7902

O objetivo do trabalho foi analisar a vulnerabilidade social de crianças por meio dos níveis de pobrezas entre as regiões metropolitanas brasileiras e testar a associação com possíveis fatores de associação. Estudo ecológico com utilização de dados secundários advindos do Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil. O banco de dados foi construído no software SPSS 18.0 com análises descritivas e multivariadas em nível de significância de 5%. Em 2000 e 2010, as maiores médias percentuais de crianças extremamente pobres se encontram nas seguintes regiões metropolitanas: Petrolina-Juazeiro (28,73%), Grande Teresina (26,73%), Maceió (21,72%). No ano de 2000, o percentual de crianças extremamente pobres se manteve associado a IDHM (\(p = 0,004\)), percentual de crianças 0-5 anos fora da escola (p=0,002) e percentual de domicílios sem energia elétrica (p=0,018). Já em 2010 maiores percentuais de crianças extremamente pobres podem ser explicados por maior percentual de crianças 0-5 anos fora da escola (\(p = 0,000\)), maior percentual de domicílios com saneamento inadequado (\(p = 0,000\)) e por indivíduos sem fundamental completo (\(p = 0,000\)). Os resultados indicam que o percentual de crianças 0-5 anos fora e piores condições de saneamento básico da escola explicam as diferenças no percentual de crianças extremamente pobres em 2000 e 2010 para as RM brasileiras.

SOCIAL VULNERABILITY ON THE INDICATOR OF EXTREMELY POOR CHILDREN IN THE METROPOLITAN REGIONS OF BRAZIL

Our objective was to analyze the social vulnerability of children through the levels of poverty among Brazilian metropolitan regions and to test the association with possible factors of association. Ecological study using secondary data from the Atlas of Human Development in Brazil. The database was built in SPSS 18.0 software with descriptive and multivariate analyzes at a significance level of 5%. In 2000 and 2010, the highest average percentage of extremely poor children was found in the following metropolitan areas: Petrolina-Juazeiro (28.73%), Grande Teresina (26.73%), Maceió (21.72%). In 2000, the percentage of extremely poor children remained associated with HDI (\(p = 0.004\)), percentage of children 0-5 years out of school (\(p = 0.002\)) and percentage of households without electricity (\(p = 0.018\)). In 2010, higher percentages of extremely poor children can be explained by higher percentage of children 0-5 years out of school (\(p = 0.000\)), higher percentage of households with inadequate sanitation (\(p = 0.000\)) and by high percentage of individuals without complete fundamental (\(p = 0.000\)). The results indicate that the percentage of children 0-5 years old and worse conditions of basic sanitation explain the differences in the percentage of extremely poor children in 2000 and 2010 for Brazilian MRIs.

A vulnerabilidade social é um problema social público, tendo em vista as vertentes que determinam e englobam as condições sanitárias e sociais das populações em todo o planeta, e também no Brasil (BARRETO, 2017).

Os grupos vulneráveis têm acesso deficiente às condições fundamentais e necessárias para a vida, moradia, saúde, educação, lazer, onde sem a garantia destes direitos os indivíduos que na maioria das vezes são representados por cadeias sociais menos favorecidas, tornam-se suscetíveis quando não são seguros os direitos constitucionais consagrados (CARMO; GUIZARDI, 2018; FIGUEIREDO, et al., 2017).

Quanto maior o estado de vulnerabilidade que um indivíduo se encontra, maior é sua exposição aos riscos sociais, que englobam todos os eventos que proporcionam privações e danos ao indivíduo, tais como pobreza, situações como desemprego, doença, dificuldade de inserção ao mercado de trabalho, deficiência física e outras também devem ser consideradas (CARMO; GUIZARDI, 2018; SEMZEZEM; ALVES; 2013).

