URBANIZAÇÃO E CONSISTÊNCIA DE INFORMAÇÕES CENSITÁRIAS NO DEZOITO MINEIRO

URBANIZAÇÃO E CONSISTÊNCIA

DE INFORMAÇÕES CENSITÁRIAS

NO DEZOITO MINEIRO

Mario Marcos Sampaio Rodarte2 Alisson Flávio Barbieri3

Este texto visa estudar a urbanização e a estrutura da rede urbana existente em Minas Gerais na primeira metade do século XIX, apontando os principais núcleos urbanos da Minas Oitocentista e as suas localizações. As fontes utilizadas para tanto serão as Listas Nominativas distritais, documentos de recenseamento remanescentes da década de 1830. O trabalho, feito à luz das teorias de localização mais conhecidas, consiste em formar agrupamentos de cidades por nível de importância utilizando dados do perfil ocupacional da popu-lação de cada núcleo urbano.

Este estudo foi acompanhado de um teste da qualidade das informações das Listas Nominativas da década de 1830 para possíveis correções da análise da estrutura urbana de Minas Gerais. Sabe-se que a qualidade das informações pode estar relacionada a diversos fatores, como por exemplo, o nível de instrução da população recenseada e a capacidade do informante e/ou do recenseador em declarar com preci-são informações sobre terceiros, de forma que quanto maior o número de indivíduos por ele declarados e menores os “laços solidários e afetivos” que os unem, possivelmente maiores serão os erros de declaração.

1 Este estudo é parte integrante da pesquisa “Processo de Urbanização em Minas Gerais”, em andamento no CEDEPLAR, sob a coordenação do Professor João Antônio de Paula, financiada pela FAPEMIG. Participam também dessa pesquisa Leonardo Pontes Guerra e os professores Rodrigo F. Simões, Roberto M. Monte-Mór. Os mapas desse texto foram feitos sob a orientação de Leonardo Pontes Guerra. A todos estes, e à Professora Clotilde Paiva, devemos nossos agra-decimentos pelas ajudas e sugestões que vêm nos oferecendo. O texto é de inteira responsabilidade dos autores.

2 Mestrando em Economia pelo CEDEPLAR/UFMG. 3 Mestrando em Demografia pelo CEDEPLAR/UFMG.

O texto que segue está dividido em três grandes partes. O primeiro ponto a ser tratado será a descrição das fontes trabalhadas, ou seja, as Listas Nominativas. Um segundo item tratará de descrever a metodologia de agrupamentos de cidades por nível de importância, bem como os seus resultados, enquanto que o terceiro item tratará de descrever o método de análise das qualidades de informações e as reparações feitas no estudo de importância das cidades.

1 APRESENTAÇÃO DAS FONTES:

AS LISTAS NOMINATIVAS DA DÉCADA DE 1830

As Listas Nominativas de 1831/32 que ora estamos traba-lhando são as que restaram de uma tentativa de realizar um censo em Minas no Período Regencial. Dos aproximadamente 410 distritos mineiros existentes na primeira metade da década de 1830, 230 enviaram suas relações nominativas para o Presidente de Província e elas estão atualmente no Arquivo Público Mineiro. Os demais distritos não enviaram suas Listas ou perderam-se ao longo do tempo.

Paiva (1990, p. 89) constata que a confecção das Listas Nominativas distritais foi ordenada pelo Presidente de Província em 18314 _{através de ofício enviado para autoridades dos distritos para que}

tomassem as medidas cabíveis:

“A coleta das informações das listas parece ter envolvido o Juiz de Paz, o Inspetor de Quartei-rão, o Escrivão e, eventualmente, a população. Algumas listas deixam claro que foi o Inspetor que forneceu as informações para compor as listas, sem consultar a população. Indepen-dente disto, era este Inspetor o responsável pela confecção de listas parciais [nos casos em que os distritos eram subdivididos em quarteirões], que somadas se tornariam a Lista Nominativa. Ele as remetia ao Juiz de Paz, que as conferia, aceitando-as ou modificando-as. Uma vez acei-tas, estas eram entregues ao Escrivão que as

copiava na forma final, para serem remetidas ao Governo Provincial” (Paiva, Arnaut, 1990, p. 90).

Também houve uma segunda tentativa de se recensear Minas na década de 1830, que resultou na elaboração das Listas Nominativas de 1838/40, cuja estrutura e disposição das informações são similares às de 1831/32. Esta experiência, no entanto, resultou em um acervo que, hoje, tem uma menor cobertura da população mineira que o de 1831/32 pois, pela contagem de Paiva (1990, p. 89), contem-plam apenas 139 distritos.

Na década de 1980 a Professora Clotilde Paiva iniciou um trabalho de levantamento completo das Listas de 1831/32 e de parte das Listas de 1838 formando um banco de dados com todas as infor-mações oferecidas por esses documentos. Este banco de dados já se encontra concluído. Neste trabalho, utilizou-se essa base de dados que contém as informações dos 230 distritos pelas Listas Nominativas de 31/32, mais 8 Listas de 1838/40 para alguns distritos sem levantamen-to populacional em 1831/32.

Não é sem razão que Clotilde Paiva (1996, p. 54) afirma que as Listas Nominativas da década de 1830 e o Censo de 1872 constituem, para o século XIX, a documentação mais detalhada sobre a população mineira dos respectivos períodos. As Listas Nominativas da década de 1830 continham informações sobre cada indivíduo: nome; vínculo, ou relação, com o chefe de fogo5_{; raça; condição social (livre, escravo, forro,}

ou mesmo quartado6_{); idade (em anos); estado civil; ocupação;}

naciona-lidade; e alfabetização (apenas para as Listas de 1838).

Os dados sobre ocupação encontrados nas Listas Nomina-tivas da década de 1830 foram muito discutidos por Paiva (1996, p. 61-65) e Libby (1988, p. 31-45). Alguns aspectos das informações ocupacionais apontados por estes autores, no entanto, merecem ser levantados aqui, pois é esta uma das principais variáveis a serem trabalhadas nesse texto.

5 O termo fogo, muitas vezes tratados indevidamente como residência, encontra-se discutido em Paiva, Arnaut (1990, p. 93-97) e Paiva (1996, p. 57-61).

6 Eram chamados quartados os escravos que estavam trabalhando para adquirir liberdade com a compra da carta de alforria.

Quando tratamos de analisar as ocupações nas Listas Nominativas da década de 30, a principal dificuldade em estudar as informações de ocupação parece o fato dos juizes de paz não terem recebido orientação sobre como de padronizar a estrutura ocupacio-nal. O resultado disso foi o registro de mais de 700 tipos de ocupa-ções distintos presentes nas Listas Nominativas. Muitos desses termos, porém, designavam uma mesma ocupação. Também obser-vou-se que algumas expressões ganhavam diferentes significados regionais.

Um fator que agravou esse problema citado acima foi o fato de não se ter referência a nenhuma experiência feita de sistematização dessas informações em tabelas agregadas na época, já que as tentativas de recenseamento que deram origem às Listas foram frustradas.

