Grau de desenvolvimento regional dos municípios da mesorregião oeste catarinense: caracterização e classifi cação Regional development degree of the municipalities of Santa Catarina west meso region: characterization and classifi cation Degré de développement régional des municipalités de la région ouest de Santa Catarina: caractérisation et classifi cation Grado de desarrollo regional de los municipios de la región oeste de Santa Catarina: caracterización y clasifi cación
Sérgio Begnini* Lirane Elize Defante Ferreto de Almeida**
Recebido em 30/03/2016; revisado e aprovado em 08/09/2016; aceito em 18/10/2016 DOI: http://dx.doi.org/10.20435/1984-042X-2016-v.17-n.4(01)
Resumo: O objetivo deste estudo é classifi car os municípios das cinco microrregiões que formam a mesorregião oeste catarinense segundo o grau de desenvolvimento regional, utilizando a análise fatorial. Por meio da análise fatorial, possibilitou-se extrair as cargas fatoriais para a construção do índice e do grau de desenvolvimento. As microrregiões assemelham-se, tanto nos aspectos culturais, produtivos, econômicos e de colonização, quanto na classifi cação, segundo o grau de desenvolvimento regional calculado. Conclui-se que ainda há muito que fazer para alcançar um desenvolvimento regional equitativo, considerando os municípios de cada microrregião da mesorregião. Palavras-chave: desenvolvimento regional; análise fatorial; microrregião. Abstract: The objective of this study is to classify the municipalities of fi ve microregions that make up the Santa Catarina western region according to the regional development degree, using the factor analysis. By means of the factor analysis, it was possible to extract the factorials loads for the index construction and the development degree. The microregions resemble, both in cultural, productive, economic aspects and of colonization, as in rank, according to the degree of regional development calculated. It is concluded that there is still much to do to achieve equitable regional development, considering the municipalities of each micro-region of the middle region. Key words: regional development; factor analysis; microregions. Résumé: L’objectif de cette étude est de classer les municipalités de cinq microrégions qui com- posent la région de l’ouest de Santa Catarina, selon le degré de développement régional, à l’aide de l’analyse factorielle. Par le biais de l’analyse factorielle fait permis d’extraire les factorielles des charges pour la construction de l’indice et le degré de développement. Les microrégions ressem- blent, tant dans les aspects culturels, productives et économiques et de la colonisation, comme dans rang, selon le degré de développement régional calculé. Il est conclu qu’il y a encore beaucoup à faire pour parvenir à un développement régional équitable, considérant les municipalités de chaque microrégion de la mesorigion. Mots-clés: développement régional; analyse factorielle; microrégion. Resumen: El objetivo de este estudio es clasifi car los municipios de cinco micro regiones que conforman la región oeste de Santa Catarina, según el grado de desarrollo regional, mediante el análisis factorial. Mediante el análisis factorial hecho permitido extraer los factoriales cargas para la construcción del índice y el grado de desarrollo. Las microrregiones se asemejan, tanto en aspectos culturales, productivos, económicos y de la colonización, como en fi la, según el grado de desarrollo regional calculado. Se concluye que hay todavía mucho por hacer para lograr un de- sarrollo regional equitativo, mientras que los municipios de cada microrregion de la mesorregión. Palabras clave: desarrollo regional; análisis factorial; microrregion.
* Universidade Federal da Fronteira Sul, Chapecó, Santa Catarina, Brasil ** Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Francisco Beltrão, Paraná, Brasil.
