Imagem abstrata de uma mulher sentada em livros e estudando em um laptop

Estudo Trata Brasil / FGV: "Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo"

Instituto Trata Brasil, profile picture
Instituto Trata Brasil

1. O documento discute os impactos do saneamento básico sobre a saúde, educação, trabalho e turismo no Brasil. 2. Especificamente, analisa como a falta de saneamento afeta a saúde e como isso, por sua vez, impacta a educação e a renda através da perda de dias letivos e de trabalho. 3. Também examina como a falta de saneamento afeta negativamente o turismo em áreas costeiras através da poluição do meio ambiente e da disseminação de doenças.

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Trata Brasil1: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo Coordenação: Marcelo Cortes Neri 2 de Abril de 2008 1 Este relatório corresponde à segunda etapa da pesquisa Impactos Sociais de Investimentos em Saneamento feita a pedido do Instituto Trata Brasil. Gostaríamos de agradecer a todos os membros do Trata Brasil e em particular a Raul Pinho e a Luis Felli pelas sugestões oferecidas ao longo da pesquisa. Estendemos os agradecimentos ao Dr. Carlos Graeff, Dr, Timmerman, Dr. Wong, Nelson Arns e a Clóvis, da Pastoral da Criança, e a diversos participantes de seminários promovidos em São Paulo, Rio de Janeiro, Recife e Porto Alegre sobre a primeira etapa da pesquisa, sem implicá-los em possíveis erros remanescentes. 1
Os artigos publicados são de inteira responsabilidade de seus autores. As opiniões neles emitidas não exprimem, necessariamente, o ponto de vista da Fundação Getulio Vargas. Trata Brasil: Saneamento e Saúde / Coordenação Marcelo Côrtes Neri. - Rio de Janeiro: FGV/IBRE, CPS, 2007. [] 150 pp . 1. Saneamento básico 2. Serviços públicos 3. Turismo 4. Educação 5. Trabalho 6. Esgoto I. Neri, M.C © Centro de Políticas Sociais 2008 2
Trata Brasil: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo Rio de Janeiro, 2 de Fevereiro de 2008 Centro de Políticas Sociais Instituto Brasileiro de Economia Fundação Getulio Vargas Coordenação: Marcelo Cortes Neri marcelo.neri@fgv.br Equipe do CPS: Luisa Carvalhaes Coutinho de Melo Samanta dos Reis Sacramento André Luiz Neri Carolina Marques Bastos Célio Mayone Pontes Ana Lucia Salomão Calçada (Administrativo) Contribuidor: Wagner Soares 3
Trata Brasil: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo Sumário Executivo Conteúdo 1. Visão Geral 2. Saneamento: Impactos a partir da Saúde 3. Saneamento e Educação 4. Saneamento e Trabalho 5. Saneamento e Turismo 6. Integrando as Ações de Saneamento Básico 7. Conclusões 4
Trata Brasil: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo 1. Visão Geral O Brasil tem avançado no combate à desigualdade e à pobreza medidos a partir da renda. Como resultado destes e de outros progressos, passamos a figurar no grupo de países de nível de desenvolvimento humano alto, de acordo com o último ranking divulgado pela ONU. Contudo, o tema saneamento básico tem avançado pouco na nossa agenda de políticas públicas. A falta de rede geral de esgoto atinge hoje 53% da população brasileira. Ao projetarmos a tendência dos últimos 14 anos para frente, observamos que demorará cerca de 56 anos para o déficit de acesso a esgoto tratado atual ser reduzido à metade. Neste mesmo período de 1992 a 2006, o Brasil conseguiu reduzir a miséria enquanto insuficiência de renda em 60%, cumprindo assim em metade do tempo a primeira Meta do Milênio da ONU de reduzir à metade a miséria em 25 anos. Na velocidade brasileira recente, a meia vida do déficit de saneamento é quatro vezes superior a da miséria enquanto insuficiência de renda. O lado positivo desta falha de política prévia relativa ao saneamento é que a recuperação do atraso no setor poderá ensejar melhoras em todos os componentes do IDH, passando por renda, educação e culminando na saúde das pessoas. Trataremos de cada uma destas conexões ao longo de várias etapas da pesquisa resultado da parceria firmada entre o Centro de Políticas Sociais e o Instituto Trata Brasil, uma ONG recém-criada destinada a promover estudos, debates e ações na área de saneamento básico. Na primeira etapa abordamos e analisamos o acesso a saneamento e a relação entre saneamento e saúde. Na presente etapa abordamos os impactos do saneamento sobre os outros componentes do IDH, ou seja, sobre as condições de educação e de renda das pessoas. Abordaremos os dias de aula e de trabalho perdidos pelas pessoas em função das doenças de transmissão hídrica propiciadas pela falta de esgoto, assim como a oportunidade de gerar trabalho através do abrir e tapar buracos de obras no setor e seus efeitos indiretos sobre a demanda de trabalho na economia. 5
Daremos especial ênfase aos impactos da falta de saneamento sobre a atividade econômica e o bem estar da população em pólos turísticos. Em muitos casos, o avanço da atividade turística, apesar de contribuir para a dinamização da economia local e a geração de trabalho nos destinos turísticos, vem acompanhado de estrangulamento da infra-estrutura. No caso do boom turístico em áreas litorâneas virem desacompanhadas do aumento da oferta de esgoto, a própria expansão econômica gera a semente de sua destruição. Ou seja, além da mortalidade na infância relatada na versão prévia desta pesquisa, a falta de saneamento gera a morte dos ativos geradores de renda das comunidades praianas: a natureza. A análise dos pólos turísticos nos permitirá analisar de forma integrada as várias vertentes do investimento do saneamento básico como o meio ambiente, a educação, o trabalho e a economia, e em particular a saúde das crianças. Nesta parte analisaremos não só dados relativos ao acesso à rede geral de esgoto encontrados em pesquisas domiciliares como também dados relativos ao tratamento de esgoto encontrados no Ministério das Cidades sobre o tema. É importante ter em mente a inviabilidade do processo de universalização do saneamento num país de dimensões continentais do Brasil. Em áreas rurais, a proporção de pessoas com acesso a tratamento de esgoto é 2,9%. Em lado oposto encontramos as regiões metropolitanas, com 63,05%, uma taxa de acesso baixo e que tem subido a taxas modestas. Em outras palavras, o Brasil tem aproveitado pouco as economias urbanas de congregar a sua população em grandes metrópoles, onde o custo marginal de ofertar o serviço tende a cair. Conferimos especial ênfase a análise das metrópoles litorâneas vis a vis as demais metrópoles como os maiores receptoras de turistas no país. Contrastamos também o desempenho de programas de saneamento nos maiores pólos turísticos litorâneos nacionais como o Bahia Azul em Salvador e o Programa de Despoluição da Bahia da Guanabara (PDBG) a fim de extrair lições de gestão para o futuro. A falta de esgoto tratado afeta áreas diversas como o meio ambiente, a educação e a economia, e em particular a saúde das crianças e das mulheres grávidas. Mesmo fora dos casos extremos que resultam na morte antes e durante a pré-infância, doenças associadas à falta de saneamento roubam das crianças saúde em uma época crucial para o seu desenvolvimento futuro. O saneamento, junto com a educação, talvez seja o maior exemplo da miopia de nossa política pública que prefere a doença à saúde, a cura à prevenção, o gasto ao investimento. Na literatura encontramos estimativas que evidenciam que a relação entre gastos de saneamento e de saúde em termos de efetividade custo-benefício na margem variam de 5 para 1 até pouco menos de 2,5 para 1, que representa quanto se 6
poupa de despesa de saúde investindo em saneamento. Mesmo as estimativas mais conservadoras justificam a tese de que investir em tratamento de esgoto proporciona poupança de recursos públicos e alavanca o nível de bem-estar social, economizando não só recursos públicos, como o sofrimento associado à doença das pessoas. Como a falta de saneamento e as suas causas não são diretamente visíveis pelas pessoas, aliado ao fato de as principais vítimas do problema serem crianças sem voz ou voto, cria formidáveis dificuldades práticas à causa da universalização do esgoto tratado nas grandes cidades brasileiras. Agora, o movimento em prol do saneamento básico tem oportunidade ímpar para começar prosperar no presente ano. Em primeiro lugar, há recursos disponibilizados no âmbito do PAC como condição necessária (mas insuficiente) para o avanço do saneamento na prática. Dados do Ministério das Cidades apontam que entre 2002 e junho de 2007 foram disponibilizados R$ 6 bilhões para obras de saneamento e desembolsados apenas R$ 2 bilhões. Isso acontece porque os municípios não conseguem apresentar projetos viáveis para a utilização desses recursos. Em segundo lugar, o fato de estarmos no período prévio às eleições para prefeitos - responsáveis últimos pela oferta de saneamento - cria sensibilidade ao tema, aumentando as possibilidades de adoção de ações locais mais efetivas. Em terceiro lugar, o fato de ter sido 2008 o ano do saneamento promulgado pela ONU pode ensejar a prática bissexta do “pensar global e agir local”. Finalmente, a criação da ONG Trata Brasil, cujo lema é "saneamento é saúde", tem norte e nome certos. Pois o Brasil precisa tratar de seus problemas sociais mais básicos, transformando informação em conhecimento e deste em compromissos e ações concretas. Programa PDF Enquanto alguns cogitam programas como o "um computador por criança", inspirado na iniciativa americana OLPC "One Laptop Per Child", esta pesquisa propõe a iniciativa PDF que não tem nada que ver com software, mas de algo mais básico na vida humana "uma Privada Decente por Família". Talvez pela invisibilidade das externalidades emanadas, a causa do saneamento básico para todos precisa de i pulso para vencer os obstáculos da m indiferença. Não vale inverter a questão (e a sigla), atribuindo os problemas e as soluções do saneamento apenas aos outros. O problema é de todos. Organização da Pesquisa A pesquisa deriva do processamento, consolidação, descrição e análise de um conjunto amplo de base de microdados, de informações secundárias e da literatura prévia que permitem mapear a quantidade e a qualidade do acesso a coleta de esgoto e seus impactos na vida das pessoas. Daremos especial ênfase aos diversos tipos de impactos exercidos 7
sobre cada uma das três dimensões do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), leia-se saúde, educação e renda. Dados que já analisamos alguns dos impactos do saneamento sobre a saúde na primeira etapa da pesquisa e que vamos voltar ao tema na próxima etapa, detalhamos aqui nesta segunda fase o impacto do canal saúde sobre as duas outras dimensões do IDH, como, por exemplo, os impactos de doenças de veiculação hídrica exercidos sobre a perda de atividades habituais de educação e de trabalho. No tema de educação detalhamos as diferenças de desempenho escolar, matrícula e assiduidade dos grupos com e sem saneamento básico. No que diz respeito ao trabalho, - principal fonte de renda das pessoas - abordamos o impacto sobre o trabalhador tanto enquanto consumidor como produtor de serviços de saneamento básico. Neste último caso detalhamos o número de trabalhadores e o perfil dos trabalhadores do saneamento básico. A ênfase desta parte recai sobre os efeitos de obras no setor saneamento sobre não só o número de empregos gerados como sobre outras variáveis econômicas (impostos, estoque de capital, balanço de pagamentos, entre outros). A última parte da pesquisa trata dos impactos do saneamento nos destinos turísticos de maneira integrada e mais detalhada tanto na análise dos canais exercidos como geograficamente nas localidades (municípios, distritos e bairros). Além da análise descrita acima, a pesquisa dispõe de sistemas de provisão de informação interativos e amigáveis nesses temas voltados aos cidadãos comuns, com produtos em linguagem acessível tais como panoramas geradores de tabulações ao gosto do usuário e simuladores de probabilidades desenvolvidos a partir de modelos estatísticos estimados, além de mapas e rankings regionais. A pesquisa apresenta diversos dados locais de forma a permitir a cada um refletir sobre a situação do seu estado e região metropolitana. Haverá abertura uma diversidades de dados relativos a saneamento a nível de municípios, regiões administrativas e bairros para os principais pólos turísticos brasileiros. O (sitio) da pesquisa permite a cada um traçar o panorama da extensão, causas e conseqüências da falta de saneamento na sua cidade, ou por exemplo, num destino turístico desejado. O objetivo geral da pesquisa é prover um amplo painel de debates a partir do monitoramento da miríade de impactos de investimentos de saneamento básico no desenvolvimento econômico e humano. 8
2. Saneamento: Impactos a partir da Saúde Um dos básicos serviços fornecidos pelo meio ambiente é o suporte da vida humana. Mudanças no meio ambiente, como a poluição das águas, podem levar ao aumento da incidência de doenças, reduções nas atividades diárias associadas ao estudo e ao trabalho e na expectativa e qualidade de vida. A alteração humana no meio ambiente pode afetar a saúde através de inúmeros canais. No caso da população mais pobre uma via principal é a falta de saneamento básico. A OMS define saneamento como “o controle de todos os fatores do meio físico do homem que exercem ou podem exercer efeitos deletérios sobre o seu bem-estar físico, mental ou social”, ou melhor, sobre a saúde, tendo em vista que essa mesma instituição a define a partir da agregação desses três componentes. Segundo Heller (1998), nesse contexto fica clara a articulação do saneamento com o enfoque ambiental, ao situá-lo no campo do controle dos fatores do meio físico. Estaremos aqui priorizando as ações de saneamento ligadas a abastecimento de água e esgotamento sanitário, com ênfase na última, em detrimento de outras intervenções sanitárias como, por exemplo, a coleta de resíduos sólidos. No Brasil, e mais amplamente na América Latina, as questões ligadas à saúde e higiene foram alvos de políticas urbanas desde meados do século XIX, sendo que somente em décadas recentes as preocupações quanto ao acesso aos sistemas de abastecimento de água e de esgoto passaram a ser tratados como tema ambiental e não como um enfoque estritamente sanitarista. Foram vários os estudos que foram desenvolvidos cujo objeto seria a classificação ambiental de infecções relacionadas à água e às excretas com base em suas vias de transmissão e seu ciclo (White et al. 1972; Cairncross, 1984; Mara & Alabaster, 1995; Mara & Feachem, 1999) 2. De acordo com esses artigos, um organismo patogênico deve ser avaliado através do seu comportamento no meio ambiente, e não por meio da sua natureza biológica e o seu comportamento no corpo doente. Cairncross (1984) afirma que é na dimensão ambiental que as ações de saneamento básico podem efetivamente intervir na ação de um organismo patogênico no ser humano. Condições ambientais precárias, abastecimento de água insuficiente e sistemas de esgoto inadequados são freqüentemente citados como os maiores obstáculos para o controle do 2 Doenças do tipo feco-oral (hepatites, poliomielite, Cólera, Amebíase, Diarréia, Febre Tifóide etc.); do tipo não feco-oral (doenças infecciosas de pele e dos olhos); helmintíases do solo (ascaridíase, ancilostomose); teníases; doenças baseadas na água (leptospirose e Esquistossomose); doenças transmitidas por inseto vetor (malária, dengue, filariose, infecções transmitidas por baratas e moscas relacionadas a excretas); relacionadas a vetores roedores (leptospirose). 9
desenvolvimento de surtos de doenças e epidemias e, dentre as atividades de saúde pública, o saneamento é um dos mais importantes meios de prevenção de doenças. A evolução geográfica e a instalação de alguma doença em determinados locais mostram que a mesma segue em geral o curso da pobreza e da ausência de saneamento. Contudo, como veremos aqui, booms de atividade econômica associados à migração de um grande número de pessoas sem o adequado fornecimento de infra-estrutura de esgoto pode produzir efeitos semelhantes, como é o caso da atividade turística. Sabe-se que algumas afecções relacionadas à poluição hídrica são inevitáveis em qualquer comunidade, mas não conseguem se disseminar em locais com boa infra-estrutura em termos de saneamento básico, particularmente no que tange ao fornecimento de água potável de qualidade que a enquadre nos padrões de portabilidade e em quantidades adequadas para o bom funcionamento das instalações sanitárias e o afastamento dos esgotos, quando existir uma rede coletora ou fossa séptica (Cairncross & Kolsky, 1997). O problema do saneamento é mais veemente em populações mais vulneráveis, excluídas dos benefícios oriundos do processo de desenvolvimento, que estariam suscetíveis aos riscos decorrentes da insalubridade do meio físico e conseqüentemente as doenças de saneamento. Por outro lado, afecções mais associadas a problemas ambientais originários do processo de desenvolvimento atingiriam de forma mais homogênea as populações, independente da condição social. Verificamos assim que as doenças do desenvolvimento seriam melhores distribuídas, ao passo que as doenças relacionadas à falta de desenvolvimento, como, por exemplo, as associadas a falta de saneamento, seriam mais incidentes em extratos socioeconômicos menos privilegiados (Heller, 1998). Portanto, a relação entre saneamento e estilos de desenvolvimento é bastante estreita e tem na saúde o indicador do seu mais grau de parentesco. Paises ou locais com baixo grau de desenvolvimento apresentam maiores carências de saneamento e conseqüentemente populações menos saudáveis, o que por si só já é um indicador de desenvolvimento humano. O contrário acontece com os mais desenvolvidos, pois o desenvolvimento no sentido mais amplo necessariamente requer uma boa cobertura de saneamento. Nesse contexto, a epidemiologia permite reconhecer que a magnitude, a distribuição e a importância dos fatores que operam no aumento de um determinado risco não são necessariamente os mesmos em todos os grupos da população. O reconhecimento desses grupos supõe, por sua vez, a seleção de intervenções sociais e sanitárias apropriadas, para diminuir ou eliminar os fatores específicos de risco, o que de certa forma já está bem explorado e referenciado na literatura que relacionada à efetividade de investimentos em 10
infra-estrutura sanitária e as externalidades positivas em saúde das populações conforme veremos mais adiante. Entretanto, uma questão que não é muito explorada é o comportamento dos mais variados efeitos sobre a saúde das ações de saneamento em diferentes contextos e realidades. Segundo Cairncross et al. (1996), existem dois domínios de transmissão de doenças: o domínio público, no qual as ações de oferta de água e esgoto estão inseridas, e o domínio doméstico, cujas ações necessárias são aquelas capazes de estabelecer novas relações ambientais, comportamentais e de higiene. Nesse caso, é imprescindível levar em conta as distintas características populacionais bem como culturais, de modo a romper com a tese de que os resultados serão iguais, bastando apenas orientar as ações de saneamento de forma uniforme. Nesse segundo tipo de domínio, as soluções importadas de paises desenvolvidos a partir de experiências bem sucedidas não são os melhores exemplos que devem nos guiar para combatermos o fluxo da doença. Antes de qualquer coisa, devemos conhecer a fundo as especificidades locais e o ambiente doméstico, a fim de obtermos resultados mais eficientes à luz dos recursos orçamentários disponíveis. Segundo Soares (2002) mesmo que, de forma ampla, o saneamento somente atue no domínio público, é necessário atender as necessidades do domínio doméstico, para que se dê a eliminação de toda transmissão evitável de doenças infecciosas. Devemos estar cientes que, por exemplo, a diferença nos índices de mortalidade infantil entre países “ricos” e “pobres” (7,9 contra 63 óbitos a cada 1.000 nascimentos - OPAS, 2000) não está apenas no montante de recursos destinados a saneamento, mas também nos elementos culturais e sociais pertencentes ao domínio doméstico, que por sua vez demarcam bem os resultados dessas ações. Além disso, existe um terceiro elemento, qual seja, uma defasagem temporal de no mínimo trinta anos em relação ao tratamento de esgoto desses países. No Brasil, somente hoje, em parte, atingimos os objetivos alcançados pelos países desenvolvidos na década de 70, tendo em vista a falta de avanço das soluções para eliminação de organismos patogênicos (Soares et al. (2002)). Um modelo de saneamento deve carregar consigo inúmeras dimensões a serem consideradas na solução, cada qual com seu nível de complexidade, sejam essas pertinentes à esfera econômica, financeira, social, institucional, política e como vimos mesmo cultural. Todavia, mesmo atendendo essas diferentes dimensões um modelo deve ter como base e principio fundamental a questão da saúde, que é sem sombra de dúvida o principal elemento desse processo. No Brasil, as políticas de saúde devem necessariamente privilegiar a atenção primária e não a ótica curativa, como tem sido 11
amplamente adotada. E é nesse campo que entram as ações de saneamento, elementos potencializadores capazes de atuar no campo da prevenção como nenhuma outra política de atenção primária. Biscoe (1985), com base em dados demográficos de Lyon na França, aponta esse efeito multiplicador das políticas de provimento de abastecimento de água e de esgotamento sanitário. O autor afirma que essas ações podem prevenir cerca de quatro vezes mais mortes e aumentar a expectativa de vida sete vezes mais que as intervenções de natureza biomédica, pois no curto prazo os efeitos dessas as medidas podem parecer residuais em virtude da sua resposta não linear, ao passo que no longo prazo os seus efeitos são muito superiores às intervenções de natureza médica. Esse autor afirma que projetos de saneamento influenciam inúmeras variáveis associadas à saúde das populações, destacando a morbi-mortalidade devido à diarréia, o estado nutricional, nematóides intestinais, infecção dos olhos e infecção da pele. Em síntese, os estudos realizados permitem afirmar que intervenções em abastecimento de água e em esgotamento sanitário provocam impactos positivos em diversos indicadores de saúde. Segundo Heller (1997), ainda mostra-se necessário o aprofundamento dessa compreensão para situações particularizadas, em termos da natureza da intervenção, do indicador medido, das características sócio-econômicas e culturais da população beneficiada e do efeito interativo das intervenções em saneamento e destas com outras medidas relacionadas à saúde. Numa revisão de 67 estudos em 28 paises, Esrey et al. (1985), identificaram uma série de indicadores de morbi-mortalidade relacionadas à falta de saneamento. São inúmeros os estudos que associam os impactos das políticas de saneamento tanto nos índices de morbidade quando nos de mortalidade e nas duas próximas seções faremos uma breve revisão da literatura que estabelece essa relação etiológica. 12
Saúde em Salvador Segundo as informações do DATASUS, a proporção de óbitos por doenças infecciosas e parasitárias diminuiu ao longo do tempo no município de Salvador (queda de 2,4 pontos de percentagem em 9 anos). A maior queda foi apresentada por aqueles com menos de 1 anos de idade (passa de 12,12% para 6,36% dos óbitos totais). As crianças de 5 a 9 anos são as que apresentam a maior taxa de mortalidade por doenças infecciosas e parasitárias em 2005 (15,87%), em sua grande maioria por septicemia (7,14%). Na faixa de 1 a 4 anos, 6,4% do total de óbitos são causados por doenças infecciosas intestinais, como diarréia e gastrenterite de origem infecciosa presumível. Óbitos p/Ocorrênc por Causa ALGUMAS DOENÇAS INFECCIOSAS E PARASITÁRIAS Salvador Menor 1 1a4 5a9 10 a 14 15 a 19 20 a 29 Total ano anos anos anos anos anos 1996 9,22% 12,12% 15,15% 16,67% 5,14% 6,84% 12,19% 1997 7,83% 7,59% 15,57% 14,56% 5,03% 2,80% 10,28% 1998 8,04% 9,49% 19,18% 10,45% 6,59% 4,09% 9,08% 1999 7,76% 6,09% 21,49% 16,41% 4,02% 5,17% 8,72% 2000 7,40% 5,42% 15,90% 10,43% 6,80% 5,15% 7,52% 2001 7,26% 6,19% 18,18% 11,48% 8,84% 3,87% 9,68% 2002 4,94% 8,97% 15,87% 7,04% 6,40% 3,00% 5,83% 2003 7,61% 6,16% 14,60% 10,20% 7,08% 4,00% 8,68% 2004 6,76% 5,43% 14,22% 9,17% 8,59% 3,80% 8,04% 2005 6,82% 6,36% 13,95% 15,87% 8,00% 3,22% 6,51% Óbitos p/Ocorrênc por Causa ALGUMAS DOENÇAS INFECCIOSAS E PARASITÁRIAS Salvador 30 a 39 40 a 49 50 a 59 60 a 69 70 a 79 80 anos e Idade anos anos anos anos anos mais ignorada 1996 18,57% 15,25% 9,57% 5,87% 4,93% 4,60% 6,03% 1997 16,65% 12,24% 8,59% 5,10% 5,22% 4,16% 4,85% 1998 15,60% 11,49% 8,19% 6,56% 4,98% 4,27% 7,97% 1999 16,94% 11,34% 9,38% 6,36% 4,00% 3,80% 10,53% 2000 14,56% 11,72% 8,40% 6,03% 5,22% 3,95% 50,00% 2001 14,65% 11,35% 7,23% 5,67% 4,70% 4,12% 2,68% 2002 8,50% 6,91% 5,66% 4,16% 3,18% 2,47% 3,27% 2003 13,57% 11,36% 8,62% 6,75% 5,65% 4,59% 9,15% 2004 11,88% 10,65% 7,08% 6,22% 4,74% 4,64% 4,96% 2005 13,42% 10,77% 7,82% 5,77% 4,77% 4,07% 5,47% Fonte: DATASUS - Ministério da Saúde 13
Doenças e Dias Perdidos de Trabalho e de Estudo Os suplementos saúde da PNAD de 1998 e de 2003 nos permitem enxergar as perdas de atividades habituais nos últimos 15 dias, em particular aquelas associadas ao trabalho e ao estudo. Como também se pesquisa a doença-causa desta interrupção de atividades, sendo possível isolar algumas daquelas mais associadas a veiculação hídrica como diarréias e vômitos. Estas informações aliadas as de renda do questionário padrão da PNAD nos permite determinar os custos econômicos de curto e de longo prazos associados a falta de saneamento básico. Num certo sentido, esta parte integra empiricamente algumas das conseqüências do saneamento básico (ou da falta de) emanadas pelo canais da saúde (ou doença) sobre os outros dois componentes do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) da ONU, a educação e a renda. Na verdade, quando no referimos a renda estamos nos referindo à renda do trabalho, que corresponde a ¾ da renda das famílias, independentemente da classe social. Apresentamos abaixo tabela aberta por unidade da federação com a proporção de indivíduos com e sem saneamento que perderam dias de atividade por conta de problemas com saúde nos dois últimos suplementos saúde da PNAD. 14
Pnad - Brasil - População Total COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Total 5,83% 6,53% 6,57% 7,28% UF RO 1,15% 0,61% 5,39% 8,66% AC 10,15% 11,33% 13,86% 12,97% AM 6,41% 4,16% 5,75% 4,07% RR 6,90% 5,36% 6,39% 9,30% PA 7,70% 11,89% 10,49% 10,65% AP 25,00% 5,35% 6,53% 7,24% TO 25,00% 8,74% 8,48% 11,37% MA 9,03% 9,35% 11,21% 8,73% PI 10,53% 7,74% 8,28% CE 8,27% 6,48% 7,49% 6,40% RN 6,31% 8,28% 7,42% 7,11% PB 8,44% 8,28% 6,24% 7,82% PE 5,74% 8,95% 5,78% 7,19% AL 5,91% 10,22% 5,47% 6,61% SE 8,62% 6,27% 7,10% 5,92% BA 5,46% 7,26% 5,25% 6,73% MG 5,98% 7,05% 6,71% 7,66% ES 5,96% 7,10% 5,64% 7,57% RJ 4,68% 4,17% 4,79% 5,08% SP 5,61% 6,08% 5,78% 6,00% PR 6,30% 7,52% 6,65% 8,58% SC 5,68% 6,66% 6,50% 6,32% RS 5,33% 8,82% 6,56% 7,67% MS 9,26% 6,41% 7,60% 6,92% MT 6,52% 8,76% 5,95% 6,44% GO 8,01% 8,33% 7,08% 8,32% DF 7,27% 6,96% 6,44% 7,34% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Os dados revelam que os indivíduos sem saneamento apresentam uma taxa de morbidade 11,5% maior que aqueles com saneamento. As maiores taxas de morbidade para cada grupo atinge os níveis mais altos no último ano de análise no Estado do Acre e as menores no Rio de Janeiro o que sugere a presença de externalidades uma vez que as taxas com saneamento são sistematicamente menores que as dos indivíduos com saneamento. No grupo de indivíduos com saneamento a proporção que para por motivos de saúde sobe 10,8% entre 1998 e 2003, subindo também a taxas similares entre os sem saneamento nos dois período em questão. (panorama) 15
A tabela abaixo apresenta dados similares aos anteriores restringindo o principal motivo de parada de atividades a Diarréia e Vômitos causas mais diretamente relacionados a ausência de saneamento básico. Neste caso o evento entre os sem e os com saneamento é de 0,51% e de 0,39%, respectivamente. O diferencial entre as pessoas dos dois grupos sobe para 29,71% contra 11,5% das causas gerais de morbidade. Similarmente, estes motivos de doença também sobem de maneira similar entre os dois grupos (entre os sem saneamento alta de 14,5% - de 0,34% para 0,39% e entre os com acesso a saneamento alta de 15,5% - de 0,44% para 0,51%). Os dados de quem esteve acamado sem especificação de causa apresentam padrões similares como a mesma tabela ilustra. Pnad - Brasil - População Total Acesso a Rede Geral de Esgoto COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 5,83% 6,53% 6,57% 7,28% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,34% 0,39% 0,44% 0,51% Esteve acamado nas duas últimas semanas 3,61% 3,79% 4,11% 4,33% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Análise Multivariada (Regressão Logística) As regressões (ou análise multivariada) visam proporcionar um experimento melhor controlado que as tabulações análise bivariadas. O objetivo é captar o padrão de correlações parciais entre as variáveis de interesse e as variáveis explicativas. Em outras palavras, captamos as relações entre duas variáveis mantendo as demais variáveis constantes. Essa técnica permite analisar as chances de ocorrência de um determinado evento para um indivíduo com iguais atributos, exceto um. Por exemplo, pode-se comparar as chances de indivíduos com o mesmo sexo, anos de estudo, idade, raça, e tempo de emprego, de estarem ocupados no setor saneamento. Essa estatística é chamada de razão de chances (odds ratio), e é derivada da exponencial dos parâmetros estimados para cada categoria da regressão logística. Para ser mais claro, se a razão de chances de se estar no setor público para mulheres em relação aos homens - cujo demais atributos das variáveis embutidas na regressão são exatamente iguais - é 2,08, então ser do sexo feminino acarretaria em duas vezes mais chances de trabalhar no setor saneamento em relação ao 16
atributo de ser homem. As razões de chances estimadas dessa forma são chamadas de condicionais, pelo fato de controlar as outras variáveis, ou seja, mantê-las constante, ao passo que aquelas estimadas pelas tabelas bivariadas são as incondicionais, uma vez que se avalia a alteração de um atributo, sem levar em consideração a influência que esse sofre das demais características. Além do mais, a regressão logística pode estimar as probabilidades de ocorrência de um evento dado um conjunto de características observáveis, como nos simuladores disponibilizados no sítio deste projeto. A fim de isolar a correlações de interesse estimamos um modelo logístico controlado por outras características, como gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação e encontramos um aumento de 6,87% nas chances de ocorrência de dias perdidos em atividades habituais quando comparamos pessoas com as mesmas características entre 1998 e 2003. As chances daqueles com acesso a rede de esgoto é 1,11% menor e do que os sem acesso, e o termo interativo entre a variável ano e a de acesso a esgoto revela que o impacto do acesso cerca de 1% no período em questão. (simulador) Regressão Logística - Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total* Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Ano 2003 0.0664 0.0007 10182.2** 1.06870 Ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0105 0.0008 169.91** 0.98960 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0098 0.0010 99.66** 1.00990 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação. Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE A tabela abaixo reproduz os mesmo exercício acima para a causas ligadas a diarréia e vômitos. Neste caso os resultados são qualitativamente similares aos anteriores mas realmente quantitativamente mais relevantes para a chance de doença 9,1% menor para aqueles com saneamento vis a vis os sem saneamento mas com as mesmas demais variáveis. 17
Regressão Logística - Perda por Diarréia ou vomito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Ano 2003 0.0065 0.0025 6.67** 1.00657 Ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0958 0.0032 873.08** 0.90868 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0123 0.0040 9.67** 1.01241 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE Perda de Atividades de Trabalho Replicando o mesmo tipo de análise feita acima para o conjunto da população para aqueles que estão ocupados encontramos resultados qualitativamente similares mas com taxas de morbidade um pouco menores do que para o conjunta da população. Este resultado é esperado na medida em que o grupo mais seleto de ocupados deve apresentar uma taxa de morbidade menor que os desempregados e os inativos. Senão vejamos: a taxa que deixou de realizar atividades nas duas semanas da pesquisa é 6,39% para os sem saneamento e 5,28% para os com saneamento, correspondendo a uma diferencial de 21,8% nas taxas de morbidade. Mais uma vez encontramos um incremento da morbidade ao longo do tempo similar em ambos os grupos de 8,44% e 6,71%, para os com e os sem saneamento respectivamente. Ou seja, um pouco maior para os com saneamento. A relevância relativa do acesso a saneamento é maior para paradas de atividades por sintomas associados a doenças de transmissão hídricas sendo 39,57% maior para as pessoas desprovidas de acesso a rede geral de esgotos. Entre os sem saneamento a taxa de abstinência trabalhista por motivos diarréia e vômito na quinzena anterior a pesquisa foi de 0,31% contra 0,22% dos com saneamento. A taxa cresce 2,74% para o primeiro grupo e cai 7,57% para o segundo no período de 1998 a 2003. Pnad - Brasil - População Ocupada Acesso a Rede Geral de Esgoto COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 4,87% 5,28% 5,99% 6,39% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,24% 0,22% 0,30% 0,31% Esteve acamado nas duas últimas semanas 2,84% 2,79% 3,51% 3,47% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE 18
A mesma metodologia usada antes na população total para isolar os efeitos da falta de saneamento ao longo do tempo na perda de atividades usuais pode ser aplicada ao conjunto de ocupados. Neste caso as chances de aumento de dias perdidos de trabalho, quando comparamos pessoas com os mesmos atributos pessoais, são 5,4% menores para aqueles com acesso do que para aqueles sem acesso a saneamento básico. Estas chances de perda de trabalho sobem 1,9% entre 1998 e 2003, mas o diferencial dos impactos entre os com e os sem saneamento diminui 1,2% no mesmo período. (simulador) Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional ano 2003 0.0185 0.0010 318.55** 1.01863 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0557 0.0013 1828.22** 0.94578 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0129 0.0016 65.13** 1.01295 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE Similarmente, quando isolamos a perda de atividades laborais provocadas por doenças associadas à diarréia e vômito encontramos que indivíduos com acesso a saneamento, tudo o mais constante, tem 11% a menos de chance de contrair essas doenças. Além disso, observamos que a chance diminuiu em 3,8% entre 1998 e 2003, assim como o diferencial dos impactos entre os com acessos e os sem acesso ao saneamento, que diminuiu 6,6%. Perda por Diarréia ou vômito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional ano 2003 -0.0386 0.0046 70.21** 0.96210 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.1170 0.0059 395.97** 0.88957 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0688 0.0073 88.84** 0.93352 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE 19
Choques de Inatividade e Acesso a Serviços de Saúde O passo que exploramos aqui é comparar a cobertura e a qualidade de saúde daqueles que viveram um choque adverso de doença aqui captado pela pausa nas atividades habituais devido a doença associada a sintomas de diarréia e vômito. Comparamos aqui as condições de saúde percebida da população com e sem saneamento a partir do último suplemento de saúde da PNAD. Apesar das pessoas sem saneamento básico por serem mais pobres e disporem de um sistema de referencias mais desprovido tendem a ser menos exigentes nas suas subjetivas escalas de bem estar encontramos piores notas médias de auto-percepção de saúde. Numa escala de 1 a 5 onde 1 e refere a um estado muito ruim e 5 muito bom, a população com saneamento possui uma nota média de 4,86 contra 4,92 da população sem saneamento. Mais objetivamente, a proporção de pessoas que estiveram acamadas nas duas semanas anteriores a pesquisa é de 61,88% na população sem saneamento contra 54,06% do resto da população. Os maiores acesso e a qualidade dos serviços de saúde superiores entre os com saneamento que vivem o choque adverso é outra característica chave: Plano de saúde (33,79% entre os com e 33,63% entre os sem saneamento com qualidade percebida de equivalente 4,09 contra 4,07) e serviços médicos (61,88% entre os com e 56,92% entre os sem saneamento com qualidade percebida similar 3,92 contra 3,9). Talvez por isso as conseqüências são menos sérias entre os com saneamento: Esteve acamado (54,06% entre os com e 61,88% entre os sem saneamento) e esteve hospitalizado (18,39% entre os com e 21,45% entre os sem saneamento com qualidade percebida similar 3,98 contra 4,01). A variável de saneamento além de vulnerabilizar os as pessoas a choques se saúde está associada a uma menor capacidade das pessoas a lidarem com esses choques. Acesso a Serviço de Saúde Quem Perdeu Atvidades Habituais por Diarréia ou Vômitos (% e Média de 1 a 5) • Tem Acesso a Rede Geral de Esgoto Estado Esteve Hospitaliz Procurou Serviço Populaç de Saúde - Dificuldade de Andar Esteve Tem Plano - Hospitaliz ado - Serviço de Saúde - ão Média 100m - Média acamado Plano Média ado Média de Saúde Média Categoria 100 3,78 4,86 54,06 33,63 4,09 18,39 3,98 61,98 3,92 Total Não Tem Acesso a Rede Geral de Esgoto Estado Esteve Hospitaliz Procurou Serviço Populaç de Saúde - Dificuldade de Andar Esteve Tem Plano - Hospitaliz ado - Serviço de Saúde - ão Média 100m - Média acamado Plano Média ado Média de Saúde Média Categoria 100 3,63 4,92 61,88 13,79 4,07 21,45 4,01 56,92 3,9 Total O leitor pode escolher o seu foco de análise acessando o panorama no sítio do projeto. Num momento que alguns lugares do país enfrentam uma crise de dengue este banco de dados pode ser particularmente útil. 20
Falta às Aulas Ao olharmos os estudantes de 0 a 17 anos que deixam de realizar atividades nos últimos quinze dias por motivos de saúde, vemos que, em 2003 a proporção destes sem acesso a rede de esgoto era de 5,92% contra 5,99% daqueles com acesso, esta ligeira diferença inverte a tendência dos dois itens anteriores relativos a população total e a população ocupada. Em 1998, estas respectivas estatísticas eram 4,65% e 4,27%. Estes dados tomados a valor de face indicam uma deterioração nas condições de saúde dos estudantes com e os sem saneamento no período em questão tal como observado na população total e na população de ocupados. (panorama) Pnad - Brasil - População de 0 a 17 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 4,27% 5,99% 4,65% 5,92% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,46% 0,73% 0,45% 0,66% Esteve acamado nas duas últimas semanas 2,33% 3,09% 2,70% 3,34% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE A proporção de estudantes com perda de suas atividades normais função de diarréia e vômitos é surpreendentemente maior entre aqueles com saneamento do que entre aqueles sem saneamento. Esta questão exige um detalhamento maior dos problemas de saúde por traz das faltas. Primeiramente replicamos a tabela anterior para três faixas etárias, a saber: 0 a 6 ano, 7 a 14 anos e 15 a 17 anos que pelo menos em tese correspondia a educação da primeira infância (creche e pré-escola), o ensino fundamental e o ensino médio, respectivamente. Os resultados são pouco robustos em 18 comparações (três indicadores, três séries e dois anos de análise). 13 apresentam menores taxas para os com saneamento mas 5 apresentam menores taxas para os sem saneamento. 21
(panorama) Pnad - Brasil - População de 0 a 6 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 7,93% 10,89% 7,83% 9,86% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 1,05% 1,22% 0,72% 1,25% Esteve acamado nas duas últimas semanas 3,95% 5,11% 4,17% 5,34% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Pnad - Brasil - População de 7 a 14 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 3,82% 5,05% 4,27% 5,38% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,38% 0,73% 0,44% 0,60% Esteve acamado nas duas últimas semanas 2,11% 2,74% 2,50% 3,10% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Pnad - Brasil - População de 15 a 17 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 2,85% 3,98% 3,35% 4,03% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,28% 0,27% 0,25% 0,29% Esteve acamado nas duas últimas semanas 1,74% 2,17% 2,19% 2,28% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Por ora detalhamos o motivo saúde responsável pela falta associados a diarréia e vômitos o que gera o resultado esperado do acesso a esgoto propiciar menos faltas. Senão vejamos: (simulador) Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Ano 2003 0.2579 0.0013 37596.1** 1.29416 Ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim 0.0445 0.0017 703.76** 1.04556 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0430 0.0020 464.91** 1.04394 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE 22
A proporção de estudantes com perda desses dias de atividades habituais em função de diarréia e de vômito - que estão ligadas a doenças de transmissão hídrica - entre os grupos com acesso e os sem acesso a rede geral de esgoto com os demais atributos observáveis iguais é novamente realizada através de um modelo logístico. Encontramos uma piora de 15,8% nas chances de ocorrência de dias perdidos em atividades habituais quando comparamos estudantes com as mesmas características entre 1998 e 2003. As chances daqueles com acesso a rede de esgoto é 4,1% menor do que os sem acesso, e o termo interativo entre a variável ano e a de acesso a esgoto revela que o impacto do acesso sobe 4,1% no período em questão. Perda por Diarréia ou vômito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional ano 2003 0.1471 0.0044 1096.35** 1.15841 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0127 0.0056 5.16** 0.98742 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0416 0.0066 39.98** 0.95925 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE 23
Educação, Renda e Saúde Indo além do pragmatismo da geração de renda, uma maior escolarização da população impacta diversos elementos da vida dos indivíduos como fecundidade, criminalidade, saúde entre outros. Nestes casos, a educação afeta potencialmente variáveis de interesse pelo efeito direto e pelo efeito indireto em função da maior renda gerada. Esteve Acamado nas Ultimas duas Semanas 3,0 2,86 2,83 2,79 2,86 2,69 2,5 2,25 2,22 2,0 1,98 2,23 1,79 1,5 1,94 1,51 1,68 1,0 1,17 0,5 0,0 Renda e/ou educação RENDA CONSTANTE = 162 EDUCA CONSTANTE = MENOS DE 1 ANO RENDA E EDUCA VARIANTES Fonte: Centro de Politicas Sociais/FGV apartir dos microdados do suplemento saude da PNAD/IBGE Em suma a caixa de texto nos mostra que “89,6% das melhoras percebidas na saúde medida em termos de dias acamados observadas quando comparamos um analfabeto com um universitário se dão pelo efeito puro e direto da educação e não pelo aumento de renda. Agora esta perda de atividade vai afetar negativamente a geração de renda dos adultos como a acumulação de conhecimento das crianças”. De maneira geral ao que tange a correlação bruta e parcial entre acesso a rede geral de esgoto e perde de dias de atividades encontramos uma relação inversa tanto para a população total como na população ocupada. Já no que tange a população de estudantes encontramos em geral o mesmo resultado qualitativos, mas com algumas exceções importantes. Ou seja, o resultado de que o saneamento básico é menos robusta no caso dos estudantes do que dos trabalhadores e da população em geral. No próximo capítulo iremos incorporar outros controles em exercício similar, como acesso a oferta (não o consumo) de merenda da escola, se a escola é pública ou privada, o acesso a programas com condicionalidade como o Peti e o Bolsa Família que podem estar por traz deste resultado. 24
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3. Saneamento e Educação 1. Introdução A freqüência escolar em diferentes faixas etárias costuma ser vista como uma variável discreta separando evadidos e matriculados. O suplemento educacional da PNAD oferece a oportunidade de explorar os tons de cinza entre estes extremos utilizando as faltas e a jornada escolar como tintas. Utilizamos na primeira seção deste capítulo um índice de permanência na escola proposto pelo Centro de Políticas Sociais da FGV para analisar os canais que a falta de saneamento básico afeta ao fim e ao cabo o desempenho escolar. A análise da correlação entre acesso a saneamento na casa ou na escola é desenvolvida na segunda parte do capítulo. O acesso à infra-estrutura de saneamento na escola e os impactos no desenvolvimento escolar não tem sido objeto de estudo explícito na literatura brasileira. Apenas tem servido como controle para se avaliar o efeito de algum fator em alguma variável educacional (performance, matrícula etc.). Então torna-se imprescindível focar a análise em aspectos de acesso à infra-estrutura e o desempenho escolar. A questão que surge é o quanto que o acesso à esgoto melhora a proficiência escolar, tendo-se controlado para outros fatores (como educação dos pais, unidade federativa, número de residentes na mes ma casa etc.). Observa-se que a qualidade do uso da água em casa tem um correlação positiva com a proficiência. Analisamos também algumas variáveis de infra- estrutura ligadas à escola. Observamos que a conservação das instalações hidráulicas e elétricas tem uma correlação positiva com o desempenho dos alunos. O acesso à infra- estrutura sanitária também reduz o índice de reprovação. Apesar da falta de robustez em relação à infra-estrutura escolar, geralmente colégios com instalações mais adequadas apresentam menor índice de repetência. 2. Saneamento básico e Permanência na Escola O Suplemento Pnad 2004 e 2006 (panorama) (simulador) O canal mais fundamental de melhoras das condições sociais engendrados pela expansão do saneamento básico é a saúde das pessoas e das crianças, em particular. Esta melhora emana de outras influencias favoráveis sobre a acumulação de capital humano das famílias através da melhoria da permanência dos alunos nas escolas. O suplemento da PNAD de 2006 contém informações complementares de educação divulgado no dia 28 de março de 28
2008 e demonstra que o principal motivo para a falta às aulas dos estudantes de 0 a 17 anos matriculados é a doença: 59,6% dos alunos que faltaram a escola alegam este motivo. Destes 44,9% dos estudantes faltaram pelo menos um dia de aula dos quais 18,2% desses faltaram 6 dias ou mais de aulas. Este quadro de faltas causadas por doenças agrava o quadro educacional uma vez que a carga horária média do ensino é baixa para padrões internacionais com 56,1% indo só até quatro horas semanais (58% nas escolas públicas têm esta jornada escolar reduzida). Os índices de matrícula também de 0 a 17 anos atingem 75,8%. Esta baixa permanência na escola é portanto ainda mais reduzida por motivos doença. % Faltou por Motivo Doença entre os que faltaram Com Rede Geral Sem Rede Geral 2004 2006 2004 2006 0 a 17 60,42% 70,48% 56,96% 67,23% 0a6 70,35% 80,09% 66,51% 76,50% 7 a 14 63,10% 72,26% 58,18% 68,45% Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE Saneamento e Índice de Permanência na Escola (IPE) A freqüência escolar em diferentes faixas etárias costuma ser vista como uma variavel discreta separando evadidos e matriculados. O suplemento educacional da PNAD oferece a oportunidade de explorar os tons de cinza entre estes extremos utilizando as faltas e a jornada escolar como tintas. Utilizamos aqui um índice de permanência na escola proposto pelo Centro de Políticas Sociais da FGV para analisar os canais que a falta de saneamento básico afeta ao fim e ao cabo o desempenho escolar. Este indice composta do índice de matriculados, de índice de faltas e o desvio relativo da jornada de estudo comparada a uma jornada de referencia de 5 horas diárias. Educação - 0 a 17 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 23941271 18747305 78,31 96,01 85 63,90 2006 23810274 18940383 79,55 96,38 87,2 66,85 Sem Rede Geral 2004 30755850 22251583 72,35 95,61 72,92 50,44 2006 30519664 22725797 74,46 96,66 74,18 53,39 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE 29
Neste exercício observamos segundo o recém lançado suplemento da PNAD 2006 para a faixa de 0 a 17 anos que o índice matrícula para os sem saneamento correspondia a 0.7446 (25.6% de evasão escolar) - contra 0.7955 dos com saneamento - o que multiplicado pelo índice de presença dos sem saneamento de 0.9638 (4.72% de dias de aula perdidos) – e de 0.9638 dos com saneamento – e cumulativamente multiplicado pelo desvio da jornada (horas diárias de jornada previstas dividas por uma jornada de 5 horas diárias gera um índice de jornada de 0.7418 para os sem saneamento e de 0.872 para os com saneamento) temos no final ao incorporarmos as três dimensões um Índice de Permanência na Escola (IPE) de 0,7169 para os sem saneamento e de 0,8404 para os com saneamento. Ou seja, se não houvessem faltas e a jornada escolar fosse a de referencia o índice de permanecia seria de dos sem saneamento de 0.746 contra 0.5339. Cabe notar que os índices de permanência na escola de estudantes com e sem saneamento básico para 2004 e para 2006. Os dados demonstram que aqueles com acesso a esgoto não apresentam um índice de faltas menor que os demais. Por outro lado, a população sem saneamento apresenta uma menor presença na escola função dos outros elementos, leia-se matrícula e jornada, e pior desempenho. Neste ponto lembramos a figura emblemática de Jeca Tatu, personagem de Monteiro Lobato. Como o Dr Carlos Graeff, presidente da Associação Brasileira de Doenças Tropicais que acabou de sediar o encontro nacional em Porto Alegre magistralmente lembrou: “Jeca Tatu vivia agachado e sem disposição, quadro clínico daqueles que sobrem das doenças associadas a falta de saneamento”. Mal comparando, segundo a nossa análise Jeca Tatu não falta mais as aulas do que seus colegas com saneamento de outras escolas função da falta de saneamento até por que há outros atrativos como merenda escolar e agora as condicionalidades de matrícula e presença do Bolsa-Família, mas a efetiva permanência na escola e o desempenho dos sem saneamento – leia-se na analogia do nossos futuros Jecas Tatus - é bem inferior aos demais. Apresentamos tabelas similares relativas a permanência escolar e seus componentes dos com e dos sem saneamento para diversas faixas etárias relativas a diferentes níveis educacionais. A permanência global na escola em relação o conjunto de crianças sem saneamento é de 0,5339 no total de pessoas de 0 a 17 anos de idade, 0,695 entre 7 e 14 anos, 0,5929 para aqueles entre 15 a 17 anos, atingindo o menor idade de 0,884 para aqueles entre 0 e 6 anos de idade. As diferenças de permanência global na escola favoráveis aos com saneamento são de 25,2% no total de pessoas de 0 a 17 anos de idade, 19,5% entre 7 e 14 anos, 22,3% para aqueles entre 15 a 17 anos, culminando em 44,9% para aqueles entre 0 e 6 anos de idade. Esta maior diferença para a primeira infância é 30
significativa pois é aí que as doenças de saneamento fazem mais vítimas e é uma fase fundamental para o desenvolvimento futuro da criança. Em 2005, James Heckman nos deu o prazer de conhecer em primeira mão as suas mais recentes pesquisas que revelam a importância da Educação na Primeira Infância. Segundo ele, um conjunto de ações voltadas a primeira infância constitiu o melhor investimento social existente e quanto mais baixa for a idade do investimento recebido mais alto é o retorno recebido pelo indivíduo e pela sociedade. Indivíduos precoces que passaram for investimento precoce – em educação mas não só - apresentaram na idade adulta renda mais alta e probabilidades mais baixas de prisão, de gravidez precoce e de depender de programas de transferência de renda do estado no futuro. No caso brasileiro o Centro de Políticas Sociais publicou na mesma época do Seminário Internacional de Educação da Primeira Infância por ele promovido em conjunto com a EPGE, pesquisa homônima ao seminário mostrando a partir de dados de percepção de qualidade de vida em áreas diversas como educação, habitação, saúde, segurança e trabalho são positivamente afetados pela freqüência do indivíduo à pré-escola e a educação infantil mas dados objetivos de ocupação, salário e renda de todas as fontes não. Num certo sentido esta seção retoma esta agenda e pesquisa e de políticas sob a perspectiva do saneamento. Educação - 0 a 6 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 8420016 3996797 47,47 95,35 83,97 38,01 2006 8126496 4034451 49,65 95,45 86,93 41,19 Sem Rede Geral 2004 11161553 4157425 37,25 94,94 73,89 26,13 2006 10651503 4250190 39,90 95,74 74,42 28,43 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE 31
Educação - 7 a 14 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 11022768 10828296 98,24 96,45 85,22 80,74 2006 11336986 11164334 98,48 96,81 87,15 83,09 Sem Rede Geral 2004 14175548 13737906 96,91 95,96 72,21 67,15 2006 14543926 14167953 97,41 96,95 73,59 69,50 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE Educação - 15 a 17 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 4498487 3922212 87,19 95,49 85,45 71,14 2006 4346792 3741598 86,08 96,1 87,65 72,50 Sem Rede Geral 2004 5418749 4356252 80,39 95,13 74,21 56,75 2006 5324235 4307654 80,91 96,59 75,87 59,29 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE Vejamos o ranking estadual por indicador de permanência nas escola em 2004. Senão vejamos: O Rio que é estado líder no ranking de matriculados com 79% da população jovens de 0 a 17 anos matriculados, mas ao se levar em conta a menor jornada media de estudo (4.08 horas diárias) e o nosso maior índice de absenteísmo (2.9% de faltas) o Rio ultrapassado por Brasília, São Paulo e Espírito Santo caindo para quarto no ranking nacional. A taxa de matricula efetiva de horas que nossos jovens passam em sala cai de 79% para 62%. Veja panorama da permanencia escolar e seus componentes dos com e dos sem saneamento no sítio da pesquisa para 2006. 32
Permanência, Faltas e Proficiência Escolar Abaixo gráficos com regressões dos resultados do ENEM com os índices propostos para os estados brasileiros. Vemos que o canal presença desempenho é mais tênue do que aquele medido por outros componentes do Ïndices de Permanência na Escla Global como matrícula e jornada. Logo os canais de impacto mais relevantes do saneamento básico sobre desempenho escolar devem recair mais sobre a matrícula e (leia-se por exemplo atraso que desmotiva os estudantes) e nas condições da escola leia-se jornada escolar: Gráfico - Desempenho ENEM x Índice de Permanência na Escola (IPE) 39 37 35 33 y = 19,55x + 22,362 31 R2 = 0,3405 29 27 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 Gráfico - Desempenho ENEM x Índice de Presença (Ip) 39 37 35 33 31 y = 29,878x + 5,1869 29 2 R = 0,0548 27 0,85 0,87 0,89 0,91 0,93 0,95 0,97 0,99 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do IBGE e MEC Finalmente aplicamos no suplemento da PNAD modelo logístico multinomial (vide apêndice) com outros controles em exercício similar, como acesso a oferta (não o consumo) de merenda da escola, se a escola é pública ou privada, o acesso a programas com condicionalidade como o Peti e o Bolsa Família que podem isolar a correlação entre saneamento e faltas e encontramos um efeito de que o saneamento diminui a chance de presença Escolar em 2%. O efeito é estatisticamente significativo, ou diferente de zero mas pequeno. Ou seja, os alunos sem saneamento não perdem muito mais aulas que os demais. 33
Mas até talvez por este tipo de resultado o indice de faltas percebido pelo aluno não é tão indicativo do desempenho escolar encontrado como o indice de matrículas do estado e a jornada escolar adotada. isso como vimos . Isto indica a necessidade de se explorar outros efeitos do saneamento básico sobre educação, olhando para proficiencia escolar diretamente. 3. Infra-Estrutura Sanitária e Avanços Educacionais Esta seção descreve algumas correlações entre acesso à infra-estrutura de saneamento básico e indicadores de desempenho escolar, tais como matrícula, atraso e proficiência. A variável de infra-estrutura central de interesse é o acesso a esgotamento sanitário, mas, pela sua ausência nas bases consideradas, usaremos outras associadas à provisão de água e à qualidade da estrutura hidráulica das escolas, que são aproximamente correlacionadas ao tratamento de esgoto. Os efeitos educacionais da provisão de infra-estrutura sanitária em casa e aqui também nas escolas serão captados através de informações do Ministério da Educação por meio de avaliação de desempenho do Sistema de Avaliação do ensino Básico (SAEB). RESULTADOS Proficiência e da Reprovação Nesta seção apresentamos a relação entre as variáveis de infra-estrutura e as variáveis educacionais de interesse. A proficiência é a nota do aluno no exame de Matemática. Disciplina que consegue medir de uma forma mais adequada a produtividade (ou performance) do aluno em sua escola. Outra variável de interesse abordada é a reprovação. Vale destacar que, na análise da variável reprovação (referente à questão “Você já foi reprovado?”), esta apresenta os seguintes valores: ? 0 = nenhuma reprovação ? ? 1= uma reprovação ? ? 2= duas ou mais reprovações ? A seção segue por grupos de variáveis de infra-estrutura: comunicações (acesso à internet, computador etc.), serviços públicos (acesso à luz, água etc.), proficiência versus reprovação e outros fatores. Para cada grupo fizemos a análise separada para proficiência e reprovação, com exceção da análise conjunta entre essas variáveis. 34
