15

Het probleem met het bbp van arme landen

SEATTLE – Zelfs in goede financiële tijden zijn de budgetten voor ontwikkelingshulp niet bepaald ruim bemeten. Regeringsleiders en donoren moeten lastige beslissingen nemen over de vraag waar ze hun beperkte middelen aan moeten spenderen. Hoe beslis je welke landen goedkope leningen en goedkopere vaccins moeten krijgen, en welke landen het zich kunnen veroorloven hun eigen ontwikkelingsprogramma's te financieren?

Het antwoord hangt ten dele af van de vraag hoe we groei en verbeteringen in de levensstandaard van mensen meten. Van oudsher is een van de toonaangevende maatstaven het bruto binnenlands product (bbp) per hoofd van de bevolking geweest – de waarde van de goederen en diensten die een land in een jaar produceert, gedeeld door de bevolkingsomvang van dat land. Maar het bbp zou in de armste landen wel eens een onnauwkeurige indicator kunnen zijn, wat niet alleen een zorg is voor beleidsmakers en mensen zoals ik die een hoop rapporten van de Wereldbank lezen, maar ook voor iedereen die gebruik wil maken van statistieken om de hulp aan de armste mensen van de wereld te bepleiten.

Chicago Pollution

Climate Change in the Trumpocene Age

Bo Lidegaard argues that the US president-elect’s ability to derail global progress toward a green economy is more limited than many believe.

Ik heb lange tijd geloofd dat het bbp zelfs in de rijke landen de groei niet altijd even goed weergeeft. Het meten ervan is vrij ingewikkeld, omdat het heel moeilijk is de waarde van bepaalde soorten goederen in verschillende tijdsgewrichten met elkaar te vergelijken. In de Verenigde Staten was een encyclopedie in de jaren zestig bijvoorbeeld duur, maar van grote waarde voor gezinnen met leergierige kinderen. (Ik spreek uit ervaring, omdat ik vele uren heb doorgebracht met de veeldelige World Book Encyclopedia, die mijn ouders voor mijn zusjes en mij hadden gekocht). Nu hebben kinderen dankzij het internet gratis toegang tot veel meer informatie. Hoe verwerk je zoiets nou in het bbp?

De problemen bij het berekenen van het bbp doen zich vooral voor in de Afrikaanse landen ten zuiden van de Sahara, als gevolg van het gebrekkige functioneren van de nationale bureaus voor de statistiek en historische vooroordelen die essentiële gegevens aan het oog onttrekken. Bezorgd over wat hij zag als problemen in de nationale statistieken van Zambia, heeft Morten Jerven, hoogleraar aan de Simon Fraser Universiteit, vier jaar besteed aan een onderzoek naar de vraag hoe Afrikaanse landen aan hun cijfers komen en naar de problemen waarmee zij worden geconfronteerd als zij die gegevens willen omzetten in bbp-schattingen. Zijn nieuwe boek, Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Do about It (Gebrekkige Cijfers: Hoe We Worden Misleid door Afrikaanse Ontwikkelingsstatistieken en Wat We Eraan Kunnen Doen), beweert in krachtige bewoordingen dat veel bbp-metingen waarvan we dachten dat zij nauwkeurig waren, dat in de verste verte niet zijn.

Jerven merkt op dat veel Afrikaanse landen moeite hebben de omvang van hun betrekkelijk grote bestaanseconomieën en de ongeregistreerde economische activiteit te meten. Hoe verwerk je de productie van een boer die zijn eigen voedsel verbouwt en opeet? Als dat soort landbouw systematisch wordt onderschat, kan iets dat lijkt op groei als een economie de 'bestaansfase' achter zich laat, louter een verschuiving weerspiegelen naar iets dat statistisch makkelijker te vangen is.

Er zijn nog andere problemen met de bbp-gegevens van arme landen. Veel landen in het ten zuiden van de Sahara gelegen deel van Afrika updaten hun metingen bijvoorbeeld niet vaak genoeg, zodat hun bbp-cijfers grote en snelgroeiende economische sectoren, zoals die van de mobiele telefonie, kunnen missen. Toen Ghana zijn metingen een paar jaar geleden wél up to date bracht, maakte het bbp een sprong van 60%. Maar veel mensen begrepen niet dat dit louter een statistische anomalie was, die geen feitelijke verandering in de levensstandaard van de Ghanezen weerspiegelde.