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. 548 Sérgio Begnini; Lirane Elize Defante Ferreto de Almeida
1 INTRODUÇÃO 2 DESENVOLVIMENTO REGIONAL MULTIDIMENSIONAL O tema desenvolvimento regional, nos últimos anos, tem conquistado espaço O desenvolvimento pode ser defi - nas discussões, principalmente no ensino nido com base no contínuo aumento dos e nas pesquisas. Uma das razões disso níveis de vida1, incluindo maior consumo concentra-se na necessidade de elaborar de produtos e serviços básicos para o planos que atendam a diversidade e as conjunto da população (SOUZA, 2005). realidades regionais, visto que as diversas Para Bresser-Pereira (2008), o desenvolvi- regiões apresentam diferentes níveis de mento econômico de determinada região desenvolvimento, desencadeando dife- é um processo de acúmulo de capital que, renças signifi cativas. aliado ao progresso técnico, possibilita Identificar aspectos do desenvol- aumento da produtividade, dos salários vimento regional poderá auxiliar no e do padrão médio de vida da população. desenvolvimento de políticas públicas Lopes (2001) argumenta, no que de atendimento à população, podendo tange ao desenvolvimento regional, que, se confi gurar como apoio ao desenvolvi- devido às diversidades espaciais, é pre- mento. Além disso, outras regiões com ciso formular políticas e planos capazes características semelhantes podem enten- de serem concretizados, considerando as der melhor seu dinamismo, para também características de cada região. Entende-se constituírem estratégias que possam ser que para tanto há necessidade de medir o base para o desenvolvimento regional. desenvolvimento em cada região. Como obstáculos, podem ser elencados Mas, será possível quantificar o alguns aspectos, dentre eles a insufi ciência desenvolvimento de uma região? Vários de serviços públicos, defasagem de infra- autores elaboraram estudos com metodo- estrutura logística, bem como de regula- logias, iguais ou próximos, que buscaram mentação bancária (HIRSCHMAN, 1958). medir o desenvolvimento, sendo que vá- Nesse sentido, a atenção volta-se rios utilizaram, para esse fi m, a Análise para construir um desenvolvimento Fatorial (KAGEYAMA, 2004; ARRUDA, mais focado nas especifi cidades de cada 2010; PAZ, 2012; CANODÁ, 2013). região, de forma a integrar os aspectos Mensurar o desenvolvimento não econômicos, sociais, ambientais, políticos é uma tarefa simples, pois envolve o e educacionais, entre outros. Para tanto, é levantamento de uma série de indicado- de suma importância conhecer os aspectos res demográfi cos, sociais, econômicos, que compõem cada espaço, bem como sua ambientais e institucionais que possam dinâmica interna. auxiliar no estudo do fenômeno (MELO; Assim, este estudo tem como obje- PARRÉ, 2007; MELO; SILVA, 2014). Na tivo classifi car os municípios das cinco busca por quantifi car o desenvolvimento, microrregiões que formam a mesorregião exige-se apurado senso crítico na esco- oeste catarinense segundo o grau de de- lha das técnicas e métodos de análise. senvolvimento regional, utilizando a aná- Entende-se que a validade de um índice lise fatorial. Para tanto, está dividido em de desenvolvimento dependerá da quali- cinco partes, sendo a primeira a presente dade dos dados utilizados que necessitam introdução. A segunda parte evidencia as principais referências nas quais o trabalho 1 O aumento dos níveis de vida acontece através está fundamentado, e a terceira refere-se de melhorias sociais e econômicas, como mais alimentação, melhor atendimento médico e à metodologia utilizada. A quarta aborda odontológico, educação mais qualifi cada, mais os resultados e discussão sobre estes, e a segurança e melhor qualidade do meio ambiente quinta evidencia as considerações fi nais. (SOUZA, 2005).
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. Grau de desenvolvimento regional dos municípios da mesorregião oeste catarinense: 549 caracterização e classifi cação ser ofi ciais (CONTERATO; SCHNEIDER; 1917, pela Lei Estadual nº 1.147, de 25 de WALQUI, 2007). agosto de 1917, no Estado Catarinense, a Por se tratar de uma formação multi- ser então colonizada, por muito tempo dimensional, o desenvolvimento regional foi fruto de disputa entre Santa Catarina perpassa diversos fatores econômicos, so- e o Paraná, bem como entre o Brasil e a ciais, estruturais, educacionais e ambien- Argentina. No início chegaram coloniza- tais, entre outros, que podem infl uenciar dores europeus que iniciaram algumas a formação de determinada região. É pro- atividades agrícolas e extrativistas. Hoje vável que alguns, ou todos esses fatores, é uma das regiões mais importantes do contribuíram para a formação da mesor- Brasil no setor agroindustrial produtor de região Oeste Catarinense, localizada no alimento (AREND; ORLOWSKI, 2012) e Estado de Santa Catarina, englobando as destaca-se no âmbito estadual na produ- microrregiões de São Miguel do Oeste, ção de grão e na criação de gado leiteiro. Chapecó, Xanxerê, Concórdia e Joaçaba. Das seis mesorregiões que formam o Estado de Santa Catarina, a Oeste 3 A MESORREGIÃO OESTE Catarinense, com 118 municípios, é a CATARINENSE maior em tamanho e quantidade de municípios, sendo assim distribuídos: A região denominada mesorregião São Miguel do Oeste com 21 municí- Oeste Catarinense, formada a partir da pios, Chapecó com 38, Xanxerê com 17, divisão dos dois municípios criados, em Concórdia com 15 e Joaçaba com 27.
Paraná
Argentina
Microrregiões SãoMigueldoOeste Chapecó Xanxerê Concórdia Joaçaba Outros
RioGrandedoSul
Figura 1 - A mesorregião Oeste Catarinense e as suas cinco microrregiões Fonte: Elaboração própria, 2015.