Proficiência O acesso à infra-estrutura não tem sido objeto de estudo explícito na literatura, tendo apenas servido como controle para se avaliar o efeito de algum fator em alguma variável educacional (desempenho, matrícula etc.). Torna-se imprescindível então, focar a análise em aspectos de acesso à infra-estrutura, pois o mesmo afeta o desempenho escolar. A questão que surge (e será dirimida na seção da análise multivariada) é o quanto que o acesso a luz, água etc., melhora a proficiência escolar, tendo-se controlado para outros fatores (como educação dos pais, unidade federativa, número de residentes na mesma casa, entre outros). Observa-se das tabelas que o uso da eletricidade e da água tem uma correlação positiva com a proficiência e que há um peso mais negativo sobre quem não tem acesso à eletricidade do que à água. 1999 onde você mora chega água pela torneira? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Não 189.4924 Sim 224.8105 2001 onde você mora chega água pela torneira? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Sim 228.5357 Não 188.1576 2003 onde você mora chega água pela torneira? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Sim 227.595 Não 186.714 Analisamos também algumas variáveis de infra-estrutura ligadas à escola. Da tabela abaixo observamos que a conservação das instalações hidráulicas e elétricas tem uma correlação positiva com o desempenho dos alunos 3. 2001 estado de conservação das instalações hidráulicas média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Adequado 230.1152 Regular 214.5678 Inadequado 213.5871 Inexistente 148.339 3 Apenas nas condições de regular e inadequado há uma certa inconsistência nos dados. 35
2003 estado de conservação das instalações hidráulicas Média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Adequado 231.9369 Regular 211.8014 Inadequado 223.6232 Inexistente 177.029 Reprovação O acesso à infra-estrutura também reduz o índice de reprovação, mas ao contrário do desempenho escolar, a eletricidade não gera um impacto mais negativo do que o acesso à água, tanto em 2001 quanto em 2003. 1999 onde você mora chega água pela torneira? Média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Não 0.698581 Sim 0.6204154 2001 onde você mora chega água pela torneira? Média(reprova) ----------------------------------------- ----------------- Sim 0.5397894 Não 0.6089589 2003 onde você mora chega água pela torneira? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Sim 0.4577966 Não 0.6719981 Apesar da falta de robustez em relação à infra-estrutura escolar, geralmente colégios com instalações mais adequadas apresentam menor índice de repetência. 2001 estado de conservação das instalações hidráulicas Média(reprova) ----------------------------------------- ----------------- Adequado 0.4800252 Regular 0.6512823 Inadequado 0.6577147 Inexistente 0.8602442 36
2003 estado de conservação das instalações hidráulicas média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Adequado 0.4454069 Regular 0.5228759 Inadequado 0.4858542 Inexistente 0.4907354 Proficiência x Reprovação Nesta subseção cruzamos o dados das duas variáveis que serão analisadas, a fim de s adquirir mais insight para análise. Claramente quem nunca reprovou tem um desempenho muito melhor em relação a quem já reprovou. Contudo, em 2003, existe, a priori, um resultado não robusto, visto que a nota média de que repetiu duas vezes ou mais é maior em relação a quem repetiu uma vez. Mas isso é devido a uma quantidade grande de alunos na 4ª série do EF que repetiram uma vez, série na qual apresenta-se as notas menores, puxando portanto a média da proficiência para baixo. Assim, no Apêndice, segue as notas por série para uma análise mais robusta. E nela observa-se que sempre quem repete mais obtém uma nota menor. 1999 Você já repetiu de ano? Quantas vezes? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- 0 232.8534 1 210.4588 2 ou + 204.6553 2001 Você já repetiu de ano? Quantas vezes? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Não 235.6762 sim, uma vez 213.4472 sim, duas vezes ou mais 205.6537 2003 você já foi reprovado? média(profic) ----------------------------------------- ------------------ Não 234.8306 sim, uma vez 204.1426 sim, duas vezes ou mais 210.6046 Outra característica do sistema educacional que observamos no país é menor qualidade média das escolas públicas em relação às particulares, como é notado nos valores de proficiência observado abaixo. As duas redes de ensino evoluíram pouco de 2001 para 2003 (em torno de 0.8%). 37
1999 Rede média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Pública 213.8598 Particular 269.6909 2001 Rede média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Pública 214.2539 Particular 284.0748 2003 Rede média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Pública 215.9496 Particular 286.4118 Analisamos também o início dos estudos dos alunos, mas esta apenas para o ano de 2003. As tabelas abaixo estão representadas por série e não foram agregadas, visto que a resposta “maternal” estava disponível apenas para os alunos da 4ª série. Observa-se a forte influência de se começar a estudar no maternal ou na pré-escola. Conforme Heckman (2005), as habilidades, tanto cognitivas como não cognitivas, das crianças são formadas nos primeiros anos de vida, se tornando menos maleáveis ao decorrer dos anos (principalmente as cognitivas), elevando, portanto, a produtividade das crianças, o que faz com que a educação precoce influencie fortemente nesta formação de habilidades. -> serie = 4 ----------------------------------------- ----------------- Quando você começou a estudar? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- No maternal 193.7027 Na Pré-escola 178.5029 Na 1a série 159.9368 Na 2a série 140.5765 Na 3a série 131.3782 ----------------------------------------- ----------------- -> serie = 8 ----------------------------------------- ----------------- Quando você começou a estudar? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Na Pré-escola 250.2382 Na 1a série 226.3967 Na 2a série 224.0938 Na 3a série 201.2923 38
-> serie = 11 ----------------------------------------- ----------------- Quando você começou a estudar? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Na Pré-escola 284.0487 Na 1a série 260.46 Na 2a série 260.1382 Na 3a série 257.2694 Reprovação O índice de reprovação para todas as séries é bem maior nas escolas públicas do que privadas, apesar de que, de 2001 para 2003 as reprovações caíram bastante na rede pública de ensino. 1999 Rede média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Pública 0.6818536 Particular 0.2867776 2001 Rede média(reprova) ----------------------------------------- ----------------- Pública 0.6004056 Particular 0.2035369 2003 Rede média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Pública 0.5136786 Particular 0.1906985 A mensagem da tabela abaixo diz que quanto mais cedo as crianças começarem a estudar menor será o índice de repetência. O único resultado ambíguo apresentado é que quando se pergunta para alunos da 8ª série do EF e da 3ª série do EM, o índice de reprovação maior para os que começaram na 2ª série do EF e não na 3ª série. -> serie = 4 ----------------------------------------- ---------------- Quando você começou a estudar? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- No maternal 0.2830364 Na Pré-escola 0.3943322 Na 1a série 0.5875055 Na 2a série 0.6996055 Na 3a série 0.7794674 ----------------------------------------- ---------------- 39
-> serie = 8 ----------------------------------------- ---------------- Quando você começou a estudar? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Na Pré-escola 0.4546385 Na 1a série 0.6585677 Na 2a série 1.019318 Na 3a série 0.9180655 _________________________________________ ________________ _____________________ -> serie = 11 ----------------------------------------- ---------------- Quando você começou a estudar? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Na Pré-escola 0.4827031 Na 1a série 0.6712016 Na 2a série 1.006604 Na 3a série 0.7552114 Extensões Na análise empírica empreendida nesta seção estudamos as correlações brutas entre as variáveis de infra-estrutura e as de desempenho escolar. A dificuldade central destas análises para fins de desenho de políticas é a o controle da influencia de outras variáveis 4 mas acima de tudo a direção de causalidade entre variáveis exógenas e as endógenas. Em primeiro lugar, o desempenho dos alunos pode ser afetado pelo acesso a serviços públicos como luz, água etc. Melhor infra-estrutura, tanto na casa como na escola, deve melhorar a produtividade dos estudantes, reduzindo, portanto, a repetência. Mas a questão que se levanta aqui é que outros fatores podem também afetar estas variáveis de interesse. Assim, os controles utilizados ajudam a isolar de forma mais precisa o efeito da infra-estrutura no desempenho escolar. Assim, por exemplo, a educação dos pais pode afetar positivamente a produtividade de seus filhos, mesmo que haja certa deficiência em infra-estrutura na escola. Além disso, o número de moradores na casa do aluno pode também influenciar. Temos observado que há geralmente um número ótimo de moradores que estão correlacionados à um melhor desempenho escolar do estudante. Além disso, controlamos também por sexo, cor e Unidade Federativa (UF), visto que as características escolares podem divergir entre esses grupos. 4 A partir das regressões por mínimos quadrados ordinários de variáveis contínuas, observa-se que a falta de eletricidade tem um efeito mais perverso que a água, na grande maioria dos casos. O impacto da infra-estrutura escolar (conservação das instalações hidráulicas e elétricas e iluminação na sala de aula) também afetam positivamente a proficiência escolar. 40
No que tange a questão de causalidade, uma extensão natural é a análise de diferença em diferença tomando como base a ocorrência de experiências onde algumas comunidades são beneficiadas com aumento da oferta de infra-estrutura e outras não. Uma primeira candidata a experimento seria o programa Favela-Bairro, no Rio de Janeiro e o Bahia Azul, no Estado da Bahia, onde algumas comunidades de baixa renda foram beneficiadas por melhoras maciças localizadas de infra-estrutura privada e pública, enquanto os críticos do programa enfatizam o fato de que outros aspectos, como investimento em capital humano não foram diretamente afetados. Neste sentido os dois casos Favela-Bairro e o Bahia Azul constituiriam um experimento útil na identificação dos impactos de investimentos em infra- estrutura sobre as variáveis de desempenho escolar. Esta análise seria feita através da comparação entre os períodos antes e depois da implementação do programa nas comunidades afetadas e nas não afetadas a partir dos dados do Censo 1991 e 2000. A datação do Censo e a possibilidade de abertura inframunicipal dos dados permitem a análise, com a possibilidade de identificação da relação de causalidade entre a provisão de infra-estrutura sanitária e a obtenção de avanços nos indicadores educacionais. Bibliografia HECKMAN, J. The Lessons from The Technology of Skill Formation, Working Paper 11142, Fev 2005. NERI, Marcelo C., MOURA, R. e CORREA, P C.Infra-estrutura e avanços educacionais (mimeo), Banco Mundial e FGV, Rio de Janeiro, 2006. SELWYN, Neil The effect of using a home computer on students’ educational use of IT Computers & Education 31 (1998) 211-227 WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introductory econometrics: a modern approach. Cincinnati: South-Western College Publishing, 2003. 41
4. Saneamento e Trabalho Um dos maiores objetivos da política pública é o aumento do nível de emprego, dificultada por uma legislação rígida que governa as relações de trabalho no país. Uma ação planejada para estimular a produção em setores intensivos em mão-de-obra, desde que alinhada com os princípios de integração competitiva no mercado externo, pode alavancar os efeitos sociais desejáveis advindos da tendência de geração de trabalho dos últimos anos. O setor saneamento básico tem sido apontado como um setor intensivo na geração de empregos diretos e indiretos. Neste sentido, a adoção de uma estratégia de investimentos maciços em saneamento básico poderia ser vista como uma política de emprego de alto impacto. Outras vantagens dessa ação que são particularmente relevantes na conjuntura brasileira atual, marcada pela instabilidade externa e pelo baixo nível da taxa de investimento nacional seriam justamente o seu baixo impacto negativo sobre a balança comercial e sua relativa importância na formação bruta de capital fixo. Entretanto, os efeitos quantitativos destas diversas implicações ainda não foram devidamente analisados de forma conjunta no caso brasileiro. De um lado, há poucos estudos nesta linha no Brasil mesmo para os macrosetores de atividade, como comércio, agricultura, indústria e serviços o que, aliado ao grau de especificidade da informação requerida no caso do saneamento, explica a baixa oferta de estudos neste caso. Complementarmente, pouco se sabe sobre o funcionamento do mercado de trabalho no setor de saneamento básico, aí incluindo o perfil das principais características sócio- econômicas dos empregados e as características dos postos de trabalho do setor. Isto é, mesmo se a idéia de que uma estratégia de investimentos intensiva no setor de saneamento básico seja eficaz na geração de emprego se confirme, pouco sabemos sobre o impacto de tal estratégia sobre a qualidade média do emprego da economia brasileira na operação do setor saneamento básico. Por outro lado, grandes obras de infra-estrutura têm sido tradicionalmente apontadas como um setor gerador de empregos diretos para chefes de família de baixa renda. Estas vantagens propiciariam, a princípio um grande impacto de investimentos no setor sobre medidas de bem estar social. Neste sentido, a avaliação dos impactos sociais de uma estratégia de investimentos em saneamento não deveria se restringir ao binômio nível- qualidade do emprego, mas enfatizar também os seus impactos sobre a renda das famílias situadas na cauda inferior da distribuição de renda domiciliar per capita. 42
Uma vantagem de obras associadas ao PAC é a sua difusão geográfica, uma vez que as atividades podem ser exercidas em qualquer região do país. Neste sentido, os novos investimentos estão sendo direcionadas para áreas pobres abundantes em mão de obra não qualificada, mas com altos níveis de desocupação e baixa oferta de saneamento. O objetivo desta parte é analisar as conseqüências trabalhistas da adoção de uma estratégia de investimentos intensiva no setor de saneamento. Analisamos o nível de emprego do setor saneamento, mas o sítio da pesquisa permite a análise também das principais características sócio-econômicas e demográficas desses trabalhadores, tais como sexo, idade, educação, região geográfica, densidade populacional, religião, raça e posição na ocupação. Esta análise é empreendida tanto com dados de emprego formal a nível nacional a partir do Caged e da Rais do Ministério do Trabalho e do Emprego, bem como cobrindo o setor informal da PNAD e nas seis principais regiões metropolitanas a partir da Pesquisa Mensal do Emprego (PME). A segunda subseção avalia a capacidade de geração de postos de trabalho de obras no setor. Realizamos no apêndice uma breve descrição da base de dados da matriz insumo- produto (MIP). Expomos a sistemática de cálculo dos multiplicadores de impacto de gastos nos diversos setores sobre emprego com base na MIP. Avaliamos a capacidade de geração de empregos direta, indireta, e devido ao chamado efeito-renda de obras no setor de saneamento, utilizando os dados da construção civil como primeira aproximação dos diversos impactos exercidos. Encontramos apenas u modelo que elucida os impactos do m setor saneamento isolado, que figura um pouco acima dos efeitos multiplicadores dos observados na construção. Além de explorar esta evidência única à exaustão, lançamos mão de estudos que abrem o setor de construção em segmentos residencial, infra-estrutura entre outros. Em seguido, desenvolvemos uma análise baseada no grau de encadeamento para trás (Backward Linkages) e para frente (Forward Linkages) da construção no Brasil vis-à-vis os demais setores de atividade em termos absolutos e relativos. Avaliamos a evidência internacional de países em diversos estágios de desenvolvimento sobre a capacidade de geração de empregos da construção, bem como a evolução temporal dos multiplicadores de impacto da construção civil brasileira como proxy dos efeitos de obras no segmento de saneamento básico. Finalmente, realizamos uma avaliação com base no modelo MIP do BNDES dos impactos da adoção de uma estratégia intensiva de investimentos em saneamento básico sobre os 43
níveis de exportação, de importação, do saldo da balança comercial brasileiro e da formação bruta de capital fixo brasileira. Á semelhança das análises anteriores incorporamos elementos absolutos e relativos para fins comparativos. Efeitos na Quantidade e na Qualidade do Emprego Esta seção tem por objetivo explicitar e analisar as mudanças no acesso a emprego na área de provisão de saneamento básico. Analisamos inicialmente a evolução retrospectiva dos fluxos e estoques de empregos formais nos setores associados a saneamento básico. Em seguida, através de matrizes insumo-produto encontrados na literatura, traçamos uma análise prospectiva dos possíveis impactos de obras de saneamento associadas ao Plano de Aceleração do Crescimento (PAC), de forma a avaliar os impactos prospectivos dos investimentos sobre o emprego. Analisamos, então a partir da resenha de trabalhos encontrados na literatura, os efeitos de investimento em saneamento básico sobre o investimento e o balanço comercial entre outras dimensões. Trabalho no Setor Saneamento Básico Análise dos Fluxos de Emprego Formal - Caged Recorremos às estatísticas do Cadastro Geral de Empregados e Desempregadas (CAGED) do Ministério do Trabalho, que nos fornecem informações sobre as movimentações no emprego, ou seja, sobre o fluxo de admissões e desligamentos para os empregados no regime celetista. Os tipos de admissões ou desligamentos (por exemplo, com e sem justa causa, por aposentadoria,...) podem ser acessados no banco de dados. O período da análise será de 1995 até 2007, o que nos permitirá fazer uma análise também de um período mais recente. Antes de analisarmos a evolução dos fluxos de empregos formais nos setores associados ao saneamento, iremos dar uma visão geral do emprego no mercado formal brasileiro. Considerando todos os setores de atividade, observa-se que em todo período de análise o número de admissões foi superior ao número de desligamentos. Contudo, é importante destacar os picos no aumento das admissões com relação aos desligamentos para alguns anos como 1997, 2000, 2002 e agora de 2004 em diante, atingindo em 2007 o recorde das séries históricas da diferença entre admissões e desligamentos. Voltando nossa análise para os setores do saneamento e atividades próximas, e analisando primeiro os setores limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas, verifica-se que a diferença entre admissões e desligamentos era negativa até o ano de 2000, quando inicia- 44
se então uma trajetória de crescimento das admissões em relação aos desligamentos, atingindo o pico em 2005 de 8.327 empregos líquidos gerados - resultado da redução de 35,5 mil empregados mais do que compensados pela contratação de outros 43,9 mil. Em 2007, observamos o segundo melhor ano da série com 5297 mil empregos formais gerados em termos líquidos - 38,9 mil desligamentos e 44.2 mil admissões. Já nos setores de captação, tratamento e distribuição de água, também relacionados à oferta de serviços de saneamento básico, os volumes de emprego são menos expressivos resultando em 2007 na geração líquida de 325 postos de trabalho ao nível nacional, perfazendo no total de setores relacionados a oferta de serviços de saneamento básico cerca de 5.500 postos de trabalho formais diretos gerados. 45
Fluxos de Emprego Formal no Setor Saneamentos Básico - Caged Brasil: Admitidos e Desligados no setor Captação, Brasil: Admissões Líquidas no setor Captação, Tratamento e Tratamento e Distrib de Água - 1995-2007 Distrib de Água - 1995-2007 17.500 16.500 15.000 14.000 12.500 10.000 11.500 7.500 5.000 9.000 2.500 0 6.500 -2.500 -5.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 4.000 -7.500 1.500 -10.000 -12.500 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 -15.000 Admitidos Desligados Admissões Líquidas Fonte: CAGED/MTE. Fonte: CAGED/MTE. Brasil: Admitidos e Desligados no setor de Limpeza urbana Brasil: Admissões Líquidas no setor de Limpeza urbana e e esgoto e atividades relacionadas - 1995-2007 esgoto e atividades relacionadas - 1995-2007 50.000 70.000 65.000 45.000 60.000 40.000 55.000 50.000 35.000 45.000 40.000 30.000 35.000 25.000 30.000 25.000 20.000 20.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Admitidos Desligados Admissões Líquidas Fonte: CAGED/MTE. Fonte: CAGED/MTE. Brasil: Admitidos e Desligados no setor Saneamento Básico Brasil: Admissões Líquidas no setor Saneamento Básico - - 1995-2007 1995-2007 70.000 10.000 65.000 60.000 5.000 55.000 50.000 45.000 0 40.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 35.000 -5.000 30.000 25.000 -10.000 20.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 -15.000 Admitidos Desligados Admissões Líquidas Fonte: CAGED/MTE. Fonte: CAGED/MTE. 47
Fluxos de Emprego Formal no Setor Saneamentos Básico – Caged Admitidos 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Captação, Tratamento e Distrib de água 11.988 13.880 12.408 12.071 9.169 7.212 9.667 5.728 4.263 4.846 6367 8300 5509 Limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas 0 49.743 39.799 38.090 28.770 27.327 37.788 29.680 30.966 31.938 43.853 46828 44221 Total de Setores Saneamento Básico 11.988 63.623 52.207 50.161 37.939 34.539 47.455 35.408 35.229 36.784 50.220 55.128 49.730 Desligados 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Captação, Tratamento e Distrib de água 15894 16663 12392 12995 15386 9698 10165 3995 3880 4602 4845 5008 5184 Limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas 0 51.562 41.844 51.074 31.545 30.844 32.519 28.013 27.276 30.997 35.526 43628 38924 Total de Setores Saneamento Básico 15.894 68.225 54.236 64.069 46.931 40.542 42.684 32.008 31.156 35.599 40.371 48.636 44.108 Adm - Deslig 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Captação, Tratamento e Distrib de água -3.906 -2.783 16 -924 -6.217 -2.486 -498 1.733 383 244 1.522 3.292 325 Limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas 0 -1819 -2045 -12984 -2775 -3517 5269 1667 3690 941 8327 3200 5297 Total de Setores Saneamento Básico -3.906 -4.602 -2.029 -13.908 -8.992 -6.003 4.771 3.400 4.073 1.185 9.849 6.492 5.622 48
Estoque de Empregos Formais – RAIS A base de dados utilizada para essa análise será a RAIS (Relação Anual de Informações Sociais) para o período que vai de 1994 a 2005. A RAIS registra vasta quantidade de informações dos trabalhadores formais, possibilitando tabulações estatísticas de fundamental importância para acompanhamento e caracterização do mercado de trabalho formal para todas as regiões brasileiras. Reunimos no banco de dados informações sobre tempo de emprego, tipo de vínculo, remunerações e grupos de ocupações do Setor Saneamento Básico. Apresentamos no gráfico abaixo a abertura por setores do total do setor macro do saneamento básico aqui definido. Brasil: Setores de Água e Esgoto - 1994-2005 150000 138000 126000 114000 102000 90000 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Água Esgoto Fonte: RAIS/MTE Estoques de Empregos Formais nos Setores Saneamento Básico (em 31/12) - Brasil 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Captacao, tratamento e distrib.de agua 108493 111275 110558 112976 114470 113536 Limpeza Urbana e Esgoto 116489 100767 98708 99201 98792 108287 Total de Setores Saneamento Básico 224982 212042 209266 212177 213262 221823 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Captacao, tratamento e distrib.de agua 107739 109462 114418 113933 113731 120086 Limpeza Urbana e Esgoto 104883 97739 117088 125552 116155 140360 Total de Setores Saneamento Básico 212622 207201 231506 239485 229886 260446 Fonte: RAIS/MTE De uma forma geral, analisando a evolução do emprego formal dos dois setores associados ao saneamento, verifica-se mudanças significativas principalmente a partir de 2001, passando o estoque total de emprego formal de 212,6 mil para 260,4 mil postos de trabalho, em 2005 - um incremento de 25,7% - sendo cerca de metade disso (13,3%) o crescimento no último ano de análise. 49
Trabalho Formal e Informal em Saneamento Básico nas Regiões Metropolitanas (tabela) A pesquisa mensal do emprego nos permite avaliar a taxa de ocupação formal e informal nos setores ligados ao saneamento. Além da informalidade a pesquisa abarca o auto-emprego a sua limitação se refere a cobertura geográfica restrita as seis maiores regiões metropolitanas. Conforme podemos ver na tabela a seguir, a taxa de ocupação no conjunto nas Regiões Metropolitanas vem sofrendo queda ao longo do tempo, passando de 0,70 em 2002 para 0,49 em 2007 quando analisamos os dois setores tomados conjuntamente. Em limpeza urbana e esgoto a taxa cai de 0,42% para 0,29% em 5 anos. 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total 0,70 0,59 0,56 0,55 0,54 0,49 Limpeza urbana e esgoto; e atividades conexas 0,42 0,30 0,30 0,31 0,28 0,29 Captação, tratamento e distribuição de água 0,28 0,29 0,25 0,24 0,26 0,20 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PME/IBGE Apesar da queda contínua na taxa de ocupação no setor, houve um aumento da renda habitual recebida pelos trabalhadores do setor, acumulado de 22,87% (15,9% em limpeza urbana e esgoto e 25,28% em captação, tratamento e distribuição de água). 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total 391,78 375,31 460,19 465,72 529,17 481,39 Limpeza urbana e esgoto; e atividades conexas 280,30 230,89 277,04 268,43 306,40 324,88 Captação, tratamento e distribuição de água 562,22 522,21 677,38 724,73 775,24 704,35 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PME/IBGE Em seguida apresentamos essas informações, agregadas entre 2002 a 2007, para as regiões metropolitanas cobertas pela PME. Salvador é a que apresenta a maior taxa de ocupação no conjunto dos dois setores (0,70%). São Paulo com R$ 560,34 é que apresenta a maior renda do setor. Região metropolitana (2002 a 2007) % Ocupados Renda Recife 0,64 288.91 Salvador 0,70 421.68 Belo Horizonte 0,59 457.46 Rio de Janeiro 0,66 344.98 São Paulo 0,48 560.34 Porto Alegre 0,53 492.73 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PME/IBGE 50
O leitor pode consultar o sítio da pesquisa para explorar por intermédio d panorama interativo diferentes características sócio-demográficas neste segmento. Efeitos na Quantidade e na Qualidade do Emprego O grande impacto de uma estratégia pró-saneamento não se dá no emprego gerado direta ou indiretamente na operação do setor, mas nos investimentos associados ao abrir e tapar buracos das obras de construção civil da infra-estrutura do setor. Esta é a maior expectativa de geração de empregos gerado pelo PAC. Recorremos aqui parte da vasta literatura dos impactos de construção civil a fim de estimar a geração de empregos formais observada. Modelo de Geração de Empregos Os modelos de insumo-produto se fundamentam no equilíbrio entre oferta e demanda em todos os setores de uma economia. Supondo que não haja no curto prazo, mudanças tecnológicas ou substituição de produção doméstica por importação, a relação básica do modelo de Leontief é dada pela igualdade entre a oferta e demanda por produtos domésticos. O adicional de “emprego gerado” pode ser dividido em emprego direto, indireto e devido ao efeito-renda. Emprego Direto - Trabalho requerido na produção de uma unidade do bem. Vamos supor que exista um aumento de demanda por obras de saneamento básico na economia. Em resposta a isso, o setor aumentará sua produção, havendo um aumento do número de trabalhadores empregados no próprio setor de construção civil. Este é o chamado emprego direto. Emprego indireto - Trabalho requerido na produção dos insumos intermediários necessários à produção. Para que o setor de construção civil possa aumentar a sua produção, ele necessita de uma série de insumos, usados como componentes de seu produto 5. Deste modo, os setores que fabricam estes insumos terão sua demanda acrescida, contratando-se mais trabalhadores. No nosso exemplo, quando persiste um aumento de demanda nas obras do setor saneamento, este setor elevará sua produção ao comprar insumos dos setor de minerais não metálicos, entre outros, aumentando indiretamente a produção nestes setores, e assim a demanda por mão- 5 A composição da estrutura produtiva dos diversos setores da economia brasileira. 51
de-obra nestes setores. Denomina-se emprego indireto o emprego requerido nos setores que produzem insumos intermediários necessários à produção do bem final. - Emprego efeito renda - trabalho requerido na produção de bens de consumo. A quantificação mais precisa do emprego requerido deve considerar que a todo crescimento de produção está associado um aumento na renda, seja dos trabalhadores seja dos empresários. Parcela desta renda se transforma em consumo, induzindo, assim, uma expansão ainda maior na produção, agora nos setores de bens de consumo (alimentos, vestuário, calçados, etc.) e serviços (aluguel de imóveis, saúde, educação, etc.). A demanda por mão-de-obra resultante do gasto de renda em forma de consumo direto é chamado de emprego efeito-renda. Geração de Emprego e Obras de Saneamento: De acordo com a literatura internacional, um importante efeito de investimentos em saneamento básico como uma ferramenta da política governamental é seu poder de dispersão e contribuição para o crescimento da economia como um todo, na medida em que também influência diversos outros setores da economia. Construção civil é um setor vital para qualquer economia, sendo responsável por criar a infra-estrutura relacionada à provisão de serviços públicos. Dessa forma, investimentos públicos em infra-estrutura são muitas vezes utilizados pelos governos como ferramentas para acelerar o desenvolvimento e criar empregos, principalmente em períodos de recessão ou de baixo crescimento econômico. Uma das vantagens de investimentos nesse setor, especialmente relevante na conjuntura atual, é o fato de não afetar negativamente a balança de pagamentos. Isso se deve ao fato de que, além de ser um setor fechado para o comércio internacional, apenas 2% dos seus insumos são importados, tendo um aumento da produção nesse setor um impacto pequeno sobre o déficit do balanço comercial. Um outro ponto favorável ao investimento na construção é o fato de ser um setor que absorve mão de obra pouco qualificada, importante dada à dificuldade de oferta de mão de obra qualificada ora observada no país. Além disso, esses trabalhadores, só os mais vulneráveis ao desemprego e os primeiros a perderem seus postos de trabalho numa recessão. Num certo sentido, podemos considerar um estratégia de 52
investimentos intensiva em saneamento uma política eficaz de combate a pobreza a curto prazo, quando o nível de escolaridade da população pode ser considerado dado. Recente estudo desenvolvido pelo BNDES simulou os efeitos de um choque de demanda de 1 milhão de Reais (1997) sobre o adicional de emprego gerado em cada setor individualmente. Em seguida, foram calculados os multiplicadores de impacto de cada setor sobre o nível de emprego gerado pela economia como um todo, segundo a metodologia descrita na subseção anterior. De acordo com esses dados, um aumento de demanda no setor de construção civil nesta proporção irá gerar um total de 161 novos postos de trabalhos, sendo que destes 42 são empregos diretos, 29 empregos indiretos e 89 empregos devido ao chamado efeito-renda. A tabela seguinte mostra a composição setorial dos empregos gerados através do estímulo da demanda simulado anteriormente. 53
Tabela Empregos gerados na construção civil pôr setores Setores Emprego Emprego Devido ao Total Direto Indireto Efeito-Renda AGROPECUÁRIA 0% 6% 24% 13% EXTRAT. MINERAL 0% 3% 0% 1% PETRÓLEO E GÁS 0% 0% 0% 0% MINERAL Ñ METÁLICO 0% 17% 0% 3% SIDERURGIA 0% 0% 0% 0% METALURG. Ñ FERROSOS 0% 0% 0% 0% OUTROS METALÚRGICOS 0% 6% 1% 2% MÁQUINAS E EQUIP. 0% 3% 0% 1% MATERIAL ELÉTRICO 0% 3% 0% 1% EQUIP. ELETRÔNICOS 0% 0% 0% 0% AUTOM./CAM/ONIBUS 0% 0% 1% 0% PEÇAS E OUT. VEÍCULOS 0% 0% 2% 1% MADEIRA E MOBILIÁRIO 0% 14% 1% 4% CELULOSE, PAPEL E GRÁF. 0% 0% 0% 1% IND. DA BORRACHA 0% 0% 0% 0% ELEMENTOS QUIMICOS 0% 0% 0% 0% REFINO DO PETRÓLEO 0% 0% 0% 0% QUÍMICOS DIVERSOS 0% 0% 1% 1% FARMAC. E VETERINÁRIA 0% 0% 0% 0% ARTIGOS PLÁSTICOS 0% 3% 0% 1% IND. TÊXTIL 0% 0% 1% 1% ARTIGOS DO VESTUÁRIO 0% 0% 8% 4% FABRICAÇÃO CALÇADOS 0% 0% 1% 1% INDÚSTRIA DO CAFÉ 0% 0% 0% 0% BENEF. PROD. VEGETAIS 0% 0% 0% 0% ABATE DE ANIMAIS 0% 0% 0% 0% INDÚSTRIA DE LATICÍNIOS 0% 0% 0% 0% FABRICAÇÃO DE AÇÚCAR 0% 0% 0% 0% FAB. ÓLEOS VEGETAIS 0% 0% 0% 0% OUTROS PROD. ALIMENT. 0% 0% 3% 2% INDÚSTRIAS DIVERSAS 0% 0% 1% 1% S.I.U.P. 0% 0% 1% 1% CONSTRUÇÃO CIVIL 100% 6% 1% 30% COMÉRCIO 0% 31% 27% 20% TRANSPORTES 0% 6% 3% 3% COMUNICAÇÕES 0% 0% 1% 1% INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS 0% 0% 1% 1% SERV. PREST. À FAMÍLIA 0% 3% 11% 6% SERV. PREST. À EMPRESA 0% 0% 1% 1% ALUGUEL DE IMÓVEIS 0% 0% 1% 1% ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA 0% 3% 2% 2% SERV. PRIV. NÃO MERCANTIS 0% 0% 6% 3% TOTAIS 100% 100% 100% 100% Fonte: BNDES – Najberg (1998) 54
Segundo a tabela, 30% do total do adicional total de emprego é gerado na própria construção civil, 20% no comércio e 13% na agropecuária. Os setores beneficiados indiretamente pelo aumento da demanda no saneamento básico são: comércio, onde se concentra a maior geração de emprego indireto (30% do emprego direto total gerado pelo saneamento básico), mineral não metálico (17%), madeira e mobiliário (14%), agropecuária, outros metalúrgicos, transportes e a própria construção civil (6% cada um), entre outros. O comércio também concentra a maior proporção da geração de emprego do saneamento básico, devido ao efeito-renda (27% do total), seguido pela agropecuária (com 24%), serviços prestados às empresas (11%), serviços privados não mercantis (6%), entre outros. A análise do impacto de investimentos especificamente em saneamento básico na geração de empregos foi realizada por Moreira e Urani (1993). Nesse trabalho, foi estimado o impacto dos gastos do governo em consumo, investimento e transferências às famílias sobre o nível e a composição do emprego. A tabela reproduz os resultados supondo que o governo aumentou suas compras de bens produzidos por cada setor individualmente. Os resultados estão expressos em porcentagens do impacto na agropecuária, o maior impacto sobre o nível da economia como um todo. 55
Impactos de variações exógenas da demanda sobre o emprego total (Impacto na agropecuária = 100) Agropecuária 100.00 Agroindústria I 70.07 Administração Pública 59.09 Serviços Privados 57.22 Saneamento Básico 42.36 Têxtil/Calçados 41.60 Construção Civil 41.12 Serv./Empresas 40.01 Comércio 37.73 Não-Metálicos 35.94 Extração Mineral 34.49 Transportes 34.21 Comunicações 33.66 Metalúrgica 33.17 Indústria Pesada 33.03 Energia Elétrica 29.37 Setor Financeiro 28.68 Petroquímica 22.39 Extração Petróleo 9.61 Fonte: Moreira e Urani (1993) Como podemos observar, através desta tabela, um aumento nas compras dos bens produzidos pelo saneamento básico não coloca este setor entre os que mais geram mais empregos no conjunto da economia. O impacto é pouco superior a 40% do estimado para a agropecuária e é sensivelmente inferior a agroindústria entre outros setores. No entanto, não pode ser considerado insignificante, estando em 5º lugar entre 19 setores considerados à frente inclusive do setor construção civil (7º lugar). No entanto, ainda abaixo da estimativa encontrada para a agropecuária, que se caracteriza pôr trabalhadores com baixos salários. O macro-setor da Construção Uma visão alternativa foi desenvolvida por Ramos et all (1996). Segundo estes autores, a atividade da construção impacta a economia brasileira de forma bem mais ampla do que aquela diretamente visualizada. Para se mensurar a importância e o impacto desta atividade sobre o processo econômico é necessário avaliar toda a cadeia produtiva envolvida na atividade da construção, tanto aquelas que fornecem matérias primas e equipamentos para a construção, ou seja, que estão para trás da cadeia produtiva, quanto aquelas de serviços que estimulam a construção, isto é, que estão para a frente. Na verdade, segundo esse trabalho todos os setores que são 56
influenciados pelo aumento da produção do saneamento básico, em maior ou menor grau, fazem parte de um setor mais amplo, denominado macro-setor da construção. De acordo com o estudo, a participação da atividade construção no total do valor adicionado da economia representava 6% e, considerando-se o macro-setor este peso, eleva-se para 19%. Em Ramos et all (1996), esses índices foram calculados com uma metodologia diferente, mais utilizada em estudos internacionais. De acordo com essa metodologia, forward linkages é obtido através da soma das linhas da matriz B (matriz dos coeficientes de produção) e o backward linkage total (que sintetiza os impactos diretos) é obtida através da soma das colunas da matriz (I-A)-1, onde I é a matriz identidade e A é a matriz dos coeficientes técnicos domésticos. Podemos observar que indicador BL para o saneamento básico é 1,8231, situando-se em 21ª entre os setores, e o FL é 1,5377, na 17ª posição entre 41 setores. Estudos internacionais mostram que os resultados obtidos para o Brasil para os backward linkages são bastante aproximados aos dos países com nível de desenvolvimento semelhante, embora inferior aos de países mais desenvolvidos. No entanto, na maioria dos países a construção civil aparece várias vezes como o setor de maior grau de desencadeamento para trás, ou seja, como um setor chave da economia. Esses estudos foram realizados em 15 países desenvolvidos e em desenvolvimento. Como a estrutura da economia varia de país para país, os backward linkages também serão diferentes entre os países, o que pode justificar a discrepância entre eles. Essas diferenças podem ser atribuídas principalmente a três fatores: composição subsetorial, que pode variar tanto entre os países quanto dentro de um mesmo país (em alguns países o principal produto da construção pode ser constituído por construções residenciais e outros pôr construção de estradas e de infra-estrutura); preços relativos, principalmente dos insumos, que podem refletir a escassez ou abundância de um ou outro insumo com relação aos demais países; tecnologia, que reflete o grau de desenvolvimento de cada país (geralmente países mais desenvolvidos são mais intensivos em capital, enquanto os países em desenvolvimento são intensivos em mão de obra). 57
Tabela - BACKWARD LINKAGES TOTAL DA CONSTRUÇÃO CIVIL EM PAÍSES DESENVOLVIDOS E EM DESENVOLVIMENTO AUTOR PAÍS ANO BACKWARD LINKAGES TOTAL BL DA CONSTRUÇÃO CIVIL BL DE TODOS OS SETORES VALOR RANK (a) MÍNIMO MÁXIMO ACHARYA E INDIA 1963 2.23 1/20 1.19 2.23 HAZARI INDIA 1963 2.05 1/20 1.02 2.05 ACHARYA E W. PAKISTAN 1962 2.02 5/20 1.36 2.63 HAZARI W. PAKISTAN 1962 1.44 3/20 0.3 1.74 ACHARYA E E. PAKISTAN 1962 1.53 11/20 1 1.99 HAZARI E. PAKISTAN 1962 1.34 5/20 0.29 1.54 RIEDEL TAIWAN 1969 2.226 14/25 1.242 3.134 RIEDEL TAIWAN 1969 1.878 4/25 1.091 2.003 MILLER & BLAIR EUA 1947 2.22 2/7 1.524 2.319 MILLER & BLAIR 1958 2.204 2/7 1.563 2.286 MILLER & BLAIR 1963 2.156 3/7 1.523 2.272 MILLER & BLAIR 1967 2.127 3/7 1.538 2.239 MILLER & BLAIR 1972 2.085 3/7 1.108 2.295 MILLER & BLAIR 1977 2.208 3/7 1.144 2.354 ZLAOUI IRLANDA 1964 1.658 4/11 1.284 2.325 ZLAOUI 1968 1.742 5/11 1.307 2.449 ZLAOUI 1974 1.694 5/11 1.318 2.364 ZLAOUI 1978 1.811 3/11 1.156 2.238 MINAMI JAPÃO 1960 2.70 1/6 1.47 2.7 MINAMI 1965 2.34 2/6 1.46 2.54 MINAMI 1970 2.43 2/6 1.47 2.55 MINAMI 1975 2.35 2/6 1.49 2.64 MINAMI 1980 2.43 3/6 1.52 2.76 YOTOPOULOS PAÍSES DESENVOLVIDOS 2.090 9/18 1.617 2.425 E NUGENT YOTOPOULOS PAÍSES EM 2.042 10/18 1.493 2.393 E NUGENT DESENVOLVIMENTO (a) RANK EM ORDEM DESCRESCENTE A tabela nos dá o valor total (direto e indireto) do indicador backward linkages para alguns países desenvolvidos e em desenvolvimento. Um alto valor deste indicador indica que um grande efeito um aumento na demanda final para produtos de um setor particular tem sobre a economia como um todo. Como podemos observar dado as diferenças estruturais entre esses países esses dados variam bastante entre eles. Para os Estados Unidos observamos que esse indicador se manteve mais ou menos constante entre 1947 e 1977, variando de 2,09 a 2,22. Nesse país a Construção civil ocupa o 3º lugar no rank entre 7 setores. No Japão observamos que em 1960 esse indicador era relativamente alto em 1960 (2,70) reduzindo-se nos períodos seguintes até chegar 2,43 em 1980. Na Irlanda o valor inicial era de 1,66 em 1964, aumentando para 1,81 em 1978. A média deste indicador entre os países desenvolvidos fica em 58
torno de 2,09, enquanto a média dos países em desenvolvimento é levemente inferior, 2.042. Através destas estatísticas podemos observar que os backwards linkages da construção civil são bastante significativos nos diversos países e que, além disso, pelo ranking geral, se situa entre os maiores setores da economia. Pôr outro lado, apesar do Brasil apresentar valores próximos aos países com o mesmo nível de desenvolvimento, a construção civil não se situa entre os setores com maiores índices de desencadeamento. Essa discrepância pode ser explicada em parte pelos fatores estruturais mencionados acima ou pela metodologia de cálculo utilizada. No entanto, as comparações entre países sobre este setor ainda carecem de estudos complementares, uma vez que a maioria das investigações desenvolvidas tanto na literatura internacional quanto nacional ainda possui caráter preliminar e experimental. Os Multiplicadores Econômicos do Investimento em Saneamento Os multiplicadores de impacto sobre salários e impostos Os multiplicadores de impacto adicionam novas informações à análise ao incorporarem elementos da conta renda. Nos multiplicadores direto e total o modelo considera as famílias como variável exógena, não levando em conta, portanto, o aumento de seus gastos induzidos pelo aumento da atividade econômica e, portanto da massa salarial (emprego X renda). Introduzindo-se as famílias como mais uma atividade na matriz de coeficientes, o modelo passará a considerar adicionalmente o efeito geração de mais renda através do pagamento de mais salários. A partir dessa matriz ampliada, é possível calcular, então, o efeito induzido. O efeito induzido mede o impacto, sobre uma variável da conta de renda, de um aumento unitário da demanda final de uma determinada atividade, considerando todas que fornece insumos, direta e indiretamente a essa atividade mais o efeito que a geração de renda adicional. Nesta seção iremos analisar alguns resultados para o saneamento básico baseados em dois multiplicadores: multiplicadores de salário e impostos para os anos de 85 e 92. 59
Multiplicador de salário Foi realizada uma simulação dos efeitos que um aumento unitário na demanda do saneamento básico teria sobre os salários pagos pelas outras atividades. Verificou-se que para cada unidade monetária a mais na demanda do saneamento básico são gerados 5,71 centavos diretos a mais em salários, 21,52 centavos e incluímos os indiretos e 24,58 centavos e incluímos o efeito induzido, em 1992. Multiplicador de impostos O mesmo exercício anterior foi realizado para investigar o efeito que um aumento unitário da demanda final de cada atividade teria sobre os impostos pagos pelas atividades. Verificou-se que, em 1985, para cada unidade monetária a mais na demanda final da atividade de construção são gerados 0,9 centavos diretos, 10 centavos diretos e indiretos e 10,2 centavos devido ao efeito induzido. Multiplicador de Investimentos Buscamos também estruturar o impacto da adoção de uma estratégia de investimentos em obras de saneamento a formação bruta de capital fixo. Os resultados apresentados partem da premissa de que seria possível aumentar a produção nos diversos setores sem investimento adicional. Na realidade, isto só é possível se o aumento na produção for pequeno e/ou se houver capacidade ociosa. Do contrário, antes de aumentar a produção de determinado setor, no nosso exemplo do setor saneamento, será necessário se fazer investimentos para que seja factível o referido aumento de produção. Neste caso, haverá criação, no curto prazo, de postos de trabalho nos setores que fabricam os bens de investimento (construção civil, máquinas e equipamentos,...) e apenas após o aumento da capacidade instalada serão criados empregos no setor que está expandindo sua produção. Novamente, repete-se aqui toda a lógica anterior, com relação a geração de empregos indiretos e ao efeito renda. Para quantificar a demanda por trabalho que resultante de aumentos no investimento nos diversos setores da economia, é necessário se conhecer a estrutura de investimento de cada setor. Entretanto, o último ano para o qual o IBGE publicou uma matriz de composição do capital (matriz B) foi o ano de 1975, não havendo ainda a publicação de uma nova matriz. Quanto ao investimento, enquanto a demanda por investimento em construção civil representa 63% da demanda por investimento total da economia, esta estatística corresponde a 10% para outros metalúrgicos e 7% para equipamentos eletrônicos. 60
Multiplicador Externo Com a recém -renovada preocupação de não estimular o crescimento de atividades que pudessem ter um impacto negativo na balança comercial, será feita uma avaliação da estrutura produtiva de cada setor, de maneira a identificar aqueles que mais utilizam insumos importados. Pelo fato de a MIP divulgada mais recentemente ser relativa ao ano de 1993, nossos resultados também devem ser analisados com certa cautela. A importação representa 4% da oferta total da economia, e tinha um grande peso na oferta de petróleo e gás (29% da sua oferta total), elementos químicos (24 %) e equipamentos eletrônicos (22%). Pelo lado da demanda, 3% da demanda total é de exportação, os setores que mais produzem para exportação é fabricação de calçados (37% da sua demanda é de exportação), extrativa mineral (31%) e indústria do café (28%). O consumo intermediário representa quase 50% da demanda total da economia. Entre os setores em geral, as produções de petróleo e gás (99 %), artigos plásticos (94%) são basicamente para o consumo intermediário. Esse percentual também é grande no setor serviços. Na construção civil, esta estatística é em torno de 14%. Na construção civil 85% da demanda é de investimentos e menos de 1% corresponde as importações. É importante, observar, que por um lado os investimentos em modernização e estruturação dos setores comercializáveis, principalmente as indústrias de transformação - em geral provocam uma série de desequilíbrios tanto na balança comercial, através de constantes déficits, quanto na área social, através de aumento do desemprego. Por outro lado, os investimentos nos setores não-comercializáveis e intensivos em mão-de-obra, principalmente em construção civil, são desejáveis por não afetarem a balança comercial e, além disso, por criarem novos postos de trabalho e provocarem um efeito multiplicador na economia. Dessa forma investimentos na construção civil podem ser encarados como uma política de aliviamento da pobreza, uma vez que ao mesmo tempo que gera mais acesso a infra-estrutura reduz as taxas de desemprego, beneficiando principalmente os trabalhadores mais pobres e menos qualificados, justamente os que estão perdendo seus postos de trabalho nas indústrias em geral. Produtividade e Precarização do Emprego A idéia de precarização do mercado de trabalho está associada à piora na “qualidade dos empregos”. Embora seja difícil oferecer uma definição rigorosa, a idéia básica é 61
que o aumento do risco de perder o emprego (tornar-se desempregado), a informalidade e a redução da renda são as principais medidas de precarização do emprego. O mais importante indicador da qualidade dos empregos é a renda do trabalhador. Os demais indicadores - natureza do vínculo empregatício, perfil educacional dos trabalhadores e variabilidade da renda - qualificam o tamanho da renda do trabalhador como medida da qualidade do emprego. A informalidade também é uma medida importante de precarização. Há dois tipos de informalidade. O primeiro, mais rigoroso e indiscutível, é o assalariamento ilegal do trabalhador sem carteira assinada. O segundo é o trabalhador autônomo ou conta- própria. É possível argumentar, no entanto, que parte dos trabalhadores sem carteira e conta- própria o são porque os incentivos à contribuição para a Seguridade Social são pequenos. Portanto pode ser preferível abrir mão da carteira assinada em troca de um salário direto maior. Neste sentido, a informalidade é muito mais uma resposta aos incentivos para contribuir para a Previdência que uma distorção do mercado de trabalho ou uma indicação de má qualidade dos empregos. A produtividade da mão de obra do setor da construção civil no Brasil é 32% em relação dos Estados Unidos. Existem, no entanto diferenças entre os vários segmentos da construção: na construção pesada, a produtividade atinge 51%, no segmento informal, 39% e no residencial 35%. Os índices mais baixos são registrados nas construções para a população com menor poder aquisitivo. Enquanto os edifícios direcionados à classe média apresentam 50% da produtividade americana, casas populares registram apenas 20%. A baixa produtividade do segmento da construção residencial se deve a deficiências no planejamento e gerenciamento de projetos nas pequenas empresas brasileiras. Em parte, esses problemas são atribuíveis à instabilidade macroeconômica. A falta de mecanismo de financiamento a longo prazo e a alta taxa de inflação tornam as obras morosas e impossibilitam o controle dos custos, reduzindo incentivos à busca de maior eficiência. 62
Ao contrário do que se imagina, a qualificação de mão de obra parece não influenciar decisivamente o hiato de produtividade. Algumas empresas brasileiras têm atingido melhorias expressivas de produtividade a partir de treinamentos e avanços organizacionais, utilizando a mão de obra disponível. A informalidade é um fator muito importante na análise do setor de Construção residencial, pois representa 70% do total de empregos. As empresas informais do setor caracterizam -se pela utilização de processos de produção ultrapassados, que resultam em baixa produtividade. Em parte, essas empresas conseguem atuar no mercado porque compensam a baixa produtividade sonegando impostos e benefícios sociais. Já as empresas formais, para serem competitivas com as empresas do setor informal, precisam atingir um significativo salto de produtividade, de forma que o pagamento de encargos fiscais e trabalhistas sejam compensados. Esse fator pode ser responsável pelo atraso do processo de modernização do setor de construção civil em geral, além de estimular o aumento da informalidade. 63
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5. Saneamento e Turismo Esta seção tem o objetivo de analisar o impacto da provisão de saneamento básico em destinos turísticos. A análise dos pólos turísticos nos permitirá analisar de forma integrada no mesmo território as várias vertentes do investimento em saneamento básico, tais como o meio ambiente, a educação, o trabalho, a renda, a economia e a saúde das pessoas. Estes destinos são laboratórios particularmente interessantes à causa do saneamento básico por serem localidades aonde as condições ambientais, são ativos fundamentais para o próprio sucesso da atividade econômica ali estabelecida, sendo o principal exemplo no caso brasileiro as condições de balneabilidade das praias. Haveria, assim, incentivos para a busca de soluções individuais mais inteligentes do ponto de vista coletivo através de mecanismos de coordenação das ações como comissões e comitês que reúnem os vários participantes do processo. Outra vantagem é que, ao tratarmos de paisagens turísticas conhecidas, dialogamos com o imaginário das pessoas mesmo os lugares no Brasil e em alguns fora do país. Neste sentido estes patrimônios turísticos pertencem não só a população local seja a nativa nascida no lugar ou vinda de fora, mas a todo o conjunto da população, aí incluindo aquelas que já o visitaram, e aquelas que gostariam de visitá-las. Qualquer um de nós sente-se lesado ao ver uma praia poluída. Finalmente, no consumo turístico visitamos locais aonde a infra-estrutura de esgotamento é pior do que a do local de origem dos turistas, locais que misturam as pessoas, nativos e visitantes, a baixa com a alta renda. É um momento pedagógico, menos raro do que gostaríamos, quando o cheiro da pobreza chega às narinas belgas da nossa belíndia. Estamos nos referindo, por exemplo, ao ato de percebermos o efeito da falta de saneamento durante o nosso sonhado banho de mar, ou após a ingestão de um prato de camarão. Como diz o ditado o coração não sente o que os olhos não vêem. Conceitos O consumidor de um destino turístico demanda do produtor e das suas respectivas localidades os mais diferentes tipos de capital (natural ou ambiental, cultural, humano, físico, social). E, nesse caso, avaliar a oferta e a demanda desses capitais e, os eventuais impactos, requer a definição de um marco de referência ou conceitual, bem como um esforço analítico sobre inúmeras variáveis que estariam integradas à atividade turística, ou melhor, à indústria do turismo, como poderíamos chamá-la em virtude dessa ampla integração com os demais setores da economia. A combinação desses diferentes tipos de capitais dá origem àquilo que Neri e Soares (2006) denominaram capital turístico. Um turista, por exemplo, quando toma a decisão a 67
respeito de um destino, avalia a presença de diferentes capitais na localidade: humano (bom atendimento pessoal, fácil comunicação - idiomas, hospitalidade, ambiente salubre), cultural (música, arte, costumes, religião etc.), social (policiamento, segurança), econômico (preço, câmbio, juros e crédito), infra-estrutura (transporte, água potável, esgoto) e, no caso brasileiro, principalmente o natural (praias, paisagens, flora, fauna). Outro ponto importante é que tanto o consumo desses bens quanto a produção causam impactos nesses ativos, podendo proporcionar o acúmulo ou a depreciação dos estoques dos capitais mencionados. Em geral, o consumo turístico traz ganhos sociais às localidades, uma vez que são inúmeros os impactos no mercado de trabalho, na geração de renda e redução da pobreza. Entretanto, o consumo turístico também gera impactos negativos. Em particular, o consumo de atrativos naturais, sem a devida consciência ecológica, gera externalidades negativas, ou seja, custos ambientais que o consumo ou produção privada impõe a toda a sociedade que pode ser o principal atrativo turístico de uma localidade - o resultado seria o esvaziamento e conseqüentemente a redução do consumo turístico; o crescimento desordenado nos locais turísticos; problemas de infra-estrutura; favelizacão, etc. No lado da oferta de bens turísticos, os impactos negativos são imediatos. Novos empreendimentos podem causar problemas ambientais, mudanças na paisagem ou no capital natural, dentre outros impactos. Outros exemplos associados são o inchamento da população residente local e da população flutuante, fruto de movimentos sazonais típicos da atividade turística, gerando gargalos na capacidade de esgotamento sanitário, na oferta de água potável, deficiência no transporte e na oferta de serviços hospitalares (poucos leitos, procedimentos) entre outros. 68
O esquema 1.1 exemplifica algumas interações da indústria do turismo com as diferentes variáveis. Esquema :O mercado do Turismo e Alguns Impactos Negativos Figura 1: O mercado do turismo e alguns impactos negativos Decisao do Consumidor Natural Ambiental Cultural Impactos Impactos Impactos Impactos Capital Negativos Negativos Negativos Negativos Humano Social Turistico Exemplos: desvalorizacao da cultura local, depredacao do Exemplos: Externalidades, Fisico Economico crescimento desordenado, patrimonio historico, 2 favelizacao,mudanca da propriedade, Aumento das paisagem, problemas no desigualdades, sazonalidade, transporte e infraestrutura precarizacao da saude (falta etc. leitos e hospitais) Produtor Em algumas localidades turísticas, o fato gerador da oferta turística tende a se apartar dos problemas locais, gerando iniqüidades na apropriação dos custos e benefícios da atividade. Nesse caso, os custos passaram a ser transferidos para toda a sociedade e os benefícios ficaram concentrados na mão dos empreendedores, na maioria das vezes migrantes a procura dos diferentes tipos de retornos proporcionados pelo capital turístico, apenas uma parcela pequena da receita gerada pela atividade voltar para a localidade turística. Desequilíbrio na Atividade Turística Custos: Benefícios: Absorvido e concentrado Repassados para a sociedade, pelo empreendedor, na geralmente para as maioria das vezes comunidade locais. X migrante a procura de capital turístico. Apresentamos inicialmente os resultados de diversas dimensões do saneamento básico para os destinos turísticos brasileiros. 69
