Estrutura socioeconômica, vantagens competitivas e padrão regional: avaliando as disparidades da Zona da Mata de Minas Gerais em 20101, WR Faria, AAB Júnior, FS Santiago, R Lívia

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Content: Estrutura socioeconфmica, vantagens competitivas e padrгo regional: avaliando as disparidades da Zona da Mata de Minas Gerais em 20101 Weslem Rodrigues Faria2; Admir Antфnio Betarelli Jъnior2; Flaviane Souza Santiago2 ; Rosa Lнvia Gonзalves Montenegro3; Filipe Santiago dos Reis2 Resumo: O trabalho teve o objetivo de caracterizar os municнpios da Zona da Mata de Minas Gerais considerando aspectos econфmicos e sociais em relaзгo ao desenvolvimento, para o ano de 2010. Foram encontradas trкs dimensхes do desenvolvimento denominadas "Desenvolvimento tнpico", "Qualidade de vida" e "Mercado e Serviзos". Como foi verificada a presenзa de efeitos espaciais nas trкs dimensхes, inclusive de forma bivariada, tal resultado indica que os efeitos da dimensгo "Desenvolvimento tнpico" conseguem ser transbordados para os municнpios polarizados, o que nгo ocorre com a dimensгo "Mercado e Serviзos". Tal resultado aponta para a existкncia de disparidades regionais e de uma estrutura de dependкncia entre municнpios polarizadores e polarizados, principalmente com relaзгo aos serviзos. Palavras-chave: Dimensхes do desenvolvimento, Disparidades regionais, Zona da Mata de Minas Gerais. Abstract: The objective of this work was to characterize the municipalities of the Zona da Mata of Minas Gerais considering economic and social aspects related to development. The characterization was carried out for the year of 2010. Three dimensions of the development denominated "Typical development", "Quality of life" and "Market and Services" were found. As it was verified the presence of spatial effects in the three dimensions, including in a bivariate form, this result indicates that the effects of the dimension "Typical development" can be overspread to the polarized municipalities, which does not occur with the dimension "Market and Services". This result points to the existence of regional disparities and a dependency structure between polarizing and polarized municipalities, especially in relation to services. Keywords: Dimensions of development, Regional disparities, Zona da Mata of Minas Gerais. Classificaзгo JEL: O10, R58 1 Os autores agradecem а Fapemig, CAPES e CNPq pelo apoio financeiro. 2 Faculdade de Economia, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Rua Josй Lourenзo Kelmer, s/n - Campus Universitбrio, Bairro Sгo Pedro - CEP: 36036-330 - Juiz de Fora ­ MG. Tel.: (32)3229-3533 - (ramal - 217) 3 Departamento de Economia, Universidade Federal de Sгo Joгo Del Rei (UFSJ). 1
1 Introduзгo A preocupaзгo sobre a disparidade das vantagens competitivas e das distribuiзхes dos recursos produtivos entre regiхes й uma preocupaзгo recorrente da Economia Regional. Alйm de definir grau de interaзхes competitivas e complementares entre os espaзos econфmicos, os desequilнbrios da distribuiзгo espacial de recursos e das atividades econфmicas provocam diferentes remuneraзхes de fator de produзгo, nнveis de preзos diferenciados regionalmente4, disparidades dos nнveis de produtividade, assimetria dos nнveis de riqueza e bem-estar, transformaзхes sociais desiguais, relaзхes sociais especнficas e diferentes graus de desenvolvimento local (CAPELLO, 2009; CAPELLO e NIJKAMP, 2009; COMBES et al., 2008; LEMOS, 2008). As бreas urbanas se expandem de modo a acomodar as necessidades de produзгo e a lуgica das suas indъstrias, seus provedores e trabalhadores, gerando amplas regiхes urbanizadas no seu entorno (MONTE-MУR, 2006). Muitas vantagens econфmicas sгo geradas аs atividades produtivas que ali se localizam, elas representam forзas atrativas para a mobilidade de novas atividades e de novos trabalhadores, levando para um processo cumulativo de crescimento local5, a ampliaзгo da espacialidade urbana e o aumento da dependкncia espacial (MCCANN, 2013). O tamanho relativo de um centro urbano ocorre pela sua capacidade de gerar economias lнquidas de aglomeraзгo e de urbanizaзгo6, segundo a concentraзгo e diversificaзгo de setores econфmicos que conformam a sua base econфmica (BRUECKNER, 2011; JACOBS, 1960; MARSHALL, 1948). Nesse sentido, composta por fatores aglomerativos e desaglomerativos, a estrutura socioeconфmica de um centro urbano reproduz o tamanho, funзхes de oferta de bens e serviзos e a posiзгo relativa desta centralidade em uma regiгo econфmica. Em um sistema urbano tнpico, centralidades maiores polarizam sucessivas cidades menores, que dominam бreas hinterlвndias de menor populaзгo (MCCANN, 2002). Em razгo da polarizaзгo regional, a dependкncia espacial ou os fluxos de bens e serviзos (encadeamentos produtivos) comumente privilegiam as tendкncias competitivas dos centros de hierarquia superior em detrimento аs outras, absorvendo, por conseguinte, os vazamentos de efeitos econфmicos de cidades menores (centros complementares), acentuando, assim, o problema da desigualdade regional. Nгo obstante, a exceзгo dessa assertiva ocorre se o efeito de complementaridade entre os centros urbanos forem maiores que os competitivos, de maneira que o mesmo seja capaz de induzir uma realocaзгo das atividades produtivas nos locais atй entгo inacessнveis (ou desfavorecidos), melhorando a posiзгo relativa de certas centralidades com o crescimento do nнvel de emprego e do Produto Interno Bruto (PIB), por exemplo. Historicamente, a polнticas territoriais (concentradora e integradora) dos governos militares atй as aзхes de interiorizaзгo do desenvolvimento do perнodo Juscelinista a partir de 1940 contribuнram para a integraзгo de diversas regiхes brasileiras, mas tambйm beneficiaram as capitais e os principais centros urbanos na regiгo Sudeste (MONTE-MУR, 2006; SANTOS, 1993). Estabeleciam-se, assim, estruturas hierбrquicas em diversos espaзos localizados com centros urbanos polarizadores. Periferias metropolitanas, capitais estaduais e cidades mйdias exibem grande crescimento entre os anos 60 e 70, ratificado tambйm pela estratйgia do Segundo Plano de Desenvolvimento Nacional (II PND), lanзado pelo governo Geisel (1974-1979) na busca da reduзгo das desigualdades regionais (MONTE-MУR, 2005). Os efeitos positivos dessa relativa desconcentraзгo econфmica foram observados no Estado de Minas Gerais. Conforme o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatнstica (IBGE), entre 1970 a 2000, a participaзгo desse Estado na composiзгo do Valor Adicionado da Indъstria brasileira, aumentou de 6,8% para 8,4%, enquanto do Paнs, a mesma composiзгo passou de 2% para 4%. Em suma, considerando que a industrializaзгo e a urbanizaзгo sempre estiveram articuladas, a expansгo e integraзгo da rede mineira 4 Embora a alta qualidade da comunicaзгo e da infraestrutura de transporte permita uma maior flexibilidade na localizaзгo de muitos serviзos e firmas, isso nгo leva necessariamente na perda da importвncia do papel da distвncia e da localizaзгo das atividades econфmicas em geral (BANISTER; BERECHMAN, 2001; CAIRNCROOS, 1997). 5 Conforme Fujita e Thisse (2002), as forзas cumulativas sгo as combinaзхes entre economias externas de aglomeraзгo, economias de escala em certas atividades e a preferкncia por diversidade. 6 O termo lнquido denota a diferenзa entre as economias e deseconomias oriundas do crescimento urbano, como por exemplo, o aumento da renda fundiбria, da poluiзгo, do trвnsito, da criminalidade e dos congestionamentos (GLAESER, 1998; PEREIRA; LEMOS, 2003; QUINET; VICKERMAN, 2004). 2
acompanhou o prуprio processo de formaзгo da indъstria brasileira. Alйm de uma notуria mudanзa na estrutura hierбrquica da regiгo metropolitana de Belo Horizonte, com expansгo dos setores de serviзos de intermediaзгo financeira, de saъde e de educaзгo, entre outros (MONTE-MУR, 2005), as centralidades de outras regiхes mineiras tornaram-se maiores e integradas (LEMOS et al., 2003). Todavia, o padrгo regionAl Ainda sinaliza uma discrepвncia do entre os centros polarizadores e as demais cidades, com estrutura socioeconфmica e vantagens competitivas diferenciadas. Por exemplo, na estrutura hierбrquica da microrregiгo da Zona da Mata Mineira, o municнpio de Juiz de Fora representa o principal centro urbano, classificado como Capital Regional (2B), a quarta na hierarquia das centralidades no territуrio brasileiro, conforme a pesquisa sobre as regiхes de influкncia das Cidades (REGIC), elaborada pelo IBGE. De acordo com a pesquisa, Juiz de Fora foi a primeira opзгo de preferкncia de deslocamento para compras em 22 municнpios circunvizinhos7. Segundo Castro e Soares (2010), a Zona da Mata possui localizaзгo privilegiada no Estado e no Brasil, e apresenta infraestrutura e localizaзгo geogrбfica que favorece o acesso аs principais metrуpoles do Paнs como Belo Horizonte, Rio de Janeiro e Sгo Paulo, ligadas а regiгo por importantes rodovias federais e estaduais (e.g., BR-040). Uma anбlise da estrutura socioeconфmica dos municнpios contribui para averiguar a posiзгo relativa