1

O POTENCIAL DE DESENVOLVIMENTO DOS MUNICIacutePIOS DA METADE SUL

DO RIO GRANDE DO SUL UMA ABORDAGEM ATRAVEacuteS DA ANAacuteLISE FATORIAL

Adayr da Silva Ilha1

Clailton Ataiacutedes de Freitas2

Daniel Arruda Coronel3

Fabiano Dutra Alves4

RESUMO

Este trabalho consiste na mensuraccedilatildeo do grau de desenvolvimento relativo dos municiacutepios da Mesorregiatildeo Metade Sul do Rio Grande do Sul atraveacutes da anaacutelise de multi-variaacuteveis O instrumental utilizado fundamenta-se na Anaacutelise Fatorial que possibilitaraacute classificar os municiacutepios atraveacutes do seu niacutevel de desenvolvimento O artigo tem como objetivo hierarquizar os municiacutepios de abrangecircncia da Metade Sul do Estado do Rio Grande do Sul levando em consideraccedilatildeo o potencial de desenvolvimento econocircmico e social de cada municiacutepio para tanto foi utilizado um banco de dados constituiacutedo no MILAUFSM tendo como fontes principais oacutergatildeos nacionais e estaduais de pesquisa como o IBGE e FEE Como resultado final foi possiacutevel elencar o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul de acordo com seus principais fatores para o ano de 1990 e 2000 Propiciando assim verificar o estaacutegio em que se encontra o processo de desenvolvimento dos municiacutepios desta regiatildeo aleacutem de permitir visualizar a evoluccedilatildeo destes municiacutepios ao longo do periacuteodo analisado

PALAVRAS CHAVES Potencial de desenvolvimento Metade Sul Anaacutelise fatorial

Aacuterea temaacutetica localizaccedilatildeo e distribuiccedilatildeo regional do desenvolvimento

1INTRODUCcedilAtildeO

O processo de desenvolvimento econocircmico no Rio Grande do Sul do ponto de vista do

crescimento econocircmico apresenta uma situaccedilatildeo iacutempar no Estado onde as estruturas produtivas e os

processos de desenvolvimento econocircmico se demonstraram totalmente diacutespares Dentro deste

contexto histoacuterico-estrutural do Estado seraacute desenvolvida uma anaacutelise do potencial de

desenvolvimento dos municiacutepios da metade Sul do Rio Grande do Sul na perspectiva de se

verificar a dinacircmica econocircmica desta mesoregiatildeo do Estado Com efeito os estudos no campo da

economia regional demonstram que do ponto de vista das disparidades regionais essa regiatildeo

apresenta uma situaccedilatildeo suigeneres onde as estruturas produtivas e os processos de desenvolvimento

econocircmico tecircm se demonstrado significativamente estagnados Sobretudo por serem cada vez mais

excludentes tais disparidades regionais tornaram-se tatildeo notoacuterias e evidentes a ponto do Governo

Federal implantar uma poliacutetica proacutepria e especial para a regiatildeo atraveacutes do BNDES Quase que

concomitantemente vecircem agrave baila uma seacuterie de poliacuteticas regionais (seja estadual ou nacional) para

tentar resolver os ditos problemas da Metade Sul O fato determinante eacute que a regiatildeo foi encarada

Texto produzido a partir de pesquisa realizada no Nuacutecleo de Estudos Multidisciplinar do Mestrado em Integraccedilatildeo Latino-Americana da UFSM 1 Dr Em economia pela UFV professor do Curso de Mestrado em Integraccedilatildeo Latino-Americanas e professor do Curso de Ciecircncias Econocircmicas pesquisador CNPQ Adayrccshufsmbr 2 Dr em economia pela USPEsalq professor do Curso de Mestrado em Integraccedilatildeo Latino-Americanas e professor do Curso de Ciecircncias Econocircmicascafccshufsmbr 3 Mestrando do curso de agronegoacutecio da UFRGS bolsista CNPQ danielcoronelmailufsmbr 4 Mestre em Integraccedilatildeo Latino-Americana pela UFSM professor da UEMS pesquisador CNPQ Fabianofdauemsbr

2

como um problema regional Neste contexto a regiatildeo passou a demandar poliacuteticas e planos que

potencializassem suas atividades econocircmicas e que tivessem por finalidade revitalizar seus setores

produtivos

De acordo com autores como Andreoli (1989) Alonso (1994) Bandeira (1994) Almeida

(1990) Engevix (1997) Schuch (2000) Schmidt amp Herrlein Jr (2001) Ilha et al (2002) diversos e

variados foram os fatores5 que levaram a essa desigualdade repercutindo inclusive na retraccedilatildeo

populacional da Metade Sul Por outro lado ocorreu a expansatildeo da Metade Norte pela soma de

vaacuterios aspectos Todavia eles estatildeo ligados sem sombra de duacutevida agraves questotildees conjunturais da

dinacircmica demograacutefica6 A dinacircmica populacional pode ser considerada uma das variaacuteveis

determinantes para o surgimento de economias de aglomeraccedilatildeo7 que se instalaram nas

proximidades de Porto Alegre constituindo-se em um dos principais fatores de inibiccedilatildeo e da

desestruturaccedilatildeo dos setores produtivos da Metade Sul8 Estas caracteriacutesticas do processo de

desenvolvimento proporcionaram a maior expansatildeo e diversificaccedilatildeo industrial da Metade Norte e

em contrapartida ocorreu um baixo crescimento na Metade Sul Este processo eacute explicado pela

transferecircncia de capitais do comeacutercio de produtos agriacutecolascoloniais para a induacutestria (movimento

natildeo visto na Metade Sul) sobretudo destacando-se a estrutura dos mercados consumidores das duas

regiotildees onde a Metade Norte apresenta uma renda menos concentrada e a Metade Sul em

contrapartida9 apresentava e ainda apresenta iacutendices com alta concentraccedilatildeo de renda Soma-se a

este conjunto de fatores o capital social os traccedilos culturais e as caracteriacutesticas das regiotildees10

5 A questatildeo da imigraccedilatildeo o baixo niacutevel de renda da populaccedilatildeo da Metade Sul as grandes propriedades que facilitavam o processo d acumulaccedilatildeo em bases capitalistas constituindo um mercado pouco atrativo e centros urbanos com baixo potencial para atrair postos de trabalho 6 Neste sentido Bandeira (1994 p 11) argumenta que estas diferenccedilas de crescimento populacional[] decorreram da accedilatildeo conjunta de diversos fatores cuja influecircncia eacute difiacutecil de distinguir de forma precisa Dentre eles os principais parecem ter sido as migraccedilotildees internas e o padratildeo de assentamento dos imigrantes oriundos do exterior que entraram no Rio Grande do Sul a partir das uacuteltimas deacutecadas do seacuteculo passado embora se possa cogitar da ocorrecircncia de diferenccedilas regionais quanto agrave fertilidade agrave mortalidade e a nupcialidade 7 Satildeo aglomeraccedilotildees industriais que oferecem vantagens para a implantaccedilatildeo de novas empresas desencadeando uma dinacircmica proacutepria de crescimento As empresas que chegam se beneficiam do ambiente industrial criado pelas induacutestrias jaacute instaladas 8 Este fato eacute atribuiacutedo por que reduzia a capacidade de competir daquela regiatildeo e como consequumlecircncia agrave participaccedilatildeo da Metade Sul no processo de industrializaccedilatildeo tambeacutem foi reduzindo-se Dentro deste cenaacuterio as cidades da Metade Sul que dispunham de parques industriais relativamente competitivos como eacute o caso de Pelotas e Rio Grande viram a regiatildeo Nordeste expandir-se e diversificar sua produccedilatildeo enquanto isso as atividades industriais da Metade Sul foram perdendo espaccedilo e competitividade tanto em termos estaduais como a niacutevel nacional 9 As aacutereas coloniais mais densamente povoadas e com uma distribuiccedilatildeo de renda mais igualitaacuteria apresentavam um mercado mais amplo e adequado para manufaturas simples [] O Sul com sua concentraccedilatildeo de renda e com uma populaccedilatildeo mais dispersa contava com um mercado menos propiacutecio para sustentar a continuidade de uma industrializaccedilatildeo baseada na produccedilatildeo de bens de consumo corrente de pouca sofisticaccedilatildeo com empreendimentos voltados essencialmente para mercados locais (Almeida 1990) 10 Sheneider amp Lubeck (2003) ao analisarem as caracteriacutesticas sociais das duas regiotildees do Estado verificam que as trajetoacuterias histoacutericas diferenciadas resultaram em diferenccedilas sociais e culturais gerando vocaccedilotildees diferenciadas para o associativismo e cooperaccedilatildeo o que em grande medida acaba sendo um potencial em termos de desenvolvimento econocircmico e institucional Para um aprofundamento da relevacircncia do capital social para o desenvolvimento econocircmico ver Putnam (1996)

3

Dentro deste cenaacuterio de desigualdade regional o artigo pretende apontar o potencial de

desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul Desta forma a anaacutelise fatorial destes municiacutepios

pode demonstrar de maneira empiacuterica os principais setores e variaacuteveis que dinamizam e auxiliam no

desenvolvimento destes municiacutepios A abordagem atraveacutes de dois periacuteodos (1990 e 2000)

possibilita verificar a dinacircmica do desenvolvimento identificando se os municiacutepios continuam com

suas mesmas caracteriacutesticas socioeconocircmicas ou natildeo Para que esta abordagem seja possiacutevel o

trabalho estaacute fundamentado na utilizaccedilatildeo de variaacuteveis selecionadas que proporcionam a)

identificar os setores que apresentam maior contribuiccedilatildeo no desenvolvimento soacutecioeconocircmico dos

municiacutepios b) apontar com base nos resultados os municiacutepios que mais se destacam de acordo com

os grupos de desenvolvimento Para tanto o artigo aleacutem desta introduccedilatildeo apresenta uma abordagem

metodoloacutegica e conceitual do meacutetodo de anaacutelise multivariada (SPSS) apoacutes satildeo analisados os

resultados do modelo onde eacute verificado o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios da Metade

Sul

2 ANAacuteLISE FATORIAL ABORDAGEM CONCEITUAL E METODOLOacuteGICA

A abordagem recorre a teacutecnica estatiacutestica multivariada denominada de anaacutelise fatorial

(factory analisis) que permite em primeiro lugar explicar de maneira funcional as relaccedilotildees mais

importantes entre as variaacuteveis e em segundo lugar interpretar as relaccedilotildees que surgem

especificamente em cada fator Para a caracterizaccedilatildeo de uma realidade especiacutefica podem-se

agrupar as variaacuteveis que estatildeo mais diretamente correlacionadas A teacutecnica de agrupamento de

variaacuteveis eacute conhecida como anaacutelise fatorial enquanto a teacutecnica de agrupamento de objetos ou

indiviacuteduos eacute conhecida como anaacutelise de agrupamento (cluster analysis) Assim a anaacutelise fatorial

expressa o comportamento de um nuacutemero relativamente grande de variaacuteveis elencadas em termos

de um nuacutemero relativamente pequeno de variaacuteveis latentes ou fatores Essas variaacuteveis em termos

econocircmicos estatildeo de alguma maneira correlacionada

A este respeito Gontijo amp Aguirre (1988) destacam trecircs objetivos da anaacutelise fatorial i) obter

o menor nuacutemero de variaacuteveis a partir do material original e reproduzir toda a informaccedilatildeo de forma

resumida ii) obter os fatores que reproduzam um padratildeo separado de relaccedilotildees entre as variaacuteveis11

iii) interpretar de forma loacutegica o padratildeo de ralaccedilotildees entre as variaacuteveis

O pressuposto da anaacutelise fatorial ressaltado por Gontijo amp Aguirre (1988) de existir certos

fatores causais gerais que originam as correlaccedilotildees observadas entre as variaacuteveis Assim

11 O fator eacute gerado por meio de transformaccedilotildees linear das variaacuteveis em estudo Para maiores detalhes ver Hoffmann (1999)

4

considerando que muitas relaccedilotildees entre as variaacuteveis satildeo provavelmente derivadas dos mesmos

fatores causais gerais o nuacutemero de fatores tenderaacute a ser menor que o nuacutemero de variaacuteveis

Nesta perspectiva a anaacutelise fatorial pode ser criticada em um ponto ao selecionar as

relaccedilotildees mais importantes ajuda a interpretar as relaccedilotildees que surgem de cada fator separado Como

as escolhas e as interpretaccedilotildees satildeo em maior ou menor medidas subjetivas natildeo se pode assegurar

que essas relaccedilotildees sejam as uacutenicas e verdadeiras Apesar dessa criacutetica o meacutetodo da anaacutelise fatorial eacute

uma ferramenta importante para a definiccedilatildeo de um padratildeo de relaccedilotildees especiacuteficas

Com base em Hoffmann (1999) e Gontijo amp Aguirre (1988) apresenta-se o modelo baacutesico

de anaacutelise fatorial que seraacute usado no presente estudo Eacute proacuteprio nesse modelo que cada variaacutevel

observada xi represente uma combinaccedilatildeo linear dos n componentes principal Assim cada uma das

ieacutesimas variaacuteveis eacute uma combinaccedilatildeo de m (sendo m lt n) fatores comuns e de um fator especiacutefico

Portanto considerando a i-eacutesima variaacutevel pode-se representar matematicamente o modelo de anaacutelise

fatorial como

ijimjimjijiij yufafafax 2211 (1)

onde pjf representa o valor da p-eacutesimo fator comum para a j-eacutesima observaccedilatildeo ipa (com p =

1m) com m representando os fatores comuns e ui satildeo coeficientes e yij representa o valor do i-

eacutesimo fator especiacutefico para a j-eacutesima observaccedilatildeo

No modelo de anaacutelise fatorial pressupotildee-se a condiccedilatildeo de ortogonalidade isto eacute cada um dos

fatores especiacuteficos yi eacute ortogonal com todos os m fatores comuns12 Aleacutem disso pressupotildee-se

tambeacutem que todos os fatores tecircm meacutedia zero e os respectivos vetores no espaccedilo L-dimensional tecircm

moacutedulo igual a 1 ou seja

1

0

22

j jijpj

j jijpj

yf

yf

com p = 1 m e i = 1 n (2)

Em notaccedilatildeo matricial a equaccedilatildeo (1) poderaacute ser representada por

X = AF + UY (3)

sendo a matriz XnxL Anxm FmxL YnxL e U eacute a matriz diagonal Onde n indica o nuacutemero de variaacuteveis

L eacute o nuacutemero de observaccedilotildees de cada uma dessas variaacuteveis m representa os fatores comuns

Considerando as condiccedilotildees impostas pelo sistema de equaccedilotildees (2) e a ortogonalidade entre

os n-eacutesimos fatores especiacuteficos e os m-eacutesimos fatores comuns resulta em

YY = In e FF = In (4)

FY = 0 sendo 0 uma matriz de m x n de zeros (5)

12 A condiccedilatildeo de ortogonalidade admite que os fatores comuns natildeo sejam correlacionados entre si

5

Considerando que a matriz de correlaccedilatildeo R eacute dada por XX e com base nas equaccedilotildees (3)

(4) pode-se definir a nova formulaccedilatildeo matemaacutetica para R isto eacute

R = AA + UU (6)

Um elemento da diagonal de R pode ser representado como

1 = 2

1

2

1

2i

m

pip

L

jij uax

(7)

Na anaacutelise fatorial os elementos da diagonal principal da matriz R representado pelo uacuteltimo

membro da equaccedilatildeo (7) satildeo denominados de comunalidade da variaacutevel Comunalidade13 significa

que parte da variacircncia eacute explicada pelos fatores comuns Matematicamente ela eacute definida por

m

pipi ah

1

22 (8)

O 2iu eacute a proporccedilatildeo da variacircncia da i-eacutesima variaacutevel devida ao fator especiacutefico e eacute

denominada especificidade (uniqueness) da variaacutevel

Procedendo a multiplicaccedilatildeo de ambos os membros da equaccedilatildeo (1) por pjf somando em

relaccedilatildeo a j e admitindo a ortogonalidade entre os fatores comuns e especiacuteficos e com moacutedulo igual a

1 tem-se em notaccedilatildeo matricial

XF = A (9)

A i-eacutesima da matriz A denominada de estrutura de fatores eacute constituiacuteda pelos coeficientes

de correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns Os coeficientes da matriz A

ipa satildeo denominados de cargas fatoriais (factor loadings)

A questatildeo que se depara no estaacutegio atual do desenvolvimento do trabalho eacute a seguinte que

meacutetodos poderatildeo ser utilizados para efetuar a anaacutelise fatorial Hoffmann (1999) sugere o meacutetodo de

maacutexima verossimilhanccedila desde que se pressupotildee que os fatores tenham distribuiccedilatildeo normal o

meacutetodo dos fatores principais e meacutetodo dos componentes principais14

No meacutetodo dos fatores principais os m fatores comuns correspondem agraves m maiores raiacutezes

caracteriacutesticas da matriz R obtida a partir da substituiccedilatildeo dos elementos da diagonal principal por

estimativas das comunalidades das n variaacuteveis Esse meacutetodo pode ser aplicado de forma interativa

percorrendo os seguintes passos i) deve-se calcular as comunalidades e colocar esses valores na

matriz R ii) novamente as comunalidades satildeo calculadas e inseridas na matriz R iii) repete-se o

passo anterior ateacute que as comunalidades possam ser consideradas despreziacuteveis

13 As comunalidades se referem a parte da variabilidade de cada variaacutevel que eacute explicada no modelo para facilitar a interpretaccedilatildeo pode-se padronizar o valordas comunalidades de modo que seja expressa em termos percentuais (Lemos amp Assunccedilatildeo 2005) 14 Mais informaccedilotildees sobre os meacutetodos da anaacutelise fatorial poderaacute ser encontrado em Harman H H Modern factor analysis 3 ed The University of Chigaco Press Johnson R A Wichern D W Applied multivariate statistical analysis Prentice Hall

6

O mais simples dos meacutetodos utilizado na anaacutelise fatorial eacute o dos componentes principais O

procedimento eacute simples de posse da matriz R toma-se como fatores comuns os m componentes

principais dessa matriz

Com o propoacutesito de obter uma estrutura de fatores mais simplificada e facilitar a

interpretaccedilatildeo dos fatores eacute recomendaacutevel fazer a rotaccedilatildeo dos eixos dos fatores mantendo a

ortogonalidade Esse recurso iraacute gerar uma nova matriz de coeficiente de fatores n x m (cada coluna

dessa matriz aproxima-se de 0 ou 1) Com a rotaccedilatildeo dos eixos cada um dos novos fatores deveraacute

apresentar correlaccedilatildeo relativamente forte com uma ou mais variaacuteveis e correlaccedilatildeo relativamente

fraca com as demais variaacuteveis

Conforme salienta Hoffmann (1999) o VARIMAX eacute um dos criteacuterios mais usados nos

estudos de anaacutelise fatorial envolvendo a transformaccedilatildeo ortogonal (T) A seguir procede-se o

desenvolvimento algeacutebrico para obter-se a matriz de estrutura de fatores com a transformaccedilatildeo

ortogonal Admitindo que

TT = Im (10)

