república de angola

República de Angola

Instituto Nacional de Estatística

Relatório de Pobreza para Angola

Dezembro 2019

FICHA TÉCNICA

Director Geral Camilo Ceita

Editor Instituto Nacional de Estatística

Rua Ho-Chin-Minh,

Caixa Postal n.º 1215

Tel.: (+244) 226 420 730/1

Luanda – Angola

https://www.ine.gov.ao

Análise de Qualidade Camilo Ceita

Ana Paula Machado

Paulo Fonseca

Equipa Técnica Ana Paula Machado

Paulo Fonseca

Margarida Lourenço

Orlanda Bernardo

Teresa Spinola

Eliana Quintas

Alfredo José

Orlanda Bernardo Sandra Oliveira Patrick Pedro Ezequiel Luis Filomena Ventura Adilson Gaspar Naulila Papasseco

Composição, Reprodução e Difusão Instituto Nacional de Estatística

Departamento de Estatísticas Demograficas e Sociais

Departamento de informação e Difusão

Tiragem 100 Exemplares

Preço 4 000 00 Kz

Reprodução autorizada, excepto para fins comerciais, com Indicação da fonte bibliográfica

INE - Luanda, Angola – 2018

Para esclarecimento e informação adicional sobre o conteúdo desta publicação contactar:

Departamento de Informação e Difusão: [email protected]

Nani Kina

Carlos Afonso

Nelson Balanga

Ebivonia Cassule

Guilherme Nicolau

Silvio de Carvalho

Dionisio Manuel

Engrácia Costa

Domba Santos

Noé Fiança

Joaquim Caculo

Francisco Miguel

Chissola Carvalho

Eugénia Ulo

http://www.ine.gov.ao/

mailto:margarida.lourenç[email protected]

ÍNDICE

ÍNDICE ........................................................................................................................................................... 5

GRÁFICOS .................................................................................................................................................. vii

LISTA DE ABREVIAÇÕES .......................................................................................................................... ix

1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................................ 10

2 NOTA DE AGRADECIMENTOS ..................................................................................................... 11

3 METODOLOGIA ............................................................................................................................. 12

3.1. BASE DE AMOSTRAGEM ...................................................................................................... 12

3.2. COBERTURA .......................................................................................................................... 12

3.3. UNIDADES AMOSTRAIS E DE OBSERVAÇÃO .................................................................... 12

3.4. SELECÇÃO E DISTRIBUIÇÃO DA AMOSTRA ...................................................................... 12

3.5. DESENHO E TAMANHO DA AMOSTRA ............................................................................... 14

3.6. TAXA DE RESPOSTA ............................................................................................................. 15

3.7. ERROS DE AMOSTRAGEM ................................................................................................... 15

3.8. CAPACITAÇÃO DOS AGENTES DE CAMPO ....................................................................... 15

3.9. ASPECTOS ORGANIZATIVOS .............................................................................................. 15

3.10. RECOLHA DE DADOS ......................................................................................................... 16

3.11. PRINCIPAIS PERÍODOS DE REFERÊNCIA DOS DADOS ................................................. 18

3.12. PROCESSAMENTO DE DADOS .......................................................................................... 19

3.13. PRINCIPAIS CONCEITOS E DEFINIÇÕES ......................................................................... 19

4 RECEITAS E DESPESAS .............................................................................................................. 20

4.1. RECEITAS ............................................................................................................................... 20

4.1.1. FONTES DE RENDIMENTO ......................................................................................... 21

4.1.2. RECEITAS MÉDIAS MENSAIS ..................................................................................... 21

4.1.3. FONTES DE RENDIMENTO POR (…) CHEFE DO AGREGADO ................................ 22

4.1.4. DESIGUALDADE NA DISTRIBUIÇÃO DA RECEITA ................................................... 24

4.2. DESPESAS .............................................................................................................................. 25

4.2.1. CONSUMO MÉDIO MENSAL ........................................................................................ 26

4.2.2. COMPOSIÇÃO DO CABAZ DE CONSUMO ................................................................. 26

4.3. POBREZA ................................................................................................................................ 28

4.3.1. ÍNDICES DE POBREZA ................................................................................................. 29

4.3.2. DETERMINANTES DA POBREZA ................................................................................. 32

5 QUADROS DE RESULTADOS ...................................................................................................... 34

5.1. RECEITAS ................................................................................................................................ 34

5.2. DESPESAS .............................................................................................................................. 51

5.3. POBREZA ................................................................................................................................. 54

BIBLIOGRAFIA ........................................................................................................................................... 59

6

ANEXO 1 ..................................................................................................................................................... 60

1.1 A ESCOLHA DO INDICADOR MONETÁRIO ........................................................................... 60

1.1.1. ASPECTOS TEÓRICOS ................................................................................................. 60

1.1.2. ASPECTOS PRÁTICOS ................................................................................................. 61

1.2. A CONSTRUÇÃO DO AGREGADO DE CONSUMO .............................................................. 61

1.2.1. COMPONENTE ALIMENTAR ........................................................................................ 61

1.2.2. COMPONENTE NÃO ALIMENTAR ............................................................................... 62

1.2.2.1. BENS DURÁVEIS ............................................................................................ 63

1.2.2.2. HABITAÇÃO ..................................................................................................... 64

1.3. AJUSTE DE PREÇOS ............................................................................................................. 64

1.4. AJUSTE DA COMPOSIÇÃO DO AGREGADO FAMILIAR ..................................................... 66

1.5. A LINHA DA POBREZA ........................................................................................................... 68

1.6. MEDIDAS DE POBREZA ........................................................................................................ 71

ANEXO 2 ..................................................................................................................................................... 73

MODELOS DE ESTIMAÇÃO DA POBREZA ............................................................................................. 73

ANEXO 3 ..................................................................................................................................................... 75

ERROS PADRÃO E INTERVALOS DE CONFIANÇA ............................................................................... 75

Quadro 1 - Modelo 1 (IBEP) ............................................................................................................ 75

Quadro 2 - Modelo 2 (IBEP), urbana ............................................................................................... 75

Quadro 3 - Modelo 2 (IBEP), rural ................................................................................................... 75

Gráfico 1 - Modelo 3 (IBEP) ............................................................................................................ 76

Quadro 4 - Modelo 4 (IBEP), Urbana .............................................................................................. 76

Quadro 5 - Modelo 4 (IBEP), Rural ................................................................................................. 76

Quadro 6 - Estimativas nacionais de pobreza do IDR, por modelo ................................................ 77

Quadro 7 - Estimativas de pobreza do IDR, por área de residência e modelo ............................... 77

Quadro 8 - Estimativas de pobreza do IDR, por região e modelo .................................................. 78

vii

LISTA DE FIGURAS, GRÁFICOS E QUADROS

FIGURAS

Figura 1 - Distribuição da Amostra de Secções do IDR, 2018 - 2019 ....................................................... 13

Figura 2 - Desigualdade na distribuição da receita .................................................................................... 25

Figura 3 – Incidência da pobreza por província ......................................................................................... 30

Figura 4 – Profundidade da pobreza por província .................................................................................... 31

GRÁFICOS

Gráfico 1.1- Receita média mensal por pessoa por fontes de rendimento ................................................ 21

Gráfico 1.2 - Receitas médias mensais por idade (em Kwanzas) ............................................................. 22

Gráfico 1.3 - Rendimento médio mensal segundo actividade laboral do chefe do agregado familiar ....... 23

Gráfico 1.4 - Consumo médio mensal per capita (Kwanzas) .................................................................... 26

Gráfico 2.1- Consumo médio mensal per capita (Kwanzas) ..................................................................... 26

Gráfico 3.1- Índices de pobreza por área de residência ............................................................................ 29

Gráfico 3.2 - índices de pobreza segundo a composição do agregado familiar ........................................ 32

Gráfico 3.3 - índices de pobreza segundo o tamanho do agregado familiar ............................................. 32

QUADROS

Quadro M1 - Amostra inicial e final dos (…) por província, segundo a área de residência ....................... 14

Quadro 1.1 - Receita média mensal por pessoa, (…) de rendimento do agregado (Kwanzas) ................ 21

Quadro 1.2 - Receitas médias mensais por pessoa (em kwanzas) ........................................................... 22

Quadro 1.3 – Fontes de rendimento por características do agregado (Kwanzas) .................................... 23

Quadro 1.4 - Fontes de rendimento do agregado por características económicas (Kwanzas) ................. 23

Quadro 1.5 - Desigualdade na distribuição da receita ............................................................................... 24

Quadro 2.1 - Consumo médio mensal per capita ...................................................................................... 26

Quadro 2.2 - Consumo médio real de alimentos (…),de alimentos segundo a área de residência .......... 27

Quadro 2.3 - Consumo médio real não alimentos por pessoas por mês (…) a área de residência .......... 27

Quadro 2.4 - indices de pobreza ................................................................................................................ 29

Quadro 3.1 - Índices de pobreza por idade e escolaridade………………………………….…….………….31

Quadro 3.2 - Índices de pobreza por características perante o emprego .................................................. 33

Quadro 4.1.1 - Quintis de receitas (Kwanzas) .......................................................................................... 34

Quadro 4.1.2 - Quintis de receitas (%) ...................................................................................................... 35

Quadro 4.1.3 - Fontes de rendimento do agregado (Kwanzas) ................................................................ 36

Quadro 4.1.4 - Fontes de rendimento do agregado (%) ........................................................................... 38

Quadro 4.1.5 - Fontes de rendimento do agregado por área de residencia (Kwanzas) ............................ 40

viii

Quadro 4.1.6 - Fontes de rendimento do agregado por área de residência (%) ...................................... 42

Quadro 4.1.7 - Fontes de rendimento do agregado por sexo e idade (Kwanzas) ..................................... 44

Quadro 4.1.8 - Fontes de rendimento do agregado por sexo e idade (%) ................................................ 45

Quadro 4.1.9 - Receita média mensal por características do agregado (Kwanzas).................................. 46

Quadro 4.1.10 - Receita média mensal por características do agregado (%) .......................................... 47

Quadro 4.1.11 - Receita média mensal por características económicas (Kwanzas)................................. 48

Quadro 4.1.12 - Receita média por características económicas (%) ......................................................... 49

Quadro 4.1.13 - Desigualdade da receita (%) ............................................................................................ 50

Quadro 4.2.1 - Despesa média mensal mensal per capita de água para beber (kwanzas) ...................... 51

Quadro 4.2.2 - Despesa média mensal per capita com renda da habitação (kwanzas) ........................... 52

Quadro 4.2.3 - Despesa média mensal per capita com a saúde (kwanzas) ............................................. 53

Quadro 4.3.1 - Características dos agregados familiares ......................................................................... 54

Quadro 4.3.2 - Determinantes da pobreza ................................................................................................ 55

Quadro 4.3.3 - Índices de pobreza ............................................................................................................. 56

Quadro 4.3.4 - Taxa de incidência da pobreza .......................................................................................... 57

Quadro 4.3.5 - Índices de pobreza por características do agregado ......................................................... 57

Quadro 4.3.6 - Índices de pobreza por condição no emprego ................................................................... 58

Quadro 4.3.7 - Índices de pobreza por características da habitação ........................................................ 58

ix

LISTA DE ABREVIAÇÕES

CAPI Computer Assisted Personal Interview

FGT Foster-Greere-Thorbeck

IBEP Inquérito Integrado sobre o Bem-Estar da População

IDREA Inquérito sobre Despesas, Receitas e Emprego em Angola

IDR Inquérito sobre Despesas e Receitas

INE Instituto Nacional de Estadisticas

OPM Oxford Policy Management

Relatório de Pobreza para Angola (IDR)

10

1 INTRODUÇÃO

O Instituto Nacional de Estatística (INE) de Angola, realizou o Inquérito sobre Despesas e

Receitas (IDR) e Inquérito sobre Despesas e Receitas e Emprego em Angola (IDREA), de

Março de 2018 a Fevereiro de 2019.

O IDR destina-se a medir e a comparar a pobreza mediante o consumo e usou o método diário,

que consistiu em realizar visitas alternadas, ao agregado familiar, durante 7 dias registando as

suas despesas; metodologia similar usada no Inquérito Integrado sobre o Bem-Estar da

População (IBEP) 2008/2009.

O IDREA, que foi realizado nos mesmos conglomerados e teve a mesma representatividade e

usou as mesmas perguntas que o IDR tendo usado o método recall, ou seja, solicitou-se ao

chefe do agregado que informasse sobre as despesas realizadas nos últimos 7 dias. O IDREA

poderá ser a referência da medição da pobreza no futuro e será usado na produção de

indicadores socioeconómicos referentes ao período de recolha.

Os dois inquéritos (IBEP 2008/2009 e IDR 2018/2019), podem apresentar resultados

diferentes, em relação aos níveis de pobreza, devido a metodologia usada por cada um deles,

mas são comparáveis e podem ser usados para fazer avaliações das tendências da pobreza

ao longo do tempo.

O IDR visou produzir informação para a tomada de decisão. Mais especificamente:

Actualizar o Perfil da Pobreza em Angola;

Actualizar os ponderadores do Índice de Preços no Consumidor (IPC);

Estimar o consumo das famílias para as Contas Nacionais;

Avaliar o progresso de Angola na realização dos Objectivos de Desenvolvimento

Sustentável (ODS) 2015-2030, na implementação do Plano de Desenvolvimento

Nacional (PDN) 2018-2022 e da Agenda Africana 2063.

O relatório tem como objectivo apresentar os principais resultados referentes a pobreza e

desigualdade em Angola, com base no inquérito IDR. Os principais indicadores são referentes

as receitas, despesas e pobreza.


11

2 NOTA DE AGRADECIMENTOS

Ao apresentar o “ Relatório sobre o Inquérito de Despesas e Receitas IDR-2018/2019”,

particularmente, sobre a Pobreza Monetária, o INE expressa os seus mais profundos

agradecimentos a todos quanto contribuíram de forma direita ou indirecta da recolha, análise e

disseminação dos indicadores que resultaram neste relatório. Destacamos, os agentes de

campo (inquiridores, supervisores, motoristas, cartógrafos e guias locais), supervisores

nacionais (nas vestes dos técnicos seniores do INE), instituições e administrações locais que

sem o seu suporte técnico prestado oportunamente e todo o apoio logístico prestado sempre

que possível, respectivamente não teria sido possível a concretização deste projecto.

Aproveitamos, igualmente, a oportunidade para agradecer aos Chefes dos agregados

familiares pela cooperação, na recepção dos nossos agentes de campo para recolha de

informação, a Universidade Católica de Angola pela sua contribuição no desenvolvimento deste

relatório.


12

3 METODOLOGIA

3.1. BASE DE AMOSTRAGEM

A amostra do IDR 2018-2019 é uma sub-amostra da Amostra Mãe, baseada no

Recenseamento Geral da População e Habitação 2014 (RGPH 2014), realizado pelo INE. Esta

Amostra Mãe foi desenhada para servir o programa de inquéritos nacionais de agregados

familiares durante o período intercensitário 2014-2024.

3.2. COBERTURA

Foram entrevistados os agregados familiares residentes em habitações não colectivas

e de uso principal. O IDR 2018-2019, teve cobertura nacional, abarcando áreas rurais e

urbanas.

3.3. UNIDADES AMOSTRAIS E DE OBSERVAÇÃO

As unidades amostrais foram as habitações não colectivas e as unidades de

observação foram os agregados familiares que vivem nas habitações seleccionadas,

bem como os indivíduos que o constituem.

3.4. SELECÇÃO E DISTRIBUIÇÃO DA AMOSTRA

A amostra do Inquérito foi dimensionada de modo independente para cada uma das 18

províncias do país e a nível de área de residência urbano e rural. Para o

dimensionamento da amostra utilizou-se a informação do IBEP 2008-2009.


13

Figura 1 - Distribuição da Amostra de Secções do IDR, 2018 - 2019


14

3.5. DESENHO E TAMANHO DA AMOSTRA

A amostra do IDR 2018-2019 foi determinado em 12.448 agregados familiares a nível nacional,

com uma representatividade de 60,4% urbana de acordo com os dados da cartografia usada

no RGPH 2014.

O tamanho da amostra, corresponde em média 648 agregados a cada uma das províncias do

país, com excepção de Luanda, onde o tamanho da amostra é de 1.424 (Tabela 1).

Quadro M1 - Amostra inicial e final dos conglomerados e agregados familiares por província, segundo a área de

residência

Amostra inicial Amostra final

Conglomerados Agregados familiares Conglomerados Agregados familiares

Total Urbana Rural Total Urbana Rural Total Urbana Rural Total Urbana Rural

Angola 1 368 752 616 12 448 7 520 4 928 1 364 752 612 12 260 7 417 4 843

Província

Cabinda 72 56 16 688 560 128 72 56 16 675 554 129

Zaire 72 52 20 680 520 160 72 52 20 685 515 162

Uíge 72 24 48 624 240 384 70 24 46 604 236 368

Luanda 144 136 8 1 424 1 360 64 144 136 8 1 384 1 318 66

Cuanza Norte 72 40 32 656 400 256 72 40 32 654 399 255

Cuanza Sul 72 24 48 624 240 384 72 24 48 620 240 380

Malange 72 32 40 640 320 320 72 32 40 639 320 319

Lunda Norte 72 44 28 664 440 224 72 44 28 665 438 227

Benguela 72 44 28 664 440 224 72 44 28 663 440 223

Huambo 72 32 40 640 320 320 72 32 40 618 304 314

Bié 72 28 44 632 280 352 72 28 44 616 270 346

Moxico 72 32 40 640 320 320 71 32 39 632 320 312

Cuando Cubango 72 40 32 656 400 256 72 40 32 632 398 234

Namibe 72 44 28 664 440 224 72 44 28 663 439 224

Huíla 72 24 48 624 240 384 72 24 48 616 235 381

Cunene 72 20 52 616 200 416 71 20 51 597 197 400

Lunda Sul 72 52 20 680 520 160 72 52 20 670 516 154

Bengo 72 28 44 632 280 352 72 28 44 627 278 349

Um conglomerado é constituído por uma ou mais secções censitárias ou aldeias

A amostra não inclui os agregados familiares e membros que residem em estabelecimentos

colectivos, tais como quartéis, lares, hospitais, cadeias, hotéis, etc.

A amostra é aleatória e estratificada e compreende duas etapas de selecção:

Na 1ª Etapa foram seleccionadas 1.368 Unidades Primárias de Amostragem (UPAs) que

correspondem os conglomerados, com Probabilidade Proporcional ao Tamanho (PPT) de

agregados familiares por estrato em cada província;

Na 2ª etapa foram seleccionados 10 AF no estrato urbano e 8 AF no rural. Foram

seleccionados 4 AFs de reservas.


15

3.6. TAXA DE RESPOSTA

A taxa de resposta global corresponde ao quociente entre o número de entrevistas

conseguidas e válidas (12.260) e a dimensão da amostra (12.448), é de 98.5%.

3.7. ERROS DE AMOSTRAGEM

Os resultados dos inquéritos por amostragem são afectados por dois tipos de erros: erros

amostrais e erros não amostrais. Os primeiros são facilmente controlados e resultam do facto

do inquérito não abranger toda a população, mas apenas uma parte desta.

O segundo tipo de erro ocorre no processo de recolha, processamento e validação dos dados.

Este tipo de erro poderá ser minimizado com uma boa capacitação dos agentes de campo e

com uma adequada supervisão.

O Anexo 3, mostra os erros padrão e os limites de confiança (95%) para a estimativa dos

indicadores chave ao nível nacional e provincial. O coeficiente de variação (CV), para cada

indicador é a ferramenta estatística mais usada que significa que se o inquérito fosse repetido

muitas vezes, a estimativa do indicador como a despesa média mensal situar-se-ia em 95% de

confiança entre o respectivo intervalo de confiança.

3.8. CAPACITAÇÃO DOS AGENTES DE CAMPO

O treinamento dos agentes de campo constitui uma etapa de suma importância, já que o seu

sucesso ou insucesso tem normalmente um impacto directo na qualidade dos dados.

Tendo em consideração a complexidade das questões do presente inquérito, a formação dos

supervisores e inquiridores foi conduzida ao mesmo tempo e num mesmo local pela equipa

técnica de coordenação nacional, o que permitiu a transmissão directa do conteúdo

programático do curso à todos os candidatos.

A capacitação incluiu temas como, legislação, princípios do sistema estatístico, definições e

conceitos, métodos, procedimentos de controlo de qualidade, preenchimento de questionário

na aplicação informática que suportou a recolha de dados, funções e normas administrativas.

3.9. ASPECTOS ORGANIZATIVOS

Para a recolha de dados do IDR 2018-2019 foram constituídas 19 equipas de campo, uma para

cada província, excepto Luanda com 2 equipas. Cada uma das equipas era composta por: 1

supervisor, 4 inquiridores, sendo 1 de reserva (utilizado de forma rotativa) e 1 motorista. Cada

equipa era apoiada por um cartógrafo do SPINE e guias locais para apoiar na identificação dos

limites das aldeias na áreas rurais.

Cada equipa de trabalho tinha como missão entrevistar 10 agregados familiares nas áreas

urbanas e 8 nas rurais em cada conglomerado. O trabalho de campo foi dividido em 24

períodos de 14 dias (incluindo dias de descanso e deslocações)


16

3.10. RECOLHA DE DADOS

A recolha de dados teve a duração de 12 meses com início a 05 de Março de 2018 e término a

10 de Fevereiro de 2019 e foi pelo método diário onde cada inquiridor foi alocado num só

conglomerado para recolha de dados num período de 4 dias no máximo.

A recolha dos dados nos agregados seleccionados foi feita por entrevista directa e que

esteve a cargo dum inquiridor devidamente capacitado e com conhecimento dos

questionários do inquérito. O número de agregados entrevistados pela equipa durante um

período de trabalho na área urbana, foi 10, e na área rural 8 agregados.

A recolha de dados foi operacionalizada através da administração de 4 questionários:

1. Questionário Modelo A: Agregado Familiar;

2. Questionário Modelo B: Despesas/Consumo Alimentar e não Alimentar Diário do

Agregado Familiar;

3. Questionário Modelo C: Despesas/Consumo Alimentar e não Alimentar Diário do

Membro do Agregado Familiar;

4. Questionário Modelo D: Questionário de Conversão das Unidades de Medidas não

Padronizadas.

O questionário principal, Modelo A, integrou um total de 20 secções temáticas, definidas de

acordo à unidade de observação (indivíduo ou agregado familiar) e as características sob

observação foram:

1. Questionário A:

Secção 01: Características Básicas dos Membros do Agregado Familiar (aplicável a

todos os membros do agregado);

Secção 02:Regsito de nascimento;

Secção 3: Educação Geral (aplicável aos membros de 3 ou mais anos de idade);

Secção 04: Saúde Geral (aplicável a todos os membros do agregado);

Secção 5: Emprego (aplicável aos membros do agregado com 15 ou mas anos);

Secção 6A: Receitas do Trabalho por Conta de Outrem (aplicável aos membros do

agregado de 15 ou mais anos empregados);

Secção 6B: Receitas do Trabalho por Conta Própria (aplicável aos membros do

agregado de 15 anos ou mais empregados);

Secção 6C: Transferências Recebidas e Rendimentos da Propriedade (aplicável a

todos os membros do agregado);

Secção 6D: Receitas Extraordinárias (aplicável a todos membros do agregado ou

um representante);

Secção 7: Acesso aos Serviços Financeiros (aplicável aos membros de 15 ou mais

anos);

Secção 8: Características da Habitação e do Agregado familiar;


17

Secção 8A: Posse de bens duradouros;

Secção 9: Despesas Não alimentar do Agregado familiar durante os últimos 30 dias

(aplicável ao chefe do agregado familiar ou um representante);

Secção 10:Despesa Não alimentar do Agregado Familiar nos Últimos 3 Meses


Secção 11:Despesa Não Alimentar do Agregado Familiar nos Últimos 12 Meses


Secção 12A: Agricultura - Parcelas (aplicável ao chefe do agregado familiar ou um

representante);

Secção 12B: Agricultura – Culturas por Parcela (aplicável ao chefe do agregado

familiar ou um representante);

Secção 12C: Agricultura – Disposição da Cultura (aplicável ao chefe do agregado

familiar ou um representante);

Secção 13: Produção Pecuária (aplicável ao chefe do agregado familiar ou um

representante);

Secção 14: Actividades piscatórias (aplicável ao chefe do agregado familiar ou um

representante);

2. Questionário B:

Secção 1: Consumo Alimentar do agregado familiar Durante os Últimos 7 Dias;

Secção 2: Consumo Alimentar (Refeições Feitas Fora) do Agregado Familiar

Durante os Últimos 7 Dias;

Secção 3: Consumo Não Alimentar do Agregado Familiar Durante os Últimos 7

Dias;

3. Questionário C:

Secção 1: Refeições Feitas Pelos Membros Fora do Agregado Familiar Durante os

Últimos 7 dias;

Secção 2: Despesas não Alimentares Feitas Pelos Membros Fora do Agregado

Familiar Durante os Últimos 7 dias;

4. Questionário D:

Questionário de Conversão das Unidades de Medidas não Padronizadas: foi

preenchido pelo supervisor e apenas usado nas áreas rurais. Serviu para a recolha

de dados sobre os preços de bens e serviços junto às principais fontes de consumo

dos agregados bem como de medidas de equivalência para as unidades de medida

utilizadas localmente para a venda a retalho.


18

3.11. PRINCIPAIS PERÍODOS DE REFERÊNCIA DOS DADOS

O período de referência dos dados assume momentos distintos, consoante as variáveis em

estudo, assim foram usados os períodos abaixo:

Caracterização do indivíduo: momento da entrevista;

Caracterização da habitação ou do agregado: momento da entrevista;

Conforto e bens de equipamento: momento da entrevista;

Emprego: últimos 7 dias com referência ao momento da entrevista;

Disponibilidade para trabalhar: últimos 7 dias e últimos 30 dias com referência ao

momento da entrevista;

Procura de emprego: últimos 30 dias anteriores ao momento da entrevista;

Salário: último salário para as pessoas que trabalham;

Receitas monetárias: últimos 30 dias anteriores ao momento da entrevista;

Receitas não monetárias: últimos 30 dias anteriores ao momento da entrevista;

Consumo anual do agregado: aplicável a bens ou serviços geralmente adquiridos

com frequência reduzida, em que é expectável uma resposta correcta para os últimos

12 meses, anteriores à entrevista (365 dias anteriores ao 1º dia da semana da

entrevista). Compreende as despesas com serviços de saneamento, aquisição de

electrodomésticos, serviços hospitalares, aquisição de veículos ou seguros;

Consumo trimestral do agregado: os últimos 3 meses (90 dias anteriores ao 1º dia da

quinzena da entrevista). Destina-se aos bens ou serviços adquiridos várias vezes no

ano, mas sem periodicidade mensal, como é o caso das despesas com vestuário,

calçado, reparação e conservação da habitação, utensílios domésticos, transportes

aéreos ou jogos e brinquedos;

Consumo mensal do agregado; os últimos 30 dias anteriores ao 1º dia da semana da

entrevista). Aplica-se às despesas efectuadas mensalmente, geralmente de natureza

fixa, como sucede com as despesas relativas a arrendamentos, abastecimento de água,

electricidade, gás e alguns tipos de serviços de transporte;

Consumo semanal do agregado e do indivíduo: semana em curso no momento da

entrevista (7 dias: de 2ª feira a domingo). Recolha diária retrospectiva ao dia anterior,

às despesas com bens e serviços adquiridos frequentemente, nomeadamente a

alimentação, bebidas, tabaco, artigos domésticos não duráveis, combustíveis, jogos de

azar ou despesas em restaurantes, cafés discotecas, etc.


19

3.12. PROCESSAMENTO DE DADOS

O INE está amplamente engajado em garantir a recolha de dados por meio do uso de

equipamentos informáticos, o qual permite uma crítica e processamento automático no

momento da entrevista. A digitação dos dados no campo permite que os erros de campo sejam

detectados e corrigidos na base de esclarecimento com os entrevistados, mas também um

risco ligado a perda da informação armazenada electronicamente. Neste contexto, para a

minimização deste risco as equipas foram orientadas a produção regular de back-ups da

informação processada no campo. A recolha de dados foi feita através de dados em Tablets

para os 4 tipos de Questionários.

No final de cada entrevista, os inquiridores enviavam os dados para o Supervisor, e este por

sua vez, avaliava os dados e enviava ao INE Central, através da conexão do modem (Internet)

no computador. A entrada de dados teve o uso do software CsPro.

3.13. PRINCIPAIS CONCEITOS E DEFINIÇÕES

Agregado familiar - Uma pessoa ou um grupo de pessoas ligadas ou não por laços de

parentesco que vivem habitualmente na mesma casa e cujas despesas são suportadas parcial

ou totalmente em conjunto.

Não serão abrangidos pelo inquérito os indivíduos que se ausentaram por um período superior

a 6 meses ao longo do seu decurso. Em casos de poligamia, considera-se um agregado

familiar a cada uma das mulheres e seus filhos, se estas têm as suas despesas em separado.

Os empregados domésticos do agregado familiar não são considerados como seus membros.

Chefe do agregado familiar - O Chefe do Agregado é a pessoa a quem os demais membros

do agregado reconhecem como tal. Pode ser um homem ou uma mulher. Se existir dúvida

considerar-se-á como chefe a pessoa que tenha a maior responsabilidade económica do

agregado, e em última instância com a idade mais avançada.

Agregados familiares com dependentes - Agregados com pessoas menores de 18 anos de

idades.

Residente habitual - Uma pessoa é residente habitual em uma determinada habitação se pelo

menos viveu 6 dos últimos 12 meses. A título excepcional, considera-se também residente

habitual, aquela pessoa que tem intenção de ficar permanentemente nessa habitação embora

não tenha ainda vivido 6 meses.

Área Urbana – Área constituída pelas cidades das capitais das províncias, sedes dos

Municípios e algumas vilas consideradas como cidades. Para além daquelas, serão também

consideradas, como áreas Urbanas, as aglomerações com 2000 ou mais habitantes e que

possuam infra-estruturas básicas (escolas, estradas, posto médico, etc.

Área Rural - Parte do território Nacional não incluída na classificação urbana. Toda aldeia é

considerada área rural.


20

4 RECEITAS E DESPESAS

Para a estimação das receitas foram utilizadas as fontes de rendimento e a capacidade de

satisfazer as necessidades básicas alimentares e não-alimentares. A análise foi feita a partir da

construção da medida de bem-estar da população, abrangente ao consumo obtido através de

dados de vários módulos do inquérito aplicado aos agregados familiares. O bem-estar poderia

ser calculado tanto a partir das medidas de rendimento como de consumo e qualquer uma

delas conduziria a resultados válidos. Contudo, o consumo baseado nos gastos e auto-

abastecimento de bens produzidos pelo agregado prevalece nesta análise como medida de

bem-estar

4.1 RECEITAS

O rendimento per capita foi estimado a partir da receita media mensal composta por quatro

fontes diferentes (salário, negócio, transferências e outras fontes extraordinárias). A medida do

rendimento nominal do agregado familiar foi estimada, primeiramente, a partir do somatório de

todas as fontes monetárias e não monetárias de ingressos. O rendimento per capita foi

calculado dividindo o rendimento agregado pelo número de pessoas que compõem o agregado

familiar. Isto significa que todos os valores de rendimento per capita neste relatório se referem

às medidas de rendimento de toda a população e não apenas dos que recebem algum tipo de

remuneração.

O IDR recolheu dados sobre as três fontes principais de receita: fontes ligadas ao trabalho,

fontes não-laborais e fontes relativas ao auto-abastecimento. Os dados sobre as receitas

laborais foram recolhidos individualmente para todas as pessoas empregadas por conta de

outrem e por conta própria. As pessoas empregadas declararam os seus salários e as que

trabalham por conta própria declararam os seus lucros habituais.

As receitas provenientes de fontes não laborais foram recolhidas a nível individual para todas

as pessoas que declararam ter recebido tais pagamentos e comportam três componentes:

transferências, receitas de propriedade e capital e receitas extraordinárias. Em primeiro lugar, a

recepção de transferências, que inclui pensões de aposentação, pensão alimentícia e

transferências em dinheiro provenientes de outros familiares residentes dentro ou fora do país.

Em segundo lugar estão os rendimentos provenientes do arrendamento de propriedades, bens

ou terras agrícolas. Em terceiro estão os lucros e ganhos extraordinários que incluem prémios

da lotaria, os pagamentos de seguros, indeminização, heranças, o dinheiro recebido da venda

de activos e o pagamento de dívidas. Por fim, a terceira maior fonte de rendimento é o auto-

abastecimento. Esta é a única componente de receitas obtida a nível dos agregados e refere-

se, na maior parte dos casos, a qualquer bem ou serviço produzido e consumido pelo agregado

e também os pagamentos em espécie. Isso inclui, por exemplo, os alimentos produzidos e

consumidos por famílias que vivem da produção agrícola. A receita média mensal por pessoa

em Angola é de Kz 15.454 por mês. Existem diferenças significativas entre as áreas de

residência, sendo que na área urbana a receita média por pessoa é praticamente o dobro da

área rural (19,090 kwanzas e 9,149 kwanzas, respectivamente).


21

Quadro 1.2 - Receita média mensal por pessoa, segundo as fontes de rendimento do

agregado (Kwanzas)

Total Receitas

laborais

Receitas não

laborais

Autoconsumo ou

auto-abastecimento

Angola 15,454 9,735 2,751 2,968

Área de residência

Urbana

19,090

12,680

3,691

2,719

Rural

9,149

4,629

1,120

3,400

4.1.1 FONTES DE RENDIMENTO

Quanto a estrutura das receitas na área urbana, aparece com maior valor as receitas laborais

por conta de outrem com 48% em seguida das transferências com cerca de 15%. Na rural a

maior receita provem do autoconsumo em receitas alimentares com 33% e receitas laborais

por conta própria a representar 30%.

Gráfico 1.1- Receita média mensal por pessoa por fontes de rendimento

4.1.2 RECEITAS MÉDIAS MENSAIS

Pode-se observar no Quadro 1.2 a diferença das receitas médias mensais por pessoa de cerca

e vinte e oito vezes mais entre o 1º e o 5º quintil. A receita média mensal por pessoa é superior

para os agregados chefiados por homens com 16,396 kwanzas, enquanto as mulheres têm

como rendimento mensal 12,832 kwanzas. O rendimento médio total dos agregados aumenta

consoante o nível de escolaridade do chefe do agregado, os agregados cujo chefe possui o

ensino secundário (ou mais alto) adquirem, em média, receitas mais de quatro vezes

superiores aos agregados em que o chefe de família não tem nenhum nível e três vezes

quando o chefe possui o nível primário de escolaridade.

10,0

6,5

2,7

13,6

1,1

3,2

42,2

20,8

3,8

7,4

3,1

14,7

1,3

3,4

48,3

18,1

32,7

3,2

1,3

9,3

0,4

2,5

20,3

30,3

Alimentar

Aluguer da habitação

Salário em espécie

Autoconsumo ou autoabastecimento

Transferências

Propriedade e capital

Receitas extraordinárias

Receitas não laborais

Por conta de outrem

Por conta própria

Receitas laborais

Total Urbana Rural


22

Quadro 1.3 - Receitas médias mensais por pessoa (em kwanzas)

Características seleccionadas 1º Quintil 2º Quintil 3º Quintil 4º Quintil 5º Quintil Total

Angola 1,783 4,552 7,946 14,051 48,946 15,454


Urbana 1,680 4,642 8,032 14,194 50,316 19,090

Rural 1,876 4,458 7,803 13,681 41,924 9,149

Sexo

Homens 1,788 4,550 7,969 14,059 48,939 16,396

Mulheres 1,769 4,556 7,890 14,004 48,979 12,832

Escolaridade

Nenhum 1,737 4,465 7,873 13,895 31,466 7,277

Primário 1,837 4,523 7,861 13,838 36,785 9,294

Secundário - 1º ciclo 1,794 4,614 8,024 13,944 42,436 13,612

Secundário - 2º ciclo ou mais 1,658 4,716 8,058 14,352 55,743 28,618

A distribuição da receita média mensal por grupo de idade como mostra o gráfico 1.1, no 1º

quintil observa-se pouca variação, ao passo que no 5º quintil o rendimento aumenta de forma

proporcional com a idade.

Gráfico 1.2 - Receitas médias mensais por idade (em Kwanzas)

Observa-se ligeiras diferenças na distribuição das receitas por grupo etário no 1º quintil de

receitas oscilando entre 1.753 kwanzas (menos de 24 anos) á 1.830 kwanzas para pessoas

com 65 anos de idade ao passo que no 5º quintil de receitas a receita aumenta

proporcionalmente com a idade a diferença da receita entre as pessoas com menos de 24 anos

e as com pessoas com 65 ou mais anos de idade é de 14.873 kwanzas.

4.1.3 FONTES DE RENDIMENTO POR CARACTERÍSTICAS DO CHEFE DO

AGREGADO

A composição do agregado familiar demostra que a receita média mensal é mais elevada nos

agregados sem crianças dependentes, isto é três vezes mais em relação as agregados com

três ou mais crianças. Os agregados com menos membros apresentam receitas superiores em

relação os agregados com sete ou mais membros, 35.065 kwanzas contra 12.151 kwanzas.

1 753 1 735 1 751 1 851 1 843 1 830

40 42144 324

49 267 50 513 51 63555 294

Menos de 24anos

25-34 anos 35-44 anos 45-54 anos 55-64 anos 65 ou mais anos

1º Quintil 5º Quintil


23

Quadro 1.4 – Fontes de rendimento por características do agregado (Kwanzas)

Receitas

laborais

Receitas não

laborais

Autoconsumo ou

auto-abastecimento Total

Angola 9,735 2,751 2,968

15,454

Agregados sem crianças dependentes 24,660 8,939 5,756 39,355

Agregados com crianças dependentes

Com 1 criança 14,250 4,624 4,039 22,913

Com 2 crianças 10,925 3,278 3,281 17,485

Com 3 ou + crianças 7,711 1,904 2,544 12,159

Número de membros no agregado

1-2 22,029 7,553 5,483 35,065

3-4 11,495 3,445 3,313 18,253

5-6 9,589 2,447 2,703 14,739

7 ou mais 7,451 2,027 2,672 12,151

A população que vive com um chefe de agregado desempregado tem rendimentos per capita

cerca de três vezes inferiores do que a que vive com um chefe de família empregado no

mercado de trabalho. As pessoas que vivem com um chefe de família não inserido no mercado

de trabalho, isto é inactivo, apresentam o rendimento per capita mais elevado que o

desempregado, o que é explicável pela grande quantidade de rendimento não-laboral auferido,

composto sobretudo por transferências recebidas por essas famílias. Os chefes empregados

no sector público têm maior rendimento, quase duas vezes mais em relação ao sector privado

e cerca de três vezes mais que o trabalhador por conta própria e empregados familiares.

Quadro 1.5 - Fontes de rendimento do agregado por características económicas (Kwanzas)

Receitas laborais Receitas não laborais Autoconsumo ou

auto-abastecimento Total

Angola 9,735 2,751 2,968 15,454

Condição perante o trabalho

Empregado 11,124 2,134 3,036 16,294

Desempregado 1,471 2,677 1,924 6,071

Inactivo 4,329 5,934 2,839 13,101

Situação perante a actividade

Sector público 22,200 3,020 3,580 28,800

Sector privado 14,966 2,277 2,768 20,011

Trabalhador por conta própria 6,012 1,803 2,972 10,787

Familia / outro 5,653 1,832 2,119 9,604

Segundo o sector de actividade económica do chefe do agregado, o rendimento per capita dos

que trabalham na agricultura é menor, enquanto os que trabalham na indústria extractiva e

minas têm maior rendimento per capita, seguido dos que trabalham em prestação de serviços.

Gráfico 1.3 - Rendimento médio mensal segundo actividade laboral

do chefe do agregado familiar

8 06430 961

16 589

16 20114 498

18 574

25 737

Agricultura, silvicultura epesca

Indústria extractiva eminas

Indústria transformadora

ConstruçãoComércio e finanças

Transporte e comunicação

Serviços


24

O gráfico 1.4 mostra que a maior parte do rendimento é proveniente das receitas laborais em

todas actividades económicas. Entretanto a população que vive com um chefe de família a

trabalhar no sector agrícola tem mais receitas provenientes do autoconsumo. O rendimento

vindo das receitas não laborais é maior se o chefe do agregado está empregado no sector do

comércio e finanças.

Gráfico 1.4 - Distribuição da fonte de rendimento médio mensal

segundo actividade laboral do chefe do agregado familiar

4.1.4 DESIGUALDADE NA DISTRIBUIÇÃO DA RECEITA

A distribuição da receita conforme indicam os dados do quadro 1.6, o quinto quintil (ou seja, os

20% de população com maiores receitas) detém 63% de todas as receitas, enquanto o primeiro

quintil apenas detém 2%. Isto significa que a receita média de uma pessoa no quintil mais rico

é 31 vezes mais alta do que a receita média de uma pessoa no quintil mais pobre. A

desigualdade urbana é semelhante à desigualdade registada a nível nacional, enquanto a

desigualdade rural é menos severa, sendo que nestas áreas a receita média da população

mais rica é 20 vezes superior à da população mais pobre. Isso significa que há menos

desigualdade nas áreas rurais do que nas urbanas.

Quadro 1.6 - Desigualdade na distribuição da receita

1º Quintil 2º Quintil 3º Quintil 4º Quintil 5º Quintil Total Coeficiente de Gini

Angola 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.597


Urbana 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 0.588

Rural 2.7 6.4 11.2 19.6 60.1 100 0.544

Sexo

Homens 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.595

Mulheres 2.3 5.9 10.2 18.1 63.4 100 0.590

A província da Huíla apresenta o maior diferença entre a população mais pobre e a mais rica,

os mais ricos detêm 67% do total de receitas (Figura 1.1). Isso significa que o nível de receitas

deste grupo é 33 vezes superior ao da população mais pobre. O rendimento está distribuído de

forma mais justa na província do Huambo, onde os 20% da população mais rica detêm

ligeiramente mais de metade das receitas, 17 vezes mais do que o nível de receitas dos 20%

da população mais pobre.

43,1

82,5

74,1

75,3

65,3

69,5

76,0

14,8

10,1

9,4

13,0

21,9

8,1

11,4

42,1

7,4

16,5

11,6

12,9

22,3

12,6

Agricultura, silvicultura e pesca

Indústria extractiva e minas


Construção

Comércio e finanças


Serviços

Receitas laborais Receitas não laborais Autoconsumo


25

Figura 2 - Desigualdade na distribuição da receita

O Coeficiente de Gini apresenta dados condizentes com a distribuição percentual das

receitas por quintis, confirmando deste modo a desigualdade acentuada no país. O

Coeficiente de Gini para receitas em Angola é 0,59. Para as áreas urbanas é

aproximadamente igual ao nacional e nas áreas rurais é relativamente inferior (0,54). Isto

indica que existe diferenças significativas entre os 20% da população mais pobre e os 20%

mais ricos nas áreas urbanas. As províncias da Huíla, Luanda, Lunda Sul, Lunda Norte,

Benguela e Cuando cubango apresentam o coeficiente de Gini significativamente alto,

acima do nacional( 0,60-0,67).