dessas centralidades e como se configura o padrгo desigual na regiгo da Zona da Mata, cuja caracterizaзгo econфmica-espacial pode auxiliar nas fases iniciais de planejamento de polнticas pъblicas e na definiзгo de estratйgias de desenvolvimento econфmico de longo prazo. Ou melhor, os resultados de eventual polнtica regional localizada com a estratйgia de amenizar a desigualdade regional presente dependem inicialmente de uma caracterizaзгo da estrutura socioeconфmica e dependкncia espacial dos centros urbanos. Pode-se, por exemplo, traзar estratйgias de polнticas regionais priorizando o desenvolvimento econфmico dos municнpios perifйricos e pouco industrializados, onde os fatores locacionais de desaglomeraзгo predominam. "Assim sendo, o desenvolvimento de uma regiгo, como fenфmeno diferente do simples crescimento, implica na capacidade de internalizar regionalmente o prуprio crescimento" (BOISIER, 1989 p. 614). Em outras palavras, o processo de desenvolvimento ocorre a partir do momento em que as regiхes sгo capazes de reter e reinvestir na prуpria regiгo parcela significativa do excedente gerado pelo crescimento econфmico. Igualmente, uma regiгo em processo de desenvolvimento serб capaz de endogeneizar algumas variбveis que eram exуgenas ao processo de crescimento da mesma. O desenvolvimento й um processo expansivo das liberdades humanas, podendo ser medido por indicadores que compreendem nгo apenas industrializaзгo e progresso tecnolуgico, mas tambйm outros determinantes como disposiзгo social e econфmica (e.g. serviзos de saъde e educaзгo) e direitos civis (SEN, 2000). Portanto, a motivaзгo desta pesquisa consiste em analisar as assimetrias regionais existentes entre os municнpios da Zona da Mata de Minas Gerais para o ano de 2010, oferecendo uma caracterizaзгo e classificaзгo do padrгo regional. Para tanto, a estratйgia empнrica consiste na articulaзгo de duas tйcnicas estatнsticas. Em uma primeira etapa, adota-se uma anбlise fatorial exploratуria para extrair trкs dimensхes latentes que resumem as caracterнsticas econфmicas, sociais, educacionais e de saъde dos municнpios. Em seguida, aplica-se a anбlise exploratуria de dados espaciais (AEDE), que evidenciarб a relaзгo de dependкncia espacial entre os municнpios da Zona da Mata a partir dos fatores latentes. O uso desse tipo de ferramenta tem acrescentado uma visгo clara e especifica dos problemas de cada бrea geogrбfica, permitindo aos formuladores de polнticas executarem de forma eficiente os projetos de desenvolvimento (ROMERO, 2006). Alйm disso, permite mostrar de maneira simples, informaзгo aos nгo especialistas no tema, os quais conseguem examinar facilmente informaзхes socioeconфmicas georeferenciadas para identificar os clusters, padrхes e tendкncias. Haddad (2004), por exemplo, defende que os programas de desenvolvimento regional trazem melhores resultados quando sгo aplicados tendo em vista a participaзгo da populaзгo local. Dentro do contexto do presente trabalho hб vбrios outros na literatura que versam sobre o tema de desigualdade regional e estrutura socioeconфmica entre os municнpios localizados dentro de uma mesma macrorregiгo. Por exemplo, Romero (2006) realizou uma anбlise da pobreza no Estado de Minas Gerais 1991-2000. Jб Castro e Soares (2010) realizaram uma anбlise especнfica das potencialidades 7 www.ibge.gov.br. 3
socioeconфmicas da Zona da Mata de Minas Gerais no perнodo 1991-2000. Por seu turno, Perobelli et al. (2007) realizaram uma anбlise da convergкncia espacial do PIB per capita no Estado de Minas Gerais considerando o perнodo 1975-2003. Por outro lado, o estudo de Lopes et al. (2004) concentra a anбlise na pobreza, mas utiliza uma abordagem multidimensional. Em Minas Gerais, a Fundaзгo Joгo Pinheiro foi uma das primeiras instituiзхes que analisaram a evoluзгo da Pobreza no Estado desde a dйcada de 1970 e identificaram as zonas mais pobres do Estado. Alйm disso, propuseram estratйgias para reduзгo da pobreza, mediante polнticas de desenvolvimento da бrea rural, o melhoramento dos serviзos de saъde, sociais e de infraestrutura. Alйm desta introduзгo, este trabalho estб organizado em mais cinco seзхes. A seзгo 2 apresenta uma breve caracterizaзгo do desenvolvimento da Zona da Mata de Minas Gerais. Jб a seзгo 3 descreve a base de dados utilizada. A seзгo 4 descreve as tйcnicas estatнsticas. A seзгo 5 apresenta a discussгo dos resultados alcanзados. A seзгo 6 fornece algumas consideraзхes finais, salientando os resultados conclusivos e contribuiзхes da pesquisa. 2 Regiгo em estudo De acordo com a divisгo estabelecida pelo IBGE, o Estado de Minas Gerais detйm doze mesorregiхes, cuja divisгo, segunda a prуpria instituiзгo de pesquisa, contribui para a elaboraзгo de polнticas pъblicas e no subsнdio ao sistema de decisхes quanto а localizaзгo de atividades econфmicas, sociais e tributбrias. As doze mesorregiхes estabelecidas pelo IBGE para Minas Gerais sгo as seguintes: Noroeste de Minas, Norte de Minas, Jequitinhonha, Vale do Mucuri, Triвngulo Mineiro e Alto Paranaнba, Central Mineira, Metropolitana de Belo Horizonte, Vale do Rio Doce, Oeste de Minas, Sul e Sudoeste de Minas, Campos das Vertentes e Zona da Mata. Neste trabalho, pretende-se dar atenзгo especializada а mesorregiгo da Zona da Mata. Por sua vez, a Zona da Mata Mineira й formada por 142 municнpios agrupados em sete microrregiхes, possui бrea de 35.747,729 KmІ, que corresponde a 6,09% da бrea do estado de Minas Gerais. Em 2010, detinha 7,8% do PIB e 11,9% da populaзгo de Minas Gerais, segundo dados do IBGE8. Situa-se na porзгo sudeste do estado, prуxima а divisa dos estados do Rio de Janeiro e do Espнrito Santo. A Tabela 1 apresenta os principais indicadores socioeconфmicos desta regiгo. Esses indicadores apresentados nesta seзгo objetivam dimensionar a questгo da heterogeneidade espacial do desenvolvimento da Zona da Mata do Estado de Minas Gerais. Para isso foram utilizados os seguintes indicadores, obtidos do Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2013) e do Sistema de Contas Regionais do IBGE (2015)9, para os anos de 2000 e 2010: i) renda per capita (razгo entre o somatуrio da renda de todos os indivнduos residentes em domicнlios particulares permanentes e o nъmero total desses indivнduos); ii) porcentagem de pobres (representa a proporзгo dos indivнduos com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais); iii) percentual de pessoas que vivem em domicнlios com banheiro e бgua encanada; iv) percentual de pessoas de 15 ou mais anos de idade analfabetas; v) valor adicionado setorial; e vi) produto interno bruto municipal. Vale lembrar que existem outros indicadores que permitem analisar questхes de desenvolvimento, mas, por ora, decidiu-se pelo uso apenas destes com o objetivo de tornar a anбlise mais breve. As demais variбveis, serгo apresentadas na prуxima seзгo. De forma geral, os нndices tomados como uma mйdia de todas as microrregiхes da Zona da Mata apresentaram melhorias em todos os quesitos neste perнodo. Considerando a mйdia de todas as microrregiхes, percebeu-se que, entre 2000 e 2010, a renda per capita cresceu 37,51%, saindo de R$ 344,64 para R$ 473,93 (Tabela 1). Os нndices para o ano de 2000, apresentados na Tabela 1, indicam diferenзas em seus valores entre as microrregiхes da Zona da Mata Mineira. Enquanto microrregiхes como a Cataguases e Juiz de Fora apresentaram valores abaixo de 30% de percentual de pessoas com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais (25,59% e 28,01%, respectivamente), microrregiхes como Viзosa e Ponte Nova tiveram quase metade de suas 8 www.ibge.gov.br. 9 http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/contasregionais/2014/default.shtm. 4
populaзхes nesta situaзгo (respectivamente, 48,08% e 41,94%). Com relaзгo ao нndice de analfabetismo, tem-se que o menor percentual encontrado foi o da microrregiгo de Cataguases (13,61%) e o maior percentual na microrregiгo de Manhuaзu (18,94%). Para a anбlise do percentual de pessoas que vivem em domicнlios com banheiro e бgua encanada. Este percentual foi de 96,12% em Cataguases, seguindo por Juiz de Fora, 93,19%, sendo estes os valores mais elevados. Em contraste, a regiгo de Viзosa, com 80,74%, e Ponte Nova, com 84,88%, apresentaram os menores percentuais. Os valores apresentados na Tabela 1 para o ano 2010 indicaram melhoria dos нndices em todas as regiхes em todos os quesitos em comparaзгo com 2000. Os municнpios da microrregiгo de Ubб foram os que apresentaram maior variaзгo da renda per capita, no montante de R$ 170,15, saindo de R$ 362,59 em 2000, para 532,74, em 2010. Os municнpios da microrregiгo de Viзosa foram os que tiveram a maior reduзгo do percentual de pessoas com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais (23,72%). A maior reduзгo no percentual de pessoas de 15 ou mais anos de idade analfabetas ocorreu nos municнpios da microrregiгo de Ubб (-5,04%). A microrregiгo que apresentou melhoria mais significativa no percentual de pessoas que vivem em domicнlios com banheiro e бgua encanada foi a dos municнpios de Viзosa (+14,81%).
