DESENVOLVIMENTO ECONÓMICO E SOCIAL DAS REGIÕES PORTUGUESAS - ANÁLISE EVOLUTIVA 99/00 SEQUEIRA, Teresa e DINIZ, Francisco Os autores são investigadores doutorados do Centro de Estudos Transdisciplinares para o Desenvolvimento (CETRAD) e docentes do Departamento de Economia, Sociologia e Gestão da Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (UTAD), em Portugal. Após um período de pesquisa para a definição metodológica conducente à construção de um Índice de Desenvolvimento Económico e Social (IDES) que permitisse a comparação dos limites do espaço temporal 99/00, período durante o qual as fontes estatísticas portuguesas sofreram alterações notáveis, foi possível isolar e reunir um conjunto de dados conceptualmente homogéneos, e enquanto tal, comparáveis. Esses dados permitiram a construção de um grupo de índices, nomeadamente em matéria económica, demográfica, educacional, de emprego, empresarial, de saúde e ainda de habitação, a partir dos quais foram calculados os IDES para cada NUTS nível IIII e para os referidos anos 99 e 00. Obtidos estes índices, procedeu-se a uma análise estática, em cada um desses momentos do tempo, e a uma análise dinâmica, através da qual foi possível reconhecer as regiões em função do seu grau maior ou menor de dinamismo e/ou capacidade de recuperação. Os resultados obtidos, além da indicação desfavorável em matéria de convergência, induzem novos caminhos de pesquisa.
- INTRODUÇÃO Tomando como ponto de referência que o desenvolvimento se apresenta como um dos mais importantes fins a que se propõe uma sociedade contemporânea (RAMOS, 006), numa perspectiva normativa do conceito (caso adoptado por SEN, 00; LOPES; 00; e ainda instituições como as Nações Unidas, nomeadamente PNUD, 007), ou mesmo adoptando uma perspectiva mais estrutural com relevo para o processo de mudança profunda (casos de SCHUMPETER, 96; PERROUX, 988 e STIGLITZ, 998), o desenvolvimento surge como um algo incontornável na actualidade. Efectivamente, foi um tema que ganhou particular relevância não apenas por motivos puramente fundamentados em princípios de solidariedade, mas também pelo facto de ter ocorrido um entendimento generalizado de que as grandes assimetrias de desenvolvimento não seriam apenas matéria dos países e ou regiões com dificuldades nesse campo, mas que se tratava de algo que comprometia o próprio desenvolvimento dos restantes países. Neste enquadramento, o principal objectivo desta comunicação consistiu na análise da evolução das regiões portuguesas NUTS III em matéria de desenvolvimento. Para tal, foi necessário construir um indicador que permitisse aferir esse grau de desenvolvimento em diferentes momentos do tempo e posteriormente averiguar e estudar esse processo. No seguimento de trabalhos anteriores (DINIZ e SEQUEIRA; 008), recorreu-se à construção de um Índice de Desenvolvimento Económico e Social (IDES), resultante de um conjunto de indicadores parciais que cobrissem áreas importantes conducentes ao almejado desenvolvimento, nomeadamente na área da escolaridade, do emprego da saúde e condições de vida e ainda da demografia e economia. O interesse em proceder a uma análise evolutiva condicionou fortemente o tipo de dados a utilizar, pois se para os anos mais recentes existem os dados estatísticos necessários, o mesmo não se poderá dizer de anos anteriores em que essas bases de dados eram inexistentes ou apresentavam metodologias de cálculo diferenciadas. Este obstáculo foi superado por uma concentração do número de variáveis a utilizar nos aspectos considerados mais relevantes e para os quais não se ofereciam dúvidas sobre a homogeneidade do método de apuramento desses dados, conforme notas metodológicas que de seguida se apresentam (ponto ). Construídos os IDES para os anos 99 e 00, o trabalho seguinte foi de comparação, no tempo e no espaço, desses índices. A análise dos resultados está patente no ponto, remetendose para o ponto uma súmula das conclusões. - ASPECTOS METODOLÓGICOS O IDES foi elaborado com