Urbanismo e Industrialização nas Microrregiões de Minas Gerais: uma Abordagem a partir dos Conceitos de Externalidades

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1 Urbanismo e Industrialização nas Microrregiões de Minas Gerais: uma Abordagem a partir dos Conceitos de Externalidades Marivane Vestena Rossato Doutoranda em Economia Aplicada da Universidade Federal de Viçosa; Professora do Departamento de Ciências Contábeis da Universidade Federal de Santa Maria. Departamento de Economia Rural, da Universidade Federal de Viçosa. CEP Viçosa - MG marivane@smail.ufsm.br Patrícia Lopes Rosado Doutoranda em Economia Aplicada da Universidade Federal de Viçosa. Departamento de Economia Rural, da Universidade Federal de Viçosa. CEP Viçosa - MG patriciarosado@yahoo.com.br Viviani Silva Lirio Professora do Departamento de Economia Rural da Universidade Federal de Viçosa. CEP Viçosa MG vslirio@ufv.br Desenvolvimento Territorial e Ruralidade Apresentação com presidente da sessão e sem a presença de debatedor Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 1

2 Urbanismo e Industrialização nas Microrregiões de Minas Gerais: uma Abordagem a partir dos Conceitos de Externalidades Resumo O processo de urbanização, fruto das transformações econômicas do país, devido ao processo de industrialização, do crescimento vegetativo da população e da crise do campo, trouxe uma série de problemas urbanos, que, normalmente, estão relacionados com as condições de vida da população urbana. Neste contexto, este artigo buscou avaliar as externalidades geradas pelo processo de industrialização e urbanização, em relação às condições de moradia e infra-estrutura de saúde das microrregiões do estado de Minas Gerais. O método utilizado para a investigação foi a técnica estatística de análise multivariada, denominada análise fatorial. Pelo método, agregaram-se as observações feitas sobre 18 variáveis, de ordem socioeconômica, de 000. Ficou evidenciado que a dinâmica do desenvolvimento econômico do estado conduz ao processo de externalidades, em que as microrregiões que se mostraram mais dinâmicas, em termos econômicos, acabaram atraindo grande contingente populacional e deteriorando-se, quanto aos aspectos referentes à moradia e à infra-estrutura de saúde. PALAVRAS-CHAVE: Análise Fatorial, Externalidades, Condições Socioeconômicas Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005

3 Urbanismo e Industrialização nas Microrregiões de Minas Gerais: uma Abordagem a partir dos Conceitos de Externalidades 1. INTRODUÇÃO O processo de industrialização no Brasil, nas últimas décadas, foi marcado por situações de grande diversidade e heterogeneidade, decorrente da interiorização do fenômeno urbano, da acelerada urbanização das áreas de fronteira econômica, do crescimento das cidades médias, da periferização dos centros urbanos, da formação e consolidação de aglomerações urbanas, dentre outros aspectos. Tais manifestações resultaram do processo de reestruturação econômica do país, cujos impactos se fizeram sentir, sobremodo, na estrutura do emprego urbano e na dinâmica migratória, o que, por sua vez, pode ter refletido nas condições de moradia e de infra-estrutura de saúde (impactos sociais). Em uma estrutura de mercados livres e competitivos, a economia nem sempre consegue alocar eficientemente os recursos, ou seja, nem sempre é possível uma solução Paretoótima. A teoria econômica neoclássica, a partir do teorema da economia do bem-estar, procurou compreender as razões da não-eficiência, desenvolvendo o estudo das economias externas como explicação para as falhas de mercado, em relação à maximização de bemestar. Pigou denominou essas economias externas de externalidades. As externalidades são resultados de ações de agentes econômicos, as quais refletem, positiva ou negativamente, no bem-estar social. Esses reflexos, quando positivos, tendem a trazer melhorias à sociedade; contrariamente, as externalidades negativas ou deseconomias externas trazem ônus à sociedade, sem que esta seja compensada pelo mal que suporta. Assim, as externalidades ocasionam desvios de eficiência de mercado, porque inibem a possibilidade dos seus preços refletirem, de modo exato, informações sobre as quantidades que deverão ser produzidas e consumidas (PINDYCK e RUBINFELD, 1994). Qualquer escolha feita por determinado agente econômico tem, potencialmente, efeitos indiretos sobre todos os outros agentes econômicos. Em contraste, quando uma externalidade está em jogo, a atividade de um agente econômico afeta diretamente outros agentes. Na Economia do Bem-Estar, de Pigou (195), as externalidades aparecem como uma das principais causas de divergência entre o produto líquido privado e o produto social líquido. O critério de bem-estar de Pigou baseia-se no fato de que o dividendo nacional será maximizado quando os valores dos produtos marginais sociais líquidos forem iguais em todos os usos. Este critério será satisfeito se os produtos sociais marginais líquidos e os produtos marginais privados líquidos forem os mesmos. Durante muito tempo, a abordagem da externalidade esteve voltada apenas para as questões ambientais. Nos últimos anos, porém, esta tem sido empregada também em outras questões como, por exemplo, finanças públicas e questões sociais, mais especificamente ligadas à questão da urbanização e industrialização, objeto de estudo deste trabalho. É de conhecimento que o processo de urbanização, fruto das transformações econômicas do país, devido ao processo de industrialização, do crescimento vegetativo da população e da crise no campo, trouxe uma série de problemas urbanos, que, normalmente, estão relacionados com as condições de vida da população urbana. Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 3

