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XI ENCONTRO DE ECONOMIA BAIANA – SET. 2015

IDH-REVISITADO: UMA NOVA PROPOSTA PARA QUANTIFICAR O DESENVOLVIMENTO DOS MUNICÍPIOS NORDESTINOS

Jeruza Haber Alves*

Frederick Fagundes Alves**

João Eustáquio de Lima***

Diogo Brito Sobreira****

RESUMO

O Índice de Desenvolvimento Humano apresenta uma proposta para medir o progresso socioeconômico de um país, região e/ou município, e em sua forma original de cálculo leva em consideração uma estrutura composta por saúde, educação e renda. A partir disso, esse trabalho propõe uma ampliação dessa estrutura básica, acrescentando variáveis de infraestrutura, emprego e segurança pública, com intuito de indicar os pontos falhos para melhoria das políticas públicas. Utilizou-se os municípios da região Nordeste do Brasil para o ano de 2010 e a metodologia de Análise Fatorial para encontrar os fatores necessários para a criação do índice proposto (IDH-Revisitado). Pôde-se concluir que as cidades menos desenvolvidas, classificadas pelo IDH municipal e pelo IFDM, também apresentaram um valor muito menor de IDH-Revisitado. Isso mostra que esses municípios são ainda mais carentes do que o até então conhecido e necessitam de políticas que atuem de forma mais focada e eficiente para que os indivíduos melhorem a qualidade de vida.

Palavras-chave: Políticas públicas. Desenvolvimento socioeconômico. Análise fatorial.

ABSTRACT

The Human Development Index is proposed to measure the socioeconomic progress of a country, region and or city, and in its original form of calculation takes into account a structure composed of health, education and income. From this, this paper proposes an extension of this basic structure, adding infrastructure variables, employment and public safety, aiming to indicate the missing points to improve public policies. We used the municipalities of Northeastern Brazil for the year 2010 and the factor analysis methodology to find the factors necessary for creating the proposed index (HDI-Revisited). We concluded that less developed cities, classified by the municipal HDI and the IFDM, also presented a much lower value of HDI-Revisited. This shows that these municipalities are even more disadvantaged than previously known and need policies that act in a more focused and efficient way for individuals to improve the quality of life.

Keyword: Public policy. Socioeconomic development. Factor analysis.

* Mestre em Economia e doutoranda em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV). [email protected]** Mestre em Economia e doutorando em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV). [email protected]*** Doutor em Economia Rural e mestre em Economia pela Michigan State University (MSU). Professor titular do Departamento de Economia Rural da

Universidade Federal de Viçosa (UFV). [email protected]**** Mestre em Economia Rural pela Universidade Federal do Ceará (UFC) e doutorando em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV).

[email protected]

ECONOMIA REGIONAL • 345

IDH-REVISITADO: UMA NOVA PROPOSTA PARA QUANTIFICAR O DESENVOLVIMENTO DOS MUNICÍPIOS NORDESTINOS Jeruza Haber Alves, Frederick Fagundes Alves, João Eustáquio de Lima, Diogo Brito Sobreira

XI ENCONTRO DE ECONOMIA BAIANA – SET. 2015 ECONOMIA REGIONAL • 346

1. INTRODUÇÃO

O Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) apresenta em seu relatório

anual o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) desde 1990, no qual propõe verificar o nível de

desenvolvimento dos países. Quando foi introduzido, representou uma nova proposta de medir o

progresso socioeconômico de um país, sendo uma importante alternativa ao Produto Nacional Bruto

(PNB), que mensurava apenas a esfera econômica em detrimento dos aspectos sociais.

Partindo do pressuposto de que a análise do desenvolvimento precisava conter vários

elementos adicionais à expansão da produção da riqueza, o IDH combina três componentes básicos

do desenvolvimento humano: a longevidade (medida pela esperança de vida ao nascer); o

conhecimento (medido pela combinação da alfabetização adulta e as taxas de escolaridade

conjunta); e o padrão de vida (medido pelo PIB real per capita).

Porém, o IDH apresenta deficiências largamente conhecidas e reconhecidas, falhando em

capturar a essência do mundo que pretende retratar. Segundo Barros, Carvalho e Franco (2003), a

principal limitação do índice está no fato da arbitrariedade da seleção dos indicadores e dos pesos

utilizados para criar o indicador sintético. Apesar do inegável avanço qualitativo, em termos de

mensuração do desenvolvimento, é de se argumentar que especialmente no contexto das nações

subdesenvolvidas, onde existe uma larga proporção de pessoas em pobreza absoluta, faz-se

imprescindível complementar as estatísticas de indicadores sociais (ROMÃO 1993).

É possível encontrar na literatura sobre o tema, novos indicadores sintéticos, entre eles

podemos citar o Índice de Condições de Vida (ICV) desenvolvido pela Fundação João Pinheiro, que

estuda a situação de municípios mineiros. No ICV são acrescentados aos índices de educação e

longevidade alguns indicadores não utilizados pelo IDH. No caso do índice de renda, os indicadores

incluídos procuram incorporar além da renda familiar per capita média, estimativas da desigualdade

de renda e da situação da pobreza em cada localidade. Além disso, visando retratar a situação da

criança, no ICV foi inserido um bloco, que considera os seguintes indicadores: porcentagem de

crianças que não frequentam a escola, defasagem escolar média, porcentagem de crianças com

atraso escolar maior que um ano e porcentagem de crianças que trabalham (ver IPEA, Fundação

João Pinheiro e IBGE 1998).

Outro índice que pode ser encontrado na literatura é o chamando Índice de Qualidade de

Vida (IQV), proposto por Almeida (1997), composto por 18 indicadores e 7 subíndices: índice de

infraestrutura básica; índice de renda; índice educacional; índice de potencial educacional; índice de

saúde; índice de atividade industrial; índice de violência; que expressam a qualidade de vida em

municípios do Rio de Janeiro.

