1
DESENVOLVIMENTO HUMANO E ACESSO AO TRABALHO:
UMA ANÁLISE PARA OS MUNICÍPIOS DA REGIÃO NORDESTE
DO BRASIL
O presente trabalho, “resultado de pesquisa concluída”, foi elaborado para ser apresentado no XXIX
Congresso da Associação Latinoamericana de Sociologia, realizado em Santiago, Chile, de 29 de
Setembro a 04 de Outubro de 2013. Luiz Eduardo de Vasconcelos Rocha
Professor Associado do Departamento de Ciências Econômicas da Universidade
Federal de São João del Rei - UFSJ
[email protected]
Marcos Santos de Oliveira
Professor Adjunto do Departamento de Matemática e Estatística da Universidade
Federal de São João del Rei - UFSJ
[email protected]
Janaina Teodoro Guiginski
Mestranda do Curso de Demografia do Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional da
Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG
[email protected]
Resumo: O trabalho, através do Índice de Desenvolvimento da Família (IDF), analisa
comparativamente o desenvolvimento humano dos municípios da Região Nordeste do Brasil, utilizando
como fonte de dados os Censos Demográficos de 1991, 2000 e 2010. O Índice de Desenvolvimento da
Família (IDF) é um indicador multidimensional, composto por seis dimensões relacionadas à
habitação, desenvolvimento infantil, recursos, acesso ao trabalho, acesso ao conhecimento e ausência
de vulnerabilidade. Por meio da estimação do IDF, desenvolveu-se duas análises. A primeira buscou
descrever o perfil socioeconômico das famílias da região Nordeste do Brasil e a segunda estimou a
influência do acesso ao conhecimento e da ausência de vulnerabilidade na probabilidade das famílias
terem acesso ao trabalho.
Palavras-chave: Desenvolvimento humano, Transição demográfica, Acesso ao trabalho.
1. Introdução
Nas últimas décadas, a América Latina foi fortemente influenciada pelas trasformações no modo de
produção capitalista e, também, pelas reformas neoliberais que resultaram no desmantelamento das
incipientes “redes de seguridade” social. Além dessas transformações, no caso específico da sociedade
brasileira, verificou-se também uma rápida “transição demográfica”, caracterizada por forte queda da
fecundidade, decréscimo da mortalidade infantil e aumento da esperança de vida, levando a
modificações na estrutura das famílias e na dinâmica dos arranjos domiciliares. A família, diante do
quadro de recorrentes crises internacionais, com forte impacto no nível de emprego, e na ausência de
políticas compensatórias, passou a ter o papel de minimizar os efeitos deletérios das crises através da
solidariedade entre os seus membros.
2
Dentro deste contexto, o trabalho, a partir da metodologia proposta por Barros et. al. (2003), estima
o Índice de Desenvolvimento da Família (IDF) para os municípios da Região Nordeste do Brasil,
utilizando como fonte de dados os Censos Demográficos de 1991, 2000 e 2010. O Índice de
Desenvolvimento da Família (IDF) é um indicador multidimensional, composto por seis dimensões
relacionadas à habitação, desenvolvimento infantil, recursos, acesso ao trabalho, acesso ao
conhecimento e ausência de vulnerabilidade. Cada dimensão representa, em parte, o acesso aos meios
necessários para as famílias satisfazerem suas necessidades e, em outra parte, a consecução de fins, ou
seja, a satisfação efetiva de tais necessidades.
Por meio da estimação do IDF, o trabalho desenvolve duas análises. A primeira busca descrever o
perfil socioeconômico das famílias da região Nordeste do Brasil, para os anos de 1991, 2000 e 2010,
utilizando a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) para determinar o relacionamento e a
distribuição do IDF e de suas dimensões entre os municípios da região, identificando os efeitos de
dependência e heterogeneidade espaciais. A segunda análise, ao assumir a premissa que a dimensão
acesso ao trabalho representa a oportunidade das famílias utilizarem a sua capacidade produtiva e,
através da renda, terem autonomia para a consecução dos fins do desenvolvimento, através do modelo
de regressão beta (Ferrari e Cribari-Neto, 2004), estima, para os municípios da região nordeste, a
influência do acesso ao conhecimento e da ausência de vulnerabilidade na probabilidade das famílias
terem acesso ao trabalho.
Além da presente introdução, o trabalho é constituído de mais quatro seções. A segunda seção
descreve de forma sucinta a metodologia de cálculo do IDF, os método utilizados na análise espacial e
o modelo de regressão beta. A terceira seção apresenta os resultados empíricos. E a quarta seção, a
título de conclusão, traça alguns comentários.
2. METODOLOGIA
Serão apresentadas, nesta seção, as dimensões, componentes e indicadores socioeconômicos que
compõem o IDF e o cálculo utilizado para sua estimação. Em seguida, são apresentadas, de forma
sucinta, as razões para a utilização da AEDE; e, por fim, descreve-se a especificação do modelo de
regressão beta e a fonte dos dados utilizados na pesquisa.
2.1. Índice de Desenvolvimento da Família (IDF)
2.1.1. Composição do IDF.
O IDF, segundo a metodologia desenvolvida por Barros et. al. (2003), é composto por seis
dimensões, quais sejam, a) ausência de vulnerabilidade, b) acesso ao conhecimento, c) acesso ao
trabalho, d) disponibilidade de recurso, e) desenvolvimento infantil e f) condições habitacionais.
“Cada uma dessas dimensões representa, em parte, o acesso aos meios necessários para as famílias
satisfazerem suas necessidades e, em outra parte, a consecução de fins, ou seja, a satisfação efetiva de
tais necessidades”. O diagrama, descrito na Figura 1, demonstra a inter-relação dessas dimensões,
partindo daquelas mais relacionadas ao acesso a meios para concluir com as dimensões mais
relacionadas com as consecuções de fins.
As dimensões se desdobram em 24 componentes, constituídos de 43 indicadores socioeconômicos,
descritos no Quadro A1, em anexo. O IDF, a título de exemplo, é calculado como se cada família
respondesse sim ou não para cada um dos 43 indicadores. Cada sim é computado como algo positivo e
aumenta a pontuação da família na direção de um maior nível de desenvolvimento humano. O IDF,
3
resultante desse questionário, pode variar entre zero (para aquelas famílias na pior situação possível) e
um (para as famílias na melhor situação possível).1
Figura 1 - Dimensões do IDF
Desenvolvimento
infantil
Ausência de
vulnerabilidade
Conhecimento
Trabalho
Disponibilidade de
recursos
Condições
habitacionais
Fonte: Barros et al. (2003).
Apesar das inter-relações das dimensões, demonstradas no diagrama acima, com as setas indicando
a direção da influência entre os meios e os fins do desenvolvimento, os autores fazem uma ressalva em
relação à dimensão ausência de vulnerabilidade, que busca representar a necessidade de recursos
adicionais de uma família compostas por idosos e crianças em relação a uma família padrão, não
representando, portanto, segundo os autores, nem meio ou fim do desenvolvimento. Em uma visão
distinta, a presente pesquisa pretende incorporar as inter-relações do diagrama, estimando, através da
regressão beta, a influência da ausência de vulnerabilidade e do acesso ao conhecimento na
probabilidade das famílias terem acesso ao trabalho. Além da clara relação do acesso ao
conhecimento, embasada amplamente pela teoria do capital humano, a ausência da vulnerabilidade, ao
representar a composição demográfica da família, no nosso entender, influencia no acesso ao trabalho
pelas seguintes razões: i) na sociedade brasileira, onde ocorre uma rápida transição demográfica, a
modernização da economia representou uma restrição às famílias com idosos e crianças, antes adaptada
as condições da sociedade rural, ao acesso ao trabalho em uma economia urbana; ii) essas mudanças,
tanto a transição demográfica quanto a modernização econômica, ocorrem de forma distintas entre
regiões e grupos sociais, sendo assim, esperasse, segundo o grau de desenvolvimento regional, relações
diferentes entre a estrutura demografica da familia e o acesso ao emprego.
