159
ANEXOS
ANEXO I: DESCRIÇÃO DA ANÁLISE EMPÍRICA
1. Bases de dados
2. Técnicas utilizadas
3. Apresentação dos resultados
ANEXO II: PNAD E A COBERTURA DE ESGOTO
ANEXO III: POF: COBERTURA, QUALIDADE E DESPESAS COM ESGOTO
1. Qualidade Percebida do Acesso a rede geral de Esgoto – 2003
2. Despesas com Contas de Água e Esgoto – 2003
3. Atraso nas Contas de Água e Esgoto – 2003
ANEXO IV: METODOLOGIA DE DIFERENÇA EM DIFERENÇA
1. POF: Exercícios Multivariados
a) Modelos controlados de Acesso a Contas de água e Esgoto
b) Modelos controlados de Despesas com Contas de água e Esgoto
2. PNAD: Exercícios Multivariados
ANEXO V: AVALIANDO A MEDIÇÃO DA COBERTURA EM DIFERENTES
BASES
1. Acesso a Rede de Esgoto nas Escolas
2. Coleta de Esgoto segundo a PNSB 2008
3. Primeiros Resultados do Censo 2010
4. Cobertura e os Beneficiários do Bolsa-Família (Cadastro Social Único)
ANEXO VI: Resumos das Entrevistas Efetuadas na COPASA, na COPANOR e no
PRODES/ANA
1. Elementos Extraídos da Entrevista com técnicos da COPASA
2. Elementos Adicionais Obtidos na Entrevista com Técnico da COPANOR.
3. Entrevista no PRODES
4. Entrevista no CODAU-Uberaba
BIBLIOGRAFIA
160
161
ANEXO I: DESCRIÇÃO DA ANÁLISE EMPÍRICA
1. Bases de dados
A parte empírica da pesquisa consiste no processamento, descrição, análise e
consolidação de um conjunto amplo de microdados, a fim de analisar o desempenho e a
importância do saneamento básico, suas principais características e de seus usuários --
ativos e potenciais. Utilizou-se para isso bases de dados secundárias e um amplo
conjunto de bases de microdados, descrito a seguir.
Mapa das bases de microdados Pesquisas domiciliares Pesquisas de estabelecimentos
Sociodemográficas,
Pnad (120 mil domicílios/ano) SNIS e PNSB (IBGE) /Ministério das
Cidades Cross-section anual 1992-2009 Registros administrativo
Acesso a saneamento Cobertura rede e tratamento, tarifa, perdas
Balanços e demonstrativos físicos e
financeiros POF (48 mil famílias) Dados Secundários
Orçamentos de pessoa física Censo Escolar INEP/Ministério da
Educação Percepções de Qualidade Saneamento
200 mil Escolas
e Inadimplência contas Mapeamento
Censo Demográfico e Cadastro Social Único Mapas municipais e inframunicipais
Acesso a Rede Geral de Esgoto
POF
A Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) tem como finalidade principal
obter a estrutura de consumo da população. O objetivo da pesquisa é atualizar a cesta
básica de consumo e obter novas estruturas de ponderação tanto para os índices de
preços do IBGE quanto para os índices de outras instituições. Os dados podem ser
utilizados também para traçar perfis de consumo das famílias pesquisadas e atender a
diversos interesses relacionados com as áreas de estudo e de planejamento.
A primeira POF foi realizada pelo IBGE em 1987/1988 e tem a mesma
abrangência geográfica da pesquisa realizada em 1995/1996, que compreendeu as
162
regiões metropolitanas de Belém, Fortaleza, Recife, Salvador, Belo Horizonte, Rio de
Janeiro, São Paulo, Curitiba, Porto Alegre, Distrito Federal e município de Goiânia. A
POF 1996, cujas informações foram coletadas de outubro de 1995 a setembro de 1996,
conta com uma amostra de 16.060 domicílios, nos quais foram obtidas informações
sobre despesas realizadas durante distintos períodos de referência (sete, 30, 90 dias ou
seis meses).
Em 2003, o IBGE coletou informações de 48.470 domicílios, e 5 anos depois
(2008) voltou a campo para entrevistar outras famílias. Além da realização da pesquisa
em todo território nacional, a nova POF, que está sendo utilizada nesse trabalho,
apresentou diferenças importantes em relação às anteriores, como a inclusão de
aquisições não-monetárias e opiniões das famílias sobre qualidade de vida. O objetivo
do uso da POF no presente estudo é traçar as características e o perfil de despesas
familiar de diferentes serviços, em particular contas de água e esgoto (incluindo acesso,
total de gasto).
Pnad
A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad) é coletada anualmente
pelo IBGE desde 1976. Abrange todo o Brasil, com a exceção das áreas rurais de
Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá, e só não é realizada nos anos do
censo demográfico, como 1980, 1991 e 2000, para evitar sobreposição de dados. A
partir de 1992, a Pnad foi reformulada, o questionário foi aumentado e foram realizadas
mudanças conceituais, cujos impactos ainda não foram completamente definidos.
A Pnad tem uma amostra probabilística de cerca de 100 mil famílias e contém
informações sobre diversas características demográficas e socioeconômicas da
população. Ao se realizar uma análise comparativa pode-se monitorar ano após ano a
acesso a saneamento entre diferentes grupos da sociedade.
Censo Demográfico
O censo demográfico é uma pesquisa domiciliar que ocorre de 10 em 10 anos e
procura entrevistar 10% da população brasileira em todo o território nacional. O censo
detalha características pessoais e ocupacionais de todos os membros dos domicílios e
dispõe de informações detalhadas sobre fontes de renda, acesso a moradia, serviços
públicos e bens duráveis, entre outros. A pesquisa concernente aos domicílios restringe-
se aos domicílios ocupados e permite traçar um perfil da população brasileira com
163
informações referentes à educação, renda e acesso a ativos. O censo tem como grande
vantagem a possibilidade de abertura municipal e inframunicipal das informações.
O censo permite analisar as tendências de longo prazo da população e do
saneamento. O desenho amostral adotado compreende a seleção sistemática e com
eqüiprobabilidade, dentro de cada setor censitário, de uma amostra dos domicílios
particulares e das famílias ou componentes de grupos conviventes recenseados em
domicílios coletivos, com fração amostral constante para setores de um mesmo
município. A coleta de dados do Censo 2000 foi realizada de 1o de agosto a 30 de
novembro, abrangendo 215.811 setores censitários, que constituem as menores unidades
territoriais da base operacional do censo. A operação censitária pesquisou 54.265.618
domicílios nos 5.507 municípios existentes em 2000 em todas as 27 unidades da
Federação. Apresentamos no decorrer da análise algumas informações recém
disponibilizadas e extraídas do Censo 2010, abrangendo, aproximadamente, 67,2
milhões de domicílios.
PNSB
A base da Pesquisa Nacional de Saneamento Básico de 1989, 2000 e 2008
próxima dos Censos Demográficos de 1991, 2000 e 2010. As duas pesquisas
mencionadas acima apresentam algumas diferenças. Na PNSB, a unidade de medida dos
serviços de saneamento básico pode ser descrita como “economias esgotadas por
município”. Essas informações são colhidas nos domicílios assim como nas instituições
responsáveis pela prestação dos serviços de saneamento. O Censo, por sua vez, obtém
seus dados a partir das entrevistas feitas somente nos domicílios.
2. Técnicas utilizadas
Análises univariadas e bivariadas
O objetivo das análises univariadas e bivariadas é traçar um perfil descritivo das
variáveis indicativas dos principais atributos pessoais, como sexo, raça, idade,
escolaridade etc., assim como de variáveis relativas ao acesso a diferentes serviços
públicos, entre outros. A análise univariada apenas descreve a extensão ou a
importância de cada variável, informando, por exemplo, que fração da população tem
despesa com contas de água e esgoto, ou qual a percentagem de pessoas sem instrução
na população.
164
A análise bivariada, por sua vez, envolve o cruzamento de duas variáveis,
mostrando como se dá a distribuição de uma variável em cada segmento. Informa, por
exemplo, que fração das pessoas tem condições de moradia ruins e não paga a conta de
água e esgoto. Mas a análise bivariada retrata o papel de cada atributo tomado
isoladamente, isto é, desconsiderando possíveis e prováveis inter-relações entre as
variáveis explicativas. Para uma descrição completa das estatísticas univariadas e
bivariadas relativas a este trabalho, basta acessar os diversos panoramas presentes no
site da pesquisa.
Análises multivariadas
A análise multivariada procura dar conta das inter-relações existentes entre um
conjunto de variáveis. Através da análise das regressões de diversas variáveis
explicativas tomadas conjuntamente, o objetivo de isolar o efeito de cada uma delas. Por
exemplo, a análise multivariada permite distinguir se o que determina o acesso a conta
de água e esgoto é a qualidade percebida do serviço ou outro atributo como educação e
renda através de comparações de indivíduos iguais em tudo que é observável
(escolaridade, renda etc.), exceto no que diz respeito à qualidade do serviço.
A análise multivariada desempenha um papel fundamental neste estudo, pois
permite isolar as diversas instâncias de atuação das políticas. Consiste no desenho de
regressões, o que envolve a escolha de uma variável a ser explicada, uma ou mais
variáveis explicativas de interesse e algumas variáveis de controle, apenas para excluir o
possível efeito dessas variáveis e permitir a comparação de indivíduos iguais nas
características em questão. Esses exercícios de regressão nos informam se existe alguma
correlação entre as variáveis explicativas e a variável explicada, se essa correlação é
significativa estatisticamente, e se a correlação é positiva ou negativa e sua magnitude.
Depois de determinar que variáveis devam ser analisadas nas regressões, surge o
desafio de “desenhar as regressões”, isto é, de determinar que fatores serão testados
como explicativos das variações dos fatores estudados. Para uma descrição completa
dos exercícios multivariados realizados neste trabalho, basta acessar os simuladores
presentes no site da pesquisa.
165
3. Apresentação dos resultados
Sistemas de informação para subsidiar a decisão de gestores
Os sistemas de informações, interativos e amigáveis, são desenvolvidos para
subsidiar a tomada de decisão dos gestores do programa e como ferramenta para
auxiliar o monitoramento do acesso a saneamento e o gasto com as contas da população.
Alguns desses instrumentos podem ser adaptados como material didático para o tema
saneamento, como, por exemplo, simuladores e panoramas.
Simuladores
Um sistema de simuladores de probabilidades foi desenvolvido a partir de
modelos multivariados aplicados às variáveis de interesse contínuas (como despesa com
conta de água e esgoto) ou discretas (por exemplo, acesso a rede de coleta), controlado
por atributos individuais e geográficos derivados de várias fontes de microdados. Os
resultados estimados permitem identificar, por exemplo, vários fatores relativos ao
acesso a saneamento e seus impactos. Uma vez encontrados, todos esses fatores são
sintetizados num único indicativo de probabilidade. Esse exercício permite aos gestores
do programa, ou a um público mais geral, calcular a probabilidade de um indivíduo ter
acesso a rede geral de esgoto, dadas suas características sociodemográficas, geográficas
e econômicas.
Panoramas
O panorama permite obter uma visão bastante ampla de indicadores diversos,
cruzados com características gerais da população (demográficas, socioeconômicas e
espaciais). Com ele é possível saber, por exemplo, que fração de indivíduos de
determinado segmento é inadimplente. O censo possibilita a abertura do acesso por
esses atributos no nível de municípios e distritos. Esse instrumento otimiza e facilita a
consulta, o processamento e a análise dos dados.
166
167
ANEXO II: PNAD E A COBERTURA DE ESGOTO
Conforme defendido em seções anteriores da pesquisa, a cobertura da coleta de
esgoto é um gargalo estrutural, visto que 99% dos indivíduos com acesso a esgoto têm
água, mas apenas 54% dos que têm água, também têm esgoto. Nosso interesse é
identificar onde está o problema de saneamento e apontar as prioridades, ou seja, grupos
e áreas mais vulneráveis ou onde o retorno social do investimento poderia ser mais alto.
Entre população ou domicílio, escolhemos analisar os dados referentes às pessoas com
acesso a esgoto1, pois as tabelas ao longo da seção não indicam grande descolamento
entre as estatísticas populacionais e domiciliares.
Classes Econômicas: Pelos dados da PNAD 2009, mais de 96 milhões de pessoas (51%
da população) contam com a cobertura de esgoto; considerando os domicílios
brasileiros, 53,14% se beneficiam do tratamento de esgoto (30,76 milhões de
domicílios). Entre os pobres, que representam 15% da população brasileira, a taxa de
acesso é de 30,64% e aumenta conforme a renda, até chegar a 72% na classe AB; com a
métrica domiciliar, a taxa de acesso aumenta em três pontos percentuais (10,6%).
Tabela 1- Acesso a Saneamento, por Classes Econômicas
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição
Domicílios
Classe E 30,64 9,2
8.836.990 33,91 7,63
2.347.953
Classe D 40,45 18,72
17.980.847 41,15 15,25
4.689.710
Classe C 57,79 57,11
54.863.649 56,84 58,4
17.964.15
1
Classe AB 72 14,97
14.377.417 72,35 18,72
5.758.838
Brasil 51,04 100
96.058.903 53,14 100
30.760.65
2 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da PNAD/ IBGE.
Restringindo entre regiões metropolitanas e demais áreas urbanas, temos que os
pobres das metrópoles estão em melhores condições sanitárias (58,81% contra 34,02%).
Erradicar o problema de saneamento da classe E metropolitana significa levar esse
mercado a 2,785 milhões de pessoas, o que é uma grande economia de escala associada
à oferta, pois se trata de um grupo relativamente pequeno e concentrado, além de ser o
1 Dados referentes a outros serviços básicos e outras informações podem ser encontrados no panorama disponível no site da pesquisa.
168
mais vulnerável. Se o objetivo for atingir o maior número possível de pobres, faz
sentido intervir nas áreas urbanas não-metropolitanas, pois o público a ser beneficiado é
de 9,15 milhões de pessoas (3,3 vezes mais).
Tabela 2 - Acesso a Saneamento das Classes Econômicas
Classes/2009
Pessoas com acesso - RM's Pessoas com acesso - Urbano Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição População
Classe E 58,81 9,62 3.977.554 34,02 8,79 4.717.806
Classe D 59,43 17,57 7.264.977 42,71 19,47 10.446.506
Classe C 72,46 54,88 22.697.321 57,91 58,83 31.565.804
Classe AB 83,09 17,93 7.416.944 66,61 12,9 6.922.383
Total 69,82 100 41.356.796 51,97 100 53.652.499 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da PNAD/ IBGE.
Aglomerados Subnormais: os dados mostram que as áreas não especiais são mais
beneficiadas pela cobertura sanitária que as áreas subnormais, ou seja, ainda há muito a
ser feito nesses aglomerados. As barreiras físicas e econômicas impostas pelas favelas
ajudam a entender essa defasagem. Esse é um mercado consumidor pequeno e, portanto,
medidas adotadas tendem a ser mais eficientes do que se aplicadas a grupos maiores.
Tabela 3 - Acesso a Saneamento nas Regiões Metropolitanas - por Local de Moradia
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Não especial 71,14 92,7 38.337.790 72,12 93,17 12.443.219
Aglomerado
subnormal 56,53 7,29 3.016.122 58,2 6,82 910.916
Metrópole 69,82 100 41.353.912 70,95 100 13.354.135 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da PNAD/ IBGE.
Regiões Geográficas e Estados: Regionalmente, o Sudeste apresenta a melhor taxa de
acesso, 81,6%, constituindo 68,36% da população com saneamento, ou seja, a região
com maior importância relativa é a menos vulnerável. Seguindo o critério de
importância, Nordeste e Sul representam, respectivamente, 15,34% e 10% das
residências com esse serviço essencial; regiões Norte e Centro, menos densas,
completam a totalidade. Dentre os 26 estados mais o Distrito Federal, São Paulo
(37,66%), Minas Gerais (15,83%) e Rio de Janeiro (12,73%) justificam a importância
relativa da região Sudeste no total de domicílios atendidos. Curiosamente, a melhor
capital em acesso é Vitória, mas se trata de uma minoria.
169
Tabela 4 : Acesso a Saneamento nas Regiões Geográficas
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Norte 9,56 1,24 1.187.398 9,85 1,06 326.185
Nordeste 29,22 16,39 15.743.816 30,71 15,34 4.717.529
Sudeste 80,85 67,58 64.915.437 81,6 68,36 21.027.505
Sul 33,31 9,6 9.219.264 34,01 10,04 3.087.413
Centro 35,85 5,2 4.992.988 36,72 5,21 1.602.020
Brasil 51,04 100 96.058.903 53,14 100 30.760.652 Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE.
Tabela 5: Acesso a Saneamento nos Estados da Federação
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Rondônia 5,23 0,06 57.866 5,56 0,06 18.267 Acre 26,73 0,15 147.824 28,21 0,14 43.004
Amazonas 21,24 0,63 608.016 22,36 0,51 157.106 Roraima 15,55 0,06 56.673 15,3 0,05 15.169
Pará 2,69 0,16 150.550 2,77 0,13 41.470
Amapá 1,14 0,01 7.088 1,05 0,01 1.576 Tocantins 12,16 0,17 159.381 12,9 0,16 49.593 Maranhão 9,55 0,64 617.085 11,47 0,63 195.240
Piauí 3,71 0,12 117.921 4,08 0,12 36.575 Ceará 29,74 2,64 2.536.165 30,55 2,38 731.941
Rio Grande do Norte 14,55 0,48 462.850 15 0,45 138.463
Paraíba 38,55 1,53 1.471.152 39,24 1,38 423.625 Pernambuco 38,41 3,52 3.381.717 39,49 3,31 1.017.801
Alagoas 7,84 0,26 250.742 7,92 0,23 70.182
Sergipe 41,71 0,89 854.331 43,4 0,84 258.380 Bahia 41,28 6,3 6.051.853 42,85 6 1.845.322
Minas Gerais 77,16 16,1 15.463.197 78,18 15,83 4.870.771
Espírito Santo 59,09 2,13 2.049.906 60,2 2,13 656.241
Rio de Janeiro 71,44 11,73 11.267.721 72,61 12,73 3.914.643
São Paulo 88,12 37,62 36.134.613 88,73 37,66 11.585.850
Paraná 55 6,11 5.868.465 56,32 6,3 1.936.395
Santa Catarina 23,75 1,52 1.455.537 24,73 1,59 487.762
Rio Grande do Sul 17,42 1,97 1.895.262 18,09 2,16 663.256
Mato Grosso do Sul 17,46 0,43 417.547 18,27 0,45 137.546
170
Mato Grosso 10,7 0,34 326.393 10,97 0,34 105.501 Goiás 34,82 2,15 2.065.161 36,28 2,19 675.023
Distrito Federal 85,47 2,27 2.183.887 86,86 2,22 683.950
Brasil 51,04 100 96.058.903 53,14 100 30.760.652 Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE.
Regiões Metropolitanas: As tabelas 6,7 e 8 abaixo revelam o peso das regiões
metropolitanas vis-à-vis demais áreas urbanas e rurais. Apesar do trabalho que ainda
deve ser realizado rumo às Metas do Milênio e da heterogeneidade das Regiões
Metropolitanas (RM’s), cerca de 41,4 milhões de pessoas possuem acesso à rede de
esgoto, o que corresponde a 69,82% do total. As RM’s de Belo Horizonte, Brasília, São
Paulo e Salvador se encontram com taxa de acesso acima de 80%, bem melhor que as
médias nacional e metropolitana. Em termos de importância, São Paulo e Rio
contribuem com mais de um quarto dos domicílios atendidos, de modo que a total
cobertura sanitária nessas duas regiões traz um ganho de 14% na população assistida,
tudo o mais constante. Brasília se destaca por ter sido uma cidade planejada, portanto, já
era de se esperar o número elevado. Belo Horizonte e Salvador também se destacam
pela boa taxa de acesso, evidenciando o compromisso das autoridades dessas regiões
com a agenda de saneamento básico.
Em se tratando de políticas públicas ou PPP’s2 com ampla abrangência, áreas
urbanas são preferíveis às rurais pelo alto nível de concentração populacional; dentre
essas, as áreas urbanas não metropolitanas também apresentam elevada concentração.
Tabela 6: Cobertura de Saneamento por Tipo de Cidade
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Metrópole 69,82 43,05 41.356.796 70,95 43,42 13.355.096
Urbana 51,97 55,85 53.652.499 53,94 55,55 17.086.785
Rural 4,08 1,09 1.049.608 4,32 1,04 318.771
Brasil 51,04 100 96.058.903 53,14 100 30.760.652 Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE.
2 Parcerias Público‐Privadas
171
Tabela 7: Acesso a esgoto - Divisão por Área Taxa de Acesso
Contribuição População
Taxa de Acesso
Contribuição Domicílios
Capital 65,14% 29,27% 28.116.236 67,77% 29,99% 9.225.073 Área metropolitana (não capital) 62,10% 18,44% 17.712.143 62,43% 17,99% 5.534.411 Área urbana não etropolitana 54,05% 51,23% 49.209.672 55,83% 51,01% 15.689.671
Área rural 4,01% 1,06% 1.020.852 4,27% 1,01% 311.497
Brasil 51,04% 100% 96.058.903 53,14% 100% 30.760.652
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD IBGE.
