Saiba mais sobre onde encontrar dados importantes sobre a Inclusão Financeira Digital, como os utilizar e interpretar corretamente.
Trata-se normalmente de conjuntos de dados numéricos compilados e publicados por agências governamentais oficiais ou organizações intergovernamentais proeminentes como o Banco Mundial. São indicadores de nível macro, como o PIB per capita, o número de contas bancárias ou o valor total das transacções de dinheiro móvel.
- Os dados administrativos são úteis para compreender as tendências gerais. São também referências úteis quando se analisam subsecções mais pequenas do mercado ou um tema específico. Por exemplo, se estivermos a analisar a mudança no número de pessoas que efectuam transacções através de um telemóvel, pode ser útil compreender como isso se compara com a mudança no valor das transacções de dinheiro móvel.
- Os dados administrativos têm outras vantagens importantes. Podem ser de utilização gratuita e de fácil acesso e comparação entre anos, outros países ou regiões. São também menos subjectivos do que os dados dos inquéritos.
- No entanto, diferentes países e agências podem utilizar métodos ou definições diferentes para o mesmo indicador, o que dificulta a comparabilidade e, por vezes, a fiabilidade dos dados.
- As organizações que recolhem e comunicam estes dados podem também ter limitações que podem afetar a exatidão ou a frequência da recolha de dados. As organizações podem também utilizar estimativas quando faltam dados efectivos.
- Por conseguinte, é importante compreender a forma como estes dados são recolhidos e, se forem utilizadas estimativas, quais são os métodos e os pressupostos subjacentes a essas estimativas.
A base de dados Global Findex foi lançada pela primeira vez em 2011 pelo Banco Mundial, com financiamento da Fundação Bill e Melinda Gates. A base de dados é o mais importante inquérito do lado da procura (cliente) para a inclusão financeira que analisa a forma como os adultos poupam, pedem emprestado, efectuam pagamentos e gerem o risco financeiro.
A base de dados Global Findex trata principalmente da inclusão financeira, com medidas que se centram na utilização e no acesso a serviços financeiros formais e informais. Inclui também alguns indicadores de infra-estruturas digitais fundamentais, como a utilização de telemóveis.
A base de dados Findex inquire indivíduos com idade igual ou superior a 15 anos e o relatório que a acompanha é normalmente publicado de três em três anos: 2011, 2014, 2017. A edição de 2020 foi adiada devido à pandemia de COVID-19, tendo sido recolhida em 2021 e publicada em julho de 2022. A cobertura do inquérito Global Findex varia a cada edição, abrangendo aproximadamente 150 000 pessoas em mais de 140 países. Em 2021, foram inquiridas cerca de 128 000 pessoas em 123 economias.
Antes da pandemia de COVID-19, o Global Findex realizou inquéritos telefónicos. Nas localidades onde a cobertura telefónica representa menos de 80% da população, foram realizados inquéritos presenciais. Devido às actuais restrições relacionadas com a COVID-19 e às limitações impostas às entrevistas presenciais, foram realizadas entrevistas por telefone em 67 economias que tinham sido objeto de inquéritos presenciais em 2017.
A ponderação dos dados é utilizada para garantir uma amostra representativa a nível nacional para cada país. Em alguns casos, as regiões são excluídas devido a questões de segurança ou de acessibilidade. Por exemplo, no inquérito de 2021, regiões que representam cerca de 10% da população foram excluídas em Moçambique por razões de segurança.
O Índice de Conectividade Móvel (MCI) foi criado em 2015 pela Global System for Mobile Communications Association, GSMA (Associação Global do Sistema de Comunicações Móveis) para impulsionar a inclusão digital e a conectividade da Internet móvel. Os indicadores do MCI medem e acompanham os facilitadores da conectividade da Internet móvel e são actualizados anualmente e podem ser ajustados retrospectivamente. Enquanto alguns pontos de dados são provenientes da GSMA Intelligence, outros são retirados de fontes externas, como a ITU (União Internacional de Telecomunicações) e a Tarfica (Tarifas em África).
O MCI abrange 170 países e é composto por 46 indicadores que são reunidos num único valor de índice para cada país. Estes indicadores de entrada abrangem os principais factores de adoção da Internet móvel: infraestrutura, acessibilidade, preparação do consumidor e conteúdos e serviços. A cada um destes quatro factores é atribuída uma ponderação igual (25%) para obter o valor global. Dentro destes factores, vários indicadores têm pesos diferentes.
