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Desigualdade, Qualidade de Moradia e Desenvolvimento Humano nos

Municípios Brasileiros

Dalson Britto Figueiredo Filho1

Renata Mendes Bezerra2

Lucas Emanuel de Oliveira Silva3

Resumo

Esse artigo estima o Índice de Qualidade de Moradia (IQM) para todos os municípios brasileiros

em três diferentes períodos (1991, 2000 e 2010). Em termos substantivos, discutimos como a

desigualdade, a qualidade habitacional e o desenvolvimento humano se relacionam, e,

principalmente, como se distribuem no espaço e no tempo. Metodologicamente, o desenho de

pesquisa combina estatística descritiva, multivariada e análise espacial para examinar dados

secundários disponibilizados pelo Atlas de Desenvolvimento Humano. Os resultados indicam que: (1) a qualidade de moradia no Brasil aumentou, pois o IQM nacional passou de 0,563 em

1991 para 0,652 em 2000 e atingiu 0,747 em 2010; (2) as regiões Norte (53,65%) e Nordeste

(56,56%) apresentaram os maiores crescimentos da qualidade de moradia, mas ainda

permanecem abaixo da média nacional; (3) São Paulo (0,788), Distrito Federal (0,783) e Santa

Catarina (0,772) são os estados com melhores níveis de qualidade habitacional, enquanto

Maranhão (0,420), Acre (0,404) e Amazonas (0,373) demonstram os menores; (4) existe

dependência espacial na distribuição do IQM, e (5) o Índice de Qualidade de Moradia se

correlaciona positivamente com o IDH-M, seguindo as expectativas teóricas. Com esse trabalho,

esperamos auxiliar na elaboração de políticas públicas habitacionais no Brasil.

Palavras-chave: índice de qualidade de moradia; desenvolvimento humano; municípios.

Abstract

This paper estimates a Household Quality Index (HQI) for all Brazilian municipalities during

three different periods (1991, 2000 and 2010). On substantive grounds, we discuss how

inequality, household quality and human development relate to each other, and mainly how they

vary across space and time. Methodologically, the research design combines descriptive

statistics, multivariate statistics and spatial analysis to examine secondary data from the Human

Development Report. The results suggest that: (1) household quality increased from 0,563 in

1991 to 0,652 in 2000 and reached 0,747 in 2010; (2) North (53,65%) and Northeast (56,56%)

showed higher increases in household quality, but they still remain below the national average;

(3) São Paulo (0,788), Distrito Federal (0,783) and Santa Catarina (0,772) are the states which

have better household quality, while Maranhão (0,420), Acre (0,404) and Amazonas (0,373) have the lower indexes; (4) there is spatial dependence in the distribution of the Household

Quality Index and (5) Household Quality Index has a positive correlation with HDI-M, following

theoretical expectations. With this paper we hope to help the conception of household public

policies in Brazil.

Keywords: household quality index; human development; municipalities.

1 Doutor e Professor Adjunto no Departamento de Ciência Política da Universidade Federal de Pernambuco -

UFPE ([email protected]). 2 Mestranda em Ciência Política pela Universidade de São Paulo – USP, bolsista de pesquisa da Capes

([email protected]). 3 Graduando em Ciência Política pela Universidade Federal de Pernambuco – UFPE

([email protected]).

2 I Seminário Internacional de Ciência Política

Universidade Federal do Rio Grande do Sul | Porto Alegre | Set. 2015

The strength of a nation derives from the integrity of the home. Confucius

Uma casa não é uma mercadoria - quatro paredes e um teto.

É um lugar para viver com segurança, paz e dignidade, e um direito de todos os seres humanos. Raquel Rolnik

INTRODUÇÃO

O estabelecimento de uma política urbana efetiva é um dos principais desafios

enfrentados pelos legisladores e gestores governamentais. As dificuldades se tornam ainda

maiores com a limitação dos dados existentes. A falta de informações dificulta a

implementação de políticas públicas, já que seu próprio processo de elaboração depende do

conhecimento acurado da realidade (KHANDKER, KOOLWAL e SAMAD, 2010). Em

segundo lugar, inibe a produção de estudos em perspectiva comparada, restringindo a

difusão de práticas institucionais eficientes (GERTLER et al, 2011). Por fim, a escassez de

dados reduz a transparência das ações públicas, violando o princípio da publicidade4. Em

conjunto, esses obstáculos comprometem a efetividade das ações governamentais.