Tabela 8: Ranking de Acesso a Esgoto – Regiões Metropolitanas
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Minas Gerais 88,3 4,69 4.505.816 88,47 4,61 1.417.591
Distrito Federal 85,47 2,27 2.183.887 86,86 2,22 683.950
São Paulo 84,24 17,18 16.505.161 85,3 17 5.230.184
Bahia 80,02 3,13 3.006.199 80,54 3,08 947.207
Rio de Janeiro 76,41 9,19 8.830.654 77,91 10,01 3.078.418
Paraná 71,09 2,41 2.316.721 72 2,46 757.129
Ceará 49,48 1,83 1.758.267 50,31 1,67 513.253
Pernambuco 38,7 1,52 1.456.877 39,23 1,49 458.210
Rio Grande do Sul 16,61 0,7 671.298 17,15 0,77 235.866
Pará 5,94 0,13 121.916 5,96 0,11 33.288
Metrópole 69,82 43,05 41.356.796 70,95 43,42 13.355.096 Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE.
Tabela 9 - Acesso a Saneamento nas Regiões Metropolitanas - Classes Econômicas
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Classe E 58,81 9,62 3.977.554 61,86 8,31 1.110.104
Classe D 59,43 17,57 7.264.977 59,92 14,31 1.910.936
Classe C 72,46 54,88 22.697.321 71,73 55,05 7.351.490
Classe AB 83,09 17,93 7.416.944 83,09 22,33 2.982.566
Metrópole 69,82 100 41.356.796 70,95 100 13.355.096
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE.
172
Tabela 10 - Acesso a Saneamento nas demais Áreas Urbanas - Classes Econômicas
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Classe E 34,02 8,79 4717806 33,91 7,63 2.347.953
Classe D 42,71 19,47 10446506 41,15 15,25 4.689.710
Classe C 57,91 58,83 31565804 56,84 58,4 17.964.151
Classe AB 66,61 12,9 6922383 72,35 18,72 5.758.838
Urbano 51,97 100 53.652.499 53,94 100 30.760.652
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE. Tabela 11: Ranking Estadual de Acesso a Rede de Esgoto
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
São Paulo 88,12 37,62 36.134.613 88,73 37,66 11.585.850
Distrito Federal 85,47 2,27 2.183.887 86,86 2,22 683.950 Minas Gerais 77,16 16,1 15.463.197 78,18 15,83 4.870.771
Rio de Janeiro 71,44 11,73 11.267.721 72,61 12,73 3.914.643
Espírito Santo 59,09 2,13 2.049.906 60,2 2,13 656.241
Paraná 55 6,11 5.868.465 56,32 6,3 1.936.395
Sergipe 41,71 0,89 854.331 43,4 0,84 258.380 Bahia 41,28 6,3 6.051.853 42,85 6 1.845.322
Paraíba 38,55 1,53 1.471.152 39,24 1,38 423.625 Pernambuc
o 38,41 3,52 3.381.717 39,49 3,31 1.017.801 Goiás 34,82 2,15 2.065.161 36,28 2,19 675.023 Ceará 29,74 2,64 2.536.165 30,55 2,38 731.941 Acre 26,73 0,15 147.824 28,21 0,14 43.004
Santa Catarina 23,75 1,52 1.455.537 24,73 1,59 487.762
Amazonas 21,24 0,63 608.016 22,36 0,51 157.106 Mato
Grosso do Sul 17,46 0,43 417.547 18,27 0,45 137.546
Rio Grande do Sul 17,42 1,97 1.895.262 18,09 2,16 663.256
Roraima 15,55 0,06 56.673 15,3 0,05 15.169
Rio Grande do Norte 14,55 0,48 462.850 15 0,45 138.463 Tocantins 12,16 0,17 159.381 12,9 0,16 49.593
Mato Grosso 10,7 0,34 326.393 10,97 0,34 105.501
Maranhão 9,55 0,64 617.085 11,47 0,63 195.240 Alagoas 7,84 0,26 250.742 7,92 0,23 70.182
Rondônia 5,23 0,06 57.866 5,56 0,06 18.267
173
Piauí 3,71 0,12 117.921 4,08 0,12 36.575 Pará 2,69 0,16 150.550 2,77 0,13 41.470
Amapá 1,14 0,01 7.088 1,05 0,01 1.576
Brasil 51,04 100 96.058.903 53,14 100 30.760.652
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE.
Tabela 12: Ranking de Capitais
Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
Vitória - ES 93,87% 1,00% 280.054 93,81% 1,08% 99.451 Belo Horizonte - MG 93,01% 8,56% 2.405.848 93,62% 8,58% 791.381 Rio de Janeiro - RJ 90,34% 19,44% 5.466.914 90,92% 21,12% 1.948.103
São Paulo - SP 87,43% 34,28% 9.638.337 88,87% 33,87% 3.124.412
Brasília - DF 85,47% 7,77% 2.183.887 86,86% 7,41% 683.950
Curitiba - PR 83,81% 5,51% 1.549.557 84,39% 5,68% 523.980
Goiânia - GO 70,19% 3,03% 853.203 72,12% 3,03% 279.595
Aracaju - SE 65,33% 1,36% 383.142 66,92% 1,30% 119.672
Fortaleza - CE 55,93% 5,22% 1.467.766 56,58% 4,68% 432.128
João Pessoa - PB 49,18% 1,34% 376.447 50,33% 1,24% 114.435
Recife - PE 46,70% 2,87% 806.179 48,55% 2,84% 261.676
São Luís - MA 45,91% 1,57% 442.432 52,77% 1,57% 145.086
Florianópolis - SC 43,12% 0,61% 170.149 43,67% 0,65% 59.700
Rio Branco - AC 39,21% 0,48% 133.820 39,36% 0,42% 39.204
Palmas - TO 35,50% 0,24% 67.631 39,06% 0,24% 22.541 Campo Grande - MS 34,06% 0,92% 259.168 35,93% 0,93% 86.086
Cuiabá - MT 33,08% 0,69% 194.012 32,69% 0,66% 60.849
Manaus - AM 27,80% 1,91% 536.428 28,49% 1,52% 140.258
Salvador - BA 22,81% 0,20% 56.363 23,43% 0,19% 17.100
Porto Alegre - RS 21,11% 1,00% 280.065 22,62% 1,19% 109.989
Maceió - AL 17,54% 0,63% 176.816 16,79% 0,54% 49.827
Boa Vista - RR 14,81% 0,16% 45.168 14,58% 0,13% 12.003
Natal - RN 13,14% 0,40% 112.531 14,63% 0,41% 38.163
Teresina - PI 9,41% 0,27% 75.337 10,34% 0,25% 22.927
Porto Velho - RO 8,89% 0,11% 32.019 9,41% 0,11% 9.729
Belém - PA 8,31% 0,41% 116.400 8,11% 0,34% 31.515
Macapá - AP 1,60% 0,02% 6.563 1,35% 0,01% 1.313
Capitais - BR 65,14% 100% 28.116.236 67,77% 100% 9.225.073
Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados da PNAD IBGE
174
Tabela 13: Ranking de Áreas Urbanas
Urbano 2009 Taxa de Acesso Contribuição População
Taxa de Acesso Contribuição Domicílios
SP - urbana 90,23% 37,20% 35.736.866 90,88% 37,27% 11.464.185
MG - urbana 88,74% 15,90% 15.276.767 89,12% 15,65% 4.813.740
DF - urbana 85,47% 2,27% 2.183.887 86,86% 2,22% 683.950
RJ - urbana 72,95% 11,63% 11.174.244 74,11% 12,63% 3.883.653
ES - urbana 70,50% 2,10% 2.019.881 71,39% 2,10% 647.327
PR - urbana 62,20% 6,08% 5.836.131 63,16% 6,26% 1.924.349
BA - urbana 58,46% 6,24% 5.998.167 59,74% 5,95% 1.831.250
SE - urbana 49,75% 0,88% 844.472 51,76% 0,83% 255.320
PB - urbana 49,41% 1,53% 1.466.132 49,35% 1,37% 421.617
PE - urbana 47,31% 3,38% 3.250.119 47,48% 3,19% 981.309
GO - urbana 38,95% 2,15% 2.060.584 40,92% 2,19% 673.615
CE - urbana 37,88% 2,64% 2.536.165 38,06% 2,38% 731.941
SC - urbana 28,44% 1,49% 1.429.268 29,21% 1,56% 480.598
AC - urbana 26,73% 0,15% 147.824 28,21% 0,14% 43.004
AM - urbana 21,24% 0,63% 608.016 22,36% 0,51% 157.106
RS - urbana 20,63% 1,97% 1.889.919 21,36% 2,15% 661.476
MS - urbana 20,41% 0,43% 417.547 21,28% 0,45% 137.546
RN - urbana 18,55% 0,45% 428.106 18,76% 0,42% 127.696
TO - urbana 16,18% 0,16% 157.577 17,02% 0,16% 49.141
RR - urbana 15,55% 0,06% 56.673 15,30% 0,05% 15.169
MA - urbana 13,10% 0,61% 588.428 15,41% 0,60% 185.390
MT - urbana 13,06% 0,34% 326.393 13,54% 0,34% 105.501
AL - urbana 11,17% 0,25% 242.704 11,13% 0,22% 69.110
PI - urbana 6,01% 0,12% 117.921 6,46% 0,12% 36.575
RO - urbana 5,23% 0,06% 57.866 5,56% 0,06% 18.267
PA - urbana 2,69% 0,16% 150.550 2,77% 0,13% 41.470
AP - urbana 1,14% 0,01% 7.088 1,05% 0,01% 1.576 Estados sem urbana 4,08% 1,09% 1.049.608 4,32% 1,04% 318.771
Brasil 51,04% 100% 96.058.903 53,14% 100% 30.760.652
Fonte: CPS/FGV através do processamento dos microdados da PNAD IBGE
Tabela 14 - Regiões Metropolitanas
Taxa de Acesso
Contribuição População
Taxa de Acesso
Contribuição Domicílios
PA - Região Metropolitana - Capital 8,31% 0,12% 116.400 8,11% 0,10% 31.515 PA - Região Metropolitana - Periferia 0,84% 0,01% 5.516 1,05% 0,01% 1.773 PA - Região não metropolitana 0,81% 0,03% 28.634 0,87% 0,03% 8.182 CE - Região Metropolitana - Capital 55,93% 1,53% 1.467.766 56,58% 1,40% 432.128 CE - Região Metropolitana - Periferia 31,25% 0,30% 290.501 31,63% 0,26% 81.125
CE - Região não 15,64% 0,81% 777.898 15,89% 0,71% 218.688
175
metropolitana
PE - Região Metropolitana - Capital 46,98% 0,78% 746.460 48,87% 0,79% 242.877 PE - Região Metropolitana - Periferia 32,65% 0,74% 710.417 32,09% 0,70% 215.333 PE - Região não metropolitana 38,19% 2,00% 1.924.840 39,70% 1,82% 559.591 BA - Região Metropolitana - Capital 59,16% 0,06% 54.276 60,01% 0,05% 16.578 BA - Região Metropolitana - Periferia 80,54% 3,07% 2.951.923 81,03% 3,03% 930.629 BA - Região não metropolitana 27,94% 3,17% 3.045.654 28,69% 2,92% 898.115 MG - Região Metropolitana - Capital 97,04% 2,50% 2.405.848 97,15% 2,57% 791.381 MG - Região Metropolitana - Periferia 80,04% 2,19% 2.099.968 79,49% 2,04% 626.210 MG - Região não metropolitana 73,36% 11,41% 10.957.381 74,61% 11,23% 3.453.180 RJ - Região Metropolitana - Capital 90,34% 5,69% 5.466.914 90,92% 6,33% 1.948.103 RJ - Região Metropolitana - Periferia 61,10% 3,50% 3.363.740 62,50% 3,67% 1.130.315 RJ - Região não metropolitana 57,80% 2,54% 2.437.067 58,08% 2,72% 836.225 SP - Região Metropolitana - Capital 87,20% 9,76% 9.373.480 88,67% 9,88% 3.040.184 SP - Região Metropolitana - Periferia 80,64% 7,42% 7.131.681 81,03% 7,12% 2.190.000 SP - Região não metropolitana 91,67% 20,43% 19.629.452 91,77% 20,66% 6.355.666 PR - Região Metropolitana - Capital 83,81% 1,61% 1.549.557 84,39% 1,70% 523.980 PR - Região Metropolitana - Periferia 54,40% 0,80% 767.164 54,14% 0,76% 233.149 PR - Região não metropolitana 47,93% 3,70% 3.551.744 49,42% 3,83% 1.179.266 RS - Região Metropolitana - Capital 21,11% 0,29% 280.065 22,62% 0,36% 109.989 RS - Região Metropolitana - Periferia 14,41% 0,41% 391.233 14,15% 0,41% 125.877 RS - Região não metropolitana 17,90% 1,27% 1.223.964 18,66% 1,39% 427.390 DF - Região Metropolitana - Capital 85,47% 2,27% 2.183.887 86,86% 2,22% 683.950
Estados sem RM 22,40% 11,58% 11.125.473 23,87% 11,28% 3.469.253
Brasil 51,04% 100% 96.058.903 53,14% 100% 30.760.652
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da PNAD/ IBGE.
176
177
ANEXO III: POF: COBERTURA, QUALIDADE E DESPESAS COM ESGOTO
4. Qualidade Percebida do Acesso a rede geral de Esgoto – 2003
a) População total
Panorama de Qualidade
População Total
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Total 50,29 20,54 27,49 71,00
Panorama de Qualidade
Área
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Município da Capital 58,48 25,45 14,06 69,68
Área Urbana (não Capital) 54,55 21,73 21,99 71,51
Área Rural 21 8,47 69,52 71,26
Panorama de Qualidade
Área (Com Área Urbana Fragmentada)
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Capital 58,48 25,45 14,06 69,68
Área Metropolitana (não Capital) 51,62 26,59 20,12 66,00
Área Urbana não Metropolitana 55,28 20,51 22,46 72,94
Área Rural 21 8,47 69,52 71,26
Panorama de Qualidade
Região Geográfica
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Norte 25,18 22 51,7 53,37
Nordeste 40,71 21,65 36,3 65,28
Sudeste 62,44 18,8 16,84 76,86
Sul 50,88 23,85 23,53 68,09
Centro-Oeste 41,09 18,06 38,7 69,47
178
Panorama de Qualidade
Estado
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Rondônia 23,12 17,62 58,18 56,75
Acre 14,87 8,06 76,56 64,85
Amazonas 29,14 24,36 45,02 54,47
Roraima 17,96 19,21 60,14 48,32
Pará 25,36 24,15 49,61 51,22
Amapá 22,12 21,27 54,23 50,98
Tocantins 25,37 17,9 55,96 58,63
Maranhão 31,18 17,47 50,45 64,09
Piauí 43,05 15,75 40,55 73,21
Ceará 38,13 24,83 33,73 60,56
Rio Grande do Norte 47,19 22,12 28,75 68,09
Paraíba 42,91 20,71 35,07 67,45
Pernambuco 42,03 26,97 30,45 60,91
Alagoas 42,85 21,32 34,64 66,78
Sergipe 43,29 18,4 36,9 70,17
Bahia 42,27 20,35 36,45 67,50
Minas Gerais 54,07 20,21 23,31 72,79
Espírito Santo 47,4 21,46 30,28 68,84
Rio de Janeiro 47,95 23,55 24,63 67,06
São Paulo 73,3 16,08 9,6 82,01
Paraná 51,65 18,25 28,65 73,89
Santa Catarina 45,62 22,71 28,86 66,76
Rio Grande do Sul 52,96 29,73 15,88 64,05
Mato Grosso do Sul 32,79 15,73 50,39 67,58
Mato Grosso 28,35 18,67 50,45 60,29
Goiás 43,92 15,49 38,81 73,93
Distrito Federal 57,94 25,86 12,54 69,14
Panorama de Qualidade
Região Metropolitana (Não Capital) - UF - PNAD
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Pará 33,11 30,39 34,88 52,14
Ceará 41,68 49,68 5,82 45,62
Pernambuco 43,48 37,32 18,64 53,81
179
Bahia 48,36 20,91 30,74 69,81
Minas Gerais 55 20,13 23,68 73,21
Rio de Janeiro 37,43 24,35 34,99 60,59
São Paulo 68,71 22,87 7,74 75,03
Paraná 35,97 33,52 28,46 51,76
Rio Grande do Sul 57,58 33,37 6,26 63,31
Panorama de Qualidade
Região Metropolitana - UF
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Rondônia 24,6 21,03 53,02 53,91
Acre 19,34 11,45 68,32 62,81
Amazonas 37,46 32,82 28,41 53,30
Roraima 20,23 22,63 54,25 47,20
Pará 34,35 32,69 31,58 51,24
Amapá 23,75 22,64 50,98 51,20
Tocantins 30,27 21,44 47,62 58,54
Maranhão 43,68 24,95 29,56 63,65
Piauí 64,36 21,61 12,45 74,86
Ceará 47,52 41,14 6,67 53,60
Rio Grande do Norte 51,68 21,87 24,23 70,27
Paraíba 42,69 32,89 23,76 56,48
Pernambuco 46,13 39,3 13,82 54,00
Alagoas 42,31 26,96 29,88 61,08
Sergipe 52,79 25,13 19,75 67,75
Bahia 55,63 31,17 12,39 64,09
Minas Gerais 58,34 23,42 17,29 71,36
Espírito Santo 56,37 24,91 17,05 69,35
Rio de Janeiro 53,31 23,98 19,04 68,97
São Paulo 71,35 19,92 7,77 78,17
Paraná 62,21 19,72 16,13 75,93
Santa Catarina 41,36 30,61 18,88 57,47
Rio Grande do Sul 56,11 35,59 6,1 61,19
Mato Grosso do Sul 40,43 17,62 40,11 69,65
Mato Grosso 42,65 28,83 23,04 59,67
Goiás 70,99 20,55 8,05 77,55
Distrito Federal 83,36 9,87 1,32 89,41
180
Panorama de Qualidade
Capital - UF
Percentual (%) Bom Ruim Não Tem% Bom entre os
que Tem
Rondônia 27,41 24,02 47,04 53,30
Acre 20,99 11,59 66,33 64,43
Amazonas 39,08 35,9 24,05 52,12
Roraima 20,23 22,63 54,25 47,20
Pará 35,44 34,72 28,66 50,51
Amapá 23,75 22,64 50,98 51,20
Tocantins 30,35 21,56 47,42 58,47
Maranhão 46,45 29,06 22,16 61,52
Piauí 70,19 22 6,07 76,14
Ceará 49,47 38,29 6,96 56,37
Rio Grande do Norte 53,2 19,59 24,86 73,09
Paraíba 42,69 32,89 23,76 56,48
Pernambuco 48,76 41,27 9,03 54,16
Alagoas 42,31 26,96 29,88 61,08
Sergipe 52,74 25,27 19,64 67,61
Bahia 56,42 32,28 10,4 63,61
Minas Gerais 59,82 24,87 14,46 70,63
Espírito Santo 70,01 26,23 2,42 72,75
Rio de Janeiro 66,84 23,66 5,45 73,86
São Paulo 73,4 17,65 7,79 80,62
Paraná 67,72 16,82 13,54 80,10
Santa Catarina 41,36 30,61 18,88 57,47
Rio Grande do Sul 54,08 38,66 5,88 58,31
Mato Grosso do Sul 40,43 17,62 40,11 69,65
Mato Grosso 42,65 28,83 23,04 59,67
Goiás 70,99 20,55 8,05 77,55
Distrito Federal 83,36 9,87 1,32 89,41
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da POF 2003/ IBGE.