Por Barros, Carvalho e Franco (2003) foi desenvolvido o Índice de Desenvolvimento da

Família (IDF), que calcula um indicador sintético, na mesma linha do IDH, porém, calculável no

nível de cada família, sendo possível também agregá-lo para qualquer grupo demográfico. As seis

dimensões das condições de vida, avaliadas a partir das informações reunidas na PNAD e

sintetizadas no IDF, são: ausência de vulnerabilidade; acesso ao conhecimento; acesso ao trabalho;

disponibilidade de recursos; desenvolvimento infantil; e, condições habitacionais. Romão (1993)

propõe uma extensão do IDH das Nações Unidas, preservando as características básicas do IDH

original e incorporando a distribuição de renda e a pobreza em seu novo índice.

O presente trabalho avança com relação aos índices já criados quando em sua base de dados

insere três blocos que retratam melhor a situação verdadeira de cada município, como

infraestrutura, segurança pública e emprego, além dos já conhecidos indicadores de saúde, renda e

educação. Dito isto, o objetivo central deste estudo é mensurar o desenvolvimento dos municípios

do Nordeste do Brasil, mantendo as características básicas do IDH original, e incorporar

modificações no âmbito da infraestrutura, emprego e segurança pública. Além disso, pretende-se

incorporar ao índice de longevidade, a mortalidade infantil. Incorporar no índice de renda, a

percentagem dos extremamente pobres e a percentagem de vulneráveis a pobreza. E no índice de

educação será acrescentado a taxa de frequência líquida no ensino superior.



Para atingir o objetivo proposto, este artigo está subdividido em mais quatro seções além

desta introdução. Na segunda seção apresenta-se uma evolução desde a criação do primeiro índice

que buscava analisar o bem estar da população até o atual índice de desenvolvimento humano. Na

seção seguinte é apresentada a metodologia utilizada, e na quarta seção, discute-se os resultados

encontrados. Finalmente, na quinta seção, é apresentada a conclusão deste trabalho.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

A ideia de construir um indicador escalar que sintetize todas as dimensões relevantes da

pobreza é antiga. Na economia neoclássica “utilidade’ é um termo que passou a significar o estado

de satisfação de um indivíduo, porém esses níveis de satisfação ou utilidade não podem ser

comparados entre os indivíduos. Sendo um conceito simultaneamente amplo e estreito (STANTON,

2007). Pelas suas peculiaridades, a utilidade sofre de graves limitações, não podendo ser agregada, a

fim de ser considerada bem-estar social e nem pode ser comparada, a fim de se analisar a

desigualdade. Sendo assim esta forma de medição tem pouco uso prático ou conceitual. Dessa

forma um novo método de mensuração do bem-estar precisou ser criado.

Durante muitos anos a forma mais utilizada para se medir o bem-estar humano foi a renda

nacional, usualmente expressa pelo Produto Interno Bruto (PIB) per capita ou pelo Produto

Nacional Bruto (PNB) per capita. Ambos, entretanto, sofreram críticas por representarem modos de

valoração de bem-estar, especialmente porque (i) somente registram transações monetárias; (ii)

igualam commodities que geram efeitos positivos e negativos sobre o nível de satisfação coletivo;

(iii) contabilizam como custos os esforços de amenizar problemas ambientais; (iv) tratam os

recursos naturais como livres e ilimitados; (v) não atribuem valor ao lazer; (vi) ignoram a liberdade

e os direitos humanos; e (vii) ignoram a distribuição de renda da sociedade (STANTON, 2007).

Embora a insuficiência de renda seja um importante indicador escalar de pobreza, ele certamente

não é o único possível.

No entanto, especialistas começaram a estudar uma nova forma de mensuração do

desenvolvimento dos países. Uma das tentativas mais antigas, conforme o estudo de Stanton (2007)

foi realizada pelo United Nations Research Institute for Social Development (UNRISD) que, em

1966, publicou um estudo de 20 países, com o “Índice do Nível de Vida”, que tinha categorias para

as necessidades físicas (alimentação, moradia e saúde), necessidade cultural (educação, lazer e

segurança) e as necessidades mais elevadas (medida como a renda acima de um limiar).

Em 1972 o UNRISD lançou um segundo estudo, o “Índice de Desenvolvimento” com

variáveis socioeconômicas. Já, em 1973, a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento

Econômico (OCDE) publicou um relatório no qual foram utilizados seis variáveis sociais, para

formar o PIB per capita previsto para 82 países. Além destes, a United Nations Economic and

Social Council, em 1975, classificou 140 países dentro de sete indicadores abordando aspectos

sociais e econômicos; e a Organização Internacional do Trabalho (OIT), em 1976, lançou um estudo

das necessidades básicas necessárias ao desenvolvimento, chegando à conclusão de que a

expectativa de vida poderia ser uma proxy para todas elas. Em 1979, ainda antes da criação do

Índice de Desenvolvimento Humano, o Overseas Development Council lançou o Índice Físico de

Qualidade de Vida, com o objetivo de mensurar um conjunto mínimo de necessidades humanas a

serem atendidas pelas pessoas mais pobres do mundo. Este combinava dados de mortalidade

infantil, expectativa de vida ao nascer e nível de alfabetização, transformando cada indicador em

um índice e, em seguida, obtendo a média destes três elementos. Sendo muito parecido com o atual

Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), mas foram os economistas Mahbub ul Haq e Amartya

Sen, em parceria com o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) que, em

1990, transformou o mundo da teoria do desenvolvimento com a publicação de seu primeiro

Relatório de Desenvolvimento Humano (RDH) e a introdução do Índice de Desenvolvimento

Humano (IDH).



O RDH de 1990 apresentou o conceito de "desenvolvimento humano" como o progresso em

direção a um maior bem-estar humano, e forneceu dados a nível nacional para uma ampla gama de

indicadores de bem-estar. Dessa forma o IDH foi formado pela inclusão de proxies para três

importantes aspectos da vida, quais sejam saúde, educação e renda. O primeiro componente

chamado de componente de “Longevidade”, faz referência a “Expectativa de Vida ao Nascer”, a

variável educação utiliza duas proxies, “Média dos anos de escolaridade” e “Expectativa de anos de

escolaridade”, a variável de renda é medida pela “Renda per capita”.

Assim, de acordo com o Relatório de Desenvolvimento Humano de 1990, o IDH era

construído em três etapas. O primeiro passo consistia em definir as medidas de privação que um

país sofre em relação a cada uma das três variáveis básicas, expectativa de vida (𝑋1), escolaridade

(𝑋2) e o logaritmo do PIB real per capita (𝑋3). Os valores máximos e mínimos

eram determinados para cada um dos três parâmetros e a medida de privação de um país consistia

na diferença entre tais valores extremos, limitados em uma amplitude de 0 e 1. Deste modo, o

indicador era o indicador de privação do país j em relação à variável i (NOORBAKHSH, 1998).