TABELA 1 ­ Zona da Mata: Indicadores Socioeconфmicos (2000-2010)
Microrregiгo
Renda per capita (em R$)
Porcentagem (%) de pobres - renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais
Taxa de analfabetismo - 15 anos ou mais
Porcentagem (%) da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada
2000
2010
2000
2010
2000
2010
2000
2010
Ponte Nova
293,70
411,50
41,94
19,49
18,91
14,44
84,88
96,17
Manhuaзu
358,86
422,89
32,55
22,96
18,94
14,25
89,35
97,50
Viзosa Muriaй
255,67 343,65
398,97 472,77
48,08 32,70
24,36 17,88
18,32 17,66
13,58 13,02
80,74 91,66
95,55 98,91
Ubб Juiz de Fora
362,59 382,23
532,74 519,49
31,18 28,01
10,57 13,01
15,37 14,20
10,33 10,92
90,22 93,19
99,01 97,41
Cataguases Mйdia
415,84 344,64
559,18 473,93
25,59 34,29
10,56 16,97
13,61 16,71
10,08 12,37
96,12 89,45
99,44 97,71
Fonte: Elaboraзгo prуpria do autor a partir de dados do Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2013).
Em relaзгo aos indicadores econфmicos й tambйm possнvel verificar heterogeneidade entre as Microrregiхes da Zona da Mata. A anбlise da Tabela 2 mostra que hб concentraзгo em termos de estrutura produtiva na Mesorregiгo. O munнcipio de Juiz de Fora detinha 39% do valor adicionado da indъstria e 30% do valor adicionado de serviзos, em 2000. Somadas аs participaзхes de Cataguases e Ubб, juntas, estas trкs microrregiхes alcanзaram percentuais iguais a 75% e 60%, respectivamente, em 2000. Em termos de PIB para esse ano, Juiz de Fora teve participaзгo de 31%, seguido por Cataguases (18%) e Ubб (13%). Por outro lado, a agropecuбria era mais desenvolvida em Manhuaзu e Muriaй, com participaзхes no valor adicionado de 23% e 17%, respectivamente, em 2000. A microrregiгo de Juiz de Fora se destaca por concentrar atividades industriais diversas que englobam produзгo automobilнstica, produзгo de aзo, de materiais bйlicos, e outras mais especializadas. Jб a microrregiгo de Ubб й conhecida por ser um polo moveleiro de destaque. Alйm disso, possui indъstria de produзгo de alimentos e bebidas, especialmente, carnes e produtos congelados e sucos. Entre 2000 e 2010, percebe-se que tal microrregiгo aumentou sua participaзгo no valor adicionado industrial (de 17% para 24%), especialmente em detrimento da participaзгo de Juiz de Fora (de 39% para 29%). A principal explicaзгo para isso foi a queda do nнvel de atividade industrial dessa microrregiгo em resposta ao fechamento de vбrias indъstrias e perdas de postos de trabalho, principalmente ligadas а construзгo civil. Juiz de Fora, no perнodo em questгo, perdeu participaзгo em todos os valores adicionados e tambйm no PIB, o que contribuiu para a reduзгo da concentraзгo das atividades econфmicas dentro da mesorregiгo.
5
Por outro lado, o valor adicionado da agropecuбria ficou mais concentrado na microrregiгo de Manhuaзu, que aumentou a participaзгo para 32%. Tal microrregiгo destaca-se pela produзгo de cafй, atividade que, segundo dados do SIDRA do IBGE10, teve sua produзгo de cafй aumentada em mais de 30% e бrea plantada aumentada em mais de 18% na microrregiгo (variaзгo positiva de 10% da produtividade).
TABELA 2 ­ Valor Adicionado e PIB a preзos constantes (em milhхes de R$)
Microrregiгo
Valor adicionado Agropecuбria
Valor adicionado Indъstria
Valor adicionado Serviзos
PIB
2000
2010
2000
2010
2000
2010
2000
2010
Ponte Nova
6.010,59 6.020,33 5.194,56 6.755,13 20.353,36 27.165,04 34.087,99 43.185,32
Manhuaзu
9.865,93 15.728,35 5.509,12 8.029,58 26.557,41 38.175,98 45.909,88 66.815,96
Viзosa
5.712,64 5.520,82 2.819,71 4.271,25 16.541,72 25.173,10 26.204,82 36.891,09
Muriaй Ubб
7.060,90 4.697,16
7.104,04 4.644,56
5.430,02 8.206,96 12.887,62 26.209,59
26.277,76 28.213,66
35.776,55 41.852,72
41.792,12 50.674,69
54.960,72 81.329,67
Juiz de Fora
3.972,77 3.784,05 29.808,96 32.015,48 66.425,52 89.691,67 118.138,92 144.127,64
Cataguases
4.800,12 5.809,91 15.266,13 23.997,81 40.396,45 55.307,48 68.607,49 96.158,14
Fonte: Elaboraзгo prуpria a partir de dados do IBGE (2015).
3 Dados
Os dados utilizados para o estudo da caracterizaзгo dos municнpios da Zona da Mata de Minas Gerais correspondem basicamente a trкs fontes: o Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2013), o Sistema de Contas Regionais do IBGE (2015) e a Relaзгo Anual de Informaзхes Sociais (RAIS) (2016)11. Essa ъltima fonte foi utilizada devido ao nнvel detalhado de desagregaзгo geogrбfica e setorial dos dados. Todas as informaзхes correspondem ao ano de 2010 para os 142 municнpios da mesorregiгo. A Tabela 3 fornece as variбveis selecionadas para a tйcnica de anбlise fatorial, que serб utilizada com o intuito de obter as cargas fatoriais mais representativas perante a variabilidade da estrutura de dados. Os fatores serгo as entradas para a geraзгo dos нndices da anбlise exploratуria de dados espaciais. Juntas, essas variбveis procuram reproduzir caracterнsticas de seis indicadores, quais sejam: a) demografia; b) educaзгo; c) renda; d) trabalho; e) habitaзгo; e f) vulnerabilidade. Esses indicadores foram incluнdos na pesquisa com o objetivo de melhor captar a diversidade de situaзхes relacionadas com o desenvolvimento humano, conforme apresentado no Atlas do Desenvolvimento Humano nos Municнpios (2013). A dimensгo "(a) demografia" contempla as variбveis: i) esperanзa de vida ao nascer, que й o nъmero mйdio de anos que as pessoas deverгo viver a partir do nascimento, se permanecerem constantes ao longo da vida o nнvel, e ii) mortalidade infantil, que consiste no nъmero de crianзas que nгo deverгo sobreviver ao primeiro ano de vida em cada 1000 crianзas nascidas vivas, prevalecentes no ano do Censo 2010. Jб a dimensгo "(b) educaзгo" й representada pela variбvel taxa de analfabetismo - 15 anos ou mais, originada pela Pesquisa Nacional por Amostra de Domicнlios (PNAD2010). A dimensгo "(c) renda", contempla as variбveis: i) renda per capita, que representa a razгo entre o somatуrio da renda de todos os indivнduos residentes em domicнlios particulares permanentes, e ii) porcentagem (%) de pobres, que representa a proporзгo dos indivнduos com renda domiciliar per capita igual ou inferior a R$ 140,00 mensais, em reais para o mesmo perнodo. Por seu turno, a dimensгo "(d) trabalho" utiliza-se das variбveis: i) grau de formalizaзгo dos ocupados - 18 anos ou mais, que representa a razгo entre o nъmero de pessoas de 18 anos ou mais formalmente ocupadas, e ii) nъmero total de pessoas ocupadas nessa faixa etбria multiplicado por 100 e associadas а porcentagem (%) dos ocupados com ensino mйdio completo - 18 anos ou mais.
10 https://sidra.ibge.gov.br/. 11 www.rais.gov.br. 6
TABELA 3 ­ Indicadores selecionados dos municнpios da Zona da Mata de Minas Gerais ­ 2010
Indicadores Demografia
Variбveis Espervida Mortinf
Descriзгo Esperanзa de vida ao nascer Mortalidade infantil
Mйdia 74,41 16,36
DesvioPadrгo 1,54 2,49
Mнnimo 69,41 11,12
Mбximo 77,96 25,50
Educaзгo Renda
Txanal Rpc Porpobres
Taxa de analfabetismo - 15 anos ou mais Renda per capita (em R$) Porcentagem (%) de Pobres
12,35 472,77 17,88
3,31 125,52 8,46
3,25 247,35 3,33
22,25 1.050,88 44,78
Trabalho Habitaзгo Vulnerabilidade Proxies
Gformal Pocupmedio Ppopbanenc Pdfund Ppopurb Vadserpc Gindust
Grau de formalizaзгo dos ocupados - 18 anos ou mais Porcentagem (%) dos ocupados com mйdio completo ­ 18 anos ou mais Porcentagem (%) da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada Porcentagem (%) de pessoas em domicнlios em que ninguйm tem fundamental completo Populaзгo urbana sobre a populaзгo total Valor adicionado dos serviзos sobre a populaзгo total Grau de industrializaзгo
47,06 28,06 97,50 39,47 0,66 2,28 0,16
15,93 7,53 3,36 8,03 0,18 1,19 0,18
12,44 11,2
75,96 53,19
81,91 100,00
16,74 0,27 1,36 0,00
64,04 0,99 13,51 0,79
Mercado
Mercado
892,34 154,90 595,60 1944,93
Fonte: Elaboraзгo prуpria a partir de dados do Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2013), SCR-IBGE (2015) e RAIS (2016).