4.2 DESPESAS

As despesas correspondem ao volume de rendimentos gastos para fazer face às

necessidades de consumo alimentar e não-alimentar, de bem-estar e de conforto e, para

efeitos deste relatório, a análise baseia-se no consumo per capita. A estimativa do consumo

foi efectuada, em primeiro lugar, mediante o cálculo do consumo total do agregado familiar,

composto pelo valor de todos os bens alimentares e não-alimentares e serviços consumidos

pela família. No caso dos bens comprados, apenas a quantidade realmente consumida

entra no consumo combinado. Se o bem provém de auto-abastecimento, troca ou

pagamento em espécie, solicita-se à família que estime o valor desse consumo. Os dados

sobre bens não-alimentares foram recolhidos usando diferentes períodos (semana anterior

ao inquérito, mês anterior ao inquérito, trimestre anterior ao inquérito e ano anterior do

inquérito), que foram definidos com base na frequência esperada dessas compras.

O segundo passo tratou da conversão do consumo nominal para consumo real. O ajuste

relativamente a diferenças no custo de vida foi realizado utilizando um índice de preços


26

temporal e espacial. Todos os números de consumo estão expressos em preços nacionais

de Dezembro de 2018. O último passo envolveu desde medidas de consumo ao nível

doméstico a medidas individuais de consumo. O consumo real per capita foi calculado

dividindo o consumo total real do agregado pelo número de pessoas em casa.

4.2.1 CONSUMO MÉDIO MENSAL

O Quadro 2.1. Mostra que o consumo médio mensal por pessoa em Angola é estimado em

17.569 kwanzas. As áreas urbanas apresentam o consumo maior do que as zonas rurais.

Entre as Províncias, a Capital é a que possui um consumo médio per capita mais elevado

26.528, seguida a província da Lunda norte, com consumos de 23.286. A província do

Cunene regista o consumo mais reduzido conforme mostra o gráfico 2.1.

Gráfico 2.1- Consumo médio mensal per capita (Kwanzas)

4.2.2 COMPOSIÇÃO DO CABAZ DE CONSUMO

O quadro 2.2 apresenta a composição consumo médio mensal dos principais alimentos por

pessoa no agregado. O grupo de consumo mais importante é o de alimentos e legumes,

com despesas estimadas em 1.462 kwanzas, representando 19% do consumo total per

capita. A importância deste grupo aumenta nas áreas rurais, e diminui nas áreas urbanas,

onde encontra-se mais da metade do consumo total.

10 712

11 181

11 753

12 064

12 283

12 709

12 904

13 503

14 581

14 740

14 742

15 006

16 801

17 790

18 351

18 372

23 286

26 528

Cunene

Uige

Moxico

Huila

Lunda Sul

Bie

Huambo

Kwanza Norte

Bengo

Namibe

Kwanza Sul

Benguela

Zaire

Cabinda

Kuando Kubango

Malanje

Lunda Norte

Luanda

Quadro 2.1 - Consumo médio mensal per capita

(em Kwanzas)

Total Intervalo de confiaça 95%

Angola 17,569 16,349 18,790


Urbana 22,117 20,117 24,117

Rural 10,606 10,064 11,147


27

Observando por tipo de alimentos os produtos baseado de serreais tais como o pão e outros

produtos de padaria constituem uma das categorias mais importante de consumo com

gastos mensais per capita na ordem de (745 kwanzas) que corresponde a 10% do consumo

alimentar por pessoa no país. O grupo de hortícolas também é muito importante no

consumo alimentar dos agregados em Angola, representando 19% do valor total do

consumo em alimentos.

Quadro 2.2 - Consumo médio real de alimentos por pessoas por mês (em preço de 2018), por tipo

de alimentos segundo a área de residência

Total % Urbana % Rural %

Angola 7.602 100 8.396 100 6.386 100

Pão e produtos de padaria 745 10 615 7 944 15

Cereais 621 8 658 8 562 9

Carne de boi 198 3 285 3 59 1

Outra carne 511 7 638 8 307 5

Peixe 535 7 546 7 518 8

Leite, Queijo e Ovos 259 3 227 3 308 5

Óleo e gorduras 404 5 352 4 484 8

Frutas 277 4 294 4 251 4

Legumes 1.462 19 1.632 19 1.2 19

Açúcar e Doces 187 2 182 2 196 3

Outros 105 1 88 1 131 2

Bebidas não alcoólicas 159 2 163 2 152 2

Bebidas alcoólicas 381 5 376 4 389 6

Tabaco 1.049 14 1.439 17 453 7

Refeições fora da casa 776 10 957 11 499 8

O consumo médio não alimentar pode considerar como maior despesa com a

manutenção da habitação: esta consome em média 2.145 kwanzas per capita ou 22%

do consumo total per capita, 14% vão para aluguel o mesmo verifica-se com a saúde

consumindo 1.386, 1369 kwanzas per capita). A proporção de despesas com

manutenção da habitação em áreas urbanas é maior que nas zonas rurais (23% e 13%

respectivamente). Para além da manutenção da habitação, nenhuma outra componente

principal do consumo contribui em mais de 22% para o consumo total (Em todos estes

casos, as proporções nas áreas urbanas são maiores do que nas áreas rurais). Os

gastos médios com a comunicação e transporte são muito baixos, principal mente nas

Zonas rurais.

Quadro 2.3 - Consumo médio real não alimentos por pessoas por mês (em preço de 2018), por

tipo de alimentos segundo a área de residência

Total % Urbana % Rural %

Total 9.97 100 13.723 100 4.222 100

Vestuário e calçado 410 4 359 3 489 12

Manutenção da habitação 2.145 22 3.182 23 558 13

Móveis e bens duráveis 1.304 13 1.789 13 561 13

Saúde 1.369 14 1.682 12 889 21

Transporte 535 5 546 4 518 12

Comunicações 309 3 452 3 90 2

Entretenimento e cultura 476 5 522 4 405 10

Educação 447 4 610 4 199 5

Outros 1.618 16 2.41 18 404 10

Aluguel 1.386 14 2.081 15 323 8


28

4.3 POBREZA

A definição da privação ou pobreza pode assumir distintas abordagens, num enfoque mais

geral, a pobreza existe quando as pessoas não possuem capacidades necessárias para

alcançarem um nível adequado de rendimento, de boa saúde e educação, de segurança, de

autoconfiança e de liberdade de expressão, entre outros (Sen, 1999). Pobreza refere-se a uma

situação de privação de algumas dimensões do bem-estar de um indivíduo, como acesso

limitado a serviços de saúde, baixo capital humano, habitação inadequada, mal nutrição, falta

de determinados bens e serviços, etc.

A linha de pobreza é estimada para cada espaço, composta por dois componentes: a linha de

pobreza alimentar e a linha de pobreza não alimentar. A linha de pobreza alimentar é obtida

através da identificação de um cabaz alimentar básico que:

Reflecte padrões de consumo de famílias pobres dentro do espaço geográfico;

Proporciona aproximadamente 2.100 calorias por pessoa por dia;

Respeita uma série de condições espaciais e temporais de preferências reveladas que

garantem a comparabilidade da qualidade dos cabazes entre os diferentes espaços

geográficos e ao longo do tempo.

O consumo nominal total do agregado é calculado somando o valor de todos os bens

alimentares e não-alimentares e serviços consumidos pelos membros do agregado. O

consumo do agregado foi convertido em termos reais, mediante ajustes nas diferenças

temporais e espaciais do custo de vida. O consumo real por adulto equivalente é estimado

dividindo o consumo real total do agregado pelo número de adultos equivalentes do agregado

familiar. São usadas escalas de adulto equivalente para ajustar as diferenças na composição

demográfica das famílias e permitir a troca de uma medida de consumo ao nível doméstico por

uma medida de consumo ao nível individual.

A subestimação do consumo em termos de calorias foi evidenciada como sendo uma questão

problemática, porém as análises mostraram que o consumo de alimentos afectou tanto as

áreas urbanas como as rurais, é provavelmente devido à existência de dietas mais

diversificadas e uma maior variedade de alimentos disponíveis no mercado.

A recolha de dados detalhados do consumo alimentar de cada família é baseada nas

descrições dos membros da família e não na observação directa, e a informação diária é

recolhida relativamente às quantidades de bens alimentares comprados para consumo ou

provenientes da produção própria. Além disso, é preciso realçar que as calorias não são

reportadas directamente nos inquéritos mas são estimadas a partir das quantidades de

consumo alimentar reportadas, e as estimativas de consumo calórico. De toda forma, é de

esperar uma correspondência entre calorias consumidas e medidas de pobreza, ou

alternativamente temos a expectativa de que os não-pobres consomem pelo menos um

número mínimo razoável de calorias.

Consequentemente, as estimativas do consumo calórico podem ser vistas como uma

verificação da consistência das taxas de pobreza estimadas.

Para correcção atribuiu-se á cada um dos grupos alimentares incompletos a imputação do

consumo não alimentar e as características dos agregados familiares observados do mesmo

conglomerado. Para os agregados dos 2 quintis inferiores foi imputado com precisão de 25%

do valor real do consumo alimentar. A linha de pobreza total foi estimada por adulto equivalente


29

mês a preços de Dezembro de 2018, igual à soma da linha de pobreza alimentar (4.083

kwanzas) e da linha de pobreza não-alimentar (8.098 kwanzas).

4.3.1 ÍNDICES DE POBREZA

A incidência da pobreza em Angola é de 41%, o que significa que 41 de cada 100

angolanos têm um nível de consumo abaixo da linha da pobreza (12.181 kwanzas por

mês). Do total da população pobre 56% residem nas áreas rurais e 44% na urbana. O

índice de profundidade da pobreza é de 10%, isto é, o défice médio do consumo por

pessoa abaixo da linha da pobreza. O índice de intensidade da pobreza é de 4%, medida

que reflecte a severidade da pobreza tendo em conta a desigualdade existente entre os

pobres, conforme mostra o Quadro 3.1. Os índices de pobreza apresentam valor altos nas

áreas rurais que na urbana. Analisando por sexo não existem diferenças significativas para

ambos, sendo superior para os homens.

Quadro 2.4 - índices de pobreza

Incidência Profundidade Intensidade

Total 40.6 10.1 4.4


Urbana 29.8 7.3 3.3

Rural 57.2 14.3 6.2

Sexo

Homens 40.8 10.1 4.5

Mulheres 40.2 9.9 4.3

O gráfico 3.1 mostra que, a incidência da pobreza é maior nas áreas rurais, representando

quase duas vezes superior comparativamente às áreas urbanas. Na área urbana um terço

da população é pobre e na rural, quase dois terços da população é pobres. O mesmo nota-

se no índice de profundidade, onde o défice de consumo é duas vezes superior nas áreas

rurais 14% comparativamente a 7% nas áreas urbanas. O índice profundidade na área rural

é duas vezes superior comparado com a área urbana.

Gráfico 3.1- Índices de pobreza por área de residência

Analisando por província destacam-se cinco com o índice de incidência inferior a média

nacional Luanda, Lunda Norte, Cabinda, Cuando Cubango e Zaire).

40,6

10,1

4,4

29,8

7,3 3,3

57,2

14,3

6,2


Total Urbana Rural


30

Figura 3 – Incidência da pobreza por província

A pobreza é maior nas províncias do Cuanza Sul, Lunda Sul, Huíla, Huambo, Uíge, Bié,

Cunene e Moxico onde mais de metade da população é pobre. As províncias do Namibe,

Benguela, Malanje, Cuanza Norte e Bengo apresentam a incidência entre 42% á 48%.

Luanda apresenta o menor índice de incidência com 20%, enquanto o Cunene e Moxico

apresentam o maior índice de incidência com 62%.

As províncias do Cunene, Bié e Moxico apresentam o índice de profundidade da pobreza

mais elevados 16% e 18%, o mais baixo encontrando-se em Cabinda, Luanda e Lunda

Norte com 4%. A distribuição do índice de incidência é acima da média nacional nas áreas

urbanas das províncias do Bié (53%), Huambo (52%), Lunda Sul (49%), Uíge (45%),

Cuanza Norte (44%) e Moxico (43%). Nas áreas rurais 16 províncias estão acima da média

nacional excepto cabinda (39%) e Lunda Norte (32%), destacando-se as províncias do

Moxico (81%) e Cunene (68%) apresentar o maior número de pobres a residirem na área

rural. O índice de intensidade da pobreza é a medida que reflecte a severidade da pobreza

tendo em conta a desigualdade entre os pobres. As províncias do Uíge, Lunda Sul, Huíla e

Moxico apresentam os índices de intensidade mais elevados 7% e 9%.


31

Figura 4 – Profundidade da pobreza por província

Os índices de pobreza mais elevados na população com 65 ou mais anos de idade,

incidência 43,7%, profundidade 12,7% e intensidade 5,8%. Os índices abaixo da média

nacional encontram-se nas idades inferiores a 34 anos de idade.

Quadro 3.1- Índices de pobreza por idade e escolaridade


Total 40.6 10.1 4.4

Idade

Menos de 24 anos 29.7 5.0 1.7

25-34 anos 34.9 7.1 2.8

35-44 anos 42.8 10.6 4.7

45-54 anos 45.3 12.4 5.6

55-64 anos 40.9 11.2 5.0

65 ou mais anos 43.7 12.7 5.8

Escolaridade

Nenhum nível 56.5 15.9 7.5

Ensino primário 54.9 13.9 6.1

Secundário - 1º ciclo 37.0 8.5 3.5

Secundário - 2º ciclo ou mais 17.3 3.4 1.3

Outro ou não declarado 41.3 7.7 2.7

O nível de escolaridade está claramente associada à situação de pobreza. Quanto mais

elevado o nível de escolaridade da população, mais baixo o nível de pobreza. 57% da

população que não possui nenhum nível de escolaridade e 55% com o ensino primário é

pobre, enquanto apenas 17% da população que tem ensino secundário ou mais alto é

pobre, ver quadro 3.2.


32

4.3.2 DETERMINANTES DA POBREZA

O gráfico 3.2 mostra que a pobreza está também positivamente correlacionada com a

composição do agregado, ou seja, a população a viver em agregados com maior número

de crianças dependentes são, em geral, mais pobres. Os agregados familiares sem

crianças dependentes são menos pobres (17%), ao passo que os agregados com 3 ou

mais crianças representam 48% dos pobres.

Gráfico 3.2 - índices de pobreza segundo a composição do agregado familiar

A incidência da pobreza aumenta significativamente entre a população residente quanto

maior for o número de membros no agregado, a pobreza aumenta cinco vezes mais em

agregados com sete ou mais membros comparado com os agregados com um ou dois

membros.

Gráfico 3.3 - índices de pobreza segundo o tamanho do agregado familiar

A actividade e ocupação do chefe do agregado estão associadas à condição de pobreza. A

pobreza é maior entre a população que vive em agregados cujo chefe está desempregado

(43%) do que entre a população residente em agregados em que o chefe está empregado

(42%), como pode-se observar na Quadro 3.3.

17,220,4

28,1

48,1

3,7 4,5 6,1

12,3

1,4 1,7 2,45,5

Agregados sem criançasdependentes

Com 1 criança Com 2 crianças Com 3 ou mais crianças


Incidência

Profundidade

Intensidade

00

05

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

1-2 3-4 5-6 7 ou mais


33

Relativamente à ocupação do chefe do agregado familiar, a incidência da pobreza é maior

entre aqueles que vivem com um chefe de agregado que trabalha por conta própria 51%

em relação aos que trabalham por conta de outrem com 27%.

Entre os chefes assalariados, os que trabalham no sector público e privado vivem situações

de pobreza consideravelmente menores em comparação com os que trabalham por conta

própria. A população cujo chefe do agregado trabalha com familiares representa 56% dos

pobres.

Quadro 3.2 - Índices de pobreza por características perante o emprego


Angola 40.6 10.1 4.4


Empregado 42.1 10.3 4.5

Desempregado 43.7 11.3 5.3

Inactivo 32.4 8.1 3.5

Receitas laborais

Trabalhador por conta de outrem 27.4 6.1 2.5

Trabalhador por conta própria 51.3 13.4 6.1

Outro emprego 63.4 14.3 5.7


Sector público 24.3 5.6 2.3

Sector privado 29.4 6.5 2.7

Trabalhador por conta própria 51.3 13.4 6.1

Família/ outro 55.9 12.4 5.0


34

5 QUADROS DE RESULTADOS

5.1 RECEITAS

Quadro 4.1.1 - Quintis de receitas (Kwanzas)

Receita média mensal por pessoa por características seleccionadas, segundo os quintis de receitas (Kwanzas), IDREA 2018-2019

Características seleccionadas 1º quintil 2º quintil 3º quintil 4º quintil 5º quintil Total Número de

agregados

Angola 1,783 4,552 7,946 14,051 48,946 15,454 11,974


Urbana 1,680 4,642 8,032 14,194 50,316 19,090 7,410

Rural 1,876 4,458 7,803 13,681 41,924 9,149 4,564

Província

Cabinda 1,366 4,801 8,040 14,526 54,648 26,790 667

Zaire 2,274 4,915 7,957 14,058 40,705 17,986 686

Uíge 2,182 4,471 7,851 13,625 38,012 9,184 595

Luanda 1,708 4,681 8,195 14,236 68,435 25,212 1,364

Cuanza Norte 2,159 4,622 7,688 14,635 36,505 14,286 634

Cuanza Sul 1,987 4,502 7,729 13,978 39,017 10,862 605

Malanje 1,921 4,656 7,764 13,731 41,045 12,352 624

Lunda Norte 1,676 4,642 8,230 13,936 56,858 16,686 624

Benguela 1,842 4,536 8,014 13,533 52,586 13,586 654

Huambo 1,845 4,477 8,031 13,762 32,042 8,876 630

Bié 2,097 4,440 7,888 13,873 46,269 14,691 597

Moxico 2,136 4,822 7,947 14,199 38,484 15,035 589

Cuando Kubango 1,824 4,499 7,962 13,992 47,222 14,188 628

Namibe 1,699 4,426 7,934 14,069 42,783 16,186 653

Huíla 1,564 4,263 7,800 13,662 54,603 10,144 600

Cunene 2,040 4,417 7,792 14,199 45,222 11,093 544

Lunda Sul 1,196 4,575 7,793 13,686 39,322 9,365 659

Bengo 2,086 4,576 8,082 14,127 46,719 20,873 621

Sexo

Homens 1,788 4,550 7,969 14,059 48,939 16,396 8,326

Mulheres 1,769 4,556 7,890 14,004 48,979 12,832 3,645

Idade

Menos de 24 anos 1,753 4,640 7,915 13,879 40,421 11,490 1,001

25-34 anos 1,735 4,542 7,986 14,174 44,324 13,686 3,385

35-44 anos 1,751 4,556 7,913 14,070 49,267 14,649 2,903

45-54 anos 1,851 4,505 7,972 14,033 50,513 18,178 2,187

55-64 anos 1,843 4,638 7,975 13,976 51,635 17,831 1,405

65 ou mais anos 1,830 4,499 7,839 13,839 55,294 15,328 1,092

Escolaridade

Nenhum 1,737 4,465 7,873 13,895 31,466 7,277 2,243

Ensino primário 1,837 4,523 7,861 13,838 36,785 9,294 3,836

Secundário - 1º ciclo 1,794 4,614 8,024 13,944 42,436 13,612 2,307

Secundário - 2º ciclo ou mais 1,658 4,716 8,058 14,352 55,743 28,618 3,461

Não declarado 1,885 4,469 7,599 12,871 32,354 8,422 126


35

Quadro 4.1.2 - Quintis de receitas (%)

Receita média mensal por pessoa por características seleccionadas, segundo os quintis de receitas (%), IDREA 2018-2019

Características seleccionadas 1º quintil 2º quintil 3º quintil 4º quintil 5º quintil Total Número de

agregados

Angola 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 11,974


Urbana 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 7,410

Rural 2.7 6.4 11.2 19.6 60.1 100 4,564

Província

Cabinda 1.6 5.8 9.6 17.4 65.5 100 667

Zaire 3.3 7.0 11.4 20.1 58.2 100 686

Uíge 3.3 6.8 11.9 20.6 57.5 100 595

Luanda 1.8 4.8 8.4 14.6 70.4 100 1,364

Cuanza Norte 3.3 7.0 11.7 22.3 55.6 100 634

Cuanza Sul 3.0 6.7 11.5 20.8 58.0 100 605

Malanje 2.8 6.7 11.2 19.9 59.4 100 624

Lunda Norte 2.0 5.4 9.6 16.3 66.6 100 624

Benguela 2.3 5.6 10.0 16.8 65.3 100 654

Huambo 3.1 7.4 13.4 22.9 53.3 100 630

Bié 2.8 6.0 10.6 18.6 62.1 100 597

Moxico 3.2 7.1 11.8 21.0 56.9 100 589

Cuando Cubango 2.4 6.0 10.5 18.5 62.5 100 628

Namibe 2.4 6.2 11.2 19.8 60.3 100 653

Huíla 1.9 5.2 9.5 16.7 66.7 100 600

Cunene 2.8 6.0 10.6 19.3 61.4 100 544

Lunda Sul 1.8 6.9 11.7 20.6 59.1 100 659

Bengo 2.8 6.1 10.7 18.7 61.8 100 621

Sexo

Homens 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 8,326

Mulheres 2.3 5.9 10.2 18.1 63.4 100 3,645

Idade

Menos de 24 anos 2.6 6.8 11.5 20.2 58.9 100 1,001

25-34 anos 2.4 6.2 11.0 19.5 60.9 100 3,385

35-44 anos 2.3 5.9 10.2 18.1 63.5 100 2,903

45-54 anos 2.3 5.7 10.1 17.8 64.0 100 2,187

55-64 anos 2.3 5.8 10.0 17.5 64.5 100 1,405

65 ou mais anos 2.2 5.4 9.4 16.6 66.4 100 1,092

Escolaridade

Nenhum 2.9 7.5 13.2 23.4 52.9 100 2,243

Primário 2.8 7.0 12.1 21.3 56.7 100 3,836

Secundário - 1º ciclo 2.5 6.5 11.3 19.7 59.9 100 2,307

Secundário - 2º ciclo ou mais 2.0 5.6 9.5 17.0 65.9 100 3,461

Não declarado 3.2 7.6 12.8 21.7 54.7 100 126


36

Quadro 4.1.3 - Fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)

Receita média mensal por pessoa por características seleccionadas, segundo as fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)

Características seleccionadas

Receitas monetárias Receitas não monetárias

Total Número de

agregados Receitas

monetárias

Receitas laborais Receitas não laborais Autoconsumo ou autoabastecimento

Total

Trabalhador

por conta de

outrem

Trabalhador

por conta

própria

Total Transferências Propriedade

e capital

Receitas

extraordinárias Total Alimentar

Aluguer da

habitação

Salário em

espécie

Angola 12,485 9,735 6,526 3,209 2,751 2,096 164 491 2,968 1,552 998 419 15,454 11,974


Urbana 16,371 12,680 9,217 3,463 3,691 2,811 239 641 2,719 720 1,407 593 19,090 7 410

Rural 5,749 4,629 1,860 2,769 1,120 854 33 233 3,400 2,994 289 118 9,149 4 564

Província

Cabinda 23,150 19,656 13,347 6,309 3,494 2,235 378 881 3,640 589 2,048 1,002 26,790 667

Zaire 15,849 11,894 8,522 3,373 3,955 2,509 233 1,214 2,137 1,035 842 260 17,986 686

Uíge 5,850 4,769 3,004 1,765 1,081 709 38 334 3,334 2,741 310 284 9,184 595

Luanda 22,386 18,107 13,192 4,915 4,279 3,564 398 317 2,826 107 2,094 625 25,212 1 364

Cuanza Norte 10,864 8,227 6,220 2,007 2,637 2,153 92 391 3,422 2,440 480 502 14,286 634

Cuanza Sul 8,134 5,792 2,329 3,463 2,342 1,755 50 537 2,728 2,030 341 357 10,862 605

Malange 8,908 7,221 4,184 3,037 1,687 1,421 91 175 3,444 2,594 407 444 12,352 624

Lunda Norte 14,215 9,538 5,531 4,006 4,677 3,074 291 1,312 2,471 1,452 685 335 16,686 624

Benguela 9,478 6,696 4,841 1,855 2,782 2,208 248 326 4,108 951 2,856 301 13,586 654

Huambo 6,386 4,680 2,894 1,786 1,706 1,437 43 226 2,490 1,959 365 166 8,876 630

Bié 10,614 8,365 4,094 4,271 2,249 1,062 100 1,086 4,078 2,900 386 791 14,691 597

Moxico 12,413 9,939 5,786 4,153 2,475 2,312 69 93 2,622 1,751 530 341 15,035 589

Cuando Cubango 11,218 8,442 5,840 2,602 2,776 2,269 113 394 2,971 1,957 764 250 14,188 628

Namibe 14,128 11,367 7,288 4,079 2,761 2,132 107 523 2,057 572 1,343 143 16,186 653

Huíla 7,226 5,895 4,813 1,082 1,331 1,118 25 189 2,918 2,019 832 67 10,144 600

Cunene 7,345 5,491 3,803 1,687 1,854 1,226 38 591 3,747 2,713 795 240 11,093 544

Lunda Sul 7,704 6,368 4,796 1,572 1,336 987 83 266 1,661 1,050 424 187 9,365 659

Bengo 17,608 12,910 8,379 4,530 4,699 4,206 275 217 3,265 1,230 804 1,230 20,873 621

Sexo

Homens 13,344 10,877 7,477 3,400 2,467 1,838 163 467 3,052 1,569 996 487 16,396 8 326

Mulheres 10,099 6,558 3,883 2,674 3,541 2,814 167 560 2,733 1,506 1,000 227 12,832 3 645

Continua


37

Quadro 4.1.3 - Fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)

Receita média mensal por pessoa por características seleccionadas, segundo as fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)



Total Número de

agregados Receitas

monetárias


Total

Trabalhador

por conta de

outrem

Trabalhador

por conta

própria


e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

espécie

Idade

Menos de 24 anos 8,963 5,969 2,533 3,437 2,994 2,194 30 770 2,527 1,821 513 192 11,490 1 001

25-34 anos 11,391 9,192 5,845 3,347 2,199 1,604 76 519 2,295 1,211 634 450 13,686 3 385

35-44 anos 12,165 10,390 7,040 3,349 1,775 1,259 135 381 2,484 1,314 776 394 14,649 2 903

45-54 anos 14,473 11,952 8,790 3,162 2,521 1,737 225 560 3,705 1,459 1,601 645 18,178 2 187

55-64 anos 14,160 9,536 6,315 3,221 4,624 3,933 175 516 3,671 2,139 1,280 253 17,831 1 405

65 ou mais anos 11,265 5,467 3,287 2,180 5,798 4,952 463 384 4,063 2,748 1,165 149 15,328 1 092

Escolaridade

Nenhum 4,357 2,914 888 2,026 1,443 1,169 57 216 2,920 2,427 424 69 7,277 2 243

Primário 6,641 4,921 2,114 2,807 1,720 1,401 84 235 2,653 1,925 564 164 9,294 3 836

Secundário - 1º ciclo 10,648 8,154 4,769 3,385 2,495 1,729 128 638 2,964 1,329 1,280 355 13,612 2 307

Secundário - 2º ciclo ou mais 25,294 20,410 16,124 4,286 4,884 3,693 343 847 3,324 743 1,638 944 28,618 3 461

Não declarado 4,523 2,950 1,680 1,270 1,573 1,247 48 277 3,898 2,727 606 565 8,422 126

Quintil de receitas

Primeiro 635 445 120 325 190 115 12 63 1,148 839 299 9 1,783 2 105

Segundo 2,496 1,873 677 1,196 623 467 30 126 2,056 1,605 417 34 4,552 2 144

Terceiro 5,525 4,185 1,922 2,263 1,340 1,048 46 245 2,421 1,779 584 58 7,946 2 332

Quarto 11,169 8,596 5,015 3,582 2,573 2,059 133 381 2,882 1,779 893 211 14,051 2 507

Quinto 42,611 33,582 24,900 8,682 9,029 6,790 597 1,642 6,336 1,758 2,796 1,782 48,946 2 886


38

Quadro 4.1.4 - Fontes de rendimento do agregado (%)

Receita média mensal por pessoa por características seleccionadas, segundo as fontes de rendimento do agregado (%)

Características do agregado Receitas

monetárias


Total Número de

agregados


Total Trabalhador por

conta de outrem

Trabalhador por

conta própria Total Transferências

Propriedade

e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11,974

Urbana 85.8 66.4 48.3 18.1 0.0 19.3 14.7 1.3 3.4 0.0 14.2 3.8 7.4 3.1 100 7 410

Rural 62.8 50.6 20.3 30.3 0.0 12.2 9.3 0.4 2.5 0.0 37.2 32.7 3.2 1.3 100 4 564

Província

Cabinda 86.4 73.4 49.8 23.5 0.0 13.0 8.3 1.4 3.3 0.0 13.6 2.2 7.6 3.7 100 667

Zaire 88.1 66.1 47.4 18.8 0.0 22.0 13.9 1.3 6.7 0.0 11.9 5.8 4.7 1.4 100 686

Uige 63.7 51.9 32.7 19.2 0.0 11.8 7.7 0.4 3.6 0.0 36.3 29.8 3.4 3.1 100 595

Luanda 88.8 71.8 52.3 19.5 0.0 17.0 14.1 1.6 1.3 0.0 11.2 0.4 8.3 2.5 100 1 364

Cuanza Norte 76.0 57.6 43.5 14.0 0.0 18.5 15.1 0.6 2.7 0.0 24.0 17.1 3.4 3.5 100 634

Cuanza Sul 74.9 53.3 21.4 31.9 0.0 21.6 16.2 0.5 4.9 0.0 25.1 18.7 3.1 3.3 100 605

Malange 72.1 58.5 33.9 24.6 0.0 13.7 11.5 0.7 1.4 0.0 27.9 21.0 3.3 3.6 100 624

Lunda Norte 85.2 57.2 33.1 24.0 0.0 28.0 18.4 1.7 7.9 0.0 14.8 8.7 4.1 2.0 100 624

Benguela 69.8 49.3 35.6 13.7 0.0 20.5 16.3 1.8 2.4 0.0 30.2 7.0 21.0 2.2 100 654

Huambo 71.9 52.7 32.6 20.1 0.0 19.2 16.2 0.5 2.5 0.0 28.1 22.1 4.1 1.9 100 630

Bié 72.2 56.9 27.9 29.1 0.0 15.3 7.2 0.7 7.4 0.0 27.8 19.7 2.6 5.4 100 597

Moxico 82.6 66.1 38.5 27.6 0.0 16.5 15.4 0.5 0.6 0.0 17.4 11.6 3.5 2.3 100 589

Cuando Kubango 79.1 59.5 41.2 18.3 0.0 19.6 16.0 0.8 2.8 0.0 20.9 13.8 5.4 1.8 100 628

Namibe 87.3 70.2 45.0 25.2 0.0 17.1 13.2 0.7 3.2 0.0 12.7 3.5 8.3 0.9 100 653

Huila 71.2 58.1 47.4 10.7 0.0 13.1 11.0 0.2 1.9 0.0 28.8 19.9 8.2 0.7 100 600

Cunene 66.2 49.5 34.3 15.2 0.0 16.7 11.0 0.3 5.3 0.0 33.8 24.5 7.2 2.2 100 544

Lunda Sul 82.3 68.0 51.2 16.8 0.0 14.3 10.5 0.9 2.8 0.0 17.7 11.2 4.5 2.0 100 659

Bengo 84.4 61.8 40.1 21.7 0.0 22.5 20.2 1.3 1.0 0.0 15.6 5.9 3.9 5.9 100 621

Sexo 100

Homens 81.4 66.3 45.6 20.7 0.0 15.0 11.2 1.0 2.8 0.0 18.6 9.6 6.1 3.0 100 8,326

Mulheres 78.7 51.1 30.3 20.8 0.0 27.6 21.9 1.3 4.4 0.0 21.3 11.7 7.8 1.8 100 3,645

Idade

Menos de 24 anos 78.0 52.0 22.0 29.9 0.0 26.1 19.1 0.3 6.7 0.0 22.0 15.9 4.5 1.7 100 1,001

25-34 anos 83.2 67.2 42.7 24.5 0.0 16.1 11.7 0.6 3.8 0.0 16.8 8.8 4.6 3.3 100 3,385

35-44 anos 83.0 70.9 48.1 22.9 0.0 12.1 8.6 0.9 2.6 0.0 17.0 9.0 5.3 2.7 100 2,903

45-54 anos 79.6 65.8 48.4 17.4 0.0 13.9 9.6 1.2 3.1 0.0 20.4 8.0 8.8 3.5 100 2,187

55-64 anos 79.4 53.5 35.4 18.1 0.0 25.9 22.1 1.0 2.9 0.0 20.6 12.0 7.2 1.4 100 1,405

65 ou mais anos 73.5 35.7 21.4 14.2 0.0 37.8 32.3 3.0 2.5 0.0 26.5 17.9 7.6 1.0 100 1,092

Continua


39

Quadro 4.1.4 - Fontes de rendimento do agregado (%)

Receita média mensal por pessoa por características seleccionadas, segundo as fontes de rendimento do agregado (%)


monetárias


Total Número de

agregados



conta de outrem

Trabalhador por


Propriedade

e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Escolaridade

Nenhum 59.9 40.0 12.2 27.8 0.0 19.8 16.1 0.8 3.0 0.0 40.1 33.3 5.8 0.9 100 2,243

Primário 71.5 52.9 22.7 30.2 0.0 18.5 15.1 0.9 2.5 0.0 28.5 20.7 6.1 1.8 100 3,836

Secundário - 1º ciclo 78.2 59.9 35.0 24.9 0.0 18.3 12.7 0.9 4.7 0.0 21.8 9.8 9.4 2.6 100 2,307

Secundário - 2º ciclo ou

mais 88.4 71.3 56.3 15.0 0.0 17.1 12.9 1.2 3.0 0.0 11.6 2.6 5.7 3.3 100 3,461

Não declarado 53.7 35.0 20.0 15.1 0.0 18.7 14.8 0.6 3.3 0.0 46.3 32.4 7.2 6.7 100 126

Quintil de receitas

Primeiro 35.6 25.0 6.7 18.2 0.0 10.7 6.5 0.7 3.5 0.0 64.4 47.1 16.8 0.5 100 2 105

Segundo 54.8 41.2 14.9 26.3 0.0 13.7 10.3 0.7 2.8 0.0 45.2 35.3 9.2 0.7 100 2 144

Terceiro 69.5 52.7 24.2 28.5 0.0 16.9 13.2 0.6 3.1 0.0 30.5 22.4 7.4 0.7 100 2 332

Quarto 79.5 61.2 35.7 25.5 0.0 18.3 14.7 0.9 2.7 0.0 20.5 12.7 6.4 1.5 100 2 507

Quinto 87.1 68.6 50.9 17.7 0.0 18.4 13.9 1.2 3.4 0.0 12.9 3.6 5.7 3.6 100 2 886


40

Quadro 4.1.5 - Fontes de rendimento do agregado por área de residencia (Kwanzas)

Receita medias mensal por pessoa por província e área de residencia, segundo as fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)

Província e área de

residência

Receitas

monetárias


Total Número de

agregados



conta de outrem

Trabalhador por


Propriedade

e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974

Cabinda

Urbana 22 806 19 447 13 795 5 652 3 359 2 213 401 745 3 578 391 2 180 1 006 26 383 539

Rural 24 665 20 576 11 377 9 198 4 089 2 331 279 1 479 3 913 1 460 1 469 984 28 577 128

Zaire

Urbana 17 927 13 491 10 235 3 256 4 436 2 808 285 1 344 1 840 614 963 263 19 767 532

Rural 8 240 6 047 2 249 3 798 2 193 1 415 42 736 3 225 2 576 398 251 11 465 154

Uíge

Urbana 8 859 6 994 5 169 1 825 1 865 1 293 63 508 2 543 1 568 414 561 11 402 240

Rural 3 793 3 248 1 524 1 724 545 309 20 216 3 875 3 542 239 94 7 668 355

Luanda

Urbana 23 091 18 693 13 618 5 075 4 398 3 661 415 322 2 912 106 2 170 636 26 003 1 300

Rural 8 397 6 473 4 734 1 739 1 924 1 652 72 200 1 117 133 582 402 9 514 64

Cuanza Norte

Urbana 13 790 10 507 8 389 2 118 3 283 2 703 117 464 3 158 1 810 607 740 16 948 397

Rural 4 854 3 545 1 766 1 779 1 309 1 026 41 243 3 966 3 735 219 12 8 820 237

Cuanza Sul

Urbana 11 570 7 933 4 597 3 336 3 637 2 818 99 720 2 499 1 188 577 734 14 069 237

Rural 5 675 4 260 706 3 554 1 415 995 14 406 2 892 2 633 172 87 8 567 368

Malanje

Urbana 12 058 9 503 6 296 3 206 2 555 2 152 149 254 2 489 1 120 581 788 14 547 308

Rural 5 285 4 596 1 754 2 842 689 581 23 85 4 544 4 289 207 48 9 829 316

Lunda Norte

Urbana 16 472 11 093 6 554 4 540 5 379 3 415 376 1 587 1 948 739 821 387 18 419 428

Rural 8 599 5 667 2 987 2 680 2 932 2 227 77 628 3 774 3 226 344 204 12 372 196

Benguela

Urbana 12 811 8 939 6 691 2 248 3 871 3 102 346 424 4 892 461 4 026 405 17 703 438

Rural 1 899 1 595 635 961 304 175 24 105 2 324 2 066 194 64 4 223 216

Huambo

Urbana 8 653 6 166 4 285 1 881 2 487 2 070 75 342 1 999 1 255 500 244 10 652 331

Rural 3 427 2 740 1 078 1 663 687 611 1 74 3 130 2 876 190 64 6 557 299

Continua


41

Quadro 4.1.5 - Fontes de rendimento do agregado por área de residencia (Kwanzas)

Receita medias mensal por pessoa por província e área de residencia, segundo as fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)

Província e área de

residência

Receitas

monetárias


Total Número de

agregados



conta de outrem

Trabalhador por


Propriedade

e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Bié

Urbana

Rural

14 445

7 020

10 397

6 459

6 963

1 403

3 434

5 056

4 048

560

1 974

207

190

17

1 885

337

3 930

4 216

1 827

3 907

595

190

1 508

118

18 376

11 235

266

331

Moxico

Urbana 17 203 13 576 9 350 4 226 3 627 3 371 105 151 2 034 744 746 544 19 237 320

Rural 5 273 4 516 472 4 044 757 733 16 7 3 497 3 250 209 38 8 770 269

Cuando Cubango

Urbana 15 087 11 166 7 903 3 264 3 921 3 172 169 579 2 598 1 187 1 026 386 17 685 397

Rural 4 089 3 424 2 039 1 384 666 606 9 51 3 658 3 375 283 7 746 231

Huíla

Urbana 14 410 12 055 10 564 1 490 2 356 1 871 54 430 2 899 955 1 824 121 17 309 241

Rural 2 665 1 984 1 162 822 681 639 6 35 2 931 2 695 203 33 5 595 359

Cunene

Urbana 18 244 13 877 10 340 3 536 4 367 2 659 122 1 586 3 082 572 1 821 690 21 326 205

Rural 2 415 1 697 846 851 718 577 140 4 048 3 681 331 36 6 463 339

Lunda Sul

Urbana 8 895 7 340 5 769 1 571 1 555 1 149 102 304 1 272 563 480 229 10 167 511

Rural 2 436 2 066 493 1 574 369 268 3 98 3 382 3 207 173 2 5 818 148

Bengo

Urbana 25 446 18 185 14 578 3 607 7 262 6 337 507 418 4 058 451 1 344 2 263 29 505 280

Rural 10 694 8 256 2 911 5 345 2 438 2 326 71 41 2 564 1 918 328 319 13 258 341


42

Quadro 4.1.6 - Fontes de rendimento do agregado por área de residência (%)

Receita média mensal por pessoa por província e área de residência,segundo as fontes de rendimento do agregado (%)

Província e área

de residência

Receitas

monetárias


Total Número de

agregados



conta de outrem

Trabalhador por


Propriedade

e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 0.0 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11 974

Cabinda

Urbana 86.2 61.6 49.4 12.2 0.0 24.6 21.5 1.7 1.4 13.8 1.5 4.6 7.7 100 539

Rural 80.7 62.3 22.0 40.3 0.0 18.4 17.5 0.5 0.3 19.3 14.5 2.5 2.4 100 128

Zaire

Urbana 72.4 50.5 37.8 12.7 0.0 21.9 17.5 2.0 2.4 27.6 2.6 22.7 2.3 100 532

Rural 45.0 37.8 15.0 22.7 0.0 7.2 4.1 0.6 2.5 55.0 48.9 4.6 1.5 100 154

Uíge

Urbana 78.6 56.6 37.9 18.7 0.0 22.0 10.7 1.0 10.3 21.4 9.9 3.2 8.2 100 240

Rural 62.5 57.5 12.5 45.0 0.0 5.0 1.8 0.1 3.0 37.5 34.8 1.7 1.1 100 355

Luanda

Urbana 86.4 73.7 52.3 21.4 0.0 12.7 8.4 1.5 2.8 13.6 1.5 8.3 3.8 100 1 300

Rural 86.3 72.0 39.8 32.2 0.0 14.3 8.2 1.0 5.2 13.7 5.1 5.1 3.4 100 64

Cuanza Norte

Urbana 85.5 65.1 48.5 16.6 0.0 20.5 12.5 0.6 7.4 14.5 2.7 8.5 3.2 100 397

Rural 37.4 26.3 13.1 13.2 0.0 11.1 8.9 0.0 2.2 62.6 57.0 5.1 0.6 100 237

Cuanza Sul

Urbana 81.2 57.9 40.2 17.7 0.0 23.3 19.4 0.7 3.2 18.8 11.8 4.7 2.3 100 237

Rural 52.3 41.8 16.4 25.4 0.0 10.5 9.3 0.0 1.1 47.7 43.9 2.9 1.0 100 368

Malanje

Urbana 83.3 69.6 61.0 8.6 0.0 13.6 10.8 0.3 2.5 16.7 5.5 10.5 0.7 100 308

Rural 47.6 35.5 20.8 14.7 0.0 12.2 11.4 0.1 0.6 52.4 48.2 3.6 0.6 100 316

Lunda Norte

Urbana 85.3 63.1 44.7 18.5 0.0 22.2 17.9 1.0 3.3 14.7 6.7 5.8 2.2 100 428

Rural 52.8 44.2 26.3 17.9 0.0 8.6 7.8 0.1 0.7 47.2 43.6 3.6 0.0 100 196

Benguela

Urbana 81.4 62.0 49.5 12.5 0.0 19.4 15.9 0.7 2.7 18.6 10.7 3.6 4.4 100 438

Rural 55.0 40.2 20.0 20.2 0.0 14.8 11.6 0.5 2.8 45.0 42.3 2.5 0.1 100 216

Huambo

Urbana 82.2 56.4 32.7 23.7 0.0 25.9 20.0 0.7 5.1 17.8 8.4 4.1 5.2 100 331

Rural 66.2 49.7 8.2 41.5 0.0 16.5 11.6 0.2 4.7 33.8 30.7 2.0 1.0 100 299

Bié

Urbana 88.8 71.9 52.4 19.5 0.0 16.9 14.1 1.6 1.2 11.2 0.4 8.3 2.4 100 266

Rural 88.3 68.0 49.8 18.3 0.0 20.2 17.4 0.8 2.1 11.7 1.4 6.1 4.2 100 331

Continua


43

Quadro 4.1.6 - Fontes de rendimento do agregado por área de residência (%)

