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CARACTERIZAÇÃO SOCIOECONÔMICA DA BACIA DO RIO DOCE: IDENTIFICAÇÃO DE GRUPOS ESTRATÉGICOS POR MEIO DE ANÁLISE
MULTIVARIADA
Paulo Ricardo da Costa Reis
Suely de Fátima Ramos Silveira Ivy Silva Costa
Resumo
Em Minas Gerais coexistem, em um mesmo espaço, localidades com alto dinamismo econômico e favoráveis indicadores sociais e localidades com elevado grau de pobreza e baixíssimo desenvolvimento social. A existência destas disparidades leva à necessidade da formulação e implementação de políticas públicas pautadas no princípio da equidade, que possam promover o desenvolvimento considerando as peculiaridades regionais. Assim, este trabalho teve como objetivo identificar características relevantes para a construção de agrupamentos estratégicos de municípios que apresentem características e potenciais comuns na bacia do rio Doce. A o referencial teórico abrangeu políticas públicas e focalização e desenvolvimento regional. Para o alcance dos objetivos, utilizou-se da abordagem multivariada de dados. Como resultados da pesquisa, identificou-se a formação de cinco fatores, a partir dos quais formou-se cinco grupos de municípios com perfis semelhantes entre si e diferentes entre grupos. Assim, o presente estudo identificou informações preliminares relevantes que contribuem para a formulação de políticas públicas e privadas que tenham como foco o desenvolvimento regional da bacia do rio Doce.
Palavras-chave: Caracterização Socioeconômica; bacia do rio Doce; Políticas públicas.
1 INTRODUÇÃO
A bacia hidrográfica do rio Doce está localizada na região Sudeste, com área de
drenagem de aproximadamente 86.715 Km2, estendendo-se pelos estados de Minas Gerais e
do Espírito Santo. Em sua área estão 230 municípios, sendo 30 localizados no estado do
Espírito Santo e 200 no estado de Minas Gerais. Em 2007, a bacia do rio Doce possuía uma
população de aproximadamente 3,8 milhões de habitantes, com uma taxa de urbanização de
73,47% e densidade demográfica de 45,96 hab/km².
As principais atividades econômicas na região da bacia são a siderurgia e a mineração.
Destacam-se a Companhia Siderúrgica Belgo Mineira, a ACESITA e a USIMINAS, e
também as principais empresas mineradoras, como a Companhia Vale do Rio Doce – VALE e
a Samarco. A indústria de celulose também está presente na região, onde empresas
reflorestadoras cultivam o eucalipto para o fornecimento de madeira para alimentar essa
indústria, bem como os auto-fornos das empresas siderúrgicas.
Outras atividades industriais também estão presentes na região, como a indústria
moveleira, a de alimentos e a do vestuário. A atividade agropecuária também se destaca na
região que, devido às suas características físicas e climáticas, apresenta estrutura agrária
baseada na pequena e média propriedade, cuja produção agrícola está voltada para o cultivo
de café e mamão, além da suinocultura e da produção leiteira.
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A participação da economia dos municípios da bacia no PIB total de Minas Gerais e
Espírito Santo em 2006 foi de 13,71%. A estrutura do PIB total dos municípios que compõem
a bacia, segundo os setores de atividade econômica, está assim distribuída: 8,83%
agropecuária, 34,71% indústria, 47,34% serviços, outros 9,11%. No período de 2003 a 2006 o
PIB da bacia apresentou um crescimento de 23,43%, na avaliação setorial o setor Industrial
cresceu 30,48%, seguido do setor Serviços que aumentou 22,11% e o Agropecuário com
crescimento de 10,30% (IPEADATA, 2007).
Percebe-se, pelo número de municípios e regiões nos estados de Minas Gerais e
Espírito Santo, que a bacia do rio Doce abrange uma região com rica base de recursos
naturais. Ainda assim, de um lado observa-se a presença de um grande número de municípios
de pequeno porte com baixo desenvolvimento e que têm na administração pública e
agropecuária suas principais fontes de renda; de outro, estão os municípios de maior porte
com atividade industrial desenvolvida e que constituem pólos econômicos regionais. Devido
às características geográficas e físicas, e por coexistirem na região da bacia do rio Doce sérias
desigualdades econômicas e sociais entre regiões que a integram e seus municípios, a
relevância do papel desempenhado pelo estado e pelos atores sociais na formulação de
políticas públicas em favor da equalização da renda concomitante ao desenvolvimento
econômico é primordial. Entretanto, são impostos grandes desafios aos governos para
implementação de políticas públicas e de seu gerenciamento de forma a também estimular a
participação do setor privado, promovendo o desejável desenvolvimento regional sustentável.
De acordo com Teixeira (2008), as políticas voltadas para o desenvolvimento regional
e local a partir da dinamização de aglomerações produtivas especializadas (clusters) vêm
sendo amplamente difundidas em vários países da América Latina e em vários estados e
municípios brasileiros. As políticas voltadas para a promoção de grupos estratégicos (clusters)
adotam, em geral, uma perspectiva local do desenvolvimento, constituindo-se em alternativa
às políticas voltadas, exclusivamente, para o crescimento econômico. Os objetivos vão além
da acumulação e concentração do capital, ao contemplar ações que contribuam para erradicar
a pobreza e diminuir as desigualdades existentes (TEIXEIRA, 2008).
A política de investimento em infra-estrutura torna-se relevante para uma região, por
criar condições favoráveis à formação de aglomerações produtivas locais, além de atrair o
capital privado. No entanto, este investimento de forma isolada não é suficiente para criar um
processo dinâmico de endogeneização do excedente econômico local, bem como para atrair
excedentes de outras regiões, que proporcionariam a ampliação das atividades econômicas, do
emprego, da renda (AMARAL FILHO, 2001).
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O presente artigo considera o fato de que os municípios que compõem a bacia do rio
Doce possuem realidades socioeconômicas muito diferentes entre si, a começar pelo tamanho
populacional. A partir disto, tem-se como objetivo identificar características relevantes para a
formulação e implementação de políticas públicas, visando construir agrupamentos
estratégicos de municípios que apresentem características e potenciais em comum para a
promoção do desenvolvimento regional da bacia do rio Doce.