A dimensгo "(e) habitaзгo" conta com: i) a porcentagem (%) da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada, que й a razгo entre a populaзгo que vive em domicнlios particulares permanentes com бgua encanada em pelo menos um de seus cфmodos e com banheiro exclusivo, e ii) a populaзгo total residente em domicнlios particulares permanentes multiplicado por 100. A бgua pode ser proveniente de rede geral, de poзo, de nascente ou de reservatуrio abastecido por бgua das chuvas ou carro-pipa. Banheiro exclusivo й definido como cфmodo que dispхe de chuveiro ou banheira e aparelho sanitбrio. A dimensгo "(f) vulnerabilidade" conta com a variбvel porcentagem (%) de pessoas em domicнlios em que ninguйm tem ensino fundamental completo, que consiste na razгo entre as pessoas que vivem em domicнlios em que nenhum dos moradores tem o ensino fundamental completo e a populaзгo total residente em domicнlios particulares permanentes multiplicado por 100. Alйm dos indicadores citados acima, foram desenvolvidas variбveis proxies com base nos dados de emprego efetivo de 2010 da RAIS sob referкncia dos trabalhos de Pereira e Lemos (2003), Lemos et al. (2003), Pereira (2002), Martins (2003) e Betarelli Junior e Simхes (2011). As variбveis proxies foram definidas da seguinte forma:
i) POPURBANA, representa a proporзгo da populaзгo urbana na populaзгo total. O objetivo dessa variбvel й captar o efeito do tamanho do mercado urbano; ii) VADSERPC, representa o valor adicionado dos serviзos sobre a populaзгo total. Tal variбvel procura considerar a dinвmica dos serviзos no mercado local e pode indicar, por exemplo, tendкncia de terciarizaзгo da economia; iii) GINDUST, representa o grau de industrializaзгo obtido pela razгo entre o pessoal ocupado na indъstria (IBGE 6 setores) (POind) e o pessoal ocupado urbano (POurb = PO total ­ PO agropecuбria), isto й, = / . Tal variбvel tenta captar efeitos de economia de urbanizaзгo dos efeitos de encadeamentos industriais.
7
iv) MERCADO, representa a razгo entre a massa salarial urbana ( = ­ б) e a populaзгo urbana, isto й, = / . Tal variбvel й considerada como um fator de aglomeraзгo urbana, uma vez que indica o poder de compra do mercado local. Por outro lado, indica tambйm o custo relativo da forзa de trabalho urbana. 4 Metodologia A estratйgia empнrica consiste na utilizaзгo de dois mйtodos para alcanзar o principal objetivo do trabalho. O primeiro foi a aplicaзгo de uma anбlise fatorial, que teve a finalidade de produzir нndices sintйticos tomando como base os aspectos socioeconфmicos dos municнpios da Zona da Mata de Minas Gerais, descritos na Tabela 3. O segundo mйtodo foi a anбlise exploratуria de dados espaciais, que foi conduzida para indicar padrгo espacial significativo associado aos нndices construнdos na anбlise fatorial. Assim, tem-se uma complementariedade entre os mйtodos de forma a gerar uma caracterizaзгo mais completa dos munнcipios da mesorregiгo da Zona da Mata. A anбlise fatorial tem a funзгo principal de reduzir o nъmero original de variбveis de forma que estes fatores independentes extraнdos possam explicar, de forma simples e reduzida, as variбveis originais. O mйtodo de anбlise fatorial й uma tйcnica estatнstica multivariada usada para representar relaзхes complexas entre conjuntos de variбveis. No modelo de anбlise fatorial, cada uma das variбveis pode ser definida como uma combinaзгo linear dos fatores comuns que irгo explicar a parcela da variвncia de cada variбvel, mais um desvio que resume a parcela da variвncia total nгo explicada por estes fatores (MINGOTI, 2013). Й possнvel descrever as etapas desenvolvidas na anбlise fatorial da seguinte forma: i) cбlculo da matriz de correlaзгo de todas as variбveis; ii) determinaзгo do nъmero e extraзгo dos fatores; iii) rotaзгo dos fatores, transformando-os com a finalidade de facilitar a sua interpretaзгo; iv) seleзгo de um nъmero de fatores de acordo com o critйrio do autovalor (fatores com raнzes caracterнsticas maiores do que um) ou que considere uma proporзгo adequada da variвncia comum; v) cбlculo das cargas fatoriais. No presente trabalho, as cargas fatoriais serгo utilizadas para verificar a presenзa de padrхes espaciais significativos nos fatores retidos, que representam diferentes dimensхes do desenvolvimento. Como segunda etapa da estratйgia empнrica, foi utilizada a AEDE que consistiu na verificaзгo da presenзa de autocorrelaзгo espacial global e local, nas versхes tradicional e bivariada. A autocorrelaзгo espacial global foi testada por meio do uso da estatнstica I de Moran. Esta estatнstica fornece a indicaзгo formal do grau de associaзгo linear entre os vetores de valores observados e a mйdia ponderada dos valores da vizinhanзa, ou as defasagens espaciais. Valores de maiores (ou menores) do que o esperado () = 1/( - 1) significa que hб autocorrelaзгo positiva (ou negativa) (ANSELIN, 1996). Em resumo, o de Moran fornece trкs tipos de informaзгo. O nнvel de significвncia provк a informaзгo sobre os dados estarem distribuнdos aleatoriamente ou nгo. O sinal positivo da estatнstica de de Moran, desde que significativo, indica que os dados estгo concentrados atravйs de regiхes. O sinal negativo, por sua vez, indica a dispersгo dos dados. A magnitude da estatнstica fornece a forзa da autocorrelaзгo espacial. 5 Resultados e discussхes O principal objetivo do estudo й apresentar um perfil de municнpios da Zona da Mata de Minas Gerais com base em suas caracterнsticas e, a partir disso, investigar se existe padrгo espacial nas dimensхes encontradas (ou нndices sintйticos). Apenas em termos de contextualizaзгo, tem-se que os municнpios da Zona da Mata Mineira tinham renda per capita (variбvel rpc) mйdia igual a R$ 452,25, valor 7,82% menor do que a mйdia do estado (R$ 490,60) e 43,03% menor do que a mйdia nacional (R$ 793,87), em 2010. Os municнpios da Zona da Mata Mineira possuнam esperanзa de vida ao nascer mйdia de 74,54 anos, nнvel acima da mйdia nacional que era de 73,94 anos, superior tambйm a mйdia do estado que era de 74,42 (ATLAS DO DESENVOLVIMENTO HUMANO, 2013). Os resultados produzidos pelas tйcnicas utilizadas, mostrados a seguir, tentam revelar maiores informaзхes sobre as caracterнsticas dos munнcipios da Zona da Mata, de forma a identificar padrхes. Para 8
isso, um conjunto de indicadores foi escolhido para compreender os vбrios aspectos relacionados ao nнvel de desenvolvimento socioeconфmico regional. A anбlise fatorial, primeiramente, procura descrever as interdependкncias das variбveis originais, cujas caracterнsticas comuns ou comunalidades sгo extraнdas dos coeficientes de uma matriz de correlaзгo. Dessa maneira, a eficiкncia do mйtodo estб relacionada а magnitude e significвncia estatнstica das correlaзхes entre as variбveis originais, sejam as mesmas positivas ou negativas. Altas correlaзхes entre certas variбveis devem reproduzir cargas fatoriais e comunalidades altas em certos fatores latentes. Por esta razгo, Hair et al. (1998) recomenda uma anбlise prйvia da matriz de correlaзгo das variбveis. Conforme a Tabela 4, a grande maioria dos coeficientes de correlaзгo foi estatisticamente significativa a pelo menos 10%. Й possнvel observar um padrгo associado ao grau de desenvolvimento regional. Ou melhor, indicadores como a porcentagem dos ocupados com mйdio completo sгo positivamente correlacionados com a esperanзa de vida, renda per capita e grau de formalizaзгo dos ocupados, assim como negativamente correlacionados com a mortalidade infantil, taxa de analfabetismo e porcentagem de pobres.
TABELA 4 ­ Matriz de Correlaзгo das Variбveis Originais
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13
1 Espervida
1
2 Mortinf
-0,996* 1
3 Txanal
-0,485* 0,465* 1
4 Rpc
0,643* -0,609* -0,706* 1
5 Porpobres -0,581* 0,576* 0,612* -0,736* 1
6 Gformal 0,526* -0,514* -0,695* 0,668* -0,763* 1
7 Pocupmedio 0,589* -0,571* -0,684* 0,765* -0,649* 0,686* 1
8 Ppopbanenc 0,370* -0,370* -0,315* 0,339* -0,414* 0,345* 0,341* 1
9 Pdfund
-0,568* 0,552* 0,736* -0,741* 0,707* -0,730* -0,891* 0,307* 1
10 Ppopurb 0,527* -0,512* -0,687* 0,703* -0,763* 0,760* 0,753* 0,438* -0,733* 1
11 Vadserpc 0,368* -0,351* -0,453* 0,454* -0,360* 0,403* 0,413* 0,202* -0,425* 0,443* 1
12 Gindust
0,220* -0,219* -0,536* 0,411* -0,583* 0,586* 0,307* 0,186* -0,377* 0,505* 0,097 1
13 Mercado 0,208* -0,188* -0,122 0,287* -0,051 0,082 0,264* 0,005 -0,274* 0,115 0,319* -0,225* 1
Fonte: Elaboraзгo prуpria.
* p<0,100.