Considerando a matriz de correlaccedilotildees entre as variaacuteveis equaccedilatildeo (3) sem os fatores

singulares e a equaccedilatildeo (10) tem-se

X = ATT F (11)

Representando os produtos

T F = Q e AT = B (12)

onde Q gera uma nova matriz dos fatores e B uma nova matriz n x m de cargas fatoriais

Cabe ressaltar que essa rotaccedilatildeo natildeo altera a comunalidade das variaacuteveis A partir da equaccedilatildeo

(6) e com algumas operaccedilotildees matriciais envolvendo a equaccedilatildeo (12) obteacutem-se

R = BB + U2 (13)

Apoacutes multiplicar ambos os membros da equaccedilatildeo (9) por T e considerar os produtos dado em

(12) tem-se apoacutes a transformaccedilatildeo ortogonal a equaccedilatildeo matricial constituiacuteda pelos coeficientes de

correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns isto eacute

XQ = B (14)

Essa equaccedilatildeo matricial seraacute utilizada para a classificaccedilatildeo dos municiacutepios da Metade Sul

quanto ao seu potencial de desenvolvimento

Como afirma Rangel amp Kume (1983 p 12) diferenccedilas significativas das varaacuteveis (natildeo

relevantes na caracterizaccedilatildeo de um dado fator) observados em relaccedilatildeo agrave miacutedia podem levar a

distorccedilotildees significativas mesmo que os coeficientes fatoriais sejam baixos

Para a classificaccedilatildeo dos potenciais de desenvolvimento dos municiacutepios utilizou-se do

mesmo procedimento de Perobelli (1999) ou seja os escores fatoriais foram normalizados

7

tomando o maior valor igual a 100 e o menor igual a 0 sendo os valores intermediaacuterios obtidos por

interpolaccedilatildeo

Ainda seguindo os fundamentos teacutecnicos utilizados por Perobelli (1999) o trabalho

apresenta sete categorias de potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios

1) A primeira categoria eacute composta por municiacutepios que superam a meacutedia em dez desvios-

padratildeo esses municiacutepios satildeo classificado como potencial de desenvolvimento muitiacutessimo

alto (PDMA)

2) A segunda categoria supera a meacutedia entre dez e seis desvios-padratildeo esses municiacutepios satildeo

classificados como potencial de desenvolvimento muito alto (PDA)

3) A terceira categoria supera a meacutedia entre seis e dois desvios-padratildeo sendo os municiacutepios

classificados como potencial de desenvolvimento alto (PA)

4) A quarta categoria compreende o intervalo entre a meacutedia ou seja estaacute entre zero e dois

desvios-padratildeo com os municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de

desenvolvimento meacutedio (PDM)

5) A quinta categoria fica abaixo da meacutedia entre dois e seis desvios-padratildeo e os municiacutepios

enquadrados nessa categoria satildeo classificados como potencial de desenvolvimento baixo

(PB)

6) a sexta categoria situa-se abaixo da meacutedia entre e seis e dez desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muito baixo (PDB)

7) a seacutetima categoria situa-se abaixo da meacutedia em dez ou mais desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muitiacutessimo baixo

(PDMB)

A Tabela 1 apresenta um resumo das categorias que seratildeo utilizadas no presente trabalho

para classificar os municiacutepios de acordo com o seu grau de desenvolvimento

Tabela 1 Criteacuterio para a classificaccedilatildeo do grau de desenvolvimento dos municiacutepios

Potencial de Desenvolvimento Criteacuterio para a classificaccedilatildeo

PDMA 10D PDA 106D PA 62D PDM 20D PB 62D

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

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2

como um problema regional Neste contexto a regiatildeo passou a demandar poliacuteticas e planos que

potencializassem suas atividades econocircmicas e que tivessem por finalidade revitalizar seus setores

produtivos

De acordo com autores como Andreoli (1989) Alonso (1994) Bandeira (1994) Almeida

(1990) Engevix (1997) Schuch (2000) Schmidt amp Herrlein Jr (2001) Ilha et al (2002) diversos e

variados foram os fatores5 que levaram a essa desigualdade repercutindo inclusive na retraccedilatildeo

populacional da Metade Sul Por outro lado ocorreu a expansatildeo da Metade Norte pela soma de

vaacuterios aspectos Todavia eles estatildeo ligados sem sombra de duacutevida agraves questotildees conjunturais da

dinacircmica demograacutefica6 A dinacircmica populacional pode ser considerada uma das variaacuteveis

determinantes para o surgimento de economias de aglomeraccedilatildeo7 que se instalaram nas

proximidades de Porto Alegre constituindo-se em um dos principais fatores de inibiccedilatildeo e da

desestruturaccedilatildeo dos setores produtivos da Metade Sul8 Estas caracteriacutesticas do processo de

desenvolvimento proporcionaram a maior expansatildeo e diversificaccedilatildeo industrial da Metade Norte e

em contrapartida ocorreu um baixo crescimento na Metade Sul Este processo eacute explicado pela

transferecircncia de capitais do comeacutercio de produtos agriacutecolascoloniais para a induacutestria (movimento

natildeo visto na Metade Sul) sobretudo destacando-se a estrutura dos mercados consumidores das duas

regiotildees onde a Metade Norte apresenta uma renda menos concentrada e a Metade Sul em

contrapartida9 apresentava e ainda apresenta iacutendices com alta concentraccedilatildeo de renda Soma-se a

este conjunto de fatores o capital social os traccedilos culturais e as caracteriacutesticas das regiotildees10

5 A questatildeo da imigraccedilatildeo o baixo niacutevel de renda da populaccedilatildeo da Metade Sul as grandes propriedades que facilitavam o processo d acumulaccedilatildeo em bases capitalistas constituindo um mercado pouco atrativo e centros urbanos com baixo potencial para atrair postos de trabalho 6 Neste sentido Bandeira (1994 p 11) argumenta que estas diferenccedilas de crescimento populacional[] decorreram da accedilatildeo conjunta de diversos fatores cuja influecircncia eacute difiacutecil de distinguir de forma precisa Dentre eles os principais parecem ter sido as migraccedilotildees internas e o padratildeo de assentamento dos imigrantes oriundos do exterior que entraram no Rio Grande do Sul a partir das uacuteltimas deacutecadas do seacuteculo passado embora se possa cogitar da ocorrecircncia de diferenccedilas regionais quanto agrave fertilidade agrave mortalidade e a nupcialidade 7 Satildeo aglomeraccedilotildees industriais que oferecem vantagens para a implantaccedilatildeo de novas empresas desencadeando uma dinacircmica proacutepria de crescimento As empresas que chegam se beneficiam do ambiente industrial criado pelas induacutestrias jaacute instaladas 8 Este fato eacute atribuiacutedo por que reduzia a capacidade de competir daquela regiatildeo e como consequumlecircncia agrave participaccedilatildeo da Metade Sul no processo de industrializaccedilatildeo tambeacutem foi reduzindo-se Dentro deste cenaacuterio as cidades da Metade Sul que dispunham de parques industriais relativamente competitivos como eacute o caso de Pelotas e Rio Grande viram a regiatildeo Nordeste expandir-se e diversificar sua produccedilatildeo enquanto isso as atividades industriais da Metade Sul foram perdendo espaccedilo e competitividade tanto em termos estaduais como a niacutevel nacional 9 As aacutereas coloniais mais densamente povoadas e com uma distribuiccedilatildeo de renda mais igualitaacuteria apresentavam um mercado mais amplo e adequado para manufaturas simples [] O Sul com sua concentraccedilatildeo de renda e com uma populaccedilatildeo mais dispersa contava com um mercado menos propiacutecio para sustentar a continuidade de uma industrializaccedilatildeo baseada na produccedilatildeo de bens de consumo corrente de pouca sofisticaccedilatildeo com empreendimentos voltados essencialmente para mercados locais (Almeida 1990) 10 Sheneider amp Lubeck (2003) ao analisarem as caracteriacutesticas sociais das duas regiotildees do Estado verificam que as trajetoacuterias histoacutericas diferenciadas resultaram em diferenccedilas sociais e culturais gerando vocaccedilotildees diferenciadas para o associativismo e cooperaccedilatildeo o que em grande medida acaba sendo um potencial em termos de desenvolvimento econocircmico e institucional Para um aprofundamento da relevacircncia do capital social para o desenvolvimento econocircmico ver Putnam (1996)

3

Dentro deste cenaacuterio de desigualdade regional o artigo pretende apontar o potencial de

desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul Desta forma a anaacutelise fatorial destes municiacutepios

pode demonstrar de maneira empiacuterica os principais setores e variaacuteveis que dinamizam e auxiliam no

desenvolvimento destes municiacutepios A abordagem atraveacutes de dois periacuteodos (1990 e 2000)

possibilita verificar a dinacircmica do desenvolvimento identificando se os municiacutepios continuam com

suas mesmas caracteriacutesticas socioeconocircmicas ou natildeo Para que esta abordagem seja possiacutevel o

trabalho estaacute fundamentado na utilizaccedilatildeo de variaacuteveis selecionadas que proporcionam a)

identificar os setores que apresentam maior contribuiccedilatildeo no desenvolvimento soacutecioeconocircmico dos

municiacutepios b) apontar com base nos resultados os municiacutepios que mais se destacam de acordo com

os grupos de desenvolvimento Para tanto o artigo aleacutem desta introduccedilatildeo apresenta uma abordagem

metodoloacutegica e conceitual do meacutetodo de anaacutelise multivariada (SPSS) apoacutes satildeo analisados os

resultados do modelo onde eacute verificado o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios da Metade

Sul

2 ANAacuteLISE FATORIAL ABORDAGEM CONCEITUAL E METODOLOacuteGICA

A abordagem recorre a teacutecnica estatiacutestica multivariada denominada de anaacutelise fatorial

(factory analisis) que permite em primeiro lugar explicar de maneira funcional as relaccedilotildees mais

importantes entre as variaacuteveis e em segundo lugar interpretar as relaccedilotildees que surgem

especificamente em cada fator Para a caracterizaccedilatildeo de uma realidade especiacutefica podem-se

agrupar as variaacuteveis que estatildeo mais diretamente correlacionadas A teacutecnica de agrupamento de

variaacuteveis eacute conhecida como anaacutelise fatorial enquanto a teacutecnica de agrupamento de objetos ou

indiviacuteduos eacute conhecida como anaacutelise de agrupamento (cluster analysis) Assim a anaacutelise fatorial

expressa o comportamento de um nuacutemero relativamente grande de variaacuteveis elencadas em termos

de um nuacutemero relativamente pequeno de variaacuteveis latentes ou fatores Essas variaacuteveis em termos

econocircmicos estatildeo de alguma maneira correlacionada

A este respeito Gontijo amp Aguirre (1988) destacam trecircs objetivos da anaacutelise fatorial i) obter

o menor nuacutemero de variaacuteveis a partir do material original e reproduzir toda a informaccedilatildeo de forma

resumida ii) obter os fatores que reproduzam um padratildeo separado de relaccedilotildees entre as variaacuteveis11

iii) interpretar de forma loacutegica o padratildeo de ralaccedilotildees entre as variaacuteveis

O pressuposto da anaacutelise fatorial ressaltado por Gontijo amp Aguirre (1988) de existir certos

fatores causais gerais que originam as correlaccedilotildees observadas entre as variaacuteveis Assim

11 O fator eacute gerado por meio de transformaccedilotildees linear das variaacuteveis em estudo Para maiores detalhes ver Hoffmann (1999)

4

considerando que muitas relaccedilotildees entre as variaacuteveis satildeo provavelmente derivadas dos mesmos

fatores causais gerais o nuacutemero de fatores tenderaacute a ser menor que o nuacutemero de variaacuteveis

Nesta perspectiva a anaacutelise fatorial pode ser criticada em um ponto ao selecionar as

relaccedilotildees mais importantes ajuda a interpretar as relaccedilotildees que surgem de cada fator separado Como

as escolhas e as interpretaccedilotildees satildeo em maior ou menor medidas subjetivas natildeo se pode assegurar

que essas relaccedilotildees sejam as uacutenicas e verdadeiras Apesar dessa criacutetica o meacutetodo da anaacutelise fatorial eacute

uma ferramenta importante para a definiccedilatildeo de um padratildeo de relaccedilotildees especiacuteficas

Com base em Hoffmann (1999) e Gontijo amp Aguirre (1988) apresenta-se o modelo baacutesico

de anaacutelise fatorial que seraacute usado no presente estudo Eacute proacuteprio nesse modelo que cada variaacutevel

observada xi represente uma combinaccedilatildeo linear dos n componentes principal Assim cada uma das

ieacutesimas variaacuteveis eacute uma combinaccedilatildeo de m (sendo m lt n) fatores comuns e de um fator especiacutefico

Portanto considerando a i-eacutesima variaacutevel pode-se representar matematicamente o modelo de anaacutelise

fatorial como

ijimjimjijiij yufafafax 2211 (1)

onde pjf representa o valor da p-eacutesimo fator comum para a j-eacutesima observaccedilatildeo ipa (com p =

1m) com m representando os fatores comuns e ui satildeo coeficientes e yij representa o valor do i-

eacutesimo fator especiacutefico para a j-eacutesima observaccedilatildeo

No modelo de anaacutelise fatorial pressupotildee-se a condiccedilatildeo de ortogonalidade isto eacute cada um dos

fatores especiacuteficos yi eacute ortogonal com todos os m fatores comuns12 Aleacutem disso pressupotildee-se

tambeacutem que todos os fatores tecircm meacutedia zero e os respectivos vetores no espaccedilo L-dimensional tecircm

moacutedulo igual a 1 ou seja

1

0

22

j jijpj

j jijpj

yf

yf

com p = 1 m e i = 1 n (2)

Em notaccedilatildeo matricial a equaccedilatildeo (1) poderaacute ser representada por

X = AF + UY (3)

sendo a matriz XnxL Anxm FmxL YnxL e U eacute a matriz diagonal Onde n indica o nuacutemero de variaacuteveis

L eacute o nuacutemero de observaccedilotildees de cada uma dessas variaacuteveis m representa os fatores comuns

Considerando as condiccedilotildees impostas pelo sistema de equaccedilotildees (2) e a ortogonalidade entre

os n-eacutesimos fatores especiacuteficos e os m-eacutesimos fatores comuns resulta em

YY = In e FF = In (4)

FY = 0 sendo 0 uma matriz de m x n de zeros (5)

12 A condiccedilatildeo de ortogonalidade admite que os fatores comuns natildeo sejam correlacionados entre si

5

Considerando que a matriz de correlaccedilatildeo R eacute dada por XX e com base nas equaccedilotildees (3)

(4) pode-se definir a nova formulaccedilatildeo matemaacutetica para R isto eacute

R = AA + UU (6)

Um elemento da diagonal de R pode ser representado como

1 = 2

1

2

1

2i

m

pip

L

jij uax

(7)

Na anaacutelise fatorial os elementos da diagonal principal da matriz R representado pelo uacuteltimo

membro da equaccedilatildeo (7) satildeo denominados de comunalidade da variaacutevel Comunalidade13 significa

que parte da variacircncia eacute explicada pelos fatores comuns Matematicamente ela eacute definida por

m

pipi ah

1

22 (8)

O 2iu eacute a proporccedilatildeo da variacircncia da i-eacutesima variaacutevel devida ao fator especiacutefico e eacute

denominada especificidade (uniqueness) da variaacutevel

Procedendo a multiplicaccedilatildeo de ambos os membros da equaccedilatildeo (1) por pjf somando em

relaccedilatildeo a j e admitindo a ortogonalidade entre os fatores comuns e especiacuteficos e com moacutedulo igual a

1 tem-se em notaccedilatildeo matricial

XF = A (9)

A i-eacutesima da matriz A denominada de estrutura de fatores eacute constituiacuteda pelos coeficientes

de correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns Os coeficientes da matriz A

ipa satildeo denominados de cargas fatoriais (factor loadings)

A questatildeo que se depara no estaacutegio atual do desenvolvimento do trabalho eacute a seguinte que

meacutetodos poderatildeo ser utilizados para efetuar a anaacutelise fatorial Hoffmann (1999) sugere o meacutetodo de

maacutexima verossimilhanccedila desde que se pressupotildee que os fatores tenham distribuiccedilatildeo normal o

meacutetodo dos fatores principais e meacutetodo dos componentes principais14

No meacutetodo dos fatores principais os m fatores comuns correspondem agraves m maiores raiacutezes

caracteriacutesticas da matriz R obtida a partir da substituiccedilatildeo dos elementos da diagonal principal por

estimativas das comunalidades das n variaacuteveis Esse meacutetodo pode ser aplicado de forma interativa

percorrendo os seguintes passos i) deve-se calcular as comunalidades e colocar esses valores na

matriz R ii) novamente as comunalidades satildeo calculadas e inseridas na matriz R iii) repete-se o

passo anterior ateacute que as comunalidades possam ser consideradas despreziacuteveis

13 As comunalidades se referem a parte da variabilidade de cada variaacutevel que eacute explicada no modelo para facilitar a interpretaccedilatildeo pode-se padronizar o valordas comunalidades de modo que seja expressa em termos percentuais (Lemos amp Assunccedilatildeo 2005) 14 Mais informaccedilotildees sobre os meacutetodos da anaacutelise fatorial poderaacute ser encontrado em Harman H H Modern factor analysis 3 ed The University of Chigaco Press Johnson R A Wichern D W Applied multivariate statistical analysis Prentice Hall

6

O mais simples dos meacutetodos utilizado na anaacutelise fatorial eacute o dos componentes principais O

procedimento eacute simples de posse da matriz R toma-se como fatores comuns os m componentes

principais dessa matriz

Com o propoacutesito de obter uma estrutura de fatores mais simplificada e facilitar a

interpretaccedilatildeo dos fatores eacute recomendaacutevel fazer a rotaccedilatildeo dos eixos dos fatores mantendo a

ortogonalidade Esse recurso iraacute gerar uma nova matriz de coeficiente de fatores n x m (cada coluna

dessa matriz aproxima-se de 0 ou 1) Com a rotaccedilatildeo dos eixos cada um dos novos fatores deveraacute

apresentar correlaccedilatildeo relativamente forte com uma ou mais variaacuteveis e correlaccedilatildeo relativamente

fraca com as demais variaacuteveis

Conforme salienta Hoffmann (1999) o VARIMAX eacute um dos criteacuterios mais usados nos

estudos de anaacutelise fatorial envolvendo a transformaccedilatildeo ortogonal (T) A seguir procede-se o

desenvolvimento algeacutebrico para obter-se a matriz de estrutura de fatores com a transformaccedilatildeo

ortogonal Admitindo que

TT = Im (10)

Considerando a matriz de correlaccedilotildees entre as variaacuteveis equaccedilatildeo (3) sem os fatores

singulares e a equaccedilatildeo (10) tem-se

X = ATT F (11)