A nossa primeira aproximação à oferta de saneamento em áreas turísticas é feita a partir das PNAD, onde comparamos dados as regiões metropolitanas costeiras e as demais. A vantagem deste fonte vis-à-vis a do Censo é a atualidade é a desvantagem e a menor abertura espacial. Os dados do Censo serão analisados na seqüência. Panorama Regiões Metropolitanas Litorâneas (panorama) O panorama de acesso à rede geral de esgoto, construído a partir do processamento e análise da PNAD, revela maior aumento na taxa de acesso a esgoto em regiões metropolitanas litorâneas, apesar de ainda apresentarem taxas mais baixas de acesso. Tem acesso a esgoto - Taxa População Total 1995 a 1999 2001 a 2006 1995 a 1999 - Região 2001 a 2006 - - Região - Região não Região não Categoria Litorânea Litorânea Litorânea Litorânea Total 43,66 65,3 52,71 68,05 Passos para utilização do panorama O primeiro passo é selecionar o indicador de saneamento a ser avaliado, que passa por rede de esgoto; rede geral de água (no domicílio ou terreno); ou banheiro. O segundo nível de escolha se dá no tipo de análise, onde apresentamos dez opções, conforme esquema abaixo. 70
Indicador Análise População Total Amostra População Tem acesso a esgoto Vertical Educação Média Tem acesso à agua (domicílio) Número de banheiros - com zero Número de banheiros - sem zero Tem acesso à agua (domicílio ou terreno) Número de pessoas no domicílio Renda Familiar Tem banheiro (domicílio) Renda per Capita Taxa Tem banheiro (domicílio ou terreno) Com informações disponíveis desde 1992, segue maior detalhamento do conteúdo disponível para análise. Vejamos por exemplo, o que é possível investigar sobre aqueles que têm acesso à rede geral de esgoto: Em primeiro lugar selecione: TEM ACESSO A ESGOTO Em seguida, escolha entre: Taxa – Proporção de pessoas com acesso a rede de esgoto na população total. Vertical – É a participação de cada grupo sócio-econômico no universo total analisado. Permite, por exemplo, obter informações dos que tem acesso a esgoto em suas casas e compará-los com o perfil da população total. População – Número total de pessoas em cada grupo sócio-econômico. Amostra – Número total de entrevistados em cada grupo sócio-econômico. Educação Média – Evolução do número médio total de anos de estudos por cada grupo sócio-econômico. Renda Familiar – É a soma do rendimento mensal familiar proveniente de todas as fontes. Renda Familiar Per Capita – Média da Renda Familiar per Capita é a divisão do rendimento mensal familiar pelo número de componentes da família. Número de Pessoas no domicílio – Evolução do número médio de pessoas residentes no domicílio. Número de Banheiros – Evolução do número médio de banheiros no domicílio na população total. Cada uma destas combinações pode ser analisada para o conjunto geral da população ou por subgrupos abertos por: i) características demográficas como sexo, idade, anos de estudo, raça, a posição na família; ii) características sócio-econômicas, como maternidade, posição na ocupação iii) espacial como local de moradia, área (metropolitana, urbana não metropolitana e rural), estados, como podemos observar a baixo: 71
Características Demográficas População Total Sexo Faixa Etária Anos de Estudo do chefe Cor ou Raça Posição na Família Imigração Características Sócio-Econômicas Posição na Ocupação Tempo de Empresa Maternidade Características Espaciais Tipo de Cidade Local de Moradia Região Geográfica Estado Região Metropolitana Acesso a Rede Geral de Esgoto nos Municípios e Bairros Turísticos Conforme apresentamos na primeira etapa do estudo, os municípios do Estado de São Paulo se destacam entre aqueles com as maiores taxas de acesso a rede geral de esgoto (ocupam 44 das primeiras 50 posições). São Caetano o Sul é o que possui a maior taxa (98,64%) e também o maior Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) do país, sintetizando as possíveis relações entre saneamento, expectativa de vida ao nascer, escolaridade e renda, que serão testadas ao longo da presente pesquisa. Ranking – Rede Geral de Esgoto Menos Brasil 1 SP São Caetano do Sul 98.64 2 SP Barrinha 97.93 3 SP Igaraçu do Tietê 97.77 4 SP Santa Gertrudes 97.55 5 SP Serrana 97.50 6 SP São Joaquim da Barra 97.03 7 SP Franca 96.97 8 SP Orlândia 96.90 9 SP Barra Bonita 96.59 10 SP Américo Brasiliense 96.52 Dos 50 maiores, 44 estão em São Paulo Fonte: CPS/IBRE/FGV processando os microdados do Censo 2000/IBGE 72
Zoom nos Destinos Turísticos A seguir apresentamos o acesso a rede geral de esgoto em alguns municípios turísticos, selecionados a partir de pesquisa realizada pela EMBRATUR sobre Demanda Turística Internacional e complementados por outras localidades menores algumas situadas no Nordeste, uma no Sudeste e outra no Sul, que permitem captar melhor os impactos do saneamento. Quatro dos principais destinos de turistas internacionais no Brasil não estão localizados na costa brasileira (São Paulo, Curitiba, Foz do Iguaçu e Manaus). Apresentaremos algumas evidências sobre essas localidades, porém a ênfase está nas cidades litorâneas. Construímos, a partir das informações do Censo Demográfico 2000, Panoramas Municipais de Destinos Turísticos, que permitem cruzar, informações sobre tipo de esgotamento sanitário e outras variáveis de análise (renda, educação, natividade e miséria) por diferentes atributos socioeconômicos. Panoramas Municipais de Destinos Turísticos O primeiro passo é selecionar o tipo de análise e em seguida o grupo, que corresponde as informações sobre o tipo de esgotamento esgotamento sanitário: Análise Taxa Grupo Selecione Variáveis de análise: Taxa – Proporção de pessoas no grupo selecionado em relação à população total. População – Número total de pessoas Educação Média – Número médio total de anos de estudos Renda Familiar Per Capita – Média da Renda Familiar per Capita é a divisão do rendimento mensal familiar pelo número de componentes da família. Renda Familiar Per Capita do Trabalho – Média da RFPC Trabalho é a divisão do rendimento mensal familiar proveniente do trabalho pelo número de componentes da família. Taxa de Natividade – Proporção de pessoas nativas em relação à população total daquele grupo Taxa de Miséria – Proporção de pessoas miseráveis em relação à população total daquele grupo Cada uma destas combinações pode ser analisada para o conjunto geral da população ou por subgrupos abertos por: i) características demográficas como sexo, idade, anos de estudo, raça, a posição na família; ii) características sócio-econômicas como maternidade, posição na ocupação iii) espacial como local de moradia, área (metropolitana, urbana não metropolitana e rural), estados: 73
Apresentamos a seguir a taxa de acesso a rede geral de esgoto nos diferentes destinos turísticos. Para isso escolhemos as seguintes opções no panorama: Análise Taxa Grupo Rede Geral (panorama) 1 – Capitais Nordestinas Taxa (%) - Taxa (%) População Total João Categoria Ano Todos Salvador Fortaleza Recife Natal Maceió Pessoa 2000 48,87 74,39 43,79 41,56 25,46 23,41 42,09 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. 2 – Outras Cidades Nordestinas Taxa (%) - Taxa (%) População Total Fernando Porto de Tibau Categoria Ano Todos Ipojuca Itacaré Seguro Noronha Maragogi do Sul 2000 17,68 21,88 5,44 21,7 58,35 1,19 0,11 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. 3 – Cidades do Sul e Sudeste Taxa (%) - Taxa (%) População Total Balneário Categoria Ano Todos Búzios Parati Camboriu Bombinhas Ubatuba Imbituba 2000 31,01 25,59 13,55 79,82 1,93 20,58 2,42 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. 74
4 – Grandes Centros (Litorâneos x Não Litorâneos) Taxa (%) - Taxa (%) População Total Foz do São Categoria Ano Todos Rio Florianópolis Iguaçu Curitiba Paulo Manaus 2000 76,96 76,33 46 33,58 75,92 85,49 32,94 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. De maneira geral encontramos taxas diferenciadas entre os destinos turísticos. Como já podíamos esperar, os grandes centros urbanos são os que possuem as maiores taxas, principalmente quando analisamos as Regiões Sul e Sudeste. Em relação às capitais nordestinas, Salvador é a única que apresenta alta taxa de acesso (74,38%), quase três vezes maior que Natal (25,46%). Os demais destinos analisados, que representam cidades menores apresentam as mais baixas taxas de acesso a esgoto, à exceção de Balneário Camboriú que com 79,77%, só perde para o município de São Paulo. A seguir apresentamos as taxas de acesso a rede geral e de esgoto jogado em Rio, Lago ou Mar, no interior dos municípios aqui analisados (no anexo, é possível encontrar tabelas com todos os tipos de esgotamento sanitário), a partir do universo do Censo Demográfico 2000/IBGE - que permitem maior abertura espacial das informações (por bairros) - que podem ser complementadas com os Panoramas Inframunicipais disponíveis no da pesquisa. A vantagem do panorama, construído a partir da amostra censitária, é dar uma maior abertura do acesso por grupos sócio- econômicos. 75
Ranking de Acesso a Rede Geral de Esgoto (tabela) (panorama) Salvador Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Santana......................... 98,25% 0,03% 12 Penha.................. 87,65% 6,72% 2 São Pedro..................... 96,76% 0,19% 13 São Caetano....... 78,48% 3,71% 3 Mares............................ 96,28% 0,71% 14 Pirajá................... 60,34% 5,61% 4 Nazaré........................... 95,95% 0,00% 15 Plataforma........... 59,06% 8,10% 5 Amaralina...................... 94,93% 0,30% 16 Valéria................. 58,64% 2,79% 6 Vitória............................ 94,28% 0,42% 17 Pilar..................... 58,44% 0,00% 7 Brotas............................ 93,07% 0,26% 18 Periperi................ 49,93% 3,42% 8 Sé.................................. 92,72% 0,00% 19 Paripe.................. 47,86% 4,46% 9 Conceição da Praia....... 90,59% 0,00% 20 Itapoã................... 47,41% 6,99% 10 Santo Antônio................ 90,57% 1,15% 21 São Cristovão...... 33,16% 5,63% 11 Passo............................ 90,16% 0,00% 22 Maré.................... 0,58% 10,89% Fonte: Censo/IBGE. Fortaleza Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Centro................................. 79,87% 1,03% 2 Mucuripe............................. 72,51% 0,38% 3 Barra do Ceará................... 57,66% 0,76% 4 Antônio Bezerra (2)............. 51,65% 0,03% Fonte: Censo/IBGE. 76
Natal Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Alecrim............................................. 67,27% 0,03% 20 Nossa Senhora da Apresentação.... 1,25% 0,01% 2 Areia Preta....................................... 81,83% 0,00% 21 Nossa Senhora de Nazaré............... 69,10% 0,03% 3 Barro Vermelho................................ 95,48% 0,00% 22 Nova Descoberta............................. 5,86% 0,00% 4 Bom Pastor...................................... 30,93% 7,74% 23 Pajuçara........................................... 1,19% 0,00% 5 Candelária........................................ 2,13% 0,00% 24 Parque das Dunas........................... 6 Capim Macio.................................... 2,28% 0,00% 25 Petrópolis......................................... 97,73% 0,00% 7 Cidade Alta...................................... 69,04% 19,13% 26 Pitimbú............................................. 0,84% 0,00% 8 Cidade da Esperança...................... 75,64% 0,00% 27 Planalto............................................ 0,50% 0,09% 9 Cidade Nova.................................... 1,30% 0,03% 28 Ponta Negra..................................... 1,98% 0,00% 10 Dix-Sept Rosado.............................. 67,46% 0,00% 29 Potengi............................................. 1,62% 0,00% 11 Filipe Camarão................................. 5,00% 1,00% 30 Praia do Meio................................... 90,96% 0,00% 12 Guarapés......................................... 0,36% 0,41% 31 Quintas............................................. 83,07% 7,25% 13 Igapó................................................ 23,86% 0,03% 32 Redinha............................................ 1,00% 0,00% 14 Lagoa Azul....................................... 1,01% 0,01% 33 Ribeira.............................................. 43,37% 6,54% 15 Lagoa Nova...................................... 18,67% 0,00% 34 Rocas............................................... 90,11% 0,00% 16 Lagoa Seca...................................... 69,14% 0,00% 35 Salinas............................................. 0,00% 60,59% 17 Mãe Luíza........................................ 4,94% 0,03% 36 Santos Reis...................................... 89,10% 0,00% 18 Neópolis........................................... 3,33% 0,02% 37 Tirol.................................................. 91,42% 0,00% 19 Nordeste.......................................... 75,16% 11,47% Fonte: Censo/IBGE. 77
Recife Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Santo Antônio............ 100,00% 0,00% 33 Peixinhos..................... 60,13% 11,20% 2 Graças....................... 99,86% 0,00% 34 Coelhos........................ 58,47% 11,54% 3 Aflitos......................... 99,85% 0,00% 35 Campo Grande............ 54,02% 1,97% 4 Soledade................... 99,42% 0,00% 36 Cordeiro....................... 51,74% 0,16% 5 Ilha do Leite............... 98,68% 0,00% 37 Zumbi........................... 51,68% 2,31% 6 Boa Vista................... 98,55% 0,04% 38 Arruda.......................... 50,74% 5,11% 7 Casa Forte................. 98,48% 0,08% 39 Ilha do Retiro................ 50,36% 10,48% 8 Jaqueira..................... 98,37% 0,00% 40 Macaxeira..................... 48,10% 0,02% 9 Paissandu.................. 97,62% 0,00% 41 São José...................... 42,84% 15,84% 10 Espinheiro.................. 96,58% 0,00% 42 Brejo de Beberibe........ 39,49% 3,39% 11 Hipódromo................. 96,54% 0,00% 43 Jiquiá............................ 39,49% 22,85% 12 Encruzilhada.............. 94,52% 0,00% 44 Areias........................... 38,73% 3,15% 13 Poço.......................... 93,61% 1,75% 45 San Martin.................... 38,20% 0,08% 14 Tamarineira............... 92,97% 0,03% 46 Curado......................... 36,85% 11,96% 15 Derby......................... 92,15% 0,48% 47 Iputinga........................ 36,80% 5,02% 16 Engenho do Meio...... 90,17% 0,04% 48 Caxangá....................... 36,21% 8,00% 17 Rosarinho.................. 87,95% 0,00% 49 Porto da Madeira.......... 36,08% 5,57% 18 Parnamirim................ 86,30% 1,06% 50 Tejipió.......................... 35,86% 17,37% 19 Santo Amaro.............. 84,06% 0,14% 51 Monteiro....................... 34,99% 11,23% 20 Santana..................... 79,61% 14,39% 52 Imbiribeira.................... 34,62% 13,30% 21 Ipsep.......................... 79,15% 11,27% 53 Mustardinha................. 34,06% 0,03% 22 Mangueira.................. 74,86% 0,00% 54 Cohab.......................... 33,23% 1,98% 23 Torre.......................... 74,29% 15,61% 55 Apipucos...................... 32,18% 4,04% 24 Madalena................... 72,05% 3,28% 56 Sancho......................... 31,66% 5,01% 25 Boa Viagem............... 69,74% 1,80% 57 Várzea.......................... 31,48% 1,37% 26 Cabanga.................... 68,25% 1,13% 58 Totó.............................. 29,62% 8,49% 27 Torrões...................... 67,37% 0,00% 59 Pina.............................. 28,69% 15,72% 28 Prado......................... 66,24% 0,00% 60 Jardim São Paulo......... 28,43% 4,15% 29 Torreão...................... 65,46% 0,00% 61 Recife........................... 26,74% 0,00% 30 Casa Amarela............ 65,37% 0,01% 62 Campina do Barreto..... 26,71% 11,87% 31 Afogados................... 65,01% 7,91% 63 Ilha Joana Bezerra....... 25,86% 21,83% 32 Ponto de Parada........ 63,12% 0,22% Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 64 Mangabeira.................... 25,28% 0,95% 65 Passarinho..................... 24,99% 0,52% 66 Barro.............................. 24,07% 8,08% 67 Bomba do Hemetério..... 23,89% 11,81% 68 Brasília Teimosa............ 23,44% 5,02% 69 Fundão........................... 22,95% 0,00% 70 Bongi.............................. 22,33% 0,05% 71 Coqueiral....................... 21,58% 24,27% 72 Caçote........................... 19,93% 5,75% 73 Estância......................... 19,61% 15,77% 74 Dois Irmãos.................... 17,87% 2,88% 75 Alto Santa Teresinha..... 14,99% 3,96% 76 Água Fria....................... 14,61% 0,24% 77 Ibura............................... 14,34% 7,09% 78 Alto do Mandu................ 13,39% 0,07% 79 Alto José do Pinho......... 12,85% 0,88% 80 Cajueiro......................... 12,14% 5,07% 81 Guabiraba...................... 10,90% 2,06% 82 Dois Unidos................... 10,10% 6,02% 83 Vasco da Gama............. 9,09% 0,01% 84 Sítio dos Pintos.............. 7,24% 1,61% 85 Alto José Bonifácio........ 5,74% 2,79% 86 Morro da Conceição...... 5,60% 0,00% 87 Jordão............................ 5,14% 4,96% 88 Cidade Universitária...... 5,10% 0,00% 89 Beberibe........................ 3,55% 11,20% 90 Córrego do Jenipapo..... 3,40% 0,00% 91 Linha do Tiro.................. 2,95% 12,21% 92 Brejo da Guabiraba........ 2,32% 0,00% 93 Nova Descoberta........... 1,53% 0,00% 94 Pau-Ferro....................... 1,11% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. 78
João Pessoa Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Brisamar.................................. 99,18 0,09 33 Cuiá......................................... 20,62 0,00 2 Estados................................... 98,96 0,00 34 Padre Zé.................................. 19,26 22,15 3 João Agripino.......................... 98,77 0,00 35 Aeroclube................................ 16,82 0,52 4 Tambauzinho.......................... 98,34 0,00 36 Cruz das Armas...................... 11,78 1,16 5 Anatólia................................... 98,28 0,00 37 Ilha do Bispo............................ 9,01 47,40 6 Cabo Branco........................... 97,84 0,19 38 Costa e Silva........................... 5,88 0,00 7 Jaguaribe................................. 97,21 0,13 39 Varjão...................................... 4,42 0,57 8 Centro...................................... 96,33 0,00 40 Jardim Oceania....................... 3,56 0,00 9 Torre........................................ 95,09 0,62 41 Oitizeiro................................... 3,04 0,51 10 Expedicionários....................... 93,65 0,00 42 Valentina................................. 2,74 0,38 11 Tambaú................................... 93,54 0,16 43 Penha...................................... 2,35 0,00 12 Pedro Gondim......................... 93,48 0,00 44 Funcionários............................ 1,97 0,12 13 Jardim São Paulo.................... 91,84 0,00 45 Distrito Industrial...................... 1,93 0,55 14 Miramar................................... 88,48 0,22 46 Bessa...................................... 1,88 4,02 15 Treze de Maio......................... 87,23 2,08 47 Grotão..................................... 1,65 0,00 16 Tambiá.................................... 86,38 0,17 48 José Américo.......................... 1,56 0,00 17 Mangabeira............................. 80,97 0,06 49 Paratibe................................... 1,50 0,19 18 Manaíra................................... 79,60 4,77 50 São José................................. 1,41 47,50 19 Castelo Branco........................ 79,35 1,35 51 Gramame................................ 1,17 0,20 20 Bancários................................ 77,17 1,09 52 Altiplano Cabo Branco............ 1,01 0,00 21 Jardim Cidade Universitária.... 67,60 0,06 53 Ponta do Seixas...................... 1,00 0,00 22 Ernesto Geisel......................... 63,61 0,00 54 Alto do Mateus........................ 0,90 6,08 23 Ipês.......................................... 61,84 22,64 55 Indústrias................................. 0,77 0,00 24 Varadouro................................ 56,62 10,16 56 Jardim Veneza........................ 0,73 0,20 25 Roger....................................... 50,69 4,29 57 Mucumago............................... 0,59 0,08 26 Trincheiras.............................. 46,46 3,74 58 Planalto da Boa Esperança..... 0,23 0,00 27 Mandacarú.............................. 42,54 11,02 59 Cidade dos Colibris................. 0,22 0,22 28 Cristo Redentor....................... 40,85 1,85 60 Barra de Gramame................. 0,00 0,00 29 Água Fria................................. 38,68 0,00 61 Costa do Sol............................ 0,00 0,00 30 Ernani Sátiro........................... 33,66 0,00 62 Mumbaba................................ 0,00 0,00 31 Alto do Céu............................. 31,78 12,94 63 Mussuré................................... 0,00 0,00 32 João Paulo II........................... 24,31 0,58 64 Portal do Sol............................ 0,00 0,00 Porto Seguro Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Porto Seguro.................. 28,76% 3,08% 2 Arraial D'Ajuda................ 14,00% 0,04% 3 Trancoso......................... 0,68% 0,07% 4 Caraiva........................... 0,31% 0,10% 5 Vale Verde...................... 0,00% 0,29% Fonte: Censo/IBGE. 79
Parati Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Tarituba............... 63,66% 0,21% 2 Parati Mirim......... 12,07% 1,48% 3 Parati................... 7,31% 4,28% Fonte: Censo/IBGE. Rio de Janeiro Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Maracanã...................... 99,94% 0,00% 41 Jardim Carioca............................. 97,06% 0,00% 2 Flamengo...................... 99,91% 0,00% 42 Colégio......................................... 96,85% 0,01% 3 Glória............................. 99,91% 0,00% 43 Freguesia (Ilha do Governador)... 96,73% 0,00% 4 Lagoa............................ 99,90% 0,00% 44 Vaz Lobo...................................... 96,71% 0,00% 5 Riachuelo...................... 99,82% 0,00% 45 Olaria............................................ 96,63% 0,01% 6 Leblon........................... 99,81% 0,00% 46 Vila Isabel..................................... 96,16% 0,03% 7 Humaitá......................... 99,74% 0,00% 47 Brás de Pina................................. 96,13% 0,17% 8 Laranjeiras.................... 99,70% 0,00% 48 Penha Circular............................. 95,89% 0,03% 9 Praça da Bandeira........ 99,69% 0,03% 49 Cachambi..................................... 95,66% 2,64% 10 Copacabana.................. 99,67% 0,00% 50 São Conrado................................ 95,58% 0,06% 11 Urca............................... 99,61% 0,00% 51 Engenho da Rainha..................... 95,08% 0,61% 12 Paquetá......................... 99,57% 0,00% 52 Pilares.......................................... 94,84% 1,00% 13 Ipanema........................ 99,55% 0,00% 53 Vidigal.......................................... 94,78% 0,00% 14 Méier............................. 99,45% 0,01% 54 Jacarezinho.................................. 94,64% 2,99% 15 Todos os Santos........... 99,44% 0,00% 55 Cordovil........................................ 94,60% 2,32% 16 São Cristóvão............... 99,41% 0,00% 56 Tomás Coelho.............................. 93,88% 0,06% 17 Gávea............................ 99,33% 0,02% 57 Cascadura.................................... 93,74% 0,46% 18 Cosme Velho................ 99,23% 0,00% 58 Catumbi........................................ 93,52% 0,00% 19 Santo Cristo.................. 99,21% 0,00% 59 Engenho Novo............................. 93,33% 0,85% 20 Rocha............................ 99,16% 0,00% 60 Quintino Bocaiúva........................ 93,25% 0,37% 21 Catete............................ 99,10% 0,00% 61 Piedade........................................ 92,88% 0,17% 22 Maria da Graça............. 99,07% 0,00% 62 Rio Comprido............................... 92,51% 0,45% 23 Leme............................. 99,03% 0,00% 63 Gamboa....................................... 92,39% 0,00% 24 Bancários...................... 98,75% 0,00% 64 Jacaré.......................................... 92,30% 6,48% 25 Abolição........................ 98,58% 0,20% 65 Vicente de Carvalho..................... 92,24% 0,03% 26 Saúde............................ 98,54% 0,00% 66 Higienópolis.................................. 92,22% 0,00% 27 Centro........................... 98,48% 0,02% 67 Moneró......................................... 92,11% 1,58% 28 Andaraí.......................... 98,40% 0,99% 68 Praia da Bandeira........................ 91,84% 0,00% 29 Ramos........................... 98,37% 0,01% 69 Inhaúma....................................... 91,53% 2,45% 30 Mangueira..................... 98,20% 0,00% 70 Santa Teresa................................ 90,62% 0,14% 31 Jardim Botânico............ 98,14% 0,82% 71 Cidade Nova................................ 90,58% 0,00% 32 Bonsucesso.................. 98,03% 0,00% 72 Maré............................................. 90,53% 0,84% 33 São Francisco Xavier.... 97,94% 0,00% 73 Vila Kosmos................................. 90,18% 0,00% 34 Pitangueiras.................. 97,89% 0,00% 74 Jardim Guanabara....................... 90,01% 0,01% 35 Vila da Penha................ 97,88% 0,00% 75 Lins de Vasconcelos.................... 89,52% 0,18% 36 Penha............................ 97,79% 0,00% 76 Vila Valqueire............................... 89,51% 0,17% 37 Tijuca............................ 97,63% 0,49% 77 Zumbi........................................... 89,49% 0,00% 38 Botafogo........................ 97,42% 0,01% 78 Sampaio....................................... 89,36% 0,00% 39 Grajaú........................... 97,34% 1,05% 79 Vista Alegre.................................. 89,17% 0,00% 40 Campo dos Afonsos...... 97,16% 0,00% 80 Encantado.................................... 89,06% 5,43% 80
Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 81 Engenho de Dentro............. 89,00% 1,90% 120 Jardim América.................... 70,33% 6,29% 82 Tanque................................ 88,67% 2,58% 121 Realengo.............................. 69,77% 3,04% 83 Irajá..................................... 88,51% 0,46% 122 Curicica................................ 69,65% 5,91% 84 Benfica................................ 88,09% 1,41% 123 Barra da Tijuca..................... 69,49% 2,31% 85 Água Santa......................... 87,95% 0,31% 124 Guadalupe............................ 68,16% 1,47% 86 Madureira............................ 87,75% 0,68% 125 Padre Miguel........................ 67,11% 0,19% 87 Caju..................................... 87,04% 1,21% 126 Gardênia Azul....................... 66,95% 10,59% 88 Praça Seca......................... 86,86% 0,26% 127 Magalhães Bastos................ 65,82% 0,23% 89 Ribeira................................. 86,62% 2,62% 128 Alto da Boa Vista.................. 62,36% 15,78% 90 Deodoro.............................. 85,81% 3,23% 129 Anchieta............................... 61,46% 3,83% 91 Oswaldo Cruz...................... 85,34% 2,03% 130 Rocinha................................ 60,50% 0,05% 92 Portuguesa.......................... 84,87% 0,71% 131 Bangu................................... 60,45% 1,24% 93 Complexo do Alemão.......... 84,27% 0,01% 132 Anil....................................... 60,05% 8,58% 94 Cocotá................................. 83,50% 0,00% 133 Jardim Sulacap..................... 59,29% 0,33% 95 Pechincha........................... 83,23% 0,66% 134 Ricardo de Albuquerque....... 58,44% 1,55% 96 Parada de Lucas................. 82,79% 0,26% 135 Pedra de Guaratiba.............. 57,87% 5,23% 97 Estácio................................ 82,34% 0,02% 136 Senador Camará.................. 53,29% 1,46% 98 Marechal Hermes................ 81,33% 4,17% 137 Cidade Universitária............. 49,43% 37,53% 99 Campinho............................ 80,77% 1,28% 138 Vargem Pequena................. 49,02% 16,44% 100 Bento Ribeiro...................... 80,67% 1,33% 139 Paciência.............................. 47,22% 0,11% 101 Taquara............................... 80,60% 6,34% 140 Del Castilho.......................... 46,63% 0,00% 102 Cavalcanti........................... 80,30% 1,18% 141 Parque Anchieta................... 46,23% 1,41% 103 Engenheiro Leal.................. 80,21% 0,00% 142 Acari..................................... 45,09% 0,95% 104 Cacuia................................. 79,88% 3,32% 143 Santa Cruz............................ 45,07% 1,84% 105 Tauá.................................... 78,99% 0,00% 144 Jacarepaguá......................... 44,77% 16,24% 106 Manguinhos......................... 78,53% 6,46% 145 Inhoaíba................................ 43,88% 0,55% 107 Freguesia (Jacarepaguá).... 78,39% 2,13% 146 Itanhangá.............................. 43,81% 12,95% 108 Honório Gurgel.................... 78,36% 8,67% 147 Santíssimo............................ 42,60% 5,09% 109 Galeão................................ 78,09% 0,63% 148 Cosmos................................ 41,24% 0,43% 110 Coelho Neto........................ 78,06% 0,97% 149 Senador Vasconcelos.......... 40,44% 2,71% 111 Costa Barros....................... 78,04% 0,91% 150 Campo Grande..................... 37,46% 1,47% 112 Pavuna................................ 78,02% 2,77% 151 Recreio dos Bandeirantes.... 32,01% 1,58% 113 Vigário Geral....................... 77,64% 2,47% 152 Guaratiba.............................. 27,22% 3,42% 114 Rocha Miranda.................... 76,41% 3,63% 153 Sepetiba............................... 26,78% 1,46% 115 Turiaçu................................ 75,05% 6,38% 154 Joá........................................ 21,43% 0,00% 116 Cidade de Deus.................. 74,62% 0,55% 155 Vargem Grande.................... 20,61% 15,40% 117 Barros Filho......................... 72,82% 3,02% 156 Barra de Guaratiba............... 13,91% 4,98% 118 Vila Militar........................... 72,47% 1,46% 157 Camorim............................... 11,52% 16,13% 119 Parque Columbia................ 72,43% 14,12% 158 Grumari................................ 0,00% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. 81
Florianópolis Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Florianópolis.............................. 66,91% 1,58% 2 Canasvieiras.............................. 41,27% 0,09% 3 Lagoa da Conceição................. 32,20% 0,03% 4 Cachoeira do Bom Jesus.......... 10,25% 0,06% 5 Ribeirão da Ilha......................... 2,93% 0,12% 6 Barra da Lagoa.......................... 1,64% 0,00% 7 Pântano do Sul.......................... 1,36% 0,65% 8 Campeche................................. 1,14% 2,09% 9 Ingleses do Rio Vermelho......... 1,06% 0,02% 10 Santo Antônio de Lisboa........... 0,99% 0,50% 11 Ratones..................................... 0,89% 0,13% 12 São João do Rio Vermelho....... 0,63% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. Foz do Iguaçu Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Foz do Iguaçu................ 34,47% 2,94% 2 Alvorada do Iguaçu........ 0,00% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. 82
Tratamento do Esgoto (tabela) Segundo estatísticas do Ministério das Cidades, o índice de atendimento de esgoto pelos prestadores de serviços participantes do SNIS 2006 nos destinos turísticos, incluindo as cidades litorâneas mais visitadas por turistas internacionais, esse percentual chega a 61,99%. As cidades maiores como o Rio de Janeiro (82,01%) e Salvador (74,13%), são os que possuem as maiores taxas de cobertura. No extremo oposto estão, Bombinhas com (17,49%) e Tibau do Sul com (21,05%), conforme podemos ver na tabela a seguir. Vale ressaltar, que algumas localidades menores não apresentam informações de atendimento. INFORMAÇÕES OPERACIONAIS ESGOTO Destinos Turísticos Atendimento total de esgoto MUNICÍPIO População total % Destinos 9.935.604 61,99 Fortaleza/CE 1.120.905,00 46,38 Natal/RN 258.947,00 32,78 Tibau do Sul/RN 1.909,00 21,05 João Pessoa/PB 335.022,00 49,85 Fernando de Noronha/PE 735,00 31,67 Ipojuca/PE Recife/PE 607.833,00 40,12 Maceió/AL 254.331,00 27,57 Maragogi/AL Itacaré/BA Porto Seguro/BA 89.273,00 63,45 Salvador/BA 2.011.977,00 74,13 Armação dos Búzios/RJ 12.292,00 51,49 Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 5.032.945,00 82,01 Ubatuba/SP 23.862,00 29,37 Bombinhas/SC 2.039,00 17,49 Florianópolis/SC 183.534,00 45,14 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades 83
As ligações ativas de esgoto somam 15,8 milhões, sendo 1,4 milhões nas cidades aqui selecionadas. Medindo a relação entre o total de ligações e a população de cada localidade, encontramos 0,088 no país contra 0,091 do conjunto dos municípios. Em Fernando de Noronha encontramos a maior razão (0,15), seguida de Fortaleza (0,12) e Rio de Janeiro (0,11). A seguir um quadro geral da quantidade de ligações ativas em cada um dos destinos aqui analisados. INFORMAÇÕES OPERACIONAIS ESGOTO Destinos Turísticos Quantidade de ligações de MUNICÍPIO esgoto Ativas total per capita Brasil 15.848.292 0,088 Destinos 1.462.934 0,091 Fortaleza/CE 292.517 0,121 Natal/RN 45.232 0,057 Tibau do Sul/RN 374 0,041 João Pessoa/PB 62.485 0,093 Fernando de Noronha/PE 338 0,146 Ipojuca/PE Recife/PE 74.810 0,049 Maceió/AL 25.839 0,028 Maragogi/AL Itacaré/BA Porto Seguro/BA 13.797 0,098 Salvador/BA 268.727 0,099 Armação dos Búzios/RJ Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 647.956 0,106 Ubatuba/SP 7.452 0,092 Bombinhas/SC 609 0,052 Florianópolis/SC 22.798 0,056 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades São 171,2 mil quilômetros de extensão da rede em todo país com o volume de esgoto coletado atingindo 3,807.871 (em 1000m3 /ano), 60,71% desse esgoto tratado. Nos chama atenção a baixa taxa de tratamento do esgoto que é coletado em Natal (47,58%). No Rio de Janeiro, esse percentual é 80,74%, totalizando 88,27% nos municípios aqui selecionados. 84
INFORMAÇÕES OPERACIONAIS ESGOTO Destinos Turísticos Extensão da Volumes de esgoto MUNICÍPIO rede de esgoto Coletado Tratado Faturado % entre os Km 1000m3/ano 1000m3/ano 1000m3/ano coletados Brasil 171.209 3.807.871 2.311.699 60,71% 4.032.398 Destinos 12.957 687.828 607.118 88,27% 646.890 Fortaleza/CE 2.201 71.701 71.701 100,00% 71.701 Natal/RN 434 12.908 6.142 47,58% 20.384 Tibau do Sul/RN 9 84 84 100,00% 117 João Pessoa/PB 512 17.076 17.076 100,00% 21.345 Fernando de Noronha/PE 8 98 98 100,00% 98 Ipojuca/PE Recife/PE 1.268 35.482 35.482 100,00% 35.482 Maceió/AL 257 21.773 21.773 100,00% 10.510 Maragogi/AL . Itacaré/BA . Porto Seguro/BA 148 2.613 2.613 100,00% 3.041 Salvador/BA 3.290 138.870 136.623 98,38% 95.394 Armação dos Búzios/RJ 21 1.535 1.535 100,00% 0 Parati/RJ . Rio de Janeiro/RJ 4.256 372.325 300.629 80,74% 372.325 Ubatuba/SP 54 1.170 1.170 100,00% 2.006 Bombinhas/SC 10 201 201 100,00% 301 Florianópolis/SC 490 11.994 11.994 100,00% 14.187 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades Os prestadores de serviços dos municípios aqui selecionados gastam em média R$ 13,00 per capita (208 milhões no total), superando em R$ 2,65 a média brasileira. Destes, o município com maior investimentos per capita é Itacaré (R$ 92,23), bastante superior ao que ocupa a segunda posição, Florianópolis (R$ 37,05). Em Maceió, o investimento foi de apenas R$ 0,28. Por outro lado, a receita operacional direta desses destinos é de R$ 78,41, per capita, bastante superior à média do país (R$ 37,83). Nesse caso, o Rio de Janeiro é o líder, com R$ 137,44. 85
INFORMAÇÕES FINENACEIRAS Destinos Turísticos Investimentos Receitas MUNICÍPIO R$/ano R$/ano total per capita total per capita Brasil 1.856.281.474 10,35 6.783.394.984 37,83 Destinos 208.335.668 13,00 1.256.878.424 78,41 Fortaleza/CE 22.845.624 9,45 104.467.111 43,22 Natal/RN 6.229.522 7,89 24.767.194 31,36 Tibau do Sul/RN 0 0,00 76.336 8,42 João Pessoa/PB 0 0,00 38.539.223 57,34 Fernando de Noronha/PE 54.551 23,50 151.674 65,35 Ipojuca/PE 0 0,00 0 0,00 Recife/PE 689.689 0,46 75.297.863 49,70 Maceió/AL 257.414 0,28 17.891.078 19,40 Maragogi/AL 0 0,00 0 0,00 Itacaré/BA 1.650.000 92,23 0 0,00 Porto Seguro/BA 642.000 4,56 3.384.549 24,06 Salvador/BA 29.318.000 10,80 113.762.242 41,92 Armação dos Búzios/RJ 648.670 27,17 0 0,00 Parati/RJ 0 0,00 0 0,00 Rio de Janeiro/RJ 129.946.461 21,18 843.405.774 137,44 Ubatuba/SP 988.859 12,17 3.564.251 43,87 Bombinhas/SC 0 0,00 650.798 55,82 Florianópolis/SC 15.064.878 37,05 30.920.331 76,05 Imbituba/SC 0 0,00 0 0,00 Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades A tarifa média aplicada nos destinos aqui analisados é de R$ 1,94 / m3 (R$ 1,68 em todo Brasil). Com R$ 2,27, o Rio de Janeiro é o Estado onde há maior tarifa, seguido por Recife com R$ 2,12 conforme podemos observar na tabela a seguir. 86
TARIFA APLICADA Destinos Tarifa média MUNICÍPIO de esgoto I006 Brasil 1,68 Destinos 1,94 Fortaleza/CE 1,46 Natal/RN 1,22 Tibau do Sul/RN 0,66 João Pessoa/PB 1,81 Fernando de Noronha/PE 1,55 Ipojuca/PE Recife/PE 2,12 Maceió/AL 1,70 Maragogi/AL Itacaré/BA Porto Seguro/BA 1,11 Salvador/BA 1,19 Armação dos Búzios/RJ Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 2,27 Ubatuba/SP 1,78 Bombinhas/SC 2,16 Florianópolis/SC 2,18 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades São 181,2 mil trabalhadores envolvidos em prestadoras de serviços de água e esgoto, percentual 4,1% maior que o de 2005. Nas localidades turísticas são 17,5 mil postos de trabalho, o que representa 0,11% da população local. 87
EMPREGOS Destinos Turísticos Índice de Quantidade Equivalente de Produção de MUNICÍPIO Pessoal Total Pessoal Total empregado % população lig,/empreg, Fortaleza/CE 2.011 0,08 418 Natal/RN 974 0,12 212 Tibau do Sul/RN 7 0,08 220 João Pessoa/PB 597 0,09 336 Fernando de Noronha/PE 5 0,22 178 Ipojuca/PE 31 0,04 225 Recife/PE 1.613 0,11 212 Maceió/AL 1.224 0,13 116 Maragogi/AL 7 0,03 329 Itacaré/BA 8 0,04 286 Porto Seguro/BA 30 0,02 1.036 Salvador/BA 3.007 0,11 218 Armação dos Búzios/RJ 49 0,21 Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 7.257 0,12 185 Ubatuba/SP 124 0,15 278 Bombinhas/SC 24 0,21 233 Florianópolis/SC 521 0,13 192 Imbituba/SC 48 0,12 280 Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades 88
Meio Ambiente Essa seção aborda o papel do Estado e da sociedade em lidar com externalidades no setor turístico. Procuramos entender o comportamento dos consumidores e dos produtores de um bem turístico que tendem a atender a seus interesses individuais, desconsiderando os custos sociais que sua decisão de consumir ou produzir esse bem impõe sobre um determinado grupo na sociedade - em geral os indivíduos nativos. Uma externalidade é um efeito decorrente da ação de um ou mais agentes que afetam o bem-estar de outro ou dos demais agentes de forma positiva ou negativa, ou seja, afeta de forma direta ou a utilidade ou a função de produção do agente (MAS- COLLEL, 1998). A característica principal da externalidade negativa é não ser compensada pelo desempenho do mercado, uma vez que não é objeto de um pagamento compensatório. Segundo PEARCE (1994), as externalidades surgem por divergência entre interesses sociais e privados: os livres mercados seriam baseados num estreito interesse pessoal, onde o gerador da externalidade não tem qualquer incentivo para contabilizar os custos que impõe a terceiros6. O uso e a produção de um bem turístico é um caso típico de externalidade consumo- produção - onde um ou mais consumidores são as fontes das externalidades - e também de externalidade do tipo produção-consumo3 - onde um ou mais produtores são as fontes. Por exemplo, o uso dos recursos turísticos tanto por parte do produtor quanto do consumidor será superior à quantidade ótima (no sentido paretiano4) cada vez que uma parte dos custos criados por essa atividade (e que são, portanto, incluídos no custo social desta) não seja internalizado por esses agentes econômicos (e não entrando, logo, nos seus custos privados). Para ser mais claro, um produtor ou um consumidor de um ativo turístico, ao tomar a decisão quanto à quantidade de capital turístico, faz a avaliação em relação à produtividade marginal e o custo marginal privado de utilizá-lo. Entretanto, esse pode 6 Se a externalidade for negativa, há maior produção desta pelo agente gerador, em equilíbrio competitivo, do que seria socialmente desejável. Já o ponto social desejável seria aquele em que o benefício marginal da produção de externalidade para o gerador se igualaria ao custo marginal do recebimento da externalidade do receptor (MAS-COLLEL, 1998). 3 Eaton (1999) classifica as externalidades de acordo com o agente gerador e o agente receptor da externalidade. Quando um produtor gera uma externalidade que atinge um consumidor, esta é chamada de produção-consumo. Existem também as externalidades: consumo-consumo; produção-produção; e consumo-produção. 4 O ótimo paretiano não é um ótimo ecológico (nível de poluição zero), mas sim um ótimo econômico, onde a internalização da externalidade geraria um ganho social líquido, ou seja, o gerador e o receptor das externalidades não estariam em situação pior após a sua internalização. 89
não ser o melhor resultado numa perspectiva de bem-estar social, pois o custo marginal ou benefício marginal individual pode não coincidir com aquele sentido pela sociedade como um todo. Assim, se por um lado o custo marginal do usuário ou produtor de turismo inclui itens tais como o preço da taxa cobrada para visitação ou o salário pago aos funcionários do estabelecimento turístico etc., por outro lado não inclui os danos à fauna e flora, à alteração na paisagem natural, à qualidade da água e do ar e à saúde humana. A poluição da água, por exemplo, acarreta toda uma série de custos relacionados á impossibilidade de praticar certos entretenimentos (banhos e atividades esportivas), utilização da água (água potável), pesca, etc. Tudo isso serve para dizer que o turismo necessita cuidar com zelo “da galinha dos ovos de ouro”. Gestão ambiental e Capital Social Nessa seção vamos avaliar o estado atual do meio ambiente e alguns impactos gerados pela atividade turística. Trataremos também de alguns mecanismos regulatórios e avaliaremos a presença de alguns deles na gestão ambiental dos municípios avaliados. Dentre as principais externalidades ambientais da atividade turística, encontram-se a alteração das paisagens e a degradação de áreas protegidas. Nesse caso, grandes empreendimentos turísticos, moradias para veraneio e uso excessivo dos recursos podem provocar mudanças no patrimônio natural, com impactos diretos sobre a balneabilidade, a vegetação nativa, bem com acelerar o proces so erosivo e a deterioração do solo. A tabela a seguir traz informações sobre o olhar do gestor municipal de meio ambiente em relação à presença ou ausência desses problemas, e indaga a respeito de algumas possíveis causas, dentre elas o uso do turismo excessivo. Apresentamos a seguir um quadro geral das condições ambientais em alguns municípios turísticos. Dos 20 aqui analisados, 17 declararam sofrer algum tipo de alteração das condições de vida por meio ambiente. Assim como acontece no Brasil como um todo, a presença de esgoto a céu aberto é a alteração ambiental que mais afeta a população (em 13 municípios). Outras alterações aportadas por eles são: ocupação desordenada do território (12 municípios), contaminação de rio, baía etc. (10), presença de vetor de doença (9), e doenças endêmicas (8). 90
(tabela) Alterações Ambientais O Meio Alterações ambientais relevantes que afetaram as condições de vida: Ambiente afetou Ocupação Contaminação de Esgoto céu Doença Presença de as condições da desornenada do rio,baia etc.. aberto endêmica vetor vida humana território Fortaleza Sim Sim Sim Sim Sim Não Natal Sim Sim Não Sim Sim Sim Tibau do Sul Sim Sim Não Sim Não Não João Pessoa Sim Sim Sim Sim Sim Sim Fernando de Noronha Sim Não Não Não Não Não Ipojuca Sim Sim Sim Sim Sim Sim Recife Sim Sim Sim Sim Sim Sim Maceió Sim Sim Sim Sim Sim Sim Maragogi Sim Sim Não Sim Não Não Itacaré Sim Não Não Não Não Não Porto Seguro Sim Não Não Não Não Não Salvador Sim Sim Sim Sim Sim Não Armação dos Búzios Sim Não Sim Sim Não Sim Parati Sim Sim Não Sim Não Sim Rio de Janeiro Sim Sim Sim Sim Sim Sim Ubatuba Não Não Não Não Não Não Balneário Camboriú Não Não Não Não Não Não Bombinhas Sim Não Sim Não Não Não Florianópolis Não Não Não Não Não Não Imbituba Sim Sim Sim Sim Não Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE Observamos em alguns dos destinos turísticos que a falta de um sistema adequado de coleta de esgoto afetam diretamente seus recursos naturais: 12 municípios aqui analisados declaram a existência de poluição da água por despejo de esgoto doméstico e 9 deles a contaminação do solo por presença de sumidouros. Em 7 municípios houve redução da atividade econômica por contaminação da água proveniente de esgoto doméstico. 91
Poluição de Recursos Naturais Polui rec água por : Contam solo por: despejo esgoto sumidouros doméstico Fortaleza Não Sim Natal Sim Não Tibau do Sul Não Não João Pessoa Sim Não Fernando de Noronha Não Não Ipojuca Sim Sim Recife Não Não Maceió Sim Sim Maragogi Não Não Itacaré Não Não Porto Seguro Não Não Salvador Sim Sim Armação dos Búzios Sim Não Parati Sim Não Rio de Janeiro Sim Sim Ubatuba Sim Não Balneário Camboriú Sim Sim Bombinhas Sim Não Florianópolis Não Não Imbituba Sim Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE Atividades Econômicas Reduc quant: por contaminação da água por esgoto doméstico Fortaleza Sim Natal Não Tibau do Sul Não João Pessoa Não Fernando de Noronha Não Ipojuca Sim Recife Sim Maceió Sim Maragogi Não Itacaré Não Porto Seguro Não Salvador Não Armação dos Búzios Não Parati Sim Rio de Janeiro Não Ubatuba Não Balneário Camboriú Não Bombinhas Sim Florianópolis Não Imbituba Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE As próximas tabelas apresentam variáveis que permitem avaliar o comprometimento dos gestores com a questão do saneamento e seu impacto ambiental. Dentre os instrumentos de gestão, selecionamos aqueles com relação direta o indireta da u 92
atividade turística e seus desdobramentos, passando pela questão do saneamento, alguns de natureza preventiva, que passam pelo combate ao despejo de resíduos domésticos (presente em 16 municípios aqui analisados, pela melhoria e/ou ampliação da rede de esgoto sanitário (17)) e do seu tratamento (12); e outros de natureza corretiva, como a despoluição dos recursos hídrico (7 municípios) e drenagem e/ou limpeza de canais (15). Nos municípios de Fortaleza e Armação de Búzios observamos existência de consórcios para tratamento do esgoto urbano. Instrumentos de Gestão Fiscal/combate ao Fiscal/combate ao Ampliação e/ou Implantação e/ ou Dragagem e/ ou Despoluição dos despejo residuos despejo residuos melhoria da rede de melhoria do tratamento limpeza de canais recursos hídricos domésticos industriais esgoto sanitário de esgoto sanitário escoamento das aguas Fortaleza Sim Não Sim Sim Sim Sim Natal Sim Sim Sim Sim Não Sim Tibau do Sul Não Não Não Não Não Não João Pessoa Sim Sim Sim Não Sim Sim Fernando de Noronha Sim Não Sim Sim Não Sim Ipojuca Sim Não Sim Não Não Não Recife Sim Não Sim Sim Sim Sim Maceió Sim Sim Não Sim Sim Sim Maragogi Não Não Sim Sim Não Não Itacaré Sim Não Sim Não Não Sim Porto Seguro Sim Não Sim Sim Não Sim Salvador Sim Não Sim Sim Não Sim Armação dos Búzios Sim Não Sim Sim Não Não Parati Sim Não Sim Sim Não Sim Rio de Janeiro Sim Sim Sim Não Não Sim Ubatuba Sim Não Sim Sim Não Sim Balneário Camboriú Sim Não Sim Sim Sim Sim Bombinhas Não Não Sim Não Sim Sim Florianópolis Sim Sim Sim Não Sim Sim Imbituba Não Não Não Não Não Não Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE Faz-se necessária, em qualquer gestão ambiental bem sucedida e aliada à atividade turística, a preocupação com saúde e o turismo sustentável. O controle de vetores de doenças presente em 17 dos municípios aqui analisados, por exemplo, é condição necessária para manter um ambiente salubre e livre de risco de doenças, uma vez que muito dificilmente um ambiente insalubre trará retorno turístico ao município. Outra perna da gestão ambiental é o incentivo ao turismo ecológico (presente em 14 municípios), uma vez que esse expande as fronteiras do turismo, já que a natureza é única em cada lugar e não pode ser copiada. Entretanto, os ganhos com esse tipo de turismo dependem diretamente da sua conservação, ou seja, de uma boa gestão do capital natural. 93
Instrumentos de Gestão Controle de vetores de Incentivo ao Turismo doenças Ecológico Fortaleza Sim Sim Natal Sim Sim Tibau do Sul Sim Não João Pessoa Sim Não Fernando de Noronha Sim Sim Ipojuca Sim Sim Recife Sim Não Maceió Sim Sim Maragogi Sim Não Itacaré Sim Sim Porto Seguro Não Sim Salvador Sim Sim Armação dos Búzios Sim Sim Parati Não Sim Rio de Janeiro Sim Não Ubatuba Sim Não Balneário Camboriú Sim Sim Bombinhas Sim Sim Florianópolis Sim Sim Imbituba Não Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE 94
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WOOLDRIDGE, JEFFREY M. Introductory econometrics: a modern approach. Cincinnati: South-Western College Publishing, 2003. 97
Programas de Saneamento em Grandes Pólos Turísticos : Bahia Azul e PDBG Em meio a crise de dengue com foco na cidade e no Estado do Rio vale a pena lembrar que as origens do problema que passa pelo vetor da falta de saneamento básico e que a cidade teve um grande programa nesta direção que pouco avançou enquanto outra cidade mais pobre mas tão turística quanto o Rio, Salvador teve mais sucesso. As comparações entre os programas Bahia Azul e o PDBG (Programa de Despoluição da Baia de Guanabara) baseados em aumento da oferta de saneamento básico ocupam lugar de destaque na pesquisa as er lançada pela FGV junto com o Instituto Trata Brasil hoje em São Paulo. Senão vejamos: Segundo dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio, a taxa de acesso a rede geral de esgoto na Região Metropolitana de Salvador passou de 33,7% para 78,4%. Com avanço de 44,68 pontos de percentagem em 14 anos, supera a taxa apresentada pela Grande Rio (62,3% em 2006). Rio que tinha uma dianteira de saneamento básico de quase 20 pontos de Salvador hoje está atrasado em 16 pontos de porcentagem. O momento de ultrapassagem foi em 1999, Ou seja, não só uma questão de ter recursos e programas mas de gestão dos mesmos. Em tempo a participação na mortalidade infantil doenças infeciciosas e parasitárias entre as de transmissão hídrica cai 48% em Salvador (de 12,1% para 6,4%) entre 1996 e 2005 e 35,1% no isto antes da crise atual de dengue. Baia Azul X PDBG (Programa de Despoluição da Baia de Guanabara) Rede Geral de Esgoto - Região Metropolitana 74,5 78,4 71,3 71,8 72,4 57,7 56,9 56,7 59,2 52,7 50,9 50,4 52,4 54,4 62,3 54,2 58,2 58,3 57,0 48,2 36,2 40,4 38,4 37,7 33,7 32,3 1992 1993 1995 1996 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Salvador Rio de Janeiro Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PNAD/IBGE Dada a possibilidade de maior abertura geográfica, os microdados do Censo Demográfico permitem captar as mudanças na taxa de acesso a rede geral em localidades específicas atingidas pelos programas Bahia Azul e PDBG. Apresentamos a seguir essas informações. Em 9 anos a taxa de acesso dos municípios baianos 98
passa de 18,84% para 68,42%, ultrapassando o patamar fluminense (de 64,98% para o conjunto de municípios do PDBG). Acesso a Rede de Esgoto 1991 2000 Var PDBG 47,08% 64,98% 38,02% Bahia Azul 18,84% 68,42% 263,25% Fonte: CPS/IBRE/FGV a parir dos microdados do Censo/2000 Em seguida apresentamos as taxas de acesso a rede geral de esgoto em cada um dos municípios atendido pelos programas. Algumas das cidades permitem a abertura em nível de bairros, utilizando os dados do universo do Censo (ANEXO). 1991 2000 PDBG 47,08% 64,98% Nova Iguaçu 3,37% 48,82% Belford Roxo 52,72% Japeri 27,41% Queimados 35,74% Nova Iguaçu 50,64% Magé 0,99% 28,63% Guapimirim 21,89% Magé 29,87% Cachoeiras de Macacu 0,42% 44,25% Duque de Caxias 30,21% 56,31% Itaboraí 0,37% 27,70% Nilópolis 4,24% 80,47% Niterói 61,77% 70,48% Rio Bonito 0,75% 23,68% Rio de Janeiro 68,41% 76,32% São Gonçalo 40,97% São João de Meriti 67,27% 67,00% Fonte: CPS/IBRE/FGV a parir dos microdados do Censo/2000 99
1991 2000 Bahia Azul 18,84% 68,42% Cachoeira 2,38% 34,15% Candeias 0,37% 51,88% Itaparica . 26,14% Lauro de Freitas . 40,79% Madre de Deus . 83,20% Maragogipe 5,57% 22,45% Muritiba 5,34% 4,64% Salvador 21,90% 74,38% Santo Amaro 0,21% 41,12% São Félix 0,40% 45,89% São Francisco do Conde . 39,13% Vera Cruz . 3,05% Fonte: CPS/IBRE/FGV a parir dos microdados do Censo/2000 Um arquiteto que tinha o apelido Lelé cujo trabalho era pela prefeitura no tempo do prefeito Mario Kertesz de Salvador criou uma 'fabrica de escolas' que na verdade era uma fabrica de pre-moldados baratos mas eficientes para construir escolas, fazer saneamento basico, etc que foi o embrião do Baia Azul que é aplicado na segunda metade dos anos 90. Programa de Despoluição da Baia de Guanabara O PDBG abrange 13 municípios do Estado do Rio de Janeiro: Nilópolis, São João de Meriti,Duque de Caxias, Belfort Roxo,Nova Iguaçu, Magé, Guapimirim, Itaboraí, Cachoeiras de Macacu, Rio Bonito, São Gonçalo, Niterói e Rio de Janeiro. Na primeira fase, apenas sete seriam alvo de intervenções (Programa de Saneamento Básico): Rio de Janeiro, Niterói, São Gonçalo, Duque de Caxias, Belfort Roxo, São João de Meriti e Nova Iguaçu. Dentro desse grupo, a equipe do PAISQUA optou por detalhar os estudos em três deles: Duque de Caxias, Rio de Janeiro (Ilha do Governador) e São Gonçalo. Os critérios de seleção foram: posição geográfica em relação à Baía de Guanabara, volume, variedade e cronograma de obras, densidade geográfica, acesso físico e político. Programa PDF Enquanto alguns cogitam programas como o "um computador por criança", inspirado na iniciativa americana OLPC "One Laptop Per Child", pesquisa da FGV com o Instituto Trata Brasil propõe a iniciativa PDF que não tem nada que ver com software mas de algo mais básico na vida humana "uma Privada Decente por Família". A falta de esgoto de uns é a falta de esgoto de todos. Talvez pela invisibilidade das externalidades emanadas e por ser pouco charmosa, a causa do saneamento básico 100
para todos precisa de impulso para vencer os obstáculos da indiferença. A rede geral de esgoto atinge menos de metade da população brasileira e tem avançado a ¼ da velocidade da redução da miséria brasileira enquanto insuficiência de renda. Comparação de Percepções de Saneamento E Outros Serviços Públicos – Município do Rio Apresentamos abaixo um zoom das taxas de acesso a saneamento básico do Brasil e seus municípios passando ao município do Rio de Janeiro e suas APs. Onde vemos que fora as questões de segurança e saúde as percepções sobre a qualidade do esgoto é pior que os demais serviços públicos aí incluindo Lixo, Luz, Água, Telefonia e Educação. Complementarmente, a evolução nos últimos 12 meses tem seguido padrão similar. Município do Rio Avaliação dos serviços pelos usuários Muito Muito Serviço Ruim Regular Bom ruim bom Coleta de lixo 2% 2% 8% 26% 62% Energia elétrica 4% 4% 14% 33% 45% Água 5% 4% 16% 30% 45% Telefone fixo 6% 5% 16% 33% 40% Esgoto 9% 5% 18% 29% 38% Educação 7% 6% 20% 28% 38% Transporte 9% 7% 24% 37% 22% Saúde 32% 11% 23% 15% 19% Segurança 32% 12% 24% 18% 12% Fonte: Rio Como Vamos - Março de 2008 Município do Rio Percepção de melhoria dos serviços nos últimos 12 meses pelos usuários Permanece Serviço Melhorou igual Piorou Educação 43% 40% 14% Coleta de lixo 41% 55% 4% Água encanada 34% 57% 9% Telefone fixo 32% 53% 14% Esgoto 25% 60% 13% Saúde 19% 38% 41% Fonte: Rio Como Vamos 2008 Município do Rio Avaliação dos serviços por Área de Planejamento 101
CENTRO SUL NORTE BARRA/ JACARE- OESTE Serviço Muito Bom e Muito Bom e Muito Bom e Muito Bom e Muito Bom e ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito Ruim bom Ruim bom Ruim bom Ruim bom Ruim bom Água 9% 11% 79% 6% 19% 75% 12% 13% 75% 6% 19% 75% 8% 15% 76% Coleta de lixo 5% 10% 84% 5% 8% 86% 5% 7% 88% 3% 17% 80% 2% 6% 92% Educação 7% 17% 74% 10% 16% 74% 14% 23% 62% 8% 18% 73% 16% 20% 63% Energia elétrica 5% 11% 83% 5% 12% 83% 6% 13% 80% 10% 21% 68% 9% 16% 74% Esgoto 22% 16% 62% 11% 19% 69% 12% 19% 67% 13% 20% 66% 16% 17% 66% Saúde 31% 23% 45% 41% 19% 40% 49% 24% 27% 39% 29% 32% 39% 23% 37% Segurança 46% 27% 26% 35% 28% 37% 57% 21% 18% 27% 30% 42% 35% 24% 40% Telefone fixo 12% 12% 76% 9% 19% 71% 15% 14% 71% 6% 19% 75% 7% 16% 76% Transporte 14% 22% 64% 9% 21% 69% 17% 24% 57% 12% 21% 65% 20% 27% 52% Fonte: Rio Como Vamos - Março de 2008 Rio X Salvador e outras Capitais Metropolitanas – Dados de Acesso a Esgoto Tem acesso a esgoto - Taxa Região Metropolitana Categoria 1992 1993 1995 1996 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Pará 5,41 8,97 7,86 8,62 9,97 5,71 7,71 12,37 7,36 5,34 7,64 9,74 9,27 Ceará 11,5 13,01 14,85 8,81 19,17 24,97 32,35 32,81 38,87 39,6 45,34 37,86 43,81 Pernamb uco 25,04 24 23 33,65 29,69 31,6 32,81 29,47 33,84 36,49 34,67 37,79 38,97 Bahia 33,74 36,21 40,41 38,39 32,28 37,65 56,67 59,15 71,28 71,79 72,41 74,51 78,42 Minas Gerais 68,91 69,07 72,17 74,88 75,62 80,28 79,78 79,34 81,38 83,17 84,83 82,7 83,58 Rio de Janeiro 52,65 50,85 50,35 57,73 52,42 54,39 56,86 54,2 48,22 58,21 58,29 56,95 62,28 São Paulo 74,9 74,15 77,63 73,82 79,39 82,28 80,36 79,94 79,98 81,8 84,8 83,97 78,64 Paraná 33,27 43,45 32,39 35,2 42,54 49,59 49,94 57,96 63,86 62,25 59,64 67,12 59,32 Rio Grande do Sul 19,55 7,51 21,02 8,32 3,14 8,35 4,88 13,76 19,15 9,14 6,42 10,81 10,01 Distrito Federal 73,26 71,92 72,62 70,06 79,76 84,33 83,98 82,28 82,99 83,27 82,99 82,1 79,85 102
