POTENCIAL DE CRESCIMENTO DO MERCADO SEGURADOR NOS ESTADOS DO RIO DE JANEIRO E DO ESPIRITO SANTO

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1 POTENCIAL DE CRESCIMENTO DO MERCADO SEGURADOR NOS ESTADOS DO RIO DE JANEIRO E DO ESPIRITO SANTO Kaizô Iwakami Beltrão Sonoe Sugahara Pinheiro Fernanda Paes Leme Peyneau Rito João Luís de Oliveira Mendonça i

2 Sumário I. Introdução... 1 I.1. Seleção das variáveis... 3 I.2. Análise do cenário macroeconômico dos Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo em comparação ao Brasil e à Região Sudeste II. Variáveis que afetam o desenvolvimento do setor de seguros II.1. População II.2. Famílias II.3. Domicílios II.3.1. Condição de ocupação II.3.2. Tamanho dos domicílios II.4. Escolaridade II.5. Renda II.6. Mercado de Trabalho II.7. Contribuintes de Previdência Privada III. Base de Dados e o Pacote de Mapeamento III.1. A base de dados e a informação III.2. O instrumento de análise III.3. Apresentação Cartográfica IV Análise univariada de itens selecionados em três níveis de desagregação: municípios, microrregiões e mesorregiões IV. 1 - Considerações Sobre Algumas Variáveis, tomadas como exemplo IV. 2 Variáveis do grupo população Rio de Janeiro Distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro Densidade populacional Participação da população idosa na população total Óbitos IV. 3 Variáveis do grupo renda Rio de Janeiro PIB: Agências Bancárias: Frota de Automóveis: IV. 4 Variáveis do grupo população Espírito Santo Distribuição da população do Estado do Espírito Santo Densidade populacional Participação da população idosa na população total Óbitos IV. 5 Variáveis do grupo renda Espírito Santo PIB: Agências Bancárias: Frota de Automóveis: V Análise Fatorial V.1 - Análise para o estado do Rio de Janeiro V.2 - Análise para o estado do Espírito Santo VI. Comentários Finais: VII. Bibliografia Anexo I Composição das Microrregiões e das Mesorregiões ii

3 I. Introdução Este texto é um complemento exemplificador das possíveis utilizações da base de dados disponibilizada em conjunto com o pacote de uso público Tabwin, o que permite a apresentação geográfica/espacial de dados estatísticos. A base de dados disponibilizada refere-se aos estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro. A possibilidade de ocorrência de eventos danosos existe desde a forma mais primitiva da existência humana e a constatação dessa inexorável realidade impulsionou o desenvolvimento de mecanismos para o enfrentamento dessas situações adversas. Assim, muito antes do surgimento de um contrato de seguro, já eram observados movimentos espontâneos de grupamento de pessoas sujeitas a certos riscos comuns. Trata-se da ideia embrionária do mutualismo 1, base de toda a atividade securitária. O mutualismo é um mecanismo econômico e contábil no qual se assenta toda a técnica do seguro como operação jurídico-econômica, exatamente porque é apto a fazer com que o prejuízo não seja um fardo insuportável sobre alguém, mas um fardo levemente suportado para quem sofreu um prejuízo 2. Isto ocorre porque as consequências do implemento de um risco são pulverizadas ou diluídas entre todos os participantes da operação. Nesse sentido, o seguro só existe enquanto contrato comunitário, já que é impossível a sua operação isolada, sendo da essência da técnica securitária a existência de um grupo de pessoas sujeitas a riscos homogêneos. Ademais, a pulverização de riscos só se torna viável quando o elemento risco deixa de se configurar como algo inteiramente incerto, o que só é possível pela substituição da noção de indivíduo pela de coletividade, já que, aquilo que sob o prisma individual liga-se ao acaso, converte-se em um aspecto de normalidade em uma distribuição estatística, quando da aplicação da Lei dos Grandes Números e dos cálculos probabilísticos. 1 Em que pese inexistir um consenso acerca do surgimento do mutualismo, há indícios de que no baixo Egito, por volta de 4500 a. C. foi criada uma caixa para socorrer os trabalhadores de pedras, envolvidos nas grandes construções em face dos acidentes e prejuízos eventualmente suportados pelos obreiros. Entretanto, para a Federação Nacional de Seguros (Fenaseg), o marco inicial da mutualidade seria a união de esforços dos condutores de caravanas para a proteção contra a perda de burros usados no transporte, na Mesopotâmia, 2500 anos antes da era cristã. Para uma análise da evolução histórica do contrato de seguro ver: AZAMBUJA, Luis Eduardo Meurer. Direito Securitário e Boa-fé: o dever de informação nos contratos de seguros Dissertação (Mestrado em Direito Civil Patrimonial). Faculdade de Direito da Universidade de Coimbra. Coimbra. 2 CAVALIERI FILHO, Sérgio. A responsabilidade civil e a sua cobertura no contrato de seguro. In: MELLO, Sérgio Rui Barroso de. (coord.). II Congresso Brasileiro de Direito de Seguros e Previdência Associação Internacional de Direito de Seguros (anais). Curitiba: Juruá, 2009, pp , p

4 Assim, a aleatoriedade do risco individual objetiva-se, perdendo a sua inconstância e incerteza características, quando a apreciação diz respeito a um conjunto quantitativamente grande e, sendo assim, mostra-se suscetível de averiguação com razoável exatidão num determinado grupo social. Por essa razão o seguro depende essencialmente da estatística e da atuária, ramos do conhecimento de onde decorrem as bases técnicas da operação de prevenção de riscos 3. De forma análoga, a estimativa de um mercado potencial de seguros depende da análise dos riscos potenciais e do quantitativo de interesses sujeitos a tais riscos, a fim de se verificar a existência ou não de um conjunto de fatores que possibilitem o desenvolvimento de determinados ramos do seguro e, quanto mais circunscrita for essa análise, mais confiável será o resultado. Assim, em que pese o setor de seguros brasileiro apresentar uma tendência de crescimento na última década (SUSEP, 2012) 4, os fatores que contribuem para tal, influenciam o setor de forma diferenciada, seja em razão do produto ou do ramo da atividade, seja em razão da localização espacial do mercado. Consequentemente, não obstante ser possível observar características gerais do mercado segurador nacional, sem dúvida, a análise segmentada por região geográfica apresenta vicissitudes distintivas, fato explicado pelas próprias diferenciações sociais e econômicas. Nessa perspectiva, mostra-se essencial, em um primeiro momento, proceder a uma análise comparativa de variáveis aptas a descrever as características macroeconômicas e sociais do setor de seguros no Rio de Janeiro, objeto do presente estudo, cotejando-as com as mesmas variáveis para o Brasil e região Sudeste. Esta primeira análise permite traçar um paralelo entre a situação do Estado do Rio de Janeiro 3 FRANCO, Vera Helena de Mello. Lições de Direito Securitário: seguros terrestres privados. São Paulo: Maltese, 1993, p. 17. No mesmo sentido, Pedro Alvim ensina que a difusão do seguro terrestre, iniciada com os ramos de seguro incêndio e de vida no século XVIII, adquiriu maior vigor no século seguinte, com a exploração de outras modalidades. O aprimoramento das bases técnicas se fez através do cálculo de probabilidades e permitiu sua diversificação. Além dos seguros de transporte marítimo, terrestres e fluviais que constituiu a operação clássica dos primeiros séculos (acrescida dos ramos incêndio e vida), surgiram novas modalidades de cobertura, como a responsabilidade civil, acidentes pessoais, acidentes de trabalho, furto, locação, entre outras. Qualquer risco com expressão econômica que se submetesse a uma experiência estatística satisfatória ou à lei dos grandes números podia ser objeto de uma nova carteira. As regras técnicas seriam as mesmas dos ramos já desvendados, variando apenas a correlação dos elementos de cobertura, de acordo com a natureza da garantia. ALVIM, Pedro. O Contrato de Seguro. 3. ed. Rio de Janeiro: Forense, p

5 em relação à região Sudeste e ao Brasil, indicando, em larga escala, possíveis explicações para o desenvolvimento diferenciado do setor de seguros no estado. Ademais, estimar o potencial de crescimento de um setor pressupõe o conhecimento de sua realidade, assim como dos fatores que podem ou não contribuir para tanto. Assim, a análise, obrigatoriamente, inicia-se com a seleção e descrição do conjunto de variáveis reais relacionadas ao objeto do estudo. Esta seleção foi orientada pelos elementos essenciais do contrato de seguro. Nos termos do artigo 757 do Código Civil de 2002, pelo contrato de seguro, o segurador se obriga, mediante o pagamento do prêmio, a garantir interesse legítimo do segurado, relativo a pessoa ou a coisa, contra riscos predeterminados. Desta conceituação depreendem-se os elementos essenciais do contrato de seguro prêmio; garantia; interesse legítimo (segurável); risco; e, empresarialidade 5. Os elementos prêmio, garantia e empresarialidade dizem respeito exclusivamente à operacionalização do contrato, ao passo que os elementos risco e interesse legítimo são afetos não só à operacionalização de uma relação securitária, como também refletem o potencial de desenvolvimento da atividade. O capítulo I é esta introdução e inclui também, informações sobre as variáveis selecionadas e uma análise do cenário macroeconômico dos estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo. O capítulo II descreve a evolução temporal de variáveis que afetam o desenvolvimento do setor de seguros. O capítulo III descreve a base de dados e o pacote de criação dos mapas. O capítulo IV apresenta análise de variáveis selecionadas com disponibilização dos mapas correspondentes nos três níveis de desagregação espacial: municípios, micro e mesorregiões. O capítulo V apresenta uma técnica estatística para redução de dimensionalidade de um conjunto grande de variáveis: Análise Fatorial. O capítulo VI apresenta os comentários finais. I.1. Seleção das variáveis A seleção das variáveis foi orientada por duas diretrizes principais e consequenciais: (i) fatores relacionados aos aspectos macroeconômicos da região que contemplassem um (ii) interesse legítimo sujeito a um risco. E, considerando-se o 5 Este último elemento encontra-se previsto no parágrafo único do mesmo dispositivo que determina que somente pode ser parte, no contrato de seguro, como segurador, entidade para tal fim legalmente autorizada. 3

6 objetivo específico desta pesquisa, consubstanciado na estimativa do mercado potencial para produtos de seguro nos estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo, tanto ao nível de empresas como de indivíduos e suas famílias, foram selecionadas variáveis específicas. A título de exemplo, a Tabela 1 abaixo apresenta uma seleção de variáveis relacionadas a produtos de seguro. Tabela 1 Fatores e variáveis relevantes para os ramos de seguro Variáveis Produto População por faixa de renda domiciliar per capita desagregada por situação de domicílio (urbano/rural), grandes grupos etários e sexo População por escolaridade do chefe de domicílio desagregada por situação de domicílio (urbano/rural), grandes grupos etários e sexo Domicílios por tamanho, composição e situação do domicílio (urbano/rural), grandes grupos etários e sexo Taxas de mortalidade e população População em idade escolar por renda familiar per capita População em idade escolar por tipo de administração da escola (Federal, estadual, municipal e privado) Número de veículos Domicílios por faixa de renda domiciliar per capita desagregada por situação de domicílio (urbano/rural) Domicílio por escolaridade do chefe de domicílio desagregada por situação de domicílio (urbano/rural) Domicílios próprios por faixa de renda domiciliar per capita desagregada por situação de domicílio (urbano/rural) Domicílios próprios por escolaridade do chefe de domicílio desagregada por situação de domicílio (urbano/rural) Valor arrecadado do IPTU Número de prédios que pagaram IPTU Número de licenças para construção Número de habite-se Empresas com sede na área de análise e pessoal ocupado desagregado por tamanho de empresa, atividade econômica e salário médio Agências Bancárias e valor dos depósitos Valor do FPM Seguros pessoais (saúde, vida, previdência) Seguros pessoais (saúde, vida, previdência) Seguros pessoais (saúde, vida, previdência) Seguro funeral Seguros saúde e escolares Seguros saúde e escolares Seguros de automóveis Seguros Residenciais Seguros Residenciais Seguros Residenciais Seguros Residenciais Seguros Residenciais Seguros Residenciais Seguros Residenciais Seguros Residenciais Seguros empresariais para os empregados (saúde, vida e previdência em grupo) ou para a própria (estoque, carga, prédios) Seguros empresariais para os empregados (saúde, vida e previdência em grupo) ou para a própria (estoque, carga, prédios) Seguros empresariais 4

7 Valor do Imposto Territorial Rural Hospitais, leitos, unidades ambulatoriais, postos e centros de saúde. Área antropizada pela agricultura, estabelecimentos agropecuários, tratores, pessoal ocupado, etc. Seguro agrícola Seguros pessoais (saúde, vida, previdência) Seguro agrícola Objetivando estimar o potencial de consumo de diferentes produtos de seguro para os estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo será desenvolvido um instrumental de análise, capaz de identificar espacialmente, através de cartogramas e tabelas, os elementos (parâmetros) para análise deste mercado. Os cartogramas bem como os dados disponibilizados nas bases de dados serão apresentados com desagregação a nível municipal, de microrregião e de mesorregião homogêneas e realizados com o pacote tabwin de uso público e disponibilizado pelo DATASUS/Ministério da Saúde (http://www.datasus.gov.br/tabwin/apresent.htm). Este programa permitirá a apresentação dos dados em vários níveis de desagregação: municípios, microrregiões e mesorregiões. Para exemplificar as possibilidades existentes com respeito às desagregações territoriais, a Figura 1 apresenta um cartograma com os municípios do estado do Rio de Janeiro. A Figura 2 e a Figura 3 apresentam, respectivamente, as microrregiões e mesorregiões homogêneas do estado. Figura 1 Municípios do estado do Rio de Janeiro Figura 2 Microrregiões homogêneas do estado do Rio de Janeiro 5

8 Figura 3 - Mesorregiões homogêneas do estado do Rio de Janeiro A Figura 4 apresenta o cartograma correspondente aos municípios do estado do Espírito Santo. A Figura 5 e a Figura 6 apresentam, respectivamente, as microrregiões e mesorregiões homogêneas do mesmo estado. Figura 4 Municípios do estado do Espírito Santo 6

9 Figura 5 - Microrregiões homogêneas do estado do Espírito Santo Figura 6 - Mesorregiões homogêneas do estado do Espírito Santo 7

10 Como exemplo, o cartograma referente à população como encontrada no Censo 2010 para a população do estado do Rio de Janeiro, encontra-se apresentado abaixo na Figura 7. Figura 7 População residente dos municípios do estado do Rio de Janeiro

11 I.2. Análise do cenário macroeconômico dos Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo em comparação ao Brasil e à Região Sudeste. O desenvolvimento potencial do mercado segurador é influenciado por diversos fatores sociais (culturais), econômicos, políticos e geográficos, interligados entre si, dado que o sistema político determina o modelo econômico que, por sua vez, impacta diretamente o desenvolvimento social. O cenário político influencia não só o setor segurador, mas todos os ramos de atividades econômicas. Entretanto, para além desse impacto genérico, as opções políticas em relação aos seguros sociais, por exemplo, são determinantes de um maior ou menor espaço para os seguros privados, notadamente no seguro de pessoas, assim como os investimentos na área de saúde pública influenciam o ramo seguro saúde, na medida em que, quanto maior e melhor o serviço público ofertado e/ou a abrangência e confiabilidade deste sistema, menor o espaço para o desenvolvimento do seguro privado. Dentre os fatores socioeconômicos, especial destaque se dá ao nível de escolaridade da população que, por sua vez, influencia diretamente a inserção no mercado de trabalho e, consequentemente, o nível de renda. Todos, conjuntamente, influenciam o mercado segurador, tendo em vista que, quanto maior a escolaridade, maior o acesso à informação e, também, maior a percepção dos riscos aos quais a própria pessoa e seus interesses estão sujeitos. Ademais, a escolaridade influencia a inserção no mercado de trabalho e o nível de renda e, quanto maior a renda, maior a probabilidade de inclusão dos produtos de seguro na cesta de consumo. Ressalta-se ainda a importante interação entre os fatores políticos e econômicos para o surgimento de novos produtos, como se tem observado em relação o microsseguro. Explica-se: com a estabilidade relativa da economia e com a melhora do nível de renda, parcela da população excluída do mercado consumidor de seguros, passa a fazer parte de uma clientela potencial. Para tanto, discute-se a oportunidade e conveniência de o governo ofertar incentivos fiscais para o setor, além das iniciativas legislativas no sentido de regulamentar, em observância às especificidades da clientela em potencial, o setor. 9

