ABORDAGEM DAS CAPACITAÇÕES, EDUCAÇÃO E ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO: UMA ANÁLISE PARA OS MUNICÍPIOS DA REGIÃO SUL DO BRASIL 1 Luiz Eduardo de Vasconcelos Rocha Professor Associado do Departamento de Ciências Econômicas da Universidade Federal de São João del Rei - UFSJ levrocha@ufsj.edu.br Matheus Henrique Miranda Graduando em Ciências Econômicas na Universidade Federal de São João Del Rei e bolsista PIBIC/FAPEMIG matheushmiranda@hotmail.com Resumo: A educação é considerada uma capacitação básica que afeta o desenvolvimento e a expansão de outras capacitações. A ausência ou a perda da oportunidade de adquirir conhecimento pode deixar o cidadão em desvantagem e, mais importante, inviabilizar o bemestar individual e social. Dentro deste contexto, a pesquisa propõe uma nova metodologia para o cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) dos municípios da região sul do Brasil nos anos de 1991 e 2000, substituindo no sub-índice educação a taxa de alfabetização pelas taxas dos adultos com mais de quatro e oito anos de estudo. Com essas alterações, observaram-se significativas mudanças na hierarquização do nível educacional e nas desigualdades do desenvolvimento humano dos municípios da região sul. Para visualizar essa nova estrutura das desigualdades regionais, utilizou-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), verificando a existência de padrões espaciais significativos; estimou-se o nível de correlação espacial I de Moran e, através dos mapas de dispersão e das estatísticas LISA (Local Indicators of Spatial Association), foi possível definir a estrutura das correlações dos municípios em nível local. Palavras-chave: Índice de Desenvolvimento Humano, Abordagem das Capacitações, Educação. 1 Os autores agradecem à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) o financiamento da apresentação do trabalho na III Conferência Latino Americana e Caribenha das Capacitações e Desenvolvimento Humano e a cessão da bolsa de iniciação científica.
1. Introdução A abordagem das capacitações constitui-se em um novo marco normativo do bem-estar da população, onde o desenvolvimento econômico deve ser medido segundo o grau de liberdade efetiva da qual um indivíduo desfruta para ser e fazer o que considera valioso. Neste marco teórico, a educação constitui-se em uma capacidade básica. Os indivíduos quando privados de seu acesso poderiam estar em situação de desvantagem já que a educação, além de seu valor intrínseco, determina a expansão de outras importantes capacidades. Neste sentido, a importância da educação na determinação das liberdades humanas, tanto do ponto de vista do bem-estar individual quanto no poder de agência 2, demonstra que o Estado deve promover a democratização do acesso ao ensino como forma de nivelar a busca das competências individuais. Em decorrência dessa nova concepção do bem-estar humano, no início da década de 90, foi criado pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), com a finalidade de comparar o estágio de desenvolvimento relativo entre países. O IDH, além da renda, incorporou mais duas características desejadas e esperadas do desenvolvimento humano: a longevidade da população, expressa pela sua esperança de vida ao nascer, e o grau de maturidade educacional, avaliado pela taxa de alfabetização de adultos e pela taxa combinada de matrícula nos três níveis de ensino. A grande repercussão do índice juntamente com sua utilização para avaliação e formulação de políticas públicas levou, a partir de 1996, à sua estimação para os municípios brasileiros. Para tanto, foi necessário adaptar a metodologia, elaborada para hierarquizar o desenvolvimento de países, para aplicação no nível municipal. A estimação do IDH municipal possibilitou uma radiografia muito mais fiel da realidade brasileira, ao captar as diversas dimensões do desenvolvimento, além de oferecer uma melhor compreensão das disparidades inter-regionais e intermunicipais. Entretanto, apesar da contribuição e dos avanços do IDH, o indicador, principalmente quando calculado para municípios, apresentou problemas metodológicos amplamente discutidos na literatura. Essa limitação ocorre, entre outras, por duas razões, ambas relacionadas com a taxa de alfabetização de adultos, incorporada no cálculo do IDH, que representa o percentual da população acima de 15 anos que sabe apenas ler e escrever um bilhete. Em um país de dimensão continental, como o Brasil, com realidades econômicas e culturais heterogêneas, a taxa de alfabetização, dada a sua baixa variância, apresenta restrição em discriminar os municípios no território brasileiro, principalmente nas regiões Sul e Sudeste, sabidamente mais desenvolvidas. E, em uma perspectiva normativa, a utilização da alfabetização, no estágio de desenvolvimento atual dessas regiões, é bastante frágil no sentido de garantir ganhos de competências e melhorias das possibilidades de escolhas individuais. Dentro deste contexto, a pesquisa, ao retratar a educação como capacitação básica dos indivíduos, propõe uma nova metodologia para o cálculo do IDH, incluindo na dimensão educação, em substituição à taxa de alfabetização, as taxas de adultos com mais de quatro e oito anos de estudo. Com essas alterações, espera-se que o IDH possa retratar de forma mais 2 O termo poder de agência refere-se ao fato que uma pessoa pode justificar as suas escolhas não para contribuir diretamente com o seu bem estar mas com a prosperidade de terceiros ou de sua comunidade. Pessoas educadas, em princípio, participam mais ativamente de movimentos sociais, elevando o combate das privações básicas das sociedades, tais como pobreza, concentração de renda, deficiência nos serviços de saúde e outras mais (SEN, 2001). 2
adequada o nível educacional e as desigualdades do desenvolvimento humano dos municípios da região sul do Brasil. Além dessa introdução e dos comentários finais, o trabalho é composto por mais quatro seções. A segunda seção descreve as concepções e as medidas de desenvolvimento, enfatizando a visão utilitarista e a abordagem das capacitações. A terceira seção descreve as mudanças institucionais da educação brasileira a partir da década de 1990. A quarta seção descreve a metodologia de cálculo do IDH e também a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE). A quarta seção apresenta as taxas de ensino municipal para as regiões brasileiras e o cálculo do IDH para os municípios da região Sul, incluindo na dimensão educação medidas mais rigorosas do nível educacional da população adulta. 2. Concepções e medidas de desenvolvimento A compreensão do significado do desenvolvimento, a partir da segunda metade do século passado, vem se alterando. Novos conceitos e medidas de bem-estar foram necessários para retratar o tema. O desenvolvimento, inicialmente, influenciado pelos modelos neoclássicos de crescimento, associava o bem-estar ao padrão de vida dos indivíduos e, neste caso, ao nível de renda per capita da população. Entretanto, com a verificação empírica que a relação entre desenvolvimento econômico e as melhorias das condições de vida da população não é direta, a noção de bem-estar passou a incorporar, além da renda per capita, outros aspectos das condições humanas, tais como noções de oportunidades e justiça social (LIMA E BOUERI, 2009). A ampliação do entendimento conceitual do bem-estar humano, a existência de interpretações correlatas muitas vezes discordantes e, ainda mais, o desafio em transformar as abordagens teóricas em observações reais são dificuldades presentes na mensuração do bemestar. Dentro desta perspectiva, entre as diversas medidas unidimensionais ou multidimensionais do desenvolvimento, o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), proposto pela United Nation Developmentet Report (UNDR) de 1990, passou a ter maior visibilidade e representatividade entre os indicadores existentes. Esse fato ocorreu devido a duas vantagens particulares do IDH. A primeira, segundo Ivanova et. al. (1999), esta relacionada aos indicadores que compõem o índice renda, longevidade e educação, que têm sua importância dificilmente contestada. E a segunda, e mais importante, refere-se