A importância deste estudo reside no fato de que um diagnóstico analítico e descritivo
das características dos municípios e das populações de uma determinada região revela-se uma
etapa fundamental para aportar conhecimentos que possam ser úteis ao planejamento,
implementação e avaliação de políticas públicas que visem promover o desenvolvimento de
uma região.
Este artigo está estruturado em cinco seções. Além desta, introdutória, tem-se a seção
dois que apresenta o referencial teórico, a qual abrange políticas públicas, focalização e
desenvolvimento regional. A terceira compreende os procedimentos metodológicos, a quarta a
apresenta os resultados da pesquisa e, a quinta seção, as considerações finais.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 Políticas Públicas e Focalização
A partir do aprofundamento e da expansão do processo democrático, a sociedade
passou a exigir seus direitos e as responsabilidades do Estado se diversificaram, o que fez
com que o país buscasse um sistema institucional mais democrático com justiça social,
especialmente no que se refere às necessidades de transformações estruturais que venham a
diminuir as desigualdades e as injustiças na distribuição da riqueza, da renda e do poder
(MATIAS-PEREIRA, 2008).
Assim, para alcançar resultados em diversas áreas, produzir bem-estar social e
promover o desenvolvimento socioeconômico, torna-se relevante a formulação de políticas
públicas pelo governo. As políticas públicas podem ser entendidas como o resultado da
atividade política, a qual corresponde ao “conjunto de procedimentos formais e informais que
expressam relações de poder e que se destinam à resolução pacífica dos conflitos quanto a
bens públicos” (RUA, 1998, p.1).
De acordo com Peters (1986) apud Souza (2006, p.5), política pública corresponde “a
soma das atividades dos governos, que agem diretamente ou através de delegação, e que
influenciam a vida dos cidadãos”. Assim, infere-se que as políticas públicas representam
decisões do governo a respeito de situações-problemas que adquirem relevância de ação do
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ponto de vista político e administrativo. Nesse contexto, ressalta-se que o Estado cria políticas
públicas em resposta às necessidades da sociedade e de si próprio. De acordo com Dantas
(2005), a política pública representa um curso de ação do Estado, orientado por determinados
objetivos, refletindo ou traduzindo um jogo de interesses que busca, ao mesmo tempo,
“colocar o governo em ação” e/ou analisar essa ação e, quando necessário, propor mudanças
em seu rumo.
No entanto, enfatiza-se que a formulação de diversas políticas públicas sociais não têm
sido eficazes na eliminação ou na redução da pobreza e da desigualdade, o que, de acordo
com Fernandes e Pazello (2001), não corresponde a um problema de falta de recursos, mas
sim do desenho delas, já que muitas políticas sociais encontram-se mal focalizadas. Estes
mesmos autores argumentam que a má focalização faz com que uma parcela significativa da
população, a qual necessitava ser beneficiada por determinada política, esteja mal assistida e,
ao mesmo tempo, parcela que não apresenta tanta necessidade acabam sendo favorecida por
tais benefícios da política.
Pode-se dizer que o fato mencionado acima também ocorre quando se desenvolve
políticas públicas para uma determinada região que é composta por municípios que
apresentam características peculiares. Assim, Tavares (2006) argumenta que ao se buscar
desenvolvimento local e melhor qualidade de vida, a descentralização administrativa,
estabelecida na Constituição de 1988, apresenta um papel importante para o alcance dos
objetivos mencionados anteriormente.
Ainda de acordo com Tavares (2006), as políticas públicas se caracterizam como
ferramenta essencial para o desenvolvimento local, visto que correspondem a ações de
governo constituídas em legislações específicas e em processos de debate com a população.
2.2 Desenvolvimento Regional
A princípio, torna-se relevante mencionar que o desenvolvimento regional, neste
artigo, deve ser entendido também como desenvolvimento local, territorial ou endógeno. De
acordo com Benko (1996) apud Tavares (2006, p.19), este novo paradigma de
desenvolvimento se opõe àquele determinado pelo poder central, pela rigidez das formas de
organização clássica e pelas estratégias rígidas e centralizadas. Sua principal característica é a
flexibilização, visto que corresponde a “uma estratégia de diversificação e enriquecimento das
atividades sobre um dado território, com base na mobilização de seus recursos (naturais,
humanos e econômicos) e de suas energias”.
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Boisier (1989) considera o desenvolvimento de uma região como um fenômeno
diferente do simples crescimento, visto que aquele implica na capacidade de internalizar
regionalmente o próprio crescimento. Ou seja, o processo de desenvolvimento regional ocorre
a partir do momento em que as regiões são capazes de reter e reinvestir em si próprias parcela
significativa do excedente gerado pelo seu crescimento econômico e desenvolvimento
anteriores. Assim, uma região em processo de desenvolvimento será capaz de endogeneizar
algumas variáveis que eram exógenas ao seu processo de crescimento.
Costa (2006) argumenta que o desenvolvimento só será verdadeiro se for sustentável,
ou seja, para se ter um verdadeiro desenvolvimento deve-se haver a promoção humana nos
aspectos econômico, social, político, ambiental e cultural. Essa concepção de
desenvolvimento demonstra a importância das regiões e municípios, pois eles devem buscar
formular políticas públicas que visam a sustentabilidade. Leff (2003) apud Tavares (2006,
p.19) enfatiza que “o desafio da sustentabilidade é pensar as singularidades e diversidades
locais, construindo uma racionalidade capaz de integrar as suas diferenças”.
Para Haddad (2004, p.7 e 34), “o desenvolvimento é sustentável quando se consegue,
em sua concepção e implementação, um equilíbrio entre crescimento econômico sustentado,
melhor distribuição de renda e riqueza e qualidade adequada do meio ambiente”. A partir
disto, o autor considera que o desenvolvimento de um município depende, basicamente, da
sua capacidade de organização social, a qual integra o aumento da autonomia no processo de
tomada de decisão, uma maior capacidade para reter e reinvestir o excedente econômico
gerado em nível local, um processo crescente de inclusão social e outro “permanente de
conservação e preservação do meio ambiente microrregional”.
