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Ministério do Plano e Finanças Direcção Nacional do Plano e Orçamento Departamento de Programação Macroeconómica

Repartição de Estudos e Políticas Sectoriais

Mapeamento da Pobreza em Moçambique: Desagregação das Estimativas da Pobreza e Desigualdade aos

Níveis de Distrito e Posto Administrativo

Janeiro 2002

FICHA TÉCNICA

Título: Mapeamento da Pobreza em Moçambique: Desagregação das Estimativas da Pobreza e Desigualdade aos Níveis de Distrito e Posto Administrativo Edicção: Departamento de Programação Macroeconómica Coordenação e revisão: Cristina Matusse Compilação: Virgulino Nhate e Kenneth Simler1 Propriedade: Ministério de Plano e Finanças, Direcção Nacional do Plano e Orçamento Endereço: Av. Ahmed Sekou Touré no 21-7o andar Telefones: 497704 Fax: 492708

© 2002

1 Kenneth Simler é do Instituto Internacional de Pesquisa em Politicas Alimentares (IFPRI). Esta Instituição dá assistencia técnica ao Ministério do Plano e Finanças.

2

Resumo O interesse no uso de direccionamento como forma de melhorar o custo-efectividade dos programas de redução da pobreza e insegurança alimentar tem aumentado bastante nos últimos anos por parte dos pesquisadores e fazedores de políticas (Minot, 1998). Este interesse pode ser visto no esforço dos Governos, das organizações não governamentais e instituições multilaterais em aumentar as despesas públicas nos serviços sociais, na protecção das camadas mais pobres como também nos subsídios dados aos mais pobres. Como resultado destes esforços nota-se que devido ao fraco direccionamento de tais programas, os benefícios dos investimento vão mais para os não pobres para além do grupo alvo requerido (Grosh, 1994, Castro-Leal et al, 1999). As estimativas da pobreza aos níveis mais baixo (distritos, postos administrativos) vão nos ajudar no melhoramento do alcance dos locais e grupos mais pobres em programas de combate a pobreza. As estatísticas mais desagregadas, tanto das estimativas da pobreza ou de outro tipo de análise são dificultadas muitas das vezes pela limitação nas amostras nos inquéritos. Para o nosso caso, o Inquérito aos Agregados Familiares Sobre as Condições de Vida (IAF96/97) recolheu muita informação a cerca das despesas nos agregados familiares e outro tipo de informação que foi suficiente para se fazer as análises da pobreza no país, mas que os resultados não podiam ir para além do nível da província, devido a representatividade (amostra bastante pequena ). Por outro lado, Em 1997 o Instituto Nacional de Estatística (INE) realizou o II Recenseamento Geral da População e Habitação que abrangeu toda a população do país e que para além da contagem da população recolhia informação referente as características de Habitação, níveis educacionais, fontes de água, posse de latrina/sanita, situação ocupacional (emprego) e outro tipo de informação que mostra a situação do agregado familiar e que pode ser usada como indicadores aproximados da situação do bem estar das famílias. Como se pode depreender, essa base de dados não sofre de problemas do tamanho da amostra, como é uma contagem completa da população de um país mas contém pouca informação relacionada directamente aos recursos dos agregados familiares (informação sobre despesas). Dada a importância de se ter as estimativas da pobreza e desigualdade aos níveis de distritos e postos administrativos, que não era possível obter só usando os dados do IAF, desenvolveu-se uma metodologia que usa as duas bases de dados (Censo e IAF) aproveitando a parte mais forte que cada uma possui. Em breves palavras, a metodologia, consiste em: i) identificação das variáveis comuns nas duas fontes de dados; ii) determinação da relação entre estas variáveis e o bem-estar dos agregados familiares ; iii) Aplicação da relação estatística aos dados do censo para estimar os níveis de pobreza (esta metodologia é descrita com mais detalhes em Elbers, Lanjouw e Lanjouw (2000). A base da aproximação desta metodologia é que as despesas de consumo per capita dos agregados familiares Yh estão relacionadas com as características observadas dos mesmos agregados familiares (Xh ) que podem ser ligados ao nível dos mesmos (agregados familiares) nas duas bases de dados ( IAF96/97 e Censo da população de 1997).

3

Como resultados pode-se ver que: i) a incidência da pobreza2 ao nível dos distritos mostra grande variabilidade entre os distritos dentro da mesma província. Isto significando que as médias da incidência da pobreza ao nível da província obtidas na avaliação Nacional da pobreza e nos perfis provínciais, são resultado duma grande heterogeneidade da situação da pobreza nos diferentes distritos. A mesma interpretação é válida ao descermos para os postos administrativos. Dentro do mesmo distrito encontra-se uma grande variabilidade na incidência da pobreza, existindo postos com muito baixa incidência da pobreza e outros com incidência muito alta. ii) Os distritos com maior incidência da pobreza em maior parte dos casos são habitados por pouca gente, onde se pode ver que o a concentração dos pobres não é nos locais com maior indcidencia da pobreza mas em locais densamente povoados. iii) Encontra-se uma relação bastante forte entre a condição das estradas e a incidência da pobreza. Locais atravessados por estradas em boas condições são relativamente menos pobres em relação aos locais atravessados por estradas noutras condições (razoavel, má, intransitavel). iv) Os níveis de desigualdade são muito maiores e as desigualdades dentro do mesmo local são mais maiores que entre os locais. Todas as capitais provínciais apresentam o índice desigualdae acima de 0,46. Com esta situação de grande heterogeniedade, programas de combate a pobreza que queiram maximar a utilidade dos recursos, devem tomarem como base de direccionamento os postos administrativos. Deve-se fortalecer a rede de estradas em boas condicoes de transitabilidade no pais de modo a permitir maior circulação de pessoas e bens e aumentar os níveis de comercialização de produtos e insumos de produção. Existindo locais com maior incidência da pobreza e outros com maior número de pobres, os primeiros locais devem receber mais atenção em termos de recuros per capita enquanto os segundos devem receber mais atenção em termos do volume total de recursos. Deve-se disponibilizar mais serviços de educação e saude como forma de criar capacidade para a população e reduzir os níveis de desigualdade existintes actualmente.

2 Percentagem da população que se encontra abaixo da linha de pobreza

4

Índice 1. INTRODUÇÃO..................................................................................................................................................5

2. DESCRIÇÃO DOS DADOS ..............................................................................................................................8

3. METODOLOGIA DO TRABALHO..................................................................................................................9

4. RESULTADOS ................................................................................................................................................11

4.1 INCIDÊNCIA DA POBREZA ............................................................................................................................11 4.1.1 Incidência ao nível da Província .......................................................................................................11 4.1.2 Incidência ao nível dos Distritos........................................................................................................13 4.1.3. Incidência da Pobreza ao nível dos Postos Administrativos ............................................................19

4.2 DISTRIBUIÇÃO DE POBRES ...........................................................................................................................21 4.2.1 Distribuição de pobres por distrito...................................................................................................21 4.2.2 Incidência da Pobreza por distritos e a distribuição dos pobres.......................................................23 4.2.3 Número de pobres por Posto Administrativo .....................................................................................24

4.3 PROFUNDIDADE DA POBREZA.....................................................................................................................26 4.3.1 Profundidade Da Pobreza por distritos .............................................................................................26 4.3.2 Profundidade Da Pobreza Por Postos Administrativos.....................................................................29

4.4 ALOCAÇÃO PROPORÇIONAL........................................................................................................................31 4.4. 1 Alocação Proporcional por distrito (em percentagem) ....................................................................31 4.4.2 Alocação Proporcional por Posto administrativo (em percentagem)................................................34

4.5 DESIGUALDADE ..........................................................................................................................................36 4.5.1 Desigualdade ao nível dos distritos ..................................................................................................36 4.5.2 Desigualdade ao nível dos Postos Administrativos ...........................................................................38

5.CONCLUSÕES E IMPLICAÇÕES PARA POLÍTICAS DE REDUÇÃO DA POBREZA..............................40

5.1 CONCLUSÕES ..............................................................................................................................................40 5.2 IMPLICAÇÕES PARA POLÍTICAS DE REDUÇÃO DA POBREZA E DESIGUALDADE..............................................41

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS..............................................................................................................43

7. ANEXOS..........................................................................................................................................................44

7.1 ESTIMATIVAS DA POBREZA E DESIGUALDADE AO NÍVEL DE DISTRITOS.......................................................44 7.2 ESTIMATIVAS DA POBREZA E DESIGUALIDADE AO NÍVEL DOS POSTOS ADMINISTRATIVOS ..........................48

Lista de Quadros

QUADRO 1: Distribuição Dos Af Abrangidos Pelo IAF96/97 E Censo Da População De 1997.9

QUADRO 2. Descrição Dos Indicadores De Pobreza..............................................................................10

QUADRO 3. Comparação Dos Resultados Do IAF96/97 E Censo Por Província ..........................11

QUADRO 4. Distritos Quer Mais e Menos Recursos Precisam: Exemplo De 19 Distritos..........30

QUADRO 5. P. Administrativos Que Mais e Menos Recursos Precisam: Exemplo De 19 P. Administrativos ...............................................................................................................................................33

5

Lista de Mapas

MAPA 1: Incidência da Pobreza Por Distrito- IAF96/97 .......................................................................12

MAPA 2. Incidência da Pobreza Por distrito .............................................................................................14

MAPA 3. Disponibilidade de alimentos em meses de consumo..........................................................16

MAPA 4. Incidência da Pobreza e a condição das estradas...................................................................18

MAPA 5. Incidência da Pobreza por P. Administrativos .......................................................................20

MAPA 6: Distribuição Dos Pobres por Distrito........................................................................................22

MAPA 7. Distribuição Dos Pobres e a Incidência da Pobreza por Distrito ......................................23

MAPA 8. Distribuição Dos Pobres por P. Administrativo ....................................................................25

MAPA 9. Profundidade da Pobreza por Distrito ......................................................................................27

MAPA 10. Profundidade da Pobreza por P. Administrativos................................................................29

MAPA 11: Alocação Proporcional por Distrito.........................................................................................32

MAPA 12. Alocação Proporcional por P. Administrativos ...................................................................34

MAPA 13. Níveis de Desigualdade Por Distrito .......................................................................................36

MAPA 14. Níveis de Desigualdade Por P. Administrativos...................................................................38

6

1. Introdução

A desagregação das estimativas da pobreza ao nível mais baixo (distritos, postos

administrativos) vai ajudar no melhoramento do alcance dos grupos mais pobres em programas

de combate a pobreza. Se se recordarem, a quando da divulgação dos perfis Provínciais de

Pobreza (entre Abril e Maio de 2000) uma das questões levantadas pelas estruturas ao nível das

províncias e mesmo dos distritos, era de como o perfil de pobreza províncial apresentado, iria

ajudar em identificar os locais onde mais recursos deveriam ser canalizados para minorar os

problemas da pobreza na província. Esta e outras questões similares não foram respondidas

nesse tempo devido a insuficiencia de dados.

A insuficiencia de dados refere-se a limitação dos dados do Inquerito aos agregados familiares

Sobre as Condiçoes de Vida (IAF96/97) em dar estatisticas ao nível mais baixo que província

devido a falta da representatividade da amostra. Apesar deste tipo de inqueritos sofrerem de

problemas de representatividade, recolhem vasta gama de informação, desde as despesas dos

agregados familiares, as caracteristicas dos agregadso familiares, a situação habitacional,

acesso aos serviços, fontes de agua entre outra que é muito util para a definição da situação da

pobreza no pais e a sua caracterização (perfil de pobreza).

Uma outra fonte de informação sobre os agregados familiares são os Recensamentos da

População. Esta fonte de dados não sofre de problemas representatividade da amostra, como é

uma contagem completa da população. O problema é que contém pouca informação

relacionada directamente aos recursos dos agregados familiares. A falta da informação das

despesas e rendimento neste tipo de base de dados tem incitados os pesquisadores e fazedores

de políticas a explorarem indicadores alternativos que possam permitir a a desagregação das

estimativas da pobreza. Em muitos países de África como na América Latina e Ásia a

desagregação das estimativas da pobreza a níveis regionais são baseados em índices de bem

estar construídos por combinação de diversas maneiras dos dados disponíveis nos Censos, tais

como o acesso aos serviços básicos de educação, saúde saneamento, etc. Este tipo de

indicadores de bem estar, chamados de indicadores de necessidades básicas são construídos de

diversas formas e são limitados essencialmente pela natureza da informação qualitativa

7

disponível (Hentschel, 1998).

Como forma a responder as necessidades de planificação mais realistica (tendo informação a

níveis mais desagregados), a metodologia que abaixo se descreve, foi desenvolvioda para o

alcance deste objectivo.

Na apresentação deste documento a seguinte estrutura seseguirá: a primeira secção que faz

uma pequena introdução ao trabalho; a segunda secção que descreve os dados; a terceira

secção mostra a metodologia usada no estudo; a quarta secção apresenta os resultados do

estudo e a quinta secção e ultima dá as conclusões do estudo e as implicações para políticas de

redução da pobreza.

