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Datos Observacionales

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    Por Climate Change Solutions Division (VPS/CSD/CCS)
    Este conjunto de datos presenta información estandarizada sobre financiamiento climático para las operaciones del BID aprobadas en 2024. Incluye las proporciones de financiamiento climático a nivel de proyecto, clasificadas según los objetivos de mitigación, adaptación y objetivos duales, con desgloses por tipo de instrumento y sector. La base de datos promueve la transparencia, la comparabilidad entre años y divisiones, y se alinea con las metodologías de seguimiento del financiamiento climático de los bancos multilaterales de desarrollo (BMD). Bajo el Marco de Impacto del Grupo BID 2024–2030, el BID se comprometió con una meta de financiamiento climático equivalente al 45% del volumen total aprobado. En 2024, el BID cumplió con este objetivo, aprobando 5.6 mil millones de dólares estadounidenses en financiamiento climático, lo que representa el 45% del total de aprobaciones. El financiamiento climático se refiere a los recursos financieros destinados a proyectos y componentes de...
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    Por Environment, Rural Development and Risk Management Division (VPS/CSD/RND)
    Riskmonitor is a dataset developed by the Inter-American Development Bank to further the understanding of disaster risk and the advancement of disaster risk management for member countries of Latin America and the Caribbean.
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    Por Water and Sanitation Division (VPS/INE/WSA)
    The OLAS/SCL Household Survey Data Set contains 47 water and sanitation related indicators generated from microdata from national household surveys throughout the region. The data set contains information from 2003-2022 for 22 countries throughout Latin America and the Caribbean. Indicators are provided in terms of household percentage and total households that fall into each category, and can be broken down by various socioeconomic dimensions, including area (urban or rural community), income quintile, migratory status, ethnicity, and disability status. This dataset is the result of a collaboration between INE/WSA and SCL, and is a subset of the larger IDB SCL Indicators dataset.
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    Por División de Agricultura y Desarrollo Rural (VPS/PTI/ARD)
    Esta base de datos recopila estadísticas estandarizadas y actualizadas sobre productividad agrícola y uso de insumos en distintos países, abarcando datos anuales sobre producción agrícola, índices de insumos y participación de los factores. La mayoría de los índices provienen del conjunto de datos de Productividad Agrícola Internacional (IAP, por sus siglas en inglés) del USDA, proporcionado por el Servicio de Investigación Económica (ERS), mientras que otros—como los índices de Productividad Total de los Factores (PTF) de Hicks-Moorsteen, Fare-Primont y Lowe—son calculados por nosotros utilizando los mismos datos base del USDA. El conjunto de datos incluye múltiples índices de PTF, así como índices desagregados de insumos para trabajo, tierra, capital, materiales, maquinaria, ganado, fertilizantes y alimentos, muchos de los cuales están indexados a una línea base del año 2015. También contiene datos sobre el valor y la cantidad de recursos agrícolas como tierra, trabajo,...
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    Por Department of Research and Chief Economist (VPS/RES/RES)
    Medium Term Fiscal Frameworks (MTFs) have become one of the most popular reforms to the budgetary process in Latin America during the last decade, and introducing MTFs seemed to be the magic solution for most fiscal ailments. Nonetheless, there has been no comprehensive evaluation of their impact. This document discusses the normative merits of using MTFs, provides a characterization of the different types of MTF, and describes their development in the Latin American region based on extensive field work. As a first approximation for understanding how they are working, this document explores in detail the cases of Argentina, Colombia and Peru. While an unambiguous diagnosis is not possible, this document lays the groundwork for progress toward comprehensive impact evaluations and, eventually, to the consolidation of MTFs in the region.
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