base em indicadores que são parte integrante do conceito desenvolvimento, embora eventualmente perspectivado sob ângulos ou contributos diferentes, seguindo uma metodologia próxima da que foi adoptada pelo PNUD nos Relatórios anuais sobre o desenvolvimento humano. Atendendo à já referida limitação decorrente dos dados disponíveis para o ano de 99 (pois para o ano 00 a disponibilidade de dados era, como esperado, bastante superior), foram seleccionados indicadores ao nível demográfico e em matéria educacional; emprego, economia e sector empresarial. Adicionalmente foram ainda considerados dados relativos à saúde e as condições de habitabilidade, de forma a reforçar a componente social do indicador. Quanto ao modelo de sistematização dos indicadores, a opção foi no sentido da utilização de indicadores de status quo, pois apesar de se considerar que a realidade do desenvolvimento é representada de uma forma mais adequada quando se analisam as diferentes formas dos
indicadores (pressão, status quo e resposta), bem como as interacções existentes entre estas - dado a análise em apreço se reportar ao status quo das dinâmicas de desenvolvimento do território que integra a totalidade das 0 NUTS III correspondentes a Portugal decidiu-se tomar em consideração a primeira forma enunciada. No quadro apresentamos uma síntese destes indicadores assim como uma descrição sumária dos memos. Quadro Componentes do IDES Nível Indicador Descrição Crescimento Demográfico Variação da população Residente - % nos últimos dez anos Demografia Crescimento Demográfico Natural Saldo Natural/Pop. Residente,, Taxa de Natalidade Número de nascimentos por 000 mulheres Educação Taxa de Alfabetização em % Ensino Secundário População Residente com ensino secundário, em %, Emprego Taxa de Emprego da população em idade activa em % Emprego Desemprego Taxa de Desemprego em % Emprego No Sector Terciário Proporção de empregados no sector terciário em % Reformados Proporção de Reformados em % da população residente PIB Cálculo do Pib per capita Economia Poder de Compra Índice de Poder de Compra Sector Empresarial Estrutura Empresarial Índice Empresarial Saúde Saúde Índice Saúde Habitação Condições de habitabilidade Índice de Condições de Habitabilidade Fonte: Elaboração própria Relativamente ao tratamento da informação, optou-se por uma análise tipo benchmarking, com base em valores de referência: a situação mais favorável (Ls) e a mais desfavorável (Li). Neste seguimento, o valor de cada indicador para cada unidade territorial é transformado tendo por referência quer o valor mais favorável, quer o mais desfavorável para o caso do conjunto das unidades analisadas, donde resulta um intervalo de variação entre zero e um. A OCDE, com base num trabalho de Friend e Rapport (979), desenvolveu um modelo designado por Pressão status quo Resposta (PSR) baseado num conceito de causalidade que entende que as actividades humanas exercem pressões que modificam qualitativamente o status quo dos sistemas económicos, sociais e ambientais, ao qual se impõe a necessidade de resposta, através de diferentes políticas e instrumentos ( DINIZ e SEQUEIRA, 008). Composto por: a) Empresas com sede na região; b) Sociedades com sede na região; c) Pessoal ao serviço nas sociedades com sede na região. Composto por: a) Nº de Farmácias/0000 habitantes; b) Nº consultas nos centros de saúde e suas extensões por habitante; c) Nº de Médicos por 000 habitantes. Composto por: a) Alojamentos familiares de residência habitual segundo a existência de electricidade; b) Alojamento familiar de residência habitual segundo a existência de instalações sanitárias (tem retrete para uso exclusivo); c) Alojamento familiar de residência habitual segundo a instalação de banho ou duche; d) Alojamento familiar de residência habitual segundo a existência de sistema de esgotos ligado à rede pública; e Alojamento familiar de residência habitual segundo a existência de água canalizada no interior do alojamento ligado à rede pública.