Análise de Impacto entre Metrópoles: Os modelos de regressão logística das próximas duas tabelas mais abaixo revelam que quando comparamos pessoas com o mesmo sexo, idade, renda, educação entre outras variáveis as chances de acesso a rede geral de esgoto no Grande Rio é inferior em relação as outras grandes cidades no período 2002 a 2006. O oposto acontece com Salvador. Modelos de Falta de acesso a Rede Geral de Esgoto O Grande Rio versus as Demais Metrópoles Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept 0.0829 0.0006 19124.1 ** . SEXO HOMEM 0.0381 0.0002 26447.5 ** 1.03882 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 cor BRANCOS 0.1799 0.0002 552736 ** 1.19706 cor NEGROS 0.0000 0.0000 . 1.00000 RFPC -0.0004 0.0000 2249528 ** 0.99964 IDADE -0.0011 0.0000 28615.8 ** 0.99894 edu2 B_4 a 7 -0.0750 0.0003 57472.1 ** 0.92776 edu2 C_8 a 11 -0.3254 0.0003 1183909 ** 0.72225 edu2 D_12 ou mais -0.5165 0.0005 982716 ** 0.59658 edu2 ZZZ_Educação fun 0.0000 0.0000 . 1.00000 NMPC 0.2364 0.0003 857731 ** 1.26672 rmrj Não -0.5565 0.0005 1253208 ** 0.57322 rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2003 -0.2844 0.0008 139497 ** 0.75246 ano2004 -0.2836 0.0008 140645 ** 0.75303 ano2005 -0.2235 0.0008 88164.7 ** 0.79975 ano2006 -0.4120 0.0008 293755 ** 0.66235 ano2003*rmrj Não 0.2201 0.0009 65598.7 ** 1.24621 ano2003*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2004*rmrj Não 0.1687 0.0009 39030.3 ** 1.18374 ano2004*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2005*rmrj Não 0.1183 0.0008 19393.0 ** 1.12563 ano2005*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2006*rmrj Não 0.4316 0.0009 255707 ** 1.53977 ano2006*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 103
Modelos de Falta de acesso a Rede Geral de Esgoto A Grande Salvador versus as Demais Metrópoles Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -0.8455 0.0010 725241 ** . SEXO HOMEM 0.0357 0.0002 23286.0 ** 1.03636 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 Cor BRANCOS 0.2353 0.0002 921708 ** 1.26528 Cor NEGROS 0.0000 0.0000 . 1.00000 RFPC -0.0004 0.0000 2307809 ** 0.99963 IDADE -0.0007 0.0000 12344.3 ** 0.99930 Edu2 B_4 a 7 -0.0830 0.0003 70513.6 ** 0.92035 Edu2 C_8 a 11 -0.3203 0.0003 1149279 ** 0.72590 Edu2 D_12 ou mais -0.5051 0.0005 942036 ** 0.60345 Edu2 ZZZ_Educação fun 0.0000 0.0000 . 1.00000 NMPC 0.2187 0.0003 737526 ** 1.24447 rmsalva Não 0.5023 0.0009 298055 ** 1.65251 rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2003 -0.3376 0.0016 44807.6 ** 0.71350 Ano2004 -0.3235 0.0016 42419.2 ** 0.72361 Ano2005 -0.4381 0.0016 74719.6 ** 0.64528 Ano2006 -0.5998 0.0016 132962 ** 0.54893 Ano2003*rmsalva Não 0.2351 0.0016 20663.1 ** 1.26499 Ano2003*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2004*rmsalva Não 0.1771 0.0016 12085.0 ** 1.19379 Ano2004*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2005*rmsalva Não 0.3174 0.0016 37358.8 ** 1.37355 Ano2005*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2006*rmsalva Não 0.5473 0.0017 105805 ** 1.72857 Ano2006*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Análise de Impacto dentro do Município na Década de 90 O Rio vivia no começo da década passada a honra de sediar a ECO 92 e desenvolveu o seu modelo de despoluição da Bahia de Guanabara. Os modelos de regressão logística da próxima abaixo revelam que quando comparamos pessoas com o mesmo sexo, idade, educação entre outras variáveis as chances de acesso a rede geral de esgoto no Grande Rio é inferior em relação a das outras grandes cidades no período 1991 a 2000 com base no Censo Demográfico, os municípios contemplados pelo programa apesar de ter um maior nível de acesso tiveram crescimento de acesso a rede geral de esgoto teve inferior a de outros municípios da cidade. 104
Modelos de Acesso a Rede Geral de Esgoto O Grande Rio: Áreas do PDBG versus as Demais Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -1.2250 0.0019 406212** . SEXO Homem -0.0689 0.0008 6668.34** 0.93343 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.4086 0.0009 226136** 0.66455 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0067 0.0000 80061.3** 1.00668 educa 0.0737 0.0001 552506** 1.07653 V1005 aglomerado rural -1.1362 0.0102 12372.2** 0.32102 V1005 area não urbaniz -1.2269 0.0059 43204.1** 0.29319 V1005 area rural exclu -3.2256 0.0059 300854** 0.03973 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.2496 0.0010 68188.2** 1.28347 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2 Munic - PDBG 0.5569 0.0016 125757** 1.74532 munic2 ZMunic - Não PDB 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.9444 0.0018 274986** 2.57133 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo Munic - PDBG -0.2154 0.0020 11146.7** 0.80625 munic2*anoo Munic - PDBG 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não PDB 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não PDB 0.0000 0.0000 . 1.00000 Os dados da última seção permitem mergulhar nos bairros dos municípios de Rio, Salvador e São Paulo. 105
6. Integrando as Ações de Saneamento Básico As políticas de saneamento não atuam somente no seu campo de domínio, mas também em outras dimensões e são essenciais, por exemplo, para as políticas de saúde e de recursos hídricos. Libanio et al. (2005) argumenta que existem interfaces em saneamento ambiental que estão associadas à questão da saúde publica e da política de recursos hídricos, como é o caso da educação ambiental, do abastecimento de água para consumo humano e do tratamento de efluentes líquidos, esgotamento sanitário e da drenagem urbana. As externalidades negativas ocasionadas pela falta de infra-estrutura devem-se, em grande parte, à falta de investimento no setor. Esta falta de investimento acaba aumentando significativamente os gastos públicos, pois resultam em elevadas taxas de internamentos hospitalares, oriundas da falta de esgotamento sanitário. O problema é mais delicado pois sabe-se que a distribuição dos investimentos em infra-estrutura em uma cidade, principalmente no Brasil, é uma espécie de cabo de guerra entre os vários agentes produtores e consumidores de uma localidade, onde as relações de poder entre os grupos sociais e os momentos da conjuntura política são elementos centrais para a alocação de recursos. Soma-se a isso, o fato de as obras em saneamento serem em sua maioria subterrâneas, escondendo-se aos olhos dos eleitores, e da mesma forma os ganhos advindos das políticas de saneamento são invisíveis e ficam indiretamente encobertos por trás das estatísticas de saúde. Estudos da OMS – Organização Mundial de Saúde mostram que R$ 1 aplicado em Saneamento gera R$ 2,50 de economia em saúde. As externalidades são também muito grandes na área ambiental. Entretanto, o Brasil está apenas começando o controle destas questões (Melo, 2005). Segundo o Sistema Único de Saúde (SUS) para cada real investido em saneamento em 2000, os municípios economizavam cinco em gastos no setor de saúde. Foi significativo o aumento da cobertura dos serviços de saneamento no Brasil desde os anos 1970, sendo que apenas nos últimos 30 anos os serviços de água atingiram mais de 90% da população urbana, equivalente a mais de 30 milhões de domicílios, proporção essa de cobertura que beira os números encontrados em muitos paises desenvolvidos. Por outro lado, o país se encontra em um patamar bem inferior quando o assunto é a oferta de esgoto, muito embora tenha triplicado a cobertura desse serviço nesse mesmo período (Mota, 2005). 100
Um grande fator limitante para o não avanço das políticas de saneamento no Brasil teve origem na academia, com a teoria do limiar de saturação. Na década de 80, esse pensamento induziu a se preterirem os investimentos em saneamento em favor da priorização de outras ações de atenção primária à saúde, tendo por justificativa o impacto desprezível na saúde daquelas ações em países com reduzido nível de saneamento, bem como aqueles com elevada nível de saneamento. De acordo com a teoria do limiar de saturação, existiria uma faixa de eficiência das políticas de saneamento, onde as intervenções em saneamento em populações com condições sócio-econômicas extremamente baixas ou extremamente elevadas proporcionariam um efeito desprezível sobre a saúde. No entanto, essa teoria não era respaldada por estudos epidemiológicos realizados em diversos países pobres, especialmente africanos e asiáticos, que demonstraram justamente o contrário. A partir daí, segundo Briscoe (1987), a política para a área de saúde amparada pelos órgãos internacionais de fomento, excluiu dos programas de atenção primária à saúde as intervenções na área de saneamento, baseando-se no argumento de que o custo de cada disfunção infantil, prevenida através de programas de abastecimento de água e esgotamento sanitário, configura-se muito superior ao custo correspondente ao de outras medidas de atenção primária, como a terapia de reidratação oral, vacinas, tratamento contra a malária, e aleitamento materno. Atualmente sabe-se que esse pensamento é falacioso, uma vez que a argumentação econômica empregada para privilegiar essas ações secundárias em detrimento das intervenções ambientais ou primárias, equivocadamente, considerou os custos brutos dos programas de abastecimento de água e esgotamento sanitário e não seus custos líquidos. De acordo com Briscoe (1984b), a comparação econômica correta seria obtida deduzindo-se, dos custos brutos dos sistemas de saneamento, os valores já tradicionalmente pagos pelo serviço por parte da população, na forma de tarifas e taxas. Um outro ponto importante a considerar são os custos sociais, tendo em vista que a utilização não racional do recurso água pelos agentes econômicos tem acarretado perdas ambientais cujos custos tem sido desconsiderados nas ações em que um certo grupo na sociedade impõe a terceiros. As perdas ambientais refletem o custo de uso que as gerações presentes devem pagar, ou deduzir de sua renda, para compensar as gerações futuras pelo esgotamento desses recursos (Seroa da Motta & Mendes, 1992). Os custos adicionais podem ser divididos em dois: resultam de investimentos necessários para solucionar os problemas desencadeados (custos de monitoramento, 101
precaução e reparação de danos); e das perdas de produção em setores dependentes de recursos (produção sacrificada). Uma aproximação seria valorar os impactos na saúde dos indivíduos, ou seja, os custos sociais provenientes dos gastos com a saúde – produção sacrificada devido à morbidade e morte prematura e os custos privados e públicos com medicamentos e internação. Os prejuízos das doenças de veiculação hídrica doméstica, causadas por precárias condições sanitárias, extrapolam o campo econômico e ganham uma dimensão social, uma vez que, ao prejudicar a saúde humana, demandam verbas públicas e privadas para o atendimento médico-hospitalar. Somando-se a isso os dias de confinamento e tratamento da doença, pode-se inferir os impactos na produtividade e, conseqüentemente, no processo de geração de renda, assim como no aprendizado na escola, que terá efeitos futuros sobre a produtividade. Mendes & Seroa da Motta (1992) utilizou essa metodologia para valorar os custos da saúde associados à poluição hídrica para 22 estados brasileiros. A autora verificou que cerca de 60% dos casos de óbitos estavam associados à más condições de saneamento, ao passo que esse percentual para morbidade representou 90%. Os gastos médicos somaram um total de US$ 40,2 milhões no ano de 1989, ao passo que os custos de oportunidade com morte prematura e morbidade foram US$ 387,9 milhões e US$8,3 milhões, respectivamente. Seroa da Motta e Moreira (2004) apontam que os custos de investimentos necessários para atingir a cobertura total da população nos serviços de água e esgotamento sanitário no período entre 1999-2010, de, respectivamente, R$ 5,74 bilhões e R$ 17,45 bilhões. Esse valor dividido pela população ainda não atendida corresponde a R$ 221 para esgoto e R$ 159 em média por pessoa. Já um aumento da cobertura dos serviços de saneamento equivalente a 1% da população brasileira resultaria em um gasto total de investimento nesses serviços de, respectivamente, R$ 263 milhões e R$ 362 milhões, o que à taxa de 10% a.a., em perpetuidade, chega a um valor para água e esgoto de R$ 2,6 milhões e R$ 3,6 milhões, respectivamente. Dentre as ações de saneamento, não podemos esquecer aquelas relacionadas a educação, principalmente ambiental. Mendonça et al. (2004), estudando a demanda por saneamento no Brasil, encontrou que a educação exerce um efeito até mesmo maior que a renda para impulsionar soluções alternativas diante a problemas de oferta 102
de saneamento, como, por exemplo, o uso de fossas sépticas mesmo não ligadas a rede coletora e a queima do lixo como solução individual a falta de coleta de resíduos sólidos, o que reduziria em muito tanto o custo da expansão do serviço por parte do Estado e mitigaria em parte alguns externalidades associadas a saúde das populações. A longa defasagem implícita no processo de acumulação da capital humano deve ser reduzida através de ações educativas mais específicas. A elaboração e distribuição de cartilhas pelo Instituto Trata Brasil, de autoria do Ziraldo - um dos embaixadores da causa - aponta nesta direção de aceleração e conscientização da população, que a presente pesquisa procura ajudar a pautar. O investimento passa necessariamente por ações que levam em conta as diferenças e especificidades locais, potencializando os resultados de uma política nacional de saneamento que necessariamente integre as ações locais de provimento de água e de esgoto entre si e dentro do mesmo território. Neste sentido ações de conscientização da população local através de campanhas educativas diferenciadas pode ser de importância chave à causa. As ações do Instituto Trata Brasil procuram se pautar por este princípio de diferenciação das ações respeitando a diversidade cultural e utilizando a rede de lideranças comunitárias locais através como multiplicadores de idéias e princípios adequados á mentalidade da população local. Neste aspecto, a parceria com a Pastoral da Criança vai nesta direção e se apresenta como a mais estratégica, não só pela alta capilaridade e qualidade de sua rede como pelo seu foco na primeira infância. Não existe nenhuma instituição pública e privada hoje no Brasil com a contribuição ao desenvolvimento infantil comparável ao da Pastoral da Criança. 103
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Visão Geral do Projeto Considerando os objetivos do INSTITUTO TRATA BRASIL e a experiência da FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS (FGV), o ITB buscou a FGV para realizar uma pesquisa sobre os serviços de coleta e tratamento de esgoto e seus impactos nas dimensões de saúde, educação, trabalho e turismo, assim como em outros indicadores gerais de condições de vida, etc. A disponibilização será feita em etapas, a fim de mantermos uma maior interação durante o processo. Ao fim tudo estará reunido em um único endereço da internet de forma clara e focada, onde os principais resultados estarão expostos de forma sintética na página inicial. Cada pessoa poderá navegar através dos diferentes impactos em níveis nacional, estadual, municipal ou inframunicipal, quando houver disponibilidade de dados, seguindo o esquema a seguir: 107
IMPACTOS INDICADORES Custo Percepção Estado de Saúde SAÚDE Incidência de problemas Peso e Altura das Crianças Acesso Matrícula, Assiduidade, EDUCAÇÃO Jornada Desempenho Progresso e Proficiência Escolar MAPA DO SANEAMENTO Geração de Empregos BÁSICO NO BRASIL TRABALHO Diretos e Indiretos quantidade, qualidade e custo Performance e Percepção Pequenos Negócios TURISMO Estudos de Caso Qualidade Percebida Qualidade de Vida e Moradia CONDIÇÕES GERAIS DE VIDA Meio Ambiente Análise Meso Cadastros Sociais Bolsa-Família e Municípios Estudos de Casos e Conexões Metas do Milênio Outras Ações (PACs) 108
Seguem abaixo os indicadores sociais a serem avaliados em cada etapa: Variáveis de infra-estrutura: 1) Quantidade e Qualidade do Acesso a serviços públicos e respectivo custo: Escoamento sanitário - tem / não tem; bom / ruim. Serviço de água – tem / não tem; bom / ruim. Mapeamento e Variáveis de impacto de melhoras da infra-estrutura em cada uma das etapas: I. MAPEAMENTO DO ACESSO E IMPACTO SOBRE A SAÚDE 1) Mapeamento Mapeamento do acesso à infra-estrutura nas localidades (municipal e em alguns casos infra-municipal) Avaliação da Qualidade do Acesso 2) Saúde Percepção das condições de saúde Deixou de realizar suas atividades habituais por motivo de diarréia ou vômito; problema respiratório; outros. Esteve acamado nas duas últimas semanas Incidência de doenças Problemas de saúde como motivo de evasão escolar Peso e altura das crianças II. IMPACTOS NO DESENVOLVIMENTO (EDUCAÇÃO, TRABALHO E TURISMO) 1) Educação Matrícula Freqüência (assiduidade) Jornada Progresso escolar (repetência) Proficiência 2) Trabalho Geração de empregos diretos e indiretos de investimentos a partir de investimentos em infra-estrutura Performance e percepção de pequenos negócios 109
3) Turismo Estudos de Casos Balneabilidade das praias III. CONDIÇÕES GERAIS DE VIDA (INDIVÍDUO E SOCIEDADE) E CONEXÕES COM POLÍTICAS PÚBLICAS: 1) Impacto sobre as Condições Gerais de Vida Avaliação das condições de vida Avaliação das condições de moradia Meio Ambiente Dados de Cadastros Sociais (Bolsa-Família e Perfis Municipais) 2) Análise Meso Estudo das correlações com ampla gama de indicadores sociais municipais 3) Estudo de Casos e Conexões Estudos de casos (Favela-Bairro, Macaé, entre outros) e Experimentos. Metas do Milênio Conexões com outras ações estatais (PAC Educacional, PAC da Saúde, PAC Social, etc.). 1. PRODUTOS A proposta é a montagem de parceria que geraria a provisão de um sistema de informações, modelos de análises, marco conceitual e sua difusão para a sociedade em três momentos distintos. Isso passa pela criação de um sítio na internet que permitirá a reunião das etapas e generalização das análises a um amplo conjunto de usuários de forma interativa e amigável. Os produtos serão disponibilizados em linguagem acessível e acompanhados de notas explicativas e hipertextos, a fim de facilitar a navegação e entendimento dos usuários. O objetivo é permitir que cada cidadão brasileiro olhe sua realidade a partir de perspectiva local. Abordaremos de forma pedagógica e seqüencial os diversos exercícios empíricos, que constituem na verdade extensões do mesmo tipo de análise. Começaremos por análises bivariadas e passaremos a análises multivariadas (i.e., regressões), tanto para variáveis contínuas quanto discretas. Os exercícios de regressão serão didatizados através da realização de simuladores, panoramas, pop ups explicativos e vídeos didáticos. 110
Detalhamento geral dos produtos: Sitio na Internet contendo: 1. Sistema de simuladores amigáveis de variáveis discretas a partir de modelos multinomiais (e.g. percepção das condições de saúde) e de variáveis contínuas a partir de regressões (e.g., valor pago pelo serviço) de acordo com atributos individuais, domiciliares e geográficos; 2. Completo banco de dados geo-referenciado a partir de acervo de microdados e aplicação interativa que permite consultar informações e gerar gráficos e tabelas de forma amigável, que otimizará e facilitará a consulta, o processamento e a análise das informações locais. A idéia é divulgarmos um relatório e um sítio da internet com apresentações e hipertextos relacionados cada um dos temas abordados. No que diz respeito a análise de conjuntura, o projeto propõe flexibilidade, em comum acordo, para mudanças, adiantamentos ou substituição entre os temas de acordo com necessidades ou atualidades. 3. M ETODOLOGIA DO T RABALHO I. ROTEIRO Informações de diferentes bases de dados estarão disponibilizadas através do sítio do projeto e de links em partes específicas do texto. O roteiro do trabalho pode ser sintetizado em uma série de perguntas: A primeira é o que fazer? A reposta simples é promover melhores condições de acesso à infra-estrutura, mas isto nos remete à questão de como fazer?. Que combinação de ações utilizar? A pergunta como está também relacionada com quem? necessita de acesso como, por exemplo, que classe econômica (C, D, E etc.) ou grupo social focar (ex: crianças, pobres, moradores de periferia) e quando privilegiar as ações no sentido de buscar a cronologia de metas de melhoria de acesso em conjunção com outras metas sociais. A pergunta seguinte é onde? buscar a meta, abrindo a análise de grupos sócio- demográficos específicos em localidades específicas (estados, capitais, municípios e em alguns casos inframunicipais ou até mesmo setores censitários, através do universo do censo). Acima de tudo responder por que? buscar a universalização do acesso. 111
II. BASES DE DADOS Os principais elementos do projeto consistem na avaliação do impacto do acesso à infra-estrutura conforme indicadores detalhados anteriormente (item 1), a partir de técnicas microeconométricas. A metodologia da pesquisa consiste na geração, descrição e análise de um conjunto amplo de base de dados advindo de bases primárias e secundárias. Utilizaremos pesquisas domiciliares tradicionais, como Censos Demográficos - que nos permite captar informações em nível local, além de uma visão da trajetória de longo prazo; e PNADs que nos permitem uma avaliação detalhada das mudanças nas condições de vida (infra-estrutura, saúde, educação, emprego). A análise será enriquecida com suplementos de pesquisas específicas sobre Saúde, Educação e Trabalho, que nos permitem uma avaliação detalhada dos impactos de mudanças nas condições de acesso à infra-estrutura doméstica nos avanços sociais. Os efeitos sociais também serão captados através de informações de diferentes Ministérios: i. Ministério das Cidades, através do sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS) que permite abertura local das informações; ii. Ministério da Educação por meio de Censos escolares e avaliação de desempenho escolar, iii. Ministério da Saúde. com estatísticas sobre internações hospitalares Complementarmente: as Pesquisas Orçamentárias nos permitem avaliar o lado privado da política pública, através de estimativas de custo dos serviços; os Registros Administrativos com informações dos trabalhadores caracterizam as mudanças observadas no mercado de trabalho formal e dos empreendimentos ligados ao setor; bem como a pesquisa sobre Economia 112
Informal que investiga as características de funcionamento e avanço das unidades produtivas de trabalhadores autônomos e empregadores. Os modelos empíricos gerados serão convertidos em ferramentas interativas e amigáveis a fim de aumentar a capacidade de difusão dos resultados da pesquisa. T ÉCNICAS Análise Bivariada O objetivo da análise bivariada é traçar um perfil da estrutura de correlações entre as variáveis de infra-estrutura e de desempenho social, analisando o papel de cada atributo tomado isoladamente nesta correlação. Isto é, desconsideramos possíveis e prováveis inter-relações das "variáveis explicativas.”. Análise Multivariada A análise multivariada visa proporcionar um experimento melhor controlado que a análise bivariada. Seu objetivo é captar o padrão de correlações parciais entre as variáveis de interesse e as variáveis explicativas. Na análise multivariada captamos as correlações das variáveis de acesso à infra-estrutura com variáveis de retorno social citadas mantendo as demais variáveis constantes. Trabalharemos com duas variantes do modelo de regressão multivariada: a) Regressão em mínimos quadráticos ordinários para variáveis contínuas; b) Regressão logística multinomial envolvendo como endógenas diversas categorias de variáveis discretas. III. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS Serão desenvolvidos sistemas de informações interativos e amigáveis, como por exemplo: ? Simulador7 (Variáveis Discretas e Contínuas) ? Um sistema de simuladores de probabilidades será desenvolvido, a partir de modelos multivariados aplicados a variáveis de interesse contínuas (ex: custo do servico) ou discretas (eg. esteve acamado) controlado por atributos individuais e geográficos, derivados de microdados. Os resultados estimados permitirão identificar, por exemplo, vários fatores relativos aos avanços sociais. Uma vez encontrados, todos 7 Exemplificando: Percepção das Condições de Vida 113
esses fatores serão sintetizamos num único indicativo de probabilidade. Por exemplo, este exercício permite calcular, de forma amigável e interativa através da Internet, a probabilidade de um indivíduo, dadas suas características e o acesso a infra-estrutura, ter deixado de realizar atividades habituais por motivos de saúde ou qual seria sua despesa média com serviços de água dados seus atributos. ? Panoramas8 ? O Panorama permite obter uma visão bastante ampla de indicadores diversos cruzados com características gerais da população (demográficas, socioeconômicas e espaciais). Com ele é possível medir por exemplo, a probabilidade de considerar seu estado de saúde bom ou muito bom ou ter estado acamado nas duas semanas anteriores a pesquisa. Esse instrumento otimizará e facilitará a consulta, o processamento e a análise de dados. ? Desenvolvimento de Sistema de Informações na Internet ? O desenvolvimento de sistemas permitirão criar menus seqüenciais em ordem crescente de detalhamento. Nesta janela, poderão ser incorporadas aos principais textos, notas explicativas ou tabelas com dados e mapas. A seguir serão incorporadas aberturas espaciais com dados de tabelas geradas a partir de processamento de microdados. Uma vantagem deste tipo de sistema é a possibilidade de incorporação a sites na internet. Sobre o Instituto Trata Brasil O Instituto Trata Brasil é uma iniciativa de responsabilidade socioambiental que visa mobilizar diversos segmentos da sociedade para garantir a universalização do saneamento no País. Para isso, tem como proposta informar e sensibilizar a população sobre a importância e o direito de acesso à coleta e ao tratamento de esgoto e mobilizá-la a participar das decisões de planejamento em seu bairro e sua cidade; cobrar do poder público recursos para a universalização do saneamento; apoiar ações de melhoria da gestão em saneamento nos âmbitos municipal, estadual e federal; estimular a elaboração de projetos de saneamento e oferecer aos 8 Exemplificando: Religiosidade no Brasil 114
municípios apoio para o desenvolvimento desses projetos, e incentivar o acompanhamento da liberação e da aplicação de recursos para obras. Hoje, o Instituto conta com o apoio das empresas Amanco, Braskem, Colgate, Caloi, Editora Globo, Medley, Solvay Indupa, Tigre, da Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES), da Associação dos Dirigentes de Vendas e Marketing do Brasil (ADVB), da Fundação Getúlio Vargas, do Instituto Coca-Cola e da Pastoral da Criança. SOBRE A FUNDAÇÃO G ETÚLIO VARGAS Criada em 1944, a FGV é uma entidade sem fins lucrativos que apresenta uma extensa folha de serviços prestados à comunidade técnico-científica-empresarial e à sociedade como um todo. A tradição, aliada à eficácia e à eficiência de sua atuação, constitui a marca registrada desta Instituição. No campo da consultoria, a FGV se diferencia por agregar aos seus trabalhos o seu maior patrimônio: a credibilidade, estabelecida ao longo do tempo pela segurança e competência em tudo o que faz. 115
ANEXO A: Modelos Multivariados Saneamento: Impactos a partir da Saúde Regressão Logística - Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total* Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.8707 0.0022 1773999** . SEXO HOMEM -0.2247 0.0005 207625** 0.79876 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS -0.0385 0.0005 4911.04** 0.96226 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0175 0.0000 1973737** 1.01762 RFPC -0.0002 0.0000 143721** 0.99981 migramu Ignorado -15.3915 102.7090 0.02 0.00000 migramu Não migrante -0.0249 0.0005 2193.70** 0.97544 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.0856 0.0038 505.69** 0.91800 UF 12 0.6224 0.0043 20503.2** 1.86341 UF 13 -0.4206 0.0032 17576.6** 0.65663 UF 14 0.1153 0.0060 368.57** 1.12220 UF 15 0.3826 0.0024 25064.6** 1.46612 UF 16 -0.0423 0.0048 77.73** 0.95856 UF 17 0.3048 0.0033 8374.73** 1.35638 UF 21 0.2681 0.0025 11637.3** 1.30744 UF 22 0.0192 0.0030 41.99** 1.01936 UF 23 -0.1146 0.0024 2309.73** 0.89170 UF 24 -0.0763 0.0027 787.39** 0.92651 UF 25 -0.0798 0.0026 926.65** 0.92334 UF 26 -0.1549 0.0023 4452.67** 0.85647 UF 27 -0.2376 0.0029 6748.82** 0.78853 UF 28 -0.1436 0.0031 2140.19** 0.86627 UF 29 -0.2621 0.0023 13534.1** 0.76947 UF 31 -0.1654 0.0021 6054.43** 0.84755 UF 32 -0.1706 0.0027 4136.92** 0.84316 UF 33 -0.5716 0.0022 66310.0** 0.56459 UF 35 -0.2876 0.0021 19478.8** 0.75006 UF 41 -0.0425 0.0022 366.45** 0.95834 UF 42 -0.1652 0.0024 4577.29** 0.84774 UF 43 -0.0979 0.0023 1889.80** 0.90676 UF 50 -0.0451 0.0029 249.50** 0.95587 UF 51 -0.1592 0.0028 3156.60** 0.85282 UF 52 0.0359 0.0024 225.76** 1.03653 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.0664 0.0007 10182.2** 1.06870 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0105 0.0008 169.91** 0.98960 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0098 0.0010 99.66** 1.00990 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 116
Regressão Logística - Perda por Diarréia ou vomito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -1.9632 0.0088 50091.6** . SEXO HOMEM 0.1137 0.0020 3394.20** 1.12041 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.1014 0.0021 2253.30** 1.10672 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0303 0.0001 303428** 0.97015 RFPC -0.0000 0.0000 334.74** 0.99996 migramu Ignorado 0.0000 0.0000 . 1.00000 migramu Não migrante 0.0433 0.0023 364.48** 1.04429 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.0520 0.0155 11.21** 0.94937 UF 12 0.4113 0.0149 764.81** 1.50873 UF 13 0.3128 0.0119 686.95** 1.36729 UF 14 -0.0680 0.0232 8.60** 0.93421 UF 15 0.2816 0.0093 907.65** 1.32531 UF 16 0.5933 0.0154 1487.32** 1.80989 UF 17 0.6455 0.0114 3181.61** 1.90703 UF 21 0.2076 0.0098 452.51** 1.23067 UF 22 0.3853 0.0113 1166.63** 1.47008 UF 23 0.0011 0.0096 0.01 1.00115 UF 24 0.3460 0.0105 1094.37** 1.41336 UF 25 -0.0265 0.0108 6.02** 0.97389 UF 26 -0.1355 0.0095 201.69** 0.87329 UF 27 0.3686 0.0110 1114.46** 1.44568 UF 28 0.0662 0.0122 29.25** 1.06849 UF 29 0.0519 0.0091 32.19** 1.05322 UF 31 0.3204 0.0085 1404.38** 1.37768 UF 32 -0.1638 0.0114 207.60** 0.84888 UF 33 -0.0636 0.0092 47.41** 0.93839 UF 35 0.0326 0.0084 15.12** 1.03315 UF 41 -0.0617 0.0091 46.31** 0.94020 UF 42 -0.2665 0.0103 667.43** 0.76603 UF 43 -0.1978 0.0093 454.21** 0.82052 UF 50 -0.0086 0.0116 0.56 0.99139 UF 51 0.5801 0.0103 3154.71** 1.78616 UF 52 0.1823 0.0095 368.21** 1.19993 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.0065 0.0025 6.67** 1.00657 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0958 0.0032 873.08** 0.90868 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0123 0.0040 9.67** 1.01241 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 117
Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.6860 0.0042 403976** . SEXO HOMEM -0.0958 0.0010 9498.25** 0.90868 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.0126 0.0011 130.12** 1.01264 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0145 0.0001 46782.2** 0.98564 RFPC -0.0000 0.0000 1739.57** 0.99996 migramu Ignorado -15.1499 226.9964 0.00 0.00000 migramu Não migrante -0.0655 0.0012 3094.66** 0.93658 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.1483 0.0074 401.05** 0.86217 UF 12 0.5610 0.0081 4800.68** 1.75235 UF 13 -0.4802 0.0061 6296.76** 0.61868 UF 14 0.1860 0.0101 338.53** 1.20444 UF 15 0.4950 0.0045 12122.2** 1.64047 UF 16 -0.0017 0.0085 0.04 0.99834 UF 17 0.2639 0.0063 1744.58** 1.30193 UF 21 0.2018 0.0047 1831.01** 1.22355 UF 22 0.0359 0.0056 41.36** 1.03655 UF 23 0.0850 0.0044 368.50** 1.08874 UF 24 -0.0099 0.0052 3.64 0.99013 UF 25 -0.0663 0.0051 172.02** 0.93585 UF 26 0.0033 0.0044 0.58 1.00335 UF 27 -0.3712 0.0058 4083.92** 0.68987 UF 28 -0.0441 0.0057 58.93** 0.95686 UF 29 -0.2383 0.0043 3108.76** 0.78799 UF 31 -0.1614 0.0041 1581.72** 0.85091 UF 32 -0.2696 0.0053 2545.60** 0.76370 UF 33 -0.5447 0.0043 15839.2** 0.58002 UF 35 -0.1944 0.0039 2481.84** 0.82333 UF 41 0.0383 0.0042 81.19** 1.03900 UF 42 -0.2690 0.0048 3133.64** 0.76414 UF 43 -0.0159 0.0044 13.26** 0.98424 UF 50 -0.0029 0.0057 0.26 0.99712 UF 51 -0.1093 0.0055 398.68** 0.89647 UF 52 0.0086 0.0046 3.39 1.00859 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.2579 0.0013 37596.1** 1.29416 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim 0.0445 0.0017 703.76** 1.04556 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0430 0.0020 464.91** 1.04394 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 118
Perda por Diarréia ou vômito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.1496 0.0151 20286.5** . SEXO HOMEM 0.1128 0.0032 1206.42** 1.11943 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.0274 0.0036 59.13** 1.02778 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0318 0.0002 20970.6** 0.96872 RFPC -0.0001 0.0000 258.11** 0.99994 migramu Ignorado 0.0000 0.0000 . 1.00000 migramu Não migrante -0.0032 0.0040 0.63 0.99682 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 0.0804 0.0263 9.37** 1.08368 UF 12 0.1466 0.0278 27.74** 1.15788 UF 13 0.2232 0.0208 115.62** 1.25004 UF 14 -0.2727 0.0400 46.58** 0.76136 UF 15 0.0674 0.0159 17.88** 1.06976 UF 16 0.4832 0.0266 329.99** 1.62123 UF 17 0.7283 0.0195 1401.83** 2.07165 UF 21 -0.0423 0.0170 6.19** 0.95863 UF 22 0.1006 0.0198 25.88** 1.10582 UF 23 -0.2095 0.0162 167.32** 0.81102 UF 24 0.3506 0.0175 399.88** 1.41987 UF 25 -0.1391 0.0186 55.69** 0.87012 UF 26 0.0604 0.0157 14.86** 1.06222 UF 27 -0.0407 0.0210 3.75 0.96014 UF 28 -0.0930 0.0211 19.39** 0.91120 UF 29 0.1045 0.0153 46.51** 1.11010 UF 31 0.5307 0.0143 1369.87** 1.70013 UF 32 0.3656 0.0180 410.48** 1.44132 UF 33 0.1924 0.0154 156.02** 1.21213 UF 35 0.2676 0.0140 363.24** 1.30677 UF 41 0.2665 0.0150 315.97** 1.30538 UF 42 0.0672 0.0172 15.33** 1.06950 UF 43 -0.1134 0.0158 51.58** 0.89281 UF 50 0.4657 0.0187 622.40** 1.59319 UF 51 0.5441 0.0179 927.94** 1.72306 UF 52 0.3821 0.0160 568.88** 1.46534 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.1471 0.0044 1096.35** 1.15841 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0127 0.0056 5.16** 0.98742 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0416 0.0066 39.98** 0.95925 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 119
Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -3.0119 0.0035 721255** . SEXO HOMEM -0.4165 0.0008 281854** 0.65933 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS -0.1269 0.0009 20481.7** 0.88082 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0217 0.0000 617867** 1.02196 RFPC -0.0002 0.0000 51443.3** 0.99984 migramu Ignorado -15.6188 201.9192 0.01 0.00000 migramu Não migrante -0.1044 0.0008 16122.5** 0.90090 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.0175 0.0058 9.12** 0.98269 UF 12 0.6106 0.0070 7693.77** 1.84151 UF 13 -0.3731 0.0053 5014.68** 0.68858 UF 14 0.1669 0.0094 314.27** 1.18158 UF 15 0.3382 0.0039 7548.55** 1.40243 UF 16 -0.2028 0.0088 530.29** 0.81642 UF 17 0.4129 0.0050 6795.32** 1.51125 UF 21 0.2724 0.0039 4781.53** 1.31313 UF 22 -0.0170 0.0047 13.24** 0.98313 UF 23 -0.2407 0.0039 3831.15** 0.78608 UF 24 0.0046 0.0044 1.12 1.00465 UF 25 -0.0444 0.0042 111.42** 0.95657 UF 26 -0.1628 0.0038 1857.16** 0.84975 UF 27 -0.2527 0.0049 2706.62** 0.77670 UF 28 -0.3158 0.0052 3740.54** 0.72917 UF 29 -0.3411 0.0037 8732.79** 0.71098 UF 31 -0.1473 0.0034 1858.73** 0.86303 UF 32 -0.1988 0.0042 2229.41** 0.81973 UF 33 -0.7101 0.0037 37678.1** 0.49162 UF 35 -0.2938 0.0033 7813.69** 0.74541 UF 41 -0.1200 0.0036 1130.94** 0.88696 UF 42 -0.0940 0.0038 604.04** 0.91027 UF 43 -0.0950 0.0036 701.91** 0.90941 UF 50 -0.0366 0.0045 66.95** 0.96411 UF 51 -0.2562 0.0045 3213.72** 0.77399 UF 52 -0.0106 0.0038 7.67** 0.98948 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.0185 0.0010 318.55** 1.01863 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0557 0.0013 1828.22** 0.94578 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0129 0.0016 65.13** 1.01295 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 120
Regressão Logística - Perda por Diarréia ou vomito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.2192 0.0163 18636.1** . SEXO HOMEM 0.2111 0.0036 3479.57** 1.23502 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.1609 0.0040 1619.01** 1.17458 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0235 0.0001 31810.7** 0.97673 RFPC -0.0000 0.0000 1.50 1.00000 migramu Ignorado 0.0000 0.0000 . 1.00000 migramu Não migrante 0.0336 0.0037 82.04** 1.03418 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.1927 0.0274 49.46** 0.82472 UF 12 0.3925 0.0268 214.58** 1.48066 UF 13 0.3370 0.0219 236.39** 1.40078 UF 14 -0.1912 0.0438 19.07** 0.82596 UF 15 -0.1800 0.0180 100.12** 0.83525 UF 16 0.8495 0.0293 842.70** 2.33856 UF 17 0.3850 0.0204 355.95** 1.46965 UF 21 0.1961 0.0175 125.88** 1.21669 UF 22 0.3652 0.0202 327.18** 1.44087 UF 23 -0.2340 0.0183 162.69** 0.79139 UF 24 0.1891 0.0192 96.95** 1.20811 UF 25 0.1321 0.0188 49.42** 1.14118 UF 26 -0.1856 0.0177 110.09** 0.83064 UF 27 0.3178 0.0204 242.06** 1.37403 UF 28 -0.4887 0.0275 315.89** 0.61342 UF 29 -0.1852 0.0171 117.65** 0.83093 UF 31 0.1326 0.0157 71.38** 1.14176 UF 32 -0.8912 0.0239 1386.53** 0.41016 UF 33 0.1145 0.0167 46.86** 1.12129 UF 35 0.0681 0.0153 19.80** 1.07042 UF 41 -0.3051 0.0167 331.98** 0.73703 UF 42 -0.2835 0.0179 251.19** 0.75311 UF 43 -0.0222 0.0164 1.83 0.97803 UF 50 -0.3594 0.0219 269.92** 0.69810 UF 51 0.3152 0.0192 268.83** 1.37056 UF 52 -0.1934 0.0179 116.84** 0.82419 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 -0.0386 0.0046 70.21** 0.96210 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.1170 0.0059 395.97** 0.88957 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0688 0.0073 88.84** 0.93352 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 121
Saneamento e Educação Regressão Multinomial - Perda por Diarréia Faltou Aula por Motivo de Doença (0 a 17 anos de idade) Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional Faltou doença Intercept 0.3665 0.1022 12.8699 0.0003 . SEXO Homens -0.0108 0.0107 1.0134 0.3141 0.99 cor2 Branca -0.00290 0.0122 0.0566 0.8120 1.00 IDADE -0.0568 0.00140 1635.9930 <.0001 0.94 ESGOTO Ignorado 0.0290 0.0252 1.3217 0.2503 1.03 ESGOTO Sim -0.0173 0.0144 1.4435 0.2296 0.98 NPES -0.0433 0.00320 182.6470 <.0001 0.96 RDPC -0.00005 0.000014 14.6534 0.0001 1.00 progcri Não tem 0.0405 0.0137 8.7316 0.0031 1.04 educh 1a3 0.1301 0.0981 1.7563 0.1851 1.14 educh 12 ou mais -0.0135 0.0992 0.0186 0.8914 0.99 educh 4a7 0.0708 0.0976 0.5262 0.4682 1.07 educh 8 a 11 0.0537 0.0974 0.3034 0.5818 1.06 educh Sem instrução ou -0.00592 0.0985 0.0036 0.9521 0.99 ensino Ignorado -4.1415 2.8974 2.0431 0.1529 0.02 ensino Particular -0.0439 0.0241 3.3153 0.0686 0.96 EDUCAG Ignorado 1.8122 0.5632 10.3523 0.0013 6.12 EDUCAG Não -0.1187 0.0205 33.5252 <.0001 0.89 NEW Metropolitana -0.0587 0.0142 17.1485 <.0001 0.94 NEW Rural -0.1983 0.0180 121.8640 <.0001 0.82 Sub2 Especial de aglo 0.0241 0.0268 0.8124 0.3674 1.02 migra2 Imigrou 0.0586 0.0143 16.8514 <.0001 1.06 chavuf AC -0.2591 0.0852 9.2600 0.0023 0.77 chavuf AL -0.8725 0.0480 330.1194 <.0001 0.42 chavuf AM -1.1419 0.0483 558.6891 <.0001 0.32 chavuf AP -0.7348 0.0907 65.5721 <.0001 0.48 chavuf BA -0.4393 0.0247 315.2305 <.0001 0.64 chavuf CE -0.1714 0.0279 37.8037 <.0001 0.84 chavuf DF -0.5326 0.0504 111.5774 <.0001 0.59 chavuf ES -0.1185 0.0412 8.2752 0.0040 0.89 122
Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional chavuf GO -0.4735 0.0358 174.7796 <.0001 0.62 chavuf MA -0.5458 0.0351 241.9841 <.0001 0.58 chavuf MG -0.2938 0.0209 198.2326 <.0001 0.75 chavuf MS -0.3559 0.0528 45.4944 <.0001 0.70 chavuf MT -0.4917 0.0476 106.7341 <.0001 0.61 chavuf PA -0.4219 0.0313 181.4924 <.0001 0.66 chavuf PB -0.1682 0.0395 18.1744 <.0001 0.85 chavuf PE -0.1300 0.0281 21.4728 <.0001 0.88 chavuf PI -0.4143 0.0447 85.9171 <.0001 0.66 chavuf PR -0.0422 0.0266 2.5153 0.1127 0.96 chavuf RJ -0.5921 0.0242 596.8636 <.0001 0.55 chavuf RN -0.2082 0.0432 23.1925 <.0001 0.81 chavuf RO -0.7890 0.0675 136.4524 <.0001 0.45 chavuf RR -0.1452 0.1044 1.9337 0.1644 0.86 chavuf RS -0.1777 0.0279 40.6767 <.0001 0.84 chavuf SC -0.3413 0.0341 100.1829 <.0001 0.71 chavuf SE -0.6526 0.0541 145.5595 <.0001 0.52 chavuf TO -0.3763 0.0641 34.4796 <.0001 0.69 ANO 2004 0.0248 0.0109 5.2063 0.0225 1.03 Faltou outros mo Intercept -1.9114 0.1332 206.0450 <.0001 . SEXO Homens 0.1125 0.0130 75.4841 <.0001 1.12 cor2 Branca -0.1263 0.0148 72.8473 <.0001 0.88 IDADE 0.0348 0.00174 400.8541 <.0001 1.04 ESGOTO Ignorado 0.0963 0.0273 12.4326 0.0004 1.10 ESGOTO Sim 0.00889 0.0178 0.2501 0.6170 1.01 NPES 0.00160 0.00362 0.1947 0.6591 1.00 RDPC -0.00002 0.000018 0.9153 0.3387 1.00 progcri Não tem 0.0833 0.0162 26.5338 <.0001 1.09 educh 1a3 0.3113 0.1284 5.8813 0.0153 1.37 educh 12 ou mais 0.1614 0.1303 1.5354 0.2153 1.18 educh 4a7 0.2513 0.1278 3.8653 0.0493 1.29 educh 8 a 11 0.2344 0.1277 3.3664 0.0665 1.26 educh Sem instrução ou 0.2028 0.1287 2.4835 0.1150 1.22 ensino Ignorado -0.7663 0.7757 0.9760 0.3232 0.46 123
Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional ensino Particular -0.5196 0.0299 301.5214 <.0001 0.59 EDUCAG Ignorado -0.0291 0.8742 0.0011 0.9734 0.97 EDUCAG Não 0.0661 0.0220 9.0528 0.0026 1.07 NEW Metropolitana -0.0167 0.0177 0.8961 0.3438 0.98 NEW Rural 0.2464 0.0198 155.0070 <.0001 1.28 Sub2 Especial de aglo 0.1120 0.0323 12.0013 0.0005 1.12 migra2 Imigrou 0.2060 0.0162 160.8766 <.0001 1.23 chavuf AC -0.3716 0.1018 13.3182 0.0003 0.69 chavuf AL -0.6276 0.0528 141.1274 <.0001 0.53 chavuf AM -1.0411 0.0554 352.8575 <.0001 0.35 chavuf AP -1.0632 0.1242 73.2365 <.0001 0.35 chavuf BA -0.6325 0.0308 421.8036 <.0001 0.53 chavuf CE -0.4657 0.0360 167.4700 <.0001 0.63 chavuf DF -0.6765 0.0666 103.2357 <.0001 0.51 chavuf ES -0.2229 0.0514 18.8382 <.0001 0.80 chavuf GO -0.3829 0.0427 80.2946 <.0001 0.68 chavuf MA 0.0559 0.0359 2.4229 0.1196 1.06 chavuf MG -0.2894 0.0253 130.4806 <.0001 0.75 chavuf MS 0.0338 0.0567 0.3556 0.5510 1.03 chavuf MT -0.3586 0.0545 43.3016 <.0001 0.70 chavuf PA -0.5282 0.0381 192.6276 <.0001 0.59 chavuf PB -0.3443 0.0495 48.3300 <.0001 0.71 chavuf PE -0.2680 0.0348 59.1681 <.0001 0.76 chavuf PI -0.5504 0.0544 102.4624 <.0001 0.58 chavuf PR 0.2192 0.0305 51.5835 <.0001 1.25 chavuf RJ -0.6164 0.0309 399.1527 <.0001 0.54 chavuf RN -0.2596 0.0527 24.2998 <.0001 0.77 chavuf RO -0.4279 0.0703 37.0452 <.0001 0.65 chavuf RR -0.0986 0.1192 0.6838 0.4083 0.91 chavuf RS -0.1859 0.0340 29.8056 <.0001 0.83 chavuf SC -0.4812 0.0440 119.6381 <.0001 0.62 chavuf SE -0.8290 0.0713 135.2206 <.0001 0.44 chavuf TO -0.3361 0.0737 20.8178 <.0001 0.71 ANO 2004 0.4656 0.0133 1223.8072 <.0001 1.59 124
Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional Ignorado Intercept -1.4792 0.2362 39.2256 <.0001 . SEXO Homens -0.0560 0.0281 3.9819 0.0460 0.95 cor2 Branca -0.0584 0.0317 3.3801 0.0660 0.94 IDADE 0.000792 0.00370 0.0458 0.8305 1.00 ESGOTO Ignorado -0.1270 0.0769 2.7288 0.0986 0.88 ESGOTO Sim -0.1352 0.0369 13.4430 0.0002 0.87 NPES -0.0401 0.00889 20.3395 <.0001 0.96 RDPC 0.000037 0.000025 2.1242 0.1450 1.00 progcri Não tem 0.0792 0.0361 4.8261 0.0280 1.08 educh 1a3 -0.2771 0.2243 1.5257 0.2168 0.76 educh 12 ou mais -0.0731 0.2260 0.1045 0.7465 0.93 educh 4a7 -0.2718 0.2223 1.4951 0.2214 0.76 educh 8 a 11 -0.1178 0.2217 0.2825 0.5951 0.89 educh Sem instrução ou -0.3904 0.2259 2.9848 0.0840 0.68 ensino Ignorado -0.8844 1.7113 0.2671 0.6053 0.41 ensino Particular -0.0818 0.0650 1.5852 0.2080 0.92 EDUCAG Ignorado 3.8541 1.1614 11.0127 0.0009 47.18 EDUCAG Não -0.1237 0.0559 4.9011 0.0268 0.88 NEW Metropolitana -0.3278 0.0374 76.6645 <.0001 0.72 NEW Rural -0.1691 0.0476 12.6399 0.0004 0.84 Sub2 Especial de aglo 0.1788 0.0709 6.3562 0.0117 1.20 migra2 Imigrou 0.4599 0.0328 196.1014 <.0001 1.58 chavuf AC -0.2955 0.2193 1.8152 0.1779 0.74 chavuf AL -1.0313 0.1397 54.5360 <.0001 0.36 chavuf AM -1.9027 0.1767 115.9133 <.0001 0.15 chavuf AP -2.5398 0.5288 23.0714 <.0001 0.08 chavuf BA -0.8712 0.0754 133.6444 <.0001 0.42 chavuf CE -0.4111 0.0802 26.3019 <.0001 0.66 chavuf DF -0.2858 0.1300 4.8358 0.0279 0.75 chavuf ES 0.1929 0.0895 4.6454 0.0311 1.21 chavuf GO -0.4722 0.0883 28.6201 <.0001 0.62 chavuf MA -0.5196 0.0897 33.5421 <.0001 0.59 chavuf MG -0.2933 0.0545 28.9736 <.0001 0.75 chavuf MS 0.0321 0.1110 0.0836 0.7725 1.03 125
Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional chavuf MT -0.6854 0.1246 30.2726 <.0001 0.50 chavuf PA -0.3729 0.0789 22.3497 <.0001 0.69 chavuf PB -0.7272 0.1263 33.1701 <.0001 0.48 chavuf PE -0.1923 0.0752 6.5430 0.0105 0.83 chavuf PI -1.0865 0.1530 50.4200 <.0001 0.34 chavuf PR 0.2916 0.0597 23.8615 <.0001 1.34 chavuf RJ -0.3177 0.0613 26.9053 <.0001 0.73 chavuf RN -0.5636 0.1264 19.8935 <.0001 0.57 chavuf RO -0.5433 0.1517 12.8220 0.0003 0.58 chavuf RR -0.1522 0.2400 0.4025 0.5258 0.86 chavuf RS -0.0564 0.0676 0.6967 0.4039 0.95 chavuf SC -0.3887 0.0857 20.5761 <.0001 0.68 chavuf SE -0.6782 0.1471 21.2406 <.0001 0.51 chavuf TO -0.7967 0.1867 18.2077 <.0001 0.45 ANO 2004 -6.6351 0.3782 307.7748 <.0001 0.00 Não freqüenta Intercept -117.2 3373.2 0.0012 0.9723 . SEXO Homens -17.0944 134.3 0.0162 0.8987 0.00 cor2 Branca 16.7591 138.4 0.0147 0.9036 18984064.30 IDADE -1.2506 9.7934 0.0163 0.8984 0.29 ESGOTO Ignorado -8.6389 834.1 0.0001 0.9917 0.00 ESGOTO Sim 5.1127 416.1 0.0002 0.9902 166.11 NPES 0.4032 47.0934 0.0001 0.9932 1.50 RDPC 0.00303 0.1311 0.0005 0.9816 1.00 progcri Não tem -4.4472 255.9 0.0003 0.9861 0.01 educh 1a3 -20.3374 2845.1 0.0001 0.9943 0.00 educh 12 ou mais -19.8857 2920.5 0.0000 0.9946 0.00 educh 4a7 -2.7756 2846.6 0.0000 0.9992 0.06 educh 8 a 11 -1.0650 2826.9 0.0000 0.9997 0.34 educh Sem instrução ou -0.4803 2859.1 0.0000 0.9999 0.62 ensino Ignorado 101.8 433.7 0.0551 0.8144 1.634455E44 ensino Particular 5.9775 1574.9 0.0000 0.9970 394.46 EDUCA G Ignorado 110.1 508.2 0.0470 0.8284 6.873071E47 EDUCAG Não -1.7333 1255.5 0.0000 0.9989 0.18 NEW Metropolitana 6.4942 654.5 0.0001 0.9921 661.29 126
Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional NEW Rural 11.0984 341.9 0.0011 0.9741 66063.00 Sub2 Especial de aglo -12.9052 812.2 0.0003 0.9873 0.00 migra2 Imigrou -16.6761 115.3 0.0209 0.8850 0.00 chavuf AC 63.5240 4001.2 0.0003 0.9873 3.87364E27 chavuf AL 61.3846 2641.1 0.0005 0.9815 4.560431E26 chavuf AM 65.0874 2226.5 0.0009 0.9767 1.849607E28 chavuf AP -5.0099 1762.7 0.0000 0.9977 0.01 chavuf BA 57.0233 2570.3 0.0005 0.9823 5.819822E24 chavuf CE 55.8729 2486.6 0.0005 0.9821 1.842032E24 chavuf DF 53.4812 2941.6 0.0003 0.9855 1.684899E23 chavuf ES 63.1507 2341.5 0.0007 0.9785 2.666731E27 chavuf GO -23.5553 1679.2 0.0002 0.9888 0.00 chavuf MA 62.8946 1930.3 0.0011 0.9740 2.064226E27 chavuf MG -9.0865 1704.2 0.0000 0.9957 0.00 chavuf MS 65.9778 2810.3 0.0006 0.9813 4.506136E28 chavuf MT 59.2794 2695.6 0.0005 0.9825 5.555361E25 chavuf PA -3.4079 1661.2 0.0000 0.9984 0.03 chavuf PB 59.4239 2107.0 0.0008 0.9775 6.418985E25 chavuf PE 56.6998 2517.1 0.0005 0.9820 4.21112E24 chavuf PI -9.9129 1983.3 0.0000 0.9960 0.00 chavuf PR 57.0832 2429.4 0.0006 0.9813 6.178714E24 chavuf RJ 5.3719 2225.5 0.0000 0.9981 215.28 chavuf RN 62.9555 2352.7 0.0007 0.9787 2.193915E27 chavuf RO 61.4805 3433.6 0.0003 0.9857 5.019341E26 chavuf RR 64.0142 4445.4 0.0002 0.9885 6.324315E27 chavuf RS -5.7554 1680.0 0.0000 0.9973 0.00 chavuf SC 61.5982 2208.2 0.0008 0.9777 5.646258E26 chavuf SE 62.5841 2894.2 0.0005 0.9827 1.513377E27 chavuf TO 63.7709 2588.6 0.0006 0.9803 4.958648E27 ANO 2004 16.6494 133.2 0.0156 0.9005 17011898.00 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2004-2006 / IBGE. 127
Saneamento e Turismo Acesso a Rede Geral de Esgoto Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -0.6049 0.0005 1770264** . SEXO Homem -0.0203 0.0003 5652.01** 0.97991 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.6174 0.0003 5003456** 0.53932 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0057 0.0000 570790** 1.00573 educa 0.0837 0.0000 6575065** 1.08728 V1005 aglomerado rural -2.3676 0.0016 2170946** 0.09371 V1005 area não urbaniz -0.9604 0.0012 669723** 0.38274 V1005 area rural exclu -4.8694 0.0017 8012216** 0.00768 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.1376 0.0003 221851** 1.14756 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic Munic - Litorane -0.4255 0.0005 643771** 0.65344 munic ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.4526 0.0003 2180596** 1.57238 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo Munic - Litorane 0.0833 0.0007 14816.9** 1.08682 munic*anoo Munic - Litorane 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. População com Renda familiar per capita abaixo da Linha de Pobreza CPS/FGV (R$79.14276345) Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.4946 0.0006 1.618E7** . SEXO Homem -0.1383 0.0003 189978** 0.87087 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro 0.7155 0.0003 4865167** 2.04519 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0133 0.0000 2306769** 0.98680 educa -0.1426 0.0000 9399003** 0.86710 V1005 aglomerado rural 0.8946 0.0009 897691** 2.44638 V1005 area não urbaniz 0.1803 0.0013 18709.9** 1.19752 V1005 area rural exclu 0.8899 0.0004 4939858** 2.43485 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.1553 0.0004 184652** 1.16804 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic Munic - Litorane 0.1233 0.0009 18363.4** 1.13124 munic ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 2.2193 0.0004 2.526E7** 9.20043 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo Munic - Litorane -0.0725 0.0010 5083.53** 0.93011 munic*anoo Munic - Litorane 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. 128
População Nativa Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept 1.3619 0.0004 1.248E7** . SEXO Homem 0.0227 0.0003 7958.31** 1.02301 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.0185 0.0003 4926.51** 0.98162 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0359 0.0000 2.629E7** 0.96475 educa -0.0239 0.0000 573737** 0.97639 V1005 aglomerado rural 0.3022 0.0009 112923** 1.35287 V1005 area não urbaniz -0.3621 0.0010 120847** 0.69620 V1005 area rural exclu 0.8436 0.0004 4867644** 2.32475 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic Munic - Litorane 0.3274 0.0005 425145** 1.38733 munic ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.1654 0.0003 337732** 1.17988 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo Munic - Litorane -0.0479 0.0007 5171.17** 0.95319 munic*anoo Munic - Litorane 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. 129
Bahia Acesso a Rede Geral de Esgoto Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.9395 0.0030 992098** . SEXO Homem -0.0342 0.0013 725.70** 0.96639 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.2994 0.0015 42048.5** 0.74127 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0021 0.0000 3626.63** 1.00214 educa 0.0844 0.0002 290769** 1.08807 V1005 aglomerado rural -2.0868 0.0047 198753** 0.12408 V1005 area não urbaniz -1.2900 0.0175 5426.22** 0.27526 V1005 area rural exclu -5.2314 0.0096 299423** 0.00535 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.0115 0.0014 64.17** 1.01153 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2 Munic - Bahia Az 1.2481 0.0028 205169** 3.48361 munic2 ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 2.2573 0.0023 988472** 9.55690 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0313 0.0032 97.89** 1.03183 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. População com Renda familiar per capita abaixo da Linha de Pobreza CPS/FGV (R$79.14276345) Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.2576 0.0023 949945** . SEXO Homem -0.1660 0.0011 23336.7** 0.8470 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.0000 fxcor Afro 0.4189 0.0013 102367** 1.5203 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.0000 IDADE -0.0190 0.0000 417077** 0.9812 educa -0.1423 0.0002 724849** 0.8673 V1005 aglomerado rural 0.5276 0.0024 48556.1** 1.6949 V1005 area não urbaniz 0.3547 0.0129 752.63** 1.4257 V1005 area rural exclu 0.6223 0.0014 212280** 1.8632 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.0000 nativo Nativo 0.1672 0.0013 15796.1** 1.1820 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.0000 munic2 Munic - Bahia Az 0.0520 0.0032 258.34** 1.0533 munic2 ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.0000 anoo 2000 3.1693 0.0015 4601158** 23.7896 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.0000 munic2*anoo Munic - Bahia Az -0.7444 0.0035 44944.6** 0.4750 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0000 0.0000 . 1.0000 130
Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.0000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.0000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. População Nativa Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept 1.5491 0.0017 797520** . SEXO Homem 0.0390 0.0010 1488.48** 1.03977 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro 0.1522 0.0012 16546.7** 1.16440 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0301 0.0000 1359544** 0.97036 educa -0.0401 0.0001 88494.6** 0.96072 V1005 aglomerado rural 0.4317 0.0023 36199.8** 1.53992 V1005 area não urbaniz -0.3444 0.0103 1113.49** 0.70867 V1005 area rural exclu 1.2649 0.0014 782076** 3.54289 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2 Munic - Bahia Az 0.0532 0.0018 865.78** 1.05462 munic2 ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.0898 0.0012 5727.98** 1.09396 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0862 0.0023 1370.51** 1.09004 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. 131

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Estudo Trata Brasil / FGV: "Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo"

  • 2.
    Trata Brasil1: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo Coordenação: Marcelo Cortes Neri 2 de Abril de 2008 1 Este relatório corresponde à segunda etapa da pesquisa Impactos Sociais de Investimentos em Saneamento feita a pedido do Instituto Trata Brasil. Gostaríamos de agradecer a todos os membros do Trata Brasil e em particular a Raul Pinho e a Luis Felli pelas sugestões oferecidas ao longo da pesquisa. Estendemos os agradecimentos ao Dr. Carlos Graeff, Dr, Timmerman, Dr. Wong, Nelson Arns e a Clóvis, da Pastoral da Criança, e a diversos participantes de seminários promovidos em São Paulo, Rio de Janeiro, Recife e Porto Alegre sobre a primeira etapa da pesquisa, sem implicá-los em possíveis erros remanescentes. 1
  • 3.
    Os artigos publicadossão de inteira responsabilidade de seus autores. As opiniões neles emitidas não exprimem, necessariamente, o ponto de vista da Fundação Getulio Vargas. Trata Brasil: Saneamento e Saúde / Coordenação Marcelo Côrtes Neri. - Rio de Janeiro: FGV/IBRE, CPS, 2007. [] 150 pp . 1. Saneamento básico 2. Serviços públicos 3. Turismo 4. Educação 5. Trabalho 6. Esgoto I. Neri, M.C © Centro de Políticas Sociais 2008 2
  • 4.
    Trata Brasil: Saneamento, Educação,Trabalho e Turismo Rio de Janeiro, 2 de Fevereiro de 2008 Centro de Políticas Sociais Instituto Brasileiro de Economia Fundação Getulio Vargas Coordenação: Marcelo Cortes Neri [email protected] Equipe do CPS: Luisa Carvalhaes Coutinho de Melo Samanta dos Reis Sacramento André Luiz Neri Carolina Marques Bastos Célio Mayone Pontes Ana Lucia Salomão Calçada (Administrativo) Contribuidor: Wagner Soares 3
  • 5.
    Trata Brasil: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo Sumário Executivo Conteúdo 1. Visão Geral 2. Saneamento: Impactos a partir da Saúde 3. Saneamento e Educação 4. Saneamento e Trabalho 5. Saneamento e Turismo 6. Integrando as Ações de Saneamento Básico 7. Conclusões 4
  • 6.
    Trata Brasil: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo 1. Visão Geral O Brasil tem avançado no combate à desigualdade e à pobreza medidos a partir da renda. Como resultado destes e de outros progressos, passamos a figurar no grupo de países de nível de desenvolvimento humano alto, de acordo com o último ranking divulgado pela ONU. Contudo, o tema saneamento básico tem avançado pouco na nossa agenda de políticas públicas. A falta de rede geral de esgoto atinge hoje 53% da população brasileira. Ao projetarmos a tendência dos últimos 14 anos para frente, observamos que demorará cerca de 56 anos para o déficit de acesso a esgoto tratado atual ser reduzido à metade. Neste mesmo período de 1992 a 2006, o Brasil conseguiu reduzir a miséria enquanto insuficiência de renda em 60%, cumprindo assim em metade do tempo a primeira Meta do Milênio da ONU de reduzir à metade a miséria em 25 anos. Na velocidade brasileira recente, a meia vida do déficit de saneamento é quatro vezes superior a da miséria enquanto insuficiência de renda. O lado positivo desta falha de política prévia relativa ao saneamento é que a recuperação do atraso no setor poderá ensejar melhoras em todos os componentes do IDH, passando por renda, educação e culminando na saúde das pessoas. Trataremos de cada uma destas conexões ao longo de várias etapas da pesquisa resultado da parceria firmada entre o Centro de Políticas Sociais e o Instituto Trata Brasil, uma ONG recém-criada destinada a promover estudos, debates e ações na área de saneamento básico. Na primeira etapa abordamos e analisamos o acesso a saneamento e a relação entre saneamento e saúde. Na presente etapa abordamos os impactos do saneamento sobre os outros componentes do IDH, ou seja, sobre as condições de educação e de renda das pessoas. Abordaremos os dias de aula e de trabalho perdidos pelas pessoas em função das doenças de transmissão hídrica propiciadas pela falta de esgoto, assim como a oportunidade de gerar trabalho através do abrir e tapar buracos de obras no setor e seus efeitos indiretos sobre a demanda de trabalho na economia. 5
  • 7.
