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Poverty

Concurso de blogs: uma oportunidade para nos contar a sua visão sobre a pobreza e desigualdade

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Você é um estudante ou jovem profissional apaixonado por dados e pelo desenvolvimento? Você se interessa pela pobreza e desigualdade na América Latina e no Caribe (LAC)? Então, este concurso de blogs é para você.

LACfeaturegraph Blog Contest

Leitores frequentes deste canal já sabem que temos um blog periódico - #LACfeaturegraph – que ressalta algum dado particular do nosso portal LAC Equity Lab e analisa temas críticos sobre o desenvolvimento da região. Esta é a sua oportunidade de ser parte desse esforço. Agora você também pode escrever um blog que trate de alguns desses temas, usando os dados do LAC Equity Lab. Por meio deste concurso, estamos buscando um blog original, bem escrito, no qual você compartilhe a sua perspectiva sobre os temas de pobreza e desigualdade na região, além de recomendar ações de políticas públicas plausíveis.
 
A proposta do ganhador deste concurso será publicada como parte da série #LACfeaturegraph. Além disso, em uma data após o concurso, o ganhador terá a oportunidade de visitar a sede principal do Grupo Banco Mundial em Washington D.C., participando de um evento sobre pobreza. Receberemos posts para o concurso até 15 de junho de 2017.

Até que ponto estão todos jogando em condições iguais na América Latina?

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Em menos de uma geração, a região da América Latina e Caribe (LAC) realizou grandes progressos para expandir a provisão de serviços públicos necessários para que as crianças sejam bem sucedidas ao crescer. As habilidades, a saúde e o conhecimento acumulados por indivíduos antes da fase adulta são essenciais para que encontrem trabalho, acelerem a mobilidade econômica e reduzam a desigualdade no longo prazo. O progresso observado na LAC engloba tanto o aumento do acesso a saúde e escolas quanto água encanada e eletricidade. No entanto, o progresso também foi desigual, tanto entre países quanto entre diferentes tipos de serviços básicos.

Hoje, as condições na América Latina são mais equitativas em termos de acesso à eletricidade, área na qual observa-se a maior redução no diferencial de cobertura. A Figura 1 abaixo mostra como o resultado típico da região (mediana) se compara com o país com o melhor nível de cobertura (marcado como o “melhor da classe”) em três serviços básicos para crianças. O foco em crianças torna possível determinar que qualquer diferença em acesso se deve principalmente a circunstâncias fora do seu controle. No caso de acesso a eletricidade, a mediana regional não apenas convergiu na direção do país com o melhor desempenho, mas ela agora atingiu uma cobertura de 99%.

Por que a população indígena tem maior probabilidade de ser pobre?

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A população indígena tem índices de pobreza que são, em média, duas vezes mais altos do que os encontrados nos demais latino-americanos. Isso provavelmente não é surpresa para a maioria dos leitores deste blog. Mais intrigante, no entanto, são três descobertas recentes de pesquisas sobre o tema.

Em primeiro lugar, até recentemente, não tínhamos evidências quantitativas tão robustas sobre as brechas de pobreza, como as apresentadas no recente relatório do Banco Mundial "América Latina Indigena no Século XXI. De fato, nem todos os países da região dispõem de dados sobre a pobreza por etnia e menos ainda têm os microdados necessários para compreender as armadilhas que a população indígena enfrenta no caminho para sair da pobreza.

Em segundo lugar, a diferença entre os índices de pobreza entre os indígenas e o resto da população não está diminuindo. Em alguns países, a lacuna permanece estagnada e em outros está aumentando. Por que os povos indígenas se beneficiam menos do crescimento econômico e têm maior probabilidade de serem pobres? Uma maneira de explorar essa questão é analisar o quanto a diferença entre os percentuais de pobreza dos dois grupos pode ser explicada pelo fato de os povos indígenas serem mais propensos a viver em áreas rurais, ter menor escolaridade, etc. Os resultados dessa análise nos trazem ao meu ponto final, ilustrado no gráfico abaixo.

