CAPÍTULO 1 Desenvolvimento humano – passado, …...DESENVOLVIMENTO HUMANO – PASSADO, PRESENTE E FUTURO 11 1997 1970 1998 1980 1998 1980 1998 1974 191 (universal ratification)

DESENVOLVIMENTO HUMANO – PASSADO, PRESENTE E FUTURO 9

O desenvolvimento humano é muito mais do que o au-

mento ou quebra dos rendimentos nacionais. Tem a ver

com a criação de um ambiente no qual as pessoas pos-

sam desenvolver o seu pleno potencial e levar vidas

produtivas e criativas, de acordo com as suas necessidades

e interesses. As pessoas são a verdadeira riqueza das

nações. O desenvolvimento tem a ver, portanto, com o

alargamento das escolhas que as pessoas têm para levar

uma vida a que dêem valor. E tem a ver com muito mais

do que o crescimento económico, que é apenas um

meio – ainda que muito importante – de alargar as es-

colhas das pessoas.

Para alargar estas escolhas, é fundamental a criação

das capacidades humanas – o conjunto de coisas que as

pessoas podem ser, ou fazer, na vida. As capacidades mais

elementares para o desenvolvimento humano são: ter

uma vida longa e saudável, ser instruído, ter acesso aos

recursos necessários para um nível de vida digno e ser

capaz de participar na vida da comunidade. Sem estas,

muitas outras escolhas simplesmente não estão

disponíveis e muitas oportunidades na vida mantém-se

inacessíveis.

Esta forma de olhar para o desenvolvimento, fre-

quentemente esquecida na preocupação imediata com

a acumulação de bens e riqueza financeira, não é nova.

Os filósofos, economistas e líderes políticos, desde há

muito que enfatizam o bem-estar humano como o objec-

tivo, o fim, do desenvolvimento. Como dizia Aristóte-

les, na Grécia antiga, "A riqueza não é, evidentemente,

o bem que procuramos, pois ela é útil apenas para obter

outra coisa qualquer".

Na procura dessa outra coisa qualquer, o desen-

volvimento humano comunga de uma visão comum

com os direitos humanos. O objectivo é a liberdade hu-

mana. E esta liberdade é vital na persecução das ca-

pacidades e na realização dos direitos. As pessoas têm

de ser livres para exercer as suas escolhas e para participar

na tomada de decisão que afecta as suas vidas. O de-

senvolvimento humano e os direitos humanos reforçam-

se mutuamente, ajudando a garantir o bem-estar e a

dignidade de todos, criando respeito próprio e respeito

pelos outros.

TRINTA ANOS DE PROGRESSO IMPRESSIONANTE –MAS, UM LONGO CAMINHO AINDA A PERCORRER

Os desafios do desenvolvimento humano mantém-se

grandes no novo milénio (quadros 1.1 e 1.2). Vemos, em

todo o mundo, níveis inaceitáveis de privação na vida

das pessoas. Dos 4,6 mil milhões de pessoas nos países

em desenvolvimento, mais de 850 milhões são analfa-

betas, perto de mil milhões não têm acesso a fontes de

água melhoradas, e 2,4 mil milhões não têm acesso a

saneamento básico.1 Perto de 325 milhões de rapazes e

raparigas estão fora da escola.2 E 11 milhões de crian-

ças com menos de cinco anos morrem todos os anos de

causas evitáveis – o equivalente a 30.000 por dia.3 Cerca

Desenvolvimento humano – passado, presentee futuro

CAPÍTULO 1

O desenvolvimento tem

a ver com o alargamento

das escolhas que as

pessoas têm para levar

uma vida a que dêem

valor

QUADRO 1.1

Privações graves em muitos aspectos da vida

Países em desenvolvimento

Saúde968 milhões de pessoas não têm acesso a fontes de água melhoradas (1998)2,4 mil milhões de pessoas não têm acesso a saneamento básico (1998)34 milhões de pessoas vivem com HIV/SIDA (final de 2000)2,2 milhões de pessoas morrem anualmente devido à poluição do ar interna (1996)

Educação854 milhões de analfabetos adultos, dos quais 543 milhões de mulheres (2000)325 milhões de crianças fora da escola nos níveis primário e secundário, das quais

183 milhões de raparigas (2000)

Privação de rendimento1,2 mil milhões de pessoas vivem com menos de 1 dólar por dia (dólares PPC de

1993), 2,8 mil milhões com menos de 2 dólares por dia (1998)

Crianças163 milhões de crianças com peso deficiente menores de cinco anos (1998)11 milhões de crianças menores de cinco anos morrem anualmente de causas

evitáveis (1998)

Países da OCDE

15% de adultos são funcionalmente analfabetos (1994-98) 130 milhões de pessoas privadas de rendimento (com menos de 50% do rendimento

médio) (1999)8 milhões de pessoas subalimentadas (1996-98)1,5 milhões de pessoas vivem com HIV/SIDA (2000)

Fonte: Smeeding 2001b; UNAIDS 2000a, 2000b; UNESCO 2000b; World Bank 2000d, 2001b, 2001c, 2001f; WHO 1997,2000c; OECD e Statistics Canada 2000.

10 RELATÓRIO DO DESENVOLVIMENTO HUMANO 2001

de 1,2 mil milhões de pessoas vivem com menos de 1

dólar por dia (dólares PPC de 1993),4 e 2,8 mil milhões

com menos de 2 dólares por dia.5 Estas privações não

estão limitadas aos países em desenvolvimento. Nos

países da OCDE, mais de 130 milhões de pessoas estão

privadas de rendimento,6 34 milhões estão desempre-

gadas e as taxas de analfabetismo funcional entre os adul-

tos são, em média, de 15%.

A magnitude destes desafios parece desencora-

jadora. Contudo, só muito poucas pessoas reconhecem

que os impressionantes ganhos do mundo em desen-

volvimento, nos últimos 30 anos, demonstram a possi-

bilidade de erradicar a pobreza. Uma criança nascida

agora pode esperar viver mais oito anos do que uma

nascida há 30 anos. Muitas mais pessoas podem ler e es-

crever, tendo a taxa de alfabetização de adultos au-

mentado de um valor estimado de 47%, em 1970, para

73% em 1999. A parcela de famílias rurais com acesso

a água potável aumentou mais de cinco vezes.7 Muitas

mais pessoas podem beneficiar de um nível de vida

digno, tendo os rendimentos médios nos países em de-

senvolvimento quase duplicado, em termos reais, entre

1975 e 1998, de 1.300 dólares para 2.500 dólares (dólares

PPC de 1985).8

As condições básicas para obter liberdades hu-

manas transformaram-se nos 10 últimos anos, à medida

que mais de 100 países em desenvolvimento e em tran-

sição acabaram com regimes militares ou de partido

único, abrindo-se a escolhas políticas. E o compromisso

formal com os padrões internacionais de direitos hu-

manos cresceu extraordinariamente desde 1990. Estes

são, apenas, alguns dos indicadores dos ganhos im-

pressionantes em muitos aspectos do desenvolvimento

humano (destaque 1.1).

Para lá deste resultado de progresso mundial, está

um quadro mais complexo de experiências variadas

através de países, regiões, grupos de pessoas e dimen-

sões de desenvolvimento humano. Os quadros de indi-

cadores deste Relatório fornecem um rico conjunto de

dados sobre muitos indicadores de desenvolvimento

humano, para 162 países, assim como agregados para

países agrupados por região, rendimento e nível de de-

senvolvimento humano. O destaque 1.2 dá-nos um ins-

tantâneo.

CONTRASTES REGIONAIS NO CAMINHO

DO PROGRESSO

Todas as regiões fizeram progressos no desenvolvi-

mento humano nos últimos 30 anos, mas avançando a

passos muito diferentes e alcançando muito níveis dife-

rentes. A Ásia Oriental e Pacífico fez um progresso

rápido, sustentado, na maior parte das áreas, desde a ex-

pansão do conhecimento até à melhoria da sobrevivência,

e ao aumento dos níveis de vida. A Ásia do Sul e a

África Subsariana ficam muito para trás de outras regiões,

com a pobreza humana e a privação de rendimento

ainda elevadas. A taxa de alfabetização de adultos na Ásia

do Sul é ainda de 55% e, na África Subsariana, de 60%,

bem abaixo da média de 73% dos países em desen-

volvimento. A esperança de vida à nascença na África

Subsariana é ainda de apenas 48,8 anos, em compara-

ção com mais de 60 anos em todas as outras regiões. E

a parcela de pessoas que vivem com menos de 1 dólar

por dia atinge 46% na África Subsariana e 40% na Ásia

do Sul, comparando com 15% na Ásia Oriental e Pací-

fico e na América Latina.9

Os Países Árabes também estão atrasados em muitos

indicadores, mas têm estado a realizar o progresso mais

rápido. Desde o princípio dos anos 70, a esperança de

vida à nascença melhorou cerca de 14 anos e a taxa de

mortalidade infantil de 85 por mil nados-vivos e, desde

1985, a taxa de alfabetização de adultos cresceu cerca

de 15 pontos percentuais – um progresso mais rápido

do que em qualquer outra região.

As diferenças entre regiões e países são particular-

mente marcadas no crescimento económico, o qual gera

recursos públicos para investir na educação e serviços

de saúde e aumenta os recursos de que as pessoas dis-

põem para beneficiarem de um nível de vida digno e me-

lhorarem muitos outros aspectos das suas vidas. Em

1975-99, o rendimento per capita quadruplicou na Ásia

Oriental e Pacífico, crescendo 6% ao ano (figura 1.1).

A taxa de crescimento na Ásia do Sul excedeu 2%. Dois

países que, em conjunto, contribuem para um terço da

população mundial, tiveram bom desempenho: o rendi-

mento per capita da China cresceu a uma taxa impres-

sionante de 8% ao ano, e o da Índia a uma taxa média

de 3,2%. Os países da OCDE tiveram um crescimento

QUADRO 1.2

Países que sofreram retrocessos no índice de desenvolvimento humano, 1999

IDH IDH IDH IDH IDHmais baixo lmais baixo mais baixo mais baixo mais baixoque em 1975 que em 1980 que em 1985 que em 1990 que em 1995

Zâmbia Federação Russa Botswana África do Sul MalawiRoménia Bulgária Bielorrússia NamíbiaZimbabwe Burúndi Camarões

Congo LituâniaLetónia MoldáviaLesoto Quénia

SuazilândiaUcrânia

Fonte: Quadro de indicadores 2.

FIGURA 1.1O crescimento do rendimentovaria entre regiões

Taxa de crescimento anual doPIB per capita (percentagem), 1975-99

América Latina e Caraíbas

OCDE


Ásia Orientale Pacífico

Países Árabes

Ásia do Sul

África Subsariana

6

5

4

3

2

1

0

–1

31%

8%

4%

10%

19%

23%

Parcela dapopulaçãomundial


1997

1970

1998

19801998

1980

1998

1974

191 (universal ratification)

150

100

50

0

1990 2001(30 de Março)

CIDESCCAT

ICCPRICERDCEDAW

CDC

Nota: Para os nomes completos das convenções,ver as abreviaturas..Fonte: UN 2001b.

Reconhecimento mais activodos direitos humanosPaíses que ratificaram os 6 mais importantesconvénios e convenções de direitos humanos

As pessoas vivem mais, com mais saúde…

O PROGRESSO NOS ÚLTIMOS 30 ANOS TEM SIDO IMPRESSIONANTE…

Progresso em direcção à igualdade entre os sexos…

Taxa demortalidade

Infantil1970–99(por 1.000

nados-vivos)0

50

100

150

Mortalidadede menoresde 5 anos

1970–99(por 1.000

nados-vivos)

Pessoassubali-

mentadas1975–99(milhões)

700

800

900

1,000

Esperançade vida

à nascença1970–75 to1995–2000

(anos)

80

70

60

50

Melhoria

…e têm rendimentos mais elevadosPaíses em desenvolvimento

100

80

60

40

20

0

Países comeleições multipartidárias

(percentagem)

Taxa de escolarização feminina(em percentagem da taxa masculina)

Primária100

90

80

70

60

50

Secundária100

90

80

70

60

50

100

90

80

70

60

50

Superior

Melhoria

Eficiência da energia(PIB em dólares PPC por kg

de equivalente petróleo)

5.0

4.0

3.0

2.0

1.0

0

0

1.0

1.1

1.2

1.3

Emissões de dióxido de carbono

(toneladas de carvão per capita)

…estão mais alfabetizadas e mais instruídas…

… à sustentabilidade ambiental… … e à democracia

1970

Melhoria

Taxa deescolarização bruta1970–97 (percentagem)

Secundária

100

80

60

40

20

0

Primária

100

90

80

70

60

50

Taxa dealfabetização

de adultos1970–2000 (est.)

(percentagem)

100

90

80

70

60

50

Criançasfora da escola1970–2000 (est.)

(milhões)

300

325

350

375

400

Rendimento1975–98

(PIB per capita,dólares PPC 1985)

4,000

3,000

2,000

1,000

0

Privação derendimento

1990–98(percentagem)

15

20

25

30

35

Melhoria

1975 Desenvolvimento humano predominantemente baixo e médio

1999 Desenvolvimento humano predominantemente médio e elevado

Elevado

Desen-volvimento

humano

Médio

Baixo

Elevado

Médio

Baixo

650 milhões

1,6 mil milhões

1,1 mil milhões

500 milhões

3,5 milmilhões

900 milhões

A estrutura mundial do desenvolvimento humano transformou-se

0

50

100

150

200

250

Fonte: Quadro de indicadores 8 e FAO 2000b.

Fonte: Baseado em UNESCO 2001a. Fonte: UNDP, UNDESA e WEC 2000;quadro de indicadores 18.

Fonte: IMF, OECD, UNe World Bank 2000.

Fonte: UNESCO 2000b.

Melhoria

Melhoria

Improvement

Nota: Os dados referem-se apenas aos países que têm dados disponíveis para 1975 e 1999.Fonte: Baseado nos quadros de indicadores 2 e 5.

DESTAQUE 1.1

Número de pessoas

Nota: Os dados sobre a pobreza referem-se à parcela da populaçãoque vive com menos de 1 dólar por dia (dólares PPC de 1993).Fonte: Cálculos da Gabinete do Relatório de DesenvolvimentoHumano baseados em World Bank 2001g, 2001h..


…MAS A MARCHA DO PROGRESSO E OS NÍVEIS DE REALIZAÇÃO VARIAM AMPLAMENTE ENTRE REGIÕES E GRUPOS

Urbano Rural

Sem acesso asaneamento adequadoBrasil, 1995

Que vivem abaixo da linhade pobrezaBurkina Faso, 1998

100

80

60

40

20

0

Percentagem de pessoas

Feminino Masculino

Taxa dealfabetizaçãode adultos,2000

Escolarizaçãosecundáriabruta1997

100

90

80

70

60

50

Percentagem

Feminino Masculino

50

40

30

20

10

0

Por 1.000 nados-vivos

Privação de rendimento(percentagem)

19980

10

20

30

40

50

Europa & Ásia Central

Ásia do Sul

África Subsariana

Ásia Oriental & PacíficoAmérica Latina & Caraíbas

Fontes de água melhoradas(percentagem de pessoas sem acesso)

20000

10

20

30

40

50

América Latina & Caraíbas

Médio Oriente & África do NorteÁsia do Sul

África Subsariana

Ásia Oriental & Pacífico

Crianças com peso deficiente menores de cinco(percentagem)1995–2000 0

10

20

30

40

50


Arab States

Ásia do Sul

África Subsariana

Ásia Oriental & Pacífico

Rendimento(PIB per capita, dól. PPC)

22,000

7,500

5,000

2,500

0

Ásia Oriental e Pacífico

OCDE

América Latina & CaraíbasEuropa do Leste & CEI

Países Árabes

Ásia do SulÁfrica Subsariana Países menos desenvolvidos

Variações regionais na sobrevivência humana, educação e rendimento

Variações regionais no rendimento e pobreza humana

Disparidade urbano-rural nas realizações e nas privaçõesPor todo o mundo, as realizações das mulheresatrasam-se e as privações são maiores

Urbano Rural

100

90

80

70

60

50

Percentagem

Taxa dealfabetizaçãode adultosEl Salvador, 1995

OCDE

Taxa de mortalidade infantil(por 1.000 nados-vivos)

0

25

50

75

100

125

150

Ásia Oriental e PacíficoAmérica Latina & CaraíbasEuropa do Leste & CEI

Países Árabes

Ásia do Sul

África SubsarianaPaíses menos desenvolvidos

1970 1999 1999

Taxa demorta-lidadeinfantil(1-4 anos)1988-98

Fonte: Quadro de Indicadores 8.

Nota: Os dados referem-se às classificações regionaisdo Banco Mundial e mostram a parcela da população quevive com menos de 1 dólar por dia (dólares PPC de 1993).Fonte: World Bank 2001c.


Taxa de alfabetização de adultos(percentagem)

100

90

80

70

60

50

40


Países Árabes

Ásia do SulPaíses menos desenvolvidos

África Subsariana

Europa do Leste & CEI

1985 1999

Fonte: Quadro de Indicadores 10.


Fonte: IFAD 2001. Fonte: UNESCO 2000b. Fonte: World Bank 2001h.

Nota: Os dados referem-se às classificações regionaisdo Banco Mundial.Fonte: World Bank 2001h.

Esperança de vida à nascença(anos)

80

70

60

50

40


Países Árabes

Ásia do Sul

Países menos desenvolvidosÁfrica Subsariana

OCDE

Europa do Leste & CEI

1970–75 1995–2000

Fonte: Quadro de Indicadores 8. Fonte: Quadro de indicadores 11.

Médio Oriente & África do Norte

DESTAQUE 1.2



médio de 2% ao ano, aumentando os já elevados rendi-

mentos para uma média superior a 22.000 dólares (PPC).

Mas, nos Países Árabes e na América Latina e

Caraíbas, o crescimento foi mais lento, de menos de 1%

em média. Muito mais devastador foi o desempenho da

África Subsariana, onde os já baixos rendimentos caíram;

em 1975-99, o crescimento do PIB per capita na região

foi de – 1% em média. Madagáscar e Mali têm, actual-

mente, rendimentos per capita de 799 e 753 dólares

(dólares PPC de 1999) – abaixo dos 1.258 e 898 dólares

(dólares PPC de 1999) de há 20 anos atrás. Em 16 ou-

tros países subsarianos, os rendimentos per capita tam-

bém foram mais baixos em 1999 do que em 1975. Na

Europa Oriental e Comunidade de Estados Indepen-

dentes (CEI), os rendimentos caíram acentuadamente.

Desde 1990, os rendimentos per capita diminuíram em

16 países-em 4 dos quais, caíram mais de metade.

NOVOS DESAFIOS E RETROCESSOS

O trajecto do desenvolvimento humano nunca é cons-

tante. O mundo em mudança traz sempre novos desafios,

e a última década assistiu a retrocessos e reversões preo-

cupantes.

• No final de 2000, cerca de 36 milhões de pessoas

viviam com HIV/SIDA-95% das quais nos países em de-

senvolvimento e 70% na África Subsariana. Só em 1999,

foram mais de 5 milhões de novos infectados.10 Na África

Subsariana, entre 1985-90 e 1995-2000, mais de 20 países

experimentaram quebras na esperança de vida, devido,

principalmente, ao HIV/SIDA. Em seis países – Botswana,

Burúndi, Namíbia, Ruanda, Zâmbia e Zimbabwe – a es-

perança de vida reduziu-se de mais de sete anos.11 A propa-

gação do HIV/SIDA tem múltiplas consequências para

o desenvolvimento. Rouba aos países pessoas na sua ple-

nitude e deixa crianças ao desamparo. No final de 1999,

13 milhões de crianças eram órfãos da SIDA.12

• Na Europa Oriental e CEI, o impacte destruidor da

transição arrancou um elevado tributo em vidas hu-

manas, com efeitos adversos sobre o rendimento, esco-

larização e esperança de vida, especialmente nos homens.

• A segurança pessoal continua a ser ameaçada pela

criminalidade e pelos conflitos. A globalização criou

muitas oportunidades para a criminalidade transfron-

teiriça e para o aumento de sindicatos multinacionais do

crime e de redes. Em 1995, o comércio ilegal de drogas

estava estimado em 400 mil milhões de dólares,13 e cerca

de 1,8 milhões de mulheres e crianças foram vítimas de

tráfico ilegal.14 E, devido a conflitos, o mundo tem ac-

tualmente 12 milhões de refugiados e 5 milhões de pes-

soas deslocadas internamente.15

• A democracia é frágil e, frequentemente, sofre re-

versões. Governos eleitos foram derrubados em países

como a Costa do Marfim e o Paquistão.

O QUE REVELAM OS ÍNDICES DE

DESENVOLVIMENTO E DE POBREZA HUMANAS

O Relatório deste ano apresenta estimativas do

índice de desenvolvimento humano (IDH) para 162

países, assim como as tendências do IDH para 97

países com dados para 1975-99 (caixa 1.1; ver quadros

de indicadores 1 e 2). Os resultados mostram uma mu-

dança substancial da população mundial, de níveis

baixos para níveis médios de desenvolvimento hu-

mano e de níveis médios para níveis elevados (ver

destaque 1.1).

Como medida resumo do desenvolvimento hu-

mano, o IDH realça o sucesso de alguns países e o pro-

gresso mais lento de outros. Por exemplo, a Venezuela

começou com um IDH mais alto do que o Brasil, em

1975, mas o Brasil fez um progresso muito mais rápido

(figura 1.2). Coreia do Sul e Jamaica tinham posições

idênticas no IDH, em 1975, mas actualmente a Coreia

está na posição 27 e a Jamaica na 78.

As posições no IDH e no PIB per capita podem

ser bastante diferentes, mostrando que os países não

têm de esperar pela prosperidade económica para

fazer progressos no desenvolvimento humano (ver o

quadro de indicadores 1). Costa Rica e Coreia do Sul

tiveram, ambas, ganhos impressionantes no desen-

volvimento humano, reflectidos em IDH superiores a

0,800, mas a Costa Rica obteve este resultado hu-

mano com apenas metade do rendimento da Coreia.

O Paquistão e o Vietname têm rendimentos seme-

lhantes, mas o Vietname fez muito mais na transfor-

mação desse rendimento em desenvolvimento humano

(figura 1.3). Portanto, com as políticas certas, os países

podem progredir mais depressa no desenvolvimento

humano do que no crescimento económico. E se con-

seguirem assegurar que o crescimento favorece os po-

bres, podem fazer muito mais com o crescimento para

promover o desenvolvimento humano.

O IDH mede apenas a realização nacional média,

não mede se ela é bem, ou mal, distribuída num país.

A desagregação do IDH de um país por região e grupo

populacional, pode realçar grandes disparidades e,

em muitos países, os resultados animaram o debate na-

cional e ajudaram os decisores políticos a avaliar as

diferenças no desenvolvimento humano, entre áreas

rurais e urbanas, entre regiões e entre grupos étnicos

e de rendimento. Na África do Sul, em 1996, o IDH

19991975

Venezuela

Índice de desenvolvimento humano

Brasil

FIGURA 1.2Caminhos diferentesdo progresso humano


.800

.700

.600

8,000

7,000

6,000

5,000

4,000

3,000

2,000

1,000

0

FIGURA 1.3

Nenhuma ligação automáticaentre rendimentoe desenvolvimento humano

RendimentoPIB per capita(dólares PPC)

Índice dedesenvolvimento

humano

.800

Paquistão

Vietname

Rendimento igual, IDH diferente, 1999

.600

.700

.500

.400



Os Relatórios de Desenvolvimento Humano,desde o primeiro, em 1990, têm publicado o índicede desenvolvimento humano (IDH) como uma me-dida compósita de desenvolvimento humano. Desdeentão, foram desenvolvidos três índices comple-mentares: o índice de pobreza humana (IPH), oíndice de desenvolvimento ajustado ao género (IDG)e a medida de participação segundo o género(MPG). O conceito de desenvolvimento humano,contudo, é muito mais amplo do que o IDH e osíndices complementares. É impossível apresentaruma medida compreensiva – ou mesmo um conjuntocompreensivo de indicadores – porque muitas di-mensões vitais do desenvolvimento humano, taiscomo a participação na vida da comunidade, não sãofacilmente quantificáveis. Embora as medidas com-pósitas simples possam chamar a atenção para asquestões, com bastante eficácia, estes índices nãosubstituem o tratamento completo de uma pers-pectiva plena de significado como é a do desen-volvimento humano.

Índice de desenvolvimento humanoO IDH mede os progressos globais de um país, emtrês dimensões básicas do desenvolvimento hu-mano – longevidade, conhecimento e nível de vidadigno. É medido pela esperança de vida, nível edu-cacional (alfabetização de adultos e escolarizaçãocombinada do primário, secundário e superior) erendimento per capita ajustado, em paridades depoder de compra (PPC). O IDH é um resumo e nãouma medida compreensiva de desenvolvimentohumano.

Como resultado de refinamentos na metodolo-gia do IDH, ao longo do tempo, e de modificaçõesnas séries de dados, os valores do IDH não devemser comparados entre as diferentes edições do Re-

latório do Desenvolvimento Humano (verquadro de indicadores nº 2, para uma tendência doIDH desde 1975, baseada em metodologia e dadosconsistentes). A procura de novos aperfeiçoamen-tos metodológicos e nos dados para o IDH continua.

Índice de pobreza humanaEnquanto que o IDH mede o progresso global deum país na realização do desenvolvimento humano,o índice de pobreza humana (IPH) reflecte a dis-tribuição do progresso e mede a acumulação de pri-vações ainda existente. O IPH mede a privação nasmesmas dimensões do desenvolvimento humanobásico que o IDH.

IPH -1O IPH-1 mede a pobreza nos países em desen-volvimento. Aborda as privações em três dimensões:longevidade, medida pela probabilidade à nascençade não ultrapassar os 40 anos; conhecimento, me-dido pela taxa de analfabetismo de adultos; e apro-visionamento económico global, público e privado,medido pela percentagem de pessoas que não uti-lizam fontes de água melhoradas e pela percentagemde crianças menores de cinco anos com peso defi-ciente.

IPH -2Dado que a privação humana varia com ascondições sociais e económicas da comunidade,foi concebido um índice separado, o IPH-2, paramedir a pobreza humana em países seleccionadosda OCDE, baseado na maior disponibilidade dedados. O IPH-2 aborda a privação nas mesmastrês dimensões que o IPH-1, e numa adicional, aexclusão social. Os indicadores são a probabili-

dade à nascença de não ultrapassar os 60 anos, a taxade analfabetismo funcional dos adultos, a per-centagem de pessoas que vivem abaixo da linha deprivação de rendimento (com rendimentodisponível das famílias inferior a 50% do valormédio) e a taxa de desemprego de longa duração(12 meses ou mais).

Índice de desenvolvimento ajustadoao géneroO índice de desenvolvimento ajustado ao género(IDG) mede os progressos nas mesmas dimensões,e utilizando os mesmo indicadores, que o IDH, mascapta as desigualdades na realização entre mulhe-res e homens. É, simplesmente, o IDH ajustado parabaixo pela desigualdade entre os sexos. Quantomaior a disparidade entre os sexos quanto ao de-senvolvimento humano básico, menor o IDG de umpaís, comparado com o seu IDH.

Medida de participação segundo o género(MPG)A medida de participação segundo o género (MPG)mostra se a mulher pode tomar parte activa navida económica e política. Ela aborda a partici-pação, medindo a desigualdade entre os sexos nasáreas fundamentais da participação económica epolítica e da tomada de decisão. Rastreia a per-centagem de mulheres no parlamento, entre oslegisladores, funcionários superiores e gestores eentre trabalhadores especializados e técnicos – e adisparidade ente os sexos quanto ao rendimentoauferido, reflectindo a independência económica.Diferindo do IDG, expõe a desigualdade de opor-tunidades em áreas seleccionadas.

CAIXA1.1

Medidas do desenvolvimento humano

IDH, IPH-1, IPH-2, IDG - Mesmas componentes, medidas diferentes

Índice Longevidade Conhecimento Nível de vida digno Participação ou exclusão

IDH Esperança de vida 1. Taxa de alfabetização de adultos PIB per capita (dólares PPC) —à nascença 2. Taxa de escolarização combinada

IPH-1 Probabilidade à nascença Taxa de analfabetismo de adultos Privação no aprovisionamento económico medido por: —de não ultrapassar 1. Percentagem de pessoas que não usa fontesos 40 anos de água melhoradas

2. Percentagem de crianças menores de cinco anoscom peso deficiente

IPH-2 Probabilidade à nascença Percentagem de adultos que são Percentagem de pessoas que vivem abaixo da linha de Taxa de desempregode não ultrapassar funcionalmente analfabetos privação de rendimento (50% do rendimento disponível de longa duraçãoos 60 anos médio das famílias) (12 meses ou mais)

IDG Esperança de vida 1. Taxas de alfabetização feminina e masculina Rendimentos auferidos estimados —à nascença 2. Taxas de escolarização combinadas feminino e masculino, reflectindo o poder feminina e masculina do primário, secundário e superior das mulheres e homens sobre os recursos

feminina e masculina

Fonte: Gabinete do Relatório de Desenvolvimento Humano.


para a Província do Norte era de apenas 0,531, com-

parativamente aos 0,712 de Gauteng.16 No Camboja,

em 1999, o IDH dos 20% mais pobres era de 0,445,

bem abaixo da média nacional de 0,517 e, mais im-

portante, quase um terço menos do que o IDH de

0,623 dos 20% mais ricos.17 Na Guatemala, em 1998,

o IDH rural, de 0,536, estava bem abaixo do IDH ur-

bano, de 0,672.18 Nos Estados Unidos, em 1999, o IDH

dos americanos brancos era de 0,870, á frente dos

0,805 dos afro-americanos e bem mais à frente dos

0,756 das pessoas de origem hispânica.19 No Nepal,

em 1996, o IDH dos intocáveis era de 0,239, quase

metade dos 0,439 dos Brâmanes.20

Outra forma de olhar para a distribuição das rea-

lizações nacionais do desenvolvimento humano, é a de

estimar o índice de pobreza humana (IPH), uma me-

dida multidimensional de pobreza introduzida em

1997. Tanzânia e Uganda, por exemplo, têm posições

muito semelhantes no IDH (140 e 141), mas o Uganda

tem maior pobreza humana (figura 1.4; ver quadro de

indicadores 3). Da mesma forma, os 17 países da

OCDE para os quais o IDH foi estimado, têm IDH

muito idênticos, contudo os seus IPH variam desde

6,8% na Suécia, até 15,8% nos Estados Unidos (ver

quadro de indicadores 4).

A desagregação regional do IPH de um país pode

identificar concentrações de empobrecimento. No Irão,

em 1996, o IPH desagregado mostrou que a pobreza

humana em Teerão era apenas um quarto da de Sistan

e de Baluchestan.21 O IPH urbano das Honduras, em

1999, foi menos de metade do índice das áreas rurais.22

Na Namíbia, em 1998, o IPH das pessoas de língua in-

glesa foi menos de um nono do que o das pessoas de

língua San.23 Existem diferenças semelhantes no mundo

desenvolvido. Nos Estados Unidos, em 1999, o IPH do

Wisconsin foi menos de metade do índice do Arkansas.24

DESIGUALDADES ENTRE SEXOS NAS

CAPACIDADES E OPORTUNIDADES

Porque avalia apenas a realização média, o IDH mas-

cara as diferenças entre os sexos no desenvolvimento hu-

mano. Para revelar estas diferenças, o índice de

desenvolvimento ajustado ao género (IDG), introduzido

em 1995, ajusta o IDH às desigualdades nas realizações

de homens e mulheres. Este ano, o IDG foi estimado para

146 países (ver quadro de indicadores 21).

Com igualdade entre os sexos no desenvolvimento

humano, o IDG e o IDH seriam iguais. Mas, para todos

os países, o IDG é mais baixo do que o IDH, indi-

cando a presença de desigualdade entre os sexos em todo

o lado. Contudo, a extensão da desigualdade varia signi-

ficativamente. Por exemplo, enquanto em muitos países

as taxas de escolarização feminina e masculina são idên-

ticas, em 43 países – incluindo a Índia, Moçambique e

Iémen – as taxas masculinas são, no mínimo, 15 pontos

percentuais mais altas do que as taxas femininas. E,

embora tenha havido um bom avanço na eliminação das

disparidades entre os sexos na escolarização primária e

secundária, com o rácio entre raparigas e rapazes a atin-

gir 89% no ensino primário e 82% no ensino secundário,

nos países em desenvolvimento, em 1997,25 a escolari-

zação secundária líquida das raparigas diminuiu em 27

países, entre meados dos anos 80 e 1997 (quadro 1.3).

A medida de participação segundo o género

(MPG), introduzida também em 1995, ajuda a avaliar

a desigualdade entre aos sexos nas oportunidades

económicas e políticas. Este ano, ela foi estimada para

64 países (ver quadro de indicadores 22). Algumas

observações:

• Os valores da MPG variam de menos de 0,300 até

mais de 0,800, mostrando a grande variação em todo o

mundo na capacitação das mulheres.

Tanzânia(IPH-1)

Uganda (IPH-1)

Noruega(IPH-2)

EstadosUnidos(IPH-2)

FIGURA 1.4

Nenhuma ligação automáticaentre desenvolvimento humanoe pobreza humana

Índice de po-breza humana(percentagem)

Índice de desen-volvimento

humano

40

30

20

10

0

1.00

.900

.800

.700

.600

.500

.400

IDH igual, IPH diferente, 1999

Fonte: Quadro de indicadores 1, 3 e 4.

QUADRO 1.3

Países onde as taxas de escolarização secundária líquida das raparigas diminuiu, 1985-97

Europa do Leste América LatinaPaíses Árabes Ásia e Pacífico e CEI e Caraíbas África Subsariana

Barém Mongólia Bulgária Bolívia AngolaCatar Croácia Equador CamarõesIraque Estónia Haiti CongoKuwait Federação Russa Honduras Costa do MarfimSíria Geórgia Guiné

Letónia Guiné EquatorialQuirguistão LesotoRoménia Moçambique

Rep. Centro-Africana

Nota: Refere-se ao declínio de 5% ou mais.Fonte: UNIFEM 2000


• Apenas 3 dos 64 países – Islândia, Noruega e Sué-

cia – têm uma MPG de mais de 0,800. Cerca de 25 países

têm uma MPG de menos de 0,500. Portanto, muitos

países têm de avançar muito mais no alargamento de

oportunidades económicas e políticas às mulheres.

• Alguns países em desenvolvimento ultrapassam o de-

sempenho de países industrializados muito mais ricos.

Baamas e Trindade e Tobago estão à frente da Itália e

Japão. Barbados têm uma MPG 30% superior ao da

Grécia. A mensagem: rendimentos elevados não são um

pré-requisito para criar oportunidades para as mulheres.

• As desagregações da MPG nos relatórios nacionais

de desenvolvimento humano mostram que as diferenças

dentro de um país também podem ser grandes. Por

exemplo, a MPG para o distrito de Puttalam no Sri

Lanka, em 1994, era menos de 8% da de Nuwara Eliya.26

Há muita coisa a melhorar nas oportunidades

económicas e políticas das mulheres. A parcela das mu-

lheres em emprego remunerado, na indústria e serviços,

aumentou na maior parte dos países. No entanto, em

1997, as mulheres que trabalhavam nestes sectores ganha-

vam, geralmente, 78% da remuneração homens. Apenas

em oito países as mulheres detêm 30%, ou mais, dos lu-

gares parlamentares. E apenas em quatro – Dinamarca,

Finlândia, Noruega e Suécia – houve progressos si-

multâneos nas taxas de escolarização secundária feminina

(até 95% ou mais), na parcela das mulheres em emprego

remunerado na indústria e serviços (até cerca de 50%)

e na sua parcela de lugares parlamentares (até pelo menos

30%).27

RENDIMENTOS DESIGUAIS

O rendimento é um meio muito importante de alargar

as escolhas das pessoas e é usado no IDH como uma

aproximação ao nível de vida digno. O crescimento do

rendimento tem variado consideravelmente entre países,

nas últimas décadas, mais até do que as tendências em

muitos indicadores de desenvolvimento humano. A dis-

tribuição do rendimento mundial e a forma como está

a mudar, são, assim, uma questão vital que merece con-

sideração especial.

Os níveis de rendimento entre os países têm di-

vergido e convergido – com algumas regiões a fecharem

o intervalo de rendimento e outros a alargarem-no

(figura 1.5). Em 1960, houve um agrupamento por

regiões, com a Ásia Oriental e Pacífico, a Ásia do Sul,

a África Subsariana e os países menos desenvolvidos, a

revelarem um rendimento médio per capita entre 1/9 e

1/10 do observado nos países de rendimento elevado da

OCDE. A América Latina e Caraíbas andaram melhor,

mas ficaram ainda apenas entre 1/3 e 1/2 do rendimento

per capita desses países da OCDE.

O crescimento impressionante da Ásia Oriental e

Pacífico está reflectido na melhoria do rácio entre o

seu rendimento e o dos países de rendimento elevado

da OCDE, de cerca de 1/10 para quase 1/5, em 1960-98.

O rendimento relativo na América Latina e Caraíbas per-

maneceu mais ou menos igual. O rendimento da Ásia

do Sul – depois de ter piorado nos anos 60 e 70, me-

lhorando depois significativamente, nos anos 80 e 90 –

mantém-se em cerca de 1/10 do rendimento dos países

da OCDE. Na África Subsariana, a situação piorou dra-

maticamente: o rendimento per capita, de quase 1/9 do

observado nos países de rendimento elevado da OCDE,

em 1960, caiu para cerca de 1/18, em 1998.

Apesar de redução nas diferenças relativas entre

muitos países, os intervalos absolutos no rendimento per

capita aumentaram (figura 1.6). Mesmo para a Ásia

Oriental e Pacífico, a região de crescimento mais rápido,

a diferença absoluta do rendimento para o existente

nos países de rendimento elevado da OCDE, alargou-se

de cerca de 6.000 dólares, em 1960, para mais de 13.000

dólares, em 1998 (dólares PPC de 1985).

DESIGUALDADE DENTRO DE CADA PAÍS –O QUE SE ESCONDE POR DETRÁS

DOS RENDIMENTOS MÉDIOS?

Igualmente importante é a desigualdade de rendimentos

dentro dos países, a qual pode afectar a prosperidade a

longo prazo (caixa 1.2). Embora existam dados razoáveis

1965 19701960 1975 1980 1985 1990 1995 98

FIGURA 1.5

Rendimentos comparados - regiões em desenvolvimentoe países OCDE de rendimento elevadoPIB per capita regional médio (dólares PPC de 1985) em proporção do dos países OCDE de rendimento elevado

Nota: OCDE de rendimento elevado exclui os membros da OCDE classificados como países em desenvolvimento e os da Europado Leste e CEI. Ver a classificação dos países.Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório de Desenvolvimento Humano baseados em World Bank 2001g.

OCDE

América Latina& Caraíbas


Ásia do Sul

ÁfricaSubsariana

Paísesmenosdesenvolvidos

OCDE /5

OCDE /10

OCDE /15

OCDE /20

O crescimento do

rendimento tem variado

consideravelmente entre

países, nas últimas

décadas, mais até do que

as tendências em muitos

indicadores de

desenvolvimento humano


sobre a desigualdade dentro de cada país, para posições

no tempo, os dados não assentam em levantamentos uni-

formes através dos países e, portanto, as comparações

têm de ser tratadas com cuidado (ver quadro de indi-

cadores 12).28 Mas, ainda que muito grosseiras, essas com-

parações revelam bastante sobre a desigualdade dentro de

cada país. A variação é ampla, com os coeficientes de

Gini variando de menos de 20 na Eslováquia, até 60 na

Nicarágua e Suazilândia (figura 1.7).

A situação tem vindo a melhorar, ou a deteriorar-se?

Não é claro. Um estudo de 77 países, com 82% da popu-

lação mundial, mostra que, entre os anos 50 e 90, a de-

sigualdade cresceu em 45 países e caiu em 16.29 Muitos

dos países com desigualdade crescente são os da Europa

Oriental e CEI, que sofreram de crescimento baixo, ou

negativo, nos anos 90. Nos restantes 16 países, ou não houve

uma tendência clara, ou o rendimento diminuiu inicial-

mente, para depois se uniformizar.

Os países da América Latina e Caraíbas têm das

mais elevadas desigualdades de rendimento do mundo.

Em 13 dos 20 países que possuem dados para os anos

90, os 10% mais pobres mais pobres possuem menos

de 1/20 do rendimento dos 10% mais ricos. Esta grande

desigualdade de rendimento coloca milhões na po-

breza extrema e limita fortemente o efeito que um

crescimento distribuído igualmente tem sobre a po-

breza. Assim, a América Latina e Caraíbas apenas

podem atingir a meta de desenvolvimento da Declara-

ção do Milénio de reduzir a pobreza para metade até

2015, se a região gerar maior crescimento e se esse

crescimento beneficiar mais do que proporcionalmente

as populações pobres.30

OCDEde rendimentoelevado

América Latinae Caraíbas


Ásia do SulÁfricaSubsariana

Paísesmenosdesenvolvidos

FIGURA 1.6

Alargamento do hiatodo rendimento entreregiões

15.000

10.000

5.000

0

PIB per capita (dól. PPC de 1985)

Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório deDesenvolvimento Humanobaseados em World Bank 2001g.

1960 1998

Se a desigualdade tem importância, e porquê, é umavelha questão – recuando para o tempo de Karl Marx emesmo antes. Para os economistas do desenvolvimento,preocupados principalmente com os países pobres domundo, as questões centrais têm sido o crescimento e aredução da pobreza, não a desigualdade. E para os econo-mistas da corrente principal, durante a maior parte doperíodo do pós-guerra do século XX, a desigualdadefoi, na pior das hipóteses, um mal necessário – que aju-dou a melhorar o crescimento com a concentração dorendimento nos ricos, que poupam e investem mais, e quecriou incentivos para os indivíduos trabalharem comempenho, inovarem e assumirem riscos produtivos.

Mas a desigualdade de rendimento é importante. Elaé importante, em si mesma, se as pessoas – e os países –se preocuparem com o estatuto do seu rendimento rela-tivo. Ela pode importar, igualmente, por razões instru-mentais – ou seja, porque afecta outros resultados.• A desigualdade pode exacerbar os efeitos do mer-cado e dos fracassos políticos sobre o crescimento e, con-sequentemente, sobre o progresso contra a pobreza.Isto torna a desigualdade um problema especial dospaíses pobres, onde os mercados imperfeitos e os fra-cassos institucionais são comuns. Por exemplo, onde osmercados de capitais são fracos, os pobres, a quem fal-tam bens colaterais, estão impossibilitados de pedir em-préstimos. O seu potencial para iniciar pequenosnegócios é limitado – reduzindo o crescimento global elimitando as oportunidades dos pobres. Embora o cresci-mento não seja sempre suficiente para fazer avançar odesenvolvimento humano e reduzir a privação de rendi-mento, a experiência da China, da Coreia do Sul e deoutros países da Ásia Oriental, sugere que o seu con-tributo é grande. Finalmente, existe a realidade ari-tmética. Mesmo que haja crescimento e os pobresconsigam ganhos proporcionais, a mesma taxa de cresci-mento gera menos redução da pobreza quando a de-sigualdade é elevada inicialmente.

• A concentração do rendimento no topo pode minaras opções de políticas públicas – tais como o apoio auma educação pública universal de alta qualidade – quepodem fazer progredir o desenvolvimento humano. Aspolíticas populistas que geram inflação prejudicamos pobres, a longo prazo. Os preços artificialmentebaixos da água e saneamento significam que os serviçospúblicos arruinados nunca se estendem às comu-nidades pobres. Se os ricos apoiarem os subsídios à in-dústria ou empréstimos baratos aos grandesproprietários de terras, isso poderá, também, reduzirdirectamente o crescimento. Desenvolver e executarboas políticas sociais é particularmente difícil onde asdesigualdades assumem a forma de concentração notopo, combinada com pobreza substancial na base-e,portanto, com falta de uma classe média que exija umgoverno responsável.• A desigualdade pode corroer o capital social, in-cluindo o sentimento de confiança e de responsabili-dade dos cidadãos, que é fundamental para a formaçãoe sustentabilidade de organizações públicas sãs. Ela podeminar a participação em esferas tão comuns da vida dacomunidade como, os parques, ligas desportivas locaise associações de pais – professores de escolas públicas.A criminalidade de rua mina a vida comunitária e asdiferenças na desigualdade de rendimento entre paísesestão estreitamente associadas com as diferenças nastaxas de criminalidade e violência.• A desigualdade pode, ao longo do tempo, aumentara tolerância de uma sociedade para com a desigualdade.Se as pressões mundiais conduzirem a aumentos nasdiferenças de salários (por exemplo, quando sobem ossalários das pessoas mais qualificadas e com maior mo-bilidade internacional), a norma social sobre qual é o hiatosalarial aceitável pode, eventualmente, mudar. Se a de-sigualdade tem importância, por qualquer uma das razõesacima mencionadas, também tem importância a possi-bilidade de ela poder piora.

CAIXA1.2

Porque razão a desigualdade é importante

Fonte: Birdsall (a publicar).


Todos os cinco países sul-asiáticos, para os quais há

dados, têm coeficientes de Gini bastante baixos, na ordem

de 30. Embora os Países Árabes apresentem maior vari-

ação, também têm desigualdade de rendimento bastante

baixa. Os países da Ásia Oriental e Pacífico não apresen-

tam um padrão claro – variando da Coreia e Vietname,

quase iguais, para a Malásia e Filipinas, bastante menos

iguais.

A China e Índia – dois países com rendimentos per

capita baixos, mas de crescimento rápido, e com grandes

populações – merecem consideração especial. Na China,

a desigualdade seguiu um padrão em forma de U, caindo

até meados dos anos 80 e crescendo desde então. A história

é melhor na Índia, com a desigualdade em queda até há

pouco e estacionária, depois.31

Muitos países na África Subsariana têm níveis eleva-

dos de desigualdade de rendimento. Em 16 dos 22 países

subsarianos com dados para os anos 90, os 10% mais po-

bres da população tem menos de 1/10 do rendimento dos

10% mais ricos, e em 9 países, menos de 1/20. Apesar da

necessidade premente de entender o que está a acontecer

com a desigualdade de rendimento ao longo do tempo,

nesta região pobre, os dados da tendência na distribuição

do rendimento continuam demasiado limitados para per-

mitirem conclusões.

A maior parte dos países na Europa Oriental e

CEI tem desigualdade relativamente baixa – embora

existam excepções notórias, como as da Arménia e

Federação Russa.32 Antes da transição para economias

de mercado, os países da Europa Oriental e CEI estavam

agrupados muito proximamente, com os coeficientes de

Gini entre o baixo e o meio, na casa dos 20. As altera-

ções na desigualdade durante a transição foram pe-

quenas em países da Europa Oriental, como a Hungria

e Eslovénia, mas bastante mais notórias nos países da

antiga União Soviética. A Rússia viu o seu coeficiente

de Gini dar um salto espectacular de cerca de 24 pon-

tos e a Lituânia de cerca de 14.33

Entre os países da OCDE também existe diversi-

dade na desigualdade de rendimento, desde os baixos

níveis da Áustria e Dinamarca, até aos relativamente ele-

vados do Reino Unido e Estados Unidos. Contudo, em ter-

mos gerais, a desigualdade de rendimento entre estes

países é relativamente baixa.34 O que se passa com as

tendências ao longo do tempo? Os resultados de vários

estudos de países, e entre países, sugerem que a de-

sigualdade de rendimento aumentou em muitos países da

OCDE, entre meados e finais de 80 e meados e finais de

90 (quadro 1.4). Embora os dados dos períodos anteriores

sejam mais limitados, estes países parecem ter experi-

mentado uma alteração em forma de U na desigualdade,

com as diminuições dos anos 70 a transformarem-se em

aumentos, nos anos 80 e 90. O nível constante do Canadá

e a ligeira melhoria da Dinamarca são excepções à tendên-

cia aparente.

DESIGUALDADE MUNDIAL

Uma outra medida de desigualdade observa tanto as

comparações entre países, como dentro de cada país –

alinhando toda a população mundial, desde os mais ricos

até aos mais pobres (quanto ao poder de compra real),

Fonte: Quadro de indicadores 12.a. Os dados referem-se ao último ano disponível em 1990-98.

10

20

30

40

50

60

0

Papua--Nova Guiné

Eslováquia

Tunísia

Egipto

Estados Unidos

Alemanha

Dinamarca

Polónia

FederaçãoRussa

Coreiado Sul

Jamaica

NicaráguaBrasil

México

Suazilândia

Ethiopia

Burúndi Indonésia

China

Nigéria

Índia

Paquistão

FIGURA 1.7

Desigualdade de rendimento dentro dos países

Coeficiente de Gini, 1990-98 a

Igualdade perfeita (Gini = 0)

AméricaLatinaeCaraíbas

ÁfricaSubsarianaa


Europado Lestee CEI

PaísesÁrabes

OCDE

Ásiado Sul

No início dos anos 90,

os 10% mais pobres

da população

mundial tinham apenas

1,6% do rendimento

dos 10% mais ricos


independentemente das fronteiras nacionais (caixa 1.3).

Um estudo recente de Milanovic compara a população

mais rica do mundo com a mais pobre, traçando um

quadro muito mais completo da desigualdade mundial

do que a simples comparação de médias de países.

Com base em inquéritos às famílias, para o período

1988-93, o estudo cobre 91 países (com cerca de 84%

da população mundial) e ajusta os níveis de rendi-

mento utilizando as conversões das paridades de poder

de compra.35 A desvantagem é que o estudo se apoia

totalmente em inquéritos sobre orçamentos familiares

que não são necessariamente comparáveis e que são limi-

tados no seu âmbito. No entanto, o estudo produziu al-

guns resultados poderosos:36

• A desigualdade mundial é muito elevada. Em 1993,

os 10% mais pobres da população mundial tinham ape-

nas 1,6% do rendimento dos 10% mais ricos.

• O 1% mais rico da população mundial recebeu

tanto rendimento como os 57% mais pobres.

• Os 10% mais ricos da população dos Estados Unidos

(cerca de 25 milhões de pessoas) tinham um rendi-

mento conjunto maior do que o rendimento dos 43%

mais pobres da população mundial (cerca de 2 mil mi-

lhões de pessoas).

• Cerca de 25% da população mundial recebia 75%

do rendimento mundial (em dólares PPC).37

DESIGUALDADE E MOBILIDADE

Duas sociedades com a mesma desigualdade de rendimento

podem diferir muito quanto à mobilidade e oportunidade

de cada indivíduo – e quanto à mobilidade e oportu-

nidade que as crianças têm relativamente aos seus pais. A in-

cidência na mobilidade ajuda a identificar os factores que

bloqueiam as oportunidades dos pobres e contribuem

para a transmissão intergeracional de pobreza. Esta abor-

dagem é bastante adequada para avaliar os efeitos das mu-

danças de política sobre a pobreza e a desigualdade.

O problema é que a mobilidade é difícil de medir

com precisão. No entanto, os poucos estudos que a

examinam são sugestivos.38

• Na África do Sul, 63% das famílias pobres, em

1993, continuavam a sê-lo em 1998, enquanto 60% das

famílias na categoria de rendimento mais elevada, em

1993, se mantinham nela, em 1998, demonstrando mo-

bilidade de rendimento limitada.

• Na Rússia, a mobilidade descendente foi extrema

nos últimos anos da década de 90. Entre as famílias no

quintil de rendimento mais elevado, em 1995, perto de

60% deslizou para quintis mais baixos, até 1998 – e 7%

caiu para o último quintil.

• No Peru, tem havido um grande movimento de

descida e subida na escada do rendimento. As oportu-

nidades estão a aumentar com as reformas do mercado,

mas as inseguranças também estão. Entre 1985 e 1991,

61% das famílias tiveram aumentos de rendimento de 30%

ou mais, e 14% tiveram quebras de 30% ou mais. Global-

mente, a mobilidade descendente dominou entre 1985-91,

e a mobilidade ascendente dominou em 1991-97.

Em todos os países, o ambiente familiar influencia

significativamente a duração da escolaridade das crian-

ças. As crianças com pais mais ricos e mais instruídos têm,

sempre, mais probabilidade de melhor desempenho.

Mas há grande variação entre países e períodos, depen-

dendo das condições macroeconómicas e das políticas

públicas de educação. Uma ênfase posta na escolari-

dade básica, na despesa pública, melhora a mobilidade

intergeracional na América Latina.39 Nesta região, uma

pessoa precisa de pelo menos 10 anos de escolaridade para

ter 90% ou mais de probabilidade de não cair na pobreza,

QUADRO 1.4

Tendências da distribuição do rendimentonos países da OCDE

Início a Meados aomeados de 70 final de 80

para parainício a meados ao

País meados de 80 final de 90

Austrália 0 +Áustria 0 + +Bélgica 0 +Canadá – 0Dinamarca .. –Finlândia – +França – ..Alemanha – +Irlanda – +Itália – – + +Japão 0 + +Holanda 0 + +Nova Zelândia 0 + + +Noruega 0 + +Suécia – +Suíça .. +Reino Unido + + + +Estados Unidos + + + +

Nota: Os resultados são baseados na variação percentual dos coefi-cientes de Gini e reflectem as tendências gerais relatadas em estudosnacionais e comparativos. Contudo, as tendências são sempre sensíveisaos pontos iniciais e finais, bem como a outros factores. Os símbolosseguintes indicam a mudança na desigualdade do rendimento:+ + + Crescimento de mais de 15%+ + Crescimento de 7-15%.+ Crescimento de 1-7%.0 Variação entre -1% e 1%.– Diminuição de 1-7%.– – Diminuição de 7-15%.– – – Diminuição de mais de 15%... Não existem estimativas consistentes disponíveis.Fonte: Smeeding 2001a (a aparecer).

O 1% mais rico

da população mundial

recebeu tanto rendimento

como os 57% mais pobres


ou de sair dela. E possuir apenas menos dois anos de es-

colaridade representa menos 20% de rendimento para

o resto da vida activa de uma pessoa.40

Com a globalização e o crescimento conduzido

pela tecnologia, como irão mudar os determinantes da

mobilidade?

O DESENVOLVIMENTO HUMANO – NO CENTRO

DA AGENDA ACTUAL

Mais de 360 relatórios nacionais e sub-nacionais de

desenvolvimento humano foram produzidos por 120

países, a acrescentar a 9 relatórios regionais. Os re-

latórios introduziram o conceito de desenvolvimento hu-

mano nos diálogos de política nacional – não somente

através de indicadores de desenvolvimento humano e de

recomendações de política, mas também através de

processos de consulta conduzidos pelos países, recolha

de dados e elaboração de relatórios.

O relatório de desenvolvimento humano de 2000,

do Botswana, foca o modo como o HIV/SIDA está a re-

duzir o crescimento económico e a aumentar a pobreza,

e dá orientações de política para a acção política aos mais

altos níveis.41 O relatório estimulou a discussão pública

sobre a acessibilidade aos medicamentos antiretrovi-

rais e se o Governo deve ser responsável pela sua pro-

visão. O Ministro da Saúde do Botswana pediu, então,

ao Banco do Botswana para explorar a viabilidade fi-

nanceira de tal abordagem. Foram convocadas reuniões

no PNUD com os principais accionistas, incluindo a

Agência Nacional de Coordenação da SIDA, os Minis-

térios da Saúde, Finanças e Desenvolvimento e as prin-

cipais companhias de seguros. Aquelas consultas

conduziram a uma decisão do Presidente do Botswana,

em Março de 2001, de prover medicamentos antiretro-

virais grátis aos 17% da população do país com HIV.

O relatório de 2000, das Filipinas, analisa as questões

da educação e os desafios que a sociedade filipina en-

frenta nos próximos anos.42 Apela ao país para tirar

partido da era das redes e das transformações tec-

nológicas actuais. O relatório estimulou importantes

debates sobre a reforma da educação, no Senado e no

seio do Governo do país. O relatório nacional de 1997

ajudou a catalisar uma directiva presidencial requerendo

Para comparar os rendimentos das pessoas em paísesdiferentes, os rendimentos têm, primeiro, de ser conver-tidos numa moeda comum. Até 1999, o Relatório doDesenvolvimento Humano utilizou medidas de rendi-mento baseadas nas conversões de taxas de câmbio, paraavaliar a desigualdade mundial do rendimento (como nacomparação do rendimento dos 20% mais ricos e dos 20%mais pobres do mundo). Mas as conversões das taxas decâmbio não tomam em consideração as diferenças depreços entre os países, o que é fundamental quando secomparam padrões de vida. Para ter em conta estas dife-renças de preços, são usadas as taxas de conversão de pari-dades de poder de compra (PPC) para converter osrendimentos numa moeda comum, da qual foram elimi-nadas as diferenças entre os níveis de preços nacionais.

As duas abordagens para medir a desigualdade pro-duzem resultados muito diferentes. A utilização de taxas

de câmbio não só produz medidas de desigualdade muitomais elevadas, como também afecta as tendências da de-sigualdade.

Com a medida da taxa de câmbio, o rácio do rendi-mento entre os 20% mais ricos e os 20% mais pobrescresceu de 34 para 1, em 1970, para 70 para 1, em 1997.Com a medida da PPC, o rácio desceu de 15 para 1 até13 para 1. Embora ambas as medidas mostrem de-sigualdade crescente entre os 10% mais ricos e os 10%mais pobres, a medida da taxa de câmbio mostra um au-mento muito maior do que o crescimento dos padrõesde vida reais.

Embora a PPC seja a melhor forma de converter orendimento quando se comparam padrões de vida, elasnão estão livres de problemas teóricos e práticos. Estesproblemas apontam para a necessidade de maior apoio– financeiro e organizacional – à recolha de dados da PPC.

CAIXA1.3

Comparações internacionais de padrões de vida – a necessidade das paridades de poder de compra

Fonte: UN 2000b; Melchior, Telle e Wiig 2000; Cálculos do Gabinete do Relatório de Desenvolvimento Humano baseados em World Bank 2001h e 2001g.

Desigualdade de rendimento entre os mais ricos e os mais pobres do mundo, com base nas médias dos

países, 1970 e 1997

10% mais ricos para 20% mais ricos paraos 10% mais pobres os 20% mais pobres

Medida 1970 1997 1970 1997

Taxa de câmbio 51,5 127,7 33,7 70,4Paridade de poder de compra 19,4 26,9 14,9 13,1

Os relatórios nacionais de


introduziram o conceito

de desenvolvimento

humano nos diálogos

de política nacional


que os governos locais destinassem pelo menos 20% do

rendimento interno às prioridades do desenvolvimento

humano.43

Muitos dos 25 estados da Índia rivalizam com países

de dimensão média, em dimensão, população e diver-

sidade. O governo de Madhya Pradesh foi o primeiro

a preparar um relatório estadual sobre o desenvolvimento

humano, em 1995, para trazer o tema para o discurso

político e para o planeamento do investimento.44 Até

1998, os serviços sociais representavam mais de 42% do

investimento planeado, em comparação com os 19% do

orçamento do plano anterior.45 Relatórios do desen-

volvimento humano foram também preparados em Gu-

jarat, Karnataka e Rajasthan e estão em curso em

Arunachal Pradesh, Assam, Himachal Pradesh e Tamil

Nadu.46 A preparação dos relatórios pelos estados trans-

formou as prioridades de desenvolvimento humano em

parte importante do discurso político e das estratégias

de desenvolvimento.

O primeiro relatório de desenvolvimento humano

do Kuwait, em 1997, aumentou a consciência sobre o

conceito de desenvolvimento humano e sobre a sua

relevância na luta do país para mudar da dependência

do petróleo para uma economia baseada no conheci-

mento.47 A produção e a promoção do relatório con-

tribuíram para o avanço de novas ideias nas

universidades, instituições de investigação e Governo.

O Ministério do Plano começou a monitorizar o de-

senvolvimento humano e a incorporar a abordagem do

desenvolvimento humano nos seus indicadores de

planeamento estratégico. Dado o sucesso do primeiro

relatório, o Ministério está a dar seguimento a um se-

gundo.

O relatório de 2000, da Colômbia, olha para os di-

reitos humanos como uma parte intrínseca do desen-

volvimento e mostra como eles trazem princípios de

responsabilidade e justiça social para o processo de de-

senvolvimento.48 Mostrando as fraquezas na interpre-

tação e execução de alguns direitos constitucionais, o

relatório conduziu os debates e diálogos sobre os direi-

tos humanos para um novo nível, focando fortemente

os direitos económicos, sociais e culturais. Sublinha os

serviços sociais básicos, discute a exclusão social e re-

visita os direitos do trabalho na globalização, trazendo

uma nova visão para o desenvolvimento da Colômbia.

O relatório de 2000, da Bulgária, analisando a situa-

ção socioeconómica em cada um dos 262 municípios do

país, iniciou uma concorrência saudável entre municípios

vizinhos para melhorar o desenvolvimento humano.49

O relatório foi utilizado na determinação de posições alvo

para um amplo programa governamental de criação de

emprego em pequenas actividades. Animou, também, de-

bates construtivos nos meios de comunicação e entre pre-

sidentes de Câmaras, governadores e ministros, sobre

assuntos como a descentralização, orçamentos munici-

pais, realização educacional e subsídios.

Depois do lançamento, em 2000, do Atlas do De-

senvolvimento Humano do Brasil – uma base de

dados electrónica com indicadores de desenvolvimento

humano para todos os 5.000 municípios brasileiros – a

lei orçamental da administração central, para 2000,50 foi

revista de forma a tornar o IDH obrigatório na abor-

dagem dos programas sociais. Encorajado por esse

movimento, o Estado de São Paulo produziu um novo

índice que reflecte quer o desenvolvimento humano, quer

a responsabilidade social. Tendo decidido institu-

cionalizar o índice, o órgão legislativo do Estado tenciona

aprovar um decreto tornando a produção do índice

obrigatória para as administrações das cidades.

OS OBJECTIVOS DO DESENVOLVIMENTO E ERRADICAÇÃO

DA POBREZA DA DECLARAÇÃO DO MILÉNIO

À medida que o mundo entrava no novo milénio, chefes

de estado e de governo reuniram-se na Assembleia

Geral das Nações Unidas para definir a sua visão para

o mundo. Os líderes da cimeira adoptaram a Declaração

do Milénio das Nações Unidas reconhecendo a sua

"responsabilidade colectiva de defender os princípios

da dignidade humana, igualdade e equidade, ao nível

mundial". Entre os muitos objectivos estabelecidos pela

declaração estão objectivos específicos, quantificados e

monitorizáveis, para o desenvolvimento e erradicação da

pobreza até 2015:

• Reduzir a metade a proporção da população

mundial que vive com menos de 1 dólar por dia.


mundial que sofre de fome.


mundial que não tem acesso a água potável.

• Alcançar a escolaridade primária completa a nível

mundial.

• Alcançar a igualdade entre os sexos no acesso à edu-

cação.

• Reduzir em três quartos as taxas de mortalidade ma-

terna.

• Reduzir em dois terços as taxas de mortalidade de

menores de cinco anos.

• Parar e começar a inverter a propagação do

HIV/SIDA, malária e outras doenças importantes.

Estas metas baseiam-se nos objectivos de desen-

volvimento internacional, que incluem mais três metas até

A Declaração do Milénio

reconhece a sua

"responsabilidade colectiva

de defender os princípios

da dignidade humana,

igualdade e equidade,

ao nível mundial"


Reduzir para metade a proporção das pes-soas que vivem em pobreza extrema.

Reduzir para metade a proporção das pes-soas famintas.

Reduzir para metade a proporção das pes-soas que não têm acesso a água potável.

Inscrever todas as crianças no ensinoprimário.Obter a realização universal da escolari-dade primária.

Capacitar as mulheres e eliminar as de-sigualdades entre os sexos na educaçãoprimária e secundária.

Reduzir as taxas mortalidade materna atétrês quartos.

Reduzir as taxas de mortalidade infantilaté dois terçosa

Reduzir as taxas de mortalidade demenores de cinco anos até dois terços.

Parar e começar a inverter a propagaçãodo HIV/SIDA.

Prover acesso a serviços de saúde reprodu-tiva a todos os interessados.a

Executar estratégias nacionais de desen-volvimento sustentável até 2005, para in-verter a perda de recursos ambientais até2015.a

Entre 1990 e 1998, a parcela das pessoasque vivem com menos de 1 dólar (PPCdólares 1993) por dia, nos países em de-senvolvimento, foi reduzida de 29% para24%.O número de pessoas subalimentadas, nomundo em desenvolvimento, caiu até 40milhões, entre 1990-92 e 1996-98.

Cerca de 80% das pessoas do mundo emdesenvolvimento têm, agora, acesso afontes de água melhoradas.

Até 1997, mais de 70 países tinham taxasde escolarização primária líquidas superio-res a 80%.Em 29 dos 46 países com dados, 80% dascrianças inscritas atingem o 5º ano.

Até 1997, a taxa de escolarização femininanos países em desenvolvimento tinhaatingido 89% da taxa masculina ao níveldo primário e 82% no secundário.

Apenas 32 países conseguiram uma taxade mortalidade materna registada inferiora 20 por 100.000 nados-vivos.

Em 1990-99 a mortalidade infantil foi re-duzida em mais de 10%, de 64 por 1.000nados-vivos para 56.A mortalidade de menores de cinco anosfoi reduzida de 93 por 1.000 nados-vivospara 80, em 1990-99.

Em alguns países, como o Uganda e pos-sivelmente a Zâmbia, a prevalência doHIV/SIDA está a dar sinais de declínio.

A prevalência de contraceptivos atingiucerca de 50% nos países em desenvolvi-mento.

O número de países que estão a adoptarestratégias de desenvolvimento sustentávelcresceu de menos de 25 em 1990 para maisde 50 em 1997.

Mesmo que a proporção seja reduzidapara metade em 2015, existirão ainda 900milhões de pessoas vivendo em pobrezaextrema, no mundo em desenvolvimento.

O mundo em desenvolvimento tem ainda826 milhões de pessoas subalimentadas.

Perto de mil milhões de pessoas não têm,ainda, acesso a fontes de água melhoradas.

Nos próximos 15 anos deverão ser tomadasmedidas para os 113 milhões de criançasque estão agora fora do ensino primário epara os milhões que vão entrar na idade es-colar.

Em 20 países, as taxas de escolarização se-cundária das raparigas continuam a sermenores do que dois terços das taxas dosrapazes.

Em 21 países, a taxa de mortalidade ma-terna registada excede 500 por 100.000nados-vivos.

A África Subsariana tem uma taxa de mor-talidade infantil superior a 100 e uma taxade mortalidade de menores de cinco anossuperior a 170 – e tem vindo a fazer umprogresso mais lento do que outrasregiões.

Cerca de 36 milhões de pessoas vivem comHIV/SIDA.

Cerca de 120 milhões de casais quequerem usar a contracepção não têmacesso a ela.

A execução das estratégias continua a sermínima.

Um balanço geral do desenvolvimento humano – objectivos, realizações e percurso incompleto

Objectivos Realizações Percurso incompleto

DESTAQUE 1.3

OBJECTIVOS DA DECLARAÇÃO DO MILÉNIO PARA 2015

a. Objectivo do desenvolvimento internacional.


Os objectivos do desenvolvimento e erradicação da pobreza da Declaração do Milénio: como vão os países?Número de países

muito atrasados ou em quedaObjectivo (para 2015)

ÁfricaTotal PMD Subsariana

14 9 9

18 10 12

82 27 35

76 26 34

37 27 31

41 27 26

40 16 21

22 9 10

15 11 11

70 14 17

50 9 13

NÚMERO DE PAÍSES

Nota: A análise exclui os países de rendimento elevado da OCDE. Ver a nota técnica 3 para uma explicação dos critérios de avaliação do progresso e para informação sobre as fontes dos dados usados. PMD significapaíses menos desenvolvidos.a. Objectivo do desenvolvimento internacional.

Realizado No caminho Realizado Muito atrasado Em queda

Mortalidade materna

Reduzir as taxas de mortalidade materna até três quartos 4913 46 37

Privação de rendimento extrema

Reduzir para metadea proporção de pessoasque vivem em pobreza extrema

Padrão de crescimentodas actividades habituais

Padrão de crescimentofavorável aos pobres

11 39 31

29 19 316

4

Mortalidade infantil e juvenil

Reduzir as taxas de mortalidade infantil até dois terços a

Reduzir as taxas de mortalidade de menores de cinco até dois terços

63

66 17 66 10

14 73 9

Fome

Reduzir para metade a proporção de pessoas famintas 37 23 1736

Comodidades básicas

Reduzir para metade a proporção de pessoas sem acesso a água potável 18 32 42 41

Educação universal

Inscrever todas as crianças no ensino primário

Obter a realização universal da escolaridade primária

5 27 13 9

328 28 15

4

Igualdade entre os sexos

Eliminar a disparidade no ensino primário

Eliminar a disparidade no ensino secundário 16

15

39 25 23

57 13 12

Objectivos da Declaração do Milénio: como vão os países?Percentagem da população mundiala Atrasado,

Realizado ou muito atrasadoObjectivo (para 2015) no caminho ou em queda Sem dados

Igualdade entre os sexosEliminar a disparidade no ensino primário 58 5 22Eliminar a disparidade no ensino secundário 42 22 21

Mortalidade infantil e juvenilReduzir as taxas de mortalidade infantil até dois terçosb 23 62 (.)Reduzir as taxas de mortalidade de menores de cinco até dois terços 23 62 (.)

Mortalidade maternaReduzir as taxas de mortalidade materna até três quartos 37 48 (.)

Comodidades básicasReduzir para metade a proporção de pessoas sem acesso a água potável 12 70 3

FomeReduzir para metade a proporção de pessoas famintas 62 11 12

Educação universalInscrever todas as crianças no ensino primário 34 5 46Obter a realização universal da escolaridade primária 26 13 46

Privação de rendimento extremaReduzir para metade a proporção Padrão de crescimento das actividades habituais 43 34 8de pessoas que vivem em pobreza extrema Padrão de crescimento favorável aos pobres 54 23 8

Nota: As parcelas da população não somam 100 porque a análise exclui os países de rendimento elevado da OCDE.a. Refere-se à soma das populações dos países nas respectivas categorias, em percentagem da população mundial.b. Objectivo do desenvolvimento internacional.Fonte: FAO 2000b; UNICEF 2001b, 2001c; World Bank 2000c, 2001h; UNESCO 2000b; UNFPA 2001; UNAIDS 1998, 2000b; IMF, OECD, UN e World Bank 2000; Hanmer, Healey e Naschold 2000.


2005 – nomeadamente, reduzir em dois terços as taxas

de mortalidade infantil, prover o acesso aos serviços de

saúde reprodutiva a todos os que o queiram e executar

estratégias nacionais para o desenvolvimento sustentado,

para inverter a perda de recursos ambientais até 2015.51

Quais são as perspectivas de realização destes objec-

tivos? As boas notícias são as de que, para a educação

primária universal e igualdade entre os sexos na edu-

cação, muitos dos países em desenvolvimento que pos-

suem dados, já atingiram estes objectivos ou estão no

caminho para o conseguir (figura 1.3). Devido à im-

portância da educação para tantas áreas do desenvolvi-

mento, estas brilhantes perspectivas reforçam as

possibilidades de acelerar o progresso em direcção a ou-

tros objectivos (ver a contribuição especial do Presidente

Kim Dae-jung da Coreia do Sul). Para além disso, mais

de 60% da população mundial vive em 43 países que atin-

giram, ou estão em vias de atingir, o objectivo de redução

para metade do número de pessoas famintas.

As más notícias são as de que, em outras áreas,

mais de metade dos países para os quais existem dados

disponíveis, não irão atingir os objectivos sem uma

aceleração significativa no progresso. Muitos destes

fazem parte dos países menos desenvolvidos, na África

Subsariana. Enquanto 50 países atingiram, ou estão em

vias de atingir, o objectivo da água potável, 83 países ,

representando 70% da população mundial, estão a

atrasar-se ou estão muito para trás. E enquanto 62 países

Estamos a viver numa era de conhecimento e de in-formação, repleta de oportunidades mas, também,de perigos. Existem oportunidades para que osmenos privilegiados e os pobres se tornem ricos efortes. Mas, ao mesmo tempo, existe o perigo de queo hiato entre os países ricos e pobres possa alar-gar-se. A mensagem é clara. Temos que continuara desenvolver os nossos recursos humanos.O sucesso ou o fracasso dos indivíduos e dos países,assim como a prosperidade da humanidade, de-pende de conseguirmos desenvolver sensatamenteos nossos recursos humanos.

Durante o século XX elementos tão tangíveiscomo o capital, o trabalho e os recursos naturaisforam a força condutora por detrás do desen-volvimento económico. Mas, no novo século, ele-mentos tão intangíveis como a informação e acriatividade darão aos países uma vantagem com-petitiva. Consequentemente, se formos bem suce-didos no desenvolvimento do potencial dos nossoscidadãos, fomentando um espírito de aventura cria-tivo, os indivíduos e os países tornar-se-ão ricos,mesmo que não possuam muito capital, trabalho ourecursos naturais.

A Coreia do Sul não é dotada com recursosnaturais e capital suficientes, mas o seu povo pos-sui o espírito do desafio e a confiança de que sepode tornar num país avançado de primeira ordemno novo século. A fonte da sua confiança está noseu potencial inato e na sua determinação de se de-senvolver ao máximo. Com o seu entusiasmo per-manente pela educação, o povo Coreanodesenvolveu uma base de conhecimento impres-sionante. A percentagem de alunos do ensino se-cundário que entra na Universidade é de 68% naCoreia, uma das taxas mais elevadas do mundo.Os Coreanos têm também uma rica tradição decriatividade, absorvendo as culturas importadas nasua própria cultura, como é exemplificado pelas

suas próprias escolas de Budismo e Confu-cionismo.

Baseados nesta tradição, estamos a fazer umesforço concertado para desenvolver os nossos re-cursos humanos com vista a tomar a dianteira naera do conhecimento e da informação. Estamosa oferecer oportunidades educativas a todos oscidadãos, incluindo estudantes, agricultores,pescadores, homens e mulheres das forças mili-tares e prisioneiros, para aumentar as suas ca-pacidades de informação. Completámos aconstrução de uma rede nacional de auto-estradasde informação e estamos, agora, a providenciaràs escolas elementares, médias e secundárias oacesso rápido e gratuito à Internet. Estamos acombinar indústrias convencionais, como a pro-dução de automóveis, construção naval, têxteis emesmo a indústria agrícola, com capacidades deinformação.

O número de utilizadores da Internet na Co-reia atingiu, recentemente, o máximo de 20 milhõese cerca de 28% da população, ou 4 milhões defamílias, têm acesso rápido à Internet. E planeamosproduzir cerca de 200.000 especialistas em infor-mação e tecnologia por volta de 2005. Tudo isto fazparte dos nossos esforços para tornar a Coreia numpaís com capacidades de conhecimento e infor-mação avançadas no século XXI.

Acredito que os países em desenvolvimentoque ficaram para trás na sua industrialização, du-rante o século XX, podem ultrapassar a pobreza ealcançar o crescimento económico através do de-senvolvimento bem sucedido dos seus recursos hu-manos. E para o fazerem, são vitais a ajuda e acooperação da comunidade internacional.

O aumento das capacidades de informaçãopode trazer-nos a abundânica, através do aumentoda eficiência. Mas a divisão digital entre os quedetém a tecnologia de informação e os que não a

detém, está também a alargar-se. O mundo inteirodeve cooperar para estreitar a diferença e procurara prosperidade comum. Para esse fim, devemoslevar "a globalização da informação" um passomais adiante, para "a globalização dos benefíciosda informação". Os países em desenvolvimentodevem ser capazes de participar no processo de pro-moção das capacidades de informação e de rece-ber a sua parcela justa de benefícios. Devemosfazer um esforço conjunto, quer regional, quermundialmente, para que toda a humanidade possapartilhar os benefícios da informação avançada edas tecnologias de comunicação.

As propostas da Coreia para o desenvolvi-mento conjunto de indústrias de ponta foramadoptadas em vários fóruns multilaterais, incluindoa ASEM, a APEC e a ASEAN+3. Além disso, aCoreia organizou em Seul, em Fevereiro de 2000,um fórum sobre Cooperação Sul-Sul em Ciênciae Tecnologia, em conjugação com o Programa dasNações Unidas para o Desenvolvimento, para aju-dar a construir uma rede de cooperação de de-senvolvimento tecnológico entre os países emdesenvolvimento.

A Coreia continuará a apoiar os países em de-senvolvimento através do programa de ajuda públicaao desenvolvimento, ao mesmo tempo que participaactivamente nos esforços internacionais para aju-dar esses países a aumentar as suas capacidades deinformação. É crença deste governo, que só atravésde tais esforços toda a humanidade pode partilhara paz e a prosperidade.

Kim Dae-jungPresidente da Coreia do Sul

Desenvolvimento dos recursos humanos no século XXI: aumentar o conhecimento e as capacidades de informação

CONTRIBUIÇÃO ESPECIAL


estão em vias de reduzir a mortalidade materna até três

quartos, 83 estão a atrasar-se ou estão muito para trás.

Quanto à privação de rendimento, mais de 40% da

população mundial vive em países que estão no caminho

para atingir o objectivo. Mas, estão concentrados em 11

países, incluindo a Índia e a China, enquanto 70 países

estão muito atrasados ou em queda. Ainda que estes

países contenham apenas um terço da população

mundial, no entanto, correspondem a mais de metade

de todos os países em desenvolvimento. Sem a China e

a Índia, 9 países, com 5% da população mundial, estariam

no caminho para reduzir a metade a proporção das pes-

soas que vivem com extrema privação de rendimento.

A situação é possivelmente muito séria para a mortali-

dade de menores cinco anos. Enquanto 66 países estão

em vias de atingir o objectivo, 83 países, com cerca de

60% da população mundial, estão a atrasar-se ou a ficar

muito para trás – e em 10 países, as taxas de mortalidade

de menores de cinco anos estão a aumentar. Embora não

existam dados de tendência comparáveis sobre a

prevalência do HIV/SIDA para fazer uma análise com-

pleta, a prevalência mundial do HIV/SIDA entre os

adultos está ainda em crescimento, com apenas poucos

países, como o Uganda e, possivelmente, a Zâmbia, a

darem sinais de redução.52

O progresso humano nos últimos 30 anos mostra-

nos o que é possível. O mesmo faz o Relatório deste ano.

Uma das suas principais mensagens é a de que o avanço

tecnológico contribuiu grandemente para a aceleração

do progresso humano nos vários séculos anteriores.

Estas contribuições têm a promessa duma aceleração

ainda maior.

O avanço tecnológico

contribuiu grandemente

para a aceleração do

progresso humano nos

vários séculos anteriores

TRANSFORMAÇÕES TECNOLÓGICAS ACTUAIS – CRIAÇÃO DA ERA DAS REDES 27

A inovação tecnológica é essencial para o progresso

humano. Desde a tipografia ao computador, desde a

primeira utilização da penicilina até à utilização alargada

de vacinas, as pessoas têm procurado instrumentos para

a melhoria da saúde, aumento da produtividade e aper-

feiçoamento da aprendizagem e comunicação. Hoje, a

tecnologia está a merecer uma nova atenção. Porquê?

Porque os progressos digitais, genéticos e moleculares

estão a avançar as fronteiras de possibilidades de uti-

lização da tecnologia para a erradicação da pobreza.

Estes avanços estão a criar novas possibilidades de

melhoria da saúde e nutrição, de expansão dos conhe-

cimentos, de estímulo do crescimento económico e de

maior poder de participação das pessoas nas suas

comunidades.

As transformações tecnológicas actuais estão in-

terligadas com uma outra transformação – a globalização

– e juntas estão a criar um novo paradigma: a era das

redes. Estas transformações alargam as oportunidades

e aumentam as recompensas sociais e económicas da

criação e utilização de tecnologia. Também estão a al-

terar as formas através das quais – e através de quem

– a tecnologia é criada e possuída, e as formas como ela

é disponibilizada e utilizada. Um novo mapa de ino-

vação e difusão está a emergir. Pólos de crescimento

tecnológico – centros que juntam institutos de inves-

tigação, empresas emergentes e capital de risco – estão

a espalhar-se pelo mundo, desde Silicon Valley (Esta-

dos Unidos) a Bangalore (Índia) ou El Ghazala

(Tunísia), ligados através de redes de desenvolvimento

de tecnologia. Mas estas novas redes e oportunidades

sobrepõem-se a um outro mapa que reflecte uma longa

história de tecnologia distribuída desigualmente, tanto

dentro de como entre países.

Nenhum indivíduo, organização, empresa ou go-

verno pode ignorar estas mudanças. Este novo ter-

reno requer mudanças na política pública – nacional

e mundial – para aproveitar as transformações tecno-

lógicas actuais como instrumentos para o desenvolvi-

mento humano.

A TECNOLOGIA PODE SER UM INSTRUMENTO – E NÃO

APENAS UMA RECOMPENSA – DE DESENVOLVIMENTO

A tecnologia não é intrinsecamente boa ou má – os

resultados dependem da forma como é utilizada. Este

Relatório trata das formas como as pessoas podem criar

e utilizar a tecnologia para melhorar as vidas humanas,

especialmente para reduzir a pobreza global.

Algumas pessoas argumentam que a tecnologia é

uma recompensa do desenvolvimento, sendo inevitável

que a desigualdade digital segue a desigualdade de

rendimentos. É verdade que, à medida que os rendi-

mentos aumentam, as pessoas ganham acesso aos bene-

fícios dos avanços tecnológicos. Mas, muitas tecnologias

são instrumentos do desenvolvimento humano, que per-

mitem às pessoas aumentarem o seu rendimento,

viverem mais tempo, serem mais saudáveis, gozar um

melhor nível de vida, participarem mais nas suas co-

munidades e terem vidas mais criativas. Desde os tem-

pos mais remotos que as pessoas concebem

instrumentos para resolverem os desafios da sua exis-

tência, desde a guerra aos cuidados de saúde até à

produção agrícola (caixa 2.1). A tecnologia é como a

educação – permite às pessoas saírem da pobreza.

Transformações tecnológicas actuais –criação da era das redes

CAPÍTULO 2

As transformações

tecnológicas actuais estão

interligadas com uma

outra transformação –

a globalização – e juntas

estão a criar a era das

redes

A tecnologia tem estado no coração do pro-gresso humano desde os tempos mais anti-gos. Os nossos antepassados pré-humanospreparavam varas para alcançar alimentos,usavam folhas para apanhar água e atiravampedras quando estavam zangados, tal comoos chimpanzés fazem hoje. A primeira es-pécie humana chama-se Homo habilis – o"homem hábil". Os seus fósseis, com maisde 2,5 milhões de anos, jazem ao lado de pe-dras lascadas, as primeiras incontestáveisferramentas de pedra. O Homo antigo podeter usado as tecnologias perecíveis de cabaças

para beber água e suspensórios de cabedalpara carregar bebés. Há cerca de meio mi-lhão de anos, por toda a África, Ásia e Eu-ropa, o Homo erectus preparava elegantesmachados em forma de folhas e aparente-mente usava o fogo. A nossa própria espé-cie, o Homo sapiens – o "homem sábio", dehá 40.000 anos atrás na Europa, Médio Ori-ente e Austrália – fabricava ferramentas depedra, osso e hastes, bem como adornoscomo colares, e desenhava arte simbólicanas paredes de pedra – tecnologia ao serviçode ideias e da comunicação.

CAIXA 2.1

Tecnologia e identidade humana

Fonte: Jolly 2000.


Logo, a tecnologia é um instrumento para, e não ape-

nas uma recompensa de, crescimento e desenvolvi-

mento.

A inovação tecnológica afecta o desenvolvimento

humano de duas formas (figura 2.1). Primeiro, pode

melhorar directamente as capacidades humanas. Muitos

produtos – variantes de plantas resistentes a secas para

agricultores que habitam em climas incertos, vacinas

para doenças infecciosas, fontes de energia limpa para

cozinhar, acesso à Internet para a informação e co-

municação – melhoram directamente a saúde, nu-

trição, conhecimento e nível de vida das pessoas,

aumentando a sua capacidade de participar mais acti-

vamente na vida social, económica e política de uma

comunidade.

Segundo, a inovação tecnológica é um meio para

atingir o desenvolvimento humano, através do seu

impacte no crescimento económico através dos ganhos

de produtividade que gera. Aumenta o rendimento das

colheitas dos agricultores, o produto dos trabalhadores

industriais e a eficiência dos fornecedores de serviços

e das pequenas empresas. Também cria novas activi-

dades e indústrias – tal como no sector de tecnologias

da informação e da comunicação – contribuindo para

o crescimento económico e para a criação de em-

prego.

O desenvolvimento humano também é um impor-

tante meio para o desenvolvimento tecnológico. A ino-

vação tecnológica é uma expressão do potencial humano.

Níveis elevados de educação têm um contributo par-

ticularmente forte para a criação e difusão tecnológicas.

Mais cientistas podem entregar-se à investigação e de-

senvolvimento, e agricultores e empregados industriais

com melhor educação podem aprender, dominar e uti-

lizar novas técnicas com maior facilidade e eficácia.

A liberdade social e política, a participação e o acesso

a recursos materiais também criam condições para in-

centivar a criatividade das pessoas.

Desta forma, o desenvolvimento humano e o avanço

tecnológico podem reforçar-se mutuamente, criando um

ciclo virtuoso. As inovações tecnológicas na agricul-

tura, medicina, energia, indústria transformadora e co-

municações foram importantes factores – apesar de

não serem exclusivos – nos avanços em desenvolvi-

mento humano e erradicação de pobreza documenta-

dos no capítulo 1. Estas inovações quebraram barreiras

ao progresso, tais como rendimentos baixos ou con-

strangimentos institucionais, permitindo obter ganhos

mais rápidos.

Sobrevivência e saúde. Avanços na medicina, tais

como as vacinas e antibióticos, resultaram em ganhos

Construção das capacidades humanas

Viver uma vida longa e saudável

Adquirir conhecimento e ser criativo

Gozar de um nível de vida dignoParticipar na vida social, económica e política de uma comunidade

Conhecimento

Criatividade

FIGURA 2.1

Ligações entre tecnologia e desenvolvimento humano

Crescimento económico

Recursos para educação,saúde, comunicação

EmpregoProgressos na

medicina,comunicações,

agricultura,energia,

manufactura

Recursos parao desenvolvimento

tecnológico

Ganhos deprodutividade

Mudança tecnológica

Quando a terapia de reidratação oral foidesenvolvida no Centro Internacional de In-vestigação de Doenças Diarreicas, do Bangla-deche, a Lancet, uma revista de medicina dereferência, assinalou-a como sendo provavel-mente a descoberta médica mais importantedo século 20. Até então, o único medicamentoeficaz contra a desidratação provocada pela di-arreia era o fornecimento de soro esterilizadoatravés de gotejamento intravenoso – custan-do cerca de 50 dólares EUA por criança, muitopara além dos orçamentos, instalações e ca-pacidades da maioria dos centros de saúdedos países em desenvolvimento. Mas, os cien-tistas descobriram que dar a uma criança pe-quenos golos de uma simples mistura de açúcare sal, nas proporções certas, permitia que a taxade absorção da mistura na criança fosse 25vezes maior que a absorção da água simples.Durante os anos de 1980, fabricaram-se cen-tenas de milhões de pacotes de sais de rei-dratação oral, a maior parte vendida por menosde 0,10 dólares cada.

Outra grande descoberta foi a adaptaçãode vacinas contra doenças mortíferas –sarampo, rubéola, coqueluche, difteria, té-

tano, tuberculose – às condições dos países emdesenvolvimento. Os antigenes para combateras seis doenças já eram conhecidos há muitotempo. Mas exigiam condições de esteriliza-ção e uma cadeia de frio estável – um sistemade frigoríficos com boa manutenção e trans-porte frigorificado do ponto da produção devacinas para as clínicas e centros de saúde, emaldeias a milhares de quilómetros de distância.As melhorias tecnológicas permitiram progres-sos importantes: uma vacina contra a polio-mielite, que requer apenas uma gota na língua,vacinas congeladas a seco e mais estáveis emrelação à temperatura, que não necessitam derefrigeração, e o desenvolvimento de cock-tails de vacinas numa injecção única.

Tanto para a terapia de reidratação oral,como para os novos métodos de vacinação,os progressos tecnológicos tiveram que andarde mãos dadas com os avanços na organiza-ção. Foram desenvolvidas campanhasmaciças para disseminar o conhecimento.Políticos, igrejas, professores e organizaçõesnão governamentais foram recrutados parasublinhar os factos e ajudar a organizar os es-forços.

CAIXA 2.2

A Ciência moderna cria tecnologias simples – terapiade reidratação oral e vacinas adaptadas às condições das aldeias

Fonte: Jolly 2001; UNICEF 1991; WHO 1998.


mais rápidos na América Latina e Ásia Oriental, durante

o século 20, do que os registados na Europa, durante

o século 19, com a melhoria da nutrição e do sanea-

mento. A saúde e a sobrevivência humanas começaram

a melhorar consideravelmente em ambas as regiões,

durante os anos de 1930.1 Nos anos de 1970, a esperança

de vida à nascença tinha aumentado para mais de 60

anos, alcançando em quatro décadas um aumento que

a Europa levou um século e meio a atingir, a partir do

início do século XIX.

Os anos de 1980 viram o impacte de duas novas

descobertas – a terapia de reidratação oral e vacinas

melhor adaptadas às condições dos países em de-

senvolvimento. Estas tecnologias, difundidas através

de importantes campanhas mundiais, permitiram

significativas reduções na mortalidade infantil (caixa

2.2). Entre 1980 e 1990, as mortes devidas às prin-

cipais doenças infantis e à diarreia reduziram-se em

cerca de 3 milhões nos países em desenvolvimento-

uma realização particularmente impressionante, se

considerarmos que foi conseguida durante a "dé-

cada perdida" para o crescimento económico, quando

o crescimento do rendimento foi negativo ou estagnou

(figura 2.2).2 Para além disto, entre 1970 e 1999, a

mortalidade das crianças com menos de cinco anos

reduziu-se em quase metade, de 170 para 90 por

1.000.

A importância da tecnologia é quantificada num es-

tudo recente do Banco Mundial, que demonstra que o

progresso tecnológico contribuiu para 40 a 50% da re-

dução da mortalidade, entre 1960 e 1990 – provando

que a tecnologia é uma fonte mais importante de bene-

fícios do que rendimentos mais elevados, ou do que um

nível de educação mais elevado entre as mulheres

(quadro 2.1).3

Produção de alimentos e nutrição. O progresso

tecnológico tem desempenhado um papel semelhante

na aceleração da produção de alimentos. Demorou

quase 1.000 anos para as colheitas de trigo na Inglaterra

aumentarem de 0,5 para 2 toneladas por hectare , mas

apenas 40 anos para passar de 2 para 6 toneladas por

hectare.4 Começando em 1960, uma revolução verde

transformou a produtividade da terra e do trabalho em

todo o mundo, através da selecção de plantas, utiliza-

ção de fertilizantes, melhoria de sementes e controlo de

irrigação. Isto tem efeitos dinâmicos no desenvolvi-

mento humano: o aumento da produção de alimentos

e a redução dos seus preços eliminou muitos dos proble-

mas de subnutrição e fome crónica na Ásia, América

Latina e Países Árabes. Dado que as famílias mais po-

bres dependem da agricultura como meio de sub-

sistência e gastam metade dos seus rendimentos em

alimentação, isto também permite enormes reduções na

privação de rendimento.

Participação. Tal como a tipografia nos séculos

mais recuados, o telefone, rádio, televisão e fax do

século 20 abriram as comunicações, reduzindo o iso-

lamento e permitindo às pessoas estarem melhor in-

formadas e participarem nas decisões que afectam as

suas vidas. Ligada a estas tecnologias está a comu-

nicação social livre, um pilar de todas as democra-

cias activas. A divulgação da máquina de fax durante

os anos de 1980 permitiu uma mobilização popular

muito mais rápida, tanto nacional como mundial-

mente.

Emprego e crescimento económico. Nos anos

de 1970, a aquisição e adaptação de tecnologias trans-

formadoras trouxe ganhos rápidos no emprego e no

rendimento à Coreia do Sul, Malásia e Singapura.

A revolução industrial foi despoletada pela mudança

tecnológica, e os economistas defendem que o progresso

tecnológico joga um papel central no crescimento

económico sustentado no longo prazo.5 Estudos trans-

versais sugerem que a mudança tecnológica é respon-

sável por uma grande parte das diferenças entre taxas

de crescimento.6

Mortalidadede menoresde cincopor doençasdiarreicas(por 100.000)

Rendimento(PIB per capita em dólares PPC)

144

274

5.628 5.580

Fonte: Gutierrez e outros 1996;World Bank 2001g.

FIGURA 2.2

Terapia de reidratação oralreduz a mortalidade infantilsem crescimento do rendimento

1978–80 1988–90

1983Introdução da

TRO

M É X I C O

QUADRO 2.1

Tecnologia como uma fonte de redução da mortalidade, 1960-90(percentagem)

Contribuição ContribuiçãoContribuição dos ganhos nos dos ganhosdos ganhos níveis de educação no progresso

Melhorias na no rendimento das mulheres adultas técnico

Taxa de mortalidade de menores de cinco 17 38 45Taxa de mortalidade adulta feminina 20 41 39Taxa de mortalidade adulta masculina 25 27 49Esperança de vida à nascença feminina 19 32 49

Fonte: Wang e outros 1999.


AS ACTUAIS TRANSFORMAÇÕES TECNOLÓGICAS

CONJUGAM-SE COM A GLOBALIZAÇÃO PARA CRIAR

A ERA DAS REDES

Os avanços tecnológicos de hoje são mais rápidos

(lei de Moore) e mais fundamentais (avanços na

genética). Estão a reduzir os custos (informáticos e de

comunicações) a um ritmo nunca antes visto. Con-

duzindo estas transformações estão os desenvolvi-

mentos acelerados na tecnologia da informação e

comunicação, na biotecnologia e na emergente nano-

tecnologia.

TECNOLOGIA DE INFORMAÇÃO E

COMUNICAÇÃO – CRIAÇÃO DE REDES COM

ALCANCE CRESCENTE E CUSTOS

DECRESCENTES

As tecnologias de informação e comunicação impli-

cam inovações na microelectrónica, na informática

(hardware e software), nas telecomunicações e na

optoelectrónica – microprocessadores, semicondu-

tores e fibras ópticas. Estas inovações permitem o

processamento e armazenamento de enormes quan-

tidades de informação, juntamente com a rápida dis-

tribuição da informação através de redes de

comunicação. A lei de Moore prevê a duplicação da

capacidade de processamento informático, todos os

18 a 24 meses, devido à rápida evolução da tecnolo-

gia de microprocessamento. A lei de Gilder prevê a

duplicação da capacidade de comunicação todos os

seis meses – uma explosão da largura de banda – de-

vido ao avanço nas tecnologias de rede de fibra óp-

tica.7 Ambas são acompanhadas por enormes reduções

de custos e poderosos aumentos na velocidade e

quantidade (destaque 2.1).

Em 2001, pode-se enviar mais informação por um

único cabo, em apenas um segundo, do que era possível

enviar em 1997 por toda a Internet, durante um mês in-

teiro.8 O custo de transmitir mil biliões de bits de in-

formação, de uma ponta à outra dos Estados Unidos,

diminuiu de 150.000 dólares EUA em 1970 para 0,12

hoje. Uma chamada de três minutos, de Nova Iorque

para Londres, custava mais de 300 dólares em 1930 (a

preços correntes) e custa hoje menos de 0,20.9 Enviar

um documento de 40 páginas por correio electrónico,

do Chile para o Quénia, custa menos de 0,10 dólares;

enviá-lo por fax custa cerca de 10 e por correio expresso

50 dólares.10

Ligar equipamentos informáticos e permitir a

comunicação de uns com outros, cria sistemas de

informação em rede baseados num protocolo

comum. Indivíduos, famílias e organizações estão

ligados através do processamento e execução de um

enorme número de instruções, em períodos de

tempo imperceptíveis. Isto altera radicalmente o

acesso à informação e a estrutura da comunicação

– estendendo o alcance da rede a todos os cantos

do mundo.

BIOTECNOLOGIA – TRANSFORMAR AS

CIÊNCIAS DA VIDA

A biotecnologia moderna – a tecnologia de recombi-

nação do ADN – está a transformar as ciências da vida.

O poder da genética pode agora ser utilizado para a en-

genharia dos atributos de plantas e outros organismos,

criando o potencial para enormes avanços, em particular

na agricultura e medicina. A clonagem da ovelha Dolly

e o mapa do genoma humano abriram as fronteiras

científicas e transformarão o desenvolvimento da tecno-

logia nos anos vindouros (destaque 2.2). A genética é,

agora, a base das ciências da vida, com grande parte da

investigação farmacêutica e da criação de plantas a

basear-se na biotecnologia.

E, TALVEZ BREVEMENTE,A NANOTECNOLOGIA

A estas duas novas tecnologias pode brevemente

juntar-se uma terceira, a nanotecnologia. A nano-

tecnologia está a evoluir a partir de descobertas

científicas que permitem a engenharia e a ciência ao

nível molecular. (um nanometro é igual a mil milio-

nésimos do metro). A nanotecnologia reorganiza os

átomos para criar novas estruturas moleculares. Pou-

cas áreas da actividade humana não serão afectadas

pela nanotecnologia. Robôs à escala nanométrica

irão curar tecidos humanos, removendo obstruções

ao sistema circulatório e assumindo funções de or-

ganitos celulares. As nanotecnologias solares irão

fornecer energia a uma população sempre crescente.

Num mundo biónico, onde a nanotecnologia e a

biotecnologia se juntam, podemos antecipar a exis-

tência de biocomputadores e biosensores capazes de

monitorizar tudo, desde reguladores de plantas a

comícios políticos. Por agora, a investigação per-

manece limitada em relação a outras tecnologias –

cerca de 500 milhões de dólares EUA por ano nos

Estados Unidos em 2000, com o Japão e a Europa

a seguir – mas o investimento tem vindo quase a du-

plicar todos os anos.11

O custo de transmitir mil

biliões de bits

de informação, de uma

ponta à outra dos Estados

Unidos, diminuiu

de 150.000 dólares EUA

em 1970 para 0,12 hoje


TRANSFORMAÇÕES TECNOLÓGICAS

E GLOBALIZAÇÃO – REFORÇAM-SE

MUTUAMENTE

As actuais transformações tecnológicas estão interli-

gadas com uma outra grande mudança histórica – a glo-

balização económica, que está a unificar os mercados

mundiais rapidamente. Estes dois processos reforçam-se

mutuamente. A integração dos mercados mundiais

verificada no final do século 20 foi impulsionada pela

liberalização do comércio e por outras mudanças

dramáticas nas políticas no mundo – a privatização, a

queda do comunismo e da antiga União Soviética. Os

novos instrumentos da tecnologia da informação e

comunicação reforçaram e aceleraram este processo.

A globalização impulsionou o progresso tecnológico

através da concorrência e dos incentivos dos mercados

globais e dos recursos financeiros e científicos mundiais.

E o mercado mundial assenta sobre a tecnologia, com

a tecnologia como factor principal da concorrência de

mercado.

A indústria transformadora de alta tecnologia tem

sido a área com maior crescimento no comércio mundial

(quadro 2.2) e é, actualmente, responsável por um

quinto do total. Um estudo de 68 economias respon-

sáveis por 97% da actividade industrial mundial demons-

tra que, durante 1985-97, a produção de alta tecnologia

cresceu mais do dobro que a produção total, em todos

os países menos um.12

DA ERA INDUSTRIAL PARA A ERA DAS REDES

– UMA MODIFICAÇÃO HISTÓRICA

As estruturas da produção e outras actividades têm sido

reorganizadas em redes que abarcam o mundo. Na

era industrial – com os seus elevados custos de acesso

à informação, comunicação e transporte – as empre-

sas e organizações integravam-se verticalmente. Na

era das redes, com os custos de comunicação e infor-

mação reduzidos quase a zero, as redes horizontais

fazem mais sentido. A produção é cada vez mais or-

ganizada entre participantes separados – subcon-

tratadores, fornecedores, laboratórios, consultores de

gestão, institutos de educação e investigação, empre-

sas de investigação de marketing, distribuidores. As suas

interacções complexas, com cada um a jogar um papel

de nicho, criam a cadeia de valor que impulsiona a

economia mundial baseada na tecnologia.

A nova era está a dar origem a redes mundiais em

muitas áreas de actividade. Quando estas redes al-

cançam uma massa crítica de membros e interacções,

tornam-se numa nova força importante na definição do

caminho e na difusão da tecnologia.

• Investigação científica e inovação – a comunicação

em rede original entre as universidades, que deu vida

à Internet – é cada vez mais colaborante com organi-

zações e países. Desde 1995-97, cientistas dos Estados

Unidos foram co-autores de artigos com cientistas de

173 outros países; cientistas do Brasil com 114, do

Quénia com 81, da Argélia com 59.13

• Produção – as grandes empresas mundiais, fre-

quentemente sedeadas na América do Norte, Europa e

Japão, mas com instalações de investigação em vários

países e compra de serviços em todo o mundo, atraem

muitos países para a criação dos seus canais de valor

mundiais. Em 1999, na Costa Rica, Malásia e Singapura,

as exportações de alta tecnologia excederam 40% do total.

• Comércio electrónico – emergindo apenas agora

como uma rede futura de comércio, o comércio elec-

trónico, negócio a negócio, está projectado para crescer.

• Diáspora – a procura vertiginosa de pessoal quali-

ficado em tecnologias de informação e comunicação

criou a mobilidade mundial dos cientistas e tecnólogos

de topo. Quando são provenientes dos países em de-

senvolvimento, a sua dispersão mundial cria a diás-

pora, que pode tornar-se numa rede valiosa de finança,

contactos de negócios e transferência de qualificações

para os seus países de origem.

A nova era está a dar

origem a redes mundiais

em muitas áreas de

actividade – uma nova

força importante

na definição do caminho

e na difusão

da tecnologia

QUADRO 2.2

Os produtos de alta tecnologia dominam a expansão das exportações(percentagem anual média do crescimento das exportações, 1985-98)

Manufacturas de Manufacturas de Manufacturas de Manufacturas ProdutosÁrea alta tecnologia média tecnologia baixa tecnologia baseadas em recursos primários

Mundo 13,1 9,3 9,7 7,0 3,4Países em desenvolvimentoa 21,4 14,3 11,7 6,0 1,3OCDE rendimento elevadob 11,3 8,5 8,5 7,0 4,4

a. Inclui Europa do Leste e Comunidade de Países Independentes.b. Inclui Chipre, Israel e Malta. Fonte: Lall 2001.


Mais de 400 milhões deutilizadores no fim de 2000

105

104

103

102

10

1.0

0.1

1970 1980 1990 1999

Dólares EUA por mil biliões de bits,Boston a Los Angeles

. . . a um custo mais baixoCustos de transmissão

Uma transferênciade dados iguala 150.000 dólaresem 1970, custava0,12 dólares em 1999

107

106

105

104

103

102

. . . a mais informação . . .Número de sítios da Web

1994 1996 1998 2000

20 milhões de sítios da Webno fim de 2000

Menos de 200 sítiosda Interneta meio de 1993

400

300

200

100

0

Mais pessoas têm acesso . . .Milhões de utilizadores de Internet

1994 1996 1998 2000

Mil milhõesem 2005

Menos de 20 milhõesde utilizadores no fimde 1995

Primeiros centros comerciaisna Internet

Primeiros anúncios embandeira aparecemem hotwired.com

Primeira guerra cibernéticaem grande escalacoincide com oconflito entre aServia e Kosovo

Cronologia da tecnologiade informação3000 AC Desenvolvimento do ábaco

1823–40 Charles Babbage concebe umamáquina de cálculo automática

1946 Primeiro computador electrónico dealta velocidade, ENIAC, funciona mil vezesmais depressa que as máquinas de cálculoanteriores

1947 Gordon Bell inventa o transistor

1959 Robert Noyce inventa o circuito inte-grado, colocando um circuito electrónico in-teiro num chip de silício minúsculo

1966 IBM introduz o primeiro disco de ar-mazenamento

1971 Marcian Hoff inventa o microproces-sador

1975 Introdução do primeiro computadorpessoal – pequena máquina programável esuficientemente barata par ser usada indivi-dualmente

1980 A Seattle Computer Products introduzo QDOS (Sistema Operativo Rápido e NãoLimpo), depois designado por MS-DOS pelaMicrosoft

1984 A Apple Computers introduz o Macin-tosh, estabelecendo o padrão para ambientesgráficos de apontar e clicar. Seguiu-se, em1985, o sistema operativo Windows (versãorudimentar)

1980s Introdução do computador portátil(laptops)

1993 Desenvolvimento e comercialização dePalm Pilot – a emergência de mecanismos decomputação sofisticados seguráveis numamão

1994 Seagate introduz uma drive de discocom taxa de transferência de mais de 100megabytes por segundo

1995 Estandardização do Disco Digital Ver-sátil (DVD), capaz de armazenar informaçãooito vezes superior ao disco compacto (CD)

2000 Introdução do microprocessador AMDGigahertz

Agenda de investigação futura: lin-guagem natural input e output, inteligênciaartificial, computadores de utilização perma-nente, nanocomputação, computação em sis-temas distribuídos

DESTAQUE 2.1

A ESPERANÇA DAS TRANSFORMAÇÕES TECNOLÓGICAS ACTUAIS PARA O DESENVOLVIMENTO HUMANO

TE C N O L O G I A S D E I N F O R M A Ç Ã O E C O M U N I C A Ç Õ E S

Progressos rápidos em duas tecnologias-armazenagem digital e processamento de informação (informação)e transmissão da informação por satélite e fibra óptica (comunicações)- estão a criar novos e mais rápi-dos meios de armazenamento, manipulação, distribuição e acesso à informação. Mais do que isso, estesavanços estão a baixar significativamente os custos.

OS BENEFÍCIOS PARA O DESENVOLVIMENTO HUMANO ESTÃO APENAS A COMEÇAR

Estas novas tecnologias aumentam significativamente o acesso à informação e às comunicações, quebrandobarreiras ao conhecimento e à participação. Mas será que estes instrumentos conseguem chegar às pes-soas pobres? O potencial está apenas a começar a ser explorado. As iniciativas estão a proliferar e prome-tem possibilidades tremendas.

A participação política está a ser redefinida pela utilização criativa de comunicações em dois sentidos.Nas Filipinas, uma rede de advocacia electrónica foi estabelecida no início de 2001, em resposta ao jul-gamento do antigo Presidente Joseph Estrada, reunindo mais de 150.000 assinaturas para uma petiçãoe coordenando uma campanha para escrever cartas dirigidas aos senadores para votarem de acordo coma sua consciência e não com os seus interesses políticos. Nas Honduras, uma organização de pescadores,de pequena dimensão, enviou para o Congresso um vídeo da destruição ilegal dos seus mangues por agricul-tores comerciais politicamente poderosos, aumentando o conhecimento em relação a este assunto e protes-tando contra a perda dos seus meios de subsistência e habitat. No futuro, salas de comissões virtuais poderãoajudar os cidadãos a testemunhar em várias questões, expandindo as possibilidades da Internet contribuirpara a participação.

A maior transparência no planeamento e nas transacções está a fazer com que os mercados e as insti-tuições funcionem melhor. Em Marrocos, os ministérios das finanças e do planeamento utilizaram a tecno-logia da informação e das comunicações para tornar o processo orçamental mais eficiente, criando umaplataforma comum para partilhar dados sobre receita fiscal, auditoria e gestão da despesa. O temponecessário à preparação do orçamento foi reduzido para metade e os orçamentos reflectem melhor asreceitas e despesas correntes. No estado indiano de Gujurat, os agricultores de lacticínios são pagos combase no peso e conteúdo de gordura do seu leite, que pode ser testado instantaneamente utilizando equipa-mento de baixo custo. Estas medidas transparentes e exactas reduzem o risco de subavaliação; as con-tas dos agricultores passam a estar de acordo com a base de dados do seu gado, mantendo um registodas necessidades de vacinação – e ajudando as cooperativas a gerir melhor as necessidades de factoresprodutivos e de serviços veterinários.

Rendimento. Utilizações criativas da Internet estão a aumentar os rendimentos nos países em desen-volvimento. Em Ondicherry, na Índia, a Fundação de Investigação MS Swaminathan estabeleceu cen-tros de informação rurais para comunicações locais e acesso à Internet, utilizando energia solar e eléctricae comunicações com e sem fio. Os agricultores recebem informação sobre os preços de mercado, per-mitindo-lhes negociar melhor com os intermediários. Os pescadores podem aceder a imagens por satéliteque indicam onde estão os cardumes de peixes. As ligações via Internet com outras aldeias têm incenti-

O crescimento rápido da InternetAnfitriões de Internet (milhares)

1995 2000

Brasil 26,8 1.203,1

China 10,6 159,6

Coreia do Sul 38,1 863,6

Macedónia 0,1 3,8

Uganda 0,1 0,9

Ucrânia 2,4 59,4


19701970 1980 1990 2000

Intel 4004

Intel 80286 Intel 80386

Intel 80486

i486DX250mHz

Intel Pentium Pro200mHz

Intel Pentium II333mHz

Intel Pentium III500mHz

A velocidade dos microprocessadoresduplicou em cada 18 mesesMilhões de instruções por segundo

1980 1990 1999

1990.13 mb

19995.9 mb

O custo da computação – que quantidade de memóriacompra um dólar?Megabits de DRAM de armazenagem

.0002

.002

Torre PetronasO edifício mais altodo mundoKuala Lumpur, Malásia

1 megabit deDRAM custava5,27 dólaresem 1970 e17 cêntimosem 1999

Cronologia da tecnologiade comunicação1833 Samuel Morse desenvolveu o CódigoMorse, permitindo a transmissão de sinaisatravés de fios. Primeiro telégrafo introduzidoem 1837

1876 Alexander Graham Bell introduz o tele-fone

1895 Guglielmo Marconi demonstrou atransmissão e recepção sem fios

1920s Experimentadores e demonstradoresmostram a televisão em todo o mundo

1947 Claude Shannon estabelece a teoriamatemática das comunicações, fornecendouma base teórica para toda a comunicaçãodigital moderna

1966 Desenvolvimento das telecomuni-cações por satélite (Telestar)

1977 Ericsson estabeleceu, na Arábia Sau-dita, a primeira rede móvel de telecomuni-cações

1977 AT&T e GTE instalam o primeiro sis-tema de comunicações por fibra óptica

1979 Hayes introduz o primeiro modem decomputador

1982 Protocolo de rede básico adoptadocomo padrão, levando a uma das primeirasdefinições de Internet

1989 Cern desenvolve o conceito de WorldWide Webb

1993 Introdução do Mosaico – o primeiro in-terface gráfico popular para o World WideWebb

1995 US National Science Foundationestabelece a Internet pública com serviçobackbone de alta velocidade ligado aos cen-tros de supercomputação

1995 MP3, Real Audio e MPEG melhoram adistribuição Internet de serviços de conteúdoáudio e vídeo, tais como Napster e RealPlayer

1997 Desenvolvimento do Protocolo de Apli-cação sem Fios (WAP)

O futuro: conexão de alta velocidade paratodas as casas, junção da Internet commecanismos de jogos, fusão de telefonesmóveis e assistentes digitais pessoais

vado o diálogo local sobre técnicas agrícolas, gestão de microcrédito,oportunidades de negócio e de educação, acontecimentos religiosose de medicina tradicional. Cerca de um terço dos utilizadores sãode agregados familiares sem posses e cerca de 18% são mulheres.

A Grameen Telecom fornece telefones por todo o Bangladeche, per-mitindo a indivíduos, escolas e centros de saúde receber informaçãode que precisam e de forma económica. Os estudos sugerem que umaúnica chamada permite uma poupança real de 3 a 10% no rendimentomédio mensal de uma família, beneficiando os agregados familiarespobres que utilizam os telefones da aldeia para fazer chamadas e sub-stituindo a necessidade de recolher informação através de meios maiscaros.

Saúde. Onde os problemas de saúde estão relacionados com a falta de informação,surgem agora novas soluções. Em Ginnack, uma ilha remota no rio Gâmbia, asenfermeiras utilizam uma câmara digital para registar os sintomas dos pacientes.As imagens são enviadas electronicamente para uma cidade próxima, para seremdiagnosticadas por um médico local, ou enviadas para o Reino Unido caso sejanecessária a opinião de um especialista.

O Projecto Helathnet é uma rede de redes lançada em 1989 para profissionais dosector da saúde - sobretudo os que se situam em áreas remotas - em África, Ásiae América Latina. Permite-lhes encomendar equipamento de forma eficiente, co-operar com instituições médicas em todo o mundoe fornecer informação sobre surtos de doençasemergentes. A Helathnet do Nepal tem 150 pon-tos de acesso em todo o país, chegando a 500profissionais da saúde e com 300 consultas por diano seu Website.

Estes exemplos são apenas o começo. Aproveitaro potencial destas novas tecnologias dependeráda sua adaptação às condições dos países em de-senvolvimento, sobretudo dos utilizadores po-bres. E muita coisa dependerá de inovações -tecnológicas, institucionais e empresariais - paracriar aparelhos de baixo custo e de fácil uti-lização e para estabelecer o acesso a partir decentros públicos ou de mercado com produ-tos a preços acessíveis.

Fonte: Fortier e Trang 2001; Chandresekhar 2001; Hijab 2001; Tamesis 2001; UNDP, Accen-ture and the Markle Foundation 2001; Zakon 2000; ITU 2001b; Nua Publish 2001; Cox e Alm1999; Archive Builders 2000; Universitiet Leiden 1993; W3C 2000; Bell Labs 2000; Bignerds2001; Teli Mobile 2000.


DESTAQUE 2.2

A ESPERANÇA DAS TRANSFORMAÇÕES TECNOLÓGICAS ACTUAIS PARA O DESENVOLVIMENTO HUMANO

B I O T E C N O L O G I A

Informação biotécnica

Unidades identificadas

107

106

105

104

103

102

1982 2000

Pares base(X 1.000)

Sequências

10,1milhõesem 2000

606 em 1982

10,1 mil milhõesem 2000

680.000em 1982

Cronologia da biotecnologia1856 Gregor Mendel estabelece ogene como a unidade funcionalda hereditariedade

1871 Frederich Miescher descobreo ADN

1909 Wilhelm Jorgenson introduza palavra gene, substituindo osfactores de Mendel

1944 Oswald Avery, ColinMacLeod e Mclyn MacCartey de-terminam que os genes são codi-ficados pelo ADN

1953 James Watson e FrancisCrick introduzem a estrutura doADN – a hélice dupla

1960s Werner Arber, HamiltonSmith e Daniel Smith descobremque as proteínas são responsáveispelo corte do ADN (enzimas derestrição)

1972 Paul Berg construiu aprimeira recombinação tecnoló-gica do ADN

1973 Herb Boyer e Stanley Cohensão os primeiros a usar o plas-mídeo para clonar o ADN, per-mitindo a reprodução e uso demódulos de recombinação doADN

1982 Primeiro medicamento bio-tecnológico produzido para uso

1982 Primeiras plantas transgéni-cas introduzidas experimental-mente

1996 Primeiras plantas transgéni-cas disponíveis comercialmente

1996 A ovelha Dolly foi clonadano Roslin Institute de Edimburgo

2000 Celera Genomics e o Pro-jecto do Genoma Humano do Ins-tituto Nacional de Saúde dosEstados Unidos anunciam umdocumento de trabalho conjuntosobre o genoma humano

A tecnologia de recombinação do ADN – um grupo de tecnologias que melhoram a nossa capacidade demanipular geneticamente os materiais – é o que, geralmente, se refere como sendo a biotecnologia. Desdeas descobertas dos anos de 1960, a introdução das moléculas de recombinação do ADN nos organismos pas-sou a ser mais eficiente e mais eficaz – tornando possível o uso do poder da genética para a engenharia dosatributos de um produto. Desenvolveram-se, então, técnicas mais precisas, melhorando a modificaçãogenética da maior parte das culturas e plantas alimentares. A biotecnologia foi, também, aplicada aos temasde saúde aparentemente mais intratáveis, determinando que genes são responsáveis pela criação ou melho-ria dos processos de doença, como os genes controlam esses processos e o que pode ser feito para pará-los.

OS BENEFICIOS PARA O DESENVOLVIMENTO HUMANO ESTÃO APENAS A COMEÇAR

Aplicações mais avançadas na medicina e na agricultura têm um elevado potencial para acelerar o desen-volvimento humano. Mas este potencial só será verdadeiramente efectivo se a biotecnologia for utilizada paraenfrentar os desafios fundamentais da saúde e agricultura dos países pobres-doenças tropicais e as colheitase meios de subsistência das zonas ecologicamente marginais deixadas para trás pela revolução verde. E sóse for feita com uma abordagem sistemática para avaliar e gerir os riscos de danos para a saúde humana,ambiente e equidade social.

Na saúde, as empresas farmacêuticas estão a mudar da descoberta e desenvolvimento dos medicamentosbaseados na química médica para a concepção e desenvolvimento de medicamentos baseados na informaçãofornecida pela genomologia e técnicas relacionadas. Quase 300 biomedicamentos foram aprovados para usoou estão a ser analisados pela Administração da Alimentação e Medicamentos dos Estados Unidos. O mer-cado de produtos farmacêuticos baseado na genomologia, deverá crescer de 2,2 mil milhões de dólares em1999 para 8,2 mil milhões em 2004. Estes produtos oferecem tratamento para doenças que não eram pos-síveis tratar anteriormente. A insulina como um instrumento para combater a diabetes foi tornada possívelatravés da tecnologia de recombinação do ADN, tal como aconteceu com a vacina para a hepatite B. Mas,isto é apenas o começo. O conhecimento biotecnológico tem potencial para desenvolver melhores tratamentose vacinas para a SIDA, malária, cancro, doenças do coração e desordens nervosas. Terapias do gene e tecno-logias antisensoriais transformarão para sempre o tratamento das doenças, até agora mais orientado paracurar do que para tratar sintomas. Prevê-se que estejam no mercado, até 2005, cinco medicamentos de tera-pia de genes para várias formas de cancro. Investigadores da Universidade de Cornell, nos Estados Unidos,criaram tomates e bananas transgénicos que contêm a vacina da hepatite B. Apenas uma fatia fina de ba-nana seca ou uma porção de pasta de tomate numa bolacha contém o suficiente da medicação necessáriapara actuar como uma dose – custando menos que um cêntimo do dólar, em contraste com os habituais 15dólares. PowderJect Pharmaceuticals, uma empresa inglesa, criou vacinas baseadas em ADN que dispen-sam a utilização de agulha para as tomar. O aparelho, que cabe numa mão, lança uma vacina microscópicapulverizada sobre a pele, num jacto de gás e sem dor, o que constitui um processo mais fácil e mais segurodo que a utilização de uma seringa, além de que dispensa a necessidade de refrigeração. O conhecimentobiotecnológico pode, também, ser usado para modificar organismos que transmitem as doenças – porexemplo, criando o mosquito "perfeito", incapaz de transportar a malária.

Na agricultura, a reprodução das plantas promete gerar colheitas mais elevadas e resistentes à seca, pragasou doenças. A reprodução cruzada tradicional leva tempo, normalmente entre 8 a 12 anos. A biotecnolo-gia acelera o processo de produção de culturas com características alteradas, utilizando uma característicagenética específica de uma qualquer planta e transferindo-a para o código genético de qualquer outra. Maisimportante, a modificação das plantas deixa de ser restringida pelas características da espécie. Genes do cacto,responsável pela tolerância à seca, podem ser usados para ajudar as culturas alimentares a sobreviverem àseca. Genes de plantas anãs utilizadas para aumentar o rendimento dos cereais mostraram os mesmosefeitos sobre outras culturas, pelo que podem aumentar o rendimento em culturas anteriormente incapazesde beneficiar desses genes. O controlo genético do vírus da mancha amarela do arroz mostra o que os trans-génicos podem fazer quando as abordagens convencionais falham. E agricultores chineses foram capazesde controlar a lagarta do algodão, que já não podia ser controlada por químicos ou protecção de plantashospedeiras, com o crescimento do algodão apoiado com o Bacillus thuringiensis.

Novo tratamento para as doenças do gado aparece como a mais significativa área para o desenvolvimentoda produção. Testes de diagnóstico e vacinas de recombinação do ADN para a peste bovina, theileriosis (febreda costa leste) ou a doença da febre aftosa têm os relatórios preparados para testes alargados ou para de-senvolvimento do produto.

Fonte: Cohen 2001; Bloom, River Path Associates e Fang 2001; CDI 2001; BBC Rsearch 2000; Bipharma 2001; Powderjet 2001; Doran 2001;NCBI 2001.


• Advocacia – a globalização dos problemas da so-

ciedade civil – do Jubileu 2000 à proibição das minas

terrestres – traz vantagens para a advocacia em rede

globalizada. Os problemas da tecnologia são, igual-

mente, enfrentados com pressão compensatória e

opiniões alternativas, desde o acesso aos medicamen-

tos do HIV/SIDA e direitos de propriedade intelectual

até aos riscos dos alimentos modificados geneticamente.

A NOVA ERA TECNOLÓGICA TRAZ NOVAS

POSSIBILIDADES – PARA UM AVANÇO AINDA MAIOR

NO DESENVOLVIMENTO HUMANO

Os actuais avanços tecnológicos podem acelerar o de-

senvolvimento humano em muitas áreas.

A biotecnologia fornece um caminho para avançar

na medicina e agricultura, em áreas onde os métodos

anteriores tinham menos sucesso. A preparação de

novos medicamentos e tratamentos com base na

genomologia e tecnologias associadas, oferece a possi-

bilidade de enfrentar os principais desafios de saúde que

os países e as pessoas pobres enfrentam – levando pos-

sivelmente, por exemplo, a vacinas contra a malária e

o HIV/SIDA. A genomologia pode acelerar a criação

de plantas e impulsionar o desenvolvimento de novas

variedades de culturas com maior resistência à seca e

a doenças, com menor impacte ambiental e maior valor

nutricional. A biotecnologia oferece o único ou melhor

"instrumento de escolha" para zonas ecológicas mar-

ginais – deixadas para trás pela revolução verde, mas

que dão abrigo a mais de metade das pessoas mais po-

bres do mundo, dependentes da agricultura e de gado.

Há um longo caminho a percorrer até o potencial

da biotecnologia ser mobilizado. As culturas trans-

génicas aumentaram de 2 milhões de hectares planta-

dos em 1996, até 44 milhões de hectares em 2000. Mas,

98% desta extensão situa-se em apenas três países – a

Argentina, Canadá e os Estado Unidos.14 Para além

disso, todos os governos têm de encontrar novas políti-

cas institucionais e científicas para gerir os riscos de

saúde, ambientais e sociais desta nova inovação (capí-

tulo 3).

As aplicações da tecnologia de informação e

comunicações vão mais à frente do que as da biote-

cnologia. A Internet tem crescido exponencialmente,

de 16 milhões de utilizadores em 1995 para mais de

400 milhões em 2000 – e espera-se 1 milhar de milhão

de utilizadores em 2005.15 A possibilidade de ligação

está a aumentar a ritmos espectaculares na Europa,

Japão, Estados Unidos e muitos países em desen-

volvimento (ver destaque 2.1). Na América Latina, a

utilização da Internet está a crescer a mais de 30% ao

ano – embora isso signifique que apenas 12% dos in-

divíduos estarão ligados até 2005. Uma maior ex-

pansão é limitada pelos rendimentos baixos das

famílias.16

Ligar uma grande parte da população será um de-

safio nas regiões em desenvolvimento. Mas a desigual-

dade digital não é necessariamente permanente, se as

adaptações tecnológicas e a inovação institucional ex-

pandirem o acesso. A criatividade e espírito em-

preendedor no Brasil, Índia, Tailândia, Níger e outros

países já permitiram desenvolver software para uti-

lizadores analfabetos e aparelhos sem fios, de baixo

custo e alimentados a energia solar (caixa 2.3). O acesso

comunitário – público e privado – está a espalhar-se em

cenários urbanos e rurais. Desde a África do Sul ao

Bangladeche, inovações como cartões de telefone

pré-pagos estão a expandir o acesso à informação e às

tecnologias da informação. Múltiplas utilizações têm sido

encontradas, desde a saúde à educação e à participação

política, para não mencionar o aumento dos rendi-

mentos de famílias pobres.

O que é que é novo e diferente na tecnologia da in-

formação e da comunicação como meio de erradicação

da pobreza, no século 21? Primeiro, é um factor comum

a quase todas as actividades humanas: tem um poten-

cial de utilização numa quase infinita gama de locali-

zações e objectivos. Segundo, as tecnologias de

informação e comunicação quebram barreiras ao de-

senvolvimento humano, pelo menos de três formas que

não eram possíveis anteriormente:

• Quebrar barreiras ao conhecimento. O acesso à

informação é tão essencial quanto é a educação na cons-

trução de capacidades humanas. Enquanto a educação

A desigualdade digital

não é necessariamente

permanente,

se as adaptações

tecnológicas e a inovação

institucional expandirem

o acesso

A World Wide Web é demasiado cara paramilhões de pessoas nos países em desenvolvi-mento, em parte devido ao custo dos com-putadores, que são o ponto de entrada habitualna Web: em Janeiro de 2001, o computadorPentium III mais barato custava 700 dólaresEUA-custo muito pesado para ponto de acessode comunidades com baixo rendimento. Paraalém disso, a interface baseada em texto colocaa Internet fora do alcance de pessoas analfabetas.

Para ultrapassar estas barreiras, académi-cos do Instituto Indiano de Ciência e enge-nheiros da Encore Software, empresa de designsedeada em Bangalore, desenvolveram um

aparelho de Internet que cabe numa mão ecusta menos de 200 dólares EUA. Baseado nosistema operativo de fonte aberta da Linux, aprimeira versão do Simputer permitirá o acessoà Internet e correio electrónico em línguas lo-cais, com ecrã de toque e aplicações mi-crobancárias. As próximas versões prometemincluir software com reconhecimento de voz esoftware de texto para voz, para utilizadoresanalfabetos. Os direitos de propriedade inte-lectual foram transferidos gratuitamente paraa Fundação Simputer, que está a licenciar atecnologia a fabricantes por uma quantia sim-bólica – e o aparelho será lançado brevemente.

CAIXA 2.3

Quebrar barreiras ao acesso à Internet

Fonte: PC World 2000; Simputer Trust 2000; Kirkman 2001.


desenvolve qualificações cognitivas, a informação dá con-

teúdo ao conhecimento. A Internet e a World Wide Web

podem fornecer informação tanto aos pobres como aos

ricos.

• Quebrar barreiras à participação. As pessoas e as

comunidades pobres são muitas vezes isoladas e não

têm meios para a acção colectiva. As comunicações

mundiais da Internet têm alimentado muitos movi-

mentos das sociedades civis, em anos recentes: o acordo

para banir a utilização de minas terrestres, iniciativas

para o alívio da dívida nos países pobres e esforços para

fornecer medicamentos para o HIV/SIDA em países

pobres. A Internet é, igualmente, poderosa na mobi-

lização local das pessoas. Campanhas contra a cor-

rupção, por correio electrónico, influenciaram as

eleições de 1999 na Coreia e deram origem ao recente

movimento que depôs o Presidente Filipino Joseph

Estrada. Em todo o mundo, os cidadãos têm cada vez

mais capacidade de utilizar a Internet para respons-

abilizar mais os governos.

• Quebrar barreiras à oportunidade económica.

Apesar da queda recente das acções nas bolsas tecno-

lógicas e a morte das dot-coms, as tecnologias de in-

formação e comunicação e as indústrias associadas estão

entre os sectores mais dinâmicos da economia mundial

(caixa 2.4). Oferecem aos países em desenvolvimento

o potencial para expandir as exportações, criar bons em-

pregos e diversificar as suas economias. O sector das

tecnologias de informação e comunicação requer menos

investimento inicial em capital e infra-estruturas do

que os sectores mais tradicionais – o que pode explicar

porque é que as indústrias de alta tecnologia estão a

crescer mais rapidamente do que as de média tecnolo-

gia, nos países em desenvolvimento. Para além disto,

estas indústrias são trabalho-intensivas, fornecendo

novos empregos e salários a empregados com formação.

Os salários dos profissionais de software na Índia são

elevados, mas competitivos em termos do mercado

mundial (caixa 2.5).17

O que é que o futuro nos reserva? Projecta-se que

a despesa mundial nas tecnologias de informação e

comunicação aumentara de 2,2 mil biliões de dólares

EUA em 1999, para 3 mil biliões em 2005 – ofere-

cendo muitas oportunidades de nicho para presta-

dores de serviços nos países em desenvolvimento.18

Existe, actualmente, 2,5 mil milhões de páginas Web

originais e publicamente acessíveis na Internet e 7,3

milhões de páginas novas são acrescentadas todos os

dias.19 Com a Internet acessível através de aparelhos

sem fio, incluindo telefones móveis que, segundo as

expectativas, ultrapassarão os computadores pes-

soais em termos de acesso, até 2005,20 as pessoas e

as empresas nos países em desenvolvimento serão

cada vez mais capazes de aceder à preciosa infor-

mação disponível na Internet. Prevê-se que o comér-

cio electrónico empresas-consumidor crescerá, em

termos mundiais, de 25 mil milhões de dólares EUA

em 1999, para 233 mil milhões até 2004;21 as previsões

relativas ao comércio electrónico entre empresas

estão entre os 1,2 e os 10 mil milhões de dólares até

2003.22

Os países em desenvolvimento que podem criar as

infra-estruturas necessárias, podem participar em novos

modelos de intermediação de negócios mundiais, como

o outsourcing de processos empresariais e integração

na cadeia de valor. À medida que aumenta a base de

utilizadores, que os custos diminuem e que as tecnolo-

gias são adaptadas às necessidades locais, o potencial

das tecnologias de informação e comunicação nos países

Os defensores da nova economia afirmam quea revolução tecnológica actual criou um novoparadigma de crescimento, que permitirá aexpansão do PIB dos Estados Unidos a bemmais de 4% ao ano – um novo motor de cresci-mento de longo prazo, mais elevado, compa-rável aos caminhos de ferro ou à electricidade.Mas um grupo crítico, que ganhou força como decréscimo dos preços das acções dasdot-coms e do NASDAQ, afirmam que oscrescimentos de produtividade se limitaramao sector informático, empurrados pela ex-pansão do ciclo económico – e que os com-putadores e a Internet não são comparáveis àrevolução industrial. Mudou tudo, ou nada?A realidade é que o crescimento da nova econo-mia não desafiou as leis da economia (o so-breinvestimento continua a sobreaquecer aeconomia). Mas contribui para o rápido cresci-mento recente da economia americana.

