Determinantes da pobreza multidimensional na Província de Sofala, Moçambique (2007–2017)

Autores

  • José Manuel Chiteve Muchanga
  • Alexis Taribio Dantas

DOI:

https://doi.org/10.34140/bjbv8n4-048

Palavras-chave:

pobreza multidimensional, Sofala, índice de pobreza multidimensional, dados em painel, Moçambique

Resumo

Este artigo analisa os determinantes da pobreza multidimensional na Província de Sofala, Moçambique, no período 2007-2017, mobilizando a teoria das capacidades de Amartya Sen (1999) e a metodologia de Alkire e Foster (2011), com base em 86.810 observações dos Censos Gerais da População e Habitação de Moçambique disponibilizados pelo IPUMS International. Os resultados confirmam que a pobreza multidimensional em Sofala é um fenómeno estrutural, persistente e generalizado, afectando entre 93,3% e 100,0% da população distrital, com uma redução modesta de apenas 3,7% ao longo da década, evidenciando um padrão de crescimento económico não inclusivo. Os modelos econométricos de dados em painel identificam a falta de acesso à electricidade (β = +0,433, p < 0,01) e a taxa de analfabetismo (β = +0,333, p < 0,01) como os determinantes mais robustos do índice distrital, ao passo que a densidade populacional apresenta um efeito protector (β = −0,000347, p < 0,01). A análise revela ainda profunda heterogeneidade territorial, com distritos em estagnação total (Búzi, Machanga, Muanza) a coexistirem com distritos em melhoria relativamente rápida (Gorongosa, Nhamatanda). Os resultados fundamentam recomendações de política pública centradas na electrificação rural e na retenção escolar como alavancas prioritárias de redução da pobreza multidimensional na província.

Referências

ALKIRE, S.; FOSTER, J. Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics, v. 95, n. 7-8, p. 476-487, 2011.

ALKIRE, S.; FOSTER, J.; SETH, S.; SANTOS, M. E.; ROCHE, J. M.; BALLON, P. Multidimensional poverty measurement and analysis. Oxford: Oxford University Press, 2015.

BANCO MUNDIAL. Mozambique poverty assessment: Strong but not broadly shared growth. World Bank Group, 2018.

BATANA, Y. M. Multidimensional measurement of poverty among women in Sub-Saharan Africa. Social Indicators Research, v. 112, n. 2, p. 337-362, 2013.

CRESWELL, J. W.; CRESWELL, J. D. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 5. ed. SAGE Publications, 2018.

INSTITUTO NACIONAL DE ESTATÍSTICA (INE). Inquérito ao Orçamento Familiar IOF 2014/2015: Relatório Final. INE Moçambique, 2015.

INSTITUTO NACIONAL DE ESTATÍSTICA (INE). IV Recenseamento Geral da População e Habitação 2017. INE Moçambique, 2019.

KRUGMAN, P. Increasing returns and economic geography. Journal of Political Economy, v. 99, n. 3, p. 483-499, 1991.

MINNESOTA POPULATION CENTER. Integrated Public Use Microdata Series, International: Version 7.3 [dataset]. IPUMS, 2020. DOI: https://doi.org/10.18128/D020.V7.3.

OPHI — OXFORD POVERTY AND HUMAN DEVELOPMENT INITIATIVE. Global Multidimensional Poverty Index 2022. University of Oxford, 2022.

RAVALLION, M. On multidimensional indices of poverty. Journal of Economic Inequality, v. 9, n. 2, p. 235-248, 2011.

SANTOS, M. E. A multidimensional poverty index for Latin America. Review of Income and Wealth, v. 65, n. 1, p. 66-82, 2019.

SEN, A. Development as freedom. Oxford: Oxford University Press, 1999.

WOOLDRIDGE, J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. 2. ed. MIT Press, 2010.

Downloads

Publicado

2026-10-15

Como Citar

Muchanga, J. M. C., & Dantas, A. T. (2026). Determinantes da pobreza multidimensional na Província de Sofala, Moçambique (2007–2017). Brazilian Journal of Business, 8(4), e89844. https://doi.org/10.34140/bjbv8n4-048

Edição

Seção

Artigos