12 Por fim, de uma forma geral, quanto maior o desenvolvimento econômico e tecnológico da sociedade, maior será o campo de atuação do segurador. Assim, os indivíduos intensificam o consumo e, como tais, são também maiores partícipes do processo de seguro: o indivíduo procura e pode pagar seguro. Ao se verificar um aumento da renda per capita, observa-se também uma maior demanda de seguros de vida, de automóveis, de residências; ou seja, ao lado dos grandes riscos, passa-se a ter os riscos chamados massificados, que na realidade, é o que constitui a força e a essência de um mercado de seguros. II. Variáveis que afetam o desenvolvimento do setor de seguros II.1. População A fim de apresentar um retrato da população dos estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo e ao mesmo tempo permitir a comparação com a região Sudeste e com o Brasil, a presente seção se dedicará a análise de variáveis em termos totais e segundo condição de domicílio (urbano e rural), procedendo-se sempre a um cotejo com as mesmas variáveis para o Brasil e região Sudeste. O Gráfico 1 e o Gráfico 2 apresentam um retrato da evolução da população brasileira residente segundo grandes regiões e anos censitários, em termos absolutos e relativos, respectivamente. Para complementar a informação, o Gráfico 3 apresenta a taxa anualizada de crescimento entre os censos. A análise do Gráfico 1 evidencia que as regiões Nordeste e Sudeste, historicamente, apresentam maior concentração de população residente, fato este persistente na contemporaneidade. A mesma informação consta do Gráfico 2, com a diferença de que neste último optou-se por apresentar a distribuição relativa. Aqui fica mais evidente que a região nordeste que era a predominante no primeiro censo (1872), vem perdendo importância populacional em detrimento principalmente da região sudeste, ainda que em 2010, continue sendo a segunda mais populosa. Já o Gráfico 6 demonstra que, não obstante as taxas de crescimento das populações residentes apresentarem a mesma tendência, as taxas das regiões Sudeste e Nordeste apresentam-se consideravelmente próximas à do Brasil, ao passo que as taxas das demais regiões refletem a ocupação posterior, destacando-se, especialmente, as regiões Centro-Oeste e Norte. 10

13 Como o objetivo é analisar mais detidamente os estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo, o Gráfico 4 apresenta as curvas de evolução das populações do Brasil, região Sudeste e os estado mencionados. Considerando a grande diferença de tamanho entre estes recortes, o Gráfico 5 apresenta a mesma informação numa escala log. O Gráfico 6 apresenta a taxa anualizada de crescimento entre os censos para as mesmas regiões. Gráfico 1 População residente (em milhões de habitantes) Brasil, segundo grandes regiões e anos censitários 1872/2010. Fonte: IBGE, Censos. Gráfico 2- Distribuição cumulativa da população residente Brasil, segundo grandes regiões e anos censitários ( ) 11

14 Fonte: IBGE, Censos. Gráfico 3 Taxa anualizada de crescimento da população residente - Brasil, segundo grandes regiões, entre os anos censitários 1872/2010. Fonte: IBGE, Censos. O Gráfico 4 e o Gráfico 5 cuidam de comparar a evolução da população residente dos estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo com a região Sudeste e 12

15 Brasil. Verifica-se que ambos os estados seguiram a tendência de crescimento, porém, em proporções diversas. Sobretudo, no Espírito Santo, o crescimento foi bastante tímido. Considerando a grande diferença de tamanho entre estes recortes, o Gráfico 5 apresenta a mesma informação numa escala log. Gráfico 4 - População residente (em milhões de habitantes) - Brasil, Região Sudeste e Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo, segundo anos censitários /2010. Fonte: IBGE, Censos. 13

16 Gráfico 5 População residente (em milhões de habitantes) Brasil, Região Sudeste e Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo segundo anos censitários 1872/2010. Fonte: IBGE, Censos. O Gráfico 6 apresenta a taxa anualizada de crescimento da população residente, em comparação ao Brasil e a Região Sudeste. As taxas de crescimento, embora tenham apresentado comportamento semelhante, verifica-se que tanto o estado do Rio de Janeiro, quanto o do Espírito Santo, apresentaram maior crescimento nas décadas de 1950 e 1960, superando as taxas da região sudeste e do Brasil e, a partir de então, o crescimento da população residente nestas áreas se deu em níveis mais baixos, sendo que o Rio de Janeiro ficou, em todos os períodos subsequentes, abaixo das médias do Brasil e da região sudeste, ao passo que no Espírito Santo, a partir da década de 1980, a taxa de crescimento foi superior a das demais áreas analisadas. 14

17 Gráfico 6 Taxa anualizada de crescimento da população residente - Brasil, Região Sudeste e estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo, entre os anos censitários 1872/2010. Fonte: IBGE, Censos. Por fim, o Gráfico 7 apresenta a evolução do grau de urbanização da população residente para o Brasil, Região Sudeste e estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo. A urbanização foi fator marcante para todas as áreas, sendo que o Rio de Janeiro apresentou maior grau em todo o período analisado, enquanto que o Espírito Santo manteve-se abaixo da média nacional, porém em uma tendência de aproximação com o grau de urbanização do Brasil, sobretudo na última década. Gráfico 7 Grau de urbanização da população residente - Brasil, Região Sudeste e Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo, segundo anos censitários 1950/

18 Fonte: IBGE, Censos. II.2. Famílias Esta seção tem por fim descrever os tipos de família, segundo a sua composição. Para esta análise foram utilizados nove modelos de composição familiar, além de uma 10ª categoria referente a outros tipos de família. O Gráfico 8 apresenta a evolução no período 2001/2011, dos tipos de famílias brasileiras. Observa-se um pequeno crescimento na participação de casais sem filhos, assim como um aumento das famílias compostas por casal com filhos maiores de 14 anos de idade. Já o número de famílias formadas por casal com filhos menores de 14 anos, após um singelo crescimento entre 2001 e 2004, observa-se uma diminuição desse tipo de família em todos os anos seguintes. Aumento mais expressivo é verificado nas famílias monoparentais, formadas por mãe e filhos maiores de 14 anos. Gráfico 8- Tipo de Família - Brasil (2001/2011) 16

19 O Gráfico 9 apresenta a distribuição dos tipos de família para Brasil, região Sudeste, estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro e região Metropolitana do Rio de Janeiro em Nota-se que, em termos gerais, a distribuição é bastante semelhante, sendo que as composições das famílias da região Sudeste, do Brasil e do Espírito Santo apresentam ainda maior similitude entre si, o mesmo sendo verificado em relação ao Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro. A proporção de famílias compostas por casal sem filhos representa menos de 20% do total de famílias nos três cortes geográficos, verificando-se que o estado do Espírito Santo apresenta menor proporção que o Brasil, Região Sudeste, Rio de janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro para esse modelo familiar, sendo que para estas duas últimas áreas, a proporção de casais sem filhos supera a das demais. Por outro lado, a participação de famílias compostas por casal com filhos menores de 14 anos de idade é maior para o Espírito Santo do que para as demais regiões; e, as famílias compostas por casal com filhos de mais de 14 anos de idade é ligeiramente superior para a Região Sudeste. Verifica-se que no estado do Rio de Janeiro, assim como na região metropolitana do estado, há menor participação de famílias compostas por casal com filhos, nas 17

20 diferentes idades e, maior participação de famílias formadas por mãe e filhos, o que pode evidenciar, tanto a opção por um projeto parental dissociado do casamento, como a decomposição das famílias pelo divórcio ou morte de um dos cônjuges. Nota-se que esse modelo apresenta menor representatividade no estado do espírito Santo. Gráfico 9 - Tipos de família Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2001) Fonte: IBGE, PNAD O Gráfico 10 apresenta também a distribuição dos tipos de família para tipos de família para Brasil, região Sudeste, estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro e região Metropolitana do Rio de Janeiro em Observa-se, para todas as áreas, o crescimento de casal sem filhos e outros tipos de família e o decrescimento de casais com filhos menores de 14 anos. Há também um ligeiro crescimento do modelo casal com filhos em idades variadas, o que pode decorrer das famílias recompostas ou mosaico, em virtude de novas uniões. Os demais modelos familiares mantiveram a participação relativa. 18

21 Gráfico 10 - Tipos de família Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2011) Fonte: IBGE, PNAD II.3. Domicílios II.3.1. Condição de ocupação Complementando a análise acima, a presente seção cuida especificamente de detalhar a composição dos tipos de domicílios, destacando, especialmente, as regiões analisadas. Inicialmente, no que diz respeito à distribuição espacial, verifica-se que a região Sudeste apresenta a maior concentração de domicílios, congregando 44,3% dos domicílios brasileiros, seguida pela região Nordeste, com 26,2%; região Sul com 15,6%; região Centro-Oeste com 7,6%; e, por fim, com o menor quantitativo de domicílios, a região Norte comporta aproximadamente, 6% dos domicílios (ver Tabela 2). 19

22 Tabela 2- Distribuição dos domicílios, segundo condição - Grandes regiões (% em relação ao total do Brasil) 2010 Próprio Locado Cedido Outra Total Norte 6,6% 4,8% 6,0% 5,6% 6,2% Nordeste 27,5% 22,0% 25,2% 21,0% 26,2% Sudeste 43,2% 48,9% 43,2% 51,3% 44,3% Sul 16,0% 14,5% 14,8% 15,1% 15,6% Centro-Oeste 6,7% 9,8% 10,9% 7,0% 7,6% Brasil 73,3% 18,3% 7,7% 0,6% 100,0% Fonte: IBGE, Censo 2010 Para além desta primeira observação, a fim de proceder a uma análise qualitativa, os domicílios foram classificados segundo a condição de sua ocupação em: próprio; alugado; cedido; e, outra condição. Partindo do maior universo, tem-se que a ocupação da população brasileira segundo condição de domicílios apresenta a seguinte distribuição de ocupação: 73,3% em domicílios próprios; 18,3% em domicílios alugados; 7,8% em domicílios cedidos; e, 0,6% da população ostenta outras condições de ocupação. Esta distribuição é bastante semelhante à das regiões, conforme a Tabela 3 abaixo, destacando-se apenas que na região Centro-Oeste a proporção de imóveis próprios é um pouco inferior a das demais regiões, assim como do Brasil, sendo esta diferença compensada pela maior participação de imóveis locados. Tabela 3- Distribuição da população segundo condição de domicílio Imóvel próprio Imóvel locado Imóvel cedido Outra condição Brasil 73,6% 17,0% 8,8% 0,5% Região Norte 77% 14,5% 7,9% 0,6% Região Nordeste 76,7% 15,4% 7,4% 0,5% Região Sudeste 71,8% 19,1% 8,6% 0,5% Região Sul 75% 17% 7,3% 0,6% Região Centro-Oeste 65,4% 21,4% 12,2% 1,0% Rio de Janeiro 74,88% 19,37% 5,08% 0,66% Espírito Santo 70,15% 19,00% 10,55% 0,30% Fonte: IBGE, Censo 2010 O Gráfico 11 apresenta a mesma distribuição, porém desagregada por unidade da federação. Neste verifica-se que, não obstante algumas oscilações, a distribuição tem um mesmo perfil para todas as unidades da federação, destacando-se a alta proporção de domicílios próprios. 20

23 Gráfico 11 Distribuição da população, segundo condição de domicílio e unidade da federação Fonte: IBGE, Censo Já o Gráfico 12 e o Gráfico 13 comparam a distribuição dos domicílios segundo condição de ocupação para o Brasil, região sudeste, estados do Espírito Santo, Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro, nos anos de 2001 e Observa-se para todas as áreas, a exceção do Espírito Santo, e nos dois instantes de tempo analisados, a predominância de imóveis próprios, seguidos por imóveis locados. Contudo, observa-se que as taxas são mais próximas para a Região Sudeste, Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro. Já em relação o Espírito Santo, em 2001, apresentava maior participação de imóveis cedidos do que locados, sendo este quadro invertido em 2011, quando a distribuição das condições de ocupação se aproximou mais da realidade das demais regiões analisadas, não obstante a queda do percentual de imóveis próprios e a manutenção, em patamares mais elevados, de imóveis cedidos. 21

24 Gráfico 12- Condição de ocupação do domicílio - Brasil, Região Sudeste, Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo e RM do Rio de Janeiro (2001) Gráfico 13- Condição de ocupação do domicílio - Brasil, Região Sudeste, Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo e RM do Rio de Janeiro (2011) 22

25 II.3.2. Tamanho dos domicílios Os Gráfico 14 ao Gráfico 28 apresentam a distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios para o Brasil, Região Sudeste, estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro, tanto ao nível total, como desagregado por condição de domicílio. Para todas as regiões analisadas, verifica-se maior concentração de domicílio com até 3 pessoas, independentemente da condição de domicílio, ou seja, tanto para as áreas urbanas, quanto para as áreas rurais, assim como para os totais. Entretanto, a depender do corte geográfico, isto decorre do aumento da participação de domicílios com até 2 pessoas ou, pelo incremento dos domicílios com três pessoas, como será destacado na análise por região. Gráfico 14- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios - Brasil (2001/2011) 23

26 Gráfico 15- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios - Brasil Urbano (2001/2011) Gráfico 16- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios - Brasil Rural (2001/2011) Os Gráfico 17 ao Gráfico 19 apresentam a mesma informação para a região sudeste. A tendência se repete em todos os cortes geográficos. No nível mais agregado, verifica-se incremento de 3,7% e de 6,2% da participação dos domicílios com 1 pessoa 24

27 e 2 pessoas, respectivamente e diminuição de 1,4% nos domicílios com 3 pessoas. Considerando-se apenas os domicílios urbanos, temos um incremento de 3,5% na participação dos domicílios com 1 pessoa; 6% na participação dos domicílios com 2 pessoas; e uma diminuição de 1,4% da participação dos domicílios com 3 pessoas. Já dentre os rurais, houve um aumento de 3,4% na participação dos domicílios de 1 pessoa; 7,6% dos domicílios de 2 pessoas e, igualmente, diminuição na participação dos domicílios de 3 pessoas, da ordem de 1,3% Gráfico 17- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Região Sudeste (2001/2011) 25

28 Gráfico 18- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Região Sudeste Urbano (2001/2011) Gráfico 19- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Região Sudeste Rural (2001/2011) Os Gráfico 20 ao Gráfico 29 apresentam a distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios para os estados do Espírito Santo e Rio de Janeiro e para a região metropolitana do Rio de Janeiro. Nestas regiões observa-se a tendência geral de 26

29 diminuição do tamanho dos domicílios, o que, na verdade, reflete as informações já traçadas acerca da composição das famílias. Para o Espírito Santo, a distribuição cumulativa para a área urbana e total é bastante semelhante e com uma tendência uniforme, já para a área rural, verifica-se uma oscilação na distribuição. No Espírito Santo, diferentemente do que se observa para as demais áreas, há um crescimento da participação de domicílios com três pessoas, sendo este maior na área rural (5,8% entre 2001 e 2011), sendo que houve pequena diminuição na representatividade dos domicílios rurais com 1 pessoa (-0,6%) e um crescimento menor da participação de domicílio com 2 pessoas (3,5%). Por outro lado, tanto para o estado, como para a análise especifica dos domicílios urbanos, o maior crescimento relativo se deu na participação de domicílios com 2 pessoas, restando na ordem de 7%. Gráfico 20- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Espírito Santo (2001/2011) 27

30 Gráfico 21- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Espírito Santo Urbano (2001/2011) Gráfico 22- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Espírito Santo Rural (2001/2011) Os Gráfico 23 ao Gráfico 25 apresentam a mesma informação para o estado do Rio de Janeiro. A mesma tendência de diminuição do tamanho dos domicílios é observada, porém, de forma mais acentuada que no estado do Espírito Santo e, mais 28

31 próxima a realidade da região sudeste. Destaca-se, por exemplo, que, tanto para área urbana, como para o total, houve aumento da participação dos domicílios com 1 pessoa na faixa de 5% e decréscimo desta participação para os domicílios de 3 pessoas, da ordem 4,2%. Mesmo na área rural, este último fato foi também verificado. Gráfico 23- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Rio de Janeiro (2001/2011) 29

32 Gráfico 24- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Rio de Janeiro Urbano (2001/2011) Gráfico 25- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Rio de Janeiro Rural (2001/2011) Os Gráfico 26 ao Gráfico 28 apresentam a distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios para a região metropolitana do Rio de Janeiro. O comportamento observado é muito similar ao do estado, a exceção da área rural da região metropolitana 30

33 que apresentou crescimento da participação de domicílios com 3 pessoas, enquanto, para as demais áreas, houve diminuição nesta. Gráfico 26- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2001/2011) Gráfico 27- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Região Metropolitana do Rio de Janeiro - Urbano (2001/2011) 31

34 Gráfico 28- Distribuição cumulativa do tamanho dos domicílios Região Metropolitana do Rio de Janeiro Rural (2001/2011) Por fim, no Gráfico 29 é feita uma comparação entre a evolução do tamanho médio dos domicílios, para os corte propostos. Verifica-se, como já referido, uma tendência a diminuição do tamanho dos domicílios, sendo, entretanto, que esta é mais acentuada para região sudeste do que para as demais áreas analisadas. Ademais, ao contrário do observado para as demais áreas, para o Espírito Santo, a partir do ano de 2009, inverte-se a tendência de queda, com um ligeiro crescimento do tamanho dos domicílios do estado. 32

