Cobertura, Capacidades e Conectividade. · é, quais são meios de acompanhar as assimetrias da...

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O INICIO , O FIM E O MEIO DIGITAL :

Cobertura, Capacidades e Conectividade.

Coordenação:

Marcelo Cortes Neri

[email protected]

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Os artigos publicados são de inteira responsabilidade de seus autores. As opiniões neles

emitidas não exprimem, necessariamente, o ponto de vista da Fundação Getulio Vargas.

O INICIO, O FIM E O MEIO DIGITAL: Cobertura, Capaci dades e Conctividade / Coordenação Marcelo Neri. - Rio de Janeiro: FGV, CPS, 2012.

[200] p.

1. Tecnologia da informação - Aspectos sociais. 2. Inclusão digital. 3. Nova Classe Média. 4. Indice Digital. 5. Inclusão social. I. Neri, Marcelo Côrtes. II. Fundação Getulio Vargas, Centro de Políticas Sociais.

Apoio Fundação Telefônica/Vivo

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INTRODUÇÃO

O Inicio, o Fim e o Meio Digital

“Os principais usos da internet são comunicação (37%), lazer (30%), leitura (29%) e

educação (28%).”

Tal como a célebre música de Raul Seixas que virou título de filme biográfico, a ênfase

da inclusão digital não está no início, ou mesmo no fim, mas está no meio. O inicio é o

conteúdo a ser acessado nas tecnologias de informação e comunicação (TICs). O fim se refere

objetivos diversos associados ao uso das TICs como educação, trabalho, lazer entre outros. Se

conteúdo está associado ao “o que?” e o objetivo está associado ao “para que?”, o meio se

refere ao “como?”.

Os conceitos de conectividade e convergência associados ao “como” nos ajudam a

entender algumas propriedades desejadas do processo de inclusão digital. Conectividade

significa acessar as TICs a partir de diferentes lugares. A mobilidade espacial proporcionada

por acessos remotos sem fio (celular, 3G, 4G e WI FI) está na base da revolução recente nesta

área. Convergência permite que acessemos diferentes serviços no limite de um mesmo

dispositivo (device), tais como computador, celular, tablets, palm tops, console de vídeo-game,

etc. Se convergência significa unificar dispositivos de acesso, conectividade significa

multiplicar lugares de acesso. A união harmoniosa dos vetores conectividade e convergência

guarda a promessa de reduzir custos e ampliar possibilidades espaciais de realização de nossas

atividades cotidianas.

O “como” envolve várias questões práticas começando pelo tipo de dispositivo

utilizado, por exemplo, computador, ou telefone. Ou ainda, telefonia fixa ou móvel e assim por

diante. Trata-se de uma espécie de corrida sobre qual é a tecnologia que goza de maior

cobertura e capilaridade como ponto de partida para ser o condutor de conteúdos e ações

voltadas para a inclusão social.

Este estudo aborda o período desde que a inclusão digital começou a ser acompanhada

no país em bases nacionais que começa com o Censo 2000, tentando acompanhar a evolução

da difusão de diferentes tecnologias tal como enxergadas pelas bases de dados disponíveis.

Outro objetivo é mapear tanto o nível quanto as transformações do uso destas tecnologias em

bases geograficamente desagregadas, tais como estados, municípios e bairros entre outras

dimensões inframunicipais, tirando partido dos microdados do Censo 2010, recém-

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disponibilizados. Ainda no campo espacial inovamos ao difundir em primeira mão informações

de 2011 em escala global de mais de 150 países sobre meios de inclusão digital. Esta safra

combinada de dados nos permite fazer um zoom do globo terrestre ao bairro de moradia sobre

o uso destas tecnologias que revolucionaram nos últimos anos o nosso dia a dia.

Propomos e calculamos indicador sintético integrado de Telefonia, Internet e Celular, o

ITIC, aplicado a 150 países, 5550 municípios brasileiros, estados, suas capitais e seus distritos

e bairros. Abordamos suas limitações e possibilidades de melhoras dentro das restrições de

informações existentes. Discutimos a utilização de indices de inclusão digital no âmbito das

metas de conectividade dos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio da ONU.

Além do binômio cobertura e conectividade, discutimos os fins que as pessoas buscam na

inclusão digital. Nesta parte tratamos desde preferências subjetivas declaradas sobre os

objetivos de uso da internet independentemente do meio através de perguntas diretas aos

usuários assim como de preferências reveladas através de pesquisas de orçamentos familiares

sobre os gastos em serviços e infraestrutura de informática versus a de telefonia. Ainda

relacionada aos fins avaliamos as correlações entre acesso digital e felicidade. A nossa

estratégia é buscar informações sobre os meios gastos para atingir as finalidades específicas e

as de caráter mais amplo desejadas.

Tratamos aqui menos da discussão de como prover o acesso digital e mais da questão

mais terrena de como desenhar de indicadores para medição do seu progresso e percalços. Isto

é, quais são meios de acompanhar as assimetrias da difusão do progresso tecnológico entre e

dentro das sociedades.

O último dos objetivos de desenvolvimento do milênio (MDGs) da ONU incorpora

indicadores de conectividade. Entretanto, temos dado pouca importância aos mesmos. À

medida que se aproxima 2015, data final do compromisso do milênio fixado pela ONU, volta à

discussão sobre as novas metas a serem perseguidas. Participo de comissão internacional e de

seminários em Paris, Seoul, Beijing, Pretoria, Mumbai e finalizando com um organizado e

hospedado por nós no Rio de Janeiro em torno da fixação de novos objetivos do milênio (Post-

2015 Targets). A proposta hoje em discussão prevê a ampliação desses objetivos de 8 para 12

com um objetivo específico voltado a conectividade. A incorporação efetiva de indicadores no

âmbito dos compromissos do milênio talvez seja a maneira mais efetiva de transmitir

indicadores, é transformá-los numa meta de governos não só nacionais, como locais, setor

privado e sociedade.

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Sitio da Pesquisa

O sítio www.fgv.br/cps/vivo disponibiliza a pesquisa na íntegra, incluindo bancos de dados interativos com simuladores. Apresenta um conjunto amplo de informações sobre acesso à telefonia móvel, fixa e a internet dos brasileiros, assim como de outros lugares no mundo. Analisa a finalidade de utilização efetiva à internet, gastos digitais e felicidade associada.

Buscando subsidiar este debate, lançamos uma série de estudos sobre conectividade numa

parceria entre o Centro de Políticas Sociais da Fundação Getulio Vargas e a Fundação

Telefônica/Vivo cujos alguns novos pontos estão aqui sintetizados. Vide o estudo anterior em

www.fgv.br/cps/telefonica

PRINCIPAIS RESULTADOS

ITIC Global

Propomos e calculamos indicador sintético integrado de Telefonia, Internet e Celular,

o ITIC, aplicado a 150 países, 5550 municípios brasileiros, estados, suas capitais e seus

distritos e bairros.

O Brasil se situa na 72º posição com 51,25% de ITICC próximo da média global de

49,1%.

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O líder mundial de acesso à tecnologia pelo ITIC é a Suécia (95,8%) seguida da

Islandia (95,5%) e Singapura (95,5%) empatadas. Lanterninhas do ranking são República

Centro Africana (5,5%), Burundi (5,75%) e Etiópia (5.5%).

Sem Celular - Ao excluir o celular do ITIC não afetamos a ordem do topo do ranking mas

afetamos a base do mesmo passando a ser comportas por Madagascar (0,3%), Guinea (0,3%) e

Togo (0,7%). Note que as taxas de inclusão são de 15 a 30 vezes menores.

Felicidade Digital - Há uma correlação forte entre inclusão digital e felicidade entre paises: a

cada 10% de ganho no ITIC a felicidade presente sobe 2,2%. Entretanto, não se pode dizer que

inclusão digital traz a felicidade, ou vice-versa.

Em nível microeconométrico, tanto na felicidade presente, como na passada e na futura os

coeficientes de telefonia fixa e de internet são positivos e maiores para os últimos.

Gênero - Apesar de uma correlação próxima de 1 em 28% dos países, o ITIC delas supera o

deles. O ganho de felicidade das mulheres em relação aos homens é positivo no caso do acesso

a telefonia (0.042), mas não é estatisticamente diferente de zero no caso da internet.

Nenhum país do mundo apresenta diferenças de correlação entre felicidade presente e

acesso à telefonia menor que o Brasil (em 47 dos países a correlação é estatisticamente

positiva; nos demais, é estatisticamente nula). Isto pode sinalizar uma baixo impacto de ativos

de TICs, ou de sinais de riqueza em geral na felicidade do brasileiro.

ITIC Local - Os extremos dos municípios em termos do ITIC são São Caetano em São Paulo

com 82,6% e Fernando Falcão no Maranhão com 3,7%.

A Capital da inclusão digital pelo ITIC é Florianópolis (77,1%).

Os distritos das capitais pesquisadas com maior ITIC são Moema (83%) e Jardim Paulista

(92,3%) e mais 6 até Consolação (89%) em São Paulo, Bueno em Goiania (91,7%), Lagoa

(88,9%) no Rio, Vitória (78,4%) e Amaralina em Salvador.

Os menores sub-distritos de ITIC no Rio são as favelas do Complexo do Alemão (50,8%),

Jacarezinho (54,5%), Maré (55,9%) e Rocinha (57,5%).

Estados Digitais - Os extremos dos estados em termos ITIC são Distrito Federal (71,21%) e

Maranhão (26,87%). Os extremos do ranking do ITIC sem celular são os mesmos, mas com

amplitude de variação maior Distrito Federal (63,14%) e Maranhão (14,81%).

Censos 2000 X 2010 - Ressaltamos forte aumento da posse de computador e uma certa

estagnação na cobertura da telefonia fixa

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Celular X Internet

Os extremos dos municípios em termos do ranking com internet são São Caetano do Sul

(74%) e Aroeiras (PI), com zero virtual. No celular os extermos são Chapadão do Céu em

Goiás (97,9%) e Alvorada do Fernando Falcão/MA (9,42%)

Tal como entre países, nas cidades brasileiras os líderes do ranking de celular inclui

localidades excluidas do ranking das demais TICs pesquisadas.

Damos ênfase exagerada ao computador com internet e pouco aos celulares, que é uma

tecnologia mais intuitiva e difundida no Brasil e no Mundo. Diversos estudos têm captado

efeito positivo da telefonia e serviços associados em forte difusão através do celular sobre

crescimento econômico.

Aqui a taxa de cobertura de domicílios com celular é 87% contra 38% da telefonia fixa e

40% de computador com internet. Na média mundial, estes números são 79,96% contra

43,34% e 36,29%, respectivamente.

Medidas e Metas

Na hora de se traçar metas de telefonia, a forma fixa ou móvel não deveria importar. O

acesso à telefonia fixa caiu, em 8 anos, 14,2%, enquanto a telefonia móvel aumentou 165%.

Em números absolutos, a telefonia fixa e móvel atinge a cobertura de 38,7% enquanto a

cobertura de tecnologia fixa ou móvel chega a 85,7%.

Domicílios X Indivíduos - Apesar de usarmos o termo computador pessoal (PC de Personal

Computer), o que é realmente pessoal é o uso do celular.

Cobertura X Uso - Nas estatísticas domiciliares se socializa um suposto uso pleno do ativo

entre os vários membros de cada domicílio. Este ponto importa para questões ligadas à

desigualdade digital como gênero: O acesso domiciliar é 2,9% favorável a elas, mas o uso

individual efetivo é 4,1% favorável a eles.

Fins Digitais - O uso individual de internet tem crescido a taxa de 8,8% ao ano. O objetivo da

conexão a internet, independente do dispositivo de acesso são diversos indo desde atividades

mais frequentes associadas à comunicação (37,3%), lazer (29,6%), leitura de jornais e revistas

e busca de informações (28,7%), educação e aprendizado (28,1%). Além disso, há alguns usos

mais específicos como comércio eletrônico (8,1%), governo eletrônico (8%) e transações

financeiras (7%).

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Simulador de Finalidades de Uso Construímos com base no suplemento de inclusão digital da PNAD ferramenta capaz de simular as probabilidades de utilização da internet para diferentes fins. Com uma serie de características pessoais, apresentamos as probabilidades de utilizar a internet para as algumas finalidades, tais como: se comunicar com outras pessoas; Comprar ou encomendar bens ou serviços; Transações bancárias ou financeiras; Interagir com autoridades públicas ou órgãos do governo; Educação e aprendizado; Atividades de lazer; Ler jornais ou revistas; ou para buscar informações ou outros serviços. Para isso, basta definir suas características no formulário abaixo e dar inicio a simulação.

Os gráficos apresentados mostram, na ordem: Utilizou a Internet para se comunicar com outras pessoas (%) Utilizou a Internet para comprar ou encomendar bens ou serviços (%) Utilizou a Internet para transações bancárias ou financeiras (%) Utilizou a Internet para interagir com autoridades públicas ou órgãos do governo (%) Utilizou a Internet para educação e aprendizado (%) Utilizou a Internet para ler jornais ou revistas (%) Utilizou a Internet para atividades de lazer (%)

Uma das barras representa o cenário atual, com resultados seguindo as características selecionadas e a outra o cenário anterior, apresenta a simulação anterior. http://www.cps.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/simula_finalidade/index.htm

Despesas Digitais

No total das despesas, houve um aumento de 22,98% no período 2003 a 2009. As

despesas relacionadas aos serviços de internet e equipamentos de informática foram as que

mais cresceram, 319,69% e 73,23% respectivamente.

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Pobreza Digital - A classe E, apesar de possuir os menores níveis de despesas digitais, foi a

que teve maior aumento de 47,51%. De 2003 para 2009, há um crescimento de 28,31% nas

despesas totais de quem normalmente não consumiam quantidade suficiente de alimentos.

Desigualdade Digital - Dos serviços de telefonia, o cartão telefônico para celular é aquele com

menor nível de desigualdade dos gastos (Gini de 0,7593) - o mais difundido entre as famílias.

Em termos de acesso, 44,08% das pessoas tiveram essa despesa familiar, cerca de R$ 9,74 por

pessoa.

Contas domiciliares de internet (provedor, a cabo, via satélite, etc.) somam em média:

R$ 22,64 per capita, ao mês, com Gini de 0, 9682 mostra que o acesso ainda é bastante

desigual para a população como um todo.

Estados - O líder das despesas digitais é o Distrito Federal (média de R$51,82), seguido pelo

Rio de Janeiro (R$51,12) e São Paulo (R$42,74). Os últimos são Alagoas (R$10,78),

Maranhão (R$11,08) e Piauí (R$12,38).

Capitais - As líderes são Vitória (R$79,23), Rio de Janeiro (R$77,63) e Belo Horizonte

(R$62,06). Brasília, líder do ranking por UF, encontra-se em 6° lugar no ranking. As menores

despesas, por sua vez, encontra-se em Palmas (R$17,76), Maceió (R$22,67) e Boa Vista

(R$22,73).

Fundação Telefônica |Vivo

Responsável por coordenar o investimento social do Grupo Telefônica no Brasil, a Fundação Telefônica|Vivo atua com o fim de contribuir para o desenvolvimento social do país. A atuação é voltada para o acesso à educação, a melhoria da qualidade educativa e a divulgação do conhecimento. Um dos eixos de atuação da instituição é denominado Debate & Conhecimento, cujo objetivo é sensibilizar, mobilizar e disseminar informações entre os públicos envolvidos com as causas da instituição e com a inovação social. A Fundação também fomenta a pesquisa e apoia estudos que possam trazer à tona retratos do Brasil, principalmente em relação ao uso de tecnologias.

A Fundação Telefônica|Vivo investe, ainda, em projetos que utilizam as Tecnologias de Informação e Comunicação nos processos de educação e aprendizagem; iniciativas de combate ao trabalho infantil; projetos de desenvolvimento local e de voluntariado empresarial. Criada em 1999, a Fundação Telefônica incorporou os projetos do Instituto Vivo em 2011, em função da fusão entre a Vivo e a Telefônica. O Grupo Telefônica possui, ainda, fundações em 13 países.

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Simulador de Despesas Digitais A seguir, o simulador construído a partir de POF (Pesquisa de Orçamentos Familiares) é uma ferramenta interativa que permite estimar a despesa média com itens digitais, que incluem desde equipamentos à serviços, a partir do cruzamento específicos. Para isso, basta definir suas características no formulário abaixo e dar inicio a simulação.

Os gráficos apresentados mostram Despesa Digital Total (R$ Per Capita por mês) Despesa com Serviços de Telefonia (R$ Per Capita por mês) Despesa com Serviços de Internet (R$ Per Capita por mês) Despesa com Equipamentos de Telefonia (R$ Per Capita por mês) Despesa com Equipamentos de Computação (R$ Per Capita por mês)

Uma das barras representa o cenário atual, com resultados seguindo as características selecionadas e a outra o cenário anterior, apresenta a simulação anterior. http://www.cps.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/POF_sim_novo2_fam/index.htm

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Plano do Projeto

Este trabalho é o segundo de uma série de estudos sobre inclusão digital fruto da

parceria entre o Centro de Políticas Sociais da Fundação Getulio Vargas e a Fundação

Telefônica no sentido de mapear as diversas formas de acesso à tecnologia digital, sua

qualidade, seu uso e seus retornos. Proporcionamos uma perspectiva de atuação integrada com

outras ações que visam elevar o nível de bem-estar social de maneira sustentável. Buscamos

motivar o debate em torno de ações contra o chamado “apartheid digital”. O seu conteúdo

considera o lado dos consumidores de Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs).

Na primeira etapa lançada em maio deste ano , focamos nos usuários de computadores

e de serviços de internet nos domicílios, Estes indicadores também permitiram avaliar o uso de

computadores com internet em diversos outros locais alternativos como escola, trabalho,

centros públicos gratuitos e lan houses. Na medida em que o computador com internet é ainda

um binômio bem/serviço de luxo não usufruído pela maioria, dedicamos especial atenção às

razões alegadas para a falta do acesso como custo do equipamento, custo do serviço, falta de

conhecimento e de interesse.

Na presente pesquisa estendemos o espectro de tecnologias consideradas do

computador com, ou sem, internet em casa ao uso de telefonia fixa e móvel. Dedicamos tempo

sobre o uso de serviços de outras tecnologias de comunicação como telefonia fixa e móvel que

é um novo elemento deste estudo. O principal produto desta iniciativa é a criação de um

indicador sintético de Tecnologia da Informação e da Comunicação (TIC) denominado ITIC

em alusão a Telefonia, Internet e Celular monitorados (TIC TIC?). Esta opção é

particularmente interessante por permitir o seu mapeamento desde o nível local até o global

passando por bairros, municípios, metrópoles, estados e países para o mesmo instante do

tempo, através da junção dos dados do Censo e do Gallup. Avaliaremos finalidades alegadas

nos diversos locais como educação, lazer, trabalho, compras e acesso a serviços públicos.

Avaliamos a qualidade do uso digital através de Pesquisas de Orçamentos Familiares para

projetar as despesas correntes de serviços e de equipamentos de informática, internet e de

telefonia fixa e móvel.

Neste aspecto um objetivo central deste projeto é reeditar a confecção do relógio da

inclusão digital presente em nosso “Mapa da Exclusão Digital” de 2003, mas lançando mão de

tecnologia empírica bem mais avançada. Este exercício busca mais do que um forma de

mobilizar atores em torno da causa da inclusão digital, mas uma forma de fornecer informações

presentes sobre esta área que se caracteriza por fortes mudanças em curtos intervalos de tempo.

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O conjunto amplo de dispositivos apresentado no site desta pesquisa permite ter uma visão

desagregada das TICs hoje.

A Conectividade, as Futuras e as Atuais Metas do Milênio da ONU

Em 2000, a Cúpula do Milênio das Nações Unidas promulgou um conjunto de 8

objetivos e metas para serem acompanhadas e perseguidas em escala global. As Metas do

Milênio incluem, entre seus indicadores, a cobertura de TICs. Entretanto, essa meta não

recebeu a devida atenção da comunidade internacional, pelo menos em comparação com outras

como a meta de redução de pobreza ou de mortalidade infantil. Falta de hábito, mais do que

falta sistemática de dados, talvez explique o não acontecido, o que significa oportunidades

perdidas de compartilhar as oportunidades proporcionadas pela era da informação.

O fato é que após o advento do Gallup World Poll iniciado em 2005, que hoje aplica o

mesmo questionário em 161 países, há informação compatível com a das pesquisas nacionais

sobre o acesso às TICs. Portanto, podemos explorar a possibilidade de se monitorar a sua

evolução e seus respectivos impactos nos habitantes de todos os recantos do país e do globo,

usando a mesma métrica, e a partir da ampla variedade de variáveis sócio-demográficas,

econômicas e subjetivas, estudar através de modelos econométricos suas causas e suas

consequências.

Mesmo no plano mais básico do simples acompanhamento de indicadores agregados,

esta informação ainda não foi usada de maneira sistemática no âmbito internacional para

monitoramento das metas do milênio de conectividade. Uma contribuição deste estudo é

justamente lançar mão das possibilidades oferecidas pelos microdados do Gallup. Na medida

em que acontece crescente possibilidade de convergência de uso de tecnologia entre locais, um

lugar mais avançado oferece informações úteis sobre as trajetórias prospectivas dos mais

atrasados.

Com a aproximação de 2015, data final do compromisso do milênio fixado, volta a

discussão sobre as novas metas a serem perseguidas (Post-2015 Targets). Participamos de

discussões em torno da fixação de um novo compromisso, envolvendo 12 novas metas e entre

elas a meta 8, centrada sobre o tema de conectividade. A incorporação efetiva de indicadores

no âmbito dos compromissos do milênio talvez seja a maneira mais efetiva de transmitir

indicadores e transformá-los numa meta de governos não só nacionais como locais, do setor

privado e da sociedade. A proximidade das eleições municipais sugere relevo das questões

locais, mas também a importância de informações e compromissos internacionais como campo

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neutro, facilitando o diálogo de diferentes partidos políticos seja entre mandatos como níveis

de governo.

Avaliamos em todos os casos o progresso relativo através da confecção de índices de

inclusão digital com vistas à proposição e acompanhamento das metas. De todas as Metas do

Milênio, a de conectividade é aquela sujeita a choques tecnológicos e aquela que na sua

consecução envolve mais interação entre os atores públicos, organismos multilaterais e

governo (por exemplo, na oferta de infraestrutura física, legal e regulatória), setor privado

(oferta de hardware, software e serviços de rede) e sociedade civil (indivíduos, associações e

organizações não governamentais). Na verdade, a internet é hoje componente básico da

interação destes atores, de forma que sua difusão reflete a intensidade do potencial de sinergias

na acumulação de capital social.

A incorporação de indicadores no âmbito dos compromissos públicos talvez seja a

forma mais efetiva de transmitir desafios, transformando-os em meta de governos nacionais e

locais e regionais, do setor privado e da sociedade civil. O último dos Objetivos de

Desenvolvimento do Milênio (ODMs) da ONU correntes incorpora a conectividade entre os

objetivos de governança. À medida que se aproxima 2015, data final do compromisso firmado

pela ONU, volta à discussão sobre as novas metas a serem perseguidas. Participamos de

comissão internacional em torno da fixação de novos objetivos do milênio e sediaremos na

FGV no Rio a reunião final sobre os Post-2015 Targets no dia 5 de setembro de 2012. A

proposta hoje em discussão prevê a ampliação desses objetivos de 8 para 12 com um objetivo

específico voltado a conectividade. Este trabalho propõe um conjunto de indicadores para

acompanhar as metas da ONU correntes e futuras.

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Contrastamos o desempenho de áreas espaciais específicas, tratando níveis e unidades

geográficas distintos com metodologias idênticas. O uso mesma métrica suaviza o fluxo do

pensar global ao agir local.

Alguns elementos relativos às metas de cobertura que serão abordados na presente

pesquisa estão arrolados abaixo:

Computadores/Internet X Celulares/Voz?

Antes de tudo, é necessário que se faça uma espécie de “corrida de cavalos” para

decidir qual tecnologia deve ser priorizada como meio de inclusão digital. Estudos recentes

demonstram a importância do acesso a telefone celular na produtividade de indivíduos que

residem em alguns países da África. Hoje, 84,20% da população possuem celulares no

domicílio, contra 31,14% em relação ao acesso à internet.

Acesso Individual versus Coletivo

O passo seguinte é avaliar qual melhor estratégia para otimizar o acesso. Será que faz

mais sentido a ideia de um computador por pessoa ou por domicílio? Ou deveria a estratégia

contar com o acesso institucional, que permitiria a divisão dos custos diretos dos itens de TIC e

da sua respectiva taxa de depreciação entre um grupo maior de indivíduos?

Projetando a Assimetria Digital

Dada velocidade e assimetria da difusão tecnológica em curso, projetamos o uso das

TICs em diferentes segmentos das sociedades como mulheres, jovens e etc. Usamos modelos

multivariados traduzidos sob a forma de simuladores amigáveis para monitorar pessoas iguais

em lugares diferentes. Ao fim e ao cabo criamos uma espécie de competição entre atributos

pessoais e localidades de progressos e percalços TICs.

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A Tecnologia Digital no Mundo - Visão Global

Defendemos no presente estudo que o celular é a plataforma da inclusão digital no Brasil

e no mundo, principalmente pela cobertura do serviço e rápida difusão desse dispositivo na

população, bem como pela convergência de serviços e funcionalidades disponíveis.

Os mapas globais de acesso a dispositivos de TICs divulgados aqui em primeira mão e na

mesma escala, demonstram para a população acima de 14 anos em 160 países cobertos pelo

Gallup World Poll. O segundo mapa, mais claro, mostra a maior penetração do telefone celular

que a da internet. O terceiro mapa apresenta telefonia fixa cuja coloração se assemelha mais a

do computador com internet do que de celular por ser considerado um serviço de luxo.

Mapa Mundial de Acesso à Internet em 2011

A c e s s o I n t e r n e t 2 0 1 10 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0N o D a t a

Mapa Mundial de Acesso a Telefone Celular em 2011

T e m T e l e f o n e C e l u l a r 2 0 1 10 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0N o D a t a

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Fonte: CPS/FGV a partir do Gallup World Poll 2011

Conforme os mapas abaixo ilustram, a telefonia celular é mais popular que a telefonia

fixa e menos popular que a televisão que é um dispositivo de comunicação de natureza passiva.

Mapa Mundial de Acesso a Telefone Fixo em 2011

T e m T e l e f o n e F i x o 2 0 1 10 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0N o D a t a

Fonte: CPS/FGV a partir dos dados do Gallup World Poll

Mapa Mundial de Acesso a Televisão em 2011

T e m T e l e v i s ã o 2 0 1 10 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0N o D a t a


A dominância da cobertura do celular em face à de computador conectado a internet é

clara. Em 2011 a média mundial de cobertura da internet era 36,3% contra 79,96% da

cobertura celular. Há apenas 4 entre 160 países pesquisados onde a cobertura de internet

supera a de celular. Estes países são Canadá, Cuba, Holanda e Porto Rico.

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Segundo os rankings globais de pessoas em domicílios com celular e domicílios com

computador conectado à internet, o celular se destaca pela maior proporção de países, com taxa

de acesso muito alta. Dentre os 160 países pesquisados 65 deles com pelo menos 90% dos

domicílios com celulares, apenas 5 países apresentam taxas de cobertura de computadores com

internet acima deste nível.

A fim de consolidar este ponto, comparamos no gráfico abaixo taxas de acesso a celular e

internet, a fim de captar a diferença entre as duas variáveis entre países. Embora haja uma

correlação positiva próxima a unidade entre as coberturas, os dados estão situados abaixo da

linha de 45% pois a reta de regressão corta o eixo das ordenadas de acesso a internet em níveis

bem negativos.

Fonte: CPS/FGV a partir do Gallup World Poll 2011

Rankings Globais

Segundo o Gallup World Poll 2011, o Brasil, com 40% na rede de computadores, é o

62º entre os 154 países mapeados pela FGV. O Brasil está um pouco acima da média mundial

de acesso a internet, que era de 36,3% em 20111. No caso do celular, o Brasil tem uma

cobertura de 87% e se situa acima da média global de países, que é de 79,96%.

Comparado aos demais Brics, superamos na cobertura doméstica de internet em 2011 a

China (34% em 72º lugar), África do Sul (16% em 101º lugar) e Índia (2% em 139º lugar), mas

ficamos atrás da Rússia (51% em 49º lugar). No ranking de acesso a telefonia móvel, também

1 O Brasil que estava exatamente em cima da média mundial de acesso a internet no ano anterior com 33% de cobertura e posição 63º no ranking global.

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somos superados pela Rússia (89% em 67º posição), China (92% em 47º posição) e África do

Sul (95% em 23º posição), superando apenas a Índia (76% em 109º posição).

Os líderes do ranking mundial de celular por esta métrica são uma mistura de países

nórdicos com alta educação como Islândia (99%), Finlândia (99%), Dinamarca (97%), Suécia

(97%) e países árabes ricos em petróleo como Emirados Árabes (99%), Bahrain (99%), Kuwait

(99%), Qatar (99%), Arábia Saudita (99%) e Jordânia (99%). O topo do ranking ilustra a

difusão do celular em populações que não são necessariamente as mais educadas.

No lado oposto do ranking observamos a presença de países africanos como Etiópia

(9%), Burundi (20%) e República Centro Africana (20%). Nestes países, aí sim o acesso à

internet é próximo de zero. Apresentamos abaixo os rankings de telefonia celular e internet que

reforçam a análise de desigualdade de acesso. Destacamos os extremos do ranking, países de

interesse como os BRICS, os latino-americanos e os europeus em dificuldades. Focamos uma

visão mais ampla do ranking apresentando o ranking de cinco em cinco.

Ranking Mundial de Acesso a Celular e Internet - 2011

Indivíduos com 15 anos ou mais de idade

PAÍS Domicílio tem

celular (%) Rank

Domicílio tem Internet (%)

Rank

Iceland 99 1 94 1 Singapore 99 2 93 2 United Arab Emirates 99 3 84 18 Jordan 99 4 34 73 Finland 99 5 84 21 Bahrain 99 6 84 19 Kuwait 99 7 83 22 Qatar 99 8 77 28 Saudi Arabia 99 9 74 34 Oman 98 10 74 32 Denmark 97 11 91 5 Sweden 97 12 93 3 New Zealand 96 17 89 7 Taiwan 95 22 87 10 South Africa 95 23 16 101 Hong Kong, China (SAR) 94 27 84 17 Japan 94 29 73 35 Malaysia 94 32 35 71 Belgium 93 37 82 25 Switzerland 93 42 86 14 Italy 93 43 63 45 Spain 93 44 70 37

19

China 92 47 34 72 Austria 92 52 82 24 Poland 91 57 71 36 Greece 91 59 44 58 Slovakia 90 62 65 39 Portugal 90 65 64 42 Russian Federation 89 67 51 49 Netherlands 88 72 91 4 Brazil 87 74 40 62 Argentina 86 79 40 63 United States 86 80 80 26 United Kingdom 85 82 84 20 Bosnia and Herzegovina 84 87 49 53 Bolivia 83 92 12 109 Germany 81 97 76 30 Paraguay 80 102 25 90 Congo (Republic of the) 76 107 2 138 Peru 75 112 23 92 Uganda 74 117 4 132 Mozambique 72 122 4 133 Ghana 69 127 5 128 Angola 66 132 13 106 Mexico 57 136 25 91 Tanzania 57 137 4 131 Turkmenistan 48 142 5 125 Congo (Democratic Republic of the)

44 147 1 149

Mali 40 152 0 160 Burkina Faso 34 153 1 154 Liberia 31 154 6 120 Central African Republic 20 155 1 147 Burundi 20 156 1 148 Ethiopia 9 157 1 151

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Gallup World Poll

LEGENDA:

2010

2005

2006

2007

2008

2009

2011

20

Uma vez que o celular é mais difundido no mundo – e no Brasil, como mostraremos a

seguir – a escolha ótima das políticas de universalização das TICs para a população de baixa

renda é explorar a prestação e a convergência de serviços no celular e de serviços disponíveis

para esse dispositivo.

ITIC Global

Desenvolvemos uma medida sintética de acesso à tecnologia na população através da

média dos quatro componentes pesquisados, a saber: O Índice de Telefonia Fixa, Computador

com Internet , Computador e Telefonia Celular, que em função de suas iniciais é apelidado

de ITIC. A média simples permite algum grau de substituição desejável entre o uso de

diferentes tecnologias ao contrário do produto entre eles que implicaria em substituição

imperfeita desses elementos.

No caso global, não dispomos de medição de computador para 2011 e usamos o

computador com internet com peso dois. A fim de compor o índice de maneira mais

comparável. Apresentamos a seguir o ITCC para todos os países da amostra O líder mundial de

acesso à tecnologia nos dois rankings é a Suécia (95,8%) seguida da Islândia (95,5%) e

Singapura (95,5%) empatadas. As lanterninhas do ranking são República Centro Africana

(5,5%), Burundi (5,75%) e Etiópia (5.5%). O Brasil se situa na 72º posição com 51,25% de

ITICC próximo da média global de 49,1%.

