Morten Jerven asks: What do we know about income and growth in sub-Saharan Africa? The answer is: much less than we like to think. The data are unreliable and potentially seriously misleading. The question is of great importance. Economic growth rates or per capita income estimates are commonly used in statements about development in Africa

Jerven, Morten

LSE Research Online

5/2/2017 Africa at LSE – Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Do about Ithttp://blogs.lse.ac.uk/africaatlse/2013/05/06/poor­numbers­how­we­are­misled­by­african­development­statistics­and­what­to­do­about­it/ 1/3Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statisticsand What to Do about ItMorten  Jerven  asks: What  do  we  know  about  income  and  growth  in  sub­Saharan  Africa?  Theanswer  is:  much  less  than  we  like  to  think.  The  data  are  unreliable  and  potentially  seriouslymisleading.  The  question  is  of  great  importance.  Economic  growth  rates  or  per  capita  incomeestimates are commonly used in statements about development in Africa.In my book Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Doabout  It,  I  have  studied  the  measurement  problems  in  African  economies,  and  specificallyanalysed the methods and sources underlying the different GDP estimates that have been madesince independence.The measurement  of African economies has  long been an overlooked  issue,  but  recently  therehave been some well publicised statistical events that warn data users that the African growth andincome evidence does not tell us as much as we would like to think.On  5  November  2010,  Ghana  Statistical  Services  announced  that  it  was  revising  the  GDPestimates  upwards  by  over  60  percent,  suggesting  that  in  previous  GDP  estimates  economicactivities worth about US$13 billion had been missed. After the revision a range of new activitieswere accounted for, and as a result Ghana was suddenly upgraded from a low­income country toa  lower­middle­income  country.  In  the  autumn  of  2011  Nigeria  also  announced  a  forthcomingupward revision of its GDP. This revision is not yet complete, but  it has been suggested that theGDP  revision  in  Nigeria  will  cause  a  similarly  large  jump  in  GDP.  If  GDP  doubles  in  Nigeriafollowing the revision it will mean that the GDP for the whole region increases by more than 15%.The value of the increase amounts to as much as 40 economies roughly the size of Malawi’s.The  revisions  have  caused  confusion  and  disbelief  in  the  development  community.  As  I  haveexplained in African Arguments, the cause for these large upward revisions is that the base year,the foundation of the system that generates GDP numbers had not been updated in Nigeria andGhana for over two decades. As I report in my book, there are many countries that are currently ina similar position.The conclusion  is  that any evaluation of whether Africa’s  rise  is  real or not must begin and endwith a careful evaluation of the growth and income evidence. Without such analysis one runs the5/2/2017 Africa at LSE – Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Do about Ithttp://blogs.lse.ac.uk/africaatlse/2013/05/06/poor­numbers­how­we­are­misled­by­african­development­statistics­and­what­to­do­about­it/ 2/3May 6th, 2013 | Development | 2 Commentsrisk of reporting statistical fiction.Thus, we may want to take the recent growth statistics from African economies with a pinch or twoof salt, but is the recent rapid growth entirely statistical fiction? The answer is that some of it is, butthat  it  is  hard  to  tell  exactly  by how much –  to  paraphrase Donald Rumsfeld  –  there are manyknown unknowns in African growth statistics.Quite a bit of the recent economic growth is not based on observed or recorded economic change,but  is  rather  a  result  of  what  can  be  called  statistical  growth.    Part  of  this  growth  is  simplyoccurring by assumption – there is some growth in the formally recorded sector, and accountantsadjust the GDP estimates to capture growth in the unrecorded sectors. This “informal economy” isby  definition  unrecorded,  so  the  data  added  to  the  national  accounts  are  very  malleable.Nevertheless,  this  kind  of  growth  by  proxy  is  at  least  to  some extent  believable  and defensiblefiction.What to do about  it? For data users the policy  implication  is  to question your evidence carefully.Although  the  time  series  data  are  readily  downloadable  from  international  databases,  it  isimportant to remember that these data are supplied from the national statistical offices, and to usethe evidence correctly the same rules of source criticism of an historian applies. One needs to ask:under what conditions were these observations made? Is there other collaborating evidence thatcontradicts or confirms the observations?The  main  burden  lies  with  the  disseminators  and  producers  of  statistics.  The  current  systemcauses  more  confusion  than  enlightenment,  yet  governments,  international  organisations  andindependent  analysts  do  need  development  statistics  to  track  and monitor  efforts  at  improvingliving  conditions  on  the  continent.  One  of  the  most  urgent  challenges  in  African  economicdevelopment is thus to devise a strategy for improving statistical capacity.The  Millennium  Development  Goals  put  the  measurement  of  development  at  the  top  of  theagenda. The aim of  the development community was summed up  in 8 goals, 18  targets and 48indicators. It is hard not to agree with the desirability of meeting these goals, yet it was somehowforgotten that the task of filling the information gap fell to the statistical offices in Africa and otherpoor  economies  around  the  world.  The  problem  is  that  the  map  of  statistical  capacity  on  theAfrican continent is very uneven today, and as a result any ranking of countries in Africa accordingto GDP and economic growth  is  going  to  be misleading. The  first  step  towards a  solution  is  toacknowledge the problem. Morten  Jerven  is  Assistant  Professor  at  the  Simon  Fraser  University,  School  forInternational Studies. His book Poor Numbers: how we are misled by African developmentstatistics and what to do about it is published by Cornell University Press.Morten Jerven will be present to launch the the book on Wednesday 22nd May 6 pm – 7 pmat the Waterstone’s Economists’ Bookshop at LSE Campus – Clare Market, London WC2A2AB 5/2/2017 Africa at LSE – Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Do about Ithttp://blogs.lse.ac.uk/africaatlse/2013/05/06/poor­numbers­how­we­are­misled­by­african­development­statistics­and­what­to­do­about­it/ 3/3

Poor Numbers: How we are misled by African development statistics and what to do about it

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

LSE Research Online