De um total de 78 coeficientes da matriz de correlaзгo, 92,31% exibiram valores significativos a pelo menos 10%, percentual que pode indicar que a estrutura de dados desta pesquisa й considerada adequada para a anбlise fatorial. A Tabela 5 reporta os principais resultados da anбlise fatorial pelo mйtodo de componentes principais. Os testes estatнsticos para esses resultados foram satisfatуrios. O teste de esfericidade de Bartlett indica que a matriz de correlaзгo й estatisticamente diferente da identidade. Jб o valor do critйrio de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) foi de 0,853, o que indica que a anбlise fatorial й adequada (considerando um valor mнnimo de referкncia igual a 0,8) (JOHNSON; WICHERN, 2007; MINGOTI, 2013). O nъmero de fatores selecionados satisfaz os dois critйrios tradicionais, os quais sejam: i) o critйrio de Kaiser, em que os fatores escolhidos sгo aqueles cujos autovalores excedem a unidade, de modo que cada fator retido represente pelo menos a informaзгo de uma variбvel original e, ii) a seleзгo dos fatores devem conter autovalores que, quando acumulados, conseguem captar, pelo menos, 70% da variabilidade do vetor aleatуrio. Estes em conjunto absorvem 74,60% da variвncia das variбveis. Alйm disso, a Tabela 5 tambйm fornece as cargas fatoriais jб rotacionadas pelo mйtodo Varimax de Kaiser (1958), que forneceu resultado mais fбcil de ser interpretado. As cargas fatoriais do primeiro fator (Tabela 5) sintetizam os principais aspectos locacionais incidentes no grau de desenvolvimento dos municнpios da Zona da Mata Mineira, destacando-se as variбveis dos indicadores de educaзгo, renda, trabalho e vulnerabilidade. Em suma, esse primeiro fator pode ser denominado como "Desenvolvimento tнpico". As variбveis, renda per capita, grau de formalizaзгo, porcentagem de pessoas ocupadas com 18 anos ou mais e ensino mйdio completo, razгo da populaзгo urbana sobre a populaзгo total, grau de industrializaзгo, apresentaram cargas fatoriais positivas. 9
Jб as variбveis, taxa de analfabetismo, porcentagem (%) de pobres, porcentagem (%) de pessoas em domicнlios em que ninguйm tem fundamental completo apresentaram cargas fatoriais negativas. As cargas fatoriais do segundo fator (Tabela 5) descrevem as caracterнsticas comuns entres as variбveis, esperanзa de vida ao nascer, mortalidade infantil e porcentagem (%) da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada. Como sгo variбveis relacionadas a aspectos de infraestrutura bбsica de moradia, bem como de condiзгo de vida humana, esse fator pode ser nomeado como "Qualidade de vida". Por seu turno, o terceiro e ъltimo fator descreve as variбveis razгo do valor adicionado dos serviзos pela populaзгo total e mercado, ambas com cargas fatoriais positivas. Como tal fator retrata aspectos do setor serviзos e poder de compra da populaзгo urbana, esse fator й denominado como "Mercado e Serviзos".
TABELA 5 ­ Resultado da Anбlise Fatorial
Variбveis
Descriзгo
Fatores
Comunalidades
1
2
3
Txanal
Taxa de analfabetismo - 15 anos ou mais
-0,823
0,736
Rpc
Renda per capita (em R$)
0,721
0,773
Porpobres Porcentagem (%) de Pobres
-0,771
0,782
Gformal Grau de formalizaзгo dos ocupados - 18 anos ou mais 0,837
0,787
Pocupmedio
Porcentagem (%) dos ocupados com mйdio completo 18 anos ou mais
Pdfund
Porcentagem (%) de pessoas em domicнlios em que ninguйm tem fundamental completo
0,734 -0,790
0,780 0,814
Ppopurb Populaзгo urbana sobre a populaзгo total
0,815
0,782
Gindust Grau de industrializaзгo
0,730
0,751
Espervida Esperanзa de vida ao nascer
0,904
0,925
Mortinf Mortalidade infantil
-0,911
0,920
Ppopbanenc
Porcentagem (%) da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada
0,563
0,412
Vadserpc Valor adicionado dos serviзos sobre a populaзгo total
0,517
0,493
Mercado Mercado
0,857
0,750
Autovalores
5,270 2,903 1,529
Proporзгo acumulada
0,406 0,630 0,746
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): 0,853
Teste de Esfericidade de Bartlett: 1.955 (p-valor = 0,000)
Fonte: Elaboraзгo prуpria. Nota: Os valores ocultos situam-se abaixo de 0,5.
A ordem de importвncia dos fatores, em vista do grau de explicaзгo da variвncia, й relevante na anбlise fatorial. Um resultado da anбlise fatorial й que o primeiro fator tem maior capacidade de representar o conjunto de indicadores analisados (MINGOTI, 2013). Assim, o fator "Desenvolvimento tнpico" й o principal para caracterizaзгo do desenvolvimento dos municнpios da Zona da Mata Mineira. Foram construнdos trкs diagramas de dispersгo para retratar a relaзгo, par a par, entre os fatores (Figura 1). A tabela, em anexo, indica o nъmero de cada munнcipio na figura e o sinal dos escores fatoriais para cada municнpio de acordo as dimensхes encontradas. As linhas nos diagramas apresentam a posiзгo do munнcipio seguinte (ou anterior). Em cada diagrama, tem-se quatro quadrantes. O diagrama da Figura 1 (A) mostra a dispersгo dos municнpios da Zona da Mata considerando a relaзгo entre os escores fatoriais das dimensхes "Desenvolvimento tнpico" (no eixo horizontal) e "Qualidade de vida" (no eixo vertical). Nesse diagrama, o Q1 apresenta os munнcipios que tem "Desenvolvimento tнpico" negativo e "Qualidade de vida" positiva. Os municнpios desse quadrante tendem a ter atividades industriais incipientes ou mesmo inexistentes e baixo grau de formalizaзгo dos ocupados, mesmo a populaзгo sendo notadamente urbana. Por outro lado, possuem baixa mortalidade infantil, alta esperanзa de vida ao nascer e alta porcentagem da populaзгo que vive domicнlios com banheiro e бgua encanada. Em resumo, sгo municнpios pequenos sem atividades econфmicas de destaque, mas que oferece Qualidade de vida via existкncia de infraestrutura 10
bбsica de moradia e saъde. A maioria dos munнcipios da Zona da Mata encontra-se neste quadrante (44 ou 31% do total) e fazem parte deste grupo municнpios como Chбcara (132), Caparaу (35) e Sгo Joгo do Manhuaзu (26).
(A)
Qualidade de vida
1,95 Q1
132 115
67 124
0,95 -0,05 -1,05
13 37
35 44 32
136 51 41174975821142446763063936751334050966664515445211351329188452198811014221227991217361531702590263181185106015941910516082683468623212621767315037312441703939711121213101299109085728081951317148301691120494481891963213176171800147016
118 95 134 94 257731501937 128 113 122 121 88 87
81
22
-2,05
38
45
6
105
71
-3,05 Q4
31
-1,75
-1
-0,25
0,5
1,25
2
Desenvolvimento tнpico
Q2 142 90 Q3
(B)
Mercado e serviзos
4,8 Q1 3,8
51 137
2,8
118
6
1,8 89
1 79
58
25128 11394
0,8 -0,2 -1,2
3173 3354244451749758211424646306367513340509636664151544521113513329182845321988811101142215227991217361531702902631115817060159411910516086268347686232126211767312250234731244170393971112121310129910908572808195131714301611123049464818919632131761180147016
73 134 121 75 88 87 109
81 105
-2,2 Q4
70
95
122
-1,75
-1
-0,25
0,5
1,25
2
Desenvolvimento tнpico
Q2 142 90 Q3
(C)
Qualidade de vida
132 115
1,95 Q1
67 124
Q2
0,95 -0,05
95 70
9722111186461290191108391938991780185641621731318262741252211127513143213944036094171782112569106690146013163781671114553735426085193404010160221832196137710423013496511819102162951924218513
89
122 -1,05
74 62 59 48466555 24
121
78
87 36
88130
3
4198280
14
45373407
17 100
123
659331314137 131
28 135
1 79 58
90
22
118 142
51 137
-2,05
38 45
6 105
71
-3,05 Q4
31
Q3
-2,2
-1,2
-0,2
0,8
1,8
2,8
3,8
4,8
Mercado e serviзos
FIGURA 1 ­ Dispersгo dos municнpios em torno das caracterнsticas da Zona da Mata Mineira Fonte: Elaboraзгo prуpria. 11
O Q2 da Figura 1 (A) й formado por municнpios que apresentam escores positivos em ambas as dimensхes. Tais municнpios caracteristicamente unem maior nнvel de atividade industrial, formalizaзгo das ocupaзхes, renda per capita, escolaridade e menor proporзгo de pobres аs caracterнsticas positivas de "Qualidade de vida". Um total de 38 municнpios situa-se nesse quadrante (ou 27%), dentre eles Visconde do Rio Branco (75) e Rio Pomba (89). O primeiro munнcipio se destaca na produзгo industrial de alimentos e bebidas processados, enquanto o segundo na produзгo de mуveis. Jб o Q3 й formado por 26 municнpios (ou 18% do total) representa os casos em que tanto o "Desenvolvimento tнpico" й positivo e a "Qualidade de vida" й negativa. Tais casos ocorrem quando concomitantemente existe, em termos relativos, atividade econфmica no municнpio com alto grau de industrializaзгo associada а baixa proporзгo da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada, maior mortalidade infantil e menor esperanзa de vida ao nascer. Й caso de municнpios como Descoberto (105) e Juiz de Fora (142). Este ъltimo municнpio apresenta alta proporзгo da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada (98,4%), no entanto apresenta maior mortalidade infantil e menor expectativa vida ao nascer, em termos relativos (Figura 1 (A)). O Q4 й formado por 34 municнpios (ou 24% do total) e retrata os casos