O foco deste trabalho repousa sobre a qualidade das condições habitacionais das

famílias brasileiras. Nosso objetivo é analisar a variação da qualidade da moraria nos

municípios brasileiros em 1991, 2000 e 2010. Metodologicamente, o desenho de pesquisa

combina estatística descritiva, multivariada e análise espacial para examinar dados

secundários disponibilizados pelo Atlas de Desenvolvimento Humano. Em particular,

utilizamos a técnica de análise de componentes principais para estimar o Índice de Qualidade

de Moradia (IQM) a partir de seis variáveis observadas: (1) % da população em domicílios

com água encanada; (2) % da população em domicílios com banheiro e água encanada; (3)

% da população em domicílios com densidade superior a 2 pessoas por dormitório; (4) % da

população em domicílios com coleta de lixo; (5) % da população em domicílios com energia

elétrica e (6) % de pessoa sem domicílios com abastecimento de água e esgotamento

sanitário inadequados.

Em geral, os resultados mostram que a qualidade de moradia melhorou no Brasil ao

longo do período analisado. O IQM nacional passou de 0,563 em 1991 para 0,652 em 2000

e atingiu 0,747 em 2010, o que representa um aumento de 32,68%. Todavia, a presença de

desigualdades regionais ainda é muito marcante. Por exemplo, as regiões Norte e Nordeste

4De acordo com o artigo 37, da Constituição Federal de 1988, os princípios que informam o funcionamento da

administração pública direta e indireta são: legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade e eficiência

(BRASIL, 2014).



possuem uma qualidade de moradia significativamente inferior às demais regiões e à média

nacional. Além disso, os resultados indicam a existência de uma dependência espacial na

distribuição do IQM, ou seja, municípios espacialmente próximos tendem a apresentar

condições habitacionais mais semelhantes do que unidades espaciais mais distantes.

O restante do artigo está estruturado da seguinte forma: a primeira seção discute

brevemente a qualidade da habitação no Brasil, a segunda descreve as principais

características do desenho de pesquisa, a terceira sumariza os resultados e, por fim, a quarta

apresenta as conclusões.

1. A DIMENSÃO QUALITATIVA DA HABITAÇÃO

No Brasil, mesmo com a redução na desigualdade de renda nos últimos anos

(HOFFMAN, 2010), as disparidades locais e regionais ainda permanecem elevadas (CHEIN,

LEMOS e ASSUNÇÃO, 2007; HOFFMAN, 2010; NETTO JÚNIOR e FIGUEIREDO,

2014). Por exemplo, a partir de dados de 1970 a 1995, Magalhães, Hewings e Azzoni (2005)

apontam que existe uma forte concentração regional de renda. A alta correlação espacial

indica que estados menos desenvolvidos estão rodeados por outros que compartilham a

mesma situação econômica. Ampliando essa ideia, Chein, Lemos e Assunção (2007),

analisando os dados dos censos de 1970 a 2000, explicam que a forte desigualdade

econômica ultrapassa as divisões administrativas do território. Eles identificam regiões

homogêneas ou “clubes de convergência” nos quais o desenvolvimento segue determinados

padrões (MAGALHÃES, HEWINGS e AZZONI, 2005).

Um problema decorrente da desigualdade de renda é o fato de que famílias pobres

geralmente vivem em regiões com menos acesso a serviços essenciais (AZONNI et al, 2000).

Por exemplo, Silva e Resende (2005), ao estudar o caso da região Nordeste, sugerem que o

nível de renda por habitante apresenta uma correlação positiva com o acesso a serviços

básicos (educação, saúde, água encanada, etc.). Isso significa que a baixa renda nos

municípios nordestinos está associada à falta de acesso aos serviços públicos. Em nível

nacional, Gonçalves (1998) analisa a distribuição do déficit habitacional5 tanto por nível de

5 Calculado a partir da inadequação, rusticidade e coabitação nos domicílios, com dados da PNAD. Atualmente, a metodologia oficial é definida pela Fundação João Pinheiro (FJP). O déficit é calculado a partir da soma de

quatro componentes: domicílios precários (soma dos domicílios improvisados e dos rústicos), coabitação

familiar (soma dos cômodos e das famílias conviventes secundárias com intenção de constituir um domicílio

exclusivo), ônus excessivo com aluguel urbano e adensamento excessivo de domicílios alugados (FJP, 2013).



renda quanto por unidades da federação. Os resultados seguem as previsões da literatura: o

déficit habitacional afeta diretamente a população de baixa renda e também as regiões mais

pobres do país (Norte e Nordeste). As conclusões em relação ao déficit se assemelham aos

perfis de acesso aos serviços de água e esgoto (GONÇALVES, 1998).

