Educação e Índice de Desenvolvimento Humano: uma análise espacial para os
municípios da Região Nordeste do Brasil.1
Luiz Eduardo de Vasconcelos Rocha2
Janaina Teodoro Guiginski3
Resumo: A pobreza e a desigualdade de renda no Brasil estão declinando consideravelmente,
entretanto, as desigualdades regionais continuam elevadas, com a Região Nordeste
apresentando, em relação às demais regiões do país, as maiores taxas de pobreza e de
concentração de renda. A melhora dos indicadores socioeconômicos é explicada por um
conjunto de fatores, entre eles se destaca a educação que, além do capital humano, possibilita
aos indivíduos e regiões desfrutarem de liberdades substantivas para buscarem avanços
sociais e políticos. Dentro deste contexto, a pesquisa, ao retratar a educação como
capacitação básica dos indivíduos, propõe uma nova metodologia para o cálculo do Índice de
Desenvolvimento Humano (IDH), incluindo na dimensão educação, além da alfabetização, as
taxas de pelo menos quatro e oito anos de ensino. Com essas alterações, espera-se que o IDH
possa retratar de forma mais adequada o desenvolvimento humano nos municípios da região
Nordeste nos anos 1991 e 2000. A partir da estimação dos novos indicadores, procura-se
analisar, em termos espaciais, as desigualdades do desenvolvimento humano, identificando as
disparidades regionais entre os municípios nordestinos. Através da Análise Exploratória de
Dados Espaciais (AEDE) verifica-se a existência de padrões espaciais significativos e a
formação de padrões de associação local, classificando os municípios em grupos
homogêneos.
Palavras-chave: Índice de Desenvolvimento Humano, Educação, Território.
1.
Introdução
Estudar o desenvolvimento na região Nordeste é uma questão complexa, que envolve
aspectos históricos, econômicos e sociais. A região Nordeste possui os piores indicadores
sociais dentre as cinco macrorregiões brasileiras e as assimetrias estão presentes tanto em
relação às demais regiões como também entre os estados e mesmo dentro destes. A pobreza
e a desigualdade de renda no Brasil estão declinando consideravelmente, entretanto, as
desigualdades regionais continuam elevadas, com a região Nordeste apresentando, em
relação às demais regiões do país, as maiores taxas de pobreza e de concentração da renda.
Há uma visível concentração geográfica de pessoas, renda, investimentos e infraestrutura nas
principais cidades, localizadas em sua maioria nas regiões metropolitanas das capitais
(OLIVEIRA, 2008).
De 1970 a 2000, a economia nordestina cresceu, em média, mais que a média nacional.
Porém, tal crescimento não originou mudanças nas características mais marcantes do
Nordeste: as desigualdades na distribuição de renda e de terras, o baixo índice de
Os autores agradecem à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais – FAPEMIG –
os financiamentos da pesquisa e da participação no Seminário. O trabalho apresenta resultados parciais
do projeto de pesquisa “ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO DA FAMÍLIA (IDF) E CONVERGÊNCIA DE
RENDA: UMA ANÁLISE ESPACIAL PARA OS MUNICÍPIOS DA REGIÃO NORDESTE DO BRASIL”,
coordenado pelo primeiro autor – Edital Universal 2009/FAPEMIG.
1
2
Professor Associado do Departamento de Ciência Econômicas da Universidade Federal de São João
Del Rei – UFSJ. São João Del Rei – Minas Gerais, Brasil. [email protected].
3
Graduanda em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de São João Del Rei e bolsista
PIBIC/FAPEMIG. São João Del Rei – Minas Gerais, Brasil [email protected].
1
desenvolvimento humano e a concentração espacial da atividade econômica industrial. Apesar
do aumento da importância da participação do setor privado na economia, os investimentos do
setor público continuam sendo fundamentais para o desenvolvimento da região (MELO e
SIMÕES, 2011). A partir dos anos 2000, a região Nordeste continua apresentando altas taxas
de crescimento econômico, acima da média nacional, mas com um aspecto totalmente novo,
aliado ao crescimento observa-se redução das desigualdades sociais e distribuição de renda
(OLIVEIRA, 2008).
Esses fenômenos recentes estão ligados às transformações iniciadas na década de 1990,
caracterizados por importantes mudanças estruturais na sociedade brasileira, tais como
estabilização monetária, abertura econômica e início da implantação das políticas de
transferência de renda focadas nas famílias. A melhora dos indicadores socioeconômicos é
explicada por um conjunto de fatores, entre eles se destaca a educação que, além do capital
humano, possibilita aos indivíduos e regiões desfrutarem de liberdades substantivas para
buscarem avanços sociais e políticos. Conforme definido pela Constituição de 1988, a
educação passou a ser responsabilidade direta do Estado e tornou-se prioridade social. Assim,
observa-se importante alteração nas políticas públicas voltadas para a educação, devido ao
papel de provedor direto atribuído aos estados.
O conhecimento aumenta as possibilidades das pessoas, permite viver uma vida mais longa e
confortável, auferir maiores salários e obter melhores empregos (PNUD, 2010). O acesso à
educação consiste num importante meio para a liberdade de escolha. A Abordagem das
Capacitações, desenvolvida por Amartya Sen, fornece uma visão ampla em relação à noção de
liberdade, que admite diversas análises sobre desenvolvimento e bem-estar. Segundo esta
Abordagem, maiores níveis educacionais promovem a expansão da capacidade humana,
permitindo aos indivíduos desfrutar de liberdades substantivas para buscar o tipo de vida que
escolheram (SEN, 2001). Vale ressaltar que a Abordagem das Capacitações não é antagônica
à teoria do capital humano, que relaciona qualificação e produtividade. O conceito de capital
humano está inserido numa visão mais abrangente, em que maiores níveis educacionais
promovem, além da expansão do capital humano, a expansão das capacidades humanas
(SEN, 2004).
A mudança de paradigma no entendimento do desenvolvimento, que deixou de ser sinônimo
de crescimento econômico, refletiu na criação do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) no
início da década de 1990, por Mahbub ul-Haq e Amartya Sen, cuja finalidade inicial era
comparar o estágio de desenvolvimento entre países. O IDH é um índice multidimensional de
desenvolvimento construído a partir de indicadores de renda, longevidade e de educação.
Graças à disponibilidade de dados na maioria dos países e à grande visibilidade do índice fora
do meio acadêmico, o IDH é um indicador multidimensional de desenvolvimento amplamente
difundido. Apesar de não abranger todos os aspectos referentes ao desenvolvimento, as três
dimensões são de indiscutível importância e bastante recorrentes na literatura (LIMA e
BOUERI, 2009).
Uma importante deficiência metodológica do IDH, relacionada aos seus subíndices, é que
estes, quando utilizados para regiões mais desenvolvidas, apresentam pequena variância,
dificultando o ordenamento em relação ao desenvolvimento (HERNANDEZ e POL, 2008). A
pesquisa atenta justamente a essa limitação, centrando sua análise na educação. Entende-se
que, com a ampliação do acesso à educação básica e diminuição considerável do número de
analfabetos, somente a alfabetização não seja suficiente para garantir o direito de liberdade de
escolha das pessoas. Assim, indicadores mais rigorosos representam com mais propriedade as
diferenças territoriais e também servem de parâmetro mais realista, segundo o estágio de
desenvolvimento da região Nordeste do Brasil, de níveis educacionais que retratem realmente
a expansão das capacitações dos indivíduos.