4 Na medida em que a economia não apresenta condições suficientes para absorver toda a mão-de-obra disponível, há empobrecimento de grande parte da população e deterioração acentuada da vida urbana. Esse fato afeta, negativamente, o bem-estar das pessoas, o que se traduz numa externalidade negativa. O estado de Minas Gerais, objeto de estudo deste trabalho, de acordo com a Fundação João Pinheiro (00), foi marcado por grande diversidade interna, no que tange às questões econômicas e sociais. Vale ressaltar, ainda, que essa diversidade se torna ainda maior quando se trata das diferenças regionais das microrregiões, dadas suas peculiaridades. Cabe destacar que Minas Gerais é o estado brasileiro com o terceiro maior número de população que vive em favelas periferização dos centros urbanos. Isso pode ser visto como uma externalidade negativa do processo de industrialização e conseqüente urbanização. Assim, as ineficiências geradas pelo processo de urbanização e industrialização são advindas de externalidades, uma vez que o grande problema desse processo é que, se, por um lado, há certo desenvolvimento econômico do país em termos de aumento do PIB, que constitui externalidade positiva, por outro, a grande maioria da população vive em condições precárias (externalidade negativa), devido ao inchaço populacional da região, que não apresenta infra-estrutura necessária para seu atendimento. A elaboração de um grande quadro de referência palpada nas conseqüências do processo de urbanização e industrialização, em termos regionais, constitui importante subsídio à formulação de políticas que visam às especificidades de cada microrregião, no âmbito do estado. Nesse contexto, este estudo buscou avaliar as externalidades geradas pelo urbanismo e pela industrialização, no que concerne às condições de vida da população das microrregiões de Minas Gerais. Especificamente, pretendeu-se hierarquizar as microrregiões quanto ao seu desenvolvimento socioeconômico.. METODOLOGIA Este trabalho fundamentou suas análises nos conceitos relacionados com externalidades, que surgem sempre que o valor de uma função objetiva depende de subprodutos não pretendidos ou incidentais de alguma atividade de outras pessoas, razão pela qual o seu conhecimento é interessante, assim como análises de bem-estar econômico. Quando há externalidades, os benefícios e os custos vistos pelos indivíduos privados diferem das verdadeiras conseqüências do custo social de suas ações..1. Análise fatorial Tendo em vista que o interesse deste estudo é avaliar as externalidades geradas pelo processo de industrialização e urbanização, em relação às condições de moradia e infraestrutura de saúde das microrregiões de Minas Gerais, na análise fatorial, pelo método dos componentes principais, agregaram-se as observações feitas sobre 18 variáveis, de ordem social e econômica, de 000. O método consiste em obter fatores que são combinações lineares das variáveis originais, agrupando-se em cada fator as mais fortemente correlacionadas entre si e fazendo-se com que os fatores sejam ortogonais (independentes). Podem ser obtidos tantos fatores quanto for o número de variáveis originais, mas, geralmente, poucos são suficientes para explicar alta proporção da variância total dos dados, de forma que a análise se restringe a esses Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 4