Como explicam Chein, Lemos e Assunção (2007), entre 1970 e 2000, houve um

aumento no acesso da população a serviços de abastecimento de água, rede de esgoto e

energia elétrica. Mas, segundo eles:

As diferenças observadas entre as regiões mais desenvolvidas e menos

desenvolvidas são enormes. Os resultados mostram que o processo de melhoria

nos indicadores econômicos entre 1970 e 2000 ocorreu de forma a manter grande

parte do diferencial já existente em 1970. As exceções se referem aos indicadores

de posição ocupacional e acesso a serviços públicos de iluminação elétrica. Os

indicadores de renda, educação e acesso a demais serviços públicos preservam a

diferença observada em 1970, quando não a ampliam (CHEIN, LEMOS e ASSUNÇÃO, 2007, p.303).

No âmbito urbano, Torres (2004) identifica alguns elementos que explicam o impacto

da segregação residencial sobre a perpetuação da pobreza. Um dos problemas de residir em

áreas mais pobres é a “má qualidade residencial” que oferece riscos ambientais e de saúde

aos moradores, seja pela falta de acesso a serviços públicos (água, saneamento, coleta de

lixo, etc.) e de infraestrutura urbanística, ou pelo risco de inundação ou deslizamentos. Outro

problema é o efeito causado pela vizinhança, pois “[...] o isolamento social presente nas

áreas segregadas tende a contribuir significativamente para a redução das oportunidades das

famílias residentes nesses locais” (TORRES, 2004, p. 41).

A Secretaria de Direitos Humanos da Presidência da República (SDH/PR) define a

moradia adequada como sendo, dentre outros requisitos, o acesso a serviços e infraestrutura

como: água potável, saneamento básico, abastecimento de energia elétrica, coleta de lixo,

instalações sanitárias, etc6. Esses critérios se baseiam nas definições do Comitê sobre os

Direitos Econômicos, Sociais e Culturais (UNITED NATIONS, 1991), que defendem que o

acesso à moradia adequada faz parte do conjunto dos direitos humanos. A falta de serviços

básicos e instalações sanitárias reduz a qualidade de vida, uma vez que aumenta a

vulnerabilidade individual e comunitária a doenças e epidemias (UN-HABITAT, 2009;

RIBEIRO e ALMEIDA, 2012; ALVES e CAVENAGHI, 2005).

6 Para maiores informações sobre adequação de moradias e sobre normas e legislações brasileiras e

internacionais, ver: Direito à moradia adequada. Secretaria Nacional de Promoção e Defesa dos Direitos

Humanos, 2013. Disponível em: <http://www.sdh.gov.br/assuntos/bibliotecavirtual/promocao-e-

defesa/publicacoes-2013/pdfs/direito-a-moradia-adequada>.



O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) classifica os domicílios como

adequados quando eles atendem às seguintes condições7: “[...] até dois moradores por

dormitório; abastecimento de água por rede geral de distribuição; esgotamento sanitário por

rede geral de esgoto ou pluvial, ou por fossa séptica; e lixo coletado, diretamente por serviço

de limpeza ou em caçamba de serviço de limpeza” (IBGE, 2012, p. 34). Quando um

domicílio apresenta uma ou até três das características mencionadas acima, ele é classificado

como semiadequado, e na ausência completa desses requisitos, a moradia é inadequada.

A inadequação está presente naqueles domicílios que não possuem condições

desejáveis de habitação, mas isso nem sempre significa que seja necessária a construção de

novas unidades habitacionais (FJP, 2013). O acesso a serviços básicos tem impacto na saúde

e qualidade de vida das famílias, e é uma das dimensões centrais da adequação das moradias.