(1)

O segundo passo era definir uma média do indicador de privação Ij, que passou a ser feita a

partir de uma média simples dos três indicadores:

(2)

Por fim, a medida do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) equivalia a um menos a

média do indicador de privação:

(3)

A partir de 2010, o cálculo do IDH sofreu algumas modificações, ainda que permanecesse

fazendo uso das mesmas variáveis em sua análise. Conforme o Relatório de Desenvolvimento

Humano de 2011, a medida é estimada em duas partes. A primeira delas consiste na ordenação dos

valores máximos e mínimos observados. Com estes, são calculados os subíndices:

(4)

Com os subíndices relativos a cada uma das dimensões, toma-se a média geométrica, que

corresponde ao próprio IDH.

(5)

(6)

A utilização da média geométrica faz com que uma baixa performance em quaisquer das

dimensões reflita mais diretamente no IDH, além de não mais permitir a substituição perfeita entre

os componentes, como ocorria anteriormente com a média simples. Esse método revela quão bem

equilibrado é o desempenho de um país entre as três dimensões, reconhecendo que todas elas são

importantes e evitando que valores elevados em um atributo compensem valores baixos em outro

(UNDP, 2010).

Além de países, passou-se a utilizar o cálculo o IDH para mensurar o desenvolvimento

municipal. Índices como o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M) e o Índice

Firjan de Desenvolvimento Municipal (IFDM), calculados pelo PNUD e pelo sistema Firjan,

respectivamente, propõem metodologias semelhantes para classificar os mais de 5 mil municípios

brasileiros com relação ao desenvolvimento socioeconômico. Com isso, o presente trabalho propõe

analisar o nível de desenvolvimento dos municípios do Nordeste brasileiro que inclui os estados de



Alagoas, Bahia, Ceará, Maranhão, Paraíba, Pernambuco, Piauí, Rio Grande do Norte e Sergipe,

para o ano de 2010, levando em consideração as dimensões de saúde, educação e renda já

utilizados, e acrescentando variáveis que englobam a infraestrutura, o emprego e a segurança

pública desses municípios.

3. METODOLOGIA

3.1 Análise Fatorial

A Análise Fatorial (AF) é formada por técnicas estatísticas que tem como objetivo

descrever/explicar o comportamento de um conjunto de variáveis por meio de um número

menor de variáveis denominadas “fatores”. O fator é uma variável latente (não observada) que

representa uma característica marcante dos dados. O objetivo da Análise Fatorial é identificar os

fatores e relacioná-los com as variáveis originais (MINGOTI, 2007).

No modelo de Análise Fatorial Exploratória Ortogonal considera-se um conjunto de

variáveis com vetor de médias , matriz de variâncias e

covariâncias e matriz de correlações . A Análise Fatorial pode ser feita com a matriz de

variâncias e covariâncias ou com a matriz de correlações. Como normalmente é recomendado o uso

de variáveis padronizadas para contornar o problema de unidades de medidas diferentes e a

influência que uma variável com variância grande pode ter na determinação das cargas fatoriais, a

Análise Fatorial é, quase sempre, feita com a matriz de correlações. Dado o modelo

com variáveis padronizadas tem-se que .

Ao observar o modelo de Análise Fatorial pode-se ver que se tem um modelo semelhante

com um modelo de regressão linear múltipla.

(7)

Pode-se visualizar como a variável dependente, como as variáveis explicativas, como

os coeficientes e como o erro aleatório. Deseja-se estimar , matriz de cargas fatoriais, mas

somente é conhecido.

O método mais usado em Análise Fatorial é o dos Componentes Principais que tem como

base o uso das raízes características e vetores característicos relacionados com componentes

para estimar .

Após estimar o modelo, uma etapa importante da Análise Fatorial é relacionar as variáveis

com os fatores através das cargas fatoriais de modo a atribuir uma denominação para o fator com

base nas variáveis que ele é mais relacionado. Sabe-se que vetores característicos não são únicos e

por isso as cargas fatoriais da Análise Fatorial por Componentes Principais podem ser modificadas

sem prejudicar o significado da análise. A rotação de fatores é um procedimento matematicamente

correto e consiste em “modificar” as cargas fatoriais, ou seja, calcular a nova matriz , com o

objetivo de obter uma matriz de cargas fatoriais de mais fácil interpretação, onde cada fator se

relaciona mais distintamente com certo grupo de variáveis.

Vale ressaltar que a rotação ortogonal modifica as cargas fatoriais, mas não modifica as

comunalidades e, como observa Mingoti (2007), em termos de qualidade de ajuste, esta nova

solução não acrescenta nenhuma melhoria em relação ao ajuste obtido usando a matriz , pois a

matriz residual original não é alterada pela transformação ortogonal.

Apesar de existir diversos métodos de rotação, o método ortogonal mais comum e o que foi

utilizado é o varimax, o qual permite que os coeficientes de correlação entre as variáveis e os

fatores fiquem o mais próximo possível de zero ou de 1, em valor absoluto, facilitando a

interpretação e análise (ZAMBRANO e LIMA, 2004).



3.2 Escores Fatoriais

Os escores fatoriais são os valores de cada fator para cada observação da amostra. São

importantes para análise de mapeamento das observações, criação de índices e para serem utilizadas

em outras técnicas, como análise de cluster e regressão. Como se tem um modelo estatístico estes

escores devem ser estimados à semelhança de um modelo de regressão onde se obtém previsões

para a variável dependente.