Esta dificuldade em se achar uma forma de padronizar informações ocupacionais, de forma concordante com a lógica da estrutura produtiva do período, foi em parte resolvida, para este estudo, com o uso da classificação das ocupações feita no Recensea-mento de 1872. Esta idéia partiu originalmente de Douglas Libby:

“Para contornar as dificuldades apresentadas pela natureza às vezes ambígua do material coletado sobre o segundo quartel do século pas-sado, resolvemos adaptar a classificação dos agrupamentos profissionais utilizadas no Re-censeamento de 1872 e aplicar a adaptação a ambos os censos. Além de servir como base para a sistematização dos dados obtidos pelos pri-meiros levantamentos, a adaptação natural-mente facilita a comparação entre os arrola-mentos de 1831-40 e o próprio Recenseamento” (Libby, 1988, p. 35).

Dessa forma os cuidados de análise se voltam agora para a estrutura de padronização das ocupações elaborada pelos organiza-dores do Recenseamento de 1872. A Tabela 1 mostra esta padroniza-ção.

Tabela 1

PROFISSÕES PELO RECENSEAMENTO DE 1872

Profissões liberais Religiosos Seculares 01 Regulares Homens 02 Mulheres 03 Juristas Juizes 04 Advogados 05 Notários e escrivães 06 Procuradores 07 Oficiais de justiça 08 Médicos 09 Cirurgiões 10 Farmacêuticos 11 Parteiros 12

Professores e homens de letras 13

Empregados públicos 14 Artistas 15 Militares 16 Marítimos 17 Pescadores 18 Capitalistas e proprietários 19

Profissões industriais e comerciais Manufatureiros e fabricantes 20 Comerciantes, guarda-livros e caixeiros 21

Profissões Manuais ou Mecânicas

Costureiras 22

Operários

canteiros, calcoteiros, mineiros e cavouqueiros 23

em metais 24 em madeiras 25 em tecidos 26 de edificações 27 em couros e peles 28 em tinturaria 29 de vestuários 30 de chapéus 31 de calçado 32

Profissões Agrícolas Lavradores 33

Criadores 34

Pessoas assalariadas Criados e jornaleiros 35

Serviço doméstico 36

Sem profissão 37

Primeiramente deve-se considerar que a forma como fo-ram arroladas as ocupações em 1872 também não inclui apenas profissões, mas também outras formas de classificação:

“O critério de classificação das profissões é nitidamente ambíguo. Ora as profissões são definidas em função da natureza da atividade exercida (manuais ou liberais), ora segundo o tipo de remuneração (pessoal assalariado). Além disso, não há indicações de critérios de escolha que deveriam ser usados no caso de dupla profissão” (Paiva, Martins, 1983, p. 13).

No entanto, os autores admitem que apesar de confuso, este critério refletia “a forma como as atividades econômicas se organizavam no final do Século XIX” (Paiva, Martins, 1983, p. 14).

Um dos desafios surgiram no momento em que se observou que parte considerável da população na década de 1830 constava nas Listas com duas ou mais profissões. A solução adotada por Libby (1988, p. 35) foi de classificar o indivíduo pela sua ocupação tida como a “principal”:

“Desde já é preciso enfatizar que os indivíduos são classificados de acordo com a principal ocupação declarada nos arrolamentos de 1831-40, o que não significa que um advogado, por exemplo, não pudesse também ser um fazendei-ro ou que um eclesiástico igualmente não pu-desse ser dono de uma mina” (Libby, 1988, p. 35).

Consideramos perigoso, pelos objetivos que se pretende alcançar este trabalho, imitar o procedimento desse autor. Dessa forma, optou-se por considerar a estrutura de empregos, e não de empregados: o indivíduo com mais de uma profissão era classificado mais de uma vez, conforme o número de ocupações desempenhadas. A conseqüência disso é que em alguns lugares, o número de empregos ofertados e demandados será maior do que o número de pessoas ocupadas. Na Tabela 2 está a estrutura ocupacional de Minas Gerais na década de 1830 pelas Listas Nominativas.

O texto que segue é uma síntese da Teoria Regional que se utilizará para inferir a urbanização a partir dos dados de ocupações das Listas Nominativas.

2 REDE DE CIDADES EM MINAS GERAIS

NO SÉCULO XIX: UMA PRIMEIRA APROXIMAÇÃO7

2.1 Referencial teórico sobre urbanização

Este estudo tem como referência inicial a teoria dos luga-res centrais de Christaller. Mediante esta teoria é estabelecia uma

Tabela 2

DISTRIBUIÇÃO DA POPULAÇÃO

POR PROFISSÕES SEGUNDO MINAS GERAIS, 1831-40

Total em 1831-40

Número %

Profissões Liberais 2.026 0,49 Profissões Industriais e comerciais 8.104 1,97 Profissões Manuais e mecânicas 73.271 17,81 Profissões Agrícolas 59.867 14,55 Pessoas assalariadas 10.853 2,64 Serviço doméstico 5.511 1,34 Sem profissão*** 251.434 61,10 Proprietários e capitalistas 27 0,01 Outros* 410 0,10 Total 411.503** 100,00

Fontes: Listas Nominativas de 1831/32 e de 1838/40.

* Inclui nesta categoria: militares (16), marítimos (17), e pescadores (18).

** Este valor corresponde ao total de empregos, e não de empregados, que seria 407.808, que é o total de habitantes nos distritos com Listas Nominativas.

*** Inclui nesta categoria as pessoas sem profissão declarada em 1831-40.

7 Este item foi apoiado no artigo “Sistemas de Cidades em Minas Gerais no Século XIX”, de Simões, Rodarte (1998).

hierarquização de cidades por nível de importância econômica. A idéia de importância não é diretamente relacionada à dimensão física ou demográfica:

“Every place has a certain importance which is usually defined, rather inexactly, as the size of the place. The size of a town is determined by its spatial dimensions in area and height. Fol-lowing statistical conceptions, we are far more accustomed to using the number of the inhabi-tants as a measurement of the size of a town. Neither area nor population very precisely ex-press the meaning of the importance of a town” (Christaller, 1966, p. 17).

De fato, esta teoria desloca o foco de atenção do tamanho físico e populacional das cidades analisando-as como mercados. O nível de importância do núcleo urbano é estimado pelo número de certas atividades econômicas existentes e a intensidade com que estas são ofertadas. Quando uma cidade passa a ofertar volume significativo de bens e serviços que necessitam de uma localização central, ela adquire uma centralidade maior, que significa, por outro lado, o domínio de uma maior área de influência. Por isto, esta área de influência também serve de medida de sua importância:

“Let us in this sense speak simply of the centra-lity of a place, and understand centracentra-lity to mean the relative importance of a place with regard to the region surround it, or the degree to which the town exercises central functions. Thus we are able to speak of a higher, lesser, increasing, or decreasing of a place” (Christal-ler, 1966, p. 18).

As atividades econômicas que conferem ao lugar o caráter central merecem maior atenção aqui. Os chamados bens e serviços centrais são assim considerados quando produzidos e ofertados em poucos pontos centrais, para serem consumidos em um espaço maior. Esta categoria de bens e serviços se caracteriza por ter um consumo menos freqüente. Desta forma, estes bens e serviços apresentam mercados mínimos de grande extensão, ou seja, necessitam de um

mercado cativo espacialmente vasto, e por outro lado, apresentam um alcance espacial grande, pois são demandados por consumidores dis-tantes do ponto de oferta. Uma instituição de ensino superior, com alunos moradores da cidade e de outras localidades vizinhas, seria um exemplo de provedor de serviços de mercados mínimos e alcances espaciais amplos.