O uso de índices pela GSMA requer normalização, o que garante que todas as unidades de medida e intervalos nos dados de entrada sejam levados em conta. Assim, todos os indicadores têm a mesma orientação e são comparáveis, sendo que uma pontuação mais elevada representa uma melhor classificação. Para normalizar, a GSMA utiliza o método mínimo-máximo. O método mínimo-máximo garante que os índices se situem entre 0 e 100 usando a fórmula abaixo:
OndeIq,c representa o indicador - que é um valor mínimo-máximo normalizado.xq,c representa o valor dos dados de entrada. Os subscritos "q" e "c" na equação representam o indicador e o país, respectivamente.
O Índice é construído de acordo com as directrizes de melhores práticas da OCDE e do Centro Comum de Investigação da Comissão Europeia.
A AfricaNenda é uma iniciativa dedicada à promoção de sistemas de pagamento digital em todo o continente africano, com o objectivo de impulsionar o crescimento inclusivo e a inclusão financeira. A organização produz um relatório anual denominado State of Inclusive Instant Payment Systems (SIIPS) in Africa (Estado dos Sistemas Instantâneos e Inclusivos de Pagamento na África), que oferece informações cruciais sobre a evolução do panorama dos pagamentos digitais na região. A AfricaNenda realiza uma pesquisa abrangente utilizando métodos qualitativos e quantitativos, incluindo entrevistas com partes interessadas, estudos de caso e análise de dados provenientes de várias fontes em países africanos.
O relatório SIIPS procura identificar desafios e oportunidades no sector dos pagamentos digitais, fornecendo informações práticas para os envolvidos. Abrange países africanos, com enfoque em regiões com grande potencial para a adopção de pagamentos digitais. O relatório destaca tendências importantes como dinheiro móvel, inovações em fintech, quadros regulamentares e desenvolvimento de infra-estruturas necessárias para expandir os pagamentos digitais na África. Este relatório é amplamente utilizado por formuladores de políticas, provedores de serviços financeiros e investidores para informar estratégias que apoiem a expansão dos ecossistemas de pagamento digital no continente africano.
O Finscope Survey (Inquérito Finscope) é uma iniciativa de pesquisa abrangente que fornece informações valiosas sobre comportamentos financeiros, acesso e uso de serviços financeiros em diferentes áreas demográficas nos países africanos. Lançado pelo FinMark Trust em 2003, este inquérito tornou-se uma ferramenta crucial para compreender e melhorar a inclusão financeira na região.
Conduzido pela Financial Sector Deepening (FSD) Network (Rede de Aprofundamento do Sector Financeiro), os Inquéritos Finscope foram realizados em vários países africanos, oferecendo uma ampla perspectiva sobre as tendências nacionais de inclusão financeira em todo o continente. Os dados são recolhidos por meio de inquéritos representativos a nível nacional, envolvendo entrevistas presenciais com adultos com 16 anos ou mais, utilizando uma técnica de amostragem em várias etapas para garantir diversidade e precisão nos resultados.
Os inquéritos têm como objectivo identificar barreiras ao acesso e ao uso de serviços financeiros a nível nacional, informando políticas e intervenções estratégicas para melhorar a inclusão financeira nos países onde são conduzidos. Cobrem diversos aspectos, como serviços bancários, poupança, crédito, seguros e remessas, além de explorar práticas financeiras informais e serviços financeiros digitais. As conclusões são utilizadas por governos africanos, instituições financeiras e organizações de desenvolvimento para conceber políticas e produtos eficazes que promovam a inclusão financeira na região.
Os Indicadores de Desenvolvimento Mundial (WDI) do Banco Mundial oferecem dados actuais sobre o desenvolvimento global, obtidos a partir de fontes reputadas. Com mais de 1.500 indicadores em séries temporais, cobrindo 217 economias e mais de 40 grupos de países, a base de dados dos WDI disponibiliza informações sobre uma vasta gama de tópicos, incluindo pobreza, desigualdade, dinâmica populacional, educação, trabalho, saúde, género, ambiente e economia. Este conjunto de dados abrangente, com muitos indicadores que remontam a mais de 60 anos, é um recurso inestimável para decisores políticos, investigadores e analistas.
