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Grupo Temático 3: SANTOS, E. V.; SILVA, F. C.; Análise de Políticas Públicas BRUNOZI JUNIOR, A. C.

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DETERMINANTES SOCIOECONÔMICOS

DA LONGEVIDADE:

um estudo em municípios de Minas Gerais

Evilázio Viana dos Santos1 Fernanda Cristina Da Silva1

Antônio Carlos Brunozi Junior1

RESUMO O presente estudo, de natureza quantitativa e de caráter exploratório, buscou identificar qual a influência de fatores socioeconômicos na longevidade da população em municípios de Minas Gerais. Para tanto, tomou-se como base os fatores determinantes do envelhecimento ativo apresentados pela Organização Mundial da Saúde (OMS) e atualizados pelo Centro Internacional de Longevidade Brasil (ILC – Brasil). Para atingir o objetivo deste estudo, utilizou-se do método estatístico de regressão linear múltipla. O estudo demonstrou que as variáveis que impactam positivamente o IDHM Longevidade (variável dependente) são renda e gastos com saúde, e as que impactam negativamente são taxa de analfabetismo e número de domicílios com ônus excessivo de aluguel (variáveis independentes). Destaca-se que as variáveis com maior poder de explicação do modelo são renda e taxa de analfabetismo. Considerando os resultados deste estudo, acredita-se que formuladores de políticas públicas possam pensar em ações que potencializem os efeitos positivos sobre a longevidade e minimizem os efeitos negativos sobre ela. O que se espera é que as pessoas ao viverem em melhores condições, possam ter maior longevidade, sem que isso implique necessariamente maiores ônus para o governo e a sociedade, uma vez que a população pode se manter ativa mesmo na velhice. Palavras-chave: Envelhecimento. Envelhecimento Ativo. Política de Envelhecimento. Determinantes Socioeconômicos.

1 Universidade Federal de Viçosa (UFV).


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1 INTRODUÇÃO

Ao longo dos anos, tem se percebido no Brasil e no mundo um crescimento

acentuado do número de idosos. O Centro Internacional de Longevidade Brasil (ILC-

Brasil) apresenta que, enquanto no ano de 1950 somente 8% da população mundial

tinha idade acima de 60 anos, em 2013 esse percentual subiu para 12%. A

expectativa é que em 2050 os idosos representem 21% da população mundial (ILC,

2015). No Brasil, conforme série histórica do Instituto Brasileiro de Geografia e

Estatística - IBGE (2017), a população de idosos passou de 4,3% em 1950 para

10,7% em 2010. Em 2015, conforme dados da Síntese de Indicadores Sociais do

IBGE, os idosos correspondiam a 14,3% (mais de 20 milhões de pessoas) da

população (IBGE, 2016).

Segundo a Organização Mundial da Saúde (2005), se por um lado esse

crescimento representa uma conquista das políticas públicas de saúde, por outro

impõe uma série de desafios, tendo em vista que esse crescimento também leva ao

aumento das demandas sociais e econômicas. Estes desafios são ainda maiores em

países que não se anteciparam a essa realidade. Como apresentado pela

Organização Mundial da Saúde - OMS (2005, p.12), baseando-se em Kalache e

Keller (2000), “enquanto os países desenvolvidos tornaram-se ricos antes de

envelhecerem, os países em desenvolvimento estão envelhecendo antes de

obterem um aumento substancial em sua riqueza”, o que acaba por fazer com que

os governos tenham dificuldade em atender a todas as novas demandas.

Conforme apresentado na Constituição Federal de 1988, os governos devem

assegurar os direitos dos idosos, mas essa responsabilidade também cabe à família

e à sociedade. No seu Art. 230 tem-se que: “a família, a sociedade e o Estado têm o

dever de amparar as pessoas idosas, assegurando sua participação na comunidade,

defendendo sua dignidade e bem-estar e garantindo-lhes o direito à vida” (BRASIL,

2016, p. 133).

Uma das formas de garantir os direitos dos idosos é pensar em políticas

públicas e ações que contemplem a perspectiva do envelhecimento ativo,

desenvolvida pela OMS em 2002. De acordo com o ILC (2015), em sua publicação

intitulada “Envelhecimento Ativo: Um Marco Político em Resposta à Revolução da


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Longevidade”2, o envelhecimento ativo pode ser definido como: “[...] processo de

otimização de oportunidades para saúde, a aprendizagem ao longo da vida, a

participação e a segurança, para melhorar a qualidade de vida à medida que as

pessoas envelhecem” (ILC, 2015, p. 42).

Para que seja possível promover o envelhecimento ativo a OMS apresentou

em 2002 um conjunto de fatores inter-relacionados que são determinantes desse

processo, quais sejam: fatores abrangentes e transversais, envolvendo a cultura e o

gênero, que moldam as pessoas bem como o meio que elas estão inseridas; fatores

comportamentais e pessoais, envolvendo aspectos que são específicos de cada

indivíduo; e fatores contextuais, que consideram o ambiente físico e aspectos

sociais, econômicos, de serviços sociais e de saúde (ILC, 2015, p. 54; OMS, 2005).