Representando os produtos

T F = Q e AT = B (12)

onde Q gera uma nova matriz dos fatores e B uma nova matriz n x m de cargas fatoriais

Cabe ressaltar que essa rotaccedilatildeo natildeo altera a comunalidade das variaacuteveis A partir da equaccedilatildeo

(6) e com algumas operaccedilotildees matriciais envolvendo a equaccedilatildeo (12) obteacutem-se

R = BB + U2 (13)

Apoacutes multiplicar ambos os membros da equaccedilatildeo (9) por T e considerar os produtos dado em

(12) tem-se apoacutes a transformaccedilatildeo ortogonal a equaccedilatildeo matricial constituiacuteda pelos coeficientes de

correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns isto eacute

XQ = B (14)

Essa equaccedilatildeo matricial seraacute utilizada para a classificaccedilatildeo dos municiacutepios da Metade Sul

quanto ao seu potencial de desenvolvimento

Como afirma Rangel amp Kume (1983 p 12) diferenccedilas significativas das varaacuteveis (natildeo

relevantes na caracterizaccedilatildeo de um dado fator) observados em relaccedilatildeo agrave miacutedia podem levar a

distorccedilotildees significativas mesmo que os coeficientes fatoriais sejam baixos

Para a classificaccedilatildeo dos potenciais de desenvolvimento dos municiacutepios utilizou-se do

mesmo procedimento de Perobelli (1999) ou seja os escores fatoriais foram normalizados

7

tomando o maior valor igual a 100 e o menor igual a 0 sendo os valores intermediaacuterios obtidos por

interpolaccedilatildeo

Ainda seguindo os fundamentos teacutecnicos utilizados por Perobelli (1999) o trabalho

apresenta sete categorias de potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios

1) A primeira categoria eacute composta por municiacutepios que superam a meacutedia em dez desvios-

padratildeo esses municiacutepios satildeo classificado como potencial de desenvolvimento muitiacutessimo

alto (PDMA)

2) A segunda categoria supera a meacutedia entre dez e seis desvios-padratildeo esses municiacutepios satildeo

classificados como potencial de desenvolvimento muito alto (PDA)

3) A terceira categoria supera a meacutedia entre seis e dois desvios-padratildeo sendo os municiacutepios

classificados como potencial de desenvolvimento alto (PA)

4) A quarta categoria compreende o intervalo entre a meacutedia ou seja estaacute entre zero e dois

desvios-padratildeo com os municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de

desenvolvimento meacutedio (PDM)

5) A quinta categoria fica abaixo da meacutedia entre dois e seis desvios-padratildeo e os municiacutepios

enquadrados nessa categoria satildeo classificados como potencial de desenvolvimento baixo

(PB)

6) a sexta categoria situa-se abaixo da meacutedia entre e seis e dez desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muito baixo (PDB)

7) a seacutetima categoria situa-se abaixo da meacutedia em dez ou mais desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muitiacutessimo baixo

(PDMB)

A Tabela 1 apresenta um resumo das categorias que seratildeo utilizadas no presente trabalho

para classificar os municiacutepios de acordo com o seu grau de desenvolvimento

Tabela 1 Criteacuterio para a classificaccedilatildeo do grau de desenvolvimento dos municiacutepios

Potencial de Desenvolvimento Criteacuterio para a classificaccedilatildeo

PDMA 10D PDA 106D PA 62D PDM 20D PB 62D

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

3

Dentro deste cenaacuterio de desigualdade regional o artigo pretende apontar o potencial de

desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul Desta forma a anaacutelise fatorial destes municiacutepios

pode demonstrar de maneira empiacuterica os principais setores e variaacuteveis que dinamizam e auxiliam no

desenvolvimento destes municiacutepios A abordagem atraveacutes de dois periacuteodos (1990 e 2000)

possibilita verificar a dinacircmica do desenvolvimento identificando se os municiacutepios continuam com

suas mesmas caracteriacutesticas socioeconocircmicas ou natildeo Para que esta abordagem seja possiacutevel o

trabalho estaacute fundamentado na utilizaccedilatildeo de variaacuteveis selecionadas que proporcionam a)

identificar os setores que apresentam maior contribuiccedilatildeo no desenvolvimento soacutecioeconocircmico dos

municiacutepios b) apontar com base nos resultados os municiacutepios que mais se destacam de acordo com

os grupos de desenvolvimento Para tanto o artigo aleacutem desta introduccedilatildeo apresenta uma abordagem

metodoloacutegica e conceitual do meacutetodo de anaacutelise multivariada (SPSS) apoacutes satildeo analisados os

resultados do modelo onde eacute verificado o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios da Metade

Sul

2 ANAacuteLISE FATORIAL ABORDAGEM CONCEITUAL E METODOLOacuteGICA

A abordagem recorre a teacutecnica estatiacutestica multivariada denominada de anaacutelise fatorial

(factory analisis) que permite em primeiro lugar explicar de maneira funcional as relaccedilotildees mais

importantes entre as variaacuteveis e em segundo lugar interpretar as relaccedilotildees que surgem

especificamente em cada fator Para a caracterizaccedilatildeo de uma realidade especiacutefica podem-se

agrupar as variaacuteveis que estatildeo mais diretamente correlacionadas A teacutecnica de agrupamento de

variaacuteveis eacute conhecida como anaacutelise fatorial enquanto a teacutecnica de agrupamento de objetos ou

indiviacuteduos eacute conhecida como anaacutelise de agrupamento (cluster analysis) Assim a anaacutelise fatorial

expressa o comportamento de um nuacutemero relativamente grande de variaacuteveis elencadas em termos

de um nuacutemero relativamente pequeno de variaacuteveis latentes ou fatores Essas variaacuteveis em termos

econocircmicos estatildeo de alguma maneira correlacionada

A este respeito Gontijo amp Aguirre (1988) destacam trecircs objetivos da anaacutelise fatorial i) obter

o menor nuacutemero de variaacuteveis a partir do material original e reproduzir toda a informaccedilatildeo de forma

resumida ii) obter os fatores que reproduzam um padratildeo separado de relaccedilotildees entre as variaacuteveis11

iii) interpretar de forma loacutegica o padratildeo de ralaccedilotildees entre as variaacuteveis

O pressuposto da anaacutelise fatorial ressaltado por Gontijo amp Aguirre (1988) de existir certos

fatores causais gerais que originam as correlaccedilotildees observadas entre as variaacuteveis Assim

11 O fator eacute gerado por meio de transformaccedilotildees linear das variaacuteveis em estudo Para maiores detalhes ver Hoffmann (1999)

4

considerando que muitas relaccedilotildees entre as variaacuteveis satildeo provavelmente derivadas dos mesmos

fatores causais gerais o nuacutemero de fatores tenderaacute a ser menor que o nuacutemero de variaacuteveis

Nesta perspectiva a anaacutelise fatorial pode ser criticada em um ponto ao selecionar as

relaccedilotildees mais importantes ajuda a interpretar as relaccedilotildees que surgem de cada fator separado Como

as escolhas e as interpretaccedilotildees satildeo em maior ou menor medidas subjetivas natildeo se pode assegurar

que essas relaccedilotildees sejam as uacutenicas e verdadeiras Apesar dessa criacutetica o meacutetodo da anaacutelise fatorial eacute

uma ferramenta importante para a definiccedilatildeo de um padratildeo de relaccedilotildees especiacuteficas

Com base em Hoffmann (1999) e Gontijo amp Aguirre (1988) apresenta-se o modelo baacutesico

de anaacutelise fatorial que seraacute usado no presente estudo Eacute proacuteprio nesse modelo que cada variaacutevel

observada xi represente uma combinaccedilatildeo linear dos n componentes principal Assim cada uma das

ieacutesimas variaacuteveis eacute uma combinaccedilatildeo de m (sendo m lt n) fatores comuns e de um fator especiacutefico

Portanto considerando a i-eacutesima variaacutevel pode-se representar matematicamente o modelo de anaacutelise

fatorial como

ijimjimjijiij yufafafax 2211 (1)

onde pjf representa o valor da p-eacutesimo fator comum para a j-eacutesima observaccedilatildeo ipa (com p =

1m) com m representando os fatores comuns e ui satildeo coeficientes e yij representa o valor do i-

eacutesimo fator especiacutefico para a j-eacutesima observaccedilatildeo

No modelo de anaacutelise fatorial pressupotildee-se a condiccedilatildeo de ortogonalidade isto eacute cada um dos

fatores especiacuteficos yi eacute ortogonal com todos os m fatores comuns12 Aleacutem disso pressupotildee-se

tambeacutem que todos os fatores tecircm meacutedia zero e os respectivos vetores no espaccedilo L-dimensional tecircm

moacutedulo igual a 1 ou seja

1

0

22

j jijpj

j jijpj

yf

yf

com p = 1 m e i = 1 n (2)

Em notaccedilatildeo matricial a equaccedilatildeo (1) poderaacute ser representada por

X = AF + UY (3)

sendo a matriz XnxL Anxm FmxL YnxL e U eacute a matriz diagonal Onde n indica o nuacutemero de variaacuteveis

L eacute o nuacutemero de observaccedilotildees de cada uma dessas variaacuteveis m representa os fatores comuns

Considerando as condiccedilotildees impostas pelo sistema de equaccedilotildees (2) e a ortogonalidade entre

os n-eacutesimos fatores especiacuteficos e os m-eacutesimos fatores comuns resulta em

YY = In e FF = In (4)

FY = 0 sendo 0 uma matriz de m x n de zeros (5)

12 A condiccedilatildeo de ortogonalidade admite que os fatores comuns natildeo sejam correlacionados entre si

5

Considerando que a matriz de correlaccedilatildeo R eacute dada por XX e com base nas equaccedilotildees (3)

(4) pode-se definir a nova formulaccedilatildeo matemaacutetica para R isto eacute

R = AA + UU (6)

Um elemento da diagonal de R pode ser representado como

1 = 2

1

2

1

2i

m

pip

L

jij uax

(7)

Na anaacutelise fatorial os elementos da diagonal principal da matriz R representado pelo uacuteltimo

membro da equaccedilatildeo (7) satildeo denominados de comunalidade da variaacutevel Comunalidade13 significa

que parte da variacircncia eacute explicada pelos fatores comuns Matematicamente ela eacute definida por

m

pipi ah

1

22 (8)

O 2iu eacute a proporccedilatildeo da variacircncia da i-eacutesima variaacutevel devida ao fator especiacutefico e eacute

denominada especificidade (uniqueness) da variaacutevel

Procedendo a multiplicaccedilatildeo de ambos os membros da equaccedilatildeo (1) por pjf somando em

relaccedilatildeo a j e admitindo a ortogonalidade entre os fatores comuns e especiacuteficos e com moacutedulo igual a

1 tem-se em notaccedilatildeo matricial

XF = A (9)

A i-eacutesima da matriz A denominada de estrutura de fatores eacute constituiacuteda pelos coeficientes

de correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns Os coeficientes da matriz A

ipa satildeo denominados de cargas fatoriais (factor loadings)

A questatildeo que se depara no estaacutegio atual do desenvolvimento do trabalho eacute a seguinte que

meacutetodos poderatildeo ser utilizados para efetuar a anaacutelise fatorial Hoffmann (1999) sugere o meacutetodo de

maacutexima verossimilhanccedila desde que se pressupotildee que os fatores tenham distribuiccedilatildeo normal o

meacutetodo dos fatores principais e meacutetodo dos componentes principais14

No meacutetodo dos fatores principais os m fatores comuns correspondem agraves m maiores raiacutezes

caracteriacutesticas da matriz R obtida a partir da substituiccedilatildeo dos elementos da diagonal principal por

estimativas das comunalidades das n variaacuteveis Esse meacutetodo pode ser aplicado de forma interativa

percorrendo os seguintes passos i) deve-se calcular as comunalidades e colocar esses valores na

matriz R ii) novamente as comunalidades satildeo calculadas e inseridas na matriz R iii) repete-se o

passo anterior ateacute que as comunalidades possam ser consideradas despreziacuteveis

13 As comunalidades se referem a parte da variabilidade de cada variaacutevel que eacute explicada no modelo para facilitar a interpretaccedilatildeo pode-se padronizar o valordas comunalidades de modo que seja expressa em termos percentuais (Lemos amp Assunccedilatildeo 2005) 14 Mais informaccedilotildees sobre os meacutetodos da anaacutelise fatorial poderaacute ser encontrado em Harman H H Modern factor analysis 3 ed The University of Chigaco Press Johnson R A Wichern D W Applied multivariate statistical analysis Prentice Hall

6

O mais simples dos meacutetodos utilizado na anaacutelise fatorial eacute o dos componentes principais O

procedimento eacute simples de posse da matriz R toma-se como fatores comuns os m componentes

principais dessa matriz

Com o propoacutesito de obter uma estrutura de fatores mais simplificada e facilitar a

interpretaccedilatildeo dos fatores eacute recomendaacutevel fazer a rotaccedilatildeo dos eixos dos fatores mantendo a

ortogonalidade Esse recurso iraacute gerar uma nova matriz de coeficiente de fatores n x m (cada coluna

dessa matriz aproxima-se de 0 ou 1) Com a rotaccedilatildeo dos eixos cada um dos novos fatores deveraacute

apresentar correlaccedilatildeo relativamente forte com uma ou mais variaacuteveis e correlaccedilatildeo relativamente

fraca com as demais variaacuteveis

Conforme salienta Hoffmann (1999) o VARIMAX eacute um dos criteacuterios mais usados nos

estudos de anaacutelise fatorial envolvendo a transformaccedilatildeo ortogonal (T) A seguir procede-se o

desenvolvimento algeacutebrico para obter-se a matriz de estrutura de fatores com a transformaccedilatildeo

ortogonal Admitindo que

TT = Im (10)

Considerando a matriz de correlaccedilotildees entre as variaacuteveis equaccedilatildeo (3) sem os fatores

singulares e a equaccedilatildeo (10) tem-se

X = ATT F (11)

Representando os produtos

T F = Q e AT = B (12)

onde Q gera uma nova matriz dos fatores e B uma nova matriz n x m de cargas fatoriais

Cabe ressaltar que essa rotaccedilatildeo natildeo altera a comunalidade das variaacuteveis A partir da equaccedilatildeo

(6) e com algumas operaccedilotildees matriciais envolvendo a equaccedilatildeo (12) obteacutem-se

R = BB + U2 (13)

Apoacutes multiplicar ambos os membros da equaccedilatildeo (9) por T e considerar os produtos dado em

(12) tem-se apoacutes a transformaccedilatildeo ortogonal a equaccedilatildeo matricial constituiacuteda pelos coeficientes de

correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns isto eacute

XQ = B (14)

Essa equaccedilatildeo matricial seraacute utilizada para a classificaccedilatildeo dos municiacutepios da Metade Sul

quanto ao seu potencial de desenvolvimento

Como afirma Rangel amp Kume (1983 p 12) diferenccedilas significativas das varaacuteveis (natildeo

relevantes na caracterizaccedilatildeo de um dado fator) observados em relaccedilatildeo agrave miacutedia podem levar a

distorccedilotildees significativas mesmo que os coeficientes fatoriais sejam baixos

Para a classificaccedilatildeo dos potenciais de desenvolvimento dos municiacutepios utilizou-se do

mesmo procedimento de Perobelli (1999) ou seja os escores fatoriais foram normalizados

7

tomando o maior valor igual a 100 e o menor igual a 0 sendo os valores intermediaacuterios obtidos por

interpolaccedilatildeo

Ainda seguindo os fundamentos teacutecnicos utilizados por Perobelli (1999) o trabalho

apresenta sete categorias de potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios

1) A primeira categoria eacute composta por municiacutepios que superam a meacutedia em dez desvios-

padratildeo esses municiacutepios satildeo classificado como potencial de desenvolvimento muitiacutessimo

alto (PDMA)

2) A segunda categoria supera a meacutedia entre dez e seis desvios-padratildeo esses municiacutepios satildeo

classificados como potencial de desenvolvimento muito alto (PDA)

3) A terceira categoria supera a meacutedia entre seis e dois desvios-padratildeo sendo os municiacutepios

classificados como potencial de desenvolvimento alto (PA)

4) A quarta categoria compreende o intervalo entre a meacutedia ou seja estaacute entre zero e dois

desvios-padratildeo com os municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de

desenvolvimento meacutedio (PDM)

5) A quinta categoria fica abaixo da meacutedia entre dois e seis desvios-padratildeo e os municiacutepios

enquadrados nessa categoria satildeo classificados como potencial de desenvolvimento baixo

(PB)

6) a sexta categoria situa-se abaixo da meacutedia entre e seis e dez desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muito baixo (PDB)

7) a seacutetima categoria situa-se abaixo da meacutedia em dez ou mais desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muitiacutessimo baixo

(PDMB)

A Tabela 1 apresenta um resumo das categorias que seratildeo utilizadas no presente trabalho

para classificar os municiacutepios de acordo com o seu grau de desenvolvimento

Tabela 1 Criteacuterio para a classificaccedilatildeo do grau de desenvolvimento dos municiacutepios

Potencial de Desenvolvimento Criteacuterio para a classificaccedilatildeo

PDMA 10D PDA 106D PA 62D PDM 20D PB 62D

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

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KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

4

considerando que muitas relaccedilotildees entre as variaacuteveis satildeo provavelmente derivadas dos mesmos

fatores causais gerais o nuacutemero de fatores tenderaacute a ser menor que o nuacutemero de variaacuteveis

Nesta perspectiva a anaacutelise fatorial pode ser criticada em um ponto ao selecionar as

relaccedilotildees mais importantes ajuda a interpretar as relaccedilotildees que surgem de cada fator separado Como

as escolhas e as interpretaccedilotildees satildeo em maior ou menor medidas subjetivas natildeo se pode assegurar

que essas relaccedilotildees sejam as uacutenicas e verdadeiras Apesar dessa criacutetica o meacutetodo da anaacutelise fatorial eacute

uma ferramenta importante para a definiccedilatildeo de um padratildeo de relaccedilotildees especiacuteficas

Com base em Hoffmann (1999) e Gontijo amp Aguirre (1988) apresenta-se o modelo baacutesico

de anaacutelise fatorial que seraacute usado no presente estudo Eacute proacuteprio nesse modelo que cada variaacutevel

observada xi represente uma combinaccedilatildeo linear dos n componentes principal Assim cada uma das

ieacutesimas variaacuteveis eacute uma combinaccedilatildeo de m (sendo m lt n) fatores comuns e de um fator especiacutefico

Portanto considerando a i-eacutesima variaacutevel pode-se representar matematicamente o modelo de anaacutelise

fatorial como

ijimjimjijiij yufafafax 2211 (1)

onde pjf representa o valor da p-eacutesimo fator comum para a j-eacutesima observaccedilatildeo ipa (com p =