O desenvolvimento dessa mesor- dentes europeus que houve melhoramento região baseia-se sobre a história de três nas técnicas de utilização do solo e cultivo grupos principais, que são os índios, os (RAMMÉ, 2011), sendo que, ao longo do caboclos e os colonizadores europeus. A tempo, a erva-mate, a agropecuária, a extra- região apresentou processo lento e tardio de ção de madeira e a agroindústria passaram ocupação e integração ao modelo capitalista a ser as principais atividades econômicas de produção. Foi com a chegada de descen- desenvolvidas (MATTEI, 2010).
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Os colonizadores, quando se ins- 3 METODOLOGIA talaram, desenvolveram técnicas de tra- balho agrícola, com base familiar, capaz Este estudo iniciou-se com base nos de atender as necessidades de sustento. dados de cada município, passando pela Com o tempo teve início a construção de análise de cada microrregião, possibilitan- usinas hidrelétricas de diferentes tama- do assim, uma visão da mesorregião Oeste nhos, fazendo uso, principalmente, dos Catarinense, quanto ao desenvolvimento recursos do rio Uruguai. Na década de 40, regional. as atividades agrícolas, como a produção Por questões de ordem estruturante, de milho, arroz e feijão, conquistaram o referencial metodológico está concentra- maior espaço e, na segunda metade do do no método utilizado para elaboração século XX, o modelo agroindustrial, do Índice de Desenvolvimento Regional principalmente com a criação de suínos (IDRG) e do Grau de Desenvolvimento e aves, tornou essa mesorregião um polo Regional (GDRG), bem como na descrição agroindustrial do Estado (RAMMÉ, 2011) das variáveis utilizadas. bem como do país. O contínuo melhoramento genético 3.1 Índice e grau de desenvolvimento da suinocultura e das aves bem como o regional aumento da escala de produção tornou- -se uma das bases do desenvolvimento Por meio da utilização de uma téc- da mesorregião (THEIS; NODARI, 2000), nica de análise multivariada, chamada junto com a produção leiteira. O sistema análise fatorial, levando em conta o cará- de integração entre pequenos agricultores ter multidimensional de desenvolvimento e agroindústria veio a apresentar rele- que foi possível calcular o IDRG bem vante importância. Além disso, a maior como o GDRG. Vários autores utilizaram parte dos municípios, também, mantém a Análise Fatorial em seus estudos, cita-se sua base econômica nas atividades rurais, Melo e Parré (2007), Bakke, Leite e Silva tendo destaque, segundo Mattei (2010) a (2008), Arruda (2010), Paz (2012) Melo e produção de milho, feijão, arroz, fumo, Silva (2014). soja, maçã e Laranja. Nos últimos tempos, o uso da aná- De acordo com Mattei (2010), o setor lise fatorial aumentou em quase todas as secundário apresenta relativo dinamismo áreas de pesquisa, principalmente aquelas com a indústria alimentar, de processa- relacionadas à economia e ao desenvol- mento de soja e com a indústria madeirei- vimento. O propósito dessa técnica mul- ra, principalmente na região de Caçador e tivariada é defi nir a composição própria Matos Costa. Por sua vez, o setor terciário que se forma entre as variáveis que fazem tem menor destaque econômico, no qual parte de determinado estudo. Segundo o comércio apresenta alguma efi ciência, Hair et al (2009), por meio da análise principalmente nas cidades de Chapecó, fatorial, pode-se chegar a estruturas de Joaçaba, Videira, Concórdia e Caçador e o inter-relações/correlações que se formam turismo, que fi ca restrito a algumas cida- por meio das variáveis analisadas. Com des que possuem águas termais (MATTEI, isso é possível extrair os fatores que re- 2015) ou festas típicas. Cada microrregião presentam as dimensões. apresenta alguns aspectos comuns e ou- Quando o objeto de estudo é uma ou tros peculiares. mais regiões, os fatores extraídos auxiliam a identifi car o estágio de desenvolvimento (MELO; PARRÉ, 2007) e ainda possibili- tam ao pesquisador criar indicadores, o que não seria possível somente por meio
