica che un Paese cresce di alcuni punti percentuali e un’altra fonte indica che cresce meno nello stesso periodo di tempo.
Jerven cita queste discrepanze per argomentare che non possiamo essere certi che il Pil di un Paese povero sia superiore a quello di un altro, e che non dovremmo usare solo il Pil per giudicare quali politiche economiche portino alla crescita.
Significa che non sappiamo davvero nulla di ciò che funziona (e non funziona) nello sviluppo?
Niente affatto. I ricercatori utilizzano da tempo tecniche come le indagini periodiche sulle famiglie per raccogliere dati. Ad esempio, il sondaggio Demographic and Health Survey viene condotto regolarmente per determinare dati come i tassi di mortalità infantile e materna. Inoltre, gli economisti stanno utilizzando nuove tecniche come la mappatura satellitare delle fonti luminose per fare le stime della crescita economica. Sebbene questi metodi non siano perfetti, non sono comunque suscettibili agli stessi problemi del Pil.
Altre modalità per misurare gli standard di vita generali in un Paese sono parimenti imperfette; ciò nonostante forniscono altri parametri per comprendere la povertà. Uno di questi, denominato Human Development Index, utilizza le statistiche sulla salute e l’istruzione oltre al Pil. Un altro, il Multidimensional Poverty Index, usa dieci indicatori, tra cui nutrizione, servizi igienico-sanitari e accesso al combustibile per cucinare e all’acqua. E utilizzando la parità del potere di acquisto, che misura il costo dello stesso paniere di beni e servizi in Paesi diversi, gli economisti possono aggiustare il Pil per comprendere meglio gli stili di vita.
Eppure mi sembra chiaro che dobbiamo dedicare maggiori risorse alla ricerca di dati esatti sul Pil. Come sostiene Jerven, gli istituti di statistica nazionale in Africa hanno bisogno di maggiore supporto in modo tale da ottenere e riportare dati più puntuali e accurati. I governi donatori e le organizzazioni internazionali come la Banca mondiale devono fare di più per aiutare le autorità africane a produrre un quadro più limpido delle loro economie. E i policy maker africani devono essere più coerenti nel richiedere migliori statistiche e utilizzarle per le nuove decisioni politiche.
Sono un grande sostenitore degli investimenti sul fronte della sanità e dello sviluppo in tutto il mondo. Migliori sono gli strumenti a nostra disposizione per misurare il progresso, più riusciamo a garantire che questi investimenti raggiungano le persone che più ne hanno bisogno.
Traduzione di Simona Polverino