Considerando o exposto acima, o presente estudo tem a seguinte indagação:

Qual a influência de fatores socioeconômicos na longevidade da população em

municípios de Minas Gerais? Considera-se como hipótese central que o

envelhecimento ativo, enquanto processo e meio que busca garantir os direitos dos

idosos e lhes proporcionar uma vida saudável, pode levar a uma maior longevidade.

Ou seja, acredita-se que os fatores apresentados como determinantes desse

envelhecimento também podem ser atribuídos como condições que, ao fazer com

que as pessoas vivam melhor (mais ativas), também podem levá-las a viver mais.

A fim de verificar a validade desta hipótese, o presente estudo buscou

analisar os efeitos de alguns fatores socioeconômicos (que fazem parte dos fatores

contextuais apresentados pela OMS) na explicação da longevidade. Destaca-se que

os fatores culturais e de gênero, por serem transversais, bem como os fatores

comportamentais e pessoais, por serem endógenos e, portanto, de difíceis

mensurações (sobretudo numa análise que envolve ampla amostra), não foram

considerados neste estudo. Logo, a expectativa é identificar variáveis que, dentre

outras, possam contribuir para maior longevidade.

Acredita-se que este estudo seja relevante por dois motivos: primeiro, porque

segundo o ILC (2015), estudos sobre os fatores determinantes do envelhecimento

ativo têm sido desenvolvidos mais na América do Norte e na Europa. Logo, sendo o

2 Este documento é uma atualização da publicação “Active ageing: a policy framework” publicado

em 2002 pela Organização Mundial de Saúde (OMS) e traduzido para o português como “Envelhecimento Ativo: uma Política de Saúde” em 2005.


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Brasil ainda carente de estudos nessa temática, este trabalho, ainda que

timidamente, pode abrir caminhos para o avanço dessa discussão em âmbito

nacional. Segundo, porque ao identificar fatores que podem fazer com que as

pessoas vivam melhor e por mais tempo, estes podem ser levados em consideração

quando da elaboração de políticas públicas voltadas para os idosos, as quais se

mostram urgentes e necessárias considerando a realidade do aumento dessa

população.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 Envelhecimento Ativo

Antes de apresentar o conceito de envelhecimento, é importante destacar que

a definição de idoso, relacionado à idade, pode se diferenciar de país para país.

Como aponta Pfützenreuter e Alvim (2015), a Organização das Nações Unidas

(ONU), durante a Assembleia Mundial sobre Envelhecimento, que ocorreu em Viena

em 1982, estabeleceu que em países em desenvolvimento, pessoas com sessenta

anos são consideradas idosas e nos países desenvolvidos, essa idade sobe para

sessenta e cinco anos. A partir dessa classificação, é possível compreender o

envelhecimento como diretamente ligado a um processo de vida, em que melhores

condições de acesso à saúde, moradia, educação e transporte de qualidade (como

ocorre em países desenvolvidos) eleva as condições de sobrevivência da pessoa.

Uma perspectiva que tem ganhado força nos últimos anos, sobretudo a partir

da década de 2000, é a do envelhecimento ativo. Segundo esta perspectiva, o

envelhecimento é um processo e se inicia muito antes da chamada “terceira idade”.

O ILC (2015) afirma que “o envelhecimento ativo é uma abordagem baseada em

direitos, e não em necessidades”, ou seja, é necessário que exerça a igualdade de

oportunidades, respeito à diversidade e participação (ILC - 2015, p.14).

Conforme já apontado na introdução deste trabalho, a OMS (2005) apresenta

os seguintes determinantes do envelhecimento ativo: cultura e gênero (fatores

transversais); determinantes comportamentais e pessoais (específicos de cada

indivíduo); determinantes do ambiente físico; determinantes sociais; determinantes

econômicos e determinantes de saúde e de serviços sociais (considerados fatores


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contextuais). No Quadro 1 a seguir, apresenta-se variáveis que podem representar

os determinantes analisados neste estudo, quais sejam aqueles considerados

fatores contextuais.

Quadro 1 – Determinantes do envelhecimento ativo

Determinantes Variáveis

Ambiente físico

Existência de espaços ao ar livre, planejamento urbano, transporte, e edifício, incluindo moradia, projeto arquitetônico, localização e sua qualidade e meio ambiente.

Determinantes sociais Educação, apoio social, exclusão social, isolamento social e solidão, violência, abuso e voluntariado (enquanto comportamento social).

Determinantes econômicos Renda, emprego, condições de trabalho, pensões e transferência de renda.