O que é que aconteceu? Primeiro, orápido crescimento do sector informático –hardware, software, a Internet – contribuiudirectamente para o crescimento norte-ameri-cano, sendo responsável por cerca de umquarto do crescimento do produto na dé-cada de 1990. Segundo, desde meados dadécada de 1990 que a utilização de com-putadores e da Internet tem afectado outraspartes da economia, aumentando a produ-tividade na indústria transformadora tradi-cional e nos serviços. Depois de 20 anos emque a produtividade cresceu a uma taxamédia anual de 1%, ela tem vindo a crescer,

desde 1995, a uma taxa de cerca de 3% ao ano– e sustentou esse nível mesmo quando aeconomia abrandou, em 2000-01.

Esta experiência recente dos EstadosUnidos parece resolver o chamado paradoxoda produtividade, que levou Robert Solow acomentar, no final da década de 1980, que se"pode ver a era dos computadores em todoo lado menos nas estatísticas da produtivi-dade". Mas não é esse o caso em todos ospaíses da OCDE. Na maior parte da Europae no Japão, o crescimento da produtividadenão acelerou.

Porquê? Alguns defendem que os bene-fícios do computador e da Internet só secomeçam a sentir quando atingirem cercade 50% de penetração e começarem a re-duzir custos noutras partes da economia.Essa taxa só foi atingida nos Estados Unidosem 1999. Não é o número de computadoresque despoleta a produtividade mais elevada,mas a mudança global na forma como aeconomia funciona-se o trabalho é móvel deuma localização e tipo de emprego para ou-tras, se algumas empresas falham enquantooutras arrancam, se os investidores mudamo seu dinheiro de uma ideia nova para outra,se as relações entre empresas e seus fornece-dores tradicionais se quebram e se realin-ham, se as organizações mudam. Numinquérito recente nos Estados Unidos, umquarto das empresas responderam que tinhamrealizado mudanças organizacionais em res-posta à emergência da Internet.

CAIXA 2.4

A nova economia e paradoxos de crescimento

Fonte: President of the United States 2001; Bassanini, Scarpetta e Visco 2000; Solow 1987; Jorgenson e Stiroh 2000; David1999¸OECD 2000a; The Economist 2000.


em desenvolvimento só será limitado pela imaginação

humana e a vontade política.

A ERA DAS REDES ESTÁ AMUDAR A FORMA COMO

AS TECNOLOGIAS SÃO CRIADAS E DIFUNDIDAS –DE 5 FORMAS

É necessário entender vários contornos desta nova era,

de forma a permitir aos países e às pessoas pobres

tirarem vantagem das novas oportunidades.

Em primeiro lugar, as capacidades são mais im-

portantes do que nunca no actual mercado mundial mais

competitivo. A transferência e a difusão da tecnologia

não são fáceis. Os países em desenvolvimento não

podem simplesmente importar e aplicar os conheci-

mentos do exterior através da aquisição de equipa-

mento, sementes e comprimidos. Nem todos os países

têm a capacidade de desenvolver tecnologias de ponta,

mas todos os países precisam ter a capacidade interna

de identificar os benefícios potenciais da tecnologia e

de adaptar as novas tecnologias às suas necessidades e

limitações. Para utilizar uma tecnologia, empresas e

agricultores têm de ser capazes de aprender e desen-

volver com facilidade novas capacidades. Na Tailândia,

quatro anos de educação triplicam as probabilidades de

um agricultor utilizar um fertilizante eficazmente. Na

Índia, é mais provável que os agricultores com for-

mação utilizem técnicas de irrigação e sementes me-

lhoradas. Nesta era de avanços tecnológicos rápidos, a

aprendizagem de novas tecnologias é um processo con-

tínuo. Não é possível aos países permanecerem com-

petitivos sem a constante actualização de conhecimentos

e capacidades (capítulo 4).

Em segundo lugar, as novas regras mundiais que

atribuem valor à tecnologia são mais importantes. As

novas regras subscritas por quase todos os países têm

aumentado a protecção mundial dos direitos intelectuais.

Isto aumenta o valor de mercado da tecnologia, au-

mentando os incentivos ao investimento na investi-

gação e desenvolvimento. Mas também implica novas

escolhas para os países em desenvolvimento no acesso

à tecnologia e uma mudança nos custos ao consumidor

(capítulo 5).

Em terceiro lugar, o sector privado lidera a inves-

tigação e desenvolvimento mundial, detendo a maior

parte do financiamento, conhecimento e pessoal espe-

cializado para a inovação tecnológica. Na maioria dos

países da OCDE, o sector privado financia 50-60% da

investigação e desenvolvimento. As empresas têm um

papel ainda maior na Irlanda, Japão, Coreia e Suécia.

Na maior parte dos países, as empresas aplicam mais in-

vestigação do que aquela que financiam, indicando que

existe algum financiamento do governo à investigação

e desenvolvimento empresarial. As Universidades geral-

mente conduzem 15-20% da investigação e desen-

volvimento nacional, enquanto a investigação pública

na América do Norte e países Nórdicos é responsável

por cerca de 10% e na União Europeia ligeiramente mais

de 15% (quadro 2.3).23

Fazem parte da história as novas formas de finan-

ciamento privado de investigação de alto risco. Inicia-

tivas empresarias pequenas e com base em tecnologia

estão associadas a um risco elevado, fazendo delas can-

didatas improváveis para as formas convencionais de fi-

nanciamento. O capital de risco, essencial para a

explosão tecnológica nos Estados Unidos e que apoia

novas empresas tecnológicas na Europa e Japão, permite

que seja o mercado a escolher os vencedores. Começa

Que promessas reais é que a nova economia trazpara os países em desenvolvimento? A rápidaexpansão mundial das tecnologias de infor-mação e comunicação tem criado novas opor-tunidades para actividades de nicho. Na Índia,em 1999, a indústria gerou 330 mil milhões derupias (7,7 mil milhões de dólares EUA), 15vezes mais do que o nível de 1990, e as expor-tações aumentaram de 150 milhões em 1990para quase 4 mil milhões de dólares em 1999.Um estudo estimou que as exportações devemaumentar para 50 mil milhões até 2008, fazendocom que a tecnologia de informação seja res-ponsável por 30% das exportações da Índia e7,5% do seu PIB. Estima-se que o emprego naindústria de software aumente de 180.000 em1998 para 2,2 milhões em 2008, passando a serresponsável por 8% do emprego formal daÍndia.

As tecnologias de informação e comuni-cação criaram novas oportunidades de out-sourcing, permitindo que um serviço sejaprestado num país e entregue noutro. Estes

serviços, entregues por telecomunicações oupor redes de dados, incluem a gestão de cartõesde crédito, resolução de litígios de seguradoras,pagamento de salários de empresas e a gestãode recursos financeiros, humanos e de clientes.O mercado de outsourcing mundial vale maisde 100 mil milhões de dólares EUA, com 185das empresas da Fortune 500 a recorrer à Índiapara o outsourcing das suas necessidades desoftware. A Índia tem actualmente 1.250 em-presa a exportar software.

A Índia mostra que a política pública é im-portante. Ao prover educação para a tecnolo-gia da informação – as escolas técnicas indianasde língua inglesa formam mais de 73.000 li-cenciados por ano – e investir em infra-estru-turas (sobretudo ligações de alta velocidade eportais internacionais com largura de bandasuficiente), o Governo assegurou um lugar paraa Índia na nova economia. Estes esforços re-sultarão em benefícios de longo prazo para odesenvolvimento humano e um crescimentoeconómico equitativo.

CAIXA 2.5

As oportunidades de exportação da Índia na nova economia

Fonte: Landler 2001; Reuters 2001; Chandrasekhar 2001.

QUADRO 2.3

O sector privado lidera a criação de tecnologia(percentagem das despesas de investigação e desenvolvimento, 1995)

Fonte América do Norte União Europeia Países nórdicos

Financiamento do sector privado 59 53 59Realização do sector privado 71 62 67Realização das universidades 16 21 23Realização do sector público 10 16 10

Nota: Exclui a investigação e desenvolvimento pelas organizações sem fins lucrativos.Fonte: Lall 2001.


a surgir noutros lugares – incluindo a China, Índia, Is-

rael e Singapura (quadro 2.4).

As grandes empresas dominam a investigação e

desenvolvimento nas tecnologias de informação e co-

municação e na biotecnologia, tão importantes para o

desenvolvimento humano. Em todo o mundo, a in-

dústria farmacêutica e biotecnológica gastou 39 mil

milhões de dólares EUA em investigação e desenvolvi-

mento, em 1998. Empresas farmacêuticas americanas

que assentam na investigação investiram 24 mil milhões

de dólares em 1999, aumentando para 26,4 em 2000. As

20 maiores empresas farmacêuticas duplicaram a sua des-

pesa em investigação e desenvolvimento, desde meados

dos anos de 1990. Se essa tendência se mantiver, a des-

pesa média por empresa pode aumentar até 2,5 mil

milhões de dólares EUA até 2005.24

Em quarto lugar, emergiu um mercado de trabalho

mundial para os profissionais das tecnologias de ponta.

Impulsionados pela escassez de qualificações na Eu-

ropa, Japão e nos Estados Unidos, estes trabalhadores

têm cada vez maior mobilidade entre países. Em 2000,

os Estados Unidos aprovaram legislação que permite

mais 195.000 licenças de trabalho por ano para profis-

sionais qualificados. Das 81.000 licenças aprovadas

entre Outubro de 1999 e Fevereiro de 2000, 40%

foram concedidas a indivíduos provenientes da Índia

e mais de metade foram para actividades relacionadas

com a informática, um sexto para ciências e enge-

nharia.25 Surgiu um efeito secundário: um novo tipo

de negócio ou diáspora do cérebro. Uma forte re-

lação entre Silicon Valley e Bangalore assenta nas

redes económicas da diáspora indiana, à medida que

elas investem no país de origem, o que facilita também

os contactos para o acesso ao mercado.

Em quinto lugar, empresas em início de actividade,

laboratórios de investigação, financiadores e grandes

empresas estão a convergir em novos pólos mundiais

de inovação, criando um ambiente dinâmico que reúne

o conhecimento, o financiamento e a oportunidade.

Cientistas de topo e empresários entusiásticos de todo

o mundo convergem nestes centros, atraindo investi-

dores. A revista Wired identificou 46 centros de topo

e classificou-os por importância e vitalidade, de acordo

com a presença de escritórios de grandes empresas,

capitais de risco, universidades, laboratórios de in-

vestigação e empresas em início de actividade . Os Es-

tados Unidos tem 13 pólos, a Europa tem 16, a Ásia

9, América do Sul 2, África 2, Austrália 2, Canadá 1

e Israel 1 (mapa 2.1). Outros pólos podem, breve-

mente, juntar-se à lista – Hyderabad na Índia ou Pe-

quim e Xangai na China.

AS OPORTUNIDADES DA ERA DAS REDES

EXISTEM NUM MUNDO DE CAPACIDADE

TECNOLOGICA DESIGUAL

A difusão desigual das tecnologias de informação e

comunicação – a desigualdade digital – tem chamado

a atenção dos líderes mundiais. Reduzir esta de-

sigualdade é actualmente um objectivo mundial. Mas

difusão desigual da tecnologia não é novidade. Há

muito tempo que existem enormes diferenças entre

países. Como resultado, os 200 e poucos países do

mundo enfrentam o desafio do desenvolvimento

humano na era das redes, começando de pontos de

partida muito diferentes. O índice de realização tecno-

lógica, neste Relatório, apresenta um perfil das rea-

lizações médias de cada país na criação e difusão

tecnológica e na construção de capacidades humanas

para dirigir novas inovações (ver mapa 2.1, p. 45; e

anexo 2.1, p. 46).

Para além da diferença entre países, o índice reve-

la disparidades consideráveis dentro dos países. Ob-

servemos a Índia, que alberga um dos pólos mais

dinâmicos do mundo – Bangalore, que a Wired clas-

sificou em 11º entre 46 pólos. No entanto, a posição

da Índia no índice de realização tecnológica é 63º,

caindo para o lugar mais baixo dos seguidores dinâmi-

cos. Porquê? Devido a variações enormes nas realiza-

ções tecnológicas entre os estados indianos. O país

tem o sétimo maior número de cientistas e enge-

nheiros no mundo, cerca de 140.000 em 1994.27 No en-

tanto, em 1999, o número médio de anos de

A difusão desigual

da tecnologia não é

novidade – há muito

tempo que existem

enormes diferenças

entre países

QUADRO 2.4

O capital de risco expande-se por tudoo mundo(milhões de dól. EUA correntes em investimento)

País ou área 1995 2000

Estados Unidos 4.566 103.170Reino Unido 19 2.937Japão 21 1.665Alemanha 13 1.211França 8 1.124Hong Kong, China (RAE) 245 769Singapura 5 651Suécia — 560Israel 8 474Índia 3 342Finlândia — 217China — 84Coreia do Sul 1 65Filipinas 2 9África do Sul — 3

Nota: Os dados para a Finlândia e Suécia representam acções privadas.Fonte: Thomson Financial Data Services 2001.


escolaridade era de apenas 5,1 anos e o analfabetismo

adulto de 44%.

O índice de realização tecnológica foca três di-

mensões ao nível dos países:

• Criação de novos produtos e processos através da

investigação e desenvolvimento.

• Utilização de novas – e velhas – tecnologias na

produção e consumo.

• Existência das qualificações necessárias para a

aprendizagem e inovação tecnológica.

CRIAÇÃO TECNOLOGICA

O desenvolvimento de novos produtos e invenções,

geralmente como resultado do investimento sistemático

na investigação e desenvolvimento, é conduzido quase

exclusivamente nos países da OCDE e nalguns países

em desenvolvimento da Ásia e América Latina.28 Os

países da OCDE, com 14% da população mundial, são

responsáveis por 86% dos 836.000 pedidos de patente

submetidos em 1998 e 85% dos 437.000 artigos em re-

vistas científicas publicadas mundialmente.29 Estes

países também investem mais tanto em termos absolu-

tos como relativos – uma média de 2,4% do seu PIB vai

para a investigação e desenvolvimento, comparado com

0,6% na Ásia do Sul (quadro anexo A.2.2). A inovação

também significa propriedade. Dos pagamentos de

royalties e de direitos de licenças em 1999, no mundo,

54% foram para os Estados Unidos e 12% foram para

o Japão.30

No entanto, este perfil de concentração nos

países da OCDE oculta a real evolução e dinamismo

em muitos países em desenvolvimento. Existem cen-

tros de inovação no Brasil, Índia, África do Sul,

Tunísia e noutros locais e vários outros países da

Ásia e América Latina estão cada vez mais envolvi-

dos na criação tecnológica. O Brasil está a desenvolver

computadores a baixos custos, a Tailândia desen-

volveu tratamentos para a febre dengue e para a

malária (ver caixa 5.2) e o Vietname desenvolveu

tratamentos para a malária utilizando conhecimento

tradicional (caixa 2.6). A Argentina, China, Coreia,

México e Tailândia estão a submeter quantidades

substanciais de patentes. Na Coreia, a despesa na in-

vestigação e desenvolvimento chega a 2,8% do PIB,

mais do que em qualquer outro país, exceptuando a

Suécia (quadro 2.5).

UTILIZAÇÃO TECNOLOGICA

Como se poderia esperar, a utilização de novas e velhas

tecnologias é desigual – uma função obvia do rendi-

mento, entre outros factores. O que é surpreendente é

a rápida difusão de novas tecnologias nalguns países e

as tendências diversas entre eles.

Em Hong Kong (China, RAE), Islândia, Noruega,

Suécia e Estados Unidos, a Internet chega a mais de

metade da população e noutros países da OCDE chega

O Vietname reduziu extraordinariamente oscasos e mortes por malária, utilizando medica-mentos de alta qualidade produzidos local-mente. Entre 1992 e 1997, o número de mortescausadas pela malária caiu 97% e o número decasos quase 60%. O que é que permitiu estesenormes avanços?

No início dos anos de 1990, o Governovietnamita aproveitou uma melhoria na econo-mia, aumentando o seu investimento no con-trolo da malária e identificando a luta contra a

malária como uma prioridade nacional.O primeiro grande avanço foi o desenvolvimentoe fabrico de um novo medicamento – artemisina– para o tratamento dos casos graves de maláriae resistentes às combinações de medicamentos.O novo produto, extraído da árvore indígenathanh hao, tinha sido utilizado na medicina tradi-cional chinesa e vietnamita durante séculos. A co-laboração entre indústria e investigadores levouà produção local, a baixo custo, de artemisina dealta qualidade e de outros derivados.

CAIXA 2.6

Combinação de conhecimentos tradicionais e de métodos científicospara gerar inovações no tratamento da malária no Vietname

Fonte: WHO 2000a.

QUADRO 2.5

Investimento na capacidade tecnológica doméstica

Parcela da escolarização superior Despesas de investigaçãoTaxa de escolarização superior bruta em ciências e desenvolvimento

(percentagem) (percentagem) (percentagem do PNB)País ou grupo 1980 1997 1995–97 1987–97

Coreia do Sul 15 68 34,1 2,8Singapura 8 43 62,0 1,1Suécia 31 55a 30,6 3,8Tailândia 15 22a 20,9 0,1Estados Unidos 56 81a 17,2 2,6Países em desenvolvimento 7 9a 27,6 ..OCDE de rendimento elevado 39 64a 28,2 2,4

a. Refere-se a um ano anterior.Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano baseados em UNESCO 1999 e 2001a e World Bank 2001h.


UTILIZADORES DE INTERNET – AINDA SÃO UM ENCLAVE MUNDIAL

OCDE derendimentoelevadoexcl. EUA

EstadosUnidos

ÁfricaSubsariana

Países Árabes


Ásia do Sul

América Latinae CaraíbasEuropa do Leste

e CEI

Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório de Desenvolvimento Humano baseados em dados fornecidos por Nua Publish 2001 e UN 2001c.

Utilizadores de Internet(em percentagem da população)

1998 2000

Estados Unidos 26,3 54,3OCDE de rendimento elevado (excl. EUA) 6,9 28,2América Latina e Caraíbas 0,8 3,2Ásia Oriental e Pacífico 0,5 2,3Europa do Leste e CEI 0,8 3,9Países Árabes 0,2 0,6África Subsariana 0,1 0,4Ásia do Sul 0,04 0,4Mundo 2,4 6,7

O círculo grande representa a população mundial.As fatias mostram parcelas regionais da população mundial..As cunhas escuras mostram utilizadores de Internet.

60

50

40

30

20

10

0

Utilizadores de Internet em percentagemda população nacional

MalásiaBrasil

ChinaÁfrica do Sul

Singapura

SuéciaEstados Unidos

Japão

Irlanda

Noruega

1998 2000

A desigualdade diminui –mas ainda muito lentamente

OCDE deelevado

rendimentoPopulação mundial

População que usa a Internet

OCDE de rendimentoelevado 88% em 1998

79% em 2000

14%

Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório deDesenvolvimento Humano baseados em dadosfornecidos por Nua Publish e UN 2001c.

DESTAQUE 2.3

DIFUSÃO DESIGUAL DA TECNOLOGIA-ANTIGAS E NOVAS . . .

Mais de três quartos dosutilizadores de Internet vivem nos países

da OCDE de rendimento elevado,que contém 14% da população mundial

A desigualdade digital no interior dos países

Apesar dos dados sobre a demografia dos utilizadores daInternet serem limitados, constata-se que a sua utiliza-ção é claramente concentrada. Na maior parte dos países,os utilizadores da Internet são predominantemente: • Urbanos e localizados em certas regiões. NaChina, as 15 províncias com menos ligações, com 600milhões de pessoas, têm apenas 4 milhões de uti-lizadores de Internet – enquanto que Xangai e Pe-quim, com 27 milhões de pessoas, têm 5 milhões deutilizadores. Na República Dominicana, 80% dos uti-lizadores situam-se na capital, Santo Domingo. E naTailândia, 90% vivem em áreas urbanas, onde seencontram apenas 21% da população do país. Entreas 1,4 milhões de ligações de Internet da Índia, maisde 1,3 milhões são nos cinco estados de Delhi, Kar-nataka, Maharashtra, Tamil Nadu e Mumbai..• Mais ricos e com melhor educação. Na Bulgária,os 65% mais pobres da população incluem apenas29% dos utilizadores da Internet. No Chile, 89% dosutilizadores da Internet tiveram educação superior,no Sri Lanka 65% e na China 70%.

• Novos. Em qualquer lado, é mais provável que aspessoas mais novas estejam ligadas. Na Austrália, aspessoas com 18-24 anos têm cinco vezes mais proba-bilidade de serem utilizadores de Internet do que asque têm mais de 55 anos. No Chile, 74% dos uti-lizadores têm menos de 35 anos; na China essa per-centagem é de 84%. Outros países seguem o mesmopadrão.• Homens. Os homens constituem 86% dos uti-lizadores na Etiópia, 83% no Senegal, 70% na China,67% na França e 62% na América Latina.

Algumas destas disparidades estão a diminuir.Por exemplo, a assimetria entre os sexos está adiminuir rapidamente – como acontece na Tailândia,onde a percentagem de utilizadoras saltou de 35% em1999 para 49% em 2000, ou nos Estados Unidos,onde as mulheres representavam 38% dos utilizadoresem 1999 e passaram para 51% em 2000. No Brasil,onde a utilização da Internet tem aumentado rapi-damente, as mulheres representam 47% dos uti-lizadores.

Fonte: UNDP, Country Offices 2001; Nanthikesan 2001.


VARIEDADES MODERNAS DE CULTURAS

Percentagem de terras agrícolas permanentemente cultivadas

América Latina Ásia África Subsariana

Tipo 1970 1980 1990 1998 1970 1980 1990 1998 1970 1980 1990 1998 1970 1980 1990 1998

Trigo 11 46 83 90 19 49 74 86 5 22 32 52Arroz 2 22 52 65 10 35 55 65 0 2 15 40Milho 10 20 30 46 10 25 45 70 1 4 15 17Sorgo 4 20 54 70 0 8 15 26Milho-miúdo 5 30 50 78 0 0 5 14Mandioca

Nota: As áreas sombreadas indicam que menos de 30% da terra é plantada com variedades modernas de culturas.Fonte: Evenson e Gollin 2001.

0 1 2 7 0 0 2 12

Médio Oriente e África do Norte

5 16 38 66

0 0 2 18

A divisão digital não éuma novidade. A difusãode invenções com décadasdiminuiu

. . . ENTRE PAÍSES . . .

. . . E NO INTERIOR DOS PAÍSES

Ásia Oriental& PacíficoÁfricaSubsariana

América Latinae CaraíbasPaíses Árabes

Ásia do Sul

Kilowatt-hora per capita

1.500

1.000

500

0

8.500

8.000

7.500

OCDE derendimentoelevado

Ásia Oriental& Pacífico


Países Árabes

Ásia do Sul

Telefones por cabo por 1.000 pessoas

1990 1999

120

80

40

0

600

500

400

TELEFONESTRACTORESELECTRICIDADEPor 1.000 hectares de terrapermanentemente cultivada

Ásia Oriental& Pacífico

ÁfricaSubsariana


Países ÁrabesÁsia do Sul

1990 19971990 1997

10

5

0

40

35

30



Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório de Desenvolvimento Humano baseados em World Bank 2001h, FAO 2000a e ITU 2001b.

Acesso a electricidade Ligações Taxa de frequência(percentagem Telefones de Internet bruta no secundáriode famílias) (por 1.000 pessoas) (por 1.000 pessoas) (percentagem)

Estado indiano/território 1994 1999 1999 1996

Maharashtra 59,7 43 8,21 66

Punjab 83,5 47 1,24 64

Kerala 61,1 43 0,87 83

Karnataka 63,0 29 2,73 52

West Bengal 15,6 16 2,51 44

Orissa 18,8 9 0,12 54

Uttar Pradesh 20,1 10 0,12 43

Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano baseados em NCAER 1999; UNDP, Índia Country Office 2001; Chandrashekar 2001; Government ofÍndia, Department of Education 2001.


a perto de um terço.31 No resto do mundo a percenta-

gem é muito menor, chegando a apenas 0,4% das pes-

soas da África Subsariana. Mesmo na Índia, onde se

localiza um dos maiores pólos tecnológicos do mundo,

apenas 0,4% da população utiliza a Internet. Com estes

níveis, serão necessários anos para reduzir a desigual-

dade digital. Actualmente, 79% dos utilizadores da In-

ternet vivem em países da OCDE, que apenas contam

com 14% da população mundial.

No entanto, a Internet está a explodir em muitos

países – nos países da OCDE de rendimento elevado,

excluindo os Estados Unidos, a percentagem de uti-

lizadores da Internet quadruplicou, de 7% para 28%

entre 1998 e 2000. O aumento tem sido considerável,

mesmo nos países em desenvolvimento: de 1,7 milhões

para 9,8 milhões de utilizadores no Brasil, de 3,8 milhões

para 16,9 milhões de utilizadores na China e de 2.500

para 25.000 no Uganda.32 No entanto, como estão a par-

tir de uma base muito baixa, a parte da população com

acesso permanece pequena.

A difusão da Internet também tem sido desigual

dentro dos países, concentrando-se nas áreas urbanas,

entre homens jovens e entre pessoas com rendimentos

e níveis de educação mais elevados. Um sinal positivo

é a redução da diferença entre os sexos em vários países,

aumentando também a utilização de grupos de rendi-

mentos mais baixos, à medida que se espalham locais

de acesso tais como cafés com Internet e centros de in-

formação comunitários.

Muitos países estão a usar tecnologia de ponta nas

indústrias transformadoras, de forma competitiva, como

se demonstra pelo seu sucesso com exportações de alta

tecnologia. Dos 30 maiores exportadores, 11 pertencem

ao mundo em desenvolvimento – incluindo a Coreia,

Malásia e México (quadro 2.6). Mas, na África Sub-

sariana, Países Árabes e Ásia do Sul as exportações de

média e alta tecnologia representam menos de 5% do

total (quadro anexo A2.3).

De igual modo, muitas invenções com décadas de

idade não foram adoptadas em todo o mundo, apesar

do seu enorme valor como instrumentos do progresso

humano. Com muitas destas velhas tecnologias, a difusão

estagnou ou ficou bloqueada, esbarrando aparente-

mente contra as limitações de rendimento, de infra-es-

truturas e de instituições.

• A electricidade ainda não chegou a cerca de 2 mil

milhões de pessoas, um terço da população mundial. Em

1998, o consumo médio de electricidade na Ásia do Sul

e na África Subsariana era menos de um décimo do dos

países da OCDE.

• O telefone já tem mais de cem anos. Apesar de exis-

tir mais de 1 ligação à rede telefónica por cada 2 pes-

soas, nos países da OCDE, existe apenas 1 para cada 15

nos países em desenvolvimento – e 1 para cada 200 nos

países menos desenvolvidos. Estas disparidades impe-

dem o acesso à Internet e dificultam as ligações na era

das redes. Contudo, recentes investimentos em infra-es-

truturas, reformas institucionais, inovações de marke-

ting e progressos tecnológicos têm acelerado a difusão

de cabos de ligação telefónica. Entre 1990 e 1999, a den-

sidade de cabos de telefone aumentou de 22 para 69 por

1.000 habitantes nos países em desenvolvimento. Os tele-

fones móveis têm ultrapassado as restrições de infra-es-

truturas, espalhando-se nalguns países tão rapidamente

quanto os cabos telefónicos. A África do Sul tem 132

utilizadores de telemóvel comparado com 138 ligações

de telefone fixo por 1.000 habitantes e Venezuela tem

143 assinantes de telemóveis por 1.000 pessoas (quadro

anexo A.2.4). Mas apesar disso e até hoje, os telefones

móveis têm contribuído para aumentar as assimetrias,

já que têm aumentado muito mais rapidamente nos

países da OCDE.

A difusão estagnou

ou ficou bloqueada,

esbarrando

aparentemente contra

as limitações

de rendimento,

de infra-estruturas

e de instituições QUADRO 2.6Concorrência nos mercados mundiais:os 30 exportadores líderes de produtosde alta tecnologia

Mil milhões dePaís dólares EUA, Índice

Posição ou área 1998–99 (1990=100)

1 Estados Unidos 206 2502 Japão 126 1963 Alemanha 95 2064 Reino Unido 77 2555 Singapura 66 4206 França 65 2487 Coreia do Sul 48 4288 Holanda 45 3109 Malásia 44 685

10 China 40 1.46511 México 38 3.84612 Irlanda 29 53513 Canadá 26 29714 Itália 25 17715 Suécia 22 31416 Suíça 21 23117 Bélgica 19 29618 Tailândia 17 59119 Espanha 11 28920 Finlândia 11 51221 Dinamarca 9 26122 Filipinas 9 1.56123 Israel 7 45924 Áustria 7 17225 Hungria 6 ..26 Hong Kong, China

(RAE) 5 11127 Brasil 4 36428 Indonésia 3 1.81129 República Checa 3 ..30 Costa Rica 3 7.324

Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humanobaseados em dados de Lall 2000 e UN 2001a.


• As transformações agrotécnicas de criação de

plantas, selecção de sementes, controlo de água e mecani-

zação começaram na Europa em meados do século 18

e espalharam-se pelo resto do mundo. Com a revolução

verde, o rendimento mundial de cereais duplicou entre

o início dos anos de 1960 e o final dos anos de 1990,

crescendo de forma particularmente rápida na Ásia e

América Latina. Mas a África Subsariana ficou muito

para trás na utilização de variedades de sementes moder-

nas, tractores e fertilizantes.33 O clima e a terra ajudam

a explicar algumas das diferenças, mas o rendimento

mais baixo também reflecte um nível mais baixo de

factores de produção tecnológicos (quadro 2.8).

• Os progressos médicos que impulsionaram enormes

ganhos na sobrevivência continuam fora do alcance de

muitos. Cerca de 2 mil milhões de pessoas não têm

acesso a medicamentos essenciais, como a penicilina.

A reidratação oral continua a não ser utilizada em 38%

dos casos de diarreia, nos países em desenvolvimento.

E metade das crianças africanas com 1 ano não foi vaci-

nada contra a difteria, coqueluche, tétano, poliomielite

e sarampo.34

QUUALIFICAÇÕES HUMANAS

Os países em desenvolvimento que estão bem classifi-

cados na ordenação do índice de realização tecnológica

têm conseguido ganhos espectaculares ao nível das

qualificações humanas nas últimas décadas. As taxas de

escolarização bruta superior na Coreia aumentaram de

15% para 68% entre 1980 e 1997, e 34% dessa esco-

larização foram em ciências e matemática – bem à

frente de 28%, a média da OCDE.35 Mas, a maior parte

dos países em desenvolvimento está muito atrasada em

relação aos países da OCDE na escolarização (figura

2.3).

TRANSFORMAR A TECNOLOGIA NUM INSTRUMENTO

DE DESENVOLVIMENTO HUMANO REQUER ESFORÇO

No final do século 19, a aplicação da ciência as técni-

cas manufactureiras ou às práticas agrícolas tornou-se

na base dos sistemas produtivos, tendo contribuído de

alguma forma para aumentar o rendimento da maio-

ria dos trabalhadores. No século 20, a investigação e

o desenvolvimento transformaram o conhecimento

num factor produtivo crucial e as invenções produzi-

das pelos laboratórios industriais rapidamente encon-

traram o seu caminho para o mercado. A iniciativa

empresarial e os incentivos de mercado aceleraram o

progresso tecnológico para satisfazer a procura do

consumidor. Mas, foi só nos últimos 10 anos que a

reserva de conhecimentos indígenas começou a chegar

às pessoas de forma mais alargada. O seu valor poderá

ser realçado quando for desenvolvido com métodos

modernos, difundido e comercializado (ver caixa 2.6).

Mas o mercado não é suficiente para canalizar o

desenvolvimento tecnológico para as necessidades hu-

manas. O mercado pode produzir jogos de vídeo e curas

para a calvície, mas não eliminará, necessariamente, a

falta de saúde, subnutrição, isolamento e falta de conhe-

cimentos que afectam as pessoas pobres. Muitos dos

sucessos do século 20 obrigaram a esforços delibera-

dos para desenvolver soluções tecnológicas para os

problemas humanos, adaptando-as aos países em de-

senvolvimento e difundindo-as amplamente entre as

pessoas pobres. Para a revolução verde ocorrer, foi

necessário mobilizar a comunidade internacional para

um gigantesco programa de investigação agrícola para

prevenir a fome mundial, juntamente com a investigação

e adaptação científicas ao nível local. A terapia de rei-

dratação oral emergiu com a investigação de ponta, mas

a sua disseminação exigiu um grande esforço público

(ver caixa 2.2). Apesar da descoberta da penicilina em

1928, esta só foi comercializada 15 anos mais tarde.

Porquê? A procura de antibióticos por satisfazer era

sem dúvida enorme, mas as empresas farmacêuticas não

se mostraram interessadas. Foi necessário haver uma

guerra para que a procura se cristalizasse num mercado

viável.36

Assim, transformar a tecnologia num instrumento

de desenvolvimento humano requer, muitas vezes, um

esforço deliberado e investimento público para criar e

difundir amplamente as inovações. Não basta investir

na criação, adaptação e comercialização de produtos

necessários às pessoas pobres, ou que estas possam

adquirir – os seus salários são demasiado baixos e não

representam uma oportunidade de mercado para o

sector privado. As capacidades nacionais nos países

em desenvolvimento também são limitadas. Benefícios

potencialmente enormes requerem uma coordenação

difícil ao nível mundial. Os direitos de propriedade

intelectual podem estimular a inovação, mas no mundo

de hoje, de profundo desequilíbrio na procura e ca-

pacidade, eles não são suficientes para estimular a ino-

vação em muitos países em desenvolvimento. Ao nível

mundial, benefícios potencialmente vastos requerem

uma coordenação difícil. Contudo, o investimento

público no desenvolvimento tecnológico pode ter re-

tornos enormes. Por exemplo, estima-se que cerca de

1.800 programas públicos de investigação sobre o trigo,

arroz, milho e outras culturas – que ocorrem em todas

1970 1995


Taxa de escolarização bruta (percentagem)

100

80

60

40

20

0

Países menosDesenvolvidos a

1970 1995


Taxa de escolarização bruta (percentagem)

60

50

40

30

20

10

0

Países emdesenvolvimento

FIGURA 2.3

A escolarização reflecte o progredesigual na construção de capac

ESCOLARIZAÇÃO SECUNDÁRIA

ESCOLARIZAÇÃO SUPERIOR

a. Os dados referem-se a 1970 e 1994.Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório deDesenvolvimento Humano baseadosem UNESCO 1999.

Países emDesenvolvimento

Mundo

Mundo

Países menosdesenvolvidos a


as regiões e ao longo de quatro décadas, desde 1958 –

tiveram uma taxa média de retorno interno real de

44% (tabela 2.9).

O resto deste Relatório explora as formas como

as políticas públicas, nacionais e mundiais, podem

enfrentar os constrangimentos fundamentais à cria-

ção e difusão de tecnologia para as pessoas e países

pobres. O capítulo 3 concentra-se na gestão de

riscos, o capítulo 4 na construção de capacidade

nacional e o capítulo 5 na promoção de iniciativas

mundiais.

QUADRO 2.7

Taxas elevadas de retorno com oinvestimento na investigação agrícola(percentagem)

Taxa internade retorno,

Localização 1958–98

Todas as localizações conhecidas 44África Subsariana 33Ásia e Pacífico 48América Latina e Caraíbas 41Ásia Ocidental e África do Norte 34Multinacional ou internacional 35

Nota: As classificações regionais diferem das utilizadas em qualqueroutro lugar no Relatório. Mostram a média de 1.809 programas dosector público.Fonte: Lipton, Sinha e Blackman 2001.


Resultados de inovaçãotecnológica

16 (máximo)

4 (mínimo)

Centros

Índice de realizaçãotecnológica

Líderes

Líderes potenciais

Seguidores dinâmicos

Marginalizados

Dados não disponíveis

MAPA 2.1

A GEOGRAFIA DA INOVAÇÃO E REALIZAÇÃO TECNOLÓGICA

Resultados16 Sillicon Valley, EUA15 Boston, EUA15 Estocolmo-Kista, Suécia15 Israel14 Raleigh-Durham-Chapel

Hill, EUA14 Londres, RU14 Helsínquia, Finlândia13 Austin, EUA13 São Francisco, EUA

13 Taipé, Taiwan (provínciada China)

13 Bangalore, Índia12 Nova Iorque, EUA12 Albuquerque, EUA12 Montreal, Canadá12 Seattle, EUA12 Cambridge, RU12 Dublin, Irlanda11 Los Angeles, EUA

11 Malmo, Suécia -Copenhaga, Dinamarca

11 Baviera, Alemanha11 Flandres, Bélgica11 Tóquio, Japão11 Quioto, Japão11 Hsinchu, Taiwan

(província da China)10 Virgínia, EUA10 Vale do Tamisa, RU

10 Paris, França10 Bade-Wurttemberg,

Alemanha10 Oulu, Finlândia10 Melbourne, Austrália9 Chicago, EUA9 Hong Kong, China (RAE)9 Queensland, Austrália9 São Paulo, Brasil8 Salt Lake, EUA

8 Santa Fé, EUA8 Glasgow-Edinburgo, RU8 Saxónia, Alemanha8 Sophia Antipolis, França8 Inchon, Coreia do Sul8 Kuala Limpur, Malásia8 Campinas, Brasil7 Singapura6 Trondheim, Noruega4 El Ghazala, Tunísia4 Gauteng, África do Sul

Centros mundiais de inovação tecnológica Em 2000, a revista Wired consultou fontes locais nos governos, indústria e meios de comunicação social, para encontrar as localizações mais im-portantes na nova geografia digital. Cada uma foi classificada de 1 a 4, em quatro áreas: a capacidade das áreas universitárias e das instalações de investigação para formar trabalhadores qualificados ou desen-volver novas tecnologias, a presença de companhias e de grandes empresas multinacionais para fornecer competências e estabilidade económica, o impulso empresarial da população para iniciar novas aventuras ea disponibilidade do capital de risco para assegurar que as ideias se orientam para o mercado. Quarenta e seis locais foram identificados como centros tecnológicos, identificados no mapa com círculos pretos.

Fonte: Hillner 2000.

Quatro categorias do índice de realização tecnológica (ver anexo 2.1, p. 46; e quadro anexo A2.1, p. 48)

LÍDERES

Finlândia (2 centros)Estados Unidos (13 centros)Suécia (2 centros)Japão (2 centros)Coreia do Sul (1 centro)HolandaReino Unido (4 centros)Canadá (1 centro)Austrália (1 centro)Singapura (1 centro)Alemanha (3 centros)Noruega (1 centro)Irlanda (1 centro)Bélgica (1 centro)Nova ZelândiaÁustriaFrança (2 centros)Israel

LÍDERES POTENCIAIS

EspanhaItáliaRepública ChecaHungriaEslovéniaHong Kong, China (RAE)EslováquiaGréciaPortugalBulgáriaPolóniaMalásiaCroáciaMéxicoChipreArgentinaRoméniaCosta RicaChile

SEGUIDORES DINÂMICOS

UruguaiÁfrica do Sul (1 centro)TailândiaTrindade e TobagoPanamáBrasil (2 centros)FilipinasChina (2 centros)BolíviaColômbiaPeruJamaicaIrão

Tunísia (1 centro)ParaguaiEquadorEl SalvadorRepública DominicanaSíriaEgiptoArgéliaZimbabweIndonésiaHondurasSri LankaÍndia (1 centro)

MARGINALIZADOS

NicaráguaPaquistãoSenegalGanaQuéniaNepalTanzâniaSudãoMoçambique

Este relatório introduz o índice de realização tecno-lógica (IRT), cujo objectivo é retratar a forma comoum país cria e difunde a tecnologia e constrói umabase de capacidades humanas – reflectindo a ca-pacidade de participação nas inovações tecnológicasda era das redes. Este índice compósito mede reali-zações e não o potencial, esforços ou inputs. Não éuma medida para conhecer o país que lidera no de-senvolvimento tecnológico mundial mas, antes, paraavaliar se um país no seu todo está a participar bemna criação e na utilização da tecnologia. Considere-mos os Estados Unidos – uma fonte de influência datecnologia mundial – e a Finlândia. Os EstadosUnidos têm um total de invenções e anfitriões de In-ternet muito maior do que a Finlândia, mas não seclassifica tão bem na ordenação do IRT, porque naFinlândia a Internet está mais amplamente difun-dida e muito se faz para desenvolver uma base de qual-ificações tecnológicas por toda a população.

As realizações tecnológicas de um país são maisamplas e mais complexas do que este ou qualqueroutro índice pode retratar. É impossível reflectir agama completa de tecnologias – da agricultura à medi-cina e indústria transformadora. Muitos aspectos dacriação, difusão e qualificações humanas tecnológicassão difíceis de quantificar. E mesmo se fosse possívelquantificá-los, a falta de dados fidedignos faz com queseja impossível reflecti-los completamente. Conside-remos, por exemplo, a ocorrência de importantesinovações tecnológicas no sector informal da econo-mia e nos sistemas de conhecimento indígenas. Mas,como não são registadas não podem ser quantifi-cadas. Por isso, o IRT é construído utilizando indi-cadores, e não medidas directas, das realizações de umpaís em quatro dimensões. Fornece um resumo embruto – e não uma medida compreensiva – das reali-zações tecnológicas de uma sociedade.

Porquê um índice composto? O IRT destina-se a ajudar os decisores políticos nadefinição de estratégias tecnológicas. Este Relatóriodefende que as estratégias tecnológicas precisam serredefinidas na era das redes. Como primeiro passo,apela aos decisores políticos para considerarem denovo as suas realizações tecnológicas actuais. Umíndice compósito ajuda um país a situar-se em relaçãoa outros, sobretudo aqueles que estão mais avança-dos. Há muitos elementos que compõem as realiza-ções tecnológicas de um país, mas uma avaliaçãoglobal é realizada com mais facilidade através deuma única medida compósita do que através de váriasmedidas diferentes. Tal como outros índices com-pósitos dos Relatórios de Desenvolvimento Humano(o índice de desenvolvimento humano, por exemplo),O IRT é para ser usado como ponto de partida parauma avaliação global, seguida pela análise por-menorizada de diferentes indicadores.

A elaboração do índice reflecte duas preo-cupações particulares. Primeiro, concentra-se em in-dicadores que reflectem as preocupações políticas detodos os países, independentemente do nível de de-senvolvimento tecnológico. Segundo, ser útil aospaíses em desenvolvimento. Para o conseguir, este

índice tem de ser capaz de distinguir entre países queestão no fundo da classificação.

Componentes do índiceO IRT concentra-se em quatro dimensões da ca-pacidade tecnológica que são importantes para colheros benefícios da era das redes. Os indicadores se-leccionados estão relacionados com objectivos im-portantes da política tecnológica de todos os países,independentemente do seu nível de desenvolvimento: • Criação de tecnologia. Nem todos os países pre-cisam de estar na vanguarda do desenvolvimentotecnológico mundial, mas a capacidade de inovar érelevante para todos os países e constitui o nível maiselevado da capacidade tecnológica. A economiamundial dá grandes recompensas aos líderes e pro-prietários da inovação tecnológica. Todos os paísesprecisam ter a capacidade de inovar, porque a pos-sibilidade de inovar na utilização da tecnologia nãopode ser plenamente desenvolvida sem que exista acapacidade de criar – sobretudo de adaptar produ-tos e processos às condições locais. A inovação ocorreem toda a sociedade, em contextos formais e infor-mais, apesar da tendência actual ser no sentido de au-mentar a comercialização e formalização do processode inovação. Na ausência de indicadores perfeitos ede séries de dados, o IRT utiliza dois indicadores paracaptar o nível de inovação numa sociedade. O pri-meiro é o número de patentes concedidas per capita,para reflectir o nível actual de actividades de in-venção. O segundo é dado pelas receitas de royaltiese direitos de licenças recebidos do estrangeiro percapita, para reflectir o stock de inovações bem suce-didas no passado que ainda são úteis e, portanto, têmvalor de mercado.• Difusão de inovações recentes. Todos os paísestêm de adoptar inovações para beneficiar das opor-tunidades da era das redes. Isto é medido pela difusãoda Internet – indispensável à participação – e pela ex-portação de produtos de alta e média tecnologiacomo uma parcela do total de exportações.• Difusão de invenções antigas. A participação naera das redes exige a difusão de muitas invenções anti-gas. Embora seja possível saltar etapas, o avanço tec-nológico é um processo cumulativo e a ampla difusãode invenções mais antigas é necessária para adoptarinvenções mais recentes. Os dois indicadores uti-lizados aqui – telefones e electricidade – são parti-cularmente importantes, porque são necessários paraa utilização das tecnologias mais novas e, também,porque são inputs difusos de uma grande variedadede actividades humanas. Contudo, ambos os indi-cadores são expressos como logaritmos, cujo máximoé o nível médio da OCDE, dado que são impor-tantes numa fase inicial do avanço tecnológico masnão nas suas fases mais avançadas. Assim, embora sejaimportante para a Índia concentrar-se na difusão daelectricidade e dos telefones, para que as suas popu-lações possam participar na revolução tecnológica, oJapão e a Suécia já passaram esta fase. Exprimir a me-dida em logaritmos garante que, à medida que osníveis aumentam, a sua contribuição para o índice émenor.

• Qualificações humanas. Uma massa crítica dequalificações é indispensável ao dinamismo tecno-lógico. Tanto os criadores como os utilizadores denova tecnologia precisam de qualificações. A tecno-logia de hoje exige a adaptabilidade – qualificaçõespara dominar o fluxo constante de novas inovações.As bases desta capacidade são o ensino básico, paradesenvolver capacidades cognitivas, e qualificaçõesem ciências e matemáticas. Utilizam-se dois indi-cadores para reflectir as qualificações humanasnecessárias à criação e absorção de inovações: anosmédios de escolaridade e taxa de escolarização brutade estudantes do ensino superior inscritos em ciên-cia, matemática e engenharia. Apesar de ser desejávelincluir indicadores de formação profissional, estesdados não estão disponíveis.

Fontes de dados e limitaçõesOs dados utilizados para construir o IRT provêm dasséries internacionais mais utilizadas na análise detendências tecnológicas, sendo portanto os maisfidedignos do conjunto disponível, como se mostrano quadro. O conjunto de indicadores apropriadoslimita-se àqueles que têm uma cobertura razoável.

Ao interpretar os valores e a classificação doIRT, deve-se ter em consideração as limitações dasséries de dados. Alguns países podem ter inovaçõessubavaliadas, porque os registos de patentes e ospagamento de royalties são os únicos dados sobre in-ovação tecnológica que são recolhidos sistematica-mente, mas que deixam de fora inovações valiosas masnão comercializadas, como as que ocorrem no sec-tor informal e em sistemas de conhecimento indíge-nas. Para além disto, os sistemas e tradições nacionaisdiferem no seu âmbito e nos critérios. A difusão denovas tecnologias pode ser subavaliada em muitospaíses em desenvolvimento. O acesso à Internet é me-dido através de anfitriões de Internet, porque estesdados são mais fidedignos e têm melhor cobertura doque os dados sobre utilizadores de Internet, ao níveldo país.

Ponderação e agregaçãoA metodologia para a construção do IRT é apresen-tada em pormenor na nota técnica. Cada uma das qua-tro dimensões tem igual ponderação. E cada um dosindicadores que compõem as dimensões tambémtem igual ponderação.

Valores e classificações do IRTAs estimativas do IRT foram preparadas para 72

países, para os quais existem dados disponíveis e dequalidade aceitável. Para outros, não existiam dadosou eram insatisfatórios para um ou mais indicadores.Muitos dos países do mundo em desenvolvimento nãotêm dados sobre patentes e royalties. Como a falta dedados geralmente indica que existe pouca inovaçãoformal, utilizou-se nestes casos um valor igual a zeropara o indicador em falta.

Os resultados mostram três tendências: um mapade grandes disparidades entre países, diversidade edinamismo no progresso tecnológico entre paísesem desenvolvimento e um mapa de pólos tecnológi-


ANEXO 2.1

O ÍNDICE DE REALIZAÇÃO TECNOLÓGICA – UMA NOVA MEDIDA DA CAPACIDADE DOS PAÍSES PARTICIPAREM NA ERA DAS REDES


cos sobrepostos em países com níveis de desen-volvimento diferentes.

O mapa de grandes disparidades mostra quatrogrupos de países (ver mapa 2.1), com os valores doIRT a variar de 0,744 para a Finlândia a 0,066 paraMoçambique. Estes países podem ser consideradoscomo líderes, líderes potenciais, seguidores dinâmi-cos ou marginalizados:• Líderes (IRT acima de 0,5) – liderados pela Fin-lândia, Estados Unidos, Suécia e Japão, este grupoestá na vanguarda da inovação tecnológica. A ino-vação é auto-sustentada e estes países têm realiza-ções elevadas na criação, difusão e qualificaçõestecnológicas. A seguir vem a Coreia do Sul, emquinto e Singapura, em décimo – dois países que,nas décadas recentes, avançaram rapidamente na te-cnologia. Este grupo separa-se do resto pelo seuíndice de invenção mais elevado, com uma diferençasignificativa entre Israel, neste grupo e a Espanha,no seguinte.• Líderes potenciais (0,35-0,49) – a maior partedestes países investiu em níveis elevados de qualifi-cações humanas e difundiu amplamente tecnologias

antigas, mas inova pouco. Cada um tende a posi-cionar-se relativamente baixo numa ou duas dimen-sões, tal como a difusão de inovações recentes ou deinvenções antigas. Mas, a maior parte tem níveis dequalificação comparáveis aos do grupo do topo. • Seguidores dinâmicos (0,20-0,34) – estes paísessão dinâmicos na utilização de novas tecnologias.Muitos são países em desenvolvimento com níveis dequalificações humanas significativamente mais ele-vados que os do quarto grupo. Inclui, entre outros,o Brasil, China, Índia, Indonésia, África do Sul eTunísia. Muitos destes países têm indústrias de altatecnologia e centros tecnológicos importantes, masa difusão de invenções antigas é lenta e incompleta. • Marginalizados (menos de 0,20) – a difusãotecnológica e a construção de qualificações aindatêm um longo caminho a percorrer nestes países.Largos sectores da população não beneficiaram da di-fusão de antigas tecnologias.

Estas classificações não seguem as do rendi-mento e mostram um dinamismo considerável nocampo das realizações tecnológicas, em vários países– por exemplo, a Coreia tem melhor classificação do

que o Reino Unido, Canadá e outras economias in-dustrializadas já estabelecidas. A Irlanda classifi-cou-se acima da Áustria e da França. Países emdesenvolvimento de grande dimensão – China, Brasil,Índia – têm prestações piores do que seria de esperar,porque esta não é uma classificação do "poderiotecnológico" de um país.

Finalmente, os pólos tecnológicos têm um efeitolimitado no índice devido às disparidades no interiordos países. Se o IRT fosse estimado apenas para ospólos, estes países seriam sem dúvida classificadosentre os líderes ou líderes potenciais.

Realizações tecnológicase desenvolvimento humanoApesar das realizações tecnológicas serem impor-tantes para o desenvolvimento humano, o IRT medeapenas as realizações tecnológicas. Não nos dá indi-cação sobre o nível de tradução destas realizações emdesenvolvimento humano. Apesar disso, o IRT mostrauma correlação elevada com o índice de desenvolvi-mento humano (IDH) e correlaciona-se melhor como IDH do que com o rendimento.

Dimensão Indicador Fonte

Criação de tecnologia Patentes concedidas per capita Organização Mundial da PropriedadeIntelectual (WIPO 2000)

Receitas de royalties e direitos de licenças do exterior, per capita Banco Mundial (World Bank 2001h)

Difusão de inovações recentes Anfitriões de Internet per capita União Internacional das Telecomunicações(ITU 2001a)

Exportações de alta e média tecnologia como parcela de todas as exportações Divisão de Estatísticas das Nações Unidas(calculado com base em dados de Lall 2001 eUN 2001a)

Difusão de inovações antigas Logaritmo dos telefones per capita (cabo e telemóveis combinados) União Internacional das Telecomunicações(ITU 2001b)

Logaritmo do consumo de electricidade per capita Banco Mundial (World Bank 2001h)

Qualificações humanas Anos médios de escolaridade Barro e Lee (Barro e Lee 2000)

Taxa de escolarização bruta no ensino superior em ciências, matemática e engenharia Organização das Nações Unidas para a Edu-cação, Ciência e Cultura (cálculos baseadosem dados da UNESCO 1998, 1999 e 2001a)

Fonte: Desai e outros 2001.


A2.1 Índice derealizaçãotecnológica

Difusão das inovaçõesrecentes

Criação de tecnologia Exportações Difusão das inovações Qualificações humanas

Patentes Receitas de de alta antigas Taxa de esco-Índice de concedidas royalties e direi- Anfitriões e média Telefones Consumo de Anos médios larização supe-realização a residentes tos de licenças de Internet tecnologia (cabo e móvel, electricidadede escolaridade rior bruta

tecnológica (por milhão (dólares EUA por (por 1.000 (em % das por (kilowatt-hora (15 anos em ciências (IRT) de pessoas) 1.000 pessoas) pessoas) exp. de bens) 1.000 pessoas) per capita) e acima) (%)

Ordem IRT valores 1998 a 1999 b 2000 1999 1999 1998 2000 1995–97 c

Líderes

1 Finlândia 0,744 187 125,6 200,2 50,7 1,203 d 14,129 e 10,0 27,42 Estados Unidos 0,733 289 130,0 179,1 66,2 993 d 11,832 e 12,0 13,9 f

3 Suécia 0,703 271 156,6 125,8 59,7 1,247 d 13,955 e 11,4 15,34 Japão 0,698 994 64,6 49,0 80,8 1,007 d 7,322 e 9,5 10,0 g

5 Coreia do Sul 0,666 779 9,8 4,8 66,7 938 d 4,497 10,8 23,2

6 Holanda 0,630 189 151,2 136,0 50,9 1,042 d 5,908 9,4 9,57 Reino Unido 0,606 82 134,0 57,4 61,9 1,037 d 5,327 9,4 14,98 Canadá 0,589 31 38,6 108,0 48,7 881 15,071 e 11,6 14,2 f

9 Austrália 0,587 75 18,2 125,9 16,2 862 8,717 e 10,9 25,310 Singapura 0,585 8 25,5 h, i 72,3 74,9 901 6,771 7,1 24,2 h

11 Alemanha 0,583 235 36,8 41,2 64,2 874 5,681 10,2 14,412 Noruega 0,579 103 20,2 i 193,6 19,0 1,329 d 24,607 e 11,9 11,213 Irlanda 0,566 106 110,3 48,6 53,6 924 d 4,760 9,4 12,314 Bélgica 0,553 72 73,9 58,9 47,6 817 7,249 e 9,3 13,6 f

15 Nova Zelândia 0,548 103 13,0 146,7 15,4 720 8,215 e 11,7 13,1

16 Áustria 0,544 165 14,8 84,2 50,3 987 d 6,175 8,4 13,617 França 0,535 205 33,6 36,4 58,9 943 d 6,287 7,9 12,618 Israel 0,514 74 43,6 43,2 45,0 918 d 5,475 9,6 11,0 f

Líderes potenciais

19 Espanha 0,481 42 8,6 21,0 53,4 730 4,195 7,3 15,620 Itália 0,471 13 9,8 30,4 51,0 991 d 4,431 7,2 13,0

21 República Checa 0,465 28 4,2 25,0 51,7 560 4,748 9,5 8,222 Hungria 0,464 26 6,2 21,6 63,5 533 2,888 9,1 7,723 Eslovénia 0,458 105 4,0 20,3 49,5 687 5,096 7,1 10,624 Hong Kong, China (RAE) 0,455 6 — 33,6 33,6 1,212 d 5,244 9,4 9,8 f, g

25 Eslováquia 0,447 24 2,7 10,2 48,7 478 3,899 9,3 9,5

26 Grécia 0,437 (,) 0,0 j 16,4 17,9 839 3,739 8,7 17,2 f

27 Portugal 0,419 6 2,7 17,7 40,7 892 3,396 5,9 12,028 Bulgária 0,411 23 — 3,7 30,0 i 397 3,166 9,5 10,329 Polónia 0,407 30 0,6 11,4 36,2 365 2,458 9,8 6,6 f

30 Malásia 0,396 — 0,0 2,4 67,4 340 2,554 6,8 3,3 f

31 Croácia 0,391 9 — 6,7 41,7 431 2,463 6,3 10,632 México 0,389 1 0,4 9,2 66,3 192 1,513 7,2 5,033 Chipre 0,386 — — 16,9 23,0 735 3,468 9,2 4,034 Argentina 0,381 8 0,5 8,7 19,0 322 1,891 8,8 12,0 g

35 Roménia 0,371 71 0,2 2,7 25,3 227 1,626 9,5 7,2

36 Costa Rica 0,358 — 0,3 4,1 52,6 239 1,450 6,1 5,7 g

37 Chile 0,357 — 6,6 6,2 6,1 358 2,082 7,6 13,2

Seguidores dinâmicos

38 Uruguai 0,343 2 0,0 j 19,6 13,3 366 1,788 7,6 7,339 África do Sul 0,340 — 1,7 8,4 30,2 k 270 3,832 6,1 3,440 Tailândia 0,337 1 0,3 1,6 48,9 124 1,345 6,5 4,6

41 Trindade e Tobago 0,328 — 0,0 i 7,7 14,2 246 3,478 7,8 3,342 Panamá 0,321 — 0,0 1,9 5,1 251 1,211 8,6 8,543 Brasil 0,311 2 0,8 7,2 32,9 238 1,793 4,9 3,444 Filipinas 0,300 (,) 0,1 0,4 32,8 77 451 8,2 5,2 f

45 China 0,299 1 0,1 0,1 39,0 120 746 6,4 3,2

46 Bolívia 0,277 — 0,2 0,3 26,0 113 409 5,6 7,7 f, g

47 Colômbia 0,274 1 0,2 1,9 13,7 236 866 5,3 5,248 Peru 0,271 — 0,2 0,7 2,9 107 642 7,6 7,5 f

49 Jamaica 0,261 — 2,4 0,4 1,5 i 255 2,252 5,3 1,650 Irão 0,260 1 0,0 i (,) 2,0 133 1,343 5,3 6,5



51 Tunísia 0,255 — 1,1 (,) 19,7 96 824 5,0 3,852 Paraguai 0,254 — 35,3 0,5 2,0 137 756 6,2 2,253 Equador 0,253 — — 0,3 3,2 122 625 6,4 6,0 f, g

54 El Salvador 0,253 — 0,2 0,3 19,2 138 559 5,2 3,655 República Dominicana 0,244 — — 1,7 5,7 i 148 627 4,9 5,7

56 Síria 0,240 — — 0,0 1,2 102 838 5,8 4,6 g

57 Egipto 0,236 (,) 0,7 0,1 8,8 77 861 5,5 2,958 Argélia 0,221 — — (,) 1,0 54 563 5,4 6,059 Zimbabwe 0,220 (,) — 0,5 12,0 36 896 5,4 1,660 Indonésia 0,211 — — 0,2 17,9 40 320 5,0 3,1

61 Honduras 0,208 — 0,0 (,) 8,2 57 446 4,8 3,0 g

62 Sri Lanka 0,203 — — 0,2 5,2 49 244 6,9 1,463 Índia 0,201 1 (,) 0,1 16,6 i 28 384 5,1 1,7

Marginalizados

64 Nicarágua 0,185 — — 0,4 3,6 39 281 4,6 3,865 Paquistão 0,167 — (,) j 0,1 7,9 24 337 3,9 1,4 f, g

66 Senegal 0,158 — 0,0 j 0,2 28,5 27 111 2,6 0,5 f, g

67 Gana 0,139 (,) — (,) 4,1 12 289 3,9 0,4 f, g

68 Quénia 0,129 (,) (,) 0,2 7,2 11 129 4,2 0,3 f

69 Nepal 0,081 — 0,0 0,1 1,9 i 12 47 2,4 0,770 Tanzânia 0,080 — (,) (,) 6,7 6 54 2,7 0,2

71 Sudão 0,071 — 0,0 0,0 0,4 i 9 47 2,1 0,7 f, g

72 Moçambique 0,066 — — (,) 12,2 i 5 54 1,1 0,2

Outros

Albânia — — — 0,1 4,2 i 39 678 — 2,7Angola — — — (,) — 10 60 — —Arménia — 8 — 0,9 11,7 158 930 — 4,0Azerbaijão — — — 0,1 6,3 118 1,584 — 7,3 f

Baamas — — — — — 422 — — —

Barém — — — 3,6 5,7 i 453 7,645 6,1 6,7 f

Bangladeche — (,) (,) 0,0 2,9 i 5 81 2,6 —Barbados — — 0,8 0,5 31,3 538 — 8,7 6,1Bielorrússia — 50 0,1 0,3 46,5 259 2,762 — 14,4Belize — — 0,0 i 2,2 0,2 l 182 — — —

Benim — — — (,) — — 46 2,3 0,5Butão — — — 2,1 — 18 — — —Botswana — 1 (,) 2,7 — 150 — 6,3 1,6Brunei — — — 8,0 — 451 7,676 — 0,4Burkina Faso — — — (,) — 5 — — 0,2

Burúndi — — 0,0 0,0 — 3 — — —Camboja — — — (,) — 11 — — 0,2Camarões — — — (,) 2,2 i — 185 3,5 —Cabo Verde — — (,) i 0,1 — 131 — — —República Centro-Africana — — — (,) 13,6 i — — 2,5 —

Chade — — — (,) — — — — 0,1Comores — — — 0,1 — 10 — — —Congo — — 0,0 j (,) — — 83 5,1 —Congo, Rep, Dem, — — — (,) — — 110 3,0 —Costa do Marfim — — — 0,1 — 33 — — —

Dinamarca — 52 — 114,3 41,0 1,179 6,033 9,7 10,1Djibuti — — — 0,1 — 14 — — —Guiné Equatorial — — — 0,0 — — — — —Eritreia — — — (,) — 7 — — —Estónia — 1 1,2 43,1 31,9 624 3,531 — 13,4








Etiópia — — — (,) — 3 22 — 0,3Fidji — — — 0,9 — 130 — 8,3 —Gabão — — — (,) 0,9 i 39 749 — —Gâmbia — 1 — (,) — 27 — 2,3 —Geórgia — 67 — 0,4 — 142 1,257 — 20,2

Guatemala — (,) — 0,5 16,0 86 322 3,5 —Guiné — — — (,) — 9 — — 0,4Guiné-Bissau — — — (,) — — — 0,8 —Guiana — — — 0,1 — 78 — 6,3 2,7Haiti — — — 0,0 3,2 i 12 33 2,8 —

Islândia — 15 — 232,4 9,8 1,297 20,150 8,8 7,4Jordânia — — — 0,2 — 105 1,205 6,9 —Cazaquistão — 55 — 0,6 15,0 111 2,399 — 13,7Kuwait — — — 4,4 6,8 398 13,800 6,2 4,4Quirguistão — 14 — 1,1 10,9 77 1,431 — 3,3 f

Laos — — — 0,0 — 8 — — —Letónia — 71 4,3 13,4 12,4 412 1,879 — 9,5Líbano — — — 2,3 — — 1,820 — 4,5Lesoto — — 6,5 0,1 — — — 4,2 0,3Líbia — — — (,) 1,8 i — 3,677 — —

Lituânia — 27 (,) 7,5 29,2 401 1,909 — 11,7Luxemburgo — 202 272,6 49,5 34,0 1,211 12,400 — —Macedónia — 19 1,1 1,9 23,8 i 258 — — 7,6Madagáscar — — (,) i 0,1 3,0 — — — 0,4Malawi — — — 0,0 — 6 — 3,2 —

Maldivas — — 0,0 j 1,7 — 90 — — —Mali — — — (,) — — — 0,9 —Malta — 18 0,0 19,5 72,0 609 3,719 — 3,9Mauritânia — — 0,0 i (,) — 6 — — —Maurícias — — 0,0 5,2 4,3 312 — 6,0 1,0

Moldávia — 42 (,) 0,7 6,2 131 689 — 12,0Mongólia — 56 0,4 0,1 3,2 i 53 — — 4,2Marrocos — 3 0,2 0,1 12,4 i 66 443 — 3,2Mianmar — — (,) 0,0 — 6 64 2,8 2,3Namíbia — — 3,5 i 3,7 — 82 — — 0,4

Níger — — — (,) — — — 1,0 —Nigéria — — — (,) 0,4 — 85 — 1,8Omã — — — 1,4 13,2 139 2,828 — 2,4Papua-Nova Guiné — — — 0,1 — 14 — 2,9 —Catar — — — — — 406 13,912 — —

Federação Russa — 131 0,3 3,5 16,0 220 3,937 — 19,7 g

Ruanda — — 0,0 0,1 — 3 — 2,6 —Samoa Ocidental — — — 5,3 — — — — —Arábia Saudita — (,) 0,0 0,3 5,2 i 170 4,692 — 2,8Serra Leoa — — — 0,1 — — — 2,4 —

Suriname — — 0,0 i 0,0 1,0 i 213 — — —Suazilândia — — 0,2 1,4 — 45 — 6,0 1,3Suíça — 183 — 82,7 63,6 1,109 6,981 10,5 10,3Tajiquistão — 2 — 0,1 — 35 2,046 — 4,7Togo — — — 0,1 0,4 12 — 3,3 0,4








Turquia — (,) — 2,5 26,7 384 1,353 5,3 4,7Turquemenistão — 10 — 0,3 — 83 859 — —Uganda — — 0,0 j (,) 2,2 5 — 3,5 0,3Ucrânia — 84 — 1,2 — 203 2,350 — —Emiratos Árabes Unidos — — — 20,9 — 754 9,892 — 3,2

Usbequistão — 25 — (,) — 68 1,618 — —Venezuela — — 0,0 1,2 6,2 253 2,566 6,6 —Vietname — — — (,) — 31 232 — —Iémen — — — (,) — 18 96 — 0,2Zâmbia — (,) — 0,2 — 12 539 5,5 —

a. Com o fim de calcular o IRT, utilizou-se um valor igual a 0 para os países que não tinham dados disponíveis.b. Com o fim de calcular o IRT, utilizou-se um valor igual a 0 para os países fora da OCDE que não tinham dados disponíveis.c. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.d. Com o fim de calcular o IRT, foi utilizado o valor médio ponderado para os países da OCDE (901).e. Com o fim de calcular o IRT, foi utilizado o valor médio ponderado para os países da OCDE (6,969).f. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período 1989-94.g. Os dados são baseados nas estimativas provisórias da UNESCO da taxa de escolarização superior bruta.h. Os dados são de fontes nacionais.i. Os dados referem-se a 1998.j. Os dados referem-se a 1997.k. Os dados referem-se à União Aduaneira Sul-Africana, que inclui Botswana, Lesoto. Namíbia, África do Sul e Suazilândia.l. Os dados referem-se apenas às exportações de média tecnologia.

Fonte: Coluna 1: calculado com base nos dados das colunas 2-9; para pormenores, ver nota técnica 2; coluna 2: WIPO 2001a; coluna 3: World Bank 2001h, a não ser quando indicado de outro modo; colu-na 4: ITU 2001a; coluna 5: calculado com base em dados de exportações, de Lall 2001 e UN 2001a; coluna 6: ITU 2001b; coluna 7: World Bank 2001h; coluna 8: Barro e Lee 2000; coluna 9: calculadocom base em dados das taxas de escolarização superior bruta e escolarização superior em ciências, de UNESCO 1998, 1999 e 2001a.







Desenvolvimento humano elevado

1 Noruega 7,2 8,2 11,6 11,9 1,6 49,9 3.6642 Austrália 10,2 10,3 10,4 10,9 1,8 45,7 3.3573 Canadá 9,1 10,3 11,0 11,6 1,7 50,7 2.7194 Suécia 8,0 9,7 9,5 11,4 3,8 62,9 3.8265 Bélgica 8,8 8,2 8,9 9,3 1,6 64,8 2.272

6 Estados Unidos 9,5 11,9 11,7 12,0 2,6 59,4 3.6767 Islândia 6,6 7,4 8,1 8,8 — 34,6 4.1318 Holanda 7,8 8,2 8,8 9,4 2,1 44,7 2.2199 Japão 7,5 8,5 9,0 9,5 2,8 81,7 4.909

10 Finlândia 6,1 7,2 9,4 10,0 2,8 57,7 2.799

11 Suíça 8,5 10,4 10,1 10,5 2,6 67,4 3.00612 Luxemburgo — — — — — — —13 França 5,7 6,7 7,0 7,9 2,3 48,7 2.65914 Reino Unido 7,7 8,3 8,8 9,4 2,0 51,9 2.44815 Dinamarca 8,8 9,0 9,6 9,7 2,0 49,8 3.259

16 Áustria 7,4 7,3 7,8 8,4 1,5 49,0 1.62717 Alemanha — — 9,9 10,2 2,4 61,4 2.83118 Irlanda 6,8 7,5 8,8 9,4 1,6 63,4 2.31919 Nova Zelândia 9,7 11,5 11,3 11,7 1,0 33,9 1.66320 Itália 5,5 5,9 6,5 7,2 2,2 43,7 1.318

21 Espanha 4,8 6,0 6,4 7,3 0,9 40,3 1.30522 Israel 8,1 9,4 9,4 9,6 2,4 35,7 —23 Grécia 5,4 7,0 8,0 8,7 0,5 20,2 77324 Hong Kong. China (RAE) 6,3 8,0 9,2 9,4 — 2,8 —25 Chipre 5,2 6,5 8,7 9,2 — 13,1 209

26 Singapura 5,1 5,5 6,0 7,1 1,1 62,5 2.31827 Coreia do Sul 4,9 7,9 9,9 10,8 2,8 84,0 2.19328 Portugal 2,6 3,8 4,9 5,9 0,6 18,9 1.18229 Eslovénia — — 6,6 7,1 1,5 49,1 2.25130 Malta — — — — — — —

31 Barbados 9,7 6,8 7,9 8,7 — — —32 Brunei 4,8 6,0 — — — — —33 República Checa — — 9,2 9,5 1,2 63,1 1.22234 Argentina 6,2 7,0 8,1 8,8 0,4 11,3 66035 Eslováquia — — 8,9 9,3 1,1 60,4 1.866

36 Hungria 8,1 9,1 8,9 9,1 0,7 79,6 1.09937 Uruguai 5,7 6,2 7,1 7,6 — — —38 Polónia 7,9 8,8 9,5 9,8 0,8 31,8 1.35839 Chile 5,7 6,4 7,0 7,6 0,7 15,2 44540 Barém 2,8 3,6 5,0 6,1 — — —

41 Costa Rica 3,9 5,2 5,6 6,1 0,2 — 53242 Baamas — — — — — — —43 Kuwait 3,1 4,5 5,8 6,2 0,2 64,3 23044 Estónia — — 9,0 — 0,6 7,7 2.01745 Emiratos Árabes Unidos — — — — — — —

46 Croácia — — 5,9 6,3 1,0 19,0 1.91647 Lituânia — — 9,4 — 0,7 — 2.02848 Catar — — — — — — —

Desenvolvimento humano médio

49 Trindade e Tobago 5,3 7,3 7,2 7,8 — — —50 Letónia — — 9,5 — 0,4 20,5 1.049

A2.2 Investimentona criação detecnologia

Cientistas eDespesas de investigação engenheirose desenvolvimento (I&D) em I&D

Anos médios de escolaridade Em % Nas empresas (por 100.000(15 anos e acima) do PNB (em % do total) pessoas)

Ordem IDH 1970 1980 1990 2000 1987–97 a 1987–97 a 1987–97 a



51 México 3,7 4,8 6,7 7,2 0,3 17,6 21452 Panamá 4,8 6,4 8,1 8,6 — — —53 Bielorrússia — — — — 1,1 27,9 2.24854 Belize — — — — — — —55 Federação Russa — — — — 0,9 15,5 3.587

56 Malásia 3,9 5,1 6,0 6,8 0,2 8,3 9357 Bulgária 6,6 7,3 9,2 9,5 0,6 60,5 1.74758 Roménia 6,2 7,8 9,4 9,5 0,7 23,1 1.38759 Líbia — — — — — — —60 Macedónia — — — — — 28,2 1.335

61 Venezuela 3,2 5,5 5,0 6,6 0,5 — 20962 Colômbia 3,1 4,4 4,7 5,3 — — —63 Maurícias 4,2 5,2 5,6 6,0 0,4 2,4 36164 Suriname — — — — — — —65 Líbano — — — — — — —

66 Tailândia 4,1 4,4 5,6 6,5 0,1 12,2 10367 Fidji 5,5 6,8 7,9 8,3 — — —68 Arábia Saudita — — — — — — —69 Brasil 3,3 3,1 4,0 4,9 0,8 40,0 16870 Filipinas 4,8 6,5 7,3 8,2 0,2 1,9 157

71 Omã — — — — — — —72 Arménia — — — — — — 1.48573 Peru 4,6 6,1 6,2 7,6 — 27,2 23374 Ucrânia — — — — — 46,3 2.17175 Cazaquistão — — 8,9 — 0,3 1,0 —

76 Geórgia — — — — — — —77 Maldivas — — — — — — —78 Jamaica 3,2 4,1 4,7 5,3 — — —79 Azerbaijão — — — — 0,2 — 2.79180 Paraguai 4,2 5,1 6,1 6,2 — — —

81 Sri Lanka 4,7 5,6 6,1 6,9 — — 19182 Turquia 2,6 3,4 4,2 5,3 0,5 32,9 29183 Turquemenistão — — — — — — —84 Equador 3,5 6,1 5,9 6,4 (,) — 14685 Albânia — — — — — — —

86 República Dominicana 3,4 3,8 4,4 4,9 — — —87 China — 4,8 5,9 6,4 0,7 — 45488 Jordânia 3,3 4,3 6,0 6,9 0,3 — 9489 Tunísia 1,5 2,9 3,9 5,0 0,3 — 12590 Irão 1,6 2,8 4,0 5,3 0,5 — 560

91 Cabo Verde — — — — — — —92 Quirguistão — — — — 0,2 24,8 58493 Guiana 4,5 5,2 5,7 6,3 — — —94 África do Sul 4,6 3,8 5,4 6,1 0,7 54,4 1.03195 El Salvador 2,7 3,2 4,3 5,2 — — 20

96 Samoa Ocidental 6,4 5,9 — — — — —97 Síria 2,2 3,7 5,1 5,8 0,2 — 3098 Moldávia — — 9,2 — 0,9 51,4 33099 Usbequistão — — — — — — 1.763

100 Argélia 1,6 2,7 4,3 5,4 — — —



Ordem IDH 1970 1980 1990 2000 1987–97 a 1987–97 a 1987–97 a



101 Vietname — — 3,8 — — — —102 Indonésia 2,9 3,7 4,0 5,0 0,1 76,4 182103 Tajiquistão — — 9,8 — — — 666104 Bolívia 4,8 4,6 5,0 5,6 0,5 — 172105 Egipto — 2,3 4,3 5,5 0,2 — 459

106 Nicarágua 2,9 3,2 3,7 4,6 — — 204107 Honduras 2,2 2,8 4,2 4,8 — — —108 Guatemala 1,7 2,7 3,0 3,5 0,2 0,5 104109 Gabão — — — — — — 234110 Guiné Equatorial — — — — — — —

111 Namíbia — — — — — — —112 Marrocos — — — — — — —113 Suazilândia 2,5 3,9 5,3 6,0 — — —114 Botswana 2,0 3,1 5,3 6,3 — — —115 Índia 2,3 3,3 4,1 5,1 0,7 24,0 149

116 Mongólia — — — — — — 910117 Zimbabwe 2,0 2,1 5,0 5,4 — — —118 Mianmar 1,4 1,6 2,5 2,8 — — —119 Gana 3,3 3,4 3,6 3,9 — — —120 Lesoto 3,4 3,8 3,9 4,2 — — —

121 Camboja — — — — — — —122 Papua-Nova Guiné 1,1 1,7 2,3 2,9 — — —123 Quénia 2,2 3,4 3,7 4,2 — — —124 Comores — — — — — — —125 Camarões 1,9 2,4 3,1 3,5 — — —126 Congo — — 5,1 5,1 — 25,5 —

Desenvolvimento humano baixo

127 Paquistão 1,5 2,1 4,2 3,9 0,9 — 72128 Togo 0,8 2,3 2,9 3,3 0,5 — 98129 Nepal 0,2 0,9 1,6 2,4 — — —130 Butão — — — — — — —

131 Laos — — — — — — —132 Bangladeche 0,9 1,9 2,2 2,6 (,) — 52133 Iémen — 0,3 1,5 — — — —134 Haiti 1,2 1,9 2,9 2,8 — — —135 Madagáscar — — — — 0,2 — 12

136 Nigéria — — — — 0,1 — 15137 Djibuti — — — — — — —138 Sudão 0,6 1,1 1,6 2,1 — — —139 Mauritânia — — 2,4 — — — —140 Tanzânia 2,8 2,7 2,8 2,7 — — —

141 Uganda 1,4 1,8 3,3 3,5 0,6 2,2 21142 Congo. Rep, Dem, 1,2 2,0 2,8 3,0 — — —143 Zâmbia 2,8 3,9 4,2 5,5 — — —144 Costa do Marfim — — — — — — —145 Senegal 1,7 2,2 2,3 2,6 (,) — 3

146 Angola — — — — — — —147 Benim 0,5 1,1 2,0 2,3 0,0 — 176148 Eritreia — — — — — — —149 Gâmbia — 0,9 1,6 2,3 — — —150 Guiné — — — — — — —



Ordem IDH 1970 1980 1990 2000 1987–97 a 1987–97 a 1987–97 a



151 Malawi 1,9 2,7 2,7 3,2 — — —152 Ruanda 1,1 1,7 2,1 2,6 (,) — 35153 Mali 0,3 0,5 0,7 0,9 — — —154 República Centro-Africana 0,8 1,3 2,4 2,5 — — 56155 Chade — — — — — — —

156 Guiné-Bissau — 0,3 0,7 0,8 — — —157 Moçambique 0,6 0,8 0,9 1,1 — — —158 Etiópia — — — — — — —159 Burkina Faso — — — — 0,2 — 17160 Burúndi — — 1,4 — 0,3 — 33

161 Níger 0,3 0,6 0,8 1,0 — — —162 Serra Leoa 0,9 1,6 2,1 2,4 — — —

Países em desenvolvimento — 3,9 4,9 — — — —Países menos desenvolvidos — — — — — — —Países Árabes — — — — — — —Ásia Oriental e Pacífico — 4,7 5,7 — 1,3 — —América Latina e Caraíbas 3,8 4,4 5,3 6,1 0,6 — —Ásia do Sul 2,1 3,0 3,9 4,7 0,6 — 152África Subsariana — — — — — — —

Europa do Leste e CEI — — — — 0,9 — 2.437OCDE 7,3 8,6 9,1 9,6 2,3 — 2.585

OCDE de rendimento elevado 7,7 9,2 9,5 10,0 2,4 — 3.141

Desenvolvimento humano elevado 7,6 8,9 9,4 9,9 2,3 — 2.827Desenvolvimento humano médio — 4,1 5,1 — 0,6 — —Desenvolvimento humano baixo — 1,8 2,8 — — — —

Rendimento elevado 7,7 9,1 9,5 10,0 2,4 — 3.127Rendimento médio — 4,8 5,9 — 1,0 — 687Rendimento baixo — — — — 0,9 — —

Mundo — 5,2 6,0 — 2,2 — 959

a. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.

Fonte: Colunas 1-4: Barro e Lee 2000; colunas 5-7: World Bank 2001h, baseado em dados da UNESCO; coluna 6: UNESCO 1999.



Ordem IDH 1970 1980 1990 2000 1987–97 a 1987–97 a 1987–97 a


A2.3 Difusão detecnologiaAgricultura emanufactura

Consumo de fertilizantes Tractores em uso Exportações de baixa Exportações de média Exportações de alta(kg por hectare de terra arável (por hectare de terra arável tecnologia tecnologia tecnologiae permanentemente cultivado) e permanentemente cultivado) (em % das export. de bens) (em % das export. de bens) (em % das export. de bens)

Ordem IDH 1970 1998 1970 1998 1980 1999 1980 1999 1980 1999


1 Noruega 244,3 225,8 110,6 163,0 5 4 18 14 3 52 Austrália 23,2 39,1 7,8 5,8 4 5 7 11 2 53 Canadá 18,4 58,0 13,6 15,6 5 9 25 38 6 114 Suécia 164,6 100,6 59,0 59,3 16 12 39 34 11 265 Bélgica 511,2 a 365,4 a 97,8 a 127,5 a 20 a 15 30 a 37 6 a 11

6 Estados Unidos 81,6 110,5 27,7 26,8 — 10 — 34 — 327 Islândia 3.335,4 3.100,0 1.411,7 1.753,2 5 2 3 8 (,) 28 Holanda 749,3 494,2 156,0 164,7 11 12 22 25 9 269 Japão 337,2 289,5 48,0 450,6 16 8 59 51 14 30

10 Finlândia 188,8 140,6 60,2 89,7 19 9 21 24 4 27

11 Suíça 383,1 749,4 189,6 255,1 16 15 40 38 16 2612 Luxemburgo — — — — — 37 — 24 — 1013 França 243,5 247,5 64,4 65,1 17 14 36 37 11 2214 Reino Unido 263,1 330,4 62,1 79,3 12 11 33 33 15 2915 Dinamarca 223,4 169,8 65,3 59,0 16 19 24 22 9 19

16 Áustria 242,6 170,4 148,1 238,3 29 23 34 38 8 1217 Alemanha 384,4 242,7 121,5 88,6 16 b 13 48 b 46 12 b 1818 Irlanda 306,7 519,9 61,1 123,3 15 10 17 12 12 4219 Nova Zelândia 128,1 201,7 27,6 23,2 8 8 4 10 1 520 Itália 89,6 157,9 41,2 133,7 32 30 37 40 8 11

21 Espanha 59,3 110,4 12,7 44,1 23 16 31 43 5 1022 Israel 140,1 277,1 40,0 56,1 — 12 — 16 — 2923 Grécia 86,1 123,3 15,8 61,2 26 26 12 13 1 524 Hong Kong. China (RAE) — — — — 63 56 22 10 9 2425 Chipre 120,9 143,0 27,2 118,9 32 24 12 11 2 12

26 Singapura 250,0 2.350,0 1,7 65,0 8 7 18 17 14 5827 Coreia do Sul 245,0 457,6 (,) 82,7 47 18 25 34 10 3328 Portugal 41,8 96,1 10,4 60,1 35 36 16 34 8 729 Eslovénia — 268,7 — 367,5 — 28 — 38 — 1230 Malta 45,6 90,9 10,2 45,1 — 19 — 11 — 61

31 Barbados 335,3 176,5 24,4 34,4 28 16 9 22 13 932 Brunei — — 0,6 10,3 — — — — — —33 República Checa — 90,3 — 25,5 — 26 — 40 — 1234 Argentina 3,3 29,8 6,5 10,3 9 9 9 16 2 335 Eslováquia — 66,3 — 15,6 — 24 — 42 — 7

36 Hungria 149,7 90,3 12,1 18,3 24 17 11 40 26 2437 Uruguai 48,5 102,0 20,7 25,2 — 24 — 12 — 238 Polónia 167,8 113,2 14,7 91,1 18 31 36 28 10 839 Chile 31,6 194,6 8,3 23,5 — 3 — 5 — 140 Barém — 100,0 — 2,0 — 4 c — 5 c — (,) c

41 Costa Rica 100,1 391,9 10,3 13,9 — 13 — 8 — 4442 Baamas 133,3 30,0 5,9 11,0 — — — — — —43 Kuwait — 300,0 9,0 11,7 — 1 — 6 — (,)44 Estónia — 28,5 — 44,9 — 26 — 15 — 1745 Emiratos Árabes Unidos — 390,1 11,7 3,4 — — — — — —

46 Croácia — 127,7 — 1,7 — 27 — 33 — 847 Lituânia — 46,5 — 28,2 — 30 — 22 — 748 Catar — 58,8 25,0 4,4 — — — — — —


49 Trindade e Tobago 88,0 86,9 18,5 22,1 1 11 1 13 (,) 150 Letónia — 23,8 — 28,5 — 32 — 6 — 6



51 México 23,2 62,5 3,9 6,3 — 16 — 39 — 2852 Panamá 38,7 49,2 4,4 7,6 — 9 — 3 — 253 Bielorrússia — 145,0 — 15,2 — 22 — 42 — 554 Belize 73,3 52,8 12,7 12,9 — 12 — (,) — —55 Federação Russa — 8,5 — 6,7 — 6 — 13 — 3

56 Malásia 43,6 184,9 1,0 5,7 3 9 4 16 10 5257 Bulgária 141,1 37,5 11,8 5,5 — 23 c — 24 c — 6 c

58 Roménia 56,5 36,5 10,2 16,8 — 48 — 21 — 459 Líbia 6,2 23,8 1,9 16,1 — 2 c — 2 c — (,) c

60 Macedónia — 69,3 — 85,0 — 40 c — 21 c — 3 c

61 Venezuela 17,0 69,6 5,5 14,0 — 3 — 6 — (,)62 Colômbia 28,7 152,4 4,5 5,1 10 11 4 11 1 263 Maurícias 209,5 312,3 2,7 3,5 21 67 2 3 3 164 Suriname 56,3 82,1 24,2 19,9 — (,) c — 1 c — (,) c

65 Líbano 135,4 196,4 7,7 18,2 — — — — — —

66 Tailândia 5,9 81,5 0,5 10,8 11 19 9 19 1 3067 Fidji 40,7 77,2 15,1 24,6 (,) — (,) — — —68 Arábia Saudita 3,3 84,1 0,4 2,5 (,) 1 c (,) 5 c (,) (,) c

69 Brasil 29,5 88,0 4,9 12,4 — 12 — 24 — 970 Filipinas 26,9 62,8 0,9 1,2 12 7 3 7 1 26

71 Omã — 95,2 0,9 2,4 — 3 — 11 — 272 Arménia — — — 31,3 — 9 — 8 — 473 Peru 30,0 45,7 3,9 3,2 11 12 3 2 1 174 Ucrânia — 15,4 — 10,3 — — — — — —75 Cazaquistão — 1,5 — 2,1 — 5 — 12 — 3

76 Geórgia — 32,7 — 15,5 — — — — — —77 Maldivas — — — — — — — — — —78 Jamaica 87,3 85,6 7,0 11,2 3 18 c 2 1 c (,) (,) c

79 Azerbaijão — 12,2 — 17,1 — 2 — 5 — 180 Paraguai 9,8 26,9 5,2 7,2 — 9 — 1 — 1

81 Sri Lanka 55,5 123,4 7,1 3,9 12 64 1 2 (,) 382 Turquia 15,7 80,9 3,8 32,4 — 47 — 20 — 783 Turquemenistão — 89,1 — 29,5 — — — — — —84 Equador 13,3 57,5 1,2 3,0 1 3 1 2 (,) 185 Albânia 73,6 35,8 10,0 11,7 — 61 c — 2 c — 2 c

86 República Dominicana 33,4 61,6 1,7 1,5 — 2 c — 5 c — (,) c

87 China 43,0 258,8 1,2 5,2 — 44 — 18 — 2188 Jordânia 8,7 60,1 8,8 12,3 — — — — — —89 Tunísia 7,6 24,7 4,7 7,2 20 52 10 16 (,) 390 Irão 6,0 66,6 1,3 12,1 — 5 — 2 — (,)

91 Cabo Verde — — 0,1 0,4 3 — 2 — (,) —92 Quirguistão — 39,7 — 13,3 — 5 — 7 — 493 Guiana 27,0 32,7 9,0 7,3 — — — — — —94 África do Sul 42,2 49,7 11,8 5,6 4 d 11 d 5 d 26 d (,) d 4 d

95 El Salvador 104,0 102,0 4,0 4,2 — 28 — 13 — 6

96 Samoa Ocidental — — 0,1 0,6 1 — 1 — — —97 Síria 6,8 60,0 1,5 17,0 4 6 2 1 (,) (,)98 Moldávia — 55,5 — 20,2 — 20 — 4 — 299 Usbequistão — 177,2 — 35,1 — — — — — —

100 Argélia 16,3 11,7 5,9 11,4 (,) (,) (,) 1 (,) (,)


Ordem IDH 1970 1998 1970 1998 1980 1999 1980 1999 1980 1999



101 Vietname 50,7 268,6 0,5 17,0 — — — — — —102 Indonésia 9,2 89,5 0,3 2,3 1 23 (,) 11 1 7103 Tajiquistão — 65,4 — 33,7 — — — — — —104 Bolívia 0,9 3,4 1,3 2,6 1 10 1 5 (,) 21105 Egipto 131,2 337,2 6,1 27,3 — 24 — 7 — 2

106 Nicarágua 21,5 19,2 0,4 1,0 — 3 — 3 — (,)107 Honduras 15,6 68,4 1,1 2,5 — 11 — 7 — 1108 Guatemala 29,8 116,7 2,0 2,3 — 14 — 12 — 4109 Gabão — 0,8 2,7 3,0 — (,) c — (,) c — 1 c

110 Guiné Equatorial 8,4 — 0,3 0,4 — — — — — —

111 Namíbia — — 3,1 3,8 — — — — — —112 Marrocos 11,7 35,1 1,4 4,3 11 22 c 3 12 c (,) (,) c

113 Suazilândia 39,6 30,6 7,6 16,2 — — — — — —114 Botswana 4,2 12,1 4,0 17,3 — — — — — —115 Índia 13,7 99,1 0,6 9,1 33 38 c 10 11 c 3 5 c

116 Mongólia 2,2 3,8 7,4 5,3 — 7 c — 3 c — (,) c

117 Zimbabwe 43,7 52,1 6,2 6,9 — 11 — 11 — 1118 Mianmar 2,1 16,9 0,5 0,8 — — — — — —119 Gana 1,0 2,9 0,8 0,7 — 7 — 2 — 2120 Lesoto 1,0 18,5 1,0 6,2 — — — — — —

121 Camboja 1,2 3,3 0,4 0,3 — — — — — —122 Papua-Nova Guiné 4,3 22,4 2,9 1,7 — — — — — —123 Quénia 12,5 28,2 1,8 3,2 4 10 2 6 1 2124 Comores — 2,5 — — — — — — — —125 Camarões 3,4 5,5 (,) 0,1 1 3 c 1 2 c (,) 1 c

126 Congo 48,3 22,9 4,2 3,2 (,) — (,) — (,) —


127 Paquistão 14,6 111,7 1,1 14,5 — 76 — 7 — 1128 Togo 0,2 7,5 (,) (,) 2 5 2 (,) (,) (,)129 Nepal 2,7 40,9 0,4 1,5 — 74 c — 2 c — (,) c

130 Butão — 0,6 — — — — — — — —

131 Laos 0,3 11,9 0,4 1,0 — — — — — —132 Bangladeche 15,7 140,5 0,2 0,6 64 87 c 2 3 c (,) (,) c

133 Iémen 0,1 13,5 1,2 3,6 10 e — 32 e — 2 e —134 Haiti 0,4 8,9 0,2 0,2 — 72 c — (,) c — 3 c

135 Madagáscar 6,1 2,8 1,0 1,1 3 34 (,) 1 2 2

136 Nigéria 0,2 6,1 0,1 1,0 — (,) — (,) — (,)137 Djibuti — — — — — — — — — —138 Sudão 2,8 2,2 0,4 0,6 — 2 c — (,) c — (,) c

139 Mauritânia 1,1 4,2 0,4 0,8 — — — — — —140 Tanzânia 5,1 6,0 5,8 1,6 — 4 — 5 — 2

141 Uganda 1,4 0,3 0,3 0,7 — 1 — 2 — (,)142 Congo. Rep, Dem, 0,6 — 0,1 0,3 — — — — — —143 Zâmbia 7,3 7,6 0,6 1,1 — — — — — —144 Costa do Marfim 6,4 15,4 0,4 0,5 — — — — — —145 Senegal 3,4 11,8 0,1 0,2 3 8 9 22 2 7

146 Angola 3,3 1,5 2,1 2,9 (,) — (,) — — —147 Benim 4,4 20,4 0,1 0,1 — — — — — —148 Eritreia — 13,0 — 1,2 — — — — — —149 Gâmbia 2,3 7,5 0,3 0,2 — — — — — —150 Guiné 2,7 2,2 (,) 0,4 — — — — — —


Ordem IDH 1970 1998 1970 1998 1980 1999 1980 1999 1980 1999



151 Malawi 8,5 25,1 0,7 0,7 6 — (,) — (,) —152 Ruanda 0,3 0,3 0,1 0,1 — — — — — —153 Mali 3,1 11,3 0,3 0,6 1 — (,) — (,) —154 República Centro-Africana 1,2 0,3 (,) (,) (,) (,) c (,) 13 c (,) (,) c

155 Chade 0,7 4,7 (,) (,) — — — — — —

156 Guiné-Bissau — 1,7 (,) 0,1 — — — — — —157 Moçambique 2,2 1,5 1,4 1,7 — 3 c — 11 c — 1 c

158 Etiópia 0,4 15,5 0,2 0,3 (,) — (,) — — —159 Burkina Faso 0,3 14,6 (,) 0,6 3 — 2 — 1 —160 Burúndi 0,5 1,9 (,) 0,2 — — — — — —

161 Níger 0,1 0,2 (,) (,) 1 — 1 — (,) —162 Serra Leoa 5,7 5,6 0,3 0,2 — — — — — —

Países em desenvolvimento 19,2 100,7 1,9 7,7 — 20 — 20 — 25Países menos desenvolvidos 3,4 18,1 0,6 0,7 — — — — — —Países Árabes 16,6 44,9 2,6 7,4 — 10 — 7 — 1Ásia Oriental e Pacífico 33,9 193,3 1,0 5,9 — 24 — 20 — 33América Latina e Caraíbas 21,8 71,3 5,1 9,7 — 12 — 26 — 16Ásia do Sul 13,6 98,6 0,7 9,5 — 31 — 3 — 1África Subsariana 7,4 13,8 1,8 1,5 — 8 — 12 — 2

Europa do Leste e CEI — — — — — 18 — 26 — 8OCDE 94,4 113,6 27,4 39,6 17 14 37 38 10 21

OCDE de rendimento elevado 99,8 118,3 31,4 40,6 16 13 37 38 10 20

Desenvolvimento humano elevado 97,1 114,6 28,7 40,2 17 13 36 37 10 22Desenvolvimento humano médio 24,4 118,1 2,2 8,7 — 21 — 19 — 19Desenvolvimento humano baixo 4,5 28,8 0,5 2,6 — — — — — —

Rendimento elevado 99,8 118,5 31,4 40,6 17 13 36 37 10 21Rendimento médio 39,2 129,6 4,3 12,6 — 21 — 22 — 20Rendimento baixo 9,9 65,6 0,6 5,4 — 21 — 7 — 4

Mundo 50,1 105,4 12,3 18,6 — 15 — 33 — 22

a. Inclui o Luxemburgo.b. Os dados referem-se à República Federal da Alemanha antes da unificação.c. Os dados referem-se a 1998.d. Os dados referem-se à União Aduaneira Sul-Africana, que inclui Botswana, Lesoto. Namíbia, África do Sul e Suazilândia.e. Os dados referem-se à antiga república Árabe do Iémen.

Fonte: Colunas 1-4: calculado com base em dados do consumo de fertilizantes e uso da terra, de FAO 2000a; colunas 5-10: calculado com base em dados de exportações, de Lall 2000 e UN 2001a.


Ordem IDH 1970 1998 1970 1998 1980 1999 1980 1999 1980 1999


A2.4 Difusão detecnologiaInformação ecomunicações


1 Noruega 503 712 46 617 20,1 193,6 0,07 51 0 02 Austrália 456 520 11 343 17,7 125,9 0,18 — 0 03 Canadá 565 655 22 227 17,5 108,0 — — 0 04 Suécia 681 665 54 583 18,6 125,8 — — 0 05 Bélgica 393 502 4 314 3,5 58,9 0,16 77 2 —

6 Estados Unidos 545 682 21 312 21,1 179,1 — — 0 07 Islândia 510 677 39 619 31,3 232,4 0,10 188 0 08 Holanda 464 606 5 435 12,2 136,0 0,13 77 1 09 Japão 441 558 7 449 2,3 49,0 0,06 91 0 0

10 Finlândia 534 552 52 651 42,2 200,2 0,12 93 0 0

11 Suíça 574 699 18 411 12,9 82,7 0,10 80 1 012 Luxemburgo 481 724 2 487 5,7 49,5 0,10 67 8 013 França 495 579 5 364 3,1 36,4 0,11 83 0 014 Reino Unido 441 575 19 463 8,4 57,4 0,17 — 0 015 Dinamarca 567 685 29 495 11,4 114,3 0,09 86 0 0

16 Áustria 418 472 10 514 7,1 84,2 0,16 84 4 017 Alemanha 441 588 4 286 6,3 41,2 0,10 — (,) 018 Irlanda 281 478 7 447 4,2 48,6 — — 1 —19 Nova Zelândia 434 490 16 230 15,1 146,7 0,00 — (,) 020 Itália 388 462 5 528 1,6 30,4 — — 1 0

21 Espanha 316 418 1 312 1,8 21,0 0,11 221 7 (,)22 Israel 343 459 3 459 5,4 43,2 — — 4 —23 Grécia 389 528 0 311 0,8 16,4 0,08 — 107 224 Hong Kong, China (RAE) 450 576 24 636 5,2 33,6 0,00 — 1 025 Chipre 428 545 5 190 0,6 16,9 0,03 — 35 6

26 Singapura 349 482 17 419 7,4 72,3 0,02 — (,) 027 Coreia do Sul 310 438 2 500 0,8 4,8 0,06 94 (,) 028 Portugal 243 424 1 468 1,3 17,7 0,14 121 23 329 Eslovénia 211 378 0 309 2,9 20,3 — — 36 330 Malta 360 512 0 97 0,2 19,5 0,20 453 57 2

31 Barbados 281 427 0 111 (,) 0,5 — — 11 332 Brunei 136 246 7 205 0,5 8,0 — — 52 —33 República Checa 158 371 0 189 2,2 25,0 0,36 146 30 734 Argentina 93 201 (,) 121 0,2 8,7 — — 24 —35 Eslováquia 135 308 0 171 0,6 10,2 0,35 — 21 13

36 Hungria 96 371 (,) 162 1,6 21,6 0,30 111 59 837 Uruguai 134 271 0 95 0,2 19,6 0,24 266 29 038 Polónia 86 263 0 102 0,6 11,4 0,15 339 62 —39 Chile 66 207 1 151 0,7 6,2 — — 24 —40 Barém 192 249 11 205 0,2 3,6 — — (,) —

41 Costa Rica 101 204 0 35 0,6 4,1 0,05 24 16 942 Baamas 274 369 8 53 5,1 — — — — —43 Kuwait 247 240 15 158 0,7 4,4 — — — 044 Estónia 204 357 0 268 2,4 43,1 0,14 — — 2745 Emiratos Árabes Unidos 206 407 17 347 0,2 20,9 — — 1 (,)

46 Croácia 172 365 (,) 66 0,5 6,7 — — 39 —47 Lituânia 212 311 0 90 0,1 7,5 0,13 — 55 2048 Catar 190 263 8 143 0,0 — — — 1 —


49 Trindade e Tobago 141 216 0 30 0,2 7,7 — — 1 850 Letónia 234 300 0 112 0,5 13,4 0,27 — — 8

Custo de chamadaAssinantes local de 3 minutos Lista de espera de

Telefones por cabo de telemóveis Anfitriões de Internet Índice telefones por cabo(por 1.000 pessoas) (por 1.000 pessoas) (por 1.000 pessoas) Dól. PPC (1990 = 100) (por 1.000 pessoas)

Ordem IDH 1990 1999 1990 1999 1995 2000 1999 1999 1990 1999



51 México 65 112 1 79 0,2 9,2 0,22 86 13 —52 Panamá 93 164 0 86 0,3 1,9 — — 6 —53 Bielorrússia 153 257 0 2 (,) 0,3 0,06 — — 4354 Belize 92 156 0 26 (,) 2,2 0,12 — 14 —55 Federação Russa 140 210 0 9 0,2 3,5 0,09 — 74 44

56 Malásia 89 203 5 137 0,3 2,4 0,06 44 5 —57 Bulgária 242 354 0 42 0,1 3,7 — — 67 4058 Roménia 102 167 0 61 0,1 2,7 — — 42 3359 Líbia 48 — 0 — 0,0 (,) — — 54 1560 Macedónia 148 234 0 24 0,1 1,9 0,02 — — —

61 Venezuela 82 109 (,) 143 0,1 1,2 — — 32 —62 Colômbia 75 160 0 75 0,1 1,9 — — 14 —63 Maurícias 52 224 2 89 0,0 5,2 0,10 — 52 2564 Suriname 92 171 0 42 (,) 0,0 — — 23 8865 Líbano 118 — 0 194 0,1 2,3 — — — —

66 Tailândia 24 86 1 38 0,1 1,6 0,23 — 18 767 Fidji 57 101 0 29 0,1 0,9 0,13 80 17 —68 Arábia Saudita 77 129 1 40 0,1 0,3 — — 8 —69 Brasil 65 149 (,) 89 0,2 7,2 — — 3 —70 Filipinas 10 39 0 38 (,) 0,4 0,00 — 9 —

71 Omã 60 90 2 49 (,) 1,4 — — 3 —72 Arménia 157 155 0 2 (,) 0,9 0,49 — — 2073 Peru 26 67 (,) 40 (,) 0,7 — — 17 174 Ucrânia 136 199 0 4 (,) 1,2 — — 69 5275 Cazaquistão 80 108 0 3 (,) 0,6 — — 45 11

76 Geórgia 99 123 0 19 (,) 0,4 — — 53 1977 Maldivas 29 80 0 11 0,0 1,7 0,19 — 4 278 Jamaica 45 199 0 56 0,1 0,4 — — 39 —79 Azerbaijão 86 95 0 23 (,) 0,1 — — — 1180 Paraguai 27 55 0 81 (,) 0,5 — — 2 —

81 Sri Lanka 7 36 (,) 12 (,) 0,2 0,18 137 3 1282 Turquia 121 265 1 119 0,2 2,5 — — 25 783 Turquemenistão 60 82 0 1 0,0 0,3 — — 24 1384 Equador 48 91 0 31 0,1 0,3 0,03 351 15 —85 Albânia 12 36 0 3 (,) 0,1 0,06 86 77 26

86 República Dominicana 48 98 (,) 50 0,1 1,7 — — — —87 China 6 86 (,) 34 (,) 0,1 0,06 — 1 —88 Jordânia 58 87 (,) 18 0,1 0,2 0,06 197 15 589 Tunísia 38 90 (,) 6 (,) (,) 0,07 27 15 990 Irão 40 125 0 7 (,) (,) 0,03 — 9 18

91 Cabo Verde 24 112 0 19 0,0 0,1 0,11 — — 1492 Quirguistão 72 76 0 1 0,0 1,1 — — 22 1493 Guiana 20 75 0 3 0,0 0,1 0,02 35 29 8894 África do Sul 87 138 (,) 132 1,2 8,4 0,21 — 3 —95 El Salvador 24 76 0 62 (,) 0,3 0,13 — 14 —

96 Samoa Ocidental 26 — 0 17 0,0 5,3 — — 6 —97 Síria 40 102 0 (,) 0,0 0,0 0,02 35 124 17998 Moldávia 106 127 0 4 (,) 0,7 0,17 — 49 2799 Usbequistão 69 67 0 2 (,) (,) — — 17 2

100 Argélia 32 52 (,) 2 (,) (,) — — 27 —



Ordem IDH 1990 1999 1990 1999 1995 2000 1999 1999 1990 1999



101 Vietname 1 27 0 4 0,0 (,) 0,37 — — —102 Indonésia 6 29 (,) 11 (,) 0,2 0,08 44 2 —103 Tajiquistão 45 35 0 (,) 0,0 0,1 0,03 — — —104 Bolívia 28 62 0 52 (,) 0,3 0,20 — — 1105 Egipto 30 70 (,) 7 (,) 0,1 0,07 — 22 19

106 Nicarágua 13 30 0 9 (,) 0,4 0,43 — 7 22107 Honduras 17 44 0 12 0,0 (,) 0,17 223 24 27108 Guatemala 21 55 (,) 30 (,) 0,5 0,19 127 22 —109 Gabão 22 32 0 7 0,0 (,) — — 3 —110 Guiné Equatorial 4 — 0 — 0,0 0,0 — — — —

111 Namíbia 39 64 0 18 (,) 3,7 0,16 — — 3112 Marrocos 16 53 (,) 13 (,) 0,1 0,22 — 8 —113 Suazilândia 17 31 0 14 (,) 1,4 0,17 83 10 —114 Botswana 21 75 0 75 (,) 2,7 — — 6 —115 Índia 6 27 0 2 (,) 0,1 0,09 45 2 4

116 Mongólia 32 39 0 13 0,0 0,1 0,08 — 26 15117 Zimbabwe 12 21 0 15 (,) 0,5 — — 6 —118 Mianmar 2 6 0 (,) 0,0 0,0 — — — 2119 Gana 3 8 0 4 (,) (,) 0,34 131 1 —120 Lesoto 7 — 0 — (,) 0,1 — — 5 —

121 Camboja (,) 3 0 8 0,0 (,) 0,15 — — —122 Papua-Nova Guiné 8 13 0 2 0,0 0,1 — — — —123 Quénia 8 10 0 1 (,) 0,2 0,14 — 4 4124 Comores 8 10 0 0 0,0 0,1 0,62 — 1 —125 Camarões 3 — 0 — 0,0 (,) — — — —126 Congo 7 — 0 — 0,0 (,) — — 1 —


127 Paquistão 8 22 (,) 2 (,) 0,1 0,08 41 6 —128 Togo 3 8 0 4 0,0 0,1 0,40 60 1 4129 Nepal 3 11 0 (,) (,) 0,1 0,08 31 4 12130 Butão 4 18 0 0 0,0 2,1 — — — —

131 Laos 2 7 0 2 0,0 0,0 — — — —132 Bangladeche 2 3 0 1 0,0 0,0 0,14 65 1 1133 Iémen 11 17 0 2 0,0 (,) 0,04 318 4 7134 Haiti 7 9 0 3 0,0 0,0 — — — —135 Madagáscar 2 3 0 — 0,0 0,1 0,25 91 — (,)

136 Nigéria 3 — 0 — 0,0 (,) — — 3 —137 Djibuti 11 14 0 (,) 0,0 0,1 — — (,) 0138 Sudão 3 9 0 (,) 0,0 0,0 0,10 — — 12139 Mauritânia 3 6 0 0 0,0 (,) 0,37 84 (,) 18140 Tanzânia 3 5 0 2 0,0 (,) 0,17 300 4 1

141 Uganda 2 3 0 3 (,) (,) 0,64 — 1 (,)142 Congo, Rep, Dem, 1 — 0 — 0,0 (,) — — — —143 Zâmbia 9 9 0 3 (,) 0,2 0,11 111 7 1144 Costa do Marfim 6 15 0 18 (,) 0,1 0,15 69 1 —145 Senegal 6 18 0 10 (,) 0,2 0,32 — 1 3

146 Angola 8 8 0 2 0,0 (,) 0,20 — — 2147 Benim 3 — 0 — 0,0 (,) — — — —148 Eritreia — 7 — 0 0,0 (,) 0,12 — — 5149 Gâmbia 7 23 0 4 0,0 (,) 1,34 484 6 13150 Guiné 2 6 0 3 (,) (,) 0,40 125 — —



Ordem IDH 1990 1999 1990 1999 1995 2000 1999 1999 1990 1999



151 Malawi 3 4 0 2 0,0 0,0 0,12 122 1 3152 Ruanda 2 2 0 2 0,0 0,1 — — (,) 1153 Mali 1 — 0 — 0,0 (,) — — — —154 República Centro-Africana 2 3 0 — 0,0 (,) — — — —155 Chade 1 1 0 — 0,0 (,) — — (,) —

156 Guiné-Bissau 6 — 0 — 0,0 (,) — — — —157 Moçambique 3 4 0 1 0,0 (,) — — 2 2158 Etiópia 3 3 0 (,) (,) (,) 0,15 47 2 4159 Burkina Faso 2 4 0 (,) 0,0 (,) 0,37 — — —160 Burúndi 2 3 0 (,) 0,0 0,0 — — (,) —

161 Níger 1 — 0 — 0,0 (,) — — (,) —162 Serra Leoa 3 — 0 — 0,0 0,1 0,10 21 4 —

Países em desenvolvimento 22 69 (,) 34 0,1 1,0 — — — —Países menos desenvolvidos 3 5 0 1 (,) (,) — — — —

Países Árabes 34 69 (,) 17 (,) 0,4 — — — —Ásia Oriental e Pacífico 17 85 (,) 45 0,1 0,6 — — — —América Latina e Caraíbas 63 131 (,) 82 0,2 5,6 — — — —Ásia do Sul 7 29 (,) 2 (,) 0,1 — — — —África Subsariana — — — — 0,1 0,6 — — — —

Europa do Leste e CEI 125 205 (,) 35 0,3 4,7 — — — —OCDE 392 509 10 322 8,4 75,0 — — — —

OCDE de rendimento elevado 473 594 13 371 11,0 96,9 — — — —

Desenvolvimento humano elevado 416 542 11 347 9,0 80,5 — — — —Desenvolvimento humano médio 28 79 (,) 28 (,) 1,0 — — — —Desenvolvimento humano baixo 4 9 (,) 2 (,) (,) — — — —

Rendimento elevado 470 591 13 373 10,8 95,2 — — — —Rendimento médio 45 122 (,) 55 0,1 2,1 — — — —Rendimento baixo 11 27 (,) 3 (,) 0,1 — — — —

Mundo 102 158 2 85 1,7 15,1 — — — —

Fonte: Colunas 1-4, 9 e 100: ITU 2001b; colunas 5 e 6: ITU 2001a; coluna 7: calculado com base em dados de chamadas locais, de ITU 2001b e dados dos factores de conversão das paridades de poderde compra, de World Bank 2001h; coluna 8: calculado com base em dados de chamadas locais, de ITU 2001b e dados dos deflatores do PIB e dos factores de conversão das paridades de poder de com-pra, de World Bank 2001h.



Ordem IDH 1990 1999 1990 1999 1995 2000 1999 1999 1990 1999

GESTÃO DOS RISCOS DA MUDANÇA TECNOLOGICA 65

Todos os avanços tecnológicos trazem benefícios

e riscos potenciais, alguns dos quais não são fáceis de

prever. Os benefícios das tecnologias podem ser bastante

melhores do que os seus criadores previram. Quando

Guglielmo Marconi inventou o rádio em 1897, fê-lo para

uma comunicação privada em dois sentidos, não para

a transmissão. Hoje, o transistor é anunciado como

uma das maiores invenções de sempre – embora,

aquando da sua invenção em 1947, apenas se pensasse

nalguns usos para além do desenvolvimento de melhores

ajudas para as pessoas surdas. Nos anos de 1940, a

IBM nunca pensou que o mercado de computadores iria

crescer mais do que umas unidades de venda por ano.

Ao mesmo tempo, os custos ocultos das tecnolo-

gias podem ser devastadores. A encefalite espongiforme

bovina – doença das vacas loucas-quase de certeza que

a sua origem e propagação se devem às poupanças de

custos nas técnicas usadas para produzir rações. O poder

nuclear, que então se acreditava ser uma fonte inesgotável

de energia, tornou-se uma perigosa ameaça para a saúde

e o ambiente após os acidentes de Three Mile Island (Es-

tados Unidos) e Chernobyl (Ucrânia). Alguns perigos

são rapidamente denunciados e removidos. A talido-

mida, registada inicialmente, em 1957, para tratar

náuseas matinais das mulheres grávidas, resultou em hor-

ríveis defeitos de nascimento em milhares de crianças

de todo o mundo, tendo sido banido no início dos anos

de 1960. Mas outros horrores estiveram escondidos

durante décadas. Os Clorofluorocarbonetos (CFC),

inventados em 1928, eram largamente utilizados nos re-

frigeradores, latas de aerossol e condicionadores de ar.

Só em 1984 – mais de 50 anos depois – se tornou uma

evidência convincente a sua ligação com o esgotamento

da camada de ozono e o aumento dos cancros da pele,

em países mais expostos aos raios ultravioleta. Ainda uti-

lizado em muitos países, os CFC deverão ser retirados

até 2010.

As sociedades respondem a estas incertezas procu-

rando maximizar os benefícios e minimizar os riscos das

mudanças tecnológicas. Fazer isto não é fácil: gerir tal

mudança pode ser complexo e politicamente contro-

verso. Apesar da tecnologia agrícola da revolução verde

ter mais do que duplicado a produção de cereais na Ásia,

entre 1970 e 1995,1 os impactes nos rendimentos dos tra-

balhadores agrícolas e no ambiente são, ainda, debati-

dos intensamente.

Tal como em momentos anteriores de mudança, as

transformações tecnológicas actuais aumentam as pre-

ocupações com os seus possíveis impactes ecológicos,

socioeconómicos e na saúde. As plantas geneticamente

modificadas são suspeitas de terem introduzido novas

fontes de alergias, de terem criado ervas daninhas re-

sistentes e de ameaçar espécies como as borboletas

monarcas. A investigação biotecnológica de ponta au-

mentou as preocupações éticas com a possibilidade de

clonagem humana e a facilidade de produção de armas

biológicas destruidoras. As tecnologias de informação

e comunicação facilitam a criminalidade internacional,

suportam as redes de comércio da droga e permitem a

difusão da pornografia infantil.

Perante tais preocupações, porquê adoptar novas

tecnologias? Por três razões.

• Benefícios potenciais. Tal como descreve o capí-

tulo 2, as possibilidades de promoção do desenvolvi-

mento humano através das transformações tecnológicas

são imensas nos países em desenvolvimento. Nalguns

casos, os benefícios esperados são pelo menos tão

grandes como os riscos.

• Custos de inércia versus custos de mudança.As

novas tecnologias melhoram frequentemente as que

vão substituir: o jacto moderno, por exemplo, é mais

seguro do que o aeroplano a hélice. Se os operários

tivessem sido bem sucedidos na proibição da adopção

dos teares mecânicos giratórios, a Inglaterra teria im-

pedido o crescimento de produtividade que permitiu

o crescimento irreversível do emprego e dos rendi-

mentos.

• Meios de gestão dos riscos. Muitos perigos po-

tenciais podem ser geridos e as suas possibilidades re-

duzidas através da investigação científica sistemática,

Gestão dos riscos da mudança tecnológicaCAPÍTULO 3

Todos os avanços

tecnológicos trazem

benefícios e riscos

potenciais, alguns dos

quais não são fáceis

de prever


regulação e capacidade institucional. Quando estas ca-

pacidades são fortes, os países têm muito mais possi-

bilidades de assegurar que as alterações tecnológicas se

tornam uma força positiva para o desenvolvimento.

No entanto, para além destes motivos para adop-

tar a mudança, coloca-se um dilema para muitos países

em desenvolvimento: os benefícios potenciais de mu-

dança podem ser maiores do que os custos da inércia

– mas a capacidade institucional e reguladora necessária

à gestão dos riscos pode ser demasiado exigente.

O trade-off da mudança tecnológica varia de país para

país e de uso para uso: as sociedades esperam benefí-

cios diferentes, enfrentam riscos diferentes e têm ca-

pacidades muito variadas para gerir os riscos com

segurança.

De acordo com esta perspectiva, a maior parte dos

países em desenvolvimento está em desvantagem para

enfrentar a mudança tecnológica, porque lhes faltam as

instituições reguladoras necessárias para gerir ade-

quadamente os riscos. Mas, pode haver desvantagens

para os que são apenas seguidores. Contrariamente aos

corredores da frente, os seguidores não incorrem nos

riscos dos primeiros no uso das novas tecnologias:

podem, pelo contrário, observar como esses riscos ocor-

reram nos outros países. Podem, igualmente, aprender

com os outros o desenho dos regulamentos e das insti-

tuições. Finalmente, para algumas tecnologias, podem

estabelecer sistemas reguladores de baixo custo, ou

apoiar-se nos padrões de regulação dos primeiros ino-

vadores.

Finalmente, as sociedades enfrentam escolhas, em

tempo e extensão, na adopção da mudança tecnológica.

Dada a importância da opção correcta e perante os

riscos de uma adesão errada, os países em desenvolvi-

mento precisam construir políticas nacionais e neces-

sitam de apoio internacional para criar a capacidade que

os habilita a aproveitar as novas oportunidades. Mas que

critério deve ser utilizado na adopção de tecnologias e

que vozes devem ser ouvidas no debate? Como podem

os países desenvolver abordagens sistemáticas para

analisar os riscos tecnológicos? Que políticas e que

práticas-nacionais e internacionais-são necessárias?

Estas questões constituem o objecto deste capítulo.

TAREFA ARRISCADA: AVALIAÇÃO DOS CUSTOS

E BENEFICIOS POTENCIAIS

Alguns riscos de mudanças tecnológicas estão enraiza-

dos no comportamento humano e na organização so-

cial. A pesquisa biotecnológica pode ser transformada

em armas se os governos ou terroristas escolherem esse

caminho – por isso, a necessidade de interdições mul-

tilaterais contra a criação de armas biológicas e da rea-

lização de inspecções para monitorizar a anuência. As

tecnologias de informação e comunicação podem con-

duzir a uma invasão da privacidade e ao branquea-

mento de dinheiro, comércio de armas e drogas – daí

a importância da regulação interna e internacional para

controlar estes problemas.

Outros riscos estão directamente associados às

tecnologias. Poderão os genes que fluem de organismos

geneticamente modificados para organismos colaterais

pôr em perigo as populações colaterais? Depende do

modo como aqueles organismos interagem com o seu

ambiente. Poderá o uso de telefones móveis causar can-

cro no cérebro ou no olho? Depende da forma como a

radiação do receptor do telefone afecta o tecido humano.

O facto de esses danos poderem ou não acontecer é uma

questão científica – mas se as possibilidades forem reais,

a extensão perante a qual elas se tornam riscos depende

da forma como as tecnologias são postas em acção.

A construção de zonas agrícolas amortecedoras em

redor de culturas geneticamente modificadas elimina a

possibilidade do fluxo do gene e das ervas daninhas re-

sistentes; com o aumento da consciência pública e modi-

ficando-se a concepção dos telefones móveis reduz-se

a probabilidade de cancro.

O primeiro tipo de risco tem sido tratado, desde

há muito tempo, pelas instituições económicas, sociais

e políticas que planeiam e regulam a forma como as

tecnologias são utilizadas pelas sociedades. Mas, a gestão

do segundo tipo de risco apela por uma ciência sã e, tam-

bém, por uma forte capacidade reguladora. E muitas

preocupações levantadas sobre esta revolução tecno-

lógica, particularmente a biotecnologia, estão focadas

em riscos semelhantes a estes – assim se explica a atenção

dada, em todo o mundo, para o papel que a ciência e a

regulação devem desempenhar na gestão desta era de

mudança tecnológica.

Existem duas ameaças potenciais que estão a ser

analisadas:

• Possíveis ameaças para a saúde humana. As

tecnologias há muito que impõem ameaças para a saúde

humana. Algumas poluem o ar e a água: centrais eléc-

tricas que usam combustíveis fósseis produzem dióxido

de carbono, que em grandes concentrações pode irri-

tar o aparelho respiratório. Outros podem introduzir

substâncias perigosas para o corpo através de medica-

mentos como a talidomida, ou através da cadeia ali-

mentar. Novas aplicações biotecnológicas nos cuidados

de saúde-de vacinas e diagnósticos a medicamentos e

terapia de genes – podem ter efeitos laterais inespera-

As sociedades esperam

benefícios diferentes,

enfrentam riscos

diferentes e têm

capacidades muito

variadas para gerir

os riscos com segurança

GESTÃO DOS RISCOS DA MUDANÇA TECNOLÓGICA 67

dos. Com alimentos geneticamente modificados, as

duas preocupações principais são que a introdução de

novos genes pode tornar um alimento tóxico e pode in-

troduzir novos alergénios na alimentação, causando

reacções nalgumas pessoas.

• Possíveis ameaças para o ambiente. Alguns recla-

mam que os organismos geneticamente modificados

podem destabilizar os ecossistemas e reduzir a biodi-

versidade de três formas. Primeiro, os organismos

transformados podem deslocar espécies existentes e al-

terar o ecossistema. A história mostra o perigo: seis coe-

lhos europeus introduzidos na Austrália, em 1850,

multiplicaram-se rapidamente em 100 milhões, de-

struindo habitats e a flora e fauna nativas. Actual-

mente, os coelhos custam às indústrias agrícolas

australianas 370 milhões de dólares por ano.2 A questão

é saber se os organismos geneticamente modificados

poderão superar os ecossistemas de forma similar. Se-

gundo, os genes que fluem entre as plantas podem

transferir os novos genes para espécies relacionadas,

conduzindo, por exemplo às ervas daninhas resistentes.

Terceiro, os novos genes podem ter efeitos nocivos ines-

perados em espécies colaterais. Estudos laboratoriais

mostraram que o pólen do milho Bt, concebido para

o controlo da praga que atinge os caules, também

pode matar borboletas monarcas se estas consumirem

o suficiente.

Alguns destes riscos são iguais em todos os países:

danos potenciais para a saúde devido aos telefones

móveis, ou os da talidomida para as crianças durante o

período da gravidez, não são diferentes para as pessoas

da Malásia ou de Marrocos – apesar da capacidade de

os monitorizar e gerir poder variar consideravelmente.

Mas outros riscos variam significativamente: os genes

provenientes do milho geneticamente modificado fluem

mais facilmente num ambiente que tem muitas espécies

relacionadas com o milho selvagem do que noutro que

não tem. Por este motivo, os riscos ambientais da biotec-

nologia são frequentemente específicos de ecossistemas

individuais e devem ser avaliados caso a caso. Os riscos

para a saúde humana são mais comuns entre os conti-

nentes.

Estes riscos merecem atenção – mas não podem ser

a única consideração na formulação das opções de

tecnologia: uma abordagem da avaliação dos riscos que

apenas dá atenção aos perigos potenciais seria imper-

feita. Uma avaliação completa dos riscos deve ponderar

os danos esperados da nova tecnologia com os benefí-

cios esperados – e compará-los em termos do:

• Valor esperado dos danos e benefícios das tecno-

logias existentes que seriam substituídas..

• Valor esperado dos danos e benefícios das tec-

nologias alternativas, que poderiam ser preferíveis às

novas ou às existentes.

As pessoas fazem estas avaliações a toda a hora, fre-

quentemente de forma inconsciente, escolhendo os

benefícios de actividades como viajar de carro e avião,

em detrimento dos seus perigos potenciais. Contudo,

os debates actuais acontecem, frequentemente, como se

os riscos sobre produtos específicos pudessem ser iso-

lados dos contextos nos quais ocorrem.

Os adversários das novas tecnologias ignoram,

muitas vezes, os perigos do status quo. Um estudo

destacando o risco do pólen do milho transgénico re-

sistente à praga para as borboletas monarcas recebeu

atenção mundial, mas perdido no processo estava o

facto destas culturas poderem reduzir a necessidade de

pesticidas que podem danificar a qualidade do solo e

da saúde humana. A exposição continuada aos pesti-

cidas pode causar esterilidade, lesões na pele e dores de

cabeça. Um estudo sobre os trabalhadores de uma

plantação de batatas com uso de pesticidas, no Equador,

mostrou que as dermatites crónicas eram duas vezes mais

comuns entre eles do que entre as outras pessoas.3

De modo semelhante, os proponentes das novas

tecnologias falham, frequentemente, na consideração de

alternativas. A energia nuclear, por exemplo, deve ser

ponderado não apenas em relação aos combustíveis

fósseis, mas também em relação a terceiras alternativas

– preferíveis, possivelmente – tais como a energia solar

e as pilhas de hidrogénio. E muitas pessoas defendem

que o uso de organismos geneticamente modificados

deve ser ponderado em relação a alternativas como as

plantações orgânicas, que nalguns casos podem ser uma

escolha mais apropriada.

Mas, mesmo quando as sociedades e as comu-

nidades consideram todas as situações, elas podem

tomar decisões diferentes devido à variedade de riscos

e benefícios que enfrentam e à sua capacidade para

lidar com eles. Os consumidores europeus, que não

enfrentam faltas de alimentos ou deficiências nutri-

cionais, vêem poucos benefícios nos alimentos geneti-

camente modificados; estão mais preocupados com

possíveis efeitos na saúde. Contudo, as populações sub-

alimentadas dos países em desenvolvimento preocu-

pam-se, mais provavelmente, com os benefícios

potenciais de produções mais elevadas e com maior

valor nutricional; os riscos da não mudança podem

pesar mais de que quaisquer preocupações com efeitos

na saúde. As escolhas podem diferir, mesmo entre dois

países em desenvolvimento que necessitam dos bene-

fícios nutricionais de produções geneticamente modi-

Uma avaliação completa

dos riscos deve ponderar

os danos esperados

da nova tecnologia com

os benefícios esperados


ficadas, na medida em que um deles pode estar melhor

adaptado para gerir os riscos.

A condução destes debates num contexto global al-

tera os temas dominantes e muda as vozes que influen-

ciam a tomada de decisão.

FORMAÇÃO DAS ESCOLHAS:O PAPEL DA OPINIÃO PUBLICA

Nos sistemas democráticos, as opiniões públicas sobre

o trade-off dos riscos das mudanças são, frequente-

mente, determinantes fundamentais da promoção ou

proibição de uma tecnologia. As preferências públicas

importam, uma vez que são os indivíduos e as comu-

nidades que, em última instância, têm os ganhos ou su-

portam os custos. Mas, as perspectivas que dominam o

debate mundial podem conduzir a decisões que não são

do melhor interesse para as comunidades locais.

CONDUÇÃO DO DEBATE: MEDO PÚBLICO

E INTERESSES COMERCIAIS

Pelo menos dois factores foram importantes na for-

mação dos debates:

Confiança pública nos reguladores. A má gestão

das crises da saúde e do ambiente na Europa minaram

a confiança nos responsáveis pela saúde e ambiente

públicos. No Reino Unido, a doença das vacas loucas

resultou no morticínio de milhões de cabeças de gado

e na morte de dúzias de pessoas, devido a uma doença

relacionada do cérebro.4 O sangue infectado com HIV,

utilizado em transfusões, infectou mais de 3.600 pessoas

em França em meados de 1980.5 Nestes e noutros casos,

uma falta de transparência sobre o que se conhecia e adi-

amentos nas responsabilidades políticas, denegriram a

reputação dos responsáveis. Esta desconfiança dis-

seminou as atitudes relativamente às novas tecnologias.

Em 1997, num inquérito que perguntava aos europeus

em quem mais confiavam para lhes dizer a verdade

sobre culturas geneticamente modificadas, 26% referi-

ram as organizações ambientais – enquanto apenas 4%

indicaram as autoridades públicas e 1% nomeou a in-

dústria.6

Reclamações sobre os interesses concorrenciais.

A representação pública do risco também pode ser in-

fluenciada pelas reclamações e contra-reclamações dos gru-

pos de interesse, algumas vezes aumentadas de forma

exagerada pelos meios de comunicação. A evidência cien-

tífica pode ser apresentada de forma selectiva ou distor-

cida completamente. Esta táctica já não é nova: quando,

nos séculos XVII e XVIII, a bebida do café começou a

ameaçar os interesses económicos e políticos, desper-

taram-se os receios sobre os seus efeitos na saúde como

forma de os proteger (caixa 3.1). Tal como hoje, tanto os

apoiantes como os adversários das mudanças tecnológi-

cas tentam moldar a opinião pública.

No caso das culturas transgénicas, o lóbi comercial

destaca os ganhos imediatos que os organismos geneti-

camente modificados podem proporcionar às pessoas

mais carenciadas. Entretanto, o lóbi contrário salienta os

riscos da sua introdução, mas secundariza os riscos de a

nutrição piorar na sua ausência. Alguns agricultores eu-

ropeus utilizaram o medo público dos organismos ge-

neticamente modificados para proteger os seus mercados

domésticos; alguns partidos políticos e organizações não

governamentais exploraram este receio público para

obter apoios e mobilizar recursos. A própria linguagem

tornou-se uma arma política. "Sementes milagrosas" e

"arroz de ouro" exageravam os pontos positivos, en-

quanto "tecnologias traidoras", "frankenfoods" e "polui-

ção genética" eram utilizados deliberadamente para criar

medo e ansiedade.

Nestas condições, é difícil um debate bem infor-

mado. As opiniões dos mais vociferantes podem con-

duzir a tomada de decisão, mais do que aqueles que

podem perder ou ganhar mais.

GLOBALIZAÇÃO DAS PERCEPÇÕES: DAS

RAÍZES LOCAIS PARA O DOMÍNIO MUNDIAL

Enquanto antes eram necessários anos para di-

fundir a mudança tecnológica pelo mundo, hoje um novo

pacote de software pode ser introduzido, instantanea-

As perspectivas que

dominam o debate

mundial podem conduzir

a decisões que não são

do melhor interesse para

as comunidades locais

Muitas das culturas que hoje dominam o mer-cado mundial passaram por longos períodosde rejeição, devido aos riscos conhecidos. Porexemplo, o café, actualmente o segundo produtoprimário mundial mais comercializado em valor,tem uma história marcada por episódios dedifamação e de clara condenação. Em Londres,em 1674, a Petição das Mulheres Contra o Caféprotestou contra "as grandes inconveniênciasque resultavam para o seu sexo do uso exces-sivo do licor secante e debilitante". A oposiçãoaos cafés teve, frequentemente, um fundamentopolítico – o Rei Carlos II de Inglaterra tentouproibi-los em 1675, porque eram os viveirosda revolução.

Em 1679, quando se compreendeu que ocafé concorria com o vinho em França, os

médicos atacaram a bebida. Um médico suge-riu que o café secava os fluídos cerebrais con-duzindo à exaustão, impotência e paralisia.Na Alemanha, onde o café era igualmente con-troverso, os médicos sustentavam que elecausava esterilidade feminina e nascimentos denados-mortos. Em 1632, Johann SebastianBach compôs o seu Kaffee-Kantate parcial-mente como uma ode ao café e parcialmentecomo um protesto contra o movimento paraimpedir as mulheres de o beberem. Em 1775,Frederico o Grande, preocupado com osefeitos de drenagem que as importações decafé verde tinham sobre a riqueza da Prússia,condenou o aumento do consumo de café,como "repugnante", e incitou o seu povo abeber cerveja tal como os seus antepassados.

CAIXA 3.1

Tentativas históricas para banir o café

Fonte: Pendergrast 2000; Roast and Post Coffee Company 2001.


mente, em todos os mercados. A comunicação sobre

riscos e benefícios obtidos com as novas tecnologias é,

igualmente, mundial. Os activistas estão organizados

globalmente e os princípios de uma governação

democrática tomaram lugar na arena internacional,

abrindo os debates políticos a uma mais ampla partici-

pação. Quando as comunidades altamente mobilizadas

e vociferantes promovem os seus pontos de vista e os

seus valores em todo o mundo, as raízes locais das suas

preferências podem acabar por ter uma dimensão

mundial, influenciando comunidades que enfrentam

diferentes ganhos e riscos.