2
Dentro deste contexto, a pesquisa, ao retratar a educação como capacitação básica dos
indivíduos, propõe uma nova metodologia para o cálculo do Índice de Desenvolvimento
Humano (IDH), incluindo na dimensão educação, além da alfabetização, as taxas de pelo
menos quatro e oito anos de estudo. Com essas alterações, espera-se que o IDH possa
retratar de forma mais adequada o desenvolvimento humano nos municípios da região
Nordeste nos anos de 1991 e 2000. Pretende-se avaliar o impacto no IDH dos municípios da
região Nordeste causado pela utilização de indicadores mais rigorosos na dimensão educação
e ponderar sobre as liberdades efetivamente desfrutadas pelos indivíduos para realizar
funcionamentos, tendo em vista incrementos da capacidade humana, medida através da média
de anos de estudo. Devido à impossibilidade de se medir objetivamente os aspectos
qualitativos, não entra em questão a qualidade da educação, mas tão somente a quantidade de
anos de estudo dos adultos.
Uma observação importante deve ser feita quanto ao período de análise. O presente estudo
compreende o período de 1991 a 2000, pois são estes os anos dos últimos Censos
disponibilizados pelo IBGE quando a pesquisa foi iniciada. A partir de 2010, os indicadores de
educação e renda do IDH foram alterados e também sua forma de agregação. A longevidade
da população continuou sendo expressa pela esperança de vida ao nascer; na dimensão
educação, a taxa de alfabetização e a taxa de matrícula foram substituídas, respectivamente,
pela média de anos de escolaridade e pelos anos de escolaridade esperados; e a dimensão
relacionada aos rendimentos passou a utilizar o rendimento nacional bruto (RNB) per capita em
substituição ao PIB per capita. Porém, a metodologia aqui utilizada coincide com a
apresentada no Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil, que usa os parâmetros
anteriores às recentes alterações.
A partir da estimação dos novos indicadores, procura-se analisar, em termos espaciais, as
desigualdades do desenvolvimento humano, identificando as disparidades regionais entre os
municípios nordestinos. Através da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) busca-se
verificar a existência de padrões espaciais significativos e a formação de padrões de
associação local, classificando os municípios em grupos homogêneos. Além desta introdução,
o trabalho é composto de mais três seções. A próxima seção apresenta a metodologia do IDH
e da análise espacial e a fonte dos dados. Na terceira seção, os resultados encontrados são
apresentados e analisados. E, por fim, a última seção traz as principais conclusões.
2.
Metodologia
2.1.
Construção do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)
O Índice de Desenvolvimento Humano é composto de três características sintéticas que
representam o bem-estar: renda, que representa o padrão de vida, através do PIB per capita;
um componente de conhecimento, representado pelo acesso dos indivíduos ao sistema de
educação formal (alfabetização e taxa de matrícula); e a longevidade, representada pela
expectativa de vida (ONU, 1990). A partir da definição de limites máximos e mínimos para as
três características sintéticas e do cálculo dos índices percentuais dos indicadores são obtidos
os índices parciais da renda, da longevidade e da educação. A média simples destes índices
resultará no IDH. Índices de até 0,499 representam baixo desenvolvimento humano; índices
entre 0,500 e 0,799 representam médio desenvolvimento humano; e maior que 0,800 indicam
desenvolvimento humano considerado alto.
O cálculo do IDH municipal utiliza as mesmas dimensões que o IDH de países, embora alguns
indicadores sejam diferentes, pois são mais apropriados para áreas geográficas menores. Para
o cálculo do IDH dos municípios do Nordeste admite-se as seguintes delimitações para os
indicadores, utilizadas pelo Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). Os limites
3


i
superior e inferior associados ao indicador de longevidade I long
são, respectivamente, 85
 
i
anos e 25 anos. Os valores relativos ao indicador do padrão de vida I ren
são ajustados por
funções logarítmicas, contidos no intervalo entre R$ 3,90 e R$ 1.560,17, que representa a
i
renda per capita mensal. E o indicador de educação I edu
, cujo intervalo de abrangência está
restrito entre zero e cem, tem a particularidade de ser dividido em dois componentes: a
alfabetização de adultos, ponderada por 2 do peso relativo deste indicador, e a taxa de
 
3
matrícula nos níveis primário, secundário e superior, ponderada pelo peso restante de 1 . A
3
taxa bruta de matrícula refere-se ao somatório das pessoas – independente da idade – que
frequentam os cursos fundamental, secundário e superior dividido pela população na faixa
etária de 7 a 22 anos.
Os índices dos indicadores são definidos da seguinte forma:
I 
i
j
O ij  l j
Lj  l j
(1)
Em que I ij representa o índice do indicador j para a região i, O ij refere-se à observação do
indicador j para a região i, e, finalmente, L j e l j representam, respectivamente, os limites
superior e inferior definidos para os indicadores.
O IDH, obtido através da média simples dos indicadores de renda, longevidade e saúde, é
representado pela equação:
I  I l 
IDH   ren long edu 
3


(2)
A alfabetização de adultos refere-se ao percentual de pessoas acima de 15 anos capazes de
ler e escrever um bilhete simples. Conforme já ressaltado, levando-se em consideração que
esse nível de conhecimento não seria suficiente para expandir as capacitações dos indivíduos,
a taxa de alfabetização será, primeiramente, substituída pela taxa de adultos com pelo menos
quatro anos de estudos, e, posteriormente, pela taxa de adultos com pelo menos oito anos de
estudos.
2.2.
Análise Exploratória dos Dados Espaciais
As Análises Exploratórias de Dados Espaciais (AEDE) são úteis para estudar os diversos
fenômenos entre regiões, entre eles os socioeconômicos, levando-se em consideração o
relacionamento e a distribuição dos dados no espaço. Essas análises, em geral, podem
diagnosticar dois efeitos distintos: dependência e heterogeneidade espaciais. Para
implementar a AEDE, serão utilizados a Autocorrelação Global Univariada e Multivariada,
através do I de Moran que identifica a autocorrelação entre os indicadores de desenvolvimento,
e também os Indicadores Locais de Associação Espacial que buscam identificar agrupamentos
espaciais significantes de valores similares em torno da observação (regiões). Devido ao amplo
conhecimento na economia regional e à limitação de espaço, essas metodologias não serão
apresentadas no presente trabalho. Esses métodos são descritos detalhadamente em Almeida
(2007).
4
2.3.
