A tese “Pobreza multidimensional no Brasil rural e urbano”, defendida pela doutora Adriana Stankiewicz Serra, no Instituto de Economia (IE), foi eleita a melhor tese de economia do ano ao vencer o Prêmio Capes de Tese 2018. 

Orientado pelo professor Walter Belik (professor titular do IE), o estudo foi destaque no ano em que o prêmio recebeu o maior número de indicações desde a sua criação, em 2005. Foram 939 trabalhos.

Darson Astorga, diretor da Coordenação Executiva dos Órgãos Colegiados, explica que a premiação, voltada para o universo acadêmico, tornou-se a principal da academia brasileira. “Se o Brasil tivesse um Oscar da educação, este certamente seria o Prêmio Capes de Tese”. O júri é composto pelos mais renomados especialistas de cada área. “Um produto que tenha sido  destacado por um grupo de grandes pesquisadores, é um Oscar”, pontua.

O Prêmio é oferecido anualmente às melhores teses de doutorado de cada uma das 49 áreas do conhecimento. Os critérios de premiação devem considerar a originalidade do trabalho, sua relevância para o desenvolvimento científico, tecnológico, cultural, social e de inovação, o valor agregado pelo sistema educacional ao candidato. Veja abaixo o resumo da tese e o link para fazer download da versão digital do trabalho.

Adriana Stankiewicz Serra | Orientador: Walter Belik

Apesar da queda na incidência de pobreza monetária ao longo dos anos 2000, a superação da pobreza em suas múltiplas dimensões permanece um grande desafio para a sociedade brasileira. Na perspectiva da renda, o progresso alcançado no período é bem documentado na literatura. Por outro lado, outras dimensões da pobreza não têm sido tratadas com a mesma profundidade nos estudos empíricos, sendo poucas as iniciativas de examinar a pobreza no Brasil a partir de uma abordagem multidimensional.

Tendo em vista as enormes desigualdades espaciais existentes no território brasileiro, esta tese tem por objetivo analisar as mudanças na pobreza multidimensional no país de 2000 a 2010, comparando as áreas rurais e urbanas.

Com base nos microdados dos censos demográficos, a pobreza é tratada na abordagem das capacitações de Amartya Sen. A aplicação empírica se desenvolve em duas etapas: i) a construção de um índice de pobreza multidimensional para o Brasil; e ii) a análise espacial da pobreza no país, tendo o município como unidade de análise. A construção do índice é baseada em dois métodos: i) o método Alkire-Foster (AF), que tem sido o mais usado internacionalmente; e ii) o modelo hierárquico de Permanyer, que identifica os pobres em uma população por meio de um perfil de pobreza, ao invés da simples contagem de privações ponderadas pelos pesos adotada no método AF.

Os resultados mostram que as disparidades em termos de privações entre as áreas rurais e urbanas permanecem elevadas, apesar da melhora em todos os indicadores avaliados. Avanços substanciais ocorreram no acesso à eletricidade e a bens de consumo duráveis nas áreas rurais, porém ainda se encontram graves carências em saneamento e em educação básica entre a população de 15 anos ou mais de idade.

A tabulação cruzada de medidas de pobreza monetária e não monetária torna clara a importância de avaliar a distribuição conjunta das privações, sendo que somente uma parcela da população é simultaneamente pobre em ambas as perspectivas.

Os modelos de econometria espacial comprovam as hipóteses direcionadoras da pesquisa: i) a localização do município é uma variável relevante para a redução da pobreza: a contribuição do aumento do rendimento domiciliar per capita para o declínio na proporção de pobres foi relativamente menor nas microrregiões rurais; e ii) o padrão setorial de crescimento afeta a variação na pobreza: o setor de serviços foi o que mais contribuiu para a queda nas microrregiões rurais no período analisado, o que demonstra a importância das rendas não agrícolas para o desenvolvimento rural.

Como a perspectiva da renda ainda é predominante na literatura empírica sobre pobreza no Brasil, esta tese contribui para uma visão mais ampla, ao considerar a distribuição conjunta das privações em outras dimensões. Na comparação entre métodos, observa-se que o modelo hierárquico aprimora o método AF na etapa de identificação dos pobres. Por fim, as ferramentas de análise espacial contribuem para melhorar a compreensão das relações entre o padrão geográfico e setorial de crescimento e as mudanças na pobreza, o que ainda é incipiente na abordagem multidimensional.

Com informações da Capes.

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