decoster2

(1)

Ongelijkheid en armoede op

wereldvlak:

wat meten we ?

wat weten we?

(2)

2

Lessen XXIste eeuw: Wereldongelijkheid 14 maart 2005 Prof. A. Decoster

2 Human Development Report

, 1999, p.3:

"The income gap between the fifth of the world's people

living in the richest countries and the fifth in the poorest

was 74 to 1 in 1997, up from 60 to 1 in 1990 and 30 to 1 in

1960"

Bhalla

, 2002, p.2:

"Poverty [...] declined at a faster pace than at any time in

world history. Using the popular $1-a-day poverty line, the

precentage of poor people in the developing world declined

by 25% points from 1985 to 2000 – from 37.4 to 13.1

percent"

(3)

Chen and Ravallion

, 2004, p.15-16:

"[...] we find that the percentage of the population of the

developing world living below $1 per day was almost

halved, falling from 40% to 21% over 1981-2001. [...] The

number of poor fell by 390 million, from 1.5 billion in 1981"

Milanovic

, 2002, p.88-89:

"World income inequality is very high. [...] World inequality

has increased from a Gini of 62.8 in 1988 to 66.0 in 1993.

The bottom 5% of the world grew poorer, [...] while the

richest quintile grew richer. [...] The ratio between average

(4)

4

4 Doelstelling van deze lezing

Doelstelling van deze lezing

! vanwaar deze "verwarring", kakofonie?

! vraag lijkt nochtans eenvoudig:

zijn ongelijkheid tussen en/of armoede van de mensen in de

wereld nu toegenomen of afgenomen?

! maar antwoord is niet noodzakelijk eenvoudig:

1. probleem van gegevens? ja, maar...

2. conceptueel: ongelijkheid en armoede zijn rijke,

multidimensionele concepten, die bovendien inherent

waardegeladen zijn.

(5)

Welke gegevens hebben we?

! BBP of BBP/capita

! nu meestal beschikbaar per land

! tot ongeveer 1975 (World Development

Indicators 2004 van de Wereldbank)

(6)

6

6 De "taart" van het wereld BBP

De "taart" van het wereld BBP

1975

1980

1985

1990

1995

2002

1) de taart per inwoner: het wereld BBP

per capita

1975

1980

1985

1990

1995

2002

100

209

100 ₁₃₉

twee opmerkingen:

2) hoe is de taart verdeeld?

(7)

En welke gegevens hebben we nodig?

! het wereld BBP zegt niets over de

verdeling

ervan

(juist zoals een BBP van een land niets zegt over de verdeling binnen een land);

! als we de ongelijkheid tussen de burgers van de

wereldsamenleving willen in kaart brengen hebben we

gegevens nodig over het welvaartsniveau van individuele

burgers:

microdata

! Dus meer dan 6 miljard gegevens, en als we iets willen

zeggen doorheen de tijd: nodig over vele jaren

! steeds meer "surveys" met microdata ter beschikking

(Wereldbank)

(8)

8

8 Maar...

Maar...

! een "verdeling" is een complex gegeven, dat zich

niet makkelijk (of op veel manieren) laat

samenvatten

! we geven een voorbeeld van een individueel land:

Rusland in 2000:

"

op basis van microdata (survey)

"

bij een volledige gelijke verdeling zou iedereen het

(9)

Russische welvaartsverdeling in 2000

2

4

6

8

10

12 _{% van de}

bevolking

gemiddeld

welvaartsniveau:

2030 Roebel per

maand

Percentage van de bevolking

in deze klasse

(10)

10

10 ! maar zelfs als we over voldoende microdata zouden

beschikken op wereldvlak, dan nog verre van

eenvoudig

! hoe vergelijken we "verdelingen"?

! bvb. doorheen de tijd voor Rusland:

(11)

de verandering in de welvaartsverdeling in Rusland van 1994 tot

de verandering in de welvaartsverdeling in Rusland van 1994 tot 2001

2001

1994

1995

1996

1998

2000

2001

(12)

12

12 Russische en Belgische inkomensverdeling

Russische en Belgische inkomensverdeling

0 2 4 6 8 10 12 <250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 2500 2750 3000 3250 3500 3750 4000 4250 4500 4750 5000 5250 5500 5750 6000 6250 6500 6750 7000 7250 7500>7500

Klassen van 250 Roebel per maand (per capita)

0 2 4 6 8 10 12 250050007500100001250015000175002000022500250002750030000325003500037500400004250045000475005000052500550005750060000625006500067500700007250075000775008000082500850008750090000925009500097500100000>100000

Klassen van 2500 BEF per maand (per capita)

hoe vergelijken?