Botega et al.(2006) enfatiza que o planejamento regional é fundamental para o alcance
de um desenvolvimento regional sustentável, pois aquele busca controlar as ações a serem
desempenhadas para que este se dê de forma eficiente e eficaz.
Segundo Oliveira e Lima (2003), no longo prazo, o desenvolvimento de uma região é
resultado da relação de interdependência da alocação de recursos (disponibilidade de recursos
nacionais e estaduais para a região – força exógena), da política econômica (efeitos das
políticas macroeconômicas e setoriais – força exógena) e da ativação social da população
local (força endógena).
Lopes (2001) menciona alguns aspectos fundamentais para o desenvolvimento
regional, como: a caracterização do todo (o País, o Estado) sem negligenciar as características
das partes (as regiões); a determinação das relações entre o todo e as partes e entre as partes; e
o conhecimento das relações dentro de cada parte. A partir disto, argumenta-se que estes
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aspectos devem ser considerados ao se buscar o desenvolvimento regional para que se possa
evitar que o bem-estar para algumas regiões corresponda ao mal-estar para outras.
3 METODOLOGIA
3.1 Área de Estudo e Fonte de Dados
A bacia do rio Doce, integrando a região hidrográfica do Atlântico Sudeste, abrange
230 municípios, sendo 30 nos estados do Espírito Santo e 200 em Minas Gerais. Na área da
bacia do rio Doce, em 2007, residiam aproximadamente 3,8 milhões de habitantes, cuja
população urbana constitui 73,47% da população total. Os municípios com menos de 20 mil
habitantes correspondem a cerca de 90% do total de municípios que integram a região.
Para a caracterização socioeconômica da bacia do rio Doce foram utilizados dados
secundários, provenientes de pesquisas realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística IBGE (Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios e Censos Demográficos),
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira – Inep Ministério da
Educação – MEC; Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipeadata); Ministério da Saúde
(Datasus); Mistério do Trabalho e Emprego (Rais/Caged) e Federação das Indústrias do
Estado do Rio de Janeiro (Firjan).
3.2 Análise Fatorial Exploratória
A análise fatorial exploratória (AFE) é um conjunto de técnicas estatísticas que
procura explicar a correlação entre as variáveis observadas, simplificando os dados através da
redução do número de variáveis necessárias para descrevê-los (PESTANA e GAGEIRO,
2005).
Mingoti (2005) afirma que o objetivo da análise fatorial é descrever o comportamento
de determinado conjunto de variáveis, a partir da estrutura de dependência entre elas, por
meio de um número menor de variáveis denominadas fatores. As variáveis mais
correlacionadas se combinam num mesmo fator, sendo estas independentes daquelas que
compõem outro fator, ou seja, os fatores não são correlacionados entre si.
Para realização da Análise Fatorial utilizou-se o método de extração de fatores
denominado Método das Componentes Principais (com rotação ortogonal, de modo a serem
independentes uns dos outros), o método de rotação escolhido foi o Varimax. O método dos
componentes principais faz com que o primeiro fator contenha o maior percentual de
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explicação da variância total, o segundo fator tenha o segundo maior percentual e, assim,
sucessivamente.
O modelo fatorial obtido após uma AFE explicita, teoricamente, a estrutura de fatores
latentes responsáveis pelas correlações observadas entre as variáveis originais.
Naturalmente, o modelo assume que existe um número de fatores inferiores ao número
de variáveis originais, que são capazes de explicar uma porcentagem elevada da variância
total das variáveis originais. As regras do eigenvalue (raiz característica) superior a um e
Scree-plot são geralmente utilizadas para decidir o número mínimo de fatores necessários
para explicar uma proporção considerável da variância total dos dados originais. Contudo,
estas regras apenas ajudam a selecionar os fatores necessários para explicar a variância-
covariância observada e nada dizem sobre a qualidade do modelo fatorial deduzido
(MAROCO, 2007).
Para avaliar a validade da AFE, utilizou-se o critério Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), o
Teste de Bartlett e a percentagem de variância total. O KMO e o Teste de Bartlett são dois
procedimentos estatísticos que permitem medir a qualidade das correlações entre as variáveis,
de modo a prosseguir com a análise fatorial.
3.3 Análise de Clusters
Após a redução dos fatores, foi realizada a análise de cluster, técnica exploratória de
análise multivariada, que permite agrupar sujeitos ou variáveis em grupos homogêneos
relativamente a uma ou mais características comuns. Na análise de clusters, os agrupamentos
de sujeitos ou variáveis é alcançado a partir de medidas de semelhança ou medidas de
dissemelhança (distância) entre, inicialmente, os sujeitos e, mais tarde, entre os
conglomerados usando técnicas hierárquicas ou não-hierárquicas de agrupamentos
(MAROCO, 2007). Segundo Hair et al. (2005) se a análise for bem sucedida os objetos dentro
dos mesmos conglomerados estarão muito próximos e os objetos em diferentes clusters
estarão muito distantes.
Análise de Clusters tem como objetivo dividir os elementos da amostra em grupos, de
forma que os elementos pertencentes a um mesmo grupo sejam similares entre si com respeito
às variáveis que neles foram medidas, e os elementos em grupos diferentes sejam
heterogêneos em relação a estas mesmas características. São muitos os usos da análise de
clusters, uma delas é na geografia, na classificação de cidades ou regiões de acordo com as
variáveis físicas, econômicas e sociais, dentre outras (MINGOTI, 2005).
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Existem basicamente duas técnicas de análise de clusters: o agrupamento hierárquico e
o agrupamento não-hierárquico. O primeiro método permite a obtenção de clusters, quer de
objetos quer para variáveis, enquanto o segundo método é apenas válido para obtenção de
clusters de sujeitos (MAROCO, 2007). Os métodos não-hierárquicos destinam-se a agrupar
os objetos num conjunto de grupos, que deve ser previamente definido pelo analista. Já os
procedimentos hierárquicos recorrem a passos sucessivos de agregação dos sujeitos, na
formação de uma estrutura hierárquica, podendo seguir a via aglomerativa ou, pelo contrário,
a via divisível.