ITIC - RANKING DIGITAL GLOBAL - 2010 População com 15 anos ou mais

ITIC SEM CELULAR ITIC GERAL Ranking 160

Ranking 160

Países % Países % 1 Sweden 95,3 1 Sweden 95,75 2 Iceland 94,3 2 Iceland 95,5 3 Singapore 94,3 3 Singapore 95,5 4 Netherlands 94,0 4 New Zealand 93,5 5 New Zealand 92,7 5 Netherlands 92,5 6 Ireland 91,3 6 Ireland 92,25 7 Australia 91,0 7 Luxembourg 92 8 Luxembourg 90,7 8 Taiwan 91,75 9 Switzerland 90,7 9 Switzerland 91,25 10 Taiwan 90,7 10 Australia 91 11 France 90,0 11 Norway 90,75 12 Korea (Republic of) 89,7 12 Korea (Republic of) 90,5

21

13 Norway 88,7 13 Slovenia 90,5 14 Slovenia 88,7 14 France 89,75 15 Hong Kong 88,0 15 Denmark 89,5 16 Canada 87,3 16 Hong Kong, 89,5 17 United Kingdom 87,3 17 Israel 89,25 18 Denmark 87,0 18 Malta 87,5 19 Israel 87,0 19 Belgium 87,25 20 Belgium 85,3 20 United Kingdom 86,75 21 Malta 85,3 21 Kuwait 86,5 22 Cyprus 83,7 22 Cyprus 86 23 Germany 83,7 23 United Arab

Emirates 85,75

24 Kuwait 82,3 24 Japan 85 25 Japan 82,0 25 Canada 84,5 26 United Arab Emirates 81,3 26 Bahrain 84 27 Austria 80,3 27 Qatar 83,75 28 Bahrain 79,0 28 Saudi Arabia 83,5 29 Qatar 78,7 29 Austria 83,25 30 Saudi Arabia 78,3 30 Germany 83 31 United States 77,0 31 United States 79,25 32 Spain 73,7 32 Spain 78,5 33 Croatia 71,7 33 Croatia 76,5 34 Portugal 71,3 34 Portugal 76 35 Italy 69,0 35 Italy 75 36 Estonia 67,3 36 Estonia 74 37 Poland 63,3 37 Finland 71,5 38 Belarus 62,7 38 Poland 70,25 39 Finland 62,3 39 Serbia 69 40 Serbia 62,3 40 Belarus 67,75 41 Macedonia (TFYR) 60,3 41 Montenegro 67,5 42 Hungary 59,7 42 Hungary 66,75 43 Iran (Islamic Republic of) 58,7 43 Macedonia (TFYR) 66,75 44 Moldova (Rep. of) 58,7 44 Iran (Islamic

Republic of) 65,75

45 Montenegro 57,7 45 Greece 65,5 46 Greece 57,0 46 Czech Republic 65,25 47 Czech Republic 56,0 47 Latvia 64,75 48 Slovakia 55,7 48 Slovakia 64,25 49 Latvia 55,3 49 Russian Federation 63,5 50 Russian Federation 55,0 50 Venezuela

(Bolivarian Republic of)

63,25

51 Venezuela (Bolivarian Republic of)

54,7 51 Moldova (Rep. of) 62,5

52 Bosnia and Herzegovina 53,0 52 Kosovo 62,25 53 Lithuania 52,3 53 Lithuania 61,75 54 Kosovo 50,7 54 Bosnia and

Herzegovina 60,75

22

55 Lebanon 50,3 55 Lebanon 60,75 56 Bulgaria 50,0 56 Bulgaria 58,5 57 Romania 48,7 57 Turkey 58,5 58 Ukraine 47,7 58 Romania 58,25 59 Kazakhstan 47,0 59 Trinidad and Tobago 57,5 60 Costa Rica 46,7 60 Ukraine 57,5 61 Turkey 46,7 61 Chile 56,5 62 Argentina 45,0 62 Kazakhstan 56,25 63 Chile 45,0 63 Armenia 55,75 64 Mauritius 44,3 64 Algeria 55,5 65 Trinidad and Tobago 44,3 65 Costa Rica 55,5 66 Uruguay 44,3 66 Argentina 55,25 67 Armenia 44,0 67 Uruguay 55,25 68 Algeria 43,7 68 China 53 69 China 40,0 69 Mauritius 52,5 70 Brazil 39,3 70 Colombia 52 71 Viet Nam 38,7 71 Albania 51,25 72 Colombia 38,3 72 Brazil 51,25 73 Albania 37,7 73 Panama 49,75 74 Guyana 37,0 74 Viet Nam 49,25 75 Syrian Arab Republic 36,0 75 Jamaica 48,75 76 Panama 35,7 76 Morocco 48,75 77 Belize 35,3 77 Occupied Palestinian

Territories 48,5

78 Georgia 34,7 78 Tunisia 48,25 79 Occupied Palestinian

Territories 34,3 79 Malaysia 48

80 Morocco 34,0 80 Jordan 46,5 81 Jamaica 33,3 81 Guyana 46,25 82 Tunisia 33,3 82 Georgia 45,75 83 Malaysia 32,7 83 Azerbaijan 45,25 84 Ecuador 31,0 84 Syrian Arab

Republic 44,75

85 Azerbaijan 30,3 85 Ecuador 43,5 86 Mexico 30,0 86 Belize 43 87 Jordan 29,0 87 Dominican Republic 42 88 Dominican Republic 28,3 88 Libyan Arab

Jamahiriya 41,75

89 Peru 26,0 89 Mongolia 40,25 90 Libyan Arab Jamahiriya 24,7 90 Thailand 39,5 91 Sri Lanka 24,7 91 El Salvador 38,5 92 El Salvador 24,0 92 Peru 38,25 93 Paraguay 24,0 93 Egypt 38 94 Swaziland 24,0 94 Iraq 38 95 Mongolia 22,7 95 Paraguay 38 96 Zimbabwe 22,3 96 Swaziland 37,25 97 Thailand 20,7 97 Kyrgyzstan 37 98 Egypt 19,7 98 Sri Lanka 37

23

99 Iraq 19,0 99 Zimbabwe 37 100 Kyrgyzstan 18,7 100 Mexico 36,75 101 Philippines 18,7 101 Uzbekistan 35,25 102 Guatemala 17,3 102 Guatemala 34,25 103 Bolivia 17,0 103 South Africa 34,25 104 Honduras 16,3 104 Philippines 34 105 Uzbekistan 16,3 105 Bolivia 33,5 106 Indonesia 16,0 106 Honduras 32,75 107 Nicaragua 16,0 107 Indonesia 30,5 108 South Africa 14,0 108 Nicaragua 30,25 109 Turkmenistan 14,0 109 Sudan 28 110 Somaliland 11,0 110 Lao People's

Democratic Republic 27,75

111 Angola 10,7 111 Tajikistan 27 112 Mauritania 10,0 112 Pakistan 26,5 113 Namibia 9,3 113 Kenya 26,25 114 Sudan 9,3 114 Bangladesh 26 115 Kenya 8,7 115 Mauritania 26 116 Lao People's Democratic

Republic 8,7 116 Gabon 25,25

117 Djibouti 8,0 117 Angola 24,5 118 Ethiopia 8,0 118 Nigeria 24,5 119 Pakistan 7,7 119 Turkmenistan 22,5 120 Yemen 7,7 120 Haiti 22,25 121 Nepal 7,3 121 Senegal 22,25 122 Nigeria 7,3 122 Zambia 22,25 123 Bangladesh 7,0 123 India 22 124 Comoros 7,0 124 Nepal 22 125 Tajikistan 7,0 125 Botswana 21,75 126 Haiti 6,7 126 Cambodia 21,75 127 Botswana 6,3 127 Yemen 21,75 128 Zambia 5,3 128 Uganda 21,25 129 Cambodia 5,0 129 Mozambique 21 130 Liberia 5,0 130 Afghanistan 20,75 131 Senegal 4,7 131 Ghana 20,5 132 Gabon 4,3 132 Comoros 20,25 133 Ghana 4,3 133 Congo(Republic of

the) 20,25

134 India 4,0 134 Somaliland 20,25 135 Mozambique 4,0 135 Djibouti 19,5 136 Lesotho 3,7 136 Cameroon 18,75 137 Uganda 3,7 137 Namibia 18,5 138 Chad 3,3 138 Lesotho 18,25 139 Sierra Leone 3,3 139 Malawi 18,25 140 Afghanistan 3,0 140 Tanzania (United

Republic of) 16,5

141 Tanzania (United Republic of)

3,0 141 Chad 15,25

24

142 Malawi 2,3 142 Sierra Leone 15 143 Cameroon 1,7 143 Benin 13,5 144 Congo(Republic of the) 1,7 144 Côte d'Ivoire 12,5 145 Côte d'Ivoire 1,7 145 Rwanda 12,5 146 Burkina Faso 1,3 146 Congo (Democratic

Republic of the) 11,75

147 Benin 1,0 147 Liberia 11,5 148 Burundi 1,0 148 Guinea 11,25 149 Congo (Democratic

Republic of the) 1,0 149 Togo 11,25

150 Rwanda 1,0 150 Niger 11 151 Central African Republic 0,7 151 Madagascar 10,5 152 Mali 0,7 152 Mali 10,5 153 Niger 0,7 153 Burkina Faso 9,5 154 Togo 0,7 154 Ethiopia 8,25 155 Guinea 0,3 155 Burundi 5,75 156 Madagascar

156 Madagascar 0.3 156 Central African Republic 5.5

ITCC excluindo o celular

Apresentamos duas opções do ranking incluindo e sem incluir o acesso ao telefone

celular. O primeiro foi analisado acima quando tiramos o celular não afetamos a ordem do topo

do ranking, mas afetamos a base do mesmo passando a ser comportas por Madagascar (0,3%),

Guinea (0,3%) e Togo (0,7%). Note que as taxas de inclusão são de 15 a 30 vezes menores.

É importante checar a aderência da informação do Brasil através do Gallup World Poll

com aquela obtida no Censo:

Brasil

ITIC Sem Celular - Censo

ITIC Geral Censo ITIC GALLUP Sem Celular

ITIC GALLUP Geral

39,07 50,45 39,33 51,25

Posição 70 Posição 72

25

Simulador Global de Acesso Domiciliar a Telefone e Internet Construímos com base no Gallup World ferramenta capaz de simular as probabilidades de acesso a telefone e internet, ao mesmo tempo. Estas informações podem ser consultadas para cerca de 150 países. Basta definir suas características no formulário abaixo e dar início a simulação.

Os gráficos apresentados mostram Utilizou a Internet em algum local nos últimos três meses (%) Tem telefone móvel celular para uso pessoal (%)

Uma das barras representa o cenário atual, com resultados seguindo as características selecionadas e a outra o cenário anterior, apresenta a simulação anterior. http://www.cps.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/simula_gallup/index.htm

26

Inclusão Digital e Gênero

A variável de acesso domiciliar a tecnologia tende por construção a suavizar

diferenças por características individuais como idade e gênero. Abordamos este problema mais

a frente. O gráfico abaixo mostra que apesar de uma correlação próxima de 1 em 28% dos

países o ITIC delas supera o deles. Apresentamos no anexo a listagem de ITICs abertos por

gênero e país no anexo.

Relação entre ITIC de Homens e Mulheres (%)


27

Inclusão Digital e Felicidade

Os líderes do ranking mundial de inclusão digital por esta métrica são os países

nórdicos como Suécia (95,8%), Islândia (95,5%) e Holanda (92,5%). Estes países figuram

também nas primeiras posições do ranking de felicidade usando a mesma base de dados, sendo

a Dinamarca o líder e apenas 15º de inclusão digital. Singapura tem um desempenho mais

modesto mais é o líder das percepções de políticas tal como no IDH percebido criado pelo

CPS/FGV usando a mesma base de dados. Há uma correlação forte entre felicidade e o ITIC.

Rodamos uma regressão logarítmica que demonstra que para cada 10% de ganho na inclusão

digital medida pelo ITIC a felicidade presente sobe 2,2%. Entretanto, ambas são relacionadas

com a renda, de forma que estes dados não permitem dizer que inclusão digital traz a

felicidade, ou vice-versa. Cabe notar nos dois gráficos seguintes que o ITIC que reflete a

combinação de tecnologias apresenta um ajuste melhor do que aquele observado pela posse de

celular ou acesso a internet, ambos domiciliares. Note no último gráfico que a felicidade do

brasileiro para o seu nível de inclusão digital está acima daquela observada na norma

internacional2.

Relação entre Felicidade Presente e ITIC (%)

Indivíduos com 15 ou mais anos de idade


2 O Brasil é tetracampeão mundial de felicidade futura. Numa escala de 0 a 10, o brasileiro dá uma nota média de 8,6 à sua expectativa de satisfação com a vida em 2015, superando todos demais 158 países pesquisados. A média mundial é 6,7. Simulador http://www.fgv.br/cps/bd/ncm2014/IndiceFelicidade/index.htm

28

Relação entre Felicidade e Acesso à Celular (%)



Relação entre Felicidade e Acesso à Internet (%)



29

Tecnologia, Geografia e Satisfação com a Vida

Descemos aos microdados do Gallup 2006 para testar as relações entre tecnologia e

indicadores de felicidade com mais graus de liberdade e melhores controles estatísticos. O

primeiro teste usa como controles gênero, variáveis demográficas como idade, idade ao

quadrado, presença de crianças e de idosos no domicílio3 e controles geográficos como país e

tamanho de cidade (cidades grandes, médias e pequenas e áreas rurais).

As variáveis explicativas de interesse são ligadas ao acesso a tecnologia tal como a

posse de computador com internet em casa e de telefone fixo4. Tanto na felicidade presente,

como na passada e na futura os coeficientes de telefonia fixa (coeficiente 0.51) e de internet

(coeficiente 0.61) são positivos e maiores para os últimos. Esta breve descrição é

complementada na nota técnica, útil, pois este modelo foi traduzido sob a forma de um

simulador que permite a cada um interagir com os resultados de forma amigável e avaliar a

magnitude dos coeficientes obtidos.

A fim de verificar como a diferença de correlações tecnológicas muda entre homens e

mulheres e de país para país, usamos uma variante com as variáveis interativas entre tecnologia

e gênero e outra de tecnologia e país. Estes modelos de diferença em diferença permitem medir

diferenças entre correlações tecnológicas e felicidade.

Os resultados sugerem que:

i) As mulheres apresentam maiores níveis de felicidade presente do que os homens

do mundo. O ganho de felicidade das mulheres em relação aos homens é positivo

no caso do acesso a telefonia (0.042), mas não é estatisticamente diferente de zero

no caso da internet.

ii) Como vimos o Brasil está próximo da média internacional de ITICCs. Nenhum

país do mundo apresenta diferenças de correlação entre felicidade presente e

acesso a telefonia menor que o Brasil e em 47 dos países a correlação é

estatisticamente positiva; nos demais, é estatisticamente nula. Para mais detalhes,

vide a tabela abaixo. Replicando exercício similar para internet ao invés de

telefone, notamos resultado qualitativamente similar. Em 16 países, a correlação

entre internet e felicidade é maior que no Brasil e apenas em dois países, Laos e

Bangladesh, a relação é significativamente negativa; nos demais, é

3 Felicidade se refere a uma nota subjetiva de 0 a 10 dada pela pessoa acerca de sua satisfação com a vida. Como Neri (2011 e 2012) demonstra sexo e idade e, portanto, a composição demográfica, afeta os níveis de satisfação com a vida, em particular a felicidade futura Como Neri (2011 e 2012) demonstra sexo e idade e, portanto, a composição demográfica, afeta os níveis de satisfação com a vida, em particular a felicidade futura 4 Nesta época a base não incluía acesso a telefonia celular.

30

estatisticamente nula. Isto pode sinalizar um baixo impacto de ativos de TICs o,

ou de sinais de riqueza em geral sobre a felicidade do brasileiro5.

Diferencial de Correlação entre Felicidade e Acesso a Telefonia

País coef P-valor País coef P-valor

cyprus 1.4321 0.0003 paraguay 0.6005 0.0005

saudi arabia 1.403 0.0004 azerbaijan 0.5876 0.0001

romania 1.3162 <.0001 panama 0.5782 0.0004

el salvador 1.0784 <.0001 jamaica 0.5658 0.0028

singapore 1.0459 0.0351 serbia 0.5652 0.0003

uruguay 0.9434 <.0001 costa rica 0.5116 0.0038

cambodia 0.9371 0.013 afghanistan 0.5085 0.052

poland 0.9366 <.0001 ecuador 0.506 0.0015

israel 0.9358 0.0009 china 0.4962 0.0002

algeria 0.915 0.0016 bangladesh 0.4879 0.0737

india 0.9023 <.0001 albania 0.4833 0.0049

sri lanka 0.8853 <.0001 cuba 0.4789 0.0026

venezuela 0.8746 <.0001 chile 0.4712 0.0054

jordan 0.8742 <.0001 bolivia 0.4699 0.0039

morocco 0.8589 <.0001 kazakhstan 0.4457 0.005

palestine 0.8586 <.0001 bosnia

herzegovina 0.4283 0.0095

turkey 0.8275 <.0001 slovakia 0.419 0.0077

myanmar 0.7942 0.0009 philippines 0.4178 0.017

peru 0.7883 <.0001 moldova 0.4164 0.0133

hungary 0.7759 <.0001 armenia 0.4137 0.011

egypt 0.7734 <.0001 indonesia 0.4109 0.0149

colombia 0.7605 <.0001 mexico 0.388 0.0342

dominican republic 0.7341 <.0001 ukraine 0.3817 0.0182

nepal 0.7088 <.0001 macedonia 0.381 0.0387

lebanon 0.6528 0.0018 uzbekistan 0.3461 0.0322

bulgaria 0.6503 <.0001 georgia 0.3404 0.0293

croatia 0.6394 0.0168 laos 0.3148 0.0359

argentina 0.6166 0.0016 iran 0.3126 0.0718

guatemala 0.6093 0.0003 russia 0.2521 0.082

55 Nenhum país apresenta níveis de felicidade futura, com ou sem controles, superiores aos do Brasil mas estamos usando felicidade presente onde o Brtasil está mais próximo da norma

31

Simulador Global de Inclusão Digital e Felicidade

Construímos com base no Gallup World ferramenta capaz de simular os índices de

felicidade (passada, presente e futura) com base em uma série de informações pessoais, que incluem acesso ou não aos itens de inclusão digital. Estas informações podem ser consultadas para cerca de 150 países. Basta definir suas características no formulário abaixo e dar início a simulação.

Os gráficos apresentados mostram Felicidade Presente Felicidade Passada Felicidade Futura

Uma das barras representa o cenário atual, com resultados seguindo as características selecionadas e a outra o cenário anterior, apresenta a simulação anterior. http://www.cps.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/simula_gallup2/index.htm

32

Zoom Geográfico do ITIC: Do Global ao Local

Apresentamos zoom de mapas de ITCC para a população com 15 anos ou mais, indo

do globo as regiões administrativas da cidade do Rio de Janeiro usando períodos e métricas

próximas. Iremos detalhar os rankings nacionais do ITCC e seus componentes mais a seguir.

Mapa Mundial de Inclusão Digital – ITIC

I T I C G e r a l0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0N o D a t a


Mapa Brasileiro de Inclusão Digital por Estados– ITIC

I T I C G e r a l 2 0 1 00 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Censo 2010/IBGE

33

Mapa Brasileiro de Inclusão Digital por Municípios– ITIC

I T I C G e r a l0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0

Mapa Fluminense por Municípios – ITIC e Mapa Carioca por Regiões Administrativas

I T I C G e r a l 2 0 1 00 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0

I T I C G e r a l 2 0 1 00 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


35

A disputa caseira no Brasil

Se, como argumentamos inicialmente na inclusão digital, o meio é mais relevante que o

início e o fim, a análise da evolução temporal de acesso aos serviços e dispositivos digitais

seguirão a lógica de Raul Seixas, isto é, começaremos com o início e o fim, evidenciados pelos

Censos Demográficos de 2000 e 2010. Daí, então, passaremos ao meio, que está retratado pelas

séries da PNAD que compreendem os anos de 2001 a 2009. De fato, o meio apresenta maior

destaque tanto pela quantidade, quanto pela qualidade das informações.

O INÍCIO DA MEDIÇÃO DA INCLUSÃO DIGITAL NO BRASIL: CENSO 2000

O Censo 2000, por sua vez, foi a primeira pesquisa domiciliar ibgeana a captar o acesso

à tecnologia digital através dos computadores ainda sem a pergunta de conexão a internet,

sendo seguido pela PNAD 2001. A pergunta sobre tecnologia convencional já fazia parte dos

questionários censitários e pnadianos anteriores. Apresentamos abaixo os mapas sempre na

mesma escala entre si onde se vê a maior cobertura da tecnologia de telefonia fixa o que

antecede a disputa e a medição de cobertura aqui colocada entre telefonia celular e o

computador com internet. Ou seja, em 2000 era uma questão na frente nos instrumentos de

aferição. Fazemos um índice composto de telefonia fixa e computador apresentado abaixo:

Mapa Brasileiro de Inclusão Digital por Municípios – ITIC (Pesos iguais)

I T I C 2 0 0 0

(

P e s o s i g u a i s

)0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


36

Olhamos inicialmente os mesmos dispositivos analisados acima para termos uma

perspectiva comparada dos avanços da difusão da tecnologia digital na primeira década do

século XXI. Da comparação entre os Censos 2000 e 2010 ressaltamos o forte aumento da posse

de computador e certa estagnação na cobertura da telefonia fixa. Note que a cobertura de

computador em 2010 converge espacialmente para os mesmos níveis da telefonia fixa, fruto da

expansão da primeira e da estagnação da última.

37

Mapa de Acesso a Computador em 2000 (Sem filtro de idade)

T e m C o m p u t a d o r0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


Mapa de Acesso a Computador em 2010 (Sem filtro de idade)

A c e s s o C o m p u t a d o r

(

2 0 1 0

)0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


38

Mapa de Acesso a Telefone em 2000 (Sem filtro de idade)

T e m T e l e f o n e0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


Mapa de Acesso a Telefone Fixo em 2010 (Sem filtro de idade)

A c e s s o T e l e f o n e F i x o

(

2 0 1 0

)0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


39

Apresentamos a seguir listagem com os 20 municípios de maior acesso a telefonia e

computador (os demais municípios podem ser acessados em nosso site). Na tabela, observa-se

que todas as posições de liderança foram ocupadas por Estados do Sul e do Sudeste, com

destaques para: Nova Pádua/RS, com 91,74% da população possuindo telefone fixo já inicio da

década passada, seguidos por São Caetano do Sul/SP (90,81%) e Santos/SP (86,04%). No

quesito computador em casa, o grande destaque foi São Caetano do Sul/SP (41,14%). Em

segundo, com diferença de 7 pontos percentuais, temos Niterói/RJ (34,16% de acesso) seguido

de perto por Florianópolis/SC (33,29%), Santos (33,04%) e Vitória (29,54%). Estes 5

municípios irão dominar em 2010 o ranking de computador com internet, de adultos com

diploma universitário e de participação da população na Classe AB.

Ranking do Acesso por Municípios – 20 MAIS

Censo 2000

Rank Municípios Telefone

Fixo % UF Rank Municípios Computado

r - % UF

Brasil 37,11 Brasil 10,20

1 Nova Pádua

91,74

RS 1

São Caetano do Sul

41,14 SP

2 São Caetano do Sul 90,81 SP 2 Niterói 34,16 RJ 3 Santos 86,04 SP 3 Florianópolis 33,29 SC 4 Montauri 83,97 RS 4 Santos 33,04 SP 5 Santo André 83,43 SP 5 Vitória 29,54 ES 6 Protásio Alves 81,82 RS 6 Vinhedo 27,82 SP 7 Belo Horizonte 80,97 MG 7 Campinas 27,79 SP 8 Guabiju 78,50 RS 8 Águas de São Pedro 27,67 SP 9 Presidente Prudente 76,43 SP 9 Porto Alegre 27,61 RS

10 Maringá 75,99 PR 10 Curitiba 27,58 PR 11 São BernardodoCampo 75,74 SP 11 Santo André 26,94 SP 12 Ribeirão Pires 75,50 SP 12 Jundiaí 26,69 SP 13 Campinas 75,45 SP 13 Valinhos 26,48 SP 14 Brasília 75,33 DF 14 São Bernardo Campo 25,85 SP 15 Ribeirão Preto 74,56 SP 15 São Paulo 25,47 SP 16 São Jorge 73,95 RS 16 Santana de Parnaíba 24,58 SP 17 Florianópolis 73,87 SC 17 Belo Horizonte 24,35 MG 18 Joaçaba 73,74 SC 18 Brasília 23,69 DF 19 Assis 73,73 SP 19 Rio de Janeiro 23,60 RJ 20 Antônio Prado 73,58 RS 20 Ribeirão Preto 23,06 SP


40

O ATUAL LOCAL – CENSO 2010

Voltamos agora a nos debruçar sobre tema usando os microdados do novo Censo em

primeira mão, que nos dão as informações mais recentes sobre o mundo digital com maior

abertura geográfica e inovações como o acesso a computador com internet e celular. Passamos

agora a análise mais relevante para objetivos de políticas públicas contemporânea incluindo

estes dois ativos digitais celular e computador com internet.

Mapa de Acesso a Computador com Internet em 2010 (Sem filtro de idade)

A c e s s o C o m p u t a d o r c o m I n t e r n e t

(

2 0 1 0

)0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0

Mapa de Acesso a Telefone Celular em 2010 (Sem filtro de idade)

A c e s s o T e l e f o n e C e l u l a r

(

2 0 1 0

)0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


41

É evidente em termos visuais a maior cobertura do celular. De fato, 84,2% da

população brasileira com 15 anos ou mais pelo Censo 2010 vivem em domicílios com celular

contra 39,83% da cobertura de computador com internet. Calculamos o ranking geral que

consolidam as quatro informações de acesso domiciliar a tecnologias digitais envolvendo

Telefonia, Internet, Computador e Celular, O ITICC.

ITIC - RANKING DIGITAL DAS CAPITAIS (ACESSO DOMICILIAR) - 2010

População com 15 anos ou mais

ITIC SEM CELULAR

ITIC GERAL Ranking

27 Ranking

5565 Ranking 27

Ranking 5565

Capitais Municípios % Capitais Municípios % 1 3 Florianópolis 71.36 1 3 Florianópolis 77.06 2 4 Vitória 70.75 2 4 Vitória 76.60 3 6 Curitiba 70.20 3 6 Curitiba 75.88 4 10 Belo Horizonte 67.79 4 9 Belo Horizonte 74.00 5 16 São Paulo 65.75 5 16 Porto Alegre 72.02 6 18 Rio de Janeiro 65.31 6 19 São Paulo 71.78 7 20 Porto Alegre 64.90 7 20 Rio de Janeiro 71.56 8 25 Brasília 63.14 8 21 Brasília 71.21 9 92 Goiânia 55.58 9 69 Goiânia 65.36

10 182 Salvador 51.04 10 159 Cuiabá 61.33 11 207 Cuiabá 50.26 11 164 Salvador 61.19 12 254 Aracaju 48.50 12 209 Aracaju 59.74 13 294 Recife 47.46 13 234 Campo Grande 59.06 14 304 Campo Grande 47.24 14 256 Recife 58.52 15 449 Natal 43.65 15 361 Natal 56.25 16 470 João Pessoa 43.18 16 374 João Pessoa 56.05 17 483 Belém 42.70 17 451 Belém 54.77 18 664 Porto Velho 39.42 18 550 Palmas 53.18 19 687 Fortaleza 39.00 19 609 Fortaleza 52.22 20 686 Palmas 39.00 20 643 São Luís 51.80 21 694 São Luís 38.88 21 674 Porto Velho 51.28 22 808 Manaus 36.98 22 715 Manaus 50.81 23 817 Maceió 36.86 23 732 Maceió 50.66 24 899 Teresina 35.63 24 828 Teresina 49.50 25 943 Rio Branco 34.95 25 890 Rio Branco 48.80 26 1088 Boa Vista 32.87 26 984 Boa Vista 47.74 27 1274 Macapá 30.86 27 1176 Macapá 45.71

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE

42

ITIC - RANKING DIGITAL MUNICIPAL (DOMICILIAR) - 201 0 População com 15 anos ou mais

Os 50 Primeiros de 5565 Municípios

ITIC SEM CELULAR ITIC GERAL

SP 1 São Caetano do Sul 79.71

SP 1 São Caetano do Sul 82.60

SP 2 Santos 74.21

SP 2 Santos 78.19

SC 3 Florianópolis 71.36

SC 3 Florianópolis 77.06

ES 4 Vitória 70.75

ES 4 Vitória 76.60

RJ 5 Niterói 70.54

RJ 5 Niterói 76.03

PR 6 Curitiba 70.20

PR 6 Curitiba 75.88

SP 7 Santo André 69.95

SP 7 Santo André 74.83

SP 8 Valinhos 68.60

SP 8 Valinhos 74.36

SP 9 Americana 68.22

MG 9 Belo Horizonte 74.00

MG 10 Belo Horizonte 67.79

SP 10 Americana 73.73

SP 11 São Bernardo do Campo 66.74

SP 11 São Bernardo do Campo 72.91

SP 12 Campinas 66.59

PR 12 Maringá 72.66

RS 13 Nova Pádua 66.45

SP 13 Campinas 72.57

SP 14 Águas de São Pedro 66.32

SP 14 Águas de São Pedro 72.20

PR 15 Maringá 66.25

SP 15 Vinhedo 72.14

SP 16 São Paulo 65.75

RS 16 Porto Alegre 72.02

SP 17 Vinhedo 65.49

SC 17 São José 71.98

RJ 18 Rio de Janeiro 65.31

SP 18 Jundiaí 71.84

SP 19 Jundiaí 64.96

SP 19 São Paulo 71.78

RS 20 Porto Alegre 64.90

RJ 20 Rio de Janeiro 71.56

SC 21 São José 64.75

DF 21 Brasília 71.21

SP 22 Araraquara 63.78

RS 22 Nova Pádua 70.60

SP 23 Ribeirão Preto 63.64

SC 23 Blumenau 70.45

SC 24 Blumenau 63.25

SP 24 Ribeirão Preto 70.13

DF 25 Brasília 63.14

SP 25 São José dos Campos 70.06

PR 26 Londrina 63.01

SP 26 Araraquara 70.02

SP 27 São Carlos 62.87

SP 27 Ilha Solteira 69.78

SP 28 Ilha Solteira 62.72

SC 28 Balneário Camboriú 69.76

SP 29 São José dos Campos 62.71

SP 29 Paulínia 69.66

SP 30 Sorocaba 62.61

PR 30 Londrina 69.60

SP 31 Santa Bárbara d'Oeste 61.82

SP 31 São Carlos 69.54

SP 32 Piracicaba 61.58

SP 32 Sorocaba 69.38

SP 33 Osasco 61.56

SP 33 Ribeirão Pires 68.62

SP 34 Ribeirão Pires 61.54

MG 34 Nova Lima 68.47

SC 35 Balneário Camboriú 61.31

ES 35 Vila Velha 68.45

SP 36 Paulínia 61.14

SP 36 Santa Bárbara d'Oeste 68.42

ES 37 Vila Velha 60.70

SP 37 Piracicaba 68.37

MG 38 Nova Lima 60.68

SP 38 Osasco 68.34

SP 39 Rio Claro 60.35

SP 39 Santana de Parnaíba 67.97

SC 40 Brusque 60.31

SC 40 Joinville 67.85

43

ITIC - RANKING DIGITAL MUNICIPAL (DOMICILIAR) - 201 0 População com 15 anos ou mais

Os 50 Últimos de 5565 Municípios


PI 5565 Aroeiras do Itaim 0.33

MA 5565 Fernando Falcão 3.70

PI 5564 Paquetá 0.60

PA 5564 Chaves 3.78

MA 5563 Santa Filomena do Maranhão 0.88

RR 5563 Uiramutã 4.51

PI 5562 Caxingó 1.01

MA 5562 Marajá do Sena 5.40

PI 5561 Currais 1.10

RR 5561 Amajari 5.47

MA 5560 Turilândia 1.17

PA 5560 Aveiro 5.58

PI 5559 São Lourenço do Piauí 1.19

PI 5559 Currais 5.59

PA 5558 Chaves 1.26

MA 5558 Jenipapo dos Vieiras 5.83

PI 5557 Pau D'Arco do Piauí 1.38

PI 5557 Sebastião Barros 6.00

PA 5556 São João da Ponta 1.39

PI 5556 Coronel José Dias 6.34

PI 5555 Boa Hora 1.41

MA 5555 Santana do Maranhão 6.77

PA 5554 Cachoeira do Piriá 1.44

MA 5554 Santa Filomena do Maranhão 7.08

MA 5553 Serrano do Maranhão 1.47

MA 5553 Presidente Sarney 7.11

PI 5552 Caraúbas do Piauí 1.49

MA 5552 São João do Soter 7.45

MA 5551 Pedro do Rosário 1.49

PA 5551 Placas 7.56

MA 5550 Satubinha 1.53

AM 5550 Uarini 7.80

PI 5549 Campo Largo do Piauí 1.54

PI 5549 Júlio Borges 7.90

MA 5548 Bom Lugar 1.58

MA 5548 Itaipava do Grajaú 7.90

PI 5547 Morro Cabeça no Tempo 1.67

PA 5547 Cachoeira do Piriá 7.99

PI 5546 São Luis do Piauí 1.67

MA 5546 São Raimundo do Doca Bezerra 8.16

MA 5545 Bacurituba 1.68

MA 5545 Feira Nova do Maranhão 8.39

PI 5544 Nova Santa Rita 1.71

MA 5544 São Félix de Balsas 8.41

PI 5542 Guaribas 1.71

MA 5543 Milagres do Maranhão 8.46

PI 5543 Massapê do Piauí 1.71

AM 5542 Itamarati 8.50

MA 5541 Belágua 1.73

PI 5541 São Lourenço do Piauí 8.73

MA 5540 Fernando Falcão 1.80

MA 5540 Lagoa Grande do Maranhão 8.75

PA 5539 Augusto Corrêa 1.83

PI 5539 Ribeira do Piauí 8.85

PB 5538 Riachão do Poço 1.84

MA 5538 Pedro do Rosário 8.87

PI 5537 Murici dos Portelas 1.85

PI 5537 Morro Cabeça no Tempo 8.87

BA 5536 Muquém de São Francisco 1.86

MA 5536 Centro Novo do Maranhão 9.02

MA 5535 Itaipava do Grajaú 1.87

MG 5535 Frei Lagonegro 9.10

MG 5534 Bonito de Minas 1.91

PA 5534 Melgaço 9.13

PI 5533 Cajazeiras do Piauí 1.93

BA 5533 Jucuruçu 9.19

PA 5532 Oeiras do Pará 1.94

RR 5532 Normandia 9.24

MA 5530 Palmeirândia 1.95

PI 5531 Dom Inocêncio 9.36

PI 5531 Coronel José Dias 1.95

PA 5530 Santa Maria das Barreiras 9.42

PI 5529 Capitão Gervásio Oliveira 1.95

PI 5529 São Gonçalo do Gurguéia 9.46

PI 5528 Vera Mendes 1.98

AM 5528 Tonantins 9.73

PI 5527 Jurema 1.99

PI 5527 Alvorada do Gurguéia 9.74

PA 5526 Melgaço 2.00

BA 5526 Gentio do Ouro 9.76

PI 5525 Morro do Chapéu do Piauí 2.01

MA 5525 São Roberto 9.82

44

ITIC - RANKING DIGITAL DAS UNIDADES DA FEDERAÇÃO (A CESSO

DOMICILIAR) - 2010

POPULAÇÃO COM 15 ANOS OU MAIS

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Censo/IBGE

Os extremos dos estados em termos ITIC são Distrito Federal (71,21%) e Maranhão

(26,87%). Os extermos do ranking do ITIC sem celular são os mesmos, mas com


A Capital da inclusão digital é Florianópolis (77,1%).