ao fato que o IDH é aplicável a diferentes perspectivas teóricas de bem-estar, tais como a utilitarista e a abordagem das capacitações, mas com interpretações distintas quanto ao significado dos indicadores 3. A teoria utilitarista, ao admitir que os indivíduos sejam racionais e voltados para a maximização, pressupõe que o aumento da renda propicia a elevação do consumo e, como conseqüência, também da utilidade. Segundo Lima e Boueri (2009), a racionalidade individual deriva da própria organização social onde o acesso aos bens de consumo, inclusive de bens fundamentais como saúde e educação, é determinado no mercado. Em termos sociais, o bem-estar deve ser avaliado a partir do sistema de desejos dos indivíduos. Neste caso, se o objetivo individual é satisfazer ao máximo a sua utilidade, o princípio natural da sociedade é obter a maior satisfação possível a partir da comparação intertemporal entre perdas e ganhos sociais. Ou seja, obter a satisfação máxima da soma dos desejos racionais dos indivíduos (RAWLS, 2002). Os indicadores de saúde e educação que compõem o IDH, dentro desta 3 Outra característica importante do IDH é que, ao incorporar nos indicadores o capital humano, fundamental para a capacidade produtiva, permite avaliar a competitividade em termos regionais. 3
perspectivas, são relevantes na medida em que, ao melhorarem o Capital Humano 4, viabilizariam os ganhos de renda e, por sua vez, através do consumo a utilidade. Esses indicadores na verdade, passa a ter valor instrumental não considerando seus efeitos além do ganho de renda. A abordagem das capacitações, desenvolvida, em grande parte por Sen (1999), conceitua o bem-estar não como a observação de realizações específicas, mas sim como a capacidade que os indivíduos possuem em escolher entre diferentes realizações. Neste caso, a privação é definida pela falta de oportunidade de escolha e, como conseqüência, pela impossibilidade de cumprir um plano de vida. E o bem-estar é definido como a existência de liberdades substantivas traduzidas nas oportunidades de escolhas. Essa definição admite também que a insuficiência de renda pode ser a causa principal da privação de bem-estar individual, na medida em que impossibilita a escolha de planos de vidas. Mas, na utilização instrumental da privação de renda, deve-se levar em conta a influência sobre as liberdades individuais e sobre a determinação das oportunidades, sendo que ambas são determinadas por fatores sociais (SEN, 2001). O IDH, ao propor medir o bem-estar através dos indicadores de renda, longevidade e educação, é aplicável tanto na perspectiva utilitarista quanto nas capacitações, mas com os indicadores apresentando significados bem distintos. Sen (2004) ao comentar essas diferenças, ressalta que esses indicadores, como discutido à cima, na concepção utilitarista estão voltados para o aumento da capacidade produtiva, enquanto que na abordagem das capacitações influenciam o ganho de habilidades para escolher vidas possíveis. Ambas as perspectivas estão diretamente relacionadas, na medida em que enfatizam o papel dos seres humanos e, em particular, de suas habilidades efetivas. Entretanto, como afirma Sen (2004), a concepção do capital humano é mais restrita e cabe dentro da concepção de capacitações que é mais ampla. Para exemplificar essa relação, o autor utiliza um exemplo bastante pertinente ao tema do trabalho. A educação faz com que os indivíduos sejam mais eficientes na produção de bens, e como conseqüência haverá um melhoramento no capital humano. Este melhoramento pode agregar valor na produção da economia e aumentar a renda da pessoa educada. Mas, além disso, esses indivíduos podem beneficiar-se da educação por poderem ler, argumentar, comunicar, escolher com mais informações, ser levado em conta mais seriamente por outros e sucessivamente. De modo que os benefícios da educação são maiores que sua função de capital humano na produção de bens. A perspectiva mais ampla da abordagem das capacitações pode incluir e valorar essas funções adicionais. Ambas as perspectivas, neste caso, estão intimamente relacionados porém são distintas (SEN, 2004). Na abordagem das capacitações, a educação é considerada uma capacitação básica que afeta o desenvolvimento e a expansão de outras capacitações. Segundo Terzi (2007), que entende a educação como a obtenção do conhecimento tanto informal quanto na escolarização formal, a ausência ou a perda da oportunidade de adquirir conhecimento pode deixar os indivíduos em desvantagem, comprometer a expansão de outras capacitações e, finalmente, inviabilizar o bem-estar individual e social. Os estudos, dentro da abordagem das capacitações, examinam a contribuição da educação na expansão das liberdades em quatro 4 Becker (1964) e Schultz (1960) foram os precursores da Teoria do Capital Humano, dentro da tradição neoclássica. Ambos, ao considerarem a educação como insumo produtivo, passaram a calcular a sua taxa de retorno em termos de produto final. 4
linhas temáticas: i) Filosófica investiga como a educação modifica a agência humana; ii) Institucional como funcionam as escolas e o sistema de educação para permitir a expansão das liberdades; iii) Pedagógica como o conhecimento é construído e transmitido; e iv) Política como o projeto educacional é formulado e como os resultados de políticas podem ser avaliados (FLORES CRESPO, 2007) 5. O IDH, ao ser composto por indicadores aplicáveis às diferentes perspectivas teóricas de bem-estar, mas com interpretações distintas, como foi descrito acima, apresenta o mérito de ser amplamente aceito entre os estudiosos do tema. Entretanto, por outro lado, a distribuição uniforme dos pesos para a agregação dos indicadores representa uma limitação em sua construção 6. Outro problema, descrito por Hernadez e Pol (2008), é que os indicadores, quando utilizados para regiões mais desenvolvidas, apresentam pequena variância, dificultando o ordenamento em relação ao desenvolvimento. A presente pesquisa pretende dar atenção justamente a essa limitação, centrando sua análise na educação, ao propor indicadores mais rigorosos, que possam representar com mais propriedade as diferenças territoriais, e que também possam servir de parâmetro mais realista, ao utilizar indicadores de níveis educacionais que retratem realmente a expansão das capacitações dos indivíduos. 3. Mudanças Institucionais na educação brasileira 7 A nova constituição federal brasileira, promulgada em 1988, mudou a concepção de estado no que diz respeito à sua atuação na área sócio-econômica. O estado passou a preocupar em distribuir recursos, entre os entes federados, com mais eficiência, buscando direcionar e verificar onde esses recursos eram investidos e de que maneira. Áreas sociais, como educação e saúde, foram beneficiadas por essa nova postura estatal. No caso da educação, entre outras ações, efetivou-se em 1998, a criação do Fundo de Manutenção e Desenvolvimento do Ensino Fundamental e de Valorização do Magistério FUNDEF, instrumento utilizado para atuar, de forma positiva, nos processos de descentralização e municipalização do ensino. Processo esse fundamental para garantir maior eficiência e equidade na alocação de recursos para a educação, em um país marcado por profundas desigualdades regionais. O FUNDEF propiciou a redução das desigualdades de oportunidades entre as diversas regiões do país, ao promover o acesso da população ao ensino fundamental. Para tanto, foram utilizados como fonte de recursos para a sua implementação, a arrecadação de parte do Imposto Sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) dos estados, do Fundo de Participação dos Estados (FPE), do Fundo de compensação das exportações de manufaturados e dos ressarcimentos recebidos da lei Kandir e recursos da União. Dos recursos destinados à educação, 60% teriam com destino o financiamento do ensino fundamental. Além disso, 60% desses recursos, no mínimo, deveriam ser utilizados para o melhoramento do salário e capacitação dos professores. 5 Dentro dessas linhas temáticas podemos citar os trabalhos de Sen (2000), Walker (2006), Terzi (2007) e Mendoza e Flores-Crespo (2008). 6 Lima e Boueri (2009) apresentam de forma detalhada essas limitações e descrevem alguns procedimentos estatísticos para contornar o problema, entre eles a Análise dos Componentes Principais, Fuzzy sets, Análise Envoltória de Dados. 7 Para uma descrição mais detalhada das mudanças institucionais verificadas na educação brasileira ver Oliveira (2003). 5
