Insper Instituto de Ensino e Pesquisa
Faculdade de Economia e Administração
Henrique Peres Caixeta Silva
VOCÊ É O QUE VOCÊ COME? UM ESTUDO SOBRE O
PERFIL DE SOBREPESO E OBESIDADE NO BRASIL E OS
DETERMINANTES DO IMC
São Paulo
2011
Henrique Peres Caixeta Silva
Você é o que você come? Um estudo sobre o perfil de sobrepeso e
obesidade no Brasil e os determinantes do IMC
Monografia apresentada ao curso de Ciências
Econômicas, como requisito parcial para obtenção do grau
de Bacharel do Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.
Orientadora:
Profª. Drª. Luciana Carvalho de Mesquita Ferreira – Insper
São Paulo
2011
Silva, Henrique Peres Caixeta
Você é o que você come? Um estudo sobre o perfil de
sobrepeso e obesidade no Brasil e os determinantes do IMC /
Henrique Peres Caixeta Silva – São Paulo: Insper, 2011.
47 f.
Monografia: Faculdade de Economia e Administração. Insper
Instituto de Ensino e Pesquisa.
Orientadora: Profª. Drª. Luciana Carvalho de Mesquita
Ferreira
1.Obesidade 2. Sobrepeso 3. IMC 4. POF
Henrique Peres Caixeta Silva
Você é o que você come? Um estudo sobre o perfil de sobrepeso e obesidade
no Brasil e os determinantes do IMC
Monografia apresentada à Faculdade de Economia do Insper, como parte dos
requisitos para conclusão do curso de graduação em Economia.
EXAMINADORES
___________________________________________________________________________
Profª. Drª. Luciana Carvalho de Mesquita Ferreira
Orientadora
___________________________________________________________________________
Profª. Drª. Regina Carla Madalozzo
Examinadora
Prof. Dr. Eduardo de Carvalho Andrade
Examinador
Agradecimento
Agradeço a Deus, à minha família e à minha orientadora.
Dedicatória
Dedico este trabalho à minha orientadora Profª. Drª. Luciana Ferreira.
Resumo
SILVA, Henrique Peres Caixeta. Você é o que você come? Um estudo sobre o perfil de
obesidade no Brasil e os determinantes do IMC. São Paulo, 2011. 47p. Monografia –
Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.
A obesidade no mundo alcançou proporções epidêmicas. Projeções da Organização
Mundial de Saúde indicam que em 2015, pelo menos um terço da população mundial estará
com sobrepeso, e cerca de 10% estará obesa. Este trabalho analisa o problema do sobrepeso e
obesidade no Brasil, identificando os focos do problema conforme a região geográfica, raça,
idade, sexo, grau de escolaridade, renda per capita e acesso ao crédito. Além disso, esse
trabalho apresenta um modelo econométrico que estuda como essas variáveis influenciam no
Índice de Massa Corporal. Os resultados mostram que o sobrepeso atinge um terço das
crianças, um quinto dos adolescentes e cerca de metade da população com mais de 20 anos. A
obesidade atinge 11,7% dos homens e 16,7% das mulheres com mais de 20 anos. Análises
mais detalhadas revelam que o excesso de peso é maior entre indivíduos brancos, homens
com maior grau de escolaridade, mulheres analfabetas e residentes em áreas rurais e entre os
indivíduos com maior renda e maior acesso ao crédito. A região Sul apresenta as maiores
proporções de sobrepeso e obesidade no Brasil, seguida dos estados de São Paulo e Rio de
Janeiro. Conclui-se o trabalho com algumas considerações sobre os impactos
socioeconômicos da obesidade e medidas de políticas públicas direcionadas ao problema.
Palavras-chave: Obesidade, Sobrepeso, IMC, POF
Abstract
SILVA, Henrique Peres Caixeta. Are you what you eat? A study about the profile of
overweight and obesity in Brazil and the determinants of BMI. São Paulo, 2011. 47p.
Monograph – Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.
Obesity in the world has reached epidemic proportions. Projections by the World
Health Organization indicates that by 2015, at least one third of the world population will be
overweight, and about 10% will be obese. This study examines the problem of overweight
and obesity in Brazil, identifying the focus of the problem according to geographical region,
race, age, sex, educational level, per capita income and access to credit. Moreover, this study
presents an econometric model that studies how these variables influence the Body Mass
Index (BMI). The results show that overweight affects a third of children, a fifth of teenagers
and nearly half the population over 20 years old. Obesity affects 11.7% of men and 16.7% of
women over 20 years old. More detailed analysis reveal that excess weight is higher among
whites, men with higher education, illiterate and rural resident women and among those with
greater access to credit and higher income. The Southern region has the highest proportions of
overweight and obesity in Brazil, followed by the states of São Paulo and Rio de Janeiro.
Finally, the study proposes some final remarks considering the socioeconomic impacts of
obesity and public policy measures aimed at the problem.
Keywords: Obesity, Overweight, BMI, POF
Lista de tabelas
Tabela 1 - Análise dos dados do Grupo 1 – Crianças de 2 a 9 anos de idade. . . . . . . . . . . . . 18
Tabela 2 - Análise dos dados do Grupo 2 – Adolescentes de 10 a 19 anos de idade. . . . . . . 20
Tabela 3 - Análise dos dados do Grupo 3 – Adultos com idade igual ou superior a 20 anos . 22
Tabela 4 - Critérios para a escolha do modelo econométrico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
Tabela 5 - Resultado da regressão do Modelo 3 - Estados de SP e RJ como uma variável. . 31
Tabela 6 - Testes para validação do Modelo 3 - Estados de SP e RJ como uma variável. . . . 46
Tabela 7 - Resultado da regressão do Modelo 1 - Cinco regiões geográficas como variáveis 47
Tabela 8 - Resultado da regressão do Modelo 2 – Brasil dividido em três regiões. . . . . . . . . 48
Lista de quadros
Quadro 1 - Percentual de mulheres de 20 anos ou mais com sobrepeso. . . . . . . . . . . . . . . . . 42
Quadro 2 - Percentual de homens de 20 anos ou mais com sobrepeso. . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
Quadro 3 - Percentual de mulheres de 20 anos ou mais com obesidade. . . . . . . . . . . . . . . . . 44
Quadro 4 - Percentual de homens de 20 anos ou mais com obesidade. . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Lista de figuras
Figura 1- Teste de normalidade de resíduos do Modelo 3 – Estados de SP e RJ como uma
variável. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
Lista de abreviaturas
AAP - American Academy of Pediatrics
CDC - Center for Disease Control and Prevention
EUA - Estados Unidos da América
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IMC - Índice de Massa Corporal
MQO - Mínimos Quadrados Ordinários
OECD - Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico
OMS - Organização Mundial da Saúde
POF - Pesquisa de Orçamentos Familiares
RJ - Rio de Janeiro
SP - São Paulo
Sumário
1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2 O perfil de sobrepeso e obesidade no Brasil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.1 Metodologia da análise dos dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14
2.2 Resultado da análise dos dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.1 Análise dos dados de crianças de 2 a 9 anos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.2 Análise dos dados de adolescentes de 10 a 19 anos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.3 Análise dos dados de adultos com idade igual ou superior a 20 anos . . . . . . . . . 21
2.2.4 Interação de variáveis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3 Determinantes do Índice de Massa Corporal (IMC). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25
3.1 Metodologia do modelo econométrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2 Resultado do modelo econométrico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4 Resultados integrados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5 Considerações finais. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
Referências. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Anexos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
10
1 Introdução
Uma epidemia é definida como um estado ou doença que se propaga rapidamente e afeta
simultaneamente um grande número de indivíduos em uma região ou população. Segundo o
relatório de 2011 da Organização Mundial da Saúde (OMS), a obesidade no mundo alcançou
proporções epidêmicas, com mais de 1,5 bilhão de indivíduos com sobrepeso e pelo menos
500 milhões de adultos clinicamente obesos. As projeções da OMS para 2015 indicam 2,3
bilhões de indivíduos com sobrepeso, e mais de 700 milhões de adultos obesos.
A obesidade infantil também é um fenômeno crescente e mundial. Os dados da OMS
(2011) revelam que o número de crianças no mundo abaixo de cinco anos com excesso de
peso passou de 42 milhões. Já considerado um problema de países com maior renda, as
estatísticas mostram que atualmente três quartos dos casos de obesidade infantil concentramse em países em desenvolvimento. A OMS alerta que crianças obesas estão predispostas a
desenvolver problemas emocionais e doenças crônicas ainda jovens.
A causa fundamental da obesidade e do sobrepeso é um desequilíbrio energético entre as
calorias consumidas e as calorias gastas. Segundo relatório da OMS (2011), o aumento do
sobrepeso e obesidade é atribuível a uma série de fatores, incluindo uma mudança global na
alimentação. Essa mudança é marcada por uma maior ingestão de alimentos altamente
energéticos ricos em gorduras e açúcares, mas pobres em vitaminas, minerais e outros
micronutrientes, uma tendência para a diminuição da atividade física, devido à natureza cada
vez mais sedentária de muitas formas de trabalho, mudanças nos modos de transporte e
urbanização crescente.
Mendonça e Anjos (2004, p. 702) destacam que a alimentação fora de casa, a maior oferta
de alimentos do tipo fast-food e o maior consumo de produtos industrializados, contribuem
para o aumento do sobrepeso e obesidade no Brasil e estão diretamente ligados à renda das
pessoas, às possibilidades de consumo e ao valor sociocultural que os alimentos representam
em cada nível social. O estudo do IBGE (2010) a partir dos dados de consumo de alimentos
da POF 2008-2009 evidencia que em todo o país há um consumo excessivo de açúcar e
insuficiente de frutas e hortaliças. Nas regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste, há também o
consumo excessivo de gorduras em gerais, principalmente do tipo saturada. A evolução do
consumo domiciliar, feita a partir da comparação das pesquisas POF 2002-2003 e POF 20082009, indica que alguns alimentos básicos na dieta do brasileiro, como arroz, feijão e farinha
de mandioca perderam importância, enquanto aumentou o gasto com alimentos processados
11
prontos para o consumo como biscoitos, refrigerantes e refeições prontas. Os gastos com
alimentação fora do domicílio eram 24,1% dos gastos totais com alimentação em 2002-2003 e
subiram para 31,1% em 2008-2009.
Entre crianças e adolescentes, Chou, Rashad e Grossman (2008, p. 600) argumentam que
é cada vez mais frequente a adoção de um estilo de vida sedentário, em que atividades ao ar
livre são trocadas por mais tempo em frente à televisão. Além de contribuir para reduzir o
gasto energético, o uso da televisão está associado ao aumento de ingestão de calorias e à
exposição a propagandas de alimentos. Almeida, Nascimento e Quaioti (2002, p. 355)
analisaram a quantidade e qualidade de produtos alimentícios anunciados nos três principais
canais abertos da televisão brasileira, e constataram que cerca de 60% das propagandas
promoviam alimentos com alto teor de gordura e açúcar.
Freedman (2011, p. 43) sintetiza os fatores que contribuem para o problema de sobrepeso
e obesidade em quatro diferentes categorias. A primeira delas corresponde aos fatores do
ambiente, como os hábitos alimentares de familiares e amigos, que tipo de comida está mais
disponível em casa e em lojas próximas da residência e qual a oportunidade que o indivíduo
tem para se movimentar durante o dia. Na segunda categoria incluem os fatores biológicos,
como predisposições genéticas para acumular gordura, para ter maior nível de saciedade e um
paladar mais sensível. A terceira categoria diz respeito aos fatores econômicos como o baixo
preço de alimentos industrializados altamente calóricos e comidas do tipo fast-food, quando
comparados com alimentos naturais e orgânicos. Por fim, a quarta categoria contempla os
fatores de marketing, em como as empresas de alimentos conseguem convencer o consumidor
através da propaganda, e incentivar o consumo de alimentos altamente calóricos, ricos em
gordura e pobre em nutrientes.