2.1.2. Metodologia para o cálculo do IDF.
O IDF, como já foi dito anteriormente, é um índice que procura sintetizar, em um único número, as
informações de 6 dimensões, constituídas por 24 componentes e 43 indicadores socioeconômicos. Na
sua construção, optou-se por tratar todas as dimensões e seus componentes de forma simétrica, mais
especificamente atribuindo o mesmo peso: a) a todos os indicadores de cada componente de uma
dimensão; b) a todos os componentes de uma dimensão; c) a cada uma das seis dimensões que
compõem o IDF. Desta forma, admitindo que cada indicador varie entre 0 e 1, o indicador sintético fica
definido a partir dos indicadores básicos através da seguinte equação:
 1   1   1 
.∑
S =  .∑ 
.∑ BIJK
(1)
 6  K  mK  J  nJK  I
1
A escolha dos indicadores que compõem os índices sintéticos e os seus respectivos pesos não se trata de uma questão
técnica, mas sim do juízo de valor do pesquisador, que deve refletir, nesta perspectiva, as preferências da sociedade. No
presente trabalho, optamos por utilizar a mesma composição do IDF calculado por Barros et al. (2003) porque: (1) os
indicadores representam com bastante propriedade as dimensões do nível de vida da família brasileira e (2) permitirá uma
análise comparativa do IDF do presente trabalho com o índice calculado pelos autores para as grandes regiões do Brasil.
4
em que BIJK denota o i-ésimo indicador básico do j-ésimo componente da k-ésima dimensão, mK o
número de componentes da k-ésima dimensão e nJK o número de indicadores do j-ésimo componente
da k-ésima dimensão.
2.2 Análise exploratória de dados espaciais (AEDE)
As AEDEs são úteis para estudar os diversos fenômenos entre regiões, dentre 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, por meio
do I de Moran que identifica a autocorrelação entre os indicadores de desenvolvimento, e também os
LISA que buscam identificar agrupamentos espaciais significantes de valores similares em torno da
observação (regiões). Pelo amplo conhecimento da economia regional e pela limitação de espaço, essas
metodologias não serão apresentadas no presente trabalho. Esses métodos são descritos detalhadamente
em Almeida (2007).
2.3 Regressão beta: aplicação ao Acesso ao Trabalho
Dotar as famílias de meios sem garantir que elas possam efetivamente utilizá-los para a satisfação
de suas necessidade não é uma política eficaz. Assim, tão importante quanto garantir que as famílias
tenham acesso aos meios que necessitam é dar-lhes a oportunidade de usá-los (Barros et al., 2003).
Assim, o acesso ao trabalho representa a oportunidade, que uma pessoa tem, de utilizar sua capacidade
produtiva.
Sem contrariar o dito acima, uma questão que surge com a possibilidade de ser analisada
empiricamente é se os meios, acesso ao conhecimento (AC) e ausência de vulnerabilidade (AV), não
só influenciam estatisticamente o acesso ao trabalho (AT) como qual deles exerce efeito maior sobre
tal indicador. A análise apoia-se no diagrama apresentado na Figura 1 que mostra a inter-relação entre
as dimensões do IDF.
Dessa forma, propõe-se estimar, para os municípios dos nove estados da Região Nordeste do Brasil,
para os anos de 1991, 2000 e 2010, a influência do acesso ao conhecimento (AC) e da ausência de
vulnerabilidade (AV) no acesso ao trabalho (AT) das famílias, a partir do modelo de regressão beta.
Ferrari e Cribari-Neto (2004) propuseram um modelo de regressão para os casos em que a variável
endógena (y) é medida de forma contínua no intervalo unitário padrão, isto é, 0 < y < 1, que é o caso
do IDF, chamado Modelo de Regressão Beta, onde sugeriram uma parametrização diferente da
densidade beta para chegar a uma estrutura de regressão para a média da resposta, juntamente com um
parâmetro de precisão.
Para obter os modelos de regressão beta, assume-se que a variável resposta pt (Acesso ao Trabalho)
tem uma distribuição beta com média µt e considera-se o modelo em que g representa a função de
ligação logito, o que pode ser representado por:
g (µ t ) = α 0 + α 1 AC + α 2 AV .
(2)
em que a variável dependente AT (Acesso ao Trabalho) é influenciada pelas covariadas AC (Acesso ao
Conhecimento) e AV (Ausência de Vulnerabilidade).
Os cálculos computacionais para a regressão beta foram realizados usando o software livre
estatístico R (R Core Team, 2013). A estimação foi realizada empregando o algoritmo quasi-Newton
BFGS, e a escolha dos valores iniciais para os parâmetros desconhecidos segue a sugestão de Ferrari e
Cribari-Neto (2004).
5
2.4 Fonte de dados e divisão regional do nordeste do Brasil
Os dados da pesquisa foram obtidos no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE),
extraídos do Censos demográficos de 1991, 2000 e 2010. A região é constituída de 9 estados, quais
sejam, Bahia, Sergipe, Alagoas, Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte, Ceará, Piauí e Maranhão.
Em 1991, a região era composta por 1509 municípios. A partir do processo de criação de novas
unidades administrativas, a região alcança, em 2000, a magnitude de 1787 municípios e, em 2010,
1804.
3. ANÁLISE DOS RESULTADOS
Nesta seção do trabalho são expostos, inicialmente para os anos de 1991, 2000 e 2010, os
indicadores do IDF e sua evolução no período para a região Nordeste, desagregado para os nove
estados e para os municípios. A AEDE verifica a existência de autocorrelação espacial global e local.
Visando facilitar a análise dos indicadores e das dimensões do IDF, foram utilizados mapas, gráficos de
radar (biogramas) e diagramas. Em seguida, é estimado o modelo de regressão beta para medir a
influência do acesso ao conhecimento (AC) e da ausência de vulnerabilidade (AV) no acesso ao
trabalho (AT) das famílias.
3.1 Índice de Desenvolvimento da Família (IDF) para a região Nordeste2
A partir da amostra de 25% dos microdados dos Censos Demográficos trabalhou-se com uma base
de dados de 1.151.190 famílias em 1991, 1.523.197 famílias em 2000 e 1.700.319 famílias em 2010.
Utilizando o fator de expansão disponibilizado pelo IBGE3, trabalhou-se com o universo de 9.816.820
de famílias em 1991, 12.573.858 em 2000 e 14.956.922 famílias em 2011.
A distribuição das famílias por estado e as variações percentuais entre os anos 1991 e 2000 e entre
2000 e 2010 são exibidas na Tabela 1. O número de famílias do Nordeste como um todo aumentou
28,1% na primeira década e 19% na segunda década. Nos dois períodos, o estado que menos cresceu
foi a Paraíba, com um aumento de 23,2% no primeiro período e 16,1% no segundo. O estado que
apresentou maior elevação percentual na quantidade de famílias foi Sergipe, com 35,9% de aumento
entre 1991 e 2000 e 23,8% entre 2000 e 2010.