Essas fontes estáveis de recursos permitiram, ainda, a correção de um notário desequilíbrio existente entre as esferas de governo de cada unidade da federação no que diz respeito aos recursos destinados a cada aluno. Portanto, as redes estadual e municipal passaram a ter, com o FUNDEF, um acesso mais uniforme aos recursos disponíveis para a educação. Verificou-se, a partir de então, um avanço no processo de municipalização e universalização do ensino com o aumento do número de matrículas no ensino fundamental. Sendo que esse avanço foi mais significativo nas regiões menos desenvolvidas do país (Norte, Nordeste e Centro-Oeste). No Sudeste e Sul, a expansão foi menor, mas ainda assim positiva, por serem regiões com menores deficiências nesse nível de ensino, por tanto com uma demanda menor e tendendo à estabilização. Essa estabilização ocorreu naturalmente no país, de uma maneira geral, após o período de expansão inicial motivadas pelos recursos do FUNDEF, conquistando, portanto, o objetivo da universalização do acesso ao ensino fundamental. Ocorreu, também, uma melhoria na qualificação do corpo docente através da alocação de recursos especialmente destinados para esse fim, e através de políticas de capacitação de professores. Com a universalização do acesso ao ensino fundamental, outros importantes desafios foram colocados para os programas educacionais do governo, entre outros, destacam-se dois: a busca da qualidade do ensino, principalmente em relação às desigualdades verificadas entre as regiões do país; e a pressão por vagas no ensino básico. Neste sentido, dentro da filosofia do FUNDEF, foi criado recentemente o Fundo de Manutenção e Desenvolvimento do Ensino Básico e de Valorização do Magistério FUNDEB. 4. Metodologia Nesta seção, serão apresentados a composição e o cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH). Posteriormente, são descritas as razões para a utilização da Análise exploratória de Dados Espaciais (AEDE) e os métodos utilizados para detectar a presença de autocorrelação espacial a nível global e local; e por fim, a fonte dos dados da pesquisa. 4.1. Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) O IDH é composto de três características sintéticas que representam o bem-estar: o padrão de vida, representado pela renda per capita; um componente de conhecimento, representado pelo acesso dos indivíduos ao sistema de educação formal; e a longevidade, representada pela expectativa de vida (ONU, 1990). A partir da definição de limites máximos e mínimos para as três características sintéticas e do cálculo dos índices percentuais dos indicadores obtém-se os índices parciais da renda, da longevidade e da educação. A média simples desses índices resultará no IDH. Para o cálculo do IDH dos municípios das regiões Sul e Sudeste admite-se as seguintes delimitações para os indicadores, utilizadas pelo Atlas do Desenvolvimento Humano do Pnud i I (ONU, 2003). Os limites superior e inferior associados ao indicador de longevidade ( long) i são, 85 e 25 anos. Os valores relativos ao indicador do padrão de vida ( I ) ajustados pelas funções logarítmicas, apresentam o intervalo entre R$ 3,90 e R$ 1.560,17 como renda per i capita mensal. E o indicador de educação ( I edu), cujo intervalo de abrangência está restrito entre zero e cem, tem a particularidade de ser dividido em dois componentes: a alfabetização ren 6
de adultos, ponderada por 2 do peso relativo deste indicador, e a taxa de matrícula nos 3 níveis primário, secundário e superior, ponderada pelo peso restante de 1. 3 A alfabetização de adultos refere-se ao percentual de pessoas acima de 15 anos capazes de ler e escrever um bilhete simples. Como já foi ressaltado, levando-se em consideração que esse nível de conhecimento não seria suficiente, dado o estágio de desenvolvimento das regiões Sul e Sudeste, em expandir as capacitações dos indivíduos, a taxa de alfabetização, doravante representado por TA, será, primeiramente, substituída pela taxa de adultos com mais de quatro anos de estudo, T4, e, posteriormente, pela taxa de mais de oito anos de estudo, representada por T8. A taxa bruta de matrícula refere-se ao somatório das pessoas independente da idade que freqüentam os cursos fundamental, secundário e superior dividido pela população na faixa etária de 7 a 22 anos. Os índices dos indicadores são definidos da seguinte forma: I i j O i = j j (1) L j l l j Onde i I j representa o índice do indicador j para a região i, i O j refere-se à observação do indicador j para a região i, e, finalmente, L j e l j representam, respectivamente, os limites superior e inferior definidos para os indicadores. O IDH é obtido através da média simples dos indicadores de renda, longevidade e saúde, representado pela equação a seguir: Iren+ Ilong + ledu IDH = (2) 3 4.2. Análise Exploratória de Dados Espaciais As análises exploratórias de dados espaciais (AEDE) são úteis para estudar os diversos fenômenos entre regiões, entre eles os sócio-econômicos, levando-se em consideração o relacionamento e a distribuição dos dados no espaço. Essas análises, em geral, podem diagnosticar dois efeitos distintos: dependência e heterogeneidade espaciais. Para implementar a AEDE torna-se necessário definir a matriz de pesos espaciais (W) que expressa a estrutura espacial dos dados. Na presente pesquisa, a matriz de peso espacial W será construída utilizando a idéia de contigüidade, onde duas regiões são consideradas vizinhas quando compartilham uma fronteira física comum. Na matriz, quando a região i for vizinha da j, ambas recebem a notação unitária, e caso não haja relação de vizinhança atribui-se o valor zero. Essa relação pode ser representada da seguinte forma: w ij = 1 se i e j são contíguos (3) w ij = 0 se i e j não são contíguos Agora deve-se definir o que se entende por contigüidade. Dentre várias possibilidades, no presente trabalho optou-se pela convenção rainha, que considera como área contígua, além 7
das fronteiras com extensão diferente de zero, os vértices ou esquinas do mapa, e o nível contigüidade de segunda ordem, ou seja, a matriz é composta dos vizinhos dos vizinhos da região de interesse 8. Ao proceder a AEDE é recomendável o uso de variáveis espacialmente densas, ou seja, que são divididas por algum indicador de quantidade. Isso porque variáveis absolutas tendem a estar correlacionadas com a área ou população da região, resultando em análises viesadas (Anselin, 2003). As variáveis a serem analisadas na presente pesquisa são densas, pois o IDF e as suas dimensões tratam de indicadores relativos ao número de famílias por microrregião. Segundo Gonçalves (2005), métodos convencionais, como regressões múltiplas e inspeção visual de mapas, não são formas mais adequadas de lidar com dados georeferenciados, pois não são confiáveis para detectar agrupamentos e padrões espaciais significativos. Sendo assim, em vez da análise superficial, o mais indicado é obter as medidas de autocorrelação espacial global e local. Para se obter essas medidas utilizam-se o método I de Moran univariado e também sua versão multivariada. Para se obter as medidas de autocorrelação espacial local (LISA) utilizam-se o diagrama de dispersão de Moran e o mapa de Cluster em suas versões univariada e multivariada. Esses métodos serão descritos a seguir. 4.2.1. Autocorrelação espacial global univariada e multivariada Através da estatística I de Moran se verifica a existência ou não da autocorrelação espacial. Essa estatística formaliza o grau de associação linear entre os vetores de valores observados no tempo t z ) e a média ponderada dos valores da vizinhança Wz ). Valore de ( t I de Moran maiores (ou menores) do que o valor esperado E( I) = 1 ( n 1) significa que há correlação positiva (ou negativa). Sendo que n é o número de unidades espaciais. Segundo Cliff e Ord (1981), a formalização da estatística I de Moran univariada pode ser expressa da seguinte forma: ( t I t = n S 0 ' ZtWZ ' ZtZt t t = {1, 2...n} (4) onde Z t é o vetor de n observações para o ano t na forma de desvio em relação à média. W é a matriz quadrada com n² elementos, na qual, cada elemento, w representa uma medida de proximidade espacial entre a região i e a região j, quando as observações apresentam fronteira comum. E w =1, quando não possuem fronteira comum, w =0. ij Quando a matriz de pesos espaciais é normalizada na linha, ou seja, quando os elementos de cada linha somam 1, a expressão (4) pode ser representada da seguinte forma: ij ij I t ' Z twz = ' Z t Z t t t = {1, 2...n} (5) 8 Segundo Haddad e Pimentel (2004), entre os diversos métodos para construir a matriz de pesos espaciais, os mais utilizados são o Rainha (Queen) e o Torre (Rook). A matriz Rainha é mais robusta e considera vizinhas duas regiões que apresentem fronteiras comuns, além de nós comuns (vértices). A matriz Torre por definição é mais simples, considerando vizinhas apenas as regiões que possuam uma fronteira comum. 8