Neste trabalho utilizou-se o método hierárquico aglomerativo de Ward. O
procedimento básico consiste em computar uma matriz de distância ou similaridade entre os
indivíduos, a partir da qual se inicia um processo de sucessivas fusões destes, com base na
proximidade ou similaridade entre eles. Como medida de semelhança entre as observações
utilizou-se o quadrado da distância euclidiana.
4 RESULTADOS
Considerando as diferentes realidades socioeconômicas existente entre os municípios
da bacia do rio Doce, a começar pelo tamanho populacional. Este artigo, buscou realizar um
diagnóstico analítico e descritivo das características municipais, com objetivo de construir
agrupamentos estratégicos de municípios que apresentem características e potenciais em
comum para a promoção do desenvolvimento regional da bacia do rio Doce.
Visando agrupar as variáveis selecionadas, realizou-se o procedimento de análise
fatorial. A Tabela 1 apresenta as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas na análise
fatorial.
Tabela 1 – Variáveis Utilizadas na Construção dos Fatores Estratégicos
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Média Desv. Padrão Assimetria CurtoseEmpregos Formais Administração Pública (RAIS/2007) 513 839 4,61 24,71
Empregos Formais Agropecuária (RAIS/2007) 157 353 9,84 122,81
Empregos Formais Comércio (RAIS/2007) 532 1.711 6,02 43,09
Empregos Formais Construção Civil (RAIS/2007) 164 705 8,21 85,18
Empregos Formais Extrativa Mineral (RAIS/2007) 77 767 14,74 220,88
Empregos Formais Indústria de Transformação (RAIS/2007) 475 1.832 6,65 53,15
Empregos Formais Serviços Industriais de Utilidade Pública (RAIS/2007) 15 82 8,94 92,26
Empregos Formais Serviços (RAIS/2007) 571 1.878 5,82 41,45
IDEB (4ª Série) (INEP, 2007) 4,30 0,58 -0,05 0,07
IDEB (8ª Série) (INEP, 2007) 3,65 0,50 -0,02 -0,02
IFDM Educação (IPEA, 2005) 0,64 0,07 0,06 -0,01
IFDM Emprego e Renda (IPEA, 2005) 0,39 0,14 1,14 2,30
IFDM Saúde (IPEA, 2005) 0,70 0,09 -0,48 0,13
Média Anual de Cons. Médicas nas Espec. Básicas/Hab. (DATASUS, 2005) 1,80 0,87 0,72 0,54
Média Mensal de Visitas Domiciliares/Família (DATASUS, 2005) 0,52 0,42 0,71 -0,10
PIB Municipal Agropecuária R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 8.362,15 13.883,98 5,13 33,68
PIB Municipal Impostos Sobre Produtos R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 8.624,74 33.931,86 8,30 85,90
PIB Municipal Indústria R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 32.867,63 141.049,09 6,94 56,60
PIB Municipal per capita - R$ mil (IPEA, 2006) 3,57 2,85 3,93 20,70
PIB Municipal Serviços R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 44.826,40 118.427,47 5,85 41,54
População Rural Recenseada (IBGE, 2007) 4.353 4.055 3,74 24,68
População Urbana Recenseada (IBGE, 2007) 12.060 27.499 5,36 35,04
Proporção da população coberta pelo PSF (DATASUS, 2005) 78,41 28,34 -0,68 0,41 Fonte: Resultados da pesquisa.
A análise exploratória dos dados permite compreender, descrever e resumir o
comportamento dos dados utilizados visando conhecer suas características importantes. Os
valores elevados do desvio padrão de variáveis relacionadas a emprego, produto interno bruto
e população demonstram a existência de diferenças acentuadas entre os dados dos municípios
que compõem a área de estudo.
A análise fatorial resultou na extração de cinco fatores. Os cinco fatores apresentam
raízes características (eigenvalue) superiores a um e respondem por uma quantidade aceitável
de variância, que explicam 75,31% da variância total, (44,6% Fator 1, 10,6% Fator 2, 8,4%
Fator 3, 6,6% Fator 4 e 5,1% Fator 5).
A validade da AFE foi avaliada por meio do teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), com
coeficiente de 0,839 e nível de significância de 0,000 pelo Teste de Barlett, o que pode ser
considerado como uma boa recomendação para proceder a AFE.
Em seguida, procurou-se denominar e explicar cada um dos cinco fatores gerados: 1 –
Urbanização; 2 – Desenvolvimento; 3 – Rural; 4 – Produção Mineral e Geração de Renda; 5 –
Atendimento Básico à Saúde.
Fator 1 (Urbanização): permite dimensionar a concentração de pessoas na área
urbana dos municípios, os empregos formais nos setores de serviços e comércio, que
frequentemente concentra-se nas áreas urbanas, a geração de riquezas representada pela
variável PIB Municipal e a distribuição da renda representada pelo Índice FIRJAN de
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Desenvolvimento Municipal - IFDM emprego e renda. As variáveis apresentam alta
correlação positiva e estão diretamente relacionadas ao desempenho econômico e as
características do perímetro urbano dos municípios.
Fator 2 (Desenvolvimento da Educação e Saúde): assinala o desempenho dos
indicadores de desenvolvimento dos municípios no que se refere às áreas de saúde e
educação. O nível de desenvolvimento municipal na educação está materializado nos Índice
de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB 4ª e 8ª séries) e no IFDM educação; e o
Índice FIRJAN de Desenvolvimento Municipal - IFDM saúde assinala o desenvolvimento na
área da saúde.
Fator 3 (Rural): as variáveis que compõem este fator são: PIB Municipal
Agropecuária, Empregos Formais na Atividade Agropecuária e População Rural Recenseada.
Estas variáveis denotam a representatividade do meio rural para os municípios por meio da
população que reside no campo, bem como da geração de riqueza produzida a partir das
atividades ligadas ao meio rural.
Fator 4 (Produção Mineral e Geração de Renda): este fator representado pela
variável número de Empregos Formais na Atividade de Extração Mineral e pelo indicador
PIB per capita, caracteriza os municípios em relação a sua atividade mineradora e a geração
de riqueza. A atividade mineradora desempenha importante papel na Bacia do Rio Doce. A
bacia abriga o maior complexo siderúrgico da América Latina. Tais empreendimentos
industriais, que apresentam níveis de qualidade e produtividade industrial que estão entre os
maiores do mundo, desempenham papel significativo nas exportações brasileiras de minério
de ferro, aço e celulose.