• welvaartsbegrip: inkomen?

uitgaven?

• munteenheid verschillend: $

• prijzen verschillend: PPP

hoe samenvatten?

• ongelijkheid

• armoede

(13)

Russische en Belgische inkomensverdeling

0

1

2

3

4

5

6

7

8 .05

5

55

65

2.5

3.5

4.5

10 gemiddeld

welvaartsniveau:

genormaliseerd op 1

armoedelijn

(14)

14

14 Deel 1:

Deel 1:

Ongelijkheid

Deel 2:

Armoede

(15)

Ongelijkheid: moeilijker te meten dan we denken

! vergelijkt alle inkomens met elkaar

! bij meer dan 2, wordt dat al snel "moeilijk", en is de

intuïtie van de taart in gelijke stukken snijden

(16)

16

16 welke verdeling is (on)gelijker dan de andere?

welke verdeling is (on)gelijker dan de andere?

30 F

30 E

20 D

20 C

20 B

6

4

3

1

20 A

4

20 gelijk

Evert

Donna

Carl

Bert

An

persoon

te

verdelen

Verdeling

(17)

welke verdeling is (on)gelijker dan de andere?

7

6

3

2

20 D

6

4

2

20 C

7

5

4

3

1

20 B

6

4

3

1

20 A

4

20 gelijk

Evert

Donna

Carl

Bert

An

persoon

te

verdelen

Verdeling

(18)

18

18 welke verdeling is (on)gelijker dan de andere?

welke verdeling is (on)gelijker dan de andere?

30 F

9

6 4,5

1,5

30 E

7

6

3

2

20 D

6

4

2

20 C

7

5

4

3

1

20 B

6

4

3

1

20 A

4

20 gelijk

Evert

Donna

Carl

Bert

An

persoon

te

verdelen

Verdeling

procenten

verhoudingen

ongewijzigd

absolute kloof groter

wordt vertaald in

een schaalinvariante

of relatieve maatstaf

(19)

welke verdeling is (on)gelijker dan de andere?

9

6 4,5

1,5

30 E

7

6

3

2

20 D

6

4

2

20 C

7

5

4

3

1

20 B

6

4

3

1

20 A

4

20 gelijk

Evert

Donna

Carl

Bert

An

persoon

te

verdelen

Verdeling

centen

absolute kloof ongewijzigd

_{verhouding rijk/arm}

gedaald

wordt vertaald in

een absolute

("linkse") maatstaf

(20)

20

20 Ongelijkheid: moeilijker te meten dan we denken

Ongelijkheid: moeilijker te meten dan we denken

! meest gebruikte ongelijkheidsmaatstaven zijn

relatief

van aard

! bovendien: verschillende maatstaven, zelfs de

relatieve, geven verschillend gewicht aan

veranderingen in de verdeling op verschillende

plaatsen

! maar als je naar absolute kloof wil kijken: dan moet

je

absolute maatstaf

gebruiken

(21)

Hoe ziet de ongelijkheid op wereldvlak eruit?

Drie stappen:

1. convergentie of divergentie tussen BBP's per

capita van de

landen

(de VN Assemblee)

2. mensen

i.p.v. landen

(22)

22

22 Ongelijkheid in de VN Assemblee: 2002

Ongelijkheid in de VN Assemblee: 2002

0

5

10

15

20

500 1500 2500 3500 4500 5500 6500 7500 8500 9500 10500 11500 12500 13500 14500 15500 16500 17500 18500 19500>2000

Klassen van BB P per capita van 500 P P P -$ per jaar

Aantal landen

(op 158)

Normale verdeling

Wereldverdeling

De verdeling is zeker

ongelijk, eigenlijk

gepolariseerd

gemiddelde:

7969 PPP$

(23)

"Ongelijkheid" in de VN Assemblee: evolutie doorheen de

tijd

2

4

6

8

10

12

14 % van aantal landen

in WDI

1975

1985

1995

2002

De polarisering neemt toe

doorheen de tijd…

(24)