Tabela 1 – Número de famílias desagregado para os estados e suas respectivas variações
percentuais – Região Nordeste, Brasil – 1991/2000/2010
2
Para uma descrição mais detalhada do IDF nos anos de 1991 e 2000 para os muncicípios nordestinos, ver Rocha e
Guiginski (2012). Outros trabalhos utilizaram também o cálculo do IDF na analise de disparidades regionais, entre eles,
destacam-se Rodrigues et. al. (2012) e Rocha e Fontes (2011).
3
O fator de expansão refere-se ao valor da ponderação para cada unidade amostral, através do qual torna-se possível estimar
o universo populacional. Maiores informações sobre o cálculo do fator de expansão podem ser obtidos nos manuais dos
Censos Demográficos de 1991, 2000 e 2010.
6
Estados
Alagoas
Bahia
Ceará
Maranhão
Paraíba
Pernambuco
Piauí
Rio Grande do Norte
Sergipe
Nordeste
Nº famílias 1991 Nº famílias 2000 Nº famílias 2010 Variação 91 – 00 (%) Variação 00 – 10 (%)
575005
722016
847326
25,6
17,4
2706464
3493513
4105319
29,1
17,5
1476234
1927961
2369726
30,6
22,9
1071059
1378930
1656630
28,7
20,1
756619
932274
1082533
23,2
16,1
1734906
2163223
2551259
24,7
17,9
565483
728007
849964
28,7
16,8
578592
748879
900898
29,4
20,3
352458
479054
593267
35,9
23,8
9816820
12573858
28,1
14956922
19,0
Fonte: elaboração própria com base nos dados dos Censos de 1991, 2000 e 2010 (IBGE).
A Tabela 2 apresenta o IDF e suas dimensões para a região Nordeste e também para os seus nove
estados em 1991. O IDF do Nordeste alcançou índice de 0,55. Pernambuco e Sergipe foram os estados
com os maiores níveis de desenvolvimento, ambos com IDF igual a 0,57. Por outro lado, Maranhão e
Piauí são os estados que atingiram os mais baixos níveis de desenvolvimento, 0,50 e 0,51,
respectivamente. A observação das dimensões que compõem o índice revela que, para todos os estados,
há um desequilíbrio entre elas. As dimensões acesso ao conhecimento e acesso ao trabalho,
consideradas como meios de se obter o desenvolvimento, apresentaram indicadores inferiores a 0,40.
Por outro lado, vale dizer que Ausência de Vulnerabilidade e Desenvolvimento Infantil foram as
dimensões que apresentam os maiores valores absolutos e a menor dispersão entre os estados, com os
valores orbitando em torno da média.
Tabela 2 – IDF e suas dimensões – Estados do Nordeste, Brasil – 1991
Estados
Alagoas
Bahia
Ceará
Maranhão
Paraíba
Pernambuco
Piauí
Rio Grande do Norte
Sergipe
Nordeste
AV
0,65
0,66
0,65
0,63
0,65
0,66
0,65
0,66
0,66
0,65
AC
0,21
0,34
0,23
0,20
0,23
0,26
0,21
0,26
0,24
0,26
AT
0,39
0,39
0,34
0,34
0,36
0,41
0,35
0,40
0,41
0,38
DR
0,72
0,66
0,71
0,69
0,67
0,75
0,66
0,73
0,77
0,70
DI
0,81
0,82
0,82
0,80
0,82
0,85
0,81
0,84
0,84
0,82
CH
0,45
0,49
0,44
0,36
0,47
0,51
0,37
0,49
0,53
0,46
IDF
0,54
0,56
0,53
0,50
0,53
0,57
0,51
0,56
0,57
0,55
Fonte: elaboração própria com base nos dados do Censo de 1991 (IBGE).
A Tabela 3 mostra os valores do IDF e de suas dimensões para o ano 2000. O Nordeste melhorou as
condições de vida de suas famílias, elevando o IDF para 0,61. A dinâmica dos indicadores
socioeconômicos da região sofreu algumas alterações, mas o estado com o menor nível de
desenvolvimento continuou sendo o Maranhão, com IDF de 0,55. Os estados com o maior nível de
desenvolvimento passaram a ser Bahia e Ceará, ambos com IDF de 0,63.
Tabela 3 – IDF e suas dimensões – Estados do Nordeste, Brasil – 2000
7
Estados
Alagoas
Bahia
Ceará
Maranhão
Paraíba
Pernambuco
Piauí
Rio Grande do Norte
Sergipe
Nordeste
AV
0,67
0,68
0,67
0,65
0,68
0,68
0,67
0,68
0,68
0,68
AC
0,27
0,31
0,31
0,27
0,29
0,33
0,27
0,33
0,31
0,30
AT
0,35
0,59
0,58
0,31
0,28
0,37
0,31
0,38
0,37
0,45
DR
0,66
0,70
0,68
0,63
0,68
0,71
0,64
0,71
0,71
0,68
DI
0,89
0,83
0,91
0,89
0,82
0,91
0,90
0,92
0,91
0,88
CH
0,63
0,68
0,65
0,57
0,69
0,69
0,61
0,70
0,69
0,66
IDF
0,58
0,63
0,63
0,55
0,57
0,62
0,57
0,62
0,61
0,61
Fonte: elaboração própria com base nos dados do Censo de 2000 (IBGE).
Seguindo a tendência de aumento, o IDF da região Nordeste chegou a 0,65 em 2010. A Tabela 4
apresenta o IDF e suas dimensões para a região Nordeste e também os dados desagregados para cada
estado. Alguns pontos merecem destaque. O Rio Grande do Norte é o estado com o maior nível de
desenvolvimento da região, no ano 2010, com IDF de 0,67; exibindo os maiores valores absolutos em
todas as dimensões. Os estados Bahia, Pernambuco e Sergipe, todos com IDF de 0,66, também
mostram níveis do IDF acima da média regional.
Tabela 4 – IDF e suas dimensões – Estados do Nordeste, Brasil – 2010
ESTADOS
Alagoas
Bahia
Ceará
Maranhão
Paraíba
Pernambuco
Piauí
Rio Grande do Norte
Sergipe
Nordeste
AV
0,70
0,72
0,71
0,69
0,71
0,71
0,71
0,72
0,72
0,71
AC
0,35
0,41
0,41
0,37
0,38
0,41
0,36
0,43
0,41
0,40
AT
0,37
0,39
0,38
0,34
0,36
0,39
0,35
0,41
0,40
0,38
DR
0,64
0,69
0,67
0,60
0,67
0,66
0,62
0,72
0,70
0,67
DI
0,94
0,95
0,95
0,94
0,95
0,95
0,95
0,95
0,95
0,95
CH
0,79
0,80
0,80
0,76
0,80
0,80
0,78
0,82
0,81
0,80
IDF
0,63
0,66
0,65
0,62
0,64
0,66
0,63
0,67
0,66
0,65
Fonte: elaboração própria com base nos dados do Censo de 2010 (IBGE).