8

2. Descrição Dos Dados

Em 1996/7 o Instituto Nacional de Estatística (INE) realizou o primeiro Inquérito Nacional aos

Agregados Familiares sobre as Condições de Vida com a representatividade dos dados a nível

nacional, rural/urbano e províncial. A finalidade deste inquérito era de fornecer dados

actualizados sobre as condições de vida da população moçambicana. A amostra foi

estratificada e aleatória e cobriu cerca de 8250 agregados familiares no total, sendo 2439 na

zona urbana e 5811 na zona rural. O questionário recolheu informação a nível individual, do

agregado familiar e comunitário. O universo de informação recolhida incluía: membros e

estrutura do agregado familiar, condições de habitação, fertilidade, migrações, emprego,

produção agrícola, despesas de consumo (pessoais e do agregado familiar), educação, saúde,

acesso aos serviços, etc. (veja questionário do IAF96/97-INE, 1996).

No mesmo período (1997) o Instituto Nacional de Estatística realizou o II Recenseamento

Geral da População e Habitação que cobriu toda a população do país, abrangendo cerca de 16,0

milhões de habitantes. O questionário do Censo recolhia informação como: estrutura e

composição do agregado familiar, educação dos membros da família, emprego, característica

de habitação, posse de bens, posse de machamba e animais.

O IIº Recenseamento Geral da População e Habitação teve objectivo estabelecer o

conhecimento estatístico, quantitativo e qualitativo, tão exacto quanto possível, da população

moçambicana e de todos os demais residentes e presentes no território nacional, bem como do

parque habitacional (INE, 1999). O questionário desenhado recolhia informação de modo a se

alcançar o objectivo preconizado.

9

A quadro 1 a seguir mostra a distribuição dos agregados familiares abrangidos em cada província

pelo IAF96/97 e pelo Censo de População de 1997.

Província No. Agregados Familiraes IAF96/97 Censo 1997 Niassa 657 189.935 Cabo Delgado 747 336.472 Nampula 960 794.438 Zambézia 888 726.31Tete 618 268.022 Manica 666 201.97 Sofala 765 275.832 Inhambane 729 259.618 Gaza 639 228.31 Maputo Província 720 174.81 Maputo Cidade 900 178.9 Total 8289 3634617 Nota: a distribuição por província da amostra do IAF não corresponde a distribuição da população. Na análise dos dados do IAF usa-se um sistema de ponderação para a assegurar a representatividade.

3. Metodologia do trabalho

A metodologia usada neste estudo é descrita com mais detalhes em Elbers, Lanjouw e Lanjouw

(2000). Em resumo, a metodologia consiste em: i) identificação das variáveis comuns nas duas

fontes de dados; ii) testar as variáveis saídas das duas bases de dados para se comprovar que

são realmente comparaveis ao nível da província; iii) identificação das variáveis ao nível da

comunidade para os efeitos locais (usou-se os dados do censo ao nível do posto

administrativo); iv) Usando os dados do IAF, correr regressões para cada estrato (província)

seleccionando aquelas variáveis que melhor explicam o consumo per capita; v) aplicar os

coeficientes de regressão saídos da análise dos dados do IAF para os dados do Censo3.

3 Para mais detalhes sobre a metodologia veja os anexos.

10

O quadro 2 a seguir mostra um exemplo de algumas variaveis usadas na análise.

Quadro 2: Descrição dos indicadores da pobreza

Variáveis IAF96/97 Censo da população: 1997

Tamanho do agregado familiar x xa Despesas de consumo total x - Relação com o chefe x x Sexo do indivíduo x x Idade do indivíduo x x membro ou não do agregado familiar x x Tem alguma deficiência x x a pessoa está alfabetizada x x Fala português x x Frequenta escola actualmente x x nível que frequenta (se estuda) x x classe mais elevada concluída x x Número de adultos empregados x x No. adultos empregues nos sectores comércio e serviços

x

x

Tipo de paredes da casa x x Tipo de cobertura da casa x x Pavimento (chão) da casa x x Número de divisões x x Fonte de água x x Posse de sanita ou latrina x x Usa energia eléctrica na família x x Posse de rádio x x Posse de machamba x x Posse de animais x x

a Esta variável pode ser determinada usando a respectiva base de dado.

11

4. Resultadosu

4.1 Incidência da pobreza

4.1.1 Incidência ao nível da Província A incidência da pobreza mostra a percentagem da população que se encontra abaixo da

linha de pobreza absoluta. A quadro 3 a seguir apresenta uma comparação dos resultados da

incidência da pobreza a nível da província usando os dados do IAF96/97 e os resultados

obtidos usando os dados do censo da população de 1997.

Quadro 3: Comparação da incidência da pobreza absoluta usando dados do IAF96/97 e o Censo da

População de 1997 ao nível da província4

Províncias Incidência

IAF96/97

Incidência

Censo 1997

Niassa 63,2-78,1 67,1

Cabo Delgado 49.1-65.7 56,8 Nampula 62.4-75.4 65,5

Zambézia 63.0-73.2 66,4

Tete 75.9-88.6 77,3

Manica 50.9-74.3 61,5

Sofala 85.0-90.8 78,2

Inhambane 77.8-87.4 80,9

Gaza 58.2-71.1 58,8

Map. Província 55.0-76.2 55,2

Cidade de Maputo 40,8-54,8 53,5

Usando os intervalos de confiança para fazer a comparação dos resultados da incidência da

pobreza ao nível da província entre os dados do IAF96/97 e o Censo da população nota-se

uma igualdade nos resultados para a maioria dos casos (com a excepção de Sofala que

sub-estima a incidência em 6 por cento no censo). Isto significando que os modelos

4 É preciso recordar que a linha de pobreza absoluta em Moçambique foi calculada em 5433,00MT aos preços médios no pais em Abril de 1997 (Veja MPF et al.1998). Também as comparaçoes são feitas com intevalos de confiança para o IAF e estimativa de ponto para o Censo. Na realidade, os resultados de Censo também possuem intervalos de confinça devido aos parâmetros de análise que vieram do IAF (com intervalos de confianca).

12

desenhados para estimar a pobreza são adequados para o trabalho que se pretende

desenvolver. Os resultados apresentado no mapa 1 já são conhecidos pela a maioria dos

leitores, onde as províncias de Sofala, Inhambane e Tete são as três mais pobres do país e

a Cidade de Maputo é a parte do país menos pobre de todas.

O mapa 1: Resultados da análise da pobreza usando os dados do IAF96/97.

Mapa 1: incidência da Pobreza por Província- IAF96/97

Incidência da Pobreza0.480.48 - 0.570.57 - 0.660.66 - 0.710.71 - 0.88

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4.1.2 Incidência ao nível dos Distritos

Os resultados da incidência da pobreza por distrito são os apresentados no mapa 2 a seguir5.

Os resultados apresentados no mapa, mostram que a incidência da pobreza é maior nos

distritos do interior de Inhambane e os do norte da província de Gaza (na zona sul do país),

na zona centro do país a incidência da pobreza é acima de 80 por cento para a maioria dos

distritos da província de Sofala (especificamente a parte interior da província) com a

excepção do distrito de Dondo e a Cidade da Beira. Na província de Tete, as taxas de

incidência da pobreza são mais elevadas no norte da província, abarcando os distritos de

Zumbo, Chifunde e Angónia. As taxas mais baixas de incidência da pobreza são verificadas

nas zonas costeiras de Zambezia e Cabo Delgado, na província de Manica (Machaze e

Mossurize), na zona sul da província de Gaza e na Cidade de Maputo. Embora não seja

vesivel, quase todas as capitais províncias apresentam baixas taxas de incidência da

probreza (com a excepção de Inhambane, Nampula e Tete).

5 Deve-se notar que os resultados estão apresentados em proporção e não em percentagem. Para se chegar a percentagem basta multiplicar por 100. Para dados mais pormenorizados por distritos pode-se consultar os anexos.

14

Mapa 2: incidência da Pobreza por Distritos

Incidênciada pobreza

0.18 - 0.480.48 - 0.620.62 - 0.740.74 - 0.850.85 - 0.98

15

São vários os factores que concorrem para esta situação. Usando os resultados dos dados

estruturais dos distritos de Moçambique, publicado em 1998 pelos Medecins Sans

Frontieres (CIS, 1998) pode-se dizer que a zona sul dos país que apresenta situação não

muito própria para a prática de agricultura (fraca precipitação e em alguns casos solos

pobres) tem baixa capacidade de provisão de alimentos de base (entre 7 a 9 meses). Esta

situação afecta a maior parte dos distritos do interior da província de Inhambane e os do

norte de província de Gaza, mas também os distritos de Cheringoma e Chemba (em sofala)

Zumbo, Magoe e Cahora Bassa (em Tete) apresentam o mesmo problema em termos de

provisão de alimentos básicos. Na mesma publicação nota-se uma grande dependência das

pessoas residentes nestes distritos pelo mercado para compensar a escassez de produto e

que o nível de rendimentos monetários é bastante decisivo para se ter o acesso aos produtos.

O mapa 3 foi extraído dos resultados da análise da vulnerabilidade em Moçambique de

1997/98, realizado pelo Programa Mundial para Alimentação em coordenação como outras

instituições do Estado e não Estatais (WFP, 1998). O mapa apresenta a disponibilidade de

alimentos nos distritos de Moçambique em meses6. Segundo o mapa pode-se concluir que

a província de Sofala apresenta problemas sérios de disponibilidade de alimentos, onde se

nota que quase todos os distritos (com a excepção de Dondo) apresentam disponibilidade

alimentos menor a 9 meses, situação verificada para os distritos do interior de Inhambane

e os da província de Gaza.

6 Esta análise considera toda produção em cada distrito (todas as culturas) e assume que cada pessoa precisa de 170 Kg de alimentos por ano e a produção agricola disponibiliza cerca de 80 por cenro de calorias necessarias e o resto de 20 por cento provêm de outras fontes.

16

Mapa 3: Disponibilidade de alimentos em meses

< 6 meses6-9 meses9-12 meses>12 meses

17

As estradas que passam na maioria dos distrito com elevada incidência da pobreza, não

estão em boas condições de transitabilidade (veja o mapa das estradas a seguir). Esta

limitação cria um grande isolamento dos distritos com o resto do país e mesmo com os

países vizinhos, sendo praticamente impossível realizar trocas comerciais e ter acesso a

outros serviços vitais para as comunidades. O mapa a baixo mostra a situação das estradas

e a incidência da pobreza por distrito em 1997 (DNEP, 1997).

Do mapa pode-se notar que os distritos da faixa costeira da província de Gaza e Inhambane

que são atravessados por estrada em boas condi çoes de transitabilidade e apresentam

baixas taxas de incidência da pobreza. O mesmo argumento e válido para os distritos da

província de Manica, Tete e Zambezia que são atravessados por estradas em boas condições

de transitabilidade. No geral, na província de Sofala nenhum distrito e atravessado por

estrada em boas condições e situação da pobreza e pior nesta província.

18

Mapa 4: Incidência da Pobreza e Condição das Estradas

Incidência da pobreza0.18 - 0.480.48 - 0.620.62 - 0.740.74 - 0.850.85 - 0.98

BoaRazoável

Condição da estrada

19

As trocas comerciais com o pais vizinho Zimbabwe (em 1996/97) podem jogar um papel

preponderante nas condições de vida das populações. Os distritos das províncias de Manica

e Tete que fazem fronteira com este país, estão em melhores condições em comparação com

os outros do país. Muitos factores podem contribuir para isto, considerando também as boas

condições agro-ecológicas que esta zona apresenta. Alguns dos factores podem ser as trocas

comerciais entre a parte de Moçambique e o Zimbabwe e também o trabalho sazonal que se

pode realizar nas machambas dos farmeiros Zimbabwianos.

4.1.3. Incidência da Pobreza ao nível dos Postos Administrativos

A incidência da pobreza ao nível do posto administrativo mostra com mais detalhes as

variações que se podem verificar nos diferentes locais. O mapa ao nível do distrito

representa uma média dos postos administrativos que compõem os distritos (mapa 5). Ao

fazermos a desagregação das estimativas da pobreza ao nível dos postos administrativos

melhora-se a informação em termos de planificação para os níveis mais desagregados. O

que se pode notar no mapa é que nos distritos que apresentavam incidência de pobreza

menor, dentro deles pode-se encontrar postos administrativos com elevada incidência da

pobreza. Por lado, distritos que apresentam incidência da pobreza elevada, dentro deles

pode-se encontrar postos administrativos numa situação muito melhor7. As variações na

incidência da pobreza a nível micro (postos administrativos) são devidas a diferenças no

desenvolvimento infra-estrutural, potencial de produção, acesso aos mercados (tanto de

insumos como de produtos), acesso as estradas e outras características específicas em cada

local.