Ranking 27 Ranking 27Estados % Estados %

1 Distrito Federal 63.14 1 Distrito Federal 71.212 São Paulo 56.75 2 São Paulo 64.793 Rio de Janeiro 53.88 3 Rio de Janeiro 62.484 Santa Catarina 48.52 4 Santa Catarina 58.575 Paraná 45.19 5 Paraná 55.796 Rio Grande do Sul 42.04 6 Rio Grande do Sul 54.507 Espírito Santo 40.25 7 Espírito Santo 52.128 Minas Gerais 39.03 8 Minas Gerais 50.459 Goiás 34.36 9 Goiás 48.6610 Mato Grosso do Sul 33.77 10 Mato Grosso do Sul 47.9711 Mato Grosso 31.01 11 Mato Grosso 45.3012 Rondônia 26.45 12 Rondônia 40.6313 Bahia 24.77 13 Rio Grande do Norte 39.7414 Roraima 24.61 14 Sergipe 39.4715 Amazonas 24.30 15 Amapá 39.3316 Pernambuco 24.29 16 Pernambuco 38.8417 Rio Grande do Norte 24.25 17 Roraima 37.3918 Amapá 24.12 18 Bahia 37.3319 Sergipe 23.98 19 Amazonas 37.0320 Acre 23.19 20 Acre 37.0021 Paraíba 20.93 21 Paraíba 36.1722 Tocantins 20.27 22 Tocantins 35.9323 Ceará 19.38 23 Ceará 34.2724 Alagoas 18.95 24 Alagoas 34.1725 Pará 18.07 25 Pará 32.1626 Piauí 16.47 26 Piauí 29.9827 Maranhão 14.81 27 Maranhão 26.87


45

Os extremos dos municípios em termos do ITIC são São Caetano em São Paulo (82,6%) e

Fernando Falcão (MA) com 3,7%.

Uso Individual Efetivo

Consideramos agora a pergunta “Utilizou a Internet nos últimos 3 meses?”, feita à

pessoa que respondeu ao questionário da pesquisa. O uso individual da internet ou do celular

vai além da questão simples de oferta instalada, pressupondo efetiva utilização da rede ou da

telefonia móvel. Eles se adaptam ao indicador da Meta do Milênio da ONU que é o número de

usuários de internet ou de celular por 100 habitantes, correspondendo a simples proporção

utilizada mais abaixo. Outra vantagem é consolidar numa única variável as várias

modalidades/locais de utilização e não apenas restringir ao simples acesso domiciliar.

Obviamente, estas variáveis devem ser cotejadas com as razões para não utilização alegadas

pelos não usuários como falta de interesse, falta de renda ou falta de acesso. As implicações

são diretas e a ênfase de oferta não deve ser naqueles que não têm internet por opção, mas nos

que gostariam de ter acesso à rede mundial de computadores.

Finalmente, por captar o acesso a nível individual, a variável permite analisar a

diversidade do uso dentro de uma mesma família. O acesso a computador no domicílio, além

de contradizer o próprio nome atribuído ao equipamento de computador pessoal, que deu

origem a sigla PC, não permite captar desigualdades de acesso dentro do domicílio. Como as

Metas do Milênio, inclusive as novas metas propostas (Post-2015 MDGs), e as atuais se

referem à desigualdade de gênero, esta identificação individualizada das pessoas no domicílio

se torna fundamental.

Investigando o uso para as pessoas com mais de 10 anos, cerca de 65% dos brasileiros

ainda estão alheios ao uso da internet. Cabe enfatizar a importância de identificar quem

forneceu as respostas da pesquisa domiciliar. Se a própria pessoa respondeu sobre o seu

respectivo uso, 30,8% usaram a internet nos últimos 3 meses. Agora, se a resposta foi dada por

outro morador do domicílio, a proporção aumenta para 41,6%, o que corresponde a um

incremento de 35% na taxa de uso da internet medida. O outro sempre parece acessar mais a

internet, talvez pelo fato de o respondente não conseguir precisar a época do uso dele.

Apresentamos abaixo os mapas de acesso a ambos que denota a maior penetração do

celular:

46

Mapa do Uso Pessoal de Celular

C e l u l a r U s o P e s s o a l %0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0

Mapa do Uso de Internet em algum lugar nos últimos 3 meses

I n t e r n e t Ú l t i m o s 3 M e s e s %0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da PNAD/IBGE

47

De qualquer forma o gráfico demonstra um melhor ajuste das taxas de acesso

individuais entre si do que as coletivas. Onde o acessso ao celular é ainda maior

48

Internet X Celular – Uso Individual Efetivo

Internet X Celular – Cobertura Coletiva

y = 0.7013x - 34.453R² = 0.5346

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 20 40 60 80 100

Inte

rne

t -

Ace

sso

Do

mic

ilia

r)

Celular - Acesso Domiciliar )


Este resultado nos mostra o grande desafio que o Brasil ainda tem a fim de que se

obtenha uma verdadeira inclusão digital, pois 65% dos brasileiros ainda estão alheios a

elementos básicos da era da informação.

49

Simulador de Utilização Individual de Celular e Internet Construímos com base no suplemento de inclusão digital da PNAD ferramenta capaz de simular as probabilidades de utilização pessoal de telefone celular e da internet. Apresentamos informações atualizadas, através da projeção de indicadores para 2011. Para isso, basta definir suas características no formulário abaixo e dar início a simulação.

Os gráficos apresentados mostram Utilizou a Internet em algum local nos últimos três meses (%) Tem telefone móvel celular para uso pessoal (%)

Uma das barras representa o cenário atual, com resultados seguindo as características selecionadas e a outra o cenário anterior, apresenta a simulação anterior. http://www.cps.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/simula_novo/index.htm

51

DETALHANDO O MAPA REGIONAL DE ACESSO DOMICILIAR

Os extremos dos estados em termos de internet em casa são Distrito Federal (58,69%) e

Maranhão (10,98%). Os extremos do ranking com celular são os mesmos, mas com

amplitude de variação menor Distrito Federal 95,42% e Maranhão (63%).

Os extremos dos municípios em termos do ranking com internet são São Caetano (74%) e

Aroeiras (PI), com zero virtual. No celular os extremos são Chapadão do Céu em Goiás

(97,9%) e Alvorada do Fernando Falcão/MA (9,42%)

Tal como entre países, entre cidades brasileiras os líderes do ranking de celular inclui

localidades excluídas do ranking das demais TICs pesquisadas.

Apresentamos agora rankings de interesse mais geral dos estados e municípios da

federação brasileira. Discutimos aqui o acesso a computador e telefonia em instâncias mais

locais e apresentamos na página da pesquisa possibilidades de réplica para dentro de estados e

dentro das cidades, tirando partido dos microdados censitários recém-disponibilizados.

Complementando este quesito telefonia local, dados de 5565 municípios revelam as

cidades de Chapadão do Céu/GO (97,90%) e São Caetano do Sul/SP (87,45%) como líderes de

acesso nas categorias móvel e fixa, respectivamente. São Caetano do Sul, em São Paulo, é um

tradicional município líder em quesitos como IDH e diversos indicadores de riqueza. Lá

também é o lugar que apresenta maior acesso a computador e internet em casa (77,62%

possuem computador e 74,07% estão conectados à rede). Esses municípios são seguidos por

Vitória, Santos, Florianópolis e Niterói, que estão incluídos, não por coincidência, entre as

cinco cidades mais classe AB do país (em ordem diversa entre elas).

Em contrapartida, na cauda inferior dos rankings de acesso à telefonia temos Alvorada

do Fernando Falcão/MA (9,42%) da população com celular) e Aroeiras do Itaim/PA (0,21%

com telefone fixo). São Lourenço do Piauí, por sua vez, é onde observamos a menor taxa de

acesso a computador (0,43%).

Quanto a computador com internet, dos 20 menos, 18 municípios possuem acesso

nulo (0%). Apresentamos a seguir a lista dos mais e menos em cada um dos itens analisados e a

lista completa incluindo o seu município está disponível em nosso site.

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Ranking do Acesso a Celular e Fixo por Capitais Indivíduos com 15 ou mais anos de idade

Brasil 84,58 Brasil 42,9

Ranking Capital Celular Ranking Capital Fixo 1 Palmas 95,74 1 Belo Horizonte 76,80 2 Brasília 95,42 2 Rio de Janeiro 76,44 3 Goiânia 94,69 3 Curitiba 76,24 4 João Pessoa 94,63 4 São Paulo 76,01 5 Cuiabá 94,54 5 Florianópolis 70,94 6 Campo Grande 94,50 6 Vitória 69,95 7 Florianópolis 94,16 7 Porto Alegre 69,35 8 Vitória 94,15 8 Brasília 64,24 9 Natal 94,06 9 Goiânia 62,47

10 Aracaju 93,45 10 Salvador 58,66 11 Porto Alegre 93,38 11 Recife 53,11 12 Curitiba 92,93 12 Cuiabá 51,44 13 Belo Horizonte 92,63 13 Belém 51,32 14 Boa Vista 92,32 14 Campo Grande 49,46 15 Manaus 92,31 15 Aracaju 49,35 16 Maceió 92,06 16 São Luís 47,75 17 Fortaleza 91,89 17 Natal 44,89 18 Recife 91,67 18 Fortaleza 44,24 19 Salvador 91,63 19 Manaus 42,71 20 Teresina 91,11 20 Porto Velho 40,25 21 Belém 90,98 21 João Pessoa 39,70 22 São Luís 90,57 22 Teresina 39,17 23 Rio Branco 90,34 23 Maceió 35,56 24 Rio de Janeiro 90,29 24 Boa Vista 34,76 25 Macapá 90,25 25 Rio Branco 34,27 26 São Paulo 89,86 26 Macapá 33,03 27 Porto Velho 86,87 27 Palmas 32,54


53

Ranking do Acesso por Municípios – 20 MAIS Indivíduos com 15 ou mais anos de idade

UF Posição Celular UF Posição Fixo GO 1 Chapadão do Céu 97,90 SP 1 São Caetano do Sul 87,45 RS 2 Tio Hugo 97,19 RS 2 Nova Pádua 86,46 RS 3 Capivari do Sul 96,92 SP 3 Santos 82,42 MT 4 Lucas do Rio Verde 96,65 SP 4 Santo André 80,10 RS 5 Boa Vista do Cadeado 96,52 RJ 5 Niterói 79,70 RS 6 Nova Hartz 96,46 SP 6 Americana 77,54 MT 7 Ipiranga do Norte 96,46 MG 7 Belo Horizonte 76,80 RS 8 Itaara 96,42 RJ 8 Rio de Janeiro 76,44 RS 9 Victor Graeff 96,39 PR 9 Curitiba 76,24 RS 10 Tupandi 96,20 SP 10 São Paulo 76,01 RS 11 Dois Irmãos 96,11 SP 11 Ribeirão Pires 75,56 MT 12 Sinop 96,11 RS 12 Nova Bréscia 75,53 RJ 13 Rio das Ostras 96,07 SP 13 São Bernardo do Campo 75,36 RS 14 Parobé 96,05 RJ 14 Nilópolis 74,96 MS 15 Rochedo 96,01 SP 15 Águas de São Pedro 74,82 RS 16 São Vicente do Sul 95,99 SP 16 Valinhos 74,70 RS 17 Bom Retiro do Sul 95,94 SP 17 Campinas 74,67 RS 18 Bozano 95,93 SP 18 Araraquara 74,46 RS 19 Xangri-lá 95,89 SC 19 Pres Castello Branco 73,45 RS 20 Capão da Canoa 95,87 SP 20 Ribeirão Preto 73,44


54

Ranking do Acesso por Municípios – Os 20 MAIS Indivíduos com 15 ou mais anos de idade Computador e Internet no Domicílio (%)

UF Posição Computado

r

UF Posição Computador

Com Internet

SP 1 São Caetano do Sul 77.62 SP 1 São Caetano do Sul 74.07

SC 2 Florianópolis 75.47 ES 2 Vitória 68.41

ES 3 Vitória 73.88 SP 3 Santos 67.83

SP 4 Santos 72.38 SC 4 Florianópolis 67.67

PR 5 Curitiba 71.64 RJ 5 Niterói 62.72

SP 6 Valinhos 70.86 PR 6 Curitiba 62.71

SC 7 São José 70.49 SP 7 Santo André 61.40

SC 8 Balneário Camboriú 70.10 SC 8 São José 60.57

RJ 9 Niterói 69.20 SP 9 Valinhos 60.24

PR 10 Maringá 69.18 SP 10 Americana 60.05

SP 11 Santo André 68.34 SC 11 Baln. Camboriú 59.65

SP 12 Vinhedo 67.42 MG 12 Belo Horizonte 59.39

MG 13 Belo Horizonte 67.17 DF 13 Brasília 58.69

SP 14 Americana 67.07 PR 14 Maringá 58.58

SP 15 Campinas 66.95 RS 15 Porto Alegre 58.47

RS 16 Porto Alegre 66.89 SP 16 São Bernardo do Campo 58.36

SC 17 Blumenau 66.70 SP 17 Campinas 58.15

SP 18 São Bernardo do Campo 66.51 SP 18 Águas de São Pedro 57.78

DF 19 Brasília 66.48 SP 19 São Paulo 57.25

SP 20 Águas de São Pedro 66.37 ES 20 Vila Velha 56.80

Fonte: CPS/FGV processando os microdados do Censo/IBGE

55

Ranking do Acesso por Municípios – 20 MENOS Indivíduos com 15 ou mais anos de idade

UF Posição Celular UF Posição Fixo MA 5546 Santana do Maranhão 20,95 CE 5546 Aratuba 1,13 BA 5547 Brotas de Macaúbas 20,79 PI 5547 Massapê do Piauí 1,13 MA 5548 Presidente Sarney 20,78 PA 5548 Bonito 1,07 RR 5549 Normandia 20,20 AM 5549 Barreirinha 1,07 PI 5550 Alvorada do Gurguéia 19,94 PB 5550 Sobrado 1,05 PI 5551 Coronel José Dias 19,50 MG 5551 Pai Pedro 0,93 AM 5552 Uarini 19,42 PI 5552 Caxingó 0,92 PA 5553 Placas 19,07 PI 5553 Betânia do Piauí 0,89 PI 5554 Currais 19,04 PI 5554 Vera Mendes 0,88 AM 5555 Itamarati

17,42 PA 5555 São Sebastião da Boa

Vista 0,86 BA 5556 Gentio do Ouro 16,70 PA 5556 Concórdia do Pará 0,86 PI 5557 Sebastião Barros 16,68 PA 5557 Nova Timboteua 0,83 MA 5558 Jenipapo dos Vieiras 16,60 SE 5558 Telha 0,77 AM 5559 Tonantins 15,13 PB 5559 Cajazeirinhas 0,71 RR 5560 Amajari 12,29 PA 5560 Oeiras do Pará 0,69 MA 5561 Marajá do Sena 11,94 PB 5561 Riachão do Poço 0,63 RR 5562 Uiramutã 11,73 PI 5562 Paquetá 0,40 PA 5563 Chaves 11,35 PA 5563 Limoeiro do Ajuru 0,27 PA 5564 Aveiro 9,86 PA 5564 Curralinho 0,24 MA 5565 Fernando Falcão 9,42 PI 5565 Aroeiras do Itaim 0,21


56

Ranking do Acesso por Municípios – Os 20 MENOS Indivíduos com 15 ou mais anos de idade Computador e Internet no Domicílio (%)

UF Posição Computador UF Posição Computador

Com Internet

PI 5565 São Lourenço do Piauí 0.43 PI 5565 São Lourenço do Piauí 0.00

PA 5564 São João da Ponta 0.68 PA 5564 São João da Ponta 0.00

PA 5563 Chaves 0.69 PA 5563 Chaves 0.00

PI 5562 Campo Largo do Piauí 0.71 PI 5562 Aroeiras do Itaim 0.00

PI 5561 Aroeiras do Itaim 0.77 MA 5561 Santo Amaro do Maranhão 0.00

MA 5560 Primeira Cruz 0.81 PI 5560 Paquetá 0.00

MA 5559 Santo Amaro do Maranhão 0.98 PI 5559 Currais 0.00

PI 5558 São Miguel do Fidalgo 1.07 PI 5558 Coronel José Dias 0.00

PI 5557 Caraúbas do Piauí 1.10 MA 5557 São Félix de Balsas 0.00

MA 5556 São João do Soter 1.23 PI 5556 Pavussu 0.00

PI 5555 Paquetá 1.39 PI 5555 Caxingó 0.00

PI 5554 Currais 1.39 MA 5554 Paulino Neves 0.00

MA 5553 Santa Filomena do Maranhão 1.41 MA 5553 São Roberto 0.00

MA 5552 Fernando Falcão 1.42 MA 5552 Cachoeira Grande 0.00

MA 5551 Humberto de Campos 1.44 MA 5551 Feira Nova do Maranhão 0.00

PI 5550 São Luis do Piauí 1.45 PA 5550 Gurupá 0.00

PI 5549 Coronel José Dias 1.46 AP 5549 Pracuúba 0.00

PI 5548 Nossa Senhora dos Remédios 1.58 PI 5548 Antônio Almeida 0.00

MA 5547 Satubinha 1.60 MA 5547 São João do Soter 0.08

PI 5546 Boa Hora 1.67 MA 5546 Santa Filomena do Maranhão 0.08


57

Os extremos dos estados em termos de internet em casa são Distrito Federal (58,69%) e

Maranhão (10,98%). Os extremos do ranking com celular são os mesmos, mas com amplitude

de variação menor Distrito Federal 95,42% e Maranhão (63%). Os extremos dos municípios

em termos do ranking com internet são São Caetano (74%) e Aroeiras (PI), com zero virtual.

No celular os extremos são Chapadão do Céu em Goiás (97,9%) e Alvorada do Fernando

Falcão/MA (9,42%). Tal como entre países, entre cidades brasileiras os líderes do ranking de

celular inclui localidades excluídas do ranking das demais TICs pesquisadas.

ESTADOS: Observa-se entre os estados da federação uma desigualdade muito expressiva de

acesso, conforme mostram as tabelas a seguir. Os Estados do Norte e Nordeste podem ser

vistos com mais frequência nas caudas inferiores desses rankings. Indo ao topo superior,

encontramos o Distrito Federal com 95,42% da população com acesso a celular, contrastando

com o Maranhão, que tem o menor acesso de 63%. Em termos de telefonia fixa, São Paulo

com 65,14% é bem maior que Alagoas, com apenas 17,25%.

Tendência parecida foi observada por nós nos rankings de computação e internet. Por

exemplo, se dividirmos estes em 2 partes: na primeira, antes da 11ª posição, enxergamos todos

os estados do Sul, Sudeste e Centro-Oeste, que estão liderados novamente pelo Distrito

Federal, local onde 66,48% da população têm computador em casa e 58,69% estão conectados

à rede. Na segunda parte deste mesmo ranking, encontramos os estados do Norte e Nordeste,

sendo Maranhão o menos conectado (15,16% da população com computador e 10,98% com

internet). A menor amplitude de variação da telefonia móvel vis a vis a telefonia tradicional,

computador e computador com internet é o ponto que queremos ressaltar aqui.·.

58

Ranking do Acesso por Unidades da Federação - 2010 Indivíduos com 15 ou mais anos de idade Telefone Celular e Fixo no Domicílio (%)

Posição Celular Posição Fixo 1 Distrito Federal 95,42 1 São Paulo 65,14 2 Rio Grande do Sul 91,89 2 Rio de Janeiro 64,91 3 Goiás 91,55 3 Distrito Federal 64,24 4 Mato Grosso do Sul 90,55 4 Santa Catarina 49,87 5 São Paulo 88,9 5 Paraná 47,91 6 Santa Catarina 88,71 6 Minas Gerais 42,84 7 Rio de Janeiro 88,26 7 Rio Grande do Sul 41,21 8 Mato Grosso 88,18 8 Espírito Santo 39,57 9 Espírito Santo 87,74 9 Goiás 36,87 10 Paraná 87,56 10 Mato Grosso do Sul 32,18 11 Rio Grande do Norte 86,2 11 Amazonas 27,43 12 Sergipe 85,93 12 Bahia 27,39 13 Amapá 84,94 13 Mato Grosso 27,11 14 Minas Gerais 84,7 14 Roraima 26,4 15 Rondônia 83,16 15 Amapá 25,71 16 Tocantins 82,91 16 Pernambuco 25,21 17 Pernambuco 82,51 17 Sergipe 23,4 18 Paraíba 81,88 18 Rondônia 22,81 19 Alagoas 79,84 19 Rio Grande do Norte 22,79 20 Ceará 78,93 20 Acre 21,52 21 Acre 78,42 21 Ceará 20,88 22 Roraima 75,7 22 Pará 19,94 23 Amazonas 75,21 23 Tocantins 19,86 24 Bahia 75,01 24 Paraíba 19,29 25 Pará 74,41 25 Piauí 19,14 26 Piauí 70,5 26 Maranhão 18,29 27 Maranhão 63,06 27 Alagoas 17,25


59

Ranking do Acesso por Unidades da Federação - 2010 Indivíduos com 15 ou mais anos de idade

Computador e Internet no Domicílio (%) Posição Computador Posição Internet 1 Distrito Federal 66,48 1 Distrito Federal 58,69 2 São Paulo 56,9 2 São Paulo 48,22 3 Santa Catarina 54,03 3 Rio de Janeiro 43,91 4 Rio de Janeiro 52,82 4 Santa Catarina 41,66 5 Paraná 48,96 5 Paraná 38,71 6 Rio Grande do Sul 48,14 6 Rio Grande do Sul 36,76 7 Espírito Santo 44,44 7 Espírito Santo 36,73 8 Minas Gerais 41,62 8 Minas Gerais 32,64 9 Mato Grosso do Sul 38,42 9 Mato Grosso do Sul 30,72 10 Goiás 37,31 10 Mato Grosso 28,92 11 Mato Grosso 37 11 Goiás 28,9 12 Rondônia 31,67 12 Rondônia 24,88 13 Amapá 28,64 13 Rio Grande do Norte 22,07 14 Roraima 28,5 14 Bahia 21,3 15 Amazonas 27,95 15 Pernambuco 21,28 16 Rio Grande do Norte 27,9 16 Sergipe 21,27 17 Sergipe 27,28 17 Acre 21,13 18 Acre 26,93 18 Paraíba 19,45 19 Pernambuco 26,37 19 Roraima 18,94 20 Bahia 25,62 20 Amapá 18,01 21 Paraíba 24,04 21 Amazonas 17,53 22 Tocantins 23,74 22 Alagoas 17,42 23 Alagoas 22,18 23 Tocantins 17,21 24 Ceará 21,01 24 Ceará 16,25 25 Pará 20,53 25 Pará 13,75 26 Piauí 17,39 26 Piauí 12,87 27 Maranhão 15,16 27 Maranhão 10,98


60

O MEIO – PNAD 2001-2009

O Censo 2000 foi a primeira pesquisa domiciliar ibgeana a captar o acesso à tecnologia

digital. A PNAD 2001, por sua vez, introduziu o acesso domiciliar ao celular e a questão da

conexão de internet do computador. A cobertura nacional aliada à frequência anual da PNAD a

fazem no principal monitor de tendências domiciliares e familiares nacionais aí incluindo a

cobertura de ativos digitais. Complementarmente, a existência de suplementos especiais sobre

TICs.

Apesar de o acesso a computador com internet pela sua menor base inicial ter sofrido

uma taxa de variação maior que em relação ao acesso ao celular no período de 2001 a 2009

(246,23% contra 164,86%), ambas as variações foram grandes, indicando fortes movimentos

no sentido da inclusão digital. Além disso, se invertemos a questão a redução do déficit de

acesso no período foi quase três vezes maior para o acesso ao celular (redução de 73,34%

contra 22,05%). Por último, os níveis de acesso ao celular são muito superiores aos relativos ao

acesso a computador com internet, pela maior facilidade de uso e capacidade de expansão do

primeiro. No geral, temos indicadores mais favoráveis ao celular na disputa com o computador

com internet. O aparelho de telefonia móvel é, portanto, a plataforma da inclusão digital mais

abrangente no Brasil e no mundo, como vimos pelos dados do Gallup.

Computador com acesso à Internet

População Total

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09

Redução do Déficit

01-09

Total 8,22 10,01 11,1 12,06 13,65 16,96 20,52 24,78 28,46 246,23% -22,05%

Celular População Total

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09


01-09

Total 30,79 34,46 38,57 48,88 61,4 65,81 70,04 78,58 81,55 164,86% -73,34% Fonte: CPS/FGV a partir dos dados da PNAD/IBGE

Há uma questão conceitual de devemos acompanhar indicadores de telefonia fixa e celular

de forma independente ou levando em conta a distribuição conjunta. Neste caso queremos

medir aqueles que têm os dois instrumentos ou pelo menos um dos dois. Há um significativo

aumento do acesso de telefone fixo e celular tomados conjuntamente desde 2001. Nesse ano,

61

23,17% da população tinha acesso ao telefone fixo e celular, número que vai para 38,68% em

2009, representando um aumento de 66,94%. O déficit de acesso, por sua vez (isto é, um

menos o percentual de acesso observado), teve uma redução de 20,19% entre 2001 e 2009. No

entanto, apesar do aumento do acesso de telefone fixo e celular conjuntamente, temos que o

acesso ao telefone fixo sofreu uma redução no período (queda de 14,26% no acesso e aumento

do déficit na mesma proporção). Portanto, o aumento do acesso ao telefone fixo e celular foi

puxado pelo aumento do acesso ao celular que é de uma geração de tecnologia mais recente

que realizou rapidamente o seu alto potencial de cobertura, apresentando uma taxa de

crescimento. Enquanto em 2001 apenas 30,79% das pessoas tinham acesso ao celular, em 2009

esse número chega a 81,55% das pessoas, representando um aumento de incríveis 164,86%.

Complementarmente, o déficit do acesso ao celular sofreu redução de 73,34% no mesmo

período.

Tem telefone fixo e celular: Produtor

População Total

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09

Redução do

Déficit 01-09

Total 23,17 25,8 27,5 32,16 37,01 37,04 37,15 39,22 38,68 66,94% -20,19%

Tem telefone fixo: Produtor

População Total

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09

Redução do

Déficit 01-09

Total 50 51,52 49,61 48,23 47,37 46,08 44,73 44,08 42,87 -14,26% 14,26%

Celular: Produtor

População Total

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09

Redução do

Déficit 01-09

Total 30,79 34,46 38,57 48,88 61,4 65,81 70,04 78,58 81,55 164,86% -73,34%

Fonte: CPS/FGV a partir dos dados da PNAD/IBGE

62


Olhando para as tabelas acima percebemos que, dentre as pessoas que possuíam

telefone fixo, aumentou em 94,76% o percentual que possuía também o aparelho celular no

período de 2001 a 2009. Por outro lado, dentre aquelas pessoas que possuíam o telefone

celular, o percentual delas que também possuía o aparelho fixo sofreu uma redução de 36,97%

no período. Esses dados corroboram a idéia de que há um declínio no acesso ao telefone fixo e

um grande aumento no acesso do aparelho celular.

A Pnad nos dá os dados de acesso ao telefone celular e fixo conjuntamente, assim

como cada um tomado separadamente. A partir desses dados, podemos calcular as séries de

acesso ao telefone celular ou fixo. Para isso, basta somar o acesso ao telefone celular com o

acesso ao telefone fixo e subtrair o acesso dos dois tomados conjuntamente.

Celular ou Fixo: Produtor População Total

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09


01-09

Total 57,62 60,18 60,68 64,95 71,76 74,85 77,62 83,44 85,74 48,80% -66,35% Fonte: CPS/FGV a partir dos dados da PNAD/IBGE

63

Simulador de Inclusão Digital e Felicidade Construímos com base no Gallup World ferramenta capaz de simular os índices de felicidade (passada, presente e futura) com base em uma série de informações pessoais, que incluem acesso ou não aos itens de inclusão digital. Estas informações podem ser consultadas para cerca de 150 países. Basta definir suas características no formulário abaixo e dar início a simulação.

Os gráficos apresentados mostram Felicidade Presente Felicidade Passada Felicidade Futura

Uma das barras representa o cenário atual, com resultados seguindo as características selecionadas e a outra o cenário anterior, apresenta a simulação anterior. http://www.cps.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/simula_gallup2/index.htm

64

TELEFONE CELULAR VS COMPUTADOR

Um estudo recente do antropólogo Massimiliano Mollona, de Londres, divide os usuários

de celular mundo afora em ciborgues, centauros e caubóis. Ciborgue seria uma espécie de 2 em

1, onde o celular se acoplaria de forma integral e indistinta na vida pública e privada da pessoa.

O celular seria uma espécie de distintivo de estilo e performance ao público externo. Centauro

seria o usuário mais cioso na separação entre o uso doméstico e o público, este mais reservado.

A dualidade da figura mítica do centauro se refletiria nesta espécie de um ser que aparenta ser

dois. Os emergentes latino-americanos seriam ciborgues, enquanto que os tradicionais

europeus seriam centauros. Finalmente, caubóis seriam meio refratários à tecnologia, tipo mais

comum nos Estados Unidos e no Canadá.

Chacrinha ícone da antiga classe C já dizia: “quem não se comunica se trumbica”. Há

hoje mais celulares que habitantes no Brasil. A posse de celular perdeu capacidade de

distinguir entre emergentes. Virou desgastado símbolo de uma “velha” nova classe média. Daí

a importância de entender as novas motivações dos usos do celular citadas. O fato do celular já

estar nas mãos dos pobres brasileiros é um ponto que não deve ser esquecido no desenho de

novas políticas de inclusão social.

De volta para quem é quem na sociedade brasileira. Na prática usam-se os marcadores de

classe disponíveis. Há alguns anos usamos coisas para “cualificar” a classe C brasileira: carro,

computador, TV a cabo, casa própria financiada e crédito ao consumidor. Agora, mais do que

assíduos freqüentadores de templos de consumo, o que caracteriza a nova classe média

brasileira é o lado do produtor. Ao contrário da fábula de cigarras consumistas, a nova classe C

busca construir seu futuro em bases sólidas que sustentem o novo padrão adquirido. As

Tecnologias de Informação e de Comunicação (TICs) mais do que instrumentos de lazer, são

instrumentos de trabalho.

Crédito e benefícios oficiais fazem parte da cena da classe C, mas como coadjuvantes. O

protagonista é o lado do produtor, do pequeno grande empresário e do empregado formal em

particular. A carteira de trabalho é o maior símbolo da Classe C como ato consumado, e o

concurso público o seu platônico objeto de desejo. Os conta-própria são os outros protagonistas

fundamentais do mercado de trabalho brasileiro da classe C, mas da Classe E também.

Verdadeiros capitalistas sem capital. E sem políticas públicas de apoio. As TICs guardam

promessa de turbinar o acesso a meios de pagamento, microcrédito, educação a distancia,

acesso a mercados consumidores e etc.

Tratamos nesta parte dos diversos Cs da nova classe média brasileira, não tratamos do

lado consumidor, mas lado do produtor. O lado do produtor foi o que denominamos de lado

65

brilhante dos pobres (the bright side of the poor). Incluímos aqui como principal personagem

o trabalhador, aquele com carteira de trabalho e o conta-própria focando nos principais

instrumentos digitais disponíveis no mercado para impulsioná-los como educação, crédito entre

outras.

66

ALVOS SÓCIO-ECONOMICOS

Na seção a seguir detalhamos as combinações entre elementos de TICSs pesquisados,

além disso, aplicamos a análise da cobertura independente e conjunta destes ativos a categorias

sócias demográficas relevantes como gênero, idade e escolaridade e a categorias econômicas

chaves como posição na ocupação e desocupação (Empregados com carteira, Conta-próprias

desempregados etc) e classes econômicas (AB, C, D e E)

Tem telefone fixo e celular: Produtor Tem telefone fixo

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09


01-09

Sim 46,33 50,08 55,43 66,67 78,12 80,39 83,05 88,98 90,23 94,76% -81,80%

Tem telefone fixo e celular Tem celular

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09


01-09

Sim 75,25 74,87 71,3 65,79 60,28 56,29 53,04 49,91 47,43 -36,97% 112,40%

Gênero

Tem telefone fixo e celular Sexo

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Aumento do Acesso

01-09


01-09 Homem 22,69 25,28 26,82 31,36 36 36,1 36,15 38,29 37,74 66,33% -19,47% Mulher 23,62 26,3 28,14 32,92 37,97 37,94 38,1 40,1 39,57 67,53% -20,88%

Tem telefone fixo Sexo


01-09


01-09 Homem 48,61 50,15 48,23 46,83 45,84 44,63 43,32 42,73 41,58 -14,46% 13,68% Mulher 51,32 52,83 50,92 49,57 48,83 47,45 46,09 45,35 44,08 -14,11% 14,87%

Celular Sexo



67

01-09 01-09

Homem 30,52 34,11 38,08 48,26 60,69 65,14 69,33 78,18 81,04 165,53% -72,71% Mulher 31,03 34,79 39,03 49,48 62,07 66,44 70,71 78,96 82,02 164,32% -73,93%

A diferença do acesso e do déficit de acesso a telefone fixo e celular, tanto

conjuntamente como separadamente, é muito pequena na comparação por gênero, o que pode

ser visto tanto nos níveis de acesso como nas taxas de variação do acesso e do déficit.