Sobrepeso e obesidade levam a consequências graves para a saúde e estão ligados ao
aumento do risco de doenças crônicas e morte, além de uma diminuição da produtividade e
qualidade de vida. O risco aumenta progressivamente à medida que aumenta o Índice de
Massa Corporal (IMC). Morril e Chinn (2004, p. 355) enumeram uma série de problemas a
que os indivíduos com excesso de peso estão mais susceptíveis: hipertensão, diabetes tipo II,
doenças coronarianas, infarto, apneia obstrutiva do sono e outros problemas respiratórios,
complicações na gravidez, frágil saúde reprodutiva e problemas psicológicos como depressão,
baixa autoestima e transtornos alimentares.
Além das consequências para a saúde, o excesso de peso também tem impactos
econômicos. De acordo com Morril e Chinn (2004, p.356), a obesidade está associada com
12
altos custos médicos, psicológicos e sociais. Os gastos médicos diretos atribuídos à obesidade
somaram 75 bilhões de dólares em 2003 nos EUA. Rigby, Kumanyika e James (2004, p. 426)
afirmam que os custos da obesidade são frequentemente subestimados. Além dos custos
diretos referentes a gastos com prevenção, diagnóstico e tratamento de sobrepeso e obesidade,
existem os custos indiretos como a redução da renda pela queda de produtividade e perda do
valor de renda futura como resultado de morte prematura. Segundo as estimativas, os custos
diretos e indiretos combinados custam aos EUA em torno de 123 bilhões de dólares por ano.
Hammond e Levine (2010) consideram além dos custos diretos e indiretos decorrentes da
obesidade, os custos de transporte e custos de acumulação de capital humano. Segundo o
estudo, o aumento do peso corporal dos americanos significa que mais combustível e
potencialmente, veículos maiores, são necessários para transportar o mesmo número de
passageiros a cada ano. Os custos de acumulação de capital humano baseiam-se em pesquisas
que relacionaram a experiência acadêmica dos alunos com o peso corporal e revelaram que
estudantes acima do peso normal tendem a ter mais faltas nas escolas e decair em rendimento
escolar. Estudos mais específicos apontaram que entre as mulheres obesas existem menos
anos de escolaridade, menor renda, maior taxa de pobreza e menor chance de serem casadas.
Para homens obesos, ficou evidente apenas a menor chance de casamento. Somados os custos
diretos, indiretos, de transporte e de acumulação de capital humano, Hommond e Levine
(2010, p. 294) estimam o custo de obesidade nos EUA em 215 bilhões de dólares por ano.
Sichieri, Vianna e Coutinho (2003) realizaram o primeiro estudo para estimar o custo de
obesidade no Brasil. O estudo conclui que doenças associadas à obesidade elevam em até
36% os gastos médicos com saúde de uma pessoa e que os custos diretos e indiretos da
obesidade no país chegam a 1,5 bilhão de reais por ano. O custo estimado é menor que o
estudo americano, dada a proporção de obesos nos EUA e o tamanho de sua população
quando comparados com o Brasil. Ainda, um maior número de obesos na população
americana aumenta mais que proporcionalmente os gastos com saúde, dado que mais exames
e consultas em menor espaço de tempo são requeridos para indivíduos nessa situação. A
maior renda per capita nos EUA também contribui para avaliações médicas mais rotineiras e
para maiores estimativas dos custos da obesidade.
No entanto, a menor estimativa de custo no Brasil não torna menos relevante o problema
do excesso de peso no país, que vem evoluindo em ritmo crescente. O RESUMO (2010) dos
dados antropométricos mais recentes da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) do IBGE,
realizada entre 2008 e 2009, revela que o sobrepeso atinge um terço das crianças de 5 a 9 anos
13
de idade, um quinto dos jovens de 10 a 19 e cerca da metade da população com mais de 20
anos. A obesidade atinge 12,4% dos homens e 16,9% das mulheres com mais de 20 anos.
Segundo o Ministério da Saúde (2010), se a obesidade no Brasil continuar a crescer no ritmo
atual, em dez anos atingirá 30% dos brasileiros adultos, o que equivale ao percentual de
obesos da população americana.
Para classificar sobrepeso e obesidade, utiliza-se o cálculo do Índice de Massa Corporal
(IMC), definido como o peso em quilogramas dividido pelo quadrado da altura, medida em
metros. O IMC fornece a medida mais usual para classificar excesso de peso e obesidade em
nível populacional, funcionado para ambos os sexos e recomendado a partir de 2 anos de
idade1. Segundo a OMS (1998), o indivíduo adulto é considerado com sobrepeso quando o
IMC é igual ou maior que 25, e obeso quando o IMC é igual ou maior que 30. Em crianças e
adolescentes (indivíduos menores de 20 anos), a interpretação do IMC deve levar em conta a
posição do IMC entre indivíduos de mesma idade e sexo. Como base em um percentil 2,
indica-se a posição relativa do IMC calculado em relação a todos os outros da amostra, de
mesmo sexo e idade. Se o IMC calculado encaixa-se a partir do 85º percentil, a criança ou
adolescente é considerado com sobrepeso. O caso de obesidade ocorre a partir do 95º
percentil.
Tendo em vista a relevância da obesidade no Brasil, o objetivo deste trabalho é identificar
os focos do excesso de peso no país, analisando como idade, sexo, região geográfica, raça,
grau de escolaridade e renda per capita afetam a distribuição de sobrepeso e obesidade no
Brasil. Com o intuito de propiciar uma visão geral sobre o tema e de estabelecer uma relação
entre o excesso de peso e outras variáveis, as pesquisas deste trabalho são principalmente
explanatórias e descritivas. Ainda, a própria natureza menos explicativa dos níveis de
pesquisa apresentados neste trabalho, aproxima-o do método indutivo.
As seções descritivas e quantitativas deste trabalho utilizam os dados da Pesquisa de
Orçamentos Familiares do IBGE realizada entre 2008 e 2009. As seções intituladas
Metodologia da análise dos dados e Resultado da análise dos dados consistem no
detalhamento dos dados de sobrepeso no Brasil, divididos em diversas categorias, como
idade, sexo, região geográfica, raça, grau de escolaridade e renda per capita. As seções
intituladas Metodologia do modelo econométrico e Resultado do modelo econométrico
1
Recomendação das agências de saúde norte-americanas Center for Disease Control and Prevention (CDC) e
American Academy of Pediatrics (AAP).
2
Um percentil é uma medida da posição relativa de uma unidade observacional em relação a todas as outras. O
p-ésimo percentil tem no mínimo p% dos valores abaixo daquele ponto e no mínimo (100 - p)% dos valores
acima.
14
objetivam identificar os determinantes do IMC da população brasileira, estimando um modelo
econométrico em que o IMC é variável dependente, e identificar que variáveis são
estatisticamente significantes para explicar o IMC e em que magnitude. Espera-se que os
resultados deste trabalho possam contribuir para melhores políticas públicas que visem
combater esse problema no país e para futuros estudos direcionados ao sobrepeso e obesidade
no Brasil.
2 O perfil de sobrepeso e obesidade no Brasil
O objetivo dessa seção é analisar os dados de excesso de peso no país, segmentando as
estatísticas pelos critérios de idade, sexo, região geográfica, raça, grau de escolaridade e renda
per capita. São apresentadas as seções Metodologia da análise dos dados e Resultado da
análise dos dados.
2.1 Metodologia da análise dos dados
Para este trabalho, serão usados os dados individuais que contenham o peso e altura do
indivíduo, para que seja possível calcular o IMC. Os dados da POF foram filtrados e as
seguintes variáveis foram extraídas: Unidade Federativa, Estrato Geográfico, Anos de
Estudo, Idade em Anos, Idade em Meses, Peso, Altura, Cor ou Raça, Renda Per Capita,
Possui ou não cartão de crédito, Possui ou não cheque especial e Alfabetizado ou não. A
variável Estrato Geográfico permite identificar se o indivíduo reside na capital do estado, em
área metropolitana, em área urbana fora da capital ou em área rural. A partir das variáveis
Estrato Geográfico e Unidade Federativa, foram criadas as variáveis Tipo de Área (rural ou
urbana), Região Geográfica (Sudeste, Sul, Nordeste, Norte ou Centro-Oeste), Cidades SPRJ
(capital e região metropolitana de São Paulo e Rio de Janeiro) e Estados SPRJ (estados de São
Paulo e Rio de Janeiro). As variáveis Peso e Altura estão em quilogramas e em centímetros,
respectivamente.
De 190.059 observações, foram excluídas 7.255 que tinham a variável altura preenchida
por zeros (que correspondem à mulheres grávidas ou menores de 24 meses de idade) e 603
observações de indivíduos que não souberam identificar sua raça ou cor. Por fim, temos
182.201 observações para cada uma das seguintes variáveis: Sexo, Idade em Anos, Idade em
15
Meses, Região Geográfica, Raça3, Renda Per Capita, Tipo de Área, Anos de Estudo,
Alfabetizado ou não, Possui ou não cartão de crédito e Possui ou não cheque especial. As
variáveis que indicam posse de cartão de crédito e cheque especial são proxy de acesso do
crédito dos indivíduos da amostra.
Algumas variáveis passaram por tratamentos especiais. Na variável Renda Per Capita,
foram separados quatro níveis de renda, escolhidos pelos quartis dos dados. O valor mínimo
até o primeiro quartil seleciona o primeiro nível de renda, o primeiro quartil até o segundo
quartil representa o segundo nível de renda, o segundo quartil até o terceiro quartil representa
o terceiro nível de renda e valores maiores que o quarto quartil representam o quarto nível de
renda. Sendo
a variável Renda Per Capita, 0 o valor mínimo, R$248,61 o primeiro quartil,
R$459,33 o segundo quartil, R$ 854,08 o terceiro quartil, e arredondando os valores para
número inteiros, temos:
O primeiro intervalo será chamado Faixa de Renda 1, o segundo intervalo Faixa de Renda
2, o terceiro intervalo Faixa de Renda 3 e o quarto intervalo, Faixa de Renda 4.
A variável Anos de Estudo foi dividida em quatro grupos, com o intuito de capturar o
ensino fundamental, médio e superior. O primeiro grupo compreende os indivíduos que não
têm o ensino fundamental (0 a 7 anos de estudo), o segundo os indivíduos que completaram o
ensino fundamental (8 a 10 anos de estudo), o terceiro os indivíduos que completaram o
ensino médio (11 a 14 anos de estudo) e o quarto os indivíduos com ensino superior (mais de
15 anos de estudo). Sendo
a variável Anos de Estudo, temos:
O primeiro intervalo será chamado Faixa de Estudos 1, o segundo intervalo Faixa de
Estudos 2, o terceiro intervalo Faixa de Estudos 3 e o quarto intervalo, Faixa de Estudos 4.
3
Em todo o trabalho, a palavra Raça refere-se à Cor ou Raça declarada pelo entrevistado, que pode ser branca,
preta, amarela, parda ou indígena.
16
2.1 Resultado da análise dos dados
Para a análise dos dados, serão formados três grupos de diferentes faixas etárias: o
primeiro grupo, denominado Grupo 1, inclui somente crianças de 2 a 9 anos de idade; o
segundo grupo, denominado Grupo 2, inclui somente adolescentes de 10 a 19 anos de idade; e
o terceiro grupo, denominado Grupo 3, inclui todos os adultos com idade igual ou superior a
20 anos. Tal divisão é um padrão4 utilizado pela Organização Mundial da Saúde (OMS) para
fins de estudo e comparação.
A análise do IMC de indivíduos menores de 20 anos deve levar em conta a posição
relativa do IMC a ser analisado na amostra com todas as observações de mesmo sexo e idade.
