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Three perspectives on Poverty in Brazil: Poverty Nutrition Trap, Infrastructure and Poverty, Malnutrition and Child Mortality / TrÃs perspectivas sobre a Pobreza no Brasil: Armadilha da Pobreza Nutricional, Infraestrutura e Pobreza, SubnutriÃÃo e Mortalidade InfantilGuaracyane Lima CampÃlo 25 July 2013 (has links)
CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / A tese à composta de trÃs artigos com metodologias e bases de dados diferentes e que objetivam analisar a pobreza sobre diferentes perspectivas. O primeiro artigo intitulado âArmadilha da pobreza nutricional: evidÃncias empÃricas para a Ãrea rural do Brasilâ investiga os impactos da subnutriÃÃo sobre a produtividade do trabalho, analisando a armadilha da pobreza nutricional (APN). Verifica-se o efeito da ingestÃo de micronutrientes (ferro e vitaminas A, B1 e B2) e de calorias sobre as rendas dos chefes de famÃlias para os setores agrÃcola, nÃo agrÃcola, conta-prÃpria e outros empregos. Utiliza-se uma variaÃÃo do mÃtodo de Durbin e McFadden (1984) para correÃÃo de viÃs de seleÃÃo baseado em modelos Logit Multinomiais. Os dados foram provenientes das Pesquisas de OrÃamento Familiar do IBGE de 2002-2003 e 2008-2009 para a Ãrea rural do Brasil. Os resultados demonstram que embora as deficiÃncias de micronutrientes ainda persistam como problemas de saÃde pÃblica, ocorreu uma melhora no perÃodo analisado. O segundo artigo denominado âO impacto da infraestrutura sobre a pobreza no Brasilâ propÃe-se a analisar o efeito dos investimentos pÃblicos em infraestrutura nos setores estratÃgicos da economia (transporte, energia, comunicaÃÃo, saÃde e saneamento) na reduÃÃo da pobreza, controlando outros determinantes tais como, o crescimento econÃmico, a desigualdade de renda, a educaÃÃo, a taxa de desemprego e as receitas governamentais no perÃodo de 1995 a 2009. O modelo estimado pelo mÃtodo de momentos generalizados-sistema (MMG-S) desenvolvido por Arellano-Bond (1991) e Blundel-Bond (1998), detectou uma relaÃÃo significante entre os investimentos em infraestrutura e pobreza, sendo estes uma ferramenta eficiente no combate desta. Os outros determinantes investigados desempenham um papel importante na dinÃmica da pobreza no Brasil. O teste de causalidade de Granger para dados em painel, proposto por Hurlin e Venet (2001, 2004) e Hurlin (2004, 2005) valida os resultados. O terceiro artigo intitulado âPobreza, subnutriÃÃo e mortalidade infantil no Brasil: evidÃncias regionais e suas implicaÃÃes para aÃÃes pÃblicasâ verifica os impactos de Ãndices antropomÃtricos sobre a mortalidade infantil. Os Ãndices utilizados foram: a proporÃÃo de crianÃas com baixo peso por idade, a proporÃÃo de crianÃas com baixo peso por altura e a proporÃÃo de crianÃas com baixa altura por idade. Assim, sÃo estimados trÃs modelos economÃtricos com o uso de uma base de dados em painel para os estados brasileiros no perÃodo de 2001 a 2008. Controlando outros determinantes, verificou-se que os Ãndices antropomÃtricos afetam positivamente a mortalidade infantil. / The thesis is composed of three articles with methodologies and different databases and aiming to analyze poverty from different perspectives. The first article entitled "Poverty nutrition trap: empirical evidence for the rural area of Brazil" investigates the impact of poor nutrition on labor productivity, analyzing poverty trap in relation to nutrition (APN). There is the effect of the intake of micronutrients (iron and vitamins A, B1 and B2) and calories on the incomes of the heads of households to the agricultural, non-agricultural self-employment and other jobs. Uses a variation of the method of Durbin and McFadden (1984) to correct for selection bias based on multinomial logit models. The data are from the Household Budget Surveys (IBGE) 2002-2003 and 2008-2009 for the rural area of Brazil. The results demonstrate that although micronutrient deficiencies still persist as public health problems in Brazil, there is an improvement in this period. The second article entitled "The impact of infrastructure on poverty in Brazil" is proposed to analyze the effect of investments infrastructure in strategic sectors of the economy (transport, energy, communication, health and sanitation) in reducing poverty controlling for other determinants such as economic growth, inequality, education, unemployment and government budget revenue for brazilian states, in the period 1995-2009. A model for dynamic panel data, estimated by generalized method of moments-system (MMG-S) in two steps, developed by Arellano-Bond (1991) and Blundel-Bond (1998) indicate, among other conclusions, a significant relationship between public investments in infrastructure and poverty, which are an effective tool in combating this. The other investigated variables play an important role in the dynamics of poverty in Brazil. The Granger causality test for panel data proposed by Hurlin and Venet (2001, 2004) and Hurlin (2004, 2005) validates the results. The third article entitled "Poverty, malnutrition and infant mortality in Brazil: regional evidence and its implications for public actions" verifies the impacts of anthropometric indices on child mortality (children aged less than five years) for Brazil. The indices applied for the children were based upon three measures: proportion weight by age; proportion of weight by height and the proportion of height by age. The empirical application relied on the estimations of three panel data econometric models, in which the cross sections units are the brazilian states and the time series in the period 2001- 2008. Controlling for other determinants, it could be concluded through the reliable estimates that theses anthropometric indices affect positively the infant mortality rate.
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