    Daremos especial ênfaseaos impactos da falta de saneamento sobre a atividade econômica e o bem estar da população em pólos turísticos. Em muitos casos, o avanço da atividade turística, apesar de contribuir para a dinamização da economia local e a geração de trabalho nos destinos turísticos, vem acompanhado de estrangulamento da infra-estrutura. No caso do boom turístico em áreas litorâneas virem desacompanhadas do aumento da oferta de esgoto, a própria expansão econômica gera a semente de sua destruição. Ou seja, além da mortalidade na infância relatada na versão prévia desta pesquisa, a falta de saneamento gera a morte dos ativos geradores de renda das comunidades praianas: a natureza. A análise dos pólos turísticos nos permitirá analisar de forma integrada as várias vertentes do investimento do saneamento básico como o meio ambiente, a educação, o trabalho e a economia, e em particular a saúde das crianças. Nesta parte analisaremos não só dados relativos ao acesso à rede geral de esgoto encontrados em pesquisas domiciliares como também dados relativos ao tratamento de esgoto encontrados no Ministério das Cidades sobre o tema. É importante ter em mente a inviabilidade do processo de universalização do saneamento num país de dimensões continentais do Brasil. Em áreas rurais, a proporção de pessoas com acesso a tratamento de esgoto é 2,9%. Em lado oposto encontramos as regiões metropolitanas, com 63,05%, uma taxa de acesso baixo e que tem subido a taxas modestas. Em outras palavras, o Brasil tem aproveitado pouco as economias urbanas de congregar a sua população em grandes metrópoles, onde o custo marginal de ofertar o serviço tende a cair. Conferimos especial ênfase a análise das metrópoles litorâneas vis a vis as demais metrópoles como os maiores receptoras de turistas no país. Contrastamos também o desempenho de programas de saneamento nos maiores pólos turísticos litorâneos nacionais como o Bahia Azul em Salvador e o Programa de Despoluição da Bahia da Guanabara (PDBG) a fim de extrair lições de gestão para o futuro. A falta de esgoto tratado afeta áreas diversas como o meio ambiente, a educação e a economia, e em particular a saúde das crianças e das mulheres grávidas. Mesmo fora dos casos extremos que resultam na morte antes e durante a pré-infância, doenças associadas à falta de saneamento roubam das crianças saúde em uma época crucial para o seu desenvolvimento futuro. O saneamento, junto com a educação, talvez seja o maior exemplo da miopia de nossa política pública que prefere a doença à saúde, a cura à prevenção, o gasto ao investimento. Na literatura encontramos estimativas que evidenciam que a relação entre gastos de saneamento e de saúde em termos de efetividade custo-benefício na margem variam de 5 para 1 até pouco menos de 2,5 para 1, que representa quanto se 6
  • 8.
    poupa de despesade saúde investindo em saneamento. Mesmo as estimativas mais conservadoras justificam a tese de que investir em tratamento de esgoto proporciona poupança de recursos públicos e alavanca o nível de bem-estar social, economizando não só recursos públicos, como o sofrimento associado à doença das pessoas. Como a falta de saneamento e as suas causas não são diretamente visíveis pelas pessoas, aliado ao fato de as principais vítimas do problema serem crianças sem voz ou voto, cria formidáveis dificuldades práticas à causa da universalização do esgoto tratado nas grandes cidades brasileiras. Agora, o movimento em prol do saneamento básico tem oportunidade ímpar para começar prosperar no presente ano. Em primeiro lugar, há recursos disponibilizados no âmbito do PAC como condição necessária (mas insuficiente) para o avanço do saneamento na prática. Dados do Ministério das Cidades apontam que entre 2002 e junho de 2007 foram disponibilizados R$ 6 bilhões para obras de saneamento e desembolsados apenas R$ 2 bilhões. Isso acontece porque os municípios não conseguem apresentar projetos viáveis para a utilização desses recursos. Em segundo lugar, o fato de estarmos no período prévio às eleições para prefeitos - responsáveis últimos pela oferta de saneamento - cria sensibilidade ao tema, aumentando as possibilidades de adoção de ações locais mais efetivas. Em terceiro lugar, o fato de ter sido 2008 o ano do saneamento promulgado pela ONU pode ensejar a prática bissexta do “pensar global e agir local”. Finalmente, a criação da ONG Trata Brasil, cujo lema é "saneamento é saúde", tem norte e nome certos. Pois o Brasil precisa tratar de seus problemas sociais mais básicos, transformando informação em conhecimento e deste em compromissos e ações concretas. Programa PDF Enquanto alguns cogitam programas como o "um computador por criança", inspirado na iniciativa americana OLPC "One Laptop Per Child", esta pesquisa propõe a iniciativa PDF que não tem nada que ver com software, mas de algo mais básico na vida humana "uma Privada Decente por Família". Talvez pela invisibilidade das externalidades emanadas, a causa do saneamento básico para todos precisa de i pulso para vencer os obstáculos da m indiferença. Não vale inverter a questão (e a sigla), atribuindo os problemas e as soluções do saneamento apenas aos outros. O problema é de todos. Organização da Pesquisa A pesquisa deriva do processamento, consolidação, descrição e análise de um conjunto amplo de base de microdados, de informações secundárias e da literatura prévia que permitem mapear a quantidade e a qualidade do acesso a coleta de esgoto e seus impactos na vida das pessoas. Daremos especial ênfase aos diversos tipos de impactos exercidos 7
  • 9.
    sobre cada umadas três dimensões do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), leia-se saúde, educação e renda. Dados que já analisamos alguns dos impactos do saneamento sobre a saúde na primeira etapa da pesquisa e que vamos voltar ao tema na próxima etapa, detalhamos aqui nesta segunda fase o impacto do canal saúde sobre as duas outras dimensões do IDH, como, por exemplo, os impactos de doenças de veiculação hídrica exercidos sobre a perda de atividades habituais de educação e de trabalho. No tema de educação detalhamos as diferenças de desempenho escolar, matrícula e assiduidade dos grupos com e sem saneamento básico. No que diz respeito ao trabalho, - principal fonte de renda das pessoas - abordamos o impacto sobre o trabalhador tanto enquanto consumidor como produtor de serviços de saneamento básico. Neste último caso detalhamos o número de trabalhadores e o perfil dos trabalhadores do saneamento básico. A ênfase desta parte recai sobre os efeitos de obras no setor saneamento sobre não só o número de empregos gerados como sobre outras variáveis econômicas (impostos, estoque de capital, balanço de pagamentos, entre outros). A última parte da pesquisa trata dos impactos do saneamento nos destinos turísticos de maneira integrada e mais detalhada tanto na análise dos canais exercidos como geograficamente nas localidades (municípios, distritos e bairros). Além da análise descrita acima, a pesquisa dispõe de sistemas de provisão de informação interativos e amigáveis nesses temas voltados aos cidadãos comuns, com produtos em linguagem acessível tais como panoramas geradores de tabulações ao gosto do usuário e simuladores de probabilidades desenvolvidos a partir de modelos estatísticos estimados, além de mapas e rankings regionais. A pesquisa apresenta diversos dados locais de forma a permitir a cada um refletir sobre a situação do seu estado e região metropolitana. Haverá abertura uma diversidades de dados relativos a saneamento a nível de municípios, regiões administrativas e bairros para os principais pólos turísticos brasileiros. O (sitio) da pesquisa permite a cada um traçar o panorama da extensão, causas e conseqüências da falta de saneamento na sua cidade, ou por exemplo, num destino turístico desejado. O objetivo geral da pesquisa é prover um amplo painel de debates a partir do monitoramento da miríade de impactos de investimentos de saneamento básico no desenvolvimento econômico e humano. 8
  • 10.
    2. Saneamento: Impactosa partir da Saúde Um dos básicos serviços fornecidos pelo meio ambiente é o suporte da vida humana. Mudanças no meio ambiente, como a poluição das águas, podem levar ao aumento da incidência de doenças, reduções nas atividades diárias associadas ao estudo e ao trabalho e na expectativa e qualidade de vida. A alteração humana no meio ambiente pode afetar a saúde através de inúmeros canais. No caso da população mais pobre uma via principal é a falta de saneamento básico. A OMS define saneamento como “o controle de todos os fatores do meio físico do homem que exercem ou podem exercer efeitos deletérios sobre o seu bem-estar físico, mental ou social”, ou melhor, sobre a saúde, tendo em vista que essa mesma instituição a define a partir da agregação desses três componentes. Segundo Heller (1998), nesse contexto fica clara a articulação do saneamento com o enfoque ambiental, ao situá-lo no campo do controle dos fatores do meio físico. Estaremos aqui priorizando as ações de saneamento ligadas a abastecimento de água e esgotamento sanitário, com ênfase na última, em detrimento de outras intervenções sanitárias como, por exemplo, a coleta de resíduos sólidos. No Brasil, e mais amplamente na América Latina, as questões ligadas à saúde e higiene foram alvos de políticas urbanas desde meados do século XIX, sendo que somente em décadas recentes as preocupações quanto ao acesso aos sistemas de abastecimento de água e de esgoto passaram a ser tratados como tema ambiental e não como um enfoque estritamente sanitarista. Foram vários os estudos que foram desenvolvidos cujo objeto seria a classificação ambiental de infecções relacionadas à água e às excretas com base em suas vias de transmissão e seu ciclo (White et al. 1972; Cairncross, 1984; Mara & Alabaster, 1995; Mara & Feachem, 1999) 2. De acordo com esses artigos, um organismo patogênico deve ser avaliado através do seu comportamento no meio ambiente, e não por meio da sua natureza biológica e o seu comportamento no corpo doente. Cairncross (1984) afirma que é na dimensão ambiental que as ações de saneamento básico podem efetivamente intervir na ação de um organismo patogênico no ser humano. Condições ambientais precárias, abastecimento de água insuficiente e sistemas de esgoto inadequados são freqüentemente citados como os maiores obstáculos para o controle do 2 Doenças do tipo feco-oral (hepatites, poliomielite, Cólera, Amebíase, Diarréia, Febre Tifóide etc.); do tipo não feco-oral (doenças infecciosas de pele e dos olhos); helmintíases do solo (ascaridíase, ancilostomose); teníases; doenças baseadas na água (leptospirose e Esquistossomose); doenças transmitidas por inseto vetor (malária, dengue, filariose, infecções transmitidas por baratas e moscas relacionadas a excretas); relacionadas a vetores roedores (leptospirose). 9
  • 11.
    desenvolvimento de surtosde doenças e epidemias e, dentre as atividades de saúde pública, o saneamento é um dos mais importantes meios de prevenção de doenças. A evolução geográfica e a instalação de alguma doença em determinados locais mostram que a mesma segue em geral o curso da pobreza e da ausência de saneamento. Contudo, como veremos aqui, booms de atividade econômica associados à migração de um grande número de pessoas sem o adequado fornecimento de infra-estrutura de esgoto pode produzir efeitos semelhantes, como é o caso da atividade turística. Sabe-se que algumas afecções relacionadas à poluição hídrica são inevitáveis em qualquer comunidade, mas não conseguem se disseminar em locais com boa infra-estrutura em termos de saneamento básico, particularmente no que tange ao fornecimento de água potável de qualidade que a enquadre nos padrões de portabilidade e em quantidades adequadas para o bom funcionamento das instalações sanitárias e o afastamento dos esgotos, quando existir uma rede coletora ou fossa séptica (Cairncross & Kolsky, 1997). O problema do saneamento é mais veemente em populações mais vulneráveis, excluídas dos benefícios oriundos do processo de desenvolvimento, que estariam suscetíveis aos riscos decorrentes da insalubridade do meio físico e conseqüentemente as doenças de saneamento. Por outro lado, afecções mais associadas a problemas ambientais originários do processo de desenvolvimento atingiriam de forma mais homogênea as populações, independente da condição social. Verificamos assim que as doenças do desenvolvimento seriam melhores distribuídas, ao passo que as doenças relacionadas à falta de desenvolvimento, como, por exemplo, as associadas a falta de saneamento, seriam mais incidentes em extratos socioeconômicos menos privilegiados (Heller, 1998). Portanto, a relação entre saneamento e estilos de desenvolvimento é bastante estreita e tem na saúde o indicador do seu mais grau de parentesco. Paises ou locais com baixo grau de desenvolvimento apresentam maiores carências de saneamento e conseqüentemente populações menos saudáveis, o que por si só já é um indicador de desenvolvimento humano. O contrário acontece com os mais desenvolvidos, pois o desenvolvimento no sentido mais amplo necessariamente requer uma boa cobertura de saneamento. Nesse contexto, a epidemiologia permite reconhecer que a magnitude, a distribuição e a importância dos fatores que operam no aumento de um determinado risco não são necessariamente os mesmos em todos os grupos da população. O reconhecimento desses grupos supõe, por sua vez, a seleção de intervenções sociais e sanitárias apropriadas, para diminuir ou eliminar os fatores específicos de risco, o que de certa forma já está bem explorado e referenciado na literatura que relacionada à efetividade de investimentos em 10
  • 12.
    infra-estrutura sanitária eas externalidades positivas em saúde das populações conforme veremos mais adiante. Entretanto, uma questão que não é muito explorada é o comportamento dos mais variados efeitos sobre a saúde das ações de saneamento em diferentes contextos e realidades. Segundo Cairncross et al. (1996), existem dois domínios de transmissão de doenças: o domínio público, no qual as ações de oferta de água e esgoto estão inseridas, e o domínio doméstico, cujas ações necessárias são aquelas capazes de estabelecer novas relações ambientais, comportamentais e de higiene. Nesse caso, é imprescindível levar em conta as distintas características populacionais bem como culturais, de modo a romper com a tese de que os resultados serão iguais, bastando apenas orientar as ações de saneamento de forma uniforme. Nesse segundo tipo de domínio, as soluções importadas de paises desenvolvidos a partir de experiências bem sucedidas não são os melhores exemplos que devem nos guiar para combatermos o fluxo da doença. Antes de qualquer coisa, devemos conhecer a fundo as especificidades locais e o ambiente doméstico, a fim de obtermos resultados mais eficientes à luz dos recursos orçamentários disponíveis. Segundo Soares (2002) mesmo que, de forma ampla, o saneamento somente atue no domínio público, é necessário atender as necessidades do domínio doméstico, para que se dê a eliminação de toda transmissão evitável de doenças infecciosas. Devemos estar cientes que, por exemplo, a diferença nos índices de mortalidade infantil entre países “ricos” e “pobres” (7,9 contra 63 óbitos a cada 1.000 nascimentos - OPAS, 2000) não está apenas no montante de recursos destinados a saneamento, mas também nos elementos culturais e sociais pertencentes ao domínio doméstico, que por sua vez demarcam bem os resultados dessas ações. Além disso, existe um terceiro elemento, qual seja, uma defasagem temporal de no mínimo trinta anos em relação ao tratamento de esgoto desses países. No Brasil, somente hoje, em parte, atingimos os objetivos alcançados pelos países desenvolvidos na década de 70, tendo em vista a falta de avanço das soluções para eliminação de organismos patogênicos (Soares et al. (2002)). Um modelo de saneamento deve carregar consigo inúmeras dimensões a serem consideradas na solução, cada qual com seu nível de complexidade, sejam essas pertinentes à esfera econômica, financeira, social, institucional, política e como vimos mesmo cultural. Todavia, mesmo atendendo essas diferentes dimensões um modelo deve ter como base e principio fundamental a questão da saúde, que é sem sombra de dúvida o principal elemento desse processo. No Brasil, as políticas de saúde devem necessariamente privilegiar a atenção primária e não a ótica curativa, como tem sido 11
  • 13.
    amplamente adotada. Eé nesse campo que entram as ações de saneamento, elementos potencializadores capazes de atuar no campo da prevenção como nenhuma outra política de atenção primária. Biscoe (1985), com base em dados demográficos de Lyon na França, aponta esse efeito multiplicador das políticas de provimento de abastecimento de água e de esgotamento sanitário. O autor afirma que essas ações podem prevenir cerca de quatro vezes mais mortes e aumentar a expectativa de vida sete vezes mais que as intervenções de natureza biomédica, pois no curto prazo os efeitos dessas as medidas podem parecer residuais em virtude da sua resposta não linear, ao passo que no longo prazo os seus efeitos são muito superiores às intervenções de natureza médica. Esse autor afirma que projetos de saneamento influenciam inúmeras variáveis associadas à saúde das populações, destacando a morbi-mortalidade devido à diarréia, o estado nutricional, nematóides intestinais, infecção dos olhos e infecção da pele. Em síntese, os estudos realizados permitem afirmar que intervenções em abastecimento de água e em esgotamento sanitário provocam impactos positivos em diversos indicadores de saúde. Segundo Heller (1997), ainda mostra-se necessário o aprofundamento dessa compreensão para situações particularizadas, em termos da natureza da intervenção, do indicador medido, das características sócio-econômicas e culturais da população beneficiada e do efeito interativo das intervenções em saneamento e destas com outras medidas relacionadas à saúde. Numa revisão de 67 estudos em 28 paises, Esrey et al. (1985), identificaram uma série de indicadores de morbi-mortalidade relacionadas à falta de saneamento. São inúmeros os estudos que associam os impactos das políticas de saneamento tanto nos índices de morbidade quando nos de mortalidade e nas duas próximas seções faremos uma breve revisão da literatura que estabelece essa relação etiológica. 12
  • 14.
    Saúde em Salvador Segundoas informações do DATASUS, a proporção de óbitos por doenças infecciosas e parasitárias diminuiu ao longo do tempo no município de Salvador (queda de 2,4 pontos de percentagem em 9 anos). A maior queda foi apresentada por aqueles com menos de 1 anos de idade (passa de 12,12% para 6,36% dos óbitos totais). As crianças de 5 a 9 anos são as que apresentam a maior taxa de mortalidade por doenças infecciosas e parasitárias em 2005 (15,87%), em sua grande maioria por septicemia (7,14%). Na faixa de 1 a 4 anos, 6,4% do total de óbitos são causados por doenças infecciosas intestinais, como diarréia e gastrenterite de origem infecciosa presumível. Óbitos p/Ocorrênc por Causa ALGUMAS DOENÇAS INFECCIOSAS E PARASITÁRIAS Salvador Menor 1 1a4 5a9 10 a 14 15 a 19 20 a 29 Total ano anos anos anos anos anos 1996 9,22% 12,12% 15,15% 16,67% 5,14% 6,84% 12,19% 1997 7,83% 7,59% 15,57% 14,56% 5,03% 2,80% 10,28% 1998 8,04% 9,49% 19,18% 10,45% 6,59% 4,09% 9,08% 1999 7,76% 6,09% 21,49% 16,41% 4,02% 5,17% 8,72% 2000 7,40% 5,42% 15,90% 10,43% 6,80% 5,15% 7,52% 2001 7,26% 6,19% 18,18% 11,48% 8,84% 3,87% 9,68% 2002 4,94% 8,97% 15,87% 7,04% 6,40% 3,00% 5,83% 2003 7,61% 6,16% 14,60% 10,20% 7,08% 4,00% 8,68% 2004 6,76% 5,43% 14,22% 9,17% 8,59% 3,80% 8,04% 2005 6,82% 6,36% 13,95% 15,87% 8,00% 3,22% 6,51% Óbitos p/Ocorrênc por Causa ALGUMAS DOENÇAS INFECCIOSAS E PARASITÁRIAS Salvador 30 a 39 40 a 49 50 a 59 60 a 69 70 a 79 80 anos e Idade anos anos anos anos anos mais ignorada 1996 18,57% 15,25% 9,57% 5,87% 4,93% 4,60% 6,03% 1997 16,65% 12,24% 8,59% 5,10% 5,22% 4,16% 4,85% 1998 15,60% 11,49% 8,19% 6,56% 4,98% 4,27% 7,97% 1999 16,94% 11,34% 9,38% 6,36% 4,00% 3,80% 10,53% 2000 14,56% 11,72% 8,40% 6,03% 5,22% 3,95% 50,00% 2001 14,65% 11,35% 7,23% 5,67% 4,70% 4,12% 2,68% 2002 8,50% 6,91% 5,66% 4,16% 3,18% 2,47% 3,27% 2003 13,57% 11,36% 8,62% 6,75% 5,65% 4,59% 9,15% 2004 11,88% 10,65% 7,08% 6,22% 4,74% 4,64% 4,96% 2005 13,42% 10,77% 7,82% 5,77% 4,77% 4,07% 5,47% Fonte: DATASUS - Ministério da Saúde 13
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    Doenças e DiasPerdidos de Trabalho e de Estudo Os suplementos saúde da PNAD de 1998 e de 2003 nos permitem enxergar as perdas de atividades habituais nos últimos 15 dias, em particular aquelas associadas ao trabalho e ao estudo. Como também se pesquisa a doença-causa desta interrupção de atividades, sendo possível isolar algumas daquelas mais associadas a veiculação hídrica como diarréias e vômitos. Estas informações aliadas as de renda do questionário padrão da PNAD nos permite determinar os custos econômicos de curto e de longo prazos associados a falta de saneamento básico. Num certo sentido, esta parte integra empiricamente algumas das conseqüências do saneamento básico (ou da falta de) emanadas pelo canais da saúde (ou doença) sobre os outros dois componentes do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) da ONU, a educação e a renda. Na verdade, quando no referimos a renda estamos nos referindo à renda do trabalho, que corresponde a ¾ da renda das famílias, independentemente da classe social. Apresentamos abaixo tabela aberta por unidade da federação com a proporção de indivíduos com e sem saneamento que perderam dias de atividade por conta de problemas com saúde nos dois últimos suplementos saúde da PNAD. 14
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    Pnad - Brasil- População Total COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Total 5,83% 6,53% 6,57% 7,28% UF RO 1,15% 0,61% 5,39% 8,66% AC 10,15% 11,33% 13,86% 12,97% AM 6,41% 4,16% 5,75% 4,07% RR 6,90% 5,36% 6,39% 9,30% PA 7,70% 11,89% 10,49% 10,65% AP 25,00% 5,35% 6,53% 7,24% TO 25,00% 8,74% 8,48% 11,37% MA 9,03% 9,35% 11,21% 8,73% PI 10,53% 7,74% 8,28% CE 8,27% 6,48% 7,49% 6,40% RN 6,31% 8,28% 7,42% 7,11% PB 8,44% 8,28% 6,24% 7,82% PE 5,74% 8,95% 5,78% 7,19% AL 5,91% 10,22% 5,47% 6,61% SE 8,62% 6,27% 7,10% 5,92% BA 5,46% 7,26% 5,25% 6,73% MG 5,98% 7,05% 6,71% 7,66% ES 5,96% 7,10% 5,64% 7,57% RJ 4,68% 4,17% 4,79% 5,08% SP 5,61% 6,08% 5,78% 6,00% PR 6,30% 7,52% 6,65% 8,58% SC 5,68% 6,66% 6,50% 6,32% RS 5,33% 8,82% 6,56% 7,67% MS 9,26% 6,41% 7,60% 6,92% MT 6,52% 8,76% 5,95% 6,44% GO 8,01% 8,33% 7,08% 8,32% DF 7,27% 6,96% 6,44% 7,34% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Os dados revelam que os indivíduos sem saneamento apresentam uma taxa de morbidade 11,5% maior que aqueles com saneamento. As maiores taxas de morbidade para cada grupo atinge os níveis mais altos no último ano de análise no Estado do Acre e as menores no Rio de Janeiro o que sugere a presença de externalidades uma vez que as taxas com saneamento são sistematicamente menores que as dos indivíduos com saneamento. No grupo de indivíduos com saneamento a proporção que para por motivos de saúde sobe 10,8% entre 1998 e 2003, subindo também a taxas similares entre os sem saneamento nos dois período em questão. (panorama) 15
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    A tabela abaixoapresenta dados similares aos anteriores restringindo o principal motivo de parada de atividades a Diarréia e Vômitos causas mais diretamente relacionados a ausência de saneamento básico. Neste caso o evento entre os sem e os com saneamento é de 0,51% e de 0,39%, respectivamente. O diferencial entre as pessoas dos dois grupos sobe para 29,71% contra 11,5% das causas gerais de morbidade. Similarmente, estes motivos de doença também sobem de maneira similar entre os dois grupos (entre os sem saneamento alta de 14,5% - de 0,34% para 0,39% e entre os com acesso a saneamento alta de 15,5% - de 0,44% para 0,51%). Os dados de quem esteve acamado sem especificação de causa apresentam padrões similares como a mesma tabela ilustra. Pnad - Brasil - População Total Acesso a Rede Geral de Esgoto COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 5,83% 6,53% 6,57% 7,28% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,34% 0,39% 0,44% 0,51% Esteve acamado nas duas últimas semanas 3,61% 3,79% 4,11% 4,33% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Análise Multivariada (Regressão Logística) As regressões (ou análise multivariada) visam proporcionar um experimento melhor controlado que as tabulações análise bivariadas. O objetivo é captar o padrão de correlações parciais entre as variáveis de interesse e as variáveis explicativas. Em outras palavras, captamos as relações entre duas variáveis mantendo as demais variáveis constantes. Essa técnica permite analisar as chances de ocorrência de um determinado evento para um indivíduo com iguais atributos, exceto um. Por exemplo, pode-se comparar as chances de indivíduos com o mesmo sexo, anos de estudo, idade, raça, e tempo de emprego, de estarem ocupados no setor saneamento. Essa estatística é chamada de razão de chances (odds ratio), e é derivada da exponencial dos parâmetros estimados para cada categoria da regressão logística. Para ser mais claro, se a razão de chances de se estar no setor público para mulheres em relação aos homens - cujo demais atributos das variáveis embutidas na regressão são exatamente iguais - é 2,08, então ser do sexo feminino acarretaria em duas vezes mais chances de trabalhar no setor saneamento em relação ao 16
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    atributo de serhomem. As razões de chances estimadas dessa forma são chamadas de condicionais, pelo fato de controlar as outras variáveis, ou seja, mantê-las constante, ao passo que aquelas estimadas pelas tabelas bivariadas são as incondicionais, uma vez que se avalia a alteração de um atributo, sem levar em consideração a influência que esse sofre das demais características. Além do mais, a regressão logística pode estimar as probabilidades de ocorrência de um evento dado um conjunto de características observáveis, como nos simuladores disponibilizados no sítio deste projeto. A fim de isolar a correlações de interesse estimamos um modelo logístico controlado por outras características, como gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação e encontramos um aumento de 6,87% nas chances de ocorrência de dias perdidos em atividades habituais quando comparamos pessoas com as mesmas características entre 1998 e 2003. As chances daqueles com acesso a rede de esgoto é 1,11% menor e do que os sem acesso, e o termo interativo entre a variável ano e a de acesso a esgoto revela que o impacto do acesso cerca de 1% no período em questão. (simulador) Regressão Logística - Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total* Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Ano 2003 0.0664 0.0007 10182.2** 1.06870 Ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0105 0.0008 169.91** 0.98960 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0098 0.0010 99.66** 1.00990 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação. Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE A tabela abaixo reproduz os mesmo exercício acima para a causas ligadas a diarréia e vômitos. Neste caso os resultados são qualitativamente similares aos anteriores mas realmente quantitativamente mais relevantes para a chance de doença 9,1% menor para aqueles com saneamento vis a vis os sem saneamento mas com as mesmas demais variáveis. 17
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    Regressão Logística -Perda por Diarréia ou vomito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Ano 2003 0.0065 0.0025 6.67** 1.00657 Ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0958 0.0032 873.08** 0.90868 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0123 0.0040 9.67** 1.01241 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE Perda de Atividades de Trabalho Replicando o mesmo tipo de análise feita acima para o conjunto da população para aqueles que estão ocupados encontramos resultados qualitativamente similares mas com taxas de morbidade um pouco menores do que para o conjunta da população. Este resultado é esperado na medida em que o grupo mais seleto de ocupados deve apresentar uma taxa de morbidade menor que os desempregados e os inativos. Senão vejamos: a taxa que deixou de realizar atividades nas duas semanas da pesquisa é 6,39% para os sem saneamento e 5,28% para os com saneamento, correspondendo a uma diferencial de 21,8% nas taxas de morbidade. Mais uma vez encontramos um incremento da morbidade ao longo do tempo similar em ambos os grupos de 8,44% e 6,71%, para os com e os sem saneamento respectivamente. Ou seja, um pouco maior para os com saneamento. A relevância relativa do acesso a saneamento é maior para paradas de atividades por sintomas associados a doenças de transmissão hídricas sendo 39,57% maior para as pessoas desprovidas de acesso a rede geral de esgotos. Entre os sem saneamento a taxa de abstinência trabalhista por motivos diarréia e vômito na quinzena anterior a pesquisa foi de 0,31% contra 0,22% dos com saneamento. A taxa cresce 2,74% para o primeiro grupo e cai 7,57% para o segundo no período de 1998 a 2003. Pnad - Brasil - População Ocupada Acesso a Rede Geral de Esgoto COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 4,87% 5,28% 5,99% 6,39% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,24% 0,22% 0,30% 0,31% Esteve acamado nas duas últimas semanas 2,84% 2,79% 3,51% 3,47% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE 18
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    A mesma metodologiausada antes na população total para isolar os efeitos da falta de saneamento ao longo do tempo na perda de atividades usuais pode ser aplicada ao conjunto de ocupados. Neste caso as chances de aumento de dias perdidos de trabalho, quando comparamos pessoas com os mesmos atributos pessoais, são 5,4% menores para aqueles com acesso do que para aqueles sem acesso a saneamento básico. Estas chances de perda de trabalho sobem 1,9% entre 1998 e 2003, mas o diferencial dos impactos entre os com e os sem saneamento diminui 1,2% no mesmo período. (simulador) Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional ano 2003 0.0185 0.0010 318.55** 1.01863 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0557 0.0013 1828.22** 0.94578 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0129 0.0016 65.13** 1.01295 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE Similarmente, quando isolamos a perda de atividades laborais provocadas por doenças associadas à diarréia e vômito encontramos que indivíduos com acesso a saneamento, tudo o mais constante, tem 11% a menos de chance de contrair essas doenças. Além disso, observamos que a chance diminuiu em 3,8% entre 1998 e 2003, assim como o diferencial dos impactos entre os com acessos e os sem acesso ao saneamento, que diminuiu 6,6%. Perda por Diarréia ou vômito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional ano 2003 -0.0386 0.0046 70.21** 0.96210 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.1170 0.0059 395.97** 0.88957 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0688 0.0073 88.84** 0.93352 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE 19
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    Choques de Inatividadee Acesso a Serviços de Saúde O passo que exploramos aqui é comparar a cobertura e a qualidade de saúde daqueles que viveram um choque adverso de doença aqui captado pela pausa nas atividades habituais devido a doença associada a sintomas de diarréia e vômito. Comparamos aqui as condições de saúde percebida da população com e sem saneamento a partir do último suplemento de saúde da PNAD. Apesar das pessoas sem saneamento básico por serem mais pobres e disporem de um sistema de referencias mais desprovido tendem a ser menos exigentes nas suas subjetivas escalas de bem estar encontramos piores notas médias de auto-percepção de saúde. Numa escala de 1 a 5 onde 1 e refere a um estado muito ruim e 5 muito bom, a população com saneamento possui uma nota média de 4,86 contra 4,92 da população sem saneamento. Mais objetivamente, a proporção de pessoas que estiveram acamadas nas duas semanas anteriores a pesquisa é de 61,88% na população sem saneamento contra 54,06% do resto da população. Os maiores acesso e a qualidade dos serviços de saúde superiores entre os com saneamento que vivem o choque adverso é outra característica chave: Plano de saúde (33,79% entre os com e 33,63% entre os sem saneamento com qualidade percebida de equivalente 4,09 contra 4,07) e serviços médicos (61,88% entre os com e 56,92% entre os sem saneamento com qualidade percebida similar 3,92 contra 3,9). Talvez por isso as conseqüências são menos sérias entre os com saneamento: Esteve acamado (54,06% entre os com e 61,88% entre os sem saneamento) e esteve hospitalizado (18,39% entre os com e 21,45% entre os sem saneamento com qualidade percebida similar 3,98 contra 4,01). A variável de saneamento além de vulnerabilizar os as pessoas a choques se saúde está associada a uma menor capacidade das pessoas a lidarem com esses choques. Acesso a Serviço de Saúde Quem Perdeu Atvidades Habituais por Diarréia ou Vômitos (% e Média de 1 a 5) • Tem Acesso a Rede Geral de Esgoto Estado Esteve Hospitaliz Procurou Serviço Populaç de Saúde - Dificuldade de Andar Esteve Tem Plano - Hospitaliz ado - Serviço de Saúde - ão Média 100m - Média acamado Plano Média ado Média de Saúde Média Categoria 100 3,78 4,86 54,06 33,63 4,09 18,39 3,98 61,98 3,92 Total Não Tem Acesso a Rede Geral de Esgoto Estado Esteve Hospitaliz Procurou Serviço Populaç de Saúde - Dificuldade de Andar Esteve Tem Plano - Hospitaliz ado - Serviço de Saúde - ão Média 100m - Média acamado Plano Média ado Média de Saúde Média Categoria 100 3,63 4,92 61,88 13,79 4,07 21,45 4,01 56,92 3,9 Total O leitor pode escolher o seu foco de análise acessando o panorama no sítio do projeto. Num momento que alguns lugares do país enfrentam uma crise de dengue este banco de dados pode ser particularmente útil. 20
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    Falta às Aulas Aoolharmos os estudantes de 0 a 17 anos que deixam de realizar atividades nos últimos quinze dias por motivos de saúde, vemos que, em 2003 a proporção destes sem acesso a rede de esgoto era de 5,92% contra 5,99% daqueles com acesso, esta ligeira diferença inverte a tendência dos dois itens anteriores relativos a população total e a população ocupada. Em 1998, estas respectivas estatísticas eram 4,65% e 4,27%. Estes dados tomados a valor de face indicam uma deterioração nas condições de saúde dos estudantes com e os sem saneamento no período em questão tal como observado na população total e na população de ocupados. (panorama) Pnad - Brasil - População de 0 a 17 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 4,27% 5,99% 4,65% 5,92% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,46% 0,73% 0,45% 0,66% Esteve acamado nas duas últimas semanas 2,33% 3,09% 2,70% 3,34% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE A proporção de estudantes com perda de suas atividades normais função de diarréia e vômitos é surpreendentemente maior entre aqueles com saneamento do que entre aqueles sem saneamento. Esta questão exige um detalhamento maior dos problemas de saúde por traz das faltas. Primeiramente replicamos a tabela anterior para três faixas etárias, a saber: 0 a 6 ano, 7 a 14 anos e 15 a 17 anos que pelo menos em tese correspondia a educação da primeira infância (creche e pré-escola), o ensino fundamental e o ensino médio, respectivamente. Os resultados são pouco robustos em 18 comparações (três indicadores, três séries e dois anos de análise). 13 apresentam menores taxas para os com saneamento mas 5 apresentam menores taxas para os sem saneamento. 21
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    (panorama) Pnad - Brasil- População de 0 a 6 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 7,93% 10,89% 7,83% 9,86% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 1,05% 1,22% 0,72% 1,25% Esteve acamado nas duas últimas semanas 3,95% 5,11% 4,17% 5,34% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Pnad - Brasil - População de 7 a 14 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 3,82% 5,05% 4,27% 5,38% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,38% 0,73% 0,44% 0,60% Esteve acamado nas duas últimas semanas 2,11% 2,74% 2,50% 3,10% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Pnad - Brasil - População de 15 a 17 anos Acesso a Rede Geral de Esgoto Matriculada na Escola COM ACESSO SEM ACESSO Deixou de realizar quaisquer de suas atividades Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde habituais por motivo de saúde 1998 2003 1998 2003 Deixou de realizar quaisquer de suas atividades habituais por motivo de saúde 2,85% 3,98% 3,35% 4,03% Principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais - Diarreia ou vomito 0,28% 0,27% 0,25% 0,29% Esteve acamado nas duas últimas semanas 1,74% 2,17% 2,19% 2,28% Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados PNAD/IBGE Por ora detalhamos o motivo saúde responsável pela falta associados a diarréia e vômitos o que gera o resultado esperado do acesso a esgoto propiciar menos faltas. Senão vejamos: (simulador) Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Ano 2003 0.2579 0.0013 37596.1** 1.29416 Ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim 0.0445 0.0017 703.76** 1.04556 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0430 0.0020 464.91** 1.04394 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE 22
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    A proporção deestudantes com perda desses dias de atividades habituais em função de diarréia e de vômito - que estão ligadas a doenças de transmissão hídrica - entre os grupos com acesso e os sem acesso a rede geral de esgoto com os demais atributos observáveis iguais é novamente realizada através de um modelo logístico. Encontramos uma piora de 15,8% nas chances de ocorrência de dias perdidos em atividades habituais quando comparamos estudantes com as mesmas características entre 1998 e 2003. As chances daqueles com acesso a rede de esgoto é 4,1% menor do que os sem acesso, e o termo interativo entre a variável ano e a de acesso a esgoto revela que o impacto do acesso sobe 4,1% no período em questão. Perda por Diarréia ou vômito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional ano 2003 0.1471 0.0044 1096.35** 1.15841 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0127 0.0056 5.16** 0.98742 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0416 0.0066 39.98** 0.95925 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 * Controlada por gênero, cor, idade, status migratório, renda domiciliar per capita e unidade da federação Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados dos suplementos saúde da PNAD/IBGE 23
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    Educação, Renda eSaúde Indo além do pragmatismo da geração de renda, uma maior escolarização da população impacta diversos elementos da vida dos indivíduos como fecundidade, criminalidade, saúde entre outros. Nestes casos, a educação afeta potencialmente variáveis de interesse pelo efeito direto e pelo efeito indireto em função da maior renda gerada. Esteve Acamado nas Ultimas duas Semanas 3,0 2,86 2,83 2,79 2,86 2,69 2,5 2,25 2,22 2,0 1,98 2,23 1,79 1,5 1,94 1,51 1,68 1,0 1,17 0,5 0,0 Renda e/ou educação RENDA CONSTANTE = 162 EDUCA CONSTANTE = MENOS DE 1 ANO RENDA E EDUCA VARIANTES Fonte: Centro de Politicas Sociais/FGV apartir dos microdados do suplemento saude da PNAD/IBGE Em suma a caixa de texto nos mostra que “89,6% das melhoras percebidas na saúde medida em termos de dias acamados observadas quando comparamos um analfabeto com um universitário se dão pelo efeito puro e direto da educação e não pelo aumento de renda. Agora esta perda de atividade vai afetar negativamente a geração de renda dos adultos como a acumulação de conhecimento das crianças”. De maneira geral ao que tange a correlação bruta e parcial entre acesso a rede geral de esgoto e perde de dias de atividades encontramos uma relação inversa tanto para a população total como na população ocupada. Já no que tange a população de estudantes encontramos em geral o mesmo resultado qualitativos, mas com algumas exceções importantes. Ou seja, o resultado de que o saneamento básico é menos robusta no caso dos estudantes do que dos trabalhadores e da população em geral. No próximo capítulo iremos incorporar outros controles em exercício similar, como acesso a oferta (não o consumo) de merenda da escola, se a escola é pública ou privada, o acesso a programas com condicionalidade como o Peti e o Bolsa Família que podem estar por traz deste resultado. 24
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    BIBLIOGRAFIA AGRESTI, Alan AnIntroduction to Categorical Data Analysis, New York :Wiley Series in Probability and Statistics, 1996. DOORSLAER, Eddy Van, WAGSTAFF, Adam, BLEICHRODT, Han, CALONGE, Samuel, GERDTHAM, Ulf-G., GERFIN, Michael, GEURTS, José, GROSS, Lorna, HÄKKINEN, Unto, LEU, Robert E., O’DONNELL, Owen, PROPPER, Carol, PUFFER, Frank, RODRÍGUEZ, Marisol, SUNDBERG, Gun, WINKELHAKE, Olaf. Income – related inequalities in health: some international comparisons. Journal of Health Economics, vol 16, p. 93-112, 1997. IBGE. Censo Demográfico 1950: série nacional. Rio de Janeiro, IBGE, 1956. ______. Censo Demográfico 1970, 1980, 1991 e 2000: microdados da amostra. ______. Pesquisa de Orçamentos Familiares 2002-2003: Microdados: Brasil e grandes regiões. Rio de Janeiro: IBGE, Coordenação de Índices de Preços, 2004a.1 CD-ROM. MENDONÇA, M. J. C., SACHSIDA, A., LOUREIRO, P.R.A. A Demanda por saneamento no Brasil: uma aplicação do modelo logit multinominal. Economia Aplicada, v.8, n. 1, p. 143- 163, 2004. NERI, Marcelo C. A Fonte da Juventude. Fundação Getulio Vargas, Rio de Janeiro, 2006. Disponível em < http://www4.fgv.br/cps/simulador/fontejuventude/> ______. Impactos Sociais das Privatizações (mimeo). Banco Mundial e FGV , Rio de Janeiro, 2004. NERI, Marcelo C. e SOARES, Wagner L. “Desigualdade Social e Saúde no Brasil”, Cadernos de Saúde Pública: Saúde e Desigualdade: Instituições e Políticas no Século XXI, Fiocruz, Rio de Janeiro, Volume 18 (suplemento), pp. 77-87, dezembro de 2002. ______. Estimando o Impacto de renda na Saúde através de programas de transferencia de renda aos idosos de baixa renda no Brasil. Caderno de Saúde Pública. 8 ed. Rio de Janeiro: FioCruz, 2007, v. 23, p. 1845-1856 25
  • 27.
    ______. Políticas sociais,renda e saúde na terceira idade. In: XV Encontro Nacional da Associação Brasileira de Estudos Populacionais. ABEP, Caxambu, 18 a 22 de setembro de 2006, 21 p. Disponível em <http://www.abep.nepo.unicamp.br/encontro2006/docspdf/ABEP2006_720.pdf> Acessado em 22/10/2006. NERI, Marcelo C. et all. Retratos da Deficiência no Brasil. Fundação Getulio Vargas, 200pp, Rio de Janeiro, 2003. Disponível em < http://www.fgv.br/cps/deficiencia_br/index2.htm > ______. “Los Activos, los Mercados y la Pobreza en Brasil” no El Trimestre Económico, V. LXVI (3), Nº 263, pp. 419-458, México, Julho-Setembro de 1999. ______. Politicas estruturais de combate à pobreza no Brasil. In: Henriques, Ricardo (orgs). Desigualdade e pobreza no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, 2000. NERI, Marcelo C.; AMADEO, E. J.; CARVALHO, A.P. “Assets, Markets and Poverty in Brazil”, em Portrait of the Poor – An Assets-Based Approach, organizado por Orazio Attanasio e Miguel Székely, IDB, Washington, pp 85-112, 2001. PERSON, T. H. Welfare calculations in models of the demand for sanitation. Applied Economics, v.34, n.12, p. 1509-1515, 2002. REA MF. The Brazilian National Breakstfeeding Program: a success story. Int J Gynaecol Obstet 1990; 31 Suppl 1: 79-82. SANTOS IS., VICTORA CG., MARTINES JC., GONÇALVES H., GIGANTE DP., VALLE NJ., PELTO G. Nutritional counseling increases weight gain among Brazilian children. Pediatrics 2001 (in press). SEROA DA MOTTA, et alii. Perdas e Serviços ambientais do recurso água para uso doméstico. Pesquisa e Planejamento Econômico, Rio de Janeiro, v. 24, n. 1, p. 35-72, 1994. SEROA DA MOTTA, R. And MOREIRA, A. Efficiency and regulation in the sanitation sector in Brazil. Rio de Janeiro: IPEA, 2004 (Texto para Discussão, 1.059). SEROA DA MOTTA, R., REZENDE, L.The impact of sanitation on waterborne diseases in brazil. In: May, P. H. ( ed.). Natural Resource valuation and policy in Brazil: methods and cases . Columbia University Press, 1999. 26
  • 28.
    WHITE, H. (1980),“A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity”, Econometrica 48, 817-838. 27
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    3. Saneamento eEducação 1. Introdução A freqüência escolar em diferentes faixas etárias costuma ser vista como uma variável discreta separando evadidos e matriculados. O suplemento educacional da PNAD oferece a oportunidade de explorar os tons de cinza entre estes extremos utilizando as faltas e a jornada escolar como tintas. Utilizamos na primeira seção deste capítulo um índice de permanência na escola proposto pelo Centro de Políticas Sociais da FGV para analisar os canais que a falta de saneamento básico afeta ao fim e ao cabo o desempenho escolar. A análise da correlação entre acesso a saneamento na casa ou na escola é desenvolvida na segunda parte do capítulo. O acesso à infra-estrutura de saneamento na escola e os impactos no desenvolvimento escolar não tem sido objeto de estudo explícito na literatura brasileira. Apenas tem servido como controle para se avaliar o efeito de algum fator em alguma variável educacional (performance, matrícula etc.). Então torna-se imprescindível focar a análise em aspectos de acesso à infra-estrutura e o desempenho escolar. A questão que surge é o quanto que o acesso à esgoto melhora a proficiência escolar, tendo-se controlado para outros fatores (como educação dos pais, unidade federativa, número de residentes na mes ma casa etc.). Observa-se que a qualidade do uso da água em casa tem um correlação positiva com a proficiência. Analisamos também algumas variáveis de infra- estrutura ligadas à escola. Observamos que a conservação das instalações hidráulicas e elétricas tem uma correlação positiva com o desempenho dos alunos. O acesso à infra- estrutura sanitária também reduz o índice de reprovação. Apesar da falta de robustez em relação à infra-estrutura escolar, geralmente colégios com instalações mais adequadas apresentam menor índice de repetência. 2. Saneamento básico e Permanência na Escola O Suplemento Pnad 2004 e 2006 (panorama) (simulador) O canal mais fundamental de melhoras das condições sociais engendrados pela expansão do saneamento básico é a saúde das pessoas e das crianças, em particular. Esta melhora emana de outras influencias favoráveis sobre a acumulação de capital humano das famílias através da melhoria da permanência dos alunos nas escolas. O suplemento da PNAD de 2006 contém informações complementares de educação divulgado no dia 28 de março de 28
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    2008 e demonstraque o principal motivo para a falta às aulas dos estudantes de 0 a 17 anos matriculados é a doença: 59,6% dos alunos que faltaram a escola alegam este motivo. Destes 44,9% dos estudantes faltaram pelo menos um dia de aula dos quais 18,2% desses faltaram 6 dias ou mais de aulas. Este quadro de faltas causadas por doenças agrava o quadro educacional uma vez que a carga horária média do ensino é baixa para padrões internacionais com 56,1% indo só até quatro horas semanais (58% nas escolas públicas têm esta jornada escolar reduzida). Os índices de matrícula também de 0 a 17 anos atingem 75,8%. Esta baixa permanência na escola é portanto ainda mais reduzida por motivos doença. % Faltou por Motivo Doença entre os que faltaram Com Rede Geral Sem Rede Geral 2004 2006 2004 2006 0 a 17 60,42% 70,48% 56,96% 67,23% 0a6 70,35% 80,09% 66,51% 76,50% 7 a 14 63,10% 72,26% 58,18% 68,45% Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE Saneamento e Índice de Permanência na Escola (IPE) A freqüência escolar em diferentes faixas etárias costuma ser vista como uma variavel discreta separando evadidos e matriculados. O suplemento educacional da PNAD oferece a oportunidade de explorar os tons de cinza entre estes extremos utilizando as faltas e a jornada escolar como tintas. Utilizamos aqui um índice de permanência na escola proposto pelo Centro de Políticas Sociais da FGV para analisar os canais que a falta de saneamento básico afeta ao fim e ao cabo o desempenho escolar. Este indice composta do índice de matriculados, de índice de faltas e o desvio relativo da jornada de estudo comparada a uma jornada de referencia de 5 horas diárias. Educação - 0 a 17 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 23941271 18747305 78,31 96,01 85 63,90 2006 23810274 18940383 79,55 96,38 87,2 66,85 Sem Rede Geral 2004 30755850 22251583 72,35 95,61 72,92 50,44 2006 30519664 22725797 74,46 96,66 74,18 53,39 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE 29
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    Neste exercício observamossegundo o recém lançado suplemento da PNAD 2006 para a faixa de 0 a 17 anos que o índice matrícula para os sem saneamento correspondia a 0.7446 (25.6% de evasão escolar) - contra 0.7955 dos com saneamento - o que multiplicado pelo índice de presença dos sem saneamento de 0.9638 (4.72% de dias de aula perdidos) – e de 0.9638 dos com saneamento – e cumulativamente multiplicado pelo desvio da jornada (horas diárias de jornada previstas dividas por uma jornada de 5 horas diárias gera um índice de jornada de 0.7418 para os sem saneamento e de 0.872 para os com saneamento) temos no final ao incorporarmos as três dimensões um Índice de Permanência na Escola (IPE) de 0,7169 para os sem saneamento e de 0,8404 para os com saneamento. Ou seja, se não houvessem faltas e a jornada escolar fosse a de referencia o índice de permanecia seria de dos sem saneamento de 0.746 contra 0.5339. Cabe notar que os índices de permanência na escola de estudantes com e sem saneamento básico para 2004 e para 2006. Os dados demonstram que aqueles com acesso a esgoto não apresentam um índice de faltas menor que os demais. Por outro lado, a população sem saneamento apresenta uma menor presença na escola função dos outros elementos, leia-se matrícula e jornada, e pior desempenho. Neste ponto lembramos a figura emblemática de Jeca Tatu, personagem de Monteiro Lobato. Como o Dr Carlos Graeff, presidente da Associação Brasileira de Doenças Tropicais que acabou de sediar o encontro nacional em Porto Alegre magistralmente lembrou: “Jeca Tatu vivia agachado e sem disposição, quadro clínico daqueles que sobrem das doenças associadas a falta de saneamento”. Mal comparando, segundo a nossa análise Jeca Tatu não falta mais as aulas do que seus colegas com saneamento de outras escolas função da falta de saneamento até por que há outros atrativos como merenda escolar e agora as condicionalidades de matrícula e presença do Bolsa-Família, mas a efetiva permanência na escola e o desempenho dos sem saneamento – leia-se na analogia do nossos futuros Jecas Tatus - é bem inferior aos demais. Apresentamos tabelas similares relativas a permanência escolar e seus componentes dos com e dos sem saneamento para diversas faixas etárias relativas a diferentes níveis educacionais. A permanência global na escola em relação o conjunto de crianças sem saneamento é de 0,5339 no total de pessoas de 0 a 17 anos de idade, 0,695 entre 7 e 14 anos, 0,5929 para aqueles entre 15 a 17 anos, atingindo o menor idade de 0,884 para aqueles entre 0 e 6 anos de idade. As diferenças de permanência global na escola favoráveis aos com saneamento são de 25,2% no total de pessoas de 0 a 17 anos de idade, 19,5% entre 7 e 14 anos, 22,3% para aqueles entre 15 a 17 anos, culminando em 44,9% para aqueles entre 0 e 6 anos de idade. Esta maior diferença para a primeira infância é 30
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    significativa pois éaí que as doenças de saneamento fazem mais vítimas e é uma fase fundamental para o desenvolvimento futuro da criança. Em 2005, James Heckman nos deu o prazer de conhecer em primeira mão as suas mais recentes pesquisas que revelam a importância da Educação na Primeira Infância. Segundo ele, um conjunto de ações voltadas a primeira infância constitiu o melhor investimento social existente e quanto mais baixa for a idade do investimento recebido mais alto é o retorno recebido pelo indivíduo e pela sociedade. Indivíduos precoces que passaram for investimento precoce – em educação mas não só - apresentaram na idade adulta renda mais alta e probabilidades mais baixas de prisão, de gravidez precoce e de depender de programas de transferência de renda do estado no futuro. No caso brasileiro o Centro de Políticas Sociais publicou na mesma época do Seminário Internacional de Educação da Primeira Infância por ele promovido em conjunto com a EPGE, pesquisa homônima ao seminário mostrando a partir de dados de percepção de qualidade de vida em áreas diversas como educação, habitação, saúde, segurança e trabalho são positivamente afetados pela freqüência do indivíduo à pré-escola e a educação infantil mas dados objetivos de ocupação, salário e renda de todas as fontes não. Num certo sentido esta seção retoma esta agenda e pesquisa e de políticas sob a perspectiva do saneamento. Educação - 0 a 6 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 8420016 3996797 47,47 95,35 83,97 38,01 2006 8126496 4034451 49,65 95,45 86,93 41,19 Sem Rede Geral 2004 11161553 4157425 37,25 94,94 73,89 26,13 2006 10651503 4250190 39,90 95,74 74,42 28,43 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE 31
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    Educação - 7a 14 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 11022768 10828296 98,24 96,45 85,22 80,74 2006 11336986 11164334 98,48 96,81 87,15 83,09 Sem Rede Geral 2004 14175548 13737906 96,91 95,96 72,21 67,15 2006 14543926 14167953 97,41 96,95 73,59 69,50 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE Educação - 15 a 17 anos % Após % Após % Após % Após Perdas Freqüenta Perdas - Perdas - Perdas - Evasão, Faltas População escola Evasão Faltas Jornada e Jornada Com Rede Geral 2004 4498487 3922212 87,19 95,49 85,45 71,14 2006 4346792 3741598 86,08 96,1 87,65 72,50 Sem Rede Geral 2004 5418749 4356252 80,39 95,13 74,21 56,75 2006 5324235 4307654 80,91 96,59 75,87 59,29 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Suplemento Educação PNAD/IBGE Vejamos o ranking estadual por indicador de permanência nas escola em 2004. Senão vejamos: O Rio que é estado líder no ranking de matriculados com 79% da população jovens de 0 a 17 anos matriculados, mas ao se levar em conta a menor jornada media de estudo (4.08 horas diárias) e o nosso maior índice de absenteísmo (2.9% de faltas) o Rio ultrapassado por Brasília, São Paulo e Espírito Santo caindo para quarto no ranking nacional. A taxa de matricula efetiva de horas que nossos jovens passam em sala cai de 79% para 62%. Veja panorama da permanencia escolar e seus componentes dos com e dos sem saneamento no sítio da pesquisa para 2006. 32
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    Permanência, Faltas eProficiência Escolar Abaixo gráficos com regressões dos resultados do ENEM com os índices propostos para os estados brasileiros. Vemos que o canal presença desempenho é mais tênue do que aquele medido por outros componentes do Ïndices de Permanência na Escla Global como matrícula e jornada. Logo os canais de impacto mais relevantes do saneamento básico sobre desempenho escolar devem recair mais sobre a matrícula e (leia-se por exemplo atraso que desmotiva os estudantes) e nas condições da escola leia-se jornada escolar: Gráfico - Desempenho ENEM x Índice de Permanência na Escola (IPE) 39 37 35 33 y = 19,55x + 22,362 31 R2 = 0,3405 29 27 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 Gráfico - Desempenho ENEM x Índice de Presença (Ip) 39 37 35 33 31 y = 29,878x + 5,1869 29 2 R = 0,0548 27 0,85 0,87 0,89 0,91 0,93 0,95 0,97 0,99 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do IBGE e MEC Finalmente aplicamos no suplemento da PNAD modelo logístico multinomial (vide apêndice) com outros controles em exercício similar, como acesso a oferta (não o consumo) de merenda da escola, se a escola é pública ou privada, o acesso a programas com condicionalidade como o Peti e o Bolsa Família que podem isolar a correlação entre saneamento e faltas e encontramos um efeito de que o saneamento diminui a chance de presença Escolar em 2%. O efeito é estatisticamente significativo, ou diferente de zero mas pequeno. Ou seja, os alunos sem saneamento não perdem muito mais aulas que os demais. 33