Os valores da estatística de I de Moran variam entre -1 e 1, onde -1 representa um coeficiente de correlação linear perfeitamente negativo enquanto o valor positivo consiste em um coeficiente linear perfeitamente positivo. A ocorrência de autocorrelação positiva, na presente pesquisa, indica que os municípios que apresentam altos indicadores tanto para o IDH quanto para as dimensões são vizinhos de municípios que apresentam também elevados indicadores para essas variáveis; ou, alternativamente, os municípios com baixos indicadores são circundados também por regiões que apresentam indicadores pequenos. No caso de autocorrelação negativa observa-se o contrário, ou seja, municípios com altos indicadores com vizinhos com baixo ou, alternativamente, municípios com baixos indicadores vizinhos de municípios com altos indicadores. Para verificar a existência de autocorrelação entre uma dada variável observada em uma região e outra variável em uma região vizinha, deve-se utilizar o I de Moran global multivariado. Segundo Almeida (2007), o coeficiente do I de Moran global multivariado, com a matriz W já normalizada na linha, é representado pela seguinte equação: ' Z kwzl I k, l = (6) n onde n representa o número de observações e W a matriz de pesos espaciais. A soma dos quadrados no denominador é constante e igual a n independente de z k ou de z l.a estatística I de Moran, por ser uma medida de associação espacial global, não é capaz de revelar padrões de associação espacial local. Para analisar os padrões de associação local há duas metodologias: o diagrama de dispersão de Moran e os Indicadores Locais de Associação Espacial (Local Indicators of Spatial Association LISA) 4.2.2. Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA) Um Local Indicators of Spatial Association (LISA) trata-se de qualquer estatística que satisfaça a dois critérios: a) um indicador LISA deve ter, para cada observação, uma indicação de Clusters espaciais significantes de valores similares em torno da observação (regiões); b) o somatório dos indicadores LISA, para todas as regiões, deve ser proporcional ao indicador de autocorrelação espacial global (ANSELIN,1995). Os indicadores LISA, conforme Le Gallo e Erthur (2003), quando baseados no I de Moran local, podem ser representados pela seguinte equação: ( xi, t µ t) 0 j ( x ) I i, t = wi, j i, t µ t com m m 0 ( x µ ) i, t t 2 = (7) n onde x i, t é a observação de uma variável de interesse na região i para o ano t, µ t é a média das observações entre as regiões para o ano t, no qual, o somatório em relação a j é tal que somente os valores vizinhos de j são incluídos. A estatística LISA permite medir a hipótese nula da ausência de associação espacial local. Para tanto, deve-se fazer uso de uma aleatorização condicional, que permite determinar pseudoníveis de significância estatística. Segundo Cliff e Ord (1981), para obter-se uma distribuição empírica das estatísticas de teste, deve-se observar se o valor da variável de interesse está dentro ou fora da região crítica 9
definida. Neste caso, se o valor calculado for superior à esperança matemática do I de Moran, seus resultados serão estatisticamente significativos 4.2.3 Fontes de dados e divisão regional Os dados dos indicadores socioeconômicos utilizados no cálculo do IDH foram coletados nos Censos Demográficos de 1991 e 2000. O Brasil, com sua dimensão continental, é subdividido em cinco grandes regiões: Nordeste, Norte, Centro Oeste, Sudeste e Sul. Essas regiões são constituídas de 27 estados, totalizando 5.507 municípios, segundo a divisão política de 2000. A região Sul é subdividida em três estados, constituídos de 1159 municípios. 5. Análise empírica Nesta seção, serão analisadas as taxas de ensino das grandes regiões do Brasil e as suas variâncias. Posteriormente, a título de exemplo, o cálculo do IDH da região Sul do Brasil, incorporando as taxas mais rigorosas do ensino da população adulta. Por fim, pela AEDE, é verificada a presença de autocorrelação global e local nos indicadores de desenvolvimento. 5.1 Taxas de ensino dos municípios das grandes regiões do Brasil As mudanças institucionais verificadas na educação brasileira a partir do início da década de 1990, descritas na seção anterior, promoveram o aumento das taxas de educação para todas as regiões brasileiras. Esse aumento pode ser confirmado através das informações da Tabela 1. Deve-se levar em conta que, ao pretender analisar a influência dessas taxas na hierarquização do nível de bem-estar, as medidas apresentam algumas limitações que devem ser ressaltadas. Primeiramente, a análise tem um enfoque quantitativo, ao verificar apenas o percentual de pessoas acima de 15 anos educadas, não levando em conta as disparidades da qualidade do ensino entre as regiões brasileiras. O Sistema de Avaliação do Ensino Básico SAEB, e, também, do ensino médio, ENEM, demonstram grande disparidades da qualidade do ensino das regiões Sul e Sudeste em relação às demais regiões do país e, também, do ensino privado em relação ao público. Outra questão também não levada em conta pelos indicadores é a desigualdade da educação entre raças, como os negros e índios com menor acesso ao ensino, e também de gênero e etnia. A Tabela 1 apresenta as estatística descritiva das taxas de ensino TA, T4 e T8 dos municípios das grandes regiões brasileiras, para os anos de 1991 e 2000, e o Gráfico 1 as taxas médias. A partir dessas informações observa-se que, no ano de 1991, a taxa de alfabetização, TA, foi de 50,18% para a região Nordeste, acompanhada de 63,76% para a região Norte, 75,19% para o Centro Oeste, 77,98% para o Sudeste e, a maior taxa, 84,14% para a região Sul. Em 2000, todas as regiões aumentaram a nível de alfabetização, mantendo o mesmo nível de hierarquização, com o Nordeste permanecendo com a menor taxa, 64,32% e o Sul com a maior, 88,89%. É interessante destacar que, neste período, observou-se um processo de convergência do nível educacional entre as grandes regiões brasileiras. Isso porque a diferença das taxas de alfabetização, em pontos percentuais, entre as regiões Nordeste e Sul, decresceu de 33,96 p.p. para 24,57 p.p.; e as demais regiões apresentaram crescimento superior à região Sul. O Crescimento, em pontos percentuais, das Regiões Nordeste, Norte, Centro Oeste, Sudeste e Sul foi, respectivamente, de 14,14 p.p.; 12,24 p.p.; 8,04 p.p.; 7,01 p.p.; e, finalmente, 4,75 p.p. 10