Mas mensurar essa vulnerabilidade não é uma tarefa fácil. O Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) Brasil vem desenvolvendo estudos e projetos com o objetivo de contribuir para o desenvolvimento humano, o combate à pobreza e o crescimento do país nas áreas prioritárias. Comparando-se as cinco regiões brasileiras, observou-se que a desigualdade entre elas teve queda significativa entre os últimos dois censos demográficos:

Em 1991, a diferença entre a macrorregião brasileira com IDHM mais alto e com IDHM mais baixo era de 0,156, enquanto em 2000 chegou a 0,160. Já em 2010 essa diferença diminui para 0,103, o que demonstra uma redução das desigualdades entre as regiões brasileiras nesse período (PNUD, 2016, p.4).

A pobreza é um processo resultante de uma multiplicidade de fatores, em uma estrutura de desigualdades sociais historicamente presente na realidade brasileira, que resultaram nas atuais relações sociais e de trabalho, na capacidade de mobilização e luta da população, nas diferenças sociais, culturais e políticas, dentre outros (TREUKE; 2018; ARAÚJO; FLORES, 2017). Segundo Barreto, Santos, Carvalho (2018), a pobreza é fenômeno complexo que demanda uma análise profunda da renda dos indivíduos associada à saúde, escolaridade, condições de moradia e acesso aos serviços públicos, segurança, entre outros.

Entretanto, Diniz, Diniz (2009) afirmam que a ausência de consenso no conceito de pobreza tem revelado diferentes tentativas de se criar medidas-sínteses por meio de diferentes aspectos da vida e bem-estar dos indivíduos.

A desigualdade é um fenômeno multidimensional, transversal e durável em consequência das transformações sociais e distribuição de riqueza e nos processos de alocação dos indivíduos na estrutura social (SCALON, 2011). Essa situação foi revertida parcialmente com as políticas sociais, mas há um longo caminho para a superação da indigência e pobreza (SILVA, 2010).

Maciel et al. (2018) realizaram um estudo para identificar a relação entre a segurança alimentar, o autoconsumo e a pobreza da produção familiar rural do Estado do Acre. Os autores demonstram um crescente número de famílias nas linhas de pobreza e extrema pobreza, elevando o número de pessoas em situação de insegurança alimentar, ocasionados, sobretudo pelo baixo autoconsumo.

O aumento do número de famílias em situação de pobreza e extrema pobreza, assim como a presença de insegurança alimentar nas famílias rurais do Estado do Acre, ocasionado principalmente pela redução da produção para autoconsumo, gera um grande impacto no que diz respeito à reprodução social dessas famílias, pois defronte desses problemas muitas famílias abandonam sua propriedade rural em busca de melhores condições de vida, o que acaba na maioria das vezes sendo uma alternativa inviável, já que geralmente possuem baixo nível de escolaridade e quase nenhuma qualificação profissional, assim, dificilmente encontrarão oportunidade de emprego na cidade (MACIEL et al., 2018, p.174).

Atualmente, o Brasil possui aproximadamente 60,5 milhões de crianças e adolescentes entre 0 e 19 anos (29,6%), sendo que a Região Norte apresenta maior proporção de crianças e adolescentes em relação a sua população total (36,6%). Deste total, 27 milhões de crianças e adolescentes (49,7%) vivem em situação de vulnerabilidade, a maioria é negra, vivendo em famílias pobres na zona rural das Regiões Norte e Nordeste (UNICEF, 2018).

Apesar dos avanços alcançados com as políticas públicas e programas sociais brasileiros direcionados a crianças e adolescentes, são necessárias mais pesquisas sobre o assunto para possíveis articulações de novas propostas de intervenção aos riscos na infância e na adolescência (FONSECA et al., 2013). Dessa forma, o objetivo do trabalho foi analisar a vulnerabilidade social de crianças por meio dos níveis de pobrezas entre as regiões metropolitanas brasileiras e testar a associação com possíveis fatores de associação.

Este é um estudo epidemiológico do tipo ecológico com utilização de dados secundários advindos do Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil por meio do site http://atlasbrasil.org.br/2013/pt/consulta/.

O Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil é uma plataforma de consulta ao Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) e indicadores de demografia, educação, renda, trabalho, habitação e vulnerabilidade, com dados extraídos dos Censos Demográficos de 1991, 2000 e 2010⁷.

As regiões metropolitanas consideradas pelo Atlas correspondem à configuração territorial de 2012: Baixada Santista, Belém, Belo Horizonte, Campinas, Curitiba, Distrito Federal e Entorno, Florianópolis, Fortaleza, Goiânia, Grande São Luís, Grande Teresina, Grande Vitória, Maceió, Manaus, Natal, Petrolina-Juazeiro, Porto Alegre, Recife, Rio de Janeiro, Salvador, São Paulo, Sorocaba, Vale do Paraíba e Litoral Norte, Vale do Rio Cuiabá.

Para este estudo, selecionaram-se as seguintes variáveis: Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM); IDHM renda; IDHM longevidade; IDHM educação; porcentagem de pessoas em domicílios sem energia elétrica; porcentagem de pessoas em domicílios com abastecimento de água e esgotamento sanitário inadequado; porcentagem de crianças em domicílios em que ninguém tem fundamental completo 2000; percentual de crianças 0-5 anos fora da escola; percentual de crianças 6-14 anos fora da escola e porcentagem de crianças extremante pobres como variável dependente (principal).

Os anos de análise perpassaram pontualmente de 2000 e 2010 para cada variável, oferecendo assim, uma análise sobre a caracterização do crescimento ou decrescimento das taxas de pobreza extrema em crianças e possíveis fatores associados nas regiões metropolitanas.

O banco de dados foi construído no software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) versão 18.0. Os dados foram apresentados em relação à média, desvio e erro-padrão. Em seguida, realizou-se uma comparação entre todas as variáveis em relação aos anos de 2000 e 2010 por meio do teste \(t\) Student pareado. Em seguida, foi construído um modelo de regressão linear com método stepwise para testar a inferência do grau de relação entre as variáveis em relação ao desfecho (porcentagem de crianças extremante pobres), para cada ano separadamente, considerando-se o nível de significância de 5% para todas as análises.

A importância deste estudo é considerar que a extrema pobreza entre crianças pode ser um desencadeador de outros problemas sociais para a vida jovem e adulta.

Um estudo realizado com jovens de 15 a 29 anos de idade referente aos dados da PNAD em 2012 revelou que jovens brancos mais velhos, que cuidam dos afazeres domésticos, moram com a mãe, tem filhos aumentam a probabilidade de o jovem não estar no mercado de trabalho e também não ter vínculo com nenhuma instituição de educação (FIGUEIREDO; ALMEIDA, 2017).

No gráfico 1 é apresentado a média percentual de crianças extremamente pobres nos anos de 2000 e 2010 entre as regiões metropolitanas e Brasil. Apesar de ter havido decréscimo neste percentual entre todas as RM, percebe-se diferenças regionais importantes.

Em 2000 e 2010, as maiores médias percentuais de crianças extremamente pobres se encontram nas seguintes regiões metropolitanas: Petrolina-Juazeiro (28,73%), Grande Teresina (26,73%), Maceió (21,72%), todas localizadas no Nordeste do país, o que torna evidente a necessidade de se adotar uma visão diferente para cada local geográfico.

Essa realidade pode ser confirmada quando se verifica que essas regiões ainda convivem com desníveis educacionais, com precariedade nas condições de moradia, além da deficiência no acesso à saúde, entre outros (IBGE, 2011; IPEA, 2015).

Figura 1 - Média percentual de crianças extremamente pobres nos anos de 2000 e 2010 nas Regiões Metropolitanas brasileiras

A questão do planejamento das áreas metropolitanas no Brasil continua sendo um problema a ser enfrentado. As principais Regiões Metropolitanas brasileiras estão situadas em torno de capitais estaduais, e apresentam grandes diferenças em termos de dimensão territorial e de densidade populacional (GOUVÊA, 2009). Portanto, as diferenças regionais de situações de pobreza necessitam de maior compreensão e representam um desafio para o desenho de modelos de intervenção eficazes a seu combate (MONTALI; LESSA, 2016; IPEA, 2015).