Celular ou Fixo Sexo


01-09


01-09 Homem 56,44 58,98 59,49 63,73 70,53 73,67 76,5 82,62 84,88 50,39% -65,29% Mulher 58,73 61,32 61,81 66,13 72,93 75,95 78,7 84,21 86,53 47,34% -67,36%

Idade

Tem telefone fixo e celular Faixa Etária


01-09


01-09 0 a 4 16,13 17,71 18,67 22,02 25,51 25,81 26,36 27,79 27,8 72,35% -13,91% 5 a 9 17,23 19,44 20,24 23,85 27,62 28,07 28,13 29,99 29,35 70,34% -14,64%

10 a 14 19,62 21,62 22,88 28,26 32,79 31,6 31,48 33,58 32,87 67,53% -16,48% 15 a 19 23,5 25,72 27,83 33,09 38,15 37,39 37,01 38,32 37,36 58,98% -18,12% 20 a 24 25,6 28,47 30,68 34,83 38,84 38,67 38,38 38,82 38,67 51,05% -17,57% 25 a 29 24,78 27,16 27,95 32,12 37,16 36,72 36,03 38,14 37,03 49,44% -16,29% 30 a 35 24,48 27,81 28,49 32,68 36,82 37,01 36,89 38,37 36,95 50,94% -16,51% 36 a 39 27,53 29,8 31,62 36,62 40,93 39,78 39,64 40,97 39,9 44,93% -17,07% 40 a 44 29,28 31,92 33,91 38,71 44,26 44,35 44,34 45,04 44,05 50,44% -20,89% 45 a 49 30,67 33,46 36,88 42,38 48,01 46,29 46,38 48,99 47,48 54,81% -24,25% 50 a 54 29,39 33,55 36,29 41,69 48,45 48,34 47,85 50,95 49,66 68,97% -28,71% 55 a 59 26,25 29,88 32,36 38,14 44,64 45,74 46,04 48,77 48,94 86,44% -30,77% 60 ou Mais

18,88 21,7 23,4 28,18 33,45 35,53 36,74 40,88 41,88 121,82% -28,35%

Tem telefone fixo Faixa Etária


01-09


01-09 0 a 4 37,54 38,08 35,46 34,36 33,27 31,84 31,3 30,57 30,1 -19,82% 11,91% 5 a 9 41,34 42,41 39,81 37,89 36,7 35,2 34,18 33,47 31,94 -22,74% 16,02%

10 a 14 45,86 46,79 44,71 42,83 41,54 38,91 37,48 37,05 35,66 -22,24% 18,84% 15 a 19 49,33 50,04 48,54 46,74 45,58 44,16 42,49 41,17 39,73 -19,46% 18,95%

68

20 a 24 49,41 50,5 48,67 46,92 45,43 44,26 43,08 41,07 40,72 -17,59% 17,18% 25 a 29 48,61 49,44 45,95 44,91 44,24 42,45 40,74 40,3 39,09 -19,58% 18,53% 30 a 35 51,96 53,55 50,05 48,02 46,04 44,17 42,65 41,4 39,23 -24,50% 26,50% 36 a 39 56,26 57,54 55,45 52,48 50,51 48,08 46,11 44,33 42,51 -24,44% 31,44% 40 a 44 58,69 60,01 57,95 55,6 54,55 52,87 51,08 48,81 47,21 -19,56% 27,79% 45 a 49 60,11 62,44 61,12 59,48 58,65 55,86 54,34 53,39 51,21 -14,81% 22,31% 50 a 54 59,55 62,02 61,04 60,44 60,54 59,04 57,17 56,82 54,42 -8,61% 12,68% 55 a 59 56,99 59,95 59,22 59,18 59,1 59,12 57,1 56,82 55,37 -2,84% 3,77% 60 ou Mais 53,17 56,05 55,67 56,1 56,53 57,36 55,58 56,37 56,1 5,51% -6,26%

Celular Faixa Etária


01-09


01-09 0 a 4 24,87 27,64 31,82 41,46 54,35 60,13 66,04 75,41 79,51 219,70% -72,73% 5 a 9 24,79 28,43 31,98 42,18 55,41 61,08 65,94 76,27 79,68 221,42% -72,98%

10 a 14 26,34 29,79 33,48 45,38 58,65 63,9 67,82 77,91 81,17 208,16% -74,44% 15 a 19 30,87 34,59 38,95 51,16 64,71 67,88 72,2 81,26 83,76 171,33% -76,51% 20 a 24 35,28 39,02 44,08 54,4 66,96 71,12 75,19 83,18 85,47 142,26% -77,55% 25 a 29 35,02 38,28 42,64 53,4 66,6 71,32 75,11 83,97 86,28 146,37% -78,89% 30 a 35 33,45 37,93 41,65 52,37 65,19 70,45 74,72 82,66 85,79 156,47% -78,65% 36 a 39 35,23 38,62 42,36 53,78 66,36 70,27 74,95 83,01 86,04 144,22% -78,45% 40 a 44 36,41 40,24 44,44 54,75 66,63 71,28 75,4 82,78 85,24 134,11% -76,79% 45 a 49 37,18 40,94 46,29 56,08 68,15 70,55 74,19 82,64 84,51 127,30% -75,34% 50 a 54 35,7 40,16 44,87 53,85 66,23 69,36 72,18 80,47 83,38 133,56% -74,15% 55 a 59 32,12 35,88 40,17 48,9 61,2 65,03 68,26 75,93 79,77 148,35% -70,20% 60 ou Mais

23,19 26,52 29,08 36,71 46,11 50,21 54,82 62,57 66,38 186,24% -56,23%

Em relação à análise por faixa etária, temos que a maior variação de acesso nos últimos

anos foi maior entre os grupos com idade de 0 a 4 e de 5 a 9 anos. Os níveis de acesso nessa

faixa etária, no entanto, são os menores. Portanto, é necessário focalizar políticas de inclusão

digital nesses grupos de indivíduos, que são os mais excluídos apesar de os jovens terem maior

potencial de adaptação a novas tecnologias. Cabe ressaltar que a pobreza é maior entre esses

grupos, reforçando a necessidade de focalização de políticas públicas inclusivas nesses

indivíduos.

Celular ou Fixo Faixa Etária


01-09


01-09

0 a 4 46,28 48,01 48,61 53,8 62,11 66,16 70,98 78,19 81,81 76,77% -66,14%

69

5 a 9 48,9 51,4 51,55 56,22 64,49 68,21 71,99 79,75 82,27 68,24% -65,30% 10 a 14 52,58 54,96 55,31 59,95 67,4 71,21 73,82 81,38 83,96 59,68% -66,17% 15 a 19 56,7 58,91 59,66 64,81 72,14 74,65 77,68 84,11 86,13 51,90% -67,97% 20 a 24 59,09 61,05 62,07 66,49 73,55 76,71 79,89 85,43 87,52 48,11% -69,49% 25 a 29 58,85 60,56 60,64 66,19 73,68 77,05 79,82 86,13 88,34 50,11% -71,66% 30 a 35 60,93 63,67 63,21 67,71 74,41 77,61 80,48 85,69 88,07 44,54% -69,47% 36 a 39 63,96 66,36 66,19 69,64 75,94 78,57 81,42 86,37 88,65 38,60% -68,51% 40 a 44 65,82 68,33 68,48 71,64 76,92 79,8 82,14 86,55 88,4 34,31% -66,06% 45 a 49 66,62 69,92 70,53 73,18 78,79 80,12 82,15 87,04 88,24 32,45% -64,77% 50 a 54 65,86 68,63 69,62 72,6 78,32 80,06 81,5 86,34 88,14 33,83% -65,26% 55 a 59 62,86 65,95 67,03 69,94 75,66 78,41 79,32 83,98 86,2 37,13% -62,84% 60 ou Mais

57,48 60,87 61,35 64,63 69,19 72,04 73,66 78,06 80,6 40,22% -54,37%

Escolaridade

Tem telefone fixo e celular Anos de estudo do chefe


01-09


01-09 0 5,06 5,72 6,39 9,03 11,4 11,15 12,42 14,33 14,64 189,33% -10,09%

1 a 3 10,07 11,21 12,5 15,78 19,82 20,02 19,31 21,68 22,16 120,06% -13,44% 4 a 7 18,25 20,76 22,02 26,98 32,44 31,68 31,13 33,19 33,38 82,90% -18,51% 8 a 11 37,14 39,16 41,01 46,1 50,77 49,46 48,49 49,48 47,88 28,92% -17,09% 12 ou Mais

72,19 76,24 77,13 79,85 83,52 81,7 78,56 76,58 72,91 1,00% -2,59%

Ignorado 19,19 26,56 22,33 28,73 36,64 33,47 33,99 37,02 20,42 6,41% -1,52%

Tem telefone fixo Anos de estudo do chefe


01-09


01-09 0 21,38 21,82 21,08 21,56 20,35 19,26 19,19 19,75 19,17 -10,34% 2,81%

1 a 3 33,76 35,9 34,43 32,16 31,17 30,34 27,86 28,07 27,84 -17,54% 8,94% 4 a 7 50,06 51,22 48,33 45,56 44,62 42,62 40,43 39,19 38,71 -22,67% 22,73% 8 a 11 70,71 69,94 66,26 63,61 61,2 57,94 55,71 53,41 51,26 -27,51% 66,40% 12 ou Mais

92,24 92,79 90,69 89,59 88,91 86,36 82,58 79,02 74,89 -18,81% 223,58%

Ignorado 51,81 57,72 51,6 50,25 47,79 43,41 40,39 40,06 22,83 -55,94% 60,14%

Celular Anos de estudo do chefe


01-09


01-09 0 9,18 10,67 13,21 20,05 30,93 34,68 41,84 52,45 56,89 519,72% -52,53%

70

1 a 3 16,75 19,29 22,63 32,34 45,58 50,53 55,14 65,6 69,88 317,19% -63,82% 4 a 7 28,04 31,4 35,19 47,49 61,54 65,99 69,18 78,68 81,52 190,73% -74,32% 8 a 11 46,63 49,89 54,63 65,49 77,25 80,19 82,67 89,43 91,19 95,56% -83,49% 12 ou Mais

76,45 80,77 83,44 87,38 92,8 93,57 94,24 95,65 96,42 26,12% -84,80%

Ignorado 29,69 38,08 39,73 51,6 70,27 75,43 76,69 88,28 80,69 171,78% -72,54%


O aumento do acesso à tecnologia digital, principalmente em relação ao celular, foi

muito maior entre os grupos menos educados. Os grupos em que o chefe é analfabeto tiveram

aumentos de 189,33% (telefone fixo e celular) e incríveis 519,72% no acesso ao celular

tomado separadamente. Por outro lado, houve uma redução do acesso ao telefone fixo em todas

as faixas de escolaridade do chefe.

Celular ou Fixo Anos de estudo do chefe


01-09


01-09

0 25,5 26,77 27,9 32,58 39,88 42,79 48,61 57,87 61,42 140,86% -48,21% 1 a 3 40,44 43,98 44,56 48,72 56,93 60,85 63,69 71,99 75,56 86,84% -58,97% 4 a 7 59,85 61,86 61,5 66,07 73,72 76,93 78,48 84,68 86,85 45,11% -67,25% 8 a 11 80,2 80,67 79,88 83 87,68 88,67 89,89 93,36 94,57 17,92% -72,58%

71

Posição na Ocupação e na Desocupação

As mesmas conclusões podem ser tiradas a partir da análise por posição na ocupação.

As ocupações tradicionalmente excluídas e mais vulneráveis possuem os maiores aumentos no

acesso, por um lado, e as menores reduções no déficit, por outro.

Tem telefone fixo e celular

Posição na ocupação


01-09


01-09

Sem Emprego

22,68 25,92 27,53 33,15 40,41 39,58 39,67 42,37 39,82 75,57% -22,17%

Inativo 23,05 25,69 27,44 32,42 37,57 37,27 37,15 39,53 39,1 69,63% -20,86%

Empregado Agrícola 2 2,44 2,75 3,74 5,2 4,94 5,38 5,85 6,82 241,00% -4,92%

Empregado Doméstico

11,41 13,34 14,79 20,92 25,27 25,69 26,14 29,15 29,01 154,25% -19,87%

Empregado com carteira

35,04 38,95 41,6 48,11 53,9 53,15 51,91 53,37 51,88 48,06% -25,92%

Empregado sem carteira

24,73 28,29 29,93 33,68 39,6 38,42 38,51 38,95 37,89 53,21% -17,48%

Conta-própria

23,46 24,91 26,76 30,78 35,16 34,85 36,02 37,68 37,33 59,12% -18,12%

Empregador 58,74 62,16 63,96 67,25 70,25 69,88 69,98 69,81 67,53 14,96% -21,30%

Funcionário público

40,37 44,83 47,7 52,64 58,44 57,44 56,78 56,73 55,84 38,32% -25,94%

Não-remunerado

8,36 9,57 10,2 11,51 13,4 14,09 14,41 15,18 15,91 90,31% -8,24%

Tem telefone fixo


12 ou Mais

96,5 97,32 97 97,12 98,19 98,23 98,26 98,09 98,4 1,97% -54,29%

Ignorado 62,31 69,24 69 73,12 81,42 85,37 83,09 91,32 83,1 33,37% -55,16%

72


01-09


01-09

Sem Emprego

53,28 56,01 52,67 51,02 51 48,13 46,46 46,18 43,04 -19,22% 21,92%

Inativo 53,31 54,75 53,18 52,02 51,27 49,61 47,69 47,1 45,89 -13,92% 15,89%

Empregado Agrícola

9,26 9,72 9,06 9,07 9,04 8,12 8,28 7,54 8,24 -11,02% 1,12%


40,31 41,47 40,13 38,54 36,76 35,51 34,23 33,85 32,78 -18,68% 12,62%


69,55 71,23 67,9 65,81 63,66 61,38 58,57 56,52 54,72 -21,32% 48,70%


51,74 53,15 51,79 48,62 48,05 45,67 44,38 42,35 40,6 -21,53% 23,08%

Conta-própria

46,99 48,38 46,66 45,32 44,64 43,17 43,25 42,26 41,2 -12,32% 10,92%

Empregador 78,68 81,64 79,4 77,8 76,42 75,46 74,58 72,45 69,78 -11,31% 41,74%


71,63 73,96 71,84 69,07 67,81 65,87 63,45 60,82 58,82 -17,88% 45,15%

Não-remunerado 21,28 22,9 22,06 20,27 20,31 20,68 19,42 19,27 19,3 -9,30% 2,52%

Celular



01-09


01-09

Sem Emprego

31,52 35,74 40,02 52,76 68,18 71,87 77,07 85,62 87,38 177,22% -81,57%

Inativo 29,48 32,94 36,44 46,39 58,63 62,66 66,08 74,83 77,51 162,92% -68,11%

Empregado Agrícola

7,46 9,37 12,64 18,84 28,86 35,21 41,49 54,8 59,45 696,92% -56,18%


20,88 23,51 28,58 43,02 59,1 63,76 69,36 79,75 83,16 298,28% -78,72%


44,36 48,68 54,34 67,09 80,21 82,98 85,56 91,88 93,11 109,90% -87,62%


34,02 39,49 43,73 54,2 68,8 72,28 76,31 84,71 87,01 155,76% -80,31%

Conta-própria

31,59 34,44 38,7 47,79 59,34 63,71 69,2 76,82 80,01 153,28% -70,78%

Empregador 66,18 70,16 73,53 79,84 86,71 88,2 90,29 93,08 94,53 42,84% -83,83%


46,73 51,61 56,62 66,41 77,08 79,95 83,24 88,7 91,42 95,63% -83,89%

73

Não-remunerado

15,16 18,19 21,19 26,65 34,93 40,23 44,95 52,82 59,64 293,40% -52,43%

Celular ou Fixo Posição na ocupação


01-09


01-09

Sem Emprego 62,12 65,83 65,16 70,63 78,77 80,42 83,86 89,43 90,6 45,85% -75,18%

Inativo 59,74 62 62,18 65,99 72,33 75 76,62 82,4 84,3 41,11% -61,00% Empregado

Agrícola 14,72 16,65 18,95 24,17 32,7 38,39 44,39 56,49 60,87 313,52% -54,12%


49,78 51,64 53,92 60,64 70,59 73,58 77,45 84,45 86,93 74,63% -73,97%


78,87 80,96 80,64 84,79 89,97 91,21 92,22 95,03 95,95 21,66% -80,83%


61,03 64,35 65,59 69,14 77,25 79,53 82,18 88,11 89,72 47,01% -73,62%

Conta-própria 55,12 57,91 58,6 62,33 68,82 72,03 76,43 81,4 83,88 52,18% -64,08%

Empregador 86,12 89,64 88,97 90,39 92,88 93,78 94,89 95,72 96,78 12,38% -76,80% Funcionário

público 77,99 80,74 80,76 82,84 86,45 88,38 89,91 92,79 94,4 21,04% -74,56%

Não-remunerado

28,08 31,52 33,05 35,41 41,84 46,82 49,96 56,91 63,03 124,47% -48,60%

Ignorado 47,63 49,79 50,18 55,1 63,39 67,27 71,53 79,03 82,06 72,29% -65,74%

Classes Econômicas

Tem telefone fixo e celular Classe econômica

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09

Redução do

Déficit 01-09

Classe E 4,54 4,98 6,37 7,95 8,68 9,13 10,7 11,37 12,71 179,96% -8,56%

Classe D 11,22 12,52 14,84 18,85 22,84 20,59 19,98 20,91 20,99 87,08% -11,00%

Classe C 33,37 37,65 41,51 46,95 51,84 48,89 47,47 48,31 46,18 38,39% -19,23% Classe

AB 75,62 79,65 81 82,57 86,24 83,86 81,31 81,89 79,87 5,62% -17,43%

Tem telefone fixo Classe econômica

74

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09

Redução do

Déficit 01-09

Classe E 18,12 18,25 18,74 17,27 14,9 13,97 14,95 14,17 14,97 -17,38% 3,85%

Classe D 40,72 41,87 40,84 36,94 34,2 29,47 27,34 25,43 24,72 -39,29% 26,99%

Classe C 70 71,91 70,16 67,24 64,7 60,5 56,97 54,3 51,37 -26,61% 62,10% Classe

AB 93,11 94,08 93,04 92,12 92,14 89,62 86,49 85,36 83,12 -10,73% 144,99%

Celular Classe econômica

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do

Acesso 01-09

Redução do

Déficit 01-09

Classe E 9,58 11,6 15,27 22,79 33,33 39,15 45,77 56,75 62,81 555,64% -58,87%

Classe D 20,28 23,18 29,11 40,72 55,68 58,83 63,56 73,74 77,22 280,77% -71,42%

Classe C 42,62 47,33 53,16 63,43 74,14 75,68 78,21 84,52 86,24 102,35% -76,02% Classe

AB 79,8 83,75 85,93 88,62 92,91 92,95 92,88 95,41 95,9 20,18% -79,70%

Ao analisarmos o acesso ao telefone fixo e celular por classe econômica, temos que a

classe E foi a que teve maior aumento do acesso, tanto de telefone fixo e celular, tomados

conjuntamente (aumento de 179,96%) como em relação ao acesso somente ao celular (aumento

de incríveis 555,64%). Percebemos ainda que o aumento do acesso vai caindo conforme

chegamos às classes mais altas. Em relação à redução do déficit, as maiores reduções

aconteceram nas classes mais altas, com destaque para a Nova Classe Média (Classe C) no

acesso ao telefone fixo e celular e para as classes AB no acesso ao celular tomado

isoladamente. O que explica esse fato é que, mesmo com os maiores aumentos no acesso, a

Classe E parte de níveis de acesso muito baixos e, portanto, maiores déficits, que são mais

difíceis de serem reduzidos.

Celular ou Fixo Classe econômica

Categoria 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Aumento do Acesso

01-09


01-09

75

Classe E 23,16 24,87 27,64 32,11 39,55 43,99 50,02 59,55 65,07 180,96% -54,54%

Classe D 49,78 52,53 55,11 58,81 67,04 67,71 70,92 78,26 80,95 62,62% -62,07%

Classe C 79,25 81,59 81,81 83,72 87 87,29 87,71 90,51 91,43 15,37% -58,70%

Classe AB 97,29 98,18 97,97 98,17 98,81 98,71 98,06 98,88 99,15 1,91% -68,63%

Panorama de Evolução do Acesso Através de sua periodicidade anual e abrangência nacional, a PNAD nos permite monitorar a evolução do acesso a itens de TICs. Damos destaque aqui às mudanças recentes em termos de acesso a telefonia (fixa e móvel), computador e internet. Todos os indicadores podem ser analisados para o conjunto geral da população brasileira ou por subgrupos abertos: i) características sócio-demográficas, como: sexo, idade, anos de estudo, raça e posição na família; ii) características do produtor, como: posição na ocupação, contribuição previdenciária, educação e acesso a ativos digitais; iii) características do consumidor, como: acesso a bens de consumo e serviços; e iv) atributos espaciais como: local de moradia, área (metropolitana, urbana não metropolitana e rural), estados, e de forma inovadora, capitais e periferias.

http://www.cps.fgv.br/ibrecps/RET4/ncm_temporal/index3.htm

SUPLEMENTO PNAD

A vida de Steve Jobs, criador da Apple, nos deixou claro as oportunidades oferecidas

pelo mundo digital para as pessoas subirem cedo na vida. A comoção gerada pela sua morte

prematura nos evidencia como ele impactou o nosso dia a dia.

76

FINALIDADES DE USO

O suplemento da PNAD e as informações da TIC Domiciliar do Comitê Gestor da

Internet (CGI) também nos dão informações sobre a finalidade do acesso à internet nos 3

meses anteriores à pesquisa. As diferentes finalidades são relativas ao uso para comunicação

com outras pessoas, compra de bens ou serviços, realização de transações financeiras,

engajamento público (interação com autoridades públicas ou órgãos do governo), educação,

lazer e busca por informações (leitura de jornais ou revistas). Projetamos esses dados para o

ano de 2012, buscando nos aproximar da atual realidade. Pelos dados, a maioria dos brasileiros

acima de 10 anos usa a internet com as finalidades de comunicação (33,33% das pessoas

acessaram a internet o com essa finalidade), seguido de lazer (27,5%), educação (26,39%) e

busca de informações através da leitura de jornais ou revistas (23,3%). É especialmente baixo

o percentual de pessoas que utilizaram a internet para realização de transações financeiras

(5,27%), engajamento público (6,08%) e realização de compras de bens ou serviços (6,16%).

Nas classes econômicas, temos que o acesso à internet com a finalidade de

comunicação com outras pessoas, principal finalidade apontada pelos indivíduos, cai na

medida em que caminhamos para as classes mais baixas, de 75,4% da classe AB até 13,01%

dos mais pobres. Percebemos que os percentuais relativos às classes D e E estão bem abaixo da

média nacional, o que nos atenta para o fato de que o uso da internet ainda é um serviço de

luxo, mais restrito à elite econômica.

O uso com finalidade de compra de bens ou serviços é bem acima da média ao

analisarmos os dados relativos às classes AB (29,41% contra 6,16% da média nacional). No

entanto, ele cai bastante nas outras classes, ficando abaixo da média em todos os casos (5,59%

na classe C e apenas 0,81% na classe D e 0,96% na classe E). Assim como a compra de bens

ou serviços, o uso da internet para realização de transações financeiras está bastante restrito à

elite: enquanto 26,88% das pessoas das classes AB acessaram a rede com esta finalidade, o

percentual para as outras classes é 4,45% para a classe C, 0,6% para a classe D e 0,85% para a

classe E. Repare que tanto a compra de bens ou serviços como transações financeiras estão

mais presentes na classe E do que na classe D, resultado contra-intuitivos. A literatura nos

mostra que a inclusão digital é bastante relacionada com a inclusão financeira, e não por acaso

as duas aparecem juntas na meta 8 das novas metas do milênio da ONU (Post 2015 MDGs).

No entanto, vimos que no Brasil ainda é muito fraca a conexão entre essas duas formas de

inclusão, o que mostra um potencial para explorar mais essa combinação.

O uso da internet voltado para fins educacionais é particularmente alto em todos os

critérios de classes econômicas no Brasil. Como esperado, a classe AB possui as maiores

77

porcentagens de uso para educação (61,63% das pessoas acessaram com esse fim). Em relação

às outras classes, os percentuais são 29,5% na classe C, 15,52% na classe D e 10,63% na classe

E.

O lazer também é particularmente alto na classe AB (57,71%) e na nova classe média

(31,8%), encontrando-se acima da média nacional. No entanto, nas classes D e E os

percentuais de acesso com essa finalidade estão bem abaixo da média brasileira (16,8% na

classe D e 10,46% na classe E).

O uso com finalidade de busca por maiores informações a partir da leitura de revistas e

jornais é, definitivamente, um “bem de luxo”, com grandes diferenças percentuais entre as

classes econômicas. Enquanto na classe AB mais da metade das pessoas acessaram a internet

para aumentar seu conhecimento geral (62,99%), os números para as classes mais baixas são

muito baixos (26,83% na classe C, 10,24% na classe D e 6,57% na classe E). A classe C,

portanto, está próxima da média nacional (23,3%), enquanto as classes AB estão bem acima e

as classes D e E bem abaixo.

Por fim, vamos analisar o uso com finalidade de interação com autoridades públicas ou

órgãos governamentais. Temos que o percentual de acesso com esse fim é muito baixo no país,

especialmente entre as classes mais baixas, logo as que mais necessitam do apoio e interação

pública (6,02% na classe C, 1,2% na classe D e 1,09% na classe E). Mesmo nas classes AB o

número é bastante baixo (25,49%). Isso nos indica a falta de comunicação e interação entre o

setor público e a sociedade civil, problema crônico no Brasil.

78

Taxa - Total - Finalidades de uso População Total

Percentual (%)

Faixa Etária

População

Se comunicar

com outras pessoas

Comprar ou

encomendar bens ou serviços

Transações bancárias

ou financeiras

Interagir com

autoridades públicas ou órgãos do governo

Educação e aprendizado

Atividades de lazer

Ler jornais ou revistas

ou para buscar

informações ou outros serviços

(contagem)

Total Total 186440290 33,33 6,16 5,27 6,08 26,39 27,5 23,3

Classe AB Total 19385588 75,4 29,41 26,88 25,49 61,36 57,71 62,99

Classe C Total 91774828 37,87 5,59 4,45 6,02 29,5 31,8 26,83

Classe D Total 45411996 19,55 0,81 0,6 1,2 15,52 16,8 10,24

Classe E Total 29867878 13,01 0,96 0,85 1,09 10,63 10,96 6,57

Panorama de Finalidades Através de Suplemento especial, a PNAD nos permite medir as finalidades de uso da internet. Através de uma atualização das taxas por meio de projeções, disponibilizamos as informações para diferentes finalidades como: Se comunicar com outras pessoas Comprar ou encomendar bens ou serviços Transações bancárias ou financeiras Interagir com autoridades públicas ou órgãos do governo Educação e aprendizado Atividades de lazer Ler jornais ou revistas ou para buscar informações ou outros serviços. As estatísticas estão apresentadas por grupos etários e classes econômicas, que podem ser cruzadas com uma série de características populacionais: i) características sócio-demográficas, como: sexo, idade, anos de estudo, raça e posição na família; ii) características do produtor, como: posição na ocupação, contribuição previdenciária, educação e acesso a ativos digitais; iii) características do consumidor, como: acesso a bens de consumo e serviços; e iv) atributos espaciais como: local de moradia, área (metropolitana, urbana não metropolitana e rural), estados, e de forma inovadora, capitais e periferias.

http://www.cps.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/MID_finalidade/index_2012.htm

79

Análise Multivariada

Estimamos um modelo logit multivariado que regride a probabilidade de o indivíduo

ter acessado a internet para determinada finalidade contra certas características sócio

demográficas do mesmo. Controlamos certas características de forma a ver o impacto de uma

variável específica sobre a probabilidade de acesso para determinado fim. Por exemplo,

procuramos saber se homens possuem maiores chances de acesso à internet com determinada

finalidade, controlando pelas outras características dos indivíduos. Alguns resultados nos

chamam a atenção.

Gênero

Homens apresentam mais chances de ter acesso à internet com as finalidades de

compra de bens ou serviços (60,85% a mais), realização de transações financeiras (54,46% de

chances a mais), lazer (46,96% a mais), interações com o governo (29,47% a mais), busca de

informações (2,58% a mais) e leitura de jornais e revistas (7,87% a mais). Por outro lado, no

que diz respeito à comunicação com outras pessoas e educação, as mulheres apresentam

maiores chances controladas de acesso para esses fins (8,53% a mais para comunicação e

27,43% a mais para educação).

Geografia

As maiores chances de acesso controlado com finalidade de se comunicar com outras

pessoas estão no estado da Paraíba, seguido de Rondônia e Bahia. As menores chances se dão

em Roraima, seguido de Tocantins e Piauí. Em relação ao lazer, as maiores chances se dão

Rondônia, Mato Grosso e Santa Catarina e as menores em Tocantins, Alagoas e Roraima. Na

finalidade educacional, as maiores chances de acesso estão em Tocantins, Distrito Federal e

Bahia e as menores em Amapá, Goiás e Rio de Janeiro. Os estados do Mato Grosso, Amapá e

Roraima são os que possuem as maiores chances controladas de acesso para ler jornais e

revistas, e os estados que possuem as menores chances são Pernambuco, Amazonas e Goiás.

Por último, analisaremos as finalidades de transações financeiras e compra de bens ou

serviços, que são menos presentes do que as finalidades analisadas anteriormente. Em relação

ao acesso com finalidade de realizar transações financeiras, as maiores chances se dão no

estado do Mato Grosso, seguido de Alagoas e São Paulo. As menores chances, por sua vez, se

dão no estado do Maranhão, seguido do Piauí e Roraima. Já no que diz respeito ao acesso

voltado para compras de bens ou serviços, os estados do Amapá, Mato Grosso e Rondônia

possuem as maiores chances de acesso para esse fim e os estados do Rio Grande do Norte,

Goiás e Ceará apresentam as menores chances controladas.

80

Em relação à divisão entre áreas rurais, urbanas e metropolitanas, em todos os casos

com exceção da finalidade educacional e de compras de bens ou serviços as maiores chances

estão nas áreas metropolitanas, seguidas pelas áreas urbanas e por último pelas rurais. No caso

da finalidade educacional, as áreas rurais apresentam as maiores chances de acesso para esse

fim, seguidas pelas áreas metropolitanas. No acesso com finalidade de compra de bens ou

serviços, as maiores chances estão nas áreas urbanas, seguidas pelas áreas rurais e, por último,

pelas metropolitanas.

Classes Econômicas

Como era de se esperar, com exceção do acesso com finalidade de buscar informações

ou outros serviços, as classes AB são as que possuem as maiores chances de acesso para todas

as finalidades, seguidas da classe C. Ao contrário da norma encontrada, na finalidade de busca

de informações ou outros serviços as maiores chances encontram-se na classe E, seguida da C,

D e por último as classes AB. Enquanto a classe E possui as menores chances de acesso para as

finalidades de lazer, educação, leitura de jornais e revistas e comunicação com outras pessoas,

a classe D possui as menores chances para as finalidades de interação com o governo, compra

de bens ou serviços e transações financeiras, o que é contra intuitivo, dado que o esperado seria

que a classe E possuiria as menores chances para todas as finalidades.

Escolaridade

Vamos começar analisando o acesso a internet com a principal finalidade apontada

pelos brasileiros, isto é, para a comunicação com outras pessoas. Temos que as menores

chances do acesso com esse fim estão entre aqueles com 1 a 3 anos de escolaridade, seguido

daqueles sem instrução educacional. Com exceção desse grupo com escolaridade de 1 a 3 anos,

que possui chances menores do que daqueles sem instrução, a probabilidade de acesso para a

comunicação com outras pessoas é crescente de acordo com a escolaridade dos indivíduos,

sendo as maiores chances presentes entre aqueles com 12 ou mais anos de estudo.

A segunda finalidade mais apontada pelos brasileiros é o uso voltado para o lazer.

Nesse caso, temos que tanto aqueles com escolaridade de 1 a 3 anos como aqueles com

escolaridade de 4 a 7 anos apresentam menores chances em relação àqueles que não possuem

instrução (as menores chances são daqueles com 1 a 3 anos, seguidos pelos que têm 4 a 7

anos), resultado contra intuitivo. As maiores chances, por sua vez, continuam sendo daqueles

com 12 ou mais anos de escolaridade, seguidos pelos indivíduos que possuem escolaridade de

8 a 11 anos.

Em relação ao acesso com finalidade educacional, novamente o grupo com

escolaridade de 1 a 3 anos apresenta menores chances do que aqueles sem instrução. Com

81

exceção desse grupo, as chances são crescentes com a escolaridade, sendo as maiores

encontradas no grupo de 12 ou mais anos de escolaridade.

Analisando as demais finalidades, em todas as menores chances são do grupo com

escolaridade de 1 a 3 anos, seguido pelo grupo de 4 a 7 anos (com exceção da finalidade leitura

de jornais ou revistas, onde o grupo sem instrução possui as menores chances após o grupo de

1 a 3 anos). Em todos os casos as maiores chances são do grupo com 12 anos ou mais, seguido

pelo grupo de 8 a 11 anos.

As tabelas com os modelos completos estão no anexo da presente pesquisa e

incoporporados no simulador abaixo com projeções para 2012:

USO INDIVIDUAL

As principais bases de dados utilizadas neste estudo, quais sejam a amostra do Censo

Demográfico, o questionário padrão da PNAD e o Gallup World Poll, identificam apenas o

acesso das pessoas a computador em geral, conectado ou não a internet, em suas casas, e não o

efetivo uso da rede mundial de computadores. O mesmo se aplica a telefonia fixa e móvel. A

fim de se implantar políticas públicas é preciso monitorar o efetivo uso da internet e da telefonia

móvel. Discutimos nesta parte estas questões a partir dos Suplementos Especiais da PNAD

sobre TICs, pesquisas regulares do Conselho Gestor da Internet do Brasil e projeções nossas.

Daremos especial ênfase à primeira fonte como base, pela possibilidade de uso de microdados

públicos que permitem incorporar modelos de projeção.

Nesta parte do trabalho desenvolvemos vários modelos econométricos sobre os diversos

aspectos relacionados ao uso individual da internet e do celular, o que constitui uma

contribuição metodológica para o estudo do tema no Brasil. Estes modelos serão convertidos em

simuladores interativos e de forma que o internauta possa dialogar com os modelos estimados de

maneira amigável, segundo seus próprios interesses. No aspecto geográfico daremos destaque à

abertura da informação pelas 27 capitais e também pelas 27 unidades da federação brasileiras.

Os mapas simples e as estimativas de demanda reprimidas por unidade geográfica e a sua

evolução e projeção temporal, que advém dos modelos estimados, também representam uma

contribuição original da pesquisa. Esta abertura espacial se alinha ao espírito deste trabalho,

voltado a cobertura efetiva traduzida em conectividade e a capacidades individuais.

Breve descrição das pesquisas TIC domicílios do CGI e Suplementos da PNAD

82

O sistema de pesquisas domiciliares, implantado progressivamente no Brasil a partir de

1967 com a criação da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD tem como

finalidade a produção de informações básicas para o estudo do desenvolvimento

socioeconômico no país.

A PNAD é realizada anualmente, investigando de forma permanente os temas de

habitação, rendimento e trabalho associados a aspectos demográficos e educacionais e, com

periodicidade variável, por meio de pesquisas suplementares, outros assuntos de caráter

demográfico, social e econômico.

Como o seu próprio nome indica, a PNAD é realizada por meio de uma amostra de

domicílios e a sua abrangência geográfica, prevista desde o seu início para ser nacional, foi

alcançada gradativamente. Em 2004, a PNAD foi implantada na área rural de Rondônia, Acre,

Amazonas, Roraima, Pará e Amapá, e alcançou a cobertura completa do território nacional.

A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios de 2008 investigou 391.868 pessoas

em 150.591 domicílios por todo o país a respeito de sete temas (dados gerais da população,

migração, educação, trabalho, família, domicílios e rendimento), tendo setembro como mês de

referência. A partir desta divulgação, as estimativas da Pnad passam a ser calculadas com base

nas novas projeções de população do IBGE, que incorporam resultados dos parâmetros

demográficos calculados com base na contagem da população de 2007.

A “Pesquisa sobre o uso das tecnologias da informação e da comunicação (TIC) no

Brasil” de 2005, 2008 e 2010, organizadas pelo Comitê Gestor da Internet (CGI), investigam a

penetração e o uso da Internet em domicílios e empresas.