5 primeiros fatores. Cabe destacar, ainda, que o primeiro fator apresenta-se com o maior percentual de explicação da variância total; o segundo, com o segundo maior percentual, e assim sucessivamente. O modelo básico usado na análise fatorial explica uma estrutura de correlação existente entre as variáveis X=X 1, X,,..., X p, observadas por meio de uma combinação linear de variáveis, que não são diretamente observadas, denominadas fatores comuns, acrescidas de um componente residual. Tal modelo é expresso da seguinte forma matricial: X = AF +ε, (1) em que X = (X 1,X,..., X p ) t é um vetor transposto de variáveis aleatórias observáveis (px1); A é uma matriz (pxr), tal que cada elemento a ij expressa a correlação existente entre o indicador X i e o fator F, sendo A denominada matriz das cargas fatoriais e o número k de fatores menor que o número p de variáveis; F = (F 1, F,..., F r ) t, vetor transposto de fatores t comuns (r < p) de variáveis não-observáveis ou fatores; e ε = ( ε,,..., ) 1 ε ε p, vetor transposto de componentes residuais (px1). No intuito de facilitar as comparações entre as observações e as variáveis, estas devem ser inicialmente normalizadas. Essa normalização consiste em expressar os desvios-padrões das observações originais em relação a sua média. Portanto, cada variável normalizada W i (i= 1,,3,...,p) deve ser relacionada, separadamente, com as variáveis latentes ou fatores f j (j = 1,,3...,r), com r < p. Assim, pode-se escrever cada variável do modelo fatorial (1), da seguinte forma: W i = a i1 f i + + a i f + a i3 f a ir f r + d i u i (i=1,,3,.p), () em que cada uma das variáveis é descrita, em termos lineares, como função dos r fatores comuns f j, com os quais se relacionam por meio das cargas fatoriais ou coeficientes de conexão a ij que indicam em que medida e direção as variáveis W i estão se relacionando com o fator f j, e de um fator único u i, que responde pela variância remanescente. Para saber se os fatores gerais causaram determinada relação entre as variâncias de W i, é necessário que sua variância total (σ ) seja dividida em três componentes: - a variância comum ou comunalidade, h i, que é a proporção da variância total de cada variável W i, explicada por r fatores; - a variância específica, S i, isto é, a proporção da variância total que não mostra qualquer associação com a variância dos r fatores, isto é, contribui para a variância de uma única variável; - o erro ou distúrbio, e i, que é a proporção da variância devida aos erros nas observações, ou a variáveis relevantes ao estudo, porém não consideradas neste. Os fatores únicos são sempre não-correlacionados com os comuns, e, se estes últimos não são correlacionados entre si, a variância total de W i e σ pode ser expressa por i i1 i ir σ = a + a a + d i, (3) em que os componentes a ij são denominados percentagem de conexão e correspondem à proporção da variância total da variável normalizada W i, que é explicada pelos respectivos fatores. Em (3), o termo Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 5

6 i i1 i h = a + a air (4) equivale à comunalidade da variável W i, ao passo que o termo corresponde à unicidade, ou seja, a contribuição do fator único, o que indica a extensão em que os fatores comuns falham na explicação da variância total. A unicidade pode ser decomposta em duas partes: devida à seleção das variáveis, denominada especificidade ( S i d i ), e outra atribuída à não-confiabilidade das medidas, denominada erro ( e i ): d i = Si + ei. Com essa decomposição, o modelo linear () pode ser escrito na forma: w + i = ai 1 f1 + ai f air fr + sisi ei Ei (5) i em que S e E i são os fatores específicos e erro, respectivamente, e s i e e i, seus coeficientes. Dentre as propriedades do método de análise fatorial, merece destaque à que se refere a E( ε ) = E( f ) = 0, enquanto a que se refere aos fatores diz respeito à ortogonalidade destes. Os fatores serão obtidos pelo emprego dos métodos dos componentes principais, cujo objetivo básico consiste em extrair fatores para maximizar a contribuição destes para a comunalidade (proporção da variância total de cada variável que é explicada pelos r fatores), ou seja, serve para verificar se um modelo com r fatores representa bem as variáveis originais. Assim, um primeiro fator é escolhido para maximizar a soma dos quadrados das cargas fatoriais em relação a ele. Em seguida, obtém-se um segundo fator, para que também seja maximizada a soma dos quadrados das cargas fatoriais, e assim por diante, para os demais fatores. Vale ressaltar que, de forma geral, as estimativas iniciais das cargas fatoriais não são definitivas, uma vez que são difíceis de serem analisadas. Portanto, para facilitar a confirmação ou rejeição das estimativas iniciais, o método proporciona a possibilidade de fazer sua rotação. O procedimento da rotação consiste em modificar as cargas fatoriais, no intuito de obter uma solução mais fácil de ser interpretada, em que cada fator se relaciona mais claramente com determinadas variáveis. O método utilizado neste trabalho foi o Varimax de rotação ortogonal dos fatores. Obtidas as cargas fatoriais, o passo seguinte consiste na determinação dos escores fatoriais associados aos fatores, obtidos após a rotação ortogonal da estrutura fatorial inicial. Por definição, os escores fatoriais são valores calculados para cada fator em cada observação, com o objetivo de situá-las no espaço dos fatores comuns. Para isso, obteve-se, num primeiro momento, a matriz de coeficientes fatoriais, resultado da multiplicação da matriz de cargas fatoriais pela inversa da matriz de correlação. Mediante multiplicação da matriz de coeficientes fatoriais pela matriz de dados originais padronizados, foram calculados os escores fatoriais, para cada microrregião de Minas Gerais, no intuito de fazer uma hierarquização das microrregiões, quanto ao desenvolvimento socioeconômico. Com base na hierarquização, foi realizada a avaliação das externalidades oriundas da industrialização e da urbanização...variáveis e fonte de dados Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 6

