Das World Data Lab stellt sich vor.

Beitrag von World Data Lab

 

Als im September 2015 die Generalversammlung der Vereinten Nationen die Sustainable Development Goals (SDGs) verabschiedete, verlangten die 193 Mitgliedsstaaten auch nach einer „Datenrevolution“, um die Messung ihrer Fortschritte bis zum Jahr 2030 – dem zeitlichen Horizont der SDGs – zu ermöglichen. Die SDGs umfassen soziale, ökologische und ökonomische Aspekte und zielen auf die „Transformation unserer Welt“ ab.
 

Early Warning Tool für die SDGs
Die österreichische NGO World Data Lab (WDL) hat sich dem Aufruf zur Datenrevolution angenommen und sich zum Ziel gesetzt, mit Hilfe von wissenschaftlichen Methoden, aktuelle und zukünftige Trends zu erfassen und Prognosen zur Entwicklung einzelner SDGs bereit zu stellen. Damit liefert World Data Lab ein „Early Warning Tool“, um den Fortschritt einzelner SDGs auf staatlicher und regionaler/lokaler Ebene sichtbar zu machen und auf Fehlentwicklungen hinweisen zu können.

Neue Methode als Frühwarnsystem
Trotz der guten globalen Entwicklung hinsichtlich Armut dient die Methode des WDL auch als Frühwarnsystem – die Prognosen zeigen nämlich auch, dass das Ziel den Anteil der Menschen in extremer Armut weltweit bis 2030 unter 3% zu bringen, wohl nicht erreicht werden wird. Die derzeitige weltweite „Aufstiegsrate“ aus extremer Armut heraus (die Anzahl der Personen, die extremer Armut entfliehen können in Relation zur Gesamtzahl der Personen in extremer Armut) liegt bei 0,8 Menschen pro Sekunde – nur halb so hoch wie die benötigten 1,6. Extreme Armut wird zwar weiterhin abnehmen, ja, aber im Jahr 2030 voraussichtlich immer noch bei 5,3% liegen. In absoluten Zahlen bedeutet dies einen Rückgang von weltweit derzeit etwa 588 Millionen Menschen in extremer Armut auf rund 430 Millionen.

Nach unseren Berechnungen (auf www.worldpoverty.io) wird deutlich, dass insbesondere in Afrika verstärkt entwicklungspolitische Anstrengungen notwendig sind, um das erste Ziel der SDGs zu erreichen (hier). Notwendige Daten auch auf granularer Basis kann hier das Word Data Lab liefern.

Derzeit (März 2019) leben in Afrika südlich der Sahara rund 420 Millionen Menschen in extremer Armut. Von insgesamt derzeit 15 Ländern weltweit in denen die extreme Armut steigt, liegen 13 in Sub-Sahara Afrika. Obwohl der Trend nach unten zeigt – bis 2030 dürfte die Zahl der Menschen in extremer Armut in Afrika südlich der Sahara auf 375 Millionen zurückgehen – und es viele Erfolgsbeispiele auch in dieser Region gibt, offenbaren sich für einige Länder dennoch große Probleme das SDG 1 zu erfüllen: Nigeria etwa tauschte Plätze mit Indien und ist nun mit 91 Millionen Menschen (März 2019) die von weniger als $1,90 pro Tag leben müssen globaler Spitzenreiter. Besorgniserregend ist, dass – falls keine zusätzlichen Anstrengungen unternommen werden – die Zahl der Menschen in extremer Armut in Nigeria bis 2030 sogar auf 111 Millionen steigen wird.

Andererseits gibt es auch Länder in Afrika südlich der Sahara, die das SDG 1 erreichen können. Wenn die derzeitigen Rahmenbedingungen in etwa gleichbleiben, können Gambia oder Mauretanien als Erfolgsgeschichten eingehen, ebenso wie – mit nur leicht verstärkter Anstrengung – auch Staaten wie Ghana oder Äthiopien. V.a. Äthiopien könnte das erste afrikanische Low-Income-Land werden, dessen Bevölkerung extremer Armut entflieht und damit in die Fußstapfen von asiatischen Ländern wie China, Indien, Indonesien oder Bangladesch treten. World Data Lab konnte mit dem Tool Market Pro zeigen, dass mehr als die Hälfte der Menschen weltweit seit September 2018 ein tägliches Ausgabenpotential von $ 11 oder mehr haben, was v.a. auf die Anstrengungen in Asien zurück zu führen ist. Damit ist mehr als die Hälfte der Menschheit weltweit in der mittleren oder hohen Einkommensklasse.
 

Konsistente Prognose zu Armutsentwicklung – SDG 1

 

Armutsbekämpfung (SDG 1) wurde als eines der wichtigsten Ziele für nachhaltige Entwicklung identifiziert. Um die weltweite Armutsentwicklung darstellen zu können, kombiniert das WDL länderspezifische historische Schätzungen der Einkommensverteilung mit Prognosen des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) zur Bevölkerungsentwicklung nach Alter und Bildungsstand sowie BIP-Prognosen. Damit können die ersten intern konsistenten Prognosen zu Armutsentwicklung und anderen Indikatoren für nachhaltige Entwicklung für alle Länder und Regionen weltweit bereitgestellt werden. Die Ergebnisse sind frei zugänglich auf www.worldpoverty.io (Zur Methodik siehe die Publikation im renommierten Wissenschaftsmagazin Nature).

Noch 1990 lebte mehr als ein Drittel der Weltbevölkerung in extremer Armut – d.h. mit weniger als den von der Weltbank definierten $1.90 pro Tag (in 2011 Kaufkraftparität). Wer wissen will, wie die Situation heute aussieht, stößt mit herkömmlichen Methoden rasch an Grenzen – die aktuellsten verfügbaren Daten zu Armut stammen aus dem Jahr 2015 (Weltbank). Mit der vom WDL entwickelten Methode ist es möglich, auch aktuelle und zukünftige Trends und Entwicklungen abzubilden. Daher wissen wir, dass der Anteil der Weltbevölkerung in extremer Armut heute (März 2019) auf 7,8% gesunken ist.

Weitere SDG Prognosen des World Data Lab
Mit Analysen wie diesen, wirkt das World Data Lab an der von den SDGs angestoßenen „Transformation der Welt“ mit und stellt die dafür notwendigen Daten zur Verfügung, die dazu dienen wirksame, gezielte Maßnahmen auf einer akkuraten Datenbasis entwickeln zu können. Im Sinne der SDGs und unserem Motto folgend: Making everyone count.

Andere UN Nachhaltigkeitsziele die bereits oder demnächst von WDL abgedeckt werden sind das SDG 2 – Kein Hunger, das SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen, sowie das SDG 6 – Sauberes Wasser und Sanitäreinrichtungen, die in Kooperation mit UNICEF, IFAD, GIZ, ADB und anderen internationalen und nationalen PartnerInnen entwickelt werden.

 

Mehr Informationen:
Website World Data Lab
 

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^{TITELBILD: Shutterstock}

_{Sie lasen einen Blogbeitrag des World Data Labs. Die darin enthaltenen Meinungen sind keine Positionen von SDG Watch Austria oder von ÖKOBÜRO als Medieninhaber.}