7 A informação mais detalhada encontra-se nos anexos.

20

Mapa 5: Incidência Da Pobreza Por Posto Administrativo

Incidênciada pobreza

0.15 - 0.470.47 - 0.630.63 - 0.740.74 - 0.850.85 - 0.99

21

4.2 Distribuição de pobres

Para a formulação de políticas conducentes a redução da pobreza vários factores devem ser

tomados em consideração. Um dos factores a se considerar pode ser a incidência da pobreza

que representa a percentagem da população que se encontra abaixo da linha de pobreza.

Uma das limitações deste indicador é que não toma em consideração o total da população

existente nessa área. Exemplos do explicado acima pode ser: Um local onde habitam 1000

pessoas com da incidência da pobreza nesse local igual a 100 por cento, todas estas pessoas

são pobres (1000 pessoas). Um outro local, com 100000 habitantes e a incidência da

pobreza for igual 10 Por cento o que significa que 10000 pessoas neste local são pobres.

Em termos de políticas qual é a zona que deve ser dada maior atenção?

Por estas e várias outras razões na formulação de políticas, a seguir se irá apresentar as

zonas que comportam o maior número de pobres no país (por distrito e postos

administrativos).

4.2.1 Distribuição de pobres por distrito

O mapa 6 a seguir apresenta os distritos que comportam o maior número de pobres no país.

A distribuição dos pobres depende da taxa de incidência da pobreza e do número de

população existente no local. No geral, maior parte das zonas com taxas de incidência da

pobreza elevadas são habitadas por pouca gente. Assim, o maior número de pobres é

encontrado nos distritos das províncias de Zambézia e Nampula devido ao total da

população vivendo nos distritos destas províncias, ao longo do corredor da Beira, no distrito

de Angônia em Tete, nas zonas costeiras de Gaza e Inhambane e nas grandes cidade e

capitais provínciais.

22

Mapa 6: Distribuição dos pobres por distrito

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# 1 Ponto = 10.000 pessoas pobres

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4.2.2 Incidência da Pobreza por distritos e a distribuição dos pobres A luta contra a pobreza deve tomar em conta os índices de incidência da pobreza e a

localização dos pobres. O mapa 7 abaixo ilustra claramente a distribuiçãodos pobres e a

incidência da pobreza por distritos. Como se vê, as zonas do interior de Inhambane, Norte

de Gaza, maior parte dos distritos de Sofala e o Norte de Tete que apresentam elevadas

taxas de incidências da pobreza, encontra-se lá menor número de pobres, devido a baixa

concentração populacional. Em contrapartida, a faixa costeira de Gaza e Inhambane, maior

parte dos distritos das províncias de Nampula e Zambezia e as capitais províncias são os

locais que concentram o maior número de pobres embora as taxas de incidência da pobreza

não sejam elevadas em compração com os primeiros locais.

Mapa 7: Distribuição dos pobres e a incidência da pobreza por distritos

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Incidência da pobreza0.18 - 0.480.48 - 0.620.62 - 0.740.74 - 0.850.85 - 0.98

# 1 ponto = 10.000 pessoas pobres

24

4.2.3 Número de pobres por Posto Administrativo

A apresentação da distribuição da população pobre por postos administrativos é para

melhorar o grau de alcance dos programas anti-pobreza. Existem diferenças claras na

população pobre quando se analisa os dados a nível mais desagregado. Isto porque as

densidades populacionais nestes níveis não são iguais e também porque a incidência da

pobreza varia de posto ao posto, conforme ilustrado mapa 8. Analisando os resultados

pode-se ver que em Gaza encontramos os postos administrativos de Xilembene,

Chicumbane e a Cidade de Xai-Xai a apresentarem um maior número de pobres o que era

impossível notar usando a média do distrito. Em Niassa, encontra-se o posto administrativo

de Mandimba-Sede , em Tete, o posto de Marara, em cabo Delgado, os postos de Mocimboa

da Praia-Sede e Mueda-Sede, o que não se podia identificar usando os dados ao nível do

distrito. No geral o padrão verificado na distribuição dos pobres por distrito, mantêm-se

quase o mesmo ao fazer a análise ao nível de postos (maiores postos com mais pobres nas

províncias de Zambezia , Nmapula, faixa costeira de Gaza e Inhambane e o Corredor da

Beira).

25

Mapa 8: Distribuição dos pobres por Postos administrativos

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# 1 Ponto = 10.000 pessoas pobres

26

4.3 Profundidade Da Pobreza

A profundidade da pobreza mede a incidência da pobreza e a distância média dos pobres da

linha de pobreza (quão pobres são os pobres). Em outras palavras, esta é a proporção da

linha de pobreza requerida para erradicar a pobreza assumindo uma transferência directa

dos recursos. Esta estimativa é muito útil quando se trata de monitorar o nível de evolução

da situação dos agregados familiares ou indivíduos em termos de bem-estar . Como é do

conhecimento, as mudanças da situação social têm uma evolução gradual, o que significa

que é difícil num curto espaço de tempo se sair do estado social para outro, mesmo

acontecendo melhorias. A incidência da pobreza (que mede a percentagem da população

que se encontra abaixo da linha de pobreza) não capta estas mudanças graduais, captando

simplesmente quando uma família deixa de ser pobre (atinge a linha de pobreza). A

profundidade de pobreza permitir monitorar as pequenas mudanças que acontecem no nível

de bem-estar familiar (aumento dos níveis de consumo) mesmo que não atinge a linha de

pobreza. Exemplo: um certo indivíduo pode estar a consumir 3000,00/dia e que com a

implementação de certos programas sociais, aumente os níveis de consumo passando a

consumir 5000,00/dia, esta pessoa continua pobre (considerando a linha de pobreza

definida em 5433,00/dia) mas é menos pobres do que era antes da implementação dos

programas sociais.

4.3.1 Profundidade Da Pobreza por distritos

O mapa 9 a seguir mostra a profundidade da pobreza por distritos. Os mais pobres são

encontrados nos distritos de Sofala, Norte de Gaza e interior de Inhambane. Algumas

mudanças em termos de padrão ao compararmos com a incidência da pobreza pode-se ver

em casos de: o distrito de Dondo em Sofala se encontra na categoria 3 em termos de

incidência da pobreza e em relação a profundidade está na quarta categoria, significando

que os pobres deste distrito estão mais longe da linha de pobreza. Mesma situação

verifica-se com o distrito de Macossa em Manica. Os distritos de Lago e Cuamba em

Niassa, estão na segunda categoria em termos de incidência da pobreza (menos pobres),

mas em termos de profundidade estão na terceira (os pobres são muito pobres). Caso

contrário pode-se citar o distrito de Massangena em Gaza que se encontra na quarta

categoria em termos de incidência da pobreza (muito pobre) e que em termos de

profundidade está na terceira (os pobres perto da linha da pobreza que alguns distritos

menos pobres que este).

28

Mapa 9: Profundidade Da Pobreza Por Distrito

Profundidadeda pobreza

0.05 - 0.210.21 - 0.300.30 - 0.390.39 - 0.520.52 - 0.71

29

4.3.2 Profundidade Da Pobreza Por Postos Administrativos8

A este nível de análise desagrega-se as estimativas o que melhora a visualização dos locais

mais problemáticos, uma vez que ao nível do distrito está-se a tratar duma média entre dois

ou mais postos administrativos e que podem estar em situação diferente, como se viu

noutras estimativas. O mapa 10, reporta as estimativas da profundidade da pobreza por

postos administrativos. Usando o mapa pode-se ver que maior parte dos postos

administrativos onde a população lá residente se encontra longe da linha de pobreza são de

Sofala, Gaza e Inhambane e alguns de Tete. Isto significa que nestes postos administrativos

mais trabalho é preciso de modo a população melhorar a sua vida até sair abaixo da linha de

pobreza. Para mostrar a importância da desagregação das estimativas, pode-se ver que no

distrito de Sanga os postos administrativos de Matchedje, Sanga e Lussembesse

apresentam uma profundidade da pobreza que varia de 30-31 por cento enquanto o posto

administratvivo de Macolene demostra uma profundidade 23 por cento. Um exemplo

gritante da variação da profundidade da pobreza entre postos administrativos dentro do

mesmo distrito é o de Pundanhar no distrito de Palma. Este posto apresenta profundidade

da pobreza de 74 por cento, enquanto os outros estão entre 14-23 por cento.

8 Para informação adicional pode-se consultar os anexos

30

Mapa 10: Profundidade da pobreza por postos administrativos

Profundidadeda pobreza

0.04 - 0.180.18 - 0.280.28 - 0.400.40 - 0.540.54 - 0.76

31

4.4 Alocação Proporçional

No presente trabalho define-se a alocação proporcional como a distribuição de recursos

(aumento de rendimentos, transferencias, despesas publicas, entre outros) que se requerem

para erradicar a pobreza absoluta. Este indicador toma em conta a distribuição dos pobres

e o índice de profundidade da pobreza. A definição matemática deste indicador é:

Onde: AP= Proporção alocacional

P1= Profundidade da pobreza

i= local 4.4. 1 Alocação Proporcional por distrito (em percentagem)

Usando o conceito acima mencionado, abaixo se mostra um pequeno exemplo de 19

distritos que menos recuros necessitam e 19 que mais recursos necessitam para se erradicar

a pobreza absoluta nesses locais9.

Quadro 4: Exemplo de 19 distritos que mais e menos recursos precisam para erradicar a pobreza

Distritos que menos precisam Distritos que mais precisam Província Distrito % recuros do total Província Distrito % recuros do total

C. Delgado Ibo 0.02 Zambezia Milange 2.42 Nampula Ilha Mocambique 0.05 Tete Angonia 2.40

Niassa Mavago 0.07 Nampula Cidade Nampula 2.26Niassa Mecula 0.08 Nampula Namapa-Erati 1.99

Gaza Massangena 0.08 Cidade Maputo Urbano Nº 5 1.87C. Delgado Meloco 0.09 Sofala Cidade da Beira 1.85C. Delgado Quissanga 0.10 Prov. Maputo Cidade de Matola 1.76

Manica Macossa 0.11 Nampula Memba 1.75Niassa Muembe 0.11 Sofala Nhamatanda 1.74Niassa Majune 0.15 Inhambane Massinga 1.68

C. Delgado Mecufi 0.15 Sofala Buzi 1.63C. Delgado Pemba- Metuge 0.15 Zambezia Ile 1.63

Gaza Chigubo 0.16 Zambezia Alto Molocue 1.50Niassa Metarica 0.17 Zambezia Nicoadala 1.49Sofala Muanza 0.17 Nampula Mogovolas 1.45

C. Delgado Nangade 0.17 Zambezia Gurue 1.43Gaza Mabalane 0.18 Inambane Zavala 1.35

M. Província Namaacha 0.19 Zambezia Morrombala 1.33Niassa Nipepe 0.19 Manica Gondola 1.29

9 A percentagem apresentada é em relação ao total dos distritos do pais, assumindo um programa que abrange proporcionalmente todos os distritos.

PopoiiP

PopiiPAP ni

i*1

*1

1∑=

=

=

32

O mapa abaixo apresentado mostra a alocação proporcional para todos os distritosdo país.

O que se pode notar deste mapa é que os distritos com maior concentração populacional e

alguns com altas taxas de incidência da pobreza é que precisam de mais recursos. Para este

caso pode-se citar os distritos da província da Zambézia e Nampula, que possuem maior

percentagem de alocação proporcional devido a maior concentração populacional e o caso

dos distritos de Sofala e Inhambane que possuem maior alocação proporcional devido a

elevadas taxas de pobreza e uma população relativemente maior que habita estes locais.

Para os distritos com alocação proporcional menor, encontra-se os distritos com menor

densidade populacional (menos povoados) e alguns que as taxas de incidência da pobreza

são relativamente baixas. Para este caso pode-se citar o exemplo dos distritos do norte da

província de Gaza, que apesar de apresentarem altas taxas de incidência da pobreza, tem

alocação proporcional menor devido a menor concentração da população.

33

Mapa 11: Alocação Proporcional por distrito

Percentagem0.02 - 0.270.27 - 0.510.51 - 0.920.92 - 1.501.50 - 2.42

34

4.4.2 Alocação Proporcional por Posto administrativo (em percentagem) O quadro 5 apresenta alguns postos administrativos (18) que mais recursos precisam e o

mesmo número dos que menos recursos precisam. Esta desagregação permite a

visualização da distribuição de recursos a nível mais baixo, como o distrito representa uma

média de postos administrativos com grandes variabilidades entre eles.

Deste quadro pode-se notar que a maioria de postos administrativos que menos recursos

precisam são aqueles que se encontram mais longe da sede do distritos (postos mais

isolados) devido a menor concentração populacional e os que mais recursos precisam são

os postos da sede do distrito com maior incidência para província da Zambézia.

