Figura 31 Índice de Pobreza Multidimensional a partir da delimitação municipal (I) e territorial (II), Bahia-2010.
Fonte: elaboração própria, a partir dos resultados gerados pelo software Stata (STATA, 2011), baseado nos microdados do IBGE (Censo 2010).
Finalmente, pode-se dizer que os Territórios de Identidade apresentam muitas diversidades, por isso, uma análise em nível municipal pode refeltir melhor a pobreza, apresentando as variações existentes dentro de um mesmo território, requerendo uma análise mais detalhada.
apresenta o maior I de Moran que a torre. Assim, neste estudo, optou-se em utilizar a rainha de ordem de contiguidade 1 considerando esta matriz mais adequada para captar a autocorrelação espacial do Índice de Pobreza Multidimensional para o ano de 2010 dos municípios baianos.
Tabela 4 – Resultados dos testes de autocorrelação espacial -I de Moran para o Índice de Pobreza Multidimensional para 417 municípios da Bahia, 2010.
Ordem de contiguidade
Definição de contiguidade
Rainha Torre
1 2 3 4
0,394649 0,194812 0,096460 0,030396
0,39267 0,199109
0,10452 0,0293351
Fonte: elaboração própria, a partir dos resultados da pesquisa, com a utilização do software GeoDa.
Com base no I de Moran global (0,394649), deduziu-se que há uma correlação espacial positiva do Índice de Pobreza Multidimensional, indicando que os valores das áreas vizinhas são semelhantes, conforme pode ser visualizado na Figura 32. Nota-se que municípios com altas (baixas) taxas de pobreza são cercados por vizinhos nesta mesma situação, pois a maioria dos municípios encontra-se nos quadrantes que representam autocorrelação positiva.
Figura 32 - Diagrama de Moran do Índice de Pobreza Multidimensional para a Bahia no ano de 2010.
Fonte: elaboração própria, a partir dos resultados da pesquisa, com a utilização do software GeoDa.
Através do mapa de cluster univariado (Figura 33), foi possível apontar agrupamentos de pobreza multidimensional distribuídos no território baiano, foram destacados os municípios para os quais existe algum tipo de correlação espacial significativa (Figura 33). Destacam-se os clusters de pobreza que apresentaram valores Alto-Alto (High-High) e Baixo-Baixo (Low- Low).
Especificamente, foram observados a formação de cluster com altas taxas de pobreza na Bahia situados no norte-oeste, norte-nordeste, centro do estado, sudoeste e sul, sendo que a maioria destes municípios estão inseridos no semiárido. Depreende-se, daí, que há municípios com elevada taxa de pobreza cercados por munícipios que também possuem altos índices de pobreza. Dessa maneira, foram identificados 43 municípios classificados Alto-Alto (High- High). Mereceu destaque, por ser composto por um maior número de municípios, o cluster localizado no sudoeste baiano com alto índice de pobreza, agrupamento semelhante a este também foi detectado em estudos realizados por Santos et. al. (2015) em que se considera outras variáveis e metodologia para o cálculo da pobreza multidimensional.
Além desses clusters, verificou-se que 48 municípios foram classificados como Baixo- Baixo (Low-Low), o que implica afirmar haver clusters caracterizados com municípios com baixa taxa de pobreza circundados por vizinhos que também apresentam baixas taxas de pobreza. Dentre esses, destacam-se o agrupamento de municípios inseridos nos territórios Metropolitana de Salvador, Recôncavo e Portal do Sertão. Conforme estudos da SEI (2014), a microrregião Salvador-Feira de Santana apresenta alta densidade interna e externa de fluxos de capitais, assim como de pessoas e investimentos, fato esse que, de certo modo, pode ter contribuído para melhor desempenho desta região.
A configuração Alto-Baixo não apresentou agrupamentos de destaque, sendo formada por apenas nove municípios. Observa-se, também, que a classificação Baixo-Alto só obteve valores significativos estatisticamente apenas para oito municípios.
Com relação aos demais municípios (309), observa-se que não apresentaram resultados significativos estatisticamente (Figura 33), isso quer dizer que esses municípios não influenciam e nem são influenciados pelos seus vizinhos no que diz respeito à pobreza multidimensional.
Fonte: elaboração própria, a partir dos resultados da pesquisa, com a utilização dosoftware GeoDa.