Fator 5 (Atendimento básico à saúde): assinala as políticas públicas de saúde
desenvolvidas nos municípios, principalmente as políticas preventivas, materializadas na
média mensal de visitas domiciliares por família, média anual de consultas médicas nas
especialidades básicas por habitante e na Proporção da população coberta pelo Programa de
Saúde da Família (PSF).
Na Tabela 2 são apresentadas as cargas fatoriais mais acentuadas de cada variável, ou
seja, os maiores coeficientes de correlação entre a variável e o fator. As variáveis utilizadas
apresentaram scores superiores a 0,50.
Tabela 2 – Matriz de componentes após rotação ortogonal
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1 2 3 4 5Empregos Formais Serviços (RAIS/2007) 0,959
PIB Municipal Serviços R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 0,958
População Urbana Recenseada (IBGE, 2007) 0,941
Empregos Formais Comércio (RAIS/2007) 0,938
PIB Municipal Impostos Sobre Produtos R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 0,914
Empregos Formais Construção Civil (RAIS/2007) 0,869
Empregos Formais Indústria de Transformação (RAIS/2007) 0,857
Empregos Formais Serviços Industriais de Util. Pública (RAIS/2007) 0,849
Empregos Formais Administração Pública (RAIS/2007) 0,83
PIB Municipal Indústria R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 0,749
IFDM Emprego e Renda (IPEA, 2005) 0,546
IDEB2007 (8ª Série) 0,756
IDEB2007 (4ª Série) 0,741
IFDM Educação (IPEA, 2005) 0,703
IFDM Saúde (IPEA, 2005) 0,651
PIB Municipal Agropecuária R$ de 2000(mil) (IPEA, 2006) 0,869
Empregos Formais Agropecuária (RAIS/2007) 0,767
População Rural Recenseada (IBGE, 2007) 0,763
Empregos Formais Extrativa Mineral (RAIS/2007) 0,749
PIB Municipal per capita - mil (IPEA, 2006) 0,619
Média Mensal de Visitas Domiciliares/Família (DATASUS, 2005) 0,817
Média Anual de Cons. Médicas nas Espec. Básicas/Hab. (DATASUS, 2005) 0,811Proporção da população coberta pelo PSF (DATASUS, 2005) 0,528
Componentes (Fatores)
Fonte: Resultados da pesquisa.
Para complementação da análise fatorial, realizou-se a análise de clusters que resultou
na formação de 5 grupos diferentes de municípios, utilizando o método de Ward. Os
agrupamentos dos municípios podem ser observados na Figura 1, que representa o mapa dos
estados do Espírito Santo e Minas Gerais, no destaque, a região da Bacia do Rio Doce.
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Fonte: Elaborada pelos autores.
Figura 1 – Área da bacia do rio Doce, no Espírito Santo e Minas Gerais, dividida em
cinco clusters
4.1 Caracterização dos Agrupamentos
Para interpretação dos clusters gerados, com objetivo de identificar a combinação de
fatores que levou a construção de cada grupo, realizou-se a estatística descritiva dos fatores,
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que pode ser observada na Tabela 3, bem como percebem-se as similaridades e diferenças
entre os grupos de municípios.
Tabela 3 – Estatística Descritiva – Método de Ward
Cluster Fatore s Municípios M ínimo Máximo Mé dia De sv. PadrãoUrbanização -0,3577 0,1829 -0,1440 0,1253Desenvolvimento da Educação e Saúde -1,4822 2,2706 0,1006 1,0067Rural -1,0468 0,6498 -0,2693 0,3576Produção Mineral e Geração de Renda -0,8781 1,1179 -0,1360 0,4273Atendimento bás ico a saúde 0,1511 3,1497 1,3538 0,6903Urbanização -1,0313 3,4263 0,0124 0,7873Desenvolvimento da Educação e Saúde -0,0616 2,6442 0,7869 0,5755Rural -1,9998 5,1210 0,1728 1,0184Produção Mineral e Geração de Renda -1,6424 3,8980 0,0365 0,8056Atendimento bás ico a saúde -1,8869 1,4492 -0,4067 0,6569Urbanização -0,4760 0,0338 -0,1787 0,0973Desenvolvimento da Educação e Saúde -2,1095 0,2794 -0,8877 0,5052Rural -0,6646 0,8898 -0,1313 0,3561Produção Mineral e Geração de Renda -1,1011 0,6435 -0,0581 0,3466Atendimento bás ico a saúde -1,8674 0,8510 -0,4591 0,6388Urbanização 7,7611 10,1082 8,9346 1,6596Desenvolvimento da Educação e Saúde -1,4747 -0,0328 -0,7537 1,0196Rural -4,0341 3,9855 -0,0243 5,6707Produção Mineral e Geração de Renda -5,1030 0,9091 -2,0969 4,2512Atendimento bás ico a saúde -0,3440 0,6193 0,1376 0,6812Urbanização 1,4542 1,9899 1,7221 0,3788Desenvolvimento da Educação e Saúde -1,2683 -0,6801 -0,9742 0,4159Rural 0,9362 8,8652 4,9007 5,6066Produção Mineral e Geração de Renda 2,0953 10,9170 6,5061 6,2379Atendimento bás ico a saúde 0,0670 0,8000 0,4335 0,5183
54
90
82
2
2
1
2
3
4
5
Fonte: Resultados da pesquisa.
Para complementar a interpretação bem como analisar as similaridades e diferenças
entre os grupos de municípios, na Tabela 4 apresenta-se os valores médios de todas as
variáveis e indicadores utilizados na análise.
As estatísticas básicas para a região da bacia do rio Doce como um todo somente
adquirem poder explicativo efetivo quando é facultada a comparação, a qual é conduzida
neste trabalho a partir da construção dos grupos homogêneos de municípios. Entretanto,
convém relembrar que dentro de um mesmo grupo é possível encontrar diferenças entre os
indivíduos (municípios), caso seja considerada uma única variável de forma isolada.
Tomando-se as informações das Tabelas 3 e 4 constituem-se cinco grupos de municípios,
cujas características são apresentadas a seguir.