Por outro lado se colocam os bens e serviços de consumo freqüente. Devido a maior procura, seus fornecedores se distribuem mais uniformemente no espaço. Possuem com isso, mercados mínimos menores e alcance espacial igualmente reduzido. Uma mercearia, por exemplo seria uma atividade econômica com um mercado mínimo e alcance espacial pequenos pois abrange, em muitos casos, população inferior ao tamanho de um bairro.

As cidades, por sua vez, seriam classificadas nesta teoria pela centralidade dos bens e serviços fornecidos pelas mesmas. Quanto maiores os mercados mínimos e alcance espaciais de seus bens ofer-tados, maior seria também a centralidade da cidade.

“Bens e serviços que apresentam semelhanças em tais dimensões tendem a ser oferecidos, graças às economias de aglomeração que as firmas distribuidoras passam a desfrutar, em um mesmo conjunto de localidades centrais. Deste modo a localização da oferta de bens e serviços traduz-se em uma diferenciação entre localidades centrais, diferenciação essa que é de natureza hierárquica, com níveis hierárqui-cos de centros” (Corrêa, 1987, p. 11).

Mas a diferença de estrutura de oferta de bens e serviços entre níveis hierárquicos não apenas se explica pelo cálculo de mini-mização de custos via economias de aglomeração. Um dado setor de atividade econômica escolherá se instalar em um centro – e com isso, tirar vantagens da economia de aglomeração – apenas se este centro e sua área de influência fossem capazes de demandarem um volume mínimo de seus produtos para sustentar economicamente este setor. Este volume mínimo de demanda fornecido pelo centro e seus arredo-res é chamado por Christaller (1966) de “limiar”:

“De acordo com a teoria de lugar central de Christaller, a variedade de bens e serviços de consumo oferecidos pelos estabelecimentos de uma cidade pertencente a uma classe ou ordem de tamanho depende do número de limiares que a população da cidade e seus arredores podem preencher” (Pred, 1979, p. 17).

Os centros que ofertassem apenas bens e serviços de pro-cura freqüente estariam em um baixo nível hierárquico e suas áreas de influência seriam espacialmente restritas. Já os centros de nível hierárquico maior, teriam em sua estrutura de oferta, além dos bens e serviços existentes em centros de níveis hierárquicos imediatamente inferiores, outros bens e serviços de consumo ainda menos freqüente. Conseqüentemente, suas áreas de influência teriam maior dimensão: “A hierarquia dos centros se processa de modo que as localidades centrais de baixo nível hie-rárquico distribuam bens e serviços procurados muito freqüentemente, possuindo área de in-fluência espacialmente restrita; as de nível imediatamente superior distribuem além da-queles bens e serviços menos procurados, pos-suindo uma área de influência maior que in-clui os centros menores e suas respectivas áreas de influência” (Corrêa, 1987, p. 11).

Nossa atividade, a partir do estudo dessa teoria, foi sele-cionar algumas profissões das Listas cujas atividades sugerissem centralidade e, com isso, classificar os distritos por ordem de centra-lidade conforme a existência de tais atividades dentro de seu território. O setor de serviços é um segmento das atividades econômicas muito oportuno para analisar o nível de centralidade atingido em cada lugar. Isto porque este setor, não raro, determina pelo menos a centralidade das cidades em relação às respectivas zonas rurais, na medida em que buscam o centro espacial para se localizar como medida de otimização do ponto de oferta. Quando o serviço é mais especializado, ele precisa se localizar em cidades maiores, ficando voltado para atender as populações residentes no local e em cidades vizinhas menores.

Além das atividades produtoras de serviços incluídas den-tro do setor de “profissionais liberais” do Censo de 18728_{, como se}

observa na Tabela 3, escolheu-se também o ramo de comércio e alguns setores artesanais (construção civil e sapatos) que dificilmente esta-riam relacionados à especialização regional do trabalho, mas sim à centralidade do local.

Num estudo feito sobre regiões de influência das cidades no Brasil na década de 1980, Corrêa (1987, p. 16) nomeou de “funções

Tabela 3

NÚMERO DE DISTRITOS ATENDIDOS PELOS SERVIÇOS EM MINAS GERAIS EM 1831-40

Distritos atendidos na década de 1830 Número Percentagem Religiosos (1) 191 80,25 Juizes (4) 37 15,55 Advogados (5) 15 6,30 Notários e escrivães (6) 68 28,57 Procuradores (7) 10 4,20 Oficiais de justiça (8) 46 19,33 Médicos (9) 9 3,78 Cirurgiões (10) 90 37,82 Farmacêuticos (11) 46 19,33 Parteiros (12) 54 22,69 Professores etc. (13) 82 34,45 Empregados públicos (14) 58 24,37 Artistas (15) 58 24,37 Comerciantes etc. (21) 237 99,58 Operários de edificações (27) 184 77,31 Operários de calçado (32) 223 93,70 Fontes: Listas Nominativas de 1831/32 e 38/40.

8 Definiu-se que os religiosos regulares não deveriam, pela lógica, ser incluídos no rol de atividades para a análise de centralidade.

centrais” aquelas atividades que conferissem ao núcleo uma centralidade extramunicipal. Neste estudo, as atividades com 60% ou mais de ocor-rência em cidades eram consideradas ubíquas. As atividades com 30% de freqüência eram tidas como altamente concentradas, e atividades com freqüência entre 60% e 30% com centralidade intermediária.

Utilizando os mesmos parâmetros de Corrêa (1987), ape-nas 4 das dezesseis atividades escolhidas para o estudo na década de 1830 poderiam ser tidas como ubíquas. O baixo número de empregos no setor serviços em geral sugere a grande centralidade dessas ativi-dades econômicas.

2.2 A Análise de Cluster

A Análise de Cluster é um nome genérico usado para denominar vários métodos de classificação de elementos ou entidades segundo suas características. Estes métodos formam grupos ou clus-ters de elementos que, pelas suas características, apresentam alta similaridade (Aldenderfer, Blashfield, 1984, p. 7).

Os vários métodos de cluster pressupõem uma matriz de n casos ou elementos (linhas da matriz) e de p variáveis. As variáveis são as características dos elementos que foram escolhidas para medir o nível de similaridade entre eles.

Este nível de similaridade envolve o conceito de distância. Quando dois elementos possuem variáveis com a mesma magnitude, a distância é zero, e os dois elementos são idênticos. A medida mais conhecida de distância é a euclidiana, que é definida como

dij =

√

∑

p

(Xik − Xjk)2

onde dij é a distância entre o os elementos i e j e xik é o valor assumido

pela variável k para o elemento i. O quadrado de distância euclidiana (esquared Euclidian distance) – dij2 é também muito utilizada9

(Al-denderfer, Blashfield, 1984, p. 25).

9 Mark Aldenderfer, Blashfield (1984, p. 25) lista outras três formas de se calcular distância.

As relações das distâncias entre um elemento e outro é convencionalmente representado por uma matriz N X N. Tomou-se como exemplo aqui uma parte da matriz para as localidades em 1831 utilizando o método euclidiano ao quadrado e com os valores das variáveis normalizadas.