Para melhor caracterizar a evolução do desenvolvimento familiar no Nordeste, as Tabelas 5 e 6
mostram, respectivamente, a variação percentual do IDF e de suas dimensões no período de 1991 a
2000, e no período de 2000 a 2010. No primeiro período, o IDF da região Nordeste aumentou 11,3% e
no segundo 6,9%.
Entre 1991 e 2000, observa-se grande variação nos desempenhos dos estados. Enquanto o IDF de
Alagoas, Pernambuco e Sergipe aumentaram por volta de 7%, o estado do Ceará apresentou a maior
variação, com 19,4% de aumento em seu IDF. Bahia e Piauí também se destacam, com aumentos de
12,6% e 12%, respectivamente. O Piauí, no entanto, apesar da evolução de 12% no seu IDF no período,
não conseguiu atingir o nível do IDF da região. No período de 2000 a 2010, Maranhão, Paraíba e Piauí
tiveram as maiores variações percentuais do IDF, respectivamente 11,8%, 12,2% e 10,6%,
permanecendo, porém, com índices abaixo da média regional.
Tabela 5 – Taxa de variação do IDF e suas dimensões – Estados do Nordeste, Brasil – 1991/2000
(em %)
8
Estados
Alagoas
Bahia
Ceará
Maranhão
Paraíba
Pernambuco
Piauí
Rio Grande do Norte
Sergipe
Nordeste
AV
2,5
3,9
2,8
3,2
4,4
2,9
3,6
3,7
3,2
3,4
AC
28,5
-9,9
33,5
37,5
28,4
25,5
32,0
28,9
26,7
15,7
AT
-12,1
48,5
73,0
-9,4
-21,5
-8,7
-9,8
-6,4
-9,5
17,9
DR
-8,4
5,9
-3,5
-9,5
1,7
-5,5
-2,9
-3,3
-8,1
-2,1
DI
10,0
0,7
11,3
12,0
0,6
8,1
12,0
8,8
9,1
6,8
CH
39,3
40,2
47,7
58,2
47,7
33,8
62,2
41,8
31,0
42,8
IDF
7,0
12,6
19,4
9,9
8,0
7,3
12,0
9,7
6,5
11,3
Estados
Alagoas
Bahia
Ceará
Maranhão
Paraíba
Pernambuco
Piauí
Rio Grande do Norte
Sergipe
Nordeste
AV
5,3
4,4
5,5
5,1
4,0
4,6
5,2
5,3
5,4
4,8
AC
31,3
34,2
33,3
38,5
29,7
26,0
32,6
30,8
33,2
32,2
AT
5,7
-33,1
-35,7
10,5
29,8
4,3
10,6
9,4
7,1
-15,1
DR
-2,1
-1,1
-1,6
-3,6
-1,9
-6,4
-3,1
0,8
-1,1
-2,5
DI
5,6
14,8
4,4
5,2
15,1
4,0
4,9
3,8
4,2
7,9
CH
25,0
17,1
23,3
34,9
16,0
16,7
29,7
17,5
17,4
20,7
IDF
9,6
4,6
2,9
11,8
12,2
6,5
10,6
9,1
8,6
6,9
Fonte:
elaboração própria com base nos dados dos Censos de 1991 e 2000 (IBGE).
Tendo em vista que no próximo tópico será analisado as relaçõeos entre as dimensões vulnerabilidade e
acesso ao conhecimento na probabilidade das famílias terem acesso ao trabalho, o comportamento
dessas dimensões será descrito mais detalhadamente. Nos dois períodos, a dimensão Ausência de
Vulnerabilidade aumentou em todos os estados, de modo relativamente uniforme, sem grandes
discrepâncias tanto na taxa de variação quanto nos indicadores de vulnerabilidade. A variação é
ligeiramente maior no segundo período, de 2000 a 2010, com variação de 4,8%.
Entre 1991 e 2000, a dimensão Acesso ao Conhecimento para a região Nordeste, mesmo com o
crescimento de 15,7%, continua com o menor valor absoluto dentre as seis dimensões que compõem o
IDF. Todos os estados aumentaram o Acesso ao Conhecimento acima dos 25%, com exceção da Bahia,
que apresentou decréscimo de -9,9%. Dada a grande participação do estado no número total de
famílias, esse decréscimo influenciou de forma negativa o desempenho da região, no primeiro período.
Para o período de 2000 a 2010, a dimensão Acesso ao Conhecimento revelou-se a mais dinâmica, com
a maior variação percentual dentre as dimensões, tanto para a região, com aumento de 32,2%, quanto
para os estados. O Maranhão mostra os maiores aumentos percentuais nesta dimensão nos dois
períodos, mas seu Acesso ao Conhecimento continua abaixo da média regional em 2010.
No primeiro período de análise, a região Nordeste apresentou evolução de 17,9% na dimensão Acesso
ao Trabalho, apesar de sete dos nove estados da região apresentarem variação negativa. A variação
positiva do Acesso ao Trabalho para a região Nordeste se deu graças à Bahia e ao Ceará, estados com
grande participação no total de famílias, que tiveram crescimento de 48,5% e 73%, respectivamente. Os
maiores decréscimos foram observados na Paraíba, -21,5%, e em Alagoas, -12,1%. O decréscimo
ocorrido explica o baixo nível de Acesso ao Trabalho em 2000, na maioria dos estados, fato esse
preocupante tendo em vista que o trabalho é uma forma autônoma das famílias alcançarem melhorias
em outros atributos do desenvolvimento humano.
Tabela 6 – Taxa de variação do IDF e suas dimensões – Estados do Nordeste, Brasil – 2000/2010
(em %)
elaboração própria com base nos dados dos Censos de 2000 e 2010 (IBGE).
Fonte:
9
Já no segundo período, a situação do Acesso ao Trabalho se inverte. Todos os estados da região,
embora com desempenhos distintos, mostram variação positiva para esta dimensão, exceto Bahia e
Ceará, que tiveram variação negativa de -33% e -35,7% respectivamente. A maior variação no Acesso
ao Trabalho ocorreu na Paraíba (29,8%). A região como um todo apresentou decréscimo de -15% para
esta dimensão. Por isso, a dimensão Acesso ao Trabalho apresenta o menor valor absoluto dentre as
dimensões do IDF em 2010, com valor de apenas 0,38.
Entre 1991 e 2000, o Ceará é o estado com o desempenho mais notável: partiu de um IDF inferior à
média em 1991, 0,53, para o maior IDF estadual de 2000, 0,63. Esse desempenho se deve a melhorias
nas dimensões Acesso ao Conhecimento, Acesso ao Trabalho e Condições Habitacionais, que
apresentaram, durante o período, aumentos de 33,5%, 73% e 47,7%, respectivamente. Entretanto, no
período de 2000 a 2010, o estado mostra a menor evolução do índice de desenvolvimento dentre os
estados nordestinos, com aumento de apenas 2,9% em seu IDF, além de um decréscimo de -35,7% no
Acesso ao Trabalho.
A Figura 2 mostra o biograma das dimensões do IDF para a região Nordeste nos anos 1991, 2000 e
2010. O biograma é uma forma alternativa de visualizar e analisar as dimensões que compõem o IDF,
assim como as alterações sofridas nos períodos. É uma representação gráfica que demonstra o estado
das seis dimensões em três pontos distintos no tempo. É um “gráfico de radar” que permite exibir as
alterações no valor de cada dimensão, representada num eixo próprio, a partir de um ponto central.