7 O nível de desenvolvimento alcançado por determinada microrregião possui caráter multidimensional, tornando-se necessário um grande número de variáveis (variáveis econômicas, sociais, demográficas e de infra-estrutura, dentre outras) para caracterizá-lo de forma abrangente. Com vistas em mensurar esses aspectos, foram selecionadas dezoito variáveis, cuja escolha foi baseada na disponibilidade de dados secundários e na consideração de variáveis sugeridas em trabalhos similares (em especial, o de KAGEYAMA, 1990). Os valores das dezoito variáveis foram levantados para cada uma das microrregiões de Minas Gerais, a saber: X1 = % de domicílios com água não canalizada (poço ou nascente na propriedade); X = densidade demográfica (hab/km ); X3 = % de domicílios com iluminação elétrica (domicílios com iluminação elétrica dividido pelo total de domicílios); X4 = % de domicílios sem esgotamento sanitário; X5 = % de domicílios que possuem geladeira ou freezer (domicílios com geladeira, dividido pelo total de domicílios); X6 = % de domicílios com coleta de lixo (caçamba); X7 = % de domicílios com televisão (domicílios com televisão, dividido pelo total de domicílios); X8 = taxa de mortalidade (%), (óbitos em 000, dividido pela população total); X9 = estabelecimentos de saúde (públicos e privados) por mil habitantes (número de estabelecimentos dividido pela população da microrregião); X10 = leitos por cem habitantes (número de leitos dividido pela população da microrregião); X11= % de domicílios em que a pessoa responsável tem rendimento nominal mensal até 1/4 de salários mínimos; X1 = % de domicílios sem banheiro; X13 = média de moradores por domicílio; X14 = % de pessoas analfabetas (população residente com cinco anos ou mais); X15 = taxa de urbanização (%), (população urbana dividida pela população total); X16 = PIB do setor industrial; X17 = PIB do setor de serviços; X18 = PIB agropecuário. Essas variáveis foram obtidas do Censo Demográfico 000 (IBGE) e da Fundação João Pinheiro (MG). 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO Antes que se inicie a análise fatorial, torna-se necessário verificar se esta é adequada ao estudo dos dados empregados. Essa verificação inicia-se com o exame da matriz de correlação simples e da antiimagem, que contém o negativo das correlações parciais. No caso deste estudo, constataram-se coeficientes altos na maioria dos pares das variáveis e, na matriz antiimagem, coeficientes baixos, o que fornece indício de que a análise fatorial seja adequada. Além da análise das matrizes de correlação parcial e antiimagem, fez-se o teste de esfericidade de Bartlett, com vistas em determinar a presença de correlações entre as variáveis, que testa se as correlações entre pelo menos algumas das variáveis são significativas. Este teste foi realizado, e o valor obtido (1860,7) mostrou-se significativo a Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 7

8 1% de probabilidade, o que permite rejeitar a hipótese nula de que a matriz de correlação seja uma matriz identidade (variáveis não-correlacionadas). Outra forma de quantificar o grau de intercorrelações entre as variáveis e a adequação da análise fatorial ao conjunto de dados é a medida de adequação da amostra quanto ao grau de correlação parcial entre as variáveis, que deve ser pequeno. Esta medida pode ter valores de zero a um, atingindo a unidade quando cada variável for perfeitamente predita pelas demais. Neste estudo, o teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) foi empregado para medir a adequabilidade da amostra, e o valor obtido foi 0,8. Como esse valor é superior a 0,7, indica que análise fatorial é adequada. Isso significa que os fatores latentes explicam grande parte da associação entre as variáveis e que os resíduos estão pouco associados entre si. Os resultados da análise fatorial, por meio do método dos componentes principais, antes da rotação, estão apresentados na Tabela 1, podendo-se verificar que quatro fatores foram capazes de explicar 83,% da variância total. O fator 1 é o mais importante do conjunto, visto que explica 46,08% da variância. Os três primeiros, conjuntamente, explicam 76,9% do total da variância, razão por que são mais representativos. Vale ressaltar que na análise fatorial, por meio dos componentes principais, é difícil obter uma solução fácil de ser interpretada, ou seja, uma solução em que cada fator se relaciona mais claramente com determinadas variáveis. Dentre os métodos de rotação, o que apresentou melhores resultados foi o de rotação ortogonal, pelo método Varimax. Por esse procedimento, a contribuição de cada fator para a variância total é alterada, sem, contudo, modificar a contribuição conjunta destes. Há a vantagem de os fatores obtidos, após a rotação, estarem mais estreitamente relacionados com determinados grupos de variáveis, o que possibilita uma interpretação mais lógica destes. Tabela 1 Fatores obtidos pelo método dos componentes principais Raiz característica Variância explicada pelo fator (%) Variância acumulada Fator 1 8,9 46,08 46,08 Fator 3,89 1,59 67,67 Fator 3 1,67 9,5 76,9 Fator 4 1,13 6,9 83, Fonte: Dados da pesquisa. A Tabela, a seguir, exibe as cargas fatoriais, as comunalidades e o percentual da variância total dos indicadores, que é explicada por cada fator, após a rotação. As cargas fatoriais com valor superior a 0,60 estão em negrito, com vistas em evidenciar as variáveis mais fortemente associadas a determinado fator. Pode-se observar que o fator (F1) tem correlação positiva e alta com as variáveis X1 (% de domicílios com água não canalizada), X4 (média de moradores por domicílios sem esgotamento sanitário); X11 (% de domicílios em que a pessoa responsável tem rendimento nominal mensal até 1/4 de salário mínimo), X13 (média de moradores por domicílio); X14 (% de pessoas analfabetas); X1 (% de domicílios sem banheiro), e correlação negativa e alta com X3 (% de domicílios com iluminação elétrica), X5 (% de domicílios que possuem geladeira ou freezer) e X8 (taxa de mortalidade). Portanto, o fator 1 está mais estreitamente relacionado com todas as variáveis que captam as condições de Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 8