em as duas dimensхes tem escores negativos. Municнpios desse quadrante tipicamente apresentam deficiкncias econфmicas que sгo transmitidas mais fortemente para a esfera mais "social" em termos negativos, como sгo os casos dos municнpios de Pedra Bonita (31), que tem a menor expectativa de vida ao nascer e maior mortalidade infantil da amostra, Araponga (45) e Orizвnia (37) (Figura 1 (A)). A Figura 1 (B) mostra o diagrama de dispersгo dos municнpios da Zona da Mata a partir da relaзгo entre as dimensхes "Desenvolvimento tнpico" (eixo horizontal) e "Mercado e Serviзos" (eixo vertical). Nota-se, que neste caso, destacam-se municнpios como Juiz de Fora (142), Muriaй (73), Alйm Paraнba (118), Viзosa (51) e Cataguases (94) que apresentam maior Desenvolvimento tнpico aliado a indicadores mais positivos relacionados ao setor de serviзos (Q1). Tais municнpios possuem porte urbano relativamente maior e conseguem ofertar serviзos mais especializados tais como mйdicos e hospitalares, educacionais e culturais. Por outro lado, municнpios como Luisburgo (32) e Ervбlia (61) sгo menos desenvolvidos, com populaзгo predominantemente rural, baixo grau de formalizaзгo e oferta reduzida e limitada de serviзos urbanos (Q4). Por fim, o diagrama (C) da Figura 1 retrata a dispersгo dos municнpios da Zona da Mata considerando a relaзгo entre as dimensхes "Mercado e Serviзos" (eixo horizontal) e "Qualidade de vida" (eixo vertical). Destacam-se positivamente, neste caso, os municнpios de Viзosa (51), Alйm Paraнba (118) e Matias Barbosa (137) (Q1). Tais municнpios conseguem aliar maior "Qualidade de vida" a um mercado de serviзos maior, em termos relativos. Municнpios como Rodeiro (90), Descoberto (105) e Divinйsia (78) apresentam baixa "Qualidade de vida" e menor mercado de serviзos (Q4). Tais municнpios possuem maior mortalidade infantil, menor expectativa de vida e mercado urbano mais reduzido. De forma a retratar mais consistentemente uma tipologia de municнpios da Zona da Mata mineira e complementar a anбlise fatorial, foi realizada uma anбlise de cluster multivariada ou de agrupamentos. Tal mйtodo tem o objetivo de elencar as unidades da amostra de forma a criar grupos homogкneos internamente, isto й, agrupar os elementos, neste caso municнpios, em grupos de forma que os mesmos possuam caracterнsticas semelhantes dentro de cada grupo, mas que tenham caracterнsticas distintas dos outros grupos formados (MINGOTI, 2013). A formaзгo dos grupos considera uma medida de similaridade ou dissimilaridade a partir das caracterнsticas avaliadas. No caso do presente estudo, os treze indicadores foram considerados na formaзгo dos grupos. O mйtodo de Ward foi utilizado como tйcnica hierбrquica aglomerativa. O resultado da anбlise de agrupamentos й mostrado na Figura 2. A mesma indica a formaзгo de quatro grupos pelo mйtodo utilizado. A indicaзгo dos grupos de cada municнpio pode ser verificada no Anexo. O grupo 1 й formado por 35 municнpios que sгo mais voltados para o setor de serviзos. Alguns dos mesmos se apoiam em atividades turнsticas e de lazer como Santa Rita do Ibitipoca (111) e Simгo Pereira (125). Em geral, os municнpios desse grupo nгo possuem atividades industriais de destaque e muitos tкm, em termos relativos, alta mortalidade infantil, alta proporзгo de pobres e baixa renda per capita. O grupo 2, que possui apenas 10 municнpios, й o mais heterogeneamente distribuнdo no espaзo. O municнpio de Juiz de Fora (142) pertence a esse grupo, assim como Viзosa (51), Ubб (81), Muriaй (73) e Cataguases (94). Os municнpios 12
desse grupo sгo polarizadores, em termos relativos, pois possuem populaзхes maiores, sгo predominantemente urbanos e tem maior capacidade de atender demandas por serviзos mais especializados, inexistentes nas localidades vizinhas. O grupo 3 й formado por 53 municнpios e basicamente os mesmos possuem questхes similares aos do grupo 1, isto й, atividade industrial pouco presente, baixa renda per capita, no entanto, muitos possuem populaзгo rural superior a urbana, o que reflete nos indicadores de mortalidade infantil e porcentagem da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada. Por fim, tem-se o grupo 4, formado por 44 municнpios. A maioria dos mesmos apresentam indicadores positivamente relacionados аs dimensхes "Desenvolvimento mйdio" e "Qualidade de vida", mas possuem capacidade de atendimento de mercado mais limitada, o que indica que os mesmos tambйm seriam polarizados por municнpios como Juiz de Fora (142), Viзosa (51), e Muriaй (73). FIGURA 2 ­ Agrupamentos de municнpios da Zona da Mata mineira - 2010 Fonte: Elaboraзгo prуpria. A etapa seguinte do estudo consistiu na verificaзгo da presenзa de padrхes espaciais significativos relacionados аs dimensхes encontradas na anбlise fatorial. Como foi observado pela anбlise de agrupamentos, alguns municнpios da Zona da Mata parecem polarizar a regiгo, isto й, os municнpios mais prуximos. Assim, pode estar presente na mesorregiгo dominвncias regionais mais locais, o que pode ajudar a entender o desempenho econфmico relativo dos municнpios polarizados em cada microrregiгo de influкncia dos municнpios polarizadores. O нndice de Moran pode permitir verificar a existкncia de fatores espaciais significativos ao nнvel global, considerando a mesorregiгo como um todo. A Tabela 6 apresenta os valores dos нndices de Moran para cada dimensгo segundo os critйrios de vizinhanзa queen (matriz binбria), K5, K10 e K15 vizinhos mais prуximos (matrizes de distвncia). Os нndices indicam a presenзa positiva de autocorrelaзгo espacial global nas trкs dimensхes. Embora nгo tenham sido retratados os testes, todos os нndices foram significativos ao nнvel de 1%. Tal resultado indica que na Zona da Mata Mineira existe um padrгo espacial ao longo dos municнpios considerando as dimensхes construнdas. A dimensгo "Desenvolvimento tнpico" foi que apresentou maior autocorrelaзгo espacial global. A diferenзa quanto aos valores dos нndices estб relacionada com o perfil espacial de cada dimensгo. Quanto mais correlacionadas sгo as dimensхes com variбveis com perfil local, menor tende a ser a autocorrelaзгo espacial, uma vez que tal dimensгo tem como base variбveis que carregam uma variabilidade explicada por aspectos especнficos, que nгo tende a se repetir em outras localidades. Assim, o poder de compra da populaзгo urbana juntamente com intensidade de serviзos tende a ser uma caracterнstica mais local do que porcentagem de pobres, analfabetismo e nнvel de renda per capita, por exemplo. 13
TABELA 6 ­ Нndice de Autocorrelaзгo Espacial Global para os fatores comuns
Fator 1 Critйrio de Vizinhanзa Desenvolvimento tнpico
Fator 2 Qualidade de vida
Fator 3 Mercado e Serviзos
Queen
0,438
0,139
0,132
K5
0,465
0,167
0,145
K10
0,418
0,136
0,094
K15
0,393
0,123
0,066
Fonte: Elaboraзгo prуpria.
Vale tambйm, por completeza, averiguar a autocorrelaзгo espacial global num contexto bivariado. A ideia intuitiva й descobrir se os valores de uma dimensгo observada num dado municнpio guardam uma associaзгo com os valores de outra dimensгo observada nos municнpios vizinhos. A Tabela 7 reporta os resultados dos coeficientes entre cada par de dimensхes encontradas para a Zona da Mata mineira. Os resultados indicam que existe autocorrelaзгo espacial positiva e significativa entre os fatores "Desenvolvimento tнpico" e "Qualidade de vida". Assim, municнpios que apresentam elevada "Qualidade de vida" tendem a estar rodeados por municнpios com "Desenvolvimento tнpico" alto. Na microrregiгo de Juiz de Fora, por exemplo, й o caso envolvendo os municнpios de Bicas (134), Chбcara (132), Sгo Joгo Nepomuceno (109) e Rio Novo (107). Na microrregiгo de Ubб, o mesmo ocorre entre os municнpios de Guarani (102), Astolfo Dutra (95) e Piraъba (92). Os нndices de Moran bivariado negativos entre as dimensхes "Desenvolvimento tнpico" e "Mercado e Serviзos" e entre as dimensхes "Qualidade de vida" e "Mercado e Serviзos, indicam que municнpios caracteristicamente intensivos em serviзos e com maior custo de mгo de obra ou remuneraзгo urbana, tendem a ter vizinhos com menor renda per capita, grau de formalizaзгo dos ocupados, grau de industrializaзгo, esperanзa de vida ao nascer e maior mortalidade infantil, em termos relativos. Tal resultado reforзa a hipуtese da existкncia de municнpios que sгo polarizadores na Zona da Mata em termos de serviзos urbanos mais especializados. Assim, a dimensгo "Mercado e Serviзos" pode se referir a caracterнsticas que condizem com uma estrutura urbana e de serviзos mais desenvolvida. Й o caso, por exemplo, do municнpio de Juiz de Fora (142) que oferece especialidades em termos de serviзos urbanos inexistentes nos municнpios mais prуximos como, por exemplo, serviзos mйdicos e hospitalares, serviзos culturais e de entretenimento, serviзos ligados а educaзгo, serviзos de seguranзa privada etc.
