Educação e Índice de Desenvolvimento Humano: uma análise espacial para os municípios da Região Nordeste do Brasil. 1

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1 Educação e Índice de Desenvolvimento Humano: uma análise espacial para os municípios da Região Nordeste do Brasil. 1 Luiz Eduardo de Vasconcelos Rocha 2 Janaina Teodoro Guiginski 3 Resumo: A pobreza e a desigualdade de renda no Brasil estão declinando consideravelmente, entretanto, as desigualdades regionais continuam elevadas, com a Região Nordeste apresentando, em relação às demais regiões do país, as maiores taxas de pobreza e de concentração de renda. A melhora dos indicadores socioeconômicos é explicada por um conjunto de fatores, entre eles se destaca a educação que, além do capital humano, possibilita aos indivíduos e regiões desfrutarem de liberdades substantivas para buscarem avanços sociais e políticos. Dentro deste contexto, a pesquisa, ao retratar a educação como capacitação básica dos indivíduos, propõe uma nova metodologia para o cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), incluindo na dimensão educação, além da alfabetização, as taxas de pelo menos quatro e oito anos de ensino. Com essas alterações, espera-se que o IDH possa retratar de forma mais adequada o desenvolvimento humano nos municípios da região Nordeste nos anos 1991 e A partir da estimação dos novos indicadores, procura-se analisar, em termos espaciais, as desigualdades do desenvolvimento humano, identificando as disparidades regionais entre os municípios nordestinos. Através da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) verifica-se a existência de padrões espaciais significativos e a formação de padrões de associação local, classificando os municípios em grupos homogêneos. Palavras-chave: Índice de Desenvolvimento Humano, Educação, Território. 1. Introdução Estudar o desenvolvimento na região Nordeste é uma questão complexa, que envolve aspectos históricos, econômicos e sociais. A região Nordeste possui os piores indicadores sociais dentre as cinco macrorregiões brasileiras e as assimetrias estão presentes tanto em relação às demais regiões como também entre os estados e mesmo dentro destes. A pobreza e a desigualdade de renda no Brasil estão declinando consideravelmente, entretanto, as desigualdades regionais continuam elevadas, com a região Nordeste apresentando, em relação às demais regiões do país, as maiores taxas de pobreza e de concentração da renda. Há uma visível concentração geográfica de pessoas, renda, investimentos e infraestrutura nas principais cidades, localizadas em sua maioria nas regiões metropolitanas das capitais (OLIVEIRA, 2008). De 1970 a 2000, a economia nordestina cresceu, em média, mais que a média nacional. Porém, tal crescimento não originou mudanças nas características mais marcantes do Nordeste: as desigualdades na distribuição de renda e de terras, o baixo índice de 1 Os autores agradecem à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais FAPEMIG os financiamentos da pesquisa e da participação no Seminário. O trabalho apresenta resultados parciais do projeto de pesquisa ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO DA FAMÍLIA (IDF) E CONVERGÊNCIA DE RENDA: UMA ANÁLISE ESPACIAL PARA OS MUNICÍPIOS DA REGIÃO NORDESTE DO BRASIL, coordenado pelo primeiro autor Edital Universal 2009/FAPEMIG. 2 Professor Associado do Departamento de Ciência Econômicas da Universidade Federal de São João Del Rei UFSJ. São João Del Rei Minas Gerais, Brasil. 3 Graduanda em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de São João Del Rei e bolsista PIBIC/FAPEMIG. São João Del Rei Minas Gerais, Brasil 1

2 desenvolvimento humano e a concentração espacial da atividade econômica industrial. Apesar do aumento da importância da participação do setor privado na economia, os investimentos do setor público continuam sendo fundamentais para o desenvolvimento da região (MELO e SIMÕES, 2011). A partir dos anos 2000, a região Nordeste continua apresentando altas taxas de crescimento econômico, acima da média nacional, mas com um aspecto totalmente novo, aliado ao crescimento observa-se redução das desigualdades sociais e distribuição de renda (OLIVEIRA, 2008). Esses fenômenos recentes estão ligados às transformações iniciadas na década de 1990, caracterizados por importantes mudanças estruturais na sociedade brasileira, tais como estabilização monetária, abertura econômica e início da implantação das políticas de transferência de renda focadas nas famílias. A melhora dos indicadores socioeconômicos é explicada por um conjunto de fatores, entre eles se destaca a educação que, além do capital humano, possibilita aos indivíduos e regiões desfrutarem de liberdades substantivas para buscarem avanços sociais e políticos. Conforme definido pela Constituição de 1988, a educação passou a ser responsabilidade direta do Estado e tornou-se prioridade social. Assim, observa-se importante alteração nas políticas públicas voltadas para a educação, devido ao papel de provedor direto atribuído aos estados. O conhecimento aumenta as possibilidades das pessoas, permite viver uma vida mais longa e confortável, auferir maiores salários e obter melhores empregos (PNUD, 2010). O acesso à educação consiste num importante meio para a liberdade de escolha. A Abordagem das Capacitações, desenvolvida por Amartya Sen, fornece uma visão ampla em relação à noção de liberdade, que admite diversas análises sobre desenvolvimento e bem-estar. Segundo esta Abordagem, maiores níveis educacionais promovem a expansão da capacidade humana, permitindo aos indivíduos desfrutar de liberdades substantivas para buscar o tipo de vida que escolheram (SEN, 2001). Vale ressaltar que a Abordagem das Capacitações não é antagônica à teoria do capital humano, que relaciona qualificação e produtividade. O conceito de capital humano está inserido numa visão mais abrangente, em que maiores níveis educacionais promovem, além da expansão do capital humano, a expansão das capacidades humanas (SEN, 2004). A mudança de paradigma no entendimento do desenvolvimento, que deixou de ser sinônimo de crescimento econômico, refletiu na criação do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) no início da década de 1990, por Mahbub ul-haq e Amartya Sen, cuja finalidade inicial era comparar o estágio de desenvolvimento entre países. O IDH é um índice multidimensional de desenvolvimento construído a partir de indicadores de renda, longevidade e de educação. Graças à disponibilidade de dados na maioria dos países e à grande visibilidade do índice fora do meio acadêmico, o IDH é um indicador multidimensional de desenvolvimento amplamente difundido. Apesar de não abranger todos os aspectos referentes ao desenvolvimento, as três dimensões são de indiscutível importância e bastante recorrentes na literatura (LIMA e BOUERI, 2009). Uma importante deficiência metodológica do IDH, relacionada aos seus subíndices, é que estes, quando utilizados para regiões mais desenvolvidas, apresentam pequena variância, dificultando o ordenamento em relação ao desenvolvimento (HERNANDEZ e POL, 2008). A pesquisa atenta justamente a essa limitação, centrando sua análise na educação. Entende-se que, com a ampliação do acesso à educação básica e diminuição considerável do número de analfabetos, somente a alfabetização não seja suficiente para garantir o direito de liberdade de escolha das pessoas. Assim, indicadores mais rigorosos representam com mais propriedade as diferenças territoriais e também servem de parâmetro mais realista, segundo o estágio de desenvolvimento da região Nordeste do Brasil, de níveis educacionais que retratem realmente a expansão das capacitações dos indivíduos. 2