9 moradia da população das microrregiões de Minas Gerais, com exceção da taxa de mortalidade. Tabela - Cargas fatoriais após a rotação ortogonal e comunalidades obtidas na análise fatorial dos indicadores socioeconômicos das microrregiões de Minas Gerais, 000 Variáveis Fatores Comunalidades F1 F F3 X1 0,90-0,081-0,035 0,854 X -0,133 0,979-0,003 0,976 X3-0,951 0,101 0,068 0,919 X4 0,95-0,101-0,15 0,93 X5-0,953 0,154 0,016 0,93 X6 0,116-0,037 0,09 0,059 X8-0,69-0,041 0,338 0,51 X9-0,097-0,165 0,786 0,654 X10-0,8 0,053 0,810 0,711 X11 0,913-0,087-0,066 0,845 X1 0,97-0,099-0,13 0,968 X13 0,837-0,0-0,70 0,744 X14 0,9-0,17-0,00 0,880 X15-0,104 0,986-0,066 0,987 X16-0,17 0,973-0,087 0,970 X17-0,074 0,990-0,036 0,987 X18-0,440 0,009-0,337 0,307 % da variância 4,74,31 10,49 Fonte: Dados da pesquisa. No segundo fator (F) predominaram as variáveis que captam o nível de industrialização e urbanização das microrregiões, o qual foi constituído pelas variáveis X (densidade demográfica); X15 (taxa de urbanização), X16 (PIB do setor industrial) e X17 (PIB do setor de serviços), as quais apresentaram correlação alta e positiva. E, se o segundo fator, em determinada microrregião, fosse positivo e alto, esta teria alto grau de urbanização e de industrialização. O último fator considerado (F3) capta, basicamente, a acessibilidade à infra-estrutura de saúde. Esse fator tem correlação positiva e alta com X9 (estabelecimentos de saúde que possuem infra-estrutura para permanência mínima de 4 horas) e X10 (leitos por cem habitantes). Contudo, quanto maior e positivo for este indicador, melhores as condições de infra-estrutura de saúde das microrregiões. Em relação à comunalidade, que é o somatório dos quadrados das cargas fatoriais, pode-se verificar que os fatores explicam, em média, 83,% da variância das variáveis consideradas na análise (Tabela ) Hierarquização das microrregiões de Minas Gerais A hierarquização das 66 microrregiões foi feita pelos escores dos três fatores, uma vez que estes explicam 4,74%,,31% e 10,49%, respectivamente, da variância total. As Tabelas 3, 4 e 5 contêm os escores de cada microrregião, em uma ordem de melhor condição de moradia da população, do nível de industrialização e urbanização e da acessibilidade à infra-estrutura de saúde, para a pior, em relação a esses indicadores. Convém ressaltar que os escores calculados são sempre medidos em uma escala ordinal e; por isto, só podem indicar a posição relativa das microrregiões. Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 9