Os debates sobre as tecnologias emergentes tendem

a espelhar as preocupações dos países ricos. A oposição

às culturas transgénicas de rendimento intensificado

nos países industrializados, com excedentes alimenta-

res, poderá bloquear o desenvolvimento e transferir

essas culturas para países com défices alimentares. Os

livros electrónicos podem não fazer muito pelos tra-

balhadores das principais editoras mundiais, mas podem

ser uma dádiva para os programas de educação nos

países pobres. Para os países industrializados, banir o

uso do DDT químico (dicloro-difenil-tricloroetano)

pode ter sido uma opção fácil. Mas alargar esta proibição

aos programas de ajuda ao desenvolvimento, apesar do

valor único do DDT no controlo da malária, tornou-se

numa imposição das escolhas e valores de uma so-

ciedade sobre as necessidades e preferências de outra

(caixa 3.2).

Os países em desenvolvimento têm preocupações

e interesses distintos na revolução biotecnológica. Al-

guns tiveram receio que a biotecnologia pudesse deslo-

car os seus produtos tradicionais, por exemplo,

utilizando a cultura de tecidos vivos para criar substi-

tutos de baixo custo para a goma – arábica e baunilha.

Outros quiseram utilizar novos instrumentos para au-

mentar a produtividade, reduzir a subnutrição crónica

e transformar os seus recursos biológicos abundantes em

produtos de valor acrescentado. Mas o debate dominante

entre a Europa e os Estados Unidos sobre os alimen-

tos transgénicos tem concentrado a sua atenção nas

questões de alergias e efeitos tóxicos sobre a saúde.

Não é apenas a opinião pública que pode ter in-

fluência mundial. Os países em desenvolvimento podem

ser pressionados pelas agências doadoras, fundações não

lucrativas, empresas multinacionais e organizações in-

ternacionais para adoptarem tanto políticas impeditivas

como permissivas, alinhando atrás da Europa ou dos Es-

tados Unidos. Por exemplo, quando os países europeus

fornecem assistência para a concepção de legislação

sobre biosegurança, eles podem modelar a legislação

pelos padrões de precaução em vigor na Europa, mesmo

quando esta não é a preferência do país que recebe a

assistência.

Se os países em desenvolvimento quiserem fazer as

melhores escolhas informadas possíveis sobre mudança

tecnológica, o desequilíbrio de vozes e influências deve

ser rectificado e as suas próprias escolhas devem con-

duzir as tomadas de decisão. Tal como o Ministro da

Agricultura e Desenvolvimento Rural, da Nigéria, referiu

recentemente, "A biotecnologia agrícola, através da

qual as sementes são aumentadas para instilar a tolerância

aos herbicidas ou para criar resistência aos insectos e

doenças, é uma grande promessa para África… Nós não

queremos rejeitar esta tecnologia por causa de uma

noção mal informada de que não compreendemos os

perigos das consequências futuras".7

TOMADA DE PRECAUÇÕES: DIFERENTES PAÍSES,DIFERENTES ESCOLHAS

Todos os países têm de tomar uma posição sobre a

avaliação dos riscos. Uma ferramenta muito discu-

tida para a tomada de decisão é o princípio de pre-

caução – frequentemente interpretado como a regra

em que um país pode ou deve rejeitar os produtos re-

sultantes de novas tecnologias, quando não existe

O desequilíbrio de vozes

e influências deve ser

rectificado

Os conservadores demonstraram aos gover-nos do Ocidente que o DDT é um poluente ir-remediável, o que obriga todos os paísesindustrializados a pararem com o seu uso. Ex-celente: o uso permanente e extensivo do DDTcomo pesticida agrícola tem consequências am-bientais consideráveis – a bioacumulação deDDT fragiliza a casca dos ovos e quebra a ca-pacidade reprodutiva dos pássaros – e os paísesricos têm pouco a ganhar com o seu uso.

Nos países em vias de desenvolvimento,pelo contrário, o DDT é um dos poucos in-strumentos eficientes e de custos suportáveisno controlo da malária e é utilizado em quan-tidades muito menores, sem graves impactesambientais. Uma campanha de erradicação damalária com uso do DDT, lançada nos anos de1950 e 1960, teve resultados imediatos im-pressionantes. Em menos de 20 anos, a cargaanual da malária no Sri Lanka caiu de 2,8 mi-lhões de casos e 7.300 mortes para 17 casos enenhuma morte; reduções semelhantes ocor-reram na Índia e na América Latina. Em con-traste com os países ricos, alguns países em

desenvolvimento com propensão para a maláriatêm muito a ganhar com a utilização do DDT.

Um tratado do Programa das NaçõesUnidas para o Ambiente, assinado em Maio de2001, bane a produção e uso do DDT paraqualquer fim – mas com a excepção do usopara a saúde pública, devido às suas vanta-gens na luta contra a malária. Contudo, ape-sar desta excepção, algumas agências egovernos doadores não financiam o seu uso.

O DDT pode provocar danos à saúde: podeser um cancerígeno e pode interferir com a lac-tação, apesar de nenhum destes males ter sidoconfirmado conclusivamente. Mas, os países emdesenvolvimento devem ser capazes de pesarestas considerações relativamente aos benefíciosdo DDT, muitas vezes o único instrumento comcustos suportáveis e eficaz contra uma doença quemata mais de um milhão de pessoas por ano, prin-cipalmente crianças das áreas pobres dos trópi-cos. Na ausência de uma alternativa melhor, pelomenos 23 países tropicais utilizam o DDT paracombater a malária, embora possam ser impe-didos de continuar a fazê-lo.

CAIXA 3.2

DDT e malária: de quem é o risco e de quem é a escolha?

Fonte: Attaran e outros 2000.


uma certeza científica total de que tais produtos não

causarão danos. De facto, o princípio de precaução é,

justamente, um novo conceito com muitas formu-

lações diferentes mas nenhuma clara, princípio

imutável consagrado na lei internacional (caixa 3.3).

Um conjunto de formulações – de suaves a fortes – é

utilizado em circunstâncias diferentes, porque situações

e tecnologias diferentes requerem diferentes graus de

precaução. Pelo menos seis elementos podem dife-

renciar-se entre formulações suaves e fortes:

• Consideração de benefícios e riscos da tecnolo-

gia corrente. Formulações suaves guiam as acções reg-

uladoras, considerando não só os riscos nefastos das

mudanças tecnológicas, mas também os benefícios po-

tenciais, assim como os riscos da tecnologia que pode-

ria ser removida. As formulações fortes, pelo contrário,

examinam frequentemente apenas os riscos directos da

nova tecnologia.

• Custo efectivo da prevenção. Formulações suaves

enfatizam a necessidade de equilibrar os custos de pre-

venção dos potenciais danos ambientais associados às

novas tecnologias com os custos dos prejuízos. As for-

mulações fortes não ponderam, muitas vezes, os custos

de prevenção.

• Certeza de danos e certeza de segurança. As for-

mulações suaves defendem que a ausência de certeza

sobre os danos não impede acções reguladoras. As for-

mulações fortes requerem, frequentemente, a certeza da

segurança para evitar acções reguladoras, que em sis-

temas complexos e dinâmicos é muitas vezes impossível

de alcançar.

• O fardo da prova. As formulações suaves colocam

o fardo da prova naqueles que reclamam que haverá

consequências se uma nova tecnologia for introduzida.

As formulações fortes podem deslocar o fardo da prova

para os produtores e importadores de uma tecnologia,

exigindo que eles demonstrem a sua segurança.

• Acção opcional ou obrigatória. Formulações suaves

permitem que os reguladores tenham a iniciativa da

acção, enquanto as formulações fortes, normalmente, exi-

gem acções.

• Localização da tomada de decisão. As formulações

suaves atribuem a autoridade aos reguladores, en-

quanto as formulações fortes podem atribuir poder aos

líderes políticos.

O princípio de precaução ainda está a evoluir e o

seu carácter final será moldado pelos processos cien-

tíficos e políticos. Mesmo formulações individuais são,

muitas vezes, referidas vagamente – deliberadamente,

segundo alguns – para permitir interpretações múlti-

plas na adaptação às circunstâncias locais e aos dife-

rentes interesses. Quando usado para proteger as

práticas comerciais discriminatórias, o princípio perde

a sua utilidade limitando-se a ser um empreendimento

político. Qualquer formulação do princípio que não

comece com uma avaliação e gestão dos riscos bem es-

tabelecida e baseada no conhecimento será reduzida

a uma afirmação retórica com pouco valor operacional.

Finalmente, os países acabam por fazer diferentes

opções-e por bons motivos. Enfrentam custos poten-

ciais e benefícios diferentes das novas tecnologias. Os

seus cidadãos podem ter atitudes diferentes relativa-

mente à tomada de riscos e variam amplamente nas suas

capacidades para lidar com consequências potenciais.

Os países em desenvolvimento estão a tomar medidas

diferentes relativamente aos organismos geneticamente

modificados – de preventivas a promocionais – através

das suas políticas de biosegurança, segurança alimen-

tar e escolhas dos consumidores, investimento na in-

vestigação pública e comércio (quadro 3.1).

CONSTRUÇÃO DA CAPACIDADE PARA GERIR RISCOS

Uma abordagem sistemática da avaliação e gestão do

risco garante melhor a utilização segura das novas tecno-

logias. Isto exige clareza nas políticas e nos procedi-

O princípio da precaução

ainda está a evoluir

Existem vários princípios de precaução, desdeas formulações suaves às mais radicais. Uma fór-mula relativamente suave apareceu na Declara-ção sobre Ambiente e Desenvolvimento, noRio de Janeiro em 1992, onde se dizia que"para proteger o ambiente, os estados deverão,de acordo com a sua capacidade, aplicar am-plamente uma abordagem de precaução. Ondeexistem ameaças de danos sérios ou irrever-síveis, não deverá ser utilizada a falta de totalcerteza científica como razão para o adiamentode medidas que previnem a degradação ambien-tal, com eficiência de custos". Ou seja, os regu-ladores podem tomar medidas eficientes emcustos para impedir danos sérios ou irrever-síveis, mesmo quando não há certeza de queesses danos vão ocorrer.

Uma formulação forte foi exposta na Ter-ceira Declaração Ministerial sobre o Mar doNorte, em 1920, que pediu aos governos para"aplicarem o princípio de precaução, ou seja,para tomarem as medidas necessárias para evi-tar os impactes potencialmente danosos desubstâncias [tóxicas] … mesmo quando nãohaja prova científica que demonstre uma ligaçãocausal entre emissões e efeitos." Esta determi-nação requer que os governos tomem providên-

cias sem considerar factores de compensaçãoe sem provas científicas de danos.

Entre estas duas declarações existe umagrande variedade de posições. Por exemplo, oProtocolo de Cartagena sobre Biosegurança,de 2000, estabelece que "a falta de certezacientífica devida ao insuficiente… conheci-mento relativo à dimensão dos efeitos adver-sos potenciais de um organismo modificadosobre a conservação e uso sustentável da di-versidade biológica no Participante-importa-dor, tomando também em consideração osriscos para a saúde humana, não deverão im-pedir esse Participante de tomar uma decisãoadequada, em relação à importação dos orga-nismo modificados vivos em questão… paraevitar ou minimizar tais efeitos adversos po-tenciais." Esta formulação deixa cair a neces-sidade da prevenção ser eficiente em custos etransfere o ónus da prova de segurança paraos países exportadores. Ao mesmo tempo, a re-cusa da importação é uma opção, não umaobrigação, e os países podem decidir aceitar osriscos com base em outros factores que con-siderem relevantes, tais como benefícios po-tenciais e os riscos inerentes das tecnologias queseriam substituídas.

CAIXA 3.3

"Use o princípio de precaução!" Mas qual?

Fonte: UNEP 1992a; Matlon 2001; Juma 2001; Soule 2000; SEHN 2000.

Uma abordagem

sistemática da avaliação

e gestão do risco garante

melhor a utilização segura

das novas tecnologias

mentos de regulação – não apenas aprovar a legislação,

mas executar, impor e monitorizar as suas condições.

Para a introdução das culturas geneticamente modifi-

cadas, todos os países precisam criar um sistema de

biosegurança com directrizes claras e coerentes, pessoal

qualificado para conduzir a tomada de decisão, um

processo de revisão adequado e mecanismos para reco-

lher as reacções dos agricultores e consumidores.

UTILIZAÇÃO DE INFORMAÇÃO CIENTÍFICA:TRANSFORMAR A INCERTEZA EM RISCO

Na ausência de informação, apenas existe incerteza. A in-

vestigação científica gera informação sobre os impactes

prováveis da nova tecnologia, transformando essa in-

certeza em risco-a probabilidade estimada de que ocor-

rerá um certo impacte negativo. Com mais e melhor

informação, o risco pode ser previsto de forma mais

cuidada e, assim, melhor gerido.

Quando as tecnologias são familiares, num dado am-

biente, já existem informações sobre os seus impactes.

A reprodução tradicional de novas variedades de cul-

turas, por exemplo, integra técnicas utilizadas ao longo

de muitos anos, de forma que os seus benefícios e danos

potenciais são bem conhecidos. Assim, quando os cen-

tros internacionais do Grupo Consultivo para a Inves-

tigação Agrícola Internacional (CGIAR) planeiam as

pesquisas, utilizam os resultados de análises de im-

pactes das pesquisas semelhantes para conduzir as

avaliações projectadas.

Mas quando a tecnologia é genuinamente nova ou

está a ser introduzida num novo ambiente, a incerteza

resultante deve ser transformada em probabilidade in-

formada através da pesquisa. Por isso, a novidade dos

organismos geneticamente modificados estimulou, cor-

rectamente, pesquisas extensas (caixa 3.4).

ASSEGURAR PARTICIPAÇÃO PÚBLICA

ATRAVÉS DA COMUNICAÇÃO DOS RISCOS

Debates recentes sobre a comercialização da biote-

cnologia agrícola sublinharam a importância da partici-

pação pública e da educação sobre os seus riscos –

porque é o público que, em última instância, produz e

consome os produtos das novas tecnologias. Um in-

quérito realizado recentemente na Austrália salienta a

necessidade de melhor educação: 49% dos que

responderam sentem que os riscos da agricultura bioló-

gica superam os seus benefícios, mas 59% não con-

seguiram nomear um risco específico.8


QUADRO 3.1

Posições de política em relação às culturas geneticamente modificadas – as escolhas para os países em desenvolvimento

Área de política Promocional Permissiva Precaução Preventiva

Biosegurança Sem análise cuidadosa; Análises, caso a caso, princi- Análises, caso a caso, por Nenhuma análise cuida- apenas análise simbólica ou palmente para os riscos pro- dúvidas científicas devidas dosa, caso a caso; assun-autorização baseada nas vados, dependendo do uso à novidade do processo ção do risco devido aos pro-autorizações de outros países projectado do produto de desenvolvimento cessos de desenvolvimento

Segurança alimentar Nenhuma distinção reguladora Distinção feita sobre Rotulagem compreensiva de Proibição das vendas e escolha do consumidor entre alimentos modificados alguns rótulos de alimentos, todos os alimentos modifica- de alimentos geneticamente

e não modificados mas sem exigir a separação dos, exigidos e impostos modificados, ou exigência na análise ou rotulagem dos canais de mercado com separação de mercado de rótulos de advertência,para segurança alimentar que estigmatizam os

alimentos modificadoscomo não seguros

Investimento Recursos públicos utilizados Recursos públicos utilizados Não são utilizados recursos Não são utilizados financia-na investigação pública no desenvolvimento na adaptação local públicos significativos na mentos públicos ou de

e adaptação local da tecnologia de culturas investigação ou adaptação doadores para a adaptaçãoda tecnologia modificadas, mas não de culturas modificadas; ou desenvolvimento dade culturas modificadas no desenvolvimento os doadores concedem finan- tecnologia das culturas

de novos transgénicos ciamento para a adaptação modificadaslocal das culturas modificadas

Comércio Promoção de culturas Restrições à importação As importações de sementes Bloqueamento das impor- geneticamente modificadas de produtos primários e matérias modificadas são tações de sementes e plantas para reduzir os custos dos modificados idênticas às dos analisadas ou controladas geneticamente modificadas; produtos primários e aumentar produtos não modificados, separadamente e mais cuidado- manutenção do estatuto das as exportações; nenhuma de acordo com as normas samente que os não modificados; não modificadas, na esperança restrição à importação da Organização Mundial rotulagem exigida para as do mercado de exportaçãode sementes modificadas do Comércio importações de alimentos eou matérias-primas produtos primários modificados

Fonte: Paarlberg 2000.


A comunicação de riscos-a partilha de informação e

opiniões sobre os riscos entre todos os participantes no

processo de gestão dos riscos-ajuda a desenvolver tomadas

de decisão transparentes e credíveis e a criar confiança

pública nas decisões políticas. Muitos países asseguram

a comunicação dos riscos através de consultas públicas,

incluindo a França, Noruega, Espanha, Suécia e Estados

Unidos. Alguns países exigem a rotulagem de produtos

geneticamente transformados, de forma que os consumi-

dores possam decidir se os querem adquirir – como na

Austrália, Brasil, Japão e Reino Unido. Outros países

estão a ser pressionados para seguir o exemplo. Nos Es-

tados Unidos, onde não há rotulagem, os inquéritos

mostram que cerca de 80 a 90% dos consumidores de-

fendem-na.9

CRIAÇÃO DE INSTITUIÇÕES FLEXÍVEIS

E DIVERSIFICAÇÃO DAS TECNOLOGIAS

Se as sociedades estão dispostas a gerir a tecnologia de

forma segura, necessitam de instituições flexíveis e com

capacidade de resposta, mas também de um conjunto

de opções tecnológicas para a criação de soluções al-

ternativas – por isso, a necessidade de investir na cons-

trução da capacidade institucional e de investigação.

A rígida dependência da antiga União Soviética

em relação à energia nuclear, pôs em destaque os peri-

gos da inflexibilidade. Nos anos de 1980, a rede de

Kiev dependia exclusivamente da energia nuclear gera-

da em Chernobyl, pelo que o reactor tinha uma pro-

dução anormalmente elevada em 1986, mesmo enquanto

decorriam os testes. Esta sobrecarga, combinada com

erros cometidos durante os testes, resultaram na explosão

fatal. Porque não tinha fontes alternativas de energia,

a estação de Chernobyl foi reaberta apenas seis meses

após o acidente. A diversidade tecnológica e a flexibili-

dade institucional teriam permitido o uso de outras

fontes de energia – evitando, possivelmente, o acidente

e prevenindo a necessidade de reabertura da central eléc-

trica em condições tão adversas.

Em alguns casos, os interesses económicos in-

vestidos inibem o desenvolvimento de tecnologias al-

ternativas. Por exemplo, as indústrias de petróleo e

gás, tradicionalmente, têm encarado as energias alter-

nativas e as tecnologias de transporte como uma ameaça.

Mas os incentivos e os regulamentos podem superar tais

obstáculos. Por exemplo, os elevados preços da gasolina

e os novos critérios para as emissões na Europa, alter-

aram o modo como os carros são produzidos para o mer-

cado, tornando-os cada vez mais eficientes.

DESAFIOS QUE OS PAÍSES EM DESENVOLVIMENTO

ENFRENTAM

Apesar de todos os países terem de encontrar as for-

mas de lidar com os riscos da mudança tecnológica,

os países em desenvolvimento enfrentam vários de-

safios específicos, que podem acrescer os custos, au-

Têm sido observados poucos riscos de saúdeou ambientais resultantes do uso na agri-cultura de culturas modificadas genetica-mente. Contudo, ainda não foram feitosmuitos dos estudos de longo prazo neces-sários sobre riscos ambientais potenciais.Qual é a prova até agora?

Riscos com a saúdeAlergias. Há a preocupação de que a intro-dução de novos produtos genéticos, comnovas proteínas, poderá causar problemasalérgicos. A transmissão da proteína da nozdo Brasil para a soja confirmou que a enge-nharia genética pode conduzir à transmissãode proteínas alérgicas.

Toxicidade. A possível introdução ou au-mento de componentes tóxicos pode aumen-tar a toxicidade. Serão necessários testesadicionais – o potencial de toxicidade humanade novas proteínas produzidas em plantas de-veria estar sob fiscalização.

Efeitos pleiotrópicos. A combinaçãoprévia de proteínas desconhecidas pode terefeitos secundários imprevistos nas plantasalimentares. Apesar de ser necessária a moni-torização adicional, não se registaram efeitossecundários significativos resultantes de plan-tas ou produtos transgénicos disponíveiscomercialmente.

Resistência aos antibióticos. Tem aumen-tado a preocupação sobre os marcadores dos an-tibióticos tais como a kanamicina, usada natransformação de plantas. Estes antibióticos aindasão usados para tratar infecções nos humanos ea exposição crescente aos seus efeitos pode tornaras infecções resistentes aos antibióticos, tornandoestes medicamentos ineficazes. Apesar de nãohaver provas definitivas de que o uso dos mar-cadores pode ser prejudicial para os humanos, asalternativas estão a ficar disponíveis rapidamentee são cada vez mais úteis no desenvolvimentodas culturas alimentares.

Riscos ambientaisEfeitos inesperados em espécies colaterais.Apesar dos estudos laboratoriais terem re-latado os danos na larva da borboleta monarca,

que se alimenta do pólen das plantas Bt, comoum caso específico de efeitos em espécies co-laterais, nenhum estudo mostrou um efeitonegativo actual sobre a densidade das borbo-letas na vida selvagem. Mais uma vez, énecessária investigação adicional.

Efeitos do fluxo de genes aos parentesmais próximos. A dispersão do pólen podeconduzir à dispersão dos genes, embora apenasalguns vestígios sejam dispersos em distânciassuperiores a poucos metros. A transferência decaracterísticas de resistência transgénica paraervas familiares pode piorar os problemas daservas, embora tais problemas não tenham sidoobservados ou adequadamente estudados.

Crescimento de ervas daninhas. Algumasnovas características introduzidas nas culturas– tais como resistência à praga ou resistênciapatogénica – podem fazer com que as culturastransgénicas se transformem em ervas daninhasproblemáticas. Isto poderia resultar em gravesdanos económicos e ecológicos para os agricul-tores ou habitats de vida selvagem.

Desenvolvimento da resistência à pragaàs plantas protegidas da praga. Os insectos, aservas e micróbios têm o potencial de superar amaioria das opções de controlo à disposiçãodos agricultores, com impactes ambientais signi-ficativos. Mas podem ser utilizados processosde gestão para adiar as adaptações às pragas.

Preocupações com culturas resistentesaos vírus. Plantas transformadas contendo aresistência ao vírus podem facilitar a criaçãode novas cadeias de viroses, introduzir novascaracterísticas de transmissão ou causar mu-danças na susceptibilidade a outras virosesrelacionadas. É pouco provável que as plantasalteradas apresentem problemas diferentesdos associados com a reprodução tradicionalpara a resistência aos vírus.

Ameaças à biodiversidade. A mudançagenética pode propagar-se a espécies selvagensque são raras ou estão em perigo – especial-mente se a mudança ocorrer em locais de di-versidade de culturas. Os cientistas devemmelhorar o seu conhecimento destes e de outrosproblemas resultantes do fluxo de genes po-tencial das culturas modificadas geneticamente.

CAIXA 3.4

Sementes milagrosas ou Frankenfoods? As provas até ao presente

Fonte: Cohen 2001, baseado em Altieri 2000; Royal Society of London, US National Academy of Sciences, Brazilian Academyof Sciences, Chinese Academy of Sciences; India National Science Academy; Mexican Academy of Sciences e Third WorldAcademy of Sciences 2000; National Research Council 2000.


mentar os riscos e reduzir a sua capacidade para gerir

a mudança com segurança.

• Escassez de pessoal qualificado. Investigadores

especializados e técnicos qualificados são essenciais

para adaptar as novas tecnologias ao uso local. Con-

tudo, mesmo nos países em desenvolvimento com ca-

pacidade mais avançada, como a Argentina e o Egipto,

os sistemas de biosegurança quase esgotaram a com-

petência nacional. A escassez de pessoal qualificado,

desde os investigadores laboratoriais até aos fun-

cionários de serviços de extensão, podem criar sérios

constrangimentos à capacidade de um país para criar

um sistema de regulação forte.

• Recursos inadequados. O custo de estabeleci-

mento e manutenção de um quadro regulador pode,

também, colocar uma forte pressão financeira sobre os

países pobres. Nos Estados Unidos, três das maiores

e consolidadas agências – o Departamento de Agri-

cultura, a Administração de Alimentos e Medicamen-

tos e a Agência para a Protecção Ambiental – estão

todas envolvidas na regulamentação dos organismos ge-

neticamente modificados. Mas até estas instituições

estão a apelar a aumentos orçamentais para lidar com

os novos desafios levantados pela biotecnologia. Os

institutos de investigação dos países em desenvolvi-

mento, pelo contrário, sobrevivem com pouco finan-

ciamento e são, muitas vezes, largamente financiados

pela ajuda dos doadores – uma dependência arriscada

se as fontes locais de financiamento também não es-

tiverem asseguradas.

• Estratégias de comunicações fracas.O nível de

consciência pública sobre os organismos geneticamente

modificados varia entre os países em desenvolvimento,

mas em muitos não existe uma estratégia de comunicações

para informar o público sobre aqueles organismos e

sobre o modo como a biodiversidade está a ser gerida.

As dificuldades próprias da criação de campanhas públi-

cas de informação eficazes são combinadas com altas taxas

de analfabetismo nalguns países e com a falta de tradição

de poder das populações e de consumidores mais activos

exigindo informações e afirmando o seu direito ao conhe-

cimento. Como resultado, quando as campanhas nos

órgãos de comunicação aumentam os receios e criam

oposição pública à mudança tecnológica, as instituições

responsáveis pela gestão da biodiversidade não têm, fre-

quentemente, nem planos nem meios para responder com

uma perspectiva alternativa.

• Mecanismos de reacção inadequados. Ultima-

mente, a tecnologia começou a ser utilizada, não nos

laboratórios, mas em casa e nas escolas, nas fazendas e

nas fábricas. A capacidade de um utilizador seguir pro-

cedimentos seguros determina se os benefícios da tecno-

logia serão colhidos ou perdidos. Mas os mecanismos

para a provisão de informação e recolha das reacções

dos utilizadores podem não estar bem desenvolvidos.

Nos Estados Unidos, onde os agricultores têm múltiplas

fontes de apoio e aconselhamento sobre os procedi-

mentos de segurança, um inquérito realizado em 2000

mostrou que 90% dos agricultores com culturas de

milho transgénico acreditavam que estavam a seguir os

procedimentos de segurança correctos – mas, de facto,

apenas 71% o faziam.10 Nos países em desenvolvi-

mento, os mecanismos para a provisão de informação

e recolha de reacções são normalmente fracos.

Estas barreiras constituem um importante factor

de bloqueamento ao uso da biotecnologia em bene-

fício do desenvolvimento. O Quénia, por exemplo, in-

troduziu com assistência do governo alemão, em

1998, legislação razoavelmente ajustada à biosegu-

rança. Mas, muito menos assistência na construção da

capacidade científica e técnica e nas infra-estruturas

necessárias para executar as políticas seguidas. Os ges-

tores da biosegurança, que trabalham em tais situa-

ções, sabem que serão criticados pelas organizações

não governamentais e pelos meios de comunicação se

não conseguirem atingir os padrões elevados definidos

no papel. Em consequência, tendem a movimentar-se

lentamente e a tomar o mínimo possível de decisões.

O Quénia demorou 18 meses a aprovar a investi-

gação sobre batatas-doces transgénicas, apesar dos

poucos riscos envolvidos. Para permitir que os países

em desenvolvimento possam beneficiar das oportu-

nidades das novas tecnologias, estes desafios devem

ser ultrapassados com políticas nacionais e apoio

mundial.

ESTRATÉGIAS NACIONAIS PARA LIDAR

COM OS DESAFIOS DO RISCO

Apesar dos desafios, os países em desenvolvimento

podem conceber estratégias para construir a capaci-

dade de gerir o risco, aproveitando as vantagens de

serem seguidores tecnológicos e procurando o máximo

de colaboração regional.

APRENDER COM OS LÍDERES TECNOLÓGICOS

Os países em desenvolvimento podem tirar partido da

sua condição de seguidores tecnológicos, aprendendo

com as experiências e as melhores práticas dos pioneiros.

Os quadros de regulação, por exemplo, podem ser basea-

dos nos estabelecidos pelos primeiros inovadores. A Ar-

Vários desafios específicos

podem acrescer os custos,

aumentar os riscos

e reduzir a capacidade

para gerir a mudança

com segurança


gentina e o Egipto definiram as suas directrizes para

garantir a segurança ambiental da libertação dos orga-

nismos geneticamente modificados a partir da análise dos

documentos reguladores da Austrália, Canadá, Estados

Unidos e outros, adaptando-os, depois, às condições

agrícolas nacionais.

Os países em desenvolvimento podem, igual-

mente, estabelecer sistemas reguladores de baixo custo

construídos com base, ou apoiando-se mesmo, nos

padrões de regulação dos primeiros inovadores. Alguns

países industrializados utilizam acordos de reconhe-

cimento mútuo, aceitando as autorizações de produ-

tos de cada um quando partilham padrões comuns.

Tais acordos podem ajudar a facilitar o comércio,

eliminando testes redundantes e colocando novos

produtos no mercado muito mais rapidamente.11

A União Europeia e os Estados Unidos adoptaram esta

aproximação, em 2001, para uma variedade de pro-

dutos como instrumentos de medicina e equipamen-

tos de telecomunicações. Espera-se que o acordo possa

favorecer a indústria e os consumidores em cerca de

mil milhões de dólares por ano.12 Os países em de-

senvolvimento podem, igualmente, tirar partido da ca-

pacidade reguladora e da experiência dos outros países

– frequentemente industrializados. Por exemplo, o

impacte dos medicamentos na saúde das pessoas tende

a variar pouco de um país para o outro. Isto permite

aos países em desenvolvimento optar pela aceitação das

autorizações reguladoras de medicamentos concedi-

das nos países com muito mais capacidade de realizar

essas avaliações – tal como os Estados Unidos, cuja

principal agência de protecção ao consumidor, a

Administração de Alimentos e Medicamentos, tem

um orçamento anual que excede mil milhões de

dólares.

HARMONIAÇÃO DE PADRÕES ATRAVÉS

DA COLABORAÇÃO REGIONAL

Um dos primeiros passos na promoção da con-

fiança na tecnologia é o desenvolvimento de padrões

de saúde e ambientais e sua harmonização com os de-

senvolvidos, independentemente, noutros países. As

divergências nas normas de segurança entre regras

ambientais e comerciais tendem a criar conflitos no

tratamento da segurança dos alimentos derivados da

biotecnologia. As diferenças na introdução e na regu-

lação de culturas geneticamente modificadas já estão

a causar fricções comerciais. Abordagens consis-

tentes, onde for possível, reduziriam tais conflitos e

a harmonização poderia disponibilizar mais infor-

mação para o público e, assim, promover a respon-

sabilização.

Cooperação regional na partilha do conhecimento,

melhores práticas, objectivos de investigação, com-

petências em biodiversidade e autorizações reguladoras

sobre ambientes e ecossistemas semelhantes, permitiriam

alcançar grande eficácia – reunindo informação de base

para a avaliação e gestão do risco regionalmente har-

monizado. A Associação para o Reforço da Investigação

Agrícola na África Oriental e Central (ASARECA)

começou a fazer isso, permitindo que a experiência re-

gional seja partilhada e que os países membros com

menos capacidade reguladora possam beneficiar com as

capacidades científicas mais avançadas da região. Dado

o movimento informal de matérias-primas agrícolas

através das fronteiras nacionais dentro da região, a in-

vestigação e regulação coordenadas serão decisivas para

garantir a utilização segura da biotecnologia.

DESENVOLVER AS CAPACIDADES NACIONAIS

CIENTÍFICAS E DE EXTENSÃO

É crucial para os países desenvolverem as suas capaci-

dades de investigação, adaptável ou aplicada. Para os

países pobres, a investigação adaptável é mais relevante

– permitindo-lhes pedir emprestado e adaptar as tecno-

logias geradas em qualquer lado. Para os países com

uma base científica mais forte, o desenvolvimento da in-

vestigação aplicada pode ser possível – permitindo-lhes

gerar novas tecnologias para as condições locais. Em

ambos os casos, a competência científica deve ser di-

reccionada para melhorar a compreensão dos riscos po-

tenciais associados à tecnologia, quer seja emprestada ou

"desenvolvida em casa". O risco social da marginaliza-

ção dos pobres em relação aos benefícios das novas

tecnologias pode ser evitado se se assegurar que a sua par-

ticipação é central para experiências de campo e dis-

seminação de estratégias (ver a contribuição especial de

M.S. Swaminathan).

REFORÇAR AS INSTITUIÇÕES REGULADORAS

A execução efectiva de medidas de segurança requer ca-

pacidade humana e institucional a nível nacional.

A análise das políticas científicas e tecnológicas é um

campo ainda embrionário e inexistente na maior parte

dos países em desenvolvimento. A construção de com-

petências neste campo coloca o mundo em desen-

volvimento numa posição mais privilegiada para gerir

os benefícios e os riscos associados com a tecnologia

emergente. Mas, as discussões sobre a introdução de me-

Os países em

desenvolvimento podem

tirar partido da sua

condição de seguidores

tecnológicos, aprendendo

com os pioneiros


didas reguladoras têm sido acompanhadas por preo-

cupações sobre os custos de tais regulamentações. A Ar-

gentina e o Egipto constituem bons exemplos de como

a regulação para a introdução de organismos genetica-

mente modificados foram incorporados nas regulações

existentes (caixa 3.5).

MOBILIZAR VOZES LOCAIS

Vários países lançaram programas cujo objectivo era

o envolvimento do público com a tecnologia

disponível. Isto é essencial se os agricultores e con-

sumidores dos países em desenvolvimento preten-

dem influenciar os decisores nacionais e captar mais

vozes diferentes para o debate mundial. A organi-

zação não governamental ActionAid criou um júri

de cidadãos na Índia, envolvendo um conjunto de

agricultores que poderiam ser afectados pelas cul-

turas geneticamente modificadas. Especialistas uni-

versitários, sindicatos de agricultores, organizações

não governamentais, governos estaduais e nacionais

e Monsanto, o maior produtor de culturas trans-

génicas comerciais, apresentaram, ao júri de agricul-

tores, provas a favor e contra a utilização de

sementes transgénicas. Os membros do júri discu-

tiram, então, se as culturas melhorariam as condições

de vida das famílias ou aumentariam a pobreza e in-

segurança, acabando por formar a sua própria

posição sobre o assunto. Tais discussões públicas

podem, também, ser organizadas por governos na-

Os retrocessos ecológicos e sociais das novas técnicasde produção de culturas devem-se frequentementeàs monoculturas, à excessiva aplicação de fertilizantese pesticidas químicos e à insustentável exploraçãodo solo e das águas subterrâneas. Simultaneamente,a expansão populacional – associado com o au-mento do poder de compra – deixa a maior partedos países em desenvolvimento sem nenhuma opção,com excepção de produzir mais em condições dediminuição da terra arável e dos recursos de irrigaçãoper capita. A opção de importação dos alimentos,aparentemente fácil, só agravará o desemprego ruralem países onde a segurança dos meios de subsis-tência de mais de 60% das famílias rurais dependemda agricultura. Como podemos, então, atingir umcrescimento contínuo da produtividade biológicasem associá-lo com danos económicos e sociais?

Felizmente, entrámos na era da Internet, dosgenomas e dos proteomas. As últimas três décadasindicam que a transformação tecnológica de pe-quenas explorações agrícolas – se baseadas nosprincípios da ecologia, economia, igualdade sociale sexual e produção dos meios de subsistência –podem contribuir, significativamente, quer para a er-radicação da pobreza, quer para a integração social.A tecnologia tem sido, sem dúvida, um factor im-portante no alargamento da desigualdade entre ricose pobres, desde o início da revolução industrial naEuropa. Mas, temos hoje oportunidades pouco ha-bituais para incluir a tecnologia como um aliado nomovimento para a igualdade entre os sexos. Pro-gressos recentes na biotecnologia e nas tecnologiasespaciais e de informação estão a ajudar no lança-mento de uma revolução sempre verde, capaz de ha-bilitar as pequenas famílias a alcançar melhoriassustentáveis na produtividade e no rendimento porunidade de terra, tempo, trabalho e capital.

A nova genética, envolvendo o mapeamento ea modificação molecular, é um instrumento

poderoso para o fomento de explorações ecológi-cas, bem como para melhorar a produtividade desolos secos e salinos. Cientistas na Índia transferi-ram genes do Amarantus para as batatas, paramelhorar a qualidade e quantidade de proteínas, edos mangues para culturas anuais, para dar tolerânciaà salinidade. O mapeamento baseado nos sistemasde informação geográfica (SIG) e o progresso nasprevisões meteorológicas do curto e médio prazo,associados ao desenvolvimento dos mercados e dainformação sobre preços, estão a ajudar os agricul-tores a atingir um equilíbrio correcto entre o uso daterra e os factores ecológicos, meteorológicos e demarketing. Os avanços são decisivos, dado que a agri-cultura fornece o mais amplo caminho para o novoemprego através de empresas ambientais – taiscomo a reciclagem de resíduos sólidos e líquidos, abioterapia, ecotecnologias desenvolvidas pela com-binação de conhecimentos tradicionais com a ciên-cia moderna, e sistemas de segurança dos alimentose água baseados na comunidade.

A nossa experiência em Pondicherry, Índia,mostrou que os centros de conhecimento rural geri-dos por mulheres e orientados pelos utilizadores,com apoio de computadores e ligados à Internet, aju-dam a transpor, simultaneamente, a desigualdadeentre os sexos e a digital. Sinergias entre tecnologiase políticas públicas, por um lado, e parcerias entreo público e o privado, por outro, irão conduzirãoao progresso rápido na criação de novos meios desubsistência rural e não rural. Mas, é importante en-tender, se o mercado for o único determinante nasdecisões de investimento na investigação, "os órfãospermanecerão órfãos" e as desigualdades económi-cas e tecnológicas aumentarão.

Como podemos assegurar que um movimentode revolução sempre verde, baseado nas tecnologiasgenéticas e digitais, é caracterizado pela inclusão so-cial e sexual? A resposta a esta questão foi dada por

Mahatma Gandhi há mais de 70 anos, quando disse:"Recorde-se da cara das pessoas mais pobres e maisfracas que viu e pergunte a si mesmo se os momen-tos de contemplação vão ter alguma utilidade paraele". Uma aproximação antyodaya – isto é o desen-volvimento baseado na atenção às pessoas mais po-bres – na transposição da desigualdade digital,genética e sexual, adoptada nas nossas biocidades naÍndia, provou ser muito eficaz na inclusão dos ex-cluídos na capacitação tecnológica e de qualificações.

Os meus quase 40 anos de experiência –começados na Índia, em 1964, com o ProgramaNacional de Demonstração, sobre milho e arroz,bem como a minha experiência posterior em váriospaíses asiáticos e africanos com os sistemas de Cul-tivo Sustentado do Arroz e de Mulheres nas Redesde Cultivo do Arroz, do Instituto de InvestigaçãoInternacional sobre o Arroz – levaram-me a conside-rar duas directrizes básicas na concepção de pro-gramas de ensaio e difusão tecnológica:• Se as demonstrações e ensaios forem organi-zados nos campos dos agricultores pobres em re-cursos, todos os agricultores beneficiam. O inversopode não acontecer.• Se as mulheres estiverem capacitadas com in-formação tecnológica e qualificações, todos osmembros de uma família beneficiam. O inversopode não acontecer.

O caminho antyodaya deve ser o ponto de par-tida em todos os programas de planeamento do de-senvolvimento e de difusão tecnológica, se quisermosevitar, no futuro, o crescimento conduzido pela de-sigualdade e as práticas ambientais insustentáveis.

M. S. SwaminathanVencedor do Prémio Alimentar Mundial

de 1987

A aproximação antyodaya: um caminho para a revolução sempre verde



cionais e locais ou por organizações baseadas na co-

munidade.

COLABORAÇÃO MUNDIAL NA GESTÃO DOS RISCOS

Para lá das fronteiras nacionais, alguns desafios à gestão

dos riscos afectam e influenciam as comunidades por

todo o mundo. É necessária mais investigação sobre os im-

pactes possíveis da biotecnologia, para aumentar a com-

preensão dos seus riscos em qualquer lado. Os efeitos

dos riscos da má gestão da saúde e da segurança ambiental

podem, rapidamente, atravessar as fronteiras através do

comércio e das viagens. E a regulação fraca da tecnologia

num país pode criar falta de confiança pública na ciência

internacional. É do interesse de todos que cada país pro-

cure gerir bem os riscos.

REALIZAR MAIS INVESTIGAÇÃO

E COM MAIOR DURAÇÃO

O debate actual sobre biotecnologia tem falta de avali-

ações consolidadas e de base científica, para fornecer

provas rigorosas e equilibradas sobre os impactes das

tecnologias emergentes na saúde e no ambiente. Avalia-

ções mais equilibradas e transparentes poderiam criar

uma base para o diálogo e ajudar a construir a confiança

nessas tecnologias. Tais avaliações poderiam, igual-

mente, ajudar a basear as percepções públicas nos ob-

jectivos científicos e técnicos. Em 2000, as academias

nacionais das ciências do Brasil, China, Índia, México,

Reino Unido e Estados Unidos e a Academia das Ciên-

cias do Terceiro Mundo analisaram conjuntamente as

provas e apelaram para mais pesquisas: "Dado o uso

limitado de plantas transgénicas em todo o mundo e as

condições geográficas e ecológicas relativamente cons-

trangidas da sua produção, as informações concretas

sobre os seus efeitos actuais no ambiente e diversidade

biológica são ainda muito dispersas. Em consequência,

não existe consenso sobre a gravidade, ou mesmo exis-

tência, de qualquer dano ambiental potencial da tecno-

logia MG [modificação genética]. Há, portanto,

necessidade de uma avaliação cuidadosa dos riscos das

consequências prováveis, numa fase inicial, do desen-

volvimento de todas as variedades de plantas trans-

génicas, bem como a monitorização do sistema para

avaliar estes riscos em subsequentes testes de campo e

de libertações".13

RESTAURAR A CONFIANÇA PÚBLICA

NA CIÊNCIA

Perante as incertezas ligadas à tecnologia, uma quebra

de confiança nas instituições reguladoras pode ser de-

sastrosa. Restaurar, ou manter, a confiança pública nas

suas decisões e políticas é fundamental para construir

fortes sistemas nacionais de regulação, baseados na

consulta popular. Como vem expresso no relatório pro-

duzido por seis academias nacionais das ciências e pelas

considerações da Academia das Ciências do Terceiro

Mundo, "Finalmente, nenhuma prova credível de cien-

tistas ou de instituições reguladoras influenciará as

opiniões públicas populares, a menos que haja confiança

pública nas instituições e mecanismos que regulam tais

produtos".14

Nalguns países, especialmente na Europa, a ciên-

cia perdeu a confiança do público – e isto afecta as ex-

pectativas de progresso tecnológico mundial. Mas, por

vezes essa desconfiança está deslocada. Políticas fra-

cas, regulação inadequada e falta de transparência – e

não de ciência – são frequentemente a causa de pre-

juízos. Os métodos científicos, quando combinados com

deliberações públicas, criam as bases para a gestão de

riscos tecnológicos, devendo os reguladores utilizá-los

adequadamente. Muitos países utilizam caracteriza-

ções de perigos e avaliações de riscos, caso a caso,

com base científica, desenvolvem regulamentos apoia-

dos nas instituições existentes, em vez de estabelecer

Restaurar, ou manter,

a confiança pública

é fundamental para

construir fortes sistemas

nacionais de regulação

A Argentina e o Egipto estão entre os paísesem desenvolvimento que mais progrediram nouso corrente e intencional de culturas e pro-dutos modificados geneticamente. O Egiptoaprovou testes de campo das libertações eestá à beira de comercializar a sua primeira cul-tura modificada geneticamente. A Argentinatem exportado produtos primários modifica-dos geneticamente desde 1996.

Ambos os países partilham vários sucessosna forma como têm reforçado a sua capaci-dade para lidar com questões de biosegurança:• Foram formuladas directrizes nacionaispara garantir a segurança ambiental dosorganismos modificados geneticamente,através do exame dos regulamentos dospaíses com competências nesta área e pos-terior adaptação desses regulamentos àscondições agrícolas nacionais.• Os procedimentos de aplicação, ins-pecção e autorização relacionados com asegurança alimentar e registo de sementesforam construídos a partir de leis existentes.Os procedimentos evoluíram ao longo do

tempo, permitindo a coordenação entreministérios e reguladores dos processos deregulação.• Os institutos de investigação avançadaconduzem investigação biotecnológica sobreo estado da arte, e o seu pessoal altamentequalificado é convidado a trabalhar emcomissões de biosegurança ou como con-selheiros técnicos.• Têm sido estabelecidos normas claraspara avaliação dos riscos de uma libertaçãoproposta. As avaliações comparam os im-pactes previstos dos organismos modifica-dos geneticamente com os das variedadesnão modificadas equivalentes. As variedadesmodificadas geneticamente que não apre-sentam grandes riscos são consideradosaceitáveis para testar e eventual autorizaçãode comercialização.

Tais políticas mostram que, mesmo en-frentando desvantagens iniciais, os paísesem desenvolvimento podem criar sistemasde biosegurança que lhes permitam avançarna gestão da segurança tecnológica.

CAIXA 3.5

O reforço da capacidade institucional na Argentina e Egipto para lidarcom produtos primários modificados geneticamente

Fonte: Cohen 2001.


novos regulamentos, e reduzem a regulação dos pro-

dutos considerados de baixo risco.

Alguns observadores questionam, por vários mo-

tivos, se a ciência está a contribuir como deveria.

Primeiro, os cientistas, como todas as outras pessoas,

abordam os problemas com metodologias específicas

e têm interesses e incentivos que influenciam o seu tra-

balho. Como consequência, nem todas as investigações

relevantes são prosseguidas. Considere-se o caso dos

desperdícios industriais. A investigação científica ana-

lisa geralmente os efeitos de substâncias isoladas, mas

muitos dos desperdícios industriais mais graves en-

volvem interacções entre substâncias. Por exemplo,

quando um fluoreto é acrescentado à água, aumenta

a absorção do chumbo dos canos – um perigo que não

viria à luz através de estudos isolados do chumbo ou

dos fluoretos. Contudo, devido à falta de finan-

ciamentos, têm sido efectuados poucos estudos

compreensivos sobre os efeitos acidentais de multi-subs-

tâncias.

Segundo, a complexidade dos assuntos, significa

que os cientistas que realizam tais estudos podem

chegar a resultados inconclusivos – mas resultados

claros num campo específico podem trazer mais re-

conhecimento. Terceiro, as provas científicas sobre os

perigos e danos são por vezes ignoradas, suprimidas ou

atacadas por lóbis: a indústria do tabaco suprimiu

provas dos efeitos cancerígenos do tabaco, durante

décadas, antes da informação passar, finalmente, para

o domínio público. Estas pressões fazem com que al-

guns cientistas estejam menos dispostos a realizar tais

estudos, devido às possíveis consequências sobre as suas

carreiras.15 Estas preocupações sublinham a importância

da investigação financiada publicamente e da procura

de novas formas de reconhecimento dos cientistas que

se dedicam a descobrir prejuízos e perigos no interesse

da sociedade.

PARTILHA DE INFORMAÇÕES E EXPERIÊNCIAS

As tecnologias de informação e de comunicações são

importantes para a partilha de informações e expe-

riências com avaliações de risco. Mas, também, são

necessários outros factores se se pretende divulgar estas

informações aos que mais precisam delas. Câmaras de

compensação de informações seguras entre agências na-

cionais e internacionais podem desempenhar aqui um

papel útil.

O Protocolo de Cartagena sobre Biosegurança,

adoptado em 2000 na Convenção sobre Diversidade

Biológica, estabelece câmara de compensação de

biosegurança para os países partilharem informações

sobre organismos geneticamente modificados. Os

países têm de informar a câmara num prazo de 15 dias

após a aprovação de qualquer tipo de variedade de

cultura que pode ser utilizada na alimentação, rações

e processamento. Os exportadores são obrigados a

obter uma autorização de importação do país, através

de um procedimento informação prévia, para car-

regamentos iniciais de organismos geneticamente

modificados – tais como sementes e árvores – que se

pretendem libertar no ambiente. Os organismos ge-

neticamente modificados considerados para alimen-

tação, rações e processamento – por outras palavras,

produtos primários – estão isentos dessa exigência.

Contudo, têm de ser rotulados para mostrar que

"podem conter" organismos geneticamente modifi-

cados e os países podem decidir, na base de uma

avaliação científica do risco, se importam ou não

esses produtos. Outras câmaras de compensação

podem partilhar e divulgar experiências sobre segu-

rança tecnológica entre comunidades públicas, pri-

vadas e académicas e entre países e regiões.

Estas discussões de risco devem envolver os países

em desenvolvimento. A União Europeia e os Estados

Unidos estabeleceram um fórum consultivo sobre

biotecnologia, que aborda questões de interesse para os

países em desenvolvimento. Contudo, o fórum não in-

clui nenhum membro representativo do mundo em

desenvolvimento.

EXPANSÃO DA AJUDA PARA A CONSTRUÇÃO

DE CAPACIDADE

Nos últimos 10 anos, foram criados mais programas ori-

entados para criação das capacidades humanas

necessárias para a regulação da segurança tecnológica,

através de formação e da realização de workshops,

seminários e encontros técnicos. As organizações in-

ternacionais desempenharam um papel fundamental

no apoio a estas actividades. Mas são ainda necessários

mais esforços formais e sustentados. O apoio tem sido

obtido, frequentemente, para a concepção de legislação

e criação de sistemas de biosegurança – mas não para

a sua execução.

• • •

As rupturas tecnológicas na segunda metade do

século 20 abriram novos caminhos para o desen-

A liberdade de inovar –

e aceitar riscos –

continuará

a desempenhar

um papel central no

desenvolvimento mundial


volvimento humano. Estes avanços oferecem muito

benefícios, mas também colocam riscos, aumentando

a procura de sistemas de governação que tragam a

gestão da tecnologia para o controlo das instituições

democráticas. A liberdade de inovar – e aceitar riscos

– continuará a desempenhar um papel central no

desenvolvimento mundial. O desafio que todos en-

frentamos é o de assegurar que aqueles que exercem

esta liberdade fundamental o façam de forma a pro-

mover a boa ciência, a construir confiança na ciên-

cia e na tecnologia e a expandir o seu papel no

desenvolvimento humano.

ESTRATÉGIAS NACIONAIS PARA ESTIMULAR A CRIATIVIDADE HUMANA 79

A revolução tecnológica é, antes de mais, uma questão

nacional – porém, nenhum país beneficiará da nova

era da informação se ficar à espera que os benefícios

caiam do céu. Hoje em dia, as transformações tecno-

lógicas dependem da capacidade de cada país para es-

timular a criatividade da sua população, permitindo-lhe

compreender e dominar a tecnologia, inovando e ada-

ptando essa tecnologia às suas necessidades e oportu-

nidades específicas.

Para estimular a criatividade, é necessário um am-

biente económico dinâmico, competitivo e flexível. No

caso da maioria dos países em desenvolvimento, isto im-

plica reformas que promovam a abertura – a novas

ideias, novos produtos e novos investimentos. Con-

tudo, o papel central no fomento da criatividade cabe

à expansão das qualificações humanas. Por esse motivo,

a mudança tecnológica aumenta significativamente a im-

portância que cada país deve dar ao investimento na edu-

cação e nas qualificações da sua população.

Um grande número de países em desenvolvimento

está em boa posição para tirar partido das oportu-

nidades da revolução tecnológica e promover o desen-

volvimento humano. Outros, porém, deparam-se com

barreiras consideráveis, como a falta de um ambiente

económico propício à inovação e de instituições e com-

petências que permitam adaptar as novas tecnologias às

necessidades e constrangimentos locais.

No entanto, uma política económica adequada

pode fazer a diferença. A chave está em criar um am-

biente que mobilize o potencial criativo da população

para utilizar e desenvolver as inovações tecnológicas.

CRIAÇÃO DE UM AMBIENTE

PROPÍCIO À INOVAÇÃO TECNOLOGICA

A criação de um ambiente propício à inovação re-

quer estabilidade política e macroeconómica. Veja-se o

exemplo das histórias de sucesso na Ásia, assentes numa

forte aposta na educação e saúde, aliada a uma inflação

baixa, défices orçamentais e da balança de pagamentos

moderados e níveis elevados de poupança e investimento.

Não são só as grandes empresas que precisam de esta-

bilidade. As pequenas empresas e as explorações agrícolas

familiares também dependem dum quadro financeiro

estável, em que as poupanças estejam seguras e seja pos-

sível recorrer a empréstimos. E elas estão onde normal-

mente começa a inovação e a adaptação tecnológicas.

Apesar de necessária, esta estabilidade não é sufi-

ciente. São também necessárias políticas pró-activas de

estímulo à inovação.

• A política tecnológica pode ajudar a criar um en-

tendimento comum, entre os vários actores funda-

mentais, acerca do papel central da tecnologia na

diversificação económica.

• As reformas com objectivo de aumentar a concor-

rência no sector das telecomunicações são essenciais para

proporcionar às pessoas e às organizações um melhor

acesso às tecnologias de informação e comunicação.

• Para estimular a investigação orientada para a

tecnologia, os governos podem promover laços entre uni-

versidades e empresas – e oferecer incentivos fiscais à

investigação e desenvolvimento das empresas privadas.

• É também essencial estimular o espírito empre-

sarial, assumindo o capital de risco uma importância fun-

damental no estímulo às novas iniciativas de base

tecnológica.

CRIANDO UMA VISÃO PARA A TECNOLOGIA

Os governos deverão executar uma estratégia tecno-

lógica ampla, em parceria com todos os participantes

fundamentais envolvidos. Diversos governos têm pro-

movido o desenvolvimento tecnológico de forma directa.

Alguns têm subsidiado indústrias de alta tecnologia –

com políticas industriais muitas vezes amplamente criti-

cadas porque o governo nem sempre sabe escolher de-

vidamente os beneficiários. Mas, o que os governos

podem fazer é identificar as áreas em que a sua coor-

denação é essencial, porque nenhum investidor pri-

vado actuará sozinho – é o caso, por exemplo, da criação

Estratégias nacionais para estimulara criatividade humana

CAPÍTULO 4

Nenhum país beneficiará

da nova era da

informação se ficar

à espera que os benefícios

caiam do céu

80 RELATORIO DO DESENVOLVIMENTO HUMANO 2001

de infra-estruturas. Neste campo, alguns governos têm

realizado um trabalho credível.

Muitos países têm levado a cabo "estudos de

prospectiva", para tornar mais coerente a política cien-

tífica e tecnológica e identificar exigências e desafios fu-

turos, ligando as políticas de ciência e tecnologia com

as necessidades económicas e sociais. Este processo

promove a consciência dos participantes em relação à

situação da actividade tecnológica no país, às tendên-

cias mundiais emergentes e às suas implicações sobre a

competitividade e as prioridades nacionais. O envolvi-

mento da sociedade civil nas áreas relacionadas com os

novos desenvolvimentos tecnológicos de impacte social

e ambiental potencialmente forte, ajuda a criar con-

sensos. A Índia, Coreia do Sul, África do Sul, Tailân-

dia e vários países latino-americanos estão, actualmente,

a levar a cabo exercícios deste tipo. No Reino Unido,

um estudo deste género levou à afectação de recursos

e criação de incentivos com vista ao fomento das novas

tecnologias numa economia madura (caixa 4.1).

Nem sempre são os governos a liderar o processo.

Na Costa Rica, foram as empresas que tomaram a ini-

ciativa no esforço que levou à decisão da Intel de inves-

tir neste país. A Costa Rica conseguiu atrair investimento

directo estrangeiro intensivo em tecnologia devido à sua

estabilidade social e política, à sua proximidade em re-

lação aos Estados Unidos e à sua força de trabalho al-

tamente qualificada, criada durante décadas de ênfase

na educação (caixa 4.2).

CRIAR A CONCORRÊNCIA NOS SERVIÇOS

DE TELECOMUNICAÇÕES

Os custos das telecomunicações e da Internet são par-

ticularmente elevados nos países em desenvolvimento.

As taxas mensais de acesso à Internet correspondem a

cerca de 1,2% do rendimento mensal médio do uti-

lizador norte-americano típico, em contraste com os

614% de Madagáscar,1 278% do Nepal, 191% do

Bangladeche, ou 60% do Sri Lanka (quadro 4.1).2

Com custos elevados e rendimentos baixos, a

chave para a disseminação da Internet em grande parte

dos países em desenvolvimento é o acesso comunitário.

Computadores, contas de correio electrónico e ligações

à Internet são frequentemente repartidos entre vários

indivíduos ou famílias. Telecentros, quiosques de In-

ternet e centros de aprendizagem comunitária tornam

os telefones, computadores e a Internet mais acessíveis

e menos dispendiosos para um maior número de pes-

soas.

Na Tanzânia, a Ademi Communications Interna-

tional fornece o primeiro serviço telefónico fiável. Ins-

talou unidades resistentes e de fácil utilização, capazes

de efectuar chamadas locais, de longa distância e in-

ternacionais. O sistema sem fios desta empresa é muito

flexível, permitindo instalar telefones públicos onde

são mais necessários, independentemente da existência

de cabos telefónicos. As pequenas empresas depen-

dentes das telecomunicações foram extremamente bene-

ficiadas.3 No Peru, a Red Cientifica Peruana, o maior

fornecedor de acesso à Internet deste país, criou uma

rede nacional constituída por 27 telecentros.4

Os custos elevados devem-se, em grande parte, ao

domínio monopolista do Estado sobre o sector das

telecomunicações na maioria destes países. Sem con-

O programa de previsão tecnológica do ReinoUnido, anunciado em 1993, está a gerar umaparceria mais estreita entre cientistas e indus-triais para orientar a actividade científica etecnológica financiada com recursos públicos.Mais orientada para o mercado e menos con-duzida pela ciência do que outros projectossemelhantes, este programa encontra-se na suaterceira fase.

A primeira fase criou 15 painéis de espe-cialistas sobre mercados e tecnologias rele-vantes para o país, cada um presidido por umindustrial sénior. Cada painel ficou respon-sável pelo desenvolvimento de cenários do fu-turo na sua área de análise, identificando astendências fundamentais e sugerindo alterna-tivas de resposta. Em 1995, os painéis apre-sentaram os seus relatórios a uma comissãodirectiva, que sintetizou as principais con-clusões e identificou as prioridades nacionais.

Na segunda fase, a comissão elaborou umrelatório com as principais recomendações di-vididas em seis temas: tendências e impactessociais das novas tecnologias; comunicações einformática; genes e novos organismos, proces-sos e produtos; novos materiais, sínteses eprocessamento; precisão e controlo na gestão,automação e engenharia de processos; e ques-tões ambientais.

A comissão determinou três categorias comoprioritárias: áreas tecnológicas fundamentais,para as quais era indispensável o desenvolvi-mento de novos trabalhos; as áreas intermédias,cujos trabalhos precisavam ser reforçados; e asáreas emergentes, onde os trabalhos poderiam serconsiderados se as oportunidades de mercado fos-sem promissores e se fosse possível desenvolvercapacidades de nível mundial.

Actualmente, estão a ser executadas as re-comendações do estudo. Por exemplo, a in-vestigação nas quatro áreas prioritárias –nanotecnologia, comunicações móveis sem fios,biomateriais e energia sustentável – está a serapoiada através de um esquema de prémios àinvestigação. Outro exemplo é a sua aplicaçãona Escócia. A Scottish Enterprise recebe o coor-denador deste programa para a Escócia, queprocura promover a previsão como um instru-mento das empresas para reflectirem e reagiremde forma estruturada às mudanças futuras. Estecoordenador trabalha com um vasto conjuntode actores públicos, privados e académicos.Um dos objectivos principais é ajudar cada umadas empresas a gerir melhor a mudança, o queé feito mediante a canalização de esforços atravésde uma série de intermediários empresariais deconfiança – organismos industriais, redes em-presariais e organizações de distribuição locais– que têm uma influência sustentável nasactividades das empresas. Todos os painéis e gru-pos de trabalho enfrentam dois temas trans-versais: desenvolvimento sustentável e educação,qualificações e formação.

Na educação e qualificações, a filosofia doprograma de previsão está sintetizada numa dassuas conclusões: "As raízes do nosso sistemade aprendizagem – salas de aula e anfiteatros– remontam às necessidades da era industrialdo século XIX. No início do século XXI, énecessário reconstruir o processo de apren-dizagem. Apesar de muitas das instituiçõeseducativas permanecerem, terão um aspectomuito diferente do actual. Tornar-se-ão am-bientes sociais de apoio à aprendizagem eficaz,desempenhando novas funções e com res-ponsabilidades diferentes".

CAIXA 4.1

Previsão tecnológica no Reino Unido – criação de consensosentre os principais participantes

Fonte: UK Government Foresight 2001; Lall 2001.


A Costa Rica exporta mais software per capita do quequalquer outro país da América Latina. Duas decisõesrecentes da Intel contribuíram para o desenvolvimentoda indústria nacional. Em primeiro lugar, a Intel de-cidiu investir na criação de um centro de desenvolvimentode software para a empresa e contribuir para o desenhode semicondutores, ultrapassando os limites de umavelha fábrica de montagem e teste. Em segundo lugar, aIntel investiu, através do seu fundo de capital de risco,numa das mais promissoras empresas de software daCosta Rica. Além disso, estas actividades foram reforçadaspela presença de centros de investigação, ensino e for-mação, internacionalmente reconhecidos.

Como é que a Costa Rica alcançou este sucesso? Umdos elementos decisivos foi a aposta, de longa data, queo país fez na educação. Porém, apesar da sua importân-cia, as qualificações humanas devem ser completadascom outros factores.

Após a crise económica do início dos anos de 1980,tornou-se claro que o país tinha de abandonar a substituiçãode importações. Por isso, orientou-se para a promoção deexportações (e melhor acesso aos mercados dos EstadosUnidos), através de dois sistemas de incentivos fiscais:• Um sistema de zonas de processamento das expor-tações permitiu às empresas importar todos os inputs eequipamento livres de impostos e evitar o pagamento deimpostos sobre os rendimentos durante oito anos. Estesistema revelou-se fundamental na atracção de empresasmultinacionais de alta tecnologia.• Para ajudar as empresas nacionais a orientarem-separa a exportação, foi-lhes concedido um período livrede impostos sobre os rendimentos, o direito de impor-tar equipamento e inputs livres de impostos e um subsí-dio igual a 10% do valor das suas exportações. O subsídiofoi concebido para compensar os exportadores pelasineficiências nos serviços públicos, como os portos, ele-ctricidade e telecomunicações, e pelos elevados custos dosserviços financeiros, como a banca e seguros.

Previsão tecnológica – através de uma organizaçãonão governamentalEste novo modelo de promoção das exportações foiapoiado desde o início pelo Comité para o Investimentoe Desenvolvimento (CINDE) da Costa Rica, uma orga-nização privada não-lucrativa fundada em 1983 por em-presários proeminentes, apoiada pelo Governo efinanciada por doações de privados. O seu objectivoprincipal era a promoção do desenvolvimento económico,mas atrair o investimento directo estrangeiro foi semprea primeira prioridade.

No início dos anos de 1990, o CINDE apercebeu-sede que a Costa Rica estava a perder competitividade nossectores baseados em trabalho não qualificado e que oAcordo de Comércio Livre da América do Norte(NAFTA) daria ao México um acesso mais fácil ao mer-cado dos Estados Unidos. Por isso, decidiu concentraros seus esforços na atracção de investimento para os sec-tores que constituiriam uma boa aposta para os níveis edu-cacionais relativamente elevados da Costa Rica. Escolheu

a electrónica e actividades relacionadas, indústrias derápido crescimento que requeriam trabalho qualificado.Entretanto, a Intel começava a procurar um local parainstalar uma fábrica de montagem e teste de chips.O CINDE fez campanha pela Costa Rica e, em 1996, aIntel decidiu instalar a sua fábrica neste país. Foramquatro os factores determinantes:• A Costa Rica era um estado de direito, com estabili-dade política e social e níveis baixos de corrupção; re-gras relativamente liberais em relação ao comérciointernacional e aos fluxos de capital; força de trabalhorelativamente bem instruída e qualificada tecnicamente,mas de baixo custo, e com conhecimentos aceitáveis deInglês; ambiente "favorável aos negócios"e com umaatitude favorável em relação ao investimento directo es-trangeiro; um bom pacote de incentivos; e com boa lo-calização e logística de transportes.• A ênfase crescente da Costa Rica na atracção de in-vestimento directo estrangeiro de alta tecnologia deucredibilidade ao argumento de que este país possuía osrecursos humanos exigidos pela Intel.• Uma agência de promoção do investimento estran-geiro agressiva, eficaz e conhecedora (CINDE), com li-gações ao Governo, promoveu encontros bem sucedidosentre os executivos da Intel e as autoridades públicas.• O Governo compreendeu a importância do investi-mento da Intel no país. O Presidente encontrou-se comexecutivos da empresa e encorajou o resto do Governoa ajudar a Intel.

Efeitos de interdependênciaO investimento da Intel teve um forte impacte na

capacidade da Costa Rica atrair outros investimentosdirectos estrangeiros em indústrias de alta tecnologia –e na competitividade geral da economia nas indústrias in-tensivas em qualificações. A reputação da Intel de se-leccionar os locais rigorosamente deu a outras empresasa confiança necessária para investir no país.

A Intel também contribuiu através da formação dasua própria força de trabalho e do apoio às universidades.O Instituto Tecnológico da Costa Rica (ITCR) ganhouo estatuto de "Associado da Intel" e diversos novos pro-gramas de graduação. E a presença da Intel aumentou oconhecimento sobre as oportunidades de carreira na en-genharia e outros campos técnicos. No ITCR, as ins-crições em engenharia subiram de 9,5% dos estudantesem 1997, para 12,5% em 2000.

Actualmente, a Costa Rica está a seguir uma estra-tégia que parece gozar de forte apoio dos participantesfundamentais: reconhecimento da necessidade de libera-lizar as telecomunicações; melhoramento das infra-es-truturas através da participação do sector privado;aperfeiçoamento da protecção dos direitos de propriedadeintelectual; e melhoramento do acesso aos mercados ex-ternos, através de acordos de comércio livre com paísescomo o Canadá, Chile e México. Algumas das reformastêm encontrado resistências e expressões abertas de de-sacordo – o que faz parte do debate político numa so-ciedade plural.

CAIXA 4.2

A atracção de investimento directo estrangeiro intensivo em tecnologia na Costa Rica –através de qualificações humanas, estabilidade e infra-estruturas

Fonte: Rodríguez-Clare 2001.

FIGURA 4.1

O custo de estar ligado

Custo do acesso mensal à Internetem percentagem do rendimento mensal médio

Nepal 278%

Bangladeche 191%

Butão 80%

Sri Lanka 60%

EstadosUnidos1,2%

Fonte: Cálculos do Gabinete do Relatório deDesenvolvimento Humano baseadosem ITU 2000 e World Bank 2001h.


corrência, os preços mantêm-se elevados – o que é

válido tanto para o aluguer de linhas telefónicas, como

para o acesso à Internet ou para as chamadas locais e

de longa distância. O desmantelamento destes

monopólios faz a diferença. Quando a AT&T, mo-

nopolista norte-americana nas chamadas de longa dis-

tância, foi desmantelada em 1984, os preços das

chamadas telefónicas de longa distância caíram cerca

de 40%.5

Em plena crise asiática, o número de assinantes no

mercado coreano de telefones móveis duplicou em cada

ano, entre 1996 e 1998, apesar do declínio na procura

dos consumidores.6 Como foi possível este rápido cresci-

mento? Devido à entrada no mercado de cinco fornece-

dores concorrentes, que ofereceram crédito acessível e

subsídios à aquisição de aparelhos. No Sri Lanka, a

concorrência também provocou um aumento no in-

vestimento, mais ligações e melhor qualidade de serviço.7

O fornecimento de acesso à Internet ocorre em

concorrência na maioria dos países inqueridos num

estudo recente (quadro 4.1). Porém, apesar das van-

tagens dos mercados de telecomunicações concor-

renciais, o aluguer de linhas telefónicas e as chamadas

locais e de longa distância continuam a ser domina-

dos por monopólios ou duopólios. E muito está ainda

por fazer nos mercados mais inovadores, como o

serviço de paging, a televisão por cabo ou os telefones

móveis digitais.

A privatização pode aumentar o nível de con-

corrência nestes mercados. Mas, só por si, não produz

um sector liberalizado e concorrencial. Em muitos

países, os monopólios estatais foram substituídos por

monopólios privados. E, apesar de muitos países terem

privatizado rapidamente as telecomunicações, foram

muito mais lentos na construção da capacidade reg-

uladora. A natureza e amplitude das reformas de regu-

lação têm uma grande influência no desempenho das

telecomunicações. Por exemplo, ao prosseguir si-

multaneamente a privatização e a regulação, o Chile

obteve muito melhores resultados do que as Fili-

pinas, onde a regulação só foi criada numa fase pos-

terior.8

ESTIMULAR A INVESTIGAÇÃO

E DESENVOLVIMENTO

Os governos têm a responsabilidade de fomentar a in-

vestigação e desenvolvimento (I&D). Parte dela deve

ser levada a cabo pelo sector público, especialmente no

caso das necessidades da população que o mercado

pode não satisfazer. Contudo, os governos não têm de

tomar a seu cargo a totalidade da I&D – e podem criar

incentivos para outros actores. Na promoção da in-

vestigação orientada para a tecnologia, há dois instru-

mentos que se têm revelado particularmente importantes

– as ligações entre universidades e empresas e os in-

centivos fiscais para promover a I&D das empresas

privadas.

O fomento das ligações entre universidades e em-

presas pode estimular a inovação. As empresas de alta

tecnologia baseiam-se na criatividade e nos conheci-

mentos de ponta, bem como na excelência científica

e técnica das universidades. Os pólos científicos e

tecnológicos são criados quando os empresários deci-

dem instalar as suas empresas na vizinhança de uni-

versidades.

A Universidade de Tecnologia de Tampere, na

Finlândia, liga a Nokia, o Centro de Investigação Té-

cnica da Finlândia e empresas do sector de processa-

mento de madeira. Os industriais das áreas da ciência

e tecnologia despendem 20% do seu tempo nas uni-

versidades, dando aulas aos estudantes nas suas áreas

de competência. O trabalho destes "professores

adjuntos" encontra-se na estimulante fronteira entre a

indústria e a academia, permitindo aos estudantes com-

preender a relevância da tecnologia para a indústria.9

Na China, as instituições de ensino superior também

apoiam o esforço tecnológico das empresas. A Univer-

sidade de Tsinghua criou, em conjunto com a Sino Petro-

chemical Engineering Company, o Instituto de

Engenharia Química e Química Aplicada, que já con-

cedeu mais de 3,6 milhões de dólares para apoiar as

actividades de investigação da universidade e já recrutou

mais de 100 dos seus licenciados.10 O Programa State

Torch visa estimular as empresas a fortalecer as suas

ligações com as organizações de investigação, de forma

a acelerar o processo de comercialização dos resultados

da investigação. As universidades chinesas também têm

criado parques de ciência. O Parque Tecnológico de

Xangai constitui uma incubadora para a aplicação rápi-

O fomento das ligações

entre universidades

e empresas pode

estimular a inovação

QUADRO 4.1

Arranjos nas telecomunicações em vários países, por sector, 2000

Número de países TotalSector Monopólio Duopólio Concorrência inquirido

Telefonia local 121 19 44 184Longa distância local 134 12 36 182Longa distância internacional 129 16 38 183Móvel digital 47 28 79 154Mercado de móvel por satélite 32 12 65 109Mercado de fixo por satélite 61 14 59 134Serviço de Internet 13 3 81 97

Fonte: Análise dos dados de 2000 da UIT pelo Centro para o Desenvolvimento Internacional da Universidade de Harvard, talcomo citado em Kirkman 2001.


da dos resultados do trabalho científico e tecnológico à

indústria.

Nos anos 90, a China dedicou-se fundamentalmente

ao desenvolvimento da indústria de alta tecnologia,

através de uma série de programas governamentais de

apoio à I&D. Porém, hoje em dia, a China também está

a utilizar a I&D para aumentar a produtividade de ac-

tividades tradicionais como a agricultura. O Programa

Spark difunde as tecnologias nas zonas rurais e ajudar os

agricultores a utilizá-las no desenvolvimento da agricul-

tura.11

Os governos utilizam um conjunto de opções de

política para estimular a I&D das empresas (caixa 4.3).

Uma delas é a provisão de fundos combinados para

essas actividades. O governo da Malásia contribui para

esses fundos com o equivalente a 125% dos recursos

aplicados pelas empresas privadas.12 Outra medida

consiste em co-financiar a I&D através de um fundo

tecnológico. Neste caso, os fundos são afectados como

um empréstimo condicional, a ser reembolsado se os

projectos tiverem sucesso, mas sem efeito em caso

contrário.

Governos de países da Ásia Oriental têm utilizadouma série de incentivos para estimular a investigaçãoe desenvolvimento (I&D) pelo sector privado,apoiando-se numa combinação de financiamentopúblico e benefícios fiscais para encorajar a I&Dno interior das empresas, bem como na colaboraçãoentre agências governamentais, universidades esector privado.

Coreia do SulO Governo coreano apoiou directamente a I&Dprivada através de incentivos e de outras formas deapoio. Concedeu às empresas fundos livres de im-postos para as actividades de I&D (embora es-tivessem sujeitos a impostos punitivos se não fossemutilizados dentro de um período determinado).Os fundos também podiam ser investidos noprimeiro fundo coreano de capital de risco, a Em-presa para o Desenvolvimento Tecnológico daCoreia, ou em esforços de I&D em parceria cominstitutos públicos de investigação. O Governoconcedeu créditos fiscais, permitindo a rápidaamortização dos investimentos em instalações deI&D, e redução de impostos e direitos alfandegáriassobre os equipamentos de investigação. Tambémutilizou outros incentivos fiscais para promover aimportação de tecnologias. O Governo concedeu,ainda, subsídios e empréstimos bonificados delongo prazo às empresas participantes em projec-tos de I&D e benefícios fiscais e fundos públicosaos institutos de I&D, públicos e privados.

Porém, o principal estímulo à I&D industrialna Coreia veio menos dos incentivos específicosdo que da estratégia global – criação de grandesconglomerados de empresas (chaebol), atravésda concessão de financiamento, da protecção domercado interno para lhes proporcionar espaçosuficiente para dominarem as tecnologias maiscomplexas e, posteriormente, da sua orientaçãopara os mercados de exportação através do levan-tamento de barreiras de protecção. A estratégiacoreana de promoção da tecnologia proporcionouàs chaebol uma base sólida para a exigente pro-dução de massa. Apesar de muitos aspectos do sis-

tema das chaebol terem criado ineficiências eestarem agora a ser reformulados, a Coreia é,ainda assim, um dos mais extraordinários exem-plos de rápida transformação tecnológica.

Taiwan (Província da China)Tal como na Coreia, o principal estímulo ao de-senvolvimento das actividades de I&D em Taiwan(Província da China) veio da orientação para a ex-portação, combinada com medidas para encaminharas empresas para actividades mais complexas e re-duzir a sua dependência em relação à importaçãode tecnologia. Mas, o Governo taiwanês não pro-moveu o crescimento de grandes conglomerados pri-vados. Apesar da estrutura industrial "mais leve" deTaiwan (Província da China) ter resultado nummenor crescimento da I&D privada, em compara-ção com a Coreia, foi também uma fonte de ener-gia – levando à emergência de capacidades deinovação mais flexíveis, mais sensíveis aos mercadose mais amplamente disseminadas pela economia.

O Governo começou por apoiar as capaci-dades locais em I&D no final da década de 1950,quando a dependência crescente do comércio re-forçou a necessidade de desenvolver e diversificaras exportações. Em 1979, foi criado um programade ciência e tecnologia para o desenvolvimentoorientado para a energia, automação da produção,ciências da informação e ciências e tecnologias dosmateriais. Em 1982, foram acrescentados a esta listaa biotecnologia, a electróptica, o controlo da hepatitee a tecnologia dos alimentos. Para prosseguir oplaneamento estratégico, foi lançado um plano dedesenvolvimento científico e tecnológico para1986-95, cuja meta para a I&D era atingir um valorcorrespondente a 2% do PIB em 1995.

Cerca de metade da I&D é financiada pelo Es-tado. No entanto, a I&D das empresas cresceu, àmedida que algumas empresas locais se expandiame se transformavam em grandes multinacionais.O Governo utilizou, ao longo dos anos, uma varie-dade de incentivos para estimular essa I&D, in-cluindo o provimento de capital de risco e definanciamento para as empresas que desenvolvessem

produtos industriais estratégicos. O sistema fiscalestabelece a dedução total das despesas com I&D,amortização acelerada do equipamento de investi-gação e incentivos especiais às empresas instaladasno Parque Científico de Hsinchu. O Governo exige,ainda, às grandes empresas que invistam entre 0,5%e 1,5% das suas vendas em actividades de I&D elançou consórcios de investigação de grande di-mensão, co-financiados pela indústria, para de-senvolver produtos fundamentais, tais comomotores de automóvel de nova geração ou chips dememória para computadores mais sofisticados.

SingapuraEm 1991, o Governo de Singapura lançou umplano tecnológico quinquenal, envolvendo 1,1 milmilhões de dólares, para promover o desenvolvi-mento de sectores como a biotecnologia, micro-electrónica, tecnologia dos materiais e as ciênciasmédicas. Para a despesa em I&D, o plano estabe-leceu uma meta de 2% do PIB em 1995. Um novoplano, lançado em 1997, duplicou a despesa emciência e tecnologia, direccionando os fundos paraindústrias estratégicas, de forma a assegurar a com-petitividade futura.

Singapura utiliza diversos sistemas para pro-mover a I&D no sector privado. O Programa Coo-perativo de Investigação concede subsídios àsempresas locais (com participação local de pelomenos 30% das acções) para desenvolverem a sua ca-pacidade tecnológica, através da colaboração comuniversidades e instituições de investigação. O Sis-tema de Incentivos à Investigação nas Empresasconcede subsídios para o estabelecimento de centrosde excelência nas tecnologias estratégicas, abertos aqualquer empresa. O Sistema de Assistência à I&Dconcede subsídios para produtos específicos e in-vestigação de processos que promovam a competi-tividade das empresas. E a Comissão Nacional paraa Ciência e Tecnologia cria consórcios de investigaçãopara permitir às empresas e institutos de investi-gação a reunião dos seus recursos de I&D. Em con-junto, estes sistemas permitiram o crescimento daparcela da I&D privada para 65% do total.

CAIXA 4.3

Estratégias para estimular a investigação e desenvolvimento na Ásia Oriental

Fonte: Lall 2001.


ESTIMULAR O ESPÍRITO EMPREENDEDOR

Para além de promoverem a I&D, as ligações fortes

entre a indústria e a academia também podem estim-

ular o espírito empreendedor. O Centro para a Ino-

vação e Empreendimento, uma unidade autónoma

da Universidade de Limköping na Suécia, ligada à

Fundação para o Desenvolvimento das Pequenas Em-

presas dessa cidade, tem aplicado o conhecimento

técnico e recursos financeiros para estimular o cresci-

mento e desenvolvimento de empresas de base tec-

nológica.13

O capital de risco também pode estimular o espírito

empreendedor, não sendo surpreendente que os Esta-

dos Unidos dominem neste campo. Contudo, outros

países onde a inovação se tornou importante, como Is-

rael e a Índia, também têm mercados de capitais de risco

francamente desenvolvidos.14

Em 1986, existiam apenas dois fundos de capitais

de risco em Israel, que reuniam menos de 30 milhões

de dólares de activos passíveis de serem investidos.

Actualmente, cerca de 150 empresas de capital de risco

gerem quase 5 mil milhões de dólares de capitais de risco

e acções privadas. O mercado descolou no início dos

anos 90, quando o Governo criou uma empresa de

capital de risco, a Yozma, com o objectivo de agir

como catalisador da indústria emergente. Com um

orçamento de 100 milhões de dólares, a Yozma in-

vestiu em empresas locais e atraiu capitais estrangeiros

da Europa e dos Estados Unidos. O fundo Yozma é um

modelo para a criação de capital de risco e indústria de

alta tecnologia conduzida pelo Estado.

Na Índia, os investimentos anuais em capital de risco

alcançaram os 350 milhões de dólares em 1999, com a

maior parte concentrada nos pólos tecnológicos do Sul

e Oeste do país. O governo desenvolveu linhas de orien-

tação política para fomentar o capital de risco e a As-

sociação Nacional das Empresas de Software e Serviços

estima que, até 2008, poderão estar disponíveis cerca de

10 mil milhões de dólares em capital de risco.

Tanto na Índia como em Israel, o governo desem-

penhou um papel importante na criação de uma in-

dústria de capital de risco e no estímulo à inovação, mas

a existência de um sector financeiro desenvolvido foi uma

pré-condição para atrair o capital de risco. Entre outros

elementos que também foram essenciais, contam-se as

fortes ligações a empresários e investidores de capital

de risco nos Estados Unidos e sistemas educativos que

produzem números consideráveis de pessoas altamente

qualificadas, gerando uma massa crítica para as activi-

dades inovadoras.

REPENSAR OS SISTEMAS EDUCATIVOS PARA

ENFRENTAR OS NOVOS DESAFIOS DA ERA DAS REDES

Para dar vida a um ambiente de criatividade tecnoló-

gica, é necessário que as pessoas tenham qualificações

técnicas e que os governos invistam no desenvolvi-

mento dessas qualificações. As transformações tecno-

lógicas actuais aumentam o valor dessas qualificações

e modificam a procura de diferentes tipos de qualifi-

cações. Isso obriga a repensar as políticas de educação

e de formação. Em alguns países, os sistemas precisam

ser totalmente reformulados. Noutros, basta uma reo-

rientação dos fundos públicos. Quanto deverá caber à

educação pública? E à ciência? E ao ensino formal?

E para o ensino profissional? Trata-se, com efeito, de

decisões difíceis.

ÊNFASE CRESCENTE NA QUALIDADE

Não basta aumentar a quantidade de recursos e as

taxas de escolarização. A qualidade e orientação do

ensino, em cada nível, e a sua relação com a procura

de qualificações são decisivos para o domínio da tecno-

logia.

O ensino primário universal é essencial. Ela de-

senvolve algumas das capacidades mais básicas para o

desenvolvimento humano. E cria uma base de literacia

(textual e quantitativa) que habilita as pessoas a serem

mais inovadoras e produtivas. Embora a maior parte dos

países no escalão baixo do desenvolvimento humano

apresentem taxas de escolarização primária líquida in-

feriores a 60%, muitos outros países em desenvolvi-

mento quase alcançaram a escolarização primária

universal (ver quadro de indicadores 10).

Os ensinos secundário e superior também são de-

cisivos para o desenvolvimento tecnológico. O ensino

universitário produz indivíduos altamente qualificados

que colhem benefícios através de salários mais elevados.

Mas também é decisivo para a criação da capacidade na-

cional de inovação, para a adaptação da tecnologia às

necessidades do país e para a gestão dos riscos da mu-

dança tecnológica – benefícios que atingem toda a so-

ciedade. Em 1995, as taxas brutas de escolarização nos

países em desenvolvimento eram, em média, de 54% no

ensino secundário e de 9% no ensino superior, em con-

traste com os valores de 107% e 64%, respectivamente,

nos países da OCDE de rendimento elevado.15

Não basta aumentar a quantidade do ensino,

pois é a baixa qualidade das escolas secundárias que

conduz a baixas taxas de conclusão em muitos países

– e, consequentemente, a baixas taxas de escolariza-

A qualidade e orientação

do ensino, em cada nível,

são decisivas para

o domínio da tecnologia


ção no ensino superior. Coreia e Singapura basearam

os seus níveis elevados de escolarização universitária

em taxas elevadas de conclusão do ensino secundário,

em escolas de qualidade. Nos testes de matemática

para comparação internacional, são os estudantes de

Singapura, Coreia, Japão e Hong Kong (China, RAE)

que apresentam os melhores resultados. A África do

Sul e a Colômbia, em contrapartida, obtiveram re-

sultados bastante abaixo da média internacional.16

Algumas das diferenças entre países reflectem dife-

renças de rendimento, mas isso não explica tudo.

A Coreia posiciona-se, nestes testes, acima de países

com o dobro do seu PIB per capita, tal como a

Noruega.

As comparações internacionais, apesar de todos

os seus problemas, têm duas vantagens importantes.

Em primeiro lugar, deslocam o debate da avaliação

dos meios, como os orçamentos da educação, para

a avaliação dos resultados. Em segundo lugar,

obrigam os decisores políticos a procurar formas

mais sofisticadas de medir a qualidade das qualifi-

cações. Por exemplo, diversos países estabeleceram

padrões locais e nacionais para avaliação dos resul-

tados. Podem não ser internacionalmente com-

paráveis, mas estabelecem níveis de referência

importantes. As avaliações com base nestes padrões

tornam claro que, ao nível do ensino primário e se-

cundário, os países em desenvolvimento precisam au-

mentar o tempo de ensino de ciências e matemática,

decisivo para a melhoria do desempenho dos alunos

nestas matérias.17

O Chile está a dar passos importantes para melhorar

a qualidade do ensino, avaliando a qualidade dos re-

sultados e provendo recursos e incentivos (caixa 4.4).

E a Ásia Oriental demonstrou que a orientação tecno-

lógica e o conteúdo do ensino são tão importantes como

o aumento dos recursos (caixa 4.5).

Nas economias avançadas, a reforma do ensino

colocou uma nova ênfase no auxílio à adaptação das pes-

soas às novas procuras de qualificações que acompanham

as mudanças nos padrões de emprego. Os estudantes

são encorajados a manter em aberto as suas opções de

formação e carreira. Na Dinamarca, os cursos gerais in-

seridos em programas profissionais abriram novos cam-

inhos de acesso ao ensino superior. No Reino Unido,

os sistemas de avaliação permitem que os estudantes es-

colham matérias tanto dos programas gerais como dos

profissionais. Na Finlândia, o governo elevou o estatuto

do ensino profissional e aumentou os recursos públicos

destinados à formação em exercício. Desde 1999, todos

os cursos profissionais de três anos são obrigados a

proporcionar, a todos os estudantes, seis meses de ex-

periência de trabalho.18

UTILIZAR TECNOLOGIA PARA MELHORAR

A QUALIDADE

Com o rápido desenvolvimento das tecnologias de in-

formação e comunicações, tornou-se decisivo o ensino

de qualificações básicas de informática às crianças.

A principal preocupação para os países em desen-

volvimento é a falta de recursos – tanto físicos como hu-

manos – para assegurar equipamento adequado e ensino

eficiente dessas qualificações nas escolas. O custo de um

computador é superior ao rendimento anual da maio-

ria das pessoas nos países em desenvolvimento – e os

professores precisam de receber formação para utilizar

novos materiais de ensino.

No entanto, as tecnologias de informação e comu-

nicações também trazem novas possibilidades de me-

lhorar a qualidade do ensino a baixo custo. Nos países

em desenvolvimento, tem-se observado uma proliferação

O Chile está a fazer um esforço concertado paramelhorar a qualidade do ensino. As principaismedidas representam uma mudança nas suaspolíticas de educação, passando da ênfase nosmeios para a preocupação com os resultados:• Avaliação nacional. Um sistema com-preensivo e padronizado de testes – Sistema deMedición de la Calidad de la Educación(SIMCE) – avalia, de dois em dois anos, asqualificações em Espanhol e matemática dos es-tudantes dos 4º e 8º anos e monitoriza os pro-gressos das escolas na melhoria desses resultados.• Discriminação positiva. Um programapúblico, conhecido como o Programa P900,orienta o apoio – desde novos manuais e ma-teriais escolares, até apoio especializado aosprofessores – às 900 escolas primárias maispobres. • Recompensas. Um sistema nacional deavaliação do desempenho das escolas finan-ciadas pelo Estado – Sistema Nacional de Eva-luación del Desempeño de los EstablecimientosEducacionales Subvencionados (SNED) – con-cede prémios a todos os professores de uma es-cola, com base nos resultados dos estudantes.

Os resultados da avaliação do SIMCE sãodisponibilizados e publicados nos principaisjornais, servindo vários propósitos:• Os decisores políticos utilizam os resulta-dos para comparar o desempenho das várias

escolas a nível nacional e identificar as escolasque requerem especial atenção.• As escolas utilizam os bons resultados parase publicitarem e atraírem mais estudantes.• Os pais utilizam os resultados para os ajudara escolher a melhor escola para os seus filhos.

Os resultados do SIMCE são, também,usados para avaliar o ritmo de progresso dascrianças que frequentam escolas pertencentesao Programa P900. As escolas cuja melhoria deresultados é suficiente para serem "gradua-das", passam a estar integradas no programaprincipal de reforma do ensino primário e sãosubstituídas por outras no Programa P900.

O SNED estabeleceu a concorrência entreescolas cuja população estudantil e nívelsócio-económico são relativamente semelhan-tes. Cerca de 31.000 professores receberamprémios em cada uma das duas primeiras fasesde atribuição dos prémios SNED.

Muitos pais, professores e directores es-colares crêem que este sistema de padrões ex-teriores e de avaliação constitui uma boa formade medição do desempenho das escolas. Ou-tros consideram que o SIMCE é injusto, par-ticularmente para com as escolas e estudantesde bairros pobres. Apesar da controvérsia, oChile está a dar passos claros em direcção a umsistema de ensino mais orientado para a qua-lidade.

CAIXA 4.4

Um impulso à qualidade do ensino no Chile – avaliação dos resultadose criação de incentivos

Fonte: Carlson 2000; King e Buchert 1999; OECD 2000c; Chile Ministry of Education 2001.


de tentativas para disseminar as novas tecnologias pelos

estabelecimentos de ensino, de forma não dispendiosa.

• A Costa Rica lançou, em 1998, um programa de-

nominado "computadores no ensino", com o objec-

tivo de melhorar a qualidade do ensino nas escolas

primárias. Este programa utiliza uma abordagem

pedagógica imaginativa para encorajar a interacção

entre crianças e desenvolver as qualificações cogniti-

vas. O objectivo é ajudar a transformar a educação,

através de mudanças na aprendizagem e ensino trazi-

das pela utilização de computadores, pela formação

dos professores e pelo entusiasmo resultante da

auto-aprendizagem, consolidação de conhecimentos

e resolução de problemas por parte das crianças. Este

programa foi concebido para abranger um terço das

crianças que frequentam o ensino primário, propor-

cionando cerca de 80 minutos de acesso a computa-

dores em cada semana. Os inquéritos aos professores

confirmam que se tem registado uma melhoria no de-

sempenho dos alunos.19

Ao longo das quatro últimas décadas, os "tigres" daÁsia Oriental – Hong Kong (China, RAE), Coreia doSul, Singapura e Taiwan (Província da China) – al-cançaram um rápido desenvolvimento das qualifi-cações humanas, preparando as suas populações paraum rápido progresso na adaptação de novas tecno-logias. Os seus sucessos sugerem algumas estratégiasque os países menos desenvolvidos poderiam ter emconta e adaptar às suas próprias circunstâncias.

Uma lição fundamental: a orientação e o con-teúdo da educação são tão importantes como aafectação de recursos. Estes países não só investi-ram no ensino básico mas, também, apostaram emcurrículos orientados para a tecnologia nos níveismais elevados de ensino. Estes investimentos nasqualificações eram parte de uma estratégia de de-senvolvimento conduzido pelas exportações, queforneceu os sinais da procura em relação às quali-ficações necessárias para melhorar a competitividade.

A despesa pública de educação era muitobaixa na Ásia Oriental, à volta de 2,5% do PIB em1960, na maior parte dos países. Em 1997, a médiaregional era ainda de apenas 2,9%, bem menos doque a média de 3,9% no total dos países em de-senvolvimento e a média de 5,1% na África Sub-sariana. No entanto, à medida que os países daregião cresciam rapidamente, também crescia onível absoluto de despesas com a educação. E a des-pesa de educação também se expandiu enquantoproporção do rendimento nacional, em parte atravésdo crescimento da despesa privada.

Evolução das prioridades nas estratégiasde educaçãoA Ásia Oriental deu prioridade ao ensino básicologo na fase inicial do seu desenvolvimento, al-cançando a escolaridade básica universal no final dosanos de 1970. Este facto facilitou a sua concentraçãona melhoria da qualidade e no aumento dos recur-sos para o 2º ciclo do secundário e para o ensino su-perior. No ensino superior, as taxas de escolarizaçãopermaneceram abaixo dos 10% até 1975, contras-tando desfavoravelmente com os valores da AméricaLatina. Mas, à medida que os países se desenvolviam,aumentava a necessidade de trabalhadores mais

qualificados e instruídos – e o ensino superior cresceurapidamente, sobretudo depois de 1980. Na Coreia,a taxa de escolarização superior elevou-se de 16% em1980 para 39% em 1990 e 68% em 1996.

Financiamento privado do ensino pós-básicoA Ásia Oriental adoptou uma abordagem original dofinanciamento da educação, apoiando-se em fontesprivadas para uma fatia relativamente grande dadespesa, em particular no último ciclo do secundárioe no superior. E alguns países dependeram larga-mente do sector privado para prover o ensino su-perior. Na Coreia, em 1993, as instituições privadasforam responsáveis por 61% das inscrições no 2º ciclodo secundário e 81% no ensino superior.

O papel predominante do sector privado naoferta de ensino levanta questões importantes sobrea equidade no acesso. Os países têm adoptadodiferentes abordagens para enfrentar esta questão.A Coreia orienta os recursos públicos para o ensinobásico e é mais selectiva em relação à combinaçãode recursos públicos e privados para os níveis su-periores. Singapura mantém um envolvimento rela-tivamente forte do Estado na administração efinanciamento da educação, em todos os níveis.

Os dados disponíveis mostram que as institui-ções financiadas pelo sector privado têm custosunitários de funcionamento mais baixos. Nemtodos os países em desenvolvimento podemapoiar-se no financiamento privado, mas a combi-nação dos financiamentos público e privado nosníveis mais elevados de ensino com o financia-mento público no ensino primário e 1º ciclo do se-cundário constitui uma opção – desde que apossibilidade de acesso ao ensino superior esteja as-segurada aos jovens pobres. Neste caso, os dona-tivos, empréstimos e subsídios podem ter um papelmuito útil.

Rácios aluno-professor elevados mas saláriosatractivos para os professoresAs classes de pequena dimensão e a elevada quali-dade dos professores são considerados como factoresque melhoram a realização dos alunos. No entanto,os governos da Ásia Oriental optaram por uma es-

tratégia que combina professores altamente quali-ficados e bem remunerados com mais estudantes.Na Coreia, em 1975, os rácios aluno-professor ex-cediam 55 no ensino primário e 35 no ensino se-cundário, comparado com as médias de 36 e 22,respectivamente, dos países em desenvolvimento.Mas, a Coreia também paga aos seus professores doinício e do meio de carreira salários mais elevados,em relação ao PNB per capita, do que os de qual-quer outro país da OCDE.

Aprendizagem ao longo da vidaA formação contínua foi considerada como decisivapara o desenvolvimento das qualificações humanas,num contexto de rápida mudança tecnológica. À me-dida que os países da Ásia Oriental se tornavam maissofisticados, os governos e as empresas foram con-frontados com pressões no sentido da provisão desistemas de ensino e formação eficazes. Na Coreia,em 1967, na sequência da entrada em vigor da Leide Formação Profissional, o Governo criou institutospúblicos de formação profissional bem equipadose programas subsidiados de formação nas empre-sas. Nos anos de 1970, quando o Governo procu-rava desenvolver as indústrias pesadas e químicas,promoveu escolas secundárias profissionais e esco-las técnicas pré-universitários para satisfazer aprocura crescente de técnicos. O Governo tambémcriou instituições públicas de ensino e investigaçãopara oferecer cientistas e engenheiros de qualidadeelevada, como o Instituto Coreano de Ciência eTecnologia, em 1967, e o Instituto Avançado deCiência e Tecnologia da Coreia, em 1971.

O Governo de Singapura tomou iniciativassemelhantes, lançando uma série de programas deformação – Ensino Básico para a Formação de Quali-ficações, em 1983, Formação Modular de Qualifi-cações, em 1987, e Qualificações Nucleares para aEficiência e a Mudança, em 1987. Nos anos de 1990,o Governo também orientou o desenvolvimento daindústria de tecnologias de informação e comuni-cações, apoiando os estudos nesta área realizadospelas instituições superiores e construindo institutosde formação especializada, bem como institutos emjoint-venture com empresas privadas.

CAIXA 4.5

A orientação e o conteúdo são tão importantes como os recursos – lições das estratégias de educação na Ásia Oriental

Fonte: World Bank 1993; Lee 2001; Lall 2001.


• No Brasil, um programa escolar comunitário tem

vindo a permitir a utilização de computadores por parte

dos jovens das comunidades pobres. O Comité para a

Democracia Informática (CDI), uma organização não

lucrativa, tem vindo a ajudar as comunidades a criar es-

colas auto-suficientes de "informática e cidadania". As co-

munidades interessadas em criar uma escola têm de passar

por um processo rigoroso que visa assegurar que, uma vez

terminado o apoio do CDI, a escola é viável. O CDI

oferece assistência técnica gratuita durante três a seis

meses, forma os monitores, colabora com a escola na

obtenção dos donativos iniciais de hardware e, então, ajuda

a escola a instalar os computadores. Depois da escola ter

sido seleccionada, o CDI actua como parceiro e consul-

tor, mas não gere o programa. O CDI tem adaptado os

seus métodos para atingir comunidades tão díspares

como as crianças de rua e os grupos indígenas. Em re-

sultado do seu trabalho em parceria com as associações

comunitárias, mais de 35.000 crianças e jovens, em 208

escolas de 30 cidades, receberam já formação básica na

utilização de computadores. A maioria das escolas cobra

aos estudantes uma propina mensal simbólica de 4 dólares,

equivalente ao custo de cinco viagens de ida e volta de

metro no Rio de Janeiro, para garantir o seu empenho.20

Uma interessante abordagem à melhoria do acesso

e utilização da Internet apoia-se nas iniciativas de cria-

ção de redes entre as várias escolas, ou "redes de escola".

Alguns países em desenvolvimento, entre os quais o

Chile, Tailândia e África do Sul, estabeleceram o acesso

generalizado das escolas à Internet através da criação de

redes nacionais.

• No Chile, o projecto Enlaces permitiu a criação de

uma rede que liga cerca de 5.000 escolas primárias e se-

cundárias. As escolas recebem equipamento, formação,

software de apoio ao ensino e apoio permanente por

parte duma rede de assistência técnica constituída por

35 universidades chilenas, coordenadas pelo Ministério

da Educação. O objectivo é ligar em rede a totalidade

das escolas secundárias e metade dos estabelecimentos

de ensino básico. A rede Enlaces dá acesso ao correio

electrónico e a materiais de ensino através da rede de

telefones públicos, tirando partido do reduzido custo

das chamadas nocturnas. Finalmente, La Plaza, um

software interface padronizado, desenvolvido local-

mente, fornece um "ponto de encontro" virtual para pro-

fessores e alunos.21

• A Tailândia foi o primeiro país do Sudeste Asiático

a desenvolver uma rede nacional gratuita destinada ao en-

sino: a SchoolNet@1509. Com apenas 120 linhas de tele-

fone automático, a rede viu-se obrigada a criar um sistema

de optimização da utilização das linhas: a cada escola coube

uma conta para navegação na Web e não mais de duas

para a criação de sítios próprios, estando o acesso total

limitado a 40 horas mensais. Foi, também, criado um con-

junto de páginas na Web, com o objectivo de sensibilizar

as escolas para a existência da rede e de disponibilizar con-

teúdos de origem tailandesa na Internet.22

• A Rede Escolar Sul-Africana (SchoolNetSA) é um

exemplo interessante pela sua estrutura e parcerias.

Esta rede, que abrange várias províncias, proporciona

serviços da Internet às escolas locais: ligações, admi-

nistração de domínios, correio electrónico e apoio té-

cnico. A SchoolNetSA desenvolveu, ainda, um conjunto

de conteúdos educativos em-linha, tendo muitas esco-

las criado as suas próprias páginas Web.23

Certas tecnologias, como o CD-ROM, rádio ou

televisão por cabo – ou combinações de várias delas –

podem ser utilizadas em conjunto com a Internet de

forma a expandir o se alcance. A Rádio Comunitária

Kothmale, no Sri Lanka, utiliza a rádio como um porta

de entrada na Internet para os seus ouvintes de comu-

nidades rurais remotas. As crianças, ou os seus profes-

sores, enviam pedidos de informação sobre assuntos

escolares para os quais não existe informação local; os

restantes ouvintes podem também apresentar pedidos.

De seguida, os responsáveis da estação procuram essa

informação na Internet, procedem ao carregamento do

ficheiro e disponibilizam-no através da concepção de

uma emissão de rádio em torno do tema, do envio por

correio para a escola, ou colocando-o no centro de re-

cursos de livre acesso da estação de rádio. Este centro

de recursos proporciona acesso livre à Internet e a uma

biblioteca com bases de dados para computador,

CD-ROM, literatura retirada da Internet e materiais de

impressão. Este acesso mediado coloca os recursos da

Internet à disposição das comunidades rurais e das des-

favorecidas. A retransmissão para a comunidade pode

difundir a informação em línguas locais, em vez do in-

glês, que é a língua dominante da Internet.24

A cooperação regional e mundial pode reduzir os

custos de acesso à Internet. Com efeito, o desen-

volvimento das tecnologias de informação e comuni-

cação proporciona os instrumentos necessários à

aprendizagem através de uma rede global. E as tecno-

logias sem fios permitem o acesso às redes por parte

dos países em desenvolvimento, cujas infra-estruturas

de telecomunicações são escassas. Espera-se que o

lançamento de um sistema de satélite pan-africano, no

final de 2001, permita melhorar a qualidade e reduzir

o preço do serviço de redes para os países africanos.

Os sistemas de ensino à distância através de satélite

podem proporcionar às nações pobres o acesso ao

Muitas universidades

dos países

em desenvolvimento

estão a experimentar

ou a executar sistemas

de educação baseados

na Web


ensino e formação de qualidade superior dos países de-

senvolvidos. Iniciativas deste género podem constituir

soluções eficientes em custo para reduzir a "desi-

gualdade digital" entre os países.

Muitas universidades dos países em desenvolvi-

mento estão a experimentar ou a executar sistemas de

educação baseados na Web.

• A Universidade do Botswana avaliou dois métodos

de ensino à distância: um curso baseado na Internet, gra-

tuito, com a duração de três meses e um curso baseado

em vídeo com a duração de uma semana. O curso

através da Internet provocou uma melhoria de cerca de

49% nos resultados dos testes, tendo o mesmo sucedido

com o curso através de vídeo, sugerindo aos avaliadores

que ambas as tecnologias têm potencial para o ensino

à distância.25

• A Universidade Nacional Indira Gandhi, fun-

dada em 1985, tem desenvolvido as suas capacidades

na área das comunicações para facultar ensino e for-

mação ao longo da vida, particularmente aos habi-

tantes de zonas rurais e remotas. O seu sofisticado

centro de meios de comunicação está dotado com um

sistema de comunicações por satélite e todos os seus

centros de ensino estão equipados com computa-

dores e acesso ao correio electrónico. O seu sítio na

Internet, fornece informação geral e materiais de

apoio para todos os programas. A Internet serve um

número crescente de estudantes, apesar de ser ape-

nas uma pequena parte de um sistema que utiliza

uma vasta gama de tecnologias de comunicação, in-

cluindo rádio, televisão, televisão por cabo e tele-

conferência.26

Outras comunidades desenvolveram o conceito de

"universidade virtual", usando a Internet como "ponto

de encontro" de estudantes, professores e investigadores.

A Universidade Virtual Francófona, que trabalha com

universidades de países em desenvolvimento, apoia o en-

sino à distância através de aconselhamento, assistência

e materiais educativos. Em 1998, um primeiro anúncio

para propostas resultou no financiamento de 26 pro-

jectos, a maior parte com base na Internet. Actual-

mente, estão a ser analisadas mais 132 propostas de 16

países.27

FORMAÇÃO EM EXERCÍCIO COMO FORMA

DE APRENDIZAGEM AO LONGO DA VIDA

O ensino formal é apenas uma parte do sistema de cria-

ção de qualificações. A formação profissional e a for-

mação em exercício são igualmente importantes.

Quando a tecnologia está em mudança, as empresas têm

de investir na formação dos trabalhadores para per-

manecerem competitivas. É mais provável que o façam

quando os seus trabalhadores têm melhor instrução de

início, pois isso reduz o custo da aquisição de novas quali-

ficações.

Diversos estudos – na Colômbia, Indonésia, Malásia

e México – têm mostrado o enorme impacte da formação

em exercício sobre a produtividade da empresa. Essa

formação pode constituir uma forma eficaz e económica

de desenvolver as qualificações da força de trabalho, par-

ticularmente quando os empregadores estão bem in-

formados sobre as qualificações necessárias. Alguns

empregadores também podem dispor de competên-

cias e recursos para facultar formação, tanto nas quali-

ficações tradicionais, como nas emergentes. Os custos

de formação nas empresas tendem a ser baixos quando

comparados com os da formação formal, apesar dos em-

pregadores perderem parte dos benefícios se os em-

pregados saírem. Diversos estudos sugerem que a

formação feita na empresa gera retornos privados mais

elevados do que outros tipos de formação pós-escolar,

tanto nos países em desenvolvimento como nos indus-

trializados.28

A formação dentro da própria empresa é também

um complemento essencial para os novos investi-

mentos em tecnologia, instalações e equipamento.

Um grande número de estudos efectuados em países

industrializados sugere que a escassez de qualifi-

cações adequadas é uma forte restrição à adopção de

novas tecnologias, enquanto uma força de trabalho

adequadamente formada permite acelerar a sua

adopção.29

Apesar dos ganhos evidentes de produtividade re-

sultantes da formação, nem todos os empregadores

estão dispostos a facultá-la. A formação envolve custos

– em materiais, tempo e sacrifício da produção. Na

Colômbia, Indonésia, Malásia e México, uma parte

considerável das empresas não oferece formação aos tra-

balhadores (quadro 4.2). Entre as pequenas e médias em-

presas, mais de metade não oferece formação estruturada

Quando a tecnologia

está em mudança,

as empresas

têm de investir

na formação

dos trabalhadores

para permanecerem

competitivas

QUADRO 4.2

Empresas que facultam formação empaíses em desenvolvimento seleccionadosPercentagem

Formação FormaçãoPaís, ano informal formal

Colômbia, 1992 76 50Indonésia, 1992 19 19Malásia, 1994 83 35México, 1994 11 11

Fonte: Tan e Batra 1995, citado em Lall 2001.


ou formal e mais de um terço não faculta formação in-

formal. Gestão fraca, custos da formação elevados,

incapacidade de explorar economias de escala na for-

mação, escassez de informação sobre as vantagens da

formação, imperfeições do mercado e ausência de

pressões da concorrência – são razões que explicam a

insuficiente oferta de formação pelas empresas.

ESCOLHA DE POLÍTICAS PARA MELHORAR

A QUALIDADE DA FORMAÇÃO

O desenvolvimento das qualificações requer intervenção

política – de várias formas. Os governos podem criar cen-

tros de formação com envolvimento do sector privado.

Podem, também, utilizar incentivos fiscais ou dona-

tivos combinados para encorajar as associações em-

presariais a criar e administrar esses centros. Na Ásia

Oriental, as associações empresariais oferecem muitos

e valiosos serviços técnicos e de formação. Digno de con-

sideração é, também, a criação de benefícios fiscais sig-

nificativos para as empresas mais pequenas investirem

na formação (Malásia e Tailândia permitem deduções

de 200% nos impostos).30 E os governos podem, ainda,

patrocinar unidades de coordenação para apoiar a in-

teracção, com representação maioritária do sector pri-

vado para assegurar que as necessidades da indústria são

consideradas na concepção dos currículos de formação.

Uma estratégia compreensiva para a criação de

qualificações deve enfrentar o conjunto dos fracassos do

mercado, através de uma combinação de políticas ins-

titucionais e outras. Exemplos desses fracassos incluem

a falta de informação sobre as necessidades das empresas

na indústria e sobre os interesses dos estudantes, in-

centivos inadequados para os formadores, baixas quali-

ficações de instrução entre os empregadores e gestores,

baixa capacidade de absorção entre os trabalhadores

pouco instruídos e incapacidade para construir pro-

gramas de formação eficientes, de acordo com as quali-

ficações em transformação e as necessidades

tecnológicas. Veja-se o exemplo de Singapura, em que

o financiamento público e incentivos para o desen-

volvimento de qualificações ao longo da vida procuram

ultrapassar as deficiências do mercado (caixa 4.6).

Quais são algumas das políticas fundamentais que

os países em desenvolvimento devem considerar para

elevar as qualificações?

• Fazer um balanço compreensivo das provisões e ne-

cessidades de qualificação, de forma regular e não es-

porádica. Padrões internacionais de referência poderão

ser utilizados para avaliar as necessidades de qualifi-

cações. Aliás, poder-se-á justificar o desenvolvimento di-

reccionado de novas qualificações que, provavelmente,

serão decisivas para a competitividade futura, em áreas

como o processamento alimentar, indústrias com proces-

sos capital-intensivos e engenharia eléctrica e elec-

trónica. Estes estudos poderão ser levados a cabo

conjuntamente pelas associações empresariais, institui-

ções académicas e pelo governo.

• Direccionar informação especial e programas de in-

centivos para as pequenas e médias empresas, para en-

corajá-las a investir na formação. Os governos poderão

apostar em sistemas tutoriais, nos quais os profissionais

mais experientes ensinam os métodos tradicionais aos

jovens, aperfeiçoando estes sistemas através da criação

de centros de formação e de subsídios à formação por

parte das pequenas e médias empresas.

• Proporcionar aos diplomados recentes do ensino

secundário formação parcialmente financiada em cen-

tros privados acreditados, quer encorajando a aquisição

de qualificações, quer ajudando a criar um mercado pri-

vado de formação.

• Apesar da maior parte destes exemplos dizerem res-

peito à formação nos sectores urbano, industrial e de

serviços, lições semelhantes são aplicáveis à agricul-

O desenvolvimento

das qualificações requer

intervenção política,

de várias formas

O Governo de Singapura investiu fortementeno desenvolvimento de qualificações de altonível. Expandiu o sistema universitário do paíse orientou-o para as necessidades da suapolítica industrial, mudando a especializaçãodas ciências sociais para a ciência e tecnologia.Neste processo, o Governo exerceu um con-trolo apertado sobre o conteúdo e a qualidadedos currículos, assegurando a sua relevânciapara as actividades industriais que estavam aser promovidas. O Governo realizou, tam-bém, um esforço considerável para desen-volver o sistema de formação para a indústria,hoje considerado um dos melhores do mundopara a produção de alta tecnologia.

O Fundo para o Desenvolvimento dasQualificações, criado em 1979, cobra aos em-pregadores uma taxa de 1% sobre os saláriospagos, para subsidiar a formação dos traba-lhadores de baixos salários. Os quatro institutospolitécnicos de Singapura, que procuram res-ponder à necessidade de qualificações técnicase de gestão de nível intermédio, colaboramestreitamente com as empresas na concepçãode novos cursos e na oferta de formaçãoprática. Além disso, com o apoio do Governo,no âmbito do Programa de Formação Baseadana Indústria, os empregadores orientam cur-

sos de formação adaptados às suas necessi-dades. E o Conselho do DesenvolvimentoEconómico avalia, continuamente, as necessi-dades de qualificações emergentes, através deconsultas às empresas líderes, e organiza cur-sos especializados. O investimento nacionalna formação atingiu, em 1995, 3,6% do totalanual de salários e o Governo pretende umasubida para 4%. Estes valores não se com-param com a média de 1,8% no Reino Unido.

O impacte inicial do programa foi sentidosobretudo pelas grandes empresas. Mas, os es-forços para aumentar o nível de conhecimento daspequenas empresas sobre os cursos de formaçãoe para apoiar as associações empresariais au-mentou o impacte sobre as empresas de menordimensão. Para expandir os benefícios, foi in-troduzido um sistema de consultoria para o de-senvolvimento, para prover as pequenas e médiasempresas com subsídios para consultorias decurto prazo em gestão, know-how técnico, de-senvolvimento de negócios e formação de pessoal.

Como resultado de todos estes esforços,a força de trabalho deslocou-se significativa-mente para ocupações altamente qualificadas,com a parcela dos trabalhadores especializadose técnicos aumentado de 15,7% em 1990, para23,1% em 1995.

CAIXA 4.6

Criação de incentivos à formação de alta qualidade em Singapura

Fonte: Lall 2001.


tura, onde os trabalhadores dos serviços de extensão,

os investigadores e outros envolvidos no aperfeiçoa-

mento tecnológico também precisam de formação.

FINANCIAMENTO DA EDUCAÇÃO –ESCOLHAS DIFÍCEIS

Os investimentos públicos na aprendizagem produzem

retornos elevados para o conjunto da sociedade. Mas, para

que áreas deverá, cada país, dirigir os seus investimen-

tos? Será que as transformações tecnológicas actuais tor-

nam os retornos da formação secundária e superior tão

elevados como os da formação primária? Se assim for,

como deverá ser distribuída a despesa entre os sistemas

primário, secundário e superior? E existem formas de au-

mentar os fluxos de recursos para a educação, para além

da simples expansão da despesa pública?

Os benefícios sociais da instrução primária – tais

como fertilidade mais baixa e melhor saúde para mães

e filhos – tornaram a universalidade do ensino primário

um objectivo em todo o mundo. Mas, os países em de-

senvolvimento não podem ignorar o ensino secundário

e pós-secundário, apesar dos benefícios sociais dos in-

vestimentos a esses níveis não estarem tão bem docu-

mentados. É difícil encontrar o equilíbrio adequado.

Quais são os indicadores que os países podem usar

para os ajudar a escolher a melhor política?

A proporção do rendimento nacional gasto com a

educação em relação, por exemplo, à defesa e à saúde

é apenas um começo. Este indicador deverá ser com-

pletado com outros, tais como o rácio entre os salários

dos professores e os rendimentos médios. Os salários

dos professores diferem significativamente de país para

país. No Uruguai, por exemplo, o salário oficial de um

professor experiente da primeira fase do ensino se-

cundário público é apenas 80% (7.458 dólares PPC) do

rendimento médio. Na Jordânia, um professor com a

mesma experiência pode ganhar quase 3,5 vezes o rendi-

mento médio nacional (11.594 dólares PPC) . Oferecer

salários iniciais que rondam o rendimento médio, ou

mesmo inferiores, torna difícil atrair professores quali-

ficados suficientes.

Um indicador importante para o ensino superior

é a taxa de escolarização nas áreas técnicas, como as ciên-

cias, engenharia, matemática e computação. Alguns

países em desenvolvimento tiveram um sucesso notável

no aumento dessas escolarizações. Por exemplo, em

1995, dos 3 milhões de estudantes inscritos em univer-

sidades dos quatro "tigres" da Ásia Oriental – Hong

Kong (China, RAE), Coreia do Sul, Singapura e Taiwan

(Província da China) – mais de 1 milhão estavam nas

áreas técnicas. Tanto a China como a Índia têm mais de

um milhão de estudantes inscritos em áreas técnicas.

Estes níveis elevados de escolarização geram uma massa

crítica de pessoal qualificado. Contudo, existem fortes

disparidades entre os países. Enquanto na Coreia do Sul,

em 1997, a taxa de escolarização superior bruta em

ciências e áreas técnicas era de 23,2%, esta mesma taxa

correspondia, em 1996, a apenas 1,6% no Botswana e

a apenas 0,2% no Burkina Faso (ver quadro anexo A2.1

do capítulo 2).

O ensino superior é caro – demasiado caro para

muitos países pobres. Isto leva a algumas questões de

política muito difíceis. Que qualificações devem os

países adquirir quando enviam estudantes para o es-

trangeiro? Que áreas exigem recursos públicos e que

áreas podem ser financiadas pelo sector privado?

A lógica do financiamento público do ensino se-

cundário é incontestável e o ensino pós-secundário

também não pode ser ignorado pelos governos. Mas o

financiamento público deve ser dirigido para as ciên-

cias, saúde pública, agricultura e outros campos em

que a inovação e adaptação tecnológica geram fortes

externalidades positivas para o conjunto da sociedade.

Para alguns países em desenvolvimento, a inserção em

redes regionais e mundiais de universidades fará sentido

durante algumas décadas. Porém, a longo prazo, a

maior parte terá necessidade de criar as suas próprias

universidades e centros de investigação.

Actualmente, grande parte dos países em desen-

volvimento consagra já uma parcela substancial dos re-

cursos públicos à educação (ver quadro 4.3). Porém, em

todo o mundo, vários países consideram que têm ne-

cessidade de financiar o desenvolvimento das qualifi-

cações através de uma combinação de recursos públicos,

financiamentos privados e contribuições individuais

directas. Eis algumas escolhas de política:

• Manter a responsabilidade pública de financia-

mento do ensino básico, ficando a educação primária

obrigatória a cargo do Estado. De um total de 196

países, 172 já aprovaram leis que tornam obrigatória a

instrução primária.33 Estas leis nem sempre foram ple-

namente executadas.

• Reavaliar até que ponto os indivíduos devem pagar

por certos cursos do ensino superior. No caso dos cur-

sos que geram elevados retornos privados, talvez faça sen-

tido a recuperação dos custos. Por exemplo, os cursos

de Gestão e Direito podem ser avaliados de forma a re-

flectir o valor de mercado destes diplomas.

• Estimular a oferta privada de certos serviços de

educação, especialmente ao nível pós-secundário. A di-

mensão da despesa privada de educação varia bastante

O financiamento

da educação requer

uma combinação

de responsabilidades

públicas e privadas


de país para país. Na Coreia, por exemplo, a despesa pri-

vada equivale a 2,5% do PIB.34

• Apostar mais no financiamento privado da for-

mação profissional e da formação em exercício, através

de empresas privadas ou de associações empresariais.

Utilizar subsídios e benefícios fiscais à formação para

encorajar os indivíduos e as empresas a investir nas

qualificações.

As políticas públicas nos países em desenvolvi-

mento deverão, assim, concentrar-se no aumento dos re-

cursos e, em muitos casos, na mudança de orientação

dos sistemas de ensino. O financiamento da educação

requer uma combinação de responsabilidades públicas

e privadas. O sector público deve manter a respon-

sabilidade do ensino primário universal e do ensino se-

cundário e parte do superior. Porém, os países deverão

considerar a possibilidade de deixar mais campo de

acção para a oferta privada de alguns serviços de edu-

cação – e apostar mais no financiamento individual

para cursos especializados avançados com fortes rec-

ompensas do mercado.

MOBILIZAÇÃO DAS DIÁSPORAS

Os países ricos estão a abrir as portas aos profission-

ais oriundos de países em desenvolvimento – com cus-

tos elevados para os países de origem. Estima-se que

cerca de 100.000 especialistas indianos, por ano, obte-

nham novos vistos recentemente concedidos pelos Es-

tados Unidos. O custo da provisão de formação

universitária a estes especialistas representa, para a

Índia, uma perda anual de recursos de 2 mil milhões

de dólares (Caixa 4.7).

Esta "drenagem de cérebros" torna mais difícil aos

países em desenvolvimento a retenção dos indivíduos

mais decisivos para o desenvolvimento tecnológico,

pessoas cujos salários são, cada vez mais, estabelecidos

pelo mercado mundial. De que forma pode uma diás-

pora contribuir para o seu país natal? Que podem fazer

os países "fornecedores" para obter alguma "compen-

sação" pela formação de qualificações que têm um mer-

cado internacional? Podem os países sustentar e

melhorar as suas instituições educativas nacionais? Que

podem fazer para persuadir os indivíduos mais talen-

tosos a regressar? Muitos países adoptaram estratégias

para estimular os laços entre a diáspora e o país natal.

A REDE DA DINÂMICA DIÁSPORA INDIANA

As diásporas podem contribuir para melhorar a reputação

dos seus países de origem. O sucesso da diáspora india-

na em Silicon Valley, por exemplo, parece estar a influen-

ciar o modo como o mundo vê a Índia, ao criar uma certa

"imagem de marca". A nacionalidade indiana de um

programador de software dá um sinal de qualidade, tal

como o rótulo "made in Japan" permite reconhecer arti-

gos electrónicos de primeira qualidade. O talento india-

no para a tecnologia de informação começa a ser

explorado não só por empresas dos Estados Unidos

mas, também, pelas empresas de outros países.

A rede mundial de especialistas indianos tem in-

vestido no desenvolvimento das qualificações no seu país.

Esta rede tem procurado aumentar as dotações e apoiar

o financiamento de algumas instituições de ensino su-

perior da Índia. E está a desenvolver esforços para criar

cinco institutos mundiais de ciência e tecnologia.

Muitos países adoptaram

estratégias para estimular

os laços entre a diáspora

e o país natal

QUADRO 4.3

Despesa pública de educação média, por aluno e região, 1997(estimativa)

Média Primária e secundáriaa Superior

Percentagem Percentagem Percentagemdo PNB do PNB do PNB

Dólares EUA per capita Dólares EUA per capita Dólares EUA per capita

Mundo 1.224 22 999 18 3.655 66Países desenvolvidos 5.360 21 4.992 20 6.437 25Países em desenvolvimento 194 16 150 12 852 68África Subsariana 252 11 190 8 1.611 68Médio Oriente 584 22 494 19 1.726 66América Latina 465 14 392 12 1.169 35Ásia Oriental 182 14 136 11 817 64Ásia do Sul 64 15 44 11 305 73Países em transição 544 26 397 19 603 33

a. Inclui pré-primária.Fonte: Lee 2001, utilizando UNESCO 2000b..


A actuação da diáspora indiana está, também, a

ter efeitos importantes no sector das tecnologias de

informação. Cada vez mais, as empresas têm operações

tanto nos Estados Unidos – a "sede" – como na Índia

– as "instalações de produção". Numa altura em que

os talentos nas tecnologias de informação são escas-

sos, as empresas de origem indiana nos Estados

Unidos têm tido uma vantagem competitiva que re-

sulta dum factor invulgar: operam a um ritmo mais

elevado do que os seus concorrentes, simplesmente

porque têm a possibilidade de contratar pessoal té-

cnico com mais rapidez devido ao facto de poderem

recorrer a uma enorme rede transnacional. Isto levou

ao rápido crescimento da procura de especialistas

em tecnologias de informação oriundos da Índia e,

consequentemente, à rápida expansão da formação

nessa área oferecida, cada vez mais, pela iniciativa pri-

vada.35

ESFORÇOS NA COREIA DO SUL E TAIWAN

(PROVÍNCIA DA CHINA) PARA INVERTER

A FUGA DE CÉREBROS

Tanto a Coreia como Taiwan (Província da China),

têm optado mais por encorajar as suas diásporas a re-

gressar do que por incentivá-las a investir no país natal.

Taiwan (Província da China) criou uma agência gover-

namental – a Comissão Nacional para a Juventude – para

coordenar os esforços com vista a encorajar o retorno.

Esta comissão actua como uma câmara de compen-

sação de informação para os estudantes retornados que

procuram emprego e para os empregadores potenciais.

A Coreia, por seu lado, optou pela elevação da quali-

dade dos seus institutos de investigação, tais como o Ins-

tituto Coreano para a Ciência e Tecnologia (KIST),

como forma de estimular o retorno. Aos que entram para

o KIST, é proporcionada grande autonomia em termos

de investigação e gestão.

Tanto a Coreia, como Taiwan (Província da China),

têm feito um grande esforço para atrair académicos e

investigadores. Foram criados programas intensivos de

recrutamento para localizar especialistas e académicos

mais velhos e oferecer-lhes salários competitivos com os

do exterior, melhores condições de trabalho e ajuda com

habitação e educação dos filhos. Programas para pro-

fessores visitantes permitem a estes países explorar as

competências dos que estão mais inseguros em relação

ao regresso definitivo.

Nos anos de 1960, apenas 16% dos cientistas e en-

genheiros coreanos com doutoramentos nos Estados

Unidos regressavam à Coreia. Nos anos de 1980, essa

proporção saltou para cerca de 2/3.37 Uma grande parte

da diferença é explicada pela melhoria das perspecti-

vas económicas da Coreia.

Actualmente, os dois países não se preocupam ape-

nas com o regresso físico da sua bolsa de talentos tecno-

lógicos que vivem no exterior. Estão, pelo contrário, a

apostar na integração das suas diásporas em redes

transnacionais. Estão a organizar redes de especialistas

no exterior e a ligá-las ao país de origem.

A drenagem de cérebros dos países pobresem qualificações para os ricos vai, provavel-mente, prosseguir no futuro previsível. Quaisos recursos em perigo para os países fornece-dores de qualificações? E como podem estespaíses recuperar parte dos recursos que per-dem através da drenagem de cérebros?

Considere-se a drenagem de especialistasde software da Índia para os Estados Unidos.Ao abrigo da recente legislação introduzida emOutubro de 2000, os Estados Unidos emitirão,anualmente, cerca de 200.000 vistos H-1B aolongo dos próximos três anos. Estes vistos sãoemitidos para importar qualificações específicas,principalmente na indústria de computadores.Calcula-se que cerca de metade serão concedi-dos a especialistas de software da Índia. Queperda de recursos representará para a Índia?

Consideremos apenas a despesa públicacom a graduação de estudantes dos institutostecnológicos da elite da Índia. Os custos de fun-cionamento por estudante representam cercade 2.000 dólares por ano, ou cerca de 8.000dólares por um programa de quatro anos. So-mados à despesa de capital fixo, constituídapelos custos de substituição das instalaçõesfísicas, elevam o custo total da formação decada estudante a um valor entre 15.000 e 20.000dólares. Multiplicando por 100.000, o númerode especialistas que provavelmente aban-donarão a Índia em cada um dos próximos trêsanos, a perda total de recursos ficará próximodos 2 mil milhões de dólares por ano.

Como pode a Índia começar a recuperaresta perda? O mecanismo administrativo maissimples seria a aplicação de um imposto uni-forme – uma taxa de saída paga pelo empre-gado ou pela empresa, no momento deconcessão do visto. Este imposto poderia serequivalente aos honorários cobrados peloscaçadores de cabeças, que ascendem fre-quentemente a cerca de dois meses de salário.Considerando rendimentos anuais de 60.000dólares, isto representaria um imposto de saídade 10.000 dólares, ou cerca de 1.000 milhõesde dólares por ano (e 3.000 milhões ao longode três anos).

A despesa pública de educação dos gover-nos central e estaduais da Índia correspondea cerca de 3,6% do PIB. A parte destinada aoensino superior (incluindo o ensino técnico) éde 16,4%, ou 0,6% do PIB – cerca de 2,7 milmilhões de dólares em 1999. As receitas de im-postos de saída – colectadas através de meca-nismos unilaterais ou bilaterais – poderiamaumentar facilmente a despesa pública no en-sino superior de um quinto a um terço.

Contudo, as estimativas das receitas po-tenciais de um imposto de saída devem ter emconta as respostas de comportamento: as pes-soas poderiam tentar evadir o imposto saindocomo estudantes numa idade jovem e depoispermanecerem no exterior. Como se tribu-taria este grupo de (potenciais) imigrantes,que constitui provavelmente a "nata da so-ciedade" de um país em desenvolvimento?Além do mais, se os filhos da elite não se ins-creverem nas instituições de ensino do própriopaís, o apoio político para garantir que as ins-tituições funcionam poderá diminuir.

Para além do imposto de saída, existemvárias alternativas para tributar os fluxos decapital humano: • A condição de reembolso do empréstimo,em que cada estudante do ensino superior re-cebe um empréstimo (equivalente ao subsí-dio provido pelo Estado) que teria de serreembolsado se o estudante deixasse o país.• Um imposto uniforme, em que os nacionaisno exterior pagam uma pequena fracção do seurendimento, digamos, 1%.• O modelo dos Estados Unidos, em que osindivíduos são tributados com base na na-cionalidade e não na residência. Isto exigiriaa negociação de acordos fiscais bilaterais.• O modelo cooperativo, em que um regimemultilateral permitiria transferências inter--governamentais automáticas dos impostossobre salários ou sobre rendimentos pagos pornacionais de outros países.

Como sucede com todos os impostos,cada uma destas alternativas envolvetrade-offs entre a exequibilidade adminis-trativa e política e a receita potencial.

CAIXA 4.7

Tributação de qualificações perdidas

Fonte: Kapur 2001; Bhagwati e Partington 1976.


TENTATIVAS AFRICANAS, EM CONDIÇÕES

ADVERSAS, PARA INVERTER A DRENAGEM

DE CÉREBROS

Muitos países africanos têm sido flagelados por confli-

tos internos e pela estagnação económica. Muitas pessoas

qualificadas têm abandonado este ambiente hostil. O Pro-

grama de Retorno de Nacionais Africanos Qualificados,

levado a cabo pela Organização Internacional para as Mi-

grações, tem tentado encorajar o regresso de cidadãos

africanos qualificados e ajudá-los a reintegrarem-se.

Entre 1983 e 1999, o programa reintegrou 1.857 indiví-

duos, pouco mais de 100 por ano.37 Tendo em conta a

enorme drenagem de cérebros que afecta a África, é

pouco provável que este esforço tenha um impacte signi-

ficativo.

• • •

Será que estes países podem fazer algo para serem

compensados pelas qualificações perdidas através da

drenagem de cérebros? Uma das possibilidades é a uti-

lização da política fiscal para gerar recursos destinados

às instituições que criam qualificações relevantes tanto

para o mercado internacional como para o mercado in-

terno. Existem, desde há algum tempo, diversas pro-

postas fiscais – desde o imposto único de saída até

acordos fiscais bilaterais de longo prazo (ver caixa

4.7). À luz da crescente emigração de competências,

nos últimos anos, estas propostas merecem uma atenção

séria.

O contraste entre as várias experiências referidas

acima revela uma realidade evidente: os países com diás-

poras numerosas dispõem de um recurso potencial. As

competências e os recursos de uma diáspora podem ser

inestimáveis, mas a eficácia da sua utilização depende

da situação no país natal. Isto quer dizer que é preciso

ter um ambiente propício ao desenvolvimento

económico, com estabilidade política e políticas

económicas saudáveis. À medida que o país se desen-

volve e que as suas perspectivas de futuro melhoram,

é provável que mude a atitude das diásporas em relação

ao seu retorno. Tanto a diáspora indiana como a core-

ana reagiram favoravelmente à melhoria das condições

no seu país. O momento e o acaso desempenham aqui

um papel, mas, em última instância, as redes da diás-

pora só são eficazes quando os países têm a sua casa

em ordem.

