domingo, 4 de enero de 2009

La UMH participa en un proyecto para identificar zonas de pobreza en la UE

La Universidad Miguel Hernández es participante en un estudio europeo, junto a instituciones de otros países, que creará un sistema para identificar los niveles de pobreza en provincias y comarcas. Las conclusiones del proyecto servirán para elaborar planes específicos de lucha contra la desigualdad en el territorio de la UE.

La UMH participa en el denominado proyecto Sample gracias a científicos del Centro de Investigación Operativa (CIO), con sede en el campus de Elche. A lo largo de tres años, el CIO y las universidades de Pisa, Siena (Italia), Manchester (Reino Unido), Carlos III, la Escuela de Económicas de Varsovia, Glowny Urzad Statystyczny (Polonia) y otros dos organismos italianos trabajarán conjuntamente en identificar y desarrollar nuevos indicadores y modelos de desigualdad para los territorios de reducido tamaño.

"Se espera que así las futuras encuestas de condiciones de vida se ajusten más a la realidad y las políticas europeas orientadas a erradicar la pobreza sean más eficaces", según se informa desde la Red de Universidades Valencianas para el fomento de la Investigación, el Desarrollo y la Innovación (Ruvid).
Los trabajos comenzaron oficialmente el pasado mes de marzo y deberán estar concluidos en el primer trimestre de 2011. Para ello, la UMH va a contar con una subvención de aproximadamente 87.000 euros, del total de 874.000 euros que supone el conjunto de esta investigación.

Desde la Ruvid se especifica que "el proyecto plantea introducir nuevos indicadores de pobreza y desigualdad que permitan mejorar el análisis de la realidad social y desarrollar metodologías de estimación en áreas pequeñas basadas en modelos estadísticos que recojan información de carácter temporal y espacial. Después integrará datos de distintas fuentes estadísticas y finalmente desarrollará un software".

El grupo de investigación del CIO se encargará de la parte que tiene que ver con el desarrollo de procedimientos de estimación de indicadores de pobreza basados en modelos temporales.
Además, se va a tratar de aprovechar los datos de tiempos pasados para poder mejorar el conocimiento del presente. De esa forma, la escasez de datos en provincias o comarcas se puede suplir con el seguimiento temporal de lo que ha ocurrido en ellas hasta el momento presente.

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