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. Grau de desenvolvimento regional dos municípios da mesorregião oeste catarinense: 551 caracterização e classifi cação das variáveis iniciais (FÁVERO et al., Os escores fatoriais possuem dis- 2009). tribuição normal, isto é, têm média O modelo de análise fatorial pode zero e variância um, podendo ser uti- ser expresso por meio de uma combina- lizados para indicar uma posição rela- ção linear entre as variáveis e os fatores tiva de cada observação (município). (FÁVERO et al., 2009): Assim, foi possível construir o índice Bruto de Desenvolvimento (IBD), com (1) base na matriz de escores fatoriais, ca- Onde: - variáveis i analisadas; paz de hierarquizar as observações. – cargas fatoriais; - fatores comuns; Esse índice é proposto por Melo – fator único; - fator de erro. (2006) através do cálculo da média pon- Dentre os vários métodos possí- derada dos fatores pertencentes a cada veis de serem utilizados para extração observação. Com o valor de cada fator, dos fatores, optou-se por utilizar o dos pondera-se cada um deles pela sua vari- componentes principais, contribuindo, ância, expresso na equação: dessa forma, para a variância comum (comunalidade 2) (HAIR et al., 2009). Tendo decidido o método do modelo, passou-se à extração dos fatores. Nesse (2) caso, optou-se pela técnica da raiz latente ou dos autovalores, que consideram sig- nifi cantes somente aqueles maiores que 1. Passou-se então à rotação dos fatores. Em que IDB é o Índice Bruto de Com a rotação, a variância é redistri- Desenvolvimento, N é o número de fato- buída dos primeiros fatores para os últi- res, é a proporção da variância expli- mos, visando chegar a um padrão fatorial cada individualmente por fator e é o mais simples e mais signifi cativo (HAIR escore fatorial. et al., 2009). Neste estudo, foi utilizada A partir do IBD, por interpolação a técnica de rotação ortogonal varimax, linear, em que o menor e o maior valor possibilitando a interpretação das cargas do IDB foram considerados como 0 e 100, fatoriais. calculou-se o IDRG correspondente a cada Com esses passos, percebeu-se que observação (município). Procedeu-se en- os cálculos atenderam os preceitos exi- tão o cálculo da média e o desvio padrão gidos pela análise fatorial. No passo se- em torno da média para classificar os guinte, foram utilizados os scores fatoriais municípios quando ao GDRG, conforme para organização do IDRG e do GDRG. Quadro 1.
2 É quanto determinada variável compartilha de seus valores, com todas as outras variáveis do estudo. É também o quanto da variância comum é explicada pelos fatores comuns.
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Grau de desenvolvimento (GDRG) Limite inferior Limite Superior Extremamente Alto (EA) Média + 4σ + 0,01 até 100 Muito Alto (MA) média + 3σ + 0,01 média + 4σ Alto (A) média + 2σ + 0,01 média + 3σ Médio Alto (MDA) média + 1σ + 0,01 média + 2σ Médio (M) Média média + 1σ Médio Baixo (MDB) média - 1σ média - 0,01 Baixo (B) média - 2σ média - 1σ - 0,01 Muito Baixo (MB) média - 3σ média - 2σ - 0,01 Extremamente Baixo (EB) até 0,00 média - 3σ - 0,01 Quadro 1 – Formação do GDR Fonte: Organização própria
Para verifi car a adequabilidade do 3.2 Organização das variáveis e fonte modelo, utilizou-se a medida de adequa- de pesquisa ção chamada Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que é a soma dos quadrados das correla- O estudo do desenvolvimento, por ções de todas as variáveis, dividida por tratar-se de um fenômeno multidimensio- essa mesma soma, acrescentada da soma nal, ultrapassa as questões econômicas, dos quadrados das correlações parciais envolvendo um conjunto de indicadores de todas as variáveis. O KMO compara a que estão ligados entre si. No caso deste magnitude dos coefi cientes de correlação estudo, as variáveis estão ligadas a aspec- observados com as magnitudes dos coe- tos de bem-estar social e equidade, educa- fi cientes de correlação parcial, que varia ção, estrutura e desempenho econômico, de 0 a 1. Quanto mais próximo de um, população e migração, meio ambiente e tanto melhor. sustentabilidade, conforme quadro 1. As Foi ainda realizado o teste Barlett variáveis que compõem essas dimensões Test of Sphericity (BTS). Este, testa a hipó- foram escolhidas por sua relação com a tese de que a matriz de correlação é uma defi nição multidimensional de desenvol- matriz identidade e, nesse caso, não po- vimento. deria continuar o estudo, pois não haveria No que tange ao número de variá- correlação entre as variáveis. Destaca-se veis, não há um quantitativo exato a ser também que, nesta pesquisa, utilizou-se utilizado no modelo fatorial. Quanto às o software Statistical Package for the Social amostras, difi cilmente será possível rea- Sciences (SPSS) (versão 18) para realizar lizar a análise fatorial com menos de 50 os cálculos estatísticos. observações e, preferencialmente, deve ser igual ou maior de 100 (HAIR et al, 2009). O autor sugere ainda que haja, no mínimo, 5 observações para cada variável. No caso desta pesquisa, são 17 variáveis e 118 observações, atendendo, dessa forma, a orientação estabelecida.