A diagonal é tomada por zeros porque a distância entre uma cidade e ela mesma, é nula. Caeté e Barbacena se apresentam como similares, ocorrendo o mesmo, e de forma mais intensa, com o par Espírito Santo e Brás Pires, pois a distância entre estas duas localidades é praticamente nula. Ouro Preto é a localidade que se encontra mais distante das últimas duas cidades. Barbacena e Caeté, ao contrário, já se encontram mais próximas de Ouro Preto.

A idéia de se utilizar clusters é a de agrupar elementos similares (isto é, de distância mínima). A qualidade destes agrupamen-tos feiagrupamen-tos deve ser observada considerando algumas propriedades. As mais importantes consideradas por Aldenderfer (1984) são:

1) densidade, ou seja a propriedade de um cluster de demarcar uma área com um número de pontos maior que em outros lugares;

2) variância, o nível de dispersão espacial dos pontos em relação ao centro do cluster;

3) forma geométrica criada pela disposição dos pontos no espaço (geralmente tida como hiper-esférica);

Ouro Preto Caeté Barbacena Espírito Santo_{de Carrancas} Brás Pires Ouro Preto 0 292,915 255,952 355,580 354,834 Caeté 292,915 0 40,443 144,912 145,667 Barbacena 255,952 40,443 0 99,664 109,774 Espírito Santo de Carrancas 355,580 144,912 99,664 0 0,086 Brás Pires 354,834 145,667 109,774 0,086 0

4) separação, que seria a distância entre um cluster e outro, que, em algumas vezes, poderia ser nula, sem uma clara fronteira de separação entre dois ou mais agrupamentos10_.

O método escolhido de agregar as localidades em agrupa-mentos foi o método de Ward11_{, que tem a propriedade de minimizar}

a variância inter clusters. Tendo a fórmula abaixo da Soma dos Erros Quadrados, ESS, este método procura minimizar este valor ao formar os grupos.

ESS = xi2 − 1⁄n  

∑

2

onde xi é a pontuação do i-ésimo caso:

“At the first step of the clustering process, when each cases is in its on own cluster, the ESS (soma dos erros quadrados). The method works by joining those groups or cases that result in the minimum increase in the ESS. The method tends to find (or create) clusters of relatively equal sizes and shapes as hyperspheres” (Al-denderfer, Blashfield, 1984, p. 43).

No nosso estudo de caso, foi feita inicialmente uma análise de cluster visando agrupar as cidades mineiras no período da primeira década de 1830. O número de grupos criados foram 3: grupo de nível 1, conjunto de cidades que tinham a maior centralidade; grupo 2, com cidades de centralidade média; e grupo 3, com centros menores, produtores de atividades mais ubíquas, que não denotavam grande centralidade.

10 Estas e outras propriedades foram amplamente trabalhadas por Sneath e Sokal. (Ver Sneath, Sokad, 1973).

11 Este método está disponível no software SPSS, onde os cálculos foram

2.3 Rede de Cidades em Minas Gerais no início do Século XIX

Nosso objetivo nesse trabalho sobre rede de cidades em Minas no século XIX era de, num primeiro momento, descobrir os principais núcleos que polarizavam a Província na década de 1830. Precisávamos então sublinhar as diferenças existentes entre os nú-cleos de modo a isolarmos em um agrupamento um pequeno número de cidades. Isto constituiu uma tarefa difícil, já que no século passado, as estruturas produtivas de núcleos de diferentes dimensões não se encontravam tão diferenciadas qualitativamente quanto numa socie-dade em que vige o moderno regime capitalista de acumulação.

No cálculo dos agrupamentos, esta necessidade analítica permeou a escolha de uma medição de similaridade entre os elementos (distritos) que enfatizasse as diferenças, o que foi feito utilizando a distância euclidiana ao quadrado. Também optou-se por normalizar (distribuição por Z) as variáveis (dados de profissões) já que, ao considerarmos os valores absolutos, dava-se grande peso para as variações de ocupações que normalmente empregavam mais e que, no entanto, não denotavam grande centralidade (ex.: ramos artesanais). O resultado obtido ao se estipular a criação de apenas três grupos de cidades utilizando este método não é conclusivo, na medida em que, ao enfatizar a importância de uns poucos núcleos, criando dois agrupamentos para estes, coloca grande parte dos demais núcleos existentes em um único grupo residual, indiferenciando-os, conforme se observa na Tabela 4. Este ensaio serve, portanto, apenas para indicar os núcleos que fortemente atuavam como pólo em Minas Gerais no século XIX.

Na década de 1830, como se observa abaixo, Minas ainda estava polarizada economicamente em grande parte pelos antigos núcleos mineradores, ou pelo menos relacionadas com a antiga ativi-dade de mineração aurífera (ver Anexo 2). Algumas destas ciativi-dades estavam relacionadas também à extração diamantífera (Diamantina e Serro), enquanto que outras compatibilizavam a economia da mine-ração com atividades comerciais de longo alcance, como Campanha, Santa Luzia, São João del Rei, Barbacena. O nível dois, conjunto de núcleos considerados pólos menores, abrange localidades existentes em outras partes do território mineiro, como Januária e Minas Novas, mais ao norte, e Araxá à oeste, embora muitos desses pólos de menor dimensão estivessem ainda na região mineradora.

Tabela 4

FREQÜÊNCIA DOS NÚCLEOS POR NÍVEIS EM 30 E 70

Níveis Distritos na década de 1830 Número Percentagem 1 10 4,20 2 24 10,08 3 204 85,71 Totais 238 100,00 Tabela 5

OFERTA DE SERVIÇOS POR NÍVEIS, EM 1831-40

Nível 1 Nível 2 Nível 3 Média Míni-_mo Máxi-_mo Média Míni-_mo Máxi-_mo Média Míni-_mo Máxi-_mo

Religiosos 14 3 61 3 0 9 1 0 11 Juizes 0 0 1 1 0 3 0 0 2 Advogados 3 0 8 0 0 4 0 0 1 Notários e escrivães 4 0 12 1 0 6 0 0 2 Procuradores 1 0 4 0 0 1 0 0 1 Oficiais de justiça 2 0 7 2 0 6 0 0 3 Médicos 1 0 3 0 0 1 0 0 2 Cirurgiões 4 0 9 1 0 4 0 0 4 Farmacêuticos 2 0 5 1 0 2 0 0 1 Parteiros 1 0 3 0 0 2 0 0 4 Professores etc. 3 1 6 1 0 2 0 0 4 Empregados públicos 20 0 77 3 0 13 0 0 10 Artistas 10 1 24 4 0 14 0 0 7 Comerciantes etc. 163 87 234 49 14 131 26 0 129 Operários de edificações 22 8 35 9 0 28 3 0 16 Operários de calçados 54 37 92 20 1 52 6 0 31

Mapa 1

PÓLOS URBANOS EM MINAS GERAIS DÉCADA DE 1830

Obs.: As divisões regionais são baseadas nas linhas de Correios de 1869. Ver Rodarte (1998).