Quadro 5: Postos Administrativos que mais recursos precisam e os que menos precisam. Exemplo de

18 distritos

P. Administrativos que menos precisam P. Administrativos que mais precisam Província Distrito Posto

Administrativo % recuros

do total Província Distrito Posto

Administrativo% recuros

do total Niassa Mecula Matondovela 0,002 Tete Angónia Ulongoe 1,305

P. Maputo Magude Mapulanguene 0,004 Nampula Memba Memba 1,255C. Delgado Mueda Negomano 0,006 Manica Chimoio- Sede Urbana1(Sede) 1,200

Niassa Sanga Matchedje 0,009 Inhambane Massinga Massinga 1,111C. Delgado Mocim. Praia Mbau 0,010 Tete Angonia Domue 1,096P. Maputo Magude Mahele 0,010 Sofala Nhamatanda Nhamatanda 1,060

Inhambane Inhassoro Bazaruto 0,010 Zambézia Milange Milange 1,021P. Maputo Magude Panjane 0,011 Zambézia Ile Ile 1,011

Sofala Muanza Muanza 0,011 Nampula Manapa-Erati Manapa-Erati 0,992Manica Guro Dacate 0,012 Zambézia Alto Molocue Sede 0,955Manica Macossa Nguawala 0,014 Sofala Buzi Buzi 0,905

C. Delgado Quissanga Bilibiza 0,014 Zambézia Nicoadala Maquival 0,876Niassa Mavago M'sawize 0,014 Zambézia Quelimane Sede 0,816

C. Delgado Muidumbe Miteda 0,016 Zambézia Mocuba Moicuba-Sede 0,779Niassa Majune Nairrubi 0,016 Tete Cidade Tete Sede 0,746

Gaza Guijá Vila Caniçado 0,017 Zambézia Milange Molumbo 0,740Niassa Majune Muaquia 0,017 Inhambane Zavala Zamdamela 0,719

C. Delgado Mueda Chapa 0,017 Zambézia Namacurra Macuse 0,704

35

Mapa 12: Alocação proporcional por Posto administrativo

Percentagem0 - 0.130.13 - 0.270.27 - 0.470.47 - 0.820.82 - 1.30

36

4.5 Desigualdade

Neste documento não se irá debruçar-se com muitos detalhes os aspectos metodológicos de

cálculos dos índices de desigualdade entre a população dos diferentes distritos e postos

administrativos . Limitaremos-nos na apresentação dos resultados usando o índice de

desigualdade de "theil”(General Entropy). Este índice mostra o nível de dispersão na

distribuição de riqueza (consumo para este caso) dos agregados familiares ou indivíduos

dum determinado local. Quanto maior for o número, significa que os níveis de desigualdade

são maiores nesse local.

4.5.1 Desigualdade ao nível dos distritos Geralmente verifica-se uma relação inversa (negativa) entre a incidência da pobreza e

desigualdade, mas existem também excepções. Os distritos do interior de Inhambane, norte

de Gaza, norte de Tete que apresentam maior incidência da pobreza, são os que apresentam

o menor índice de desigualdade. Esta observação é válida para os distritos de Nampula que

presentam também maior índice de Pobreza e que os níveis de desigualdade são muito

menores. Existem execpções para esta situação, como se pode notar nos distritos de Sofala,

que apesar de serem mais pobres, os níveis de desigualdade são relativamente maiores.

A província de Manica e Maputo, apresenta no geral os mais baixos índices de incidência

da pobreza, mas em relação a desigualdade são os mais desiguais (índice de theil muito

maior). A maioria das capitais provinciais apresentam também maiores níveis de

desigualdade.

37

O mapa 13: Níveis de desigualdade por distrito (Generaly Entropy (GE(1))

Índice dedesigualdade

(GE(1))0.13 - 0.230.23 - 0.300.30 - 0.400.40 - 0.680.68 - 6.07

38

4.5.2 Desigualdade ao nível dos Postos Administrativos

Fazendo a desagregação das estimativas de desigualdade ao nível de postos administrativos,

nota-se um padrão geral apresentado ao nível dos distritos, mas com uma melhor

observação das unidades pequenas em relação ao valor que cada um apresenta. Um

exemplo da importância da desagregação das estimativas, pode-se citar os casos do Distrito

de Cuamba onde a sede do distrito é que apresenta o maior nível de desigualdade (0,35)

enquanto os postos administrativos de Etatara e Lúrio os níveis de desigualdade são de 0,24.

Um outro exemplo pode ser o distrito da Mocímboa da Praia em que os níveis de

desigualdade são maiores nos postos administrativos de Diaca e Sede (0,52 e 0,50)

enquanto o posto de Mbau o nível de desigualdade é de 0,24 (metade em relação ao dois

outros postos).

39

Mapas 14: níveis de desigualdade por posto adminsitrativo (GE(1))

Índice dedesigualdade

(GE(1))

0.09 - 0.200.20 - 0.240.24 - 0.300.30 - 0.470.47 - 6.62

40

5.Conclusões e Implicações para Políticas de Redução da Pobreza

5.1 Conclusões

A análise da pobreza usando os dados do IAF e de Censo da população com uma

abrangência muito maior é um instrumento bastante útil na formulação de políticas de

combate a pobreza. Os modelos formulados para estimar a pobreza usando os diferentes

indicadores de bem estar obtidos no censo da população, conseguiram estimar o consumo

dos agregados familiares com a metodologia acima referenciada, uma vez que a

comparação dos resultados ao nível da província não demonstrou diferenças em termos da

incidência da pobreza e de outras estimativas usadas nas análises da pobreza (profundidade

e severidade).

! As variáveis incluidas nos modelos "explicam" 27 a 55 por cento da variação constatada

na variável de bem-estar, nomeadamente o consumo per capita. O R2 ajustado mais baixo

foi observado na província de Nampula (0,27) e o mais alto na Cidade de Maputo (0,55).

! O maior número de distritos pobres são encontrados no Iinterior de Inhambane, Norte de

Gaza, Norte de Tete e grande número dos distritos de Sofala (especificamente os do

interior). Nota-se uma grande variação nas estimativas dentro das províncias e nos distritos.

! Encontra-se uma relação positiva bastante forte entre a presença de estradas em boas

condições e os níveis de pobreza (significando que boas estradas estão associados a níveis

baixos de pobreza).

! Na maioria dos casos, os locais com elevadas taxas de incidência da pobreza, tem pouca

população, o que faz com que o maior número de pobres não se encontre em locais com

altas taxas de incidência da pobreza, mas sim em locais com maior concentração

populacional (especificamente as capitais provinciais, os distritos de Nampula e Zambézia,

Zavala em Inhambane, entre outros).

! A análise da desigualdade mostrou grandes diferenciações nas oportunidades de vida

entre pessoas vivendo nos mesmos locais. Este problema não é só das zonas urbanas, mas

também em áreas rurais de Moçambique as diferenças entre os grupos sociais são maiores

41

(o índice de Theil em alguns é superior a 0,68). Fazendo uma análise da desigualdade entre

os locais e dentro do mesmo local, nota-se maior desigualdade dentro do mesmo local.

! Quanto a alocação proporcional nota-se que a maior parte dos distritos com maiores

densidades populacionais e maior profundidade da pobreza necessitam de mais recursos em

relação os que têm estes dois indicadores mais baixos.

5.2 Implicações para Políticas de Redução da Pobreza e desigualdade

O combate da pobreza é um dos principais pontos que consta na agenda do Governo para

os próximos anos. Para o alcance deste intento, políticas adequadas e bem direccionadas

devem ser desenhadas e implementadas. Obter estimativas da pobreza ao nível dos distritos

e postos administrativos é passo bastante útil para este tipo de programas, uma vez que

permite o melhoramento no alcance dos grupos alvos.

Como medidas de políticas pode-se considerar:

1- Como as áreas com melhores vias de acesso (estradas em boas condições) apresentam

baixas taxas de incidência da pobreza (relação bastante forte) a extensão e

melhoramento da rede de estradas pode ser muito importante no combate a pobreza.

2- Pogramas de combate a pobreza devem tomar em conta as áreas remotas e mais pobres

(com pouca população no geral) mas também devem ter em consideração os locais onde

a maioria dos pobres se concentram (locais com altas densidades populacionais). Como

medida de política para esta situação, os locais com altas taxas de incidência da pobreza

e com menor número de pobres, devem receber mais recuros per capita, enquanto que

os locais com menor incidência da pobreza e com maior número de pobres devem

receber mais recursos no total disponível .

3- O direccionamento puramente geográfico em programas de combate a pobreza em

Moçambque pode não sutir os efeitos desejados devido a grande heterogeniedade dentro

das unidades pequenas de análise (distritos ou postos administrativos). Por isto, os

programas contra a pobreza devem ser desenhados em duas etapas: i) identificar as áreas

geográficas onde os níveis de pobrezaão elevados e ou ondem vivem muitos pobres; ii)

42

em cada uma destas áreas destas áreas previamente identificadas, localizar os pobres

segundo as características chaves deles, como foi eleborado nos perfis de pobreza

nacional e provincial.

4- O direccionamento geográfico pode também alcançar melhores resultados se só

tomar-se em consideração os locais mais pobres, uma vez que estes apresentam

menores níveis de desigualdade. Neste caso o perigo dos não pobres se beneficiarem é

muito reduzido (maior homogeniedade entre a população residente).

5- O uso das unidades mais pequenas (postos administrativos) para os programas de

combate e pobreza pode dar melhores resultados, uma vez que ao nível do mesmo

distrito nota-se grandes diferenças entre os postos administrativos.

6- Devem ser criadas condições que possam promover o crescimento económico com a

redução dos níveis de desigualdade. Uma das componentes que podem ser atacadas para

o alcance deste objectivo é a educação para todos. O acesso a educação pode reduzir os

níveis de desigualdade, pois todas as pessoas terão possibilidades de ingressar nos

mercados de trabalho na igual situação ou melhorar os seus rendimentos com maior

aplicação dos conhecimentos técnicos em trabalhos que executam (pode ser em

trabalhos a conta própria).

43

6. Referências Bibliográficas

1 . Castro-Leal, Florência; Julia Dayton; Lionel Demery; Kalpana Uehra; 1999. Public Social Spending in Africa: Do the Poor Benefit?. The International Bank For Reconstruction and Development, vol.nº1 (February 1999). 2. Consolided Information System (CIS). 1997. Cheias de 1996. Médicos Sem Fronteiras. Maputo.

3. Direcção Nacional de Estradas e Pontes (DNEP). 1997. Estradas de Moçambique. Relatório Interno. Maputo.

4. Glewwe, Paul e Kwaku A. Twum-Baah, 1991. The distribuition of Welfare in Ghana, 1987-88. Living Standards Measurment Study. Working paper Nº 75. The World Bank. Washington, DC

5. Grosh, Margaret. 1994. Administering targeted Social Programs in Latin America: From Platitudes to Pratice. Refional and Sectorial Studies. The World Bank. Washington, DC.

6. Grosh, Margaret e Judy Baker. 1995. Proxy Means Tests for Targeting Social Programs. Simulation and Speculation. Working Paper Nº 118. The World Bank. Washington, DC.

7. Hentschel, Jesko; Jean Olson Lanjouw; Peter Lanjouw and Javier Poggi, April 1998. 8. Instituto Nacional de Estatística (INE), 1997. Base de dados do II Recenseamento Geral da

População e habitação. Maputo.

9. Instituto Nacional de Estatística (INE), 1999. Resultados definitivos do II Recenseamento Geral da População e habitação. Maputo.

10. Ministério da Saúde, Ministério de Agricultura e Desenvolvimento Rural, Secretariado Técnico de Segurança Alimentar e Nutrição, 2001. Mapa Temáticos de Segurança Alimentar e Nutrição. Maputo.

11. Ministério da Saúde, Ministério do Plano e Finanças, 1996-1999. Perfis Distritais de Segurança Alimentar e Nutrição. Resumo das Províncias de Niassa, C. Delgado, Nampula, Zambézia, Tete, Manica, Sofala, Inhambane, Gaza e Maputo Província. Maputo.

12. Ministério do Plano e Finanças, Universidade Eduardo Mondlane e Instituto Internacional de Pesquisa em Políticas Alimentares, 1998. Pobreza a Bem-Estar em Moçambique. Primeira Avaliação Nacional (1996-97).