Quem respondeu a pergunta?

Antes de desagregar a informação, queremos chamar a atenção para a identificação de quem

forneceu as respostas da pesquisa domiciliar em questão. Se a própria pessoa respondeu sobre o

seu respectivo uso, 30,8% usaram a internet nos últimos 3 meses. Agora, se a resposta foi dada

por outro morador do domicílio, a proporção aumenta para 41,6%, o que corresponde a um

incremento não trivial de 35% na taxa de uso de internet medida. Este tipo de viés já foi

observado em outras pesquisas na área de avaliação subjetiva de saúde no Brasil e afora. A

saúde do outro sempre parece maior que a do próprio, e entre as respostas válidas o uso de

internet aparentemente também, tomando os resultados a valor de face. Cerca de 56,9% das

próprias pessoas responderam a pergunta de uso da internet, enquanto em 41,3% das vezes a

resposta é dada por outro morador do domicílio. Não necessariamente a totalidade das

diferenças de resposta é dada por viés, pois podem existir vieses de seletividade sobre as

83

características de quem responde a pergunta, por exemplo, se a pessoa é dona de casa. De

qualquer forma, temos de nos preocupar com esta variável na análise proposta.

Uso Individual X Cobertura Domiciliar - Celular

Uso Individual X Cobertura Domiciliar - Internet

Modelos Multivariados de Uso Individual de Internet e de Celular

84

Desenvolvemos um modelo econométrico para avaliar o impacto controlado de

algumas variáveis sócio-econômicas e espaciais sobre o uso de internet. Analisamos em

particular as variáveis espaciais e sua relação com o variável tempo para testar se há ou não

convergência entre áreas. Este modelo pode ser acionado de forma interativa e amigável no link

a seguir: http://www.fgv.br/cps/bd/mid2012/MID2_ID/simula/index.htm

O uso individual é uma variável fundamental, pois capta diferenças entre pessoas do

mesmo domicílio. Homens têm 18% a mais de chances de acessar a internet do que mulheres

com as mesmas características observáveis. Idade possui um coeficiente negativo, mas

decrescente à medida que se avança no ciclo de vida. Educação é a grande variável que

determina a diferença de acesso, mais do que as faixas de renda. A chance de uma pessoa com

pelo menos superior incompleto acessar a rede é 100,8 vezes maior do que a de um analfabeto e

mesmo 6 vezes maior do que aqueles com pelo menos ensino médio incompleto. A chance de

acesso de alguém da classe AB é 11,8 vezes superior a alguém da classe E e 4,5 vezes aquelas

de alguém da classe C.

Entrando nas variáveis espaciais, a área metropolitana apresenta 50% a mais de

chances do que as demais áreas urbanas, mas elas são 4,5 vezes o valor das áreas rurais pela

dificuldade de ofertar infraestrutura em áreas de população dispersa. A análise do acesso de

pessoas com as mesmas características supracitadas em unidades da federação diferentes gera o

seguinte ranking de acesso: Mato-Grosso do Sul, Rio Grande do Norte e Espírito Santo como os

únicos que apresentam diferenças estatisticamente maiores que São Paulo. As três últimas do

ranking controlado são Amapá, Alagoas e Pará. De maneira geral, mesmo levando em conta a

maior renda, educação e outras características da região Centro-Sul do país, o maior uso

condicional se dá nesta região, com as exceções de Minas Gerais, Rio Grande do Sul e Mato

Grosso, onde a faixa de acesso se aproxima das regiões Norte e Nordeste.

Desenvolvemos modelo que empilha as PNADs 2005 e 2008 para verificar a evolução

temporal do acesso e sua interação com as diferentes Unidades da Federação, de forma a

observar se as diferenças em relação a São Paulo têm caído ou aumentado ao longo do tempo.

As chances de uma pessoa de acessar a rede de computadores em iguais condições é 152,4%

superior àquela observada três anos antes.

85

Mapas de Locais de Acesso à Internet (Razão de Chances) - Acesso nos últimos 3 meses

I n t e r n e t n o s ú l t i m o s 3 m e s e s0 - 0 . 4 50 . 4 5 - 0 . 90 . 9 - 1 . 3 51 . 3 5 - 1 . 81 . 8 - 2 . 2 52 . 2 5 - 2 . 72 . 7 - 3 . 1 53 . 1 5 - 3 . 6

Apresentamos abaixo exercício empírico semelhante para o uso individual de celular (escalas diferentes)

Mapa do Uso Pessoal de Celular – Razão Condicional

C e l u l a r U s o P e s s o a l - R a z ã o C o n d i c .0 . 6 6 - 0 . 9 3 50 . 9 3 5 - 1 . 2 11 . 2 1 - 1 . 4 8 51 . 4 8 5 - 1 . 7 61 . 7 6 - 2 . 0 3 52 . 0 3 5 - 2 . 3 12 . 3 1 - 2 . 5 8 52 . 5 8 5 - 2 . 8 6

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Supl. PNAD/IBGE

87

Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF)

O objetivo principal da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) é a atualização da

cesta básica de consumo e obtenção de novas estruturas de ponderação para os índices de

preços. Esses dados podem ser utilizados também para traçar perfis de consumo das famílias

pesquisadas e atender a diversos interesses relacionados às áreas de estudos de empresas

privadas e de planejamento de políticas públicas. A interação das análises das dimensões

públicas e privadas é uma vantagem comparativa da POF.

A primeira POF realizada pelo IBGE ocorreu em 1987-1988 e possui a mesma

abrangência geográfica da pesquisa realizada em 1995-1996, que compreendeu as Regiões

Metropolitanas de Belém, Fortaleza, Recife, Salvador, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, São

Paulo, Curitiba, Porto Alegre, Distrito Federal e Município de Goiânia. Em 1996 contou com

uma amostra de 16.060 domicílios, onde foram obtidas as informações das despesas realizadas

durante distintos períodos de referência (sete, trinta, noventa dias ou seis meses), cujas

informações foram coletadas de outubro de 1995 a setembro de 1996.

Em 2003, o IBGE voltou a campo e coletou informações de 48.470 domicílios. Além

da realização da pesquisa em todo território nacional, esta nova POF, apresentou diferenças

importantes em relação às anteriores, como a inclusão de aquisições não-monetárias e opiniões

das famílias sobre qualidade de vida. Por fim, foi realizada nova pesquisa em 2008 com a

mesma abrangência geográfica da anterior, porém mais detalhada em seus diversos aspectos

que podem ser medidas com bases em 7 diferentes instrumentos de coleta de informações

(questionários).

Especificamente, o objetivo do uso da POF no presente estudo é de traçar as

características e o perfil de despesas digitais (individual e familiar). Investigamos aspectos da

demanda de bens e serviços relacionados à conectividade digital.

O Mercado Digital

Nosso objetivo aqui é medir o tamanho do mercado digital com bases na análise das

despesas com itens de acesso e conectividade. Trabalhamos com despesas familiares per capita

e individuais a fim de analisar hipóteses extremas de partilha entre membros de uma mesma

família. Ou seja, a média incorpora todos os membros do domicílio, inclusive as crianças.

Começamos nossa abordagem com uma leitura mais geral mais dos gastos e sua variação ao

longo do tempo, seguindo olhando para a desigualdade e distribuição de despesas digitais ao

longo de toda a distribuição de renda e classes econômicas específicas. Feito isso, analisaremos

espacialmente o acesso e por fim, aspectos subjetivos sobre condições gerais de vida.

88

Despesas Totais

De um modo geral, percebemos que as maiores despesas são relacionadas aos serviços

de telefonia. Apesar disso, há uma queda de 14% nessas despesas de 2003 para 2009. No total

das despesas, houve um aumento de 22,98% no período. As despesas relacionadas aos serviços

de internet e equipamentos de informática foram as que mais cresceram, 319,69% e 73,23%

respectivamente.

Despesa per capita População Total

Categoria Ano Classe População total

Despesa total

Serviços de telefonia

Serviços de Internet

Equipamentos de telefonia

Equipamentos de informática

Total

2009

Total

190519297 30,18 16,22 8,1 2,43 3,43

2003 175845964 24,54 18,86 1,93 1,78 1,98

Variação 03-09 22,98% -14,00% 319,69% 36,52% 73,23%

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE

Ao abrirmos as despesas relacionadas à telefonia e a informática, percebemos que as

maiores despesas são com telefones residenciais (R$8,25) e pacotes de televisão, telefone e/ou

internet (R$6,31).


Grupos de Renda

Apresentamos a seguir uma análise da despesa com itens digitais sob diferentes grupos

de renda. No primeiro momento, avaliamos a fotografia recente da despesa acumulada por

centésimo de renda per capita. Isto é, ordenamos as rendas dos mais pobres aos mais ricos,

89

dividimos em cem pedaços iguais e tiramos a média acumulada do valor da despesa até cada

um desses cem intervalos. Este exercício serve para discutir como varia a demanda total frente

a diferentes valores definições do público alvo de inclusão.

Valor Acumulado Médio de Despesas Digitais por Centésimo de Renda Per Capita R$

-3

2

7

12

17

22

27

0 4 8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

52

56

60

64

68

72

76

80

84

88

92

96

10

0

CLASSE E

CLASSE DCLASSE C

CLASSE AB


O mesmo tipo de análise foi aplicado às despesas específicas com serviços de telefonia

e internet.

Valor Acumulado Médio de Despesas com Serviços de Telefonia por Centésimo de Renda Per

Capita R$

-3

2

7

12

17

22

0 4 8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

52

56

60

64

68

72

76

80

84

88

92

96

10

0

CLASSE E

CLASSE DCLASSE C

CLASSE AB


90

Valor Acumulado Médio de Despesas com Serviços de Internet por Centésimo de Renda Per

Capita R$

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 4 8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

52

56

60

64

68

72

76

80

84

88

92

96

10

0

CLASSE E

CLASSE DCLASSE C

CLASSE AB


Complementarmente, os gráficos seguintes mostram a evolução dessas despesas por

centésimos da distribuição. Ou seja, quais seriam as despesas na margem em cada centésimo

da distribuição de renda familiar per capita e não no acumulado até aquele ponto como nos

gráfico anteriores. A análise de despesas na margem serve para analisar a relação entre renda

per capita e os diferentes tipos de ativos e serviços digitais.

Valor Marginal de Despesas Digitais por Centésimo de Renda Per Capita - %

0

50

100

150

200

250

0 4 8 12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

52

56

60

64

68

72

76

80

84

88

92

96

CLASSE ECLASSE D

CLASSE C

CLASSE AB


91

Valor Marginal de Despesas com Serviços de Telefonia por Centésimo de Renda Per Capita - %

-10

10

30

50

70

90

110

0 4 8 12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

52

56

60

64

68

72

76

80

84

88

92

96

CLASSE ECLASSE D

CLASSE C

CLASSE AB


Valor Marginal de Despesas com Serviços de Internet por Centésimo de Renda Per Capita -

%

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 4 8 12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

52

56

60

64

68

72

76

80

84

88

92

96

CLASSE ECLASSE D

CLASSE C

CLASSE AB


Classes Econômicas

O objetivo dos gráficos anteriores foi fornecer uma idéia de como muda a demanda de

para diferentes faixas de renda. Detalharemos agora o gasto médio para diferentes classes

econômicas. Como era de se esperar percebemos que as menores despesas são as da classe E,

92

aumentando progressivamente até chegar às classes AB, que possuem as maiores despesas

(2,67 da classe E, 6,68 da classe D, 24,41 da classe C e 93,49 das classes AB).

A classe E, no entanto, foi a que teve maior aumento das despesas totais no período de

2003 a 2009 (47,51%). A variação nas despesas vai diminuindo conforme aumentamos o nível

de renda e, por conseguinte, o critério de classe econômica, sendo as menores variações as das

classes AB (cresceram apenas 0,38%). Apesar disso, os níveis relacionados às classes mais

baixas ainda são muito baixos em comparação com as classes C e, principalmente, AB.

Despesa per capita Classe E População Total


Despesa total





Total

2009

Classe E

19968716 2,67 1,61 0,34 0,5 0,21

2003 31695897 1,81 1,43 0,04 0,18 0,15

Variação 03-09 47,51% 12,59% 750,00% 177,78% 40,00%

Despesa per capita Classe D População Total


Despesa total





Total

2009 Classe D

38644991 6,68 4,16 0,77 1,12 0,63

2003 41512953 5,48 4,81 0,04 0,57 0,06

Variação 03-09 21,90% -13,51% 1825,00% 96,49% 950,00%

Despesa per capita Classe C População Total


Despesa total





Total

2009

Classe C

99781685 24,41 14,39 4,73 2,5 2,79

2003 79026704 23,17 18,8 0,8 1,86 1,7

Variação 03-09 5,35% -23,46% 491,25% 34,41% 64,12%

93

Despesa per capita Classe AB População Total


Despesa total





Total

2009 Classe AB

32123905 93,49 45,52 32,2 4,97 10,8

2003 23610410 93,14 67,12 11,53 5,76 8,73

Variação 03-09 0,38% -32,18% 179,27% -13,72% 23,71%

Desigualdade das Despesas Digitais

À luz dos resultados discutidos até aqui, estimamos a desigualdade das despesas per

capita. Ressaltando que utilizamos nesta parte especifica dois universos distintos de análise: a

população total, principal grupo analisado até então, e o subgrupo específico daqueles que

apresentaram a despesa no período. Observamos que a desigualdade de acesso caminha mais

ou menos junto com a da intensidade do acesso entre quem tem. Em geral, itens menos

difundidos são também os que apresentam maior desigualdade no universo de usuários.

Dos serviços de telefonia, o cartão telefônico para celular é aquele com menor nível de

desigualdade dos gastos (gini de 0,7593 para a população total), sendo ele o mais difundido

entre as famílias. Em termos de acesso, 44,08% das pessoas tiveram essa despesa familiar,

cerca de R$ 9,74 por pessoa. Por outro lado, o nível de desigualdade das despesas com conta

de celular é bem superior (gini de 0,95 na população como um todo). Apresentado por menos

94

de 10% da população, o gasto per capita médio com estas contas é de R$ 37 mensais por

pessoa.

Por fim, analisamos as contas de telefone fixo, com nível de desigualdade de 0,83 fica

numa posição intermediária aos dois anteriores. Ressaltamos que 29,19% da população

possuem esse gasto, que gira em torno de R$ 28 per capita.

% População com despesas MÉDIA THEIL GINI MÉDIA THEIL GINI

Serviços de Telefonia

CARTAO DE TELEFONE CELULAR **' 44.08% 9.74 0.3810 0.4543 4.30 1.1997 0.7593

CONTA DE TELEFONE CELULAR **' 9.88% 36.92 0.5008 0.5234 3.65 2.8148 0.9529

TELEFONE RESIDENCIAL**' 29.19% 28.24 0.2924 0.4050 8.25 1.5233 0.8262

TAXA DE INSTALACAO DE INTERFONE,TELEFONE**' 0.59% 1.60 0.3421 0.4296 0.01 5.4661 0.9966

TELEFONE RESIDENCIAL DE OUTROS IMOVEIS **' 0.10% 21.74 0.3676 0.4662 0.02 7.2825 0.9995

TAXA DE TRANSFERENCIA DE TELEFONE CELULAR **' 0.01% 1.57 0.0542 0.1512 0.00 9.4216 0.9999

Despesas Positivas Despesas Totais


Contas domiciliares de internet (provedor, a cabo, via satélite, etc) são apresentadas por

5,51% da população que gastam R$ 22,64 per capita ao mês. Para este tipo de despesa, o gini

de 0,9682 mostra que o acesso ainda é bastante desigual para a população como um todo.

Complementarmente, observamos 12,93% da população com algum tipo de pacote de

telefonia, internet e/ou TV (gastos de R$ 49 per capita).



ACESSO A INTERNET (PROVEDOR, A CABO, COMUNICACAO VIA SATELITE, ETC.)**'5.51% 22.64 0.3500 0.4228 1.25 3.2482 0.9682

PACOTES (TV, TELEFONE E/OU INTERNET)**' 12.93% 48.81 0.2862 0.4049 6.31 2.3316 0.9230

ACESSO A INTERNET EM LOJA **' 6.07% 8.37 0.7481 0.6012 0.51 3.5491 0.9758

TAXA DE INSTALACAO DE INTERNET**' 0.96% 2.74 0.4771 0.5029 0.03 5.1231 0.9952

ACESSO A INTERNET DE OUTROS IMOVEIS **' 0.02% 8.93 0.2841 0.4074 0.00 8.6215 0.9999



Em seguida, observamos as despesas com equipamentos, destacando que 30,64% das

pessoas compraram aparelhos celulares, gastando assim R$ 7,58 ao mês (desigualdade de

0,8426 foi vista para a população como um todo) e 9,75% tiveram despesas com computadores

(gasto per capita de R$ 33 e um gini total de 0,9422).

95


Equipamentos de Telefonia

TELEFONE CELULAR (APARELHO) **' 30.64% 7.58 0.4147 0.4864 2.32 1.5972 0.8426

ACESSORIOS DE TELEFONE CELULAR **' 3.03% 1.15 1.1295 0.7214 0.03 4.6269 0.9916

ACESSÓRIOS TELEFONE**' 2.30% 2.82 0.5220 0.5201 0.06 4.2944 0.9890

CONSERTO TELEFONE**' 0.08% 6.65 0.3699 0.4721 0.01 7.5355 0.9996

TELEFONE VIRTUAL (APARELHO)**' 0.01% 3.61 0.1001 0.2431 0.00 9.3970 0.9999




Equipamentos de Informática

MICROCOMPUTADOR / NOTEBOOK**' 9.75% 32.90 0.2959 0.4070 3.21 2.6234 0.9422

ACESSORIOS DE MICROCOMPUTADOR**' 1.61% 7.77 0.3199 0.4275 0.13 4.4475 0.9908

CONSERTO MICROCOMPUTADOR**' 0.85% 11.21 0.4082 0.4660 0.09 5.1799 0.9955

ALUGUEL (TELEFONE OU MOCROCOMPUTADOR)**' 0.08% 3.76 0.6576 0.5498 0.00 7.7875 0.9996

ACESSÓRIOS INTERNET**' 0.02% 4.65 0.3008 0.4039 0.00 8.9743 0.9999


Fonte:

CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE

Panorama de Despesas Digitais O Panorama construído a partir de POF (Pesquisa de Orçamentos Familiares) é um

banco de dados interativo que permite avaliar a despesa média com diferentes itens digitais, que incluem equipamentos e serviços, a partir do cruzamento simples das variáveis. .

Apresentamos estas informações nos níveis per capita e coletivo (familiar). Com as despesas expressas em termos mensais, o panorama permite avaliar também o perfil da população total. Todas as informações podem ser cruzadas por diferentes atributos socioeconômicos da população.

96

Região Geográfica

Abrindo a análise por região geográfica, fizemos um ranking das despesas totais em

2009 para cada unidade da federação brasileira. O estado líder no ranking de despesas é o

Distrito Federal (média de R$51,82), seguido pelo Rio de Janeiro (R$51,12) e São Paulo

(R$42,74). Os últimos colocados no ranking, por sua vez, são os estados nordestinos

tradicionalmente excluídos de Alagoas (R$10,78), Maranhão (R$11,08) e Piauí (R$12,38).

Olhando agora para as capitais, temos que os líderes no ranking são Vitória (R$79,23), Rio de

Janeiro (R$77,63) e Belo Horizonte (R$62,06). Brasília, a capital do Distrito Federal, líder do

ranking por UF, encontra-se em 6° lugar no ranking. As menores despesas, por sua vez,

encontra-se em Palmas (R$17,76), Maceió (R$22,67) e Boa Vista (R$22,73). Apesar de o

Maranhão ocupar o último lugar no ranking de despesas por UF, a sua capital São Luis aparece

em 14° lugar no ranking de capitais, o que mostra a intensa desigualdade entre a capital e o

interior desse estado, assim como em muitos outros.

Ranking UF Despesa total Ranking Capital Despesa total 1 Distrito Federal 51,82 1 Vitória - ES 79,23

2 Rio de Janeiro 51,12 2 Rio de Janeiro - RJ 77,63

3 São Paulo 42,74 3 Belo Horizonte - MG 62,06

4 Santa Catarina 39,16 4 Porto Alegre - RS 59,82

5 Rio Grande do Sul 36,17 5 Florianópolis - SC 57,1

6 Espírito Santo 31,16 6 Brasília - DF 53,15

7 Mato Grosso do Sul 31,15 7 São Paulo - SP 51,63

8 Minas Gerais 30,38 8 Goiânia - GO 51,21

9 Paraná 28,94 9 Curitiba - PR 45,73

10 Goiás 26,88 10 Salvador - BA 43,02

11 Mato Grosso 21,36 11 Campo Grande - MS 41,4

12 Rondônia 21,31 12 Recife - PE 38,81

13 Amapá 21,3 13 Aracaju - SE 38,73

14 Sergipe 19,59 14 São Luis - MA 37,14

15 Pernambuco 19,38 15 Cuiabá - MT 34,37

16 Bahia 19,18 16 Porto Velho - RO 30,71

17 Amazonas 17,61 17 Manaus - AM 28,89

18 Rio Grande do Norte 16,36 18 João Pessoa - PB 28,37

19 Roraima 16,32 19 Belém - PA 27,62

20 Acre 15,78 20 Teresina - PI 25,57

21 Paraíba 15,69 21 Macapá - AP 24,48

22 Pará 15,67 22 Rio Branco - AC 24,45

23 Tocantins 14,94 23 Fortaleza - CE 23,49

24 Ceará 13,01 24 Natal - RN 22,79

25 Piauí 12,38 25 Boa Vista - RR 22,73

26 Maranhão 11,08 26 Maceió - AL 22,67

27 Alagoas 10,78 27 Palmas - TO 17,76

97

Fonte: CPS/FGV a partir dos dados da POF/IBGE 2003/2009

Percepções e Análise Subjetiva

Uma das vantagens da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) é permitir uma

análise de dados relativos às despesas digitais dos brasileiros sem comparação no universo de

microdados representativos do contexto brasileiro. A novidade é a caracterização das despesas

a partir de questões subjetivas para captar a percepção da qualidade de vida.

Renda Familiar

Dentre as variáveis subjetivas da POF, existe uma pergunta que é se “a renda familiar

permite que você leve a vida até o final do mês com dificuldade ou facilidade”. Pelas respostas

dadas pelos indivíduos, percebemos há aumento da despesa digital per capita total entre os que

sofrem dificuldades de renda: aumento de 13,64% de 2003 a 2009, ante a estagnação dos que

reportam facilidade. Na comparação entre os tipos de despesas, gastos com serviços de internet

são superiores aos com telefonia, apesar do nível menor. Os dados indicam, portanto, que a

variação nas despesas foi muito maior para as pessoas que reportam dificuldades.

Despesa per capita

Renda Familiar permite que você leve a vida até o fim do mês com:

Categoria Ano Classe Despesa

total Serviços de

telefonia Serviços de

Internet Equipamentos de

telefonia Equipamentos de

informática

Dificuldade

2009

Total

22,5 12,71 5,31 2,07 2,41

2003 19,8 15,64 1,22 1,51 1,42

Var 03-09

13,64% -18,73% 335,25% 37,09% 69,72%

Facilidade

2009

Total

57,44 28,5 18,16 3,63 7,15

2003 57,43 41,13 6,88 3,62 5,8

Var 03-09

0,02% -30,71% 163,95% 0,28% 23,28%


Quantidade e tipo de alimentos consumidos

Se a percepção do nível total de renda indica que os gastos digitais totais aumentaram,

a qualidade de vida, aqui representada pela quantidade, tipo de alimentos consumidos e razão

de não se alimentar, mostra que os gastos dos mais pobres aumentaram bastante. Os níveis de

gastos aumentam conforme a melhora na qualidade de vida, mas as variações seguem o padrão

inverso. O ganho geral de renda observado no período, principalmente a partir da emergência

da nova classe média, ajuda a entender esse movimento dos gastos. De 2003 para 2009, há um

crescimento de 28,31% nas despesas totais de quem normalmente não tinha a quantidade

suficiente de alimentos.

Despesa per capita

98

Quantidade de Alimentos

Categoria Ano Classe Despesa total





Normalmente não é Suficiente

2009

Total

11,83 6,96 2,51 1,25 1,11

2003 9,22 7,81 0,38 0,69 0,34

Var 03-09

28,31% -10,88% 560,53% 81,16% 226,47%

Às Vezes não é Suficiente

2009

Total

14,73 8,8 2,68 1,7 1,56

2003 13,19 10,78 0,55 1,17 0,69

Var 03-09

11,68% -18,37% 387,27% 45,30% 126,09%

É Sempre Suficiente

2009

Total

40,74 21,3 11,72 2,96 4,76

2003 37,51 28,14 3,41 2,55 3,41

Var 03-09

8,61% -24,31% 243,70% 16,08% 39,59%


Despesa per capita

Tipo de Alimento Consumido






Sempre do Tipo que Quer

2009

Total

52,91 27,1 16,23 3,46 6,13

2003 51,18 37,56 5,36 3,42 4,85

Var 03-09

3,38% -27,85% 202,80% 1,17% 26,39%

Nem Sempre do Tipo que Quer

2009

Total

21,82 12,26 5,01 2,09 2,46

2003 18,66 14,88 1,06 1,45 1,28

Var 03-09

16,93% -17,61% 372,64% 44,14% 92,19%

Raramente do Tipo que Quer

2009

Total

11,51 6,84 2,07 1,35 1,25

2003 9,35 7,76 0,33 0,75 0,51

Var 03-09

23,10% -11,86% 527,27% 80,00% 145,10%


Despesa per capita

Razão de não se Alimentar


total Serviços de




informática

Porque a Renda não Permite

2009

Total

28,24 15,69 6,78 2,04 3,73

2003 14,25 11,67 0,57 1,12 0,9

Var 03-09

98,18% 34,45% 1089,47% 82,14% 314,44%

Porque os Alimentos não são Encontrados

2009

Total

45,9 20,83 14,97 3,72 6,38

2003 28,44 20,37 3,3 2,11 2,66

Var 03-09

61,39% 2,26% 353,64% 76,30% 139,85%


Condições de moradia e acesso a serviços básicos

A análise das variáveis subjetivas referentes às condições de moradia sugere que quem

tem boas moradias gasta mais com equipamentos e serviços digitais, principalmente serviços

de telefonia. De modo geral, o total de despesas seguiu o padrão de moradia, com maiores

gastos conforme a melhora de moradia.

99

Despesa per capita

Condição de Moradia






Boas

2009

Total

39,95 20,92 11,7 2,75 4,58

2003 33,23 25,11 3,08 2,11 2,93

Var 03-09

20,22% -16,69% 279,87% 30,33% 56,31%

Satisfatórias

2009

Total

23,6 13,05 5,53 2,22 2,8

2003 19,86 15,74 1,08 1,68 1,36

Var 03-09

18,83% -17,09% 412,04% 32,14% 105,88%

Ruins

2009

Total

8,68 5,51 1,05 1,56 0,55

2003 7,64 6,15 0,24 0,9 0,34

Var 03-09

13,61% -10,41% 337,50% 73,33% 61,76%


Despesa per capita

Energia Elétrica


total Serviços de




informática

Bom

2009

Total

31,42 16,77 8,52 2,5 3,62

2003 26,19 20,15 2,06 1,87 2,11

Var 03-09

19,97% -16,77% 313,59% 33,69% 71,56%

Ruim

2009

Total

24,29 13,63 6,12 2,05 2,48

2003 20,7 15,61 1,66 1,82 1,61

Var 03-09

17,34% -12,68% 268,67% 12,64% 54,04%

Não Tem

2009

Total

2,26 1,43 0,12 0,5 0,21

2003 0,91 0,75 0,01 0,14 0,02

Var 03-09

148,35% 90,67% 1100,00% 257,14% 950,00%


Inadimplência

Entre os tipos de atrasos de pagamentos que a POF permite analisar – atraso de aluguel

ou prestações da casa; atraso de luz, gás, água, e atraso no pagamento de bens e serviços – o

último é uma boa aproximação para a capacidade da demanda por serviços de telefonia e

internet. O ponto principal é que a oferta de bens e serviços digitais é fortemente ligada à

capacidade de pagamento das contas, pois eles podem ser considerados supérfluos diante de

uma crise financeira familiar. Assim, seriam os primeiros serviços descartados.

Atraso na Prestação de Bens/Serviços

Vamos olhar primeiramente para o atraso nas prestações de bens e serviços. Em 2003,

os gastos entre inadimplentes e não inadimplentes eram próximos, mas em 2009, os primeiros

passaram a ter gasto com telefonia menor e com internet, maior. No total, porém, não

inadimplentes tiveram aumento três vezes maior que sua contraparte.

100

Despesa per capita

Atraso na Prestação de Bens / Serviços






Sim

2009

Total

22,87 12,25 5,46 2,44 2,72

2003 20,73 16,45 1,17 1,85 1,26

Var 03-09

10,32% -25,53% 366,67% 31,89% 115,87%

Não

2009

Total

34,95 18,64 9,83 2,52 3,96

2003 26,08 19,81 2,26 1,73 2,28

Var 03-09

34,01% -5,91% 334,96% 45,66% 73,68%


Atraso na Água, Eletricidade, Gás, etc.

Para complementar a análise de inadimplência, olhamos para o atraso nas contas de

serviços do domicílio como água, eletricidade, gás, etc. Assim como em relação ao atraso em

bens e serviços, porém em menor grau, houve um aumento nos gastos totais de pessoas que

reportaram ter atrasado o pagamento de bens essenciais.

Despesa per capita

Atraso na Água, Eletricidade, Gás, etc...






Sim

2009

Total

21,14 11,82 4,63 2,31 2,38

2003 19,67 15,73 0,91 1,76 1,28

Var 03-09

7,47% -24,86% 408,79% 31,25% 85,94%

Não

2009

Total

38,24 20,14 11,13 2,59 4,38

2003 28,43 21,33 2,77 1,78 2,54

Var 03-09

34,51% -5,58% 301,81% 45,51% 72,44%


101

Sitio da Pesquisa

O sítio www.fgv.br/cps/telefonica disponibiliza a pesquisa na íntegra, incluindo bancos de dados interativos que inclui simuladores. Apresenta um conjunto de informações sobre a conexão digital dos brasileiros, assim como de outros lugares no mundo. Analisa o índice de acesso e utilização efetiva à internet, assim como os motivos apontados por aqueles que não usam.

102

Mapas Digitais e Outras Ações da FGV

Há dez anos o Centro de Políticas Sociais (CPS) lançou o Mapa da Exclusão Digital. O estudo foi o primeiro estudo baseado nos microdados do Censo Demográfico 2000 sobre qualquer campo gerado fora do IBGE. O Censo 2000, por sua vez, foi a primeira pesquisa domiciliar ibgeana a captar o acesso à tecnologia digital sendo seguido pela PNAD 2001. Como resultado o Mapa da Exclusão Digital foi o primeiro estudo brasileiro em escala nacional a tratar sobre o acesso, uso e impactos das TICs do ponto de vista das pessoas.

A FGV dispõe de times qualificados em diferentes usos das TICs desde o CIA (Centro de Informática Aplicada) da EAESP coordenado por Fernando Meirelles e suas pesquisas sobre utilização de hardware e software no âmbito das empresas, O CTS (Centro de Tecnologia Social) da Direito Rio onde Ronaldo Lemos lidera discussões internacionais sobre propriedade intelectual na rede até as pesquisas sobre regulação do IBRE sob a batuta de Luiz Schymura, ex-Presidente da Anatel.

Telefônica | Vivo

A Telefônica|Vivo é a maior empresa de telecomunicações do País, com 90 milhões de acessos, sendo 74,8 milhões apenas na operação móvel, na qual detém o maior market share do segmento (29,81%) em âmbito nacional.

A Telefônica|Vivo atua na prestação de serviços de telefonia fixa no Estado de São Paulo e telefonia móvel em todo o território nacional e conta com um portfólio de produtos completo e convergente (voz fixa e móvel, banda larga fixa e móvel, ultra banda larga (over fiber), TV, dados e TI). A empresa está presente em mais de 3,7 mil cidades, mais de 2,7 mil delas com acesso à rede 3G – mais do que o total dos municípios atendidos pelas demais operadoras.

O Brasil, onde atua desde 1998, é a maior operação mundial da Telefônica em número de clientes e empregados diretos (cerca de 100 mil). As principais empresas são Telefônica Brasil (Telefônica | Vivo), Atento (call center) e Terra (provedor e portal de internet). O Grupo Telefonica é um dos maiores conglomerados de comunicação do mundo, com presença em 25 países, 309 milhões de acessos, 289 mil empregados e receitas de 62,8 bilhões de euros (2011). Os investimentos previstos para o Brasil no período 2011-2014 totalizam R$ 24,3 bilhões.

103

Conclusão (Principais Resultados)

Tal como a célebre música de Raul Seixas que virou título de filme biográfico, a ênfase da

inclusão digital não está no início, ou mesmo no fim, mas está no meio. O inicio é o conteúdo a

ser acessado nas tecnologias de informação e comunicação (TICs). O fim se refere as

capacidades obtidas a partir do uso das TICs como educação, trabalho, lazer entre outros. Se

cobertura está associada ao “o que?” e capacidades ao “para que?”, o meio se refere ao

“como?”.

Os conceitos de conectividade e convergência são características do meio. Se convergência

significa unificar dispositivos de acesso, conectividade multiplica lugares de acesso. A união

harmoniosa dos vetores conectividade e convergência guarda a promessa de reduzir custos e

ampliar possibilidades de realização de nossas atividades cotidianas. O meio envolve ainda

questões práticas começando pelo tipo de dispositivo utilizado, como computador, ou telefone.

Ou ainda, telefonia fixa ou móvel e assim por diante. Trata-se de uma espécie de corrida entre

tecnologias na busca de cobertura e capilaridade como ponto de partida para condução de

conteúdos rumo à conquista de capacidades. O estudo enfatiza a telefonia móvel pela sua

cobertura na população carente.

Contrastamos o desempenho de áreas espaciais específicas, tratando níveis e unidades

geográficas distintos com metodologias idênticas. O uso mesma métrica suaviza o fluxo do

pensar global ao agir local. Dada à velocidade e assimetria da difusão tecnológica em curso,

projetamos o uso das TICs em diferentes segmentos das sociedades como mulheres, jovens e

etc. Usamos modelos multivariados traduzidos sob a forma de simuladores amigáveis para

monitorar progressos e percalços de pessoas iguais em lugares diferentes. Ao fim e ao cabo

criamos uma espécie de competição entre atributos pessoais e localidades das TICs pela

inclusão social.