INICIATIVAS MUNDIAIS PARA CRIAR TECNOLOGIAS PARA O DESENVOLVIMENTO HUMANO 95

As transformações tecnológicas actuais estão a fazer

avançar as fronteiras da medicina, comunicações, agri-

cultura, energia e fontes de crescimento dinâmico. Além

disso, tais progressos têm um alcance mundial: uma

descoberta num país pode ser utilizada em todo o

mundo. O mapa do genoma humano, traçado primeira-

mente por investigadores no Reino Unido e nos Esta-

dos Unidos, é igualmente valioso para a investigação

biotecnológica em todo o mundo. A Internet foi criada

nos Estados Unidos, mas as consequências das reduções

drásticas nos seus custos sobre a informação e comu-

nicações aumentam as oportunidades das pessoas em

todos os países.

Mas as tecnologias concebidas para as carências e

necessidades dos consumidores e produtores na Eu-

ropa, Japão ou Estados Unidos não irão, necessaria-

mente, ter em conta as necessidades, condições e

constrangimentos institucionais que enfrentam os con-

sumidores e os produtores dos países em desenvolvi-

mento. Algumas tecnologias podem ser adaptadas

localmente, mas isso exige recursos. Outras, necessi-

tam essencialmente de ser reinventadas. Os países em

desenvolvimento podem fazer imenso para explorar os

benefícios e gerir os riscos das novas tecnologias –

mas as iniciativas mundiais são também cruciais. Porquê

mundiais? Porque o valor da investigação e desen-

volvimento atravessa fronteiras e poucos países vão in-

vestir o suficiente, por sua própria conta, para fornecer

bens públicos a nível mundial. Além disso, o impacte

global do avanço tecnológico depende dos elos mais

fracos da cadeia. Por exemplo, um controlo insufi-

ciente dos impactes das culturas geneticamente modi-

ficadas nos países mais pobres pode, em última análise,

afectar os mais ricos.

Ao nível mundial, são necessárias duas coisas.

Primeira, mais financiamento público gasto de novas

maneiras, com a política pública a motivar parcerias cria-

tivas entre as instituições públicas, indústria privada e

organizações não lucrativas. A segunda, uma reavaliação

das regras do jogo e da sua execução, assegurando que

os mecanismos internacionais – desde o acordo sobre

os Aspectos dos Direitos de Propriedade Intelectual

Relacionados com o Comércio (TRIPS) até à atribuição

de nomes de domínio pela Internet Corporation for As-

signed Names and Numbers – não são postos contra os

utilizadores mais recentes ou implementados para

desvantagem dos que já estão atrasados.

Por um lado, as actuais transformações tecnológi-

cas possuem um enorme potencial na ajuda à erradicação

da pobreza. Embora não substituam a necessidade de

mobilizar e de fazer melhor uso das tecnologias exis-

tentes, elas oferecem novas formas de ultrapassar velhos

constrangimentos.

As possibilidades envolvem:

• Vacinas contra a malária, HIV e tuberculose, bem

como doenças menos conhecidas, como a doença do

sono e a cegueira dos rios.

• Variedades das principais culturas adaptáveis à

seca e resistentes aos vírus, da África Subsariana e de

agricultores de terras marginais.

• Computadores de baixo custo, ligações sem fios,

ecrãs digitais de baixa literacia e software de cartões de

chip pré-pagos para o comércio electrónico sem cartões

de crédito.

• Pilhas de combustível para transportes, energia e

geração de calor, mais eficientes; tecnologias de biomassa

modernizadas para produzir combustíveis líquidos e

gasosos e electricidade; e tecnologias solar e eólica mais

eficientes.

Por outro lado, há muita coisa pelo caminho:

Climas diferentes, exigências diferentes. Muitas

das tecnologias necessárias ao progresso na agricul-

tura, saúde e energia, diferem significativamente em cli-

mas temperados e tropicais – compare-se, por exemplo,

as suas doenças, pragas, solos e recursos energéticos,

cada um dos quais requer tecnologias adequadas ao con-

texto. Algumas tecnologias podem ser adaptadas para

ultrapassar a divisão ecológica – especialmente a tec-

nologia da informação e comunicações – mas outras não

podem. Uma vacina contra o sarampo não se pode

Iniciativas mundiais para criar tecnologiaspara o desenvolvimento humano

CAPÍTULO 5

Uma descoberta num país

pode ser utilizada

em todo o mundo


converter numa vacina contra a malária e variedades de

arroz de regadio são de pouca utilidade em zonas ári-

das. Ao longo dos dois últimos séculos as tecnologias

de zonas temperadas afastaram-se bastante das neces-

sidades tropicais. (caixa 5.1).

Dado que o avanço tecnológico é cumulativo, a

concentração de longa data da investigação científica

e da inovação tecnológica abriu um grande fosso entre

países ricos e pobres, com os mercados mundiais a con-

duzirem uma trajectória tecnológica que não é ade-

quada às necessidades dos países em desenvolvimento.

As agendas de investigação são orientadas pelos in-

teresses de cientistas e inventores em pólos de inves-

tigação e motivadas pelas necessidades e desejos dos

consumidores de rendimento elevado na Europa, Japão

e América do Norte – e da elite do mundo em desen-

volvimento.

Rendimentos baixos, instituições fracas. A po-

breza humana e as instituições fracas alargam o fosso

entre as tecnologias adequadas aos rendimentos e às ca-

pacidades de países ricos e de países pobres. Baixos

rendimentos, baixa escolaridade e níveis de qualifi-

cação, fornecimentos de energia pouco fiáveis, infra-es-

truturas administrativas fracas – todos constituem

barreiras à difusão e utilização de tecnologias concebidas

para países ricos nos países pobres. Em consequência,

a difusão pode ficar bloqueada e as pessoas pobres

podem acabar por pagar mais do que as ricas pelos

mesmos serviços – tais como, compra de querosene,

quando não há fornecimento de electricidade. Além

disso, instituições fracas podem retardar a inovação,

assim como a difusão, de produtos próprios dos países

em desenvolvimento – por vezes porque direitos da

propriedade intelectual precários desencorajam os in-

vestidores privados, que não podem ter a certeza que

a competição não irá surgir, copiar a tecnologia e re-

duzir-lhes os lucros.

Bens públicos, produtores privados. As inovações

têm muitos benefícios valiosos que não podem ser reti-

dos pelo inovador, mesmo existindo os direitos da pro-

priedade intelectual, e portanto serão subinvestidas

pelos produtores privados. Além disso, os benefícios das

novas tecnologias atravessam fronteiras: uma vacina da

cólera eficaz, desenvolvida em qualquer país – seja

através de investimento público, ou privado – vai ser

valiosa para muitos. Mas sem uma forma eficaz de co-

ordenar esta procura latente e reter estes benefícios ex-

ternos, nem os investidores privados, nem as agências

públicas nacionais serão motivados a investir na inovação

a níveis socialmente óptimos, ou nas áreas mais impor-

tantes.

Mercados mundiais, preços mundiais. Alguns

produtos das novas tecnologias – desde produtos far-

macêuticos a software para computadores – estão a

ser procurados mundialmente. Mas quando são pro-

tegidos pelos direitos da propriedade intelectual e pro-

duzidos sob monopólio temporário, as estratégias de

preços e os mecanismos do mercado mundial podem

mantê-los fora de alcance. Um produtor monopo-

lista procurando maximizar os lucros mundiais de

uma nova tecnologia irá, idealmente, dividir o mer-

cado em vários grupos de rendimento e vender a

preços que maximizem o rendimento em cada um

deles, embora continue sempre a cobrir os custos

marginais de produção. Tal fixação de preços, por gru-

pos, poderá conduzir a que um produto idêntico seja

vendido nos Camarões por apenas um décimo – ou

um centésimo – do preço do Canadá. Mas segmen-

Dadas as variadas histórias políticas, económi-cas e sociais das regiões do mundo, parece sermais do que coincidência que quase todos ostrópicos se mantenham subdesenvolvidos nocomeço do século XXI. Alguns argumentamque a desigualdade Norte-Sul da latitude es-conde a questão: a verdadeira diferença é a di-visão ecológica temperada-tropical. Em 1820,no início da era moderna do crescimento, omundo tropical tinha um rendimento percapita de mais ou menos 70% do rendimentodas zonas temperadas. Em 1992, a diferençaalargou-se, com rendimentos per capita nazona tropical de apenas um quarto dos dazona temperada.

Como interagem a ecologia física, adinâmica social, o crescimento económico e astrajectórias tecnológicas para criar esta di-visão? Cinco explicações possíveis:• Especificidade ecológica. As tecnologiaspara a promoção do desenvolvimento hu-mano, especialmente na saúde, agricultura eenergia, são ecologicamente específicas – de-terminadas pelos solos, pragas, doenças edotações de energia – e não podem ser trans-feridas de uma zona para outra meramenteatravés de remedeios.• Partir à frente. Até 1820, as tecnologias daszonas temperadas eram mais produtivas doque as tecnologias das zonas tropicais nestasáreas essenciais. Elas estavam também eco-nomicamente integradas num mercado inter-nacional de inovação e difusão em toda a zonatemperada, mas com pouca passagem pelazona tropical.

• Rendimentos de escala. A inovação tecno-lógica oferece rendimentos de escala crescentes.Com as populações mais ricas nas zonas tem-peradas, a procura de mercado associada arendimentos crescentes ampliou extraordinaria-mente a diferença entre zonas temperadas etropicais nos últimos duzentos anos. • Dinâmica social. A urbanização e a tran-sição demográfica – processos concluídos emgrande parte nos países temperados – impul-sionaram mais o crescimento económico. Masnos países tropicais eles têm sido contidos,num círculo vicioso, pela baixa produtividadena alimentação e fraca saúde pública.• Dominação geopolítica. Os países tem-perados dominaram historicamente asregiões tropicais através do colonialismo,negligenciando a educação e os cuidados desaúde e suprimindo a indústria local. Ac-tualmente, os países temperados continuama dominar através das instituições de globa-lização, ditando as regras do jogo da vidaeconómica internacional.

A ecologia é, evidentemente, apenas umde muitos factores: alguns países tropicais en-frentaram a tendência, e alguns países tem-perados não cumpriram a sua expectativa.Mas se estas cinco explicações estão por de-trás de uma grande desigualdade ecológica,elas exigem soluções políticas – dos paísese da comunidade mundial – centradas naprocura de novas formas de armar a tecno-logia para enfrentar os desafios da saúdetropical, agricultura, energia e gestão am-biental.

CAIXA 5.1

A tecnologia tropical, sofrendo de um hiato ecológico

Fonte: Sachs 2000b.


tar o mercado não é fácil. Com a crescente abertura

de fronteiras, os produtores temem que reimpor-

tações de produtos fortemente descontados reduzam

os preços mais altos, cobrados para cobrir as despe-

sas gerais e os custos de investigação e desenvolvi-

mento. E mesmo que os produtos não recuem

caminho no interior do mercado mais caro, o conhe-

cimento da existência de preços mais baixos irá gerar

um recuo do consumidor. Sem mecanismos para lidar

com estas ameaças, o mais provável é que os produ-

tores fixem preços globais incomportáveis para os

países pobres.

Capacidade tecnológica fraca em muitos países

em desenvolvimento. É fundamental construir a ca-

pacidade tecnológica nos países em desenvolvimento

para criar soluções de longo prazo, porque as tecnolo-

gias de desenvolvimento, só por si, não têm, não podem

e não serão fornecidas através do mercado mundial. Em-

bora os últimos 20 anos tenham assistido a um impor-

tante crescimento na excelência da investigação em

alguns países em desenvolvimento, outros não têm

ainda uma capacidade de investigação e desenvolvi-

mento adequada. Sem esta, eles não podem, livremente,

adaptar as tecnologias mundiais disponíveis às suas ne-

cessidades – sem falar em estabelecer as suas próprias

agendas de investigação para novas inovações. As políti-

cas nacionais inadequadas são parcialmente respon-

sáveis, mas a perda de emigrantes altamente qualificados,

a falta de instituições mundiais de apoio e a imple-

mentação injusta das regras de comércio mundiais,

criam barreiras adicionais.

Este Relatório apela a uma acção em quatro frentes:

• Criação de parcerias inovadoras e novos in-

centivos à investigação e desenvolvimento – moti-

vando o sector privado, os governos e a comunidade

científica para juntar os seus esforços na investigação

e desenvolvimento, quer dentro dos países em de-

senvolvimento, quer através da colaboração interna-

cional.

• Gestão dos direitos da propriedade intelectual –

alcançando o equilíbrio certo entre incentivos privados

à inovação e interesses públicos em prover acesso às in-

ovações.

• Expansão do investimento em tecnologias para

o desenvolvimento – assegurando a criação e difusão

de tecnologias que são urgentemente necessárias, mas

que são negligenciadas pelo mercado mundial.

• Prestação de apoio institucional regional e

mundial – com regras de jogo justas e com estratégias

que criem a capacidade tecnológica dos países em de-

senvolvimento.

CRIAÇÃO DE PARCERIAS INOVADORAS

E DE NOVOS INCENTIVOS À INVESTIGAÇÃO

E DESENVOLVIMENTO

Os incentivos para adaptar a tecnologia às necessidades

das pessoas pobres têm de adaptar-se aos tempos. Um

novo terreno de interacção está a emergir, requerendo

um repensar das políticas dos países em desenvolvi-

mento e da comunidade internacional, sobre os incen-

tivos e oportunidades para a investigação.

O baixo custo das comunicações torna as comu-

nidades virtuais de investigação bastante mais reali-

záveis entre os países. A Iniciativa Multilateral sobre a

Malária, por exemplo, troca informação da investigação

sobre a malária em todo o mundo para reduzir a du-

plicação e maximizar o conhecimento através dos pro-

jectos. As comunidades virtuais oferecem formas de

recorrer às qualificações e ao empenho da diáspora

científica dos países em desenvolvimento.

Além disso, durante os últimos 20 anos, alguns

países em desenvolvimento criaram centros de investi-

gação de nível mundial para um conjunto de novas

tecnologias (caixa 5.2). Esta mudança permite aos países

em desenvolvimento estabelecer prioridades para a in-

vestigação e gera potencial para a cooperação regional.

Os esforços para construir estes centros de investigação

beneficiarão duplamente da relevância regional e da

colaboração de nível mundial.

Os benefícios das comunicações de baixo custo e

de novos centros de investigação estão reflectidos no

crescimento da colaboração internacional na investi-

gação. Ao longo dos últimos 10 anos, ela tem crescido

em todo o mundo, com investigadores, quer dos países

em desenvolvimento, quer dos países industrializados,

a fazerem artigos de investigação em co-autoria com cien-

tistas de um número sempre crescente de países,

estabelecendo uma comunidade de investigação ver-

dadeiramente mundial. Em 1995-97, cientistas dos Es-

tados Unidos escreveram artigos com cientistas de 173

outros países, cientistas do Japão com 127, do Brasil com

114, do Quénia com 81, da Tunísia com 48 (figura 5.1).

Os papéis das comunidades de investigação altera-

ram-se extraordinariamente, criando novas formas de

trabalhar. Pense-se na hélice dupla, a estrutura que cria

a vida – duas faixas de ADN, entrelaçadas mas não

emaranhadas. Poderá esse mesmo equilíbrio ser en-

contrado entre a indústria privada, investigadores uni-

versitários e institutos públicos – quer nos países em

desenvolvimento, quer nos industrializados – para a

criação de uma "hélice tripla" que persiga a investigação

orientada pelas necessidades e sensível às reacções dos

FIGURA 5.1

O crescimento da investigaçãoem rede: co-autoria internacionalde artigos científicos publicados

1986–88 1995–97

Estados Unidos

Reino Unido

Japão

BrasilChina

Hungria

Coreia do Sul

TunísiaCuba

Quénia

Número de outras nacionalidades entre os co-autores

150

100

50

0

Fonte: NSF 2001.


utilizadores finais – agricultores e doentes, famílias e em-

presas? Encontrar tal equilíbrio exige que se com-

preenda cada actor.

A investigação privada está a crescer – e com ela

chega a propriedade privada dos instrumentos e dos re-

sultados da investigação. Grande parte da investigação

básica é ainda financiada por fundos públicos e licen-

ciada ao sector privado. Mas é, frequentemente, no

sector privado que as aplicações tecnológicas são de-

senvolvidas, respondendo à procura do mercado. São

necessários novos incentivos para motivar a investi-

gação e desenvolvimento industrial a ir ao encontro

das necessidades tecnológicas dos países em desen-

volvimento e não apenas das exigências do mercado

mundial. Já não é fácil desenvolver muitas tecnologias

sem o envolvimento do sector privado.

Investigação universitária – mandatada para servir

o interesse público – tem sido crescentemente comer-

cializada, especialmente nos Estados Unidos. A Lei

Bayh-Dole, de 1980, permite às universidades patentear

e licenciar os resultados das suas investigações finan-

ciadas federalmente, ganhando royalties. Em 1985, ape-

nas 589 patentes de serviços – patentes de invenções,

não de projectos – foram atribuídos a universidades dos

Estados Unidos; em 1999, foram 3.340.1 Uma orientação

mais comercial ajudou a trazer ao mercado tratamen-

tos contra o HIV/SIDA e medicamentos contra o can-

cro. Mas ligações industriais mais apertadas podem

direccionar a investigação mais para os interesses das em-

presas do que para os interesses públicos, e mais para

a investigação comercial do que para a investigação

básica de finalidade pública. Em 1998, os financia-

mentos industriais à investigação académica nos Esta-

dos Unidos, ainda que apenas uma fracção do total,

foram cerca de cinco vezes superiores ao nível de 20 anos

atrás.2

A Investigação pública, ainda a principal fonte de

inovação para a maior parte do que poderia ser chamado

de tecnologia dos pobres, está a reduzir-se relativa-

mente à investigação privada. Adquirir acesso a inputs

essenciais patenteados – frequentemente detidos por em-

presas privadas e universidades nos países industriali-

zados – tornou-se um grande obstáculo à inovação, por

vezes com custos proibitivos. Especialmente nos países

em desenvolvimento, faltam frequentemente às insti-

tuições públicas a negociação e os conhecimentos legais

e empresariais, para licenciar e trocar licenciamentos de

instrumentos de investigação patenteados e de produ-

tos. E uma suspeita mútua, e mesmo hostilidade, há

muito existente entre investigadores públicos e pro-

motores privados, entrava muitas vias de trabalho

Com a emergência da capacidade de investigaçãode nível mundial, surgem novas fontes de ex-celência tecnológica em alguns países em desen-volvimento. A investigação nestes países centra-seem problemas específicos dos seus contextos,sejam doenças locais ou baixos rendimentos.Quatro exemplos:

Medicamento tailandês para combater amalária. A Tailândia possui a resistência maisalta aos medicamentos contra a malária, portantoo tratamento é limitado. Mas os cientistas daUnidade de Coordenação da Gestão da Inves-tigação Clínica da Tailândia estão optimistassobre um medicamento que estão a desenvolverespecialmente para as condições locais. Saudadopela Organização Mundial de Saúde como umdos desenvolvimentos mais importantes no trata-mento da malária, o novo medicamento, o di-hydro-artemisinin (DHA), será combinadocom a mefloquine num comprimido único – tor-nando mais fácil aos doentes seguir as instruçõesde dosagem e fornecendo uma nova margemcontra a resistência. Se as avaliações forem bemsucedidas e o DHA passar os testes rigorosos,será o primeiro produto farmacêutico de fabricodoméstico, licenciado na Tailândia. Com a pos-sibilidade de produção local das suas maté-rias-primas à base de plantas, o DHA tempotencial para ser um tratamento amplamentedisponível e altamente eficaz, na Tailândia enoutros sítios.

A vacina contra a meningite em Cuba. Ameningite B mata todos os anos 50.000 criançasem todo o mundo. Durante anos, os cientistas oci-dentais lutaram em vão para desenvolver umavacina. Agora, o pesado investimento cubanoem investigação obteve resultados. Em meadosdos anos 80, um surto mortal de meningite B in-citou o Instituto Finlay, financiado com fundospúblicos, a investir na investigação – e foi bemsucedido, produzindo uma vacina, fornecendovacinação nacional até aos finais dos anos 80 evendendo a vacina por toda a América Latina.Não estando ainda disponível na Europa e Es-tados Unidos, devido a barreiras reguladoras ea sanções comerciais norte-americanas, a vacinaestá agora para ser licenciada pela Glaxo-SmithKline, um gigante farmacêutico sedeado noReino Unido. Em troca, Cuba receberá os direi-tos da licença e royalties – parte em dinheiro eparte em espécie, alimentos e medicamentos,devido às sanções norte americanas.

Os desenvolvimentos do Brasil nos com-putadores. O fornecimento de acesso à Internetaos utilizadores de rendimentos baixos é blo-queado pelos custos dos computadores. No mer-cado mundial, as companhias multinacionais decomputadores preocupam-se em duplicar o po-tencial dos computadores, não em reduzir os

custos para metade. Por isso, em 2000, o Gover-no brasileiro comissionou uma equipa de cien-tistas de computação da Universidade Federal deMinas Gerais para fazer o contrário: produzir umcomputador básico por cerca de 300 dólares."Compreendemos que este não era um problemado Primeiro Mundo – não encontraríamos umaempresa sueca ou suíça para nos resolver isto.Tínhamos de o fazer nós próprios", disse o men-tor do projecto.

Em apenas um mês foi feito um protótipo,com modem, monitor a cores, altifalantes, rato,software de Internet e opções para adicionar im-pressoras, motor de disco e CD-ROM. O gover-no anda agora à procura de um fabricante,concedendo incentivos fiscais, para levar o pro-jecto adiante. Os planos incluem a instalação doinvento nas escolas públicas, para abarcar 7 mi-lhões de crianças, e vendê-lo a crédito a pessoascom salários baixos. O mercado potencialalarga-se a todo o mundo.

O acesso à Internet sem fios na Índia.O acesso à Internet é normalmente prestadoatravés de linhas telefónicas, mas o custo de in-stalação de telefones na Índia significa que ape-nas 2 a 3% da população pode suportá-lo. Paraaumentar o acesso dos actuais 15 milhões para,digamos, 150 a 200 milhões, os custos teriam decair 50 a 65%. As tecnologias oferecidas pelas em-presas multinacionais não podem responder aeste desafio – mas uma alternativa desenvolvidainternamente pode.

Em 1999, o Instituto Indiano de Tecnolo-gia, em Madrasta, criou um sistema de acesso àInternet de baixo custo, que não necessita demodem e elimina as dispendiosas linhas de cobre.No seu essencial, é um sistema local sem fios, de-senvolvido em colaboração com a Midas Com-munication Technologies, em Madrasta e com aAnalog Devices, sedeada nos Estados Unidos.O resultado é um acesso mais rápido e maisbarato: ideal para fornecer acesso às comunidadesde baixo rendimento em toda a Índia e fora dela.Licenciado a fabricantes da Índia, Brasil, Chinae França, a tecnologia já está em uso interna-cionalmente, desde as Fidji e Iémen até à Nigériae Tunísia. Esta é a prova – de acordo com o Di-rector da Analog Devices – de que "os engenheirosindianos são plenamente capazes de projectar edesenvolver produtos de nível mundial para a erada Internet".

Todas estas iniciativas foram apoiadas porfinanciamentos e incentivos públicos. As inicia-tivas mundiais devem reforçar tais esforços e aju-dar a compreender todo o potencial dos institutosde investigação e empreendimentos nos países emdesenvolvimento, encorajando a colaboração in-ternacional a fornecer incentivos que os atraiamaos projectos de investigação internacional.

CAIXA 5.2

Feito em casa mas de nível mundial: investigação de excelênciapara uma agenda alternativa

Fonte: Cahill 2001; Lalkar 1999; Pilling 2001a; SiliconValley.com 2001; Rediff.com 1999; Anand 2000; Rich 2001.


valiosas. Num inquérito de 1996, da comunidade de in-

vestigação sobre a malária, metade dos que respon-

deram disseram que tinham conhecimento de resultados

promissores que não foram levados adiante – sendo

uma das razões o fosso existente entre os diferentes

palcos e actores envolvidos na transformação da inves-

tigação num produto.3

Qual o significado deste novo terreno na viragem

da investigação patenteada para os interesses públicos?

Como podem as parcerias apoiar-se nas forças dos

diferentes actores? Num tempo de tal fluxo tecnológico

e institucional, seria prematuro assentar numa abor-

dagem. Em diferentes campos tecnológicos, as opções

no seio destes arranjos complexos são objecto de intensa

discussão – e, muito provavelmente, continuarão a sê-lo

durante anos, enquanto as políticas e as estratégias

evoluem.

OPÇÕES PARA AS INSTITUIÇÕES PÚBLICAS

Com a posse dos títulos de propriedade dos instru-

mentos e tecnologias concentrada na indústria e nas uni-

versidades, as instituições públicas estão a explorar

novos meios de ganhar acesso. A troca de licencia-

mentos – trocando direitos de uso de patentes – é

comum na indústria, mas o sector público tem sido larga-

mente afastado desta estratégia porque os resultados da

sua investigação não são habitualmente patenteados. Al-

gumas propostas controversas estão em debate. Irão as

instituições públicas ter necessidade de reclamar dire-

itos da propriedade intelectual sobre as suas inovações

para desenvolver a negociação de chips? Deverão os

países em desenvolvimento permitir às suas universi-

dades obter direitos de patente para a investigação fi-

nanciada pelo governo? Fazê-lo irá aumentar o sigilo,

criar conflitos de interesses e desviar a investigação das

prioridades nacionais não comerciais? Existem alter-

nativas para a luta por patentes, ou este é o inevitável

caminho a seguir?

Para aceder às tecnologias de ponta na agricul-

tura, alguns institutos públicos estão a entrar em joint

ventures com associações de investigação de adap-

tação. O Instituto de Investigação em Engenharia

Genética Aplicada (AGERI), um instituto público de

investigação egípcio, trabalhou com a Pioneer Hi-Bred

International para desenvolver uma nova variedade de

milho. Colaborando, o AGERI ficou em condições de

formar pessoal técnico, através do contacto com inves-

tigadores de nível mundial, e de desenvolver a variedade

local de milho. A Pioneer Hi-Bred assegurou os direi-

tos de uso da nova variedade em mercados fora do

Egipto. Tais acordos para segmentar os mercados são

cada vez mais utilizados, com segmentação por:

• Sementeira e região. Um milho resistente aos in-

sectos, utilizando material genético patenteado pela

Novartis, foi transferido do Centro Internacional de

Melhoramento do Milho e do Trigo (mais conhecido por

CIMMYT) para a África, mas apenas pode ser uti-

lizado dentro da região.

• Variedade. O acordo da Monsanto e do Instituto

Queniano de Investigação Agrícola, de transferência de

genes patenteados pela Monsanto para criar bata-

tas-doces resistentes aos vírus, está restringido a varie-

dades seleccionadas cultivadas por pequenos agricultores

no Quénia central.

• Rendimento da terra. O Instituto Internacional de

Investigação do Arroz negociou com a Plantech a

obtenção dos direitos de uso do gene de resistência

dos caules em todos os países em desenvolvimento.

Estas parcerias podem produzir resultados vanta-

josos para ambas as partes, mas podem, igualmente, en-

frentar conflitos longos sobre interesses de mercado –

especialmente se os agricultores empreenderem a sua

própria investigação de adaptação e se os países em

desenvolvimento planearem expandir os seus mercados

e exportar as suas culturas.

INICIATIVAS DE POLÍTICA PÚBLICA

A investigação básica é usualmente promovida através

de financiamento governamental aos investigadores,

cujas descobertas são, então, colocadas no domínio

público, promovendo a partilha do conhecimento e

apoiando a natureza exploratória e cumulativa do conhe-

cimento científico. Assim, essa investigação básica tem

de ser transformada num produto final através de testes

extensivos, ensaios, visualização dos resultados e acondi-

cionamento. Como se pode promover o desenvolvi-

mento do produto para satisfazer necessidades

específicas do desenvolvimento humano?

Duas abordagens são possíveis. Os incentivos de

"Impulso" custeiam os meios de investigação investindo

dinheiro público na investigação mais promissora dos

institutos públicos. Os incentivos de "Vantagem" prome-

tem pagar apenas pelo resultado, tal como a vacina

contra a tuberculose, ou uma variedade de milho re-

sistente à seca, seja ele produzido por uma empresa

privada ou por um instituto público. Uma proposta de

vantagem comum é a do compromisso prévio de com-

prar, digamos, uma vacina contra a tuberculose que

satisfaça exigências específicas, e de a tornar disponível

para aqueles que dela precisam. Tal empenho poderá

As parcerias podem

produzir resultados

vantajosos para ambas

as partes, mas podem,

igualmente, enfrentar

conflitos longos sobre

interesses de mercado


criar fortes incentivos à investigação aplicada que resulte

em produtos viáveis, sem gastar dinheiro público até que

o produto esteja criado. Este mecanismo poderá fun-

cionar para o desenvolvimento de vacinas, porque o pro-

duto e a quantidade desejados são relativamente fáceis

de especificar (caixa 5.3).

Combinando impulso e vantagem, a Austrália,

União Europeia, Japão, Singapura e Estados Unidos,

introduziram, cada um deles, legislação sobre

"medicamentos órfãos" para facilitar o desenvolvi-

mento de medicamentos contra doenças raras – nor-

malmente aquelas que afligem menos de 500.000

doentes por ano – que é pouco provável que sejam

lucrativos para as companhias farmacêuticas. A leg-

islação concede normalmente incentivos fiscais à in-

vestigação e desenvolvimento, assim como protecção

de patentes. Nos Estados Unidos, entre 1973-83,

antes da legislação ser adoptada, entraram no mer-

cado menos de 10 medicamentos e bioprodutos con-

tra doenças raras. Desde a Lei dos "medicamentos

órfãos", de 1983, foram produzidos mais de 200

medicamentos desses.4

De forma idêntica, a iniciativa mundial sobre

"medicamentos órfãos" poderá dar um impulso muito

necessário à investigação sobre doenças tropicais, que

também representam mercados comerciais pequenos –

não porque sejam raras mas porque afectam pessoas po-

bres. Mas tais créditos fiscais podem ter desvantagens.

Créditos fiscais à investigação sobre produtos destina-

dos aos países em desenvolvimento podem ser recla-

mados por empresas que desenvolvem investigação não

apropriada aos países em desenvolvimento – como, por

exemplo, uma companhia que faça investigação sobre

uma vacina de curto prazo contra a malária, apropriada

para viajantes – ou investigação que, de facto, não se des-

tine a desenvolver a tecnologia desejada. Uma solução

poderia ser a concessão retroactiva de pequenos crédi-

tos fiscais, se uma empresa privada produzisse um novo

produto que fosse, então, comprado para uso nos países

em desenvolvimento.

INICIATIVAS DA INDÚSTRIA

A atenção pública à poderosa influência do sector

privado estimulou as iniciativas da indústria. Uma abor-

dagem – já posta em prática por um dos gigantes da in-

dústria agrícola – é a de permitir aos cientistas das

empresas utilizar parte do seu tempo (digamos, 15%)

para a sua própria investigação, utilizando recursos da

empresa. Tais esforços poderão ser ligados às agendas

dos institutos públicos de investigação, reforçando as

ligações entre a investigação privada e a pública.

Algumas empresas doaram as tecnologias por si

patenteadas à investigação pública. Considere-se o caso

do arroz enriquecido em vitamina A. Foi inteiramente

desenvolvido com financiamentos públicos mas, des-

cobriu-se mais tarde, recorreu a 70 instrumentos de in-

vestigação patenteados, pertencentes a 32 companhias

e universidades. Depois de muita negociação e de grande

atenção dos meios de comunicação, todos os deten-

tores de licenças concordaram em conceder livre uso da

sua propriedade intelectual para distribuição do arroz

aos agricultores, que ganharão menos de 10.000 dólares

para o produzir.

No que se refere à concessão de acesso aos produtos

de tecnologias patenteadas, os programas de doação de

medicamentos tornaram-se o primeiro meio de fi-

lantropia das empresas da indústria farmacêutica: as

doações de produtos, conjuntas, das cinco maiores

companhias farmacêuticas cresceram de 415 milhões de

dólares, em 1997, para 611 milhões, em 1999. Entre as

mais conhecidas estão o programa de mectizan contra

a oncocercíase (cegueira dos rios), da Merck, iniciado

em 1987, e o programa de zitromax contra o tracoma,

da Pfizer, iniciado em 1998. Tais doações podem ser uma

proposta vantajosa para ambas as partes, com a qual um

A atenção pública

à poderosa influência

do sector privado

estimulou as iniciativas

da indústria

Os mercados de vacinas são notoriamente fra-cos: a investigação é longa e dispendiosa mas omercado não é seguro. Os orçamentos para asaúde nos países em desenvolvimento cobremapenas uma fracção do valor social da vacina.E uma vez a vacina produzida, os grandes com-pradores podem pressionar os promotores paraque ofereçam baixos preços, originando umretorno incerto. São necessários incentivos paragarantir o mercado e os compromissos de com-pra – comprometendo-se, para um produto es-pecífico, com um preço estabelecido e umacerta quantidade de aquisição – são uma maneirade o fazer. A ideia básica não é nova. Em 1714,o Governo britânico ofereceu 20.000 libras –uma fortuna, na época – para quem inventasseuma forma de medir a longitude de um barcono mar. A oferta resultou: por volta de 1735, orelojoeiro e inventor John Harrison produziu umcronómetro marítimo preciso.

Tal incentivo poderia funcionar tambémpara as vacinas. O dinheiro público seria gastoapenas quando a vacina estivesse produzida eos promotores (mais do que os governos) es-colheriam quais os projectos a prosseguirem.Um compromisso de compra requer condições

claras para o tornar credível. Os promotores devacinas devem confiar na garantia do mercado,pelo que seriam necessários contratos legal-mente vinculativos. Estabelecer previamenteo preço e critérios de eficácia iria isolar osavaliadores das vacinas das pressões políticase corporativas e aumentar a credibilidade. A ne-cessidade de credibilidade e regras claras foiuma lição aprendida por Harrison, a quem,apesar da precisão do seu cronómetro, foi ne-gado o prémio em dinheiro durante muitosanos de disputa política e redefinição de regras.

Mas, por si só, um compromisso de com-pra não será suficiente para enfrentar a con-centração da investigação e desenvolvimentofarmacêutico nos países industrializados. Emboraos incentivos gerados por um compromisso nãodevam ser limitados aos residentes de um qual-quer país, aos investigadores dos países em de-senvolvimento falta frequentemente o capitalpara financiar antecipadamente a investigação.A criação da capacidade de investigação local,com outros mecanismos, continuará a ser essen-cial para que os países em desenvolvimento te-nham possibilidade de criar medicamentos paraas suas próprias necessidades.

CAIXA 5.3

Da longitude à vida longa – a promessa de incentivos de "vantagem"

Fonte: Kremer 2000a,2000b; Business Heroes 2001; Baker 2000; Bloom, River Path Associates e Fang 2001.


país obtém fornecimento grátis dos medicamentos

necessários e a companhia obtém boas relações públi-

cas e, por vezes, incentivos fiscais.

Para os países, contudo, as doações de medica-

mentos são, ainda, apenas um elemento num conside-

rável plano de longo prazo para aumentar o acesso.

O enquadramento para a sua utilização tem de assegu-

rar que elas não irão minar o acesso, existente ou po-

tencial, pela via do mercado (caixa 5.4). E se as doações

tiverem como condição a não utilização das medidas do

acordo TRIPS – tais como licenciamento compulsivo e

importação paralela – podem inibir as iniciativas locais

e a capacidade criativa.

As iniciativas industriais desta natureza – doações

de tempo, de patentes e de produtos – providenciam

soluções únicas, mas não são substitutos de uma boa

política pública. O recente movimento contra as com-

panhias farmacêuticas, relativamente aos medicamen-

tos do HIV/SIDA, ilustram a necessidade dos decisores

fornecerem um quadro que assegure acesso estrutural

e orientado pelo mercado, e não apenas caritativo, aos

medicamentos que salvam vidas. O desafio que se põe

aos governos e à comunidade internacional é a criação

de incentivos e regulamentações que constituam o en-

quadramento certo.

ALIANÇAS MULTI-PARTICIPADAS

Uma nova estratégia promissora é a criação de alianças

tecnológicas que reúnam diversos actores com um in-

teresse comum – incluindo agências governamentais, in-

dústria, comunidade científica, sociedade civil e

indivíduos empenhados, que possam dar contribuições

específicas para a tarefa em mãos. Tais alianças estão a

trazer novo impulso à investigação, particularmente na

saúde. Mas a coordenação dos diversos interesses dos

participantes é um desafio, especialmente no trata-

mento dos direitos da propriedade intelectual de quais-

quer produtos resultantes.

Um exemplo pioneiro é o da Iniciativa Internacional

para a Vacina da SIDA (IAVI), não lucrativa, financiada

maioritariamente por fundações privadas e por vários

governos. Ao reunir a comunidade científica, a indús-

tria, fundações e investigadores públicos, com os acor-

dos sobre direitos da propriedade intelectual vantajosos

para todos, a organização da IAVI permite a cada par-

ceiro perseguir os seus próprios interesses – enquanto

conjuntamente procuram uma vacina para a variedade

do HIV comum em África (caixa 5.5). O sucesso do

IAVI pode ser julgado apenas pelos seus resultados, mas

a iniciativa motivou o repensar de muitos outros cam-

pos. Poderia ser lançada uma iniciativa similar na agri-

cultura? Na energia renovável? É tempo de tentar.

CRIAR A HÉLICE TRIPLA

A conjugação dos esforços públicos, universitários e pri-

vados, está no centro das novas abordagens para a cria-

ção de tecnologia. Mas tem de ser cuidadosamente

ponderado, com cada um dos parceiros a centrar-se no

seu mandato e vantagens comparativas. Para alcançar

os benefícios, as interacções deverão basear-se em princí-

pios claros, incluindo:

• Assegurar transparência e responsabilidade na

tomada de decisão e na governação.

• Chegar, previamente, a acordo sobre uma atribuição

de propriedade intelectual que assegure o direito público

à utilização equitativa, ou sem custos, das invenções.

• Tornar os produtos finais comportáveis e acessíveis

para aqueles que deles precisam.

• Contribuir, sempre que possível, para a capaci-

dade local, colaborando, por exemplo, com investi-

gadores dos países em desenvolvimento e com os

utilizadores últimos das tecnologias.

A conjugação

dos esforços públicos,

universitários e privados,

está no centro das novas

abordagens para

a criação de tecnologia

Bons programas de doação de medicamentospodem ser altamente eficazes. Em 1997, a Merckintroduziu um programa para fornecer de graça,"onde necessário e pelo tempo necessário", omedicamento mectizan para erradicar a onco-cercíase (cegueira dos rios). Em 1998, cerca de25 milhões de pessoas recebia tratamento, em32 países. Foi um enorme sucesso, quer depolítica das grandes empresas, quer de impacte– mas, não se pode repetir sempre. A oncocer-cíase, encontrada numa área geográfica limi-tada, pode ser erradicada e tem um tratamentosimples. Estas características permitem à Merckgarantir uma doação sem limites. Mas a maiorparte das doenças não é tão controlável. Um dosperigos dos programas de doação de medica-mentos é que eles podem ser vistos como umasolução para a acessibilidade, quando, de facto,não podem enfrentar o problema adequada-mente. Os obstáculos incluem: • Sustentabilidade. As doações não podemser uma solução de longo prazo para umadoença que persiste. Como o actual director exe-cutivo da Mercks admite, "doar os nossosmedicamentos é, em geral, uma resposta in-sustentável e irrealista porque, no fim do dia,temos de obter um retorno adequado sobre onosso investimento para podermos financiar ainvestigação futura".

• Escala. O volume de doações das empre-sas não satisfaz a procura. Dos 36 milhões depessoas com SIDA, 95% estão nos países emdesenvolvimento. De facto, as empresas nãopodem doar, a cada pessoa com necessidade,um tratamento que é vendido por 10.000 a12.000 dólares ao ano, nos Estados Unidos.• Restrições. As doações de medicamentos sãofrequentemente restringidas a um certo númerode doentes, limitado a certas regiões, disponíveispor um tempo restrito, ou fornecidas para tratarapenas certas doenças – excluindo, por razõesadministrativas, algumas pessoas igualmentepobres e com necessidades.• Sobrecarga das estruturas de saúde pública.Alguns programas de doação requerem o estabe-lecimento de sistemas de desembolsos separadospara evitar que os medicamentos sejam desviados.Mas isto limita-se a afastar o pessoal da estruturade cuidados de saúde existente, pressionandodemasiado outros serviços.• Atraso. Dado que as doações tendem a sermais complexas do que as transacções comer-ciais normais, o acesso aos medicamentos podeser atrasado por negociações prolongadas.A doação de fluconazole da Pfizer à África doSul foi anunciada em Abril de 2000, mas emFevereiro de 2001 nenhum doente tinha rece-bido o medicamento.

CAIXA 5.4

Os custos escondidos dos programas de doação de medicamentos

Fonte: Guilloux e Moon 2000; Kasper 2001.


Os novos acordos e incentivos em fase de exploração

tornam possível aos interesses públicos serem contem-

plados durante esta corrida pela posse dos instrumen-

tos de investigação. Mas o futuro está longe de ser

seguro. Saber se estas alianças e incentivos asseguram,

em última análise, que as tecnologias se desenvolvem a

favor das necessidades dos pobres, é o teste vital – e o

padrão fundamental para avaliar o seu sucesso.

GESTÃO DOS DIREITOS DE PROPRIEDADE

INTELECTUAL

Os direitos da propriedade intelectual estão no

centro do tão polarizado debate sobre tecnologia e de-

senvolvimento. Porquê o alvoroço? Os direitos da pro-

priedade intelectual – desde as marcas comerciais e

patentes até aos direitos de autor e indicações geográ-

ficas – oferecem um incentivo à investigação e desen-

volvimento de tecnologias porque tornam mais fácil aos

inovadores colher os ganhos do seu investimento. Com

as patentes, por exemplo, é dado aos inventores um

monopólio temporário do mercado, em cujo período

podem cobrar preços bem mais acima do custo inicial

de investimento. Uma vez que a patente expire, pode

iniciar-se a concorrência, aproximando os preços dos

custos de produção. O regime ideal dos direitos da

propriedade intelectual estabelece um equilíbrio entre

os incentivos privados aos inovadores e o interesse

público de maximizar o acesso aos frutos da inovação.

Este equilíbrio aparece reflectido no artigo 27º da

Declaração Universal dos Direitos do Homem, de 1948,

a qual reconhece que "Todos têm direito à protecção

dos interesses morais e materiais ligados a qualquer

produção científica, literária ou artística da sua auto-

ria" e que "Todos têm direito … de participar no pro-

gresso científico e nos seus benefícios". Igualmente, o

acordo TRIPS da Organização Mundial do Comércio

apela a um equilíbrio entre "a promoção da inovação

tecnológica e … a transferência e disseminação da tec-

nologia".

A transferência de tecnologia, bem como a ino-

vação, tiveram um papel chave na história da industria-

lização. Mas se essa transferência se fez por vias formais,

ou por vias informais, variou muito. A industrialização

tem criado, tradicionalmente, capacidade nacional

através da reprodução das tecnologias de economias

avançadas. Mas muitas das economias avançadas actuais

recusaram-se a conceder patentes ao longo do século

XIX e princípios do século XX, ou encontraram for-

mas legais e ilegais de as rodear – como é ilustrado pelas

muitas formas de pirataria intelectual praticadas pelos

países europeus durante a Revolução Industrial (caixa

5.6). Eles formalizaram e impuseram direitos de pro-

priedade intelectual gradualmente, à medida que pas-

savam de utilizadores líquidos da propriedade

intelectual para produtores líquidos; vários países eu-

ropeus – incluindo a França, Alemanha e Suíça – com-

pletaram o que é agora a protecção padrão apenas nos

anos 60 e 70.

Actualmente, contudo, os direitos da propriedade

intelectual estão a apertar-se em todo o mundo. En-

quanto signatários do acordo TRIPS, os países em de-

senvolvimento estão agora a implementar sistemas

nacionais de direitos da propriedade intelectual seguindo

um conjunto estabelecido de padrões mínimos, tais

A despesa mundial com o desenvolvimento deuma vacina para a SIDA é de 300 milhões dedólares – apenas 10% do que a Europa e os Es-tados Unidos gastam em medicamentos paratratar o HIV/SIDA. Para corrigir este dese-quilíbrio extremo, em 1994, a Fundação Rocke-feller lançou um programa que resultou, em1996, na Iniciativa Internacional da Vacina daSIDA (IAVI). A missão é acelerar o desen-volvimento, fabricação e distribuição de vacinasda SIDA a preços acessíveis para os sectorespúblicos dos países em desenvolvimento.A IAVI está a fazê-lo através da criação deparcerias criativas entre a indústria, a academiae o sector público. O objectivo: obter uma dúziade vacinas através de desenvolvimento inicial e,depois, obter duas ou três através de grandes ex-periências clínicas. Alguns resultados positivosjá são evidentes: em Janeiro de 2001, as expe-riências clínicas tiveram início no Quénia, paratestar a primeira vacina da SIDA da IAVI.

A iniciativa está a abrir novos caminhos, devárias formas. Primeiro, a investigação concen-tra-se na variedade A do HIV e, portanto, des-tina-se às necessidades dos países emdesenvolvimento – ao contrário de grande parteda investigação da SIDA, que se concentra nasvariedades comuns nos países ricos. Segundo, aIAVI mostra que as redes de investigação podemfuncionar: cientistas da Universidade de Oxforde da Universidade de Nairobi e fabricantes da Ale-manha e Reino Unido passaram a vacina princi-pal da concepção para as experiências clínicasnum tempo recorde. Terceiro, através destasredes, a IAVI encorajou a formação de capaci-dade local, trabalhando com investigadores dospaíses em desenvolvimento e utilizando os médi-cos locais para conduzirem as experiências.

Mas, a experiência mais importante, são ascondições da propriedade intelectual que a

IAVI negociou com os seus parceiros públicose privados. A expectativa da IAVI é de queuma empresa (ou um dos seus parceiros es-tratégicos) seja o fabricante e distribuidor últimoda vacina. Mas se a empresa, posteriormente,não quiser, ou não for capaz, de distribuir avacina aos sectores públicos dos países em de-senvolvimento a preços comportáveis, per-dendo, assim, o tempo e o dinheiro das novastecnologias, a IAVI é livre de procurar fornece-dores alternativos. A IAVI teria direito a umalicença não exclusiva, para encontrar um fabri-cante alternativo que produza a vacina paravenda apenas ao sector público, e somente paraos países em desenvolvimento.

Embora este acordo seja apelativo, exis-tem complicações adicionais, tais como chegara acordo sobre preços comportáveis, ou sobreo tratamento da propriedade intelectual paten-teada que os parceiros industriais possamtrazer com eles. Existem possibilidades reaisde bloquear patentes e acordos de troca de li-cenças, que poderão contrariar a aplicaçãodas opções da IAVI de ficar de fora. Estes por-menores, a ser trabalhados caso a caso, serãoo teste para saber se as parcerias publico-pri-vadas podem trazer bons resultados para todasas partes.

As perspectivas parecem boas. Os centrosde investigação académica foram atraídos pelaproposta da IAVI. Umas quantas empresasbiotecnológicas – com ideias, mas com poucocapital – juntaram também a sua colaboração,tais como a Alphavax, da Carolina do Norte, eos seus parceiros na África do Sul. A Aventis,uma das "quatro maiores" produtoras de vaci-nas do mundo, também manifestou interesse nasparcerias com a IAVI, quando chegar a alturade fazer experiências clínicas de grande enver-gadura nos países em desenvolvimento.

CAIXA 5.5

A inovação da IAVI na investigação em rede

Fonte: Berkley 2001; IAVI 2000; The Economist 2001.


como os 20 anos de protecção de patentes; os países

menos desenvolvidos têm mais 11 anos para o fazer.

Neste novo regime mundial, dois problemas estão

a criar novas barreiras ao progresso no desenvolvi-

mento humano. Primeiro, está a aumentar o consenso

de que os direitos da propriedade intelectual podem ir

longe demais, estorvando, mais do que encorajando, a

inovação e redistribuindo injustamente a propriedade

do conhecimento. Segundo, existem sinais de que as car-

tas estão dispostas contra a implementação justa do

TRIPS.

QUANDO OS DIREITOS DE PROPRIEDADE

INTELECTUAL VÃO LONGE DEMAIS

Os direitos da propriedade intelectual fizeram aumen-

tar o investimento privado em indústrias como a in-

dústria agrícola, as farmacêuticas e o software, ao

permitirem a captação dos ganhos de investigação.

O número de patentes solicitado aumentou extraordi-

nariamente ao longo dos últimos 15 anos – no Estado

Unidos, de 77.000 em 1985, para 169.000 em 1999.7

O Tratado de Cooperação sobre Patentes, da Organi-

zação Mundial da Propriedade Intelectual aceita uma

candidatura internacional única válida em muitos países;

o número de candidaturas internacionais cresceu de

7.000 em 1985 para 74.000 em 1999.8 Muito deste au-

mento reflecte um boom na actividade inovadora, mas

algum reflecte alterações menos benignas.

Primeiro, o âmbito dos pedidos de patentes

alargou-se – especialmente nos Estados Unidos, aquele

que estabelece as tendências sobre a prática de patentes.

Desde patentes sobre genes, cuja função pode ser des-

conhecida, até patentes sobre métodos de comércio

electrónico tais como a compra "um clique", muitos

acreditam que os critérios de "falta de clareza" e de uti-

lidade industrial estão a ser aplicados demasiado livre-

mente. As autoridades das patentes têm sido acusadas

de actuar como prestadores de serviços aos candidatos

a patentes, não como guardas rigorosos do domínio

público.

Segundo, o uso estratégico de patentes tornou-se

também mais agressivo, porque estas são reconhecidas

como um activo comercial fundamental. Pequenas mu-

danças em produtos com patentes em final de vida – es-

pecialmente medicamentos – são utilizadas para

perpetuar os direitos monopolistas. Além disso, algu-

mas candidaturas a patentes apresentam as suas ino-

vações com pouca clareza, exagerando a capacidade de

avaliação dos directores de patentes e a capacidade de

entendimento de outros investigadores. Em 2000 a Or-

ganização Mundial da Propriedade Intelectual rece-

beu 30 candidaturas de patentes com mais de 1.000 pági-

nas, atingindo várias delas 140.000 páginas.

Estas duas tendências dificultam a inovação e trans-

ferem o conhecimento tradicional para mãos privadas:

• Dificultando a inovação. As patentes não são ape-

nas um output da investigação, são também um input.

E quando utilizadas em excesso, podem limitar o de-

senvolvimento do produto nas negociações de licencia-

mento e nos custos de transacção, criando incerteza e

riscos de "patentes submarino" – reclamações muito im-

portantes que apenas vêm à superfície quando a inves-

tigação está em curso. Sem uma melhor informação

sobre os pedidos de patentes e uma troca mais fácil de

meios patenteados, os investigadores arriscam-se a

perder tempo inventando em torno da tecnologia paten-

A transferência de tecnologia teve um papel cen-tral na revolução industrial, mas a protecção dapropriedade intelectual não foi, de forma al-guma, a única via e nem sempre foi respeitada.Até meados do século XIX, o meio mais im-portante de transferência de tecnologia foi acontratação de trabalhadores especializados,que traziam os conhecimentos tecnológicosnecessários. Os trabalhadores especializadosdos países industrialmente avançados tinhamgrande procura, o que implicou a acção dosgovernos. Em 1719, as tentativas francesas e rus-sas para recrutar trabalhadores britânicos – es-pecialmente os qualificados em indústrias de lãs,metais e de relojoaria – estimularam o Gover-no britânico a banir a emigração de trabalha-dores especializados, tornando-as puníveis commultas, ou mesmo prisão. Os trabalhadoresemigrantes que não regressassem a casa noprazo de seis meses após o aviso, podiam perderas suas terras, propriedades e cidadania.

À medida que as tecnologias se foram in-corporando nas máquinas, o centro das atençõesmudou para o controlo das exportações. Em1750, a Grã-Bretanha baniu a exportação de"instrumentos e utensílios" das indústrias de lãse sedas, para, em 1781, alargar estas medidasa "qualquer máquina, motor, instrumento,prensa, papel, utensílio ou apetrecho". Mas, emresposta, os empresários e técnicos da Bélgica,Dinamarca, França, Holanda, Noruega, Rússiae Suécia arquitectaram novas formas de obteras tecnologias, frequentemente com consenti-mento explícito do Estado, ou mesmo enco-rajamento activo, incluindo ofertas de concessãopara determinadas tecnologias.

Em meados do século XIX, as tecnologiasfundamentais eram demasiado complexas para

adquirir através da contratação de trabalhadorese da importação de máquinas, e o licencia-mento de patentes tornou-se cada vez mais im-portante. A maior parte dos actuais paísesindustrializados introduziram as patentes porvolta de 1850, seguidas de leis de protecção dosdireitos de autor e de marcas registadas. Mashouve excepções importantes. A lei de patentesda Suíça foi fraca até 1907 – quando a Ale-manha ameaçou com sanções ao comércio – enão cobria as indústrias químicas e farmacêu-ticas, até 1978. Os Estados Unidos, apesar deserem um forte proponente dos direitos depatentes, não reconheceram os direitos de autorpara estrangeiros, até 1891.

Apesar da emergência dos direitos de pro-priedade intelectual internacionais entre estespaíses, continuaram a quebrar as regras. Nofinal do século XIX, os fabricantes alemãesencontraram formas de infringir as leis britâni-cas sobre marcas registadas, produzindo a cute-laria de contrafacção Sheffield com logotiposfalsos e colocando o selo do país de origem ape-nas na embalagem, ou fora de vista – como porexemplo, na base das máquinas de costura.

Que implicações tem esta história, actual-mente? Primeira, os direitos de propriedade in-telectual rigorosos e uniformes não foram aúnica maneira das tecnologias serem transferi-das entre os países industrializados de hoje – ape-sar dos argumentos frequentemente apresentadospor estes países sobre a importância do acordoTRIPS. Segunda, cada país traçou o seu própriocaminho, e o seu próprio passo, na introduçãoda protecção da propriedade intelectual – salien-tando a importância dos países criarem, hoje, assuas próprias estratégias, mesmo dentro doregime multilateral.

CAIXA 5.6

Lições da história dos direitos de propriedade intelectual

Fonte: Chang 2001.


teada e ficando de fora de caminhos inteiros de inves-

tigação.

• Transferindo o conhecimento tradicional para

detentores privados. O sistema de patentes convida

a reivindicações sobre a inovação indígena e de base

comunitária, permitindo que possa ser formalmente

representada e patenteada por outros. Casos indignos

de patentes reclamadas falsamente são os casos do

açafrão da Índia e, mais recentemente, do feijão enola

mexicano. Reclamar, utilizar e defender patentes é

mais fácil para a indústria privada do que para os ins-

titutos públicos e para as comunidades inovadoras

(quadro 5.1). Reconhecendo a necessidade de corrigir

o desequilíbrio resultante do acesso às patentes, a Or-

ganização Mundial da Propriedade Intelectual lançou

uma iniciativa para fornecer formas alternativas de

protecção (caixa 5.7).

A EXECUÇÃO ACTUAL DO TRIPS:NOVOS OBSTÁCULOS

AO DESENVOLVIMENTO HUMANO

Os pontos de vista sobre o impacte esperado do acordo

TRIPS sobre os países em desenvolvimento variam

muito. Por várias razões, os resultados prováveis ainda

não são claros:

• Situações nacionais diversas. O impacte do TRIPS

variará de acordo com o desenvolvimento económico

e tecnológico de cada país. Países de rendimento médio,

como o Brasil e a Malásia, beneficiarão provavelmente

do estímulo da inovação local. Países mais pobres, onde

a inovação formal é mínima, enfrentarão provavel-

mente custos mais elevados sem os benefícios com-

pensatórios.

• Legislação nacional diversa. Os padrões míni-

mos do TRIPS para a propriedade intelectual devem

estar reflectidos na legislação nacional. Mas existe bom

raio de acção para as estratégias nacionais dentro do

quadro multilateral. O impacte do TRIPS dependerá

parcialmente de os países escolherem as estratégias que

melhor sirvam os seus interesses.

• Demasiado recentes para avaliar. O acordo TRIPS

entrou em vigor, na maior parte dos países em desen-

volvimento, em Janeiro de 2000; os países menos de-

senvolvidos têm até 2006. Com a implementação ainda

em curso e as indústrias ainda a adaptarem-se, existe por

enquanto pouco conhecimento prático sobre os efeitos

da alteração legislativa.

• Determinados com base em casos legais. O TRIPS,

como outros acordos da Organização Mundial do

Comércio, é um acordo que assenta sobre um quadro

legal. As suas implicações serão julgadas à medida que

se resolverem as disputas. Isso dá grande importância

ao método baseado nos casos legais e ao poder dos

participantes envolvidos.

Um simples conjunto de regras mínimas pode pare-

cer criar um campo de jogo nivelado, uma vez que um

mesmo conjunto de regras se aplica a todos. Mas o jogo

O jogo dificilmente é justo

quando os jogadores

têm forças tão desiguais,

económica

e institucionalmente

QUADRO 5.1

Quem tem acesso efectivo ao pedido de patentes?

Empresas Institutos públicos Comunidades Questão multinacionais de Investigação agrícolas

De acordo com a lei Os contractos de trabalho Os contratos de trabalho podem O conceito de inventorda propriedade intelectual asseguram que os inventores assegurar que os inventores individual é estranho o inventor tem de ser subordinam a maior parte ou subordinam a maior parte ou em muitas comunidadesdesignado todos os seus direitos à empresa todos os seus direitos ao instituto e pode gerar conflitos

Os critérios sobre patentes O foco da atenção das empresas Mais centrados na investigação Dado que estes critérios incluem inovação nos pequenos melhoramentos básica, os institutos não podem, têm pouco a ver com o e acto inventivo cumpre normalmente frequentemente, processo de invenção

os critérios cumprir os critérios da comunidade, são difíceis de cumprir

O aconselhamento jurídico As empresas possuem Os institutos têm pouca capacidade As comunidades não podem, de advogados especializados departamentos jurídicos interna e acesso limitado normalmente, suportar os em patentes é dispendioso internos e fácil acesso a consultoria especializada custos ou obter aconselha-

a consultores especializados dispendiosa mento básico ou especializado

Os detentores de patentes devem As empresas utilizam tácticas Os institutos não têm, As comunidades consideramdefender as suas patentes agressivas, utilizando os pedidos frequentemente, defesa forte quase impossível monitorizarao abrigo da lei civil de patentes para reclamar de patentes e desistem, – sem falar em confrontar –

o seu espaço de mercado perante as pressões políticas, as infracções às patentesde enfrentar o sector privado em todo o mundo.

Fonte: UNDP 1999a.


dificilmente é justo quando os jogadores têm forças tão

desiguais, económica e institucionalmente. Para os países

de baixos rendimentos, implementar e impor o regime

de direitos da propriedade intelectual pressiona os já es-

cassos recursos e qualificações administrativas. Sem bom

aconselhamento sobre a criação de legislação nacional que

permita extrair o máximo do que o TRIPS estabelece, e

sob a pressão intensa de alguns dos principais países

para a introdução de legislação para além da requerida

pelo TRIPS, muitos países legislaram eles próprios numa

posição desvantajosa. Além disso, os elevados custos

das disputas com os principais países do mundo são de-

sanimadores, desencorajando os países de afirmar os

seus direitos – daí a importância de assegurar que é

prestada ajuda legal adequada através da Organização

Mundial do Comércio.

Se o jogo é para ser jogado de forma justa, pelo

menos duas mudanças essenciais têm de ter lugar.

Primeira, o acordo TRIPS tem de ser aplicado de forma

justa. E segunda, os compromissos ao abrigo deste e de

outros acordos multilaterais, para promover a transfe-

rência de tecnologia, têm de ser reavivados.

Assegurar a implementação justa do acordo

TRIPS. Ao abrigo do TRIPS, os países podem utilizar

o licenciamento compulsivo – permitindo o uso de uma

patente sem o consentimento do detentor da patente –

num conjunto de circunstâncias que devem incorporar

na sua própria legislação. Casos típicos são os da uti-

lização nas emergências de saúde pública e como me-

didas antimonopolista para manter a concorrência no

mercado. O TRIPS permite também aos países esco-

lherem se permitem, ou não, a importação de bens

patenteados de outros países, onde são vendidos pela

mesma empresa, mas a preços muito mais baixos. Muitos

países industrializados incluem estas medidas na sua

legislação e na sua prática, como parte de uma estraté-

gia nacional para o uso dos direitos da propriedade in-

telectual. Contudo, sob pressão e sem aconselhamento

adequado, muitos países em desenvolvimento não as in-

cluíram na sua legislação, ou são contestados quando

as tentam por em vigor. Estas medidas legais raramente

prendem a atenção pública – mas as consequências

sobre o desenvolvimento da sua implementação desfa-

vorável, podem prendê-la. O exemplo mais forte é o de-

bate, que recentemente tem atraído a atenção pública,

sobre o acesso dos países em desenvolvimento aos

medicamentos contra o HIV/SIDA. Ele tem aumentado

a consciência pública sobre as implicações de grande al-

cance dos direitos da propriedade intelectual e realçado

a necessidade urgente de uma implementação justa do

TRIPS (destaque 5.1).

Trazer à prática as medidas sobre transferência

de tecnologia. Para além do campo das negociações,

as medidas sobre transferência de tecnologia escritas

em muitos acordos internacionais têm resultado fre-

quentemente em promessas no papel. Considerem-se

três exemplos. O Protocolo de Montreal, de 1990,

sobre Substâncias que Diminuem a Camada do Ozono,

apesar do seu sucesso global, trouxe conflitos sobre os

compromissos para assegurar o acesso justo e favorável

dos países em desenvolvimento aos substitutos de clo-

rofluocarbonetos (CFC) protegidos pelos direitos da

propriedade intelectual. A Convenção sobre Diversi-

dade Biológica, de 1992, pretende assegurar o uso im-

parcial e equitativo dos recursos genéticos, em parte

através de cooperação tecnológica, mas as suas normas

tecnológicas têm recebido pouca atenção, ou foram

reduzidas. E o acordo TRIPS, de 1994, apela à trans-

ferência tecnológica para os países menos desenvolvi-

dos, ainda que essa medida pouco se tenha traduzido

em acção (caixa 5.8). Desde a Convenção Quadro das

Nações Unidas sobre Alterações Climáticas até à Con-

O acordo TRIPS tem de ser

aplicado de forma justa

Os recursos genéticos, o conhecimento tradi-cional e expressões do folclore ganharam novovalor científico, económico e comercial para ospaíses em desenvolvimento. Mas, o impactedos direitos de propriedade intelectual sobrea conservação, uso e partilha de benefícios,destes recursos tem sido controverso.

Um regime de direitos de propriedade in-telectual não é justo se for global na imposição,mas não o for nos instrumentos que provi-dencia. A lei da propriedade intelectual –patentes, protecção dos direitos de autor, mar-cas comerciais, desenho industrial, indicaçõesgeográficas – surgiu das necessidades dosinventores na Revolução Industrial. Mas,os protectores dos recursos genéticos, doconhecimento tradicional e do folclore têmhábitos, instituições, necessidades e formasde trabalho diferentes, que não estão ainda re-flectidos de forma adequada neste enquadra-mento.

Em resposta, a Organização Mundial daPropriedade Intelectual (OMPI) lançou, em1998, uma iniciativa para tornar mais relevantesos direitos de propriedade intelectual. Os es-forços envolvem o patrocínio de workshopspara os povos indígenas e outros, sobre a pro-tecção do conhecimento tradicional, a prestaçãode informação sobre o modo como o conheci-mento tradicional se pode tornar parte do saber

prioritário passível de investigação (para re-duzir as hipóteses de serem atribuídas patentesa "invenções" já bem conhecidas nas comu-nidades tradicionais), a publicação de infor-mação sobre leis e regimes consuetudinários eo registo de experiências das populações indí-genas, utilizando os direitos de propriedadeintelectual para proteger o seu conhecimentotradicional.

Em 2000, os estados membros do OMPIcriaram uma Comissão Intergovernamentalsobre a Propriedade Intelectual e os RecursosGenéticos, Conhecimento Tradicional e o Fol-clore. Com a criação desta entidade, os estadosmembros mostraram que chegou a altura paraa discussão intergovernamental destas questões.Para o trabalho da Comissão é fundamental amelhor compreensão e gestão das relações entrea propriedade intelectual e a conservação, o usoe partilha de benefícios dos recursos genéticos,conhecimento tradicional e folclore. O objec-tivo será o desenvolvimento de padrões de pro-priedade intelectual internacionalmente aceites,para a regulação do acesso e partilha de bene-fícios dos recursos genéticos e para a protecçãodo conhecimento tradicional e de expressõesdo folclore. O desfio é assegurar que o sistemainternacional de propriedade intelectual setorna relevante e adequado para todas as co-munidades.

CAIXA 5.7

Tornar globalmente relevante o regime mundial dos direitosda propriedade intelectual

Fonte: WIPO 2001b; Wendland 2001.

Em todo o mundo, 36 milhões de pessoas vivemcom HIV/SIDA. Cerca de 70% destas estão na ÁfricaSubsariana – um em cada sete quenianos adultos, umem cada cinco sul-africanos, um em cada quatro zim-babwenses e um em cada três botswanos. Esta epi-demia tem sido comparada à peste do século XIV quevarreu toda a Europa-só que agora existem trata-mentos salvadores. Desde 1996, uma combinaçãode três medicamentos anti-retrovirais reduziu ex-traordinariamente as mortes por SIDA nos países in-dustrializados.

Estes medicamentos salvadores são produzidos sobpatente por algumas empresas farmacêuticas nosEstados Unidos e Europa. Antes da Ronda doUruguai das negociações do Acordo Geral Sobre Tar-ifas e Comércio (GATT), durante a qual o acordosobre os Aspectos dos Direitos de Propriedade In-telectual Relacionados com o Comércio (TRIPS)foi adoptado, 50 países não davam protecção depatentes aos produtos farmacêuticos, o que lhespermitia produzir ou importar versões genéricas debaixo custo de medicamentos patenteados. Talatribuição de patentes foi introduzida em França ape-nas em 1960, na Alemanha em 1968, no Japão em1976 e na Itália, Suécia e Suíça em 1978. No entanto,o TRIPS exige patentes de produtos para 20 anos atodos os membros da Organização Mundial deComércio.

Ao mesmo tempo, o acordo permite aos países in-cluírem, nas legislações nacionais, salvaguardas con-tra os monopólios de patentes que poderiam serprejudiciais em circunstâncias extraordinárias de in-teresse público. O acordo não impede os países deimportarem medicamentos de marca que são vendi-dos mais baratos noutros países – conhecidos comoimportações paralelas. E, em alguns casos, permiteaos países utilizarem patentes sem a permissão do seudetentor, em troca de um royalty razoável sobre as

vendas – conhecido como licenciamento compul-sivo. A questão é que estas medidas podem tornar-se em prática quando são mais necessárias.

Prover acesso aos medicamentos é apenas uma partedo combate à SIDA – mas é uma parte importante.Pode aumentar significativamente a qualidade e du-ração de vida das pessoas já infectadas, assim comoajudar a prevenção, encorajando outras a fazeremtestes, e reduzir a transmissão do vírus de mãe parafilho. Mais, tais medicamentos podem dar uma mo-tivação muito necessária para melhorar os sistemasde distribuição de serviços de saúde em países emdesenvolvimento. Contudo, em Dezembro de 2000,os anti-retrovirais estavam avaliados mundialmenteem 10.000 a 12.000 dólares, por paciente, ao ano,longe de serem comportáveis para governos de paísesonde vivem as pessoas mais afectadas. Àquele preço,em 1999, a prestação de tratamento teria custado aoQuénia pelo menos o dobro do seu rendimento na-cional e à Zâmbia mais do triplo (ver quadro). Emconsequência, apenas 0,1% dos 25 milhões de pes-soas com HIV/SIDA na África Subsariana têmacesso a estes medicamentos salvadores.

Estão a ser desenvolvidas duas respostas conjugadasa esta situação urgente: o estabelecimento dos preçosdos medicamentos de marca, por níveis, e a pro-dução de medicamentos genéricos.

Várias iniciativas estão em curso para estabelecerpreços diferenciados para os medicamentos demarca. A iniciativa de Aceleração do Acesso foilançada em Maio de 2000 pelo Programa Con-junto das Nações Unidas sobre o HIV/SIDA ecinco das maiores empresas farmacêuticas:Boehringer Ingelheim, Bristol-Myers Squibb, F.Hoffman-La Roche, GlaxoSmithKline and Merck.As reduções dos preços têm sido negociadas porempresa e por país e, até Abril de 2001, os Ca-marões, Costa do Marfim, Mali, Ruanda, Senegale Uganda negociaram preços que devem ser de1.000 a 2.000 dólares por pessoa, ao ano. Mas,este processo não tem seguido, na prática, as ex-pectativas: negociações lentas são contrárias àurgência da crise da SIDA e, com os termos dosacordos mantidos em segredo, alguns críticos sus-peitam que as reduções de preços dependem da in-trodução de legislação ainda mais rigorosa sobrea propriedade intelectual. Eles têm apelado a re-duções de preços mais acentuadas, indiscrimi-nadas e anunciadas publicamente. A Merck, AbbottLaboratories, Bristol-Myers Squibb e Glaxo--SmithKline deram passos nessa direcção em Marçode 2001 – o começo promissor daquilo que precisatornar-se, urgentemente, uma tendência geral.

Ao mesmo tempo, versões genéricas dos antiretro-virais estão a ser produzidas a preços muito abaixo


As diferenças na capacidade de financiar o tratamento da SIDA em 1999

Suíça

7 milh es17.000

204 milh es0,08

7,6

10,4

Popula o Pessoas com HIVCusto do tratamento de todos os infectados com medicamentos antiretovirais, a pre os de mercado mundiais, a cerca de 12.000 d lares por pessoa ao ano (d lares)Custo do tratamento em % do PIBDespesa p blica com cuidados de sa de em % do PIB, 1998Despesa total com cuidados de sa de em % do PIB, 1998

Fonte: UN 2001c; Hirschel 2000; World Bank 2001h; UNAIDS 2000b.

Quénia

30 milh es2.100.000

25 milh es238

2,4

7,8

Zâmbia

10 milh es870.000

10 milh es336

3,6

7,0

23 milh es820.000

10 milh es154

1,9

6.0

Uganda

DESTAQUE 5.1

FACILITAR O ACESSO AOS MEDICAMENTOS DO HIV/SIDA ATRAVÉS DA IMPLEMENTAÇÃO JUSTA DO TRIPS

dos preços mundiais, por fabricantes no Brasil,Cuba, Índia e Tailândia. Em Fevereiro de 2001, a em-presa indiana Cipla ofereceu uma terapia de trêsmedicamentos combinados a 600 dólares por pes-soa, ao ano, aos governos e a 350 dólares aos Médi-cos Sem Fronteiras e outras organizações nãogovernamentais; muitos acreditam que, com o tempoe a concorrência, os preços dos medicamentos genéri-cos vão cair para 200 a 250 dólares. O desenvolvi-mento nos preços, tornado possível pelos genéricos,abriu extraordinariamente as possibilidades de trata-mento nos países em desenvolvimento, como émostrado pela política pioneira do Brasil. Em 1993,o Brasil começou a produzir antiretrovirais genéri-cos e distribuiu-os gratuitamente, poupando vidase dinheiro. Desde 1996, as mortes caíram parametade; em 1997-99, o governo poupou 422 milhõesde dólares em custos de hospitalização e mais cercade 50 milhões na redução de custos de tratamentode doenças oportunistas.

Estas duas respostas estão ligadas: os preços in-dustriais têm caído frequentemente em resposta àconcorrência efectiva ou potencial dos produtoresde genéricos. Mas, embora isto crie concorrência,também cria controvérsia. Desde a Tailândia aoBrasil e África do Sul, empresas que produzemprodutos farmacêuticos de marca têm-se oposto àsestratégias dos países em desenvolvimento de com-baterem o HIV/SIDA através da produção, ou daimportação, de medicamentos genéricos de baixocusto – embora estas empresas tenham sido lentasna criação de acesso mundial aos seus medica-mentos. São apresentados três argumentos paraaquela oposição: os receios de reimportações, oâmbito do acordo TRIPS e os incentivos à investi-gação e desenvolvimento.

Receios de reimportaçõesAs empresas farmacêuticas temem que, quer osmedicamentos de marca, quer os genéricos de preçosreduzidos, possam ser reimportados para os seusmercados de origem, reduzindo a sua base de ven-das principal. Mesmo que os medicamentos maisbaratos não se divulguem no mercado interno, a in-formação sobre os preços extraordinariamente maisbaixos no estrangeiro irá divulgar-se, conduzindo osconsumidores internos a procurá-los. Estes temoresrequerem políticas para os enfrentar. Educar os con-sumidores e agências de compras sobre as razões parapreços diferentes nos países em desenvolvimentopode criar compreensão e aceitação do sistema depreços diferenciados. O controlo de exportaçõesnos países em desenvolvimento e a exigência de pre-visões pelos fornecedores, podem impedir a emergên-cia dos mercados de re-exportação. E dar novadesignação e nova embalagem aos medicamentosde preços reduzidos, com formas e cores diferentes,poderá tornar as suas origens mais transparentes.

Âmbito do acordo TRIPSAlguns detentores de patentes reclamam que osmedicamentos genéricos da SIDA violam os seus di-reitos, segundo o acordo TRIPS. Mas em algumas cir-cunstâncias, como para emergências nacionais, usopúblico não comercial e medidas antimonopolistas,o acordo permite aos governos emitir licenças com-pulsivas para produtores internos ou estrangeirosde medicamentos genéricos. Introduzido pelaprimeira vez na legislação Britânica sobre propriedadeintelectual, em 1883, o licenciamento compulsivotem sido parte da lei e da prática de muitos países du-rante mais de um século – incluindo a Austrália,Canadá, Alemanha, Irlanda, Itália, Nova Zelândia,Reino Unido e Estados Unidos.

Até se juntar à de Comércio Livre Norte-Ameri-cano (NAFTA) em 1992, o Canadá emitia habit-ualmente licenças compulsivas para os produtosfarmacêuticos, pagando uma taxa de royalty de 4%sobre o preço de venda líquido. Entre 1969 e1992, tais licenças foram concedidas em 613 casosde importação ou fabricação de medicamentosgenéricos. Só em 1991-92, esta prática poupouaos consumidores canadianos um valor estimadode 171 milhões de dólares em custos de medica-mentos. Desde a adopção do acordo TRIPS, as li-cenças compulsivas têm sido usadas no Canadá,Japão, Reino Unido e Estados Unidos para pro-dutos como os fármacos, computadores e produ-tos relacionados, software e biotecnologia –particularmente como medidas antimonopóliopara evitar a pouca concorrência e os preços maisaltos. Nos Estados Unidos, o licenciamento com-pulsivo tem sido utilizado como solução em maisde 100 acordos antimonopólio, incluindo casos queenvolveram antibióticos, esteróides sintéticos evárias patentes de biotecnologia básica.

Em contraste, nenhuma licença compulsiva foiemitida a sul do Equador. Porquê? A pressão daEuropa e dos Estados Unidos levam muitos paísesem desenvolvimento a temer a perda do investi-mento directo estrangeiro se legislarem sobre li-cenças compulsivas, ou as utilizarem. Além disso,tentativas de uso destas licenças poderiam resul-tar em longos e dispendiosos litígios contra a in-dústria farmacêutica. Mas podem ser utilizadosmodelos legislativos alternativos para evitar a ên-fase na litigação e para criar medidas adequadas àsnecessidades dos países em desenvolvimento.

Transformar as medidas de licenciamento compul-sivo em opções políticas realizáveis significa criaruma estrutura legal adequada aos países em desen-volvimento. Cinco aspectos que se recomendam: • Abordagem administrativa. Qualquer sistemaque seja demasiado legalista, caro de administrar oufacilmente manipulável é de pouca utilidade; a me-

GLOBAL INITIATIVES TO CREATE TECHNOLOGIES FOR HUMAN DEVELOPMENT 107

lhor opção é uma abordagem administrativa quepossa ser aerodinâmica e processual.• Medidas governamentais fortes. O acordoTRIPS dá aos governos amplos poderes para au-torizar o uso de patentes para uso público nãocomercial e esta autorização pode ser acelerada,sem as habituais negociações. Nenhum país emdesenvolvimento devia ter medidas de utilizaçãopúblicas mais fracas do que a lei alemã, irlandesa,britânica ou norte-americana sobre tal prática.• Permissão de produção para exportação.A legislação deve permitir a produção para expor-tação, quando a falta de concorrência numa classede medicamentos tenha dado ao mercado mundialprodutor um poder que impede o acesso a medica-mentos alternativos, ou quando os legítimos inter-esses do dono da patente estão protegidos nomercado de exportação – como, por exemplo,quando esse mercado fornece uma compensação ra-zoável. • Regras credíveis sobre compensação. A com-pensação tem de ser previsível e fácil de administrar;as directrizes sobre royalties reduzem a incerteza eaceleram as decisões. A Alemanha tem usado taxasde 2 a 10%, enquanto no Canadá o Governo costu-mava pagar royalties de 4%. Os países em desen-volvimento poderiam ter um prémio extra de 1 a 2%para produtos de valor terapêutico especial e menos1 a 2% quando a investigação e desenvolvimentotenha sido parcialmente coberta por fundos públi-cos.• A discussão exige divulgação. O ónus deverá cairsobre o detentor da patente para apoiar reclamaçõesde que a taxa do royalty é inadequada. Isto ajudaráa promover a transparência e a desencorajar recla-mações intimidadoras mas injustificadas.

Incentivos à investigação e desenvolvimentoAs empresas produtoras de fármacos de marcareclamam que a concorrência dos genéricos vaicorroer os seus incentivos para investir na investi-gação e desenvolvimento longa e onerosa, a qualdura 12 a 15 anos e custa 230 a 500 milhões dedólares, por cada medicamento. Mas, as ameaçasda concorrência dos genéricos são contestáveis.A África deverá contribuir para apenas 1,3% dasvendas de fármacos, em 2002 – dificilmente umaparcela de mercado passível de influenciar as de-cisões de investimento mundial (ver figura em cima,à esquerda).

Para além disso, a alta rendibilidade da indústriafarmacêutica incitou a uma maior exploração dos cus-tos contraídos (ver figura em baixo, à esquerda).Muitos medicamentos da SIDA foram financiadoscom fundos públicos, através de investigação básica

e aplicada e mesmo através de experiências clínicas.Mas uma vez transferidos sob licença exclusiva paraas empresas farmacêuticas para desenvolvimento,acabam por ser patenteados e comercializados apreços de monopólio. Entender os verdadeiros cus-tos da investigação e desenvolvimento para a indús-tria farmacêutica é fundamental para avaliar o impactedos medicamentos genéricos nos incentivos ao in-vestimento. Uma análise de séries de valores pode serutilizada para decompor os custos de cada etapa,mas a falta de dados transparentes da indústria criaavaliações divergentes. Uma alternativa para discu-tir os dados é criar uma entidade pública, ou não lu-crativa, de desenvolvimento de medicamentos, paralevar a investigação pública até à etapa final e colo-car os medicamentos resultantes no domínio público,para serem produzidos concorrencialmente e ven-didos próximo do custo marginal.

Entre Dezembro de 2000 e Abril de 2001, a pos-sibilidade de tratamento transformou-se, para aspessoas com SIDA no mundo em desenvolvi-mento. O preço do tratamento caiu de, pelomenos, 10.000 dólares para menos de 600 dólarespor pessoa, ao ano. Esta oportunidade deve serlevada à prática. Em Março de 2001, o governodo Botswana agarrou esta oportunidade, anun-ciando que ela iria proporcionar acesso nacionallivre aos antiretrovirais. Globalmente, os recur-sos têm de ser mobilizados para criar um trustfund para prevenção e tratamento do HIV/SIDA,que poderia ser administrado pelas NaçõesUnidas, com base em medicamentos – incluindogenéricos – oferecidos ao melhor preço mundial.Em Abril de 2001, o Secretário-geral das NaçõesUnidas, Kofi Annan, apelou a uma grande cam-panha para angariar 7 a 10 mil milhões de dólaresanualmente para um fundo mundial destinado àbatalha contra o HIV/SIDA e outras doenças in-fecciosas.

Uma solução a mais longo prazo envolve a criaçãoda capacidade de fabrico de produtos farmacêuti-cos nos países em desenvolvimento. Em Março de2001, o Parlamento Europeu apoiou o uso do li-cenciamento compulsivo e apelou à cooperaçãotecnológica para reforçar a capacidade produtiva dospaíses em desenvolvimento. Um apoio mais amploa estas medidas, seguido de acção, será essencial paraassegurar que tal crise de acesso não ocorrerá denovo, quer com o HIV/SIDA, quer com futuras epi-demias de saúde.

Fonte: Correa 2001 and 2000; Harvard University 2001; MédecinsSans Frontières 2001a; Love 2001; Oxfam International 2001; Weiss-man 2001.


América do Norte 41,8

Europa 24,8

Japão 11,3

América Latina & Caraíbas 7,5

Vendas de produtos farmacêuticosno mercado mundial, 2002

Percentagem dos rendimentos previstos

Fonte: IMS HEALTH 2000.

Ásia do Sudeste/China 5,0

Médio Oriente 2,6Europa do Leste 1,8Subcontinente indiano 1,8Australásia 1,3África 1,3CEI 0,8

Indústrias lucrativas – Produtos farmacêuticos no topo da lista

Fonte: Fortune 2000.

20

15

10

5

0

Produtos farmacêuticos

Bancos comerciais

Telecomunicações

Computadores,equipamento de escritórioProdutos químicosCompanhias de aviação

Retorno médio sobre o rendimento para500 empresas Fortune, 1999 (percentagem)

DESTAQUE 5.1

FACILITAR O ACESSO AOS MEDICAMENTOS DO HIV/SIDA ATRAVÉS DA IMPLEMENTAÇÃO JUSTA DO TRIPS (continuação)


venção para o Combate à Desertificação, pouca atenção

tem sido dada aos compromissos sobre transferência

de tecnologia.

O fulcro do problema está em que, embora a tecno-

logia possa ser um instrumento de desenvolvimento, ela

é também um meio de vantagem competitiva na econo-

mia mundial. O acesso às tecnologias do ambiente e far-

macêuticas patenteadas, por exemplo, podem ser

essenciais para proteger a camada de ozono e salvar vidas

em todo o mundo. Mas para os países que as detém e

as vendem, elas são uma oportunidade de mercado.

Apenas quando os dois interesses se reconciliarem –

através, digamos, de financiamento público adequado

– a implementação justa do acordo TRIPS se tornará

numa possibilidade real.

EXPANDIR O INVESTIMENTO EM TECNOLOGIAS

PARA O DESENVOLVIMENTO

As tecnologias em falta não são apenas uma questão de

protecção imperfeita dos direitos da propriedade inte-

lectual nos países em desenvolvimento. Alguns merca-

dos são, economicamente ou ecologicamente, demasiado

pequenos para motivar a investigação privada – local ou

internacional – mesmo quando a propriedade intelec-

tual está protegida. Quem investiria em investigação pro-

longada sobre vacinas, para serem vendidas a governos

de países onde a despesa pública com a saúde é tão baixa

quanto 10 dólares por pessoa, ao ano? Quem iria em-

preender uma investigação biotecnológica onerosa sobre

uma variedade de mandioca, para ser vendida a agricul-

tores de subsistência, em terras marginais, num punhado

de países africanos? Quando os mercados são demasi-

ado pequenos para motivar a investigação privada, o fi-

nanciamento público é essencial – e os decisores políticos

têm de tomar a liderança, trabalhando muito de perto

com a indústria.

A investigação e o desenvolvimento de tecnolo-

gias viradas para as necessidades dos pobres têm sido

subfinanciados, desde há muito. Apesar das possibili-

dades das transformações tecnológicas, este continua a

ser o caso. Sem um mecanismo de transferências mundi-

ais, não existe uma fonte de financiamento empenhada.

E o financiamento público voluntário, nacional e in-

ternacional é, desde há muito, inadequado.

Em 1998, os 29 países da OCDE gastaram 520 mil

milhões de dólares em investigação e desenvolvimento9

– mais do que o produto económico conjunto dos 30

países mais pobres do mundo.10 Nos últimos 10 anos,

uma parcela crescente dessa investigação tem sido fi-

nanciada pelo sector privado (figura 5.2). Contudo,

apesar de tão elevado investimento, a investigação man-

tém-se deploravelmente inadequada às tecnologias mais

necessárias ao desenvolvimento. Existem poucos dados

disponíveis sobre quanto é gasto exactamente em ne-

cessidades de desenvolvimento – um sinal da falta de

atenção dada a este problema.

Em 1992, menos de 10% da despesa mundial de

investigação com a saúde destinava-se a 90% dos en-

cargos mundiais com as doenças. Apenas 0,2%, por

exemplo, era dedicada à investigação sobre a pneu-

monia e a diarreia – 11% dos encargos mundiais com

as doenças.11 Esta diferença de financiamentos gera

diferenças na investigação e nos medicamentos. Em

1995 foram publicados mais de 95.000 artigos cien-

tíficos relevantes sobre terapias, mas somente 182 –

0,2% do total – tratavam de doenças tropicais. E,

dos 1223 novos medicamentos comercializados em

todo o mundo entre 1975 e 1996, apenas 13 foram de-

senvolvidos para tratar doenças tropicais – e apenas

4 foram o resultado directo da investigação da in-

dústria farmacêutica.12 A reafectação de apenas 1%

da despesa mundial de investigação com a saúde con-

tribuiria com um adicional de 700 milhões de dólares

para a investigação prioritária sobre as doenças dos

pobres.13

Os compromissos de transferência de tecnologiasão fundamentais para muitos acordos inter-nacionais. Mas, assim que as negociaçõesacabam, muitas destas medidas são ignoradasou aplicadas superficialmente.

O acordo TRIPS da OrganizaçãoMundial do Comércio apela aos países mem-bros desenvolvidos para "darem incentivos àsempresas e instituições nos seus territórios, como objectivo de promover e encorajar a trans-ferência de tecnologia para os países membrosmenos desenvolvidos, de forma a habilitá-los acriar um base tecnológica forte e viável". Con-tudo, as obrigações que isto impõe receberamatenção e acção inadequadas.

O Protocolo de Montreal sobre Subs-tâncias que Destroem a Camada de Ozonocompromete os países industrializados a dartodos os passos práticos para assegurar que osmelhores substitutos ambientalmente seguros,disponíveis, e as tecnologias relacionadas, sãorapidamente transferidos para os assinantesdo Protocolo e que as transferências se fazemem condições justas e favoráveis. No entanto,a DuPont, detentora das patentes de substitutos

CFC, recusou licenciar a produção destes sub-stitutos a fabricantes dos países em desen-volvimento, como a Índia e a Coreia do Sul,onde o seu elevado custo de importação limi-tou a difusão alargada de uma tecnologia am-bientalmente sã.

A Convenção Sobre Diversidade Bi-ológica procura a conservação da biodiversi-dade, o uso sustentado das suas componentese a promoção da partilha justa dos benefíciosque resultam do uso dos recursos genéticos –inclusivamente, através do financiamento etransferência apropriados das tecnologias rele-vantes. A Convenção criou um órgão sub-sidiário para identificar as tecnologias eknow-how, inovadores, eficientes e maisavançados, relacionados com a conservação euso sustentado da biodiversidade, e dar acon-selhamento sobre as formas de promover odesenvolvimento e transferência de tais tec-nologias. Mas, grande parte da atenção tem in-cidido sobre a biosegurança – importante mas,apenas uma das muitas funções necessáriaspara fazer com que a tecnologia apoie a preser-vação da biodiversidade.

CAIXA 5.8

Promessas no papel, execução inadequada

Fonte: WTO 1994; UNEP 1992a, e 1998; Juma e Watal 2001; Mytelka 2000.

1990 1998

Total

Milhares de milhões de dólares de 1998

600

500

400

300

200

100

0

Estado

FIGURA 5.2

Despesas de investigação edesenvolvimento nos países da OCDE

Fonte: Bonn International Center for Conversion 2000.


Embora a investigação agrária ofereça um potencial

tremendo às melhorias de produtividade, nos países em

desenvolvimento ela está a atrasar-se. Por cada 100

dólares de PIB agrícola, em 1995, os países industriali-

zados reinvestiram 2,68 dólares em investigação e

desenvolvimento agrário público; os países em desen-

volvimento, apenas 0,62 dólares (figura 5.3).14 A inves-

tigação agrária é negligenciada quer pelos governos

nacionais quer pela comunidade internacional. Porquê?

Primeiro, por causa da percepção de que o ex-

cesso mundial de bens alimentares significa que a in-

vestigação em produtividade já não é necessária. Mas

aquele excesso não está nas mãos das pessoas que pre-

cisam dele: aumentos de produtividade para os agricul-

tores de baixos rendimentos continuam a ser essenciais

para aumentar a segurança alimentar e erradicar a po-

breza. Segundo, com a diminuição dos preços mundi-

ais dos bens alimentares, as políticas agrícolas

proteccionistas – particularmente na União Europeia –

estão a resultar em exportações de bens alimentares a

baixos preços para os países em desenvolvimento, pelo

que os mercados locais estão a ser debilitados. Ter-

ceiro, os aumentos na investigação agrícola privada dos

países industrializados tornaram menos clara a neces-

sidade de manter o investimento público nas culturas

e necessidades dos países em desenvolvimento.

A investigação pública agrária internacional está

igualmente em dificuldades, apesar da evidência clara

dos seus elevados retornos. O financiamento para o

Grupo Consultivo para a Investigação Agrícola Inter-

nacional estagnou: cresceu de menos de 300 milhões de

dólares ao ano nos anos 70 para um pico de 378 milhões

de dólares em 1992, mas até ao ano 2000 diminuiu

para 336 milhões de contos.15 Ao mesmo tempo, o

número de centros de investigação na rede cresceu e o

seu mandato alargou-se. O efeito? Os recursos para a

investigação destinada a aumentar a produtividade das

culturas caíram de 74% do total, entre 1972-76, para

39%, entre 1997-98.16

As tecnologias de novas energias estão também

subfinanciadas. A despesa de investigação e desen-

volvimento é baixa, quer em relação ao valor directo da

despesa com energia, quer em relação aos impactes

ambientais negativos das fontes convencionais de ener-

gia. Depois da alta súbita que o financiamento sofreu

na sequência da crise energética de 1979, a investigação

e desenvolvimento sobre a energia têm vindo a cair: para

23 dos principais países industrializados, a despesa

pública reduziu-se de 12,5 mil milhões de dólares, em

1985, para 7,5 mil milhões de dólares, em 1999 (a preços

de 1999).17 Apenas nove países da OCDE contabilizam

mais de 95% da investigação e desenvolvimento mundial

sobre energia com financiamentos públicos,18 e a questão

central não está nas tecnologias compatíveis com as

atribuições de recursos, necessidades e capacidades

dos países em desenvolvimento.As energias renováveis,

um potencial benefício para os países em desenvolvi-

mento, recebem pouca atenção. Embora a sua parte na

investigação e desenvolvimento sobre energia dos prin-

cipais países industrializados tenha duplicado depois de

1975, ela representou, em média, apenas 7,5% do total,

entre 1985 e 1999 (figura 5.4).

O resultado: um vivo contraste entre a agenda de

investigação mundial e as necessidades de investigação

mundiais.

• Em 1998, a despesa mundial de investigação sobre

a saúde foi de 70 mil milhões de dólares; apenas 300 mi-

lhões de dólares foram dedicados a vacinas contra o

HIV/SIDA e cerca de 100 milhões de dólares à inves-

tigação sobre a malária.19

• A investigação agrária privada ultrapassou 10 mil

milhões de dólares em 1995; o Grupo Consultivo para

a Investigação Agrícola Internacional estima que irá

necessitar apenas de 400 milhões de dólares anuais,

para cumprir a sua agenda de investigação nos próxi-

mos anos, mas ainda não conseguiu aumentá-la.20

• Em 1998, os países da OCDE investiram 51 mil mi-

lhões de dólares em investigação sobre a defesa – um

contraste óbvio de prioridades.21

Porque é que o financiamento público da investi-

gação para o desenvolvimento humano é tão baixo? Em

parte, porque o investimento em tecnologia raramente

tem sido visto como um instrumento central de desen-

volvimento. Entre as agências bilaterais e multilaterais

tem havido, desde há muito, uma falta de empenho

institucional nos programas de investigação:

• Foco nacional mais do que mundial. A noção de

programação mundial não é ainda familiar em muitas

agências, e as intervenções dos países não se centram em

bens públicos mundiais, tais como a vacina contra a tu-

berculose, ou a investigação básica sobre o plasma bio-

lógico.

• Inexistência de avaliação clara do uso desses re-

cursos. O sistema de relato para a ajuda dos doadores

da Comissão de Ajuda ao Desenvolvimento não inclui

uma linha orçamental para os recursos atribuídos à in-

vestigação e desenvolvimento. Tal linha é necessária

para prestar informação sobre esses esforços e encora-

jar uma maior atenção sobre eles.

• Demasiadas pequenas iniciativas. As pequenas ini-

ciativas podem ser experimentais e inovadoras, mas

esforços demasiado fragmentados – em vez de investi-

1975 1995

Paísesindustrializados

Percentagem do PIB agrícola

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

0

Países emdesenvolvimento

FIGURA 5.3

Investimento públicona investigação agrícola

Fonte: Pardley e Beintema 2001.

Nuclear Combustívelfóssil

Renovável

Parcelas da despesa pública na I&D em energi1985-99 (percentagem)

FIGURA 5.4

Prioridades para a investigaçãoe desenvolvimento em energia nosnos principais países industrializado

57

10,77,5

Nota: Refere-se aos 23 principais paísesindustrializados.Fonte: IEA 2000.


mentos estrategicamente coordenados – negligenciam

as necessidades de investimento maiores.

• Exigência de resultados a curto prazo. Os pro-

gramas de desenvolvimento de base tecnológica bem

sucedidos exigem longa experimentação. Mas a política

e os horizontes de curto prazo de muita da ajuda bila-

teral e multilateral, limitaram investimentos que levam

15-20 anos a mostrar resultados.

As fundações privadas, a maior parte nos Estados

Unidos, têm vindo a assumir algum do combate ao

abrandamento, desde as fundações Rockefeller e Ford

que financiaram a revolução verde nos anos 60 e 70, até

à Fundação Gates com a sua enorme ajuda actual à in-

vestigação sobre saúde pública. Mas os montantes que

elas providenciam são ainda pequenos. As fontes tradi-

cionais de financiamento precisam de ser renovadas e as

novas fontes, asseguradas.

• Doadores bilaterais. Se os governos doadores au-

mentassem a ajuda pública ao desenvolvimento em cerca

de 10% e dedicassem o aumento à investigação tecno-

lógica, desenvolvimento e difusão, haveria 5,5 mil milhões

de dólares na mesa (com base na ajuda de 1999). Eles

poderiam ir mais longe e tomar a sério o padrão estabe-

lecido para a ajuda pública ao desenvolvimento, de 0,7%

do PNB. Se o tivessem feito, em 1999 a ajuda pública ao

desenvolvimento teria aumentado de 56 mil milhões de

dólares para 164 mil milhões de dólares22 – e, dedicar 10%

deste valor à tecnologia, teria gerado mais de 16 mil mi-

lhões de dólares.

• Governos dos países em desenvolvimento. Alguns

países em desenvolvimento estão a financiar projectos

de investigação sofisticados, um meio essencial para

tornar os esforços mundiais localmente relevantes.

Mesmo para os governos com orçamentos limitados, o

investimento na adaptação local da investigação é essen-

cial e pode ter elevados ganhos. Mas às vezes o problema

não é uma falta de fundos. Em 1999, os governos da

África Subsariana dedicaram 7 mil milhões de dólares

às despesas militares.23 Seria essa a escolha certa das prio-

ridades, para um continente com necessidades tecno-

lógicas tão urgentes noutras áreas? Desviar apenas 10%

teria aumentado 700 milhões de dólares, mais do dobro

da despesa corrente com a investigação de vacina do

HIV/SIDA.

• Organizações internacionais. Os governos mem-

bros das organizações internacionais não conjugaram a

retórica da preocupação com os problemas mundiais com

um empenhamento sério. Muitos destes problemas – a

propagação da doença, riscos ambientais – são causados

ou podem ser enfrentados pelas aplicações tecnológicas.

As agências das Nações Unidas, como a Organização

Mundial de Saúde e a Organização para a Alimentação

e Agricultura têm um mandato para ajudar os países em

desenvolvimento a explorar os benefícios e gerir os riscos

da tecnologia. Mas para o fazer, necessitam de uma lide-

rança inspirada e financiamento adequado dos seus

membros. Os membros dos governos doadores do Banco

Mundial e de bancos de desenvolvimento regional, es-

tabeleceram fundos de garantia para a investigação

agrária e programas ambientais. A mesma abordagem

poderia ser utilizada para aumentar os fundos que os ban-

cos podem distribuir (incluindo a grupos privados) para

assegurar que os países em desenvolvimento beneficiam

de novas possibilidades tecnológicas Os accionistas po-

diam igualmente concordar em utilizar algum do rendi-

mento dos bancos para estas iniciativas mundiais –

embora isso requeresse amplo consenso entre os que

pedem empréstimos e os que não pedem. Em 2000,

cerca de 350 milhões de dólares do rendimento do Banco

Mundial foram transferidos para o seu departamento de

empréstimos sem juros, para empréstimos aos países

mais pobres.24 Um montante muito mais pequeno, dedi-

cado ao desenvolvimento tecnológico para países de

baixos rendimentos, permitiria ir muito longe.

• Trocas de dívida por tecnologia. Em 2000, os

pagamentos oficiais do serviço da dívida pelos países em

desenvolvimento foram de 78 mil milhões de dólares.25

Uma troca de apenas 1,3% deste serviço da dívida por

investigação e desenvolvimento tecnológico teria gera-

do mais de mil milhões de dólares.

• Fundações privadas. Umas quantas fundações

tiveram um empenhamento exemplar no investimento

em investigação de longo prazo; muitas outras pode-

riam seguir esse exemplo. E os países em desenvolvimento

podiam introduzir incentivos fiscais para encorajar os seus

multimilionários a criar fundações com um campo de

acção regional. Em 2000, o Brasil tinha 9 multimilionários

com uma riqueza conjunta de 20 mil milhões de dólares,

a Índia tinha 9 com 23 mil milhões, a Malásia tinha 5 com

12 mil milhões, o México tinha 13 com 25 mil milhões,

a Arábia Saudita tinha 5 com 41 mil milhões.26 Tais fun-

dações podiam dar importantes contributos para agen-

das de investigação regionalmente relevantes.

• Indústria. Com os seus recursos financeiros, inte-

lectuais e de investigação, a indústria poderia dar um

contributo inestimável atribuindo uma parcela dos lu-

cros à investigação sobre produtos não comerciais –

uma sugestão feita pelo director de investigação da No-

vartis, uma das maiores companhias farmacêuticas

suíças. Considerando apenas a indústria farmacêutica,

se as 9 maiores entre as 500 companhias Fortune

tivessem dedicado somente 1% dos seus lucros a tal in-

Há um vivo contraste

entre a agenda

da investigação mundial

e as necessidades

de investigação mundiais


vestigação em 1999, teriam gerado 275 milhões de

dólares.27

Os fundos derivados destas diversas fontes pode-

riam ser distribuídos de várias maneiras, de forma a tirar

partido de novas parcerias e estruturas institucionais.

Grupos regionais, tais como a reavivada Comunidade

da África Oriental, poderiam reunir os fundos nacionais

para criar fundações científicas regionais – modeladas

pela Fundação Nacional de Ciência dos Estados Unidos

– que se centrassem nas necessidades regionais e canali-

zassem auxílios para as instituições regionais e mundiais

melhor equipadas para trabalhar no novo ambiente de

investigação. Os fundos de doadores poderiam jun-

tar-se a elas, construindo centros regionais fortes que

estabelecessem as suas próprias prioridades e agendas

de investigação.

PROVISÃO DE APOIO INSTITUCIONAL

REGIONAL E MUNDIAL

Sem cooperação mundial, muitos bens públicos irão

deixar de ser fornecidos em quantidades suficientes

nos mercados nacionais, ou falham completamente.

São necessárias iniciativas, quer regionais, quer mundiais.

COOPERAÇÃO REGIONAL:FORMAÇÃO DE ALIANÇAS

Mercados amplos, consistentes, acessíveis, estimulam

melhor o investimento tecnológico, tornando mais fácil

a cobertura dos custos de investigação e infra-estruturas.

Os países pequenos podem ultrapassar as barreiras da

dimensão, criando alianças regionais para desenvolver

a investigação, fazer aquisições conjuntas e construir

infra-estruturas.

As alianças na investigação e difusão de tecnologias

podem ser eficazes se consagrarem uma preocupação

regional comum e puserem em comum qualificações e

recursos. Na investigação agrária, por exemplo, a adap-

tação local da investigação internacional é sempre

necessária. Mas para os países pequenos, em regiões eco-

logicamente idênticas, os sistemas de investigação agrária

autónomos – cada um investigando um conjunto de cul-

turas e de problemas – podem não fazer sentido, devido

à sobreposição de despesas gerais e duplicação de in-

vestigação. A Internet cria redes de colaboração mais

fáceis do que nunca. As iniciativas na África Central e

Oriental e na América Latina mostram o potencial para

tal colaboração (caixa 5.9).

Da mesma maneira, as alianças para baixar os cus-

tos dos produtos de tecnologia sofisticada podem colher

enormes poupanças. Depois dos custos de pessoal, os

produtos farmacêuticos são geralmente o maior item nos

orçamentos públicos de saúde. Assim, em 1986, os

nove governos da Organização dos Estados das Anti-

lhas Orientais juntaram as suas aquisições de produtos

farmacêuticos. As compras por grosso favoreceram

preços muito mais baixos: em 1998 os preços con-

tratados regionalmente foram 38% mais baixos do que

os preços por cada país individualmente.28

As alianças regionais estão também a ser utilizadas

na criação de infra-estruturas para transpor a desigual-

dade digital. A Associação dos Estados do Sudeste

Asiático (ASEAN) lançou o Grupo de Trabalho do

Comércio Electrónico da ASEAN em 1999. Enquanto

primeiro corpo consultivo público-privado da ASEAN,

o grupo de trabalho está a desenvolver uma acção re-

gional abrangente para competir na economia de in-

formação mundial, com o investimento privado centrado

na criação de infra-estruturas e a política pública cen-

trada na criação de melhor ambiente legal e regulador.

Um acordo de referência sobre políticas regionais re-

cebeu, então, o empenho dos governos membros em

matérias que variam entre o alargamento da capaci-

dade de conexão e criação de conteúdo, até à criação

de um ambiente regulador sem entraves e um mercado

electrónico comum.

INICIATIVAS MUNDIAIS: PROVISÃO DE APOIO

Os mecanismos formais e informais de governação

podem ajudar a preencher os mercados incompletos, a

proteger os recursos comuns, a promover normas co-

muns e a prestar informação. Seguem-se alguns exem-

plos.

Preenchimento dos mercados incompletos. Ins-

tituições financeiras fracas em países em desenvolvi-

mento podem entravar a difusão de tecnologias

altamente eficazes. Há uma enorme procura potencial

de electricidade nos mercados exteriores às redes eléc-

tricas, especialmente nas áreas rurais, e os sistemas fo-

tovoltaicos solares para usos domésticos oferecem uma

forma segura de satisfazer a procura de electricidade,

com eficiência de custo e ambientalmente limpa. No en-

tanto, eles atingiram muito menos de 1% do mercado

potencial. Três das razões são financeiras: a falta de

um financiamento de médio prazo que permitisse às

famílias repor, ao longo do tempo,29 o custo de insta-

lação de 500-1000 dólares, uma falta de conhecimento

sobre os mercados fotovoltaicos pelos intermediários fi-

nanceiros convencionais e uma fraca capitalização de

muitas companhias fotovoltaicas. Para preencher a la-

Grupos regionais

poderiam reunir os fundos

nacionais para criar

fundações científicas

regionais


cuna a uma escala mundial, o Banco Mundial, a Inter-

national Finance Corporation e várias organizações não

lucrativas, estabeleceram a Solar Development Corpo-

ration. Através da prestação de financiamento, capital

de funcionamento e aconselhamento nos negócios aos

distribuidores fotovoltaicos nos países em desenvolvi-

mento, a iniciativa ajudará o mercado a descolar.

Protecção dos recursos comuns. A biodiversidade

fornece aos agricultores e cientistas as matérias-primas

– recursos em plantas genéticas – para criar culturas mais

robustas, nutritivas e produtivas. A protecção e preser-

vação das variedades tradicionais de culturas dão um

contributo essencial ao desenvolvimento agrícola, em-

bora muitas destas culturas tenham sido substituídas por

novas variedades e já não possam ser encontradas nos

campos dos agricultores. Actualmente, mais de 6 mi-

lhões de amostras de recursos em plantas genéticas são

conservadas em cerca de 1.300 colecções nacionais, re-

gionais, internacionais e privadas. Mas em resultado da

extensiva duplicação entre colecções, 11 Centros de Co-

lheitas Futuras mantém colectivamente 60% das

amostras únicas mundiais, nos seus bancos de genes. Em

1996, 150 países chegaram a acordo sobre um Plano de

Acção Global para Recursos em Plantas Genéticas,

prometendo desenvolver um sistema mundial de ban-

cos de genes, racional, para eliminar duplicações e me-

lhor coordenar as colecções mundiais. A execução

deste plano irá custar um valor estimado em mil milhões

de dólares – equivalentes a apenas 3% da despesa anual

com a investigação agrária mundial entre 1993-95.31

Existem igualmente recursos comuns para prote-

ger e aumentar a computação. Softwares de fontes aber-

tas são o resultado de quantidades inumeráveis de

contribuições voluntárias de todo o mundo. Os por-

menores de funcionamento do software não podem ser

ocultados, assim como o software patenteado, e deve

manter-se acessível a todos que o queiram consultar –

tornando – o ideal para aprender o desenvolvimento do

software e adequado para a adaptação local, um bene-

fício nos países em desenvolvimento. O seu custo é

baixo, frequentemente grátis, permitindo aos governos

fazer com que os seus orçamentos de tecnologias de in-

formação e comunicações vão bastante mais longe.

Software de fontes abertas podem acelerar a revo-

lução da tecnologia de informação e comunicações se

a sua utilização descolar numa escala suficientemente

ampla. Em que é que as iniciativas mundiais podem aju-

dar? Para começar, o Grupo de Trabalho das Nações

Unidas sobre as Tecnologias de Informação e Comu-

nicações poderia dar publicidade aos seus benefícios,

estimulando a investigação e desenvolvimento local nos

países pobres. As iniciativas poderiam financiar a in-

vestigação em aplicações para os países em desenvolvi-

mento, aumentar o conhecimento sobre o software de

fontes abertas entre os decisores políticos e advogar o

seu uso no sector público – uma opção já tomada em

países como o Brasil, China e México.

Promoção de normas comuns. As normas co-

muns são essenciais para uma inovação e produção de

tecnologias mundialmente difundida. Sem elas, a in-

certeza e a falta de credibilidade fragmentam o mercado

e estilhaçam a procura. Até há pouco as pilhas, con-

versores e baterias que constituem os sistemas de energia

fotovoltaicos não seguiram nenhum produto mundial

ou sistema padrão – causando problemas de qualidade

Cada um dos 10 países da África Oriental e Cen-tral possui um pequeno sistema de investigaçãoagrícola nacional. Em 1998, estes sistemas em-pregavam o equivalente a 2.300 cientistas a tempointegral – comparativamente a 2.000 na Indonésiae 40.000 tanto na China como na Índia. Dada adimensão da região e a diversidade ecológica, ne-nhum país poderia responder sozinho a todas assuas necessidades de investigação. Por con-seguinte, foi fundada, em 1994, a Associaçãopara o Reforço da Investigação Agrícola na ÁfricaOriental e Central (ASARECA), para melhorara gestão dos sistemas nacionais de investigaçãoagrícola, aumentar o uso eficiente de recursosescassos, obter economias de escala e tornar a in-vestigação mais capaz de responder às necessi-dades dos agricultores e às exigências do mercado.A ASARECA constitui também uma forma decanalizar apoio dos centros internacionais de in-vestigação agrícola, dos institutos de investigaçãoavançada, do sector privado e dos doadores.

A Associação coordena 18 redes, pro-gramas e projectos, concentrados em produ-tos primários como o milho, trigo, hortícolase bananas, assim como em questões transver-sais como a informação e comunicações, oprocessamento pós-colheitas e os recursos deplantas genéticas. Os resultados têm sido im-pressionantes. A rede da batata, por exem-plo, foi estabelecida em 1994, porque cadapaís tinha apenas um ou dois cientistas con-centrados no estudo da batata e da batata-doce. A reunião das competências num fundocomum gerou uma massa crítica de conheci-mentos especializados: uma rede equivalentea 22 cientistas a trabalhar a tempo inteiro sobrea batata e 15 sobre a batata-doce. Desde 1998,esta rede lançou, na região, 14 novas variedades

de batata e 16 de batata-doce. As novas varie-dades são resistentes às doenças, tolerantesaos solos ácidos e marginais e têm melhorqualidade pós-colheitas. Além disso, os rendi-mentos destas variedades melhoradas são, nomínimo, três vezes superiores aos das varie-dades locais. Financiada a 30% pela AgênciaNorte Americana para o Desenvolvimento In-ternacional e a 70% pelos sistemas de investi-gação nacionais, a rede da batata está a dar bonsresultados para o financiamento da investi-gação.

Na América Latina e Caraíbas, o FundoRegional de Tecnologia Agrária (FONTA-GRO) foi criado, em 1998, para promover ainvestigação agrária de interesse para os paísesda região e das Américas. Um fundo progra-mado de 200 milhões de dólares está a serconstituído pelos países membros. A FONTA-GRO concede subvenções aos institutos pú-blicos de investigação e empresas, àsuniversidades e organizações não governa-mentais, que trabalham com organizações deinvestigação regionais e internacionais. Osprojectos de investigação, seleccionados deforma competitiva e transparente, concen-tram-se nas questões prioritárias identificadasentre os ecossistemas agrícolas da região. Vinteprojectos diferentes estão a ser financiadospresentemente, variando da batata, papaia eárvores de frutos andinos até ao café, bananase arroz. Ao apoiar a investigação de relevo naregião, a FONTAGRO está a promover a in-vestigação aplicada e estratégica em centros na-cionais de investigação. E ao colocar osinvestigadores em rede, está a ajudar a trans-ferir e construir capacidade técnica da maiorrelevância para a região.

CAIXA 5.9

ASARECA e FONTAGRO – promoção da colaboração regional na investigação pública agrícola

Fonte: Mrema 2001; Moscardi 2000; FONTAGRO 2001.


e frustração dos consumidores e arriscando a reputação

de toda a tecnologia. Em resposta, em 1997, a indús-

tria, as instituições financeiras e as agências governa-

mentais formaram o Programa de Aprovação Mundial

dos Sistemas Fotovoltaicos. Esta organização não lu-

crativa promove padrões internacionais, processos de

gestão de qualidade e de formação organizativa sobre

o projecto, produção, venda, instalação e manutenção,

dos sistemas fotovoltaicos.

Da mesma maneira, as normas comuns são essen-

ciais para a unidade e alargamento da Internet. Pro-

tocolos como, por exemplo, o Protocolo de Controlo

de Transmissões/Protocolo Internet (TCP/IP) – pro-

jectado para maximizar a conexão entre sistemas in-

formáticos – são modelados e refinados pelo Grupo de

Trabalho de Engenharia de Internet, o principal fórum

mundial para os promotores, operadores e vendedores

de software. À medida que os padrões da Internet

evoluem, os principais intervenientes da indústria vão

pressionar para que os seus padrões patenteados sejam

utilizados, dando-lhes vantagem de mercado mas

ameaçando impedir a inovação competitiva. O grupo

de trabalho vai ter de resistir àquela pressão e assegu-

rar que as estruturas básicas da Internet são abertamente

negociadas e estão disponíveis aos promotores em

todo o mundo.

Prestação de informação. Uma informação acurada

e atempada sobre as oportunidades do mercado mundial

é crucial para dar aos decisores políticos, nos países em

desenvolvimento, oportunidades de adquirir, adaptar

e utilizar as tecnologias. A Internet é o veículo ideal para

assegurar que tal informação está disponível para os de-

cisores políticos em toda a parte. Que tipo de informação

é necessário?

• Fornecimentos médicos. Dados sobre fornece-

dores, preços e estatuto das patentes dos medicamen-

tos de qualidade aprovada, genéricos ou de marca, são

essenciais para permitir aos decisores políticos fazer o

melhor com os seus sobreesticados orçamentos de

saúde. Esta função foi mandatada pela Assembleia

Mundial de Saúde devido à sua importância na

atribuição de poder aos governos para negociarem as

aquisições.

• Uma câmara de compensação da propriedade

intelectual. Identificar e registar os pedidos de patentes

individuais da investigação sobre biotecnologia agrí-

cola é complexo. Um comércio mundial mais justo e mais

eficiente de materiais genéticos patenteados, plasma

biológico e tecnologias aplicadas, tornar-se-ia possível

através de câmaras de compensação. Identificando toda

a propriedade intelectual relevante para uma dada

tecnologia, identificando o que está disponível para

uso, e como, estabelecendo um esquema de preços e

monitorizando e impondo contratos, a câmara de com-

pensação poderia ser um passo importante no sentido

de resolver o problema colectivo da investigação agrária.

• Os custos de ligação à Internet. Em todo o mundo,

as pessoas pagam preços muito diferentes para aceder

à Internet, frequentemente devido às tarifas discrimi-

natórias cobradas pela backbone, nos Estados Unidos,

ou devido aos altos custos das chamadas telefónicas

domésticas. Um serviço valioso seria o de fornecer

dados on-line para todos os países, mostrando os cus-

tos comparativos das tarifas internacionais, os fornece-

dores de serviços da Internet e as chamadas telefónicas

locais. Um maior conhecimento das discrepâncias in-

justificadas capacitaria os decisores políticos e os gru-

pos de consumidores para exigir tarifas niveladas

mensalmente aos prestadores de serviços Internet, tari-

fas telefónicas internacionais transparentes e não dis-

criminatórias e taxas niveladas, e chamadas telefónicas

locais baratas.

REORIENTAR AS INSTITUIÇÕES

E INICIACTIVAS INTERNACIONAIS

As instituições internacionais estão a lutar para en-

frentar os desafios da transformação tecnológica. Dado

que novos desafios, como doenças contagiosas,

degradação ecológica, crimes electrónicos, armas de

biosegurança e biológicas, vão continuar a surgir, são

necessárias novas atitudes e abordagens para criar os en-

quadramentos institucionais que possam enfrentá-los.

Sendo o lugar de encontro dos governos mundiais, as

Nações Unidas têm um papel a desempenhar, mas são

necessárias inovações institucionais. O que pode ser

feito?

Reconhecer que a governação da tecnologia

mundial começa em casa. A governação mundial da

tecnologia é largamente uma expressão da vontade

colectiva – frequentemente desequilibrada – dos gover-

nos e de outros actores, de reconhecer a importância da

ciência e tecnologia no desenvolvimento. Os acordos

mundiais só são eficazes na medida em que os gover-

nos estejam empenhados em fazê-los. O primeiro passo

é o dos países reconhecerem que a saúde pública, a ali-

mentação e nutrição, a energia, as comunicações e o am-

biente, são questões de política pública merecendo

séria atenção através de uma política de tecnologia. Por

exemplo, o reconhecimento pelo Departamento de Es-

tado Norte-Americano do HIV/SIDA como uma

questão de segurança nacional ajudou a melhorar o

As instituições

internacionais estão

a lutar para enfrentar

os desafios

da transformação

tecnológica


perfil da saúde pública global. Muito poucos países em

desenvolvimento seguiram este exemplo, embora a falta

de saúde e a fome sejam as maiores ameaças à segurança

humana em muitos deles. Dar maior prioridade na-

cional à ciência e tecnologia pode trazer um novo im-

pulso à articulação destas ameaças ao nível global.

Lançar novas ideias sobre tecnologia e desen-

volvimento. A atenção inadequada ao papel da ciência

e tecnologia no desenvolvimento humano é uma das

principais insuficiências do sistema mundial que governa

a mudança tecnológica. Apesar do reconhecimento gene-

ralizado de que o conhecimento é fundamental para o

desenvolvimento, a programação tradicional feita pelas

principais organizações para o desenvolvimento tem

ainda de adoptar as novas ideias. As Nações Unidas

poderiam dar a volta à questão e tornar-se num fórum

de reunião das instituições que lideram a ciência e tecno-

logia mundial, para identificar as novas áreas de inves-

tigação que podem trazer a ciência e tecnologia para o

centro do pensamento do desenvolvimento.

Melhorar a coordenação na prestação de coope-

ração e assistência tecnológica. Quando a assistência

ao desenvolvimento para a construção de infra-estruturas

e capacidade tecnológicas provém de várias fontes,

pode ser ineficiente, criando duplicação e incompati-

bilidade entre os sistemas tecnológicos. É essencial uma

melhor coordenação entre os doadores para assegurar

que a sua assistência é útil, em vez de entravar o de-

senvolvimento tecnológico.

O Grupo dos Oito (G-8) Países Mais Industriali-

zados está na vanguarda da produção de tecnologias de

informação e comunicações. Na Cimeira de Okinawa, em

Julho de 2000, os líderes do G-8 criaram o Grupo de Tra-

balho para as Oportunidades Digitais, ou Força DOT,

para coordenar os seus diferentes planos de redução da

divisão digital mundial. A Força DOT inclui membros

dos sectores publico, privado e não lucrativo, de cada país

G-8, assim como representantes de governos de nove

países em desenvolvimento, incluindo o Brasil, a China

e a Índia. A colaboração visa assegurar que a assistência

se centra na prestação das infra-estruturas tecnológicas

de informação e comunicações mais coerente para os

países em desenvolvimento, aumentando a coerência

entre as diversas iniciativas, promovendo formas ino-

vadoras de parceria entre o publico e o privado para tratar

das questões, e mobilizando ajuda pública ao desen-

volvimento adicional para este esforço internacional.

Criar capacidade de análise política. Os decisores

políticos dos países em desenvolvimento têm de estar

preparados para obter as melhores tecnologias para os

seus países. Mas as questões são de uma complexidade

sem precedentes. Os doadores bilaterais e multilaterais

poderiam dar muito maior apoio à formação para que

os decisores políticos desenvolvam uma análise de

política tecnológica, lançando um novo quadro profis-

sional – muito necessário para clarificar o papel da

ciência e tecnologia no desenvolvimento. As entidades

científicas nacionais poderiam identificar as necessi-

dades de formação e encorajar as universidades a de-

senvolver currículos apropriados.

É necessária capacidade, quer interna, quer inter-

nacionalmente. É largamente aceite que as prioridades

locais devem determinar a ajuda ao desenvolvimento.

Mas, na prática, isso é ainda frequentemente a ex-

cepção: muitas estratégias de desenvolvimento são ainda

conduzidas pelos interesses dos doadores, desde a es-

colha de como atacar a malária, até quais as culturas que

devem ser objecto de investigação. Uma maior defesa

da política nacional é essencial para alterar completa-

mente estas participações.

A nível internacional, é necessária capacidade para

empreender negociações. A experiência recente com as

negociações sobre biosegurança e no acordo TRIPS,

mostra que apenas alguns países em desenvolvimento

têm recursos para negociar posições que sejam reflexo

dos interesses das suas populações. Um maior en-

tendimento ajudará a produzir acordos mais justos do

que aqueles que actualmente causam debates tão acri-

moniosos. Dado o provável impacte das novas regras

sobre as perspectivas da tecnologia nos países em de-

senvolvimento, é crucial um papel mais activo nas ne-

gociações mundiais. A atenção dada a estes debates

tem aumentado ao longo dos últimos anos, mas os

países em desenvolvimento têm ainda demasiado poucos

delegados relativamente às suas populações. Nas ne-

gociações sobre o futuro dos recursos de plantas genéti-

cas, por exemplo, os países com desenvolvimento

humano baixo e médio estão invariavelmente sub-repre-

sentados (figura 5.5). Estas e muitas outras negociações

continuam a ser conduzidas por poucos países indus-

trializados. O financiamento à participação dos países

em desenvolvimento não está garantido, portanto os

delegados estão frequentemente em dúvida sobre a sua

participação até ao último minuto, chegam mal prepara-

dos e dividem-se entre demasiados encontros. Os efeitos

sobre as regras do jogo resultantes são inevitáveis.

Criar regras de jogo justas. As instituições que

administram as questões da tecnologia tendem a ser

financiadas e conduzidas por países ou grupos já

comprometidos. Mas estas instituições podem ter

uma enorme influência sobre as hipóteses de outros

de utilizarem tecnologia, criando potencialmente en-

A atenção inadequada

ao papel da ciência

e tecnologia no


é uma das principais

insuficiências do sistema

mundial que governa

a mudança tecnológica


viesamentos contra os últimos a chegar ao jogo. Como

em todas as áreas da governação, é necessária

transparência e participação equilibrada. O sistema

de atribuição de nomes de domínio da Internet é um

exemplo do desafio à provisão de tal equilíbrio – e é

uma experiência sem precedentes na sua consecução

(caixa 5.10).

As negociações internacionais têm falhado fre-

quentemente no estabelecimento de regras de jogo ou

na implementação justa dessas regras, criando grande

controvérsia sobre a interpretação de acordos globais e

a resolução de disputas internacionais. Os grupos da so-

ciedade civil oferecem uma importante pressão com-

pensatória e, por vezes, tomam a liderança no apelo à

mudança. Atrair a atenção mundial para uma questão

constitui o primeiro passo, como mostram os dramáti-

cos desenvolvimentos e alterações de posição no acesso

aos medicamentos do HIV/SIDA. O foco recaiu sobre

as companhias farmacêuticas, em parte porque elas

parecem ser os únicos actores envolvidos. Mas se as

suas estratégias forem contrárias ao interesse público, as

regras do jogo têm de ser alteradas – e isso é uma questão

de política pública. A indústria reage a regulamentações

e incentivos, que são modelados pelos governos. Parece

simples, mas existem várias complicações.

Primeiro, a indústria é importante para o cresci-

mento económico nacional. Na Grã-Bretanha, por

exemplo, a indústria farmacêutica contribui com perto

de um quarto para a despesa de investigação e desen-

volvimento e com 60.000 empregos. Os governos temem

que o apoio a políticas contra os interesses de tais in-

dústrias possam levá-las a sair para o estrangeiro.32

Segundo, o financiamento industrial da política

tem grande poder. As contribuições industriais às cam-

panhas nos Estados Unidos, por exemplo, duplicaram

desde 1991-92. Em 1999-2000, os principais sectores in-

dustriais contribuíram com 400 milhões de dólares para

campanhas – incluindo 130 milhões de dólares da in-

dústria de comunicações e electrónica, 65 milhões de

dólares da indústria de recursos energéticos e naturais,

58 milhões de dólares das indústrias agrícolas, 55 mi-

lhões de dólares dos transportes e 26 milhões de dólares

das farmacêuticas (figura 5.6).

Terceiro, os governos ganham poder na economia

mundial à custa das suas empresas mais importantes,

por isso têm um interesse próprio no seu sucesso. Em

consequência, a indústria tem tremenda influência no

estabelecimento de regulamentos e incentivos, com os

representantes industriais acompanhando os delega-

dos dos governos às negociações de acordos como o

TRIPS. Em conjunto, estas forças criam um status

quo na forma como os governos estabelecem as regras

de negócio – um status quo difícil de mudar, mesmo

quando o público sabe que alguma coisa está errada.

Em última análise, a excessiva influência da indústria

significa que a política pública traiu o público, quer

em governos nacionais, quer nas instituições interna-

cionais.

É claro que a indústria também responde perante

os consumidores e os governos democráticos respondem

perante os votantes. Os consumidores podem usar o seu

poder de mercado e os votantes a sua influência para

pressionar por mudanças políticas. Os grupos da so-

ciedade civil que lutam por resultados mais justos têm

um papel importante na informação dos cidadãos e

dos votantes. Na falta de melhor política pública, tais

grupos têm vindo a intervir, num papel tornado possível

– e poderoso – pela globalização e pela tecnologia da

informação e comunicação. É, em grande parte, graças

ao trabalho empenhado das organizações não gover-

namentais (ONG) em todo o mundo, que a crise que

rodeia os medicamentos do HIV/SIDA tem ganho tanta

atenção mundial, forçando as empresas, governos e

agências internacionais, a repensar as possibilidades

(ver a contribuição especial dos Médicos Sem Fron-

teiras).

Representação nas negociações daConvenção sobre Diversidade Biológica

Países no Mundo

Representação nas negociações doEmpreendimento Internacional

sobre Recursos Genéticos das Plantas (FAO)

Representação nas negociações, 1998

Font: Mooney 1999a; UNDP 2000d.

IDHelevado

IDHmédio

IDHbaixo

FIGURA 5.5

De quem são as vozes ouvidasnas negociações internacionais?

A governação mundial da Internet está a serconstruída. A Internet Coorporation for As-signed Names and Numbers (ICANN), umaentidade privada não lucrativa sedeada nos Es-tados Unidos, foi encarregada de gerir os re-cursos centrais de infra-estruturas da Internet.Para os dados na Internet encontrarem o seucaminho, desde o remetente até ao destinatário,desenrola-se um sistema complexo de en-dereçamento de nomes (nomes de domínio) ecorrespondentes números (Protocolo Internetou números IP). Estes nomes e números, con-hecidos como Sistema de Nomes de Domínio(DNS), constituem o fulcro da Internet.

A governação da Internet estava habit-ualmente enraizada na comunidade de inves-tigação dos Estados Unidos e era administradabastante informalmente. Mas o crescimentoexplosivo da Internet, a difusão por todo omundo e a comercialização intensificada, tornadesapropriada a governação informal. Assim,em 1998, o Governo dos Estados Unidos ini-ciou um processo para formalizar estruturas degovernação – dando vida à ICANN.

As avaliações da ICANN variam. O seuprocesso de auto-organização mandatado tem-se demonstrado extraordinariamente cuida-

doso, levando a um complexo sistema decomissões consultivas e organizações de apoio.Num exercício altamente publicitado, no pas-sado ano 2000, a ICANN escolheu alguns dosseus membros de direcção através de eleiçõesglobais on-line; outros foram designados combase em regras menos transparentes. Algunsobservadores salientam a importância daICANN como experiência histórica, sem para-lelo, de novas formas de governação para umfenómeno mundial de múltiplos participantes.Outros expressam preocupações com a po-tencial apropriação por grupos de interesses es-pecíficos.

Para garantir responsabilidade na gover-nação da Internet e para acomodar osrecém-chegados dos países em desenvolvi-mento, um debate aberto tem de consagrar:• Transparência – debate aberto e infor-mação para todos os participantes. • Representação – inclui governos, promo-tores de tecnologia da informação, utilizadoresda Internet actuais e futuros, e países de todasa regiões. As eleições on-line da ICANN são ino-vadoras, mas limitadas àqueles que têm acessoà Internet, descuidando futuros utilizadorescom diferentes necessidades e interesses.

CAIXA 5.10

Quem administra a Internet? A ICANN!

Fonte: Zinnbauer 2001d.


As ONG podem criar mudanças porque podem

aumentar a consciencialização: podem pressionar

com regulamentação informal em códigos de con-

duta das grandes empresas, e podem utilizar cam-

panhas de grande vulto para realçar as actividades das

empresas. Ao mesmo tempo que o interesse público

se centra nestas questões, as empresas têm um in-

centivo para mudarem as suas políticas, de forma a

proteger os seus pontos estratégicos da reacção dos

consumidores ou da ameaça de regulamentação mais

formal.

Mas o interesse público tem o hábito de esmore-

cer – seja na guerra, nas fomes ou nas crises da saúde,

sem falar nas complexidades da legislação da

propriedade intelectual. Quando irá o acesso aos medica-

mentos do HIV/SIDA tornar-se uma notícia ultrapas-

sada – e o que irá acontecer então aos preços e às

patentes? O ímpeto criado pelo activismo da sociedade

civil deve traduzir-se numa mudança política estru-

tural. Vários decisores políticos fundamentais deram in-

dícios do seu apoio a isto – o teste é o de verificar que

mudanças irão eles criar. E é necessária uma mudança

política estrutural, para além dos medicamentos do

HIV/SIDA. Esta crise deve ser vista como um ponto de

entrada numa reflexão mais ampla sobre as regras do

jogo, não sobre um caso excepcional que obtém trata-

mento especial.

• • •

O desafio é enorme: voltar as transformações tecno-

lógicas actuais para os objectivos do desenvolvimento

humano. A capacidade do que pode ser feito através da

tecnologia é surpreendente. Mas o falhanço colectivo em

voltar aquela capacidade para a tecnologia necessária ao

desenvolvimento é indefensável. Enquanto o potencial

do que pode ser feito continua a expandir-se, irão as ino-

vações na ciência e tecnologia ser acompanhadas por

inovações na política para transformar o progresso tec-

nológico mundial num instrumento de desenvolvi-

mento? Este será o teste último à política pública na nova

era tecnológica.

FIGURA 5.6

Influência da indústriasobre a política pública

1991–92 1999–2000

Produtosfarmacêuticose de saúde

Construção

Transportes

Defesa

Agricultura

Energia erecursos naturais

Comunicaçõese electrónica

Contribuições para os candidatos federaise os partidos políticos nos Estados Unidos(milhões de dólares EUA de 2000)

125

100

75

50

25

0

Fonte: Centre for Responsive Politics 2001.

Os Médicos Sem Fronteiras (MSF) são conhecidosmundialmente pela sua acção de emergência, sejadistribuindo abastecimentos médicos em mulas noAfeganistão devastado pela guerra, ou tratandocrianças subalimentadas no sul do Sudão. Mas, nosúltimos anos, temos testemunhado um tipo diferentede desastres: os nossos pacientes estão a morrernão apenas devido a inundações, fome, ou minas ter-restres mas, cada vez mais, porque não conseguemobter os medicamentos de que necessitam.

Um terço da população mundial não tem acessoa medicamentos essenciais; nas partes mais pobres daÁfrica e da Ásia, este número cresce para metade.Com demasiada frequência, nos países onde traba-lhamos, não podemos tratar os nossos pacientesporque os medicamentos são demasiado caros ou jánão são produzidos. Algumas vezes, os únicos medica-mentos de que dispomos são altamente tóxicos ou in-eficazes e ninguém procura um remédio melhor.

Isto não é coincidência. O crescente poderdos interesses comerciais, o papel cada vez menordos governos e uma fuga geral às responsabilidadestêm-se combinado para criar a corrente crise.