1m) com m representando os fatores comuns e ui satildeo coeficientes e yij representa o valor do i-

eacutesimo fator especiacutefico para a j-eacutesima observaccedilatildeo

No modelo de anaacutelise fatorial pressupotildee-se a condiccedilatildeo de ortogonalidade isto eacute cada um dos

fatores especiacuteficos yi eacute ortogonal com todos os m fatores comuns12 Aleacutem disso pressupotildee-se

tambeacutem que todos os fatores tecircm meacutedia zero e os respectivos vetores no espaccedilo L-dimensional tecircm

moacutedulo igual a 1 ou seja

1

0

22

j jijpj

j jijpj

yf

yf

com p = 1 m e i = 1 n (2)

Em notaccedilatildeo matricial a equaccedilatildeo (1) poderaacute ser representada por

X = AF + UY (3)

sendo a matriz XnxL Anxm FmxL YnxL e U eacute a matriz diagonal Onde n indica o nuacutemero de variaacuteveis

L eacute o nuacutemero de observaccedilotildees de cada uma dessas variaacuteveis m representa os fatores comuns

Considerando as condiccedilotildees impostas pelo sistema de equaccedilotildees (2) e a ortogonalidade entre

os n-eacutesimos fatores especiacuteficos e os m-eacutesimos fatores comuns resulta em

YY = In e FF = In (4)

FY = 0 sendo 0 uma matriz de m x n de zeros (5)

12 A condiccedilatildeo de ortogonalidade admite que os fatores comuns natildeo sejam correlacionados entre si

5

Considerando que a matriz de correlaccedilatildeo R eacute dada por XX e com base nas equaccedilotildees (3)

(4) pode-se definir a nova formulaccedilatildeo matemaacutetica para R isto eacute

R = AA + UU (6)

Um elemento da diagonal de R pode ser representado como

1 = 2

1

2

1

2i

m

pip

L

jij uax

(7)

Na anaacutelise fatorial os elementos da diagonal principal da matriz R representado pelo uacuteltimo

membro da equaccedilatildeo (7) satildeo denominados de comunalidade da variaacutevel Comunalidade13 significa

que parte da variacircncia eacute explicada pelos fatores comuns Matematicamente ela eacute definida por

m

pipi ah

1

22 (8)

O 2iu eacute a proporccedilatildeo da variacircncia da i-eacutesima variaacutevel devida ao fator especiacutefico e eacute

denominada especificidade (uniqueness) da variaacutevel

Procedendo a multiplicaccedilatildeo de ambos os membros da equaccedilatildeo (1) por pjf somando em

relaccedilatildeo a j e admitindo a ortogonalidade entre os fatores comuns e especiacuteficos e com moacutedulo igual a

1 tem-se em notaccedilatildeo matricial

XF = A (9)

A i-eacutesima da matriz A denominada de estrutura de fatores eacute constituiacuteda pelos coeficientes

de correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns Os coeficientes da matriz A

ipa satildeo denominados de cargas fatoriais (factor loadings)

A questatildeo que se depara no estaacutegio atual do desenvolvimento do trabalho eacute a seguinte que

meacutetodos poderatildeo ser utilizados para efetuar a anaacutelise fatorial Hoffmann (1999) sugere o meacutetodo de

maacutexima verossimilhanccedila desde que se pressupotildee que os fatores tenham distribuiccedilatildeo normal o

meacutetodo dos fatores principais e meacutetodo dos componentes principais14

No meacutetodo dos fatores principais os m fatores comuns correspondem agraves m maiores raiacutezes

caracteriacutesticas da matriz R obtida a partir da substituiccedilatildeo dos elementos da diagonal principal por

estimativas das comunalidades das n variaacuteveis Esse meacutetodo pode ser aplicado de forma interativa

percorrendo os seguintes passos i) deve-se calcular as comunalidades e colocar esses valores na

matriz R ii) novamente as comunalidades satildeo calculadas e inseridas na matriz R iii) repete-se o

passo anterior ateacute que as comunalidades possam ser consideradas despreziacuteveis

13 As comunalidades se referem a parte da variabilidade de cada variaacutevel que eacute explicada no modelo para facilitar a interpretaccedilatildeo pode-se padronizar o valordas comunalidades de modo que seja expressa em termos percentuais (Lemos amp Assunccedilatildeo 2005) 14 Mais informaccedilotildees sobre os meacutetodos da anaacutelise fatorial poderaacute ser encontrado em Harman H H Modern factor analysis 3 ed The University of Chigaco Press Johnson R A Wichern D W Applied multivariate statistical analysis Prentice Hall

6

O mais simples dos meacutetodos utilizado na anaacutelise fatorial eacute o dos componentes principais O

procedimento eacute simples de posse da matriz R toma-se como fatores comuns os m componentes

principais dessa matriz

Com o propoacutesito de obter uma estrutura de fatores mais simplificada e facilitar a

interpretaccedilatildeo dos fatores eacute recomendaacutevel fazer a rotaccedilatildeo dos eixos dos fatores mantendo a

ortogonalidade Esse recurso iraacute gerar uma nova matriz de coeficiente de fatores n x m (cada coluna

dessa matriz aproxima-se de 0 ou 1) Com a rotaccedilatildeo dos eixos cada um dos novos fatores deveraacute

apresentar correlaccedilatildeo relativamente forte com uma ou mais variaacuteveis e correlaccedilatildeo relativamente

fraca com as demais variaacuteveis

Conforme salienta Hoffmann (1999) o VARIMAX eacute um dos criteacuterios mais usados nos

estudos de anaacutelise fatorial envolvendo a transformaccedilatildeo ortogonal (T) A seguir procede-se o

desenvolvimento algeacutebrico para obter-se a matriz de estrutura de fatores com a transformaccedilatildeo

ortogonal Admitindo que

TT = Im (10)

Considerando a matriz de correlaccedilotildees entre as variaacuteveis equaccedilatildeo (3) sem os fatores

singulares e a equaccedilatildeo (10) tem-se

X = ATT F (11)

Representando os produtos

T F = Q e AT = B (12)

onde Q gera uma nova matriz dos fatores e B uma nova matriz n x m de cargas fatoriais

Cabe ressaltar que essa rotaccedilatildeo natildeo altera a comunalidade das variaacuteveis A partir da equaccedilatildeo

(6) e com algumas operaccedilotildees matriciais envolvendo a equaccedilatildeo (12) obteacutem-se

R = BB + U2 (13)

Apoacutes multiplicar ambos os membros da equaccedilatildeo (9) por T e considerar os produtos dado em

(12) tem-se apoacutes a transformaccedilatildeo ortogonal a equaccedilatildeo matricial constituiacuteda pelos coeficientes de

correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns isto eacute

XQ = B (14)

Essa equaccedilatildeo matricial seraacute utilizada para a classificaccedilatildeo dos municiacutepios da Metade Sul

quanto ao seu potencial de desenvolvimento

Como afirma Rangel amp Kume (1983 p 12) diferenccedilas significativas das varaacuteveis (natildeo

relevantes na caracterizaccedilatildeo de um dado fator) observados em relaccedilatildeo agrave miacutedia podem levar a

distorccedilotildees significativas mesmo que os coeficientes fatoriais sejam baixos

Para a classificaccedilatildeo dos potenciais de desenvolvimento dos municiacutepios utilizou-se do

mesmo procedimento de Perobelli (1999) ou seja os escores fatoriais foram normalizados

7

tomando o maior valor igual a 100 e o menor igual a 0 sendo os valores intermediaacuterios obtidos por

interpolaccedilatildeo

Ainda seguindo os fundamentos teacutecnicos utilizados por Perobelli (1999) o trabalho

apresenta sete categorias de potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios

1) A primeira categoria eacute composta por municiacutepios que superam a meacutedia em dez desvios-

padratildeo esses municiacutepios satildeo classificado como potencial de desenvolvimento muitiacutessimo

alto (PDMA)

2) A segunda categoria supera a meacutedia entre dez e seis desvios-padratildeo esses municiacutepios satildeo

classificados como potencial de desenvolvimento muito alto (PDA)

3) A terceira categoria supera a meacutedia entre seis e dois desvios-padratildeo sendo os municiacutepios

classificados como potencial de desenvolvimento alto (PA)

4) A quarta categoria compreende o intervalo entre a meacutedia ou seja estaacute entre zero e dois

desvios-padratildeo com os municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de

desenvolvimento meacutedio (PDM)

5) A quinta categoria fica abaixo da meacutedia entre dois e seis desvios-padratildeo e os municiacutepios

enquadrados nessa categoria satildeo classificados como potencial de desenvolvimento baixo

(PB)

6) a sexta categoria situa-se abaixo da meacutedia entre e seis e dez desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muito baixo (PDB)

7) a seacutetima categoria situa-se abaixo da meacutedia em dez ou mais desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muitiacutessimo baixo

(PDMB)

A Tabela 1 apresenta um resumo das categorias que seratildeo utilizadas no presente trabalho

para classificar os municiacutepios de acordo com o seu grau de desenvolvimento

Tabela 1 Criteacuterio para a classificaccedilatildeo do grau de desenvolvimento dos municiacutepios

Potencial de Desenvolvimento Criteacuterio para a classificaccedilatildeo

PDMA 10D PDA 106D PA 62D PDM 20D PB 62D

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

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Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

5

Considerando que a matriz de correlaccedilatildeo R eacute dada por XX e com base nas equaccedilotildees (3)

(4) pode-se definir a nova formulaccedilatildeo matemaacutetica para R isto eacute

R = AA + UU (6)

Um elemento da diagonal de R pode ser representado como

1 = 2

1

2

1

2i

m

pip

L

jij uax

(7)

Na anaacutelise fatorial os elementos da diagonal principal da matriz R representado pelo uacuteltimo

membro da equaccedilatildeo (7) satildeo denominados de comunalidade da variaacutevel Comunalidade13 significa

que parte da variacircncia eacute explicada pelos fatores comuns Matematicamente ela eacute definida por

m

pipi ah

1

22 (8)

O 2iu eacute a proporccedilatildeo da variacircncia da i-eacutesima variaacutevel devida ao fator especiacutefico e eacute

denominada especificidade (uniqueness) da variaacutevel

Procedendo a multiplicaccedilatildeo de ambos os membros da equaccedilatildeo (1) por pjf somando em

relaccedilatildeo a j e admitindo a ortogonalidade entre os fatores comuns e especiacuteficos e com moacutedulo igual a

1 tem-se em notaccedilatildeo matricial

XF = A (9)

A i-eacutesima da matriz A denominada de estrutura de fatores eacute constituiacuteda pelos coeficientes

de correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns Os coeficientes da matriz A

ipa satildeo denominados de cargas fatoriais (factor loadings)

A questatildeo que se depara no estaacutegio atual do desenvolvimento do trabalho eacute a seguinte que

meacutetodos poderatildeo ser utilizados para efetuar a anaacutelise fatorial Hoffmann (1999) sugere o meacutetodo de

maacutexima verossimilhanccedila desde que se pressupotildee que os fatores tenham distribuiccedilatildeo normal o

meacutetodo dos fatores principais e meacutetodo dos componentes principais14

No meacutetodo dos fatores principais os m fatores comuns correspondem agraves m maiores raiacutezes

caracteriacutesticas da matriz R obtida a partir da substituiccedilatildeo dos elementos da diagonal principal por

estimativas das comunalidades das n variaacuteveis Esse meacutetodo pode ser aplicado de forma interativa

percorrendo os seguintes passos i) deve-se calcular as comunalidades e colocar esses valores na

matriz R ii) novamente as comunalidades satildeo calculadas e inseridas na matriz R iii) repete-se o

passo anterior ateacute que as comunalidades possam ser consideradas despreziacuteveis

13 As comunalidades se referem a parte da variabilidade de cada variaacutevel que eacute explicada no modelo para facilitar a interpretaccedilatildeo pode-se padronizar o valordas comunalidades de modo que seja expressa em termos percentuais (Lemos amp Assunccedilatildeo 2005) 14 Mais informaccedilotildees sobre os meacutetodos da anaacutelise fatorial poderaacute ser encontrado em Harman H H Modern factor analysis 3 ed The University of Chigaco Press Johnson R A Wichern D W Applied multivariate statistical analysis Prentice Hall

6

O mais simples dos meacutetodos utilizado na anaacutelise fatorial eacute o dos componentes principais O

procedimento eacute simples de posse da matriz R toma-se como fatores comuns os m componentes

principais dessa matriz

Com o propoacutesito de obter uma estrutura de fatores mais simplificada e facilitar a

interpretaccedilatildeo dos fatores eacute recomendaacutevel fazer a rotaccedilatildeo dos eixos dos fatores mantendo a

ortogonalidade Esse recurso iraacute gerar uma nova matriz de coeficiente de fatores n x m (cada coluna

dessa matriz aproxima-se de 0 ou 1) Com a rotaccedilatildeo dos eixos cada um dos novos fatores deveraacute

apresentar correlaccedilatildeo relativamente forte com uma ou mais variaacuteveis e correlaccedilatildeo relativamente

fraca com as demais variaacuteveis

Conforme salienta Hoffmann (1999) o VARIMAX eacute um dos criteacuterios mais usados nos

estudos de anaacutelise fatorial envolvendo a transformaccedilatildeo ortogonal (T) A seguir procede-se o

desenvolvimento algeacutebrico para obter-se a matriz de estrutura de fatores com a transformaccedilatildeo

ortogonal Admitindo que

TT = Im (10)

Considerando a matriz de correlaccedilotildees entre as variaacuteveis equaccedilatildeo (3) sem os fatores

singulares e a equaccedilatildeo (10) tem-se

X = ATT F (11)

Representando os produtos

T F = Q e AT = B (12)

onde Q gera uma nova matriz dos fatores e B uma nova matriz n x m de cargas fatoriais

Cabe ressaltar que essa rotaccedilatildeo natildeo altera a comunalidade das variaacuteveis A partir da equaccedilatildeo

(6) e com algumas operaccedilotildees matriciais envolvendo a equaccedilatildeo (12) obteacutem-se

R = BB + U2 (13)

Apoacutes multiplicar ambos os membros da equaccedilatildeo (9) por T e considerar os produtos dado em

(12) tem-se apoacutes a transformaccedilatildeo ortogonal a equaccedilatildeo matricial constituiacuteda pelos coeficientes de

correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns isto eacute

XQ = B (14)

Essa equaccedilatildeo matricial seraacute utilizada para a classificaccedilatildeo dos municiacutepios da Metade Sul

quanto ao seu potencial de desenvolvimento

Como afirma Rangel amp Kume (1983 p 12) diferenccedilas significativas das varaacuteveis (natildeo

relevantes na caracterizaccedilatildeo de um dado fator) observados em relaccedilatildeo agrave miacutedia podem levar a

distorccedilotildees significativas mesmo que os coeficientes fatoriais sejam baixos

Para a classificaccedilatildeo dos potenciais de desenvolvimento dos municiacutepios utilizou-se do

mesmo procedimento de Perobelli (1999) ou seja os escores fatoriais foram normalizados

7

tomando o maior valor igual a 100 e o menor igual a 0 sendo os valores intermediaacuterios obtidos por

interpolaccedilatildeo

Ainda seguindo os fundamentos teacutecnicos utilizados por Perobelli (1999) o trabalho

apresenta sete categorias de potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios

1) A primeira categoria eacute composta por municiacutepios que superam a meacutedia em dez desvios-

padratildeo esses municiacutepios satildeo classificado como potencial de desenvolvimento muitiacutessimo

alto (PDMA)

2) A segunda categoria supera a meacutedia entre dez e seis desvios-padratildeo esses municiacutepios satildeo

classificados como potencial de desenvolvimento muito alto (PDA)

3) A terceira categoria supera a meacutedia entre seis e dois desvios-padratildeo sendo os municiacutepios

classificados como potencial de desenvolvimento alto (PA)

4) A quarta categoria compreende o intervalo entre a meacutedia ou seja estaacute entre zero e dois

desvios-padratildeo com os municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de

desenvolvimento meacutedio (PDM)

5) A quinta categoria fica abaixo da meacutedia entre dois e seis desvios-padratildeo e os municiacutepios

enquadrados nessa categoria satildeo classificados como potencial de desenvolvimento baixo

(PB)

6) a sexta categoria situa-se abaixo da meacutedia entre e seis e dez desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muito baixo (PDB)

7) a seacutetima categoria situa-se abaixo da meacutedia em dez ou mais desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muitiacutessimo baixo

(PDMB)

A Tabela 1 apresenta um resumo das categorias que seratildeo utilizadas no presente trabalho

para classificar os municiacutepios de acordo com o seu grau de desenvolvimento

Tabela 1 Criteacuterio para a classificaccedilatildeo do grau de desenvolvimento dos municiacutepios

Potencial de Desenvolvimento Criteacuterio para a classificaccedilatildeo

PDMA 10D PDA 106D PA 62D PDM 20D PB 62D

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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Porto Alegre n9 1986

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regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

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Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

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KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

6

O mais simples dos meacutetodos utilizado na anaacutelise fatorial eacute o dos componentes principais O

procedimento eacute simples de posse da matriz R toma-se como fatores comuns os m componentes

principais dessa matriz

Com o propoacutesito de obter uma estrutura de fatores mais simplificada e facilitar a

interpretaccedilatildeo dos fatores eacute recomendaacutevel fazer a rotaccedilatildeo dos eixos dos fatores mantendo a

ortogonalidade Esse recurso iraacute gerar uma nova matriz de coeficiente de fatores n x m (cada coluna

dessa matriz aproxima-se de 0 ou 1) Com a rotaccedilatildeo dos eixos cada um dos novos fatores deveraacute

apresentar correlaccedilatildeo relativamente forte com uma ou mais variaacuteveis e correlaccedilatildeo relativamente

fraca com as demais variaacuteveis

Conforme salienta Hoffmann (1999) o VARIMAX eacute um dos criteacuterios mais usados nos

estudos de anaacutelise fatorial envolvendo a transformaccedilatildeo ortogonal (T) A seguir procede-se o

desenvolvimento algeacutebrico para obter-se a matriz de estrutura de fatores com a transformaccedilatildeo

ortogonal Admitindo que

TT = Im (10)

Considerando a matriz de correlaccedilotildees entre as variaacuteveis equaccedilatildeo (3) sem os fatores

singulares e a equaccedilatildeo (10) tem-se

X = ATT F (11)

Representando os produtos

T F = Q e AT = B (12)

onde Q gera uma nova matriz dos fatores e B uma nova matriz n x m de cargas fatoriais

Cabe ressaltar que essa rotaccedilatildeo natildeo altera a comunalidade das variaacuteveis A partir da equaccedilatildeo

(6) e com algumas operaccedilotildees matriciais envolvendo a equaccedilatildeo (12) obteacutem-se

R = BB + U2 (13)

Apoacutes multiplicar ambos os membros da equaccedilatildeo (9) por T e considerar os produtos dado em