Os valores obtidos permitem avaliar o posicionamento relativo de cada NUTS III em relação àquela que detém um resultado mais favorável. Este procedimento permite ainda averiguar os respectivos níveis de coesão inter e intra territoriais. Na etapa seguinte, procede-se à agregação de todos os índices, a que foram atribuídos igual ponderação 5. Assim, num primeiro momento cada valor de cada indicador é transformado do seguinte modo: (I,,...0; I, 0; I, 0;, I,,0 ) = (X-Li)/(Ls-Li) onde, (I i: i=,,,0 ) = índice do indicador de cada NUTS III X = indicador da NUTS Li = valor mais desfavorável para o indicador Ls = valor mais favorável para o indicador Num segundo momento, os diferentes indicadores transformados são agregados do modo seguinte: IDES = ( i=,, Σ I i ) Para a averiguação do comportamento dinâmico, recorreu-se a uma análise através de medidas estatísticas da dispersão e de clusters que procurassem agrupar as unidades territoriais em estudo consoante o seu comportamento relativamente as estas variáveis, no período 99/00. Foram ensaiadas diversas construções com o software SPSS, por recurso a diferentes variáveis e métodos. Numa primeira fase procurou-se obter clusters hierárquicos, de acordo com os procedimentos indicados em MAROCO (00); PESTANA e GAGEIRO (00) e LÓPEZ (005). Deste modo, constatámos que obtivemos resultados de agregação bastante semelhantes para o método hieráriquico Average (between groups) 6 e o não hierárquico, o método K-means 7, tendo sido este último o seleccionado para o prosseguimento dos trabalhos. - RESULTADOS. O IDES em 99 e 00 Entre 99 e 00 amplitude do intervalo entre o valor máximo e mínimo do IDES aumentou 8 pontos percentuais, de 7 para 80%. Este facto é conformado pelo aumento do coeficiente de variação. As disparidades regionais aumentaram nesta década apesar da melhoria das condições de vida ser um facto inquestionável. As descidas no IDES entre 99 e 00 verificaram-se nas NUTS III Douro; Alto Trás-os- Montes; Pinhal Interior Sul; Serra da Estrela; Alentejo Litoral; Alto Alentejo; Baixo Alentejo; Região Autónoma dos Açores. A única região do Litoral fica no Alentejo, apesar de aí estar localizado um importante porto de mar e um complexo petroquímico. As piores descidas verificaram-se no Baixo Alentejo e na Serra da Estrela. 5 A este propósito foi seguido o mesmo critério que o usado na construção do Índice de Desenvolvimento Humano do 6 7 PNUD. O critério da Average linkage ou critério da média entre grupos define a distância entre dois grupos como sendo a média das distâncias entre todos os pares e indivíduos constituídos por elementos dos dois grupos (REIS, 99). O K-means é um método não hierárquico que, como tal, aplica-se directamente sobre os dados originais. Este método começa por uma partição inicial dos indivíduos por um número de clusters previamente definido, e, especificamente, consiste na transferência de um indivíduo para o cluster cujo centróide se encontra a menor distância (REIS, 99).