181
b) População de Baixa Renda
Panorama de Qualidade
População de Baixa Renda
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Total 33438337 30,06 19,52 49,31 60,63
Panorama de Qualidade
Área
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Município da Capital 4510360 37,4 31,46 29,19 54,31
Área Urbana (não Capital) 19460954 35,77 22,67 40,44 61,21
Área Rural 9467023 14,81 7,36 77,12 66,80
Panorama de Qualidade
Área (Com Área Urbana Fragmentada)
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Capital 4510360 37,4 31,46 29,19 54,31
Área Metropolitana (não Capital) 3031222 33,83 32,59 32,68 50,93
Área Urbana não Metropolitana 16429732 36,13 20,84 41,87 63,42
Área Rural 9467023 14,81 7,36 77,12 66,80
Panorama de Qualidade
Região Geográfica
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Norte 4395687 17,77 18,4 62,82 49,13
Nordeste 18433720 29,19 18,04 51,64 61,80
Sudeste 6637471 37,82 22,85 38,17 62,34
Sul 2219705 37,43 26,53 35,44 58,52
Centro-Oeste 1751754 31,29 16,42 50,67 65,58
182
Panorama de Qualidade
Estado
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Rondônia 247673 19,49 15,65 63,79 55,46
Acre 217124 10,79 6,07 83,14 64,00
Amazonas 1262124 22,44 19,16 56,02 53,94
Roraima 120989 16 10,44 73,56 60,51
Pará 1871109 14,92 21,02 63,94 41,51
Amapá 202778 20,4 13,77 62,99 59,70
Tocantins 473890 18,16 17,09 63,87 51,52
Maranhão 2803756 19,23 16,43 63,74 53,93
Piauí 1242151 30,57 15,04 53,97 67,02
Ceará 2978921 24,8 19,58 52,37 55,88
Rio Grande do Norte 945660 41,5 19,08 37,71 68,50
Paraíba 1453658 34,43 18,44 46,12 65,12
Pernambuco 2433037 29,02 21,79 49,04 57,11
Alagoas 1415121 35,45 19,12 43,82 64,96
Sergipe 727012 32,84 16,26 50,13 66,88
Bahia 4434404 31,2 16,38 51,78 65,57
Minas Gerais 2336149 28,89 20,46 49,37 58,54
Espírito Santo 420716 37,79 17,16 44,66 68,77
Rio de Janeiro 1747296 24,8 26,89 45,75 47,98
São Paulo 2133311 58,29 23,29 18,42 71,45
Paraná 969146 39,92 19,73 39,79 66,92
Santa Catarina 460389 24,58 29,87 45,53 45,14
Rio Grande do Sul 790169 41,86 32,92 24,23 55,98
Mato Grosso do Sul 249116 25,42 17,02 56,48 59,90
Mato Grosso 484934 18,25 18,38 61,63 49,82
Goiás 865933 34,62 13,93 49,66 71,31
Distrito Federal 151771 63,61 23,34 11,88 73,16
Panorama de Qualidade
Região Metropolitana (Não Capital) - UF - PNAD
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Pará 368308 25,62 31,4 42,98 44,93
Ceará 165965 33,67 56,32 10,01 37,42
Pernambuco 298033 40,72 36,81 22,47 52,52
Bahia 27830 88,9 1,35 9,75 98,50
183
Minas Gerais 26366 22,84 40,65 36,51 35,97
Rio de Janeiro 683847 29,87 29,85 38,18 50,02
São Paulo 491311 44,09 48,46 7,45 47,64
Paraná 24320 59,49 17,84 22,67 76,93
Rio Grande do Sul 85462 34,43 40,87 24,69 45,72
Panorama de Qualidade
Região Metropolitana - UF
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Rondônia 147049 22,68 18,42 58,52 55,18
Acre 85459 10,78 11,3 77,93 48,82
Amazonas 681708 31,88 28,01 38,15 53,23
Roraima 81103 17,49 14,56 67,96 54,57
Pará 583774 22,73 33,87 43,4 40,16
Amapá 160204 22,58 14,38 59,72 61,09
Tocantins 267899 23,92 21,24 54,22 52,97
Maranhão 430837 24 33,78 40,38 41,54
Piauí 226811 49,09 21,54 27,36 69,50
Ceará 608190 36,78 49,85 8,22 42,46
Rio Grande do Norte 312366 44,38 18,89 34,98 70,14
Paraíba 141598 23,93 45,86 30,21 34,29
Pernambuco 518599 39,82 41,96 17,53 48,69
Alagoas 214590 26,69 29,01 43,24 47,92
Sergipe 225087 46,92 26,25 25,55 64,12
Bahia 443163 38,99 37,86 20,66 50,74
Minas Gerais 99452 25,07 44,76 30,18 35,90
Espírito Santo 81513 43,08 21,07 35,85 67,16
Rio de Janeiro 997465 32,38 29,69 35,39 52,17
São Paulo 756724 61,75 33,41 4,84 64,89
Paraná 104183 66,71 11,86 21,44 84,91
Santa Catarina 21667 0 27,81 72,19 0,00
Rio Grande do Sul 167662 40,13 47,28 12,59 45,91
Mato Grosso do Sul 79557 24,75 17,71 57,54 58,29
Mato Grosso 31410 33,11 36,93 29,96 47,27
Goiás 72879 47,36 37,67 14,98 55,70
Distrito Federal 633 31,98 0 68,02 100,00
184
Panorama de Qualidade
Capital - UF
Percentual (%)
População
Bom Ruim Não Tem
% Bom entre os que
Tem ( contagem )
Rondônia 83915 26,01 25,44 47,87 50,55
Acre 64792 14,21 11,39 74,4 55,51
Amazonas 413442 37,18 29,52 32,34 55,74
Roraima 81103 17,49 14,56 67,96 54,57
Pará 215466 17,78 38,11 44,11 31,81
Amapá 160204 22,58 14,38 59,72 61,09
Tocantins 267114 23,99 21,31 54,09 52,96
Maranhão 283073 27,49 43,48 26,23 38,73
Piauí 134012 56,19 23,84 16,56 70,21
Ceará 442225 37,95 47,42 7,55 44,45
Rio Grande do Norte 124414 39,17 12,23 47,13 76,21
Paraíba 141598 23,93 45,86 30,21 34,29
Pernambuco 220566 38,61 48,92 10,85 44,11
Alagoas 214590 26,69 29,01 43,24 47,92
Sergipe 223741 47,2 26,41 25,1 64,12
Bahia 415333 35,65 40,31 21,39 46,93
Minas Gerais 73086 25,87 46,24 27,89 35,88
Espírito Santo 4449 81,3 18,7 0 81,30
Rio de Janeiro 313617 37,87 29,35 29,3 56,34
São Paulo 265413 94,44 5,56 0 94,44
Paraná 79863 68,9 10,03 21,06 87,29
Santa Catarina 21667 0 27,81 72,19 0,00
Rio Grande do Sul 82201 46,06 53,94 0 46,06
Mato Grosso do Sul 79557 24,75 17,71 57,54 58,29
Mato Grosso 31410 33,11 36,93 29,96 47,27
Goiás 72879 47,36 37,67 14,98 55,70
Distrito Federal 633 31,98 0 68,02 100,00
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da POF 2003/ IBGE.
185
5. Despesas com Contas de Água e Esgoto – 2003
a) População Total
Despesas com Esgoto e Água
População Total
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Total 175845964 34,47 65,53 6,83 1843,63 4,54
Despesas com Esgoto e Água
Área
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Município da Capital 39658924 33,48 66,52 8,33 2632,23 4,42 Área Urbana (não Capital) 109228886 24,65 75,35 6,52 1768,63 4,5
Área Rural 26958154 78,46 21,54 4,22 987,38 4,92
Despesas com Esgoto e Água
Área (Com Área Urbana Fragmentada)
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Capital 39658924 33,48 66,52 8,33 2632,23 4,42
Área Metropolitana (não Capital) 21914595 29,75 70,25 7,26 1880,65 4,46
Área Urbana não Metropolitana 87314291 23,3 76,7 6,35 1740,52 4,51
Área Rural 26958154 78,46 21,54 4,22 987,38 4,92
Despesas com Esgoto e Água
Região Geográfica
186
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Norte 13656416 57,06 42,94 6,22 1312,01 5,51
Nordeste 49121848 42,14 57,86 4,69 1144,2 5,08
Sudeste 74957518 29,37 70,63 7,36 2332,81 4,24
Sul 25891789 27,53 72,47 8,57 2013,68 4,03
Centro-Oeste 12218393 34,2 65,8 6,98 1888,4 4,27
Despesas com Esgoto e Água
Estado
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Rondônia 1444848 72,84 27,16 7,76 1740,95 4,6
Acre 594337 71,34 28,66 4,12 1184,19 5,24
Amazonas 2999320 47,11 52,89 7,2 1259,83 5,88
Roraima 352521 33,04 66,96 4,79 1437 5,47
Pará 6519392 62,55 37,45 5,27 1265,23 5,67
Amapá 526436 70,29 29,71 7,23 1372,48 5,94
Tocantins 1219562 27,1 72,9 7,04 1182,31 4,81
Maranhão 5840712 54,25 45,75 4,71 866,71 5,55
Piauí 2912037 45,66 54,34 6,12 1043,38 4,99
Ceará 7710817 41,4 58,6 3,4 1179,49 5,15
Rio Grande do Norte 2871891 22,71 77,29 6,27 1165,95 4,86
Paraíba 3507731 39,93 60,07 5,06 949,11 4,98
Pernambuco 8126481 48,85 51,15 3,68 1140,04 4,83
Alagoas 2903855 40,93 59,07 4,31 1199,36 5,22
Sergipe 1861517 34,19 65,81 6,53 1103,51 5,06
Bahia 13386807 39,07 60,93 4,87 1309,57 5,04
Minas Gerais 18455612 30,66 69,34 7,17 1942,27 4,41
Espírito Santo 3227991 30,54 69,46 7,92 1899,54 4,22
Rio de Janeiro 14808240 49,89 50,11 10,9 2393,64 4,05
São Paulo 38465675 19,51 80,49 6,55 2533,13 4,24
Paraná 9856971 20,31 79,69 10,39 2005,39 4,11
Santa Catarina 5570783 30,26 69,74 6,12 1972,49 4,08
Rio Grande do Sul 10464035 31,93 68,07 7,91 2043,42 3,93
Mato Grosso do Sul 2156367 30,15 69,85 6,61 1587,47 4,3
187
Mato Grosso 2629980 38,33 61,67 4,34 1456,16 4,45
Goiás 5262401 36,37 63,63 6,68 1673,95 4,11
Distrito Federal 2169645 28,94 71,06 10,57 3231,57 4,4
Despesas com Esgoto e Água
Região Metropolitana (Não Capital) - UF - PNAD
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Pará 1227976 66,23 33,77 5,89 1240,88 6,35
Ceará 714221 46,87 53,13 4,64 1086,85 4,76
Pernambuco 1721398 36,78 63,22 4,41 1252,7 4,13
Bahia 311543 21,84 78,16 4,08 1589,99 4,48
Minas Gerais 632711 15,03 84,97 6,45 1664,02 3,75
Rio de Janeiro 4717681 45,47 54,53 10,35 1637,29 4,26
São Paulo 7730838 16,09 83,91 6,97 2474,44 4,19
Paraná 417825 13,42 86,58 6,8 1582,75 4,06
Rio Grande do Sul 2119667 25,29 74,71 7,75 2159,27 4,13
Distrito Federal 156252105 35,13 64,87 6,76 1831,01 4,57
Despesas com Esgoto e Água
Região Metropolitana - UF
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Rondônia 797657 67,73 32,27 8,24 1779,93 4,73
Acre 301479 60,62 39,38 4,61 1508,36 4,77
Amazonas 1919231 38,71 61,29 8,27 1252,64 5,65
Roraima 250145 19,93 80,07 5,28 1612,22 5,72
Pará 2617031 51,38 48,62 6,6 1522,7 5,66
Amapá 438966 67,97 32,03 7,74 1471,59 6,01
Tocantins 664194 18,64 81,36 7,62 1136,66 5,04
Maranhão 1137265 35,65 64,35 6,02 1062,7 5,24
Piauí 858245 19,56 80,44 7,86 1533,92 5,06
Ceará 2854157 30,66 69,34 4,3 1817,41 4,91
Rio Grande do Norte 1149138 13,38 86,62 6,94 1539,82 4,72
Paraíba 674982 22,61 77,39 7,18 1846,58 4,57
188
Pernambuco 3454997 39,45 60,55 4,36 1570,84 4,37
Alagoas 805283 32,15 67,85 5,51 2502,36 4,63
Sergipe 832958 24,4 75,6 7,8 1618,15 4,99
Bahia 3186260 31,71 68,29 5,52 2115,07 4,62
Minas Gerais 2062943 22,12 77,88 9,44 2219,21 3,98
Espírito Santo 694082 29,24 70,76 9,41 2539,04 4,28
Rio de Janeiro 10253794 47,28 52,72 11,82 2620,59 4,03
São Paulo 17739177 23,42 76,58 7,32 2930,37 4,26
Paraná 2409469 19,24 80,76 12,36 2891,86 4,09
Santa Catarina 362426 29,76 70,24 9,01 2820,89 3,54
Rio Grande do Sul 3654038 27,66 72,34 8,28 2568,52 4,11
Mato Grosso do Sul 680148 26,23 73,77 7,18 2110,47 4,13
Mato Grosso 466036 24,96 75,04 5,64 2485,52 4,22
Goiás 1130892 26,99 73,01 9,2 2313,58 3,97
Distrito Federal 178525 78,73 21,27 18,62 8402,36 3,47
Distrito Federal 114272445 35,81 64,19 6,19 1562,85 4,61
Despesas com Esgoto e Água
Capital - UF
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Rondônia 571394 65,64 34,36 7,69 1804,57 4,52
Acre 245167 60,48 39,52 4,96 1587,14 4,65
Amazonas 1377000 39,66 60,34 9,35 1187,32 5,23
Roraima 250145 19,93 80,07 5,28 1612,22 5,72
Pará 1389056 40,16 59,84 6,96 1771,84 5,06
Amapá 438966 67,97 32,03 7,74 1471,59 6,01
Tocantins 660392 18,67 81,33 7,62 1134,67 5,04
Maranhão 733533 34,74 65,26 5,81 957,82 4,93
Piauí 585199 15,75 84,25 7,78 1500,46 5,03
Ceará 2139936 25,39 74,61 4,22 2061,24 4,96
Rio Grande do Norte 722308 14,36 85,64 7,19 1940,3 4,76
Paraíba 674982 22,61 77,39 7,18 1846,58 4,57
Pernambuco 1733599 42,15 57,85 4,32 1886,73 4,6
Alagoas 805283 32,15 67,85 5,51 2502,36 4,63
Sergipe 825970 24,5 75,5 7,86 1619,1 5
Bahia 2874718 32,95 67,05 5,71 2171,98 4,64
Minas Gerais 1430232 25,86 74,14 10,95 2464,81 4,08
189
Espírito Santo 312550 36,01 63,99 13,19 3830,64 4,06
Rio de Janeiro 5536113 48,76 51,24 13,19 3458,52 3,84
São Paulo 10008339 28,98 71,02 7,63 3282,54 4,3
Paraná 1991644 20,54 79,46 13,6 3166,5 4,09
Santa Catarina 362426 29,76 70,24 9,01 2820,89 3,54
Rio Grande do Sul 1534371 31,01 68,99 9,06 3133,88 4,09
Mato Grosso do Sul 680148 26,23 73,77 7,18 2110,47 4,13
Mato Grosso 466036 24,96 75,04 5,64 2485,52 4,22
Goiás 1130892 26,99 73,01 9,2 2313,58 3,97
Distrito Federal 178525 78,73 21,27 18,62 8402,36 3,47
Distrito Federal 136187040 34,77 65,23 6,38 1613,99 4,58
190
b) População de Baixa Renda
Despesas com Esgoto e Água
População de Baixa Renda
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Total 33438337 54,36 45,64 3,95 371,57 6,07
Despesas com Esgoto e Água
Área
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Município da Capital 4510360 39,61 60,39 5,13 398,03 6,13 Área Urbana (não Capital) 19460954 40,29 59,71 3,81 376 6,07
Área Rural 9467023 86,86 13,14 2,74 349,85 6,06
Despesas com Esgoto e Água
Área (Com Área Urbana Fragmentada)
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Capital 4510360 39,61 60,39 5,13 398,03 6,13
Área Metropolitana (não Capital) 3031222 48,1 51,9 3,23 407,37 6,29
Área Urbana não Metropolitana 16429732 38,83 61,17 3,91 370,22 6,02
Área Rural 9467023 86,86 13,14 2,74 349,85 6,06
Despesas com Esgoto e Água
Região Geográfica
191
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Norte 4395687 61,98 38,02 3,98 423,54 6,85
Nordeste 18433720 60,23 39,77 2,92 353,57 6,12
Sudeste 6637471 45,35 54,65 4,69 385,31 5,83
Sul 2219705 27,91 72,09 6,48 398,17 5,52
Centro-Oeste 1751754 41,72 58,28 4,22 344,78 5,3
Despesas com Esgoto e Água
Estado
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Rondônia 247673 78,81 21,19 6,43 367,46 5,37
Acre 217124 82,22 17,78 2,95 387,81 6,53
Amazonas 1262124 51,45 48,55 4,36 426,11 7,22
Roraima 120989 48,08 51,92 3,38 379,1 6,51
Pará 1871109 70,69 29,31 2,71 461,76 7,09
Amapá 202778 82,47 17,53 8,21 410,22 7,22
Tocantins 473890 35,41 64,59 5,13 328,5 5,75
Maranhão 2803756 69,55 30,45 3,05 366,6 6,47
Piauí 1242151 67,13 32,87 4 308,83 5,43
Ceará 2978921 60,05 39,95 2,08 352,06 6,26
Rio Grande do Norte 945660 38,81 61,19 4,08 377,09 5,98
Paraíba 1453658 61,33 38,67 2,74 331,53 6,15
Pernambuco 2433037 68,65 31,35 1,89 351,93 5,92
Alagoas 1415121 56,52 43,48 2,8 326,7 6,17
Sergipe 727012 48,81 51,19 3,79 352,53 6,2
Bahia 4434404 55,73 44,27 3,08 370,74 6,1
Minas Gerais 2336149 47,17 52,83 6,01 392,34 6
Espírito Santo 420716 45,16 54,84 4,42 361,44 5,44
Rio de Janeiro 1747296 53,64 46,36 5,26 346,36 5,59
São Paulo 2133311 30,77 69,23 3,36 414,21 5,91
Paraná 969146 20,82 79,18 8,28 388,62 5,41
Santa Catarina 460389 36,58 63,42 5,26 439,79 6,04
Rio Grande do Sul 790169 29,35 70,65 4,58 385,64 5,33
Mato Grosso do Sul 249116 30,2 69,8 4,71 408,38 5,98
192
Mato Grosso 484934 40,62 59,38 2,75 368,08 5,63
Goiás 865933 47,58 52,42 3,45 316,38 5
Distrito Federal 151771 23,63 76,37 9,78 327,9 4,83
Despesas com Esgoto e Água
Região Metropolitana (Não Capital) - UF - PNAD
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Pará 368308 56,97 43,03 3,85 580,52 8,26
Ceará 165965 75,93 24,07 2,01 338,38 5,81
Pernambuco 298033 48,49 51,51 1,98 380,33 5,66
Bahia 27830 7,31 92,69 0,73 635,85 8,17
Minas Gerais 26366 24,9 75,1 3,77 365,09 4,71
Rio de Janeiro 683847 54,15 45,85 2,86 383,69 5,77
São Paulo 491311 36,13 63,87 2,09 387,25 6,11
Paraná 24320 0 100 11,61 422,51 5,55
Rio Grande do Sul 85462 30,97 69,03 4,49 555,98 6,37
Distrito Federal 31266893 54,72 45,28 4,04 367,92 6,06
Despesas com Esgoto e Água
Região Metropolitana - UF
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Rondônia 147049 72,23 27,77 7,51 395,24 5,68
Acre 85459 73,69 26,31 3,52 344,8 5,93
Amazonas 681708 43,13 56,87 5,4 433,13 7,1
Roraima 81103 36,33 63,67 3,93 395,03 6,79
Pará 583774 57,41 42,59 3,64 529,76 7,55
Amapá 160204 79,5 20,5 8,57 413,63 7,38
Tocantins 267899 22,66 77,34 5,73 333,92 5,75
Maranhão 430837 59,92 40,08 3,13 358,31 6,08
Piauí 226811 37,84 62,16 4,45 380,52 5,93
Ceará 608190 51,28 48,72 2,82 402,08 6,44
Rio Grande do Norte 312366 22,87 77,13 4,21 357,29 5,68
Paraíba 141598 39,05 60,95 3,43 356,93 5,76
193
Pernambuco 518599 50,56 49,44 2,21 392,69 5,8
Alagoas 214590 45,2 54,8 3,61 330,24 5,97
Sergipe 225087 33,03 66,97 4,37 386,04 6,15
Bahia 443163 35,4 64,6 3,23 383,31 5,97
Minas Gerais 99452 9,63 90,37 6,78 339,05 4,86
Espírito Santo 81513 24,11 75,89 5,12 367,17 5,51
Rio de Janeiro 997465 52,51 47,49 6,17 388,1 5,89
São Paulo 756724 25,9 74,1 2,86 418,65 5,92
Paraná 104183 9,12 90,88 11,59 436,45 5,68
Santa Catarina 21667 0 100 12,31 271,36 4,98
Rio Grande do Sul 167662 21,8 78,2 4,49 529,19 6,72
Mato Grosso do Sul 79557 30,33 69,67 5,46 367,9 5,48
Mato Grosso 31410 23,87 76,13 3,07 366,65 5,09
Goiás 72879 34,75 65,25 4,11 314,37 4,83
Distrito Federal 633 0 100 15,32 350,63 3,72
Distrito Federal 25896755 57,52 42,48 3,78 362,77 6,04
Despesas com Esgoto e Água
Capital - UF
Categoria (%) População
Esgoto e Água -
Sem despesa
(%)
Esgoto e Água - Com
despesa (%)
Despesa com água e esgoto
Renda Total
Mensal da UC
Número de
pessoas da UC
Rondônia 83915 65,07 34,93 5,14 383,58 5,49
Acre 64792 72,25 27,75 3,6 344,99 5,85
Amazonas 413442 43,44 56,56 7 462,87 6,99
Roraima 81103 36,33 63,67 3,93 395,03 6,79
Pará 215466 58,21 41,79 3,19 443 6,34
Amapá 160204 79,5 20,5 8,57 413,63 7,38
Tocantins 267114 22,71 77,29 5,73 333,88 5,75
Maranhão 283073 53,92 46,08 2,84 355,84 5,94
