ANÁlise multidimensional da pobreza no nordeste brasileiro


MENSURANDO a pobreza multidimensional



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MENSURANDO a pobreza multidimensional


A análise da Pobreza através da avaliação do bem-estar de um indivíduo percorre duas correntes de análises. A primeira medida e a mais disseminada é a abordagem do bem-estar, de cunho monetarista, na qual a pobreza é mensurada utilizando variáveis como renda e consumo. Já a segunda linha de pensamento, a não-monetarista, busca avaliar o acesso do indivíduo aos serviços de saúde, educação, transporte, dentre outros. Basicamente, a linha monetarista engloba uma análise unidimensional, onde se avalia medidas individuais de pobreza, enquanto que a segunda, uma análise multidimensional, definindo critérios para medir e avaliar o grau de pobreza [Duc].

A abordagem monetária considera pobreza pela perspectiva simplificadora de insuficiência de renda. Logo, um indivíduo é considerado pobre se sua renda for menor ou igual a um limite (linha de pobreza). A linha de pobreza pode ser absoluta ou relativa. Será absoluta se o valor é definido independente da distribuição de renda local, como por exemplo, por um critério calórico mínimo que os indivíduos devam consumir. Será relativa se parâmetros da distribuição de renda local interferir no limite, por exemplo, considerando um limite como uma proporção da mediana. Uma vez definido valor da linha de pobreza constroem-se medidas paramétricas, como por exemplo, a família de índices FGT (FOSTER, GREER e THORBECKE, 1984), , e , de modo a mensurar os vários aspectos da pobreza tais como a proporção, o hiato e a intensidade. É neste sentido que se afirma que a abordagem monetária se apóia na análise unidimensional.

Contudo, argumenta-se que a satisfação do indivíduo pela renda é insuficiente para definir se o ele é pobre ou não, uma vez que pode ter renda acima da linha de pobreza e estar insatisfeito dado que não possui acesso aos serviços básicos. Por outro lado, um indivíduo com acesso a bens básicos pode estar contente com sua situação, embora apresente insuficiência de renda. Logo, a pobreza deveria ser vista como uma análise multidimensional.

A corrente não-monetária define a pobreza como privação de fins e não de meios, e neste sentido a pobreza é considerada um fenômeno multidimensional, considerando múltiplos indicadores de bem-estar. Desta forma, pode ser entendida segundo duas linhas teóricas: das necessidades básicas e das capacidades. A primeira, pelo próprio termo, tem foco em alcançar algumas necessidades básicas multidimensionais, identificando a pobreza por meio da análise de indicadores de acesso à educação, saneamento, moradia, alimentação, dentre outros. Segundo Duclos e Araar (2006), busca-se a construção de métricas capazes de identificar “diretamente” as condições mínimas de vida. A segunda, a das capacidades, leva em conta a heterogeneidade dos indivíduos proposta por Sen (1985). O foco das capacidades são as oportunidades de escolha que o indivíduo deve ter para atingir certo nível de satisfação. Em outras palavras, com base nos conceitos de “Funcionalidades” e de “Capacidades” de Sen (1990), a avaliação do bem-estar do indivíduo requer analisar as várias opções que um indivíduo valoriza fazer ou ser, bem como as diversas combinações de tais funcionalidades que ele pode alcançar. Porém, Sen (2005) aponta que não se deve elencar uma lista de capacidades consideradas mais importantes, pois acredita-se que tal exercício teórico acabaria com o a valiosa participação pública na definição das variáveis a serem analisadas.

Independente da linha teórica básica, a mensuração da pobreza como um fenômeno multidimensional engloba dois estágios essenciais, o de identificação e o de agregação. O primeiro estágio é aquele no qual o avaliador arbitra em como determinar a pobreza, seja ela monetarista ou não-monetarista. É a fase na qual a pobreza é estabelecida ao nível do indivíduo. Já o segundo estágio é caracterizado pela agregação da informação dos indivíduos da população em análise com o intuito de se obter uma medida de pobreza para toda a sociedade.