Alentejo Central Alto Alentejo Alentejo Litoral Lezíria do Tejo Baixo Alentejo Região Autónoma da Madeira Região Autónoma dos Açores Algarve 0,8 0,6 0, 0, Minho-Lima 0 Cávado Ave Grande Porto Tâmega Entre Douro e Vouga Douro Alto Trás-os-Montes Baixo Vouga Península de Setúbal Baixo Mondego Grande Lisboa Pinhal Litoral Médio Tejo Pinhal Interior Norte Oeste Dão-Lafões Cova da Beira Pinhal Interior Sul Beira Interior Sul Serra da Estrela Beira Interior Norte Figura. IDES 99 (NUTS III) Em todas as outras NUTS III o IDES melhorou a sua posição relativa. As maiores subidas, superiores a cinco pontos percentuais foram no Cávado, Tâmega, Médio Tejo, Grande Lisboa, Península de Setúbal, Algarve e Região Autónoma da Madeira. Estas regiões têm como denominador comum estarem localizadas no litoral. A Norte pode dizer-se que o sector secundário é dominante enquanto a Sul e na Região Autónoma da Madeira o sector terciário é o mais significativo com o Turismo a ter um papel primordial no Algarve e na Região Autónoma da Madeira. Região Autónoma da Madeira Região Autónoma dos Açores Alentejo Central Alto Alentejo Alentejo Litoral Lezíria do Tejo Baixo Alentejo Algarve Minho-Lima 0,8 0,6 0, 0, 0 Cávado Ave Grande Porto Tâmega Entre Douro e Vouga Douro Alto Trás-os-Montes Baixo Vouga Península de Setúbal Baixo Mondego Grande Lisboa Médio Tejo Pinhal Litoral Pinhal Interior Norte Oeste Dão-Lafões Cova da Beira Pinhal Interior Sul Beira Interior Sul Serra da Estrela Beira Interior Norte Figura. IDES 00 (NUTS III)
. A evolução do IDES Procurou-se aprofundar a evolução das NUTS III entre 99 e 00, em matéria de IDES, com vista da detecção da tão desejável convergência. No quadro, apresentam-se os valores obtidos, assim como o cálculo da variação do IDES entre os referidos anos e a taxa de crescimento desse mesmo índice. Quadro. IDES 99 e 00, variação e taxa de crescimento NUTS III IDES_99 IDES_00 Var-IDES_9_0 Crec%_IDES_9_0 Pinhal Interior Sul 0,097 0,080-0,07-0,78 Alto Trás-os-Montes 0,76 0,70-0,006-0,06 Pinhal Interior Norte 0,89 0,5 0,06 0,7 Beira Interior Norte 0,0 0, 0,0 0,055 Serra da Estrela 0,07 0,65-0,0-0,0 Beira Interior Sul 0,08 0,8 0,00 0,09 Médio Tejo 0,08 0,7 0,9 0,60 Baixo Alentejo 0,5 0,8-0,0-0,87 Cova da Beira 0,8 0,7 0,00 0,0 Douro 0, 0,0-0,0-0,057 Minho-Lima 0,7 0,8 0,0 0,07 Alto Alentejo 0,50 0,9-0,00-0,08 Dão-Lafões 0,5 0,85 0,0 0,7 Alentejo Litoral 0,59 0,7-0,0-0,07 Tâmega 0,76 0, 0,056 0,0 Alentejo Central 0,89 0,98 0,009 0,00 Lezíria do Tejo 0,0 0,5 0,0 0,08 RA Madeira 0, 0,7 0,059 0,9 Oeste 0,7 0,70 0,05 0,69 Entre Douro e Vouga 0, 0,78 0,0 0,9 RA Açores 0, 0,6-0,005-0,0 Pinhal Litoral 0,50 0, 0,06 0,79 Ave 0,59 0,9 0,0 0,09 Cávado 0,60 0,5 0,05 0,5 Baixo Vouga 0,9 0,9 0,06 0,09 Algarve 0, 0,65 0,05 0,0 Baixo Mondego 0,9 0,5 0,06 0,07 Península Setúbal 0,7 0,5 0,086 0,96 Grande Porto 0,596 0,68 0,0 0,05 Grande Lisboa 0,85 0,887 0,06 0,075 Fonte: Elaboração própria A primeira nota a reter é que apesar da grande maioria das NUTS III ter apresentado variações positivas no IDES, todavia as mais atrasadas não mostraram a tão esperada recuperação, havendo algumas, como o Pinhal Interior Sul, Alto Trás-os-Montes, Serra da Estrela, Douro, Alto e Baixo Alentejo, Alentejo Litoral e a Região Autónoma dos Açores que apresentaram mesmo variações negativas. 5