A idade deve estar em meses, e para cada idade em meses de cada sexo, existe uma
distribuição de valores para classificar o IMC. Por exemplo, para um indivíduo de 24 meses
de idade do sexo masculino, existe uma distribuição específica para analisar seu IMC, sendo
diferente da distribuição do indivíduo de 24 meses do sexo feminino ou do indivíduo de 25
meses do sexo masculino. Quando comparado o IMC do indivíduo com sua distribuição de
valores específica, se o IMC se encaixar a partir do 85º percentil, o indivíduo é considerado
com sobrepeso, e a partir do 95º percentil é considerado obeso. Essa classificação vale para
todos os indivíduos de até 19 anos de idade, enquanto que a distribuição em que a
classificação é aplicada varia conforme o sexo e a idade. Para se obter as melhores análises,
usa-se os parâmetros disponibilizados pela Organização Mundial da Saúde, que divulga para
cada idade, medida em meses, de ambos os sexos, uma distribuição única baseada em estudos
criteriosos de amostras melhor distribuídas e com mais observações. O OMS disponibiliza
ainda, o software (2011) WHO AntroPlus para o cálculo das posições relativas do IMC em
cada distribuição específica. As Tabelas 1 e 2 foram construídas usando os resultados deste
software.
Para os indivíduos adultos com idade igual ou superior a 20 anos, a classificação do IMC
é baseada somente no valor do índice. Se o IMC observado for maior ou igual a 18,5 e menor
do que 25, o indivíduo encontra-se na faixa de peso saudável; se for maior ou igual a 25, o
indivíduo encontra-se com sobrepeso; se for maior ou igual a 30, o indivíduo encontra-se com
obesidade de grau 1; se for maior ou igual a 35 o indivíduo encontra-se com obesidade de
grau 2 (obesidade severa); se for maior ou igual a 40 o indivíduo encontra-se com obesidade
4
Outra forma de divisão divulgada pela Organização Mundial da Saúde divide o grupo de crianças em dois: o
primeiro é formado por crianças menores de 5 anos e o segundo por crianças de 5 a 9 anos de idade.
17
de grau 3 (obesidade mórbida); se for menor que 18,5, o indivíduo encontra-se abaixo do peso
saudável.
2.2.1 Análise dos dados de crianças de 2 a 9 anos
Os dados apresentados nas Tabelas 1, 2 e 3, a seguir, mostram percentuais de sobrepeso e
obesidade de cada variável em seu nível, ou seja, a referência é a própria variável em questão.
Por exemplo, na Tabela 1, o percentual de sobrepeso do sexo feminino é 30,6%, ou seja,
30,6% dos indivíduos do sexo feminino (e não de todo o conjunto amostral) entre 2 e 9 anos
apresentam sobrepeso. É importante destacar também que as comparações a serem feitas
fazem referência apenas à variável analisada. Por exemplo, quando se diz que o maior
percentual de indivíduos com sobrepeso é encontrado na região Sul, está se comparando o
percentual de sobrepeso na região Sul com as outras regiões, e com mais nenhuma variável;
ou quando se diz que o maior percentual de sobrepeso é registrado em áreas urbanas, está se
comparando com áreas rurais. Por fim, as comparações dos percentuais devem ser entendidas
como diferença em unidades de percentagem e não em variação percentual. Por exemplo, na
Tabela 1, a proporção de indivíduos do sexo feminino com sobrepeso é 30,6% e do sexo
masculino com sobrepeso é 34,1%. A proporção de sobrepeso do sexo masculino é 3,5%
maior, ou maior em 3,5%, do que a proporção de sobrepeso do sexo feminino; e isso significa
que a diferença entre 34,1% e 30,6% é 3,5%, e não que de 30,6% para 34,1% houve uma
variação percentual de 3,5%. Em cada tabela, estarão em negrito os maiores percentuais de
obesidade e sobrepeso em cada variável, e sublinhado o maior valor registrado em todas as
variáveis.
A Tabela 1 apresenta a análise dos dados das crianças de 2 a 9 anos de idade. Entre
crianças de 2 a 9 anos, o sobrepeso atinge mais o sexo masculino, que apresentou 34,1% de
incidência de sobrepeso, contra 30,6% do sexo feminino. A obesidade também foi mais entre
o sexo masculino, com 15,4%, contra 12,1% do sexo oposto.
A região com maior incidência de sobrepeso e obesidade foi a região Sul, com 38,3% e
18% respectivamente. A região Norte apresentou os menores valores, com 27,9% de
sobrepeso e 11,4% de obesidade. As regiões Centro-Oeste, Sudeste e Sul apresentaram
percentuais próximos de sobrepeso, com diferença de 1 ponto percentual entre elas, em um
intervalo de 36,2% a 38,3%. Já as regiões Norte e Nordeste apresentaram o menor intervalo
18
de valor, de 27,9 a 29,4%. A obesidade na região Sul foi 6,6% maior do que a região Norte,
atingindo 38,3% dos indivíduos.
Tabela 1 – Análise dos dados do Grupo 1 – Crianças de 2 a 9 anos de idade
Variável
Feminino
Masculino
Centro-Oeste
Nordeste
Norte
Região
Sudeste
Sul
Cidades de SP e RJ
Estados de SP e RJ
Rural
Tipo de área
Urbano
1
2
Faixa de Renda
3
4
Amarela
Branca
Raça
Indígena
Parda
Preta
Sexo
Sobrepeso (%) Obesidade (%)
30,6%
34,1%
36,2%
29,4%
27,9%
37,2%
38,3%
44,7%
42,2%
27,7%
34,2%
27,1%
34,8%
39,0%
42,6%
31,6%
36,5%
33,0%
29,9%
30,0%
12,1%
15,4%
15,4%
12,1%
11,4%
16,3%
18,0%
22,0%
19,6%
10,5%
15,0%
10,7%
15,2%
18,1%
19,2%
6,3%
16,0%
12,6%
12,5%
12,5%
Fonte: Elaboração própria com dados da POF 2008-2009 do IBGE
Já os estados e as cidades de São Paulo e Rio de Janeiro apresentaram os maiores índices,
indicando que a intensa densidade populacional, que intensifica a concentração de oferta de
alimentos, em sua maioria, industrializados, influencia positivamente no ganho de peso. O
sobrepeso nessas regiões chegou a 44,7%, uma diferença de 16,8% quando comparado à
região do menor índice. Nos estados e cidades de São Paulo e Rio de Janeiro, o percentual de
obesidade foi 19,6% e 22%, respectivamente. As regiões rurais apresentaram um percentual
de sobrepeso 6,5% menor do que as regiões urbanas, e a obesidade 4,5% menor, fortalecendo
indícios da influência positiva da urbanização no IMC das crianças de 2 a 9 anos.
A renda tem uma relação positiva o ganho de peso. As crianças que residem em domicílio
com uma renda per capita de até 248 reais, registraram 27,1% de sobrepeso e 10,7% de
obesidade, enquanto que as crianças identificadas com uma renda per capita maior que 854
19
reais registraram 42,6% de sobrepeso, e 19,2% de obesidade. As crianças identificadas com
maior renda per capita têm um índice de sobrepeso 15,5% maior e obesidade 8,5% maior do
que aquelas na menor faixa de renda. As crianças pardas registraram 29,9% de sobrepeso e as
crianças brancas 36,5%. Já aquelas com raça amarela, preta e indígena registraram sobrepeso
no intervalo de 30 a 33%. O maior percentual de obesidade e sobrepeso foi de crianças
brancas.
O maior percentual registrado na coluna de sobrepeso e obesidade foi de crianças de 2 a 9
anos que residem nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro. O sobrepeso atingiu 44,7% e a
obesidade 22%.
2.2.2 Análise dos dados de adolescentes de 10 a 19 anos
A Tabela 2 apresenta a análise dos dados dos adolescentes de 10 a 19 anos de idade.
Nesse grupo, as proporções de sobrepeso e obesidade foram menores do que no grupo de
crianças e no grupo de adultos, mostrado a seguir. Os adolescentes do sexo masculino
registraram sobrepeso e obesidade de 20,9% e 5,2%, respectivamente. A diferença para o sexo
feminino foi pequena, cerca de 1,4%.
A região Nordeste registrou o menor índice de sobrepeso e obesidade, 17,2% e 3,6%
respectivamente, seguida de perto pela região Norte com 18,7% e 3,7%. Assim como no
grupo de crianças, a região Sul atingiu a maior proporção de indivíduos acima do peso ideal,
sendo 24,9% dos adolescentes com sobrepeso e 6,5% obesos. Sudeste e Centro Oeste
apresentaram valores de sobrepeso 22,8% e 23% respectivamente, e obesidade na casa de 5%.
A região Sul superou as cidades do Rio de Janeiro e São Paulo na proporção de indivíduos
acima do peso, mas os estados de São Paulo e Rio de Janeiro tiveram essa proporção um
pouco maior, com diferencial menor que 0,3%. As regiões urbanizadas, onde há maior oferta
de alimentos industrializados, apresentaram maiores percentuais de adolescentes com
sobrepeso, sendo 21,1% contra 17,7% das áreas rurais. O percentual de obesos em áreas
urbanas foi de 4,9% contra 3,3% em áreas rurais.
As faixas de renda impactaram positivamente no IMC. Quanto maior a renda, maior a
proporção de sobrepeso e obesidade dos indivíduos. Quando comparados os adolescente de
famílias com menor e maior renda per capita (Faixa de Renda 1 e Faixa de Renda 4,
respectivamente), aqueles de maior renda tem percentual de sobrepeso quase 10% maior e o
dobro da porcentagem de obesos.
20
Tabela 2 – Análise dos dados do Grupo 2 – Adolescentes de 10 a 19 anos de idade
Variável
Feminino
Masculino
Centro-Oeste
Nordeste
Norte
Região
Sudeste
Sul
Cidades de SP e RJ
Estados de SP e RJ
Rural
Tipo de área
Urbana
1
2
Faixa de renda
3
4
Amarela
Branca
Raça
Indígena
Parda
Preta
Não
Alfabetizado
Sim
Sexo
Sobrepeso (%) Obesidade (%)
19,4%
20,9%
23,0%
17,2%
18,7%
22,8%
24,9%
24,2%
25,2%
17,7%
21,1%
16,8%
20,8%
23,4%
26,2%
11,6%
22,1%
20,9%
18,9%
21,7%
15,9%
20,3%
3,8%
5,2%
5,3%
3,6%
3,7%
5,4%
6,5%
6,4%
6,6%
3,3%
4,9%
3,2%
4,5%
6,4%
6,5%
5,3%
5,4%
2,2%
3,9%
5,1%
3,7%
4,5%
Fonte: Elaboração própria com dados da POF 2008-2009 do IBGE
Os adolescentes de cor amarela apresentaram a menor proporção de sobrepeso, 11,6%,
mas o segundo maior índice de obesidade, 5,3%. Assim como acontece no Grupo 1, os
indivíduos brancos representam a maior proporção sobrepeso e obesidade, com 22,12%, e
5,4%, respectivamente. Indivíduos pardos, indígenas e pretos registraram, respectivamente,
18,9%, 20,9% e 21,7% de proporção de sobrepeso. Os adolescentes indígenas tiveram a
menor proporção de obesos. Os adolescentes que sabem ler e escrever tiveram índices
maiores do que aqueles que não são alfabetizados. As proporções de sobrepeso e obesidade
foram, respectivamente, 4,4% e 0,8% maior em adolescentes alfabetizados.
O maior percentual registrado na coluna de sobrepeso foi de adolescentes de maior renda
per capita (Faixa de Renda 4), e a maior proporção de obesidade foi de adolescentes que
residem dos estados de São Paulo e Rio de Janeiro. Os indivíduos de maior renda per capita
21
tiveram o segundo maior percentual de obesos da coluna de obesidade, com índice igual a
6,5%.
Quando comparados adolescentes e crianças, verifica-se que em ambos os grupos, o
sobrepeso e obesidade são maiores nos indivíduos de raça branca, que moram nas cidades de
São Paulo e Rio de Janeiro e que integram a faixa de maior renda per capita. No entanto, as
proporções de excesso de peso entre as crianças de 2 a 9 anos é significativamente maior do
que entre adolescente de 10 a 19 anos, apontando o fato da obesidade infantil do Brasil. O
maior valor registrado entre adolescentes foi 26,2% de sobrepeso naqueles de maior faixa de
renda. Entre as crianças, o maior valor encontrado foi 44,7% de obesidade entre os que
residem nas cidades do Rio de Janeiro e São Paulo.