Receita média mensal por pessoa por província e área de residência,segundo as fontes de rendimento do agregado (%)

Província e área

de residência

Receitas

monetárias


Total Número de

agregados



conta de outrem

Trabalhador por


Propriedade

e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Moxico

Urbana 89.4 60.2 35.6 24.6 29.2 18.5 2.0 8.6 10.6 4.0 4.5 2.1 100 320

Rural 69.5 45.8 24.1 21.7 0.0 23.7 18.0 0.6 5.1 30.5 26.1 2.8 1.6 100 269

Cuando Cubango

Urbana 87.5 72.2 56.7 15.5 0.0 15.3 11.3 1.0 3.0 12.5 5.5 4.7 2.3 100 397

Rural 41.9 35.5 8.5 27.1 0.0 6.3 4.6 0.0 1.7 58.1 55.1 3.0 0.0 100 231

Namibe

Urbana 82.9 65.3 43.3 22.0 0.0 17.6 14.8 1.0 1.7 17.1 7.7 4.0 5.4 100 440

Rural 53.8 46.8 17.8 28.9 0.0 7.0 5.9 0.2 0.9 46.2 43.6 2.1 0.5 100 213

Huíla

Urbana 89.4 70.6 48.6 22.0 0.0 18.9 17.5 0.5 0.8 10.6 3.9 3.9 2.8 100 241

Rural 60.1 51.5 5.4 46.1 0.0 8.6 8.4 0.2 0.1 39.9 37.1 2.4 0.4 100 359

Cunene

Urbana 88.3 69.0 49.7 19.3 0.0 19.2 15.3 0.6 3.3 11.7 0.9 10.0 0.8 100 205

Rural 84.3 73.8 30.9 42.9 0.0 10.5 6.7 0.7 3.1 15.7 11.6 3.1 1.0 100 339

Lunda Sul

Urbana 77.7 61.3 45.3 16.0 0.0 16.4 11.3 0.6 4.5 22.3 13.8 3.6 4.9 100 511

Rural 49.5 42.4 19.9 22.5 0.0 7.1 4.0 0.3 2.8 50.5 46.2 3.1 1.2 100 148

Bengo

Urbana 90.7 68.2 51.8 16.5 0.0 22.4 14.2 1.4 6.8 9.3 3.1 4.9 1.3 100 280

Rural 71.9 52.7 19.6 33.1 0.0 19.1 12.3 0.4 6.4 28.1 22.5 3.5 2.2 100 341


44

Quadro 4.1.7 - Fontes de rendimento do agregado por sexo e idade (Kwanzas)

Receita média mensal por pessoa por sexo e grupos etários do chefe do agregado, segundo as fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)

Sexo e grupos etários

do chefe do agregado

Receitas

monetárias


Total Número de

agregados Receitas laborais Receitas não laborais Autoconsumo ou autoabastecimento


conta de outrem

Trabalhador por


Propriedade

e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974

Até 29 anos 10 686 8 073 4 524 3 550 2 612 1 882 56 674 2 250 1 400 563 286 12 935 2 637

30 - 44 anos 11 876 10 017 6 735 3 282 1 859 1 343 117 399 2 467 1 282 740 446 14 343 4 653

45 - 64 anos 14 363 11 101 7 919 3 183 3 261 2 510 207 544 3 693 1 698 1 488 507 18 055 3 592

65 ou mais anos 11 265 5 467 3 287 2 180 5 798 4 952 463 384 4 063 2 748 1 165 149 15 328 1 092

Mulheres

Até 29 anos 8 650 4 889 2 486 2 403 3 761 2 892 54 815 1 904 1 252 555 96 10 553 810

30 - 44 anos 9 834 7 019 4 244 2 775 2 814 2 286 151 376 2 285 1 222 815 248 12 119 1 278

45 - 64 anos 11 753 7 646 4 592 3 054 4 108 3 235 200 673 3 550 1 783 1 441 327 15 304 1 138

65 ou mais anos 8 250 3 895 2 513 1 381 4 355 3 538 355 462 3 513 2 321 1 157 36 11 764 419

Homens

Até 29 anos 11 562 9 444 5 400 4 043 2 118 1 447 57 614 2 398 1 464 567 368 13 960 1 827

30 - 44 anos 12 566 11 030 7 579 3 451 1 536 1 024 105 407 2 525 1 302 713 510 15 091 3 373

45 - 64 anos 15 241 12 263 9 038 3 225 2 978 2 267 210 501 3 742 1 670 1 504 568 18 983 2 453

65 ou mais anos 12 634 6 181 3 637 2 543 6 454 5 594 512 348 4 312 2 943 1 168 201 16 946 673


45

Quadro 4.1.8 - Fontes de rendimento do agregado por sexo e idade (%)

Receita média mensal por pessoa por sexo e grupos etários do chefe do agregado, segundo as fontes de rendimento do agregado (%)

Sexo e grupos etários do

chefe do agregado

Receitas

monetárias


Total Número de

agregados



conta de outrem

Trabalhador por


Propriedade e

capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 81 63 42 21 18 14 1 3 19 10 6 3 100 11 974

Até 29 anos 82.6 62.4 35.0 27.4 20.2 14.5 0.4 5.2 17.4 10.8 4.4 2.2 100 2 637

30 - 44 anos 82.8 69.8 47.0 22.9 13.0 9.4 0.8 2.8 17.2 8.9 5.2 3.1 100 4 653

45 - 64 anos 79.5 61.5 43.9 17.6 18.1 13.9 1.1 3.0 20.5 9.4 8.2 2.8 100 3 592

65 ou mais anos 73.5 35.7 21.4 14.2 37.8 32.3 3.0 2.5 26.5 17.9 7.6 1.0 100 1 092

Mulheres

Até 29 anos 82.0 46.3 23.6 22.8 35.6 27.4 0.5 7.7 18.0 11.9 5.3 0.9 100 810

30 - 44 anos 81.1 57.9 35.0 22.9 23.2 18.9 1.2 3.1 18.9 10.1 6.7 2.0 100 1 278

45 - 64 anos 76.8 50.0 30.0 20.0 26.8 21.1 1.3 4.4 23.2 11.7 9.4 2.1 100 1 138

65 ou mais anos 53.8 25.4 16.4 9.0 28.4 23.1 2.3 3.0 22.9 15.1 7.5 0.2 100 419

Homens

Até 29 anos 82.8 67.6 38.7 29.0 15.2 10.4 0.4 4.4 17.2 10.5 4.1 2.6 100 1 827

30 - 44 anos 83.3 73.1 50.2 22.9 10.2 6.8 0.7 2.7 16.7 8.6 4.7 3.4 100 3 373

45 - 64 anos 80.3 64.6 47.6 17.0 15.7 11.9 1.1 2.6 19.7 8.8 7.9 3.0 100 2 453

65 ou mais anos 74.6 36.5 21.5 15.0 38.1 33.0 3.0 2.1 25.4 17.4 6.9 1.2 100 673


46

Quadro 4.1.9 - Receita média mensal por características do agregado (Kwanzas)

Receita média mensal por pessoa por características do agregado, segundo as fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)


monetárias


Total Número de

agregados


Total

Trabalhador por

conta de

outrem

Trabalhador

por conta

própria


e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974

Composição do agregado

Agregados sem crianças

dependentes 33 599 24 660 16 509 8 150 8 939 7 175 441 1 323 5 756 2 984 2 017 756 39 355 2 075

Agregados com crianças

dependentes

Com 1 criança 18 874 14 250 9 180 5 070 4 624 3 437 361 826 4 039 2 146 1 354 540 22 913 1 651

Com 2 crianças 14 203 10 925 7 215 3 710 3 278 2 488 161 628 3 281 1 607 1 057 617 17 485 2 067

Com 3 ou + crianças 9 615 7 711 5 238 2 473 1 904 1 433 117 354 2 544 1 350 858 336 12 159 6 181

Número de membros no

agregado

1-2 pessoas 29 582 22 029 14 312 7 717 7 553 5 985 419 1 148 5 483 3 197 1 646 640 35 065 2 243

3-4 pessoas 14 940 11 495 7 076 4 419 3 445 2 589 208 648 3 313 1 847 965 501 18 253 3 302

5-6 pessoas 12 036 9 589 6 559 3 030 2 447 1 800 126 521 2 703 1 438 820 446 14 739 3 346

7 pessoas ou mais 9 479 7 451 5 244 2 207 2 027 1 575 137 315 2 672 1 286 1 052 334 12 151 3 083

Nª de pessoas com 15+ anos a

trabalhar

Nenhum 7 112 1 509 1 162 347 5 603 4 856 222 525 2 605 1 515 954 136 9 717 1 384

1 pessoa 13 652 10 543 7 541 3 002 3 109 2 371 177 561 2 640 1 187 1 003 450 16 292 4 981

2 pessoas 13 203 11 284 7 282 4 003 1 919 1 363 142 414 3 017 1 772 799 447 16 220 4 458

3 pessoas ou mais 11 133 8 795 5 431 3 364 2 338 1 668 154 517 3 875 1 855 1 571 449 15 008 1 151

Regime de ocupação

Vivenda/ casa convencional 21 020 15 489 11 659 3 830 5 531 3 999 406 1 127 5 943 1 088 1 922 2 932 26 963 968

Apartamento 16 489 12 992 9 401 3 591 3 497 2 637 241 620 2 571 829 1 502 240 19 060 5 035

Habitação improvisada no

prédio 6 201 4 768 2 318 2 450 1 433 1 173 37 223 2 756 2 409 293 54 8 957 5 107

Outro 13 885 11 516 7 023 4 493 2 370 1 774 128 468 2 874 1 552 863 460 16 760 864


47

Quadro 4.1.10 - Receita média mensal por características do agregado (%)

Receita média mensal por pessoa por características do agregado, segundo as fontes de rendimento do agregado (%)


monetárias


Total Número de

agregados


Total

Trabalhador

por conta

de outrem

Trabalhador

por conta

própria


e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11 974


Agregados sem crianças

dependentes 85.4 62.7 41.9 20.7 22.7 18.2 1.1 3.4 14.6 7.6 5.1 1.9 100 2 075

Agregados com crianças

dependentes

Com 1 criança 82.4 62.2 40.1 22.1 20.2 15.0 1.6 3.6 17.6 9.4 5.9 2.4 100 1 651

Com 2 crianças 81.2 62.5 41.3 21.2 18.7 14.2 0.9 3.6 18.8 9.2 6.0 3.5 100 2 067

Com 3 ou + crianças 79.1 63.4 43.1 20.3 15.7 11.8 1.0 2.9 20.9 11.1 7.1 2.8 100 6 181


1-2 pessoas 84.4 62.8 40.8 22.0 21.5 17.1 1.2 3.3 15.6 9.1 4.7 1.8 100 2 243

3-4 pessoas 81.8 63.0 38.8 24.2 18.9 14.2 1.1 3.5 18.2 10.1 5.3 2.7 100 3 302

5-6 pessoas 81.7 65.1 44.5 20.6 16.6 12.2 0.9 3.5 18.3 9.8 5.6 3.0 100 3 346

7 pessoas ou mais 78.0 61.3 43.2 18.2 16.7 13.0 1.1 2.6 22.0 10.6 8.7 2.8 100 3 083

Nª de pessoas com 15+ anos a

trabalhar

Nenhum 73.2 15.5 12.0 3.6 57.7 50.0 2.3 5.4 26.8 15.6 9.8 1.4 100 1 384

1 pessoas 83.8 64.7 46.3 18.4 19.1 14.6 1.1 3.4 16.2 7.3 6.2 2.8 100 4 981

2 pessoas 81.4 69.6 44.9 24.7 11.8 8.4 0.9 2.6 18.6 10.9 4.9 2.8 100 4 458

3 pessoas ou mais 74.2 58.6 36.2 22.4 15.6 11.1 1.0 3.4 25.8 12.4 10.5 3.0 100 1 151


Vivenda/ casa convencional 75.8 56.4 38.9 17.5 19.4 14.4 1.2 3.8 24.2 9.7 6.2 8.3 100 968

Apartamento 86.5 68.2 49.3 18.8 18.3 13.8 1.3 3.3 13.5 4.3 7.9 1.3 100 5 035

Outro 82.8 68.7 41.9 26.8 14.1 10.6 0.8 2.8 17.2 9.3 5.1 2.7 100 864


48

Quadro 4.1.11 - Receita média mensal por características económicas (Kwanzas)

Receita média mensal por pessoa por características económicas, segundo as fontes de rendimento do agregado (Kwanzas)

Características económicas do

chefe do agregado

Receitas

monetárias


Total Número de

agregados


Total

Trabalhador

por conta de

outrem

Trabalhador

por conta

própria


e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974


Empregado 13 258 11 124 7 450 3 674 2 134 1 534 148 452 3 036 1 609 980 447 16 294 9 661

Desempregado 4 148 1 471 784 687 2 677 1 711 208 757 1 924 1 384 506 34 6 071 422

Inactivo 10 263 4 329 2 981 1 348 5 934 5 061 234 639 2 839 1 293 1 192 353 13 101 1 891


Sector público 25 220 22 200 20 557 1 643 3 020 2 174 281 565 3 580 1 031 1 428 1 121 28 800 1 864

Sector privado 17 243 14 966 13 587 1 379 2 277 1 469 131 677 2 768 616 1 175 978 20 011 1 579

Trabalhador por conta

própria 7 816 6 012 813 5 200 1 803 1 330 105 369 2 972 2 116 792 63 10 787 6 120

Familia / outro 7 484 5 653 4 807 846 1 832 1 423 91 318 2 119 1 221 512 387 9 604 650

Actividade principal Agricultura, silvicultura e

pesca 4 671 3 474 741 2 734 1 197 914 34 248 3 393 2 933 341 119 8 064 4 083

Indústria extractiva e minas 28 684 25 549 22 745 2 804 3 135 2 147 95 893 2 277 363 1 049 864 30 961 226

Indústria transformadora 13 852 12 289 7 445 4 844 1 563 1 149 116 298 2 737 904 1 161 672 16 589 349

Construção 14 314 12 206 6 570 5 636 2 109 1 411 115 582 1 887 636 924 326 16 201 575

Comércio e finanças 12 631 9 463 3 351 6 112 3 169 2 396 167 606 1 867 612 1 020 234 14 498 1 730

Transporte e comunicação 14 424 12 913 6 835 6 078 1 511 1 028 216 267 4 149 555 2 981 613 18 574 571

Outros serviços 22 492 19 560 17 332 2 228 2 932 1 995 287 649 3 246 893 1 383 970 25 737 2 557

Escalões de receitas

Menos de 50.000 Kz 3 082 2 191 776 1 415 891 698 35 158 2 006 1 527 441 38 5 089 7 163

50.000,00-100.000,00 10 515 8 217 4 620 3 597 2 299 1 832 102 365 2 621 1 681 779 162 13 137 2 517

10000,00-200.000,00 22 863 17 947 13 496 4 452 4 916 3 859 311 746 3 686 1 480 1 467 739 26 549 1 822

300.000,00-500.000,00 53 985 43 276 34 746 8 530 10 709 8 247 473 1 988 6 734 1 624 3 138 1 972 60 719 304

500.000,00-1000.000,00 100 406 76 476 60 988 15 487 23 930 14 686 1 964 7 280 15 079 1 074 5 717 8 288 115 485 118

Mais de 1.000000 Kz 279 135 233 011 157 206 75 805 46 124 32 371 5 661 8 092 47 324 1 738 31 245 14 342 326 459 50


49

Quadro 4.1.12 - Receita média por características económicas (%)

Receita média mensal por pessoa por características económicas, segundo as fontes de rendimento do agregado (%)

Características económicas do chefe

do agregado

Receitas

monetárias

Receitas monetárias

Total Número de

agregados


Total

Trabalhador

por conta de

outrem

Trabalhador

por conta

própria


e capital

Receitas


Aluguer da

habitação

Salário em

género

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11974


Empregado 81.4 68.3 45.7 22.5 13.1 9.4 0.9 2.8 18.6 9.9 6.0 2.7 100 9661

Desempregado 68.3 24.2 12.9 11.3 44.1 28.2 3.4 12.5 31.7 22.8 8.3 0.6 100 422

Inactivo 78.3 33.0 22.8 10.3 45.3 38.6 1.8 4.9 21.7 9.9 9.1 2.7 100 1891


Sector público 87.6 77.1 71.4 5.7 10.5 7.5 1.0 2.0 12.4 3.6 5.0 3.9 100 1864

Sector privado 86.2 74.8 67.9 6.9 11.4 7.3 0.7 3.4 13.8 3.1 5.9 4.9 100 1579

Trabalhador por conta própria 72.5 55.7 7.5 48.2 16.7 12.3 1.0 3.4 27.5 19.6 7.3 0.6 100 6120

Familia / outro 77.9 58.9 50.1 8.8 19.1 14.8 0.9 3.3 22.1 12.7 5.3 4.0 100 650

Actividade principal

Agricultura, silvicultura e pesca 57.9 43.1 9.2 33.9 14.8 11.3 0.4 3.1 42.1 36.4 4.2 1.5 100 4083

Indústria extractiva e minas 92.6 82.5 73.5 9.1 10.1 6.9 0.3 2.9 7.4 1.2 3.4 2.8 100 226

Indústria transformadora 83.5 74.1 44.9 29.2 9.4 6.9 0.7 1.8 16.5 5.5 7.0 4.0 100 349

Construção 88.4 75.3 40.6 34.8 13.0 8.7 0.7 3.6 11.6 3.9 5.7 2.0 100 575

Comércio e finanças 87.1 65.3 23.1 42.2 21.9 16.5 1.2 4.2 12.9 4.2 7.0 1.6 100 1730

Transporte e comunicação 77.7 69.5 36.8 32.7 8.1 5.5 1.2 1.4 22.3 3.0 16.1 3.3 100 571

Outros serviços 87.4 76.0 67.3 8.7 11.4 7.8 1.1 2.5 12.6 3.5 5.4 3.8 100 2557


Menos de 50.000 Kz 60.6 43.1 15.3 27.8 17.5 13.7 0.7 3.1 39.4 30.0 8.7 0.7 100 7163

50.000,00-100.000,00 80.0 62.5 35.2 27.4 17.5 13.9 0.8 2.8 20.0 12.8 5.9 1.2 100 2517

10000,00-200.000,00 86.1 67.6 50.8 16.8 18.5 14.5 1.2 2.8 13.9 5.6 5.5 2.8 100 1822

300.000,00-500.000,00 88.9 71.3 57.2 14.0 17.6 13.6 0.8 3.3 11.1 2.7 5.2 3.2 100 304

500.000,00-1000.000,00 86.9 66.2 52.8 13.4 20.7 12.7 1.7 6.3 13.1 0.9 5.0 7.2 100 118

Mais de 1.000000 Kz 85.5 71.4 48.2 23.2 14.1 9.9 1.7 2.5 14.5 0.5 9.6 4.4 100 50


50

Quadro 4.1.13 - Desigualdade da receita (%)

Desigualdade na distribuição da receita (%)

Características seleccionadas 1º Quintil 2º Quintil 3º Quintil 4º Quintil 5º Quintil Total Coeficiente

de Gini

Número de

agregados

Angola 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.5965 11 974


Urbana 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 0.5877 7 410

Rural 2.7 6.4 11.2 19.6 60.1 100 0.5441 4 564

Província

Cabinda 1.6 5.8 9.6 17.4 65.5 100 0.5683 667

Zaire 3.3 7.0 11.4 20.1 58.2 100 0.4848 686

Uige 3.3 6.8 11.9 20.6 57.5 100 0.5209 595

Luanda 1.8 4.8 8.4 14.6 70.4 100 0.6422 1 364

Cuanza Norte 3.3 7.0 11.7 22.3 55.6 100 0.4880 634

Cuanza Sul 3.0 6.7 11.5 20.8 58.0 100 0.5316 605

Malanje 2.8 6.7 11.2 19.9 59.4 100 0.5413 624

Lunda Norte 2.0 5.4 9.6 16.3 66.6 100 0.6255 624

Benguela 2.3 5.6 10.0 16.8 65.3 100 0.6357 654

Huambo 3.1 7.4 13.4 22.9 53.3 100 0.4972 630

Bié 2.8 6.0 10.6 18.6 62.1 100 0.5534 597

Moxico 3.2 7.1 11.8 21.0 56.9 100 0.4758 589

Cuando Kubango 2.4 6.0 10.5 18.5 62.5 100 0.6016 628

Namibe 2.4 6.2 11.2 19.8 60.3 100 0.5593 653

Huíla 1.9 5.2 9.5 16.7 66.7 100 0.6783 600

Cunene 2.8 6.0 10.6 19.3 61.4 100 0.5575 544

Lunda Sul 1.8 6.9 11.7 20.6 59.1 100 0.6420 659

Bengo 2.8 6.1 10.7 18.7 61.8 100 0.5395 621

Sexo

Homens 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.5955 8 326

Mulheres 2.3 5.9 10.2 18.1 63.4 100 0.5898 3 645

Idade

Menos de 24 anos 2.6 6.8 11.5 20.2 58.9 100 0.5226 1 001

25-34 anos 2.4 6.2 11.0 19.5 60.9 100 0.5651 3 385

35-44 anos 2.3 5.9 10.2 18.1 63.5 100 0.6076 2 903

45-54 anos 2.3 5.7 10.1 17.8 64.0 100 0.6060 2 187

55-64 anos 2.3 5.8 10.0 17.5 64.5 100 0.6041 1 405

65 ou mais anos 2.2 5.4 9.4 16.6 66.4 100 0.6102 1 092

Escolaridade

Nenhum 2.9 7.5 13.2 23.4 52.9 100 0.4922 2 243

Primário 2.8 7.0 12.1 21.3 56.7 100 0.5188 3 836

Secundário - 1º ciclo 2.5 6.5 11.3 19.7 59.9 100 0.5293 2 307

Secundário - 2º ciclo ou mais 2.0 5.6 9.5 17.0 65.9 100 0.5741 3 461

Não declarado 3.2 7.6 12.8 21.7 54.7 100 0.5251 126


51

5.2 DESPESAS

Quadro 4.2.1 - Despesa média mensal mensal per capita de

água para beber (kwanzas) Distribuição percentual dos agregados familares, segundo a despesa média

per capita com a água para beber, IDREA 2018-2019


Despesa média

mensal com

consumo de

água

Número de

agregados

familares

Angola 1,079 11 974


Urbana 1,737 7 410

Rural 57 4 564

Província

Cabinda 284 667

Zaire 442 686

Uíge 66 595

Luanda 3,572 1 364

Cuanza Norte 106 634

Cuanza Sul 86 605

Malanje 45 624

Lunda Norte 723 624

Benguela 262 654

Huambo 19 630

Bié 28 597

Moxico 121 589

Cuando Cubango 26 628

Namibe 238 653

Huíla 47 600

Cunene 37 544

Lunda Sul 323 659

Bengo 174 621

Sexo

Homens 1,351 8 326

Mulheres 299 3 645

Grupo etário

Até 24 anos 245 1 001

25 - 34 anos 411 3 385

35 - 44 anos 2,960 2 903

45 - 54 anos 353 2 187

55 - 64 anos 300 1 405

65 ou mais 260 1 092


Agregados sem crianças dependentes 996 2 075

Agregados com crianças dependentes 1,084 9 899

Escolaridade

Nenhum 96 2 243

Primário 187 3 836

Secundário -1º nível 326 2 307

Secundário - 2º nível ou mais 3,222 3 461

Não declarado 66 126

Tamanho do agregado

1-2 915 2 243

3-4 415 3 302

5-6 2,725 3 346

7 ou mais 265 3 083


Empregado 1,231 9 661

Desempregado 209 422

Inactivo 454 1 890

Quintil de despesas

Primeiro 135 2 105

Segundo 168 2 144

Terceiro 264 2 332

Quarto 4,132 2 507

Quinto 820 2 886


52

Quadro 4.2.2 - Despesa média mensal per capita com renda da habitação (kwanzas)

Distribuição percentual dos agregados familares, segundo a despesa média mensal per capita com renda da

habitação, IDREA 2018-2019


Despesa média

mensal com renda da

habitação

Número de agregados familiares

Angola 1,462 11 974


Urbana 2,225 7 410

Rural 278 4 564

Província

Cabinda 2,519 667

Zaire 1,030 686

Uíge 397 595

Luanda 2,847 1 364


Cuanza Sul 353 605

Malanje 403 624

Lunda Norte 1,019 624

Benguela 3,065 654

Huambo 420 630

Bié 422 597

Moxico 488 589


Namibe 1,364 653

Huíla 699 600

Cunene 638 544

Lunda Sul 456 659

Bengo 863 621

Sexo

Homens 1,514 8 326

Mulheres 1,314 3 645

Grupo etário

Até 24 anos 775 1 001

25 - 34 anos 1,089 3 385

35 - 44 anos 1,232 2 903

45 - 54 anos 2,131 2 187

55 - 64 anos 1,706 1 405

65 ou mais 1,605 1 092

Estado civil

Solteiro(a) 2,173 877

Casado(a)/União de facto 1,408 7 916

Viúvo(a)/Divorciado(a) 1,517 3 181

Escolaridade

Nenhum 477 2 243

Primário 648 3 836

Secundário -1º nível 1,837 2 307



Quintil de despesas

Primeiro 410 2 105

Segundo 541 2 144

Terceiro 850 2 332

Quarto 1,233 2 507

Quinto 4,499 2 886


53

Quadro 4.2.3- Despesa média mensal per capita com a saúde (kwanzas)

Distribuição percentual dos agregados familares, segundo a despesa média mensal per capita com a saúde, IDREA

2018-2019


Despesa média

mensal com á

saúde

Número de agregados familiares

Angola 1,818 11 974


Urbana 2,191 7 410

Rural 1,238 4 564

Província

Cabinda 2,075 667

Zaire 1,973 686

Uíge 2,165 595

Luanda 2,795 1 364

Cuanza Norte 1,125 634

Cuanza Sul 1,392 605

Malanje 928 624


Benguela 1,441 654

Huambo 1,270 630

Bié 1,598 597

Moxico 533 589

Cuando Cubango 1,315 628

Namibe 1,369 653

Huíla 1,752 600

Cunene 459 544

Lunda Sul 914 659

Bengo 1,390 621

Sexo

Homens 1,835 8 326

Mulheres 1,766 3 645

Grupo etário

Até 24 anos 1,397 1 001

25 - 34 anos 1,735 3 385

35 - 44 anos 1,582 2 903

45 - 54 anos 1,708 2 187

55 - 64 anos 2,245 1 405

65 ou mais 2,888 1 092


Agregados sem crianças dependentes 3,710 2 075

Agregados com crianças dependentes 1,696 9 899

Escolaridade

Nenhum 1,149 2 243

Primário 1,407 3 836

Secundário -1º nível 1,838 2 307



Tamanho do agregado

1-2 2,741 2 243

3-4 2,186 3 302

5-6 1,782 3 346

7 ou mais 1,570 3 083


Empregado 1,731 9 661

Desempregado 1,188 422

Inactivo 2,382 1 890

Quintil de despesas

Primeiro 1,084 2 105

Segundo 1,256 2 144

Terceiro 1,578 2 332

Quarto 1,693 2 507

Quinto 3,595 2 886


54

5.3 POBREZA

Quadro 4.3.1- Características dos agregados familiares

Distribuição percentual dos agregados familiares por características seleccionadas, segundo a área de residência, IDR 2018-2019

Características seleccionadas Urbana Rural Total

Nº % Nº % Nº %

Angola 6 694 100 3 878 100 10 572 100

Província

Cabinda 508 3.6 128 1.4 653 2.7

Zaire 491 2.7 146 1.7 648 2.3

Uíge 231 2.8 342 10.1 575 5.7

Luanda 1 085 43.2 46 2.9 1 217 27.3

Cuanza Norte 365 1.9 200 1.5 588 1.7

Cuanza Sul 230 4.3 334 11.7 586 7.2

Malanje 308 3 296 5 612 3.8

Lunda Norte 406 3.4 202 3.3 637 3.3

Benguela 377 10.5 190 5.4 629 8.5

Huambo 290 5.3 207 11.9 569 7.9

Bié 238 3.5 278 8.9 571 5.7

Moxico 258 2.4 206 3.8 604 2.9

Cuando Cubango 365 1.9 195 2.3 592 2.1

Namibe 424 2.2 188 1.6 637 2

Huíla 204 4.9 252 16.9 590 9.6

Cunene 162 1.2 250 7.9 561 3.8

Lunda Sul 489 2.6 123 1.4 641 2.1

Bengo 263 0.8 295 2.5 576 1.5

Sexo do chefe do agregado

Homens 4 589 74.5 2 683 75.2 7 272 74.8

Mulheres 2 079 25.5 1 185 24.8 3 264 25.2

Grupo etário do chefe do agregado

<25 anos 453 3.7 372 6.6 825 4.9

25-34 anos 2 027 25.6 882 21.9 2 909 24.1

35-44 anos 1 868 31.9 821 26.5 2 689 29.7

45-54 anos 1 250 23.7 720 21.1 1 970 22.7

55-64 anos 701 10.8 573 14.4 1 274 12.2

>64 anos 369 4.3 499 9.5 868 6.4

Estado civil do chefe do agregado

Solteiro(a) 842 5.7 266 4.3 1 108 5.1

Casado(a)/União de facto 4 146 73.3 2 606 77.2 6 752 74.8

Viúvo(a)/Divorciado(a)/Separado(a) 1 673 21 994 18.6 2 667 20

Escolaridade do chefe do agregado

Nenhum 888 10 1 386 33 2 274 19.1

Primário 1 552 21.6 1 546 44.2 3 098 30.5

Secundário - 1º ciclo 1 471 25.2 546 13.9 2 017 20.7

Secundário - 2º ciclo ou mais 2 697 41.5 373 8.3 3 070 28.4

Não declarado 60 1.8 17 0.6 77 1.3

Quintil socioeconómico

Primeiro 886 14.2 747 28.9 1 633 20

Segundo 926 14.8 893 28 1 819 20

Terceiro 1 188 18.8 902 21.8 2 090 20

Quarto 1 460 23.4 802 14.7 2 262 20

Quinto 2 234 28.8 534 6.6 2 768 20


55

Quadro 4.3.2 - Determinantes da pobreza

Distribuição percentual do população por características seleccionadas, segundo a condição de pobreza, IDR 2018-2019

Características seleccionadas Pobre Não pobre Total

Nº % Nº % Nº %

Angola 11 947 270 100 17 444 117 100 29 391 387 100

Area de residência

Urbana 5 303 459 44.4 12 476 564 71.5 17 780 023 60.5

Rural 6 643 811 55.6 4 967 553 28.5 11 611 364 39.5

Província

Cabinda 195 947 1.6 608 910 3.5 804 857 2.7

Zaire 261 347 2.2 418 642 2.4 679 989 2.3

Uíge 929 471 7.8 740 032 4.2 1 669 503 5.7

Luanda 1 615 037 13.5 6 403 197 36.7 8 018 233 27.3

Cuanza Norte 217 907 1.8 280 069 1.6 497 976 1.7

Cuanza Sul 1 061 098 8.9 1 058 409 6.1 2 119 507 7.2

Malanje 482 754 4.0 630 588 3.6 1 113 342 3.8

Lunda Norte 215 983 1.8 760 620 4.4 976 602 3.3

Benguela 1 050 272 8.8 1 437 411 8.2 2 487 683 8.5

Huambo 1 240 209 10.4 1 081 736 6.2 2 321 945 7.9

Bié 962 736 8.1 700 313 4.0 1 663 049 5.7

Moxico 538 933 4.5 319 332 1.8 858 265 2.9

Cuando Cubango 229 049 1.9 375 203 2.2 604 251 2.1

Namibe 237 275 2.0 334 446 1.9 571 721 1.9

Huíla 1 489 142 12.5 1 343 487 7.7 2 832 629 9.6

Cunene 696 692 5.8 430 516 2.5 1 127 208 3.8

Lunda Sul 316 147 2.6 296 662 1.7 612 809 2.1

Bengo 207 272 1.7 224 544 1.3 431 816 1.5

Sexo do chefe do agregado

Homens 8 942 046 74.8 12 986 312 74.4 21 928 358 74.6

Mulheres 2 971 613 24.9 4 412 009 25.3 7 383 622 25.1

Grupo etário do chefe do agregado

Menos 25 anos 421 289 3.5 998 856 5.7 1 420 145 4.8

25-34 anos 2 467 087 20.6 4 599 104 26.4 7 066 192 24.0

35-44 anos 3 731 117 31.2 4 987 491 28.6 8 718 608 29.7

45-54 anos 3 010 448 25.2 3 638 268 20.9 6 648 716 22.6

55-64 anos 1 466 529 12.3 2 122 239 12.2 3 588 768 12.2

64 ou mais anos 817 188 6.8 1 051 624 6.0 1 868 812 6.4

Estado civil do chefe do agregado

Solteiro(a) 532 935 4.5 973 206 5.6 1 506 141 5.1

Casado(a)/União de facto 9 114 779 76.3 12 800 732 73.4 21 915 511 74.6

Viúvo(a)/Divorciado(a)/Separado(a) 2 265 944 19.0 3 596 016 20.6 5 861 961 19.9

Escolaridade do chefe do agregado

Nenhum 3 160 279 26.5 2 436 116 14.0 5 596 396 19.0

Primário 4 909 529 41.1 4 040 953 23.2 8 950 482 30.5

Secundário - 1º ciclo 2 242 171 18.8 3 821 575 21.9 6 063 746 20.6

Secundário - 2º ciclo ou mais 1 441 900 12.1 6 872 845 39.4 8 314 744 28.3

Não declarado 159 780 1.3 226 833 1.3 386 612 1.3


56

Quadro 4.3.3 - Índices de pobreza

Distribuição percentual do população pobre por características seleccionadas, segundo os índices de pobreza, IDR 2018-2019

Características seleccionadas Ìndices de pobreza

População pobre População

total Incidência Profundidade Intensidade

Total 40.6 10.1 4.4 11 947 270 29 391 387


Urbana 29.8 7.3 3.3 5 303 459 17 780 023

Rural 57.2 14.3 6.2 6 643 811 11 611 364

Província

Cabinda 24.3 4.3 1.5 195 947 804 857

Zaire 38.4 9.6 4.0 261 347 679 989

Uige 55.7 15.0 7.1 929 471 1 669 503

Luanda 20.1 3.9 1.4 1 615 037 8 018 233

Cuanza Norte 43.8 10.8 4.8 217 907 497 976

Cuanza Sul 50.1 12.4 5.7 1 061 098 2 119 507

Malange 43.4 9.9 4.0 482 754 1 113 342

Lunda Norte 22.1 3.7 1.3 215 983 976 602

Benguela 42.2 10.0 4.5 1 050 272 2 487 683

Huambo 53.4 13.9 6.1 1 240 209 2 321 945

Bié 57.9 15.5 6.9 962 736 1 663 049

Moxico 62.8 17.8 8.6 538 933 858 265

Cuando Kubango 37.9 8.4 3.5 229 049 604 251

Namibe 41.5 9.8 4.2 237 275 571 721

Huila 52.6 15.3 7.3 1 489 142 2 832 629

Cunene 61.8 15.5 6.5 696 692 1 127 208

Lunda Sul 51.6 14.8 7.2 316 147 612 809

Bengo 48.0 12.3 5.3 207 272 431 816

Sexo

Homens 40.8 10.1 4.5 8 942 046 21 928 358

Mulheres 40.2 9.9 4.3 2 971 613 7 383 622

Idade

Menos de 24 anos 29.7 5.0 1.7 421 289 1 420 145

25-34 anos 34.9 7.1 2.8 2 467 087 7 066 192

35-44 anos 42.8 10.6 4.7 3 731 117 8 718 608

45-54 anos 45.3 12.4 5.6 3 010 448 6 648 716

55-64 anos 40.9 11.2 5.0 1 466 529 3 588 768

65 ou mais anos 43.7 12.7 5.8 817 188 1 868 812

Escolaridade

Nenhum nível 56.5 15.9 7.5 3 160 279 5 596 396

Ensino primário 54.9 13.9 6.1 4 909 529 8 950 482

Secundário - 1º ciclo 37.0 8.5 3.5 2 242 171 6 063 746

Secundário - 2º ciclo ou mais 17.3 3.4 1.3 1 441 900 8 314 744

Outro ou não declarado 41.3 7.7 2.7 159 780 386 612


57

Quadro 4.3.4 - Taxa de incidência da pobreza

Distribuição percentual do população pobre por características

seleccionadas, segundo a taxa de incidencia de pobreza, IDR 2018-2019

Características

seleccionadas Total Urbana Rural

Angola 40.6 29.8 57.2

Cabinda 24.3 20.6 39.0

Zaire 38.4 30.5 57.5

Uíge 55.7 45.0 60.2

Luanda 20.1 18.2 64.8

Cuanza Sul 43.8 40.6 50.0

Cuanza Norte 50.1 44.2 53.4

Malanje 43.4 27.9 57.5

Lunda Norte 22.1 15.9 31.8

Benguela 42.2 39.4 50.7

Huambo 53.4 52.3 54.2

Bié 57.9 53.0 60.8

Moxico 62.8 43.2 81.3

Cuando Cubango 37.9 33.2 43.7

Namibe 41.5 39.5 45.9

Huíla 52.6 40.5 58.0

Cunene 61.8 35.1 68.0

Lunda Sul 51.6 48.8 59.7

Bengo 48.0 24.6 60.0

Quadro 4.3.5 - Índices de pobreza por características do agregado

Distribuição percentual da população pobre por características seleccionadas, segundo os índices de pobreza, IDR 2018-2019

Características seleccionadas Índices de pobreza

População pobre População total Incidência Profundidade Intensidade

Angola 40.6 10.1 4.4 11 947 270 29 391 387


Agregados sem crianças dependentes 17.2 3.7 1.4 328 167 1 910 245

Agregados com crianças dependentes

Com 1 criança 20.4 4.5 1.7 535 424 2 626 768

Com 2 crianças 28.1 6.1 2.4 1 227 286 4 374 601

Com 3 ou + crianças 48.1 12.3 5.5 9 856 393 20 479 773


1-2 9.0 1.7 0.7 146 087 1 619 625

3-4 26.7 5.1 1.8 1 559 143 5 830 177

5-6 40.9 9.4 3.9 3 731 205 9 120 031

7 ou mais 50.8 13.9 6.5 6 510 835 12 821 554

Nª de pessoas com 15+ anos a trabalhar

Nenhum 34.7 8.7 3.8 1 902 773 5 477 441

1 34.7 8.4 3.7 3 190 991 9 188 817

2 43.9 10.4 4.4 4 811 032 10 950 850

3 ou mais 54.1 15.5 7.1 2 042 473 3 774 279


Empregado 42.1 10.3 4.5 9 062 751 21 549 188

Desempregado 43.7 11.3 5.3 1 298 580 2 972 136

Inactivo 32.4 8.1 3.5 1 552 328 4 790 655


Vivenda/ casa convencional 45.7 11.5 5.1 11 123 316 27 548 427

Apartamento 5.1 1.2 0.6 23 186 457 520

Cubata, Barraca, Tenda, etc. 57.8 17.2 8.4 800 768 1 384 730


58

Quadro 4.3.6 - Índices de pobreza por condição no emprego

Distribuição percentual da população pobre por características seleccionadas, segundo a condição no emprego, IDR 2018-2019

Características seleccionadas Ìndices de pobreza População

pobre

População

total Incidência Profundidade Intensidade

Angola 40.6 10.1 4.4 9 140 138 21 722 458

Receitas laborais

Trabalhador por conta de outrem 27.4 6.1 2.5 2 543 737 9 274 079

Trabalhador por conta própria 51.3 13.4 6.1 5 483 386 10 693 074

Outro emprego 63.4 14.3 5.7 1 113 015 1 755 306


Sector público 24.3 5.6 2.3 1 035 829 4 261 546

Sector privado 29.4 6.5 2.7 1 287 656 4 381 242

Trabalhador por conta própria 51.3 13.4 6.1 5 483 386 10 693 074

Familia/ outro 55.9 12.4 5.0 1 333 267 2 386 596

Quadro 4.3.7 - Índices de pobreza por características da habitação

Distribuição percentual da população pobre por características seleccionadas, segundo as condições da habitação, IDR 2018-2019

Características da habitação Índices de pobreza

Incidencia Profundidade Intensidade

Angola 40.6 10.1 4.4

Regime de ocupção

Aluguer 23.4 4.9 2.0

Propriétário 31.8 7.9 3.4

Auto - Construída 51.2 13.1 5.8

Cedida 34.6 7.4 3.0

Fonte de abastecimento de água

Fontes não apropriadas 32.2 7.4 3.1

Fontes apropriadas 60.0 16.2 7.5

Distância da principal fonte de abastecimento de água

Menos de 15 minutos 55.4 14.0 6.2

Mais de 15 minutos e menos de 30 minutos 58.9 16.4 7.7

Mais de 30 minutos 60.1 15.8 7.3

Tratamento dado a água para beber

Ferve 23.7 4.9 1.9

Desinfecta com lixivia 23.0 4.9 1.9

Filtra com filtro de água 1.5 0.4 0.2

Fontes não apropriadas 35.9 9.1 3.7

Nenhuma 50.8 13.1 5.9

Material do chão, tecto e parede

Apropriado 57.5 15.2 7.0

Não apropriado 23.8 5.0 1.9

Instalações sanitárias

Apropriado 31.9 7.3 3.1

Não apropriado 61.9 16.8 7.8

Sobrelotação

Menos de 3 pessoas por quarto só para dormir 28.3 6.2 2.4

3 ou mais pessoas por quarto só para dormir 48.6 12.6 5.7

Tipo de iluminação

Electricidade da rede 18.4 3.4 1.2

Gerador/placa solar 26.8 4.7 1.6

Candeeiro a pilha/gás/petróleo 58.8 16.0 7.4

Outra situação/não tem iluminação 58.0 15.4 7.1

Combustível para cozinhar

Electricidade/Gas/Petróleo/ parafina/ querosene 24.1 4.8 1.8

Carvão 50.3 13.4 6.2

Lenha/ arbustos/Outro 60.8 16.5 7.6


59

BIBLIOGRAFIA

American University (2001). Crescimento, Pobreza e Distribuicã o da Receita em Angola, 2000-2001.

Deaton, A. (1997). The Analysis of Household Surveys: A microeconometric approach to development

policy. Baltimore and London: The World Bank, The John Hopkins University Press.

Deaton, A. (2003). Adjusted Indian poverty estimates for 1999-2000. Economic and political Weekly, 322

326.

Deaton, A. and A. Tarozzi (2000). Prices and poverty in India. Research Program in Development Studies,

Princeton University.

Deaton, A. and J. Muellbauer (1986). On measuring child costs: with applications to poor countries.

Journal of Political Economy 94, 720-744.

Deaton, A. and S. Zaidi (2002). Guidelines for Constructing Consumption Aggregates for Welfare

Analysis. LSMS Working Paper 135, World Bank, Washington, DC.

Deaton, Angus , and Margaret Grosh. “Consumption,.” in Designing Household Questionnaires for

Developing Countries: Lessons from Fifteen Years of the Living Standard Measurement Study, edited by

Margaret Grosh and Paul Glewwe, 91-133. Washington, DC: World Bank, 2000.