I
Figura 33– Mapas de aglomeração LISA (I) e de significância estatística (II) do Índice de Pobreza Multidimensional da Bahia, 2010. II
Nota-se pelo mapa de aglomeração LISA que a pobreza multidimensional, localizada no estado da Bahia, apresenta-se dispersa entre seus territórios, não seguindo padrão de regionalização como a dos territórios de identidade da Bahia.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Ao longo deste estudo, notou-se que existem diversas formas de tratar a pobreza e que ocorreu uma evolução na forma de pensar o seu conceito. Hoje, há um consenso entre vários pesquisadores e diversas instituições de que a pobreza se manifesta a partir de diversas carências, por isto, trata-se de um fenômeno multidimensional. Apesar das críticas existentes sobre os estudos tradicionais que utilizam métricas monetárias para mensurar a pobreza, a renda continua sendo elemento importante para se pensar como eliminá-la. A questão é que a ênfase não é dada só a renda, existem outros fatores que estão intimamente relacionados à pobreza.
Diante disso, neste estudo, adotou-se o conceito de pobreza multidimensional, embasado no aporte teórico de Sen (2000) da abordagem das capacidades, a partir do Índice de Pobreza Multidimensional, trata-se de um índice sintético que inclui as dimensões que consideram relevantes na discussão da pobreza, isto não implica dizer que não há outras, as dimensões utilizadas (educação, saúde e padrão de vida) são apenas algumas que devem ser consideradas, mas, de certa forma, mostra a multidimensionalidade da pobreza.
O contexto socioeconômico no qual estão inseridos os territórios apresentou-se importante na questão das privações, estando inter-relacionados diversos aspectos como população, PIB e infraestrutura. Os territórios que são mais populosos e que apresentaram PIBs mais elevados, geralmente, possuem menores proporções de pobres que os demais.
A análise da pobreza sob a ótica multidimensional mostrou que a incidência da pobreza para a Bahia apresenta-se distribuída de forma heterogênea entre os territórios. Assim, observou-se que alguns territórios requerem maior atenção com relação às estratégias públicas.
Dentre a perspectiva apresentada, observa-se que questões referentes à escolaridade, ao saneamento e à coleta de lixo são críticas. Esses indicadores estão, de certa maneira, relacionados, pois maiores níveis educacionais tendem a refletir em padrões de vida mais elevado e de qualidade e vice-versa. De fato, não se pode pensar em qualidade de vida se existem pessoas que não usufruem de saneamento e coleta lixo adequados. Ressalte-se que são indicadores que interferem no ambiente em que as pessoas estão inseridas, uma vez que se discute muito os problemas ambientais na atualidade, mas, mesmo assim, problemas básicos de
saneamento que interferem na saúde das pessoas e afetam bastante a qualidade do ambiente ainda não foram resolvidos.
Com relação a intensidade da pobreza, verificou-se que é preciso focalizar ações no território baiano como um todo, tendo em vista que esta se manifestou com média mais alta que incidência, tanto na escala territorial como municipal, assim, torna-se necessário encontrar medidas que visam reduzir a percentagem média de privações.
Observou-se, também, que o Índice de Pobreza Multidimensional apontou resultados diversos para os territórios baianos, corroborando com os estudos da SEI (2014) que apontam uma pobreza espraiada e diferenciada na Bahia, o que necessita de uma política territorial que considere as especificidades.
Além disso, foi possível perceber, através da análise espacial, a presença de clusters de pobreza multidimensional na Bahia, destacando-se aqueles que se configuraram como Alto- Alto e Baixo-Baixo. No primeiro caso, aponta municípios com índice de pobreza acima da média sendo influenciados por vizinhos que se apresentam na mesma situação, enquanto que o segundo se refere aos municípios que apresentaram índice de pobreza abaixo da média, circundados por municípios que também estão abaixo da média.
Notou-se, ainda, neste trabalho, que a escala territorial, por ser mais abrangente que a municipal, pode “mascarar” a pobreza, uma vez que, nem sempre, o município que apresenta maior taxa de pobreza coincide com o território mais pobre, dessa maneira, estudos que adotam a escala territorial, como este, devem estar atentos às particularidades no âmbito municipal.
Deve-se acrescentar que algumas limitações foram sentidas ao longo deste trabalho, a exemplo da utilização de banco de dados de 2010, o que, de certo modo, não permitiu um análise do período atual, além disso, a utilização de um incador sintético que acaba limitando as privações a uma síntese de variáveis, pois um maior número de variáveis poderiam evidenciar maiores privações. É preciso considerar ainda que existem muitos fatores limitantes das vidas humanas, no caso do IPM, especifica-se a três dimensões: educação, saúde e padrão de vida, mas isso não impede que outros estudos considerem outras privações como segurança pública.
Todavia, é preciso que a ações públicas considerem as especificidades territoriais, tendo em vista que a população baiana sofre múltiplas privações que inibe o seu desenvolvimento social.
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