Fonte de Dados
Os dados dos indicadores utilizados no cálculo do IDH, quais sejam, taxa de alfabetização
(TA), taxa bruta de frequência escolar e os subíndices Longevidade e Renda, além das taxas
de adultos que possuem pelo menos quatro anos de estudo (T4) e oito anos de estudos (T8)
foram coletados no Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (2003). O Atlas sintetiza as
informações em nível municipal dos Censos Demográficos de 1991 e 2000. O Brasil é
subdividido em cinco macrorregiões: Nordeste, Norte, Centro-Oeste, Sudeste e Sul. Estas
regiões são constituídas de 27 estados, totalizando 5.507 municípios, segundo a divisão
política de 2000. A região Nordeste é constituída de 9 estados, os quais são compostos de 23
mesorregiões, 187 microrregiões e 1787 municípios.
3.
Análise empírica
Nesta seção é apresentada uma breve explanação das taxas de ensino nas cinco regiões do
Brasil. Em seguida, focalizando a região Nordeste nos anos 1991 e 2000, são comparadas as
taxas de ensino propostas e, incorporando-as no cálculo do subíndice Educação e do IDH, são
analisadas as alterações na dinâmica regional. Por fim, pela AEDE, é verificada a presença de
autocorrelação global e local nos indicadores de desenvolvimento.
3.1.
Taxas de ensino das cinco macrorregiões do Brasil
Conforme explicitado na metodologia, três taxas de ensino foram extraídas do Atlas do
Desenvolvimento Humano do Brasil, correspondentes à população adulta, que considera os
indivíduos com idade entre 15 e 65 anos. TA exprime a taxa de alfabetização, usada no cálculo
do IDH, que considera todos os indivíduos capazes de ler e escrever um bilhete simples; T4
representa a taxa de ensino que inclui todos os indivíduos com 4 anos de estudo ou mais;
finalmente, T8 expressa a taxa de pessoas com pelo menos 8 anos de estudo.
Como forma de demonstrar o estágio de desenvolvimento educacional relativo da região
Nordeste, objeto de estudo do presente trabalho, é pertinente comparar seu nível de ensino
com as demais regiões. Os níveis educacionais da população das cinco grandes regiões
brasileiras são bastante heterogêneos. Modificações institucionais ocorridas durante a década
de 1990 levaram a uma melhoria nas taxas de ensino em todas as regiões. A Figura 1
apresenta as taxas médias de ensino TA, T4 e T8 da população adulta dos municípios das
regiões brasileiras, para 1991 e 2000.
Pode-se constatar, a partir da análise visual, que estas taxas apresentam evolução positiva no
período, o que implica dizer que aumentou o percentual da população alfabetizada, de acordo
com TA, e, também, o percentual de pessoas que possuem pelo menos quatro e pelos menos
oito anos de estudo, respectivamente representadas por T4 e T8. Nota-se com facilidade que a
posição relativa e as disparidades entre as regiões persistem durante o período analisado.
Enquanto a região Nordeste apresenta as menores taxas de ensino, ou seja, possui o menor
percentual de desenvolvimento da população em relação à alfabetização e anos de estudo, as
regiões Sudeste e Sul alcançam os melhores resultados.
Ao comparar as taxas dentro do mesmo período, T4 e T8 apresentam valores menores que TA,
isto é, a proporção da população que possui pelo menos quatro anos de estudo ou pelo menos
oito de estudo é bem menor que a proporção da população que engloba TA.
Resumidamente, TA apresenta a mesma hierarquia para as regiões em 1991 e em 2000, com
o Nordeste apresentando as menores taxas, 50% em 1991 e 64,3% em 2000, e a região Sul as
maiores taxas, 84% em 1991 e 88,9% em 2000. Observa-se, ainda, um processo de
convergência das taxas de alfabetização, ou seja, pois o aumento percentual de TA no período
é maior no Nordeste, 14 pontos percentuais, e segue diminuindo gradativamente, 12 p. p. no
Norte, 8 p. p. no Centro-Oeste, 7 p. p. no Sudeste e 4,7 p. p. no Sul.
5
Também em relação à taxa T4 nota-se certa convergência do nível educacional, já que as
variações percentuais do Nordeste e do Norte, ambas as regiões com as menores taxas
médias de quatro anos de estudo, respectivamente 13,6 p. p. e 15,8 p. p., são superiores à
variação ocorrida no Sul, de 8,6 p. p. Entretanto, esse processo de aproximação das taxas
regionais para T4 não é tão notável quanto o observado em TA.
Figura 1 – Taxas médias de ensino TA, T4 e T8 das cinco macrorregiões do Brasil, 1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
A dinâmica da taxa T8, ao contrário das duas taxas anteriores, aponta para uma elevação das
disparidades educacionais entre as regiões. Sul e Sudeste, regiões com as taxas médias de
oito anos de estudo mais elevadas, apresentam variação positiva de 12 p. p., enquanto a
região Nordeste possui variação de apenas 6,8 p. p.; Norte e Centro-Oeste variam
aproximadamente 9,8 p. p. Tal resultado indica um claro processo de divergência entre as
regiões em relação a um parâmetro mais elevado de nível educacional.
Além das taxas médias de ensino, é interessante analisar também o comportamento da
variância destas taxas para as grandes regiões do Brasil. O estudo da variância é importante
quando se trata de indicadores como o IDH, pois é desejável uma grande variância dos dados
que compõem o indicador para que seja possível hierarquizar verdadeiramente os índices
encontrados em cada município. Variâncias muito pequenas podem indicar que a variável não
é adequada, pois há demasiada homogeneidade nos dados. A Figura 2 apresenta a variância
das taxas de ensino, de 1991 e 2000, para as cinco grandes regiões do Brasil. Em todas as
regiões, as variâncias de TA e T4 diminuem durante o período e a variância de T8 aumenta.
Figura 2 – Variância das taxas médias de ensino das cinco macrorregiões do Brasil, 1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
6
Uma análise mais detalhada e uma avaliação particular é imprescindível para cada região. A
próxima seção apresenta essa análise para a região Nordeste do Brasil.
3.2.
Taxas de ensino da Região Nordeste
Abaixo, na Tabela 1, são descritas as taxas de ensino dos municípios para os anos de 1991 e
2000, para o Nordeste brasileiro.
Tabela 1 – Taxas médias de Ensino TA, T4 e T8 da população adulta do Nordeste, 1991 e 2000.
Indicadores
Média
Variância
Máximo
Mínimo
TA
50,18
103,68
90,16
16,35
1991
T4
29,08
113,22
77,56
5,57
T8
9,06
34,07
48,80
0,52
TA
64,32
66,60
93,72
40,17
2000
T4
42,72
101,15
84,28
13,03
T8
15,89
53,12
58,70
1,66
Fonte: elaborado a partir dos dados do Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (2003).
Em 1991, a taxa de alfabetização (TA) média do Nordeste foi de 50,18%, e em 2000,
aumentou para 64,32%. A proporção de adultos com pelo menos quatro anos de estudo (T4)
passou de 29,08% para 42,72%; e a taxa de oito anos de estudo (T8), que era de 9,06%,
aumentou para 15,89. As taxas TA e T4 aumentaram em proporções semelhantes; TA evoluiu
14,14 pontos percentuais e T4 aumentou 13,64 pontos percentuais. Porém, a taxa T8
apresentou evolução bem menor, com aumento de apenas 6,83 pontos percentuais no
período.