Engel, E. (1857). Die productions-und consumtionsverhältnisse des königreichs sachsen. Zeitschrift des

Statistischen Bureaus des Königlich Sächsischen Ministeriums des Innern, 8, 1-54.

Food and Agriculture Organization of the United Nations (2001). Human energy requirements. Report of

a Joint FAO/WHO/ UNU Expert Consultation, Rome. Food and Agriculture Organization of the United

Nations (2003). Food energy –methods of analysis and conversion factors. Food and Nutrition Paper 77,

Rome.

Foster, J., J. Greer, e E. Thorbecke (1984). A class of decomponsable poverty measures. Econometrica 52

(3), 761–766.

Haughton, J. and S. Khandker (2009). Handbook on Poverty and Inequality. The World Bank.

Hentschel, J. and P. Lanjouw (1996). Constructing an Indicator of Consumption for the Analysis of

Poverty: Principles and Illustrations with Principles to Ecuador. LSMS Working Paper 124, World Bank,

Washington, DC.

Instituto Nacional de Estatística (1995). Perfi l da Pobreza em Angola. Luanda.

Lanjouw, P., B. Milanovic and S. Paternostro (1998). Poverty and Economic Transition: How Do Changes

in Economies of Scale Affect Poverty Rates of Different Households?. Policy Research Working Paper

2009, World Bank, Washington, DC.

PNUD (2000). Poverty Alleviation Policy in Angola, Pursuing Equity and Efficiency.

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2007). Perfi l da Pobreza em Angola.

Ravallion, M. (1996). Issues in Measuring and Modeling Poverty. The Economic Journal 106, 1328-1343.

Ravallion, M. (1998). Poverty lines in theory and practice. LSMS Working Paper 133, World Bank,

Washington, DC.

Sen, A. (1976). Poverty: an ordinal approach to measurement. Econometrica: Journal of the Econometric

Society, 219-231.

Tarozzi, A. (2002). Estimating comparable poverty counts from incomparable surveys: measuring

poverty in India. Research Program in Development Studies, Woodrow School of Public and

International Affairs.


60

ANEXO 1

1. METODOLOGIA DE ANÁLISE DA POBREZA

Este relatório concentra-se na pobreza de consumo, isto é, a pobreza será medida em

termos de consumo total por adulto equivalente. Utiliza a metodologia padrão para análise

da pobreza definida em Haughton, J. e S. Khandker (2009).

A análise da pobreza requer três elementos principais:

1º Um indicador de bem-estar mensurável e aceitável para classificar toda a população.

2º Uma linha de pobreza adequada para comparação com o indicador de bem-estar

escolhido para classificar os indivíduos como pobres e não-pobres.

3º Um conjunto de medidas que combinam indicadores individuais de bem-estar e a linha

de pobreza em uma figura de pobreza agregada.

1.1 A ESCOLHA DO INDICADOR MONETÁRIO

A principal decisão na estimativa da pobreza é escolher entre receitas e consumo como

indicador de bem-estar para determinar a pobreza. Em Angola, o consumo é a medida

preferida, porque é provável que seja uma medida mais útil e precisa dos padrões de vida

do que a receita, devido a questões de sazonalidade e informalidade da economia. Esta

preferência de consumo sobre a receita é baseada em questões teóricas e práticas1.

1.1.1 ASPECTOS TEÓRICOS

Tanto o consumo quanto a receita podem ser aproximações da utilidade, embora sejam

conceitos diferentes. O consumo mede o que os indivíduos realmente adquiriram,

enquanto as receitas, juntamente com os activos, medem as possíveis reivindicações

de uma pessoa.

O período de tempo em que os padrões de vida devem ser medidos é importante: se

alguém está usando uma perspectiva de longo prazo como em um período de vida,

ambos devem ser iguais e a escolha não importa. No curto prazo, digamos, um ano, o

consumo provavelmente será mais estável do que a receita. As famílias geralmente

conseguem amenizar seu consumo, o que pode reflectir o acesso ao crédito ou a

poupança, bem como informações sobre fluxos futuros de receitas.

O consumo também é menos afectado pelos padrões sazonais do que as receitas: por

exemplo, nas economias agrícolas, a renda é mais volátil e afetada pelas estações

agrícolas, portanto, depender desse indicador pode superestimar ou subestimar

significativamente os padrões de vida.

1 Veja Deaton e Zaidi (2002), Haughton e Khandker (2009) e Hentschel e Lanjouw (1996).


61

1.1.2 ASPECTOS PRÁTICOS

Há também considerações práticas a serem levadas em conta.

O consumo é geralmente um conceito mais fácil do que a receita para os entrevistados

entenderem, especialmente se a receita é derivada de negócios autônomos ou de

propriedade familiar. Por exemplo, os trabalhadores em sectores formais da economia

podem não ter nenhum problema em informar com precisão sua principal fonte de

rendimento, ou o seu salário. Mas os trabalhadores autônomos em sectores informais,

ou engajados na agricultura, podem ter mais dificuldade em obter uma medida precisa

do seu rendimento. Muitas vezes, nesses casos, as transações domésticas e

comerciais estão interligadas.

As famílias são menos relutantes em compartilhar informações sobre o consumo do que

sobre as receitas. Eles podem ter desconfiança de que as informações de receitas

sejam usadas para finalidades diferentes, digamos, impostos, ou podem apenas

considerar as questões de receitas como muito intrusivas. Também é provável que os

membros do agregado sejam mais capazes de relatar o consumo das famílias do que o

nível e as fontes de rendimento do agregado.

1.2 A CONSTRUÇÃO DO AGREGADO DE CONSUMO

A construção do agregado de consumo também é guiada por considerações teóricas e

práticas. Primeiro, deve ser o mais abrangente possível, dadas as informações disponíveis.

Omitir alguns componentes pressupõe que eles não contribuem para o bem-estar das pessoas

ou que eles não afectam o ranking de indivíduos. Em segundo lugar, as transações mercantis e

não mercantis devem ser incluídas, o que significa que as compras não são o único

componente do indicador. Em terceiro lugar, a despesa não é consumo. Para os bens

perecíveis, principalmente alimentos, é comum supor que todas as compras são consumidas.

Mas para outros bens e serviços, como habitação ou bens duráveis, correções devem ser

feitas. Por fim, o agregado de consumo compreende quatro componentes principais: alimentos,

não alimentos, bens duráveis e habitação. Os itens específicos incluídos em cada componente

e a metodologia usada para atribuir um valor de consumo a cada um desses itens são

descritos abaixo.

1.2.1 COMPONENTE ALIMENTAR

O componente alimentar pode ser construído simplesmente somando-se o consumo de todos

os itens alimentares do agregado familiar, previamente normalizados para um período de

referência uniforme. Alguns princípios gerais são aplicados na construção deste componente.

Primeiro, todas as fontes possíveis de consumo estão incluídas, o que significa que o

componente alimentar inclui não só o consumo de compras, ou de refeições feitas fora de

casa, mas também alimentos provenientes de estoques anteriores, produzidos dentro do

agregado familiar ou recebidos como presente. Em segundo lugar, apenas o alimento que foi

realmente consumido, ao contrário do total de compras de alimentos ou de alimentos

produzidos em casa, entram no agregado de consumo. Terceiro, itens alimentares não

adquiridos precisam ser valorizados e incluídos na medida de bem-estar. O questionário

recolheu informações sobre a quantidade comprada (ou consumida) e seu valor, assim, é


62

possível estimar um valor unitário para cada item alimentício dividindo-se o valor pago pela

quantidade adquirida. Idealmente, os itens alimentares serão desagregados o suficiente para

serem considerados relativamente homogêneos dentro de cada categoria, no entanto, esses

valores unitários também refletirão diferenças na qualidade dos bens.

Para minimizar este efeito e considerar as diferenças espaciais, os valores unitários médios

foram calculados em dois níveis: por áreas urbanas e rurais, e por todo o país. Assim, se um

agregado familiar consumisse um item alimentar, mas não desse valor a esse consumo, o valor

unitário médio da respectiva área urbana ou rural seria usado para avaliar esse consumo. Se

nenhum outro agregado familiar consumisse o mesmo item nessa área ou se não houvesse

observações suficientes para obter um valor unitário fiável, o valor unitário mediano nacional foi

utilizado para estimar o valor desse consumo.

Para comparar os preços unitários, foi necessário padronizar as quantidades em uma medida

comum. Para as unidades não padronizadas, a conversão foi feita por meio do IDR modelo D,

que avalia o peso médio da unidade, dependendo do item e local específicos. Os fatores de

conversão foram autorizados a variar por província e item, usando o valor mediano em cada

um desses subgrupos.

Devido a problemas de recolha de dados, o módulo de consumo de alimentos no IDR não pôde

ser usado. Consequentemente, os valores de consumo alimentar prescritos neste relatório

foram imputados de acordo com o método descrito no anexo 2 abaixo.

1.2.2 COMPONENTE NÃO ALIMENTAR

Esta subsecção cobre o consumo da maioria dos itens não alimentares, enquanto bens

duráveis e habitação serão tratados mais tarde. As dificuldades práticas surgem

frequentemente por duas razões: (1) a escolha de itens para incluir e (2) a selecção do período

de recordação. Em relação à primeira questão, a regra básica é que apenas itens que

contribuem para o consumo da família devem ser incluídos. Por exemplo, roupas, calçados,

artigos de beleza e recreação estão incluídos. Outros, como os impostos, são comumente

excluídos porque não estão ligados a níveis mais altos de consumo, ou seja, os agregados

familiares que pagam mais impostos provavelmente não receberão melhores serviços públicos

do que, os agregados familiares que pagaram impostos mais baixos na mesma comunidade.

Transações de capitais, como compras de activos financeiros, dívidas e pagamentos de juros

também devem ser excluídos. Finalmente, o caso de despesas irregulares ou pouco

freqüentes, como casamentos, dotes, nascimentos e funerais, é mais difícil. Dada a sua

natureza esporádica, a abordagem ideal seria distribuir essas despesas ao longo dos anos e,

assim, suavizá-las, caso contrário, o verdadeiro nível de bem-estar da família provavelmente

seria superestimado. A falta de informação nos impede de estimar um valor de fluxo para esses

itens e, portanto, eles são excluídos da estimativa.

Duas categorias não alimentares merecem atenção especial: educação e saúde. No caso da

educação, há três questões a serem consideradas. Primeiro, alguns argumentam que, se a

educação é um investimento, ela deveria ser tratada como poupança e não como consumo. Os

benefícios da escola são distribuídos não apenas durante o período escolar, mas durante todos

os anos seguintes. Em segundo lugar, há considerações sobre o ciclo de vida, uma vez que as

despesas educacionais estão concentradas em um determinado momento da vida de uma

pessoa. Digamos que comparemos dois indivíduos que pagarão o mesmo pela educação, mas

um ainda está estudando enquanto o outro terminou há vários anos. O estudante actual pode


63

parecer estar em melhor situação, devido ao maior gasto relatado em educação, mas esse

resultado está relacionado apenas à idade e não a diferenças reais nos níveis de bem-estar.

As despesas de saúde compartilham algumas das características da educação. Despesas com

cuidados preventivos de saúde podem ser consideradas como investimentos. Diferenças no

acesso a serviços públicos podem distorcer as comparações entre as famílias. Se alguns

sectores da população têm acesso a serviços de saúde gratuitos ou significativamente

subsidiados, enquanto outros precisam depender de serviços privados, as diferenças nos

gastos não correspondem a diferenças no bem-estar. Mas há outros factores a serem levados

em conta. Em primeiro lugar, os gastos de saúde são habitualmente pouco frequentes e

grandes ao longo do período de referência. Em segundo lugar, a saúde pode ser vista como

uma “necessidade lamentável”, ou seja, a inclusão de despesas de saúde devido à doença de

um membro do agregado familiar no indicador de bem-estar implica que o bem-estar desse

agregado familiar aumentou quando ocorreu o contrário. Terceiro, o seguro de saúde também

pode distorcer as comparações. As famílias seguradas podem registrar pequenos gastos

quando algum membro ficou doente, enquanto os não segurados pagam quantias maiores.

Decidiu-se incluir as despesas de saúde porque, como no caso da educação, sua exclusão

implicaria não fazer distinção entre dois agregados, ambos com os mesmos problemas de

saúde, mas apenas um pagando pelo tratamento. A segunda dificuldade em relação ao

consumo não alimentar está relacionada com a selecção do período de recordação (recall

period). O aspecto principal a considerar é a relação entre os períodos de recall e a frequência

de compras. O IDR leva isso em consideração e recolhe informações com quatro períodos de

referência diferentes: na semana passada, nos últimos 30 dias, no último trimestre e nos

últimos 365 dias. Por exemplo, o transporte diário, os jornais e os cartões de telefone celular

serão normalmente relatados durante a última semana, enquanto roupas, calçados e livros

serão relatados entre as despesas trimestrais. No agregado de consumo final, todos os valores

de consumo foram padronizados para um consumo mensal, em que a duração média de um

mês é definida como 365/12.

Apenas os gastos de saúde foram recolhidos em dois módulos diferentes com o mesmo

período de recordação do último mês. No entanto, um reúne informações a nível individual,

enquanto o outro a nível do agregado familiar. A fim de evitar a dupla contagem, as despesas

individuais foram preferidas e as despesas do questionário do agregado familiar foram

consideradas apenas se nada foi relatado no questionário individual.

1.2.2.1 BENS DURÁVEIS

A propriedade de bens duráveis pode ser um componente importante do bem-estar das

famílias. Como esses bens duram normalmente por muitos anos, o gasto com compras não é o

indicador adequado a ser considerado. A medida certa para estimar, para fins de consumo, é o

valor do fluxo dos serviços que as famílias obtêm de todos os bens duráveis em sua posse

durante o período de referência relevante. Este fluxo de utilidade é inobservável, mas pode ser

considerado proporcional ao valor do bem.

Para garantir uma comparabilidade total com o IBEP para o cálculo da tendência de pobreza,

os bens duráveis foram estimados da mesma maneira que em 2008: ou seja, as despesas

anuais com móveis e pequenos eletrodomésticos / eletrônicos foram retiradas do período anual

não módulo de consumo de alimentos (modelo A). Os valores das despesas foram incluídos

em vez dos valores de fluxo para esses itens. Bens duráveis maiores, como carros ou

eletrodomésticos grandes, foram excluídos do agregado de consumo


64

1.2.2.2 HABITAÇÃO

As condições de habitação são consideradas uma parte essencial dos padrões de vida das

pessoas. No entanto, na maioria dos países em desenvolvimento, os mercados de

arrendamento habitacional limitados ou inexistentes representam um desafio difícil para a

estimativa e inclusão desse componente no agregado de consumo, especialmente nas áreas

rurais. Tal como no caso dos bens duradouros, o objectivo é tentar medir o fluxo de serviços

recebidos pelo agregado familiar por ocupar a sua habitação. Quando um agregado familiar

arrenda a sua habitação, e assumindo que os mercados de arrendamento funcionam bem,

esse valor seria o da renda real paga. Se um número suficiente de pessoas arrendam as suas

habitações, essa informação poderia ser usada para imputar rendas àqueles que possuem as

suas habitações. Por outro lado, se o agregado não arrenda a sua habitação, o inquérito

perguntou quanto os respondentes teriam que pagar se tivessem que arrendá-los. Os dados

sobre a renda imputada autoreferida também podem ser usados como uma alternativa aos

dados sobre rendas reais, embora nem sempre sejam confiáveis.

Para aquelas famílias que não arrendam as suas habitações, a renda imputada prevista dessa

regressão foi incluído como parte do consumo. Por outro lado, para os agregados familiares

que arrendam as suas habitações, a renda real paga foi incluída no seu agregado de consumo.

1.3 AJUSTE DE PREÇOS

O consumo nominal do agregado deve ser ajustado para as diferenças de custo de vida. Um

ajuste de preço temporal e espacial é necessário para ajustar o consumo a termos reais. As

diferenças temporais estão associadas à duração do trabalho de campo (100 kwanzas em

Março de 2018 pode não ter o mesmo valor de Fevereiro de 2019), bem como aos diferentes

períodos de recordaçãol (100 kwanzas gasto na última semana pode não ter o mesmo valor

que no último trimestre ou no último ano). Também se espera que os preços diferem

acentuadamente entre as áreas geográficas, por exemplo, 100 kwanzas em Luanda pode não

ter o mesmo valor que no Bié ou no Cuando Cubango.

A fim de capturar as duas diferenças de preço ao longo do tempo e espaço, um índice de

preços espaço-temporal foi construído. Este índice foi preferido ao índice de preços usado em

2008, porque este índice permite diferentes taxas de inflação ao longo do tempo em diferentes

províncias, enquanto o índice de 2008 assumiu uma taxa única de inflação nacional calculada a

partir dos dados de Luanda. A desvantagem desse índice é que ele captura apenas as

variações de preço trimestrais, já que o IDR foi projetado para ser representativo por trimestre,

enquanto o índice de 2008 capturou variações mensais de preços.

O IDR é representativo até o nível da província. No entanto, a fim de permitir a desagregação

espacial e temporal dos preços, optou-se por manter a desagregação regional que havia sido

introduzida em 2008/2009 no IBEP, que agrupou conglomerados em 11 regiões consideradas

bastante homogêneas do ponto de vista da formação de preços. Estas regiões foram as

seguintes:

1. Luanda

2. Centro (Urbana): Áreas urbanas de Huambo, Bié, Benguela e Cuanza Sul

3. Centro (Rural): Áreas rurais de Huambo, Bié, Benguela e Cuanza Sul

4. Leste (Urbana): Áreas Urbanas da Lunda Norte, Lunda Sul, Moxico e Cuando Cubango

5. Leste (Rural): Áreas rurais da Lunda Norte, Lunda Sul, Moxico e Cuando Cubango


65

6. Centro-norte (Urbana): Áreas urbanas de Bengo, Malanje e Cuanza Norte

7. Centro-norte (Rural): Áreas rurais de Bengo, Malanje e Cuanza Norte

8. Sul (Urbana): Áreas urbanas de Namibe, Cunene e Huíla

9. Sul (Rural): Áreas rurais de Namibe, Cunene e Huíla

10. Norte (Urbana): Áreas urbanas de Cabinda, Uíge e Zaire

11. Norte (Rural): Áreas rurais de Cabinda, Uíge e Zaire

Um índice de preços de Fisher foi escolhido porque foi usado em 2008 e porque permite

variações nos padrões de consumo entre as regiões, ao contrário do índice de Laspeyres, sem

dar excessivo peso aos padrões de consumo desviantes, como pode ser o caso no índice de

Paasche.2. O índice foi construído usando a seguinte fórmula:

𝐹𝑖 = √𝐿𝑖𝑃𝑖

Onde Li refere-se a um índice de preços Laspeyres e Pi a um índice de preços Paasche, que

são definidos como:

𝐿𝑖 = ∑𝑤0𝑘 (𝑃𝑖𝑘𝑃0𝑘

)

𝑛

𝑘=1

e:

𝑃𝑖 = [∑𝑤𝑖𝑘 (𝑃𝑖𝑘𝑃0𝑘

)−1𝑛

𝑘=1

]

−1

onde w0k é a participação média no orçamento familiar do item k no país, wik é a participação

média do orçamento familiar do item k na região i, p0k é o preço médio nacional do item k e pik é

o preço médio do item k na região i.

Para estimar os dados de despesas alimentares em falta, foram feitas em alguns casos

imputações com as despesas do mesmo conglomerado, inquiridos no IDREA, que fornece

informações sobre quotas orçamentárias para todos os itens alimentares. Neste caso, é

possível estimar valores unitários para a maioria dos itens alimentares e combiná-los com suas

respectivas parcelas orçamentárias. O índice de preços não-alimentares foi combinado com o

índice de preços alimentar para obter um índice geral de preços, refletindo os preços de

alimentos e não-alimentares. Os preços dos alimentos recebem 58% em peso no índice

combinado, refletindo a parcela média do consumo de alimentos entre os dois quintis mais

pobres da população.

O índice de preços de Fisher por região e trimestre é relferido no Quadro 1 abaixo compara o

valor do cabaz alimentar e não alimentar em cada região a preços nacionais. As constatações

confirmam que os preços diferem muito entre as regiões.

2 Veja Deaton e Tarozzi (2000).


66

Gráfico 1 - Índices espacio-temporais de Fisher (alimentar + não alimentar), por área de residência

Quadro 1 - Índices espacio-temporais de Fisher, alimentar e não alimentar

1.4 AJUSTE DA COMPOSIÇÃO DO AGREGADO FAMILIAR

O passo final na construção do indicador de bem-estar envolve passar de uma medida do nível

de vida definido ao nível do agregado familiar para outro ao nível individual. Em última análise,

a preocupação é fazer comparações entre indivíduos e não entre as famílias. Os dados de

consumo são recolhidos normalmente no nível do agregado familiar, portanto a computação de

uma medida de bem-estar individual geralmente é feita ajustando o consumo total das famílias

pelo número de pessoas no agregado e atribuindo esse valor a cada membro do agregado. A

prática comum ao fazer isso é assumir que todos os membros compartilham uma fração igual

do consumo doméstico. No entanto, como será explicado mais tarde, esse é um caso muito

particular.

0,80

0,85

0,90

0,95

1,00

1,05

1,10

1,15

1,20

1,25

1,30

1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim

Urbana

Luanda HuamBieBengueKsU

LnLsMxKkU BengoMalKnU

NamCunHuiU CabUigZaiU

0,80

0,85

0,90

0,95

1,00

1,05

1,10

1,15

1,20

1,25

1,30


Rural

HuamBieBengueKsR LnLsMxKkR

BengoMalKnR NamCunHuiR

CabUigZaiR

Região Alimentar Não alimentar

1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim 1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim

Luanda 1.17 1.18 1.13 1.15 1.18 0.97 0.93 1.19

HuamBieBengueKsU 1.08 0.97 0.98 1.12 1.08 0.87 0.75 0.81

HuamBieBengueKsR 0.92 0.97 0.97 0.90 0.95 0.91 0.74 0.71

LnLsMxKkU 1.21 1.17 1.09 1.10 1.26 1.13 1.04 1.09

LnLsMxKkR 0.99 1.18 1.01 0.99 1.13 1.25 1.19 1.00

BengoMalKnU 1.11 1.26 1.23 1.28 1.25 1.13 0.98 1.03

BengoMalKnR 1.17 1.27 1.28 1.25 1.17 1.27 1.09 1.10

NamCunHuiU 1.08 1.16 1.15 1.25 1.10 1.06 0.97 0.96

NamCunHuiR 0.98 1.01 1.01 1.00 1.20 1.00 0.78 0.83

CabUigZaiU 1.25 1.24 1.08 1.11 1.27 1.16 0.93 1.01

CabUigZaiR 1.06 0.90 1.01 1.12 1.05 1.00 0.95 0.86


67

Dois tipos de ajustes devem ser feitos para corrigir diferenças de composição e tamanho. O

primeiro diz respeito à composição demográfica. Os membros do agregado familiar têm

necessidades diferentes baseadas principalmente na sua idade e sexo, embora outras

características também possam ser consideradas. Escalas de equivalência são os factores que

refletem essas diferenças e são usadas para converter todos os membros da família em

“adultos equivalentes”. Por exemplo, acredita-se que as crianças precisam de uma fracção do

que os adultos exigem. Portanto, se for feita uma comparação entre dois agregados familiares

com o mesmo consumo total e igual número de membros, mas um deles tiver crianças

enquanto o outro for composto inteiramente por adultos, seria de esperar que o primeiro tenha

um bem-estar individual maior do que o último.

Infelizmente, não há acordo sobre uma metodologia consistente para calcular essas escalas.

Alguns são baseados em motivos nutricionais, uma criança pode precisar de apenas 50% das

necessidades alimentares de um adulto, mas não está claro por que a mesma escala deve ser

transportada sobre itens não alimentares. Pode muito bem acontecer que o mesmo filho

precise de mais gastos com educação ou roupas. Outros são baseados em estudos empíricos

sobre o comportamento de consumo das famílias, mas têm outras desvantagens.3

O segundo ajuste foca as economias de escala no consumo dentro do agregado familiar. A

motivação para isso é o facto de que alguns dos bens e serviços consumidos pelo agregado

possuem características de “bens públicos”. Diz-se que um bem é “público” quando o seu

consumo por um membro da família não impede necessariamente que outro membro o

consuma também. Exemplos desses bens podem ser bens de habitação e bens duráveis. Por

exemplo, um novo membro do agregado familiar pode juntar-se à habitação e isto não impede

que os membros do agregado familiar existente também vivam lá. Famílias maiores podem

gastar menos para estarem tão bem quanto as menores. Portanto, quanto maior a parcela de

bens públicos no consumo total, maior é o escopo para economias de escala.

Por outro lado, bens privados não podem ser compartilhados entre os membros; uma vez que

um membro tenha consumido, ninguém mais pode. A comida é o exemplo clássico de um bem

privado. Muitas vezes é apontado que, nas economias pobres, a comida representa uma

parcela considerável do orçamento familiar e, portanto, nesses casos, há pouco espaço para

economias de escala. Ambos os ajustes foram implementados usando a mesma escala de

adulto equivalente que havia sido empregada em estudos prévios de pobreza no país. (Quadro

2).4

O ajuste per capita é um caso especial da formulação abaixo e acontece quando todos os

parâmetros são definidos como iguais a 1, de forma que todos os adultos e crianças

consomem tanto como os adultos em idade activa e não há lugar para economias de escala.

Por outras palavras, todos os membros do agregado familiar consomem partes iguais do

consumo total e os custos aumentam em proporção do número de pessoas no agregado

familiar. Em geral, as medições per capita substimam o bem-estar dos agregados com

crianças, assim como dos agregados maiores, relativamente às famílias sem crianças ou com

um pequeno número de membros, respectivamente.5

3 Veja Deaton e Muellbauer (1986) ou Deaton (1997). 4 Veja INE (1995), PNUD (2000), American University (2001) e PUC-RIO (2007). 5 Veja Deaton e Zaidi (2002) e Haughton e Khandker (2009) para outras escalas equivalentes para adultos e para uma discussão mais detalhada.


68

Quadro 2 - Escala de adulto equivalente

Idade Homens Mulheres

Menos de 1 ano 0.27 0.27

1-3 anos 0.45 0.45

4-6 anos 0.61 0.61

7-9 anos 0.73 0.73

10-12 anos 0.86 0.78

13-15 anos 0.96 0.83

16-19 anos 1.02 0.77

20 anos ou mais 1.00 0.73 Fonte: IBEP (2008)

Assim é importante conduzir análises de sensibilidade para ver quão robustas são as

medições da pobreza e os rankings da pobreza para diferentes hipóteses, relativamente aos

custos com as crianças e as economias de escala.6

1.5 A LINHA DA POBREZA

A linha de pobreza pode ser definida como o custo monetário para uma determinada pessoa,

num dado local e tempo, de um nível de referência de bem-estar. Se uma pessoa não atingir

esse nível mínimo, ela será considerada pobre. No entanto, a implementação desta definição

não é simple, porque é possível encontrar discordância considerável na determinação do nível

mínimo de bem-estar e do custo estimado para atingir esse nível.

Além disso, a definição de linhas de pobreza poderia ser uma questão muito controversa,

devido aos seus efeitos potenciais no monitoramento da pobreza e nas decisões de formulação

de políticas. Será assumido que o nível de bem-estar implicado pela linha de pobreza deve

capacitar o indivíduo a alcançar certas capacidades, que incluem uma vida saudável e ativa e

uma participação plena na sociedade.

A linha de pobreza será absoluta porque fixa este dado nível de bem-estar, ou padrão de vida,

sobre o domínio da análise. Isso garante que as comparações entre os indivíduos sejam

consistentes. Por exemplo, duas pessoas com o mesmo nível de bem-estar serão tratadas da

mesma maneira, independentemente do local onde vivem. Em segundo lugar, o nível de

utilidade de referência foi ancorado a certas realizações, neste caso particular, à obtenção das

calorias necessárias para ter uma vida saudável e ativa. Finalmente, a linha de pobreza será

definida como o custo mínimo para atingir esse requisito.

O método do Custo das Necessidades Básicas foi utilizado para estimar a linha de pobreza

baseada na nutrição. Essa abordagem calcula o custo de obtenção de um pacote de consumo

considerado adequado para as necessidades básicas de consumo. Se uma pessoa não puder

arcar com o custo da cesta, essa pessoa será considerada pobre.

Primeiro, deve-se ter em mente que o estado de pobreza se concentra em saber se a pessoa

tem os meios para adquirir o pacote de consumo e não se o seu consumo real atende a esses

requisitos. Em segundo lugar, as referências nutricionais são usadas para definir o nível de

utilidade, mas o estado nutricional não é o indicador de bem-estar. Caso contrário, será

suficiente calcular o consumo calórico e compará-lo com o limiar nutricional. Terceiro, a cesta

de consumo pode ser definida normativamente ou refletir os padrões de consumo vigentes. Por

fim, a linha de pobreza compreende dois componentes principais: alimentos e não alimentos.

6 Lanjouw et al (1998).


69

Devido aos problemas encontrados no módulo de consumo alimentar de IDR, a linha de

pobreza foi calculada usando a base de dados do IDREA.

Componente Alimentar

O primeiro passo para definir esse componente é determinar os requisitos nutricionais

considerados apropriados para ser saudável e capaz de participar da sociedade. É difícil

chegar a um consenso sobre o que pode ser considerado como uma vida saudável e ativa e,

portanto, para determinar as necessidades calóricas. Além disso, estes requisitos variam por

pessoa, pelo seu nível de atividade, o clima, etc.7

A prática comum é estabelecer limiares de cerca de 2.100 a 2.400 kcal por pessoa ou por

adulto equivalente por dia. Decidiu-se manter a mesma ingestão diária de energia empregada

em estudos de pobreza anteriores, isto é, 2.100 quilocalorias por equivalente adulto por dia.

Em segundo lugar, um pacote alimentar deve ser escolhido. Em teoria, há uma grande

variedade de pacotes alimentares diferentes que poderiam fornecer a mesma quantidade de

quilocalorias. Uma maneira de determinar qual pacote de alimentos deve ser considerado é

levar em consideração os padrões de consumo de alimentos existentes em um grupo de

referência no país. Como a taxa de pobreza de 2008 estava próxima de 36%, decidiu-se usar

os quatro deciles inferiores da população, classificados em termos de consumo real per capita,

para estimar o pacote alimentar médio consumido. É melhor tentar capturar o padrão de

consumo da população localizada no extremo inferior da distribuição de bem-estar, porque ela

provavelmente refletirá melhor as preferências dos pobres.

Em terceiro lugar, os fatores de conversão calórica foram usados para transformar o pacote

alimentar em calorias. Uma seleção dos alimentos mais relatados foi empregada nessas

estimativas: 64 itens que representam pouco mais de 90% de todos os registros de alimentos

recolhidos. Em quarto lugar, os valores medianos unitários foram derivados para precificar o

pacote alimentar. Os valores unitários foram calculados usando apenas transações de mercado

do grupo de referência. Mais uma vez, isso irá capturar com mais precisão os preços

enfrentados pelos pobres. Em quinto lugar, a ingestão calórica média do pacote alimentar foi

estimada, de modo que o valor do pacote alimentar pudesse ser proporcionalmente

dimensionado para atingir 2.100 quilocalorias por equivalente adulto por dia. Por exemplo, a

média de ingestão calórica diária dos 40% mais pobres da população em Angola era de cerca

de 1,892 quilocalorias por adulto equivalente e o valor diário deste pacote alimentar era de

Kwz120.5. Assim, o valor da linha de pobreza alimentar diária é de Kwz133.8 (=

Kwz120.5x2,100 / 1892) por adulto equivalente (veja Quadro 3 abaixo).

7 Food and Agriculture Organization of the United Nations (2001, 2003).


70

Quadro 3 - Cabaz alimentar por adulto-equivalente (AE) por dia

Componente não alimentar

Definir este componente da linha da pobreza está longe de ser um procedimento simples.

Existe um desacordo considerável sobre que tipo de itens devem ser incluídos na parte não

alimentar da linha de pobreza. No entanto, é possível vincular esse componente ao julgamento

normativo envolvido na escolha do componente alimentar. Ser saudável e capaz de participar

da sociedade requer gastos com abrigo, roupas, assistência médica, recreação, etc. O subsídio

para não-alimentos também pode se basear nos padrões de consumo predominantes de um

grupo de referência e nenhum pacote não alimentar predeterminado é necessário.

O passo inicial é escolher um grupo de referência que represente os pobres e calcular quanto

eles gastam em bens e serviços não alimentares. Este grupo de referência será a população

cujo consumo alimentar é semelhante ao da linha de pobreza alimentar. A lógica por trás deste

grupo de referência é que se um indivíduo gasta em comida o que foi considerado o mínimo

para ser saudável e manter certos níveis de atividade, será assumido que essa pessoa

também adquiriu os bens e serviços mínimos não alimentares para apoiar este estilo de vida.

Diferentes maneiras são sugeridas na literatura para determinar o consumo médio não

alimentar daqueles com um gasto alimentar semelhante ao da linha de pobreza alimentar.

Item Codigo Kcal/ kg Quant(kg) Preço/kg Kcals Custo

1 Arroz 1111 3600 0.0213 250.88 76.68 5.34

2 Pão, bolachas, pastelaria e produtos de padaria1112 2700 0.0128 280.72 34.60 3.60

3 Massas alimentícias 1113 3500 0.0078 321.17 27.38 2.51

4 Carne fresca, refrigerada ou congelada de animais da espécie1121 1840 0.0015 893.78 2.69 1.30

5 Carne fresca, refrigerada ou congelada, de animais da espéci1122 1090 0.0014 794.89 1.48 1.08

6 Carne fresca, refrigerada ou congelada, de animais das espéc1123 1090 0.0014 829.44 1.53 1.16

7 Carne de aves, fresca, refrigerada ou congelada1124 1950 0.0041 659.91 7.95 2.69

8 Salsicharia, carnes e miudezas comestíveis, secas, salgadas1125 1090 0.0002 749.53 0.26 0.18

9 Outras carnes comestíveis, frescas, refrigeradas ou congelad1127 1090 0.0018 688.32 1.99 1.25

10 Peixes, crustáceos e moluscos, secos, salgados ou fumados1133 1150 0.0034 868.74 3.90 2.94

11 Leite gordo e meio gordo 1141 2000 0.0016 214.32 3.30 0.35

12 Leite condensado, evaporado e em pó1143 3210 0.0002 841.49 0.58 0.15

13 Ovos 1147 1480 0.0075 138.54 11.05 1.03

14 Margarinas e outras gorduras vegetais1152 8840 0.0003 911.63 2.40 0.25

15 Óleos alimentares 1154 8840 0.0098 568.61 86.73 5.58

16 Sal, especiarias e ervas culinárias1192 1 0.0097 337.41 0.01 3.26

17 Cafés, misturas e sucedâneos 1211 300 0.0004 948.63 0.13 0.41

18 Chá 1212 300 0.0021 268.44 0.64 0.57

19 Refrigerantes 1222 400 0.0027 341.08 1.08 0.92

20 Sumos de fruta 1223 300 0.0006 428.63 0.17 0.25

21 Bebidas espirituosas e licores (ND)2110 500 0.0045 108.59 2.27 0.49

22 CERVEJA (ND) 2130 420 0.0034 363.08 1.43 1.24

23 Farinhas (Milho, massango, massambala, trigo etc.)11152 3600 0.2696 107.38 970.39 28.94

24 Cachuchos, frescos, refrigerados ou congelados113113 3000 0.0010 529.51 2.85 0.50

27 113124 2080 0.0106 420.80 22.11 4.47

28 Óleo de girassol 115410 8840 0.0007 536.99 6.28 0.38

29 Óleo de soja 115420 8840 0.0025 580.61 21.89 1.44

30 Óleo de palma 115430 8620 0.0020 533.20 17.34 1.07

34 Bananas 116200 890 0.0158 139.10 14.08 2.20

37 Manga 116713 500 0.0056 134.18 2.78 0.75

38 Goiaba 116714 500 0.0026 99.48 1.29 0.26

39 Ginguba (amendoim) torrado e salgado116850 5670 0.0084 319.92 47.76 2.69

40 Dendem seco ou secado 116860 5440 0.0015 106.64 8.37 0.16

44 Folhas de feijoeiro 117174 350 0.0025 201.27 0.89 0.51

48 Couve lombarda 117230 300 0.0019 294.33 0.58 0.57

49 Abóbora 117311 260 0.0084 105.99 2.19 0.89

50 Feijão macunde 117343 3400 0.0112 161.10 38.16 1.81

51 Quiabo 117350 310 0.0017 369.33 0.52 0.62

52 Pimento 117360 300 0.0003 497.39 0.10 0.17

53 Tomate 117370 180 0.0142 311.47 2.55 4.42

54 Alho 117410 1490 0.0008 1180.93 1.17 0.93

55 Cebola 117430 400 0.0055 451.19 2.21 2.49

56 Feijão catarino 117513 3400 0.0091 301.06 30.90 2.74

57 Feijão manteiga 117515 3400 0.0141 297.31 47.83 4.18

58 Tomate inteiro ou em bocados, em conserva117650 420 0.0001 1241.67 0.06 0.17

59 117710 720 0.0030 187.01 2.14 0.56

60 Mandioca 117810 1600 0.0291 105.99 46.56 3.08

61 Batata doce 117820 860 0.0285 89.23 24.50 2.54

62 Inhame 117830 300 0.0030 124.35 0.89 0.37

63 Fuba de bombô ou de mandioca117850 3500 0.1233 86.92 431.69 10.72

64 Açúcar branco granulado 118110 3750 0.0110 284.31 41.30 3.13


71

Uma opção é contar com técnicas econométricas para estimar a curva de Engel, ou seja, a

relação entre gastos alimentares e gastos totais. No entanto, um cálculo não paramétrico

simples como sugerido em Ravallion (1998) foi seguido. O procedimento começa estimando o

consumo médio não-alimentar da população cujos gastos alimentares estão dentro de mais e

menos 1% da linha de pobreza alimentar. O mesmo exercício é então repetido para a

população dentro mais e menos 2%, 3% e até 10%. Em segundo lugar, uma média é calculada

usando estes dez quotas não alimentares, e essa será a linha final de pobreza não alimentar.

Finalmente, a linha de pobreza total pode ser facilmente estimada adicionando a linha de

pobreza alimentar à linha de pobreza não alimentar. A vantagem deste método é que nenhuma

suposição é feita sobre a forma funcional da curva de Engel e que os pesos declinam

linearmente em torno da linha de pobreza alimentar; isto significa que quanto mais próximo um

agregado familiar estiver da linha de pobreza alimentar, maior será o seu peso atribuído. O

Quadro 4 exibe o componente alimentar e não-alimentar da linha de pobreza.

Quadro 4 - Linha de pobreza por adulto equivalente

Valor %

Alimentar 4,083 33.6

Não-alimentar 8,098 66.4

Total 12,181 100.0

1.6 MEDIDAS DE POBREZA

A literatura sobre a medição da pobreza é extensa, mas a atenção se concentrará na classe de

medidas de pobreza proposta por Foster, Greer e Thorbecke (1984). Esta classe de medidas

pode ser resumida pela seguinte equação:

𝑃𝛼 = (1 𝑛⁄ )∑(𝑧 − 𝑦𝑖𝑧

)𝛼

𝑞

𝑖=1

onde α é algum parâmetro não negativo, z é a linha da pobreza, y indica consumo, i

representa indivíduos, n é o número total de indivíduos na população e q é o número de

indivíduos com consumo abaixo da linha da pobreza.

O índice de incidência (α=0) dá a parcela dos pobres na população total, isto é, mede a

porcentagem da população cujo consumo está abaixo da linha de pobreza. Esta é a medida de

pobreza mais usada principalmente porque é muito simples de entender e fácil de interpretar.

No entanto, tem algumas limitações. Não leva em conta nem em que medida o nível médio de

consumo dos pobres se relaciona com a linha de pobreza, nem a distribuição do consumo

entre os pobres. A profundidade da pobreza (α=1) é o déficit médio de consumo da população

em relação à linha de pobreza. Como quanto maior o déficit, quanto maior o hiato, essa medida

supera a primeira limitação do indicador da incidencia de pobreza. Finalmente, a severidade da

pobreza (α=2) é sensível à distribuição do consumo entre os pobres, a transferência de uma

pessoa pobre para alguém com mais consumo pode deixar inalterada a incidência e a

profundidade da pobreza, mas aumentará essa medida. Quanto maior a diferença de pobreza,

maior o peso que ela carrega.

Essas medidas satisfazem algumas propriedades convenientes. Primeiro, eles são capazes de

combinar indicadores individuais de bem-estar em medidas agregadas de pobreza. Em


72

segundo lugar, eles são aditivos no sentido de que o nível de pobreza agregado é igual à soma

ponderada pela população dos níveis de pobreza de todos os subgrupos da população.

Terceiro, a profundidade da pobreza e a severidade da pobreza satisfazem o axioma da

monotonicidade, que afirma que, mesmo que o número de pobres seja o mesmo, mas haja

uma redução do bem-estar num agregado familiar pobre, a medida da pobreza deve aumentar.

E quarto, a severidade da pobreza também obedecerá ao axioma da transferência: não é

apenas o bem-estar médio dos pobres que influencia o nível de pobreza, mas também sua

distribuição.

Em particular, se houver uma transferência de um agregado familiar pobre para um agregado

familiar mais rico, o grau de pobreza deverá aumentar.8 As medidas de pobreza com seus

respectivos erros-padrão e intervalos de confiança. Como essas estimativas são baseadas em

inquéritos e não em dados de censos, os erros padrão levarão em conta os elementos do

desenho da amostra, isto é, estratificação, conglomerados e pesos de amostragem.9.

8 Sen (1976) formulou a monotonicidade e os axiomas de transferência. 9 Veja Howes e Lanjouw (1997) para uma explicação detalhada.


73

ANEXO 2

MODELOS DE ESTIMAÇÃO DA POBREZA

Foram estimados vários modos diferentes para estimar uma tendência de pobreza confiável,

controlando os problemas encontrados no módulo de consumo alimentar de IDR. O modelo

principal é um modelo de variável binária paramétrica que estima a probabilidade condicional

de um agregado familiar ser classificado como pobre nos diferentes inquéritos. Como

recomendado por Tarozzi (2002), um modelo logit foi preferido para o modelo alternativo de

probit, porque é menos provável gerar valores extremos.

Deaton (2003), por outro lado, optou por um modelo não paramétrico, utilizando uma regressão

ponderada localmente (locally weighted regression), quando confrontado com um problema

semelhante na Índia. Deaton preferiu o modelo não-paramétrico porque não exigia que ele

fizesse quaisquer suposições prévias sobre a forma funcional da função de probabilidade para

o resultado da pobreza. A desvantagem desse método é que ele não permite relações

multivariáveis complexas entre a variável dependente (pobreza) e as condições determinantes.

O modelo não paramétrico (modelo 3) gera estimativas de pobreza inferiores aos modelos 1 e

2. O facto de este modelo gerar estimativas tão distantes da taxa de pobreza oficial do IBEP

(32,7% vs. 36,6% para a taxa oficial de pobreza) sugere que ele não fornece previsões

confiáveis da pobreza real, particularmente nas áreas rurais (51,5 % vs. 58,3 taxa de pobreza

rural oficial em 2008) (ver anexo).