3 Dentro deste contexto, a pesquisa, ao retratar a educação como capacitação básica dos indivíduos, propõe uma nova metodologia para o cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), incluindo na dimensão educação, além da alfabetização, as taxas de pelo menos quatro e oito anos de estudo. Com essas alterações, espera-se que o IDH possa retratar de forma mais adequada o desenvolvimento humano nos municípios da região Nordeste nos anos de 1991 e Pretende-se avaliar o impacto no IDH dos municípios da região Nordeste causado pela utilização de indicadores mais rigorosos na dimensão educação e ponderar sobre as liberdades efetivamente desfrutadas pelos indivíduos para realizar funcionamentos, tendo em vista incrementos da capacidade humana, medida através da média de anos de estudo. Devido à impossibilidade de se medir objetivamente os aspectos qualitativos, não entra em questão a qualidade da educação, mas tão somente a quantidade de anos de estudo dos adultos. Uma observação importante deve ser feita quanto ao período de análise. O presente estudo compreende o período de 1991 a 2000, pois são estes os anos dos últimos Censos disponibilizados pelo IBGE quando a pesquisa foi iniciada. A partir de 2010, os indicadores de educação e renda do IDH foram alterados e também sua forma de agregação. A longevidade da população continuou sendo expressa pela esperança de vida ao nascer; na dimensão educação, a taxa de alfabetização e a taxa de matrícula foram substituídas, respectivamente, pela média de anos de escolaridade e pelos anos de escolaridade esperados; e a dimensão relacionada aos rendimentos passou a utilizar o rendimento nacional bruto (RNB) per capita em substituição ao PIB per capita. Porém, a metodologia aqui utilizada coincide com a apresentada no Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil, que usa os parâmetros anteriores às recentes alterações. A partir da estimação dos novos indicadores, procura-se analisar, em termos espaciais, as desigualdades do desenvolvimento humano, identificando as disparidades regionais entre os municípios nordestinos. Através da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) busca-se verificar a existência de padrões espaciais significativos e a formação de padrões de associação local, classificando os municípios em grupos homogêneos. Além desta introdução, o trabalho é composto de mais três seções. A próxima seção apresenta a metodologia do IDH e da análise espacial e a fonte dos dados. Na terceira seção, os resultados encontrados são apresentados e analisados. E, por fim, a última seção traz as principais conclusões. 2. Metodologia 2.1. Construção do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) O Índice de Desenvolvimento Humano é composto de três características sintéticas que representam o bem-estar: renda, que representa o padrão de vida, através do PIB per capita; um componente de conhecimento, representado pelo acesso dos indivíduos ao sistema de educação formal (alfabetização e taxa de matrícula); e a longevidade, representada pela expectativa de vida (ONU, 1990). A partir da definição de limites máximos e mínimos para as três características sintéticas e do cálculo dos índices percentuais dos indicadores são obtidos os índices parciais da renda, da longevidade e da educação. A média simples destes índices resultará no IDH. Índices de até 0,499 representam baixo desenvolvimento humano; índices entre 0,500 e 0,799 representam médio desenvolvimento humano; e maior que 0,800 indicam desenvolvimento humano considerado alto. O cálculo do IDH municipal utiliza as mesmas dimensões que o IDH de países, embora alguns indicadores sejam diferentes, pois são mais apropriados para áreas geográficas menores. Para o cálculo do IDH dos municípios do Nordeste admite-se as seguintes delimitações para os indicadores, utilizadas pelo Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). Os limites 3

4 i superior e inferior associados ao indicador de longevidade I long são, respectivamente, 85 i anos e 25 anos. Os valores relativos ao indicador do padrão de vida I ren são ajustados por funções logarítmicas, contidos no intervalo entre R$ 3,90 e R$ 1.560,17, que representa a i renda per capita mensal. E o indicador de educação I edu, cujo intervalo de abrangência está restrito entre zero e cem, tem a particularidade de ser dividido em dois componentes: a alfabetização de adultos, ponderada por 2 do peso relativo deste indicador, e a taxa de 3 matrícula nos níveis primário, secundário e superior, ponderada pelo peso restante de 1. A 3 taxa bruta de matrícula refere-se ao somatório das pessoas independente da idade que frequentam os cursos fundamental, secundário e superior dividido pela população na faixa etária de 7 a 22 anos. Os índices dos indicadores são definidos da seguinte forma: I i j O i j j (1) L j l l j Em que i I j representa o índice do indicador j para a região i, indicador j para a região i, e, finalmente, L e superior e inferior definidos para os indicadores. j i O j refere-se à observação do l j representam, respectivamente, os limites O IDH, obtido através da média simples dos indicadores de renda, longevidade e saúde, é representado pela equação: Iren Ilong ledu IDH (2) 3 A alfabetização de adultos refere-se ao percentual de pessoas acima de 15 anos capazes de ler e escrever um bilhete simples. Conforme já ressaltado, levando-se em consideração que esse nível de conhecimento não seria suficiente para expandir as capacitações dos indivíduos, a taxa de alfabetização será, primeiramente, substituída pela taxa de adultos com pelo menos quatro anos de estudos, e, posteriormente, pela taxa de adultos com pelo menos oito anos de estudos Análise Exploratória dos Dados Espaciais As Análises Exploratórias de Dados Espaciais (AEDE) são úteis para estudar os diversos fenômenos entre regiões, entre eles os socioeconômicos, levando-se em consideração o relacionamento e a distribuição dos dados no espaço. Essas análises, em geral, podem diagnosticar dois efeitos distintos: dependência e heterogeneidade espaciais. Para implementar a AEDE, serão utilizados a Autocorrelação Global Univariada e Multivariada, através do I de Moran que identifica a autocorrelação entre os indicadores de desenvolvimento, e também os Indicadores Locais de Associação Espacial que buscam identificar agrupamentos espaciais significantes de valores similares em torno da observação (regiões). Devido ao amplo conhecimento na economia regional e à limitação de espaço, essas metodologias não serão apresentadas no presente trabalho. Esses métodos são descritos detalhadamente em Almeida (2007). 4