2.2.3 Análise dos dados de adultos com idade igual ou superior a 20 anos
A Tabela 3 apresenta a análise dos dados dos adultos com idade igual ou superior a 20
anos. É o grupo com a maior faixa etária e o maior número de observações de amostra. Para
os adultos foram incluídas três outras variáveis para análise: Anos de Estudo, Possui ou não
cartão de crédito e Possui ou não cheque especial.
A proporção de indivíduos acima do peso ideal, ou seja, com IMC maior ou igual a 25, é
maior em adultos do que em crianças e adolescentes. O percentual de sobrepeso em adultos
do sexo masculino foi 48,2%, 0,2% a mais do que o sobrepeso em mulheres. Já a obesidade
apresentou uma diferença significativa entre os sexos, com uma proporção de mulheres
adultas de 16,7%, 5% a mais do que o percentual de homens obesos.
Assim como nas outras faixas etárias, a região Sul apresentou os maiores índices de
sobrepeso e obesidade, 53,8% e 17,4% respectivamente. Já as regiões Norte e Nordeste
apresentaram os menores índices, assim como nos outros grupos etários. O diferencial de
sobrepeso entre região Sul e Nordeste foi 8,4%, e de obesidade 4,3%. As regiões CentroOeste e Sudeste atingiram percentuais próximos, com 49% de sobrepeso e 15% de obesidade.
Os estados e cidades de São Paulo e Rio de Janeiro apresentaram índices de sobrepeso e
obesidade menores do que o registrado na região Sul, apesar dos índices de sobrepeso serem
maiores que 50%. Portanto, para todas as faixas etárias, a região Sul apresentou percentuais
maiores que as outras regiões. A área urbanizada, assim como acontece nos outros dois
grupos etários, mostrou influenciar positivamente no acréscimo de peso.
22
Tabela 3 – Análise dos dados do Grupo 3 - Adultos com idade igual ou superior a 20 anos
Variável
Feminino
Masculino
Centro-Oeste
Nordeste
Norte
Região
Sudeste
Sul
Cidades de SP e RJ
Estados de SP e RJ
Rural
Tipo de Área
Urbana
1
2
Faixa de Renda
3
4
Amarela
Branca
Raça
Indígena
Parda
Preta
0 a 7 anos
8 a 10 anos
Anos de Estudo
11 a 14 anos
Mais de 15 anos
Não
Alfabetizado
Sim
Não
Possui cartão de crédito
Sim
Não
Possui cheque especial
Sim
Sexo
Sobrepeso (%) Obesidade (%)
48%
48,2%
48,6%
45,4%
47,7%
49,0%
53,8%
52,1%
52,2%
44,9%
49%
41,7%
46,2%
50,7%
53,7%
41,7%
50%
50,8%
46,5%
48,5%
49,8%
46,4%
45,6%
48,6%
46,9%
48,3%
46,7%
52,6%
47,1%
56,5%
16,7%
11,7%
15,1%
13,1%
13,3%
14,7%
17,4%
15,3%
16,7%
13%
14,7%
11,4%
13,5%
15,2%
17,1%
11,7%
15,1%
12,9%
13,5%
15,5%
15,4%
13,3%
13%
13,7%
14,1%
14,3%
13,8%
15,9%
13,9%
17,5%
Fonte: Elaboração própria com dados da POF 2008-2009 do IBGE
Assim como nas crianças e adolescentes, a renda per capita impactou positivamente nos
percentuais de sobrepeso e obesidade: quanto maior a faixa de renda, maior esses percentuais.
A diferença entre as faixas com maior e menor renda per capita, foi 12% para sobrepeso e
5,4% para obesidade. A posse de cartão de crédito e de cheque especial aumentou
consideravelmente o percentual de indivíduos fora do peso ideal. O diferencial de sobrepesos
23
entre os que possuem e não possuem cartão de credito foi 5,8% e entre os que possuem
cheque especial, a diferença foi 8,4%.
O maior percentual registrado na coluna de sobrepeso e obesidade foi de adultos que
possuem cheque especial, sendo 56,5% e 17,5% respectivamente. Portanto, a concessão de
crédito para indivíduos de renda maior, aumenta a proporção de indivíduos acima do peso
saudável. Pode-se inferir que o canal crédito possibilita o consumo de uma cesta maior de
alimentos, ou de alimentos com maior valor energético.
Os adultos de cor amarela registraram o menor percentual de sobrepeso e obesidade,
41,7% e 11,7%. Os adultos indígenas registraram a maior proporção de sobrepeso, com
50,8%. Já os indivíduos pretos atingiram a maior proporção de indivíduos adultos obesos,
com 15,5%. Os indivíduos que sabem ler e escrever tiveram 1,4% a mais na proporção de
sobrepesos e 0,2% a mais na proporção de obesos. O diferencial entre os alfabetizados e os
analfabetos foi menor do que no grupo dos adolescentes de 10 a 19 anos.
Os indivíduos sem ensino fundamental completo (0 a 7 anos de estudo) registraram o
maior índice de sobrepeso e obesidade. Os indivíduos com ensino superior (mais de 15 anos
de estudo) registraram o segundo maior índice de sobrepeso e obesidade. Apesar dos
indivíduos com menor grau de instrução apresentarem as maiores proporções de indivíduos
acima do peso, o segundo lugar é ocupado pelos adultos com mais anos de estudo e, portanto,
não se pode concluir a partir desses dados uma relação entre escolaridade e excesso de peso.
Os resultados sobre o efeito da escolaridade no IMC ficam mais claros na seção a seguir, em
que homens e mulheres são estudados separadamente.
2.2.4 Interação de variáveis
Uma análise mais detalhada foi feita com os indivíduos adultos, aqueles com 20 ou mais
anos de idade. Foram criados quatro quadros, dividas por sexo e valor de IMC. O primeiro
quadro compreende as mulheres adultas com IMC maior ou igual a 25, ou seja, no grau de
sobrepeso, e o segundo quadro são homens adultos com sobrepeso. O terceiro quadro são
mulheres adultas com IMC maior ou igual a 30, ou seja, no grau de obesidade e o quarto
quadro, homens adultos com obesidade. Dada as significativas diferenças sociais e
econômicas entre as cinco regiões do Brasil, foi feita em cada quadro a interação entre a
variável Região Geográfica e as demais variáveis apresentadas na tabela anterior. Os quadros
estão no Anexo, numerados de 1 a 4.
24
Pela análise cruzada dos dados, verifica-se que no grupo de homens, quanto maior o nível
de escolaridade, maior a proporção de sobrepeso e também de obesidade. No grupo de
mulheres, quanto maior o nível de escolaridade, menor a proporção de sobrepeso e obesidade.
Esse fenômeno é mais acentuado na região Sul, em que as mulheres sem ensino fundamental
apresentam uma proporção de sobrepeso e obesidade de 61,6% e 24,9% respectivamente,
enquanto as mulheres com ensino superior apresentaram 37,6% e 12,2% de sobrepeso e
obesidade. Entre os homens, acontece o inverso. Na região Sul, homens sem ensino
fundamental atingiram uma proporção de 54,7% e 14,4% de sobrepeso e obesidade
respectivamente, e no grupo de homens com ensino superior as proporções subiram para 64,%
e 16,2%.
Os homens analfabetos tiveram em todas as regiões do Brasil, menor proporção de
sobrepeso e obesidade quando comparados aos homens alfabetizados. A maior disparidade
acontece na região sul, onde a proporção de homens analfabetos com sobrepeso é 44%,
enquanto aqueles alfabetizados são 56,2%. No grupo das mulheres, acontece o inverso. Em
todas as regiões do Brasil, as mulheres analfabetas tiveram maior proporção de sobrepeso e
obesidade do que as mulheres que sabem ler e escrever. A região Sul também apresentou a
maior disparidade entre mulheres com sobrepeso analfabetas (61,6%) e mulheres com
sobrepeso alfabetizadas (51,5%).
A maior proporção de indivíduos homens com sobrepeso e na faixa de maior renda
acontece na Região Norte (63,4%), e a menor proporção na região Sudeste (57,9%). Os dados
sugerem que na região Norte, uma maior renda é acompanha de fatores que contribuem para o
excesso de peso e estes são mais intensos do que na região Sudeste. Para as mulheres, a maior
proporção de sobrepeso na faixa de maior renda é verificada da região Sul (50,5%) e menor
na região Centro-Oeste (45,8%).
A maior proporção de indivíduos homens com sobrepeso e na faixa de menor renda foi
registrada na região Sudeste (46,6%) e a menor na região Nordeste (35,7%). Na região
Sudeste, os homens adultos na faixa de menor renda conseguem atingir um patamar alto de
obesidade, enquanto que esse patamar é 10,9% a menos na região Nordeste. Para as mulheres,
a menor renda per capita e o sobrepeso é maior na região Sul (51,2%) e menor na região
Norte (44,85).
Com relação aos homens que vivem em área rural da região Nordeste, 33,6%
apresentaram sobrepeso e 6,2% obesidade. Os homens da região sul que vivem em área rural
registraram uma proporção de sobrepeso de 50,8% e 13,2% de obesidade. As mulheres que
25
vivem em área rural da região Nordeste apresentaram sobrepeso de 45,8% e obesidade de
14,6%. As mulheres da região Sul que vivem em área rural apresentaram 56% de sobrepeso
de 21,3% de obesidade.
A maior proporção de sobrepeso e obesidade entre os homens foi registrada na raça
indígena que vive nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro, 66,7% e 33,3%,
respectivamente. Quando comparadas somente as cinco regiões do Brasil, a maior proporção
de homens com sobrepeso e obesidade foi entre os homens da região Sul com cheque
especial, 66,3% e 20%, respectivamente.
A maior proporção de sobrepeso entre as mulheres foi registrada na raça indígena que
viva nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro com 62,5% e maior proporção de obesidade
entre as mulheres analfabetas que vivem nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro. Quando
comparadas somente as cinco regiões do Brasil, a maior proporção de mulheres com
sobrepeso foi registrada entre aquelas que vivem na região Centro Oeste, com 62,2%, e a
maior proporção de mulheres obesas foi registrada entre as analfabetas da região Sul.
3 Determinantes do Índice de Massa Corporal (IMC)
O objetivo dessa seção é estimar uma regressão por Mínimos Quadrados Ordinários
(MQO), no qual o Índice de Massa Corporal é a variável dependente. O modelo a ser
desenvolvido visa investigar os determinantes do IMC da população brasileira com mais de 2
anos de idade, com base nos dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares do IBGE, realizada
entre 2008 e 2009. São apresentadas as seções Metodologia do modelo econométrico e
Resultado do modelo econométrico.
3.1 Metodologia do modelo econométrico
Loureiro e Jr (2005) estimaram um modelo para os países membros da Organização para a
Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD), no qual o IMC, considerado como o
porcentual da população do país i com IMC maior ou igual a 25, ou seja, população com
excesso de peso no país i é explicado por variáveis como calorias ingeridas per capita no país
i, percentual de indivíduos morando em áreas rurais no país i, PIB per capita do país i, e
população maior de 65 anos no país i. As variáveis PIB per capita e calorias ingeridas foram
26
estatisticamente significantes e positivas, enquanto as variáveis que expressam o percentual
de pessoas em área rural e população maior de 65 anos foram estatisticamente significantes e
negativas. Os resultados indicam que o processo de urbanização, uma maior renda per capita e
um maior consumo per capita de calorias, contribuem para o aumento do percentual da
população com excesso de peso. Já as pessoas mais velhas contribuem para um menor IMC, o
que pode ser explicado pelo fato dos indivíduos mais velhos manterem dietas tradicionais e
mais saudáveis.