Mas o número de moradores por dormitório é também um fator crucial para garantir

condições habitacionais adequadas às famílias. Isso porque a densidade domiciliar

representa o espaço de que cada morador dispõe dentro de sua casa, e é fundamental para a

saúde física e mental dos habitantes (VETTER, 1981; UN-HABITAT, 2009).

Nesta seção, discutimos alguns pontos centrais acerca da dimensão qualitativa da

habitação e das desigualdades no acesso a serviços básicos. O principal objetivo desse

trabalho é analisar a variação da qualidade habitacional nos municípios brasileiros ao longo

do tempo e do espaço.

2. METODOLOGIA

O Quadro 1 sumariza as principais características do desenho de pesquisa com objetivo

de facilitar a replicabilidade dos resultados (KING, 1995).

Quadro 1 - Desenho de pesquisa

População Todos os municípios brasileiros

Técnicas Estatística descritiva, análise de componentes principais, análise espacial e

correlação

Variáveis

População em domicílios com água encanada; (2) % da população em

domicílios com banheiro e água encanada; (3) % da população que vive em

domicílios com densidade superior a 2 pessoas por dormitório; (4) % da

população em domicílios com coleta de lixo; (5) % da população em domicílios

7A Fundação João Pinheiro (FJP) analisa a inadequação das moradias com base em quase as mesmas variáveis

utilizadas pelo IBGE. Mas a diferença básica entre essas duas definições é que a metodologia da FJP leva em

consideração a inexistência de unidade sanitária domiciliar exclusiva (ausência de banheiro ou sanitário de uso

exclusivo no domicílio). A moradia é classificada como inadequada quando possui uma ou mais inadequações

(FJP, 2013).



com energia elétrica e (6) % de pessoas em domicílios com abastecimento de

água e esgotamento sanitário inadequados

Fonte Atlas de Desenvolvimento Humano

Fonte: elaborado pelos autores (2015).

A população de interesse são todos os municípios brasileiros durante três diferentes

períodos: 1991, 2000 e 2010. Tecnicamente, combinamos estatística descritiva, análise de

componentes principais, análise espacial e correlação de Pearson. Em particular, reduzimos

a dimensionalidade de seis variáveis observadas e criamos o Indicador de Qualidade de

Moradia (IQM). As variáveis são as seguintes: (1) % da população em domicílios com água

encanada; (2) % da população em domicílios com banheiro e água encanada; (3) % da

população que vive em domicílios com densidade superior a 2 pessoas por dormitório; (4)

% da população em domicílios com coleta de lixo; (5) % da população em domicílios com

energia elétrica e (6) % de pessoas em domicílios com abastecimento de água e esgotamento

sanitário inadequado. Todos os dados foram coletados no site do Programa das Nações

Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), por meio do Atlas de Desenvolvimento Humano

no Brasil8. Os dados foram obtidos em formato .csv (comma separated values) e importados

para serem analisados no Statistical Package for Social Sciences (SPSS, versão 20).

3. RESULTADOS

A Tabela 1 mostra o acesso a serviços básicos bem como a evolução da densidade

domiciliar no Brasil ao longo do período analisado.

Tabela 1 – Cobertura de serviços básicos e densidade domiciliar (%)

Variável

1991 2000 2010 Diferença

(2010-1991) Média Desvio-

padrão Média

Desvio-

padrão Média

Desvio-

padrão

Água encanada 53,39 31,82 66,67 29,16 85,60 14,72 60,33

Banheiro e água

encanada 47,66 30,84 62,66 30,93 80,87 21,71 69,68

Densidade

domiciliar >2 51,18 14,93 38,14 14,92 25,13 13,00 -50,89

Lixo 50,62 34,72 79,20 25,59 94,05 11,05 85,80

Energia elétrica 69,57 26,06 86,61 17,03 97,19 6,02 39,70

Água/esgotamento

inadequados 17,24 24,21 13,47 15,60 9,20 12,84 -46,63

Fonte: elaborado pelos autores (2015) com base nas informações disponíveis no Atlas de Desenvolvimento Humano.