13. Minot, Nicholas. 1998. Generating Disaggregate Poverty Maps: An Application to VietNam. IFPRI.. Washington, DC.

14. Wodon, Quentin.1997. Targeting The Poor Using Roc Curves. World Developmet 25

44

7. Anexos

7.1 Estimativas da Pobreza e Desigualdade ao nível de distritos

Província Distrito Incidência

da Pobreza Profundidadeda Pobreza

Severidade da Pobreza

Generaly Entropy (GE(1))

Número de Pobres

Proporçãoalocacional

Niassa Cidade de Lichinga 0,52 0,21 0,11 0,50 42313 0,39 Niassa Cuamba 0,61 0,25 0,13 0,34 74318 0,69 Niassa Lago 0,73 0,34 0,19 0,30 39279 0,41 Niassa Lichinga 0,63 0,25 0,13 0,30 37932 0,34 Niassa Majune 0,74 0,34 0,19 0,24 14433 0,15 Niassa Mandimba 0,59 0,22 0,11 0,25 45240 0,39 Niassa Marrupa 0,81 0,40 0,24 0,34 31786 0,36 Niassa Maua 0,76 0,34 0,19 0,24 27591 0,28 Niassa Mavago 0,71 0,29 0,15 0,23 7814 0,07 Niassa Mecanhelas 0,76 0,35 0,19 0,25 55681 0,58 Niassa Mecula 0,73 0,32 0,17 0,22 7614 0,08 Niassa Metarica 0,79 0,38 0,22 0,23 15397 0,17 Niassa Muembe 0,66 0,26 0,14 0,37 11878 0,11 Niassa N’gauma 0,66 0,27 0,14 0,58 21148 0,19 Niassa Nipepe 0,79 0,37 0,21 0,21 19492 0,21 Niassa Sanga 0,69 0,30 0,16 0,37 29274 0,29




General Entropy (GE(1))

Número de Pobres


C. Delgado Pemba 0,55 0,24 0,14 0,63 45213 0,45 C. Delgado Ancuabe 0,53 0,19 0,09 0,26 44552 0,37 C. Delgado Balama 0,67 0,27 0,14 0,29 63738 0,60 C. Delgado Chiure 0,46 0,16 0,08 0,30 81145 0,64 C. Delgado Ibo 0,73 0,34 0,20 0,40 1829 0,02 C. Delgado Macomia 0,51 0,18 0,09 0,29 33962 0,28 C. Delgado Mecufi 0,53 0,19 0,09 0,30 18353 0,15 C. Delgado Meluco 0,51 0,18 0,09 0,29 11413 0,09 C. Delgado Mociamboa da Praia 0,59 0,26 0,14 0,52 42603 0,42 C. Delgado Montepuez 0,52 0,20 0,10 0,36 75824 0,67 C. Delgado Mueda 0,80 0,43 0,28 0,39 74281 0,92 C. Delgado Muidumbe 0,49 0,19 0,10 0,38 29363 0,26 C. Delgado Namuno 0,59 0,22 0,11 0,24 79935 0,68 C. Delgado Nangade 0,45 0,15 0,07 0,29 22107 0,17 C. Delgado Palma 0,58 0,23 0,12 0,31 23307 0,21 C. Delgado Pemba-Metuge 0,47 0,16 0,08 0,28 19598 0,15 C. Delgado Quissanga 0,40 0,14 0,07 0,40 13306 0,10

45





Número de Pobres


Nampula Cidade de Nampula 0,69 0,34 0,21 0,58 202821 2,26 Nampula Angoche 0,47 0,17 0,08 0,34 105967 0,85 Nampula Namapa-Erati 0,84 0,43 0,26 0,23 170170 1,99 Nampula Ilha de Mocambique 0,18 0,05 0,02 0,35 7503 0,05 Nampula Lalaua 0,69 0,29 0,15 0,20 38231 0,36 Nampula Malema 0,54 0,20 0,10 0,23 68607 0,57 Nampula Meconta 0,67 0,27 0,14 0,23 107505 1,00 Nampula Mecuburi 0,79 0,36 0,21 0,21 91219 0,96 Nampula Memba 0,84 0,42 0,25 0,21 154860 1,75 Nampula Mongicual 0,80 0,38 0,22 0,21 72204 0,78 Nampula Mogovolas 0,75 0,36 0,21 0,25 132990 1,45 Nampula Moma 0,55 0,20 0,10 0,23 129257 1,08 Nampula Monapo 0,62 0,24 0,12 0,23 129008 1,12 Nampula Mossuril 0,62 0,25 0,14 0,25 54316 0,51 Nampula Muecate 0,78 0,36 0,20 0,24 53290 0,56 Nampula Murrupula 0,72 0,31 0,16 0,20 72195 0,70 Nampula Nacala-Porto 0,55 0,22 0,12 0,40 85018 0,78 Nampula Nacala-Velha 0,71 0,29 0,15 0,20 54233 0,51 Nampula Nacoroa 0,76 0,33 0,18 0,20 60831 0,61 Nampula Nampula 0,57 0,22 0,11 0,22 71863 0,61 Nampula Ribaue 0,60 0,24 0,12 0,25 74998 0,68





Número de Pobres


Zambezia Cidade de Quelimane 0,60 0,25 0,14 4,49 86244 0,82 Zambezia Alto Molocue 0,85 0,40 0,23 0,39 138510 1,50 Zambezia Chinde 0,51 0,17 0,08 0,24 63180 0,49 Zambezia Gile 0,55 0,16 0,06 0,29 68850 0,44 Zambezia Gurue 0,78 0,33 0,17 0,28 148592 1,43 Zambezia Ile 0,79 0,34 0,17 0,51 168939 1,63 Zambezia Inhassunge 0,79 0,34 0,18 0,18 65711 0,64 Zambezia Lugela 0,67 0,27 0,14 0,26 69395 0,64 Zambezia Maganja da Costa 0,61 0,23 0,11 0,24 135319 1,15 Zambezia Milange 0,71 0,34 0,20 2,44 223338 2,42 Zambezia Mocuba 0,64 0,27 0,15 3,12 131412 1,27 Zambezia Mopeia 0,57 0,22 0,11 0,57 39741 0,35 Zambezia Morrumbala 0,67 0,25 0,12 0,47 155947 1,33 Zambezia Namacurra 0,74 0,31 0,17 0,23 114783 1,10 Zambezia Namaroi 0,64 0,27 0,14 2,64 58456 0,56 Zambezia Nicoadala 0,78 0,35 0,19 0,42 147647 1,49 Zambezia Pebane 0,60 0,18 0,07 0,13 78857 0,54

46





Número de Pobres


Tete Cidade de Tete 0,70 0,34 0,20 0,95 67380 0,75 Tete Angonia 0,86 0,44 0,27 0,21 206373 2,40 Tete Cahora Bassa 0,75 0,33 0,18 0,55 40728 0,41 Tete Changara 0,67 0,26 0,13 0,30 78067 0,70 Tete Chifunde 0,90 0,54 0,37 0,29 41777 0,57 Tete Chiuta 0,63 0,24 0,12 0,19 30675 0,26 Tete Macanga 0,71 0,30 0,16 0,27 31672 0,30 Tete Magoe 0,76 0,37 0,22 1,14 28507 0,31 Tete Maravia 0,78 0,34 0,18 0,17 39654 0,39 Tete Moatize 0,64 0,28 0,15 1,20 66540 0,66 Tete Mutarara 0,80 0,36 0,20 0,17 101746 1,03 Tete Tsangamo 0,80 0,38 0,22 0,21 82195 0,89 Tete Zumbo 0,90 0,48 0,30 0,19 28349 0,34





Número de Pobres


Manica Cidade de Chimoio 0,67 0,31 0,18 1,34 112715 1,20 Manica Barue 0,53 0,20 0,10 0,64 41568 0,36 Manica Gondola 0,72 0,31 0,17 0,77 130274 1,29 Manica Guro 0,56 0,23 0,13 0,37 25236 0,24 Manica Machaze 0,43 0,18 0,10 1,29 32374 0,30 Manica Macossa 0,71 0,34 0,21 0,68 9753 0,11 Manica Manica 0,68 0,30 0,17 0,77 104541 1,07 Manica Mossurize 0,48 0,20 0,11 2,06 57805 0,55 Manica Sussundenga 0,69 0,32 0,19 0,62 63300 0,67 Manica Tambara 0,66 0,31 0,19 0,50 20257 0,22





Número de Pobres


Sofala Cidade da Beira 0,53 0,22 0,12 0,58 199557 1,85 Sofala Buzi 0,89 0,52 0,35 1,15 121499 1,63 Sofala Caia 0,91 0,52 0,34 0,48 50173 0,66 Sofala Chemba 0,98 0,70 0,53 0,30 45076 0,73 Sofala Cheringoma 0,93 0,58 0,40 0,34 18621 0,27 Sofala Chibabava 0,96 0,64 0,47 0,39 66919 1,02 Sofala Dondo 0,72 0,34 0,20 0,42 113557 1,24 Sofala Gorongosa 0,97 0,70 0,53 0,31 72967 1,20 Sofala Machanga 0,94 0,63 0,46 1,85 40076 0,61 Sofala Maringue 0,98 0,71 0,55 0,28 51844 0,86 Sofala Marromeu 0,84 0,45 0,28 0,35 56673 0,69 Sofala Muanza 0,89 0,50 0,33 0,29 13212 0,17 Sofala Nhamatanda 0,93 0,58 0,40 0,38 122396 1,74

47





Número de Pobres


Inhambane Cidade de Inhambane 0,72 0,34 0,20 0,58 36803 0,40 Inhambane Funhalouro 0,94 0,54 0,35 0,20 27364 0,36 Inhambane Govuro 0,88 0,46 0,28 0,50 24702 0,29 Inhambane Homoine 0,81 0,38 0,22 0,37 71988 0,78 Inhambane Inharrime 0,82 0,39 0,22 0,78 59997 0,65 Inhambane Inhassoro 0,80 0,36 0,20 0,41 33763 0,35 Inhambane Jangamo 0,74 0,34 0,19 0,36 58718 0,61 Inhambane Mabote 0,89 0,48 0,29 0,33 33892 0,41 Inhambane Massinga 0,82 0,41 0,24 0,36 149528 1,68 Inhambane Maxixe 0,66 0,28 0,15 0,55 60671 0,58 Inhambane Morrumbene 0,71 0,31 0,17 0,46 76225 0,76 Inhambane Panda 0,90 0,46 0,27 0,20 40805 0,48 Inhambane Vilankulo 0,82 0,40 0,23 0,43 90397 1,01 Inhambane Zavala 0,90 0,48 0,29 0,28 112192 1,35





Número de Pobres


Gaza Cidade de Xai-Xai 0,52 0,21 0,11 0,66 49817 0,46 Gaza Bilene Macia 0,60 0,23 0,11 0,34 76704 0,67 Gaza Chibuto 0,51 0,19 0,10 0,53 80765 0,70 Gaza Chicualacuala 0,91 0,51 0,32 0,23 28758 0,37 Gaza Chigubo 0,95 0,54 0,34 0,16 12153 0,16 Gaza Chokwe 0,64 0,27 0,14 0,60 106073 1,01 Gaza Guija 0,50 0,20 0,11 0,76 27362 0,25 Gaza Mabalane 0,72 0,33 0,19 0,43 17784 0,18 Gaza Manjacaze 0,57 0,21 0,10 0,74 87728 0,74 Gaza Massangena 0,71 0,29 0,15 0,20 8939 0,08 Gaza Massingir 0,83 0,43 0,26 0,33 17754 0,21 Gaza Xai-Xai 0,56 0,21 0,10 0,32 89231 0,74





Número de Pobres


M. Província Cidade da Matola 0,46 0,19 0,10 1,15 188590 1,76 M. Província Boane 0,59 0,24 0,13 0,89 31560 0,29 M. Província Magude 0,73 0,34 0,19 2,71 30136 0,32 M. Província Manhica 0,71 0,32 0,17 1,01 89564 0,90 M. Província Marracuene 0,77 0,36 0,21 0,42 30839 0,33 M. Província Matutuine 0,64 0,27 0,15 6,07 21413 0,21 M. Província Moamba 0,57 0,23 0,12 1,25 23170 0,22 M. Província Namaacha 0,64 0,28 0,16 1,20 18760 0,19





Número de Pobres


C. Maputo Distrito Urbano 1 0,23 0,09 0,05 0,70 33459 0,30 C. Maputo Distrito Urbano 2 0,40 0,14 0,07 1,17 63332 0,50 C. Maputo Distrito Urbano 3 0,62 0,25 0,13 1,43 126200 1,14 C. Maputo Distrito Urbano 4 0,58 0,23 0,11 1,33 129286 1,14 C. Maputo Distrito Urbano 5 0,79 0,40 0,24 1,25 162705 1,87

