EFFECTS OF RURAL CREDIT ON MULTIDIMENSIONAL POVERTY IN RURAL BRAZIL
DOI:
https://doi.org/10.61673/ren.2025.1699Keywords:
Alkire-Foster Method, Unconditional Quantile Regression, Decomposition of poverty differentialsAbstract
The objective of this work was to analyze the importance of the rural credit policy not only in its economic aspect, but also in the social one. In addition, the study sought to measure multidimensional poverty in rural areas, since, according to recent approaches to the phenomenon, it does not only mean lack of income, but also lack of education, basic sanitation, health, housing and employment. To achieve the proposed objectives, multidimensional poverty was measured based on the Alkire-Foster methodology. Then, the effect of rural credit on differentiated levels of multidimensional poverty was analyzed using the unconditional quantile regression methodology and the distortion of poverty differentials. The survey data refer to microdata from the 2014 PNAD by IBGE. The results found that education is the dimension with the greatest contribution to multidimensional rural poverty in Brazil. In the regional analysis, the highest rates of multidimensional rural poverty were found in the Northeast and North of the country. In addition, it is tolerated that the rural credit policy needs to be applied in conjunction with other measures such as technical assistance and the promotion of human capital so that it has a potentiating effect on the reduction of multidimensional poverty.
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