TABELA 7 ­ Coeficientes de I de Moran Bivariado
Par de associaзгo
I de Moran
Mйdia
Desvio-Padrгo
Desenvolvimento tнpico x Qualidade de vida
0,190
0,001
0,041
Desenvolvimento tнpico x Mercado e Serviзos
-0,178
0,001
0,038
Mercado e Serviзos x Qualidade de vida
-0,062
0,001
0,038
Fonte: Elaboraзгo prуpria.
Probabilidade 0,001 0,001 0,056
De forma a identificar padrхes espaciais ao nнvel local, tem-se os resultados da estatнstica LISA associados a cada uma das dimensхes, conforme a Figura 3. A estatнstica LISA tem a vantagem de fornecer mapas de clusters espaciais significativos com base nos нndices de Moran local. Assim, й possнvel verificar a existкncia de associaзхes entre os municнpios da mesorregiгo para cada uma das dimensхes.
14
(a) Desenvolvimento tнpico (b) Qualidade de vida (c) Mercado e Serviзos FIGURA 3 ­ Mapa dos Clusters espaciais (LISA) Fonte: Elaboraзгo prуpria. 15
Para a dimensгo "Desenvolvimento tнpico", percebe-se a existкncia de dois padrхes espaciais significativos (Painel (a)). O primeiro mostra um cluster do tipo Alto-Alto formado por municнpios das microrregiхes de Juiz de Fora, Cataguases e Ubб. Neste cluster, municнpios que apresentam alto "Desenvolvimento tнpico" sгo vizinhos de municнpios que tambйm possuem alto "Desenvolvimento tнpico". Os municнpios que fazem parte desse cluster caracteristicamente apresentam, em termos relativos, mais atividades industriais e maior renda per capita. O segundo indica a existкncia de trкs clusters do tipo Baixo-Baixo: i) municнpios exclusivamente da microrregiгo de Viзosa, ii) municнpios exclusivamente da microrregiгo de Manhuaзu e, por fim, iii) municнpios das microrregiхes de Manhuaзu, Ponte Nova, Muriaй e Viзosa. Neste padrгo Baixo-Baixo, tem-que municнpios com baixo "Desenvolvimento tнpico" sгo vizinhos de municнpios que tambйm possuem baixo "Desenvolvimento tнpico". Os mesmos apresentam, em termos relativos, poucas ou nenhuma atividade industrial, alйm de baixa renda per capita e maior proporзгo de pobres, por exemplo. As associaзхes locais significativas relacionadas а dimensгo "Qualidade de vida" sгo retratadas no painel (b) da Figura 3. Basicamente, percebe-se a existкncia de um cluster Alto-Alto e dois do tipo BaixoBaixo. O do tipo Alto-Alto localiza-se na microrregiгo de Cataguases e destaca-se pelo fato de ser formado por municнpios com maior esperanзa de vida ao nascer, menor mortalidade infantil e maior porcentagem da populaзгo em domicнlios com banheiro e бgua encanada. Os municнpios de Leopoldina (106) e Cataguases (94) apresentam valores positivos (escores fatoriais) nas trкs dimensхes encontradas e polarizam a microrregiгo. O resultado do LISA, portanto, indica que parte do desempenho desses municнpios transborda para alguns de seus municнpios vizinhos. Os clusters Baixo-Baixo indicam que os municнpios de Viзosa (51) e Manhuaзu (9), sendo que cada um se localiza prуximo a um dos clusters, nгo conseguiram gerar transbordamentos positivos com relaзгo esta dimensгo, uma vez que apresentam valores positivos (inclusive nas outras dimensхes). Por fim, tem-se o resultado do LISA da dimensгo "Mercado e Serviзos" no painel (c) da Figura 3. Basicamente, tem-se a formaзгo de um cluster do tipo Baixo-Baixo, englobando municнpios das microrregiхes de Juiz de Fora e Ubб. Tal resultado reforзa, quando analisado conjuntamente com o resultado da dimensгo "Desenvolvimento tнpico" aquele encontrado anteriormente, de que tais municнpios no entorno de Juiz de Fora (142) e Ubб (81) dependem da infraestrutura de serviзos mais desenvolvida desses municнpios polarizadores. 6 Consideraзхes finais O trabalho teve como objetivo principal identificar dimensхes (ou indicadores sintйticos) com base em um amplo espectro de caracterнsticas dos municнpios da Zona da Mata mineira no ano de 2010. Alйm disso, outras duas anбlises foram realizadas. Uma consistiu na verificaзгo do nнvel de similaridade entre os municнpios com base nas caracterнsticas dos mesmos. A outra foi verificar como as dimensхes se relacionam considerando aspectos espaciais e identificaзгo da presenзa de associaзхes espaciais significativas entre os municнpios da mesorregiгo. Todas as anбlises foram realizadas com base nos dados do Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil, do Sistema de Contas Regionais do IBGE e da RAIS. Como o trabalho procurou considerar aspectos nгo apenas econфmicos, mas tambйm sociais que englobassem indicadores de infraestrutura bбsica de moradia, mortalidade infantil e esperanзa de vida ao nascer, precisou-se utilizar os dados do Atlas cujo ano mais recente das informaзхes й 2010. A consideraзгo de caracterнsticas multidimensionais й mais apropriada para caracterizar os municнpios, pois assim o desenvolvimento й identificado de forma mais ampla ao contrбrio da anбlise focada apenas na renda ou produзгo [e.g. Adelman (1972) e Colman e Nixon (1981)]. Como apontou alguns autores, o desenvolvimento deve ser observado por meio do estabelecimento de aspectos mais complexos que envolvem, dentre outros fatores, aumento do padrгo de vida equalizaзгo social e econфmica, nutriзгo, presenзa de serviзos urbanos bбsicos, mortalidade infantil e condiзхes de moradia (MYRDAL, 1970; SCHWARTZMAN, 1974; LARSON, WILFORD, 1979). Neste mesmo sentido, preferiu-se a construзгo das dimensхes do desenvolvimento em detrimento de anбlises baseadas no Нndice de Desenvolvimento Humano (IDH). O IDH, assim como outros нndices de desenvolvimento, possui o 16
problema de captar valores mйdios a partir de regiхes com disparidades sociais muito elevadas. Alйm disso, consideram um nъmero muito limitado de dimensхes em sua composiзгo que, muitas vezes, sгo escolhidas de forma arbitrбria (BARROS et al., 2003; COBO, SABУIA, 2006). Os principais resultados indicam que, no geral, a Zona da Mata mineira й bastante heterogкnea considerando todas as caracterнsticas. Em termos especнficos, os municнpios com maior "Desenvolvimento tнpico" da Zona da Mata mineira sгo alguns localizados, em geral, nas microrregiхes de Juiz de Fora, Ubб e Cataguases. Tal resultado й consequкncia da presenзa maior da atividade industrial, maior renda per capita, menor percentual de pobres e menor taxa de analfabetismo nestes municнpios. Outra dimensгo encontrada, chamada "Qualidade de vida", prevalece mais nos municнpios da microrregiгo de Cataguases, mas a distribuiзгo na mesorregiгo dos municнpios com maior esperanзa de vida ao nascer e menor mortalidade infantil, e vice-versa, й heterogкnea. A ъltima dimensгo encontrada foi chamada "Mercado e Serviзos". Os municнpios com atividades de serviзos mais incipientes se localizam principalmente nas microrregiхes de Juiz de Fora e Ubб. Tal resultado indica que os maiores municнpios da mesorregiгo, como Juiz de Fora (142), Viзosa (51), Muriaй (73) e Manhuaзu (9) polarizam os municнpios vizinhos, uma vez que possuem maior capacidade de atendimento de serviзos especializados e de maior complexidade. A anбlise da relaзгo entre as dimensхes indica relaзгo negativa entre "Desenvolvimento tнpico" e "Mercado e Serviзos", considerando efeitos espaciais. Tal resultado indica que, em muitos casos na mesorregiгo, os efeitos relacionados ao "Desenvolvimento tнpico" dos municнpios polarizadores conseguem ser transbordados para os vizinhos, enquanto isso nгo й observado com relaзгo aos efeitos da dimensгo "Mercado e Serviзos". Isso quer dizer que o fato de um municнpio polarizador ser mais "desenvolvido" influencia positivamente o nнvel do "desenvolvimento" do municнpio vizinho polarizado. Esse mesmo municнpio polarizador tambйm possui maior mercado e atividades de serviзos12, mais isso nгo implica que os vizinhos terгo essa caracterнstica, pelo contrбrio, tendem a ter pequeno Mercado e Serviзos. Isso revela uma estrutura de dependкncia entre os municнpios, uma vez que apenas aqueles polarizadores conseguem ofertar serviзos mais especializados (e.g. educaзгo tйcnica e superior, hospitais) e que os municнpios polarizados acabam demandando. Em termos de polнtica regional, esse resultado pode contribuir no sentido de evidenciar as disparidades de desenvolvimento entre os munнcipios. A dimensгo "Qualidade de vida" pode representar um parвmetro de retorno de investimentos realizados em saъde pъblica e saneamento bбsico. Jб a dimensгo "Mercado e Serviзos", que indica, dentre outros fatores, o poder de compra do mercado local, pode ser uma medida utilizada para caracterizaзгo de questхes relacionadas а urbanizaзгo. Em virtude da presenзa de disparidades regionais na Zona da Mata mineira, deve-se pensar em estratйgias de reversгo do quadro, isto й, em formulaзгo de polнticas pъblicas mais direcionadas aos municнpios mais atrasados que visem a incentivar atividades produtivas capazes de gerar efeitos de longo prazo na economia local, bem como programas sociais e de infraestrutura de moradia e transporte e de atendimento а saъde. Haddad (2004) trata a questгo do planejamento como um plano estratйgico e sustentбvel, para que os objetivos, tais como modernizaзгo social e aumento da "Qualidade de vida", sejam vбlidos apenas se perdurarem no longo prazo. Ressalta ainda que no Brasil estes objetivos sу sгo alcanзados com a participaзгo comunitбria e com mobilizaзгo coletiva. Em Minas Gerais й possнvel tomar como exemplo de polнtica que visa a diminuiзгo das disparidades regionais a "Lei Robin Hood", que tem por objetivo melhorar a qualidade de vida da populaзгo mineira descentralizando a distribuiзгo da cota-parte do ICMS. Assim, pode-se utilizar iniciativas como essa para focar tambйm em бreas sociais de maior urgкncia via "Plano Mineiro de Desenvolvimento Integrado", cujo objetivo principal й criar condiзхes para um ciclo prolongado de desenvolvimento socioeconфmico sustentбvel tambйm capaz de propiciar a reduзгo estrutural das desigualdades regionais do estado (FUNDAЗГO JOГO PINHEIRO, 2016). Referкncias ANSELIN, L. Local indicators of spatial association ­ LISA. Geographical Analysis, Ohio, v.27, p 93-115. Abr. 12 Ver resultado da anбlise fatorial no Anexo. 17
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PEROBELLI, F. S.; FARIA, W. R.; FERREIRA, P. G. C. Anбlise da Convergкncia Espacial do PIB per capita
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ROMERO, J. A. R. Analise espacial da pobreza municipal no estado de minas gerais - 1991 ­ 2000. In: XIV
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SCHWARTZMAN, S. Desenvolvimento Social e Qualidade de Vida: Algumas Perspectivas de Pesquisa.