48

7.2 Estimativas da Pobreza e Desigualidade ao nível dos Postos Administrativos

Província Distrito Posto Administrativo

Incidência da Pobreza

Profundidadeda Pobreza


G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres

ProporçãoAlocacional

Niassa Cidade Lichinga Cidade Lichinga 0,52 0,21 0,11 0,50 42313 0,39

Niassa Cuamba CidadeDe Cuamba 0,47 0,17 0,08 0,35 25519 0,21 Niassa Cuamba Etatara 0,68 0,28 0,15 0,24 17071 0,16 Niassa Cuamba Lurio 0,75 0,33 0,18 0,24 31728 0,32 Niassa Lago Meluluca 0,70 0,32 0,19 0,33 8522 0,09 Niassa Lago Cobue 0,72 0,31 0,17 0,30 9393 0,09 Niassa Lago Lunho 0,73 0,33 0,19 0,26 10646 0,11 Niassa Lago Maniamba 0,80 0,38 0,22 0,31 10718 0,12 Niassa Lichinga Chimbonila 0,58 0,21 0,10 0,29 23935 0,20 Niassa Lichinga Lione 0,75 0,33 0,18 0,30 8599 0,09 Niassa Lichinga Meponda 0,77 0,35 0,20 0,24 5398 0,06 Niassa Majune Majune 0,72 0,32 0,17 0,23 11685 0,12 Niassa Majune Muaquia 0,77 0,37 0,21 0,27 1545 0,02 Niassa Majune Nairrubi 0,90 0,52 0,34 0,23 1203 0,02 Niassa Mandimba Mandimba-Sede 0,61 0,24 0,12 0,26 32697 0,29 Niassa Mandimba Mitande 0,53 0,19 0,09 0,22 12543 0,10 Niassa Marrupa Marrupa-Sede 0,81 0,41 0,25 0,39 23711 0,27 Niassa Marrupa Marangira 0,80 0,37 0,21 0,21 4558 0,05 Niassa Marrupa Nungo 0,82 0,39 0,23 0,21 3517 0,04 Niassa Maua Maua 0,74 0,33 0,18 0,24 20021 0,20 Niassa Maua Maiaca 0,80 0,38 0,21 0,20 7570 0,08 Niassa Mavago Mavago-Sede 0,72 0,30 0,16 0,23 6147 0,06 Niassa Mavago M'sawize 0,67 0,25 0,12 0,21 1667 0,01 Niassa Mecanhelas Mecanhelas Sede 0,80 0,37 0,21 0,23 43537 0,47 Niassa Mecanhelas Chiuta 0,65 0,26 0,13 0,26 12144 0,11 Niassa Mecula Mecula-Sede 0,73 0,32 0,18 0,22 7335 0,07 Niassa Mecula Matondovela 0,68 0,24 0,11 0,21 279 0,00 Niassa Metarica Metarica 0,76 0,35 0,20 0,24 8886 0,09 Niassa Metarica Nacumua 0,84 0,41 0,24 0,21 6511 0,07 Niassa Muembe Muembe 0,66 0,27 0,14 0,35 8113 0,07 Niassa Muembe Chiconono 0,64 0,25 0,12 0,40 3765 0,03 Niassa N'gauma Massangulo 0,65 0,26 0,13 0,64 17144 0,16 Niassa N'gauma Itepela 0,72 0,31 0,16 0,21 4005 0,04 Niassa Nipepe Nipepe 0,80 0,37 0,21 0,22 13480 0,14 Niassa Nipepe Muipite 0,78 0,35 0,19 0,19 6012 0,06 Niassa Sanga Sanga 0,70 0,31 0,17 0,28 9164 0,09 Niassa Sanga Lussimbeze 0,71 0,31 0,17 0,44 16611 0,17 Niassa Sanga Macaloge 0,59 0,23 0,12 0,29 2657 0,02 Niassa Sanga Matchedje 0,67 0,30 0,17 0,24 841 0,01

49


Incidênciada Pobreza


Severidadeda Pobreza

G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres

Proporção Alocacional

C. Delgado Pemba Cidade Pemba Cidade 0,55 0,24 0,14 0,63 45213 0,45C. Delgado Ancuabe Ancuabe 0,42 0,14 0,06 0,25 14971 0,11C. Delgado Ancuabe Metoro 0,65 0,26 0,13 0,25 16272 0,15C. Delgado Ancuabe Meza 0,54 0,19 0,09 0,25 13308 0,11C. Delgado Balama Balama 0,74 0,32 0,18 0,30 36990 0,37C. Delgado Balama Impiri 0,59 0,22 0,11 0,27 9804 0,08C. Delgado Balama Kwekwe 0,61 0,23 0,11 0,23 10315 0,09C. Delgado Balama Mavala 0,58 0,21 0,10 0,27 6630 0,06C. Delgado Chiure Chiure-Sede 0,51 0,18 0,09 0,29 30165 0,24C. Delgado Chiure Chiure Velho 0,57 0,21 0,10 0,23 18880 0,16C. Delgado Chiure Katapua 0,44 0,14 0,06 0,23 5609 0,04C. Delgado Chiure Mazeze 0,54 0,19 0,09 0,23 9818 0,08C. Delgado Chiure Namogelia 0,57 0,21 0,10 0,25 10161 0,08C. Delgado Chiure Ocua 0,18 0,05 0,02 0,27 6513 0,04C. Delgado Ibo Quirimba 0,73 0,34 0,20 0,40 1829 0,02C. Delgado Macomia Macomia-Sede 0,46 0,15 0,07 0,27 10267 0,08C. Delgado Macomia Chai 0,65 0,27 0,14 0,25 9110 0,08C. Delgado Macomia Mucojo 0,44 0,15 0,07 0,30 10360 0,08C. Delgado Macomia Quiterajo 0,61 0,22 0,11 0,25 4226 0,04C. Delgado Mecufi Mecufi 0,51 0,18 0,08 0,29 10995 0,09C. Delgado Mecufi Murrebue 0,58 0,22 0,11 0,31 7358 0,06C. Delgado Meluco Meluco 0,43 0,13 0,06 0,27 5553 0,04C. Delgado Meluco Muaguide 0,62 0,25 0,13 0,29 5861 0,05C. Delgado Mocimboa Praia Mocimboa Praia 0,74 0,35 0,20 0,50 34317 0,36C. Delgado Mocimboa Praia Diaca 0,44 0,14 0,07 0,52 6629 0,05C. Delgado Mocimboa Praia Mbau 0,16 0,04 0,02 0,24 1658 0,01C. Delgado Montepuez Montep. Cidade 0,67 0,30 0,17 0,49 37047 0,37C. Delgado Montepuez Mapupulo 0,53 0,18 0,09 0,28 19989 0,16C. Delgado Montepuez Mirate 0,32 0,10 0,04 0,26 9762 0,07C. Delgado Montepuez Nairoto 0,44 0,15 0,07 0,29 2244 0,02C. Delgado Montepuez Namanhumbir 0,42 0,13 0,06 0,26 6783 0,05C. Delgado Mueda Mueda-Sede 0,91 0,58 0,41 0,43 41528 0,60C. Delgado Mueda Chapa 0,57 0,21 0,11 0,30 1972 0,02C. Delgado Mueda Imbuho 0,63 0,26 0,14 0,29 10666 0,10C. Delgado Mueda Negomano 0,43 0,16 0,08 0,24 692 0,01C. Delgado Mueda N'gapa 0,75 0,34 0,19 0,26 19424 0,20C. Delgado Muidumbe Muidumbe 0,71 0,30 0,17 0,25 17781 0,17C. Delgado Muidumbe Chitunda 0,51 0,18 0,08 0,26 9008 0,07C. Delgado Muidumbe Miteda 0,15 0,04 0,02 0,29 2573 0,02C. Delgado Namuno Namuno-Sede 0,59 0,22 0,11 0,25 32743 0,28C. Delgado Namuno Hucula 0,54 0,19 0,09 0,21 4596 0,04C. Delgado Namuno Machoca 0,63 0,24 0,12 0,23 10697 0,09C. Delgado Namuno Meloco 0,63 0,24 0,12 0,26 13853 0,12C. Delgado Namuno Ncumpe 0,59 0,22 0,11 0,22 13653 0,12C. Delgado Namuno Luli 0,55 0,20 0,10 0,22 4393 0,04C. Delgado Nangade Nangade 0,56 0,20 0,10 0,31 13519 0,11C. Delgado Nangade Ntamba 0,34 0,10 0,04 0,26 8588 0,06C. Delgado Palma Palma 0,59 0,23 0,11 0,31 11948 0,10C. Delgado Palma Olumbe 0,55 0,20 0,09 0,24 7131 0,06C. Delgado Palma Pundanhar 0,98 0,74 0,58 0,42 1900 0,03C. Delgado Palma Quionga 0,42 0,14 0,06 0,32 2329 0,02C. Delgado Pemba-Metuge Metuge Sede 0,48 0,17 0,08 0,31 11602 0,09

50

C. Delgado Pemba-Metuge Mieze 0,46 0,15 0,07 0,25 7996 0,06C. Delgado Quissanga Quissanga 0,69 0,30 0,16 0,30 2952 0,03C. Delgado Quissanga Bilibiza 0,19 0,05 0,02 0,32 2173 0,01C. Delgado Quissanga Mahate 0,46 0,15 0,07 0,40 8180 0,06





G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres


Nampula Cidade Nampula Urbano Central 0,60 0,29 0,19 1,38 8671 0,10 Nampula Cidade Nampula Urbano Central 0,70 0,35 0,21 0,48 49806 0,56 Nampula Cidade Nampula Muhala 0,74 0,38 0,23 0,40 57958 0,67 Nampula Cidade Nampula Namicopo 0,53 0,21 0,11 0,37 17065 0,15 Nampula Cidade Nampula Napipine 0,74 0,39 0,25 0,64 49766 0,59 Nampula Cidade Nampula Natiripe 0,61 0,26 0,14 0,31 19554 0,19 Nampula Angoche Angoche 0,28 0,08 0,04 0,36 23010 0,16 Nampula Angoche Aube 0,65 0,25 0,13 0,21 20404 0,18 Nampula Angoche Namaponda 0,56 0,20 0,10 0,21 16831 0,14 Nampula Angoche Boila - Nametoria 0,58 0,21 0,10 0,20 45721 0,37 Nampula Namapa-Erati Namapa-Erati 0,91 0,51 0,33 0,21 77438 0,99 Nampula Namapa-Erati Alua 0,72 0,30 0,16 0,21 49460 0,47 Nampula Namapa-Erati Namiroa 0,89 0,48 0,30 0,20 43271 0,53 Nampula Ilha De

Mocambique Ilha De Mocambique 0,18 0,05 0,02 0,35 7503 0,05

Nampula Lalaua Lalaua 0,72 0,30 0,16 0,19 29233 0,28 Nampula Lalaua Meti 0,62 0,24 0,12 0,20 8998 0,08 Nampula Malema Malema 0,52 0,19 0,09 0,23 40819 0,34 Nampula Malema Chihulo 0,65 0,26 0,13 0,20 6459 0,06 Nampula Malema Mutuali 0,55 0,20 0,10 0,22 21329 0,18 Nampula Meconta Meconta 0,79 0,36 0,20 0,21 17807 0,18 Nampula Meconta Corrane 0,65 0,25 0,13 0,20 53351 0,47 Nampula Meconta Namialo 0,65 0,28 0,15 0,30 23277 0,23 Nampula Meconta 7 De Abril 0,66 0,26 0,13 0,20 13071 0,12 Nampula Mecuburi Mecuburi 0,83 0,41 0,24 0,21 51947 0,58 Nampula Mecuburi Mihlana 0,59 0,22 0,10 0,19 7249 0,06 Nampula Mecuburi Muite 0,78 0,35 0,19 0,19 16593 0,17 Nampula Mecuburi Namina 0,75 0,34 0,19 0,20 15429 0,16 Nampula Memba Memba 0,89 0,47 0,29 0,20 103546 1,26 Nampula Memba Chipene 0,76 0,32 0,17 0,20 13054 0,13 Nampula Memba Lurio 0,74 0,31 0,17 0,22 9714 0,09 Nampula Memba Mazua 0,75 0,32 0,17 0,18 28546 0,28 Nampula Mogincual Namingue 0,85 0,42 0,25 0,20 22335 0,25 Nampula Mogincual Quinga 0,89 0,47 0,29 0,18 13367 0,16 Nampula Mogincual Chunga 0,76 0,33 0,18 0,18 9564 0,09 Nampula Mogincual Quixaxe 0,81 0,38 0,22 0,20 13937 0,15 Nampula Mogincual Liupo 0,67 0,27 0,14 0,20 13000 0,12 Nampula Mogovolas Nametil - Sede 0,93 0,54 0,36 0,21 49186 0,66 Nampula Mogovolas Calipo 0,83 0,40 0,23 0,20 19728 0,22 Nampula Mogovolas Ilute 0,55 0,19 0,09 0,19 24717 0,20 Nampula Mogovolas Muatua 0,81 0,37 0,21 0,20 21666 0,23 Nampula Mogovolas Nanhupo 0,63 0,24 0,12 0,20 17694 0,15 Nampula Moma Macone - Sede 0,54 0,19 0,09 0,22 66517 0,53 Nampula Moma Chalaua 0,58 0,21 0,10 0,20 36604 0,30

