Predicting poverty trends by survey-to-survey imputation: The challenge of comparability

Poverty in low-income countries is usually measured using large and infrequent household consumption surveys. The challenge is to find methods to measure poverty rates more frequently. This study validates a survey-to-survey imputation method, based on a statistical model utilizing consumption surveys and light surveys to measure changes in poverty rates over time. A decade of poverty predictions and regular poverty estimates in Malawi provides a unique case study. The analysis suggests that this modelling approach works within the same context given that households’ demographic composition is included in the model. Predicting poverty using different surveys is challenging because of different aspects of comparability. A new way to account for seasonal coverage strengthens the model when imputing for surveys covering different seasons. It is important for national statistics offices and supporting agencies to prioritize maintaining consistency in the way data are collected in surveys to provide comparable trends over time.publishedVersio

Predicting poverty trends by survey-to-survey imputation: The challenge of comparability

Poverty in low-income countries is usually measured using large and infrequent household consumption surveys. The challenge is to find methods to measure poverty rates more frequently. This study validates a survey-to-survey imputation method, based on a statistical model utilizing consumption surveys and light surveys to measure changes in poverty rates over time. A decade of poverty predictions and regular poverty estimates in Malawi provides a unique case study. The analysis suggests that this modelling approach works within the same context given that households’ demographic composition is included in the model. Predicting poverty using different surveys is challenging because of different aspects of comparability. A new way to account for seasonal coverage strengthens the model when imputing for surveys covering different seasons. It is important for national statistics offices and supporting agencies to prioritize maintaining consistency in the way data are collected in surveys to provide comparable trends over time

Statistikk som bistand

I Norge har statistikk en viktig funksjon i faktabasert samfunnsplanlegging. Vårt nasjonale statistikksystem bidrar til at politiske beslutninger kan tas på grunnlag av et solid statistikkgrunnlag. Dette systemet bygger på globale anbefalinger fra FNs Statistiske kommisjon, så vel som anbefalinger fra OECD og Eurostat. Gjennomføringen av disse anbefalingene blir så koblet til vår statistikklov og et omfattende institusjonelt samarbeid. Dessverre er statistikkgrunnlaget langt svakere både for nasjonal samfunnsplanlegging i mange utviklingsland og for hvordan bistanden påvirker økonomisk og sosial utvikling i de enkelte land. OECD/DAC har et godt system for statistikkføring av bistand, men dette skiller ikke mellom ulike grunnlag for bistandsoverføringer, som gjenoppbygging etter krig, fremme av giverlandenes politiske og økonomiske interesser eller mer uavhengig utviklingsorientert bistand. Både interne og eksterne gjennomganger av vårt institusjonelle samarbeid i ulike land viser at vi faktisk har lyktes i mye av det vi har ønsket å få til. Vi har bygget opp kompetanse og kapasitet hos våre samarbeidsinstitusjoner og hjulpet dem i å produsere et statistisk faktagrunnlag for samfunnsplanlegging. Samtidig har vi bidratt til at våre partnere har fått økt brukerfokus, og utviklet en forståelse for at veien til en bærekraftig statistikkutvikling går gjennom bedret forståelse av, og tilpasning til brukernes behov. Vi kan oppsummere dette i fire typer kompetanse: • Individuell kompetanse – både faglig, administrativ og ledelseskompetanse. • Institusjonell kompetanse – evne til å vurdere relevans og kvalitetskontroll av statistikk som skal publiseres, personal og organisasjonskultur og ikke minst ressurs- og kostnadseffektivitet. • Brukerkompetanse – evne til dialog med brukerne og evne til å produsere statistikk som gir beslutningstakerne det nødvendige grunnlaget for deres avgjørelser. • Samarbeidskompetanse – et bærekraftig nasjonalt statistikksystem i utviklingsland krever gode dialog mellom statistikkprodusenter, statistikkbrukere og giverland. Gjennom vårt samarbeid med partnere i Malawi og Sør- Sudan har vi høstet følgende tre generelle erfaringer: • Vi må alene eller i samarbeid med andre faglige bistandspartnere arbeide både med produsentene av statistikk, med brukerne, og ikke minst med relasjonene dem i mellom for å lykkes over tid. • Vi må relativt raskt få fram ett eller flere eksempler på ny eller forbedret statistikk som brukerne oppfatter som nyttig for å løse sitt eget oppdrag. • Vi må relativt raskt bygge opp partnerinstitusjonens kompetanse til selv å produsere ny eller forbedret statistikk, og så bygge på erfaringene og selvtilliten herfra i det videre arbeidet