Outra opção (modelo 4) teria sido imputar os dados de consumo alimentar faltantes a partir das

informações disponíveis sobre o consumo não alimentar e as características dos agregados

familiares em IBEP. Isso é feito usando uma regressão quantílica (quantile regression),

centrada no 20º percentil, de modo a refletir os padrões de consumo de uma pessoa pobre

média .

Esta informação imputada pode então ser combinada com o consumo real não alimentar para

gerar uma estimativa sintética do consumo total das famílias, que pode ser comparada com a

linha de pobreza oficial de IBEP (atualizados pela inflação 2008-2018), como no cálculo da

pobreza convencional.

O Modelo 5 usa uma abordagem similar de 2 estágios, mas desconsidera completamente o

componente alimentar, estimando efetivamente uma taxa de pobreza não alimentar, usando

apenas o agregado de consumo não-alimentar e o componente não-alimentar da linha de

pobreza.

Os modelos 4 e 5 não são recomendados porque envolvem fazer suposições muito fortes

sobre a relação entre consumo de alimentos e consumo não alimentar. Em particular, eles

ignoram as variações pessoais nos padrões de gastos e o fato de que algumas pessoas podem

ter baixos gastos não alimentares por sua própria escolha, apesar de não serem pobres em

geral (ver Deaton 2003).

Tanto o modelo 4 como o modelo 5 geram estimativas de pobreza mais elevadas do que as

estimativas oficiais de pobreza em 2008 (39,9% e 49,2%, respectivamente, em comparação

com 36,6% para a estimativa oficial da pobreza) (ver anexo). E ambos os modelos geram

estimativas de pobreza muito baixas em 2018 (entre 26.3% e 29,4%).


74

É provável que esses modelos superestimam o consumo de alimentos em 2018, já que eles

não levam em conta o fato de que a participação do consumo de alimentos deve ter caído

desde 2008, como resultado do crescimento econômico e das melhorias nas condições de vida

para grande parte da população. Consequentemente, eles provavelmente exageram a

diminuição da pobreza entre 2008 e 2018.

O modelo 6 imputa o consumo para cada um dos grupos alimentares incompletos em IDR a

partir do consumo não alimentar e as características dos agregados familiares observados em

IDREA. Para as famílias dos 2 quintis inferiores, a imputação prevê com precisão o consumo

total de alimentos em IDREA dentro de 25% do valor real do consumo de alimentos em cerca

de 40% dos casos. O modelo replica com precisão a taxa de pobreza do IDREA. Quando

aplicado aos dados de IDR, este modelo produziu uma taxa de pobreza de 40.6%, quando

comparado com a linha de pobreza do IDREA (12,181 kwz/adulto/mês). Como no caso do

modelo 4, esse modelo requer um grande número de imputações (mais de 50% do valor total

do consumo de alimentos). Os resultados do modelo 6 são os apresentados no corpo principal

deste relatório.

Quadro 5 - Incidência de pobreza, por área de residência e modelo

Área Estimativa Erro padrão Limite inferior Limite superior

MODELO 1: REGRESSÃO DE LOGIT

Urbana 20.9 1.2 18.6 23.2

Rural 59.9 1.4 57.1 62.7

Nacional 36.3 1.2 34.0 38.8

MODELO 3: NÃO PARAMÉTRICO (REGRESSÃO LOCALMENTE PONDERADA)

Urbana 19.5 0.9 17.6 21.3

Rural 54.0 1.3 51.5 56.5

Nacional 33.1 1.0 31.1 35.1

MODELO 4: CONSUMO IMPUTADO DE ALIMENTOS (BASDO EM IBEP)

Urbana 9.7 0.8 8.1 11.4

Rural 51.4 1.7 48.0 54.8

Nacional 26.3 1.2 23.9 28.6

MODELO 5: POBREZA NÃO ALIMENTAR

Urbana 12.8 1.1 10.6 15.1

Rural 54.6 1.9 51.0 58.3

Nacional 29.4 1.3 26.8 32.0

MODELO 6: CONSUMO IMPUTADO DE ALIMENTOS (BASDO EM IDREA)

Urbana 29.8 1.5 26.9 32.8

Rural 57.2 1.8 53.7 60.7

Nacional 40.6 1.2 38.2 43.1


75

ANEXO 3

ERROS PADRÃO E INTERVALOS DE CONFIANÇA

Quadro 1 - Modelo 1 (IBEP)

Quadro 2 - Modelo 2 (IBEP), urbana

Quadro 3 - Modelo 2 (IBEP), rural

_cons 30.02826 1.870273 16.06 0.000 26.3585 33.69802

Rural -10.15734 2.137683 -4.75 0.000 -14.3518 -5.962884

urban

Rural -2.709806 .1381031 -19.62 0.000 -2.980785 -2.438826

Urbana -4.054986 .2428199 -16.70 0.000 -4.531435 -3.578536

urban#c.lnpcnonfood

pooru Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Linearized

Prob > F = 0.0000

F( 3, 1083) = 233.79

Design df = 1,085

Number of PSUs = 1,103 Population size = 15,992,909

Number of strata = 18 Number of obs = 8,756

Survey: Logistic regression

_cons 8.708394 1.115601 7.81 0.000 6.516353 10.90044

urban 0 (omitted)

depratio .604924 .4011417 1.51 0.132 -.1832785 1.393127

females -.9171514 .5035591 -1.82 0.069 -1.906594 .0722908

hhsize .2378335 .0373387 6.37 0.000 .1644667 .3112003

lnpcnonfood10 -1.082975 .1479895 -7.32 0.000 -1.37376 -.792191

lnpcnonfood9 -.3431182 .0426856 -8.04 0.000 -.4269911 -.2592453

lnpcnonfood8 -.0730153 .0590338 -1.24 0.217 -.1890107 .0429801

lnpcnonfood7 -.1057068 .0300402 -3.52 0.000 -.1647327 -.0466808

lnpcnonfood6 -.2438981 .0388562 -6.28 0.000 -.3202466 -.1675495

lnpcnonfood4 -.2427686 .058317 -4.16 0.000 -.3573556 -.1281816

lnpcnonfood2 -.3516624 .0733512 -4.79 0.000 -.49579 -.2075348


Linearized

Prob > F = 0.0000

F( 10, 473) = 37.84

Design df = 482

Number of PSUs = 500 Population size = 8,674,115



_cons 6.720871 .895964 7.50 0.000 4.961173 8.480569

depratio .7071253 .3312577 2.13 0.033 .0565262 1.357724

females -.184797 .3162394 -0.58 0.559 -.8058998 .4363058

hhsize .2421295 .0438556 5.52 0.000 .1559959 .3282632

lnpcnonfood10 -1.004194 .1409097 -7.13 0.000 -1.280944 -.7274434

lnpcnonfood9 -.2635179 .0313817 -8.40 0.000 -.3251523 -.2018834

lnpcnonfood8 -.1464547 .0607956 -2.41 0.016 -.2658589 -.0270504

lnpcnonfood7 -.1566347 .0375198 -4.17 0.000 -.2303246 -.0829448

lnpcnonfood6 -.2304253 .0565671 -4.07 0.000 -.3415247 -.1193259

lnpcnonfood4 -.2008543 .0260416 -7.71 0.000 -.2520007 -.149708

lnpcnonfood2 -.1941118 .0487246 -3.98 0.000 -.2898082 -.0984154


Linearized

Prob > F = 0.0000

F( 10, 576) = 25.64

Design df = 585





76

Gráfico 1 - Modelo 3 (IBEP)

Urbana Rural

Quadro 4 - Modelo 4 (IBEP), Urbana

Quadro 5 - Modelo 4 (IBEP), Rural

_cons 4.771949 .9762197 4.89 0.000 2.858068 6.685829

depratio -.0599041 .0759236 -0.79 0.430 -.2087524 .0889443

females .1291617 .0624964 2.07 0.039 .0066374 .2516859

hhsize -.0739398 .0055771 -13.26 0.000 -.0848737 -.0630058

lnpcnonfoodsq -.0204935 .0132457 -1.55 0.122 -.0464618 .0054748

lnpcnonfood .6594611 .2261714 2.92 0.004 .2160515 1.102871

lnpcnonfood10 -.0737086 .0241442 -3.05 0.002 -.1210433 -.0263739

lnpcnonfood9 .0158798 .0085291 1.86 0.063 -.0008415 .0326011

lnpcnonfood8 -.0167396 .0078609 -2.13 0.033 -.032151 -.0013282

lnpcnonfood7 .0280676 .0066851 4.20 0.000 .0149614 .0411738

lnpcnonfood6 .0192853 .0054993 3.51 0.000 .0085038 .0300667

lnpcnonfood4 -.0051524 .0050695 -1.02 0.310 -.0150912 .0047863

lnpcnonfood2 -.0155674 .0121498 -1.28 0.200 -.0393871 .0082523

lnpcfood Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Min sum of deviations 602.0961 Pseudo R2 = 0.2223

Raw sum of deviations 774.1677 (about 7.9349165)

.2 Quantile regression Number of obs = 4,424

_cons 5.838547 .8675841 6.73 0.000 4.137637 7.539457

depratio -.1278511 .0778415 -1.64 0.101 -.2804604 .0247583

females .0551261 .077008 0.72 0.474 -.0958492 .2061014

hhsize -.0687659 .0093039 -7.39 0.000 -.0870064 -.0505254

lnpcnonfoodsq .0042813 .0143873 0.30 0.766 -.0239253 .0324879

lnpcnonfood .1782124 .2261567 0.79 0.431 -.2651709 .6215956

lnpcnonfood10 .0801967 .0341854 2.35 0.019 .0131758 .1472176

lnpcnonfood9 .0262995 .0091404 2.88 0.004 .0083796 .0442195

lnpcnonfood8 .0113033 .0162717 0.69 0.487 -.0205976 .0432043

lnpcnonfood7 .0381467 .0095574 3.99 0.000 .0194093 .0568842

lnpcnonfood6 .0368553 .0108833 3.39 0.001 .0155185 .058192

lnpcnonfood4 -.0111297 .0081184 -1.37 0.170 -.0270459 .0047865

lnpcnonfood2 .0135047 .0110829 1.22 0.223 -.0082236 .0352329






77

Quadro 6 - Estimativas nacionais de pobreza do

IDR, por modelo

Quadro 7 - Estimativas de pobreza do IDR, por

área de residência e modelo

Modelo5nfd .2941353 .0131252 .2683737 .3198968

Modelo4reg .2626912 .0120778 .2389854 .286397

Modelo3nonpar 33.12945 1.027655 31.11242 35.14648

Modelo2log .3588987 .0117107 .3359135 .3818839

Modelo1totnfd 36.34588 1.195458 33.99949 38.69226

Mean Std. Err. [95% Conf. Interval]

Linearized

Design df = 852



Survey: Mean estimation

Rural .5464215 .0186161 .5098827 .5829603

Urbana .1284854 .0113977 .1061146 .1508561

Modelo5nfd

Rural .5144039 .0173224 .4804043 .5484035

Urbana .0974178 .0083447 .0810393 .1137963

Modelo4reg

Rural 53.95781 1.275844 51.45365 56.46198

Urbana 19.45365 .9367676 17.61501 21.29229

Modelo3nonpar

Rural .5975011 .0128402 .5722991 .6227032

Urbana .2022335 .0108725 .1808935 .2235735

Modelo2log

Rural 59.91607 1.427297 57.11464 62.7175

Urbana 20.8698 1.17412 18.56529 23.17431

Modelo1totnfd

Over Mean Std. Err. [95% Conf. Interval]

Linearized

Rural: urban = Rural

Urbana: urban = Urbana

Design df = 852





78

Quadro 8 - Estimativas de pobreza do IDR, por região e modelo

CabUigZaiR .4239853 .0506049 .3246604 .5233102

CabUigZaiU .1176863 .0198088 .0788064 .1565661

NamCunHuiR .5699161 .0393366 .4927081 .647124

NamCunHuiU .154619 .0273974 .1008447 .2083933

BengoMalKnR .5010248 .0390006 .4244762 .5775734

BengoMalKnU .1267383 .023782 .0800601 .1734166

LnLsMxKkR .5955243 .0409954 .5150605 .675988

LnLsMxKkU .2055011 .0219929 .1623344 .2486678

HuamBieBengueKsR .5819802 .0298991 .5232957 .6406646

HuamBieBengueKsU .2548415 .0344386 .187247 .322436

Luanda .0544403 .0121073 .0306768 .0782038

Modelo5nfd

CabUigZaiR .3965136 .048861 .3006115 .4924157

CabUigZaiU .0746555 .0142299 .0467257 .1025854

NamCunHuiR .5432512 .0339716 .4765734 .609929

NamCunHuiU .1392071 .0246226 .0908791 .1875352

BengoMalKnR .4334633 .0326109 .3694563 .4974704

BengoMalKnU .0907238 .0192041 .053031 .1284167

LnLsMxKkR .5612178 .0404213 .4818808 .6405548

LnLsMxKkU .1668883 .0212073 .1252636 .208513



Luanda .0454995 .0108822 .0241404 .0668587

Modelo4reg

CabUigZaiR 44.3808 3.733754 37.05236 51.70923

CabUigZaiU 19.99595 1.6496 16.7582 23.23371

NamCunHuiR 56.23601 2.294176 51.73311 60.73891

NamCunHuiU 22.94073 2.798219 17.44852 28.43294

BengoMalKnR 50.76627 2.389681 46.07592 55.45662

BengoMalKnU 19.3609 2.323149 14.80114 23.92067

LnLsMxKkR 58.86372 3.069703 52.83865 64.88878

LnLsMxKkU 26.22216 1.935329 22.42359 30.02074

HuamBieBengueKsR 55.79577 2.25148 51.37667 60.21487

HuamBieBengueKsU 29.67742 2.540815 24.69042 34.66441

Luanda 12.98442 1.180463 10.66746 15.30138

Modelo3nonpar

CabUigZaiR .4773351 .0358857 .4069004 .5477699

CabUigZaiU .1567835 .0184376 .120595 .1929719

NamCunHuiR .6495551 .0261783 .5981736 .7009366

NamCunHuiU .2800879 .0403495 .2008918 .359284

BengoMalKnR .5045867 .0207431 .4638731 .5453004

BengoMalKnU .2596358 .0327631 .1953299 .3239416

LnLsMxKkR .6026352 .0248102 .5539389 .6513315

LnLsMxKkU .2893319 .0198152 .2504395 .3282243



Luanda .1308485 .0160912 .0992653 .1624316

Modelo2log

CabUigZaiR 50.01752 4.215704 41.74314 58.2919

CabUigZaiU 21.44899 2.128389 17.27149 25.62649

NamCunHuiR 62.72171 2.553181 57.71045 67.73297

NamCunHuiU 25.09165 3.2444 18.7237 31.4596

BengoMalKnR 57.48214 2.74058 52.10306 62.86122

BengoMalKnU 21.12426 2.810309 15.60832 26.6402

LnLsMxKkR 64.25399 3.193933 57.98509 70.52289

LnLsMxKkU 28.92834 2.267312 24.47816 33.37851



Luanda 12.77611 1.447747 9.934545 15.61768

Modelo1totnfd


Linearized

Republic of Angola

National Statistics of Institute

Poverty Report for Angola

December 2019

CREDITS

Director General Camilo Ceita

Editor Instituto Nacional de Estatística

Rua Ho-Chin-Minh,

Caixa Postal n.º 1215

Tel.: (+244) 226 420 730/1

Luanda – Angola

https://www.ine.gov.ao

Quality Assurance Camilo Ceita

Ana Paula Machado

Paulo Fonseca

Technical Team Ana Paula Machado

Paulo Fonseca

Margarida Lourenço

Orlanda Bernardo

Teresa Spinola

Eliana Quintas

Alfredo José

Orlanda Bernardo Sandra Oliveira Patrick Pedro Ezequiel Luis Filomena Ventura Adilson Gaspar Naulila Papasseco

Design, Printing, Dissemination Instituto Nacional de Estatística

Departamento de Estatísticas Demograficas e Sociais

Departamento de informação e Difusão

Edition 100 Copies

Preço 4 000 00 Kz

Reproduction is authorized, except for commercial purposes, with an indication of the bibliographic source

INE - Luanda, Angola – 2019

For clarification and additional information on the content of this publication, please contact:

Department of Information and Distribution : [email protected]

Nani Kina

Carlos Afonso

Nelson Balanga

Ebivonia Cassule

Guilherme Nicolau

Silvio de Carvalho

Dionisio Manuel

Engrácia Costa

Domba Santos

Noé Fiança

Joaquim Caculo

Francisco Miguel

Chissola Carvalho

Eugénia Ulo

http://www.ine.gov.ao/

mailto:margarida.lourenç[email protected]

INDEX

INDEX ............................................................................................................................................................ 5

GRAPHS ....................................................................................................................................................... 7

LIST OF ABBREVIATIONS ......................................................................................................................... ix

1 INTRODUCTION ............................................................................................................................. 10

2 NOTE OF THANKS ......................................................................................................................... 11

3 METHODOLOGY ............................................................................................................................ 12

3.1. SAMPLING FRAME ................................................................................................................. 12

3.2. COVERAGE ............................................................................................................................. 12

3.3. OBSERVATIONS AND SAMPLING UNITS ………………………………………………………12

3.4. SAMPLE SELECTION AND DISTRIBUTION ……………………………………………………..12

3.5. . SAMPLE DESIGN AND SIZE ………………………………………………………… …………14

3.6. RESPONSE RATE ................................................................................................................... 14

3.7. AMPLING ERRORS................................................................................................................. 15

3.8.TRAINING OF FIELD AGENTS ……………………………………………………………………..15

3.9. ORGANIZATIONAL ASPECTS ............................................................................................... 15

3.10. DATA COLLECTION ............................................................................................................. 15

3.11. MAIN DATA REFERENCE PERIODS……………………………………………………………17

3.12. DATA PROCESSING ............................................................................................................ 18

3.13. MAIN CONCEPTS AND DEFINITIONS ………………………………………………………….18

4 INCOME AND EXPENSES ............................................................................................................. 20

4.1. INCOME ................................................................................................................................... 20

4.1.1. INCOME SOURCES ..................................................................................................... 21

4.1.2 .. . MEAN MONTHLY INCOME ………………………………………………………………21

4.1.3. INCOME SOURCES BY CHARACTERISTICS OF THE HOUSEHOLD HEAD ……….22

4.1.4. INEQUALITY IN THE DISTRIBUTION OF INCOME ……………………………………24

4.2. CONSUMPTION. ..................................................................................................................... 25

4.2.1. AVERAGE MONTHLY CONSUMPTION …………………………………………………25

4.2.2. COMPOSITION OF FOOD BASKET ………………………………………………………26

4.3. POVERTY ................................................................................................................................ 27

4.3.1. POVERTY INDICES ...................................................................................................... 28

4.3.2. DETERMINANTS OF POVETY …………………………………………………………….31

5 RESULT TABLES ........................................................................................................................... 33

5.1. INCOME ................................................................................................................................... 33

5.2. EXPENDITURES ..................................................................................................................... 50

5.3. POVERTY ................................................................................................................................ 53

BIBLIOGRAPHY ......................................................................................................................................... 58

ANNEX 1 ..................................................................................................................................................... 59

1.1 CHOOSING THE MONETARY INDICATOR ............................................................................ 59

1.2.1. FOOD COMPONENT ........................................................................................................... 60

1.2.2. NON-FOOD COMPONENT .................................................................................................. 61

1.2.2.1. DURABLE GOODS .................................................................................................... 62

1.2.2.2. HOUSING .................................................................................................................. 62

1.3. PRICE ADJUSTMENT ............................................................................................................. 63

1.4. HOUSEHOLD COMPOSITION ADJUSTMENT ………………………………………………….65

1.5. THE POVERTY LINE ………………………………………………………………………………..66

1.6. .. POVERTY INDICES .……………………………………………………………………………..69

ANNEX 2 ..................................................................................................................................................... 71

POVERTY ESTIMATION MODELS ............................................................................................................ 71

ANNEX 3 ..................................................................................................................................................... 73

STANDARD ERRORS AND CONFIDENCE INTERVALS ......................................................................... 73

Table 1 - Model 1 (IBEP) ................................................................................................................ 73

Table 2 - Model 2 (IBEP), urban ..................................................................................................... 73

Table 3 - Model 2 (IBEP), rural ....................................................................................................... 73

Gráfico 1 - Model 3 (IBEP) .............................................................................................................. 74

Table 4 - Model 4 (IBEP), Urban .................................................................................................... 74

Table 5 - Model 4 (IBEP), Rural ..................................................................................................... 74

Table 6 – Nationa poverty estimate in IDR, by model .................................................................... 75

Table 7 – IDR poverty estimates, by area and model .................................................................... 75

Table 8 – IDR poverty estimates, by region and model ................................................................. 76

LIST OF FIGURES, GRAPHS AND TABLES

FIGURES

Figure 1 - Sample Distribution of IDR Sections, 2018 - 2019 .................................................................... 13

Figure 2 - Inequality in the distribution of income ....................................................................................... 24

Figure 3 - Poverty incidence ....................................................................................................................... 29

Figure 4 - Depth of poverty by province ..................................................................................................... 30

GRAPHS

Graph 1.1 - Mean income per person, by source .............................................................................................. 21

Graph 1.2 – Mean income (in Kwanzas) , by age .............................................................................................. 22

Graph 1.3 – Average monthly income, by economic activity sector of the household head ................................. 23

Graph 1.4 - Distribution of the source of average monthly (…) activity of the household head .................. 23

Graph 2.1 – Average monthly consumption per capita (Kwanzas) ..................................................................... 26

Graph 3.1- Poverty indices by area of residence ....................................................................................... 29

Graph 3.2 – Poverty indices, by number of dependent children ........................................................................ 31

Graph 3.3 – Poverty indices, by household size ................................................................................................ 31

TABLES

Table M1 – Initial and final sample of conglomerates and households (…) by area of residence ............. 14

Table 1.1 – Mean income per person, by type of income (Kwanzas) ........................................................ 20

Table 1.2 – Mean income per person (in kwanzas) ................................................................................... 21

Table 1.3 – Income sources by charateristics of the household head (Kwanzas) ..................................... 22

Table 1.4 – Income sources by employment status (Kwanzas) ................................................................. 23

Table 1.5 – Inequality in income distribution .............................................................................................. 24

Table 2.1 – Average monthly consumption per capita .............................................................................. 25

Table 2.2 – Average monthly real consumption per capita (in 2018 prices), (…) of residence ................. 26

Table 2.3 – Average real non-food (…) month (in 2018 price, by type of food) by área of residence ...... 27

Table 2.4 – Poverty Indices ........................................................................................................................ 28

Table 3.1- Poverty indices by age and education………………………………………………………………..30

Table 3.2 – Poverty indices, by employment status ................................................................................... 32

Table 4.1.1 - Income quintiles (Kwanzas) ................................................................................................. 33

Table 4.1.2 - Income quintile (%) .............................................................................................................. 34

Table 4.1.3 - Income sources (Kwanzas) .................................................................................................. 35

Table 4.1.4 - Income sources (%) ............................................................................................................. 37

Table 4.1.5 - Income sources, by area of residence (Kwanzas) ............................................................... 39

Table 4.1.6 - Income sources, by area of residence (%) .......................................................................... 41

Table 4.1.7 - Income sources, by age and sex (Kwanzas) ....................................................................... 43

Table 4.1.8 - Income sources, by age and sex (%) ................................................................................... 44

Table 4.1.9 - Average monthly income, by household characteristics (Kwanzas) ................................... 45

Table 4.1.10 - Average monthly income, by household characteristics (%) ........................................... 46

Table 4.1.11 - Average monthly income by economic characteristics (Kwanzas) .................................... 47

Table 4.1.12 - Average income, by economic characteristics (%) ............................................................ 48

Table 4.1.13 - Income inequality(%) .......................................................................................................... 49

Table 4.2.1 - Average monthly expenditures per capita on drinking water (kwanzas) ............................. 50

Table 4.2.2 - Average monthly expenditures per capita on rent (kwanzas) .............................................. 51

Table 4.2.3- Average monthly expenditures per capita on health (kwanzas) .......................................... 52

Table 4.3.1- Household characateristics ................................................................................................... 53

Table 4.3.2 – Poverty determinants .......................................................................................................... 54

Table 4.3.3 - Poverty indices ..................................................................................................................... 55

Table 4.3.4 - Poverty incidence ................................................................................................................. 56

Table 4.3.5 - Poverty indices, by household characteristics ..................................................................... 56

Table 4.3.6 - Poverty indices, by employment status ................................................................................ 57

Table 4.3.7 - Poverty indices, by housing characteristics ......................................................................... 57

ix

LIST OF ABBREVIATIONS

CAPI Computer Assisted Personal Interview

FGT Foster-Greere-Thorbeck

IBEP Inquérito Integrado sobre o Bem-estar da População

IDREA Inquérito sobre Despesas, Receitas e Emprego em Angola

IDR Inquérito sobre Despesas e Receitas

INE Instituto Nacional de Estatísticas

OPM Oxford Policy Management

Poverty Report for Angola (IDR)

10

1 INTRODUCTION

The National Statistics Institute (INE) of Angola, carried out the Expenditure and Revenue Survey

(IDR) and the Expenditure and Revenue and Employment Survey in Angola (IDREA), from March

2018 to February 2019.

IDR was designed to estimate the poverty trend from 2008/9 to 2018/9. For this reason, it uses

the diary method, which consisted of visting the household every other day for 7 days to record

its expenses. This method is similar to that used in the Integrated Survey on the Welfare of the

Population (IBEP) 2008/2009.

IDREA, was collected in the same clusters and used the same sampling frame and the same

questions as the IDR. IDREA uses a 7-day recall method, that is, the head of the household was

asked to report on the expenses incurred in the last 7 days. IDREA could be the benchmark for

measuring poverty in the future and will be used to produce socio-economic indicators for the

collection period.

The two surveys (IBEP 2008/2009 and IDR 2018/2019) used the some diary results, in relation

to the levels of poverty, due to the methodology used by each of them, they are comparable and

can be used to make assessments of the trends of poverty over time.

IDR was designed with a view to producing information for decision making. More specifically:

Update the Poverty Profile in Angola;

Update the weights of the Consumer Price Index (CPI);

Estimate household consumption for National Accounts;

Evaluate Angola's progress towards the achievement of the Sustainable Development

Goals (SDGs) 2015-2030, in the implementation of the National Development Plan (PDN)

2018-2022 and the African Agenda 2063.

The report aims to present the main results regarding poverty and inequality in Angola, based on

the survey. The main indicators are related to income, expenses and poverty.


11

2 NOTE OF THANKS


12

3 METHODOLOGY

3.1. SAMPLING FRAME

The 2018-2019 IDR sample is a sub-sample of the Sampling Frame, based on the General

Population and Housing Census 2014 (RGPH 2014), conducted by INE. This Sampling Frame

was designed to serve the national household survey program during the 2014-2024 inter-census

period.

3.2. COVERAGE

Households residing in non-collective and main-use housing were interviewed. The 2018-

2019 IDR had national coverage, covering both rural and urban areas.

3.3. OBSERVATIONS AND SAMPLING UNITS

The sampling units were the non-collective dwellings and the observation units were the

households that live in the selected dwellings, as well as the individuals that constitute it.

3.4. SAMPLE SELECTION AND DISTRIBUTION

The Survey sample was selected independently for each of the country's 18 provinces

and at the level of urban and rural residence area. For the design of the sample,

information from the IBEP 2008-2009 was used.


13

Figure 1 - Sample Distribution of IDR Sections, 2018 – 2019


14

3.5. SAMPLE DESIGN AND SIZE

The 2018-2019 IDR sample was composed of 12,448 households nationwide, with a 60.4% urban

representation according to the cartography data used in RGPH 2014.

The sample size corresponds to an average of 648 households in each of the country's provinces,

with the exception of Luanda, where the sample size as 1,424 (Table 1).

Table M1 – Initial and final sample of conglomerates and households by province, by area of residence

Initial Sample Final Sample

Clusters Households Clusters Households

Total Urban Rural Total Urban Rural Total Urban Rural Total Urban Rural

Angola 1 368 752 616 12 448 7 520 4 928 1 364 752 612 12 260 7 417 4 843

Province

Cabinda 72 56 16 688 560 128 72 56 16 675 554 129

Zaire 72 52 20 680 520 160 72 52 20 685 515 162

Uíge 72 24 48 624 240 384 70 24 46 604 236 368

Luanda 144 136 8 1 424 1 360 64 144 136 8 1 384 1 318 66

Cuanza Norte 72 40 32 656 400 256 72 40 32 654 399 255

Cuanza Sul 72 24 48 624 240 384 72 24 48 620 240 380

Malanje 72 32 40 640 320 320 72 32 40 639 320 319

Lunda Norte 72 44 28 664 440 224 72 44 28 665 438 227

Benguela 72 44 28 664 440 224 72 44 28 663 440 223

Huambo 72 32 40 640 320 320 72 32 40 618 304 314

Bié 72 28 44 632 280 352 72 28 44 616 270 346

Moxico 72 32 40 640 320 320 71 32 39 632 320 312

Cuando Cubango 72 40 32 656 400 256 72 40 32 632 398 234

Namibe 72 44 28 664 440 224 72 44 28 663 439 224

Huíla 72 24 48 624 240 384 72 24 48 616 235 381

Cunene 72 20 52 616 200 416 71 20 51 597 197 400

Lunda Sul 72 52 20 680 520 160 72 52 20 670 516 154

Bengo 72 28 44 632 280 352 72 28 44 627 278 349

A conglomerate consists of one or more census sections or villages

The sample does not include households and members who reside in collective establishments,

such as barracks, residencies, hospitals, chains, hotels, etc..

The sample is random and stratified and comprises two stages of selection:

In the 1st Stage, 1,368 Primary Sampling Units (PSUs) were selected that correspond to the

clusters, with Probability Proportional to the Size (PPS) of households by stratum in each

province;

In the second stage 10 AF were selected in the urban stratum and 8 AF in the rural one. 4 reserve

AFs were selected.

3.6. RESPONSE RATE

The overall response rate corresponds to the quotient between the number of successful

and valid interviews (12,260) and the sample size (12,448) as 98.5%.


15

3.7. SAMPLING ERRORS

The results of sample surveys are affected by two types of errors: sample errors and non-sample

errors. The former are easily controlled and result from the fact that the survey does not cover

the entire population, but only a part of it.

The second type of error occurs in the data collection, processing and validation process. This

type of error can be minimized with good training for field agents and with adequate supervision.

Annex 3 shows standard errors and confidence intervals (95%) for estimating key indicators at

national and provincial levels. The coefficient of variation (CV), for each indicator, is the most

widely used statistical tool. It means that if the survey were repeated many times, the indicator's

estimate (e.g. monthly expenditures) would have a 95% likelihood of falling within the respective

confidence interval.

3.8. TRAINING OF FIELD AGENTS

The training of field agents is an extremely important stage, since their success or failure usually

has a direct impact on the quality of the data.

Taking into account the complexity of the questions in this survey, the training of supervisors and

inquirers was conducted at the same time and in the same place by the national coordination

technical team, which allowed the direct transmission of the programmatic content to all

candidates..

The training included topics such as, legislation, principles of the statistical system, definitions

and concepts, methods, quality control procedures, questionnaire filling in the computer

application that supported the data collection, functions and administrative rules.

3.9. ORGANIZATIONAL ASPECTS

For the data collection, 19 field teams were created, one for each province, except Luanda, which

had 2 teams. Each of the teams was composed of: 1 supervisor, 4 inquirers, of which 1 was in

reserve (used on a rotating basis) and 1 driver. Each team was supported by a SPINE

cartographer and local guides to assist in identifying the boundaries of villages in rural areas.

Each work team was tasked with interviewing 10 households in urban areas and 8 in rural areas

in each conglomerate. The fieldwork was divided into 24 periods of 14 days (including rest and

travel days).

3.10. DATA COLLECTION

The data collection lasted for 12 months starting on March 5, 2018 and ending on February 10,

2019. Following a diary, each interviewer was allocated to a single sampling unit to collect data

for a maximum period of 4 days.

The collection of data in the selected households was carried out by direct interview, which

was carried out by a suitably trained and knowledgeable survey questionnaire. The number of

households interviewed by the team during a period of work in the urban area was 10, and in

the rural area 8 households.


16

Data collection was implemented through the administration of 4 questionnaires:

1. Model A: Household;

2. Modelo B: Household Daily Food and Non-Food Expenses / Consumption;

3. Model C: Household Member's Daily Food and Non-Food Expenses / Consumption;

4. Model D: Conversion Questionnaire for Non-Standardized Measurement Units.

The main questionnaire, Model A, included a total of 20 thematic sections, defined according to

the observation unit (individual or household) and the characteristics under observation were:

1. Questionnaire A:

Section 01: Basic characteristics of household members (applied to all household

members);

Section 02: Birth registry;

Section 3: General education (applied to members aged 3 years or more);

Section 04: General health (applied to all members);

Section 5: Employment (applied to members aged 15 years or more);

Section 6A: Income from work for others (applied to employed members aged 15

years or more);

Section 6B: Income from self-employment (applied to self-employed members aged

15 years or more);

Section 6C: Received transfers and income from property (applied to all members);

Section 6D: Extraordinary income (applied to all member or a representative);

Section 7: Access to financial services (applied to all member aged 15 years or more);

Section 8: Housing characteristics;

Section 8A: Ownership of durable goods;

Section 9: Non-food expenditures during the past 30 days (applied to the household

head or a representative);

Section 10: Non-food expenditures during the past 3 months (applied to the household

head or a representative);

Section 11: Non-food expenditures during the past 12 months (applied to the

household head or a representative);

Section 12A: Agriculture – Plots (applied to household head or a representative);

Section 12B: Agriculture – Cultures per plot (applied to household head or a

representative);

Section 12C: Agriculture – Disposition of cultures (applied to household head or a

representative);


17

Section 13: Livestock production (applied to head of household or a representative);

Section 14: Fishing activities (applied to household hear or a representative);

2. Questionnaire B:

Section 1: Household Food Consumption During the last 7 Days;

Section 2: Household Food Consumption (Meals Outside the house) During the Last

7 Days;

Section 3: Household Non-Food Consumption During the Last 7 Days;

3. Questionnaire C:

Section 1: Refeições Feitas Pelos Membros Fora do Agregado Familiar Durante os

Últimos 7 dias;

Section 2: Despesas não Foodes Feitas Pelos Membros Fora do Agregado Familiar

Durante os Últimos 7 dias;

4. Questionnaire D:

Questionário de Conversão das Unidades de Medidas não Padronizadas: foi

preenchido pelo supervisor e apenas usado nas áreas rurais. Serviu para a recolha

de dados sobre os preços de bens e serviços junto às principais fontes de consumo

dos agregados bem como de medidas de equivalência para as unidades de medida

utilizadas localmente para a venda a retalho.

3.11. MAIN DATA REFERENCE PERIODS

There reference period varies depending on the variable under study. The following periods were

used:

Individual chracteristics: interview moment;

Housing and household characteritics: interview moment;

Comfort and durable goods: interview moment;

Employment: last 7 days before the interview;

Availability to work: last 7 and 30 days before the interiew;

Job search: last 30 days before the interview;

Salary: last salary for people who work;

Monetary income: last 30 days before the interview;

Non-monetary income: last 30 days before the interview;

Annual household consumption: applicable to goods or services generally purchased

with reduced frequency, in which a correct answer is expected for the last 12 months, prior

to the interview (365 days prior to the first day of the week of the interview). Comprises


18

expenses with sanitation services, purchase of household appliances, hospital services,

purchase of vehicles or insurance;

Quarterly household consumption: the last 3 months (90 days prior to the 1st day of

the interview's fortnight). It is intended for goods or services purchased several times a

year, but not on a monthly basis, such as clothing, footwear, repair and maintenance of

housing, household items, air transport or games and toys;

Monthly household consumption: the last 30 days prior to the 1st day of the interview

week. It applies to expenses incurred on a monthly basis, usually of a fixed nature, such

as rent, water supply, electricity, gas and some types of transport services.;

Weekly household and individual consumption: current week at the time of the

interview (7 days: from Monday to Sunday). Daily collection retrospective to the previous

day, expenses on goods and services frequently purchased, namely food, beverages,

tobacco, non-durable household items, fuels, gambling or expenses in restaurants, cafes,

clubs, etc.

3.12. DATA PROCESSING

INE is committed to ensuring the quality of data collection through the use of computer equipment,

which allows automatic checks and processing at the time of the interview. Entering data in the

field allows field errors to be detected and corrected on the basis of clarification with the

interviewees, but also a risk linked to the loss of information stored electronically. In this context,

in order to minimize this risk, the teams were instructed to regularly produce back-ups of the

information processed in the field. Data collection was done through data in Tablets for the 4

types of Questionnaires.

At the end of each interview, the interviewers sent the data to the Supervisor, who in turn,

evaluated the data and sent it to INE Central, through the modem (Internet) connection on the

computer. Data entry was performed using the CsPro software.

3.13. MAIN CONCEPTS AND DEFINITIONS

Household - Household means a person or a group of people connected by family ties or not,

who usually live in the same house and whose expenses are borne partially or totally together.

Individuals who have been absent for more than 6 months will not be covered by the survey. In

cases of polygamy, a household is considered to each of the women and their children, if they

have their expenses separately. Household employees are not considered to be members of the

household.

Head of household - Due to the diversity of (possible) criteria, the appointment of the head of

the household is the responsibility of the household. Therefore, the Head of the Household is the

person whom the other members of the household recognize as such. It can be a man or a

woman. If there is any doubt, the person with the greatest economic responsibility in the

household will be considered as head, and ultimately the most advanced age.

Households with dependents – Are households with members under 18 years of age.


19

Usual residents - A person is considered to be a habitual resident in a given dwelling if he has

lived there for at least 6 of the last 12 months. Exceptionally, a person who intends to stay

permanently in the dwelling although he has not yet lived there for 6 months, can also be

considered as a usual member.

Urban areas – Are areas made up of the cities of the provincial capitals, headquarters of the

Municipalities and some towns considered as cities. In addition to those, clusters of 2000 or more

inhabitants and which have basic infrastructure (schools, roads, medical post, etc.) will also be

considered as Urban areas.

Rural areas - it is all parts of the national territory not included in the urban classification. Every

village is considered a rural area.


20

4 INCOME AND EXPENSES

Income estimates were used to source income and the ability to meet basic food and non-food

needs. The analysis was made from the construction of the population's well-being measure,

comprehensive to consumption obtained through data from various survey modules applied to

households. Well-being could be calculated from both income and consumption measures and

any one of them would lead to valid results. However, consumption based on spending and self-

supply of goods produced by the household prevails in this analysis as a measure of well-being.

4.1 INCOME

Per capita income was estimated from the mean monthly income from four different sources

(salary, business, transfers and other extraordinary income). The measure of nominal household

income was estimated, first, from the sum of all monetary and non-monetary sources of income.

Per capita income was calculated by dividing the aggregate income by the number of people in

the household. This means that all per capita income figures in this report refer to income

measures for the entire population and not just for those who receive some form of remuneration.

IDR collected data on the three main sources of income: sources related to work, non-labor

sources and sources related to self-supply. Data on labor income were collected individually for

all persons employed and self-employed. Employed persons declared their wages and self-

employed persons declared their usual profits.

Revenue from non-labor sources was collected on an individual basis for all persons who claimed

to have received such payments and comprises three components: transfers, property and capital

income and extraordinary income. First, the receipt of transfers, which includes retirement

pensions, alimony and cash transfers from other family members residing within or outside the

country.

Second is the income from the rental of agricultural properties, goods or land. Third are

extraordinary profits and gains that include lottery prizes, insurance payments, compensation,

inheritances, money received from the sale of assets and payment of debts. Finally, the third

largest source of income is self-supply. This is the only component of income obtained at the level

of the households and refers, in most cases, to any good or service produced and consumed by

the household and also payments in kind. This includes, for example, the food produced and

consumed by families living on agricultural production.

The average monthly income per person in Angola is Kz 15,454 per month. There are significant

differences between the areas of residence: in urban areas the average income per person is

almost double that of the rural area (19,090 kwanzas and 9,149 kwanzas, respectively) Table 1.1.

Table 1.2 – Mean income per person, by type of income (Kwanzas)

Total Labour

income Non-labour income

Own-consumption

and from own stock

Angola 15,454 9,735 2,751 2,968 Area

Urban 19,090 12,680 3,691 2,719

Rural

9,149

4,629

1,120

3,400


21

4.1.1 INCOME SOURCES

In urban areas, labor income from employment accounts for about 48% of average incomes,

followed by transfers, with around 15%. In rural areas, the largest revenue comes from self-

consumption (33%) and self-employment (30%).

Graph 1.1 - Mean income per person, by source

4.1.2 MEAN MONTHLY INCOME

Table 1.2 shows that average monthly earnings per person are around twenty-eight times higher

in the 5th quintile e than in the 1st. The average monthly income per person is higher for

households headed by men with 16,396 kwanzas, while women have a monthly income of 12,832

kwanzas. The total average income of the household increases according to the level of education

of the head of the household: households whose head has secondary education (or higher) earn,

on average, more than four times more than the households in which the head of household does

have any education and three times more than those with primary education.

Table 1.3 – Mean income per person (in kwanzas)

Selected characteristics 1st Quintile 2nd

Quintile 3rd Quintile 4th Quintile 5th Quintile Total

Angola 1,783 4,552 7,946 14,051 48,946 15,454

Area

Urban 1,680 4,642 8,032 14,194 50,316 19,090

Rural 1,876 4,458 7,803 13,681 41,924 9,149

Sex

Men 1,788 4,550 7,969 14,059 48,939 16,396

Women 1,769 4,556 7,890 14,004 48,979 12,832

Education

None 1,737 4,465 7,873 13,895 31,466 7,277

Primary 1,837 4,523 7,861 13,838 36,785 9,294

Lower secondary 1,794 4,614 8,024 13,944 42,436 13,612

Upper secondary or more 1,658 4,716 8,058 14,352 55,743 28,618

10,0

6,5

2,7

13,6

1,1

3,2

42,2

20,8

3,8

7,4

3,1

14,7

1,3

3,4

48,3

18,1

32,7

3,2

1,3

9,3

0,4

2,5

20,3

30,3

Alimentar

Aluguer da habitação

Salário em espécie

Autoconsumo ou autoabastecimento

Transferências

Propriedade e capital

Receitas extraordinárias

Receitas não laborais

Por conta de outrem

Por conta própria

Receitas laborais

Total Urbana Rural


22

Graph 1.2 – Mean income (in Kwanzas) , by age

Graph 1.2, in the 1st income quintile, incomes are almost constant across age groups, ranging

from 1,753 kwanzas for persons under 24 to 1,830 kwanzas for people aged 65 and above. In

the 5th income quintile, by contrast, income increases proportionally with the age, and the

difference in income between people under 24 and people 65 and over is 14,873 kwanzas.

4.1.3 INCOME SOURCES BY CHARACTERISTICS OF THE HOUSEHOLD HEAD

The composition of the household shows that the average monthly income is three times

higher in childess households than in households with three or more children. Households with

fewer members have higher earnings than households with seven or more members, 35,065

kwanzas versus 12,151 kwanzas, Table 1.3.

