Mapas da Pobreza Multidimensional para Sergipe

Pode ser visto, na figura 53, um padrão disperso de IPH-M no estado de Sergipe, com contigüidade entre poucos municípios ao sul e a oeste do estado, para os IPH-M maiores e para, também poucos municípios, no espaço semelhante à microrregião de Aracaju, para os menores IPH-M.

O mapa elaborado a partir dos dados das microrregiões realça o que foi dito com relação ao espaço da microrregião de Aracaju; não condiz com o destaque ao sul do estado e acrescenta um possível cluster no extremo noroeste do estado.

As mesmas considerações tecidas sobre a relação entre o IPH-M e IPH-Mic e a componente percentual de adultos analfabetos, para o estado do Paraná, também é válida para o estado de Sergipe. Neste sentido, não há, para o estado de Sergipe, nenhum município ou microrregião para a qual o percentual de adultos analfabetos seja menor do que as outras variáveis. Sua média para os municípios é de 40,11%, contra uma média de 16,27% da variável probabilidade de morte até 40 anos e 23,57% da variável precariedade no padrão de vida, com contribuições finais ao IPH-M de 50,19%, 20,84% e 28,97%, respectivamente.

A superioridade da participação final da variável percentual de adultos analfabetos pode ser percebida considerando-se que 50,67% dos municípios apresentam valores superiores à média, enquanto 44,00% apresentam valores superiores à média de probabilidade de morte antes dos 40 anos, e 49,33% apresentam valores menores do que a média para a variável precariedade no padrão de vida.

Semelhantemente, para as microrregiões sergipanas, as médias apresentadas pelas componentes do IPH-Mic são 38,02%, 15,78% e 22,17%, para, respectivamente, as variáveis percentual de adultos analfabetos, probabilidade de morte antes de 40 anos e precariedade de padrão de vida. A participação média final dessas variáveis, no IPH-Mic, é de 49,39%, 21,52% e 29,09%, respectivamente, para aquelas mesmas variáveis citadas acima.

A superioridade da participação da variável percentual de adultos analfabetos poderia ser depreendida do número de microrregiões que apresenta percentuais acima da média não inferior ao das outras. Para 53,85% das microrregiões, o percentual de adultos analfabetos é superior à média dentre elas. Esse percentual é de 38,46%, com relação à variável probabilidade de morte antes dos 40 anos, e de 61,54% para a variável precariedade do padrão

de vida. Para nenhuma microrregião, contudo, o percentual dessa última variável é maior do que o de adultos analfabetos.

Figura 53 – IPH-M (Sergipe, 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 54 – IPH-Mic (Sergipe, 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

O papel que tem a variável percentual de adultos analfabetos para o mapeamento do IPH-M e do IPH-Mic é notado da comparação da figura 53 com as figuras 55, 56, e 57 e da figura 55 com as figuras 58, 59 e 60. Como pode ser visto dessa comparação, assim como para o estado do Paraná, os maiores percentuais de adultos analfabetos dentre os componentes do IPH, influenciam fortemente o mapeamento do mesmo, seja por município, seja por microrregião. Essa influência, para o estado de Sergipe, parece ser mais dividida com a da variável de precariedade no padrão de vida, para os municípios mais ao sul do estado. A correspondência entre os mapas para as microrregiões, por sua vez, não é estrita, por conta da diferença das microrregiões para a qual se destaca o maior IPH-Mic.

Figura 55 – Probabilidade de morte antes dos 40 anos, em % da população (Sergipe, municípios, 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 56 – Percentual de adultos analfabetos (Sergipe, municípios, 2000) Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 57 – Percentual de pessoas abaixo de um padrão mínimo de vida (Sergipe, municípios, 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 58 – Probabilidade de morte antes dos 40 anos, em % da população (Sergipe, microrregiões, 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 59 – Percentual de adultos analfabetos (Sergipe, microrregiões, 2000) Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 60 – Percentual de pessoas abaixo de um padrão mínimo de vida (Sergipe, microrregiões, 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Testado o mapa de IPH-M para autocorrelações com o I, de Moran, para o estado de Sergipe, assim como acontece para com o estado do Paraná, a estatística de Moran é significativa, com 999 permutações, como pode ser visto nas figuras 61 e 62