Os médicos dos MSF recusam-se a aceitar estasituação. Em nome da ética médica pessoal e dosprincípios nos quais os MSF foram fundados, lançá-mos a Campanha de Acesso a Medicamentos Essen-ciais para insistir na mudança. O papel dos MSF foisempre o de falar sobre as injustiças que teste-munhamos na vida dos nossos pacientes. Por isso,estamos a exigir que as regras internacionais decomércio tratem os medicamentos como sendo fun-damentalmente diferentes de outros bens; que as or-ganizações internacionais de saúde dêem prioridadeaos tratamentos, em paralelo com a prevenção; queas empresas farmacêuticas baixem os seus preços paraníveis comportáveis; e que os governos nacionaiscumpram as suas responsabilidades de protecção dasaúde pública. Em resumo, estamos a exigir um sis-tema no qual a saúde pública seja protegida, em vezde ser sacrificada às leis do mercado.

A resposta tem sido encorajadora. O preço dosmedicamentos da SIDA caiu rapidamente, desdeos níveis de 1999. Os medicamentos abandonadosestão a voltar a ser produzidos. Os doadores dospaíses ricos estão a discutir o financiamento de

nova investigação e desenvolvimento. Os activistasnos países em desenvolvimento estão a exigir maisdos seus governos. E finalmente – embora de-masiado lentamente – mais medicamentos estãoao alcance dos pacientes. Mas estes são sucessos pe-quenos, temporários, naquilo que continua a seruma batalha árdua. Eles não podem substituir assoluções políticas reais. Os MSF continuam em-penhados em pressionar para melhorar o acesso aosmedicamentos, mas desafiam igualmente os gover-nos, empresas, organizações internacionais e a so-ciedade civil para que façam com que isto aconteça.

Morten Rostrup, M.D., Ph.D.Presidente do Conselho Internacional dos

Médicos Sem Fronteiras, vencedores doPrémio Nobel da Paz de 1999

Insistir na responsabilidade: uma campanha para o acesso aos medicamentos



Capítulo 11. World Bank 2001f; UNESCO 2000b.2. UNESCO 2000b.3. WHO 1997. 4. World Bank 2001c.5. World Bank 2001b.6. Smeeding 2000b.7. Cairncross e Jolly 2000.8. Cálculos do Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Hu-mano baseados em World Bank 2001g.9. World Bank 2001c.10. UNAIDS 2000a.11. UN 2001d.12. UNAIDS 2000b.13. UNDCP 1997.14. USAID 1999.15. UNHCR 2000.16. UNDP 2000f.17. UNDP 2000c.18. UNDP 1999e.19. Cálculos do Gabinete do Relatório do DesenvolvimentoHumano baseados em US Census Bureau 1999.20. Nepal South Asia Centre 1998. 21. UN e Islamic Republic of Iran, Plan and Budget Organi-zation 1999.22. UNDP 1999b. 23. UNDP e UN Country Team 1998. 24. Cálculos do Gabinete do Relatório do DesenvolvimentoHumano baseados em US Census Bureau 1999. 25. UNESCO 2000b. 26. UNDP 1998b. 27. UNIFEM 2000. 28. Comparar desigualdades de rendimento entre países deveser feito cautelosamente. Os inquéritos podem diferir, conformemedem rendimento ou consumo, se e como incluem serviçosprestados publicamente – tais como cuidados de saúde e edu-cação – se estão incluídos impostos e transferências, e em ter-mos de cobertura da população e ajustamentos à dimensão dasfamílias. As tendências dos dados também pode ser proble-máticas, porque os métodos de recolha podem variar entreperíodos, ainda que no mesmo inquérito. Além disso, devidoà natureza cíclica da economia, as tendências são sensíveis aospontos do início e do fim.29. Cornia 1999. 30. Hanmer, Healy e Naschold 2000. 31. Cornia 1999. 32. Quadro de indicadores 12.33. Milanovic 1998. 34. Quadro de indicadores 12.35. Milanovic, a sair.36. Castles e Milanovic 2001. 37. Como todas as inovações empíricas, estes resultados devemser tratados com cuidado. As preocupações principais são aqualidade, comparabilidade e oportunidade dos inquéritossobre o rendimento do país, nos quais o estudo se baseia.Existem, também, outras questões, como o problema da nor-

malização dos dados do rendimento e consumo provenientesde diferentes inquéritos, a não inclusão da saúde e educaçãocom financiamento público (para os quais os dados não estãodisponíveis) e discrepâncias entre inquéritos às famílias edados do PIB. Enquanto o estudo de Milanovic (a sair) é umimportante desenvolvimento na medição da desigualdadeentre a população mundial, estas questões apontam para cami-nhos futuros de investigação e para a necessidade urgente demais e melhores dados sobre a distribuição do rendimento ea desigualdade dentro de um país.38. Graham 2001.39. Birdsall, Behrman e Szekely 2000. 40. Graham 2001. 41. UNDP 2000a. 42. UNDP e HDN 2000. 43. UNDP e HDN 1997. 44. Government of Madhya Pradesh, India 1995. 45. Government of Madhya Pradesh, India 1998. 46. Grinspun 2001. 47. UNDP e Kuwait Ministry of Planning 1997. 48. UNDP 2000e. 49. UNDP 2000b. 50. UNDP, IAR, JPF e BBS 2000. 51. OECD, DAC 1996.52. UNAIDS 2000b.

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Notas

NOTAS 119

26. Hillner 2000. 27. UNESCO 1999. 28. Ao longo deste capítulo, OCDE refere-se aos países derendimento elevado da OCDE.29. Cálculos do Gabinete do Relatório do DesenvolvimentoHumano baseados em WIPO 2000 e World Bank 2001h. 30. Cálculos do Gabinete do Relatório do DesenvolvimentoHumano baseados em World Bank 2001h. 31. Cálculos do Gabinete do Relatório do DesenvolvimentoHumano baseados em Nua Publish 2001. 32. Nua Publish 2001; UNDP 1999a. 33. Lipton, Sinha e Blackman 2001; FAO 2000a. 34. UNICEF 2001e. 35. UNESCO 1999. 36. Bloom, River Path Associates e Fang 2001.

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Nota Bibliográfica


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Indicadoresde DesenvolvimentoHumano

NOTAS SOBRE AS ESTATÍSTICAS NO RELATÓRIO DE DESENVOLVIMENTO HUMANO 133

Notas sobre as Estatísticas noRelatório do Desenvolvimento Humano

O objectivo principal deste Relatório é avaliar oestado do desenvolvimento humano em todo omundo e fornecer, em cada ano, uma análise críticade um tema específico. Combina a análise políticatemática com dados pormenorizados de países,focando o bem-estar humano e não apenas astendências económicas.

Os indicadores reflectem o rico corpo de infor-mação disponível internacionalmente. Como uti-lizador de dados, o Relatório apresenta ainformação estatística que tem sido construídaatravés do esforço colectivo de muitas pessoas eorganizações. O Gabinete do Relatório do Desen-volvimento Humano agradece, reconhecidamente,a colaboração de muitas agências que tornarampossível a publicação dos últimos dados sobre odesenvolvimento humano (caixa 1).

Para permitir comparações entre países e notempo, os quadros estatísticos do Relatório sãobaseados, sempre que possível, em dados interna-cionais normalizados, coligidos e processados pelasagências irmãs do sistema internacional ou, emalguns casos, por outros organismos. Estas organi-zações, quer recolham os dados a partir de fontesnacionais, quer através dos seus próprios inquéri-tos, harmonizam as definições e os métodos derecolha para tornar os seus dados tão interna-cionalmente comparáveis quanto possível. Osdados produzidos por essas agências podem, àsvezes, diferir dos produzidos pelas fontes nacionais,devido, frequentemente, aos ajustamentos paraharmonização dos dados. Em alguns casos, quandonão há informação disponível proveniente dasorganizações internacionais - em particular para osíndices de desenvolvimento humano – foram uti-lizadas outras fontes. Estas estão devidamente refe-renciadas nos quadros.

O texto do Relatório foi redigido com basenuma ampla variedade de fontes - documentoscomissionados, documentos oficiais, relatóriosnacionais de desenvolvimento humano, relatórios

de organizações internacionais, relatórios de orga-nizações não governamentais, artigos de jornais eoutras publicações académicas. Sempre que se uti-lizam informações dessas fontes, em caixas ouquadros no texto, as fontes são indicadas e ascitações completas são feitas nas referências biblio-gráficas. Adicionalmente, em cada capítulo, umanota sucinta apresenta as principais fontes utilizadase notas finais indicam as fontes das informaçõesestatísticas que não foram retiradas dos quadros deindicadores do Relatório.

MODIFICAÇÕES NOS QUADROS DE INDICADORES

Os dados do Relatório deste ano reflectem o esforçocontínuo ao longo dos anos para publicar os me-lhores dados disponíveis e para melhorar a suaapresentação e transparência. Ainda que a estruturados quadros de indicadores tenha sido mantida, asua eficiência foi melhorada, para focar os indi-cadores mais fidedignos, significativos e comparáveisentre países. Este processo reduziu o número dequadros de indicadores – removendo totalmentealguns quadros e consolidando outros. Nas áreasimportantes da saúde e educação, contudo, foramutilizados espaços adicionais para permitir análisesmais completas da riqueza dos dados nestas matérias.

O Relatório deste ano também faz uma utiliza-ção mais sistemática das taxas de câmbio em pari-dades de poderes de compra (PPC), tanto nosquadros de indicadores como no texto. Nas com-parações de valores reais entre países, onde sãoimportantes as diferenças de preços, os dados PPCsão mais adequados do que os dados baseados nastaxas de câmbio convencionais (caixa 2).

Os melhoramentos realizados no Relatóriodeste ano reflectem o progresso recente na medidado desenvolvimento humano. Um exemplo é o damedida da criminalidade. Nos anos anteriores, oRelatório baseava-se em dados dos crimesdenunciados à polícia, informação que dependia


Com a partilha generosa de dados, as seguintes organizações tornaram pos-sível ao Relatório do Desenvolvimento Humano publicar as importantesestatísticas de desenvolvimento que aparecem nos quadros de indicadores.

Alto Comissariado das Nações Unidas para os Refugiados (ACNUR) Estaorganização das Nações Unidas fornece dados sobre refugiados através da suapublicação Refugees and Others of Concern to UNHCR: Statistical Overview.

Banco Mundial O Banco Mundial produz dados sobre tendências económi-cas, bem como um vasto conjunto de outros indicadores. O seu World Deve-lopment Indicators é a fonte primária para vários indicadores apresentadosneste Relatório.

Centro de Análise e Informação sobre o Dióxido de Carbono (CDIAC)O CDIAC, um centro de dados e análise do Departamento de Energia dosEstados Unidos, concentra-se no efeito de estufa e na alteração do climamundial. É a fonte dos dados sobre emissões de dióxido de carbono.

Conferência das Nações Unidas para o Comércio e Desenvolvimento(CNUCED) A CNUCED fornece estatísticas económicas e de comércioatravés de um conjunto de publicações, incluindo o World InvestmentReport. É a fonte original de dados sobre fluxos de investimento que o Gabi-nete do Relatório do Desenvolvimento Humano recebe de outras agências.

Divisão da População das Nações Unidas (UNPOP) Este gabinete espe-cializado das Nações Unidas produz dados internacionais sobre tendências dapopulação. O Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano baseia-seem World Population Prospects e World Urbanization Prospects, duas dassuas principais publicações, para as estimativas e projecções demográficas.

Divisão de Estatísticas das Nações Unidas (UNSD) A UNSD fornece umamplo conjunto de resultados e serviços estatísticos. Muitos dos dados de con-tas nacionais fornecidos ao Gabinete do Relatório do DesenvolvimentoHumano por outras agências tem origem na UNSD. O Relatório deste ano tam-bém utiliza os dados da UNSD sobre comércio e energia.

Estudo do Rendimento do Luxemburgo (LIS) Um projecto cooperativo deinvestigação com 25 países membros, o LIS concentra-se nos temas da pobrezae da política. É a fonte das estimativas de privação de rendimento para muitospaíses da OCDE.

Fundo das Nações Unidas para a Infância (UNICEF) A UNICEF acom-panha o bem-estar das crianças e fornece uma ampla série de dados. O seuState of the World's Children é uma fonte importante de dados para oRelatório.

Fundo Monetário Internacional (FMI) O FMI possui um extenso pro-grama de desenvolvimento e compilação de estatísticas sobre transacçõesfinanceiras internacionais e balança de pagamentos. Grande parte dos dadosfinanceiros fornecidos ao Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humanoatravés de outras agências é proveniente do FMI.

Instituto Internacional de Estocolmo para a Investigação sobre a Paz(SIPRI) O SIPRI desenvolve investigação sobre paz e segurança internacional.O SIPRI Yearbook: Armaments, Disarmament and International Securityé a fonte de dados sobre despesa militar e transferências de armas.

Instituto Internacional de Estudos Estratégicos (IISS) Um centro inde-pendente de investigação, informação e debate sobre os problemas de con-

flitos, o IISS mantém uma extensa base de dados militar. Os dados sobre asforças armadas são da sua publicação The Military Balance.

Instituto Inter-regional de Investigação das Nações Unidas sobre a Crim-inalidade e a Justiça (UNICRI) Este Instituto da ONU realiza investigaçãointernacional comparada para apoio ao Programa das Nações Unidas para aPrevenção do Crime e Justiça Penal. É a fonte de dados sobre vítimas do crime.

Organização das Nações Unidas para a Educação, Ciência e Cultura(UNESCO) Esta agência especializada das Nações Unidas é a fonte de dadossobre assuntos relacionados com a educação. O Relatório utiliza dados publi-cados nos Statistical Yearbook e World Education Report da UNESCO, bemcomo dados recebidos directamente da agência.

Organização Internacional do Trabalho (OIT) A OIT mantém um extensoprograma de publicações estatísticas, sendo o Yearbook of Labour Statisticsa sua colecção mais compreensiva de dados sobre a população activa. A OITé a fonte de dados sobre salários e emprego e de informação sobre o estatutode ratificação das convenções dos direitos do trabalho.

Organização Mundial da Saúde (OMS) Esta agência especializada mantémum largo número de séries estatísticas sobre temas de saúde, a fonte para osindicadores relacionados com a saúde, neste Relatório.

Organização Mundial de Propriedade Intelectual (OMPI) Como agênciaespecializada da ONU, a OMPI promove a protecção dos direitos de pro-priedade intelectual, em todo o mundo, através de diferentes formas de acçãocooperativa. O Relatório baseia-se na OMPI para dados relacionados compatentes.

Organização para a Alimentação e a Agricultura (FAO) A FAO reúne, ana-lisa e difunde informação e dados sobre a alimentação e a agricultura. É a fontedos dados sobre insegurança alimentar e dos indicadores agrícolas.

Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE)A OCDE publica dados sobre uma variedade de tendências sociais e económi-cas nos seus países membros, bem como fluxos de ajuda. O Relatório desteano apresenta dados da OCDE sobre ajuda, emprego e educação.

Programa Conjunto das Nações Unidas sobre HIV/SIDA (ONUSIDA)Este programa conjunto da ONU observa a propagação do HIV/SIDA efornece actualizações regulares. O seu Report on the Global HIV/AIDS Epi-demic é a fonte primária de dados sobre HIV/SIDA.

Tratados Multilaterais das Nações Unidas Depositadas junto do Secretá-rio-Geral (Secção de Tratados das Nações Unidas) O Gabinete do Relatóriodo Desenvolvimento Humano colige informação sobre o estatuto dos princi-pais instrumentos internacionais de direitos humanos e tratados ambientais,apoiado na base de dados que este gabinete das Nações Unidas mantém.

União Internacional das Telecomunicações (UIT) Esta agência especiali-zada das Nações Unidas mantém uma extensa colecção de estatísticas sobreinformação e comunicações. Os dados sobre tendências nas telecomunicaçõesprovêm da sua base de dados World Telecommunications Indicators.

União Inter-Parlamentar (UIP) Esta organização fornece dados sobretendências na participação política e estruturas da democracia. O Relatóriobaseia-se na UIP para os dados relativos a eleições e para a informação sobrea representação política das mulheres.

CAIXA 1 Principais fontes de dados utilizados no Relatório do Desenvolvimento Humano


O Relatório deste ano utiliza, sistematicamente, taxas decâmbio em paridades de poder de compra (PPC) paracomparar medidas económicas entre países. Utiliza asPPC do Banco Mundial para fornecer as medidas maisrecentes do PIB total, cobrindo um amplo conjunto depaíses, e dados baseados nos Penn World Tables, paraestimativas mais pormenorizadas e para facilitar com-parações consistentes sobre longos períodos.

Para comparar estatísticas económicas entre países,deve-se começar por converter os dados numa moedacomum. Ao contrário das taxas de câmbio convencionais,as taxas PPC permitem essa conversão tendo em contaas diferenças de preços entre países. Eliminando dife-renças nos níveis de preços nacionais, o método facilitacomparações de valores reais para o rendimento, pobreza,desigualdade e padrões de despesa.

Embora a utilização das taxa de câmbio PPC sejaconceptualmente clara, persistem problemas práticos. AsPPC do Banco Mundial têm sido compiladas, directa-mente, por 118 dos cerca de 220 diferentes organismosde política nacional do mundo. Para os países cujasPPC não são compiladas directamente, são feitasestimativas utilizando regressões econométricas. Estaabordagem assume que as características e relações

económicas geralmente observadas nos países analisa-dos, também se aplicam aos outros. Embora esta hipótesepossa não ser necessariamente válida, as relaçõeseconómicas fundamentais são consideradas comoaplicáveis em geral e podendo ser relacionadas com asvariáveis observadas independentemente nos países nãoanalisados.

As complicações dos procedimentos de análise e anecessidade dos países serem articulados mundial eregionalmente deram lugar a uma quantidade de questõesrelacionadas com a apresentação dos dados e, no passado,levaram a atrasos significativos na produção dos resul-tados PPC. Em consequência desses problemas, algunsgovernos e organizações internacionais ainda se abstêmde utilizar as PPC nas decisões correntes de políticaoperacional, embora façam uma utilização extensiva dométodo nas suas análises.

A importância das PPC na análise económica subli-nha a necessidade de melhorar os dados, o que requerapoio institucional e financeiro. Em colaboração com aEurostat e a Organização para a Cooperação e o Desen-volvimento Económico, o Banco Mundial lançou umainiciativa para melhorar ainda mais a qualidade e disponi-bilidade das PPC.

CAIXA 2

As razões das paridades de poder de compra

Fonte: Ward 2001.

O Inquérito Internacional sobre Vítimas da Criminali-dade (ICVS) é um programa mundial de inquéritos nor-malizados, utilizados para inquirir amostras aleatórias depessoas sobre a sua experiência com a criminalidade e apolícia e sobre o seu sentimento de segurança.

O desenvolvimento conceptual e metodológico doICVS é da responsabilidade de um grupo de trabalhointernacional formado, conjuntamente, pelo InstitutoInter-regional de Investigação das Nações Unidas sobrea Criminalidade e a Justiça, o Ministério da Justiça daHolanda, o Ministério do Interior do Reino Unido epelo Instituto Holandês para o Estudo da Criminali-dade e Cumprimento da Lei. O grupo de trabalho tam-bém está em coordenação com os países participantes,desenvolve e mantém as séries de dados, produz análisese divulga os resultados do inquérito.

Qual a necessidade desse inquérito? Há duas razõesprincipais. Em primeiro lugar, as medidas da criminali-dade utilizadas nas comparações entre países são, fre-quentemente, inadequadas. Porque as medidas sãobaseadas nos registos da polícia, elas podem ser forte-mente afectadas por diferenças entre países no modo

como a polícia define, relata e considera os crimes. Defacto, muitos países em desenvolvimento não têm registocentral de crimes, deixando o ICVS como a única fontede informação. Em segundo lugar, o inquérito podeestimular os países participantes a organizar a investigaçãosobre a criminalidade e vitimização e a desenvolver políti-cas baseadas nessa investigação.

O projecto começou em 1989, em 14 países indus-trializados. Desde então, 71 países participaram pelomenos uma vez, num total de 145 inquéritos. Na maiorparte dos países participantes, da Ásia, África, AméricaLatina e Europa Central e Oriental, os inquéritos foramconduzidos na cidade capital através de entrevistasdirectas, numa amostra de 1.000 pessoas. Nos paísesindustrializados, os inquéritos foram realizados ampla-mente, por telefone, com uma amostra de 2.000 pes-soas.

O ICVS produz dados sobre vitimização para várioscrimes, incluindo assalto, roubo, suborno, assalto sexuale crimes de propriedade. Os resultados dos inquéritosmais recentes, realizados nos anos 90, são apresentadosno quadro 20.

CAIXA 3

O Inquérito Internacional sobre Vítimas da Criminalidade

Fonte: Van Kesteren 2001.


fortemente do cumprimento da lei e do sistema deregisto de cada país. No entanto, os dados basea-dos directamente nas experiências individuais coma criminalidade têm aumentado progressivamente(caixa 3).

O Relatório também reconhece o progresso nasestatísticas sobre a utilização do tempo, a literaciafuncional e a saúde. Enquanto, nos anos anteriores,o Relatório realçava os inquéritos sobre o uso dotempo, melhorias recentes nos métodos de inquiri-ção e cobertura dos países forneceram umaabundância de novas informações, caminhandodas medidas económicas tradicionais para os modosde vida dos povos do mundo. Os resultados dosnovos inquéritos sobre o uso do tempo estão a sercompilados e o Gabinete do Relatório do Desen-volvimento Humano espera incluí-los no relatóriodo próximo ano (caixa 4). Os inquéritos sobre aliteracia funcional permitem uma observação maisaprofundada de uma área vital do desenvolvi-mento humano do que os inquéritos convencionaisofereciam (caixa 5). E os novos esforços da Orga-nização Mundial da Saúde para desenvolver medi-das mais aperfeiçoadas do desempenho dossistemas de saúde melhorarão, sem dúvida, a avali-ação do desenvolvimento humano na área da saúdenos futuros relatórios (caixa 6).

Apesar destes progressos na medida do desen-volvimento humano, persistem muitos problemase muitas insuficiências. Faltam, ainda, dados sufi-cientes e fidedignos em muitas áreas do desen-volvimento humano. Lacunas através dos quadrosmostram a necessidade urgente de aperfeiçoamen-tos, tanto na qualidade como na quantidade dasestatísticas de desenvolvimento humano.

A demonstração mais perfeita destes problemasde dados é, talvez, o grande número de paísesexcluídos do índice de desenvolvimento humano(IDH) – e, portanto, dos principais quadros deindicadores. O objectivo é incluir todos os paísesmembros da ONU, juntamente com a Suíça e HongKong, China (RAE), no exercício do IDH. Mas,devido à falta de dados fidedignos, mais 12 paísesnão puderam ser incluídos, este ano, no cálculo doIDH, reduzindo o total para 162. Por isso, 29 paísesficaram excluídos dos principais quadros de indi-cadores. Os indicadores fundamentais disponíveispara esses países são apresentados no quadro 28.

DADOS UTILIZADOS NO ÍNDICE

DO DESENVOLVIMENTO HUMANO

O índice de desenvolvimento humano é cal-culado utilizando dados internacionais disponíveis

As medidas convencionais da actividade produtiva centram-se na actividade económica remunerada. Mas, para umretrato compreensivo do trabalho e emprego, em particu-lar as actividades desempenhadas por mulheres, é essen-cial medir a agricultura de subsistência e outras actividadesprodutivas não remuneradas, bem como o trabalho domés-tico não pago. Os inquéritos sobre o uso do tempo ofere-cem um meio único de coligir dados sobre essas actividades.

Até há pouco tempo, os dados sobre o uso do temponão eram incluídos nos programas de recolha de dadosdos serviços nacionais de estatística dos países em desen-volvimento. Muitos dos estudos sobre o uso do temponesses países são estudos de caso de uma ou algumas loca-lidades e não cobrem um dia completo.

No entanto, seguindo as recomendações da QuartaConferência Mundial sobre as Mulheres (realizada emPequim, em 1995), pelo menos 24 países da Ásia, África,América Latina e Caraíbas começaram a trabalhar eminquéritos nacionais sobre o uso do tempo. Ainda quediferentes, geográfica, económica e culturalmente, todosesses países acabaram por considerar tais inquéritoscomo um importante instrumento estatístico para medire avaliar o trabalho pago e não pago das mulheres ehomens e para aumentar a visibilidade do trabalho femi-nino, tanto em casa como no mercado do trabalho.

Alguns dos inquéritos (tais como os do Benim, Chade,Índia e Omã e os estudos piloto na Nigéria e África doSul) também visam melhorar a recolha de dados sobreas actividades económicas das mulheres, em particularno sector informal. Na Índia, os objectivos incluem a uti-lização dos dados para a formação das qualificações e paraa concepção de programas de erradicação da pobreza.

Um projecto conjunto da Divisão de Estatística dasNações Unidas, do Programa das Nações Unidas para oDesenvolvimento e do Centro de Investigação do Canadásobre o Desenvolvimento Internacional forneceu assistên-cia técnica para muitos desses países. O projecto tambémestudou os métodos e classificações utilizados nos inquéri-tos nacionais sobre o uso do tempo, para determinar quaisos procedimentos adequados para a recolha de dados nospaíses em desenvolvimento. E a Divisão de Estatística dasNações Unidas está a desenvolver um guia técnico sobremétodos de recolha de dados e uma classificação deestatísticas de uso do tempo, que poderão ser adoptadostanto nos países em desenvolvimento como nos indus-trializados. A Divisão de Estatística também vai compi-lar os dados dos estudos realizados nos países emdesenvolvimento desde 1995. Esses dados deverão estardisponíveis para o Relatório do DesenvolvimentoHumano 2002.

CAIXA 4

Inquéritos sobre o uso do tempo nos países em desenvolvimento

Fonte: Preparado pela Divisão de Estatística das Nações Unidas com base em UN (2000a).

no momento em que o Relatório é preparado. Paraque um país seja incluído no índice, os dadosdevem, preferencialmente, estar disponíveis nasagências estatísticas internacionais relevantes paratodas as quatro componentes do índice. Quandofaltam dados para uma das componentes, o paíspode ainda ser incluído se for possível encontraruma estimativa razoável numa outra fonte.

Devido às sucessivas revisões nos dados e nametodologia, os valores e as ordenações do IDHnão são comparáveis entre as edições do Relatório.O quadro 2 do Relatório deste ano apresentatendências comparáveis do IDH, baseadas emmetodologia e dados consistentes

ESPERANÇA DE VIDA À NASCENÇA

As estimativas da esperança de vida utilizadas noRelatório são as da revisão de 2000 da base dedados World Population Prospects (UN 2001d),da Divisão da População das Nações Unidas. EstaDivisão da ONU produz, semestralmente, esti-mativas e projecções da população mundial. Na

revisão de 2000, foram feitos importantes ajusta-mentos para permitir a incorporação do impactedemográfico do HIV/SIDA, o qual conduziu amudanças significativas nas estimativas e pro-jecções da esperança de vida para muitos países,em particular na África Subsariana.

As estimativas da esperança de vida publicadaspela Divisão da População das Nações Unidas sãomédias de cinco anos. As estimativas da esperançade vida para 1999, apresentadas no quadro 1 (sobreo IDH), foram obtidas através duma interpolaçãolinear baseada nessas médias de cinco anos.Enquanto os índices de desenvolvimento humanorequerem estimativas anuais, outros quadros quemostram dados deste tipo, como o quadro 8 (sobrea sobrevivência), apresentam as médias de cinco anossem as alterar. As estimativas para anos posteri-ores a 2000 recorrem a projecções de médias móveis.

ALFABETIZAÇÃO DE ADULTOS

As taxas de alfabetização de adultos apresentadasno Relatório são estimativas e projecções da


O Inquérito Internacional sobre Literacia de Adultos(IALS) é a primeira avaliação comparativa internacionaldo mundo sobre qualificações de literacia dos adultos.O estudo do IALS combinou métodos de inquérito àsfamílias e avaliação do ensino para fornecer estimativascomparáveis de qualificações de literacia para 24 países.Os inquéritos analisam amostras representativas de adul-tos (16-65 anos), em suas casas, pedindo-lhes pararealizarem um conjunto de tarefas comuns utilizandomateriais próprios de uma grande variedade de contex-tos sociais e culturais. O estudo do IALS foi patrocinadoconjuntamente pelas Estatísticas do Canadá, Centro dosEstados Unidos para Estatísticas da Educação e Orga-nização para a Cooperação e o DesenvolvimentoEconómico (OCDE).

Enquanto as medidas tradicionais de literacia focam,principalmente, a aptidão para decifrar a palavra escrita,o estudo do IALS define literacia como a aptidão paracompreender e utilizar a informação escrita nas activi-dades diárias em casa, no trabalho e na comunidade. Coli-giu os dados transversais dos países, para assegurar queos resultados são comparáveis entre países com línguase culturas diferentes e que todas as fontes conhecidas deenviesamento são corrigidas.

O IALS relata sobre três áreas de literacia:• Literacia de prosa – o conhecimento e as qualificaçõesnecessárias para compreender e utilizar informação de tex-tos, incluindo editoriais e artigos de jornais, poemas e ficção.• Literacia documental – o conhecimento e as quali-ficações requeridas para localizar e utilizar informaçãoem diferentes formatos, incluindo mapas, gráficos,

quadros, impressos de pagamentos ou de pedidos deemprego e horários de transportes.• Literacia quantitativa – o conhecimento e as quali-ficações requeridas para aplicar operações aritméticas aosnúmeros em materiais impressos, tais como utilizar umlivro de cheques, calcular uma gorjeta, completar umimpresso de encomendas ou calcular, num anúncio, omontante do juro de um empréstimo.

A análise dos dados do IALS revela vários factosimportantes. Primeiro, os países diferem muito no nívele na distribuição social das qualificações de literacia.Segundo, essas diferenças podem ser atribuídas a umpunhado de factores básicos, incluindo diferenças entrepaíses na quantidade e na qualidade do ensino inicial. Noentanto, os resultados também sugerem que vários aspec-tos da vida adulta, incluindo o uso das qualificações de lite-racia em casa e no trabalho, transformam as qualificaçõesdepois do ensino formal. Finalmente, em muitos países,as qualificações de literacia têm um papel importante naafectação das oportunidades económicas, premiando osqualificados e penalizando os pouco qualificados.

Os IALS poderão começar, em 2002, um novo ciclode recolha de dados, para melhor compreender o papel dasqualificações de literacia na determinação dos resultadoseconómicos dos indivíduos e, por extensão, dos países. Umaanálise completa dos dados disponíveis actualmente podeser encontrada em OCDE e Statistics Canadá (2000).

Este Relatório utiliza a percentagem de adultos com quali-ficações deficientes na literacia funcional, definido com basena literacia de prosa, no índice de pobreza humana de umconjunto de países da OCDE, apresentados no quadro 4.

CAIXA 5

O Inquérito Internacional sobre Literacia de Adultos

Fonte: Murray 2001.


UNESCO, da sua avaliação da alfabetização deFevereiro de 2000. Estas estimativas e projecçõesbaseiam-se nos dados da população publicadosna revisão de 1998 da base de dados World Popu-lation Prospects (UN 1998) e em novas estatísti-cas de alfabetização recolhidas através de censosnacionais da população, ou através de processos deestimação mais aperfeiçoados.

ESCOLARIZAÇÃO BRUTA COMBINADA

DO PRIMÁRIO, SECUNDARIO E SUPERIOR

As taxas de escolarização bruta de 1999 apresentadasno Relatório são estimativas provisórias daUNESCO, baseadas na revisão de 1998 das esti-mativas e projecções da população. Estas taxas sãocalculadas dividindo o número de crianças matri-culadas em cada nível de escolarização pelo númerode crianças no grupo de idades correspondente aonível. Elas são, assim, afectadas pela idade e sexoespecíficos da população estimada, publicada pelaDivisão da População, e pelos métodos e calen-darização dos inquéritos utilizados pelos registosadministrativos, censos da população e inquéritosnacionais de educação. Contudo, a UNESCO revêperiodicamente a sua metodologia para a projecçãoe estimação da escolarização.

As taxas de escolarização brutas podem escon-der diferenças importantes entre países, devido àsdiferenças entre os grupos de idades correspon-dentes a cada nível de escolarização e à duração dosprogramas de educação. Factores como as repetiçõesde ano escolar podem, também, conduzir as dis-torções nos dados. Para o IDH, o indicador deacesso à educação preferido como um substituto doconhecimento é a escolarização líquida, cujos dadossão coligidos por anos simples de idade. Porque esteindicador mede apenas a escolarização de um grupoespecífico de idades, os dados podem ser agrega-dos de forma mais fácil e mais fidedigna e podemser usados em comparações internacionais. Mas osdados da escolarização líquida só estão disponíveispara um número muito reduzido de países, o quenão justifica a sua utilização no IDH.

PIB PER CAPITA (DOLARES PPC)

Os dados do PIB per capita (dólares PPC) uti-lizados no cálculo do IDH são fornecidos peloBanco Mundial. São baseados nos últimos inquéri-tos do Programa de Comparações Internacionais

(PCI), que cobrem 118 países, o maior número desempre nos inquéritos do PCI. O Banco Mundialtambém forneceu estimativas baseadas nessesinquéritos para mais 44 países e regiões.

Os inquéritos foram realizados separadamenteem diferentes regiões. Porque os dados regionaissão expressos em moedas diferentes e podem estarbaseados em diferentes sistemas de classificação oufórmulas de agregação, os dados não são exacta-mente comparáveis entre regiões. Os dados depreços e despesas dos inquéritos regionais foramcombinados utilizando um sistema de classificaçãopadrão para compilar dados PPC comparáveisinternacionalmente. O ano base para os dadosPPC é 1996; os dados para o ano de referência,1998, foram extrapolados utilizando variações rela-tivas de preços, no tempo, entre cada país e os Esta-dos Unidos, o país base. Para os países não cobertospelo Banco Mundial, as estimativas PPC são dosPenn World Tables 6.0 (Aten, Heston e Summers2001).

DADOS, METODOLOGIA E APRESENTAÇÃO DOS

INDICADORES DO DESENVOLVIMENTO HUMANO

Baseado nos melhoramentos feitos em 2000, oRelatório deste ano apresenta dados para a maiorparte dos indicadores fundamentais, com um des-fasamento de apenas dois anos entre o ano dereferência dos indicadores e o ano de lançamentodo Relatório. As definições dos termos estatísticosforam revistas e alargadas para incluir todos osindicadores que podem ser definidos de formacurta mas significativa. Além disso, a transparên-cia das fontes foi ainda mais aperfeiçoada. Quandouma agência fornece dados que coligiu a partir deoutras fontes, ambas as fontes são indicadas nasnotas dos quadros. Mas quando uma organizaçãoestatística internacional se baseia no trabalho demuito outros contribuintes, apenas a última fonteé indicada. As notas sobre as fontes tambémmostram os dados originais das componentes uti-lizadas em todos os cálculos do Gabinete doRelatório do Desenvolvimento Humano, para asse-gurar que todos os cálculos possam ser repetidosfacilmente.

CLASSIFICAÇÃO DOS PAÍSES

Os quadros de indicadores incluem os países mem-bros da ONU, juntamente com a Suíça e Hong


Kong, China (RAE). Os países são classificados dequatro formas: nos principais agregados mundiais,por regiões, segundo o nível de desenvolvimentohumano e segundo o rendimento (ver as classifi-cações dos países). Estas designações não exprimem,necessariamente, nenhum julgamento sobre o está-dio de desenvolvimento de um país ou região par-ticular. Pelo contrário, são classificações usadaspor diferentes organizações, por razões opera-cionais. O termo país, como é utilizado no texto enos quadros, refere-se, quando apropriado, a ter-ritórios ou áreas.

Principais classificações do mundo. Os três gru-pos mundiais são os países em desenvolvimento,Europa do Leste e CEI e OCDE. Estes grupos nãosão mutuamente exclusivos. (Substituir o grupoOCDE pelo grupo OCDE de rendimento elevado,pode dar lugar a grupos mutuamente exclusivos; vera classificação dos países). A classificação mundorepresenta o universo dos 162 países incluídos nosprincipais quadros de indicadores.

Classificações regionais. Os países em desen-volvimento são, depois, classificados nas seguintesregiões: Países Árabes, Ásia Oriental e Pacífico,América Latina e Caraíbas, Ásia do Sul, Europa doSul e África Subsariana. Estas classificações regio-nais são consistentes com as Agências Regionais doPNUD. Uma classificação adicional é a dos paísesmenos desenvolvidos, tal como definidos pelasNações Unidas (e incluídos em UN 1996). Sene-gal foi incluído na lista dos países menos desen-volvidos, em 12 de Abril de 2001, mas não foi

considerado nos agregados para este grupo, noRelatório deste ano, porque a sua inclusão foi feitadepois da construção desses agregados.

Classificações de desenvolvimento humano.Todos os países são classificados em três grupos,segundo a realização em desenvolvimento humano:desenvolvimento humano elevado (com IDH igualou superior a 0,800), desenvolvimento humanomédio (0,500-0,799) e desenvolvimento humanobaixo (menos de 0,500).

Classificações de rendimento. Todos os paísessão agrupados pelo rendimento, segundo a classi-ficação do Banco Mundial: rendimento elevado(PNB per capita igual ou superior a 9.266 dólares,em 1998), rendimento médio (756-9.265 dólares)e rendimento baixo (755 dólares ou menos).

AGREGADOS E TAXAS DE CRESCIMENTO

Agregados. Os agregados para as classificaçõesdescritas acima são apresentados no fim da maiorparte dos quadros. Os agregados que representamo total da classificação (como a população) sãoindicados com um T. Devido aos arredondamen-tos, a soma dos agregados de subgrupos pode nãoser igual ao total mundial. Todos os outros agre-gados são médias ponderadas.

Um agregado só é apresentado para uma clas-sificação quando os dados estão disponíveis para doisterços dos países e representam dois terços do pesodisponível nessa classificação, com excepção doscasos em que há uma indicação diferente. O Gabi-

Numa nova iniciativa corajosa, a Organização Mundialda Saúde desenvolveu um índice composto para mediro desempenho dos sistemas de saúde em 191 países. Deacordo com o World Health Report 2000 (WHO2000b), podem ser realizados progressos importantesnos resultados da saúde, mesmo sem novas tecnologiasmédicas-apenas melhorando o modo como são organi-zadas e distribuídas as intervenções de saúde actual-mente disponíveis. Diferenças nos resultados de saúdeentre países reflectem, frequentemente, diferenças nodesempenho dos seus sistemas de saúde. E diferenças nosresultados entre grupos dentro dos países podem, muitasvezes, ser atribuídas às disparidades nos serviços desaúde disponíveis para esses grupos.

Uma característica notável do índice composto é ade resumir o desempenho, quer em termos do nível

global de realização dos objectivos, quer da distribuiçãodessa realização, dando a mesma ponderação a estesdois aspectos. O índice é constituído por cinco com-ponentes: boa saúde global, distribuição da boa saúde,receptividade global, distribuição da receptividade eequidade nas contribuições financeiras. A boa saúde émedida pela esperança de vida ajustada à deficiência ea distribuição da boa saúde pela equidade do índice desobrevivência infantil. A receptividade global do sis-tema de saúde e a distribuição da receptividade sãomedidas com base nas repostas de inquéritos relativosao respeito pelos pacientes e orientação dos clientes. Ea equidade nas contribuições financeiras é estimada uti-lizando o rácio entre a despesa total das famílias com asaúde e o seu rendimento permanente acima da sub-sistência.

CAIXA 6

Um índice composto para medir o desempenho dos sistemas de saúde

Fonte: Baseado em WHO 2000b.


nete do Relatório do Desenvolvimento Humanonão preenche dados que faltam para efeitos de agre-gação. Portanto, os agregados para cada classifi-cação apenas representam os países para os quaisexistem dados disponíveis e estão indicados nosquadros. Os agregados não são apresentados quandonão existem processos adequados de ponderação.

Os agregados para os índices, taxas de cresci-mento e indicadores que cobrem mais do que umponto no tempo são baseados apenas nos paísespara os quais existem dados para todos os pontosnecessários no tempo. Para a classificação mundial,que apenas se refere ao universo dos 162 países, osagregados nunca são apresentados quando nãoexiste nenhum agregado para uma ou mais regiões.

Os agregados do Relatório do Desenvolvi-mento Humano não são conformes com os deoutras publicações, devido às diferenças na classi-ficação dos países e na metodologia. Quando indi-cado, os agregados são calculados pela agência deestatísticas que fornece o próprio indicador.

Taxas de crescimento. As taxas de cresci-mento para vários anos são expressas como taxasanuais médias de variação. No cálculo das taxaspelo Gabinete do Relatório do DesenvolvimentoHumano são utilizados apenas os pontos inicial efinal. As taxas de crescimento de ano para anosão expressas como variações percentuais anuais.

APRESENTAÇÃO

Nos quadros de indicadores, os países e áreas estãoordenados por ordem decrescente dos seus valores

IDH. Para localizar um país nos quadros, recorre-se à lista e ordem dos países na aba da contracapa,que lista os países alfabeticamente com a sua ordemIDH.

Pequenas citações das fontes são apresen-tadas no fim de cada quadro. Estas correspon-dem à referência completa nas fontes estatísticasque se seguem aos quadros de indicadores e ànota técnica. Quando apropriado, as definiçõesde indicadores aparecem nas definições dos ter-mos estatísticos. Todas as outras informaçõesrelevantes aparecem nas notas no fim de cadaquadro.

Devido à falta de dados comparáveis, nemtodos os países foram incluídos nos quadros deindicadores. Para os países membros da ONUnão incluídos nos principais quadros de indi-cadores, são apresentados indicadores básicos dedesenvolvimento humano num quadro sepa-rado.

Na ausência das expressões anual, taxa anuale taxa de crescimento, um hífen entre dois anosindica que o dado foi recolhido durante um dosanos referidos, tal como 1995-99. Uma barra entredois anos assinala uma média para os anos indi-cados, tal como 1996/98. Utilizaram-se os seguintessímbolos:

.. Dados não disponíveis.(.) Menos de metade da unidade indicada.< Menor que.– Não aplicável.T Total.

INDICADORES DE DESENVOLVIMENTO HUMANO 141

1 Índice dedesenvolvimentohumano Taxa de escola-

rização bruta Ordem do PIBTaxa de combinada Valor do per capita

Esperança alfabetização do primário, índice de (dólaresde vida de adultos secundário PIB Índice desenvolvimento PPC)

à nascença (% 15 anos e superior per capita da esperança Índice da Índice humano menos(anos) e mais) (%) b (dólares PPC) de vida educação do PIB (IDH) ordem

Ordem segundo IDH a 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 IDH c


1 Noruega 78,4 — d 97 28.433 0,89 0,98 0,94 0,939 22 Austrália 78,8 — d 116 e 24.574 0,90 0,99 0,92 0,936 103 Canadá 78,7 — d 97 26.251 0,89 0,98 0,93 0,936 34 Suécia 79,6 — d 101 e 22.636 0,91 0,99 0,90 0,936 135 Bélgica 78,2 — d 109 e 25.443 0,89 0,99 0,92 0,935 4

6 Estados Unidos 76,8 — d 95 31.872 0,86 0,98 0,96 0,934 -47 Islândia 79,1 — d 89 27.835 0,90 0,96 0,94 0,932 -38 Holanda 78,0 — d 102 e 24.215 0,88 0,99 0,92 0,931 59 Japão 80,8 — d 82 24.898 0,93 0,93 0,92 0,928 2

10 Finlândia 77,4 — d 103 e 23.096 0,87 0,99 0,91 0,925 5

11 Suíça 78,8 — d 84 27.171 0,90 0,94 0,94 0,924 -612 Luxemburgo 77,2 — d 73 f 42.769 g 0,87 0,90 1,00 0,924 -1113 França 78,4 — d 94 22.897 0,89 0,97 0,91 0,924 314 Reino Unido 77,5 — d 106 e 22.093 0,87 0,99 0,90 0,923 515 Dinamarca 76,1 — d 97 25.869 0,85 0,98 0,93 0,921 -7

16 Áustria 77,9 — d 90 25.089 0,88 0,96 0,92 0,921 -617 Alemanha 77,6 — d 94 23.742 0,88 0,97 0,91 0,921 -318 Irlanda 76,4 — d 91 25.918 0,86 0,96 0,93 0,916 -1119 Nova Zelândia 77,4 — d 99 19.104 0,87 0,99 0,88 0,913 320 Itália 78,4 98,4 84 22.172 0,89 0,94 0,90 0,909 -2

21 Espanha 78,3 97,6 95 18.079 0,89 0,97 0,87 0,908 622 Israel 78,6 95,8 83 18.440 0,89 0,91 0,87 0,893 323 Grécia 78,1 97,1 81 15.414 0,89 0,92 0,84 0,881 1024 Hong Kong, China (RAE) 79,4 93,3 63 22.090 0,91 0,83 0,90 0,880 -425 Chipre 77,9 96,9 69 h 19.006 0,88 0,87 0,88 0,877 -2

26 Singapura 77,4 92,1 75 20.767 0,87 0,87 0,89 0,876 -527 Coreia do Sul 74,7 97,6 90 15.712 0,83 0,95 0,84 0,875 528 Portugal 75,5 91,9 96 16.064 0,84 0,93 0,85 0,874 229 Eslovénia 75,3 99,6 d 83 15.977 0,84 0,94 0,85 0,874 230 Malta 77,9 91,8 80 15.189 i 0,88 0,88 0,84 0,866 5

31 Barbados 76,6 97,0 j. k 77 14.353 0,86 0,90 0,83 0,864 532 Brunei 75,7 91,0 76 17.868 j. l 0,85 0,86 0,87 0,857 -433 República Checa 74,7 — d 70 13.018 0,83 0,89 0,81 0,844 634 Argentina 73,2 96,7 83 12.277 0,80 0,92 0,80 0,842 635 Eslováquia 73,1 — d 76 10.591 0,80 0,91 0,78 0,831 8

36 Hungria 71,1 99,3 d 81 11.430 0,77 0,93 0,79 0,829 537 Uruguai 74,2 97,7 79 8.879 0,82 0,92 0,75 0,828 938 Polónia 73,1 99,7 d 84 8.450 0,80 0,94 0,74 0,828 1139 Chile 75,2 95,6 78 8.652 0,84 0,90 0,74 0,825 940 Barém 73,1 87,1 80 13.688 i 0,80 0,85 0,82 0,824 -3

41 Costa Rica 76,2 95,5 67 8.860 0,85 0,86 0,75 0,821 642 Baamas 69,2 95,7 74 15.258 i 0,74 0,89 0,84 0,820 -843 Kuwait 76,0 81,9 59 17.289 i 0,85 0,74 0,86 0,818 -1444 Estónia 70,3 98,0 j. k 86 8.355 0,76 0,94 0,74 0,812 645 Emiratos Árabes Unidos 74,8 75,1 68 18.162 i 0,83 0,73 0,87 0,809 -19

46 Croácia 73,6 98,2 68 7.387 0,81 0,88 0,72 0,803 1047 Lituânia 71,8 99,5 d 80 6.656 0,78 0,93 0,70 0,803 1348 Catar 69,3 80,8 75 18.789 j. l 0,74 0,79 0,87 0,801 -24


49 Trindade e Tobago 74,1 93,5 65 8.176 0,82 0,84 0,74 0,798 450 Letónia 70,1 99,8 d 82 6.264 0,75 0,93 0,69 0,791 12

MONITORIZAR O DESENVOLVIMENTO HUMANO: AUMENTAR AS ESCOLHAS DAS PESSOAS. . .


1 Índice dedesenvolvimentohumano

51 México 72,4 91,1 71 8.297 0,79 0,84 0,74 0,790 052 Panamá 73,9 91,7 74 5.875 0,81 0,86 0,68 0,784 1553 Bielorrússia 68,5 99,5 d 77 6.876 0,73 0,92 0,71 0,782 554 Belize 73,8 93,1 73 4.959 0,81 0,86 0,65 0,776 2155 Federação Russa 66,1 99,5 d 78 7.473 0,69 0,92 0,72 0,775 0

56 Malásia 72,2 87,0 66 8.209 0,79 0,80 0,74 0,774 -457 Bulgária 70,8 98,3 72 5.071 0,76 0,90 0,66 0,772 1658 Roménia 69,8 98,0 69 6.041 0,75 0,88 0,68 0,772 659 Líbia 70,3 79,1 92 7.570 j. l 0,75 0,83 0,72 0,770 -560 Macedónia 73,0 94,0 j. k 70 4.651 0,80 0,86 0,64 0,766 20

61 Venezuela 72,7 92,3 65 5.495 0,79 0,83 0,67 0,765 1062 Colômbia 70,9 91,5 73 5.749 0,76 0,85 0,68 0,765 663 Maurícias 71,1 84,2 63 9.107 0,77 0,77 0,75 0,765 -1964 Suriname 70,4 93,0 j. k 83 4.178 i 0,76 0,89 0,62 0,758 2365 Líbano 72,9 85,6 78 4.705 i 0,80 0,83 0,64 0,758 13

66 Tailândia 69,9 95,3 60 6.132 0,75 0,84 0,69 0,757 -367 Fidji 68,8 92,6 84 4.799 0,73 0,90 0,65 0,757 1068 Arábia Saudita 71,3 76,1 61 10.815 0,77 0,71 0,78 0,754 -2669 Brasil 67,5 84,9 80 7.037 0,71 0,83 0,71 0,750 -1270 Filipinas 69,0 95,1 82 3.805 0,73 0,91 0,61 0,749 21

71 Omã 70,8 70,3 58 13.356 j. l 0,76 0,66 0,82 0,747 -3372 Arménia 72,7 98,3 80 2.215 i 0,80 0,92 0,52 0,745 4473 Peru 68,5 89,6 80 4.622 0,72 0,86 0,64 0,743 874 Ucrânia 68,1 99,6 d 77 3.458 0,72 0,92 0,59 0,742 2275 Cazaquistão 64,4 99,0 j. k 77 4.951 0,66 0,92 0,65 0,742 1

76 Geórgia 73,0 99,6 d. j. k 70 2.431 0,80 0,89 0,53 0,742 3277 Maldivas 66,1 96,2 77 4.423 i 0,68 0,90 0,63 0,739 778 Jamaica 75,1 86,4 62 3.561 0,84 0,78 0,60 0,738 1779 Azerbaijão 71,3 97,0 j. k 71 2.850 0,77 0,88 0,56 0,738 2780 Paraguai 69,9 93,0 64 4.384 0,75 0,83 0,63 0,738 5

81 Sri Lanka 71,9 91,4 70 3.279 0,78 0,84 0,58 0,735 1982 Turquia 69,5 84,6 62 6.380 0,74 0,77 0,69 0,735 -2183 Turquemenistão 65,9 98,0 j. k 81 3.347 0,68 0,92 0,59 0,730 1684 Equador 69,8 91,0 77 2.994 0,75 0,86 0,57 0,726 1985 Albânia 73,0 84,0 71 3.189 0,80 0,80 0,58 0,725 16

86 República Dominicana 67,2 83,2 72 5.507 0,70 0,79 0,67 0,722 -1687 China 70,2 83,5 73 3.617 0,75 0,80 0,60 0,718 788 Jordânia 70,1 89,2 55 3.955 0,75 0,78 0,61 0,714 289 Tunísia 69,9 69,9 74 5.957 0,75 0,71 0,68 0,714 -2390 Irão 68,5 75,7 73 5.531 0,73 0,75 0,67 0,714 -21

91 Cabo Verde 69,4 73,6 77 4.490 0,74 0,75 0,63 0,708 -992 Quirguistão 67,4 97,0 j. k 68 2.573 0,71 0,87 0,54 0,707 1593 Guiana 63,3 98,4 66 3.640 0,64 0,87 0,60 0,704 094 África do Sul 53,9 84,9 93 8.908 0,48 0,87 0,75 0,702 -4995 El Salvador 69,5 78,3 63 4.344 0,74 0,73 0,63 0,701 -9

96 Samoa (Ocidental) 68,9 80,2 65 4.047 0,73 0,75 0,62 0,701 -897 Síria 70,9 73,6 63 4.454 0,76 0,70 0,63 0,700 -1498 Moldávia 66,6 98,7 72 2.037 0,69 0,90 0,50 0,699 1999 Usbequistão 68,7 88,5 76 2.251 0,73 0,84 0,52 0,698 15

100 Argélia 69,3 66,6 72 5.063 0,74 0,69 0,66 0,693 -26

Taxa de escola-rização bruta Ordem do PIB

Taxa de combinada Valor do per capitaEsperança alfabetização do primário, índice de (dólares

de vida de adultos secundário PIB Índice desenvolvimento PPC) à nascença (% 15 anos e superior per capita da esperança Índice da Índice humano menos

(anos) e mais) (%) b (dólares PPC) de vida educação do PIB (IDH) ordemOrdem segundo IDH a 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 IDH c



101 Vietname 67,8 93,1 67 1.860 0,71 0,84 0,49 0,682 19102 Indonésia 65,8 86,3 65 2.857 0,68 0,79 0,56 0,677 3103 Tajiquistão 67,4 99,1 d 67 1.031 j. l 0,71 0,88 0,39 0,660 36104 Bolívia 62,0 85,0 70 2.355 0,62 0,80 0,53 0,648 7105 Egipto 66,9 54,6 76 3.420 0,70 0,62 0,59 0,635 -8

106 Nicarágua 68,1 68,2 63 2.279 0,72 0,66 0,52 0,635 7107 Honduras 65,7 74,0 61 2.340 0,68 0,70 0,53 0,634 5108 Guatemala 64,5 68,1 49 3.674 0,66 0,62 0,60 0,626 -16109 Gabão 52,6 63,0 j. k 86 6.024 0,46 0,71 0,68 0,617 -44110 Guiné Equatorial 50,6 82,2 64 4.676 0,43 0,76 0,64 0,610 -31

111 Namíbia 44,9 81,4 78 5.468 0,33 0,80 0,67 0,601 -39112 Marrocos 67,2 48,0 52 3.419 0,70 0,49 0,59 0,596 -14113 Suazilândia 47,0 78,9 72 3.987 0,37 0,77 0,62 0,583 -24114 Botswana 41,9 76,4 70 6.872 0,28 0,74 0,71 0,577 -55115 Índia 62,9 56,5 56 2.248 0,63 0,56 0,52 0,571 0

116 Mongólia 62,5 62,3 58 1.711 0,62 0,61 0,47 0,569 7117 Zimbabwe 42,9 88,0 65 2.876 0,30 0,80 0,56 0,554 -13118 Mianmar 56,0 84,4 55 1.027 j. l 0,52 0,75 0,39 0,551 22119 Gana 56,6 70,3 42 1.881 0,53 0,61 0,49 0,542 0120 Lesoto 47,9 82,9 61 1.854 0,38 0,75 0,49 0,541 1

121 Camboja 56,4 68,2 m 62 1.361 0,52 0,66 0,44 0,541 13122 Papua-Nova Guiné 56,2 63,9 39 2.367 0,52 0,55 0,53 0,534 -12123 Quénia 51,3 81,5 51 1.022 0,44 0,71 0,39 0,514 18124 Comores 59,4 59,2 36 1.429 0,57 0,51 0,44 0,510 7125 Camarões 50,0 74,8 43 1.573 0,42 0,64 0,46 0,506 2126 Congo 51,1 79,5 63 727 0,44 0,74 0,33 0,502 29


127 Paquistão 59,6 45,0 40 1.834 0,58 0,43 0,49 0,498 -5128 Togo 51,6 56,3 62 1.410 0,44 0,58 0,44 0,489 5129 Nepal 58,1 40,4 60 1.237 0,55 0,47 0,42 0,480 7130 Butão 61,5 42,0 j. k 33 n 1.341 0,61 0,39 0,43 0,477 5

131 Laos 53,1 47,3 58 1.471 0,47 0,51 0,45 0,476 -2132 Bangladeche 58,9 40,8 37 1.483 0,57 0,39 0,45 0,470 -4133 Iémen 60,1 45,2 51 806 0,59 0,47 0,35 0,468 16134 Haiti 52,4 48,8 52 1.464 0,46 0,50 0,45 0,467 -4135 Madagáscar 52,2 65,7 44 799 0,45 0,59 0,35 0,462 16

136 Nigéria 51,5 62,6 45 853 0,44 0,57 0,36 0,455 11137 Djibuti 44,0 63,4 22 2.377 j. l 0,32 0,50 0,53 0,447 -28138 Sudão 55,6 56,9 34 664 j. l 0,51 0,49 0,32 0,439 19139 Mauritânia 51,1 41,6 41 1.609 0,43 0,41 0,46 0,437 -14140 Tanzânia 51,1 74,7 32 501 0,44 0,61 0,27 0,436 21

141 Uganda 43,2 66,1 45 1.167 0,30 0,59 0,41 0,435 -4142 Congo, Rep. Dem. 51,0 60,3 32 801 i 0,43 0,51 0,35 0,429 8143 Zâmbia 41,0 77,2 49 756 0,27 0,68 0,34 0,427 9144 Costa do Marfim 47,8 45,7 38 1.654 0,38 0,43 0,47 0,426 -20145 Senegal 52,9 36,4 36 1.419 0,47 0,36 0,44 0,423 -13

146 Angola 45,0 42,0 j. k 23 3.179 0,33 0,36 0,58 0,422 -44147 Benim 53,6 39,0 45 933 0,48 0,41 0,37 0,420 -4148 Eritreia 51,8 52,7 26 880 0,45 0,44 0,36 0,416 -3149 Gâmbia 45,9 35,7 45 1.580 0,35 0,39 0,46 0,398 -23150 Guiné 47,1 35,0 j. k 28 1.934 0,37 0,33 0,49 0,397 -32







151 Malawi 40,3 59,2 73 586 0,26 0,64 0,30 0,397 8152 Ruanda 39,9 65,8 40 885 0,25 0,57 0,36 0,395 -8153 Mali 51,2 39,8 28 753 0,44 0,36 0,34 0,378 0154 Rep. Centro-Africana 44,3 45,4 24 1.166 0,32 0,38 0,41 0,372 -16155 Chade 45,5 41,0 31 850 0,34 0,38 0,36 0,359 -7

156 Guiné-Bissau 44,5 37,7 37 678 0,33 0,37 0,32 0,339 0157 Moçambique 39,8 43,2 23 861 0,25 0,36 0,36 0,323 -11158 Etiópia 44,1 37,4 27 628 0,32 0,34 0,31 0,321 0159 Burkina Faso 46,1 23,0 23 965 0,35 0,23 0,38 0,320 -17160 Burundi 40,6 46,9 19 578 0,26 0,37 0,29 0,309 0

161 Níger 44,8 15,3 16 753 0,33 0,15 0,34 0,274 -7162 Serra Leoa 38,3 32,0 j. k 27 448 0,22 0,30 0,25 0,258 0

Países em desenvolvimento 64,5 72,9 61 3.530 0,66 0,69 0,59 0,647 –Países menos desenvolvidos 51,7 51,6 38 1.170 0,45 0,47 0,41 0,442 –Países Árabes 66,4 61,3 63 4.550 0,69 0,62 0,64 0,648 –Ásia Oriental e Pacífico 69,2 85,3 71 3.950 0,74 0,81 0,61 0,719 –América Latina e Caraíbas 69,6 87,8 74 6.880 0,74 0,83 0,71 0,760 –Ásia do Sul 62,5 55,1 53 2.280 0,63 0,54 0,52 0,564 –África Subsariana 48,8 59,6 42 1.640 0,40 0,54 0,47 0,467 –

Europa do Leste e CEI 68,5 98,6 77 6.290 0,73 0,91 0,69 0,777 –OCDE 76,6 — o 87 22.020 0,86 0,94 0,90 0,900 o –

OCDE de rendimento elevado 78,0 — o 94 26.050 0,88 0,97 0,93 0,928 o –

Desenvolvimento humano elevado 77,3 — o 91 23.410 0,87 0,96 0,91 0,914 o –Desenvolvimento humano médio 66,8 78,5 67 3.850 0,70 0,75 0,61 0,684 –Desenvolvimento humano baixo 52,6 48,9 38 1.200 0,46 0,45 0,41 0,442 –

Rendimento elevado 78,0 — o 93 25.860 0,88 0,97 0,93 0,926 o –Rendimento médio 69,5 85,7 74 5.310 0,74 0,82 0,66 0,740 –Rendimento baixo 59,4 61,8 51 1.910 0,57 0,58 0,49 0,549 –

Mundo 66,7 — o 65 6.980 0,70 0,74 0,71 0,716 o –

Notas: O índice de desenvolvimento humano foi calculado para os países membros da ONU, com dados fidedignos em cada uma das suas componentes, bem como para dois não membros, Suíça e HongKong, China (RAE), Para os dados dos restantes 29 países membros da ONU ver quadro 28.a. A ordenação do IDH é determinada utilizando valores IDH até à quinta casa decimal.b. Estimativas provisórias da UNESCO, sujeitas a revisão futura.c. Um valor positivo indica que a ordenação do IDH é mais elevada que a do PIB per capita (dólares PPC), um valor negativo indica o inverso.d. Com o fim de calcular o IDH, foi utilizado um valor de 99,0%.e. Com o fim de calcular o IDH, foi utilizado um valor de 100,0%.f. O rácio é subestimado, porque muitos estudantes do secundário e do superior prosseguem os seus estudos em países vizinhos.g. Com o fim de calcular o IDH, foi utilizado um valor de 40.000 dólares (PPC).h. Exclui estudantes e população Turcas.i. Os dados referem-se a um ano diferente do indicado.j. Os dados referem-se a ano ou período diferente do indicado, diferem da definição padrão ou respeitam apenas a parte do país.k. UNICEF 2000.l. Aten. Heston e Summers 2001.m. UNICEF 2001a.n. Estimativas do Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano baseadas em fontes nacionais.o. Com o fim de calcular o IDH, foi utilizado um valor de 99,0% para os países da OCDE que não possuem dados sobre alfabetização de adultos. Os agregados resultantes (97,5% para os países da OCDE,98,8% para os países da OCDE de rendimento elevado, 98,5% para os países de desenvolvimento humano elevado, 98,6% para os países de rendimento elevado e 79,2% para o mundo) foram utilizadospara calcular os agregados IDH.

Fontes: Coluna 1: UN 2001d: excepto quando indicado de outro modo; coluna 2: UNESCO 2000a; coluna 3: UNESCO 2001b; coluna 4: excepto quando indicado de outro modo, World Bank 2001b; agre-gados calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; coluna 5: calculado com base nos dados da coluna 1; coluna 6: calculado com base nos dados das colu-nas 2 e 3; coluna 7: calculado com base nos dados da coluna 4; coluna 8: calculado com base nos dados das colunas 5-7; ver nota técnica 1 para pormenores; coluna 9: calculado com base nos dados dascolunas 4 e 8.






2 Tendências doíndice dedesenvolvimentohumano

Ordem segundo IDH 1975 1980 1985 1990 1995 1999


1 Noruega 0,856 0,875 0,887 0,899 0,924 0,9392 Austrália 0,842 0,859 0,871 0,886 0,926 0,9363 Canadá 0,867 0,882 0,904 0,925 0,930 0,9364 Suécia 0,862 0,872 0,882 0,892 0,924 0,9365 Bélgica 0,845 0,861 0,874 0,895 0,925 0,935

6 Estados Unidos 0,861 0,882 0,896 0,912 0,923 0,9347 Islândia 0,860 0,883 0,891 0,910 0,916 0,9328 Holanda 0,860 0,872 0,886 0,900 0,921 0,9319 Japão 0,851 0,876 0,891 0,907 0,920 0,928

10 Finlândia 0,835 0,854 0,872 0,894 0,907 0,925

11 Suíça 0,872 0,884 0,891 0,904 0,912 0,92412 Luxemburgo 0,826 0,841 0,855 0,879 0,907 0,92413 França 0,846 0,862 0,874 0,896 0,913 0,92414 Reino Unido 0,839 0,846 0,856 0,876 0,914 0,92315 Dinamarca 0,866 0,874 0,881 0,889 0,905 0,921

16 Áustria 0,839 0,853 0,866 0,889 0,908 0,92117 Alemanha — — — — 0,905 0,92118 Irlanda 0,816 0,828 0,843 0,868 0,891 0,91619 Nova Zelândia 0,846 0,853 0,865 0,873 0,900 0,91320 Itália 0,827 0,845 0,855 0,878 0,895 0,909

21 Espanha 0,817 0,837 0,853 0,875 0,893 0,90822 Israel 0,804 0,825 0,843 0,859 0,879 0,89323 Grécia 0,800 0,821 0,841 0,857 0,867 0,88124 Hong Kong, China (RAE) 0,754 0,793 0,820 0,857 0,875 0,88025 Chipre — 0,800 0,819 0,843 0,864 0,877

26 Singapura 0,719 0,753 0,779 0,816 0,855 0,87627 Coreia do Sul 0,687 0,729 0,771 0,814 0,851 0,87528 Portugal 0,735 0,758 0,785 0,818 0,853 0,87429 Eslovénia — — — 0,843 0,850 0,87430 Malta — — — — — 0,866

31 Barbados — — — — — 0,86432 Brunei — — — — — 0,85733 República Checa — — — 0,833 0,841 0,84434 Argentina 0,784 0,798 0,804 0,807 0,829 0,84235 Eslováquia — — 0,811 0,818 0,816 0,831

36 Hungria 0,775 0,791 0,803 0,803 0,807 0,82937 Uruguai 0,755 0,775 0,779 0,800 0,813 0,82838 Polónia — — — 0,790 0,807 0,82839 Chile 0,700 0,735 0,752 0,779 0,809 0,82540 Barém — — — — — 0,824

41 Costa Rica 0,745 0,769 0,770 0,789 0,807 0,82142 Baamas — — — — — 0,82043 Kuwait — — — — — 0,81844 Estónia — — — — — 0,81245 Emiratos Árabes Unidos — — — — — 0,809

46 Croácia — — — 0,794 0,787 0,80347 Lituânia — — — 0,814 0,780 0,80348 Catar — — — — — 0,801


49 Trindade e Tobago 0,719 0,752 0,771 0,778 0,784 0,79850 Letónia — 0,788 0,801 0,803 0,761 0,791





51 México 0,688 0,732 0,750 0,759 0,772 0,79052 Panamá 0,711 0,730 0,745 0,746 0,769 0,78453 Bielorrússia — — — 0,808 0,774 0,78254 Belize — 0,710 0,718 0,751 0,769 0,77655 Federação Russa — 0,809 0,826 0,823 0,778 0,775

56 Malásia 0,614 0,657 0,691 0,720 0,758 0,77457 Bulgária — 0,760 0,781 0,783 0,775 0,77258 Roménia 0,753 0,787 0,793 0,775 0,771 0,77259 Líbia — — — — — 0,77060 Macedónia — — — — — 0,766

61 Venezuela 0,715 0,730 0,737 0,756 0,764 0,76562 Colômbia 0,657 0,686 0,700 0,720 0,746 0,76563 Maurícias 0,628 0,655 0,685 0,721 0,745 0,76564 Suriname — — — — — 0,75865 Líbano — — — — — 0,758

66 Tailândia 0,603 0,645 0,675 0,713 0,749 0,75767 Fidji 0,656 0,679 0,693 0,719 0,740 0,75768 Arábia Saudita 0,587 0,647 0,669 0,706 0,736 0,75469 Brasil 0,641 0,676 0,690 0,710 0,734 0,75070 Filipinas 0,649 0,683 0,687 0,716 0,733 0,749

71 Omã — — — — — 0,74772 Arménia — — — — — 0,74573 Peru 0,639 0,668 0,691 0,702 0,729 0,74374 Ucrânia — — — 0,793 0,744 0,74275 Cazaquistão — — — — — 0,742

76 Geórgia — — — — — 0,74277 Maldivas — — — — — 0,73978 Jamaica 0,688 0,692 0,694 0,722 0,735 0,73879 Azerbaijão — — — — — 0,73880 Paraguai 0,663 0,698 0,704 0,716 0,733 0,738

81 Sri Lanka 0,614 0,648 0,674 0,695 0,717 0,73582 Turquia 0,592 0,616 0,653 0,684 0,716 0,73583 Turquemenistão — — — — — 0,73084 Equador 0,623 0,669 0,690 0,700 0,715 0,72685 Albânia — 0,672 0,689 0,700 0,701 0,725

86 República Dominicana 0,616 0,645 0,667 0,675 0,696 0,72287 China 0,522 0,553 0,590 0,624 0,679 0,71888 Jordânia — 0,637 0,659 0,677 0,704 0,71489 Tunísia 0,512 0,564 0,611 0,644 0,680 0,71490 Irão 0,556 0,563 0,607 0,645 0,688 0,714

91 Cabo Verde — — 0,584 0,624 0,676 0,70892 Quirguistão — — — — — 0,70793 Guiana 0,678 0,681 0,670 0,676 0,699 0,70494 África do Sul 0,648 0,661 0,681 0,712 0,722 0,70295 El Salvador 0,585 0,584 0,604 0,642 0,681 0,701

96 Samoa (Ocidental) — 0,555 0,646 0,661 0,685 0,70197 Síria 0,551 0,593 0,627 0,647 0,677 0,70098 Moldávia — — — 0,758 0,704 0,69999 Usbequistão — — — 0,693 0,683 0,698

100 Argélia 0,507 0,555 0,605 0,641 0,664 0,693




101 Vietname — — 0,581 0,604 0,647 0,682102 Indonésia 0,467 0,529 0,581 0,622 0,662 0,677103 Tajiquistão — — — — — 0,660104 Bolívia 0,512 0,546 0,572 0,596 0,628 0,648105 Egipto 0,433 0,481 0,531 0,573 0,603 0,635

106 Nicarágua 0,569 0,580 0,588 0,596 0,618 0,635107 Honduras 0,517 0,565 0,596 0,614 0,627 0,634108 Guatemala 0,505 0,541 0,554 0,577 0,608 0,626109 Gabão — — — — — 0,617110 Guiné Equatorial — — 0,486 0,507 0,535 0,610

111 Namíbia — 0,530 0,545 0,551 0,624 0,601112 Marrocos 0,428 0,472 0,506 0,539 0,568 0,596113 Suazilândia 0,507 0,538 0,565 0,611 0,615 0,583114 Botswana 0,495 0,558 0,615 0,654 0,621 0,577115 Índia 0,406 0,433 0,472 0,510 0,544 0,571

116 Mongólia — — 0,535 0,554 0,545 0,569117 Zimbabwe 0,545 0,570 0,621 0,598 0,563 0,554118 Mianmar — — — — — 0,551119 Gana 0,436 0,466 0,480 0,505 0,524 0,542120 Lesoto 0,478 0,516 0,545 0,572 0,569 0,541

121 Camboja — — — — — 0,541122 Papua-Nova Guiné 0,420 0,442 0,463 0,481 0,521 0,534123 Quénia 0,442 0,488 0,511 0,531 0,521 0,514124 Comores — 0,467 0,490 0,498 0,506 0,510125 Camarões 0,407 0,453 0,502 0,511 0,497 0,506126 Congo 0,411 0,461 0,510 0,504 0,505 0,502


127 Paquistão 0,343 0,370 0,403 0,441 0,476 0,498128 Togo 0,400 0,446 0,443 0,466 0,474 0,489129 Nepal 0,292 0,329 0,370 0,415 0,451 0,480130 Butão — — — — — 0,477

131 Laos — — 0,372 0,402 0,443 0,476132 Bangladeche 0,332 0,350 0,383 0,414 0,443 0,470133 Iémen — — — 0,407 0,436 0,468134 Haiti — 0,430 0,444 0,449 0,456 0,467135 Madagáscar 0,398 0,431 0,425 0,432 0,439 0,462

136 Nigéria 0,326 0,386 0,402 0,423 0,447 0,455137 Djibuti — — — — — 0,447138 Sudão — — — — — 0,439139 Mauritânia 0,336 0,364 0,382 0,392 0,420 0,437140 Tânzania — — — 0,422 0,427 0,436

141 Uganda — — 0,384 0,386 0,402 0,435142 Congo, Rep. Dem. — — — — — 0,429143 Zâmbia 0,448 0,462 0,479 0,466 0,431 0,427144 Costa do Marfim 0,368 0,402 0,411 0,414 0,414 0,426145 Senegal 0,311 0,329 0,354 0,378 0,398 0,423

146 Angola — — — — — 0,422147 Benim 0,286 0,323 0,351 0,359 0,392 0,420148 Eritreia — — — — 0,398 0,416149 Gâmbia 0,271 0,275 0,295 0,314 0,374 0,398150 Guiné — — — — — 0,397




151 Malawi 0,318 0,343 0,356 0,363 0,401 0,397152 Ruanda 0,334 0,378 0,394 0,344 0,333 0,395153 Mali 0,251 0,277 0,291 0,310 0,344 0,378154 Rep. Centro-Africana 0,332 0,349 0,371 0,370 0,368 0,372155 Chade 0,255 0,255 0,296 0,321 0,334 0,359

156 Guiné-Bissau 0,251 0,254 0,285 0,306 0,334 0,339157 Moçambique — 0,303 0,290 0,311 0,313 0,323158 Etiópia — — 0,272 0,294 0,305 0,321159 Burkina Faso 0,236 0,263 0,286 0,294 0,301 0,320160 Burundi 0,282 0,308 0,338 0,344 0,315 0,309

161 Níger 0,234 0,253 0,244 0,254 0,260 0,274162 Serra Leoa — — — — — 0,258

Nota: Em consequência das revisões dos dados, os valores do IDH neste quadro não são exactamente comparáveis com os do quadro 7 do Relatório do Desenvolvimento Humano 2000.

Fonte: Colunas 1-5: calculado com base nos dados da esperança de vida, de UN (2001d); os dados das taxas de alfabetização de adultos são de UNESCO (2000a); os dados das taxas de escolarização brutacombinada do primário, secundário e superior são de UNESCO (2001b); e os dados do PIB a preços de mercado (dólares constantes de 1995), da população e do PIB per capita (dólares PPC) são de WorldBank (2001b); Coluna 6: coluna 8 do quadro 1.


3 Pobreza eprivação humanasPaíses emdesenvolvimento


24 Hong Kong, China (RAE) — — 2,0 6,7 — — — — —25 Chipre — — 3,1 3,1 0 — — — —26 Singapura — — 2,3 7,9 0 — — — —27 Coreia do Sul — — 4,0 2,4 8 — <2,0 — —31 Barbados — — 3,0 — 0 5 d — — —

32 Brunei — — 3,2 9,0 — — — — —34 Argentina — — 5,6 3,3 21 — — 17,6 —37 Uruguai 1 4,0 5,1 2,3 2 5 <2,0 — 039 Chile 3 4,2 4,5 4,4 6 1 <2,0 20,5 240 Barém — — 4,7 12,9 — 9 — — —

41 Costa Rica 2 4,0 4,0 4,5 2 5 6,9 — -1042 Baamas — — 11,8 4,3 4 — — — —43 Kuwait — — 3,0 18,1 — 6 d — — —45 Emiratos Árabes Unidos — — 5,4 24,9 — 14 — — —48 Catar — — 4,8 19,2 — 6 — — —


49 Trindade e Tobago 5 7,9 4,1 6,5 14 7 d 12,4 21,0 -1751 México 10 9,5 8,3 8,9 14 8 12,2 10,1 -1052 Panamá 6 8,5 6,4 8,3 13 7 10,3 37,3 -1154 Belize 14 11,0 6,8 6,9 24 6 d — — —56 Malásia 13 10,9 5,0 13,0 5 18 — 15,5 —

59 Líbia 27 16,7 6,4 20,9 28 5 — — —61 Venezuela 8 8,6 6,5 7,7 16 5 d 18,7 31,3 -1962 Colômbia 9 9,1 10,1 8,5 9 8 11,0 17,7 -963 Maurícias 16 11,5 5,4 15,8 0 16 — 10,6 —64 Suriname — — 7,4 — 5 — — — —

65 Líbano 11 10,2 5,0 14,4 0 3 — — —66 Tailândia 21 14,0 9,0 4,7 20 19 d <2,0 13,1 1467 Fidji 37 21,3 6,3 7,4 53 8 d — — —68 Arábia Saudita 29 17,0 6,4 23,9 5 14 — — —69 Brasil 18 12,9 11,3 15,1 17 6 9,0 22,0 -2

70 Filipinas 23 14,7 8,9 4,9 13 28 — 36,8 —71 Omã 52 32,2 6,8 29,7 61 23 — — —73 Peru 17 12,9 11,6 10,4 23 8 15,5 49,0 -1277 Maldivas 25 15,8 12,5 3,8 0 43 — — —78 Jamaica 20 13,6 5,4 13,6 29 5 3,2 34,2 5

80 Paraguai 12 10,2 8,7 7,0 21 5 19,5 21,8 -1781 Sri Lanka 31 18,0 5,8 8,6 17 34 6,6 25,0 982 Turquia 19 12,9 9,6 15,4 17 8 2,4 — 684 Equador 28 16,8 11,1 9,0 29 17 d 20,2 35,0 -1086 República Dominicana 22 14,4 11,9 16,8 21 6 3,2 20,6 6

87 China 24 15,1 7,9 16,5 25 10 18,5 4,6 -888 Jordânia 7 8,5 7,9 10,8 4 5 <2,0 11,7 589 Tunísia — — 7,8 30,1 — 4 <2,0 14,1 —90 Irão 30 17,3 9,3 24,3 5 11 — — —91 Cabo Verde 36 20,9 10,4 26,4 26 14 d — — —

93 Guiana 15 11,4 15,4 1,6 6 12 — — —94 África do Sul 33 18,7 24,4 15,1 14 9 11,5 — 495 El Salvador 32 18,3 10,9 21,7 26 12 26,0 48,3 -996 Samoa (Ocidental) — — 7,8 19,8 1 — — — —97 Síria 34 19,8 6,9 26,4 20 13 — — —

Taxa deProbabilidade analfa- Crianças População abaixo da linha

à nascença de betismo População com peso de privação de rendimento OrdemÍndice de pobreza não ultrapassar de adultos que não usa deficiente (%) IPH-1

humana os 40 anos (% 15 anos fontes de água menores 1 dólar dia Linha de menos(IPH-1) (% de e melhoradas de 5 anos (1993 dól. pobreza ordem pri-

Valor coorte) mais) (%) (%) PPC) nacional vação ren-Ordem segundo IDH Ordem (%) 1995-2000 a 1999 1999 1995-2000 b 1983-99 b 1984-99 b dimento c




100 Argélia 40 23,5 10,5 33,4 6 13 <2 22,6 24101 Vietname 45 29,1 12,8 6,9 44 39 — 50,9 —102 Indonésia 38 21,3 12,8 13,7 24 34 7,7 27,1 11104 Bolívia 26 16,4 18,4 15,0 21 10 29,4 — -18105 Egipto 50 31,7 10,3 45,4 5 12 3,1 22,9 22

106 Nicarágua 39 23,3 11,5 31,8 21 12 — 50,3 —107 Honduras 35 20,8 16,0 26,0 10 25 40,5 53,0 -22108 Guatemala 41 23,8 15,6 31,9 8 24 10,0 57,9 11109 Gabão — — 32,0 — 30 — — — —110 Guiné Equatorial — — 33,7 17,8 57 — — — —

111 Namíbia 56 34,5 46,7 18,6 23 26 d 34,9 — -5112 Marrocos 62 36,4 11,8 52,0 18 9 d <2 19,0 36113 Suazilândia — — 36,3 21,1 — 10 d — — —114 Botswana — — 49,5 23,6 — 17 33,3 — —115 Índia 55 34,3 16,7 43,5 12 53 d 44,2 35,0 -14

116 Mongólia 44 28,9 15,0 37,7 40 10 13,9 36,3 6117 Zimbabwe 61 36,2 51,6 12,0 15 15 36,0 25,5 -5118 Mianmar 43 28,0 26,0 15,6 32 39 — — —119 Gana 46 29,1 27,0 29,7 36 25 38,8 31,4 -15120 Lesoto 42 25,8 35,4 17,1 9 16 43,1 49,2 -19

121 Camboja 78 45,0 24,4 31,8 e 70 52 — 36,1 —122 Papua-Nova Guiné 60 36,2 21,6 36,1 58 30 d — — —123 Quénia 51 31,8 34,6 18,5 51 22 26,5 42,0 -2124 Comores 47 29,9 20,6 40,8 4 26 — — —125 Camarões 49 31,1 36,2 25,2 38 22 — 40,0 —126 Congo 48 30,7 34,8 20,5 49 17 d — — —


127 Paquistão 65 39,2 20,1 55,0 12 26 d 31,0 34,0 2128 Togo 63 38,3 34,1 43,7 46 25 — 32,3 —129 Nepal 77 44,2 22,5 59,6 19 47 37,7 42,0 4130 Butão — — 20,2 — 38 38 d — — —131 Laos 66 39,9 30,5 52,7 10 40 d 26,3 46,1 8

132 Bangladeche 73 43,3 21,4 59,2 3 56 29,1 35,6 9133 Iémen 70 42,5 20,0 54,8 31 46 15,7 19,1 18134 Haiti 71 42,8 31,6 51,2 54 28 — — —135 Madagáscar 64 38,6 31,6 34,3 53 40 63,4 70,0 -12136 Nigéria 59 36,1 33,7 37,4 43 31 70,2 34,1 -18

137 Djibuti 57 34,7 42,3 36,6 0 18 — — —138 Sudão 58 34,8 27,3 43,1 25 34 d — — —139 Mauritânia 82 47,2 33,1 58,4 63 23 28,6 57,0 15140 Tânzania 53 32,4 33,3 25,3 46 27 19,9 51,1 4141 Uganda 69 41,0 48,4 33,9 50 26 — 44,4 —

142 Congo, Rep, Dem, 67 40,0 34,7 39,7 55 34 — — —143 Zâmbia 68 40,0 53,6 22,8 36 24 63,7 86,0 -10144 Costa do Marfim 72 42,9 40,2 54,3 23 24 d 12,3 — 23145 Senegal 80 45,9 28,5 63,6 22 22 26,3 — 16146 Angola — — 41,6 — 62 42 — — —

147 Benim 79 45,8 29,7 61,0 37 29 — 33,0 —148 Eritreia 75 44,0 31,7 47,3 54 44 — — —149 Gâmbia 85 49,6 40,5 64,3 38 26 53,7 64,0 4150 Guiné — — 38,3 — 52 — — 40,0 —







151 Malawi 74 43,4 50,4 40,8 43 30 — 54,0 —152 Ruanda 76 44,2 51,9 34,2 59 27 35,7 51,2 5153 Mali 83 47,8 38,5 60,2 35 40 72,8 — -4154 Rep, Centro-Africana 81 46,1 45,3 54,6 40 27 66,6 — -4155 Chade 87 53,1 41,0 59,0 73 39 — 64,0 —

156 Guiné-Bissau 86 49,6 42,2 62,3 51 23 d — — —157 Moçambique 84 48,3 49,2 56,8 40 26 37,9 — 8158 Etiópia 88 57,2 43,6 62,6 76 47 31,3 — 15159 Burkina Faso — — 43,0 77,0 — 36 61,2 — —160 Burundi — — 50,1 53,1 — 37 d — 36,2 —

161 Níger 90 63,6 41,4 84,7 41 50 61,4 63,0 5162 Serra Leoa — — 51,6 — 72 29 d 57,0 68,0 —

Nota: Em consequência das revisões dos dados e da metodologia, os resultados do IPH-1 neste quadro não são comparáveis com os do Relatório do Desenvolvimento Humano 2000. Para mais pormenores,ver a nota técnica 1. O índice de pobreza humana foi calculado para os países membros da ONU, com dados fidedignos em cada uma das suas componentes, incluindo ainda o Afeganistão (valor IPH-1,60,2%; ordem IPH-1, 89) e Cuba (valor IPH-1, 4,6%; ordem IPH-4).a. Os dados referem-se à probabilidade, à nascença, de não ultrapassar os 40 anos, vezes 100, Os dados referem-se a estimativas para o período indicado.b. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.c. A privação de rendimento refere-se à percentagem da população que vive com menos de 1 dólar (PPC) por dia, As ordenações são baseadas nos países com dados disponíveis para ambos os indicadores,Um valor positivo indica que o país tem melhor desempenho na privação de rendimento do que na pobreza humana, um valor negativo indica o contrário.d. Os dados referem-se a ano ou período diferentes do indicado, diferem da definição padrão ou respeitam apenas a uma parte do país.e. UNESCO 2001a.

Fonte: Coluna 1: determinado com base nos valores do IPH-1 na coluna 2; coluna 2: calculado com base nos dados das colunas 3-6; para pormenores, ver nota técnica 1; coluna 3: UN 2001d, excepto seindicado de outro modo; coluna 4: UNESCO 2000a, excepto se indicado de outro modo; coluna 5: calculado com base em dados da população que utiliza fontes de água melhoradas, UNICEF 2000; colu-na 6: UNICEF 2000; colunas 7 e 8: World Bank 2001b; coluna 9: calculado com base em dados das colunas 1 e 7.





1 Uruguai2 Costa Rica3 Chile4 Cuba5 Trindade e Tobago6 Panamá7 Jordânia8 Venezuela9 Colômbia

10 México11 Líbano12 Paraguai13 Malásia14 Belize15 Guiana16 Maurícias17 Peru18 Brasil

19 Turquia20 Jamaica21 Tailândia22 República Dominicana23 Filipinas24 China25 Maldivas26 Bolívia27 Líbia28 Equador29 Arábia Saudita30 Irão31 Sri Lanka32 El Salvador33 África do Sul34 Síria35 Honduras36 Cabo Verde

37 Fidji38 Indonésia39 Nicarágua40 Argélia41 Guatemala42 Lesoto43 Mianmar44 Mongólia45 Vietname46 Gana47 Comores48 Congo49 Camarões50 Egipto51 Quénia52 Omã53 Tânzania54 Iraque

55 Índia56 Namíbia57 Djibuti58 Sudão59 Nigéria60 Papua-Nova Guiné61 Zimbabwe62 Marrocos63 Togo64 Madagáscar65 Paquistão66 Laos67 Congo, Rep. Dem.68 Zâmbia69 Uganda70 Iémen71 Haiti72 Costa do Marfim

73 Bangladeche74 Malawi75 Eritreia76 Ruanda77 Nepal78 Camboja79 Benim80 Senegal81 Rep. Centro-Africana82 Mauritânia83 Mali84 Moçambique85 Gâmbia86 Guiné-Bissau87 Chade88 Etiópia89 Afeganistão90 Níger

Posições IPH-1 de 90 países em desenvolvimento


4 Pobreza eprivação humanasPaíses da OCDE, Europado Leste e CEI


1 Noruega 2 7,5 9,1 8,5 0,2 6,9 4 — 02 Austrália 14 12,9 9,1 17,0 2,1 14,3 18 — -23 Canadá 11 12,1 9,5 16,6 0,9 11,9 7 — 14 Suécia 1 6,8 8,0 7,5 2,8 h 6,6 6 — -35 Bélgica 13 12,5 10,5 18,4 i 5,5 5,2 — — —

6 Estados Unidos 17 15,8 12,8 20,7 0,3 16,9 14 — 27 Islândia — — 8,7 — — — — — —8 Holanda 3 8,5 9,2 10,5 1,4 8,1 7 — -29 Japão 9 11,2 8,2 — j 1,1 11,8 k — — —

10 Finlândia 4 8,8 11,3 10,4 3,0 5,2 5 — 1

11 Suíça — — 9,6 — 1,2 9,3 — — —12 Luxemburgo 7 10,7 11,4 — j 0,8 3,9 (,) — 513 França 8 11,1 11,4 — j 4,5 8,0 10 — -114 Reino Unido 15 15,1 9,9 21,8 1,8 13,4 16 — 015 Dinamarca 5 9,1 12,0 9,6 1,1 7,2 — — —

16 Áustria — — 10,6 — 1,2 10,6 — — —17 Alemanha 6 10,5 10,6 14,4 4,5 7,5 7 — -118 Irlanda 16 15,3 10,4 22,6 5,6 l 11,1 — — —19 Nova Zelândia — — 10,7 18,4 1,4 — — — —20 Itália 12 12,3 9,1 — j 7,0 14,2 — — —

21 Espanha 10 11,5 10,3 — j 8,1 10,1 — — —22 Israel — — 8,0 — — 13,5 — — —23 Grécia — — 9,4 — 5,9 h — — — —28 Portugal — — 13,1 48,0 1,9 — — — —29 Eslovénia — — 13,8 42,2 — — — <1 —

30 Malta — — 8,4 — — — — — —33 República Checa — — 13,7 15,7 3,3 2,3 — <1 —35 Eslováquia — — 16,6 — — 2,1 — <1 —36 Hungria — — 21,9 33,8 3,5 10,1 — 4 —38 Polónia — — 17,5 42,6 4,0 h 11,6 — 20 —

44 Estónia — — 23,8 — — — — 37 —46 Croácia — — 15,8 — — — — — —47 Lituânia — — 21,6 — — — — 30 —


50 Letónia — — 23,7 — — — — 22 —53 Bielorrússia — — 26,0 — — — — 22 —55 Federação Russa — — 30,1 — — 20,1 — 50 —57 Bulgária — — 18,8 — — — — 15 —58 Roménia — — 21,6 — — — — 59 —

60 Macedónia — — 14,5 — — — — — —72 Arménia — — 14,7 — — — — — —74 Ucrânia — — 26,3 — — — — 63 —75 Cazaquistão — — 31,6 — — — — 65 —76 Geórgia — — 17,5 — — — — — —

Pessoas queProbabilidade são funcio- População abaixo da linha

à nascença de nalmente de privação de rendimento OrdemÍndice de não ultrapassar analfa- Desemprego (%) IPH-2

pobreza humana os 60 anos betas de longa duração 50% do 11 dól. dia 4 dól. dia menos(IPH-2) (% da (% idades (em % da força rendimento (dól. PPC (dól. PPC ordem pri-

Valor coorte) 16-65) de trabalho) c médio d 1994) f 1990) vação ren-Ordem segundo IDH Ordem (%) 1995-2000 a 1994-98 b 1999 1987-97 e 1994-95 e 1993-95 e dimento g



4 Pobreza eprivação humanasPaíses da OCDE, Europado Leste e CEI

79 Azerbaijão — — 20,4 — — — — — —83 Turquemenistão — — 27,6 — — — — 61 —85 Albânia — — 12,4 — — — — — —92 Quirguistão — — 26,4 — — — — 88 —98 Moldávia — — 27,4 — — — — 66 —

99 Usbequistão — — 23,9 — — — — 63 —103 Tajiquistão — — 25,3 — — — — — —

Nota: Este quadro inclui Israel e Malta, que não são países membros da OCDE, mas exclui a Coreia do Sul, México e Turquia que são membros. Para o índice de pobreza humana e indicadores relaciona-dos para estes três países, ver quadro 3.a. Os dados referem-se à probabilidade, à nascença, de não ultrapassar os 60 anos, vezes 100.b. Baseado nos registos do nível 1, na escala da literacia de prosa, do Inquérito Internacional sobre Literacia de Adultos (IALS) (ver caixa 5 nas notas sobre as estatísticas). Os dados referem-se ao ano maisrecente disponível durante 1994-98.c. Os dados referem-se ao desemprego com duração de 12 meses ou mais.d. A linha de pobreza é medida em 50% do equivalente do rendimento familiar disponível médio.e. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.f. Baseado na linha de pobreza dos EUA: 11 dólares (PPC de 1994) por dia e pessoa para uma família de três pessoas.g. A privação de rendimento refere-se à percentagem da população que vive com menos de 11 dólares (PPC de 1994) por dia e pessoa para uma família de três pessoas. Um valor positivo indica que o paístem melhor desempenho na privação de rendimento do que na pobreza humana, um valor negativo indica o contrário.h. Os dados referem-se a 1998.i. Os dados referem-se à Flandres.j. Com o fim de calcular o IPH-2 foi utilizada uma estimativa de 15,1%, a média não ponderada dos países com dados disponíveis.k. Smeeding 1997.l. Os dados referem-se a 1997.

Fonte: Coluna 1: determinado com base nos valores do IPH-2 na coluna 2; coluna 2: calculado com base nos dados das colunas 3-6; para pormenores, ver nota técnica 1; coluna 3: UN 2001d; coluna 4:OCDE e Statistics Canadá 2000, excepto se indicado de outro modo; coluna 5: OCDE 2000c; colunas 6: LIS 2001, excepto se indicado de outro modo; coluna 7: Smeeding, Rainwater e Burtless 2000; colu-na 8: Milanovic 1998; coluna 9: calculado com base nos dados das colunas 1 e 7.

Pessoas queProbabilidade são funcio- População abaixo da linha

à nascença de nalmente de privação de rendimento OrdemÍndice de não ultrapassar analfa- Desemprego (%) IPH-2

pobreza humana os 60 anos betas de longa duração 50% do 11 dól. dia 4 dól. dia menos(IPH-2) (% da (% idades (em % da força rendimento (dól. PPC (dól. PPC ordem pri-

Valor coorte) 16-65) de trabalho) c médio d 1994) f 1990) vação ren-Ordem segundo IDH Ordem (%) 1995-2000 a 1994-98 b 1999 1987-97 e 1994-95 e 1993-95 e dimento g

1 Suécia2 Noruega3 Holanda4 Finlândia5 Dinamarca6 Alemanha

7 Luxemburgo8 França9 Japão

10 Espanha11 Canadá12 Itália

13 Bélgica14 Austrália15 Reino Unido16 Irlanda17 Estados Unidos

Posições IPH-2 para 17 países seleccionados da OCDE


5 Tendênciasdemográficas


1 Noruega 4,0 4,4 4,7 0,4 0,3 68,2 75,1 80,1 19,8 15,8 15,5 18,2 2,2 1,82 Austrália 13,9 18,9 21,9 1,3 0,9 85,9 84,7 86,0 20,7 18,0 12,2 15,2 2,5 1,83 Canadá 23,1 30,5 34,4 1,1 0,8 75,6 77,0 79,9 19,4 15,9 12,5 16,1 2,0 1,64 Suécia 8,2 8,9 8,6 0,3 -0,2 82,7 83,3 85,2 18,5 12,4 17,4 22,3 1,9 1,55 Bélgica 9,8 10,2 10,3 0,2 0,0 94,9 97,3 98,0 17,5 13,9 16,8 19,9 1,9 1,5

6 Estados Unidos 220,2 280,4 321,2 1,0 0,8 73,7 77,0 81,0 21,9 18,7 12,3 14,4 2,0 2,07 Islândia 0,2 0,3 0,3 1,0 0,6 86,7 92,4 94,6 23,5 18,7 11,6 14,1 2,8 2,08 Holanda 13,7 15,8 16,4 0,6 0,2 88,4 89,3 90,8 18,4 14,7 13,6 17,8 2,1 1,59 Japão 111,5 126,8 127,5 0,5 0,0 75,7 78,6 81,5 14,9 13,3 16,7 25,8 2,1 1,4

10 Finlândia 4,7 5,2 5,2 0,4 0,0 58,3 66,7 74,2 18,3 14,2 14,8 20,7 1,6 1,7

11 Suíça 6,3 7,2 7,0 0,5 -0,2 55,8 67,7 70,9 16,8 12,1 15,8 22,1 1,8 1,512 Luxemburgo 0,4 0,4 0,5 0,8 1,1 73,8 91,0 95,0 18,7 17,4 14,3 16,2 2,0 1,713 França 52,7 59,0 61,9 0,5 0,3 73,0 75,4 79,4 18,9 17,4 15,8 18,6 2,3 1,714 Reino Unido 56,2 59,3 60,6 0,2 0,1 88,7 89,4 90,8 19,1 15,1 15,7 18,9 2,0 1,715 Dinamarca 5,1 5,3 5,4 0,2 0,1 81,8 85,3 86,8 18,1 15,2 15,0 19,4 2,0 1,7

16 Áustria 7,6 8,1 7,8 0,3 -0,2 65,2 64,6 68,5 16,9 11,8 15,4 20,0 2,0 1,417 Alemanha 78,7 82,0 80,7 0,2 -0,1 81,2 87,3 89,9 15,8 12,1 16,1 21,0 1,6 1,318 Irlanda 3,2 3,8 4,4 0,7 1,0 53,6 58,8 64,0 22,0 21,8 11,3 13,1 3,8 1,919 Nova Zelândia 3,1 3,7 4,1 0,8 0,6 82,8 85,7 87,7 23,1 18,8 11,6 14,5 2,8 2,020 Itália 55,4 57,5 55,2 0,2 -0,3 65,6 66,9 70,7 14,4 12,0 17,8 22,4 2,3 1,2

21 Espanha 35,6 39,9 39,0 0,5 -0,1 69,6 77,4 81,3 15,0 12,5 16,7 19,8 2,9 1,222 Israel 3,4 5,9 7,7 2,4 1,7 86,7 91,1 92,5 28,4 24,3 9,9 11,5 3,8 2,923 Grécia 9,0 10,6 10,5 0,7 -0,1 55,3 59,9 65,1 15,3 12,7 17,2 21,2 2,3 1,324 Hong Kong, China (RAE) 4,4 6,7 8,0 1,8 1,1 89,7 100,0 100,0 16,8 13,9 10,4 13,4 2,9 1,225 Chipre 0,6 0,8 0,9 1,0 0,7 43,3 56,2 64,5 23,6 19,1 11,4 14,9 2,5 2,0

26 Singapura 2,3 3,9 4,8 2,3 1,2 100,0 100,0 100,0 22,1 14,0 7,0 12,9 2,6 1,627 Coreia do Sul 35,3 46,4 50,6 1,1 0,5 48,0 81,1 88,2 21,2 17,2 6,8 11,6 4,3 1,528 Portugal 9,1 10,0 10,0 0,4 0,0 27,7 62,7 77,5 16,8 15,3 15,4 18,0 2,7 1,529 Eslovénia 1,7 2,0 1,9 0,6 -0,2 42,4 50,3 55,2 16,4 11,9 13,6 18,6 2,2 1,230 Malta 0,3 0,4 0,4 1,0 0,4 80,6 90,3 92,6 20,5 16,8 12,2 18,0 2,1 1,9

31 Barbados 0,2 0,3 0,3 0,3 0,3 38,6 49,5 58,3 21,1 16,8 10,5 11,0 2,7 1,532 Brunei 0,2 0,3 0,4 2,9 1,6 62,1 71,7 78,5 32,4 23,0 3,1 6,5 5,4 2,833 República Checa 10,0 10,3 10,0 0,1 -0,2 63,7 74,7 77,4 16,8 12,8 13,7 18,7 2,2 1,234 Argentina 26,0 36,6 43,5 1,4 1,1 80,7 89,6 92,6 27,9 24,5 9,7 10,7 3,1 2,635 Eslováquia 4,7 5,4 5,4 0,5 0,0 46,3 57,3 62,1 20,1 14,9 11,3 13,7 2,5 1,4

36 Hungria 10,5 10,0 9,3 -0,2 -0,5 52,8 63,8 68,5 17,2 13,3 14,6 17,4 2,1 1,437 Uruguai 2,8 3,3 3,7 0,7 0,6 83,0 91,0 93,6 24,8 22,6 12,8 13,5 3,0 2,438 Polónia 34,0 38,6 38,0 0,5 -0,1 55,4 65,2 71,4 19,9 14,6 11,9 14,8 2,2 1,539 Chile 10,3 15,0 17,9 1,6 1,1 78,4 85,4 88,7 28,7 23,6 7,1 9,7 3,6 2,440 Barém 0,3 0,6 0,8 3,5 1,5 79,0 91,8 95,0 28,8 20,3 2,8 6,1 5,9 2,6

41 Costa Rica 2,0 3,9 5,2 2,9 1,8 41,4 47,6 53,4 32,8 27,2 5,0 7,1 4,3 2,842 Baamas 0,2 0,3 0,4 1,9 1,1 73,5 87,9 91,5 29,9 24,5 5,2 7,8 3,4 2,443 Kuwait 1,0 1,8 2,8 2,5 2,5 83,8 97,4 98,2 33,5 25,9 2,0 6,6 6,9 2,944 Estónia 1,4 1,4 1,2 -0,1 -1,1 67,6 68,8 69,3 18,3 13,7 14,1 17,0 2,1 1,245 Emiratos Árabes Unidos 0,5 2,6 3,2 6,8 1,5 65,3 85,5 88,8 26,7 21,1 2,5 9,3 6,4 3,2

46 Croácia 4,3 4,7 4,6 0,4 0,0 45,1 57,3 64,4 18,3 16,9 13,8 16,9 2,0 1,747 Lituânia 3,3 3,7 3,5 0,5 -0,3 55,7 68,4 71,4 20,0 13,0 13,1 16,6 2,3 1,448 Catar 0,2 0,6 0,7 4,9 1,4 83,0 92,3 94,3 26,8 22,8 1,4 5,6 6,8 3,7


49 Trindade e Tobago 1,0 1,3 1,4 1,0 0,5 62,9 73,6 79,3 26,1 19,4 6,6 9,6 3,4 1,750 Letónia 2,5 2,4 2,2 0,0 -0,6 65,4 69,0 71,4 18,1 12,6 14,5 17,8 2,0 1,1

Taxa de População com Taxa dePopulação crescimento População População com 65 anos fertilidade

total anual da população urbana menos de 15 anos e mais total (milhões) (%) (em % do total) a (em % do total) (em % do total) (por mulher)

Ordem segundo IDH 1975 1999 2015 b 1975-99 1999-2015 1975 1999 2015 b 1999 2015 b 1999 2015 b 1970-75 c 1995-2000 c

. . . PARA LEVAREM UMA VIDA LONGA E SAUDÁVEL . . .


51 México 59,1 97,4 119,2 2,1 1,3 62,8 74,2 77,9 33,6 26,3 4,6 6,8 6,5 2,852 Panamá 1,7 2,8 3,5 2,0 1,3 49,0 56,0 61,7 31,7 24,9 5,5 7,9 4,9 2,653 Bielorrússia 9,4 10,2 9,7 0,4 -0,4 50,3 70,7 77,2 19,4 14,3 13,1 14,0 2,2 1,354 Belize 0,1 0,2 0,3 2,1 1,6 50,0 53,6 64,2 39,0 27,9 4,2 4,9 6,3 3,455 Federação Russa 134,2 146,2 133,3 0,4 -0,6 66,4 77,3 82,0 18,7 13,6 12,3 13,8 2,0 1,2

56 Malásia 12,3 21,8 27,9 2,4 1,5 37,7 56,7 66,4 34,5 26,7 4,1 6,2 5,2 3,357 Bulgária 8,7 8,0 6,8 -0,3 -1,0 57,5 69,3 74,5 16,2 12,2 16,0 17,9 2,2 1,158 Roménia 21,2 22,5 21,4 0,2 -0,3 46,2 55,9 62,0 18,7 15,2 13,1 14,6 2,6 1,359 Líbia 2,4 5,2 7,1 3,1 1,9 60,9 87,2 90,3 34,7 30,4 3,3 5,1 7,6 3,860 Macedónia 1,7 2,0 2,1 0,8 0,2 50,5 61,6 68,5 23,1 15,1 9,7 12,9 3,0 1,9

61 Venezuela 12,7 23,7 30,9 2,6 1,7 75,7 86,6 90,0 34,5 27,6 4,4 6,5 4,9 3,062 Colômbia 25,4 41,4 52,6 2,0 1,5 60,7 73,5 79,1 33,1 27,0 4,7 6,4 5,0 2,863 Maurícias 0,9 1,2 1,3 1,1 0,8 43,5 41,1 48,5 26,0 21,1 6,2 8,5 3,2 2,064 Suriname 0,4 0,4 0,4 0,5 0,3 49,5 73,5 81,4 31,2 23,1 5,4 6,6 5,3 2,265 Líbano 2,8 3,4 4,2 0,9 1,3 67,0 89,3 92,6 31,7 23,8 6,0 6,5 4,9 2,3

66 Tailândia 41,1 62,0 72,5 1,7 1,0 15,1 21,2 29,3 27,0 22,0 5,1 7,8 5,0 2,167 Fidji 0,6 0,8 0,9 1,4 0,9 36,8 48,6 60,0 33,7 28,1 3,4 5,7 4,2 3,268 Arábia Saudita 7,3 19,6 31,7 4,2 3,0 58,4 85,1 89,7 43,4 38,6 2,9 4,4 7,3 6,269 Brasil 108,1 168,2 201,4 1,8 1,1 61,2 80,7 86,5 29,3 24,3 5,0 7,3 4,7 2,370 Filipinas 42,0 74,2 95,9 2,4 1,6 35,6 57,7 67,8 37,9 29,6 3,5 4,9 6,0 3,6

71 Omã 0,9 2,5 4,1 4,3 3,2 19,7 82,2 92,7 44,5 41,5 2,5 3,7 7,2 5,972 Arménia 2,8 3,8 3,8 1,2 0,0 63,0 69,7 75,0 24,8 14,0 8,4 10,3 3,0 1,473 Peru 15,2 25,2 31,9 2,1 1,5 61,5 72,4 77,9 33,9 26,7 4,7 6,5 6,0 3,074 Ucrânia 49,0 50,0 43,3 0,1 -0,9 58,3 67,9 71,5 18,5 12,8 13,7 15,7 2,2 1,375 Cazaquistão 14,1 16,3 16,0 0,6 -0,1 52,2 56,4 60,6 27,6 22,2 6,8 8,1 3,5 2,1

76 Geórgia 4,9 5,3 4,8 0,3 -0,6 49,6 60,2 67,7 21,1 14,8 12,6 15,0 2,6 1,677 Maldivas 0,1 0,3 0,5 3,0 3,0 18,2 26,1 31,4 44,1 40,6 3,5 3,1 7,0 5,878 Jamaica 2,0 2,6 3,0 1,0 0,9 44,1 55,6 63,5 31,9 25,4 7,2 7,7 5,0 2,579 Azerbaijão 5,7 8,0 8,7 1,4 0,6 51,5 56,9 64,0 30,0 17,5 6,5 8,1 4,3 1,980 Paraguai 2,7 5,4 7,8 2,9 2,3 39,0 55,3 65,0 40,0 34,1 3,5 4,3 5,7 4,2

81 Sri Lanka 13,5 18,7 21,5 1,4 0,8 22,0 23,3 32,0 26,9 22,5 6,2 8,8 4,1 2,182 Turquia 40,0 65,7 79,0 2,1 1,2 41,6 74,1 84,5 30,3 24,1 5,6 7,2 5,2 2,783 Turquemenistão 2,5 4,6 6,1 2,5 1,7 47,5 44,7 49,9 38,2 28,4 4,2 4,5 6,2 3,684 Equador 6,9 12,4 15,9 2,4 1,6 42,4 64,3 75,8 34,3 27,1 4,6 6,2 6,0 3,185 Albânia 2,4 3,1 3,4 1,1 0,6 32,8 41,0 50,8 30,4 22,7 5,8 8,1 4,7 2,6

86 República Dominicana 5,0 8,2 10,1 2,0 1,3 45,3 64,4 72,6 34,1 28,4 4,2 6,2 5,6 2,987 China 927,8 d 1.264,8 d 1.410,2 d 1,3 d 0,7 d 17,4 31,6 40,7 25,3 19,4 6,7 9,3 4,9 1,888 Jordânia 1,9 4,8 7,2 3,8 2,5 55,3 73,6 79,8 40,2 36,4 2,7 3,6 7,8 4,789 Tunísia 5,7 9,4 11,3 2,1 1,2 49,8 64,8 73,5 30,5 24,8 5,8 6,2 6,2 2,390 Irão 33,5 69,2 87,1 3,0 1,4 45,8 61,1 68,8 38,7 27,2 3,3 5,0 6,4 3,2

91 Cabo Verde 0,3 0,4 0,6 1,7 1,9 21,6 60,4 73,4 39,7 31,9 4,6 3,0 7,0 3,692 Quirguistão 3,3 4,8 5,8 1,6 1,2 37,9 33,6 35,0 34,6 25,0 6,0 6,0 4,7 2,993 Guiana 0,7 0,8 0,7 0,1 -0,1 30,0 37,6 48,0 31,0 25,7 4,9 6,4 4,9 2,594 África do Sul 25,8 42,8 44,6 2,1 0,3 48,0 50,1 56,3 34,3 30,5 3,5 5,4 5,4 3,195 El Salvador 4,1 6,2 8,0 1,7 1,6 40,4 46,3 53,6 35,9 29,5 4,9 6,1 6,1 3,2

96 Samoa (Ocidental) 0,2 0,2 0,2 0,2 0,8 21,2 21,5 26,7 41,4 36,3 4,5 5,0 5,7 4,597 Síria 7,4 15,8 23,2 3,1 2,4 45,1 54,0 62,1 41,7 34,3 3,1 3,4 7,7 4,098 Moldávia 3,8 4,3 4,2 0,5 -0,2 35,8 46,2 50,3 23,9 16,7 9,2 10,2 2,6 1,699 Usbequistão 14,0 24,5 30,6 2,3 1,4 39,1 37,2 38,6 37,1 25,9 4,6 5,0 6,3 2,9

100 Argélia 16,0 29,8 38,0 2,6 1,5 40,3 59,5 68,5 35,5 26,8 4,1 4,9 7,4 3,3






101 Vietname 48,0 77,1 94,4 2,0 1,3 18,8 19,7 24,3 34,2 25,1 5,3 5,5 6,7 2,5102 Indonésia 134,6 209,3 250,1 1,8 1,1 19,4 39,8 54,8 31,3 24,7 4,7 6,4 5,2 2,6103 Tajiquistão 3,4 6,0 7,1 2,3 1,0 35,5 27,5 29,5 40,2 27,1 4,5 4,6 6,8 3,7104 Bolívia 4,8 8,1 11,2 2,2 2,0 41,5 61,9 70,1 39,8 33,7 4,0 4,9 6,5 4,4105 Egipto 38,8 66,7 84,4 2,3 1,5 43,5 45,0 51,2 36,0 26,9 4,1 5,2 5,5 3,4

106 Nicarágua 2,5 4,9 7,2 2,8 2,4 48,9 55,8 62,6 43,1 35,2 3,0 3,7 6,8 4,3107 Honduras 3,0 6,3 8,7 3,0 2,1 32,1 51,6 64,3 42,2 33,7 3,3 4,2 7,1 4,3108 Guatemala 6,0 11,1 16,3 2,5 2,4 36,7 39,4 46,2 43,9 37,3 3,5 3,8 6,5 4,9109 Gabão 0,6 1,2 1,8 2,9 2,4 40,0 80,3 88,9 39,9 40,8 5,9 5,5 4,3 5,4110 Guiné Equatorial 0,2 0,4 0,7 2,8 2,8 27,1 46,9 61,4 43,6 43,5 3,9 3,5 5,7 5,9

111 Namíbia 0,9 1,7 2,3 2,7 1,8 20,7 30,4 39,4 43,8 39,0 3,7 3,9 6,5 5,3112 Marrocos 17,3 29,3 37,7 2,2 1,6 37,7 55,3 65,6 35,1 28,1 4,1 4,9 6,9 3,4113 Suazilândia 0,5 0,9 1,0 2,6 0,7 13,9 26,1 32,7 41,8 38,6 3,4 4,3 6,5 4,8114 Botswana 0,8 1,5 1,7 2,9 0,7 12,0 49,7 58,4 42,4 36,8 2,7 3,9 6,6 4,4115 Índia 620,7 992,7 1.230,5 2,0 1,3 21,3 28,1 35,9 33,9 26,9 4,9 6,4 5,4 3,3

116 Mongólia 1,4 2,5 3,1 2,3 1,3 48,7 63,0 70,5 36,1 25,9 3,8 4,2 7,3 2,7117 Zimbabwe 6,1 12,4 16,4 3,0 1,7 19,6 34,6 45,9 45,4 39,8 3,2 3,1 7,4 5,0118 Mianmar 30,2 47,1 55,3 1,9 1,0 23,9 27,3 36,7 33,5 25,3 4,6 6,0 5,8 3,3119 Gana 9,9 18,9 26,4 2,7 2,1 30,1 37,9 47,8 41,4 36,1 3,2 4,0 6,9 4,6120 Lesoto 1,2 2,0 2,1 2,1 0,4 10,8 27,1 38,9 39,4 36,7 4,1 5,5 5,7 4,8

121 Camboja 7,1 12,8 18,6 2,4 2,3 10,3 15,6 22,8 44,6 38,5 2,8 3,4 5,5 5,3122 Papua-Nova Guiné 2,6 4,7 6,6 2,5 2,2 11,9 17,1 23,7 40,4 36,0 2,4 2,9 6,1 4,6123 Quénia 13,6 30,0 40,0 3,3 1,8 12,9 32,1 44,5 44,0 38,3 2,8 3,0 8,1 4,6124 Comores 0,3 0,7 1,1 3,2 2,8 21,3 32,7 42,6 43,4 39,8 2,6 3,0 7,1 5,4125 Camarões 7,5 14,6 20,2 2,7 2,1 26,9 48,0 58,9 43,4 39,5 3,6 3,8 6,3 5,1126 Congo 1,4 2,9 4,7 2,9 3,0 34,8 61,7 70,1 46,1 46,0 3,3 3,1 6,3 6,3


127 Paquistão 70,3 137,6 204,3 2,8 2,5 26,4 36,5 46,7 42,0 38,4 3,7 4,0 6,3 5,5128 Togo 2,3 4,4 6,6 2,8 2,5 16,3 32,7 42,5 44,4 41,2 3,1 3,3 7,1 5,8129 Nepal 13,1 22,5 32,1 2,2 2,2 5,0 11,6 18,1 41,1 37,2 3,7 4,2 5,8 4,8130 Butão 1,2 2,0 3,1 2,3 2,6 3,5 6,9 11,6 43,1 38,8 4,2 4,5 5,9 5,5

131 Laos 3,0 5,2 7,3 2,2 2,2 11,4 22,9 32,7 43,0 37,3 3,5 3,7 6,2 5,3132 Bangladeche 75,6 134,6 183,2 2,4 1,9 9,8 23,9 33,9 39,1 32,9 3,1 3,7 6,4 3,8133 Iémen 7,0 17,6 33,1 3,9 3,9 16,6 24,5 31,2 49,7 48,9 2,3 2,0 7,6 7,6134 Haiti 4,9 8,0 10,2 2,0 1,5 21,7 35,1 45,6 41,2 35,1 3,7 4,1 5,8 4,4135 Madagáscar 7,9 15,5 24,1 2,8 2,7 16,1 29,0 39,7 44,8 41,9 3,0 3,1 6,6 6,1

136 Nigéria 54,9 110,8 165,3 2,9 2,5 23,4 43,1 55,4 45,2 41,4 3,0 3,3 6,9 5,9137 Djibuti 0,2 0,6 0,7 4,5 0,8 68,3 83,0 86,3 43,5 41,5 3,1 5,3 6,7 6,1138 Sudão 16,7 30,4 42,4 2,5 2,1 18,9 35,1 48,7 40,3 35,4 3,4 4,3 6,7 4,9139 Mauritânia 1,4 2,6 4,1 2,6 2,9 20,3 56,4 68,6 44,2 43,5 3,2 3,0 6,5 6,0140 Tânzania 16,2 34,3 49,3 3,1 2,3 10,1 31,6 46,1 45,2 40,4 2,4 3,0 6,8 5,5

141 Uganda 10,8 22,6 38,7 3,1 3,4 8,3 13,8 20,7 49,1 49,3 2,5 2,2 7,1 7,1142 Congo, Rep, Dem, 23,1 49,6 84,0 3,2 3,3 29,5 30,0 39,3 48,5 48,0 2,9 2,8 6,3 6,7143 Zâmbia 5,0 10,2 14,8 3,0 2,3 34,8 39,5 45,2 46,5 44,2 2,9 2,9 7,8 6,1144 Costa do Marfim 6,8 15,7 21,5 3,5 2,0 32,1 45,7 55,5 42,6 38,5 3,0 3,8 7,4 5,1145 Senegal 4,8 9,2 13,5 2,7 2,4 34,2 46,7 57,4 44,5 40,1 2,5 2,7 7,0 5,6

146 Angola 6,2 12,8 20,8 3,0 3,1 17,8 33,5 44,1 48,1 48,5 2,9 2,6 6,6 7,2147 Benim 3,0 6,1 9,4 2,9 2,7 21,9 41,5 53,0 46,7 42,8 2,8 2,8 7,1 6,1148 Eritreia 2,1 3,5 5,7 2,2 3,0 12,3 18,4 26,2 44,1 40,4 2,9 3,5 6,5 5,7149 Gâmbia 0,5 1,3 1,8 3,5 2,1 17,0 31,8 42,5 40,4 36,8 3,1 4,0 6,5 5,2150 Guiné 4,1 8,0 11,3 2,8 2,1 16,3 32,0 42,9 44,2 41,6 2,8 3,0 7,0 6,3






151 Malawi 5,2 11,0 15,7 3,1 2,2 7,7 23,5 44,1 46,4 44,2 2,9 3,3 7,4 6,8152 Ruanda 4,4 7,1 10,5 2,0 2,5 4,0 6,1 8,9 44,6 42,8 2,6 2,8 8,3 6,2153 Mali 6,2 11,0 17,7 2,4 2,9 16,2 29,4 40,1 46,1 46,3 4,0 3,8 7,1 7,0154 Rep. Centro-Africana 2,1 3,6 4,9 2,4 1,8 33,7 40,8 49,7 43,0 40,5 4,0 4,0 5,7 5,3155 Chade 4,1 7,6 12,4 2,6 3,0 15,6 23,5 30,9 46,4 46,4 3,2 2,8 6,7 6,7

156 Guiné-Bissau 0,6 1,2 1,7 2,6 2,4 15,9 23,3 31,7 43,4 43,5 3,6 3,4 6,0 6,0157 Moçambique 10,3 17,9 23,5 2,3 1,7 8,6 38,9 51,5 43,9 41,8 3,2 3,4 6,6 6,3158 Etiópia 32,8 61,4 89,8 2,6 2,4 9,5 17,2 25,8 45,1 44,4 2,9 3,2 6,8 6,8159 Burkina Faso 6,2 11,2 18,5 2,5 3,1 6,4 17,9 27,4 48,7 47,7 3,3 2,6 7,8 6,9160 Burundi 3,7 6,3 9,8 2,2 2,8 3,2 8,7 14,5 47,7 45,0 2,9 2,4 6,8 6,8

161 Níger 4,8 10,5 18,5 3,2 3,6 10,6 20,1 29,1 49,8 49,7 2,0 1,9 8,1 8,0162 Serra Leoa 2,9 4,3 7,1 1,6 3,2 21,4 35,9 46,7 44,1 45,0 2,9 2,9 6,5 6,5

Países em desenvolvimento 2.898,3 T 4.609,8 T 5.759,1 T 1,9 1,4 25,9 38,9 47,6 33,1 28,1 5,0 6,4 5,4 3,1Países menos desenvolvidos 327,2 T 608,8 T 891,9 T 2,6 2,4 14,3 25,4 35,1 43,2 40,4 3,1 3,4 6,6 5,4Países Árabes 126,4 T 240,7 T 332,7 T 2,7 2,0 40,4 54,0 61,9 38,1 32,2 3,7 4,6 6,5 4,1Ásia Oriental e Pacífico 1.292,9 T 1.839,8 T .,106,8 T 1,5 0,8 19,7 34,5 44,0 27,3 21,3 6,1 8,4 5,0 2,1América Latina e Caraíbas 308,0 T 494,0 T 611,7 T 2,0 1,3 61,1 74,9 79,9 32,3 26,5 5,2 7,0 5,1 2,7Ásia do Sul 828,0 T 1.377,6 T 1.762,1 T 2,1 1,5 21,4 29,9 38,2 35,5 29,0 4,5 5,7 5,6 3,6África Subsariana 302,4 T 591,3 T 866,0 T 2,8 2,4 20,8 33,5 43,3 44,7 42,4 3,0 3,2 6,8 5,8

Europa do Leste e CEI 353,8 T 398,3 T 383,3 T 0,5 -0,2 57,7 65,9 69,6 21,4 15,9 11,5 12,9 2,5 1,5OCDE 925,4 T 1.122,0 T 1.209,2 T 0,8 0,5 70,4 77,2 81,3 20,6 17,3 12,9 16,2 2,5 1,8

OCDE de rendimento elevado 731,7 T 848,3 T 897,7 T 0,6 0,4 74,9 78,4 81,8 18,5 15,7 14,7 18,5 2,1 1,7

Desenvolvimento humano elevado 891,7 T 1.053,8 T 1.123,0 T 0,7 0,4 72,6 78,3 82,1 19,3 16,3 13,7 17,3 2,3 1,7Desenvolvimento humano médio 2.671,4 T 3.990,6 T 4.707,7 T 1,7 1,0 29,4 41,4 49,6 30,3 24,2 5,8 7,5 4,9 2,6Desenvolvimento humano baixo 424,4 T 818,2 T 1.217,5 T 2,7 2,5 17,5 30,4 40,6 43,8 40,9 3,1 3,4 6,7 5,6

Rendimento elevado 746,1 T 873,2 T 928,4 T 0,7 0,4 75,0 78,7 82,2 18,6 15,8 14,5 18,3 2,1 1,7Rendimento médio 1.843,1 T 2.632,6 T 3.018,6 T 1,5 0,9 34,8 49,5 57,6 27,8 22,2 6,5 8,5 4,6 2,2Rendimento baixo 1.398,2 T 2.356,9 T 3.101,2 T 2,2 1,7 21,9 31,2 40,2 37,2 32,3 4,4 5,2 5,7 4,0

Mundo 3.987,4 T 5.862,7 T 7.048,2 T 1,6 1,2 37,8 46,5 53,2 30,2 25,8 6,9 8,3 4,5 2,8

Nota: As estimativas e projecções das colunas 1-5 e 9-14 são baseadas na revisão de 2000 da base de dados World Population Prospects 1950-2050 (UN 2001d), que incorpora, explicitamente, o impactedo HIV/SIDA em 45 países altamente afectados, mais do que os 34 da revisão de 1998 (UN 1998). Esses 45 países são África do Sul, Angola, Baamas, Benim, Botswana, Brasil, Burkina Faso, Burúndi, Cam-boja, Camarões, Chadee, Congo, Costa do Marfim, Djibuti, Eritreia, Etiópia, Gabão, Gâmbia, Gana, Guiné-Bissau, Guiana, Haiti, Honduras, Índia, Lesoto, Libéria, Malawi, Mali, Moçambique, Mianmar,Namíbia, Nigéria, Quénia, República Centro-Africana, República Democrática do Congo, República Dominicana, Ruanda, Serra Leoa, Suazilândia, Tanzânia, Tailândia, Togo, Uganda, Zâmbia, Zimbabwe.a. Como os dados são baseados em definições nacionais de cidades e áreas metropolitanas, as comparações entre países devem ser feitas com precaução.b. Os dados referem-se a projecções das variações médias.c. Os dados referem-se a estimativas para o período indicado.d. As estimativas da população incluem Taiwan, província da China.

Fonte: Colunas 1-3, 13 e 14: UN 2001d; coluna 4: calculado com base nos dados das colunas 1 e 2; coluna 5: calculado com base nos dados das colunas 2 e 3; coluna 6 e 8: UN2000b; coluna 7: calculadocom base nos dados da população urbana e total, de UN (2000b); colunas 9-10: calculado com base nos dados da população com menos de 15 anos e da população total, de UN (2001d); colunas 11 e 12:calculado com base nos dados da população com idade igual ou superior a 65 anos e da população total, de UN (2001d).






Popu-lação População População Taxa de Partos com com com acessoCrianças de um ano utilização assistidos

instalações fontes aos medi- vacinadas de terapia Utilização por Despesa de saúde

sanitárias de água camentos Contra a Contra o de reidra- de contra- técnicos Médicos Pública Privada Per capitaadequadas melhoradas essenciais tuberculose sarampo tação oral ceptivos de saúde (por 100.000 (em % do (em % do (dól.