Entre 1991 e 2000, observa-se aumento em todas as taxas médias de ensino, para todos os
estados do Nordeste, conforme ilustrado na Figura 3. É possível perceber que existe grande
disparidade entre as taxas de ensino TA, T4 e T8 nos dois períodos, porém, entre os estados,
os valores se apresentam relativamente homogêneos e próximos à média regional. Cabe
ressaltar que as menores taxas de alfabetização (TA) são encontradas no estado de Alagoas e
as maiores taxas no estado da Bahia, em ambos os períodos. Com relação às taxas T4 e T8,
os estados de Pernambuco e Rio Grande do Norte apresentam as maiores taxas médias, tanto
em 1991 como em 2000. As menores taxas são observadas nos estados do Maranhão e Piauí,
em 1991, e nos estados de Alagoas e, novamente, Piauí, em 2000.
Figura 3 - Taxas médias de ensino TA, T4 e T8 da população adulta dos estados do Nordeste,
1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
7
3.3.
Variância das Taxas de Ensino
A Figura 4 mostra o gráfico do comportamento das variâncias das taxas de ensino para os
nove estados e para a região. Em 1991, as taxas de ensino TA e T4 apresentam variâncias
maiores que a taxa T8, com valores próximos, indicando que ambas são boas escolhas para a
composição do IDH. Para o ano 2000, entretanto, as variâncias da taxa TA diminuem,
aproximando-se mais de T8, demonstrando que a taxa de ensino mais indicada para a
composição do IDH passa a ser a taxa de quatro anos, T4, pois esta apresenta maior variância,
o que possibilita captar melhor as desigualdades existentes.
Figura 4 - Variância das taxas de ensino TA, T4, T8 da população adulta dos estados do Nordeste,
1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
A decomposição da variância é um instrumento conveniente para avaliar o padrão de
desigualdade em relação às taxas de ensino tanto entre os estados (interregional) como dentro
dos estados (intrarregional). A Figura 5 ilustra a decomposição da variância das taxas de
ensino para a região Nordeste para 1991 e 2000, em que a variância total é dividida em
variância entre os estados e dentro dos estados. A decomposição da variância permite
observar a heterogeneidade relativa das observações. Nota-se que a variância dentro dos
estados é bastante superior à variação entre os estados, o que aponta para um alto grau de
desigualdade das taxas de ensino dentro dos estados, mas certa homogeneidade interregional.
Figura 5 – Decomposição da variância para as taxas TA, T4 e T8 dos estados do Nordeste, 1991 e
2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
Entre 1991 e 2000, a variância das taxas TA e T4 diminuiu devido à diminuição da variância
dentro dos estados, mas a variância entre os estados aumentou ligeiramente. Isso significa que
essas taxas de ensino se tornaram mais homogêneas dentro dos estados e que as
8
disparidades de ensino entre os estados estão aumentando. Para a taxa de ensino T8, a
variância aumentou tanto entre os estados quanto dentro destes, indicando ampliação das
desigualdades quanto às taxas de ensino fundamental; o maior acréscimo ocorreu dentro dos
estados, o que aponta para aumento das disparidades de ensino entre os municípios de um
mesmo estado.
3.4.
Subíndice da educação IE, IE4 e IE8.
O IDH é composto por três subíndices: renda per capita, longevidade e educação; o subíndice
da educação (IE) é dividido em dois componentes, taxa de alfabetização dos adultos,
ponderada por 2/3 do peso relativo deste indicador e taxa de matrícula combinada, ponderada
pelo peso restante de 1/3. No cálculo dos novos subíndices educacionais, a taxa de
alfabetização foi substituída, primeiramente, pela taxa de ensino de pelo menos quatro anos de
estudo, formando o subíndice IE4, e, posteriormente substituída pela taxa de ensino de oito
anos de estudo, resultando no subíndice IE8.
A Figura 6 permite, através dos mapas da região Nordeste, visualizar o nível educacional dos
municípios nordestinos, nos anos 1991 e 2000, para cada um dos parâmetros educacionais.
Os municípios com subíndices educacionais maiores do que a média são representados pelas
cores amarela, laranja e vermelha, enquanto os municípios com valores inferiores à media
estão em azul.
Em 1991, o subíndice IE, composto pela taxa de alfabetização, apresenta média de 0,50; o
subíndice IE4, composto pela taxa de ensino de 4 anos de estudo, possui média de 0,36 e o
subíndice IE8, que engloba a taxa de 8 anos de estudo, média de 0,22. Em 2000, IE apresenta
média de 0,69; IE4, média de 0,54 e IE8, média de 0,36. Os resultados demonstram que,
apesar dos valores médios terem se elevado durante o período, a estrutura decrescente
permanece.
Figura 6 – Subíndices da Educação IE, IE4 e IE8 para os municípios da região Nordeste, 1991 e
2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
9
3.5.
Índices de Desenvolvimento Humano IDH, IDH_E4, IDH_E8
O índice do IDH é obtido através da agregação dos subíndices de renda, de longevidade e de
educação; a partir dos novos subíndices educacionais, apresentados acima, são calculados os
novos indicadores de desenvolvimento humano: IDH_E4, que utiliza o subíndice educacional
que considera a taxa de 4 anos de estudo e o IDH_E8, que inclui o subíndice educacional com
taxa de ensino de 8 anos.
São notadas mudanças significativas quanto à classificação do nível de desenvolvimento dos
municípios quando a taxa de alfabetização do IDH é trocada pelas taxas de ensino de quatro
anos de estudo, dando origem ao indicador IDH_E4 e oito anos de estudo, formando o
indicador IDH_E8. A classificação do IDH, demonstrado na Tabela 2, apresenta pontos de
corte predefinidos. Os municípios com IDH com valor de 0 a 0,499 são classificados como de
baixo desenvolvimento humano; de 0,500 a 0,799, médio desenvolvimento humano; e acima
de 0,800, alto desenvolvimento humano. Vale ressaltar que a partir do Relatório do
Desenvolvimento Humano de 2010 (PNUD 2010) a classificação do nível de desenvolvimento
deixou de ser definida a partir de pontos de corte predefinidos, como apresentado acima, e
passou a se basear em quartis, dividindo o IDH em muito alto, alto, médio e baixo.
Em 1991, nenhum município apresenta alto desenvolvimento humano, de acordo com os três
parâmetros. Considerando o IDH como parâmetro, 888 municípios apresentam médio
desenvolvimento e 899 apresentam baixo desenvolvimento. Utilizando o IDH_E4 como
parâmetro, apenas 335 municípios apresentam médio desenvolvimento e o restante é
classificado como de baixo desenvolvimento humano. Usando o IDH_E8, a deterioração nas
posições é expressiva, apenas 88 municípios são considerados de médio desenvolvimento e
os 1699 municípios restantes exibem baixo desenvolvimento humano.