Os WDI representam décadas de esforço colaborativo, envolvendo trabalhadores de campo na realização de censos e inquéritos às famílias, bem como agências estatísticas nacionais e internacionais no desenvolvimento de nomenclaturas, classificações e normas essenciais. Este trabalho conjunto assegura a fiabilidade e a comparabilidade dos dados, tornando-os uma fonte credível para monitorizar o progresso do desenvolvimento, identificar tendências e informar decisões políticas.
Utilizados em diversas publicações, sítios web e aplicações do Banco Mundial, incluindo o sítio de Dados Abertos, o Atlas dos Objectivos de Desenvolvimento Sustentável e o Quadro de Desempenho Corporativo, os WDI são uma referência fundamental para quem procura dados fiáveis sobre o desenvolvimento.
O Índice de Competitividade Global (ICG) do Fórum Económico Mundial (FEM) preocupa-se com o crescimento económico sustentável e a prosperidade. O ICG é o contributo do FEM para ajudar os decisores políticos, os investigadores e os responsáveis pela tomada de decisões a compreender os desafios do desenvolvimento. O ICG é geralmente publicado anualmente - acompanhando o Relatório de Competitividade Global do FEM, no entanto, devido às restrições da COVID-19, a próxima iteração será publicada em 2023.
O GCI abrange cerca de 140 países, cobrindo 12 pilares, desde as instituições e infra-estruturas até à inovação. Os pilares baseiam-se em factores considerados essenciais para melhorar a produtividade pela investigação empírica e teórica, sendo que o FEM considera a produtividade como o principal fator determinante do crescimento económico sustentado. O índice é compilado através de duas fontes principais: dados de organizações internacionais e inquéritos a líderes executivos.
O Rastreador de Moeda Digital do Banco Central (CBDC - Central Bank Digital Currency) foi lançado pela primeira vez em 2020 e actualizado em 2021 pelo Centro de GeoEconomia do Conselho Atlântico. O Centro de GeoEconomia visa moldar um melhor futuro económico global, principalmente através da visualização impactante e da comunicação de dados. O Centro trabalha ao longo de três pilares principais: o Futuro do Capitalismo; o Futuro do Dinheiro e a Iniciativa de Estadística Económica.
O Tracker (rastreador) apresenta dados de mais de 100 países sobre o estado de desenvolvimento do CBDC em seis fases principais, desde a inatividade até ao lançamento. Para além de acompanhar o nível de atividade dos CBDC, a base de dados documenta as escolhas específicas de conceção dos CBDC nos diferentes países, tendo em conta aspectos como a tecnologia subjacente, a governação e a segurança. Esta informação é recolhida junto dos Bancos Centrais, de fontes externas de renome como a Bloomberg.com e complementada pela investigação do próprio Conselho Atlântico.
Lançado em 2009, o Inquérito ao Acesso Financeiro (FAS) do Fundo Monetário Internacional é a principal fonte de dados do lado da oferta para a inclusão financeira, fornecendo dados anuais sobre o acesso e a utilização de serviços e produtos financeiros. O FAS tem como objetivo ajudar os decisores políticos a monitorizar a inclusão financeira e a comparar o desempenho com outros países. Nove indicadores do FAS foram sancionados pelo G20 como seus indicadores de inclusão financeira, principalmente relacionados com a prevalência de pontos de distribuição física.
O FAS é uma fonte de dados administrativos. Todos os anos, os bancos centrais e outras entidades reguladoras financeiras de 189 países recolhem e enviam os seus dados ao FMI. Os dados são desagregados por prestadores de serviços financeiros (por exemplo, bancos comerciais e instituições de microfinanciamento) e contêm 121 pontos de dados de séries cronológicas. 70 destes são normalizados pelo FAS para facilitar a comparabilidade entre países. A FAS utiliza dados da base de dados dos Indicadores de Desenvolvimento Mundial do Banco Mundial como denominadores nestas métricas normalizadas. Por exemplo, a população adulta (15 anos ou mais) dos Indicadores de Desenvolvimento do Banco Mundial é utilizada para calcular os ATM por 100.000, e o PIB é utilizado para calcular o valor das transacções de dinheiro móvel em % do PIB.
O Mobile Money Deployment Tracker da GSMA foi lançado em 2010 como um directório global de serviços de dinheiro móvel em funcionamento. O programa Mobile Money da GSMA utiliza fontes primárias e secundárias e actualiza o Deployment Tracker mensalmente.
Para que um serviço móvel seja incluído no Mobile Money Tracker, é necessário que cumpra 4 critérios:
- O serviço de dinheiro móvel deve estar disponível para as pessoas que não têm conta bancária.
