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A análise do índice quadrático P(2) mostra um posicionamento no ranking semelhante ao índice anterior, excetuando-se a posição de número 3 ocupada por Tocantins.

TABELA 13 -Ranking da variação de P(2) por estado, valores decompostos do hiato quadrático, P(2), considerando e desprezando o valor residual.

Fonte: Elaborada pelo autor com base nos resultados da decomposição.

De acordo com a Tabela 22, o hiato quadrático apresentou uma redução média de 30,3%, sendo 50,6% devido ao fator crescimento e 38,6% à distribuição. Considerando os valores sem o resíduo, os valores evoluem para 60,0 e 40,1%, respectivamente. Assim sendo, o componente crescimento obteve um incremento maior.

Valores considerando o Resíduo Valores desconsiderando o Resíduo % % 1 2 C la ss if ic aç ão E st ad os R eg iã o V ar ia çã o C om p. C re sc im en to C om p. D is tr ib ui çã o T ot al (1 + 2) C om p. C re sc im en to C om p. D is tr ib ui çã o

1 Santa Catarina Sul -60.5 64.59 30.92 95.51 67.63 32.37

2 Paraná Sul -45.9 40.89 53.57 94.46 43.29 56.71

3 Tocantis Norte -44.9 60.31 25.86 86.17 69.99 30.01

4 M.G.do Sul Centro-Oeste -40.9 35.05 62.77 97.82 35.83 64.17

5 Rio G. do Sul Sul -40.4 31.76 66.64 98.4 32.28 67.72

6 Goiás Centro-Oeste -40.2 55.76 39.95 95.71 58.26 41.74

7 Mato Grosso Centro-Oeste -38.8 49.61 43.80 93.41 53.11 46.89

8 Minas Gerais Sudeste -36.5 40.16 0.00 40.16 100.00 0.00

9 Sergipe Nordeste -33.1 71.3 26.92 98.22 72.59 27.41

10 Paraíba Nordeste -32.8 42.94 2.31 45.25 94.90 5.10

11 Rio de Janeiro Sudeste -31.3 56.26 40.10 96.36 58.39 41.61

12 Bahia Nordeste -30.7 41.56 57.30 98.86 42.04 57.96

13 São Paulo Sudeste -30.5 43.05 51.94 94.99 45.32 54.68

14 Espírito Santo Sudeste -29.3 46.38 52.69 99.07 46.82 53.18

15 Ceará Nordeste -26.1 48.75 48.75 97.5 50.00 50.00 16 Piauí Nordeste -25.3 59.17 37.42 96.59 61.26 38.74 17 Pernambuco Nordeste -15.6 58.13 0.00 58.13 100.00 0.00 18 RGN Nordeste -11.1 64.08 35.10 99.18 64.61 35.39 19 Maranhão Nordeste -2.8 56.51 44.32 100 56.51 44.32 20 Alagoas Nordeste 4.9 45.24 52.30 97.54 46.38 53.62 Médias -30.6 50.6 38.6 89.2 60.0 40.1

O modelo econométrico respalda os resultados obtidos pelo modelo de decomposição e demonstra ainda o seu poder de inferência. Os valores-p foram significantes a 5% para todas as variáveis, exceto duas: “componente distribuição considerando o resíduo” (X2), variável esta que já havia apresentado valores elevados na análise anterior, e “componente distribuição desprezando o resíduo” (X4), ambos com 14,10% e 17,83% respectivamente.

Por fim, o ajustamento de 70% e os sinais dos coeficientes corroboram a análise econométrica do modelo de decomposição.

TABELA 14 – Resultado econométrico para o índice P(2).

Variável Coeficiente Desvio Valor- t Valor-p.

X1 -281171.7 39445.73 -7.128064 0.0000 X2 -0.308336 0.198393 -1.554167 0.1410 X3 -0.379496 0.106159 -3.574799 0.0028 X4 -0.270047 0.191236 -1.412117 0.1783 R 10550171 1878822. 5.615312 0.0000 R-quadrado 0.703817 R- ajustado 0.624835

7 CONCLUSÃO

Através dos resultados, sabe-se agora que a pobreza rural, em todos os seus níveis, é mais sensível às políticas de geração de emprego e renda, muito embora as famílias mais distantes da linha de pobreza são bastante sensíveis às mudanças na distribuição de renda.

Perceber-se que todas as regiões estão inseridas em um processo de crescimento pró- pobre pela definição mais ampla, sendo que os estados do Nordeste carecem ainda de medidas que os façam convergir, de forma mais rápida, ao patamar das regiões mais desenvolvidas.

As regiões mais ricas tendem a sofrer da problemática da distribuição, indicando que o crescimento ocorrido, em períodos anteriores, foi concentrador de renda. Ao contrário, as regiões mais pobres tendem a sofrer a problemática do crescimento, sugerindo uma insuficiência de renda capaz de retirar da pobreza uma grande parcela dos indivíduos.

As regiões mais pobres, como é o caso do Nordeste, estão reduzindo os níveis de pobreza a taxas menores o que leva, no longo prazo, ao aumento das desigualdades regionais e à formação de clubes de convergência.

O modelo como um todo foi capaz de salientar as peculiaridades regionais. Ao se identificar para cada região e estado sua sensibilidade às políticas de geração e distribuição de renda, é possível, por parte do poder público, a aplicação mais eficiente dos recursos destinados a esse fim.

Observa-se que o crescimento e a distribuição de renda, variáveis foco deste trabalho, são resultados de uma série de fatores intrínsecos (como a produtividade no campo, incentivo à produção, nível de cooperação entre os produtores, programas de transferência de renda, etc) que talvez fossem impossíveis de serem mensurados, mesmo em se tratando apenas de pobreza monetária. Mas, por meio dessa metodologia, todos esses fatores são condensados em valores mensuráveis, facilitando a compreensão do problema da pobreza como um todo.

Na prática, os dois componentes analisados aqui se completam em termos relativos. Por exemplo: uma região rica, cujo crescimento tende a ser concentrador de renda tende a gerar um efeito repercussão interno de modo a distribuir ao menos uma parcela mínima da renda e da riqueza. Com o tempo, os pobres das regiões mais ricas tendem a se diferenciar dos demais, fazendo com que políticas públicas de crescimento e distribuição de renda não sejam eficientes quando aplicadas de modo abrangente.

O objetivo geral foi alcançado na medida em que os fatores de influência dos índices de pobreza rural, restritos neste trabalho ao crescimento econômico e à distribuição da renda, foram discutidos. O interesse central do trabalho não é identificar a sensibilidade de cada região aos componentes supracitados.

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