Tabela 2 - Número de Municípios da região Nordeste, segundo a classificação do nível de
desenvolvimento, 1991 e 2000.
IDH
IDH_E4
IDH_E8
IDH
IDH_E4
IDH_E8
Classificação
1991
1991
1991
2000
2000
2000
Alto Desenvolvimento Humano
0
0
0
2
1
0
Médio Desenvolvimento Humano
888
335
88
1.767
1.597
878
Baixo Desenvolvimento Humano
899
1.452
1.699
18
189
909
Fonte: Elaboração dos autores a partir dos dados extraídos do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil (2003).
Em 2000, a situação dos municípios mostra uma significativa transformação. Apesar de apenas
2 municípios apresentarem alto desenvolvimento humano ao usar o IDH como parâmetro e
nenhum quando considera-se o IDH_E8, é grande o número de municípios que se deslocam
da condição de baixo desenvolvimento humano para uma condição de médio desenvolvimento.
De acordo com o IDH, 1767 municípios apresentam médio desenvolvimento e somente 18
municípios, baixo desenvolvimento humano. Usando o IDH_E4 como parâmetro, 1597
municípios possuem médio desenvolvimento e 189, baixo desenvolvimento humano. Quando o
IDH_E8 é levado em conta, a maioria dos municípios, 909, apresenta baixo desenvolvimento
humano e o restante, 878, médio desenvolvimento.
Para uma melhor visualização dos índices, a Figura 7 apresenta os estratos dos três índices do
IDH para os anos 1991 e 2000 e permite algumas notas. Os intervalos foram calculados com
base no desvio-padrão em relação à média. Nos mapas, os municípios em vermelho são
aqueles que apresentam indicadores de desenvolvimento abaixo da média, e, em verde, os
municípios com indicadores acima da média regional.
10
Figura 7 - Estratos dos índices IDH, IDH_E4 e IDH_E8 dos municípios da região Nordeste, 1991 e
2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
Na avaliação dos índices para um mesmo ano, tanto em 1991 como em 2000 os limites
superiores e inferiores dos estratos decrescem à medida que a taxa de alfabetização é trocada
por taxas de ensino maiores, assim como a média. Avaliando a dinâmica intertemporal, os três
índices indicam progressão da média e aumento dos limites superiores e inferiores. Para o
IDH, os limites inferiores e superiores mudaram de 0,323 para 0,467 e de 0,759 para 0,862,
respectivamente, entre 1991 e 2000. Para o IDH_E4, o limite inferior passou de 0,299 para
0,402 e o limite superior passou de 0,730 para 0,841. Com relação ao IDH_E8 também é
notado aumento nos limites, de 0,288 para 0,361 e de 0,653 para 0,772, respectivamente limite
inferior e superior.
De modo a demonstrar como a escolha do parâmetro de educação utilizado na construção do
indicador de desenvolvimento exerce influência significativa no resultado final, nas Tabelas 3 e
4, os municípios nordestinos foram ordenados segundo o IDH, em ordem decrescente,
separados por quartis. A Tabela 3 apresenta os municípios situados nas dez primeiras
posições de cada quartil, para o ano 1991. A ordenação dos municípios é realizada segundo o
IDH, que consta na 1ª coluna; as 2ª e 3ª colunas são referentes ao IDH_E4 e IDH_E8,
respectivamente, e apontam a alteração na posição do município quando o parâmetro é
trocado. Percebe-se que a hierarquização dos municípios segundo indicadores de
desenvolvimento é bastante sensível a alterações no nível educacional utilizado na
composição IDH.
Com exceção do primeiro quartil, os três outros ilustram que a hierarquização dos municípios
segundo indicadores de desenvolvimento altera-se significativamente dependendo do nível
educacional considerado. No primeiro quartil, dos dez primeiros municípios, sete são capitais e
os três restantes pertencem ao estado de Pernambuco. Há pouca alteração nos ordenamentos
quando o parâmetro de comparação é mudado para IDH_E4 e para IDH_E8. Todos os
municípios continuam entre as dez primeiras posições, para os três parâmetros. Como
11
exemplo, Fernando de Noronha encontra-se na primeira posição para IDH e IDH_E4 e
Salvador na segunda posição. Quanto ao IDH_E8, as posições se alteram ligeiramente, com
Salvador em primeiro, Recife em segundo e Fernando de Noronha em terceiro lugar.
Tabela 3 – Posição dos municípios da região Nordeste, em relação ao IDH, IDH_E4 e IDH_E8,
primeiros dez municípios de cada quartil, 1991.
UF
Nome do Município
Posição
IDH
∆ Posição IDH_E4 ∆ Posição IDH_E8
1º
0
PE
Fernando de Noronha
0,759
2º
0
BA
Salvador
0,751
3º
0
PE
Recife
0,740
4º
0
PE
Paulista
0,739
5º
↓2
SE
Aracaju
0,734
6º
↑1
RN
Natal
0,733
7º
↑1
PE
Olinda
0,732
8º
0
MA
São Luís
0,721
9º
0
PB
João Pessoa
0,719
10º
0
CE
Fortaleza
0,717
448º
↓18
MA
Pastos Bons
0,535
449º
↓4
PI
Francisco Santos
0,535
450º
↓23
CE
Itaiçaba
0,535
451º
↑59
CE
Orós
0,535
452º
↑59
RN
Florânia
0,535
453º
↓142
BA
Pindaí
0,535
454º
↓107
CE
Aratuba
0,534
455º
↑204
PB
Condado
0,534
456º
↓16
SE
Areia Branca
0,534
457º
↓387
BA
Barro Alto
0,534
895º
↑6
AL
Barra de São Miguel
0,499
896º
↓145
BA
Antônio Cardoso
0,499
897º
↑94
BA
Ituberá
0,499
898º
↓164
BA
Riachão das Neves
0,499
899º
↑65
PI
Arraial
0,498
900º
↑33
PI
Nazaré do Piauí
0,498
901º
↑294
RN
Sítio Novo
0,498
902º
↑156
PB
Barra de São Miguel
0,498
903º
↓164
PB
Olivedos
0,498
904º
↑193
PE
Exu
0,498
1342º
↓13
SE
Tomar do Geru
0,465
1343º
↑68
BA
Encruzilhada
0,465
1344º
↓75
MA
Barreirinhas
0,464
1345º
↓154
MA
Palmeirândia
0,464
1346º
↓56
MA
Senador La Rocque
0,464
1347º
↑87
PI
Brasileira
0,464
1348º
↑224
PB
Arara
0,464
1349º
↑152
PB
Lagoa de Dentro
0,464
1350º
↑72
AL
Tanque d'Arca
0,464
1351º
↓215
BA
Água Fria
0,464
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
0,730
0,722
0,720
0,718
0,707
0,712
0,710
0,695
0,694
0,688
0,485
0,486
0,484
0,493
0,493
0,473
0,476
0,514
0,484
0,454
0,450
0,440
0,456
0,439
0,454
0,452
0,472
0,460
0,438
0,464
0,415
0,423
0,410
0,400
0,411
0,423
0,434
0,428
0,422
0,392
↓2
↑1
↑1
↓2
0
↑2
↓1
↓1
↑2
0
↓76
↑3
↓90
↑95
↑85
↓139
↓52
↑166
↓47
↓595
↑186
↑2
↑75
↓161
↑82
↓82
↑212
↓311
↓313
↑104
↑40
↑257
↓74
↓178
↓40
↑156
↑185
↑152
↑120
↓190
0,646
0,653
0,649
0,638
0,640
0,644
0,636
0,632
0,636
0,620
0,431
0,437
0,430
0,446
0,445
0,426
0,432
0,455
0,432
0,398
0,418
0,407
0,411
0,397
0,412
0,401
0,419
0,387
0,387
0,413
0,381
0,396
0,372
0,363
0,375
0,390
0,392
0,389
0,386
0,361
Do segundo quartil em diante, as alterações nos ordenamentos são mais bruscas. No segundo
quartil, por exemplo, Barro Alto - BA, que ocupa a 457ª posição para o IDH, desce 387
posições quando se considera o IDH_E4 e diminui 595 posições quando o IDH_E8 é
considerado. Por outro lado, Condado - PB ocupa a 455ª posição e aumenta 204 posições
quando comparado ao IDH_E4 e 166 posições quando comparado ao IDH_E8.