Este estudo acompanha a difusão de diferentes Tecnologias de Informação e Comunicação

(TICs) na sociedade, tal como enxergadas pelas bases de dados disponíveis a começar pelo

Censo 2000 até hoje. Mapeamos o uso das TICs em bases geograficamente desagregadas, tais

como estados, municípios e dimensões inframunicipais, tirando partido dos microdados do

Censo 2010, recém-disponibilizados. Ainda no campo espacial difundimos em primeira mão

dados digitais de 2011 de mais de 150 países. Esta safra combinada de dados nos permite fazer

um zoom do globo terrestre ao seu bairro de moradia sobre o uso das tecnologias que

revolucionaram o nosso dia a dia.

104

Além disso, medimos os fins que as pessoas buscam na inclusão digital tais como educação,

lazer, governo e comércio eletrônicos entre outros. Auferimos preferências subjetivas

declaradas sobre os objetivos de uso da internet através de perguntas diretas aos usuários.

Captamos também preferências reveladas da população através de pesquisas de orçamentos

familiares sobre os gastos em serviços e infraestrutura de informática e de telefonia. A nossa

estratégia é estudar os meios privados gastos para atingir finalidades desejadas.

Temos conferido ênfase exagerada no âmbito da inclusão digital seja nas medições, seja nas

discussões de política ao acesso a computador com internet e pouco aos celulares, que é uma

tecnologia mais intuitiva e difundida no Brasil e no Mundo. Aqui a taxa de cobertura de

domicílios com celular é 87% contra 38% da telefonia fixa e 40% de computador com internet.

Na média mundial, estes números são 79,96% contra 43,34% e 36,29%, respectivamente.

Diversos estudos têm captado efeito positivo da telefonia e serviços associados em forte

difusão através do celular sobre crescimento econômico.

Na hora de se traçar metas de telefonia, a forma fixa ou móvel não deveria importar. O

acesso a telefonia fixa caiu, em 8 anos, 14,2%, enquanto a telefonia móvel aumentou 165%. O

uso domiciliar dos dois tipos de telefonia subiu 66,9%. Agora, o uso de uma das duas

tecnologias sobe 48,8%. Em números absolutos, a telefonia fixa e móvel atinge a cobertura de

38,7% enquanto a cobertura de tecnologia fixa ou móvel chega a 85,7%.

Outra questão relevante se refere à unidade de medição, domicílios ou indivíduos. Apesar

de usarmos o termo computador pessoal (PC de Personal Computer), o que é realmente

pessoal é o uso do celular. O telefone fixo e o computador em particular os desktops estão mais

associados a ativos familiares. Outra clivagem relevante é aquela existente entre cobertura e

uso efetivo das tecnologias. Nas estatísticas domiciliares se socializa um suposto uso pleno do

ativo entre os vários membros de cada domicílio.

De maneira geral as bases de dados internacionais e domésticas têm enfatizado o acesso

domiciliar e não o uso individual efetivo que seria mais relevante. Este ponto importa para

questões ligadas a desigualdade digital como gênero e idade, por exemplo. No gênero o acesso

domiciliar é 2,9% favorável a elas, mas no conceito de uso individual efetivo são 4,1%

favorável a eles.

O uso individual de internet tem crescido a taxa de 8,8% ao ano. O objetivo da conexão a

internet, independente do dispositivo de acesso são diversos indo desde atividades mais

frequentes associadas à comunicação (37,3%), lazer (29,6%), leitura de jornais e revistas e

busca de informações (28,7%), educação e aprendizado (28,1%). Além disso, há alguns usos

105


financeiras (7%).

O último dos objetivos de desenvolvimento do milênio (MDGs) da ONU incorpora

indicadores de conectividade. Entretanto, temos dado pouca importância aos mesmos. À

medida que se aproxima 2015, data final do compromisso do milênio fixado pela ONU, volta à

discussão sobre as novas metas a serem perseguidas. Participo de comissão internacional e de

seminários em Paris, Seoul, Beijing, Pretoria, Mumbai e finalizando com um organizado e

hospedado por nós no Rio de Janeiro em torno da fixação de novos objetivos do milênio (Post-

2015 Targets). A proposta hoje em discussão prevê a ampliação desses objetivos de 8 para 12

com um objetivo específico voltado a conectividade. A incorporação efetiva de indicadores no

âmbito dos compromissos do milênio talvez seja a maneira mais efetiva de transmitir

indicadores, é transformá-los numa meta de governos não só nacionais como locais, setor

privado e sociedade. Buscando subsidiar este debate apresentamos alguns resultados a seguir:

ITIC Global –

Propomos e calculamos indicador sintético integrado de Telefonia, Internet e Celular, o ITIC,

aplicado a 150 países, 5550 municípios brasileiros, estados, suas capitais e seus distritos e

bairros.

O Brasil se situa na 72º posição com 51,25% de ITICC próximo da média global de 49,1%.

O líder mundial de acesso a tecnologia pelo ITIC é a Suécia (95,8%) seguida da Islandia

(95,5%) e Singapura (95,5%) empatadas. Lanterninhas do ranking são: República Centro

Africana (5,5%), Burundi (5,75%) e Etiópia (5.5%).

Sem Celular - Ao excluir o celular do ITIC não afetamos a ordem do topo do ranking, mas

afetamos a base do mesmo passando a ser comportas por Madagascar (0,3%), Guinea (0,3%) e

Togo (0,7%). Note que as taxas de inclusão são de 15 a 30 vezes menores.

Felicidade Digital - Há uma correlação forte entre na inclusão digital e felicidade entre países:

a cada 10% de ganho no ITIC a felicidade presente sobe 2,2%. Entretanto, não se pode dizer

que inclusão digital traz a felicidade, ou vice-versa.

Em nível microeconométrico, tanto na felicidade presente, como na passada e na futura os

coeficientes de telefonia fixa e de internet são positivos e maiores para os últimos.

Gênero - Apesar de uma correlação próxima de 1 em 28% dos países o ITIC delas supera o

deles. O ganho de felicidade das mulheres em relação aos homens é positivo no caso do acesso

a telefonia (0.042) mas não é estatisticamente diferente de zero no caso da internet.

106

Nenhum país do mundo apresenta diferenças de correlação entre felicidade presente e acesso a

telefonia menores que o Brasil (em 47 dos países a correlação é estatisticamente positiva; nos

demais, é estatisticamente nula). Para mais detalhes, vide a tabela abaixo. Isto pode sinalizar

uma baixo impacto de ativos de TICs, ou de sinais de riqueza em geral na felicidade do

brasileiro

ITIC Local - Os extremos dos municípios em termos do ITIC são São Caetano em São Paulo

com 82,6% e Fernando Falcão no Maranhão com 3,7%.

A Capital da inclusão digital pelo ITIC é Florianópolis (77,1%).

Os distritos das capitais pesquisadas com maior ITIC são Moema (83%) e Jardim Paulista

(92,3%) e mais 6 até Consolação (89%) em São Paulo, Bueno em Goiânia (91,7%), Lagoa

(88,9%) no Rio, Vitória (78,4%) e Amaralina em Salvador

Os menores sub-distritos de ITIC no Rio são as favelas do Complexo do Alemão (50,8%),

Jacarezinho (54,5%), Maré (55,9%) e Rocinha (57,5%)

Estados Digitais - Os extremos dos estados em termos ITIC são Distrito Federal (71,21%) e

Maranhão (26,87%). Os extremos do ranking do ITIC sem celular são os mesmos, mas com


Censos 2000 X 2010 - Ressaltamos o forte aumento da posse de computador e uma certa

estagnação na cobertura da telefonia fixa

Celular X Internet –

Os extremos dos municípios em termos do ranking com internet são São Caetano (74%) e

Aroeiras (PI), com zero virtual. No celular os extremos são Chapadão do Céu em Goiás

(97,9%) e Alvorada do Fernando Falcão/MA (9,42%)

Tal como entre países, entre cidades brasileiras os líderes do ranking de celular inclui

localidades excluídas do ranking das demais TICs pesquisadas.

Damos ênfase exagerada ao computador com internet e pouco aos celulares, que é uma

tecnologia mais intuitiva e difundida no Brasil e no Mundo. Diversos estudos têm captado

efeito positivo da telefonia e serviços associados em forte difusão através do celular sobre

crescimento econômico.

Aqui a taxa de cobertura de domicílios com celular é 87% contra 38% da telefonia fixa e 40%

de computador com internet. Na média mundial, estes números são 79,96% contra 43,34% e

36,29%, respectivamente.

Despesas Digitais –

107

No total das despesas, houve um aumento de 22,98% no período 2003 a 2009. As despesas

relacionadas aos serviços de internet e equipamentos de informática foram as que mais

cresceram, 319,69% e 73,23% respectivamente.

Pobreza Digital - A classe E, apesar de possuir os menores níveis de despesas digitais, foi a

que teve maior aumento de 47,51%. De 2003 para 2009, há um crescimento de 28,31% nas

despesas totais de quem normalmente não consumiam quantidade suficiente de alimentos.

Desigualdade Digital - Dos serviços de telefonia, o cartão telefônico para celular é aquele com

menor nível de desigualdade dos gastos (Gini de 0,7593) - o mais difundido entre as famílias.

Em termos de acesso, 44,08% das pessoas tiveram essa despesa familiar, cerca de R$ 9,74 por

pessoa.

Contas domiciliares de internet (provedor, a cabo, via satélite, etc) gastos em média R$ 22,64

per capita ao mês com Gini de 0,9682 mostra que o acesso ainda é bastante desigual para a

população como um todo.

Estados - O líder das despesas digitais é o Distrito Federal (média de R$51,82), seguido pelo

Rio de Janeiro (R$51,12) e São Paulo (R$42,74). Os últimos são Alagoas (R$10,78),

Maranhão (R$11,08) e Piauí (R$12,38).

Capitais - As líderes são Vitória (R$79,23), Rio de Janeiro (R$77,63) e Belo Horizonte

(R$62,06). Brasília, líder do ranking por UF, encontra-se em 6° lugar no ranking. As menores

despesas, por sua vez, encontra-se em Palmas (R$17,76), Maceió (R$22,67) e Boa Vista

(R$22,73).

Medidas e Metas –

Na hora de se traçar metas de telefonia, a forma fixa ou móvel não deveria importar. O acesso

à telefonia fixa caiu, em 8 anos, 14,2%, enquanto a telefonia móvel aumentou 165%. Em

números absolutos, a telefonia fixa e móvel atinge a cobertura de 38,7% enquanto a cobertura

de tecnologia fixa ou móvel chega a 85,7%.

Domicílios X Indivíduos - Apesar de usarmos o termo computador pessoal (PC de Personal

Computer), o que é realmente pessoal é o uso do celular.

Cobertura X Uso - Nas estatísticas domiciliares se socializa um suposto uso pleno do ativo

entre os vários membros de cada domicílio. Este ponto importa para questões ligadas à

108

desigualdade digital como gênero: O acesso domiciliar é 2,9% favorável a elas, mas o uso

individual efetivo é 4,1% favorável a eles.

Fins Digitais - O uso individual de internet tem crescido a taxa de 8,8% ao ano. O objetivo da

conexão a internet, independente do dispositivo de acesso são diversos indo desde atividades

mais frequentes associadas à comunicação (37,3%), lazer (29,6%), leitura de jornais e revistas

e busca de informações (28,7%), educação e aprendizado (28,1%). Além disso, há alguns usos


financeiras (7%).

109

BIBLIOGRAFIA AFONSO, C. A. Internet no Brasil: o acesso para todos é possível?. Policy Paper nº 26, Friedrich Ebert Stiftung, 2000. 37 p. ANATEL. Participação do Mercado por UF. 2011. Disponível em: http://sistemas.anatel.gov.br/SMP/ ANDERSON, C. The long tail. Londres, Random House Business Books. 2006 ARMSTRONG, M., COWAN, S. & VICKERS, J. Regulatory Reform: Economic Analysis and British Experience. Cambridge (MA), MIT Press, 1994. 381p. ASHTA, A. and ASSADI, D. Do Social Cause and Social Technology Meet? Impact of Web 2.0 Technologies on Peer-to-Peer Lending Transactions. Cahiers du CEREN, v. 29, pp. 177-192, 2009. BARROS, R .P. de and NERI, M. C. An Evaluation of The Measurement of Income and Expenditures in Brazilian Household Surveys: POF X PNAD, Anais do Encontro da Sociedade Brasileira de Econometria, 1995. BARROS, R. P. de; FOGUEL, M. N.; ULYSSEA G. (Orgs.). Desigualdade de renda no Brasil: uma análise da queda recente. Rio de Janeiro: IPEA, 2007. BRASIL. MINISTÉRIO DA CASA CIVIL. Lei nº 12.305: Política Nacional de Resíduos Sólidos. 2010. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007-2010/2010/lei/l12305.htm BUSINESS WEEK. Is the Digital Divide a Problem or an Opportunity? Special Advertising Section, 18th December 2000. CANELA, G.; NASCIMENTO, S. Acesso à informação e controle social das políticas públicas. Brasília: ANDI e Artigo 19, 2009. CASTEL, R., La inseguridad social ¿Qué ES estar protegido?. Buenos Aires, Manantial. 2002. CGI.br. Pesquisa sobre o uso das tecnologias da informação e comunicação no Brasil: TIC Domicílios e TIC. CHONG, A., MICCO, A. The Internet and the Ability to Innovate in Latin A merica. Working Paper 464, Inter-American Development Bank, 2002. CHRISTENSEN, C. M. The Ongoing Process of Building a Theory of Disruption. Journal of Product Innovation Management, 23(5), p. 39-55, 2005. COMITÊ PARA DEMOCRATIZAÇÃO DA INFORMÁTICA (CDI) e SUN MICROSYSTEMS. Global Digital Divide Initiative: Steering Comitee on Education. World Economic Forum, mimeo, 2002 COMSCORE. The 2010 Europe Digital Year in Review. Disponível em: http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2011/2/comScore_Releases_The_2010_Europe_Digital_Year_in_Review

110

DEATON, A. Looking for Boy-Girl Discrimination in Household Expenditur e Data. World Bank Economic Review, 3, pp.1-15, 1989. Development. Washington: World Bank, 2002. ______. The Analysis of Household Surveys: Microeconometric Analysis for Development Policy. The Owrld Bank / The Johns Hopkins University Press, Baltimore, 1997. DIGNAN, Larry. Google Makes Waves and May Have Solved the Data Center Conundrum. 2010. Disponível em: http://www.zdnet.com/blog/btl/google-makes-waves-and-may-have-solved-the-data-center-conundrum/9937 DUARTE, A. Entrevista com Manuel Castells: “Se um país não quer mudar, não é a Internet que irá mudá-lo” , diz sociólogo espanhol. Folha de S. Paulo, 21 de setembro de 2010. Disponível em: http://bit.ly/9KL95Q.ec.europa.eu/environment/waste/weee/index_en.html EGGERTSSON, T. Economic Behavior and Institutions. Cambridge Surveys of Economic Literature . Cambridge: Cambridge University Press, 1990. EINHORN, Michael A. "Biases in Optimal Pricing with Network Externalities.” In: Review of Industrial Organization 8: 741-746, 1993. Empresas 2009 / Survey on the Use of Information and Communication Technologies in Brazil: ICT Households and ICT Enterprises 2009. Coord. Alexandre F. Barbosa. Trad. Karen Brito. São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil, 2010. EPA. It’s Easy Being Green: A Guide to Planning and Conducting Environmentally Aware Meetings and Events. Washington: Environmental Protection Agency, 1996. EUROPEAN COMMISSION ENVIRONMENT. Recast of the WE Directive. 2011. EUROPEAN INNOVATION SCOREBOARD. Global Innovation Scoreboard 2008: The Dynamics of Innovative Performances of Countries. 2009. EUROSTAT. Eurostat Model Questionnaire for the Community Survey on ICT Usage and e-Commerce in Enterprises. 2010. FEDERAÇÃO DAS INDÚSTRIAS DO ESTADO DO CEARÁ (FIEC). Sobre o lixo tecnológico. 2010. Disponível em: http://www.sfiec.org.br/iel/bolsaderesiduos/Artigos/Artigo_Lixo_tecnologico.pdf FERREIRA, F.; LANJOUW, P.; NERI, M. C. A Robust poverty profile for Brazil using multiple data sources. Revista Brasileira de Economia 57 (1), p. 59-92, 2003. FRAUNHOFER INSTITUTE. Thin Client 2011: Ecological and Economical Aspects of Virtual Desktops. 2011. Estudo técnico. Disponível em: http://www.igel.com/fileadmin/user/upload/documents/PDF_files/White_Paper_EN/thinclients2011-en.pdf

111

FRIEDMAN, T. L. O Mundo é plano. Uma Breve História do Século XXI. Rio de Janeiro: Objetiva, 2005. 640p. GASPARINI, L. Different lives: inequality in Latin America the Caribbean, inequality the state in Latin America the Caribbean World Bank LAC Flagship Report 2003. Washington, D.C.: World Bank, 2003. Mimeografado. GIDDENS, A., “La estructura de las clases en las sociedades avanzadas”, Madrid, Alianza Editorial, 6ª ed. 1996. GOMES, E. Exclusão Digital: um problema tecnológico ou social?. Instituto de Estudos do Trabalho e Sociedade, Rio de Janeiro: Trabalho e Sociedade, ano 2, número especial, Dezembro de 2002. GUZZI, Drica. Web e participação: a democracia no século XXI. 1ª Ed. São Paulo: Editora Senac São Paulo, 2010. 160p. HENTSCHEL, J.; LANJOUW, J. O.; P. LANJOUW, P. and POGGI, J. Combining Census and Survey Data to Study Spatial Dimensions of Poverty: A Case Study of Ecuador. 14 (1): 147-165. World Bank Economic Review (forthcoming), 2000. HOBSBAWM, E. “A Era dos Extremos: O Breve Século XX, 1914-1991”. Companhia das Letras, São Paulo, 1994. 598p. HOLANDA, S. B. de. Raízes do Brasil. São Paulo: Companhia da Letras, 2002. IBGE. Pesquisa de inovação tecnológica. Rio de Janeiro: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2008. INTERNATIONAL TELECOMMUNICATION UNION (ITU). Measuring the Information Society - The ICT Development Index, 2009 Edition. INTERNATIONAL TELECOMMUNICATION UNION (ITU). Measuring the Information Society - The ICT Development Index, 2010 Edition. INTERNATIONAL TELECOMMUNICATION UNION (ITU). Challenge to the Network. Internet for Development. Executive Summary, ITU, Geneva, 1999. KAHNEMAN, D., DIENER, E.; SCHWARZ, N. (Eds.) “well-being: the foundations of hedonic psychology”. New York, Russell Sage Foundation, 1999. KAKWANI, N.; NERI, M. C.; SON, H. Linkages between pro-poor growth, social programmes labour market: the recent brazilian experience. World Development, vol. 38, nº 6, 2010. KASERMAN, D. and MAYO, J. “Cross-Subsidies in Telecommunications: Roadblocks on the Road to More Intelligent Telephone Pricing.” In: Yale Journal of Regulation 11(1), 1994.

112

KIEWIET, D. R.; MCCUBBINS, M. D. Delegation and Agency Problems. In: The Logic of Delegation: Congressional Parties and the Appropriations Process. Chicago: University of Chicago Press, 1991. KIRKPATRICK, D. O efeito Facebook: os bastidores da história da empresa que conecta o mundo. 1ª edição. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2011. 392p. KRUEGER, Alan B., How computers have changed the wage structure: evidence from microdata, 1984-89. Working Paper nº 3858, National Bureau of Economic Research. Outubro de 1991. KRUGMAN, P. The conscience of a liberal. Nova York - Londres, Norton. 2007. LAFFONT, Jean-Jacques & TIROLE, J. “Access Pricing and Competition.” In: European Economic Review 38: 1673-1710, 1994. LAFFONT, Jean-Jacques & TIROLE, J. “Creating Competition through Interconnection.” In: Journal of Regulatory Economics 10: 227-256, 1996. 296pp. LANGONI, C. Distribuição da renda e desenvolvimento econômico do Brasil. Rio de Janeiro: Fundação Getúlio Vargas (FGV), 3a edição 2005, 1973 LANJOUW, P. and RAVALLION, M. "Poverty and Household Size". In: Economic Journal, 105 e 433, 1995. MARTINS, A., AFONSO, C. A., ASSUMPÇÃO, R. e BARCELLOS, S. Oficina para a Inclusão Digital. Plenária Final, Centro de Convenções Ulysses Guimarães, Brasília, Maio de 2001. MILANOVIC, B. The Haves and the Have-Nots: a short and idiosyncratic history of global Inequality, Basic Books, 2011. MILLER, Rich. IDS Readies Data Centers on Ships. 2010. Disponível em: http://www.datacenterknowledge.com/archives/2010/08/09/ids-readies-data-centers-on-ships/. MINISTÉRIO DO PLANEJAMENTO, ORÇAMENTO E GESTÃO. 2 Anos de Governo Eletrônico - Balanço de Realizações e Desafios Futuros. Casa Civil da Presidência da República, Secretaria Executiva, Brasília, Dezembro de 2002. MOLINA, A. “ The Digital Divide: The Need for a Social Movement". The University of Edinburgh. MORANDI, L. Estimação da Riqueza Interna Tangível e Reproduzível - Brasil 1970/95. Universidade Federal Fluminense, mimeo, tese de mestrado, 1997. MUSTONEN, J. (org.). The World’s First Freedom of Information Act: Ander s Chydenius’ Legacy Today. Kokkola: Anders Chydenius Foundation, 2006. NERI, M. C. A Nova Classe Média: O Lado Brilhante da Base da Pirâmide, Editora Saraiva. São Paulo, 2011. 312 p. ______. Cobertura Previdenciária: Diagnóstico e Propostas. Brasília: Ministério da

113

Previdência Social, 2003, v.1. p. 324. ______. “Inclusão Digital e Educação”. In: BAYMA, Fátima. (Org.). Educação Corporativa: Desenvolvendo e Gerenciando Competências. 1ª edição. Editora Prentice-Hall, Rio de Janeiro, 2004, v. 1, p. 220-225. ______. “Inclusão Digital e Redistribuição Privada”. In: Oliveira, Fátima Bayma. de. (Org.). Seminário Nacional de Tecnologia da Informação e da Comunicação aplicada à Gestão dos Negócios e Programas Sociais. Rio de Janeiro, 2005. p. 215-230. ______. Mapa da Exclusão Digital na Bahia e desenvolvimento dos Sistemas de Avaliação de Impacto e de Monitoramento do Programa Identidade Digital. PESQUISA. Rio de Janeiro: CPS/IBRE/FGV, 2006. ______. Microcrédito, o mistério nordestino e o Grameen brasileiro: perfil e performance dos clientes do CrediAMIGO, Editora da Fundação Getulio Vargas, Rio de Janeiro, 2008. 370 p. ______. O Mapa da Exclusão Digital. Revista Conjuntura Econômica. Rio de Janeiro, p.70 - 73, 2003. ______. O Paradoxo da Evasão e as Motivações dos Sem-escola. In: Educação Básica no Brasil: Construindo o País do Futuro. 1ª ed. Rio de Janeiro: Campus-Elservier, 2009, v.1, p. 25-50. ______. O peixe, a vara e a rede de computadores. Revista Conjuntura Econômica. Rio de Janeiro, v.60, p.41 - 43, 2006. 1997. ______. "Políticas estruturais de combate à pobreza no Brasil" . In: Henriques, Ricardo (orgs), Desigualdade e pobreza no Brasil, IPEA, Rio de Janeiro, 2000. ______. Retratos da Deficiência no Brasil. Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas, 2003, v.1. p. 2004. NERI, M. C.; AMADEO, E. J. E CARVALHO, A.P. "Assets, Markets and Poverty in Brazil", in Portrait of the Poor – An Assets-Based Approach Orazio Attanasio e Miguel Székely (org.). IDB, Washington, pp 85-112, 2001. NERI, M. C., BUCHMANN, G. From Dakar to Brasilia: monitoring UNESCO’s education goals. Prospects (Paris). , v.38, p.415 - 415, 2009. NERI, M. C.; MELO, L. C. C. de; NERI, A.L ; CORSI, A. P.. Lei de Moore e Políticas de Inclusão Digital. Inteligência Empresarial, Rio de Janeiro, v. 14, p. 4-9 NERI, M. C., MELO, L. C. C. de, CORSI, A. P., MONTE, S. dos R. M. Inclusão Digital no Rio de Janeiro. Inteligência Empresarial (UFRJ). , v.14, p.10 - 16, 2003. NERI, M. C., XEREZ, M. C. Think Global, Act Local: Social Credit based on MDGs In: The Many Dimensions of Poverty. Ed. Hamphire: Palgrave-Macmillan, 2008, p. 231-2350. NORTH, D. Institutions, Institutional Change and Economic Performance. Cambridge: University of Cambridge Press, 1990.

114

O´REILLY, Tim. What is Web 2.0: Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software. 2005. Disponível em: http://oreilly.com/pub/a/web2/archive/what-isweb-20.html?page=1 OCDE Report. Latin American Economic Outlook 2011: How Middle-Class is Latin America? OCDE Development Centre, 2010. OECD. A New Economy? The Changing Role of Innovation and Information Technology in Growth, Paris. 2000. OECD. The Economic and Social Impact of Electronic Commerce. Preliminary Findings and Research Agenda, OECD, Paris, 1999. OECD. Understanding the Digital Divide. Paris, 2000. OLLEY, G. S. & PAKES, A. The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry . Working Paper nº. 3977, National Bureau of Economic Research Cambridge (MA), 1992. PANZAR, J. & WILDMAN, S. S. “Network Competition and the Provision of Universal Service.” In: Industrial and Corporate Change 4(4): 711-719, 1995. PARKER, P. M. & RÖLLER, Lars-Hendrick. “Collusive Conduct in Duopolies: Multimarket Contact and Cross-Ownership in the Mobile Telephone Industry.” In: Rand Journal of Economics 28 (2): 304-322, 1997. PARTNERSHIP ON MEASURING ICT FOR DEVELOPMENT. Core ICT Indicators 2010. Genebra: InternationalTelecommunication Union, 2010. PINHO, J . A. G. Sociedade da informação, capitalismo e sociedade civil: reflexões sobre política, Internet e democracia na realidade brasileira. RAE, vol. 51, nº 1, jan./fev. de 2011. pp. 22-38. QUAYNOR, N. Opportunities for Strategies and Policies at the National Level to Accelerate the Digital Revolution within Developing Economies. Conference Digital Inclusion Impact and Challenges of the Networked Economy for Developing Countries, Berlin, 23-24 Janeiro de 2001. SARTORI, Giovanni. Homo videns: televisão e pós-pensamento. Bauru: Edusc, 2001. SILVEIRA, S. A. da. Exclusão Digital - A miséria na era da informação. São Paulo, Editora Fundação Perseu Abramo, 2001. SMITH, A. “A Riqueza das Nações”. Editora: Zahar. Londres, 1776. STIGLITZ, J. E. Principal an Agent. In: THE NEW PALGRAVE. A Dictionary of Economics, v. 3. London: Macmillan Press, 1987. pp. 966-971. _____. Transparency in Government. In: World Bank: The Right to Tell: The Role of Mass Media in Economic

115

STIGLITZ, J.; SEN, A. e FITOUSI, J. Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. September, 2009. TOFFLER, A. A terceira onda. Rio de Janeiro: Record, 1980. TRAIN, K. E.; McFADDEN, Daniel L. & BEN-AKIVA, Moshe. “The Demand for Local Telephone Service: A Fully Discrete Model of Residential Calling Patterns and Service Choices.” In: Rand Journal of Economics 18(1): 109-123, 1987. UIT. Child Online Protection: Statistical framework and Indicators. Genebra: International Telecommunication Union, 2010. Disponível em http://www.itu.int/pub/D-IND-COP.01-11-2010/en UNCTAD. Manual for the Production of Statistics on the Information Economy 2009. Nova York: Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento, 2009. Disponível em http://www.unctad.org/en/docs/sdteecb20072rev1_en.pdf. UNITED NATIONS. Division for Public Economics and Public Administration / ASPA

(American Society for Public Administration). Benchmarking E-Government: A Global Perspective Assessing the Progress of the UN Members States, 2002. US Department of Commerce. National Telecommunications and Information Administration (NTIA), Falling through the Net. Defining the Digital Divide, A Report on the Telecommunications and Information Technology Gap in America, Washington, 1999. WAGNER, F. R. Habilidades e inclusão digital: o papel das escolas. In: CGI.br. Pesquisa sobre o uso das tecnologias da informação e da comunicação no Brasil 2009. São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil, 2010. WORLD BANK. Public Expenditures for Poverty Alleviation in Northeast Brazil: Promoting Growth and Improving Services. World Bank LAC Report, 1998. WORLD ECONOMIC FORUM. The Global Information Technology Report 2002-2003. 2003. ZWEIG, Stefan. Brasil, um País do Futuro. 1ª Edição. Editora L&PM Pocket, 2006. 264 p.

117

ANEXO ITIC - RANKING DIGITAL GLOBAL POR GÊNERO - 2011

População com 15 anos ou mais

ITIC GERAL HOMENS ITIC GERAL MULHERES

Ranking 160

Ranking 160

Países %

Países %

1 Sweden 97,00

1 Singapore 95,00

2 Iceland 96,25

2 Iceland 94,75

3 Singapore 95,75

3 Sweden 94,75

4 New Zealand 93,25

4 New Zealand 93,75

5 Netherlands 93,25

5 Taiwan 92,75

6 Slovenia 92,50

6 Ireland 92,50

7 Switzerland 92,25

7 Qatar 92,25

8 Luxembourg 91,75

8 Luxembourg 92,00

9 Ireland 91,75

9 Australia 92,00

10 Norway 91,25

10 Korea (Republic of) 91,75

11 Taiwan 91,00

11 Netherlands 91,75

12 Israel 90,75

12 Hong Kong, China (SAR) 90,75

13 France 90,50

13 Denmark 90,50

14 Australia 89,25

14 Switzerland 90,00

15 Malta 89,00

15 Norway 89,75

16 Denmark 88,75

16 Kuwait 89,00

17 Korea (Republic of) 88,75

17 Slovenia 88,75

18 Belgium 88,25

18 Israel 88,25

19 Hong Kong, China (SAR) 87,75

19 France 88,25

20 Cyprus 87,50

20 United Arab Emirates 87,00

21 United Kingdom 87,50

21 Malta 86,75

22 Germany 87,25

22 Belgium 86,25

23 Canada 86,50

23 Japan 86,00

24 Saudi Arabia 85,75

24 United Kingdom 86,00

25 United Arab Emirates 85,25

25 Cyprus 85,25

26 Kuwait 84,25

26 Bahrain 84,00

27 Bahrain 84,00

27 Austria 83,75

28 Japan 83,25

28 Canada 83,25

29 Austria 83,00

29 Saudi Arabia 80,75

30 United States 82,50

30 Germany 80,00

31 Spain 80,25

31 Croatia 77,50

32 Portugal 80,00

32 Spain 77,25

33 Qatar 77,75

33 United States 76,00

34 Italy 76,75

34 Italy 73,25

35 Croatia 75,25

35 Estonia 72,50

36 Estonia 74,75

36 Poland 72,25

37 Finland 73,75

37 Portugal 72,00

38 Belarus 71,25

38 Macedonia (TFYR) 70,00

39 Serbia 70,25

39 Finland 69,75

118

40 Poland 69,00

40 Serbia 67,75

41 Hungary 68,75

41 Iran (Islamic Republic of) 67,75

42 Montenegro 67,75

42 Montenegro 67,25

43 Greece 67,75

43 Hungary 65,75

44 Slovakia 66,50

44 Czech Republic 65,50

45 Iran (Islamic Republic of) 66,00

45 Belarus 65,50

46 Russian Federation 65,50

46 Latvia 64,50

47 Latvia 65,25

47 Moldova (Rep. of) 63,75

48 Venezuela (Bolivarian Republic of) 65,25

48 Greece 63,50

49 Czech Republic 64,75

49 Russian Federation 62,75

50 Bosnia and Herzegovina 64,00

50 Venezuela (Bolivarian Republic of) 62,00

51 Macedonia (TFYR) 64,00

51 Slovakia 62,00

52 Lebanon 63,75

52 Kosovo 61,00

53 Kosovo 63,00

53 Lithuania 61,00

54 Lithuania 62,50

54 Turkey 58,25

55 Moldova (Rep. of) 61,25

55 Lebanon 58,25

56 Ukraine 60,50

56 Romania 58,00

57 Costa Rica 60,00

57 Bosnia and Herzegovina 57,75

58 Romania 59,00

58 Bulgaria 57,75

59 Bulgaria 59,00

59 Trinidad and Tobago 57,00

60 Turkey 58,75

60 Kazakhstan 57,00

61 Chile 58,00

61 Algeria 56,00

62 Trinidad and Tobago 57,25

62 Armenia 55,75

63 Mauritius 57,25

63 Chile 55,50

64 Argentina 57,00

64 Ukraine 55,25

65 Armenia 55,50

65 Uruguay 55,25

66 Uruguay 55,00

66 Argentina 54,25

67 Kazakhstan 54,75

67 China 53,75

68 Algeria 54,50

68 Albania 52,00

69 Colombia 53,25

69 Costa Rica 51,25

70 Panama 52,75

70 Colombia 51,00

71 China 52,00

71 Brazil 50,75

72 Brazil 52,00

72 Tunisia 48,50

73 Morocco 51,75

73 Mauritius 48,50

74 Viet Nam 51,50

74 Malaysia 47,00

75 Jamaica 51,00

75 Occupied Palestinian Territories 47,00

76 Occupied Palestinian Territories 50,25

76 Viet Nam 47,00

77 Albania 50,00

77 Guyana 47,00

78 Malaysia 49,50

78 Jamaica 46,50

79 Jordan 48,25

79 Panama 46,00

80 Tunisia 48,25

80 Morocco 45,75

81 Azerbaijan 47,25

81 Georgia 45,75

82 Ecuador 46,75

82 Jordan 44,75

83 Guyana 45,00

83 Syrian Arab Republic 44,50

84 Georgia 44,75

84 Belize 44,50

85 Syrian Arab Republic 44,75

85 Dominican Republic 43,00

86 Libyan Arab Jamahiriya 42,75

86 Azerbaijan 42,50

119

87 Belize 42,00

87 Mongolia 42,00

88 El Salvador 41,00

88 Libyan Arab Jamahiriya 41,25

89 Mexico 40,75

89 Ecuador 40,00

90 Dominican Republic 40,50

90 Thailand 39,75

91 Peru 40,50

91 Swaziland 38,50

92 Egypt 39,25

92 Kyrgyzstan 38,00

93 Thailand 38,75

93 Iraq 37,50

94 Paraguay 38,75

94 Paraguay 37,50

95 Mongolia 38,50

95 Sri Lanka 36,50

96 Zimbabwe 38,25

96 El Salvador 36,25

97 Iraq 38,00

97 Egypt 35,75

98 Uzbekistan 38,00

98 Zimbabwe 35,75

99 Sri Lanka 37,25

99 Peru 35,75

100 South Africa 36,50

100 Philippines 35,25

101 Kyrgyzstan 36,00

101 Bolivia 33,50

102 Swaziland 36,00

102 Uzbekistan 32,75

103 Guatemala 35,50

103 South Africa 32,50

104 Honduras 34,25

104 Guatemala 32,25

105 Bolivia 33,75

105 Mexico 32,25

106 Philippines 32,75

106 Honduras 32,00

107 Indonesia 32,00

107 Nicaragua 31,50

108 Pakistan 28,50

108 Sudan 29,00

109 Nicaragua 28,50

109 Indonesia 29,00

110 Sudan 28,00

110 Lao People's Democratic Republic 27,50

111 Tajikistan 27,75

111 Tajikistan 26,50

112 Bangladesh 27,75

112 Mauritania 26,25

113 Lao People's Democratic Republic 27,75

113 Kenya 25,00

114 Kenya 27,00

114 Gabon 24,75

115 Mauritania 26,75

115 Bangladesh 24,50

116 Nigeria 26,25

116 Turkmenistan 24,50

117 Angola 26,00

117 Pakistan 23,75

118 Gabon 25,25

118 Angola 23,50

119 India 23,00

119 Botswana 22,75

120 Cambodia 23,00

120 Nigeria 22,50

121 Zambia 22,75

121 Zambia 22,25

122 Afghanistan 22,50

122 Haiti 22,25

123 Haiti 22,25

123 Senegal 22,00

124 Nepal 22,25

124 India 21,25

125 Yemen 22,00

125 Cambodia 21,25

126 Congo (Democratic Republic 21,75

126 Yemen 21,25

127 Ghana 21,75

127 Nepal 21,25

128 Senegal 21,50

128 Mozambique 21,00

129 Uganda 21,50

129 Congo (Democratic Republicf the) 20,75

130 Botswana 21,25

130 Congo(Republic of the) 20,75

131 Somaliland 21,25

131 Uganda 20,50

132 Congo(Republic of the) 20,50

132 Djibouti 20,25

133 Comoros 20,50

133 Comoros 20,00

120

134 Turkmenistan 20,50

134 Afghanistan 19,25

135 Mozambique 20,25

135 Ghana 19,00

136 Namibia 19,50

136 Malawi 19,00

137 Djibouti 19,25

137 Somaliland 18,75

138 Cameroon 18,75

138 Cameroon 18,50

139 Lesotho 18,75

139 Namibia 18,25

140 Tanzania (United Republic of) 18,50

140 Lesotho 18,00

141 Malawi 17,50

141 Sierra Leone 15,00

142 Sierra Leone 15,50

142 Tanzania (United Republic of) 14,25

143 Chad 15,50

143 Chad 14,25

144 Benin 14,75

144 Benin 12,50

145 Rwanda 13,25

145 Côte d'Ivoire 11,75

146 Côte d'Ivoire 13,25

146 Rwanda 11,50

147 Guinea 12,75

147 Liberia 11,50

148 Togo 12,00

148 Togo 11,25

149 Niger 11,75

149 Madagascar 10,75

150 Mali 11,50

150 Guinea 10,25

151 Liberia 11,50

151 Niger 10,25

152 Madagascar 10,75

152 Mali 9,50

153 Burkina Faso 10,00

153 Burkina Faso 8,25

154 Ethiopia 9,75

154 Ethiopia 7,00

155 Burundi 5,25

155 Burundi 5,75

156 Central African Republic 5,25

156 Central African Republic 5,75


121

Modelos Multivariados de Finalidades de Acesso

A) Transações bancárias ou financeiras

Parâmetro Categoria Estimativa Erro

Padrão Qui-Quadrado sig Razão

condicional

Intercept -6.8436 0.2029 1137.63 ** .