- O serviço de dinheiro móvel deve permitir ao utilizador transferir dinheiro e receber pagamentos utilizando o seu telemóvel.
- Os serviços de dinheiro móvel que utilizam os telemóveis como substitutos dos produtos bancários tradicionais não estão incluídos no rastreador de implantação, por exemplo, o Apple Pay e o Google Pay como substitutos de um cartão bancário tradicional.
- O serviço de moeda móvel deve fornecer uma rede de pontos de transação físicos que aumentem a acessibilidade do serviço. A rede de pontos de transação físicos deve ser maior do que os pontos de venda formais do prestador de serviços. Os agentes de moeda móvel são um exemplo de pontos de transação físicos.
A iniciativa "Identificação para o Desenvolvimento" (ID4D) foi lançada pelo Banco Mundial em 2015. A ID4D está envolvida em ecossistemas de identificação digital e registo civil que facilitam um maior acesso a serviços de qualidade superior e permitem que todas as pessoas exerçam os seus direitos. Os relatórios da ID4D são publicados anualmente. O objetivo do conjunto de dados ID4D é estimar o número de indivíduos sem prova de identidade legal.
O ID4D compila dados quantitativos em 151 países e baseia-se em dados oficiais das autoridades de identificação, dados de registo de nascimento da UNICEF e registo de eleitores no ID4D Global Dataset. As estimativas do ID4D Global Dataset incluem todas as pessoas com idade igual ou superior a 0 anos.
A equipa também recolhe dados qualitativos através da realização de inquéritos em 99 países, em colaboração com a equipa Findex do Banco Mundial, e compila estes dados no ID4D-Findex Survey Data. Estes inquéritos são dirigidos a indivíduos com 15 anos ou mais.
Os dados do inquérito ID4D-Findex são representativos a nível nacional e consistem num indicador - cobertura de ID. O conjunto de dados globais do ID4D é composto por três indicadores: "Registo de nascimento de menores de 5 anos", "Dados de registo de identificação nacional/fundacional das autoridades de identificação", bem como "Registo de eleitores", que é utilizado como substituto da prova de identidade quando o indicador anterior não está disponível.
Em 2014, a Standard and Poor (S&P) lançou o S&P Global FinLit Survey em colaboração com o Grupo de Pesquisa em Desenvolvimento do Banco Mundial, a Gallup Inc. e o Centro de Excelência em Literacia Financeira Global. O Inquérito Global de Literacia Financeira da S&P foi concebido como "a medição global mais abrangente da literacia financeira".
O S&P Global Finlit Survey realizou entrevistas com mais de 150 000 adultos em 148 países. A literacia financeira foi testada em relação a quatro conceitos financeiros básicos: diversificação de riscos; inflação; numeracia e juros compostos em cinco perguntas do inquérito, com uma resposta correta por pergunta.
Os inquiridos foram selecionados aleatoriamente e os inquiridores recorreram a entrevistas presenciais nos casos em que a cobertura telefónica era inferior a 80% da população. A ponderação dos dados foi efectuada com os dados da amostra de cada país para garantir a representatividade nacional.
A base de dados de Indicadores Globais de Emprego (JOIN) do Banco Mundial é um recurso abrangente de dados sobre o mercado de trabalho, cobrindo 168 países e 1.802 inquéritos. Esta base de dados disponibiliza mais de 100 indicadores representativos a nível nacional sobre diversos aspectos do emprego, incluindo o estado da força de trabalho, tipo de emprego, composição por sector e ocupação, níveis de escolaridade, horas trabalhadas e rendimentos. O JOIN oferece dados desagregados por categorias de trabalhadores, tais como zonas urbanas/rurais, género, grupos etários e níveis de educação.
O JOIN constitui uma ferramenta essencial para decisores políticos, investigadores e organizações de desenvolvimento na análise de tendências do mercado de trabalho e no apoio a decisões baseadas em evidências. Ao fornecer indicadores padronizados e comparáveis entre países, o JOIN apoia os esforços para compreender os desafios do emprego, desenhar estratégias eficazes de criação de postos de trabalho e monitorizar o progresso no alcance dos objectivos de desenvolvimento relacionados com o emprego. A cobertura abrangente dos aspectos do mercado de trabalho permite uma análise aprofundada da dinâmica da força de trabalho, contribuindo para a missão do Banco Mundial de promover o crescimento económico sustentável e a redução da pobreza através de melhores oportunidades de emprego.