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Variável Nome x1 Esperança de vida ao nascer x2 Mortalidade infantil (até 1 ano de idade) x3 Expectativa de anos de estudo aos 18 anos de idade % da população com 6 a 17 anos na escola (taxa de atendimento escolar da x4 população de 6 a 17 anos de idade) % da população ocupada, que possui ensino fundamental completo (18 anos x5 ou mais) x6 Renda per capita x7 % dos ocupados no setor agropecuário (18 anos ou mais) x8 % dos ocupados no setor extrativo mineral (18 anos ou mais) x9 % dos ocupados no setor comércio (18 anos ou mais) x10 % de ocupados no setor serviços (18 anos ou mais) x11 % da população em domicílio com coleta de lixo x12 IDHM % da população com 5 a 6 anos na escola (percentual da população com 5 a 6 x13 anos de idade que frequentam a escola) x14 Taxa de fecundidade total x15 % de pobres x16 Índice de Gini x17 Índice de Theil – L Quadro 2 – Variáveis que compõe o estudo e a dimensão a qual está ligada Fonte: Organização própria, 2015
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES a técnica varimax, utilizando os dados das variáveis, indicadas no quadro 2, foi O índice de desenvolvimento Regio- possível extrair cinco fatores com raiz nal foi calculado com base em dados do característica maior que um, por meio do ano 2010 e tendo, como unidade de aná- método dos componentes principais. A lise, 118 municípios do Estado de Santa contribuição desses fatores para explicar a Catarina, que compõe a Mesorregião variância total dos indicadores é signifi ca- Oeste Catarinense. tiva, uma vez que a variância total acumu- Após a rotação ortogonal, utilizando lada chegou a 81,800%, conforme tabela 1.
Tabela 1 – Raiz característica, percentual explicado individualmente por fator e variân- cia acumulada Fator Raiz Característica Variância explicada pelo fator (%) Variância Acumulada (%) F1 3,846 22,625 22,625 F2 3,755 22,089 44,714 F3 2,459 14,464 59,177 F4 2,274 13,377 72,554 F5 1,572 9,246 81,800 Fonte: Resultado da pesquisa, 2015
O teste BST apresentou valor de A estatística KMO apresentou valor de 2550,711 mostrando-se, dessa forma, 0,730 indicando que a utilização da análise signifi cativo a 0,05%, sendo assim, re- fatorial é adequada. jeitada a hipótese nula de que a matriz Também foram extraídas as cargas de correlação é uma matriz identidade. fatoriais, apresentadas na tabela 2, bem
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. 554 Sérgio Begnini; Lirane Elize Defante Ferreto de Almeida como a comunalidade para cada variável. a 0,550, conforme Hair et al. (2009). As Foram consideradas para o estudo, as co- cargas fatoriais menores que 0,550 foram munalidades e cargas fatoriais superiores excluídas das tabelas.
Tabela 2 – Cargas Fatoriais e Comunalidades calculadas. Cargas Fatoriais Indicadores Comunalidades F1 F2 F3 F4 F5
X1 0,952 0,933
X2 -0,953 0,933
X6 0,704 0,839
X12 0,730 0,951
X14 -0,572 0,668
X15 -0,603 0,819
X5 0,884 0,888
X7 -0,921 0,923
X9 0,865 0,781
X10 0,890 0,823 0,802 X3 0,686 0,801 X4 0,701 0,668 X13 0,573 0,963 X16 0,975 0,974 X17 0,982 -0,792 X8 0,660 0,852 X11 0,768 Fonte: Resultados da pesquisa, 2015.
O fator 1 está relaciona- de anos de estudo e frequência escolar. do positivamente com as variáveis Esse fator participa da variância explicada relacionadas com a pelo fator com 14,464% e reúne somente expectativa de vida das pessoas, renda variáveis ligadas a questões educacionais. per capita, índice de desenvolvimento O fator 4 está ligado, positivamen- humano municipal, denotando aspectos te, às variáveis relacionadas a importantes como população e migração, questões de bem-estar social e equidade, estrutura e desempenho econômico e apontando a possíveis concentrações e bem-estar social e equidade. distribuições de renda. Ele ainda explica O fator 2 está forte e positivamen- 13,377% da variância do modelo. te ligado as variáveis que Por fi m o fator 5, que está positi- versam basicamente sobre população vamente ligado às dimensões , ocupada, relacionando-se a estrutura e , relativas a itens relacionados ao meio desempenho econômico dos municípios, ambiente e sustentabilidade, bem como de relativamente à força de trabalho. Esse estrutura e desempenho econômico. Esse fator participa com 22,089% da variância fator explica 9,246% da variância. explicada pelo fator. Realizada esta análise, pode-se vol- O fator 3 é composto por três variá- tar a atenção para a elaboração do índice veis, sendo que se encontra positivamente de desenvolvimento regional (IDRG) para relacionado com todas elas. As variáveis cada município. Primeiramente calculou- são , , que acumulam questões -se o Índice de Desenvolvimento Bruto referentes à educação, como expectativa (IDB), a partir dos escores fatoriais de cada
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. Grau de desenvolvimento regional dos municípios da mesorregião oeste catarinense: 555 caracterização e classifi cação variável e da variância explicada de cada calculado o IDRG médio – 45,05 – e o des- fator (MELO; PARRÉ, 2007). Nesse caso, vio padrão – 12,98 – em torno da média. os escores foram normalizados, passando Por fi m foram organizadas as categorias a ter média zero e desvio padrão 1. O de classifi cação para calcular o grau de próximo passo foi calcular o IDRG, por desenvolvimento regional (GDRG), con- interpolação, a partir do IDB. Também foi forme quadro 3.