Table 1.4 – Income sources by charateristics of the household head (Kwanzas)

Labour

income

Non-labour

income

Own-consumption

or own stock Total

Angola 9,735 2,751 2,968 15,454

Households without dependent children 24,660 8,939 5,756 39,355

Households with dependent children

1 child 14,250 4,624 4,039 22,913

2 children 10,925 3,278 3,281 17,485

3 or more children 7,711 1,904 2,544 12,159

Household size

1-2 22,029 7,553 5,483 35,065

3-4 11,495 3,445 3,313 18,253

5-6 9,589 2,447 2,703 14,739

7 or more 7,451 2,027 2,672 12,151

Table 1.4, the population living with an unemployed head of household has an income per capita

about three times lower than those living with a head of household employed in the labor market.

People living with a head of household not in the labor market, that is, inactive, have a higher per

capita income than the unemployed, which is explained by the large amount of earned non-work

income, composed mainly of transfers received by these families. Heads employed in the public

sector have a higher income, almost twice as much as the private sector and about three times

as much as the self-employed and family employees.

1 753 1 735 1 751 1 851 1 843 1 830

40 42144 324

49 267 50 513 51 635 55 294

Meno

s d

e 2

4ano

s

25-3

4 a

nos

35-4

4 a

nos

45-5

4 a

nos

55-6

4 an

os

65 o

u m

ais

anos

1º Quintil 5º Quintil


23

Table 1.5 – Income sources by employment status (Kwanzas)

Labour income Non-labour income Own consumption or

own stock Total

Angola 9,735 2,751 2,968 15,454

Employment status

Employed 11,124 2,134 3,036 16,294

Unemployed 1,471 2,677 1,924 6,071

Inactive 4,329 5,934 2,839 13,101

Sector or employment

Public sector 22,200 3,020 3,580 28,800

Private sector 14,966 2,277 2,768 20,011

Self-employed 6,012 1,803 2,972 10,787

Family / other 5,653 1,832 2,119 9,604

Looking at the sector of economic activity of the head of the household, the per capita income of

those working in agriculture is lower, while those working in the extractive industry and mines

have higher income per capita, followed by those working in the provision of services.

Graph 1.3 – Average monthly income, by economic activity sector of

the household head

Graph 1.4 shows that labor income is the main source of income in all sectors of economic

activity. However, for household working in agriculture, a larger share of income tends to come

from own-consumption. Non-labor income is higher if the head of the household is employed

in the trade and finance sector.

Graph 1.4 - Distribution of the source of average monthly income

according to sector of economic activity of the household head

8 064

30 961

16 589

16 20114 498

18 574

25 737

Agricultura, silvicultura epesca



ConstruçãoComércio e finanças


Serviços

43,1

82,5

74,1

75,3

65,3

69,5

76,0

14,8

10,1

9,4

13,0

21,9

8,1

11,4

42,1

7,4

16,5

11,6

12,9

22,3

12,6

Agricultura, silvicultura e pesca



Construção

Comércio e finanças


Serviços

Receitas laborais Receitas não laborais Autoconsumo


24

4.1.4 INEQUALITY IN THE DISTRIBUTION OF INCOME

As shown in the data in table 1.6, the fifth quintile (that is, the 20% of the population with the

highest income) gets 63% of all income, while the first quintile e only gets 2%. This means that

the average income of a person in the richest quintile e is 31 times higher than the average income

of a person in the poorest quintile. Urban inequality is similar to inequality recorded at the national

level, while rural inequality is less severe, with the average income of the wealthiest population

being 20 times higher than that of the poorest in these areas. This means that there is less

inequality in rural areas than in urban areas.

Table 1.6 – Inequality in income distribution

1st Quintile 2nd Quintile 3rd Quintile 4th Quintile 5th Quintile Total Gini-coefficient

Angola 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.597

Area

Urban 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 0.588

Rural 2.7 6.4 11.2 19.6 60.1 100 0.544

Sex

Men 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.595

Women 2.3 5.9 10.2 18.1 63.4 100 0.590

The province of Huíla presents the biggest difference between the poorest and the richest

population, the richest hold 67% of the total income (Figure 2). This means that the income level

of this group is 33 times higher than that of the poorest population. Income is more evenly

distributed in Huambo province, where the richest 20% of the population holds slightly more than

half of the income, 17 times more than the income level of the poorest 20%.

Figure 2 - Inequality in the distribution of income


25

The Gini coefficient confirms the high inequality in the country. The Gini coefficient for income in

Angola is 0.59. For urban areas it is approximately equal to the national and in rural areas it is

relatively lower (0.54). This indicates that there are significant differences between the poorest

20% of the population and the richest 20% in urban areas. The provinces of Huíla, Luanda, Lunda

Sul, Lunda Norte, Benguela and Cuando Cubango have a significantly high Gini coefficient, above

the national one (0.60-0.67).

4.2 CONSUMPTION

Expenditures correspond to the volume of income spent to meet the needs of food and non-food

consumption, well-being and comfort. For the purposes of this report, the analysis is based on

per capita consumption. Consumption was estimated by calculating total household consumption,

composed of the value of all food and non-food goods and services consumed by the family. In

the case of purchased goods, only the quantity actually consumed enters the combined

consumption. If the good comes from own production, exchange or payment in kind, the family is

asked to estimate the value of that consumption. Data on non-food goods were collected using

different recall periods (week before the survey, month before the survey, quarter before the

survey and year before the survey), which were defined based on the expected frequency of those

purchases.

In a second step, nominal consumption was converted into real consumption. The adjustment for

differences in the cost of living was performed using a temporal and spatial price index. All

consumption figures are expressed in national prices of December 2018. Real per capita

consumption was calculated by dividing the household's total real consumption by the number of

people at home.

4.2.1 AVERAGE MONTHLY CONSUMPTION

Table 2.1. shows that the average monthly consumption per person in Angola is estimated at

17,569 kwanzas. Urban areas have higher consumption than rural areas.

Luanda has the highest average consumption per capita at Kz 26,528/month, followed by the

province of Lunda norte, with consumption of 23,286. The province of Cunene has the lowest

consumption as shown in graph 2.1.

Table 2.1 – Average monthly consumption per capita

(in Kwanzas)

Total 95% confidence interval

Angola 17,569 16,349 18,790

Area

Urban 22,117 20,117 24,117

Rural 10,606 10,064 11,147


26

Graph 1.1 – Average monthly consumption per capita (Kwanzas)

4.2.2 COMPOSITION OF FOOD BASKET

Table 2.2 shows the composition of average monthly consumption of the main foods per person

in the household. The most important consumption group is vegetables, with expenses estimated

at 1.462 kwanzas, representing 19% of total consumption per capita. The importance of this group

increases in rural areas, and decreases in urban areas, where more than half of total consumption

is found.

Looking at the type of food, the products based on grain such as bread and other bakery products

constitute one of the most important categories of consumption with monthly expenses per capita

in the order of (745 kwanzas) which corresponds to 10% of food consumption per person. The

horticultural group is also very important in the food consumption of households in Angola,

representing 19% of the total value of food consumption.

Table 2.2 – Average monthly real consumption per capita (in 2018 prices), by food type and area of

residence

Total % Urban % Rural %

Angola 7.602 100 8.396 100 6.386 100

Bread and bakery products 745 10 615 7 944 15

Cereal 621 8 658 8 562 9

Beef 198 3 285 3 59 1

Other meat 511 7 638 8 307 5

Fish 535 7 546 7 518 8

Dairy 259 3 227 3 308 5

Oil 404 5 352 4 484 8

Fruit 277 4 294 4 251 4

Vegetables 1.462 19 1.632 19 1.2 19

Sugar and sweets 187 2 182 2 196 3

Other 105 1 88 1 131 2

Non-alcoholic beverages 159 2 163 2 152 2

Alcoholic bevarages 381 5 376 4 389 6

Tobacco 1.049 14 1.439 17 453 7

Meals out 776 10 957 11 499 8

10 712

11 181

11 753

12 064

12 283

12 709

12 904

13 503

14 581

14 740

14 742

15 006

16 801

17 790

18 351

18 372

23 286

26 528

Cunene

Uige

Moxico

Huila

Lunda Sul

Bie

Huambo

Kwanza Norte

Bengo

Namibe

Kwanza Sul

Benguela

Zaire

Cabinda

Kuando Kubango

Malanje

Lunda Norte

Luanda


27

Household maintenance is the largest non-food expenditure post: it consumes an average of

2,145 kwanzas per capita or 22% of total consumption per capita, 14% goes for rent, and a similar

amount to health, consuming 1,386, 1369 kwanzas per capita). The proportion of housing

maintenance expenses in urban areas is higher than in rural areas (23% and 13% respectively).

Apart from housing maintenance, no other major component of consumption contributes more

than 22% to total consumption (In all these cases, the proportions in urban areas are higher than

in rural areas). Average spending on communication and transportation is very low, especially in

rural areas.

Table 2.3 – Average real non-food consumption per capita per month (in 2018 price, by type of

food) by área of residence

Total % Urban % Rural %

Total 9.97 100 13.723 100 4.222 100

Clothes 410 4 359 3 489 12

Dwelling maintenance 2.145 22 3.182 23 558 13

Furniture and durable goods 1.304 13 1.789 13 561 13

Health 1.369 14 1.682 12 889 21

Transport 535 5 546 4 518 12

Communications 309 3 452 3 90 2

Leisure and culture 476 5 522 4 405 10

Education 447 4 610 4 199 5

Other 1.618 16 2.41 18 404 10

Rent 1.386 14 2.081 15 323 8

4.3 POVERTY

The definition of deprivation or poverty can take different approaches, in a more general

approach, poverty exists when people lack the necessary means to achieve an adequate level of

income, good health and education, security, self-confidence and freedom of expression, among

others (Sen, 1999). Poverty refers to a situation of deprivation of some dimensions of an

individual's well-being, such as limited access to health services, low human capital, inadequate

housing, malnutrition, lack of certain goods and services, etc.

The poverty line consists of two components: the food poverty line and the non-food poverty line.

The food poverty line is obtained through the identification of a basic food basket that:

Reflects consumption patterns of poor families within the geographic space;

Provides approximately 2,100 calories per person per day;

Respects a series of spatial and temporal conditions of revealed preferences that

guarantee the comparability of the quality of the baskets between the different

geographical spaces and over time.

Total nominal consumption of the household is calculated by adding the value of all food and non-

food goods and services consumed by the household members. Household consumption was

converted into real terms, by adjusting for temporal and spatial differences in the cost of living.

Actual consumption per adult equivalent is estimated by dividing the household's total actual

consumption by the number of equivalent adults in the household. Adult equivalent scales are

used to adjust for differences in the demographic composition of households and to allow the


28

exchange of a measure of consumption at the domestic level for a measure of consumption at

the individual level.

The underestimation of consumption in terms of calories was shown to be a problematic issue,

but the analysis showed that food consumption affected both urban and rural areas, it is probably

due to the existence of more diversified diets and a greater variety of foods available in the market.

The collection of detailed food consumption data for each family is based on family members'

descriptions and not on direct observation, and daily information is collected on the quantities of

food items purchased for consumption or from own production. In addition, it should be noted that

calories are not reported directly in the surveys but are estimated from the reported food

consumption quantities and calorie consumption estimates. In any case, a match is expected

between calories consumed and measures of poverty, or alternatively we expect non-poor people

to consume at least a reasonable minimum number of calories.

Consequently, calorie consumption estimates can be seen as a check on the consistency of

estimated poverty rates.

For each of the incomplete food groups, consumption values were imputed based on non-food

consumption and the characteristics of the household. For households in the lower 2 quintile, the

model accurately predicted the value of consumption within 25% of the real value of food

consumption. The total poverty line was estimated per adult equivalent month at December 2018

prices, equal to the sum of the food poverty line (4,083 kwanzas) and the non-food poverty line

(8,098 kwanzas).

4.3.1 POVERTY INDICES

The incidence of poverty in Angola is 41%, which means that 41 out of every 100 Angolans have

a level of consumption below the poverty line (12,181 kwanzas per month). Of the total poor

population, 56% live in rural areas and 44% in urban areas. The depth of poverty index is 10%,

that is, the average consumption deficit per person below the poverty line. The poverty intensity

index is 4%, a measure that reflects the severity of poverty taking into account the existing

inequality among the poor, as shown in Table 3.1. Poverty rates are higher in rural areas than in

urban areas. Analyzing by sex, there are no significant differences.

Table 2.4 – Poverty Indices

Incidence Depth Severity

Total 40.6 10.1 4.4

Area

Urban 29.8 7.3 3.3

Rural 57.2 14.3 6.2

Sex

Mean 40.8 10.1 4.5

Women 40.2 9.9 4.3

Graph 3.1 shows that the incidence of poverty almost twice as high in rural areas as in urban

areas. In urban areas, one third of the population is poor and in rural areas, almost two thirds of

the population are poor. The same can be seen in the depth of poverty, where the consumption

deficit is twice as high in rural areas 14% compared to 7% in urban areas. The severity of poverty

is twice as high in rural as in the urban area.


29

Graph 3.2 - Poverty indices by area of residence

Analyzing by province, five stand out with an incidence rate below the national average Luanda,

Lunda Norte, Cabinda, Cuando Cubango and Zaire.

Figure 3 - Poverty incidence

Poverty is greatest in the provinces of Cuanza Sul, Lunda Sul, Huíla, Huambo, Uíge, Bié, Cunene

and Moxico where more than half of the population is poor. The provinces of Namibe, Benguela,

Malanje, Cuanza Norte and Bengo have a poverty incidence between 42% and 48%. Luanda has

the lowest incidence rate at 20%, while Cunene and Moxico have the highest incidence rate at

62%.

The provinces of Cunene, Bié and Moxico have the highest poverty depth indices at 16% and

18%, respectively. The lowest are in Cabinda, Luanda and Lunda Norte with 4%. The distribution

of the incidence index is above the national average in the urban areas of the provinces of Bié

(53%), Huambo (52%), Lunda Sul (49%), Uíge (45%), Cuanza Norte (44%) and Moxico (43%).

40,6

10,14,4

29,8

7,3 3,3

57,2

14,3

6,2


Total Urbana Rural


30

In rural areas, 16 provinces are above the national average except for Cabinda (39%) and Lunda

Norte (32%), with the provinces of Moxico (81%) and Cunene (68%) standing out with the highest

number of poor people living in rural areas. The severity of poverty index is the measure that

reflects the severity of poverty taking into account inequality among the poor. The provinces of

Uíge, Lunda Sul, Huíla and Moxico have the highest severity rates of 7% and 9%.

Figure 4 - Depth of poverty by province

The highest poverty rates are observed for the population aged 65 or over, with a poverty

incidence of 43.7%, depth of 12.7% and severity of 5.8%. People aged below 34 years of age

have poverty rates below the national average.

Table 3.1- Poverty indices by age and education


Total 40.6 10.1 4.4

Age

Less than 24 years 29.7 5.0 1.7

25-34 34.9 7.1 2.8

35-44 42.8 10.6 4.7

45-54 45.3 12.4 5.6

55-64 40.9 11.2 5.0

65 or more 43.7 12.7 5.8

Education

None 56.5 15.9 7.5

Primary 54.9 13.9 6.1

Lower secondary 37.0 8.5 3.5

Upper secondary or more 17.3 3.4 1.3

Other or not provided 41.3 7.7 2.7


31

The level of education is clearly associated with poverty. The higher the education level of the

population, the lower the level of poverty. 57% of the population with no education and 55% with

primary education is poor, while only 17% of the population with secondary or higher education

is poor, see table 3.2.

4.3.2 DETERMINANTS OF POVETY

Graph 3.2 shows that poverty is positively correlated with the number of dependent children in

the household. Households without dependent children are less poor (17%), while 48% of those

living in households with 3 or more children are poor.

Graph 3.3 – Poverty indices, by number of dependent children

The incidence of poverty is also positively correlated with the number of members in the

household: the poverty rate is five times higher among households with seven or more members

compared to households with one or two members.

Graph 3.4 – Poverty indices, by household size

Poverty is greater among the population living in households whose head is unemployed (43%)

than among the population living in households where the head is employed (42%), as can be

seen in Table 3.2.

Regarding the occupation of the head of the household, the incidence of poverty is higher among

those who live with a head of the household who is self-employed 51%, compared to those who

work for others (27%).

17,220,4

28,1

48,1

3,7 4,5 6,1

12,3

1,4 1,7 2,45,5

Agregados sem criançasdependentes

Com 1 criança Com 2 crianças Com 3 ou mais crianças


Incidência

Profundidade

Intensidade

00

05

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

1-2 3-4 5-6 7 ou mais


32

Among salaried heads, those working in the public and private sectors experience considerably

less poverty compared to those who are self-employed. 56% of those whose head of the

household works with family members are poor.

Table 3.2 – Poverty indices, by employment status


Angola 40.6 10.1 4.4

Employment status

Employed 42.1 10.3 4.5

Unemployed 43.7 11.3 5.3

Inactive 32.4 8.1 3.5

Type of employment

Working for someone else 27.4 6.1 2.5

Self-employed 51.3 13.4 6.1

Other employment 63.4 14.3 5.7

Employement sector

Public sector 24.3 5.6 2.3

Private sector 29.4 6.5 2.7

Self-employed 51.3 13.4 6.1

Family/ other 55.9 12.4 5.0


33

5 RESULT TABLES

5.1 INCOME

Table 4.1.1 - Income quintiles (Kwanzas)

Average monthly income per capita, by selected characteristics, by income quintile (Kwanzas), IDREA 2018-2019

Selected characteristics 1st quintile 2nd quintile 3rd quintile 4th quintile 5th quintile Total Obs.

Angola 1,783 4,552 7,946 14,051 48,946 15,454 11,974

Area

Urban 1,680 4,642 8,032 14,194 50,316 19,090 7,410

Rural 1,876 4,458 7,803 13,681 41,924 9,149 4,564

Province

Cabinda 1,366 4,801 8,040 14,526 54,648 26,790 667

Zaire 2,274 4,915 7,957 14,058 40,705 17,986 686

Uíge 2,182 4,471 7,851 13,625 38,012 9,184 595

Luanda 1,708 4,681 8,195 14,236 68,435 25,212 1,364

Cuanza Norte 2,159 4,622 7,688 14,635 36,505 14,286 634

Cuanza Sul 1,987 4,502 7,729 13,978 39,017 10,862 605

Malanje 1,921 4,656 7,764 13,731 41,045 12,352 624

Lunda Norte 1,676 4,642 8,230 13,936 56,858 16,686 624

Benguela 1,842 4,536 8,014 13,533 52,586 13,586 654

Huambo 1,845 4,477 8,031 13,762 32,042 8,876 630

Bié 2,097 4,440 7,888 13,873 46,269 14,691 597

Moxico 2,136 4,822 7,947 14,199 38,484 15,035 589

Cuando Kubango 1,824 4,499 7,962 13,992 47,222 14,188 628

Namibe 1,699 4,426 7,934 14,069 42,783 16,186 653

Huíla 1,564 4,263 7,800 13,662 54,603 10,144 600

Cunene 2,040 4,417 7,792 14,199 45,222 11,093 544

Lunda Sul 1,196 4,575 7,793 13,686 39,322 9,365 659

Bengo 2,086 4,576 8,082 14,127 46,719 20,873 621

Sex

Men 1,788 4,550 7,969 14,059 48,939 16,396 8,326

Women 1,769 4,556 7,890 14,004 48,979 12,832 3,645

Age

Less than 24 years 1,753 4,640 7,915 13,879 40,421 11,490 1,001

25-34 1,735 4,542 7,986 14,174 44,324 13,686 3,385

35-44 1,751 4,556 7,913 14,070 49,267 14,649 2,903

45-54 1,851 4,505 7,972 14,033 50,513 18,178 2,187

55-64 1,843 4,638 7,975 13,976 51,635 17,831 1,405

65 or more 1,830 4,499 7,839 13,839 55,294 15,328 1,092

Schooling

None 1,737 4,465 7,873 13,895 31,466 7,277 2,243

Ensino primário 1,837 4,523 7,861 13,838 36,785 9,294 3,836

Lower secondary 1,794 4,614 8,024 13,944 42,436 13,612 2,307

Upper secondary or more 1,658 4,716 8,058 14,352 55,743 28,618 3,461

N/R 1,885 4,469 7,599 12,871 32,354 8,422 126


34

Table 4.1.2 - Income quintile (%)

Average monthly income per capita, by selected characteristics, by income quintile (%), IDREA 2018-2019

Selected characteristics 1st quintile 2nd quintile 3rd quintile 4th quintile 5th

quintile Total Obs.

Angola 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 11,974

Area

Urban 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 7,410

Rural 2.7 6.4 11.2 19.6 60.1 100 4,564

Province

Cabinda 1.6 5.8 9.6 17.4 65.5 100 667

Zaire 3.3 7.0 11.4 20.1 58.2 100 686

Uíge 3.3 6.8 11.9 20.6 57.5 100 595

Luanda 1.8 4.8 8.4 14.6 70.4 100 1,364

Cuanza Norte 3.3 7.0 11.7 22.3 55.6 100 634

Cuanza Sul 3.0 6.7 11.5 20.8 58.0 100 605

Malanje 2.8 6.7 11.2 19.9 59.4 100 624

Lunda Norte 2.0 5.4 9.6 16.3 66.6 100 624

Benguela 2.3 5.6 10.0 16.8 65.3 100 654

Huambo 3.1 7.4 13.4 22.9 53.3 100 630

Bié 2.8 6.0 10.6 18.6 62.1 100 597

Moxico 3.2 7.1 11.8 21.0 56.9 100 589

Cuando Cubango 2.4 6.0 10.5 18.5 62.5 100 628

Namibe 2.4 6.2 11.2 19.8 60.3 100 653

Huíla 1.9 5.2 9.5 16.7 66.7 100 600

Cunene 2.8 6.0 10.6 19.3 61.4 100 544

Lunda Sul 1.8 6.9 11.7 20.6 59.1 100 659

Bengo 2.8 6.1 10.7 18.7 61.8 100 621

Sex

Men 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 8,326

Women 2.3 5.9 10.2 18.1 63.4 100 3,645

Age

Less than 24 years 2.6 6.8 11.5 20.2 58.9 100 1,001

25-34 2.4 6.2 11.0 19.5 60.9 100 3,385

35-44 2.3 5.9 10.2 18.1 63.5 100 2,903

45-54 2.3 5.7 10.1 17.8 64.0 100 2,187

55-64 2.3 5.8 10.0 17.5 64.5 100 1,405

65 or more 2.2 5.4 9.4 16.6 66.4 100 1,092

Schooling

None 2.9 7.5 13.2 23.4 52.9 100 2,243

Primary 2.8 7.0 12.1 21.3 56.7 100 3,836

Lower secondary 2.5 6.5 11.3 19.7 59.9 100 2,307

Upper secondary or more 2.0 5.6 9.5 17.0 65.9 100 3,461

N/R 3.2 7.6 12.8 21.7 54.7 100 126


35

Table 4.1.3 - Income sources (Kwanzas)

Average monthly income per capita, by selected characteristics, by source of income (Kwanzas)

Selected characteristics

Monetary income Non-monetary income

Total Obs. Monetary

income

Labour income Non-labour income Own production or own stock

Total Working for

others

Self-

employed Total Transfers

Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental

value of

housing

Salário em

espécie

Angola 12,485 9,735 6,526 3,209 2,751 2,096 164 491 2,968 1,552 998 419 15,454 11,974

Area

Urban 16,371 12,680 9,217 3,463 3,691 2,811 239 641 2,719 720 1,407 593 19,090 7 410

Rural 5,749 4,629 1,860 2,769 1,120 854 33 233 3,400 2,994 289 118 9,149 4 564

Province

Cabinda 23,150 19,656 13,347 6,309 3,494 2,235 378 881 3,640 589 2,048 1,002 26,790 667

Zaire 15,849 11,894 8,522 3,373 3,955 2,509 233 1,214 2,137 1,035 842 260 17,986 686

Uíge 5,850 4,769 3,004 1,765 1,081 709 38 334 3,334 2,741 310 284 9,184 595

Luanda 22,386 18,107 13,192 4,915 4,279 3,564 398 317 2,826 107 2,094 625 25,212 1 364

Cuanza Norte 10,864 8,227 6,220 2,007 2,637 2,153 92 391 3,422 2,440 480 502 14,286 634

Cuanza Sul 8,134 5,792 2,329 3,463 2,342 1,755 50 537 2,728 2,030 341 357 10,862 605

Malange 8,908 7,221 4,184 3,037 1,687 1,421 91 175 3,444 2,594 407 444 12,352 624

Lunda Norte 14,215 9,538 5,531 4,006 4,677 3,074 291 1,312 2,471 1,452 685 335 16,686 624

Benguela 9,478 6,696 4,841 1,855 2,782 2,208 248 326 4,108 951 2,856 301 13,586 654

Huambo 6,386 4,680 2,894 1,786 1,706 1,437 43 226 2,490 1,959 365 166 8,876 630

Bié 10,614 8,365 4,094 4,271 2,249 1,062 100 1,086 4,078 2,900 386 791 14,691 597

Moxico 12,413 9,939 5,786 4,153 2,475 2,312 69 93 2,622 1,751 530 341 15,035 589

Cuando Cubango 11,218 8,442 5,840 2,602 2,776 2,269 113 394 2,971 1,957 764 250 14,188 628

Namibe 14,128 11,367 7,288 4,079 2,761 2,132 107 523 2,057 572 1,343 143 16,186 653

Huíla 7,226 5,895 4,813 1,082 1,331 1,118 25 189 2,918 2,019 832 67 10,144 600

Cunene 7,345 5,491 3,803 1,687 1,854 1,226 38 591 3,747 2,713 795 240 11,093 544

Lunda Sul 7,704 6,368 4,796 1,572 1,336 987 83 266 1,661 1,050 424 187 9,365 659

Bengo 17,608 12,910 8,379 4,530 4,699 4,206 275 217 3,265 1,230 804 1,230 20,873 621

Sex

Men 13,344 10,877 7,477 3,400 2,467 1,838 163 467 3,052 1,569 996 487 16,396 8 326

Women 10,099 6,558 3,883 2,674 3,541 2,814 167 560 2,733 1,506 1,000 227 12,832 3 645

Continua


36

Table 4.1.3 - Income sources (Kwanzas)

Average monthly income per capita, by selected characteristics, by source of income (Kwanzas)



Total Obs. Monetary

income


Total Working for

others

Self-


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental

value of

housing

Salário em

espécie

Age

Less than 24 years 8,963 5,969 2,533 3,437 2,994 2,194 30 770 2,527 1,821 513 192 11,490 1 001

25-34 11,391 9,192 5,845 3,347 2,199 1,604 76 519 2,295 1,211 634 450 13,686 3 385

35-44 12,165 10,390 7,040 3,349 1,775 1,259 135 381 2,484 1,314 776 394 14,649 2 903

45-54 14,473 11,952 8,790 3,162 2,521 1,737 225 560 3,705 1,459 1,601 645 18,178 2 187

55-64 14,160 9,536 6,315 3,221 4,624 3,933 175 516 3,671 2,139 1,280 253 17,831 1 405

65 or more 11,265 5,467 3,287 2,180 5,798 4,952 463 384 4,063 2,748 1,165 149 15,328 1 092

Schooling

None 4,357 2,914 888 2,026 1,443 1,169 57 216 2,920 2,427 424 69 7,277 2 243

Primary 6,641 4,921 2,114 2,807 1,720 1,401 84 235 2,653 1,925 564 164 9,294 3 836

Lower secondary 10,648 8,154 4,769 3,385 2,495 1,729 128 638 2,964 1,329 1,280 355 13,612 2 307

Upper secondary 25,294 20,410 16,124 4,286 4,884 3,693 343 847 3,324 743 1,638 944 28,618 3 461

N/R 4,523 2,950 1,680 1,270 1,573 1,247 48 277 3,898 2,727 606 565 8,422 126

Income quintile e

Poorest 635 445 120 325 190 115 12 63 1,148 839 299 9 1,783 2 105

2nd 2,496 1,873 677 1,196 623 467 30 126 2,056 1,605 417 34 4,552 2 144

3rd 5,525 4,185 1,922 2,263 1,340 1,048 46 245 2,421 1,779 584 58 7,946 2 332

4th 11,169 8,596 5,015 3,582 2,573 2,059 133 381 2,882 1,779 893 211 14,051 2 507

Richest 42,611 33,582 24,900 8,682 9,029 6,790 597 1,642 6,336 1,758 2,796 1,782 48,946 2 886


37

Table 4.1.4 - Income sources (%)

Average monthly income per capita, by selected characteristics, by source of income (%)

Household characteristics Monetary

income


Total Obs. Receitas laborais Non-labour income Own production or own stock

Total Working for

others Self-employed Total Transfers

Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental value

of housing

In-kind

salary

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11,974

Urban 85.8 66.4 48.3 18.1 0.0 19.3 14.7 1.3 3.4 0.0 14.2 3.8 7.4 3.1 100 7 410

Rural 62.8 50.6 20.3 30.3 0.0 12.2 9.3 0.4 2.5 0.0 37.2 32.7 3.2 1.3 100 4 564

Province

Cabinda 86.4 73.4 49.8 23.5 0.0 13.0 8.3 1.4 3.3 0.0 13.6 2.2 7.6 3.7 100 667

Zaire 88.1 66.1 47.4 18.8 0.0 22.0 13.9 1.3 6.7 0.0 11.9 5.8 4.7 1.4 100 686

Uige 63.7 51.9 32.7 19.2 0.0 11.8 7.7 0.4 3.6 0.0 36.3 29.8 3.4 3.1 100 595

Luanda 88.8 71.8 52.3 19.5 0.0 17.0 14.1 1.6 1.3 0.0 11.2 0.4 8.3 2.5 100 1 364

Cuanza Norte 76.0 57.6 43.5 14.0 0.0 18.5 15.1 0.6 2.7 0.0 24.0 17.1 3.4 3.5 100 634

Cuanza Sul 74.9 53.3 21.4 31.9 0.0 21.6 16.2 0.5 4.9 0.0 25.1 18.7 3.1 3.3 100 605

Malange 72.1 58.5 33.9 24.6 0.0 13.7 11.5 0.7 1.4 0.0 27.9 21.0 3.3 3.6 100 624

Lunda Norte 85.2 57.2 33.1 24.0 0.0 28.0 18.4 1.7 7.9 0.0 14.8 8.7 4.1 2.0 100 624

Benguela 69.8 49.3 35.6 13.7 0.0 20.5 16.3 1.8 2.4 0.0 30.2 7.0 21.0 2.2 100 654

Huambo 71.9 52.7 32.6 20.1 0.0 19.2 16.2 0.5 2.5 0.0 28.1 22.1 4.1 1.9 100 630

Bié 72.2 56.9 27.9 29.1 0.0 15.3 7.2 0.7 7.4 0.0 27.8 19.7 2.6 5.4 100 597

Moxico 82.6 66.1 38.5 27.6 0.0 16.5 15.4 0.5 0.6 0.0 17.4 11.6 3.5 2.3 100 589

Cuando Kubango 79.1 59.5 41.2 18.3 0.0 19.6 16.0 0.8 2.8 0.0 20.9 13.8 5.4 1.8 100 628

Namibe 87.3 70.2 45.0 25.2 0.0 17.1 13.2 0.7 3.2 0.0 12.7 3.5 8.3 0.9 100 653

Huila 71.2 58.1 47.4 10.7 0.0 13.1 11.0 0.2 1.9 0.0 28.8 19.9 8.2 0.7 100 600

Cunene 66.2 49.5 34.3 15.2 0.0 16.7 11.0 0.3 5.3 0.0 33.8 24.5 7.2 2.2 100 544

Lunda Sul 82.3 68.0 51.2 16.8 0.0 14.3 10.5 0.9 2.8 0.0 17.7 11.2 4.5 2.0 100 659

Bengo 84.4 61.8 40.1 21.7 0.0 22.5 20.2 1.3 1.0 0.0 15.6 5.9 3.9 5.9 100 621

Sex 100

Men 81.4 66.3 45.6 20.7 0.0 15.0 11.2 1.0 2.8 0.0 18.6 9.6 6.1 3.0 100 8,326

Women 78.7 51.1 30.3 20.8 0.0 27.6 21.9 1.3 4.4 0.0 21.3 11.7 7.8 1.8 100 3,645

Age

Less than 24 years 78.0 52.0 22.0 29.9 0.0 26.1 19.1 0.3 6.7 0.0 22.0 15.9 4.5 1.7 100 1,001

25-34 83.2 67.2 42.7 24.5 0.0 16.1 11.7 0.6 3.8 0.0 16.8 8.8 4.6 3.3 100 3,385

35-44 83.0 70.9 48.1 22.9 0.0 12.1 8.6 0.9 2.6 0.0 17.0 9.0 5.3 2.7 100 2,903

45-54 79.6 65.8 48.4 17.4 0.0 13.9 9.6 1.2 3.1 0.0 20.4 8.0 8.8 3.5 100 2,187

55-64 79.4 53.5 35.4 18.1 0.0 25.9 22.1 1.0 2.9 0.0 20.6 12.0 7.2 1.4 100 1,405

65 or more 73.5 35.7 21.4 14.2 0.0 37.8 32.3 3.0 2.5 0.0 26.5 17.9 7.6 1.0 100 1,092

Continua


38

Table 4.1.4 - Income sources (%)

Average monthly income per capita, by selected characteristics, by source of income (%)


income



Total Working for


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental value

of housing

In-kind

salary

Schooling

None 59.9 40.0 12.2 27.8 0.0 19.8 16.1 0.8 3.0 0.0 40.1 33.3 5.8 0.9 100 2,243

Primary 71.5 52.9 22.7 30.2 0.0 18.5 15.1 0.9 2.5 0.0 28.5 20.7 6.1 1.8 100 3,836

Lower secondary 78.2 59.9 35.0 24.9 0.0 18.3 12.7 0.9 4.7 0.0 21.8 9.8 9.4 2.6 100 2,307

Upper secondary or more 88.4 71.3 56.3 15.0 0.0 17.1 12.9 1.2 3.0 0.0 11.6 2.6 5.7 3.3 100 3,461

N/R 53.7 35.0 20.0 15.1 0.0 18.7 14.8 0.6 3.3 0.0 46.3 32.4 7.2 6.7 100 126

Income quintile e

Poorest 35.6 25.0 6.7 18.2 0.0 10.7 6.5 0.7 3.5 0.0 64.4 47.1 16.8 0.5 100 2 105

2nd 54.8 41.2 14.9 26.3 0.0 13.7 10.3 0.7 2.8 0.0 45.2 35.3 9.2 0.7 100 2 144

3rd 69.5 52.7 24.2 28.5 0.0 16.9 13.2 0.6 3.1 0.0 30.5 22.4 7.4 0.7 100 2 332

4th 79.5 61.2 35.7 25.5 0.0 18.3 14.7 0.9 2.7 0.0 20.5 12.7 6.4 1.5 100 2 507

Richest 87.1 68.6 50.9 17.7 0.0 18.4 13.9 1.2 3.4 0.0 12.9 3.6 5.7 3.6 100 2 886


39

Table 4.1.5 - Income sources, by area of residence (Kwanzas)

Average monthly per capita income by province and area of residence, by source of income (Kwanzas)

Province and area

of residence

Monetary

income


Total Obs. Labour income Non-labour income Own production or own stock

Total Working for


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental value

of housing

In-kind

salary

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974

Cabinda

Urban 22 806 19 447 13 795 5 652 3 359 2 213 401 745 3 578 391 2 180 1 006 26 383 539

Rural 24 665 20 576 11 377 9 198 4 089 2 331 279 1 479 3 913 1 460 1 469 984 28 577 128

Zaire

Urban 17 927 13 491 10 235 3 256 4 436 2 808 285 1 344 1 840 614 963 263 19 767 532

Rural 8 240 6 047 2 249 3 798 2 193 1 415 42 736 3 225 2 576 398 251 11 465 154

Uíge

Urban 8 859 6 994 5 169 1 825 1 865 1 293 63 508 2 543 1 568 414 561 11 402 240

Rural 3 793 3 248 1 524 1 724 545 309 20 216 3 875 3 542 239 94 7 668 355

Luanda

Urban 23 091 18 693 13 618 5 075 4 398 3 661 415 322 2 912 106 2 170 636 26 003 1 300

Rural 8 397 6 473 4 734 1 739 1 924 1 652 72 200 1 117 133 582 402 9 514 64

Cuanza Norte

Urban 13 790 10 507 8 389 2 118 3 283 2 703 117 464 3 158 1 810 607 740 16 948 397

Rural 4 854 3 545 1 766 1 779 1 309 1 026 41 243 3 966 3 735 219 12 8 820 237

Cuanza Sul

Urban 11 570 7 933 4 597 3 336 3 637 2 818 99 720 2 499 1 188 577 734 14 069 237

Rural 5 675 4 260 706 3 554 1 415 995 14 406 2 892 2 633 172 87 8 567 368

Malanje

Urban 12 058 9 503 6 296 3 206 2 555 2 152 149 254 2 489 1 120 581 788 14 547 308

Rural 5 285 4 596 1 754 2 842 689 581 23 85 4 544 4 289 207 48 9 829 316

Lunda Norte

Urban 16 472 11 093 6 554 4 540 5 379 3 415 376 1 587 1 948 739 821 387 18 419 428

Rural 8 599 5 667 2 987 2 680 2 932 2 227 77 628 3 774 3 226 344 204 12 372 196

Benguela

Urban 12 811 8 939 6 691 2 248 3 871 3 102 346 424 4 892 461 4 026 405 17 703 438

Rural 1 899 1 595 635 961 304 175 24 105 2 324 2 066 194 64 4 223 216

Huambo

Urban 8 653 6 166 4 285 1 881 2 487 2 070 75 342 1 999 1 255 500 244 10 652 331

Rural 3 427 2 740 1 078 1 663 687 611 1 74 3 130 2 876 190 64 6 557 299

Bié

Urban 14 445 10 397 6 963 3 434 4 048 1 974 190 1 885 3 930 1 827 595 1 508 18 376 266


40

Table 4.1.5 - Income sources, by area of residence (Kwanzas)

Average monthly per capita income by province and area of residence, by source of income (Kwanzas)

Province and area

of residence

Monetary

income



Total Working for


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental value

of housing

In-kind

salary

Rural 7 020 6 459 1 403 5 056 560 207 17 337 4 216 3 907 190 118 11 235 331

Moxico

Urban 17 203 13 576 9 350 4 226 3 627 3 371 105 151 2 034 744 746 544 19 237 320

Rural 5 273 4 516 472 4 044 757 733 16 7 3 497 3 250 209 38 8 770 269

Continua

Cuando Cubango

Urban 15 087 11 166 7 903 3 264 3 921 3 172 169 579 2 598 1 187 1 026 386 17 685 397

Rural 4 089 3 423 2 039 1 384 666 606 9 51 3 658 3 375 283 7 746 231

Namibe

Urban 15 359 12 014 8 647 3 367 3 346 2 665 110 571 2 042 153 1 743 146 17 401 440

Rural 11 270 9 865 4 131 5 734 1 405 894 99 411 2 093 1 545 413 135 13 362 213

Huíla

Urban 14 410 12 055 10 564 1 490 2 356 1 871 54 430 2 899 955 1 824 121 17 309 241

Rural 2 665 1 984 1 162 822 681 639 6 35 2 931 2 695 203 33 5 595 359

Cunene

Urban 18 244 13 877 10 340 3 536 4 367 2 659 122 1 586 3 082 572 1 821 690 21 326 205

Rural 2 415 1 697 846 851 718 577 140 4 048 3 681 331 36 6 463 339

Lunda Sul

Urban 8 895 7 340 5 769 1 571 1 555 1 149 102 304 1 272 563 480 229 10 167 511

Rural 2 436 2 066 493 1 574 369 268 3 98 3 382 3 207 173 2 5 818 148

Bengo

Urban 25 446 18 185 14 578 3 607 7 262 6 337 507 418 4 058 451 1 344 2 263 29 505 280

Rural 10 694 8 256 2 911 5 345 2 438 2 326 71 41 2 564 1 918 328 319 13 258 341


41

Table 4.1.6 - Income sources, by area of residence (%)

Average monthly income per capita by province and area of residence ,by source of income (%)

Province and

area of residence

Monetary

income



Total Working for others Self-employed Total Transfers Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental value

of housing

In-kind

salary

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 0.0 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11 974

Cabinda

Urban 86.2 61.6 49.4 12.2 0.0 24.6 21.5 1.7 1.4 13.8 1.5 4.6 7.7 100 539

Rural 80.7 62.3 22.0 40.3 0.0 18.4 17.5 0.5 0.3 19.3 14.5 2.5 2.4 100 128

Zaire

Urban 72.4 50.5 37.8 12.7 0.0 21.9 17.5 2.0 2.4 27.6 2.6 22.7 2.3 100 532

Rural 45.0 37.8 15.0 22.7 0.0 7.2 4.1 0.6 2.5 55.0 48.9 4.6 1.5 100 154

Uíge

Urban 78.6 56.6 37.9 18.7 0.0 22.0 10.7 1.0 10.3 21.4 9.9 3.2 8.2 100 240

Rural 62.5 57.5 12.5 45.0 0.0 5.0 1.8 0.1 3.0 37.5 34.8 1.7 1.1 100 355

Luanda

Urban 86.4 73.7 52.3 21.4 0.0 12.7 8.4 1.5 2.8 13.6 1.5 8.3 3.8 100 1 300

Rural 86.3 72.0 39.8 32.2 0.0 14.3 8.2 1.0 5.2 13.7 5.1 5.1 3.4 100 64

Cuanza Norte

Urban 85.5 65.1 48.5 16.6 0.0 20.5 12.5 0.6 7.4 14.5 2.7 8.5 3.2 100 397

Rural 37.4 26.3 13.1 13.2 0.0 11.1 8.9 0.0 2.2 62.6 57.0 5.1 0.6 100 237

Cuanza Sul

Urban 81.2 57.9 40.2 17.7 0.0 23.3 19.4 0.7 3.2 18.8 11.8 4.7 2.3 100 237

Rural 52.3 41.8 16.4 25.4 0.0 10.5 9.3 0.0 1.1 47.7 43.9 2.9 1.0 100 368

Malanje

Urban 83.3 69.6 61.0 8.6 0.0 13.6 10.8 0.3 2.5 16.7 5.5 10.5 0.7 100 308

Rural 47.6 35.5 20.8 14.7 0.0 12.2 11.4 0.1 0.6 52.4 48.2 3.6 0.6 100 316

Lunda Norte

Urban 85.3 63.1 44.7 18.5 0.0 22.2 17.9 1.0 3.3 14.7 6.7 5.8 2.2 100 428

Rural 52.8 44.2 26.3 17.9 0.0 8.6 7.8 0.1 0.7 47.2 43.6 3.6 0.0 100 196

Benguela

Urban 81.4 62.0 49.5 12.5 0.0 19.4 15.9 0.7 2.7 18.6 10.7 3.6 4.4 100 438

Rural 55.0 40.2 20.0 20.2 0.0 14.8 11.6 0.5 2.8 45.0 42.3 2.5 0.1 100 216

Huambo

Urban 82.2 56.4 32.7 23.7 0.0 25.9 20.0 0.7 5.1 17.8 8.4 4.1 5.2 100 331

Rural 66.2 49.7 8.2 41.5 0.0 16.5 11.6 0.2 4.7 33.8 30.7 2.0 1.0 100 299

Bié

Urban 88.8 71.9 52.4 19.5 0.0 16.9 14.1 1.6 1.2 11.2 0.4 8.3 2.4 100 266

Rural 88.3 68.0 49.8 18.3 0.0 20.2 17.4 0.8 2.1 11.7 1.4 6.1 4.2 100 331

Continua


42

Table 4.1.6 - Income sources, by area of residence (%)