5 2.3. Fonte de Dados Os dados dos indicadores utilizados no cálculo do IDH, quais sejam, taxa de alfabetização (TA), taxa bruta de frequência escolar e os subíndices Longevidade e Renda, além das taxas de adultos que possuem pelo menos quatro anos de estudo (T4) e oito anos de estudos (T8) foram coletados no Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). O Atlas sintetiza as informações em nível municipal dos Censos Demográficos de 1991 e O Brasil é subdividido em cinco macrorregiões: Nordeste, Norte, Centro-Oeste, Sudeste e Sul. Estas regiões são constituídas de 27 estados, totalizando municípios, segundo a divisão política de A região Nordeste é constituída de 9 estados, os quais são compostos de 23 mesorregiões, 187 microrregiões e 1787 municípios. 3. Análise empírica Nesta seção é apresentada uma breve explanação das taxas de ensino nas cinco regiões do Brasil. Em seguida, focalizando a região Nordeste nos anos 1991 e 2000, são comparadas as taxas de ensino propostas e, incorporando-as no cálculo do subíndice Educação e do IDH, são analisadas as alterações na dinâmica regional. Por fim, pela AEDE, é verificada a presença de autocorrelação global e local nos indicadores de desenvolvimento Taxas de ensino das cinco macrorregiões do Brasil Conforme explicitado na metodologia, três taxas de ensino foram extraídas do Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil, correspondentes à população adulta, que considera os indivíduos com idade entre 15 e 65 anos. TA exprime a taxa de alfabetização, usada no cálculo do IDH, que considera todos os indivíduos capazes de ler e escrever um bilhete simples; T4 representa a taxa de ensino que inclui todos os indivíduos com 4 anos de estudo ou mais; finalmente, T8 expressa a taxa de pessoas com pelo menos 8 anos de estudo. Como forma de demonstrar o estágio de desenvolvimento educacional relativo da região Nordeste, objeto de estudo do presente trabalho, é pertinente comparar seu nível de ensino com as demais regiões. Os níveis educacionais da população das cinco grandes regiões brasileiras são bastante heterogêneos. Modificações institucionais ocorridas durante a década de 1990 levaram a uma melhoria nas taxas de ensino em todas as regiões. A Figura 1 apresenta as taxas médias de ensino TA, T4 e T8 da população adulta dos municípios das regiões brasileiras, para 1991 e Pode-se constatar, a partir da análise visual, que estas taxas apresentam evolução positiva no período, o que implica dizer que aumentou o percentual da população alfabetizada, de acordo com TA, e, também, o percentual de pessoas que possuem pelo menos quatro e pelos menos oito anos de estudo, respectivamente representadas por T4 e T8. Nota-se com facilidade que a posição relativa e as disparidades entre as regiões persistem durante o período analisado. Enquanto a região Nordeste apresenta as menores taxas de ensino, ou seja, possui o menor percentual de desenvolvimento da população em relação à alfabetização e anos de estudo, as regiões Sudeste e Sul alcançam os melhores resultados. Ao comparar as taxas dentro do mesmo período, T4 e T8 apresentam valores menores que TA, isto é, a proporção da população que possui pelo menos quatro anos de estudo ou pelo menos oito de estudo é bem menor que a proporção da população que engloba TA. Resumidamente, TA apresenta a mesma hierarquia para as regiões em 1991 e em 2000, com o Nordeste apresentando as menores taxas, 50% em 1991 e 64,3% em 2000, e a região Sul as maiores taxas, 84% em 1991 e 88,9% em Observa-se, ainda, um processo de convergência das taxas de alfabetização, ou seja, pois o aumento percentual de TA no período é maior no Nordeste, 14 pontos percentuais, e segue diminuindo gradativamente, 12 p. p. no Norte, 8 p. p. no Centro-Oeste, 7 p. p. no Sudeste e 4,7 p. p. no Sul. 5

6 Também em relação à taxa T4 nota-se certa convergência do nível educacional, já que as variações percentuais do Nordeste e do Norte, ambas as regiões com as menores taxas médias de quatro anos de estudo, respectivamente 13,6 p. p. e 15,8 p. p., são superiores à variação ocorrida no Sul, de 8,6 p. p. Entretanto, esse processo de aproximação das taxas regionais para T4 não é tão notável quanto o observado em TA. Figura 1 Taxas médias de ensino TA, T4 e T8 das cinco macrorregiões do Brasil, 1991 e A dinâmica da taxa T8, ao contrário das duas taxas anteriores, aponta para uma elevação das disparidades educacionais entre as regiões. Sul e Sudeste, regiões com as taxas médias de oito anos de estudo mais elevadas, apresentam variação positiva de 12 p. p., enquanto a região Nordeste possui variação de apenas 6,8 p. p.; Norte e Centro-Oeste variam aproximadamente 9,8 p. p. Tal resultado indica um claro processo de divergência entre as regiões em relação a um parâmetro mais elevado de nível educacional. Além das taxas médias de ensino, é interessante analisar também o comportamento da variância destas taxas para as grandes regiões do Brasil. O estudo da variância é importante quando se trata de indicadores como o IDH, pois é desejável uma grande variância dos dados que compõem o indicador para que seja possível hierarquizar verdadeiramente os índices encontrados em cada município. Variâncias muito pequenas podem indicar que a variável não é adequada, pois há demasiada homogeneidade nos dados. A Figura 2 apresenta a variância das taxas de ensino, de 1991 e 2000, para as cinco grandes regiões do Brasil. Em todas as regiões, as variâncias de TA e T4 diminuem durante o período e a variância de T8 aumenta. Figura 2 Variância das taxas médias de ensino das cinco macrorregiões do Brasil, 1991 e

