Resumo: 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 Ver menos

Abstract: Despite the decline in monetary poverty over the 2000s, the fight against poverty in its multiple dimensions remains a real challenge to Brazilian society. From an income perspective, the progress achieved during this period is well documented in the literature. However, other dimensions of poverty have not been explored in the same depth in empirical studies in Brazil, as few initiatives examine poverty using a multidimensional approach. Due to the significant inequalities within the Brazilian territory, the main aim of this thesis is to analyse the changes in multidimensional poverty in Brazil between 2000 and 2010, comparing the results between rural and urban areas. Based on the microdata of the demographic census, poverty is treated using Amartya Sen¿s capability approach. The empirical application is carried out in two stages: i) the construction of a multidimensional poverty index; and ii) the spatial analysis of poverty, with municipality as the unit of analysis. The index was built using two methods: i) the Alkire-Foster (AF) method, which has been the most popular worldwide; and ii) the hierarchical model proposed by Permanyer, that identifies poor individuals by means of a poverty profile, as opposed to the simple counting approach of the AF method. Despite the improvement in all indicators, the results reveal that there is a continued disparity between rural and urban areas. There were substantial improvements in access to electricity and durable consumer goods in rural areas, but there are still significant deprivations in sanitation and basic education among the population aged 15 and over. The cross-tabulation of income poverty and multidimensional poverty measures shows the importance of evaluating the joint distribution of deprivations, given that only a proportion of the population is simultaneously poor in both dimensions. The spatial econometric models confirm the research hypotheses: i) the location of the municipality is a relevant variable for poverty reduction: the contribution of household income growth per capita towards the decline in the proportion of poor people was relatively lower in rural microregions; and ii) the pattern of growth affects the variation in poverty, with the services sector being the highest contributor to poverty reduction in rural areas, thus demonstrating the importance of non-farming incomes in rural development. As the income perspective is still predominant in the empirical literature on poverty in Brazil, this thesis contributes towards providing a broader view of the subject, by considering the joint distribution of deprivations in other dimensions. In the comparison between methods, the hierarchical model improves the AF method of identifying the poor. Finally, the spatial analysis tools allow for a better understanding of the relationship between geographical and sectoral growth patterns and changes in poverty, which is still incipient in the multidimensional approach Ver menos