24

24 Ongelijkheid in de VN Assemblee

Ongelijkheid in de VN Assemblee

! Maar het beeld is “ingewikkeld” en onze grove

indruk kan misleidend zijn,

! dus ongelijkheidsmaatstaven gebruiken

! Figuur 1: verhouding bovenste 20% en armste 20%

! Figuur 2: Gini-coefficiënt

(25)

Verhouding BBP/capita van 20% rijkste landen

t.o.v. 20% armste landen en Gini coëfficiënt

19

21

23

25

27

29

51

52

53

54

55

56 20% rijkste landen/20% armste

landen (linker as)

(26)

26

26 Ongelijkheid in de VN Assemblee: van landen naar

Ongelijkheid in de VN Assemblee: van landen naar

mensen

! Maar: is eigenlijk geen antwoord op onze vraag naar

de ongelijkheid tussen de wereld

bevolking

! Dus: we wegen elk land met de bevolking

! We bekijken achtereenvolgens:

"

Histogram van 2002 voor landen en mensen

"

Evolutie doorheen de tijd in het histogram

"

Evolutie doorheen de tijd in de quintiel ratio (20%

rijkste/20% armste mensen in de wereld)

(27)

Van landen naar mensen: 2002

5

10

15

20

25 % van aantal landen

of mensen in WDI

landen

mensen

Maakt een groot, zeer

groot verschil

(28)

28

28 Van landen naar mensen: 1975

Van landen naar mensen: 1975

-

2002

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

500 1500 2500 3500 4500 5500 6500 7500 8500 9500 10500115001250013500145001550016500175001850019500>20000

Klassen van B B P per capita van 500 P P P -$ per jaar

% van bevolking in

WDI

1975

1985

1995

2002

Rol van China en

India is

(29)

Verhouding BBP/capita van 20% rijkste mensen

t.o.v. 20% armste mensen: 1975

-

1999

10

15

20

25

30 landen

mensen

Het wegen met bevolking is

CRUCIAAL voor het beeld

(30)

30

30 Gini voor ongelijkheid tussen wereldbevolking:

Gini voor ongelijkheid tussen wereldbevolking:

1975

-

99

45

47

49

51

53

55

57

59

61

63

65

19

75

19

76

19

77

197

8

19

79

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

199

7

19

98

19

99

200

0

20

01

20

02 landen

mensen

(31)

Van landen naar mensen: 1975

-

2002

Maar…

Het is dit inzicht dat tot euforische commentaren

heeft geleid de laatste jaren, bijvoorbeeld in The

Economist, maar ook in vele andere media:

(32)

32

32 Van landen naar mensen: 1975

Van landen naar mensen: 1975-

-

2002

! Maar…

! Beetje te “optimistische” of te euforische

boodschap, omwille van twee redenen:

1. blijft cruciaal afhankelijk van de

waardegeladen

veronderstellingen

in de meetapparatuur

(33)

Welke ongelijkheid? Verschillende Gini’s

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90 gewone Gini

meer gewicht onderaan

nog meer gewicht onderaan

focus op onderste staart

“Weten is meer dan Meten”:

waardegeladen keuzes in de

meetprocedure bepalen (mee)

(34)

34

34 Welke ongelijkheid? Relatief of absoluut?

Welke ongelijkheid? Relatief of absoluut?

50

52

54

56

58

60

62

64

19

75

19

76

19

77

19

78

197

9

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

199

2

19

93

19

94

19

95

19

96

199

7

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02 2500

2700

2900

3100

3300

3500

3700

3900

4100

relatieve Gini (linker as)

absolute Gini (rechter as)

Dat geldt a fortiori voor de

switch van “relatieve” naar

“absolute” Gini

(35)

Wereldongelijkheid mag ongelijkheid binnen landen

niet verwaarlozen

! hierboven: ongelijkheid

binnen landen

verwaarloosd

! Er is evidentie dat ongelijkheid binnen belangrijke landen is

toegenomen (China, India, voormalige Sovjet-Unie en

Oostbloklanden)

"

bvb. Gini voor China 1983-1995 (uit Zhang and Kanbur, 2001)

22 21.7 _21.6 22.5 23 23.9 _23.7 24.1 25 26.3 26.7 27.3 27.7 22 23 24 25 26 27 28 29

(36)

36

36 Wereldongelijkheid mag ongelijkheid binnen landen

Wereldongelijkheid mag ongelijkheid binnen landen

niet verwaarlozen

! hierboven: ongelijkheid

binnen landen

verwaarloosd

! Er is evidentie dat ongelijkheid binnen belangrijke landen is

toegenomen (China, India, voormalige Sovjet-Unie en

Oostbloklanden)