Fonte: SEDLAC (Banco Mundial e CEDLAS). Nota: As barras mostram o percentual de pessoas que vivem com menos de US$ 4 por dia na PPC  do dólar em 2005. As curvas são calculadas utilizando dados do fim dos anos 2000, média ponderada para Bolívia, Equador, Guatemala, México e Peru.
* As variáveis incluem características do chefe de família (educação, idade e sexo), composição familiar (número de membros não empregados), características da geografia (país e residência rural) e as características de emprego do chefe de família ( sector e ocupação).

Gráfico: Altos índices de pobreza entre os indígenas da América Latina

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Os indígenas da América Latina somam menos de 8% da população da região, mas são 17% entre os mais pobres, devido a um padrão persistente de exclusão social. Leia mais e baixe o relatório "A América Latina indígena no século XXI".
 

(Quase) Classe média

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O grupo de latino-americanos ainda vulneráveis a cair na pobreza moveu-se tentadoramente próximo ao status de classe média na última década. Os chamados vulneráveis, aqueles que escaparam da pobreza mas ainda não alcançaram a classe média, são o maior grupo sócio-econômico na América Latina. De fato, sua participação na população cresceu ligeiramente (de 35% em 2003 para 37% em 2013). Mais importante, no entanto, é o fato de que suas condições de vida melhoraram significativamente nesse período. A renda dos vulneráveis atualmente é muito mais próxima a da classe média – ainda que seu crescimento não tenha sido suficiente para cruzar a linha que define a fronteira entre elas.. 

Fonte: SEDLAC (Banco Mundial e CEDLAS). Nota: As curvas mostram a estimativa de densidade kernel do logaritmo da renda per capita domiciliar. As curvas são calculadas utilizando dados agregados harmonizados de 17 países. A fim de analisar o mesmo conjunto de países a cada ano, interpolações foram utilizadas quando dados não estavam disponíveis para um determinado ano. 

Um conto de duas regiões?

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"A pobreza caiu na América Latina por causa de boas políticas ou por sorte?", sempre me perguntam quando digo que a pobreza na região caiu de 40 para 25% entre 2003 e 2013. A resposta é: um pouco dos dois.

Como o gráfico abaixo demonstra, não há dúvidas de que a população pobre vivendo em países favorecidos pela alta no preço das matérias-primas se beneficiou mais que em outros países. Mais especificamente, como o gráfico também mostra, a enorme alta das receitas causada pelo aumento nos preços de matérias-primas levou a um crescimento na renda do trabalho, que explica grande parte da redução da pobreza nos países exportadores. 

Nota: Definimos países que experimentaram um boom de matérias-primas como aqueles cujos termos de troca aumentaram em média 2% por ano ou mais entre 2003-2013.  

Para mim, no entanto, uma história interessante se encontra por trás dos países não exportadores de matérias-primas. Mesmo sem o benefício do aumento nos preços de bens primários, esses países também lograram reduzir a pobreza por uns respeitáveis 7 pontos percentuais.

Crescimento da renda na América Latina deixou de ser pró-pobre durante a desaceleração

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A equipe do LAC Equity Lab do Banco Mundial está começando uma série de postagens para apresentar nossos gráficos e visualizações favoritos que ajudam a entender as tendências recentes da pobreza e desigualdade na América Latina e Caribe.  Seus comentários e ideias são bem-vindos, e convidamos você a acessar os sites do LAC Equity Lab e World Bank Poverty para saber mais.

Nesse primeiro segmento, abordamos uma questão fundamental para a região: o crescimento da renda e suas implicações sobre a desigualdade.

 
Crescimento da renda na América Latina deixou de ser pró-pobre durante a desaceleração econômica
 
Fonte: SEDLAC (Banco Mundial e CEDLAS). Nota: As curvas de incidência de crescimento (GIC, da sigla em inglês) mostram a taxa de crescimento anualizada da renda para cada percentil da distribuição de renda e são calculadas utilizando dados agregados harmonizados de 17 países. A fim de analisar o mesmo conjunto de países a cada ano, interpolações foram utilizadas quando dados não estavam disponíveis para um determinado ano.