Classifi cação Limite inferior Limite superior Extremamente Alto (EA) 97,03 100,00 Muito Alto (MA) 84,04 97,02 Alto (A) 71,04 84,03 Médio Alto (MDA) 58,05 71,03 Médio (M) 45,05 58,04 Médio Baixo (MDB) 32,05 45,04 Baixo (B) 19,06 32,04 Muito Baixo (MB) 6,06 19,05 Extremamente Baixo (EB) 0,00 6,05 Quadro 3 – Categoria de classifi cação segundo grau de desenvolvimento rural, e intervalos/limites Fonte: Elaboração própria, 2015.
Com base nesses dados, organizou- 16. Outros 32 foram classificados com -se a fi gura 2, que apresenta os municí- GDRG médio e, como médio, foram 39 pios, da mesorregião Oeste Catarinense, municípios. O grau de desenvolvimento conforme o GDRG, calculado. É possí- baixo apresentou 14 municípios e, muito vel perceber que apenas um município baixo, 6. Por fi m 3 municípios fi caram apresentou GDRG extremamente alto. A classificados com grau de desenvolvi- mesma situação para GDRG muito alto, mento regional extremamente baixo. Há em que também somente um município condições de perceber algumas aglome- ficou classificado. Classificados como rações geográfi cas, conforme o grau de Alto, fi caram 8 municípios, e médio alto, desenvolvimento.
(1)ExtremamenteAlto (1)MuitoAlto (6)Alto (16)MédioAlto (32)Médio (39)MédioBaixo (14)Baixo (6)MuitoBaixo (3)ExtremamenteBaixo
Figura 2 - Distribuição espacial do grau de desenvolvimento regional dos municípios da Mesorregião Oeste Catarinense Fonte: Resultados da pesquisa, 2015.
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. 556 Sérgio Begnini; Lirane Elize Defante Ferreto de Almeida
Por microrregiões, a tabela 3 apre- senta o número de municípios conforme seu GRRG.
Tabela 3 – Número de municípios por mesorregião, segundo grau de desenvolvimento rural MICRORREGIÕES GDRG São Miguel do Oeste Chapecó Xanxerê Concórdia Joaçaba EA 00 00 00 00 01 MA 00 00 00 00 01 A0101010102 MDA 01 04 02 04 05 M0609050408 MDB 09 16 05 04 05 B0306020201 MB 01 02 01 00 02 EB 00 00 01 00 02 Total 21 38 17 15 27 Fonte: Resultados da pesquisa, 2015.
De modo geral, são poucos os es- maior importância a produção de milho, tu dos envolvendo a região geográfica feijão, trigo, fumo e soja; na pecuária, é o formada pelas cinco microrregiões apre- gado de corte e de leite que se sobressai sentadas na tabela 3, que aglutinam (MARQUES, 2007). aspectos ligados à população, migração, A população da microrregião, tendo educação, economia, bem-estar social e o ano de 2000 e 2010 como referências, meio ambiente. Estudos envolvendo essas apresentou pequeno crescimento. No abordagens são cada vez mais importan- primeiro ano, a população total era de tes e necessários para conhecer a região e 171.160 habitantes passando a 174.732 possibilitar a criação de políticas que con- em 2010. Enquanto esse mesmo cenário tribuam para o desenvolvimento regional. se repetiu na área urbana, que passou de A microrregião São Miguel do Oeste 81.664 habitantes para 101.195, ocorreu o é formada por 21 municípios, o que cor- inverso na área rural, onde a população responde a 17,80% do total de municípios reduziu de 89.496 para 73.537 habitantes da mesorregião. O município que se des- (IBGE, 2015). tacou, apresentando maior GDRG, classi- Esse deslocamento populacional fi cado como alto, foi São Miguel do Oeste. das áreas rurais para as áreas urbanas De outro lado, o município que presentou pode ser explicado pela implantação o menor GDRG, classifi cado como muito das agroindústrias de carnes e pelo de- baixo, foi Bandeirantes. senvolvimento do comércio, bem como A colonização dessa microrregião pela criação de faculdades que atraem, aconteceu, principalmente por imigrantes principalmente, os jovens. Nesse sentido, italianos e alemães, mas também, em mi- um dos grandes desafi os dos governantes noria, participaram os russos, na cidade continua sendo a criação de políticas pú- de Riqueza, e os poloneses, em Belmonte e blicas que possam atender a população. Descanso. Há destaque para as atividades A microrregião de Chapecó, con- econômicas ligadas à agropecuária e que tendo 38 municípios, representa 32,20% são incrementadas pela indústria e pelos do total da mesorregião. A distribui- serviços, enquanto, na agricultura, tem ção segundo o GDRG assemelhou-se à
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. Grau de desenvolvimento regional dos municípios da mesorregião oeste catarinense: 557 caracterização e classifi cação