Considerando a análise multidimensional da pobreza, Esposito e Chiappero-Martinetti (2008) admite que pode-se agrupar os trabalhos na área em três categorias: i) aqueles que constroem índices de pobreza multidimensionais; ii) aqueles que propõem critérios de ordenação para a pobreza multidimensional e; iii) aqueles que fazem uma análise multidimensional da pobreza baseada no uso de técnicas estatísticas multivariadas.

Os pesquisadores que tentam calcular um índice composto de pobreza geralmente buscam reduzir o grau de aleatoriedade na determinação da pobreza escolhendo medidas de pobreza que satisfazem alguns postulados como: foco, monotonicidade, princípio da população, simetria, decomposabilidade do subgrupo, continuidade, princípio da transferência e pobreza não-decrescente sobre aumento da correlação de troca. Ou seja, eles constroem índices de pobreza que requerem uma série de características básicas para que a pobreza possa ser determinada. Destacam-se nesta linha Foster, Greer e Thorbecke (1984, 2010), Tsui (2002), Bourguignon e Chakravarty (2003), Alkire e Foster (2009), Bibi (2005) e Bossert, Chakravarty e D’Ambrosio (2009).

Com a mudança no foco da análise da pobreza da ênfase no processo de identificação da pobreza para o de agregação, o objetivo é a determinação de condições para que uma distribuição de pobreza domine a outra para qualquer linha de pobreza que possa ser estabelecida, ou seja, definição de critérios de ordenação. Um dos primeiros artigos publicados com objetivo de desenvolver condições parciais de ordenação pela ótica do bem-estar foi Foster e Shorrocks (1988).

Nesta direção, Duclos, Sahn e Younger (2006) desenvolvem condições de primeira ordem e maior ordem para dominância da pobreza bidimensional. Bourguignon e Chakravarty (2002), considerando um dado nível de atributos de bem-estar condicionados a alguns axiomas, geram ordenações de medidas de pobreza multidimensional correspondentes a uma família de medidas de pobreza multidimensional. Atkinson (2003) compara as condições de dominância de primeira ordem desenvolvida por Bourguignon e Chakravarty (2002), e as de ordem maior desenvolvidas por Duclos, Sahn e Younger (2006), que utilizam as abordagens de interseção e união contra as corrente que utiliza a contagem. Conclui que na corrente da contagem, condições de segunda ordem são dificilmente satisfeitas, enquanto na abordagem do bem estar, apesar de sua dificuldade de interpretação, elas podem ser determinadas. Por fim, Alkire e Foster (2009), visando criar uma modelagem que é aplicável tanto nas abordagens de união, intercessão ou opções intermediárias, desenvolvem uma abordagem de contagem. Eles utilizam uma metodologia de corte duplo no estágio de identificação, um em cada dimensão com a finalidade de determinar se a pessoa é privada nessas dimensões e uma segunda entre as dimensões que identifica os pobres pela contagem das dimensões nas quais a pessoa é privada.

Com respeito àqueles que fazem uma análise multidimensional da pobreza baseada no uso de técnicas estatísticas multivariadas, delimita-se a princípio o objetivo de definição de indicador composto de pobreza seguindo três abordagens: a inercial, a da entropia e a fuzzy set. São abordagens caracterizadas pelo grande uso de técnicas estatísticas multivariadas, conforme destacam Krishnakumar (2005) e Kakwani e Silber (2008). A abordagem inercial é originaria de mecanismos estáticos, geralmente utilizados em análises estruturais. A segunda corrente, por sua vez, tem sua base em mecanismos dinâmicos, geralmente utilizados na teoria informacional aplicada a processos estocásticos, conforme destacado em Asselin (2002). Por último, na abordagem a fuzzy set, a hipótese básica do modelo é a de que não devemos dicotomizar a população entre os pobres e não pobres através do estabelecimento de uma linha de pobreza. A pobreza deve ser avaliada em questão de intensidade ao invés de um atributo que pode estar presente ou ausente. O modelo utiliza do conceito de função de associação. Para mais detalhes ver Betti et al. (2008) e Njong e Ningaye (2008).