(%) (%) (%) a (%) (%) (%) (%) c (%) habitantes) PIB) PIB) PPC)Ordem segundo IDH 1999 1999 1999 1997-99 b 1997-99 b 1995-2000 b 1995-2000 b 1995-99 d 1990-99 b 1998 1998 1998


1 Noruega — 100 100 — 93 — — — 413 7,4 1,5 2.4672 Austrália 100 100 100 — 89 — — — 240 5,9 2,6 1.9803 Canadá 100 100 100 — 96 — 75 — 229 6,3 e 2,8 e 2.391 e

4 Suécia 100 100 99 12 f 96 — — — 311 6,7 1,3 1.7075 Bélgica — — 99 — 64 — — — 395 7,9 1,0 2.172

6 Estados Unidos 100 100 99 — 91 — 76 99 279 5,8 e 7,3 e 4.180 e

7 Islândia — — 100 98 f 98 — — — 326 7,2 e 1,3 e 2.358 e

8 Holanda 100 100 100 — 96 — — — 251 6,0 2,5 1.9749 Japão — — 100 91 f 94 — — — 193 5,9 1,6 1.844

10 Finlândia 100 100 98 99 98 — — — 299 5,2 1,6 1.502

11 Suíça 100 100 100 — — — 82 g — 323 7,6 2,8 2.73912 Luxemburgo — — 99 58 91 — — — 272 5,4 0,5 2.32713 França — — 99 83 f 97 — — — 303 7,3 2,3 2.10214 Reino Unido 100 100 99 99 95 — — 100 164 5,9 e 1,1 e 1.532 e

15 Dinamarca — 100 99 — 84 — — — 290 6,7 e 1,5 e 2.141 e

16 Áustria 100 100 100 — 90 — 51 — 302 5,8 2,4 1.97817 Alemanha — — 100 — 88 — — — 350 7,9 e 2,6 e 2.488 e

18 Irlanda — — 99 — — — — — 219 4,5 e 1,3 e 1.505 e

19 Nova Zelândia — — 100 — 82 — 75 — 218 6,2 1,8 1.45420 Itália — — 99 — 55 — — — 554 5,6 e 2,6 e 1.830 e

21 Espanha — — 100 — 78 — 81 — 424 5,4 1,6 1.20222 Israel — — 99 — 94 — — — 385 6,0 3,6 1.73023 Grécia — — 100 70 90 — — — 392 4,7 3,6 1.20724 Hong Kong. China (SAR) — — — — — — — — — — — —25 Chipre 100 100 100 — 90 — — — 255 — — —

26 Singapura 100 100 100 98 86 — — 100 163 1,2 2,1 77727 Coreia do Sul 63 92 99 99 96 — 81 — 136 2,3 2,8 72028 Portugal — — 100 88 96 — — 100 312 5,2 — —29 Eslovénia — 100 100 98 93 — — — 228 6,6 0,9 1.12630 Malta 100 100 99 96 f 60 — — — 261 — — —

31 Barbados 100 100 100 — 86 — — — 125 4,5 2,2 93832 Brunei — — 99 98 94 — — — 85 — — —33 República Checa — — 88 99 95 — — — 303 6,7 0,6 92834 Argentina 85 79 70 68 97 — — — 268 4,9 5,4 1.29135 Eslováquia 100 100 100 92 99 — — — 353 5,7 1,5 728

36 Hungria 99 99 100 100 100 — — — 357 5,2 — —37 Uruguai 95 98 66 99 93 — — — 370 1,9 7,2 82338 Polónia — — 88 94 f 91 — — — 236 4,7 1,7 51039 Chile 97 94 88 96 93 — — — 110 2,7 3,1 51140 Barém — — 100 72 100 39 62 98 100 2,6 1,6 585

41 Costa Rica 96 98 100 87 86 31 f — — 141 5,2 1,5 50942 Baamas 93 96 80 — 93 — — — 152 2,5 1,8 65843 Kuwait — — 99 — 96 — — 98 189 — — —44 Estónia — — 100 100 89 — — — 297 — 1,4 —45 Emiratos Árabes Unidos — — 99 98 95 42 28 99 181 0,8 7,4 1.495

46 Croácia 100 95 100 96 92 (,) — — 229 — 1,5 —47 Lituânia — — 88 99 97 — 59 g — 395 4,8 1,5 42948 Catar — — 99 100 90 54 f 43 — 126 — — —


49 Trindade e Tobago 88 86 77 — 89 — — 99 79 2,5 1,8 32350 Letónia — — 90 100 97 — 48 — 282 4,2 2,6 410

6 Compromissocom a saúde:acesso, serviçose recursos




51 México 73 86 92 100 98 80 67 — 186 — — —52 Panamá 94 87 80 99 96 94 f — — 167 4,9 2,3 41053 Bielorrússia — 100 70 99 98 — 50 — 443 4,9 1,1 38754 Belize 42 76 80 93 84 — — — 55 2,2 0,5 13255 Federação Russa — 99 66 100 97 — — 99 421 — 1,2 —

56 Malásia 98 95 70 98 88 — — — 66 1,4 1,0 18957 Bulgária 100 100 88 98 95 — 86 — 345 3,8 0,8 23058 Roménia 53 58 85 100 98 — 64 — 184 — 1,5 —59 Líbia 97 72 100 100 92 — 40 — 128 — — —60 Macedónia 93 99 66 99 92 19 — — 204 5,5 1,0 288

61 Venezuela 74 84 90 95 78 — — — 236 2,6 1,6 24862 Colômbia 85 91 88 80 77 53 77 85 116 5,2 4,2 55363 Maurícias 99 100 100 87 80 — — — 85 1,8 1,6 30264 Suriname 83 95 100 — 85 — — — 25 — — —65 Líbano 99 100 88 — 81 82 f 61 95 210 2,2 7,6 —

66 Tailândia 96 80 95 98 94 95 72 95 24 1,9 4,1 34967 Fidji 43 47 100 95 75 — — — 48 2,9 1,4 19668 Arábia Saudita 100 95 99 92 92 53 32 91 166 — — —69 Brasil 72 83 40 99 96 54 77 88 127 2,9 3,7 45370 Filipinas 83 87 66 91 71 64 46 56 123 1,7 2,0 136

71 Omã 92 39 90 98 99 61 24 — 133 2,9 0,6 —72 Arménia 67 84 40 93 84 30 — 96 316 3,1 4,2 —73 Peru 76 77 60 72 92 60 64 56 93 2,4 3,7 27874 Ucrânia — — 66 99 99 — 68 — 299 3,6 1,5 16975 Cazaquistão 99 91 66 99 87 32 66 98 353 3,5 2,4 273

76 Geórgia 99 76 30 92 73 14 41 — 436 0,5 1,7 7377 Maldivas 56 100 50 98 97 18 — — 40 5,1 5,5 47278 Jamaica 84 71 95 89 82 — 66 95 140 3,2 2,6 20279 Azerbaijão — — 66 91 87 — — 99 360 — 0,6 —80 Paraguai 95 79 44 87 72 33 57 61 110 1,7 3,6 233

81 Sri Lanka 83 83 95 97 95 34 f — 95 37 1,4 1,7 9582 Turquia 91 83 99 78 80 27 64 81 121 — — —83 Turquemenistão 100 58 66 99 97 98 — — 300 4,1 1,1 14684 Equador 59 71 40 100 75 60 66 — 170 1,7 2,0 11585 Albânia — — 60 93 85 — — — 129 3,5 0,5 116

86 República Dominicana 71 79 66 90 94 39 64 96 216 1,9 3,0 24687 China 38 75 85 85 85 85 f — — 162 — — —88 Jordânia 99 96 100 — 83 29 53 97 166 5,3 3,8 —89 Tunísia — — 51 99 93 81 — 82 70 2,2 2,9 28790 Irão 81 95 85 99 99 48 73 — 85 1,7 2,5 229

91 Cabo Verde 71 74 80 75 61 83 f 53 — 17 1,8 1,0 11992 Quirguistão 100 77 66 98 97 44 60 98 301 2,9 1,6 10993 Guiana 87 94 44 91 86 — — — 18 4,5 0,8 18694 África do Sul 86 86 80 97 82 58 56 84 56 3,3 3,8 62395 El Salvador 83 74 80 72 75 57 60 90 107 2,6 4,6 298

96 Samoa (Ocidental) 99 99 100 99 91 — — — 34 4,8 — —97 Síria 90 80 80 100 97 61 — — 144 0,8 1,6 9098 Moldávia — 100 66 100 99 — 74 — 350 6,4 2,1 17799 Usbequistão 100 85 66 97 96 37 56 98 309 3,4 0,6 87

100 Argélia 73 94 95 97 78 98 f 52 — 85 2,6 1,0 —







101 Vietname 73 56 85 95 94 51 75 77 48 0,8 4,0 81102 Indonésia 66 76 80 97 71 70 57 47 16 0,7 0,8 44103 Tajiquistão — — 44 98 95 — — — 201 5,2 0,9 63104 Bolívia 66 79 70 95 100 48 48 59 130 4,1 2,4 150105 Egipto 94 95 88 99 97 37 47 56 202 — — —

106 Nicarágua 84 79 46 100 71 58 60 65 86 8,3 3,9 266107 Honduras 77 90 40 93 98 30 50 55 83 3,9 4,7 210108 Guatemala 85 92 50 88 81 34 38 35 93 2,1 2,3 155109 Gabão 21 70 30 60 30 39 — — — 2,1 1,0 198110 Guiné Equatorial 53 43 44 99 82 — — — 25 — — —

111 Namíbia 41 77 80 80 65 — — — 30 4,1 3,7 417112 Marrocos 75 82 66 90 93 29 50 — 46 1,2 3,2 —113 Suazilândia — — 100 94 72 99 f — — 15 2,7 1,0 148114 Botswana — — 90 98 74 43 — — 24 2,5 1,6 267115 Índia 31 88 35 72 55 67 f 48 — 48 — 4,2 —

116 Mongólia 30 60 60 97 86 80 — — 243 — — —117 Zimbabwe 68 85 70 88 79 68 54 84 14 — — —118 Mianmar 46 68 60 90 86 96 f 33 — 30 0,2 1,6 —119 Gana 63 64 44 88 73 36 22 44 6 1,8 2,9 85120 Lesoto 92 91 80 68 55 84 f — — 5 — — —

121 Camboja 18 30 30 78 63 21 13 31 30 0,6 6,3 90122 Papua-Nova Guiné 82 42 90 70 57 35 26 53 7 2,5 0,7 75123 Quénia 86 49 36 96 79 69 39 44 13 2,4 5,4 79124 Comores 98 96 90 84 67 32 21 52 7 — — —125 Camarões 92 62 66 66 46 34 19 55 7 1,0 — —126 Congo — 51 61 39 23 41 f — — 25 2,0 3,8 46


127 Paquistão 61 88 65 73 54 48 24 — 57 0,9 3,1 71128 Togo 34 54 70 63 47 23 24 51 8 1,3 1,3 36129 Nepal 27 81 20 86 73 29 29 32 4 1,3 4,2 66130 Butão 69 62 85 90 77 85 f — — 16 3,2 3,7 87

131 Laos 46 90 66 63 71 32 — — 24 1,2 1,3 35132 Bangladeche 53 97 65 95 66 74 54 14 20 1,7 1,9 51133 Iémen 45 69 50 78 74 35 21 22 23 — — —134 Haiti 28 46 30 59 84 41 28 20 8 1,4 2,8 61135 Madagáscar 42 47 65 66 46 23 19 47 11 1,1 1,0 16

136 Nigéria 63 57 10 27 26 32 — — 19 0,8 2,0 23137 Djibuti 91 100 80 26 23 — — — 14 — — —138 Sudão 62 75 15 100 88 31 — — 9 — — —139 Mauritânia 33 37 66 76 56 51 — 58 14 1,4 3,4 74140 Tânzania 90 54 66 93 78 55 24 35 4 1,3 1,8 15

141 Uganda 75 50 70 83 53 49 15 38 — 1,9 4,1 65142 Congo. Rep, Dem, 20 45 — 22 15 90 f — — 7 — — —143 Zâmbia 78 64 66 87 72 57 25 47 7 3,6 3,4 52144 Costa do Marfim — 77 80 84 66 29 — 47 9 1,2 2,6 62145 Senegal 70 78 66 90 60 39 13 — 8 2,6 1,9 61

146 Angola 44 38 20 65 49 — — — 8 — — —147 Benim 23 63 77 100 92 75 f 16 60 6 1,6 1,6 29148 Eritreia 13 46 57 64 55 38 5 21 3 — — —149 Gâmbia 37 62 90 97 88 99 f — — 4 1,9 1,9 56150 Guiné 58 48 93 76 52 40 6 35 13 2,2 1,4 68







151 Malawi 77 57 44 92 90 70 22 — — 2,8 3,5 36152 Ruanda 8 41 44 94 78 47 f 14 — — 2,0 2,1 34153 Mali 69 65 60 84 57 16 7 24 5 2,1 2,2 30154 Rep, Centro-Africana 31 60 50 55 40 35 15 g 46 4 2,0 1,0 33155 Chade 29 27 46 57 49 29 4 11 3 2,3 0,6 25

156 Guiné-Bissau 47 49 44 25 19 — — — 17 — — —157 Moçambique 43 60 50 100 90 49 6 44 — 2,8 0,7 28158 Etiópia 15 24 66 80 53 19 8 — — 1,7 2,4 25159 Burkina Faso 29 — 60 72 46 18 12 27 3 1,2 2,7 36160 Burundi — — 20 71 47 38 f — — — 0,6 3,0 21

161 Níger 20 59 66 36 25 21 8 18 4 1,2 1,4 20162 Serra Leoa 28 28 44 55 29 — — — 7 0,9 4,5 27

a. Os dados sobre o acesso aos medicamentos essenciais são baseados em estimativas recebidas dos gabinetes regionais e de países e dos conselheiros regionais da Organização Mundial da Saúde (OMS)e, ainda, do Inquérito sobre a Situação Mundial dos Medicamentos, realizado em 1998-99. Estas estimativas representam a melhor informação disponível, até esta data, no Departamento de Medicamen-tos Essenciais e Política de Medicamentos da OMS e estão, actualmente, a ser validadas pelos países membros da OMS. O departamento distribui as estimativas por quatro agrupamentos: acesso muitofraco (0-49%), acesso fraco (50-79%), acesso médio (80-94%) e acesso bom (95% ou mais). Estes agrupamentos são frequentemente utilizados pela OMS para interpretar os dados, porque as estimati-vas percentuais podem sugerir um elevado nível de correcção, mais do que os dados oferecem.b. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.c. Os dados referem-se a mulheres casadas com 15-49 anos, mas o conjunto de idades coberto pode variar entre países.d. As definições de técnicos de saúde podem variar entre países. Os dados referem-se ano mais recente disponível durante o período indicado, ou a uma média móvel para uma série de anos circundandoo período.e. Os dados referem-se a 1999.f. Os dados referem-se a ano ou período diferentes do indicado, diferem da definição padrão ou respeitam apenas a uma parte do paísg. Os dados referem-se ao período analisado, 1994-95.

Fonte: Colunas 1, 2 e 4-6: UNICEF 2000; coluna 3: WHO 2001a; coluna 7: UN 2001c; coluna 8: WHO 2001c; colunas 10-12: World Bank 2001b.

Popu- Populaçãolação População com Taxa de Partos com com acesso Crianças de um ano utilização assistidos






1 Noruega — — — 4 f 0,07 360 <100 — 5 7602 Austrália — — — 6 f 0,15 900 140 — 5 1.9503 Canadá — — — 6 f 0,30 5.600 500 — 6 g 1.9894 Suécia — — — 5 f 0,08 800 <100 — 5 1.0145 Bélgica — — — 6 f 0,15 2.600 300 — 10 1.794 h

6 Estados Unidos — 1 f 2 7 f 0,61 170.000 10.000 — 7 2.3727 Islândia — — — — 0,14 <100 <100 — 6 2.2418 Holanda — — — — 0,19 3.000 100 — 8 2.0449 Japão — — — 7 f 0,02 1.300 <100 — 35 2.857

10 Finlândia — — — 4 f 0,05 300 <100 — 10 1.222

11 Suíça — — — 5 f 0,46 5.500 <100 — 10 2.84612 Luxemburgo — — — — 0,16 — — — 10 —13 França — — — 5 f 0,44 35.000 1.000 — 12 i 1.78514 Reino Unido — — — 7 f 0,11 6.700 500 — 10 1.83315 Dinamarca — — — 6 f 0,17 900 <100 — 10 1.962

16 Áustria — — — 6 f 0,23 2.000 <100 — 16 1.90817 Alemanha — — — — 0,10 7.400 500 — 13 1.74818 Irlanda — — — 4 f 0,10 600 170 — 10 2.41219 Nova Zelândia — — — 6 f 0,06 180 <100 — 10 1.22320 Itália — — — 5 f 0,35 30.000 700 — 10 1.855

21 Espanha — — — 4 f 0,58 25.000 <100 — 23 2.42822 Israel — — — 7 f 0,08 700 <100 — 10 2.13723 Grécia — — — 6 f 0,16 1.600 <100 — 10 3.92324 Hong Kong. China (SAR) — — — — 0,06 630 <100 — 115 76125 Chipre — — — — 0,10 <100 <100 — 6 —

26 Singapura — — — 7 f 0,19 790 <100 — 61 2.83527 Coreia do Sul — — — 9 f 0,01 490 <100 4 65 2.89828 Portugal — — — 5 f 0,74 7.000 500 — 53 2.07729 Eslovénia 3 — — — 0,02 <100 <100 — 21 —30 Malta — — — — 0,12 — — — 4 —

31 Barbados — 5 f 7 10 1,17 570 <100 — 3 51232 Brunei — — — — 0,20 j — — — 52 i —33 República Checa — 1 f 2 6 f 0,04 500 <100 — 17 2.50434 Argentina — — — 7 0,69 27.000 4.400 2 34 1.55535 Eslováquia 4 — — — <0,01 <100 <100 — 21 2.178

36 Hungria — 2 f 3 9 f 0,05 270 <100 — 34 2.50037 Uruguai 4 5 8 8 f 0,33 1.500 <100 — 20 1.45338 Polónia — — — — 0,07 — — — 34 3.14339 Chile 4 1 2 5 0,19 2.600 260 — 25 1.15240 Barém — 9 10 6 f 0,15 j — — — 36 2.819

41 Costa Rica 6 5 6 7 0,54 2.800 290 126 18 87342 Baamas — — — — 4,13 2.200 150 — 25 43543 Kuwait 4 6 f 12 7 f 0,12 j — — — 31 2.52544 Estónia 6 — — — 0,04 <100 <100 — 57 1.98945 Emiratos Árabes Unidos — 14 17 6 f 0,18 j — — 4 33 —

46 Croácia 12 1 1 5 0,02 j <100 <100 — 47 2.63247 Lituânia — — — — 0,02 <100 <100 — 82 —48 Catar — 6 8 — 0,09 j — — — 44 —


49 Trindade e Tobago 13 7 f 5 10 f 1,05 2.500 180 — 15 68450 Letónia 4 — — — 0,11 250 <100 — 81 —

7 Principais crisese desafios dasaúde no mundo Crianças Crianças

com peso com altura Crianças ConsumoPessoas deficiente deficiente nascidas Pessoas que vivem Casos de Casos de desubali- para a para a com com HIV/SIDA malária Tuberculose cigarros

mentadas idade idade insuficiência Adultos Mulheres Crianças (por (por por adulto(em % do total(% menores (% menores de peso (% 15-49 (15-49 (0-14 100.000 100.000 (médiada população) de 5 anos) de 5 anos) (%) anos) anos) anos) habitantes) habitantes) d anual)

Ordem segundo IDH 1996/98 1995-2000 a 1995-2000 a 1995-99 a 1999 b 1999 b 1999 b 1997 c 1998 1992-98 e



7 Principais crisese desafios dasaúde no mundo

51 México 5 8 18 7 0,29 22.000 2.400 5 8 82152 Panamá 16 7 14 10 1,54 9.400 670 19 53 27153 Bielorrússia — — — — 0,28 3.500 <100 — 60 1.43454 Belize — 6 f — 4 2,01 590 <100 1.790 40 i 1.09255 Federação Russa 6 3 13 7 0,18 32.500 1.800 — 82 1.594

56 Malásia — 18 — 9 0,42 4.800 550 127 66 99857 Bulgária 13 — — 6 f 0,01 j — — — 55 2.36258 Roménia — 6 f 8 7 f 0,02 750 5.000 — 114 1.68159 Líbia — 5 15 7 f 0,05 j — — — 29 —60 Macedónia 7 — — — <0,01 <100 <100 — 31 —

61 Venezuela 16 5 f 13 9 f 0,49 9.200 580 98 27 1.10462 Colômbia 13 8 15 9 0,31 10.000 900 452 22 33963 Maurícias 6 16 10 13 0,08 j — — 6 12 1.63464 Suriname 10 — — 13 f 1,26 950 110 2.748 17 i 2.08065 Líbano — 3 12 10 f 0,09 j — — — 23 —

66 Tailândia 21 19 f 16 6 2,15 305.000 13.900 163 26 1.12067 Fidji — 8 f 3 12 f 0,07 — — — 21 1.02168 Arábia Saudita 3 14 20 7 f 0,01 — — 106 16 1.25969 Brasil 10 6 11 8 0,57 130.000 9.900 240 51 82670 Filipinas 21 28 30 9 f 0,07 11.000 1.300 59 219 1.844

71 Omã — 23 23 8 0,11 j — — 45 9 —72 Arménia 21 3 8 9 0,01 <100 <100 24 39 1.01673 Peru 18 8 26 11 f 0,35 12.000 640 754 176 20874 Ucrânia 5 — — — 0,96 70.000 7.500 — 62 1.24775 Cazaquistão 5 8 16 9 0,04 <100 <100 — 126 1.622

76 Geórgia 23 — — — <0,01 <100 <100 — 96 —77 Maldivas — 43 27 13 0,05 j — — 4 65 1.48878 Jamaica 10 5 6 11 0,71 3.100 230 — 5 74579 Azerbaijão 32 10 22 6 <0,01 <100 <100 130 61 1.10580 Paraguai 13 5 11 5 0,11 520 <100 11 36 —

81 Sri Lanka 25 34 18 25 f 0,07 2.200 200 1.196 38 39982 Turquia — 8 16 8 0,01 — — 56 35 2.30483 Turquemenistão 10 — — 5 f 0,01 <100 <100 — 89 2.32384 Equador 5 17 f 34 13 f 0,29 2.700 330 137 75 26885 Albânia 3 — — 7 f <0,01 — — — 22 —

86 República Dominicana 28 6 11 13 2,80 59.000 3.800 10 52 77587 China 11 10 17 6 0,07 61.000 4.800 2 36 1.81888 Jordânia 5 5 8 10 0,02 j — — — 6 1.31589 Tunísia — 4 8 8 f 0,04 j — — — 24 1.57390 Irão 6 11 15 10 <0,01 j — — 60 18 785

91 Cabo Verde — 14 f 16 9 f — — — 5 50 —92 Quirguistão 17 11 25 6 <0,01 <100 <100 — 123 1.92793 Guiana 18 12 10 15 3,01 4.900 140 3.806 37 —94 África do Sul — 9 23 — 19,94 2.300.000 95.000 75 f 326 1.44895 El Salvador 11 12 23 13 0,60 4.800 560 — 28 —

96 Samoa (Ocidental) — — — 6 f — — — — 13 1.41297 Síria — 13 21 7 0,01 j — — 1 35 1.31898 Moldávia 11 — — 4 f 0,20 1.000 100 — 60 1.38699 Usbequistão 11 19 31 — <0,01 <100 <100 — 62 1.274

100 Argélia 5 13 18 9 f 0,07 j — — 1 51 1.033

Crianças Criançascom peso com altura Crianças Consumo

Pessoas deficiente deficiente nascidas Pessoas que vivem Casos de Casos de desubali- para a para a com com HIV/SIDA malária Tuberculose cigarros





101 Vietname 22 39 34 17 f 0,24 20.000 2.500 86 113 891102 Indonésia 6 34 42 8 0,05 13.000 680 79 20 1.389103 Tajiquistão 32 — — — <0,01 <100 <100 507 41 —104 Bolívia 23 10 26 5 0,10 680 <100 662 127 270105 Egipto 4 12 25 10 f 0,02 j — — (,) 19 1.214

106 Nicarágua 31 12 25 9 0,20 1.200 <100 915 54 889107 Honduras 22 25 39 9 f 1,92 29.000 4.400 1.101 80 689108 Guatemala 24 24 46 15 1,38 28.000 1.600 305 26 303109 Gabão 8 — — — 4,16 12.000 780 3.152 118 540110 Guiné Equatorial — — — — 0,51 560 <100 — 97 —

111 Namíbia 31 26 f 28 16 f 19,54 85.000 6.600 26.217 480 —112 Marrocos 5 9 f 23 9 f 0,03 j — — 1 106 827113 Suazilândia 14 10 f 30 10 f 25,25 67.000 3.800 — 433 g —114 Botswana 27 17 29 11 35,80 150.000 10.000 — 303 —115 Índia 21 53 f 52 33 f 0,70 1.300.000 160.000 275 115 119

116 Mongólia 45 10 22 7 <0,01 — — — 113 —117 Zimbabwe 37 15 32 10 25,06 800.000 56.000 — 416 311118 Mianmar 7 39 — 24 f 1,99 180.000 14.000 256 33 —119 Gana 10 25 26 8 3,60 180.000 14.000 11.941 53 169120 Lesoto 29 16 44 11 f 23,57 130.000 8.200 — 272 i —

121 Camboja 33 52 56 — 4,04 71.000 5.400 1.096 158 —122 Papua-Nova Guiné 29 30 f 43 23 f 0,22 2.600 220 847 245 —123 Quénia 43 22 33 16 f 13,95 1.100.000 78.000 — 169 339124 Comores — 26 34 8 f 0,12 j — — 2.422 f 23 g —125 Camarões 29 22 29 13 f 7,73 290.000 22.000 4.613 35 671126 Congo 32 17 f 21 16 f 6,43 45.000 4.000 350 139 —


127 Paquistão 20 26 f 23 25 f 0,10 15.000 1.600 54 60 562128 Togo 18 25 22 20 f 5,98 66.000 6.300 — 28 453129 Nepal 28 47 54 — 0,29 10.000 930 29 106 628130 Butão — 38 f 56 — <0,01 — — 464 64 —

131 Laos 29 40 f 47 18 f 0,05 650 <100 1.076 42 —132 Bangladeche 38 56 55 30 0,02 1.900 130 56 58 237133 Iémen 35 46 52 19 f 0,01 j — — 8.560 73 —134 Haiti 62 28 32 15 f 5,17 67.000 5.200 — 124 —135 Madagáscar 40 40 48 5 0,15 5.800 450 — 97 —

136 Nigéria 8 31 34 16 f 5,06 1.400.000 120.000 593 19 —137 Djibuti — 18 26 11 f 11,75 19.000 1.500 700 597 —138 Sudão 18 34 f 33 15 f 0,99 j — — 5.283 80 —139 Mauritânia 13 23 44 11 f 0,52 3.500 260 — 154 i 327140 Tânzania 41 27 42 14 f 8,09 670.000 59.000 3.602 160 196

141 Uganda 30 26 38 13 8,30 420.000 53.000 — 142 173142 Congo. Rep, Dem, 61 34 45 15 f 5,07 600.000 53.000 — 120 137143 Zâmbia 45 24 42 13 f 19,95 450.000 40.000 37.458 f 482 g —144 Costa do Marfim 14 24 f 24 12 f 10,76 400.000 32.000 6.990 104 593145 Senegal 23 22 23 4 1,77 40.000 3.300 — 94 —

146 Angola 43 42 53 19 f 2,78 82.000 7.900 — 102 464147 Benim 14 29 25 — 2,45 37.000 3.000 11.918 41 —148 Eritreia 65 44 38 13 f 2,87 j — — — 218 —149 Gâmbia 16 26 30 — 1,95 6.600 520 27.369 114 i 331150 Guiné 29 — 29 13 1,54 29.000 2.700 10.951 65 —







151 Malawi 32 30 48 20 f 15,96 420.000 40.000 — 220 176152 Ruanda 39 27 42 17 f 11,21 210.000 22.000 20.310 93 —153 Mali 32 40 30 16 2,03 53.000 5.000 3.688 39 —154 Rep, Centro-Africana 41 27 34 15 f 13,84 130.000 8.900 — 140 —155 Chade 38 39 40 — 2,69 49.000 4.000 4.843 38 158

156 Guiné-Bissau — 23 f — 20 f 2,50 7.300 560 — 156 g 82157 Moçambique 58 26 36 12 13,22 630.000 52.000 — 104 —158 Etiópia 49 47 51 16 f 10,63 1.600.000 150.000 — 116 —159 Burkina Faso 32 36 31 21 f 6,44 180.000 20.000 — 18 —160 Burundi 68 37 f 43 — 11,32 190.000 19.000 — 101 —

161 Níger 46 50 41 15 f 1,35 34.000 3.300 10.026 34 —162 Serra Leoa 43 29 f 35 11 f 2,99 36.000 3.300 — 72 —

Países em desenvolvimento 18 27 31 — 1,3 15.362.000 T 1.252.000 T — 71 —Países menos desenvolvidos 38 41 46 — 4,3 6.389.000 T 590.000 T — 97 —Países Árabes — 16 24 — 0,2 19.000 T 1.500 T — 47 —Ásia Oriental e Pacífico 12 16 22 — 0,2 671.000 T 43.000 T — 47 —América Latina e Caraíbas 12 8 16 — 0,7 434.000 T 37.000 T — 45 —Ásia do Sul 22 48 47 — 0,5 1.329.000 T 163.000 T — 98 —África Subsariana 34 30 37 — 8,7 12.909.000 T 1.008.000 T — 121 —

Europa do Leste e CEI 8 — — — 0,2 109.000 T 14.000 T — 70 —OCDE — — — — 0,3 330.000 T 17.000 T — 18 —

OCDE de rendimento elevado — — — — 0,4 307.000 T 14.000 T — 14 —

Desenvolvimento humano elevado — — — — 0,3 347.000 T 20.000 T — 19 —Desenvolvimento humano médio 14 24 28 — 0,8 7.569.000 T 543.000 T — 70 —Desenvolvimento humano baixo 32 36 39 — 4,6 7.863.000 T 719.000 T — 82 —

Rendimento elevado — — — — 0,3 311.000 T 15.000 T — 15 —Rendimento médio 11 10 17 — 1,0 3.422.000 T 177.000 T — 52 —Rendimento baixo 23 43 45 — 1,3 12.045.000 T 1.090.000 T — 92 —

Mundo — 24 28 — 1,1 15.778.000 T 1.281.000 T — 63 —

a. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.b. Os dados referem-se ao final de 1999. Os agregados são estimativas arredondadas; a soma dos totais regionais pode não ser igual ao total mundial.c. Os dados referem-se aos casos de malária relatados à Organização Mundial de Saúde e podem representar apenas uma fracção do verdadeiro número de casos, devido a sistemas de registo deficientes,à cobertura incompleta dos serviços de saúde, ou a ambos. Devido à diversidade dos casos detectados e dos sistemas de registo, as comparações entre países devem ser feitas com cautela. Os dados refe-rem-se ao final de 1997.d. Os dados referem-se aos casos de tuberculose notificados à Organização Mundial de Saúde e podem representar apenas uma fracção do verdadeiro número de casos de um país, devido à coberturaincompleta pelos serviços de saúde, diagnósticos incorrectos ou registos e relatos deficientes.e. Os dados referme-se a estimativas do consumo aparente, baseadas em dados da produção, importação e exportação de cigarros. Essas estimativas podem diminuir ou exagerar o verdadeiro consumoem países onde os produtos do tabaco são importados ou exportados ilegalmente, onde é significativo o açambarcamento de cigarros, ou onde a população temporária é elevada. As estimativas do con-sumo aparente não permitem conhecer os padrões de fumo da população. Os dados referem-se à média móvel trienal disponível mais recente durante o período indicado.f. Os dados referem-se a ano ou período diferentes do indicado, diferem da definição padrão ou respeitam apenas a uma parte do país.g. Os dados referem-se a 1996.h. Inclui o Luxemburgoi. Os dados referem-se a 1997.j. Os dados referem-se a estimativas produzidas utilizando a taxa de prevalência de 1994, publicada pelo Programa Mundial de SIDA da Organização Mundial da Saúde (WHO 1995).

Fonte: Colunas 1: FAO 2000; colunas 2-4: UNICEF 2000; coluna 5-7: UNAIDS 2000; agregados calculados para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano pela UNAIDS; coluna 8: WHO 1999;coluna 9: WHO 2000a; colunas 10: WHO 2001b.






8 Sobrevivência:progressose retrocessos


1 Noruega 74,4 78,1 13 4 15 4 90,0 82,2 62 Austrália 71,7 78,7 17 5 20 5 90,2 83,1 —3 Canadá 73,2 78,5 19 6 23 6 89,3 82,3 —4 Suécia 74,7 79,3 11 3 15 4 90,8 84,8 55 Bélgica 71,4 77,9 21 6 29 6 89,5 80,7 —

6 Estados Unidos 71,5 76,5 20 7 26 8 85,7 77,4 87 Islândia 74,3 78,9 13 5 14 5 90,0 84,4 —8 Holanda 74,0 77,9 13 5 15 5 89,1 82,7 79 Japão 73,3 80,5 14 4 21 4 92,1 84,0 8

10 Finlândia 70,7 77,2 13 4 16 5 90,3 77,9 6

11 Suíça 73,8 78,6 15 3 18 4 90,5 82,2 512 Luxemburgo 70,7 77,0 19 5 26 5 88,4 80,1 (,)13 França 72,4 78,1 18 5 24 5 90,1 78,0 1014 Reino Unido 72,0 77,2 18 6 23 6 88,3 81,5 715 Dinamarca 73,6 75,9 14 4 19 5 85,5 78,3 10

16 Áustria 70,6 77,7 26 4 33 5 89,9 79,7 —17 Alemanha 71,0 77,3 22 5 26 5 89,3 79,2 818 Irlanda 71,3 76,1 20 6 27 7 87,7 80,0 619 Nova Zelândia 71,7 77,2 17 6 20 6 87,6 80,9 1520 Itália 72,1 78,2 30 6 33 6 90,9 81,6 7

21 Espanha 72,9 78,1 27 6 34 6 91,4 79,8 622 Israel 71,6 78,3 24 6 27 6 89,7 85,1 523 Grécia 72,3 78,0 38 6 54 7 91,4 81,6 124 Hong Kong, China (RAE) 72,0 79,1 — — — — 91,6 83,1 —25 Chipre 71,4 77,8 29 7 33 8 90,3 83,2 (,)

26 Singapura 69,5 77,1 22 4 27 4 86,6 79,6 627 Coreia do Sul 62,6 74,3 43 5 54 5 87,5 72,1 2028 Portugal 68,0 75,2 53 5 62 6 88,4 75,3 829 Eslovénia 69,8 75,0 25 5 29 6 87,3 72,8 1130 Malta 70,6 77,6 25 6 32 7 89,7 84,2 —

31 Barbados 69,4 76,4 40 14 54 16 88,1 80,6 (,)32 Brunei 68,3 75,5 58 8 78 9 87,8 79,4 (,)33 República Checa 70,1 74,3 21 5 24 5 87,0 72,0 934 Argentina 67,1 72,9 59 19 71 22 84,1 70,6 3835 Eslováquia 70,0 72,8 25 9 29 10 85,4 66,4 9

36 Hungria 69,3 70,7 36 9 39 10 81,1 59,0 1537 Uruguai 68,7 73,9 48 15 57 17 84,7 71,4 2638 Polónia 70,5 72,8 32 9 36 10 85,1 65,8 839 Chile 63,4 74,9 77 11 96 12 85,4 75,6 2040 Barém 63,5 72,9 55 13 75 16 84,0 75,5 46

41 Costa Rica 67,9 76,0 58 13 77 14 87,2 80,1 2942 Baamas 66,5 69,1 38 18 49 21 76,0 57,4 —43 Kuwait 67,3 75,9 49 11 59 12 86,2 80,7 544 Estónia 70,5 70,0 21 17 26 21 81,9 54,8 5045 Emiratos Árabes Unidos 62,5 74,6 61 8 83 9 83,6 75,8 3

46 Croácia 69,6 73,3 34 8 42 9 85,3 69,5 647 Lituânia 71,3 71,4 23 18 28 22 83,6 59,7 1848 Catar 62,6 68,9 45 12 65 16 75,7 69,4 10


49 Trindade e Tobago 65,9 73,8 49 17 57 20 82,4 73,9 —50 Letónia 70,1 69,6 21 17 26 21 79,8 56,9 45

Probabilidade à Taxa denascença de ultra- mortalidadepassar os 65 anos a

maternaEsperança de vida Taxa de mortalidade Taxa de mortalidade Fem. Masc. registada

à nascença infantil de menores de cinco (% de (% de (por 100.000(anos) (por 1.000 nados vivos) (por 1.000 nados vivos) coorte) coorte) nados vivos)

Ordem segundo IDH 1970-75 b 1995-2000 b 1970 1999 1970 1999 1995-2000 b 1995-2000 b 1980-99 c




51 México 62,4 72,2 79 27 110 33 80,8 69,9 5552 Panamá 66,2 73,6 46 21 68 27 83,5 76,0 7053 Bielorrússia 71,5 68,5 22 23 27 28 80,0 51,3 2854 Belize 67,6 73,6 56 35 77 43 82,1 77,4 14055 Federação Russa 69,7 66,1 29 18 36 22 77,0 46,5 50

56 Malásia 63,0 71,9 46 8 63 9 82,0 70,8 3957 Bulgária 71,0 70,8 28 14 32 17 83,5 64,2 1558 Roménia 69,2 69,8 46 21 57 24 79,9 62,5 4159 Líbia 52,9 70,0 105 19 160 22 76,0 68,3 7560 Macedónia 67,5 72,7 85 22 120 26 82,5 74,2 3

61 Venezuela 65,7 72,4 47 20 61 23 82,3 71,6 6062 Colômbia 61,6 70,4 70 26 113 31 79,1 67,6 8063 Maurícias 62,9 70,7 64 19 86 23 80,6 63,0 5064 Suriname 64,0 70,1 51 27 68 34 77,7 66,4 11065 Líbano 65,0 72,6 45 28 54 32 81,8 75,7 100

66 Tailândia 59,5 69,6 74 26 102 30 78,8 66,5 4467 Fidji 60,6 68,4 50 18 61 22 72,8 63,7 3868 Arábia Saudita 53,9 70,9 118 20 185 25 78,4 73,4 —69 Brasil 59,5 67,2 95 34 135 40 75,4 59,3 16070 Filipinas 58,1 68,6 60 31 90 42 75,7 67,2 170

71 Omã 49,0 70,5 126 14 200 16 78,1 72,1 1972 Arménia 72,5 72,4 24 25 30 30 85,1 70,8 3573 Peru 55,4 68,0 115 42 178 52 75,2 66,2 27074 Ucrânia 70,1 68,1 22 17 27 21 79,0 51,8 2775 Cazaquistão 64,4 64,1 50 35 66 42 72,7 47,6 70

76 Geórgia 69,2 72,7 36 19 46 23 84,5 67,1 7077 Maldivas 51,4 65,4 157 60 255 83 65,4 66,8 35078 Jamaica 69,0 74,8 47 10 62 11 84,1 77,5 12079 Azerbaijão 69,0 71,0 41 35 53 45 79,8 65,0 4380 Paraguai 65,9 69,6 57 27 76 32 78,2 69,4 190

81 Sri Lanka 65,1 71,6 65 17 100 19 82,8 71,8 6082 Turquia 57,9 69,0 150 40 201 48 78,6 68,7 13083 Turquemenistão 60,7 65,4 82 52 120 71 71,7 56,9 6584 Equador 58,8 69,5 87 27 140 35 77,3 69,0 16085 Albânia 67,7 72,8 68 29 82 35 87,0 78,6 —

86 República Dominicana 59,7 67,3 91 43 128 49 74,5 64,9 23087 China 63,2 69,8 85 33 120 41 79,4 70,9 5588 Jordânia 56,6 69,7 77 29 107 35 74,4 68,9 4189 Tunísia 55,6 69,5 135 24 201 30 75,8 70,6 7090 Irão 53,9 68,0 122 37 191 46 74,3 68,9 37

91 Cabo Verde 57,5 68,9 87 54 123 73 76,2 64,6 5592 Quirguistão 63,1 66,9 111 55 146 65 75,3 57,8 6593 Guiana 60,0 63,7 81 56 101 76 70,2 54,1 18094 África do Sul 53,7 56,7 80 54 115 69 53,7 40,2 —95 El Salvador 58,2 69,1 111 35 162 42 75,9 65,6 120

96 Samoa (Ocidental) 56,1 68,5 106 21 160 26 75,8 62,0 —97 Síria 57,0 70,5 90 25 129 30 77,4 72,5 11098 Moldávia 64,8 66,6 46 27 61 34 72,5 53,7 4299 Usbequistão 64,2 68,3 66 45 90 58 75,0 62,9 21

100 Argélia 54,5 68,9 123 36 192 41 75,4 72,2 220







101 Vietname 50,3 67,2 112 31 157 40 74,1 65,6 160102 Indonésia 49,2 65,1 104 38 172 52 69,5 61,7 450103 Tajiquistão 63,4 67,2 78 54 111 74 73,6 62,7 65104 Bolívia 46,7 61,4 144 64 243 83 63,9 57,0 390105 Egipto 52,1 66,3 157 41 235 52 72,8 63,9 170

106 Nicarágua 55,1 67,7 113 38 165 47 72,7 63,9 150107 Honduras 53,8 65,6 116 33 170 42 70,5 59,3 110108 Guatemala 53,7 64,0 115 45 168 60 67,9 56,2 190109 Gabão 45,0 52,4 140 85 232 143 48,7 43,5 600110 Guiné Equatorial 40,5 50,0 165 105 281 160 47,0 41,0 —

111 Namíbia 49,4 45,1 104 56 155 70 31,3 28,0 230112 Marrocos 52,9 66,6 119 45 184 53 74,1 66,3 230113 Suazilândia 47,3 50,8 140 62 209 90 45,1 39,2 230114 Botswana 53,2 44,4 99 46 142 59 29,6 24,5 330115 Índia 50,3 62,3 127 70 202 98 64,7 59,9 410

116 Mongólia 53,8 61,9 — 63 — 80 64,0 53,9 150117 Zimbabwe 56,0 42,9 86 60 138 90 23,7 22,1 400118 Mianmar 49,3 55,8 122 79 179 112 55,9 46,6 230119 Gana 49,9 56,3 111 63 186 101 53,8 48,0 210120 Lesoto 49,5 51,2 125 93 190 134 46,9 42,5 —

121 Camboja 40,3 56,5 — 86 — 122 55,8 46,3 470122 Papua-Nova Guiné 44,7 55,6 90 79 130 112 48,0 41,4 370123 Quénia 51,0 52,2 96 76 156 118 43,6 38,5 590124 Comores 48,9 58,8 159 64 215 86 58,6 52,1 500125 Camarões 45,7 50,0 127 95 215 154 42,6 38,4 430126 Congo 46,7 50,9 100 81 160 108 45,4 37,9 —


127 Paquistão 49,0 59,0 117 84 181 112 58,8 56,9 —128 Togo 45,5 51,3 128 80 216 143 45,3 40,1 480129 Nepal 43,3 57,3 165 75 250 104 53,7 52,4 540130 Butão 43,2 60,7 156 80 267 107 62,3 57,2 380

131 Laos 40,4 52,5 145 93 218 111 50,0 44,9 650132 Bangladeche 44,9 58,1 145 58 239 89 55,4 53,2 440133 Iémen 42,1 59,4 194 86 303 119 58,9 53,4 350134 Haiti 48,5 52,0 148 83 221 129 46,3 34,2 —135 Madagáscar 44,9 51,6 184 95 285 156 48,7 43,8 490

136 Nigéria 44,0 51,3 120 112 201 187 44,6 42,1 700137 Djibuti 41,0 45,5 160 104 241 149 39,1 32,9 —138 Sudão 43,7 55,0 104 67 172 109 53,9 48,3 550139 Mauritânia 43,5 50,5 150 120 250 183 47,7 41,6 550140 Tânzania 46,5 51,1 129 90 218 141 43,2 37,9 530

141 Uganda 46,4 41,9 110 83 185 131 28,1 24,9 510142 Congo, Rep. Dem. 46,0 50,5 147 128 245 207 44,9 39,4 —143 Zâmbia 47,2 40,5 109 112 181 202 22,8 21,7 650144 Costa do Marfim 45,4 47,7 158 102 239 171 37,3 35,4 600145 Senegal 41,8 52,3 164 68 279 118 51,0 39,4 560

146 Angola 38,0 44,6 180 172 300 295 38,1 32,9 —147 Benim 44,0 53,5 149 99 252 156 51,4 44,8 500148 Eritreia 44,3 51,5 150 66 225 105 47,1 40,7 1.000149 Gâmbia 37,0 45,4 183 61 319 75 39,6 34,2 —150 Guiné 37,3 46,5 197 115 345 181 40,6 37,7 670







151 Malawi 41,0 40,7 189 132 330 211 30,4 28,2 620152 Ruanda 44,6 39,4 124 110 210 180 26,3 22,9 —153 Mali 42,9 50,9 221 143 391 235 48,5 45,5 580154 Rep, Centro-Africana 43,0 44,3 149 113 248 172 34,4 28,5 1.100155 Chade 39,0 45,2 149 118 252 198 38,6 33,6 830

156 Guiné-Bissau 36,5 44,1 186 128 316 200 37,8 32,5 910157 Moçambique 42,5 40,6 163 127 278 203 31,0 26,3 1.100158 Etiópia 41,8 44,5 160 118 239 176 35,6 31,4 —159 Burkina Faso 41,5 45,3 163 106 290 199 34,8 29,7 —160 Burundi 44,0 40,6 135 106 228 176 28,5 23,5 —

161 Níger 38,2 44,2 197 162 330 275 37,1 34,9 590162 Serra Leoa 35,0 37,3 206 182 363 316 28,2 23,4 —

Países em desenvolvimento 55,5 64,1 109 61 167 89 68,3 61,2 —Países menos desenvolvidos 44,2 51,3 149 100 243 159 46,0 41,7 —Países Árabes 51,9 65,9 129 44 198 59 71,1 64,9 —Ásia Oriental e Pacífico 60,4 68,8 87 34 126 44 77,2 68,5 —América Latina e Caraíbas 60,8 69,3 87 32 125 39 77,5 64,9 —Ásia do Sul 49,9 61,9 128 69 203 97 63,8 59,4 —África Subsariana 45,3 48,8 138 107 226 172 41,4 36,6 —

Europa do Leste e CEI 69,2 68,4 37 25 47 31 79,0 55,3 —OCDE 70,4 76,4 40 13 52 15 87,2 77,3 —

OCDE de rendimento elevado 72,1 77,8 20 6 26 6 88,8 80,0 —

Desenvolvimento humano elevado 71,3 77,0 25 7 32 8 88,2 78,2 —Desenvolvimento humano médio 58,4 66,5 99 46 149 62 72,9 63,7 —Desenvolvimento humano baixo 44,6 52,2 142 99 231 156 47,0 43,8 —

Rendimento elevado 72,0 77,8 21 6 26 6 88,8 80,0 —Rendimento médio 62,6 69,2 85 32 121 39 78,2 67,1 —Rendimento baixo 49,6 59,0 126 80 202 120 59,0 53,6 —

Mundo 59,9 66,4 96 56 147 80 72,2 63,5 —

a. Os dados referem-se à probabilidade, à nascença, de ultrapassar os 65 anos, vezes 100.b. Os dados referem-se a estimativas para o período indicado.c. Os dados da mortalidade materna são os relatados pelas autoridades nacionais. Periodicamente, a UNICEF e a Organização Mundial da Saúde (OMS) avaliam esses dados e fazem ajustamentos para terem conta os problemas bem documentados de sub-registo e má classificação das mortes maternas e para realizar estimativas para os países sem dados (para pormenores sobre as estimativas mais recentesver Hill, AbouZahr e Wardlaw 2001). Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.

Fonte: Colunas 1, 2, 7 e 8: UN 2001d; coluna 3 e 5: UNICEF 2001; colunas 4, 6 e 9: UNICEF 2000.






9 Compromissocom a educação:despesa pública


1 Noruega 6,5 7,7 d 14,7 16,8 d 45,2 38,7 e 28,3 23,0 e 13,5 27,9 e

2 Austrália 5,1 5,5 d 12,5 13,5 d — 30,6 e 61,9 f 38,9 e 30,5 30,5 e

3 Canadá 6,7 6,9 d, g 14,1 12,9 d, g — — 63,6 f 64,7 e, f, g, h 28,7 35,3 e, g, h

4 Suécia 7,3 8,3 d 12,8 12,2 d 48,0 34,1 e, h 20,1 38,7 e, h 13,1 27,2 e, h

5 Bélgica 5,1 i 3,1 d, j 14,3 i 6,0 d, j 24,7 i 29,9 e, j 46,4 i 45,5 e, j 16,7 i 21,5 e, j

6 Estados Unidos 5,0 5,4 d, g 11,9 14,4 d, g 44,7 38,7 e, g, h 30,3 36,1 e, g, h 25,1 25,2 e, g, h

7 Islândia 4,8 5,4 d 14,0 13,6 d — 35,9 e — 41,9 e — 17,7 e

8 Holanda 6,9 5,1 d — 9,8 d 22,6 30,9 e 35,9 39,8 e 26,4 29,3 e

9 Japão g — 3,6 d — 9,9 d — 39,3 e, h — 41,8 e, h — 12,1 e, h

10 Finlândia 5,5 7,5 d 11,6 12,2 d 30,8 33,0 e 41,6 36,2 e 18,7 28,9 e

11 Suíça 4,7 5,4 d 18,8 15,4 d — 30,6 e 73,6 48,1 e 18,1 19,3 e

12 Luxemburgo 4,1 4,0 d 9,5 i 11,5 g, i 43,5 51,9 e 42,7 43,4 e 3,3 4,7 e

13 França 5,5 6,0 d 18,0 g 10,9 d 29,4 31,4 e 40,8 49,5 e 12,9 17,9 e

14 Reino Unido 4,8 5,3 d 11,3 g 11,6 d 26,7 32,3 e, h 45,9 44,0 e, h 19,8 23,7 e, h

15 Dinamarca 7,2 8,1 d 13,7 13,1 d — 33,6 e — 39,3 e — 22,0 e

16 Áustria 5,9 5,4 d 7,8 10,4 d 23,1 28,1 e 46,9 49,0 e 16,6 21,2 e

17 Alemanha — 4,8 d — 9,6 d — — — 72,2 e, f — 22,5 e

18 Irlanda 6,7 6,0 d 9,5 13,5 d 39,4 32,2 e 39,7 41,5 e 17,7 23,8 e

19 Nova Zelândia 5,4 7,3 d 20,9 17,1 d, g 38,3 28,7 e 28,5 40,3 e 28,3 29,1 e

20 Itália 5,0 4,9 d 8,3 9,1 d 30,1 32,0 e 35,5 49,2 e 10,2 15,1 e

21 Espanha 3,7 5,0 d 8,8 11,0 d — 33,3 e — 47,9 e — 16,6 e

22 Israel 6,7 7,6 d, g 10,0 12,3 d, g 42,8 42,3 e, g 30,8 31,2 e, g 18,9 18,2 e, g

23 Grécia 2,2 3,1 d 6,1 8,2 d 37,6 35,3 e, h 41,3 38,0 e, h 20,1 25,0 e, h

24 Hong Kong, China (RAE) 2,5 2,9 19,8 17,0 g 31,5 g 21,9 37,9 g 35,0 25,1 g 37,125 Chipre k 3,6 4,5 11,9 13,2 37,6 36,7 50,7 50,8 4,2 6,5

26 Singapura 3,9 3,0 11,5 23,3 30,5 25,7 36,9 34,6 27,9 34,827 Coreia do Sul 3,8 3,7 d — 17,5 d 47,0 45,3 e, h 36,7 36,6 e, h 10,9 8,0 e, h

28 Portugal 3,8 i 5,8 d — 11,7 d 51,0 34,2 e 30,6 41,6 e 12,7 16,4 e

29 Eslovénia — 5,7 — 12,6 — 29,9 — 48,4 — 16,930 Malta 3,4 5,1 7,4 10,8 31,0 22,6 g 43,3 32,0 g 8,2 10,9 g

31 Barbados g 6,2 7,2 17,2 19,0 31,0 — 32,5 — 22,3 —32 Brunei — — — — — — — — — —33 República Checa — 5,1 d — 13,6 d — 31,3 e — 50,2 e — 15,8 e

34 Argentina 1,4 i 3,5 8,9 i 12,6 37,7 g 45,7 27,4 g 34,8 19,2 g 19,535 Eslováquia — 4,7 — 14,6 — 40,5 — 28,0 — 12,7

36 Hungria 5,6 4,6 d 6,3 6,9 g 51,1 36,8 e 19,9 46,3 e 16,9 15,5 e

37 Uruguai 3,2 3,3 15,0 15,5 37,7 32,6 28,4 29,0 22,4 19,638 Polónia 4,6 7,5 d 12,5 24,8 d 44,2 37,6 e, h 17,9 15,1 e, h 18,2 11,1 e, h

39 Chile 3,3 3,6 15,3 15,5 57,0 58,3 19,5 18,8 20,3 16,140 Barém 5,2 4,4 12,3 12,0 — 30,1 h — 34,5 h — —

41 Costa Rica 4,5 5,4 21,6 22,8 35,1 40,2 22,3 24,3 41,4 28,342 Baamas 4,0 — 18,9 13,2 — — — — — —43 Kuwait 4,8 5,0 13,4 14,0 — — — 69,8 f, h — 30,2 h

44 Estónia — 7,2 — 25,5 — 18,5 — 50,7 — 17,945 Emiratos Árabes Unidos 2,1 1,7 13,2 20,3 — — — — — —

46 Croácia — 5,3 — — — — — — — —47 Lituânia 5,3 g 5,9 12,9 22,8 — 15,1 — 50,9 — 18,348 Catar 4,7 3,4 g — — — — — — — —


49 Trindade e Tobago 6,3 4,4 g 14,0 — 47,5 40,5 g 36,8 33,1 g 8,9 13,3 g

50 Letónia 3,4 6,5 12,4 16,5 15,8 12,1 56,2 58,9 10,3 12,2

Despesa pública de educação a Despesa pública de educação por nível(em % de todos os níveis) b

Em % dadespesa pública Pré-primária

Em % do PNB total e primária Secundário Superior

Ordem segundo IDH 1985-87 c 1995-97 c 1985-87 c 1995-97 c 1985-86 c 1995-97 c 1985-86 c 1995-97 c 1985-86 c 1995-97 c

. . . ADQUIRIREM CONHECIMENTO . . .



51 México 3,5 4,9 d — 23,0 d 31,5 i 50,3 e 26,8 i 32,5 e 17,6 i 17,2 e

52 Panamá 4,8 5,1 14,3 16,3 38,3 31,1 25,2 19,8 20,4 26,153 Bielorrússia 5,0 5,9 — 17,8 — — 74,8 f 72,5 f 14,0 11,154 Belize 4,7 5,0 15,4 19,5 55,7 62,8 27,7 25,8 2,3 6,955 Federação Russa 3,4 3,5 d — 9,6 g — 23,2 e, h — 57,4 e, h — 19,3 e, h

56 Malásia 6,9 4,9 18,8 15,4 37,8 32,7 37,1 30,6 14,6 25,557 Bulgária 5,4 3,2 — 7,0 — — 65,3 f 73,8 f 12,4 18,058 Roménia 2,2 3,6 7,5 g 10,5 — 42,7 h — 23,8 h — 16,0 h

59 Líbia 9,6 — 20,8 — — — — — — —60 Macedónia — 5,1 — 20,0 — 54,4 — 23,6 — 22,0

61 Venezuela 5,0 5,2 g 19,6 22,4 g — — — 29,5 f, g — 34,7 g

62 Colômbia i 2,6 4,1 22,4 16,6 42,0 40,5 32,5 31,5 21,2 19,263 Maurícias 3,3 4,6 10,0 17,4 45,2 31,0 37,6 36,3 5,6 24,764 Suriname 10,2 3,5 g 22,8 — 63,7 — 13,5 — 7,7 —65 Líbano i — 2,5 11,7 8,2 — — — 68,9 f, h — 16,2 h

66 Tailândia 3,4 4,8 17,9 20,1 58,4 50,4 21,1 20,0 13,2 16,467 Fidji 6,0 — — — — — — — — —68 Arábia Saudita 7,4 7,5 13,6 22,8 — — 72,9 f 84,4 f 27,1 15,669 Brasil 4,7 5,1 17,7 — 45,9 h 53,5 7,7 h 20,3 19,6 h 26,270 Filipinas 2,1 3,4 11,2 15,7 63,9 56,1 10,1 23,3 22,5 18,0

71 Omã 4,1 4,5 15,0 16,4 — 40,9 — 51,3 — 7,072 Arménia — 2,0 — 10,3 — 15,8 — 63,0 — 13,273 Peru 3,6 2,9 15,7 19,2 39,5 35,2 20,5 21,2 2,7 16,074 Ucrânia 5,3 5,6 21,2 14,8 — — 74,2 f 73,5 f 13,5 10,775 Cazaquistão 3,4 4,4 19,8 17,6 — 7,2 h — 63,0 h — 13,9 h

76 Geórgia g — 5,2 — 6,9 — 22,0 — 45,1 — 18,577 Maldivas 5,2 6,4 8,5 10,5 — — — — — —78 Jamaica 4,9 7,5 11,0 12,9 31,9 31,3 34,0 37,4 19,4 22,479 Azerbaijão 5,8 3,0 29,3 18,8 — 14,6 — 63,9 — 7,580 Paraguai 1,1 i 4,0 i 14,3 i 19,8 i 36,6 50,0 h, i 29,7 18,1 h, i 23,8 19,7 h, i

81 Sri Lanka 2,7 3,4 7,8 8,9 — — 90,2 f 74,8 f 9,8 9,382 Turquia 1,2 l 2,2 d — 14,7 d, g 45,9 43,3 e, h 22,4 22,0 e, h 23,9 34,7 e, h

83 Turquemenistão 4,1 — 29,3 — — — — — — —84 Equador 3,5 3,5 21,3 13,0 45,5 38,4 35,8 36,0 17,8 21,385 Albânia — — 11,2 — — 63,9 g — 20,6 g — 10,3 g

86 República Dominicana 1,3 2,3 10,0 13,8 47,3 49,5 19,7 12,5 20,8 13,087 China 2,3 2,3 11,1 12,2 g 29,5 m 37,4 33,2 m 32,2 21,8 m 15,688 Jordânia 6,8 7,9 15,8 19,8 — — 62,9 f 64,5 f 34,1 33,089 Tunísia 6,2 7,7 14,8 19,9 44,0 i 42,5 37,0 i 37,2 18,2 i 18,590 Irão 3,7 4,0 18,1 17,8 42,0 29,0 37,9 33,9 10,7 22,9

91 Cabo Verde 2,9 — 14,8 — 61,5 — 15,9 — — —92 Quirguistão 9,7 5,3 22,4 23,5 10,9 6,6 60,4 68,0 8,8 14,193 Guiana 8,5 5,0 7,3 10,0 38,8 — 23,8 71,3 f 17,8 7,794 África do Sul 6,1 7,6 — 22,0 — 43,5 73,1 f 29,5 24,8 14,395 El Salvador 3,1 g 2,5 12,5 g 16,0 — 63,5 — 6,5 — 7,2

96 Samoa (Ocidental) — — — — — — — — — —97 Síria 4,8 4,2 14,0 13,6 38,4 41,9 25,3 29,8 33,6 h 25,9 h

98 Moldávia 3,6 10,6 — 28,1 — 24,5 — 52,9 — 13,399 Usbequistão 9,2 g 7,7 25,1 21,1 — — — — — —

100 Argélia 9,8 5,1 l 27,8 16,4 l — — — 95,3 f, l — —







101 Vietname — 3,0 — 7,4 g — 43,0 — 26,0 — 22,0102 Indonésia 0,9 g, i 1,4 n 4,3 g, i 7,9 n — — — 73,5 f, i — 24,4 i

103 Tajiquistão — 2,2 29,5 11,5 9,2 14,9 55,7 71,2 7,7 7,1104 Bolívia 2,1 4,9 20,1 g 11,1 — 50,7 — 9,8 — 27,7105 Egipto 4,5 4,8 — 14,9 — — — 66,7 f — 33,3

106 Nicarágua 5,4 3,9 l 12,0 8,8 l 45,6 68,6 l 16,7 13,9 l 23,2 —107 Honduras 4,8 3,6 19,5 16,5 49,1 52,5 16,7 21,5 21,3 16,6108 Guatemala i 1,9 1,7 13,8 15,8 — 63,0 — 12,1 — 15,2109 Gabão 5,8 2,9 l 9,4 — — — — — — —110 Guiné Equatorial g 1,7 1,7 3,9 5,6 — — — — — —

111 Namíbia — 9,1 — 25,6 — 58,0 — 28,9 — 13,1112 Marrocos i 6,2 5,3 21,5 24,9 35,3 34,6 47,6 48,8 17,1 16,5113 Suazilândia 5,6 5,7 20,6 18,1 39,4 35,8 29,6 27,1 19,5 26,6114 Botswana 7,3 8,6 15,9 20,6 36,3 — 40,7 — 17,2 —115 Índia 3,2 3,2 8,5 11,6 38,0 39,5 25,3 26,5 15,3 13,7

116 Mongólia 11,7 5,7 17,1 15,1 10,7 h 19,9 h 51,2 h 56,0 h 17,3 h 14,3 h

117 Zimbabwe 7,7 7,1 g 15,0 — — 51,7 g — 26,4 g — 17,3 g

118 Mianmar i 1,9 1,2 g — 14,4 g — 47,7 g — 40,3 g — 11,7 g

119 Gana 3,4 4,2 24,3 19,9 24,5 g — 29,5 g — 12,5 g —120 Lesoto 4,1 8,4 13,4 — 39,1 g 41,2 32,7 g 29,2 22,3 g 28,7

121 Camboja — 2,9 — — — — — — — —122 Papua-Nova Guiné — — — — — — — — — —123 Quénia 7,1 6,5 14,8 g 16,7 59,9 — 17,7 — 12,4 —124 Comores — — — — — 36,6 i — 35,1 i — 17,2 i

125 Camarões 2,8 — 16,4 — — — 72,6 f 86,8 f 27,4 13,2126 Congo 4,9 g 6,1 9,8 g 14,7 30,0 g 50,4 35,6 g 11,6 34,4 g 28,0


127 Paquistão 3,1 2,7 8,8 7,1 36,0 51,8 33,3 27,9 18,2 13,0128 Togo 4,9 4,5 19,7 24,6 34,0 45,9 29,1 26,9 22,8 24,7129 Nepal 2,2 3,2 10,4 13,5 35,7 45,1 19,9 19,0 33,4 19,0130 Butão 3,7 4,1 — 7,0 — 44,0 — 35,6 — 20,4

131 Laos 0,5 2,1 6,6 8,7 — 48,3 — 30,7 — 7,4132 Bangladeche i 1,4 2,2 9,9 13,8 46,1 44,8 34,7 43,8 10,4 7,9133 Iémen — 7,0 — 21,6 g — — — — — —134 Haiti 1,9 — 20,6 — 51,0 — 18,1 — 10,8 —135 Madagáscar 1,9 l 1,9 — 16,1 g 42,3 30,0 26,5 33,4 27,2 21,1

136 Nigéria n 1,7 0,7 12,0 11,5 — — — — — —137 Djibuti — — — — — — — — — —138 Sudão — 1,4 — — — — — — — —139 Mauritânia i — 5,1 — 16,2 32,6 39,4 36,2 35,3 27,4 21,2140 Tânzania — — 9,9 — 57,5 — 20,5 — 12,7 —

141 Uganda 3,5 g, i 2,6 — — 44,5 g, i — 33,4 g, i — 13,2 g, i —142 Congo, Rep. Dem. 1,0 — 8,2 — — — 71,3 f — 28,7 —143 Zâmbia 3,1 2,2 9,8 7,1 43,9 41,5 26,9 18,4 18,3 23,2144 Costa do Marfim — 5,0 — 24,9 40,2 45,2 42,7 36,2 17,1 18,6145 Senegal — 3,7 — 33,1 50,1 34,2 25,1 42,5 19,0 23,2

146 Angola 6,2 — 13,8 — — — 86,8 f, i — 5,0 i —147 Benim — 3,2 — 15,2 — 59,1 — 21,7 — 18,8148 Eritreia l — 1,8 — — — 44,5 — 17,6 — —149 Gâmbia 3,7 4,9 8,8 g 21,2 49,0 48,9 21,3 31,6 13,8 12,9150 Guiné 1,8 1,9 13,0 26,8 30,8 g 35,1 h 36,9 g 29,6 h 23,5 g 26,1 h







151 Malawi 3,5 5,4 9,0 18,3 g 41,3 58,8 15,2 8,9 23,3 20,5152 Ruanda 3,5 — 22,9 — 67,6 — 15,3 — 11,5 —153 Mali 3,2 2,2 17,3 — 48,4 45,9 22,6 21,6 13,4 17,7154 Rep. Centro-Africana 2,6 — 16,8 — 55,2 i 53,2 i 17,6 i 16,5 i 18,8 i 24,0 i

155 Chade — 2,2 — — — 43,5 — 24,2 — 9,0

156 Guiné-Bissau 1,8 — — — — — — — — —157 Moçambique 2,1 — 5,6 — — — — — — —158 Etiópia 3,1 4,0 9,3 13,7 51,5 46,2 h 28,3 23,7 h 14,4 15,9 h

159 Burkina Faso 2,3 3,6 g 14,9 11,1 g 38,1 56,6 20,3 25,1 30,7 18,3160 Burundi 3,1 4,0 18,1 18,3 45,0 42,7 32,2 36,7 19,8 17,1

161 Níger l — 2,3 — 12,8 — 59,7 h — 32,3 h — —162 Serra Leoa 1,7 — 12,4 — 33,2 — 29,3 — 24,2 —

Nota: Devido às limitações nos dados, as comparações da despesa de educação, no tempo e entre países, devem ser feitas com precaução. Para notas pormenorizadas sobre os dados, ver UNESCO (1999).a. Os dados referem-se à despesa pública total de educação, incluindo despesas correntes e de capital. Ver as definições de termos estatísticos.b. Os dados referem-se à despesa pública corrente de educação. As despesas por nível podem não somar 100, devido aos arredondamentos, ou à omissão das categorias "outros tipos" e "não distribuído".c. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.d. Os dados podem não ser exactamente comparáveis aos dos anos anteriores, devido a alterações metodológicas.e. As despesas previamente classificadas de "outros tipos" foram distribuídas entre os diferentes níveis de educação.f. Os dados referem-se a despesas combinadas dos níveis pré-primário, primário e secundário.g. Os dados referem-se a um ano ou período diferentes do indicado.h. Os dados incluem despesas de capital.i. Os dados referem-se apenas ao Ministério da Educação.j. Os dados referem-se apenas à comunidade Flamenga.k. Os dados referem-se ao Gabinete da Educação Grega.l. Os dados não incluem despesas do ensino superior.m. Os dados não incluem despesas em escolas especializadas e técnicas de nível médio.n. Os dados referem-se apenas à Administração Central.

Fontes: Colunas 1-4: UNESCO 2000b; colunas 5-10: UNESCO 1999.






10 Literaciae escolarização


1 Noruega — — — — 100 103 97 115 — 182 Austrália — — — — 95 98 89 112 — 323 Canadá — — — — 95 100 91 102 — —4 Suécia — — — — 100 102 99 — 97 315 Bélgica — — — — 98 102 88 99 — —

6 Estados Unidos — — — — 95 100 90 99 — —7 Islândia — — — — 98 — 87 — — 208 Holanda — — — — 100 105 91 105 — 209 Japão — — — — — — — — — 23

10 Finlândia — — — — 98 — 93 — 100 37

11 Suíça — — — — — — — — — 3112 Luxemburgo — — — — — — 68 112 — —13 França — — — — 100 100 95 116 — 2514 Reino Unido — — — — 100 102 91 115 — 2915 Dinamarca — — — — 100 101 94 111 — 21

16 Áustria — — — — — — 88 — — 2817 Alemanha — — — — 88 — 88 — — 3118 Irlanda — — — — 92 102 86 106 — 3019 Nova Zelândia — — — — 100 100 90 108 — 2120 Itália 98,4 101 99,8 100 100 104 — — 99 28

21 Espanha 97,6 102 99,8 100 100 100 — — — 3122 Israel 95,8 104 99,6 101 — — — — — —23 Grécia 97,1 104 99,8 100 93 95 87 106 — —24 Hong Kong, China (RAE) 93,3 106 99,2 102 90 94 69 106 — —25 Chipre 96,9 105 99,8 100 81 84 — — 100 17

26 Singapura 92,1 107 99,7 102 93 94 — — — —27 Coreia do Sul 97,6 103 99,8 100 93 97 97 114 98 3428 Portugal 91,9 109 99,8 101 — — — — — 3129 Eslovénia 99,6 100 99,8 100 95 — 89 — — 2930 Malta 91,8 107 98,5 102 100 105 79 107 100 13

31 Barbados — — — — — — — — — 2132 Brunei 91,0 112 99,3 103 93 116 — — — 633 República Checa — — — — 89 — 87 — — 3434 Argentina 96,7 102 98,5 101 100 104 — — — 3035 Eslováquia — — — — — — — — — 43

36 Hungria 99,3 100 99,8 100 82 84 86 130 — 3237 Uruguai 97,7 102 99,3 101 93 104 — — 98 2438 Polónia 99,7 100 99,8 100 97 98 — — — —39 Chile 95,6 103 98,7 101 89 100 58 — 100 4340 Barém 87,1 113 98,2 105 96 99 84 103 95 —

41 Costa Rica 95,5 103 98,3 101 89 104 41 118 90 1842 Baamas 95,7 102 97,4 101 — — — — — —43 Kuwait 81,9 112 92,1 109 67 82 58 — — 2344 Estónia — — — — 93 — 88 — — 3245 Emiratos Árabes Unidos 75,1 110 89,7 113 79 89 69 — — 27

46 Croácia 98,2 102 99,8 100 84 — 79 — — 3847 Lituânia 99,5 100 99,8 100 94 — 85 — — 3848 Catar 80,8 109 94,4 109 87 95 69 105 — —


49 Trindade e Tobago 93,5 104 97,4 102 88 95 — — 97 4150 Letónia 99,8 100 99,8 100 93 — 82 — — 29

Estudantesdo superior

Literacia de adultos Escolarização Crianças em ciências,Taxa Literacia de jovens Escolarização primária secundária que matemática e(% 15 Taxa líquida líquida atingem engenhariaanos e Índice (% age Índice Taxa Índice Taxa Índice o 5º ano (em % do totalmais) (1985 = 100) 15-24) (1985 = 100) (%) (1984-87 = 100) b (%) (1984-87 = 100) b (%) do superior)

Ordem segundo IDH 1999 1999 1999 1999 1995-97 a 1995-97 a 1995-97 a 1995-97 a 1995-97 a 1994-97 a

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INDICADORES DO DESENVOLVIMENTO HUMANO 175


51 México 91,1 107 96,8 103 100 101 51 111 86 3152 Panamá 91,7 105 96,7 102 — — — — — 2753 Bielorrússia 99,5 101 99,8 100 — — — — — 3354 Belize 93,1 108 97,8 103 — — — — — —55 Federação Russa 99,5 100 99,8 100 — — — — — 49

56 Malásia 87,0 114 97,3 105 — — — — — —57 Bulgária 98,3 102 99,6 100 93 95 80 102 — 2558 Roménia 98,0 102 99,6 100 97 — 74 — — 3259 Líbia 79,1 130 96,2 111 — — — — — —60 Macedónia — — — — 95 — 56 — 95 38

61 Venezuela 92,3 106 97,8 103 84 97 22 127 89 —62 Colômbia 91,5 106 96,8 103 85 130 46 143 73 3163 Maurícias 84,2 109 93,8 105 98 98 58 — 99 1764 Suriname — — — — — — — — — —65 Líbano 85,6 112 94,8 105 76 — 66 — — 17

66 Tailândia 95,3 105 98,8 101 — — — — — 2167 Fidji 92,6 108 99,0 102 — — — — — —68 Arábia Saudita 76,1 126 92,6 115 60 114 48 166 89 1869 Brasil 84,9 108 92,3 104 — — — — — 2370 Filipinas 95,1 105 98,5 102 100 102 59 115 — —

71 Omã 70,3 155 97,4 132 67 98 57 — 96 3172 Arménia 98,3 102 99,7 100 — — — — — 3373 Peru 89,6 108 96,6 104 91 95 55 113 — —74 Ucrânia 99,6 100 99,9 100 — — — — — —75 Cazaquistão — — — — — — — — — 42

76 Geórgia — — — — 87 — 74 — — 4877 Maldivas 96,2 104 99,1 102 — — — — — —78 Jamaica 86,4 109 93,8 105 — — — — — 2079 Azerbaijão — — — — — — — — — —80 Paraguai 93,0 105 96,9 102 91 102 38 152 78 22

81 Sri Lanka 91,4 105 96,7 103 — — — — — 2982 Turquia 84,6 114 96,2 106 99 105 51 134 — 2283 Turquemenistão — — — — — — — — — —84 Equador 91,0 107 96,9 103 97 — — — 85 —85 Albânia 84,0 116 97,8 105 100 — — — — 22

86 República Dominicana 83,2 108 90,7 107 84 — 29 — — 2587 China 83,5 116 97,5 105 100 107 — — 94 5388 Jordânia 89,2 119 99,4 105 — — — — — 2789 Tunísia 69,9 133 92,7 119 100 107 54 169 91 2790 Irão 75,7 133 93,7 115 90 105 71 — — 36

91 Cabo Verde 73,6 129 88,4 114 — — 48 413 — —92 Quirguistão — — — — 95 — — — — —93 Guiana 98,4 102 99,8 100 87 — 66 — 91 2594 África do Sul 84,9 108 91,0 105 96 — 56 — — 1895 El Salvador 78,3 113 88,0 108 78 106 22 143 77 20

96 Samoa (Ocidental) 80,2 108 86,6 106 96 — — — 85 —97 Síria 73,6 124 86,6 115 91 91 38 74 94 3198 Moldávia 98,7 103 99,8 100 — — — — — 4499 Usbequistão 88,5 111 96,5 104 — — — — — —

100 Argélia 66,6 143 88,2 127 94 106 56 112 — 50






101 Vietname 93,1 105 96,8 102 — — 54 — — —102 Indonésia 86,3 115 97,5 105 95 96 — — 88 28103 Tajiquistão 99,1 102 99,8 100 — — — — — 23104 Bolívia 85,0 115 95,6 106 — — — — — —105 Egipto 54,6 126 69,2 121 93 — 67 — — 15

106 Nicarágua 68,2 108 73,4 107 77 107 33 149 51 31107 Honduras 74,0 114 82,9 109 — — — — — 26108 Guatemala 68,1 119 78,9 113 72 — — — 50 —109 Gabão — — — — — — — — — —110 Guiné Equatorial 82,2 123 96,6 108 — — — — — —

111 Namíbia 81,4 115 91,3 108 93 — 38 — 86 4112 Marrocos 48,0 143 66,5 138 75 131 — — 75 29113 Suazilândia 78,9 119 90,0 110 91 112 38 — 76 22114 Botswana 76,4 121 87,8 112 81 88 48 200 90 27115 Índia 56,5 125 71,8 120 — — — — — 25

116 Mongólia 62,3 132 78,7 123 84 89 54 — — 25117 Zimbabwe 88,0 116 97,0 107 — — — — 79 23118 Mianmar 84,4 108 90,7 105 — — — — — 37119 Gana 70,3 138 90,2 121 — — — — — —120 Lesoto 82,9 111 90,2 106 66 90 18 136 — 13

121 Camboja — — — — 100 — 22 — 49 23122 Papua-Nova Guiné 63,9 119 75,4 115 — — — — — —123 Quénia 81,5 128 94,7 111 — — — — — —124 Comores 59,2 117 66,9 113 — — — — — —125 Camarões 74,8 136 93,4 114 — — — — — —126 Congo 79,5 135 97,1 111 — — — — — —


127 Paquistão 45,0 142 62,7 147 — — — — — —128 Togo 56,3 138 72,3 127 83 116 21 — — 11129 Nepal 40,4 151 58,5 146 — — — — — 14130 Butão — — — — — — — — — —

131 Laos 47,3 154 69,0 145 76 106 24 — 55 —132 Bangladeche 40,8 127 50,2 125 — — — — — —133 Iémen 45,2 175 63,7 157 — — — — — 6134 Haiti 48,8 139 63,5 127 56 229 — — — —135 Madagáscar 65,7 124 79,3 117 61 — — — — 20

136 Nigéria 62,6 153 85,8 133 — — — — — 41137 Djibuti 63,4 136 83,1 125 32 99 12 117 79 —138 Sudão 56,9 141 76,2 132 — — — — — —139 Mauritânia 41,6 124 50,6 119 61 185 — — 64 —140 Tânzania 74,7 131 90,6 117 48 90 — — 81 39

141 Uganda 66,1 130 78,2 120 — — — — — 15142 Congo, Rep. Dem. 60,3 149 80,8 131 — — — — — —143 Zâmbia 77,2 122 87,5 114 75 85 — — — —144 Costa do Marfim 45,7 161 63,6 148 55 — — — 75 —145 Senegal 36,4 149 49,8 143 60 123 — — 87 —

146 Angola — — — — 34 — — — — —147 Benim 39,0 169 56,7 153 64 126 — — — 18148 Eritreia 52,7 139 70,1 132 30 — 16 — 70 —149 Gâmbia 35,7 174 56,0 159 65 104 — — — —150 Guiné — — — — 42 157 — — — 42






151 Malawi 59,2 123 70,3 119 — — — — — —152 Ruanda 65,8 141 82,6 125 — — — — — —153 Mali 39,8 208 64,5 185 31 175 — — 84 —154 Rep. Centro-Africana 45,4 163 65,8 146 — — — — — —155 Chade 41,0 188 64,8 166 52 141 7 — 59 14

156 Guiné-Bissau 37,7 159 56,3 142 — — — — — —157 Moçambique 43,2 150 59,5 138 40 83 6 — — 46158 Etiópia 37,4 158 52,7 142 35 115 — — 51 36159 Burkina Faso 23,0 172 33,5 160 33 133 — — — 19160 Burundi 46,9 140 62,0 135 29 59 — — — —

161 Níger 15,3 160 22,3 157 25 100 5 — 73 —162 Serra Leoa — — — — — — — — — —

Países em desenvolvimento 73,1 c 117 84,4 108 — — — — — —Países menos desenvolvidos 51,9 c 132 65,2 125 — — — — — —Países Árabes 61,3 133 78,4 124 — — — — — —Ásia Oriental e Pacífico 85,3 114 97,2 104 — — — — — —América Latina e Caraíbas 87,8 107 93,8 104 — — — — — —Ásia do Sul 55,1 126 69,8 121 — — — — — —África Subsariana 60,5 c 136 76,9 124 — — — — — —

Europa do Leste e CEI 98,6 101 99,5 100 — — — — — —OCDE — — — — — — — — — —

OCDE de rendimento elevado — — — — — — — — — —

Desenvolvimento humano elevado — — — — — — — — — —Desenvolvimento humano médio 78,3 c 113 89,1 106 — — — — — —Desenvolvimento humano baixo 49,3 c 142 65,8 134 — — — — — —

Rendimento elevado — — — — — — — — — —Rendimento médio 85,5 c 111 95,3 104 — — — — — —Rendimento baixo 61,7 c 122 75,1 117 — — — — — —

Mundo — — — — — — — — — —

a. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.b. O índice é calculado com base nos últimos dados disponíveis durante o período indicado.c. Os agregados diferem ligeiramente dos do quadro 1, porque neste quadro só são apresentados os dados da literacia da UNESCO.

Fonte: Coluna 1: UNESCO 2000a; coluna 2: calculado com base nos dados sobre taxas de literacia de adultos, de UNESCO (2000a); coluna 3: UNESCO 2000c; coluna 4: calculado com base nos dadossobre taxas de literacia de jovens, de UNESCO (2000c); colunas 5 e 7: UNESCO 2001c; coluna 6: calculado com base nos dados sobre taxas de escolarização primária líquida, de UNESCO (2001c); coluna8: calculado com base nos dados sobre taxas de escolarização secundária líquida, de UNESCO (2001c); coluna 9: UNESCO 1999; coluna 10: calculado com base nos dados sobre estudantes do ensino supe-rior, de UNESCO (1999).






1 Noruega 152,9 126,8 28.433 2,7 3,2 28.433 1999 2,1 2,32 Austrália 404,0 466,1 24.574 1,9 2,9 24.574 1999 2,0 1,53 Canadá 634,9 800,4 26.251 1,4 1,7 26.251 1999 1,7 1,74 Suécia 238,7 200,5 22.636 1,2 1,2 22.636 1999 2,1 0,55 Bélgica 248,4 260,2 25.443 1,8 1,4 25.443 1999 2,0 1,1

6 Estados Unidos 9.152,1 8.867,7 b 31.872 2,0 2,0 31.872 1999 2,7 2,27 Islândia 8,8 7,7 27.835 1,8 1,8 27.835 1999 2,6 3,28 Holanda 393,7 382,7 24.215 1,7 2,1 24.215 1999 2,4 2,29 Japão 4.346,9 3.151,3 24.898 2,8 1,1 25.584 1997 0,9 -0,3

10 Finlândia 129,7 119,3 23.096 1,9 2,0 23.096 1999 1,5 1,2

11 Suíça 258,6 193,9 27.171 1,0 -0,1 27.443 1990 1,7 0,712 Luxemburgo 19,3 18,5 42.769 3,8 3,8 42.769 1999 2,1 1,013 França 1.432,3 1.342,2 22.897 1,7 1,1 22.897 1999 1,7 0,514 Reino Unido 1.441,8 1.314,6 22.093 2,0 2,1 22.093 1999 2,9 1,615 Dinamarca 174,3 137,8 25.869 1,6 2,0 25.869 1999 2,0 2,5

16 Áustria 208,2 203,0 25.089 2,0 1,4 25.089 1999 2,4 0,617 Alemanha 2.111,9 1.949,2 23.742 — 1,0 c 23.742 1999 2,4 0,618 Irlanda 93,4 97,2 25.918 3,8 6,1 25.918 1999 2,1 1,619 Nova Zelândia 54,7 72,8 19.104 0,8 1,8 19.104 1999 1,9 -0,120 Itália 1.171,0 1.278,1 22.172 2,1 1,2 22.172 1999 3,9 1,7

21 Espanha 595,9 712,5 18.079 2,1 2,0 18.079 1999 3,9 2,322 Israel 100,8 112,6 18.440 2,0 2,3 18.471 1998 10,5 5,223 Grécia 125,1 162,4 15.414 1,4 1,8 15.414 1999 9,8 2,624 Hong Kong. China (SAR) 158,9 148,5 22.090 4,8 1,9 23.389 1997 6,8 -4,025 Chipre 9,0 14,5 19.006 4,9 2,8 19.006 1999 3,8 1,6

26 Singapura 84,9 82,1 20.767 5,3 4,7 20.767 1999 1,8 (,)27 Coreia do Sul 406,9 736,3 15.712 6,5 4,7 15.712 1999 5,3 0,828 Portugal 113,7 160,5 16.064 2,9 2,3 16.064 1999 4,8 2,329 Eslovénia 20,0 31,7 15.977 — 2,5 15.977 1999 28,0 c 6,630 Malta 3,5 d 5,7 d 15.189 d 4,8 c 4,2 c — — 3,1 2,1

31 Barbados 2,5 3,8 14.353 1,2 1,5 14.353 1999 2,6 1,632 Brunei 4,8 d — — -2,1 c -0,5 c — — — —33 República Checa 53,1 133,8 13.018 — 0,9 13.434 1996 8,5 c 2,134 Argentina 283,2 449,1 12.277 0,3 3,6 12.844 1998 10,6 -1,235 Eslováquia 19,7 57,1 10.591 -0,4 c 1,6 10.782 1989 13,0 10,6

36 Hungria 48,4 115,1 11.430 0,8 1,4 11.430 1999 21,5 10,037 Uruguai 20,8 29,4 8.879 1,4 3,0 9.241 1998 38,2 5,738 Polónia 155,2 326,6 8.450 — 4,4 8.450 1999 27,8 7,339 Chile 67,5 129,9 8.652 4,1 5,6 8.863 1998 9,7 3,340 Barém 5,3 d 8,8 d 13.688 d -0,5 c 0,8 c — — 1,2 c —

41 Costa Rica 15,1 31,8 8.860 1,1 3,0 8.860 1999 16,2 10,042 Baamas — 4,5 d 15.258 d 1,6 -0,1 — — 2,3 1,343 Kuwait 29,6 — — -1,5 c — — — 2,0 3,044 Estónia 5,2 12,1 8.355 -1,3 c -0,3 10.159 1989 25,3 c 3,345 Emiratos Árabes Unidos 47,2 d 49,5 d 18.162 d -3,7 c -1,6 c — — — —

46 Croácia 20,4 33,0 7.387 — 1,0 8.239 1990 105,4 3,747 Lituânia 10,6 24,6 6.656 -3,6 c -3,9 10.087 1990 40,2 c 0,848 Catar — — — — — — — 2,8 2,2


49 Trindade e Tobago 6,9 10,6 8.176 0,4 2,0 8.524 1982 5,9 3,450 Letónia 6,3 15,2 6.264 -0,9 -3,7 9.929 1989 34,6 c 2,4

11 Desempenhoeconómico

PIB per capita

ValorPIB PIB Taxa de crescimento anual mais elevado Variação média anual do índice

Mil milhões Mil milhões per capita do PIB per capita em Ano do valor de preços no consumidor

de dólares de dól. PPC (dólares PPC) (%) 1975-99 a mais (%)

Ordem segundo IDH 1999 1999 1999 1975-99 1990-99 (dólares PPC) elevado 1990-99 1998-99

. . . TEREM ACESSO AOS RECURSOS NECESSÁRIOS PARA UM NÍVEL DE VIDA DIGNO . . .



51 México 483,7 801,3 8.297 0,8 1,0 8.297 1999 19,9 16,652 Panamá 9,6 16,5 5.875 0,7 2,4 5.875 1999 1,1 1,353 Bielorrússia 26,8 69,0 6.876 -2,7 c -2,9 8.429 1989 383,7 c 293,754 Belize 0,7 1,2 4.959 2,6 0,7 4.959 1999 2,3 -1,255 Federação Russa 401,4 1.092,6 7.473 -1,2 -5,9 c 12.832 1989 116,1 c 85,7

56 Malásia 79,0 186,4 8.209 4,2 4,7 8.779 1997 4,0 2,757 Bulgária 12,4 41,6 5.071 -0,2 c -2,1 6.799 1988 129,3 2,658 Roménia 34,0 135,7 6.041 -0,5 -0,5 8.822 1986 108,9 45,859 Líbia — — — — — — — — —60 Macedónia 3,5 9,4 4.651 — -1,5 5.340 1990 91,4 -1,3

61 Venezuela 102,2 130,3 5.495 -1,0 -0,5 7.642 1977 51,8 23,662 Colômbia 86,6 238,8 5.749 1,7 1,4 6.201 1997 21,7 11,263 Maurícias 4,2 10,7 9.107 4,0 3,9 9.107 1999 7,0 6,964 Suriname 0,8 d 1,7 d 4.178 d -0,2 3,3 — — 88,0 98,965 Líbano 17,2 d 19,8 d 4.705 d — 5,7 c — — — —

66 Tailândia 124,4 369,4 6.132 5,7 3,8 6.810 1996 5,1 0,367 Fidji 1,8 3,8 4.799 0,7 1,2 4.799 1999 3,4 2,068 Arábia Saudita 139,4 218,4 10.815 -2,2 -1,1 18.604 1980 1,2 -1,469 Brasil 751,5 1.182,0 7.037 0,8 1,5 7.172 1997 253,5 4,970 Filipinas 76,6 282,6 3.805 0,1 0,9 3.956 1982 8,5 6,7

71 Omã 15,0 d — — 2,8 c 0,3 c — — 0,2 0,472 Arménia 1,8 8,4 d 2.215 d — -3,9 — — 97,8 c 0,773 Peru 51,9 116,6 4.622 -0,8 3,2 5.287 1981 31,6 3,574 Ucrânia 38,7 172,7 3.458 -9,2 c -10,3 8.748 1989 413,4 c —75 Cazaquistão 15,8 73,9 4.951 -5,3 c -4,9 8.131 1988 87,2 c 8,3

76 Geórgia 2,7 13,3 2.431 — — — — 1,0 c 19,177 Maldivas 0,4 d 1,2 d 4.423 d 5,2 c 3,9 c — — 8,0 3,078 Jamaica 6,9 9,3 3.561 0,1 -0,6 4.146 1975 26,1 6,079 Azerbaijão 4,0 22,8 2.850 -11,8 c -10,7 8.605 1987 224,9 c -8,680 Paraguai 7,7 23,5 4.384 0,8 -0,2 5.023 1981 13,8 6,8

81 Sri Lanka 16,0 62,2 3.279 3,2 4,0 3.279 1999 10,3 4,782 Turquia 185,7 410,8 6.380 2,1 2,2 6.834 1998 81,5 64,983 Turquemenistão 3,2 16,0 3.347 -8,7 c -9,6 7.427 1988 — —84 Equador 19,0 37,2 2.994 0,3 (,) 3.344 1997 34,5 52,285 Albânia 3,7 10,8 3.189 -1,4 c 2,8 3.518 1982 32,1 c 0,4

86 República Dominicana 17,4 46,3 5.507 1,4 3,9 5.507 1999 9,0 6,587 China 989,5 4.534,9 3.617 8,1 9,5 3.617 1999 9,9 -1,488 Jordânia 8,1 18,7 3.955 0,4 1,1 4.904 1986 3,9 0,689 Tunísia 20,9 56,3 5.957 1,9 2,9 5.957 1999 4,6 2,790 Irão 110,8 348,3 5.531 -0,9 1,9 7.777 1976 27,1 20,1

91 Cabo Verde 0,6 1,9 4.490 2,9 c 3,2 4.490 1999 6,0 c —92 Quirguistão 1,3 12,5 2.573 -5,3 c -6,4 4.507 1990 — 35,993 Guiana 0,7 3,1 3.640 -0,5 5,2 3.816 1976 6,4 c 7,594 África do Sul 131,1 375,1 8.908 -0,8 -0,2 11.109 1981 9,1 5,295 El Salvador 12,5 26,7 4.344 -0,2 2,8 4.846 1978 9,4 0,5

96 Samoa (Ocidental) 0,2 0,7 4.047 0,2 c 1,4 4.183 1979 4,1 0,397 Síria 19,4 70,0 4.454 0,8 2,7 4.454 1999 7,8 -2,798 Moldávia 1,2 8,7 2.037 — -10,8 5.996 1989 16,0 c 45,999 Usbequistão 17,7 54,9 2.251 -3,0 c -3,1 2.920 1990 — —

100 Argélia 47,9 151,6 5.063 -0,4 -0,5 5.998 1985 19,5 2,6

PIB per capita







101 Vietname 28,7 144,2 1.860 4,8 c 6,2 1.860 1999 — —102 Indonésia 142,5 591,5 2.857 4,6 3,0 3.383 1997 13,1 20,5103 Tajiquistão 1,9 — — — — — — — —104 Bolívia 8,3 19,2 2.355 -0,6 1,8 2.632 1978 9,3 2,2105 Egipto 89,1 214,3 3.420 2,9 2,4 3.420 1999 9,6 3,1

106 Nicarágua 2,3 11,2 2.279 -3,8 0,4 5.165 1977 35,1 11,2107 Honduras 5,4 14,8 2.340 0,1 0,3 2.558 1979 19,5 11,7108 Guatemala 18,2 40,7 3.674 (,) 1,5 3.798 1980 10,7 4,9109 Gabão 4,4 7,3 6.024 -1,7 0,6 11.732 1976 5,7 c —110 Guiné Equatorial 0,7 2,1 4.676 8,4 c 16,3 4.676 1999 — —

111 Namíbia 3,1 9,3 5.468 (,) 0,8 5.772 1980 9,9 8,6112 Marrocos 35,0 96,5 3.419 1,4 0,4 3.500 1998 4,2 0,7113 Suazilândia 1,2 4,1 3.987 2,0 -0,2 4.135 1990 9,5 6,1114 Botswana 6,0 10,9 6.872 5,1 1,8 6.872 1999 10,7 7,1115 Índia 447,3 2.242,0 2.248 3,2 4,1 2.248 1999 9,5 4,7

116 Mongólia 0,9 4,1 1.711 -0,5 c -0,6 2.051 1989 53,7 c 7,6117 Zimbabwe 5,6 34,2 2.876 0,6 0,6 2.932 1991 25,4 c —118 Mianmar — — — — — — — 27,1 18,4119 Gana 7,8 35,3 1.881 (,) 1,6 1.922 1978 29,2 12,4120 Lesoto 0,9 3,9 1.854 2,4 2,1 1.992 1997 10,5 c —

121 Camboja 3,1 16,0 1.361 1,9 c 1,9 1.368 1996 7,1 c 4,0122 Papua-Nova Guiné 3,6 11,1 2.367 0,9 2,3 2.667 1994 8,7 14,9123 Quénia 10,6 30,1 1.022 0,4 -0,3 1.078 1990 16,7 2,6124 Comores 0,2 0,8 1.429 -1,5 c -3,1 2.007 1984 — —125 Camarões 9,2 23,1 1.573 -0,6 -1,5 2.465 1986 7,3 5,3126 Congo 2,2 2,1 727 0,3 -3,3 1.170 1984 10,0 c 5,4


127 Paquistão 58,2 247,3 1.834 2,9 1,3 1.834 1999 10,3 4,1128 Togo 1,4 6,4 1.410 -1,3 -0,5 1.936 1980 9,3 -0,1129 Nepal 5,0 28,9 1.237 1,8 2,3 1.237 1999 9,0 8,0130 Butão 0,4 1,0 1.341 4,1 c 3,4 1.341 1999 10,1 c —

131 Laos 1,4 7,5 1.471 3,2 c 3,8 1.471 1999 24,1 125,1132 Bangladeche 46,0 189,4 1.483 2,3 3,1 1.483 1999 5,5 6,2133 Iémen 6,8 13,7 806 — -0,4 888 1990 32,6 c —134 Haiti 4,3 11,4 1.464 -2,0 -3,4 2.399 1980 23,2 8,7135 Madagáscar 3,7 12,0 799 -1,8 -1,2 1.203 1975 19,8 9,9

136 Nigéria 35,0 105,7 853 -0,8 -0,5 1.122 1977 36,2 6,6137 Djibuti 0,5 d — — — -5,1 c — — — —138 Sudão 9,7 — — — — — — 81,1 16,0139 Mauritânia 1,0 4,2 1.609 -0,2 1,3 1.688 1976 6,3 4,1140 Tânzania 8,8 16,5 501 — -0,1 502 1990 22,6 7,9

141 Uganda 6,4 25,1 1.167 2,5 c 4,0 1.167 1999 11,6 6,4142 Congo. Rep, Dem, 5,6 d 38,6 d 801 d -4,7 c -8,1 c — — 2.089,0 c —143 Zâmbia 3,1 7,5 756 -2,4 -2,4 1.359 1976 80,8 c —144 Costa do Marfim 11,2 25,7 1.654 -2,1 0,6 2.598 1978 7,8 0,8145 Senegal 4,8 13,2 1.419 -0,3 0,6 1.535 1976 6,0 0,8

146 Angola 8,5 39,3 3.179 -2,1 c -2,8 4.480 1988 787,0 286,2147 Benim 2,4 5,7 933 0,4 1,8 933 1999 9,9 c 0,3148 Eritreia 0,6 3,5 881 — 2,2 c 899 1998 — —149 Gâmbia 0,4 2,0 1.580 -0,3 -0,6 1.708 1984 4,3 3,8150 Guiné 3,5 14,0 1.934 1,4 c 1,5 1.934 1999 — —

PIB per capita







151 Malawi 1,8 6,3 586 -0,2 0,9 618 1979 33,8 44,9152 Ruanda 2,0 7,4 885 -1,4 -3,0 1.254 1983 18,0 c -2,4153 Mali 2,6 8,0 753 -0,7 1,1 878 1979 5,8 -1,2154 Rep, Centro-Africana 1,1 4,1 1.166 -1,6 -0,3 1.596 1977 6,7 c —155 Chade 1,5 6,4 850 (,) -0,9 998 1977 8,7 -6,8

156 Guiné-Bissau 0,2 0,8 678 0,3 -1,9 912 1997 37,6 -0,7157 Moçambique 4,0 14,9 861 1,3 c 3,8 861 1999 34,9 2,0158 Etiópia 6,4 39,4 628 -0,3 c 2,4 675 1983 6,0 c —159 Burkina Faso 2,6 10,6 965 1,0 1,4 965 1999 6,1 -1,1160 Burundi 0,7 3,9 578 -0,5 -5,0 852 1991 15,8 3,4

161 Níger 2,0 7,9 753 -2,2 -1,0 1.249 1979 6,6 -2,3162 Serra Leoa 0,7 2,2 448 -2,5 -7,0 964 1982 31,4 34,1

Países em desenvolvimento 5.826,7 T 16.201,9 T 3.530 2,3 3,2 — — — —Países menos desenvolvidos 169,4 T 693,8 T 1.170 0,2 c 0,8 — — — —Países Árabes 531,2 T 1.071,7 T 4.550 0,3 0,7 — — — —Ásia Oriental e Pacífico 2.122,0 T 7.193,3 T 3.950 6,0 5,9 — — — —América Latina e Caraíbas 1.989,8 T 3.391,1 T 6.880 0,6 1,7 — — — —Ásia do Sul 684,0 T 3.120,5 T 2.280 2,3 3,4 — — — —África Subsariana 309,8 T 984,2 T 1.640 -1,0 -0,4 — — — —

Europa do Leste e CEI 909,1 T 2.498,2 T 6.290 — -3,4 — — — —OCDE 24.863,1 T 24.606,5 T 22.020 2,0 1,5 — — — —

OCDE de rendimento elevado 23.510,3 T 22.025,5 T 26.050 2,2 1,6 — — — —

Desenvolvimento humano elevado 25.099,7 T 24.617,0 T 23.410 2,2 1,7 — — — —Desenvolvimento humano médio 4.997,5 T 15.250,1 T 3.850 1,6 1,7 — — — —Desenvolvimento humano baixo 254,4 T 977,0 T 1.200 0,4 0,7 — — — —

Rendimento elevado 23.981,8 T 22.518,3 T 25.860 2,1 1,6 — — — —Rendimento médio 5.367,9 T 13.834,9 T 5.310 1,8 2,3 — — — —Rendimento baixo 1.002,4 T 4.499,0 T 1.910 1,7 1,2 — — — —

Mundo 30.351,4 T 40.733,3 T 6.980 1,3 1,1 — — — —

a. Os dados podem referir-se a um período mais curto do que o indicado, quando não existem dados disponíveis para todos os anos.b. O valor em dólares PPC do PIB dos Estados Unidos da América deveria ser, em teoria, igual ao valor em dólares EUA, mas alguns problemas práticos surgidos com a produção das series do PIB em dólaresPPC impedem isso.c. Os dados referem-se a um período diferente do indicado.d. Os dados referem-se a 1998.

Fontes: Colunas 1-3: World Bank 2001b; os agregados foram calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; colunas 4 e 5: World Bank 2001; os agregadosforam calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; colunas 6 e 7: calculado com base em dados do PIB a preços de mercado (dólares constantes de 1995),população e PIB per capita (dólares PPC), de World Bank (2001b); coluna 8: calculado pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano, com base em dados do índice depreços no consumidor, de World Bank (2001b); coluna 9: calculado com base em dados do índice de preços no consumidor, de World Bank (2001b).

PIB per capita






12 Desigualdadeno rendimentoou consumo

Inquérito baseado Medidas de desigualdade

no rendimento (R) Parte do rendimento ou consumo 10% 20%ou (%) mais ricos mais ricos

Ano consumo 10% 20% 20% 10% para 10% para 20% ÍndiceOrdem segundo IDH do inquérito (C) a mais pobres mais pobres mais ricos mais ricos mais pobres b mais pobres b de Gini c


1 Noruega 1995 R 4,1 9,7 35,8 21,8 5,3 3,7 25,82 Austrálra 1994 R 2,0 5,9 41,3 25,4 12,5 7,0 35,23 Canadá 1994 R 2,8 7,5 39,3 23,8 8,5 5,2 31,54 Suécra 1992 R 3,7 9,6 34,5 20,1 5,4 3,6 25,05 Bélgrca 1992 R 3,7 9,5 34,5 20,2 5,5 3,6 25,0

6 Estados Unrdos 1997 R 1,8 5,2 46,4 30,5 16,6 9,0 40,87 Islândia — — — — — — — — —8 Holanda 1994 R 2,8 7,3 40,1 25,1 9,0 5,5 32,69 Japão 1993 R 4,8 10,6 35,7 21,7 4,5 3,4 24,9

10 Finlândia 1991 R 4,2 10,0 35,8 21,6 5,1 3,6 25,6

11 Suíça 1992 R 2,6 6,9 40,3 25,2 9,9 5,8 33,112 Luxemburgo 1994 R 4,0 9,4 36,5 22,0 5,4 3,9 26,913 França 1995 R 2,8 7,2 40,2 25,1 9,1 5,6 32,714 Reino Unido 1991 R 2,6 6,6 43,0 27,3 10,4 6,5 36,115 Dinamarca 1992 R 3,6 9,6 34,5 20,5 5,7 3,6 24,7

16 Áustria 1987 R 4,4 10,4 33,3 19,3 4,4 3,2 23,117 Alemanha 1994 R 3,3 8,2 38,5 23,7 7,1 4,7 30,018 Irlanda 1987 R 2,5 6,7 42,9 27,4 11,0 6,4 35,919 Nova Zelândia — — — — — — — — —20 Itália 1995 R 3,5 8,7 36,3 21,8 6,2 4,2 27,3

21 Espanha 1990 R 2,8 7,5 40,3 25,2 9,0 5,4 32,522 Israel 1992 R 2,8 6,9 42,5 26,9 9,6 6,2 35,523 Grécia 1993 R 3,0 7,5 40,3 25,3 8,5 5,3 32,724 Hong Kong, China (RAE) — — — — — — — — —25 Chipre — — — — — — — — —

26 Singapura — — — — — — — — —27 Coreia do Sul 1993 C 2,9 7,5 39,3 24,3 8,4 5,3 31,628 Portugal 1994-95 R 3,1 7,3 43,4 28,4 9,3 5,9 35,629 Eslovénia 1998 R 3,9 9,1 37,7 23,0 5,8 4,1 28,430 Malta — — — — — — — — —

31 Barbados — — — — — — — — —32 Brunei — — — — — — — — —33 República Checa 1996 R 4,3 10,3 35,9 22,4 5,2 3,5 25,434 Argentina — — — — — — — — —35 Eslováquia 1992 R 5,1 11,9 31,4 18,2 3,6 2,6 19,5

36 Hungria 1998 C 4,1 10,0 34,4 20,5 5,0 3,5 24,437 Uruguai 1989 R 2,1 5,4 48,3 32,7 15,4 8,9 42,338 Polónia 1998 C 3,2 7,8 39,7 24,7 7,8 5,1 31,639 Chile 1996 R 1,4 3,4 62,0 46,9 33,7 18,2 57,540 Barém — — — — — — — — —

41 Costa Rica 1997 R 1,7 4,5 51,0 34,6 20,7 11,5 45,942 Baamas — — — — — — — — —43 Kuwait — — — — — — — — —44 Estónia 1998 R 3,0 7,0 45,1 29,8 10,0 6,5 37,645 Emiratos Árabes Unidos — — — — — — — —

46 Croácia 1998 R 3,7 8,8 38,0 23,3 6,3 4,3 29,047 Lituânia 1996 C 3,1 7,8 40,3 25,6 8,3 5,2 32,448 Catar — — — — — — — — —


49 Trindade e Tobago 1992 R 2,1 5,5 45,9 29,9 14,4 8,3 40,350 Letónia 1998 R 2,9 7,6 40,3 25,9 8,9 5,3 32,4




51 México 1996 R 1,6 4,0 56,7 41,1 26,4 14,3 51,952 Panamá 1997 C 1,2 3,6 52,8 35,7 29,0 14,8 48,553 Bielorrússia 1998 C 5,1 11,4 33,3 20,0 3,9 2,9 21,754 Belize — — — — — — — — —55 Federação Russa 1998 C 1,7 4,4 53,7 38,7 23,3 12,2 48,7

56 Malásia 1997 R 1,7 4,4 54,3 38,4 22,1 12,4 49,257 Bulgária 1997 R 4,5 10,1 36,8 22,8 5,0 3,6 26,458 Roménia 1994 R 3,7 8,9 37,3 22,7 6,1 4,2 28,259 Líbia — — — — — — — — —60 Macedónia — — — — — — — — —

61 Venezuela 1997 C 1,6 4,1 53,7 37,6 24,3 13,0 48,862 Colômbia 1996 R 1,1 3,0 60,9 46,1 42,7 20,3 57,163 Maurícias — — — — — — — — —64 Suriname — — — — — — — — —65 Líbano — — — — — — — — —

66 Tailândia 1998 C 2,8 6,4 48,4 32,4 11,6 7,6 41,467 Fidji — — — — — — — — —68 Arábia Saudita — — — — — — — — —69 Brasil 1997 R 1,0 2,6 63,0 46,7 48,7 24,4 59,170 Filipinas 1997 C 2,3 5,4 52,3 36,6 16,1 9,8 46,2

71 Omã — — — — — — — — —72 Arménia 1996 C 2,3 5,5 50,6 35,2 15,3 9,2 44,473 Peru 1996 R 1,6 4,4 51,2 35,4 22,3 11,7 46,274 Ucrânia 1999 C 3,7 8,8 37,8 23,2 6,4 4,3 29,075 Cazaquistão 1996 C 2,7 6,7 42,3 26,3 9,8 6,3 35,4

76 Geórgia 1996 R 2,3 6,1 43,6 27,9 12,0 7,1 37,177 Maldivas — — — — — — — — —78 Jamaica 1996 C 2,9 7,0 43,9 28,9 10,0 6,3 36,479 Azerbaijão 1995 R 2,8 6,9 43,3 27,8 9,8 6,3 36,080 Paraguai 1998 R 0,5 1,9 60,7 43,8 91,1 31,8 57,7

81 Sri Lanka 1995 C 3,5 8,0 42,8 28,0 7,9 5,3 34,482 Turquia 1994 C 2,3 5,8 47,7 32,3 14,2 8,2 41,583 Turquemenistão 1998 C 2,6 6,1 47,5 31,7 12,3 7,7 40,884 Equador 1995 C 2,2 5,4 49,7 33,8 15,4 9,2 43,785 Albânia — — — — — — — — —

86 República Dominicana 1998 R 2,1 5,1 53,3 37,9 17,7 10,5 47,487 China 1998 R 2,4 5,9 46,6 30,4 12,7 8,0 40,388 Jordânia 1997 C 3,3 7,6 44,4 29,8 9,1 5,9 36,489 Tunísia 1995 C 2,3 5,7 47,9 31,8 13,8 8,5 41,790 Irão — — — — — — — — —

91 Cabo Verde — — — — — — — — —92 Quirguistão 1997 R 2,7 6,3 47,4 31,7 11,9 7,5 40,593 Guiana 1993 C 2,4 6,3 46,9 32,0 13,3 7,4 40,294 África do Sul 1993-94 C 1,1 2,9 64,8 45,9 42,5 22,6 59,395 El Salvador 1997 R 1,4 3,7 55,3 39,3 28,5 14,8 50,8

96 Samoa (Ocidental) — — — — — — — — —97 Síria — — — — — — — — —98 Moldávia 1997 R 2,2 5,6 46,8 30,7 13,7 8,3 40,699 Usbequistão 1993 R 3,1 7,4 40,9 25,2 8,2 5,5 33,3

100 Argélia 1995 C 2,8 7,0 42,6 26,8 9,6 6,1 35,3






101 Vietname 1998 C 3,6 8,0 44,5 29,9 8,4 5,6 36,1102 Indonésia 1999 C 4,0 9,0 41,1 26,7 6,6 4,6 31,7103 Tajiquistão — — — — — — — — —104 Bolívia 1997 R 0,5 1,9 61,8 45,7 91,4 32,0 58,9105 Egipto 1995 C 4,4 9,8 39,0 25,0 5,7 4,0 28,9

106 Nicarágua 1998 C 0,7 2,3 63,6 48,8 70,7 27,9 60,3107 Honduras 1997 R 0,4 1,6 61,8 44,3 119,8 38,1 59,0108 Guatemala 1998 R 1,6 3,8 60,6 46,0 29,1 15,8 55,8109 Gabão — — — — — — — — —110 Guiné Equatorial — — — — — — — — —

111 Namíbia — — — — — — — — —112 Marrocos 1998-99 C 2,6 6,5 46,6 30,9 11,7 7,2 39,5113 Suazilândia 1994 R 1,0 2,7 64,4 50,2 49,7 23,8 60,9114 Botswana — — — — — — — — —115 Índia 1997 C 3,5 8,1 46,1 33,5 9,5 5,7 37,8

116 Mongólia 1995 C 2,9 7,3 40,9 24,5 8,4 5,6 33,2117 Zimbabwe 1990-91 C 1,8 4,0 62,3 46,9 26,1 15,6 56,8118 Mianmar — — — — — — — — —119 Gana 1998 C 2,4 5,9 45,9 29,5 12,3 7,8 39,6120 Lesoto 1986-87 C 0,9 2,8 60,1 43,4 48,2 21,5 56,0

121 Camboja 1997 C 2,9 6,9 47,6 33,8 11,6 6,9 40,4122 Papua-Nova Guiné 1996 C 1,7 4,5 56,5 40,5 23,8 12,6 50,9123 Quénia 1994 C 1,8 5,0 50,2 34,9 19,3 10,0 44,5124 Comores — — — — — — — — —125 Camarões — — — — — — — — —126 Congo — — — — — — — — —


127 Paquistão 1996-97 C 4,1 9,5 41,1 27,6 6,7 4,3 31,2128 Togo — — — — — — — — —129 Nepal 1995-96 C 3,2 7,6 44,8 29,8 9,3 5,9 36,7130 Butão — — — — — — — — —

131 Laos 1997 C 3,2 7,6 45,0 30,6 9,7 6,0 37,0132 Bangladeche 1995-96 C 3,9 8,7 42,8 28,6 7,3 4,9 33,6133 Iémen 1998 C 3,0 7,4 41,2 25,9 8,6 5,6 33,4134 Haiti — — — — — — — — —135 Madagáscar 1997 C 2,2 5,4 52,0 37,3 17,2 9,6 46,0

136 Nigéria 1996-97 C 1,6 4,4 55,7 40,8 24,9 12,8 50,6137 Djibuti — — — — — — — — —138 Sudão — — — — — — — — —139 Mauritânia 1995 C 2,5 6,4 44,1 28,4 11,2 6,9 37,3140 Tânzania 1993 C 2,8 6,8 45,5 30,1 10,8 6,7 38,2

141 Uganda 1996 C 3,0 7,1 44,9 29,8 9,9 6,4 37,4142 Congo, Rep. Dem. — — — — — — — — —143 Zâmbia 1998 C 1,1 3,3 56,6 41,0 36,6 17,3 52,6144 Costa do Marfim 1995 C 3,1 7,1 44,3 28,8 9,4 6,2 36,7145 Senegal 1995 C 2,6 6,4 48,2 33,5 12,8 7,5 41,3

146 Angola — — — — — — — — —147 Benim — — — — — — — — —148 Eritreia — — — — — — — — —149 Gâmbia 1992 C 1,5 4,4 52,8 37,6 24,9 12,1 47,8150 Guiné 1994 C 2,6 6,4 47,2 32,0 12,3 7,3 40,3






151 Malawi — — — — — — — — —152 Ruanda 1983-85 C 4,2 9,7 39,1 24,2 5,8 4,0 28,9153 Mali 1994 C 1,8 4,6 56,2 40,4 23,1 12,2 50,5154 Rep. Centro-Africana — — — — — — — — —155 Chade — — — — — — — — —

156 Guiné-Bissau 1991 C 0,5 2,1 58,9 42,4 84,8 28,0 56,2157 Moçambique 1996-97 C 2,5 6,5 46,5 31,7 12,5 7,2 39,6158 Etiópia 1995 C 3,0 7,1 47,7 33,7 11,4 6,7 40,0159 Burkina Faso 1994 C 2,2 5,5 55,0 39,5 17,6 10,0 48,2160 Burundi 1992 C 3,4 7,9 41,6 26,6 7,8 5,2 33,3

161 Níger 1995 C 0,8 2,6 53,3 35,4 46,0 20,7 50,5162 Serra Leoa — — — — — — — — —

Nota: Como os dados são provenientes de inquéritos que utilizam metodologias diferentes e cobrem países diferentes, as comparações entre países devem ser feitas com precaução.a. A distribuição do rendimento é tipicamente mais desigual do que a distribuição do consumo, porque, em geral, os pobres consomem maior proporção do seu rendimento do que os ricos.b. Os dados mostram o rácio entre a parte do rendimento ou consumo do grupo mias rico e a do grupo mais pobre. Devido aos arredondamentos, os resultados podem diferir dos rácios calculados com aspartes do rendimento ou consumo das colunas 3-6.c. O índice de Gini mede a desigualdade na distribuição total do rendimento ou consumo. O valor 0 representa a igualdade perfeita e o valor 100 a desigualdade perfeita.

Fontes: Colunas 1-6 e 9: World Bank 2001b; colunas 7 e 8: calculado com base nos dados do rendimento ou consumo, de World Bank (2001b).





13 A estruturado comércio


1 Noruega 34 33 41 39 67 67 33 27 12 18 86 b

2 Austrália 17 21 c 17 19 c 64 66 16 29 15 16 78 b

3 Canadá 26 41 26 44 36 27 59 67 14 16 88 b

4 Suécia 29 38 30 44 16 12 83 83 18 31 111 b

5 Bélgica 70 72 71 76 18 d 16 c, d 77 d 78 c, d — — —

6 Estados Unidos 11 13 c 10 11 c 22 13 74 83 34 36 116 b

7 Islândia 33 38 34 34 91 87 8 13 11 15 98 e

8 Holanda 55 56 58 61 37 29 59 70 22 32 —9 Japão 10 9 11 10 3 3 96 94 28 32 197 b

10 Finlândia 24 29 23 37 17 14 83 85 12 31 115 e

11 Suíça 36 36 c 36 40 c 6 8 94 92 18 28 —12 Luxemburgo 109 97 113 113 — — — — — — —13 França 22 24 21 26 23 17 77 81 19 27 11814 Reino Unido 27 27 24 26 19 14 79 83 25 34 100 b

15 Dinamarca 31 33 36 37 35 28 60 66 19 28 110 b

16 Áustria 39 46 40 45 12 12 88 83 14 14 —17 Alemanha — 28 — 29 10 8 89 84 15 21 11118 Irlanda 52 74 57 88 26 11 70 85 40 49 9819 Nova Zelândia 27 30 c 28 31 c 75 66 23 33 5 16 109 b

20 Itália 20 24 20 26 11 10 88 89 11 12 134

21 Espanha 20 28 16 28 24 20 75 78 11 13 126 b

22 Israel 45 45 35 36 13 7 87 93 19 31 128 b

23 Grécia 28 25 19 19 46 49 54 50 3 10 101 e

24 Hong Kong, China (RAE) 126 128 134 133 4 4 95 95 7 3 10225 Chipre 57 49 52 44 45 48 55 52 4 9 82

26 Singapura 195 — 202 — 27 13 72 86 51 67 8227 Coreia do Sul 30 35 29 42 6 8 94 91 22 36 9928 Portugal 40 40 c 33 31 c 19 13 80 87 6 8 —29 Eslovénia — 57 — 53 — 10 — 90 — 13 —30 Malta 99 94 c 85 88 c 4 3 c 96 97 44 56 —

31 Barbados 52 55 49 50 55 44 43 55 13 15 8932 Brunei — — — — 100 89 c (.) 11 c — — 4933 República Checa 43 65 45 64 — 12 — 88 — 13 —34 Argentina 5 11 10 10 71 67 29 32 6 9 7835 Eslováquia 36 67 27 62 — 14 — 82 — 8 —

36 Hungria 29 55 31 53 35 13 63 85 — 28 —37 Uruguai 18 20 24 18 61 62 39 38 2 4 12138 Polónia 21 32 28 26 36 21 59 77 11 10 115 b

39 Chile 31 27 35 29 87 81 c 11 17 c 5 — 8640 Barém 100 — 122 — 91 — 9 — — — —

41 Costa Rica 41 47 35 54 66 32 27 68 12 62 13342 Baamas — — — — — — — — — — —43 Kuwait 58 37 45 47 94 80 6 20 6 2 5744 Estónia — 83 — 77 — 31 — 69 — 25 —45 Emiratos Árabes Unidos 40 — 65 — 54 — 46 — (.) — 27

46 Croácia — 48 — 41 — 24 — 76 — 11 —47 Lituânia 61 50 52 40 — 31 — 67 — 11 —48 Catar — — — — 84 — 16 — — — 41


49 Trindade e Tobago 29 44 45 50 73 63 27 37 5 3 5150 Letónia 49 58 48 47 — 43 — 57 — 11 —

Exportações ExportaçõesImportações de bens Exportações de bens Exportações primárias manufacturadas de alta tecnologia Termos de

e serviços e serviços (em % das exportações (em % das exportações (em % das exportações troca(em % do PIB) (em % do PIB) de mercadorias) de mercadorias) manufacturadas) (1980 = 100) a

Ordem segundo IDH 1990 1999 1990 1999 1990 1999 1990 1999 1990 1999 1998



51 México 20 32 19 31 56 15 43 85 7 32 3052 Panamá 34 41 38 33 78 83 21 17 14 13 9453 Bielorrússia 44 65 46 62 — 21 — 75 — 6 —54 Belize 62 58 64 49 — — 15 13 — 0 c —55 Federação Russa 18 28 18 46 — 57 — 25 — 14 —

56 Malásia 72 97 75 122 46 19 54 80 49 64 5357 Bulgária 37 52 33 44 — — — — — — —58 Roménia 26 34 17 30 26 21 73 78 5 6 —59 Líbia — — — — 95 — 5 — (.) — 4160 Macedónia 36 56 26 41 — 28 c — 72 c — 3 c —

61 Venezuela 20 15 39 22 90 88 10 12 2 4 3662 Colômbia 15 19 21 18 74 69 25 31 2 7 8063 Maurícias 72 69 65 64 34 25 66 75 1 1 10264 Suriname 27 25 c 28 21 c 26 84 c 74 16 c — 7 c 7165 Líbano 100 51 c 18 11 c — — — — — — 85

66 Tailândia 42 45 34 57 36 23 63 74 24 40 7167 Fidji 66 63 64 68 63 — 36 — 7 — 7868 Arábia Saudita 36 28 46 40 93 87 c 7 13 c (.) (.) c 3069 Brasil 7 12 8 11 47 44 52 54 8 16 15670 Filipinas 33 50 28 51 31 7 38 41 23 60 102

71 Omã 31 — 53 — 94 82 5 17 15 13 5872 Arménia 46 50 35 21 — 34 — 63 — 6 —73 Peru 14 17 16 15 82 79 18 21 2 3 4574 Ucrânia 29 52 28 53 — — — — — — —75 Cazaquistão — 40 — 45 — 74 — 25 — 11 —

76 Geórgia — 46 — 27 — — — — — — —77 Maldivas 94 — 36 — — — — — — — —78 Jamaica 56 59 52 49 31 — 69 — 1 — 8479 Azerbaijão — 51 — 34 — 87 c — 13 c — — —80 Paraguai 39 37 33 23 — 85 10 15 (.) 7 197

81 Sri Lanka 38 43 30 35 42 23 54 75 2 4 12582 Turquia 18 27 13 23 32 20 68 78 4 9 —83 Turquemenistão — 62 — 42 — — — — — — —84 Equador 27 26 33 37 98 91 2 9 10 11 3885 Albânia 23 30 15 11 — 32 c — 68 c — 3 c —

86 República Dominicana 44 39 34 30 — — — — — — 6187 China 14 19 18 22 27 12 72 88 7 23 11088 Jordânia 93 62 62 44 — 44 c 51 56 c 11 — 13689 Tunísia 51 44 44 42 31 20 69 80 4 4 8390 Irão 24 16 22 21 — — — — — — 27

91 Cabo Verde 44 50 13 23 — — — — — — —92 Quirguistão 50 57 29 42 — 40 — 20 — 19 —93 Guiana 80 107 63 99 — — — — — — 7694 África do Sul 19 23 24 25 30 f 44 f 22 f 55 f — 7 f 10395 El Salvador 31 37 19 25 62 50 38 50 9 12 135

96 Samoa (Ocidental) 65 — 31 — — — 4 — — — —97 Síria 27 40 28 29 64 89 36 7 2 3 4198 Moldávia — 65 — 50 — 73 — 27 — 8 —99 Usbequistão 48 19 29 19 — — — — — — —

100 Argélia 25 23 23 28 97 97 3 3 3 5 40







101 Vietname 33 — 26 — — — — — — — —102 Indonésia 24 27 25 35 65 43 35 54 3 13 48103 Tajiquistão — 63 — 68 — — — — — — —104 Bolívia 24 27 23 17 95 59 5 41 (.) 70 52105 Egipto 33 24 20 16 57 58 42 37 2 4 45

106 Nicarágua 46 89 25 34 92 91 8 9 1 3 80107 Honduras 40 57 36 43 91 68 9 32 1 2 101108 Guatemala 25 27 21 19 76 66 24 34 21 13 120109 Gabão 31 38 46 45 — — — — — — 37110 Guiné Equatorial 70 86 32 102 — — — — — — —

111 Namíbia 68 64 52 53 — — — — — — —112 Marrocos 32 34 26 30 48 — 52 — 6 — 109113 Suazilândia 76 99 77 107 — — — — — — 72114 Botswana 50 33 55 28 — — — — — — —115 Índia 10 15 7 12 28 22 c 71 76 c 6 7 c 157

116 Mongólia 42 55 c 21 50 c — — — — — — —117 Zimbabwe 23 46 23 45 68 73 31 27 1 3 120118 Mianmar 5 1 c 3 (.) c — — — — — — 62119 Gana 26 50 17 34 — 79 — 20 — 8 48120 Lesoto 121 109 c 17 27 c — — — — — — 96

121 Camboja 13 44 c 6 34 c — — — — — — —122 Papua-Nova Guiné 49 42 41 45 89 91 c 10 9 c 31 — —123 Quénia 31 31 26 24 71 77 29 23 7 6 110124 Comores 37 41 14 26 — — — — — — 35125 Camarões 17 25 20 24 91 — 9 — 10 — 112126 Congo 46 70 54 78 — — — — — — 48


127 Paquistão 23 20 16 15 21 16 79 84 (.) 1 105128 Togo 45 40 33 30 89 88 c 9 18 2 (.) 110129 Nepal 21 30 11 23 — — 83 90 c (.) (.) c —130 Butão 32 42 28 33 — — — — — — —

131 Laos 25 49 c 11 37 c — — — — — — —132 Bangladeche 14 19 6 13 — 9 c 77 91 c (.) (.) c 70133 Iémen 27 45 16 39 — 99 c — 1 c — — —134 Haiti 29 28 16 12 15 — 85 — 15 — 53135 Madagáscar 27 33 17 25 85 48 14 50 7 — 116

136 Nigéria 29 42 43 37 — 99 — 1 — 27 26137 Djibuti — — — — 44 — 8 — 36 — —138 Sudão — — — — — — — 3 c — 5 c 71139 Mauritânia 61 49 46 39 — — — — — — 139140 Tânzania 37 28 13 13 — 84 — 16 — 15 57

141 Uganda 19 23 7 11 — 97 — 3 — 12 27142 Congo, Rep. Dem. 29 — 30 — — — — — — — 66143 Zâmbia 37 41 36 22 — — — — — — 62144 Costa do Marfim 27 38 32 44 — — — — — — 84145 Senegal 30 39 25 33 77 43 23 57 6 5 102

146 Angola 21 48 c 39 57 c 100 — (.) — — — 56147 Benim 26 28 14 17 — 97 c — 3 c — — 117148 Eritreia — 79 — 10 — — — — — — —149 Gâmbia 72 67 60 51 — 94 c — 5 c — — 51150 Guiné 31 23 31 21 — — — — — — 73






151 Malawi 35 43 25 27 95 — 5 — 1 — 86152 Ruanda 14 21 6 6 — — — — — — 188153 Mali 34 36 17 25 — — 2 — 51 — 94154 Rep. Centro-Africana 28 24 15 17 — — — — — — 47155 Chade 29 30 13 17 — — — — — — 88

156 Guiné-Bissau 37 44 10 26 — — — — — — 71 e

157 Moçambique 36 38 8 12 — — — — — — 47158 Etiópia 12 29 8 14 — — — — — — —159 Burkina Faso 26 29 13 11 — — — — — — 182160 Burundi 28 18 8 9 — — — — — — 55

161 Níger 22 22 15 16 — 97 c — 2 c — — 79162 Serra Leoa 25 20 24 14 — — — — — — 82

Países em desenvolvimento 26 27 26 29 38 24 60 75 — — —Países menos desenvolvidos 22 28 13 18 — — — — — — —Países Árabes 40 30 40 34 81 — 19 — — — —Ásia Oriental e Pacífico 40 39 41 45 24 13 75 85 — — —América Latina e Caraíbas 12 18 14 16 66 49 34 51 — — —Ásia do Sul 15 17 11 15 24 — 71 — — — —África Subsariana 26 31 27 29 — 61 — 39 — — —

Europa do Leste e CEI 25 39 25 44 — 36 — 55 — — —OCDE 18 — 17 — 20 15 78 82 — — —

OCDE de rendimento elevado 17 — 17 — 19 15 78 81 — — —

Desenvolvimento humano elevado 19 — 19 — 20 15 78 82 — — —Desenvolvimento humano médio 19 25 20 27 49 34 48 62 — — —Desenvolvimento humano baixo 24 28 20 21 — — — — — — —

Rendimento elevado 19 — 18 — 19 15 78 82 — — —Rendimento médio 20 26 21 29 43 29 54 68 — — —Rendimento baixo 20 26 17 24 — — — — — — —

Mundo 19 25 19 27 24 18 73 79 — — —

a. O rácio entre o índice do preço de exportação e o índice do preço de importação, é calculado em relação ao ano base de 1980. Um valor superior a 100 implica que o preço das exportações tenha subidoem relação ao preço das importações.b. Os dados referem-se a 1999.c. Os dados referem-se a 1998.d. Os dados incluem o Luxemburgo.e. Os dados referem-se a 1997.f. Os dados referem-se à União Aduaneira Sul-Africana, que inclui o Botswana, Lesoto, Namíbia, África do Sul e Suazilândia.

Fonte: Colunas 1-4, 7, e 8: World Bank 2001b; os agregados foram calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; colunas 5 e 6: calculado com base nos dadosdo comércio de mercadorias e exportações de produtos alimentares, matérias-primas agrícolas, combustíveis, minérios e metais, de World Bank (2001b); os agregados foram calculados pelo Banco Mundialpara o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; colunas 9 e 10: calculado com base nos dados das exportações de alta tecnologia, de UN (2001a) e dados das exportações de produtos manu-facturados e mercadorias, de World Bank (2001b); coluna 11: calculado com base nos dados dos termos de troca, de World Bank (2001b).





1 Noruega 1.370 1,17 0,91 269 298 43 33 0,13 0,112 Austrália 982 0,34 0,26 50 50 18 17 0,02 0,023 Canadá 1.699 0,44 0,28 78 55 28 18 0,05 0,024 Suécia 1.630 0,91 0,70 215 190 38 25 0,06 0,035 Bélgica 760 0,46 0,30 98 77 40 22 0,03 0,03

6 Estados Unidos 9.145 0,21 0,10 55 33 18 16 0,05 0,048 Holanda 3.134 0,92 0,79 183 203 32 20 0,09 0,079 Japão 15.323 0,31 0,35 84 106 18 17 (,) 0,01

10 Finlândia 416 0,65 0,33 142 84 37 25 0,03 (,)11 Suíça 969 0,32 0,35 124 140 41 27 0,05 —

12 Luxemburgo 119 0,21 0,66 73 281 31 25 (,) 0,0313 França 5.637 0,60 0,39 134 99 28 16 0,02 —14 Reino Unido 3.401 0,27 0,23 55 57 31 21 0,03 0,0315 Dinamarca 1.733 0,94 1,01 248 331 39 32 0,02 0,0216 Áustria 527 0,25 0,26 57 67 26 14 0,02 0,04

17 Alemanha 5.515 0,42 0,26 112 69 26 20 0,05 0,0518 Irlanda 245 0,16 0,31 18 66 36 37 0,07 0,0119 Nova Zelândia 134 0,23 0,27 29 36 19 24 0,03 0,0320 Itália 1.806 0,31 0,15 58 33 39 22 (,) (,)21 Espanha 1.363 0,20 0,23 24 35 19 11 0,01 —

23 Grécia 194 — 0,15 — 19 — 2 — —28 Portugal 276 0,24 0,26 19 28 70 45 (,) —

DAC d 56.378 T 0,34 0,24 77 66 26 19 0,03 0,03

Nota: CAD é a Comissão de Ajuda ao Desenvolvimento da Organização para a Cooperação e o Desenvolvimento Económico (OCDE). Grécia entrou para a CAD em Dezembro de 1999.a. Algumas regiões e países não membros da CAD também fornecem APD. De acordo com a OCDE, Development Assistance Committee (2001c), a APD líquida desembolsada em 1998 pela República Checa,Estónia, Coreia do Sul, Kuwait, Polónia, Arábia Saudita, Turquia e Emiratos Árabes Unidos totalizou 777 milhões de dólares A China também fornece ajuda, mas não revela o montante.b. Inclui fluxos multilaterais imputados, que têm em conta as contribuições através de organizações multilaterais. Estas são calculadas utilizando a distribuição geográfica dos desembolsos para o ano dereferência.c. Não inclui os desembolsos das organizações não governamentais (ONG) com origem em fontes oficiais e que já estão incluídos na APD.d. Os agregados são de OCDE, Development Assistance Committee (2001a e 2001c).

Fontes: Colunas 1-7: OCDE, Development Assistance Committee 2001c; colunas 8 e 9: OCDE, Development Assistance Committee 2001a.