3.3 Análise da Qualidade do Ajuste do Modelo de Análise Fatorial

Existem várias maneiras de analisar a qualidade do ajuste do modelo, sendo umas mais

formais e outras menos formais. Algumas análises podem ser citadas, como: 1) Matriz de

Correlações: Examina-se a matriz de correlações simples, procurando visualizar algum padrão de

relacionamento entre as variáveis; 2) Matriz Anti-Imagem: Esta matriz é definida como a matriz de

correlações parciais com sinais invertidos; 3) Teste de esfericidade de Bartlett: É um teste que tem

como hipótese nula que a matriz de correlações é estatisticamente igual a uma matriz

identidade; 4) Critério KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): É um índice que compara correlações simples e

parciais1; 5) Medida Amostral de Adequabilidade (Measure of Sampling Adequacy – MSA): Valor

baixo de MSA indica que a variável não se apresenta adequada na Análise Fatorial e pode ser

excluída; 6) Matriz de Resíduos: É calculada pela diferença entre a matriz de correlações observada

e a aproximada pelo modelo. Todas essas formas de análise foram feitas no presente trabalho e

estão comentadas nos resultados.

3.4 Criação do Índice de Desenvolvimento Humano Revisitado

Após elucidado a metodologia a ser utilizada de análise fatorial e mostrado os testes para

certificar a qualidade do ajustamento do modelo, parte-se para explicação do cálculo do índice

proposto. Como explicitado anteriormente, a nova metodologia para o cálculo do IDH leva em

consideração os fatores calculados. Para este trabalho, segue-se a mesma metodologia, em que é

o novo fator que leva em consideração os valores mínimos e máximos ) dos

escores fatoriais calculados na Análise Fatorial.

(8)

Porém, diferentemente do cálculo original do IDH que na média geométrica dá pesos iguais

às variáveis, o novo índice aqui proposto pondera as variáveis pelos valores das raízes

características correspondentes a cada fator calculado para realizar a média geométrica2.

(9)

Dessa forma, pode-se classificar os municípios do Nordeste brasileiro dos mais

desenvolvidos até os menos desenvolvidos levando em consideração não somente Educação, Saúde

e Renda, mas também indicadores que refletem a Infraestrutura, a Segurança Pública e o nível de

Emprego dessas cidades.

1 Originalmente a indicação de diversos autores do índice é que para a Análise Fatorial ter um bom valor de KMO este

deveria ser igual ou maior que 0,70. 2 Deve-se salientar que o fato de pesar cada fator pelo valor de sua raiz característica não causa modificação tão

expressiva referente à forma como se calcula o IDH. Nesse novo formato, o somatório dos expoentes (raízes

características) é igual à unidade, bem como no calculo do IDH.



3.5 Fonte de dados

Para a realização desta pesquisa, os dados foram coletados do Atlas do Desenvolvimento

Humano no Brasil (ATLAS BRASIL, 2015) e do sistema Firjan que calcula o Índice Firjan de

Desenvolvimento Municipal (IFDM, 2010). Este último (IFDM) foi coletado para critério de

comparação. Como recorte geográfico, utilizou-se os 1794 municípios da região Nordeste do país,

que inclui os estados de Alagoas, Bahia, Ceará, Maranhão, Paraíba, Pernambuco, Piauí, Rio Grande

do Norte e Sergipe, sendo todas as variáveis para o ano de 2010.

As variáveis coletadas da base de dados do Atlas Brasil (2015) foram: Percentual de

empregados com carteira - 18 anos ou mais; Percentual da população em domicílios com água

encanada; Percentual da população em domicílios com banheiro e água encanada; Percentual da

população em domicílios com coleta de lixo; Percentual da população em domicílios com energia

elétrica; Índice de desenvolvimento humano municipal renda (IDHM Renda); Percentual de

extremamente pobres; Percentual de vulneráveis a pobreza; Índice de desenvolvimento humano

municipal longevidade (IDHM Longevidade); Mortalidade Infantil; Taxa de frequência líquida ao

ensino superior; Índice de desenvolvimento humano municipal educação (IDHM Educação) e Taxa

de homicídios por 100 mil habitantes. Utilizou-se também o Índice de Desenvolvimento Humano

Municipal (IDH-M) para comparação com o novo índice proposto neste trabalho.

Como se pode perceber, os dados abarcam além da estrutura convencional utilizada para o

calculo do IDH (Educação, Saúde e Renda), outras variáveis que englobam uma esfera de

Segurança Pública, Infraestrutura e Emprego. A inclusão dessa nova estrutura é fundamental para

que se possa atingir e elaborar políticas públicas da maneira mais eficiente possível, tendo o intuito

de melhorar o desenvolvimento dos municípios e o bem-estar de toda a população.

Todas essas treze variáveis explicitadas anteriormente serão utilizadas para gerar um novo

Índice de Desenvolvimento Humano Municipal. Portanto, após exposto o método e as variáveis

parte-se para o cálculo desse novo indicador.

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1 Análise da Qualidade do Ajuste do Modelo de Análise Fatorial

Como explicitado anteriormente é necessário que se faça uma análise da qualidade do

ajustamento das variáveis do modelo. A primeira delas é com relação a normalidade das variáveis,

segundo Gujarati (2011) para um número assintótico de observações, as variáveis são consideradas

normais. No caso do presente trabalho têm-se 1794 observações, correspondentes a todos os

municípios nordestinos.

Com respeito à matriz de correlações simples das variáveis, foi possível encontrar bons

resultados mostrando que as variáveis estão bem correlacionadas e são viáveis para a realização da

análise fatorial.

A matriz de anti-imagem também foi analisada. Esta matriz é definida como a matriz de

correlações parciais com sinais invertidos e precisa ter correlações parciais baixas para que as

variáveis formem fatores comuns. Este também foi o caso do presente trabalho em que os valores

ficaram em torno de zero.

No teste de esfericidade de Bartlett, a hipótese nula testa se a matriz de correlações é

estatisticamente igual a uma matriz identidade. Neste trabalho, pode-se rejeitar com 99% de

confiança. Assim, conclui-se que os dados são adequados para a análise fatorial, como apresentado

na Tabela 1. Nessa mesma tabela é possível analisar o critério KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), sendo

este um índice que compara correlações simples e parciais. No presente trabalho este valor foi de

0,81, sendo considerado ótimo pela literatura.



Tabela 1: Teste de esfericidade de Bartlett e critério KMO

Testes

Teste KMO 0,8124

Teste de efericidade de Bartlett 19000,00

Prob (Bartlett) 0,0000

Fonte: Elaboração própria mediante resultados da pesquisa.