A Tabela 4 apresenta, igualmente, os municípios hierarquizados segundo o IDH, separados por
quartis. São mostrados os 10 primeiros municípios de cada quartil, dessa vez para o ano 2000.
Quanto ao primeiro quartil, pequenas modificações são notadas na posição dos dez primeiros
municípios, mas estes continuam sendo os mesmos de 1991. Entre 1991 e 2000, Fernando de
Noronha continuou na primeira posição e Salvador em segundo. Recife passou da terceira
12
para a quarta posição; Natal passou da sexta para a sétima e São Luís da oitava para a
décima posição. Nos demais quartis, semelhantemente a 1991, a ordenação dos municípios é
bastante sensível a alterações no nível educacional utilizado para compor o indicador de
desenvolvimento, como demonstra as significativas alterações na hierarquia dos municípios
quando são considerados o IDH_E4 ou o IDH_E8.
Tabela 4 – Posição dos municípios da região Nordeste, em relação ao IDH, IDH_E4 e IDH_E8,
primeiros dez municípios de cada quartil, 2000.
UF
Nome do Município
Posição
IDH
∆ Posição IDH (E4) ∆ Posição IDH (E8)
1º
Fernando de Noronha
0,862
2º
Salvador
0,805
3º
Paulista
0,799
4º
Recife
0,797
5º
Aracaju
0,794
6º
Olinda
0,792
7º
Natal
0,788
8º
Fortaleza
0,786
9º
João Pessoa
0,783
10º
São Luís
0,778
448º
João Câmara
0,639
449º
Soledade
0,639
450º
Pinheiro
0,639
451º
Dom Basílio
0,639
452º
Grajaú
0,639
453º
Coxixola
0,639
454º
Cairu
0,639
455º
São Vicente
0,639
São Gonçalo do
456º
CE
0,639
Amarante
457º
AL
Barra de São Miguel
0,639
895º
BA
Itambé
0,608
896º
PB
Conceição
0,608
897º
SE
São Miguel do Aleixo
0,608
898º
PB
Igaracy
0,608
899º
PB
Prata
0,608
900º
BA
Una
0,608
901º
BA
Lamarão
0,608
902º
CE
Morrinhos
0,608
903º
BA
Tremedal
0,608
904º
PI
Porto Alegre do Piauí
0,608
1342º
BA
São José do Jacuípe
0,577
1343º
PB
Cachoeira dos Índios
0,577
1344º
RN
Triunfo Potiguar
0,577
1345º
PE
Panelas
0,576
1346º
PB
Serra Redonda
0,576
1347º
MA
Santo Antônio dos Lopes
0,576
1348º
PI
São João da Varjota
0,576
1349º
PI
Alagoinha do Piauí
0,576
1350º
PB
Caiçara
0,576
1351º
CE
Altaneira
0,576
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
PE
BA
PE
PE
SE
PE
RN
CE
PB
MA
RN
PB
MA
BA
MA
PB
BA
RN
3.6.
0
0
0
0
0
0
0
0
↓1
↑1
↑125
↓32
↑17
↓230
↓93
↓246
↓65
↑119
0,841
0,781
0,780
0,778
0,772
0,772
0,770
0,763
0,759
0,759
0,605
0,591
0,595
0,574
0,586
0,573
0,588
0,604
0
0
↓1
↑1
0
↓1
↑1
↓2
↑1
↑1
↑134
↓207
↓54
↓294
↑9
↓298
↓162
↑106
0,772
0,718
0,713
0,714
0,712
0,705
0,707
0,698
0,703
0,702
0,543
0,515
0,526
0,509
0,530
0,508
0,518
0,538
↑4
0,593
↓68
0,525
↑41
↓57
↑154
↓118
↓67
↑29
↓291
↓223
↓26
↓269
↓121
↓71
↑55
↑37
↑139
↑28
↓17
↓42
↑116
↑126
↓1
0,596
0,556
0,570
0,551
0,555
0,561
0,538
0,543
0,557
0,539
0,551
0,519
0,530
0,529
0,537
0,528
0,524
0,521
0,535
0,535
0,525
↑45
↓94
↑275
↓67
↑38
↓31
↓160
↓169
↑24
↓59
↓237
↓119
↓68
↑34
↑310
↑34
↑8
↑46
↑266
↑144
↑62
0,533
0,493
0,518
0,495
0,501
0,496
0,488
0,488
0,500
0,495
0,482
0,460
0,463
0,472
0,490
0,471
0,469
0,472
0,487
0,478
0,473
Análise Exploratória dos Dados Espaciais
A forma mais simples e intuitiva de análise exploratória se dá através da visualização de mapas
que representam espacialmente as variáveis de interesse. No entanto, dado o grande número
de municípios da região Nordeste, é mais apropriado utilizar o método da Análise Exploratória
dos Dados Espaciais (AEDE). A AEDE é útil no estudo dos diversos fenômenos entre regiões,
entre eles os socioeconômicos, levando-se em consideração o relacionamento e a distribuição
dos dados no espaço. Dentre as diversas técnicas de análise da estrutura espacial, optou-se,
13
neste trabalho, pela estatística I de Moran, que permite visualizar as desigualdades regionais e
verificar a existência de padrões espaciais significativos.
Os indicadores globais de correlação espacial, tanto univariado quanto multivariado, fornecem
um único valor como medida da associação espacial dos municípios. O coeficiente do I de
Moran global, no caso univariado, representa a correlação linear da variável entre os
municípios para os mesmos atributos, e, em um contexto bivariado, demonstra a relação que
uma variável observada em uma região tem com outra variável em regiões vizinhas. O
coeficiente positivo indica correlação positiva, evidenciando que municípios com valores
elevados para o indicador tendem a se agrupar no espaço, o mesmo ocorrendo com as regiões
valores baixos.