Serviços sociais e de saúde Envolvem aspectos relacionados à prestação de serviços sociais e de saúde às pessoas ao longo de suas vidas para lhes garantir qualidade de vida.

Fonte: Elaborado com base no ILC (2015).

Assim, sendo o envelhecimento ativo possibilitado por um conjunto de

determinantes transversais, comportamentais, pessoais e contextuais, acredita-se

que estes devem ser observados tanto pela sociedade como pelo governo, a fim de

que as pessoas cheguem à terceira idade mais autônomas, ativas e inseridas no

meio em que vivem, o que poderá fazer com que elas vivam mais. Buscar

demonstrar essa relação entre os determinantes do envelhecimento ativo

(especialmente os contextuais) e a longevidade é o que se busca com este estudo.

2.2 Políticas públicas e o Envelhecimento

Baseando-se em Secchi (2015), as políticas públicas podem ser definidas

como um instrumento utilizado para a resolução de problemas de interesse comum

que os indivíduos por si só não conseguem resolver, ou seja, problemas públicos.

Subirats (2012, p.33) afirma que uma política pública, “(…) representa, pois, a

resposta do sistema político-administrativo a uma situação da realidade social

julgada politicamente como inaceitável” (tradução dos autores).

Especificamente com relação à política de envelhecimento, a OMS (2005)

recomenda que aquela que tenha como finalidade o envelhecimento ativo deve estar

ancorada em 4 pilares: saúde, aprendizagem ao longo da vida, participação, e


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segurança/proteção (ILC, 2015). Segundo o ILC (2015, p. 44):

A saúde é universalmente reconhecida como o requisito mais essencial para a qualidade de vida. A capacidade de participar de todas as esferas de atividade - trabalho, diversão, amor, amizade, cultura - depende, em grande parte, de ter saúde física e mental. A participação, por sua vez, contribui para uma boa saúde. A aprendizagem é um recurso renovável que melhora a capacidade de se manter saudável e de adquirir e atualizar conhecimentos e habilidades para permanecer relevante e melhor assegurar a segurança pessoal. Quanto mais saudável e instruído se é em qualquer idade, maiores as chances de se participar plenamente na sociedade [...], a segurança confere o sentimento de estar protegido, em um sentido amplo - da negligência, da pobreza extrema, do abandono e da falta de cuidado quando esse se faz necessário (grifo nosso).

Diante do exposto, evidencia-se a importância de se considerar os referidos

pilares em qualquer ação pública voltada para o idoso. Logo, é preciso pensar em

como as políticas públicas poderiam afetar positivamente esses pilares,

considerando que eles terão impacto direto sobre a qualidade de vida do idoso, e

como defendido neste estudo, poderá fazer com que eles vivam mais.

No Brasil, foi somente a partir da Constituição Federal de 1988 que o idoso

começou a ser alvo de políticas públicas, sendo que a criação da primeira política –

a Política Nacional do Idoso se deu somente em 1994, por meio da Lei nº 8.842

(abrasil, 1994) , a qual foi regulamentada pelo Decreto nº. 1.948 em 1996 (BATISTA;

ALMEIDA; LANCMAN, 2011). Camarano e Pasinato (2004, p. 269) definem a

Política Nacional do Idoso - PNI como “[...] um conjunto de ações governamentais

com o objetivo de assegurar os direitos sociais dos idosos [...]”. Outro marco

importante para a garantia de direitos do idoso no Brasil foi o Estatuto do Idoso,

criado em 2003 por meio da Lei nº 10.741 (BRASIL, 2003).

Conforme Faleiros (2016), apesar dos marcos legais sobre a questão do

envelhecimento tenham sido importantes “[...] a configuração de uma política

articulada, abrangente e eficiente para essa população ainda se mostra incipiente”

(FALEIROS, 2016 p.537). Logo, é cada vez mais necessário pensar tanto em como

as políticas existentes possam se tornar mais efetivas, como apontar para novas

possibilidades de atuação pública considerando os desafios que a questão do idoso,

especialmente no Brasil, envolve.

Segundo Giacomin (2016, p. 595), “uma justificativa frequente para a falta de

políticas para idosos é o argumento de que o Brasil envelhece rapidamente e antes


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de ter condições econômicas satisfatórias [...]”. No entanto, a mesma autora ressalta

que não há como reverter o crescimento da população idosa, mesmo que ainda haja

dificuldades, a atuação do Estado torna-se necessária.

Giacomin (2016, p.599) evidencia, porém, que fazer políticas públicas para

idosos nem sempre é uma tarefa simples, pois:

[...] Para trazer as questões do envelhecimento e do cuidado à pessoa idosa para dentro da gestão pública, será necessário superar, além das dificuldades culturais, entraves estruturais [...] os quais afetam sobremaneira o direito dos cidadãos brasileiros ao envelhecimento com dignidade.