Tabela 1 Estatística descritiva das taxas de ensino, TA, T4 e T8, da população adulta dos municípios das grandes regiões brasileiras, 1991 e 2000 1991 2000 Indicadores Regiões TA T4 T8 TA T4 T8 Média Nordeste 50,18 29,08 9,06 64,32 42,72 15,89 Norte 63,76 35,97 9,64 76,00 51,74 19,52 C. Oeste 75,19 51,85 16,67 83,23 63,09 26,44 Sudeste 77,98 54,24 18,46 84,99 66,29 30,66 Sul 84,14 64,14 18,72 88,89 72,72 30,75 Variância Nordeste 103,62 113,16 34,05 66,56 101,09 53,09 Norte 175,97 170,56 45,49 87,80 130,41 71,37 C. Oeste 52,68 87,99 42,38 23,50 50,87 47,28 Sudeste 104,00 162,92 71,03 52,65 107,49 96,42 Sul 46,80 130,00 56,00 26,90 78,60 66,70 Máximo Nordeste 90,16 77,55 48,79 93,72 84,27 58,69 Norte 92,67 77,74 44,44 94,96 83,36 54,45 C. Oeste 92,62 79,90 50,06 94,99 86,02 59,06 Sudeste 95,23 85,92 62,76 97,07 89,88 69,82 Sul 98,19 92,25 61,48 99,09 93,84 67,40 Mínimo Nordeste 16,35 5,57 0,52 40,17 13,03 1,66 Norte 10,81 4,75 0,88 39,34 15,16 3,94 C. Oeste 48,92 23,59 4,07 58,26 35,88 11,13 Sudeste 35,47 12,80 1,56 53,92 31,62 6,76 Sul 56,71 25,11 4,13 71,03 41,72 11,80 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados extraídos do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). Entre 1991 e 2000, ao utilizar a taxa de mais de quatro anos de estudo, T4, observa-se decréscimo considerável, para todas as regiões, em relação à taxa de alfabetização, TA. Em 1991, as regiões Nordeste, Norte, Centro Oeste, Sudeste e Sul, apresentaram a taxa T4 de, respectivamente, 29,08%, 35,97%, 51,85%, 54,24% e 64,14%. Entretanto, assim como ocorreu com a alfabetização, verificou-se, também, um processo de convergência do nível educacional, tendo em vista que as regiões com menores taxas educacionais, T4, apresentaram crescimento superior às mais desenvolvidas. A diferença em pontos percentuais da taxa do Nordeste em relação ao Sul, entre 1991 e 2000, caiu de 35,06 p.p. para 30 p.p. Em 1991, a taxa de oito anos de estudo, T8, apesar de manter a mesma estrutura das desigualdades regionais, apresenta valores bem menores. Na região Nordeste e Norte, os municípios apresentam, em média, apenas 9% da população com mais de quinze anos possuíam pelo menos oito anos de estudos, na região Centro Oeste, 16,67% e nas regiões Sudeste e Sul, aproximadamente de 18%. Entre 1991 e 2000, observou-se também um significativo aumento desses indicadores, mas, diferente das demais taxas, esse crescimento elevou as disparidades regionais. Enquanto as regiões mais desenvolvidas Sul e Sudeste 11
apresentaram, em pontos percentuais, crescimento de 12%, a região Nordeste apresentou crescimento bem menor, 6,8% e as regiões Norte e Centro Oeste crescimento intermediário de 9,7%. Sendo assim a disparidade da taxa T8 entre o Nordeste e o Sul que, em 1991, era de 9,66 p.p, passa, em 2000, para 14,86 p.p. Gráfico 1 - Taxas médias de ensino, TA, T4 e T8, da população adulta dos municípios das grandes regiões brasileiras, 1991 e 2000 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 TA(91) T4(91) T8(91) TA(00) T4(00) T8(00) Nordeste Norte C. Oeste Sudeste Sul Fonte: elaboração dos autores. Além da análise do comportamento do crescimento das taxas médias de educação das grandes regiões brasileiras, torna-se importante, levando em consideração que essas taxas serão incorporadas no cálculo do IDH, verificar também o comportamento de suas variâncias. Podem se constatar dois padrões distintos, durante o período em questão. O primeiro, representado no Gráfico 2, demonstra a estrutura das variâncias das taxas de ensino para as regiões Norte e Nordeste. O segundo padrão, representado no Gráfico 3, demonstra a estrutura das variâncias das regiões Centro Oeste, Sudeste e Sul. Gráfico 2 Variância das Taxas de ensino, TA, T4 e T8, da população adulta dos municípios das regiões Norte e Nordeste, 1991 e 2000 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 TA(91) T4(91) T8(91) TA(00) T4(00) T8(00) Norte Nordeste Fonte: elaboração dos autores. 12
Como foi descrito na introdução do trabalho, indicadores que apresentam pequena variância não são apropriados para hierarquizar, em termos de bem-estar, o nível de desenvolvimento humano dos municípios. Para as regiões Norte e Nordeste, em 1991, as taxas de alfabetização, TA, e de mais de quatro anos de ensino, T4, apresentam as maiores variâncias, ou seja, dispersão em relação à taxa média, enquanto a taxa de oito anos, T8, tem uma pequena variância. Em 2000, apesar do decréscimo para todas as taxas, ainda assim, a variância de TA e T4 permaneceram superiores a T8. Neste sentido, com o intuito de melhor hierarquizar os municípios em termos de bem-estar, seria mais apropriado utilizar para essas regiões as taxas de alfabetização e de quatro anos de ensino. Por outro lado, para as regiões Centro Oeste, Sudeste e Sul, a dinâmica da variância se mostra diferente. Em 1991, a variância de T4 foi superior, seguida das taxas TA e T8. Em 2000, a variância de todas as taxas também decresce, sendo que a taxa de alfabetização, TA, passa a ter a menor variância e as taxas T4 e T8, com valores próximos, as maiores variâncias. Para essas regiões, isso ocorre na medida em que os municípios atingem a alfabetização de quase toda a população, neste caso, como era de se esperar, o nível de variância decresce consideravelmente, não sendo um bom indicador para hierarquizar os municípios. Por outro lado, o baixo nível e a dinâmica do crescimento das taxas dos níveis educacionais mais rigorosos entre os municípios, como os quatro e oito anos de estudos, resultam em maior variância para essas taxas, tornando-as mais apropriadas para hierarquizar os municípios e também compatível com parâmetros mais realista de níveis educacionais que retratam realmente a expansão das capacitações dos indivíduos. Gráfico 3 Variância das taxas de ensino, TA, T4 e T8, da população adulta dos municípios das regiões Centro Oeste, Sudeste e Sul, 1991 e 2000 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 TA(91) T4(91) T8(91) TA(00) T4(00) T8(00) C. Oeste Sudeste Sul Fonte: elaboração dos autores Neste sentido, a partir do comportamento da variância e da necessidade de incorporar no cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) indicadores mais rigorosos que possam refletir o ganho real da capacitação dos indivíduos, na próxima seção, a título de exemplo, será utilizado para os municípios da região Sul, como descrito na metodologia, um novo cálculo do IDH, substituindo no sub-índice educação a taxa de alfabetização, TA, pelas taxas de quatro e oito anos de estudos, T4 e T8. 13
5.2 IDH dos municípios da região Sul do Brasil A Região Sul do Brasil, constituída pelos estados do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul, é composta de 23 mesorregiões, 36 microrregiões e 1159 municípios, segundo a divisão territorial de 2000. Nesta seção, primeiramente será descrito as taxas de ensino dos municípios para os anos de 1991 e 2000; posteriormente, estima-se os sub-índices educacionais e a hierarquização dos novos indicadores de desenvolvimento. Finalmente, para visualizar a nova estrutura das desigualdades regionais, utilizou-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), verificando a existência de padrões espaciais significativos. 5.2.1 Taxas de ensino dos municípios da região Sul do Brasil As estatísticas descritivas das taxas de ensino da região Sul, subdivididas para os estados, apresentadas na Tabela 2, demonstram dinâmica semelhante à verificada para as grandes regiões brasileiras. Entre 1991 e 2000, observa-se crescimento para todas as taxas, sendo que não há diferenças significativas entre o nível educacional dos estados. Tabela 2 Estatística descritiva das taxas de ensino dos municípios da região Sul do Brasil 1991 2000 Indicadores Regiões TA T4 T8 TA T4 T8 Média Variância Máximo PR 79,05 54,20 18,10 85,16 65,59 32,27 SC 86,83 69,17 20,51 90,86 76,07 30,24 RS 86,80 69,48 18,12 90,84 76,72 29,78 SUL 84,14 64,14 18,72 88,89 72,72 30,75 PR 43,70 84,30 46,40 25,60 59,60 54,80 SC 25,00 59,70 64,60 14,70 37,80 76,80 RS 29,60 84,50 56,40 17,70 54,20 67,70 SUL 46,80 130,00 56,00 26,90 78,60 66,70 PR 96,50 82,08 51,92 97,57 87,86 64,20 SC 98,19 92,25 61,48 99,09 92,19 67,40 RS 97,72 92,03 56,42 98,41 93,84 64,42 SUL 98,19 92,25 61,48 99,09 93,84 67,40 Mínimo PR 56,71 25,11 4,13 71,03 41,72 11,80 SC 69,99 43,30 7,09 77,13 53,95 12,14 RS 67,75 41,70 6,08 75,68 55,04 13,49 SUL 56,71 25,11 4,13 71,03 41,72 11,80 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). O Gráfico 4 descreve a decomposição da variância das taxas de ensino para a região Sul. Essa decomposição divide a variância total em dois grupos; a variância entre os estados e dentro dos estados. No período de 1991 a 2000, as taxas de alfabetização, TA, e quatro anos de estudo, T4, apresentaram decréscimo da variância total, sendo que parte dessa dispersão em relação à média se deve a diferenças entre os estados. No caso da taxa de oito anos de estudo, T8, verificou-se aumento da variância, sendo que essa se deve quase exclusivamente a variações dentro dos estados. 14