Em princípio, a partir do biograma, nota-se que, de modo geral, houve uma melhora do
desenvolvimento das famílias no período, tendo em vista que o hexagrama se expandiu e aproximou da
borda. Entretanto, essa melhora se deu de forma desequilibrada. Na comparação de 1991 e 2000,
percebe-se que as dimensões meios, como o Acesso ao Conhecimento (AC) e o Acesso ao Trabalho
(AT), que dão autonomia para as famílias alcançarem os fins do desenvolvimento, expandiram pouco e
permaneceram com valores inferiores às demais dimensões. Comparando 2000 e 2010, observa-se
grande expansão na dimensão Acesso ao Conhecimento, 32% de acordo com a Tabela 6, mas
decréscimo do Acesso ao Trabalho, que retornou ao nível observado em 1991.
Figura 2 – Biograma das dimensões do IDF do Nordeste – 1991/2000/2010
AV
1
CH
0,5
AC
1991
0
2000
2010
DI
AT
DR
Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa.
Até o momento, o IDF e suas respectivas dimensões foram apresentados para a Região Nordeste e
desagregados para os seus nove estados. Torna-se interessante analisar também a dinâmica das
condições de vida das famílias em nível municipal. A Figura 3 a seguir apresenta a divisão dos
10
municípios do Nordeste por estrato do IDF em 1991, em 2000 e em 2010. Para facilitar a análise, os
municípios da região Nordeste estão separados segundo os limites dos estados. Na parte superior do
mapa, seguindo em sentido horário, temos os estados do Maranhão, Piauí, Ceará, Rio Grande do Norte,
Paraíba, Pernambuco, Alagoas, Sergipe e Bahia.
Os intervalos são equivalentes ao desvio-padrão em relação à média. Percebe-se que, no período, a
média progrediu e, da mesma forma, os limites inferiores e superiores dos estratos. A análise dos
mapas revela dois pontos interessantes. O primeiro é que os municípios com maior desenvolvimento
familiar, acima de dois desvios, encontram-se, em sua maioria, próximos ao litoral, nas regiões
metropolitanas das capitais. O segundo ponto é a mudança da realidade das famílias cearenses. Em
1991, quase a totalidade dos municípios do estado apresentava índice abaixo da média da região,
situação equivalente aos estados do Maranhão e Piauí. Em 2000, a maioria dos municípios apresenta
indicadores superiores à média da região; e em 2010, volta a aumentar o número de municípios com
IDF abaixo da média regional. O mais importante a destacar é que esse desempenho ocorreu em função
de aumentos das dimensões Acesso ao Trabalho e Acesso ao Conhecimento entre 1991 e 2000, bem
acima dos verificados para a região e, após 2000, devido ao decréscimo na dimensão Acesso ao
Trabalho.
Dado o grande número de municípios da região Nordeste, é mais adequado, em vez da inspeção visual
dos mapas, utilizar o método da Análise Exploratória de Dados Espaciais para observar a dinâmica dos
indicadores entre os anos de 1991, 2000 e 2010. Os resultados encontrados são apresentados a seguir.
Figura 3 – IDF dos municípios da região Nordeste, Brasil – 1991/2000/2010
Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa.
3.2 Análise exploratória de dados espaciais (AEDE)
A dependência no espaço é multidirecional e recíproca, a reciprocidade é dada pelo fato de que a região
influencia o seu vizinho e é por ele influenciada. Neste estudo, espera-se que os indicadores
socioeconômicos dos municípios influenciem e sejam influenciados significativamente pelas regiões
vizinhas. Dentro deste contexto, primeiramente, serão analisadas a Autocorrelação Espacial Global
Univariada dos municípios da região e, posteriormente, os Indicadores Locais de Associação Espacial
(LISA)
3.2.1 Autocorrelação Espacial Global Univariada – Diagramas de dispersão de Moran
11
Por intermédio da estatística I de Moran é possível verificar a existência de autocorrelação espacial do
IDF. A Figura 4 mostra o diagrama de dispersão para o IDF dos municípios nordestinos para os anos de
1991, 2000 e 2010. O diagrama de dispersão foi produzido pela estatística I de Moran global
univariada, em que no eixo vertical está representada a defasagem espacial do IDF (ou seja, a média
dos vizinhos), e no eixo horizontal estão representados os valores do IDF. Utilizou-se a matriz de pesos
espaciais do tipo Torre, com contiguidade de ordem 1.
Figura 4 – Diagramas de dispersão de Moran para o IDF – Municípios do Nordeste, Brasil –
1991/2000/2010
Fonte:
Elaboração própria com base nos dados da pesquisa.
A autocorrelação positiva encontrada indica que, no geral, municípios com altos valores do IDF tendem
a estar circundados por vizinhos com altos valores e, de modo semelhante, municípios com baixos
valores do IDF tendem a estar rodeados por municípios limítrofes também com baixos valores o IDF. É
importante frisar que, entre 1991 e 2000, o índice passou de 0,5149 para 0,6094, um ligeiro acréscimo
que indica certa tendência de aumento da autocorrelação entre as regiões. Porém, entre 2000 e 2010, a
autocorrelação espacial retrocedeu para 0,5065.
3.2.2 Autocorrelação Espacial Local Univariada - Indicadores Locais de Associação Espacial
(LISA)
O diagrama de dispersão, além da declividade da reta de regressão da variável de interesse em relação à
média dos atributos dos vizinhos, que representa a medida global de associação linear, fornece a
informação de quatro tipos de associação linear espacial: Alto-Alto (AA), Baixo-Baixo (BB), AltoBaixo (AB) e Baixo-Alto (BA). O mapa de Cluster LISA ilustra essas quatro categorias de associação
espacial, combinando a informação do diagrama de dispersão com o mapa de significância das medidas
de associação local. Visando aprofundar a análise da interação espacial, são apresentados a seguir, na
Figura 5, os mapas de Clusters para o IDF nos anos de 1991, 2000 e 2010, utilizando, para tanto, o
nível de significância de 5%, ou seja, os clusters persistentes a este nível de significância mereceram
maior atenção.
Figura 5 – Mapas de Clusters para o IDF – Municípios do Nordeste, Brasil – 1991/2000/2010
12
Fonte:
Elaboração própria com base nos dados da pesquisa.
Em 1991, os agrupamentos Baixo-Baixo, apresentados em azul, na Figura 5, localizaram-se de forma
mais marcante nos estados do Maranhão, Piauí, Ceará e no oeste da Paraíba. Estes agrupamentos são
rodeados por alguns municípios com alto desenvolvimento, apresentados em rosa. Os agrupamentos
Alto-Alto, apresentados em vermelho, localizaram-se no entorno das capitais e, também, no sul do
estado da Bahia. Em 2000, observa-se um aumento dos clusters do tipo Baixo-Baixo nos estados do
Maranhão, Piauí, Paraíba e oeste de Alagoas. Nota-se também diminuição dos agrupamentos do tipo
Alto-Alto em Pernambuco e Sergipe. No Ceará, surgem clusters Alto-Alto, em substituição aos clusters
Baixo-Baixo verificados na década anterior. Na Bahia, há visível expansão dos clusters do tipo AltoAlto no entorno da capital e, sobretudo, no interior do estado.