(12) tem-se apoacutes a transformaccedilatildeo ortogonal a equaccedilatildeo matricial constituiacuteda pelos coeficientes de

correlaccedilatildeo da i-eacutesima variaacutevel com cada um dos m fatores comuns isto eacute

XQ = B (14)

Essa equaccedilatildeo matricial seraacute utilizada para a classificaccedilatildeo dos municiacutepios da Metade Sul

quanto ao seu potencial de desenvolvimento

Como afirma Rangel amp Kume (1983 p 12) diferenccedilas significativas das varaacuteveis (natildeo

relevantes na caracterizaccedilatildeo de um dado fator) observados em relaccedilatildeo agrave miacutedia podem levar a

distorccedilotildees significativas mesmo que os coeficientes fatoriais sejam baixos

Para a classificaccedilatildeo dos potenciais de desenvolvimento dos municiacutepios utilizou-se do

mesmo procedimento de Perobelli (1999) ou seja os escores fatoriais foram normalizados

7

tomando o maior valor igual a 100 e o menor igual a 0 sendo os valores intermediaacuterios obtidos por

interpolaccedilatildeo

Ainda seguindo os fundamentos teacutecnicos utilizados por Perobelli (1999) o trabalho

apresenta sete categorias de potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios

1) A primeira categoria eacute composta por municiacutepios que superam a meacutedia em dez desvios-

padratildeo esses municiacutepios satildeo classificado como potencial de desenvolvimento muitiacutessimo

alto (PDMA)

2) A segunda categoria supera a meacutedia entre dez e seis desvios-padratildeo esses municiacutepios satildeo

classificados como potencial de desenvolvimento muito alto (PDA)

3) A terceira categoria supera a meacutedia entre seis e dois desvios-padratildeo sendo os municiacutepios

classificados como potencial de desenvolvimento alto (PA)

4) A quarta categoria compreende o intervalo entre a meacutedia ou seja estaacute entre zero e dois

desvios-padratildeo com os municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de

desenvolvimento meacutedio (PDM)

5) A quinta categoria fica abaixo da meacutedia entre dois e seis desvios-padratildeo e os municiacutepios

enquadrados nessa categoria satildeo classificados como potencial de desenvolvimento baixo

(PB)

6) a sexta categoria situa-se abaixo da meacutedia entre e seis e dez desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muito baixo (PDB)

7) a seacutetima categoria situa-se abaixo da meacutedia em dez ou mais desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muitiacutessimo baixo

(PDMB)

A Tabela 1 apresenta um resumo das categorias que seratildeo utilizadas no presente trabalho

para classificar os municiacutepios de acordo com o seu grau de desenvolvimento

Tabela 1 Criteacuterio para a classificaccedilatildeo do grau de desenvolvimento dos municiacutepios

Potencial de Desenvolvimento Criteacuterio para a classificaccedilatildeo

PDMA 10D PDA 106D PA 62D PDM 20D PB 62D

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

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KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

7

tomando o maior valor igual a 100 e o menor igual a 0 sendo os valores intermediaacuterios obtidos por

interpolaccedilatildeo

Ainda seguindo os fundamentos teacutecnicos utilizados por Perobelli (1999) o trabalho

apresenta sete categorias de potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios

1) A primeira categoria eacute composta por municiacutepios que superam a meacutedia em dez desvios-

padratildeo esses municiacutepios satildeo classificado como potencial de desenvolvimento muitiacutessimo

alto (PDMA)

2) A segunda categoria supera a meacutedia entre dez e seis desvios-padratildeo esses municiacutepios satildeo

classificados como potencial de desenvolvimento muito alto (PDA)

3) A terceira categoria supera a meacutedia entre seis e dois desvios-padratildeo sendo os municiacutepios

classificados como potencial de desenvolvimento alto (PA)

4) A quarta categoria compreende o intervalo entre a meacutedia ou seja estaacute entre zero e dois

desvios-padratildeo com os municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de

desenvolvimento meacutedio (PDM)

5) A quinta categoria fica abaixo da meacutedia entre dois e seis desvios-padratildeo e os municiacutepios

enquadrados nessa categoria satildeo classificados como potencial de desenvolvimento baixo

(PB)

6) a sexta categoria situa-se abaixo da meacutedia entre e seis e dez desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muito baixo (PDB)

7) a seacutetima categoria situa-se abaixo da meacutedia em dez ou mais desvios-padratildeo com os

municiacutepios recebendo a classificaccedilatildeo de potencial de desenvolvimento muitiacutessimo baixo

(PDMB)

A Tabela 1 apresenta um resumo das categorias que seratildeo utilizadas no presente trabalho

para classificar os municiacutepios de acordo com o seu grau de desenvolvimento

Tabela 1 Criteacuterio para a classificaccedilatildeo do grau de desenvolvimento dos municiacutepios

Potencial de Desenvolvimento Criteacuterio para a classificaccedilatildeo

PDMA 10D PDA 106D PA 62D PDM 20D PB 62D

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

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no Rio Grande do Sul 1939

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ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

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ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

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KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

8

PDB 106D PDMB 10D

Fonte compilaccedilatildeo proacutepria a partir dos dados dos autores

21 A construccedilatildeo da base de dados e as suas fontes

Este trabalho teve como fonte dos dados variaacuteveis que contemplam os setores produtivos e

os principais indicadores soacutecio-econocircmicos tais como variaacuteveis dos setor agropecuaacuterio agriacutecola do

setor industrial e comercial Indicadores populacionais que vatildeo desde o iacutendice social municipal

ampliado (ISMA) elaborado pela FEE ateacute a populaccedilatildeo total dos municiacutepios PIB per capita iacutendice

de retorno do ICMS valor adicionado fiscal per capita entre outros

Por se tratar variaacuteveis divididas em dois periacuteodos a proposta do trabalho eacute captar os setores

que contribuem para o desenvolvimento dos municiacutepios no periacuteodo denominado 1990 (mas que

tambeacutem utiliza variaacuteveis do Censo agropecuaacuterio de 1985 bem como do Anuaacuterio Estatiacutestico para o

ano de 1996) E para o periacuteodo de 2000 que aleacutem dos dados relativos ao ano 2000 apresenta

tambeacutem variaacuteveis censitaacuterias do ano de 1995 e indicadores do Anuaacuterio Estatiacutestico do RS para o ano

de 1999 Para verificar as variaacuteveis utilizadas no modelo ver Anexo A ( variaacuteveis utilizadas no

modelo)

3 ANAacuteLISE DOS RESULTADOS

No presente trabalho foi analisado o potencial de desenvolvimento de 84 municiacutepios do Rio

Grande do Sul sendo utilizado 38 variaacuteveis trabalhadas em dois periacuteodos distintos o ano de 1990 e

o ano de 2000 As nomenclaturas dos iacutendices investigados satildeo equivalentes mudando apenas o

periacuteodo para posterior comparaccedilatildeo cuja finalidade eacute verificar o potencial de desenvolvimento dos

municiacutepios da Metade Sul no periacuteodo de 1990 e captar a mudanccedila ou natildeo em relaccedilatildeo ao ano de

2000 Buscando identificar se o potencial de cada municiacutepio aumentou diminuiu ou manteve-se na

mesma faixa A anaacutelise fatorial foi realizada atraveacutes do Software Statistical Package for Social

Science (SPSS) for Windows em que se aplicou uma rotaccedilatildeo ortogonal atraveacutes do criteacuterio Varimax

os fatores comuns (componentes) os valores das raiacutezes (eigenvalues) sua variaccedilatildeo individual e

acumulada bem como sua comunalidade encontram-se representados na Tabela 2 para o periacuteodo

de 1990 bem como para 2000

Com base nos resultados obtidos para o ano de 1990 observou-se que existem 11 fatores

correspondendo a raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 No entanto optou-se por analisar os cinco

primeiros fatores que satildeo suficientes para explicar 525 da variabilidade do conjunto das

9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

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9

variaacuteveis De acordo com os resultados para o ano de 1990 foi possiacutevel formar grupos de

desenvolvimento ver Anexo B (cargas fatoriais) os valores em negrito representam as cargas

fatoriais de maior valor para uma dada variaacutevel o que significa dizer que esta variaacutevel estaacute

fortemente correlacionada com o respectivo fator Em outras palavras o Anexo B possibilita

verificar a correlaccedilatildeo de cada variaacutevel com relaccedilatildeo aos fatores ou dos fatores com cada variaacutevel

apoacutes ter sido realizada a rotaccedilatildeo ortogonal Desta forma foi possiacutevel eleger um nome para cada fator

em funccedilatildeo das suas variaacuteveis conforme Anexo C (grupo de desenvolvimento)

Tabela 2 Descriccedilatildeo dos Fatores Comuns para os anos de 1990 e 2000

1990 2000

Initial Eigenvalues Initial Eigenvalues

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

Comp

Total of

Variance Cumulative

Comunalidade

1

8458

22258

22258

0673

1

8623

22692

22692

0672

2

388

1021

32468

0847

2

3645

9592

32284

0719

3

3001

7896

40365

076

3

2988

7863

40147

0992

4

2331

6134

46499

0905

4

2676

7042

47189

0832

5

2282

6005

52504

0812

5

2117

557

52759

0812

6

2039

5367

57871

0747

6

1939

5103

57862

0691

7

1877

4941

62811

0791

7

1534

4037

619

0698

8

1469

3866

66678

0742

8

1435

3776

65675

0665

9

1193

3141

69818

0767

9

1332

3504

6918

0993

10

117

308

72898

0747

10

12

3157

72337

0774

11

106

2788

75687

0863

11

1162

3057

75394

0932

12

0935

2462

78148

0874

12

1036

2725

78119

0922

13

0855

2251

804

0721

13

0986

2594

80713

0652

14

0802

2109

82509

0753

14

0846

2226

82939

0833

15

0763

2009

84518

0859

15

0729

1917

84856

0833

16

0714

1879

86397

0493

16

0684

18

86656

0655

17

0638

1679

88076

0869

17

064

1685

88341

0906

18

0609

1601

89678

0923

18

0544

1432

89773

0854

19

0516

1357

91035

0578

19

0517

1361

91134

0793

20

0487

1281

92316

0723

20

0426

1122

92256

0683

21

046

1211

93526

0639

21

0404

1064

9332

0425

22

036

0946

94472

0501

22

0383

1008

94328

071

23

0306

0804

95277

0606

23

0369

0972

953

069

24

0272

0717

95993

083

24

0317

0834

96134

068

25

0258

0679

96672

0684

25

0277

073

96864

0745

26

0222

0584

97256

0693

26

026

0684

97549

0722

27

0182

0478

97734

0801

27

0209

055

98099

0803

28

0163

0429

98163

0839

28

0152

0401

985

0801

29

0155

0409

98572

0684

29

0126

033

9883

0781

30

0133

0351

98923

0748

30

011

0288

99119

0841

31

0112

0293

99216

0908

31

856E-02

0225

99344

0799

32

914E-02

0241

99457

0798

32

667E-02

0175

99519

0942

33

786E-02

0207

99664

0827

33

617E-02

0162

99682

0761

34

585E-02

0154

99818

0658

34

412E-02

0108

9979

0811

35

474E-02

0125

99942

0802

35

393E-02

0103

99893

0902

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

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regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

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wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

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LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

10

36

159E-02

418E-02

99984

0821

36

279E-02

733E-02

99967

0933

37

424E-03

112E-02

99995

0714

37

124E-02

328E-02

99999

067

38

177E-03

465E-03

100

0759

38

246E-04

647E-04

100

0758

Fonte dados compilados pelos autores a partir dos resultados do SPSS

Nesta perspectiva a anaacutelise para o ano de 1990 conforme o Anexo B eacute demonstrada da

seguinte forma

FATOR 1 =gt Eacute identificado como inerente ao desenvolvimento urbano representa 223

da variaccedilatildeo total do modelo todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas de forma positiva com este

fator aleacutem de apresentarem correlaccedilatildeo acima de 065 Os municiacutepios que apresentaram grande

potencial com base neste fator demonstram sua vocaccedilatildeo para um desenvolvimento voltado para os

setores mais dinacircmicos do meio urbano como setores puacuteblicos evidenciados nos indicadores X17 e

X18 e o setor terciaacuterio X9 aleacutem do que os indicadores de saneamento e ISMA estatildeo fortemente

correlacionados com o fator demonstrando o grande vieacutes para o desenvolvimento voltado para o

meio urbano

FATOR 2=gt eacute o fator do desenvolvimento industrial sendo responsaacutevel por 102 da

variaccedilatildeo total Existe ainda 5 variaacuteveis fortemente relacionadas a este fator sendo todas relacionadas

de forma positiva Destaca-se que as variaacuteveis deste fator apresentam uma correlaccedilatildeo superior ou

igual a 060

FATOR 3 =gt eacute o fator responsaacutevel pelo desenvolvimento agropecuaacuterio representa 789

da variaccedilatildeo total do modelo Existem apenas duas variaacuteveis correlacionadas a este fator sendo

ambas correlacionadas de forma positiva Apresentando uma correlaccedilatildeo com o fator acima de 076

Este fator demonstra que quanto maior for agrave razatildeo entre o valor dos financiamentos agropecuaacuterios e

o valor agregado na agropecuaacuteria a razatildeo entre o consumo de oacuteleo diesel e o valor agregado na

agropecuaacuteria e o consumo de energia eleacutetrica rural per capita mais desenvolvido em termos da

agricultura e da pecuaacuteria seraacute o municiacutepio Isto pode significar que havendo grande quantidade de

financiamentos para o setor aumentaraacute em grande escala as possibilidades de investimento e

consequumlentemente a produccedilatildeo quanto maior o consumo de oacuteleo diesel mais se estaacute produzindo ou

tentando produzir o que demonstra maior dinacircmica do setor rural

FATOR 4=gt esta associado a educaccedilatildeo e a sauacutede sendo composto pelas variaacuteveis taxa de

mortalidade infantil e taxa de analfabetismo correspondendo a 61 da variaccedilatildeo total do modelo A

variaacutevel taxa de analfabetismo estaacute correlacionada de forma negativa a este fator (-0829) o sinal

desta variaacutevel eacute coerente na medida em que quanto menor o nuacutemero de analfabetos melhor seraacute o

desenvolvimento da educaccedilatildeo nos municiacutepios com maior potencial neste fator

FATOR5 =gt representa 60 da variaccedilatildeo total do modelo podendo ser identificado como

inerente ao desenvolvimento agriacutecola pois possui duas variaacuteveis correlacionadas de forma positiva

com este fator acima de 084 Este fator do desenvolvimento agriacutecola explica mais de 80 da

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

11

variacircncia das variaacuteveis X4 e X5 o que significa que a (razatildeo entre o valor da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea do estabelecimento agriacutecola bem como a razatildeo entre o valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola e a

aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas) indica um desenvolvimento em termos de produccedilatildeo e

produtividade da agricultura nos municiacutepios com um potencial destacado neste fator

Analisando os resultados obtidos para o periacuteodo de 2000 verifica-se a existecircncia de 12

fatores com raiacutezes caracteriacutesticas maiores que 1 poreacutem do mesmo modo como ocorreu em 1990

optou-se por escolher 5 fatores que explicam conjuntamente 527 da variacircncia das variaacuteveis

FATOR 1 =gt Eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento urbano representa 227 da variaccedilatildeo

total do modelo existem sete variaacuteveis correlacionadas fortemente com este fator sendo 4 de forma

positiva e 3 relacionadas negativamente Estes resultados indicam que quanto maior a participaccedilatildeo

da populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total o nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita percentual de

domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral percentual de domiciacutelios com destino de

lixo coletado mais desenvolvido em termos de potencial urbano seraacute o municiacutepio Por outro lado

as variaacuteveis negativas (X1 X12 e X30) razatildeo entre nuacutemero de armazeacutens e valor agregado na

agropecuaacuteria participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total e nuacutemero de escolas

de 1ordm e 2ordm grau per capita indicam que os municiacutepios com maior potencial neste fator

apresentam poucos armazeacutens para produccedilatildeo agropecuaacuteria a populaccedilatildeo rural natildeo eacute

expressiva no conjunto da economia E o que merece maior destaque eacute o crescimento

da zona urbana irregular ou acelerada que estaacute demandando um nuacutemero cada vez

maior de escolas Desta forma estaacute variaacutevel (X30) eacute coerente na medida em que

explica o crescimento da populaccedilatildeo da aacuterea urbana Por fim verifica-se que as

variaacuteveis apresentam uma correlaccedilatildeo igual ou superior a 056

FATOR 2 =gt Eacute o fator do desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo sendo responsaacutevel por

96 da variaccedilatildeo total do modelo Destaca-se que todas as variaacuteveis estatildeo correlacionadas

positivamente tendo uma correlaccedilatildeo de no miacutenimo 068 Percebe-se neste fator que quanto maior

retorno dos impostos e maior a carga de arrecadaccedilatildeo mais elevado seraacute o potencial de

desenvolvimento para os municiacutepios que se destacam neste fator

FATOR 3 =gt eacute identificado como inerente ao desenvolvimento industrial representa 78 da

variaccedilatildeo do modelo Todas as variaacuteveis estatildeo relacionadas de forma positiva como fator sendo que

a correlaccedilatildeo das variaacuteveis se apresenta entre 06 e 08 para o conjunto do fator

FATOR 4 =gt eacute responsaacutevel pelo desenvolvimento Social representando mais ou menos 7

da variaccedilatildeo total do modelo existindo 3 variaacuteveis fortemente correlacionadas sendo duas positivas e

uma negativa A variaacutevel negativa eacute a taxa de analfabetismo que em grande medida explica o

desenvolvimento social pois com esta taxa negativa significa uma menor quantidade de analfabetos

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

12

no municiacutepio corroborando para com o elevado nuacutemero do ISMA (0609) pois somente com niacuteveis

elevados de educaccedilatildeo sauacutede e renda eacute possiacutevel apresentar um indicador como ISMA relativamente

alto

FATOR 5 =gt estaacute associado ao desenvolvimento agropecuaacuterio representando 56 da

variaccedilatildeo total do modelo tendo duas variaacuteveis fortemente relacionadas ao fator com cargas

fatoriais explicativas na ordem de 099 ou seja a correlaccedilatildeo com o fator eacute quase total

31 Classificaccedilatildeo dos Municiacutepios em Relaccedilatildeo ao Potencial de Desenvolvimento

Existe grande dificuldade de se analisar simultaneamente 38 variaacuteveis que indicam a

evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento regional dos municiacutepios da mesorregiatildeo Metade Sul em

decorrecircncia da diversidade e especificidade das variaacuteveis

Nesta perspectiva Hofmann (1992) indica que a anaacutelise fatorial pelo meacutetodo dos

componentes principais eacute um instrumental aconselhado pelos pesquisadores pois possibilita inferir

um nuacutemero pequeno de fatores que passaratildeo a ser utilizados como indicadores que mais

influenciam no desenvolvimento dos municiacutepios Desta forma foi possiacutevel classificar os municiacutepios

de acordo com o seu potencial de desenvolvimento15 em cada periacuteodo de acordo com os fatores de

desenvolvimento como eacute apresentado no quadro 1

Quadro 1 Potencial de Desenvolvimento dos municiacutepios da Metade Sul (1990-2000)

