LAC Equity Lab: Plataforma de Análisis de Pobreza y Desigualdad

LAC Equity Lab es una plataforma de intercambio de datos con los últimos indicadores análisis sobre pobreza, prosperidad compartida, desigualdad y equidad en América Latina y el Caribe. La plataforma ofrece visualizar interactivamente el progreso de la región para alcanzar las metas del Banco Mundial de reducir la pobreza extrema a incrementaria prosperidad compartida y otros indicadores.

El LAC Equity Lab es una fuente completa de los últimos datos sobre la pobreza, la desigualdad y la prosperidad compartida en la región. El portal le permite explorar varios indicadores de bienestar para los países de América Latina y el Caribe (LAC, en inglés) y la región en su conjunto. Todos los indicadores se basan en datos armonizados para garantizar la comparabilidad entre países y a lo largo del tiempo. Cualquier ruptura en cualquier serie de datos debido al diseño de la encuesta o los cambios metodológicos están marcados y etiquetados explícitamente.

En las últimas dos décadas, la región ha visto una reducción en casi la mitad en el número de personas que viven en la pobreza y un aumento en el tamaño de su clase media. La desigualdad de ingresos también disminuyó, ya que el crecimiento de los ingresos ha favorecido principalmente a los pobres en los últimos años. A pesar de las variaciones entre países, la mayoría ha experimentado mejoras positivas en el bienestar desde principios de la década de 2000. Sin embargo, la desaceleración del crecimiento de 2014-2019, junto con la dramática caída en la actividad causada por la crisis de la COVID-19, afectará negativamente los niveles de vida y el bienestar en toda la región.

Nuevo Informe Regional: Tendencias Recientes de Pobreza y Desigualdad - Octubre 2024



El proyecto de armonización SEDLAC (CEDLAS y el Banco Mundial) es un esfuerzo de armonización para aumentar la comparabilidad entre países. Sin embargo, cambios metodológicos en las encuestas pueden generar datos que no son comprables y que la armonización no puede resolver por completo. Es importante que el usuario sepa que datos no son comparables. Para más información, visite comparabilidad de las encuestas.


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