35 Gráfico 29- Tamanho médio dos domicílios - Brasil, Região Sudeste, Rio de Janeiro, Espírito Santo e RM do Rio de Janeiro (2001/2011) II.4. Escolaridade A escolaridade é uma variável determinante do nível de renda, assim como influencia diretamente o desenvolvimento potencial do mercado de seguros, visto que a informação é de sobrelevada relevância, tanto para a percepção dos riscos e, consequentemente, para o esforço em se planejar um futuro minimamente organizado, assim como para o próprio acesso ao sistema de seguros. Os Gráfico 30 ao Gráfico 39 apresentam a distribuição cumulativa dos anos de estudo para o período compreendido entre 2001 e 2011, segundo sexo e diferentes cortes geográficos: Brasil; região sudeste; estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro e região Metropolitana do Rio de Janeiro. Verifica-se grande similitude nas distribuições, todas demonstrando que a escolaridade da população brasileira, segundo os diversos recortes, apresenta uma tendência de crescimento na última década, sendo esta especialmente observada no grupo compreendido entre 5 e 11 anos de estudo, o que pode significar uma maior permanência ou um retorno ao estudo, sendo as duas possibilidades positivas. 33

36 Partindo do mais geral, o Gráfico 30 e o Gráfico 31 apresentam a distribuição cumulativa de anos de estudo para o Brasil, segundo sexo. Entre as mulheres, além de ser observada a tendência geral de aumento da escolaridade, o ano de 2011 é especialmente representativo do crescimento na faixa entre 4 e 11 anos de estudo, uma certa estagnação entre 11 e 12 anos de estudo e novo crescimento a partir dessa faixa. Já entre os homens, o crescimento se dá na faixa compreendida entre 4 e 8 anos de estudo, a partir daí o crescimento é menor. O mesmo verifica-se para região sudeste, cujas distribuições não diferem substancialmente das do Brasil, para ambos os sexos. Gráfico 30 - Distribuição cumulativa dos anos de estudo Brasil Mulheres (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/

37 Gráfico 31 - Distribuição cumulativa dos anos de estudo Brasil Homens (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/2011 Gráfico 32- Distribuição cumulativa dos anos de estudo - Região Sudeste - Mulheres (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/

38 Gráfico 33- Distribuição cumulativa dos anos de estudo - Região Sudeste - Homens (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/2011 O Gráfico 33 e o Gráfico 34 apresentam a distribuição cumulativa dos anos de estudo, segundo sexo, para o estado do Espírito Santo. O desenho é bastante semelhante, contudo, o aumento da escolaridade, para ambos os sexos, foi maior, do que o observado para Brasil e para região sudeste. 36

39 Gráfico 34- Distribuição cumulativa dos anos de estudo Espírito Santo - Mulheres (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/2011 Gráfico 35- Distribuição cumulativa dos anos de estudo Espírito Santo - Homens (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/

40 Os Gráfico 36 ao Gráfico 39 apresentam a distribuição cumulativa dos anos de estudo para o estado do Rio de Janeiro e para a região metropolitana do Rio de Janeiro, por sexo e para o mesmo período (2001/2001). As distribuições são muito parecidas para os dois cortes geográficos. No entanto, as curvas situam-se mais a direita, para ambos os sexos, na região metropolitana do Rio de Janeiro, evidenciando uma situação ligeiramente melhor em relação à escolaridade da população desta área em comparação ao estado como um todo. Ademais, as observações tecidas em relação a região sudeste são de todo pertinentes para o estado do Rio de Janeiro e para a região metropolitana do estado. Gráfico 36- Distribuição cumulativa dos anos de estudo Rio de Janeiro - Mulheres (2001/2011) 38

41 Gráfico 37- Distribuição cumulativa dos anos de estudo Rio de Janeiro - Homens (2001/2011) Gráfico 38- Distribuição cumulativa dos anos de estudo - Região Metropolitana do Rio de Janeiro - Mulheres (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/

42 Gráfico 39- Distribuição cumulativa dos anos de estudo - Região Metropolitana do Rio de Janeiro - Homens (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/2011. Em que pese ser esta a tendência, verifica-se diferenças nas taxas em relação ao corte geográfico, assim como, em razão do sexo dentro da mesma área analisada. Assim, com intuito de permitir melhor análise, o Gráfico 40 e o Gráfico 41 trazem a comparação da distribuição cumulativa da escolaridade do Brasil, Região Sudeste, estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro, para as mulheres e para os anos de 2001 e Já o Gráfico 42 e o Gráfico 43 apresentam a mesma informação para os homens. Destaca-se que, para todas as faixas analisadas e, em ambos os períodos e para os dois sexos, a distribuição cumulativa de anos de estudo da população do estado do Espírito Santo é semelhante à brasileira, ao passo que a distribuição para o estado do Rio de Janeiro, região metropolitana do Rio de Janeiro e região sudeste, guardam maiores similitudes entre si e, distanciam-se das demais áreas. Em 2001, tanto a distribuição para homens como para mulheres foi praticamente idêntica entre Brasil e Espírito Santo e, em 2011, não obstante a proximidade das curvas, observa-se que a distribuição cumulativa dos anos de estudo para a população 40

43 do Espírito Santo é ligeiramente melhor que a do Brasil, a exceção dos homens na faixa mais elevada de escolaridade. A região sudeste encontra-se em posição intermediária: supera a distribuição do Brasil e do Espírito Santo, porém, é inferior a do Rio de Janeiro e da região metropolitana do Rio de Janeiro. Porém, frisa-se que as curvas apresentadas para a região sudeste são mais próximas das do Rio de Janeiro. Nota-se, também, que a diferença entre essas áreas diminui em 2011, o que tanto pode indicar uma melhora da distribuição cumulativa dos anos de estudo dos demais estados, como de fato, observase em relação ao Espírito Santo, como uma piora relativa do Rio de Janeiro. Gráfico 40 - Distribuição cumulativa dos anos de estudo Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro Mulheres (2001) Fonte: IBGE, PNAD

44 Gráfico 41- Distribuição cumulativa dos anos de estudo Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro Mulheres (2011) Fonte: IBGE, PNAD 2011 Gráfico 42 - Distribuição cumulativa dos anos de estudo Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro Homens (2001) Fonte: IBGE, PNAD

45 Gráfico 43 - Distribuição cumulativa dos anos de estudo Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro Homens (2011) Fonte: IBGE, PNAD 2011 Os Gráfico 44 ao Gráfico 48 apresentam a razão de sexo segundo anos de estudo para a população brasileira; da região Sudeste; dos estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro e da região metropolitana do Rio de Janeiro, nos anos de 2001 e 2011, respectivamente. A análise da escolaridade através da razão de sexo da população por idade e segundo anos de estudo evidencia uma tendência de maior escolarização das mulheres, tanto em relação à população brasileira total, quanto para as desagregações feitas. O Gráfico 44 refere-se ao Brasil. Verifica-se que os homens apresentam maior escolaridade para faixas de anos de estudo menores, até 8 anos de estudo. A partir daí, a situação inverte-se com as mulheres apresentando maior escolaridade. Destaca-se que este dado é verificado para todos os anos do período em análise. 43

46 Gráfico 44- Razão de sexo (homens/mulheres) segundo anos de estudo - Brasil (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/2011 Já em relação à região sudeste, como mostra o Gráfico 45, a razão de sexo segundo anos de estudo tem uma evolução diferenciada. Até 4 anos de estudo, a razão de sexo varia bastante; entre 4 e 11 anos de estudo, é favorável aos homens, invertendose a partir daí até as faixas de mais alta escolaridade. Contudo, nos anos de 2002 e 2009, os homens, mesmo nessa faixa, apresentaram situação superior a das mulheres. 44

47 Gráfico 45 - Razão de sexo (homens/mulheres) segundo anos de estudo - Região Sudeste (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2011/2011 A evolução da razão de sexo para o estado do Espírito Santo é semelhante a da região sudeste, porém com maiores oscilações, especialmente nas faixas extremas. Observa-se, também, que os homens apresentam maior escolaridade na faixa entre 4 e 9 anos de estudo e, a partir daí, apresentam em alguns anos taxas maiores que as mulheres, porém, a tendência é de maior escolaridade feminina. 45

48 Gráfico 46- Razão de sexo (homens/mulheres) segundo anos de estudo Espírito Santo (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/2011 O Gráfico 47 e o Gráfico 48 apresentam a razão de sexo segundo anos de estudo para o Rio de Janeiro e para a região metropolitana do Rio de Janeiro, respectivamente. Apresentam a mesma tendência já destacada. Porém, sobretudo para as faixas mais elevadas de escolaridade, as razões oscilam muito de um ano para outro. 46

49 Gráfico 47- Razão de sexo (homens/mulheres) segundo anos de estudo Rio de Janeiro (2001/2011) Gráfico 48- Razão de sexo (homens/mulheres) segundo anos de estudo - Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2001/2011) Fonte: IBGE, PNAD 2001/

50 Já no Gráfico 49 e o Gráfico 50 a mesma informação é apresentada, porém, comparando-se a razão de sexo em todos os cortes geográficos analisados. A média do Brasil apresenta maior escolaridade masculina para as faixas mais baixas de anos de estudo, tanto em 2001, quanto em 2011, sendo que para as demais áreas, este dado não se verifica. Nota-se, também que, a razão de sexo era favorável aos homens com maior escolaridade, sobretudo no estado do Rio de Janeiro e na região metropolitana do estado. Este quadro inverte-se em 2011, quando há maior participação das mulheres de todas as áreas, a partir dos 11 anos de estudo. Gráfico 49 - Razão de sexo (homens/mulheres) segundo anos de estudo - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2001) Fonte: IBGE, PNAD

51 Gráfico 50- Razão de sexo (homens/mulheres) segundo anos de estudo - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2011). Fonte: IBGE, PNAD 2011 II.5. Renda A fim de apresentar um panorama geral acerca da renda nos estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro, com destaque para a região metropolitana do Rio de Janeiro, permitindo a comparação com o Brasil e Região Sudeste, foram calculadas a renda média per capita (Gráfico 51 ao Gráfico 53), a Curva de Lorenz (Gráfico 54 ao Gráfico 56) e o índice de Gini (Gráfico 57 ao Gráfico 59). Todas as informações correspondem ao período de 2001 a 2011, sendo que a renda média per capita e o índice de Gini são apresentados também segundo condição de domicílio. A renda média per capita consiste em um retrato da situação pecuniária média de determinada população em dado momento, ao passo que a Curva de Lorenz e o índice de Gini, permitem analisar o nível de distribuição de renda em um dado período e sociedade. A curva de Lorenz ilustra graficamente a desigualdade da distribuição de renda e, o índice de Gini igualmente, representa a distribuição de renda, permitindo também a observação da desigualdade. 49

52 O Gráfico 51 apresenta a evolução da renda média per capita para a região analisada. Verifica-se uma tendência de crescimento entre 2001 e 2011, sendo esta observada para todos os cortes geográficos. Observa-se, de uma forma geral, grande similitude na evolução das rendas média per capita do Brasil e do estado do Espírito Santo, assim como do estado do Rio de Janeiro e da região metropolitana do Rio de Janeiro. De certa forma, este resultado já era esperado, tendo em vista a semelhança nas distribuições cumulativas de anos de estudo para essas áreas, o que, sem dúvida, reflete na renda. Destaca-se que em toda a década a renda média per capita do Rio de Janeiro e da região metropolitana do Rio de Janeiro mostrou-se superior à das demais regiões, estando a região sudeste em posição intermediária entre as áreas de maior renda e de menor renda. Ademais, a renda média per capita no Espírito Santo ficou praticamente igual a da média nacional, estando ligeiramente abaixo no início da década e superando esta a partir de Gráfico 51- Renda média per capita - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro ( ) A análise da mesma informação desagregada por condição de domicílio evidencia a mesma tendência, contudo, indica que a renda média da população urbana 50

53 do estado do Espírito Santo é ligeiramente inferior a do Brasil, quadro este invertido para a população rural. Ademais, para as áreas urbanas, observa-se maior aproximação entre as rendas médias per capita do estado do Rio de Janeiro, região metropolitana do estado e região sudeste, apesar de mantida os melhores patamares de renda nas duas primeiras áreas. Já na área rural, a renda média per capita do estado do Espírito Santo se aproxima da média da região sudeste que, por sua vez, permanece abaixo da renda média do estado do Rio de Janeiro. Ainda na área rural, a renda média per capita da região metropolitana do Rio de Janeiro é sensivelmente mais elevada que a das demais áreas. Gráfico 52- Renda média per capita - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro ( ) Urbano Fonte: IBGE, PNAD 2001/

54 Gráfico 53- Renda média per capita - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro ( ) Rural O Gráfico 54 apresenta a curva de Lorenz para o Brasil, no período entre 2001 e A concentração de renda, embora ainda seja elevada, diminuiu no período analisado, o que evidenciado pela diminuição da distância entre a curva referente ao ano de 2011, em comparação com a de 2001, e a reta de 45º, representativa da igualdade máxima na distribuição. Nota-se, no entanto, um alargamento do que poderia ser considerada classe média e uma melhora muito diminuta na distribuição para a população de renda mais baixa. 52

55 Gráfico 54 - Curva de Lorenz - Brasil ( ) Fonte: IBGE, PNAD 2001/2009 O Gráfico 55 e o Gráfico 56 apresentam a curva de Lorenz para Brasil, região sudeste, estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro e região metropolitana do Rio de Janeiro, nos anos de 2001 e de No primeiro momento analisado, as curvas eram bastante semelhantes, havendo certa coincidência entre Espírito Santo e Brasil e as demais áreas entre si. Já em 2011, apesar de com a mesma tendência evidenciando uma melhora na distribuição de renda, as curvas se distanciam um pouco, de sorte que o Rio de Janeiro e a região metropolitana do Rio de Janeiro apresentam maior concentração que as demais áreas analisadas. 53

56 Gráfico 55 - Curva de Lorenz - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2001) Fonte: IBGE, PNAD 2001 Gráfico 56 - Curva de Lorenz - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro (2011) Fonte: IBGE, PNAD

57 A constatação acerca da distribuição de renda é corroborada pelo Gráfico 57, que apresenta evolução, para o mesmo período, do índice de Gini. Observa-se que, tanto para o Rio de Janeiro, como para a região metropolitana do Rio de Janeiro, o índice aumenta a partir de 2006, o que denota a piora da distribuição de renda. Já para as demais áreas, o que se constata é uma tendência de queda, não obstante ligeiras oscilações, especialmente no ano de 2009 no estado do Espírito Santo. Gráfico 57 - Índice de Gini - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro ( ) O Gráfico 58 e o Gráfico 59 apresentam a evolução do índice de Gini para a mesma região, porém desagregada por condição de domicílio. Verifica-se, para a área urbana, a mesma tendência já destacada sem essa desagregação. Já para a área rural, como reflexo da própria evolução da renda média per capita, verifica-se uma maior alteração do índice, alternando períodos de queda, com outros de acréscimo, porém, com uma tendência a queda no período. Na área rural da região metropolitana do estado do Rio de Janeiro é que se observa maior oscilação na evolução do índice, porém, nos dois extremos, ele manteve-se o mesmo. 55

58 Gráfico 58 - Índice de Gini - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro ( ) região urbana Fonte: IBGE, PNAD 2001/2011 Gráfico 59 - Índice de Gini - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e Região Metropolitana do Rio de Janeiro região rural Fonte: IBGE, PNAD 2001/

59 II.6. Mercado de Trabalho A fim de oferecer um panorama geral acerca do mercado de trabalho e com o objetivo central de permitir a identificação dos ramos de atividade que congregam quantitativo maior de mão de obra e, também, observar o tipo de inserção dos trabalhadores, serão analisados dois grupos de informações: i) a distribuição da população empregada segundo ramos de atividade; e, ii) distribuição da população empregada, segundo a posição na ocupação. Ambas as análises são comparativas para o Brasil; região sudeste; estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro; e, Região Metropolitana do Rio de Janeiro, para os anos de 2001 e de 2011, desagregada também por condição de domicílio, em urbano e rural. A classificação em urbano/rural, utilizada para a classificação dos domicílios, seguiu a metodologia adotada para as pesquisas da PNAD, baseada na definição vigente. Destaca-se que a Lei Orgânica municipal define, com base em critérios objetivos relacionados à infraestrutura as regiões em urbanas e rurais. A título de ilustração, a Lei Orgânica do Município do Rio de Janeiro, em seu artigo 249, determina que para uma área ser considerada urbana, deverá preencher, no mínimo, dois dos seguintes requisitos: i) meio-fio ou calçamento, com canalização de águas pluviais; ii) abastecimento de água; iii) sistema de esgotos sanitários; iv) rede de iluminação pública, com ou sem posteamento para distribuição domiciliar; v) posto de saúde ou escola primária a uma distância máxima de três quilômetros do imóvel considerado. O e o Gráfico 60 e o Gráfico 61 apresentam a distribuição da população urbana ocupada, segundo ramos de atividades para os anos de 2001 e 2011, respectivamente, e o Gráfico 62 e o Gráfico 63 apresentam a mesma distribuição para a população rural. Em relação à população urbana, observa-se, para ambos os anos, uma distribuição semelhante para as quatro regiões analisadas, sendo que, mais uma vez, o estado do Espírito Santo acompanha de perto a distribuição brasileira e o estado do Rio de Janeiro e a região metropolitana do Rio de Janeiro, com distribuições muito parecidas entre si e, mais semelhantes à da região sudeste, do que a do Brasil. Os homens urbanos, de uma forma geral, estão concentrados nos ramos de comércio e reparação; indústria de transformação; e construção, ao passo que as 57