Em 2010, há redução e desaparecimento de alguns clusters do tipo Alto-Alto no Ceará. Observa-se
aumento dos clusters Alto-Alto no Rio Grande do Norte, Pernambuco e Sergipe. Na Bahia, diminuem
os clusters Alto-Alto no litoral sul e nas proximidades da região metropolitana de Salvador, e
desaparem os clusters Alto-Alto no interior do estado. Embora menores, os clusters do tipo BaixoBaixo persistem no Maranhão e no Piauí. Há também notável redução nos clusters do tipo Baixo-Baixo
no estado da Paraíba.
3.3 Acesso ao Trabalho: uma aplicação do modelo de regressão beta4
Nesta seção, serão estimados, para os nove estados do nordeste nos anos de 1991, 2000 e 2010, a
influência do acesso ao conhecimento e da ausência de vulnerabilidade das famílias na probabilidade
das mesmas obterem acesso ao trabalho. Para tanto, como foi apresentado na metodologia, para se
obter os modelos de regressão beta, assume-se que a variável resposta pt (Acesso ao Trabalho) tem uma
distribuição beta com média µt e considera-se o modelo em que g representa a função de ligação logito,
o que pode ser representado por:
g (µ t ) = α 0 + α 1 AC + α 2 AV .
(3)
em que a variável dependente AT (Acesso ao Trabalho) é influenciada pelas covariadas AC (Acesso ao
Conhecimento) e AV (Ausência de Vulnerabilidade).
A modelagem inicial do índice de acesso ao trabalho parte de uma análise de regressão múltipla,
estimada para os nove estados da região nordeste. Os resultados das estimativas de máxima
verossimilhança estão sintetizados nas tabelas A1, para o ano de 1991, A2, para o ano de 2000 e A3
para 2010, apresentadas no anexo do trabalho. Os cálculos computacionais para a regressão foram
realizados usando o software livre estatístico R (R Core Team, 2013). A estimação foi realizada
4
Rocha et. al. (2012) utilizaram essa mesma metodologia para estimar a influência da ausência de vulnerabilidade e do
acesso ao conhecimento sobre a probabilidade das famílias terem acesso ao trabalho nas microrregiões urbanas e rurais do
estado de Minas Gerais.
13
empregando o algoritmo quasi-Newton BFGS, e a escolha dos valores iniciais para os parâmetros
desconhecidos segue a sugestão de Ferrari e Cribari-Neto (2004).
Verifica-se, a partir dos p-valores das variáveis explicativas, para todos os estados e nos três
períodos, que todas as relações são estatisticamente relevantes para explicar a variável resposta
“Acesso ao Trabalho” a um nível de significância de 1%. Nota-se, também, que os meios, acesso ao
conhecimento e ausência de vulnerabilidade, com exceção da estimação para o estado do Ceará em
2000, possuem para todas as demais regressões um efeito positivo na resposta média, indicando que um
aumento em algum destes indicadores, considerando os demais fatores constantes, eleva o acesso ao
trabalho das famílias nos municípios. As análises de diagnóstico de todos as regressões se mostraram
adequadas, sendo que por motivo de espaço não foi possível apresentar os gráficos relativos a essas
análises.
Os parâmetros das regressões, apresentados nas tabelas em anexo, têm importante interpretação
quando o valor da i-ésima variável regressora é aumentado em c unidades e todas as outras variáveis
µ 1− µ
: em que exp{cβ i } é a
independentes permanecem inalteradas, pois verifica-se que exp(cβ i ) =
µ (1 − µ )
razão de chances (odds ratio). Dessa forma, a título de exemplo, na primeira relação estimada para o
estado de Alagoas, em 1991, o coeficiente de regressão para ausência de vulnerabilidade assume o
∧
valor de 4,226. Neste caso, nota-se que exp 0,01 × α 1  = exp(0,04226 ) ≅ 1,043 . Isso significa que a


chance de acesso ao trabalho nos municípios alagoanos aumenta em 4,3% para cada 1 ponto percentual
adicional no indicador de ausência de vulnerabilidade. Na tabela 7, observa-se a Razão de chances para
a característica Acesso ao Trabalho, com relação às características Ausência de Vunerabilidade (AV) e
Acesso ao Conhecimento (AC), para todos os estados da região Nordeste do Brasil, nos anos de 1991,
2000 e 2010.
Tabela 7. Razão de chances para a característica Acesso ao Trabalho, com relação às
características Ausência de Vunerabilidade (AV) e Acesso ao Conhecimento (AC), para todos os
estados da região Nordeste do Brasil, nos anos de 1991, 2000 e 2010.
(
)
1991
2000
2010
Estado
AV
AC
AV
AC
AV
AC
Alagoas
1,043 1,026
1,035
1,035
Bahia
1,045 1,065
1,012 1,010
1,048 1,026
Ceará
1,028 1,050
0,968 1,016
1,032 1,033
Maranhão
1,027 1,021
1,014 1,023
1,048 1,024
Paraíba
1,026
1,066
1,019 1,027
Pernambuco
1,069 1,019
1,048 1,029
1,071 1,023
Piauí
1,022 1,018
1,009 1,020
1,026
Rio Grande do
1,028
1,033
1,019 1,034
Norte
Sergipe
1,051 1,022
1,024 1,026
1,056 1,024
Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa.
O destaque dos resultados da tabela acima, fica por conta do fato da variável “ausência de
vulnerabilidade”, para todos os estados em todo o período, afetar mais a chance de acesso ao trabalho
do que a variável “acesso ao conhecimento”. Esses resultados, que merecem ser melhor analisados e
explorados, indicando uma importante linha de investigação ainda pouco explorada, demonstra a
influencia da composição familiar na autonomia das famílias obterem acesso aos meios do
desenvolvimento através do trabalho. Com a modernização da economia, a família numerosa composta
14
por crianças e idosos, adaptada neste caso as condições da sociedade rural, deixou de ser funcional em
uma economia urbana onde a inserção no mercado de trabalho passa pela exigência da educação e da
necessidade de conciliar o trabalho com o cuidado dos dependentes – crianças e idosos. Neste caso, as
famílias mais vulneráveis e com maior necessidade de recursos são justamente as que apresentam
menor probabilidade de acesso ao mercado de trabalho, necessitando, por parte do setor público,
políticas para viabilizar o seu acesso ao mercado de trabalho e, consequentemente, sua autonomia na
obtenção do desenvolvimeto humano
4. Conclusões
O trabalho, ao utilizar a família como unidade de análise do desenvolvimento humano, procurou
enfatizar que a composição e o convívio dos seus membros pode gerar externalidades positivas e
negativas que condicionam a liberdade de escolha dos indivíduos e a possibilidade de acesso a
importantes atributos do desenvolvimento humano, entre eles o acesso ao trabalho. Outro aspecto
considerado no estudo foi a dimensão territorial. As condições de vida e o bem-estar das famílias estão
condicionados à realidade socioeconômica e geográfica das regiões em que estão inseridos. Neste
sentido, analisou-se comparativamente o nível do bem estar das famílias dos municípios da região
Nordeste do Brasil nos anos de 1991, 2000 e 2010.
Os resultados indicam que a região Nordeste apresentou melhora nas condições de vida das
famílias. Entretanto, essa melhora deu-se de forma desigual entre os estados e municípios e, também,
entre as seis dimensões do índice, demonstrando falta de autonomia das famílias no processo de
desenvolvimento econômico. A Análise Exploratória de Dados Espaciais revelou autocorrelação
espacial positiva do IDF, com tendência de aumento entre 1991 e 2000 e decréscimo no período
seguinte. A estimação dos modelo de regressão beta apresentou qualidade de ajuste e, além dos
resultados mostrarem sinais esperados para os parâmetros das variáveis explicativas, as estimativas
indicaram uma relação significativa entre o acesso ao conhecimento e ausência de vulnerabilidade na
probabilidade das famílias terem acesso ao trabalho.
