The vulnerability and food security in the region of the Economic and Monetary Union of West Africa (WAEMU)

Monteiro, Marcelino Armindo; Alves, Lucir Reinaldo; Piffer, Moacir

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Revista de Economia e Sociologia Rural

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Sumário

ARTIGO • Rev. Econ. Sociol. Rural 60 (2) • 2022 • https://doi.org/10.1590/1806-9479.2021.223563 copy

The vulnerability and food security in the region of the Economic and Monetary Union of West Africa (WAEMU)

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Abstract:

Africa has potential in the agricultural sector, with unused fertile lands. In the Western part, with abundant natural and human resources, agriculture represents wealth and is an important catalyst for achieving food security. This research analyzed the vulnerability and food security in the regions of the countries of the West African Economic and Monetary Union (WAEMU): Benin, Burkina Faso, Costa do Marfim, Guiné-Bissau, Mali, Níger, Senegal, and Togo. The periods were selected according to the availability of data for each country, from 2013 to 2018. The Vulnerability Analysis and Mapping (VAM) was applied, carried out in part with the Factor Analysis of Principal Components, using secondary data, collected from the FAO database and the National Research Institutes of each country. The results showed that WAEMU countries are between F3 and F4 of vulnerability, on a scale ranging from F1, very low (good) to F5, very high (very bad). It is also clear that people living in the territory live in a situation of medium and high vulnerability. We can conclude that the Access Indicator and the Instability Indicator are the two most important factors for putting negative pressure on the WAEMU's situation of food vulnerability and insecurity.

Keywords:
vulnerability; WAEMU; food security; development

Indicadores	Equação	Equação dos pesos das cargas fatoriais
Id	$I d = \sum X v_{i d} / n$	$X v_{i d} = \sum c f_{X i d} x % X v_{i d}$
Ia	$I a = \sum X v_{i a} / n$	$X v_{i a} = \sum c f_{X i a} x % X v_{i a}$
Ic	$I c = \sum X v_{i c} / n$	$X v_{i c} = \sum c f_{X i c} x % X v_{i c}$
Ii	$I i = \sum X v_{i i} / n$	$X v_{i i} = \sum c f_{X i i} x % X v_{i i}$
VAM	$V A M = \sum (I d + I a + I c + I i)$

Nível de vulnerabilidade dos VAM	Descrição das fases
Muito baixo (0-0,233)	Fase – 1: Mínima
Baixo (0,234-0,483)	Fase – 2: Estresse
Média (0.484-0.650)	Fase – 3: Crises
Alto (0,651-0,780)	Fase – 4: Emergência
Muito alto (0,781-1,00⁷ 7 Vale informar que a escala dos valores apresentados no Quadro 2 faz entender que o nível máximo (muito alto) apresenta valores até 1, no entanto a literatura mostra que é possível ter valores superiores a 1. Essa situação foi constatada na análise das regiões de alguns países analisado. Podia, de certo modo, ser normalizada, mas como na literatura estudada não houve nenhuma menção sobre isso, optou-se por não o fazer e deixar esta nota explicativa. )	Fase – 5: Fome/calamidade ou catástrofe

País	Regiões	VAM	País	Regiões	VAM	País	Regiões	VAM
Benin	Alibori	0,774	BF	Sud-Ouest	0,439	Níger	Tahoua	0,616
	Atacora	0,683	Guiné-Bissau	Bissau	0,322		Tillaberi	0,738
	Atlantique	0,662		Bafata	0,592		Zinder	0,710
	Borgou	0,819		Biombo	0,785	Senegal	Dakar	0,615
	Collines	0,651		Bolama	0,583		Diourbel	0,570
	Couffo	0,898		Cacheu	0,750		Fatick	0,486
	Dongo	0,609		Gabú	0,743		Kaffrine	0,458
	Littoral	0,644		Oio	0,667		Kaolack	0,510
	Mono	0,762		Quinara	0,594		Kedougou	0,459
	Oueme	0,931		Tombali	0,531		Kolda	0,492
	Plateau	0,868	Mali	Bamako	0,453		Louga	0,436
	Zou	0,858		Gao	0,744		Matam	0,393
Burkina Faso	Boucle du Mouhoun	0,567		Kayes	0,667		Saint-Louis	0,502
	Cascades	0,348		Koulikoro	0,685		Sedhiou	0,523
	Centre	0,433		Mopti	0,825		Tambacounda	0,496
	Centre-Est	0,411		Ségou	0,776		Thies	0,423
	Centre-Nord	0,541		Sikasso	0,700		Ziguinchor	0,478
	Centre-Ouest	0,500		Kidal	0,410	Togo	Lomé	0,672
	Centre-Sud	0,436		Tombouctou	0,906		Centrale	0,809
	Est	0,581	Níger	Agades	0,459		Kara	0,883
	Hauts-Bassins	0,506		Diffa	0,542		Maritime	0,812
	Nord	0,427		Dosso	0,817		Plateaux	1,043
	Plateau-Central	0,350		Maradi	0,698		Savanes	0,999
	Sahel	0,468		Niamey	0,429

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[1] Fonte: elaborado por autor adaptado de Bolívia (2008)Bolívia. (2008). Diagnóstico, modelo y atlas municipal de seguridade alimentaria en Bolívia. Programa Munidal Alimentar, La Paz. e Perú (2012)Perú. (2012). Mapa de vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria, 2012. Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social, Lima..