E tendo presente que a convergência é medida não apenas em termos de ritmos de crescimento, mas principalmente de grau de dispersão, procurou-se dar continuidade a esta pesquisa com uma análise exploratória com base em medidas dessa dispersão. Os resultados, no anexo, mostram que o grau de dispersão aumentou, pelo que o tal processo de convergência 8 ficou comprometido. Perante esta constatação, procuramos aprofundar o entendimento desta evolução, através da construção de clusters, com a aplicação do método K-means, método seleccionado no seguimento do estabelecido na metodologia. A notar que a utilização do método K-means exige que se estabeleça previamente o número de clusters desejado. Para tal, recorremos ao critério do R quadrado, tendo-se observado que a solução de clusters retém 70 % da variabilidade total, uma percentagem significativa da variabilidade total. Foi então possível obter tipos de clusters, atendendo às variáveis IDES para o ano inicial, 99( IDES_9) e à variação de diversas variáveis entre 99 e 00, nomeadamente do IDES (Var_IDES9_0); do Emprego (Var_Empreg); das condições de Habitabilidade (Var_Habit) ; da Saúde (Var_Saude) e do sector Empresarial (Var_Empres), variáveis para as quais foi possível obter significância estatística. Da análise dos resultados apresentados em anexo, salienta-se que nestes clusters distinguem-se claramente 9 : O cluster, composto pelas duas NUTS III, Grande Porto e Grande Lisboa, que se evidenciam pelo elevado valor de IDES desde logo à partida (99); e O cluster, integrado pelas NUTS III Médio Tejo e Península de Setúbal com uma notável variação positiva do IDES no período considerado. As restantes regiões dividem-se entre: O cluster, com NUTS III predominantemente localizadas no litoral, conforme anexo, que demonstram uma importante contribuição positiva do comportamento do emprego; e O cluster, composto por 5 NUTS III do interior do país que detêm o mais baixo IDES em 99, com uma recuperação muito fraca do mesmo, onde as condições a nível de emprego, habitabilidade e saúde se mostraram decisivas para este comportamento da evolução do IDES. E estes resultados abrem-nos as portas para um trabalho de investigação posterior, no sentido de aprofundar a averiguação da importância relativa de cada uma das variáveis em matéria de contribuição para este IDES. 8 9 A propósito de convergência, SILVA e SILVA (00) distinguem a convergência beta e a sigma. Assim, estaremos perante um processo de convergência beta quando as economias mais pobres tendem a crescer mais rapidamente do que as ricas (SILVA e SILVA, 00: ). Quanto à convergência sigma, este tipo de convergência está presente quando a dispersão dos níveis de produto per capita efectivo de um conjunto de economias tende a diminuir ao longo do tempo (SILVA e SILVA, 00: ). Os conceitos de convergência sigma e beta estão relacionados: uma condição necessária para a existência de convergência sigma é a existência de convergência beta. Todavia poderá ocorrer um processo de convergência beta sem que ocorra convergência sigma, bastando, para tal, que apesar da região mais pobre crescer mais rapidamente do que a mais rica, não se observe uma diminuição da dispersão dos rendimentos ao longo do tempo. Por outras palavras, a convergência beta é uma condição necessária, mas não suficiente para a convergência sigma (SILVA e SILVA, op. cit.). Foi testada a significância estatística das diferenças entre as médias assinaladas, através de uma análise da variância, recorrendo aos testes Post Hoc de Tukey e Bonferroni para comparação múltipla das médias. 6