Bovendien zijn er diverse manieren om het bbp te berekenen, en die kunnen zeer verschillende resultaten opleveren. Jerven noemt er drie: de World Development Indicators, gepubliceerd door de Wereldbank (verreweg de meest algemeen gebruikte dataset); de Penn World Table, uitgegeven door de Universiteit van Pennsylvania; en het Maddison Project van de Universiteit van Groningen, gebaseerd op het werk van wijlen econoom Angus Maddison.

Deze bronnen zijn afhankelijk van dezelfde basisgegevens, maar modificeren die op verschillende manieren om rekening te kunnen houden met de inflatie en andere factoren. Als gevolg daarvan kunnen de ranglijsten van de economieën van verschillende landen enorm uiteenlopen. Liberia is het op één na armste, op zes na armste of op 21 na armste land beneden de Sahara in termen van het bbp, afhankelijk van welke autoriteit je raadpleegt.

Het zijn niet alleen de plaatsen op de ranglijst die verschillen. Soms zal één bron laten zien dat een land met diverse procentpunten is gegroeid, terwijl een andere bron laat zien dat ditzelfde land in diezelfde periode is gekrompen.

Jerven verwijst naar deze discrepanties om te betogen dat we er niet zeker van kunnen zijn of het bbp van het ene arme land hoger is dan dat van een ander, en dat we niet alleen van het bbp gebruik moeten maken om te beoordelen welk economisch beleid tot groei leidt.

Betekent dit dat we echt niets weten over wat wél en niet werkt in het ontwikkelingsbeleid?

Helemaal niet. Onderzoekers gebruiken al langere tijd technieken als periodieke inventarisaties van de huishoudens om gegevens te verzamelen. De Demographic and Health Survey wordt bijvoorbeeld regelmatig gehouden om cijfers te vergaren over zaken als de sterfte van kinderen en moeders. Bovendien gebruiken economen nieuwe technieken als het met behulp van satellieten in kaart brengen van lichtbronnen om te komen tot hun schattingen van de economische groei. Hoewel zulke methoden niet perfect zijn, zijn ze niet gevoelig voor dezelfde problemen als het bbp.

Andere manieren om de algehele levensstandaard in een land te meten zijn evenzeer imperfect, maar bieden niettemin extra manieren om de armoede te doorgronden. Eén daarvan, de Human Development Index, gebruikt gezondheids- en onderwijsstatistieken naast het bbp. Een andere, de Multidimensional Poverty Index, baseert zich op tien indicatoren, waaronder voeding, de aanwezigheid van riolering, en de toegang tot kookbrandstoffen en water.  En door gebruik te maken van het principe van gelijke koopkracht, waarbij de kosten van hetzelfde mandje goederen en diensten in verschillende landen met elkaar worden vergeleken, kunnen economen het bbp aanpassen om een beter inzicht in de levensstandaard te verkrijgen.

Toch is het voor mij duidelijk dat we meer middelen moeten inzetten om de fundamentele bbp-cijfers op orde te krijgen. Zoals Jerven betoogt, hebben de nationale bureaus voor de statistiek in Afrika meer steun nodig, zodat zij tijdiger aan nauwkeuriger data kunnen komen. De regeringen van donorlanden en internationale organisaties als de Wereldbank moeten meer doen om de Afrikaanse autoriteiten te helpen een duidelijker beeld te geven van hun economieën. En Afrikaanse beleidsmakers moeten consistenter zijn in het eisen van betere statistieken en het gebruik ervan voor hun besluitvorming.

Fake news or real views Learn More

Ik ben een groot voorstander van het investeren in gezondheidszorg en ontwikkeling over de hele wereld. Hoe beter onze instrumenten voor het meten van de vooruitgang, des te meer we kunnen verzekeren dat deze investeringen de mensen ook echt bereiken die ze het hardst nodig hebben.

Vertaling: Menno Grootveld