Tabela 4 – Valores Médios das Variáveis Utilizadas
14
Bacia Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5
Empregos Formais Serviços 571 41 812 82 16.085 5.901
PIB Municipal Serviços R$ de 2000(mil) 44.826,40 10.343,17 64.501,96 12.480,22 1.021.754,83 439.738,46População Urbana Recenseada 12.060 3.406 17.007 4.868 228.973 101.105Empregos Formais Comércio 532 69 785 88 14.600 5.786PIB Municipal Impostos Sobre Produtos R$ de 2000(mil) 8.624,74 1.067,64 12.457,88 1.083,76 272.563,43 85.416,47
Empregos Formais Construção Civil 164 15 217 14 5.583 2.540Empregos Formais Indústria de Transformação 475 84 712 46 12.668 5.800
Empregos Formais Serviços Industriais de Util. Pública 15 1 16 2 745 204
Empregos Formais Administração Pública 513 237 716 264 5.987 3.599
PIB Municipal Indústria R$ de 2000(mil) 32.867,63 2.912,77 47.182,23 2.733,49 829.688,16 636.170,94IFDM Emprego e Renda 0,39 0,36 0,45 0,31 0,85 0,80IDEB (4ª Série) 4,30 4,33 4,65 3,86 4,45 4,50IDEB (8ª Série) 3,65 3,77 3,91 3,24 3,55 3,70IFDM Educação 0,64 0,65 0,69 0,59 0,70 0,74IFDM Saúde 0,70 0,71 0,75 0,65 0,76 0,82Empregos Formais Agropecuária 157 78 205 80 708 2798PIB Municipal Agropecuária R$ de 2000(mil) 8.362,15 4.853,56 12.609,81 4.628,06 8.560,02 64.849,30
População Rural Recenseada 4353 2929 5402 3519 20424 13757
Empregos Formais Extrativa Mineral 77 5 54 6 113 5918
PIB Municipal per capita - R$(mil) 3,57 3,05 5,13 2,51 8,60 10,63Média Anual de Cons. Médicas Espec. Básicas/Hab. 1,80 2,66 1,57 1,40 1,09 1,46Média Mensal de Visitas Domiciliares/Família 0,52 0,94 0,43 0,29 0,48 0,66
Proporção da população coberta pelo PSF 78,41 98,29 59,26 63,02 36,74 56,64
4
5
MédiaFator
1
2
3
Fonte: Resultados da pesquisa.
Cluster 1 (Pequeno Portei, Baixo Dinamismo Econômico, Predominante Rural)
Este grupo é formado por 23,47% dos municípios da bacia do rio Doce e possui a
menor média no Fator 3 – Rural, que relaciona-se ao número de habitantes residentes e a
geração de emprego e renda na área rural dos municípios. Os municípios do cluster 1 são de
pequeno porte com população inferior a 13 mil habitantes, com uma taxa de urbanização de
53,77%, a mais baixa dentre os clusters gerados. O cluster 1 grupo tem na administração
pública sua a principal atividade empregadora (44,68%), seguida pela indústria de
transformação (15,91%)e pela agropecuária (14,67%).
O Produto Interno Bruto dos municípios que compõem o cluster 1 corresponde a
4,76% do PIB total da bacia, com um valor total R$ 1.035.565,81. A atividade industrial é
responsável por 15,19% do PIB total do grupo, o setor de serviços representa 53,93% e a
atividade agropecuária representa 25,31%. A participação do PIB agropecuário no PIB total
condiz com a taxa de urbanização do grupo, embora se pudesse esperar um melhor
desempenho do setor agropecuário, dado que parcela significativa da população reside no
meio rural.
O cluster 1 possui a maior média no Fator 5 – Atendimento Básico a Saúde. Isso
demonstra que, o fator 5 foi decisivo para definição do cluster, ou seja, é o fator que
diferencia o cluster 1 dos demais grupos. É neste fator que o grupo apresenta a maior média e
o melhor desempenho dentre todos os clusters. Os municípios pertencentes ao cluster 1, em
média, atendem 98,29% da sua população com o Programa Saúde da Família. A alta taxa de
15
cobertura do programa pode ser explicada pelo porte dos municípios e pela população
reduzida, o que facilita a atuação das equipes do PSF. A partir destes resultados presume-se
que exista uma preocupação quanto ao desenvolvimento e implementação de políticas
públicas de interesse social nos municípios do cluster 1, com intuito de transformar ou
melhorar a realidade local e a qualidade de vida dos munícipes.
Portanto, assume-se que neste cluster estão localizados municípios pobres, com baixo
dinamismo econômico, além do fato de as prefeituras serem as principais fontes de geração de
emprego e, consequentemente, renda para os municípios. As atividades econômicas são de
baixo valor agregado.
Cluster 2 (Pequeno e Médio Porte, Relativo Desenvolvimento Econômico e Urbanizado)
Este grupo é formado por 39,13% dos municípios da bacia do rio Doce reunindo o
maior número de municípios, 90 no total. No ano de 2007, a população do cluster
representava 53,64% da população total residente na bacia, com uma taxa de urbanização de
75,89%, acima da taxa média da bacia que é 73,40%.
Outra característica marcante do cluster é a heterogeneidade na distribuição de
habitante por município. O menor município é Itambé do Mato Dentro (MG) possui 2.434
habitantes, enquanto Conselheiro Lafaiete (MG) possui população de 109.280 habitantes, ou
seja, uma variação de 4.390%. Com relação ao porte dos municípios do cluster 2, identificou-
se municípios de pequeno e médio porte, sendo que 70,54% dos municípios possuem
população superior a 20 mil habitantes, 19,92% possuem entre 10.000 e 20 mil habitantes e
apenas 9,53% apresentam população inferior a 10 mil habitantes. Ressalta-se que a taxa de
urbanização dos municípios do cluster tende a decrescer à medida que o número de habitantes
reduz. Os 10 maiores municípios do cluster possuem taxa de urbanização superior a 90%, o
que eleva o desempenho do Fator 1 – Urbano no cluster. No entanto, como esta não é a
característica principal em todos os municípios do grupo, não é o fator que apresenta maior
média e, consequentemente, mais contribui para a diferenciação deste cluster em relação aos
demais.