Após analisar as características das variáveis e concluir que são adequadas para a análise

fatorial, pôde-se encontrar três fatores que conseguem explicar cerca de 65,28% as variáveis

escolhidas. O primeiro fator explicou 45,35% das variáveis utilizadas, o segundo fator explicou

11,30%, o fator 3 explicou 8,62%.

A Tabela 2 apresenta os resultados dos fatores, ou seja, apresenta qual variável é explicada

por cada fator. Pode-se perceber que o Fator 1, que apresenta a maior explicação das variáveis, é

composto por variáveis de Emprego, Infraestrutura, Renda, Educação e Segurança Pública. Já o

segundo fator, que explica cerca de 11% as variáveis, é composto basicamente pelas duas variáveis

de saúde (Mortalidade infantil e IDHM Longevidade). Com isso, percebe-se que esse grupo de

variáveis impacta de forma relevante neste novo índice proposto, tornando assim, o principal

diferencial do presente trabalho, e um ponto chave para se analisar o desenvolvimento municipal.

Tabela 2: Cargas fatoriais dos fatores

Variável Fator 1 Fator 2 Fator 3

X1 Percentagem de empregados com carteira - 18 anos ou mais 0,6678 0,2115 -0,052

X2 Percentagem da população em domicílios com água encanada 0,5274 0,2149 0,5842

X3

Percentagem da população em domicílios com banheiro e água

encanada 0,8083 0,2309 0,0299

X4 Percentagem da população em domicílios com coleta de lixo 0,4231 0,2065 -0,6928

X5 Percentagem da população em domicílios com energia elétrica 0,4133 0,3559 0,1389

X6 IDHM Renda 0,9055 0,0594 -0,043

X7 Percentagem de extremamente pobres -0,8574 -0,2345 0,107

X8 Percentagem de vulneráveis à pobreza -0,9013 -0,0319 0,0652

X9 Mortalidade infantil -0,6443 0,7009 0,1173

X10 IDHM Longevidade 0,6387 -0,7112 -0,0801

X11 IDHM Educação 0,7165 -0,1068 0,3503

X12 Taxa de frequência líquida no ensino superior 0,5677 -0,1344 0,1931

X13 Taxa de homicídios por 100 mil habitantes 0,3780 0,2629 -0,2812

Fonte: Elaboração própria mediante resultados da pesquisa.

4.2 Discussão dos resultados

Ao analisar as Figuras 1 e 2 com os três índices de desenvolvimento humano municipal

(IDH-M, IFDM e IDH-Revisitado) pode-se ver, a princípio, que em todos há uma maior

concentração dos municípios mais desenvolvidos no litoral norte. Os municípios que possuem

melhores indicadores de desenvolvimento municipal estão localizados nos Estados do Rio Grande

do Norte, Sergipe e Ceará. Já aqueles com menores índices são Maranhão e Piauí.

O novo índice de desenvolvimento dos municípios criado (IDH-Revisitado) tem um valor

muito abaixo do IDH-M e do IFDM, o que pode ser visto pela predominância da cor amarela

(valores mais baixos de desenvolvimento) nos mapas abaixo. Isto mostra que variáveis que dizem

respeito à infraestrutura, emprego e segurança pública devem ser incluídas nos índices para retratar

melhor a situação das cidades e não superestimar o desenvolvimento destas.



Figura 1: Mapas do IDH-M e do IDH-Revisitado dos municípios da região Nordeste do Brasil, 2010 Fonte: Elaboração própria mediante os resultados da pesquisa.



Figura 2: Mapas do IFDM e do IDH-Revisitado dos municípios da região Nordeste do Brasil, 2010 Fonte: Elaboração própria mediante os resultados da pesquisa.



Pode-se ver na Tabela 3 e de maneira mais ilustrativa na Figura 1, que compara a

classificação do IDH-M e o IDH-Revisitado, que enquanto na classificação do IDH-M há apenas 10

municípios considerados com grau de desenvolvimento muito baixo, no IDH-Revisitado são 1.609

cidades, que compreende o maior número de municípios (89,6%). Já, os municípios considerados

com altamente desenvolvidos pelo IDH-Revisitado não representam nem 0,5%3. No IDH-M a

classe de desenvolvimento que mais engloba os municípios nordestinos é a classe de baixo

desenvolvimento, que abrange metade do total de municípios de toda região.

Tabela 3: Número de municípios segundo as classes do IDH-M e IDH-Revisitado, 2010

Índice

Classes Classificação

Número de municípios

IDH-M


IDH-Revisitado

0,000000 – 0,490000 Muito baixo 10 1609

0,490001 – 0,590000 Baixo 902 149

0,590001 – 0,690000 Médio 769 29

0,690001 – 0,790000 Alto 43 7

0,790001 – 1,000000 Muito Alto 0 0

Fonte: Elaboração própria mediante os resultados da pesquisa.

Na Tabela 4, onde se compara o IFDM com o IDH-Revisitado, conjuntamente com a Figura

2, pode-se fazer uma análise semelhante a da Tabela 3. Pode-se claramente perceber que, no índice

proposto tem-se um maior aglomerado de municípios dentro das duas menores classificações de

desenvolvimento (Baixo e Regular). Isso mostra que os municípios antes considerados com regular

desenvolvimento no IFDM são agora tratados com um grau de desenvolvimento baixo no IDH-

Revisitado, o que pode mostrar uma realidade mais fidedigna das regiões e aplicação de políticas

mais direcionadas para cada localidade.

Tabela 4: Número de municípios segundo as classes do IFDM e IDH-Revisitado, 2010

Índice

Classes Classificação


IFDM


IDH-Revisitado

0,000000 – 0,400000 Baixo 126 1203

0,400001 – 0,600000 Regular 1333 559

0,600001 – 0,800000 Moderado 301 32

0,800001 – 1,000000 Alto 2 0


Alguns casos podem ser apontados para melhor mostrar a realidade dos municípios do

nordeste. A cidade de Marajá do Sena, localizada no estado do Maranhão com 7.689 habitantes em

2014 (IBGE, 2014), apresentou o menor valor do IDH-Revisitado em torno de 0,009, sendo o

número mais baixo de todos os valores calculados. Porém quando se compara com o IDH-M e com

o IFDM a cidade apresenta valores de 0,452 e 0,390 respectivamente, sendo considerado um valor

baixo segundo a classificação dos índices. O valor extremamente baixo do índice deste município

pode se dar devido ao bloco Emprego, incluso apenas no IDH-Revisitado, a variável “percentagem

de empregados com carteira assinada” nesta cidade é de 2,43, muito abaixo da média da região que

é de 18,61%.