A principal contribuição da pesquisa foi demonstrar que, além do capital humano, as mudanças na
estrutura demográfica, que ocorrem de forma diferenciada entre regiões e grupos sociais, representada
na dimensão ausência de vulnerabilidade, determina a probabilidade do acesso das famílias no
mercado de trabalho. Com a modernização da economia, a família numerosa composta por crianças e
idosos, adaptada neste caso as condições da sociedade rural, deixou de ser funcional em uma economia
urbana onde a inserção no mercado de trabalho passa pela exigência da educação e da necessidade de
conciliar o trabalho com o cuidado dos dependentes – crianças e idosos. Neste caso, as famílias mais
vulneráveis e com maior necessidade de recursos são justamente as que apresentam menor
probabilidade de acesso ao mercado de trabalho, necessitando, por parte do setor público, políticas para
viabilizar o seu acesso ao mercado de trabalho e, consequentemente, garantindo sua autonomia na
obtenção do desenvolvimento humano.
Bibliografia
ALMEIDA, E. S.(2007). Econometria Espacial Aplicada. Apostila, FEA/UFJF.
BARROS, R. P.; CARVALHO, M. & FRANCO, S. (2003) Índice de desenvolvimento da família
(IDF). IPEA: Rio de Janeiro (Texto para discussão N0 986).
FERRARI, S. L. P. & CRIBARI-NETO, F. (2004). Beta regression for modeling rates and proportions.
Journal of Applied Statistics, vol. 31, n. 07.
IBGE. (1991). Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Demográfico de 1991. Rio de
Janeiro.
15
IBGE. (2005). Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Demográfico de 2000. Rio de
Janeiro.
IBGE. (2012). Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Demográfico de 2010. Rio de
Janeiro.
RODRIGUES, L. A.; GOMES, M.F.M. & ROCHA, L.E.V. (2012). Nível de desenvolvimento das
familias cearenses por grupos demográficos nos anos de 1991 e 2000. Revista Econômica do
Nordeste, V. 43, n. 04, out./dez.
R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for
Statistical Computing, Vienna, Austria. URL: http://www.R-project.org/.
ROCHA, L. E. V. & GUIGINSCK, J. T. (2012). Índice de desenvolvimento da família (IDF) e
convergência de renda: uma análise espacial para os municípios da região Nordeste do Brasil.
Desenbahia, Salvador, V. 9, n. 17.
ROCHA, L. E. V.; CAETANO, S. M. & GUIGINSCK, J. T. (2012). Desenvolvimento humano e
acesso ao trabalho: uma análise para as microrregiões rurais e urbanas do estado de Minas Gerais. In:
Anais do XV Seminário sobre a Economia Mineira, Cedeplar, Diamantina.
ROCHA, L. E. V. & FONTES, R. M. O. (2011). Disparidades do desenvolvimento urbano e rural: uma
análise espacial para as microrregiões do estado de Minas Gerais. Revista de Economia, Universidade
Federal do Paraná, Curitiba, V.37, n.1(ano 35), jan./abr.
Anexo
Nesta seção são a presentados o Quadro A1. Dimensões, Componentes e Indicadores Sócioeconômicos que compõem o Índice de desenvolvimento da família (IDF) e as Tabelas A1, A2 e A3
com, respectivamente, os Resultado da análise de regressão beta para a característica Acesso ao
Trabalho, com relação às características Ausência de Vunerabilidade (AV) e Acesso ao Conhecimento
(AC), para todos os estados da região Nordeste do Brasil, nos ano de 1991, 2000 e 2010.
Capacidade de geração de renda
Trabalho precoce
Extrema pobreza
Pobreza
Remuneração
Disponibilidade de trabalho.
Qualidade do posto de trabalho
Qualificação profissional
Escolaridade
Analfabetismo
Atenção e cuidados especiais com
idosos
Dependência econômica
Atenção e cuidados especiais com
crianças, adolescentes e jovens
COMPONENTES
Fecundidade
V7- Presença de cônjuge.
V8- Mais da metade dos membros encontra-se e
C1 - Ausência de adulto analfabeto
C2 - Ausência de analfabeto funcional
C3- Presença de pelo menos um adulto com fun
C4- Presença de pelo menos um adulto com ensi
C5- Presença de pelo menos um adulto com alg
C6- Presença de pelo menos um trabalhador co
T1- Mais da metade dos membros em idade ativ
T2- Presença de pelo menos um ocupado no set
T3- Presença de pelo menos um ocupado em ati
T4- Presença de pelo menos um ocupado com re
mínimo
T5- Presença de pelo menos um ocupado com re
mínimo
R1- Renda familiar per capita superior à linha d
R2- Renda familiar per capita superior à linha d
V6- Ausência de idoso
INDICADORES SÓCIO-EC
V1- Nenhuma mulher teve filho nascido vivo
mulher teve filho nascido vivo nos últimos dois
V3- Ausência de criança. V4- Ausência de crian
V5- Ausência de criança, adolescente ou jovem.
R3- Maior parte da renda familiar não advém de
D1- Ausência de criança com menos de 14 anos
D2- Ausência de criança com menos de 16 anos
Desenvolvimento Infantil Acesso à escola
D3- Ausência de criança até 6 anos fora da escol
7-14 anos fora da escola. D5- Ausência de crian
Progresso escolar
D6- Ausência de criança de até 14 anos com mai
Ausência de adolescente de 10 a 14 anos analfab
de 15 a 17 anos analfabeto
Mortalidade infantil
D9- Ausência de mãe cujo filho tenha morrido.
filho nascido vivo.
Propriedade.
H1- Domicílio próprio. H2- Domicílio próprio
Déficit habitacional.
H3- Densidade de até 2 moradores por domicílio
Condições Habitacionais Acesso a abastecimento de água /
H4- Acesso adequado a água. H5- Esgotamento
Saneamento / coleta de lixo / energia coletado
elétrica / bens duráveis.
H7- Acesso a eletricidade. H8- Acesso a fogão e
fogão, geladeira, televisão ou rádio. H10- Acess
ou rádio e telefone. H11- Acesso a fogão, gelade
e automóvel particular
Quadro A1. Dimensões, Componentes e Indicadores Sócio-econômicos que compõem o Índice de
desenvolvimento da família (IDF)
Disponibilidade de
Recursos
Acesso ao Trabalho
Acesso ao Conhecimento
Ausência de
Vulnerabilidade
DIMENSÕES
16
17
Tabela A1. Resultado da análise de regressão beta para a característica Acesso ao Trabalho, com
relação às características Ausência de Vunerabilidade (AV) e Acesso ao Conhecimento (AC), para todos
os estados da região Nordeste do Brasil, no ano de 1991.
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Beta
Alagoas
Erro
Z
Padrão
0,755
-4,913
Bahia
p
0,000*
3,709
4,226
1,206
3,505
0,000*
2,520
0,337
7,480
0,000*
R2ajustado = 50,57%; *p<0,05.