60 mulheres concentram-se nos ramos de serviços domésticos; comércio e reparação; e, educação, saúde e serviços sociais. Destaca-se que a participação dos homens urbanos da região metropolitana do Rio de Janeiro no ramo agrícola é praticamente nula, ao passo que representa, tanto para o Espírito Santo, como para o Brasil, cerca de 10% em 2001 e cerca de 7% em O mesmo verifica-se em relação às mulheres urbanas, sendo que a participação das mesmas, quando observada, é menor do que as dos homens, em ambos os períodos. O setor de serviços é o mais representativo para todas as áreas em ambos os anos. Entre as mulheres, com o era de se esperar, verifica-se também grande participação no setor de serviços domésticos e no setor de educação e serviços sociais. Contudo, em todas as áreas houve diminuição de três pontos percentuais em média da participação destas no ramo serviços domésticos, acompanhado por crescimento nos ramos comércio e reparação; alojamento; e, outras atividades. Gráfico 60 - Ramos de atividade do trabalho principal - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Urbano (2001) Fonte: IBGE, PNAD

61 Gráfico 61 - Ramos de atividade do trabalho principal - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Urbano (2011) Fonte: IBGE, PNAD 2009 Quanto à população rural, como esperado, a atividade agrícola é majoritária nos dois anos considerados, a exceção da região metropolitana do Rio de janeiro, onde observa-se uma participação expressiva de serviços domésticos, sobretudo entre as mulheres, seguido de indústria de transformação entre as mulheres e construção e administração pública entre os homens. 59

62 Gráfico 62 Ramos de atividade no trabalho principal - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Rural (2001) Fonte: IBGE, PNAD 2001 Gráfico 63 - Ramos de atividade no trabalho principal - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Rural (2011) Fonte: IBGE, PNAD

63 O Gráfico 64 e o Gráfico 65 apresentam a distribuição da população urbana ocupada, segundo posição na ocupação para os anos de 2001 e 2011, respectivamente, e os Gráfico 66 e Gráfico 67 apresentam a mesma distribuição para a população rural. Em relação à população urbana, observa-se, para ambos os anos, uma distribuição semelhante para as quatro regiões analisadas. Os homens e mulheres urbanos, de uma forma geral, estão concentrados na ocupação empregados. Entre os homens e mulheres é expressiva também a participação de conta-própria, ao passo que as mulheres concentram-se também como trabalhador doméstico. A participação da categoria empregador e conta-própria, para ambos os sexos, manteve-se praticamente inalterada nos anos analisados, destacando-se apenas que a inserção dos homens neste tipo de posição é ligeiramente superior a das mulheres. Por fim, a categoria que abarca os trabalhadores envolvidos em atividades para o autoconsumo apresentou pequenas oscilações, no sentido de manutenção ou diminuição dessa ocupação. Gráfico 64 Posição na ocupação no trabalho principal - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Urbano (2001) Fonte: IBGE, PNAD

64 Gráfico 65 - Posição na ocupação no trabalho principal - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Urbano (2011) Fonte: IBGE, PNAD 2011 Quanto à população rural, predominam também os empregados, tanto entre os homens como entre as mulheres (Gráfico 66 e Gráfico 67) nos anos de 2001 e 2011, seguido dos conta-própria entre os homens e das trabalhadoras domésticas e contaprópria entre as mulheres. Verifica-se que a categoria empregador que, apesar de pequena figurava no gráfico em 2001 para o estado do Rio de Janeiro, desaparece em

65 Gráfico 66 - Posição na ocupação no trabalho principal Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Rural (2001) Fonte: IBGE, PNAD 2001 Gráfico 67 - Posição na ocupação no trabalho principal - Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e RM do Rio de Janeiro - Rural (2009) Fonte: IBGE, PNAD

66 II.7. Contribuintes de Previdência Privada Por fim, a presente seção apresenta a evolução dos contribuintes para algum plano de previdência privada, visto ser este importante produto do ramo pessoas. O objetivo é ilustrar a proporção de contribuintes, segundo faixas etárias e sexo. Inicialmente, o Gráfico 68 e o Gráfico 69 apresentam a distribuição da proporção de contribuintes, segundo sexo e no período de 2001 a 2011, para o Brasil. Observa-se uma tendência ao crescimento na proporção de contribuintes, principalmente a partir da faixa etária de 24 anos para ambos os sexos, o que de certa forma pode ser explicado pela idade usualmente atribuída para ingresso no mercado de trabalho após educação de curso superior. Verifica-se também que, não obstante um crescimento maior nos últimos anos, as mulheres ainda tem participação relativamente inferior a dos homens, dentre o grupo de contribuintes, para todas as faixas etárias. A proporção começa a diminuir a partir dos 50 anos para homens e, aos 45 anos de idade, entre as mulheres. Gráfico 68- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Homens - Brasil (2001/2011) 64

67 Gráfico 69- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Mulheres - Brasil (2001/2011) Os Gráfico 70 e Gráfico 71 referem-se à região sudeste. A tendência é a mesma observada para Brasil, porém a participação é ligeiramente superior, para ambos os sexos. Ademais, entre os homens, observa-se que a contribuição inicia em idades mais baixas, no grupo etário de 15 a 19 anos e decai, também, no grupo etário mais baixo, a partir dos 45 anos. 65

68 Gráfico 70- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Homens Região Sudeste Gráfico 71- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Mulheres Região Sudeste (2001/2011) 66

69 O Gráfico 72 e o Gráfico 73 apresentam a distribuição da proporção de contribuintes para previdência privada, segundo sexo e por igual período, para o estado do Espírito Santo. Para ambos os sexos, a evolução mostrou-se bastante descontínua no período. A participação da população capixaba é bastante semelhante à brasileira, estando abaixo da observada para a região sudeste. Apenas entre as mulheres, nos últimos anos e para grupos etários mais altos, é que a proporção das mulheres do estado superou ligeiramente as do Brasil. Gráfico 72- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Homens Espírito Santo (2001/2011) 67

70 Gráfico 73- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Mulheres Espírito Santo (2001/2011) Os Gráfico 74 ao Gráfico 77 apresentam a mesma distribuição para o estado do Rio de Janeiro e para o município do Rio de Janeiro. A distribuição assemelha-se da região sudeste. Entretanto, é maior a participação dos homens do município do Rio de Janeiro em comparação ao estado, o mesmo sendo observado entre as mulheres. 68

71 Gráfico 74- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Homens Rio de Janeiro (2001/2011) Gráfico 75- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Homens Rio de Janeiro (município) (2001/2011) 69

72 Gráfico 76- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Mulheres Rio de Janeiro (2001/2011) Gráfico 77- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários - Mulheres Rio de Janeiro (município) (2001/2011) 70

73 A fim de facilitar a comparação, os Gráfico 78 ao Gráfico 81 apresentam, respectivamente e, segundo sexo, a evolução da distribuição da proporção de contribuintes para previdência privada para cada uma das áreas analisadas e a taxa de crescimento desta segundo grupos etários. O Gráfico 78 e o Gráfico 79 evidencia a maior proporção de contribuintes no município do Rio de Janeiro, seguido da região sudeste e do estado do Rio de Janeiro, para ambos os sexos, assim como um aumento da proporção de contribuintes entre a população do Espírito Santo nos últimos anos. Gráfico 78- Distribuição da proporção de contribuintes Homens Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e município do Rio de Janeiro (2001/2011) 71

74 Gráfico 79- Distribuição da proporção de contribuintes Mulheres Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e município do Rio de Janeiro (2001/2011) Já o Gráfico 80 e o Gráfico 81 mostram que a concentração de contribuintes coincide com a idade ativa, decaindo a proporção de contribuintes, contudo, antes da idade da aposentadoria pública, o que pode identificar certo planejamento para recebimento de benefícios antes da inatividade total. Observa-se que, para ambos os sexos, a região sudeste apresenta maior participação no setor, seguida do município do Rio de Janeiro e do estado do Rio de Janeiro. 72

75 Gráfico 80- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários Homens Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e município do Rio de Janeiro (2001/2011) Gráfico 81- Distribuição da proporção de contribuintes segundo grupos etários Mulheres Brasil, Região Sudeste, Espírito Santo, Rio de Janeiro e município do Rio de Janeiro (2001/2011) 73

76 III. Base de Dados e o Pacote de Mapeamento Para a identificação do potencial de consumo de produtos de seguro são identificadas variáveis proxies para as condições de renda e de consumo da população, unidades familiares, e concentração espacial da atividade econômica. Os dados serão disponibilizados tanto em valor absoluto como em relativo (com respeito à população e a área) e em tabelas e cartogramas. O pacote e a base de dados disponibilizados permitirão o acesso a um conjunto de informações que poderão, em larga escala, subsidiar análises de investimento. Como exemplo, na seção IV serão apresentadas análises univariadas de variáveis selecionadas para mostrar a potencialidade do instrumento quando o interesse é específico numa determinada informação. Estas análises serão apresentadas de duas formas complementares: Visualmente, com cartogramas de representações no espaço geográfico da intensidade que uma determinada variável assume nas diferentes unidades espaciais de análise. E, de forma estatística, é apresentada uma análise de componentes principais para redução de dimensionalidade e caracterização dos eixos que melhor descrevem os mercados. As informações serão disponibilizadas para os 853 municípios do estado e para as Microrregiões e Mesorregiões. Na Tabela 1 no corpo do texto listamos um conjunto de dados utilizados na análise, bem como produtos correspondentes no mercado de seguros. III.1. A base de dados e a informação A informação é sempre o primeiro passo para a localização de qualquer negócio, visto a existência de um elo bastante forte entre a informação e os critérios para localização de negócios. São diversas as fontes de informação e a escolha, dentre elas, fica condicionada ao planejamento de atividade de capital, o qual deve definir: que dados servem às propostas de pesquisa; para quando serão necessárias; 74

77 qual o grau de precisão de cada informação coletada. O planejamento de capital sugere o método da coleta a ser empregado, podendo ser exaustivo ou amostral, direto ou não, isto é, na primeira situação coletando todos os casos (censo) para o estudo ou apenas fração destes elementos. A segunda situação considera a possibilidade de se ter um instrumento específico para a coleta (com o questionamento de um Censo Agropecuário - fonte de parte da base de dados disponibilizada) ou a utilização de registros administrativos (por exemplo, o repasse da União aos municípios informação advinda dos registros do TCU). A coleta feita por amostragem é a mais usada, por questões de custo relativo e encontra respaldo em toda uma teoria estatística refinada, idealizada para atender à economia, ou seja, a tecnologia de amostragem probabilística. Os registros administrativos também se constituem de uma boa fonte de informações já que são de baixo custo (na verdade são coletados para algum fim administrativo específico). Estatisticamente considera-se informação o conjunto de dados provenientes de uma pesquisa por levantamento (das formas descritas acima) ou por experimentação, dispostos em uma tabela ou gráfico. Quando todos os dados de uma tabela se mantêm ligados através de uma circunstância homogênea de observação formam uma série estatística. O desenho geométrico, ou gráfico estatístico, serve para descrever a reunião de dados organizados. A escolha do nível de tratamento de informações é o trabalho de gradação, que corresponde ao desenvolvimento dos seguintes passos metodológicos sucessivos: cálculos de médias, índices e distribuição de frequências ou outras estatísticas derivadas, construídas com os dados disponíveis; exercícios analíticos de associações e correlação entre séries temporais, obtidas a partir dos dados disponíveis; estudos prospectivos de estimação por análise de regressão, análise fatorial, análise de dados categóricos ou outra técnica de análise multivariada; estudos decisórios baseados em testes estatísticos e processos estocásticos aplicados às estimativas; experimentação estatística sobre sistemas multivariados constituídos com os elementos obtidos; 75

78 aprofundamento de experiência através de modelagem; desenvolvimento destes métodos através de processos de simulação. Deve-se, entretanto, cuidar para não se ater apenas aos limites técnicos. O campo maior de informação extravasa a área de competência estatística e compreende o terreno do conhecimento que é ilimitadamente mais amplo e mais propício ao trabalho criativo. Isto significa saber medir a distância entre as estatísticas e o que elas representam e compreender as muitas verdades de uma informação. Usualmente, todo um saber da área substantiva que o operador adquire com o tempo no mercado pode e deve ser incorporada na análise. O analista de mercado deve ser sensível e procurar retirar todos os benefícios da informação, ou seja, deve saber manipular informações "frias" que constituem a sua base documental e desta utilizar-se para chegar, com êxito, ao domínio das informações "quentes", em verdade, a sua base para decisões. Uma base "quente" para decisões é constituída de: trabalhos informativos direcionados; conclusões; opiniões. Muitas vezes, ao processar análises o tomador de decisões não está aparentemente bem informado, ou não é capaz de reconhecer fronteiras, de forma que, aí, ao analista caberá oferecer indicadores para apoiar a definição dos parâmetros. III.2. O instrumento de análise Objetivando estimar o potencial de consumo de diferentes produtos de seguro para os Estados do Rio de Janeiro e do Espírito Santo, foi inicialmente desenvolvido um instrumental de análise de forma unidimensional, capaz de identificar espacialmente, através de cartogramas e tabelas, os elementos (parâmetros) para análise deste mercado. 76

79 Posteriormente, foram tabuladas algumas variáveis que podem explicar, pontualmente, o potencial do mercado de serviços de seguros, nos diferentes municípios dos estados analisados, bem como identificar as regiões homogêneas, em função destas variáveis. Para exemplificar na manipulação dos dados do instrumental desenvolvido, foram selecionadas algumas variáveis, duas das quais básicas e indispensáveis a qualquer análise de mercado: o local (o próprio município ou a região) e a população. Assim, antes de procedermos às análises das demais, teceremos algumas considerações: Região: entende-se por região ao conjunto sistemático de locais, obedecendo a diferenças hierárquicas de tamanho e pertinência, que inserem a noção de local naquela região. Uma região é composta de áreas contíguas, apresentando uniformidade de aspectos e atributos característicos. O princípio da uniformidade usado para qualificar uma região empresta - lhe o nome de região uniforme, formal ou homogênea. Considera-se uma região aquela composta de locais que apresentam maior interação e conexão entre si do que com as áreas exteriores. As variáveis que definem uma região são as interações entre locais conectados, complementares uns dos outros. Uma região assim definida é chamada região funcional. Estas regiões definem os locais adequados para os empreendimentos humanos, aí incluídos os serviços sociais, comerciais, de lazer, etc. Local: a localização geográfica é fato inseparável da atividade econômica. Existe forte relação entre localização e trabalho. A cartografia dos fenômenos sociais, como fase primeira de pesquisa, procura apreciar possíveis coincidências ou semelhanças econômicas entre distintos pontos cartográficos. Nem sempre o tamanho territorial é proporcional ao número de habitantes, porém a densidade populacional, quando analisada conjuntamente com outras variáveis pode sugerir indicações sobre hierarquia regional, atividade econômica, migração, etc. População: o estudo desta variável está filiado à corrente das ciências sociais que conceitua população como grupo: um grupo de pessoas associadas a interesses comuns desempenhando papéis relativos e interativos. O analista de mercado vê na população um grupo de consumidores relacionando-se entre si e acredita que boa parte da análise urbana sirva à escolha de locais para a instalação de negócios (comércio, serviços, etc). O consumidor é o centro do sistema mercadológico. Um método bastante empregado consiste na avaliação prospectiva de mercados prováveis e potenciais por cruzamento de projeções de população, de níveis de consumo, segundo critérios temporais de análise e 77