8 O Atlas de Desenvolvimento Humano oferece uma quantidade significativa de dados em diferentes níveis espaciais de agregação (estadual, regiões metropolitanas, municipal e unidades de desenvolvimento humano)

e por dimensões distintas (demografia, educação, renda, trabalho, etc.). Além de bastante amigável, a

plataforma permite a consulta desagregada a diferentes níveis geográficos e indicadores sociais. A ferramenta

também permite a elaboração de mapas, visualização de rankings e a disponibilização dos perfis analíticos.

Ver:<http://www.atlasbrasil.org.br/2013/>.



Ao se considerar as variáveis de forma desagregada, observa-se que as condições

habitacionais estão melhorando ao longo do tempo9. Por exemplo, em 1991, 69,57% da

população vivia em domicílios com fornecimento regular de energia elétrica. Em 2010, esse

percentual passou para 97,19%, ou seja, um aumento de 39,7%. Similarmente, no que diz

respeito ao percentual da população vivendo em domicílios com banheiro e água encanada,

observa-se um crescimento de 69,68%, passando de 47,66% em 1991 para 80,87% em 2010.

Em 1991, cerca de 50% dos brasileiros não contavam com coleta de lixo em suas residências.

Os dados de 2010 apontam que a cobertura chegou a 94,05%, ou seja, um crescimento de

85,8%. Em contrapartida, os percentuais de água/esgoto inadequado e densidade domiciliar

maior do que dois habitantes por dormitório sofreram reduções de 46,63% e 50,89%,

respectivamente.

Em termos substantivos, esses indicadores ajudam a compreender diferentes aspectos

das condições habitacionais no Brasil. Para os propósitos deste trabalho, no entanto, é

importante estimar em que medida essas variáveis podem ser sintetizadas em um Índice de

Qualidade de Moradia (IQM), que facilita a comparação no tempo e espaço. Para esse fim,

optamos pela análise de componentes principais, já que essa técnica permite reduzir uma

grande quantidade de variáveis a um número menor de componentes (COSTELLO e

OSBORNE, 2005; TABACHNICK e FIDELL, 2007)10.

O IQM varia entre 0 e 1, e, quanto mais próximo de 1, melhor é qualidade habitacional

observada em um determinado município11. A Tabela 2 mostra a variação do Índice de

Qualidade de Moradia (IQM), entre os anos de 1991, 2000 e 2010.

Tabela 2 - Estatística descritiva do IQM nacional por ano

1991 2000 2010 Diferença %

(2010-1991) Média Desvio

padrão Média

Desvio

padrão Média

Desvio

padrão

0,563 0,163 0,652 0,149 0,747 0,119 32,68


9Algumas políticas governamentais influenciaram no aumento da cobertura serviços básicos ao longo do

período analisado. No entanto, está fora do alcance desse trabalho enumerar cada uma dessas políticas e os

seus resultados. 10Os fatores/componentes são combinações lineares das variáveis observadas que explicam/representam a variação das variáveis originais (HAIR et al., 2009). Dessa forma, a análise fatorial é particularmente adequada

tanto como técnica de redução de dados quanto como ferramenta para mensurar fenômenos que não são

diretamente observáveis (ZELLER e CARMINES, 1980). 11Originalmente, o indicador é estimado de forma padronizada, ou seja, tem média zero e desvio padrão igual

a um. Para facilitar a interpretação, optamos por normalizar o IQM entre 0 e 1.



Na comparação entre 2010-1991, observa-se um incremento de 32,68% nesse

indicador. Ou seja, as condições de moradia melhoraram significativamente no Brasil

durante o período observado. Analisando por região, também pode-se perceber uma

evolução do IQM ao longo do tempo, conforme o Gráfico 1.

Gráfico 1 - IQM por região e por ano

Como mostra a Tabela 3, as regiões Norte (53,65%) e Nordeste (56,56%) apresentaram

os maiores aumentos do IQM no período entre 1991 e 2010. Ao considerar a análise de

variância (ANOVA), observa-se que todos os resultados são estatisticamente significativos

(p-valor<0,001). Ou seja, as médias do IQM por ano são diferentes para as regiões do Brasil.