Chou, Rashad e Grossman (2008) conduziram um estudo para analisar a relação entre a
exposição de crianças americanas a propagandas de redes de fast-food exibidas na televisão e
obesidade infantil. Foi proposto um modelo econométrico estimado pelo método probit em
que a variável dependente é o IMC e as variáveis explicativas são o tempo despendido
assistindo televisão, tempo despendido assistindo propagandas de empresas de fast-food,
renda domiciliar, raça, idade e sexo. Os resultados mostraram um efeito positivo entre
exposição a propagandas de redes de fast-food e a probabilidade de crianças e adolescentes
com sobrepeso. O estudo conclui que se esse tipo de propaganda fosse banido da programação
televisiva, o número de crianças de 3 a 11 anos com sobrepeso reduziria em 18% e o número
de adolescentes de 12 a 18 anos com sobrepeso reduziria em 14%. Os autores apontaram
ainda que se não houvesse dedutibilidade fiscal para esse tipo de propaganda, o sobrepeso
infantil reduziria de 5 a 7%. Dado que os gastos com propaganda podem ser usados para
reduzir o lucro tributável das empresas, e considerando que o imposto sobre o lucro em 35%,
a extinção da dedutibilidade fiscal seria equivalente a um aumento no custo da propaganda em
54%, o que poderia reduzir a frequência dos anúncios de fast-food.
Powell (2009) analisou através de um modelo cross-section, o impacto da indústria de
fast-food no IMC de adolescentes norte-americanos e constatou uma relação negativa e
estatisticamente significante entre preço de fast-food e o IMC dos adolescentes, ou seja, um
aumento do preço de alimentos fast-food diminui o IMC dos adolescentes, ceteris paribus. A
composição nutricional dos alimentos fast-food, em sua maioria ricos em gordura saturada,
gordura trans e sódio, e os resultados encontrados na pesquisa, confirmam a contribuição do
fast-food para o ganho de peso. Dada essa relação negativa, o estudo sugere que impostos
sobre produtos fast-food, desde que substanciais, reduziriam o consumo excessivo desse tipo
de alimento, impactando na redução do IMC.
O modelo a ser proposto neste trabalho pretende focar em dados estáticos dos indivíduos
entrevistados pelo IBGE nos anos de 2008 e 2009. Assim como os trabalhos de Loureiro e Jr
27
(2005), Chou, Rashad e Grossman (2008) e Powell (2009), a variável dependente da regressão
também será o IMC, porém abrangendo toda a amostra com idade superior a dois anos. A
utilização do IMC a partir de dois anos de idade segue a recomendação das agências de saúde
norte-americanas Center for Disease Control and Prevention (CDC) e American Academy of
Pediatrics (AAP)
As variáveis para explicar o IMC serão Raça, Renda Per Capita (razão entre a renda total
do domicílio e o número de moradores), Idade em Anos, Sexo, Anos de Estudo, Alfabetizado
ou não, Possui ou não cartão de crédito, Tipo de Área (área rural ou urbana) e Região
Geográfica (Norte, Nordeste, Sul, Sudeste ou Centro-Oeste). As variáveis Renda Per Capita e
Possui ou não cartão de crédito são usadas para capturar o efeito do poder de compra e as
variáveis Anos de Estudo e Alfabetizado ou não para capturar o efeito do grau de instrução do
indivíduo. Segue o modelo proposto.
IMCi é o peso do indivíduo i em quilogramas dividido pela altura do indivíduo i ao quadrado;
RACA1i e RACA2i são variáveis dummies e estão em função dos indivíduos pretos, amarelos e
indígenas. Foram delimitadas desta forma, pois a porcentagem de indivíduos que se declararam pardos
e brancos somam mais de 79%. Se o indivíduo i for branco, RACA1i assume o valor 1 e caso
contrário, assume o valor 0. Se o indivíduo i for pardo, RACA2i assume o valor 1 e caso contrário,
assume o valor 0. Caso o indivíduo i seja preto, amarelo ou indígena, ambas as dummies recebem o
valor 0.
RENDAi é a renda per capita do indivíduo i, medida em reais e calculada como o razão
entre a renda total do domicílio e o número de moradores. IDADEi é a idade do indivíduo i,
medida em anos. SEXOi é uma variável dummy e recebe o valor 1 caso o indivíduo i seja do
sexo masculino e 0 caso seja do sexo feminino. ANOSESTUDOi é a escolaridade do
indivíduo i, medida em anos de estudo. ALFABETIZADOi é uma variável dummy e recebe o
valor 1 caso o indivíduo i saiba ler e escrever e 0 caso seja analfabeto. CARTAOi é uma
variável dummy e recebe o valor 1 caso o indivíduo i tenha cartão de crédito e 0 caso não
tenha. TIPOAREAi é uma variável dummy e recebe o valor 1 caso o indivíduo i resida em
área rural, e 0 caso resida em área urbana.
28
NORTEi, NORDESTEi, CENTROOESTEi e SUDESTEi são variáveis dummies,
correspondem às regiões Norte, Nordeste, Centro-Oeste e Sudeste respectivamente, e estão
em função da região Sul. Recebem o valor 1 caso o indivíduo i seja da respectiva região e 0
caso contrário. Caso o indivíduo i resida na região Sul, todas as dummies recebem o valor 0.
é a constante do modelo e
é o termo do erro estocástico.
Mendonça e Anjos (2004, p. 701) argumentam que mudanças no setor industrial
agroalimentar brasileiro a partir da década de 80, potencializaram o surgimento de um
mercado urbano e jovem, que pode ser exemplificado pelo crescimento das despesas com
alimentação fora de casa, principalmente em restaurantes do tipo fast-food. Os autores usam o
exemplo da rede de fast-food americana Mc Donald’s, cuja trajetória de crescimento mostrouse exponencial desde a introdução no país, em 1979. Para tentar capturar melhor o efeito de
concentração de cadeias de fast-food, bem como processo de urbanização e concentração
populacional, pode-se dividir o Brasil em regiões que partilhem de características semelhantes
em relação aos critérios citados. O número de lanchonetes e quiosques Mc Donald’s foi
escolhido como proxy para a concentração de fast-food, urbanização e concentração
populacional dado que a rede é a maior do mundo nesse segmento, está presente em todas as
regiões do Brasil e concentra-se principalmente nas capitais e em cidades com grande
densidade urbana. Dividiu-se o país em três regiões, conforme a densidade de restaurantes Mc
Donald’s: a região 1 contempla a região Norte, Nordeste e Centro-Oeste; a região 2 contempla
a região Sul e Sudeste, com exceção dos estados de São Paulo e Rio de Janeiro; e a região 3
contempla os estados de São Paulo e Rio de Janeiro. De um total de 576 restaurantes e
quiosques Mc Donald’s, 18% estão na região 1 (106), 17% na região 2 (98) e 65% na região 3
(372).
Caso essas três regiões sejam incluídas no modelo proposto anteriormente, haverá a
formação de uma matriz singular entre as dummies das regiões Norte, Nordeste, Centro-Oeste
e Sudeste, e as novas dummies propostas a partir da concentração de cadeias de Mc Donald’s.
Isso ocorre porque a soma dos vetores das dummies antigas com as novas dummies formará
uma matriz singular, onde todos os valores são maiores que zero, não sendo possível capturar
o efeito binário, 0 ou 1, que é função de uma variável dummy. Portanto, propõe-se um
segundo modelo para explicar o IMC da população brasileira, em que apenas as novas regiões
criadas são consideradas. Segue o segundo modelo proposto.
29
REG2i e REG3i são variáveis dummies, correspondem às regiões 2 e 3 respectivamente e
estão em função da região 1. Se o indivíduo i residir na região 2, REG2i assume o valor 1 e
caso contrário, assume o valor 0. Se o indivíduo i residir na região 3, REG3 i assume o valor
1 e caso contrário, valor 0. Caso o indivíduo i resida na região 1, ambas as dummies recebem
o valor 0. As demais variáveis foram explicadas anteriormente.
Ainda, um terceiro modelo será testado. Utilizando a quantidade de restaurantes Mc
Donald’s como proxy de concentração de fast-food, densidade populacional e urbanização e
considerando que cerca de 65% dos restaurantes da rede americana encontram-se nos estados
de São Paulo e Rio de Janeiro, a variável da região Sudeste será dividida em duas outras
variáveis: uma com os estados do Rio de Janeiro e São Paulo, e outra com os estados de
Minas Gerais e Espírito Santo. Segue o terceiro modelo proposto:
ESMGi e SPRJi são variáveis dummies. Se o indivíduo i residir no estado do Espírito
Santo ou Minas Gerais, ESMGi assume o valor 1 e caso contrário, assume o valor 0. Se o
indivíduo i residir no estado de São Paulo ou Rio de Janeiro, SPRJi assume o valor 1 e caso
contrário, valor 0. As demais variáveis foram explicadas anteriormente.
3.2 Resultado do modelo econométrico
Os três modelos foram estimados e apenas um será escolhido com base no coeficiente de
determinação sem ajuste (R2), coeficiente de determinação ajustado (R2ajustado), e em dois
critérios de informação, Akaike e Schwarz. Como descrito em Heij et al. (2004, p. 279), os
critérios de informação de Akaike e Schwarz envolvem um termo que penaliza o modelo pelo
número de parâmetros incluídos e portanto são melhores quanto menores. Os coeficientes R2 e
R2ajustado são melhores quanto maiores, assim como aponta Heij et al. (2004, p. 80), indicando
30
um melhor ajuste dos dados à linha de regressão. Para a estimação dos modelos, foi usado
software Eviews. A Tabela 4 contém os valores dos critérios para escolha do melhor modelo.
Tabela 4 – Critérios para a escolha do modelo econométrico
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Melhor modelo
Akaike
Schwarz
0,340889
0,340218
0,341192
3
0,340842
0,340178
0,341145
3
5,761714
5,762490
5,762710
5,761254
3
5,763375
5,762030
3
Fonte: Elaboração própria com dados da regressão do software Eviews.
O Modelo 3 é o melhor em todos os quatro critérios analisados. Para a validação do
modelo, foram feitos os testes F-Snedecor (Heij et al., 2004, p. 161), normalidade dos
resíduos pela estatística Jarque-Bera (Heij et al., 2004, p. 387), heterocedasticidade pela
estatística Breusch-Pagan-Godfrey (Heij et al., 2004, p. 344), e correlação serial pela
estatística Breusch-Godfrey (Heij et al., 2004, p. 364).
Para o teste F-Snedecor, rejeitou-se a hipótese conservadora de que nenhuma variável é
relevante para o modelo e, portanto, foi aceita a hipótese de que pelo menos uma variável é
relevante para explicar o IMC no modelo proposto. O teste de normalidade dos resíduos
indicou que estes não seguem uma distribuição normal, o que invalidaria uma estimação pelo
método de Mínimos Quadrados Ordinários. No entanto, pelo tamanho do número de
observações, podemos aplicar a teoria assintótica de que os resíduos convergem para uma
distribuição normal para um grande número de observações de amostra. Ainda, pela teoria
assintótica, os regressos convergem para uma matriz estável, mantendo a hipótese de
regressores fixos e não estocásticos.
Pelos
testes
Breusch-Pagan-Godfrey
e
Breusch-Godfrey,
foi
identificado
heterocedasticidade e correlação serial no modelo proposto. Para corrigir esse problema foi
utilizado o método de Newey-West que ajusta o erro padrão dos coeficientes. Como descrito
em Heij et al. (2004, p. 360), o método Newey-West torna as estimativas de erro padrão
consistente na presença de heterocedasticidade e correlação serial. Após a aplicação do
método, melhoraram os critérios Akaike e Schwarz e o coeficiente de determinação sem
ajuste. Segue a Tabela 5 com a regressão do modelo 3 e a equação do modelo escrito na forma
usual. Os testes para validação do modelo e as regressões dos Modelos 1 e 2 e encontram-se
no Anexo, nas Tabelas 6, 7 e 8.