Statistikk som bistand

I Norge har statistikk en viktig funksjon i faktabasert samfunnsplanlegging. Vårt nasjonale statistikksystem bidrar til at politiske beslutninger kan tas på grunnlag av et solid statistikkgrunnlag. Dette systemet bygger på globale anbefalinger fra FNs Statistiske kommisjon, så vel som anbefalinger fra OECD og Eurostat. Gjennomføringen av disse anbefalingene blir så koblet til vår statistikklov og et omfattende institusjonelt samarbeid. Dessverre er statistikkgrunnlaget langt svakere både for nasjonal samfunnsplanlegging i mange utviklingsland og for hvordan bistanden påvirker økonomisk og sosial utvikling i de enkelte land. OECD/DAC har et godt system for statistikkføring av bistand, men dette skiller ikke mellom ulike grunnlag for bistandsoverføringer, som gjenoppbygging etter krig, fremme av giverlandenes politiske og økonomiske interesser eller mer uavhengig utviklingsorientert bistand. Både interne og eksterne gjennomganger av vårt institusjonelle samarbeid i ulike land viser at vi faktisk har lyktes i mye av det vi har ønsket å få til. Vi har bygget opp kompetanse og kapasitet hos våre samarbeidsinstitusjoner og hjulpet dem i å produsere et statistisk faktagrunnlag for samfunnsplanlegging. Samtidig har vi bidratt til at våre partnere har fått økt brukerfokus, og utviklet en forståelse for at veien til en bærekraftig statistikkutvikling går gjennom bedret forståelse av, og tilpasning til brukernes behov. Vi kan oppsummere dette i fire typer kompetanse: • Individuell kompetanse – både faglig, administrativ og ledelseskompetanse. • Institusjonell kompetanse – evne til å vurdere relevans og kvalitetskontroll av statistikk som skal publiseres, personal og organisasjonskultur og ikke minst ressurs- og kostnadseffektivitet. • Brukerkompetanse – evne til dialog med brukerne og evne til å produsere statistikk som gir beslutningstakerne det nødvendige grunnlaget for deres avgjørelser. • Samarbeidskompetanse – et bærekraftig nasjonalt statistikksystem i utviklingsland krever gode dialog mellom statistikkprodusenter, statistikkbrukere og giverland. Gjennom vårt samarbeid med partnere i Malawi og Sør- Sudan har vi høstet følgende tre generelle erfaringer: • Vi må alene eller i samarbeid med andre faglige bistandspartnere arbeide både med produsentene av statistikk, med brukerne, og ikke minst med relasjonene dem i mellom for å lykkes over tid. • Vi må relativt raskt få fram ett eller flere eksempler på ny eller forbedret statistikk som brukerne oppfatter som nyttig for å løse sitt eget oppdrag. • Vi må relativt raskt bygge opp partnerinstitusjonens kompetanse til selv å produsere ny eller forbedret statistikk, og så bygge på erfaringene og selvtilliten herfra i det videre arbeidet

Welfare Core Survey. Guidelines for design of a core survey for a household survey system

This report builds upon experience gained jointly with development partners in several national statistical offices, mainly in Angola, Malawi, Mozambique and South Sudan over a period of 15 years and demonstrates how to build a survey to document a given set of information needs in a regular manner with a core survey. The survey may be implemented as a self-standing exercise or combined with various subject matter modules. The welfare dimensions of the Millennium Development Goals have been the core information for regular reporting. The report aims at documenting and justifying all steps of a core survey. This includes how to write a concept paper presenting the survey to a broader audience, how to design the questionnaire whether in paper or electronic format, sampling, planning and implementation of field work including training, manuals and control forms, data entry and quality control, time-line, budget and economic supervision, dummy tables, and recommendations for dissemination, storage of data, meta-data, and technical documentation. The objectives and outline were prepared by Wold. Iversen and Schøning were instrumental in preparing the final prototype questionnaire building upon our cooperation with colleagues in the partner national statistical offices. They further prepared the draft prototype questionnaire and manuals which are enclosed as appendices. Jointly with Øvensen, they prepared inputs on survey implementation, field work and data processing. Opdahl and Jentoft prepared the first draft on sampling and Kristiansen the chapter on dissemination. Wold and Iversen wrote all contributions into a final report. We like to thanks colleagues in several partner countries for a joint learning process over several years and the Norwegian Ministry of Foreign Affairs for providing the main bulk of funding for this cooperation.publishedVersio