Neste estudo, ao estudar fatores socioeconômicos que podem influenciar a

longevidade, espera-se contribuir para o entendimento de quais deles devem ser

priorizados pelos governos, considerando que eles são afetados e afetam decisões

públicas.

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

O presente estudo pode ser classificado como de natureza quantitativa, uma

vez que, para a sua operacionalização, utilizou-se de dados quantitativos

secundários, e ainda, empregou-se técnicas estatísticas para a sua análise. Quanto

aos fins a que se propõe, a pesquisa pode ser classificada como exploratória, uma

vez que se buscou verificar como diferentes fatores socioeconômicos influenciam a

longevidade. Quanto à estratégia de coleta de dados, o estudo se classifica como

documental, uma vez que foram utilizados como fontes de pesquisa dados

secundários disponíveis em plataformas oficiais, os quais serão apresentados

adiante.

Para a identificação dos fatores que afetam a longevidade, utilizou-se da

análise de regressão linear múltipla. Hair (2005, p.320), afirma que esta análise “[...]

é talvez a técnica de análise de dados mais amplamente aplicada para mensurar as

relações lineares entre duas ou mais variáveis”. Destaca-se que, para essa análise

foram buscados dados nas seguintes fontes: Instituto Brasileiro de Geografia

Estatística (IBGE), Índice Mineiro de Responsabilidade Social (IMRS) e Atlas do

Desenvolvimento Humano no Brasil (IDH). Porém, nem todas as variáveis buscadas


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foram consideradas no modelo de regressão que tenta explicar a longevidade (aqui

representada pelo IDHM longevidade). Ademais, é importante salientar que os dados

utilizados neste estudo são referentes ao ano de 2010, uma vez que, nas bases

consultadas, somente neste ano encontrou-se dados comuns.

Para a análise dos dados, foi utilizado o software Statistical Package for the

Social Science (SPSS), versão 21.0. Especificamente quanto à análise de

regressão, utilizou-se do método dos mínimos quadrados ordinários para estimar os

modelos de regressão. Hair et al. (2005, p. 326) afirma:

O método dos mínimos quadrados é uma técnica matemática simples que assegura que uma linha reta representará melhor a relação entre as diversas varáveis independentes e a única variável dependente. O método dos mínimos quadrados minimiza os erros na previsão da variável dependente a partir das variáveis independentes.

Para a geração dos modelos, o SPSS seleciona as variáveis de relevância

que possuem correlação com o modelo e as que não apresentam

multicolinearidade3 alta. As demais são mantidas no sistema. O Quadro 2 a seguir,

apresenta as variáveis consideradas no modelo de regressão, ou seja, as variáveis

independentes (fatores socioeconômicos que determinam o envelhecimento ativo) e

a variável dependente (longevidade, representada pela variável IDHM Longevidade).

Dessa forma, embora outras variáveis tenham sido testadas, as apresentadas no

Quadro abaixo são as que foram consideradas no modelo de regressão.

3 Segundo Corrar et al. (2014), a multicolinearidade ocorre quando duas ou mais variáveis

independentes do modelo explicando o mesmo fato contêm informações similares para explica-lo e prevê-lo, fazendo com que uma delas perca a significância na explanação do comportamento do fenômeno.


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Quadro 2 -Variáveis do modelo de regressão

Variável Descrição Abreviação

IDHM LONG

Considera a esperança de vida ao nascer, ou seja, o número médio de anos que as pessoas municípios que residem em determinado lugar- município, Unidade Federativa (UF), Região metropolitana (RM), ou Unidade de Desenvolvimento Humano (UDH) viveriam a partir do nascimento, mantidos os mesmos padrões de mortalidade observados em cada período.

IDHMlong

IDHM Renda

Considera a renda per-capta da população, ou seja, a renda média mensal dos indivíduos residentes em determinado lugar (município, UF, região metropolitana ou UDH), expressa em reais.

IDHMR

Taxa de analfabetismo mais de 60 anos

Representa a porcentagem de pessoas acima dos 60 anos que não tem capacidade de ler e escrever.

TAFB

Gasto per capta com atividade de saúde

Refere-se ao gasto que a gestão pública tem com atividade de saúde por pessoa.

GPCS

Número de domicílios com ônus excessivo de aluguel

Reflete a quantidade de domicílios alugados em que o valor de locação é igual ou superior a 30% da renda domiciliar mensal.

NDOA

Fonte: Elaborado pelo autor, a partir de dados e informações do IBGE, do IMRS e do Atlas IDHM (IBGE, 2010; IMRS, 2016; e Atlas, 2013).