10 Ao abordar os aspectos de industrialização e urbanização, assim como as externalidades geradas por tais processos, tem-se que a urbanização ocorre quando o crescimento urbano é superior ao normal, ou seja, quando há migrações rural-urbana. Outra situação ocorre quando não há geração de emprego em número suficiente para o grande volume do êxodo rural. Do ponto de vista das externalidades, tem-se que o fenômeno da urbanização, por si, já constitui um efeito de ações de agentes econômicos que reflete no bem-estar social, diretamente. A contínua industrialização e urbanização leva a questionar qual seria a distribuição ótima da população e quais forças pode levar o processo a uma situação de eficiência. O ciclo de expansão em Minas Gerais caminha na direção de uma grande concentração nas grandes cidades. Dados do IBGE (Censo 000) revelam que 45% da população residiam em cidades maiores do que 100 mil habitantes. Um aumento da população nessas áreas poderia estar relacionado com o aumento do processo de industrialização. Tabela 3 Hierarquização das microrregiões pela condição de moradia da população Classificação Microrregiões F1 Classificação Microrregiões F1 1 Grão Mogol Conselheiro Lafaiete Araçuaí Ipatinga Peçanha Ouro Preto Salinas Ituiutaba Conceição do Mato Dentro Sete Lagoas Capelinha São João Del Rei Almenara Bom Despacho Januária Itajubá Pedra Azul Campo Belo Teófilo Otoni Santa Rita do Sapucaí Janaúba Patrocínio Nanuque Ubá Guanhães Frutal Pirapora Piuí Mantena São Lourenço Diamantina Formiga Bocaiúva Juiz de Fora Unaí Manhuaçu Montes Claros Muriaé Andrelândia Cataguases Belo Horizonte Patos de Minas -0.7 Viçosa Pará de Minas Curvelo Passos Aimorés Araxá Ponte Nova Divinópolis Paracatu Alfenas Governador Valadares São Sebastião do Paraíso Barbacena Uberaba Itaguara Poços de Caldas Três Marias Varginha Oliveira Pouso Alegre Caratinga Lavras Itabira Uberlândia Fonte: Dados da pesquisa. Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de

11 A Tabela 3 relaciona as microrregiões pela condição de moradia da população, da melhor para a pior. Observa-se que as microrregiões de Grão-Mogol, Araçuaí, Peçanha, Salinas, Conceição do Mato Dentro, Capelinha e Almenara apresentaram as melhores condições de moradia, enquanto Uberlândia, Lavras, Pouso Alegre, Varginha, Poços de Caldas, Uberaba e São Sebastião do Paraíso, as piores. A hierarquização das microrregiões, de acordo com o indicador de industrialização e urbanização, está apresentada na Tabela 4. Nota-se que as microrregiões de Piuí, Itaguara, Frutal, Patrocínio, Manhuaçu, Três Marias e Campo Belo não mostraram níveis favoráveis de industrialização e urbanização, e as que apresentaram melhores condições foram Belo Horizonte, Ipatinga, Juiz de Fora, Uberlândia, Barbacena, Divinópolis e Itabira. Destaca-se que 17% das microrregiões apresentaram os melhores índices e 83%, os piores. Segundo o último levantamento censitário, o grau de urbanização em Minas Gerais era de 8%. Tabela 4 Hierarquização das microrregiões pelo indicador de industrialização e urbanização Classificação Microrregiões F Classificação Microrregiões F 1 Belo Horizonte São Lourenço Ipatinga Januária Juiz de Fora Muriaé Uberlândia Nanuque Barbacena Diamantina Divinópolis Ponte Nova Itabira Ituiutaba Montes Claros Viçosa Conselheiro Lafaiete Oliveira Poços de Caldas Pará de Minas Sete Lagoas Janaúba Uberaba Bom Despacho Governador Valadares Formiga Peçanha Guanhães Ouro Preto Patos de Minas Araçuaí São João Del Rei Mantena Bocaiúva Almenara Curvelo Teófilo Otoni Andrelândia Cataguases Caratinga Conceição do Mato Dentro Araxá -0.6 Varginha Unaí Pouso Alegre Aimorés Itajubá Paracatu Salinas Santa Rita do Sapucaí Capelinha Lavras Ubá Campo Belo Grão Mogol Três Marias Pedra Azul Manhuaçu Alfenas Patrocínio Pirapora Frutal São Sebastião do Paraíso Itaguara Passos Piuí Fonte: Dados da pesquisa. Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de