Piauí 134012 38,2 61,8 4,77 377,87 5,67
Ceará 442225 41,38 58,62 2,95 425,99 6,67
Rio Grande do Norte 124414 32,42 67,58 4,08 426,05 6,23
Paraíba 141598 39,05 60,95 3,43 356,93 5,76
Pernambuco 220566 53,26 46,74 2,55 409,39 6
Alagoas 214590 45,2 54,8 3,61 330,24 5,97
Sergipe 223741 32,7 67,3 4,37 386,31 6,16
Bahia 415333 38,43 61,57 3,51 366,39 5,83
Minas Gerais 73086 0 100 7,62 329,66 4,92
194
Espírito Santo 4449 0 100 3,8 397,33 6,48
Rio de Janeiro 313617 47,59 52,41 13,12 397,7 6,15
São Paulo 265413 8,93 91,07 3,89 476,78 5,57
Paraná 79863 12,08 87,92 11,58 440,69 5,72
Santa Catarina 21667 0 100 12,31 271,36 4,98
Rio Grande do Sul 82201 10,48 89,52 4,49 501,33 7,09
Mato Grosso do Sul 79557 30,33 69,67 5,46 367,9 5,48
Mato Grosso 31410 23,87 76,13 3,07 366,65 5,09
Goiás 72879 34,75 65,25 4,11 314,37 4,83
Distrito Federal 633 0 100 15,32 350,63 3,72
Distrito Federal 28927977 56,56 43,44 3,71 367,44 6,07
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
195
6. Atraso nas Contas de Água e Esgoto - 2003
a) População Total
Panorama de Atraso de Contas
População Total
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem )
Total 175845964 44,77 53,31 1,92 45,65
Panorama de Atraso de Contas
Panorama de Atraso de Contas
Área
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem ) Município da Capital 39658924 50,49 47,45 2,05 51,55
Área Urbana (não Capital) 109228886 46,89 51,02 2,09 47,89
Área Rural 26958154 27,77 71,16 1,07 28,07
Panorama de Atraso de Contas
Área (Com Área Urbana Fragmentada)
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem )
Capital 39658924 50,49 47,45 2,05 51,55
Área Metropolitana (não Capital) 21914595 47,57 50,03 2,4 48,74
Área Urbana não Metropolitana 87314291 46,72 51,27 2,01 47,68
Área Rural 26958154 27,77 71,16 1,07 28,07
Panorama de Atraso de Contas
Região Geográfica
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem )
Norte 13656416 46,79 51,95 1,26 47,39
Nordeste 49121848 50,3 48,34 1,36 50,99
Sudeste 74957518 43,08 54,61 2,31 44,10
Sul 25891789 37,64 60,4 1,96 38,39
Centro-Oeste 12218393 45,78 51,76 2,46 46,93
196
Panorama de Atraso de Contas
Estado
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem )
Rondônia 1444848 44,14 54,48 1,38 44,76
Acre 594337 42,45 56,06 1,49 43,09
Amazonas 2999320 43,56 54,76 1,68 44,30
Roraima 352521 63,51 34,09 2,4 65,07
Pará 6519392 46,71 52,29 1,01 47,18
Amapá 526436 56,79 40,6 2,61 58,31
Tocantins 1219562 51,34 48,3 0,36 51,53
Maranhão 5840712 46,88 51,66 1,46 47,57
Piauí 2912037 47,67 51,65 0,68 48,00
Ceará 7710817 50,86 45,89 3,25 52,57 Rio Grande do Norte 2871891 56,14 41,33 2,53 57,60
Paraíba 3507731 48,5 50,29 1,21 49,09
Pernambuco 8126481 51,51 47,95 0,54 51,79
Alagoas 2903855 43,07 56,37 0,56 43,31
Sergipe 1861517 52,26 46,59 1,15 52,87
Bahia 13386807 51,84 47,31 0,86 52,28
Minas Gerais 18455612 47,72 49,6 2,68 49,03
Espírito Santo 3227991 53,03 45,56 1,41 53,79
Rio de Janeiro 14808240 33,4 61,41 5,19 35,23
São Paulo 38465675 43,74 55,15 1,11 44,23
Paraná 9856971 44,88 53,63 1,49 45,56
Santa Catarina 5570783 30,33 66,39 3,27 31,36
Rio Grande do Sul 10464035 34,72 63,58 1,7 35,32
Mato Grosso do Sul 2156367 50,1 48,71 1,2 50,70
Mato Grosso 2629980 40,22 56,47 3,31 41,60
Goiás 5262401 44,96 53,05 1,99 45,87
Distrito Federal 2169645 50,25 45,93 3,82 52,25
Panorama de Atraso de Contas
Região Metropolitana (Não Capital) - UF - PNAD
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem )
Pará 1227976 61,61 36,77 1,61 62,62
Ceará 714221 65,19 32,57 2,24 66,68
Pernambuco 1721398 56,48 42,96 0,56 56,80
Bahia 311543 67,69 32,31 0 67,69
197
Minas Gerais 632711 58,41 39,92 1,67 59,40
Rio de Janeiro 4717681 26,43 68,01 5,56 27,99
São Paulo 7730838 52,72 46,26 1,02 53,26
Paraná 417825 51,32 46,63 2,04 52,39
Rio Grande do Sul 2119667 41,67 54,88 3,45 43,16
Panorama de Atraso de Contas
Região Metropolitana - UF
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem )
Rondônia 797657 48,09 50,17 1,73 48,94
Acre 301479 49,18 49,74 1,08 49,72
Amazonas 1919231 53,93 44,53 1,54 54,77
Roraima 250145 68,65 28,72 2,63 70,50
Pará 2617031 61,44 37,18 1,38 62,30
Amapá 438966 56,89 40,25 2,86 58,56
Tocantins 664194 58,6 41,04 0,36 58,81
Maranhão 1137265 56 41,36 2,64 57,52
Piauí 858245 65,99 32,42 1,59 67,06
Ceará 2854157 62,67 32,61 4,73 65,77 Rio Grande do Norte 1149138 59,04 38,23 2,73 60,70
Paraíba 674982 54,58 44,59 0,83 55,04
Pernambuco 3454997 56,36 42,89 0,75 56,79
Alagoas 805283 46,64 52,38 0,98 47,10
Sergipe 832958 55,79 42,41 1,8 56,81
Bahia 3186260 66,64 32,56 0,81 67,18
Minas Gerais 2062943 54,05 44,74 1,21 54,71
Espírito Santo 694082 56,92 41,09 1,99 58,08
Rio de Janeiro 10253794 29,77 65,4 4,84 31,28
São Paulo 17739177 52,2 46,81 0,99 52,72
Paraná 2409469 44,07 53,99 1,94 44,94
Santa Catarina 362426 17,9 72,56 9,53 19,79
Rio Grande do Sul 3654038 38,3 59,12 2,58 39,31
Mato Grosso do Sul 680148 55,24 42,93 1,83 56,27
Mato Grosso 466036 39,83 53,09 7,08 42,86
Goiás 1130892 50,66 48,92 0,42 50,87
Distrito Federal 178525 17,6 76,95 5,45 18,61
Panorama de Atraso de Contas
198
Capital - UF
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre
os que Tem Conta ( contagem )
Rondônia 571394 54,77 43,23 1,99 55,89
Acre 245167 46,79 51,89 1,33 47,42
Amazonas 1377000 56,54 42,26 1,2 57,23
Roraima 250145 68,65 28,72 2,63 70,50
Pará 1389056 61,28 37,53 1,18 62,02
Amapá 438966 56,89 40,25 2,86 58,56
Tocantins 660392 58,55 41,08 0,37 58,77
Maranhão 733533 55,74 40,69 3,57 57,80
Piauí 585199 68,15 30,12 1,74 69,35
Ceará 2139936 61,82 32,62 5,55 65,46 Rio Grande do Norte 722308 59,81 37,84 2,36 61,25
Paraíba 674982 54,58 44,59 0,83 55,04
Pernambuco 1733599 56,24 42,82 0,94 56,77
Alagoas 805283 46,64 52,38 0,98 47,10
Sergipe 825970 55,58 42,61 1,81 56,60
Bahia 2874718 66,52 32,58 0,9 67,12
Minas Gerais 1430232 52,12 46,87 1,01 52,65
Espírito Santo 312550 56,3 42,36 1,35 57,06
Rio de Janeiro 5536113 32,61 63,18 4,22 34,04
São Paulo 10008339 51,81 47,23 0,97 52,31
Paraná 1991644 42,55 55,53 1,92 43,38
Santa Catarina 362426 17,9 72,56 9,53 19,79
Rio Grande do Sul 1534371 33,66 64,96 1,38 34,13
Mato Grosso do Sul 680148 55,24 42,93 1,83 56,27
Mato Grosso 466036 39,83 53,09 7,08 42,86
Goiás 1130892 50,66 48,92 0,42 50,87
Distrito Federal 178525 17,6 76,95 5,45 18,61
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da POF 2003/ IBGE.
199
b) População de Baixa Renda
Panorama de Atraso de Contas
População de Baixa Renda
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Total 33438337 50,78 48,07 1,15 51,37
Panorama de Atraso de Contas
Área
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Município da Capital 4510360 59,76 38,19 2,05 61,01 Área Urbana (não Capital) 19460954 57,87 40,96 1,18 58,56
Área Rural 9467023 31,94 67,4 0,66 32,15
Panorama de Atraso de Contas
Área (Com Área Urbana Fragmentada)
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Capital 4510360 59,76 38,19 2,05 61,01
Área Metropolitana (não Capital) 3031222 60,08 38,83 1,1 60,74
Área Urbana não Metropolitana 16429732 57,46 41,35 1,19 58,15
Área Rural 9467023 31,94 67,4 0,66 32,15
Panorama de Atraso de Contas
Região Geográfica
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Norte 4395687 44,63 54,34 1,03 45,09
Nordeste 18433720 49,56 49,44 1 50,06
Sudeste 6637471 57,14 41,48 1,39 57,94
Sul 2219705 54,53 44,13 1,35 55,27
Centro-Oeste 1751754 50,26 47,94 1,8 51,18
200
Panorama de Atraso de Contas
Estado
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Rondônia 247673 39,05 59,89 1,07 39,47
Acre 217124 41,13 58,87 0 41,13
Amazonas 1262124 40,23 57,25 2,53 41,27
Roraima 120989 74,08 25,92 0 74,08
Pará 1871109 41,48 58,4 0,12 41,53
Amapá 202778 68,32 28,48 3,2 70,58
Tocantins 473890 55,65 43,93 0,42 55,88
Maranhão 2803756 47,4 51,94 0,66 47,71
Piauí 1242151 42,81 56,76 0,42 42,99
Ceará 2978921 51,42 45,77 2,81 52,91
Rio Grande do Norte 945660 60,34 36,78 2,88 62,13
Paraíba 1453658 51,04 48,19 0,77 51,44
Pernambuco 2433037 51,53 48,32 0,15 51,61
Alagoas 1415121 45,32 54,39 0,28 45,45
Sergipe 727012 58,07 41,45 0,48 58,35
Bahia 4434404 47,64 51,71 0,64 47,95
Minas Gerais 2336149 53,74 44,98 1,28 54,44
Espírito Santo 420716 55,07 43,45 1,48 55,90
Rio de Janeiro 1747296 47,09 50,35 2,57 48,33
São Paulo 2133311 69,5 29,98 0,52 69,86
Paraná 969146 57,49 41,42 1,09 58,12
Santa Catarina 460389 50,53 46,96 2,51 51,83
Rio Grande do Sul 790169 53,22 45,79 0,98 53,75
Mato Grosso do Sul 249116 62,15 36,6 1,25 62,94
Mato Grosso 484934 46,54 51,23 2,23 47,60
Goiás 865933 46,08 52,09 1,83 46,94
Distrito Federal 151771 66,47 32,35 1,17 67,26
Panorama de Atraso de Contas
Região Metropolitana (Não Capital) - UF - PNAD
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Pará 368308 71,47 28,53 0 71,47
Ceará 165965 63,33 36,67 0 63,33
Pernambuco 298033 68,53 31,47 0 68,53
201
Bahia 27830 100 0 0 100,00
Minas Gerais 26366 69,97 30,03 0 69,97
Rio de Janeiro 683847 42,63 55,26 2,1 43,55
São Paulo 491311 77,74 22,26 0 77,74
Paraná 24320 55,35 44,65 0 55,35
Rio Grande do Sul 85462 53,88 46,12 0 53,88
Panorama de Atraso de Contas
Região Metropolitana - UF
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Rondônia 147049 44,98 54,64 0,39 45,15
Acre 85459 53,74 46,26 0 53,74
Amazonas 681708 50,43 47,35 2,22 51,57
Roraima 81103 79,77 20,23 0 79,77
Pará 583774 65,27 34,73 0 65,27
Amapá 160204 69,3 27,08 3,62 71,90
Tocantins 267899 63,47 35,92 0,62 63,86
Maranhão 430837 59,66 37,93 2,41 61,13
Piauí 226811 69,44 28,54 2,01 70,87
Ceará 608190 67,39 27,46 5,15 71,05
Rio Grande do Norte 312366 70,39 26,25 3,35 72,84
Paraíba 141598 58,23 41,77 0 58,23
Pernambuco 518599 59,97 39,33 0,69 60,39
Alagoas 214590 53,27 45,67 1,06 53,84
Sergipe 225087 70,16 29,28 0,56 70,56
Bahia 443163 76,91 20,61 2,49 78,87
Minas Gerais 99452 67,77 32,23 0 67,77
Espírito Santo 81513 72,6 26,34 1,06 73,38
Rio de Janeiro 997465 35,06 62,4 2,54 35,97
São Paulo 756724 71,68 28,32 0 71,68
Paraná 104183 47,92 52,08 0 47,92
Santa Catarina 21667 72,19 27,81 0 72,19
Rio Grande do Sul 167662 47,05 52,95 0 47,05
Mato Grosso do Sul 79557 69,74 30,26 0 69,74
Mato Grosso 31410 47 48,76 4,24 49,08
Goiás 72879 67,28 32,72 0 67,28
Distrito Federal 633 68,02 31,98 0 68,02
202
Panorama de Atraso de Contas
Capital - UF
Percentual (%)
População
Sim Não Não Tem% Atrasou entre os
que Tem Conta ( contagem )
Rondônia 83915 64,78 34,55 0,68 65,22
Acre 64792 55,77 44,23 0 55,77
Amazonas 413442 52,34 46,27 1,39 53,08
Roraima 81103 79,77 20,23 0 79,77
Pará 215466 54,68 45,32 0 54,68
Amapá 160204 69,3 27,08 3,62 71,90
Tocantins 267114 63,43 35,96 0,62 63,82
Maranhão 283073 60 36,33 3,67 62,29
Piauí 134012 75,82 20,78 3,41 78,49
Ceará 442225 68,92 24 7,09 74,17
Rio Grande do Norte 124414 79,61 18,91 1,48 80,81
Paraíba 141598 58,23 41,77 0 58,23
Pernambuco 220566 48,41 49,97 1,63 49,21
Alagoas 214590 53,27 45,67 1,06 53,84
Sergipe 223741 70,15 29,28 0,56 70,55
Bahia 415333 75,36 21,99 2,65 77,41
Minas Gerais 73086 66,97 33,03 0 66,97
Espírito Santo 4449 100 0 0 100,00
Rio de Janeiro 313617 18,56 77,95 3,49 19,23
São Paulo 265413 60,47 39,53 0 60,47
Paraná 79863 45,65 54,35 0 45,65
Santa Catarina 21667 72,19 27,81 0 72,19
Rio Grande do Sul 82201 39,95 60,05 0 39,95
Mato Grosso do Sul 79557 69,74 30,26 0 69,74
Mato Grosso 31410 47 48,76 4,24 49,08
Goiás 72879 67,28 32,72 0 67,28
Distrito Federal 633 68,02 31,98 0 68,02
Fonte: CPS/FGV baseado nos microdados da POF 2003/ IBGE.
203
ANEXO IV: METODOLOGIA DE DIFERENÇA EM DIFERENÇA
O Método utilizado baseia-se na técnica de diferenças em diferenças, que
compara diferenciais nas proporções da variável estudadas em grupos afetados (como
por exemplo a população elegível ao Bolsa-Família) e áreas de controle (demais), antes
e após a implementação de alguma intervenção. Com esse estimador, as tendências de
tempo comuns aos dois grupos são eliminadas e pode-se medir o verdadeiro impacto do
programa.
g3 = (Gr. tratamento após intervenção – Gr. tratamento antes da intervenção ) –
(Gr. Controle após intervenção – Gr. Controle antes intervenção);
ou melhor:
Diferença em Diferença = (Grupo sob Análise Pós BF – Grupo sob Análise Pré BF) –
(Grupo Maior Renda Inicial Pós BF – Grupo Maior Renda Inicial Pré BF)
As diferenças em diferenças são baseadas em regressões com controles, onde a
interação entre a região de tratamento e o ano reflete o nossa medida de impacto, que
aponta o efeito da intervenção no grupo em questão vis a vis os demais que não foram
alvo de mudança digamos aumento de renda. Para ser mais claro, representando o
método através de uma regressão e criando variáveis dummies: dB, igual a um para os
indivíduos do grupo de tratamento (Grupo inicialmente Excluído – elegível ao
programa) e zero para o grupo controle (Grupo de Maior Renda Inicial – não elegível ao
programa ); e d2, igual a um quando os dados se referem ao segundo período (Pós BF),
e zero casos os dados se refiram ao período pré-mudança (Pré BF), temos:
Y = g0 + g1*d2 + g2*dB + g3*d2*dB + outros fatores
Onde g3 representa o estimador de diferenças em diferenças, ou melhor, o efeito
do Programa sobre a variável estudada, controlando outros fatores relevantes. No estudo
em questão estimaremos uma série de regressões com intuito de verificar os impactos
no acesso e despesa com saneamento.
204
1. POF: Exercícios Multivariados
a) Modelos controlados de Acesso a Contas de água e Esgoto
Iniciamos nossa análise multivariada do acesso a contas de água e esgoto com
base na POF utilizando um modelo detalhado e voltado especialmente aos chefes de
domicílio. Nesse caso, as variáveis utilizadas para controle foram: Sexo, Cor/Raça,
Faixas etárias, Anos de estudo, Posição na ocupação, Elegível, Tipo de área, Unidade da
Federação e Ano. Depois estenderemos a mesma análise para a população geral, com
um numero reduzido de controles.
REGRESSÃO LOGÍSTICA O tipo de regressão utilizado nos simuladores, assim como para determinar as diferenças-em-diferenças, é o da regressão logística, método empregado para estudar variáveis dummy - aquelas compostas apenas por duas opções de eventos, como “sim” ou “não”. Por exemplo:
Seja Y uma variável aleatória dummy definida como:
despesa temnão pessoa a se 0
despesa tempessoa a se 1 Y
Onde cada iY tem distribuição de Bernoulli, cuja função de distribuição de probabilidade é
dada por: y-1y p)-1(pp)|P(y
Onde: y identifica o evento ocorrido e p é a probabilidade de sucesso de ocorrência do evento. Como se trata de uma seqüência de eventos com distribuição de Bernoulli, a soma do número de sucessos ou fracassos neste experimento tem distribuição binomial de parâmetros n (número de observações) e p (probabilidade de sucesso). A função de distribuição de probabilidade da binomial é dada por:
y-1y p)-1(py
np)n,|P(y
A transformação logística pode ser interpretada como o logaritmo da razão de probabilidades sucesso versus fracasso, no qual a regressão logística nos dá uma idéia do risco de uma pessoa obter conta, dado o efeito de algumas variáveis explicativas que serão introduzidas mais à frente. A função de ligação deste modelo linear generalizado é dada pela seguinte equação:
K
0kikk
i
ii xβ
p-1
plogη
na qual a probabilidade pi é dada por:
K
0kikk
K
0kikk
i
xβexp1
xβexp
p
205
Indo direto aos resultados: cabe notar inicialmente a maior importância relativa
de variáveis econômicas e espaciais vis a vis variáveis sociodemográficas na explicação
da demanda por água e esgoto (obs: apresentaremos os dados do total das contas,
incluindo outros serviços entre parênteses para facilitar a comparação variável a
variável).
No que diz respeito às características sócio-demográficas, iniciamos pela
variável sexo. As mulheres possuem chances 20,3% (38,16%) maiores de acesso que os
homens. No quesito cor ou raça, não encontramos diferença significativa nas chances de
acesso a contas de água e esgoto entre brancos e negros (no acesso a todas as contas de
serviços os brancos possuem chance 46,25% maior), enquanto isso os pardos possuem
chance 11% (21%) maior que os negros. Indo agora à análise por faixas etárias do
chefe do domicílio, as chances de acesso a contas de água e esgoto crescem de forma
monotônica com a idade do individuo, chegando a ser 45% (58%) menor entre os chefes
de 20 a 29 anos quando comparado aos que tem mais de 60 anos.