Revista de Ciкncias Sociais. Fortaleza, v. 5, n. 2, p. 101-111, 1974.
19
SEN, A. Desenvolvimento como Liberdade. Sгo Paulo: CIA das Pedras, 2000.
ANEXO ­ Tipologia dos municнpios com base nos resultados das anбlises fatorial e cluster
Municнpios
D. T. Q. V. M. S. Grupo
Municнpios
D. T. Q. V. M. S. Grupo
1 Simonйsia
-
-
+
1
72 Eugenуpolis
+
+
-
4
2 Raul Soares
-
+
+
3
73 Muriaй
+
+
+
2
3 Sгo Pedro dos Ferros
+
-
-
3
74 Guiricema
+
-
-
4
4 Santana do Manhuaзu
-
+
-
3
75 Visconde do Rio Branco
+
+
-
4
5 Chalй
-
-
+
3
76 Rosбrio da Limeira
-
+
-
4
6 Vermelho Novo
-
-
+
1
77 Dores do Turvo
-
+
+
3
7 Sгo Josй do Mantimento
-
+
+
3
78 Divinйsia
+
-
-
4
8 Rio Casca
+
-
+
3
79 Alto Rio Doce
-
-
+
3
9 Manhuaзu
+
+
+
4
80 Sгo Sebastiгo da Vargem Alegre -
+
+
1
10 Sem-Peixe
-
+
+
1
81 Ubб
+
-
+
2
11 Dom Silvйrio
+
+
+
1
82 Antфnio Prado de Minas
-
+
+
1
12 Lajinha
-
-
+
1
83 Miraн
+
+
-
3
13 Durandй
-
+
+
1
84 Mercкs
-
+
-
4
14 Caputira
-
-
+
3
85 Silveirвnia
-
+
-
1
15 Abre Campo
-
+
+
1
86 Guidoval
+
+
-
4
16 Santa Cruz do Escalvado
-
-
+
1
87 Tocantins
+
-
-
4
17 Rio Doce
+
-
+
1
88 Patrocнnio do Muriaй
+
-
-
4
18 Reduto
-
-
+
1
89 Rio Pomba
+
+
+
2
19 Barra Longa
-
+
-
3
90 Rodeiro
+
-
-
4
20 Piedade de Ponte Nova
+
-
+
1
91 Barгo de Monte Alto
-
+
-
3
21 Martins Soares
-
-
-
3
92 Piraъba
+
+
-
4
22 Matipу
+
-
+
1
93 Santana de Cataguases
+
-
+
3
23 Santo Antфnio do Grama
-
+
+
1
94 Cataguases
+
+
+
2
24 Urucвnia
+
-
-
3
95 Astolfo Dutra
+
+
-
4
25 Ponte Nova
+
+
+
2
96 Paiva
-
+
+
1
26 Sгo Joгo do Manhuaзu
-
+
-
4
97 Laranjal
+
+
-
4
27 Manhumirim
-
+
+
4
98 Dona Euzйbia
+
+
-
4
28 Santa Margarida
-
-
+
3
99 Tabuleiro
+
+
-
4
29 Acaiaca
-
+
-
3 100 Oliveira Fortes
-
-
+
1
30 Jequeri
-
-
+
3 101 Aracitaba
-
+
-
3
31 Pedra Bonita
-
-
+
3 102 Guarani
+
+
-
4
32 Luisburgo
-
-
-
3 103 Palma
+
+
-
4
33 Oratуrios
-
+
-
3 104 Itamarati de Minas
+
+
+
1
34 Alto Jequitibб
+
-
+
3 105 Descoberto
+
-
-
4
35 Caparaу
-
+
+
1 106 Leopoldina
+
+
+
4
36 Sericita
-
-
-
3 107 Rio Novo
+
+
-
4
37 Orizвnia
-
-
+
3 108 Recreio
+
+
+
1
38 Guaraciaba
-
-
+
3 109 Sгo Joгo Nepomuceno
+
+
-
4
39 Amparo do Serra
-
-
+
3 110 Goianб
+
+
+
1
40 Divino
-
+
+
1 111 Santa Rita de Ibitipoca
-
-
+
1
41 Espera Feliz
-
+
-
4 112 Argirita
+
-
-
3
42 Alto Caparaу
-
+
-
4 113 Pirapetinga
+
-
+
1
43 Piranga
-
-
+
3 114 Rochedo de Minas
+
+
-
4
44 Pedra do Anta
-
+
+
1 115 Estrela Dalva
-
+
+
4
45 Araponga
-
-
+
3 116 Maripб de Minas
+
+
-
4
46 Teixeiras
+
-
-
4 117 Santo Antфnio do Aventureiro
-
+
-
4
47 Porto Firme
-
-
+
3 118 Alйm Paraнba
+
+
+
2
48 Fervedouro
-
-
-
3 119 Volta Grande
+
+
+
1
49 Canaг
-
-
+
3 120 Senador Cortes
+
+
-
4
50 Carangola
+
+
+
4 121 Guararб
+
-
-
4
51 Viзosa
+
+
+
2 122 Mar de Espanha
+
-
-
4
52 Sгo Miguel do Anta
-
+
-
3 123 Olaria
-
-
+
3
53 Caiana
-
+
-
3 124 Chiador
+
+
+
2
54 Sгo Francisco do Glуria
-
+
+
1 125 Simгo Pereira
-
+
+
1
55 Presidente Bernardes
-
-
-
3 126 Rio Preto
-
+
-
4
56 Lamim
-
+
+
3 127 Santa Rita de Jacutinga
-
+
-
4
57 Faria Lemos
+
-
+
4 128 Santos Dumont
+
+
+
1
58 Senhora de Oliveira
-
-
+
1 129 Piau
-
+
+
1
59 Cajuri
-
-
-
3 130 Bias Fortes
-
-
-
3
60 Miradouro
-
+
-
3 131 Coronel Pacheco
+
-
+
1
61 Ervбlia
-
+
-
3 132 Chбcara
-
+
-
3
62 Paula Cвndido
-
-
-
4 133 Lima Duarte
+
+
+
4
63 Rio Espera
-
-
+
3 134 Bicas
+
+
-
4
64 Pedra Dourada
-
+
+
1 135 Pedro Teixeira
+
-
+
3
65 Brбs Pires
-
-
-
3 136 Pequeri
+
+
+
1
66 Coimbra
+
+
-
3 137 Matias Barbosa
+
+
+
2
67 Tombos
-
+
-
4 138 Santa Bбrbara do Monte Verde
-
+
-
3
68 Senador Firmino
-
+
-
3 139 Santana do Deserto
+
+
-
4
69 Vieiras
-
-
-
3 140 Belmiro Braga
-
+
-
3
70 Sгo Geraldo
+
-
-
4 141 Ewbank da Cвmara
+
-
-
3
71 Cipotвnea
-
-
+
3
142 Juiz de Fora
+
-
+
2
D.T. = Desenvolvimento tнpico; Q.V. = Qualidade de vida; M. S. = Mercado e serviзos.
20

WR Faria, AAB Júnior, FS Santiago, R Lívia

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Author: WR Faria, AAB Júnior, FS Santiago, R Lívia
Author: Weslem
Published: Wed Nov 29 15:02:14 2017
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MYSTERY READERS JOURNAL, 32 pages, 0.55 Mb

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The Mission, 1 pages, 0.87 Mb
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