80 por contraposição destas projeções a um referencial geográfico. O tamanho da população encontrada em determinado local, numa análise unidimensional, pode sugerir potencialidade mercadológica: quanto maior o número de pessoas maiores as possibilidades do mercado. III.3. Apresentação Cartográfica O estado do Rio de Janeiro é constituído por 92 municípios (Figura 1) que o IBGE agrega em 18 microrregiões (Figura 2) e em 6 mesorregiões (Figura 3). Já o Espírito Santo é formado por 78 municípios (Figura 4), agrupados em 13 microrregiões (Figura 5) e 4 mesorregiões (Figura 6). O agrupamento dos municípios de determinado estado em micro e mesorregiões facilita a análise, ao permitir a observação de certas tendências, segundo a proximidade dos municípios (microrregiões) ou de suas características sociais e econômicas mais preponderantes (mesorregião). Microrregião é, de acordo com a Constituição brasileira de 1988, um agrupamento de municípios limítrofes. Sua finalidade é integrar a organização, o planejamento e a execução de funções públicas de interesse comum, definidas por lei complementar estadual. Entretanto, raras são as microrregiões assim definidas. Consequentemente, o termo é muito mais conhecido em função de seu uso prático pelo IBGE que, para fins estatísticos e com base em similaridades econômicas e sociais, divide os diversos estados da federação brasileira em microrregiões. Mesorregião, no Brasil, é uma subdivisão dos estados que congrega diversos municípios de uma área geográfica com similaridades econômicas e sociais. Foi criada pelo IBGE e é utilizada para fins estatísticos e não constitui, portanto, uma entidade política ou administrativa. No Anexo I traz quatro tabelas, listando os municípios que compõem as microrregiões e as microrregiões que compõem as mesorregiões dos estados do Rio de Janeiro (Tabela 21 e Tabela 22) e do Espírito Santo (Tabela 23 e Tabela 24). 78

81 IV Análise univariada de itens selecionados em três níveis de desagregação: municípios, microrregiões e mesorregiões. O instrumental desenvolvido permite a análise dos dados por frequências relativas. Ainda que o instrumental permita outros níveis de frequência para refinar a pesquisa, optou-se por considerar 4 ou 5 grupos (4 ou 5 níveis de frequência relativamente ao total dos dados de cada variável, correspondentes aos cortes dos quartis ou dos quintis) para a análise unidimensional das variáveis, nos exemplos apresentados. Na Tabela 4 encontra-se o código das cores utilizadas nos cartogramas para a desagregação em quartos e na Tabela 5 os códigos para quintos. Tabela 4- Códigos de cor e intervalos de dados (4 grupos) Tabela 5- Códigos de cor e intervalos de dados (5 grupos) IV. 1 - Considerações Sobre Algumas Variáveis, tomadas como exemplo. As variáveis observadas neste exemplo podem ser divididas em dois grupos: i) grupo renda (PIB total e per capita; frota de automóveis; alienação de bens imóveis e, impostos); ii) grupo populacional (população total, densidade demográfica, e participação da população idosa). Os dados foram extraídos da base de dados disponibilizada. 79

82 Para cada variável considerada apresentamos a análise em diferentes níveis de desagregação geográfica: municípios, microrregiões e mesorregiões. Optou-se, em regra, por apresentar comentários para o nível menos desagregado tendo em vista a dificuldade em se analisar um número muito grande de municípios. Ressalta-se que não existe uma uniformidade quando se desagrega: dentro de cada mesorregião, existem microrregiões e municípios com valores distintos da variável em relação à mesorregião a que pertencem. Contudo, a mesorregião permite uma análise macro da importância daquela variável naquela área. Antes de iniciar a análise dos cartogramas representativos das variáveis do grupo renda e do grupo população, será apresentada, segundo mesorregião (Figura 8 e Figura 10) e microrregião (Figura 9 e Figura 11), a participação de cada mesorregião na área total dos estados a que pertencem. Figura 8- Participação na área total, por mesorregião Rio de Janeiro Figura 9- Participação na área total, por microrregião Rio de Janeiro 80

83 Figura 10- Participação na área total, por mesorregião Espírito Santo Figura 11- Participação na área total, por microrregião Espírito Santo 81

84 IV. 2 Variáveis do grupo população Rio de Janeiro. 1. Distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro O estado do Rio de Janeiro tem uma população total de aproximadamente 16 milhões de pessoas, cuja distribuição segundo mesorregiões, microrregiões e municípios, encontra-se cartograficamente representada nas Figura 12 a Figura 14, respectivamente. Os municípios do Rio de Janeiro, São Gonçalo, Duque de Caxias, Nova Iguaçu, Niterói, Belford Roxo, Campos dos Goytacazes, São Joao do Meriti e Petrópolis, juntos, abarcam cerca de 70% da população do estado. Note que, dentre os municípios citados, apenas Campos dos Goytacazes e Petrópolis não estão localizados na microrregião do Rio de Janeiro, sendo que só Campos dos Goytacazes situa-se em mesorregião distinta dos demais municípios. Obviamente, que isto reflete diretamente na distribuição da população por mesorregião e por microrregião. Temos, portanto, que a microrregião do Rio de Janeiro abarca cerca de 73% da população do estado e a mesorregião metropolitana do Rio de Janeiro congrega cerca de 80%. A segunda microrregião que apresenta maior quantitativo populacional é a do Vale do Paraíba Fluminense (4,3%), seguida de Campos dos Goytacazes (3,7%). Estas 82

85 duas últimas microrregiões situam-se nas mesorregiões do Sul Fluminense e do Norte Fluminense, respectivamente, que, por seu turno, são, após a mesorregião metropolitana do Rio de Janeiro, as que congregam maior quantitativo populacional (6,6% e 5,3%). Figura 12 - População por mesorregiões Figura 13 - População por microrregiões Figura 14 - População por municípios 83

86 2. Densidade populacional A Figura 15, a Figura 16 e a Figura 17 representam cartograficamente a distribuição da densidade demográfica do estado do Rio de Janeiro, segundo o triplo recorte proposto: mesorregião; microrregião e município. Os municípios com maiores densidades demográficas são: São João do Meriti (13.024,6 hab/km²); Nilópolis (8.117,6 hab/km²); Belford Roxo (6.031,38 hab/km²); Rio de Janeiro (5.265,81 hab/km²); Mesquita (4.310,48 hab/km²) e São Gonçalo (4.035,9 hab/km²). Observa-se que todos esses municípios estão localizados na microrregião do Rio de Janeiro que, comparativamente às demais, é a que apresenta maior densidade demográfica (2.528,84 hab/km²). As microrregiões Serrana (268,59 hab/km²), Lagos (266,93 hab/km²) e Itaguaí (245,11 hab/km²) são as que, após o Rio de Janeiro, apresentam maiores densidades populacionais. Nestas, os municípios que mais se destacam são: Petrópolis, com 371,85hab/km²; Rio das Ostras, com 461,38 hab/km² e Itaguaí, com 395,45 hab/km². Por fim, a análise por mesorregiões (Figura 15) corrobora o que já foi dito, ao indicar que as áreas Metropolitana do Rio de Janeiro (1.226,79 hab/km²), Baixadas (192,3hab/km²) e Sul Fluminense (133,75hab/km²) são as que apresentam maiores densidades. 84

87 Figura 15- Densidade populacional por mesorregiões Figura 16- Densidade populacional por microrregiões Figura 17- Densidade populacional por municípios 85

88 3. Participação da população idosa na população total No que diz respeito ao perfil etário da população do Rio de Janeiro, as figuras abaixo apresentam, para os três níveis de desagregação adotados neste estudo, a participação percentual da população idosa na população total. A Figura 18 sintetiza esta informação segundo as mesorregiões, indicando que as áreas do Noroeste Fluminense (14,6%), Centro Fluminense (13,68%) e Metropolitana do Rio de Janeiro (13,28%). Importante destacar que, a exceção da mesorregião Metropolitana do Rio de Janeiro, as demais, apresentam baixa concentração populacional total e densidade demográficas, indicando duas possibilidades alternativas de deslocamento da população: ou a população mais jovem se desloca para outras áreas, ou a população idosa de outras regiões se desloca para estas áreas ou. Ademais, não se exclui também a possibilidade de maior longevidade dessas populações. 86

89 Figura 18- Participação da população idosa na população total por mesorregião A mesma informação é apresentada nas Figura 19 e na Figura 20 para um recorte por microrregiões e por municípios, respectivamente. Verifica-se que quanto mais desagregada a análise, maiores são as taxas apresentadas, o que era de se esperar, já que se aproxima do valor real e não da média da região. Neste contexto, dentre as microrregiões, as de Santo Antônio de Pádua (15,36%) e de Itaperuna (14,2%) localizadas na mesorregião do Noroeste Fluminense e Santa Maria Madalena (14,79%) e Cantagalo-Cordeiro (13,96%) localizadas na mesorregião do Centro Fluminense destacam-se no tocante a participação da população idosa no total. Por outro lado, as microrregiões com perfil etário mais jovem são: Bacia de São João (9,46%); Baía da Ilha Grande (8,5%) e Macaé (8,49%). Destaca-se que na microrregião do Rio de Janeiro, a participação da população idosa é da ordem de 13,32%. Já dentre os municípios, destacam-se: Saquarema (17,40%), Engenheiro Paulo de Frontin (17,15%), Angra dos Reis (16,87%), Itaboraí (16,86%), Resende (16,71%) e Armação de Búzios (16,26%) como os que apresentam maior concentração de população idosa. 87

90 Figura 19 - Participação da população idosa na população total por microrregião Figura 20 - Participação da população idosa na população total por municípios 4. Óbitos A última variável selecionada no grupo população é a do total de óbitos, apresentada cartograficamente para os três corte propostos: mesorregião (Figura 21), microrregião (Figura 22) e municípios (Figura 23). Como era de se esperar, as áreas com maior concentração populacional total e idosa são as que também apresentam maiores taxas de morbidade. Essa constatação é 88

91 válida para as três desagregações propostas. Assim, temos que, dentre as mesorregiões, destacam-se a metropolitana do Rio de Janeiro, a Sul Fluminense e a Norte Fluminense, com maior representatividade nas três variáveis indicadas. Já dentre as microrregiões, as que apresentam maior quantitativo populacional, total e de idosos, assim como maior morbidade são Rio de Janeiro; Vale do Paraíba Fluminense, Campos dos Goytacazes, Lagos e Serrana. No outro extremo, com menor população total e idosa, assim como com menor quantitativo de óbitos, destacam-se as microrregiões do Cantagalo-Cordeiro e de Santa Maria Madalena. Por fim, a análise por municípios apresenta a mesma correlação entre as três variáveis. Os municípios mais populosos apresentam maiores taxas de morbidade. Nesse sentido, Rio de Janeiro, Duque de Caxias, São Gonçalo, Niterói e Nova Iguaçu destacam-se entre os que apresentam maior concentração populacional, assim como maior quantitativo de pessoas idosas ainda que a participação destas no total seja menor do que em outros municípios e, também, maior quantidade de óbitos total. O inverso também se verifica: municípios com menor concentração populacional total e de idosos, apresentam menor número de óbitos, destacando-se: Laje do Muriaé; São José de Ubá e Macuco. Figura 21- Óbitos por mesorregiões Figura 22- Óbitos por microrregiões 89

92 Figura 23- Óbitos por municípios IV. 3 Variáveis do grupo renda Rio de Janeiro. A fim de ilustrar a análise univariada do grupo renda, foram selecionadas as variáveis: PIB (total e per capita), agências bancárias e frota de automóveis. Não obstante a relevância de outras variáveis, incluídas na análise fatorial, as aqui selecionadas e apresentadas denotam, em conjunto, o perfil econômico da área analisada, não só na perspectiva dos ativos financeiros disponíveis pela população, mas 90

93 em razão do acesso a um bem durável e de elevado valor, o que indica, indiretamente, o acesso ao crédito. 1. PIB: A Figura 24 e a Figura 25 apresentam o PIB das mesorregiões do estado do Rio de Janeiro, total e per capita, respectivamente. Verifica-se que as mesorregiões que apresentam maior participação no PIB total do Estado, em regra, coincidem com as que possuem maiores PIB per capita e são também as áreas que congregam maior quantitativo populacional. Assim, temos a mesorregião Metropolitana do Rio de Janeiro, que abriga cerca de 80% da população do estado e abarca 75,2% do PIB do Estado e apresenta um PIB per capita de R$ ,36. A mesma correlação é observada para as mesorregiões do Norte e do Sul Fluminense. Destaca-se, entretanto, que a mesorregião do Sul Fluminense, não obstante ser entre as três a que apresenta menor participação no PIB total do estado (8,5%), é a que possui o maior PIB per capita (R$ ,71). O inverso também se verifica, de sorte que as mesorregiões de menor participação no PIB total possuem, em regra, também menores valores de PIB per capita e congregam menor quantitativo populacional, como é o caso do Noroeste Fluminense, que apresenta 1,0% do PIB total do Estado e R$ ,25 de PIB per capita. Figura 24- PIB segundo mesorregiões 91

94 Figura 25- PIB per capita por mesorregiões Quando da análise por microrregião, observa-se certa coincidência no que tange a maior ou menor participação no PIB (Figura 26) e os valores do PIB per capita (Figura 27). Assim, temos que as microrregiões do Rio de Janeiro e do Vale Paraíba Fluminense, por exemplo, situam-se nos quartis mais altos, seja da participação no PIB total (com taxas de 70,6% e 6,5%, respectivamente), seja quando da análise do PIB per capita (R$ ,22 e R$ ,89, respectivamente). Além dessas, destacam-se também as seguintes microrregiões: Campos dos Goytacazes (6,4% do PIB total e de R$ ,38 de PIB per capita); Macaé (2,6% do PIB total e R$ ,32 de PIB per capita) e Lagos (2,5%do PIB total e R$ ,44 de PIB per capita). A mesma relação é verificada quando se observa a menor participação no PIB e os menores valores de PIB per capita. A título de ilustração, a microrregião de Santa Maria Madalena tem uma participação de apenas 0,07% no PIB e PIB per capita de R$ ,22. 92

95 Figura 26- PIB por microrregiões Figura 27- PIB per capita por microrregiões Por fim, a análise por municípios segue lógica diversa, inexistindo correlação entre PIB total e PIB per capita. A título de ilustração, o município do Rio de Janeiro é o que apresenta maior participação no PIB total, cerca de 50%. Entretanto, ocupa a 16ª posição, quando da análise do PIB per capita (R$ ,95). Por outro lado, o município de Porto Real, que tem participação inferior a 1% no PIB total do estado, tem a maior renda per capita (R$ ,46). Figura 28- PIB por municípios 93

96 Figura 29- PIB per capita por municípios 2. Agências Bancárias: Apesar de a internet e a tecnologia inerente, terem revolucionado a forma de prestação de serviços bancários, acredita-se que o número de agencias bancárias reflita a oferta dos serviços financeiros e, por sua vez, esteja diretamente relacionada com a população residente e, também, com a renda. Por estas razões, a variável foi selecionada e, assim como as demais, será apresentada cartograficamente segundo os três cortes geográficos propostos: mesorregião (Figura 30); microrregião (Figura 31) e município (Figura 32). Como era esperado, na análise por mesorregião, o maior número de agencias bancária corresponde com a área que abriga maior contingente populacional e maior 94

97 participação no PIB, que é a metropolitana do Rio de Janeiro (1533 agências bancárias), seguida da Sul Fluminense (70 agências bancárias) e Norte Fluminense (60 agências bancárias). O inverso se verifica para a mesorregião do Noroeste Fluminense que, além de ser a menos populosa e com menor participação no PIB total, também é a que possui menor número de agências bancárias (39). A mesma correlação é observada quando da análise por microrregiões, onde a do Rio de Janeiro é a que possui maior quantitativo de agências (1434), seguida do Vale do Paraíba Fluminense (73) e da microrregião Serrana, com 49 agências bancárias. Já entre os municípios, o que apresenta maior concentração de agências, é o do Rio de Janeiro (1136), seguido de Niterói (89); Duque de Caxias (46); Nova Iguaçu (40) e São Gonçalo (38). Figura 30- Agências bancárias por mesorregiões Figura 31- Agências bancárias por microrregiões 95

98 Figura 32- Agências bancárias por municípios 3. Frota de Automóveis: No que diz respeito à frota total de automóveis, verifica-se certa coincidência entre as variáveis população total, PIB per capita e frota de automóveis. Dessa forma, as mesorregiões que agregam maior quantitativo populacional e PIB per capita são também as que apresentam maiores frotas de automóveis: mesorregião Metropolitana do Rio de Janeiro; Sul Fluminense e Norte Fluminense. O inverso também se verifica, de sorte que as mesorregiões menos populosas e com menores valores de PIB per capita, 96

99 apresentam também menores frotas de automóveis, como é o caso do Noroeste Fluminense, por exemplo. (Figura 33). Figura 33- Frota de automóveis por mesorregiões As desagregações por microrregião (Figura 34) e por município (Figura 35) indicam perfil semelhante, destacando-se, mais uma vez, que a renda, ao que parece, está mais relacionada com a frota de automóveis, do que a densidade populacional. Nesse sentido, destaca-se que as microrregiões do Rio de Janeiro, Vale do Paraíba Fluminense e Serrana. Figura 34- Frota de automóveis por microrregiões 97