31
Tabela 5 – Resultado da regressão do Modelo 3 – Estados de SP e RJ como uma variável
Variável Dependente: IMC
Quantidade de observações: 182.301
Variável
Coeficiente
Erro Padrão
Estatística t
P-valor
CONSTANTE
17,22623
0,064607
266,6319
0,0000
RACA1
0,125153
0,041646
3,005191
0,0027
RACA2
0,408650
0,071167
5,742111
0,0000
RENDA
-0,000041
0,000013
-3,368571
0,0008
IDADE
0,136471
0,001405
97,15493
0,0000
SEXO
-0,078947
0,028355
-2,784200
0,0054
ANOSESTUDO
0,063111
0,002369
26,64450
0,0000
ALFABETIZADO
1,779274
0,039874
44,62191
0,0000
CARTAO
1,057396
0,035266
29,98365
0,0000
TIPOAREA
-0,134374
0,024641
-5,453357
0,0000
NORDESTE
-0,556593
0,038726
-14,37263
0,0000
CENTROOESTE
-0,276968
0,042986
-6,443231
0,0000
NORTE
-0,426831
0,043497
-9,812870
0,0000
ESMG
-0,618905
0,042451
-14,57942
0,0000
SPRJ
-0,158615
0,047656
-3,328321
0,0009
Erro padrão da regressão
0,341303
SQR
3391007
0,341145
Critério Akaike
5,761097
4,313070
Critério Schwarz
5,761929
Fonte: Elaboração própria com dados da regressão do software Eviews
A partir dos valores estimados para os coeficientes, segue o modelo escrito na forma
usual.
32
Todas as variáveis propostas foram estatisticamente significantes para explicar o IMC.
SEXO e TIPOAREA impactam negativamente no IMC. Um indivíduo masculino tem, em
média, um IMC 0,0789 menor do que o indivíduo feminino, ceteris paribus. O indivíduo que
reside em área rural tem, em média, um IMC 0,1344 menor do que o indivíduo que reside em
área urbana, ceteris paribus.
Os indivíduos brancos têm, em média, um IMC 0,1252 maior do que os indivíduos pretos,
amarelos e indígenas, ceteris paribus. Os indivíduos pardos tem, em média, um IMC 0,4087
maior do que os indivíduos pretos, amarelos e indígenas, ceteris paribus. Para cada ano de
idade, o IMC aumenta, em média, 0,1365, ceteris paribus. Para cada ano de estudo, o IMC
aumenta, em média, 0,0631, ceteris paribus. Se o indivíduo é alfabetizado, seu IMC é, em
média, maior em 1,7793 do que indivíduos analfabetos, ceteris paribus. Se o indivíduo possui
cartão de crédito, seu IMC é, em média, maior em 1,0574 do que indivíduos que não o
possuem, ceteris paribus.
Para os coeficientes das variáveis das regiões, que estão em função da região Sul, já se
esperava um sinal negativo, dado que a análise dos dados indicava o maior percentual de
sobrepeso e obesidade nessa região, para todas as faixas etárias. Quanto menor o coeficiente,
mais distante a região está do padrão de sobrepeso da região Sul. Os estados de São Paulo e
Rio de Janeiro têm os maiores coeficientes e indicam que o indivíduo que reside em um
desses dois estados terá um aumento de IMC menor apenas indivíduos da região Sul, ceteris
paribus. Esse maior valor de coeficiente indica que a maior urbanização, concentração
populacional e oferta de alimentos industrializados, contribuem para um aumento de peso da
população. A região que mais se distancia da região Sul são os estados de Minas Gerais e
Espírito Santo, ou seja, um indivíduo que resida em um desses dois estados tem, em média,
um IMC 0,6189 menor que os residentes da região Sul, ceteris paribus.
RENDA impacta negativamente no IMC. Para cada real de renda per capita, o IMC
diminui 0,0000407, ou para cada mil reais per capita, o IMC diminui 0,0407, ceteris paribus.
Como o terceiro nível de renda estipulado na análise dos dados, de 854 reais, corresponde ao
terceiro quartil, cerca de 75% da amostra possui renda per capita menor que 854. Nota-se que,
apesar da variável ser significativa, o impacto da renda no IMC é restrito àquela menor
parcela de indivíduos com renda mais alta. Por isso, o resultado estatístico não
necessariamente invalida as conclusões feitas na Análise de Dados, que indicou que quanto
maior faixa de renda per capita dividida pelos quartis, maior a proporção de sobrepeso e
obesidade.
33
Para o coeficiente da variável IDADE, já se esperava um sinal positivo, dado que o peso
deve crescer até os indivíduos se tornarem adultos e a taxa metabólica nos adultos diminui
com o passar dos anos, contribuindo para maior acúmulo de peso. As variáveis
ANOSESTUDO e ALFABETIZADO medem o grau de instrução do indivíduo e esperava-se
um sinal negativo de seus coeficientes, indicando que um maior acesso à informação contribui
para a redução do problema de sobrepeso e obesidade. No entanto, os coeficientes de ambas
as variáveis foram estatisticamente significantes e positivos. A variável ALFABETIZADO,
com coeficiente igual a 1,78, tem um maior impacto no IMC do que a variável
ANOSDEESTUDO, com coeficiente 0,06 para cada ano de estudo. Para a variável
TIPOAREA, já se esperava um coeficiente negativo, indicando que os indivíduos residentes
em áreas urbanas têm maior acesso a variedades de produtos industriais e outros tipos de
alimentos que contribuem para o aumento de peso, além de maior probabilidade de levarem
uma vida sedentária quando comparados a indivíduos residentes em áreas rurais.
Os resultados para CARTAO e RENDA são ambíguos e não tinham valores esperados
dado que o aumento do padrão de consumo do indivíduo pode resultar em uma alteração de
uma cesta de consumo menos calórica para uma mais calórica, ou vice-versa. Ainda, enquanto
a variável CARTAO representa basicamente consumo, a variável RENDA pode direcionar
tanto consumo quanto formação de poupança. Os resultados mostraram que a posse de cartão
impacta positivamente no IMC, portanto, o cartão é uma via que facilita o consumo de
alimentos e o aumento de peso. Os coeficientes das variáveis SEXO, RACA1 e RACA2 não
tinham um valor esperado.
Algumas limitações do modelo econométrico incluem o viés que a abrangência da
amostra pode trazer aos coeficientes das variáveis explicativas. Com a inclusão de crianças,
que naturalmente possuem menor peso e escolaridade do que indivíduos adultos, as variáveis
que medem os anos de estudo de condição de alfabetização podem estar superestimadas.
Ainda, a falta de uma variável para capturar efeito individual do consumo de um determinado
tipo de alimento, por exemplo, comidas do tipo fast-food, deixa o modelo com menor
capacidade de previsão. Ainda, o maior número de variáveis qualitativas, transformadas em
dummies e o menor número de variáveis quantitativas deixam o modelo estimado menos
dinâmico, no sentido de medir variações pontuais.
34
4 Resultados integrados
De acordo com a análise dos dados e o modelo econométrico, os maiores percentuais de
sobrepeso e obesidade no Brasil são encontrados na região Sul e menores nas regiões Norte e
Nordeste, para todas as faixas etárias. Ainda, quando são considerados os estados e cidades do
Rio de Janeiro e São Paulo, os dados alertam que essas regiões têm níveis tão próximos ou
maiores do que os registrados pela região Sul. A parcela de pessoas abaixo do peso ideal nas
regiões do Norte e Nordeste, e o aumento do percentual de pessoas acima do peso saudável na
região Sul alertam para o gap da nutrição no país. Apesar dos números de sobrepeso serem
similares para mulheres e homens, os dados de obesidade revelam que a proporção de
mulheres obesas é significativamente maior.
Em adolescentes e crianças, as proporções de sobrepeso e obesidade são maiores nos
indivíduos de raça branca, que residem nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro e que
integram a faixa de maior renda per capita. No entanto, as proporções de excesso de peso
entre as crianças de 2 a 9 anos é significativamente maior do que entre adolescente de 10 a 19
anos, apontando o fato da obesidade infantil do Brasil. Os valores encontrados para
adolescentes não passaram da casa de 20%, enquanto para crianças, os valores foram em
média, em torno de 30%, atingindo valores superiores a 40%.
A análise dos dados de renda revelou que para a proporção de sobrepeso e obesidade
aumenta em cada quartil de renda per capita, para todas as faixas etárias. Esse comportamento
da variável traduz um país em que a ascensão social pode estar acompanhada de hábitos que
contribuem para o aumento de peso, como por exemplo, um maior consumo de alimentos,
ceteris paribus.
Entre os homens adultos, as proporções de sobrepeso e obesidade cresceram junto com
maiores níveis de escolaridade. Já no grupo de mulheres adultas, os percentuais de sobrepeso
e obesidade diminuíram com maiores nível de escolaridade. Quando considerados somente a
condição de alfabetização, os dados alertam que o excesso de peso entre mulheres analfabetas
é significativamente maior do que entre as alfabetizadas. No grupo de homens, acontece o
inverso, com os alfabetizados apresentando maior excesso de peso do que analfabetos.
Os dados de áreas rurais e urbanas também devem ser interpretados diferenciando-se os
sexos. As mulheres de áreas rurais, em comparação com mulheres de áreas urbanas, tiverem
percentual de sobrepeso maiores nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, e ligeiramente
35
menores nas regiões Norte e Nordeste. Já os homens de áreas rurais tiveram percentuais de
excesso de peso significativamente menores em todas as regiões do país.
Em suma, os dados sugerem que as políticas públicas no Brasil que visem combater o
excesso de peso no Brasil busquem diferenciar homens e mulheres, adultos e crianças, e
atentem para o maior sobrepeso e obesidade na região Sul e nos estados de São Paulo e Rio de
Janeiro. Sugere-se também que mulheres em regiões rurais e em condição de analfabetas
recebam atenção especial. O grupo de adolescentes de 10 a 19 anos de idade registrou os
menores dados de sobrepeso comparativamente, mas ainda cerca de um quinto desse grupo
está acima do peso ideal. No grupo de crianças de 2 a 9 anos, um terço delas apresentam
problemas de sobrepeso e alertam para o problema de obesidade infantil no Brasil.
Espera-se que esse trabalho possa motivar estudos futuros que busquem os fatores que
levam mulheres de áreas rurais e analfabetas a apresentarem maior excesso de peso. Ainda,
merece estudo aprofundado a relação entre nível de escolaridade e excesso de peso, variando
em sentidos opostos entre homens e mulheres. Espera-se também que os dados verificados
para crianças, adolescentes e adultos possam contribuir para análises temporais que busquem
medir a obesidade infantil, na adolescência e na fase adulta. Na seção a seguir, é discutido o
papel da indústria de alimentos na formação de uma população com sobrepeso e obesidade, e
medidas de políticas públicas para combater o excesso de peso.
5 Considerações finais
A partir da década de 70 nos Estados Unidos, organizações ligadas à nutrição passaram a
desaconselhar alimentos muito calóricos e com excesso de gordura, colesterol, sal, açúcar e
álcool. Com as novas recomendações, aumentava a demanda dos consumidores por
informação nutricional dos produtos, bem como a compra de produtos percebidos como
saudáveis e a rejeição daqueles percebidos como não saudáveis. Conforme descreve Nestle
(2003, p. 91), surgia uma base pública de apoio a discussões sobre do papel da dieta na saúde,
e junto a ela, a mensagem de comer menos ou não comer um determinado tipo de alimento,
conflitado diretamente com o objetivo da indústria alimentícia de que as pessoas consumam
mais seus produtos. Segundo a autora, a indústria alimentícia começou a defender
recomendações de nutrientes e não de alimentos específicos, encorajando o consumo de todo
tipo de alimento, independente de seu valor nutricional, sob a justificativa de que variedade e
moderação condicionam por si só dietas saudáveis, excluindo o caráter ruim ou bom dos
36
alimentos. A autora conclui que conscientemente ou inconscientemente, esses princípios
foram internalizados, adotados e promovidos por muitos pesquisadores e profissionais da
nutrição e agências governamentais. Os resultados são conselhos nutricionais mais positivos e
menos alarmantes, apesar da falta de provas convincentes de que essa abordagem é eficaz
para que as pessoas tenham uma alimentação saudável.