! jammer genoeg kunnen we niet over de gegevens beschikken met

microdata voor heel de wereld

! diegenen die die wel ter beschikking hebben: enkel voor twee jaren

(gigantisch werk van vergelijkbaar maken van de data)

! twee grote “scholen”:

"

gebruik BBP en verdeel het over bvb. 5 groepen (o.a. Bhalla, Sala-i-Martin),

"

gebruik de microdata (Milanovic)

(37)

Milanovic over de evolutie van de

wereldongelijkheid

0

10

20

30

40

50

60

70 Wereld

Azië

Latijns

Amerika en

Afrika

Oost Europa en

Voormalige SU

West Europa,

Noord

Gini

1988

1993

(38)

38

38 Besluit over de wereldongelijkheid

Besluit over de wereldongelijkheid

! mensen i.p.v. landen speelt een grote rol voor het beeld dat

bekomen wordt (China, India)

! meestal wordt de verandering in ongelijkheid binnen landen

verwaarloosd

! weten is meer dan meten:

"

absolute kloof neemt toe, relatieve daalt wellicht

"

hangt ook af van gewicht dat we toekennen aan verschillende delen van de

verdeling

"

wellicht zijn polarisatiemaatstaven meer aangewezen

! Empirisch:

"

niveau: ongelijkheid in de wereld is hoog

"

verandering: in begin jaren negentig nam ze sterk toe in voormalige SU en

vroegere Oostblok

"

de regionale ongelijkheid in de grote landen (China, India) is eveneens

(39)

Deel 1:

Ongelijkheid

Deel 2:

Armoede

(40)

40

40 Armoede

Armoede

! Ook hier keuze tussen absoluut of relatief

! meest geciteerde cijfers in wereldcontext: absolute

armoede:

$1,08 per dag-lijn

! controversieel, niet omwille van de laagte ervan

(want wil absolute armoede meten), maar omwille

van de gebruikte

PPP-factoren

(41)

Armoede: miljoen mensen onder 1.08$ per dag

1481.8

1218.5

1095.7

1089

848.1

843.7

872.9

877.4

0

200

400

600

800 1000

1200

1400

1600

wereld

wereld zonder China

Persbericht Wereldbank:

armoede daalt met 400

(42)

42

42 Armoede: miljoen mensen onder 1.08$ per

Armoede: miljoen mensen onder 1.08$ per

dag

1089

1096

1219

1482

Wereld

313

294

227

164 Sub Sahara Afrika

7.1

7.8

5.5

9.1 Midden Oosten en N Afrika

50

54

49

36 Latijns Amerika en Caraïben

17

30

2.3

3.1 Oost Europa en Centraal Azië

132

135

202

254 Rest van ZO Azië

359

352

357

382 India

212

223

375

634 China

2001

1999

1990

1981

Regio

Maar vooral zeer sterke toename in

Sub Sahara Afrika

India: daling gestokt in jaren 90

Oost-Europa en voormalige SU:

vertienvoudiging in jaren 90, nu gedaald

Latijns en Centraal Amerika: stijging

Dus uitspraak Wereldbank is correct,

maar betere verwoording zou zijn:

“forse groei in China reveleert zich

ook in een daling van het aantal

(43)

Armoede: sterke regionale verschuiving

42.8

30.8

25.8

29.3

32.2 _32.9

2.4

4

4.9 _4.6

11.0

18.6

26.9 _28.7

20

30

40

50

60

70

80

90

100 aandeel in de

wereldarmoede in %

Sub Sahara Afrika

Midden Oosten en Noord Afrika

Latijns Amerika en Caraïben

Oost-Europa en Centraal Azië

Rest van Zuid-Oost Azië

India

China

Van 100 arme mensen in 1981 woonden er 11 in Sub-Sahara

Afrika en 43 in China.

Nu wonen er van die 100 armen, nog slechts 19 in China, maar

bijna 30 in Sub Sahara Afrika

(44)

44

44 De resultaten zijn gevoelig voor

De resultaten zijn gevoelig voor

! Kijken we naar

aantal armen

, of naar het

percentage

van de bevolking dat arm is?

1089

1096

1219

1482

Aantal (miljoen)

21.1

21.8

27.9

40.4 % van de bevolking

2001

1999

1990

1981

(45)

De resultaten zijn gevoelig voor

! Kijken we naar

aantal armen

, of naar het

percentage

van de bevolking dat arm is?