14 Fluxos de ajudados paísesmembrosda CAD

Ajuda pública ao desenvolvimentoAPD desembolsada, líquida APD per capita APD aos países Donativos líquidos

Total do país doador menos desenvolvidos das ONG

(milhões de dól. EUA) a Em % do PNB (dólares EUA 1998) (em % do total) b (Em % do PNB) c

Ordem segundo IDH 1999 1990 1999 1990 1999 1990 1999 1990 1999



15 Fluxos deajuda, capitalprivado edívida


22 Israel 905,7 d 148,3 d — 0,9 d 0,3 2,3 — — — — — —24 Hong Kong, China (RAE) 3,7 d 0,6 d — (,) d — — — — — — — —25 Chipre 49,9 d 65,6 d — 0,6 d 2,3 0,7 — — — — — —26 Singapura -1,1 d -0,3 d — (,) d 15,2 8,2 — — — — — —27 Coreia do Sul -55,2 -1,2 (,) (,) 0,3 2,3 0,1 -0,7 3,3 10,6 10,8 24,6

29 Eslovénia 31,0 15,6 — 0,2 — 0,9 — — — — — —30 Malta 25,1 66,2 0,2 — 2,0 0,0 e 0,0 9,9 e 2,0 16,2 e 2,0 17,931 Barbados -2,1 -7,9 0,2 -0,1 0,6 0,7 -0,8 -1,2 8,2 3,9 15,1 6,832 Brunei 1,4 d 4,4 d — — — — — — — — — —33 República Checa 318,1 d 30,9 d (,) d 0,6 d 0,6 9,6 1,9 -0,5 3,0 6,8 — 10,3

34 Argentina 91,3 2,5 0,1 (,) 1,3 8,5 -1,4 3,0 4,4 9,1 37,0 75,935 Eslováquia 318,3 d 59,0 d (,) d 1,6 d 0,0 1,8 1,8 -0,4 2,1 8,7 — 13,936 Hungria 247,6 d 24,6 d 0,2 d 0,5 d 0,0 4,0 -0,9 6,2 12,8 15,5 34,3 26,637 Uruguai 21,7 6,5 0,6 0,1 0,0 1,1 -2,1 -0,8 10,6 5,1 40,8 25,038 Polónia 983,8 d 25,5 d 2,2 d 0,6 d 0,1 4,7 (,) 2,1 1,6 5,4 4,9 20,4

39 Chile 69,1 4,6 0,3 0,1 1,9 13,7 5,0 3,9 9,1 7,7 25,9 25,440 Barém 4,0 6,0 3,4 — — — — — — — — —41 Costa Rica -9,8 -2,7 3,2 -0,1 2,3 4,4 -2,0 1,7 7,0 3,6 23,9 6,442 Baamas 11,6 d 38,8 d — — -0,6 — — — — — — —43 Kuwait 7,2 d 3,8 d — (,) d — 0,2 — — — — — —

44 Estónia 82,7 d 57,3 d — 1,6 d 0,0 5,8 — 5,0 — 10,3 — 13,245 Emiratos Árabes Unidos 4,2 d 1,5 d — — — — — — — — — —46 Croácia 48,2 10,8 — 0,2 — 6,9 — 4,8 — 8,4 — 19,447 Lituânia 128,9 d 34,9 d — 1,2 d 0,0 4,6 — 6,2 — 2,6 — 6,348 Catar 4,9 d 8,7 d — — — — — — — — — —


49 Trindade e Tobago 26,2 20,3 0,4 0,4 2,2 9,2 -3,5 1,2 8,9 6,6 19,3 13,150 Letónia 96,4 d 39,7 d — 1,5 d 0,0 5,6 — -0,7 — 7,4 — 15,051 México 34,5 0,4 0,1 (,) 1,0 2,4 2,1 3,1 4,3 8,3 20,7 25,152 Panamá 13,6 4,8 1,9 0,1 2,5 0,2 -0,1 6,9 6,5 7,8 6,2 8,853 Bielorrússia 24,0 d 2,4 d — 0,1 d 0,0 0,8 — 0,6 — 0,8 — 3,2

54 Belize 46,0 186,3 7,5 6,3 4,2 0,5 1,4 1,7 5,0 5,9 7,5 11,255 Federação Russa 1.816,3 d 12,4 d (,) d 0,5 d 0,0 0,8 1,0 0,1 2,0 2,9 — 13,556 Malásia 142,6 6,3 1,1 0,2 5,3 2,0 -3,6 2,1 9,8 5,9 12,6 4,857 Bulgária 264,8 d 32,3 d 0,1 d 2,1 d (,) 6,5 -0,3 2,5 6,6 9,3 19,4 19,158 Roménia 373,4 d 16,6 d 0,6 d 1,1 d 0,0 3,1 (,) -1,0 (,) 9,2 0,3 31,3

59 Líbia 7,3 1,3 — — — — — — — — — —60 Macedónia 273,0 135,1 — 7,9 — 0,9 — 0,6 — 13,3 — 29,961 Venezuela 43,5 1,8 0,2 (,) 0,9 3,1 -1,2 -0,1 10,3 5,5 23,2 23,262 Colômbia 301,3 7,3 0,2 0,3 1,2 1,3 -0,4 2,9 9,7 7,6 40,9 42,963 Maurícias 41,5 35,3 3,4 1,0 1,6 1,2 1,7 1,2 5,9 6,2 8,8 9,7

64 Suriname 36,0 87,0 19,4 — — — — — — — — —65 Líbano 193,9 45,4 9,1 — 0,2 1,2 e 0,2 8,9 e 3,5 3,1 e 3,3 9,6 e

66 Tailândia 1.003,3 16,7 0,9 0,8 2,9 5,0 2,3 -3,0 6,2 13,2 16,9 22,067 Fidji 34,2 42,7 3,6 1,9 6,7 -1,9 -1,1 -0,4 7,7 2,2 12,0 3,568 Arábia Saudita 28,8 1,4 (,) (,) — — — — — — — —

69 Brasil 183,6 1,1 (,) (,) 0,2 4,3 -0,1 -1,3 1,8 9,0 22,2 110,970 Filipinas 690,3 9,3 2,9 0,9 1,2 0,7 0,2 5,7 8,1 8,8 27,0 14,371 Omã 39,9 17,0 0,6 — 1,3 0,7 e -3,8 -2,1 e 7,0 4,2 e 12,3 9,7

Ajuda públicaao desenvolvimento (APD)

recebida Fluxos líquidos Serviço da dívida total(desembolsos líquidos) a

de investimento Outros fluxos Em % dasTotal (Milhões Per capita directo estrangeiro de capitais exportações de bens

dól. EUA) (dól. EUA) Em % do PIB (em % do PIB) b (em % do PIB) b, c Em % do PIB e serviços

Ordem segundo IDH 1999 1999 1990 1999 1990 1999 1990 1999 1990 1999 1990 1999




72 Arménia 208,5 54,7 — 11,3 0,0 6,6 — 0,0 — 3,2 — 11,973 Peru 452,2 17,9 1,5 0,9 0,2 3,8 0,1 2,3 1,8 5,7 10,8 32,774 Ucrânia 479,9 d 9,6 d 0,3 d 1,2 d 0,0 1,3 — -0,3 — 7,2 — 16,375 Cazaquistão 161,0 10,8 — 1,0 0,0 10,0 — -0,7 — 8,6 — 19,476 Geórgia 238,6 43,8 — 8,7 — 3,0 — 0,2 — 3,9 — 11,4

77 Maldivas 30,7 113,9 14,5 — 4,1 3,1 e 0,8 2,9 e 6,0 4,3 e 4,8 3,978 Jamaica -22,6 -8,7 6,4 -0,3 3,3 7,6 -1,1 -1,4 15,6 10,6 26,9 17,479 Azerbaijão 162,0 20,3 — 4,0 0,0 12,7 — 2,1 — 2,1 — 6,580 Paraguai 77,6 14,5 1,1 1,0 1,4 0,9 -0,2 0,5 6,2 3,0 12,2 6,681 Sri Lanka 251,4 13,2 9,1 1,6 0,5 1,1 0,1 -0,4 4,8 3,3 13,7 7,9

82 Turquia -9,7 -0,2 0,8 (,) 0,5 0,4 0,7 4,2 4,9 7,4 29,4 26,283 Turquemenistão 20,9 4,4 — 0,7 — 2,5 — -4,2 — 14,5 — 31,184 Equador 145,6 11,7 1,5 0,8 1,2 3,6 0,5 1,3 10,1 8,7 32,5 25,785 Albânia 479,7 142,1 0,5 13,0 0,0 1,1 1,5 -0,1 0,1 1,0 0,9 3,786 República Dominicana 194,7 23,2 1,4 1,1 1,9 7,7 (,) 0,4 3,3 2,2 10,4 3,9

87 China 2.323,8 1,9 0,6 0,2 1,0 3,9 1,3 0,2 2,0 2,1 11,7 9,088 Jordânia 430,0 90,7 22,1 5,3 0,9 2,0 5,4 -0,6 15,5 8,0 20,3 11,889 Tunísia 244,5 25,9 3,2 1,2 0,6 1,7 -1,6 1,9 11,6 7,3 24,5 15,990 Irão 161,4 2,6 0,1 0,1 -0,3 0,1 (,) -1,3 0,5 4,2 3,2 22,691 Cabo Verde 136,4 318,8 31,8 23,5 0,0 2,6 (,) 0,1 1,7 3,8 4,8 10,6

92 Quirguistão 266,6 54,8 — 21,3 — 2,8 — -4,1 — 9,4 — 21,893 Guiana 26,6 31,1 42,6 3,9 0,0 7,1 -4,1 -0,8 74,5 15,5 — 19,5 e

94 África do Sul 539,3 12,8 — 0,4 -0,1 1,0 — 2,4 — 3,7 — 13,995 El Salvador 182,7 29,7 7,2 1,5 (,) 1,9 0,1 1,0 4,3 2,8 15,3 7,696 Samoa (Ocidental) 22,9 136,1 32,6 13,0 4,8 1,1 0,0 0,0 3,8 3,7 5,8 5,1

97 Síria 228,2 14,5 5,6 1,2 0,6 0,5 -0,4 (,) 10,3 1,9 23,2 6,498 Moldávia 102,1 23,8 — 8,8 0,0 2,9 — -1,9 — 15,1 — 24,999 Usbequistão 133,9 5,5 — 0,8 — 0,6 — 3,1 — 3,1 — 17,6

100 Argélia 88,9 3,0 0,4 0,2 0,0 (,) -0,7 -3,1 14,2 11,1 63,4 37,8101 Vietname 1.420,6 18,3 2,9 5,0 0,2 5,6 0,0 -2,7 2,7 4,9 8,9 9,8

102 Indonésia 2.206,3 10,7 1,5 1,5 1,0 -1,9 1,9 -4,0 8,7 12,5 33,3 30,3103 Tajiquistão 122,0 19,6 — 6,5 — 1,3 — -0,8 — 2,6 — 6,5104 Bolívia 568,6 69,9 11,2 6,8 0,6 12,2 -0,5 0,0 7,9 5,9 38,6 32,0105 Egipto 1.579,1 25,2 12,6 1,8 1,7 1,2 -0,1 0,6 7,1 1,9 22,3 9,0106 Nicarágua 674,7 137,2 32,9 29,8 0,0 13,2 2,0 3,6 1,6 8,3 3,9 16,1

107 Honduras 816,9 129,3 14,7 15,2 1,4 4,3 1,0 0,4 12,8 6,8 35,3 13,5108 Guatemala 292,9 26,4 2,6 1,6 0,6 0,8 -0,1 -0,3 2,8 2,3 12,6 10,3109 Gabão 47,6 39,3 2,2 1,1 1,2 4,6 0,5 0,2 3,0 12,4 6,4 19,3110 Guiné Equatorial 20,2 45,6 46,0 2,9 8,3 17,3 0,0 0,0 3,9 0,7 12,1 0,8111 Namíbia 177,6 104,4 5,2 5,8 — — — — — — — —

112 Marrocos 678,0 24,0 4,1 1,9 0,6 (,) 0,7 -0,3 6,9 8,9 21,5 24,4113 Suazilândia 28,9 28,4 6,3 2,4 3,5 2,7 -0,2 0,0 5,5 2,5 5,7 2,6114 Botswana 60,9 38,3 3,9 1,0 2,5 0,6 -0,5 (,) 2,8 1,4 4,4 2,4115 Índia 1.484,4 1,5 0,4 0,3 0,1 0,5 0,5 -0,1 2,6 2,3 32,7 15,0116 Mongólia 218,6 91,9 — 23,9 — 3,3 — -0,3 — 2,9 — 4,8

117 Zimbabwe 244,2 20,5 3,9 4,4 -0,1 1,1 1,1 0,2 5,4 11,6 23,1 25,3118 Mianmar 73,2 1,6 — — — — — — — — 9,0 7,9119 Gana 607,5 32,3 9,6 7,8 0,3 0,2 -0,3 -0,4 6,3 6,7 36,9 19,9120 Lesoto 31,1 14,8 22,8 3,6 2,7 18,7 (,) 0,5 3,7 5,8 4,2 9,4








121 Camboja 278,9 23,7 3,7 8,9 0,0 4,0 0,0 -0,1 2,7 1,1 — 2,9122 Papua-Nova Guiné 215,7 45,8 12,8 6,0 4,8 8,3 1,5 5,7 17,2 5,9 37,2 9,6123 Quénia 308,0 10,5 13,9 2,9 0,7 0,1 0,8 -0,6 9,3 6,7 35,4 26,7124 Comores 21,5 39,4 18,1 11,1 -0,4 0,5 0,0 0,0 0,4 4,0 2,3 16,1125 Camarões 433,8 29,5 4,0 4,7 -1,0 0,4 -0,1 -0,6 4,7 6,0 22,5 24,3126 Congo 140,3 49,1 7,8 6,3 0,0 0,2 -3,6 0,0 19,0 1,1 35,3 1,4


127 Paquistão 732,0 5,4 2,8 1,3 0,6 0,9 -0,2 -1,0 4,8 5,2 23,0 30,5128 Togo 71,3 15,6 16,0 5,1 0,0 2,1 (,) 0,0 5,3 2,8 11,9 7,7129 Nepal 343,7 14,7 11,7 6,9 0,2 0,1 -0,4 -0,3 1,9 2,1 13,4 7,9130 Butão 66,6 85,2 16,5 15,1 0,0 0,0 -0,9 0,0 1,8 1,6 5,5 4,8131 Laos 293,8 57,7 17,3 20,5 0,7 5,5 0,0 0,0 1,1 2,6 8,7 7,7

132 Bangladeche 1.203,1 9,4 7,0 2,6 (,) 0,4 0,2 (,) 2,6 1,7 28,4 10,1133 Iémen 456,4 26,8 8,7 6,7 -2,8 -2,2 3,5 0,0 3,6 2,3 5,6 4,0134 Haiti 262,8 33,7 5,6 6,1 0,3 0,7 0,0 0,0 1,1 1,4 10,1 10,0135 Madagáscar 358,2 23,8 12,9 9,6 0,7 1,6 -0,5 -0,2 7,2 4,5 45,5 17,1136 Nigéria 151,6 1,2 0,9 0,4 2,1 2,9 -0,4 -0,4 11,7 2,6 22,6 6,0

137 Djibuti 75,0 115,8 45,6 — 0,0 1,2 e -0,1 0,0 e 3,5 1,0 e — —138 Sudão 242,9 8,4 6,2 2,5 0,0 3,8 0,0 0,0 0,4 0,6 7,5 6,5139 Mauritânia 218,5 84,1 23,3 22,8 0,7 0,2 -0,1 -0,2 14,3 11,0 29,9 28,4140 Tânzania 989,6 30,1 27,5 11,3 0,0 2,1 0,1 -0,1 4,2 2,2 32,9 15,6141 Uganda 589,8 27,5 15,5 9,2 0,0 3,5 0,4 (,) 3,4 2,9 58,9 23,7

142 Congo, Rep, Dem, 132,3 2,7 9,6 — -0,1 (,) e -0,1 0,0 e 3,7 0,3 e 13,5 1,2 e

143 Zâmbia 623,4 63,1 14,6 19,8 6,2 5,2 -0,3 -0,4 6,2 13,9 14,9 46,6144 Costa do Marfim 447,0 28,8 6,4 4,0 0,4 3,1 0,1 -2,5 11,7 12,9 35,4 26,2145 Senegal 534,3 57,5 14,4 11,2 1,0 1,3 -0,3 -0,1 5,7 5,0 20,0 16,1146 Angola 387,5 31,4 2,6 4,5 -3,3 28,9 5,6 -1,2 3,2 13,4 8,1 21,1

147 Benim 210,8 34,5 14,5 8,9 0,1 1,3 (,) 0,0 2,1 3,0 8,2 10,9148 Eritreia 148,5 37,2 — 23,0 — 0,0 — 0,0 — 0,6 — 1,9149 Gâmbia 33,1 26,5 31,3 8,4 0,0 3,6 -2,4 0,0 11,9 5,4 22,2 8,5150 Guiné 237,6 32,8 10,4 6,8 0,6 1,8 -0,7 (,) 6,0 3,8 20,0 16,1151 Malawi 445,8 41,3 27,9 24,6 0,0 3,3 0,1 (,) 7,4 3,8 29,3 11,4

152 Ruanda 372,9 44,9 11,3 19,1 0,3 0,1 -0,1 0,0 0,8 1,6 14,0 29,6153 Mali 354,0 33,4 19,9 13,8 -0,3 0,7 (,) 0,0 2,8 4,1 12,3 14,3154 Rep, Centro-Africana 117,2 33,1 16,8 11,1 0,1 1,2 (,) (,) 2,0 1,8 13,2 12,1155 Chade 187,8 25,1 18,0 12,3 0,0 1,0 (,) -0,1 0,7 2,1 4,4 10,3156 Guiné-Bissau 52,4 44,2 52,7 24,0 0,8 1,4 (,) 0,0 3,4 4,4 31,0 16,4

157 Moçambique 118,4 6,8 39,9 3,0 0,4 9,7 1,0 -0,3 3,1 3,1 26,2 20,0158 Etiópia 633,4 10,1 14,8 9,8 0,2 1,4 -0,8 -0,2 3,4 2,5 34,9 16,8159 Burkina Faso 398,1 36,2 12,0 15,4 0,0 0,4 (,) 0,0 1,2 2,4 6,8 15,7160 Burundi 74,2 11,1 23,3 10,4 0,1 (,) -0,5 (,) 3,7 4,0 43,4 45,6161 Níger 187,1 17,8 16,0 9,3 (,) 0,7 0,4 -1,1 4,0 2,5 17,4 16,8162 Serra Leoa 73,5 14,9 6,8 11,0 3,6 0,1 0,4 0,0 2,4 3,2 10,1 29,9








Países em desenvolvimento 33.025,9 T 7,2 1,4 0,6 0,9 2,9 0,4 0,4 4,0 5,8 18,7 22,3Países menos desenvolvidos 10.574,7 T 17,8 11,6 7,0 (,) 3,0 0,5 -0,1 2,7 2,8 15,5 13,0Países Árabes 4.313,2 T 18,3 — — 0,7 0,3 -0,1 0,3 5,5 3,6 14,7 11,4Ásia Oriental e Pacífico 8.873,2 T 4,9 0,8 0,5 1,6 3,0 0,7 -0,2 3,8 5,2 15,7 15,8América Latina e Caraíbas 4.539,0 T 9,2 0,4 0,2 0,7 4,5 0,3 1,1 4,0 8,1 23,6 41,6Ásia do Sul 4.273,3 T 3,1 1,1 0,6 (,) 0,5 0,4 -0,3 2,6 2,8 20,0 16,6África Subsariana 10.986,9 T 18,3 — — 0,3 2,4 0,2 0,8 3,9 4,6 19,7 14,3

Europa do Leste e CEI 7.381,7 T 18,6 — — (,) 2,9 — 0,9 1,8 5,1 — 16,5OCDE — — — — — — — — — — — —

OCDE de rendimento elevado — — — — — — — — — — — —

Desenvolvimento humano elevado — — — — — — — — — — — —Desenvolvimento humano médio 26.223,7 T 6,6 0,9 0,5 0,6 2,4 0,6 0,4 3,4 5,5 18,9 20,4Desenvolvimento humano baixo 11.824,7 T 14,5 8,1 4,6 0,4 2,5 — -0,4 5,0 3,9 20,6 15,3

Rendimento elevado — — — — — — — — — — — —Rendimento médio 18.692,7 T 7,2 0,7 0,3 0,6 3,3 0,5 0,8 3,6 6,3 16,9 21,8Rendimento baixo 21.627,3 T 9,2 3,0 2,1 0,3 1,0 — -0,8 3,7 4,6 26,6 18,8

Mundo 41.338,4 T 8,3 — — — — — — — — — —

Nota: Este quadro apresenta dados para países incluídos nas Partes I e II da lista de beneficiários da CAD (OCDE, Development Assistance Committe 2001d). O denominador utilizado, convencionalmente,para repartir a ajuda pública ao desenvolvimento e o serviço da dívida total segundo a dimensão da economia é o PNB e não o PIB (ver as definições de termos estatísticos). Contudo, o PIB é utilizado aquipara permitir comparações ao longo do quadro. Com poucas excepções, os denominadores produzem resultados semelhantes.a. As receitas da APD são os fluxos APD totais líquidos dos países da CAD, organizações multilaterais e Países Árabes. Um valor negativo indica que o pagamento dos empréstimos APD excede o montantede APD recebido.b. Um valor negativo indica que a saída de capitais do país excede a entrada.c. Outros fluxos privados compreendem fluxos de investimento de carteira (acções) não criadores de dívida, fluxos de carteira criadores de dívida e empréstimos bancários e relacionados com o comércio.Ver as definições de termos estatísticos.d. Os dados referem-se à ajuda pública líquida. Ver as definições de termos estatísticos.e. Os dados referem-se a 1998.

Fontes: coluna 1: OCDE, Development Assistance Committee 2001b; coluna 2: calculado com base nos dados da APD, de OCDE, Development Assistance Committee 2001b e nos dados da população, deWorld Bank (2001b); colunas 3 e 4: calculado com base nos dados da APD, de OCDE, Development Assistance Committee 2001b e nos dados do PIB, de World Bank (2001b); colunas 5 e 6: calculado combase nos dados do investimento directo estrangeiro e do PIB, de World Bank (2001b); os agregados foram calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; colu-nas 7 e 8: calculado com base nos dados do investimento de carteira (títulos e acções) e dos empréstimos bancários e relacionados com o comércio, de World Bank (2001b); os agregados foram calcula-dos pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; colunas 9 e 10: calculado com base nos dados do serviço da dívida total e do PIB, de World Bank (2001b); os agregadosforam calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano; colunas 11 e 12: World Bank 2001b; os agregados foram calculados pelo Banco Mundial para o Gabinetedo Relatório do Desenvolvimento Humano.








1 Noruega 6,5 7,7 d 6,5 7,4 2,9 2,2 — —2 Austrália 5,1 5,5 d 5,3 5,9 2,2 1,9 — —3 Canadá 6,7 6,9 d, e 6,8 6,3 f 2,0 1,3 — —4 Suécia 7,3 8,3 d 7,6 6,7 2,6 2,1 — —5 Bélgica 5,1 g 3,1 d, h 6,6 7,9 2,4 1,4 — —

6 Estados Unidos 5,0 5,4 d, e 4,9 5,8 f 5,3 3,0 — —7 Islândia 4,8 5,4 d 6,9 7,2 f 0,0 0,0 — —8 Holanda 6,9 5,1 d 5,8 6,0 2,6 1,8 — —9 Japão — 3,6 d, e 4,7 5,9 1,0 1,0 — —

10 Finlândia 5,5 7,5 d 6,4 5,2 1,6 1,2 — —

11 Suíça 4,7 5,4 d 5,7 7,6 1,8 1,1 — —12 Luxemburgo 4,1 4,0 d 5,8 5,4 0,9 0,8 — —13 França 5,5 6,0 d 6,5 7,3 3,6 2,7 — —14 Reino Unido 4,8 5,3 d 5,0 5,9 f 4,0 2,5 — —15 Dinamarca 7,2 8,1 d 7,0 6,7 f 2,1 1,6 — —

16 Áustria 5,9 5,4 d 5,2 5,8 1,0 0,9 — —17 Alemanha — 4,8 d — 7,9 f 2,8 i 1,5 — —18 Irlanda 6,7 6,0 d 4,7 4,5 f 1,3 0,8 — —19 Nova Zelândia 5,4 7,3 d 5,8 6,2 1,8 1,1 — —20 Itália 5,0 4,9 d 6,3 5,6 f 2,1 2,0 — —

21 Espanha 3,7 5,0 d 5,2 5,4 1,8 1,3 — —22 Israel 6,7 7,6 d, e 3,8 6,0 12,3 8,1 — —23 Grécia 2,2 3,1 d 3,4 4,7 4,7 4,9 — —24 Hong Kong, China (RAE) 2,5 2,9 1,6 — — — — —25 Chipre 3,6 j 4,5 j — — 5,0 3,4 — —

26 Singapura 3,9 3,0 1,0 1,2 4,8 5,3 — —27 Coreia do Sul 3,8 3,7 d 2,1 2,3 3,7 2,8 3,3 10,628 Portugal 3,8 g 5,8 d 4,1 5,2 2,7 2,2 — —29 Eslovénia — 5,7 — 6,6 — 1,4 — —30 Malta 3,4 5,1 — — 0,9 0,8 2,0 16,2 k

31 Barbados 6,2 e 7,2 e 5,0 4,5 — — 8,2 3,932 Brunei — — 1,6 — 6,7 l 7,6 k — —33 República Checa — 5,1 d 4,8 6,7 — 2,0 3,0 6,834 Argentina 1,4 g 3,5 4,2 4,9 1,3 1,5 4,4 9,135 Eslováquia — 4,7 5,0 5,7 — 1,7 2,1 8,7

36 Hungria 5,6 4,6 d — 5,2 2,5 1,4 12,8 15,537 Uruguai 3,2 3,3 1,9 1,9 2,1 1,2 k 10,6 5,138 Polónia 4,6 7,5 d — 4,7 2,7 2,0 1,6 5,439 Chile 3,3 3,6 2,2 2,7 3,6 3,1 9,1 7,740 Barém 5,2 4,4 — 2,6 5,1 5,0 k — —

41 Costa Rica 4,5 5,4 5,3 5,2 0,4 — 7,0 3,642 Baamas 4,0 — 2,8 2,5 — — — —43 Kuwait 4,8 5,0 4,0 — 48,5 8,3 — —44 Estónia — 7,2 1,9 — — 1,4 — 10,345 Emiratos Árabes Unidos 2,1 1,7 0,8 0,8 4,7 3,2 — —

46 Croácia — 5,3 9,5 — — 4,2 — 8,447 Lituânia 5,3 e 5,9 3,0 4,8 — 1,0 — 2,648 Catar 4,7 3,4 e — — — — — —


49 Trindade e Tobago 6,3 4,4 e 2,5 2,5 — — 8,9 6,650 Letónia 3,4 6,5 2,7 4,2 — 0,9 — 7,4

16 Prioridadesna despesapública

Despesa pública Despesa públicade educação de saúde Despesa militar Serviço da dívida total(em % do PNB) (em % do PIB) (em % do PIB) a (em % do PIB) b

Ordem segundo IDH 1985-87 c 1995-97 c 1990 1998 1990 1999 1990 1999




51 México 3,5 4,9 d 2,1 — 0,5 0,6 4,3 8,352 Panamá 4,8 5,1 4,6 4,9 1,4 1,4 m 6,5 7,853 Bielorrússia 5,0 5,9 2,5 4,9 — 1,3 — 0,854 Belize 4,7 5,0 2,2 2,2 1,2 1,5 m 5,0 5,955 Federação Russa 3,4 3,5 d 2,5 — 12,3 n 3,8 2,0 2,9

56 Malásia 6,9 4,9 1,5 1,4 2,6 2,3 9,8 5,957 Bulgária 5,4 3,2 4,1 3,8 4,5 2,8 6,6 9,358 Roménia 2,2 3,6 2,8 — 3,5 1,6 (,) 9,259 Líbia 9,6 — — — — — — —60 Macedónia — 5,1 9,2 5,5 — 2,5 — 13,3

61 Venezuela 5,0 5,2 e 2,4 2,6 2,0 1,4 10,3 5,562 Colômbia — 4,1 g 1,2 5,2 2,6 2,5 9,7 7,663 Maurícias 3,3 4,6 — 1,8 0,3 0,2 5,9 6,264 Suriname 10,2 3,5 e 3,5 — — — — —65 Líbano — 2,5 g — 2,2 5,0 3,6 3,5 3,1 k

66 Tailândia 3,4 4,8 1,0 1,9 2,2 1,8 6,2 13,267 Fidji 6,0 — 2,0 2,9 2,2 1,6 7,7 2,268 Arábia Saudita 7,4 7,5 — — 12,8 13,2 — —69 Brasil 4,7 5,1 3,0 2,9 1,9 1,3 1,8 9,070 Filipinas 2,1 3,4 1,5 1,7 1,4 1,2 8,1 8,8

71 Omã 4,1 4,5 2,0 2,9 18,3 10,1 7,0 4,2 k

72 Arménia — 2,0 — 3,1 — 3,6 — 3,273 Peru 3,6 2,9 1,3 2,4 2,4 — 1,8 5,774 Ucrânia 5,3 5,6 3,0 3,6 — 3,1 — 7,275 Cazaquistão 3,4 4,4 3,2 3,5 — 0,9 — 8,6

76 Geórgia — 5,2 e 3,0 0,5 — 1,2 — 3,977 Maldivas 5,2 6,4 4,9 5,1 — — 6,0 4,3 k

78 Jamaica 4,9 7,5 2,6 3,2 — — 15,6 10,679 Azerbaijão 5,8 3,0 2,6 — — 2,6 — 2,180 Paraguai 1,1 g 4,0 g 0,7 1,7 1,2 1,1 6,2 3,0

81 Sri Lanka 2,7 3,4 1,5 1,4 2,1 3,6 4,8 3,382 Turquia 1,2 o 2,2 d 2,2 — 3,5 5,0 4,9 7,483 Turquemenistão 4,1 — 3,9 4,1 — 3,4 — 14,584 Equador 3,5 3,5 1,5 1,7 1,9 — 10,1 8,785 Albânia — — 3,3 3,5 — 1,4 0,1 1,0

86 República Dominicana 1,3 2,3 1,6 1,9 — — 3,3 2,287 China 2,3 2,3 2,1 — 2,7 2,1 2,0 2,188 Jordânia 6,8 7,9 3,6 5,3 11,1 10,0 15,5 8,089 Tunísia 6,2 7,7 3,0 2,2 2,0 1,7 11,6 7,390 Irão 3,7 4,0 1,5 1,7 2,8 2,7 0,5 4,2

91 Cabo Verde 2,9 — — 1,8 — 0,9 1,7 3,892 Quirguistão 9,7 5,3 4,7 2,9 — 1,7 — 9,493 Guiana 8,5 5,0 2,9 4,5 0,9 — 74,5 15,594 África do Sul 6,1 7,6 3,1 3,3 3,8 1,3 — 3,795 El Salvador 3,1 e 2,5 1,4 2,6 2,7 0,9 4,3 2,8

96 Samoa (Ocidental) — — 3,9 4,8 — — 3,8 3,797 Síria 4,8 4,2 0,4 0,8 6,9 5,6 10,3 1,998 Moldávia 3,6 10,6 4,4 6,4 — 0,5 — 15,199 Usbequistão 9,2 e 7,7 4,6 3,4 — 1,7 — 3,1

100 Argélia 9,8 5,1 o 3,0 2,6 1,5 3,8 14,2 11,1





101 Vietname — 3,0 0,9 0,8 7,9 — 2,7 4,9102 Indonésia 0,9 e, g 1,4 p 0,6 0,7 1,3 1,1 8,7 12,5103 Tajiquistão — 2,2 — 5,2 — 1,4 — 2,6104 Bolívia 2,1 4,9 2,1 4,1 2,5 1,8 7,9 5,9105 Egipto 4,5 4,8 1,8 — 3,5 2,7 7,1 1,9

106 Nicarágua 5,4 3,9 o 7,0 8,3 2,1 1,1 1,6 8,3107 Honduras 4,8 3,6 3,3 3,9 — 0,6 12,8 6,8108 Guatemala 1,9 g 1,7 g 1,8 2,1 1,6 0,6 2,8 2,3109 Gabão 5,8 2,9 o 2,0 2,1 — 0,3 k 3,0 12,4110 Guiné Equatorial 1,7 e 1,7 e 1,0 — — — 3,9 0,7

111 Namíbia — 9,1 4,0 4,1 — 3,6 — —112 Marrocos 6,2 g 5,3 g 0,9 1,2 4,1 — 6,9 8,9113 Suazilândia 5,6 5,7 1,9 2,7 1,5 1,7 5,5 2,5114 Botswana 7,3 8,6 1,7 2,5 4,2 3,4 2,8 1,4115 Índia 3,2 3,2 0,9 — 2,9 2,4 2,6 2,3

116 Mongólia 11,7 5,7 6,0 — 5,7 2,1 — 2,9117 Zimbabwe 7,7 7,1 e 3,1 — 4,5 3,4 5,4 11,6118 Mianmar 1,9 g 1,2 e, g 1,0 0,2 4,1 3,3 k — —119 Gana 3,4 4,2 1,3 1,8 0,4 0,8 6,3 6,7120 Lesoto 4,1 8,4 2,6 — 4,1 3,2 k 3,7 5,8

121 Camboja — 2,9 — 0,6 2,4 2,5 2,7 1,1122 Papua-Nova Guiné — — 3,1 2,5 2,1 1,0 17,2 5,9123 Quénia 7,1 6,5 2,4 2,4 2,9 1,9 9,3 6,7124 Comores — — 2,9 — — — 0,4 4,0125 Camarões 2,8 — 0,9 1,0 1,5 1,5 4,7 6,0126 Congo 4,9 e 6,1 1,5 2,0 — — 19,0 1,1


127 Paquistão 3,1 2,7 1,1 0,9 5,7 4,4 4,8 5,2128 Togo 4,9 4,5 1,3 1,3 3,2 — 5,3 2,8129 Nepal 2,2 3,2 0,8 1,3 0,9 0,9 1,9 2,1130 Butão 3,7 4,1 1,7 3,2 — — 1,8 1,6

131 Laos 0,5 2,1 0,0 1,2 — 2,4 m 1,1 2,6132 Bangladeche 1,4 g 2,2 g 0,7 1,7 1,3 1,6 2,6 1,7133 Iémen — 7,0 1,2 — 8,5 5,6 3,6 2,3134 Haiti 1,9 — 1,2 1,4 — — 1,1 1,4135 Madagáscar 1,9 o 1,9 — 1,1 1,2 1,4 7,2 4,5

136 Nigéria 1,7 p 0,7 p 1,0 0,8 0,7 1,4 11,7 2,6137 Djibuti — — — — 6,3 4,4 k 3,5 1,0 k

138 Sudão — 1,4 0,7 — 3,6 2,6 0,4 0,6139 Mauritânia — 5,1 g — 1,4 3,8 2,3 m 14,3 11,0140 Tânzania — — 1,6 1,3 — 1,3 4,2 2,2

141 Uganda 3,5 e, g 2,6 — 1,9 2,5 2,1 3,4 2,9142 Congo, Rep, Dem, 1,0 — — — — — 3,7 0,3 k

143 Zâmbia 3,1 2,2 2,6 3,6 3,7 1,0 6,2 13,9144 Costa do Marfim — 5,0 1,5 1,2 1,5 0,9 m 11,7 12,9145 Senegal — 3,7 0,7 2,6 2,0 1,5 5,7 5,0

146 Angola 6,2 — 1,4 — 5,8 q 23,5 q 3,2 13,4147 Benim — 3,2 1,6 1,6 1,8 — 2,1 3,0148 Eritreia — 1,8 o — — — 22,9 — 0,6149 Gâmbia 3,7 4,9 2,2 1,9 1,1 0,8 11,9 5,4150 Guiné 1,8 1,9 2,0 2,2 — 1,4 k 6,0 3,8





151 Malawi 3,5 5,4 — 2,8 1,3 0,8 m 7,4 3,8152 Ruanda 3,5 — 1,7 2,0 3,7 4,2 0,8 1,6153 Mali 3,2 2,2 1,6 2,1 2,1 2,2 2,8 4,1154 Rep, Centro-Africana 2,6 — — 2,0 1,6 l — 2,0 1,8155 Chade — 2,2 — 2,3 — 1,2 k 0,7 2,1

156 Guiné-Bissau 1,8 — 1,1 — — 1,3 k 3,4 4,4157 Moçambique 2,1 — 3,6 2,8 10,1 2,4 3,1 3,1158 Etiópia 3,1 4,0 0,9 1,7 4,9 9,0 3,4 2,5159 Burkina Faso 2,3 3,6 e 1,0 1,2 3,0 1,6 1,2 2,4160 Burundi 3,1 4,0 1,1 0,6 3,4 6,1 3,7 4,0

161 Níger — 2,3 o — 1,2 1,9 — 4,0 2,5162 Serra Leoa 1,7 — — 0,9 0,9 1,6 2,4 3,2

Nota: O denominador utilizado, convencionalmente, para comparar as despesas e a dívida com a dimensão da economia é o PNB e não o PIB (ver as definições de termos estatísticos). Contudo, o PIB é uti-lizado aqui, sempre que possível, para permitir comparações ao longo do quadro. Com poucas excepções, os denominadores produzem resultados semelhantes.a. Devido a muitas limitações nos dados, as comparações da despesa militar, no tempo e entre países, deve ser feito com precaução. Para notas pormenorizadas sobre os dados, ver SIPRI (2000).b. Para os agregados, ver quadro 15c. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.d. Os dados não são exactamente comparáveis aos dos anos anteriores devido a alterações de metodologia nos inquéritos.e. Os dados referem-se a ano ou período diferentes do indicado.f. Os dados referem-se a 1999.g. Os dados referem-se apenas ao Ministério da Educação.h. Os dados referem-se apenas à comunidade flamenga.i. Os dados referem-se à República Federal da Alemanha antes da unificação.j. Os dados referem-se apenas ao Gabinete da Educação Grega.k. Os dados referem-se a 1998l. Os dados referem-se a 1991.m. Os dados referem-se a 1997.n. Os dados referem-se à antiga União Soviética.o. Os dados não incluem a despesa no ensino superior.p. Os dados referem-se apenas à Administração Central.q. Os dados devem ser interpretados à luz do elevado grau de incerteza das estatísticas económicas que resultam do impacte da guerra na economia angolana.

Fonte: Colunas 1 e 2: UNESCO 2000b; colunas 3 e 4: World Bank 2001b; coluna 5: SIPRI 2001; coluna 6: SIPRI 2000; colunas 7 e 8: calculado com base nos dados do serviço da dívida total e do PIB, deWorld Bank (2001b).





1 Noruega 75,0 3,2 5,0 88 9,6 99 6,3 7,32 Austrália 680,5 7,2 9,0 96 13,9 91 25,8 31,83 Canadá 1.188,9 7,6 9,8 92 14,0 82 10,2 12,84 Suécia 240,8 5,6 6,3 89 14,2 92 30,1 c 36,3 c

5 Bélgica 385,8 9,0 8,7 137 22,6 99 60,9 60,1

6 Estados Unidos 5.878,9 4,2 5,9 107 9,9 92 6,2 7,47 Islândia 2,6 1,9 3,5 179 4,4 100 15,2 6,68 Holanda 221,5 3,2 6,0 181 7,4 124 40,4 47,79 Japão 3.171,5 4,7 2,9 94 9,3 80 14,8 27,4

10 Finlândia 261,0 10,2 12,1 110 21,5 106 26,2 33,1

11 Suíça 98,6 2,7 3,5 133 5,6 102 39,0 40,712 Luxemburgo 5,4 2,9 2,4 194 6,8 119 27,2 d 38,6 d

13 França 2.924,1 11,1 11,2 133 26,6 123 41,6 39,014 Reino Unido 1.779,1 6,0 8,1 75 12,3 72 21,6 34,815 Dinamarca 148,9 5,2 7,6 131 10,0 111 20,1 20,9

16 Áustria 221,8 5,2 5,1 102 5,9 116 36,1 28,117 Alemanha 3.428,0 8,3 7,6 112 8,5 85 54,0 c 49,918 Irlanda 95,5 5,6 12,7 90 8,5 97 46,9 e 63,3 e

19 Nova Zelândia 127,3 6,8 8,1 93 13,7 88 17,9 23,020 Itália 2.669,4 11,5 10,6 182 32,9 134 60,7 62,1

21 Espanha 2.604,9 15,9 20,0 209 28,5 172 55,5 45,423 Grécia 532,6 12,0 9,3 233 c 29,7 c 184 c 61,5 b 44,7 c

27 Coreia do Sul 1.353,0 6,3 2,9 73 14,2 66 1,9 4,728 Portugal 214,8 4,5 5,8 133 8,7 154 42,9 39,533 República Checa 454,1 8,8 4,7 144 17,0 116 40,9 32,7 b

36 Hungria 284,8 7,1 10,1 84 12,4 86 47,9 50,638 Polónia 2.390,5 13,9 12,7 133 c 23,2 c 117 c 41,8 c 32,5 c


51 México 493,6 2,6 3,8 150 3,4 167 0,4 2,782 Turquia 1.738,5 7,3 7,3 86 14,6 77 44,1 29,8

OCDE f 33.671,3 T 6,7 g 7,0 g 115 11,8 102 32,3 30,3

Nota: Este quadro não inclui a Eslováquia, que aderiu à OCDE em 2000.a. Os dados referem-se ao desemprego com duração de 12 meses ou mais.b. O conjunto de idades para a população activa pode ser de 16-24 anos em alguns países.c. Os dados referem-se a 1998.d. Os dados são baseados numa pequena amostra e devem ser tratados com precaução.e. Os dados referem-se a 1997.f. Os agregados são de OCDE (2000a, 2000b, 2001a e 2001b).g. Não inclui a República Checa e a Hungria.

Fonte: Coluna 1: OCDE 2001a; coluna 2: OCDE 2000a; coluna 3: OCDE 2001b; colunas 4 e 6: calculado com base nos dados das taxas de desemprego masculino e feminino, de OCDE (2000b); colunas 5,7 e 8: OCDE 2000b.

17 Desempregonos paísesda OCDE

Desemprego Desemprego jovem Desemprego

Taxa média Taxa Taxa Taxa de longa duração

Pessoas Taxa anual feminina (% da pop. feminina (em % do

desempregadas (% da (% da em % da activa com em % da desemprego total) a

(milhares) pop. activa) pop. activa) masculina 15-24 anos) b masculina Feminino MasculinoOrdem segundo IDH 1999 1999 1990-98 1999 1999 1999 1999 1999



18 Energiae ambiente


1 Noruega 0,4 1,1 18.289 24.607 2,4 4,8 — — ● ●● ● ●

2 Austrália 3,8 4,4 5.393 8.717 2,1 4,1 1,3 17,3 ● ●● ● ●

3 Canadá 0,4 4,7 12.329 15.071 1,5 3,2 2,0 16,2 ● ●● ● ●

4 Suécia 7,7 17,9 10.216 13.955 2,1 3,6 0,2 5,4 ● ●● ● ●

5 Bélgica 0,2 1,6 4.402 7.249 2,4 4,3 0,4 10,2 ● ●● ● ●

6 Estados Unidos 1,3 3,8 8.914 11.832 1,6 3,8 22,6 20,1 ● ●● ● ●●

7 Islândia — — 12.553 20.150 1,9 2,8 (,) 7,7 ● ● ●

8 Holanda 0,0 1,1 4.057 5.908 2,2 4,9 0,7 10,4 ● ●● ● ●

9 Japão 0,1 1,6 4.395 7.322 3,3 6,0 4,8 9,2 ● ●● ● ●

10 Finlândia 4,3 6,5 7.779 14.129 1,8 3,4 0,2 10,9 ● ●● ● ●

11 Suíça 0,9 6,0 5.579 6.981 4,4 7,0 0,2 5,6 ● ●● ● ●

12 Luxemburgo 0,0 — 9.803 12.400 1,0 5,1 (,) 18,9 ● ●● ● ●

13 França 1,3 5,7 3.881 6.287 2,9 5,0 1,4 5,8 ● ●● ● ●

14 Reino Unido 0,0 3,3 4.160 5.327 — 5,4 2,2 8,9 ● ●● ● ●

15 Dinamarca 0,4 5,9 4.222 6.033 — 6,4 0,2 10,7 ● ●● ● ●

16 Áustria 1,2 4,7 4.371 6.175 3,5 6,7 0,3 7,5 ● ●● ● ●

17 Alemanha 0,3 1,3 5.005 5.681 — 5,5 3,4 10,2 ● ●● ● ●

18 Irlanda 0,0 0,2 2.528 4.760 2,3 6,4 0,2 10,0 ● ●● ● ●

19 Nova Zelândia 0,2 0,8 6.269 8.215 — 4,0 0,1 8,3 ● ●● ● ●

20 Itália 0,8 1,0 2.831 4.431 3,9 7,4 1,7 7,1 ● ●● ● ●

21 Espanha 0,4 1,3 2.401 4.195 3,8 5,9 1,0 6,2 ● ●● ● ●

22 Israel 0,0 0,0 2.826 5.475 3,6 5,7 0,2 9,7 ● ●● ● ●

23 Grécia 3,0 4,5 2.064 3.739 4,2 5,7 0,3 7,6 ● ●● ● ●

24 Hong Kong. China (SAR) 0,9 0,7 2.167 5.244 6,4 8,5 0,1 3,5 – – – –25 Chipre 0,0 — 1.494 3.468 3,5 6,1 (,) 7,1 ● ● ● ●

26 Singapura 0,4 0,0 2.280 6.771 2,3 3,1 0,3 23,4 ● ● ●

27 Coreia do Sul 4,0 2,4 859 4.497 2,8 4,0 1,8 9,4 ● ●● ● ●

28 Portugal 1,2 0,9 1.469 3.396 5,6 7,0 0,2 5,0 ● ●● ● ●

29 Eslovénia — 1,5 — 5.096 — 4,4 0,1 7,5 ● ●● ● ●

30 Malta — — 1.363 3.719 3,7 6,0 (,) 4,6 ● ●● ● ●

31 Barbados 25,0 — — — — — (,) 3,4 ● ● ● ●

32 Brunei 0,8 — 1.523 7.676 — — (,) 17,5 ●

33 República Checa 0,6 1,6 3.701 4.748 — 3,2 0,5 11,9 ● ●● ● ●

34 Argentina 5,9 4,0 1.171 1.891 4,7 7,3 0,6 3,9 ● ●● ● ●

35 Eslováquia — 0,5 3.817 3.899 — 3,2 0,2 6,9 ● ●● ● ●

36 Hungria 2,0 1,6 2.389 2.888 2,0 4,3 0,2 5,7 ● ● ●

37 Uruguai 11,1 21,0 948 1.788 5,0 9,9 (,) 1,6 ● ● ● ●

38 Polónia 0,4 0,8 2.390 2.458 — 3,2 1,4 9,0 ● ●● ● ●

39 Chile 12,3 11,3 876 2.082 3,1 5,4 0,2 4,0 ● ●● ● ●

40 Barém 0,0 — 4.970 7.645 1,0 1,4 0,1 25,5 ● ● ●

41 Costa Rica 26,3 54,2 860 1.450 5,7 9,5 (,) 1,3 ● ●● ● ●

42 Baamas 0,0 — — — — — (,) 6,0 ● ● ● ●

43 Kuwait 0,0 0,0 5.793 13.800 1,3 — 0,2 28,9 ● ● ●●

44 Estónia — 13,8 — 3.531 — 2,5 0,1 13,0 ● ●● ● ●

45 Emiratos Árabes Unidos — — 5.320 9.892 4,4 1,8 0,3 34,5 ● ● ●

46 Croácia — 3,2 — 2.463 — 3,9 0,1 4,2 ● ●● ● ●

47 Lituânia — 6,3 — 1.909 — 2,7 0,1 4,0 ● ●● ● ●

48 Catar 0,0 — 9.489 13.912 — — 0,2 66,7 ● ● ●


49 Trindade e Tobago 1,4 0,8 1.584 3.478 1,3 1,1 0,1 17,2 ● ● ● ●

50 Letónia — 26,2 — 1.879 19,6 3,4 (,) 3,3 ● ●● ● ●

. . . ENQUANTO SE PRESERVAM PARA AS GERAÇÕES FUTURAS . . .

Emissões de Ratificação dos tratados ambientais a

dióxido de carbono Con- Protocolo Convenção Con-Consumo de PIB por unidade Parte Per venção de Quioto à de Viena venção

Consumo de energia electricidade de energia utilizada do total capita Quadro Convenção para a sobre atradicional per capita (dólares PPC por kg de mundial (tons. sobre Quadro sobre Protecção Diversi-

(em % do uso total de energia) (kilowatt-horas) equivalente petróleo) (%) métricas) Mudança Mudança da Camada dadeOrdem segundo IDH 1980 1997 1980 1998 1980 1998 1997 1997 Climática Climática b de Ozono Biológica


51 México 5,0 4,5 846 1.513 3,1 5,2 1,5 3,9 ● ● ● ●

52 Panamá 26,6 14,4 828 1.211 3,2 6,5 (,) 2,8 ● ● ● ●

53 Bielorrússia — 0,8 — 2.762 — 2,5 0,3 5,9 ● ● ●

54 Belize 50,0 — — — — — (,) 1,7 ● ● ●

55 Federação Russa — 0,8 — 3.937 — 1,7 5,9 9,7 ● ●● ● ●

56 Malásia 15,7 5,5 631 2.554 2,7 3,9 0,5 6,2 ● ●● ● ●

57 Bulgária 0,5 1,3 3.349 3.166 0,9 2,0 0,2 5,9 ● ●● ● ●

58 Roménia 1,3 5,7 2.434 1.626 1,6 3,5 0,4 4,8 ● ● ● ●

59 Líbia 2,3 0,9 1.588 3.677 — — 0,2 8,0 ● ● ●●

60 Macedónia — 6,1 — — — — (,) 5,4 ● ● ●

61 Venezuela 0,9 0,7 1.823 2.566 1,7 2,4 0,8 8,2 ● ● ●

62 Colômbia 15,9 17,7 561 866 4,1 7,9 0,3 1,7 ● ● ●

63 Maurícias 59,1 36,1 — — — — (,) 1,5 ● ● ●

64 Suriname 2,4 — — — — — (,) 5,1 ● ● ●

65 Líbano 2,4 2,5 789 1.820 — 3,7 0,1 5,0 ● ● ●

66 Tailândia 40,3 24,6 279 1.345 3,0 5,1 0,9 3,5 ● ●● ● ●●

67 Fidji 45,0 — — — — — (,) 1,0 ● ● ● ●

68 Arábia Saudita 0,0 0,0 1.356 4.692 3,0 2,1 (,) (,) ● ●

69 Brasil 35,5 28,7 974 1.793 4,4 6,5 1,2 1,8 ● ●● ● ●

70 Filipinas 37,0 26,9 353 451 5,6 7,0 0,3 1,0 ● ●● ● ●

71 Omã — — 614 2.828 — — 0,1 7,7 ● ● ●

72 Arménia — 0,0 — 930 — 4,3 (,) 0,8 ● ● ●

73 Peru 15,2 24,6 502 642 4,6 7,8 0,1 1,2 ● ●● ● ●

74 Ucrânia — 0,5 — 2.350 — 1,2 1,5 7,2 ● ●● ● ●

75 Cazaquistão — 0,2 — 2.399 — 1,8 0,5 7,5 ● ●● ● ●

76 Geórgia — 1,0 — 1.257 — 5,0 (,) 0,9 ● ● ● ●

77 Maldivas — — — — — — (,) 1,2 ● ● ● ●

78 Jamaica 5,0 6,0 482 2.252 1,9 2,2 (,) 4,3 ● ● ● ●

79 Azerbaijão — 0,0 — 1.584 — 1,5 0,1 4,2 ● ● ● ●

80 Paraguai 62,0 49,6 245 756 4,2 5,4 (,) 0,7 ● ● ● ●

81 Sri Lanka 53,5 46,5 96 244 3,5 8,0 (,) 0,4 ● ● ●

82 Turquia 20,5 3,1 439 1.353 3,6 5,8 0,8 3,1 ● ●

83 Turquemenistão — — — 859 — 1,2 0,1 7,3 ● ● ● ●

84 Equador 26,7 17,5 361 625 3,0 4,3 0,1 1,7 ● ● ● ●

85 Albânia 13,1 7,3 1.083 678 — 10,3 (,) 0,5 ● ● ●

86 República Dominicana 27,5 14,3 433 627 3,7 7,5 0,1 1,6 ● ● ●

87 China 8,4 5,7 264 746 0,8 4,0 13,9 2,7 ● ●● ● ●

88 Jordânia 0,0 0,0 387 1.205 3,3 3,6 0,1 2,3 ● ● ●

89 Tunísia 16,1 12,4 379 824 4,0 6,9 0,1 1,8 ● ● ●

90 Irão 0,4 0,7 515 1.343 2,9 3,3 1,2 4,5 ● ● ●

91 Cabo Verde — — — — — — (,) 0,3 ● ●

92 Quirguistão — 0,0 — 1.431 — 4,0 (,) 1,4 ● ● ●

93 Guiana 24,1 — — — — — (,) 1,2 ● ● ●

94 África do Sul 4,9 43,4 3.213 3.832 2,7 3,3 1,3 8,2 ● ● ●

95 El Salvador 52,9 34,5 274 559 4,3 6,5 (,) 0,9 ● ● ● ●

96 Samoa (Ocidental) 50,0 — — — — — (,) 0,8 ● ● ● ●

97 Síria 0,0 0,0 354 838 2,9 3,3 0,2 3,2 ● ● ●

98 Moldávia — 0,5 — 689 — 2,2 (,) 2,4 ● ● ●

99 Usbequistão — 0,0 — 1.618 — 1,1 0,4 4,4 ● ● ● ●

100 Argélia 1,9 1,5 265 563 5,0 5,4 0,4 3,2 ● ● ●







101 Vietname 49,1 37,8 50 232 — 4,0 0,2 0,6 ● ●● ● ●

102 Indonésia 51,5 29,3 44 320 2,2 4,6 1,0 1,2 ● ●● ● ●

103 Tajiquistão — — — 2.046 — — (,) 0,9 ● ● ●

104 Bolívia 19,3 14,0 226 409 3,4 4,0 (,) 1,4 ● ● ● ●

105 Egipto 4,7 3,2 380 861 3,5 4,7 0,5 1,7 ● ●● ● ●

106 Nicarágua 49,2 42,2 303 281 3,6 4,0 (,) 0,7 ● ● ● ●

107 Honduras 55,3 54,8 215 446 2,9 4,5 (,) 0,7 ● ● ● ●

108 Guatemala 54,6 62,0 241 322 4,1 6,1 (,) 0,7 ● ● ● ●

109 Gabão 30,8 32,9 618 749 1,9 4,5 (,) 2,9 ● ● ●

110 Guiné Equatorial 80,0 — — — — — (,) 1,5 ● ● ● ●

111 Namíbia — — — — — — — — ● ● ●

112 Marrocos 5,2 4,0 223 443 6,8 10,2 0,1 1,2 ● ● ●

113 Suazilândia — — — — — — (,) 0,4 ● ● ●

114 Botswana 35,7 — — — — — (,) 2,2 ● ● ●

115 Índia 31,5 20,7 130 384 1,9 4,3 4,2 1,1 ● ● ●

116 Mongólia 14,4 4,3 — — — — (,) 3,0 ● ● ● ●

117 Zimbabwe 27,6 25,2 990 896 1,5 3,3 0,1 1,6 ● ● ●

118 Mianmar 69,3 60,5 31 64 — — (,) 0,2 ● ● ●

119 Gana 43,7 78,1 424 289 2,9 4,6 (,) 0,2 ● ● ●

120 Lesoto — — — — — — — — ● ● ● ●

121 Camboja 100,0 89,3 — — — — (,) (,) ● ●

122 Papua-Nova Guiné 65,4 62,5 — — — — (,) 0,5 ● ●● ● ●

123 Quénia 76,8 80,3 93 129 1,1 2,0 (,) 0,2 ● ● ●

124 Comores — — — — — — (,) 0,1 ● ● ●

125 Camarões 51,7 69,2 156 185 2,8 3,5 (,) 0,2 ● ● ●

126 Congo 77,8 53,0 66 83 0,8 1,8 (,) 0,1 ● ● ●


127 Paquistão 24,4 29,5 125 337 2,1 4,0 0,4 0,7 ● ● ●

128 Togo 35,7 71,9 — — — — (,) 0,2 ● ● ●

129 Nepal 94,2 89,6 12 47 1,5 3,5 (,) 0,1 ● ● ●

130 Butão 100,0 — — — — — (,) 0,2 ● ●

131 Laos 72,3 88,7 — — — — (,) 0,1 ● ● ●

132 Bangladeche 81,3 46,0 16 81 4,5 8,9 0,1 0,2 ● ● ●

133 Iémen — 1,4 59 96 — 3,7 0,1 1,0 ● ● ●

134 Haiti 80,7 74,7 41 33 3,7 5,3 (,) 0,2 ● ● ●

135 Madagáscar 78,4 84,3 — — — — (,) 0,1 ● ● ●

136 Nigéria 66,8 67,8 68 85 0,8 1,2 0,3 0,8 ● ● ●

137 Djibuti — — — — — — (,) 0,6 ● ● ●

138 Sudão 86,9 75,1 35 47 — — (,) 0,1 ● ● ●

139 Mauritânia 0,0 0,0 — — — — (,) 1,2 ● ● ●

140 Tânzania 92,0 91,4 37 54 — 1,1 (,) 0,1 ● ● ●

141 Uganda 93,6 89,7 — — — — (,) 0,1 ● ● ●

142 Congo. Rep, Dem, 73,9 91,7 147 110 3,5 2,8 (,) (,) ● ● ●

143 Zâmbia 37,4 72,7 1.016 539 0,9 1,2 (,) 0,3 ● ●● ● ●

144 Costa do Marfim 52,8 91,5 — — — — 0,1 0,9 ● ● ●

145 Senegal 50,8 56,2 95 111 2,3 4,4 (,) 0,4 ● ● ●

146 Angola 64,9 69,7 67 60 — 3,8 (,) 0,4 ● ● ●

147 Benim 85,4 89,2 30 46 1,3 2,4 (,) 0,1 ● ● ●

148 Eritreia — 96,0 — — — — — — ● ●

149 Gâmbia 72,7 78,6 — — — — (,) 0,2 ● ● ●

150 Guiné 71,4 74,2 — — — — (,) 0,1 ● ● ● ●







151 Malawi 90,6 88,6 — — — — (,) 0,1 ● ● ●

152 Ruanda 89,8 88,3 — — — — (,) 0,1 ● ●

153 Mali 86,7 88,9 — — — — (,) (,) ● ●● ● ●

154 Rep, Centro-Africana 88,9 87,5 — — — — (,) 0,1 ● ● ●

155 Chade 95,9 97,6 — — — — (,) (,) ● ● ●

156 Guiné-Bissau 80,0 57,1 — — — — (,) 0,2 ● ●

157 Moçambique 43,7 91,4 34 54 0,6 2,0 (,) 0,1 ● ● ●

158 Etiópia 89,6 95,9 16 22 — 2,1 (,) (,) ● ● ●

159 Burkina Faso 91,3 87,1 — — — — (,) 0,1 ● ● ●

160 Burundi 97,0 94,2 — — — — (,) (,) ● ● ●

161 Níger 79,5 80,6 — — — — (,) 0,1 ● ●● ● ●

162 Serra Leoa 90,0 86,1 — — — — (,) 0,1 ● ●

Países em desenvolvimento 21,1 16,7 318 757 2,2 4,3 35,5 1,9 – – – –Países menos desenvolvidos 76,1 75,1 58 76 — 3,7 0,4 0,2 – – – –Países Árabes 8,0 5,6 491 1.312 3,3 3,4 2,5 2,6 – – – –Ásia Oriental e Pacífico 14,8 9,4 261 818 1,3 4,2 19,0 2,6 – – – –América Latina e Caraíbas 18,0 15,7 845 1.464 3,7 5,7 5,2 2,6 – – – –Ásia do Sul 30,2 20,3 133 387 2,1 4,3 6,0 1,1 – – – –África Subsariana 45,5 62,9 463 480 1,8 2,4 2,0 0,9 – – – –

Europa do Leste e CEI — 1,2 — 2.893 — 2,1 12,4 7,5 – – – –OCDE 1,3 3,3 4.916 6.969 2,2 4,6 49,9 11,0 – – – –

OCDE de rendimento elevado 1,0 3,4 5.932 8.451 2,1 4,6 43,5 12,6 – – – –

Desenvolvimento humano elevado 1,1 3,3 5.216 7.482 2,2 4,6 50,2 11,7 – – – –Desenvolvimento humano médio — 10,8 352 944 — 3,7 40,3 2,5 – – – –Desenvolvimento humano baixo 64,5 63,3 76 132 1,7 2,9 1,1 0,3 – – – –

Rendimento elevado 1,0 3,4 5.875 8.406 2,2 4,6 45,0 12,7 – – – –Rendimento médio — 7,3 588 1.370 — 3,9 37,6 3,5 – – – –Rendimento baixo 46,4 29,8 106 362 1,9 3,4 9,1 1,0 – – – –

Mundo 7,3 8,2 1.449 2.074 2,1 4,2 91,6 c 3,9 – – – –

● Ratificação, aceitação, aprovação, adesão ou sucessão.●● Assinatura.a. A informação é de 30 de Março de 2001. A Convenção Quadro das Nações Unidas sobre a Mudança Climática foi assinada em Nova Iorque, em 1992; o Protocolo de Quito para a Convenção Quadrodas Nações Unidas sobre a Mudança Climática foi assinado em Quioto, em 1997; a Convenção de Viena para a Protecção da Camada de Ozono, em Viena, em 1985; e a Convenção sobre a DiversidadeBiológica, no Rio de Janeiro, em 1992.b. Ainda não entrou em vigor.c. O total mundial é menor que 100% por causa da omissão de dados dos países não registados e porque o total mundial utilizado neste cálculo inclui outras emissões não consideradas nos totais nacionais,tais como as emissões provenientes de condutas de combustível e da oxidação de produtos hidrocarbonetos não combustíveis.

Fonte: Colunas 1 e 3: World Bank 2001b, baseado em dados da Divisão de Estatísticas das Nações Unidas; os agregados foram calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desen-volvimento Humano; colunas 3-6: World Bank 2001b; os agregados foram calculados pelo Banco Mundial para o Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano WRI 2000; coluna 7: calculado combase nos dados sobre emissões de dióxido de carbono, de CDIAC (2000); coluna 8: calculado com base nos dados sobre emissões de dióxido de carbono, de CDIAC (2000) e nos dados da população, deUN (1998); colunas 9-12: UN 2001b.







19 Refugiadose armamentos


1 Noruega – 48 — 170 52 — 0.1 31 832 Austrália – 60 — 341 235 298 0.6 55 783 Canadá – 123 — 33 5 168 1.0 61 734 Suécia – 160 — 79 343 157 0.6 53 815 Bélgica – 18 — 37 42 28 0.5 42 46

6 Estados Unidos – 513 — 111 31 10.442 48.0 1.372 647 Islândia – (.) — — — — — — —8 Holanda – 139 — 225 110 329 2.0 56 539 Japão – 4 — 1.089 74 — (.) 243 100

10 Finlândia – 13 — 821 1.346 16 (.) 32 87

11 Suíça – 82 — 508 134 58 0.3 28 13912 Luxemburgo – 1 — — — — — 1 11413 França – 130 — 105 11 1.701 10.5 317 6814 Reino Unido – 137 — 155 17 1.078 6.6 212 6515 Dinamarca – 69 — 137 120 — (.) 24 82

16 Áustria – 83 — 48 1.600 37 0.1 41 7417 Alemanha – 976 (.) 126 17 1.334 5.5 333 7018 Irlanda – 1 — 30 273 — — 12 8419 Nova Zelândia – 5 — 337 1.021 — (.) 10 7720 Itália – 23 — — — 533 1.8 266 69

21 Espanha – 6 — 289 318 43 0.9 187 5822 Israel – (.) — 1.205 98 144 1.0 174 12223 Grécia – 6 — 633 135 1 0.1 166 8224 Hong Kong, China (RAE) – 1 — — — — — — —25 Chipre – (.) — 242 233 — (.) 10 100

26 Singapura – — — 163 56 1 0.1 73 13327 Coreia do Sul – (.) — 1.245 141 — 0.1 672 11228 Portugal – (.) — 1 (.) — — 50 6829 Eslovénia – 4 3 19 — — — 10 —30 Malta – (.) — — — — — 2 238

31 Barbados – — — — — — — 1 6032 Brunei – — — — — — — 5 12233 República Checa – 1 (.) — — 124 0.5 58 —34 Argentina – 2 — 223 — — (.) 71 6535 Eslováquia – (.) — — — — 0.2 45 —

36 Hungria – 5 1 56 181 — 0.1 43 4137 Uruguai – (.) — 13 18 — — 26 8038 Polónia – 1 2 1 1 51 0.3 241 7539 Chile – (.) 1 177 199 3 (.) 93 9240 Barém – — (.) — — — — 11 393

41 Costa Rica – 23 — — — — — — —42 Baamas – (.) — 54 2.700 — — 1 18043 Kuwait – 4 (.) 126 21 — 0.1 15 12844 Estónia – — (.) — — — (.) 5 —45 Emiratos Árabes Unidos – 1 — 595 209 — 0.1 65 150

46 Croácia 52 28 340 — — — — 61 —47 Lituânia – (.) (.) 4 — — — 12 —48 Catar – (.) — 117 900 — (.) 12 197


49 Trindade e Tobago – — — — — — — 3 12950 Letónia – (.) 1 4 — — (.) 6 —

Transferências de armas convencionais b

(preços de 1990)Pessoas Refugiados a

deslocadas Por país Por país Importações Exportações Forças armadas totais

internamente de asilo de origem Milhões Índice Milhões Quota Índice(milhares) (milhares) (milhares) d de dólares (1991 = 100) de dólares (%) e Milhares (1985 = 100)

Ordem segundo IDH 1999 c 1999 1999 1999 1999 1999 1995-99 1999 1999

. . . PROTEGENDO A SEGURANÇA PESSOAL . . .



51 México – 25 — 14 67 — — 179 13852 Panamá – 1 — — — — — — —53 Bielorrússia – (.) (.) — — 38 0.7 81 —54 Belize – 3 — — — — — 1 18355 Federação Russa 498 80 16 — — 3.125 13.1 1.004 —

56 Malásia – 51 — 916 2.349 — (.) 105 9557 Bulgária – 1 1 6 1 89 0.1 81 5458 Roménia – 1 3 35 81 19 (.) 207 10959 Líbia – 11 (.) — — — (.) 65 8960 Macedónia – 21 4 95 — — — 16 —

61 Venezuela – (.) — 142 55 — — 56 11462 Colômbia – (.) 3 40 83 — — 144 21863 Maurícias – (.) — — — — — — —64 Suriname – — — 12 — — — 2 9065 Líbano – 4 4 — — — — 68 390

66 Tailândia – 100 — 185 43 — — 306 13067 Fidji – — — — — — — 4 13068 Arábia Saudita – 6 — 1.231 104 — (.) 163 26069 Brasil – 2 — 221 201 — 0.1 291 10570 Filipinas – (.) 45 — — — — 110 96

71 Omã – — — — — — (.) 44 14972 Arménia – 296 190 — — — — 53 —73 Peru – 1 3 108 114 — — 115 9074 Ucrânia – 3 1 — — 429 1.8 311 —75 Cazaquistão – 15 8 259 — 155 0.2 66 —

76 Geórgia 279 5 28 60 — — 0.1 26 —77 Maldivas – — — — — — — — —78 Jamaica – (.) — 5 — — — 3 13379 Azerbaijão 570 222 309 — — — — 70 —80 Paraguai – (.) — — — — — 20 140

81 Sri Lanka 613 (.) 93 26 25 — — 115 53282 Turquia – 3 36 1.134 146 46 (.) 639 10183 Turquemenistão – 19 1 — — — — 19 —84 Equador – (.) — 24 12 — — 57 13485 Albânia – 4 1 — — — — 54 134

86 República Dominicana – 1 — 3 — — — 25 11087 China – 293 121 1.688 734 79 2.0 2.820 7288 Jordânia – 1 (.) 44 126 — (.) 104 14889 Tunísia – (.) 1 — — — — 35 10090 Irão – 1.836 53 67 4 — (.) 545 89

91 Cabo Verde – — — — — — — 1 1492 Quirguistão 6 11 4 — — — 0.1 9 —93 Guiana – — — — — — — 2 2494 África do Sul – 15 — 14 70 14 0.1 70 6695 El Salvador – (.) 10 — — — — 25 59

96 Samoa (Ocidental) – — — — — — — — —97 Síria – 7 3 20 5 — (.) 316 7998 Moldávia 8 (.) 1 — — — 0.3 11 —99 Usbequistão – 1 44 — — — — 74 —

100 Argélia – 165 2 — — — — 122 72








101 Vietname – 15 322 154 — — — 484 47102 Indonésia – 163 (.) 213 2.663 66 0.1 299 108103 Tajiquistão – 5 45 — — — — 9 —104 Bolívia – (.) — — — — — 33 118105 Egipto – 7 (.) 748 106 — (.) 450 101

106 Nicarágua – (.) 19 — — — (.) 16 25107 Honduras – (.) (.) — — — — 8 50108 Guatemala – 1 23 — — — — 31 99109 Gabão – 15 — — — — — 5 196110 Guiné Equatorial – — (.) — — — — 1 59

111 Namíbia – 7 1 — — — — 9 —112 Marrocos – 1 (.) — — — — 196 132113 Suazilândia – 1 — — — — — — —114 Botswana – 1 — 34 1.133 — — 9 225115 Índia – 180 (.) 566 43 — (.) 1.173 93

116 Mongólia – — — — — — — 9 28117 Zimbabwe – 2 — — — — — 39 95118 Mianmar – — 128 27 16 — — 344 185119 Gana – 13 12 — — — — 7 46120 Lesoto – — — — — — — 2 100

121 Camboja – (.) 37 2 — — (.) 139 397122 Papua-Nova Guiné – — — — — — — 4 134123 Quénia – 224 5 — — — — 24 177124 Comores – (.) — — — — — — —125 Camarões – 49 (.) — — — — 13 179126 Congo – 40 27 — — — — 10 115


127 Paquistão – 1.202 1 839 183 — (.) 587 122128 Togo – 12 3 — — — — 7 194129 Nepal – 128 — — — — — 50 200130 Butão – — 108 — — — — 6 200

131 Laos – — 14 — — — — 29 54132 Bangladeche – 22 1 130 277 — — 137 150133 Iémen – 61 2 53 68 — — 66 103134 Haiti – — 2 — — — — — —135 Madagáscar – (.) — — — — — 21 100

136 Nigéria – 7 1 — — — — 94 100137 Djibuti – 23 2 — — — — 8 280138 Sudão – 391 468 10 26 — — 95 167139 Mauritânia – (.) 28 — — — — 16 185140 Tânzania – 622 — — — — — 34 84

141 Uganda – 218 10 32 — — — 40 200142 Congo. Rep. Dem. – 285 248 — — — — 56 116143 Zâmbia – 206 — — — — — 22 133144 Costa do Marfim – 138 — — — — — 8 64145 Senegal – 22 11 — — — — 11 109

146 Angola – 13 351 — — — — 113 227147 Benim – 4 — — — — — 5 107148 Eritreia – 3 346 — — — — 200 —149 Gâmbia – 17 (.) — — — — 1 160150 Guiné – 502 (.) — — — — 10 98








151 Malawi – 2 — — — — — 5 94152 Ruanda – 34 86 29 — — — 47 904153 Mali – 8 (.) — — — — 7 151154 Rep. Centro-Africana – 49 (.) — — — — 3 117155 Chade – 24 58 — — — — 30 249

156 Guiné-Bissau – 7 3 — — — — 7 85157 Moçambique – (.) — — — — — 6 39158 Etiópia – 258 54 8 13 — — 326 150159 Burkina Faso – 1 — — — — — 6 145160 Burundi 50 22 526 — — — — 40 769

161 Níger – (.) — — — — — 5 241162 Serra Leoa 500 7 487 6 — — — 3 97

Países em desenvolvimento — 7.563 T — — — — — 13.011 T 97Países menos desenvolvidos — 2.920 T — — — — — 1.887 T 181Países Árabes — 681 T — — — — — 1.834 T 112Ásia Oriental e Pacífico — 623 T — — — — — 5.403 T 81América Latina e Caraíbas — 61 T — — — — — 1.200 T 101Ásia do Sul — 3.368 T — — — — — 2.613 T 105África Subsariana — 2.829 T — — — — — 1.312 T 157

Europa do Leste e CEI — 723 T — — — — — 2.572 T —OCDE — 2.631 T — — — — — 5.465 T 75

OCDE de rendimento elevado — 2.596 T — — — — — 3.588 T 68

Desenvolvimento humano elevado — 2.669 T — — — — — 5.291 T 75Desenvolvimento humano médio — 3.926 T — — — — — 11.955 T 71Desenvolvimento humano baixo — 4.289 T — — — — — 2.100 T 149

Rendimento elevado — 2.607 T — — — — — 3.951 T 71Rendimento médio — 2.764 T — — — — — 10.161 T 67Rendimento baixo — 5.512 T — — — — — 5.234 T 120

Mundo — 11.676 T f — — — — — 19.346 T 77

a. Os dados referem-se ao fim de 1999. Não incluem os refugiados da Palestina.b. As cifras são valores indicadores de tendências, ou seja, são indicadores apenas do volume das transferências internacionais de armas e não do seu valor financeiro actual. Os relatórios de transferên-cias de armas publicados fornecem informação parcial, porque nem todas as transferências estão totalmente relatadas.c. Inclui apenas aqueles a quem o Alto Comissariado das Nações Unidas para os Refugiados (ACNUR) concede assistência, no seguimento de um pedido especial por um órgão competente das NaçõesUnidas.d. O país de origem de muitos refugiados não está disponível ou relatado. Estes dados podem, portanto, estar subestimados.e. Calculado utilizando os totais de 1995-99 para todos os países e actores não estatais com exportações das principais armas convencionais, como definido em SIPRI (2000).f. O agregado é de UNHCR (2000).

Fonte: Colunas 1-3: UNHCR 2000; colunas 4 e 6: SIPRI 2000; colunas 5 e 7: calculado com base nos dados de transferências de armas, de SIPRI (2000); coluna 8: IISS 2000; coluna 9: calculado com basenos dados das forças armadas, de IISS (2000).







20 Vítimas dacriminalidade

Nacional

Austrália 1999 30,1 13,9 1,2 1,0 2,4 0,3Áustria 1995 18,8 3,1 0,2 1,2 0,8 0,7Bélgica 1999 21,4 7,7 1,0 0,3 1,2 0,3Canadá 1999 23,8 10,4 0,9 0,8 2,3 0,4República Checa 1995 33,3 13,6 1,5 1,3 1,3 7,9

Dinamarca 1999 23,0 7,6 0,7 0,4 1,4 0,3England and Wales 1999 26,4 12,2 1,2 0,9 2,8 0,1Estónia 1994 30,1 14,8 3,4 1,0 2,2 3,8 g

Finlândia 1999 19,1 4,4 0,6 1,1 2,1 0,2França 1999 21,4 8,7 1,1 0,7 1,4 1,3

Geórgia 1995 24,2 13,1 2,5 0,9 1,0 21,9Itália 1991 24,6 12,7 1,3 0,6 0,2 —Japão 1999 15,2 3,4 0,1 0,1 0,1 (,)Lituânia 1995 28,0 12,9 2,0 0,5 1,5 11,0Malta 1996 23,1 10,9 0,4 0,1 1,1 4,0

Holanda 1999 25,2 7,4 0,8 0,8 1,0 0,4Nova Zelândia 1991 29,4 14,8 0,7 1,3 2,4 —Northern Irlanda 1999 15,0 6,2 0,1 0,1 2,1 0,2Polónia 1999 22,7 9,0 1,8 0,2 1,1 5,1Portugal 1999 15,5 7,5 1,1 0,2 0,4 1,4

Escócia 1999 23,2 7,6 0,7 0,3 3,0 —Eslováquia 1991 22,9 8,3 1,6 0,7 1,3 —Eslovénia 1996 23,3 8,3 0,9 1,2 1,6 1,2Suécia 1999 24,7 8,4 0,9 1,1 1,2 0,1Suíça 1999 18,2 4,5 0,7 0,6 1,0 0,2 g

Estados Unidos 1999 21,1 10,0 0,6 0,4 1,2 0,2

Cidade principal

Assunção (Paraguai) 1995 34,4 16,7 6,3 1,7 0,9 13,3Pequim (China) 1991 19,0 2,2 0,5 0,6 0,6 —Bishlek (Quirguistão) 1995 27,8 11,3 1,6 2,2 2,1 19,3Bogotá (Colômbia) 1996 54,6 27,0 11,5 4,8 2,5 19,5Bratislava (Eslováquia) 1996 36,0 20,8 1,2 0,4 0,5 13,5

Bucareste (Roménia) 1995 26,9 9,3 0,8 0,8 2,9 11,4Budapeste (Hungria) 1995 23,4 11,5 0,7 (,) 0,5 3,3Buenos Aires (Argentina) 1995 61,1 30,8 6,4 6,4 2,3 30,2Cairo (Egipto) 1991 28,7 12,1 2,2 1,8 1,1 —Dar-es-Salaam (Tanzânia) 1991 — 23,1 8,2 6,1 1,7 —

Gaborone (Botswana) 1996 31,7 19,7 2,0 0,7 3,2 2,8Jacarta (Indonésia) 1995 20,9 9,4 0,7 1,3 0,5 29,9Joanesburgo (África do Sul) 1995 38,0 18,3 4,7 2,7 4,6 6,9Kampala (Uganda) 1995 40,9 20,6 2,3 5,1 1,7 19,5La Paz (Bolívia) 1995 39,8 18,1 5,8 1,5 2,0 24,4

Manila (Filipinas) 1995 10,6 3,3 1,5 0,1 0,1 4,3Minsk (Bielorrússia) 1996 20,7 6,2 1,6 1,1 1,3 13,1Moscovo (Rússia) 1995 36,9 16,8 4,3 1,5 2,7 18,0Bombaim (Índia) 1995 31,8 6,7 1,3 3,5 0,8 22,9Riga (Letónia) 1995 31,3 13,4 2,6 0,6 1,0 12,6

Pessoas vítimas da criminalidade(em % da população total) a

Criminalidade Crimes de SubornoAno b total c propriedade d Roubo Assalto sexual e Assalto (corrupção) f

. . . PROTEGENDO A SEGURANÇA PESSOAL . . .


Rio de Janeiro (Brasil) 1995 44,0 14,7 12,2 7,5 3,4 17,1São José (Costa Rica) 1995 40,4 21,7 8,9 3,5 1,7 9,2Skopje (Macedónia) 1995 21,1 9,4 1,1 0,3 0,7 7,4Sófia (Bulgária) 1996 36,7 20,7 2,5 0,6 2,2 17,8Tirana (Albânia) 1995 26,0 9,9 1,6 2,0 0,8 12,8

Tunes (Tunísia) 1991 37,5 20,1 5,4 1,5 0,4 —Ulan-Bator (Mongólia) 1995 41,0 18,3 3,3 0,5 2,4 4,6Zagreb (Croácia) 1996 19,0 6,8 1,1 0,5 1,5 14,7

Nota: Os dados são do Inquérito Internacional sobre Vítimas da Criminalidade (ver caixa 3 nas notas sobre as estatísticas).a. Os dados referem-se à vitimização relatada.b. Os inquéritos foram realizados em 1992, 1995, 1996/97 e 2000. Os dados referem-se ao ano anterior ao do inquérito.c. Os dados referem-se a 11 crimes registados no inquérito: roubo, assalto de casas, tentativa de assalto, roubo de carros, vandalismo de carros, roubo de bicicletas, assalto sexual, assalto a carros, roubode propriedade pessoal, assalto e ameaça, e roubo de motocicletas ou bicicletas motorizadas.d. Inclui roubo de carros, assalto a carros, assalto de casas com entrada e tentativa de assalto.e. Os dados referem-se apenas à população feminina.f. Os dados referem-se a pessoas a quem foram pedidos, ou que se espera que paguem, um suborno por um funcionário do Estado.g. Os dados referem-se a 1995.g, Data refer to 1995,

Fonte: Colunas 1-7: UNICRI 2001.

20 Vítimas dacriminalidade

Pessoas vítimas da criminalidade(em % da população total) a

Criminalidade Crimes de SubornoAno b total c propriedade d Roubo Assalto sexual e Assalto (corrupção) f


21 Índice dedesenvolvimentoajustado aogénero


1 Noruega 1 0,937 81,3 75,4 — d — d 99 95 22,037 e 34,960 e 02 Austrália 2 0,935 81,7 76,0 — d — d 118 f 114 f 19,721 29,469 03 Canadá 3 0,934 81,4 75,9 — d — d 98 96 20,016 e 32,607 e 04 Suécia 5 0,931 82,1 77,0 — d — d 107 f 95 18,302 e 27,065 e -15 Bélgica 7 0,928 81,3 75,0 — d — d 111 f 107 f 15,510 35,798 -2

6 Estados Unidos 4 0,932 79,7 73,9 — d — d 99 91 24,302 e 39,655 e 27 Islândia 6 0,930 81,4 76,8 — d — d 91 86 21,297 34,335 18 Holanda 8 0,926 80,7 75,3 — d — d 100 104 f 16,405 32,170 09 Japão 11 0,921 84,1 77,3 — d — d 81 83 15,187 35,018 -2

10 Finlândia 9 0,923 81,0 73,7 — d — d 108 f 99 18,405 e 28,023 e 1

11 Suíça 14 0,919 82,0 75,6 — d — d 81 87 17,977 36,569 -312 Luxemburgo 19 0,907 80,4 73,9 — d — d 74 g 71 g 22,733 63,473 h -713 França 10 0,922 82,3 74,5 — d — d 96 93 17,525 28,554 314 Reino Unido 12 0,920 80,0 75,0 — d — d 112 f 100 16,753 27,611 215 Dinamarca 13 0,920 78,6 73,6 — d — d 101 f 94 21,274 30,565 2

16 Áustria 16 0,915 80,9 74,7 — d — d 89 90 16,445 e 34,182 e 017 Alemanha 15 0,916 80,6 74,3 — d — d 93 95 15,846 31,994 218 Irlanda 18 0,908 79,1 73,8 — d — d 93 89 14,347 e 37,641 e 019 Nova Zelândia 17 0,910 80,1 74,8 — d — d 103 f 95 15,119 23,209 220 Itália 20 0,903 81,6 75,2 98,0 98,8 87 81 13,632 e 31,238 e 0

21 Espanha 21 0,901 81,9 74,8 96,7 98,5 99 91 10,741 e 25,747 e 022 Israel 22 0,888 80,4 76,6 93,9 97,8 84 82 12,360 e 24,687 e 023 Grécia 24 0,874 80,8 75,5 95,8 98,5 81 80 9,401 e 21,595 e -124 Hong Kong, China (RAE) 23 0,877 82,2 76,7 89,7 96,4 66 61 15,547 28,396 125 Chipre 25 0,872 80,2 75,7 95,1 98,7 70 i 67 i 12,511 25,524 0

26 Singapura 26 0,871 79,6 75,2 88,0 96,2 75 76 13,693 27,739 027 Coreia do Sul 29 0,868 78,4 70,9 96,2 99,1 d 85 95 9,667 21,676 -228 Portugal 28 0,870 79,1 71,9 89,5 94,5 99 94 11,163 21,348 029 Eslovénia 27 0,871 78,9 71,5 99,6 d 99,7 d 85 80 12,232 e 19,942 e 230 Malta 31 0,850 80,4 75,2 92,4 91,1 79 82 6,526 e 24,017 e -1

31 Barbados — — 78,9 73,9 — — 77 77 — — —32 Brunei 30 0,853 78,3 73,6 87,3 94,3 77 76 10,865 e, j 24,163 e, j 133 República Checa 32 0,842 78,0 71,2 — d — d 70 69 10,214 e 15,980 e 034 Argentina 33 0,833 77,0 69,9 96,7 96,8 86 80 6,319 e 18,467 e 035 Eslováquia 34 0,829 77,0 69,1 — d — d 77 74 8,393 e 12,912 e 0

36 Hungria 35 0,826 75,4 66,8 99,2 d 99,5 d 83 79 8,381 14,769 037 Uruguai 37 0,825 78,3 70,8 98,1 97,3 83 76 5,963 e 11,974 e -138 Polónia 36 0,826 77,3 69,0 99,7 d 99,7 d 86 83 6,453 e 10,561 e 139 Chile 39 0,817 78,5 72,5 95,4 95,8 77 78 4,613 e 12,772 e -140 Barém 41 0,814 75,6 71,4 82,2 90,5 83 77 6,194 19,228 -2

41 Costa Rica 42 0,813 79,2 74,5 95,5 95,4 66 67 4,518 13,080 -242 Baamas 38 0,819 73,6 64,9 96,4 94,9 77 72 12,138 e 18,457 e 343 Kuwait 40 0,815 78,4 74,3 79,4 84,0 61 57 10,563 e 22,086 e 244 Estónia — — 75,8 64,8 — — 89 84 — — —45 Emiratos Árabes Unidos 45 0,798 77,8 73,5 78,0 73,8 71 65 5,954 e 24,392 e -2

46 Croácia 44 0,799 77,6 69,6 97,1 99,3 d 69 68 5,300 e 9,612 e 047 Lituânia 43 0,801 77,0 66,5 99,5 d 99,6 d 83 77 5,406 8,055 248 Catar 48 0,788 71,0 68,5 82,6 80,1 75 75 5,831 e, j 25,753 e, j -2


49 Trindade e Tobago 47 0,789 76,5 71,8 91,7 95,4 65 65 4,510 e 11,878 e 050 Letónia 46 0,789 75,6 64,3 99,8 d 99,8 d 83 80 5,021 e 7,716 e 2

Taxa de escolarização brutaTaxa de alfabetização combinada do primário,

Índice de Esperança de vida de adultos secundário Rendimento auferido Ordemdesenvolvimento à nascença (% 15 anos e superior estimado do IDH

ajustado ao (anos) e mais) (%) (dólares PPC) menosgénero (IDG) 1999 1999 1999 a 1999 b

ordemOrdem segundo IDH Ordem Valor Fem. Masc. Fem. Masc. Fem. Masc. Fem. Masc. IDG c

. . . E REALIZANDO A IGUALDADE PARA TODAS AS MULHERES E HOMENS



51 México 49 0,782 75,8 69,8 89,1 93,1 70 71 4,486 12,184 052 Panamá 50 0,782 76,6 72,0 91,0 92,3 76 73 3,821 7,892 053 Bielorrússia 51 0,781 74,4 62,8 99,4 d 99,7 d 79 75 5,373 e 8,599 e 054 Belize 59 0,755 75,3 72,6 92,9 93,2 72 73 1,858 e 7,972 e -755 Federação Russa 52 0,774 72,5 60,1 99,4 d 99,7 d 82 75 5,877 e 9,283 e 1

56 Malásia 55 0,768 74,8 69,9 82,8 91,1 67 64 5,153 e 11,183 e -157 Bulgária 53 0,770 74,8 67,1 97,7 98,9 76 69 3,951 6,251 258 Roménia 54 0,769 73,3 66,5 97,1 99,0 70 68 4,441 e 7,711 e 259 Líbia 61 0,748 72,5 68,6 66,9 90,2 92 92 2,771 e, j 12,024 e, j -460 Macedónia — — 75,1 70,9 — — 70 70 — — —

61 Venezuela 57 0,759 76,0 70,2 91,8 92,9 66 64 3,104 e 7,855 e 162 Colômbia 56 0,760 74,6 67,8 91,5 91,5 73 73 3,587 e 7,965 e 363 Maurícias 60 0,754 75,1 67,3 80,8 87,6 64 62 4,789 e 13,452 e 064 Suriname — — 73,0 67,8 — — 86 80 — — —65 Líbano 66 0,741 74,4 71,3 79,8 91,8 81 76 2,160 e 7,364 e -5

66 Tailândia 58 0,755 72,9 67,0 93,5 97,0 61 60 4,634 7,660 467 Fidji 63 0,744 70,7 67,1 90,5 94,7 83 84 2,322 e 7,193 e 068 Arábia Saudita 75 0,719 72,7 70,3 65,9 83,5 60 62 2,715 e 17,857 e -1169 Brasil 64 0,743 71,8 63,9 84,9 84,8 80 79 4,067 10,077 170 Filipinas 62 0,746 71,1 67,0 94,9 95,3 84 80 2,684 4,910 4

71 Omã 77 0,715 72,4 69,5 59,6 79,1 56 59 3,554 e, j 22,001 e, j -1072 Arménia 65 0,742 75,6 69,6 97,5 99,2 d 77 82 1,775 e 2,685 e 373 Peru 73 0,724 71,3 66,3 84,9 94,4 79 81 1,835 7,455 -474 Ucrânia 67 0,739 73,5 62,7 99,5 d 99,7 d 78 77 2,488 4,576 375 Cazaquistão — — 70,2 58,9 — — 81 73 — — —

76 Geórgia — — 77,0 68,8 — — 71 69 — — —77 Maldivas 69 0,735 65,3 66,9 96,2 96,3 77 77 3,256 e 5,531 e 278 Jamaica 68 0,736 77,1 73,1 90,3 82,4 62 63 2,746 e 4,400 e 479 Azerbaijão — — 74,8 67,7 — — 72 70 — — —80 Paraguai 72 0,725 72,3 67,8 91,9 94,2 64 64 2,105 6,625 1

81 Sri Lanka 70 0,732 75,0 69,3 88,6 94,3 71 68 2,193 4,305 482 Turquia 71 0,726 72,1 67,0 75,9 93,2 55 68 3,937 e 8,772 e 483 Turquemenistão — — 69,3 62,5 — — 81 81 — — —84 Equador 79 0,711 72,8 67,6 89,1 92,8 74 80 1,331 e 4,643 e -385 Albânia 74 0,721 76,1 70,2 76,9 90,9 71 71 2,248 e 4,088 e 3

86 República Dominicana 78 0,712 70,0 65,0 83,2 83,2 75 69 2,794 e 8,133 e 087 China 76 0,715 72,5 68,3 75,5 91,2 73 73 2,841 e 4,350 e 388 Jordânia 81 0,698 71,5 68,9 83,4 94,5 57 53 1,728 6,008 -189 Tunísia 80 0,700 71,2 68,8 59,3 80,4 72 75 3,055 e 8,802 e 190 Irão 83 0,696 69,4 67,7 68,7 82,7 69 76 2,331 e 8,581 e -1

91 Cabo Verde 84 0,696 71,8 66,0 65,1 84,5 76 79 2,687 e 6,560 e -192 Quirguistão — — 71,4 63,4 — — 70 65 — — —93 Guiana 88 0,693 67,5 59,3 97,9 98,8 66 65 1,949 e 5,435 e -494 África do Sul 85 0,695 56,2 51,6 84,2 85,7 96 89 5,473 e 12,452 e 095 El Salvador 87 0,694 72,9 66,8 75,6 81,3 64 63 2,399 6,363 -1

96 Samoa (Ocidental) — — 72,5 65,9 78,8 81,4 67 63 — — —97 Síria 90 0,677 72,1 69,8 59,3 87,7 61 65 1,881 e 6,960 e -398 Moldávia 82 0,696 70,3 62,8 98,1 99,5 d 75 70 1,618 e 2,495 e 699 Usbequistão 86 0,695 71,7 65,8 84,0 93,1 74 79 1,769 e 2,740 e 3

100 Argélia 91 0,673 70,8 67,9 55,7 77,4 69 75 2,169 e 7,882 e -1







101 Vietname 89 0,680 70,2 65,5 91,0 95,4 64 69 1,552 e 2,170 e 2102 Indonésia 92 0,671 67,7 63,9 81,3 91,5 61 68 1,929 e 3,780 e 0103 Tajiquistão 93 0,656 70,4 64,5 98,7 99,5 d 63 72 769 e, j 1,295 e, j 0104 Bolívia 94 0,640 63,8 60,4 78,6 91,7 67 73 1,446 e 3,272 e 0105 Egipto 97 0,620 68,5 65,3 42,8 66,1 72 80 1,847 4,954 -2

106 Nicarágua 95 0,628 70,8 66,1 69,8 66,6 65 61 1,338 e 3,231 e 1107 Honduras 96 0,623 68,8 63,2 74,1 73,9 63 60 1,202 e 3,462 e 1108 Guatemala 98 0,610 67,7 61,9 60,5 75,6 45 53 1,691 e 5,622 e 0109 Gabão — — 53,8 51,4 — — 87 85 — — —110 Guiné Equatorial 99 0,598 52,2 49,0 73,3 91,9 59 68 2,659 e 6,749 e 0

111 Namíbia 100 0,594 44,9 44,7 80,4 82,4 80 77 3,676 e 7,308 e 0112 Marrocos 101 0,579 69,1 65,4 35,1 61,1 46 58 1,930 e 4,903 e 0113 Suazilândia 102 0,575 48,0 46,0 77,9 80,0 70 74 2,424 e 5,594 e 0114 Botswana 103 0,571 41,9 41,6 78,9 73,8 70 70 5,183 e 8,638 e 0115 Índia 105 0,553 63,3 62,4 44,5 67,8 49 62 1,195 e 3,236 e -1

116 Mongólia 104 0,566 64,5 60,5 52,1 72,6 64 51 1,363 e 2,058 e 1117 Zimbabwe 106 0,548 42,6 43,2 83,8 92,3 63 67 2,159 e 3,593 e 0118 Mianmar 107 0,547 58,4 53,6 80,1 88,8 55 55 746 e, j 1,311 e, j 0119 Gana 108 0,538 57,9 55,3 61,5 79,4 39 45 1,618 e 2,145 e 0120 Lesoto 111 0,528 48,0 47,8 93,3 71,7 65 57 1,127 e 2,594 e -2

121 Camboja 109 0,534 58,6 54,1 57,7 k 80,1 k 54 71 1,190 e 1,541 e 1122 Papua-Nova Guiné 110 0,530 57,3 55,4 56,0 71,4 35 42 1,742 e 2,941 e 1123 Quénia 112 0,512 52,2 50,4 74,8 88,3 51 52 966 1,078 0124 Comores 113 0,503 60,8 58,0 52,1 66,3 33 38 996 e 1,861 e 0125 Camarões 114 0,496 50,8 49,1 68,6 81,2 39 47 964 e 2,189 e 0126 Congo 115 0,495 53,3 49,0 73,0 86,6 56 69 516 e 946 e 0


127 Paquistão 117 0,466 59,5 59,8 30,0 58,9 28 51 826 e 2,787 e -1128 Togo 116 0,468 52,8 50,4 39,6 73,6 49 76 908 e 1,918 e 1129 Nepal 120 0,461 57,8 58,3 22,8 58,0 52 67 849 e 1,607 e -2130 Butão — — 62,8 60,3 — — — — — — —

131 Laos 119 0,463 54,4 51,9 31,7 63,0 52 65 1,169 e 1,774 e 0132 Bangladeche 121 0,459 59,0 58,9 29,3 51,7 33 41 1,076 e 1,866 e -1133 Iémen 131 0,410 61,2 59,0 23,9 66,6 29 72 345 e 1,272 e -10134 Haiti 118 0,463 55,4 49,4 46,8 51,1 51 53 1,030 e 1,916 e 4135 Madagáscar 122 0,456 53,4 51,1 58,8 72,8 43 46 595 e 1,005 e 1

136 Nigéria 123 0,443 51,7 51,3 54,2 71,3 41 49 520 e 1,182 e 1137 Djibuti — — 45,3 42,6 52,8 74,9 18 26 — — —138 Sudão 129 0,413 57,0 54,2 44,9 68,9 31 36 308 e, j 1,016 e, j -4139 Mauritânia 126 0,428 52,7 49,5 31,4 52,2 37 44 1,163 e 2,062 e 0140 Tânzania 124 0,432 52,2 50,0 65,7 84,0 32 33 418 e 585 e 3

141 Uganda 125 0,428 43,8 42,5 55,5 76,8 41 49 942 e 1,393 e 3142 Congo, Rep. Dem. 128 0,418 52,3 49,7 48,7 72,4 26 37 575 e 1,031 e 1143 Zâmbia 127 0,420 40,6 41,4 70,2 84,6 46 52 577 e 934 e 3144 Costa do Marfim 132 0,409 48,1 47,5 37,2 53,8 30 46 892 e 2,379 e -1145 Senegal 130 0,413 54,8 51,1 26,7 46,4 31 40 996 e 1,844 e 2

146 Angola — — 46,3 43,6 — — 21 25 — — —147 Benim 134 0,402 55,4 52,0 23,6 55,4 34 57 769 e 1,102 e -1148 Eritreia 133 0,403 53,2 50,4 39,4 66,5 24 29 601 1,164 1149 Gâmbia 136 0,390 47,3 44,5 28,5 43,1 37 53 1,181 e 1,987 e -1150 Guiné — — 47,6 46,6 — — 20 37 — — —







151 Malawi 137 0,386 40,2 40,4 45,3 73,8 69 78 485 e 689 e -1152 Ruanda 135 0,391 40,6 39,1 59,1 72,9 39 41 719 e 1,054 e 2153 Mali 138 0,370 52,2 50,2 32,7 47,3 22 34 582 e 928 e 0154 Rep. Centro-Africana 139 0,361 46,0 42,7 33,3 58,6 20 29 894 e 1,452 e 0155 Chade 140 0,346 46,7 44,2 32,3 50,1 20 42 629 e 1,077 e 0

156 Guiné-Bissau 143 0,308 45,9 43,1 18,3 58,3 27 47 442 e 921 e -2157 Moçambique 141 0,309 40,8 38,8 27,9 59,3 19 26 713 e 1,013 e 1158 Etiópia 142 0,308 44,9 43,3 31,8 42,8 19 34 414 e 844 e 1159 Burkina Faso 144 0,306 47,0 45,1 13,3 33,0 18 28 766 e 1,177 e 0160 Burundi 145 0,302 41,5 39,6 39,0 55,6 16 21 472 e 690 e 0

161 Níger 146 0,260 45,1 44,5 7,9 23,0 12 20 561 e 941 e 0162 Serra Leoa — — 39,6 37,0 — — 21 32 — — —

a. Estimativas provisórias da UNESCO, sujeitas a revisão posterior.b. Devido à falta de dados sobre o rendimento desagregado por sexos, os rendimentos auferidos femininos e masculinos foram estimados, de forma grosseira, com base nos dados do rácio entre saláriosnão agrícolas femininos e masculinos, das parcelas feminina e masculina da população economicamente activa, da população total feminina e masculina e do PIB per capita (dólares PPC) (ver nota técnica1). As estimativas são baseadas nos dados do último ano disponível durante 1994-99, a não ser quando indicado de outro modo.c. As posições do IDH utilizadas nesta coluna são as recalculadas para o universo dos 146 países com valores IDG. Um valor positivo indica que a ordenação do IDG é melhor do que a do IDH e um valornegativo o inverso.d. Com o fim de calcular o IDG, foi utilizado um valor de 99,0%.e. Não existem dados disponíveis sobre salários. Com o fim de calcular as estimativas dos rendimentos auferidos feminino e masculino, foi utilizada uma estimativa de 75% (a média não ponderada dospaíses com dados disponíveis) para o rácio entre os salários não-agrícolas feminino e masculino.f. Com o fim de calcular o IDG, foi utilizado um valor de 100,0%.g. O rácio está subestimado, porque muitos estudantes do secundário e do superior prosseguem os seus estudos em países vizinhos.h. Com o fim de calcular o IDG, foi utilizado um valor de 40.000 dólares (PPC).i. Exclui estudantes e população turca.j. Calculado com base nos dados do PIB per capita (dólares PPC), de Aten, Heston e Summers 2001.k. UNESCO 2001a.

Fonte: Coluna 1: determinado com base nos valores do IDG da coluna 2; coluna 2: calculado com base nos dados das colunas 3-10; para pormenores, ver nota técnica 1; colunas 3 e 4: UN 2001d; colunas5 e 6: UNESCO 2000a, excepto quando indicado de outro modo; colunas 7 e 8: UNESCO 2001b; colunas 9 e 10: excepto quando indicado de outro modo, os cálculos foram baseados nos dados do PIB percapita (dólares PPC), de World Bank 2000a; nos dados sobre salários, de ILO (2001c); nos dados sobre a população economicamente activa, de ILO (1996); e nos dados sobre a população, de UN (2001d);coluna 11: determinado com base nas posições IDH recalculadas e nas posições IDG da coluna 1.





1 Noruega2 Austrália3 Canadá4 Estados Unidos5 Suécia6 Islândia7 Bélgica8 Holanda9 Finlândia

10 França11 Japão12 Reino Unido13 Dinamarca14 Suíça15 Alemanha16 Áustria17 Nova Zelândia18 Irlanda19 Luxemburgo20 Itália21 Espanha22 Israel23 Hong Kong, China (RAE)24 Grécia25 Chipre

26 Singapura27 Eslovénia28 Portugal29 Coreia do Sul30 Brunei31 Malta32 República Checa33 Argentina34 Eslováquia35 Hungria36 Polónia37 Uruguai38 Baamas39 Chile40 Kuwait41 Barém42 Costa Rica43 Lituânia44 Croácia45 Emiratos Árabes Unidos46 Letónia47 Trindade e Tobago48 Catar49 México50 Panamá

51 Bielorrússia52 Federação Russa53 Bulgária54 Roménia55 Malásia56 Colômbia57 Venezuela58 Tailândia59 Belize60 Maurícias61 Líbia62 Filipinas63 Fidji64 Brasil65 Arménia66 Líbano67 Ucrânia68 Jamaica69 Maldivas70 Sri Lanka71 Turquia72 Paraguai73 Peru74 Albânia75 Arábia Saudita

76 China77 Omã78 República Dominicana79 Equador80 Tunísia81 Jordânia82 Moldávia83 Irão84 Cabo Verde85 África do Sul86 Usbequistão87 El Salvador88 Guiana89 Vietname90 Síria91 Argélia92 Indonésia93 Tajiquistão94 Bolívia95 Nicarágua96 Honduras97 Egipto98 Guatemala99 Guiné Equatorial

100 Namíbia

101 Marrocos102 Suazilândia103 Botswana104 Mongólia105 Índia106 Zimbabwe107 Mianmar108 Gana109 Camboja110 Papua-Nova Guiné111 Lesoto112 Quénia113 Comores114 Camarões115 Congo116 Togo117 Paquistão118 Haiti119 Laos120 Nepal121 Bangladeche122 Madagáscar123 Nigéria124 Tânzania125 Uganda

126 Mauritânia127 Zâmbia128 Congo, Rep. Dem.129 Sudão130 Senegal131 Iémen132 Costa do Marfim133 Eritreia134 Benim135 Ruanda136 Gâmbia137 Malawi138 Mali139 Rep. Centro-Africana140 Chade141 Moçambique142 Etiópia143 Guiné-Bissau144 Burkina Faso145 Burundi146 Níger

Posições IDG para 146 países


22 Medida departicipaçãosegundo ogénero


1 Noruega 1 0,836 36,4 31 d 58 d 0,632 Austrália 9 0,738 25,4 25 47 0,673 Canadá 5 0,763 23,6 35 53 0,614 Suécia 3 0,809 42,7 29 49 0,685 Bélgica 14 0,692 24,9 19 d 50 d 0,43

6 Estados Unidos 10 0,738 13,8 45 d 53 d 0,617 Islândia 2 0,815 34,9 25 53 0,628 Holanda 7 0,755 32,9 23 46 0,519 Japão 31 0,520 10,8 9 d 44 d 0,43

10 Finlândia 4 0,783 36,5 29 d 62 d 0,66

11 Suíça 13 0,696 22,4 20 40 0,4912 Luxemburgo — — 16,7 — — —13 França — — 9,1 — — —14 Reino Unido 16 0,671 17,0 33 45 0,6115 Dinamarca 12 0,705 37,4 3 50 0,70

16 Áustria 11 0,723 25,1 26 49 0,4817 Alemanha 8 0,749 30,4 26 50 0,5018 Irlanda 18 0,644 13,7 34 50 0,3819 Nova Zelândia 6 0,756 30,8 37 52 0,6520 Itália 29 0,536 10,0 19 43 0,44

21 Espanha 15 0,688 26,6 31 44 0,4222 Israel 24 0,569 12,5 25 54 0,5023 Grécia 39 0,502 8,7 25 46 0,4424 Hong Kong, China (RAE) — — – 22 38 —25 Chipre — — 7,1 — — —

26 Singapura 35 0,509 6,5 21 42 0,4927 Coreia do Sul 61 0,358 5,9 5 31 0,4528 Portugal 20 0,629 18,7 32 51 0,5229 Eslovénia 22 0,574 12,2 31 51 0,6130 Malta — — 9,2 — — —

31 Barbados 17 0,648 20,4 39 d 51 d 0,6032 Brunei — — — — — —33 República Checa 26 0,546 14,2 23 54 0,6434 Argentina — — 21,3 — — —35 Eslováquia 27 0,546 14,0 32 60 0,65

36 Hungria 41 0,493 8,3 34 62 0,5737 Uruguai 42 0,491 11,5 28 d 61 d 0,5038 Polónia 32 0,518 12,7 34 60 0,6139 Chile 49 0,445 8,9 22 d 51 d 0,3640 Barém — — — 9 d 20 d —

41 Costa Rica 23 0,571 19,3 30 45 0,3542 Baamas 19 0,639 19,6 31 51 0,6643 Kuwait — — 0,0 — — —44 Estónia 25 0,552 17,8 35 67 0,6345 Emiratos Árabes Unidos — — 0,0 — — —

46 Croácia 30 0,527 16,2 26 52 0,5547 Lituânia 45 0,474 10,6 39 69 0,6748 Catar — — — — — —


49 Trindade e Tobago 21 0,599 20,9 40 51 0,3850 Letónia 28 0,540 17,0 39 65 0,65

Rácioentre ren-dimentos

Legisladoras, auferidosMedida de participação segundo o género Lugares no funcionárias Trabalhadoras estimados

(MPG) parlamento ocupados superiores especializadas femininospor mulheres e gestoras e técnicas e mas-

Ordem segundo IDH Ordem Valor (em % do total) a (em % do total) b (em % do total) b culinos c




51 México 37 0,507 15,9 23 40 0,3752 Panamá 44 0,475 9,9 33 d 46 d 0,4853 Bielorrússia — — 18,4 — — —54 Belize 40 0,496 13,5 37 d 39 d 0,2355 Federação Russa 53 0,434 5,6 37 64 0,63

56 Malásia 38 0,503 14,5 21 d 44 d 0,4657 Bulgária — — 10,8 — — —58 Roménia 48 0,449 9,3 26 56 0,5859 Líbia — — — — — —60 Macedónia — — 6,7 — — —

61 Venezuela 51 0,439 9,7 24 d 58 d 0,4062 Colômbia 36 0,507 12,2 40 d 48 d 0,4563 Maurícias 59 0,403 5,7 23 38 0,3664 Suriname 52 0,438 17,6 13 d 69 d 0,3665 Líbano — — 2,3 — — —

66 Tailândia — — — 22 d 55 d —67 Fidji — — — 48 d 10 d —68 Arábia Saudita — — — — — —69 Brasil — — 5,9 — 61 d —70 Filipinas 46 0,470 11,8 33 d 63 d 0,55

71 Omã — — — — — —72 Arménia — — 3,1 — — —73 Peru 33 0,516 20,0 23 41 0,2574 Ucrânia 54 0,428 7,8 38 63 0,5475 Cazaquistão — — 11,2 — — —

76 Geórgia — — 7,2 — — —77 Maldivas — — 6,0 — — —78 Jamaica — — 16,0 — — —79 Azerbaijão — — 10,5 — — —80 Paraguai 57 0,407 8,0 23 d 54 d 0,32

81 Sri Lanka 56 0,409 4,0 50 50 0,5182 Turquia 63 0,308 4,2 9 d 36 d 0,4583 Turquemenistão — — 26,0 — — —84 Equador 43 0,482 14,6 28 d 47 d 0,2985 Albânia — — 5,2 — — —

86 República Dominicana 34 0,510 14,5 31 49 0,3487 China — — 21,8 — — —88 Jordânia — — 2,5 — — —89 Tunísia — — 11,5 — — —90 Irão — — 3,4 — — —

91 Cabo Verde — — 11,1 — — —92 Quirguistão — — 6,7 — — —93 Guiana — — 18,5 — — —94 África do Sul — — 27,9 e — — —95 El Salvador 50 0,440 9,5 28 47 0,38

96 Samoa (Ocidental) — — — — — —97 Síria — — 10,4 — — —98 Moldávia — — 8,9 — — —99 Usbequistão — — 7,2 — — —

100 Argélia — — 4,0 — — —







101 Vietname — — 26,0 — — —102 Indonésia — — 8,0 — — —103 Tajiquistão — — 12,4 — — —104 Bolívia 55 0,425 10,2 25 43 0,44105 Egipto 64 0,258 2,4 11 29 0,37

106 Nicarágua — — 9,7 — — —107 Honduras 47 0,449 9,4 36 d 51 d 0,35108 Guatemala — — 8,8 — — —109 Gabão — — 10,9 — — —110 Guiné Equatorial — — 5,0 — — —

111 Namíbia — — 20,4 — — —112 Marrocos — — 0,7 — — —113 Suazilândia 60 0,385 6,3 24 d 61 d 0,43114 Botswana — — 17,0 — — —115 Índia — — — — — —

116 Mongólia — — 10,5 — — —117 Zimbabwe — — 9,3 — — —118 Mianmar — — — — — —119 Gana — — 9,0 — — —120 Lesoto — — 10,7 — — —

121 Camboja — — 9,3 — — —122 Papua-Nova Guiné — — 1,8 — — —123 Quénia — — 3,6 — — —124 Comores — — — — — —125 Camarões — — 5,6 — — —126 Congo — — 12,0 — — —


127 Paquistão — — — 8 d 25 d —128 Togo — — 4,9 — — —129 Nepal — — 7,9 — — —130 Butão — — 9,3 — — —

131 Laos — — 21,2 — — —132 Bangladeche 62 0,309 9,1 5 d 35 d 0,58133 Iémen — — 0,7 — — —134 Haiti — — — — — —135 Madagáscar — — 8,0 — — —

136 Nigéria — — 3,3 — — —137 Djibuti — — 0,0 — — —138 Sudão — — 9,7 — — —139 Mauritânia — — 3,0 — — —140 Tânzania — — 22,2 — — —

141 Uganda — — 17,8 — — —142 Congo, Rep, Dem, — — — — — —143 Zâmbia — — 10,1 — — —144 Costa do Marfim — — 8,5 — — —145 Senegal — — 14,0 — — —

146 Angola — — 15,5 — — —147 Benim — — 6,0 — — —148 Eritreia 58 0,404 14,7 17 30 0,52149 Gâmbia — — 2,0 — — —150 Guiné — — 8,8 — — —







151 Malawi — — 9,3 — — —152 Ruanda — — 25,7 — — —153 Mali — — 12,2 — — —154 Rep, Centro-Africana — — 7,3 — — —155 Chade — — 2,4 — — —

156 Guiné-Bissau — — 7,8 — — —157 Moçambique — — 30,0 — — —158 Etiópia — — 7,8 — — —159 Burkina Faso — — 11,0 — — —160 Burundi — — 14,4 — — —

161 Níger — — 1,2 — — —162 Serra Leoa — — 8,8 — — —

a. Os dados são de 8 de Março de 2001.b. Os dados referem-se ao último ano disponível durante o período de 1990-99.c. Calculado com base nos dados das colunas 9 e 10 do quadro 21. As estimativas são baseadas nos dados do último ano disponível durante o período de 1994-99.d. Os dados são baseados na Classificação Internacional Tipo das Ocupações (CITO-68), como definido em ILO (2001c).e. Calculado com base nos 54 lugares permanentes (ou seja, excluindo os 36 delegados especiais rotativos designados numa base ad hoc).

Fonte: Coluna 1: determinado com base nos valores MPG da coluna 2; coluna 2: calculado com base nos dados das colunas 3-5 deste quadro e nas colunas 9 e 10 do quadro 21 (para pormenores, ver notatécnica 1); coluna 3: calculado com base nos dados dos lugares parlamentares, de IPU (2001c); colunas 4 e 5: calculado com base nos dados ocupacionais, de ILO (2001c); coluna 6: calculado com basenos dados das colunas 9 e 10 do quadro 21.





1 Noruega2 Islândia3 Suécia4 Finlândia5 Canadá6 Nova Zelândia7 Holanda8 Alemanha9 Austrália

10 Estados Unidos11 Áustria12 Dinamarca13 Suíça14 Bélgica15 Espanha16 Reino Unido

17 Barbados18 Irlanda19 Baamas20 Portugal21 Trindade e Tobago22 Eslovénia23 Costa Rica24 Israel25 Estónia26 República Checa27 Eslováquia28 Letónia29 Itália30 Croácia31 Japão32 Polónia

33 Peru34 República Dominicana35 Singapura36 Colômbia37 México38 Malásia39 Grécia40 Belize41 Hungria42 Uruguai43 Equador44 Panamá45 Lituânia46 Filipinas47 Honduras48 Roménia

49 Chile50 El Salvador51 Venezuela52 Suriname53 Federação Russa54 Ucrânia55 Bolívia56 Sri Lanka57 Paraguai58 Eritreia59 Maurícias60 Suazilândia61 Coreia do Sul62 Bangladeche63 Turquia64 Egipto

Posições MPG para 64 países


23 Desigualdadeentre os sexosna educação


1 Noruega — — — — 100 100 98 101 71 532 Austrália — — — — 95 100 89 101 83 773 Canadá — — — — 94 98 90 99 95 814 Suécia — — — — 100 100 99 100 57 435 Bélgica — — — — 98 100 87 98 57 55

6 Estados Unidos — — — — 95 100 90 100 92 717 Islândia — — — — 98 100 88 102 45 308 Holanda — — — — 99 99 91 101 46 489 Japão — — — — — — — — 36 44

10 Finlândia — — — — 98 100 94 101 80 68

11 Suíça — — — — — — — — 25 4012 Luxemburgo — — — — — — 70 108 7 c 12 c

13 França — — — — 100 100 95 101 57 4514 Reino Unido — — — — 100 100 93 103 56 4915 Dinamarca — — — — 100 100 — — 53 43

16 Áustria — — — — — — 89 101 49 4817 Alemanha — — — — 89 102 89 100 44 5018 Irlanda — — — — 93 102 88 105 43 3919 Nova Zelândia — — — — 98 101 91 102 73 5320 Itália 98,0 99 99,8 100 100 100 — — 52 42

21 Espanha 96,7 98 99,8 100 100 100 — — 56 4722 Israel 93,9 96 99,6 100 — — — — 41 3623 Grécia 95,8 97 99,8 100 93 100 88 103 46 4724 Hong Kong, China (RAE) 89,7 93 99,8 101 91 103 71 107 — —25 Chipre 95,1 96 99,8 100 81 101 — — 25 d 20 d

26 Singapura 88,0 92 99,8 100 — — — — 31 3727 Coreia do Sul 96,2 97 99,8 100 93 101 97 100 52 8228 Portugal 89,5 95 99,8 100 — — — — 44 3329 Eslovénia 99,6 100 99,8 100 94 99 90 103 41 3130 Malta 92,4 101 99,8 103 100 100 79 100 32 27

31 Barbados — — — — — — — — 34 2332 Brunei 87,3 93 99,8 101 93 100 — — 8 533 República Checa — — — — 89 100 89 103 23 2434 Argentina 96,7 100 98,8 100 — — — — — —35 Eslováquia — — — — — — — — 23 22

36 Hungria 99,2 100 99,8 100 82 99 87 102 26 2237 Uruguai 98,1 101 99,6 101 93 101 — — — —38 Polónia 99,7 100 99,8 100 96 100 — — 28 2139 Chile 95,4 100 99,0 100 88 97 60 108 29 3440 Barém 82,2 91 98,3 100 98 103 88 108 — —

41 Costa Rica 95,5 100 98,6 101 89 101 43 113 28 3342 Baamas 96,4 102 98,3 102 — — — — — —43 Kuwait 79,4 95 92,8 101 67 98 58 100 24 1544 Estónia — — — — 92 98 90 105 46 3845 Emiratos Árabes Unidos 78,0 106 94,5 111 79 98 71 106 21 5

46 Croácia 97,1 98 99,8 100 84 99 80 102 29 2747 Lituânia 99,5 100 99,8 100 93 99 85 101 38 2548 Catar 82,6 103 96,8 105 82 90 70 102 41 14


49 Trindade e Tobago 91,7 96 97,1 99 88 100 — — 7 950 Letónia 99,8 100 99,8 100 91 96 83 100 40 27

Escolarização primária Escolarização secundáriaAlfabetização de adultos Alfabetização de jovens líquida líquida

Taxa Taxa Taxa Taxa Taxa Escolarização superior

feminina feminina Taxa feminina feminina feminina bruta a

(% 15 em % da feminina em % da Taxa em % da Taxa em % da Taxa Taxaanos taxa (% 15-24 taxa feminina taxa feminina taxa feminina masculina

e mais) masculina anos) masculina (%) masculina (%) masculina (%) (%)Ordem segundo IDH 1999 1999 1999 1999 1995-97 b 1995-97 b 1995-97 b 1995-97 b 1994-97 b 1994-97 b




51 México 89,1 96 96,2 99 100 100 — — 15 1752 Panamá 91,0 99 96,3 99 — — — — — —53 Bielorrússia 99,4 100 99,8 100 — — — — 49 3954 Belize 92,9 100 98,5 101 — — — — — —55 Federação Russa 99,4 100 99,8 100 — — — — 49 37

56 Malásia 82,8 91 97,4 100 — — — — — —57 Bulgária 97,7 99 99,5 100 91 97 69 73 52 3158 Roménia 97,1 98 99,7 100 97 99 75 102 24 2159 Líbia 66,9 74 92,6 93 — — — — — —60 Macedónia — — — — 94 98 55 97 22 17

61 Venezuela 91,8 99 98,5 101 85 102 27 153 — —62 Colômbia 91,5 100 97,5 101 — — 49 115 17 1663 Maurícias 80,8 92 94,3 101 98 100 61 110 6 664 Suriname — — — — — — — — — —65 Líbano 79,8 87 92,6 95 — — 71 115 27 27

66 Tailândia 93,5 96 98,3 99 — — — — — —67 Fidji 90,5 96 99,0 100 — — — — — —68 Arábia Saudita 65,9 79 89,8 94 58 94 41 76 15 1769 Brasil 84,9 100 94,1 104 — — — — — —70 Filipinas 94,9 100 98,7 100 — — — — 33 25

71 Omã 59,6 75 95,3 96 66 98 57 99 7 972 Arménia 97,5 98 99,7 100 — — — — 14 1173 Peru 84,9 90 95,1 97 — — — — — —74 Ucrânia 99,5 100 99,9 100 — — — — — —75 Cazaquistão — — — — — — — — 37 29

76 Geórgia — — — — 87 99 74 98 44 4077 Maldivas 96,2 100 99,3 100 — — — — — —78 Jamaica 90,3 110 97,2 108 — — — — 7 979 Azerbaijão — — — — — — — — 18 1780 Paraguai 91,9 98 96,9 100 91 101 39 107 11 10

81 Sri Lanka 88,6 94 96,4 99 — — — — 4 682 Turquia 75,9 81 93,6 95 96 96 43 73 15 2783 Turquemenistão — — — — — — — — — —84 Equador 89,1 96 96,4 99 97 101 — — — —85 Albânia 76,9 85 96,9 98 100 100 — — 14 10

86 República Dominicana 83,2 100 91,5 102 85 102 33 135 27 1987 China 75,5 83 96,0 97 100 100 — — 4 788 Jordânia 83,4 88 99,6 100 — — — — — —89 Tunísia 59,3 74 88,2 91 98 98 54 101 12 1590 Irão 68,7 83 91,3 95 88 96 68 92 13 22

91 Cabo Verde 65,1 77 85,4 93 — — 48 102 — —92 Quirguistão — — — — 93 96 — — 13 1193 Guiana 97,9 99 99,8 100 87 100 68 106 12 1194 África do Sul 84,2 98 91,0 100 96 101 67 149 16 1895 El Salvador 75,6 93 87,1 98 78 101 23 113 18 18

96 Samoa (Ocidental) 78,8 97 87,2 101 95 99 — — — —97 Síria 59,3 68 77,8 82 87 93 36 90 13 1898 Moldávia 98,1 99 99,8 100 — — — — 29 2499 Usbequistão 84,0 90 94,9 97 — — — — — —

100 Argélia 55,7 72 83,8 91 91 93 54 94 10 14








101 Vietname 91,0 95 97,0 100 — — — — — —102 Indonésia 81,3 89 96,8 99 93 97 — — 8 15103 Tajiquistão 98,7 99 99,8 100 — — — — 13 27104 Bolívia 78,6 86 93,5 96 — — — — — —105 Egipto 42,8 65 61,7 81 88 89 64 90 16 24

106 Nicarágua 69,8 105 76,1 108 78 103 35 118 12 11107 Honduras 74,1 100 84,5 104 — — — — 9 11108 Guatemala 60,5 80 72,4 85 68 89 — — — —109 Gabão — — — — — — — — — —110 Guiné Equatorial 73,3 80 94,9 97 — — — — — —

111 Namíbia 80,4 98 93,0 104 97 108 44 134 10 6112 Marrocos 35,1 57 57,0 75 67 80 — — 9 13113 Suazilândia 77,9 97 90,8 102 91 101 41 119 6 6114 Botswana 78,9 107 91,9 110 83 105 52 117 5 6115 Índia 44,5 66 63,8 81 — — — — 5 8

116 Mongólia 52,1 72 73,0 87 86 105 61 133 24 10117 Zimbabwe 83,8 91 95,5 97 — — — — 4 9118 Mianmar 80,1 90 90,2 99 — — — — 7 4119 Gana 61,5 77 87,3 94 — — — — — —120 Lesoto 93,3 130 98,4 120 71 117 24 185 3 2

121 Camboja — — — — 92 92 16 55 1 2122 Papua-Nova Guiné 56,0 78 70,4 88 — — — — 2 4123 Quénia 74,8 85 93,7 98 — — — — — —124 Comores 52,1 79 61,1 84 — — — — (,) 1125 Camarões 68,6 84 93,1 99 — — — — — —126 Congo 73,0 84 96,3 98 — — — — — —


127 Paquistão 30,0 51 48,4 64 — — — — — —128 Togo 39,6 54 57,6 66 72 77 13 44 1 6129 Nepal 22,8 39 40,7 54 — — — — — —130 Butão — — — — — — — — — —

131 Laos 31,7 50 56,1 69 72 91 21 79 2 4132 Bangladeche 29,3 57 39,4 65 — — — — — —133 Iémen 23,9 36 43,8 53 — — — — 1 7134 Haiti 46,8 92 63,6 100 55 98 — — — —135 Madagáscar 58,8 81 75,6 91 62 104 — — 2 2

136 Nigéria 54,2 76 82,5 93 — — — — — —137 Djibuti 52,8 71 78,1 89 27 75 10 68 (,) (,)138 Sudão 44,9 65 70,0 85 — — — — — —139 Mauritânia 31,4 60 40,4 67 58 92 — — 1 6140 Tânzania 65,7 78 87,8 94 49 103 — — (,) 1

141 Uganda 55,5 72 71,3 84 — — — — 1 3142 Congo, Rep. Dem. 48,7 67 73,5 83 — — — — — —143 Zâmbia 70,2 83 84,6 94 74 98 — — 1 4144 Costa do Marfim 37,2 69 58,1 84 47 75 — — 3 9145 Senegal 26,7 57 40,7 69 55 85 — — — —

146 Angola — — — — 35 109 — — — —147 Benim 23,6 43 36,9 48 48 61 — — 1 5148 Eritreia 39,4 59 60,7 76 29 90 14 85 (,) 2149 Gâmbia 28,5 66 47,6 74 57 79 — — 1 2150 Guiné — — — — 33 65 — — (,) 2








151 Malawi 45,3 61 59,9 74 — — — — (,) 1152 Ruanda 59,1 81 80,5 95 — — — — — —153 Mali 32,7 69 58,1 82 25 66 — — 1 2154 Rep. Centro-Africana 33,3 57 56,9 76 — — — — — —155 Chade 32,3 65 57,7 80 38 58 3 30 (,) 1

156 Guiné-Bissau 18,3 31 32,5 40 — — — — — —157 Moçambique 27,9 47 44,8 60 34 76 5 67 (,) 1158 Etiópia 31,8 74 51,8 97 27 62 — — (,) 1159 Burkina Faso 13,3 40 22,2 50 27 67 — — (,) 1160 Burundi 39,0 70 59,9 93 28 88 — — — —

161 Níger 7,9 34 13,2 42 19 63 4 61 — —162 Serra Leoa — — — — — — — — — —

Países em desenvolvimento 65,3 81 80,3 91 — — — — — —Países menos desenvolvidos 41,9 68 57,7 79 — — — — — —Países Árabes 49,0 67 71,5 84 — — — — — —Ásia Oriental e Pacífico 78,7 86 96,1 98 — — — — — —América Latina e Caraíbas 86,9 98 94,2 101 — — — — — —Ásia do Sul 43,2 65 61,0 78 — — — — — —África Subsariana 52,6 77 72,5 89 — — — — — —

Europa do Leste e CEI 98,2 99 99,3 100 — — — — — —OCDE — — — — — — — — — —

OCDE de rendimento elevado — — — — — — — — — —

Desenvolvimento humano elevado — — — — — — — — — —Desenvolvimento humano médio 71,6 84 86,2 94 — — — — — —Desenvolvimento humano baixo 38,2 63 57,2 77 — — — — — —

Rendimento elevado — — — — — — — — — —Rendimento médio 80,2 88 94,0 97 — — — — — —Rendimento baixo 52,2 74 68,6 84 — — — — — —

Mundo — — — — — — — — — —

a. A escolarização superior é calculada, geralmente, como uma taxa bruta.b. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.c. A taxa é subestimada, porque muitos estudantes prosseguem os seus estudos nos países vizinhos.d. Exclui as instituições turcas.

Fonte: Coluna 1: UNESCO 2000a; coluna 2: calculado com base nos dados das taxas de alfabetização de adultos, de UNESCO (2000a); coluna 3: UNESCO 2000c; coluna 4: calculado com base nos dadosdas taxas de alfabetização de jovens, de UNESCO (2000c); colunas 5 e 7: UNESCO 2001c; coluna 6: calculado com base nos dados das taxas de escolarização primária líquida, de UNESCO (2001c); colu-nas 9 e 10: UNESCO 1999.







24 Desigualdadeentre os sexosna actividadeeconómica


1 Noruega 58,9 114 84 2 7 10 35 87 59 67 332 Austrália 55,6 114 76 4 6 11 31 85 63 62 383 Canadá 59,8 110 81 2 5 12 32 86 63 66 344 Suécia 63,0 109 89 1 4 12 39 87 57 64 365 Bélgica 39,8 113 65 — — — — — — 85 15

6 Estados Unidos 58,4 110 80 1 4 13 34 85 63 67 337 Islândia 67,6 103 85 4 12 15 35 81 53 50 508 Holanda 45,3 120 66 2 4 9 31 85 62 84 169 Japão 51,1 106 67 6 5 24 39 69 55 82 18

10 Finlândia 57,4 101 86 5 9 14 39 81 52 44 56

11 Suíça 51,6 112 66 4 5 15 35 82 59 — —12 Luxemburgo 37,6 109 57 — — — — — — — —13 França 48,1 107 76 — — — — — — — —14 Reino Unido 52,6 110 74 1 3 13 38 86 59 65 3515 Dinamarca 61,9 104 84 2 5 15 36 83 58 — —

16 Áustria 44,5 104 65 8 6 14 42 78 52 68 3217 Alemanha 48,4 105 69 3 3 19 46 79 51 75 2518 Irlanda 36,4 117 51 3 15 15 34 79 49 56 4419 Nova Zelândia 56,9 122 78 6 11 13 33 81 56 64 3620 Itália 38,4 111 58 7 7 22 38 72 55 57 43

21 Espanha 37,3 120 55 6 10 14 39 80 52 62 3822 Israel 48,3 120 67 1 3 14 38 84 58 78 2223 Grécia 37,5 119 57 23 18 13 28 63 54 71 2924 Hong Kong, China (RAE) 49,1 103 63 (,) (,) 15 31 85 69 — —25 Chipre 49,1 110 62 10 11 18 30 71 58 — —

26 Singapura 50,2 105 64 (,) (,) 25 34 75 66 75 2527 Coreia do Sul 53,0 110 69 13 10 21 38 66 52 88 1228 Portugal 50,8 106 70 16 12 21 40 64 48 59 4129 Eslovénia 53,8 96 80 13 12 31 49 57 38 59 4130 Malta 25,3 119 36 — — — — — — — —

31 Barbados 58,7 108 76 4 6 13 25 71 60 — —32 Brunei 49,0 130 61 — — — — — — — —33 República Checa 62,4 102 84 4 7 29 50 66 43 78 2234 Argentina 35,0 120 45 (,) 2 12 32 88 65 — —35 Eslováquia 62,9 103 84 6 11 27 49 67 40 74 26

36 Hungria 48,5 99 72 4 11 25 40 71 50 64 3637 Uruguai 47,9 125 66 2 7 17 34 82 59 — —38 Polónia 57,2 98 80 20 21 21 41 59 38 59 4139 Chile 37,1 126 48 4 19 14 34 81 47 — —40 Barém 32,1 135 37 (,) 1 32 57 67 41 — —

41 Costa Rica 36,6 126 45 6 27 17 26 76 46 46 5442 Baamas 68,4 113 85 1 8 6 22 93 69 — —43 Kuwait 40,7 129 52 — — — — — — — —44 Estónia 61,6 95 82 8 16 27 39 65 44 61 3945 Emiratos Árabes Unidos 32,0 129 37 — — — — — — — —

46 Croácia 48,4 103 72 — — — — — — 73 2747 Lituânia 57,8 94 79 18 23 21 35 61 42 55 4548 Catar 35,9 140 40 — — — — — — — —


49 Trindade e Tobago 43,7 115 58 5 14 13 33 82 54 77 2350 Letónia 61,0 95 81 18 23 20 33 62 44 56 44

Emprego por actividade económica Trabalhadores contri-Taxa de actividade económica feminina (%) buindo para a família

(15 anos e mais) Femininos MasculinosTaxa Índice Em % da Agricultura Indústria Serviços (em % do (em % do(%) (1985 = 100) taxa masc. Feminino Masculino Feminino Masculino Feminino Masculino total) total)

Ordem segundo IDH 1999 1999 1999 1994-97 a 1994-97 a 1994-97 a 1994-97 a 1994-97 a 1994-97 a 1994-99 a 1994-99 a



51 México 38,9 120 47 13 30 19 24 68 46 47 5352 Panamá 43,0 116 54 3 29 11 21 86 49 27 7353 Bielorrússia 58,9 96 82 — — — — — — — —54 Belize 27,1 122 31 5 38 10 20 84 40 — —55 Federação Russa 59,1 96 81 — — — — — — 42 58

56 Malásia 47,8 111 60 14 19 30 36 56 45 — —57 Bulgária 57,2 96 86 — — — — — — — —58 Roménia 51,0 92 76 43 35 24 36 33 29 76 2459 Líbia 24,7 116 32 — — — — — — — —60 Macedónia 50,2 109 71 6 10 41 53 51 32 — —

61 Venezuela 42,6 123 53 2 19 14 28 84 53 — —62 Colômbia 47,7 134 60 (,) 1 21 32 76 66 67 3363 Maurícias 37,7 122 48 13 15 43 39 45 46 54 4664 Suriname 35,5 128 48 2 8 6 33 90 53 — —65 Líbano 29,1 132 38 — — — — — — — —

66 Tailândia 72,9 97 84 51 49 17 22 32 28 66 3467 Fidji 35,4 155 44 — — — — — — — —68 Arábia Saudita 20,7 166 26 — — — — — — — —69 Brasil 43,9 110 52 22 28 9 26 68 45 — —70 Filipinas 49,4 107 61 28 48 13 19 59 33 — —

71 Omã 18,6 175 24 — — — — — — — —72 Arménia 62,1 100 86 — — — — — — — —73 Peru 34,0 124 43 5 10 12 27 83 63 68 3274 Ucrânia 55,3 94 79 — — — — — — 64 3675 Cazaquistão 60,6 99 81 — — — — — — — —

76 Geórgia 55,7 95 77 — — — — — — — —77 Maldivas 65,9 104 79 — — — — — — — —78 Jamaica 69,3 103 86 11 31 12 27 77 42 66 3479 Azerbaijão 54,3 97 74 — — — — — — — —80 Paraguai 36,6 110 43 1 6 13 37 87 57 — —

81 Sri Lanka 42,2 118 55 40 33 24 22 34 41 56 4482 Turquia 49,3 111 60 65 30 13 29 21 40 — —83 Turquemenistão 62,0 101 81 — — — — — — — —84 Equador 32,3 128 38 2 10 16 26 83 64 63 3785 Albânia 59,6 105 73 — — — — — — — —

86 República Dominicana 39,9 124 47 — — — — — — 23 7787 China 73,0 102 86 — — — — — — — —88 Jordânia 25,8 160 33 — — — — — — — —89 Tunísia 36,8 112 46 20 22 40 32 38 44 — —90 Irão 28,3 136 36 — — — — — — — —

91 Cabo Verde 45,8 115 52 — — — — — — — —92 Quirguistão 60,7 102 83 48 48 7 12 38 31 — —93 Guiana 41,3 126 49 — — — — — — — —94 África do Sul 46,3 104 59 — — — — — — — —95 El Salvador 45,5 132 54 7 38 21 25 72 37 33 67

96 Samoa (Ocidental) — — — — — — — — — — —97 Síria 28,2 121 36 — — — — — — — —98 Moldávia 60,0 94 83 — — — — — — — —99 Usbequistão 62,0 102 84 — — — — — — — —

100 Argélia 28,6 153 38 — — — — — — — —






101 Vietname 73,5 100 90 71 70 9 12 20 18 — —102 Indonésia 55,0 115 67 42 41 16 21 42 39 — —103 Tajiquistão 57,1 101 78 — — — — — — — —104 Bolívia 47,8 112 57 2 2 16 40 82 58 67 33105 Egipto 34,5 118 44 42 32 9 25 48 43 35 65

106 Nicarágua 46,9 125 55 — — — — — — — —107 Honduras 39,8 122 46 7 53 27 19 66 28 40 60108 Guatemala 35,3 128 41 — — — — — — — —109 Gabão 62,8 98 75 — — — — — — — —110 Guiné Equatorial 45,6 99 51 — — — — — — — —

111 Namíbia 54,0 101 67 — — — — — — — —112 Marrocos 41,2 109 52 — — — — — — — —113 Suazilândia 42,1 106 52 — — — — — — — —114 Botswana 64,5 95 77 — — — — — — — —115 Índia 42,0 98 50 — — — — — — — —

116 Mongólia 73,2 101 87 — — — — — — — —117 Zimbabwe 66,6 100 78 38 22 10 32 52 46 — —118 Mianmar 65,8 98 75 — — — — — — — —119 Gana 80,6 98 98 — — — — — — — —120 Lesoto 47,3 100 56 — — — — — — — —

121 Camboja 81,5 99 96 — — — — — — — —122 Papua-Nova Guiné 67,0 98 78 — — — — — — — —123 Quénia 74,6 100 84 — — — — — — — —124 Comores 62,4 96 73 — — — — — — — —125 Camarões 49,3 103 58 — — — — — — — —126 Congo 58,5 101 71 — — — — — — — —


127 Paquistão 35,0 126 41 67 44 11 20 22 36 — —128 Togo 53,5 100 62 — — — — — — — —129 Nepal 56,9 101 67 — — — — — — — —130 Butão 58,0 100 65 — — — — — — — —

131 Laos 74,6 100 84 — — — — — — — —132 Bangladeche 65,8 99 76 78 54 8 11 11 34 74 26133 Iémen 30,1 108 36 — — — — — — — —134 Haiti 56,7 95 69 — — — — — — — —135 Madagáscar 69,1 98 78 — — — — — — — —

136 Nigéria 48,1 100 56 — — — — — — — —137 Djibuti — — — — — — — — — — —138 Sudão 34,3 112 40 — — — — — — — —139 Mauritânia 63,2 94 74 — — — — — — — —140 Tânzania 81,9 98 93 — — — — — — — —

141 Uganda 80,0 98 88 — — — — — — — —142 Congo, Rep. Dem. 60,9 97 72 — — — — — — — —143 Zâmbia 65,3 98 76 — — — — — — — —144 Costa do Marfim 43,9 100 51 — — — — — — — —145 Senegal 61,3 100 72 — — — — — — — —

146 Angola 72,9 98 82 — — — — — — — —147 Benim 73,8 98 90 — — — — — — — —148 Eritreia 74,7 98 87 — — — — — — 10 90149 Gâmbia 69,6 100 78 — — — — — — — —150 Guiné 77,5 97 89 — — — — — — — —







151 Malawi 78,2 98 90 — — — — — — — —152 Ruanda 83,1 99 89 — — — — — — — —153 Mali 71,7 98 80 — — — — — — — —154 Rep. Centro-Africana 68,0 94 79 — — — — — — — —155 Chade 67,1 102 76 — — — — — — — —

156 Guiné-Bissau 56,9 100 63 — — — — — — — —157 Moçambique 82,9 98 92 — — — — — — — —158 Etiópia 57,4 98 67 88 89 2 2 11 9 — —159 Burkina Faso 76,1 96 92 — — — — — — — —160 Burundi 82,6 99 89 — — — — — — — —

161 Níger 69,4 98 75 — — — — — — — —162 Serra Leoa 44,4 104 53 — — — — — — — —

Nota: Devido às muitas limitações nos dados, as comparações de estatísticas do trabalho, no tempo e entre países, devem ser feitas com precaução. Para notas pormenorizadas sobre os dados, ver ILO(1996, 1999 e 2001c). As parcelas percentuais do emprego por actividade económica podem não somar 100, devido aos arredondamentos ou à omissão de actividades não classificadas.a. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.