Quando comparados os dados do ano de 2000 e 2010, observaram-se diferenças estaticamente significantes entre as médias pareadas para todas as variáveis deste estudo. Nossos resultados indicam uma melhorar significativa em toso os indicadores no intervalo de 10 anos, com destaque para redução de percentual de crianças extremamente pobres de 12,05% (\(\pm 8,09\)) em 2000 para 5,90% (\(\pm 4,32\)) em 2010.

Tabela 1 – Análise descritiva entre as Regiões Metropolitanas segundo indicadores sociais do Atlas do Desenvolvimento Humano, PNUD, 2000 e 2010.

Variáveis	2000	2010	t\(\ast\)	p-valor
Média	Desvio Padrão	Média	Desvio Padrão
IDHM	0,65	0,05	0,75	0,03	-27,08	0,000
IDHM Renda	0,71	0,05	0,76	0,04	-18,69	0,000
IDHM Longevidade	0,77	0,03	0,83	0,02	-18,23	0,000
IDHM Educação	0,51	0,07	0,68	0,04	-28,19	0,000
% sem energia elétrica	1,69	2,51	0,38	0,59	3,38	0,002
% saneamento inadequado	5,92	5,30	3,13	2,93	5,04	0,000
% sem fundamental completo	38,99	7,65	22,66	5,82	29,42	0,000
% crianças 0-5 anos fora da escola	73,18	6,31	54,97	6,25	9,59	0,000
% crianças 6-14 anos fora da escola	3,79	1,89	3,30	0,85	8,02	0,000
% de crianças extremamente pobres	12,05	8,09	5,90	4,32	7,72	0,000

IDHM: Índice de Desenvolvimento Humano Municipal.
\(\ast\)Teste de amostras emparelhadas.
Fonte: Dados da pesquisa.

Em relação ao IDHM, principal medida de comparação entre municípios, estados e regiões, houve um aumento de aproximadamente 15%. Esses resultados corroboram os dados apresentados no relatório PNUD em 2016. Segundo os dados do PNUD, os menores IDHM encontrados em 2010 foram na região Nordeste (0,663) e região Norte (0,667). Apesar de haver ainda diferenças regionais importantes, observou-se que todas as regiões evoluíram de baixo desenvolvimento humano em 1991 para médio em 2010 (PNUD, 2016).

É possível perceber ainda que quando as regiões metropolitanas são agrupadas em regiões geográficas, as regiões que apresentam os níveis mais altos e mais baixos são as regiões Nordeste e Sul respectivamente, o que reforça os contrastes regionais que decorrem de fatores históricos e mostra que a região Nordeste ainda é uma região negligenciada pelas políticas públicas sociais brasileiras (FUSCO, 2012).

Enquanto o Nordeste possui um histórico de desenvolvimento econômico mais baixo, devido à ocupação colonial que durou por volta de três séculos de exploração, a região Centro-Sul se desenvolveu como a área voltada para a indústria, com presença étnica em maior número de brancos. Essas diferenças, apesar de terem sido iniciadas séculos atrás, evidenciam-se ainda nos dias atuais, dado que a região metropolitana com maior pobreza extrema de crianças se encontra na região nordeste e a com as melhores taxas se encontra no sul do país e supera até mesmo a taxa nacional.

A tabela 2 apresenta o resultado final do modelo de regressão linear para explicar o percentual de crianças extremamente pobres em 2000 e 2010, separadamente. No ano de 2000, o percentual de crianças extremamente pobres se manteve associado a IDHM (\(p = 0,004\)), percentual de crianças 0-5 anos fora da escola (\(p = 0,002\)) e percentual de domicílios sem energia elétrica (\(p = 0,018\)). Já em 2010 maiores percentuais de crianças extremamente pobres podem ser explicados por maior percentual de crianças 0-5 anos fora da escola (\(p = 0,000\)), maior percentual de domicílios com saneamento inadequado (\(p = 0,000\)) e com indivíduos sem fundamental completo (\(p = 0,000\)).