3 As classes utilizadas nas Figuras 1 e 2 e, respectivamente, nas Tabelas 3 e 4 foram elaboradas de acordo com as

classificações utilizadas no IDH-M e no IFDM para definir o nível de desenvolvimento dos municípios. Dessa forma, o

IDH-Revisitado pode ser comparado tanto com o IDH-M, quanto com o IFDM.



Outro grupo de variáveis que tem grande influência no novo índice (IDH-Revisitado) e não

inserida nos outros dois índices (IDH-M e IFDM) é a infraestrutura dos municípios. Em especial,

trata-se da variável “Porcentagem da População em domicílio com banheiro e água encanada”, na

qual o município de Marajá do Sena aparece com valor de 13,91%, muito abaixo da média da

região (62,01%).

Com 4.291 habitantes (IBGE, 2014), outra cidade que merece destaque com relação a

diferença entre o índice calculado no novo modelo e os já utilizados, é Domingos Mourão,

localizada no Piauí, esta apresentou IDH-Revisitado de 0,029 (muito baixo), IDH-M de 0,549

(baixo) e um IFDM de 0,4562. Quando se analisa as variáveis que podem causar essa discrepância,

depara-se com os valores das variáveis “Percentual de empregados com carteira assinada” (5,25%)

muito inferior a média de 18,61%, e a variável “Percentual de população com água encanada”

(21,51%) muito abaixo do valor médio da região que é de 74,78%. A “percentagem de

extremamente pobres” é de 39,23% acima da média da região nordestina de 22,58%.

A cidade de Santa Cecília no estado do Piauí, é um caso onde o IDH-Revisitado apresentou

um valor muito baixo, porém o IDH-M e o IFDM apresentaram valores médios. Com relação ao

índice proposto por este trabalho o valor foi de 0,120, enquanto que os dois últimos foram de 0,525

e 0,60 respectivamente. O que pode estar causando esta disparidade é o bloco Emprego a variável

“Percentagem de empregados com carteira assinada” é de 3,50% enquanto que a média para a

região está em torno de 18,61%. A percentagem de população com água encanada e banheiro no

domicílio era de 3,26% enquanto a média regional é de 61,02%.

Ao passo que o IDH-Revisitado das cidades nordestinas vai aumentando, tende a se

aproximar mais dos valores apresentados pelo IDH-M e IFDM apesar da distância entre eles

continuar expressiva. Essa aproximação indica que nas cidades mais desenvolvidas, os grupos de

variáveis de infraestrutura, segurança pública, emprego e saúde influenciam menos no novo índice

(IDH-Revisitado), e há melhor qualidade dos serviços prestados nesses municípios. Já a maior

discrepância existente entre os valores dos índices para os municípios menos desenvolvidos indica

claramente que nestes as políticas para melhoramento de infraestrutura, segurança pública,

distribuição de renda e saúde podem não estar funcionando de forma eficiente.

A Tabela 5 apresenta a média estadual da região Nordeste e do Brasil, para algumas

variáveis selecionadas que compuseram o IDH-Revisitado. Pode-se notar que o Estado da região

Nordeste que apresenta os piores valores médios é o Maranhão. Este Estado apresenta a pior

proporção de empregos formais (11,53%), o mais baixo percentual de domicílios com banheiro e

água encanada (38,85%), o maior índice da população extremamente pobre (30,61%), o segundo

maior índice de mortalidade infantil (31,47%) estando atrás somente do Estado de Alagoas

(31,90%) e a pior taxa de frequência no ensino superior (3,91%). Tudo isso reflete no IDH-

Revisitado, no qual o Estado do Maranhão apresentou o mais baixo índice de desenvolvimento

(0,281), seguido dos Estados de Piauí e Alagoas, com 0,299 e 0,336, respectivamente.

Já os Estados nordestinos com os maiores IDH-Revisitado médio são Rio Grande do Norte e

Sergipe com 0,424 e 0,421, respectivamente. Sergipe apresentou os maiores valores médio na

proporção de empregados com carteira assinada (25,99%), domicílios com banheiro e água

encanada (75,95%), e o menor percentual de população extremamente pobre (17,52%). Porém,

esses valores são bem discrepantes aos valores médios apresentados pelo Brasil. Isso mostra que,

mesmo os Estados nordestinos que apresentam os melhores indicadores de desenvolvimento (Rio

Grande do Norte e Sergipe), ainda estão bem distantes quando comparados comas médias

nacionais.



Tabela 5: Média das variáveis selecionadas por Estado, região Nordeste e do Brasil, 2010

Percentual de

empregados

com carteira

Percentual da

população em

domicílios com

banheiro e

água encanada

Percentual de

extremamente

pobres

Mortalidade

infantil

Taxa de

frequência

líquida no

ensino superior

Taxa de

homicídios por

100 mil

habitantes

IDH-

Revisitado IDHM IFDM

Brasil 46,47 87,16 6,62 16,70 13,95 14,20 - 0,727 0,719

Nordeste 19.64 62.83 22.37 27.39 5.67 18.93 0.36 0.53 0.59

Alagoas 25,75 62,44 23,96 31,90 4,42 37,78 0,336 0,507 0,563

Bahia 19,73 68,01 20,04 26,02 3,98 18,55 0,368 0,465 0,592

Ceará 18,04 63,52 23,48 24,70 6,15 18,48 0,382 0,597 0,616

Maranhão 11,53 38,85 30,61 31,47 3,92 10,82 0,281 0,468 0,576

Paraíba 14,72 64,27 20,30 26,69 6,85 15,89 0,359 0,526 0,586

Pernambuco 22,52 64,28 19,63 26,38 5,61 28,37 0,378 0,562 0,596

Piauí 15,36 54,07 28,45 28,23 6,77 4,85 0,299 0,510 0,571

Rio Grande do

Norte 23,12 74,09 17,34 24,73 7,12 12,77 0,424 0,577 0,610

Sergipe 25,99 75,95 17,52 26,37 6,24 22,85 0,421 0,584 0,597 Fonte: Elaboração própria mediante os resultados da pesquisa.