100 Já entre os municípios esta relação não fica evidenciada, de sorte que não há coincidência entre as áreas de maior PIB per capita e maior frota de automóveis. Assim, dentre os municípios, os que apresentam maiores frotas de automóveis são Guapimirim; Arraial do Cabo; Pinheiral; Barra do Piraí e Casimiro de Abreu. Figura 35- Frota de automóveis por municípios IV. 4 Variáveis do grupo população Espírito Santo. 1. Distribuição da população do Estado do Espírito Santo A população do Estado do Espírito Santo é de aproximadamente , distribuída em 4 mesorregiões (Figura 36), 13 microrregiões (Figura 37) e 78 municípios (Figura 38). Os municípios que congregam maior quantitativo populacional são: Vila Velha; Serra, Cariacica, Vitória e Cachoeiro de Itapemirim que, juntos correspondem a 48% da população do Estado. Destaca-se que dentre esses municípios, apenas Cachoeiro de Itapemirim não está localizado na microrregião de Vitória, o que já evidencia a importância desta última, assim como da mesorregião Central Espírito-Santense na qual está inserida. Já os municípios com menor quantitativo populacional são Divino de São Lourenço e Dores do Rio Preto, localizados na microrregião de Alegre; Mucurici e Ponto Belo, ambos situados na microrregião de Montanha; Apiacá e Alto Rio Novo, 98

101 localizados, respectivamente, nas microrregiões de Cachoeiro de Itapemirim e Colatina, respectivamente. A análise por mesorregião e por microrregião aponta, como era de se esperar, que a mesorregião Central Espírito-Santense é a que abriga maior quantitativo populacional ( pessoas), seguida da Sul Espírito-Santense, Norte e Noroeste Espírito-Santense (menos populosa). Já dentre as microrregiões, verifica-se a mesma tendência, sendo, contudo, possível destacar também Cachoeiro de Itapemirim e Linhares como regiões com alta concentração populacional. Figura 36 - População por mesorregiões Figura 37 - População por microrregiões 99

102 Figura 38 - População por municípios 2. Densidade populacional A fim de analisar a concentração populacional em razão da área, as Figura 39 a Figura 41 apresentam a densidade demográfica do Estado do Espírito Santo, segundo o triplo recorte proposto: mesorregião, microrregião e município. A densidade demográfica média do estado é baixa, cerca de 76,24 hab/km². Contudo, esse valor é bastante diferenciado entre os diversos municípios e demais cortes geográficos. 100

103 Os municípios com maiores densidades demográficas são: Vitória (3.327,73 hab/km²); Vila Velha (1.951,99 hab/km²); Cariacica (1.245,6 hab/km²); Serra (739,38 hab/km²); Marataízes (252,23 hab/km²), Piúma (242,79 hab/km²) e Cachoeiro de Itapemirim ( hab/km²). Observa-se que, dentre esses municípios, os quatro que apresentam maiores densidades, estão localizados na microrregião de Vitória que, comparativamente às demais, é a que apresenta maior densidade demográfica (1.075,33 hab/km²). As microrregiões de Guarapari (88,15 hab/km²) e de Cachoeiro de Itapemirim (81,13 hab/km²) são as que, após Vitória, apresentam maiores densidades populacionais. Por fim, a análise por mesorregiões (Figura 39) corrobora o que já foi dito, ao indicar que as áreas Central Espírito-Santense (185,75 hab/km²) e Sul Espírito-Santense (64 hab/km²). Figura 39- Densidade populacional por mesorregiões Figura 40- Densidade populacional por microrregiões 101

104 Figura 41- Densidade populacional por municípios 3. Participação da população idosa na população total As figuras abaixo retratam o perfil etário da população do Espírito Santo para os três níveis de desagregação adotados neste estudo, a participação percentual da população idosa na população total. A Figura 42 sintetiza esta informação segundo as mesorregiões, indicando que a áreas Sul e Noroeste Espírito-Santense são as que apresentam maior participação de idosos e a Central Espírito-Santense, a região com menor participação de idosos. Não obstante isso, importante destacar que, em termos médios, não há grande distinção entra 102

105 as áreas, já que a taxa, entre a região de maior e de menor concentração de idosos, varia cerca de quatro pontos percentuais. Assim, na média, todas as regiões têm cerca de 10% de população idosa. O mesmo se verifica quando da desagregação por microrregião. Já a análise por municípios (Figura 44), pelo próprio detalhamento maior que permite, indica maiores oscilações. Porém, observa-se que os municípios com menor participação de idosos estão concentrados na mesorregião do Norte Espírito-Santense, ao passo que os municípios das microrregiões de Afonso Claudio, Santa Tereza e de Montanha, apresentam maior participação de população idosa. Figura 42- Participação da população idosa na população total por mesorregião Figura 43 - Participação da população idosa na população total por microrregião 103

106 Figura 44 - Participação da população idosa na população total por municípios 4. Óbitos A última variável selecionada no grupo população é a do total de óbitos, apresentada cartograficamente para os três corte propostos: mesorregião (Figura 45), microrregião (Figura 46) e municípios (Figura 47). 104

107 Verifica-se certa coincidência entre as áreas com maior concentração populacional total e idosa e as que apresentam maiores taxas de morbidade. Essa constatação é válida para as três desagregações propostas. Dentre as microrregiões, as que apresentam maior quantitativo de mortos no ano de referencia foram Vitória (10.319), Cachoeiro de Itapemirim (2619), Colatina (1482) e Linhares (1432). Já entre as mesorregiões o total de óbitos foi de: na Central Espírito-Santense; 3697 na Sul Espírito-Santense; 2800 no Litoral Norte Espírito- Santense e de 2592 no Noroeste Espírito-Santense. Figura 45- Óbitos por mesorregiões Figura 46- Óbitos por microrregiões 105

108 Figura 47- Óbitos por municípios IV. 5 Variáveis do grupo renda Espírito Santo. 1. PIB: A Figura 48 e a Figura 49 apresentam o PIB das mesorregiões do estado do Espírito Santo, total e per capita, respectivamente. Verifica-se que as mesorregiões que apresentam maior participação no PIB total do estado, em regra, coincidem com as que 106

109 possuem maiores PIB per capita e são também as áreas que congregam maior quantitativo populacional. Assim, temos a mesorregião Central Espírito-Santense com o maior PIB (72%) e o maior PIB per capita (R$ ,51) da região, seguida da Litoral Norte Espírito- Santense (11,7% e R$14.276,09), Sul Espírito-Santense (9,51% e R$ ,61) e Noroeste Espírito-Santense (6,71% e R$ ,40). Figura 48- PIB segundo mesorregiões Figura 49- PIB per capita por mesorregiões 107

110 Dentre as microrregiões, Vitória é a que apresenta maior participação no PIB do estado, com 63,06%, seguida por Linhares (7,9%), Guarapari (5,40%) e Cachoeiro de Itapemirim (5,35%). As demais microrregiões, juntas, representam menos de 20% do PIB do Estado, o que evidencia a relevância econômica dessas regiões que, também são as que se destacam em relação a concentração populacional. Em relação ao PIB per capita, verifica-se que Guarapari é a região que apresenta o maior valor (R$ ,17) o que pode ser explicado pelo próprio perfil da região, com alta vocação turística. As microrregiões de Vitória e de Linhares apresentam respectivamente, PIBs per capita de R$ ,51 e R$ ,24. A microrregião de Itapemirim, embora não se destaque na participação do PIB do estado (2,3%), tem elevado PIB per capita (R$ ,9). Figura 50- PIB por microrregiões Figura 51- PIB per capita por microrregiões 108

111 Já entre os municípios, a tendência é semelhante, destacando-se os municípios com maior população coincidindo com aqueles que tem maior participação no PIB. Entretanto, a ordenação dos municípios de acordo com o PIB per capita não segue a mesma direção. Assim, os municípios de Vitória (29,6%), Serra (17,3%), Vila Velha (9%), Cariacica (5,8%) e Cachoeiro de Itapemirim (3,6%) são os que apresentam maior participação no PIB do estado. Entretanto, em relação ao PIB per capita, os municípios de Anchieta (R$ ,3) e de Presidente Kennedy (R$71.942,58) são os que mais se destacam, seguidos de Vitória (R$61.790,59), Serra (R$28.495,6) e Aracruz (R$25.119,82). Figura 52- PIB por municípios 109

112 Figura 53- PIB per capita por municípios 2. Agências Bancárias: O número de agências bancárias é um reflexo da oferta de serviços financeiros, não obstante existirem outras formas para tal. Ademais, diretamente relaciona-se com o desenvolvimento da região. No estado do Espírito Santo há um total de 422 agências bancárias, distribuídas, entre as mesorregiões, da seguinte forma: Central Espírito-Santense com 248 agências; Sul Espírito-Santense com 69 agências; Litoral Norte Espírito-Santense com

113 agências e, por fim, Noroeste Espírito-Santense com 46 agências. Destaca-se que a concentração de agências bancárias se dá de forma muito semelhante a razão da participação das mesorregiões no PIB total do Estado e ao quantitativo populacional que abrigam. A mesma tendência se verifica em relação às microrregiões e aos municípios. Destacando-se, as microrregiões de Vitória e de Cachoeiro de Itapemirim, como as que concentram maior número de agências bancárias (185 e 38, respectivamente). Figura 54- Agências bancárias por mesorregiões Figura 55- Agências bancárias por microrregiões 111

114 Figura 56- Agências bancárias por municípios 3. Frota de Automóveis: Por fim, a última variável selecionada para compor a análise univariada do grupo renda, apresentam-se os resultados referentes a frota de automóveis no estado do Espírito Santo. A frota de automóveis encontra relação ao quantitativo populacional e a renda, sendo que esta última variável parece ser mais determinante. Assim, da análise por mesorregião (Figura 57) depreende-se que a área Central Espírito-Santense é a que 112

115 apresenta maior frota de veículos ( ), seguida da região Sul Espírito-Santense ( ), Litoral Norte Espírito-Santense (76.358) e, por último, a região Noroeste Espírito-Santense ( automóveis). Já entre as microrregiões, o mesmo se verifica. Assim, as áreas de maior PIB per capita, são também as que possuem maiores frotas de automóveis, destacando-se, neste sentido, Vitória ( ), Cachoeiro de Itapemirim (70.458), Linhares (48.543), Guarapari (41.485) e Colatina (33.438). Dentre os municípios, os que apresentam maiores quantitativos de automóveis são: Vitória ( ); Vila Velha ( ); Serra (80.327); Cariacica (62.084); Cachoeiro de Itapemirim (42.036); Guarapari (27.024); Linhares (22.545) e Colatina (22.329). Figura 57- Frota de automóveis por mesorregiões Figura 58- Frota de automóveis por microrregiões 113

116 Figura 59- Frota de automóveis por municípios V Análise Fatorial Analisar simultânea e univariadamente uma grande quantidade de variáveis é muito difícil, já que a análise individual de cada uma das variáveis de um conjunto não permite levar em consideração as correlações existentes entre as mesmas. A Estatística 114

117 provê uma série de ferramentas específicas para uma análise multivariada adequada, ou seja, de um conjunto grande de variáveis, levando em consideração as interdependências. Neste estudo optou-se pela análise fatorial (AF). Subjacente a AF está a ideia de que as variáveis observadas são função de um outro conjunto de variáveis latentes, estas, não observáveis e com uma menor cardinalidade (estas variáveis são denominadas fatores na terminologia de AF). Ver a Figura 60 para uma representação das relações entre as variáveis observadas (X 1, X 2, X 3,...) e as variáveis latentes (Fator 1, Fator 2,...). A técnica consiste em identificar as variáveis latentes que teriam gerado o conjunto observado. Por outro lado, as variáveis latentes podem ser interpretadas a partir das suas correlações com as variáveis observadas. BRY (1994) apresenta uma boa descrição do método. Figura 60 Em outras palavras, a análise fatorial é uma técnica estatística exploratória que busca, para um conjunto observado de variáveis, um conjunto de fatores subjacentes que seriam os geradores potenciais daquelas variáveis observadas. Por exemplo, as respostas dadas por um candidato em um exame vestibular são influenciadas por variáveis como inteligência (F 1 ), escolaridade (F 2 ), estado emocional no dia do exame (F 3 ), idade (F 4 ), experiência em realizar testes (F 5 ) etc. As respostas às questões são as variáveis observadas (X 1, X 2,...) e as variáveis subjacentes que as influenciam, são os fatores. Em geral, o objetivo da AF é auxiliar na interpretação dos dados. Outro objetivo possível é 115

118 reduzir a dimensão do conjunto de variáveis para aplicação de outra técnica, por exemplo, uma regressão ou uma análise de conglomerados. A técnica em questão se baseia na matriz de correlação das variáveis observadas. Cada fator é obtido a partir de projeções dos dados originais, usualmente como uma combinação linear dos mesmos com pesos positivos (indicando que o dado e o fator têm a mesma direção) ou negativos (indicando que o dado e o fator têm direções opostas). É comum (principalmente com dados relativos, i.e., calculados per capita ou por domicílio), que dados complementares (por exemplo: população urbana x rural, população masculina x feminina, escolas públicas x privadas, etc.) apareçam em lados opostos dos fatores, i.e., um com sinal positivo e o outro com sinal negativo. Quase sempre é possível reconhecer um conjunto de atributos predominantes no fator que permite nomeá-lo. A determinação do número de fatores apropriados é uma das tarefas mais sutis da análise fatorial. Outro aspecto delicado da análise fatorial é que existem sempre infinitas soluções, pois os fatores encontrados podem ser sempre rotacionados, gerando novas soluções. Assim, é sempre possível que dois pesquisadores encontrem conjuntos distintos de fatores com interpretações distintas, porém perfeitamente coerentes com os dados originais. Neste trabalho, a análise fatorial foi utilizada com o duplo objetivo de reduzir a dimensionalidade das variáveis observadas assim como buscar nos fatores obtidos uma explicação sintética para essas variáveis. Levando em conta a grande diversidade de área, população e densidade populacional dos estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro, neste texto, optou-se pela relativização das variáveis segundo as suas características. O método das componentes principais foi realizado utilizando-se o pacote SPSS e considerando as variáveis relativizadas com respeito à população. O racional por trás desta relativização é que devemos considerar a arbitrariedade das fronteiras municipais, frequentemente construídas levando em conta o Fundo de Participação dos Municípios (FPM). Nestes casos, o desmembramento de municípios os levaria a cair em número absoluto, ainda que os números relativos (seja por população ou por área) deveriam manter-se razoavelmente constantes. Vamos neste exemplo utilizar um conjunto de variáveis que caracterizam a situação socioeconômica dos municípios: população urbana e rural, população ocupada, infraestrutura de serviços urbanos (eletricidade, modo de coleta de lixo, tipo de 116

119 esgotamento sanitário), características das construções, distribuição da renda dos domicílios e dos indivíduos ocupados, etc. Levando em consideração o fato de que os municípios nos estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro apresentam grande variação tanto em população como em área, trabalhamos nesta primeira análise com três conjuntos de variáveis que fossem, de certa forma, independentes das dimensões do município, listadas na Tabela 6, na Tabela 7 e na Tabela 8, abaixo. Tabela 6- Variáveis originais com características adimensionais (indicadores) IFDM - (2009) IFDM - saúde (2009) IFDM - educação (2009) IFDM - emprego & renda (2009) Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) - educação Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) - longevidade Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) renda Produto Interno Bruto per capita Tabela 7- Variáveis per capita (variáveis originais divididas pela população de cada município) QUANTIDADE DE BENEFÍCIOS INSS EMITIDOS NO MÊS DE DEZEMBRO RURAL QUANTIDADE DE BENEFÍCIOS INSS EMITIDOS NO MÊS DE DEZEMBRO URBANO Impostos sobre Renda e Proventos IPTU Valor Adicionado Bruto, a preços correntes, da Indústria Valor Adicionado Bruto, a preços correntes, dos Serviços Valor Adicionado Bruto, a preços correntes, da Administração, saúde e educação públicas e seguridade social Impostos, líquidos de subsídios, sobre produtos, a preços correntes Beneficiários de planos de saúde suplementar Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Sem rendimento Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Até 1/4 Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Mais de 1/4 a 1/2 Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Mais de 1/2 a 1 Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Mais de 1 a 2 Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Mais de 2 a 3 Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Mais de 3 a 5 Indivíduos em classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (SM) - Mais de 5 Indivíduos ocupados em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Sem rendimento (2) Indivíduos ocupados com renda em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Até 1 Indivíduos ocupados com renda em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Mais de 1 a 2 Indivíduos ocupados com renda em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Mais de 2 a 3 Indivíduos ocupados com renda em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Mais de 3 a 5 Indivíduos ocupados com renda em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Mais de 5 a 10 Indivíduos ocupados com renda em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Mais de 10 a 20 Indivíduos ocupados com renda em classes de rendimento nominal mensal (SM) - Mais de 20 Trabalhadores na produção para o próprio consumo 117