SEXO Homens 0.5446 0.0200 741.90 ** 1.72384

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE 0.2035 0.0046 1930.88 ** 1.22574

IDADE2 -0.0024 0.0001 1550.71 ** 0.99764

edu a1 a 3 -0.7854 0.2463 10.17 ** 0.45595

edu b4 a 7 -0.7418 0.1869 15.75 ** 0.47627

edu c8 a 11 0.4720 0.1763 7.17 ** 1.60321

edu d12 ou mais 1.2392 0.1763 49.41 ** 3.45301

edu ignorado -0.2679 0.2961 0.82 0.76499

edu zSem instrução o 0.0000 0.0000 . 1.00000

CLASSE Classe AB 1.0267 0.0602 290.79 ** 2.79177

CLASSE Classe C 0.1815 0.0594 9.32 ** 1.19896

CLASSE Classe D -0.6158 0.0764 65.00 ** 0.54019

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000

NEW Metropolitana 0.3145 0.0258 148.40 ** 1.36956

NEW Rural -0.5323 0.0973 29.90 ** 0.58727

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC -0.8790 0.1503 34.21 ** 0.41518

chavuf AL 0.1731 0.1187 2.13 1.18902

chavuf AM -0.4193 0.0880 22.69 ** 0.65748

chavuf AP -0.6084 0.1958 9.65 ** 0.54424

chavuf BA -0.4159 0.0442 88.46 ** 0.65972

chavuf CE -0.8434 0.0581 210.44 ** 0.43025

chavuf DF -0.3213 0.0474 46.01 ** 0.72523

chavuf ES -0.1242 0.0775 2.57 0.88325

chavuf GO -0.3046 0.0578 27.82 ** 0.73743

chavuf MA -1.1492 0.1627 49.92 ** 0.31690

chavuf MG -0.3134 0.0396 62.78 ** 0.73096

chavuf MS -0.3100 0.0758 16.74 ** 0.73342

chavuf MT 0.2587 0.0693 13.94 ** 1.29525

chavuf PA -0.8130 0.0642 160.51 ** 0.44355

122



condicional

chavuf PB -0.4015 0.0993 16.34 ** 0.66932

chavuf PE -0.5753 0.0526 119.50 ** 0.56254

chavuf PI -0.9731 0.1489 42.68 ** 0.37791

chavuf PR -0.1823 0.0439 17.29 ** 0.83333

chavuf RJ -0.2747 0.0397 47.77 ** 0.75978

chavuf RN -0.4686 0.1012 21.45 ** 0.62588

chavuf RO -0.8672 0.1212 51.23 ** 0.42014

chavuf RR -0.8787 0.1777 24.44 ** 0.41534

chavuf RS -0.3569 0.0394 82.05 ** 0.69983

chavuf SC -0.0403 0.0596 0.46 0.96054

chavuf SE -0.2070 0.0974 4.51 ** 0.81305

chavuf TO -0.7484 0.1110 45.49 ** 0.47313

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


B) Busca de informações ou outros serviços



condicional

Intercept -3.1380 0.1323 562.47 ** .

SEXO Homens 0.0258 0.0142 3.29 1.02614

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE 0.0918 0.0034 744.49 ** 1.09613

IDADE2 -0.0015 0.0000 957.72 ** 0.99851

edu a1 a 3 -0.7787 0.1359 32.85 ** 0.45900

edu b4 a 7 -0.3072 0.1209 6.45 ** 0.73554

edu c8 a 11 0.9240 0.1186 60.70 ** 2.51924

edu d12 ou mais 1.2770 0.1192 114.71 ** 3.58595

edu ignorado 0.8288 0.1577 27.63 ** 2.29049


CLASSE Classe AB -0.0840 0.0350 5.76 ** 0.91942

CLASSE Classe C -0.0293 0.0318 0.85 0.97112

CLASSE Classe D -0.0304 0.0355 0.73 0.97006

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000


123



condicional

NEW Rural -0.4156 0.0531 61.25 ** 0.65997

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC -0.3880 0.0971 15.97 ** 0.67844

chavuf AL -0.7147 0.1102 42.05 ** 0.48936

chavuf AM -0.1610 0.0583 7.62 ** 0.85129

chavuf AP -0.1804 0.1205 2.24 0.83490

chavuf BA 0.1298 0.0301 18.64 ** 1.13856

chavuf CE -0.5444 0.0379 206.57 ** 0.58019

chavuf DF 0.0292 0.0364 0.64 1.02967

chavuf ES -0.3358 0.0609 30.36 ** 0.71476

chavuf GO -0.1970 0.0421 21.88 ** 0.82122

chavuf MA -0.6052 0.0894 45.81 ** 0.54597

chavuf MG -0.1637 0.0297 30.42 ** 0.84902

chavuf MS -0.4336 0.0597 52.80 ** 0.64819

chavuf MT -0.2998 0.0594 25.50 ** 0.74095

chavuf PA -0.2834 0.0401 50.03 ** 0.75325

chavuf PB 0.0248 0.0642 0.15 1.02515

chavuf PE 0.0561 0.0345 2.64 1.05768

chavuf PI -0.1456 0.0840 3.01 0.86452

chavuf PR 0.0291 0.0335 0.75 1.02950

chavuf RJ 0.0882 0.0299 8.73 ** 1.09219

chavuf RN 0.1412 0.0629 5.05 ** 1.15171

chavuf RO -0.5420 0.0789 47.22 ** 0.58161

chavuf RR -0.6116 0.1146 28.50 ** 0.54250

chavuf RS -0.2415 0.0306 62.27 ** 0.78545

chavuf SC 0.2055 0.0457 20.20 ** 1.22815

chavuf SE -0.0704 0.0678 1.08 0.93206

chavuf TO 0.1437 0.0652 4.85 ** 1.15454

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


124

C) Compra ou encomenda de bens ou serviços



condicional

Intercept -5.5011 0.1733 1007.46 ** .

SEXO Homens 0.6085 0.0186 1075.86 ** 1.83776

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE 0.1536 0.0041 1374.50 ** 1.16606

IDADE2 -0.0019 0.0001 1202.81 ** 0.99809

edu a1 a 3 -1.3139 0.2127 38.16 ** 0.26876

edu b4 a 7 -0.7694 0.1564 24.21 ** 0.46327

edu c8 a 11 0.2900 0.1494 3.77 1.33647

edu d12 ou mais 1.0295 0.1495 47.41 ** 2.79969

edu ignorado -0.4582 0.2562 3.20 0.63243


CLASSE Classe AB 1.2390 0.0562 486.57 ** 3.45199

CLASSE Classe C 0.3749 0.0550 46.42 ** 1.45487

CLASSE Classe D -0.4993 0.0683 53.43 ** 0.60696

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000

NEW Metropolitana -0.0692 0.0236 8.63 ** 0.93310

NEW Rural -0.5014 0.0805 38.80 ** 0.60569

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC -0.1620 0.1115 2.11 0.85042

chavuf AL 0.0527 0.1120 0.22 1.05410

chavuf AM -0.2172 0.0755 8.27 ** 0.80475

chavuf AP 0.5455 0.1303 17.54 ** 1.72549

chavuf BA -0.2091 0.0415 25.34 ** 0.81130

chavuf CE -0.3937 0.0514 58.66 ** 0.67457

chavuf DF -0.3401 0.0476 50.95 ** 0.71172

chavuf ES -0.1723 0.0719 5.74 ** 0.84175

chavuf GO -0.5253 0.0555 89.68 ** 0.59138

chavuf MA -0.2083 0.1066 3.82 0.81197

chavuf MG 0.0180 0.0361 0.25 1.01819

chavuf MS -0.2629 0.0688 14.62 ** 0.76880

chavuf MT 0.2907 0.0635 20.94 ** 1.33730

chavuf PA -0.1550 0.0536 8.36 ** 0.85643

125



condicional

chavuf PB -0.2672 0.0876 9.30 ** 0.76553

chavuf PE -0.2916 0.0492 35.17 ** 0.74707

chavuf PI -0.1937 0.1071 3.27 0.82392

chavuf PR -0.2581 0.0430 36.05 ** 0.77252

chavuf RJ -0.0141 0.0376 0.14 0.98602

chavuf RN -0.6057 0.0956 40.11 ** 0.54567

chavuf RO 0.1095 0.0833 1.73 1.11572

chavuf RR -0.0890 0.1258 0.50 0.91485

chavuf RS -0.3173 0.0384 68.27 ** 0.72812

chavuf SC -0.0188 0.0550 0.12 0.98140

chavuf SE -0.1838 0.0884 4.32 ** 0.83211

chavuf TO -0.1143 0.0850 1.81 0.89196

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


D) Comunicação com outras pessoas



condicional

Intercept 2.0639 0.1038 395.31 ** .

SEXO Homens -0.0853 0.0164 27.10 ** 0.91822

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE -0.0793 0.0030 690.45 ** 0.92379

IDADE2 0.0005 0.0000 144.97 ** 1.00049

edu a1 a 3 -0.4118 0.0935 19.40 ** 0.66248

edu b4 a 7 0.5517 0.0884 38.95 ** 1.73618

edu c8 a 11 1.0537 0.0869 146.90 ** 2.86817

edu d12 ou mais 1.4272 0.0884 260.49 ** 4.16704

edu ignorado 0.7503 0.1423 27.82 ** 2.11771


CLASSE Classe AB 0.8468 0.0377 503.74 ** 2.33229

CLASSE Classe C 0.3310 0.0314 111.44 ** 1.39235

CLASSE Classe D 0.0247 0.0341 0.53 1.02504

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000


NEW Rural -0.8280 0.0411 406.40 ** 0.43694

126



condicional

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC -0.6077 0.0892 46.40 ** 0.54463

chavuf AL -0.1758 0.0933 3.55 0.83876

chavuf AM -0.2277 0.0596 14.58 ** 0.79640

chavuf AP 0.0482 0.1355 0.13 1.04940

chavuf BA 0.1825 0.0379 23.14 ** 1.20023

chavuf CE -0.2516 0.0413 37.13 ** 0.77755

chavuf DF -0.2546 0.0461 30.48 ** 0.77520

chavuf ES -0.0544 0.0614 0.79 0.94704

chavuf GO -0.0818 0.0450 3.30 0.92148

chavuf MA -0.1463 0.0790 3.42 0.86394

chavuf MG -0.1232 0.0343 12.92 ** 0.88409

chavuf MS -0.0997 0.0578 2.98 0.90510

chavuf MT 0.1163 0.0650 3.20 1.12331

chavuf PA -0.3728 0.0442 71.05 ** 0.68878

chavuf PB 0.2390 0.0738 10.48 ** 1.27000

chavuf PE -0.0907 0.0421 4.64 ** 0.91333

chavuf PI -0.5674 0.0794 51.02 ** 0.56698

chavuf PR -0.1133 0.0402 7.94 ** 0.89290

chavuf RJ 0.0498 0.0372 1.79 1.05106

chavuf RN 0.0191 0.0690 0.08 1.01928

chavuf RO 0.2229 0.0816 7.46 ** 1.24975

chavuf RR -0.7620 0.0941 65.60 ** 0.46672

chavuf RS 0.0724 0.0372 3.78 1.07512

chavuf SC 0.1705 0.0564 9.13 ** 1.18584

chavuf SE 0.0988 0.0753 1.72 1.10383

chavuf TO -0.5873 0.0663 78.59 ** 0.55581

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


E) Educação e aprendizado



condicional

Intercept 2.1200 0.0966 481.87 ** .

SEXO Homens -0.2743 0.0133 424.05 ** 0.76012

127



condicional

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE -0.1354 0.0027 2606.88 ** 0.87338

IDADE2 0.0013 0.0000 1240.36 ** 1.00128

edu a1 a 3 -0.0825 0.0904 0.83 0.92078

edu b4 a 7 0.3541 0.0853 17.23 ** 1.42495

edu c8 a 11 0.5723 0.0842 46.21 ** 1.77226

edu d12 ou mais 1.7117 0.0854 401.69 ** 5.53843

edu ignorado 1.1013 0.1335 68.07 ** 3.00806


CLASSE Classe AB 0.5676 0.0310 335.08 ** 1.76394

CLASSE Classe C 0.3148 0.0267 138.86 ** 1.36999

CLASSE Classe D 0.0372 0.0292 1.62 1.03792

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000

NEW Metropolitana 0.0140 0.0172 0.66 1.01407

NEW Rural 0.1395 0.0416 11.27 ** 1.14969

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC 0.2613 0.0851 9.43 ** 1.29866

chavuf AL 0.2292 0.0821 7.80 ** 1.25764

chavuf AM 0.1060 0.0508 4.35 ** 1.11187

chavuf AP -0.3266 0.1027 10.11 ** 0.72135

chavuf BA 0.4828 0.0295 267.13 ** 1.62054

chavuf CE 0.1183 0.0332 12.72 ** 1.12560

chavuf DF 0.5573 0.0384 210.61 ** 1.74587

chavuf ES 0.1052 0.0510 4.25 ** 1.11093

chavuf GO -0.0503 0.0364 1.91 0.95091

chavuf MA 0.2657 0.0684 15.07 ** 1.30432

chavuf MG 0.2355 0.0277 72.33 ** 1.26553

chavuf MS 0.0062 0.0479 0.02 1.00617

chavuf MT 0.2256 0.0519 18.92 ** 1.25312

chavuf PA 0.5534 0.0387 204.86 ** 1.73920

chavuf PB 0.3702 0.0591 39.28 ** 1.44809

chavuf PE 0.2570 0.0334 59.13 ** 1.29300

chavuf PI 0.3369 0.0769 19.18 ** 1.40056

chavuf PR 0.1892 0.0323 34.23 ** 1.20827

chavuf RJ -0.0149 0.0284 0.28 0.98521

128



condicional

chavuf RN 0.1865 0.0577 10.45 ** 1.20500

chavuf RO 0.0844 0.0618 1.86 1.08809

chavuf RR 0.2220 0.0921 5.81 ** 1.24863

chavuf RS 0.3034 0.0289 109.97 ** 1.35444

chavuf SC 0.1270 0.0440 8.32 ** 1.13544

chavuf SE 0.3085 0.0619 24.88 ** 1.36144

chavuf TO 0.8946 0.0725 152.39 ** 2.44641

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


F) Interação com autoridades públicas ou órgãos do governo



condicional

Intercept -5.9456 0.1811 1078.28 ** .

SEXO Homens 0.2947 0.0180 267.73 ** 1.34268

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE 0.1578 0.0039 1627.27 ** 1.17097

IDADE2 -0.0017 0.0001 1127.82 ** 0.99830

edu a1 a 3 -1.0398 0.2239 21.57 ** 0.35353

edu b4 a 7 -0.4939 0.1667 8.78 ** 0.61026

edu c8 a 11 0.5738 0.1601 12.85 ** 1.77505

edu d12 ou mais 1.3631 0.1602 72.36 ** 3.90817

edu ignorado -0.0032 0.2447 0.00 0.99679


CLASSE Classe AB 0.6464 0.0528 150.06 ** 1.90862

CLASSE Classe C 0.2551 0.0514 24.65 ** 1.29055

CLASSE Classe D -0.1602 0.0607 6.96 ** 0.85200

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000


NEW Rural -0.2540 0.0745 11.61 ** 0.77569

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC 0.1006 0.1084 0.86 1.10586

chavuf AL 0.1673 0.1115 2.25 1.18214

chavuf AM -0.3253 0.0804 16.37 ** 0.72232

chavuf AP -0.0255 0.1524 0.03 0.97479

129



condicional

chavuf BA -0.2095 0.0414 25.62 ** 0.81101

chavuf CE -0.3614 0.0508 50.55 ** 0.69671

chavuf DF 0.3040 0.0435 48.84 ** 1.35533

chavuf ES -0.4236 0.0792 28.62 ** 0.65470

chavuf GO -0.1860 0.0534 12.15 ** 0.83028

chavuf MA -0.6952 0.1288 29.11 ** 0.49898

chavuf MG 0.1073 0.0360 8.88 ** 1.11326

chavuf MS 0.0434 0.0665 0.43 1.04438

chavuf MT -0.1003 0.0711 1.99 0.90458

chavuf PA 0.1456 0.0502 8.42 ** 1.15675

chavuf PB 0.2690 0.0787 11.69 ** 1.30865

chavuf PE -0.2560 0.0483 28.08 ** 0.77412

chavuf PI -0.7003 0.1285 29.70 ** 0.49646

chavuf PR 0.0179 0.0415 0.19 1.01808

chavuf RJ -0.0558 0.0377 2.18 0.94576

chavuf RN -0.0559 0.0846 0.44 0.94562

chavuf RO -0.0988 0.0908 1.18 0.90592

chavuf RR 0.1934 0.1211 2.55 1.21338

chavuf RS -0.0059 0.0368 0.03 0.99410

chavuf SC 0.0772 0.0559 1.91 1.08025

chavuf SE 0.4359 0.0785 30.84 ** 1.54629

chavuf TO -0.1996 0.0898 4.94 ** 0.81902

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


G) Leitura de jornais ou revistas



condicional

Intercept -2.3283 0.1001 541.19 ** .

SEXO Homens 0.0787 0.0127 38.21 ** 1.08185

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE 0.0706 0.0025 793.52 ** 1.07313

IDADE2 -0.0009 0.0000 632.08 ** 0.99913

edu a1 a 3 -0.3596 0.0969 13.76 ** 0.69797

edu b4 a 7 0.1153 0.0894 1.66 1.12221

130



condicional

edu c8 a 11 0.7088 0.0881 64.69 ** 2.03153

edu d12 ou mais 1.2995 0.0889 213.70 ** 3.66763

edu ignorado 0.3689 0.1300 8.06 ** 1.44613


CLASSE Classe AB 0.7541 0.0308 599.74 ** 2.12565

CLASSE Classe C 0.4679 0.0275 288.73 ** 1.59663

CLASSE Classe D 0.0864 0.0306 7.95 ** 1.09025

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000

NEW Metropolitana 0.0200 0.0164 1.49 1.02020

NEW Rural -0.2763 0.0403 46.94 ** 0.75860

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC 0.3358 0.0806 17.37 ** 1.39913

chavuf AL -0.1693 0.0790 4.59 ** 0.84427

chavuf AM -0.3695 0.0502 54.16 ** 0.69107

chavuf AP 0.4142 0.1043 15.77 ** 1.51313

chavuf BA 0.0272 0.0279 0.95 1.02755

chavuf CE -0.1701 0.0324 27.65 ** 0.84356

chavuf DF 0.2000 0.0351 32.39 ** 1.22135

chavuf ES -0.1123 0.0494 5.17 ** 0.89378

chavuf GO -0.3692 0.0359 105.57 ** 0.69131

chavuf MA -0.0481 0.0657 0.54 0.95300

chavuf MG -0.1433 0.0265 29.29 ** 0.86651

chavuf MS -0.0686 0.0469 2.14 0.93370

chavuf MT 0.4977 0.0500 99.21 ** 1.64497

chavuf PA -0.3475 0.0359 93.65 ** 0.70648

chavuf PB -0.2720 0.0567 23.02 ** 0.76186

chavuf PE -0.4081 0.0326 156.49 ** 0.66488

chavuf PI 0.0809 0.0717 1.27 1.08424

chavuf PR -0.1871 0.0307 37.13 ** 0.82935

chavuf RJ 0.0852 0.0278 9.38 ** 1.08894

chavuf RN -0.0500 0.0559 0.80 0.95123

chavuf RO 0.2194 0.0600 13.36 ** 1.24534

chavuf RR 0.3416 0.0878 15.13 ** 1.40718

chavuf RS -0.2265 0.0273 68.73 ** 0.79730

chavuf SC 0.0541 0.0418 1.67 1.05555

131



condicional

chavuf SE -0.0520 0.0588 0.78 0.94935

chavuf TO -0.0300 0.0593 0.26 0.97044

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


H) Atividades de lazer



condicional

Intercept 2.6014 0.1031 636.58 ** .

SEXO Homens 0.4696 0.0138 1164.08 ** 1.59930

SEXO Mulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000

IDADE -0.1196 0.0027 2007.54 ** 0.88729

IDADE2 0.0008 0.0000 489.16 ** 1.00080

edu a1 a 3 -0.4294 0.0974 19.42 ** 0.65089

edu b4 a 7 -0.0294 0.0915 0.10 0.97102

edu c8 a 11 0.2837 0.0901 9.91 ** 1.32802

edu d12 ou mais 0.4293 0.0909 22.32 ** 1.53623

edu ignorado 0.0771 0.1355 0.32 1.08014


CLASSE Classe AB 0.7177 0.0318 508.16 ** 2.04974

CLASSE Classe C 0.4357 0.0277 246.70 ** 1.54602

CLASSE Classe D 0.0619 0.0303 4.18 ** 1.06385

CLASSE Classe E 0.0000 0.0000 . 1.00000


NEW Rural -0.8379 0.0387 467.81 ** 0.43260

NEW Urbana 0.0000 0.0000 . 1.00000

chavuf AC -0.2956 0.0837 12.47 ** 0.74411

chavuf AL -0.5413 0.0793 46.65 ** 0.58197

chavuf AM -0.3432 0.0517 44.11 ** 0.70948

chavuf AP 0.0295 0.1145 0.07 1.02993

chavuf BA -0.0279 0.0305 0.84 0.97244

chavuf CE -0.1786 0.0351 25.86 ** 0.83645

chavuf DF -0.2542 0.0375 45.96 ** 0.77556

chavuf ES -0.1005 0.0528 3.62 0.90440

chavuf GO -0.2550 0.0380 45.06 ** 0.77491

132



condicional

chavuf MA -0.0480 0.0708 0.46 0.95318

chavuf MG -0.1442 0.0288 25.05 ** 0.86572

chavuf MS -0.1448 0.0498 8.44 ** 0.86521

chavuf MT 0.1473 0.0550 7.18 ** 1.15868

chavuf PA -0.2869 0.0382 56.43 ** 0.75062

chavuf PB -0.2715 0.0578 22.04 ** 0.76223

chavuf PE -0.2022 0.0346 34.17 ** 0.81697

chavuf PI -0.3302 0.0743 19.73 ** 0.71876

chavuf PR -0.0558 0.0338 2.72 0.94577

chavuf RJ -0.0428 0.0303 1.99 0.95814

chavuf RN -0.4152 0.0571 52.95 ** 0.66022

chavuf RO 0.1826 0.0678 7.25 ** 1.20030

chavuf RR -0.4522 0.0900 25.27 ** 0.63623

chavuf RS -0.1031 0.0299 11.89 ** 0.90207

chavuf SC 0.1424 0.0466 9.34 ** 1.15303

chavuf SE -0.0084 0.0631 0.02 0.99168

chavuf TO -0.5501 0.0606 82.52 ** 0.57692

chavuf zSP 0.0000 0.0000 . 1.00000


133

Modelos Multivariados de Despesas

A) Despesas Digitais

Data Summary

Number of Observations 95821

Mean of LND0 3.08216

Sum of LND0 295335.9

Fit Statistics

R-square 0.4294

Root MSE 0.9071

Denominator DF 95820

Class Level Information

Class Variable Label Levels Values

SEXO 2 Feminino Masculino

V0520 Cor/Raça 6 1_Branca 3_Amarela 4_Parda 5_Indígena 6_Ignorada 9_Preta

fxage3 Faixas etárias 7 10 a 19 20 a 29 30 a 39 40 a 49 50 a 59 60 a 64 65 ou mais

Fanoest Anos de estudo 5 2_4 a 7 3_8 a 11 4_12 ou mais 5_ignorado 9_Sem instrução ou até 3 anos

posocup Posição na ocupação

10 99 Aprendiz ou Estagiário Conta-Própria Empregado Doméstico Empregado Privado Empregado Público Empregado Temporário na Área Rural Empregador Não-Remunerado em Ajuda a Membro do Domicílio Trabalhador na Produção para o Próprio Consumo

CLASSE Classe social 4 Classe AB Classe C Classe D Classe E

cartao Tem cartao de credito

2 Sim ZNão

REG_DOM Área - com área urbana fragmentada

4 1_Capital 2_Área metropolinata (não capital) 3_Área urbana não metropolinata 4_Área rural

UF 27 AC AL AM AP BA CE DF ES GO MA MG MS MT PA PB PE PI PR RJ RN RO RR RS SC SE TO ZSP

anoo 2 a2009 z2003

134

Tests of Model Effects

Effect Num DF F Value Pr > F

Model 86 866.74 <.0001

Intercept 1 24464.9 <.0001

SEXO 1 9.43 0.0021

V0520 5 37.54 <.0001

fxage3 6 162.23 <.0001

Fanoest 4 793.64 <.0001

posocup 9 45.56 <.0001

npes 1 3673.64 <.0001

CLASSE 3 4189.35 <.0001

cartao 1 978.03 <.0001

REG_DOM 3 397.16 <.0001

UF 26 46.71 <.0001

anoo 1 1378.87 <.0001

UF*anoo 26 24.14 <.0001

Note: The denominator degrees of freedom for the F tests is 95820.

Estimated Regression Coefficients

Parameter Estimate Standard

Error t Value Pr > |t|

Intercept 2.3409623 0.04189643 55.87 <.0001

SEXO Feminino 0.0189097 0.00615800 3.07 0.0021

SEXO Masculino 0.0000000 0.00000000 . .

V0520 1_Branca 0.1068665 0.01265880 8.44 <.0001

V0520 3_Amarela 0.1742912 0.04030217 4.32 <.0001

V0520 4_Parda 0.0218282 0.01252777 1.74 0.0814

V0520 5_Indígena 0.0286058 0.06204884 0.46 0.6448

V0520 6_Ignorada 0.0520281 0.06660305 0.78 0.4347

V0520 9_Preta 0.0000000 0.00000000 . .

fxage3 10 a 19 -0.2060682 0.02021671 -10.19 <.0001

fxage3 20 a 29 -0.2834972 0.01774160 -15.98 <.0001

fxage3 30 a 39 -0.3134079 0.01738906 -18.02 <.0001

fxage3 40 a 49 -0.1646072 0.01724436 -9.55 <.0001

fxage3 50 a 59 -0.0613727 0.01767271 -3.47 0.0005

135




fxage3 60 a 64 -0.0043692 0.02261358 -0.19 0.8468

fxage3 65 ou mais 0.0000000 0.00000000 . .

Fanoest 2_4 a 7 0.1099339 0.01061190 10.36 <.0001

Fanoest 3_8 a 11 0.3188079 0.01065292 29.93 <.0001

Fanoest 4_12 ou mais 0.6820081 0.01336198 51.04 <.0001

Fanoest 5_ignorado 0.3928046 0.02437649 16.11 <.0001

Fanoest 9_Sem instrução ou até 3 anos 0.0000000 0.00000000 . .

posocup 99 0.2371191 0.05397018 4.39 <.0001

posocup Aprendiz ou Estagiário 0.3100335 0.07561113 4.10 <.0001

posocup Conta-Própria 0.1343945 0.02921634 4.60 <.0001

posocup Empregado Doméstico -0.0089677 0.03081837 -0.29 0.7711

posocup Empregado Privado 0.1249452 0.02931777 4.26 <.0001

posocup Empregado Público 0.1097693 0.02997908 3.66 0.0003

posocup Empregado Temporário na Área Rural -0.0757059 0.04297653 -1.76 0.0781

posocup Empregador 0.3690579 0.03318020 11.12 <.0001

posocup Não-Remunerado em Ajuda a Membro do Domicílio 0.0938940 0.03286859 2.86 0.0043

posocup Trabalhador na Produção para o Próprio Consumo 0.0000000 0.00000000 . .

npes -0.1140178 0.00188115 -60.61 <.0001

CLASSE Classe AB 1.5499847 0.02064579 75.08 <.0001

CLASSE Classe C 0.8175075 0.01885950 43.35 <.0001

CLASSE Classe D 0.2712991 0.01945635 13.94 <.0001

CLASSE Classe E 0.0000000 0.00000000 . .

cartao Sim 0.2169910 0.00693849 31.27 <.0001

cartao ZNão 0.0000000 0.00000000 . .

REG_DOM 1_Capital 0.3686036 0.01068039 34.51 <.0001

REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.2569833 0.01369235 18.77 <.0001

REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.2470187 0.00963123 25.65 <.0001

REG_DOM 4_Área rural 0.0000000 0.00000000 . .

UF AC -0.2264953 0.04111820 -5.51 <.0001

UF AL -0.1117716 0.02641817 -4.23 <.0001

UF AM -0.2270177 0.04609763 -4.92 <.0001

UF AP -0.3629414 0.05633789 -6.44 <.0001

UF BA -0.1027609 0.02938240 -3.50 0.0005

UF CE -0.1026247 0.02866529 -3.58 0.0003

UF DF 0.1564657 0.02857764 5.48 <.0001

UF ES -0.0604635 0.02342275 -2.58 0.0098

136




UF GO -0.1931678 0.02629946 -7.34 <.0001

UF MA -0.2890057 0.03528299 -8.19 <.0001

UF MG -0.0729830 0.02340267 -3.12 0.0018

UF MS -0.1369232 0.02452867 -5.58 <.0001

UF MT -0.1338478 0.02801214 -4.78 <.0001

UF PA -0.2206574 0.03817532 -5.78 <.0001

UF PB -0.0757043 0.02779686 -2.72 0.0065

UF PE -0.1638718 0.03157148 -5.19 <.0001

UF PI -0.1500229 0.02766402 -5.42 <.0001

UF PR -0.2248389 0.02303234 -9.76 <.0001

UF RJ 0.0736713 0.02942214 2.50 0.0123

UF RN -0.1733499 0.03216003 -5.39 <.0001

UF RO -0.1442033 0.03486866 -4.14 <.0001

UF RR -0.0722284 0.04818271 -1.50 0.1339

UF RS -0.2234980 0.02683604 -8.33 <.0001

UF SC -0.1240789 0.02382103 -5.21 <.0001

UF SE -0.0183113 0.03458591 -0.53 0.5965

UF TO 0.0615017 0.04131008 1.49 0.1365

UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .

anoo a2009 -0.1387165 0.02084352 -6.66 <.0001

anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AC a2009 -0.1136771 0.05144405 -2.21 0.0271

UF*anoo AC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AL a2009 -0.3070359 0.03493507 -8.79 <.0001

UF*anoo AL z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AM a2009 -0.0484996 0.05694077 -0.85 0.3944

UF*anoo AM z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AP a2009 0.0092116 0.06983896 0.13 0.8951

UF*anoo AP z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo BA a2009 -0.1911111 0.03632577 -5.26 <.0001

UF*anoo BA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo CE a2009 -0.4360171 0.03793843 -11.49 <.0001

UF*anoo CE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo DF a2009 -0.1874637 0.04234652 -4.43 <.0001

UF*anoo DF z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ES a2009 0.0220131 0.03108223 0.71 0.4788

137




UF*anoo ES z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo GO a2009 -0.0151099 0.03384115 -0.45 0.6552

UF*anoo GO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MA a2009 0.0442060 0.04377348 1.01 0.3126

UF*anoo MA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MG a2009 0.0094500 0.02930638 0.32 0.7471

UF*anoo MG z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MS a2009 -0.0788090 0.03233437 -2.44 0.0148

UF*anoo MS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MT a2009 -0.0824628 0.03636433 -2.27 0.0234

UF*anoo MT z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PA a2009 -0.1384534 0.04511134 -3.07 0.0021

UF*anoo PA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PB a2009 -0.4074873 0.04091726 -9.96 <.0001

UF*anoo PB z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PE a2009 -0.1996667 0.03866602 -5.16 <.0001

UF*anoo PE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PI a2009 -0.2801074 0.03625561 -7.73 <.0001

UF*anoo PI z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PR a2009 0.0326534 0.03082847 1.06 0.2895

UF*anoo PR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RJ a2009 -0.0239299 0.03818219 -0.63 0.5308

UF*anoo RJ z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RN a2009 -0.2391301 0.04415662 -5.42 <.0001

UF*anoo RN z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RO a2009 -0.2430796 0.05007238 -4.85 <.0001

UF*anoo RO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RR a2009 -0.2761494 0.07030497 -3.93 <.0001

UF*anoo RR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RS a2009 0.0650772 0.03436590 1.89 0.0583

UF*anoo RS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SC a2009 0.0769501 0.03226857 2.38 0.0171

UF*anoo SC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SE a2009 -0.2541956 0.04193800 -6.06 <.0001

UF*anoo SE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo TO a2009 -0.4188773 0.05308854 -7.89 <.0001

138




UF*anoo TO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP a2009 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP z2003 0.0000000 0.00000000 . .