O modelo de regressão, cross section, da pesquisa é o seguinte:

𝐼𝐷𝐻𝑀𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝐷𝐻𝑀𝑅𝑖 + 𝛽2𝑇𝐴𝐹𝐵𝑖 + 𝛽3𝐺𝑃𝐶𝑆𝑖 + 𝛽4𝑁𝐷𝑂𝐴𝑖 + 𝜀𝑖 (1)

As variáveis já foram descritas anteriormente. O 𝜀𝑖 é o erro residual da

regressão. As expectativas teóricas para as associações das variáveis dependentes

e independentes são: positivas - 𝛽1 e 𝛽3; negativas - 𝛽2 e 𝛽4. A seguir, apresenta-se

os resultados desta pesquisa.

3 RESULTADOS

A fim de identificar se existe relação linear entre o indicador longevidade

(IDHM Longevidade) e fatores socioeconômicos, inicialmente realizou-se o teste de

correlação de Pearson (Tabela 1). Analisando os resultados deste teste, identificou-

se que todas as variáveis apresentadas na Tabela 1 a seguir possuem correlação

significativa com a variável dependente, a um nível de confiança de 5%. Elas são

oriundas de buscas visando a melhor medida em função dos critérios estabelecidos,

selecionando aquelas que melhor explicam a longevidade.


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Tabela 1 – Correlação entre o IDHM Longevidade e as variáveis utilizadas para caracterizar os fatores contextuais

Variável Correlação Significância

IDHM Renda2010 0,782 0,000

Gasto per capta com atividades de saúde 0,166 0,000

Taxa de analfabetismo mais de 60 anos -0,692 0,000

Número de domicílios com ônus excessivo com aluguel 0,167 0,000

Fonte: dados da pesquisa.

Observou-se que as variáveis renda e taxa de analfabetismo possuem maior

correlação com o IDHM Longevidade. Como relação à renda, essa forte correlação

(positiva) pode ser explicada pelo fato desta ser uma das responsáveis pela

melhoria de acesso às condições fundamentais que possam levar a uma maior

expectativa de vida, como por exemplo, o acesso à alimentação saudável, compra

de medicamentos, realização de exames, entre outros, bem como ao acesso a

tecnologias e a um maior conhecimento, como apresentado pelo ILC (2015). Em um

Estado em que 52% dos idosos possuem renda de até um salário mínimo, como

demonstra dados do IBGE (2010), é fundamental a criação de políticas que possam

assistir aos idosos e lhes oferecer meios de suprir suas necessidades, seja por meio

da complementação de sua renda e/ou por meio da oferta de serviços públicos.

Como já esperado, a taxa de analfabetismo acima de 60 anos apresentou

forte correlação negativa com o IDHM Longevidade. Tal constatação corrobora o ILC

(2015), que, baseando-se no The National Bureau of Economic Research (2015)

apresenta que “as pessoas com maior grau de escolaridade vivem por mais tempo e

com mais saúde do que as com menor grau de escolaridade” (ILC, 2015, p. 68).

Logo, a expectativa de vida aumenta na medida em que a taxa de analfabetismo

diminui. Dessa forma, defende-se que para a obtenção de uma maior longevidade é

necessário esforços contínuos em educação, capacitação e, principalmente,

alfabetização da grande parcela de idosos que não sabem ler e escrever, que no

estado de Minas Gerais corresponde a mais de 50% em 23% dos municípios (IBGE,

2010). Destaca-se que o ILC (2015) prevê como um dos pilares da política de

envelhecimento ativo, o aprendizado ao longo da vida.

Após essas percepções nas correlações, foi utilizado o método por etapas,

chamado de estimação Stepwise na operacionalização da regressão. Este método

segundo Corrar et al. (2014, p. 159):


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[...] é o mais comum dos métodos de busca sequencial, e possibilita examinar a contribuição adicional de cada variável independente ao modelo, pois cada variável é considerada para a inclusão antes do desenvolvimento da equação.

Assim, por meio desse método foi possível escolher as variáveis mais

adequadas ao modelo final.

De acordo com a Tabela 2 a seguir, observa-se que o modelo que apresentou

maior poder de explicação é composto por todas as variáveis apresentadas na

Tabela 1, sendo: IDHMR, TAFB, GPCS e NDOA. O conjunto e as variações destas

quatro variáveis apresentadas explicam em 62,7% as variações da variável IDHM

Longevidade.

Tabela 2 – Poder de explicação do modelo utilizando o IDHM Longevidade

Variáveis Preditoras R R²

IDHMR, TAFB, GPCS e NDOA 0,792 0,627


O coeficiente R2 (coeficiente de determinação) mostra o grau de

associação/explicação entre as variáveis dependente e independente, mas esse

escore, como esperado, não é 100%. Isso é normal, pois as variáveis consideradas

representam apenas algumas das muitas que podem influenciar a longevidade.

Como, por exemplo, os fatores endógenos (determinantes comportamentais e

pessoais) não são considerados no modelo devido à dificuldade em mensurá-los a

partir de dados secundários e quantitativos.