Fazendo a análise de LISA, para encontrarem-se possíveis clusters de municípios com relação ao IPH-M, observa-se, na figura 63, que um cluster é sugerido a leste, na área semelhante à da microrregião de Aracaju, e outro nas proximidades das microrregiões de Tobias Barreto e Boquim, que ficam mais ao sul. Tais áreas correspondem àquelas destacadas como de maiores e menores IPH-Mic, à figura 67, confirmando os grupos de municípios nelas como possíveis clusters.

Figura 61 – Gráfico de dispersão de Moran, para percentuais de domicílios pobres regredido sobre seus valores defasados no espaço (Sergipe, municípios 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 62 – Gráfico de permutações aplicadas à estatística I de Moran (Sergipe, municípios 2000) Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 63 – Clusters e outliers significativos de pobreza (Sergipe, municípios 2000) Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 64 – Clusters e outliers significativos de pobreza por grau de significância (Sergipe, municípios 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Consideradas as microrregiões sergipanas, com seus respectivos IPH-Mic, a visualização de processos comuns para todo o estado é também difícil. Nesse caso, mesmo excluindo a microrregião de Aracaju como outlier, a estatística de Moran é muito baixa e só é um pouco significativa depois de 5000 permutações, o que indica que não é um problema de número de observações, como pode ser visto nas figuras 65 e 66, abaixo.

Figura 65 – Gráfico de dispersão, de Moran, para percentuais de domicílios pobres regredido sobre seus valores defasados no espaço (Sergipe, microrregiões 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 66 – Gráfico de permutações aplicadas à estatística I de Moran (Sergipe, microrregiões 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 67 – Clusters e outliers significativos de pobreza (Sergipe, microrregiões 2000) Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

Figura 68 – Clusters e outliers significativos de IPH-Mic (Paraná, 2000) Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

O mapa para os municípios sergipanos não permite identificarem-se clusters de maiores IPH-M com clareza. Permite, apenas, identificar um grupo de municípios de menores IPH-M, que ocupam um espaço semelhante ao da microrregião de Aracaju. Isto é reforçado com o destaque de menor IPH-Mic para a microrregião de Aracaju, com relação às demais.

Reforçando aquilo que foi dito em relação aos municípios de maiores IPH-M, o mapa feito para as microrregiões sergipanas também demarca, para a microrregião de Boquim, a presença de altos IPH-Mic, o que não encontra correspondência nos demais municípios.

Os testes também indicaram a dificuldade de se identificar clusters de proximidade geográfica, com relação ao IPH-Mic; com possíveis clusters realçados apenas para os municípios mapeados como de menores IPH-Mic, que também corresponde ao cluster semelhante ao da área da Grande Aracaju.

O número de municípios do grupo de menores IPH-M, destacado no mapa do teste I, de LISA, é 12. Seis deles apresentam IPH-M menores do que a média do cluster, que é de 21,33. O menor deles ocorre para o município de Aracaju (9,82) e o maior para o município de Areia Branca (29,35), com desvio padrão de 5,99.

O grupo de maiores IPH-M, detectado em clusters no teste I, de LISA, é composto por apenas seis municípios, quatro dos quais apresentam IPH-M menores do que a média de 34,93, muito influenciada pelo IPH-M apresentado pelo município de Cristinápolis (37,92).

Esse pequeno grupo tem IPH-M muito próximos, sendo o menor deles de 31,06 e ocorre para o município de Tobias Barreto; o maior, como foi dito, refere-se ao município de Cristinápolis, com desvio padrão de 2,25.

Apesar de o grupo formado por municípios de menores IPH-M ser um só cluster, contíguo e semelhante no espaço à área da microrregião de Aracaju; o grupo de maiores IPH-M é formado por clusters não claramente identificados e distantes geograficamente um do outro, os IPH-M mais próximos nesse grupo podem indicar maior semelhança entre os os municípios, ou uma desproporcionalidade entre Aracaju e os demais municípios do primeiro grupo.