7 Uma análise mais detalhada e uma avaliação particular é imprescindível para cada região. A próxima seção apresenta essa análise para a região Nordeste do Brasil Taxas de ensino da Região Nordeste Abaixo, na Tabela 1, são descritas as taxas de ensino dos municípios para os anos de 1991 e 2000, para o Nordeste brasileiro. Tabela 1 Taxas médias de Ensino TA, T4 e T8 da população adulta do Nordeste, 1991 e Indicadores TA T4 T8 TA T4 T8 Média 50,18 29,08 9,06 64,32 42,72 15,89 Variância 103,68 113,22 34,07 66,60 101,15 53,12 Máximo 90,16 77,56 48,80 93,72 84,28 58,70 Mínimo 16,35 5,57 0,52 40,17 13,03 1,66 Fonte: elaborado a partir dos dados do Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). Em 1991, a taxa de alfabetização (TA) média do Nordeste foi de 50,18%, e em 2000, aumentou para 64,32%. A proporção de adultos com pelo menos quatro anos de estudo (T4) passou de 29,08% para 42,72%; e a taxa de oito anos de estudo (T8), que era de 9,06%, aumentou para 15,89. As taxas TA e T4 aumentaram em proporções semelhantes; TA evoluiu 14,14 pontos percentuais e T4 aumentou 13,64 pontos percentuais. Porém, a taxa T8 apresentou evolução bem menor, com aumento de apenas 6,83 pontos percentuais no período. Entre 1991 e 2000, observa-se aumento em todas as taxas médias de ensino, para todos os estados do Nordeste, conforme ilustrado na Figura 3. É possível perceber que existe grande disparidade entre as taxas de ensino TA, T4 e T8 nos dois períodos, porém, entre os estados, os valores se apresentam relativamente homogêneos e próximos à média regional. Cabe ressaltar que as menores taxas de alfabetização (TA) são encontradas no estado de Alagoas e as maiores taxas no estado da Bahia, em ambos os períodos. Com relação às taxas T4 e T8, os estados de Pernambuco e Rio Grande do Norte apresentam as maiores taxas médias, tanto em 1991 como em As menores taxas são observadas nos estados do Maranhão e Piauí, em 1991, e nos estados de Alagoas e, novamente, Piauí, em Figura 3 - Taxas médias de ensino TA, T4 e T8 da população adulta dos estados do Nordeste, 1991 e

8 3.3. Variância das Taxas de Ensino A Figura 4 mostra o gráfico do comportamento das variâncias das taxas de ensino para os nove estados e para a região. Em 1991, as taxas de ensino TA e T4 apresentam variâncias maiores que a taxa T8, com valores próximos, indicando que ambas são boas escolhas para a composição do IDH. Para o ano 2000, entretanto, as variâncias da taxa TA diminuem, aproximando-se mais de T8, demonstrando que a taxa de ensino mais indicada para a composição do IDH passa a ser a taxa de quatro anos, T4, pois esta apresenta maior variância, o que possibilita captar melhor as desigualdades existentes. Figura 4 - Variância das taxas de ensino TA, T4, T8 da população adulta dos estados do Nordeste, 1991 e A decomposição da variância é um instrumento conveniente para avaliar o padrão de desigualdade em relação às taxas de ensino tanto entre os estados (interregional) como dentro dos estados (intrarregional). A Figura 5 ilustra a decomposição da variância das taxas de ensino para a região Nordeste para 1991 e 2000, em que a variância total é dividida em variância entre os estados e dentro dos estados. A decomposição da variância permite observar a heterogeneidade relativa das observações. Nota-se que a variância dentro dos estados é bastante superior à variação entre os estados, o que aponta para um alto grau de desigualdade das taxas de ensino dentro dos estados, mas certa homogeneidade interregional. Figura 5 Decomposição da variância para as taxas TA, T4 e T8 dos estados do Nordeste, 1991 e Entre 1991 e 2000, a variância das taxas TA e T4 diminuiu devido à diminuição da variância dentro dos estados, mas a variância entre os estados aumentou ligeiramente. Isso significa que essas taxas de ensino se tornaram mais homogêneas dentro dos estados e que as 8

9 disparidades de ensino entre os estados estão aumentando. Para a taxa de ensino T8, a variância aumentou tanto entre os estados quanto dentro destes, indicando ampliação das desigualdades quanto às taxas de ensino fundamental; o maior acréscimo ocorreu dentro dos estados, o que aponta para aumento das disparidades de ensino entre os municípios de um mesmo estado Subíndice da educação IE, IE4 e IE8. O IDH é composto por três subíndices: renda per capita, longevidade e educação; o subíndice da educação (IE) é dividido em dois componentes, taxa de alfabetização dos adultos, ponderada por 2/3 do peso relativo deste indicador e taxa de matrícula combinada, ponderada pelo peso restante de 1/3. No cálculo dos novos subíndices educacionais, a taxa de alfabetização foi substituída, primeiramente, pela taxa de ensino de pelo menos quatro anos de estudo, formando o subíndice IE4, e, posteriormente substituída pela taxa de ensino de oito anos de estudo, resultando no subíndice IE8. A Figura 6 permite, através dos mapas da região Nordeste, visualizar o nível educacional dos municípios nordestinos, nos anos 1991 e 2000, para cada um dos parâmetros educacionais. Os municípios com subíndices educacionais maiores do que a média são representados pelas cores amarela, laranja e vermelha, enquanto os municípios com valores inferiores à media estão em azul. Em 1991, o subíndice IE, composto pela taxa de alfabetização, apresenta média de 0,50; o subíndice IE4, composto pela taxa de ensino de 4 anos de estudo, possui média de 0,36 e o subíndice IE8, que engloba a taxa de 8 anos de estudo, média de 0,22. Em 2000, IE apresenta média de 0,69; IE4, média de 0,54 e IE8, média de 0,36. Os resultados demonstram que, apesar dos valores médios terem se elevado durante o período, a estrutura decrescente permanece. Figura 6 Subíndices da Educação IE, IE4 e IE8 para os municípios da região Nordeste, 1991 e