Na Tabela 3 os resultados da regressão são apresentados. As análises são

baseadas nos coeficientes regressores (betas), que apresentam as magnitudes de

associações entre as variáveis que compõem o modelo. O teste t verifica os efeitos

dessas relações e, por meio dele, ao ajustar o modelo à significância de 5%, é

rejeitada a hipótese de ser atribuído o valor zero aos coeficientes. Corrar et al.

(2014, p.143) afirma que “para que a regressão seja significativa, a hipótese nula

tem que ser rejeitada”.


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Tabela 3 – Resultados da regressão, em cross section

Coeficientes de regressão utilizando o IDHM LONGEVIDADE (DEPENDENTE)

Variável Coeficiente Beta Erro padrão Significância Abreviação

Constante 0,596 39,039 0,000 C

IDHM Renda2010 0,673 18,174 0,000 IDHMR

Gasto per capta com atividades de saúde

0,046 2,172 0,03 GPCS

Taxa de analfabetismo mais de 60 anos

-0,149 - 4,116 0,00 TAFB

Número de domicílios com ônus excessivo com aluguel

-0,062 -2,789 0,005 NDOA


Para a confirmação do modelo, é fundamental realizar o Teste F – Anova, na

expectativa de refutar a hipótese de R² igual a zero. Segundo Corrar et al. (2014),

este teste é relevante principalmente no caso de pesquisas exploratórias, em que

não há expectativa formada acerca do comportamento de variáveis e se opta por

testar grande número destas (caso deste estudo). Conforme será apresentado na

Tabela 4, a significância é menor que 0,01%, ou seja, rejeita-se a hipótese que R²

seja igual à zero, trazendo a informação que pelo menos uma das variáveis

independentes exerce influência na variável dependente.

Tabela 4 – Teste Anova

Modelo Soma dos Quadrados Sign. Anova

IDHMR, TAFB, GPCS e NDOA

Regressão 0,476 0,000

Resíduos 0,283 0,000

Total 0,759 0,000


Em função da rejeição da hipótese nula, pode-se estabelecer a equação para

a longevidade (IDHMLongevidade):

IDHMlong = 0,596 + 0,673*IDHMRi + 0,046*GPCSi-0,149*TAFBi-0,062*NDOAi+Ɛi

A partir do modelo apresentado na equação acima, parte-se para a análise

das variáveis que o compõe, a começar pela variável renda. Seu coeficiente é

positivo, indicando que o aumento em uma unidade de variável independente renda,

aumenta-se, em termos médios marginais, 67,3% o IDHMLongevidade. Conforme

apresentado no referencial teórico, um dos determinantes para o envelhecimento de


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acordo com o ILC (2015) é a renda, que impacta diretamente no envelhecimento

ativo, e conforme apresentado no modelo, também na longevidade. Tal cenário era

esperado em função da expectativa de vida ser maior em países desenvolvidos do

que em países subdesenvolvidos, o que pode indicar que melhores condições

econômicas levam as pessoas a viverem mais. É importante salientar que a renda

influencia o acesso a saúde, moradia, transporte, alimentação saudável, dentre

outros aspectos.

Conforme exposto anteriormente e, como esperado, a variável taxa de

analfabetismo impacta negativamente no IDHMLong, sendo no modelo a segunda

maior variável em percentual de explicação. Como explicitado pelo ILC (2015),

baseando no The National Bureau of Economic Research, pessoas com maior grau

de escolaridade tendem a viver mais. Para o modelo, o aumento em uma unidade da

variável taxa de analfabetismo reduz, na média e marginalmente, em 14,9% o

IDHMLong.

Os gastos com saúde também apresentaram uma correlação positiva no

modelo, sendo que o aumento em uma unidade em GPCS aumenta, na média e em

termos marginais, em 4,6% o IDHMLong. Assim, o acesso à saúde de qualidade,

principalmente a atenção básica, proporciona às pessoas melhores condições de

tratar das doenças de forma preventiva. Pelegrini e Castro (2014, p.101),

apresentam que Bloom e Canning no relatório de Macroeconomia e Saúde (WHO,

2001):

[...] discutem qual a possibilidade de melhores condições de saúde contribuírem para o aumento da expectativa de vida, independente do aumento de renda. Demonstram que a situação de saúde melhora mesmo que a renda tenha se mantido fixa. Os autores afirmam que mais de 75% dos ganhos em saúde decorrem da elevação de gastos em saúde, e menos de 25% do movimento é consequência do enriquecimento dos países.

Analisando o coeficiente de correlação negativo para o número de domicílios

com ônus excessivo de aluguel, compreende-se que o aumento em uma unidade na

variável independente NDOA reduz, marginalmente e em termos médios, 6,2% o

IDHMLong. Assim, quanto maior o gasto com aluguel, que impacta na diminuição da

renda (que apresentou correlação positiva), menor será a longevidade. A explicação

para o impacto desta variável no IDHMLong é, portanto, similar à explicação da

variável IDHMR.