Com relação ao mercado de trabalho nos municípios do cluster, o setor de serviços
(24,40%) é a principal fonte de emprego formal, seguido do comércio (21,95%),
administração pública (20,03%) e indústria de transformação (19,90%), as outras atividades
correspondem a 13,77% dos empregos formais. Ressalta-se a atividade extrativa mineral nos
municípios de Afonso Cláudio, Baixo Guandu, Colatina, Conselheiro Lafaiete, Santa Bárbara
16
e, principalmente, para os municípios de Mariana e Ouro Preto, que apresentam um número
elevado de empregos formais.
As atividades econômicas da maioria dos municípios do cluster 2 concentram-se no
perímetro urbano. O reflexo desta concentração pode ser percebido no desempenho do PIB
setorial. O setor de serviços (52%) é o principal gerador de riqueza para o cluster, seguido do
setor industrial (38) e, por último, o setor agropecuário (10%). Destaca-se a importante
participação dos municípios mineiros de Timóteo, Ouro Preto, Ouro Branco, Mariana e João
Monlevade, que apresentam uma atividade industrial desenvolvida e possuem uma
participação acentuada na formação do PIB industrial do grupo, sendo estes responsáveis por
63,70% do PIB industrial do grupo.
O PIB do setor de serviços, com maior participação no PIB total do cluster, também
está concentrado em poucos municípios. Em 2006 apenas 13, dos 90 municípios que
compõem o cluster, produziram 62,54% do PIB serviços do cluster. Os municípios com os
maiores PIB serviços normalmente constituem-se em pólos nas suas microrregiões como, por
exemplo, Manhuaçu (MG) e Colatina (ES).
O cluster 2 apresenta a maior média no Fator 2 – Desenvolvimento Educação e Saúde.
Isso sugere que o fator 2 é o principal fator que difere o cluster 2 dos demais grupos
formados. Os municípios deste grupo possuem um bom desempenho nas variáveis IDEB (4ª),
IDEB (8ª), IFDM – Educação e IFDM – Emprego e Renda. Os municípios inseridos no
cluster 2, apresentaram, em sua maioria, melhores indicadores sociais em relação aos demais
clusters.
Cluster 3 (Pequeno Porte, Baixo Desenvolvimento e Predominantemente Rural)
Este grupo corresponde a 35,65% dos municípios da bacia do rio Doce. Possui a
menor média para o Fator 1 – Urbanização e Fator 5 – Atendimento básico a saúde. A
população deste grupo em 2006 era de 687.716 habitantes, o que representa 18,79% da
população total da bacia. Os municípios que compõem o cluster são de pequeno porte, com
população de até 25.000 habitantes.
Os municípios que integram este agrupamento apresentam a segunda menor taxa
média de urbanização dentre os clusters obtidos, de 58,04%, superior apenas à dos municípios
do cluster 1 (53,64%). Os municípios que integram o cluster 3 têm na administração pública
sua principal atividade empregadora, que respondem por 45,43% dos empregos formais do
grupo. Em seguida as atividades de comércio (15,14%), serviços (14,07%) e a agropecuária
(13,70%) são as que mais geram postos de trabalho. Constituído por municípios
17
predominantemente rurais, a pequena participação da atividade agropecuária na geração de
empregos formais no cluster, demonstra-se a necessidade de políticas públicas que fortaleçam
a atividade e identifiquem alternativas adequadas às características físicas e climáticas da
região.
Os valores médios do PIB por atividades econômica do cluster 3 assemelham-se aos
do cluster 1. Os municípios do grupo 3 apresentam o menor PIB industrial e agropecuária na
área da bacia. Já o PIB de serviços é superior aos valores apresentados pelos municípios do
cluster 1. Nota-se uma semelhança acentuada no produto interno bruto setorial dos municípios
destes dois clusters. A diferença entre estes clusters, embora pequena, está no PIB per capita
do cluster 1, cujo valor foi de 3,5 mil reais em 2006, enquanto o cluster 3 apresentou PIB per
capita de 2,51 mil reais no mesmo período.
Os dados da atividade agropecuária dos municípios do cluster 3 demonstram baixa
produção e baixa geração de renda. Esse quadro reflete as disparidades econômicas entre os
agrupamentos formados pelos municípios da região da bacia do rio Doce.
O cluster 3 apresenta baixas médias em todos os fatores, sendo piores as médias dos
fatores que correspondem aos indicadores sociais (Fator 2 e Fator 5). Ao se analisar a
educação básica, considerando o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica, verifica-se
que os municípios do cluster 3 apresentaram o pior desempenho dentre os clusters estudados.
Cluster 4 (Grande Porte, Desenvolvidos, Predominantemente Urbanos)
O cluster 4 é formado por apenas dois municípios, são eles Governador Valadares
(MG) e Ipatinga (MG). Possui a maior média para o Fator 1 – Urbanização. Os municípios do
grupo 4 possuem uma população de 495.868 habitantes, são pólos econômicos para suas
regiões. Isso evidencia a importância deste cluster para a bacia e para os municípios do seu
entorno. Além do número de habitantes, outra característica marcante é a elevada taxa de
urbanização, sendo de 85% no município de Governador Valadares e 99,25% em Ipatinga.
Os municípios de Governador Valadares e Ipatinga têm nas atividades atreladas a área
urbana suas principais fontes de emprego. As principais atividades empregadoras no cluster 4
são: serviços (28,47%), comércio (25,85%) e indústria de transformação (22,43%). As demais
atividades correspondem a 23,25% dos postos de trabalho formais. Embora composto por
apenas dois municípios, este cluster é responsável por aproximadamente, 20% dos empregos
formais da bacia do rio Doce.
Com relação ao produto interno bruto, o cluster 4 é responsável por 21,95% do PIB da
indústria de toda área da bacia e 19,82% do PIB serviços. Ipatinga possui o maior PIB
18
municipal indústria e serviços dentre os 230 municípios que compõem a bacia do rio Doce.
Com relação ao PIB agropecuária, ressalta-se que o município de Governador Valadares é
responsável por 96% do PIB agropecuário do cluster, o que demonstra a vocação urbana do
município de Ipatinga e a inexpressividade do setor agropecuário naquele município.