Powell (2006, p.969) analisa que crianças e adolescentes, por si sós, não são capazes de
compreender as implicações nutricionais e para a saúde de suas escolhas alimentares. Com o
objetivo de orientar políticas públicas sobre a comunicação do marketing de alimentos
voltado para o público infantil, a Organização Mundial da Saúde (OMS, 2010), em uma
medida inédita, divulgou um conjunto de recomendações para o marketing de alimentos e
bebidas não alcoólicas para crianças. Segundo o relatório, evidências de revisões sistemáticas
sobre a extensão, natureza e efeitos do marketing de alimentos para crianças concluem que a
propaganda atinge crianças em todo o mundo, em sua maioria são de alimentos com alto teor
de gordura, açúcar ou sal, e influenciam nas preferências alimentares das crianças e padrões
de consumo. Ainda, apesar de a televisão continuar um meio importante para divulgação da
propagando, ela esta sendo complementada pela crescente e variada formas de comunicação
do marketing, que incluem patrocínios a eventos esportivos, marketing com celebridades,
mascotes de marca, personagens de desenhos populares entre crianças, web sites, e-mails e
atividades filantrópicas ligadas a oportunidades de promoção. Assim sendo, o marketing de
alimentos para crianças é um fenômeno global e tende a ser pluralista e integrado, usando
múltiplas mensagens e múltiplos canais de divulgação. O relatório conclui que esforços
devem ser feitos para assegurar que crianças de todo o mundo sejam protegidas contra o
impacto de tal marketing, e que seja dado a elas a oportunidade de crescer e se desenvolver
em um ambiente onde são promovidas e incentivadas escolhas alimentares saudáveis e se
promova a manutenção do peso saudável.
Já entre os adultos, a falta de informação pode comprometer a análise do impacto da
alimentação na saúde. Como aponta Burton e Creyer (2004, p. 122), os componentes
nutricionais de refeições consumidas fora de casa geralmente não estão disponíveis e os
consumidores têm pouca informação da quantidade de calorias, gordura saturada, colesterol
que estão consumindo. Dado esse contexto, o autor conduziu um estudo para examinar como
a percepção dos consumidores muda com a divulgação das informações nutricionais. Os
resultados sugerem que os consumidores que se alimentam fora de casa não estão cientes
quando ingerem alimentos com alto teor de gordura, gordura saturada e colesterol, e não
37
avaliam o potencial risco de longo prazo associado a essa dieta. Quando esses consumidores
foram expostos a tais desfavoráveis níveis nutricionais, a percepção do risco de doenças
aumentou, e as intenções de compra caíram relativamente em uma condição controlada em
que nenhuma informação nutricional é apresentada. Os autores concluem que se os
restaurantes fossem obrigados, por lei, a divulgar informações nutricionais, seriam reduzidas
as intenções de compras de alimentos com altos valores de gordura e colesterol.
Além de Burton e Creyer (2004), outros estudos mostrados neste trabalho sugerem que os
formuladores de políticas públicas utilizem a lei como instrumento para combater o excesso
de peso. Powell (2006) sugere que impostos sobre produtos fast-food, desde que substanciais,
reduziriam o consumo excessivo desse tipo de alimento, impactando na redução do IMC.
Chou, Rashad e Grossman (2008) concluem que se não houvesse dedutibilidade fiscal para a
propaganda de fast-food, o sobrepeso infantil reduziria de 5 a 7%. Para o Brasil, não há
estudos sobre os efeitos de uma política de impostos sobre comida fast-food ou sobre
propagandas do gênero,
Em outra linha de pesquisa, Freedman (2011) enuncia que a solução mais bem sucedida
até hoje para combater a obesidade é uma intervenção de comportamento. A abordagem
envolve a adoção de pequenas e sustentáveis mudanças nos hábitos alimentares e na prática
de exercícios físicos, que devem também ser estimuladas pelo ambiente em torno das pessoas.
Como descreve o autor, os cientistas não podem saber o que está acontecendo no cérebro de
uma pessoa, mas podem observar e reproduzir objetivamente o comportamento físico e o
ambiente em que esse comportamento acontece. Dessa maneira, é possível identificar ligações
entre o ambiente e o comportamento, como por exemplo, que fatores externos levam pessoas
a comer demais ou optar por comidas altamente calóricas, e que tipo de ambiente favorece
uma pessoa a ser fisicamente ativa. “A intervenção comportamental busca reconfigurar o
ambiente pra que as informações, gratificações e estímulos sociais estejam direcionados a um
estilo de vida saudável” (FREEDMAN, 2011, p. 44).
A abordagem comportamental pode ser simplificada pela ótica econômica como um
problema de incentivos. “Como as pessoas tomam suas decisões por meio da comparação de
custos e benefícios, seu comportamento pode mudar quando os custos ou benefícios mudam.
Em outras palavras, as pessoas reagem a incentivos” (MANKIW, 2005, p. 7). Quando os
malefícios ou custos do excesso de peso e os benefícios de um estilo de vida saudável são
comparados e divulgados, os indivíduos têm a chance de tomarem melhores decisões e
alterarem seu comportamento.
38
Se as políticas por meio de impostos procuram um efeito de curto prazo, uma mudança
comportamental tem seus efeitos no longo prazo. A abordagem comportamental
intervencionista defendida por Freedman (2011) contempla uma solução mais difícil de ser
aplicada e aceita pela sociedade, mas se bem sucedida, com resultados de longo prazo. O
autor reconhece a inviabilidade prática de uma política pública personalizada para cada
indivíduo, no entanto, conclui que mesmo que uma intervenção comportamental traga
melhores resultados quando customizada individualmente, uma tática de intervenção em
massa tem seus resultados. Nos Estados Unidos, o programa Let’s Move é na essência a
aplicação em massa de um programa de intervenção comportamental, na tentativa de mudar
hábitos dos americanos e criar uma nova geração que se exercite mais, coma melhor e mais
importante, aprenda a gostar desse estilo de vida. Os formuladores de política pública no
Brasil não precisam esperar a obesidade atingir um terço da população para começar a
promover programas que incentivem estilos de vida saudáveis e uma alimentação equilibrada.
39
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2011.
42
Anexos
Quadro 1 – Percentual de mulheres de 20 anos ou mais com sobrepeso
Percentual de mulheres de 20 anos ou mais com sobrepeso
Norte Nordeste Sul
Sudeste Centro-Oeste Cidades SPRJ Estados SPRJ
Branco
45,6%
46,2% 51,8%
47,4%
45,6%
49,4%
50,4%
Preto
52,7%
47,4% 55,3%
54,7%
50,3%
54,3%
56,9%
Pardo
47,2%
47,2% 54,9%
48,0%
47,8%
48,6%
51,0%
Indígena
50,2%
45,7% 57,6%
52,2%
62,2%
62,5%
50,0%
Amarelo
43,9%
46,0% 36,8%
42,9%
30,0%
46,2%
40,6%
Analfabeto
51,6%
52,7% 61,6%
55,0%
52,3%
62,1%
62,0%
Alfabetizado
46,6%
45,3% 51,5%
47,6%
46,4%
49,0%
50,3%
Possui Cartão de Crédito
46,8%
46,1% 50,7%
46,5%
43,9%
48,4%
48,4%
Não possui
47,4%
47,2% 52,8%
48,9%
47,9%
50,4%
52,2%
Faixa de renda 1
44,8%
45,5% 51,2%
47,6%
45,3%
47,4%
47,0%
Faixa de renda 2
46,3%
47,2% 52,1%
47,5%
48,5%
49,1%
49,9%
Faixa de renda 3
51,1%
48,7% 55,2%
50,1%
48,0%
51,9%
53,4%
Faixa de renda 4
48,3%
47,6% 50,5%
47,5%
45,8%
48,9%
50,8%
Área Rural
47,2%
45,8% 56,0%
51,2%
53,1%
Área Urbana
47,3%
47,2% 51,3%
47,7%
45,3%
Faixa de renda 1 em área rural
43,7%
43,5% 50,2%
47,6%
46,5%
-
49,2%
Faixa de renda 2 em área rural
46,9%
45,9% 55,5%
46,9%
54,9%
-
48,6%
Faixa de renda 3 em área rural
56,0%
53,0% 58,9%
53,7%
54,4%
-
55,3%
Faixa de renda 4 em área rural
52,5%
51,4% 56,1%
57,4%
57,2%
-
58,3%
Faixa de renda 1 em área urbana
45,4%
46,4% 51,6%
47,7%
44,8%
47,4%
45,7%
Faixa de renda 2 em área urbana
46,2%
47,5% 50,8%
47,7%
46,4%
49,1%
50,6%
Faixa de renda 3 em área urbana
50,2%
48,0% 54,0%
49,3%
46,4%
51,9%
52,7%
Faixa de renda 4 em área urbana
47,8%
47,3% 49,3%
46,4%
43,9%
48,9%
49,5%
Faixa de estudos 1
52,2%
52,2% 61,1%
55,0%
53,9%
57,5%
57,9%
Faixa de estudos 2
46,7%
42,2% 51,2%
47,7%
46,2%
46,6%
49,3%
Faixa de estudos 3
40,3%
39,9% 42,2%
41,4%
39,1%
45,0%
45,5%
Faixa de estudos 4
44,7%
39,4% 37,6%
39,5%
39,2%
46,0%
42,4%
Tem cheque especial
49,2%
46,9% 48,8%
45,2%
45,5%
47,0%
47,2%
Não tem
47,1%
46,9% 53,0%
48,8%
47,2%
50,2%
51,7%
Fonte: Elaboração própria com dados da POF 2008-2009 do IBGE
-
53,4%
49,6%
50,3%
43
Quadro 2 – Percentual de homens de 20 anos ou mais com sobrepeso
Percentual de homens de 20 anos ou mais com sobrepeso
Norte Nordeste Sul