527

Para garantir a robustez da regressão e seus pressupostos, o estudo fez

alguns testes. Primeiramente, analisou-se a normalidade dos resíduos. Segundo

Corrar et al. (2015, p. 191), “a avaliação de pressuposto da distribuição normal dos

resíduos é feita pelo procedimento denominado teste Kolmogrorov-Smirnov, que

examina se dada série está conforme a distribuição esperada”. Este teste é

realizado para amostras com mais de 30 observações (Tabela 5).

Tabela 5 - Pressuposto de normalidade da regressão

Kolmogorov-Smirnov Significância

1,689 0,007


Neste teste, o pressuposto da normalidade da distribuição não se verificou

em função da significância ser 0,007, portanto menor que α. Esse resultado

possivelmente se deve a não retirada dos outliers.

Segundo Corrar et al. (2015, p.193):

O último teste para a avaliação do comportamento dos resíduos é o de Pesarán-Persarán, desenvolvido para examinar a existência de homoscedascidade, isto é, se a variância dos resíduos mantém-se constante em todos os espectros das variáveis independentes. Sua forma implica em se regredir o quadrado dos resíduos padronizados [...] como função do quadrado dos valores estimados padronizados.

Caso o modelo apresente significância abaixo de 5%, este é considerado

heterocedástico e por isso não apresenta comportamento aleatório em relação às

variáveis independentes. Após realizado o teste, foi encontrada a significância de

41,3%, o que indica a não rejeição da hipótese nula de existência de

homocedasticidade.

Tabela 6 - Diagnóstico de homocedasticidade dos resíduos

Soma dos quadrados Significância ANOVA

Regressão 1,453 0,413

Resíduos 1846,262

Fonte: dados da Pesquisa.

Ainda, é necessário analisar a relação entre as variáveis independentes e sua

multicolinearidade. Essa última prejudica o modelo, pois está associada à variáveis

independentes que estão correlacionadas entre si, ou seja, na aplicação do modelo


528

as variáveis explicativas multicolienearizadas interferirão uma na outra, impedindo a

análise do efeito separadamente.

De acordo com Corrar et al. (2015, p. 188), baseando-se em Gujarati (2000)

e Hair (2005) pode-se afirmar, por meio dos resultados da Tabela 7, que as variáveis

usadas no modelo possuem multicolinearidade aceitável. Corrar et al. (2015)

afirmam que o VIF até 1 é sem multicolinearidade, de 1 até 10 é com

multicolinearidade aceitável, e acima de 10 com multicolinearidade problemática.

Quanto ao índice Tolerance, os autores afirmam que até 1 é sem multicolinearidade,

de 1 até 0,10 com multicolinearidade aceitável e abaixo de 0,10 com

multicolinearidade problemática.

Tabela 7 - Diagnóstico de correlação linear entre as variáveis explicativas

Variáveis Tolerance VIF

IDHM Renda2010 0,321 3,115

Gasto per capta com atividades de saúde 0,904 1,106

Taxa de analfabetismo mais de 60 anos 0,334 2,994

Número de domicílios com ônus excessivo com aluguel 0,965 1,036


Desta forma, conclui-se que a proposição do modelo condiz aos

pressupostos estatísticos da regressão, aceita para atestar a longevidade.

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Conforme proposto, o presente estudo buscou analisar quais fatores

socioeconômicos influenciavam a longevidade em municípios de Minas Gerais. De

forma geral, identificou-se que as variáveis com maior poder de explicação da

longevidade são: o IDHM Renda (com correlação positiva) e a taxa de analfabetismo

(correlação negativa). Também identificou-se como determinante da longevidade,

com menor poder de explicação, as variáveis gasto per capta com saúde (correlação

positiva) e número de municípios com ônus excessivo de aluguel (correlação

negativa).

Considerando os resultados deste estudo, acredita-se que os formuladores de

políticas públicas possam pensar em ações que potencializem os efeitos positivos

sobre a expectativa de vida e minimizem os efeitos negativos sobre ela. O que se


529

espera é que as pessoas ao viverem em melhores condições possam ter uma maior

longevidade, sem que isso implique maiores ônus para o governo e a sociedade.

Por fim, acredita-se que este trabalho abre novos caminhos a serem

explorados, como por exemplo, uma pesquisa qualitativa, uma vez que o modelo

que buscou explicar a longevidade englobou apenas aspectos quantitativos. Apesar

dessas variáveis serem importantes, como o modelo demonstrou, outras variáveis

endógenas e transversais (que poderiam ser captadas por meio de entrevistas)

também poderiam explicar porque as pessoas vivem mais ou menos.