No setor de serviços Ipatinga apresenta PIB superior a Governador Valadares, mas é
na indústria que realmente se percebe a diferença entre os dois municípios. O PIB indústria de
Ipatinga corresponde a 88% do PIB indústria do cluster. O outro município do cluster,
Governador Valadares, também predominantemente urbano, possui forte influência sobre
municípios do leste e nordeste do estado de Minas, além de alguns municípios do estado do
Espírito Santo, constituindo um importante pólo econômico para a região.
Cluster 5 (Médio Porte, Desenvolvidos, Predominantemente Urbano)
Assim como o cluster 4 este grupo é formado por apenas 2 municípios Itabira (MG) e
Linhares (ES). A população do cluster é de 230.721 habitantes e corresponde a 5,97% da
população total da Bacia do Rio Doce. Assim como no cluster 4, os municípios apresentam
alta taxa de urbanização, sendo 92,78% em Itabira e 84,01% em Linhares. O cluster 5 possui
a maior média para o Fator 4 – Produção Mineral e Geração de Renda e Fator 3 - Rural. Isto
demonstra a importância da atividade extrativa mineral e da atividade agropecuária para o
cluster, estes foram os principais fatores para diferenciá-lo dos demais grupos. O grupo é
responsável por 20,61% dos empregos formais da atividade extrativa mineral existente nos
estados de Minas Gerais e Espírito Santo, e por 60,67% dos empregos desta atividade na
bacia, sendo o município de Itabira responsável por 97% dos empregos da atividade.
Com relação à atividade agropecuária quem se destaca é o município de Linhares, que
produz 94,55% de todo o PIB Agropecuária do cluster. A produção de mamão é a principal
cultura do cluster, com um volume de produção de 46,3 mil toneladas, o café possui o
segundo maior volume de produção com 27 mil toneladas de grãos no ano de 2007.
Este cluster possui a menor média para o fator 2. Isto significa que os indicadores
IDEB, IFDM Educação e IFDM Saúde não distinguem o cluster 5 dos demais. Entretanto,
isso não significa que o desempenho dos municípios deste cluster sejam inferiores aos dos
demais municípios da bacia. Os indicadores sociais de Itabira e Linhares foram superiores às
médias apresentadas pela bacia.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A análise dos indicadores socioeconômicos municipais possibilitou identificar a
existência de fatores capazes de permitir a discriminação de grupos estratégicos de municípios
19
na bacia hidrográfica do rio Doce. Entre os fatores tiveram destaques o nível de urbanização
do município, o desenvolvimento da educação e saúde, a produção mineral e a geração de
renda, o atendimento básico a saúde e os aspectos rurais dos municípios.
A aplicação dos fatores na região de estudo provou ser eficaz na geração de
agrupamentos coerentes com as características e perfis dos municípios, em que se observou
grande número de municípios de pequeno porte e atividade industrial incipiente, e reduzido
número de municípios de grande porte com atividade industrial desenvolvida. Isso pode ser
considerado como um indicativo da necessidade de formulação e implementação de políticas
públicas de desenvolvimento regional que contribuam para amenizar as desigualdades entre
os municípios da mesma bacia hidrográfica.
A análise de cluster sugeriu a formação de 5 agrupamentos. No grupo 1 estão
inseridos 23,47% dos municípios da bacia. Os municípios deste cluster são de pequeno porte
e com parcela significativa da população residindo no meio rural. A administração pública é a
principal geradora de empregos nos municípios deste grupo, seguida da indústria de
transformação e agropecuária. O cluster apresenta o segundo pior desempenho na avaliação
dos indicadores de desenvolvimento municipal (IFDM) dentre os 5 grupos analisados.
No grupo 2 estão inseridos 90 municípios, o que representa 39,13% dos municípios da
bacia. Os municípios que compõem este grupo possuem maior parte da população residindo
na área urbana e apresentam número de habitantes heterogêneo, oscilando entre 2,4 mil
habitantes e 109,2 mil habitantes. No cluster 2 estão mais de 50% dos empregos formais da
bacia do rio Doce, o setor de serviços e comércio são os maiores empregadores, seguidos da
administração pública e indústria de transformação, isso evidencia a diversificação das
atividades econômicas no cluster. Quanto aos indicadores de desenvolvimento municipal, os
resultados demonstram que o grupo 2 apresenta um desempenho intermediário, com melhor
desempenho que os clusters 1 e 3, que têm os piores indicadores da bacia, mas atrás dos
clusters 4 e 5 formados por apenas 2 municípios respectivamente.
No cluster 3 ficaram inseridos 82 municípios de pequeno porte, o maior município do
cluster possui população de 24,3 mil habitantes. A geração de empregos nos municípios deste
grupo depende fortemente da administração pública, que é responsável por mais de 40% dos
empregos formais do cluster. Os municípios presentes neste cluster são de pequeno porte com
baixo grau de desenvolvimento e predominantemente rural. O agrupamento 3 possui um
desempenho semelhante ao cluster 1, no entanto o que os difere são os indicadores sociais,
pois os resultados demonstraram um pior desempenho destes indicadores no grupo 3.
20
Os dois grupos restantes são formados por apenas 4 municípios, 3 de Minas Gerais e 1
do Espírito Santo. Os municípios de Governador Valadares e Ipatinga ficaram inseridos no
cluster 4, que são os dois maiores municípios da bacia do rio Doce e com os setores de
serviços e indústria representando quase que integralmente toda a riqueza produzida no
cluster. No grupo 5 ficaram inseridos os municípios de Itabira e Linhares, que são de médio
porte para os padrões da bacia e que possuem na indústria extrativa mineral sua principal
atividade econômica. Os municípios dos clusters 4 e 5 apresentam os melhores indicadores de
desenvolvimento municipal da bacia. O que diferencia estes dois grupos é o tamanho da
população, as principais atividades empregadoras e o PIB per capita.
Os agrupamentos, derivados da análise de cluster, têm a propriedade de criar
informações preliminares contribuindo para a elaboração e implementação de políticas
públicas e privadas, que tenham como princípio o desenvolvimento local, estadual e regional
na área de abrangência de uma bacia hidrográfica.
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