Tabela 3 – Estatística descritiva do IQM por região e por ano

Região

1991 2000 2010 Diferença %

(2010-1991) Média Desvio

padrão

padrão

Média Desvio

padrão Média

Desvio

padrão

Norte 0,384 0,093 0,434 0,121 0,590 0,157 53,65

Nordeste 0,419 0,107 0,531 0,099 0,656 0,099 56,56

Centro-Oeste 0,585 0,103 0,695 0,099 0,800 0,058 36,75

Sudeste 0,672 0,111 0,750 0,082 0,814 0,048 21,13

Sul 0,686 0,085 0,764 0,059 0,831 0,030 21,14

F1991 = 2.125,95 (p-valor<0,001); F2000 = 2.508,87 (p-valor<0,001); F2010 = 1.710,14 (p-valor<0,001)


O próximo passo é analisar a variação do IQM por unidade da federação. Como

esperado, os estados do Norte e Nordeste apresentam valores mais baixos de qualidade de

moradia, quando comparados às demais regiões. O Gráfico 2 ilustra essas informações.




Gráfico 2 – IQM médio por unidade da federação

Por fim, analisamos também a variação espacial do IQM. Apesar do Nordeste ter

apresentado o maior crescimento percentual, nossos resultados sugerem que: (1) existe uma

grande variabilidade na distribuição espacial da qualidade da moradia no Brasil; (2) a região

Nordeste e, principalmente, a região Norte apresentam níveis mais baixos de qualidade de

moradia e (3) a distribuição do IQM é espacialmente dependente, ou seja, unidades espaciais

mais próximas tendem a apresentar níveis de qualidade de moradia mais semelhantes do que

municípios mais distantes. Isso quer dizer que, por exemplo, os municípios com baixo nível

de qualidade de moradia estão rodeados por municípios com baixo IQM, e municípios com

alta qualidade de moradia estão rodeados por outros municípios com alto IQM. Em

particular, observamos um índice de Moran de 0,692 em 1991, 0,746 em 2000 e 0,733 em

2010. Todos apresentam significância estatística após 999 permutações12. O Mapa 1 ilustra

a distribuição do IQM por município durante o período analisado.

12 Tecnicamente, o cálculo do índice de Moran foi realizado a partir do software Geoda, utilizando uma matriz

de vizinhança do tipo rainha. Ver Anselin (2005).

Fonte: elaborado pelos autores (2015) com base nas informações disponíveis no Atlas de

Desenvolvimento Humano.



Mapa 1 – Distribuição do IQM nos municípios brasileiros entre 1991, 2000 e 2010

(a) 1991 (b) 2000 (c) 2010


I Seminário Internacional de Ciência Política Universidade Federal do Rio Grande do Sul | Porto Alegre | Set. 2015

Para testar a robustez do nosso indicador, optamos por estimar o nível de correlação entre o

Índice de Qualidade de Moradia (IQM) e o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM).

Com base na teoria, espera-se uma associação positiva entre os dois indicadores, pois, como vimos

anteriormente: 1) as famílias mais pobres geralmente vivem em regiões com menos acesso a serviços

essenciais (AZONNI et al, 2000). Isso implica que o nível de renda por habitante se correlaciona

positivamente com o acesso a serviços básicos (educação, saúde, água encanada, etc.) (SILVA,

RESENDE, 2005), e 2) a falta de serviços básicos e instalações sanitárias reduz a qualidade de vida

nos domicílios, tornando os indivíduos e a comunidade mais vulneráveis a doenças e epidemias (UN-

HABITAT, 2009; RIBEIRO e ALMEIDA, 2012; ALVES e CAVENAGHI, 2005). Como o IDH-M

é uma medida composta pela longevidade, educação e renda no município, é possível esperar que os

municípios com maior qualidade de moradia (IQM) estejam associados a municípios com maior IDH-

M e vice-versa. O gráfico 3 ilustra a correlação entre IQM e IDH-M por ano.

Gráfico 3 - Correlação entre IQM e IDH-M

Os resultados corroboram a expectativa teórica: a correlação entre o IQM e o IDH-M é positiva

e estatisticamente significativa para os três períodos analisados. Em 1991, a correlação é de 0,895 e

o coeficiente de determinação de 0,808. Em 2000, a correlação é de 0,854 e o coeficiente de

determinação de 0,761. Por fim, em 2010, a correlação é de 0,795 e o coeficiente de determinação de

0,633. Em suma, isso quer dizer que os indicadores variam no mesmo sentido. Com base nisso, temos

r = 0,895 r = 0,854 r = 0,795

p-valor<0,001 p-valor<0,001 p-valor<0,001

r2 = 0,808 r2 = 0,761 r2 = 0,633



evidências de que o IQM é um indicador válido para mensurar a qualidade das condições

habitacionais nos municípios brasileiros.