1089

1096

1219

1482

Aantal (miljoen)

52.2

54.0

69.1

100.0 % (1981=100)

21.1

21.8

27.9

40.4 % van de bevolking

73.5

73.9

82.2

100.0 Aantal (1981=100)

2001

1999

1990

1981

(46)

46

46 Aantal armen of percentage van de bevolking?

Aantal armen of percentage van de bevolking?

(1981=100)

82.2

73.9 _73.5

69.1

54

52.2

50

55

60

65

70

75

80

85

90

95

100 1981

1990

1999

2001

Wereld: aantal armen

Wereld: % van de bevolking

De daling van het aantal armen was

groter dan de aanwas van de

bevolking, zodat het percentage

armen nog sterker daalde

(47)

Aantal armen of percentage van de bevolking?

(1981=100)

59.1

35.2 _33.4

51.7

27.9 _26.0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100 China: aantal armen

China: % van de bevolking

(48)

48

48 Aantal armen of percentage van de bevolking?

Aantal armen of percentage van de bevolking?

(1981=100)

99.5

102.9

103.5

82.3

72.9 _71.0

60

70

80

90

100

110

120 1981

1990

1999

2001

Wereld zonder China: aantal

Wereld zonder China: %

Maar, wat belangrijker is, keert

de conclusie om voor de wereld

zonder China:

Een stijging van de aantallen

wordt een daling van het

percentage: van 31,7% armen

(49)

Aantal armen of percentage van de bevolking?

(1981=100)

139

180

191

107

110

112

80

100

120

140

160

180

200 Sub Sahara Afrika: aantal

Sub Sahara Afrika: %

Dit geldt mutatis mutandis zelfs

voor Sub-Sahara Afrika:

De bijna verdubbeling van de aantallen

(164 tot 313 miljoen) wordt

teruggebracht tot een stijging van het

percentage van 41,6% tot 46,4%

(50)

50

50 De resultaten zijn gevoelig voor

De resultaten zijn gevoelig voor

! Kijken we naar

aantal armen

, of naar het

percentage

van de bevolking dat arm is?

!

Hoogte

van de armoedelijn: i.p.v. $1 per dag, $2 per

(51)

Gevoeligheid voor de hoogte van de armoedelijn

1482

1219

1096

1089

2450

2654

2739

2735

0

500 1000

1500

2000

2500

3000

mi

lj

oe

n

me

ns

en

onde

r de

ar

moe

d

el

ij

n

$1 per dag

$2 per dag

Zelfs inclusief China krijgen we nu

geen daling, maar een stijging van de

armoede.

(52)

52

52 De resultaten zijn gevoelig voor

De resultaten zijn gevoelig voor

! Kijken we naar

aantal armen

, of naar het

percentage

van de bevolking dat arm is?

!

Hoogte

van de armoedelijn

! De keuze voor een

relatieve

i.p.v. een

absolute

(53)

Een relatieve armoedelijn i.p.v. een absolute

1171

1096

1517

1722

0

200

400

600

800 1000

1200

1400

1600

1800

2000

mi

lj

oe

n

me

ns

en

onde

r de

ar

moe

d

el

ij

n

absolute lijn

relatieve lijn

afname van het aantal armen, wordt

toename bij een relatieve lijn

(54)

54

54 De resultaten zijn gevoelig voor

De resultaten zijn gevoelig voor

! Kijken we naar

aantal armen

, of naar het

percentage

van de bevolking dat arm is?

!

Hoogte

van de armoedelijn

! De keuze voor een

relatieve

i.p.v. een absolute

armoedelijn

! De gebruikte

PPP-factoren

(55)

Besluit (1)

! het beeld hoeft geen kakofonie te zijn, maar wel

genuanceerd

! ongelijkheid:

"

mensen tellen (en dus gedomineerd door China, India)

"

binnenland ongelijkheid in rekening brengen

"

zich bewust zijn van de waardegeladen meting

"

resultaat: voorlopig onzeker

! armoede:

(56)

56

56 Besluit (2)

Besluit (2)

! wat we

niet besproken

hebben:

!

verklaring

van niveau en vooral verandering in

ongelijkheid en armoede:

"

rol van economische groei

"

verband met globalisering

"

verband met omvang en vorm van hulp

"

...