- CONSIDERAÇÕES FINAIS A construção de um Indicador de Desenvolvimento Económico e Social com base em dois momentos temporais distintos, 99 e 00, pesem embora todas as dificuldades inerentes à disponibilidade de dados relativos ao período antigo que levou a que fossem necessário proceder a diversos ajustamentos na metodologia, permitiu que fosse estabelecida uma comparação ente o retrato territorial de Portugal, ao nível de NUTS III, em cada um desses anos de referência. E desta análise estática concluiu-se que existe uma dicotomia entre o litoral e o interior e que as áreas metropolitanas mantêm a sua posição dominante. A análise dinâmica, baseada na abordagem do grau de dispersão dos valores registados neste índice pela maioria das regiões portuguesas, alertou para o facto do processo de convergência ainda não ser uma realidade na década analisada. Efectivamente, as diferenças entre as regiões não se atenuaram como seria desejável, mostrando-se, através dos clusters que existem núcleos bem diferenciados neste aspecto, como é o caso das principais cidades portuguesas, Porto e Lisboa, a área circundante da capital, e depois dois conjuntos de regiões, um predominante situado no litoral, e outro no interior, com clara vantagem para o primeiro em matéria de desenvolvimento. O trabalho permitiu ainda abrir pistas de investigação futura, nomeadamente em matéria da identificação das principais componentes deste comportamento e análise do seu peso relativo e evolução, o que poderá dar uma maior sustentabilidade em matéria de eficácia das políticas regionais. 7
BIBLIOGRAFIA DINIZ, F.; SEQUEIRA, T. (008). Uma possível hierarquização através de um índice de desenvolvimento económico e social dos Concelhos de Portugal Continental. Interações Revista Internacional de Desenvolvimento Local, Volume 9, Número Março 008. Universidade Católica Dom Bosco.pp. 9-8. LOPES, António Simões (00). Desenvolvimento Regional. Problemática, Teorias, Modelos. 5ª Edição. Serviço de Educação e Bolsas. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa. LOPEZ, César P. (005). Métodos Estadísticos Avanzados com SPSS. Thomson, Madrid. MAROCO, João (00). Análise Estatística com utilização do SPSS. ª Edição. Edições Sílabo, Lisboa. PERROUX, François (988). The pole of development s new place in a general theory of the economic activity. Regional Economic Development. Essays in Honour of François Perroux. Institut canadien de recherche sur le développement régional. UNWIN HYMAN, Boston. PESTANA, Maria Helena; GAGEIRO, João Nunes (00). Análise de dados para as Ciências Sociais. A complementaridade do SPSS. ª Edição Revista e aumentada. Edições Sílabo, Lisboa. PNUD (997/006). Relatório do Desenvolvimento Humano 997 00, Lisboa: Trinova Editora. RAMOS, Maria Teresa SEQUEIRA (006). Incentivos ao Investimento e Desenvolvimento Regional. Tese de Doutoramento. UTAD. Vila Real. REIS, Elisabeth (99). Análise de Clusters: Um Método de Classificação sem Preconceitos. Temas em Métodos Quantitativos para a Gestão, nº 6. GIESTA, ISCTE, Lisboa. SEN, Amartya (00). O Desenvolvimento como Liberdade. Gradiva, Colecção Trajectos, Lisboa. SILVA, Mário Rui; SILVA, Sandra (00). Convergência versus divergência. In José Silva Costa (Coord.), Compêndio de Economia Regional. Colecção APDR, Coimbra, pp. 5-59. STIGLITZ, Joseph (998). Towards a New Paradigm for Development: Strategies, Policies and Processes. Prebisch Lecture at UNCTAD, Geneva. Sites: INE, em www.ine.pt (Janeiro de 008). 8