apresentada pela microrregião de São pela população urbana, que passou de Miguel do Oeste. O município que se 85.859 para 104.253 habitantes. Assim destacou, com o maior grau, dentro da como nas outras microrregiões, a popula- microrregião, foi Chapecó, sendo alto. ção rural diminuiu, pois, no ano 2000, era Dois municípios apresentaram grau de formada por 56.398 habitantes e, em 2010, desenvolvimento muito baixo, sendo São passou a ter 48.212 (IBGE, 2015). Bernardino e Saltinho. Como o primeiro Essa microrregião compõe-se por fi cou com índice de desenvolvimento de pequenas propriedades rurais que têm 17,57, e o segundo, de 17,05, aponta-se como uma das principais atividades Saltinho como sendo o que apresentou econômicas o gado leiteiro, sendo res- menor GDRG. ponsável por grande parte da produção Destacam-se, nessa região, os frigo- estadual (DESCHER et al., 2009). Também rífi cos, que começaram a ser instalados é a segunda maior produtora de grãos do na década de 1940, e as cooperativas na estado de Santa Catarina, sendo o milho década de 1960. As principais atividades e a soja as principais culturas. O défi cit econômicas que são desenvolvidas nessa encontra-se principalmente na capacidade microrregião estão ligadas à agropecuá- de armazenagem dos grãos produzidos. ria. As propriedades rurais, na sua maior Segundo estudo de Kaveski, parte, estão ligadas à agricultura familiar, Mazzioni e Hein (2013), essa microrre- na qual 96,61% possuem até 50 ha (THEIS; gião tem efi ciência quanto ao emprego NODARI, 2000), sendo o milho, a soja, o dos recursos destinados à saúde pública e, fumo e trigo as principais culturas agríco- dentro da mesorregião Oeste Catarinense, las, e a criação de suínos, aves e gado lei- é a que apresenta melhores resultados. teiro, as principais atividades da pecuária. Na microrregião de Concórdia, o Essa região, também vem se destacando município com maior grau de desenvol- na geração de empregos formais (THEIS; vimento foi Seara, que fi cou classifi cado NODARI, 2000). como alto. De outro lado, os municípios No que tange à saúde, indica-se que, de Paial e Arvoredo fi caram classifi cados nessa região, os investimentos realizados como baixo. Enquanto Paial apresentou nas unidades de saúde, desencadeiam índice de 30,93, Arvoredo obteve 29,28, os melhores resultados possíveis no sendo este, classifi cado na última posição, atendimento à população (KAVESKI; dentro da microrregião. MAZZIONI; HEIN, 2013) entendendo, A população total da microrregião assim, como efi ciente o atendimento do de Concórdia apresentou, entre 2000 e SUS. Entretanto não é a realidade de todos 2010, crescimento de 2,93%. Nesse mesmo os municípios, pois alguns ainda precisam período, enquanto a população urbana melhorar, como é o exemplo de Caibi, aumentou 20,25%, a população rural segundo o estudo de Kaveski, Mazzioni reduziu 19,39% (IBGE, 2015). Essa mi- e Hein (2013). crorregião destaca-se na competitividade Na microrregião de Xanxerê, o mu- agroindustrial, com produção familiar, nicípio que se destacou na classifi cação tendo em vista que, no município de foi São Domingos apresentando GDRG Concórdia, está localizada a BrFoods (até alto. Já o município que fi cou com menor pouco tempo atrás, Sadia) e, no município grau foi Entre Rios, sendo classifi cado de Seara, a Seara Alimentos. como extremamente baixo. A população Essas questões fi zeram dessa região total, na microrregião de Xanxerê, em 10 um modelo de desenvolvimento agrário anos, cresceu cerca de 7,18%, passando de brasileiro, principalmente pela distribui- 142.257 habitantes, em 2000, para 152.465, ção de renda entre os produtores (ALVES, em 2010. Esse aumento foi acompanhado 2008). Outras importantes atividades
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. 