120 Empregados - Sem carteira de trabalho assinada Empregados - Militares e funcionários públicos estatutários Indivíduos ocupados em agricultura, pecuária, produção florestal, pesca e aquicultura Indivíduos economicamente ativos ocupados Indivíduos economicamente ativos desocupados Indivíduos não economicamente ativos - Total Empregados com carteira de trabalho assinada Indivíduos trabalhando como conta própria Indivíduos trabalhando como empregadores População infanto-juvenil urbana masculina (0-14 anos) População adulta urbana masculina (15-59 anos) População idosa urbana masculina (60 anos e +) População infanto-juvenil urbana feminina (0-14 anos) População adulta urbana feminina (15-59 anos) População idosa urbana feminina (60 anos e +) População infanto-juvenil rural masculina (0-14 anos) População adulta rural masculina (15-59 anos) População idosa rural masculina (60 anos e +) População infanto-juvenil rural feminina (0-14 anos) População adulta rural feminina (15-59 anos) População idosa rural feminina (60 anos e +) Tabela 8- Variáveis por domicílio (variáveis originais divididas pelo número de domicílios de cada município) Existência de telefone fixo Com bens duráveis - Automóvel para uso particular Com bens duráveis - Motocicleta para uso particular Com bens duráveis - Microcomputador - Total Tipo de material das paredes externas - Palha Tipo de material das paredes externas - Madeira aproveitada Tipo de material das paredes externas - Taipa não revestida Tipo de material das paredes externas - Taipa revestida Tipo de material das paredes externas - Madeira aparelhada Tipo de material das paredes externas - Alvenaria sem revestimento Tipo de material das paredes externas - Alvenaria com revestimento Domicílios sem rendimento Domicílios com até 1/8 salário mínimo Domicílios com 1/8 a 1/4 salário mínimo Domicílios com 1/4 a 1/2 salário mínimo Domicílios com ½ a 1 salário mínimo Domicílios com 1 a 2 salários mínimos Domicílios com 2 a 3 salários mínimos Domicílios com de 3 a 5 salários mínimos Domicílios com de 5 a 10 salários mínimos Domicílios com 10 ou + salários mínimos Não tinham banheiro Tinham banheiro 118

121 Tinham 1 banheiro Tinham 2 banheiros Tinham 3 banheiros Tinham 4 banheiros ou mais Lixo Coletado Lixo Coletado por serviço de limpeza Lixo Coletado em caçamba de serviço de limpeza Outro destino Não existe energia elétrica Energia Elétrica de companhia distribuidora Energia Elétrica de outras fontes Rede geral de esgoto ou pluvial Esgotamento sanitário - Fossa séptica Esgotamento sanitário - Fossa rudimentar Esgotamento sanitário - Vala Esgotamento sanitário - Rio, lago ou mar Esgotamento sanitário - Outro Rede geral de distribuição de água Água de Poço ou nascente na propriedade Água de Poço ou nascente fora da propriedade Para este conjunto de variáveis, foi realizada uma análise fatorial buscando o duplo objetivo acima mencionado de redução da dimensão e determinação de fatores que pudessem explicar de forma sintética as características socioeconômicas associadas a cada município. Foram consideradas apenas as variáveis que no modelo apresentaram comunalidades maiores do que 70%. Portanto, algumas destas não fizeram parte da análise final. Além disso, caracterizado um conjunto de fatores, podemos calcular a posição dos municípios nesta nova escala e interpretar a importância ou a localização dos municípios com relação a este conjunto de fatores (neste exemplo, ligado à situação socioeconômica). Podemos então classificar os municípios na escala determinada por cada um dos fatores e dependendo da magnitude e sinal descrever cada município a partir dos atributos dos fatores ao invés de utilizar as muitas variáveis. Por exemplo, como veremos a seguir, o primeiro fator referente aos dados relativos aos municípios do estado do Rio de Janeiro, pode ser descrito como uma oposição dentro da classe média entre os grupos de renda mais alta neste segmento (renda de 1 a 5 SM) no lado positivo do eixo e a classe com renda mais baixa, porém ainda positiva, também neste segmento. Já para o estado do Espírito Santo a oposição no primeiro fator refere-se à dicotomia rural/urbana. 119

122 Tendo em vista o grande número de municípios que compõem os estados do Espírito Santo e do Rio de Janeiro, optou-se por fazer a análise por municípios, mas apresentar os cartogramas com respeito aos municípios com indicação das microrregiões. Apresentamos a seguir uma breve descrição de cada um dos fatores encontrados para o conjunto de dados, assim como cartogramas que traduzem a distribuição geográfica destes fatores para os dois estados em questão. Cada cartograma apresenta os fatores classificados aproximadamente por quartos de mais ou menos o mesmo tamanho num gradiente que vai de verde água até roxo (Tabela 4). Os municípios (as microrregiões) com os valores mais positivos do fator se encontram na classe de % (representados pela cor roxa), enquanto que aqueles municípios (aquelas mesorregiões) com os valores mais negativos se encontram na classe de 0-25% (representados pela cor verde-água). Entre os municípios existe um subconjunto com dados omissos (principalmente os criados mais recentemente ou que não declararam as informações dos impostos do Sistema Tributário Nacional). Estes municípios são representados sem cor nos cartogramas (o Anexo I apresenta uma lista destes municípios). Na descrição que se segue dos fatores, vamos considerar somente um máximo de 10 variáveis (componentes) condicionado a que seu módulo seja maior do que 0,5. As variáveis entre 0,5 e 0,7 são apresentadas com fundo cinza. O método das componentes principais foi realizado utilizando-se o pacote SPSS e considerando as variáveis relativizadas com respeito à população e aos domicílios. Optou-se pela rotação os fatores para facilitar a interpretação dos mesmos. Para tal, foi utilizado o método varimax. A análise a seguir apresenta os fatores correspondentes ao conjunto de 100 variáveis para cada um dos estados. Para o estado do Rio de Janeiro o processo de rotação não convergiu e os fatores apresentado são os originais. V.1 - Análise para o estado do Rio de Janeiro A Tabela 9 apresenta os autovalores para o estado do Rio de Janeiro. Das 100 variáveis originais, os 10 primeiros fatores explicam quase 82% da variância do conjunto. A seguir serão descritos os cinco primeiros fatores encontrados como função das variáveis originais, bem como apresentados gráficos das cargas fatoriais das variáveis 120

123 como função dos fatores e cartogramas com a distribuição destes mesmos fatores nos 92 municípios, 18 microrregiões e 6 mesorregiões fluminenses. O Anexo I apresenta a composição destas micro e mesorregiões. Tabela 9 FATORES RELACIONADOS AOS VALORES RELATIVOS (ORDEM DECRESCENTE DE MAGNITUDE) Autovalores iniciais Fator Total % da Variância % Cumulativa 1 34,047 35,100 35, ,193 13,601 48, ,510 8,773 57, ,089 6,278 63, ,112 4,239 67, ,136 3,233 71, ,684 2,767 73, ,502 2,579 76, ,341 2,414 78, ,174 2,241 81, ,638 1,689 82, ,548 1,596 84, ,311 1,351 85, ,262 1,301 87, ,131 1,166 88, ,092 1,126 89, ,020 1,051 90,506 As Tabela 10 a Tabela 14 apresentam a lista das variáveis com cargas fatoriais mais positivas e mais negativas correspondendo aos 5 primeiros fatores. Os cartogramas referem-se à classificação dos municípios segundo quartos dos scores correspondentes aos fatores, mas com a indicação do contorno das microrregiões. Fator 1 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 10 apresenta as dez principais variáveis com cargas fatoriais significativas (em módulo maior do que 0,8) referentes ao fator 1. Do lado esquerdo estão as variáveis com as cargas mais positivas e do lado direito, as mais negativas. Este fator mede principalmente a oposição da classe média urbana no lado positivo do eixo e da classe menos favorecida principalmente rural e idosa no lado negativo do eixo. Entram do lado positivo pessoas e domicílios com renda per capita e absoluta entre 2 e 5 salários mínimos e do lado negativo pessoas e domicílios com renda abaixo 121

124 de 1 salário mínimo per capita. Do lado positivo temos ainda o IDH de educação e a existência de microcomputador no domicílio. Tabela 10 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 1 VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Domicílios com bens duráveis - Microcomputador Domicílios com renda entre 1/4 e 1/2 SM Domicílios com renda entre 2 e 3 SM Indivíduos com rendimento domiciliar per capita entre 1/4 e ½ SM Indivíduos com rendimento nominal entre 3 e 5 SM Domicílios com renda entre 1/8 a 1/4 SM Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) - educação Indivíduos com rendimento nominal até 1 SM Indivíduos com rendimento nominal entre 2 e 3 SM Homens Rurais Idosos Indivíduos com rendimento domiciliar per Indivíduos com rendimento domiciliar per capita entre 2 e 3 SM capita até ¼ SM Mulheres Urbanas em Idade Ativas Mulheres Rurais Idosas Indivíduos com rendimento domiciliar per capita entre 3 e 5 SM Homens Rurais em Idades Ativas Domicílios com renda entre 3 e 5 SM Indivíduos com rendimento domiciliar per capita entre 1/2 a 1 SM Homens Urbanos em Idades Ativas Domicílios sem coleta de lixo O Cartograma 1 apresenta os municípios classificados segundo ordenação do fator 1 com o contorno das microrregiões assinalados em vermelho. Como esperado, observa-se que, grosso modo, a situação de municípios contíguos é razoavelmente semelhante em termos do fator 1. Os municípios em melhor situação (cor roxa) estão localizados na região Serrana, no Vale do Paraíba, no Rio de Janeiro e na Baía de Ilha Grande. A situação piora visivelmente na direção norte. Estes municípios em pior situação estão representados em verde-água e se concentram principalmente em Santa Maria Madalena e, em menor grau, em Santo Antônio de Pádua. O único município sem informação nesta escala é Mesquita e está representado em branco. 122

125 Cartograma 1 Municípios classificados segundo quartos do fator 1 (dados relativos) - RJ Fator 2 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 11 apresenta as principais variáveis com cargas fatoriais significativas (em módulo maior do que 0,6) referentes ao fator 2. Da mesma forma que para o fator 1, do lado esquerdo estão as variáveis com as cargas mais positivas e do lado direito, as mais negativas. Este fator está relacionado principalmente à oposição urbano/rural. Com cargas positivas temos a população inserida no mercado de trabalho, com indicadores positivos como IFDM-educação e automóveis para uso particular. Em contraposição, as cargas mais negativas estão associadas a dados relativos à população urbana de crianças/adolescentes além da população total sem rendimento. Tabela 11 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 2 VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Pessoas Economicamente ativas e Ocupadas Indivíduos sem rendimento nominal IFDM - educação (2009) Crianças e adolescentes urbanos do sexo masculino Domicílios com automóvel para uso particular Crianças e adolescentes urbanos do sexo feminino PEA O Cartograma 2 apresenta os municípios com as microrregiões delimitadas, classificados segundo ordenação do fator 2. Observa-se que a situação de municípios 123

126 contíguos não é homogênea em termos do fator 2. Por exemplo, os municípios do Rio de Janeiro e Niterói com valores altos neste fator, dividem a microrregião com outros municípios com valores bem menores. Cumpre lembrar que valores altos e positivos deste fator estão relacionados a uma alta taxa de atividade e os valores altos e negativos à população sem renda e crianças e adolescentes urbanos. Cartograma 2 Municípios classificados segundo quartos do fator 2 (dados relativos) - RJ O Gráfico 82, condensa as informações dos Cartograma 1 e Cartograma 2 e confirma as análises já feitas a partir dos cartogramas: apresenta no eixo horizontal o fator 1 e no eixo vertical o fator 2 e as mesorregiões do estado do Rio de Janeiro como pontos neste plano de acordo com o valor tomado pelos fatores. O Gráfico 83 apresenta a informação equivalente para as microrregiões do estado. Como já observado tanto a mesorregião como a microrregião do Rio de Janeiro se destacam em relação ao fator 1 com valor alto e positivo, enquanto que a mesorregião do Noroeste RJ e a microrregião de Santa Maria Madalena se destacam com valores altos e negativos. Com relação ao fator 2, a mesorregião do Centro RJ e a microrregião de Nova Friburgo se destacam com valores altos e positivos enquanto que a microrregião de Itaguaí se desta com valor alto e negativo neste fator. 124

127 Gráfico 82 Mesorregiões como função dos fatores relativos 1 e 2 - RJ Gráfico 83 Microrregiões como função dos fatores relativos 1 e 2 - RJ O Gráfico 84 apresenta as cargas fatoriais acima de 0,6 das variáveis em estudo como função dos fatores 1 e 2. Cabe observar que outras variáveis além da listadas nas 125

128 Tabela 10 e Tabela 11 aparecem no gráfico, uma vez que estão sendo consideradas todas as cargas fatoriais acima de 0,6. O fator 1 que mede principalmente a oposição da classe média urbana no lado positivo do eixo e da classe menos favorecida (elipse de cor azul), principalmente rural e idosa no lado negativo do eixo (elipse de cor roxa). O fator 2 que contrapõe população rural e a população inserida no mercado de trabalho (elipse de cor vermelha) à população urbana mais pobre desocupada e/ou sem rendimento (elipse de cor verde). Gráfico 84 - Cargas fatoriais das variáveis como função do fator 1 e fator 2 - RJ Fator 3 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 12 apresenta as variáveis com cargas do fator 3 mais significativas. Este fator está relacionado principalmente no lado positivo às carências de sanitário e esgotamento sanitário. Do lado negativo este fator apresenta variáveis relacionados a exclusividade de banheiros e sanitários. Tabela 12 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 3 VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Não tinham banheiro de uso exclusivo Tinham banheiro comum a mais de 1 domicílio Esgoto em fossa rudimentar Tinham banheiro de uso exclusivo Tinham banheiro e/ou sanitário de uso exclusivo do domicílio 126

129 O Cartograma 3 apresenta os municípios com as delimitações das microrregiões classificados segundo ordenação do fator 3. Os municípios com uma percentagem mais expressiva de carências (em roxo) aparecem numa faixa mais litorânea. No outro extremo estão os municípios com menos carência de sanitários (em verde-água), principalmente no interior do estado. Cartograma 3 Municípios classificados segundo quartos do fator 3 (dados relativos) - RJ Fator 4 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 13 apresenta as variáveis mais representativas do fator 4 com respeito às cargas fatoriais. Este fator está relacionado principalmente no lado positivo a valores altos de PIB per capita e valor adicionado da indústria. No lado negativo, este fator está relacionado à população não economicamente ativa e homens e mulheres idosos urbanos. Tabela 13 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 4 VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Produto Interno Bruto per capita Valor Adicionado Bruto, a preços correntes, da Indústria População Não economicamente ativas Mulheres Urbanas Idosas Homens Urbanos Idosos 127

130 Os Cartograma 4 apresenta os municípios (com contornos da microrregiões) classificados segundo ordenação do fator 4. Os municípios com uma percentagem mais expressiva de PIB per capita e valor adicionado na indústria (em roxo) aparecem em aglomerados principalmente nas microrregiões de Nova Friburgo, Baía de Ilha Grande e a parte litorânea de Macaé. No outro extremo estão os municípios com alta percentagem de idosos urbanos e população não economicamente ativa (em verde-água), principalmente nas microrregiões do norte do estado. Cartograma 4 Municípios classificados segundo quartos do fator 4 (dados relativos) - RJ O Gráfico 85 condensa as informações do Cartograma 3 e Cartograma 4: apresenta no eixo horizontal o fator 3 e no eixo vertical o fator 4 e as mesorregiões neste espaço. Cabe lembrar que o fator 3 está relacionado principalmente no lado positivo às carências de sanitário e esgotamento sanitário e do lado negativo à existência de exclusividade de banheiros e sanitários. Já o fator 4 à oposição da existência de valores altos do PIB per capita e valor adicionada na indústria e a população não economicamente ativa e de idosos urbanos. Com relação ao fator 3, se destacam as mesorregiões da Baixada e Norte RJ do lado positivo e o Centro RJ e Noroeste RJ do lado negativos. Já em relação ao fator 4, o Noroeste RJ se destaca no lado negativo. Na representação das microrregiões (ver Gráfico 86), no fator 3, Lagos e Campos dos Goytacazes se destacam positivamente e Cantagalo/Cordeiro do lado 128

131 negativo. Macaé é o destaque positivo do fator 4 e Santo Antônio de Pádua seu oposto do lado negativo. Gráfico 85 Mesorregiões como função dos fatores relativos 3 e 4 - RJ Gráfico 86 Microrregiões como função dos fatores relativos 3 e 4 - RJ 129

132 O Gráfico 87 apresenta as cargas fatoriais acima de 0,5 das variáveis em estudo como função dos fatores 3 e 4. Cabe observar novamente que outras variáveis além da listadas nas Tabela 12 e Tabela 13 aparecem no gráfico, uma vez que estão sendo consideradas todas as cargas fatoriais acima de 0,5. O fator 3 está agrupado dentro das elipses de cor azul (positivo) e roxo (negativo). O fator 4 está agrupado dentro das elipses vermelha (positivo) e verde (negativo). Gráfico 87 Cargas fatoriais das variáveis como função do fator 3 e do fator 4 - RJ Fator 5 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 14 apresenta as variáveis com cargas mais positivas associadas ao fator 5. As variáveis com cargas mais negativas apresentam valores em termos absolutos inferiores a 0,5 e não foram listadas. Este fator está relacionado, semelhantemente ao ocorrido com o fator 4, principalmente no lado positivo PIB per capita e valor adicionado da Indústria. Tabela 14 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 5 VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Produto Interno Bruto per capita Valor Adicionado Bruto, a preços correntes, da 130