Ao comparar os valores médios da região Nordeste com os valores médios do Brasil pode-se

perceber que a proporção de empregados formais, a proporção de domicílios com banheiro e água

encanada e a taxa de frequência líquida no ensino superior da região Nordeste são cerca de, 2,37,

1,39 e 1,33 vezes menores do que os valores médios para o Brasil, respectivamente. Já a taxas

nordestinas de mortalidade infantil e homicídios são maiores do que a média nacional em cerca de

1,64 e 1,33 vezes, respectivamente.

Na Tabela 6 são analisadas as cidades nordestinas com menores e maiores percentuais de

empregos formais e o IDH-Revisitado em 2010. Percebe-se que nos menores municípios a

incidência de trabalhadores com carteira assinada é menor e isso reflete no novo IDH proposto. De

modo oposto, os municípios que apresentam os maiores percentuais de empregados com carteira

assinada têm o IDH-Revisitado alto.

Essa informalidade no mercado de trabalho em cidades menores pode ser justificada devido

ao grande percentual de pessoas envolvidas no setor de serviços e agricultura e que não possuem

registro, diferentemente de cidades maiores em que é dominado pelo setor da indústria e de serviços

com maior regulamentação. Mas o que deve ser enfatizado é a relação entre essa regulamentação do

mercado de trabalho e o IDH dos municípios.

Tabela 6: Percentual de empregados com carteira (maiores de 18 anos) e IDH-Revisitado, no

Nordeste, 2010

Estado Município Percentual de empregados com carteira IDH-

Revisitado

PI Sebastião Barros 0,90 0,064

MA Centro do Guilherme 1,31 0,196

PB Santo André 1,43 0,148

PI Pedro Laurentino 1,74 0,286

MA Serrano do Maranhão 1,85 0,364

BA Candeias 61,07 0,584

PE Escada 61,51 0,512

PE Cabo de Santo Agostinho 61,74 0,593

SE Laranjeiras 62,90 0,517

PB Sirinhaém 65,77 0,468


Como forma de verificar a relação entre o desenvolvimento dos municípios e a infraestrutura

destes, na Tabela 7, faz-se uso do percentual da população residente em domicílios com banheiro e

água encanada. Os pequenos municípios com menor percentual de residências com banheiro e água

encanada também são aqueles que apresentam baixo IDH-Revisitado. Já os municípios com grande

porção de banheiros e água encanada para a população são os que têm valores mais altos do índice

proposto. Deve ser notado que a parte de infraestrutura impacta de forma relevante na construção do

IDH-Revisitado, sendo este um diferencial considerável.



Tabela 7: Percentual da população em domicílios com banheiro e água encanada e IDH-Revisitado,

no Nordeste, 2010

Estado Município Percentual da população em domicílios

com banheiro e água encanada

IDH-

Revisitado

PB Santa Cecília 3,26 0,120

MA Pedro do Rosário 4,93 0,108

MA Cachoeira Grande 7,10 0,054

PI Betânia do Piauí 7,54 0,060

MA Primeira Cruz 7,68 0,046

BA Madre de Deus 97,37 0,623

RN Major Sales 97,52 0,461

RN Natal 97,59 0,696

SE Carmópolis 98,33 0,551

RN Parnamirim 98,52 0,697


Segundo a classificação do IBGE (2015), a pessoa considerada extremamente pobre é aquela

que tem uma renda mensal domiciliar per capita de até R$70,00. Na Tabela 8 pode ser visto que as

cidades menos desenvolvidas apresentam maiores percentuais de população extremamente pobres.

Já os municípios mais desenvolvidos têm menor percentual desta variável.

Pode-se perceber que as cidades do Maranhão são as que têm a maior parte da população

nesta faixa de extremamente pobres. O caso mais grave é no município de Marajá do Sena, que

contém mais da metade da população de pessoas abaixo da linha da extrema pobreza. Sendo

também a cidade com um dos menores percentuais de população com carteira assinada e o menor

IDH-M.

Tabela 8: Percentual da população extremamente pobre e IDH-Revisitado, no Nordeste, 2010

Estado Município População extremamente pobre IDH-Revisitado

MA Marajá do Sena 60,72 0,009

MA Cachoeira Grande 55,36 0,050

MA Jenipapo dos Vieiras 54,26 0,138

MA Humberto de Campos 53,44 0,115

MA Presidente Juscelino 51,89 0,124

CE Fortaleza 3,36 0,689

RN Natal 2,92 0,696

BA Luís Eduardo Magalhães 2,92 0,608


BA Itapetinga 2,66 0,624


Quando se trata da variável “Mortalidade infantil” sabe-se que esta se mostrou de suma

importância para a criação do IDH-Revisitado sendo, juntamente com o IDH-M Longevidade,

responsável por 11,30% da explicação do índice. Assim, quando se tem cidades com baixa

mortalidade infantil espera-se que na maioria dos casos o IDH-Revisitado seja alto, e quando se tem

alta mortalidade infantil no município, esta apresentará baixo nível de IDH-Revisitado.

Ao analisar a “Mortalidade infantil”, na Tabela 9, pode-se perceber que essa variável se

comporta como esperado. Nos municípios com maiores valores de IDH-Revisitado a proporção de

mortalidade de crianças apresenta taxas pequenas, sendo menores que a média nacional de 16,70%.

Quanto aos municípios com maiores taxas de mortalidade estes são encontrados em maior parte no

Maranhão, os mesmos têm baixos IDH-Revisitado.



Tabela 9: Mortalidade infantil e IDH-Revisitado, no Nordeste, 2010

Estado Município Mortalidade infantil IDH-Revisitado

AL Olho d’Água Grande 46,40 0,121

AL Olivença 45,40 0,162

MA Brejo de Areia 45,30 0,137

MA Paulo Ramos 45,30 0,253

PB Cacimbas 44,00 0,196


PE Paulista 15,00 0,640

BA Salvador 14,92 0,696

PE Olinda 14,79 0,641

RN Natal 14,35 0,696


Os menores municípios apresentam baixíssima frequência líquida no ensino superior, muito

por não haver faculdades nessas cidades e também pela dificuldade de se deslocar para outras

cidades próximas que possuam ensino superior. Nota-se que a baixa frequência no ensino superior

também acarreta em menores índices de desenvolvimento, diferentemente das cidades que

apresentam os maiores valores de frequência em nível superior que têm IDH-Revisitado mais altos.