1990 2000 FI F2 F3 FI F2 F3

Municiacutepios PD PD PD PD PD PD

Morro Redondo PDMB PA PDMB PDMB PDA PDA

Amaral Ferrador PDMB PDB PDM PDMB PB PDB

Ivoraacute PDMB PB PDB PDB PB PB

Capatildeo do Leatildeo PDMB PDMA PDM PDMA PB PDMA

Palmares do Sul PDMB PDMA PDM PDMA PA PA

Silveira Martins PDMB PB PB PDB PDM PDB

Tavares PDMB PB PDB PDB PDM PDB

Nova Esperanccedila do Sul PDMB PDMA PB PDA PDM PDMA

Arambareacute PDMB PA PDM PDMA PB PB

Satildeo Vicente do Sul PDMB PB PDM PA PB PB

Mostardas PDB PA PDM PA PDMA PDM

Restinga Seca PDB PDMA PDA PA PDM PA

Continuaccedilatildeo

Mata PDB PDM PB PDB PB PB

Herval PDB PDM PA PB PDM PB

Cerro Branco PDB PA PB PDMB PB PDM

Satildeo Francisco PDB PB PDA PA PB PB

Manoel Viana PDB PDM PDM PDA PDB PB

15 Pelas caracteriacutesticas do evento o trabalho natildeo pode passar de 20 paacuteginas seraacute e portanto seraacute apenas apresentados os resultados do fator 1 nos dois periacuteodos

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

13

Nova Palma PDB PA PDMB PDMB PB PB

Pinhal Grande PDB PDM PB PDMB PDB PDMA

Santana da Boa Vista PDB PDMB PDMB PDB PDM PDB

Hulha Negra PDB PDM PA PDMB PB PDMA

Satildeo Martinho da Serra PDB PB PB PB PB PDB

Minas do Leatildeo PDB PDM PA PDMA PDB PDM

General Cacircmara PDB PDM PA PDM PB PDB

Julio de Castilhos PDB PDB PA PDA PDB PB

Cerro Grande do Sul PDB PDB PDM PDMB PB PB

Piratini PB PDB PB PDM PDM PDB

Quevedos PB PDB PDM PDMB PDM PB

Satildeo Joatildeo do Polesine PB PDMB PDB PB PDM PB

Vila Nova do Sul PB PB PB PDM PB PB

Dom Feliciano PB PB PDMB PDMB PDM PB

Cristal PB PDB PA PA PB PB

Sentinela do Sul PB PB PDM PDMB PDA PDMA

Paraiacuteso do Sul PB PDA PA PDMB PDM PB

Satildeo Joseacute do Norte PB PA PB PB PB PB

Encruzilhada do Sul PB PDB PB PDM PB PB

Candiota PB PDMA PDMB PB PDB PDMA

Mariana Pimentel PB PDB PB PDMB PB PB

Dona Francisca PB PDA PB PB PB PDM

Baratildeo do Triunfo PB PDB PDM PDMB PA PDB

Barra do Ribeiro PB PDB PDMB PDA PB PDB

Cacequi PDM PDB PA PDA PB PB

Pedro Osoacuterio PDM PDMB PDM PDMA PDB PB

Sertatildeo Santana PDM PB PDB PDMB PDM PDMA

Butiaacute PDM PDB PDMA PDMA PDB PB

Passo do Sobrado PDM PDM PB PDMB PDM PDM

Arroio dos Ratos PDM PDB PB PDA PDB PB

Tupanciretatilde PDM PB PA PDA PB PDM

Satildeo Pedro do Sul PDM PDM PDB PA PB PDB

Itaqui PDM PDMA PDMA PDA PDMA PDA

Satildeo Sepeacute PDM PDM PDMA PDA PB PB

Tapes PDM PDB PDA PDMA PDM PB

Satildeo Jerocircnimo PDM PDB PB PA PB PDA

Pantano Grande PDM PA PDM PDA PB PDM

Rio Pardo PDM PDA PA PA PDM PB

Agudo PDM PDA PDB PDMB PB PDM

Candelaacuteria PDM PDM PB PDMB PA PDB

Faxinal do Soturno PA PDB PDB PB PDM PDB

Jaguari PA PB PB PDB PDM PDB

Rosaacuterio do Sul PA PB PDA PDMA PB PB

Lavras do Sul PA PDMB PDMA PA PB PDM

Formigueiro PA PDM PDM PB PB PA

Arroio Grande PA PDM PDA PDA PDB PA

Canguccedilu PA PDB PDMB PDMB PA PDB

Pinheiro Machado PA PDM PDMB PA PDA PDMA

continuaccedilatildeo

Satildeo Gabriel PA PA PDA PDA PDM PA

Santiago PDA PDMB PB PDMA PDB PDB

Camaquatilde PDA PDA PDA PDM PDA PA

Satildeo Lourenccedilo do Sul PDA PA PB PDB PDM PB

Santa Vitoacuteria do Palmar PDA PB PDMA PDA PB PDM

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

14

Dom Pedrito PDMA PDA PDM PDA PA PDA

Satildeo Borja PDMA PDA PDMA PDA PDA PB

Charqueadas PDMA PDMA PDMB PDMA PDM PDMA

Caccedilapava PDMA PDM PDMB PDM PA PDB

Alegrete PDMA PA PDA PDMA PDA PDM

Jaguaratildeo PDMA PDMB PDM PDMA PDB PDM

Quaraiacute PDMA PDMB PDB PDMA PDB PA

Cachoeira do Sul PDMA PDB PDM PA PDM PDM

Uruguaiana PDMA PDM PDMA PDA PDA PDB

Bageacute PDMA PDB PDB PDMA PA PB

Santana do Livramento PDMA PDMB PDMB PDMA PDM PB

Rio Grande PDMA PDMA PDMA PDM PDMA PA

Santa Maria PDMA PDB PDB PDMA PDMA PDMB

Pelotas PDMA PA PDMB PDMA PDMA PDB Fonte elaboraccedilatildeo proacutepria a partir dos resultados do modelo

Conforme o Quadro 1 do ponto de vista do potencial de desenvolvimento os resultados para

o ano de 1990 da anaacutelise dos trecircs primeiros fatores destaca os municiacutepios de Pelotas Santa Maria

Rio Grande Santana do Livramento Bageacute todos os municiacutepios com desvio padratildeo acima de 20

pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia para o primeiro fator ligado ao desenvolvimento urbano

Realizando uma constataccedilatildeo in loco das variaacuteveis que compotildee o fator percebe-se claramente que o

desenvolvimento destes municiacutepios eacute altamente correlacionado a estas variaacuteveis Na ponta de baixo

da anaacutelise do primeiro fator encontram-se municiacutepios como Morro Redondo Amaral ferrador

Ivoraacute Capatildeo do Leatildeo Palmares do Sul Silveira Martins Tavares que no seu todo apresentam

pouca infra-estrutura urbana e baixos iacutendices sociais fatores que colaboraram para estes

municiacutepios apresentarem um PDMB

A anaacutelise deste fator possibilitou constatar que mesmo cidades que satildeo caracterizadas pela

agropecuaacuteria como Santana do Livramento Bageacute Uruguaiana Quarai Alegrete Charqueadas

apresentam um setor urbano e iacutendices de desenvolvimento urbano elevados o que demonstra que

mesmo sendo municiacutepios com forte vieacutes agropecuaacuterio existe reflexo do meio urbano no

desenvolvimento dos municiacutepios Com base nos resultados para o fator 2 ano de 1990 verifica-se

que os municiacutepios de Quarai Lavras Santana do Livramento satildeo os que apresentam menor

potencial sobretudo pelo seu viacutenculo com a agropecuaacuteria e com o setor de comeacutercio Por outro lado

os municiacutepios de Candiota Itaqui Rio Grande Capatildeo do Leatildeo satildeo os que apresentam PDMA com

um desvio padratildeo superior a 20 pontos percentuais em relaccedilatildeo agrave meacutedia o que demonstra que

existem induacutestrias chaves que alavancam os municiacutepios e potencializam natildeo soacute o setor industrial

bem como geram sinergias para outros setores como eacute o caso de Rio Grande que apresenta uma

induacutestria atuante e potencializadora do municiacutepio assim como o setor de comeacutercio

Jaacute o fator 3 leva em consideraccedilatildeo os insumos agriacutecolas apresentando como expoentes do

PDMB os municiacutepios de Charqueadas Candiota Pelotas Morro Redondo Santana do Livramento

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

15

Caccedilapava todos municiacutepios com particularidades industriais que satildeo determinantes para o

desenvolvimento destes municiacutepios natildeo apresentando estreita dependecircncia coma produccedilatildeo

agropecuaacuteria em contra-partida Butiaacute apresenta um desvio padratildeo na ordem de 5115 pontos

percentuais sendo acompanhado de Satildeo Borja e Lavras com um PDMA e forte vieacutes de

desenvolvimento atrelado ao setor agropecuaacuterio Constata-se que o municiacutepio de Itaqui apresenta

potencial de desenvolvimento elevado nos fatores (2) e (3) o que remete a concluir que tanto o

setor agropecuaacuterio como industrial dinamizam o municiacutepio e mais vem a demonstrar a relaccedilatildeo

destes dois setores que converge em um grande dinamismo par ao municiacutepio

No ano de 2000 o fator (1) apresenta como municiacutepios com PDMA Butiaacute Minas do Leatildeo

Quarai Charqueadas isto demonstra que as atividades urbanas ganharam novas dimensotildees nesses

municiacutepios sendo responsaacuteveis pelo desenvolvimento nesse periacuteodo analisado aleacutem de mostrar que

a qualidade dos serviccedilos urbanos vem melhorando nesses municiacutepios bem como o meio urbano

passa a tornar-se um intensificador do desenvolvimento Enquanto que municiacutepios maiores e mais

tradicionais como Pelotas Santa Maria Santana do Livramento Bageacute e Uruguaiana mantiveram a

condiccedilatildeo de PDMA no primeiro fator que determina em grande medida que esta ocorrendo no

miacutenimo uma manutenccedilatildeo das condiccedilotildees de desenvolvimento urbano apesar de algumas variaacuteveis

serem substituiacutedas por outras neste fator

No fator 2 relacionado com os tributos tem-se como municiacutepios com PDMA Rio Grande

Pelotas Itaqui Mostardas Santa Maria todos municiacutepios na sua maioria com uma populaccedilatildeo

elevada alicerccedilados numa boa base de funcionaacuterios puacuteblicos que representam uma arrecadaccedilatildeo

maior aleacutem de serem municiacutepios com um iacutendice de retorno do ICMS proporcionalmente maior em

relaccedilatildeo a meacutedia do estado apresentando outros fatores especiacuteficos como o porto em Rio Grande o

setor comercial e de imoacuteveis em santa Maria e Pelotas e um promissor setor industrial em Itaqui e

Mostardas que satildeo outras fontes de tributaccedilatildeo para os municiacutepios analisados

Para o terceiro fator em 2000 ligado ao setor industrial tem-se como municiacutepios de PDMA

Candiota Charqueadas Pinheiro Machado Capatildeo do Leatildeo satildeo municiacutepios com induacutestrias

potencializadoras de desenvolvimento na regiatildeo apresentando grande distorccedilatildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

a situaccedilatildeo de Candiota com mais de 787 pontos de desvio padratildeo em relaccedilatildeo a meacutedia

perfeitamente explicado pela posiccedilatildeo estrateacutegica da hidreleacutetrica na regiatildeo

4 CONSIDERACcedilOtildeES FINAIS

O estudo atraveacutes do meacutetodo de anaacutelise fatorial proporcionou classificar os municiacutepios de

acordo com seu potencial a anaacutelise por periacuteodos visou apresentar um caraacuteter dinacircmico para

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

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Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

16

verificar a evoluccedilatildeo do potencial de desenvolvimento tanto do ponto de vista da constituiccedilatildeo das

variaacuteveis dos fatores como do potencial dos municiacutepios A anaacutelise com base nos trecircs principais

fatores explica-se pela maior significacircncia dos mesmos sendo os mais significativos e explicando

satisfatoriamente o potencial de desenvolvimento dos municiacutepios em mais de 40 para o periacuteodo

de 1990 e mais de 47 para o ano de 2000

Desta forma os principais resultados do modelo demonstram que os municiacutepios com PDMA

para o primeiro fator no ano de 1990 mantiveram um potencial de no miacutenimo PDM para o primeiro

fator em 2000 com exceccedilatildeo de Quarai e Jaguaratildeo Demonstrando que o fator que exerce maior

influecircncia no potencial de desenvolvimento nos municiacutepios da Metade Sul estaacute ligado ao setor

urbano ou seja as condiccedilotildees soacutecio-econocircmicas de desenvolvimento dos municiacutepios bem como aos

retorno da arrecadaccedilatildeo que estes municiacutepios recebem A grosso modo os municiacutepios que

apresentam maior potencial de desenvolvimento no principal fator estavam ligados a atividade

comercial e muito vinculados a receitas da esfera estadual no periacuteodo de 1990 passando a depender

um pouco menos no periacuteodo de 2000 haja vista que o desenvolvimento em funccedilatildeo da tributaccedilatildeo

passou a ser considerado um segundo fator devido a correlaccedilatildeo das variaacuteveis mas para os grandes

municiacutepios como Santa Maria Rio Grande e Pelotas apesar de explicar somente 96 ainda

corresponde a um PDMA destes municiacutepios

Na outra ponta da tabela os municiacutepios com PDMB apresentaram uma certa dinacircmica nos

seus resultados permanecendo apenas Morro Redondo e Amaral Ferrador com os mesmos

potenciais enquanto que Capatildeo do leatildeo Palmares do Sul e Arambareacute tiveram uma mudanccedila

abrupta mudando do pior potencial para o potencial mais elevado Jaacute os municiacutepios de Ivoraacute

Silveira Martins Tavares Nova Esperanccedila do Sul e Satildeo Vicente do Sul melhoraram suas condiccedilotildees

em termos de potencial de desenvolvimento urbano uma vez que no miacutenimo passaram para o PDB

As principais conclusotildees sobre os resultados obtidos norteiam a ideacuteia de que natildeo soacute com

base em um setor os municiacutepios potencializam seu desenvolvimento sendo que mais de uma

variaacutevel eacute responsaacutevel pela capacidade de crescimento dos municiacutepios Destaca-se ainda que o setor

de comeacutercio geralmente esta inter-relacionado com outra cadeia produtiva sendo potencializado

pelo setor industrial do agropecuaacuterio ou pelas transferecircncias estaduais conforme demonstra os

resultados da porcentagem de variaccedilatildeo de cada fator na explicaccedilatildeo do modelo Os setores industrial

e agropecuaacuteriosatildeo componentes importantes do desenvolvimento conforme verifica-se nos grupos

de desenvolvimento contudo eles explicam em medida menor a variaccedilatildeo dos potenciais de

desenvolvimento haja vista que sozinhos natildeo agregam valor ou natildeo satildeo tatildeo dinacircmicos quanto

poderiam ser tendo seus efeitos verificados nos fatores 1 para o ano de 1990 e nos fatores 1 e 2

para o ano de 2000 seja na arrecadaccedilatildeo e participaccedilatildeo do ICMS ou mesmo no nuacutemero de pessoas

ocupadas na atividade comercial

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

17

Por fim pode-se dizer que os fatores reproduzem a realidade dos setores produtivos sendo

que se destacam as variaacuteveis relacionadas ao ICMS pessoal ocupado no comeacutercio produccedilatildeo

industrial por habitante valor dos financiamentos agropecuaacuterios condiccedilotildees sociais como instalaccedilatildeo

sanitaacuteria e coleta de lixo e o consumo de energia eleacutetrica nos setores analisados O padratildeo da

relaccedilatildeo das variaacuteveis indica o vieacutes que cada municiacutepio apresenta para o desenvolvimento ocorrendo

casos em que os municiacutepios podem ser potencializados em mais de um setor devido agrave

complementaridade dos setores produtivos

5 REFEREcircNCIAS BIBLIOGRAacuteFICAS

ALONSO Joseacute A F BENETTI M D BANDEIRA P S Crescimento econocircmico da regiatildeo

Sul do Rio Grande do Sul Causas e perspectivas Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried

Emanuel Heuser Porto Alegre 1994

ALONSO Joseacute Antocircnio Fialho Evoluccedilatildeo das desigualdades inter

regionais de renda interna

no Rio Grande do Sul 1939

70 Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

Porto Alegre n9 1986

ALMEIDA Pedro Fernando Cunha de A economia gauacutecha e os anos 80 uma trajetoacuteria

regional no contexto da crise brasileira Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel

Heuser Porto Alegre 1990

ANDREOLI Dejalme As desigualdades regionais do Rio Grande do Sul IN Indicadores FEE

V17 N2 Porto Alegre Fundaccedilatildeo de Economia e Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser 1989

BNDES Programas regionais (PAI PNC PCO e Reconversul) Disponiacutevel em lthttp

wwwbndesgovbrgt Acesso em 13 jun2001

FREITAS C A Diagnoacutestico das potencialidades de desenvolvimento dos municiacutepios do

corede-centro utilizando anaacutelise fatorial Santa Maria 2002 mimeo

ENGEVIX Plano de reestruturaccedilatildeo econocircmica para a Metade Sul do Rio Grande do Sul

Relatoacuterio final Engevix Engenharia sc ltda1997

ILHA A S et al Desigualdades regionais no Rio Grande do sul O caso da Metade Sul 1ordm

Encontro de Economia gauacutecha Disponiacutevel em cd

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacutestica

LEMOS M B amp ASSUNCcedilAtildeO J J Mapa do Desenvolvimento agriacutecola

brasileiro uma proposta metodoloacutegica 2005 Texto para discussatildeo Disponiacutevel em

lthttp www Ufmgbrgt Acessado em 2005

KLERING Luis Roque Anaacutelise do desempenho econocircmico dos municiacutepios do RS em 1999

Revista Anaacutelise Porto Alegre PUC RS 2001

18

GONTIJO C AGUIRRE A Elementos para uma tipologia do uso do solo agriacutecola no Brasil uma

aplicaccedilatildeo de anaacutelise fatorial Revista Brasileira de Economia v42 n1 1988

HOFFMANN R KEGEYAMA A A Modernizaccedilatildeo da agricultura e distribuiccedilatildeo de renda no

Brasil Pesquisa e Planejamento Econocircmico v15 n1 1985

HOFFMANN R Componentes principais e anaacutelise fatorial Piracicaba ESALQUSPDEAS

n90 4ed1999 40p Seacuterie Didaacutetica

PEROBELLI Fernando Salgueiro Uma Anaacutelise das potencialidades de desenvolvimento dos

municiacutepios da regiatildeo de Juiz de Fora utilizando anaacutelise fatorial- Minas Gerais Relatoacuterio Final

de pesquisa marccedilo de 1999

PUTNAM R D Comunidade e Democracia a Experiecircncia da Itaacutelia Moderna Rio de Janeiro

