DESIGUALDADES INTRA E INTER-REGIONAIS EM SANTA ...

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tal forma que os municípios pertencentes a outros conglomerados difiram entre si o máximopossível.Em relação ao emprego da técnica de obtenção de conglomerados espaciais proposta nestapesquisa, esta consiste basicamente em gerar regiões da mesma forma que as divisões oficiais hojeexistentes, com base no conjunto de variáveis utilizadas. As regionalizações são feitas levando emconta critérios de homogeneidade e restrições de contigüidade, através do método baseado emárvores geradoras mínimas (Assunção et. al (2002) – para uma revisão ampla da literatura).4 ResultadosInicialmente, foi feito um estudo individual das variáveis com o emprego de estatísticadescritiva, conforme se vê na tabela 1.Tabela 1 - Análise descritiva das variáveis usada para os 293 Municípios de Santa CatarinaBloco Variáveis Val.Mínimo Val.Máximo Média D.padrãoDesp.Correntes/Desp.Totais67,62 99,700 86,58 6,1FinançasPúblicas(%)Receita de ICMS per capita 42,37 824,90 266,52 127,7Receita de FPM per capita 44,2 1.351,30 427,65 268,73Receita de ISS per capita 0,03 561,38 15,31 39,4Dívida de Curto Prazo p/cada R$ 1,000 339,7 8,61 24,1Renda PIB per capita 765,43 93.650,90 7.472,89 7.196,70Água - Rede Geral 0 96,4 49,80 23,5Infra-estrutura Esgoto - Rede Geral 0 97,6 48,70 26,3Coleta de Lixo 0 99,5 57,40 29,5Qualidade deVidaIDH-M 0,676 0,881 0,791 0,035População Nº de habitantes 1.572 429.604 18.267 41.987InserçãoUrbana% de Domicílios Urbanos 2,21 100 53,93 25,6Taxa de Alfabetização deEducaçãoAdultos77,13 99,09 90,87 3,84Índice de Educação 0,740 0,978 0,874 0,038Fonte: Elaboração própria a partir do software SPSS.Os municípios do Estado possuem, em média, um bom nível educacional (mais de 90% dosadultos são alfabetizados). Porém, ainda é praticamente um estado dividido em termos de infraestruturapública e urbanidade, com pouco mais de 50% dos domicílios sendo localizados na áreaurbana do município e percentuais bastante insatisfatórios de abastecimento de água e de esgotoligados à rede geral, além da coleta de lixo. Outra informação importante é que os municípios têmuma dívida de curto prazo superior, em média, a oito vezes o volume arrecadado.Em seguida, foram calculadas as correlações parciais entre as variáveis de maneira a observara forma de relacionamento das mesmas duas a duas, conforme quadro 1. Através desta matriz decorrelações, é possível fazer as observações abaixo. Através desta matriz de correlações, é possívelfazer as seguintes observações:1) Forte correlação positiva entre percentual de domicílios urbanos e abastecimento de água ligadoà rede geral (RG), bem como à coleta de lixo (LxC), ou seja, municípios mais “urbanizados”ofertam mais estes serviços à população, em termos percentuais. Dentre os municípios quecomprovam a correlação acima, estão Balneário Camboriú (100% de domicílios urbanos e 73,1% e85,9% de abastecimento de água e fornecimento de esgoto ligados à rede geral (REg),8
espectivamente) e Joinville (96,8% de domicílios urbanos e 94,4% e 95,9% de abastecimento deágua e fornecimento de rede de esgoto ligados à rede geral, respectivamente).2) Forte correlação positiva entre Receita de ICMS per capita e PIB per capita. Por exemplo, omunicípio de Treviso possui R$ 824,29 de Receita de ICMS per capita (RCp), que é mais de trêsvezes a média do Estado e PIB per capita (PIBp) de R$ 29.410,24 (quatro vezes a média do Estado),embora não seja um município que se destaque economicamente.3) Forte correlação negativa entre Receita do FMP per capita (RFp) e todas as variáveisrelacionadas à infra-estrutura e percentual de domicílio urbano (%DU), ou seja, municípios maisdependentes do repasse do FPM possuem menos infra-estrutura e são menos urbanizados. Emrelação a esta correlação, observa-se o município de Flor do Sertão, que possui R$ 1.317,60 dereceita do FPM per capita (2ª maior participação e quatro vezes a média do Estado) e que possuipercentuais ruins de infra-estrutura e urbanidade: apenas 35,7% e 0,2% das residências possuemabastecimento de água e fornecimento de rede de esgoto ligados à rede geral, respectivamente.Quadro 1 - Matriz de Correlações ParciaisRG REg LxC Hab Tal Ind %Du IDH PIBp DCP RFp RSp RMpREg 0,557LxC 0,802 0,762Hab 0,451 0,357 0,416Tal 0,382 0,561 0,542 0,311Ind 0,462 0,438 0,493 0,361 0,859%Du 0,760 0,631 0,823 0,404 0,367 0,354IDH 0,414 0,423 0,500 0,354 0,786 0,852 0,349PIBp 0,288 0,203 0,222 0,102 0,313 0,426 0,127 0,374-- - -- -DCP 0,073 0,026 0,021 0,007 0,165 0,136 0,030 0,150 0,055- - - - - - - - -RFp 0,567 0,539 0,651 0,362 0,388 0,302 0,596 0,294 0,072--RSp 0,257 0,195 0,243 0,348 0,240 0,284 0,213 0,256 0,097- - - - --RMp 0,159 0,203 0,255 0,132 0,104 0,128 0,307 0,107 0,676- - - - --%DC 0,034 0,072 0,039 0,017 0,182 0,170 0,011 0,182Fonte: Elaboração própria a partir do software SPSS.4.1 Análise de componentes principais-0,027 0,154-0,070- -0,034 0,190-0,123 0,585-0,106-0,036-0,143-0,055Em relação à análise de componentes principais e através da matriz de correlações, verifica-sepela tabela 2 que as duas primeiras componentes principais explicam quase 55% da variabilidadedos dados. A partir da terceira componente, o adicional de variação a cada componente adicional émuito pequeno, justificando a análise somente até duas primeiras.Tabela 2 - Total da Variância explicada para as 14 Componentes PrincipaisComponentes Variância Explicada (%)Principais Individual Acumulada1 0,386 0,3862 0,159 0,5453 0,084 0,6294 0,074 0,7035 0,065 0,7676 0,060 0,8279
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