Tabela 6

DISTRITOS CLASSIFICADOS NOS NÍVEIS 1 E 2 DE CENTRALIDADE

Distritos _{hierárquicos}Níveis Barbacena; Itabira do Mato Dentro; Vila de Caeté; Vila de Campanha; Mariana;

Ouro Preto; Santa Luzia; São João del Rei; Santo Antônio do Tejuco; Serro. 1 São Francisco de Paula; Cocais; São Gonçalo do Rio Abaixo; Penha de França;

São Gonçalo; Passagem; Guarapiranga; Catas Altas; Itacambira; Brejo das Al-mas; Minas Novas; Itabira do Campo; Itatiaia; Dores do Campo Formoso; San-tana da Barra do Rio Espírito; Araxá; Januária; Nossa Senhora da Abadia; Catas Altas de Itaverava; Itaverava; Vila de Queluz; Matosinhos; Santo Antônio da Mouraria; Santíssimo Coração de Jesus; Prados; Vila de São José del Rei; Bom Sucesso; São Gonçalo do Milho; Gouveia; Bambuí; São Vicente Férrer de For-miga.

3 A CENTRALIDADE URBANA REVISITADA

3.1 A análise de consistência das listas nominativas: o Índice de Myers

O estudo de centralidade feito até o momento passou a largo de qualquer avaliação sobre a qualidade dos dados censitários. Quando se questiona a suposição de que a qualidade das informações ocupacionais são homogêneas no espaço – e nos diversos segmentos sociais – fica-se a desconfiança de que a aplicação do método de cluster para a centralidade urbana possa trazer um resultado enviesado, ao considerar mais centrais, por exemplo, localidades onde o esforço de declaração de informações ocupacionais fosse mais incisivo. A gravi-dade dessa questão exigiu um tratamento maior da consistência das fontes usadas, o que será feito neste item.

O índice de Myers – aqui aplicado – é um método de mensuração da qualidade das informações censitárias, sendo construí-do a partir construí-dos erros de declaração de idade. A idéia subjacente desse índice12 _{é de que os erros nessa categoria estejam relacionados a}

possíveis erros de informação de outras categorias, como ocupação, servindo, portanto, de um estimador geral da qualidade das informa-ções do censo13_.

Os erros de idade são percebidos quando se defronta com uma distribuição muito desproporcional de declarações de idade den-tro de uma mesma faixa etária de 10 anos. Chackiel, Macció (1978) distinguem três aspectos que influenciam a qualidade das declarações de idade:

i) a idade ignorada (ausência de informação para deter-minado indivíduo);

ii) omissão diferencial por idades, fazendo com que deter-minados grupos etários tendam a declarar, deliberada-mente, idades acima ou abaixo da idade verdadeira;

12 Para uma descrição mais detalhada do Índice de Myers, ver Chackiel, Macció (1978).

13 Além do “Índice de Myers”, os métodos mais utilizados para se avaliar a preferên-cia por dígitos são o “Índice de Whipple” e o “Índice das Nações Unidas”.

iii) má declaração de idade devido a preferência por deter-minados dígitos, ou, como tendo o mesmo efeito, prefe-rência ou rejeição a uma idade específica.

Mesmo nos casos i) e ii) as pessoas não erram na declaração de idade afirmando aleatoriamente qualquer idade próxima da real. Há, na verdade, uma tendência sistemática nos censos populacionais em arredondar o dígito final da idade, sendo que o mais comum seria a atração por idades terminadas em 0 e 5, ou então, pelos números pares. O apêndice no final do artigo mostra a aplicação desse índice para as Listas Nominativas de 1831. Também foi submetida ao índice a população segmentada por sexo, raça, condição e níveis de centralidade urbana.

Em geral não foi verificada uma relação mais evidente entre qualidade das informações censitárias e nível de centralidade urbana para a população total. No entanto, o índice aponta uma qualidade pior na declaração de informações para os escravos em relação aos livres, o que vai ao encontro do estudo feito por Clotilde Paiva (1996) que indica os escravos como um dos segmentos sociais com maior número de casos com omissões de informações ocupacio-nais. Paiva aponta possíveis razões:

“Tendo em vista a enorme complexidade entre as situações de trabalho e outros aspectos da vida econômica e social, seria possível supor que ter uma ocupação determinada e reconhe-cida socialmente era alguma coisa que distin-guia o indivíduo, tornava clara sua ‘identi-dade’ diferenciando-o dentro do grupo. Escra-vos e mulheres tinham por definição, implícitos em suas condições individuais, o exercício de um leque de tarefas tais como serviço doméstico em geral, fiar e tecer, fazer o que lhe mandam etc., que podia não ser percebido pelo infor-mante como algo distinto da sua própria con-dição. Arriscamos a dizer, que podia ser quase redundante dizer que uma mulher exercia ta-refas domésticas ou que um escravo fazia isto ou aquilo” (Paiva, 1996, p. 64).

Pode-se conjecturar que outros fatores devem influenciar a não declaração das informações ocupacionais, pelo menos em se tratando do caso dos escravos, pois a precária qualidade das informa-ções destes é refletida até mesmo na categoria idade. A partir desse raciocínio, o distanciamento “físico e afetivo” do declarante ou recen-seador14 _{seria um elemento que determinaria também a qualidade de}

informação do indivíduo.

3.2 Redefinição do estudo de centralidade urbana

Uma primeira tentativa de analisar a centralidade urbana com a suposição de assimetria na qualidade de informações censitárias seria excluindo do experimento os segmentos sociais que apresentas-sem índices de Myers relativamente piores.

Esta redefinição da análise de centralidade teve dois mo-mentos. Primeiramente excluiu-se os negros, livres e escravos, do experimento. Em seguida foi subtraído do experimento o restante dos escravos, composto de mestiços. Efetuou-se então, para estas duas amostras, outra análise de cluster utilizando os mesmos procedimen-tos anteriores, ou seja, método Ward, distância euclidiano ao quadra-do, e variáveis de ocupação padronizadas em z.

O ajuste pela exclusão desses segmentos da sociedade na análise de centralidade foi uma postura facilmente tomada na medida em que se verificava que grande parte das ocupações selecionadas eram exercidas por livres brancos ou mestiços como aponta a Tabela 7. O efeito desses cortes sobre a centralidade urbana deveria ser, então, marginal.

O corte do segmento negro e escravo foi significativo para a redução do número de núcleos com funções centrais elevadas, como se vê na Tabela 8. Deve-se observar, como atestam os mapas, que apenas os núcleos da antiga região mineradora se mantiveram cen-trais.

14 Ver primeira citação no item Apresentação das fontes a respeito do trabalho de confecção das Listas Nominativas, e seus responsáveis.

Tabela 7

NÚMERO DE OCUPAÇÕES

SEGUNDO POPULAÇÃO TOTAL DAS LISTAS E AMOSTRAGENS MINAS GERAIS, DÉCADA DE 1830

Ocupações

População

total População total menos negros População livremenos negros (a) Número ∆% em (a) Número ∆% em (a)

Religioso 458 457 –0,22 451 –1,53 Juiz 59 59 0,00 57 –3,39 Advogado 44 44 0,00 44 0,00 Escrivão 115 115 0,00 114 –0,87 Procurador 13 13 0,00 13 0,00 Oficial de justiça 99 97 –2,02 95 –4,04 Médico 12 12 0,00 12 0,00 Cirurgião 155 130 –16,13 122 –21,29 Farmacêutico 65 65 0,00 65 0,00 Parteiro 74 72 –2,70 72 –2,70 Professor 129 129 0,00 129 0,00 Empregado público 328 289 –11,89 222 –32,32 Artista 258 258 0,00 254 –1,55 Comerciante 8.040 7.638 –5,00 7.146 –11,12 Operários de edificações 968 833 –13,95 717 –25,93 Operários de calçados 2.350 2.245 –4,47 2.006 –14,64 Fonte: Listas Nominativas de 1831/32 e 38/40.