Fonte: Colunas 1-3: calculado com base nos dados da população economicamente activa e da população total, de ILO (1996); colunas 4-9: ILO 2001a; colunas 10 e 11: calculado com base nos dados dascontribuições dos trabalhadores da família, de ILO (2001c).





25 Participaçãopolítica dasmulheres


1 Noruega 1907, 1913 1907, 1913 1911 N 42,1 36,4 –2 Austrália 1902, 1962 1902, 1962 1943 E 19,5 23,0 30,33 Canadá 1917, 1950 1920, 1960 1921 E 24,3 20,6 32,44 Suécia 1861, 1921 1907, 1921 1921 E 55,0 42,7 –5 Bélgica 1919, 1948 1921, 1948 1921 N 18,5 23,3 28,2

6 Estados Unidos 1920, 1960 1788 d 1917 E 31,8 14,0 13,07 Islândia 1915 1915 1922 E 33,3 34,9 –8 Holanda 1919 1917 1918 E 31,0 36,0 26,79 Japão 1945, 1947 1945, 1947 1946 E 5,7 7,3 17,8

10 Finlândia 1906 1906 1907 E 44,4 36,5 –

11 Suíça 1971 1971 1971 E 28,6 23,0 19,612 Luxemburgo 1919 1919 1919 E 28,6 16,7 –13 França 1944 1944 1945 E 37,9 10,9 5,914 Reino Unido 1918, 1928 1918, 1928 1918 E 33,3 18,4 15,615 Dinamarca 1915 1915 1918 E 45,0 37,4 –

16 Áustria 1918 1918 1919 E 31,3 26,8 20,317 Alemanha 1918 1918 1919 E 35,7 30,9 24,618 Irlanda 1918, 1928 1918, 1928 1918 E 18,8 12,0 18,319 Nova Zelândia 1893 1919 1933 E 44,0 30,8 –20 Itália 1945 1945 1946 E 17,6 11,1 8,0

21 Espanha 1931 1931 1931 E 17,6 28,3 24,322 Israel 1948 1948 1949 E 6,1 12,5 –23 Grécia 1927, 1952 1927, 1952 1952 E 7,1 8,7 –24 Hong Kong, China (RAE) – – – – – –25 Chipre 1960 1960 1963 E — 7,1 –

26 Singapura 1947 1947 1963 E 5,7 6,5 –27 Coreia do Sul 1948 1948 1948 E 6,5 5,9 –28 Portugal 1931, 1976 1931, 1976 1934 E 9,7 18,7 –29 Eslovénia 1945 1945 1992 E e 15,0 12,2 –30 Malta 1947 1947 1966 E 5,3 9,2 –

31 Barbados 1950 1950 1966 N 14,3 10,7 33,332 Brunei – f – f – f 0,0 – f – f

33 República Checa 1920 1920 1992 E e — 15,0 12,334 Argentina 1947 1947 1951 E 7,3 26,5 2,835 Eslováquia 1920 1920 1992 E e 19,0 14,0 –

36 Hungria 1918 1918 1920 E 35,9 8,3 –37 Uruguai 1932 1932 1942 E — 12,1 9,738 Polónia 1918 1918 1919 E 18,7 13,0 11,039 Chile 1931, 1949 1931, 1949 1951 E 25,6 10,8 4,240 Barém 1973 g 1973 g – g — — —

41 Costa Rica 1949 1949 1953 E 28,6 19,3 –42 Baamas 1961, 1964 1961, 1964 1977 N 16,7 15,0 31,343 Kuwait – f – f – f 0,0 0,0 –44 Estónia 1918 1918 1919 E 14,3 17,8 –45 Emiratos Árabes Unidos – f – f – f — 0,0 –

46 Croácia 1945 1945 1992 E e 16,2 20,5 6,247 Lituânia 1921 1921 1920 N 18,9 10,6 –48 Catar – f – f – f 0,0 – f – f


49 Trindade e Tobago 1946 1946 1962 E + N 8,7 11,1 32,350 Letónia 1918 1918 – 6,7 17,0 –

Lugares no parlamentoocupados por mulheres

Ano da Mulheres no (em % do total) c

Ano em que as mulheres primeira mulher governo ao Câmarareceberam o direito a

eleita (E) ou nível ministerial baixa Câmarade candidatar nomeada (N) para (em % do total) b ou alta

Ordem segundo IDH de votar às eleições o parlamento 1999 única ou senado




51 México 1947 1953 1952 N 11,1 16,0 15,652 Panamá 1941, 1946 1941, 1946 1946 E 20,0 9,9 –53 Bielorrússia 1919 1919 1990 E e 25,7 10,3 31,154 Belize 1954 1954 1984 E + N 11,1 6,9 37,555 Federação Russa 1918 1918 1993 E e — 7,6 0,6

56 Malásia 1957 1957 1959 E — 10,4 26,157 Bulgária 1944 1944 1945 E 18,8 10,8 –58 Roménia 1929, 1946 1929, 1946 1946 E 20,0 10,7 5,759 Líbia 1964 1964 — 12,5 — –60 Macedónia 1946 1946 1990 E e 10,9 6,7 –

61 Venezuela 1946 1946 1948 E 0,0 9,7 –62 Colômbia 1954 1954 1954 N 47,4 11,8 12,763 Maurícias 1956 1956 1976 E 9,1 5,7 –64 Suriname 1948 1948 1975 E — 17,6 –65 Líbano 1952 1952 1991 N 0,0 2,3 –

66 Tailândia 1932 1932 1948 N 5,7 — 10,567 Fidji 1963 1963 1970 N 20,7 — —68 Arábia Saudita – f – f – f — – f – f

69 Brasil 1934 1934 1933 E 0,0 5,7 7,470 Filipinas 1937 1937 1941 E — 11,3 17,4

71 Omã – f – f – f — – f – f

72 Arménia 1921 1921 1990 E e — 3,1 –73 Peru 1955 1955 1956 E 16,2 20,0 –74 Ucrânia 1919 1919 1990 E e — 7,8 –75 Cazaquistão 1924, 1993 1924, 1993 1990 E e 17,5 10,4 12,8

76 Geórgia 1918, 1921 1918, 1921 1992 E e 9,7 7,2 –77 Maldivas 1932 1932 1979 E — 6,0 –78 Jamaica 1944 1944 1944 E 12,5 13,3 23,879 Azerbaijão 1921 1921 1990 E e 2,6 10,5 –80 Paraguai 1961 1961 1963 E — 2,5 17,8

81 Sri Lanka 1931 1931 1947 E — 4,0 –82 Turquia 1930 1934 1935 N 0,0 4,2 –83 Turquemenistão 1927 1927 1990 E e — 26,0 –84 Equador 1929, 1967 1929, 1967 1956 E 20,0 14,6 –85 Albânia 1920 1920 1945 E 15,0 5,2 –

86 República Dominicana 1942 1942 1942 E — 16,1 6,787 China 1949 1949 1954 E 5,1 21,8 –88 Jordânia 1974 1974 1989 N 0,0 0,0 7,589 Tunísia 1957, 1959 1957, 1959 1959 E 10,0 11,5 –90 Irão 1963 1963 1963 E + N 9,4 3,4 –

91 Cabo Verde 1975 1975 1975 E 35,0 11,1 –92 Quirguistão 1918 1918 1990 E e — 10,0 2,293 Guiana 1953 1945 1968 E — 18,5 –94 África do Sul 1930, 1994 1930, 1994 1933 E 38,1 29,8 31,5 h

95 El Salvador 1939 1961 1961 E 15,4 9,5 –

96 Samoa (Ocidental) 1990 1990 1976 N 7,7 — –97 Síria 1949, 1953 1953 1973 E 11,1 10,4 –98 Moldávia 1978, 1993 1978, 1993 1990 E — 8,9 –99 Usbequistão 1938 1938 1990 E e 4,4 7,2 –

100 Argélia 1962 1962 1962 N 0,0 3,4 5,6








101 Vietname 1946 1946 1976 E — 26,0 –102 Indonésia 1945 1945 1950 N 5,9 8,0 –103 Tajiquistão 1924 1924 1990 E e — 12,7 11,8104 Bolívia 1938, 1952 1938, 1952 1966 E — 11,5 3,7105 Egipto 1956 1956 1957 E 6,1 2,4 –

106 Nicarágua 1955 1955 1972 E 23,1 9,7 –107 Honduras 1955 1955 1957 i 33,3 9,4 –108 Guatemala 1946 1946 1956 E 7,1 8,8 –109 Gabão 1956 1956 1961 E 12,1 9,2 13,2110 Guiné Equatorial 1963 1963 1968 E — 5,0 –

111 Namíbia 1989 1989 1989 E 16,3 25,0 7,7112 Marrocos 1963 1963 1993 E 4,9 0,6 0,7113 Suazilândia 1968 1968 1972 E + N 12,5 3,1 13,3114 Botswana 1965 1965 1979 E 26,7 17,0 –115 Índia 1950 1950 1952 E 10,1 8,8 —

116 Mongólia 1924 1924 1951 E 10,0 10,5 –117 Zimbabwe 1957 1978 1980 E + N 36,0 9,3 –118 Mianmar 1935 1946 1947 E — — —119 Gana 1954 1954 1960 A i 8,6 9,0 –120 Lesoto 1965 1965 1965 N — 3,8 27,3

121 Camboja 1955 1955 1958 E 7,1 7,4 13,1122 Papua-Nova Guiné 1964 1963 1977 E 0,0 1,8 –123 Quénia 1919, 1963 1919, 1963 1969 E + N 1,4 3,6 –124 Comores 1956 1956 1993 E — — —125 Camarões 1946 1946 1960 E 5,8 5,6 –126 Congo 1963 1963 1963 E — 12,0 –


127 Paquistão 1947 1947 1973 E — — —128 Togo 1945 1945 1961 E 7,4 4,9 –129 Nepal 1951 1951 1952 N 14,8 5,9 15,0130 Butão 1953 1953 1975 E — 9,3 –

131 Laos 1958 1958 1958 E 10,2 21,2 –132 Bangladeche 1972 1972 1973 E 9,5 9,1 –133 Iémen 1967 j 1967 j 1990 E i — 0,7 –134 Haiti 1950 1950 1961 E 18,2 — —135 Madagáscar 1959 1959 1965 E 12,5 8,0 –

136 Nigéria 1958 1958 — 22,6 3,4 2,8137 Djibuti 1946 1986 – k 5,0 0,0 –138 Sudão 1964 1964 1964 E 5,1 9,7 –139 Mauritânia 1961 1961 1975 E 13,6 3,8 1,8140 Tânzania 1959 1959 — — 22,2 –

141 Uganda 1962 1962 1962 N 27,1 17,8 –142 Congo, Rep. Dem. 1967 1970 1970 E — — —143 Zâmbia 1962 1962 1964 E + N 6,2 10,1 –144 Costa do Marfim 1952 1952 1965 E 9,1 8,5 –145 Senegal 1945 1945 1963 E 15,6 12,1 18,3

146 Angola 1975 1975 1980 E 14,7 15,5 –147 Benim 1956 1956 1979 E 10,5 6,0 –148 Eritreia 1955 1955 1994 E 11,8 14,7 –149 Gâmbia 1960 1960 1982 E 30,8 2,0 –150 Guiné 1958 1958 1963 E 11,1 8,8 –








151 Malawi 1961 1961 1964 E 11,8 9,3 –152 Ruanda 1961 1961 1965 i 13,0 25,7 –153 Mali 1956 1956 1964 E 33,3 12,2 –154 Rep. Centro-Africana 1986 1986 1987 E — 7,3 –155 Chade 1958 1958 1962 E — 2,4 –

156 Guiné-Bissau 1977 1977 1972 N 8,3 7,8 –157 Moçambique 1975 1975 1977 E — 30,0 –158 Etiópia 1955 1955 1957 E 22,2 7,7 8,3159 Burkina Faso 1958 1958 1978 E 8,6 8,1 13,0160 Burundi 1961 1961 1982 E 4,5 14,4 –

161 Níger 1948 1948 1989 E 10,0 1,2 –162 Serra Leoa 1961 1961 — 8,1 8,8 –

a. Os dados referem-se ao ano em que foi reconhecido o direito de votar ou de candidatar às eleições, numa base universal e igual. Onde são apresentados dois anos, o primeiro refere-se ao primeiroreconhecimento parcial do direito de votar ou de candidatar às eleições.b. Os dados foram fornecidos pelos Estados, com base na sua definição do poder executivo nacional e podem, portanto, incluir mulheres exercendo cargos de ministras ou vice-ministras, ou desempenhandooutras funções governamentais, incluindo secretarias parlamentares.c. Os dados são de 8 de Março de 2001.d. Não há informação disponível sobre o ano em que as mulheres receberam o direito de candidatar às eleições. Contudo, a Constituição não menciona a condição sexual em relação a este direito.e. Refere-se ao ano em que foram eleitas mulheres para o actual sistema parlamentar.f. O direito das mulheres de votar e candidatar às eleições não foi reconhecido. Brunei, Omã, Catar e Arábia Saudita nunca tiveram parlamentos.g. De acordo com a Constituição em vigor (1973), todos os cidadãos são iguais perante a lei; contudo, as mulheres não puderam exercer os direitos eleitorais nas únicas eleições legislativas realizadas noBarém, em 1973. A primeira Assembleia do Barém foi dissolvida por decreto do Emir, em 26 de Agosto de 1975. No entanto, as mulheres tiveram autorização para votar no referendo de 14-15 de Fevereirode 2001, que aprovou a Carta de Acção Nacional.h. Calculado com base nos 54 lugares permanentes (ou seja, excluindo os 36 delegados especiais rotativos designados numa base ad hoc).i. Não existem informações ou confirmações disponíveis.j. Refere-se à antiga República Popular Democrática do Iémen.k. O país ainda não elegeu ou nomeou uma mulher para o parlamento nacional.

Fonte: colunas 1-3: IPU 1995 e 2001b; coluna 4: IPU 2001a; colunas 5 e 6: calculado com base nos dados sobre lugares parlamentares, de IPU (2001c).







26 Estatuto dosprincipaisinstrumentosinternacionais dedireitos humanos


1 Noruega ● ● ● ● ● ●

2 Austrália ● ● ● ● ● ●

3 Canadá ● ● ● ● ● ●

4 Suécia ● ● ● ● ● ●

5 Bélgica ● ● ● ● ● ●

6 Estados Unidos ● ● ●● ●● ● ●●

7 Islândia ● ● ● ● ● ●

8 Holanda ● ● ● ● ● ●

9 Japão ● ● ● ● ● ●

10 Finlândia ● ● ● ● ● ●

11 Suíça ● ● ● ● ● ●

12 Luxemburgo ● ● ● ● ● ●

13 França ● ● ● ● ● ●

14 Reino Unido ● ● ● ● ● ●

15 Dinamarca ● ● ● ● ● ●

16 Áustria ● ● ● ● ● ●

17 Alemanha ● ● ● ● ● ●

18 Irlanda ● ● ● ● ●● ●

19 Nova Zelândia ● ● ● ● ● ●

20 Itália ● ● ● ● ● ●

21 Espanha ● ● ● ● ● ●

22 Israel ● ● ● ● ● ●

23 Grécia ● ● ● ● ● ●

24 Hong Kong, China (RAE) – – – – – –25 Chipre ● ● ● ● ● ●

26 Singapura ● ●

27 Coreia do Sul ● ● ● ● ● ●

28 Portugal ● ● ● ● ● ●

29 Eslovénia ● ● ● ● ● ●

30 Malta ● ● ● ● ● ●

31 Barbados ● ● ● ● ●

32 Brunei ●

33 República Checa ● ● ● ● ● ●

34 Argentina ● ● ● ● ● ●

35 Eslováquia ● ● ● ● ● ●

36 Hungria ● ● ● ● ● ●

37 Uruguai ● ● ● ● ● ●

38 Polónia ● ● ● ● ● ●

39 Chile ● ● ● ● ● ●

40 Barém ● ● ●

41 Costa Rica ● ● ● ● ● ●

42 Baamas ● ● ●

43 Kuwait ● ● ● ● ● ●

44 Estónia ● ● ● ● ● ●

45 Emiratos Árabes Unidos ● ●

46 Croácia ● ● ● ● ● ●

47 Lituânia ● ● ● ● ● ●

48 Catar ● ● ●


49 Trindade e Tobago ● ● ● ● ●

50 Letónia ● ● ● ● ● ●

ConvençãoConvenção Convenção para Contra

Internacional Convénio a Eliminação a Tortura epara a Convénio Internacional de Todas as Outras Punições

Eliminação Internacional sobre os Direitos Formas de ou Tratamentos Convençãode Todas as Formas sobre os Direitos Económicos, Discriminação Cruéis, sobre os

de Discriminação Civis Sociais Contra Desumanos Direitos Racial e Políticos e Culturais as Mulheres ou Degradantes da Criança


INSTRUMENTOS DOS DIREITOS HUMANOS E DO TRABALHO


51 México ● ● ● ● ● ●

52 Panamá ● ● ● ● ● ●

53 Bielorrússia ● ● ● ● ● ●

54 Belize ●● ● ●● ● ● ●

55 Federação Russa ● ● ● ● ● ●

56 Malásia ● ●

57 Bulgária ● ● ● ● ● ●

58 Roménia ● ● ● ● ● ●

59 Líbia ● ● ● ● ● ●

60 Macedónia ● ● ● ● ● ●

61 Venezuela ● ● ● ● ● ●

62 Colômbia ● ● ● ● ● ●

63 Maurícias ● ● ● ● ● ●

64 Suriname ● ● ● ● ●

65 Líbano ● ● ● ● ● ●

66 Tailândia ● ● ● ●

67 Fidji ● ● ●

68 Arábia Saudita ● ● ● ●

69 Brasil ● ● ● ● ● ●

70 Filipinas ● ● ● ● ● ●

71 Omã ●

72 Arménia ● ● ● ● ● ●

73 Peru ● ● ● ● ● ●

74 Ucrânia ● ● ● ● ● ●

75 Cazaquistão ● ● ● ●

76 Geórgia ● ● ● ● ● ●

77 Maldivas ● ● ●

78 Jamaica ● ● ● ● ●

79 Azerbaijão ● ● ● ● ● ●

80 Paraguai ●● ● ● ● ● ●

81 Sri Lanka ● ● ● ● ● ●

82 Turquia ●● ●● ●● ● ● ●

83 Turquemenistão ● ● ● ● ● ●

84 Equador ● ● ● ● ● ●

85 Albânia ● ● ● ● ● ●

86 República Dominicana ● ● ● ● ●● ●

87 China ● ●● ● ● ● ●

88 Jordânia ● ● ● ● ● ●

89 Tunísia ● ● ● ● ● ●

90 Irão ● ● ● ●

91 Cabo Verde ● ● ● ● ● ●

92 Quirguistão ● ● ● ● ● ●

93 Guiana ● ● ● ● ● ●

94 África do Sul ● ● ●● ● ● ●

95 El Salvador ● ● ● ● ● ●

96 Samoa (Ocidental) ● ●

97 Síria ● ● ● ●

98 Moldávia ● ● ● ● ● ●

99 Usbequistão ● ● ● ● ● ●

100 Argélia ● ● ● ● ● ●








101 Vietname ● ● ● ● ●

102 Indonésia ● ● ● ●

103 Tajiquistão ● ● ● ● ● ●

104 Bolívia ● ● ● ● ● ●

105 Egipto ● ● ● ● ● ●

106 Nicarágua ● ● ● ● ●● ●

107 Honduras ● ● ● ● ●

108 Guatemala ● ● ● ● ● ●

109 Gabão ● ● ● ● ● ●

110 Guiné Equatorial ● ● ● ●

111 Namíbia ● ● ● ● ● ●

112 Marrocos ● ● ● ● ● ●

113 Suazilândia ● ●

114 Botswana ● ● ● ● ●

115 Índia ● ● ● ● ●● ●

116 Mongólia ● ● ● ● ●

117 Zimbabwe ● ● ● ● ●

118 Mianmar ● ●

119 Gana ● ● ● ● ● ●

120 Lesoto ● ● ● ● ●

121 Camboja ● ● ● ● ● ●

122 Papua-Nova Guiné ● ● ●

123 Quénia ● ● ● ● ●

124 Comores ●● ● ●● ●

125 Camarões ● ● ● ● ● ●

126 Congo ● ● ● ● ●


127 Paquistão ● ● ●

128 Togo ● ● ● ● ● ●

129 Nepal ● ● ● ● ● ●

130 Butão ●● ● ●

131 Laos ● ●● ●● ● ●

132 Bangladeche ● ● ● ● ● ●

133 Iémen ● ● ● ● ● ●

134 Haiti ● ● ● ●

135 Madagáscar ● ● ● ● ●

136 Nigéria ● ● ● ● ●● ●

137 Djibuti ● ●

138 Sudão ● ● ● ●● ●

139 Mauritânia ● ●

140 Tânzania ● ● ● ● ●

141 Uganda ● ● ● ● ● ●

142 Congo, Rep. Dem. ● ● ● ● ● ●

143 Zâmbia ● ● ● ● ● ●

144 Costa do Marfim ● ● ● ● ● ●

145 Senegal ● ● ● ● ● ●

146 Angola ● ● ● ●

147 Benim ●● ● ● ● ● ●

148 Eritreia ● ●

149 Gâmbia ● ● ● ● ●● ●

150 Guiné ● ● ● ● ● ●








151 Malawi ● ● ● ● ● ●

152 Ruanda ● ● ● ● ●

153 Mali ● ● ● ● ● ●

154 Rep. Centro-Africana ● ● ● ● ●

155 Chade ● ● ● ● ● ●

156 Guiné-Bissau ●● ●● ● ● ●● ●

157 Moçambique ● ● ● ● ●

158 Etiópia ● ● ● ● ● ●

159 Burkina Faso ● ● ● ● ● ●

160 Burundi ● ● ● ● ● ●

161 Níger ● ● ● ● ● ●

162 Serra Leoa ● ● ● ● ●● ●

Outros a

Afeganistão ● ● ● ●● ● ●

Andorra ● ●

Antígua e Barbuda ● ● ● ●

Bósnia ● ● ● ● ● ●

Ilhas Cook ●

Cuba ● ● ● ●

Dominica ● ● ● ●

Granada ●● ● ● ● ●

Santa Sé ● ●

Iraque ● ● ● ● ●

Quiribáti ●

Coreia do Norte ● ● ● ●

Libéria ● ●● ●● ● ●

Liechtenstein ● ● ● ● ● ●

Ilhas Marshall ●

Micronésia ●

Mónaco ● ● ● ● ●

Nauru ●

Niué ●

Palau ●

São Cristóvão e Nevis ● ●

Santa Lúcia ● ● ●

São Vicente e Granadinas ● ● ● ● ●

São Marino ● ● ●

São Tomé e Príncipe ●● ●● ●● ●● ●● ●

Seychelles ● ● ● ● ● ●

Ilhas Salomão ● ● ●

Somália ● ● ● ●

Tonga ● ●

Tuvalu ● ●

Vanuatu ● ●

Jugoslávia ● ● ● ● ● ●

Total de Estados participantes b 157 147 144 167 123 191Assinaturas não seguidas ainda de ratificação 9 6 7 3 11 1

● Ratificação, adesão ou sucessão.●● Assinatura não seguida ainda de ratificação.Nota: a informação é de 30 de Março de 2001.a. Estes são os países ou áreas, acrescentados aos 162 incluídos nos principais quadros de indicadores, que assinaram ou ratificaram pelo menos um dos seis instrumentos de direitos humanos.b. Refere-se à ratificação, adesão ou sucessão.

Fonte: Colunas 1-6: UN 2001b.








27 Estatuto dasconvençõessobre direitosfundamentaisdo trabalho


1 Noruega ● ● ● ● ● ● ● ●

2 Austrália ● ● ● ● ● ●

3 Canadá ● ● ● ● ●

4 Suécia ● ● ● ● ● ● ●

5 Bélgica ● ● ● ● ● ● ●

6 Estados Unidos ● ●

7 Islândia ● ● ● ● ● ● ● ●

8 Holanda ● ● ● ● ● ● ●

9 Japão ● ● ● ● ●

10 Finlândia ● ● ● ● ● ● ● ●

11 Suíça ● ● ● ● ● ● ● ●

12 Luxemburgo ● ● ● ● ● ●

13 França ● ● ● ● ● ● ●

14 Reino Unido ● ● ● ● ● ● ● ●

15 Dinamarca ● ● ● ● ● ● ● ●

16 Áustria ● ● ● ● ● ● ●

17 Alemanha ● ● ● ● ● ● ●

18 Irlanda ● ● ● ● ● ● ● ●

19 Nova Zelândia ● ● ● ●

20 Itália ● ● ● ● ● ● ● ●

21 Espanha ● ● ● ● ● ● ●

22 Israel ● ● ● ● ● ● ●

23 Grécia ● ● ● ● ● ● ●

24 Hong Kong, China (RAE) – – – – – – – –25 Chipre ● ● ● ● ● ● ● ●

26 Singapura ● ● ●●

27 Coreia do Sul ● ● ●

28 Portugal ● ● ● ● ● ● ● ●

29 Eslovénia ● ● ● ● ● ● ●

30 Malta ● ● ● ● ● ● ●

31 Barbados ● ● ● ● ● ● ● ●

32 Brunei33 República Checa ● ● ● ● ● ●

34 Argentina ● ● ● ● ● ● ●

35 Eslováquia ● ● ● ● ● ● ● ●

36 Hungria ● ● ● ● ● ● ● ●

37 Uruguai ● ● ● ● ● ● ●

38 Polónia ● ● ● ● ● ● ●

39 Chile ● ● ● ● ● ● ● ●

40 Barém ● ● ●

41 Costa Rica ● ● ● ● ● ● ●

42 Baamas ● ● ●

43 Kuwait ● ● ● ● ● ●

44 Estónia ● ● ● ● ●

45 Emiratos Árabes Unidos ● ● ● ●

46 Croácia ● ● ● ● ● ● ●

47 Lituânia ● ● ● ● ● ● ●

48 Catar ● ● ●


49 Trindade e Tobago ● ● ● ● ● ●

50 Letónia ● ● ● ● ●

Eliminação dadiscriminação em relação

Liberdade de associação Eliminação de trabalho forçado ao empregoe negociação colectiva e compulsório e ocupação Abolição do trabalho infantil

Convenção Convenção Convenção Convenção Convenção Convenção Convenção ConvençãoOrdem segundo IDH 87 a 98 b 29 c 105 d 100 e 111 f 138 g 182 h

INSTRUMENTOS DOS DIREITOS HUMANOS E DO TRABALHO



51 México ● ● ● ● ● ●

52 Panamá ● ● ● ● ● ● ● ●

53 Bielorrússia ● ● ● ● ● ● ● ●

54 Belize ● ● ● ● ● ● ● ●

55 Federação Russa ● ● ● ● ● ● ●

56 Malásia ● ● ●● ● ● ●

57 Bulgária ● ● ● ● ● ● ● ●

58 Roménia ● ● ● ● ● ● ● ●

59 Líbia ● ● ● ● ● ● ● ●

60 Macedónia ● ● ● ● ● ●

61 Venezuela ● ● ● ● ● ● ●

62 Colômbia ● ● ● ● ● ●

63 Maurícias ● ● ● ● ●

64 Suriname ● ● ● ●

65 Líbano ● ● ● ● ●

66 Tailândia ● ● ●

67 Fidji ● ● ●

68 Arábia Saudita ● ● ● ●

69 Brasil ● ● ● ● ● ●

70 Filipinas ● ● ● ● ● ● ●

71 Omã ●

72 Arménia ● ●

73 Peru ● ● ● ● ● ●

74 Ucrânia ● ● ● ● ● ● ● ●

75 Cazaquistão ● ●

76 Geórgia ● ● ● ● ● ● ●

77 Maldivas78 Jamaica ● ● ● ● ● ●

79 Azerbaijão ● ● ● ● ● ● ●

80 Paraguai ● ● ● ● ● ●

81 Sri Lanka ● ● ● ● ● ●

82 Turquia ● ● ● ● ● ● ●

83 Turquemenistão ● ● ● ● ● ●

84 Equador ● ● ● ● ● ● ● ●

85 Albânia ● ● ● ● ● ● ●

86 República Dominicana ● ● ● ● ● ● ● ●

87 China ● ●

88 Jordânia ● ● ● ● ● ● ●

89 Tunísia ● ● ● ● ● ● ● ●

90 Irão ● ● ● ●

91 Cabo Verde ● ● ● ● ● ●

92 Quirguistão ● ● ● ● ● ● ●

93 Guiana ● ● ● ● ● ● ● ●

94 África do Sul ● ● ● ● ● ● ● ●

95 El Salvador ● ● ● ● ● ●

96 Samoa (Ocidental)97 Síria ● ● ● ● ● ●

98 Moldávia ● ● ● ● ● ● ●

99 Usbequistão ● ● ● ● ●

100 Argélia ● ● ● ● ● ● ●






101 Vietname ● ● ●

102 Indonésia ● ● ● ● ● ● ● ●

103 Tajiquistão ● ● ● ● ● ● ●

104 Bolívia ● ● ● ● ● ●

105 Egipto ● ● ● ● ● ● ●

106 Nicarágua ● ● ● ● ● ● ● ●

107 Honduras ● ● ● ● ● ● ●

108 Guatemala ● ● ● ● ● ● ●

109 Gabão ● ● ● ● ● ●

110 Guiné Equatorial ● ●

111 Namíbia ● ● ● ● ● ●

112 Marrocos ● ● ● ● ● ● ●

113 Suazilândia ● ● ● ● ● ●

114 Botswana ● ● ● ● ● ● ● ●

115 Índia ● ● ● ●

116 Mongólia ● ● ● ●

117 Zimbabwe ● ● ● ● ● ● ●

118 Mianmar ● ●

119 Gana ● ● ● ● ● ● ●

120 Lesoto ● ● ● ● ●

121 Camboja ● ● ● ● ● ● ●

122 Papua-Nova Guiné ● ● ● ● ● ● ●

123 Quénia ● ● ● ●

124 Comores ● ● ● ● ●

125 Camarões ● ● ● ● ● ●

126 Congo ● ● ● ● ● ● ●


127 Paquistão ● ● ● ● ●

128 Togo ● ● ● ● ● ● ● ●

129 Nepal ● ● ● ●

130 Butão

131 Laos ●

132 Bangladeche ● ● ● ● ● ●

133 Iémen ● ● ● ● ● ● ● ●

134 Haiti ● ● ● ● ● ●

135 Madagáscar ● ● ● ● ● ●

136 Nigéria ● ● ● ● ●

137 Djibuti ● ● ● ● ●

138 Sudão ● ● ● ● ●

139 Mauritânia ● ● ● ●

140 Tânzania ● ● ● ● ●

141 Uganda ● ● ●

142 Congo, Rep. Dem. ● ● ●

143 Zâmbia ● ● ● ● ● ● ●

144 Costa do Marfim ● ● ● ● ● ●

145 Senegal ● ● ● ● ● ● ● ●

146 Angola ● ● ● ● ●

147 Benim ● ● ● ● ● ●

148 Eritreia ● ● ● ● ● ● ●

149 Gâmbia150 Guiné ● ● ● ● ● ●






151 Malawi ● ● ● ● ● ● ● ●

152 Ruanda ● ● ● ● ● ● ●

153 Mali ● ● ● ● ● ● ●

154 Rep. Centro-Africana ● ● ● ● ● ● ● ●

155 Chade ● ● ● ● ● ● ●

156 Guiné-Bissau ● ● ● ● ●

157 Moçambique ● ● ● ● ●

158 Etiópia ● ● ● ● ● ●

159 Burkina Faso ● ● ● ● ● ● ●

160 Burundi ● ● ● ● ● ● ●

161 Níger ● ● ● ● ● ● ● ●

162 Serra Leoa ● ● ● ● ● ●

Outros i

Afeganistão ● ● ●

Antígua e Barbuda ● ● ● ● ● ●

Bósnia ● ● ● ● ● ● ●

Cuba ● ● ● ● ● ● ●

Dominica ● ● ● ● ● ● ● ●

Granada ● ● ● ● ●

Iraque ● ● ● ● ● ●

Libéria ● ● ● ● ●

São Cristóvão e Nevis ● ● ● ● ● ● ●

Santa Lúcia ● ● ● ● ● ● ●

São Vicente e Granadinas ● ● ●

São Marino ● ● ● ● ● ● ● ●

São Tomé e Príncipe ● ● ● ●

Seychelles ● ● ● ● ● ● ● ●

Ilhas Salomão ●

Somália ● ● ●

Ratificações totais 132 146 154 150 148 144 102 60

● Convenção ratificada.●● Ratificação denunciada.Nota: a informação é de 1 de Fevereiro de 2001.a. Convenção sobre a Liberdade Sindical e a Protecção do Direito Sindical (1948).b. Convenção sobre o Direito de Organização e de Negociação Colectiva (1949).c. Convenção sobre o Trabalho Forçado (1930).d. Convenção sobre a Abolição do Trabalho Forçado (1957).e. Convenção sobre Igualdade de Remuneração (1951).f. Convenção sobre a Discriminação no Emprego e na Profissão (1958).g. Convenção sobre a Idade Mínima (1973).h. Convenção sobre as Piores Formas de Trabalho Infantil (1999).i. Estes são os países ou áreas, acrescentados aos 162 incluídos nos principais quadros de indicadores, que ratificaram pelo menos uma das oito convenções sobre direitos fundamentais do trabalho.

Fonte: colunas 1-8: ILO 2001b.





28 indicadoresbásicos paraoutros paísesmembros daONU

Afeganistão 21.202 6,9 42,5 165 257 <0,01 d 36 30 — 70 13Andorra 82 — — 6 7 — — — — — 100Antígua e Barbuda 65 — — 17 20 — — — 10.225 — 91Bósnia 3.846 1,4 73,3 15 18 0,04 d — — — 10 —Cuba 11.158 1,6 75,7 6 8 0,03 97 76 — 19 95

Dominica 71 — — 16 18 — — — 5.425 — 97Granada 93 — — 22 27 — — — 6.817 — 94Iraque 22.335 5,3 58,7 104 128 <0,01 d 55 49 — 17 85Quiribáti 82 — — 53 72 — — — — — 47Coreia do Norte 22.110 2,1 63,1 23 30 <0,01 d — — — 57 100

Libéria 2.709 6,8 48,1 157 235 2,80 53 16 — 46 —Liechtenstein 32 — — 10 11 — — — — — —Ilhas Marshall 50 — — 63 92 — — — — — —Micronésia 120 4,3 71,8 20 24 — — — — — —Mónaco 33 — — 5 5 — — — — — 100

Nauru 12 — — 25 30 — — — — — —Palau 19 — — 28 34 — — — — — 79São Cristóvão e Nevis 39 — — 24 29 — — — 11.596 — 98Santa Lúcia 146 2,7 73,0 17 19 — — — 5.509 — 98São Vicente e Granadinas 113 — — 21 25 — — — 5.309 — 93

São Marino 26 — — 6 6 — — — — — —São Tomé e Príncipe 135 — — 59 76 — — — 1.977 e — —Seychelles 79 — — 13 17 — — — 9.974 e — —Ilhas Salomão 432 5,6 67,4 22 26 — — — 1.975 — 71Somália 8.418 7,3 46,9 125 211 — — 7 — 75 —

Tonga 99 — — 18 22 — — — — — 100Tuvalu 10 — — 40 56 — — — — — 100Vanuatu 192 4,6 67,2 37 46 — — — 3.108 — 88Jugoslávia 10.567 1,8 72,2 20 23 0,10 d — — — 3 —

Nota: O quadro apresenta dados para países membros da ONU não incluídos nos principais quadros de indicadores.a. Os dados referem-se a estimativas para o período indicado.b. Os dados referem-se ao final de 1999.c. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.d. Os dados referem-se a estimativas produzidas com base na taxa de prevalência de 1994, publicada pelo Programa Mundial de SIDA da Organização Mundial da Saúde (WHO 1995).e. Aten, Heston e Summers 2001. Os dados referem-se a um ano diferente do indicado.

Fonte: Colunas 1-3: UN 2001d; colunas 4, 5 e 11: UNICEF 2000; coluna 6: UNAIDS 2000; coluna 7: UNESCO 2000a; coluna 8: UNESCO 2001b.

Taxa deescolarização

Taxa de brutaTaxa de Adultos alfabeti- combinada Pessoas População

Taxa de Taxa de mortalidade vivendo zação de do primário, subali- comfertilidade Esperança mortali- de menores com adultos secundário mentadas fontes

População total de vida dade infantil de cinco HIV/SIDA (% 15 e PIB per (em % da de águatotal (por à nascença (por 1.000 (por 1.000 (% 15-49 anos superior capita população melhoradas

(milhares) mulher) (anos) nados-vivos) nados-vivos) anos) e mais) (%) (dólares PPC) total) (%)1999 1995-2000 a 1995-2000 a 1999 1999 1999 b 1999 1999 1999 1996-98 c 1999

TECHNICAL NOTES 239

Conhecimento

Taxa de escolarização bruta(TEB)

Taxa de alfabetizaçãode adultos

Índice TEBÍndice de alfabetizaçãode adultos

Índice da educaçãoÍndice da esperança de vida

Esperança de vidaà nascença

Índice do PIB

PIB per capita(dólares PPC)

DIMENSÃO

INDICADOR

ÍNDICE DEDIMENSÃO

Uma vida longae saudável

Um nível de vidadigno

Índice de desenvolvimento humano (IDH)

Participação e tomadade decisão políticas

Participação e tomadade decisão económicas

Medida de participação segundo o género (MPG)

Poder sobre osrecursos económicos

Parcelas feminina e masculinados lugares parlamentares

PEDI darepresentaçãoparlamentar

PEDI daparticipaçãoeconómica

PEDIdo rendimento

Parcelas femininae masculina

das funções de legislador,funcionário superior e gestor

Parcelas femininae masculina das funções

especializadase técnicas

Rendimento auferidoestimado

feminino e masculino

DIMENSÃO

INDICADOR

PERCENTAGEMEQUIVALENTEDISTRIBUÍDAIGUALMENTE

MPG

Uma vida longae saudável Conhecimento

TEBfeminina

TEBmasculina


de adultosfeminina

Índiceda educação

masculina


distribuído igualmente

Índice daesperança de vida

distribuído igualmente

Índice de desenvolvimento ajustado ao género (IDG)


feminina


de adultosmasculina


Esperançade vida

à nascença feminina

Esperançade vida

à nascençamasculina

Índice do rendimentodistribuído igualmente

Rendimentoauferidoestimadofeminino

Rendimentoauferidoestimadomasculino

DIMENSÃO

INDICADOR

ÍNDICE DEDIMENSÃO

ÍNDICEDISTRIBUÍDOIGUALMENTE


masculina


feminina

Índice dorendimentomasculino

Índice dorendimento

feminino

Conhecimento

Índice de pobreza humanapara países seleccionados da OCDE (IPH-2)


Exclusãosocial

Probabilidade à nascençade não ultrapassar

os 60 anos

Percentagem de pessoasque vivem abaixo

da linha de pobreza

Taxa de desempregode longo prazo

DIMENSÃO

INDICADOR

Uma vida longae saudável

Conhecimento

Índice de pobreza humanapara os países em desenvolvimento (IPH-1)

Privação de umnível de vida digno

Um nível de vida dignoProbabilidade à nascença

de não ultrapassaros 40 anos

Percentagem da populaçãosem fontes de água

melhoradas

Percentagem de criançasmenores de cinco com

peso deficiente

DIMENSÃO

INDICADOR

IPH-1 Uma vida longae saudável

IPH-2

IDG

NOTA TÉCNICA 1CÁLCULO DOS ÍNDICES DE DESENVOLVIMENTO HUMANO O diagrama apresentado oferece uma visão clara do modo como são construídos os cinco índicesde desenvolvimento humano utilizados no Relatório de Desenvolvimento Humano, realçando tanto as semelhançascomo as diferenças. O texto das páginas seguintes fornece uma explicação pormenorizada.

IDH

Taxa de analfabetismode adultos

Percentagem de adultosque são analfabetos

funcionais


1.00

.800

.600

.400

.200

0

IndicadorÍndice dedimensão

Balizade valormáximo

Balizade valormínimo

Valor doIndicador

Valor doíndice

O índice de desenvolvimento humano (IDH)

O IDH é uma medida resumo do desenvolvimento humano. Mede a realização média de um país em três dimensões básicas do desenvolvimento humano:

• Uma vida longa e saudável, medida pela esperança de vida à nascença.• Conhecimento, medido pela taxa de alfabe-tização de adultos (com ponderação de dois terços) e pela taxa de escolarização bruta combi-nada do primário, secundário e superior (com ponderação de um terço).• Um nível de vida digno, medido pelo PIB per capita (dólares PPC).

Antes de calcular o próprio IDH, é necessário criar um índice para cada uma destas três dimensões. Para o cálculo destes indicadores de dimensão – índices de esperança de vida, educação e PIB – são escolhidos valores mínimos e máximos (balizas) para cada indicador primário.

Balizas para o cálculo do IDH

Valor ValorIndicador máximo mínimo

Esperança de vida à nascença (anos) 85 25

Taxa de alfabetização de adultos (%) 100 0

Taxa de escolarização bruta

combinada (%) 100 0

PIB per capita (dólares PPC) 40.000 100

1.00

.800

.600

.400

.200

0

Esperançade vida

(anos)

Índice da esperança

de vida

Baliza85 anos

Baliza25 anos

90

80

70

60

50

40

30

20

72,7 0,795

1.00

.800

.600

.400

.200

0


de adultos(%)

Taxa deescolarização

bruta(%)

Índice daeducação

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

98,3

79,9

0,922

Cálculo do IDH

Esta ilustração do cálculo do IDH utiliza dados da Arménia.

1. Cálculo do índice da esperança de vidaO índice da esperança de vida mede a realização relativa de um país na esperança de vida à nascença. Para a Arménia, com um valor observado de 72,7 anos em 1999, o índice da esperança de vida é 0,795.

Índice da esperança de vida = 72,7 – 25

= 0,795 85 – 25

PIBper capita

(dól. PPC)Escala log

Baliza40.000 dól.

Baliza100 dól.

1.00

.800

.600

.400

.200

0

Índice doPIB

0,517

100.000

10.000

1.000

2,215

3. Cálculo do Índice do PIBO índice do PIB é calculado utilizando o PIB per capita ajustado (dólares PPC). No IDH, o rendimento entra como um substituto para todas as dimensões do desenvolvimento humano não reflectidas numa vida longa e saudável e no conhecimento. O rendimento é ajustado porque para alcançar um nível elevado de desenvolvimento humano não é necessário um rendimento ilimitado. Por isso, utiliza-se o logaritmo do rendimento. Para a Arménia, com um PIB per capita de 2.215 dólares (PPC) em 1998, o índice do PIB é 0,517.

Índice do PIB = log (2.215) – log (100)

= 0,517 log (40.000) – log (100)

O desempenho de cada dimensão é expresso como um valor entre 0 e 1, utilizando a seguinte fórmula geral:

Índice de dimensão = valor actual – valor mínimo

valor máximo – valor mínimo

O IDH é, então, calculado como uma média simples dos índices de dimensão. A caixa à direita ilustra o cálculo do IDH para um país amostra.

2. Cálculo do índice da educaçãoO índice da educação mede a realização relativa de um país tanto na alfabetização de adultos como na escola-rização bruta combinada do primário, secundário e superior. Primeiro, são calculados os índices da alfabeti-zação de adultos e da escolarização bruta combinada. Depois, estes dois índices são combinados para criar o índice da educação, atribuindo uma ponderação de dois terços à alfabetização de adultos e de um terço à escolarização combinada. Para a Arménia, com uma taxa de alfabetização de adultos de 98,3% e uma taxa de escolarização bruta combinada de 79,9% em 1999, o índice da educação é 0,922.

Índice de alfabetização de adultos = 98,3 – 0

= 0,983 100 – 0

Índice de escolarização bruta = 79,9 – 0

= 0,799 100 – 0

Índice da educação = 2/3 (índice de alfabetização de adultos) + 1/3 (índice de escolarização bruta)

= 2/3 (0,983) + 1/3 (0,799) = 0,922

4. Cálculo do IDHUma vez calculados os índices de dimensão, a determinação do IDH é muito fácil. É uma média simples dos três índices de dimensão.

IDH = 1/3 (índice da esperança de vida) + 1/3 (índice

da educação)

+ 1/3 (índice do PIB)

= 1/3 (0,795) + 1/3 (0,922) + 1/3 (0,517) = 0,745

1.00

.800

.600

.400

.200

0Esperança

de vida

0,795

0,922

0.745

0,517

PIB

HDI

Educação

Índices de dimensão

TECHNICAL NOTES 241

O índice de pobreza humana parapaíses em desenvolvimento (IPH-1)

Enquanto o IDH mede a realização média, o IPH-1 mede privações em três dimensões básicas do desenvolvimento humano captadas no IDH:

• Uma vida longa e saudável – vulnerabilidade à morte numa idade relativamente prematura, medida pela probabilidade à nascença de não ultrapassar os 40 anos.• Conhecimento – exclusão do mundo da leitura e das comunicações, medida pela taxa de analfabetismo de adultos.• Um nível de vida digno – falta de acesso ao aprovisionamento económico global, medida pela percentagem da população que não utiliza fontes de água melhoradas e a percentagem de crianças menores de cinco anos com peso deficiente.

O cálculo do IPH – 1 é mais directo que o cálculo do IDH. Os indicadores utilizados para medir as privações já estão normalizados entre 0 e 100 (porque são expressas em percentagens), pelo que não há necessidade de criar índices de dimensão como no caso do IDH.

No Relatório deste ano, porque faltam dados fidedignos sobre o acesso aos serviços de saúde nos anos recentes, a privação de um nível de vida digno é medida por dois e não por três indicadores – a percentagem da população que não utiliza fontes de água melhoradas e a percentagem de crianças menores de cinco anos com peso deficiente. Uma média não ponderada do dois é utilizada como um input para o IPH-1.

O índice de pobreza humanapaíses seleccionados da OCDE (IPH-2)

O IPH-2 mede privações nas mesmas dimensões que o IPH-1 e também capta a exclusão social. Reflecte, assim, privações em quatro dimensões:

• Uma vida longa e saudável – vulnerabilidade à morte numa idade relativamente prematura, medida pela probabilidade à nascença de não ultrapassar os 60 anos.• Conhecimento – exclusão do mundo da leitura e das comunicações, medida pela percentagem de adultos (idades entre 16-65 anos) que são funcionalmente analfabetos.• Um nível de vida digno – medido pela percentagem de pessoas que vivem abaixo da linha de privação de rendimento (50% do rendimento familiar disponível médio).• Exclusão social – medida pela taxa de desemprego de longa duração (12 meses ou mais).

Cálculo do IPH-1

1. Medida da privação de um nível de vida dignoA privação de um nível de vida digno é medida através de um média não ponderada de dois indicadores.

Média não ponderada = 1/2 (população que não usa fontes de água melhoradas)+ 1/2 (crianças menores de cinco anos com peso deficiente)

Exemplo de cálculo: República DominicanaPopulação que não usa fontes de água melhoradas = 21% Crianças menores de cinco anos com peso deficiente = 6%

Média não ponderada = 1/2 (21) + 1/2 (6) = 13.5%

2. Cálculo do IPH-1A fórmula para o cálculo do IPH-1 é a seguinte:

IPH-1 = [1/3 (P1� + P2

� + P3� )]1/�

Onde:P1 = Probabilidade à nascença de não ultrapassar os 40 anos (vezes 100)P2 = Taxa de analfabetismo de adultosP3 = UMédia ponderada da população que não usa fontes de água melhoradas e das crianças com peso

deficiente menores de cinco anos� = 3

Exemplo de cálculo: República DominicanaP1 = 11,9%P2 = 16,8%P3 = 13,5%

IPH-1 = [1/3 (11,93 + 16,83

+ 13,53)]1/3= 14,4

Cálculo do IPH-2

A fórmula para o cálculo do IPH-2 é a seguinte:

IPH-2 = [1/4 (P1� + P2

� + P3

� + P4

� )]1/�

Where: P1 = Probabilidade à nascença de não ultrapassar os 60 anos (vezes 100)P2 = Adultos que são funcionalmente analfabetosP3 = População abaixo da linha de privação de rendimento (50% do rendimento familiar disponível médio)P4 = Taxa de desemprego de longa duração (duração de 12 meses ou mais)� = 3

Exemplo de cálculo: AustráliaP1 = 9,1%P2 = 17,0%P3 = 2,1%P4 = 14,3%

IPH-2 = [1/4 (9,13 + 17,03

+ 2,13 + 14,33 )]1/3= 12,9

Por que razão � = 3 no cálculo de IPH-1 e IPH-2

O valor de a tem um impacte importante sobre o valor do IPH. Se � = 1, o IPH é a média das suas dimensões. Quando a cresce, dá-se grande peso à dimensão em que a privação é maior. Assim, à medida que a cresce para infinito, o IPH tenderá para o valor da dimensão em que a privação é máxima (para a República Dominicana, o exemplo utilizado para calcular o IPH-1, seria de 16,8%, igual à taxa de analfabetismo de adultos).

Neste Relatório, o valor 3 é utilizado para dar um peso adicional, mas não excessivo, às áreas de privação mais aguda. Para uma análise pormenorizada da formulação matemática dos IPH, ver "Concepts of Human Development and Poverty: A Multidimensional Perspective", de Sudhir Anand e Amartya Sen, e a nota técnica no Relatório de Desenvolvimento Humano 1997 (ver a lista de leituras seleccionadas no fim desta nota técnica)..


O índice de desenvolvimento ajustado ao género (IDG)

Enquanto o IDH mede a realização média, o IDG ajusta a realização média para reflectir as desigualdades entre homens e mulheres nas seguintes dimensões:

• Uma vida longa e saudável, medida pela esperança de vida à nascença.• Conhecimento, medido pela taxa de alfabeti-zação de adultos e a taxa de escolarização bruta combinada do primário, secundário e superior.• Um nível de vida digno, medido pelo rendi-mento auferido estimado (dólares PPC).

O cálculo do IDG envolve três passos. Primeiro, os índices feminino e masculino de cada dimensão são calculados, de acordo com a seguinte fórmula geral:

Índice de dimensão = valor actual – valor mínimo

valor máximo – valor mínimo

Segundo, os índices feminino e masculino de cada dimensão são combinados de forma a penalizar as diferenças de realização entre homens e mulheres. O índice resultante, identificado por índice distribuído igualmente, é calculado de acordo com a seguinte fórmula geral:

Índice distribuído igualmente= {[parcela feminina da população (índice feminino1–�)]

+ [parcela masculina da população ((índice masculino1–�)]}1/1–�

� mede a aversão à desigualdade. No IDG, � = 2. Assim, a equação geral transforma-se em:

Índice distribuído igualmente= {[parcela feminina da população (índice feminino–1)]

+ [parcela masculina da população (índice masculino–1)]}–1

o que dá a média harmónica dos índices feminino e masculino.

Terceiro, o IDG é calculado através da combi-nação dos três índices distribuídos igualmente numa média não ponderada.

Balizas para o cálculo do IDG

Valor ValorIndicador máximo mínimo

Esperança de vida feminina à nascença (anos) 87,5 27,5

Esperança de vida masculina à nascença (anos) 82,5 22,5

Taxa de alfabetização de adultos (%) 100 0

Taxa de escolarização bruta combinada (%) 100 0

Rendimentos auferidos estimados (dólares PPC) 40.000 100

Nota: Os valores máximo e mínimo (balizas) para a esperança de vida são cinco anos mais elevados para as mulheres, para tomar em consideração o facto de, em média, viverem mais anos.

Cálculo do IDG

A ilustração do cálculo do IDG usa dados de Israel.

1. Cálculo do índice de esperança de vida distribuído igualmenteO primeiro passo é calcular índices separados para as realizações feminina e masculina na esperança de vida, utilizando a fórmula geral dos índices de dimensão.

FEMININO MASCULINOEsperança de vida à nascença: 80,4 anos Esperança de vida à nascença: 76,6 anos

Índice da esperança de vida = 80,4 – 27,5

= 0,882 Índice da esperança de vida = 76,6 – 22,5

= 0,902 87,5 – 27,5 82,5 – 22,5

A seguir, os índices feminino e masculino são combinados para criar o índice de esperança de vida distribuído igualmente, utilizando a fórmula geral dos índices distribuídos igualmente.

FEMININO MASCULINOParcela da população: 0,507 Parcela da população: 0,493Índice da esperança de vida: 0,882 Índice da esperança de vida: 0,902

Índice da esperança de vida distribuído igualmente = {[0,507 (0,882–1)] + [0,493 (0,902–1)]}–1 = 0,891

2. Cálculo do índice da educação distribuído igualmentePrimeiro, os índices para a taxa de alfabetização de adultos e para a taxa de escolarização bruta combinada do primário, secundário e superior são calculados separadamente para mulheres e homens. O cálculo destes índices é directo, porque os indicadores utilizados já estão normalizados entre 0 e 100.

FEMININO MASCULINOTaxa de alfabetização de adultos: 93,9% Taxa de alfabetização de adultos: 97,8%Índice de alfabetização de adultos: 0,939 Índice de alfabetização de adultos: 0,978Taxa de escolarização bruta: 83,5% Taxa de escolarização bruta: 82,1%Índice de escolarização bruta: 0,835 Índice de escolarização bruta: 0,821

Segundo, o índice da educação, que dá uma ponderação de dois terços ao índice de alfabetização de adultos e de um terço ao índice de escolarização bruta, é calculado separadamente para mulheres e homens.

Índice da educação = 2/3 (índice de alfabetização de adultos) + 1/3 (índice de escolarização bruta)

Índice da educação feminina = 2/3 (0,939) + 1/3 (0,835) = 0,905

Índice da educação masculina = 2/3 (0,978) + 1/3 (0,821) = 0,926

Finalmente, os índices da educação feminina e masculina são combinados para criar o índice da educação distribuído igualmente:

FEMININO MASCULINOParcela da população: 0,507 Parcela da população: 0,493Índice da educação: 0,905 Índice da educação: 0,926

Índice da educação distribuído igualmente = {[0,507 (0,905–1)] + [0,493 (0,926–1)]}–1 = 0,915

3. Cálculo do índice do rendimento distribuído igualmentePrimeiro, os rendimentos auferidos feminino e masculino (dólares PPC) são estimados (para pormenores sobre o cálculo, ver a adenda a esta nota técnica). Depois, o índice do rendimento é calculado para cada um dos sexos. Tal como para o IDH, o rendimento é ajustado considerando o logaritmo do rendimento auferido estimado (dólares PPC):

Índice do rendimento = log (valor actual) – log (valor mínimo)

log (valor máximo) – log (valor mínimo)

FEMININO MASCULINORendimento auferido Rendimento auferidoestimado (dólares PPC): 12.360 estimado (dólares PPC): 24.687

Índice do rendimento = log (12.360) – log (100)

= 0,804 Índice do rendimento = log (24.687) – log (100)

= 0,919log (40.000) – log (100) log (40.000) – log (100)

O cálculo do IDG continua na página seguinte

TECHNICAL NOTES 243

Cálculo do IDG (continuação)

Segundo, os índices do rendimento feminino e masculino são combinados para criar o índice do rendimento distribuído igualmente:

FEMININO MALEParcela da população: 0,507 Parcela da população: 0,493Índice do rendimento: 0,804 Índice do rendimento: 0,919

Índice do rendimento distribuído igualmente = {[0,507 (0,804–1)] + [0,493 (0,919–1)]}–1 = 0,857

4. Cálculo do IDGO cálculo do IDG é directo. É simplesmente a média não ponderada dos três índices componentes – o índice da esperança de vida distribuído igualmente, o índice da educação distribuído igualmente e o índice do rendimento distribuído igualmente..

IDG = 1/3 (índice da esperança de vida) + 1/3 (índice da educação) + 1/3 (iíndice do rendimento)= 1/3 (0,891) + 1/3 (0,915) + 1/3 (0,857) = 0,888

Por que razão � = 2 no cálculo do IDG

O valor de � é a dimensão da penalização pela desigualdade entre os sexos. Quanto maior o valor, mais fortemente a sociedade é penalizada pela existência de desigualdades.

Se � = 0, a desigualdade entre os sexos não é penalizada (neste caso, o IDG teria o mesmo valor que o IDH). À medida que � cresce para infinito, dá-se cada vez mais peso ao grupo com menor realização.

O valor 2 é utilizado no cálculo do IDG (tal como no MPG). Este valor penaliza moderadamente a desigualdade entre os sexos na realização.

Para uma análise pormenorizada da formulação matemática do IDG, ver "Gender Inequlity in Human Development: Theories and Measurement", de Sudhir Anand e Amartya Sen, "UNDP's Gender-Related Indices: A Critical Review", de Kalpana Bardhan e Stephan Klasen, e as notas técnicas no Relatório de Desenvolvimento Humano 1995 e no Relatório de Desenvolvimento Humano 1999 (ver a lista de leituras seleccionadas no fim desta nota técnica).


A medida de participação segundo o género (MPG)

A MPG, centrada mais nas oportunidades das mulheres do que nas suas capacidades, capta a desigualdade entre os sexos em três áreas fundamentais:

• Participação política e poder de tomada de decisão, medidos pelas parcelas percentuais de mulheres e homens nos lugares parlamentares.• Participação económica e poder de tomada de decisão, medidos por dois indicadores – as parcelas percentuais de mulheres e homens nas funções de legislador, funcionário superior e gestor e as parcelas percentuais de mulheres e homens nas funções especializadas e técnicas.• Poder sobre os recursos económicos, medido pelo rendimento auferido estimado de mulheres e homens (dólares PPC).

Para cada uma destas três dimensões, é calculada uma percentagem equivalente distribuída igual-mente (PEDI), como uma média ponderada pela população, de acordo com a seguinte fórmula geral:

PEDI = {[parcela feminina da população (índice feminino1–�)]+ [parcela masculina da população (índice masculino1–�)]}1/1–�

� mede a aversão à desigualdade. Na MPG (tal como no IDG), � = 2, o que penaliza modera-damente a desigualdade. A fórmula passa a ser:

PEDI = {[parcela feminina da população (índice feminino–1)]+ [parcela masculina da população (índice masculino–1)]}–1

Para a participação política e económica e a tomada de decisão, a PEDI é, então, indexada dividindo-a por 50. A razão desta indexação: numa sociedade ideal, que igualiza o poder dos dois sexos, as variáveis MPG são iguais a 50% – ou seja, a parcela das mulheres seria igual à dos homens para cada variável.

Finalmente, a MPG é calculada como uma média simples das três PEDI indexadas.

Cálculo da MPG

A ilustração do cálculo da MPG usa dados de Singapura.

1. Cálculo da PEDI da representação parlamentarA PEDI para representação parlamentar mede o poder relativo das mulheres em termos da sua participação política. A PEDI é calculada utilizando as parcelas feminina e masculina da população e as parcelas percentuais de mulheres e homens nos lugares parlamentares, de acordo com a fórmula geral:

FEMININO MASCULINOParcela da população: 0,496 Parcela da população: 0,504Parcela parlamentar: 6,5% Parcela parlamentar: 93,5%

PEDI da representação parlamentar = {[0,496 (6,5–1)] + [0,504 (93,5–1)]}–1 = 12,24

Esta PEDI inicial é, então, indexada a um valor ideal de 50%.

PEDI indexada da representação parlamentar = 12,24

= 0,24550

2. Cálculo da PEDI da participação económicaUtilizando a fórmula geral, calcula-se uma PEDI para as parcelas percentuais de mulheres e homens nas funções de legislador, funcionário superior e gestor e uma outra para as parcelas percentuais de mulheres e homens nas funções especializadas e técnicas. A média simples das duas medidas dá a PEDI da participação económica.

FEMININO MASCULINOParcela da população: 0,496 Parcela da população: 0,504Parcela percentual nas funções de legislador, Parcela percentual nas funções de legislador, funcionário superior e gestor: 21,5% funcionário superior e gestor: 78,5%Parcela percentual nas funções especializadas Parcela percentual nas funções especializadas e técnicas: 41,7% e técnicas: 58,3%

PEDI das funções de legislador, funcionário superior e gestor = {[0,496 (21,5–1)] + [0,504 (78,5–1)]}–1 = 33,91

PEDI indexada das funções de legislador, funcionário superior e gestor = 33.91

= 0,67850

PEDI das funções especializadas e técnicas = {[0.496 (41.7–1)] + [0.504 (58.3–1)]}–1 = 48.69

PEDI indexada das funções especializadas e técnicas = 48.69

= 0.97450

As duas PEDI indexadas são médias para calcular a PEDI da participação económica:

PEDI da participação económica = 0,678 + 0,974

= 0,8262

3. Cálculo da PEDI do rendimentoO rendimento auferido (dólares PPC) é estimado separadamente para mulheres e homens e, depois, indexado às balizas, tanto para o IDH como para o IDG. Mas, para a MPG, o rendimento indexado é baseado em valores não ajustados e não no logaritmo do rendimento auferido estimado. (Para pormenores sobre a estimação do rendimento auferido por homens e mulheres, ver a adenda a esta nota técnica).

FEMININO MASCULINOParcela da população: 0,496 Parcela da população: 0,504Rendimento auferido estimado (dólares PPC): 13.693 Rendimento auferido estimado (dólares PPC): 27.739

Índice do rendimento = 13.693 – 100

= 0,341 Índice do rendimento = 27.739 – 100

= 0,693 40.000 – 100 40.000 – 100

Os índices feminino e masculino são, então, combinados para determinar o índice distribuído igualmente:

PEDI do rendimento = {[0,496 (0,341–1)] + [0,504 (0,693–1)]}–1 = 0,458

4. Cálculo da MPGUma vez calculada a PEDI para as três dimensões da MPG, a determinação desta é directa. É uma média simples dos três índices PEDI.

MPG = 0,245 + 0,826 + 0,458

= 0,509 3

TECHNICAL NOTES 245

Leituras seleccionadas

Anand, Sudhir, and Amartya Sen. 1994. “Human Development Index: Methodology and Measurement.” Occasional Paper 12. United Nations Development Programme, Human Development Report Office, New York. (HDI)

———. 1995. “Gender Inequality in Human Development: Theories and Measurement.” Occasional Paper 19. United Nations Development Programme, Human Development Report Office, New York. (GDI, GEM)

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ADENDA À NOTA TÉCNICA 1

Rendimento auferido feminino e masculino

Apesar da importância dos dados do rendimento desagregados por sexos, não estão disponíveis medidas directas. Por isso, foram produzidos, para este Relatório, estimativas brutas dos rendimentos auferidos por mulheres e homens.

O rendimento pode ser visto de duas formas: como um recurso para o consumo e como ganhos dos indivíduos. Como medida de uso, é difícil a sua desagregação entre homens e mulheres porque os recursos são partilhados dentro da unidade familiar. Pelo contrário, os ganhos são separáveis porque os diferentes membros da família são remunerados separadamente.

A medida do rendimento utilizada no IDG e na MPG indica a capacidade do indivíduo para obter rendimento. É utilizada no IDG para captar as disparidades entre homens e mulheres no controlo dos recursos e, na MPG, para captar a indepen-dência económica das mulheres. (Para questões conceptuais e metodológicas relacionadas com esta abordagem, ver "Gender Inequality in Human Development", de Sudhir Anand e Amartya Sen, e o capítulo 3 e notas técnicas 1 e 2 do Relatório de Desenvolvimento Humano 1995; ver a lista de leituras seleccionadas no fim desta notas técnica.)

Os rendimentos auferidos feminino e masculino (dólares PPC) são estimados utilizando os dados seguintes:

• Rácio entre o salário não agrícola feminino e o salário não agrícola masculino.• Parcelas masculina e feminina da população economicamente activa..• População feminina e masculina total.• PIB per capita (dólares PPC).

SímbolosWf / Wm = rácio entre o salário não agrícola feminino e o salário não agrícola masculinoEAf = parcela feminina da população economicamente activaEAm = parcela masculina da população economicamente activaSf = parcela feminina da remuneração salarialY = PIB total (dólares PPC)Nf = população feminina totalNm = população masculina totalYf = rendimento auferido feminino estimado (dólares PPC)Ym = rendimento auferido feminino estimado (dólares PPC)

Nota

Devido aos arredondamentos, os cálculos com base em dados, nesta nota técnica, podem pro-duzir resultados diferentes dos apresentados nos quadros de indicadores.

Estimação dos rendimentos auferidos feminino e masculino

Esta ilustração da estimação dos rendimentos auferidos feminino e masculino usa dados de 1999 para Israel.

1. Cálculo do PIB total (dólares PPC)O PIB total (dólares PPC) é calculado multiplicando o PIB per capita (dólares PPC) pela população total.

População total = 5.910 (milhares)PIB per capita (dólares PPC): 18.440PIB total (dólares PPC) = 5.910 (18.440) = 108.980.400 (milhares)

2. Cálculo da parcela feminina da remuneração salarialComo os dados sobre salários nas áreas rurais e no sector informal são raros, o Relatório usou salários não agrícolas e assumiu que o rácio entre os salários femininos e os salários masculinos no sector não agrícola é aplicável ao resto da economia. A parcela feminina da remuneração salarial é calculada utilizando o rácio entre o salário não agrícola feminino e o salário não agrícola masculino e as parcelas percentuais feminina e masculina da população economicamente activa. Onde os dados sobre o rácio salarial não estão disponíveis, é utilizado um valor de 75%, a média não ponderada (valor arredondado) dos países que têm dados disponíveis.

Rácio entre os salários não agrícolas feminino e masculino (Wf /Wm ) = 0,75Parcela percentual feminina da população economicamente activa (EAf ) = 40,7%Parcela percentual masculina da população economicamente activa (EAm ) = 59,3%

Parcela feminina da remuneração salarial (Sf ) = Wf /Wm (EAf ) =

0,75 (40,7) = 0,340

[Wf /Wm (EAf )] + EAm [0,75 (40,7)] + 59,3

3. Cálculo dos rendimentos auferidos feminino e masculinoÉ necessário assumir a hipótese de que a parcela feminina da remuneração salarial é igual à parcela feminina do PIB.

Parcela feminina da remuneração salarial (Sf ) = 0,340PIB total (dólares PPC) (Y ) = 108.980.400 (milhares)População feminina (Nf ) = 2.995 (milhares)

Rendimento auferido feminino estimado (dólares PPC) (Yf ) = Sf (Y )

= 0,340 (108.980.400)

= 12.372 Nf 2.995

População masculina (Nm ) = 2.915 (milhares)

Rend. auferido masculino estimado (dól. PPC) (Ym ) = Y – Sf (Y )

= 108.980.400 – [0,340 (108.980.400)]

= 24.675Nm 2.915


O índice de realização tecnológica (IRT) é um índice composto concebido para captar o desempenho dos países na criação e difusão de tecnologia e na construção de uma base de qualificações humanas. O índice mede a realização em quatro dimensões:

• Criação de tecnologia, medida pelo número de patentes concedidos a residentes per capita e pelas receitas de royalties e direitos de licenças recebidos do exterior per capita.• Difusão de inovações recentes, medida pelo número de anfitriões de Internet per capita e pela parcela das exportações de alta e média tecnologia nas exportações totais. • Difusão de inovações antigas, medida por telefones (por cabo e móveis) per capita e consumo de electricidade per capita.• Qualificações humanas, medidas pelos anos médios de escolaridade da população com idade igual ou superior a 15 anos e pela taxa de escolarização bruta no ensino superior em ciências.

Para cada um dos indicadores nestas dimensões, os valores mínimo e máximo observados (entre todos os países com dados) são escolhidos como "balizas". O desempenho de cada indicador é expresso como um valor entre 0 e 1, aplicando a fórmula geral seguinte:

Índice do = valor actual – valor mínimo observado

indicador valor máximo observado– valor mínimo observado

O índice de cada dimensão é, então, calculado como a média simples dos seus índices de indicadores. O IRT, por seu lado, é a média simples dos quatro índices de dimensão.

Balizas para o cálculo do IRT

Valor Valormáximo mínimo

Indicador observado observado

Patentes concedidos a residentes (por milhões de pessoas) 994 0

Royalties e direitos de licenças recebidos (dólares EUA por 1.000 pessoas) 272,6 0

Anfitriões de Internet (por 1.000 pessoas) 232,4 0

Exportações de alta e média tecnologia (em % das exportações totais de bens) 80,8 0

Telefones (cabo e móveis, por 1.000 pessoas) 901a 1

Consumo de electricidade (Kilowatt-horas per capita) 6.969a 22

Anos médios de escolaridade (15 anos e mais) 12,0 0,8

Taxa de escolarização bruta no superior em ciências (%) 27,4 0,1

a. Média da OCDE

NotaDevido aos arredondamentos, os cálculos com base em dados, nesta nota técnica, podem produzir resultados diferentes dos apresentados no quadro anexo A2.1. do capítulo 2.

Cálculo do IRT

Esta ilustração do cálculo do IRT usa dados da Nova Zelândia, para vários anos em 1997-2000.

1. Cálculo do índice de criação tecnológicaAs patentes e as receitas de royalties e direitos de licenças são utilizadas para uma aproximação ao nível da criação tecnológica. Os índices dos dois indicadores são calculados de acordo com a fórmula geral.

Índice de patentes = 103 – 0

= 0,104 994 – 0

Índice de royalties e direitos de licenças = 13,0 – 0,0

= 0,048 272,6 – 0,0

O índice de criação tecnológica é a média simples destes dois índices:

Índice de criação tecnológica = 0,104 + 0,048

= 0,076 2

2. Cálculo do índice de difusão das inovações recentesO índice de difusão das inovações recentes é calculado através da mesma fórmula, utilizando os anfi-triões de Internet e a parcela das exportações de alta e média tecnologia nas exportações totais de bens.

Índice de anfitriões de Internet = 146,7 – 0,0

= 0,631 232,4 – 0,0

Índice de exportações de alta e média tecnologia = 15,4 – 0,0

= 0,191 80,8 – 0,0

Índice de difusão das inovações recentes = 0,631 + 0,191

= 0,411 2

3. Cálculo do índice de difusão das inovações antigasOs dois indicadores utilizados para representar a difusão das inovações antigas são os telefones (por cabo e móvel) e o consumo de electricidade per capita. Neste caso, os índices são calculados utilizando o logaritmo do valor e a baliza mais alta é a média da OCDE. Para uma discussão mais pormenorizada, ver anexo 2.1.

Índice de telefonia = log (720) – log (1)

= 0,967 log (901) – log (1)

O valor da Nova Zelândia para o consumo de electricidade foi estabelecido em 6,969, valor máximo observado, porque excedia a baliza.

Índice de electricidade = log (6.969) – log (22)

= 1,000 log (6.969) – log (22)

Índice de difusão das inovações antigas = 0,967 + 1,000

= 0,984 2

4. Cálculo do índice de qualificações humanasO índice de qualificações humanas é calculado de acordo com a fórmula geral, utilizando os anos médios de escolaridade e a taxa de escolarização bruta no superior em ciências.

Índice de anos médios de escolaridade = 11,7 – 0,8

= 0,973 12,0 – 0,8

Índice de escolarização bruta no superior em ciências = 13,1 – 0,1

= 0,476 27,4 – 0,1

Índice de qualificações humanas = 0,973 + 0,476

= 0,725 2

5. Cálculo do índice de difusão tecnológicaUma média simples dos quatro índices de dimensão dá-nos o índice de realização tecnológica.

IRT = 0,076 + 0,411 + 0,984 + 0,725

= 0,5494

NOTA TÉCNICA 2CÁLCULO DO ÍNDICE DE REALIZAÇÃOTECNOLÓGICA

TECHNICAL NOTES 247

NOTA TÉCNICA 3AVALIAÇÃO DO PROGRESSO EM DIRECÇÃO AOS OBJECTIVOS DO DESENVOLVIMENTO E ERRADICAÇÃO DA POBREZA DA DECLARAÇÃO DO MILÉNIO

O Relatório de Desenvolvimento Humano deste ano avalia o progresso dos países em direcção a objectivos específicos definidos nos objectivos do desenvolvimento e erradicação da pobreza da Declaração do Milénio. Cada meta foi fixada em 2015, com 1990 como ano de referência. Assim, por exemplo, atingir uma meta de redução para metade de uma taxa ou rácio, significa reduzir o valor de 1990 em 50% no ano 2015. A avaliação das realizações dos países entre 1990 e 2015 revela se eles estão a progredir suficientemente depressa para atingir as metas.

A monitorização do progresso ao nível mundial requer que os dados sejam compatíveis. No entanto, faltam dados ou não são de confiança para algumas metas ou para muitos países. Os países com níveis mais elevados de desenvolvimento são os que mais provavelmente dispõem de dados e, se incluídos na avaliação, deverão estar entre aqueles com melhor desempenho. Os países de rendimento elevado da OCDE foram excluídos desta avaliação. O número de países cujo progresso foi avaliado para cada uma das metas, varia de 58 a 159 (ver quadro NT 3.1).

A avaliação das realizações dos países em 1999 foi baseada nos critérios seguintes:

• Realizado: O país já alcançou a meta.• No caminho: O país atingiu a taxa de progresso necessária para alcançar a meta em 2015, ou atingiu 90% dessa taxa de progresso.• Atrasado: O país atingiu 70-89% da taxa de progresso requerida para alcançar a meta em 2015. • Muito atrasado: O país atingiu menos de 70% da taxa de progresso requerida.• Em queda: O nível de realização do país é pior em 1999 do que em 1990, caindo pelo menos 5 pontos percentuais.

A taxa de progresso necessária para alcançar a meta é determinada pela realização que seria necessária em 1999, assumindo um percurso linear do progresso. Onde não existem dados disponíveis para 1990 ou 1999, foram utilizados os dados do ano mais próximo. Todos os países dentro dos 10 pontos percentuais do objectivo universal (tal como 100% da escolarização), em 1999, são considerados com estando "no caminho".

O indicador preferido para avaliar o progresso relativamente à redução para metade da proporção de pessoas na stuação de pobreza extrema é a parcela da população que vive com menos de 1 dólar (PPC) por dia, mas não há muita disponibilidade de séries temporais nacionais baseadas nesta linha de pobreza. Foi, por isso, escolhida uma aproximação alternativa, que utiliza as estimativas de taxas de crescimento de um

estudo de Hanmer e Naschold (2000). Este estudo desenvolveu taxas de crescimento para dois cenários: actividades habituais (assumindo que não há mudanças nos padrões de crescimento) e condições favoráveis aos pobres (em que os benefícios do crescimento chegam aos pobres mais depressa).

Em cada cenário, a taxa de crescimento necessária para um país alcançar a meta de reduzir a pobreza para metade em 2015 depende de o país ter uma desigualdade baixa ou elevada, tal como é medida pelo índice de Gini. Os países com desigualdade elevada (definida como um índice de Gini igual ou superior a 43) requerem um crescimento mais rápido para alcançar a meta (quadro NT 3.2). Dadas essas taxas de crescimento, o progresso de cada país foi avaliado em função do grau de realização da taxa de crescimento requerida.

Para muitos outros indicadores-a taxa de mortalidade materna, a percentagem de pessoas com acesso a fontes de água melhoradas e a percentagem de crianças que atingem o 5º ano – as taxas de progresso são desconhecidas, porque é difícil obter dados fidedignos e porque as séries temporais não estão disponíveis. Têm sido realizadas avaliações alternativas, baseadas no desempenho dos anos mais recentes, para os quais estão disponíveis dados razoavelmente fidedignos. (quadro NT 3.3).

Quadro nota técnica 3.2Taxa de crescimento anual do PIB per capita necessária para reduzir a pobreza para metade em 2015Percentagem

Actividades Condiçõeshabituais favoráveis

aos pobres

Países com desigualdade elevada (índice de Gini � 43) 7,1 3,7

Países com desigualdade baixa (índice de Gini � 43) 3,7 1,5

Fonte: Hanmer e Naschold 2000.

Quadro nota técnica 3.3Critérios para avaliação do progresso na mortalidade materna, acesso a fontes de água melhoradas e conclusão da escolaridade primária

Pessoas com acesso Crianças queTaxa de mortalidade materna a fontes de água melhoradas atingem o 5º ano

(por 100.000 nados-vivos) (%) (%)Avaliação 1995 1999 coorte de 1995

Realizado < 20 100 100

No caminho 21–99 90–99 90–99

Atrasado 100–599 70–89 70–89

Muito atrasado 600 ou mais �70 �70

Quadro nota técnica 3.1 Indicadores utilizados na avaliação do progresso em direcção aos objectivos da Declaração do Milénio

Indicador

Taxa de crescimento anual médio do PIB per capita, 1990-99 e índice de Gini, 1990-99b

Percentagem de pessoas subalimentadas, 1990/92 e 1996/98

Percentagem de pessoas com acesso a fontes de água melhoradas, 1999

Taxa de escolarização primária bruta, 1990 e 1995-97b

Percentagem de crianças que atingem o 5º ano, coorte de 1995

Rácio entre raparigas e rapazes escolarizados (taxas de escolarização bruta), 1990 e 1995-97b

Nível primário

Nível secundário

Taxa de mortalidade materna (por 100.000 nados-vivos), 1995

Taxa de mortalidade infantil (por 1.000 nados-vivos), 1990 e 1999c

Taxa de mortalidade de menores de cinco (por 1.000 nados-vivos), 1990 e 1999

Países avaliadosa

85 (77)

86 (73)

133 (82)

58 (39)

83 (39)

88 (63)

85 (64)

145 (85)

159 (85)

159 (85)

Fonte

World Bank 2001a e 2001b

FAO 2000

UNICEF 2000

UNESCO 2001c

UNESCO 2000d

UNESCO 1999

UNESCO 1999

Hill, AbouZahr e Wardlaw 2001

UNICEF 2001

UNICEF 2001

Pobreza extrema

Fome

Água potável

Educação universal

Igualdade entre os sexos

Mortalidade materna

Mortalidade infantil e juvenil

a. Os números entre parêntesis referem-se à percentagem da população mundial coberta pela avaliação.b. Os dados referem-se ao ano mais recente disponível durante o período indicado.c. Objectivo do desenvolvimento internacional.


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Ajuda líquida das ONG Transferência de recursos pororganizações não governamentais nacionais (agências pri-vadas sem fins lucrativos) para países em desenvolvi-mento ou territórios identificados na Parte I da lista depaíses beneficiários da Comissão de Ajuda ao Desen-volvimento (CAD). Calculada como fluxos líquidosenviados pelas ONG menos a transferência de recursosque estas recebem do sector oficial (que já estão incluí-dos na ajuda pública ao desenvolvimento). Ver ajudapública ao desenvolvimento (APD).

Ajuda pública ao desenvolvimento (APD) paraos países menos desenvolvidos Ver ajuda públicaao desenvolvimento (APD), líquida e as classifi-cações de países para os países menos desenvolvidos.

Ajuda pública ao desenvolvimento (APD), líquidaDonativos ou empréstimos, líquidos de reembolsos,para determinados países ou territórios identificados naParte I da lista de países beneficiários da Comissão deAjuda ao Desenvolvimento (CAD), que são concedidospelo sector público e cujo objectivo principal é a pro-moção do desenvolvimento económico e do bem-estar,em termos financeiros concessionais.

Ajuda pública Donativos ou empréstimos que obede-cem aos mesmos padrões da ajuda pública ao desen-volvimento (APD), excepto que os seus beneficiários nãosão qualificados para a APD. A Parte II da lista depaíses beneficiários da Comissão de Ajuda ao Desen-volvimento (CAD) identifica os beneficiários da ajudapública.

Alfabetização de adultos, taxa Percentagem da popu-lação com 15 anos ou mais que pode, com compreensão,ler e escrever um texto pequeno e simples sobre o seu quo-tidiano.

Alfabetização de jovens, taxa Percentagem da popu-lação com idade entre 15 e 24 anos que pode, com com-preensão, ler e escrever um texto pequeno e simples sobreo seu quotidiano.

Altura deficiente para a idade, crianças menoresde cinco anos Inclui raquitismo moderado ou grave,definido como inferior a dois desvios padrões da alturamédia por idade da população de referência.

Analfabetismo de adultos, taxa Calculado como 100menos a taxa de alfabetização de adultos. Ver alfabeti-zação de adultos, taxa.

Armas convencionais, transferência Refere-se àtransferência voluntária, pelo fornecedor, de armas comobjectivo militar e destinadas às forças armadas, para-militares, ou agências de informação de outro país(exclui, portanto, as armas capturadas ou obtidas atravésde desertores). Incluem os principais sistemas ou armasconvencionais, em seis categorias: navios, aeronaves,mísseis, artilharia, veículos blindados e sistemas dedirecção e radar (excluem-se camiões, serviços, munições,armas pequenas, artigos de apoio, componentes e tecno-logia componente, ou artilharia naval com menos de 100milímetros de calibre).

Ciências, matemática e engenharia, estudantesdo superior em A parcela dos estudantes do ensinosuperior inscritos em ciências naturais; engenharia;matemática e ciências de computadores; arquite-ctura e planeamento urbano; transportes e comu-nicações; programas de comércio, artesanato eindústria; agricultura, silvicultura e pesca. Ver edu-cação.

Cientistas e engenheiros em I&D Pessoas for-madas para trabalhar em qualquer área científica, queestão integradas em actividades especializadas deinvestigação e desenvolvimento (I&D). Muitas dessasactividades requerem a conclusão do ensino supe-rior.

Combustível tradicional, consumo Consumo esti-mado de lenha, carvão, bagaço e resíduos animais evegetais. O consumo de combustível tradicional e oconsumo de energia comercial somam, em conjunto, oconsumo total de energia.

Consumo de cigarros por adulto, média anualSoma da produção e importação menos exportação decigarros, dividido pela população com idade igual ousuperior a 15 anos.

Contraceptivos, taxa de utilização Percentagem demulheres casadas em idade fértil (15-49) que utilizam,ou cujos maridos utilizam, qualquer forma de contra-cepção, tanto moderna como tradicional.


Definições de termos estatísticos

Crianças que atingem o 5º ano Percentagem dascrianças que, tendo começado o ensino primário, even-tualmente atingirão o 5º ano (4º ano, se a duração doensino primário for de quatro anos). A estimativa baseia-se no método do coorte reconstruído, que utiliza dadossobre matrículas e repetentes para dois anos conse-cutivos.

Criminalidade total Refere-se aos 11 crimes registadosno Inquérito Internacional sobre Vítimas da Crimina-lidade: roubo, assalto de casas, tentativa de assalto,roubo de carros, vandalismo de carros, roubo de bici-cletas, assalto sexual, assalto a carros, roubo de pro-priedade pessoal, assalto e ameaça, e roubo demotocicletas ou bicicletas motorizadas. Ver criminali-dade, pessoas vitimizadas.

Criminalidade, pessoas vitimizadas Percentagemda população que entende que foi vitimizada por certotipo de crime no ano anterior, baseado nas respostas aoInquérito Internacional sobre Vítimas da Criminali-dade. Para informações adicionais, ver caixa 3 dasnotas sobre as estatísticas.

Desemprego de longa duração Desemprego comduração de 12 meses ou mais. Ver desemprego.

Desemprego jovem Refere-se ao desemprego entre os15 (ou 16) e os 24 anos, dependendo das definiçõesnacionais. Ver desemprego.

Desemprego Todas as pessoas acima de uma idadedefinida que não têm emprego remunerado, nem são tra-balhadores independentes, mas que se encontramdisponíveis para trabalhar e deram os passos necessáriospara encontrar emprego remunerado ou para traba-lharem como independentes.

Educação, despesa pública Despesa na educaçãopública mais subsídios à educação privada nos níveisprimário, secundário e superior. Inclui despesas emtodos os níveis da administração-central, regional elocal. Ver educação, níveis.

Educação, índice Um dos três índices utilizados na con-strução do índice de desenvolvimento humano. Baseia-se na taxa de alfabetização de adultos e na taxa deescolarização bruta combinada dos ensinos primário,secundário e superior. Para pormenores sobre o processode cálculo do índice da educação, ver nota técnica 1.

Educação, níveis A educação é classificada em primária,secundária e superior, de acordo com a ClassificaçãoInternacional Tipo da Educação (CITED). Ensinopré-primário (CITED, nível 0): é dispensado em esco-las como jardins-de-infância, escolas maternais e infan-tis e destina-se às crianças que não têm idade suficientepara se matricularem no primeiro nível. Ensino primário(CITED, nível 1): fornece os elementos básicos da edu-cação, em escolas como as elementares ou primárias.

Ensino secundário (CITED, níveis 2 e 3): é baseado emquatro anos, pelo menos, de instrução prévia no primeironível e ministra a instrução geral ou especializada, ouambas, dispensada em instituições como escolas inter-médias, secundárias, liceus, escolas de formação de pro-fessores a este nível e escolas técnicas e profissionais.Ensino superior (CITED, níveis 5-7): refere-se à edu-cação em instituições como universidades, escolas supe-riores de educação ou escolas profissionaissuperiores-exigindo como condição mínima de admis-são a conclusão, com sucesso, da educação do 2º nívelou a prova de aquisição de um nível equivalente deconhecimentos.

Electricidade, consumo per capita Refere-se à pro-dução bruta, per capita, que inclui o consumo de estaçõesauxiliares e quaisquer perdas nos transformadores con-siderados partes integrantes das estações. Também incluia produção total de energia eléctrica pelas estações debombeamento, sem dedução da energia eléctrica con-sumida pelas bombas.

Emissões de dióxido de carbono Emissões de dió-xido de carbono antropogenético (origem humana)provenientes da combustão de combustíveis fósseis e daprodução de cimento. As emissões são calculadas a par-tir de dados do consumo de combustíveis sólidos, líqui-dos e gasosos e da combustão fulgurante da gasolina.

Emprego por actividade económica Emprego naindústria, agricultura ou serviços, segundo a definiçãodo sistema de Classificação Internacional Tipo da Indús-tria (CITI) (revisão 2 e 3). Indústria refere-se às activi-dades de mineração, extracção de pedras, manufactura,construção e serviços públicos (gás, água e electrici-dade). Agricultura refere-se às actividades agrícolas, decaça, silvicultura e pesca. Serviços referem-se ao comér-cio por grosso e a retalho; restaurantes e hotéis; trans-portes, armazenagem e comunicações; finanças, seguros,imobiliário e serviços comerciais; e aos serviços pes-soais, sociais e comunitários.

Energia utilizada, PIB por unidade de Rácio do PIB(dólares PPC) pela energia comercial utilizada, medidoem quilogramas de equivalente petróleo. Este ráciofornece uma medida da eficiência da energia, mostrandoestimativas comparáveis e consistentes do PIB real entrepaíses relativamente aos inputs físicos (unidades de uti-lização de energia). Ver PIB (produto interno bruto) ePPC (paridade do poder de compra).

Escolaridade, anos médios de A duração média emanos de escolaridade atingida pela população com idadeigual ou superior a 15 anos.

Escolarização, taxa de bruta no superior de ciên-cias Número de estudantes matriculados no ensinosuperior de ciências, independentemente da idade, empercentagem da população do grupo de idades especí-fico. As Ciências incluem ciências naturais; engenharia;

DEFINIÇÕES DE TERMOS ESTATISTICOS 251

matemática e ciências de computadores; arquitectura eplaneamento urbano; transporte e comunicações; pro-gramas de comércio, artesanato e industriais; e agricul-tura, silvicultura e pesca. Ver, também, educação, níveise escolarização, taxa bruta.

Escolarização, taxa de bruta Número de estudantesmatriculados num nível de educação, independente-mente da idade, em percentagem da população corre-spondente ao grupo de idades para esse nível. Vereducação, níveis.

Escolarização, taxa de líquida Número de estudantesmatriculados num nível de educação, que tem a idadeescolar oficial para esse nível, em percentagem da popu-lação que tem idade escolar oficial para esse nível. Vereducação, níveis.

Esperança de vida à nascença Número de anos queviveria uma criança recém-nascida se os padrões demortalidade prevalecentes no tempo do seu nascimentose mantivessem os mesmos ao longo da sua vida.

Esperança de vida, índice Um dos três índices uti-lizados na construção do índice de desenvolvimentohumano. Para pormenores sobre o processo de cálculodo índice da educação, ver nota técnica 1.

Exportações de alta e média tecnologia Ver expor-tações de alta tecnologia e exportações de média tec-nologia.

Exportações de alta tecnologia Inclui exportações deelectrónica e produtos eléctricos como turbinas, transis-tores, televisões, equipamento gerador de energia eequipamento processador de dados e telecomunicações,e outras exportações de alta tecnologia como máquinasfotográficas e de filmar, produtos farmacêuticos, equipa-mento aeroespacial e instrumentos ópticos e de medida.

Exportações de baixa tecnologia Inclui exportaçõesde têxteis, papel, produtos de vidro e produtos básicosde aço e ferro (tais como lâminas, fios e fundições nãotrabalhadas).

Exportações de bens e serviços Valor de todos osbens e outros serviços de mercado fornecidos ao restodo mundo, incluindo o valor de mercadorias, fretes,seguros, transportes, viagens, royalties, direitos delicenças e outros serviços. Excluem-se os rendimentosdo trabalho e da propriedade (formalmente chamadosde serviços factoriais).

Exportações de média tecnologia Inclui exportaçõesde produtos automotores, equipamento de manufactura(tais como máquinas de processamento agrícola, têxtilou alimentar), alguma formas de siderurgia (tubos eformas primárias) e produtos químicos tais comopolímeros, fertilizantes e explosivos.

Exportações de mercadorias Bens fornecidos aoresto do mundo, incluindo exportações primárias, man-ufacturadas e outras transacções. Ver exportações manu-facturadas e exportações primárias.

Exportações manufacturadas Inclui exportações deprodutos químicos, manufacturas básicas, máquinas ematerial de transporte e outros produtos manufactura-dos diversos, segundo a Classificação Tipo do Comér-cio Internacional.

Exportações primárias Definido segundo a Classi-ficação Tipo do Comércio Internacional para incluirexportações de produtos alimentares, produtos agrí-colas e matérias-primas, combustíveis, minérios emetais.

Fertilidade total, taxa Número médio de filhos queuma mulher teria, se as taxas de fertilidade de cadaidade específica se mantivessem inalteradas durante a suavida.

Fertilizantes, consumo Montante de fertilizantesmanufacturados-azoto (N), fosfato (P2O5) e potássio(K2O) – consumido por ano, por hectare de terra arávele semeada permanentemente.

Fluxos privados, outros Uma categoria que combinafluxos de investimento de carteira não criadores dedívida (a soma de capitais do país, receitas de depósi-tos e compras directas de acções por investidoresestrangeiros), fluxos de carteira criadores de dívida(obrigações emitidas compradas por investidoresestrangeiros) e empréstimos bancários e relacionados como comércio (empréstimos de bancos comerciais e out-ros créditos comerciais).

Fontes de água melhoradas, população que não usaCalculado como 100 menos a percentagem da populaçãoque usa fontes de água melhoradas. Ver fontes de águamelhoradas, população que usa.

Fontes de água melhoradas, população que usa Per-centagem da população com acesso regular a uma quan-tidade adequada de água potável, a partir de fontesmelhoradas. Acesso regular é definido com a disponi-bilidade de pelo menos 20 litros por pessoa e dia, de umafonte até um quilómetro da residência do utilizador.Fontes melhoradas incluem ligações às casas, canaliza-ções públicas, poços com bombas manuais, reservatóriosprotegidos, nascentes protegidas e recolha de água daschuvas (não estão incluídos vendedores, camiões cisternase reservatórios e nascentes não protegidos).

Forças armadas totais Forças estratégicas, terrestres,navais, aéreas, administrativas, de comando e de apoio.Também incluem forças paramilitares como polícia,guarda alfandegária ou de fronteira, quando têm for-mação em estratégias militares.


HIV/SIDA, pessoas que vivem com Número esti-mado de pessoas que vivem com HIV/SIDA, no fim doano indicado.

Importação de bens e serviços Valor de todos os bense outros serviços de mercado comprados ao resto domundo, incluindo o valor de mercadorias, fretes, seguros,transportes, viagens, royalties, direitos de licenças e out-ros serviços. Excluem-se os rendimentos do trabalho eda propriedade (formalmente chamados de serviçosfactoriais).

Índice de desenvolvimento ajustado ao género(IDG) Índice composto que mede a realização médianas três dimensões básicas captadas no índice de desen-volvimento humano: uma vida longa e saudável, conhe-cimento e um nível de vida digno-ajustado para reflectiras desigualdades entre homens e mulheres. Para por-menores sobre o modo de cálculo do índice, ver notatécnica 1.

Índice de desenvolvimento humano (IDH) Medidacomposta que mede a realização média em três dimen-sões básicas do desenvolvimento humano- uma vidalonga e saudável, conhecimento e um nível de vidadigno. Para pormenores sobre o modo de calculo doíndice, ver a nota técnica 1.

Índice de Gini Mede a extensão até à qual a dis-tribuição do rendimento (ou consumo) entre indiví-duos e famílias, num país, desvia de uma distribuiçãoperfeitamente igual. O valor 0 representa a igualdade per-feita e o valor 100 a desigualdade perfeita.

Índice de pobreza humana (IPH-1) para países emdesenvolvimento Índice composto que mede a privaçãonas três dimensões básicas captadas no índice de desen-volvimento humano-longevidade, conhecimento e nívelde vida. Para pormenores sobre o modo de calculo doíndice, ver a nota técnica 1.

Índice de pobreza humana (IPH-2) para paísesseleccionados da OCDE Índice composto que medea privação nas três dimensões básicas captadas no índicede desenvolvimento humano-longevidade, conheci-mento e nível de vida-e que ainda capta a exclusãosocial. Para pormenores sobre o modo de calculo doíndice, ver a nota técnica 1.

Índice de preços no consumidor Reflecte variaçõesde custo no consumidor médio quando este adquireum cabaz de bens e serviços, o qual pode ser fixo ouvariar em intervalos determinados.

Índice de realização tecnológica Um índice compostobaseado em oito indicadores para quatro dimensões: cria-ção tecnológica, difusão de inovações recentes, difusãode inovações antigas e qualificações humanas. Para maispormenores sobre o modo como o índice é calculado,ver nota técnica 2.

Instalações sanitárias adequadas, população comPercentagem da população que utiliza instalações sani-tárias adequadas, tais como a ligação a um sistema deesgotos ou a um reservatório séptico, uma retrete comautoclismo, uma retrete simples com fossa, ou umaretrete com fossa melhorada. Um sistema de descargadas excreções é considerado adequado se é privado oupartilhado (mas não público) e se separa, higienica-mente, as excreções do contacto humano.

Insuficiência de peso, crianças nascidas com Per-centagem de crianças que nascem com um peso inferiora 2.500 gramas.

Internet, anfitriões Um sistema de computadores liga-do à Internet – um terminal individual directamente li-gado, ou um computador que permite a múltiplosutilizadores, por seu intermédio, o acesso aos serviçosem rede.

Investigação e desenvolvimento, despesas deDespesas corrente e de capital (incluindo despesasgerais) na actividade criativa e sistemática destinada aaumentar o stock de conhecimento. Incluem-se a inves-tigação fundamental e aplicada e os trabalhos de desen-volvimento experimental que conduzem a novosinventos, produtos ou processos.

Investimento directo estrangeiro, fluxos líquidosFluxos líquidos de investimento para adquirir umaposição de gestão permanente (10% ou mais de acçõescom poder de voto) numa empresa que opera numaeconomia distinta da do investidor. É a soma das acções,reinvestimento de ganhos, outros capitais de longo prazoe capitais de curto prazo.

Legisladoras, funcionárias superiores e gestorasParcela das mulheres em funções definidas de acordocom a Classificação Internacional Tipo das Ocupações(CITO-88), incluindo legisladoras, funcionárias públi-cas superiores, chefes tradicionais e presidentes decâmaras, funcionárias superiores de organizações deinteresse particular, gestoras de empresas, directoras edirectoras executivas, gestoras de departamentos deprodução e operações e de outros departamentos egestoras gerais.

Linha de privação de rendimento, pessoas abaixoda Refere-se à percentagem da população que viveabaixo de uma determinada linha de pobreza:• 1 dólar por dia – a preços internacionais de 1985(equivalente a 1,08 dólares, a preços internacionais de1993), ajustado à paridade do poder de compra.• 4 dólares por dia – a preços internacionais de 1990,ajustado à paridade do poder de compra.• 11 dólares por dia (por pessoa numa família de três)-a preços internacionais de 1994, ajustado à paridade dopoder de compra.• Linha de pobreza nacional – a linha de pobreza con-siderada pelas autoridades como apropriada para o país.


•50% do rendimento médio – 50% do rendimento familiar disponível médio.

Lugares no parlamento ocupados por mulheresLugares ocupados por mulheres numa câmara baixaou única e numa câmara alta ou senado, onde for rele-vante.

Malária, casos Número total de casos de malária relata-dos à Organização Mundial da Saúde pelos países emque a malária é endémica. Muitos países relatam apenascasos confirmados laboratorialmente, mas muitos outrosda África Subsariana também relatam casos diagnosti-cados clinicamente.

Medicamentos essenciais, população com acessoaos Percentagem da população que tem acesso a um mí-nimo de 20 dos medicamentos mais essenciais, conti-nuamente e sem custos, nas instalações de saúde públicasou privadas, ou em farmácias, num percurso até uma horada residência.

Médicos Abrange os diplomados de uma faculdade ouescola de medicina em qualquer campo médico(incluindo o ensino, investigação e administração).

Medida de participação segundo o género (MPG)Índice composto que mede a desigualdade entre ossexos em três dimensões básicas do poder: participaçãoeconómica e tomada de decisão, participação política etomada de decisão e poder sobre os recursos económi-cos. Para pormenores sobre o modo de cálculo do índice,ver nota técnica 1.

Militar, despesa Todas as despesas do Ministério daDefesa e outros departamentos no recrutamento e for-mação do pessoal militar, assim como na construção ecompra de materiais militares e equipamento. A ajudamilitar está incluída nas despesas do país doador.

Mortalidade de menores de cinco, taxa A proba-bilidade de morrer entre o nascimento e os cinco anosexactos de idade, expressa por 1.000 nados-vivos.

Mortalidade infantil, taxa A probabilidade de mor-rer entre o nascimento e um ano exacto de idade,expresso por 1.000 nados-vivos.

Mortalidade materna, taxa registada Número anualregistado de óbitos de mulheres por causas relacionadascom a gravidez, por 100.000 nados-vivos, não ajustadoaos problemas, bem documentados, de sub-registo emá classificação.

Mulheres no governo ao nível ministerial Estabe-lecido de acordo com a definição de cada país do exe-cutivo nacional, pode incluir mulheres exercendo cargosde ministras ou vice-ministras, ou desempenhando ou-tras funções governamentais, incluindo secretarias par-lamentares.

Paridade do poder de compra (dólares PPC) Umataxa de câmbio que toma em consideração as diferençasde preços entre países, permitindo comparações inter-nacionais do produto e rendimentos reais. À taxa dólaresPPC (como se usa neste Relatório), 1 dólar PPC tem omesmo poder de compra na economia doméstica que 1dólar EUA tem nos Estados Unidos. Para pormenoressobre questões conceptuais e práticas relacionadas comas PPC, ver caixa 2 nas notas sobre as estatísticas.

Partos assistidos por técnicos de saúde Percentagemde partos assistidos por médico (especialista, não espe-cialista ou pessoa com qualificações de obstetrícia, quepode diagnosticar e gerir complicações obstetrícias bemcomo partos normais), enfermeira ou parteira (pessoaque completou com sucesso o curso recomendado deobstetrícia e é capaz de garantir a supervisão necessária,os cuidados e conselhos às mulheres durante a gravidez,dores de parto e período pós-parto e cuidar de recém-nascidos e bebés), ou parteiras tradicionais formadas(pessoa integrada no sistema formal de cuidados desaúde, que adquiriu, inicialmente, a sua competência apartejar ou através da aprendizagem com outras parteirastradicionais e que, posteriormente, foi submetida a umaformação extensiva).

Patentes concedidas a residentes Patentes são do-cumentos, emitidos por um gabinete público, quedescrevem uma invenção e criam uma situação legal, emque a invenção patenteada pode ser explorada normal-mente (produzida, utilizada, vendida ou importada)apenas pelo patenteado, ou com sua autorização. A pro-tecção das invenções é limitada, geralmente, até 20 anosda data de apresentação do pedido de concessão dapatente.

Peso deficiente para a idade, crianças menoresde cinco anos Inclui deficiência de peso, moderada ougrave, definida como inferior a dois desvios padrões dopeso médio por idade da população de referência.

Pessoas deslocadas internamente Refere-se às pes-soas que estão deslocadas dentro do seu próprio país ea quem o Alto-comissário das Nações Unidas para osRefugiados (ACNUR) concede protecção ou assistência,ou ambos, na sequência de um pedido especial de umórgão competente da ONU.

Pessoas que são funcionalmente analfabetas [comfalta de qualificações na literacia funcional] Pro-porção da população adulta (16-65 anos) com resulta-dos ao nível 1 da escala de literacia de prosa do InquéritoInternacional sobre Literacia de Adultos. A maior partedas tarefas, a este nível, requer que o leitor localize umainformação no texto que seja idêntica ou sinónima dainformação dada na directiva.

Pessoas subalimentadas Pessoas cujo consumo ali-mentar é, de forma crónica, insuficiente para obter osrequisitos energéticos mínimos.


PIB (produto interno bruto) Produção total de bense serviços para consumo final de uma economia, reali-zada por residentes e não residentes, independente-mente da sua afectação a factores produtivos nacionaisou estrangeiros. Não inclui deduções para depreciaçãodo capital físico ou esgotamento e degradação dos recur-sos naturais

PIB per capita (dólares PPC) Ver PIB (produtointerno bruto) e PPC (paridade do poder de com-pra).

PIB per capita, taxa de crescimento anual Taxa decrescimento anual calculada a partir do PIB per capitaem preços constantes, em unidades monetárias locais.

PIB, índice do Um dos três índices utilizados na con-strução do índice de desenvolvimento humano.É baseado no PIB per capita (dólares PPC). Para por-menores sobre o modo de cálculo do índice, ver nota té-cnica 1.

PNB (produto nacional bruto) Compreende o PIBmais o rendimento líquido de factores do exterior, queé o rendimento que os residentes recebem do exteriorpelos serviços factoriais (trabalho e capital), menos ospagamentos semelhantes feitos aos não residentes quecontribuem para a economia doméstica.

População activa [força de trabalho] Todos osempregados (incluindo pessoas acima de uma idadedeterminada que, durante o período em referência,estiveram num emprego remunerado, com uma ocupa-ção, com um trabalho mas sem uma ocupação, ou auto-empregados) e desempregados (incluindo pessoas acimade uma idade determinada que, durante o período emreferência, estiveram sem trabalho, disponíveis nor-malmente para trabalhar e à procura de trabalho).

População total Refere-se à população de facto, queinclui toda a população presente numa dada região e numdado tempo.

População urbana População a meio do ano em áreasdefinidas como urbanas, em cada país, tal como relatasàs Nações Unidas. Ver população total.

População, taxa de crescimento anual Refere-se àtaxa de crescimento exponencial anual no período indi-cado. Ver população total.

Probabilidade à nascença de não ultrapassar umaidade específica Calculado como 1 menos a proba-bilidade de ultrapassar uma idade específica para umadada coorte. Ver probabilidade à nascença de ultra-passar uma idade específica.

Probabilidade à nascença de ultrapassar uma idadeespecífica Probabilidade de uma criança recém-nascidaultrapassar uma determinada idade, se estiver sujeita aos

padrões prevalecentes das taxas de mortalidade especí-ficas.

Refugiados Pessoas que fugiram do seu país devido aum receio bem fundamentado de perseguição por razõesde raça, religião, nacionalidade, opinião política oupertença a determinado grupo social e que não podemou não querem regressar.

Rendimento auferido (dólares PPC) estimado(feminino e masculino) Cálculo grosseiro, com baseno rácio entre os salários não agrícolas feminino e mas-culino, parcelas feminina e masculina da população eco-nomicamente activa, população feminina e masculinatotal e PIB per capita (dólares PPC). Para pormenoressobre o processo de estimação, ver nota técnica 1.

Rendimento auferido, rácio estimado femi-nino-masculino Rácio entre o rendimento auferidoestimado feminino e o rendimento auferido estimadomasculino. Ver rendimento auferido (dólares PPC) esti-mado (feminino e masculino).

Rendimento ou consumo, parcelas do Baseadonos inquéritos nacionais às famílias, cobrindo váriosanos. Os inquéritos sobre consumo produzem níveismais baixos de desigualdade entre pobres e ricos do queos inquéritos sobre o rendimento, porque os pobres con-somem, geralmente, uma parcela maior do seu rendi-mento. Como os dados são de inquéritos que cobremanos diferentes e que utilizam metodologias diferentes,as comparações entre países devem ser feitas comcautela.

Royalties e direitos de licenças Receitas que os res-identes recebem de não residentes pela utilização autori-zada de activos intangíveis, não produzidos, nãofinanceiros e direitos de propriedade (tais como patentes,marcas registadas, copyrights, franchising, e processosindustriais) e pelo uso, através de acordos de concessãode licença, de originais produzidos e protótipos (taiscomo filmes e manuscritos). Os dados são baseados nabalança de pagamentos.

Saúde, despesa per capita (dólares PPC) Somadas despesas pública e privada de saúde (em dólaresPPC), dividida pela população. A despesa de saúdeinclui a provisão dos serviços de saúde (preventivos ecurativos), actividades de planeamento familiar, activi-dades de nutrição e ajuda de emergência indicada paraa saúde (mas não inclui provisão de água e saneamento).Ver saúde, despesa privada; saúde, despesa pública; ePPC (paridade do poder de compra).

Saúde, despesa privada Despesa directa das famílias(reembolsável), seguros privados, doações de beneficên-cia e pagamentos directos de serviços pelas empresas pri-vadas. Em conjunto com a despesa pública de saúde,soma a despesa de saúde total. Ver saúde, despesa percapita (dólares PPC) e saúde, despesa pública.


Saúde, despesa pública Despesa corrente e de capitaldos orçamentos da administração (central e local), emprés-timos externos e donativos (incluindo os donativos deagências internacionais e organizações não gover-namentais), e fundos sociais (ou obrigatórios) de segurosde saúde. Em conjunto com a despesa privada de saúde,soma a despesa de saúde total. Ver saúde, despesa percapita (dólares PPC) e saúde, despesa privada.

Serviço da dívida total Soma dos principais reembolsose juros pagos correntemente em moeda estrangeira,bens ou serviços sobre a dívida de longo prazo, jurospagos sobre a dívida de curto prazo e reembolsos aoFundo Monetário Internacional.

Taxa de actividade económica Proporção do grupoespecífico que oferece trabalho para a produção debens e serviços económicos durante um período deter-minado.

Telefones por cabo Uma linha telefónica que liga o assi-nante ao equipamento central dos telefones.

Telefones por cabo, listas de espera Pedidos nãoatendidos de ligação à rede telefónica, que foram reti-dos devido à falta de meios técnicos (equipamento, li-nhas, etc.).

Telemóveis, assinantes Pessoas que assinam umserviço de comunicações, em que a voz ou dados sãotransmitidos por frequências de rádio.

Terapia com SRO, taxa de utilização Percentagemde todos os casos de diarreia em crianças menores de

cinco anos tratados com sais de reidratação oral, com umasolução caseira apropriada, ou ambos.

Termos de troca Rácio entre o índice de preços dasexportações e o índice de preços das importações,medido em relação a um ano base. Um valor superior a100 significa que os preços das exportações subiram emrelação aos preços das importações.

Trabalhador contribuindo para a família Definido,de acordo com a Classificação Internacional segundoo Estatuto no Emprego (CIEE), como uma pessoaque trabalha, sem remuneração, numa empresaeconómica dirigida por um familiar que vive na mesmacasa.

Trabalhadoras especializadas e técnicas Parceladas mulheres em funções definidas de acordo com a Clas-sificação Internacional Tipo das Ocupações (CITO-88), incluindo profissionais de medicina, matemática eciências de engenharia (e especializações associadas);ciências da vida e profissionais de saúde (e especializa-ções associadas), profissionais do ensino (e especializa-ções associadas) e outras profissionais e especializaçõesassociadas.

Tractores em uso Número de tractores em uso porhectare de terra arável e semeado permanentemente.

Tuberculose, casos Número total de casos de tuber-culose notificados à Organização Mundial da Saúde. Umcaso de tuberculose é definido como um paciente aquem a tuberculose foi confirmada bacteriologicamenteou diagnosticada por um clínico.


CLASSIFICATION OF COUNTRIES 257

Classificação dos países

Desenvolvimentohumano elevado(IDH 0,800 e acima)

Desenvolvimentohumano médio(IDH 0,500 a 0,799)

Desenvolvimentohumano baixo(IDH abaixo de 0,500)

ArgentinaAustráliaÁustriaBaamasBarémBarbadosBélgicaBruneiCanadáChileCosta RicaCroáciaChipreRepública ChecaDinamarcaEstóniaFinlândiaFrançaAlemanhaGréciaHong Kong, China (RAE)HungriaIslândiaIrlandaIsraelItáliaJapãoCoreia do SulKuwaitLituâniaLuxemburgoMaltaHolandaNova ZelândiaNoruegaPolóniaPortugalCatarSingapuraEslováquiaEslovéniaEspanhaSuéciaSuíçaEmiratos Árabes UnidosReino UnidoEstados UnidosUruguai(48 países e áreas)

AlbâniaArgéliaArméniaAzerbaijãoBielorrússiaBelizeBolíviaBotswanaBrasilBulgáriaCambojaCamarõesCabo VerdeChinaColômbiaComoresCongoRepública DominicanaEquadorEgiptoEl SalvadorGuiné EquatorialFidjiGabãoGeórgiaGanaGuatemalaGuianaHondurasÍndiaIndonésiaIrãoJamaicaJordâniaCazaquistãoQuéniaQuirguistãoLetóniaLíbanoLesoto

LíbiaMacedóniaMalásiaMaldivasMauríciasMéxicoMoldáviaMongóliaMarrocosMianmarNamíbiaNicaráguaOmãPanamáPapua-Nova GuinéParaguaiPeruFilipinasRoméniaFederação RussaSamoa (Ocidental)Arábia SauditaÁfrica do SulSri LankaSurinameSuazilândiaSíriaTajiquistãoTailândiaTrindade e TobagoTunísiaTurquiaTurquemenistãoUcrâniaUsbequistãoVenezuelaVietnameZimbabwe(78 países e áreas)

AngolaBangladecheBenimButãoBurkina FasoBurundiRep. Centro-AfricanaChadeCongo, Rep. Dem.Costa do MarfimDjibutiEritreiaEtiópiaGâmbiaGuinéGuiné-BissauHaitiLaosMadagáscarMalawiMaliMauritâniaMoçambiqueNepalNígerNigériaPaquistãoRuandaSenegalSerra LeoaSudãoTânzaniaTogoUgandaIémenZâmbia(36 países e áreas)

Países nos grupos de desenvolvimento humano


a. Baseado nas classificações do Banco Mundial (com efeito desde 1 de Julho de 2000).

Rendimento elevado(PNB per capita de 9.266dól. ou mais em 1999)

Rendimento médio(PNB per capita de756-9.265 dólares em 1999)

Rendimento baixo(PNB per capita de755 dólares ou menos em 1999)

AustráliaÁustriaBaamasBélgicaBruneiCanadáChipreDinamarcaFinlândiaFrançaAlemanhaGréciaHong Kong, China (RAE)IslândiaIrlandaIsraelItáliaJapãoKuwaitLuxemburgoHolandaNova ZelândiaNoruegaPortugalCatarSingapuraEslovéniaEspanhaSuéciaSuíçaEmiratos Árabes UnidosReino UnidoEstados Unidos(33 países e áreas)

AlbâniaArgéliaArgentinaBarémBarbadosBielorrússiaBelizeBolíviaBotswanaBrasilBulgáriaCabo VerdeChileChinaColômbiaCosta RicaCroáciaRepública ChecaDjibutiRepública DominicanaEquadorEgiptoEl SalvadorGuiné EquatorialEstóniaFidjiGabãoGuatemalaGuianaHondurasHungriaIrãoJamaicaJordâniaCazaquistãoCoreia do Sul

LetóniaLíbanoLíbiaLituâniaMacedóniaMalásiaMaldivasMaltaMauríciasMéxicoMarrocosNamíbiaOmãPanamáPapua-Nova GuinéParaguaiPeruFilipinasPolóniaRoméniaFederação RussaSamoa (Ocidental)Arábia SauditaEslováquiaÁfrica do SulSri LankaSurinameSuazilândiaSíriaTailândiaTrindade e TobagoTunísiaTurquiaUruguaiVenezuela(71 países e áreas)

AngolaArméniaAzerbaijãoBangladecheBenimButãoBurkina FasoBurundiCambojaCamarõesRep. Centro-AfricanaChadeComoresCongoCongo, Rep. Dem.Costa do MarfimEritreiaEtiópiaGâmbiaGeórgiaGanaGuinéGuiné-BissauHaitiÍndiaIndonésiaQuéniaQuirguistãoLaosLesoto

MadagáscarMalawiMaliMauritâniaMoldáviaMongóliaMoçambiqueMianmarNepalNicaráguaNígerNigériaPaquistãoRuandaSenegalSerra LeoaSudãoTajiquistãoTânzaniaTogoTurquemenistãoUgandaUcrâniaUsbequistãoVietnameIémenZâmbiaZimbabwe(58 países e áreas)

Países nos grupos de rendimento a

CLASSIFICAÇÃO DOS PAÍSES 259

ArgéliaAngolaArgentinaBaamasBarémBangladecheBarbadosBelizeBenimButãoBolíviaBotswanaBrasilBruneiBurkina FasoBurundiCambojaCamarõesCabo VerdeRep. Centro-AfricanaChadeChileChinaColômbiaComoresCongoCongo, Rep. Dem.Costa RicaCosta do MarfimChipreDjibutiRepública DominicanaEquadorEgiptoEl SalvadorGuiné EquatorialEritreiaEtiópiaFidjiGabãoGâmbiaGanaGuatemalaGuinéGuiné-BissauGuianaHaitiHondurasHong Kong, China (RAE)ÍndiaIndonésia

IrãoJamaicaJordâniaQuéniaCoreia do SulKuwaitLaosLíbanoLesotoLíbiaMadagáscarMalawiMalásiaMaldivasMaliMauritâniaMauríciasMéxicoMongóliaMarrocosMoçambiqueMianmarNamíbiaNepalNicaráguaNígerNigériaOmãPaquistãoPanamáPapua-Nova GuinéParaguaiPeruFilipinasCatarRuandaSamoa (Ocidental)Arábia SauditaSenegalSerra LeoaSingapuraÁfrica do SulSri LankaSudãoSurinameSuazilândiaSíriaTânzaniaTailândiaTogoTrindade e Tobago

TunísiaTurquiaUgandaEmiratos Árabes UnidosUruguaiVenezuelaVietnameIémenZâmbiaZimbabwe(112 países e áreas)

Países menosdesenvolvidos a

AngolaBangladecheBenimButãoBurkina FasoBurundiCambojaCabo VerdeRep. Centro-AfricanaChadeComoresCongo, Rep. Dem.DjibutiGuiné EquatorialEritreiaEtiópiaGâmbiaGuinéGuiné-BissauHaitiLaosLesotoMadagáscarMalawiMaldivasMaliMauritâniaMoçambiqueMianmarNepalNígerRuandaSamoa (Ocidental)Serra LeoaSudãoTânzaniaTogo

UgandaIémenZâmbia(40 países e áreas)

Europa do Leste eComunidade deEstados Independentes(CEI)

AlbâniaArméniaAzerbaijãoBielorrússiaBulgáriaCroáciaRepública ChecaEstóniaGeórgiaHungriaCazaquistãoQuirguistãoLetóniaLituâniaMacedóniaMoldáviaPolóniaRoméniaFederação RussaEslováquiaEslovéniaTajiquistãoTurquemenistãoUcrâniaUsbequistão(25 países e áreas)

Países da OCDE

AustráliaÁustriaBélgicaCanadáRepública ChecaDinamarcaFinlândiaFrançaAlemanhaGréciaHungria

IslândiaIrlandaItáliaJapãoCoreia do SulLuxemburgoMéxicoHolandaNova ZelândiaNoruegaPolóniaPortugalEslováquiaEspanhaSuéciaSuíçaTurquiaReino UnidoEstados Unidos(30 países e áreas)

Países deRendimento elevado b

AustráliaÁustriaBélgicaCanadáDinamarcaFinlândiaFrançaAlemanhaGréciaIslândiaIrlandaItáliaJapãoLuxemburgoHolandaNova ZelândiaNoruegaPortugalEspanhaSuéciaSuíçaReino UnidoEstados Unidos(23 países e áreas)

Países em desenvolvimento

Países nos principais grupos mundiais

a. A classificação países menos desenvolvidos é baseada na definição da ONU, utilizada desde 1994 (com a lista de países publicada em UN 1996). Senegal foi acrescentado à lista em12 de Abril de 2001, mas não foi incluído no grupo de países menos desenvolvidos do Relatório deste ano porque a sua integração aconteceu depois de finalizados estes agregados.b. Exclui a República Checa, Hungria, Coreia do Sul, México, Polónia, Eslováquia e Turquia.


Países Árabes África SubsarianaÁsia e Pacífico

América Latinae Caraíbas(incluindo o México) Europa do Sul

ArgéliaBarémDjibutiEgiptoJordâniaKuwaitLíbanoLíbiaMarrocosOmãCatarArábia SauditaSudãoSíriaTunísiaEmiratos Árabes UnidosIémen(17 países e áreas)

Ásia Oriental e PacíficoBruneiCambojaChinaFidjiHong Kong, China (RAE)IndonésiaCoreia do SulLaosMalásiaMongóliaMianmarPapua-Nova GuinéFilipinasSamoa (Ocidental)SingapuraTailândiaVietname(17 países e áreas)

Ásia do SulBangladecheButãoÍndiaIrãoMaldivasNepalPaquistãoSri Lanka(8 países e áreas)

ArgentinaBaamasBarbadosBelizeBolíviaBrasilChileColômbiaCosta RicaRepública DominicanaEquadorEl SalvadorGuatemalaGuianaHaitiHondurasJamaicaMéxicoNicaráguaPanamáParaguaiPeruSurinameTrindade e TobagoUruguaiVenezuela(26 países e áreas)

Chipre Turquia(2 países e áreas)

AngolaBenimBotswanaBurkina FasoBurundiCamarõesCabo VerdeRep. Centro-AfricanaChadeComoresCongoCongo, Rep. Dem.Costa do MarfimGuiné EquatorialEritreiaEtiópiaGabãoGâmbiaGanaGuinéGuiné-BissauQuéniaLesotoMadagáscarMalawiMaliMauritâniaMauríciasMoçambiqueNamíbiaNígerNigériaRuandaSenegalSerra LeoaÁfrica do SulSuazilândiaTânzaniaTogoUgandaZâmbiaZimbabwe(42 países e áreas)

Países em desenvolvimento nos grupos regionais

ÍNDICE DOS INDICADORES 261

ÍNDICE DOS INDICADORES

Quadros deIndicador indicadores


AÁgua, fontes melhoradaspopulação que não usa 3população que usa 6, 28

Ajuda pública ao desenvolvimento (APD)desembolsada, líquidaem % do PNB 14donativos líquidos das ONG em % do PNB 14per capita do país doador 14aos países menos desenvolvidos 14total (milhões de dólares) 14

Ajuda pública ao desenvolvimento (APD) recebida(desembolsos líquidos)em % do PIB 15per capita 15total 15

Alfabetização de adultos, taxa 1, 10, 28feminina 21, 23feminina em % da masculina 23índice 10

masculina 21Alfabetização de jovens, taxa 10feminina 23feminina em % da masculina 23índice 10

Altura deficiente para a idade,crianças menores de cinco anos 7Analfabetismo de adultos, taxa 3Armas convencionais, transferências 19exportações 19quotatotal

importaçõesíndice 19total 19

CCiências, matemática e engenharia,estudantes do superior em 10

Combustível tradicional, consumo 18Consumo de cigarros por adulto, média anual 7Contraceptivos, utilização 6Crianças que atingem o 5º ano 10Criminalidade, pessoas vitimizadasassalto 20suborno (corrupção) 20crimes de propriedade 20roubo 20assalto sexual 20criminalidade total 20

DDesemprego, de longa duração 4

feminino 17masculino 17

Desemprego, taxa 17média anual 17feminina em % da masculina 17jovem 17jovem, feminina em % da masculina 17

Direitos fundamentais do trabalho,estatuto das convenções 27

EEducação, despesa pública 9, 16em % do PNB 9em % da despesa pública total 9pré-primária e primária 9secundária 9superior 9

Educação, índice 1Electricidade, consumo per capita 18Emissões de dióxido de carbonoper capita 18parte do total mundial 18

Emprego por actividade económicaagriculturafeminino 24masculino 24

indústriafeminino 24masculino 24

serviçosfeminino 24masculino 24

Energia utilizada, PIB por unidade 18Escolarização, taxa brutacombinada primário, secundário e superior 1, 28feminina 21masculina 21

superiorfeminina 23masculina 23

Escolarização, taxa líquidaprimária 10feminina 23feminina em % da masculina 23índice 10

secundária 10feminina 23feminina em % da masculina 23índice 10

Esperança de vida à nascença 1, 8, 28feminino 21masculino 21

Esperança de vida, índice 1Exportaçõesde bens e serviços 13


alta tecnologia 13manufacturadas 13primárias 13

FFertilidade total, taxa 5, 28Fluxos privados, outros 15Forças armadasíndice 19total 19

HHIV/SIDAtaxa de adultos 7, 28crianças vivendo com 7mulheres vivendo com 7

IImportações de bens e serviços 13Índice de desenvolvimento ajustado ao género (IDG) 21Índice de desenvolvimento humano (IDH) 1tendências 2

Índice de pobreza humana (IPH-1)para países em desenvolvimento 3

Índice de pobreza humana (IPH-2)para países seleccionados da OCDE 4

Índice de preços no consumidor,variação média anual 11

Instalações sanitárias adequadas, população com 6Instrumentos internacionais de direitos humanos,estatuto dos principais 26

Insuficiência de peso, crianças nascidas com 7Investimento directo estrangeiro, fluxos líquidos 15

MMalária, casos 7Medicamentos essenciais, população com acesso 6Médicos 6Medida de participação segundo o género (MPG) 22Militar, despesa 16Mortalidade de menores de cinco anos, taxa 8, 28Mortalidade infantil, taxa 8, 28Mortalidade materna, taxa registada 8

PParticipação económica das mulhereslegisladoras, funcionárias superiores e gestoras 22trabalhadores especializadas e técnicas 22

Participação política das mulhereslegisladoras, funcionárias superiores e gestoras 22

lugares no parlamento ocupados por mulheres 22, 25mulheres no governo ao nível ministerial 25ano da primeira mulher eleita ou nomeadapara o parlamento 25

ano em que as mulheres receberam o direitode candidatar às eleições 25

ano em que as mulheres receberam o direito de votar 25Partos assistidos por técnicos de saúde 6Peso deficiente para a idade,crianças menores de cinco anos 3, 7

Pessoas desempregadas 17Pessoas deslocadas internamente 19Pessoas que são funcionalmente analfabetas 4Pessoas subalimentadas 7, 28PIB per capita (dólares PPC) 1, 11, 28taxa de crescimento anual 111valor mais elevado em 1975-99 11ano do valor mais elevado 11PIB, índice 1

PIB, totalem milhares de milhões de dólares PPC 11em milhares de milhões de dólares EUA 11

Populaçãotaxa de crescimento anual 5com 65 anos e mais 5total 5, 28com menos de 15 anos 5urbana 5

RRefugiadospor país de asilo 19por país de origem 19

Rendimento auferido, estimadorácio feminino/masculino 22feminino 21masculino 21

Rendimento ou consumo, parte10% mais pobres 1220% mais pobres 1210% mais ricos 1220% mais ricos 12

Rendimento, medidas de desigualdadeíndice de Gini 12rácio 10% mais ricos para 10% mais pobres 12rácio 20% mais ricos para 20% mais pobres 12

Rendimento, privaçãopopulação que vive com menos de 1 dólar por dia 3população que vive com menos de 4 dólares por dia 4população que vive com menos de 11 dólares por dia 4população que vive com menos de 50%do rendimento médio 4

população que vive abaixoda linha de pobreza nacional 3




ÍNDICE DOS INDICADORES 263

SSaúde, despesaper capita (dólares PPC) 6privada 6pública 6, 16

Serviço da dívidaem % das exportações de bens e serviços 15em % do PIB 15, 16

Sobrevivênciaprobabilidade à nascença de não ultrapassar os 40 anos 3probabilidade à nascença de não ultrapassar os 60 anos 4probabilidade à nascença de ultrapassar os 65 anosfeminino 8masculino 8

TTaxa de actividade económica feminina 24em % da taxa masculina 24índice 24

Terapia de reidratação oral, taxa de utilização 6Termos de troca 13Trabalhadores contribuindo para a famíliafeminino 24masculino 24

Tratados ambientais, ratificação 18Tuberculose, casos 7

VVacinação, crianças de um anocontra a tuberculose 6contra o sarampo 6





Países e regiões que produziram relatórios de desenvolvimento humano

Países ÁrabesArgélia, 1998, 2000*Barém, 1998Djibuti, 2000Egipto, 1994, 1995, 1996, 1997–98Iraque, 1995Jordânia, 2000, 2001*Kuwait, 1997, 1998–99, 2000*Líbano, 1997, 1998, 2000*Líbia, 1999Marrocos, 1997, 1998–99, 2001*Territórios Ocupados da Palestina, 1996–97Arábia Saudita, 2000*Somália, 1998Tunísia, 1999Emiratos Árabes Unidos, 1997Iémen, 1998, 2000*

Ásia e PacíficoBangladeche, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1998, 2000Butão, 1999Camboja, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001*China, 1997, 1999, 2001*Timor Leste, 2001*Índia, 2001*Índia, Arunachal Pradesh, 2001*Índia, Assam, 2001*Índia, Himachal Pradesh, 2001*Índia, Karnataka, 1999, 2001*Índia, Madhya Pradesh, 1995, 1998, 2001*Índia, Maharashtra, 2001*Índia, Orissa, 2001*Índia, Punjab, 2001*Índia, Rajasthan, 1999, 2000*Índia, Sikkim, 2001*Índia, Tamil Nadu, 2001*Índia, Uttar Pradesh, 2001*Indonésia, 2001*Irão, 1999Coreia do Sul, 1998Laos, 1998, 2001*Maldivas, 2000*Mongólia, 1997, 2000Mianmar, 1998Nepal, 1998, 2000*Paquistão, 2001*Palau, 1999Papua-Nova Guiné, 1998Filipinas, 1994, 1997, 2000, 2001*Singapura, 2001*Ilhas Salomão, 2001*Sri Lanka, 1998, 2001*Tailândia, 1999Tuvalu, 1999Vanuatu, 1996

Europa e CEIAlbânia, 1995, 1996, 1998, 2000Arménia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000

Azerbaijão, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Bielorrússia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Bósnia, 1998, 1999, 2000Bulgária, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Bulgária, Sofia, 1997Croácia, 1997, 1998, 1999República Checa, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000*Estónia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Geórgia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001*Hungria, 1995, 1996, 1998, 1999Cazaquistão, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000*Quirguistão, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Letónia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000*Lituânia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Macedónia, 1997, 1998, 1999Malta, 1996Moldávia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Polónia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001*Roménia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000Federação Russa, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000*Santa Helena, 1999Eslováquia, 1995, 1997, 1998, 1999, 2000Eslovénia, 1998, 1999, 2000Tajiquistão, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999Turquia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000*Turquemenistão, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000*Ucrânia, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999Usbequistão, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999Jugoslávia, 1996, 1997

América Latina e CaraíbasArgentina, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999Argentina, Província de Buenos Aires, 1996, 1997,

1998, 1999Argentina, Província de Catamarca, 1996Argentina, Província de Entre Ríos, 1996Argentina, Província de Mendoza, 1996Argentina, Província de Neuquén, 1996Belize, 1997, 1998Bolívia, 1998, 2000Bolívia, Cochabamba, 1995Bolívia, La Paz, 1995Bolívia, Santa Cruz, 1995Brasil, 1996, 1998Chile, 1996, 1998, 2000Colômbia, 1998, 1999, 2000Costa Rica, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999Cuba, 1996, 1999República Dominicana, 1997, 1999Equador, 1999El Salvador, 1997, 1999Guatemala, 1998, 1999, 2000Guiana, 1996, 1999–2000*Honduras, 1998, 1999Jamaica, 2000Nicarágua, 2000Panamá, 2001*Paraguai, 1995, 1996Peru, 1997

Trindade e Tobago, 2000Uruguai, 1999Venezuela, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999

África SubsarianaAngola, 1997, 1998, 1999Benim, 1997, 1998, 1999, 2000Botswana, 1997, 2000Burkina Faso, 1997, 1998Burundi, 1997, 1999Camarões, 1992, 1993, 1996, 1998Cabo Verde, 1997, 1998Rep. Centro-Africana, 1996Chade, 1997Comores, 1997, 1998, 2001*Costa do Marfim, 1997, 2000Guiné Equatorial, 1996, 1997Etiópia, 1997, 1998Gabão, 1998, 1999Gâmbia, 1997, 2000Gana, 1997, 1998, 1999, 2000Guiné, 1997Guiné-Bissau, 1997Quénia, 1999Lesoto, 1998, 2001*Libéria, 1999Madagáscar, 1997, 1999Malawi, 1997, 1998Mali, 1995, 1998, 1999, 2000Mauritânia, 1996, 1997, 1998, 2000Moçambique, 1998, 1999, 2000*Namíbia, 1996, 1997, 1998Níger, 1997, 1998, 1999, 2000*Nigéria, 1996, 1998, 2000*São Tomé e Príncipe, 1998Senegal, 1998Serra Leoa, 1996África do Sul, 1998, 2000Suazilândia, 1997, 1998Tânzania, 1997, 1999, 2001*Togo, 1995, 1997, 1999Uganda, 1996, 1997, 1998Zâmbia, 1997, 1998, 1999–2000Zimbabwe, 1998

Relatórios regionaisÁfrica Ocidental e Central, 2001*África, 1995América Central, 1999, 2001*América Latina e Caraíbas, 2001*Ásia do Sudeste, 2001*Ásia do Sul, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001*Comunidade de Desenvolvimento da África Austral,1998, 2001*Europa e CEI, 1995, 1996, 1997, 1999 Ilhas do Pacífico, 1994, 1999Países Árabes, 2001*

* Em preparação em Março de 2001.Note: Informação em Março de 2001.Fonte: Preparado pelo Gabinete do Relatório do Desenvolvimento Humano.