A Plataforma de Pobreza e Desigualdade (PIP) do Banco Mundial é uma ferramenta interactiva abrangente para aceder a dados globais sobre pobreza e desigualdade. A PIP resulta de uma estreita colaboração entre equipas do Banco Mundial pertencentes ao Grupo de Dados de Desenvolvimento, ao Grupo de Investigação em Desenvolvimento e à Prática Global de Pobreza e Equidade. A plataforma disponibiliza estimativas de pobreza a nível regional, global e nacional desde 1981, baseando-se em dados de rendimento ou consumo detalhado de cerca de 2.400 inquéritos a agregados familiares em 170 países, com as estimativas de 2019 baseadas em inquéritos realizados a mais de 2 milhões de agregados familiares seleccionados aleatoriamente.
A PIP constitui um recurso essencial para decisores políticos, investigadores e organizações de desenvolvimento na análise de tendências de pobreza e no apoio a decisões fundamentadas em evidências. Os utilizadores podem aceder a estimativas de pobreza para países e regiões em diferentes limiares de pobreza, visualizar painéis interactivos com gráficos que ilustram tendências de pobreza e desigualdade e explorar resumos de países. Ao fornecer dados abrangentes sobre pobreza e desigualdade, a PIP apoia os esforços para monitorizar o progresso na redução da pobreza global e desenhar estratégias eficazes para melhorar os padrões de vida em todo o mundo.
O Índice Regulamentar de Dinheiro Móvel (MMRI) foi criado em 2018 pela GSMA para medir a eficácia das estruturas regulatórias nacionais de dinheiro móvel. O MMRI está preocupado com os facilitadores regulatórios da adoção de dinheiro móvel e fornece informações específicas sobre áreas de política.
A MMRI é publicada anualmente, abrange 90 países e inclui 26 indicadores. As regulamentações da MMRI são classificadas como facilitadoras ou não facilitadoras e são categorizadas em seis pilares: Autorização, Proteção do consumidor, Limites de transação, Know-Your-Customer (KYC), Redes de agentes e Ambiente de infra-estruturas de investimento. Cada um dos pilares tem uma ponderação igual de 15%, exceto a autorização, que tem uma ponderação de 25%. A fim de agregar os dados numa pontuação global do índice, é aplicada uma agregação aritmética em todo o índice.
O Índice é construído de acordo com as diretrizes de melhores práticas da OCDE e do Centro Comum de Investigação da Comissão Europeia.
A Global Fintech-Enabling Regulations Database foi lançada em 2021 pelo Banco Mundial. O banco de dados é um catálogo com curadoria de leis, regulamentos e diretrizes de habilitação para serviços financeiros digitais e tecnologia fintech. O Global Fintech-Enabling Regulations Database é a contribuição do Banco Mundial para os formuladores de políticas, pesquisadores e organizações de desenvolvimento para permitir que eles identifiquem, comparem e contrastem os méritos das legislaturas que governam o cenário fintech.
A base de dados Global Fintech-Enabling Regulations Database abrange aproximadamente 200 países. Os dados são recolhidos através de entrevistas documentais e complementados pelo conhecimento do país que o Grupo do Banco Mundial pode fornecer através das suas sucursais regionais. A base de dados identifica 15 regulamentos a nível nacional; 6 regulamentos específicos das fintechs e 6 regulamentos fundamentais das fintechs, que são visualizados como o número de países onde esse regulamento está presente versus o número de países onde esse regulamento não está presente.
Na sequência da Cimeira da União Africana em 2012, a Africa Information Highway (AIH) foi desenvolvida pelo Departamento de Estatística do Banco Africano de Desenvolvimento (BAD) para aumentar significativamente o acesso público a estatísticas oficiais e outras em toda a África, e apoiar os países africanos na melhoria da qualidade, gestão e divulgação de dados. A AIH é uma mega-rede de plataformas de dados abertos em tempo real, que liga eletronicamente todos os países africanos e 16 organizações regionais.