Segundo Asselin (2002) na abordagem entrópica as medidas de entropia estão associadas com distribuições probabilísticas e também há uma grande fonte de indeterminação das medidas propostas devida à sua natureza paramétrica. Por outro lado, a abordagem inercial está focada em utilizar modelos estatísticos que possam eliminar a arbitrariedade no cálculo do indicador composto multidimensional, dentre os quais destacam-se: Análise do Componente Principal (ACP), Análise de Correspondência (AC), Análise de Correspondência Múltipla (ACM), Análise Fatorial (AF) e Análise do Componente Principal Policlórico (ACPP).

A principal vantagem da ACP é a de decompor a tabela de dados com mensurações correlacionadas em um novo conjunto de variáveis não-correlacionadas. Porém, ela é mais recomendada para variáveis quantitativas ou contínuas, devido à necessidade de linearidade dos componentes principais das variáveis iniciais e a necessidade da mesma medida de mensuração. A AC é uma generalização da ACP para tabelas de contingência. A ACM é a generalização da AC, no caso quando várias variáveis nominais são analisadas, sendo mais indicada para variáveis discretas ou categóricas. Ver Booysen et al. (2005).

A AF consiste em um modelo linear do conjunto de variáveis observadas, tal que a construção dos fatores seja menor que o número de variáveis. É uma técnica de redução de informações que se baseia nos métodos de Máxima Verossimilhança, Fatores Principais e Componente Principal. Ver Hardle e Simar (2003), Lee (2007) e Moustaki, Joreskog e Mavridis (2004).

A ACPP de Njong e Ningaye (2008) é recomendada para dados discretos, tendo como pressuposto que uma variável latente contínua subjaz cada variável ordinal. O objetivo é buscar as direções de maior variabilidade das informações sobre a configuração dos dados em um espaço multidimensional. A diferença entre a ACP regular e a ACPP está no fato de que a última não considera a matriz de correlação de Pearson, e sim na matriz de correlação policlórica, baseada nas correlações entre as variáveis ordinais e as variáveis latente contínuas, subjacente a cada uma das variáveis ordinais.

Njong e Ningaye (2008) realizam a comparação de três índices de pobreza, um estimado via Análise de Correspondência Múltipla (ACM), outro pela Análise do Componente Principal Policlórico (ACPP) e Fuzzy Set. Através da análise dos testes de sensibilidade e da Dominância da Pobreza de Primeira-Ordem, eles encontram que o íncide via ACPP domina o via ACM e fuzzy set. Desse resultado, e da inconclusão de dominância entre o índice via ACM e fuzzy set, temos que os formuladores de políticas públicas devem utilizar os últimos em detrimento da ACPP devido a sua capacidade de retratar uma maior pobreza.

Considerando as metodologias de análise multidimensional da pobreza, Araar e Duclos (2006), Zhang (2003) e Baldini e Toft (2006) apresentam o programa DAD com manual teórico e prática nos trabalhos relacionados à Pobreza e Equidade. A utilização do programa DAD tem se mostrado muito útil no sentido de disseminação e democratização do uso das técnicas nesta área.

No Brasil, focando o aspecto multidimensional da pobreza, Lopes, Macedo e Machado (2003) constroem um indicador de pobreza tendo como base quatro atributos e discutem as vantagens metodológicas. Segundo eles, sob o critério multidimensional pode-se entender o estado de pobreza pela privação de diversos componentes (atributos) de bem-estar, além de sumarizar diversos indicadores unidimensionais em um índice síntese ponderando pelo seu “grau de universalização de acesso” na sociedade.

Barros, Carvalho e Franco (2006) apresentam de maneira simples e didática a construção de medidas de pobreza multidimensionais em apenas sete passos. Retrata também as limitações dos Índices de Pobreza Humana, exemplificando a construção de um índice de pobreza familiar. Com o mesmo objetivo, o IBGE lançou o Rio Group (2006) que abrange boa parte das diferentes metodologias no estudo e mensuração da pobreza como aspecto multidimensional.



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