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    Mas até talvezpor este tipo de resultado o indice de faltas percebido pelo aluno não é tão indicativo do desempenho escolar encontrado como o indice de matrículas do estado e a jornada escolar adotada. isso como vimos . Isto indica a necessidade de se explorar outros efeitos do saneamento básico sobre educação, olhando para proficiencia escolar diretamente. 3. Infra-Estrutura Sanitária e Avanços Educacionais Esta seção descreve algumas correlações entre acesso à infra-estrutura de saneamento básico e indicadores de desempenho escolar, tais como matrícula, atraso e proficiência. A variável de infra-estrutura central de interesse é o acesso a esgotamento sanitário, mas, pela sua ausência nas bases consideradas, usaremos outras associadas à provisão de água e à qualidade da estrutura hidráulica das escolas, que são aproximamente correlacionadas ao tratamento de esgoto. Os efeitos educacionais da provisão de infra-estrutura sanitária em casa e aqui também nas escolas serão captados através de informações do Ministério da Educação por meio de avaliação de desempenho do Sistema de Avaliação do ensino Básico (SAEB). RESULTADOS Proficiência e da Reprovação Nesta seção apresentamos a relação entre as variáveis de infra-estrutura e as variáveis educacionais de interesse. A proficiência é a nota do aluno no exame de Matemática. Disciplina que consegue medir de uma forma mais adequada a produtividade (ou performance) do aluno em sua escola. Outra variável de interesse abordada é a reprovação. Vale destacar que, na análise da variável reprovação (referente à questão “Você já foi reprovado?”), esta apresenta os seguintes valores: ? 0 = nenhuma reprovação ? ? 1= uma reprovação ? ? 2= duas ou mais reprovações ? A seção segue por grupos de variáveis de infra-estrutura: comunicações (acesso à internet, computador etc.), serviços públicos (acesso à luz, água etc.), proficiência versus reprovação e outros fatores. Para cada grupo fizemos a análise separada para proficiência e reprovação, com exceção da análise conjunta entre essas variáveis. 34
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    Proficiência O acesso àinfra-estrutura não tem sido objeto de estudo explícito na literatura, tendo apenas servido como controle para se avaliar o efeito de algum fator em alguma variável educacional (desempenho, matrícula etc.). Torna-se imprescindível então, focar a análise em aspectos de acesso à infra-estrutura, pois o mesmo afeta o desempenho escolar. A questão que surge (e será dirimida na seção da análise multivariada) é o quanto que o acesso a luz, água etc., melhora a proficiência escolar, tendo-se controlado para outros fatores (como educação dos pais, unidade federativa, número de residentes na mesma casa, entre outros). Observa-se das tabelas que o uso da eletricidade e da água tem uma correlação positiva com a proficiência e que há um peso mais negativo sobre quem não tem acesso à eletricidade do que à água. 1999 onde você mora chega água pela torneira? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Não 189.4924 Sim 224.8105 2001 onde você mora chega água pela torneira? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Sim 228.5357 Não 188.1576 2003 onde você mora chega água pela torneira? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Sim 227.595 Não 186.714 Analisamos também algumas variáveis de infra-estrutura ligadas à escola. Da tabela abaixo observamos que a conservação das instalações hidráulicas e elétricas tem uma correlação positiva com o desempenho dos alunos 3. 2001 estado de conservação das instalações hidráulicas média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Adequado 230.1152 Regular 214.5678 Inadequado 213.5871 Inexistente 148.339 3 Apenas nas condições de regular e inadequado há uma certa inconsistência nos dados. 35
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    2003 estado deconservação das instalações hidráulicas Média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Adequado 231.9369 Regular 211.8014 Inadequado 223.6232 Inexistente 177.029 Reprovação O acesso à infra-estrutura também reduz o índice de reprovação, mas ao contrário do desempenho escolar, a eletricidade não gera um impacto mais negativo do que o acesso à água, tanto em 2001 quanto em 2003. 1999 onde você mora chega água pela torneira? Média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Não 0.698581 Sim 0.6204154 2001 onde você mora chega água pela torneira? Média(reprova) ----------------------------------------- ----------------- Sim 0.5397894 Não 0.6089589 2003 onde você mora chega água pela torneira? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Sim 0.4577966 Não 0.6719981 Apesar da falta de robustez em relação à infra-estrutura escolar, geralmente colégios com instalações mais adequadas apresentam menor índice de repetência. 2001 estado de conservação das instalações hidráulicas Média(reprova) ----------------------------------------- ----------------- Adequado 0.4800252 Regular 0.6512823 Inadequado 0.6577147 Inexistente 0.8602442 36
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    2003 estado deconservação das instalações hidráulicas média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Adequado 0.4454069 Regular 0.5228759 Inadequado 0.4858542 Inexistente 0.4907354 Proficiência x Reprovação Nesta subseção cruzamos o dados das duas variáveis que serão analisadas, a fim de s adquirir mais insight para análise. Claramente quem nunca reprovou tem um desempenho muito melhor em relação a quem já reprovou. Contudo, em 2003, existe, a priori, um resultado não robusto, visto que a nota média de que repetiu duas vezes ou mais é maior em relação a quem repetiu uma vez. Mas isso é devido a uma quantidade grande de alunos na 4ª série do EF que repetiram uma vez, série na qual apresenta-se as notas menores, puxando portanto a média da proficiência para baixo. Assim, no Apêndice, segue as notas por série para uma análise mais robusta. E nela observa-se que sempre quem repete mais obtém uma nota menor. 1999 Você já repetiu de ano? Quantas vezes? média(profic) ----------------------------------------- ---------------- 0 232.8534 1 210.4588 2 ou + 204.6553 2001 Você já repetiu de ano? Quantas vezes? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Não 235.6762 sim, uma vez 213.4472 sim, duas vezes ou mais 205.6537 2003 você já foi reprovado? média(profic) ----------------------------------------- ------------------ Não 234.8306 sim, uma vez 204.1426 sim, duas vezes ou mais 210.6046 Outra característica do sistema educacional que observamos no país é menor qualidade média das escolas públicas em relação às particulares, como é notado nos valores de proficiência observado abaixo. As duas redes de ensino evoluíram pouco de 2001 para 2003 (em torno de 0.8%). 37
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    1999 Rede média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Pública 213.8598 Particular 269.6909 2001 Rede média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Pública 214.2539 Particular 284.0748 2003 Rede média(profic) ----------------------------------------- ---------------- Pública 215.9496 Particular 286.4118 Analisamos também o início dos estudos dos alunos, mas esta apenas para o ano de 2003. As tabelas abaixo estão representadas por série e não foram agregadas, visto que a resposta “maternal” estava disponível apenas para os alunos da 4ª série. Observa-se a forte influência de se começar a estudar no maternal ou na pré-escola. Conforme Heckman (2005), as habilidades, tanto cognitivas como não cognitivas, das crianças são formadas nos primeiros anos de vida, se tornando menos maleáveis ao decorrer dos anos (principalmente as cognitivas), elevando, portanto, a produtividade das crianças, o que faz com que a educação precoce influencie fortemente nesta formação de habilidades. -> serie = 4 ----------------------------------------- ----------------- Quando você começou a estudar? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- No maternal 193.7027 Na Pré-escola 178.5029 Na 1a série 159.9368 Na 2a série 140.5765 Na 3a série 131.3782 ----------------------------------------- ----------------- -> serie = 8 ----------------------------------------- ----------------- Quando você começou a estudar? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Na Pré-escola 250.2382 Na 1a série 226.3967 Na 2a série 224.0938 Na 3a série 201.2923 38
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    -> serie =11 ----------------------------------------- ----------------- Quando você começou a estudar? média(profic) ----------------------------------------- ----------------- Na Pré-escola 284.0487 Na 1a série 260.46 Na 2a série 260.1382 Na 3a série 257.2694 Reprovação O índice de reprovação para todas as séries é bem maior nas escolas públicas do que privadas, apesar de que, de 2001 para 2003 as reprovações caíram bastante na rede pública de ensino. 1999 Rede média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Pública 0.6818536 Particular 0.2867776 2001 Rede média(reprova) ----------------------------------------- ----------------- Pública 0.6004056 Particular 0.2035369 2003 Rede média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Pública 0.5136786 Particular 0.1906985 A mensagem da tabela abaixo diz que quanto mais cedo as crianças começarem a estudar menor será o índice de repetência. O único resultado ambíguo apresentado é que quando se pergunta para alunos da 8ª série do EF e da 3ª série do EM, o índice de reprovação maior para os que começaram na 2ª série do EF e não na 3ª série. -> serie = 4 ----------------------------------------- ---------------- Quando você começou a estudar? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- No maternal 0.2830364 Na Pré-escola 0.3943322 Na 1a série 0.5875055 Na 2a série 0.6996055 Na 3a série 0.7794674 ----------------------------------------- ---------------- 39
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    -> serie =8 ----------------------------------------- ---------------- Quando você começou a estudar? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Na Pré-escola 0.4546385 Na 1a série 0.6585677 Na 2a série 1.019318 Na 3a série 0.9180655 _________________________________________ ________________ _____________________ -> serie = 11 ----------------------------------------- ---------------- Quando você começou a estudar? média(reprova) ----------------------------------------- ---------------- Na Pré-escola 0.4827031 Na 1a série 0.6712016 Na 2a série 1.006604 Na 3a série 0.7552114 Extensões Na análise empírica empreendida nesta seção estudamos as correlações brutas entre as variáveis de infra-estrutura e as de desempenho escolar. A dificuldade central destas análises para fins de desenho de políticas é a o controle da influencia de outras variáveis 4 mas acima de tudo a direção de causalidade entre variáveis exógenas e as endógenas. Em primeiro lugar, o desempenho dos alunos pode ser afetado pelo acesso a serviços públicos como luz, água etc. Melhor infra-estrutura, tanto na casa como na escola, deve melhorar a produtividade dos estudantes, reduzindo, portanto, a repetência. Mas a questão que se levanta aqui é que outros fatores podem também afetar estas variáveis de interesse. Assim, os controles utilizados ajudam a isolar de forma mais precisa o efeito da infra-estrutura no desempenho escolar. Assim, por exemplo, a educação dos pais pode afetar positivamente a produtividade de seus filhos, mesmo que haja certa deficiência em infra-estrutura na escola. Além disso, o número de moradores na casa do aluno pode também influenciar. Temos observado que há geralmente um número ótimo de moradores que estão correlacionados à um melhor desempenho escolar do estudante. Além disso, controlamos também por sexo, cor e Unidade Federativa (UF), visto que as características escolares podem divergir entre esses grupos. 4 A partir das regressões por mínimos quadrados ordinários de variáveis contínuas, observa-se que a falta de eletricidade tem um efeito mais perverso que a água, na grande maioria dos casos. O impacto da infra-estrutura escolar (conservação das instalações hidráulicas e elétricas e iluminação na sala de aula) também afetam positivamente a proficiência escolar. 40
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    No que tangea questão de causalidade, uma extensão natural é a análise de diferença em diferença tomando como base a ocorrência de experiências onde algumas comunidades são beneficiadas com aumento da oferta de infra-estrutura e outras não. Uma primeira candidata a experimento seria o programa Favela-Bairro, no Rio de Janeiro e o Bahia Azul, no Estado da Bahia, onde algumas comunidades de baixa renda foram beneficiadas por melhoras maciças localizadas de infra-estrutura privada e pública, enquanto os críticos do programa enfatizam o fato de que outros aspectos, como investimento em capital humano não foram diretamente afetados. Neste sentido os dois casos Favela-Bairro e o Bahia Azul constituiriam um experimento útil na identificação dos impactos de investimentos em infra- estrutura sobre as variáveis de desempenho escolar. Esta análise seria feita através da comparação entre os períodos antes e depois da implementação do programa nas comunidades afetadas e nas não afetadas a partir dos dados do Censo 1991 e 2000. A datação do Censo e a possibilidade de abertura inframunicipal dos dados permitem a análise, com a possibilidade de identificação da relação de causalidade entre a provisão de infra-estrutura sanitária e a obtenção de avanços nos indicadores educacionais. Bibliografia HECKMAN, J. The Lessons from The Technology of Skill Formation, Working Paper 11142, Fev 2005. NERI, Marcelo C., MOURA, R. e CORREA, P C.Infra-estrutura e avanços educacionais (mimeo), Banco Mundial e FGV, Rio de Janeiro, 2006. SELWYN, Neil The effect of using a home computer on students’ educational use of IT Computers & Education 31 (1998) 211-227 WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introductory econometrics: a modern approach. Cincinnati: South-Western College Publishing, 2003. 41
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    4. Saneamento eTrabalho Um dos maiores objetivos da política pública é o aumento do nível de emprego, dificultada por uma legislação rígida que governa as relações de trabalho no país. Uma ação planejada para estimular a produção em setores intensivos em mão-de-obra, desde que alinhada com os princípios de integração competitiva no mercado externo, pode alavancar os efeitos sociais desejáveis advindos da tendência de geração de trabalho dos últimos anos. O setor saneamento básico tem sido apontado como um setor intensivo na geração de empregos diretos e indiretos. Neste sentido, a adoção de uma estratégia de investimentos maciços em saneamento básico poderia ser vista como uma política de emprego de alto impacto. Outras vantagens dessa ação que são particularmente relevantes na conjuntura brasileira atual, marcada pela instabilidade externa e pelo baixo nível da taxa de investimento nacional seriam justamente o seu baixo impacto negativo sobre a balança comercial e sua relativa importância na formação bruta de capital fixo. Entretanto, os efeitos quantitativos destas diversas implicações ainda não foram devidamente analisados de forma conjunta no caso brasileiro. De um lado, há poucos estudos nesta linha no Brasil mesmo para os macrosetores de atividade, como comércio, agricultura, indústria e serviços o que, aliado ao grau de especificidade da informação requerida no caso do saneamento, explica a baixa oferta de estudos neste caso. Complementarmente, pouco se sabe sobre o funcionamento do mercado de trabalho no setor de saneamento básico, aí incluindo o perfil das principais características sócio- econômicas dos empregados e as características dos postos de trabalho do setor. Isto é, mesmo se a idéia de que uma estratégia de investimentos intensiva no setor de saneamento básico seja eficaz na geração de emprego se confirme, pouco sabemos sobre o impacto de tal estratégia sobre a qualidade média do emprego da economia brasileira na operação do setor saneamento básico. Por outro lado, grandes obras de infra-estrutura têm sido tradicionalmente apontadas como um setor gerador de empregos diretos para chefes de família de baixa renda. Estas vantagens propiciariam, a princípio um grande impacto de investimentos no setor sobre medidas de bem estar social. Neste sentido, a avaliação dos impactos sociais de uma estratégia de investimentos em saneamento não deveria se restringir ao binômio nível- qualidade do emprego, mas enfatizar também os seus impactos sobre a renda das famílias situadas na cauda inferior da distribuição de renda domiciliar per capita. 42
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    Uma vantagem deobras associadas ao PAC é a sua difusão geográfica, uma vez que as atividades podem ser exercidas em qualquer região do país. Neste sentido, os novos investimentos estão sendo direcionadas para áreas pobres abundantes em mão de obra não qualificada, mas com altos níveis de desocupação e baixa oferta de saneamento. O objetivo desta parte é analisar as conseqüências trabalhistas da adoção de uma estratégia de investimentos intensiva no setor de saneamento. Analisamos o nível de emprego do setor saneamento, mas o sítio da pesquisa permite a análise também das principais características sócio-econômicas e demográficas desses trabalhadores, tais como sexo, idade, educação, região geográfica, densidade populacional, religião, raça e posição na ocupação. Esta análise é empreendida tanto com dados de emprego formal a nível nacional a partir do Caged e da Rais do Ministério do Trabalho e do Emprego, bem como cobrindo o setor informal da PNAD e nas seis principais regiões metropolitanas a partir da Pesquisa Mensal do Emprego (PME). A segunda subseção avalia a capacidade de geração de postos de trabalho de obras no setor. Realizamos no apêndice uma breve descrição da base de dados da matriz insumo- produto (MIP). Expomos a sistemática de cálculo dos multiplicadores de impacto de gastos nos diversos setores sobre emprego com base na MIP. Avaliamos a capacidade de geração de empregos direta, indireta, e devido ao chamado efeito-renda de obras no setor de saneamento, utilizando os dados da construção civil como primeira aproximação dos diversos impactos exercidos. Encontramos apenas u modelo que elucida os impactos do m setor saneamento isolado, que figura um pouco acima dos efeitos multiplicadores dos observados na construção. Além de explorar esta evidência única à exaustão, lançamos mão de estudos que abrem o setor de construção em segmentos residencial, infra-estrutura entre outros. Em seguido, desenvolvemos uma análise baseada no grau de encadeamento para trás (Backward Linkages) e para frente (Forward Linkages) da construção no Brasil vis-à-vis os demais setores de atividade em termos absolutos e relativos. Avaliamos a evidência internacional de países em diversos estágios de desenvolvimento sobre a capacidade de geração de empregos da construção, bem como a evolução temporal dos multiplicadores de impacto da construção civil brasileira como proxy dos efeitos de obras no segmento de saneamento básico. Finalmente, realizamos uma avaliação com base no modelo MIP do BNDES dos impactos da adoção de uma estratégia intensiva de investimentos em saneamento básico sobre os 43
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    níveis de exportação,de importação, do saldo da balança comercial brasileiro e da formação bruta de capital fixo brasileira. Á semelhança das análises anteriores incorporamos elementos absolutos e relativos para fins comparativos. Efeitos na Quantidade e na Qualidade do Emprego Esta seção tem por objetivo explicitar e analisar as mudanças no acesso a emprego na área de provisão de saneamento básico. Analisamos inicialmente a evolução retrospectiva dos fluxos e estoques de empregos formais nos setores associados a saneamento básico. Em seguida, através de matrizes insumo-produto encontrados na literatura, traçamos uma análise prospectiva dos possíveis impactos de obras de saneamento associadas ao Plano de Aceleração do Crescimento (PAC), de forma a avaliar os impactos prospectivos dos investimentos sobre o emprego. Analisamos, então a partir da resenha de trabalhos encontrados na literatura, os efeitos de investimento em saneamento básico sobre o investimento e o balanço comercial entre outras dimensões. Trabalho no Setor Saneamento Básico Análise dos Fluxos de Emprego Formal - Caged Recorremos às estatísticas do Cadastro Geral de Empregados e Desempregadas (CAGED) do Ministério do Trabalho, que nos fornecem informações sobre as movimentações no emprego, ou seja, sobre o fluxo de admissões e desligamentos para os empregados no regime celetista. Os tipos de admissões ou desligamentos (por exemplo, com e sem justa causa, por aposentadoria,...) podem ser acessados no banco de dados. O período da análise será de 1995 até 2007, o que nos permitirá fazer uma análise também de um período mais recente. Antes de analisarmos a evolução dos fluxos de empregos formais nos setores associados ao saneamento, iremos dar uma visão geral do emprego no mercado formal brasileiro. Considerando todos os setores de atividade, observa-se que em todo período de análise o número de admissões foi superior ao número de desligamentos. Contudo, é importante destacar os picos no aumento das admissões com relação aos desligamentos para alguns anos como 1997, 2000, 2002 e agora de 2004 em diante, atingindo em 2007 o recorde das séries históricas da diferença entre admissões e desligamentos. Voltando nossa análise para os setores do saneamento e atividades próximas, e analisando primeiro os setores limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas, verifica-se que a diferença entre admissões e desligamentos era negativa até o ano de 2000, quando inicia- 44
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    se então umatrajetória de crescimento das admissões em relação aos desligamentos, atingindo o pico em 2005 de 8.327 empregos líquidos gerados - resultado da redução de 35,5 mil empregados mais do que compensados pela contratação de outros 43,9 mil. Em 2007, observamos o segundo melhor ano da série com 5297 mil empregos formais gerados em termos líquidos - 38,9 mil desligamentos e 44.2 mil admissões. Já nos setores de captação, tratamento e distribuição de água, também relacionados à oferta de serviços de saneamento básico, os volumes de emprego são menos expressivos resultando em 2007 na geração líquida de 325 postos de trabalho ao nível nacional, perfazendo no total de setores relacionados a oferta de serviços de saneamento básico cerca de 5.500 postos de trabalho formais diretos gerados. 45
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    Fluxos de EmpregoFormal no Setor Saneamentos Básico - Caged Brasil: Admitidos e Desligados no setor Captação, Brasil: Admissões Líquidas no setor Captação, Tratamento e Tratamento e Distrib de Água - 1995-2007 Distrib de Água - 1995-2007 17.500 16.500 15.000 14.000 12.500 10.000 11.500 7.500 5.000 9.000 2.500 0 6.500 -2.500 -5.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 4.000 -7.500 1.500 -10.000 -12.500 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 -15.000 Admitidos Desligados Admissões Líquidas Fonte: CAGED/MTE. Fonte: CAGED/MTE. Brasil: Admitidos e Desligados no setor de Limpeza urbana Brasil: Admissões Líquidas no setor de Limpeza urbana e e esgoto e atividades relacionadas - 1995-2007 esgoto e atividades relacionadas - 1995-2007 50.000 70.000 65.000 45.000 60.000 40.000 55.000 50.000 35.000 45.000 40.000 30.000 35.000 25.000 30.000 25.000 20.000 20.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Admitidos Desligados Admissões Líquidas Fonte: CAGED/MTE. Fonte: CAGED/MTE. Brasil: Admitidos e Desligados no setor Saneamento Básico Brasil: Admissões Líquidas no setor Saneamento Básico - - 1995-2007 1995-2007 70.000 10.000 65.000 60.000 5.000 55.000 50.000 45.000 0 40.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 35.000 -5.000 30.000 25.000 -10.000 20.000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 -15.000 Admitidos Desligados Admissões Líquidas Fonte: CAGED/MTE. Fonte: CAGED/MTE. 47
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    Fluxos de EmpregoFormal no Setor Saneamentos Básico – Caged Admitidos 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Captação, Tratamento e Distrib de água 11.988 13.880 12.408 12.071 9.169 7.212 9.667 5.728 4.263 4.846 6367 8300 5509 Limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas 0 49.743 39.799 38.090 28.770 27.327 37.788 29.680 30.966 31.938 43.853 46828 44221 Total de Setores Saneamento Básico 11.988 63.623 52.207 50.161 37.939 34.539 47.455 35.408 35.229 36.784 50.220 55.128 49.730 Desligados 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Captação, Tratamento e Distrib de água 15894 16663 12392 12995 15386 9698 10165 3995 3880 4602 4845 5008 5184 Limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas 0 51.562 41.844 51.074 31.545 30.844 32.519 28.013 27.276 30.997 35.526 43628 38924 Total de Setores Saneamento Básico 15.894 68.225 54.236 64.069 46.931 40.542 42.684 32.008 31.156 35.599 40.371 48.636 44.108 Adm - Deslig 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Captação, Tratamento e Distrib de água -3.906 -2.783 16 -924 -6.217 -2.486 -498 1.733 383 244 1.522 3.292 325 Limpeza urbana e esgoto e atividades relacionadas 0 -1819 -2045 -12984 -2775 -3517 5269 1667 3690 941 8327 3200 5297 Total de Setores Saneamento Básico -3.906 -4.602 -2.029 -13.908 -8.992 -6.003 4.771 3.400 4.073 1.185 9.849 6.492 5.622 48
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    Estoque de EmpregosFormais – RAIS A base de dados utilizada para essa análise será a RAIS (Relação Anual de Informações Sociais) para o período que vai de 1994 a 2005. A RAIS registra vasta quantidade de informações dos trabalhadores formais, possibilitando tabulações estatísticas de fundamental importância para acompanhamento e caracterização do mercado de trabalho formal para todas as regiões brasileiras. Reunimos no banco de dados informações sobre tempo de emprego, tipo de vínculo, remunerações e grupos de ocupações do Setor Saneamento Básico. Apresentamos no gráfico abaixo a abertura por setores do total do setor macro do saneamento básico aqui definido. Brasil: Setores de Água e Esgoto - 1994-2005 150000 138000 126000 114000 102000 90000 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Água Esgoto Fonte: RAIS/MTE Estoques de Empregos Formais nos Setores Saneamento Básico (em 31/12) - Brasil 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Captacao, tratamento e distrib.de agua 108493 111275 110558 112976 114470 113536 Limpeza Urbana e Esgoto 116489 100767 98708 99201 98792 108287 Total de Setores Saneamento Básico 224982 212042 209266 212177 213262 221823 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Captacao, tratamento e distrib.de agua 107739 109462 114418 113933 113731 120086 Limpeza Urbana e Esgoto 104883 97739 117088 125552 116155 140360 Total de Setores Saneamento Básico 212622 207201 231506 239485 229886 260446 Fonte: RAIS/MTE De uma forma geral, analisando a evolução do emprego formal dos dois setores associados ao saneamento, verifica-se mudanças significativas principalmente a partir de 2001, passando o estoque total de emprego formal de 212,6 mil para 260,4 mil postos de trabalho, em 2005 - um incremento de 25,7% - sendo cerca de metade disso (13,3%) o crescimento no último ano de análise. 49
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    Trabalho Formal eInformal em Saneamento Básico nas Regiões Metropolitanas (tabela) A pesquisa mensal do emprego nos permite avaliar a taxa de ocupação formal e informal nos setores ligados ao saneamento. Além da informalidade a pesquisa abarca o auto-emprego a sua limitação se refere a cobertura geográfica restrita as seis maiores regiões metropolitanas. Conforme podemos ver na tabela a seguir, a taxa de ocupação no conjunto nas Regiões Metropolitanas vem sofrendo queda ao longo do tempo, passando de 0,70 em 2002 para 0,49 em 2007 quando analisamos os dois setores tomados conjuntamente. Em limpeza urbana e esgoto a taxa cai de 0,42% para 0,29% em 5 anos. 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total 0,70 0,59 0,56 0,55 0,54 0,49 Limpeza urbana e esgoto; e atividades conexas 0,42 0,30 0,30 0,31 0,28 0,29 Captação, tratamento e distribuição de água 0,28 0,29 0,25 0,24 0,26 0,20 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PME/IBGE Apesar da queda contínua na taxa de ocupação no setor, houve um aumento da renda habitual recebida pelos trabalhadores do setor, acumulado de 22,87% (15,9% em limpeza urbana e esgoto e 25,28% em captação, tratamento e distribuição de água). 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total 391,78 375,31 460,19 465,72 529,17 481,39 Limpeza urbana e esgoto; e atividades conexas 280,30 230,89 277,04 268,43 306,40 324,88 Captação, tratamento e distribuição de água 562,22 522,21 677,38 724,73 775,24 704,35 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PME/IBGE Em seguida apresentamos essas informações, agregadas entre 2002 a 2007, para as regiões metropolitanas cobertas pela PME. Salvador é a que apresenta a maior taxa de ocupação no conjunto dos dois setores (0,70%). São Paulo com R$ 560,34 é que apresenta a maior renda do setor. Região metropolitana (2002 a 2007) % Ocupados Renda Recife 0,64 288.91 Salvador 0,70 421.68 Belo Horizonte 0,59 457.46 Rio de Janeiro 0,66 344.98 São Paulo 0,48 560.34 Porto Alegre 0,53 492.73 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PME/IBGE 50
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    O leitor podeconsultar o sítio da pesquisa para explorar por intermédio d panorama interativo diferentes características sócio-demográficas neste segmento. Efeitos na Quantidade e na Qualidade do Emprego O grande impacto de uma estratégia pró-saneamento não se dá no emprego gerado direta ou indiretamente na operação do setor, mas nos investimentos associados ao abrir e tapar buracos das obras de construção civil da infra-estrutura do setor. Esta é a maior expectativa de geração de empregos gerado pelo PAC. Recorremos aqui parte da vasta literatura dos impactos de construção civil a fim de estimar a geração de empregos formais observada. Modelo de Geração de Empregos Os modelos de insumo-produto se fundamentam no equilíbrio entre oferta e demanda em todos os setores de uma economia. Supondo que não haja no curto prazo, mudanças tecnológicas ou substituição de produção doméstica por importação, a relação básica do modelo de Leontief é dada pela igualdade entre a oferta e demanda por produtos domésticos. O adicional de “emprego gerado” pode ser dividido em emprego direto, indireto e devido ao efeito-renda. Emprego Direto - Trabalho requerido na produção de uma unidade do bem. Vamos supor que exista um aumento de demanda por obras de saneamento básico na economia. Em resposta a isso, o setor aumentará sua produção, havendo um aumento do número de trabalhadores empregados no próprio setor de construção civil. Este é o chamado emprego direto. Emprego indireto - Trabalho requerido na produção dos insumos intermediários necessários à produção. Para que o setor de construção civil possa aumentar a sua produção, ele necessita de uma série de insumos, usados como componentes de seu produto 5. Deste modo, os setores que fabricam estes insumos terão sua demanda acrescida, contratando-se mais trabalhadores. No nosso exemplo, quando persiste um aumento de demanda nas obras do setor saneamento, este setor elevará sua produção ao comprar insumos dos setor de minerais não metálicos, entre outros, aumentando indiretamente a produção nestes setores, e assim a demanda por mão- 5 A composição da estrutura produtiva dos diversos setores da economia brasileira. 51
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    de-obra nestes setores.Denomina-se emprego indireto o emprego requerido nos setores que produzem insumos intermediários necessários à produção do bem final. - Emprego efeito renda - trabalho requerido na produção de bens de consumo. A quantificação mais precisa do emprego requerido deve considerar que a todo crescimento de produção está associado um aumento na renda, seja dos trabalhadores seja dos empresários. Parcela desta renda se transforma em consumo, induzindo, assim, uma expansão ainda maior na produção, agora nos setores de bens de consumo (alimentos, vestuário, calçados, etc.) e serviços (aluguel de imóveis, saúde, educação, etc.). A demanda por mão-de-obra resultante do gasto de renda em forma de consumo direto é chamado de emprego efeito-renda. Geração de Emprego e Obras de Saneamento: De acordo com a literatura internacional, um importante efeito de investimentos em saneamento básico como uma ferramenta da política governamental é seu poder de dispersão e contribuição para o crescimento da economia como um todo, na medida em que também influência diversos outros setores da economia. Construção civil é um setor vital para qualquer economia, sendo responsável por criar a infra-estrutura relacionada à provisão de serviços públicos. Dessa forma, investimentos públicos em infra-estrutura são muitas vezes utilizados pelos governos como ferramentas para acelerar o desenvolvimento e criar empregos, principalmente em períodos de recessão ou de baixo crescimento econômico. Uma das vantagens de investimentos nesse setor, especialmente relevante na conjuntura atual, é o fato de não afetar negativamente a balança de pagamentos. Isso se deve ao fato de que, além de ser um setor fechado para o comércio internacional, apenas 2% dos seus insumos são importados, tendo um aumento da produção nesse setor um impacto pequeno sobre o déficit do balanço comercial. Um outro ponto favorável ao investimento na construção é o fato de ser um setor que absorve mão de obra pouco qualificada, importante dada à dificuldade de oferta de mão de obra qualificada ora observada no país. Além disso, esses trabalhadores, só os mais vulneráveis ao desemprego e os primeiros a perderem seus postos de trabalho numa recessão. Num certo sentido, podemos considerar um estratégia de 52
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    investimentos intensiva emsaneamento uma política eficaz de combate a pobreza a curto prazo, quando o nível de escolaridade da população pode ser considerado dado. Recente estudo desenvolvido pelo BNDES simulou os efeitos de um choque de demanda de 1 milhão de Reais (1997) sobre o adicional de emprego gerado em cada setor individualmente. Em seguida, foram calculados os multiplicadores de impacto de cada setor sobre o nível de emprego gerado pela economia como um todo, segundo a metodologia descrita na subseção anterior. De acordo com esses dados, um aumento de demanda no setor de construção civil nesta proporção irá gerar um total de 161 novos postos de trabalhos, sendo que destes 42 são empregos diretos, 29 empregos indiretos e 89 empregos devido ao chamado efeito-renda. A tabela seguinte mostra a composição setorial dos empregos gerados através do estímulo da demanda simulado anteriormente. 53
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    Tabela Empregos gerados na construção civil pôr setores Setores Emprego Emprego Devido ao Total Direto Indireto Efeito-Renda AGROPECUÁRIA 0% 6% 24% 13% EXTRAT. MINERAL 0% 3% 0% 1% PETRÓLEO E GÁS 0% 0% 0% 0% MINERAL Ñ METÁLICO 0% 17% 0% 3% SIDERURGIA 0% 0% 0% 0% METALURG. Ñ FERROSOS 0% 0% 0% 0% OUTROS METALÚRGICOS 0% 6% 1% 2% MÁQUINAS E EQUIP. 0% 3% 0% 1% MATERIAL ELÉTRICO 0% 3% 0% 1% EQUIP. ELETRÔNICOS 0% 0% 0% 0% AUTOM./CAM/ONIBUS 0% 0% 1% 0% PEÇAS E OUT. VEÍCULOS 0% 0% 2% 1% MADEIRA E MOBILIÁRIO 0% 14% 1% 4% CELULOSE, PAPEL E GRÁF. 0% 0% 0% 1% IND. DA BORRACHA 0% 0% 0% 0% ELEMENTOS QUIMICOS 0% 0% 0% 0% REFINO DO PETRÓLEO 0% 0% 0% 0% QUÍMICOS DIVERSOS 0% 0% 1% 1% FARMAC. E VETERINÁRIA 0% 0% 0% 0% ARTIGOS PLÁSTICOS 0% 3% 0% 1% IND. TÊXTIL 0% 0% 1% 1% ARTIGOS DO VESTUÁRIO 0% 0% 8% 4% FABRICAÇÃO CALÇADOS 0% 0% 1% 1% INDÚSTRIA DO CAFÉ 0% 0% 0% 0% BENEF. PROD. VEGETAIS 0% 0% 0% 0% ABATE DE ANIMAIS 0% 0% 0% 0% INDÚSTRIA DE LATICÍNIOS 0% 0% 0% 0% FABRICAÇÃO DE AÇÚCAR 0% 0% 0% 0% FAB. ÓLEOS VEGETAIS 0% 0% 0% 0% OUTROS PROD. ALIMENT. 0% 0% 3% 2% INDÚSTRIAS DIVERSAS 0% 0% 1% 1% S.I.U.P. 0% 0% 1% 1% CONSTRUÇÃO CIVIL 100% 6% 1% 30% COMÉRCIO 0% 31% 27% 20% TRANSPORTES 0% 6% 3% 3% COMUNICAÇÕES 0% 0% 1% 1% INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS 0% 0% 1% 1% SERV. PREST. À FAMÍLIA 0% 3% 11% 6% SERV. PREST. À EMPRESA 0% 0% 1% 1% ALUGUEL DE IMÓVEIS 0% 0% 1% 1% ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA 0% 3% 2% 2% SERV. PRIV. NÃO MERCANTIS 0% 0% 6% 3% TOTAIS 100% 100% 100% 100% Fonte: BNDES – Najberg (1998) 54
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    Segundo a tabela,30% do total do adicional total de emprego é gerado na própria construção civil, 20% no comércio e 13% na agropecuária. Os setores beneficiados indiretamente pelo aumento da demanda no saneamento básico são: comércio, onde se concentra a maior geração de emprego indireto (30% do emprego direto total gerado pelo saneamento básico), mineral não metálico (17%), madeira e mobiliário (14%), agropecuária, outros metalúrgicos, transportes e a própria construção civil (6% cada um), entre outros. O comércio também concentra a maior proporção da geração de emprego do saneamento básico, devido ao efeito-renda (27% do total), seguido pela agropecuária (com 24%), serviços prestados às empresas (11%), serviços privados não mercantis (6%), entre outros. A análise do impacto de investimentos especificamente em saneamento básico na geração de empregos foi realizada por Moreira e Urani (1993). Nesse trabalho, foi estimado o impacto dos gastos do governo em consumo, investimento e transferências às famílias sobre o nível e a composição do emprego. A tabela reproduz os resultados supondo que o governo aumentou suas compras de bens produzidos por cada setor individualmente. Os resultados estão expressos em porcentagens do impacto na agropecuária, o maior impacto sobre o nível da economia como um todo. 55
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    Impactos de variaçõesexógenas da demanda sobre o emprego total (Impacto na agropecuária = 100) Agropecuária 100.00 Agroindústria I 70.07 Administração Pública 59.09 Serviços Privados 57.22 Saneamento Básico 42.36 Têxtil/Calçados 41.60 Construção Civil 41.12 Serv./Empresas 40.01 Comércio 37.73 Não-Metálicos 35.94 Extração Mineral 34.49 Transportes 34.21 Comunicações 33.66 Metalúrgica 33.17 Indústria Pesada 33.03 Energia Elétrica 29.37 Setor Financeiro 28.68 Petroquímica 22.39 Extração Petróleo 9.61 Fonte: Moreira e Urani (1993) Como podemos observar, através desta tabela, um aumento nas compras dos bens produzidos pelo saneamento básico não coloca este setor entre os que mais geram mais empregos no conjunto da economia. O impacto é pouco superior a 40% do estimado para a agropecuária e é sensivelmente inferior a agroindústria entre outros setores. No entanto, não pode ser considerado insignificante, estando em 5º lugar entre 19 setores considerados à frente inclusive do setor construção civil (7º lugar). No entanto, ainda abaixo da estimativa encontrada para a agropecuária, que se caracteriza pôr trabalhadores com baixos salários. O macro-setor da Construção Uma visão alternativa foi desenvolvida por Ramos et all (1996). Segundo estes autores, a atividade da construção impacta a economia brasileira de forma bem mais ampla do que aquela diretamente visualizada. Para se mensurar a importância e o impacto desta atividade sobre o processo econômico é necessário avaliar toda a cadeia produtiva envolvida na atividade da construção, tanto aquelas que fornecem matérias primas e equipamentos para a construção, ou seja, que estão para trás da cadeia produtiva, quanto aquelas de serviços que estimulam a construção, isto é, que estão para a frente. Na verdade, segundo esse trabalho todos os setores que são 56
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    influenciados pelo aumentoda produção do saneamento básico, em maior ou menor grau, fazem parte de um setor mais amplo, denominado macro-setor da construção. De acordo com o estudo, a participação da atividade construção no total do valor adicionado da economia representava 6% e, considerando-se o macro-setor este peso, eleva-se para 19%. Em Ramos et all (1996), esses índices foram calculados com uma metodologia diferente, mais utilizada em estudos internacionais. De acordo com essa metodologia, forward linkages é obtido através da soma das linhas da matriz B (matriz dos coeficientes de produção) e o backward linkage total (que sintetiza os impactos diretos) é obtida através da soma das colunas da matriz (I-A)-1, onde I é a matriz identidade e A é a matriz dos coeficientes técnicos domésticos. Podemos observar que indicador BL para o saneamento básico é 1,8231, situando-se em 21ª entre os setores, e o FL é 1,5377, na 17ª posição entre 41 setores. Estudos internacionais mostram que os resultados obtidos para o Brasil para os backward linkages são bastante aproximados aos dos países com nível de desenvolvimento semelhante, embora inferior aos de países mais desenvolvidos. No entanto, na maioria dos países a construção civil aparece várias vezes como o setor de maior grau de desencadeamento para trás, ou seja, como um setor chave da economia. Esses estudos foram realizados em 15 países desenvolvidos e em desenvolvimento. Como a estrutura da economia varia de país para país, os backward linkages também serão diferentes entre os países, o que pode justificar a discrepância entre eles. Essas diferenças podem ser atribuídas principalmente a três fatores: composição subsetorial, que pode variar tanto entre os países quanto dentro de um mesmo país (em alguns países o principal produto da construção pode ser constituído por construções residenciais e outros pôr construção de estradas e de infra-estrutura); preços relativos, principalmente dos insumos, que podem refletir a escassez ou abundância de um ou outro insumo com relação aos demais países; tecnologia, que reflete o grau de desenvolvimento de cada país (geralmente países mais desenvolvidos são mais intensivos em capital, enquanto os países em desenvolvimento são intensivos em mão de obra). 57
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    Tabela - BACKWARDLINKAGES TOTAL DA CONSTRUÇÃO CIVIL EM PAÍSES DESENVOLVIDOS E EM DESENVOLVIMENTO AUTOR PAÍS ANO BACKWARD LINKAGES TOTAL BL DA CONSTRUÇÃO CIVIL BL DE TODOS OS SETORES VALOR RANK (a) MÍNIMO MÁXIMO ACHARYA E INDIA 1963 2.23 1/20 1.19 2.23 HAZARI INDIA 1963 2.05 1/20 1.02 2.05 ACHARYA E W. PAKISTAN 1962 2.02 5/20 1.36 2.63 HAZARI W. PAKISTAN 1962 1.44 3/20 0.3 1.74 ACHARYA E E. PAKISTAN 1962 1.53 11/20 1 1.99 HAZARI E. PAKISTAN 1962 1.34 5/20 0.29 1.54 RIEDEL TAIWAN 1969 2.226 14/25 1.242 3.134 RIEDEL TAIWAN 1969 1.878 4/25 1.091 2.003 MILLER & BLAIR EUA 1947 2.22 2/7 1.524 2.319 MILLER & BLAIR 1958 2.204 2/7 1.563 2.286 MILLER & BLAIR 1963 2.156 3/7 1.523 2.272 MILLER & BLAIR 1967 2.127 3/7 1.538 2.239 MILLER & BLAIR 1972 2.085 3/7 1.108 2.295 MILLER & BLAIR 1977 2.208 3/7 1.144 2.354 ZLAOUI IRLANDA 1964 1.658 4/11 1.284 2.325 ZLAOUI 1968 1.742 5/11 1.307 2.449 ZLAOUI 1974 1.694 5/11 1.318 2.364 ZLAOUI 1978 1.811 3/11 1.156 2.238 MINAMI JAPÃO 1960 2.70 1/6 1.47 2.7 MINAMI 1965 2.34 2/6 1.46 2.54 MINAMI 1970 2.43 2/6 1.47 2.55 MINAMI 1975 2.35 2/6 1.49 2.64 MINAMI 1980 2.43 3/6 1.52 2.76 YOTOPOULOS PAÍSES DESENVOLVIDOS 2.090 9/18 1.617 2.425 E NUGENT YOTOPOULOS PAÍSES EM 2.042 10/18 1.493 2.393 E NUGENT DESENVOLVIMENTO (a) RANK EM ORDEM DESCRESCENTE A tabela nos dá o valor total (direto e indireto) do indicador backward linkages para alguns países desenvolvidos e em desenvolvimento. Um alto valor deste indicador indica que um grande efeito um aumento na demanda final para produtos de um setor particular tem sobre a economia como um todo. Como podemos observar dado as diferenças estruturais entre esses países esses dados variam bastante entre eles. Para os Estados Unidos observamos que esse indicador se manteve mais ou menos constante entre 1947 e 1977, variando de 2,09 a 2,22. Nesse país a Construção civil ocupa o 3º lugar no rank entre 7 setores. No Japão observamos que em 1960 esse indicador era relativamente alto em 1960 (2,70) reduzindo-se nos períodos seguintes até chegar 2,43 em 1980. Na Irlanda o valor inicial era de 1,66 em 1964, aumentando para 1,81 em 1978. A média deste indicador entre os países desenvolvidos fica em 58
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    torno de 2,09,enquanto a média dos países em desenvolvimento é levemente inferior, 2.042. Através destas estatísticas podemos observar que os backwards linkages da construção civil são bastante significativos nos diversos países e que, além disso, pelo ranking geral, se situa entre os maiores setores da economia. Pôr outro lado, apesar do Brasil apresentar valores próximos aos países com o mesmo nível de desenvolvimento, a construção civil não se situa entre os setores com maiores índices de desencadeamento. Essa discrepância pode ser explicada em parte pelos fatores estruturais mencionados acima ou pela metodologia de cálculo utilizada. No entanto, as comparações entre países sobre este setor ainda carecem de estudos complementares, uma vez que a maioria das investigações desenvolvidas tanto na literatura internacional quanto nacional ainda possui caráter preliminar e experimental. Os Multiplicadores Econômicos do Investimento em Saneamento Os multiplicadores de impacto sobre salários e impostos Os multiplicadores de impacto adicionam novas informações à análise ao incorporarem elementos da conta renda. Nos multiplicadores direto e total o modelo considera as famílias como variável exógena, não levando em conta, portanto, o aumento de seus gastos induzidos pelo aumento da atividade econômica e, portanto da massa salarial (emprego X renda). Introduzindo-se as famílias como mais uma atividade na matriz de coeficientes, o modelo passará a considerar adicionalmente o efeito geração de mais renda através do pagamento de mais salários. A partir dessa matriz ampliada, é possível calcular, então, o efeito induzido. O efeito induzido mede o impacto, sobre uma variável da conta de renda, de um aumento unitário da demanda final de uma determinada atividade, considerando todas que fornece insumos, direta e indiretamente a essa atividade mais o efeito que a geração de renda adicional. Nesta seção iremos analisar alguns resultados para o saneamento básico baseados em dois multiplicadores: multiplicadores de salário e impostos para os anos de 85 e 92. 59
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    Multiplicador de salário Foi realizada uma simulação dos efeitos que um aumento unitário na demanda do saneamento básico teria sobre os salários pagos pelas outras atividades. Verificou-se que para cada unidade monetária a mais na demanda do saneamento básico são gerados 5,71 centavos diretos a mais em salários, 21,52 centavos e incluímos os indiretos e 24,58 centavos e incluímos o efeito induzido, em 1992. Multiplicador de impostos O mesmo exercício anterior foi realizado para investigar o efeito que um aumento unitário da demanda final de cada atividade teria sobre os impostos pagos pelas atividades. Verificou-se que, em 1985, para cada unidade monetária a mais na demanda final da atividade de construção são gerados 0,9 centavos diretos, 10 centavos diretos e indiretos e 10,2 centavos devido ao efeito induzido. Multiplicador de Investimentos Buscamos também estruturar o impacto da adoção de uma estratégia de investimentos em obras de saneamento a formação bruta de capital fixo. Os resultados apresentados partem da premissa de que seria possível aumentar a produção nos diversos setores sem investimento adicional. Na realidade, isto só é possível se o aumento na produção for pequeno e/ou se houver capacidade ociosa. Do contrário, antes de aumentar a produção de determinado setor, no nosso exemplo do setor saneamento, será necessário se fazer investimentos para que seja factível o referido aumento de produção. Neste caso, haverá criação, no curto prazo, de postos de trabalho nos setores que fabricam os bens de investimento (construção civil, máquinas e equipamentos,...) e apenas após o aumento da capacidade instalada serão criados empregos no setor que está expandindo sua produção. Novamente, repete-se aqui toda a lógica anterior, com relação a geração de empregos indiretos e ao efeito renda. Para quantificar a demanda por trabalho que resultante de aumentos no investimento nos diversos setores da economia, é necessário se conhecer a estrutura de investimento de cada setor. Entretanto, o último ano para o qual o IBGE publicou uma matriz de composição do capital (matriz B) foi o ano de 1975, não havendo ainda a publicação de uma nova matriz. Quanto ao investimento, enquanto a demanda por investimento em construção civil representa 63% da demanda por investimento total da economia, esta estatística corresponde a 10% para outros metalúrgicos e 7% para equipamentos eletrônicos. 60
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    Multiplicador Externo Com arecém -renovada preocupação de não estimular o crescimento de atividades que pudessem ter um impacto negativo na balança comercial, será feita uma avaliação da estrutura produtiva de cada setor, de maneira a identificar aqueles que mais utilizam insumos importados. Pelo fato de a MIP divulgada mais recentemente ser relativa ao ano de 1993, nossos resultados também devem ser analisados com certa cautela. A importação representa 4% da oferta total da economia, e tinha um grande peso na oferta de petróleo e gás (29% da sua oferta total), elementos químicos (24 %) e equipamentos eletrônicos (22%). Pelo lado da demanda, 3% da demanda total é de exportação, os setores que mais produzem para exportação é fabricação de calçados (37% da sua demanda é de exportação), extrativa mineral (31%) e indústria do café (28%). O consumo intermediário representa quase 50% da demanda total da economia. Entre os setores em geral, as produções de petróleo e gás (99 %), artigos plásticos (94%) são basicamente para o consumo intermediário. Esse percentual também é grande no setor serviços. Na construção civil, esta estatística é em torno de 14%. Na construção civil 85% da demanda é de investimentos e menos de 1% corresponde as importações. É importante, observar, que por um lado os investimentos em modernização e estruturação dos setores comercializáveis, principalmente as indústrias de transformação - em geral provocam uma série de desequilíbrios tanto na balança comercial, através de constantes déficits, quanto na área social, através de aumento do desemprego. Por outro lado, os investimentos nos setores não-comercializáveis e intensivos em mão-de-obra, principalmente em construção civil, são desejáveis por não afetarem a balança comercial e, além disso, por criarem novos postos de trabalho e provocarem um efeito multiplicador na economia. Dessa forma investimentos na construção civil podem ser encarados como uma política de aliviamento da pobreza, uma vez que ao mesmo tempo que gera mais acesso a infra-estrutura reduz as taxas de desemprego, beneficiando principalmente os trabalhadores mais pobres e menos qualificados, justamente os que estão perdendo seus postos de trabalho nas indústrias em geral. Produtividade e Precarização do Emprego A idéia de precarização do mercado de trabalho está associada à piora na “qualidade dos empregos”. Embora seja difícil oferecer uma definição rigorosa, a idéia básica é 61
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    que o aumentodo risco de perder o emprego (tornar-se desempregado), a informalidade e a redução da renda são as principais medidas de precarização do emprego. O mais importante indicador da qualidade dos empregos é a renda do trabalhador. Os demais indicadores - natureza do vínculo empregatício, perfil educacional dos trabalhadores e variabilidade da renda - qualificam o tamanho da renda do trabalhador como medida da qualidade do emprego. A informalidade também é uma medida importante de precarização. Há dois tipos de informalidade. O primeiro, mais rigoroso e indiscutível, é o assalariamento ilegal do trabalhador sem carteira assinada. O segundo é o trabalhador autônomo ou conta- própria. É possível argumentar, no entanto, que parte dos trabalhadores sem carteira e conta- própria o são porque os incentivos à contribuição para a Seguridade Social são pequenos. Portanto pode ser preferível abrir mão da carteira assinada em troca de um salário direto maior. Neste sentido, a informalidade é muito mais uma resposta aos incentivos para contribuir para a Previdência que uma distorção do mercado de trabalho ou uma indicação de má qualidade dos empregos. A produtividade da mão de obra do setor da construção civil no Brasil é 32% em relação dos Estados Unidos. Existem, no entanto diferenças entre os vários segmentos da construção: na construção pesada, a produtividade atinge 51%, no segmento informal, 39% e no residencial 35%. Os índices mais baixos são registrados nas construções para a população com menor poder aquisitivo. Enquanto os edifícios direcionados à classe média apresentam 50% da produtividade americana, casas populares registram apenas 20%. A baixa produtividade do segmento da construção residencial se deve a deficiências no planejamento e gerenciamento de projetos nas pequenas empresas brasileiras. Em parte, esses problemas são atribuíveis à instabilidade macroeconômica. A falta de mecanismo de financiamento a longo prazo e a alta taxa de inflação tornam as obras morosas e impossibilitam o controle dos custos, reduzindo incentivos à busca de maior eficiência. 62
  • 63.
    Ao contrário doque se imagina, a qualificação de mão de obra parece não influenciar decisivamente o hiato de produtividade. Algumas empresas brasileiras têm atingido melhorias expressivas de produtividade a partir de treinamentos e avanços organizacionais, utilizando a mão de obra disponível. A informalidade é um fator muito importante na análise do setor de Construção residencial, pois representa 70% do total de empregos. As empresas informais do setor caracterizam -se pela utilização de processos de produção ultrapassados, que resultam em baixa produtividade. Em parte, essas empresas conseguem atuar no mercado porque compensam a baixa produtividade sonegando impostos e benefícios sociais. Já as empresas formais, para serem competitivas com as empresas do setor informal, precisam atingir um significativo salto de produtividade, de forma que o pagamento de encargos fiscais e trabalhistas sejam compensados. Esse fator pode ser responsável pelo atraso do processo de modernização do setor de construção civil em geral, além de estimular o aumento da informalidade. 63
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    BIBLIOGRAFIA AMADEO, E., etalii, “A Natureza e o Funcionamento do Mercado de Trabalho Brasileiro Desde 1980”, Textos para Discussão IPEA n. 353, 1994. BANCO INTERAMERICANO DE DESENVOLVIMENTO. Procuram-se Bons Empregos: O Mercado de Trabalho na América Latina (Relatório de Progresso Econômico e Social). Washington, D.C.: BID, 2004. BANCO MUNDIAL. Public-Private Infrastructure Advisory Facility (PPIAF), Toolkit, 2003. BNDES, “Investimento e Geração de Emprego: Uma Metodologia Aplicada aos Financiamentos do Sistema BNDES”, Estudos BNDES n. 22, 1992. BON, R., “Qualitative Input-Output Analysis”, In: R. E. Miller, K. R. Polenske, and ª Z. Rose (eds), “Frontiers of Input-Output Analysis: Commemorative Papers”, Oxford University Press, 1989. BON, R., MINAMI, K., “Direct and Indirect Resource Utilization by the Construction Sector: the Case of the United States Since World War II”, Habitat International 12, n. 1, 1988. ______. “The role of Construction in the National Economy: a Comparison of the Fundamental Structure of the US and Japanese Input-Output Tables since World War II”, Habitat Int 10, n. 4, 1986. ______., “Structural and Organizational Changes in the Housebuilding Industry in the United States and Japan”, Laboratory of Architecture and Planning, School of Architecture and Planning, Massachusetts Institute of Technology, 1986, mimeo. BON, R., PIETROFORTE, R., “Historical Comparison of Construction Sectors in the United States, Japan, Italy, and Finland Using Input-Output Tables”, Construction Management and Economics, Forthcoming. FOGUEL, Miguel [et. al.]. The Public-Private Wage Gap in Brazil. Rio de Janeiro: IPEA, Texto para Discussão 754, 2000. 64
  • 65.