10 3.5. Índices de Desenvolvimento Humano IDH, IDH_E4, IDH_E8 O índice do IDH é obtido através da agregação dos subíndices de renda, de longevidade e de educação; a partir dos novos subíndices educacionais, apresentados acima, são calculados os novos indicadores de desenvolvimento humano: IDH_E4, que utiliza o subíndice educacional que considera a taxa de 4 anos de estudo e o IDH_E8, que inclui o subíndice educacional com taxa de ensino de 8 anos. São notadas mudanças significativas quanto à classificação do nível de desenvolvimento dos municípios quando a taxa de alfabetização do IDH é trocada pelas taxas de ensino de quatro anos de estudo, dando origem ao indicador IDH_E4 e oito anos de estudo, formando o indicador IDH_E8. A classificação do IDH, demonstrado na Tabela 2, apresenta pontos de corte predefinidos. Os municípios com IDH com valor de 0 a 0,499 são classificados como de baixo desenvolvimento humano; de 0,500 a 0,799, médio desenvolvimento humano; e acima de 0,800, alto desenvolvimento humano. Vale ressaltar que a partir do Relatório do Desenvolvimento Humano de 2010 (PNUD 2010) a classificação do nível de desenvolvimento deixou de ser definida a partir de pontos de corte predefinidos, como apresentado acima, e passou a se basear em quartis, dividindo o IDH em muito alto, alto, médio e baixo. Em 1991, nenhum município apresenta alto desenvolvimento humano, de acordo com os três parâmetros. Considerando o IDH como parâmetro, 888 municípios apresentam médio desenvolvimento e 899 apresentam baixo desenvolvimento. Utilizando o IDH_E4 como parâmetro, apenas 335 municípios apresentam médio desenvolvimento e o restante é classificado como de baixo desenvolvimento humano. Usando o IDH_E8, a deterioração nas posições é expressiva, apenas 88 municípios são considerados de médio desenvolvimento e os 1699 municípios restantes exibem baixo desenvolvimento humano. Tabela 2 - Número de Municípios da região Nordeste, segundo a classificação do nível de desenvolvimento, 1991 e IDH IDH_E4 IDH_E8 IDH IDH_E4 IDH_E8 Classificação Alto Desenvolvimento Humano Médio Desenvolvimento Humano Baixo Desenvolvimento Humano Fonte: Elaboração dos autores a partir dos dados extraídos do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). Em 2000, a situação dos municípios mostra uma significativa transformação. Apesar de apenas 2 municípios apresentarem alto desenvolvimento humano ao usar o IDH como parâmetro e nenhum quando considera-se o IDH_E8, é grande o número de municípios que se deslocam da condição de baixo desenvolvimento humano para uma condição de médio desenvolvimento. De acordo com o IDH, 1767 municípios apresentam médio desenvolvimento e somente 18 municípios, baixo desenvolvimento humano. Usando o IDH_E4 como parâmetro, 1597 municípios possuem médio desenvolvimento e 189, baixo desenvolvimento humano. Quando o IDH_E8 é levado em conta, a maioria dos municípios, 909, apresenta baixo desenvolvimento humano e o restante, 878, médio desenvolvimento. Para uma melhor visualização dos índices, a Figura 7 apresenta os estratos dos três índices do IDH para os anos 1991 e 2000 e permite algumas notas. Os intervalos foram calculados com base no desvio-padrão em relação à média. Nos mapas, os municípios em vermelho são aqueles que apresentam indicadores de desenvolvimento abaixo da média, e, em verde, os municípios com indicadores acima da média regional. 10

11 Figura 7 - Estratos dos índices IDH, IDH_E4 e IDH_E8 dos municípios da região Nordeste, 1991 e Na avaliação dos índices para um mesmo ano, tanto em 1991 como em 2000 os limites superiores e inferiores dos estratos decrescem à medida que a taxa de alfabetização é trocada por taxas de ensino maiores, assim como a média. Avaliando a dinâmica intertemporal, os três índices indicam progressão da média e aumento dos limites superiores e inferiores. Para o IDH, os limites inferiores e superiores mudaram de 0,323 para 0,467 e de 0,759 para 0,862, respectivamente, entre 1991 e Para o IDH_E4, o limite inferior passou de 0,299 para 0,402 e o limite superior passou de 0,730 para 0,841. Com relação ao IDH_E8 também é notado aumento nos limites, de 0,288 para 0,361 e de 0,653 para 0,772, respectivamente limite inferior e superior. De modo a demonstrar como a escolha do parâmetro de educação utilizado na construção do indicador de desenvolvimento exerce influência significativa no resultado final, nas Tabelas 3 e 4, os municípios nordestinos foram ordenados segundo o IDH, em ordem decrescente, separados por quartis. A Tabela 3 apresenta os municípios situados nas dez primeiras posições de cada quartil, para o ano A ordenação dos municípios é realizada segundo o IDH, que consta na 1ª coluna; as 2ª e 3ª colunas são referentes ao IDH_E4 e IDH_E8, respectivamente, e apontam a alteração na posição do município quando o parâmetro é trocado. Percebe-se que a hierarquização dos municípios segundo indicadores de desenvolvimento é bastante sensível a alterações no nível educacional utilizado na composição IDH. Com exceção do primeiro quartil, os três outros ilustram que a hierarquização dos municípios segundo indicadores de desenvolvimento altera-se significativamente dependendo do nível educacional considerado. No primeiro quartil, dos dez primeiros municípios, sete são capitais e os três restantes pertencem ao estado de Pernambuco. Há pouca alteração nos ordenamentos quando o parâmetro de comparação é mudado para IDH_E4 e para IDH_E8. Todos os municípios continuam entre as dez primeiras posições, para os três parâmetros. Como 11

12 exemplo, Fernando de Noronha encontra-se na primeira posição para IDH e IDH_E4 e Salvador na segunda posição. Quanto ao IDH_E8, as posições se alteram ligeiramente, com Salvador em primeiro, Recife em segundo e Fernando de Noronha em terceiro lugar. Tabela 3 Posição dos municípios da região Nordeste, em relação ao IDH, IDH_E4 e IDH_E8, primeiros dez municípios de cada quartil, UF Nome do Município Posição IDH Posição IDH_E4 Posição IDH_E8 PE Fernando de Noronha 1º 0, , ,646 BA Salvador 2º 0, , ,653 PE Recife 3º 0, , ,649 PE Paulista 4º 0, , ,638 SE Aracaju 5º 0, , ,640 RN Natal 6º 0, , ,644 PE Olinda 7º 0, , ,636 MA São Luís 8º 0, , ,632 PB João Pessoa 9º 0, , ,636 CE Fortaleza 10º 0, , ,620 MA Pastos Bons 448º 0, , ,431 PI Francisco Santos 449º 0, , ,437 CE Itaiçaba 450º 0, , ,430 CE Orós 451º 0, , ,446 RN Florânia 452º 0, , ,445 BA Pindaí 453º 0, , ,426 CE Aratuba 454º 0, , ,432 PB Condado 455º 0, , ,455 SE Areia Branca 456º 0, , ,432 BA Barro Alto 457º 0, , ,398 AL Barra de São Miguel 895º 0, , ,418 BA Antônio Cardoso 896º 0, , ,407 BA Ituberá 897º 0, , ,411 BA Riachão das Neves 898º 0, , ,397 PI Arraial 899º 0, , ,412 PI Nazaré do Piauí 900º 0, , ,401 RN Sítio Novo 901º 0, , ,419 PB Barra de São Miguel 902º 0, , ,387 PB Olivedos 903º 0, , ,387 PE Exu 904º 0, , ,413 SE Tomar do Geru 1342º 0, , ,381 BA Encruzilhada 1343º 0, , ,396 MA Barreirinhas 1344º 0, , ,372 MA Palmeirândia 1345º 0, , ,363 MA Senador La Rocque 1346º 0, , ,375 PI Brasileira 1347º 0, , ,390 PB Arara 1348º 0, , ,392 PB Lagoa de Dentro 1349º 0, , ,389 AL Tanque d'arca 1350º 0, , ,386 BA Água Fria 1351º 0, , ,361 Do segundo quartil em diante, as alterações nos ordenamentos são mais bruscas. No segundo quartil, por exemplo, Barro Alto - BA, que ocupa a 457ª posição para o IDH, desce 387 posições quando se considera o IDH_E4 e diminui 595 posições quando o IDH_E8 é considerado. Por outro lado, Condado - PB ocupa a 455ª posição e aumenta 204 posições quando comparado ao IDH_E4 e 166 posições quando comparado ao IDH_E8. A Tabela 4 apresenta, igualmente, os municípios hierarquizados segundo o IDH, separados por quartis. São mostrados os 10 primeiros municípios de cada quartil, dessa vez para o ano Quanto ao primeiro quartil, pequenas modificações são notadas na posição dos dez primeiros municípios, mas estes continuam sendo os mesmos de Entre 1991 e 2000, Fernando de Noronha continuou na primeira posição e Salvador em segundo. Recife passou da terceira 12