Tabela 8

LOCALIDADES CENTRAIS EM 1830-40

Localidades _{população total}Níveis: populaçãoNíveis: não negra

Níveis: população livre não negra

Mariana 1 1 1

Ouro Preto 1 1 1

Vila do Príncipe – (Serro) 1 1 1

Barbacena 1 2 2

Itabira do Mato Dentro 1 2 2

São João del Rei 1 2 2

Santa Luzia 1 2 2

Santo Antônio do Tejuco (Diamantina) 1 2 2

Vila de Caeté 1 2 2

Vila de Campanha 1 2 2

Catas Altas 2 – 2

São Gonçalo (São Gonçalo de Sapucaí) 2 – 2 São Vicente Férrer de Formiga (Formiga) 2 – 2 Vila de São José del Rei (Tiradentes) 2 – 2

Araxá 2 – –

Bambuí 2 – –

Bom Sucesso 2 – –

Catas Altas de Itaverava (C. A. da Noruega) 2 – – Cocaes (distrito de Barão de Cocais) 2 – – Dores do Campo Formoso (Campo Florido) 2 – –

Gouveia 2 – –

Guarapiranga (Piranga) 2 – –

Itabira do Campo 2 – –

Itacambira 2 – –

Itatiaia (povoado de Ouro Branco) 2 – –

Itaverava 2 – –

Januária 2 – –

Matosinhos 2 – –

Minas Novas 2 – –

Nossa Senhora da Abadia (Martinho Campos) 2 – –

Passagem (distrito de Mariana) 2 – –

Penha de França (povoado de Caeté) 2 – –

Prados 2 – –

Santana da Barra do R. Espírito (distr. de Patos de Minas) 2 – –

Coração de Jesus 2 – –

Santo Antônio da Mouraria 2 – –

São Francisco de Paula (distr. de Juiz de Fora) 2 – –

São Gonçalo do Milho Verde 2 – –

São Gonçalo do Rio Abaixo 2 – –

Mapa 2

PÓLOS URBANOS EM MINAS GERAIS DÉCADA DE 1830 AMOSTRAGEM: POPULAÇÃO NÃO NEGRA

Mapa 3

PÓLOS URBANOS EM MINAS GERAIS DÉCADA DE 1830 AMOSTRAGEM: POPULAÇÃO LIVRE NÃO NEGRA

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este texto buscou tratar a urbanização mineira do século passado mediante a teoria de rede de cidades. Isso foi feito mostrando a centralidade das cidades através do estudo das respectivas estrutu-ras ocupacionais, informadas nas Listas Nominativas da década de 1830. Este estudo, empregando método Ward de análise de cluster, foi capaz de sugerir que antiga área mineradora era a que detinha a maior quantidade de núcleos de grande centralidade.

Os vários avisos feitos por autores que já tinham realizado estudos com estas fontes censitárias, a respeito das omissões de informações ocupacionais, apontaram para a necessidade de se reali-zarem testes sobre estas fontes para dimensionar a qualidade das informações nelas embutidas, e se caso necessário, realizar novos estudos de centralidade incorporando a preocupação da qualidade de informação.

A aplicação do índice de consistência de informações de Myers para vários segmentos da população recenseada sugeriu assi-metria de qualidade de informações sendo os negros e escravos, em geral, os grupos sociais com pior qualidade na declaração de informa-ções.

A postura adotada neste texto foi o de eliminar estas observações com pior qualidade, e em seguida, submeter esta popula-ção ao estudo de centralidade. Estes novos testes demostraram uma Minas Gerais com uma urbanização ainda mais centrada nas áreas mais antigas. Contudo, o próprio procedimento de se excluir observa-ções, torna os resultados limitados. A magnitude dessas limitaobserva-ções, porém, só poderá ser mensurada em estudos posteriores, em que serão feitas mais incursões nesse tema.

5 APÊNDICE

5.1 Aplicação do Índice de Myers

para as Listas Nominativas da década de 1830

Neste estudo, foi feita uma caracterização geral do mate-rial remanescente das tentativas de recenseamento da década de 1830. Considerou-se então as Listas Nominativas da década de trinta dos Oitocentos, que engloba 238 distritos mineiros e uma população total de 407.808 pessoas. O resultado dessa aplicação do índice, que analisa idades apenas da população entre 10 e 69 anos (294.771 pessoas), pode ser visto na Tabela 9.

Na Tabela 9, em caso de ausência de erros nas declarações de idade, cada linha da coluna “soma misturada” deveria corresponder a dez por cento do total em cada dígito (demonstrado na coluna “Distribuição Relativa”). Na coluna “Desvio” é avaliada a preferência ou rejeição por determinado dígito, que é representado em termos percentuais observado em relação a 10. Os valores negativos repre-sentam uma rejeição por determinados dígitos, e os valores positivos representam uma preferência por determinados dígitos.

Na última linha da última coluna “Desvio Absoluto” é calculada uma medida resumo de preferência de dígitos, que é uma somatória dos valores dessa coluna. Este índice calculado pode variar de 0.00 (distribuição retangular das idades, ou seja, não há desvios absolutos de 10) a 180 (população totalmente concentrada em um só dígito). A classificação dos indicadores em termos de qualidade de declaração de idades pode variar conforme os objetivos e peculiarida-des do estudo15_{. Nozoe, Costa (1985, p. 7) acham para algumas}

locali-dades de Minas Gerais um índice próximo de 43,02 já em meados do século XVIII. Em 1731 o índice, que era de 81,93, cai para 58,82, em 1738, ficando em 43,01, em 1748-9.

15 Chackiel, Macció (1978) citam um estudo realizado para a América Latina entre 1950 e 1970 (região em que a qualidade das informações é de pior qualidade em comparação à Europa, EUA e Canadá) o qual classifica como “baixo nível de atração” índices entre 0 e 5; como “nível intermediário”, níveis entre 5,1 e 15; como “alto”, índices entre 15,1 e 30: e como “muito altos”, índices acima de 30,1.