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    5. Saneamento eTurismo Esta seção tem o objetivo de analisar o impacto da provisão de saneamento básico em destinos turísticos. A análise dos pólos turísticos nos permitirá analisar de forma integrada no mesmo território as várias vertentes do investimento em saneamento básico, tais como o meio ambiente, a educação, o trabalho, a renda, a economia e a saúde das pessoas. Estes destinos são laboratórios particularmente interessantes à causa do saneamento básico por serem localidades aonde as condições ambientais, são ativos fundamentais para o próprio sucesso da atividade econômica ali estabelecida, sendo o principal exemplo no caso brasileiro as condições de balneabilidade das praias. Haveria, assim, incentivos para a busca de soluções individuais mais inteligentes do ponto de vista coletivo através de mecanismos de coordenação das ações como comissões e comitês que reúnem os vários participantes do processo. Outra vantagem é que, ao tratarmos de paisagens turísticas conhecidas, dialogamos com o imaginário das pessoas mesmo os lugares no Brasil e em alguns fora do país. Neste sentido estes patrimônios turísticos pertencem não só a população local seja a nativa nascida no lugar ou vinda de fora, mas a todo o conjunto da população, aí incluindo aquelas que já o visitaram, e aquelas que gostariam de visitá-las. Qualquer um de nós sente-se lesado ao ver uma praia poluída. Finalmente, no consumo turístico visitamos locais aonde a infra-estrutura de esgotamento é pior do que a do local de origem dos turistas, locais que misturam as pessoas, nativos e visitantes, a baixa com a alta renda. É um momento pedagógico, menos raro do que gostaríamos, quando o cheiro da pobreza chega às narinas belgas da nossa belíndia. Estamos nos referindo, por exemplo, ao ato de percebermos o efeito da falta de saneamento durante o nosso sonhado banho de mar, ou após a ingestão de um prato de camarão. Como diz o ditado o coração não sente o que os olhos não vêem. Conceitos O consumidor de um destino turístico demanda do produtor e das suas respectivas localidades os mais diferentes tipos de capital (natural ou ambiental, cultural, humano, físico, social). E, nesse caso, avaliar a oferta e a demanda desses capitais e, os eventuais impactos, requer a definição de um marco de referência ou conceitual, bem como um esforço analítico sobre inúmeras variáveis que estariam integradas à atividade turística, ou melhor, à indústria do turismo, como poderíamos chamá-la em virtude dessa ampla integração com os demais setores da economia. A combinação desses diferentes tipos de capitais dá origem àquilo que Neri e Soares (2006) denominaram capital turístico. Um turista, por exemplo, quando toma a decisão a 67
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    respeito de umdestino, avalia a presença de diferentes capitais na localidade: humano (bom atendimento pessoal, fácil comunicação - idiomas, hospitalidade, ambiente salubre), cultural (música, arte, costumes, religião etc.), social (policiamento, segurança), econômico (preço, câmbio, juros e crédito), infra-estrutura (transporte, água potável, esgoto) e, no caso brasileiro, principalmente o natural (praias, paisagens, flora, fauna). Outro ponto importante é que tanto o consumo desses bens quanto a produção causam impactos nesses ativos, podendo proporcionar o acúmulo ou a depreciação dos estoques dos capitais mencionados. Em geral, o consumo turístico traz ganhos sociais às localidades, uma vez que são inúmeros os impactos no mercado de trabalho, na geração de renda e redução da pobreza. Entretanto, o consumo turístico também gera impactos negativos. Em particular, o consumo de atrativos naturais, sem a devida consciência ecológica, gera externalidades negativas, ou seja, custos ambientais que o consumo ou produção privada impõe a toda a sociedade que pode ser o principal atrativo turístico de uma localidade - o resultado seria o esvaziamento e conseqüentemente a redução do consumo turístico; o crescimento desordenado nos locais turísticos; problemas de infra-estrutura; favelizacão, etc. No lado da oferta de bens turísticos, os impactos negativos são imediatos. Novos empreendimentos podem causar problemas ambientais, mudanças na paisagem ou no capital natural, dentre outros impactos. Outros exemplos associados são o inchamento da população residente local e da população flutuante, fruto de movimentos sazonais típicos da atividade turística, gerando gargalos na capacidade de esgotamento sanitário, na oferta de água potável, deficiência no transporte e na oferta de serviços hospitalares (poucos leitos, procedimentos) entre outros. 68
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    O esquema 1.1exemplifica algumas interações da indústria do turismo com as diferentes variáveis. Esquema :O mercado do Turismo e Alguns Impactos Negativos Figura 1: O mercado do turismo e alguns impactos negativos Decisao do Consumidor Natural Ambiental Cultural Impactos Impactos Impactos Impactos Capital Negativos Negativos Negativos Negativos Humano Social Turistico Exemplos: desvalorizacao da cultura local, depredacao do Exemplos: Externalidades, Fisico Economico crescimento desordenado, patrimonio historico, 2 favelizacao,mudanca da propriedade, Aumento das paisagem, problemas no desigualdades, sazonalidade, transporte e infraestrutura precarizacao da saude (falta etc. leitos e hospitais) Produtor Em algumas localidades turísticas, o fato gerador da oferta turística tende a se apartar dos problemas locais, gerando iniqüidades na apropriação dos custos e benefícios da atividade. Nesse caso, os custos passaram a ser transferidos para toda a sociedade e os benefícios ficaram concentrados na mão dos empreendedores, na maioria das vezes migrantes a procura dos diferentes tipos de retornos proporcionados pelo capital turístico, apenas uma parcela pequena da receita gerada pela atividade voltar para a localidade turística. Desequilíbrio na Atividade Turística Custos: Benefícios: Absorvido e concentrado Repassados para a sociedade, pelo empreendedor, na geralmente para as maioria das vezes comunidade locais. X migrante a procura de capital turístico. Apresentamos inicialmente os resultados de diversas dimensões do saneamento básico para os destinos turísticos brasileiros. 69
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    A nossa primeiraaproximação à oferta de saneamento em áreas turísticas é feita a partir das PNAD, onde comparamos dados as regiões metropolitanas costeiras e as demais. A vantagem deste fonte vis-à-vis a do Censo é a atualidade é a desvantagem e a menor abertura espacial. Os dados do Censo serão analisados na seqüência. Panorama Regiões Metropolitanas Litorâneas (panorama) O panorama de acesso à rede geral de esgoto, construído a partir do processamento e análise da PNAD, revela maior aumento na taxa de acesso a esgoto em regiões metropolitanas litorâneas, apesar de ainda apresentarem taxas mais baixas de acesso. Tem acesso a esgoto - Taxa População Total 1995 a 1999 2001 a 2006 1995 a 1999 - Região 2001 a 2006 - - Região - Região não Região não Categoria Litorânea Litorânea Litorânea Litorânea Total 43,66 65,3 52,71 68,05 Passos para utilização do panorama O primeiro passo é selecionar o indicador de saneamento a ser avaliado, que passa por rede de esgoto; rede geral de água (no domicílio ou terreno); ou banheiro. O segundo nível de escolha se dá no tipo de análise, onde apresentamos dez opções, conforme esquema abaixo. 70
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    Indicador Análise População Total Amostra População Tem acesso a esgoto Vertical Educação Média Tem acesso à agua (domicílio) Número de banheiros - com zero Número de banheiros - sem zero Tem acesso à agua (domicílio ou terreno) Número de pessoas no domicílio Renda Familiar Tem banheiro (domicílio) Renda per Capita Taxa Tem banheiro (domicílio ou terreno) Com informações disponíveis desde 1992, segue maior detalhamento do conteúdo disponível para análise. Vejamos por exemplo, o que é possível investigar sobre aqueles que têm acesso à rede geral de esgoto: Em primeiro lugar selecione: TEM ACESSO A ESGOTO Em seguida, escolha entre: Taxa – Proporção de pessoas com acesso a rede de esgoto na população total. Vertical – É a participação de cada grupo sócio-econômico no universo total analisado. Permite, por exemplo, obter informações dos que tem acesso a esgoto em suas casas e compará-los com o perfil da população total. População – Número total de pessoas em cada grupo sócio-econômico. Amostra – Número total de entrevistados em cada grupo sócio-econômico. Educação Média – Evolução do número médio total de anos de estudos por cada grupo sócio-econômico. Renda Familiar – É a soma do rendimento mensal familiar proveniente de todas as fontes. Renda Familiar Per Capita – Média da Renda Familiar per Capita é a divisão do rendimento mensal familiar pelo número de componentes da família. Número de Pessoas no domicílio – Evolução do número médio de pessoas residentes no domicílio. Número de Banheiros – Evolução do número médio de banheiros no domicílio na população total. Cada uma destas combinações pode ser analisada para o conjunto geral da população ou por subgrupos abertos por: i) características demográficas como sexo, idade, anos de estudo, raça, a posição na família; ii) características sócio-econômicas, como maternidade, posição na ocupação iii) espacial como local de moradia, área (metropolitana, urbana não metropolitana e rural), estados, como podemos observar a baixo: 71
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    Características Demográficas População Total Sexo Faixa Etária Anos de Estudo do chefe Cor ou Raça Posição na Família Imigração Características Sócio-Econômicas Posição na Ocupação Tempo de Empresa Maternidade Características Espaciais Tipo de Cidade Local de Moradia Região Geográfica Estado Região Metropolitana Acesso a Rede Geral de Esgoto nos Municípios e Bairros Turísticos Conforme apresentamos na primeira etapa do estudo, os municípios do Estado de São Paulo se destacam entre aqueles com as maiores taxas de acesso a rede geral de esgoto (ocupam 44 das primeiras 50 posições). São Caetano o Sul é o que possui a maior taxa (98,64%) e também o maior Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) do país, sintetizando as possíveis relações entre saneamento, expectativa de vida ao nascer, escolaridade e renda, que serão testadas ao longo da presente pesquisa. Ranking – Rede Geral de Esgoto Menos Brasil 1 SP São Caetano do Sul 98.64 2 SP Barrinha 97.93 3 SP Igaraçu do Tietê 97.77 4 SP Santa Gertrudes 97.55 5 SP Serrana 97.50 6 SP São Joaquim da Barra 97.03 7 SP Franca 96.97 8 SP Orlândia 96.90 9 SP Barra Bonita 96.59 10 SP Américo Brasiliense 96.52 Dos 50 maiores, 44 estão em São Paulo Fonte: CPS/IBRE/FGV processando os microdados do Censo 2000/IBGE 72
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    Zoom nos DestinosTurísticos A seguir apresentamos o acesso a rede geral de esgoto em alguns municípios turísticos, selecionados a partir de pesquisa realizada pela EMBRATUR sobre Demanda Turística Internacional e complementados por outras localidades menores algumas situadas no Nordeste, uma no Sudeste e outra no Sul, que permitem captar melhor os impactos do saneamento. Quatro dos principais destinos de turistas internacionais no Brasil não estão localizados na costa brasileira (São Paulo, Curitiba, Foz do Iguaçu e Manaus). Apresentaremos algumas evidências sobre essas localidades, porém a ênfase está nas cidades litorâneas. Construímos, a partir das informações do Censo Demográfico 2000, Panoramas Municipais de Destinos Turísticos, que permitem cruzar, informações sobre tipo de esgotamento sanitário e outras variáveis de análise (renda, educação, natividade e miséria) por diferentes atributos socioeconômicos. Panoramas Municipais de Destinos Turísticos O primeiro passo é selecionar o tipo de análise e em seguida o grupo, que corresponde as informações sobre o tipo de esgotamento esgotamento sanitário: Análise Taxa Grupo Selecione Variáveis de análise: Taxa – Proporção de pessoas no grupo selecionado em relação à população total. População – Número total de pessoas Educação Média – Número médio total de anos de estudos Renda Familiar Per Capita – Média da Renda Familiar per Capita é a divisão do rendimento mensal familiar pelo número de componentes da família. Renda Familiar Per Capita do Trabalho – Média da RFPC Trabalho é a divisão do rendimento mensal familiar proveniente do trabalho pelo número de componentes da família. Taxa de Natividade – Proporção de pessoas nativas em relação à população total daquele grupo Taxa de Miséria – Proporção de pessoas miseráveis em relação à população total daquele grupo Cada uma destas combinações pode ser analisada para o conjunto geral da população ou por subgrupos abertos por: i) características demográficas como sexo, idade, anos de estudo, raça, a posição na família; ii) características sócio-econômicas como maternidade, posição na ocupação iii) espacial como local de moradia, área (metropolitana, urbana não metropolitana e rural), estados: 73
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    Apresentamos a seguira taxa de acesso a rede geral de esgoto nos diferentes destinos turísticos. Para isso escolhemos as seguintes opções no panorama: Análise Taxa Grupo Rede Geral (panorama) 1 – Capitais Nordestinas Taxa (%) - Taxa (%) População Total João Categoria Ano Todos Salvador Fortaleza Recife Natal Maceió Pessoa 2000 48,87 74,39 43,79 41,56 25,46 23,41 42,09 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. 2 – Outras Cidades Nordestinas Taxa (%) - Taxa (%) População Total Fernando Porto de Tibau Categoria Ano Todos Ipojuca Itacaré Seguro Noronha Maragogi do Sul 2000 17,68 21,88 5,44 21,7 58,35 1,19 0,11 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. 3 – Cidades do Sul e Sudeste Taxa (%) - Taxa (%) População Total Balneário Categoria Ano Todos Búzios Parati Camboriu Bombinhas Ubatuba Imbituba 2000 31,01 25,59 13,55 79,82 1,93 20,58 2,42 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. 74
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    4 – GrandesCentros (Litorâneos x Não Litorâneos) Taxa (%) - Taxa (%) População Total Foz do São Categoria Ano Todos Rio Florianópolis Iguaçu Curitiba Paulo Manaus 2000 76,96 76,33 46 33,58 75,92 85,49 32,94 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE. De maneira geral encontramos taxas diferenciadas entre os destinos turísticos. Como já podíamos esperar, os grandes centros urbanos são os que possuem as maiores taxas, principalmente quando analisamos as Regiões Sul e Sudeste. Em relação às capitais nordestinas, Salvador é a única que apresenta alta taxa de acesso (74,38%), quase três vezes maior que Natal (25,46%). Os demais destinos analisados, que representam cidades menores apresentam as mais baixas taxas de acesso a esgoto, à exceção de Balneário Camboriú que com 79,77%, só perde para o município de São Paulo. A seguir apresentamos as taxas de acesso a rede geral e de esgoto jogado em Rio, Lago ou Mar, no interior dos municípios aqui analisados (no anexo, é possível encontrar tabelas com todos os tipos de esgotamento sanitário), a partir do universo do Censo Demográfico 2000/IBGE - que permitem maior abertura espacial das informações (por bairros) - que podem ser complementadas com os Panoramas Inframunicipais disponíveis no da pesquisa. A vantagem do panorama, construído a partir da amostra censitária, é dar uma maior abertura do acesso por grupos sócio- econômicos. 75
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    Ranking de Acessoa Rede Geral de Esgoto (tabela) (panorama) Salvador Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Santana......................... 98,25% 0,03% 12 Penha.................. 87,65% 6,72% 2 São Pedro..................... 96,76% 0,19% 13 São Caetano....... 78,48% 3,71% 3 Mares............................ 96,28% 0,71% 14 Pirajá................... 60,34% 5,61% 4 Nazaré........................... 95,95% 0,00% 15 Plataforma........... 59,06% 8,10% 5 Amaralina...................... 94,93% 0,30% 16 Valéria................. 58,64% 2,79% 6 Vitória............................ 94,28% 0,42% 17 Pilar..................... 58,44% 0,00% 7 Brotas............................ 93,07% 0,26% 18 Periperi................ 49,93% 3,42% 8 Sé.................................. 92,72% 0,00% 19 Paripe.................. 47,86% 4,46% 9 Conceição da Praia....... 90,59% 0,00% 20 Itapoã................... 47,41% 6,99% 10 Santo Antônio................ 90,57% 1,15% 21 São Cristovão...... 33,16% 5,63% 11 Passo............................ 90,16% 0,00% 22 Maré.................... 0,58% 10,89% Fonte: Censo/IBGE. Fortaleza Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Centro................................. 79,87% 1,03% 2 Mucuripe............................. 72,51% 0,38% 3 Barra do Ceará................... 57,66% 0,76% 4 Antônio Bezerra (2)............. 51,65% 0,03% Fonte: Censo/IBGE. 76
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    Natal Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Alecrim............................................. 67,27% 0,03% 20 Nossa Senhora da Apresentação.... 1,25% 0,01% 2 Areia Preta....................................... 81,83% 0,00% 21 Nossa Senhora de Nazaré............... 69,10% 0,03% 3 Barro Vermelho................................ 95,48% 0,00% 22 Nova Descoberta............................. 5,86% 0,00% 4 Bom Pastor...................................... 30,93% 7,74% 23 Pajuçara........................................... 1,19% 0,00% 5 Candelária........................................ 2,13% 0,00% 24 Parque das Dunas........................... 6 Capim Macio.................................... 2,28% 0,00% 25 Petrópolis......................................... 97,73% 0,00% 7 Cidade Alta...................................... 69,04% 19,13% 26 Pitimbú............................................. 0,84% 0,00% 8 Cidade da Esperança...................... 75,64% 0,00% 27 Planalto............................................ 0,50% 0,09% 9 Cidade Nova.................................... 1,30% 0,03% 28 Ponta Negra..................................... 1,98% 0,00% 10 Dix-Sept Rosado.............................. 67,46% 0,00% 29 Potengi............................................. 1,62% 0,00% 11 Filipe Camarão................................. 5,00% 1,00% 30 Praia do Meio................................... 90,96% 0,00% 12 Guarapés......................................... 0,36% 0,41% 31 Quintas............................................. 83,07% 7,25% 13 Igapó................................................ 23,86% 0,03% 32 Redinha............................................ 1,00% 0,00% 14 Lagoa Azul....................................... 1,01% 0,01% 33 Ribeira.............................................. 43,37% 6,54% 15 Lagoa Nova...................................... 18,67% 0,00% 34 Rocas............................................... 90,11% 0,00% 16 Lagoa Seca...................................... 69,14% 0,00% 35 Salinas............................................. 0,00% 60,59% 17 Mãe Luíza........................................ 4,94% 0,03% 36 Santos Reis...................................... 89,10% 0,00% 18 Neópolis........................................... 3,33% 0,02% 37 Tirol.................................................. 91,42% 0,00% 19 Nordeste.......................................... 75,16% 11,47% Fonte: Censo/IBGE. 77
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    Recife Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Santo Antônio............ 100,00% 0,00% 33 Peixinhos..................... 60,13% 11,20% 2 Graças....................... 99,86% 0,00% 34 Coelhos........................ 58,47% 11,54% 3 Aflitos......................... 99,85% 0,00% 35 Campo Grande............ 54,02% 1,97% 4 Soledade................... 99,42% 0,00% 36 Cordeiro....................... 51,74% 0,16% 5 Ilha do Leite............... 98,68% 0,00% 37 Zumbi........................... 51,68% 2,31% 6 Boa Vista................... 98,55% 0,04% 38 Arruda.......................... 50,74% 5,11% 7 Casa Forte................. 98,48% 0,08% 39 Ilha do Retiro................ 50,36% 10,48% 8 Jaqueira..................... 98,37% 0,00% 40 Macaxeira..................... 48,10% 0,02% 9 Paissandu.................. 97,62% 0,00% 41 São José...................... 42,84% 15,84% 10 Espinheiro.................. 96,58% 0,00% 42 Brejo de Beberibe........ 39,49% 3,39% 11 Hipódromo................. 96,54% 0,00% 43 Jiquiá............................ 39,49% 22,85% 12 Encruzilhada.............. 94,52% 0,00% 44 Areias........................... 38,73% 3,15% 13 Poço.......................... 93,61% 1,75% 45 San Martin.................... 38,20% 0,08% 14 Tamarineira............... 92,97% 0,03% 46 Curado......................... 36,85% 11,96% 15 Derby......................... 92,15% 0,48% 47 Iputinga........................ 36,80% 5,02% 16 Engenho do Meio...... 90,17% 0,04% 48 Caxangá....................... 36,21% 8,00% 17 Rosarinho.................. 87,95% 0,00% 49 Porto da Madeira.......... 36,08% 5,57% 18 Parnamirim................ 86,30% 1,06% 50 Tejipió.......................... 35,86% 17,37% 19 Santo Amaro.............. 84,06% 0,14% 51 Monteiro....................... 34,99% 11,23% 20 Santana..................... 79,61% 14,39% 52 Imbiribeira.................... 34,62% 13,30% 21 Ipsep.......................... 79,15% 11,27% 53 Mustardinha................. 34,06% 0,03% 22 Mangueira.................. 74,86% 0,00% 54 Cohab.......................... 33,23% 1,98% 23 Torre.......................... 74,29% 15,61% 55 Apipucos...................... 32,18% 4,04% 24 Madalena................... 72,05% 3,28% 56 Sancho......................... 31,66% 5,01% 25 Boa Viagem............... 69,74% 1,80% 57 Várzea.......................... 31,48% 1,37% 26 Cabanga.................... 68,25% 1,13% 58 Totó.............................. 29,62% 8,49% 27 Torrões...................... 67,37% 0,00% 59 Pina.............................. 28,69% 15,72% 28 Prado......................... 66,24% 0,00% 60 Jardim São Paulo......... 28,43% 4,15% 29 Torreão...................... 65,46% 0,00% 61 Recife........................... 26,74% 0,00% 30 Casa Amarela............ 65,37% 0,01% 62 Campina do Barreto..... 26,71% 11,87% 31 Afogados................... 65,01% 7,91% 63 Ilha Joana Bezerra....... 25,86% 21,83% 32 Ponto de Parada........ 63,12% 0,22% Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 64 Mangabeira.................... 25,28% 0,95% 65 Passarinho..................... 24,99% 0,52% 66 Barro.............................. 24,07% 8,08% 67 Bomba do Hemetério..... 23,89% 11,81% 68 Brasília Teimosa............ 23,44% 5,02% 69 Fundão........................... 22,95% 0,00% 70 Bongi.............................. 22,33% 0,05% 71 Coqueiral....................... 21,58% 24,27% 72 Caçote........................... 19,93% 5,75% 73 Estância......................... 19,61% 15,77% 74 Dois Irmãos.................... 17,87% 2,88% 75 Alto Santa Teresinha..... 14,99% 3,96% 76 Água Fria....................... 14,61% 0,24% 77 Ibura............................... 14,34% 7,09% 78 Alto do Mandu................ 13,39% 0,07% 79 Alto José do Pinho......... 12,85% 0,88% 80 Cajueiro......................... 12,14% 5,07% 81 Guabiraba...................... 10,90% 2,06% 82 Dois Unidos................... 10,10% 6,02% 83 Vasco da Gama............. 9,09% 0,01% 84 Sítio dos Pintos.............. 7,24% 1,61% 85 Alto José Bonifácio........ 5,74% 2,79% 86 Morro da Conceição...... 5,60% 0,00% 87 Jordão............................ 5,14% 4,96% 88 Cidade Universitária...... 5,10% 0,00% 89 Beberibe........................ 3,55% 11,20% 90 Córrego do Jenipapo..... 3,40% 0,00% 91 Linha do Tiro.................. 2,95% 12,21% 92 Brejo da Guabiraba........ 2,32% 0,00% 93 Nova Descoberta........... 1,53% 0,00% 94 Pau-Ferro....................... 1,11% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. 78
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    João Pessoa Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Brisamar.................................. 99,18 0,09 33 Cuiá......................................... 20,62 0,00 2 Estados................................... 98,96 0,00 34 Padre Zé.................................. 19,26 22,15 3 João Agripino.......................... 98,77 0,00 35 Aeroclube................................ 16,82 0,52 4 Tambauzinho.......................... 98,34 0,00 36 Cruz das Armas...................... 11,78 1,16 5 Anatólia................................... 98,28 0,00 37 Ilha do Bispo............................ 9,01 47,40 6 Cabo Branco........................... 97,84 0,19 38 Costa e Silva........................... 5,88 0,00 7 Jaguaribe................................. 97,21 0,13 39 Varjão...................................... 4,42 0,57 8 Centro...................................... 96,33 0,00 40 Jardim Oceania....................... 3,56 0,00 9 Torre........................................ 95,09 0,62 41 Oitizeiro................................... 3,04 0,51 10 Expedicionários....................... 93,65 0,00 42 Valentina................................. 2,74 0,38 11 Tambaú................................... 93,54 0,16 43 Penha...................................... 2,35 0,00 12 Pedro Gondim......................... 93,48 0,00 44 Funcionários............................ 1,97 0,12 13 Jardim São Paulo.................... 91,84 0,00 45 Distrito Industrial...................... 1,93 0,55 14 Miramar................................... 88,48 0,22 46 Bessa...................................... 1,88 4,02 15 Treze de Maio......................... 87,23 2,08 47 Grotão..................................... 1,65 0,00 16 Tambiá.................................... 86,38 0,17 48 José Américo.......................... 1,56 0,00 17 Mangabeira............................. 80,97 0,06 49 Paratibe................................... 1,50 0,19 18 Manaíra................................... 79,60 4,77 50 São José................................. 1,41 47,50 19 Castelo Branco........................ 79,35 1,35 51 Gramame................................ 1,17 0,20 20 Bancários................................ 77,17 1,09 52 Altiplano Cabo Branco............ 1,01 0,00 21 Jardim Cidade Universitária.... 67,60 0,06 53 Ponta do Seixas...................... 1,00 0,00 22 Ernesto Geisel......................... 63,61 0,00 54 Alto do Mateus........................ 0,90 6,08 23 Ipês.......................................... 61,84 22,64 55 Indústrias................................. 0,77 0,00 24 Varadouro................................ 56,62 10,16 56 Jardim Veneza........................ 0,73 0,20 25 Roger....................................... 50,69 4,29 57 Mucumago............................... 0,59 0,08 26 Trincheiras.............................. 46,46 3,74 58 Planalto da Boa Esperança..... 0,23 0,00 27 Mandacarú.............................. 42,54 11,02 59 Cidade dos Colibris................. 0,22 0,22 28 Cristo Redentor....................... 40,85 1,85 60 Barra de Gramame................. 0,00 0,00 29 Água Fria................................. 38,68 0,00 61 Costa do Sol............................ 0,00 0,00 30 Ernani Sátiro........................... 33,66 0,00 62 Mumbaba................................ 0,00 0,00 31 Alto do Céu............................. 31,78 12,94 63 Mussuré................................... 0,00 0,00 32 João Paulo II........................... 24,31 0,58 64 Portal do Sol............................ 0,00 0,00 Porto Seguro Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Porto Seguro.................. 28,76% 3,08% 2 Arraial D'Ajuda................ 14,00% 0,04% 3 Trancoso......................... 0,68% 0,07% 4 Caraiva........................... 0,31% 0,10% 5 Vale Verde...................... 0,00% 0,29% Fonte: Censo/IBGE. 79
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    Parati Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Tarituba............... 63,66% 0,21% 2 Parati Mirim......... 12,07% 1,48% 3 Parati................... 7,31% 4,28% Fonte: Censo/IBGE. Rio de Janeiro Tipo de esgotamento sanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 1 Maracanã...................... 99,94% 0,00% 41 Jardim Carioca............................. 97,06% 0,00% 2 Flamengo...................... 99,91% 0,00% 42 Colégio......................................... 96,85% 0,01% 3 Glória............................. 99,91% 0,00% 43 Freguesia (Ilha do Governador)... 96,73% 0,00% 4 Lagoa............................ 99,90% 0,00% 44 Vaz Lobo...................................... 96,71% 0,00% 5 Riachuelo...................... 99,82% 0,00% 45 Olaria............................................ 96,63% 0,01% 6 Leblon........................... 99,81% 0,00% 46 Vila Isabel..................................... 96,16% 0,03% 7 Humaitá......................... 99,74% 0,00% 47 Brás de Pina................................. 96,13% 0,17% 8 Laranjeiras.................... 99,70% 0,00% 48 Penha Circular............................. 95,89% 0,03% 9 Praça da Bandeira........ 99,69% 0,03% 49 Cachambi..................................... 95,66% 2,64% 10 Copacabana.................. 99,67% 0,00% 50 São Conrado................................ 95,58% 0,06% 11 Urca............................... 99,61% 0,00% 51 Engenho da Rainha..................... 95,08% 0,61% 12 Paquetá......................... 99,57% 0,00% 52 Pilares.......................................... 94,84% 1,00% 13 Ipanema........................ 99,55% 0,00% 53 Vidigal.......................................... 94,78% 0,00% 14 Méier............................. 99,45% 0,01% 54 Jacarezinho.................................. 94,64% 2,99% 15 Todos os Santos........... 99,44% 0,00% 55 Cordovil........................................ 94,60% 2,32% 16 São Cristóvão............... 99,41% 0,00% 56 Tomás Coelho.............................. 93,88% 0,06% 17 Gávea............................ 99,33% 0,02% 57 Cascadura.................................... 93,74% 0,46% 18 Cosme Velho................ 99,23% 0,00% 58 Catumbi........................................ 93,52% 0,00% 19 Santo Cristo.................. 99,21% 0,00% 59 Engenho Novo............................. 93,33% 0,85% 20 Rocha............................ 99,16% 0,00% 60 Quintino Bocaiúva........................ 93,25% 0,37% 21 Catete............................ 99,10% 0,00% 61 Piedade........................................ 92,88% 0,17% 22 Maria da Graça............. 99,07% 0,00% 62 Rio Comprido............................... 92,51% 0,45% 23 Leme............................. 99,03% 0,00% 63 Gamboa....................................... 92,39% 0,00% 24 Bancários...................... 98,75% 0,00% 64 Jacaré.......................................... 92,30% 6,48% 25 Abolição........................ 98,58% 0,20% 65 Vicente de Carvalho..................... 92,24% 0,03% 26 Saúde............................ 98,54% 0,00% 66 Higienópolis.................................. 92,22% 0,00% 27 Centro........................... 98,48% 0,02% 67 Moneró......................................... 92,11% 1,58% 28 Andaraí.......................... 98,40% 0,99% 68 Praia da Bandeira........................ 91,84% 0,00% 29 Ramos........................... 98,37% 0,01% 69 Inhaúma....................................... 91,53% 2,45% 30 Mangueira..................... 98,20% 0,00% 70 Santa Teresa................................ 90,62% 0,14% 31 Jardim Botânico............ 98,14% 0,82% 71 Cidade Nova................................ 90,58% 0,00% 32 Bonsucesso.................. 98,03% 0,00% 72 Maré............................................. 90,53% 0,84% 33 São Francisco Xavier.... 97,94% 0,00% 73 Vila Kosmos................................. 90,18% 0,00% 34 Pitangueiras.................. 97,89% 0,00% 74 Jardim Guanabara....................... 90,01% 0,01% 35 Vila da Penha................ 97,88% 0,00% 75 Lins de Vasconcelos.................... 89,52% 0,18% 36 Penha............................ 97,79% 0,00% 76 Vila Valqueire............................... 89,51% 0,17% 37 Tijuca............................ 97,63% 0,49% 77 Zumbi........................................... 89,49% 0,00% 38 Botafogo........................ 97,42% 0,01% 78 Sampaio....................................... 89,36% 0,00% 39 Grajaú........................... 97,34% 1,05% 79 Vista Alegre.................................. 89,17% 0,00% 40 Campo dos Afonsos...... 97,16% 0,00% 80 Encantado.................................... 89,06% 5,43% 80
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    Tipo de esgotamentosanitário Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rede geral Rio, lago Rio, lago de esgoto de esgoto ou mar ou mar ou pluvial ou pluvial 81 Engenho de Dentro............. 89,00% 1,90% 120 Jardim América.................... 70,33% 6,29% 82 Tanque................................ 88,67% 2,58% 121 Realengo.............................. 69,77% 3,04% 83 Irajá..................................... 88,51% 0,46% 122 Curicica................................ 69,65% 5,91% 84 Benfica................................ 88,09% 1,41% 123 Barra da Tijuca..................... 69,49% 2,31% 85 Água Santa......................... 87,95% 0,31% 124 Guadalupe............................ 68,16% 1,47% 86 Madureira............................ 87,75% 0,68% 125 Padre Miguel........................ 67,11% 0,19% 87 Caju..................................... 87,04% 1,21% 126 Gardênia Azul....................... 66,95% 10,59% 88 Praça Seca......................... 86,86% 0,26% 127 Magalhães Bastos................ 65,82% 0,23% 89 Ribeira................................. 86,62% 2,62% 128 Alto da Boa Vista.................. 62,36% 15,78% 90 Deodoro.............................. 85,81% 3,23% 129 Anchieta............................... 61,46% 3,83% 91 Oswaldo Cruz...................... 85,34% 2,03% 130 Rocinha................................ 60,50% 0,05% 92 Portuguesa.......................... 84,87% 0,71% 131 Bangu................................... 60,45% 1,24% 93 Complexo do Alemão.......... 84,27% 0,01% 132 Anil....................................... 60,05% 8,58% 94 Cocotá................................. 83,50% 0,00% 133 Jardim Sulacap..................... 59,29% 0,33% 95 Pechincha........................... 83,23% 0,66% 134 Ricardo de Albuquerque....... 58,44% 1,55% 96 Parada de Lucas................. 82,79% 0,26% 135 Pedra de Guaratiba.............. 57,87% 5,23% 97 Estácio................................ 82,34% 0,02% 136 Senador Camará.................. 53,29% 1,46% 98 Marechal Hermes................ 81,33% 4,17% 137 Cidade Universitária............. 49,43% 37,53% 99 Campinho............................ 80,77% 1,28% 138 Vargem Pequena................. 49,02% 16,44% 100 Bento Ribeiro...................... 80,67% 1,33% 139 Paciência.............................. 47,22% 0,11% 101 Taquara............................... 80,60% 6,34% 140 Del Castilho.......................... 46,63% 0,00% 102 Cavalcanti........................... 80,30% 1,18% 141 Parque Anchieta................... 46,23% 1,41% 103 Engenheiro Leal.................. 80,21% 0,00% 142 Acari..................................... 45,09% 0,95% 104 Cacuia................................. 79,88% 3,32% 143 Santa Cruz............................ 45,07% 1,84% 105 Tauá.................................... 78,99% 0,00% 144 Jacarepaguá......................... 44,77% 16,24% 106 Manguinhos......................... 78,53% 6,46% 145 Inhoaíba................................ 43,88% 0,55% 107 Freguesia (Jacarepaguá).... 78,39% 2,13% 146 Itanhangá.............................. 43,81% 12,95% 108 Honório Gurgel.................... 78,36% 8,67% 147 Santíssimo............................ 42,60% 5,09% 109 Galeão................................ 78,09% 0,63% 148 Cosmos................................ 41,24% 0,43% 110 Coelho Neto........................ 78,06% 0,97% 149 Senador Vasconcelos.......... 40,44% 2,71% 111 Costa Barros....................... 78,04% 0,91% 150 Campo Grande..................... 37,46% 1,47% 112 Pavuna................................ 78,02% 2,77% 151 Recreio dos Bandeirantes.... 32,01% 1,58% 113 Vigário Geral....................... 77,64% 2,47% 152 Guaratiba.............................. 27,22% 3,42% 114 Rocha Miranda.................... 76,41% 3,63% 153 Sepetiba............................... 26,78% 1,46% 115 Turiaçu................................ 75,05% 6,38% 154 Joá........................................ 21,43% 0,00% 116 Cidade de Deus.................. 74,62% 0,55% 155 Vargem Grande.................... 20,61% 15,40% 117 Barros Filho......................... 72,82% 3,02% 156 Barra de Guaratiba............... 13,91% 4,98% 118 Vila Militar........................... 72,47% 1,46% 157 Camorim............................... 11,52% 16,13% 119 Parque Columbia................ 72,43% 14,12% 158 Grumari................................ 0,00% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. 81
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    Florianópolis Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Florianópolis.............................. 66,91% 1,58% 2 Canasvieiras.............................. 41,27% 0,09% 3 Lagoa da Conceição................. 32,20% 0,03% 4 Cachoeira do Bom Jesus.......... 10,25% 0,06% 5 Ribeirão da Ilha......................... 2,93% 0,12% 6 Barra da Lagoa.......................... 1,64% 0,00% 7 Pântano do Sul.......................... 1,36% 0,65% 8 Campeche................................. 1,14% 2,09% 9 Ingleses do Rio Vermelho......... 1,06% 0,02% 10 Santo Antônio de Lisboa........... 0,99% 0,50% 11 Ratones..................................... 0,89% 0,13% 12 São João do Rio Vermelho....... 0,63% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. Foz do Iguaçu Tipo de esgotamento sanitário Rede geral Rio, lago de esgoto ou mar ou pluvial 1 Foz do Iguaçu................ 34,47% 2,94% 2 Alvorada do Iguaçu........ 0,00% 0,00% Fonte: Censo/IBGE. 82
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    Tratamento do Esgoto (tabela) Segundo estatísticas do Ministério das Cidades, o índice de atendimento de esgoto pelos prestadores de serviços participantes do SNIS 2006 nos destinos turísticos, incluindo as cidades litorâneas mais visitadas por turistas internacionais, esse percentual chega a 61,99%. As cidades maiores como o Rio de Janeiro (82,01%) e Salvador (74,13%), são os que possuem as maiores taxas de cobertura. No extremo oposto estão, Bombinhas com (17,49%) e Tibau do Sul com (21,05%), conforme podemos ver na tabela a seguir. Vale ressaltar, que algumas localidades menores não apresentam informações de atendimento. INFORMAÇÕES OPERACIONAIS ESGOTO Destinos Turísticos Atendimento total de esgoto MUNICÍPIO População total % Destinos 9.935.604 61,99 Fortaleza/CE 1.120.905,00 46,38 Natal/RN 258.947,00 32,78 Tibau do Sul/RN 1.909,00 21,05 João Pessoa/PB 335.022,00 49,85 Fernando de Noronha/PE 735,00 31,67 Ipojuca/PE Recife/PE 607.833,00 40,12 Maceió/AL 254.331,00 27,57 Maragogi/AL Itacaré/BA Porto Seguro/BA 89.273,00 63,45 Salvador/BA 2.011.977,00 74,13 Armação dos Búzios/RJ 12.292,00 51,49 Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 5.032.945,00 82,01 Ubatuba/SP 23.862,00 29,37 Bombinhas/SC 2.039,00 17,49 Florianópolis/SC 183.534,00 45,14 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades 83
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    As ligações ativasde esgoto somam 15,8 milhões, sendo 1,4 milhões nas cidades aqui selecionadas. Medindo a relação entre o total de ligações e a população de cada localidade, encontramos 0,088 no país contra 0,091 do conjunto dos municípios. Em Fernando de Noronha encontramos a maior razão (0,15), seguida de Fortaleza (0,12) e Rio de Janeiro (0,11). A seguir um quadro geral da quantidade de ligações ativas em cada um dos destinos aqui analisados. INFORMAÇÕES OPERACIONAIS ESGOTO Destinos Turísticos Quantidade de ligações de MUNICÍPIO esgoto Ativas total per capita Brasil 15.848.292 0,088 Destinos 1.462.934 0,091 Fortaleza/CE 292.517 0,121 Natal/RN 45.232 0,057 Tibau do Sul/RN 374 0,041 João Pessoa/PB 62.485 0,093 Fernando de Noronha/PE 338 0,146 Ipojuca/PE Recife/PE 74.810 0,049 Maceió/AL 25.839 0,028 Maragogi/AL Itacaré/BA Porto Seguro/BA 13.797 0,098 Salvador/BA 268.727 0,099 Armação dos Búzios/RJ Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 647.956 0,106 Ubatuba/SP 7.452 0,092 Bombinhas/SC 609 0,052 Florianópolis/SC 22.798 0,056 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades São 171,2 mil quilômetros de extensão da rede em todo país com o volume de esgoto coletado atingindo 3,807.871 (em 1000m3 /ano), 60,71% desse esgoto tratado. Nos chama atenção a baixa taxa de tratamento do esgoto que é coletado em Natal (47,58%). No Rio de Janeiro, esse percentual é 80,74%, totalizando 88,27% nos municípios aqui selecionados. 84
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    INFORMAÇÕES OPERACIONAIS ESGOTO Destinos Turísticos Extensão da Volumes de esgoto MUNICÍPIO rede de esgoto Coletado Tratado Faturado % entre os Km 1000m3/ano 1000m3/ano 1000m3/ano coletados Brasil 171.209 3.807.871 2.311.699 60,71% 4.032.398 Destinos 12.957 687.828 607.118 88,27% 646.890 Fortaleza/CE 2.201 71.701 71.701 100,00% 71.701 Natal/RN 434 12.908 6.142 47,58% 20.384 Tibau do Sul/RN 9 84 84 100,00% 117 João Pessoa/PB 512 17.076 17.076 100,00% 21.345 Fernando de Noronha/PE 8 98 98 100,00% 98 Ipojuca/PE Recife/PE 1.268 35.482 35.482 100,00% 35.482 Maceió/AL 257 21.773 21.773 100,00% 10.510 Maragogi/AL . Itacaré/BA . Porto Seguro/BA 148 2.613 2.613 100,00% 3.041 Salvador/BA 3.290 138.870 136.623 98,38% 95.394 Armação dos Búzios/RJ 21 1.535 1.535 100,00% 0 Parati/RJ . Rio de Janeiro/RJ 4.256 372.325 300.629 80,74% 372.325 Ubatuba/SP 54 1.170 1.170 100,00% 2.006 Bombinhas/SC 10 201 201 100,00% 301 Florianópolis/SC 490 11.994 11.994 100,00% 14.187 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades Os prestadores de serviços dos municípios aqui selecionados gastam em média R$ 13,00 per capita (208 milhões no total), superando em R$ 2,65 a média brasileira. Destes, o município com maior investimentos per capita é Itacaré (R$ 92,23), bastante superior ao que ocupa a segunda posição, Florianópolis (R$ 37,05). Em Maceió, o investimento foi de apenas R$ 0,28. Por outro lado, a receita operacional direta desses destinos é de R$ 78,41, per capita, bastante superior à média do país (R$ 37,83). Nesse caso, o Rio de Janeiro é o líder, com R$ 137,44. 85
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    INFORMAÇÕES FINENACEIRAS Destinos Turísticos Investimentos Receitas MUNICÍPIO R$/ano R$/ano total per capita total per capita Brasil 1.856.281.474 10,35 6.783.394.984 37,83 Destinos 208.335.668 13,00 1.256.878.424 78,41 Fortaleza/CE 22.845.624 9,45 104.467.111 43,22 Natal/RN 6.229.522 7,89 24.767.194 31,36 Tibau do Sul/RN 0 0,00 76.336 8,42 João Pessoa/PB 0 0,00 38.539.223 57,34 Fernando de Noronha/PE 54.551 23,50 151.674 65,35 Ipojuca/PE 0 0,00 0 0,00 Recife/PE 689.689 0,46 75.297.863 49,70 Maceió/AL 257.414 0,28 17.891.078 19,40 Maragogi/AL 0 0,00 0 0,00 Itacaré/BA 1.650.000 92,23 0 0,00 Porto Seguro/BA 642.000 4,56 3.384.549 24,06 Salvador/BA 29.318.000 10,80 113.762.242 41,92 Armação dos Búzios/RJ 648.670 27,17 0 0,00 Parati/RJ 0 0,00 0 0,00 Rio de Janeiro/RJ 129.946.461 21,18 843.405.774 137,44 Ubatuba/SP 988.859 12,17 3.564.251 43,87 Bombinhas/SC 0 0,00 650.798 55,82 Florianópolis/SC 15.064.878 37,05 30.920.331 76,05 Imbituba/SC 0 0,00 0 0,00 Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades A tarifa média aplicada nos destinos aqui analisados é de R$ 1,94 / m3 (R$ 1,68 em todo Brasil). Com R$ 2,27, o Rio de Janeiro é o Estado onde há maior tarifa, seguido por Recife com R$ 2,12 conforme podemos observar na tabela a seguir. 86
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    TARIFA APLICADA Destinos Tarifa média MUNICÍPIO de esgoto I006 Brasil 1,68 Destinos 1,94 Fortaleza/CE 1,46 Natal/RN 1,22 Tibau do Sul/RN 0,66 João Pessoa/PB 1,81 Fernando de Noronha/PE 1,55 Ipojuca/PE Recife/PE 2,12 Maceió/AL 1,70 Maragogi/AL Itacaré/BA Porto Seguro/BA 1,11 Salvador/BA 1,19 Armação dos Búzios/RJ Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 2,27 Ubatuba/SP 1,78 Bombinhas/SC 2,16 Florianópolis/SC 2,18 Imbituba/SC Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades São 181,2 mil trabalhadores envolvidos em prestadoras de serviços de água e esgoto, percentual 4,1% maior que o de 2005. Nas localidades turísticas são 17,5 mil postos de trabalho, o que representa 0,11% da população local. 87
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    EMPREGOS Destinos Turísticos Índice de Quantidade Equivalente de Produção de MUNICÍPIO Pessoal Total Pessoal Total empregado % população lig,/empreg, Fortaleza/CE 2.011 0,08 418 Natal/RN 974 0,12 212 Tibau do Sul/RN 7 0,08 220 João Pessoa/PB 597 0,09 336 Fernando de Noronha/PE 5 0,22 178 Ipojuca/PE 31 0,04 225 Recife/PE 1.613 0,11 212 Maceió/AL 1.224 0,13 116 Maragogi/AL 7 0,03 329 Itacaré/BA 8 0,04 286 Porto Seguro/BA 30 0,02 1.036 Salvador/BA 3.007 0,11 218 Armação dos Búzios/RJ 49 0,21 Parati/RJ Rio de Janeiro/RJ 7.257 0,12 185 Ubatuba/SP 124 0,15 278 Bombinhas/SC 24 0,21 233 Florianópolis/SC 521 0,13 192 Imbituba/SC 48 0,12 280 Fonte: SNIS 2006 / Ministério das Cidades 88
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    Meio Ambiente Essa seçãoaborda o papel do Estado e da sociedade em lidar com externalidades no setor turístico. Procuramos entender o comportamento dos consumidores e dos produtores de um bem turístico que tendem a atender a seus interesses individuais, desconsiderando os custos sociais que sua decisão de consumir ou produzir esse bem impõe sobre um determinado grupo na sociedade - em geral os indivíduos nativos. Uma externalidade é um efeito decorrente da ação de um ou mais agentes que afetam o bem-estar de outro ou dos demais agentes de forma positiva ou negativa, ou seja, afeta de forma direta ou a utilidade ou a função de produção do agente (MAS- COLLEL, 1998). A característica principal da externalidade negativa é não ser compensada pelo desempenho do mercado, uma vez que não é objeto de um pagamento compensatório. Segundo PEARCE (1994), as externalidades surgem por divergência entre interesses sociais e privados: os livres mercados seriam baseados num estreito interesse pessoal, onde o gerador da externalidade não tem qualquer incentivo para contabilizar os custos que impõe a terceiros6. O uso e a produção de um bem turístico é um caso típico de externalidade consumo- produção - onde um ou mais consumidores são as fontes das externalidades - e também de externalidade do tipo produção-consumo3 - onde um ou mais produtores são as fontes. Por exemplo, o uso dos recursos turísticos tanto por parte do produtor quanto do consumidor será superior à quantidade ótima (no sentido paretiano4) cada vez que uma parte dos custos criados por essa atividade (e que são, portanto, incluídos no custo social desta) não seja internalizado por esses agentes econômicos (e não entrando, logo, nos seus custos privados). Para ser mais claro, um produtor ou um consumidor de um ativo turístico, ao tomar a decisão quanto à quantidade de capital turístico, faz a avaliação em relação à produtividade marginal e o custo marginal privado de utilizá-lo. Entretanto, esse pode 6 Se a externalidade for negativa, há maior produção desta pelo agente gerador, em equilíbrio competitivo, do que seria socialmente desejável. Já o ponto social desejável seria aquele em que o benefício marginal da produção de externalidade para o gerador se igualaria ao custo marginal do recebimento da externalidade do receptor (MAS-COLLEL, 1998). 3 Eaton (1999) classifica as externalidades de acordo com o agente gerador e o agente receptor da externalidade. Quando um produtor gera uma externalidade que atinge um consumidor, esta é chamada de produção-consumo. Existem também as externalidades: consumo-consumo; produção-produção; e consumo-produção. 4 O ótimo paretiano não é um ótimo ecológico (nível de poluição zero), mas sim um ótimo econômico, onde a internalização da externalidade geraria um ganho social líquido, ou seja, o gerador e o receptor das externalidades não estariam em situação pior após a sua internalização. 89
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    não ser omelhor resultado numa perspectiva de bem-estar social, pois o custo marginal ou benefício marginal individual pode não coincidir com aquele sentido pela sociedade como um todo. Assim, se por um lado o custo marginal do usuário ou produtor de turismo inclui itens tais como o preço da taxa cobrada para visitação ou o salário pago aos funcionários do estabelecimento turístico etc., por outro lado não inclui os danos à fauna e flora, à alteração na paisagem natural, à qualidade da água e do ar e à saúde humana. A poluição da água, por exemplo, acarreta toda uma série de custos relacionados á impossibilidade de praticar certos entretenimentos (banhos e atividades esportivas), utilização da água (água potável), pesca, etc. Tudo isso serve para dizer que o turismo necessita cuidar com zelo “da galinha dos ovos de ouro”. Gestão ambiental e Capital Social Nessa seção vamos avaliar o estado atual do meio ambiente e alguns impactos gerados pela atividade turística. Trataremos também de alguns mecanismos regulatórios e avaliaremos a presença de alguns deles na gestão ambiental dos municípios avaliados. Dentre as principais externalidades ambientais da atividade turística, encontram-se a alteração das paisagens e a degradação de áreas protegidas. Nesse caso, grandes empreendimentos turísticos, moradias para veraneio e uso excessivo dos recursos podem provocar mudanças no patrimônio natural, com impactos diretos sobre a balneabilidade, a vegetação nativa, bem com acelerar o proces so erosivo e a deterioração do solo. A tabela a seguir traz informações sobre o olhar do gestor municipal de meio ambiente em relação à presença ou ausência desses problemas, e indaga a respeito de algumas possíveis causas, dentre elas o uso do turismo excessivo. Apresentamos a seguir um quadro geral das condições ambientais em alguns municípios turísticos. Dos 20 aqui analisados, 17 declararam sofrer algum tipo de alteração das condições de vida por meio ambiente. Assim como acontece no Brasil como um todo, a presença de esgoto a céu aberto é a alteração ambiental que mais afeta a população (em 13 municípios). Outras alterações aportadas por eles são: ocupação desordenada do território (12 municípios), contaminação de rio, baía etc. (10), presença de vetor de doença (9), e doenças endêmicas (8). 90
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    (tabela) Alterações Ambientais O Meio Alterações ambientais relevantes que afetaram as condições de vida: Ambiente afetou Ocupação Contaminação de Esgoto céu Doença Presença de as condições da desornenada do rio,baia etc.. aberto endêmica vetor vida humana território Fortaleza Sim Sim Sim Sim Sim Não Natal Sim Sim Não Sim Sim Sim Tibau do Sul Sim Sim Não Sim Não Não João Pessoa Sim Sim Sim Sim Sim Sim Fernando de Noronha Sim Não Não Não Não Não Ipojuca Sim Sim Sim Sim Sim Sim Recife Sim Sim Sim Sim Sim Sim Maceió Sim Sim Sim Sim Sim Sim Maragogi Sim Sim Não Sim Não Não Itacaré Sim Não Não Não Não Não Porto Seguro Sim Não Não Não Não Não Salvador Sim Sim Sim Sim Sim Não Armação dos Búzios Sim Não Sim Sim Não Sim Parati Sim Sim Não Sim Não Sim Rio de Janeiro Sim Sim Sim Sim Sim Sim Ubatuba Não Não Não Não Não Não Balneário Camboriú Não Não Não Não Não Não Bombinhas Sim Não Sim Não Não Não Florianópolis Não Não Não Não Não Não Imbituba Sim Sim Sim Sim Não Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE Observamos em alguns dos destinos turísticos que a falta de um sistema adequado de coleta de esgoto afetam diretamente seus recursos naturais: 12 municípios aqui analisados declaram a existência de poluição da água por despejo de esgoto doméstico e 9 deles a contaminação do solo por presença de sumidouros. Em 7 municípios houve redução da atividade econômica por contaminação da água proveniente de esgoto doméstico. 91
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    Poluição de RecursosNaturais Polui rec água por : Contam solo por: despejo esgoto sumidouros doméstico Fortaleza Não Sim Natal Sim Não Tibau do Sul Não Não João Pessoa Sim Não Fernando de Noronha Não Não Ipojuca Sim Sim Recife Não Não Maceió Sim Sim Maragogi Não Não Itacaré Não Não Porto Seguro Não Não Salvador Sim Sim Armação dos Búzios Sim Não Parati Sim Não Rio de Janeiro Sim Sim Ubatuba Sim Não Balneário Camboriú Sim Sim Bombinhas Sim Não Florianópolis Não Não Imbituba Sim Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE Atividades Econômicas Reduc quant: por contaminação da água por esgoto doméstico Fortaleza Sim Natal Não Tibau do Sul Não João Pessoa Não Fernando de Noronha Não Ipojuca Sim Recife Sim Maceió Sim Maragogi Não Itacaré Não Porto Seguro Não Salvador Não Armação dos Búzios Não Parati Sim Rio de Janeiro Não Ubatuba Não Balneário Camboriú Não Bombinhas Sim Florianópolis Não Imbituba Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE As próximas tabelas apresentam variáveis que permitem avaliar o comprometimento dos gestores com a questão do saneamento e seu impacto ambiental. Dentre os instrumentos de gestão, selecionamos aqueles com relação direta o indireta da u 92
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    atividade turística eseus desdobramentos, passando pela questão do saneamento, alguns de natureza preventiva, que passam pelo combate ao despejo de resíduos domésticos (presente em 16 municípios aqui analisados, pela melhoria e/ou ampliação da rede de esgoto sanitário (17)) e do seu tratamento (12); e outros de natureza corretiva, como a despoluição dos recursos hídrico (7 municípios) e drenagem e/ou limpeza de canais (15). Nos municípios de Fortaleza e Armação de Búzios observamos existência de consórcios para tratamento do esgoto urbano. Instrumentos de Gestão Fiscal/combate ao Fiscal/combate ao Ampliação e/ou Implantação e/ ou Dragagem e/ ou Despoluição dos despejo residuos despejo residuos melhoria da rede de melhoria do tratamento limpeza de canais recursos hídricos domésticos industriais esgoto sanitário de esgoto sanitário escoamento das aguas Fortaleza Sim Não Sim Sim Sim Sim Natal Sim Sim Sim Sim Não Sim Tibau do Sul Não Não Não Não Não Não João Pessoa Sim Sim Sim Não Sim Sim Fernando de Noronha Sim Não Sim Sim Não Sim Ipojuca Sim Não Sim Não Não Não Recife Sim Não Sim Sim Sim Sim Maceió Sim Sim Não Sim Sim Sim Maragogi Não Não Sim Sim Não Não Itacaré Sim Não Sim Não Não Sim Porto Seguro Sim Não Sim Sim Não Sim Salvador Sim Não Sim Sim Não Sim Armação dos Búzios Sim Não Sim Sim Não Não Parati Sim Não Sim Sim Não Sim Rio de Janeiro Sim Sim Sim Não Não Sim Ubatuba Sim Não Sim Sim Não Sim Balneário Camboriú Sim Não Sim Sim Sim Sim Bombinhas Não Não Sim Não Sim Sim Florianópolis Sim Sim Sim Não Sim Sim Imbituba Não Não Não Não Não Não Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE Faz-se necessária, em qualquer gestão ambiental bem sucedida e aliada à atividade turística, a preocupação com saúde e o turismo sustentável. O controle de vetores de doenças presente em 17 dos municípios aqui analisados, por exemplo, é condição necessária para manter um ambiente salubre e livre de risco de doenças, uma vez que muito dificilmente um ambiente insalubre trará retorno turístico ao município. Outra perna da gestão ambiental é o incentivo ao turismo ecológico (presente em 14 municípios), uma vez que esse expande as fronteiras do turismo, já que a natureza é única em cada lugar e não pode ser copiada. Entretanto, os ganhos com esse tipo de turismo dependem diretamente da sua conservação, ou seja, de uma boa gestão do capital natural. 93
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    Instrumentos de Gestão Controle de vetores de Incentivo ao Turismo doenças Ecológico Fortaleza Sim Sim Natal Sim Sim Tibau do Sul Sim Não João Pessoa Sim Não Fernando de Noronha Sim Sim Ipojuca Sim Sim Recife Sim Não Maceió Sim Sim Maragogi Sim Não Itacaré Sim Sim Porto Seguro Não Sim Salvador Sim Sim Armação dos Búzios Sim Sim Parati Não Sim Rio de Janeiro Sim Não Ubatuba Sim Não Balneário Camboriú Sim Sim Bombinhas Sim Sim Florianópolis Sim Sim Imbituba Não Sim Fonte: Perfil Municipal - Meio Ambiente / IBGE 94
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    Bibliografia BNDES, “Investimento eGeração de Emprego: Uma Metodologia Aplicada aos Financiamentos do Sistema BNDES”, Estudos BNDES n. 22, 1992. BOURDIEU. P., 1980. “Le capital social: Notas Provisories” in actes de la recherche in sciences socieles, n. 31, jan. ______. O poder simbólico. Lisboa: Difel, 1996c BOURGUIGNON, F. e FERREIRA F. H. G. "Understanding Inequality in Brazil: a conceptual overview". Departamento de Economia - Puc-Rio, texto para discussão, 434, 2000. COLEMAM. J, 1988. Social capital in creation of human capital. American Journal of Sociology. (94): p. 95-121 DE SOTO, HERNANDO. O Mistério do Capital. Rio De Janeiro: Record, 2001. EATON, B Curtis; EATON, Diane. Microeconomia. São Paulo: Saraiva, 606p. 1999. FAUCHEUX, Sylvie; NOEL, Jean-François. Économie des Ressources Naturelles et de l’ Environnement. Armand Colin Éditeur. 445 p. 1995. FERREIRA, F., LANJOUW, P. & NERI, Marcelo. A Robust Poverty Profile for Brazil Using Multiple Data Sources, in Revista Brasileira de Economia, Vol. 57 nº 2, pp. 59- 92, Rio de Janeiro, Jan/Mar 2003. FOLMER, Henk; GABEL, Landis H; OPSCHOOR, Hans. Principles of Environmental and Resource Economics. Edward Elgar Publishing. 545p.1995. HARRIS, J.r. and TODARO, M. (1970): Migration, Unemployment and Development, American Economic Review, 60, pp.126-142. HIRSCHAMN, A. O., “The Strategy of Economic Development”, Yale University Press, 1958. 95
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    MAS-COLELL, Andreu. MicroeconomicTheory. New York: Oxford University. 988p. 1995. NAJBERG, S., Vieira, S. P., “Modelos de Geração de Emprego Aplicado à Economia Brasileira - 1985/1995”, Textos para Discussão BNDES, n. 39, 1996.Morley, S. What Happened to the Rich and the Poor During the Post Reform Period, CEPAL, mimeo, 1999. NERI, Marcelo C. ”Inclusão Digital e Redistribuição Privada” in Tecnologia da Informação e da Comunicação. Bayma, Fátima. Pearson Prentice Hall; Fundação Getúlio Vargas, 2005. ______. O Mapa do Fim da Fome, Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas, IBRE, CPS, Julho 2001 (b). ______. Mapa de Ativos: Combate Sustentável à Pobreza, Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas/IBRE, CPS, Dezembro 2001. ______. Gasto Público en Servicios Sociales Básicos en América Latina y el Caribe: Análisis desde la perspectiva de la Iniciativa 20/20. PNUD, CEPAL (Nações Unidas) e UNICEF, organizado p Enrique Ganuza, Arturo Leon e Pablo Sauma, Santiago, or Chile, Outubro de 1999. PEARCE, David. The economic value of biodiversity. The World Conservation Union. 225 p. 1994. PEARCE, David; CROWARDS, Tom. Assessing the health cost of particulate air pollution in the UK. Londres: University College London: 1996, 27p. ários no Brasil”, Revista do BNDES, v. 2, n. 3, Junho 1995. ROBINSON, S., “Multissectoral Models”, In: Chenery, H., Srinivasan, T. (org.), “Handbook of Development Economics”, North-Holland, 1989. VISCUSI, W. Kip; VERNON, John; HARRINGTON, J. Economics of regulation and antitrust. 2ª Ed. Cambridge, Mass. : MIT Press, 1995. 96
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    WOOLDRIDGE, JEFFREY M.Introductory econometrics: a modern approach. Cincinnati: South-Western College Publishing, 2003. 97
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    Programas de Saneamentoem Grandes Pólos Turísticos : Bahia Azul e PDBG Em meio a crise de dengue com foco na cidade e no Estado do Rio vale a pena lembrar que as origens do problema que passa pelo vetor da falta de saneamento básico e que a cidade teve um grande programa nesta direção que pouco avançou enquanto outra cidade mais pobre mas tão turística quanto o Rio, Salvador teve mais sucesso. As comparações entre os programas Bahia Azul e o PDBG (Programa de Despoluição da Baia de Guanabara) baseados em aumento da oferta de saneamento básico ocupam lugar de destaque na pesquisa as er lançada pela FGV junto com o Instituto Trata Brasil hoje em São Paulo. Senão vejamos: Segundo dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio, a taxa de acesso a rede geral de esgoto na Região Metropolitana de Salvador passou de 33,7% para 78,4%. Com avanço de 44,68 pontos de percentagem em 14 anos, supera a taxa apresentada pela Grande Rio (62,3% em 2006). Rio que tinha uma dianteira de saneamento básico de quase 20 pontos de Salvador hoje está atrasado em 16 pontos de porcentagem. O momento de ultrapassagem foi em 1999, Ou seja, não só uma questão de ter recursos e programas mas de gestão dos mesmos. Em tempo a participação na mortalidade infantil doenças infeciciosas e parasitárias entre as de transmissão hídrica cai 48% em Salvador (de 12,1% para 6,4%) entre 1996 e 2005 e 35,1% no isto antes da crise atual de dengue. Baia Azul X PDBG (Programa de Despoluição da Baia de Guanabara) Rede Geral de Esgoto - Região Metropolitana 74,5 78,4 71,3 71,8 72,4 57,7 56,9 56,7 59,2 52,7 50,9 50,4 52,4 54,4 62,3 54,2 58,2 58,3 57,0 48,2 36,2 40,4 38,4 37,7 33,7 32,3 1992 1993 1995 1996 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Salvador Rio de Janeiro Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados da PNAD/IBGE Dada a possibilidade de maior abertura geográfica, os microdados do Censo Demográfico permitem captar as mudanças na taxa de acesso a rede geral em localidades específicas atingidas pelos programas Bahia Azul e PDBG. Apresentamos a seguir essas informações. Em 9 anos a taxa de acesso dos municípios baianos 98
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    passa de 18,84%para 68,42%, ultrapassando o patamar fluminense (de 64,98% para o conjunto de municípios do PDBG). Acesso a Rede de Esgoto 1991 2000 Var PDBG 47,08% 64,98% 38,02% Bahia Azul 18,84% 68,42% 263,25% Fonte: CPS/IBRE/FGV a parir dos microdados do Censo/2000 Em seguida apresentamos as taxas de acesso a rede geral de esgoto em cada um dos municípios atendido pelos programas. Algumas das cidades permitem a abertura em nível de bairros, utilizando os dados do universo do Censo (ANEXO). 1991 2000 PDBG 47,08% 64,98% Nova Iguaçu 3,37% 48,82% Belford Roxo 52,72% Japeri 27,41% Queimados 35,74% Nova Iguaçu 50,64% Magé 0,99% 28,63% Guapimirim 21,89% Magé 29,87% Cachoeiras de Macacu 0,42% 44,25% Duque de Caxias 30,21% 56,31% Itaboraí 0,37% 27,70% Nilópolis 4,24% 80,47% Niterói 61,77% 70,48% Rio Bonito 0,75% 23,68% Rio de Janeiro 68,41% 76,32% São Gonçalo 40,97% São João de Meriti 67,27% 67,00% Fonte: CPS/IBRE/FGV a parir dos microdados do Censo/2000 99
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    1991 2000 Bahia Azul 18,84% 68,42% Cachoeira 2,38% 34,15% Candeias 0,37% 51,88% Itaparica . 26,14% Lauro de Freitas . 40,79% Madre de Deus . 83,20% Maragogipe 5,57% 22,45% Muritiba 5,34% 4,64% Salvador 21,90% 74,38% Santo Amaro 0,21% 41,12% São Félix 0,40% 45,89% São Francisco do Conde . 39,13% Vera Cruz . 3,05% Fonte: CPS/IBRE/FGV a parir dos microdados do Censo/2000 Um arquiteto que tinha o apelido Lelé cujo trabalho era pela prefeitura no tempo do prefeito Mario Kertesz de Salvador criou uma 'fabrica de escolas' que na verdade era uma fabrica de pre-moldados baratos mas eficientes para construir escolas, fazer saneamento basico, etc que foi o embrião do Baia Azul que é aplicado na segunda metade dos anos 90. Programa de Despoluição da Baia de Guanabara O PDBG abrange 13 municípios do Estado do Rio de Janeiro: Nilópolis, São João de Meriti,Duque de Caxias, Belfort Roxo,Nova Iguaçu, Magé, Guapimirim, Itaboraí, Cachoeiras de Macacu, Rio Bonito, São Gonçalo, Niterói e Rio de Janeiro. Na primeira fase, apenas sete seriam alvo de intervenções (Programa de Saneamento Básico): Rio de Janeiro, Niterói, São Gonçalo, Duque de Caxias, Belfort Roxo, São João de Meriti e Nova Iguaçu. Dentro desse grupo, a equipe do PAISQUA optou por detalhar os estudos em três deles: Duque de Caxias, Rio de Janeiro (Ilha do Governador) e São Gonçalo. Os critérios de seleção foram: posição geográfica em relação à Baía de Guanabara, volume, variedade e cronograma de obras, densidade geográfica, acesso físico e político. Programa PDF Enquanto alguns cogitam programas como o "um computador por criança", inspirado na iniciativa americana OLPC "One Laptop Per Child", pesquisa da FGV com o Instituto Trata Brasil propõe a iniciativa PDF que não tem nada que ver com software mas de algo mais básico na vida humana "uma Privada Decente por Família". A falta de esgoto de uns é a falta de esgoto de todos. Talvez pela invisibilidade das externalidades emanadas e por ser pouco charmosa, a causa do saneamento básico 100
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    para todos precisade impulso para vencer os obstáculos da indiferença. A rede geral de esgoto atinge menos de metade da população brasileira e tem avançado a ¼ da velocidade da redução da miséria brasileira enquanto insuficiência de renda. Comparação de Percepções de Saneamento E Outros Serviços Públicos – Município do Rio Apresentamos abaixo um zoom das taxas de acesso a saneamento básico do Brasil e seus municípios passando ao município do Rio de Janeiro e suas APs. Onde vemos que fora as questões de segurança e saúde as percepções sobre a qualidade do esgoto é pior que os demais serviços públicos aí incluindo Lixo, Luz, Água, Telefonia e Educação. Complementarmente, a evolução nos últimos 12 meses tem seguido padrão similar. Município do Rio Avaliação dos serviços pelos usuários Muito Muito Serviço Ruim Regular Bom ruim bom Coleta de lixo 2% 2% 8% 26% 62% Energia elétrica 4% 4% 14% 33% 45% Água 5% 4% 16% 30% 45% Telefone fixo 6% 5% 16% 33% 40% Esgoto 9% 5% 18% 29% 38% Educação 7% 6% 20% 28% 38% Transporte 9% 7% 24% 37% 22% Saúde 32% 11% 23% 15% 19% Segurança 32% 12% 24% 18% 12% Fonte: Rio Como Vamos - Março de 2008 Município do Rio Percepção de melhoria dos serviços nos últimos 12 meses pelos usuários Permanece Serviço Melhorou igual Piorou Educação 43% 40% 14% Coleta de lixo 41% 55% 4% Água encanada 34% 57% 9% Telefone fixo 32% 53% 14% Esgoto 25% 60% 13% Saúde 19% 38% 41% Fonte: Rio Como Vamos 2008 Município do Rio Avaliação dos serviços por Área de Planejamento 101
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    CENTRO SUL NORTE BARRA/ JACARE- OESTE Serviço Muito Bom e Muito Bom e Muito Bom e Muito Bom e Muito Bom e ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito ruim e Regular Muito Ruim bom Ruim bom Ruim bom Ruim bom Ruim bom Água 9% 11% 79% 6% 19% 75% 12% 13% 75% 6% 19% 75% 8% 15% 76% Coleta de lixo 5% 10% 84% 5% 8% 86% 5% 7% 88% 3% 17% 80% 2% 6% 92% Educação 7% 17% 74% 10% 16% 74% 14% 23% 62% 8% 18% 73% 16% 20% 63% Energia elétrica 5% 11% 83% 5% 12% 83% 6% 13% 80% 10% 21% 68% 9% 16% 74% Esgoto 22% 16% 62% 11% 19% 69% 12% 19% 67% 13% 20% 66% 16% 17% 66% Saúde 31% 23% 45% 41% 19% 40% 49% 24% 27% 39% 29% 32% 39% 23% 37% Segurança 46% 27% 26% 35% 28% 37% 57% 21% 18% 27% 30% 42% 35% 24% 40% Telefone fixo 12% 12% 76% 9% 19% 71% 15% 14% 71% 6% 19% 75% 7% 16% 76% Transporte 14% 22% 64% 9% 21% 69% 17% 24% 57% 12% 21% 65% 20% 27% 52% Fonte: Rio Como Vamos - Março de 2008 Rio X Salvador e outras Capitais Metropolitanas – Dados de Acesso a Esgoto Tem acesso a esgoto - Taxa Região Metropolitana Categoria 1992 1993 1995 1996 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Pará 5,41 8,97 7,86 8,62 9,97 5,71 7,71 12,37 7,36 5,34 7,64 9,74 9,27 Ceará 11,5 13,01 14,85 8,81 19,17 24,97 32,35 32,81 38,87 39,6 45,34 37,86 43,81 Pernamb uco 25,04 24 23 33,65 29,69 31,6 32,81 29,47 33,84 36,49 34,67 37,79 38,97 Bahia 33,74 36,21 40,41 38,39 32,28 37,65 56,67 59,15 71,28 71,79 72,41 74,51 78,42 Minas Gerais 68,91 69,07 72,17 74,88 75,62 80,28 79,78 79,34 81,38 83,17 84,83 82,7 83,58 Rio de Janeiro 52,65 50,85 50,35 57,73 52,42 54,39 56,86 54,2 48,22 58,21 58,29 56,95 62,28 São Paulo 74,9 74,15 77,63 73,82 79,39 82,28 80,36 79,94 79,98 81,8 84,8 83,97 78,64 Paraná 33,27 43,45 32,39 35,2 42,54 49,59 49,94 57,96 63,86 62,25 59,64 67,12 59,32 Rio Grande do Sul 19,55 7,51 21,02 8,32 3,14 8,35 4,88 13,76 19,15 9,14 6,42 10,81 10,01 Distrito Federal 73,26 71,92 72,62 70,06 79,76 84,33 83,98 82,28 82,99 83,27 82,99 82,1 79,85 102
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    Análise de Impactoentre Metrópoles: Os modelos de regressão logística das próximas duas tabelas mais abaixo revelam que quando comparamos pessoas com o mesmo sexo, idade, renda, educação entre outras variáveis as chances de acesso a rede geral de esgoto no Grande Rio é inferior em relação as outras grandes cidades no período 2002 a 2006. O oposto acontece com Salvador. Modelos de Falta de acesso a Rede Geral de Esgoto O Grande Rio versus as Demais Metrópoles Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept 0.0829 0.0006 19124.1 ** . SEXO HOMEM 0.0381 0.0002 26447.5 ** 1.03882 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 cor BRANCOS 0.1799 0.0002 552736 ** 1.19706 cor NEGROS 0.0000 0.0000 . 1.00000 RFPC -0.0004 0.0000 2249528 ** 0.99964 IDADE -0.0011 0.0000 28615.8 ** 0.99894 edu2 B_4 a 7 -0.0750 0.0003 57472.1 ** 0.92776 edu2 C_8 a 11 -0.3254 0.0003 1183909 ** 0.72225 edu2 D_12 ou mais -0.5165 0.0005 982716 ** 0.59658 edu2 ZZZ_Educação fun 0.0000 0.0000 . 1.00000 NMPC 0.2364 0.0003 857731 ** 1.26672 rmrj Não -0.5565 0.0005 1253208 ** 0.57322 rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2003 -0.2844 0.0008 139497 ** 0.75246 ano2004 -0.2836 0.0008 140645 ** 0.75303 ano2005 -0.2235 0.0008 88164.7 ** 0.79975 ano2006 -0.4120 0.0008 293755 ** 0.66235 ano2003*rmrj Não 0.2201 0.0009 65598.7 ** 1.24621 ano2003*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2004*rmrj Não 0.1687 0.0009 39030.3 ** 1.18374 ano2004*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2005*rmrj Não 0.1183 0.0008 19393.0 ** 1.12563 ano2005*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano2006*rmrj Não 0.4316 0.0009 255707 ** 1.53977 ano2006*rmrj Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 103
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    Modelos de Faltade acesso a Rede Geral de Esgoto A Grande Salvador versus as Demais Metrópoles Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -0.8455 0.0010 725241 ** . SEXO HOMEM 0.0357 0.0002 23286.0 ** 1.03636 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 Cor BRANCOS 0.2353 0.0002 921708 ** 1.26528 Cor NEGROS 0.0000 0.0000 . 1.00000 RFPC -0.0004 0.0000 2307809 ** 0.99963 IDADE -0.0007 0.0000 12344.3 ** 0.99930 Edu2 B_4 a 7 -0.0830 0.0003 70513.6 ** 0.92035 Edu2 C_8 a 11 -0.3203 0.0003 1149279 ** 0.72590 Edu2 D_12 ou mais -0.5051 0.0005 942036 ** 0.60345 Edu2 ZZZ_Educação fun 0.0000 0.0000 . 1.00000 NMPC 0.2187 0.0003 737526 ** 1.24447 rmsalva Não 0.5023 0.0009 298055 ** 1.65251 rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2003 -0.3376 0.0016 44807.6 ** 0.71350 Ano2004 -0.3235 0.0016 42419.2 ** 0.72361 Ano2005 -0.4381 0.0016 74719.6 ** 0.64528 Ano2006 -0.5998 0.0016 132962 ** 0.54893 Ano2003*rmsalva Não 0.2351 0.0016 20663.1 ** 1.26499 Ano2003*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2004*rmsalva Não 0.1771 0.0016 12085.0 ** 1.19379 Ano2004*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2005*rmsalva Não 0.3174 0.0016 37358.8 ** 1.37355 Ano2005*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Ano2006*rmsalva Não 0.5473 0.0017 105805 ** 1.72857 Ano2006*rmsalva Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000 Análise de Impacto dentro do Município na Década de 90 O Rio vivia no começo da década passada a honra de sediar a ECO 92 e desenvolveu o seu modelo de despoluição da Bahia de Guanabara. Os modelos de regressão logística da próxima abaixo revelam que quando comparamos pessoas com o mesmo sexo, idade, educação entre outras variáveis as chances de acesso a rede geral de esgoto no Grande Rio é inferior em relação a das outras grandes cidades no período 1991 a 2000 com base no Censo Demográfico, os municípios contemplados pelo programa apesar de ter um maior nível de acesso tiveram crescimento de acesso a rede geral de esgoto teve inferior a de outros municípios da cidade. 104
  • 105.
