Viviamo in un’epoca di contrasti straordinari. Mentre la tecnologia progredisce a ritmi vertiginosi e le spese militari raggiungono cifre astronomiche, oltre 700 milioni di persone vivono ancora in condizioni di povertà estrema. Parliamo di esseri umani che sopravvivono con meno di 2,15 dollari al giorno, una soglia che definisce quella che gli economisti chiamano “extreme poverty”: l’impossibilità di soddisfare i bisogni più elementari, dal cibo all’acqua potabile.
La buona notizia è che negli ultimi quarant’anni abbiamo fatto passi da gigante. La percentuale di persone in povertà estrema è crollata dal 41% del 1981 all’8% attuale. Un risultato straordinario, frutto principalmente della crescita economica in paesi come Cina e India. La cattiva notizia? Questo progresso sta rallentando drammaticamente. Analizzando le tendenze attuali, alcuni ricercatori sostengono che il cammino verso l’eliminazione della povertà estrema potrebbe addirittura fermarsi.
Di fronte a questa prospettiva, sorge spontanea una domanda: potremmo accelerare questo processo attraverso la redistribuzione? E soprattutto, quanto costerebbe davvero? Un nuovo studio del National Bureau of Economic Research ha provato a dare una risposta concreta a questa domanda, andando oltre i soliti calcoli “sulla carta” per capire cosa servirebbe nella realtà.
I ricercatori hanno adottato un approccio innovativo. Invece di limitarsi a calcolare il “poverty gap” teorico – cioè la somma di denaro che manca ai poveri per raggiungere la soglia minima – hanno costruito un modello che tiene conto di un problema fondamentale: non sappiamo esattamente chi sono i poveri. Le indagini sul consumo delle famiglie coprono solo una frazione infinitesimale della popolazione, e condurle regolarmente sarebbe economicamente insostenibile. Inoltre, se i trasferimenti dipendessero da questionari sul consumo, le persone avrebbero incentivo a mentire.
La soluzione? Utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per identificare i più bisognosi attraverso caratteristiche verificabili: materiali della casa, possesso di beni durevoli, accesso ai servizi, composizione familiare. Il team ha analizzato 23 paesi che ospitano il 50% dei poveri del mondo, applicando questo metodo a enormi dataset di indagini nazionali rappresentative.
I risultati sono sorprendenti. Ridurre la povertà all’1% in tutti questi paesi costerebbe circa 170 miliardi di dollari all’anno. Sembra una cifra enorme, vero? Eppure rappresenta solo lo 0,3% del PIL mondiale. Per fare un confronto, è meno della metà dell’1% del PIL dei paesi OECD, e il mondo spende sette volte tanto – il 2,2% del PIL globale – in bevande alcoliche.
Certo, il mondo è complesso, e lo studio ce lo ricorda con le sue avvertenze. Queste stime si riferiscono al momento delle indagini, alcuni anni fa. Non tengono conto degli effetti macroeconomici che trasferimenti di questa portata potrebbero generare: dall’apprezzamento dei tassi di cambio agli effetti moltiplicatori sull’economia locale. Includono i costi dei trasferimenti ma non quelli amministrativi, che comunque sarebbero ordini di grandezza inferiori. E soprattutto, nella maggior parte dei paesi richiederebbero finanziamenti internazionali, dato che pochi potrebbero sostenere da soli un programma che costa in media l’11% del loro PIL.
Ma forse il punto non è tanto nella precisione decimale delle cifre, quanto nella prospettiva che ci offrono. Viviamo in un mondo dove si discute di investire trilioni in intelligenza artificiale, dove le spese militari globali superano i duemila miliardi di dollari all’anno, dove le fortune dei singoli individui più ricchi possono raggiungere centinaia di miliardi. In questo contesto, destinare lo 0,3% del PIL mondiale per garantire che ogni essere umano possa almeno mangiare ogni giorno non sembra più una cifra folle o utopica. Sembra, semplicemente, una questione di priorità.
Foto di kristi611