FGV 1996

SCHMID Carlos amp HERRLEIN JR Ronaldo Desenvolvimento do Rio Grande do Sul dois

projetos Texto para discussatildeo n 20019 Disponiacutevel em lthttp www Ufrgsbrcpgegt Acessado

em 2004

SHENEIDER F M amp LUBECK E Programa de Desenvolvimento integrado e sustentado da

mesorregiatildeo da Metade Sul Santa Maria Pallotti 2003

SCHUCH Luiz Henrique Reconversul lthttpwww Scprsgovbrgabmetadesul gt Acesso em

15 Dez2001

ANUAacuteRIO ESTATIacuteSTICO DO RIO GRANDE DO SUL 2001 Secretaria da Coordenaccedilatildeo e

Planejamento Fundaccedilatildeo de Economia E Estatiacutestica Siegfried Emanuel Heuser

19

ANEXOS

ANEXO A TABELA - VARIAacuteVEIS UTILIZADAS NO MODELO

Variaacuteveis 1990 2000

Nuacutemero de armazeacutensvalor agregado na agropecuaacuteria X1

Valor dos financiamentos agropecuaacuterios valor agregado na agropecuaacuteria X2

Consumo de oacuteleo dieselvalor agregado na agropecuaacuteria X3

Valor da produccedilatildeo agriacutecolaaacuterea de estabelecimento agriacutecola X4

Valor agregado da produccedilatildeo agropecuaacuteriaaacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas (em Reais) X5

Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeovalor agregado na induacutestria X6

Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeonuacutemero de estabelecimentos industriais (em reais) X7

Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X8

Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais X9

Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agreegado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) (mil reais) X10

Participaccedilatildeo populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total X11

Participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total X12

Nuacutemero de oacutebitos totalpopulaccedilatildeo total X13

Taxa de mortalidade infantil X14

Valor arrecadaccedilatildeo per capita (valor total da arrecadaccedilatildeopopulaccedilatildeo total) X15

Valor adicionado fiscal per capita X16

Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado ICMS () X17

Iacutendice de retorno do ICMS aos municiacutepios X18

Consumo de energia eleacutetrica por unidade residencial em Mwh X19

Consumo de energia eleacutetrica por unidade industrial em Mwh X20

Consumo de energia eleacutetrica por unidade comercial em Mwh X21

Consumo de energia eleacutetrica rural per capita em Mwh X22

Saldo de depoacutesitos bancaacuterios per capita X23

Nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita (terminais telefocircnicospopulaccedilatildeo urbana) X24

Nuacutemero de veiacuteculos per capita (nuacutemero de veiacuteculospopulaccedilatildeo total) X25

Total de leitos per capita (total de leitos hospitalarespopulaccedilatildeo total) X26

Gastos do SUS per capita X27

PIB per capita X28

Relaccedilatildeo docentealuno X29

Escolas de 1ordm e 2ordm grau per capita X30

Alunos de 1ordm e 2ordm grau per capita X31

Docentes de 1ordm e 2ordm grau per capita X32

Taxa de analfabetismo (total da populaccedilatildeo analfabetapopulaccedilatildeo total) X33

Evasatildeo escolar em percentagem X34

Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada da rede geral (domiciacutelios permanentes) X35

Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado X36

Percentual de domiciacutelios com instalaccedilatildeo sanitaacuteria na rede geral (domiciacutelios permanentes) X37

ISMA X38

20

ANEXO B QUADRO - CARGAS FATORIAIS PARA 1990

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7

X1 -0103 -0168 -0334 -423E-02 -704E-02 -0198

-0287

X2 0127 -110E-02 0763 -0156 0434 304E-02

0132

X3 863E-02 381E-03 0825 622E-02 -017 484E-02

885E-02

X4 -0105 -232E-02 0154 -257E-03 0915 -521E-02

-0103

X5 -420E-02 0214 -0149 717E-02 0844 623E-02

-865E-02

X6 -691E-02 -0545 -0238 -0295 0395 737E-02

0327

X7 0151 0553 -0168 -0226 570E-02 0272

045

X8 537E-03 0828 -396E-02 0107 0112 201E-02

-135E-02

X9 082 0174 0127 -113E-02 -601E-02 015

0103

X10 0219 0605 0462 -0182 -0215 862E-02

-0121

X11 0451 458E-02 0275 0154 -0164 0151

0681

X12 -0452 -478E-02 -0277 -0155 0177 -0142

-0687

X13 0198 -014 -647E-02 881E-02 797E-02 -445E-02

-0133

X14 -252E-02 -0101 -539E-03 -0176 478E-02 -0145

0133

X15 0427 076 0122 -829E-02 -190E-03 627E-02

0131

X16 -991E-03 0419 -695E-02 -417E-02 0128 -0218

395E-03

X17 0711 0338 999E-02 -392E-02 -406E-02 -137E-02

376E-02

X18 0837 0252 0116 -628E-02 -0102 884E-03

639E-02

X19 0451 331E-02 375E-02 0165 -150E-02 0243

-0241

X20 678E-02 0597 -0254 -860E-02 874E-02 -0148

0152

X21 203E-02 -599E-02 -764E-03 0735 -551E-02 018

746E-02

X22 0179 0204 0404 -0277 -286E-02 -0187

0161

X23 0224 888E-02 -506E-02 -547E-02 -601E-02 -0124

551E-02

X24 0404 734E-02 -0117 198E-02 960E-02 239E-02

0195

X25 0695 -601E-02 -0139 -191E-02 672E-02 0234

968E-02

X26 406E-02 193E-03 -835E-02 0188 147E-03 0349

480E-02

X27 -0302 862E-02 -985E-02 0487 990E-03 0105

-0216

X28 -599E-02 075 699E-02 -259E-02 0158 -968E-02

549E-02

X29 -043 -0111 -0265 0385 0319 794E-02

0237

X30 -0285 -0191 -900E-02 0118 -966E-02 0503

-0318

X31 035 711E-02 0169 -525E-02 -973E-02 0855

740E-02

X32 -903E-03 -469E-02 -496E-02 0203 0135 0821

0177

X33 -0242 -620E-02 950E-02 -0829 -388E-02 -772E-03

-788E-02

X34 0201 0215 -0312 -0447 -0216 887E-02

0339

X35 0659 -566E-02 034 0157 -0199 -402E-03

0367

X36 0667 -249E-02 0273 0195 -838E-02 412E-02

106E-02

X37 0808 -361E-03 -843E-02 -012 -310E-02 543E-03

0132

X38 0703 466E-02 904E-02 0345 856E-02 -019

0139

Fonte saiacuteda da anaacutelise do modelo SPSS

QUADRO CARGAS FATORIAS PARA 2000

Fatores Varaacuteveis

1 2 3 4 5 6 7

X1 -0673 -993E-03 -0174 -847E-02 342E-02

-0116 0169

X2 -0103 -533E-02 -123E-02 -921E-03 -375E-03

125E-03 435E-02

X3 578E-02 -455E-03 -157E-02 503E-02 0992

-176E-02 143E-02

X4 -0426 546E-03 -183E-02 0359 -367E-02

0273 179E-03

X5 -0413 -325E-02 -509E-02 0498 -510E-02

0402 -0145

X6 -0279 -389E-02 -799E-02 -0113 -253E-02

308E-02-289E-02

X7 0227 076 0129 -816E-02 -832E-02

469E-02 132E-02

X8 -0161 0223 0676 0186 -165E-02

312E-02 -0121

X9 766E-02 688E-03 -230E-02 581E-02 099

-210E-02 325E-02

X10 0191 0406 0692 -361E-02 -618E-02

-953E-02 225E-02

21

X11 0928 015 -265E-02 -571E-02 440E-02

-627E-02 0117

X12 -0916 -0165 566E-02 310E-02 -417E-02

468E-02 -014

X13 -519E-02 0112 -0262 0297 686E-02

-0542 965E-02

X14 -719E-03 -631E-02 186E-02 -0101 -781E-02

103E-02 262E-02

X15 0137 0793 0407 623E-02 552E-03

-166E-02-241E-02

X16 -182E-02 201E-02 0599 -0258 -162E-03

0259 0142

X17 0115 094 137E-02 168E-02 197E-02

149E-02 654E-02

X18 0343 076 154E-03 699E-02 961E-02

-457E-02 0367

X19 0336 0281 0215 -0249 189E-02

0104 0568

X20 433E-02 241E-02 0781 -804E-02 456E-02

-323E-02 194E-02

X21 -354E-02 -758E-02 -696E-02 0617 859E-02

-438E-02-184E-03

X22 0149 573E-02 0122 -197E-02 -603E-02

-869E-03 327E-02

X23 700E-02 718E-02 -621E-02 441E-03 -101E-02

0766 0235

X24 056 0343 901E-02 0195 620E-02

014 0239

X25 0223 0144 -418E-02 0436 335E-02

-486E-02 0644

X26 243E-02 -586E-03 -0125 017 -901E-02

-0112 0116

X27 -559E-02 -676E-02 -0123 0237 176E-02

0684 -018

X28 014 0221 048 0261 -819E-02

0415 -0463

X29 -0487 -0308 808E-02 0298 363E-02

186E-02-146E-02

X30 -0778 -0188 -163E-02 185E-02 -349E-02

237E-02-426E-02

X31 0231 695E-02 412E-02 -497E-02 -342E-02

244E-02-281E-03

X32 -0204 -0201 0133 0199 455E-03

512E-02-380E-03

X33 -0278 -0158 -0134 -054 290E-02

-0273 -044

X34 0128 637E-03 0797 -288E-02 -445E-02

-0111 0125

X35 089 979E-02 813E-02 505E-03 450E-02

-261E-02 0183

X36 0913 0153 737E-02 0106 296E-02

937E-02 0148

X37 0428 0156 873E-02 -322E-02 238E-02

0128 0599

X38 055 0193 252E-02 0609 422E-02

798E-02 270E-02 Fonte saiacuteda da anaacutelise do modelo SPSS

ANEXO C TABELA GRUPOS DE DESENVOLVIMENTO

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 1990

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS X25 Nuacutemero de veiacuteculos per capita (nordmde veiacuteculos do municiacutepio pela populaccedilatildeo total) X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado X37 Percentual de domiciacutelios com instalaccedilatildeo sanitaacuteria na rede geral X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F2 X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita (valor total da arrecadaccedilatildeopopulaccedilatildeo total) X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade Industrial Mwh X28 PIB per capita

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO Fator F3

X2 Valor dos financiamentos agropecuaacuteriosValor agregado na agropecuaacuteria X3 Consumo de oacuteleo dieselvalor agregado na agropecuaacuteria CONTINUACcedilAtildeO

GRUPO DO DESENV DO SETOR DE SERVICcedilOS Fator F4

22

X21 Taxa de mortalidade infantil

X33 Taxa de analfabetismo

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO DO SETOR AGRIacuteCOLA Fator F5

X4 Valor da produccedilatildeo agriacutecolaaacuterea de estabelecimentos agriacutecolas X5 Valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas

Fonte Elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 2000

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X1Nuacutemero de armazeacutensvalor agregado na agropecuaacuteria X11 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X12 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X24 Nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita (terminais telefocircnicos pela populaccedilatildeo urbana) X30 Escolas de 1ordm e 2ordm graus per capita X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO EM FUNCcedilAtildeO DA TRIBUTACcedilAtildeO Fator F2 X7 Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeonuacutemero de estabelecimentos industriais X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado - ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS aos municiacutepios

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F3

X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X16 Valor adicionado fiscal per capita X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade industrial em Mwh X34 Evasatildeo escolar em porcentagem

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO SOCIAL Fator F4

X21 Consumo de energia eleacutetrica por unidade comercial em Mwh X33 Taxa de analfabetismo X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO E COMERCIAL Fator F5

X3 Consumo de oacuteleo diesel Valor agregado agropecuaacuterio X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais

fonte elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

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19

ANEXOS

ANEXO A TABELA - VARIAacuteVEIS UTILIZADAS NO MODELO

Variaacuteveis 1990 2000

Nuacutemero de armazeacutensvalor agregado na agropecuaacuteria X1

Valor dos financiamentos agropecuaacuterios valor agregado na agropecuaacuteria X2

Consumo de oacuteleo dieselvalor agregado na agropecuaacuteria X3

Valor da produccedilatildeo agriacutecolaaacuterea de estabelecimento agriacutecola X4

Valor agregado da produccedilatildeo agropecuaacuteriaaacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas (em Reais) X5

Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeovalor agregado na induacutestria X6

Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeonuacutemero de estabelecimentos industriais (em reais) X7

Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X8

Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais X9

Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agreegado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) (mil reais) X10

Participaccedilatildeo populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total X11

Participaccedilatildeo da populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total X12

Nuacutemero de oacutebitos totalpopulaccedilatildeo total X13

Taxa de mortalidade infantil X14

Valor arrecadaccedilatildeo per capita (valor total da arrecadaccedilatildeopopulaccedilatildeo total) X15

Valor adicionado fiscal per capita X16

Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado ICMS () X17

Iacutendice de retorno do ICMS aos municiacutepios X18

Consumo de energia eleacutetrica por unidade residencial em Mwh X19

Consumo de energia eleacutetrica por unidade industrial em Mwh X20

Consumo de energia eleacutetrica por unidade comercial em Mwh X21

Consumo de energia eleacutetrica rural per capita em Mwh X22

Saldo de depoacutesitos bancaacuterios per capita X23

Nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita (terminais telefocircnicospopulaccedilatildeo urbana) X24

Nuacutemero de veiacuteculos per capita (nuacutemero de veiacuteculospopulaccedilatildeo total) X25

Total de leitos per capita (total de leitos hospitalarespopulaccedilatildeo total) X26

Gastos do SUS per capita X27

PIB per capita X28

Relaccedilatildeo docentealuno X29

Escolas de 1ordm e 2ordm grau per capita X30

Alunos de 1ordm e 2ordm grau per capita X31

Docentes de 1ordm e 2ordm grau per capita X32

Taxa de analfabetismo (total da populaccedilatildeo analfabetapopulaccedilatildeo total) X33

Evasatildeo escolar em percentagem X34

Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada da rede geral (domiciacutelios permanentes) X35

Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado X36

Percentual de domiciacutelios com instalaccedilatildeo sanitaacuteria na rede geral (domiciacutelios permanentes) X37

ISMA X38

20

ANEXO B QUADRO - CARGAS FATORIAIS PARA 1990

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7

X1 -0103 -0168 -0334 -423E-02 -704E-02 -0198

-0287

X2 0127 -110E-02 0763 -0156 0434 304E-02

0132

X3 863E-02 381E-03 0825 622E-02 -017 484E-02

885E-02

X4 -0105 -232E-02 0154 -257E-03 0915 -521E-02

-0103

X5 -420E-02 0214 -0149 717E-02 0844 623E-02

-865E-02

X6 -691E-02 -0545 -0238 -0295 0395 737E-02

0327

X7 0151 0553 -0168 -0226 570E-02 0272

045

X8 537E-03 0828 -396E-02 0107 0112 201E-02

-135E-02

X9 082 0174 0127 -113E-02 -601E-02 015

0103

X10 0219 0605 0462 -0182 -0215 862E-02

-0121

X11 0451 458E-02 0275 0154 -0164 0151

0681

X12 -0452 -478E-02 -0277 -0155 0177 -0142

-0687

X13 0198 -014 -647E-02 881E-02 797E-02 -445E-02

-0133

X14 -252E-02 -0101 -539E-03 -0176 478E-02 -0145

0133

X15 0427 076 0122 -829E-02 -190E-03 627E-02

0131

X16 -991E-03 0419 -695E-02 -417E-02 0128 -0218

395E-03

X17 0711 0338 999E-02 -392E-02 -406E-02 -137E-02

376E-02

X18 0837 0252 0116 -628E-02 -0102 884E-03

639E-02

X19 0451 331E-02 375E-02 0165 -150E-02 0243

-0241

X20 678E-02 0597 -0254 -860E-02 874E-02 -0148

0152

X21 203E-02 -599E-02 -764E-03 0735 -551E-02 018

746E-02

X22 0179 0204 0404 -0277 -286E-02 -0187

0161

X23 0224 888E-02 -506E-02 -547E-02 -601E-02 -0124

551E-02

X24 0404 734E-02 -0117 198E-02 960E-02 239E-02

0195

X25 0695 -601E-02 -0139 -191E-02 672E-02 0234

968E-02

X26 406E-02 193E-03 -835E-02 0188 147E-03 0349

480E-02

X27 -0302 862E-02 -985E-02 0487 990E-03 0105

-0216

X28 -599E-02 075 699E-02 -259E-02 0158 -968E-02

549E-02

X29 -043 -0111 -0265 0385 0319 794E-02

0237

X30 -0285 -0191 -900E-02 0118 -966E-02 0503

-0318

X31 035 711E-02 0169 -525E-02 -973E-02 0855

740E-02

X32 -903E-03 -469E-02 -496E-02 0203 0135 0821

0177

X33 -0242 -620E-02 950E-02 -0829 -388E-02 -772E-03

-788E-02

X34 0201 0215 -0312 -0447 -0216 887E-02

0339

X35 0659 -566E-02 034 0157 -0199 -402E-03

0367

X36 0667 -249E-02 0273 0195 -838E-02 412E-02

106E-02

X37 0808 -361E-03 -843E-02 -012 -310E-02 543E-03

0132

X38 0703 466E-02 904E-02 0345 856E-02 -019

0139

Fonte saiacuteda da anaacutelise do modelo SPSS

QUADRO CARGAS FATORIAS PARA 2000

Fatores Varaacuteveis

1 2 3 4 5 6 7

X1 -0673 -993E-03 -0174 -847E-02 342E-02

-0116 0169

X2 -0103 -533E-02 -123E-02 -921E-03 -375E-03

125E-03 435E-02

X3 578E-02 -455E-03 -157E-02 503E-02 0992

-176E-02 143E-02

X4 -0426 546E-03 -183E-02 0359 -367E-02

0273 179E-03

X5 -0413 -325E-02 -509E-02 0498 -510E-02

0402 -0145

X6 -0279 -389E-02 -799E-02 -0113 -253E-02

308E-02-289E-02

X7 0227 076 0129 -816E-02 -832E-02

469E-02 132E-02

X8 -0161 0223 0676 0186 -165E-02

312E-02 -0121

X9 766E-02 688E-03 -230E-02 581E-02 099

-210E-02 325E-02

X10 0191 0406 0692 -361E-02 -618E-02

-953E-02 225E-02

21

X11 0928 015 -265E-02 -571E-02 440E-02

-627E-02 0117

X12 -0916 -0165 566E-02 310E-02 -417E-02

468E-02 -014

X13 -519E-02 0112 -0262 0297 686E-02

-0542 965E-02

X14 -719E-03 -631E-02 186E-02 -0101 -781E-02

103E-02 262E-02

X15 0137 0793 0407 623E-02 552E-03

-166E-02-241E-02

X16 -182E-02 201E-02 0599 -0258 -162E-03

0259 0142

X17 0115 094 137E-02 168E-02 197E-02

149E-02 654E-02

X18 0343 076 154E-03 699E-02 961E-02

-457E-02 0367

X19 0336 0281 0215 -0249 189E-02

0104 0568

X20 433E-02 241E-02 0781 -804E-02 456E-02

-323E-02 194E-02

X21 -354E-02 -758E-02 -696E-02 0617 859E-02

-438E-02-184E-03

X22 0149 573E-02 0122 -197E-02 -603E-02

-869E-03 327E-02

X23 700E-02 718E-02 -621E-02 441E-03 -101E-02

0766 0235

X24 056 0343 901E-02 0195 620E-02

014 0239

X25 0223 0144 -418E-02 0436 335E-02

-486E-02 0644

X26 243E-02 -586E-03 -0125 017 -901E-02

-0112 0116

X27 -559E-02 -676E-02 -0123 0237 176E-02

0684 -018

X28 014 0221 048 0261 -819E-02

0415 -0463

X29 -0487 -0308 808E-02 0298 363E-02

186E-02-146E-02

X30 -0778 -0188 -163E-02 185E-02 -349E-02

237E-02-426E-02

X31 0231 695E-02 412E-02 -497E-02 -342E-02

244E-02-281E-03

X32 -0204 -0201 0133 0199 455E-03

512E-02-380E-03

X33 -0278 -0158 -0134 -054 290E-02

-0273 -044

X34 0128 637E-03 0797 -288E-02 -445E-02

-0111 0125

X35 089 979E-02 813E-02 505E-03 450E-02

-261E-02 0183

X36 0913 0153 737E-02 0106 296E-02

937E-02 0148

X37 0428 0156 873E-02 -322E-02 238E-02

0128 0599

X38 055 0193 252E-02 0609 422E-02

798E-02 270E-02 Fonte saiacuteda da anaacutelise do modelo SPSS

ANEXO C TABELA GRUPOS DE DESENVOLVIMENTO

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 1990

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS X25 Nuacutemero de veiacuteculos per capita (nordmde veiacuteculos do municiacutepio pela populaccedilatildeo total) X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado X37 Percentual de domiciacutelios com instalaccedilatildeo sanitaacuteria na rede geral X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F2 X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita (valor total da arrecadaccedilatildeopopulaccedilatildeo total) X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade Industrial Mwh X28 PIB per capita