    Modelos de Acessoa Rede Geral de Esgoto O Grande Rio: Áreas do PDBG versus as Demais Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -1.2250 0.0019 406212** . SEXO Homem -0.0689 0.0008 6668.34** 0.93343 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.4086 0.0009 226136** 0.66455 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0067 0.0000 80061.3** 1.00668 educa 0.0737 0.0001 552506** 1.07653 V1005 aglomerado rural -1.1362 0.0102 12372.2** 0.32102 V1005 area não urbaniz -1.2269 0.0059 43204.1** 0.29319 V1005 area rural exclu -3.2256 0.0059 300854** 0.03973 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.2496 0.0010 68188.2** 1.28347 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2 Munic - PDBG 0.5569 0.0016 125757** 1.74532 munic2 ZMunic - Não PDB 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.9444 0.0018 274986** 2.57133 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo Munic - PDBG -0.2154 0.0020 11146.7** 0.80625 munic2*anoo Munic - PDBG 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não PDB 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não PDB 0.0000 0.0000 . 1.00000 Os dados da última seção permitem mergulhar nos bairros dos municípios de Rio, Salvador e São Paulo. 105
  • 106.
    6. Integrando asAções de Saneamento Básico As políticas de saneamento não atuam somente no seu campo de domínio, mas também em outras dimensões e são essenciais, por exemplo, para as políticas de saúde e de recursos hídricos. Libanio et al. (2005) argumenta que existem interfaces em saneamento ambiental que estão associadas à questão da saúde publica e da política de recursos hídricos, como é o caso da educação ambiental, do abastecimento de água para consumo humano e do tratamento de efluentes líquidos, esgotamento sanitário e da drenagem urbana. As externalidades negativas ocasionadas pela falta de infra-estrutura devem-se, em grande parte, à falta de investimento no setor. Esta falta de investimento acaba aumentando significativamente os gastos públicos, pois resultam em elevadas taxas de internamentos hospitalares, oriundas da falta de esgotamento sanitário. O problema é mais delicado pois sabe-se que a distribuição dos investimentos em infra-estrutura em uma cidade, principalmente no Brasil, é uma espécie de cabo de guerra entre os vários agentes produtores e consumidores de uma localidade, onde as relações de poder entre os grupos sociais e os momentos da conjuntura política são elementos centrais para a alocação de recursos. Soma-se a isso, o fato de as obras em saneamento serem em sua maioria subterrâneas, escondendo-se aos olhos dos eleitores, e da mesma forma os ganhos advindos das políticas de saneamento são invisíveis e ficam indiretamente encobertos por trás das estatísticas de saúde. Estudos da OMS – Organização Mundial de Saúde mostram que R$ 1 aplicado em Saneamento gera R$ 2,50 de economia em saúde. As externalidades são também muito grandes na área ambiental. Entretanto, o Brasil está apenas começando o controle destas questões (Melo, 2005). Segundo o Sistema Único de Saúde (SUS) para cada real investido em saneamento em 2000, os municípios economizavam cinco em gastos no setor de saúde. Foi significativo o aumento da cobertura dos serviços de saneamento no Brasil desde os anos 1970, sendo que apenas nos últimos 30 anos os serviços de água atingiram mais de 90% da população urbana, equivalente a mais de 30 milhões de domicílios, proporção essa de cobertura que beira os números encontrados em muitos paises desenvolvidos. Por outro lado, o país se encontra em um patamar bem inferior quando o assunto é a oferta de esgoto, muito embora tenha triplicado a cobertura desse serviço nesse mesmo período (Mota, 2005). 100
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    Um grande fatorlimitante para o não avanço das políticas de saneamento no Brasil teve origem na academia, com a teoria do limiar de saturação. Na década de 80, esse pensamento induziu a se preterirem os investimentos em saneamento em favor da priorização de outras ações de atenção primária à saúde, tendo por justificativa o impacto desprezível na saúde daquelas ações em países com reduzido nível de saneamento, bem como aqueles com elevada nível de saneamento. De acordo com a teoria do limiar de saturação, existiria uma faixa de eficiência das políticas de saneamento, onde as intervenções em saneamento em populações com condições sócio-econômicas extremamente baixas ou extremamente elevadas proporcionariam um efeito desprezível sobre a saúde. No entanto, essa teoria não era respaldada por estudos epidemiológicos realizados em diversos países pobres, especialmente africanos e asiáticos, que demonstraram justamente o contrário. A partir daí, segundo Briscoe (1987), a política para a área de saúde amparada pelos órgãos internacionais de fomento, excluiu dos programas de atenção primária à saúde as intervenções na área de saneamento, baseando-se no argumento de que o custo de cada disfunção infantil, prevenida através de programas de abastecimento de água e esgotamento sanitário, configura-se muito superior ao custo correspondente ao de outras medidas de atenção primária, como a terapia de reidratação oral, vacinas, tratamento contra a malária, e aleitamento materno. Atualmente sabe-se que esse pensamento é falacioso, uma vez que a argumentação econômica empregada para privilegiar essas ações secundárias em detrimento das intervenções ambientais ou primárias, equivocadamente, considerou os custos brutos dos programas de abastecimento de água e esgotamento sanitário e não seus custos líquidos. De acordo com Briscoe (1984b), a comparação econômica correta seria obtida deduzindo-se, dos custos brutos dos sistemas de saneamento, os valores já tradicionalmente pagos pelo serviço por parte da população, na forma de tarifas e taxas. Um outro ponto importante a considerar são os custos sociais, tendo em vista que a utilização não racional do recurso água pelos agentes econômicos tem acarretado perdas ambientais cujos custos tem sido desconsiderados nas ações em que um certo grupo na sociedade impõe a terceiros. As perdas ambientais refletem o custo de uso que as gerações presentes devem pagar, ou deduzir de sua renda, para compensar as gerações futuras pelo esgotamento desses recursos (Seroa da Motta & Mendes, 1992). Os custos adicionais podem ser divididos em dois: resultam de investimentos necessários para solucionar os problemas desencadeados (custos de monitoramento, 101
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    precaução e reparaçãode danos); e das perdas de produção em setores dependentes de recursos (produção sacrificada). Uma aproximação seria valorar os impactos na saúde dos indivíduos, ou seja, os custos sociais provenientes dos gastos com a saúde – produção sacrificada devido à morbidade e morte prematura e os custos privados e públicos com medicamentos e internação. Os prejuízos das doenças de veiculação hídrica doméstica, causadas por precárias condições sanitárias, extrapolam o campo econômico e ganham uma dimensão social, uma vez que, ao prejudicar a saúde humana, demandam verbas públicas e privadas para o atendimento médico-hospitalar. Somando-se a isso os dias de confinamento e tratamento da doença, pode-se inferir os impactos na produtividade e, conseqüentemente, no processo de geração de renda, assim como no aprendizado na escola, que terá efeitos futuros sobre a produtividade. Mendes & Seroa da Motta (1992) utilizou essa metodologia para valorar os custos da saúde associados à poluição hídrica para 22 estados brasileiros. A autora verificou que cerca de 60% dos casos de óbitos estavam associados à más condições de saneamento, ao passo que esse percentual para morbidade representou 90%. Os gastos médicos somaram um total de US$ 40,2 milhões no ano de 1989, ao passo que os custos de oportunidade com morte prematura e morbidade foram US$ 387,9 milhões e US$8,3 milhões, respectivamente. Seroa da Motta e Moreira (2004) apontam que os custos de investimentos necessários para atingir a cobertura total da população nos serviços de água e esgotamento sanitário no período entre 1999-2010, de, respectivamente, R$ 5,74 bilhões e R$ 17,45 bilhões. Esse valor dividido pela população ainda não atendida corresponde a R$ 221 para esgoto e R$ 159 em média por pessoa. Já um aumento da cobertura dos serviços de saneamento equivalente a 1% da população brasileira resultaria em um gasto total de investimento nesses serviços de, respectivamente, R$ 263 milhões e R$ 362 milhões, o que à taxa de 10% a.a., em perpetuidade, chega a um valor para água e esgoto de R$ 2,6 milhões e R$ 3,6 milhões, respectivamente. Dentre as ações de saneamento, não podemos esquecer aquelas relacionadas a educação, principalmente ambiental. Mendonça et al. (2004), estudando a demanda por saneamento no Brasil, encontrou que a educação exerce um efeito até mesmo maior que a renda para impulsionar soluções alternativas diante a problemas de oferta 102
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    de saneamento, como,por exemplo, o uso de fossas sépticas mesmo não ligadas a rede coletora e a queima do lixo como solução individual a falta de coleta de resíduos sólidos, o que reduziria em muito tanto o custo da expansão do serviço por parte do Estado e mitigaria em parte alguns externalidades associadas a saúde das populações. A longa defasagem implícita no processo de acumulação da capital humano deve ser reduzida através de ações educativas mais específicas. A elaboração e distribuição de cartilhas pelo Instituto Trata Brasil, de autoria do Ziraldo - um dos embaixadores da causa - aponta nesta direção de aceleração e conscientização da população, que a presente pesquisa procura ajudar a pautar. O investimento passa necessariamente por ações que levam em conta as diferenças e especificidades locais, potencializando os resultados de uma política nacional de saneamento que necessariamente integre as ações locais de provimento de água e de esgoto entre si e dentro do mesmo território. Neste sentido ações de conscientização da população local através de campanhas educativas diferenciadas pode ser de importância chave à causa. As ações do Instituto Trata Brasil procuram se pautar por este princípio de diferenciação das ações respeitando a diversidade cultural e utilizando a rede de lideranças comunitárias locais através como multiplicadores de idéias e princípios adequados á mentalidade da população local. Neste aspecto, a parceria com a Pastoral da Criança vai nesta direção e se apresenta como a mais estratégica, não só pela alta capilaridade e qualidade de sua rede como pelo seu foco na primeira infância. Não existe nenhuma instituição pública e privada hoje no Brasil com a contribuição ao desenvolvimento infantil comparável ao da Pastoral da Criança. 103
  • 110.
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    RIOS, Maria. AvaliaçãoEconômica de Projetos com Impactos na Área de Saúde – Estudo de Caso: Poluição Hídrica Nos Municípios Do Estado Do Rio De Janeiro, Brasil, 1997. SENA, Lauro Virgílio de, MARANHAO, Hélcio de Sousa and MORAIS, Mauro Batista de. Evaluation of mothers' knowledge about oral rehydration therapy and sodium concentration in homemade sugar salt solutions. J. Pediatr. (Rio J.) [online]. 2001, vol. 77, no. 6 [cited 2008-03-29], pp. 481-486. SEROA DA MOTTA, Ronaldo. MENDES, Ana Paula Fernandes, MENDES F. Eduardo, YOUNG, Carlos E. Firckmann. Perdas e serviços ambientais do recurso água para uso doméstico. Texto para Discussão nº 258, IPEA, 1992. p.1-40. SEROA DA MOTTA, Ronaldo; MENDES, Ana Paula. F. Custos de saúde associados à poluição do ar no Brasil. Rio de Janeiro: Texto de discussão nº 332, IPEA, 1992; p.1- 40. SNYDER, J. D. & MERSON, M. H. The magnitude of the global problem of acute diarrhoeal disease: a review of active surveillance data. Bull. Wld Hlth Org., 60:605- 13,1982. TEIXEIRA, Júlio César; HELLER, Léo. Título: Fatores ambientais associados à diarréia infantil em áreas de assentamento subnormal em Juiz de Fora, Minas Gerais. Rev. bras. saude matern. infant;5(4):449-455. WHO – WORLD HEALTH ORGANIZATION. Water Supply. 2002. Disponível em:<http://www.who.int/water_sanitation_health/hygiene/emergencies/em2002chap7.p df>. 106
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    Visão Geral doProjeto Considerando os objetivos do INSTITUTO TRATA BRASIL e a experiência da FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS (FGV), o ITB buscou a FGV para realizar uma pesquisa sobre os serviços de coleta e tratamento de esgoto e seus impactos nas dimensões de saúde, educação, trabalho e turismo, assim como em outros indicadores gerais de condições de vida, etc. A disponibilização será feita em etapas, a fim de mantermos uma maior interação durante o processo. Ao fim tudo estará reunido em um único endereço da internet de forma clara e focada, onde os principais resultados estarão expostos de forma sintética na página inicial. Cada pessoa poderá navegar através dos diferentes impactos em níveis nacional, estadual, municipal ou inframunicipal, quando houver disponibilidade de dados, seguindo o esquema a seguir: 107
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    IMPACTOS INDICADORES Custo Percepção Estado de Saúde SAÚDE Incidência de problemas Peso e Altura das Crianças Acesso Matrícula, Assiduidade, EDUCAÇÃO Jornada Desempenho Progresso e Proficiência Escolar MAPA DO SANEAMENTO Geração de Empregos BÁSICO NO BRASIL TRABALHO Diretos e Indiretos quantidade, qualidade e custo Performance e Percepção Pequenos Negócios TURISMO Estudos de Caso Qualidade Percebida Qualidade de Vida e Moradia CONDIÇÕES GERAIS DE VIDA Meio Ambiente Análise Meso Cadastros Sociais Bolsa-Família e Municípios Estudos de Casos e Conexões Metas do Milênio Outras Ações (PACs) 108
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    Seguem abaixo osindicadores sociais a serem avaliados em cada etapa: Variáveis de infra-estrutura: 1) Quantidade e Qualidade do Acesso a serviços públicos e respectivo custo: Escoamento sanitário - tem / não tem; bom / ruim. Serviço de água – tem / não tem; bom / ruim. Mapeamento e Variáveis de impacto de melhoras da infra-estrutura em cada uma das etapas: I. MAPEAMENTO DO ACESSO E IMPACTO SOBRE A SAÚDE 1) Mapeamento Mapeamento do acesso à infra-estrutura nas localidades (municipal e em alguns casos infra-municipal) Avaliação da Qualidade do Acesso 2) Saúde Percepção das condições de saúde Deixou de realizar suas atividades habituais por motivo de diarréia ou vômito; problema respiratório; outros. Esteve acamado nas duas últimas semanas Incidência de doenças Problemas de saúde como motivo de evasão escolar Peso e altura das crianças II. IMPACTOS NO DESENVOLVIMENTO (EDUCAÇÃO, TRABALHO E TURISMO) 1) Educação Matrícula Freqüência (assiduidade) Jornada Progresso escolar (repetência) Proficiência 2) Trabalho Geração de empregos diretos e indiretos de investimentos a partir de investimentos em infra-estrutura Performance e percepção de pequenos negócios 109
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    3) Turismo Estudos de Casos Balneabilidade das praias III. CONDIÇÕES GERAIS DE VIDA (INDIVÍDUO E SOCIEDADE) E CONEXÕES COM POLÍTICAS PÚBLICAS: 1) Impacto sobre as Condições Gerais de Vida Avaliação das condições de vida Avaliação das condições de moradia Meio Ambiente Dados de Cadastros Sociais (Bolsa-Família e Perfis Municipais) 2) Análise Meso Estudo das correlações com ampla gama de indicadores sociais municipais 3) Estudo de Casos e Conexões Estudos de casos (Favela-Bairro, Macaé, entre outros) e Experimentos. Metas do Milênio Conexões com outras ações estatais (PAC Educacional, PAC da Saúde, PAC Social, etc.). 1. PRODUTOS A proposta é a montagem de parceria que geraria a provisão de um sistema de informações, modelos de análises, marco conceitual e sua difusão para a sociedade em três momentos distintos. Isso passa pela criação de um sítio na internet que permitirá a reunião das etapas e generalização das análises a um amplo conjunto de usuários de forma interativa e amigável. Os produtos serão disponibilizados em linguagem acessível e acompanhados de notas explicativas e hipertextos, a fim de facilitar a navegação e entendimento dos usuários. O objetivo é permitir que cada cidadão brasileiro olhe sua realidade a partir de perspectiva local. Abordaremos de forma pedagógica e seqüencial os diversos exercícios empíricos, que constituem na verdade extensões do mesmo tipo de análise. Começaremos por análises bivariadas e passaremos a análises multivariadas (i.e., regressões), tanto para variáveis contínuas quanto discretas. Os exercícios de regressão serão didatizados através da realização de simuladores, panoramas, pop ups explicativos e vídeos didáticos. 110
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    Detalhamento geral dosprodutos: Sitio na Internet contendo: 1. Sistema de simuladores amigáveis de variáveis discretas a partir de modelos multinomiais (e.g. percepção das condições de saúde) e de variáveis contínuas a partir de regressões (e.g., valor pago pelo serviço) de acordo com atributos individuais, domiciliares e geográficos; 2. Completo banco de dados geo-referenciado a partir de acervo de microdados e aplicação interativa que permite consultar informações e gerar gráficos e tabelas de forma amigável, que otimizará e facilitará a consulta, o processamento e a análise das informações locais. A idéia é divulgarmos um relatório e um sítio da internet com apresentações e hipertextos relacionados cada um dos temas abordados. No que diz respeito a análise de conjuntura, o projeto propõe flexibilidade, em comum acordo, para mudanças, adiantamentos ou substituição entre os temas de acordo com necessidades ou atualidades. 3. M ETODOLOGIA DO T RABALHO I. ROTEIRO Informações de diferentes bases de dados estarão disponibilizadas através do sítio do projeto e de links em partes específicas do texto. O roteiro do trabalho pode ser sintetizado em uma série de perguntas: A primeira é o que fazer? A reposta simples é promover melhores condições de acesso à infra-estrutura, mas isto nos remete à questão de como fazer?. Que combinação de ações utilizar? A pergunta como está também relacionada com quem? necessita de acesso como, por exemplo, que classe econômica (C, D, E etc.) ou grupo social focar (ex: crianças, pobres, moradores de periferia) e quando privilegiar as ações no sentido de buscar a cronologia de metas de melhoria de acesso em conjunção com outras metas sociais. A pergunta seguinte é onde? buscar a meta, abrindo a análise de grupos sócio- demográficos específicos em localidades específicas (estados, capitais, municípios e em alguns casos inframunicipais ou até mesmo setores censitários, através do universo do censo). Acima de tudo responder por que? buscar a universalização do acesso. 111
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    II. BASES DE DADOS Os principais elementos do projeto consistem na avaliação do impacto do acesso à infra-estrutura conforme indicadores detalhados anteriormente (item 1), a partir de técnicas microeconométricas. A metodologia da pesquisa consiste na geração, descrição e análise de um conjunto amplo de base de dados advindo de bases primárias e secundárias. Utilizaremos pesquisas domiciliares tradicionais, como Censos Demográficos - que nos permite captar informações em nível local, além de uma visão da trajetória de longo prazo; e PNADs que nos permitem uma avaliação detalhada das mudanças nas condições de vida (infra-estrutura, saúde, educação, emprego). A análise será enriquecida com suplementos de pesquisas específicas sobre Saúde, Educação e Trabalho, que nos permitem uma avaliação detalhada dos impactos de mudanças nas condições de acesso à infra-estrutura doméstica nos avanços sociais. Os efeitos sociais também serão captados através de informações de diferentes Ministérios: i. Ministério das Cidades, através do sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS) que permite abertura local das informações; ii. Ministério da Educação por meio de Censos escolares e avaliação de desempenho escolar, iii. Ministério da Saúde. com estatísticas sobre internações hospitalares Complementarmente: as Pesquisas Orçamentárias nos permitem avaliar o lado privado da política pública, através de estimativas de custo dos serviços; os Registros Administrativos com informações dos trabalhadores caracterizam as mudanças observadas no mercado de trabalho formal e dos empreendimentos ligados ao setor; bem como a pesquisa sobre Economia 112
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    Informal que investigaas características de funcionamento e avanço das unidades produtivas de trabalhadores autônomos e empregadores. Os modelos empíricos gerados serão convertidos em ferramentas interativas e amigáveis a fim de aumentar a capacidade de difusão dos resultados da pesquisa. T ÉCNICAS Análise Bivariada O objetivo da análise bivariada é traçar um perfil da estrutura de correlações entre as variáveis de infra-estrutura e de desempenho social, analisando o papel de cada atributo tomado isoladamente nesta correlação. Isto é, desconsideramos possíveis e prováveis inter-relações das "variáveis explicativas.”. Análise Multivariada A análise multivariada visa proporcionar um experimento melhor controlado que a análise bivariada. Seu objetivo é captar o padrão de correlações parciais entre as variáveis de interesse e as variáveis explicativas. Na análise multivariada captamos as correlações das variáveis de acesso à infra-estrutura com variáveis de retorno social citadas mantendo as demais variáveis constantes. Trabalharemos com duas variantes do modelo de regressão multivariada: a) Regressão em mínimos quadráticos ordinários para variáveis contínuas; b) Regressão logística multinomial envolvendo como endógenas diversas categorias de variáveis discretas. III. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS Serão desenvolvidos sistemas de informações interativos e amigáveis, como por exemplo: ? Simulador7 (Variáveis Discretas e Contínuas) ? Um sistema de simuladores de probabilidades será desenvolvido, a partir de modelos multivariados aplicados a variáveis de interesse contínuas (ex: custo do servico) ou discretas (eg. esteve acamado) controlado por atributos individuais e geográficos, derivados de microdados. Os resultados estimados permitirão identificar, por exemplo, vários fatores relativos aos avanços sociais. Uma vez encontrados, todos 7 Exemplificando: Percepção das Condições de Vida 113
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    esses fatores serãosintetizamos num único indicativo de probabilidade. Por exemplo, este exercício permite calcular, de forma amigável e interativa através da Internet, a probabilidade de um indivíduo, dadas suas características e o acesso a infra-estrutura, ter deixado de realizar atividades habituais por motivos de saúde ou qual seria sua despesa média com serviços de água dados seus atributos. ? Panoramas8 ? O Panorama permite obter uma visão bastante ampla de indicadores diversos cruzados com características gerais da população (demográficas, socioeconômicas e espaciais). Com ele é possível medir por exemplo, a probabilidade de considerar seu estado de saúde bom ou muito bom ou ter estado acamado nas duas semanas anteriores a pesquisa. Esse instrumento otimizará e facilitará a consulta, o processamento e a análise de dados. ? Desenvolvimento de Sistema de Informações na Internet ? O desenvolvimento de sistemas permitirão criar menus seqüenciais em ordem crescente de detalhamento. Nesta janela, poderão ser incorporadas aos principais textos, notas explicativas ou tabelas com dados e mapas. A seguir serão incorporadas aberturas espaciais com dados de tabelas geradas a partir de processamento de microdados. Uma vantagem deste tipo de sistema é a possibilidade de incorporação a sites na internet. Sobre o Instituto Trata Brasil O Instituto Trata Brasil é uma iniciativa de responsabilidade socioambiental que visa mobilizar diversos segmentos da sociedade para garantir a universalização do saneamento no País. Para isso, tem como proposta informar e sensibilizar a população sobre a importância e o direito de acesso à coleta e ao tratamento de esgoto e mobilizá-la a participar das decisões de planejamento em seu bairro e sua cidade; cobrar do poder público recursos para a universalização do saneamento; apoiar ações de melhoria da gestão em saneamento nos âmbitos municipal, estadual e federal; estimular a elaboração de projetos de saneamento e oferecer aos 8 Exemplificando: Religiosidade no Brasil 114
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    municípios apoio parao desenvolvimento desses projetos, e incentivar o acompanhamento da liberação e da aplicação de recursos para obras. Hoje, o Instituto conta com o apoio das empresas Amanco, Braskem, Colgate, Caloi, Editora Globo, Medley, Solvay Indupa, Tigre, da Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES), da Associação dos Dirigentes de Vendas e Marketing do Brasil (ADVB), da Fundação Getúlio Vargas, do Instituto Coca-Cola e da Pastoral da Criança. SOBRE A FUNDAÇÃO G ETÚLIO VARGAS Criada em 1944, a FGV é uma entidade sem fins lucrativos que apresenta uma extensa folha de serviços prestados à comunidade técnico-científica-empresarial e à sociedade como um todo. A tradição, aliada à eficácia e à eficiência de sua atuação, constitui a marca registrada desta Instituição. No campo da consultoria, a FGV se diferencia por agregar aos seus trabalhos o seu maior patrimônio: a credibilidade, estabelecida ao longo do tempo pela segurança e competência em tudo o que faz. 115
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    ANEXO A: ModelosMultivariados Saneamento: Impactos a partir da Saúde Regressão Logística - Motivo de saúde impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total* Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.8707 0.0022 1773999** . SEXO HOMEM -0.2247 0.0005 207625** 0.79876 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS -0.0385 0.0005 4911.04** 0.96226 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0175 0.0000 1973737** 1.01762 RFPC -0.0002 0.0000 143721** 0.99981 migramu Ignorado -15.3915 102.7090 0.02 0.00000 migramu Não migrante -0.0249 0.0005 2193.70** 0.97544 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.0856 0.0038 505.69** 0.91800 UF 12 0.6224 0.0043 20503.2** 1.86341 UF 13 -0.4206 0.0032 17576.6** 0.65663 UF 14 0.1153 0.0060 368.57** 1.12220 UF 15 0.3826 0.0024 25064.6** 1.46612 UF 16 -0.0423 0.0048 77.73** 0.95856 UF 17 0.3048 0.0033 8374.73** 1.35638 UF 21 0.2681 0.0025 11637.3** 1.30744 UF 22 0.0192 0.0030 41.99** 1.01936 UF 23 -0.1146 0.0024 2309.73** 0.89170 UF 24 -0.0763 0.0027 787.39** 0.92651 UF 25 -0.0798 0.0026 926.65** 0.92334 UF 26 -0.1549 0.0023 4452.67** 0.85647 UF 27 -0.2376 0.0029 6748.82** 0.78853 UF 28 -0.1436 0.0031 2140.19** 0.86627 UF 29 -0.2621 0.0023 13534.1** 0.76947 UF 31 -0.1654 0.0021 6054.43** 0.84755 UF 32 -0.1706 0.0027 4136.92** 0.84316 UF 33 -0.5716 0.0022 66310.0** 0.56459 UF 35 -0.2876 0.0021 19478.8** 0.75006 UF 41 -0.0425 0.0022 366.45** 0.95834 UF 42 -0.1652 0.0024 4577.29** 0.84774 UF 43 -0.0979 0.0023 1889.80** 0.90676 UF 50 -0.0451 0.0029 249.50** 0.95587 UF 51 -0.1592 0.0028 3156.60** 0.85282 UF 52 0.0359 0.0024 225.76** 1.03653 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.0664 0.0007 10182.2** 1.06870 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0105 0.0008 169.91** 0.98960 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0098 0.0010 99.66** 1.00990 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 116
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    Regressão Logística -Perda por Diarréia ou vomito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – na População Total Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -1.9632 0.0088 50091.6** . SEXO HOMEM 0.1137 0.0020 3394.20** 1.12041 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.1014 0.0021 2253.30** 1.10672 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0303 0.0001 303428** 0.97015 RFPC -0.0000 0.0000 334.74** 0.99996 migramu Ignorado 0.0000 0.0000 . 1.00000 migramu Não migrante 0.0433 0.0023 364.48** 1.04429 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.0520 0.0155 11.21** 0.94937 UF 12 0.4113 0.0149 764.81** 1.50873 UF 13 0.3128 0.0119 686.95** 1.36729 UF 14 -0.0680 0.0232 8.60** 0.93421 UF 15 0.2816 0.0093 907.65** 1.32531 UF 16 0.5933 0.0154 1487.32** 1.80989 UF 17 0.6455 0.0114 3181.61** 1.90703 UF 21 0.2076 0.0098 452.51** 1.23067 UF 22 0.3853 0.0113 1166.63** 1.47008 UF 23 0.0011 0.0096 0.01 1.00115 UF 24 0.3460 0.0105 1094.37** 1.41336 UF 25 -0.0265 0.0108 6.02** 0.97389 UF 26 -0.1355 0.0095 201.69** 0.87329 UF 27 0.3686 0.0110 1114.46** 1.44568 UF 28 0.0662 0.0122 29.25** 1.06849 UF 29 0.0519 0.0091 32.19** 1.05322 UF 31 0.3204 0.0085 1404.38** 1.37768 UF 32 -0.1638 0.0114 207.60** 0.84888 UF 33 -0.0636 0.0092 47.41** 0.93839 UF 35 0.0326 0.0084 15.12** 1.03315 UF 41 -0.0617 0.0091 46.31** 0.94020 UF 42 -0.2665 0.0103 667.43** 0.76603 UF 43 -0.1978 0.0093 454.21** 0.82052 UF 50 -0.0086 0.0116 0.56 0.99139 UF 51 0.5801 0.0103 3154.71** 1.78616 UF 52 0.1823 0.0095 368.21** 1.19993 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.0065 0.0025 6.67** 1.00657 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0958 0.0032 873.08** 0.90868 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0123 0.0040 9.67** 1.01241 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 117
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    Motivo de saúdeimpediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.6860 0.0042 403976** . SEXO HOMEM -0.0958 0.0010 9498.25** 0.90868 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.0126 0.0011 130.12** 1.01264 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0145 0.0001 46782.2** 0.98564 RFPC -0.0000 0.0000 1739.57** 0.99996 migramu Ignorado -15.1499 226.9964 0.00 0.00000 migramu Não migrante -0.0655 0.0012 3094.66** 0.93658 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.1483 0.0074 401.05** 0.86217 UF 12 0.5610 0.0081 4800.68** 1.75235 UF 13 -0.4802 0.0061 6296.76** 0.61868 UF 14 0.1860 0.0101 338.53** 1.20444 UF 15 0.4950 0.0045 12122.2** 1.64047 UF 16 -0.0017 0.0085 0.04 0.99834 UF 17 0.2639 0.0063 1744.58** 1.30193 UF 21 0.2018 0.0047 1831.01** 1.22355 UF 22 0.0359 0.0056 41.36** 1.03655 UF 23 0.0850 0.0044 368.50** 1.08874 UF 24 -0.0099 0.0052 3.64 0.99013 UF 25 -0.0663 0.0051 172.02** 0.93585 UF 26 0.0033 0.0044 0.58 1.00335 UF 27 -0.3712 0.0058 4083.92** 0.68987 UF 28 -0.0441 0.0057 58.93** 0.95686 UF 29 -0.2383 0.0043 3108.76** 0.78799 UF 31 -0.1614 0.0041 1581.72** 0.85091 UF 32 -0.2696 0.0053 2545.60** 0.76370 UF 33 -0.5447 0.0043 15839.2** 0.58002 UF 35 -0.1944 0.0039 2481.84** 0.82333 UF 41 0.0383 0.0042 81.19** 1.03900 UF 42 -0.2690 0.0048 3133.64** 0.76414 UF 43 -0.0159 0.0044 13.26** 0.98424 UF 50 -0.0029 0.0057 0.26 0.99712 UF 51 -0.1093 0.0055 398.68** 0.89647 UF 52 0.0086 0.0046 3.39 1.00859 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.2579 0.0013 37596.1** 1.29416 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim 0.0445 0.0017 703.76** 1.04556 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0430 0.0020 464.91** 1.04394 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 118
  • 125.
    Perda por Diarréiaou vômito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Estudam Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.1496 0.0151 20286.5** . SEXO HOMEM 0.1128 0.0032 1206.42** 1.11943 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.0274 0.0036 59.13** 1.02778 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0318 0.0002 20970.6** 0.96872 RFPC -0.0001 0.0000 258.11** 0.99994 migramu Ignorado 0.0000 0.0000 . 1.00000 migramu Não migrante -0.0032 0.0040 0.63 0.99682 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 0.0804 0.0263 9.37** 1.08368 UF 12 0.1466 0.0278 27.74** 1.15788 UF 13 0.2232 0.0208 115.62** 1.25004 UF 14 -0.2727 0.0400 46.58** 0.76136 UF 15 0.0674 0.0159 17.88** 1.06976 UF 16 0.4832 0.0266 329.99** 1.62123 UF 17 0.7283 0.0195 1401.83** 2.07165 UF 21 -0.0423 0.0170 6.19** 0.95863 UF 22 0.1006 0.0198 25.88** 1.10582 UF 23 -0.2095 0.0162 167.32** 0.81102 UF 24 0.3506 0.0175 399.88** 1.41987 UF 25 -0.1391 0.0186 55.69** 0.87012 UF 26 0.0604 0.0157 14.86** 1.06222 UF 27 -0.0407 0.0210 3.75 0.96014 UF 28 -0.0930 0.0211 19.39** 0.91120 UF 29 0.1045 0.0153 46.51** 1.11010 UF 31 0.5307 0.0143 1369.87** 1.70013 UF 32 0.3656 0.0180 410.48** 1.44132 UF 33 0.1924 0.0154 156.02** 1.21213 UF 35 0.2676 0.0140 363.24** 1.30677 UF 41 0.2665 0.0150 315.97** 1.30538 UF 42 0.0672 0.0172 15.33** 1.06950 UF 43 -0.1134 0.0158 51.58** 0.89281 UF 50 0.4657 0.0187 622.40** 1.59319 UF 51 0.5441 0.0179 927.94** 1.72306 UF 52 0.3821 0.0160 568.88** 1.46534 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.1471 0.0044 1096.35** 1.15841 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0127 0.0056 5.16** 0.98742 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0416 0.0066 39.98** 0.95925 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 119
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    Motivo de saúdeimpediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Razão Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -3.0119 0.0035 721255** . SEXO HOMEM -0.4165 0.0008 281854** 0.65933 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS -0.1269 0.0009 20481.7** 0.88082 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0217 0.0000 617867** 1.02196 RFPC -0.0002 0.0000 51443.3** 0.99984 migramu Ignorado -15.6188 201.9192 0.01 0.00000 migramu Não migrante -0.1044 0.0008 16122.5** 0.90090 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.0175 0.0058 9.12** 0.98269 UF 12 0.6106 0.0070 7693.77** 1.84151 UF 13 -0.3731 0.0053 5014.68** 0.68858 UF 14 0.1669 0.0094 314.27** 1.18158 UF 15 0.3382 0.0039 7548.55** 1.40243 UF 16 -0.2028 0.0088 530.29** 0.81642 UF 17 0.4129 0.0050 6795.32** 1.51125 UF 21 0.2724 0.0039 4781.53** 1.31313 UF 22 -0.0170 0.0047 13.24** 0.98313 UF 23 -0.2407 0.0039 3831.15** 0.78608 UF 24 0.0046 0.0044 1.12 1.00465 UF 25 -0.0444 0.0042 111.42** 0.95657 UF 26 -0.1628 0.0038 1857.16** 0.84975 UF 27 -0.2527 0.0049 2706.62** 0.77670 UF 28 -0.3158 0.0052 3740.54** 0.72917 UF 29 -0.3411 0.0037 8732.79** 0.71098 UF 31 -0.1473 0.0034 1858.73** 0.86303 UF 32 -0.1988 0.0042 2229.41** 0.81973 UF 33 -0.7101 0.0037 37678.1** 0.49162 UF 35 -0.2938 0.0033 7813.69** 0.74541 UF 41 -0.1200 0.0036 1130.94** 0.88696 UF 42 -0.0940 0.0038 604.04** 0.91027 UF 43 -0.0950 0.0036 701.91** 0.90941 UF 50 -0.0366 0.0045 66.95** 0.96411 UF 51 -0.2562 0.0045 3213.72** 0.77399 UF 52 -0.0106 0.0038 7.67** 0.98948 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 0.0185 0.0010 318.55** 1.01863 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.0557 0.0013 1828.22** 0.94578 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 0.0129 0.0016 65.13** 1.01295 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 120
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    Regressão Logística -Perda por Diarréia ou vomito como principal motivo de saúde que impediu de realizar suas atividades habituais – Entre os que Trabalham Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.2192 0.0163 18636.1** . SEXO HOMEM 0.2111 0.0036 3479.57** 1.23502 SEXO MULHER 0.0000 0.0000 . 1.00000 COR BRANCOS 0.1609 0.0040 1619.01** 1.17458 COR ZZZZZZBR 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0235 0.0001 31810.7** 0.97673 RFPC -0.0000 0.0000 1.50 1.00000 migramu Ignorado 0.0000 0.0000 . 1.00000 migramu Não migrante 0.0336 0.0037 82.04** 1.03418 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 UF 11 -0.1927 0.0274 49.46** 0.82472 UF 12 0.3925 0.0268 214.58** 1.48066 UF 13 0.3370 0.0219 236.39** 1.40078 UF 14 -0.1912 0.0438 19.07** 0.82596 UF 15 -0.1800 0.0180 100.12** 0.83525 UF 16 0.8495 0.0293 842.70** 2.33856 UF 17 0.3850 0.0204 355.95** 1.46965 UF 21 0.1961 0.0175 125.88** 1.21669 UF 22 0.3652 0.0202 327.18** 1.44087 UF 23 -0.2340 0.0183 162.69** 0.79139 UF 24 0.1891 0.0192 96.95** 1.20811 UF 25 0.1321 0.0188 49.42** 1.14118 UF 26 -0.1856 0.0177 110.09** 0.83064 UF 27 0.3178 0.0204 242.06** 1.37403 UF 28 -0.4887 0.0275 315.89** 0.61342 UF 29 -0.1852 0.0171 117.65** 0.83093 UF 31 0.1326 0.0157 71.38** 1.14176 UF 32 -0.8912 0.0239 1386.53** 0.41016 UF 33 0.1145 0.0167 46.86** 1.12129 UF 35 0.0681 0.0153 19.80** 1.07042 UF 41 -0.3051 0.0167 331.98** 0.73703 UF 42 -0.2835 0.0179 251.19** 0.75311 UF 43 -0.0222 0.0164 1.83 0.97803 UF 50 -0.3594 0.0219 269.92** 0.69810 UF 51 0.3152 0.0192 268.83** 1.37056 UF 52 -0.1934 0.0179 116.84** 0.82419 UF 53 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano 2003 -0.0386 0.0046 70.21** 0.96210 ano Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ESGOTO Sim -0.1170 0.0059 395.97** 0.88957 ESGOTO ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO 2003 -0.0688 0.0073 88.84** 0.93352 ano*ESGOTO 2003 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 ano*ESGOTO Z1998 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2003-1998 / IBGE. 121
  • 128.
    Saneamento e Educação Regressão Multinomial - Perda por Diarréia Faltou Aula por Motivo de Doença (0 a 17 anos de idade) Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional Faltou doença Intercept 0.3665 0.1022 12.8699 0.0003 . SEXO Homens -0.0108 0.0107 1.0134 0.3141 0.99 cor2 Branca -0.00290 0.0122 0.0566 0.8120 1.00 IDADE -0.0568 0.00140 1635.9930 <.0001 0.94 ESGOTO Ignorado 0.0290 0.0252 1.3217 0.2503 1.03 ESGOTO Sim -0.0173 0.0144 1.4435 0.2296 0.98 NPES -0.0433 0.00320 182.6470 <.0001 0.96 RDPC -0.00005 0.000014 14.6534 0.0001 1.00 progcri Não tem 0.0405 0.0137 8.7316 0.0031 1.04 educh 1a3 0.1301 0.0981 1.7563 0.1851 1.14 educh 12 ou mais -0.0135 0.0992 0.0186 0.8914 0.99 educh 4a7 0.0708 0.0976 0.5262 0.4682 1.07 educh 8 a 11 0.0537 0.0974 0.3034 0.5818 1.06 educh Sem instrução ou -0.00592 0.0985 0.0036 0.9521 0.99 ensino Ignorado -4.1415 2.8974 2.0431 0.1529 0.02 ensino Particular -0.0439 0.0241 3.3153 0.0686 0.96 EDUCAG Ignorado 1.8122 0.5632 10.3523 0.0013 6.12 EDUCAG Não -0.1187 0.0205 33.5252 <.0001 0.89 NEW Metropolitana -0.0587 0.0142 17.1485 <.0001 0.94 NEW Rural -0.1983 0.0180 121.8640 <.0001 0.82 Sub2 Especial de aglo 0.0241 0.0268 0.8124 0.3674 1.02 migra2 Imigrou 0.0586 0.0143 16.8514 <.0001 1.06 chavuf AC -0.2591 0.0852 9.2600 0.0023 0.77 chavuf AL -0.8725 0.0480 330.1194 <.0001 0.42 chavuf AM -1.1419 0.0483 558.6891 <.0001 0.32 chavuf AP -0.7348 0.0907 65.5721 <.0001 0.48 chavuf BA -0.4393 0.0247 315.2305 <.0001 0.64 chavuf CE -0.1714 0.0279 37.8037 <.0001 0.84 chavuf DF -0.5326 0.0504 111.5774 <.0001 0.59 chavuf ES -0.1185 0.0412 8.2752 0.0040 0.89 122
  • 129.
    Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional chavuf GO -0.4735 0.0358 174.7796 <.0001 0.62 chavuf MA -0.5458 0.0351 241.9841 <.0001 0.58 chavuf MG -0.2938 0.0209 198.2326 <.0001 0.75 chavuf MS -0.3559 0.0528 45.4944 <.0001 0.70 chavuf MT -0.4917 0.0476 106.7341 <.0001 0.61 chavuf PA -0.4219 0.0313 181.4924 <.0001 0.66 chavuf PB -0.1682 0.0395 18.1744 <.0001 0.85 chavuf PE -0.1300 0.0281 21.4728 <.0001 0.88 chavuf PI -0.4143 0.0447 85.9171 <.0001 0.66 chavuf PR -0.0422 0.0266 2.5153 0.1127 0.96 chavuf RJ -0.5921 0.0242 596.8636 <.0001 0.55 chavuf RN -0.2082 0.0432 23.1925 <.0001 0.81 chavuf RO -0.7890 0.0675 136.4524 <.0001 0.45 chavuf RR -0.1452 0.1044 1.9337 0.1644 0.86 chavuf RS -0.1777 0.0279 40.6767 <.0001 0.84 chavuf SC -0.3413 0.0341 100.1829 <.0001 0.71 chavuf SE -0.6526 0.0541 145.5595 <.0001 0.52 chavuf TO -0.3763 0.0641 34.4796 <.0001 0.69 ANO 2004 0.0248 0.0109 5.2063 0.0225 1.03 Faltou outros mo Intercept -1.9114 0.1332 206.0450 <.0001 . SEXO Homens 0.1125 0.0130 75.4841 <.0001 1.12 cor2 Branca -0.1263 0.0148 72.8473 <.0001 0.88 IDADE 0.0348 0.00174 400.8541 <.0001 1.04 ESGOTO Ignorado 0.0963 0.0273 12.4326 0.0004 1.10 ESGOTO Sim 0.00889 0.0178 0.2501 0.6170 1.01 NPES 0.00160 0.00362 0.1947 0.6591 1.00 RDPC -0.00002 0.000018 0.9153 0.3387 1.00 progcri Não tem 0.0833 0.0162 26.5338 <.0001 1.09 educh 1a3 0.3113 0.1284 5.8813 0.0153 1.37 educh 12 ou mais 0.1614 0.1303 1.5354 0.2153 1.18 educh 4a7 0.2513 0.1278 3.8653 0.0493 1.29 educh 8 a 11 0.2344 0.1277 3.3664 0.0665 1.26 educh Sem instrução ou 0.2028 0.1287 2.4835 0.1150 1.22 ensino Ignorado -0.7663 0.7757 0.9760 0.3232 0.46 123
  • 130.
    Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional ensino Particular -0.5196 0.0299 301.5214 <.0001 0.59 EDUCAG Ignorado -0.0291 0.8742 0.0011 0.9734 0.97 EDUCAG Não 0.0661 0.0220 9.0528 0.0026 1.07 NEW Metropolitana -0.0167 0.0177 0.8961 0.3438 0.98 NEW Rural 0.2464 0.0198 155.0070 <.0001 1.28 Sub2 Especial de aglo 0.1120 0.0323 12.0013 0.0005 1.12 migra2 Imigrou 0.2060 0.0162 160.8766 <.0001 1.23 chavuf AC -0.3716 0.1018 13.3182 0.0003 0.69 chavuf AL -0.6276 0.0528 141.1274 <.0001 0.53 chavuf AM -1.0411 0.0554 352.8575 <.0001 0.35 chavuf AP -1.0632 0.1242 73.2365 <.0001 0.35 chavuf BA -0.6325 0.0308 421.8036 <.0001 0.53 chavuf CE -0.4657 0.0360 167.4700 <.0001 0.63 chavuf DF -0.6765 0.0666 103.2357 <.0001 0.51 chavuf ES -0.2229 0.0514 18.8382 <.0001 0.80 chavuf GO -0.3829 0.0427 80.2946 <.0001 0.68 chavuf MA 0.0559 0.0359 2.4229 0.1196 1.06 chavuf MG -0.2894 0.0253 130.4806 <.0001 0.75 chavuf MS 0.0338 0.0567 0.3556 0.5510 1.03 chavuf MT -0.3586 0.0545 43.3016 <.0001 0.70 chavuf PA -0.5282 0.0381 192.6276 <.0001 0.59 chavuf PB -0.3443 0.0495 48.3300 <.0001 0.71 chavuf PE -0.2680 0.0348 59.1681 <.0001 0.76 chavuf PI -0.5504 0.0544 102.4624 <.0001 0.58 chavuf PR 0.2192 0.0305 51.5835 <.0001 1.25 chavuf RJ -0.6164 0.0309 399.1527 <.0001 0.54 chavuf RN -0.2596 0.0527 24.2998 <.0001 0.77 chavuf RO -0.4279 0.0703 37.0452 <.0001 0.65 chavuf RR -0.0986 0.1192 0.6838 0.4083 0.91 chavuf RS -0.1859 0.0340 29.8056 <.0001 0.83 chavuf SC -0.4812 0.0440 119.6381 <.0001 0.62 chavuf SE -0.8290 0.0713 135.2206 <.0001 0.44 chavuf TO -0.3361 0.0737 20.8178 <.0001 0.71 ANO 2004 0.4656 0.0133 1223.8072 <.0001 1.59 124
  • 131.
    Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional Ignorado Intercept -1.4792 0.2362 39.2256 <.0001 . SEXO Homens -0.0560 0.0281 3.9819 0.0460 0.95 cor2 Branca -0.0584 0.0317 3.3801 0.0660 0.94 IDADE 0.000792 0.00370 0.0458 0.8305 1.00 ESGOTO Ignorado -0.1270 0.0769 2.7288 0.0986 0.88 ESGOTO Sim -0.1352 0.0369 13.4430 0.0002 0.87 NPES -0.0401 0.00889 20.3395 <.0001 0.96 RDPC 0.000037 0.000025 2.1242 0.1450 1.00 progcri Não tem 0.0792 0.0361 4.8261 0.0280 1.08 educh 1a3 -0.2771 0.2243 1.5257 0.2168 0.76 educh 12 ou mais -0.0731 0.2260 0.1045 0.7465 0.93 educh 4a7 -0.2718 0.2223 1.4951 0.2214 0.76 educh 8 a 11 -0.1178 0.2217 0.2825 0.5951 0.89 educh Sem instrução ou -0.3904 0.2259 2.9848 0.0840 0.68 ensino Ignorado -0.8844 1.7113 0.2671 0.6053 0.41 ensino Particular -0.0818 0.0650 1.5852 0.2080 0.92 EDUCAG Ignorado 3.8541 1.1614 11.0127 0.0009 47.18 EDUCAG Não -0.1237 0.0559 4.9011 0.0268 0.88 NEW Metropolitana -0.3278 0.0374 76.6645 <.0001 0.72 NEW Rural -0.1691 0.0476 12.6399 0.0004 0.84 Sub2 Especial de aglo 0.1788 0.0709 6.3562 0.0117 1.20 migra2 Imigrou 0.4599 0.0328 196.1014 <.0001 1.58 chavuf AC -0.2955 0.2193 1.8152 0.1779 0.74 chavuf AL -1.0313 0.1397 54.5360 <.0001 0.36 chavuf AM -1.9027 0.1767 115.9133 <.0001 0.15 chavuf AP -2.5398 0.5288 23.0714 <.0001 0.08 chavuf BA -0.8712 0.0754 133.6444 <.0001 0.42 chavuf CE -0.4111 0.0802 26.3019 <.0001 0.66 chavuf DF -0.2858 0.1300 4.8358 0.0279 0.75 chavuf ES 0.1929 0.0895 4.6454 0.0311 1.21 chavuf GO -0.4722 0.0883 28.6201 <.0001 0.62 chavuf MA -0.5196 0.0897 33.5421 <.0001 0.59 chavuf MG -0.2933 0.0545 28.9736 <.0001 0.75 chavuf MS 0.0321 0.1110 0.0836 0.7725 1.03 125
  • 132.
    Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional chavuf MT -0.6854 0.1246 30.2726 <.0001 0.50 chavuf PA -0.3729 0.0789 22.3497 <.0001 0.69 chavuf PB -0.7272 0.1263 33.1701 <.0001 0.48 chavuf PE -0.1923 0.0752 6.5430 0.0105 0.83 chavuf PI -1.0865 0.1530 50.4200 <.0001 0.34 chavuf PR 0.2916 0.0597 23.8615 <.0001 1.34 chavuf RJ -0.3177 0.0613 26.9053 <.0001 0.73 chavuf RN -0.5636 0.1264 19.8935 <.0001 0.57 chavuf RO -0.5433 0.1517 12.8220 0.0003 0.58 chavuf RR -0.1522 0.2400 0.4025 0.5258 0.86 chavuf RS -0.0564 0.0676 0.6967 0.4039 0.95 chavuf SC -0.3887 0.0857 20.5761 <.0001 0.68 chavuf SE -0.6782 0.1471 21.2406 <.0001 0.51 chavuf TO -0.7967 0.1867 18.2077 <.0001 0.45 ANO 2004 -6.6351 0.3782 307.7748 <.0001 0.00 Não freqüenta Intercept -117.2 3373.2 0.0012 0.9723 . SEXO Homens -17.0944 134.3 0.0162 0.8987 0.00 cor2 Branca 16.7591 138.4 0.0147 0.9036 18984064.30 IDADE -1.2506 9.7934 0.0163 0.8984 0.29 ESGOTO Ignorado -8.6389 834.1 0.0001 0.9917 0.00 ESGOTO Sim 5.1127 416.1 0.0002 0.9902 166.11 NPES 0.4032 47.0934 0.0001 0.9932 1.50 RDPC 0.00303 0.1311 0.0005 0.9816 1.00 progcri Não tem -4.4472 255.9 0.0003 0.9861 0.01 educh 1a3 -20.3374 2845.1 0.0001 0.9943 0.00 educh 12 ou mais -19.8857 2920.5 0.0000 0.9946 0.00 educh 4a7 -2.7756 2846.6 0.0000 0.9992 0.06 educh 8 a 11 -1.0650 2826.9 0.0000 0.9997 0.34 educh Sem instrução ou -0.4803 2859.1 0.0000 0.9999 0.62 ensino Ignorado 101.8 433.7 0.0551 0.8144 1.634455E44 ensino Particular 5.9775 1574.9 0.0000 0.9970 394.46 EDUCA G Ignorado 110.1 508.2 0.0470 0.8284 6.873071E47 EDUCAG Não -1.7333 1255.5 0.0000 0.9989 0.18 NEW Metropolitana 6.4942 654.5 0.0001 0.9921 661.29 126
  • 133.
    Nível Erro Estatistica Descritivo Razão Resposta Parâmetro Nível Estimativa Padrão de Wald (p) condicional NEW Rural 11.0984 341.9 0.0011 0.9741 66063.00 Sub2 Especial de aglo -12.9052 812.2 0.0003 0.9873 0.00 migra2 Imigrou -16.6761 115.3 0.0209 0.8850 0.00 chavuf AC 63.5240 4001.2 0.0003 0.9873 3.87364E27 chavuf AL 61.3846 2641.1 0.0005 0.9815 4.560431E26 chavuf AM 65.0874 2226.5 0.0009 0.9767 1.849607E28 chavuf AP -5.0099 1762.7 0.0000 0.9977 0.01 chavuf BA 57.0233 2570.3 0.0005 0.9823 5.819822E24 chavuf CE 55.8729 2486.6 0.0005 0.9821 1.842032E24 chavuf DF 53.4812 2941.6 0.0003 0.9855 1.684899E23 chavuf ES 63.1507 2341.5 0.0007 0.9785 2.666731E27 chavuf GO -23.5553 1679.2 0.0002 0.9888 0.00 chavuf MA 62.8946 1930.3 0.0011 0.9740 2.064226E27 chavuf MG -9.0865 1704.2 0.0000 0.9957 0.00 chavuf MS 65.9778 2810.3 0.0006 0.9813 4.506136E28 chavuf MT 59.2794 2695.6 0.0005 0.9825 5.555361E25 chavuf PA -3.4079 1661.2 0.0000 0.9984 0.03 chavuf PB 59.4239 2107.0 0.0008 0.9775 6.418985E25 chavuf PE 56.6998 2517.1 0.0005 0.9820 4.21112E24 chavuf PI -9.9129 1983.3 0.0000 0.9960 0.00 chavuf PR 57.0832 2429.4 0.0006 0.9813 6.178714E24 chavuf RJ 5.3719 2225.5 0.0000 0.9981 215.28 chavuf RN 62.9555 2352.7 0.0007 0.9787 2.193915E27 chavuf RO 61.4805 3433.6 0.0003 0.9857 5.019341E26 chavuf RR 64.0142 4445.4 0.0002 0.9885 6.324315E27 chavuf RS -5.7554 1680.0 0.0000 0.9973 0.00 chavuf SC 61.5982 2208.2 0.0008 0.9777 5.646258E26 chavuf SE 62.5841 2894.2 0.0005 0.9827 1.513377E27 chavuf TO 63.7709 2588.6 0.0006 0.9803 4.958648E27 ANO 2004 16.6494 133.2 0.0156 0.9005 17011898.00 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Sup. Saúde PNAD 2004-2006 / IBGE. 127
  • 134.
    Saneamento e Turismo Acesso a Rede Geral de Esgoto Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -0.6049 0.0005 1770264** . SEXO Homem -0.0203 0.0003 5652.01** 0.97991 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.6174 0.0003 5003456** 0.53932 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0057 0.0000 570790** 1.00573 educa 0.0837 0.0000 6575065** 1.08728 V1005 aglomerado rural -2.3676 0.0016 2170946** 0.09371 V1005 area não urbaniz -0.9604 0.0012 669723** 0.38274 V1005 area rural exclu -4.8694 0.0017 8012216** 0.00768 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.1376 0.0003 221851** 1.14756 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic Munic - Litorane -0.4255 0.0005 643771** 0.65344 munic ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.4526 0.0003 2180596** 1.57238 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo Munic - Litorane 0.0833 0.0007 14816.9** 1.08682 munic*anoo Munic - Litorane 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. População com Renda familiar per capita abaixo da Linha de Pobreza CPS/FGV (R$79.14276345) Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.4946 0.0006 1.618E7** . SEXO Homem -0.1383 0.0003 189978** 0.87087 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro 0.7155 0.0003 4865167** 2.04519 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0133 0.0000 2306769** 0.98680 educa -0.1426 0.0000 9399003** 0.86710 V1005 aglomerado rural 0.8946 0.0009 897691** 2.44638 V1005 area não urbaniz 0.1803 0.0013 18709.9** 1.19752 V1005 area rural exclu 0.8899 0.0004 4939858** 2.43485 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.1553 0.0004 184652** 1.16804 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic Munic - Litorane 0.1233 0.0009 18363.4** 1.13124 munic ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 2.2193 0.0004 2.526E7** 9.20043 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo Munic - Litorane -0.0725 0.0010 5083.53** 0.93011 munic*anoo Munic - Litorane 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. 128
  • 135.
    População Nativa Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept 1.3619 0.0004 1.248E7** . SEXO Homem 0.0227 0.0003 7958.31** 1.02301 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.0185 0.0003 4926.51** 0.98162 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0359 0.0000 2.629E7** 0.96475 educa -0.0239 0.0000 573737** 0.97639 V1005 aglomerado rural 0.3022 0.0009 112923** 1.35287 V1005 area não urbaniz -0.3621 0.0010 120847** 0.69620 V1005 area rural exclu 0.8436 0.0004 4867644** 2.32475 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic Munic - Litorane 0.3274 0.0005 425145** 1.38733 munic ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.1654 0.0003 337732** 1.17988 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo Munic - Litorane -0.0479 0.0007 5171.17** 0.95319 munic*anoo Munic - Litorane 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic*anoo ZMunic - Não Lit 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. 129
  • 136.
    Bahia Acesso a Rede Geral de Esgoto Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.9395 0.0030 992098** . SEXO Homem -0.0342 0.0013 725.70** 0.96639 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro -0.2994 0.0015 42048.5** 0.74127 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0021 0.0000 3626.63** 1.00214 educa 0.0844 0.0002 290769** 1.08807 V1005 aglomerado rural -2.0868 0.0047 198753** 0.12408 V1005 area não urbaniz -1.2900 0.0175 5426.22** 0.27526 V1005 area rural exclu -5.2314 0.0096 299423** 0.00535 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 nativo Nativo 0.0115 0.0014 64.17** 1.01153 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2 Munic - Bahia Az 1.2481 0.0028 205169** 3.48361 munic2 ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 2.2573 0.0023 988472** 9.55690 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0313 0.0032 97.89** 1.03183 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. População com Renda familiar per capita abaixo da Linha de Pobreza CPS/FGV (R$79.14276345) Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept -2.2576 0.0023 949945** . SEXO Homem -0.1660 0.0011 23336.7** 0.8470 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.0000 fxcor Afro 0.4189 0.0013 102367** 1.5203 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.0000 IDADE -0.0190 0.0000 417077** 0.9812 educa -0.1423 0.0002 724849** 0.8673 V1005 aglomerado rural 0.5276 0.0024 48556.1** 1.6949 V1005 area não urbaniz 0.3547 0.0129 752.63** 1.4257 V1005 area rural exclu 0.6223 0.0014 212280** 1.8632 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.0000 nativo Nativo 0.1672 0.0013 15796.1** 1.1820 nativo ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.0000 munic2 Munic - Bahia Az 0.0520 0.0032 258.34** 1.0533 munic2 ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.0000 anoo 2000 3.1693 0.0015 4601158** 23.7896 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.0000 munic2*anoo Munic - Bahia Az -0.7444 0.0035 44944.6** 0.4750 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0000 0.0000 . 1.0000 130
  • 137.
    Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.0000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.0000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. População Nativa Erro Razão Parâmetro Categoria Estimativa Padrão Qui-Quadrado sig condicional Intercept 1.5491 0.0017 797520** . SEXO Homem 0.0390 0.0010 1488.48** 1.03977 SEXO Mulher 0.0000 0.0000 . 1.00000 fxcor Afro 0.1522 0.0012 16546.7** 1.16440 fxcor nAfro 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0301 0.0000 1359544** 0.97036 educa -0.0401 0.0001 88494.6** 0.96072 V1005 aglomerado rural 0.4317 0.0023 36199.8** 1.53992 V1005 area não urbaniz -0.3444 0.0103 1113.49** 0.70867 V1005 area rural exclu 1.2649 0.0014 782076** 3.54289 V1005 zarea urbanizada 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2 Munic - Bahia Az 0.0532 0.0018 865.78** 1.05462 munic2 ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 anoo 2000 0.0898 0.0012 5727.98** 1.09396 anoo Z1991 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0862 0.0023 1370.51** 1.09004 munic2*anoo Munic - Bahia Az 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 munic2*anoo ZMunic - Não Bah 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados do Censo / IBGE. 131