Razão de vantagens
Às vezes temos interesse em conhecer a vantagem do sucesso de um grupo, mais especificamente se tem conta. Um exemplo para esse caso seria a seguinte questão: será que a vantagem de uma pessoa com alta escolaridade ter acesso a conta é e o quanto é maior que a de uma de baixa escolaridade? A razão de vantagens seria uma boa forma de medir isso.
A razão de vantagens é dada pela seguinte relação:
2
2
1
1
p-1
pp-1
p
onde 1p e 2p são as probabilidades de sucesso dos grupos 1 e 2, respectivamente.
Assim, percebe-se que a razão de vantagens, ou razão condicional, difere da probabilidade. Exemplificando-se novamente: se um cavalo tem 50% de probabilidade de vencer uma corrida, sua razão condicional é de 1 em relação aos outros cavalos, isto é, sua chance de vencer é de um para um. O conceito de razão condicional é de extrema importância para a compreensão deste trabalho, pois nos indicará se a variável gerada por diferenças-em-diferenças aumentou ou diminuiu a chance de sucesso em relação à variável estudada.
Seguindo a análise pelas variáveis econômicas, percebemos que as chances de
acesso a saneamento são em geral maiores entre do chefe do domicílio mais educadores.
O auge é atingido por aqueles que têm entre 8 e 11 anos de estudos, cujas chances são
206
82% maiores que os sem instrução. Esse coeficiente é bem reduzido quando olhamos
para o grupo mais educado de todos, já que as chances dos que tem 12 anos ou mais de
estudo é 26% maior que os sem instrução. Quando analisamos as despesas com as
contas em geral, o que vemos é um crescimento monotônico com a educação.
Dentre os diferentes tipos de ocupação, os funcionários públicos são os que
apresentam as maiores chances de acesso a serviços de água e esgoto, 2 vezes (88%)
maior que o trabalhador para próprio consumo. Este vem seguido pelo empregado
privado, cujas chances são 62% maior que a base (resultado diferente do apresentado no
modelo que agrega todas as contas).
Percebemos chances reduzidas em 41% (48%) no acesso para aqueles chefes que
são elegíveis aos programas sociais. A variável temporal revela que as chances de
acesso a despesas com água e esgoto são 18% (13%) no segundo ano/biênio 2008-09.
Em seguida, tentamos medir através da interação ano x elegibilidade se os
grupos de mais baixa renda foram os que mais ganharam no período. Os resultados
apontam que há ganho relativo para o grupo de elegíveis (45,5% maiores) somente
quando analisamos as contas de forma agregada. O resultado não é visto na análise das
despesas com água e esgoto (nesse caso não coeficiente estatisticamente significante).
207
INFORMAÇÕES DO CHEFE - Regressão Logistica População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM AGUA E ESGOTO
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional
Intercept -1.6942 0.0812 435.03 ** .
SEXO Feminino 0.1846 0.0223 68.44 ** 1.2028
SEXO Masculino 0.0000 0.0000 . 1.0000
COR 1_Branca 0.0538 0.0356 2.28 1.0552
COR 3_Amarela -0.1070 0.1326 0.65 0.8985
COR 4_Parda 0.1053 0.0346 9.28 ** 1.1111
COR 5_Indígena -0.2768 0.1240 4.98 ** 0.7582
COR 6_Ignorada 0.1157 0.1852 0.39 1.1227
COR 9_Preta 0.0000 0.0000 . 1.0000
fxage3 10 a 19 -0.7608 0.0984 59.82 ** 0.4673
fxage3 20 a 29 -0.6008 0.0446 181.68 ** 0.5484
fxage3 30 a 39 -0.3727 0.0419 79.23 ** 0.6889
fxage3 40 a 49 -0.2565 0.0415 38.20 ** 0.7737
fxage3 50 a 59 -0.1057 0.0424 6.20 ** 0.8997
fxage3 60 a 64 -0.0279 0.0539 0.27 0.9725
fxage3 65 ou mais 0.0000 0.0000 . 1.0000
Fanoest 2_4 a 7 0.2915 0.0247 139.20 ** 1.3384
Fanoest 3_8 a 11 0.6011 0.0265 514.21 ** 1.8240
Fanoest 4_12 ou mais 0.2297 0.0372 38.17 ** 1.2582
Fanoest 5_ignorado 0.3587 0.0790 20.64 ** 1.4315
Fanoest 9_Sem instrução ou até 3 anos 0.0000 0.0000 . 1.0000
posocup 99 0.4329 0.1986 4.75 ** 1.5418
posocup Aprendiz ou Estagiário 0.6761 0.5137 1.73 1.9661
posocup Conta-Própria 0.3778 0.0552 46.83 ** 1.4591
posocup Empregado Doméstico 0.3687 0.0649 32.27 ** 1.4459
posocup Empregado Privado 0.4822 0.0567 72.35 ** 1.6196
posocup Empregado Público 0.6916 0.0604 130.95 ** 1.9969
posocup Empregado Temporário na Área Rural
0.1401 0.0781 3.22 1.1504
posocup Empregador 0.3589 0.0717 25.08 ** 1.4318
posocup Não-Remunerado em Ajuda a Membro do Domicílio
0.1180 0.0987 1.43 1.1252
208
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional
posocup Trabalhador na Produção para o Próprio Consumo
0.0000 0.0000 . 1.0000
npes 0.0729 0.0053 188.42 ** 1.0756
D_rfpc -0.0001 0.0000 114.29 ** 0.9999
eleg Sim -0.5369 0.0340 248.96 ** 0.5846
eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000
REG_DOM 1_Capital 2.2063 0.0290 5782.55 ** 9.0819
REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital)
2.1463 0.0398 2907.95 ** 8.5528
REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata
2.5864 0.0248 10919.2 ** 13.2815
REG_DOM 4_Área rural 0.0000 0.0000 . 1.0000
anoo a2009 0.1677 0.0198 71.76 ** 1.1826
anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.0000
UF AC -2.0674 0.0745 770.28 ** 0.1265
UF AL -0.2309 0.0572 16.29 ** 0.7938
UF AM -0.9569 0.0684 195.75 ** 0.3841
UF AP -2.2770 0.0893 650.52 ** 0.1026
UF BA -0.2622 0.0554 22.43 ** 0.7693
UF CE -0.2909 0.0608 22.92 ** 0.7476
UF DF -0.4303 0.0735 34.28 ** 0.6503
UF ES 0.0215 0.0566 0.14 1.0217
UF GO -0.6623 0.0562 138.85 ** 0.5157
UF MA -1.0434 0.0564 342.20 ** 0.3523
UF MG -0.2663 0.0513 26.91 ** 0.7662
UF MS -0.2313 0.0561 17.00 ** 0.7935
UF MT -0.5878 0.0567 107.27 ** 0.5556
UF PA -1.8062 0.0608 882.44 ** 0.1643
UF PB -0.5380 0.0612 77.20 ** 0.5839
UF PE -0.9495 0.0583 265.51 ** 0.3869
UF PI -0.2842 0.0580 24.03 ** 0.7526
UF PR 0.3253 0.0593 30.13 ** 1.3845
UF RJ -1.4533 0.0614 561.15 ** 0.2338
UF RN 0.4510 0.0733 37.88 ** 1.5700
UF RO -2.0051 0.0711 796.38 ** 0.1347
209
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional
UF RR -0.1902 0.0901 4.46 ** 0.8268
UF RS 0.0250 0.0604 0.17 1.0253
UF SC -0.0219 0.0617 0.13 0.9784
UF SE -0.0066 0.0715 0.01 0.9934
UF TO -0.1958 0.0736 7.08 ** 0.8221
UF ZSP 0.0000 0.0000 . 1.0000
eleg*anoo Sim -0.0416 0.0549 0.57 0.9593
eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.0000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000
Fonte: CPS/FGV a partir dosa microdados da POF/IBGE
b) Modelos controlados de Despesas com Contas de água e Esgoto
Utilizamos as mesmas variáveis anteriores para estimar a equação de despesas
com serviços de água e saneamento. Apresentamos inicialmente os resultados estimados
para os chefes de domicílio que também estão disponíveis no simulador do site.
Equação Minceriana
A equação minceriana de salários serve de base a uma vasta literatura empírica de economia do trabalho. O modelo salarial de Jacob Mincer (1974) é o arcabouço utilizado para estimar retornos da educação, entre outras variáveis determinantes do salário. Mincer concebeu uma equação para rendimentos que seria dependente de fatores explicativos associados à escolaridade e à experiência, além de possivelmente outros atributos, como sexo, por exemplo.
Essa equação é a base da economia do trabalho em particular no que tange aos efeitos da educação. Sua estimação já motivou centenas de estudos, que tentam incorporar diferentes custos educacionais, como impostos, mensalidades, custos de oportunidades, material didático, assim como a incerteza e a expectativa dos agentes presentes nas decisões, o progresso tecnológico, não-linearidades na escolaridade etc. Identificando os custos da educação e os rendimentos do trabalho, viabilizou o cálculo da taxa interna de retorno da educação, que é a taxa de desconto que equaliza o custo e o ganho esperado de se investir em educação -- a taxa de retorno da educação, que deve ser comparada com a taxa de juros de mercado para determinar a quantidade ótima de investimento em capital humano. A equação de Mincer também é usada para analisar a relação entre crescimento e nível de escolaridade de uma sociedade, além dos determinantes da desigualdade.
O modelo econométrico de regressão típico decorrente da equação minceriana é: ln w = β0 + β1 educ + β2 exp + β3 exp² + γ′ x + є
onde w é o salário recebido pelo indivíduo; educ é a sua escolaridade, geralmente medida por anos de estudo; exp é sua experiência, geralmente aproximada pelo idade do indivíduo; x é um vetor de características observáveis do indivíduo, como raça, gênero, região; e є é um erro estocástico.
Este é um modelo de regressão no formato log-nível, isto é, a variável dependente - o
210
salário - está em formato logaritmo e a variável independente mais relevante - a escolaridade - está em nível. Portanto, o coeficiente β1 mede quanto um ano a mais de escolaridade causa de variação proporcional no salário do indivíduo. Por exemplo, se β1 é estimado em 0,18, isso quer dizer que cada ano a mais de estudo está relacionado, em média, com um aumento de salário de 18%. Matematicamente, tem-se que: Derivando, encontramos que ( ∂ ln w / ∂ educ ) = β1 Por outro lado, pela regra da cadeia, tem-se que:
(∂ ln w / ∂ educ) = (∂ w / ∂ educ) (1 / w) = (∂ w / ∂ educ) / w) Logo, β1 = (∂ w / ∂ educ) / w, correspondendo, portanto, à variação percentual do salário decorrente de cada acréscimo unitário de ano de estudo.
Faremos uma síntese rápida dos resultados e depois mergulhamos na variável
mais importante, produto da interação ano x elegível, já analisados no corpo principal
do texto. As primeiras evidências mostram que não há diferença estatisticamente
significante entre homens e mulheres e os diferentes grupos de cor ou raça. Por outro
lado, o modelo aponta para uma correlação positiva entre a despesa e a idade do chefe,
sendo aqueles com 60 anos ou mais os que mais gastam com serviços de água e esgoto.
Além disso, há crescimento monotônico das despesas conforme aumenta educação do
sujeito: chefes com 12 anos ou mais de estudos gastam 34% mais que os sem instrução.
Em termos ocupacionais, os empregadores são os que mais gastam. Seguindo a análise,
verificamos que tanto a renda quanto o numero de pessoas na família possuem
correlação positiva com a despesa. Nesse sentido, ressaltamos que os elegíveis gastam
menos que o não elegíveis.
Regionalmente, a capital possui a maior despesa controlada, 51% maior que a
área rural e o Distrito feral é a Unidade da Federação que se destaca, com despesa 34%
maior que a base (São Paulo).
211
c) Outros Exercícios Multivariados: Modelos Completos com Variáveis
Interativas.
a) Variável Regional: UF
INFORMAÇÕES DO CHEFE
Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais AGUA E ESGOTO
BRASIL
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|Intercept 2.2503178 0.03107284 72.42 <.0001SEXO Feminino 0.0109381 0.00685195 1.60 0.1104SEXO Masculino 0.0000000 0.00000000 . .V0520 1_Branca 0.0586242 0.01180443 4.97 <.0001V0520 3_Amarela 0.0686539 0.04596448 1.49 0.1353V0520 4_Parda 0.0063822 0.01147878 0.56 0.5782V0520 5_Indígena -0.0659087 0.05078969 -1.30 0.1944V0520 6_Ignorada 0.0492430 0.06676506 0.74 0.4608V0520 9_Preta 0.0000000 0.00000000 . .fxage3 10 a 19 -0.2974755 0.03546775 -8.39 <.0001fxage3 20 a 29 -0.2579257 0.01567805 -16.45 <.0001fxage3 30 a 39 -0.1985599 0.01471637 -13.49 <.0001fxage3 40 a 49 -0.1273872 0.01457141 -8.74 <.0001fxage3 50 a 59 -0.0674276 0.01490968 -4.52 <.0001fxage3 60 a 64 -0.0381058 0.01880709 -2.03 0.0428fxage3 65 ou mais 0.0000000 0.00000000 . .Fanoest 2_4 a 7 0.0879578 0.00854481 10.29 <.0001Fanoest 3_8 a 11 0.2030942 0.00882233 23.02 <.0001Fanoest 4_12 ou mais 0.3379509 0.01348053 25.07 <.0001Fanoest 5_ignorado 0.1940261 0.02552385 7.60 <.0001Fanoest 9_Sem instrução ou até 3 anos 0.0000000 0.00000000 . .posocup 99 0.2537710 0.06863857 3.70 0.0002posocup Aprendiz ou Estagiário 0.3462532 0.16674750 2.08 0.0379posocup Conta-Própria 0.2545939 0.02187887 11.64 <.0001posocup Empregado Doméstico 0.1734530 0.02412000 7.19 <.0001posocup Empregado Privado 0.2344031 0.02217954 10.57 <.0001posocup Empregado Público 0.2314905 0.02292341 10.10 <.0001posocup Empregado Temporário na Área Rural 0.0897893 0.03198366 2.81 0.0050posocup Empregador 0.4309215 0.02840328 15.17 <.0001posocup Não-Remunerado em Ajuda a Membro do Domicílio 0.2459048 0.04023878 6.11 <.0001posocup Trabalhador na Produção para o Próprio Consumo 0.0000000 0.00000000 . .npes 0.0883402 0.00205300 43.03 <.0001D_rfpc 0.0000607 0.00000534 11.35 <.0001eleg Sim -0.2106469 0.01286503 -16.37 <.0001eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .REG_DOM 1_Capital 0.5056064 0.01446309 34.96 <.0001REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.4167781 0.01696641 24.56 <.0001REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.3075881 0.01339934 22.96 <.0001REG_DOM 4_Área rural 0.0000000 0.00000000 . .UF AC -0.6050335 0.02955994 -20.47 <.0001UF AL -0.2362960 0.01696877 -13.93 <.0001UF AM -0.2393869 0.03106184 -7.71 <.0001UF AP -0.3078115 0.03901059 -7.89 <.0001UF BA -0.4557261 0.01839893 -24.77 <.0001UF CE -0.5616199 0.02016687 -27.85 <.0001
212
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|UF DF 0.3363101 0.02574002 13.07 <.0001UF ES -0.0185559 0.01709461 -1.09 0.2777UF GO 0.0459349 0.01903644 2.41 0.0158UF MA -0.5076927 0.02014796 -25.20 <.0001UF MG -0.0238399 0.01582403 -1.51 0.1319UF MS 0.0406764 0.01671653 2.43 0.0150UF MT -0.3324896 0.01864776 -17.83 <.0001UF PA -0.4556933 0.02532053 -18.00 <.0001UF PB -0.1427149 0.01907314 -7.48 <.0001UF PE -0.4087704 0.02073539 -19.71 <.0001UF PI -0.3159396 0.01806231 -17.49 <.0001UF PR 0.0844098 0.01779313 4.74 <.0001UF RJ 0.0391083 0.02661890 1.47 0.1418UF RN -0.2249171 0.01948397 -11.54 <.0001UF RO -0.0096858 0.02869297 -0.34 0.7357UF RR -0.6545529 0.03067343 -21.34 <.0001UF RS 0.0626250 0.01883559 3.32 0.0009UF SC -0.1225246 0.01698702 -7.21 <.0001UF SE -0.2860482 0.01937780 -14.76 <.0001UF TO -0.0810036 0.02159905 -3.75 0.0002UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .anoo a2009 0.1412342 0.00633267 22.30 <.0001anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo Sim a2009 0.0236195 0.02069068 1.14 0.2536eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
213
INFORMAÇÕES DO CHEFE Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
BRASIL
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|Intercept 3.0756678 0.03275690 93.89 <.0001SEXO Feminino 0.0166053 0.00801367 2.07 0.0383SEXO Masculino 0.0000000 0.00000000 . .V0520 1_Branca 0.1519801 0.01388394 10.95 <.0001V0520 3_Amarela 0.2127392 0.05355818 3.97 <.0001V0520 4_Parda 0.0152931 0.01363416 1.12 0.2620V0520 5_Indígena -0.1325697 0.05640008 -2.35 0.0187V0520 6_Ignorada 0.1565636 0.08376934 1.87 0.0616V0520 9_Preta 0.0000000 0.00000000 . .fxage3 10 a 19 -0.6533883 0.04323836 -15.11 <.0001fxage3 20 a 29 -0.5433358 0.01783974 -30.46 <.0001fxage3 30 a 39 -0.3383532 0.01638505 -20.65 <.0001fxage3 40 a 49 -0.1649881 0.01614896 -10.22 <.0001fxage3 50 a 59 -0.0769823 0.01653488 -4.66 <.0001fxage3 60 a 64 -0.0414337 0.02095063 -1.98 0.0480fxage3 65 ou mais 0.0000000 0.00000000 . .Fanoest 2_4 a 7 0.2732378 0.00973972 28.05 <.0001Fanoest 3_8 a 11 0.5475172 0.01044647 52.41 <.0001Fanoest 4_12 ou mais 0.8718080 0.01784152 48.86 <.0001Fanoest 5_ignorado 0.6327901 0.03169961 19.96 <.0001Fanoest 9_Sem instrução ou até 3 anos 0.0000000 0.00000000 . .posocup 99 0.5957074 0.06843345 8.70 <.0001posocup Aprendiz ou Estagiário 0.9201616 0.12152552 7.57 <.0001posocup Conta-Própria 0.4129547 0.02251751 18.34 <.0001posocup Empregado Doméstico 0.2443336 0.02562962 9.53 <.0001posocup Empregado Privado 0.3975660 0.02309170 17.22 <.0001posocup Empregado Público 0.5109742 0.02422449 21.09 <.0001posocup Empregado Temporário na Área Rural 0.0469600 0.03178425 1.48 0.1396posocup Empregador 0.8307293 0.02883981 28.80 <.0001posocup Não-Remunerado em Ajuda a Membro do Domicílio 0.4136610 0.03701672 11.17 <.0001posocup Trabalhador na Produção para o Próprio Consumo 0.0000000 0.00000000 . .npes 0.1181977 0.00240801 49.09 <.0001D_rfpc 0.0001031 0.00000823 12.53 <.0001eleg Sim -0.6576783 0.01477897 -44.50 <.0001eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .REG_DOM 1_Capital 0.8721487 0.01241825 70.23 <.0001REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.7106340 0.01588640 44.73 <.0001REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.6331574 0.01046358 60.51 <.0001REG_DOM 4_Área rural 0.0000000 0.00000000 . .UF AC -0.6122914 0.03063108 -19.99 <.0001UF AL -0.7275859 0.01960916 -37.10 <.0001UF AM -0.5779839 0.03137503 -18.42 <.0001UF AP -0.8798376 0.04505607 -19.53 <.0001UF BA -0.7795104 0.02071059 -37.64 <.0001UF CE -0.8446321 0.02126959 -39.71 <.0001UF DF -0.0771624 0.02760230 -2.80 0.0052UF ES -0.0542717 0.01773913 -3.06 0.0022UF GO -0.2422668 0.01846113 -13.12 <.0001UF MA -0.8464968 0.02244266 -37.72 <.0001UF MG -0.2919638 0.01689696 -17.28 <.0001UF MS -0.2122242 0.01793243 -11.83 <.0001