A AIH dá aos utilizadores acesso a uma vasta gama de dados sobre desenvolvimento provenientes de múltiplas fontes oficiais internacionais e nacionais, tornando-a um portal único para a recolha e partilha de dados sobre desenvolvimento em toda a África. Desde o seu lançamento, a AIH expandiu-se para incluir uma variedade de portais temáticos específicos, que incluem, entre outros:
- Perspectivas Económicas em África
- Base de Dados de Indicadores Socioeconómicos
- Bases de Dados de Infra-estruturas em África
- Base de Dados Agrícola
- Base de Dados de Contas Nacionais
- Indicadores Selecionados dos Objectivos de Desenvolvimento Sustentável
A AIH permite que vários utilizadores, tais como decisores políticos, analistas, investigadores, líderes empresariais e investidores de todo o mundo, tenham acesso a dados fiáveis e oportunos sobre África. Os utilizadores podem realizar análises abrangentes entre países/regiões, visualizar indicadores de séries cronológicas ao longo de um período de tempo, utilizar gráficos prontos para apresentação ou desenvolver os seus próprios gráficos
O Índice de Prevalência de Dinheiro Móvel (MMPI) foi criado em 2021 pela GSMA para medir o nível de inclusão financeira liderada por dispositivos móveis a nível nacional. O MMPI baseia-se em dados primários e secundários, e é recolhido anualmente para informar o emblemático "Relatório sobre o estado da indústria" da GSMA.
Como índice composto, o MMPI é constituído por três componentes: a Taxa de Penetração de Adultos (APR), o Índice de Taxa de Atividade (ARI) e o Índice de Distribuição de Agentes (ADI). O MMPI utiliza uma média geométrica para garantir que um componente não pode ser compensado pelo movimento noutro, e é calculado da seguinte forma:
A base de dados MSME Finance Gap foi inicialmente desenvolvida em 2010 e depois actualizada em 2018, para estimar a procura não satisfeita de financiamento por parte das micro, pequenas e médias empresas nos países em desenvolvimento. Abrange 128 países e fornece estimativas mais precisas, a nível nacional, do défice de financiamento. Estes dados ajudam os decisores políticos, as instituições financeiras e as organizações de desenvolvimento a compreender melhor e a responder às necessidades de financiamento das MPMEs em todo o mundo. A base de dados utiliza uma metodologia inovadora para avaliar tanto a oferta como a procura de financiamento das MPMEs à escala mundial.
A metodologia segue uma abordagem em três etapas:
- Avaliação Comparativa: Aferir o ambiente de financiamento prototípico em que os mercados de crédito às MPMEs funcionam com imperfeições mínimas. Inclui a Austrália, o Canadá, a Dinamarca, a Alemanha, o Reino Unido, os Estados Unidos da América e outros.
- Procura potencial de financiamento das MPMEs: Os valores de referência são então aplicados às MPMEs em cada categoria operacional nas economias emergentes onde o défice deve ser calculado.
- Oferta actual de financiamento das MPMEs: Os dados relativos aos empréstimos existentes às MPME por instituições financeiras para 71 países foram obtidos a partir do Inquérito sobre o Acesso Financeiro do FMI e do Painel de Avaliação das PMEs da OCDE. Os restantes dados foram estimados utilizando um quadro de regressão OLS, Regressão Linear Ordinária (Ordinary Least Squares, OLS) transversal.
O défice de financiamento das MPMEs é então calculado subtraindo a oferta de financiamento existente na etapa 3 da procura potencial de financiamento calculada na etapa 2.
A base de dados de Estatísticas da Educação (EdStats) do Banco Mundial é um recurso abrangente para dados globais sobre educação, cobrindo mais de 200 países e territórios. Desenvolvida pelo Grupo de Educação do Banco Mundial e pelo Grupo de Dados de Economia do Desenvolvimento, a EdStats contém aproximadamente 2.500 indicadores de educação comparáveis a nível internacional. Estes indicadores abrangem todo o ciclo educativo, desde o ensino pré-primário até ao ensino superior, centrando-se em áreas-chave como o acesso, a progressão, a conclusão, a literacia, os professores, a demografia da população e as despesas com a educação.
O EdStats é uma ferramenta vital para os decisores políticos, investigadores e organizações de desenvolvimento monitorizarem o progresso educativo e tomarem decisões baseadas em factos. A base de dados incorpora dados sobre resultados de aprendizagem de avaliações internacionais e informações sobre equidade de inquéritos aos agregados familiares. Ao fornecer estes dados abrangentes sobre a educação, o EdStats apoia os esforços para melhorar os resultados educativos a nível mundial e acompanhar os progressos no sentido de alcançar os objectivos de desenvolvimento relacionados com a educação.