4. CONCLUSÕES

Constatamos nesse trabalho que, como previsto na literatura, as regiões mais pobres têm menos

acesso a serviços básicos, e, por consequência, possuem uma menor qualidade de moradia e menores

IDH-M.

Os principais resultados indicam que no período entre 1991 e 2010, o IQM nacional passou de

0,563 em 1991 para 0,747 em 2010, o que representa um aumento de 32,68%. No entanto, esse

acréscimo médio não significa que as todas regiões brasileiras conseguiram alcançar níveis

semelhantes de qualidade de moradia.

Embora as regiões Norte (53,65%) e Nordeste (56,56%) tenham apresentado os maiores

crescimentos da qualidade da moradia, elas ainda possuem níveis de IQM mais baixos do que as

demais regiões do Brasil e do que a média nacional. Ou seja, mesmo crescendo mais e mais rápido,

as regiões Norte e Nordeste ainda precisam de mais investimentos para serem equiparadas as outras

regiões.

Observou-se também que o IQM está positivamente correlacionado com o IDH-M, ou seja, em

geral, quanto maior o desenvolvimento humano do município, melhor será sua qualidade de moradia.

Por fim, mesmo com todos os avanços conquistados ao longo desses vinte anos, ainda é possível

melhorar muito a qualidade de moradia nos municípios brasileiros. As diferenças regionais

permanecem muito marcantes, e mesmo nas regiões onde o IQM é mais elevado, ainda há um longo

caminho para tornar a qualidade de moradia adequada e universal.

REFERÊNCIAS

ALVES, José Eustáquio Diniz; CAVENAGHI, Suzana. Questões conceituais e metodológicas

relativas a domicílio, família e condições habitacionais. Papeles de Población, v. 11, n. 43, p.105-

131, jan./mar. 2005. Disponível em: <http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=11204306>.

ANSELIN, Luc. GeoDa 0.9 User’s Guide. Spatial Analysis Laboratory (SAL). Department of

Agricultural and Consumer Economics, University of Illinois, Urbana-Champaign, IL, 2005.

AZZONI, Carlos R. et al. Geography and Income Convergence among Brazilian States.Inter-

american Development Bank, Nova York, p.1-30, maio 2000. Disponível em:

<http://idbdocs.iadb.org/wsdocs/getdocument.aspx?docnum=788022>.


BRASIL. Constituição (1988). Constituição da República Federativa do Brasil. Brasília, DF,

Senado, 2014.

CHEIN, Flávia; LEMOS, Mauro Borges; ASSUNÇÃO, Juliano Junqueira. Desenvolvimento

desigual: evidências para o Brasil. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro, v. 61, n. 3,

p.301-330, jul./set. 2007. Disponível em:

<http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-71402007000300002>.

COSTELLO, A. B., & OSBORNE, J. W.. Exploratory FactorAnalysis: Four recommendations for

getting the mostfrom your analysis. Practical Assessment, Research, andEvaluation, v.10, n.7, p.1-

9, jul. 2005. Disponível em: <http://pareonline.net/pdf/v10n7.pdf>.

FJP, Fundação João Pinheiro. Déficit habitacional municipal no Brasil 2010. Belo Horizonte:

Fundação João Pinheiro: Centro de Estatística e Informações, 2013. 80 p. Disponível em:

<http://www.fjp.mg.gov.br/index.php/docman/cei/deficit-habitacional/216-deficit-habitacional-

municipal-no-brasil-2010/file>.

GERTLER, P. J.; MARTINEZ, S.; PREMAND, P.; Rawlings, L. B.;CHRISTEL M. J. Vermeersch,

Impact Evaluation in Practice: Ancillary Material, Washington: The World Bank, 2010.

Disponível em: <www.worldbank.org/ieinpractice>.

GONÇALVES, Robson R.. O Déficit Habitacional Brasileiro: um mapeamento por unidades da

federação e por níveis de renda domiciliar. Textos Para Discussão: IPEA, Rio de Janeiro, abr. 1998.

Disponível em:

<http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?option=com_content&view=article&id=3835>.