T abela 9 CÁLCU LO D O Í NDIC E D E M YE R S PARA A POP

ULAÇÃO TOTAL DAS

LIS TAS NOM INATIVAS M INAS G ERAI S , DÉC ADA D E 183 0 Último dígito Id a d e 10-19 Id a d e 20-29 Id a d e 30-39 Id a d e 40-49 Id a d e 5 0 -59 Id a d e 6 0 -69 Total d as idad es 10 a 69 anos ( a ) Coeficiente (b ) Pro d uto (c = a*b ) 0 12.607 16. 926 18.026 14.997 10.608 7.188 80.352 1 80.352 1 6.462 4. 454 2.957 1.793 1.243 647 17.556 2 35.112 2 13.548 8. 512 5.611 3.682 2.033 1.066 34.452 3 103.356 3 6.097 4. 885 2.399 1.738 1.021 576 16.716 4 66.864 4 10.265 9. 836 4.664 2.822 2.028 1.247 30.862 5 154.310 5 6.700 10. 090 3.190 2.749 1.298 691 24.718 6 148.308 6 12.372 8. 047 6.738 3.157 2.440 846 33.600 7 235.200 7 4.792 3. 827 1.999 1.228 732 495 13.073 8 104.584 8 11.933 7. 947 5.013 3.578 1.848 908 31.227 9 281.043 9 5.061 2. 923 1.955 1.219 717 340 12.215 10 122.150 Total 294.771 Último dígito T o tal d as i d a d es 20 a 69 ( d ) Coeficiente ( e) Pro d u to (f = d * e) Soma m isturad a (g = c+f) Distribuição re lativa (h) Desvio d e 1 0 (i = h-10) Desvio _abso lu to 0 67. 745 9 609. 705 690.057 27,44 17,44 17,44 1 11. 094 8 88. 752 123.864 4,93 -5,07 5,07 2 20. 904 7 146. 328 249.684 9,93 -0,07 0,07 3 10. 619 6 63. 714 130.578 5,19 -4,81 4,81 4 20. 597 5 102. 985 257.295 10,23 0,23 0,23 5 18. 018 4 72. 072 220.380 8,76 -1,24 1,24 6 21. 228 3 63. 684 298.884 11,89 1,89 1,89 7 8 .281 2 16. 562 121.146 4,82 -5,18 5,18 8 19. 294 1 19. 294 300.337 11,94 1,94 1,94 9 7 .154 0 0 122.150 4,86 -5,14 5,14 Total 2. 514.375 100,00 0,00 43,02 Fonte: Lis tas No minativ as de 1831-32 e de 1838-40.

Assim como em Nozoe, Costa (1985, p. 6), observamos nas Minas de 1830 uma grande atração pelo algarismo final 0, conforme se observa na Tabela 9 e a Figura 1. Na seqüência, eram preferidos os números pares, sendo os números ímpares os de menor atração – com exceção do 5, cuja preferência era ligeiramente mais acentuada entre a população escrava. Esse padrão de preferência parece se manter para todas as populações em estudo, a saber, populações livre e escrava por sexo, nível e raça, de forma que uma avaliação pormenorizada dos desvios de dígito não será discutida nesse trabalho.

Figura 1 POPULAÇÃO

POR ÚLTIMO DÍGITO DA IDADE

Num segundo momento, procurou-se confrontar os Índi-ces de Myers com o fenômeno da centralidade urbana em Minas.

A primeira conclusão obtida a partir dos dados das Tabelas 10, 11 e 12 é de que não há uma relação direta entre centralidade urbana e qualidade das informações censitárias. Observa-se que o nível 2 tem um índice melhor para todas as populações analisadas, enquanto as Listas da população residente nos grandes centros (nível 1) apresentavam péssimos índices vis-à-vis os outros níveis.

0 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000 0 2 4 6 8 10

Último dígito

Tabela 10

ESTIMATIVAS DE ÍNDICES DE MYERS

PARA A POPULAÇÃO TOTAL, LIVRE E ESCRAVA E POR SEXO E NÍVEL DAS LISTAS NOMINATIVAS

DE MINAS GERAIS, 1831-1832

População total População livre População escrava Níveis Total Homens Mulheres Total Homens Mulheres Total Homens Mulheres Nível 1 50.47 48.56 52.36 48.82 45.68 51.19 59.12 60.25 58.49 Nível 2 35.44 35.84 35.24 32.43 31.45 33.30 42.83 44.19 40.64 Nível 3 43.92 44.01 43.82 41.32 40.08 42.48 48.95 49.69 47.83 Total 43.02 42.84 43.22 40.61 39.22 41.85 48.59 49.19 47.53 Fonte: Listas Nominativas da década de 1830.

Tabela 11

ESTIMATIVAS DE POPULAÇÃO TOTAL, LIVRE E ESCRAVA E POR SEXO E NÍVEL DAS LISTAS NOMINATIVAS

DE MINAS GERAIS, 1831-1832*

População total População livre População escrava Níveis Total Homens Mulheres Total Homens Mulheres Total Homens Mulheres Nível 1 33.771 16.331 17.439 24.404 10.706 13.698 9.366 5.625 3.741 Nível 2 52.336 27.538 24.797 33.587 15.962 17.625 18.748 11.576 7.172 Nível 3 208.664 112.571 96.082 132.494 64.326 68.168 76.159 48.245 27.914 Total 294.771 156.440 138.318 190.494 90.994 99.491 104.227 65.446 38.827 Fonte: Listas Nominativas da década de 1830.

A Tabela 10 nos aponta que dentre os sexos, os homens eram os que apresentavam melhores índices, seja possivelmente pelo maior nível de instrução, seja por prerrogativas sociais. Isso, no entanto, só se aplica para a população livre. As mulheres escravas, talvez pela maior proximidade dos seus donos, imposta pelo tipo de trabalho, tiveram um índice de qualidade melhor. Entre livres e escravos, são justamente os livres o grupo social que aparece com melhores condições de informação censitária, o que pode ser justifica-do pelo fato de que provavelmente os próprios escravos não declara-vam suas informações, e mesmo pelo próprio desconhecimento da informação prestada pelo dono ou do recenseador sobre os escravos.

A análise conjunta dos dados das Tabelas 11 e 12 sugere algumas razões que expliquem o motivo que levou os lugares com alto nível de centralidade urbana apresentarem fracos Índices de Myers. Nesse nível, as mulheres são a maioria na população (52%), e dado que os indicadores femininos nesse nível são bem piores que os masculinos, há uma qualidade pior do índice geral nesse nível de urbanização. Um outro motivo é a pior qualidade das informações censitárias para os escravos desse nível, o que talvez fosse causado por um maior distan-ciamento do declarante do censo, conseqüência de uma exploração maior do trabalho.

Tabela 12

PROPORÇÕES ENTRE A POPULAÇÃO LIVRE E ESCRAVA

POR SEXO E NÍVEL EM RELAÇÃO À POPULAÇÃO TOTAL POR SEXO E NÍVEL LISTAS NOMINATIVAS DE MINAS GERAIS, 1831-1840

População total População livre População escrava Níveis Total Homens Mulheres Total Homens Mulheres Total Homens Mulheres Nível 1 1,00 0,48 0,52 0,72 0,66 0,79 0,28 0,34 0,21 Nível 2 1,00 0,53 0,47 0,64 0,58 0,71 0,36 0,42 0,29 Nível 3 1,00 0,54 0,46 0,63 0,57 0,71 0,36 0,43 0,29 Total 0,53 0,47 1,00 0,48 0,52 1,00 0,63 0,37 Fonte: Listas Nominativas da década de 1830.

Também se procurou segmentar a população livre e escra-va por raças, e o resultado pode ser visto nas tabelas que seguem. Na Tabela 13 observa-se que os brancos são os que apresentam índices melhores de qualidade, seguidos dos mestiços e dos negros, mesmo na população escrava.