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO Fator F3

X2 Valor dos financiamentos agropecuaacuteriosValor agregado na agropecuaacuteria X3 Consumo de oacuteleo dieselvalor agregado na agropecuaacuteria CONTINUACcedilAtildeO

GRUPO DO DESENV DO SETOR DE SERVICcedilOS Fator F4

22

X21 Taxa de mortalidade infantil

X33 Taxa de analfabetismo

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO DO SETOR AGRIacuteCOLA Fator F5

X4 Valor da produccedilatildeo agriacutecolaaacuterea de estabelecimentos agriacutecolas X5 Valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas

Fonte Elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 2000

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X1Nuacutemero de armazeacutensvalor agregado na agropecuaacuteria X11 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X12 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X24 Nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita (terminais telefocircnicos pela populaccedilatildeo urbana) X30 Escolas de 1ordm e 2ordm graus per capita X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO EM FUNCcedilAtildeO DA TRIBUTACcedilAtildeO Fator F2 X7 Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeonuacutemero de estabelecimentos industriais X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado - ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS aos municiacutepios

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F3

X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X16 Valor adicionado fiscal per capita X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade industrial em Mwh X34 Evasatildeo escolar em porcentagem

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO SOCIAL Fator F4

X21 Consumo de energia eleacutetrica por unidade comercial em Mwh X33 Taxa de analfabetismo X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO E COMERCIAL Fator F5

X3 Consumo de oacuteleo diesel Valor agregado agropecuaacuterio X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais

fonte elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

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20

ANEXO B QUADRO - CARGAS FATORIAIS PARA 1990

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7

X1 -0103 -0168 -0334 -423E-02 -704E-02 -0198

-0287

X2 0127 -110E-02 0763 -0156 0434 304E-02

0132

X3 863E-02 381E-03 0825 622E-02 -017 484E-02

885E-02

X4 -0105 -232E-02 0154 -257E-03 0915 -521E-02

-0103

X5 -420E-02 0214 -0149 717E-02 0844 623E-02

-865E-02

X6 -691E-02 -0545 -0238 -0295 0395 737E-02

0327

X7 0151 0553 -0168 -0226 570E-02 0272

045

X8 537E-03 0828 -396E-02 0107 0112 201E-02

-135E-02

X9 082 0174 0127 -113E-02 -601E-02 015

0103

X10 0219 0605 0462 -0182 -0215 862E-02

-0121

X11 0451 458E-02 0275 0154 -0164 0151

0681

X12 -0452 -478E-02 -0277 -0155 0177 -0142

-0687

X13 0198 -014 -647E-02 881E-02 797E-02 -445E-02

-0133

X14 -252E-02 -0101 -539E-03 -0176 478E-02 -0145

0133

X15 0427 076 0122 -829E-02 -190E-03 627E-02

0131

X16 -991E-03 0419 -695E-02 -417E-02 0128 -0218

395E-03

X17 0711 0338 999E-02 -392E-02 -406E-02 -137E-02

376E-02

X18 0837 0252 0116 -628E-02 -0102 884E-03

639E-02

X19 0451 331E-02 375E-02 0165 -150E-02 0243

-0241

X20 678E-02 0597 -0254 -860E-02 874E-02 -0148

0152

X21 203E-02 -599E-02 -764E-03 0735 -551E-02 018

746E-02

X22 0179 0204 0404 -0277 -286E-02 -0187

0161

X23 0224 888E-02 -506E-02 -547E-02 -601E-02 -0124

551E-02

X24 0404 734E-02 -0117 198E-02 960E-02 239E-02

0195

X25 0695 -601E-02 -0139 -191E-02 672E-02 0234

968E-02

X26 406E-02 193E-03 -835E-02 0188 147E-03 0349

480E-02

X27 -0302 862E-02 -985E-02 0487 990E-03 0105

-0216

X28 -599E-02 075 699E-02 -259E-02 0158 -968E-02

549E-02

X29 -043 -0111 -0265 0385 0319 794E-02

0237

X30 -0285 -0191 -900E-02 0118 -966E-02 0503

-0318

X31 035 711E-02 0169 -525E-02 -973E-02 0855

740E-02

X32 -903E-03 -469E-02 -496E-02 0203 0135 0821

0177

X33 -0242 -620E-02 950E-02 -0829 -388E-02 -772E-03

-788E-02

X34 0201 0215 -0312 -0447 -0216 887E-02

0339

X35 0659 -566E-02 034 0157 -0199 -402E-03

0367

X36 0667 -249E-02 0273 0195 -838E-02 412E-02

106E-02

X37 0808 -361E-03 -843E-02 -012 -310E-02 543E-03

0132

X38 0703 466E-02 904E-02 0345 856E-02 -019

0139

Fonte saiacuteda da anaacutelise do modelo SPSS

QUADRO CARGAS FATORIAS PARA 2000

Fatores Varaacuteveis

1 2 3 4 5 6 7

X1 -0673 -993E-03 -0174 -847E-02 342E-02

-0116 0169

X2 -0103 -533E-02 -123E-02 -921E-03 -375E-03

125E-03 435E-02

X3 578E-02 -455E-03 -157E-02 503E-02 0992

-176E-02 143E-02

X4 -0426 546E-03 -183E-02 0359 -367E-02

0273 179E-03

X5 -0413 -325E-02 -509E-02 0498 -510E-02

0402 -0145

X6 -0279 -389E-02 -799E-02 -0113 -253E-02

308E-02-289E-02

X7 0227 076 0129 -816E-02 -832E-02

469E-02 132E-02

X8 -0161 0223 0676 0186 -165E-02

312E-02 -0121

X9 766E-02 688E-03 -230E-02 581E-02 099

-210E-02 325E-02

X10 0191 0406 0692 -361E-02 -618E-02

-953E-02 225E-02

21

X11 0928 015 -265E-02 -571E-02 440E-02

-627E-02 0117

X12 -0916 -0165 566E-02 310E-02 -417E-02

468E-02 -014

X13 -519E-02 0112 -0262 0297 686E-02

-0542 965E-02

X14 -719E-03 -631E-02 186E-02 -0101 -781E-02

103E-02 262E-02

X15 0137 0793 0407 623E-02 552E-03

-166E-02-241E-02

X16 -182E-02 201E-02 0599 -0258 -162E-03

0259 0142

X17 0115 094 137E-02 168E-02 197E-02

149E-02 654E-02

X18 0343 076 154E-03 699E-02 961E-02

-457E-02 0367

X19 0336 0281 0215 -0249 189E-02

0104 0568

X20 433E-02 241E-02 0781 -804E-02 456E-02

-323E-02 194E-02

X21 -354E-02 -758E-02 -696E-02 0617 859E-02

-438E-02-184E-03

X22 0149 573E-02 0122 -197E-02 -603E-02

-869E-03 327E-02

X23 700E-02 718E-02 -621E-02 441E-03 -101E-02

0766 0235

X24 056 0343 901E-02 0195 620E-02

014 0239

X25 0223 0144 -418E-02 0436 335E-02

-486E-02 0644

X26 243E-02 -586E-03 -0125 017 -901E-02

-0112 0116

X27 -559E-02 -676E-02 -0123 0237 176E-02

0684 -018

X28 014 0221 048 0261 -819E-02

0415 -0463

X29 -0487 -0308 808E-02 0298 363E-02

186E-02-146E-02

X30 -0778 -0188 -163E-02 185E-02 -349E-02

237E-02-426E-02

X31 0231 695E-02 412E-02 -497E-02 -342E-02

244E-02-281E-03

X32 -0204 -0201 0133 0199 455E-03

512E-02-380E-03

X33 -0278 -0158 -0134 -054 290E-02

-0273 -044

X34 0128 637E-03 0797 -288E-02 -445E-02

-0111 0125

X35 089 979E-02 813E-02 505E-03 450E-02

-261E-02 0183

X36 0913 0153 737E-02 0106 296E-02

937E-02 0148

X37 0428 0156 873E-02 -322E-02 238E-02

0128 0599

X38 055 0193 252E-02 0609 422E-02

798E-02 270E-02 Fonte saiacuteda da anaacutelise do modelo SPSS

ANEXO C TABELA GRUPOS DE DESENVOLVIMENTO

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 1990

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS X25 Nuacutemero de veiacuteculos per capita (nordmde veiacuteculos do municiacutepio pela populaccedilatildeo total) X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado X37 Percentual de domiciacutelios com instalaccedilatildeo sanitaacuteria na rede geral X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F2 X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita (valor total da arrecadaccedilatildeopopulaccedilatildeo total) X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade Industrial Mwh X28 PIB per capita

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO Fator F3

X2 Valor dos financiamentos agropecuaacuteriosValor agregado na agropecuaacuteria X3 Consumo de oacuteleo dieselvalor agregado na agropecuaacuteria CONTINUACcedilAtildeO

GRUPO DO DESENV DO SETOR DE SERVICcedilOS Fator F4

22

X21 Taxa de mortalidade infantil

X33 Taxa de analfabetismo

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO DO SETOR AGRIacuteCOLA Fator F5

X4 Valor da produccedilatildeo agriacutecolaaacuterea de estabelecimentos agriacutecolas X5 Valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas

Fonte Elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 2000

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X1Nuacutemero de armazeacutensvalor agregado na agropecuaacuteria X11 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X12 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X24 Nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita (terminais telefocircnicos pela populaccedilatildeo urbana) X30 Escolas de 1ordm e 2ordm graus per capita X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO EM FUNCcedilAtildeO DA TRIBUTACcedilAtildeO Fator F2 X7 Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeonuacutemero de estabelecimentos industriais X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado - ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS aos municiacutepios

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F3

X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X16 Valor adicionado fiscal per capita X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade industrial em Mwh X34 Evasatildeo escolar em porcentagem

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO SOCIAL Fator F4

X21 Consumo de energia eleacutetrica por unidade comercial em Mwh X33 Taxa de analfabetismo X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO E COMERCIAL Fator F5

X3 Consumo de oacuteleo diesel Valor agregado agropecuaacuterio X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais

fonte elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

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21

X11 0928 015 -265E-02 -571E-02 440E-02

-627E-02 0117

X12 -0916 -0165 566E-02 310E-02 -417E-02

468E-02 -014

X13 -519E-02 0112 -0262 0297 686E-02

-0542 965E-02

X14 -719E-03 -631E-02 186E-02 -0101 -781E-02

103E-02 262E-02

X15 0137 0793 0407 623E-02 552E-03

-166E-02-241E-02

X16 -182E-02 201E-02 0599 -0258 -162E-03

0259 0142

X17 0115 094 137E-02 168E-02 197E-02

149E-02 654E-02

X18 0343 076 154E-03 699E-02 961E-02

-457E-02 0367

X19 0336 0281 0215 -0249 189E-02

0104 0568

X20 433E-02 241E-02 0781 -804E-02 456E-02

-323E-02 194E-02

X21 -354E-02 -758E-02 -696E-02 0617 859E-02

-438E-02-184E-03

X22 0149 573E-02 0122 -197E-02 -603E-02

-869E-03 327E-02

X23 700E-02 718E-02 -621E-02 441E-03 -101E-02

0766 0235

X24 056 0343 901E-02 0195 620E-02

014 0239

X25 0223 0144 -418E-02 0436 335E-02

-486E-02 0644

X26 243E-02 -586E-03 -0125 017 -901E-02

-0112 0116

X27 -559E-02 -676E-02 -0123 0237 176E-02

0684 -018

X28 014 0221 048 0261 -819E-02

0415 -0463

X29 -0487 -0308 808E-02 0298 363E-02

186E-02-146E-02

X30 -0778 -0188 -163E-02 185E-02 -349E-02

237E-02-426E-02

X31 0231 695E-02 412E-02 -497E-02 -342E-02

244E-02-281E-03

X32 -0204 -0201 0133 0199 455E-03

512E-02-380E-03

X33 -0278 -0158 -0134 -054 290E-02

-0273 -044

X34 0128 637E-03 0797 -288E-02 -445E-02

-0111 0125

X35 089 979E-02 813E-02 505E-03 450E-02

-261E-02 0183

X36 0913 0153 737E-02 0106 296E-02

937E-02 0148

X37 0428 0156 873E-02 -322E-02 238E-02

0128 0599

X38 055 0193 252E-02 0609 422E-02

798E-02 270E-02 Fonte saiacuteda da anaacutelise do modelo SPSS

ANEXO C TABELA GRUPOS DE DESENVOLVIMENTO

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 1990

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS X25 Nuacutemero de veiacuteculos per capita (nordmde veiacuteculos do municiacutepio pela populaccedilatildeo total) X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado X37 Percentual de domiciacutelios com instalaccedilatildeo sanitaacuteria na rede geral X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F2 X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita (valor total da arrecadaccedilatildeopopulaccedilatildeo total) X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade Industrial Mwh X28 PIB per capita

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO Fator F3

X2 Valor dos financiamentos agropecuaacuteriosValor agregado na agropecuaacuteria X3 Consumo de oacuteleo dieselvalor agregado na agropecuaacuteria CONTINUACcedilAtildeO

GRUPO DO DESENV DO SETOR DE SERVICcedilOS Fator F4

22

X21 Taxa de mortalidade infantil

X33 Taxa de analfabetismo

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO DO SETOR AGRIacuteCOLA Fator F5

X4 Valor da produccedilatildeo agriacutecolaaacuterea de estabelecimentos agriacutecolas X5 Valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas

Fonte Elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 2000

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X1Nuacutemero de armazeacutensvalor agregado na agropecuaacuteria X11 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X12 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X24 Nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita (terminais telefocircnicos pela populaccedilatildeo urbana) X30 Escolas de 1ordm e 2ordm graus per capita X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO EM FUNCcedilAtildeO DA TRIBUTACcedilAtildeO Fator F2 X7 Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeonuacutemero de estabelecimentos industriais X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado - ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS aos municiacutepios

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F3

X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X16 Valor adicionado fiscal per capita X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade industrial em Mwh X34 Evasatildeo escolar em porcentagem

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO SOCIAL Fator F4

X21 Consumo de energia eleacutetrica por unidade comercial em Mwh X33 Taxa de analfabetismo X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO E COMERCIAL Fator F5

X3 Consumo de oacuteleo diesel Valor agregado agropecuaacuterio X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais

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22

X21 Taxa de mortalidade infantil

X33 Taxa de analfabetismo

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO DO SETOR AGRIacuteCOLA Fator F5

X4 Valor da produccedilatildeo agriacutecolaaacuterea de estabelecimentos agriacutecolas X5 Valor agregado da produccedilatildeo agriacutecola aacuterea total dos estabelecimentos agriacutecolas

Fonte Elaboraccedilatildeo dos autores a partir dos resultados do modelo

Descriccedilatildeo das variaacuteveis por grupo para o ano de 2000

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO URBANO Fator F1

X1Nuacutemero de armazeacutensvalor agregado na agropecuaacuteria X11 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo urbana na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X12 Participaccedilatildeo populaccedilatildeo rural na populaccedilatildeo total (em porcentagem) X24 Nuacutemero de terminais telefocircnicos per capita (terminais telefocircnicos pela populaccedilatildeo urbana) X30 Escolas de 1ordm e 2ordm graus per capita X35 Percentual de domiciacutelios abastecidos com aacutegua encanada na rede geral X36 Percentual de domiciacutelios com destino de lixo coletado

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO EM FUNCcedilAtildeO DA TRIBUTACcedilAtildeO Fator F2 X7 Pessoal ocupado na induacutestria de transformaccedilatildeonuacutemero de estabelecimentos industriais X15 Valor da arrecadaccedilatildeo per capita X17 Participaccedilatildeo do municiacutepio no Estado - ICMS X18 Iacutendice de retorno do ICMS aos municiacutepios

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL Fator F3

X8 Produccedilatildeo industrial por habitante (valor agregado induacutestriapopulaccedilatildeo urbana) X10 Produtividade do trabalho na induacutestria (valor agregado na induacutestriapessoal ocupado na induacutestria) X16 Valor adicionado fiscal per capita X20 Consumo de energia eleacutetrica por unidade industrial em Mwh X34 Evasatildeo escolar em porcentagem

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO SOCIAL Fator F4

X21 Consumo de energia eleacutetrica por unidade comercial em Mwh X33 Taxa de analfabetismo X38 ISMA

GRUPO DO DESENVOLVIMENTO AGROPECUAacuteRIO E COMERCIAL Fator F5

X3 Consumo de oacuteleo diesel Valor agregado agropecuaacuterio X9 Pessoal ocupado no comeacutercionuacutemero de estabelecimentos comerciais

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