B) Serviços de Telefonia

Data Summary


Mean of LNserv1 2.86199

Sum of LNserv1 243812.6

Fit Statistics

R-square 0.4363

Root MSE 0.7977












2 Sim ZNão




anoo 2 a2009 z2003

139



Model 86 771.51 <.0001

Intercept 1 30258.4 <.0001

SEXO 1 19.20 <.0001

V0520 5 15.81 <.0001

fxage3 6 177.05 <.0001

Fanoest 4 395.75 <.0001

posocup 9 49.08 <.0001

npes 1 6330.97 <.0001

CLASSE 3 2914.44 <.0001

cartao 1 511.81 <.0001

REG_DOM 3 205.46 <.0001

UF 26 49.48 <.0001

anoo 1 8161.17 <.0001

UF*anoo 26 33.00 <.0001





Intercept 2.8735466 0.03881827 74.03 <.0001

SEXO Feminino 0.0252148 0.00575451 4.38 <.0001

SEXO Masculino 0.0000000 0.00000000 . .

V0520 1_Branca 0.0522136 0.01194704 4.37 <.0001

V0520 3_Amarela 0.0759122 0.03893864 1.95 0.0512

V0520 4_Parda 0.0009203 0.01182709 0.08 0.9380

V0520 5_Indígena 0.1465575 0.04953120 2.96 0.0031

V0520 6_Ignorada 0.0836282 0.06025322 1.39 0.1652

V0520 9_Preta 0.0000000 0.00000000 . .

fxage3 10 a 19 -0.2890690 0.01917939 -15.07 <.0001

fxage3 20 a 29 -0.3167647 0.01702381 -18.61 <.0001

fxage3 30 a 39 -0.3429273 0.01667951 -20.56 <.0001

fxage3 40 a 49 -0.2236864 0.01658804 -13.48 <.0001

140




fxage3 50 a 59 -0.0954253 0.01702024 -5.61 <.0001

fxage3 60 a 64 -0.0404861 0.02191381 -1.85 0.0647

fxage3 65 ou mais 0.0000000 0.00000000 . .

Fanoest 2_4 a 7 0.1004608 0.00965550 10.40 <.0001

Fanoest 3_8 a 11 0.2301510 0.00978931 23.51 <.0001

Fanoest 4_12 ou mais 0.4699861 0.01259055 37.33 <.0001



posocup 99 0.1902854 0.04785075 3.98 <.0001

posocup Aprendiz ou Estagiário 0.2466924 0.07338245 3.36 0.0008

posocup Conta-Própria 0.1228357 0.02708318 4.54 <.0001


posocup Empregado Privado 0.1011398 0.02718800 3.72 0.0002



posocup Empregador 0.3694784 0.03111534 11.87 <.0001



npes -0.1408772 0.00177054 -79.57 <.0001

CLASSE Classe AB 1.1776341 0.01859506 63.33 <.0001

CLASSE Classe C 0.5839348 0.01672231 34.92 <.0001

CLASSE Classe D 0.1695907 0.01720239 9.86 <.0001

CLASSE Classe E 0.0000000 0.00000000 . .

cartao Sim 0.1469288 0.00649460 22.62 <.0001

cartao ZNão 0.0000000 0.00000000 . .

REG_DOM 1_Capital 0.2464195 0.00993952 24.79 <.0001

REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.1803659 0.01263098 14.28 <.0001

REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.1618205 0.00894323 18.09 <.0001


UF AC -0.1835223 0.03435698 -5.34 <.0001

UF AL -0.0582741 0.02373701 -2.45 0.0141

UF AM -0.0580231 0.03683223 -1.58 0.1152

UF AP -0.2739286 0.04473600 -6.12 <.0001

UF BA -0.0248384 0.02521545 -0.99 0.3246

UF CE -0.1276654 0.02654873 -4.81 <.0001

UF DF 0.1304032 0.02632243 4.95 <.0001

141




UF ES -0.0549971 0.02013202 -2.73 0.0063

UF GO -0.1960231 0.02358042 -8.31 <.0001

UF MA -0.1401295 0.02811265 -4.98 <.0001

UF MG -0.0956492 0.02121192 -4.51 <.0001

UF MS -0.1158110 0.02174351 -5.33 <.0001

UF MT -0.0796135 0.02560460 -3.11 0.0019

UF PA -0.0489712 0.03317888 -1.48 0.1400

UF PB -0.0956907 0.02483407 -3.85 0.0001

UF PE -0.0419985 0.02523390 -1.66 0.0960

UF PI -0.1332474 0.02368243 -5.63 <.0001

UF PR -0.1909334 0.02016485 -9.47 <.0001

UF RJ 0.1075094 0.02508283 4.29 <.0001

UF RN -0.1459393 0.02730455 -5.34 <.0001

UF RO -0.1171546 0.03338832 -3.51 0.0005

UF RR 0.0647082 0.04158188 1.56 0.1197

UF RS -0.2302943 0.02343843 -9.83 <.0001

UF SC -0.1508912 0.02037010 -7.41 <.0001

UF SE 0.0457262 0.03047120 1.50 0.1335

UF TO 0.0542236 0.03802334 1.43 0.1539

UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .

anoo a2009 -0.4702121 0.01981521 -23.73 <.0001

anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AC a2009 -0.1611185 0.04660177 -3.46 0.0005

UF*anoo AC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AL a2009 -0.2867485 0.03261210 -8.79 <.0001

UF*anoo AL z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AM a2009 -0.0634995 0.04778942 -1.33 0.1839

UF*anoo AM z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AP a2009 0.1198792 0.06037092 1.99 0.0471

UF*anoo AP z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo BA a2009 -0.1954716 0.03382896 -5.78 <.0001

UF*anoo BA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo CE a2009 -0.3924589 0.03599332 -10.90 <.0001

UF*anoo CE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo DF a2009 -0.2022338 0.04049678 -4.99 <.0001

UF*anoo DF z2003 0.0000000 0.00000000 . .

142




UF*anoo ES a2009 0.0832522 0.02906615 2.86 0.0042

UF*anoo ES z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo GO a2009 0.0450558 0.03159413 1.43 0.1538

UF*anoo GO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MA a2009 -0.0519174 0.03862966 -1.34 0.1790

UF*anoo MA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MG a2009 0.0380604 0.02750909 1.38 0.1665

UF*anoo MG z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MS a2009 -0.0720243 0.03052301 -2.36 0.0183

UF*anoo MS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MT a2009 -0.0098836 0.03393171 -0.29 0.7708

UF*anoo MT z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PA a2009 -0.2503553 0.04045531 -6.19 <.0001

UF*anoo PA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PB a2009 -0.3455973 0.03819215 -9.05 <.0001

UF*anoo PB z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PE a2009 -0.3388391 0.03344710 -10.13 <.0001

UF*anoo PE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PI a2009 -0.2070314 0.03286996 -6.30 <.0001

UF*anoo PI z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PR a2009 -0.0881055 0.02931615 -3.01 0.0027

UF*anoo PR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RJ a2009 0.0492053 0.03522736 1.40 0.1625

UF*anoo RJ z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RN a2009 -0.2202661 0.03992703 -5.52 <.0001

UF*anoo RN z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RO a2009 -0.2814051 0.04638106 -6.07 <.0001

UF*anoo RO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RR a2009 -0.2481799 0.06208209 -4.00 <.0001

UF*anoo RR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RS a2009 0.1517419 0.03185126 4.76 <.0001

UF*anoo RS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SC a2009 0.0649952 0.03018732 2.15 0.0313

UF*anoo SC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SE a2009 -0.3807309 0.03896887 -9.77 <.0001

UF*anoo SE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

143




UF*anoo TO a2009 -0.3202805 0.05002588 -6.40 <.0001

UF*anoo TO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP a2009 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP z2003 0.0000000 0.00000000 . .


C) Serviços de Internet

Data Summary


Mean of LNserv2 2.85500

Sum of LNserv2 55998.1

Fit Statistics

R-square 0.4271

Root MSE 0.9308












2 Sim ZNão

144






anoo 2 a2009 z2003



Model 86 177.88 <.0001

Intercept 1 4233.07 <.0001

SEXO 1 6.28 0.0122

V0520 5 9.70 <.0001

fxage3 6 19.46 <.0001

Fanoest 4 114.14 <.0001

posocup 9 11.15 <.0001

npes 1 1772.36 <.0001

CLASSE 3 476.61 <.0001

cartao 1 58.37 <.0001

REG_DOM 3 55.95 <.0001

UF 26 16.86 <.0001

anoo 1 18.87 <.0001

UF*anoo 26 12.36 <.0001





Intercept 2.4225953 0.15494898 15.63 <.0001

SEXO Feminino -0.0343046 0.01368973 -2.51 0.0122

SEXO Masculino 0.0000000 0.00000000 . .

V0520 1_Branca 0.1333909 0.03152089 4.23 <.0001

V0520 3_Amarela 0.1358743 0.08446544 1.61 0.1077

145




V0520 4_Parda 0.0457636 0.03171238 1.44 0.1490

V0520 5_Indígena 0.4388543 0.11993790 3.66 0.0003

V0520 6_Ignorada 0.2056488 0.11878633 1.73 0.0834

V0520 9_Preta 0.0000000 0.00000000 . .

fxage3 10 a 19 -0.3253093 0.04865359 -6.69 <.0001

fxage3 20 a 29 -0.3017710 0.04229438 -7.14 <.0001

fxage3 30 a 39 -0.2531723 0.04159816 -6.09 <.0001

fxage3 40 a 49 -0.2284605 0.04119778 -5.55 <.0001

fxage3 50 a 59 -0.1232920 0.04242360 -2.91 0.0037

fxage3 60 a 64 -0.0253070 0.05478932 -0.46 0.6442

fxage3 65 ou mais 0.0000000 0.00000000 . .

Fanoest 2_4 a 7 0.1017732 0.03829016 2.66 0.0079

Fanoest 3_8 a 11 0.3010994 0.03652863 8.24 <.0001

Fanoest 4_12 ou mais 0.5708040 0.03867007 14.76 <.0001



posocup 99 0.1018365 0.16258343 0.63 0.5311


posocup Conta-Própria 0.1698915 0.13166475 1.29 0.1969





posocup Empregador 0.3000207 0.13398866 2.24 0.0252



npes -0.1934317 0.00459464 -42.10 <.0001

CLASSE Classe AB 1.0414709 0.06723879 15.49 <.0001

CLASSE Classe C 0.5098652 0.06522414 7.82 <.0001

CLASSE Classe D -0.0413046 0.06839146 -0.60 0.5459

CLASSE Classe E 0.0000000 0.00000000 . .

cartao Sim 0.1167099 0.01527621 7.64 <.0001

cartao ZNão 0.0000000 0.00000000 . .

REG_DOM 1_Capital 0.2153202 0.02644989 8.14 <.0001

REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.0340959 0.03491382 0.98 0.3288

REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.0159986 0.02527571 0.63 0.5268

146





UF AC -0.1590207 0.17344011 -0.92 0.3592

UF AL -0.1791378 0.06353735 -2.82 0.0048

UF AM 0.1356398 0.10358740 1.31 0.1904

UF AP -0.7505338 0.34892107 -2.15 0.0315

UF BA 0.0251109 0.07768938 0.32 0.7465

UF CE -0.2054452 0.10584808 -1.94 0.0523

UF DF 0.1098073 0.07292046 1.51 0.1321

UF ES -0.2261125 0.07147726 -3.16 0.0016

UF GO -0.2372425 0.10545472 -2.25 0.0245

UF MA -0.2173415 0.12683056 -1.71 0.0866

UF MG -0.0374648 0.06518631 -0.57 0.5655

UF MS -0.3458749 0.08477882 -4.08 <.0001

UF MT -0.1275740 0.09054828 -1.41 0.1589

UF PA 0.3006555 0.10589435 2.84 0.0045

UF PB -0.1853487 0.09875216 -1.88 0.0605

UF PE -0.5805671 0.10949214 -5.30 <.0001

UF PI -0.1094135 0.12222337 -0.90 0.3707

UF PR -0.0398068 0.06902138 -0.58 0.5641

UF RJ 0.1650691 0.06156669 2.68 0.0073

UF RN -0.4319564 0.10658629 -4.05 <.0001

UF RO -0.0511563 0.12170550 -0.42 0.6743

UF RR -0.1585342 0.18937249 -0.84 0.4025

UF RS -0.1289486 0.07399293 -1.74 0.0814

UF SC -0.2953142 0.07899797 -3.74 0.0002

UF SE 0.1000287 0.08730865 1.15 0.2519

UF TO -0.0269273 0.25516463 -0.11 0.9160

UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .

anoo a2009 0.3671598 0.04924290 7.46 <.0001

anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AC a2009 -0.5416902 0.18845593 -2.87 0.0041

UF*anoo AC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AL a2009 -0.3255288 0.08863242 -3.67 0.0002

UF*anoo AL z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AM a2009 -0.4883356 0.11466164 -4.26 <.0001

UF*anoo AM z2003 0.0000000 0.00000000 . .

147




UF*anoo AP a2009 0.5023041 0.35674071 1.41 0.1591

UF*anoo AP z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo BA a2009 -0.7551942 0.08724766 -8.66 <.0001

UF*anoo BA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo CE a2009 -0.7387205 0.11954237 -6.18 <.0001

UF*anoo CE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo DF a2009 -0.1992934 0.08668761 -2.30 0.0215

UF*anoo DF z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ES a2009 0.1502924 0.07960964 1.89 0.0591

UF*anoo ES z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo GO a2009 -0.1186733 0.11229007 -1.06 0.2906

UF*anoo GO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MA a2009 -0.2281429 0.13374411 -1.71 0.0881

UF*anoo MA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MG a2009 -0.1580492 0.07250082 -2.18 0.0293

UF*anoo MG z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MS a2009 0.1337571 0.09458380 1.41 0.1573

UF*anoo MS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MT a2009 -0.0250120 0.09938747 -0.25 0.8013

UF*anoo MT z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PA a2009 -0.8164611 0.12022289 -6.79 <.0001

UF*anoo PA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PB a2009 -0.4725271 0.11581761 -4.08 <.0001

UF*anoo PB z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PE a2009 -0.1104413 0.12045019 -0.92 0.3592

UF*anoo PE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PI a2009 -0.7998586 0.13257322 -6.03 <.0001

UF*anoo PI z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PR a2009 -0.0128152 0.07959272 -0.16 0.8721

UF*anoo PR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RJ a2009 -0.2531629 0.07398763 -3.42 0.0006

UF*anoo RJ z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RN a2009 -0.2473464 0.12040104 -2.05 0.0400

UF*anoo RN z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RO a2009 -0.0502190 0.13648357 -0.37 0.7129

UF*anoo RO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

148




UF*anoo RR a2009 -0.1234718 0.21537088 -0.57 0.5664

UF*anoo RR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RS a2009 0.0026200 0.08447379 0.03 0.9753

UF*anoo RS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SC a2009 0.1229853 0.08795318 1.40 0.1620

UF*anoo SC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SE a2009 -0.8078247 0.10069191 -8.02 <.0001

UF*anoo SE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo TO a2009 -0.4981209 0.26482008 -1.88 0.0600

UF*anoo TO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP a2009 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP z2003 0.0000000 0.00000000 . .


D) Equipamentos de Telefonia

Data Summary


Mean of LNequip1 1.57456

Sum of LNequip1 70929.1

Fit Statistics

R-square 0.1663

Root MSE 1.0566


149











2 Sim ZNão




anoo 2 a2009 z2003



Model 86 104.21 <.0001

Intercept 1 2673.82 <.0001

SEXO 1 0.02 0.9017

V0520 5 1.19 0.3134

fxage3 6 15.50 <.0001

Fanoest 4 23.45 <.0001

posocup 9 6.65 <.0001

npes 1 2393.76 <.0001

CLASSE 3 461.08 <.0001

cartao 1 122.24 <.0001

REG_DOM 3 0.55 0.6511

UF 26 10.43 <.0001

anoo 1 0.79 0.3745

UF*anoo 26 7.98 <.0001


150




Intercept 1.3401923 0.06827185 19.63 <.0001

SEXO Feminino -0.0012950 0.01048265 -0.12 0.9017

SEXO Masculino 0.0000000 0.00000000 . .

V0520 1_Branca 0.0251948 0.02081627 1.21 0.2262

V0520 3_Amarela 0.0868769 0.08649130 1.00 0.3152

V0520 4_Parda 0.0202888 0.02015221 1.01 0.3140

V0520 5_Indígena -0.0337277 0.09758611 -0.35 0.7296

V0520 6_Ignorada -0.2075247 0.12163499 -1.71 0.0880

V0520 9_Preta 0.0000000 0.00000000 . .

fxage3 10 a 19 0.0545621 0.03613464 1.51 0.1311

fxage3 20 a 29 0.0111667 0.03330365 0.34 0.7374

fxage3 30 a 39 -0.0990733 0.03296516 -3.01 0.0027

fxage3 40 a 49 -0.0270409 0.03294711 -0.82 0.4118

fxage3 50 a 59 -0.0099282 0.03390900 -0.29 0.7697

fxage3 60 a 64 0.0142038 0.04486864 0.32 0.7516

fxage3 65 ou mais 0.0000000 0.00000000 . .

Fanoest 2_4 a 7 0.0195673 0.01695114 1.15 0.2484

Fanoest 3_8 a 11 0.1233409 0.01705622 7.23 <.0001

Fanoest 4_12 ou mais 0.1601795 0.02263589 7.08 <.0001

Fanoest 5_ignorado 0.0819312 0.04436614 1.85 0.0648


posocup 99 0.0362359 0.11546994 0.31 0.7537

posocup Aprendiz ou Estagiário -0.2133135 0.12203674 -1.75 0.0805

posocup Conta-Própria -0.0557444 0.03823795 -1.46 0.1449



posocup Empregado Público -0.0575304 0.03985051 -1.44 0.1488



posocup Não-Remunerado em Ajuda a Membro do Domicílio -0.0448656 0.04413364 -1.02 0.3094


npes -0.1461822 0.00298782 -48.93 <.0001

CLASSE Classe AB 0.9114329 0.03124997 29.17 <.0001

CLASSE Classe C 0.5676605 0.02753637 20.61 <.0001

CLASSE Classe D 0.2262550 0.02800882 8.08 <.0001

151




CLASSE Classe E 0.0000000 0.00000000 . .

cartao Sim 0.1324638 0.01198113 11.06 <.0001

cartao ZNão 0.0000000 0.00000000 . .

REG_DOM 1_Capital 0.0172350 0.01740692 0.99 0.3221

REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.0032381 0.02237278 0.14 0.8849



UF AC -0.0030505 0.10825484 -0.03 0.9775

UF AL 0.3567492 0.05381742 6.63 <.0001

UF AM -0.0142874 0.08222943 -0.17 0.8621

UF AP 0.3623166 0.12158705 2.98 0.0029

UF BA 0.1070506 0.05407594 1.98 0.0478

UF CE 0.3092581 0.06193903 4.99 <.0001

UF DF 0.4155022 0.06524552 6.37 <.0001

UF ES 0.0698159 0.04821149 1.45 0.1476

UF GO 0.2494411 0.05257582 4.74 <.0001

UF MA -0.1251252 0.06723578 -1.86 0.0628

UF MG 0.0980395 0.05164717 1.90 0.0577

UF MS 0.1474021 0.05596667 2.63 0.0084

UF MT 0.0874845 0.05863725 1.49 0.1357

UF PA 0.2086000 0.06182847 3.37 0.0007

UF PB 0.2429775 0.05865313 4.14 <.0001

UF PE 0.2182632 0.05537133 3.94 <.0001

UF PI 0.1954038 0.06111041 3.20 0.0014

UF PR -0.0038539 0.05482621 -0.07 0.9440

UF RJ 0.1840625 0.05743167 3.20 0.0014

UF RN 0.0996257 0.06918003 1.44 0.1498

UF RO 0.3095440 0.06288579 4.92 <.0001

UF RR 0.2396995 0.07890955 3.04 0.0024

UF RS 0.1313121 0.05459933 2.41 0.0162

UF SC -0.0873469 0.05758947 -1.52 0.1293

UF SE 0.5097106 0.07022614 7.26 <.0001

UF TO 0.0292471 0.07742573 0.38 0.7056

UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .

anoo a2009 0.1312861 0.04552823 2.88 0.0039

anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .

152




UF*anoo AC a2009 0.0624674 0.11619863 0.54 0.5909

UF*anoo AC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AL a2009 -0.2360430 0.06805832 -3.47 0.0005

UF*anoo AL z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AM a2009 -0.1473823 0.10627938 -1.39 0.1655

UF*anoo AM z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AP a2009 -0.2551917 0.13868702 -1.84 0.0658

UF*anoo AP z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo BA a2009 -0.1505626 0.06245034 -2.41 0.0159

UF*anoo BA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo CE a2009 -0.2339605 0.07196827 -3.25 0.0012

UF*anoo CE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo DF a2009 -0.5714711 0.08440796 -6.77 <.0001

UF*anoo DF z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ES a2009 -0.0515233 0.06068847 -0.85 0.3959

UF*anoo ES z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo GO a2009 -0.2535080 0.06576498 -3.85 0.0001

UF*anoo GO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MA a2009 0.2811358 0.07786763 3.61 0.0003

UF*anoo MA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MG a2009 -0.0092344 0.06117693 -0.15 0.8800

UF*anoo MG z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MS a2009 -0.0926844 0.06716879 -1.38 0.1676

UF*anoo MS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MT a2009 -0.0322694 0.07731268 -0.42 0.6764

UF*anoo MT z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PA a2009 -0.2200197 0.07163828 -3.07 0.0021

UF*anoo PA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PB a2009 -0.2654268 0.07301750 -3.64 0.0003

UF*anoo PB z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PE a2009 -0.1370885 0.06544862 -2.09 0.0362

UF*anoo PE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PI a2009 -0.1455983 0.07132739 -2.04 0.0412

UF*anoo PI z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PR a2009 0.0362002 0.06639212 0.55 0.5856

UF*anoo PR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

153




UF*anoo RJ a2009 -0.1791383 0.07419731 -2.41 0.0158

UF*anoo RJ z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RN a2009 -0.0385669 0.08124717 -0.47 0.6350

UF*anoo RN z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RO a2009 -0.3884349 0.07811962 -4.97 <.0001

UF*anoo RO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RR a2009 -0.1637678 0.10116867 -1.62 0.1055

UF*anoo RR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RS a2009 -0.3925256 0.06636089 -5.92 <.0001

UF*anoo RS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SC a2009 0.0467926 0.06963362 0.67 0.5016

UF*anoo SC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SE a2009 -0.2361906 0.07921559 -2.98 0.0029

UF*anoo SE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo TO a2009 -0.0820798 0.08859285 -0.93 0.3542

UF*anoo TO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP a2009 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP z2003 0.0000000 0.00000000 . .


E) Equipamentos de Informática

Data Summary


Mean of LNequip2 3.19859

Sum of LNequip2 33329.3

Fit Statistics

R-square 0.2260

Root MSE 0.9695


154











2 Sim ZNão




anoo 2 a2009 z2003



Model 86 38.55 <.0001

Intercept 1 2143.13 <.0001

SEXO 1 1.19 0.2764

V0520 5 4.30 0.0007

fxage3 6 0.82 0.5539

Fanoest 4 16.10 <.0001

posocup 9 3.15 0.0008

npes 1 1315.93 <.0001

CLASSE 3 46.79 <.0001

cartao 1 0.95 0.3301

REG_DOM 3 1.74 0.1556

UF 26 5.93 <.0001

anoo 1 113.48 <.0001

UF*anoo 26 3.63 <.0001


155




Intercept 3.3848341 0.26033398 13.00 <.0001

SEXO Feminino -0.0213303 0.01959430 -1.09 0.2764

SEXO Masculino 0.0000000 0.00000000 . .

V0520 1_Branca 0.1390432 0.04121712 3.37 0.0007

V0520 3_Amarela 0.2752296 0.11838057 2.32 0.0201

V0520 4_Parda 0.0894752 0.04156281 2.15 0.0314

V0520 5_Indígena 0.1830535 0.13012498 1.41 0.1595

V0520 6_Ignorada -0.3129430 0.18854080 -1.66 0.0970

V0520 9_Preta 0.0000000 0.00000000 . .

fxage3 10 a 19 -0.1049475 0.07102109 -1.48 0.1395

fxage3 20 a 29 -0.1082128 0.06428442 -1.68 0.0923

fxage3 30 a 39 -0.0982773 0.06341877 -1.55 0.1213

fxage3 40 a 49 -0.1129749 0.06314137 -1.79 0.0736

fxage3 50 a 59 -0.0792566 0.06622180 -1.20 0.2314

fxage3 60 a 64 -0.0200686 0.09118009 -0.22 0.8258

fxage3 65 ou mais 0.0000000 0.00000000 . .

Fanoest 2_4 a 7 0.1202385 0.05727544 2.10 0.0358

Fanoest 3_8 a 11 0.2047502 0.05405795 3.79 0.0002

Fanoest 4_12 ou mais 0.3444823 0.05665488 6.08 <.0001

Fanoest 5_ignorado 0.2452362 0.08952221 2.74 0.0062


posocup 99 -0.1483741 0.28257915 -0.53 0.5995


posocup Conta-Própria 0.1499476 0.15389154 0.97 0.3299

posocup Empregado Doméstico 0.0676681 0.15743717 0.43 0.6673







npes -0.2315040 0.00638179 -36.28 <.0001

CLASSE Classe AB 0.8151066 0.19471911 4.19 <.0001

CLASSE Classe C 0.5785780 0.19434011 2.98 0.0029

CLASSE Classe D 0.3792549 0.20419163 1.86 0.0633

156




CLASSE Classe E 0.0000000 0.00000000 . .

cartao Sim 0.0201990 0.02073749 0.97 0.3301

cartao ZNão 0.0000000 0.00000000 . .

REG_DOM 1_Capital 0.0641587 0.03639868 1.76 0.0780

REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) -0.0031136 0.04825078 -0.06 0.9485



UF AC 1.0454355 0.32167764 3.25 0.0012

UF AL -0.1261127 0.14406324 -0.88 0.3814

UF AM -0.0048216 0.14779977 -0.03 0.9740

UF AP 0.5786535 0.13755121 4.21 <.0001

UF BA -0.2286193 0.13647976 -1.68 0.0939

UF CE -0.3248551 0.18479570 -1.76 0.0788

UF DF -0.0058672 0.16804998 -0.03 0.9721

UF ES 0.0647683 0.10571661 0.61 0.5401

UF GO 0.0529721 0.11196009 0.47 0.6361

UF MA 0.1682553 0.14556370 1.16 0.2478

UF MG -0.2205946 0.09948753 -2.22 0.0266

UF MS -0.0767909 0.11408047 -0.67 0.5009

UF MT 0.1954781 0.14857293 1.32 0.1883

UF PA -0.1398417 0.15930570 -0.88 0.3801

UF PB 0.2902032 0.10789142 2.69 0.0072

UF PE -0.2353086 0.13979815 -1.68 0.0924

UF PI -0.2823049 0.15219578 -1.85 0.0636

UF PR -0.4764800 0.12224460 -3.90 <.0001

UF RJ -0.2598009 0.13103473 -1.98 0.0474

UF RN 0.0924694 0.14377559 0.64 0.5201

UF RO -0.7342876 0.28197974 -2.60 0.0092

UF RR 0.0348158 0.25897612 0.13 0.8931

UF RS 0.2101827 0.10226561 2.06 0.0399

UF SC -0.1840353 0.12697272 -1.45 0.1473

UF SE -0.1811609 0.24001254 -0.75 0.4504

UF TO -0.4689247 0.36347468 -1.29 0.1970

UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .

anoo a2009 -0.6005608 0.06655963 -9.02 <.0001

anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .

157




UF*anoo AC a2009 -0.9032694 0.33032633 -2.73 0.0063

UF*anoo AC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AL a2009 0.3311764 0.16369112 2.02 0.0431

UF*anoo AL z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AM a2009 -0.1034651 0.20441288 -0.51 0.6128

UF*anoo AM z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo AP a2009 -0.2654497 0.16255358 -1.63 0.1025

UF*anoo AP z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo BA a2009 0.4551961 0.14431180 3.15 0.0016

UF*anoo BA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo CE a2009 0.2102793 0.20661763 1.02 0.3088

UF*anoo CE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo DF a2009 0.3258311 0.17835142 1.83 0.0677

UF*anoo DF z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ES a2009 0.0705060 0.11649183 0.61 0.5450

UF*anoo ES z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo GO a2009 0.2755760 0.12393337 2.22 0.0262

UF*anoo GO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MA a2009 0.0883703 0.16238843 0.54 0.5863

UF*anoo MA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MG a2009 0.4433143 0.10697758 4.14 <.0001

UF*anoo MG z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MS a2009 0.1361453 0.12749010 1.07 0.2856

UF*anoo MS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo MT a2009 0.0857620 0.16003609 0.54 0.5920

UF*anoo MT z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PA a2009 0.3819981 0.16983817 2.25 0.0245

UF*anoo PA z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PB a2009 0.1170191 0.12226848 0.96 0.3386

UF*anoo PB z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PE a2009 0.2739417 0.15332801 1.79 0.0740

UF*anoo PE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PI a2009 0.3549974 0.16280499 2.18 0.0292

UF*anoo PI z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo PR a2009 0.4429155 0.13093928 3.38 0.0007

UF*anoo PR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

158




UF*anoo RJ a2009 0.4408501 0.14629322 3.01 0.0026

UF*anoo RJ z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RN a2009 -0.1119497 0.15892687 -0.70 0.4812

UF*anoo RN z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RO a2009 0.9681808 0.29371974 3.30 0.0010

UF*anoo RO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RR a2009 0.4239584 0.27225868 1.56 0.1195

UF*anoo RR z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo RS a2009 -0.1502154 0.12045559 -1.25 0.2124

UF*anoo RS z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SC a2009 0.3780138 0.13552258 2.79 0.0053

UF*anoo SC z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo SE a2009 0.4873901 0.24558558 1.98 0.0472

UF*anoo SE z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo TO a2009 1.0356405 0.36927291 2.80 0.0050

UF*anoo TO z2003 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP a2009 0.0000000 0.00000000 . .

UF*anoo ZSP z2003 0.0000000 0.00000000 . .


159

ZOOM MAPA DO ACESSO DOMICILIAR A COMPUTADOR COM INT ERNET

Pessoas com 15 ou mais anos de idade - Mundo

2010

A c e s s o I n t e r n e t 2 0 1 00 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0N o D a t a


Mapa de Acesso a Computador com Internet em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)

A c e s s o C o m p u t a d o r c o m I n t e r n e t0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


160

Mapa de Acesso a Computador com Internet em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)



Mapa de Acesso a Computador com Internet em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Estado RJ

A c e s s o C o m p u t a d o r c o m i n t e r n e t0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


161

Mapa de Acesso a Computador com Internet em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Município RJ



162

Mapa de Acesso a Computador em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)

A c e s s o C o m p u t a d o r0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


Mapa de Acesso a Telefone Fixo em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)

A c e s s o T e l e f o n e F i x o0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


163

Mapa de Acesso a Telefone Celular em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)

A c e s s o C e l u l a r 0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


164

Mapa de Acesso a Computador em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)



Mapa de Acesso a Telefone Fixo em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)



165

Mapa de Acesso a Telefone Celular em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais)

A c e s s o C e l u l a r 0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


166

Mapa de Acesso a Computador em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Estado RJ



Mapa de Acesso a Telefone Fixo em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Estado RJ

T e m T e l e f o n e F i x o0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


167

Mapa de Acesso a Telefone Celular em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Estado RJ

T e m C e l u l a r0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


Mapa Fluminense de Inclusão Digital por Municípios– ITICC

I T I C G e r a l 2 0 1 00 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


168

Mapa de Acesso a Computador em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Município RJ



Mapa de Acesso a Telefone Fixo em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Município RJ



169

Mapa de Acesso a Telefone Celular em 2010 (Pessoas com 15 anos ou mais) – Município RJ

A c e s s o C e l u l a r0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


Mapa Carioca de Inclusão Digital por Municípios– ITICC

I T I C G e r a l 2 0 1 00 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


170

ZOOM GEOGRÁFICO MEDIDAS SEM CELULAR

Mapa Mundial de Inclusão Digital – ITIC (sem celular)

I T I C s e m C e l u l a r0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0N o D a t a


Mapa Brasileiro de Inclusão Digital por Estados– ITIC (sem celular)

I T I C s e m C e l u l a r 2 0 1 00 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


171

Mapa Brasileiro de Inclusão Digital por Municípios – ITIC (sem celular)

I T I C s e m C e l u l a r0 - 1 2 . 51 2 . 5 - 2 52 5 - 3 7 . 53 7 . 5 - 5 05 0 - 6 2 . 56 2 . 5 - 7 57 5 - 8 7 . 58 7 . 5 - 1 0 0


Mapa Brasileiro de Inclusão Digital por Municípios – ITIC 2000 (PC peso 2 mimetizando o de cima)

I T I C 2 0 0 0

(

P C p e s o 2

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Cobertura, Capacidades e Conectividade. · é, quais são meios de acompanhar as assimetrias da...

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