12 Observa-se que a microrregião de Belo Horizonte é a que tem a melhor posição, em relação ao indicador de industrialização e urbanização. Nesta região concentra-se a grande parte da população estadual e há um comportamento satisfatório e intenso de desenvolvimento econômico, o que constitui uma externalidade positiva do processo de industrialização. Porém, reflete baixos níveis de desenvolvimento no aspecto social, conforme Tabelas 3 e 5, o que indica que as condições gerais de vida da população dessa microrregião ainda permanecem insatisfatórias. Esse fato está relacionado com o inchaço dessa microrregião e representa externalidade negativa do processo de industrialização e urbanização. Em 000, conforme dados do IBGE (Censo 000), 4,3% da população total do estado residia na região metropolitana de Belo Horizonte, estando 1,5% na microrregião de Belo Horizonte. Tendo em vista as posições em que essa microrregião ocupa, em frente aos indicadores sociais (Tabelas 3 e 5), isso fornece indício de que ela não estava preparada para receber tal contingente. Tabela 5 Hierarquização das microrregiões pela infra-estrutura de saúde Classificação Microrregiões F3 classificação Microrregiões F3 1 Barbacena Teófilo Otoni -0.1 Mantena Santa Rita do Sapucaí Andrelândia Piuí Ituiutaba Grão Mogol Lavras Poços de Caldas Guanhães Patrocínio Cataguases Conselheiro Lafaiete Juiz de Fora Formiga Oliveira Muriaé Almenara Ponte Nova Conceição do Mato Dentro Patos de Minas Bom Despacho Unaí Pirapora Viçosa Pedra Azul Araxá São Lourenço Ouro Preto Diamantina Araçuaí Ubá Governador Valadares Uberaba Capelinha Três Marias Divinópolis Aimorés Pará de Minas Itajubá Salinas Nanuque Janaúba Passos Itabira Pouso Alegre Sete Lagoas Alfenas Bocaiúva São João Del Rei Ipatinga Belo Horizonte Paracatu Frutal Varginha Curvelo Manhuaçu Campo Belo Caratinga Itaguara Uberlândia Peçanha Montes Claros São Sebastião do Paraíso Januária Fonte: Dados da pesquisa. Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de 005 1

13 No que tange ao indicador de infra-estrutura de saúde, nota-se que as microrregiões de Barbacena, Mantena, Andrelândia, Ituiutaba, Lavras, Guanhães e Cataguases demonstraram os melhores níveis, enquando Januária, Montes Claros, Uberlândia, Caratinga, Manhuaçu, Varginha, Paracatu, os menores. De forma geral, as microrregiões com infra-estrutura, em termos de estabelecimentos de saúde e leitos hospitalares, não apresentaram vocação industrial. Nesse contexto, a maioria das microrregiões de Minas Gerais apresentou formas precárias de infra-estrutura de saúde e condições de domicílios, mas os melhores indicadores de urbanização e industrialização. É de conhecimento que a concentração da população nas áreas urbanas dá-se pelo fato de as pessoas buscarem oportunidades que são geradas pela expansão agroindustrial, como o Triângulo Mineiro, Alto Paranaíba e Sul de Minas Gerais. Essas regiões possuem a agricultura crescentemente industrializada e modernizada. Ressalta-se que as microrregiões que apresentaram os melhores indicadores de industrialização e urbanização, como Uberlândia e Belo Horizonte, tiveram resultados insatisfatórios quanto às questões de habitação e infra-estrutura de saúde, o que infica externalidade negativa no processo. Isso porque essas microrregiões desenvolveram seu parque industrial e atraíram pessoas de outras regiões, ocasionando inchaços populacionais, situação que as leva a procurar domicílios sem mínimas condições de infraestrutura. Para destacar, Belo Horizonte detém o primeiro lugar no indicador de industrialização e urbanização e o 1º, em condições de moradia. De acordo com os conceitos de externalidade, as ações voltadas ao desenvolvimento industrial das regiões se traduzem em externalidades positivas em termos de crescimento econômico e produtividade urbana, pois geram emprego e renda para a população, aumentando seu bem-estar. Porém, à medida que ocorrem inchaços populacionais, a geração de emprego não é mais suficiente para o grande volume de pessoas, e o reflexo se dá, de forma negativa, no bem-estar destas, em suas condições gerais de vida. Quando a industrialização e a conseqüente urbanização acontecem de forma acelerada, a distribuição dos resultados do crescimento econômico ocorre de forma desigual. Não obstante essa situação, a qualidade de vida é piorada em razão da dificuldade de o setor público proporcionar infra-estrutura necessária, em relação a moradia e saúde. A externalidade negativa surge porque os agentes industriais não têm incentivos para responder pelos custos externos que impõem à população, quando tomam a decisão de produzir. Com base na hierarquização das microrregiões de Minas Gerais, um conjunto significativo de microrregiões apresentou-se nas primeiras posições no ranking, referente à industrialização e urbanização, embora se encontrem nas últimas posições, quando às condições de moradia da população. Tal fator revela que a dinâmica do desenvolvimento econômico nesse estado conduz ao processo de externalidades, em que as cidades que se mostraram mais dinâmicas em termos econômicos, atraíram um grande contingente populacional mas deterioraram-se, quanto aos aspectos referentes à moradia e à infraestrutura de saúde. 4. CONCLUSÃO A análise demonstrou que as microrregiões de Minas Gerais, em sua maioria, não apresentaram condições favoráveis aos indicadores de condições do domicílio, industrialização e urbanização e de infra-estrutura de saúde. A persistência de baixos níveis Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de