13 para a quarta posição; Natal passou da sexta para a sétima e São Luís da oitava para a décima posição. Nos demais quartis, semelhantemente a 1991, a ordenação dos municípios é bastante sensível a alterações no nível educacional utilizado para compor o indicador de desenvolvimento, como demonstra as significativas alterações na hierarquia dos municípios quando são considerados o IDH_E4 ou o IDH_E8. Tabela 4 Posição dos municípios da região Nordeste, em relação ao IDH, IDH_E4 e IDH_E8, primeiros dez municípios de cada quartil, UF Nome do Município Posição IDH Posição IDH (E4) Posição IDH (E8) PE Fernando de Noronha 1º 0, , ,772 BA Salvador 2º 0, , ,718 PE Paulista 3º 0, , ,713 PE Recife 4º 0, , ,714 SE Aracaju 5º 0, , ,712 PE Olinda 6º 0, , ,705 RN Natal 7º 0, , ,707 CE Fortaleza 8º 0, , ,698 PB João Pessoa 9º 0, , ,703 MA São Luís 10º 0, , ,702 RN João Câmara 448º 0, , ,543 PB Soledade 449º 0, , ,515 MA Pinheiro 450º 0, , ,526 BA Dom Basílio 451º 0, , ,509 MA Grajaú 452º 0, , ,530 PB Coxixola 453º 0, , ,508 BA Cairu 454º 0, , ,518 RN São Vicente 455º 0, , ,538 CE São Gonçalo do Amarante 456º 0, , ,525 AL Barra de São Miguel 457º 0, , ,533 BA Itambé 895º 0, , ,493 PB Conceição 896º 0, , ,518 SE São Miguel do Aleixo 897º 0, , ,495 PB Igaracy 898º 0, , ,501 PB Prata 899º 0, , ,496 BA Una 900º 0, , ,488 BA Lamarão 901º 0, , ,488 CE Morrinhos 902º 0, , ,500 BA Tremedal 903º 0, , ,495 PI Porto Alegre do Piauí 904º 0, , ,482 BA São José do Jacuípe 1342º 0, , ,460 PB Cachoeira dos Índios 1343º 0, , ,463 RN Triunfo Potiguar 1344º 0, , ,472 PE Panelas 1345º 0, , ,490 PB Serra Redonda 1346º 0, , ,471 MA Santo Antônio dos Lopes 1347º 0, , ,469 PI São João da Varjota 1348º 0, , ,472 PI Alagoinha do Piauí 1349º 0, , ,487 PB Caiçara 1350º 0, , ,478 CE Altaneira 1351º 0, , , Análise Exploratória dos Dados Espaciais A forma mais simples e intuitiva de análise exploratória se dá através da visualização de mapas que representam espacialmente as variáveis de interesse. No entanto, dado o grande número de municípios da região Nordeste, é mais apropriado utilizar o método da Análise Exploratória dos Dados Espaciais (AEDE). A AEDE é útil no estudo dos diversos fenômenos entre regiões, entre eles os socioeconômicos, levando-se em consideração o relacionamento e a distribuição dos dados no espaço. Dentre as diversas técnicas de análise da estrutura espacial, optou-se, 13

14 neste trabalho, pela estatística I de Moran, que permite visualizar as desigualdades regionais e verificar a existência de padrões espaciais significativos. Os indicadores globais de correlação espacial, tanto univariado quanto multivariado, fornecem um único valor como medida da associação espacial dos municípios. O coeficiente do I de Moran global, no caso univariado, representa a correlação linear da variável entre os municípios para os mesmos atributos, e, em um contexto bivariado, demonstra a relação que uma variável observada em uma região tem com outra variável em regiões vizinhas. O coeficiente positivo indica correlação positiva, evidenciando que municípios com valores elevados para o indicador tendem a se agrupar no espaço, o mesmo ocorrendo com as regiões valores baixos. Para examinar os diferentes níveis e regimes de associação espacial dentro desses conjuntos de municípios são empregados os Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA), que produzem um valor específico para cada município, permitindo, desta forma, a identificação de agrupamentos. Para tanto, são empregados diagramas de dispersão de Moran e mapas de clusters. O diagrama de dispersão, além da declividade da reta de regressão da variável de interesse em relação à média dos atributos dos vizinhos, que representa a medida global de associação linear, fornece a informação de quatro tipos de associação linear espacial: Alto-Alto (AA), Baixo-Baixo (BB), Alto-Baixo (AB) e Baixo-Alto (BA). O mapa de clusters ilustra essas quatro categorias de associação espacial, combinando a informação do diagrama de dispersão com o mapa de significância das medidas de associação local. Na presente pesquisa, utilizouse o nível de significância de 5%, ou seja, os clusters persistentes a este nível de significância mereceram maior atenção. A matriz de pesos espaciais utilizada é a do tipo Torre (Rook), que considera como vizinhos os municípios que possuem uma fronteira comum, com contigüidade de ordem 1. Nesta seção, inicialmente, são exibidos os resultados da estatística I de Moran univariado - coeficientes, diagramas de dispersão e mapas de clusters - para os três índices de desenvolvimento, IDH, IDH_E4 e IDH_E8, relativos aos municípios da região Nordeste, nos anos de 1991 e Após, apresenta-se a versão multivariada, que investiga a dependência espacial da renda per capita dos municípios em relação às diferentes taxas de ensino dos vizinhos correspondentes Autocorrelação Espacial Global e Local Univariada Os resultados do I de Moran dos estados e da região Nordeste para os três índices de desenvolvimento, IDH, IDH_E4 e IDH_E8, tanto em 1991 como em 2000 são positivos, apontando para a existência de autocorrelação espacial positiva. Isso significa que municípios com alto nível de desenvolvimento humano tendem a ser vizinhos de municípios com níveis de educação também elevados, assim como municípios com baixos níveis de desenvolvimento tendem a estar próximos de municípios semelhantes. Conforme ilustrado pela Tabela 5, os níveis de correlação para os índices de desenvolvimento humanos aumentaram durante o período; o IDH passou de um I de Moran de 0,4481 em 1991 para 0,5135 em 2000; o IDH_E4 passou de 0,4382 para 0,5084 e o IDH_E8 de 0,4043 para 0,4821. Em 1991, as menores correlações acontecem em Alagoas, Maranhão e Piauí e as maiores correlações na Bahia, Rio Grande do Norte e Sergipe. Em 2000, Piauí aparece com o menor nível de correlação espacial do IDH, que diminuiu em relação aos valores de Sergipe aparece com a maior correlação dentre os estados. Os diagramas de dispersão permitem visualizar, além do nível de correlação, os tipos de associação linear que são representados pelos quadrantes. Associações do tipo Alto-Alto (AA) estão localizadas no primeiro quadrante e representam os municípios que possuem valores altos para o indicador de desenvolvimento humano em questão, com vizinhos com valores também elevados; Baixo-Alto (BA) no segundo quadrante, que representam os municípios com baixos valores para o indicador, rodeados por municípios com valores altos; Baixo-Baixo (BB) 14