HAIR, Joseph F. et al. Multivariate Data Analysis. 7. ed. Pearson Prentice Hall, 2009.

IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Geográfico 2010: famílias e

domicílios. Rio de Janeiro: IBGE, 2012. Disponível em:

<http://biblioteca.ibge.gov.br/d_detalhes.php?id=797>. Acesso em: 1 jan. 2015.

KHANDKER, S. R.; KOOLWAL, H. A.; SAMAD, H. A. Handbook on impact evaluation:

quantitative methods and practices. Washington: The World Bank, 2010.Disponível em:

<https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/2693/520990PUB0EPI1101Official

0Use0Only1.pdf?sequence=1>.

KING, Gary. Replication, replication. Ps: Political Science and Politics, v. 28, p.443-499, 1995.

Disponível em: <http://gking.harvard.edu/files/replication.pdf>.

MAGALHÃES, André; HEWINGS, Geoffrey J.d.; AZZONI, Carlos R.. Spatial Dependence and

Regional Convergence in Brazil. Investigaciones Regionales, n. 6, p.5-20, 2005. Disponível em:

<http://www.redalyc.org/pdf/289/28900601.pdf>.

NETTO JUNIOR, José Luis da Silva; FIGUEIREDO, Erik. Crescimento Pró-Pobre no Brasil e nas

Regiões no Período 1987-2007: uma abordagem não paramétrica. Planejamento e Políticas

Públicas: PPP, Rio de Janeiro, n. 42, p.61-87, jan./jun. 2014. Disponível em:

<http://www.ipea.gov.br/ppp/index.php/PPP/article/view/484>.

http://pareonline.net/pdf/v10n7.pdf

http://www.worldbank.org/ieinpractice


RIBEIRO, Erika C. B. de Almeida; ALMEIDA, E. Simões de. Convergência Local de Renda no

Brasil. Economia Aplicada, v. 16, n. 3, p.399-420, 2012. Disponível em:

<http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S1413-80502012000300003&script=sci_arttext>.

TABACHNICK, Barbara G.; FIDELL, Linda S. Using Multivariate Statistics. 5. ed. Pearson

Education, 2007.

SILVA, Alexandre Manoel Angelo da; RESENDE, Guilherme Mendes. A Importância do Acesso

aos Serviços Públicos na Renda por Habitante dos Municípios Nordestinos. Textos Para Discussão:

IPEA, Rio de Janeiro, p.1-22, nov. 2005. Disponível em:

<https://ipea.gov.br/agencia/index.php?option=com_content&view=article&id=4700:a-

importancia-do-acesso-aos-servicos-publicos-na-renda-por-habitante-dos-municipios-

nordestinos&catid=170:presidencia&directory=1&Itemid=1>.

TORRES, Haroldo da Gama. Segregação residencial e políticas públicas: São Paulo na década de

1990. Revista Brasileira de Ciências Sociais: RBCS, v. 19, n. 54, p.41-55, fev. 2004. Disponível

em: <http://www.scielo.br/pdf/rbcsoc/v19n54/a03v1954.pdf>.

UN-HABITAT. Urban Indicators Guidelines: Better Information, Better Cities. Nairóbi: United

Nations Human Settlements Programme, 2009. 47 p. Disponível em:

<http://www.ine.pt/ngt_server/attachfileu.jsp?look_parentBoui=143216309&att_display=n&att_do

wnload=y.>.

UNITED NATIONS - Committee on Economic Social and Cultural. General Comment 4: The right

to adequate housing. 1991. Disponível em:

<http://www1.umn.edu/humanrts/gencomm/epcomm4.htm>.

VETTER, David Michael. Problemas conceituais e operacionais na avaliação da adequação das

condições residenciais através de indicadores elaborados com dados do censo e das PNAD's. Revista

Brasileira de Estatística, Rio de Janeiro, v. 42, n. 168, p.283-314, out./dez. 1981. Disponível em:

<http://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/periodicos/111/rbe_1981_v42_n168.pdf>.

ZELLER, R. A; CARMINES, E. G. Measurement in the social sciences: The link between theory

and data.Cambridge: Cambridge University Press, 1980.

desigualdade, qualidade de moradia e desenvolvimento ... · no brasil, mesmo com a redução na...

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