214
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|UF MT -0.2315353 0.01983220 -11.67 <.0001UF PA -0.8274849 0.02744754 -30.15 <.0001UF PB -0.7366095 0.02122837 -34.70 <.0001UF PE -0.9539788 0.02299157 -41.49 <.0001UF PI -0.8424021 0.02136197 -39.43 <.0001UF PR -0.1420803 0.01867423 -7.61 <.0001UF RJ -0.0284198 0.02279390 -1.25 0.2125UF RN -0.6443896 0.02339442 -27.54 <.0001UF RO -0.3811518 0.02832805 -13.45 <.0001UF RR -0.4410523 0.03598951 -12.26 <.0001UF RS -0.1639837 0.01863058 -8.80 <.0001UF SC -0.0319381 0.01785494 -1.79 0.0737UF SE -0.6806344 0.02327518 -29.24 <.0001UF TO -0.4409383 0.02597941 -16.97 <.0001UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .anoo a2009 -0.0292632 0.00726034 -4.03 <.0001anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo Sim a2009 0.2391719 0.02179782 10.97 <.0001eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
215
INFORMAÇÕES DO CHEFE Regressão Logistica – População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM AGUA E ESGOTO
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional Intercept -1.6942 0.0812 435.03 ** .SEXO Feminino 0.1846 0.0223 68.44 ** 1.2028SEXO Masculino 0.0000 0.0000 . 1.0000V0520 1_Branca 0.0538 0.0356 2.28 1.0552V0520 3_Amarela -0.1070 0.1326 0.65 0.8985V0520 4_Parda 0.1053 0.0346 9.28 ** 1.1111V0520 5_Indígena -0.2768 0.1240 4.98 ** 0.7582V0520 6_Ignorada 0.1157 0.1852 0.39 1.1227V0520 9_Preta 0.0000 0.0000 . 1.0000fxage3 10 a 19 -0.7608 0.0984 59.82 ** 0.4673fxage3 20 a 29 -0.6008 0.0446 181.68 ** 0.5484fxage3 30 a 39 -0.3727 0.0419 79.23 ** 0.6889fxage3 40 a 49 -0.2565 0.0415 38.20 ** 0.7737fxage3 50 a 59 -0.1057 0.0424 6.20 ** 0.8997fxage3 60 a 64 -0.0279 0.0539 0.27 0.9725fxage3 65 ou mais 0.0000 0.0000 . 1.0000Fanoest 2_4 a 7 0.2915 0.0247 139.20 ** 1.3384Fanoest 3_8 a 11 0.6011 0.0265 514.21 ** 1.8240Fanoest 4_12 ou mais 0.2297 0.0372 38.17 ** 1.2582Fanoest 5_ignorado 0.3587 0.0790 20.64 ** 1.4315Fanoest 9_Sem instrução ou até 3 anos 0.0000 0.0000 . 1.0000posocup 99 0.4329 0.1986 4.75 ** 1.5418posocup Aprendiz ou Estagiário 0.6761 0.5137 1.73 1.9661posocup Conta-Própria 0.3778 0.0552 46.83 ** 1.4591posocup Empregado Doméstico 0.3687 0.0649 32.27 ** 1.4459posocup Empregado Privado 0.4822 0.0567 72.35 ** 1.6196posocup Empregado Público 0.6916 0.0604 130.95 ** 1.9969posocup Empregado Temporário na
Área Rural 0.1401 0.0781 3.22 1.1504
posocup Empregador 0.3589 0.0717 25.08 ** 1.4318posocup Não-Remunerado em Ajuda a
Membro do Domicílio 0.1180 0.0987 1.43 1.1252
posocup Trabalhador na Produção para o Próprio Consumo
0.0000 0.0000 . 1.0000
npes 0.0729 0.0053 188.42 ** 1.0756D_rfpc -0.0001 0.0000 114.29 ** 0.9999eleg Sim -0.5369 0.0340 248.96 ** 0.5846eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000REG_DOM 1_Capital 2.2063 0.0290 5782.55 ** 9.0819REG_DOM 2_Área metropolinata (não
capital) 2.1463 0.0398 2907.95 ** 8.5528
REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata
2.5864 0.0248 10919.2 ** 13.2815
REG_DOM 4_Área rural 0.0000 0.0000 . 1.0000anoo a2009 0.1677 0.0198 71.76 ** 1.1826anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.0000UF AC -2.0674 0.0745 770.28 ** 0.1265UF AL -0.2309 0.0572 16.29 ** 0.7938UF AM -0.9569 0.0684 195.75 ** 0.3841UF AP -2.2770 0.0893 650.52 ** 0.1026UF BA -0.2622 0.0554 22.43 ** 0.7693UF CE -0.2909 0.0608 22.92 ** 0.7476UF DF -0.4303 0.0735 34.28 ** 0.6503
216
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional UF ES 0.0215 0.0566 0.14 1.0217UF GO -0.6623 0.0562 138.85 ** 0.5157UF MA -1.0434 0.0564 342.20 ** 0.3523UF MG -0.2663 0.0513 26.91 ** 0.7662UF MS -0.2313 0.0561 17.00 ** 0.7935UF MT -0.5878 0.0567 107.27 ** 0.5556UF PA -1.8062 0.0608 882.44 ** 0.1643UF PB -0.5380 0.0612 77.20 ** 0.5839UF PE -0.9495 0.0583 265.51 ** 0.3869UF PI -0.2842 0.0580 24.03 ** 0.7526UF PR 0.3253 0.0593 30.13 ** 1.3845UF RJ -1.4533 0.0614 561.15 ** 0.2338UF RN 0.4510 0.0733 37.88 ** 1.5700UF RO -2.0051 0.0711 796.38 ** 0.1347UF RR -0.1902 0.0901 4.46 ** 0.8268UF RS 0.0250 0.0604 0.17 1.0253UF SC -0.0219 0.0617 0.13 0.9784UF SE -0.0066 0.0715 0.01 0.9934UF TO -0.1958 0.0736 7.08 ** 0.8221UF ZSP 0.0000 0.0000 . 1.0000eleg*anoo Sim -0.0416 0.0549 0.57 0.9593eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.0000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
217
INFORMAÇÕES DO CHEFE Regressão Logistica – População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional Intercept 0.2554 0.1004 6.47 ** .SEXO Feminino 0.3232 0.0357 82.08 ** 1.38158SEXO Masculino 0.0000 0.0000 . 1.00000V0520 1_Branca 0.3801 0.0474 64.27 ** 1.46250V0520 3_Amarela 0.6355 0.2358 7.26 ** 1.88806V0520 4_Parda 0.1898 0.0443 18.34 ** 1.20904V0520 5_Indígena -0.6758 0.1269 28.36 ** 0.50877V0520 6_Ignorada -0.0023 0.2618 0.00 0.99770V0520 9_Preta 0.0000 0.0000 . 1.00000fxage3 10 a 19 -1.1769 0.1186 98.51 ** 0.30824fxage3 20 a 29 -0.8750 0.0599 213.45 ** 0.41687fxage3 30 a 39 -0.4936 0.0570 74.91 ** 0.61043fxage3 40 a 49 -0.3424 0.0568 36.39 ** 0.71010fxage3 50 a 59 -0.2200 0.0579 14.42 ** 0.80253fxage3 60 a 64 -0.1607 0.0723 4.94 ** 0.85153fxage3 65 ou mais 0.0000 0.0000 . 1.00000Fanoest 2_4 a 7 0.3587 0.0313 131.60 ** 1.43145Fanoest 3_8 a 11 0.8239 0.0389 448.25 ** 2.27946Fanoest 4_12 ou mais 1.0131 0.0785 166.74 ** 2.75405Fanoest 5_ignorado 0.6348 0.1363 21.68 ** 1.88668Fanoest 9_Sem instrução ou até 3 anos 0.0000 0.0000 . 1.00000posocup 99 -0.3068 0.3191 0.92 0.73577posocup Aprendiz ou Estagiário -0.4349 0.7954 0.30 0.64732posocup Conta-Própria 0.1421 0.0539 6.96 ** 1.15271posocup Empregado Doméstico -0.3979 0.0716 30.88 ** 0.67175posocup Empregado Privado -0.1903 0.0571 11.11 ** 0.82669posocup Empregado Público 0.6294 0.0753 69.86 ** 1.87656posocup Empregado Temporário na
Área Rural 0.0256 0.0747 0.12 1.02588
posocup Empregador 0.3599 0.1037 12.04 ** 1.43325posocup Não-Remunerado em Ajuda a
Membro do Domicílio 0.4193 0.1108 14.32 ** 1.52092
posocup Trabalhador na Produção para o Próprio Consumo
0.0000 0.0000 . 1.00000
npes 0.1107 0.0072 233.59 ** 1.11710D_rfpc 0.0002 0.0000 75.03 ** 1.00023eleg Sim -0.6567 0.0400 269.95 ** 0.51857eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000REG_DOM 1_Capital 1.6670 0.0394 1785.94 ** 5.29623REG_DOM 2_Área metropolinata (não
capital) 1.5450 0.0632 598.42 ** 4.68818
REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata
2.0028 0.0315 4035.02 ** 7.40976
REG_DOM 4_Área rural 0.0000 0.0000 . 1.00000anoo a2009 0.1260 0.0293 18.53 ** 1.13433anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.00000UF AC -0.9133 0.0928 96.92 ** 0.40120UF AL 0.2363 0.0875 7.29 ** 1.26650UF AM -1.2942 0.0845 234.39 ** 0.27411UF AP -1.5785 0.1025 237.28 ** 0.20628UF BA -0.1057 0.0732 2.09 0.89967UF CE 0.5713 0.0892 41.03 ** 1.77048UF DF -0.2456 0.1113 4.87 ** 0.78223
218
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional UF ES 0.3219 0.0868 13.74 ** 1.37980UF GO -0.1691 0.0782 4.68 ** 0.84443UF MA -0.5240 0.0766 46.81 ** 0.59214UF MG 0.1467 0.0755 3.78 1.15805UF MS -0.1602 0.0791 4.11 ** 0.85196UF MT -0.5260 0.0768 46.89 ** 0.59099UF PA -0.9910 0.0740 179.17 ** 0.37120UF PB 0.1932 0.0923 4.39 ** 1.21318UF PE 0.0863 0.0836 1.07 1.09008UF PI -0.4473 0.0777 33.11 ** 0.63933UF PR 0.5228 0.0942 30.83 ** 1.68683UF RJ 0.1711 0.1020 2.81 1.18665UF RN 0.7024 0.1158 36.80 ** 2.01865UF RO -0.3986 0.0932 18.30 ** 0.67126UF RR -0.8387 0.1130 55.11 ** 0.43227UF RS 0.3399 0.0955 12.68 ** 1.40485UF SC 1.2373 0.1313 88.77 ** 3.44644UF SE 0.1324 0.1071 1.53 1.14151UF TO -0.3643 0.0968 14.16 ** 0.69468UF ZSP 0.0000 0.0000 . 1.00000eleg*anoo Sim 0.3753 0.0617 36.94 ** 1.45546eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
219
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais
AGUA E ESGOTO BRASIL
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|Intercept 2.5111476 0.01198873 209.46 <.0001npes 0.0781687 0.00104703 74.66 <.0001D_rfpc 0.0001166 0.00000603 19.33 <.0001eleg Sim -0.3495374 0.00650426 -53.74 <.0001eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .REG_DOM 1_Capital 0.6167831 0.00751019 82.13 <.0001REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.5026888 0.00896235 56.09 <.0001REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.3665522 0.00688346 53.25 <.0001REG_DOM 4_Área rural 0.0000000 0.00000000 . .UF AC -0.7248943 0.01457440 -49.74 <.0001UF AL -0.3049310 0.00908324 -33.57 <.0001UF AM -0.3575520 0.01519757 -23.53 <.0001UF AP -0.3296314 0.01727764 -19.08 <.0001UF BA -0.5226203 0.00961482 -54.36 <.0001UF CE -0.6272386 0.01050960 -59.68 <.0001UF DF 0.3061021 0.01344741 22.76 <.0001UF ES -0.0377324 0.00888498 -4.25 <.0001UF GO 0.0445730 0.00982381 4.54 <.0001UF MA -0.5755572 0.01016761 -56.61 <.0001UF MG -0.0425085 0.00829848 -5.12 <.0001UF MS 0.0213050 0.00901522 2.36 0.0181UF MT -0.3855040 0.00971665 -39.67 <.0001UF PA -0.5143525 0.01269246 -40.52 <.0001UF PB -0.1722055 0.00984716 -17.49 <.0001UF PE -0.4890700 0.01067052 -45.83 <.0001UF PI -0.3573901 0.00950940 -37.58 <.0001UF PR 0.0479706 0.00930739 5.15 <.0001UF RJ 0.0468333 0.01318783 3.55 0.0004UF RN -0.2389020 0.00973884 -24.53 <.0001UF RO -0.0939589 0.01666392 -5.64 <.0001UF RR -0.7026787 0.01674125 -41.97 <.0001UF RS 0.0731811 0.01007138 7.27 <.0001UF SC -0.1059601 0.00895423 -11.83 <.0001UF SE -0.3579118 0.00998645 -35.84 <.0001UF TO -0.1640627 0.01143121 -14.35 <.0001UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .anoo a2009 0.1480862 0.00323619 45.76 <.0001anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo Sim a2009 0.1017770 0.00899720 11.31 <.0001eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
220
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
BRASIL
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|Intercept 3.6846445 0.01504892 244.84 <.0001npes 0.0928106 0.00129692 71.56 <.0001D_rfpc 0.0002260 0.00000902 25.04 <.0001eleg Sim -0.9252797 0.00784510 -117.94 <.0001eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .REG_DOM 1_Capital 1.1310585 0.00695437 162.64 <.0001REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.8767780 0.00846231 103.61 <.0001REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.7543495 0.00530186 142.28 <.0001REG_DOM 4_Área rural 0.0000000 0.00000000 . .UF AC -0.7989582 0.01693650 -47.17 <.0001UF AL -0.8401332 0.01168384 -71.91 <.0001UF AM -0.6826983 0.01605912 -42.51 <.0001UF AP -0.9484066 0.02265501 -41.86 <.0001UF BA -0.9678531 0.01174170 -82.43 <.0001UF CE -0.9815812 0.01184992 -82.83 <.0001UF DF -0.0867339 0.01484240 -5.84 <.0001UF ES -0.1230386 0.00974065 -12.63 <.0001UF GO -0.3087848 0.01037159 -29.77 <.0001UF MA -0.9283525 0.01223769 -75.86 <.0001UF MG -0.3364789 0.00934283 -36.01 <.0001UF MS -0.2923121 0.01041890 -28.06 <.0001UF MT -0.3261443 0.01095298 -29.78 <.0001UF PA -0.9404773 0.01466598 -64.13 <.0001UF PB -0.8211482 0.01187502 -69.15 <.0001UF PE -1.0722694 0.01266469 -84.67 <.0001UF PI -0.9233492 0.01202509 -76.79 <.0001UF PR -0.1728440 0.01015379 -17.02 <.0001UF RJ -0.0339324 0.01218401 -2.78 0.0054UF RN -0.7041615 0.01231285 -57.19 <.0001UF RO -0.5693055 0.01599558 -35.59 <.0001UF RR -0.5706463 0.01940232 -29.41 <.0001UF RS -0.1589466 0.01045136 -15.21 <.0001UF SC -0.0057593 0.00979371 -0.59 0.5565UF SE -0.8183342 0.01268497 -64.51 <.0001UF TO -0.6110216 0.01450679 -42.12 <.0001UF ZSP 0.0000000 0.00000000 . .anoo a2009 0.0000381 0.00385140 0.01 0.9921anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo Sim a2009 0.3258779 0.00989561 32.93 <.0001eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
221
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL
Regressão Logistica - População com 10 anos ou mais TEM DESPESA COM AGUA E ESGOTO
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional Intercept -0.9561 0.0252 1440.11 ** .npes 0.0346 0.0024 214.46 ** 1.0352D_rfpc -0.0001 0.0000 283.18 ** 0.9999eleg Sim -0.8121 0.0160 2585.80 ** 0.4439eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000REG_DOM 1_Capital 2.5215 0.0142 31479.9 ** 12.4467REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 2.3773 0.0201 13930.4 ** 10.7758REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 2.6908 0.0123 48130.9 ** 14.7431REG_DOM 4_Área rural 0.0000 0.0000 . 1.0000anoo a2009 0.1883 0.0100 357.06 ** 1.2073anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.0000UF AC -2.1879 0.0378 3351.07 ** 0.1121UF AL -0.3209 0.0288 124.55 ** 0.7255UF AM -1.1323 0.0334 1150.01 ** 0.3223UF AP -2.3148 0.0422 3003.63 ** 0.0988UF BA -0.6215 0.0282 486.81 ** 0.5371UF CE -0.4267 0.0306 194.41 ** 0.6527UF DF -0.3266 0.0397 67.64 ** 0.7214UF ES -0.1904 0.0296 41.39 ** 0.8266UF GO -0.7593 0.0293 670.07 ** 0.4680UF MA -1.1547 0.0281 1684.37 ** 0.3152UF MG -0.3250 0.0268 146.76 ** 0.7225UF MS -0.3622 0.0303 142.72 ** 0.6961UF MT -0.6688 0.0296 510.97 ** 0.5123UF PA -1.9698 0.0307 4112.83 ** 0.1395UF PB -0.5530 0.0306 325.77 ** 0.5752UF PE -1.1454 0.0296 1492.99 ** 0.3181UF PI -0.3172 0.0301 110.84 ** 0.7282UF PR 0.1873 0.0318 34.74 ** 1.2060UF RJ -1.6331 0.0315 2688.41 ** 0.1953UF RN 0.4536 0.0373 147.55 ** 1.5740UF RO -2.2823 0.0374 3721.14 ** 0.1020UF RR -0.3950 0.0461 73.46 ** 0.6737UF RS -0.1816 0.0321 32.00 ** 0.8339UF SC -0.1703 0.0328 26.98 ** 0.8434UF SE -0.2744 0.0351 61.02 ** 0.7600UF TO -0.3475 0.0374 86.13 ** 0.7064UF ZSP 0.0000 0.0000 . 1.0000eleg*anoo Sim 0.1494 0.0242 38.24 ** 1.1611eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.0000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
222
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Regressão Logistica - População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional Intercept 0.4574 0.0361 160.31 ** .npes 0.0591 0.0032 333.50 ** 1.06089D_rfpc 0.0006 0.0000 1165.95 ** 1.00062eleg Sim -0.8135 0.0200 1656.92 ** 0.44332eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000REG_DOM 1_Capital 1.8698 0.0198 8930.84 ** 6.48718REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 1.6927 0.0322 2761.69 ** 5.43420REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 1.8989 0.0151 15725.6 ** 6.67880REG_DOM 4_Área rural 0.0000 0.0000 . 1.00000anoo a2009 0.2324 0.0154 229.09 ** 1.26161anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.00000UF AC -0.8950 0.0481 346.26 ** 0.40859UF AL 0.3569 0.0436 66.95 ** 1.42886UF AM -1.2074 0.0416 841.18 ** 0.29897UF AP -1.3571 0.0496 747.79 ** 0.25741UF BA -0.1978 0.0378 27.43 ** 0.82053UF CE 0.6512 0.0447 212.65 ** 1.91775UF DF -0.0690 0.0602 1.31 0.93329UF ES 0.4693 0.0474 98.24 ** 1.59893UF GO -0.0659 0.0416 2.51 0.93625UF MA -0.2799 0.0388 52.01 ** 0.75589UF MG 0.3251 0.0398 66.57 ** 1.38420UF MS -0.1235 0.0429 8.28 ** 0.88380UF MT -0.2447 0.0408 35.89 ** 0.78294UF PA -0.9526 0.0377 638.62 ** 0.38572UF PB 0.4319 0.0466 85.79 ** 1.54024UF PE 0.1818 0.0432 17.70 ** 1.19939UF PI -0.2056 0.0404 25.96 ** 0.81412UF PR 0.5692 0.0499 129.88 ** 1.76692UF RJ 0.2480 0.0538 21.26 ** 1.28151UF RN 0.9042 0.0598 228.29 ** 2.46984UF RO -0.4308 0.0504 73.20 ** 0.65000UF RR -0.8899 0.0562 250.50 ** 0.41070UF RS 0.4825 0.0511 89.12 ** 1.62004UF SC 1.5809 0.0757 436.30 ** 4.85936UF SE 0.1551 0.0547 8.04 ** 1.16777UF TO -0.2309 0.0501 21.20 ** 0.79384UF ZSP 0.0000 0.0000 . 1.00000eleg*anoo Sim 0.4305 0.0291 219.15 ** 1.53808eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
223
b) Variável Geográfica: REGIÃO
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais
AGUA E ESGOTO BRASIL
Estimated Regression Coefficients
Parameter Estimate Standard Error t Value Pr > |t|
Intercept 2.4922624 0.01051095 237.11 <.0001
npes 0.0759840 0.00106234 71.53 <.0001
D_rfpc 0.0001197 0.00000612 19.55 <.0001
eleg Sim -0.3406655 0.00673669 -50.57 <.0001
eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .
