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Primer ministro de Pakistán acoge plan de financiación del Banco Mundial por 10 años y 20.000 mdd

ISLAMABAD (AP) — El primer ministro de Pakistán aplaudió el miércoles un acuerdo sin precedentes con el Banco Mundial, bajo el cual Islamabad recibirá 20.000 millones de dólares en financiación a lo largo de 10 años para invertir en energías renovables, educación y sectores sociales.

El acuerdo, denominado Marco de Asociación con el País para Pakistán (CPF por sus iniciales en inglés), "refleja la confianza del Banco Mundial en la resiliencia económica y el potencial de Pakistán”, informó el primer ministro Shehbaz Sharif, en una publicación en la red social X.

Pakistán estuvo a punto de incumplir un pago de deuda externa en 2023, cuando el Fondo Monetario Internacional acordó un rescate de 3.000 millones de dólares para Pakistán. El año pasado, el país concretó un nuevo préstamo de 7.000 millones de dólares con el FMI. Desde entonces, la economía del país ha comenzado a mejorar, tal como lo indica el descenso en la inflación semanal del 27% en 2023 al 1,8% la semana pasada. Sharif se ha comprometido a reducir la dependencia en los préstamos extranjeros durante los próximos años.

El préstamo del Banco Mundial para Pakistán comenzará en 2026.

“Nuestro nuevo marco de asociación de una década para Pakistán representa un anclaje a largo plazo para nuestro compromiso conjunto con el gobierno para abordar algunos de los desafíos de desarrollo más graves que enfrenta el país: el retraso en el crecimiento infantil, la pobreza de aprendizaje, su excepcional exposición a los impactos del cambio climático y la sostenibilidad de su sector energético”, dijo Najy Benhassine, director del Banco Mundial para Pakistán, en un comunicado dado a conocer el martes.

El acuerdo se produce en momentos en que Pakistán intenta dejar atrás una de las peores crisis económicas de su historia con préstamos del Fondo Monetario Internacional y otros países amigos, como China, Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudí.

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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.

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