Para examinar os diferentes níveis e regimes de associação espacial dentro desses conjuntos
de municípios são empregados os Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA), que
produzem um valor específico para cada município, permitindo, desta forma, a identificação de
agrupamentos. Para tanto, são empregados diagramas de dispersão de Moran e mapas de
clusters. O diagrama de dispersão, além da declividade da reta de regressão da variável de
interesse em relação à média dos atributos dos vizinhos, que representa a medida global de
associação linear, fornece a informação de quatro tipos de associação linear espacial: Alto-Alto
(AA), Baixo-Baixo (BB), Alto-Baixo (AB) e Baixo-Alto (BA). O mapa de clusters ilustra essas
quatro categorias de associação espacial, combinando a informação do diagrama de dispersão
com o mapa de significância das medidas de associação local. Na presente pesquisa, utilizouse o nível de significância de 5%, ou seja, os clusters persistentes a este nível de significância
mereceram maior atenção. A matriz de pesos espaciais utilizada é a do tipo Torre (Rook), que
considera como vizinhos os municípios que possuem uma fronteira comum, com contigüidade
de ordem 1.
Nesta seção, inicialmente, são exibidos os resultados da estatística I de Moran univariado coeficientes, diagramas de dispersão e mapas de clusters - para os três índices de
desenvolvimento, IDH, IDH_E4 e IDH_E8, relativos aos municípios da região Nordeste, nos
anos de 1991 e 2000. Após, apresenta-se a versão multivariada, que investiga a dependência
espacial da renda per capita dos municípios em relação às diferentes taxas de ensino dos
vizinhos correspondentes.
3.6.1. Autocorrelação Espacial Global e Local Univariada
Os resultados do I de Moran dos estados e da região Nordeste para os três índices de
desenvolvimento, IDH, IDH_E4 e IDH_E8, tanto em 1991 como em 2000 são positivos,
apontando para a existência de autocorrelação espacial positiva. Isso significa que municípios
com alto nível de desenvolvimento humano tendem a ser vizinhos de municípios com níveis de
educação também elevados, assim como municípios com baixos níveis de desenvolvimento
tendem a estar próximos de municípios semelhantes. Conforme ilustrado pela Tabela 5, os
níveis de correlação para os índices de desenvolvimento humanos aumentaram durante o
período; o IDH passou de um I de Moran de 0,4481 em 1991 para 0,5135 em 2000; o IDH_E4
passou de 0,4382 para 0,5084 e o IDH_E8 de 0,4043 para 0,4821. Em 1991, as menores
correlações acontecem em Alagoas, Maranhão e Piauí e as maiores correlações na Bahia, Rio
Grande do Norte e Sergipe. Em 2000, Piauí aparece com o menor nível de correlação espacial
do IDH, que diminuiu em relação aos valores de 1991. Sergipe aparece com a maior correlação
dentre os estados.
Os diagramas de dispersão permitem visualizar, além do nível de correlação, os tipos de
associação linear que são representados pelos quadrantes. Associações do tipo Alto-Alto (AA)
estão localizadas no primeiro quadrante e representam os municípios que possuem valores
altos para o indicador de desenvolvimento humano em questão, com vizinhos com valores
também elevados; Baixo-Alto (BA) no segundo quadrante, que representam os municípios com
baixos valores para o indicador, rodeados por municípios com valores altos; Baixo-Baixo (BB)
14
no terceiro quadrante representando os municípios que possuem valores baixos com vizinhos
apresentando valores para o indicador também inferiores à média; e Alto-Baixo (AB) no quarto
quadrante, que engloba municípios com altos valores para o indicador, vizinho de municípios
com valores baixos.
Tabela 5 – Coeficiente I de Moran univariado para os índices de desenvolvimento IDH, IDH_E4 e
IDH_E8 dos estados da região Nordeste, 1991 e 2000.
I de Moran
1991
IDH_E4
IDH_E8
IDH
2000
IDH_E4
Estados
IDH
IDH_E8
AL
0,301
0,311
0,272
0,300
0,318
0,287
BA
0,443
0,451
0,416
0,458
0,468
0,436
CE
0,424
0,411
0,374
0,451
0,436
0,405
MA
0,302
0,250
0,218
0,402
0,363
0,298
PB
0,367
0,333
0,291
0,455
0,422
0,387
PE
0,419
0,409
0,382
0,434
0,431
0,396
PI
0,313
0,295
0,241
0,227
0,224
0,156
RN
0,475
0,428
0,411
0,501
0,472
0,464
SE
0,464
0,445
0,405
0,536
0,549
0,516
NORDESTE
0,448
0,438
0,404
0,514
0,508
0,482
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
A partir da análise dos diagramas da Figura 8 é possível notar que o valor do I de Moran
diminui gradativamente à medida que o IDH incorpora subíndices educacionais mais rigorosos,
tanto para 1991 como para 2000. Além disso, o I de Moran de 2000, para qualquer dos três
parâmetros, apresenta valores superiores aos de 1991. Tais aumentos mostram que o nível de
correlação espacial aumenta durante o período, qualquer que seja o parâmetro considerado,
indicando que existe uma tendência de agrupamento de municípios com elevados índices de
desenvolvimento, o mesmo ocorrendo com municípios com baixos níveis de desenvolvimento
humano.
Figura 8 - Diagramas de dispersão de Moran para índices de desenvolvimento IDH, IDH_E4 e
IDH_E8 para os municípios da região Nordeste, 1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
15
A estatística I de Moran aliada ao mapa de significância espacial dá origem ao mapa de
clusters, que permite localizar os agrupamentos apontados pelo diagrama de dispersão. A
Figura 9 permite visualizar estes clusters espaciais, os municípios em vermelho indicam
associações do tipo Alto-Alto, em azul, do tipo Baixo-Baixo, e em rosa e azul claro,
associações do tipo Alto-Baixo e Baixo-Alto, respectivamente. Os três mapas na parte superior
da figura são relativos a 1991 e os três mapas na porção inferior referem-se a 2000. Percebese maior ocorrência dos clusters do tipo Alto-Alto e Baixo-Baixo, o que já era esperado, de
acordo com os coeficientes positivos encontrados anteriormente.
Utilizando o IDH como parâmetro, nota-se aumento significativo dos clusters Baixo-Baixo no
Maranhão e Piauí, entre 1991 e 2000. Ceará, Rio Grande do Norte e sul da Bahia, por outro
lado, exibem aumento dos clusters do tipo Alto-Alto. Também para o IDH_E4, os clusters do
tipo Baixo-Baixo aumentam no Maranhão e Piauí e os do tipo Alto-Alto aumentam no Ceará e
Rio Grande do Norte. Na Bahia, os clusters Baixo-Baixo diminuem e os agrupamentos Alto-Alto
aumentam no período. Com relação ao parâmetro IDH_E8, uma dinâmica bastante semelhante
ao IDH_E8 é observada entre 1991 e 2000.