REG_DOM 1_Capital 0.6370736 0.00753972 84.50 <.0001
REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.5017710 0.00896589 55.96 <.0001
REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.3715943 0.00691115 53.77 <.0001
REG_DOM 4_Área rural 0.0000000 0.00000000 . .
regi Centro-Oeste -0.0336804 0.00519581 -6.48 <.0001
regi Nordeste -0.3791003 0.00447488 -84.72 <.0001
regi Norte -0.3774422 0.00634401 -59.50 <.0001
regi Sul 0.0287233 0.00517034 5.56 <.0001
regi ZSudeste 0.0000000 0.00000000 . .
anoo a2009 0.1413784 0.00329931 42.85 <.0001
anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo Sim a2009 0.0971243 0.00927789 10.47 <.0001
eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
224
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
BRASIL
Estimated Regression Coefficients
Parameter Estimate Standard Error t Value Pr > |t|
Intercept 3.5247930 0.01287294 273.81 <.0001
npes 0.0911541 0.00129840 70.21 <.0001
D_rfpc 0.0002290 0.00000906 25.28 <.0001
eleg Sim -0.9221222 0.00797018 -115.70 <.0001
eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .
REG_DOM 1_Capital 1.1623386 0.00687965 168.95 <.0001
REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital) 0.8728452 0.00841571 103.72 <.0001
REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata 0.7647239 0.00526480 145.25 <.0001
REG_DOM 4_Área rural 0.0000000 0.00000000 . .
regi Centro-Oeste -0.1288518 0.00563244 -22.88 <.0001
regi Nordeste -0.7465133 0.00578562 -129.03 <.0001
regi Norte -0.5942742 0.00726062 -81.85 <.0001
regi Sul 0.0423555 0.00560661 7.55 <.0001
regi ZSudeste 0.0000000 0.00000000 . .
anoo a2009 -0.0071692 0.00385592 -1.86 0.0630
anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo Sim a2009 0.3287368 0.00998345 32.93 <.0001
eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
225
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Regressão Logistica - População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM AGUA E ESGOTO
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional
Intercept 0.7597 0.0258 865.96 ** .
npes 0.0495 0.0032 239.99 ** 1.05071
D_rfpc 0.0006 0.0000 1156.70 ** 1.00061
eleg Sim -0.7952 0.0198 1617.50 ** 0.45151
eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000
REG_DOM 1_Capital 1.8550 0.0190 9579.03 ** 6.39176
REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital)
1.6607 0.0317 2747.56 ** 5.26280
REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata
1.9176 0.0148 16703.0 ** 6.80490
REG_DOM 4_Área rural 0.0000 0.0000 . 1.00000
anoo a2009 0.2131 0.0152 195.45 ** 1.23751
anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.00000
regi Centro-Oeste -0.3968 0.0231 295.32 ** 0.67245
regi Nordeste -0.1307 0.0199 43.26 ** 0.87747
regi Norte -1.1300 0.0213 2825.18 ** 0.32304
regi Sul 0.5019 0.0313 257.67 ** 1.65185
regi ZSudeste 0.0000 0.0000 . 1.00000
eleg*anoo Sim 0.4272 0.0288 220.60 ** 1.53297
eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
226
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Regressão Logistica - População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
Parâmetro Categoria EstimativaErro
PadrãoQui-
Quadrado sig Razão
condicional
Intercept -1.3095 0.0178 5414.56 ** .
npes 0.0306 0.0023 176.63 ** 1.0311
D_rfpc -0.0001 0.0000 320.44 ** 0.9999
eleg Sim -0.7626 0.0155 2419.23 ** 0.4664
eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000
REG_DOM 1_Capital 2.4908 0.0136 33304.5 ** 12.0709
REG_DOM 2_Área metropolinata (não capital)
2.1303 0.0190 12575.6 ** 8.4174
REG_DOM 3_Área urbana não metropolinata
2.6462 0.0118 49865.8 ** 14.0999
REG_DOM 4_Área rural 0.0000 0.0000 . 1.0000
anoo a2009 0.1787 0.0097 338.63 ** 1.1957
anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.0000
regi Centro-Oeste -0.1671 0.0152 120.60 ** 0.8462
regi Nordeste -0.1446 0.0125 132.94 ** 0.8653
regi Norte -1.1428 0.0150 5810.37 ** 0.3189
regi Sul 0.3766 0.0172 479.93 ** 1.4574
regi ZSudeste 0.0000 0.0000 . 1.0000
eleg*anoo Sim 0.1489 0.0236 39.72 ** 1.1605
eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.0000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.0000
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
227
c) Variável Geográfica: Tipo de Cidade (Abertura das Metrópoles)
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais
AGUA E ESGOTO BRASIL
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
Intercept 3.1065852 0.01626974 190.94 <.0001
npes 0.0792009 0.00103915 76.22 <.0001
D_rfpc 0.0001173 0.00000605 19.39 <.0001
eleg Sim -0.3405303 0.00644212 -52.86 <.0001
eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .
RM3 AC -Capital -0.6234631 0.02346729 -26.57 <.0001
RM3 AC -Área metropolinata (não capital) -0.9909194 0.03774230 -26.25 <.0001
RM3 AC -Área rural -1.1509525 0.02798840 -41.12 <.0001
RM3 AC -Área urbana não metropolinata -1.0850284 0.02197880 -49.37 <.0001
RM3 AL -Capital -0.3511986 0.01679137 -20.92 <.0001
RM3 AL -Área rural -0.6426561 0.02087489 -30.79 <.0001
RM3 AL -Área urbana não metropolinata -0.5325214 0.01517069 -35.10 <.0001
RM3 AM -Capital -0.0052478 0.02053290 -0.26 0.7983
RM3 AM -Área metropolinata (não capital) -0.6246030 0.04100292 -15.23 <.0001
RM3 AM -Área rural -1.8306159 0.06936219 -26.39 <.0001
RM3 AM -Área urbana não metropolinata -1.0989094 0.02614053 -42.04 <.0001
RM3 AP -Capital -0.3140604 0.02412865 -13.02 <.0001
RM3 AP -Área rural -1.3089683 0.05243843 -24.96 <.0001
RM3 AP -Área urbana não metropolinata -0.5005162 0.03000493 -16.68 <.0001
RM3 BA -Capital -0.5027439 0.02140800 -23.48 <.0001
RM3 BA -Área metropolinata (não capital) -0.6913865 0.03553501 -19.46 <.0001
RM3 BA -Área rural -1.1452204 0.02509357 -45.64 <.0001
RM3 BA -Área urbana não metropolinata -0.7545070 0.01593284 -47.36 <.0001
RM3 CE -Capital -0.5155096 0.01987665 -25.94 <.0001
RM3 CE -Área metropolinata (não capital) -0.6442220 0.02908216 -22.15 <.0001
RM3 CE -Área rural -1.4287691 0.03038551 -47.02 <.0001
RM3 CE -Área urbana não metropolinata -0.9092930 0.01715983 -52.99 <.0001
RM3 DF -Capital 0.1587538 0.02111756 7.52 <.0001
228
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
RM3 DF -Área rural -0.2954155 0.04178524 -7.07 <.0001
RM3 DF -Área urbana não metropolinata 0.2755531 0.02209361 12.47 <.0001
RM3 ES -Capital -0.1266093 0.02673736 -4.74 <.0001
RM3 ES -Área metropolinata (não capital) -0.4374880 0.02869105 -15.25 <.0001
RM3 ES -Área rural -0.4197833 0.02860756 -14.67 <.0001
RM3 ES -Área urbana não metropolinata -0.2615420 0.01497782 -17.46 <.0001
RM3 GO -Capital 0.1588132 0.01922095 8.26 <.0001
RM3 GO -Área rural -0.6535207 0.04394299 -14.87 <.0001
RM3 GO -Área urbana não metropolinata -0.2282490 0.01603281 -14.24 <.0001
RM3 MA -Capital -0.5775038 0.02338972 -24.69 <.0001
RM3 MA -Área metropolinata (não capital) -0.6485890 0.04215620 -15.39 <.0001
RM3 MA -Área rural -0.9189266 0.03493283 -26.31 <.0001
RM3 MA -Área urbana não metropolinata -0.8440375 0.01590033 -53.08 <.0001
RM3 MG -Capital 0.0605303 0.02040801 2.97 0.0030
RM3 MG -Área metropolinata (não capital) -0.0223890 0.02198794 -1.02 0.3086
RM3 MG -Área rural -0.7137268 0.02755285 -25.90 <.0001
RM3 MG -Área urbana não metropolinata -0.3049571 0.01472734 -20.71 <.0001
RM3 MS -Capital -0.0337921 0.01735464 -1.95 0.0515
RM3 MS -Área rural -0.7865752 0.03313264 -23.74 <.0001
RM3 MS -Área urbana não metropolinata -0.1641967 0.01543065 -10.64 <.0001
RM3 MT -Capital -0.2587552 0.02020212 -12.81 <.0001
RM3 MT -Área rural -1.3290009 0.03724434 -35.68 <.0001
RM3 MT -Área urbana não metropolinata -0.6443427 0.01573815 -40.94 <.0001
RM3 PA -Capital -0.5012487 0.02368604 -21.16 <.0001
RM3 PA -Área metropolinata (não capital) -0.6240426 0.03630049 -17.19 <.0001
RM3 PA -Área rural -1.1594461 0.03131312 -37.03 <.0001
RM3 PA -Área urbana não metropolinata -0.7361607 0.02105074 -34.97 <.0001
RM3 PB -Capital -0.1469287 0.02084538 -7.05 <.0001
RM3 PB -Área rural -0.8463279 0.05634602 -15.02 <.0001
RM3 PB -Área urbana não metropolinata -0.4117808 0.01563330 -26.34 <.0001
RM3 PE -Capital -0.5402467 0.02315481 -23.33 <.0001
RM3 PE -Área metropolinata (não capital) -0.4924429 0.02185609 -22.53 <.0001
RM3 PE -Área rural -1.5977029 0.04049676 -39.45 <.0001
229
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
RM3 PE -Área urbana não metropolinata -0.6972208 0.01750239 -39.84 <.0001
RM3 PI -Capital -0.3730977 0.01800642 -20.72 <.0001
RM3 PI -Área metropolinata (não capital) -0.4149865 0.03251667 -12.76 <.0001
RM3 PI -Área rural -0.8647684 0.03540855 -24.42 <.0001
RM3 PI -Área urbana não metropolinata -0.5925256 0.01590992 -37.24 <.0001
RM3 PR -Capital 0.1085652 0.01954906 5.55 <.0001
RM3 PR -Área metropolinata (não capital) -0.1406343 0.02343153 -6.00 <.0001
RM3 PR -Área rural -0.8175733 0.04433880 -18.44 <.0001
RM3 PR -Área urbana não metropolinata -0.1669132 0.01553711 -10.74 <.0001
RM3 RJ -Capital 0.0875784 0.02388749 3.67 0.0002
RM3 RJ -Área metropolinata (não capital) -0.1053291 0.02715264 -3.88 0.0001
RM3 RJ -Área rural -0.4929116 0.03823028 -12.89 <.0001
RM3 RJ -Área urbana não metropolinata -0.1951870 0.02421442 -8.06 <.0001
RM3 RN -Capital -0.3640962 0.01737450 -20.96 <.0001
RM3 RN -Área metropolinata (não capital) -0.3466682 0.02954219 -11.73 <.0001
RM3 RN -Área rural -0.7667771 0.02766498 -27.72 <.0001
RM3 RN -Área urbana não metropolinata -0.4061509 0.01685705 -24.09 <.0001
RM3 RO -Capital -0.1840944 0.02903563 -6.34 <.0001
RM3 RO -Área metropolinata (não capital) -0.2745701 0.06103975 -4.50 <.0001
RM3 RO -Área rural -0.5143030 0.06791972 -7.57 <.0001
RM3 RO -Área urbana não metropolinata -0.2427381 0.02415250 -10.05 <.0001
RM3 RR -Capital -0.6563269 0.02169598 -30.25 <.0001
RM3 RR -Área rural -0.9548591 0.15214016 -6.28 <.0001
RM3 RR -Área urbana não metropolinata -1.1376275 0.03421414 -33.25 <.0001
RM3 RS -Capital -0.1494947 0.02768604 -5.40 <.0001
RM3 RS -Área metropolinata (não capital) 0.0223390 0.02030550 1.10 0.2713
RM3 RS -Área rural -0.8984437 0.02924276 -30.72 <.0001
RM3 RS -Área urbana não metropolinata -0.0460729 0.01659137 -2.78 0.0055
RM3 SC -Capital -0.3191944 0.03615693 -8.83 <.0001
RM3 SC -Área rural -0.6910085 0.03512631 -19.67 <.0001
RM3 SC -Área urbana não metropolinata -0.3307923 0.01471169 -22.48 <.0001
RM3 SE -Capital -0.3520435 0.01801178 -19.55 <.0001
RM3 SE -Área metropolinata (não capital) -1.0131138 0.16239559 -6.24 <.0001
230
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
RM3 SE -Área rural -0.7065288 0.03646469 -19.38 <.0001
RM3 SE -Área urbana não metropolinata -0.6046330 0.01638837 -36.89 <.0001
RM3 SP -Área metropolinata (não capital) -0.1320896 0.01900193 -6.95 <.0001
RM3 SP -Área rural -0.2878570 0.01991307 -14.46 <.0001
RM3 SP -Área urbana não metropolinata -0.3201394 0.01637306 -19.55 <.0001
RM3 TO -Capital -0.2086223 0.02144251 -9.73 <.0001
RM3 TO -Área metropolinata (não capital) -0.1409980 0.13603882 -1.04 0.3000
RM3 TO -Área rural -0.8483050 0.06228799 -13.62 <.0001
RM3 TO -Área urbana não metropolinata -0.3736141 0.01756033 -21.28 <.0001
RM3 zSP -Capital 0.0000000 0.00000000 . .
anoo a2009 0.1531228 0.00328367 46.63 <.0001
anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo Sim a2009 0.1026106 0.00895220 11.46 <.0001
eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Equação do Log da despesa coletiva - População com 10 anos ou mais DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
Intercept 4.5596376 0.02112924 215.80 <.0001
npes 0.0937101 0.00129998 72.09 <.0001
D_rfpc 0.0002274 0.00000911 24.95 <.0001
eleg Sim -0.8968866 0.00786931 -113.97 <.0001
eleg ZNão 0.0000000 0.00000000 . .
RM3 AC -Capital -0.5472164 0.02515374 -21.75 <.0001
RM3 AC -Área metropolinata (não capital) -0.8124704 0.05575137 -14.57 <.0001
RM3 AC -Área rural -1.5574865 0.04933552 -31.57 <.0001
RM3 AC -Área urbana não metropolinata -0.9824481 0.03029077 -32.43 <.0001
231
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
RM3 AL -Capital -0.5779737 0.01993194 -29.00 <.0001
RM3 AL -Área rural -1.6490417 0.02789307 -59.12 <.0001
RM3 AL -Área urbana não metropolinata -1.0026137 0.01791918 -55.95 <.0001
RM3 AM -Capital -0.2957949 0.02329979 -12.70 <.0001
RM3 AM -Área metropolinata (não capital) -0.5677288 0.05429204 -10.46 <.0001
RM3 AM -Área rural -1.7380627 0.04288355 -40.53 <.0001
RM3 AM -Área urbana não metropolinata -1.0527006 0.02958661 -35.58 <.0001
RM3 AP -Capital -0.7303302 0.02931169 -24.92 <.0001
RM3 AP -Área rural -2.2557692 0.07816045 -28.86 <.0001
RM3 AP -Área urbana não metropolinata -0.7927707 0.03969151 -19.97 <.0001
RM3 BA -Capital -0.4886237 0.02263338 -21.59 <.0001
RM3 BA -Área metropolinata (não capital) -0.6854527 0.04058289 -16.89 <.0001
RM3 BA -Área rural -2.0527793 0.02428977 -84.51 <.0001
RM3 BA -Área urbana não metropolinata -1.1085340 0.01901998 -58.28 <.0001
RM3 CE -Capital -0.5979232 0.02174671 -27.49 <.0001
RM3 CE -Área metropolinata (não capital) -0.9086187 0.03236883 -28.07 <.0001
RM3 CE -Área rural -1.9465223 0.02107619 -92.36 <.0001
RM3 CE -Área urbana não metropolinata -1.1790689 0.02145457 -54.96 <.0001
RM3 DF -Capital -0.1435670 0.02195726 -6.54 <.0001
RM3 DF -Área rural -0.4261155 0.03546865 -12.01 <.0001
RM3 DF -Área urbana não metropolinata -0.0912131 0.02338725 -3.90 <.0001
RM3 ES -Capital -0.0127009 0.02755666 -0.46 0.6449
RM3 ES -Área metropolinata (não capital) -0.4186528 0.03444815 -12.15 <.0001
RM3 ES -Área rural -0.9899490 0.02508004 -39.47 <.0001
RM3 ES -Área urbana não metropolinata -0.2141738 0.01602501 -13.36 <.0001
RM3 GO -Capital -0.0177225 0.01876264 -0.94 0.3449
RM3 GO -Área rural -1.1084739 0.02429401 -45.63 <.0001
RM3 GO -Área urbana não metropolinata -0.4762846 0.01741551 -27.35 <.0001
RM3 MA -Capital -0.5142672 0.02479863 -20.74 <.0001
RM3 MA -Área metropolinata (não capital) -1.0196702 0.05227674 -19.51 <.0001
RM3 MA -Área rural -1.6559647 0.02757135 -60.06 <.0001
RM3 MA -Área urbana não metropolinata -1.1532616 0.01887782 -61.09 <.0001
RM3 MG -Capital -0.1016174 0.02228032 -4.56 <.0001
232
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
RM3 MG -Área metropolinata (não capital) -0.2604903 0.02322195 -11.22 <.0001
RM3 MG -Área rural -1.3914799 0.02189220 -63.56 <.0001
RM3 MG -Área urbana não metropolinata -0.4167146 0.01603289 -25.99 <.0001
RM3 MS -Capital -0.1616393 0.01845922 -8.76 <.0001
RM3 MS -Área rural -1.1271337 0.02675974 -42.12 <.0001
RM3 MS -Área urbana não metropolinata -0.3647446 0.01726724 -21.12 <.0001
RM3 MT -Capital 0.0491116 0.02078788 2.36 0.0182
RM3 MT -Área rural -1.1559922 0.02615897 -44.19 <.0001
RM3 MT -Área urbana não metropolinata -0.5005593 0.01762968 -28.39 <.0001
RM3 PA -Capital -0.5928230 0.02691848 -22.02 <.0001
RM3 PA -Área metropolinata (não capital) -1.1456862 0.04141033 -27.67 <.0001
RM3 PA -Área rural -1.8137758 0.03118575 -58.16 <.0001
RM3 PA -Área urbana não metropolinata -1.0767351 0.02415222 -44.58 <.0001
RM3 PB -Capital -0.4578221 0.02218875 -20.63 <.0001
RM3 PB -Área rural -2.0875289 0.02460663 -84.84 <.0001
RM3 PB -Área urbana não metropolinata -0.8946176 0.01868098 -47.89 <.0001
RM3 PE -Capital -0.6272854 0.02584376 -24.27 <.0001
RM3 PE -Área metropolinata (não capital) -0.8185994 0.02480730 -33.00 <.0001
RM3 PE -Área rural -2.1945309 0.02418475 -90.74 <.0001
RM3 PE -Área urbana não metropolinata -1.2755360 0.02312029 -55.17 <.0001
RM3 PI -Capital -0.6037214 0.02093820 -28.83 <.0001
RM3 PI -Área metropolinata (não capital) -0.9194852 0.03904380 -23.55 <.0001
RM3 PI -Área rural -2.0776242 0.02919095 -71.17 <.0001
RM3 PI -Área urbana não metropolinata -1.0164811 0.01938222 -52.44 <.0001
RM3 PR -Capital 0.0500369 0.01947895 2.57 0.0102
RM3 PR -Área metropolinata (não capital) -0.2826733 0.02916077 -9.69 <.0001
RM3 PR -Área rural -1.1384547 0.02790608 -40.80 <.0001
RM3 PR -Área urbana não metropolinata -0.2571987 0.01667799 -15.42 <.0001
RM3 RJ -Capital 0.0006637 0.02253519 0.03 0.9765
RM3 RJ -Área metropolinata (não capital) -0.0606493 0.02423462 -2.50 0.0123
RM3 RJ -Área rural -0.5247194 0.02791545 -18.80 <.0001
RM3 RJ -Área urbana não metropolinata -0.1276774 0.02248441 -5.68 <.0001
RM3 RN -Capital -0.5287727 0.02098725 -25.19 <.0001
233
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
RM3 RN -Área metropolinata (não capital) -0.8455686 0.03604087 -23.46 <.0001
RM3 RN -Área rural -1.4817502 0.03119095 -47.51 <.0001
RM3 RN -Área urbana não metropolinata -0.8026557 0.02009540 -39.94 <.0001
RM3 RO -Capital -0.4128948 0.02812579 -14.68 <.0001
RM3 RO -Área metropolinata (não capital) -0.8787366 0.06141680 -14.31 <.0001
RM3 RO -Área rural -1.1639641 0.03127157 -37.22 <.0001
RM3 RO -Área urbana não metropolinata -0.7044342 0.02679762 -26.29 <.0001
RM3 RR -Capital -0.2360985 0.02278952 -10.36 <.0001
RM3 RR -Área rural -1.8484603 0.09248838 -19.99 <.0001
RM3 RR -Área urbana não metropolinata -0.9568728 0.05110744 -18.72 <.0001
RM3 RS -Capital -0.1512750 0.02778180 -5.45 <.0001
RM3 RS -Área metropolinata (não capital) -0.2166910 0.02016382 -10.75 <.0001
RM3 RS -Área rural -0.9573613 0.02227252 -42.98 <.0001
RM3 RS -Área urbana não metropolinata -0.2362858 0.01839538 -12.84 <.0001
RM3 SC -Capital -0.0652380 0.03603457 -1.81 0.0702
RM3 SC -Área rural -0.7569123 0.02213693 -34.19 <.0001
RM3 SC -Área urbana não metropolinata -0.1452894 0.01592558 -9.12 <.0001
RM3 SE -Capital -0.4873269 0.02042678 -23.86 <.0001
RM3 SE -Área metropolinata (não capital) -1.1940862 0.21626095 -5.52 <.0001
RM3 SE -Área rural -1.7763786 0.04740091 -37.48 <.0001
RM3 SE -Área urbana não metropolinata -1.0117323 0.01984715 -50.98 <.0001
RM3 SP -Área metropolinata (não capital) -0.0510885 0.02007637 -2.54 0.0109
RM3 SP -Área rural -0.5559835 0.02063962 -26.94 <.0001
RM3 SP -Área urbana não metropolinata -0.1556891 0.01662013 -9.37 <.0001
RM3 TO -Capital -0.4835780 0.02731934 -17.70 <.0001
RM3 TO -Área metropolinata (não capital) -0.2475506 0.21592358 -1.15 0.2516
RM3 TO -Área rural -1.5679721 0.03807793 -41.18 <.0001
RM3 TO -Área urbana não metropolinata -0.6693025 0.02126116 -31.48 <.0001
RM3 zSP -Capital 0.0000000 0.00000000 . .
anoo a2009 0.0000340 0.00388736 0.01 0.9930
anoo z2003 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo Sim a2009 0.3214639 0.00992332 32.39 <.0001
eleg*anoo Sim z2003 0.0000000 0.00000000 . .
