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Boa prática Importada

Aswesuma — a Pontuação Algorítmica de Seleção Social do Sri Lanka e o Seu Problema de Exclusão

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Evidência: Observacional / pré-pós Top 83% 40/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

O programa Aswesuma do Sri Lanka utiliza uma Pontuação de Privação Multidimensional com 22 indicadores, calculada pelo Departamento de Censo e Estatística, para classificar os candidatos a apoio social em níveis de benefício; análises independentes documentam elevada exclusão de agregados elegíveis e baixa transparência sobre a forma como a pontuação é calculada.

18.8 %
Cobertura da população sob o Samurdhi (2016)
29.1 %
Cobertura da população sob a Aswesuma (2024-25)
35 %
Meta de cobertura governamental
12.34 million (55.7%) of population
População avaliada como multidimensionalmente vulnerável
~2 million households
Agregados familiares selecionados como beneficiários

Detalhes

Maturidade
Consolidada
Promotor
Welfare Benefits Board / Department of Census and Statistics, Ministry of Finance, Planning and Economic Development
Período
2023-2025
Palavras-chave
social protection, welfare targeting, algorithmic scoring, poverty measurement

Contexto

A Aswesuma é o programa de focalização de assistência social baseado em fórmula do Sri Lanka, lançado em 2023 como sucessor, ligado ao FMI, do programa discricionário Samurdhi. O Departamento de Censos e Estatística do Sri Lanka calcula uma Pontuação de Privação Multidimensional a partir de 22 indicadores recolhidos por inquérito domiciliar, distribuindo os agregados familiares por um de quatro níveis de benefício.

Objetivos

Substituir a focalização de assistência social manual e politicamente discricionária por um sistema de pontuação objetivo e baseado em fórmula.

Atividades

Os enumeradores recolhem dados dos agregados familiares sobre educação, saúde, habitação, bens, demografia e situação económica, usando a metodologia de Teste de Meios Substitutos (Proxy Means Test) para calcular a pontuação de privação de cada agregado.

Resultados

A cobertura subiu de 18,8% da população sob o Samurdhi em 2016 para 29,1% sob a Aswesuma segundo o inquérito BRIGHT de 2024-25, ainda aquém da meta governamental de 35%; separadamente, a Groundviews concluiu que 12,34 milhões de pessoas (55,7% da população) foram avaliadas como multidimensionalmente vulneráveis, mas apenas cerca de 2 milhões de agregados familiares foram efetivamente selecionados como beneficiários.

Conclusões

A Human Rights Watch documentou resultados de reforma “caóticos”, com cortes arbitrários e elevada exclusão de agregados familiares elegíveis; a Groundviews intitulou a sua investigação “Elevada Exclusão, Baixa Transparência”; e o instituto de políticas LIRNEasia tem pedido uma explicação pública mais clara sobre o funcionamento do algoritmo; notícias indicam que a culpa pública por erros de seleção é frequentemente atribuída à “software” em vez do desenho da política.

Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos)
Equipa e competências
Department of Census and Statistics enumerators and analysts, Welfare Benefits Board, Ministry of Finance, Planning and Economic Development

Condições de sucesso

  • Accurate, up-to-date household survey data
  • Transparent public communication of how the scoring algorithm works

Modos de falha comuns

  • Arbitrary cutoffs and high exclusion of eligible households
  • Low transparency in how the algorithm operates
  • Public blame for errors misdirected at 'the software' rather than policy design

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

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Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

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