Gráfico 4 Decomposição da variância das taxas de ensino, TA, T4 e T8 da população adulta dos municípios da Região Sul do Brasil, 1991 e 2000 140 120 100 80 60 40 Entre Dentro 20 0 TA(91) T4(91) T8(91) TA(00) T4(00) T8(00) Fonte: elaboração dos autores 5.2.2 Sub-Índice da Educação dos municípios da região Sul O sub-índice educacional, que compõe o cálculo do IDH, tem a particularidade de ser dividido em dois componentes: a alfabetização de adultos, TA, ponderada por 2 do peso 3 relativo deste indicador, e a taxa de matrícula nos níveis primário, secundário e superior, ponderada pelo peso restante de 1. A alfabetização de adultos refere-se ao percentual de 3 pessoas acima de 15 anos capazes de ler e escrever um bilhete simples. Como já foi ressaltado, levando-se em consideração que esse nível de conhecimento não seria suficiente em expandir as capacitações dos indivíduos, o sub-índice educacional foi estimado utilizando as taxas de quatro e oito anos de estudos, respectivamente, T4, e T8. A taxa bruta de matrícula refere-se ao somatório das pessoas independente da idade que freqüentam os cursos fundamental, secundário e superior dividido pela população na faixa etária de 7 a 22 anos. Ao ser normalizado, o sub-índice varia entre 0 e 1. A estrutura espacial dos indicadores de educação dos municípios da região Sul nos anos de 1991 e 2000, representada na Figura 1, demonstra as alterações dos indicadores ao utilizar em seus cálculos estimativas diferentes para o nível educacional dos adultos. Na medida em que utilizam-se os parâmetros mais rigorosos para a educação, os indicadores médios dos subíndices vão decrescendo. Em 1991, os sub-índices IE (alfabetização), IE4 (quatro anos de estudo e IE8 (oito anos de estudo) assumiram, respectivamente, os seguintes valores médios: 0,75, 0,62 e 0,32. Em 2000, apesar do crescimento em relação ao ano de 1991, os valores médios para os sub-índices apresentam também decréscimo: 0,86, 0,75 e 0,47. Em termos da estrutura espacial do desvio dos indicadores em relação ao valor médio da região, não há grandes modificações entre 1991 e 2000. Esse comportamento se deve ao curto período de tempo para verificarmos mudanças estruturais significativas. Entretanto, quando analisamos, no mesmo período, as estruturas dos três indicadores observam-se alterações importantes, principalmente para o IE8. O estado do Paraná (primeiro do mapa, seguido pelos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul), principalmente para os indicadores IE e IE4, 15
tem as piores condições educacionais. Entretanto, essa situação se altera para o IE8, que utiliza em seu cálculo o parâmetro mais rigoroso de educação, T8. É interessante observar que a região Noroeste do Paraná apresenta condições superiores à média da região Sul para o indicador com maior nível educacional enquanto, para os menores, apresenta condições inferiores. Isso demonstra, em princípio, grande disparidade do nível educacional da população 9 Figura 1 Sub-índices da educação, IE, IE4 e IE8 para os municípios da região Sul do Brasil, 1991 e 2000. Fonte: elaboração dos autores. Obs: Ordenação dos estados do Norte para o Sul Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. 5.2.3 IDH e hierarquização do desenvolvimento na região Sul A partir dos sub-índices educacionais, descritos no tópico anterior, além do IDH estimado pelo Pnud para os municípios brasileiros, foi possível calcular mais dois indicadores: o IDH(E4), que incorpora em seu cálculo a proporção da população adulta com mais de quatro anos de estudo, e o IDH(E8), a população com mais de oito anos de estudo. Nesse novo cálculo, apesar da taxa de educação assumir peso de apenas 2/9, verificou-se mudanças significativas tanto na classificação, alto, médio e baixo desenvolvimento, quanto na hierarquização dos municípios. 9 Rolim e Serra (2009) descrevem o esforço cooperativo entre as Instituições de Ensino Superior da região norte do Paraná e seus parceiros em aumentar a qualificação da população em prol do desenvolvimento regional. 16
A tabela 3 descreve a classificação dos municípios, segundos os parâmetros do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), que estabelece baixo desenvolvimento para municípios com índice menor que 0,5; médio com índice entre 0,5 e 0,8; e alto acima de 0,8. Em 1991, segundo o IDH, apenas 4 municípios apresentavam alto desenvolvimento, e os demais 1.155 municípios, médio. Ao utilizar o IDH(E4) como parâmetro, não observou-se alteração significativa nessa classificação, apenas 2 municípios ficaram com alto desenvolvimento, a maioria dos municípios, 1.147, permaneceu com médio e 10 com baixo desenvolvimento. Quando utiliza-se o IDH(E8), há uma piora considerável com 200 municípios assumindo baixo desenvolvimento e os restantes 959 médio. Em 2000, ao comparar o IDH com o período anterior, verifica-se uma evolução das condições de vida dos municípios da região Sul, onde 321 passaram a ter alto desenvolvimento e os restantes 838 médio. Esse crescimento ocorreu devido à substancial melhora nos três sub-índices do IDH, renda, longevidade e, também, educação, como foi descrito anteriormente 10. Para o IDH(E4), 104 municípios têm desenvolvimento alto, e o restante médio e, para o IDH(E8), 1.157 médio e apenas 1 município com alto e baixo desenvolvimento. Tabela 3 Número de municípios da região Sul, segundo a classificação do nível de desenvolvimento, 1991 e 2000. 1991 2000 IDH IDH(E4) IDH(E8) IDH IDH(E4) IDH(E8) Alto 4 2 0 321 104 1 Médio 1.155 1.147 959 838 1.055 1.157 Baixo 0 10 200 0 0 1 Fonte: Elaboração dos autores. A Figura 2 demonstra a estrutura espacial dos estratos dos indicadores de desenvolvimento para os municípios da região Sul. Em 1991, o IDH apresentou índice mínimo de 0,51 e máximo de 0,82. Para os indicadores IDH(E4) e IDH(E8), esse intervalo cai, respectivamente, de 0,46 a 0,80 e 0,39 a 0,75, demonstrando o decréscimo das condições do bem-estar dos municípios quando se incorpora nos indicadores condições educacionais mais rigorosas. Em 2000, como foi descrito na tabela 3, todos os indicadores melhoram, mas mantendo condições desfavoráveis para aqueles com maior nível educacional. O IDH apresentou intervalo de variação de 0,62 a 0,87; sendo que os IDH(E4) e IDH(E8) intervalos, respectivamente, de 0,56 a 0,85 e 0,48 a 0,81. A estrutura espacial dos indicadores não apresenta alterações significativas, ocorrendo apenas, como se observou no sub-índice IE8, elevação das condições de vida para o Norte do Paraná, medidas pelo IDH(E8), em relação aos demais índices. Além da estrutura espacial dos indicadores do desenvolvimento humano, outra abordagem que o presente estudo pretende analisar é a hierarquização dos municípios, que pode ser utilizada para avaliar e embasar o desenvolvimento de políticas públicas. A Tabela 3 descreve a ordenação do desenvolvimento humano da região Sul em 1991, através do posicionamento dos dez primeiros municípios dos Quartis da distribuição. A primeira coluna apresenta a ordenação dos municípios segundo o IDH, e a duas colunas seguintes, a alteração da posição desses municípios segundo o IDH(E4) e IDH(E8) 10 Para uma descrição mais detalhada dos ganhos de bem-estar dos municípios brasileiros nesse período, ver Atlas (2003). 17