REFERÊNCIAS

ATLAS IDH - ATLAS DO DESENVOLVIMENTO HUMANO NO BRASIL. Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM). 2013. Disponível em < http://www.atlasbrasil.org.br/2013/pt/o_atlas/metodologia/construcao-das-unidades-de-desenvolvimento-humano/> Acesso em 30 de outubro de 2016 BATISTA, M. P. P.; ALMEIDA, M. H. M.; LANCMAN, S. Políticas públicas para a população idosa: uma revisão com ênfase nas ações de saúde. Revista Terapia Ocupacional. Univ. São Paulo, v. 22, n. 3, p. 200-207, set./dez. 2011. Brasil. Constituição da República Federativa do Brasil: texto constitucional promulgado em 5 de outubro de 1988, com as alterações determinadas pelas Emendas Constitucionais de Revisão nos 1 a 6/94, pelas Emendas Constitucionais nos 1/92 a 91/2016 e pelo Decreto Legislativo no 186/2008. – Brasília: Senado Federal, Coordenação de Edições Técnicas, 2016. 496 p. BRASIL. Lei nº 8.842, de janeiro de 1994. Diário Oficial da União, Poder Executivo, Brasília, DF, 05 jan. 1994. Seção 1, p. 77. BRASIL. Lei nº 10.741, de 01 de outubro de 2003. Estatuto do idoso. Diário Oficial da União, Poder Executivo, Brasília, DF, 03 out. 2003. Seção 1, p.1. CORRAR, Luiz J.; PAULO, Edilson; DIAS FILHO, José Maria. Análise multivariada: para os cursos de administração, ciências contábeis e economia. São Paulo: Atlas, 2014. GIACOMIN, k. C. Considerações finais. In: ______. Política Nacional do Idoso: velhas e novas questões. ALCÂNTARA, A. de O.; CAMARANO, A. A.; GIACOMIN, K. C; (Org). Rio de Janeiro: Ipea, 2016. 615 p. IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia Estatística. Censo 2010. 2010. Disponível em: http://censo2010.ibge.gov.br/. Acesso em 13 de março de 2016.


530

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia Estatística. Séries Históricas e Estatísticas. População por grupos de idade. 2017. Disponível em: <http://seriesestatisticas.ibge.gov.br/series.aspx?no=10&op=0&vcodigo=POP22&t=populacao-grupos-idade-populacao-presente-residente>. Acesso em 13 de março de 2017. IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia Estatística. Síntese de Indicadores Sociais de 2015 (2016). Disponível em: < http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/condicaodevida/indicadoresminimos/sinteseindicsociais2015/default_tab_xls.shtm>. Acesso em 15 de março de 2017. ILC - CENTRO INTERNACIONAL DE LONGEVIDADE BRASIL. Envelhecimento Ativo: Um Marco Político em Resposta à Revolução da Longevidade. 1ª ed. Rio de Janeiro – RJ, Brasil. 2015. Disponível em: <http://ilcbrazil.org/portugues/wp-content/uploads/sites/4/2016/02/Envelhecimento-Ativo.pdf>. Acesso em 10 de julho de 2016. IMRS – Índice Mineiro de Responsabilidade Social. Consultas. Fundação João Pinheiro (FJP). Disponível em: <http://imrs.fjp.mg.gov.br/Consultas>. Acesso em 12 de junho de 2016. OMS - Organização Mundial da Saúde. Envelhecimento ativo: uma política de saúde. Tradução Suzana Gontijo. – Brasília: Organização Pan-Americana da Saúde, 2005. 60p. Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/envelhecimento_ativo.pdf. Acesso em 10 de julho de 2016. PELEGRINI, Maria Lecticia; CASTRO, Janice Dornelles. Expectativa de Vida e Gastos Públicos em Saúde. Análise Econômica, Porto Alegre, ano 30, n. especial, p. 97-107, set. 2012. Disponível em: <http://seer.ufrgs.br/AnaliseEconomica/article/view/25879>. Acesso em 20 de setembro de 2016. PFÜTZENREUTER, Andréa Holz; ALVIM, Angélica T. Benatti. O DIREITO À CIDADE: AS DIRETRIZES POLÍTICAS MUNDIAIS PARA O ENVELHECIMENTO. Revista Nacional de Gerenciamento de Cidades, v. 3, n. 14, 2015, pp. 112-127. Disponível em <http://www.amigosdanatureza.org.br/publicacoes/index.php/gerenciamento_de_cidades/article/view/940>. Acesso em 26 de setembro de 2016. SECCHI, Leonardo. Políticas públicas. Conceitos, esquemas de análise, casos práticos. 2ª Ed. São Paulo, 2015. SUBIRATS, Joan et al. Análisis y gestión de políticas públicas. Barcelona: Editorial Ariel, 2012.

http://imrs.fjp.mg.gov.br/Consultas

determinantes socioeconÔmicos da longevidade: um … · 10,7% em 2010. em 2015, conforme dados da...

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