15 no terceiro quadrante representando os municípios que possuem valores baixos com vizinhos apresentando valores para o indicador também inferiores à média; e Alto-Baixo (AB) no quarto quadrante, que engloba municípios com altos valores para o indicador, vizinho de municípios com valores baixos. Tabela 5 Coeficiente I de Moran univariado para os índices de desenvolvimento IDH, IDH_E4 e IDH_E8 dos estados da região Nordeste, 1991 e I de Moran Estados IDH IDH_E4 IDH_E8 IDH IDH_E4 IDH_E8 AL 0,301 0,311 0,272 0,300 0,318 0,287 BA 0,443 0,451 0,416 0,458 0,468 0,436 CE 0,424 0,411 0,374 0,451 0,436 0,405 MA 0,302 0,250 0,218 0,402 0,363 0,298 PB 0,367 0,333 0,291 0,455 0,422 0,387 PE 0,419 0,409 0,382 0,434 0,431 0,396 PI 0,313 0,295 0,241 0,227 0,224 0,156 RN 0,475 0,428 0,411 0,501 0,472 0,464 SE 0,464 0,445 0,405 0,536 0,549 0,516 NORDESTE 0,448 0,438 0,404 0,514 0,508 0,482 A partir da análise dos diagramas da Figura 8 é possível notar que o valor do I de Moran diminui gradativamente à medida que o IDH incorpora subíndices educacionais mais rigorosos, tanto para 1991 como para Além disso, o I de Moran de 2000, para qualquer dos três parâmetros, apresenta valores superiores aos de Tais aumentos mostram que o nível de correlação espacial aumenta durante o período, qualquer que seja o parâmetro considerado, indicando que existe uma tendência de agrupamento de municípios com elevados índices de desenvolvimento, o mesmo ocorrendo com municípios com baixos níveis de desenvolvimento humano. Figura 8 - Diagramas de dispersão de Moran para índices de desenvolvimento IDH, IDH_E4 e IDH_E8 para os municípios da região Nordeste, 1991 e

16 A estatística I de Moran aliada ao mapa de significância espacial dá origem ao mapa de clusters, que permite localizar os agrupamentos apontados pelo diagrama de dispersão. A Figura 9 permite visualizar estes clusters espaciais, os municípios em vermelho indicam associações do tipo Alto-Alto, em azul, do tipo Baixo-Baixo, e em rosa e azul claro, associações do tipo Alto-Baixo e Baixo-Alto, respectivamente. Os três mapas na parte superior da figura são relativos a 1991 e os três mapas na porção inferior referem-se a Percebese maior ocorrência dos clusters do tipo Alto-Alto e Baixo-Baixo, o que já era esperado, de acordo com os coeficientes positivos encontrados anteriormente. Utilizando o IDH como parâmetro, nota-se aumento significativo dos clusters Baixo-Baixo no Maranhão e Piauí, entre 1991 e Ceará, Rio Grande do Norte e sul da Bahia, por outro lado, exibem aumento dos clusters do tipo Alto-Alto. Também para o IDH_E4, os clusters do tipo Baixo-Baixo aumentam no Maranhão e Piauí e os do tipo Alto-Alto aumentam no Ceará e Rio Grande do Norte. Na Bahia, os clusters Baixo-Baixo diminuem e os agrupamentos Alto-Alto aumentam no período. Com relação ao parâmetro IDH_E8, uma dinâmica bastante semelhante ao IDH_E8 é observada entre 1991 e Figura 9 Mapas de Clusters para índices de desenvolvimento IDH, IDH_E4 e IDH_E8 para os municípios da região Nordeste, 1991 e Autocorrelação Espacial Global e Local Multivariada O cálculo do I de Moran, num contexto bivariado, relaciona o comportamento de uma variável em um município com outra variável nos municípios vizinhos. Nesta última seção, são apresentados os resultados para a estatística I de Moran multivariada, que investiga a dependência espacial da renda dos municípios em relação às diferentes taxas de ensino dos municípios vizinhos correspondentes. Os diagramas de dispersão da Figura 10 identificam a 16

17 existência de autocorrelação positiva, indicando que a taxa de ensino dos vizinhos influencia o nível de renda dos municípios. Os três diagramas superiores são relativos ao ano de 1991 e os três diagramas na parte inferior da figura referem-se a Tanto em 1991 quanto em 2000, o maior nível de correlação entre renda e taxa de ensino ocorre na taxa de quatro anos de estudo; em 1991 o valor de I de Moran é 0,2793 e em 2000 seu valor aumenta para 0,3025. As taxas de alfabetização e de oito anos de estudo apresentam valores bastante próximos nos dois períodos. Resumidamente, a autocorrelação espacial global positiva significa que municípios com renda per capita elevada tendem a estar rodeados de municípios com taxas de ensino elevadas, e municípios com valores baixos de renda per capita são vizinhos de municípios com valores baixos de taxas de ensino. Figura 10 Diagramas de Dispersão de Moran Bivariados para Renda per capita e Taxas de Ensino para os municípios da região Nordeste, 1991 e A autocorrelação espacial local é apresentada na Figura 11, através dos mapas de clusters para as diferentes taxas de ensino, nos dois períodos. Os mapas permitem a identificação dos agrupamentos estatisticamente significativos; os agrupamentos do tipo Alto-Alto são representados em vermelho e os clusters do tipo Baixo-Baixo são representados pela cor azul. Em todas as taxas de ensino, tanto para 1991 como para 2000, percebe-se o predomínio de agrupamentos Alto-Alto no entorno das capitais dos estados. Importante destacar o comportamento do estado do Rio Grande do Norte, onde clusters do tipo Alto-Alto aumentam quando se passa da taxa de alfabetização para a taxa de oito anos de estudo. Nos demais estados acontece o inverso, à medida que se passa para taxas mais rigorosas, os clusters AA tendem a diminuir de tamanho e alguns até desaparecem, fenômeno claramente observado nos estados do Maranhão e da Bahia, por exemplo. 17