A base de dados Health, Nutrition and Population Statistics (HNP) do Banco Mundial, também conhecida como HealthStats, é um recurso abrangente para dados demográficos e de saúde global. Desenvolvida pela Prática Global de Saúde, Nutrição e População do Banco Mundial e pelo Grupo de Dados de Economia do Desenvolvimento (DECDG), a HealthStats inclui mais de 470 indicadores que abrangem uma vasta gama de tópicos, como o financiamento da saúde, a imunização, às doenças infecciosas, a nutrição, a saúde reprodutiva e as projecções demográficas.
A base de dados de Estatísticas de Saúde, Nutrição e População (The Health, Nutrition and Population Statistics HNP) constitui uma ferramenta essencial para decisores políticos, investigadores e organizações de desenvolvimento, permitindo monitorizar tendências de saúde, analisar sistemas de saúde e apoiar decisões baseadas em evidências. A base de dados disponibiliza informações cruciais sobre diversos aspectos da saúde global, incluindo HIV/SIDA, malária, tuberculose, doenças não transmissíveis, causas de morte, cirurgia e acesso à água potável e saneamento básico.
A existência de dados fiáveis, atempados, abrangentes e comparáveis é fundamental para a tomada de decisões com base em dados concretos. No entanto, os dados em todo o continente são díspares, incompletos e muitas vezes desactualizados. Este facto compromete a capacidade de identificar os obstáculos à inclusão financeira digital e de conceber soluções específicas. Chegar aos mais excluídos com soluções financeiras digitais de qualidade exige que as partes interessadas invistam na recolha de dados e normalizem os dados que são recolhidos e como são recolhidos. Vemos três desafios críticos em termos de dados que requerem uma ação colectiva para serem resolvidos:
- Disponibilidade: Para alguns países africanos, os dados recolhidos e disponíveis são muito limitados. A África francófona e as nações mais pequenas e com baixos rendimentos tendem a ter menos dados disponíveis.
Disponibilidade de dados por país:
- Actualidade: Muitas vezes, os dados disponíveis estão desactualizados, sobretudo quando os recursos para a realização de inquéritos regulares são limitados.
- Normalização: Há uma série de financiadores e organizações estatísticas que encomendam dados utilizando metodologias diferentes, o que provoca uma falta de normalização.
Estes desafios limitam a comparabilidade dos dados sobre a inclusão financeira digital em todo o continente. A comparabilidade é um factor realmente importante na tomada de decisões, uma vez que fornece contexto. Por exemplo, se quisermos compreender os níveis de aceitação dos serviços financeiros num país, podemos olhar para os países vizinhos, para uma média regional ou para países com um grupo de rendimento semelhante. Mas se os períodos de tempo para dois países diferentes não forem os mesmos ou se os dados forem recolhidos de forma diferente, então a comparação pode não ser robusta ou perspicaz.
Um número de índice é uma forma de medir a variação relativa de um grupo composto de variáveis relacionadas
- Os índices podem ser muito úteis para os decisores, uma vez que podem expressar uma questão multidimensional num único número.
- No entanto, os índices também podem ser enganadores e exigem juízos de valor, muitas vezes subjectivos, sobre a importância dos indicadores e a sua importância para uma determinada questão.
- Por conseguinte, os indicadores subjacentes e a ponderação dos indicadores devem ser sempre questionados antes de se utilizar o índice.
Trata-se de dados recolhidos a partir de uma amostra de pessoas que participaram num inquérito. Os dados dos inquéritos dependem dos métodos utilizados para recolher a informação.
- Os dados dos inquéritos são muito úteis para obter informações específicas e indicadores de experiências pessoais. Podem ser úteis para identificar os principais factores de bloqueio ou impulsionadores de comportamentos específicos e podem dar cor a outras fontes de dados estatísticos.
- No entanto, a validade dos dados dos inquéritos pode ser frequentemente posta em causa. A conceção e o método do inquérito podem causar erros sistémicos. Por exemplo, se o inquérito for entregue por telefone ou por correio eletrónico, é muito provável que exclua qualquer pessoa sem acesso a um dispositivo digital. Do mesmo modo, um inquérito colocará um conjunto normalizado de perguntas que podem não deixar espaço suficiente para a verdadeira resposta ou experiência.
- Por conseguinte, é importante compreender a forma como os dados do inquérito foram recolhidos e como são os grupos de amostra e se são representativos.