133 Indústria O Cartograma 5 apresenta os municípios com os contornos das microrregiões classificados segundo ordenação do fator 5. Os municípios com uma maior importância do PIB per capita e do valor adicionado da Indústria (em roxo) aparecem em aglomerados principalmente no nordeste do estado, perto da fronteira do Espírito Santo. Isolados, mas com altos valores deste fator estão os municípios do Rio de Janeiro e Niterói. No outro extremo estão os municípios com uma menor importância do PIB per capita e do valor adicionado da Indústria (em verde-água), principalmente na zona central do estado. Cartograma 5 Municípios classificados segundo quartos do fator 5 (dados relativos) 5 RJ O Gráfico 88 condensa as informações do Cartograma 5: apresenta no eixo horizontal o fator 1 e no eixo vertical o fator 5 e as mesorregiões neste espaço. Cabe lembrar que o fator 1 mede principalmente a oposição da classe média urbana no lado positivo do eixo e da classe menos favorecida principalmente rural e idosa no lado negativo do eixo. Já o fator 5 está relacionado no lado positivo ao PIB per capita e valor adicionado da Indústria. Com relação ao fator 5, se destacam as mesorregiões do Norte RJ do lado positivo e o Centro RJ do lado negativos. Na representação das microrregiões (ver Gráfico 89), Campos dos Goytacazes se destaca no fator 5 do lado positivo e a região serrana do lado negativo. 131

134 Gráfico 88 Mesorregiões como função dos fatores relativos 1 e 5 - RJ Gráfico 89 Microrregiões como função dos fatores relativos 1 e 5 - RJ 132

135 Gráfico 90 Cargas fatoriais das variáveis como função do fator 1 e do fator 5 - RJ V.2 - Análise para o estado do Espírito Santo Nesta seção, as variáveis são referentes ao estado do Espírito Santo. O conjunto de variáveis é o mesmo utilizado na análise do Rio de Janeiro. A Tabela 15 apresenta os autovalores iniciais e os carregamentos correspondentes aos fatores rotacionados, diferentemente do Rio de Janeiro, onde os fatores utilizados eram não rotacionados, já que não houve convergência. Das 90 variáveis originais, os 5 primeiros fatores explicam um pouco mais de 70% da variância do conjunto. A seguir serão descritos os fatores encontrados como função das variáveis originais, bem como apresentados gráficos das cargas fatoriais das variáveis como função dos fatores e cartogramas com a distribuição destes mesmos fatores nos 78 municípios, 13 microrregiões e 4 mesorregiões do Espírito Santo. O Anexo I apresenta a composição destas micro e mesorregiões. As Tabela 16 a Tabela 20 apresentam a lista das variáveis com cargas fatoriais mais positivas e mais negativas correspondendo aos 5 maiores fatores rotacionados identificados. Os cartogramas apresentados referem-se à classificação dos municípios 133

136 segundo quartos dos scores correspondentes aos fatores, e com a indicação do contorno das microrregiões. Tabela 15 Fatores relacionados aos valores absolutos (ordem decrescente de magnitude) Variância total explicada Autovalores iniciais Valores Rotacionados % da % % da % Fatores Total Variância Cumulativa Total Variância Cumulativa 1 36,269 36,269 36,269 36,269 36,269 36, ,768 16,768 53,037 16,768 16,768 53, ,567 7,567 60,604 7,567 7,567 60, ,312 6,312 66,916 6,312 6,312 66, ,869 3,869 70,785 3,869 3,869 70, ,937 2,937 73,722 2,937 2,937 73, ,555 2,555 76,278 2,555 2,555 76, ,160 2,160 78,438 2,160 2,160 78, ,817 1,817 80,255 1,817 1,817 80, ,722 1,722 81,977 1,722 1,722 81, ,529 1,529 83,506 1,529 1,529 83, ,373 1,373 84,879 1,373 1,373 84, ,283 1,283 86,162 1,283 1,283 86, ,203 1,203 87,365 1,203 1,203 87, ,126 1,126 88,491 1,126 1,126 88, ,048 1,048 89,538 1,048 1,048 89,538 17,903,903 90,442 Fator 1 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 16 apresenta as dez principais variáveis com cargas fatoriais significativas (em módulo maior do que 0,6) referentes ao fator 1. Do lado esquerdo estão as variáveis com as cargas mais positivas e do lado direito, as mais negativas. Este fator mede principalmente a oposição de zonas rurais no lado positivo do eixo e de zonas urbanas do lado negativo do eixo. Entram do lado positivo indivíduos dos três grandes grupos etários (crianças/adolescentes, adultos em idade ativa e idosos) de ambos os sexos da população rural, bem como domicílios com carência de serviços de infraestrutura (coleta de lixo) e atividades econômicas ligadas à agricultura. Do lado positivo temos 134

137 também os três grandes grupos etários de ambos os sexos, mas da população urbana e ainda domicílios com serviços adequados de infraestrutura (coleta de lixo e esgotamento sanitário). Tabela 16 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 1 - ES VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Mulheres Rurais em Idade Ativas Homens Rurais em Idades Ativas Mulheres Rurais Idosas Homens Rurais Idosos Agricultura, pecuária, produção florestal, pesca e aquicultura Crianças e adolescentes rurais do sexo masculino Crianças e adolescentes rurais do sexo feminino Domicílios com moto Conta própria Domicílios sem coleta de lixo Crianças e adolescentes urbanos do sexo feminino Crianças e adolescentes urbanos do sexo masculino Homens Urbanos em Idades Ativas Mulheres Urbanas em Idade Ativas População desocupada Homens Urbanos Idosos Domicílios com lixo coletado Mulheres Urbanas Idosas Domicílios conectados à rede geral de esgotos O Cartograma 6 apresenta os municípios classificados segundo ordenação do fator 1 com o contorno das microrregiões assinalados em vermelho. Como esperado, observa-se que, grosso modo, a situação de municípios contíguos é razoavelmente semelhante em termos do fator 1. Os municípios mais rurais (cor roxa) estão localizados no interior do estado, principalmente em Santa Teresa e Afonso Cláudio. A situação se inverte na costa norte, com as microrregiões de Vitória e Linhares com características mais urbanas. Os dois únicos municípios sem informação nesta escala são Apiacá e Governador Lindenberg. 135

138 Cartograma 6 Municípios classificados segundo quartos do fator 1 (dados relativos) - ES Fator 2 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 17 apresenta as principais variáveis com cargas fatoriais significativas (em módulo maior do que 0,6) referentes ao fator 2. Da mesma forma que para o fator 1, do lado esquerdo estão as variáveis com as cargas mais positivas e do lado direito, as mais negativas. Este fator está relacionado principalmente à oposição grupos mais afluentes e grupos com rendas mais baixas, mas não as mais baixas possíveis. Com cargas positivas temos indivíduos e domicílios com rendas e rendas per capita mais elevadas, bem como domicílios com maior número de banheiro (3 e 4 ou mais), apontado na literatura como indicador de riqueza. Em contraposição, as cargas mais 136

139 negativas estão associadas a indivíduos e domicílios dom renda e renda per capita entre 1/ 2 e 1 SM, bem como domicílios com 1 banheiro. Tabela 17 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 2 - ES VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Indivíduos com rendimento domiciliar per Indivíduos com rendimento domiciliar per capita acima de 5 SM capita entre 1/2 e 1 SM Domicílios com renda acima de 10 SM Domicílios com renda entre 1/2 e 1 SM Indivíduos com rendimento nominal entre 10 e 20 SM Domicílio com 1 banheiro Domicílios com renda entre 5 e 10 SM Indivíduos com rendimento nominal acima de 20 SM Domicílio com 3 banheiros Indivíduos com rendimento nominal entre 5 e 10 SM Domicílio com 4 ou mais banheiros Domicílios com renda entre 3 e 5 SM Indivíduos com rendimento domiciliar per capita entre 3 e 5 SM O Cartograma 7 apresenta os municípios com as microrregiões delimitadas, classificados segundo ordenação do fator 2. Observa-se que a situação de municípios contíguos não é homogênea em termos do fator 2. Por exemplo, os municípios de Vitória e Vila Velha, ambos na microrregião de Vitória e com maiores cargas neste fator, compartilham a microrregião com outros municípios com cargas no primeiro quarto do fator (os 25% mais baixos). Observa-se que ao longo e paralelo à costa, encontram-se os municípios com cargas mais elevadas neste fator, ou seja, indivíduos e domicílios mais afluentes. 137

140 Cartograma 7 Municípios classificados segundo quartos do fator 2 (dados relativos) - ES O Gráfico 91, condensa as informações dos Cartograma 6 e Cartograma 7 e confirma as análises já feitas a partir dos cartogramas: apresenta no eixo horizontal o fator 1 e no eixo vertical o fator 2 e as mesorregiões do estado do Espírito Santo como pontos neste plano de acordo com o valor tomado pelos fatores, ou seja o Noroeste Es com características mais rurais e a Central ES com domicílios e indivíduos mais afluentes. O Gráfico 92 apresenta a informação equivalente para as microrregiões do estado. Como já observado a microrregião de Afonso Cláudio e Santa Teresa se destacam em relação ao fator 1 com valor alto e positivo (mais rurais), enquanto que a microrregião de Guarapari se destaca com valor alto e positivo no fator 2 (mais afluente). 138

141 Gráfico 91 Mesorregiões como função dos fatores relativos 1 e 2 - ES Gráfico 92 Microrregiões como função dos fatores relativos 1 e 2 - ES O Gráfico 93 apresenta as cargas fatoriais acima de 0,6 das variáveis em estudo como função dos fatores 1 e 2. Cabe observar que outras variáveis além da listadas nas 139

142 Tabela 16 e Tabela 17 aparecem no gráfico, uma vez que estão sendo consideradas todas as cargas fatoriais acima de 0,6 em pelo menos um dos fatores. O fator 1 que mede principalmente a oposição da população rural no lado positivo do eixo (elipse de cor azul) e a população urbana no lado negativo do eixo (elipse de cor roxa), apresenta como variáveis mais significativas do lado positivo as populações rurais e do lado negativos, as urbanas. O fator 2 que contrapõe população mais afluente (elipse de cor vermelha) à população mais pobre (elipse de cor verde), apresenta as variáveis correspondentes a essas caracterizações, como renda individual, domiciliar e condições de infraestrutura do domicílio. Gráfico 93 - Cargas fatoriais das variáveis como função do fator 1 e fator 2 - ES Fator 3 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 18 apresenta as variáveis com cargas do fator 3 mais significativas. Este fator está relacionado principalmente no lado positivo a indivíduos e domicílios com renda média. Do lado negativo este fator apresenta variáveis relacionados a indivíduos e domicílios com renda mais baixa (abaixo de ½ SM). Do lado positivo aparece além da renda, a variável empregados com carteira assinada. 140

143 Tabela 18 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 3 - ES VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Indivíduos com rendimento nominal entre 1 e Indivíduos com rendimento domiciliar per 2 SM capita abaixo de 1/4 SM Indivíduos com rendimento domiciliar per capita entre 1 e 2 SM Domicílios com renda entre 1/8 e 1/4 SM Domicílios com renda entre 1 e 2 SM Indivíduos com rendimento nominal entre 2 e 3 SM Empregados com carteira assinada Domicílios com renda entre 1/4 e 1/2 SM Indivíduos com rendimento domiciliar per capita entre ¼ e 1/2 SM Domicílios com renda abaixo de 1/8 SM O Cartograma 8 apresenta os municípios com as delimitações das microrregiões classificados segundo ordenação do fator 3. Os municípios com uma percentagem mais expressiva de indivíduos com rendimento entre 1 e 3 SM (em roxo) aparecem numa faixa mais central do estado. No outro extremo estão os municípios com indivíduos cuja renda se situa abaixo de ½ SM (em verde-água), principalmente nas regiões norte e sul do estado. Cartograma 8 Municípios classificados segundo quartos do fator 3 (dados relativos) - ES 141

144 Fator 4 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 19 apresenta as variáveis mais representativas do fator 4 com respeito às cargas fatoriais. Este fator está relacionado principalmente no lado positivo a domicílios com sanitários e banheiros de uso exclusivo (característicos da população mais afluente). No lado negativo, este fator está relacionado a domicílios sem sanitário e banheiro ou de uso compartilhado (característicos da população mais pobre). Tabela 19 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 4 - ES VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Domicílios com sanitário de uso exclusivo Domicílios com banheiro de uso exclusivo Domicílios com sanitário de uso compartilhado Domicílios sem sanitário Domicílios sem banheiro O Cartograma 9 apresenta os municípios (com contornos da microrregiões) classificados segundo ordenação do fator 4. Os municípios com uma percentagem mais expressiva de domicílios com sanitário e banheiro de uso exclusivo (em roxo) aparecem em aglomerados principalmente nas microrregiões de Cachoeiro do Itapemirim e Alegre. No outro extremo estão os municípios com alta percentagem de domicílios sem sanitário e/ou banheiro (em verde-água), principalmente nas microrregiões do norte do estado: Barra de São Francisco, Montanha, São Mateus e Nova Venécia. 142

145 Cartograma 9 Municípios classificados segundo quartos do fator 4 (dados relativos) - ES O Gráfico 94 condensa as informações do Cartograma 8 e Cartograma 9: apresenta no eixo horizontal o fator 3 e no eixo vertical o fator 4 e as mesorregiões neste espaço. Cabe lembrar que o fator 3 está relacionado principalmente no lado positivo indivíduos e domicílios com renda entre 1 e 3 SM e do lado negativo a indivíduos e domicílio com renda abaixo de ½ SM, porém com renda. Já o fator 4 à oposição da existência de banheiro e sanitário de uso exclusivo e a inexistência dos mesmos. Com relação ao fator 3, se destaca a mesorregião Central. Já em relação ao fator 4, o Sul se destaca no lado positivo e o Litoral Norte no lado negativo. Na representação das microrregiões (ver Gráfico 95), no fator 3, Santa Teresa se destaca positivamente enquanto que Barra de São Francisco se destaca no lado negativo. Alegre é o destaque positivo do fator 4 e Nova Venécia seu oposto do lado negativo. 143

146 Gráfico 94 Mesorregiões como função dos fatores relativos 3 e 4 - ES Gráfico 95 Microrregiões como função dos fatores relativos 3 e 4 - ES O Gráfico 96 apresenta as cargas fatoriais acima de 0,5 das variáveis em estudo como função dos fatores 3 e 4. Cabe observar novamente que outras variáveis além da 144

147 listadas nas Tabela 18 e Tabela 19 aparecem no gráfico, uma vez que estão sendo consideradas todas as cargas fatoriais acima de 0,6 em pelo menos um dos fatores. O fator 3 está agrupado dentro das elipses de cor azul (positivo) e roxo (negativo). O fator 4 está agrupado dentro das elipses vermelha (positivo) e verde (negativo). Gráfico 96 Cargas fatoriais das variáveis como função do fator 3 e do fator 4 Fator 5 (ordem decrescente de magnitude) A Tabela 20 apresenta as variáveis com cargas mais positivas associadas ao fator 5. As variáveis com cargas mais negativas apresentam valores em termos absolutos inferiores a 0,6 e não foram listadas. Este fator está relacionado principalmente no lado positivo ao PIB per capita e valor adicionado dos Serviços bem como impostos. Tabela 20 Variáveis com cargas mais positivas e mais negativas no fator 5 - ES VARIÁVEIS +POSITIVAS VARIÁVEIS +NEGATIVAS Valor Adicionado Bruto, a preços correntes, dos Serviços PIB Impostos, líquidos de subsídios, sobre produtos, a preços correntes Imposto sobre Renda e proventos 145

148 O Cartograma 10 apresenta os municípios com os contornos das microrregiões classificados segundo ordenação do fator 5. Os municípios com uma maior importância do PIB per capita, do valor adicionado dos Serviços e impostos (em roxo) aparecem em aglomerados principalmente nas microrregiões de Linhares e Guarapari. Isolado, mas com alto valor deste fator e bem ao norte do estado está o município de Mucurici. No outro extremo estão os municípios com uma menor importância do PIB per capita e do valor adicionado dos Serviços (em verde-água), principalmente em São Mateus e Santa Teresa. Cartograma 10 Municípios classificados segundo quartos do fator 5 (dados relativos) 5 RJ O Gráfico 97 condensa as informações dos Cartograma 6 e Cartograma 10: apresenta no eixo horizontal o fator 1 e no eixo vertical o fator 5 e as mesorregiões neste espaço. Cabe lembrar que o fator 1 está relacionado principalmente no lado positivo às população rural e do lado negativo à população urbana. Já o fator 5 está relacionado principalmente ao PIB per capita e valor adicionado dos Serviços. Nesta representação 146

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