18 Figura 11 Mapas de Clusters Bivariados para Renda per capita e Taxas de Ensino para os municípios da região Nordeste, 1991 e Conclusão De modo a retratar com mais propriedade as diferenças territoriais e representar com mais realismo a expansão das capacitações humanas através da educação, a pesquisa sugeriu uma nova metodologia para o cálculo do IDH. Com foco na região Nordeste, nos anos de 1991 e 2000, inicialmente buscou-se contextualizar a realidade nordestina no contexto brasileiro. A comparação das cinco grandes regiões mostrou que o Nordeste possui as menores taxas médias de ensino. Entre os estados da região, encontrou-se certa homogeneidade das taxas. Todas as taxas de ensino aumentaram entre 1991 e 2000; a taxa de alfabetização e a taxa de ensino de quatro anos aumentaram em proporções semelhantes, porém, a taxa de ensino de oito anos de estudo apresentou evolução bem menor. O estudo da variância das taxas de ensino mostrou resultados interessantes. A taxa de quatro anos de estudo exibiu a maior variância em 2000, indicando ser essa taxa mais adequada para compor o IDH, o que era esperado, tendo em vista as mudanças institucionais ocorridas no país durante a década de 1990, que reduziu substancialmente o número de analfabetos. Ao decompor a variância, percebeu-se que a maior parte das desigualdades do nível de educação ocorre entre os municípios de um mesmo estado. Porém, analisando a dinâmica ocorrida no período, observa-se um aumento das disparidades entre os estados. As variâncias totais da taxa de alfabetização e da taxa de quatro anos de estudo diminuíram no período, devido à diminuição dentro dos estados, mas a variância entre eles aumentou. A variância total da taxa 18

19 de oito anos de estudo foi a única que aumentou, indicando uma tendência de aumento das desigualdades para níveis mais altos de estudo, tanto entre como dentro dos estados. Mudanças significativas ocorrem na classificação do nível de desenvolvimento dos municípios e na hierarquização destes quando as novas taxas de ensino são incorporadas ao subíndice educacional e os novos subíndices são incorporados no cálculo do IDH. Em 1991, por exemplo, 899 municípios são classificados como baixo desenvolvimento humano, segundo o IDH, mas segundo o IDH_E8 (que engloba a taxa de oito anos de estudo), o número de municípios com baixo desenvolvimento salta para 1699, ou seja, 800 municípios a mais. Uma grande melhora nas classificações ocorre em 2000, para os três indicadores de desenvolvimento. No entanto, se apenas 18 municípios são considerados de baixo desenvolvimento segundo o IDH, esse número se eleva para 909 municípios quando o IDH_E8 é considerado, 890 municípios a mais nesta categoria. Quanto à hierarquização, percebe-se que o ordenamento dos municípios é bastante sensível a alterações no nível educacional utilizado na composição do IDH. Com exceção do primeiro quartil, as posições dos municípios sofrem mudanças bruscas tanto em 1991 quanto em A Análise Exploratória dos Dados Espaciais, realizada através da estatística I de Moran, mostrou que os dados estão correlacionados, existindo dependência espacial para os indicadores IDH, IDH_E4 e IDH_E8, e também entre a renda dos municípios e as taxas de ensino de seus vizinhos. Durante o período, o nível de correlação espacial aumentou indicando tendência crescente de agrupamentos espaciais significativos de municípios com desenvolvimento elevado e agrupamentos de municípios com baixo nível de desenvolvimento humano. A estatística I de Moran bivariada apontou para a existência de autocorrelação positiva entre o nível de renda dos municípios e a taxa de ensino dos vizinhos. Isso significa que municípios com renda elevada tendem a ter vizinhos com taxas de ensino também elevadas, e do mesmo modo, municípios com valores baixos de renda tendem a ter como vizinhos municípios com baixas taxas de ensino. Os resultados mostram que com níveis educacionais rigorosos, incorporados no IDH, a hierarquização altera-se e o nível de desenvolvimento se reduz nos municípios nordestinos. É notável a evolução educacional que ocorreu, durante a década de 1990, contudo, é iminente a necessidade de elevar os anos de estudos dos municípios, principalmente os que encontramse caracterizados com baixo desenvolvimento, visando reduzir a desigualdade em relação às demais regiões do país e aumentando, na região, o grau de liberdade efetiva dos indivíduos fazerem escolhas e promoverem o desenvolvimento social. 5. Referências Bibliográficas ALMEIDA, E. S (2007); Econometria Espacial Aplicada, Juiz de Fora, FEA/UFJF. ATLAS do desenvolvimento humano no Brasil: (2003); Belo Horizonte: Fundação João Pinheiro, IPEA, PNUD. HERNANDEZ, J. L. C.; POL, M. A. (2008); Índice de desarrollo humano territorial: una propuesta metodológica. Anais da II Conferência Latinoamericana e do Caribe sobre Desenvolvimento Humano e o Enfoque das Capacitações. Montevideo. LIMA, V. M; BOUERI, R (2009); Aplicação de funções de distância para o cálculo de índices de bem-estar e a evolução do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) para os estados brasileiros. IPEA (Texto para discussão n. 1401). MELO, L. M. C.; SIMÕES, R (2011); Desigualdade Econômica Regional e Spillovers Espaciais: Evidências para o Nordeste do Brasil, Revista de Economia do Nordeste, Fortaleza, V. 42, N

20 OLIVEIRA, C. P. C. (2008) Nordeste: Sinais de um novo padrão de crescimento: 2000 a 2008, Salvador: ANPEC. Disponível em acesso em 10 de abril de ONU Organização das Nações Unidas (1990); Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (Pnud). Human development report. New York: Oxford University Press. PNUD - Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (2010); Relatório de Desenvolvimento Humano Lisboa: Tricontinental. SEN, Amartya (2001); Desigualdade reexaminada. Rio de Janeiro: Record. SEN, Amartya (2004); Capital Humano y Capacidad Humana. Foro de Economía Política. Cuadernos de Economía. Disponível em: 20

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