Um ponto que deve ser observado na Tabela 10 é que as cidades que tem maiores frequência

líquida no ensino superior são àquelas que têm a presença de universidades federais ou campi destas

universidades, e, com isso, os maiores IDH-Revisitado.

Tabela 10: Taxa de frequência líquida ao ensino superior e IDH-Revisitado, no Nordeste, 2010

Estado Município Frequência líquida ao ensino

superior IDH-Revisitado

BA Pedro Alexandre 0,23 0,097

MA Bom Jesus da Selvas 0,23 0,246

BA Itacaré 0,38 0,311

BA Nova Soure 0,40 0,305

BA Ipecaetá 0,41 0,229

PI Picos 21,14 0,608

RN Natal 21,24 0,696

PI Teresina 22,22 0,670

PB João Pessoa 23,00 0,722

SE Aracajú 27,07 0,736


Pela Tabela 11 pode-se ver que os municípios maiores, com maior grau de desenvolvimento,

apresentam também altas taxas de crimes violentos por cem mil habitantes, sendo muito maiores do

que a média nacional de 14,20. Em vários municípios pequenos, a taxa de homicídios mostrou-se

igual a 0, enquanto que o IDH-Revisitado variava de 0,11 a 0,35.



Tabela 11: Taxa de homicídios (por cem mil hab) e IDH-Revisitado, no Nordeste, 2010

Estado Município Taxa de homicídios (por

cem mil hab) IDH-Revisitado

PB Curral Velho 159,70 0,462

BA Simões Filho 155,00 0,585

BA Porto Seguro 126,10 0,533

AL Maceió 109,90 0,664

BA Itabuna 102,60 0,646


5. CONCLUSÃO

O presente trabalho procurou propor uma ampliação para o cálculo do IDH-M, inserindo

blocos de variáveis que representem a infraestrutura, o emprego, e a segurança pública, além de

manter as variáveis de saúde, educação e renda. Para analisar o impacto do novo IDH criado (IDH-

Revisitado) utilizou-se os municípios da região Nordeste do Brasil que inclui os estados de Alagoas,

Bahia, Ceará, Maranhão, Paraíba, Pernambuco, Piauí, Rio Grande do Norte e Sergipe, para o ano de

2010.

Pôde-se perceber que, com a inclusão dessas novas variáveis os municípios com baixo IDH-

M e IFDM apresentaram um IDH-Revisitado ainda menor. Já os municípios considerados com alto

padrão de desenvolvimento permaneceram com os mais altos valores de IDH-Revisitado, apesar

continuarem abaixo de 0,73.

A partir disso, pode-se concluir que, a inserção de outras variáveis no IDH-M, impactou

principalmente no IDH-Revisitado daqueles municípios que carecem de maior atenção para às áreas

de segurança pública, emprego e, principalmente, infraestrutura básica, como água encanada, coleta

de lixo, acesso a energia elétrica e domicílios com banheiro. A presente proposta de ampliar as

variáveis que compõe o IDH-M se mostrou consistente e pôde-se mostrar melhor a realidade dos

municípios, principalmente a dos mais carentes, o que é fundamental para a criação e aplicação de

políticas públicas mais eficientes que atinja de forma direta os indivíduos, melhorando seu bem-

estar e o nível de desenvolvimento dos municípios.



REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ALMEIDA, A. C. A qualidade de vida no Estado do Rio de Janeiro. Niterói: Eduff, 1997.

ATLAS BRASIL (Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil). Disponível em

<http://www.atlasbrasil.org.br/2013/>. Acesso em 01 de Março de 2015.

BARROS, R.; CARVALHO, M.; FRANCO, S. O Índice de Desenvolvimento da Família (IDF).

Rio de Janeiro: Ipea, 2003 (Texto para Discussão, n. 986).

GUJARATI, D. Econometria Básica, Edição 5, Brasil, McGraw Hill, 2011.

IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), Censo Demográfico 2010. Disponível em

<http://www.cidades.ibge.gov.br/xtras/home.php.>. Acesso em 10 de Março de 2015.

IFDM (Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal), Firjan. Disponível em

<http://www.firjan.org.br/ifdm/>. Acesso em 20 de Fevereiro de 2015.

IMRS (Índice Mineiro de Responsabilidade Social), Fundação João Pinheiro, Disponível em

<http://www.fjp.mg.gov.br/index.php/produtos-e-servicos1/2741-indice-mineiro-de-responsa

bilidade-social-imrs-2>. Acesso em 20 de Fevereiro de 2015.

IPEA, FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO, IBGE. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. Rio

de Janeiro: PNUD, 1998.

MINGOTI, S. A. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem

aplicada. Belo Horizonte, Universidade Federal de Minas Gerais, p.295, 2007.

NOORBAKHSH, F. A modified human development index. World Development 26.3, 517-528,

1998.

ROMÃO, M. C. Uma proposta de extensão do Índice de Desenvolvimento Humano das Nações

Unidas. Revista de Economia Política, 13.4 (1993): 52.

STANTON, E. A. The Human Development Index: A History. Political Economy Research

Institute. Working Paper Series, n. 127. Amherst: 2007.

UNDP (United Nations Development Programme). Human Development Report1990. New York:

Oxford University Press, 1990.

UNDP (United Nations Development Programme). Human Development Report 2010. New York:

Palgrave Macmillan, 2010.

ZAMBRANO, C. e LIMA, J. E. Análise estatística multivariada de dados socioeconômicos.

Métodos Quantitativos em Economia, 555-576, 2004.

http://www.atlasbrasil.org.br/2013/

http://www.cidades.ibge.gov.br/xtras/home.php

http://www.firjan.org.br/ifdm/

http://www.fjp.mg.gov.br/index.php/produtos-e-servicos1/2741-indice-mineiro-de-responsa%20bilidade-social-imrs-2

http://www.fjp.mg.gov.br/index.php/produtos-e-servicos1/2741-indice-mineiro-de-responsa%20bilidade-social-imrs-2

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