14 de renda, padrões inadequados de moradia, saneamento e infra-estrutura de saúde revela a precariedade que caracterizou, em geral, a vida da população dessas microrregiões. Ficou evidenciado um desenvolvimento desequilibrado entre as regiões, principalmente quanto aos indicadores referentes às condições de moradia da população e de industrialização e urbanização. Situações opostas foram verificadas, ou seja, as microrregiões com condições satisfatórias de moradia e infra-estrutura de saúde não se apresentaram desenvolvidas quanto ao aspecto industrialização e urbanização e vice-versa. Esse fato leva a concluir que o processo de industrialização e urbanização gera externalidades positivas, em termos de crescimento econômico, porém leva a externalidades negativas, no que tange às questões sociais. Não obstante, um conjunto significativo de microrregiões ficam nas primeiras posições no ranking, no que se refere à industrialização e urbanização, tais como Juiz de Fora, Uberlândia, Divinópolis e Uberaba, embora se encontrem nas últimas posições quanto às condições de moradia da população. Situação análoga pode ser visualizada em Belo Horizonte, que detém o primeiro lugar no indicador de industrialização e urbanização e o 1, em condições de moradia. Tal fator revela que a dinâmica do desenvolvimento econômico do estado de Minas Gerais conduz ao processo de externalidades, em que as cidades que se mostraram mais dinâmicas, em termos econômicos, acabaram atraindo grande contingente populacional e deteriorando-se, quanto aos aspectos referentes à moradia e à infra-estrutura de saúde. Nesse contexto, é importante que políticas públicas adotadas em Minas Gerais, com o intuito de promover um desenvolvimento mais equilibrado, levem em conta não apenas as microrregiões que apresentam maiores deficiências em infra-estrutura industrial, mas também as mais dinâmicas que tendem a deteriorar-se nos aspectos relativos à moradia e à infra-estrutura de saúde. 5. BIBLIOGRAFIA CHAVES, M. A. Heterogeneidade regional de Minas Gerais: como combinar o dinâmico e o estagnado. In: SEMINÁRIO SOBRE A ECONOMIA MINEIRA. Diamantina, Anais...Belo Horizonte: CEDEPLAR, 1998, v.1. CLEMENTE, A. Economia regional e urbana. São Paulo: Atlas, FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO. Indicadores sociais das microrregiões de Minas Gerais 000. Belo Horizonte, Indicadores econômicos das microrregiões de Minas Gerais 000. Belo Horizonte, 000. IBGE. Censo Demográfico 000, População domicílios. Rio de Janeiro, 000. FERNANDES, T. A. G e LIMA, J. E. Uso de Análise Multivariada para Identificação de Sistemas de Produção. Brasília: Revista Pesquisa Agropecuária Brasileira, 6(10): , out FERNAU, M.E.; SAMSON, P.J. Use of cluster analysis to define periods of similar meteorology and precipitation hemistry in Eastern North America. Part I: Transport patterns. Journal of Applied Meteorology, Michigan, v.9, p , Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de

15 FERREIRA, C. M. C. Espaço, regiões e economia regional. In: HADDAD, P. R. (org.). Economia regional: teorias e métodos de análise. Fortaleza: BNB ETENE, GONG, X.; RICHMAN, M.B. On the application to growing season precipitation data in North America East of the rockies. Journal of Climate, Oklahoma, v.8, p , HAIR, J. F., ANDERSON, R. E., TATHAM, R. L., & BLACK, W. L. Multivariate data analysis: With Readings. Prentice Hall, New Jersey, KAGEYAMA, A., LEONE, E.T. Regionalização da agricultura segundo indicadores sociais. Revista Brasileira Estatística, Rio de Janeiro, 51(196)= 5-1, Jul/dez LEMOS, J.J.S. Desertification of Drylands in Northeast of Brazil. Riverside, Califórnia. Economic Department da University of California, Indicadores de Degradação no Nordeste Sub-úmido e Semi-árido. Revista SOBER, 000, p MANLY, B.F.J. Multivariete Satistical Melhado. ed. London: Chapman & Hall, p. PARETO, V. Manual of Political Economy. English translation by Ann S. Schwier. New York: Kelley, PIGOU, A. C. The Economics of Welfare. 4 th ed. New York: Macmillan, 193, reprinted 195. PINDYCK, R. S. & RUBINFELD, D. L. Microeconomia. São Paulo: Makron Books, POLLAK, L.M.; CORBETT, J.D. Using GIS datasets to classify maize-growing regions in Mexico and Central America. Agronomy Journal, v.85, p , SACHS, J. D., LARRAIN, F.B. Macroeconomia. São Paulo: Mackron, p , Ribeirão Preto, 4 a 7 de Julho de