Pobreza e Bem-Estar em Moçambique - International Food Policy ...

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Pobreza e Bem-Estar em Moçambique: 1996-97 Apêndice A: Estimação da renda imputada Os dados sobre habitação e renda encontram-se no ficheiro 14 (secção sobre Vivenda) do MIAF. Há duas questões relacionadas com as rendas. A primeira questão é dirigida aos locatários que são questionados sobre os reais pagamentos de renda mensais. A segunda questão é dirigida aos proprietários a quem se pergunta: “Se tivesse que arrendar a sua residência, quanto cobraria por mês?”. Assim, tem-se uma medida da renda real para os locatários e outra do valor da renda auto-estimada dos proprietários. Contudo, estas duas medidas de renda estão disponíveis apenas para 1264 agregados familiares de uma amostra total de 8274. Felizmente, existe informação completa sobre as características da habitação, mesmo quando a informação sobre a renda não está disponível. Assim, para as restantes agregados familiares, usa-se esta informação para estimar rendas imputadas derivadas de um modelo das rendas da habitação como função das suas características. Este modelo é abaixo descrito. Usam-se ambos os dados das rendas reais e das rendas auto-imputadas no modelo de determinação da renda. Foi estimado o seguinte modelo. lnR = " + $N (Província * Urbana) + ( (Locatário) + *NX + g i i i i i onde ln R = logaritmo natural de renda mensal (real e auto-imputada) i Província * Urbana = conjunto de variáveis binárias (“dummy”) para as interacções i província-zona Locatário = uma variável binária (“dummy”) com valor 1 se a renda foi i reportada pelo locatário, ou 0 se a renda foi auto-imputada pelo proprietário-residente X = um vector das características da habitação, incluindo o i número de quartos, variáveis categóricas de identificação do tipo de habitação (vivenda, apartamento ou palhota), tipo de paredes, tecto, chão, retrete, fonte de água, idade da habitação, tempo de ocupação, modo de aquisição da habitação, tipo de iluminação e tipo de combustível usado na cozinha. A variável binária (“dummy”) para os Locatários tornou-se colinear com as outras variáveis do modelo e por isso foi retirada. Tentaram-se também várias especificações alternativas, incluindo: interagir a variável binária (“dummy”) para locatário com as características da habitação; termos de interacção para o tipo de habitação e o conjunto de variáveis binárias (“dummy”) da província/área; correr regressões separadas por tipo de habitação (uma para vivendas e flats e outra para palhotas e outras habitações). Mas estas especificações não melhoraram significativamente o modelo. As estimativas preferidas dos parâmetros do modelo encontram-se na Tabela A1. Os parâmetros estimados foram usados para predizer a renda para os casos em que não existisse informação sobre renda real ou auto-imputada. 45
Pobreza e Bem-Estar em Moçambique: 1996-97 Tabela A1—Modelo da renda de habitação Variável dependente : Logaritmo da renda mensal Variável Parâmetro estimado Estatística de t Variáveis binárias para província e zona Niassa rural 0,2177 0,219 Cabo Delgado urbano -0,8069 -0,961 Cabo Delgado rural -0,6334 -0,744 Nampula urbano -0,6364 -0,777 Nampula rural -1,6189 -1,744 Zambézia urbano -0,6126 -0,738 Zambézia rural 0,2602 0,255 Tete urbano -0,6668 -0,809 Tete rural -0,9496 -1,039 Manica urbano -0,3465 -0,425 Manica rural -0,5468 -0,644 Sofala urbano -0,0734 -0,090 Sofala rural -0,0592 -0,066 Inhambane urbano -0,0330 -0,040 Inhambane rural -0,3272 -0,403 Gaza urbano 0,0315 0,034 Gaza rural -0,6533 -0,790 Maputo Província urbano -0,2042 -0,252 Maputo Província rural -0,3884 -0,475 Maputo Cidade urbano 0,0058 0,007 Número de divisões Número de divisões da habitação 0,1405 5,502 Dados omissos (binária) 1,7456 1,381 Tipo de habitação (variáveis binárias) Flat ou apartamento -0,1355 -0,937 Palhota ou cabana -0,0415 -0,140 Outro -0,4036 -2,113 Tipo de paredes (variáveis binárias) Madeira ou zinco -0,4419 -2,297 Adobe -0,4227 -1,337 Caniço ou paus -0,3173 -1,141 Caniço ou pau maticado -0,5155 -1,738 Outro -0,3803 -0,914 Tipo de tecto (variáveis binárias) Telha -0,0744 -0,352 Lusalite -0,2778 -1,730 Zinco -0,1266 -0,954 Capim -0,3766 -1,542 Outro -0,0964 -0,437 46
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