Tabela 13

ESTIMATIVAS DE ÍNDICES DE MYERS

PARA A POPULAÇÃO TOTAL, LIVRE E ESCRAVA E POR RAÇA E NÍVEL, SEGUNDO AS LISTAS NOMINATIVAS DE MINAS GERAIS, 1831-1832

População total População livre População escrava Níveis Brancos Negros Mestiços Brancos Negros Mestiços Brancos Negros Mestiços Nível 1 37.17 66.50 51.70 37.18 104.92 51.77 * 63.24 53.52 Nível 2 27.99 46.79 36.93 27.99 55.78 35.70 * 46.38 39.80 Nível 3 38.84 54.54 43.09 38.84 68.97 42.87 * 53.85 44.01 Total 37.01 54.29 42.91 37.01 73.97 42.57 * 53.13 43.66 Fonte: Listas Nominativas da década de 1830.

* População entre 0 e 69 anos.

Tabela 14

ESTIMATIVAS DE POPULAÇÃO TOTAL, LIVRE E ESCRAVA E POR RAÇA E NÍVEL,

SEGUNDO AS LISTAS NOMINATIVAS DE MINAS GERAIS, 1831-2

Total População total População livre População escrava Níveis Brancos Negros Mestiços Brancos Negros Mestiços Brancos Negros Mestiços Nível 1 33.392 6.975 5.531 20.886 6975 775 16.448 * 4.756 4.438 Nível 2 50.824 11.321 9.229 30.274 11321 472 20.306 * 8.757 9.968 Nível 3 206.411 56.118 41.842 108.451 56118 1.825 72.423 * 40.017 36.028 Total** 290.627 74.414 56.602 159.611 74414 3.072 109.177 * 53.530 50.434 Fonte: Listas Nominativas da década de 1830.

* População entre 0 e 69 anos.

** A diferença entre a população total das três raças calculada nesta tabela e a população total (livre e escrava) cal-culada na Tabela 9 é atribuída à ausência de declaração de raça. Esta omissão é de 4144 casos, ou 1.41% da população total entre 10 e 69 anos.

Através da análise conjunta das Tabelas 13 e 15 podemos observar que o pior Índice de Myers para população livre do nível 1 pode estar relacionado a uma maior participação dos mestiços e negros.

Tabela 15

PROPORÇÕES ENTRE A POPULAÇÃO LIVRE E ESCRAVA POR RAÇA E NÍVEL EM RELAÇÃO À POPULAÇÃO TOTAL POR RAÇA E NÍVEL

LISTAS NOMINATIVAS DE MINAS GERAIS, 1831-1832

Total População total População livre População escrava Níveis Brancos Negros Mestiços Brancos Negros Mestiços Brancos Negros Mestiços Nível 1 1,00 0,21 0,17 0,63 1,00 0,14 0,79 * 0,86 0,21 Nível 2 1,00 0,22 0,18 0,60 1,00 0,05 0,67 * 0,95 0,33 Nível 3 1,00 0,27 0,20 0,53 1,00 0,04 0,67 * 0,96 0,33 Total 1,00 0,26 0,19 0,55 1,00 0,05 0,68 * 0,95 0,32 Fonte: Listas Nominativas da década de 1830.

6 BIBLIOGRAFIA

6.1 Documentação arquivística

Listas Nominativas de 1831/32. Mapas de População, Pastas 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, vários documentos do Arquivo Público Mineiro – APM.

Listas Nominativas de 1831/32. Seção Provincial. SPPP 1/10, Caixas 01, 05, 06, 10, 13, 14, 17, 18, 26, 33, 35, 40, 41, 42, 49, vários documentos do Arquivo Público Mineiro – APM.

Listas Nominativas de 1838/40. Seção Provincial. SPPP 1/10, Caixa 22, Documento 20, do Arquivo Público Mineiro – APM.

Listas Nominativas de 1838/40. Mapas de População, Pasta 03, Docu-mento 17; Pasta 05, DocuDocu-mento 27; Pasta 06, DocuDocu-mentos 10 e 12; Pasta 07, Documento 19; Pasta 08, Documento 33; Pasta 09, Documento 15, do Arquivo Público Mineiro – APM.

Mapas de População de 1833 – 35. Mapas de População, Pastas 01, 05, 06, 07, 09, 10, vários documentos, do Arquivo Público Mineiro – APM.

Mapas de População de 1833 – 35. Seção Provincial. SPPP 1/10, Caixas 01, 02, 04, 10, 11, 16, 18, 22, 25, 31, 33, 34, 35, 40, 42, 46, 49, vários documentos, do Arquivo Público Mineiro – APM.

6.2 Livros e artigos

ALDENDERFER, M. S., BLASHFIELD, R. K. Cluster analysis. Cali-fornia: Sage Publications, 1984.

CHACKIEL, J., MACCIÓ, G. Evaluación e corrección de datos demo-gráficos. Chile: CELADE, 1978. (série B – n. 39, cap. 6).

CHRISTALLER, W. Central places in southern Germany. New Jersey: Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, 1966.

CORRÊA, R. L. A. et al. Regiões de influência das cidades. Rio de Janeiro: IBGE, 1987.

LIBBY, D. C. Transformação e trabalho em uma economia escravista: Minas Gerais no Século XIX. São Paulo: Brasiliense, 1988.

MARTINS, M. C. S. Revisando a Província: Comarcas, Termos, Dis-tritos e População de Minas Gerais em 1833-35. In: SEMINÁRIO SOBRE ECONOMIA MINEIRA, 5, 1990, Diamantina. Anais... Belo Horizonte: UFMG/CEDEPLAR, 1990.

MATOS, R. J. C. Corografia histórica da Província de Minas Gerais (1837). Belo Horizonte: Imprensa Oficial, v. 2, 1979.

NACIONES UNIDAS. Manual III: métodos para preparar proyeccio-nes de población por sexo e edad. Nueva York: Nacioproyeccio-nes Unidas, 1956.

NOZOE, N., COSTA, I. D. N. Sobre a questão das idades em alguns documentos dos Séculos XVIII e XIX. 1985. (Mimeogr.).

PAIVA, C. A., MARTINS, R. B. Um estudo crítico do Recenseamento de 1872. Relatório de Pesquisa. PNPE, 1983. (Mimeogr.).

---, ARNAUT, L. D. H. Fontes para o estudo de Minas Oitocentista: listas nominativas. In: SEMINÁRIO SOBRE ECONOMIA MINEI-RA, 5, 1990, Diamantina. Anais... Belo Horizonte: UFMG/CEDE-PLAR, 1990.

---. População e economia nas Minas Gerais do Século XIX. São Paulo: USP, 1996. (Tese de doutoramento ao Departamento de Ciências Sociais da Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Hu-manas na Universidade de São Paulo).

PRED, A. Sistemas de cidades em economias adiantadas. São Paulo: Zahar Editores, 1979.

RODARTE, M. M. S. Os correios nas Minas do Oitocentos. In: SEMI-NÁRIO SOBRE ECONOMIA MINEIRA, 8, 1998, Diamantina. Anais... Belo Horizonte: UFMG/CEDEPLAR, 1998. v. 1.

SIMÕES, R. F., RODARTE, M. M. S. Sistemas de cidades em Minas Gerais no Século XIX. 1998. (Mimeogr.).

SNEATH, P., SOKAL, R. Numeric Taxonomy. San Francisco: W. H. Freeman, 1973.