Ceará
Beta
Erro
Z
p
Padrão
0,965
-3,747
0,000*
3,616
2,756
1,541
1,789
0,074
4,889
0,431 11,331
0,000*
R2ajustado = 47,82%; *p<0,05.
Paraíba†
Beta
Erro
Z
p
Padrão
0,037
- 0,000*
1,249
33,690
Beta
-5,500
Erro
Padrão
0,335
z
p
0,000*
16,437
4,389
0,554
7,923
0,000*
6,263
0,477
13,115
0,000*
R2ajustado = 44,59%; *p<0,05.
Maranhão
Beta
Erro
z
p
Padrão
-2,830
0,460
-6,157
0,000*
2,679
0,744
3,601
0,000*
2,096
0,227
9,212
0,000*
R2ajustado = 42,73%; *p<0,05.
Pernambuco
Beta
Erro
z
p
Padrão
-5,276
0,584
-9,022
0,000*
6,670
0,939
7,102
0,000*
1,931
0,239
8,071
0,000*
R2ajustado = 63,05%; *p<0,05.
Rio Grande do Norte†
Beta
Erro
z
p
Padrão
-1,146
0,041
0,000*
28,210
2,610
0,237
11,010 0,000*
R2ajustado = 39,23%; *p<0,05.
Piauí
Variáveis
Beta
Erro
Z
p
Preditivas
Padrão
Constante
0,525
-4,702
0,000*
2,468
AV
2,150
0,830
2,590
0,009*
AC
1,774
0,306
5,794
0,000*
2,717
0,227
11,960
0,000*
2
2
R ajustado = 29,00%; *p<0,05.
R ajustado = ; *p<0,05.
Sergipe
Variáveis Preditivas
Beta
Erro Padrão
z
p
Constante
-4,140
0,726
-5,699
0,000*
AV
4,948
1,156
4,281
0,000*
AC
2,187
0,291
7,513
0,000*
2
R ajustado = 65,08%; * p<0,05.
†
Para os Estados de Paraíba e Rio Grande do Norte, apenas a variável Acesso ao Conhecimento se
mostrou importante para prever o Acesso ao Trabalho, no ano de 1991.
Tabela A2. Resultado da análise de regressão beta para a característica Acesso ao Trabalho, com
relação às características Ausência de Vunerabilidade (AV) e Acesso ao Conhecimento (AC), para todos
os estados da região Nordeste do Brasil, no ano de 2000.
18
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Beta
1,595
Alagoas†
Erro
Z
Padrão
0,080
20,009
Bahia
p
Beta
0,000*
-0,822
3,426
0,403
8,504 0,000*
R2ajustado = 39,89%; *p<0,05.
Ceará
Beta
Erro
Z
p
Padrão
1,033
0,205
5,034
0,000*
0,403
0,000*
3,257
8,090
1,560
0,183
8,541
0,000*
R2ajustado = 39,53%; *p<0,05.
Paraíba†
Beta
Erro
Z
p
Padrão
0,091
- 0,000*
3,462
38,030
Erro
Padrão
0,217
z
p
-3,791
0,000*
1,212
0,331
3,666
0,000*
0,972
0,091
10,725
0,000*
R2ajustado = 29,31%; *p<0,05.
Maranhão
Beta
Erro
z
p
Padrão
-2,401
0,194
0,000*
12,350
1,409
0,402
3,510
0,000*
2,304
0,207
11,120
0,000*
R2ajustado = 36,54%; *p<0,05.
Pernambuco
Beta
Erro
z
p
Padrão
-4,655
0,773
-6,023
0,000*
4,676
1,211
3,862
0,000*
2,885
0,258
11,198
0,000*
R2ajustado = 62,36%; *p<0,05.
Rio Grande do Norte†
Beta
Erro
z
p
Padrão
-1,655
0,057
0,000*
29,260
6,428
0,473 13,600 0,000*
R2ajustado = 37,44%; *p<0,05.
Piauí
Variáveis
Beta
Erro
Z
p
Preditivas
Padrão
Constante
0,170
- 0,000*
2,215
13,044
AV
0,905
0,308
2,942 0,003*
AC
1,972
0,207
9,532 0,000*
3,223
0,232
13,890
0,000*
R2ajustado = 33,44%; *p<0,05.
R2ajustado = 51,57; *p<0,05.
Sergipe
Variáveis Preditivas
Beta
Erro Padrão
z
p
Constante
-2,999
0,732
-4,097
0,000*
AV
2,416
1,121
2,155
0,031*
AC
2,568
0,272
9,424
0,000*
R2 ajustado = 60,17%; * p<0,05.
†
Para os Estados de Alagoas, Paraíba e Rio Grande do Norte, apenas a variável Acesso ao
Conhecimento se mostrou importante para prever o Acesso ao Trabalho, no ano de 2000.
Tabela A3. Resultado da análise de regressão beta para a característica Acesso ao Trabalho, com
relação às características Ausência de Vunerabilidade (AV) e Acesso ao Conhecimento (AC), para todos
os estados da região Nordeste do Brasil, no ano de 2010.
19
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Variáveis
Preditivas
Constante
AV
AC
Beta
1,767
Alagoas†
Erro
Z
Padrão
0,053
33,370
Bahia
p
Beta
0,000*
-4,866
0,000*
3,432
0,200 17,160 0,000*
R2ajustado = 73,14%; *p<0,05.
Ceará
Beta
Erro
Z
p
Padrão
-4,129
0,460
-8,972
0,000*
3,165
0,688
4,604
0,000*
3,2167 0,148 21,789
0,000*
2
R ajustado = 79,06%; *p<0,05.
Paraíba
Beta
Erro
Z
p
Padrão
-3,012
0,505
-5,967
0,000*
1,929
0,747
2,584
0,010*
2,620
0,150 17,499
0,000*
2
R ajustado = 63,89%; *p<0,05.
Piauí†
Beta
Erro
Z
p
Padrão
0,043
- 0,000*
1,688
39,600
Erro
Padrão
0,394
z
p
0,000*
12,347
4,670
0,587
7,955
0,000*
2,540
0,112
22,602
0,000*
R2ajustado = 70,54%; *p<0,05.
Maranhão
Beta
Erro
z
p
Padrão
-4,808
0,445
0,000*
10,800
4,650
0,687
6,770
0,000*
2,397
0,152
15,720
0,000*
2
R ajustado = 68,45%; *p<0,05.
Pernambuco
Beta
Erro
z
p
Padrão
-6,332
0,512
0,000*
12,365
6,882
0,769
8,945
0,000*
2,301
0,151
15,225
0,000*
2
R ajustado = 79,98%; *p<0,05.
Rio Grande do Norte
Beta
Erro
z
p
Padrão
-3.214
0,618
-5,203
0,000*
1,918
0,931
2,060
0,039*
2,568
0,158 16,250 0,000*
3,306
0,205
16,150
0,000*
R2ajustado = 51,73%; *p<0,05.
R2ajustado = 72,83%; *p<0,05.
Sergipe
Variáveis Preditivas
Beta
Erro Padrão
z
p
Constante
-5,349
0,840
-6,364
0,000*
AV
5.489
1,214
4,521
0,000*
AC
2,393
0,196
12,214
0,000*
R2 ajustado = 73,32%; * p<0,05.
†
Para os Estados de Alagoas e Piauí, apenas a variável Acesso ao Conhecimento se mostrou importante
para prever o Acesso ao Trabalho, no ano de 2010.