Figura 2 Estratos dos índices IDH, IDH(E4) e IDH(E8) dos municípios da região Sul do Brasil, 1991 e 2000 Fonte: elaboração dos autores. No primeiro Quartil, como era de se esperar, as alterações não foram tão expressivas como nos demais. Isso porque os municípios com os mais altos níveis de IDH tendem a manter também a sua estrutura para os níveis mais elevados de educação. Porto Alegre (RS) apresenta a primeira posição, em relação ao IDH, decrescendo para segunda, quando utilizamse como parâmetro o IDH(E4) e IDH(E8), sendo que, neste caso, Florianópolis (SC) passa a assumir a primeira posição. O município de Joaçaba (SC) mantém a terceira posição para os três indicadores. As alterações passam a aumentar na medida em que as posições iniciais vão decrescendo. Por exemplo, o município de Selbach (SC), na nona posição para o IDH, adquire a 5ª (quinta) posição no IDH(E4) e passa a 23ª posição quando se considera IDH(E8). Nos três Quartis seguintes, as mudanças de posições são consideráveis, demonstrando que, dependendo do nível educacional utilizado nos indicadores de desenvolvimento, a hierarquia dos municípios altera significativamente. Por exemplo, no segundo Quartil, o município de Santa Maria do Herval (RS) ganha noventa e nove posições com o IDH(E4) mas perde quatrocentos e dezenove com o IDH(E8); no terceiro Quartil, observa-se para o município de Alvorada do Sul (PR), respectivamente, a perda de trinta e cinco posições e o ganho de duzentos e nove. 18
Tabela 3 - Posição dos municípios da Região Sul em relação ao IDH, IDH(E4) e IDH(E8), primeiro dez municípios dos Quartis, 1991. UF Município Posição IDH Posição IDH(E4) Posição IDH(E8) RS Porto Alegre 1º 0,824 1 0,805 1 0,739 SC Florianópolis 2º 0,824 1 0,807 1 0,752 SC Joaçaba 3º 0,816 0 0,791 0 0,711 SC Blumenau 4º 0,813 0 0,785 2 0,691 PR Curitiba 5º 0,799 3 0,771 0 0,704 RS Bento Gonçalves 6º 0,799 5 0,770 3 0,668 SC São José 7º 0,798 1 0,775 3 0,706 SC Balneário Camboriú 8º 0,797 6 0,782 1 0,690 RS Selbach 9º 0,796 4 0,782 14 0,644 RS Ivoti 10º 0,794 1 0,771 21 0,639 RS Condor 290º 0,726 25 0,692 62 0,570 RS Crissiumal 291º 0,726 23 0,692 129 0,564 RS Ivorá 292º 0,726 14 0,690 141 0,561 RS Santa Maria do Herval 293º 0,726 99 0,704 419 0,534 RS São Jerônimo 294º 0,726 5 0,688 93 0,591 RS Sertão 295º 0,726 20 0,690 39 0,581 RS Silveira Martins 296º 0,726 1 0,726 39 0,572 RS Tuparendi 297º 0,726 25 0,691 28 0,573 SC Descanso 298º 0,726 58 0,696 31 0,580 SC São João do Oeste 299º 0,726 166 0,717 131 0,563 RS Erval Seco 579º 0,696 32 0,654 89 0,539 SC Campos Novos 580º 0,696 68 0,659 177 0,565 SC Canoinhas 581º 0,696 119 0,665 132 0,561 SC Passo de Torres 582º 0,696 62 0,640 30 0,550 PR Alvorada do Sul 583º 0,695 35 0,644 209 0,568 PR Itapejara d'oeste 584º 0,695 34 0,654 4 0,547 PR Renascença 585º 0,695 60 0,640 2 0,547 RS Lavras do Sul 586º 0,695 53 0,657 211 0,568 RS São Francisco de Assis 587º 0,695 37 0,644 30 0,543 SC Águas Mornas 588º 0,695 43 0,647 105 0,536 RS São Miguel das Missões 869º 0,659 9 0,610 70 0,504 SC Palmeira 870º 0,659 32 0,603 72 0,503 SC São Cristovão do Sul 871º 0,659 16 0,605 46 0,519 PR Andirá 872º 0,658 5 0,609 215 0,539 PR Ângulo 873º 0,658 56 0,598 214 0,539 PR Clevelândia 874º 0,658 53 0,616 84 0,523 PR Paula Freitas 875º 0,658 47 0,600 110 0,496 PR Santa Izabel do Oeste 876º 0,658 38 0,613 39 0,517 PR Santa Mariana 877º 0,658 25 0,611 270 0,544 RS Derrubadas 878º 0,658 149 0,621 127 0,493 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados extraídos do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). A Tabela 4, que descreve a ordenação do desenvolvimento humano da região Sul em 2000, demonstra também, dependendo do nível educacional utilizado nos indicadores de desenvolvimento, alteração significativa na hierarquia dos municípios. 19
Tabela 4- Posição dos municípios da Região Sul em relação ao IDH, IDH(E4) e IDH(E8), primeiro dez municípios dos Quartis, 2000. UF Município Posição IDH Posição IDH(E4) Posição IDH(E8) SC Florianópolis 1º 0,875 0 0,859 0 0,810 RS Bento Gonçalves 2º 0,870 2 0,849 7 0,759 SC Balneário Camboriú 3º 0,867 1 0,851 1 0,794 SC Joaçaba 4º 0,866 1 0,843 1 0,772 RS Porto Alegre 5º 0,865 2 0,849 2 0,794 RS Carlos Barbosa 6º 0,858 1 0,837 12 0,742 RS Caxias do Sul 7º 0,857 3 0,836 6 0,755 SC Joinville 8º 0,857 1 0,836 2 0,764 PR Curitiba 9º 0,856 1 0,836 5 0,784 RS Selbach 10º 0,856 4 0,842 18 0,729 RS Eldorado do Sul 290º 0,803 15 0,775 99 0,685 SC Rio das Antas 291º 0,803 26 0,768 104 0,661 RS Santo Cristo 292º 0,803 124 0,790 41 0,667 SC Porto Belo 293º 0,803 1 0,772 76 0,682 RS Nova Palma 294º 0,803 12 0,769 25 0,675 SC Guarujá do Sul 295º 0,803 71 0,781 3 0,672 PR Capanema 296º 0,803 40 0,767 38 0,677 PR Pranchita 297º 0,803 81 0,763 42 0,677 RS Bagé 298º 0,802 43 0,778 194 0,703 RS Humaitá 299º 0,802 77 0,781 104 0,660 PR Dois Vizinhos 579º 0,773 48 0,743 253 0,668 RS Novo Machado 580º 0,773 10 0,735 232 0,617 RS Pinhal Grande 581º 0,773 11 0,737 149 0,626 SC Timbé do Sul 582º 0,773 123 0,721 94 0,631 PR Chopinzinho 583º 0,773 11 0,735 67 0,649 SC Paraíso 584º 0,773 30 0,741 180 0,623 SC Irati 585º 0,773 49 0,743 54 0,635 PR Sulina 586º 0,773 78 0,727 15 0,640 SC Correia Pinto 587º 0,772 6 0,735 68 0,648 RS Lavras do Sul 588º 0,772 28 0,740 196 0,661 RS Cerrito 869º 0,741 9 0,703 9 0,612 PR Icaraíma 870º 0,741 2 0,701 181 0,630 PR Boa Esperança do Iguaçu 871º 0,741 22 0,698 70 0,619 RS Estrela Velha 872º 0,741 69 0,709 117 0,593 SC Tigrinhos 873º 0,741 88 0,712 95 0,596 PR Iguaraçu 874º 0,740 37 0,705 381 0,651 PR Nova Olímpia 875º 0,740 55 0,692 245 0,636 RS Erval Seco 876º 0,740 46 0,705 57 0,601 PR Douradina 877º 0,740 9 0,699 206 0,632 PR Campo Magro 878º 0,740 15 0,702 7 0,610 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados extraídos do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). Através da observação visual dos mapas, gráficos e das tabelas com informações estatísticas, foi feita uma análise comparativa do nível educacional, através dos sub-índices IE, IE(E4) e IE(E8), e do desenvolvimento humano dos municípios da região Sul do Brasil, utilizando os indicadores IDH, IDH(E4) e IDH(E8), nos anos de 1991 e 2000. No entanto, essas inspeções visuais de mapas não são a forma mais adequada de lidar com dados georreferenciados, pois não possibilita detectar, com confiabilidade, agrupamentos e padrões 20
espaciais significativos. No próximo tópico, para complementar o estudo, será realizado a Análise Exploratória de Dados Espaciais, descrita na metodologia. 5.3 Análise da estrutura espacial da região Sul do Brasil As análises exploratórias de dados espaciais (AEDE) são úteis para estudar os diversos fenômenos entre regiões, entre eles os sócio-econômicos, levando-se em consideração o relacionamento e a distribuição dos dados no espaço. A forma mais simples e intuitiva de análise exploratória foi realizada no tópico anterior, através da visualização dos Índices de Educação e de Desenvolvimento, no mapa dos municípios da região Sul. Outra possibilidade mais adequada de se analisar a estrutura espacial é a estatística I de Moran, que será utilizada para verificar a existência ou não da autocorrelação espacial dos sub-índices de Educação e dos Índices de Desenvolvimento Humano dos municípios da região Sul. Para analisar os padrões de associação local serão utilizadas duas metodologias: o diagrama de dispersão de Moran e os indicadores locais de associação espacial (Local Indicators of Spatial Association LISA) 5.3.1 Autocorrelação espacial global univariada Os coeficientes univariados, descritos nas Tabelas 5 e 6, apresentaram validade estatística na medida em que o I de Moran calculado foi superior ao esperado e rejeitou-se a hipótese de ausência de autocorrelação em um nível de significância superior a 0,001%. Tabela 5 Coeficiente I de Moran univariado dos sub-índices educacionais IE, IE4 e IE8 dos municípios da região Sul do Brasil, 1991 e 2000 1991 2000 Indicadores Regiões IE IE4 IE8 IE IE4 IE8 I de Moran PR 0,4796 0,4728 0,3987 0,4627 0,4641 0,4179 SC 0,4317 0,4368 0,2933 0,3888 0,4005 0,2736 RS 0,4614 0,4944 0,2367 0,5008 0,5044 0,2661 SUL 0,5560 0,6240 0,2998 0,5593 0,6045 0,3213 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados extraídos do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). A correlação espacial dos indicadores de educação, descrita na Tabela 5, apresentou valor positivo para estados e também para a região Sul para os anos de 1991 e 2000. Esse resultado demonstra que os municípios com alto nível de educação tendem a se agrupar em uma mesma região, o mesmo ocorrendo para os municípios com baixo nível educacional. O nível dessa correlação não se modificou significativamente entre 1991 e 2000, talvez pelo curto espaço de tempo para verificar alterações na estrutura espacial. Quando analisada para a região Sul, o I de Moran, que varia entre -1 e 1, assumiu valores aproximadamente de 0,55 para o IE, aumentando para 0,60 para o IE4 e decrescendo por volta de 0,30 para o IE8. Quando analisado para os estados separadamente, observa-se decréscimo das correlações positivas. No caso do estado do Paraná, não se observou diferenças substancias entre os indicadores de educação, com o I de Moran assumindo valor próximo de 0,40. Para os estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul o nível de correlação para os indicadores IE e IE4 é semelhante, decrescendo consideravelmente para o IE8. A correlação espacial dos índices de desenvolvimento, descrita na Tabela 6, apresentou também valor positivo para estados e também para a região Sul para os anos de 1991 e 2000, 21