ANEXOS Anexo Estatísticas descritivas das variáveis Descriptive Statistics IDES_99 IDES_00 Var-IDES_9_0 Crec%_IDES_9_0 Valid N (listwise) N Minimum Maximu Mean Std. Variance Statist Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Statistic 0,0969,85,0,05,89,09 0,0797,8870,55,088,580,050 0 -,0,90,05,0069,077,00 0 -,0,698,070,078,5,0 0 Anexo - CLUSTERS: método k-means Initial Cluster Centers IDES_99 Var-IDES_9_0 Var_Empreg Var_Habit Var_Saude Var_Empres Cluster,85,,08,5,06,05,9 -,0,90,5,65 -,55,000,05,09 -,006,05 -,9,65 -,,000 -,080,06 -,07 Cluster Membership Case Number 5 6 7 8 9 0 5 6 7 8 9 0 5 6 7 8 9 0 Nuts III Cluster Distance Minho-Lima,069 Cávado,05 Ave,057 Grande Porto,80 Tâmega,8 Entre Douro e Vouga,07 Douro,058 Alto Trás-os-Montes,07 Baixo Vouga,070 Baixo Mondego,57 Pinhal Litoral,8 Pinhal Interior Norte,79 Dão-Lafões,0 Pinhal Interior Sul,0 Serra da Estrela,06 Beira Interior Norte,09 Beira Interior Sul,05 Cova da Beira,079 Oeste,60 Médio Tejo,67 Grande Lisboa,80 Península Setúbal,67 Alentejo Litoral,096 Alto Alentejo,8 Alentejo Central,08 Baixo Alentejo, Lezíria do Tejo,7 Algarve,06 RA Açores,9 RA Madeira,6 9
Final Cluster Centers IDES_99 Var-IDES_9_0 Var_Empreg Var_Habit Var_Saude Var_Empres Cluster,70,5,,,07,0,07 -,00,90,,,6,09,06,06,009 -,08 -,0,6 -,8 -,077 -,0,06 -,0 Cluster Distances between Final Cluster Centers,,55,56,,5,88,55,5,7,56,88,7 Number of Cases in each Cluster Cluster Valid Missing 5 0 0 ANOVA IDES_99 Var-IDES_9_0 Var_Empreg Var_Habit Var_Saude Var_Empres Cluster Error Mean Square df Mean Square df F Sig.,5,00 6 6,66,000,009,00 6 7,677,000,,008 6 5,78,000,009,00 6 6,7,00,,006 6 0,,000,005,00 6,580,07 IDES_99 Var-IDES_9_0 Var_Empreg Var_Habit Var_Saude Var_Empres Between Groups Within Groups Between Groups Within Groups Between Groups Within Groups Between Groups Within Groups Between Groups Within Groups Between Groups Within Groups ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig.,5,5 6,66,000,07 6,00,560 9,08,009 7,677,000,0 6,00,0 9,9, 5,78,000,6 6,008,60 9,06,009 6,7,00,06 6,00,06 9,67, 0,,000,56 6,006,5 9,05,005,580,07,07 6,00,05 9 0
Descriptives IDES_99 Var-IDES_9_0 Var_Empreg Var_Habit Var_Saude Var_Empres 95% Confidence Interval for Mean Std. Lower N Mean Deviation Std. Error Bound Upper Bound Minimum Maximum,70,6,5 -,79,70,596,85,5,05,0,,8,76,9,,6,5 -,,778,08,7 5,,09,0,96,5,097,0 0,0,9,05,58,6,097,85,07,0,05 -,9,,0,06,0,0,006,08,056 -,005,06,07,0,0 -,69,8,086,9 5 -,00,0,006 -,0,0 -,0,0 0,05,08,007,0,09 -,0,9,90,00,000,8,95,89,90,,059,08,7,5,87,50,,06,0 -,,775,77,65 5,6,,09,0,6 -,55,99 0,67,5,06,, -,55,50,09,8,09 -,06,,000,8,06,06,0,09,087,00,,06,00,08 -,98,,0,09 5,009,08,005 -,00,09 -,00,07 0,08,06,008,00,055 -,00,8 -,08,099,070 -,906,870 -,087,05 -,0,09,08 -,0 -,76 -,79 -,0,6,6,0 -,5,75,058,65 5 -,8,050,0 -,66 -,0 -,7 -,57 0 -,97,,05 -,8 -,7 -,79,65 -,077,09,077 -,05,898 -,5,000 -,0,0,0 -,0,05 -,080,066,06,0,00 -,7,8,06,076 5 -,0,07,00 -,00 -,00 -,00,0 0 -,0,0,008 -,08,00 -,5,076