Suavizados os dados com EB Moran, percebe-se que os clusters de maiores IPH-M não aparecem e o cluster em torno de Aracaju é reforçado. Isto pode ser entendido como uma ênfase, tanto na fragilidade do cluster de maiores IPH-M, quanto da existência daquele de menores IPH-M, agora “retirada”a influência do tamanho das populações.

Figura 69 – Clusters e outliers significativos de pobreza – Dados suavizados com EB Moran (Sergipe, municípios 2000)

Fonte: elaboração própria, a partir dos micro dados do Censo 2000/IBGE.

6 CARACTERIZAÇÃO DOS CLUSTERS DE POBREZA

6.1 APRESENTAÇÃO

Como visto no capítulo 4, as características obtidas diretamente dos quantitativos obtidos a partir de diferentes indicadores de pobreza, não permitem diferenciar as regiões. Da mesma forma, dentro dessas regiões, as áreas pobres das não-pobres também não se distinguem daquela forma. As características modais, bem como os percentuais com que elas acontecem são sempre muito semelhantes para diferentes estratos geográficos, seja em termos dos estados comparados – agregadas as informações desde seus domicílios ou municípios – seja em termos de microrregiões dentro de cada estado.

O uso daqueles mesmos indicadores, desta feita análise dos dados precedida pelo uso dos mapas de clusters estatisticamente relevantes levantados no capítulo anterior, aumenta, como revelado no presente capítulo, a capacidade de distinguirem-se, objetivamente, as regiões onde mais se concentram os percentuais próximos de domicílios pobres e os IPH também mais próximos, bem como, em cada uma, suas áreas pobres das não-pobres. Dessa maneira, também permite identificar com maior clareza, além da distância quantitativa e de patamar de pobreza, o que difere a pobreza dos dois estados que são objeto de estudo.

Enquanto manifestação de processos sociais no espaço onde ocorrem, porém, a configuração da pobreza, para ser entendida, requer a discussão de tais processos. Diante disto, são identificados, na continuação do trabalho, traços que relacionam a pobreza ao seu processo sócio-econômico conformador. Nesse sentido, longe de se dizer que os processos econômicos são únicos ou determinantes dos processos sociais, a abordagem econômica é tomada como instrumento para levantar-se possíveis evidências daqueles processos sociais.

Trata-se, aqui, portanto, de um exercício de introdução aos problemas que redundam na distribuição da pobreza no espaço de cada estado, por aproximação restrita pela ótica da Economia. A abordagem da pobreza sob esse foco é feita tentando-se verificar relações possíveis entre a divisão social do trabalho e a distribuição da pobreza nos espaços dos estados considerados. Para tanto, adota-se como referência as explicações e contribuições disponíveis sobre a conformação da divisão social atual do trabalho em cada estado, de modo a reunirem-se elementos mínimos que se prestam ao entendimento do mapeamento e caracterização dos adensamentos espaciais de percentuais de domicílios pobres por entre os

municípios. Assim o trabalho se encerra, mais adiante, não só como tentativa de descrever a aparência da pobreza nos estados do Paraná e Sergipe, mas também de sugerir uma possível lógica na sua distribuição nesses espaços.

Isto é feito em cinco seções.

Na segunda seção, caracterizam-se os domicílios dos clusters de municípios de maiores percentuais de domicílios pobres, suavizados por EB Moran da população.

Tratamento semelhante é apresentado na seção seguinte, desta feita para as pessoas.

A quarta seção contém a caracterização tanto de domicílios quanto de pessoas pobres, pelo critério do IPH-M.

Na quinta seção são apresentados elementos teóricos que justificam a distribuição espacial da pobreza, como discutida até então.

6.2 CARACTERIZAÇÃO DOS DOMICÍLIOS DOS CLUSTERS IDENTIFICADOS NO