Crise, austeridade fiscal e insegurança alimentar: fatores associados, tendências e distribuição espacial via PNAD e POF / Crisis, austeridad fiscal e inseguridad alimentaria: factores asociados, tendencias y distribución espacial vía PNAD y POF / Crisis, fiscal austerity and food insecurity: associated factors, trends and spatial distribution via PNAD and POF

RESUMO

Resumo O estudo visa identificar e analisar fatores associados à insegurança alimentar (IA), as tendências e a distribuição espacial para estratos geográficos. Investigou-se a hipótese de piora do desfecho de IA grave nos domicílios, medido pela Escala Brasileira de Insegurança Alimentar (EBIA), como efeito da crise e/ou da política de austeridade. O artigo envolve estudos com desenho transversal para análises seccionais e ecológico misto de tendências espaço-temporais, a partir de quatro inquéritos nacionais do IBGE. Adotou-se procedimento de calibração dos pesos segundo distribuição por sexo e faixa etária e métodos de estimação e modelagem que incorporam efeitos do desenho amostral. A regressão de Poisson com estimação robusta de variância foi empregada para estimar razões de prevalências de IA grave em nível etiológico. Para o nível ecológico, empregou-se duas abordagens de modelagem multinível para medidas repetidas de estratos regressão múltipla log-log para associações; e modelagem de splines para estimação de tendências. Os achados apontam impactos da austeridade adotada, com mudanças de tendências no Programa Bolsa Família e reflexos sobre o aumento da IA grave. Projeta-se o aumento da IA e afastamento do alcance do objetivo nº 2 dos ODS em 2030 pelo Brasil, a despeito do sucesso obtido em 2014 para o ODM nº 1.

RESUMEN

Resumen Este estudio tiene como objetivo identificar y analizar factores asociados a la inseguridad alimentaria (IA), tendencias y distribución espacial por estratos geográficos. Se investigó la hipótesis de un deterioro del resultado de IA grave en los hogares, medido por la Escala Brasileña de Inseguridad Alimentaria (EBIA), como efecto de la crisis o de la política de austeridad. El artículo involucra estudios con diseño transversal para análisis ecológicos transversales y mixtos de tendencias espacio-temporales, basados ​​en cuatro encuestas nacionales del IBGE. Se adoptó un procedimiento de calibración de los pesos según distribución por sexo y grupo de edad y métodos de estimación y modelación que incorporan efectos del diseño muestral. Se utilizó la regresión de Poisson con estimación robusta de la varianza para estimar los índices de prevalencia de IA grave a nivel etiológico. Para el nivel ecológico, se utilizaron dos enfoques de modelado multinivel para mediciones repetidas de estratos regresión múltiple log-log para asociaciones y modelado Splines para estimación de tendencias. Los hallazgos apuntan a los impactos de la austeridad adoptada, con cambios en las tendencias del Programa Bolsa Familia e impactos en el aumento de la IA severa. Se proyecta que Brasil aumentará la IA y se alejará de alcanzar el objetivo N°2 de los ODS en 2030, a pesar del éxito alcanzado en 2014 para el ODM nº1.

ABSTRACT

Abstract This study aims to identify and analyse factors associated with food insecurity (FI), trends and spatial distributions for geographical strata. The hypothesis of worsening of the outcome of severe FI, measured by the Brazilian Food Insecurity Scale (EBIA) in households, as an effect of the crisis and/or the austerity policy, was investigated. The article involves studies with cross-sectional design and mixed ecological for spatio-temporal trends, based on 4 national IBGE surveys. A weight calibration procedure to match population distribution by gender and age group was adopted, as well as estimation and modelling methods that incorporate effects of the sample design. Poisson regression with robust estimation of variance was used to estimate prevalence ratios of severe FI at the etiological level. For the ecological level, two multilevel modelling approaches were employed for repeated measurements of strata multiple log-log regression for associations; and modelling of splines for trend estimation. The findings point to impacts of the austerity policy adopted, with changes in trends in the Programa Bolsa Família - PBF (Family Benefit Programme - FBP) and on the increase in severe FI. It is projected that there will be an increase in FI and a shortfall in relation to achievement of the SDG no. 2 in 2030 by Brazil, despite the success obtained in 2014 for MDG no. 1.