51

Nampula Moma Larde 0,77 0,34 0,19 0,20 20581 0,21 Nampula Moma Mucuali 0,26 0,07 0,03 0,20 5557 0,04 Nampula Monapo Monapo - Sede 0,63 0,25 0,13 0,25 65842 0,59 Nampula Monapo Itoculo 0,59 0,21 0,10 0,21 28627 0,24 Nampula Monapo Netia 0,62 0,23 0,11 0,21 34539 0,29 Nampula Mossuril Mossuril - Sede 0,55 0,20 0,09 0,23 22922 0,19 Nampula Mossuril Lunga 0,88 0,45 0,27 0,20 19560 0,23 Nampula Mossuril Matibane 0,50 0,17 0,08 0,22 11833 0,09 Nampula Muecate Muecate 0,85 0,42 0,25 0,20 26846 0,30 Nampula Muecate Imala 0,76 0,33 0,18 0,24 24195 0,24 Nampula Muecate Mucoluane 0,44 0,15 0,07 0,20 2249 0,02 Nampula Murrupula Murrupula 0,76 0,34 0,19 0,20 52273 0,53 Nampula Murrupula Chinga 0,68 0,26 0,13 0,19 4566 0,04 Nampula Murrupula Nehessine 0,62 0,23 0,11 0,19 15356 0,13 Nampula Nacala-Porto Maiaia 0,49 0,20 0,11 0,42 53005 0,48 Nampula Nacala-Porto Mutiva 0,74 0,32 0,18 0,23 18979 0,19 Nampula Nacala-Porto Muanona 0,59 0,22 0,11 0,23 13033 0,11 Nampula Nacala-Velha Nacala-Velha 0,71 0,29 0,15 0,20 42962 0,40 Nampula Nacala-Velha Covo 0,70 0,29 0,15 0,19 11271 0,11 Nampula Nacaroa Nacaroa 0,75 0,33 0,18 0,20 30236 0,30 Nampula Nacaroa Intete 0,73 0,30 0,16 0,18 17438 0,16 Nampula Nacaroa Saua-Saua 0,81 0,38 0,22 0,19 13157 0,14 Nampula Nampula Rapale 0,70 0,29 0,15 0,20 28890 0,27 Nampula Nampula Anchilo 0,53 0,19 0,09 0,22 23677 0,19 Nampula Nampula Mutivaze 0,36 0,11 0,05 0,21 4392 0,03 Nampula Nampula Namaita 0,55 0,19 0,09 0,21 14905 0,12 Nampula Ribaue Ribaue 0,72 0,31 0,17 0,21 33680 0,33 Nampula Ribaue Kunle 0,79 0,36 0,20 0,21 12141 0,13 Nampula Ribaue Iapala 0,46 0,16 0,07 0,24 29177 0,22

52





G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres


Zambezia Cid. Quelimane Cid. Quelimane 0,60 0,25 0,14 4,49 86244 0,82 Zambezia Alto Molocue Sede 0,82 0,34 0,17 0,18 101652 0,96 Zambezia Alto Molocue Nauela 0,93 0,60 0,43 0,31 36857 0,54 Zambezia Chinde Chinde - Sede 0,62 0,24 0,12 0,23 26600 0,23 Zambezia Chinde Luabo 0,41 0,11 0,04 0,19 19834 0,12 Zambezia Chinde Mecaune 0,52 0,20 0,10 0,29 16745 0,14 Zambezia Gile Gile 0,54 0,13 0,04 0,11 35700 0,19 Zambezia Gile Alto Ligonha 0,56 0,19 0,08 0,47 33151 0,25 Zambezia Gurue Cidade Gurue 0,75 0,31 0,16 0,34 71926 0,67 Zambezia Gurue Gurue 0,72 0,29 0,14 0,18 34253 0,31 Zambezia Gurue Lioma 0,87 0,41 0,22 0,16 42412 0,45 Zambezia Ile Ile 0,81 0,35 0,18 0,69 104705 1,01 Zambezia Ile Mulevala 0,72 0,28 0,14 0,21 35247 0,31 Zambezia Ile Socone 0,81 0,38 0,21 0,23 28986 0,31 Zambezia Inhassunge Mucupia 0,85 0,39 0,21 0,16 52282 0,54 Zambezia Inhassunge Gonhane 0,60 0,20 0,09 0,15 13429 0,10 Zambezia Lugela Lugela 0,78 0,36 0,20 0,26 27052 0,28 Zambezia Lugela Tacuane 0,60 0,26 0,15 0,42 8352 0,08 Zambezia Lugela Manhamade 0,62 0,21 0,10 0,18 29594 0,23 Zambezia Lugela Muabanama 0,68 0,27 0,14 0,22 4397 0,04 Zambezia Maganja Costa Maganja Costa 0,79 0,33 0,18 0,20 72017 0,70 Zambezia Maganja Costa Bojone 0,39 0,11 0,04 0,18 20197 0,13 Zambezia Maganja Costa Mocubela 0,46 0,12 0,04 0,11 11904 0,07 Zambezia Maganja Costa Nante 0,61 0,22 0,11 0,34 31201 0,26 Zambezia Milange Milange 0,69 0,31 0,18 0,33 99913 1,02 Zambezia Milange Majaua 0,53 0,33 0,25 3,22 22448 0,32 Zambezia Milange Molumbo 0,87 0,45 0,27 0,21 62841 0,74 Zambezia Milange Mongue 0,69 0,27 0,14 0,18 38138 0,34 Zambezia Mocuba Cidade Mocuba 0,62 0,29 0,17 3,71 74599 0,78 Zambezia Mocuba Mugeba 0,67 0,24 0,11 0,19 38954 0,32 Zambezia Mocuba Namajavira 0,66 0,27 0,14 0,29 17859 0,17 Zambezia Mopeia Mopeia 0,61 0,25 0,13 0,35 26122 0,24 Zambezia Mopeia Campo 0,51 0,17 0,08 0,82 13620 0,10 Zambezia Morrumbala Morrumbala 0,72 0,30 0,15 0,22 68657 0,64 Zambezia Morrumbala Chire 0,59 0,21 0,10 0,87 38395 0,31 Zambezia Morrumbala Derre 0,70 0,24 0,11 0,14 37336 0,30 Zambezia Morrumbala Megaza 0,58 0,18 0,08 0,16 11560 0,08 Zambezia Namacurra Namacurra 0,67 0,25 0,13 0,21 45834 0,40 Zambezia Namacurra Mucuse 0,80 0,36 0,20 0,23 68949 0,70 Zambezia Namarroi Namarroi 0,66 0,28 0,15 0,33 45949 0,44 Zambezia Namarroi Regone 0,57 0,24 0,13 3,82 12507 0,12 Zambezia Nicodala Nicodala 0,73 0,31 0,17 0,56 63097 0,62 Zambezia Nicodala Maquival 0,82 0,37 0,21 0,25 84551 0,88 Zambezia Pebane Pebane 0,57 0,19 0,08 0,16 25855 0,19 Zambezia Pebane Mulela Mualama 0,68 0,20 0,08 0,09 30579 0,20 Zambezia Pebane Naburi 0,55 0,15 0,06 0,10 22423 0,14

53





G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres


Tete Cidade De TeteSede 0,70 0,34 0,20 0,95 67380 0,75 Tete Angonia Ulongoe 0,87 0,47 0,29 0,24 107010 1,30 Tete Angonia Domue 0,85 0,41 0,24 0,18 99364 1,10 Tete Cahora-Bassa Songo 0,79 0,33 0,17 0,17 21109 0,20 Tete Cahora-Bassa Chitholo 0,82 0,43 0,26 1,15 1477 0,02 Tete Cahora-Bassa Chitima 0,69 0,31 0,18 0,65 18142 0,19 Tete Changara Luenha 0,70 0,28 0,15 0,31 15335 0,14 Tete Changara Chioco 0,68 0,27 0,13 0,24 30284 0,27 Tete Changara Mavara 0,65 0,25 0,12 0,35 32448 0,28 Tete Chifunde Chifunde 0,61 0,21 0,10 0,18 3778 0,03 Tete Chifunde Mualadzi 0,94 0,57 0,39 0,22 28807 0,40 Tete Chifunde N'sadzo 0,95 0,64 0,47 0,30 9192 0,14 Tete Chiuta Kazula 0,79 0,36 0,20 0,21 11591 0,12 Tete Chiuta Manje 0,56 0,18 0,08 0,16 19084 0,14 Tete Macanga Furancungo 0,78 0,34 0,18 0,27 21908 0,22 Tete Macanga Chidzolomondo 0,59 0,22 0,11 0,24 9763 0,08 Tete Magoe Mapheende 0,80 0,41 0,25 0,52 7263 0,08 Tete Magoe Chinhopo 0,83 0,37 0,20 0,16 13529 0,14 Tete Magoe Mukumbura 0,62 0,32 0,21 1,44 7714 0,09 Tete Maravia Chiputo 0,57 0,18 0,08 0,13 3812 0,03 Tete Maravia Fingoe 0,82 0,36 0,19 0,16 12704 0,13 Tete Maravia Molowera 0,81 0,36 0,20 0,17 17737 0,18 Tete Maravia Chipera 0,76 0,35 0,20 0,21 5402 0,06 Tete Moatize Moatize 0,53 0,23 0,13 1,42 27859 0,27 Tete Moatize Kambulatsitsi 0,86 0,41 0,23 0,15 11159 0,12 Tete Moatize Zobue 0,70 0,30 0,16 0,24 27522 0,27 Tete Mutarara Nhamayabue 0,87 0,39 0,21 0,13 24724 0,26 Tete Mutarara Chare 0,78 0,33 0,17 0,15 25769 0,25 Tete Mutarara Doa 0,93 0,51 0,32 0,16 21942 0,27 Tete Mutarara Inhangoma 0,70 0,27 0,13 0,15 29310 0,26 Tete Tsangano Ntengo-Wambalane 0,80 0,38 0,22 0,22 52220 0,56 Tete Tsangano Tsangano 0,82 0,39 0,22 0,20 29975 0,32 Tete Zumbo Zumbo 0,85 0,37 0,20 0,13 9427 0,09 Tete Zumbo Muze 0,93 0,57 0,39 0,26 10016 0,14 Tete Zumbo Zambue 0,93 0,51 0,31 0,15 8906 0,11

54





G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres


Manica Chimoio Cidade Urbana 1 (Sede) 0.67 0.31 0.18 1.34 112715 1.20 Manica Barue Cantadica 0.59 0.22 0.11 0.39 27223 0.23 Manica Barue Choa 0.53 0.21 0.11 0.97 6447 0.06 Manica Barue Nhampassa 0.39 0.14 0.07 0.67 7898 0.06 Manica Gondola Gondola 0.57 0.26 0.16 1.21 14718 0.16 Manica Gondola Amatongas 0.77 0.35 0.19 0.34 24225 0.25 Manica Gondola Cafumpe 0.64 0.23 0.11 0.23 15266 0.12 Manica Gondola Inchope 0.86 0.48 0.30 0.74 14815 0.19 Manica Gondola Macate 0.74 0.31 0.16 0.41 32900 0.31 Manica Gondola Matsinho 0.70 0.28 0.14 0.46 15995 0.14 Manica Gondola Zembe 0.77 0.34 0.19 0.50 12354 0.12 Manica Guro Guro Sede 0.47 0.17 0.08 0.32 7890 0.06 Manica Guro Dacata 0.46 0.19 0.10 0.47 1295 0.01 Manica Guro Mandie 0.68 0.32 0.19 0.42 7279 0.08 Manica Guro Mungari 0.61 0.26 0.14 0.31 5431 0.05 Manica Guro Nhamassonge 0.58 0.25 0.14 0.32 3341 0.03 Manica Machaze Machaze 0.46 0.19 0.10 0.49 24631 0.23 Manica Machaze Save 0.35 0.15 0.09 1.65 7743 0.08 Manica Macossa Macossa 0.72 0.35 0.22 0.78 4472 0.05 Manica Macossa Nguawala 0.77 0.40 0.25 0.26 1155 0.01 Manica Macossa Nhamangua 0.69 0.32 0.19 0.61 4126 0.04 Manica Manica Manica 0.69 0.30 0.16 0.80 19311 0.19 Manica Manica Machipanda 0.46 0.18 0.09 0.71 16003 0.14 Manica Manica Messica 0.83 0.43 0.26 0.86 32416 0.38 Manica Manica Mavonde 0.65 0.28 0.16 0.53 8134 0.08 Manica Manica Vanduzi 0.73 0.30 0.16 0.53 28676 0.27 Manica Mossurize Espungabera 0.39 0.18 0.11 2.83 7713 0.08 Manica Mossurize Chiurairue 0.48 0.21 0.12 0.93 22123 0.21 Manica Mossurize Dacate 0.51 0.21 0.11 0.42 27970 0.26 Manica Sussundenga Sussundenga 0.82 0.42 0.26 0.63 30055 0.35 Manica Sussundenga Dombe 0.68 0.30 0.17 0.30 24478 0.24 Manica Sussundenga Muhoa 0.57 0.22 0.12 1.17 5556 0.05 Manica Sussundenga Rotanda 0.36 0.12 0.06 0.33 3211 0.02 Manica Tambara Nhacolo 0.75 0.38 0.24 0.45 12737 0.15 Manica Tambara Buzua 0.51 0.21 0.12 0.36 3758 0.04 Manica Tambara Nhacafula 0.59 0.25 0.14 0.59 3761 0.04