demonstrando que os municípios com alto nível de desenvolvimento humano tendem a se agrupar em uma mesma região, o mesmo ocorrendo para os municípios com baixo nível de desenvolvimento. O nível e estrutura da correlação dos índices de desenvolvimento apresentaram valores próximos aos verificados para os índices de educação, isso se explica na medida em que a educação entra no cálculo dos indicadores de desenvolvimento com peso de 1/3 e, ainda, apresenta alta correlação com os indicadores de renda e longevidade. Tabela 6 - Coeficiente I de Moran univariado dos índices de desenvolvimento IDH, IDH(E4) e IDH(E8) dos municípios da região Sul do Brasil, 1991 e 2000 1991 2000 Indicadores Regiões IDH IDH(E4) IDH(E8) IDH IDH(E4) IDH(E8) I de Moran PR 0,4346 0,4432 0,4242 0,4496 0,4603 0,4407 SC 0,4734 0,4381 0,3953 0,4135 0,4054 0,3572 RS 0,4593 0,4710 0,3425 0,5050 0,5151 0,3744 SUL 0,5728 0,6064 0,4465 0,5936 0,6155 0,4445 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados extraídos do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). Os indicadores globais de correlação espacial fornecem um único valor como medida da associação espacial para os municípios da região Sul, subdivididos também para os estados. Entretanto, dentro desse conjunto de municípios, podem ocorrer diferentes níveis e regimes de associação espacial. Neste sentido, para examinar os padrões de correlação espacial em maior detalhe serão descritos no tópico a seguir indicadores locais que produzem um valor específico para cada município, permitindo, desta forma, a identificação de agrupamentos. 3.3.2 Diagrama de Dispersão e Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA) O diagrama de dispersão, além da declividade da reta de regressão da variável de interesse em relação à média dos atributos dos vizinhos, que representa a medida global de associação linear, fornece a informação de quatro tipos de associação linear espacial: Alto- Alto (AA), Baixo-Baixo (BB), Alto-Baixo (AB) e Baixo-Alto (BA). O mapa de Cluster LISA ilustra essas quatro categorias de associação espacial, combinando a informação do diagrama de dispersão com o mapa de significância das medidas de associação local. Visando aprofundar a análise da interação espacial municipal com o seu entorno, são apresentados o diagrama de dispersão e o mapa de Cluster para os municípios da região Sul, utilizando, para tanto, o nível de significância de 5%, ou seja, os clusters persistentes a este nível de significância mereceram maior atenção. Os diagramas de dispersão, apresentados da Figura 3, ao analisarem os índices de educação, demonstram que a maioria dos municípios está localizada nos quadrantes Alto-Alto (AA) e Baixo-Baixo (BB), resultando em correlação positiva mais alta para os índices IE e IE4 e menor para o IE8, para ambos os períodos. Esse resultado, interpretado anteriormente, demonstra que os municípios com alto nível educacional tendem a se agrupar em uma mesma região, o mesmo ocorrendo para os municípios com baixo nível educacional. Sendo assim, no mapa de cluster, Figura 4, esses dois agrupamentos se destacam. O primeiro, caracterizado como Baixo-Baixo (BB) e identificado pela cor azul, se concentra, para ambos os anos, mais no centro do estado do Paraná e alguns municípios dispersos nos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Sendo que essa concentração diminui, para o Paraná, no índice IE8. 22
Figura 3 Diagramas de dispersão para os índices de educação IE, IE4 e IE8 para os municípios da região Sul, 1991 e 2000 Fonte: elaboração dos autores Figura 4 Mapa de Cluster dos índices de educação IE, IE4 e IE8 para os municípios da região Sul, 1991 e 2000 Fonte: elaborado pelos autores. 23
Os municípios que representam o agrupamento Alto-Baixo (AB), demarcados em rosa, se encontram dispersos, mas com maior ocorrência também no estado do Paraná. O segundo grande agrupamento, caracterizado como Alto-Alto (AA) em cor vermelha, para os índices IE e IE4, em ambos os períodos, tem uma pequena formação no oeste do Paraná, duas em Santa Catarina, sendo que uma no nordeste e outra no oeste do estado, e a maioria dos agrupamento no Rio Grande do Sul. Para o índice IE8, observa-se uma mudança na estrutura espacial, com o surgimento de um agrupamento no norte do Estado do Paraná e a diminuição dos agrupamentos nos demais Estados. A figura 5 descreve os diagramas de dispersão para os índices de desenvolvimento, os quais demonstram que a maioria dos municípios está localizada nos quadrantes Alto-Alto (AA) e Baixo-Baixo (BB), resultando em correlação positiva mais alta para os índices IDH e IDH(E4) e menor para o IDH(E8), para ambos os períodos. Esse resultado, interpretado também anteriormente, demonstra que os municípios com alto nível de desenvolvimento humano tendem a se agrupar em uma mesma região, o mesmo ocorrendo para os municípios com baixo nível de desenvolvimento Figura 5 - Diagramas de dispersão para os índices de desenvolvimento IDH, IDH(E4) e IDH(E8) para os municípios da região Sul, 1991 e 2000 Fonte: elaboração dos autores. A figura 6 apresenta os mapas de cluster para os índices de desenvolvimento. A estrutura espacial desses índices, no período, permanece quase que a mesma, com um grande agrupamento Baixo-Baixo (BB), em cor azul, no centro do Paraná, três pequenos agrupamentos Alto-Alto (AA), em cor vermelha, em Santa Catarina e outros dois no Rio Grande do Sul, sendo que, para o IDH(E8), há uma dispersão desses agrupamento. Os municípios Alto-Baixo (AB), em cor rosa, apesar de maior número no Paraná, por estarem dispersos, não chegam a formar um cluster. 24
Figura 6 - Mapa de Cluster dos índices de desenvolvimento IDH, IDH(E4) e IDH(E8) para os municípios da região Sul, 1991 e 2000 Fonte: elaboração dos autores. 6. Conclusões A abordagem das capacitações representa um novo marco normativo do bem-estar da população, onde o desenvolvimento econômico deve ser medido segundo o grau de liberdade efetiva da qual um indivíduo desfruta para ser e fazer o que considera valioso. Neste novo marco teórico, a educação constitui-se em uma capacidade básica. Os indivíduos quando privados de seu acesso poderiam estar em situação de desvantagem já que a educação, além de seu valor intrínseco, determina a expansão de outras importantes capacidades. Dentro desta perspectiva conceitual, no início da década de 90, foi criado pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), que, além da renda, incorporou mais duas características desejadas e esperadas do desenvolvimento humano: a longevidade da população, expressa pela sua esperança de vida ao nascer, e o grau de maturidade educacional, avaliado pela taxa de alfabetização de adultos e pela taxa combinada de matrícula nos três níveis de ensino. Esses indicadores, ao serem estimados para municípios apresentaram, entre outros, dois problemas: (i) a taxa de alfabetização, dada a sua baixa variância, apresenta restrição em discriminar os municípios no território brasileiro, principalmente nas regiões Sul e Sudeste, sabidamente mais desenvolvidas; e (ii), em uma perspectiva normativa, a utilização da alfabetização, no estágio de desenvolvimento atual dessas regiões, é bastante frágil no sentido de garantir ganhos de competências e melhorias das possibilidades de escolhas individuais. Diante das mudanças na concepção do estado brasileiro, verificadas a partir da década de 1990, no que diz respeito à sua atuação na área sócio-econômica, a pesquisa, ao retratar a 25