558 Sérgio Begnini; Lirane Elize Defante Ferreto de Almeida estão ligadas à criação de gado de leite e 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS de corte, bem como à produção de grãos, destacando-se o milho. No caso da agroin- Este estudo buscou analisar o de- dústria, destacam-se a criação de suínos senvolvimento das microrregiões que for- e aves. mam a mesorregião do Oeste Catarinense, Na educação, essa microrregião, a fi m de classifi car os municípios segundo apresentava, no ano de 1991, 6,03% de o grau de desenvolvimento regional. analfabetismo em pessoas de 7 a 14 anos. Para tanto, utilizou a análise fatorial com Já no ano de 2000, esse percentual caiu base em 17 variáveis multidimensionais. para 2,07%. A evasão escolar também Destaca-se que o índice e o grau de desen- apresentou redução, pois enquanto era volvimento regional (GDRG), que foram de 13,48% no ano de 1991 passou a ser de calculados, refl etem uma posição relativa 2,06 no ano 2000. E a educação pode ser e, não, a posição absoluta. considerada de elevada importância para A partir dos indicadores das variá- o desenvolvimento regional, uma vez que, veis utilizadas, foi possível extrair cinco melhorando o nível educacional, obtém-se fatores que indicam as principais carac- capacidade de produzir força de trabalho terísticas envolvendo o desenvolvimento mais qualifi cada, que poderá ter rendi- regional, bem como aspectos da realidade mentos mais elevados do que aqueles que da mesorregião Oeste Catarinense. não possuem ensino (BLUESTONE, 1993). Dos 118 municípios que formam a A microrregião de Joaçaba foi a mesorregião, 56 deles, correspondendo única que apresentou municípios distri- a 47,46%, apresentaram GDRG acima buídos em todas as faixas de classifi cação. da média calculada. Os outros 53,54% Os municípios com GDRG extremamente fi caram classifi cados abaixo da média. alto e muito alto, foram Joaçaba e Treze Percebe-se, quanto à classifi cação, uma Tílias, respectivamente. Por outro lado, homogeneidade em todas as microrregi- apresentou mais municípios classifi cados ões, uma vez que, em todas elas, a maio- como extremamente baixo, do que as ou- ria dos municípios fi caram classifi cados tras microrregiões, sendo Macieira com como médio alto, médio, médio baixo e índice 5,66, e Calmon com índice 0,00. baixo. O processo de colonização dessa mi- De modo geral, percebe-se que a me- crorregião ocorreu, principalmente, entre sorregião Oeste Catarinense caracteriza-se as décadas de 1910 e 1960, sendo a maioria pela diversidade, mas também por dife- dos colonizadores descendentes de ita- renças que se ampliam. Essa realidade re- lianos que haviam se instalado em terras vela que há necessidade de maior atenção gaúchas, em especial nas cidades de Bento na formulação de políticas, tendo em vista Gonçalves e Caxias do Sul. Atualmente, proporcionar desenvolvimento aquelas é maior o número de pessoas que saem regiões menos favorecidas. dessa microrregião do que aquelas que Conclui-se que existem certos aglo- entram fi xando moradia (HENRIQUES; merados de municípios, conforme o grau MATTEI, 2013). de desenvolvimento. Também se conclui A economia está baseada na produ- que os municípios contíguos àqueles ção agropecuária, responsável por certa classificados como extremamente alto de 12% dos empregos, e na agroindústria. ou muito alto, estão classifi cados, com Há destaque para a produção de maçã, no GDRG, médio alto para cima, indicando município de Fraiburgo, e de uva/vinho, que determinada região em desenvolvi- no município de Videira. Já os municípios mento desencadeia efeitos propulsores, de Caçador e Matos Costa destacam-se na iniciando processo cumulativo, propa- indústria de madeira. gando o desenvolvimento nas proximi-
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. Grau de desenvolvimento regional dos municípios da mesorregião oeste catarinense: 559 caracterização e classifi cação dades, conforme indicam Myrdal (1965) Revista Gestão Industrial, Ponta Grossa, v. 4, e Hirschman (1958). n. 4, p. 1-14, 2008. Enfatiza-se que, embora alguns mu- BLUESTONE, B. UMASS/BOSTON: an nicípios tenham sido classifi cados com economic impact analysis. Boston: University grau de desenvolvimento médio alto, of Massachusetts, jan. 1993. alto, muito alto e extremamente alto, há BRESSER-PEREIRA, L. C. Crescimento e espaço e tempo para avançar em todos desenvolvimento econômico. BRESSER- os aspectos e dimensões do desenvolvi- PEREIRA Website, 2008. Disponível em: mento. Talvez algumas variáveis que não
INTERAÇÕES, Campo Grande, MS, v. 17, n. 4, p. 547-560, out./dez. 2016. 560 Sérgio Begnini; Lirane Elize Defante Ferreto de Almeida
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Sobre os autores: Sérgio Begnini: Mestre em Gestão e Desenvolvimento Regional, Universidade Federal da Fronteira Sul. E-mail: [email protected] Lirane Elize Defante Ferreto de Almeida: Doutora em Saúde Coletiva, Universidade Estadual do Oeste do Paraná. E-mail: [email protected]
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