Average monthly income per capita by province and area of residence ,by source of income (%)

Province and

area of residence

Monetary

income



Total Working for others Self-employed Total Transfers Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental value

of housing

In-kind

salary

Moxico

Urban 89.4 60.2 35.6 24.6 0.0 29.2 18.5 2.0 8.6 10.6 4.0 4.5 2.1 100 320

Rural 69.5 45.8 24.1 21.7 0.0 23.7 18.0 0.6 5.1 30.5 26.1 2.8 1.6 100 269

Cuando Cubango

Urban 87.5 72.2 56.7 15.5 0.0 15.3 11.3 1.0 3.0 12.5 5.5 4.7 2.3 100 397

Rural 41.9 35.5 8.5 27.1 0.0 6.3 4.6 0.0 1.7 58.1 55.1 3.0 0.0 100 231

Namibe

Urban 82.9 65.3 43.3 22.0 0.0 17.6 14.8 1.0 1.7 17.1 7.7 4.0 5.4 100 440

Rural 53.8 46.8 17.8 28.9 0.0 7.0 5.9 0.2 0.9 46.2 43.6 2.1 0.5 100 213

Huíla

Urban 89.4 70.6 48.6 22.0 0.0 18.9 17.5 0.5 0.8 10.6 3.9 3.9 2.8 100 241

Rural 60.1 51.5 5.4 46.1 0.0 8.6 8.4 0.2 0.1 39.9 37.1 2.4 0.4 100 359

Cunene

Urban 88.3 69.0 49.7 19.3 0.0 19.2 15.3 0.6 3.3 11.7 0.9 10.0 0.8 100 205

Rural 84.3 73.8 30.9 42.9 0.0 10.5 6.7 0.7 3.1 15.7 11.6 3.1 1.0 100 339

Lunda Sul

Urban 77.7 61.3 45.3 16.0 0.0 16.4 11.3 0.6 4.5 22.3 13.8 3.6 4.9 100 511

Rural 49.5 42.4 19.9 22.5 0.0 7.1 4.0 0.3 2.8 50.5 46.2 3.1 1.2 100 148

Bengo

Urban 90.7 68.2 51.8 16.5 0.0 22.4 14.2 1.4 6.8 9.3 3.1 4.9 1.3 100 280

Rural 71.9 52.7 19.6 33.1 0.0 19.1 12.3 0.4 6.4 28.1 22.5 3.5 2.2 100 341


43

Table 4.1.7 - Income sources, by age and sex (Kwanzas)

Average monthly income per capita by sex and age group of household head , by source of income (Kwanzas)

Sex and age group of

household head

Monetary

income



Total Working for


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental

value of

housing

In-kind

salary

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974

15 - 29 10 686 8 073 4 524 3 550 2 612 1 882 56 674 2 250 1 400 563 286 12 935 2 637

30 - 44 11 876 10 017 6 735 3 282 1 859 1 343 117 399 2 467 1 282 740 446 14 343 4 653

45 - 64 14 363 11 101 7 919 3 183 3 261 2 510 207 544 3 693 1 698 1 488 507 18 055 3 592

65 or more 11 265 5 467 3 287 2 180 5 798 4 952 463 384 4 063 2 748 1 165 149 15 328 1 092

Women

15 - 29 8 650 4 889 2 486 2 403 3 761 2 892 54 815 1 904 1 252 555 96 10 553 810

30 - 44 9 834 7 019 4 244 2 775 2 814 2 286 151 376 2 285 1 222 815 248 12 119 1 278

45 - 64 11 753 7 646 4 592 3 054 4 108 3 235 200 673 3 550 1 783 1 441 327 15 304 1 138

65 or more 8 250 3 895 2 513 1 381 4 355 3 538 355 462 3 513 2 321 1 157 36 11 764 419

Men

15 - 29 11 562 9 444 5 400 4 043 2 118 1 447 57 614 2 398 1 464 567 368 13 960 1 827

30 - 44 12 566 11 030 7 579 3 451 1 536 1 024 105 407 2 525 1 302 713 510 15 091 3 373

45 - 64 15 241 12 263 9 038 3 225 2 978 2 267 210 501 3 742 1 670 1 504 568 18 983 2 453

65 or more 12 634 6 181 3 637 2 543 6 454 5 594 512 348 4 312 2 943 1 168 201 16 946 673


44

Table 4.1.8 - Income sources, by age and sex (%)

Average monthly income per capita by sex and age group of household head , by source of income (%)

Sex and age group of

household head

Monetary

income



Total Working for


Property and

capital

Extraordinary

income Total Food

Rental

value of

housing

In-kind

salary

Angola 81 63 42 21 18 14 1 3 19 10 6 3 100 11 974

15 - 29 82.6 62.4 35.0 27.4 20.2 14.5 0.4 5.2 17.4 10.8 4.4 2.2 100 2 637

30 - 44 82.8 69.8 47.0 22.9 13.0 9.4 0.8 2.8 17.2 8.9 5.2 3.1 100 4 653

45 - 64 79.5 61.5 43.9 17.6 18.1 13.9 1.1 3.0 20.5 9.4 8.2 2.8 100 3 592

65 or more 73.5 35.7 21.4 14.2 37.8 32.3 3.0 2.5 26.5 17.9 7.6 1.0 100 1 092

Women

15 - 29 82.0 46.3 23.6 22.8 35.6 27.4 0.5 7.7 18.0 11.9 5.3 0.9 100 810

30 - 44 81.1 57.9 35.0 22.9 23.2 18.9 1.2 3.1 18.9 10.1 6.7 2.0 100 1 278

45 - 64 76.8 50.0 30.0 20.0 26.8 21.1 1.3 4.4 23.2 11.7 9.4 2.1 100 1 138

65 or more 53.8 25.4 16.4 9.0 28.4 23.1 2.3 3.0 22.9 15.1 7.5 0.2 100 419

Men

15 - 29 82.8 67.6 38.7 29.0 15.2 10.4 0.4 4.4 17.2 10.5 4.1 2.6 100 1 827

30 - 44 83.3 73.1 50.2 22.9 10.2 6.8 0.7 2.7 16.7 8.6 4.7 3.4 100 3 373

45 - 64 80.3 64.6 47.6 17.0 15.7 11.9 1.1 2.6 19.7 8.8 7.9 3.0 100 2 453

65 or more 74.6 36.5 21.5 15.0 38.1 33.0 3.0 2.1 25.4 17.4 6.9 1.2 100 673


45

Table 4.1.9 - Average monthly income, by household characteristics (Kwanzas)

Average monthly income per capita, by household characteristics , by source of income (Kwanzas)


income



Total Working for

others

Self-


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental

value of

housing

In-kind

salary

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974

Household composition

No children 33 599 24 660 16 509 8 150 8 939 7 175 441 1 323 5 756 2 984 2 017 756 39 355 2 075


1 child 18 874 14 250 9 180 5 070 4 624 3 437 361 826 4 039 2 146 1 354 540 22 913 1 651

2 children 14 203 10 925 7 215 3 710 3 278 2 488 161 628 3 281 1 607 1 057 617 17 485 2 067

3 or more children 9 615 7 711 5 238 2 473 1 904 1 433 117 354 2 544 1 350 858 336 12 159 6 181

Household size

1-2 29 582 22 029 14 312 7 717 7 553 5 985 419 1 148 5 483 3 197 1 646 640 35 065 2 243

3-4 14 940 11 495 7 076 4 419 3 445 2 589 208 648 3 313 1 847 965 501 18 253 3 302

5-6 12 036 9 589 6 559 3 030 2 447 1 800 126 521 2 703 1 438 820 446 14 739 3 346

7 plus 9 479 7 451 5 244 2 207 2 027 1 575 137 315 2 672 1 286 1 052 334 12 151 3 083

Working members aged 15+

None 7 112 1 509 1 162 347 5 603 4 856 222 525 2 605 1 515 954 136 9 717 1 384

1 13 652 10 543 7 541 3 002 3 109 2 371 177 561 2 640 1 187 1 003 450 16 292 4 981

2 13 203 11 284 7 282 4 003 1 919 1 363 142 414 3 017 1 772 799 447 16 220 4 458

3 or more 11 133 8 795 5 431 3 364 2 338 1 668 154 517 3 875 1 855 1 571 449 15 008 1 151

Housing type

House 21 020 15 489 11 659 3 830 5 531 3 999 406 1 127 5 943 1 088 1 922 2 932 26 963 968

Apartment 16 489 12 992 9 401 3 591 3 497 2 637 241 620 2 571 829 1 502 240 19 060 5 035

Improvised 6 201 4 768 2 318 2 450 1 433 1 173 37 223 2 756 2 409 293 54 8 957 5 107

Other 13 885 11 516 7 023 4 493 2 370 1 774 128 468 2 874 1 552 863 460 16 760 864


46

Table 4.1.10 - Average monthly income, by household characteristics (%)

Average monthly income per capita, by household characteristics , by source of income (%)

Household characteristics Monetar

y income



Total Working for

others

Self-


Property

and capital

Extraordinary

income

Tota

l Food

Rental

value of

housing

In-kind

salary

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11 974


No children 85.4 62.7 41.9 20.7 22.7 18.2 1.1 3.4 14.6 7.6 5.1 1.9 100 2 075


1 child 82.4 62.2 40.1 22.1 20.2 15.0 1.6 3.6 17.6 9.4 5.9 2.4 100 1 651

2 children 81.2 62.5 41.3 21.2 18.7 14.2 0.9 3.6 18.8 9.2 6.0 3.5 100 2 067

3 or more children 79.1 63.4 43.1 20.3 15.7 11.8 1.0 2.9 20.9 11.1 7.1 2.8 100 6 181

Household size

1-2 pessoas 84.4 62.8 40.8 22.0 21.5 17.1 1.2 3.3 15.6 9.1 4.7 1.8 100 2 243

3-4 pessoas 81.8 63.0 38.8 24.2 18.9 14.2 1.1 3.5 18.2 10.1 5.3 2.7 100 3 302

5-6 pessoas 81.7 65.1 44.5 20.6 16.6 12.2 0.9 3.5 18.3 9.8 5.6 3.0 100 3 346

7 pessoas ou mais 78.0 61.3 43.2 18.2 16.7 13.0 1.1 2.6 22.0 10.6 8.7 2.8 100 3 083


None 73.2 15.5 12.0 3.6 57.7 50.0 2.3 5.4 26.8 15.6 9.8 1.4 100 1 384

1 pessoas 83.8 64.7 46.3 18.4 19.1 14.6 1.1 3.4 16.2 7.3 6.2 2.8 100 4 981

2 pessoas 81.4 69.6 44.9 24.7 11.8 8.4 0.9 2.6 18.6 10.9 4.9 2.8 100 4 458

3 pessoas ou mais 74.2 58.6 36.2 22.4 15.6 11.1 1.0 3.4 25.8 12.4 10.5 3.0 100 1 151

Housing type

House 75.8 56.4 38.9 17.5 19.4 14.4 1.2 3.8 24.2 9.7 6.2 8.3 100 968

Apartment 86.5 68.2 49.3 18.8 18.3 13.8 1.3 3.3 13.5 4.3 7.9 1.3 100 5 035

Other 82.8 68.7 41.9 26.8 14.1 10.6 0.8 2.8 17.2 9.3 5.1 2.7 100 864


47

Table 4.1.11 - Average monthly income by economic characteristics (Kwanzas)

Average monthly income per person by economic characteristics, by source of income (Kwanzas)

Economic characteristics of the

household head

Monetary

income


Total Obs.


Total Working for

others

Self-


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental

value of

housing

In-kind

salary

Angola 12 485 9 735 6 526 3 209 2 751 2 096 164 491 2 968 1 552 998 419 15 454 11 974

Employment status

Employed 13 258 11 124 7 450 3 674 2 134 1 534 148 452 3 036 1 609 980 447 16 294 9 661

Unemployed 4 148 1 471 784 687 2 677 1 711 208 757 1 924 1 384 506 34 6 071 422

Inactive 10 263 4 329 2 981 1 348 5 934 5 061 234 639 2 839 1 293 1 192 353 13 101 1 891


Sector público 25 220 22 200 20 557 1 643 3 020 2 174 281 565 3 580 1 031 1 428 1 121 28 800 1 864

Sector privado 17 243 14 966 13 587 1 379 2 277 1 469 131 677 2 768 616 1 175 978 20 011 1 579

Self-employed 7 816 6 012 813 5 200 1 803 1 330 105 369 2 972 2 116 792 63 10 787 6 120

Familia / outro 7 484 5 653 4 807 846 1 832 1 423 91 318 2 119 1 221 512 387 9 604 650


Agricultura, silvicultura e pesca 4 671 3 474 741 2 734 1 197 914 34 248 3 393 2 933 341 119 8 064 4 083

Indústria extractiva e minas 28 684 25 549 22 745 2 804 3 135 2 147 95 893 2 277 363 1 049 864 30 961 226

Indústria transformadora 13 852 12 289 7 445 4 844 1 563 1 149 116 298 2 737 904 1 161 672 16 589 349

Construção 14 314 12 206 6 570 5 636 2 109 1 411 115 582 1 887 636 924 326 16 201 575

Comércio e finanças 12 631 9 463 3 351 6 112 3 169 2 396 167 606 1 867 612 1 020 234 14 498 1 730

Transporte e comunicação 14 424 12 913 6 835 6 078 1 511 1 028 216 267 4 149 555 2 981 613 18 574 571

Other s serviços 22 492 19 560 17 332 2 228 2 932 1 995 287 649 3 246 893 1 383 970 25 737 2 557


Menos de 50.000 Kz 3 082 2 191 776 1 415 891 698 35 158 2 006 1 527 441 38 5 089 7 163

50.000,00-100.000,00 10 515 8 217 4 620 3 597 2 299 1 832 102 365 2 621 1 681 779 162 13 137 2 517

10000,00-200.000,00 22 863 17 947 13 496 4 452 4 916 3 859 311 746 3 686 1 480 1 467 739 26 549 1 822

300.000,00-500.000,00 53 985 43 276 34 746 8 530 10 709 8 247 473 1 988 6 734 1 624 3 138 1 972 60 719 304

500.000,00-1000.000,00 100 406 76 476 60 988 15 487 23 930 14 686 1 964 7 280 15 079 1 074 5 717 8 288 115 485 118

Mais de 1.000000 Kz 279 135 233 011 157 206 75 805 46 124 32 371 5 661 8 092 47 324 1 738 31 245 14 342 326 459 50


48

Table 4.1.12 - Average income, by economic characteristics (%)

Average monthly income per person by economic characteristics, by source of income (%)

Economic characteristics of the

household head

Monetary

income

Monetary income

Total Obs.


Total Working for


Property

and capital

Extraordinary

income Total Food

Rental

value of

housing

In-kind

salary

Angola 80.8 63.0 42.2 20.8 17.8 13.6 1.1 3.2 19.2 10.0 6.5 2.7 100 11974

Employment status

Employed 81.4 68.3 45.7 22.5 13.1 9.4 0.9 2.8 18.6 9.9 6.0 2.7 100 9661

Unemployed 68.3 24.2 12.9 11.3 44.1 28.2 3.4 12.5 31.7 22.8 8.3 0.6 100 422

Inactive 78.3 33.0 22.8 10.3 45.3 38.6 1.8 4.9 21.7 9.9 9.1 2.7 100 1891


Sector público 87.6 77.1 71.4 5.7 10.5 7.5 1.0 2.0 12.4 3.6 5.0 3.9 100 1864

Sector privado 86.2 74.8 67.9 6.9 11.4 7.3 0.7 3.4 13.8 3.1 5.9 4.9 100 1579

Self-employed 72.5 55.7 7.5 48.2 16.7 12.3 1.0 3.4 27.5 19.6 7.3 0.6 100 6120

Familia / outro 77.9 58.9 50.1 8.8 19.1 14.8 0.9 3.3 22.1 12.7 5.3 4.0 100 650


Agricultura, silvicultura e pesca 57.9 43.1 9.2 33.9 14.8 11.3 0.4 3.1 42.1 36.4 4.2 1.5 100 4083

Indústria extractiva e minas 92.6 82.5 73.5 9.1 10.1 6.9 0.3 2.9 7.4 1.2 3.4 2.8 100 226

Indústria transformadora 83.5 74.1 44.9 29.2 9.4 6.9 0.7 1.8 16.5 5.5 7.0 4.0 100 349

Construção 88.4 75.3 40.6 34.8 13.0 8.7 0.7 3.6 11.6 3.9 5.7 2.0 100 575

Comércio e finanças 87.1 65.3 23.1 42.2 21.9 16.5 1.2 4.2 12.9 4.2 7.0 1.6 100 1730

Transporte e comunicação 77.7 69.5 36.8 32.7 8.1 5.5 1.2 1.4 22.3 3.0 16.1 3.3 100 571

Other s serviços 87.4 76.0 67.3 8.7 11.4 7.8 1.1 2.5 12.6 3.5 5.4 3.8 100 2557


Menos de 50.000 Kz 60.6 43.1 15.3 27.8 17.5 13.7 0.7 3.1 39.4 30.0 8.7 0.7 100 7163

50.000,00-100.000,00 80.0 62.5 35.2 27.4 17.5 13.9 0.8 2.8 20.0 12.8 5.9 1.2 100 2517

10000,00-200.000,00 86.1 67.6 50.8 16.8 18.5 14.5 1.2 2.8 13.9 5.6 5.5 2.8 100 1822

300.000,00-500.000,00 88.9 71.3 57.2 14.0 17.6 13.6 0.8 3.3 11.1 2.7 5.2 3.2 100 304

500.000,00-1000.000,00 86.9 66.2 52.8 13.4 20.7 12.7 1.7 6.3 13.1 0.9 5.0 7.2 100 118

Mais de 1.000000 Kz 85.5 71.4 48.2 23.2 14.1 9.9 1.7 2.5 14.5 0.5 9.6 4.4 100 50


49

Table 4.1.13 - Income inequality(%)

Distribution of income(%)

Selected characteristics 1st quintile

e

2nd quintile

e

3rd quintile

e

4th quintile

e

5th quintile

e Total

Gini-

coefficient Obs.

Angola 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.5965 11 974

Area

Urban 2.1 5.9 10.2 18.0 63.8 100 0.5877 7 410

Rural 2.7 6.4 11.2 19.6 60.1 100 0.5441 4 564

Province

Cabinda 1.6 5.8 9.6 17.4 65.5 100 0.5683 667

Zaire 3.3 7.0 11.4 20.1 58.2 100 0.4848 686

Uige 3.3 6.8 11.9 20.6 57.5 100 0.5209 595

Luanda 1.8 4.8 8.4 14.6 70.4 100 0.6422 1 364

Cuanza Norte 3.3 7.0 11.7 22.3 55.6 100 0.4880 634

Cuanza Sul 3.0 6.7 11.5 20.8 58.0 100 0.5316 605

Malanje 2.8 6.7 11.2 19.9 59.4 100 0.5413 624

Lunda Norte 2.0 5.4 9.6 16.3 66.6 100 0.6255 624

Benguela 2.3 5.6 10.0 16.8 65.3 100 0.6357 654

Huambo 3.1 7.4 13.4 22.9 53.3 100 0.4972 630

Bié 2.8 6.0 10.6 18.6 62.1 100 0.5534 597

Moxico 3.2 7.1 11.8 21.0 56.9 100 0.4758 589

Cuando Kubango 2.4 6.0 10.5 18.5 62.5 100 0.6016 628

Namibe 2.4 6.2 11.2 19.8 60.3 100 0.5593 653

Huíla 1.9 5.2 9.5 16.7 66.7 100 0.6783 600

Cunene 2.8 6.0 10.6 19.3 61.4 100 0.5575 544

Lunda Sul 1.8 6.9 11.7 20.6 59.1 100 0.6420 659

Bengo 2.8 6.1 10.7 18.7 61.8 100 0.5395 621

Sex

Men 2.3 5.9 10.3 18.2 63.3 100 0.5955 8 326

Women 2.3 5.9 10.2 18.1 63.4 100 0.5898 3 645

Age

Less than 24 years 2.6 6.8 11.5 20.2 58.9 100 0.5226 1 001

25-34 2.4 6.2 11.0 19.5 60.9 100 0.5651 3 385

35-44 2.3 5.9 10.2 18.1 63.5 100 0.6076 2 903

45-54 2.3 5.7 10.1 17.8 64.0 100 0.6060 2 187

55-64 2.3 5.8 10.0 17.5 64.5 100 0.6041 1 405

65 or more 2.2 5.4 9.4 16.6 66.4 100 0.6102 1 092

Schooling

None 2.9 7.5 13.2 23.4 52.9 100 0.4922 2 243

Primary 2.8 7.0 12.1 21.3 56.7 100 0.5188 3 836

Lower secondary 2.5 6.5 11.3 19.7 59.9 100 0.5293 2 307

Upper secondary or more 2.0 5.6 9.5 17.0 65.9 100 0.5741 3 461

N/R 3.2 7.6 12.8 21.7 54.7 100 0.5251 126


50

5.2 EXPENDITURES

Table 4.2.1 - Average monthly expenditures per capita on

drinking water (kwanzas) Distribution of households, by average per capita expenditures on drinking water,

IDREA 2018-2019


Despesa média

mensal com consumo

de água

Obs. familares

Angola 1,079 11 974

Area

Urban 1,737 7 410

Rural 57 4 564

Province

Cabinda 284 667

Zaire 442 686

Uíge 66 595

Luanda 3,572 1 364


Cuanza Sul 86 605

Malanje 45 624

Lunda Norte 723 624

Benguela 262 654

Huambo 19 630

Bié 28 597

Moxico 121 589


Namibe 238 653

Huíla 47 600

Cunene 37 544

Lunda Sul 323 659

Bengo 174 621

Sexo

Men 1,351 8 326

Women 299 3 645

Grupo etário

Under 25 245 1 001

25 - 34 411 3 385

35 - 44 2,960 2 903

45 - 54 353 2 187

55 - 64 300 1 405

65 or more 260 1 092


No children 996 2 075

Children 1,084 9 899

Schooling

None 96 2 243

Primary 187 3 836

Lower secondary 326 2 307

Upper secondary or more 3,222 3 461

N/R 66 126

Household size

1-2 915 2 243

3-4 415 3 302

5-6 2,725 3 346

7 or more 265 3 083

Employment status

Employed 1,231 9 661

Unemployed 209 422

Inactive 454 1 890

Consumption quintile e

Poorest 135 2 105

2nd 168 2 144

3rd 264 2 332

4th 4,132 2 507

Richest 820 2 886


51

Table 4.2.2 - Average monthly expenditures per capita on rent (kwanzas)

Distribution of households, by average monthly per capita housing expenditures , IDREA 2018-2019


Despesa média

mensal com renda da

habitação

Obs. familiares

Angola 1,462 11 974

Area

Urban 2,225 7 410

Rural 278 4 564

Province

Cabinda 2,519 667

Zaire 1,030 686

Uíge 397 595

Luanda 2,847 1 364


Cuanza Sul 353 605

Malanje 403 624


Benguela 3,065 654

Huambo 420 630

Bié 422 597

Moxico 488 589


Namibe 1,364 653

Huíla 699 600

Cunene 638 544

Lunda Sul 456 659

Bengo 863 621

Sexo

Men 1,514 8 326

Women 1,314 3 645

Grupo etário

Under 25 775 1 001

25 - 34 1,089 3 385

35 - 44 1,232 2 903

45 - 54 2,131 2 187

55 - 64 1,706 1 405

65 or more 1,605 1 092

Estado civil

Single 2,173 877

Married/union 1,408 7 916

Viúvo(a)/Divorciado(a) 1,517 3 181

Schooling

None 477 2 243

Primary 648 3 836

Lower secondary 1,837 2 307


N/R 575 126

Quintil de despesas

Poorest 410 2 105

2nd 541 2 144

3rd 850 2 332

4th 1,233 2 507

Richest 4,499 2 886


52

Table 4.2.3- Average monthly expenditures per capita on health (kwanzas)

Distribution of households, by average monthly per capita health expenditures, IDREA 2018-2019


Despesa média

mensal com á

saúde

Obs. familiares

Angola 1,818 11 974

Area

Urban 2,191 7 410

Rural 1,238 4 564

Province

Cabinda 2,075 667

Zaire 1,973 686

Uíge 2,165 595

Luanda 2,795 1 364

Cuanza Norte 1,125 634

Cuanza Sul 1,392 605

Malanje 928 624


Benguela 1,441 654

Huambo 1,270 630

Bié 1,598 597

Moxico 533 589

Cuando Cubango 1,315 628

Namibe 1,369 653

Huíla 1,752 600

Cunene 459 544

Lunda Sul 914 659

Bengo 1,390 621

Sexo

Men 1,835 8 326

Women 1,766 3 645

Grupo etário

Under 25 1,397 1 001

25 - 34 1,735 3 385

35 - 44 1,582 2 903

45 - 54 1,708 2 187

55 - 64 2,245 1 405

65 or more 2,888 1 092


No children 3,710 2 075

Children 1,696 9 899

Schooling

None 1,149 2 243

Primary 1,407 3 836

Lower secondary 1,838 2 307


N/R 945 126

Household size

1-2 2,741 2 243

3-4 2,186 3 302

5-6 1,782 3 346

7 or more 1,570 3 083

Employment status

Employed 1,731 9 661

Unemployed 1,188 422

Inactive 2,382 1 890


Poorest 1,084 2 105

2nd 1,256 2 144

3rd 1,578 2 332

4th 1,693 2 507

Richest 3,595 2 886


53

5.3 POVERTY

Table 4.3.1- Household characateristics

Distribution of households by selected characteristics, by area of residence, IDR 2018-2019

Selected characteristics Urban Rural Total

Nº % Nº % Nº %

Angola 6 694 100 3 878 100 10 572 100

Province

Cabinda 508 3.6 128 1.4 653 2.7

Zaire 491 2.7 146 1.7 648 2.3

Uíge 231 2.8 342 10.1 575 5.7

Luanda 1 085 43.2 46 2.9 1 217 27.3

Cuanza Norte 365 1.9 200 1.5 588 1.7

Cuanza Sul 230 4.3 334 11.7 586 7.2

Malanje 308 3 296 5 612 3.8

Lunda Norte 406 3.4 202 3.3 637 3.3

Benguela 377 10.5 190 5.4 629 8.5

Huambo 290 5.3 207 11.9 569 7.9

Bié 238 3.5 278 8.9 571 5.7

Moxico 258 2.4 206 3.8 604 2.9

Cuando Cubango 365 1.9 195 2.3 592 2.1

Namibe 424 2.2 188 1.6 637 2

Huíla 204 4.9 252 16.9 590 9.6

Cunene 162 1.2 250 7.9 561 3.8

Lunda Sul 489 2.6 123 1.4 641 2.1

Bengo 263 0.8 295 2.5 576 1.5

Sex of household head

Men 4 589 74.5 2 683 75.2 7 272 74.8

Women 2 079 25.5 1 185 24.8 3 264 25.2

Age of household head

<25 453 3.7 372 6.6 825 4.9

25-34 2 027 25.6 882 21.9 2 909 24.1

35-44 1 868 31.9 821 26.5 2 689 29.7

45-54 1 250 23.7 720 21.1 1 970 22.7

55-64 701 10.8 573 14.4 1 274 12.2

>64 369 4.3 499 9.5 868 6.4

Marital status of household head

Single 842 5.7 266 4.3 1 108 5.1

Married/union 4 146 73.3 2 606 77.2 6 752 74.8

Widowed/saparated/divorced 1 673 21 994 18.6 2 667 20

Schooling of household head

None 888 10 1 386 33 2 274 19.1

Primary 1 552 21.6 1 546 44.2 3 098 30.5

Lower secondary 1 471 25.2 546 13.9 2 017 20.7

Upper secondary or more 2 697 41.5 373 8.3 3 070 28.4

N/R 60 1.8 17 0.6 77 1.3


Poorest 886 14.2 747 28.9 1 633 20

2nd 926 14.8 893 28 1 819 20

3rd 1 188 18.8 902 21.8 2 090 20

4th 1 460 23.4 802 14.7 2 262 20

Richest 2 234 28.8 534 6.6 2 768 20


54

Table 4.3.2 – Poverty determinants

Distribution of the population by selected characteristics, by poverty status, IDR 2018-2019

Selected characteristics Pobre Não pobre Total

Nº % Nº % Nº %

Angola 11 947 270 100 17 444 117 100 29 391 387 100

Area

Urban 5 303 459 44.4 12 476 564 71.5 17 780 023 60.5

Rural 6 643 811 55.6 4 967 553 28.5 11 611 364 39.5

Province

Cabinda 195 947 1.6 608 910 3.5 804 857 2.7

Zaire 261 347 2.2 418 642 2.4 679 989 2.3

Uíge 929 471 7.8 740 032 4.2 1 669 503 5.7

Luanda 1 615 037 13.5 6 403 197 36.7 8 018 233 27.3

Cuanza Norte 217 907 1.8 280 069 1.6 497 976 1.7

Cuanza Sul 1 061 098 8.9 1 058 409 6.1 2 119 507 7.2

Malanje 482 754 4.0 630 588 3.6 1 113 342 3.8

Lunda Norte 215 983 1.8 760 620 4.4 976 602 3.3

Benguela 1 050 272 8.8 1 437 411 8.2 2 487 683 8.5

Huambo 1 240 209 10.4 1 081 736 6.2 2 321 945 7.9

Bié 962 736 8.1 700 313 4.0 1 663 049 5.7

Moxico 538 933 4.5 319 332 1.8 858 265 2.9

Cuando Cubango 229 049 1.9 375 203 2.2 604 251 2.1

Namibe 237 275 2.0 334 446 1.9 571 721 1.9

Huíla 1 489 142 12.5 1 343 487 7.7 2 832 629 9.6

Cunene 696 692 5.8 430 516 2.5 1 127 208 3.8

Lunda Sul 316 147 2.6 296 662 1.7 612 809 2.1

Bengo 207 272 1.7 224 544 1.3 431 816 1.5

Sex of household head

Men 8 942 046 74.8 12 986 312 74.4 21 928 358 74.6

Women 2 971 613 24.9 4 412 009 25.3 7 383 622 25.1

Age of household head

Under 25 421 289 3.5 998 856 5.7 1 420 145 4.8

25-34 2 467 087 20.6 4 599 104 26.4 7 066 192 24.0

35-44 3 731 117 31.2 4 987 491 28.6 8 718 608 29.7

45-54 3 010 448 25.2 3 638 268 20.9 6 648 716 22.6

55-64 1 466 529 12.3 2 122 239 12.2 3 588 768 12.2

65 or more 817 188 6.8 1 051 624 6.0 1 868 812 6.4

Marital status of household head

Single 532 935 4.5 973 206 5.6 1 506 141 5.1

Married/union 9 114 779 76.3 12 800 732 73.4 21 915 511 74.6

Widowed/saparated/divorced 2 265 944 19.0 3 596 016 20.6 5 861 961 19.9

Schooling of household head

None 3 160 279 26.5 2 436 116 14.0 5 596 396 19.0

Primary 4 909 529 41.1 4 040 953 23.2 8 950 482 30.5

Lower secondary 2 242 171 18.8 3 821 575 21.9 6 063 746 20.6

Upper secondary or more 1 441 900 12.1 6 872 845 39.4 8 314 744 28.3

N/R 159 780 1.3 226 833 1.3 386 612 1.3


55

Table 4.3.3 - Poverty indices

Distribution of the poor population by selected chracteristics, by poverty index, IDR 2018-2019

Selected characteristics Poverty indices

Number of poor Total

population Incidence Depth Severity

Total 40.6 10.1 4.4 11 947 270 29 391 387

Area

Urban 29.8 7.3 3.3 5 303 459 17 780 023

Rural 57.2 14.3 6.2 6 643 811 11 611 364

Province

Cabinda 24.3 4.3 1.5 195 947 804 857

Zaire 38.4 9.6 4.0 261 347 679 989

Uige 55.7 15.0 7.1 929 471 1 669 503

Luanda 20.1 3.9 1.4 1 615 037 8 018 233

Cuanza Norte 43.8 10.8 4.8 217 907 497 976

Cuanza Sul 50.1 12.4 5.7 1 061 098 2 119 507

Malange 43.4 9.9 4.0 482 754 1 113 342

Lunda Norte 22.1 3.7 1.3 215 983 976 602

Benguela 42.2 10.0 4.5 1 050 272 2 487 683

Huambo 53.4 13.9 6.1 1 240 209 2 321 945

Bié 57.9 15.5 6.9 962 736 1 663 049

Moxico 62.8 17.8 8.6 538 933 858 265

Cuando Kubango 37.9 8.4 3.5 229 049 604 251

Namibe 41.5 9.8 4.2 237 275 571 721

Huila 52.6 15.3 7.3 1 489 142 2 832 629

Cunene 61.8 15.5 6.5 696 692 1 127 208

Lunda Sul 51.6 14.8 7.2 316 147 612 809

Bengo 48.0 12.3 5.3 207 272 431 816

Sex

Men 40.8 10.1 4.5 8 942 046 21 928 358

Women 40.2 9.9 4.3 2 971 613 7 383 622

Age

Less than 24 years 29.7 5.0 1.7 421 289 1 420 145

25-34 34.9 7.1 2.8 2 467 087 7 066 192

35-44 42.8 10.6 4.7 3 731 117 8 718 608

45-54 45.3 12.4 5.6 3 010 448 6 648 716

55-64 40.9 11.2 5.0 1 466 529 3 588 768

65 or more 43.7 12.7 5.8 817 188 1 868 812

Schooling

None 56.5 15.9 7.5 3 160 279 5 596 396

Ensino primário 54.9 13.9 6.1 4 909 529 8 950 482

Lower secondary 37.0 8.5 3.5 2 242 171 6 063 746

Upper secondary or more 17.3 3.4 1.3 1 441 900 8 314 744

N/R 41.3 7.7 2.7 159 780 386 612


56

Table 4.3.4 - Poverty incidence

Distribution of the poor population by selected chracteristics, by poverty

incidence, IDR 2018-2019

Selected

characteristics Total Urban Rural

Angola 40.6 29.8 57.2

Cabinda 24.3 20.6 39.0

Zaire 38.4 30.5 57.5

Uíge 55.7 45.0 60.2

Luanda 20.1 18.2 64.8

Cuanza Sul 43.8 40.6 50.0

Cuanza Norte 50.1 44.2 53.4

Malanje 43.4 27.9 57.5

Lunda Norte 22.1 15.9 31.8

Benguela 42.2 39.4 50.7

Huambo 53.4 52.3 54.2

Bié 57.9 53.0 60.8

Moxico 62.8 43.2 81.3

Cuando Cubango 37.9 33.2 43.7

Namibe 41.5 39.5 45.9

Huíla 52.6 40.5 58.0

Cunene 61.8 35.1 68.0

Lunda Sul 51.6 48.8 59.7

Bengo 48.0 24.6 60.0

Table 4.3.5 - Poverty indices, by household characteristics

Distribution of the poor population by selected characteristics, by poverty index, IDR 2018-2019

Selected characteristics Poverty indices

Number of poor Total


Angola 40.6 10.1 4.4 11 947 270 29 391 387


No children 17.2 3.7 1.4 328 167 1 910 245


1 child 20.4 4.5 1.7 535 424 2 626 768

2 children 28.1 6.1 2.4 1 227 286 4 374 601

3 or more children 48.1 12.3 5.5 9 856 393 20 479 773

Household size

1-2 9.0 1.7 0.7 146 087 1 619 625

3-4 26.7 5.1 1.8 1 559 143 5 830 177

5-6 40.9 9.4 3.9 3 731 205 9 120 031

7 or more 50.8 13.9 6.5 6 510 835 12 821 554


None 34.7 8.7 3.8 1 902 773 5 477 441

1 34.7 8.4 3.7 3 190 991 9 188 817

2 43.9 10.4 4.4 4 811 032 10 950 850

3 ou mais 54.1 15.5 7.1 2 042 473 3 774 279

Employment status

Employed 42.1 10.3 4.5 9 062 751 21 549 188

Unemployed 43.7 11.3 5.3 1 298 580 2 972 136

Inactive 32.4 8.1 3.5 1 552 328 4 790 655

Housing type

House 45.7 11.5 5.1 11 123 316 27 548 427

Apartment 5.1 1.2 0.6 23 186 457 520

Cubata, Barraca, Tenda, etc. 57.8 17.2 8.4 800 768 1 384 730


57

Table 4.3.6 - Poverty indices, by employment status

Distribution of the poor population by selected characteristics, by employment status, IDR 2018-2019

Selected characteristics Poverty indices Number of

poor

Total


Angola 40.6 10.1 4.4 9 140 138 21 722 458

Receitas laborais

Working for others 27.4 6.1 2.5 2 543 737 9 274 079

Self-employed 51.3 13.4 6.1 5 483 386 10 693 074

Other emprego 63.4 14.3 5.7 1 113 015 1 755 306


Sector público 24.3 5.6 2.3 1 035 829 4 261 546

Sector privado 29.4 6.5 2.7 1 287 656 4 381 242

Self-employed 51.3 13.4 6.1 5 483 386 10 693 074

Familia/ outro 55.9 12.4 5.0 1 333 267 2 386 596

Table 4.3.7 - Poverty indices, by housing characteristics

Distribution of the poor population by selected characteristics, by housing conditions, IDR 2018-2019

Housing characteristics Poverty indices


Angola 40.6 10.1 4.4

Housing status

Remtal 23.4 4.9 2.0

Owner 31.8 7.9 3.4

Self-built 51.2 13.1 5.8

Gift 34.6 7.4 3.0

Water source

Inappropriate 32.2 7.4 3.1

Appropriate 60.0 16.2 7.5

Time to closest water source

Less than 15 minutes 55.4 14.0 6.2

15-30 minutes 58.9 16.4 7.7

Over 30 minutes 60.1 15.8 7.3

Water treatment

Boiled 23.7 4.9 1.9

Chlorine 23.0 4.9 1.9

Ceramic filter 1.5 0.4 0.2


None 50.8 13.1 5.9

Walls, roof, floor



Sanitation



Crowding

Less than 3 persons per bedroom 28.3 6.2 2.4

3 or more persons per bedroom 48.6 12.6 5.7

Energy

Electricity from grid 18.4 3.4 1.2

Generator/ solar panels 26.8 4.7 1.6

Battery / gas/ petrol 58.8 16.0 7.4

Other/ nothing 58.0 15.4 7.1

Fuel

Non-solid 24.1 4.8 1.8

Coal 50.3 13.4 6.2

Lenha/ arbustos/Other 60.8 16.5 7.6


58

BIBLIOGRAPHY

American University (2001). Crescimento, Pobreza e Distribuicão da Receita em Angola, 2000-2001.

Deaton, A. (1997). The Analysis of Household Surveys: A microeconometric approach to development

policy. Baltimore and London: The World Bank, The John Hopkins University Press.

Deaton, A. (2003). Adjusted Indian poverty estimates for 1999-2000. Economic and political Weekly, 322

326.

Deaton, A. and A. Tarozzi (2000). Prices and poverty in India. Research Program in Development Studies,

Princeton University.

Deaton, A. and J. Muellbauer (1986). On measuring child costs: with applications to poor countries.

Journal of Political Economy 94, 720-744.

Deaton, A. and S. Zaidi (2002). Guidelines for Constructing Consumption Aggregates for Welfare Analysis.

LSMS Working Paper 135, World Bank, Washington, DC.

Deaton, Angus , and Margaret Grosh. “Consumption,.” in Designing Household Questionnaires for

Developing Countries: Lessons from Fifteen Years of the Living Standard Measurement Study, edited by

Margaret Grosh and Paul Glewwe, 91-133. Washington, DC: World Bank, 2000.

Engel, E. (1857). Die productions-und consumtionsverhältnisse des königreichs sachsen. Zeitschrift des

Statistischen Bureaus des Königlich Sächsischen Ministeriums des Innern, 8, 1-54.

Food and Agriculture Organization of the United Nations (2001). Human energy requirements. Report of

a Joint FAO/WHO/ UNU Expert Consultation, Rome. Food and Agriculture Organization of the United

Nations (2003). Food energy –methods of analysis and conversion factors. Food and Nutrition Paper 77,

Rome.

Foster, J., J. Greer, e E. Thorbecke (1984). A class of decomponsable poverty measures. Econometrica 52

(3), 761–766.

Haughton, J. and S. Khandker (2009). Handbook on Poverty and Inequality. The World Bank.

Hentschel, J. and P. Lanjouw (1996). Constructing an Indicator of Consumption for the Analysis of Poverty:

Principles and Illustrations with Principles to Ecuador. LSMS Working Paper 124, World Bank, Washington,

DC.

Instituto Nacional de Estatística (1995). Perfil da Pobreza em Angola. Luanda.

Lanjouw, P., B. Milanovic and S. Paternostro (1998). Poverty and Economic Transition: How Do Changes

in Economies of Scale Affect Poverty Rates of Different Households?. Policy Research Working Paper 2009,

World Bank, Washington, DC.

PNUD (2000). Poverty Alleviation Policy in Angola, Pursuing Equity and Efficiency.

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2007). Perfi l da Pobreza em Angola.

Ravallion, M. (1996). Issues in Measuring and Modeling Poverty. The Economic Journal 106, 1328-1343.

Ravallion, M. (1998). Poverty lines in theory and practice. LSMS Working Paper 133, World Bank,

Washington, DC.

Sen, A. (1976). Poverty: an ordinal approach to measurement. Econometrica: Journal of the Econometric

Society, 219-231.

Tarozzi, A. (2002). Estimating comparable poverty counts from incomparable surveys: measuring poverty

in India. Research Program in Development Studies, Woodrow School of Public and International Affairs.


59

ANNEX 1

1. POVERTY ANALYSIS METHODOLOGY

This report focuses on consumption-poverty, that is, poverty will be measured in terms of total

consumption per adult equivalent. It uses the standard methodology for poverty analysis

defined in Haughton, J. and S. Khandker (2009).

Poverty analysis requires three main elements:

1. A measurable and acceptable welfare indicator to rank all the population.

2. A definition of an appropriate minimum level of welfare required to be considered non-

poor.

3. A set of measures that combine individual welfare indicators and the poverty line into an

aggregate poverty figure.

1.1 CHOOSING THE MONETARY INDICATOR

The main decision in poverty estimation is to choose between income and consumption as

the welfare indicator to determine poverty. In Angola, consumption is the preferred measure

because it is likely to be a more useful and accurate measure of living standards than income,

due to issues of seasonality and informality of the economy. This preference of consumption

over income is based on both theoretical and practical issues1.

i. THEORETICAL CONSIDERATIONS

Both consumption and income can be approximations to utility, even though they are

different concepts. Consumption measures what individuals have actually acquired, while

income, together with assets, measures the potential claims of a person.

The time period over which living standards are to be measured is important: if one is

using a long term perspective as in a lifetime period, both should be the same and the

choice does not matter. In the short-run though, say a year, consumption is likely to be

more stable than income. Households are often able to smooth out their consumption,

which may reflect access to credit or savings as well as information on future streams of

income.