Figura 9 – Mapas de Clusters para índices de desenvolvimento IDH, IDH_E4 e IDH_E8 para os
municípios da região Nordeste, 1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
3.6.2. Autocorrelação Espacial Global e Local Multivariada
O cálculo do I de Moran, num contexto bivariado, relaciona o comportamento de uma variável
em um município com outra variável nos municípios vizinhos. Nesta última seção, são
apresentados os resultados para a estatística I de Moran multivariada, que investiga a
dependência espacial da renda dos municípios em relação às diferentes taxas de ensino dos
municípios vizinhos correspondentes. Os diagramas de dispersão da Figura 10 identificam a
16
existência de autocorrelação positiva, indicando que a taxa de ensino dos vizinhos influencia o
nível de renda dos municípios. Os três diagramas superiores são relativos ao ano de 1991 e os
três diagramas na parte inferior da figura referem-se a 2000.
Tanto em 1991 quanto em 2000, o maior nível de correlação entre renda e taxa de ensino
ocorre na taxa de quatro anos de estudo; em 1991 o valor de I de Moran é 0,2793 e em 2000
seu valor aumenta para 0,3025. As taxas de alfabetização e de oito anos de estudo
apresentam valores bastante próximos nos dois períodos. Resumidamente, a autocorrelação
espacial global positiva significa que municípios com renda per capita elevada tendem a estar
rodeados de municípios com taxas de ensino elevadas, e municípios com valores baixos de
renda per capita são vizinhos de municípios com valores baixos de taxas de ensino.
Figura 10 – Diagramas de Dispersão de Moran Bivariados para Renda per capita e Taxas de
Ensino para os municípios da região Nordeste, 1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
A autocorrelação espacial local é apresentada na Figura 11, através dos mapas de clusters
para as diferentes taxas de ensino, nos dois períodos. Os mapas permitem a identificação dos
agrupamentos estatisticamente significativos; os agrupamentos do tipo Alto-Alto são
representados em vermelho e os clusters do tipo Baixo-Baixo são representados pela cor azul.
Em todas as taxas de ensino, tanto para 1991 como para 2000, percebe-se o predomínio de
agrupamentos Alto-Alto no entorno das capitais dos estados. Importante destacar o
comportamento do estado do Rio Grande do Norte, onde clusters do tipo Alto-Alto aumentam
quando se passa da taxa de alfabetização para a taxa de oito anos de estudo. Nos demais
estados acontece o inverso, à medida que se passa para taxas mais rigorosas, os clusters AA
tendem a diminuir de tamanho e alguns até desaparecem, fenômeno claramente observado
nos estados do Maranhão e da Bahia, por exemplo.
17
Figura 11 – Mapas de Clusters Bivariados para Renda per capita e Taxas de Ensino para os
municípios da região Nordeste, 1991 e 2000.
Fonte: elaboração dos autores a partir dos dados da pesquisa.
4. Conclusão
De modo a retratar com mais propriedade as diferenças territoriais e representar com mais
realismo a expansão das capacitações humanas através da educação, a pesquisa sugeriu uma
nova metodologia para o cálculo do IDH. Com foco na região Nordeste, nos anos de 1991 e
2000, inicialmente buscou-se contextualizar a realidade nordestina no contexto brasileiro. A
comparação das cinco grandes regiões mostrou que o Nordeste possui as menores taxas
médias de ensino. Entre os estados da região, encontrou-se certa homogeneidade das taxas.
Todas as taxas de ensino aumentaram entre 1991 e 2000; a taxa de alfabetização e a taxa de
ensino de quatro anos aumentaram em proporções semelhantes, porém, a taxa de ensino de
oito anos de estudo apresentou evolução bem menor.
O estudo da variância das taxas de ensino mostrou resultados interessantes. A taxa de quatro
anos de estudo exibiu a maior variância em 2000, indicando ser essa taxa mais adequada para
compor o IDH, o que era esperado, tendo em vista as mudanças institucionais ocorridas no
país durante a década de 1990, que reduziu substancialmente o número de analfabetos. Ao
decompor a variância, percebeu-se que a maior parte das desigualdades do nível de educação
ocorre entre os municípios de um mesmo estado. Porém, analisando a dinâmica ocorrida no
período, observa-se um aumento das disparidades entre os estados. As variâncias totais da
taxa de alfabetização e da taxa de quatro anos de estudo diminuíram no período, devido à
diminuição dentro dos estados, mas a variância entre eles aumentou. A variância total da taxa
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de oito anos de estudo foi a única que aumentou, indicando uma tendência de aumento das
desigualdades para níveis mais altos de estudo, tanto entre como dentro dos estados.
Mudanças significativas ocorrem na classificação do nível de desenvolvimento dos municípios
e na hierarquização destes quando as novas taxas de ensino são incorporadas ao subíndice
educacional e os novos subíndices são incorporados no cálculo do IDH. Em 1991, por
exemplo, 899 municípios são classificados como baixo desenvolvimento humano, segundo o
IDH, mas segundo o IDH_E8 (que engloba a taxa de oito anos de estudo), o número de
municípios com baixo desenvolvimento salta para 1699, ou seja, 800 municípios a mais. Uma
grande melhora nas classificações ocorre em 2000, para os três indicadores de
desenvolvimento. No entanto, se apenas 18 municípios são considerados de baixo
desenvolvimento segundo o IDH, esse número se eleva para 909 municípios quando o IDH_E8
é considerado, 890 municípios a mais nesta categoria. Quanto à hierarquização, percebe-se
que o ordenamento dos municípios é bastante sensível a alterações no nível educacional
utilizado na composição do IDH. Com exceção do primeiro quartil, as posições dos municípios
sofrem mudanças bruscas tanto em 1991 quanto em 2000.
A Análise Exploratória dos Dados Espaciais, realizada através da estatística I de Moran,
mostrou que os dados estão correlacionados, existindo dependência espacial para os
indicadores IDH, IDH_E4 e IDH_E8, e também entre a renda dos municípios e as taxas de
ensino de seus vizinhos. Durante o período, o nível de correlação espacial aumentou indicando
tendência crescente de agrupamentos espaciais significativos de municípios com
desenvolvimento elevado e agrupamentos de municípios com baixo nível de desenvolvimento
humano. A estatística I de Moran bivariada apontou para a existência de autocorrelação
positiva entre o nível de renda dos municípios e a taxa de ensino dos vizinhos. Isso significa
que municípios com renda elevada tendem a ter vizinhos com taxas de ensino também
elevadas, e do mesmo modo, municípios com valores baixos de renda tendem a ter como
vizinhos municípios com baixas taxas de ensino.
Os resultados mostram que com níveis educacionais rigorosos, incorporados no IDH, a
hierarquização altera-se e o nível de desenvolvimento se reduz nos municípios nordestinos. É
notável a evolução educacional que ocorreu, durante a década de 1990, contudo, é iminente a
necessidade de elevar os anos de estudos dos municípios, principalmente os que encontramse caracterizados com baixo desenvolvimento, visando reduzir a desigualdade em relação às
demais regiões do país e aumentando, na região, o grau de liberdade efetiva dos indivíduos
fazerem escolhas e promoverem o desenvolvimento social.
5.
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