Sudeste Centro-Oeste Cidades SPRJ Estados SPRJ
Branco
50,6%
47,5% 57,0%
53,1%
52,7%
58,9%
56,6%
Preto
51,6%
42,5% 49,6%
46,4%
49,0%
48,6%
46,2%
Pardo
47,0%
42,5% 49,7%
46,3%
48,4%
50,9%
49,8%
Indígena
49,4%
48,6% 56,7%
63,6%
42,1%
66,7%
60,0%
Amarelo
45,2%
43,1% 37,8%
41,3%
48,6%
50,0%
38,5%
Analfabeto
43,4%
38,7% 44,0%
39,8%
44,3%
44,9%
44,4%
Alfabetizado
49,0%
45,5% 56,2%
50,6%
50,9%
55,3%
53,9%
Possui Cartão de Crédito
60,1%
56,5% 63,3%
58,5%
58,0%
60,3%
60,0%
Não possui
45,1%
40,3% 52,5%
46,0%
47,6%
51,0%
49,9%
Faixa de renda 1
39,1%
35,7% 44,3%
35,9%
39,8%
46,6%
41,1%
Faixa de renda 2
44,8%
42,6% 48,1%
44,5%
47,3%
48,0%
46,4%
Faixa de renda 3
52,2%
50,2% 55,3%
50,9%
48,4%
56,8%
54,7%
Faixa de renda 4
63,4%
59,5% 62,5%
57,9%
60,1%
58,2%
58,4%
Área Rural
42,2%
33,6% 50,8%
42,7%
45,1%
Área Urbana
50,6%
47,2% 57,0%
51,6%
52,1%
Faixa de renda 1 em área rural
36,6%
31,1% 44,7%
27,8%
38,5%
-
36,0%
Faixa de renda 2 em área rural
40,4%
34,2% 42,9%
38,6%
44,2%
-
43,2%
Faixa de renda 3 em área rural
49,2%
38,5% 53,5%
48,0%
43,1%
-
52,6%
Faixa de renda 4 em área rural
61,7%
48,3% 57,6%
53,5%
55,7%
-
57,0%
Faixa de renda 1 em área urbana
40,8%
38,3% 44,2%
39,1%
40,6%
46,6%
44,3%
Faixa de renda 2 em área urbana
46,6%
45,3% 50,5%
46,5%
48,8%
48,0%
48,3%
Faixa de renda 3 em área urbana
53,0%
52,8% 55,9%
51,6%
50,3%
56,8%
55,5%
Faixa de renda 4 em área urbana
63,7%
60,4% 63,7%
58,5%
61,1%
58,2%
58,7%
Faixa de estudos 1
45,3%
41,2% 54,7%
47,0%
48,2%
55,3%
52,0%
Faixa de estudos 2
44,5%
43,8% 52,1%
47,5%
50,0%
53,5%
52,0%
Faixa de estudos 3
53,1%
48,1% 56,1%
52,3%
51,8%
54,3%
54,4%
Faixa de estudos 4
63,3%
58,3% 64,6%
59,9%
58,8%
57,8%
58,3%
Tem cheque especial
65,8%
65,6% 66,3%
61,7%
63,7%
66,0%
64,9%
Não tem
46,6%
42,2% 52,3%
47,1%
48,0%
51,2%
50,4%
Fonte: Elaboração própria com dados da POF 2008-2009 do IBGE
-
49,2%
54,9%
55,0%
44
Quadro 3 – Percentual de mulheres de 20 anos ou mais com obesidade
Percentual de mulheres de 20 anos ou mais com obesidade
Norte Nordeste Sul
Sudeste Centro-Oeste Cidades SPRJ Estados SPRJ
Branco
14,7%
14,7% 19,3%
16,7%
16,3%
15,8%
19,2%
Preto
19,7%
16,3% 22,7%
21,6%
23,9%
22,8%
23,1%
Pardo
15,8%
16,0% 21,3%
16,7%
16,9%
17,5%
18,8%
Indígena
13,1%
18,6% 24,2%
19,6%
24,3%
25,0%
12,5%
Amarelo
17,5%
18,4%
7,0%
17,9%
4,0%
23,1%
17,2%
Analfabeto
16,7%
19,1% 27,8%
21,4%
20,9%
28,2%
26,3%
Alfabetizado
15,5%
14,7% 18,9%
16,8%
16,8%
16,7%
18,9%
Possui Cartão de Crédito
16,1%
14,9% 17,8%
17,0%
16,2%
18,3%
18,8%
Não possui
15,6%
15,9% 20,1%
17,2%
17,5%
16,6%
19,7%
Faixa de renda 1
14,9%
14,9% 19,8%
15,9%
17,7%
15,7%
16,0%
Faixa de renda 2
15,2%
16,0% 20,7%
16,5%
17,5%
16,1%
17,6%
Faixa de renda 3
16,1%
15,9% 20,4%
18,3%
18,0%
18,6%
20,8%
Faixa de renda 4
17,3%
16,5% 18,4%
17,2%
15,9%
17,1%
20,0%
Área Rural
15,6%
14,6% 21,3%
20,2%
19,6%
Área Urbana
15,7%
15,9% 19,1%
16,6%
16,5%
Faixa de renda 1 em área rural
14,5%
13,0% 22,3%
16,5%
17,4%
-
16,6%
Faixa de renda 2 em área rural
13,6%
16,0% 22,4%
16,9%
20,7%
-
17,9%
Faixa de renda 3 em área rural
19,5%
17,3% 21,9%
21,1%
20,8%
-
21,1%
Faixa de renda 4 em área rural
20,3%
18,4% 19,3%
27,1%
19,3%
-
27,9%
Faixa de renda 1 em área urbana
15,1%
15,7% 18,7%
15,8%
17,8%
15,7%
15,6%
Faixa de renda 2 em área urbana
15,6%
16,0% 20,1%
16,4%
16,5%
16,1%
17,5%
Faixa de renda 3 em área urbana
15,4%
15,6% 19,9%
17,6%
17,3%
18,6%
20,8%
Faixa de renda 4 em área urbana
17,0%
16,4% 18,2%
16,0%
15,3%
17,1%
18,6%
Faixa de estudos 1
18,7%
18,4% 24,9%
21,1%
21,0%
22,5%
23,4%
Faixa de estudos 2
14,5%
13,0% 18,8%
16,0%
15,2%
15,4%
18,3%
Faixa de estudos 3
11,5%
12,1% 13,1%
13,5%
13,5%
13,8%
16,2%
Faixa de estudos 4
15,8%
11,9% 12,2%
11,9%
12,7%
15,5%
14,3%
Tem cheque especial
17,5%
16,8% 16,1%
16,4%
16,3%
17,3%
18,6%
Não tem
15,6%
15,6% 20,3%
17,3%
17,3%
17,2%
19,6%
Fonte: Elaboração própria com dados da POF 2008-2009 do IBGE
-
21,4%
17,2%
18,8%
45
Quadro 4 – Percentual de homens de 20 anos ou mais com obesidade
Percentual de homens de mais de 20 anos com obesidade
Norte Nordeste Sul
Sudeste Centro-Oeste Cidades SPRJ Estados SPRJ
Branco
13,0%
11,3% 15,3%
13,2%
14,4%
13,3%
14,9%
Preto
12,6%
10,4% 15,4%
11,4%
12,0%
12,9%
12,3%
Pardo
10,1%
9,7% 14,2%
10,9%
12,0%
12,7%
12,6%
Indígena
7,6%
8,6% 13,3%
12,1%
15,8%
33,3%
30,0%
Amarelo
6,5%
9,8%
5,4%
6,7%
13,5%
18,2%
7,7%
Analfabeto
8,3%
7,9% 10,8%
9,1%
10,0%
11,5%
10,9%
Alfabetizado
11,3%
11,0% 15,4%
12,4%
13,4%
13,2%
14,1%
Possui Cartão de Crédito
15,3%
14,8% 19,0%
15,0%
16,3%
12,8%
16,1%
Não possui
9,7%
8,9% 13,6%
10,9%
11,9%
13,4%
12,7%
Faixa de renda 1
6,1%
6,8% 10,1%
6,8%
8,5%
11,1%
8,4%
Faixa de renda 2
9,5%
9,8% 11,5%
9,8%
11,5%
9,5%
10,5%
Faixa de renda 3
12,3%
12,2% 14,8%
12,3%
13,0%
13,9%
14,1%
Faixa de renda 4
18,9%
17,6% 18,7%
15,6%
16,8%
14,5%
16,5%
7,7%
6,2% 13,2%
10,8%
10,6%
12,1%
11,5% 15,7%
12,5%
13,9%
Área Rural
Área Urbana
-
13,1%
13,1%
14,2%
Faixa de renda 1 em área rural
4,5%
4,7%
9,5%
5,2%
7,1%
-
7,4%
Faixa de renda 2 em área rural
7,5%
7,1%
9,0%
9,6%
10,0%
-
10,6%
Faixa de renda 3 em área rural
11,2%
8,6% 13,9%
11,4%
12,3%
-
12,5%
Faixa de renda 4 em área rural
18,0%
11,9% 17,8%
16,3%
12,9%
-
18,7%
Faixa de renda 1 em área urbana
7,3%
7,9% 10,4%
7,5%
9,4%
11,1%
9,1%
Faixa de renda 2 em área urbana
10,3%
10,6% 12,6%
9,8%
12,2%
9,5%
10,5%
Faixa de renda 3 em área urbana
12,6%
13,0% 15,1%
12,5%
13,2%
13,9%
14,7%
Faixa de renda 4 em área urbana
19,0%
18,0% 18,9%
15,5%
17,7%
14,5%
16,0%
Faixa de estudos 1
9,3%
9,0% 14,4%
11,3%
12,4%
12,5%
12,9%
Faixa de estudos 2
9,4%
10,6% 14,1%
11,1%
14,5%
12,2%
13,4%
Faixa de estudos 3
13,4%
12,1% 16,4%
13,5%
12,8%
14,6%
15,6%
Faixa de estudos 4
17,7%
16,1% 16,2%
13,6%
15,3%
11,0%
13,1%
Tem cheque especial
19,3%
19,5% 20,0%
16,3%
18,3%
14,3%
17,7%
Não tem
10,1%
9,5% 13,7%
11,2%
12,2%
12,7%
12,9%
Fonte: Elaboração própria com dados da POF 2008-2009 do IBGE
46
Figura 1 – Teste de normalidade de resíduos do Modelo 3 - Estados de SP e RJ como
uma variável
50,000
Série de Resíduos
Amostra 1 182301
Observações 182301
40,000
30,000
20,000
10,000
Média
Mediana
Máximo
Mínimo
Desv. Padrão
Assimetria
Curtose
-9.27e-16
-0.534299
65.58328
-18.73268
4.312554
0.929534
5.772588
Jarque-Bera
P-valor
84643.73
0.000000
0
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
Fonte: Eviews
Tabela 6 – Testes para validação do Modelo 3-Estados de SP e RJ como uma variável
Teste
Estatística
P-valor
F-Snedecor
6746,5100
0,0000
Jarque Bera de normalidade
de resíduos
84643,7300
0,0000
Breusch-Pagan-Godfrey de
heterocedasticidade
[F(14,182286)]
312,9622
0,0000
Breusch-Godfrey de
correlação serial .
[F(2,182284)]
3044,982
0,0000
Fonte: Elaboração própria com dados da regressão do Eviews.
47
Tabela 7 – Resultado da regressão do Modelo 1 – Cinco regiões geográficas como variáveis
Variável Dependente: IMC
Quantidade de observações: 182.301
Variável
Coeficiente
Erro Padrão
Estatística t
P-valor
CONSTANTE
17,21729
0,064558
266,6947
0,0000
RACA1
0,108593
0,041622
2,609044
0,0091
RACA2
0,399319
0,071096
5,616589
0,0000
RENDA
-0,000037
0,000012
-3,060177
0,0022
IDADE
0,136445
0,001404
97,15579
0,0000
SEXO
-0,078958
0,028347
-2,785377
0,0053
ANOSESTUDO
0,063193
0,002370
26,65995
0,0000
ALFABETIZADO
1,782097
0,039874
44,69307
0,0000
CARTAO
1,065314
0,035243
30,22745
0,0000
TIPOAREA
-0,114294
0,024584
-4,649081
0,0000
NORTE
-0,416490
0,043467
-9,581721
0,0000
NORDESTE
-0,545916
0,038700
-14,10622
0,0000
SUDESTE
-0,433751
0,038986
-11,12594
0,0000
CENTROOESTE
-0,270793
0,042974
-6,301372
0,0000
Erro padrão da regressão
0,340889
SQR
3392568
0,340842
Critério Akaike
5,761714
4,314062
Critério Schwarz
5,762490
Fonte: Elaboração própria com dados da regressão do Eviews.
48
Tabela 8 – Resultado da regressão do Modelo 2 – Brasil dividido em três regiões
Variável Dependente: IMC
Quantidade de observações: 182.301
Variável
Coeficiente
Erro Padrão
Estatística t
P-valor
CONSTANTE
16,78219
0,057784
290,4294
0,0000
RACA1
0,051558
0,041268
1,249350
0,2115
RACA2
0,343969
0,070938
4,848886
0,0000
RENDA
-0,000033
0,000012
-2,739947
0,0061
IDADE
0,136420
0,001406
97,02802
0,0000
SEXO
-0,076151
0,028335
-2,687495
0,0072
ANOSESTUDO
0,063538
0,002369
26,81557
0,0000
ALFABETIZADO
1,800580
0,039648
45,41466
0,0000
CARTAO
1,042927
0,035263
29,57592
0,0000
TIPOAREA
-0,104895
0,024644
-4,256328
0,0000
REG2
0,094340
0,025541
3,693637
0,0002
REG3
0,280330
0,038673
7,248758
0,0000
Erro padrão da regressão
0,340218
SQR
3396022
0,340178
Critério Akaike
5,762710
4,316234
Critério Schwarz
5,763375
Fonte: Elaboração própria com dados da regressão do Eviews.