Consumption is also less affected by seasonal patterns than income: for example, in

agricultural economies, income is more volatile and affected by growing and harvest

seasons, hence relying on that indicator might significantly under- or over-estimate living

standards.

ii. PRACTICAL CONSIDERATIONS

There are also practical considerations to take into account.

Consumption is generally an easier concept than income for respondents to grasp,

especially if income is derived from self-employment or family-owned businesses. For

instance, workers in formal sectors of the economy may have no problem reporting

1 See Deaton and Zaidi (2002), Haughton and Khandker (2009) and Hentschel and Lanjouw (1996)..


60

accurately their main source of income, i.e., their wage or salary. But self-employed

persons in informal sectors, or engaged in agriculture, may have a harder time coming up

with a precise measure of their income. Often in these cases, household and business

transactions are intertwined.

Households are less reluctant to share information on consumption than on income. They

may be afraid that income information will be used for different purposes, say taxes, or

they may just consider income questions as too intrusive. It is also likely that household

members are more able to report on household consumption than on the level and sources

of household income.

a. CONSTRUCTION OF THE CONSUMPTION AGGREGATES

Construction of the consumption aggregate is also guided by theoretical and practical

considerations. First, it must be as comprehensive as possible given available information.

Omitting some components assumes that they do not contribute to people’s welfare or that they

do not affect the rankings of individuals. Second, both market and non-market transactions are to

be included, which means that purchases are not the sole component of the indicator. Third,

expenditure is not consumption. For perishable goods, mostly food, it is usual to assume that all

purchases are consumed. But for other goods and services, such as housing or durable goods,

corrections have to be made. Lastly, the consumption aggregate comprises four main

components: food, non-food, durable goods and housing. The specific items included in each

component and the methodology used to assign a consumption value to each of these items is

outlined below.

1.2.1 FOOD COMPONENT

The food component can be constructed by simply adding up the consumption of all food items

in the household, previously normalized to a uniform reference period. A few general principles

are applied in the construction of this component. First, all possible sources of consumption are

included, which means that the food component comprises not only consumption out of

purchases, or from meals eaten away from home, but also food from previous stocks, that was

produced within the household or received as a gift. Second, only food that was actually

consumed, as opposed to total food purchases or total home-produced food, enters in the

consumption aggregate. Third, non-purchased food items need to be valued and included in the

welfare measure. The questionnaire collects information on the quantity purchased (or

consumed) and its value, thus it is possible to estimate a unit value for each food item by dividing

the amount paid by the quantity purchased. Ideally food items will be disaggregated enough to

be regarded as relatively homogeneous within each category, however these unit values will also

reflect differences in the quality of the good.

To minimize this effect and to consider spatial differences, median unit values were computed at

two levels: by urban and rural areas, and for the entire country. Hence if a household consumed

a food item but did not value this consumption, the median unit value from its respective urban or

rural area would be used to value that consumption. If no other household consumed the same

item in that area or if there were not enough observations to obtain a reliable unit value, the

national median unit value was used to estimate the value of that consumption.

In order to compare unit prices, it is necessary to standardise quantities into a common measure.

For non-standard units, conversion was made using the IDR model D survey, which assess the


61

average weight of unit, depending on the specific item and location. The conversion factors were

allowed to vary by province and item, using the median value in each of these subgroups.

Because of data collection issues, the food consumption module in IDR could not be used.

Consequently, the food consumption values preseted in this report have been imputed following

the method described in annex 2 below.

1.2.2 NON-FOOD COMPONENT

This subsection covers the consumption of most non-food items while durable goods and housing

will be dealt with later. Practical difficulties often arise for two reasons: (1) the choice of items to

include and (2) the selection of the recall period. Regarding the first issue, the rule of thumb is

that only items that contribute to the consumption of the household are to be included. For

instance, clothing, footwear, beauty articles and recreation are included. Others such as taxes

are commonly excluded because they are not linked to higher levels of consumption, that is,

households paying more taxes are not likely to receive better public services than, say, houses

which paid lower taxes in the same community.

Capital transactions, like purchases of financial assets, debt and interest payments should also

be excluded. Finally, the case for lumpy or infrequent expenditures like marriages, dowries, births

and funerals is more difficult. Given their sporadic nature, the ideal approach would be to spread

these expenses over the years and thus smooth them out, otherwise the true level of welfare of

the household will probably be overestimated. Lack of information prevents us from estimating a

flow value for these items, and so they are left out from the estimation.

Two non-food categories deserve special attention: education and health. In the case of education

there are three issues to consider. First, some argue that if education is an investment, it should

be treated as savings and not as consumption. Benefits from attending school are distributed not

simply during the school period but during all years after. Second, there are life-cycle

considerations as educational expenses are concentrated in a particular time of a person’s life.

Say that we compare two individuals that will pay the same for their education but one is still

studying while the other finished several years ago. The current student might seem better-off

due to higher reported spending on education but that result is just related to age and not to true

differences in welfare levels.

Health expenses share some of the features of education. Expenditures on preventive health care

could be considered as investments. Differences in access to publicly provided services may

distort comparisons across households. If some sectors of the population have access to free or

significantly subsidized health services, whereas others have to rely on private services,

differences in expenditures do not correspond to differences in welfare. But there are other factors

to take into account. First, health expenditures are habitually infrequent and large over the

reference period. Second, health may be seen as a “regrettable necessity”, i.e., the inclusion of

health expenditures incurred due to the illness of a household member in the welfare indicator

implies that the welfare of that household has increased when in fact the opposite has happened.

Third, health insurance can also distort comparisons. Insured households may register small

expenditures when some member has fallen sick, while uninsured ones bigger amounts.

It was decided to include health expenses because, as in the case of education, their exclusion

would imply making no distinction between two households, both facing the same health

problems, but only one paying for treatment. The second difficulty regarding non-food

consumption is related with the selection of the recall period. The key aspect to consider is the


62

relationship between recall periods and frequency of purchases. IDR takes that into account and

collects information with four reference periods: last week, last 30 days, last quarter and last 365

days. For instance, daily transportation, newspapers and mobile phone cards will be typically

reported during the last week, whereas clothing, footwear and books will be reported in the last

quarter section. In the final aggregate all consumption values have been standardised to a

monthly consumption, where the average length of a month is defined as 365/12.

Only health expenditures were collected in two different modules with the same last-month recall

period. However, one gathers information at the individual level, while the other at the household

level. In order to avoid double-counting, individual expenditures were preferred and expenditure

from the household questionnaire was considered only if nothing was reported in the individual

questionnaire.

1.2.2.1 DURABLE GOODS

Ownership of durable goods could be an important component of the welfare of the households.

Given that these goods last typically for many years, the expenditure on purchases is not the

proper indicator to consider. The right measure to estimate, for consumption purposes, is the flow

value of services that households derive from all durable goods in their possession over the

relevant reference period. This flow of utility is unobservable but it can be assumed to be

proportional to the value of the good.

In order to ensure full comparability with IBEP for computation of the poverty trend, durable goods

were estimated in the same manner as they had been in 2008: that is, annual expenditures on

furniture and small household appliances/ electronics were taken from the annual non-food

consumption module (model A). Expenditure values were included rather than flow values for

these items. Larger durable goods, such as cars or large household appliances were excluded

from the consumption aggregate.

1.2.2.2 HOUSING

Housing conditions are considered an essential part of people’s living standards. Nonetheless, in

most developing countries limited or non-existent housing rental markets pose a difficult challenge

for the estimation and inclusion of this component in the consumption aggregate, especially in

rural areas. As in the case of durable goods, the objective is to try to measure the flow of services

received by the household from occupying its dwelling. When a household rents its dwelling, and

provided rental markets function well, that value would be the actual rent paid. If enough people

rent their dwellings, that information could be used to impute rents for those that own their

dwellings. On the other hand, if the household does not rent is dwelling, the survey asked how

much respondents would have to pay if they had to rent it. Data on self-reported imputed rent can

also be used as an alternative to data on actual rents, although it may not always be reliable.

For those households not renting their dwellings, the predicted imputed rent from this regression

was included as part of consumption. On the other hand, for those households renting their

dwellings, the actual rent paid was included in their consumption aggregate.


63

1.3 PRICE ADJUSTMENT

Nominal consumption of the household must be adjusted for cost-of-living differences. A temporal

and a spatial price adjustment are required to adjust consumption to real terms. Temporal

differences are associated with the duration of the fieldwork (Kz100 in March 2018 may not have

the same value as in Febrary 2019) as well as with the different recall periods (Kz100 spent in

the last week may not have the same value as in the last quarter or in the last year). Prices are

also expected to differ markedly across geographical domains, for instance, Kz100 in Luanda

may not have the same value as in Bie or Kuando Kubango.

In order to capture both price differences across time and space, a spatio-temporal price index

was constructed. This index was preferred to the price index used in 2008, because this index

allows for different rates of inflation over time in different provinces, whereas the 2008 index

assumed a single national inflation rate computed from Luanda data. The drawback of this index

is that it only captures quarterly price variations, as the IDR survey is designed to be

representative by quarter, whereas the 2008 index captured monthly price changes.

The IDR survey is representative down to the province level. However, in order to enable both

spatial and temporal disaggregation of prices, the choice was made to stick to the regional

disaggregation that had been introduced in 2008, which grouped clusters into 11 regions that

were considered fairly homogenous from the point of view of price formation. These regions were

the following:

1. Luanda

2. Center Urban: Urban areas of Huambo, Bié, Benguela and Kwanza Sul

3. Center Rural: Rural areas of Huambo, Bié, Benguela and Kwanza Sul

4. East Urban: Urban areas of Lunda Norte, Lunda Sul, Moxico and Kuando Kubango

5. East Rural: Rural areas of Lunda Norte, Lunda Sul, Moxico and Kuando Kubango

6. Center-North Urban: Urban areas of Bengo, Malanje and Kwanza Norte

7. Center-North Rural: Rural areas of Bengo, Malanje and Kwanza Norte

8. South Urban: Urban areas of Namibe, Cunene and Huila

9. South Rural: Rural areas of Namibe, Cunene and Huila

10. North Urban: Urban areas of Cabinda, Uíge and Zaire

11. North Rural: Rural areas of Cabinda, Uíge and Zaire

A Fisher price index was chosen because it was used in 2008 and because it allows for variations

in consumption patterns across regions, unlike the Laspeyres index, without giving excessive

weight to deviant consumption patterns as may be the case in the Paasche index2. The index

was constructed using the following formula:

𝐹𝑖 = √𝐿𝑖𝑃𝑖

2 See Deaton and Tarozzi (2000).


64

Where Li refers to a Laspeyres price index and Pi to a Paasche price index, which are defined

as:

𝐿𝑖 = ∑𝑤0𝑘 (𝑃𝑖𝑘𝑃0𝑘

)

𝑛

𝑘=1

and:

𝑃𝑖 = [∑𝑤𝑖𝑘 (𝑃𝑖𝑘𝑃0𝑘

)−1𝑛

𝑘=1

]

−1

where w0k is the average household budget share of item k in the country, wik é is the average

household budget share of item k in region i, p0k is the national median price of item k and pik is

the median price of item k in region i.

The food-price index was constructed using food expenditure data from the IDREA survey. IDREA

provides information on budget shares for all food items. In the case of food, it is possible to

estimate unit values for most food items and match them with their respective budget shares. For

the non-food price index, the IDR survey was used. The IDR non-food price index was combined

with the food price index computed in IDREA to obtain an overall price index, reflecting both food

and non-food prices. Food prices are given 58% weight in the combined index.

The Fisher price index by region and quarter is reported in Table 1 below. The Fisher price index

compares the value of a bundle in each region with the value of the same food bundle at national

prices. The findings confirm that prices differ greatly across regions.

Graph 1 - Spatio-temporal Fisher indices (food + non-food), by area of residence

0,80

0,85

0,90

0,95

1,00

1,05

1,10

1,15

1,20

1,25

1,30


Urbana

Luanda HuamBieBengueKsU

LnLsMxKkU BengoMalKnU

NamCunHuiU CabUigZaiU

0,80

0,85

0,90

0,95

1,00

1,05

1,10

1,15

1,20

1,25

1,30


Rural

HuamBieBengueKsR LnLsMxKkR

BengoMalKnR NamCunHuiR

CabUigZaiR


65

Table 1 - Spatio-temporal Fisher indices, food and non-food

1.4 HOUSEHOLD COMPOSITION ADJUSTMENT

The final step in constructing the welfare indicator involves going from a measure of standard of

living defined at the household level to another at the individual level. Ultimately, the concern is

to make comparisons across individuals and not across households. Consumption data are

collected typically at the household level, so computing an individual welfare measure generally

is done by adjusting total household consumption by the number of people in the household, and

assigning that value to each household member. Common practice when doing this is to assume

that all members share an equal fraction of household consumption. However, as will be

explained later, that is a very particular case.

Two types of adjustments have to be made to correct for differences in composition and size. The

first relates to demographic composition. Household members have different needs based mainly

on their age and gender, although other characteristics can also be considered. Equivalence

scales are the factors that reflect those differences and are used to convert all household

members into “adult equivalents”. For instance, children are thought to need a fraction of what

adults require, thus if a comparison is made between two households with the same total

consumption and equal number of members, but one of them has children while the other is

comprised entirely by adults, it would be expected that the former will have a higher individual

welfare than the latter.

Unfortunately there is no agreement on a consistent methodology to calculate these scales. Some

are based on nutritional grounds, a child may need only 50% of the food requirements of an adult,

but is not clear why the same scale should be carried over non-food items. It may very well be

the case that the same child requires more in education expenses or clothing. Others are based

on empirical studies of household consumption behaviour, but have other drawbacks.3

The second adjustment focuses on the economies of scale in consumption within the household.

The motivation for this is the fact that some of the goods and services consumed by the household

3 See Deaton and Muellbauer (1986) or Deaton (1997).

Region Food Non-food

1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim 1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim

Luanda 1.17 1.18 1.13 1.15 1.18 0.97 0.93 1.19

HuamBieBengueKsU 1.08 0.97 0.98 1.12 1.08 0.87 0.75 0.81

HuamBieBengueKsR 0.92 0.97 0.97 0.90 0.95 0.91 0.74 0.71

LnLsMxKkU 1.21 1.17 1.09 1.10 1.26 1.13 1.04 1.09

LnLsMxKkR 0.99 1.18 1.01 0.99 1.13 1.25 1.19 1.00

BengoMalKnU 1.11 1.26 1.23 1.28 1.25 1.13 0.98 1.03

BengoMalKnR 1.17 1.27 1.28 1.25 1.17 1.27 1.09 1.10

NamCunHuiU 1.08 1.16 1.15 1.25 1.10 1.06 0.97 0.96

NamCunHuiR 0.98 1.01 1.01 1.00 1.20 1.00 0.78 0.83

CabUigZaiU 1.25 1.24 1.08 1.11 1.27 1.16 0.93 1.01

CabUigZaiR 1.06 0.90 1.01 1.12 1.05 1.00 0.95 0.86


66

have characteristics of “public goods”. A good is said to be “public” when its consumption by a

member of the household does not necessarily prevent another member from consuming it too.

Examples of these goods could be housing and durable goods. For example, a new household

member can join the dwelling and this does not preclude the existing household members from

living there as well. Larger households may spend less to be as well-off as smaller ones. Hence,

the bigger the share of public goods in total consumption is, the larger the scope for economies

of scale is. On the other hand, private goods cannot be shared among members; once one

member has consumed them, no one else can. Food is the classic example of a private good. It

is often pointed out that in poor economies, food represents a sizeable share of the household

budget and therefore in those cases there is little room for economies of scale. Both adjustments

were implemented by using the same adult-equivalent scale that had been employed in previous

poverty studies in the country. (Table 2).4

Per capita adjustment is a special case of the formulation below and it happens when all

parameters are set equal to 1, so all adults and children consume as much as the prime-aged

male adults and there is no room for economies of scale. In other words, all members within the

household consume equal shares of the total consumption and costs increase in proportion to

the number of people in the household. In general, per capita measures will underestimate the

welfare of households with children as well as larger households with respect to families with no

children or with a small number of members respectively.5

Table 2 – Adult equivalent scale

Age Men Women

Less than 1 year 0.27 0.27

1-3 0.45 0.45

4-6 0.61 0.61

7-9 0.73 0.73

10-12 0.86 0.78

13-15 0.96 0.83

16-19 1.02 0.77

20 years or more 1.00 0.73

Source: IBEP (2008)

It is important then to conduct sensitivity analysis to see how robust the poverty measures and

poverty rankings are to different assumptions regarding child costs and economies of scale.6

1.5 THE POVERTY LINE

The poverty line can be defined as the monetary cost to a given person, at a given place and

time, of a reference level of welfare7. If a person does not attain that minimum level, she will be

considered poor. Implementing this definition is, however, not straightforward because

considerable disagreement could be encountered at determining both the minimum level of

welfare and the estimated cost of achieving that level.

4 See INE (1995), PNUD (2000), American University (2001) and PUC-RIO (2007). 5 See Deaton and Zaidi (2002) and Haughton and Khandker (2009) for other adult equivalent scales and for a more detailed discussion. 6 Lanjouw et al (1998). 7 Ravallion (1998) and Ravallion (1996).


67

In addition, setting poverty lines could be a very controversial issue because of its potential effects

on monitoring poverty and policy-making decisions. It will be assumed that the level of welfare

implied by the poverty line should enable the individual to achieve certain capabilities, which

include a healthy and active life and a full participation in society.

The poverty line will be absolute because it fixes this given welfare level, or standard of living,

over the domain of analysis. This guarantees that comparisons across individuals will be

consistent. For instance, two persons with the same welfare level will be treated the same way

regardless of the location where they live. Second, the reference utility level has been anchored

to certain attainments, in this particular case to the attainment of the necessary calories to have

a healthy and active life. Finally, the poverty line will be set as the minimum cost of achieving that

requirement.

The Cost of Basic Needs method was employed to estimate the nutrition-based poverty line. This

approach calculates the cost of obtaining a consumption bundle believed to be adequate for basic

consumption needs. If a person cannot afford the cost of the basket, this person will be considered

to be poor. First, it shall be kept in mind that the poverty status focuses on whether the person

has the means to acquire the consumption bundle and not on whether his/her actual consumption

met those requirements. Second, nutritional references are used to set the utility level but

nutritional status is not the welfare indicator. Otherwise, it will suffice to calculate caloric intakes

and compare them against the nutritional threshold. Third, the consumption basket can be set

normatively or to reflect prevailing consumption patterns. Lastly, the poverty line comprises two

main components: food and non-food.

Food Component

The first step in setting this component is to determine the nutritional requirements deemed to be

appropriate for being healthy and able to participate in society. It is difficult to arrive at a

consensus on what could be considered as a healthy and active life, and hence to assign caloric

requirements. Besides, these requirements vary by person, by his/her level of activity, the climate,

etc.8

Common practice is to establish thresholds of around 2,100 to 2,400 kilocalories per person or

per adult-equivalent per day. It was decided to maintain the same daily energy intake employed

in previous poverty studies, that is, 2,100 kilocalories per adult-equivalent per day. Second, a

food bundle must be chosen. In theory, there is a large range of different food bundles that could

provide the same amount of kilocalories. One way to determine which food bundle to consider, is

to take into consideration the existing food consumption patterns of a reference group in the

country. As the 2008 poverty rate was close to 36%, it was decided to use the bottom 4 deciles

of the population, ranked in terms of real per capita consumption, to estimate the average

consumed food bundle. It is better to try to capture the consumption pattern of the population

located in the low end of the welfare distribution because it will probably reflect better the

preferences of the poor.

Third, caloric conversion factors were used to transform the food bundle into calories. A selection

of the most reported food items was employed in these estimations: 64 items that account for

slightly more than 90% of all food records gathered by IDREA. Fourth, median unit values were

derived in order to price the food bundle. Unit values were computed using only market

8 Food and Agriculture Organization of the United Nations (2001, 2003).


68

transactions from the reference group. Again, this will capture more accurately the prices faced

by the poor. Fifth, the average caloric intake of the food bundle was estimated, so the value of

the food bundle could be scaled proportionately to achieve 2,100 kilocalories per adult-equivalent

per day. For instance, the average daily caloric intake of the bottom 40% of the population in

Angola was around 1,892 kilocalories per adult-equivalent and the daily value of this food bundle

was Kwz120.5. Hence the value of the daily food poverty line is Kwz133.8 ( = Kwz120.5x 2,100 /

1,892 ) per adult-equivalent (see Table 3 below).

Table 3 - Food bundle per adult equivalent per day

Non-food component

Setting this component of the poverty line is far from being a straightforward procedure. There is

considerable disagreement on what sort of items should be included in the non-food share of the

poverty line. However, it is possible to link this component with the normative judgment involved

when choosing the food component. Being healthy and able to participate in society requires

spending on shelter, clothing, health care, recreation, etc. The non-food allowance can also be

based on prevailing consumption patterns of a reference group and no predetermined non-food

bundle is required.

Item Codigo Kcal/ kg Quant(kg) Preço/kg Kcals Custo

1 Arroz 1111 3600 0.0213 250.88 76.68 5.34

2 Pão, bolachas, pastelaria e produtos de padaria1112 2700 0.0128 280.72 34.60 3.60

3 Massas alimentícias 1113 3500 0.0078 321.17 27.38 2.51

4 Carne fresca, refrigerada ou congelada de animais da espécie1121 1840 0.0015 893.78 2.69 1.30

5 Carne fresca, refrigerada ou congelada, de animais da espéci1122 1090 0.0014 794.89 1.48 1.08

6 Carne fresca, refrigerada ou congelada, de animais das espéc1123 1090 0.0014 829.44 1.53 1.16

7 Carne de aves, fresca, refrigerada ou congelada1124 1950 0.0041 659.91 7.95 2.69

8 Salsicharia, carnes e miudezas comestíveis, secas, salgadas1125 1090 0.0002 749.53 0.26 0.18

9 Outras carnes comestíveis, frescas, refrigeradas ou congelad1127 1090 0.0018 688.32 1.99 1.25

10 Peixes, crustáceos e moluscos, secos, salgados ou fumados1133 1150 0.0034 868.74 3.90 2.94

11 Leite gordo e meio gordo 1141 2000 0.0016 214.32 3.30 0.35

12 Leite condensado, evaporado e em pó1143 3210 0.0002 841.49 0.58 0.15

13 Ovos 1147 1480 0.0075 138.54 11.05 1.03

14 Margarinas e outras gorduras vegetais1152 8840 0.0003 911.63 2.40 0.25

15 Óleos alimentares 1154 8840 0.0098 568.61 86.73 5.58

16 Sal, especiarias e ervas culinárias1192 1 0.0097 337.41 0.01 3.26

17 Cafés, misturas e sucedâneos 1211 300 0.0004 948.63 0.13 0.41

18 Chá 1212 300 0.0021 268.44 0.64 0.57

19 Refrigerantes 1222 400 0.0027 341.08 1.08 0.92

20 Sumos de fruta 1223 300 0.0006 428.63 0.17 0.25

21 Bebidas espirituosas e licores (ND)2110 500 0.0045 108.59 2.27 0.49

22 CERVEJA (ND) 2130 420 0.0034 363.08 1.43 1.24

23 Farinhas (Milho, massango, massambala, trigo etc.)11152 3600 0.2696 107.38 970.39 28.94

24 Cachuchos, frescos, refrigerados ou congelados113113 3000 0.0010 529.51 2.85 0.50

27 113124 2080 0.0106 420.80 22.11 4.47

28 Óleo de girassol 115410 8840 0.0007 536.99 6.28 0.38

29 Óleo de soja 115420 8840 0.0025 580.61 21.89 1.44

30 Óleo de palma 115430 8620 0.0020 533.20 17.34 1.07

34 Bananas 116200 890 0.0158 139.10 14.08 2.20

37 Manga 116713 500 0.0056 134.18 2.78 0.75

38 Goiaba 116714 500 0.0026 99.48 1.29 0.26

39 Ginguba (amendoim) torrado e salgado116850 5670 0.0084 319.92 47.76 2.69

40 Dendem seco ou secado 116860 5440 0.0015 106.64 8.37 0.16

44 Folhas de feijoeiro 117174 350 0.0025 201.27 0.89 0.51

48 Couve lombarda 117230 300 0.0019 294.33 0.58 0.57

49 Abóbora 117311 260 0.0084 105.99 2.19 0.89

50 Feijão macunde 117343 3400 0.0112 161.10 38.16 1.81

51 Quiabo 117350 310 0.0017 369.33 0.52 0.62

52 Pimento 117360 300 0.0003 497.39 0.10 0.17

53 Tomate 117370 180 0.0142 311.47 2.55 4.42

54 Alho 117410 1490 0.0008 1180.93 1.17 0.93

55 Cebola 117430 400 0.0055 451.19 2.21 2.49

56 Feijão catarino 117513 3400 0.0091 301.06 30.90 2.74

57 Feijão manteiga 117515 3400 0.0141 297.31 47.83 4.18

58 Tomate inteiro ou em bocados, em conserva117650 420 0.0001 1241.67 0.06 0.17

59 117710 720 0.0030 187.01 2.14 0.56

60 Mandioca 117810 1600 0.0291 105.99 46.56 3.08

61 Batata doce 117820 860 0.0285 89.23 24.50 2.54

62 Inhame 117830 300 0.0030 124.35 0.89 0.37

63 Fuba de bombô ou de mandioca117850 3500 0.1233 86.92 431.69 10.72

64 Açúcar branco granulado 118110 3750 0.0110 284.31 41.30 3.13


69

The initial step is to choose a reference group that will represent the poor and calculate how much

they spend on non-food goods and services. This reference group will be the population whose

food consumption is similar to the food poverty line. The rationale behind this reference group is

that if an individual spends in food what was considered the minimum for being healthy and

maintaining certain activity levels, it will be assumed that this person also has acquired the

minimum non-food goods and services to support this lifestyle. Different ways are suggested in

the literature to determine the average non-food consumption of those with a food spending

similar to the food poverty line.

One option is to rely on econometric techniques to estimate the Engel curve, that is, the

relationship between food spending and total expenditures. However, a simple non-parametric

calculation as suggested in Ravallion (1998) was followed. The procedure starts by estimating

the average non-food consumption of the population whose food expenditures lie within plus and

minus 1% of the food poverty line. The same exercise is then repeated for the population lying

plus and minus 2%, 3%, and up to 10%. Second, these ten mean non-food allowances are

averaged and that will be the final non-food poverty line.

Finally, the total poverty line can be easily estimated by adding the food poverty line with the non-

food poverty line. The advantage of this method is that no assumptions are made on the

functional form of the Engel curve and that weights decline linearly around the food poverty line;

this means that the closer a household is to the food poverty line, the higher its assigned weight.

Table 4 displays the food and non-food component of the poverty line.

Table 4 - Poverty line per adult equivalent

Value %

Food 4,083 33.6

Non-food 8,098 66.4

Total 12,181 100.0

1.6 POVERTY INDICES

The literature on poverty measurement is extensive, but attention will focus on the class of poverty

measures proposed by Foster, Greer and Thorbecke (1984). This family of measures can be

summarized by the following equation:

𝑃𝛼 = (1 𝑛⁄ )∑(𝑧 − 𝑦𝑖𝑧

)𝛼

𝑞

𝑖=1

where α is some non-negative parameter, z is the poverty line, y denotes consumption, i

represents individuals, n is the total number of individuals in the population, and q is the number

of individuals with consumption below the poverty line.

The headcount index (α=0) gives the share of the poor in the total population, that is, it measures

the percentage of population whose consumption is below the poverty line. This is the most widely

used poverty measure mainly because it is very simple to understand and easy to interpret.

However, it has some limitations. It takes into account neither how far the average consumption

level of the poor are with respect to the poverty line, nor the distribution of consumption among

the poor. The poverty gap (α=1) is the average consumption shortfall of the population relative to


70

the poverty line. Since the greater the shortfall, the higher the gap, this measure overcomes the

first limitation of the headcount. Finally, the severity of poverty (α=2) is sensitive to the distribution

of consumption among the poor, a transfer from a poor person to somebody with more

consumption may leave unaffected the headcount or the poverty gap but will increase this

measure. The larger the poverty gap is, the higher the weight it carries.

These measures satisfy some convenient properties. First, they are able to combine individual

indicators of welfare into aggregate measures of poverty. Second, they are additive in the sense

that the aggregate poverty level is equal to the population-weighted sum of the poverty levels of

all subgroups of the population. Third, the poverty gap and the severity of poverty satisfy the

monotonicity axiom, which states that even if the number of the poor is the same, but there is a

welfare reduction in a poor household, the measure of poverty should increase. And fourth, the

severity of poverty will also comply with the transfer axiom: it is not only the average welfare of

the poor that influences the level of poverty, but also its distribution.

In particular, if there is a transfer from one poor household to a richer household, the degree of

poverty should increase.9 Since these estimations are based on surveys and not on census data,

standard errors will take into account the elements of the sample design, that is, stratification,

clustering and sampling weights.10.

9 Sen (1976) formulated the monotonicity and the transfer axioms. 10 See Howes and Lanjouw (1997) for a detailed explanation.


71

ANNEX 2

POVERTY ESTIMATION MODELS

Several different modesl were estimated to estimate a reliable poverty trend, controlling for the

problems encountered in the food consumption module of IDR. The core model is a parametric

binary variable model that estimates the conditional probability of a household being classified as

poor in the different surveys. As recommended by Tarozzi (2002), a logit model was preferred to

the alternative probit model, because it is less likely to generate extreme values.

Deaton (2003), on the other hand, opted for a non-parametric model, using a locally weighted

regression, when faced with a similar problem in India. Deaton preferred the non-parametric

model because it didn’t require him to make any prior assumptions about the functional form of

the probability function for the poverty outcome. The drawback of this method is that it doesn’t

allow for complex multivariate relationships between the outcome variable (poverty) and the

determining conditions.

The non-parametric model (model 3) generates poverty estimates that are lower than models 1

and 2. The fact that this model generates estimates that are so far off from the official IBEP

poverty rate (32.7% vs. 36.6% for the official poverty rate), suggests that it does not provide

reliable predictions of actual poverty, particularly in rural areas (51.5% vs. 58.3 official rural

poverty rate in 2008) (see annex).

Another option (model 4) might have been to impute the missing food consumption data from

available information on non-food consumption and household characteristics. This is done using

a quantile regression, centred on the 20th percentile, so as to reflect the consumption patterns of

an average poor person (see annex).

This imputed information can then be combined with actual reported non-food consumption to

generate a synthetic estimate of total household consumption, which can be compared against

the official poverty line, as in conventional poverty calculation.

Model 5 uses a similar 2-stage approach, but disregards the food component completely,

effectively estimating a non-food poverty rate, using only the non-food consumption aggregate

and the non-food component of the poverty line.

Models 4 and 5 are not recommended because they involve making very strong assumptions

about the relation between food and non-food consumption. In particular, they ignore personal

variations in expenditure patterns, and the fact that some people may have low non-food

expenditures out of choice, despite being non-poor overall (see Deaton 2003).

Both model 4 and model 5 generate higher poverty estimates than the official poverty estimates

in 2008 (39.9% and 49.2%, respectively, compared to 36.6% for the official poverty estimate) (see

annex). And both models generate very low poverty estimates in 2018 (between 26.3% and

29.4%).

These models are likely to over-estimate food consumption in 2018, as they do not take into

account the fact that the share of food consumption is likely to have fallen since 2008, as a result

of economic growth and improvements in living conditions for large parts of the population.

Consequently, they probably exaggerate the decrease in poverty between 2008 and 2018.

Model 6 imputes consumption for each of the incomplete food groups in IDR based on non-food

consumption and the household characteristics observed in IDREA. For households in the bottom


72

2 quintiles, the allocation accurately predicts total food consumption in IDREA within 25% of the

real value of food consumption in about 40% of cases. The model accurately replicates the IDREA

poverty rate. When applied to IDR data, this model produced a poverty rate of 40.6%, when

applying the IDREA poverty line (12,181 kwz / adult / month). As in the case of model 4, this

model requires a large number of imputations (more than 50% of the total value of food

consumption). The results of model 6 are the ones presented in the main body of this report.

Table 5 - Poverty incidence, by area of residence and model

Área Estimate Std.error Lower bound Upper bound

MODELO 1: LOGIT REGRESSION

Urban 20.9 1.2 18.6 23.2

Rural 59.9 1.4 57.1 62.7

National 36.3 1.2 34.0 38.8

MODELO 3: NON-PARAMETIC (LOCALLY WEIGHTED REGRESSION)

Urban 19.5 0.9 17.6 21.3

Rural 54.0 1.3 51.5 56.5

National 33.1 1.0 31.1 35.1

MODELO 4: IMPUTED FOOD CONSUMPTION (BASED ON IBEP)

Urban 9.7 0.8 8.1 11.4

Rural 51.4 1.7 48.0 54.8

National 26.3 1.2 23.9 28.6

MODELO 5: NON-FOOD POVERTY

Urban 12.8 1.1 10.6 15.1

Rural 54.6 1.9 51.0 58.3

National 29.4 1.3 26.8 32.0

MODELO 6: IMPUTED FOOD CONSUMPTION (BASDED ON IDREA)

Urban 29.8 1.5 26.9 32.8

Rural 57.2 1.8 53.7 60.7

National 40.6 1.2 38.2 43.1


73

ANNEX 3

STANDARD ERRORS AND CONFIDENCE INTERVALS

Table 1 - Model 1 (IBEP)

Table 2 - Model 2 (IBEP), urban

Table 3 - Model 2 (IBEP), rural

_cons 30.02826 1.870273 16.06 0.000 26.3585 33.69802

Rural -10.15734 2.137683 -4.75 0.000 -14.3518 -5.962884

urban

Rural -2.709806 .1381031 -19.62 0.000 -2.980785 -2.438826

Urbana -4.054986 .2428199 -16.70 0.000 -4.531435 -3.578536

urban#c.lnpcnonfood


Linearized

Prob > F = 0.0000

F( 3, 1083) = 233.79

Design df = 1,085

Number of PSUs = 1,103 Population size = 15,992,909



_cons 8.708394 1.115601 7.81 0.000 6.516353 10.90044

urban 0 (omitted)

depratio .604924 .4011417 1.51 0.132 -.1832785 1.393127

females -.9171514 .5035591 -1.82 0.069 -1.906594 .0722908

hhsize .2378335 .0373387 6.37 0.000 .1644667 .3112003

lnpcnonfood10 -1.082975 .1479895 -7.32 0.000 -1.37376 -.792191

lnpcnonfood9 -.3431182 .0426856 -8.04 0.000 -.4269911 -.2592453

lnpcnonfood8 -.0730153 .0590338 -1.24 0.217 -.1890107 .0429801

lnpcnonfood7 -.1057068 .0300402 -3.52 0.000 -.1647327 -.0466808

lnpcnonfood6 -.2438981 .0388562 -6.28 0.000 -.3202466 -.1675495

lnpcnonfood4 -.2427686 .058317 -4.16 0.000 -.3573556 -.1281816

lnpcnonfood2 -.3516624 .0733512 -4.79 0.000 -.49579 -.2075348


Linearized

Prob > F = 0.0000

F( 10, 473) = 37.84

Design df = 482




_cons 6.720871 .895964 7.50 0.000 4.961173 8.480569

depratio .7071253 .3312577 2.13 0.033 .0565262 1.357724

females -.184797 .3162394 -0.58 0.559 -.8058998 .4363058

hhsize .2421295 .0438556 5.52 0.000 .1559959 .3282632

lnpcnonfood10 -1.004194 .1409097 -7.13 0.000 -1.280944 -.7274434

lnpcnonfood9 -.2635179 .0313817 -8.40 0.000 -.3251523 -.2018834

lnpcnonfood8 -.1464547 .0607956 -2.41 0.016 -.2658589 -.0270504

lnpcnonfood7 -.1566347 .0375198 -4.17 0.000 -.2303246 -.0829448

lnpcnonfood6 -.2304253 .0565671 -4.07 0.000 -.3415247 -.1193259

lnpcnonfood4 -.2008543 .0260416 -7.71 0.000 -.2520007 -.149708

lnpcnonfood2 -.1941118 .0487246 -3.98 0.000 -.2898082 -.0984154


Linearized

Prob > F = 0.0000

F( 10, 576) = 25.64

Design df = 585





74

Gráfico 1 - Model 3 (IBEP)

Urban Rural

Table 4 - Model 4 (IBEP), Urban

Table 5 - Model 4 (IBEP), Rural

_cons 4.771949 .9762197 4.89 0.000 2.858068 6.685829

depratio -.0599041 .0759236 -0.79 0.430 -.2087524 .0889443

females .1291617 .0624964 2.07 0.039 .0066374 .2516859

hhsize -.0739398 .0055771 -13.26 0.000 -.0848737 -.0630058

lnpcnonfoodsq -.0204935 .0132457 -1.55 0.122 -.0464618 .0054748

lnpcnonfood .6594611 .2261714 2.92 0.004 .2160515 1.102871

lnpcnonfood10 -.0737086 .0241442 -3.05 0.002 -.1210433 -.0263739

lnpcnonfood9 .0158798 .0085291 1.86 0.063 -.0008415 .0326011

lnpcnonfood8 -.0167396 .0078609 -2.13 0.033 -.032151 -.0013282

lnpcnonfood7 .0280676 .0066851 4.20 0.000 .0149614 .0411738

lnpcnonfood6 .0192853 .0054993 3.51 0.000 .0085038 .0300667

lnpcnonfood4 -.0051524 .0050695 -1.02 0.310 -.0150912 .0047863

lnpcnonfood2 -.0155674 .0121498 -1.28 0.200 -.0393871 .0082523





_cons 5.838547 .8675841 6.73 0.000 4.137637 7.539457

depratio -.1278511 .0778415 -1.64 0.101 -.2804604 .0247583

females .0551261 .077008 0.72 0.474 -.0958492 .2061014

hhsize -.0687659 .0093039 -7.39 0.000 -.0870064 -.0505254

lnpcnonfoodsq .0042813 .0143873 0.30 0.766 -.0239253 .0324879

lnpcnonfood .1782124 .2261567 0.79 0.431 -.2651709 .6215956

lnpcnonfood10 .0801967 .0341854 2.35 0.019 .0131758 .1472176

lnpcnonfood9 .0262995 .0091404 2.88 0.004 .0083796 .0442195

lnpcnonfood8 .0113033 .0162717 0.69 0.487 -.0205976 .0432043

lnpcnonfood7 .0381467 .0095574 3.99 0.000 .0194093 .0568842

lnpcnonfood6 .0368553 .0108833 3.39 0.001 .0155185 .058192

lnpcnonfood4 -.0111297 .0081184 -1.37 0.170 -.0270459 .0047865

lnpcnonfood2 .0135047 .0110829 1.22 0.223 -.0082236 .0352329






75

Table 6 – Nationa poverty estimate in IDR, by

model

Table 7 – IDR poverty estimates, by area and

model

Modelo5nfd .2941353 .0131252 .2683737 .3198968

Modelo4reg .2626912 .0120778 .2389854 .286397

Modelo3nonpar 33.12945 1.027655 31.11242 35.14648

Modelo2log .3588987 .0117107 .3359135 .3818839

Modelo1totnfd 36.34588 1.195458 33.99949 38.69226

Mean Std. Err. [95% Conf. Interval]

Linearized

Design df = 852




Rural .5464215 .0186161 .5098827 .5829603

Urbana .1284854 .0113977 .1061146 .1508561

Modelo5nfd

Rural .5144039 .0173224 .4804043 .5484035

Urbana .0974178 .0083447 .0810393 .1137963

Modelo4reg

Rural 53.95781 1.275844 51.45365 56.46198

Urbana 19.45365 .9367676 17.61501 21.29229

Modelo3nonpar

Rural .5975011 .0128402 .5722991 .6227032

Urbana .2022335 .0108725 .1808935 .2235735

Modelo2log

Rural 59.91607 1.427297 57.11464 62.7175

Urbana 20.8698 1.17412 18.56529 23.17431

Modelo1totnfd


Linearized

Rural: urban = Rural

Urbana: urban = Urbana

Design df = 852





76

Table 8 – IDR poverty estimates, by region and model

CabUigZaiR .4239853 .0506049 .3246604 .5233102

CabUigZaiU .1176863 .0198088 .0788064 .1565661

NamCunHuiR .5699161 .0393366 .4927081 .647124

NamCunHuiU .154619 .0273974 .1008447 .2083933

BengoMalKnR .5010248 .0390006 .4244762 .5775734

BengoMalKnU .1267383 .023782 .0800601 .1734166

LnLsMxKkR .5955243 .0409954 .5150605 .675988

LnLsMxKkU .2055011 .0219929 .1623344 .2486678



Luanda .0544403 .0121073 .0306768 .0782038

Modelo5nfd

CabUigZaiR .3965136 .048861 .3006115 .4924157

CabUigZaiU .0746555 .0142299 .0467257 .1025854

NamCunHuiR .5432512 .0339716 .4765734 .609929

NamCunHuiU .1392071 .0246226 .0908791 .1875352

BengoMalKnR .4334633 .0326109 .3694563 .4974704

BengoMalKnU .0907238 .0192041 .053031 .1284167

LnLsMxKkR .5612178 .0404213 .4818808 .6405548

LnLsMxKkU .1668883 .0212073 .1252636 .208513



Luanda .0454995 .0108822 .0241404 .0668587

Modelo4reg

CabUigZaiR 44.3808 3.733754 37.05236 51.70923

CabUigZaiU 19.99595 1.6496 16.7582 23.23371

NamCunHuiR 56.23601 2.294176 51.73311 60.73891

NamCunHuiU 22.94073 2.798219 17.44852 28.43294

BengoMalKnR 50.76627 2.389681 46.07592 55.45662

BengoMalKnU 19.3609 2.323149 14.80114 23.92067

LnLsMxKkR 58.86372 3.069703 52.83865 64.88878

LnLsMxKkU 26.22216 1.935329 22.42359 30.02074



Luanda 12.98442 1.180463 10.66746 15.30138

Modelo3nonpar

CabUigZaiR .4773351 .0358857 .4069004 .5477699

CabUigZaiU .1567835 .0184376 .120595 .1929719

NamCunHuiR .6495551 .0261783 .5981736 .7009366

NamCunHuiU .2800879 .0403495 .2008918 .359284

BengoMalKnR .5045867 .0207431 .4638731 .5453004

BengoMalKnU .2596358 .0327631 .1953299 .3239416

LnLsMxKkR .6026352 .0248102 .5539389 .6513315

LnLsMxKkU .2893319 .0198152 .2504395 .3282243



Luanda .1308485 .0160912 .0992653 .1624316

Modelo2log

CabUigZaiR 50.01752 4.215704 41.74314 58.2919

CabUigZaiU 21.44899 2.128389 17.27149 25.62649

NamCunHuiR 62.72171 2.553181 57.71045 67.73297

NamCunHuiU 25.09165 3.2444 18.7237 31.4596

BengoMalKnR 57.48214 2.74058 52.10306 62.86122

BengoMalKnU 21.12426 2.810309 15.60832 26.6402

LnLsMxKkR 64.25399 3.193933 57.98509 70.52289

LnLsMxKkU 28.92834 2.267312 24.47816 33.37851



Luanda 12.77611 1.447747 9.934545 15.61768

Modelo1totnfd


Linearized

república de angola

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