55





G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres


Sofala Beira Cidade Urbano 1 0,45 0,17 0,09 0,57 62925 0,56 Sofala Beira Cidade Urbano 2 0,55 0,22 0,11 0,74 43911 0,39 Sofala Beira Cidade Urbano 3 0,60 0,25 0,14 0,38 64673 0,62 Sofala Beira Cidade Urbano 4 0,59 0,24 0,13 0,39 22418 0,21 Sofala Beira Cidade Urbano 5 – P. Central 0,84 0,46 0,29 0,39 5629 0,07 Sofala Buzi Buzi 0,86 0,47 0,30 1,12 72013 0,90 Sofala Buzi Estaquinha 0,97 0,66 0,48 0,58 28309 0,44 Sofala Buzi Sofala 0,89 0,54 0,37 1,33 21176 0,29 Sofala Caia Caia - Sede 0,91 0,54 0,36 0,58 34630 0,46 Sofala Caia Murraça 0,89 0,48 0,30 0,25 15544 0,19 Sofala Chemba Chemba 0,95 0,62 0,44 0,33 13404 0,20 Sofala Chemba Chiramba 0,99 0,75 0,59 0,24 11411 0,20 Sofala Chemba Mulima 0,99 0,72 0,56 0,24 20262 0,34 Sofala Cheringoma Inhaminga 0,92 0,57 0,39 0,34 14977 0,21 Sofala Cheringoma Inhamitanga 0,96 0,65 0,47 0,29 3644 0,06 Sofala Chibabava Chibabava 0,94 0,59 0,41 0,27 10128 0,14 Sofala Chibabava Gonda 0,94 0,58 0,40 0,27 16420 0,23 Sofala Chibabava Muxungue 0,97 0,68 0,51 0,47 40371 0,64 Sofala Dondo Dondo 0,75 0,37 0,22 0,38 52370 0,58 Sofala Dondo Mafambisse 0,69 0,33 0,19 0,44 61188 0,65 Sofala Gorongosa Gororngosa-Sede 0,97 0,69 0,52 0,30 37208 0,60 Sofala Gorongosa Nhamadzi 0,97 0,68 0,51 0,25 18926 0,30 Sofala Gorongosa Vanduzi 0,99 0,76 0,60 0,38 16833 0,29 Sofala Machanga Machanga 0,91 0,57 0,40 1,49 18759 0,27 Sofala Machanga Divinhe 0,97 0,68 0,51 2,10 21317 0,34 Sofala Maringue Maringue 0,98 0,70 0,53 0,26 27698 0,45 Sofala Maringue Canxixe 0,98 0,73 0,56 0,27 15750 0,26 Sofala Maringue Subui 0,99 0,73 0,57 0,34 8397 0,14 Sofala Marromeu Marromeu 0,80 0,40 0,24 0,35 37884 0,44 Sofala Marromeu Chupanga 0,93 0,57 0,38 0,23 18789 0,26 Sofala Muanza Muanza 0,72 0,36 0,22 0,37 982 0,01 Sofala Muanza Galinha 0,91 0,52 0,34 0,26 12229 0,16 Sofala Nhamatanda Nhamatanda 0,93 0,58 0,40 0,41 74757 1,06 Sofala Nhamatanda Tica 0,93 0,58 0,40 0,32 47640 0,68

56





G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres


Inhambane Inhambane (Cidade)

Inhambane (Cidade) 0,72 0,34 0,20 0,58 36803 0,40

Inhambane Funhalouro Funhalouro 0,93 0,52 0,33 0,20 18524 0,24 Inhambane Funhalouro Tome 0,95 0,58 0,38 0,19 8840 0,12 Inhambane Govuro Nova Mambone 0,91 0,51 0,31 0,29 15182 0,19 Inhambane Govuro Save 0,84 0,40 0,22 0,61 9519 0,10 Inhambane Homoine Homoine - Sede 0,79 0,38 0,22 0,40 58048 0,63 Inhambane Homoine Pembe 0,88 0,43 0,25 0,20 13940 0,16 Inhambane Inharrime Inharrime - Sede 0,78 0,36 0,20 0,90 41323 0,43 Inhambane Inharrime Mucumbi 0,90 0,45 0,26 0,17 18673 0,21 Inhambane Inhassoro Inhassoro 0,81 0,37 0,20 0,35 32610 0,34 Inhambane Inhassoro Bazaruto 0,56 0,21 0,11 0,75 1153 0,01 Inhambane Jangamo Jangamo 0,71 0,31 0,17 0,29 23179 0,23 Inhambane Jangamo Cumbana 0,76 0,35 0,20 0,40 35539 0,38 Inhambane Mabote Mabote 0,87 0,45 0,27 0,23 16820 0,20 Inhambane Mabote Zimane 0,92 0,51 0,32 0,23 5200 0,07 Inhambane Mabote Zinave 0,91 0,50 0,32 0,52 11872 0,15 Inhambane Massinga Massinga 0,78 0,36 0,20 0,36 105547 1,11 Inhambane Massinga Chicomo 0,94 0,54 0,34 0,19 43980 0,57 Inhambane Maxixe Maxixe (Cidade) 0,66 0,28 0,15 0,55 60671 0,58 Inhambane Morrumbene Morrumbene 0,62 0,25 0,13 0,56 32825 0,30 Inhambane Morrumbene Mocoduene 0,79 0,37 0,21 0,23 43399 0,46 Inhambane Panda Panda 0,88 0,44 0,25 0,20 29298 0,33 Inhambane Panda Mawayela 0,93 0,52 0,33 0,19 4228 0,05 Inhambane Panda Urrene 0,94 0,52 0,33 0,18 7279 0,09 Inhambane Vilankulo Vilankulo 0,72 0,31 0,17 0,52 38452 0,38 Inhambane Vilankulo Mapinhane 0,91 0,49 0,30 0,19 51946 0,63 Inhambane Zavala Quissico 0,87 0,42 0,24 0,23 57849 0,63 Inhambane Zavala Zandamela 0,95 0,55 0,35 0,33 54343 0,72

57





G.Entropy (GE(1))

Número de Pobres


Gaza Cidade Xai-Xai Cidade Xai-Xai 0,52 0,21 0,11 0,66 49817 0,46 Gaza Bilene Macia Bilene Macia 0,54 0,19 0,09 0,44 15115 0,12 Gaza Bilene Macia Chissano 0,59 0,23 0,11 0,31 27759 0,24 Gaza Bilene Macia Mazivila 0,68 0,26 0,13 0,19 14708 0,13 Gaza Bilene Macia Messano 0,56 0,20 0,09 0,28 10231 0,08 Gaza Bilene Macia Praia De Bilene 0,80 0,41 0,25 0,34 4038 0,05 Gaza Bilene Macia Macuane 0,65 0,25 0,13 0,25 4853 0,04 Gaza Chibuto Chibuto 0,35 0,12 0,06 0,65 17550 0,14 Gaza Chibuto Alto Changane 0,86 0,43 0,25 0,20 11393 0,13 Gaza Chibuto Chaimite 0,46 0,17 0,08 0,40 9784 0,08 Gaza Chibuto Changanine 0,88 0,43 0,25 0,17 6269 0,07 Gaza Chibuto Godide 0,54 0,18 0,08 0,23 8913 0,07 Gaza Chibuto Malehice 0,53 0,18 0,09 0,28 26856 0,21 Gaza Chicualacuala Chicualacuala 0,94 0,57 0,38 0,20 12355 0,17 Gaza Chicualacuala Mapai 0,87 0,45 0,27 0,24 12776 0,15 Gaza Chicualacuala Pafuri 0,92 0,51 0,32 0,20 3627 0,05 Gaza Chigubo Chigubo 0,97 0,57 0,37 0,13 6484 0,09 Gaza Chigubo Ndindiza 0,92 0,51 0,32 0,17 5669 0,07 Gaza Chokwe Cidade Chokwe 0,61 0,26 0,14 0,61 28970 0,28 Gaza Chokwe Lionde 0,55 0,23 0,12 0,85 21533 0,20 Gaza Chokwe Macarretane 0,79 0,35 0,19 0,26 20164 0,21 Gaza Chokwe Xilembene 0,65 0,26 0,13 0,31 35407 0,32 Gaza Guija Vila De Caniçado 0,33 0,15 0,10 1,25 1560 0,02 Gaza Guija Chivonguene 0,58 0,22 0,11 0,29 12259 0,10 Gaza Guija Mubanguene 0,39 0,16 0,09 0,62 8532 0,08 Gaza Guija Nalazi 0,74 0,33 0,18 0,25 5010 0,05 Gaza Mabalane Mabalane 0,55 0,22 0,12 0,38 5321 0,05 Gaza Mabalane Combomune 0,80 0,38 0,22 0,48 6581 0,07 Gaza Mabalane Ntlavane 0,88 0,43 0,25 0,16 5882 0,07 Gaza Mandlacaze Mandlacaze 0,35 0,11 0,05 1,19 7769 0,06 Gaza Mandlacaze Chalala 0,59 0,20 0,09 0,29 7269 0,06 Gaza Mandlacaze Chibonzane 0,67 0,26 0,13 0,32 18148 0,16 Gaza Mandlacaze Chidenguele 0,54 0,19 0,09 0,28 20576 0,17 Gaza Mandlacaze Macuacua 0,81 0,36 0,20 0,20 11200 0,11 Gaza Mandlacaze Mazucane 0,61 0,22 0,10 0,23 8669 0,07 Gaza Mandlacaze Nguzene 0,52 0,18 0,09 0,39 14095 0,11 Gaza Massangena Massangena 0,63 0,24 0,12 0,19 4979 0,04 Gaza Massangena Muvue 0,83 0,38 0,20 0,17 3960 0,04 Gaza Massingir Massingir 0,75 0,35 0,20 0,37 6105 0,06 Gaza Massingir Mavodze 0,98 0,62 0,42 0,14 6508 0,09 Gaza Massingir Zulo 0,78 0,34 0,18 0,21 5141 0,05 Gaza Xai-Xai Chicunbane 0,53 0,19 0,09 0,29 36123 0,29 Gaza Xai-Xai Chongoene 0,52 0,18 0,09 0,34 34696 0,28 Gaza Xai-Xai Zonguene 0,79 0,33 0,17 0,20 18412 0,18

58


IncidênciaDa Pobreza

ProfundidadeDa Pobreza

SeveridadeDa Pobreza

G.Entropy (GE(1))

Número De Pobres


Maputo Matola Cidade Matola Cidade 0,42 0,17 0,09 1,30 70249 0,66 Maputo Matola Cidade Infulene - Sede 0,50 0,21 0,11 0,89 63113 0,60 Maputo Matola Cidade Machava 0,49 0,20 0,10 0,91 55231 0,50 Maputo Boane Boane 0,55 0,22 0,11 0,95 23107 0,21 Maputo Boane Matola Rio 0,72 0,33 0,18 0,35 8453 0,09 Maputo Magude Magude 0,75 0,35 0,20 0,72 23833 0,26 Maputo Magude Mapulanguene 0,53 0,21 0,11 0,31 434 0,00 Maputo Magude Motaze 0,81 0,38 0,22 0,24 3625 0,04 Maputo Magude Mahele 0,68 0,29 0,15 4,84 993 0,01 Maputo Magude Panjane 0,51 0,19 0,10 1,19 1252 0,01 Maputo Manhiça Manhiça 0,68 0,29 0,16 1,55 26658 0,26 Maputo Manhiça Calanga 0,73 0,31 0,17 0,32 6684 0,07 Maputo Manhiça Ilha Josina Machel 0,81 0,38 0,22 0,31 7605 0,08 Maputo Manhiça Maluana 0,79 0,37 0,21 0,34 10995 0,12 Maputo Manhiça Xinavane 0,58 0,24 0,13 0,93 11830 0,11 Maputo Manhiça 3 De Fevereiro 0,77 0,35 0,19 0,38 25792 0,27 Maputo Marracuene Marracuene 0,76 0,36 0,21 0,44 26985 0,29 Maputo Marracuene Machubo 0,81 0,39 0,23 0,25 3854 0,04 Maputo Matutuine Missevene 0,67 0,27 0,14 6,62 9148 0,09 Maputo Matutuine Catembe 0,79 0,38 0,22 0,36 3668 0,04 Maputo Matutuine Catuane 0,53 0,22 0,12 2,54 4522 0,04 Maputo Matutuine Machangulo 0,76 0,35 0,20 0,31 2121 0,02 Maputo Matutuine Zitundo 0,49 0,21 0,12 2,85 1954 0,02 Maputo Moamba Moamba 0,59 0,24 0,13 1,09 6853 0,06 Maputo Moamba Pessene 0,71 0,31 0,17 1,03 6880 0,07 Maputo Moamba Ressano Garcia 0,39 0,15 0,08 0,85 3198 0,03 Maputo Moamba Sabie 0,56 0,22 0,11 1,45 6239 0,06 Maputo Namaacha Namaacha 0,58 0,25 0,13 0,80 10991 0,11 Maputo Namaacha Changalane 0,75 0,35 0,20 1,99 7769 0,08

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