Esses resultados corroboram os achados do Censo Demográfico de 2010, indicando que piores condições de saneamento básico estão intimamente relacionadas com a pobreza monetária das famílias (IBGE, 2011).

Um estudo realizado em São Paulo avaliou a influência do nível socioeconômico, educação materna e ocupação paterna no desenvolvimento de crianças de 6 a 9 meses de idade. Os autores concluíram que crianças com melhores condições socioeconômicas e maior escolaridade materna se associaram a melhores desempenhos das crianças (TELLA et al., 2018).

Portanto, faz-se necessário investir em politicas públicas de redução do analfabetismo, inclusive como ferramenta muito eficaz para combater a pobreza e a desigualdade, melhorar a saúde e o bem-estar social, e estabelecer as bases para um crescimento econômico sustentado e para uma democracia duradoura (IBGE, 2011, p.60).

Tabela 2 - Modelo final de regressão linear entre percentual de crianças extremamente pobres e fatores de vulnerabilidade social nas Regiões Metropolitanas, PNUD, 2000 e 2010.

Nesta perspectiva, nossos resultados são semelhantes a outros estudos indicando que a redução do número de pessoas pobres não pode ser explicada por apenas uma variável, pois a pobreza deve ser vista como um processo multidimensional (CARMO; GUIZARDI, 2018; TREUKE, 2018; ARAÚJO; FLORES, 2017).

Portanto, é urgente adotar medidas legitimas para se estabelecer um adequado marco regulatório para as regiões metropolitanas e construir um amplo pacto político para o equacionamento da questão metropolitana no Brasil e, certamente, em todas as grandes metrópoles latino-americanas (GOUVÊA, 2009).

Os resultados indicam que o percentual de crianças 0-5 anos fora e piores condições de saneamento básico da escola explicam as diferenças no percentual de crianças extremamente pobres em 2000 e 2010 para as RM brasileiras. Além disso, as desigualdades metropolitanas, sobre as condições de pobreza foram evidenciadas principalmente nas regiões Norte e Nordeste.

A pobreza é um processo resultante de uma multiplicidade de fatores, em uma estrutura de desigualdades sociais (não somente socioeconômicos) historicamente presente na realidade brasileira, o que nos remete a nossa trajetória de construção da civilidade, da cidadania, da economia nacional, das relações de poder.

Com isso espera-se contribuir para o melhor entendimento da questão, além de mostrar a evolução dos indicadores de pobreza do ponto de vista regional. Espera-se também encontrar suporte para a hipótese de que, apesar de algumas melhoras em anos recentes, em vista dos programas sociais do Governo Federal, as desigualdades regionais persistem e estão a exigir políticas melhores.

Variáveis no modelo de regressão	Coeficiente	IC 95%	p-valor
Limite inferior	Limite superior
Ano 2000		96,803	130,605	0,000
IDHM	-0,466	-123,542	-26,919	0,004
IDHM Renda	-0,280	-94,719	5,653	0,079
% crianças 0-5 anos fora da escola	0,235	0,129	0,473	0,002
% sem energia elétrica	0,217	0,134	1,269	0,018
Ano 2010	-1,036	66,885	0,057
IDHM	-0,283	-74,718	3,641	0,073
% crianças 0-5 anos fora da escola	0,297	0,127	0,383	0,000
% saneamento inadequado	0,464	0,415	0,951	0,000
% sem fundamental completo	0,532	0,208	0,582	0,000

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ANÁLISE DA VULNERABILIDADE SOCIAL SOBRE O INDICADOR DE CRIANÇAS EXTREMAMENTE POBRES NAS REGIÕES METROPOLITANAS DO BRASIL

SOCIAL VULNERABILITY ON THE INDICATOR OF EXTREMELY POOR CHILDREN IN THE METROPOLITAN REGIONS OF BRAZIL