234
Estimated Regression Coefficients
Parameter EstimateStandard
Error t Value Pr > |t|
eleg*anoo ZNão a2009 0.0000000 0.00000000 . .
eleg*anoo ZNão z2003 0.0000000 0.00000000 . .
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Regressão Logistica - População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM ÁGUA E ESGOTO
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
Intercept 0.8979 0.0420 456.21 ** .
npes 0.0357 0.0024 222.91 ** 1.03630
D_rfpc -0.0001 0.0000 229.12 ** 0.99994
eleg Sim -0.8242 0.0162 2603.69 ** 0.43857
eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000
anoo a2009 0.2000 0.0102 381.04 ** 1.22135
anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.00000
RM3 AC -Capital -1.5083 0.0575 687.48 ** 0.22129
RM3 AC -Área metropolinata (não capital) -1.0469 0.1267 68.32 ** 0.35104
RM3 AC -Área rural -4.5880 0.1928 566.05 ** 0.01017
RM3 AC -Área urbana não metropolinata -1.4680 0.0674 473.88 ** 0.23038
RM3 AL -Capital 0.1007 0.0495 4.14 ** 1.10600
RM3 AL -Área rural -1.4443 0.0623 537.66 ** 0.23590
RM3 AL -Área urbana não metropolinata 0.4933 0.0483 104.46 ** 1.63778
RM3 AM -Capital -0.2967 0.0548 29.31 ** 0.74329
RM3 AM -Área metropolinata (não capital) -0.1819 0.0951 3.66 0.83366
RM3 AM -Área rural -3.7766 0.1086 1208.22 ** 0.02290
RM3 AM -Área urbana não metropolinata -0.4963 0.0615 65.09 ** 0.60881
RM3 AP -Capital -1.6632 0.0589 797.16 ** 0.18954
RM3 AP -Área rural -3.4993 0.1359 663.49 ** 0.03022
RM3 AP -Área urbana não metropolinata -1.6413 0.0827 394.03 ** 0.19372
RM3 BA -Capital -0.1515 0.0581 6.79 ** 0.85942
RM3 BA -Área metropolinata (não capital) 0.0968 0.0992 0.95 1.10166
RM3 BA -Área rural -2.2462 0.0526 1825.96 ** 0.10581
235
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
RM3 BA -Área urbana não metropolinata 0.1205 0.0478 6.36 ** 1.12809
RM3 CE -Capital 0.2060 0.0588 12.29 ** 1.22872
RM3 CE -Área metropolinata (não capital) -0.0873 0.0787 1.23 0.91642
RM3 CE -Área rural -2.2157 0.0564 1543.84 ** 0.10908
RM3 CE -Área urbana não metropolinata 0.4056 0.0558 52.91 ** 1.50020
RM3 DF -Capital 0.2520 0.0644 15.33 ** 1.28662
RM3 DF -Área rural -2.1203 0.0773 752.52 ** 0.11999
RM3 DF -Área urbana não metropolinata 0.5240 0.0722 52.68 ** 1.68869
RM3 ES -Capital -0.2245 0.0682 10.84 ** 0.79891
RM3 ES -Área metropolinata (não capital) 0.3489 0.0928 14.14 ** 1.41753
RM3 ES -Área rural -1.6533 0.0609 737.35 ** 0.19141
RM3 ES -Área urbana não metropolinata 0.6379 0.0476 179.54 ** 1.89253
RM3 GO -Capital 0.4353 0.0633 47.34 ** 1.54544
RM3 GO -Área rural -3.4099 0.0740 2124.84 ** 0.03304
RM3 GO -Área urbana não metropolinata 0.0764 0.0483 2.50 1.07939
RM3 MA -Capital -0.2111 0.0601 12.36 ** 0.80969
RM3 MA -Área metropolinata (não capital) -0.3167 0.0948 11.17 ** 0.72856
RM3 MA -Área rural -2.4087 0.0597 1629.23 ** 0.08994
RM3 MA -Área urbana não metropolinata -0.5492 0.0458 143.64 ** 0.57743
RM3 MG -Capital 0.0955 0.0632 2.29 1.10024
RM3 MG -Área metropolinata (não capital) 0.5523 0.0756 53.35 ** 1.73731
RM3 MG -Área rural -2.4257 0.0535 2057.05 ** 0.08842
RM3 MG -Área urbana não metropolinata 0.5978 0.0465 165.25 ** 1.81813
RM3 MS -Capital 0.1448 0.0554 6.83 ** 1.15582
RM3 MS -Área rural -2.6066 0.0655 1582.57 ** 0.07379
RM3 MS -Área urbana não metropolinata 0.7370 0.0529 194.38 ** 2.08971
RM3 MT -Capital 0.4720 0.0682 47.83 ** 1.60316
RM3 MT -Área rural -3.6699 0.0828 1964.91 ** 0.02548
RM3 MT -Área urbana não metropolinata 0.2749 0.0484 32.32 ** 1.31643
RM3 PA -Capital -0.8744 0.0589 220.27 ** 0.41709
RM3 PA -Área metropolinata (não capital) -2.2118 0.0802 760.86 ** 0.10950
RM3 PA -Área rural -2.8301 0.0598 2240.71 ** 0.05901
RM3 PA -Área urbana não metropolinata -1.5756 0.0520 919.35 ** 0.20688
RM3 PB -Capital 0.3926 0.0637 38.04 ** 1.48080
236
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
RM3 PB -Área rural -3.2134 0.0865 1379.70 ** 0.04022
RM3 PB -Área urbana não metropolinata 0.3221 0.0490 43.21 ** 1.37999
RM3 PE -Capital -0.7843 0.0589 177.35 ** 0.45643
RM3 PE -Área metropolinata (não capital) -0.6977 0.0585 142.42 ** 0.49772
RM3 PE -Área rural -3.2564 0.0741 1928.85 ** 0.03853
RM3 PE -Área urbana não metropolinata -0.0296 0.0530 0.31 0.97080
RM3 PI -Capital 0.7639 0.0621 151.19 ** 2.14669
RM3 PI -Área metropolinata (não capital) 0.1653 0.0852 3.77 1.17975
RM3 PI -Área rural -2.6396 0.0654 1630.33 ** 0.07139
RM3 PI -Área urbana não metropolinata 0.4999 0.0521 92.11 ** 1.64853
RM3 PR -Capital 0.7585 0.0739 105.39 ** 2.13504
RM3 PR -Área metropolinata (não capital) 0.6945 0.1058 43.07 ** 2.00271
RM3 PR -Área rural -2.1868 0.0603 1315.86 ** 0.11227
RM3 PR -Área urbana não metropolinata 1.4679 0.0588 622.76 ** 4.34022
RM3 RJ -Capital -1.0242 0.0555 339.94 ** 0.35909
RM3 RJ -Área metropolinata (não capital) -1.3088 0.0580 508.53 ** 0.27016
RM3 RJ -Área rural -2.4845 0.0739 1128.87 ** 0.08337
RM3 RJ -Área urbana não metropolinata -0.9352 0.0608 236.89 ** 0.39249
RM3 RN -Capital 0.8366 0.0701 142.57 ** 2.30845
RM3 RN -Área metropolinata (não capital) 1.4344 0.1229 136.24 ** 4.19722
RM3 RN -Área rural -0.8154 0.0672 147.42 ** 0.44244
RM3 RN -Área urbana não metropolinata 0.8900 0.0603 217.89 ** 2.43510
RM3 RO -Capital -1.5740 0.0625 634.37 ** 0.20722
RM3 RO -Área metropolinata (não capital) -1.9907 0.1207 271.92 ** 0.13659
RM3 RO -Área rural -4.5471 0.1675 736.83 ** 0.01060
RM3 RO -Área urbana não metropolinata -1.4323 0.0604 562.48 ** 0.23875
RM3 RR -Capital 0.7355 0.0695 112.03 ** 2.08644
RM3 RR -Área rural -4.2050 0.2126 391.34 ** 0.01492
RM3 RR -Área urbana não metropolinata -0.1621 0.0996 2.65 0.85035
RM3 RS -Capital -0.1677 0.0716 5.49 ** 0.84558
RM3 RS -Área metropolinata (não capital) 0.2728 0.0670 16.59 ** 1.31362
RM3 RS -Área rural -1.7301 0.0581 887.94 ** 0.17727
RM3 RS -Área urbana não metropolinata 0.6434 0.0567 128.67 ** 1.90302
RM3 SC -Capital 0.0960 0.1075 0.80 1.10073
237
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
RM3 SC -Área rural -2.0054 0.0628 1020.72 ** 0.13461
RM3 SC -Área urbana não metropolinata 0.6711 0.0504 177.59 ** 1.95634
RM3 SE -Capital 0.3018 0.0570 28.03 ** 1.35228
RM3 SE -Área metropolinata (não capital) 1.6389 1.0459 2.46 5.14969
RM3 SE -Área rural -1.7493 0.0950 338.90 ** 0.17390
RM3 SE -Área urbana não metropolinata 0.5463 0.0573 90.84 ** 1.72685
RM3 SP -Área metropolinata (não capital) 0.7603 0.0712 114.00 ** 2.13882
RM3 SP -Área rural -1.6745 0.0509 1080.92 ** 0.18740
RM3 SP -Área urbana não metropolinata 0.9340 0.0577 262.15 ** 2.54455
RM3 TO -Capital 0.6802 0.0750 82.24 ** 1.97423
RM3 TO -Área metropolinata (não capital) 0.9685 0.7770 1.55 2.63402
RM3 TO -Área rural -3.6716 0.1183 963.63 ** 0.02544
RM3 TO -Área urbana não metropolinata 0.7135 0.0624 130.93 ** 2.04105
RM3 zSP -Capital 0.0000 0.0000 . 1.00000
eleg*anoo Sim 0.1505 0.0243 38.24 ** 1.16239
eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.00000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00000
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE
INFORMAÇÕES PARA POPULAÇÃO TOTAL Regressão Logistica - População com 10 anos ou mais
TEM DESPESA COM SERVIÇOS E TAXAS DO DOMICÍLIO PRINCIPAL
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
Intercept 2.2318 0.0948 554.21 ** .
npes 0.0632 0.0033 367.09 ** 1.07
D_rfpc 0.0006 0.0000 1215.02 ** 1.00
eleg Sim -0.8909 0.0204 1904.04 ** 0.41
eleg ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00
anoo a2009 0.2765 0.0158 305.43 ** 1.32
anoo z2003 0.0000 0.0000 . 1.00
RM3 AC -Capital -0.5252 0.1153 20.77 ** 0.59
RM3 AC -Área metropolinata (não capital) 0.8286 0.3230 6.58 ** 2.29
RM3 AC -Área rural -3.0668 0.1127 741.00 ** 0.05
238
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
RM3 AC -Área urbana não metropolinata -0.9428 0.1188 62.99 ** 0.39
RM3 AL -Capital -0.2763 0.1038 7.08 ** 0.76
RM3 AL -Área rural -0.9496 0.1091 75.71 ** 0.39
RM3 AL -Área urbana não metropolinata 0.6772 0.1069 40.11 ** 1.97
RM3 AM -Capital -0.6978 0.1084 41.41 ** 0.50
RM3 AM -Área metropolinata (não capital) -0.5582 0.1527 13.36 ** 0.57
RM3 AM -Área rural -3.6348 0.1063 1168.85 ** 0.03
RM3 AM -Área urbana não metropolinata -1.0239 0.1109 85.27 ** 0.36
RM3 AP -Capital -1.2410 0.1068 135.11 ** 0.29
RM3 AP -Área rural -3.1576 0.1172 725.92 ** 0.04
RM3 AP -Área urbana não metropolinata -1.4176 0.1282 122.21 ** 0.24
RM3 BA -Capital -0.3458 0.1193 8.41 ** 0.71
RM3 BA -Área metropolinata (não capital) 0.1002 0.2064 0.24 1.11
RM3 BA -Área rural -1.9077 0.0972 385.48 ** 0.15
RM3 BA -Área urbana não metropolinata -0.2405 0.1013 5.64 ** 0.79
RM3 CE -Capital 0.6042 0.1385 19.04 ** 1.83
RM3 CE -Área metropolinata (não capital) 0.8041 0.2025 15.77 ** 2.23
RM3 CE -Área rural -1.0660 0.1007 111.98 ** 0.34
RM3 CE -Área urbana não metropolinata 0.5162 0.1199 18.55 ** 1.68
RM3 DF -Capital 0.2155 0.1549 1.93 1.24
RM3 DF -Área rural -2.0242 0.1154 307.52 ** 0.13
RM3 DF -Área urbana não metropolinata 0.1194 0.1458 0.67 1.13
RM3 ES -Capital -0.2607 0.1514 2.96 0.77
RM3 ES -Área metropolinata (não capital) 0.6000 0.1993 9.06 ** 1.82
RM3 ES -Área rural -0.5244 0.1170 20.10 ** 0.59
RM3 ES -Área urbana não metropolinata 0.1041 0.1027 1.03 1.11
RM3 GO -Capital 2.0281 0.2604 60.66 ** 7.60
RM3 GO -Área rural -2.3375 0.0992 555.57 ** 0.10
RM3 GO -Área urbana não metropolinata 0.8212 0.1173 49.03 ** 2.27
RM3 MA -Capital -0.1761 0.1229 2.05 0.84
RM3 MA -Área metropolinata (não capital) -0.3588 0.1626 4.87 ** 0.70
RM3 MA -Área rural -1.7321 0.0997 301.99 ** 0.18
RM3 MA -Área urbana não metropolinata -0.5155 0.0985 27.39 ** 0.60
RM3 MG -Capital 0.2946 0.1556 3.58 1.34
239
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
RM3 MG -Área metropolinata (não capital) -0.2921 0.1367 4.57 ** 0.75
RM3 MG -Área rural -1.3795 0.0990 194.27 ** 0.25
RM3 MG -Área urbana não metropolinata 0.3196 0.1032 9.58 ** 1.38
RM3 MS -Capital 0.2845 0.1258 5.12 ** 1.33
RM3 MS -Área rural -2.3971 0.1012 561.29 ** 0.09
RM3 MS -Área urbana não metropolinata 0.6984 0.1182 34.92 ** 2.01
RM3 MT -Capital 0.4019 0.1516 7.03 ** 1.49
RM3 MT -Área rural -2.6121 0.0994 690.10 ** 0.07
RM3 MT -Área urbana não metropolinata 0.8350 0.1151 52.59 ** 2.30
RM3 PA -Capital -0.5063 0.1221 17.20 ** 0.60
RM3 PA -Área metropolinata (não capital) -0.5460 0.1349 16.38 ** 0.58
RM3 PA -Área rural -2.7605 0.0974 802.89 ** 0.06
RM3 PA -Área urbana não metropolinata -1.1404 0.1020 124.91 ** 0.32
RM3 PB -Capital -0.1175 0.1226 0.92 0.89
RM3 PB -Área rural -0.8011 0.1094 53.66 ** 0.45
RM3 PB -Área urbana não metropolinata 0.2367 0.1049 5.10 ** 1.27
RM3 PE -Capital -0.8397 0.1156 52.76 ** 0.43
RM3 PE -Área metropolinata (não capital) -0.8082 0.1131 51.04 ** 0.45
RM3 PE -Área rural -0.8683 0.1045 69.11 ** 0.42
RM3 PE -Área urbana não metropolinata -0.1127 0.1105 1.04 0.89
RM3 PI -Capital -0.2541 0.1131 5.05 ** 0.78
RM3 PI -Área metropolinata (não capital) 1.0232 0.2173 22.17 ** 2.78
RM3 PI -Área rural -2.1892 0.1000 478.94 ** 0.11
RM3 PI -Área urbana não metropolinata 0.1633 0.1075 2.30 1.18
RM3 PR -Capital 0.8909 0.1922 21.49 ** 2.44
RM3 PR -Área metropolinata (não capital) 0.6459 0.2354 7.53 ** 1.91
RM3 PR -Área rural -1.5469 0.1046 218.67 ** 0.21
RM3 PR -Área urbana não metropolinata 1.2988 0.1333 94.98 ** 3.66
RM3 RJ -Capital 0.2090 0.1436 2.12 1.23
RM3 RJ -Área metropolinata (não capital) -0.3866 0.1226 9.94 ** 0.68
RM3 RJ -Área rural -1.2065 0.1160 108.22 ** 0.30
RM3 RJ -Área urbana não metropolinata 0.1587 0.1470 1.16 1.17
RM3 RN -Capital 0.1153 0.1308 0.78 1.12
RM3 RN -Área metropolinata (não capital) 1.4159 0.2457 33.22 ** 4.12
240
Parâmetro Categoria Estimativa Erro
Padrão Qui-Quadrado sig Razão
condicional
RM3 RN -Área rural -0.3481 0.1289 7.29 ** 0.71
RM3 RN -Área urbana não metropolinata 0.7766 0.1276 37.02 ** 2.17
RM3 RO -Capital -0.2614 0.1307 4.00 ** 0.77
RM3 RO -Área metropolinata (não capital) -1.6786 0.1468 130.84 ** 0.19
RM3 RO -Área rural -1.9782 0.1107 319.20 ** 0.14
RM3 RO -Área urbana não metropolinata -0.4727 0.1221 14.98 ** 0.62
RM3 RR -Capital -0.1507 0.1234 1.49 0.86
RM3 RR -Área rural -3.8381 0.1318 848.12 ** 0.02
RM3 RR -Área urbana não metropolinata -0.4920 0.1690 8.47 ** 0.61
RM3 RS -Capital -0.8674 0.1338 42.02 ** 0.42
RM3 RS -Área metropolinata (não capital) 0.1930 0.1485 1.69 1.21
RM3 RS -Área rural -0.5914 0.1159 26.05 ** 0.55
RM3 RS -Área urbana não metropolinata -0.0463 0.1143 0.16 0.95
RM3 SC -Capital 0.4398 0.2973 2.19 1.55
RM3 SC -Área rural 0.3755 0.1486 6.38 ** 1.46
RM3 SC -Área urbana não metropolinata 1.1502 0.1285 80.10 ** 3.16
RM3 SE -Capital 0.1719 0.1200 2.05 1.19
RM3 SE -Área metropolinata (não capital) 15.7704 2616.186 0.00 7062943.03
RM3 SE -Área rural -1.3411 0.1317 103.65 ** 0.26
RM3 SE -Área urbana não metropolinata 0.1225 0.1148 1.14 1.13
RM3 SP -Área metropolinata (não capital) 0.4040 0.1541 6.87 ** 1.50
RM3 SP -Área rural -1.9999 0.0985 412.27 ** 0.14
RM3 SP -Área urbana não metropolinata 0.7053 0.1325 28.32 ** 2.02
RM3 TO -Capital 0.3017 0.1391 4.70 ** 1.35
RM3 TO -Área metropolinata (não capital) -0.6831 0.7913 0.75 0.51
RM3 TO -Área rural -2.5079 0.1086 533.10 ** 0.08
RM3 TO -Área urbana não metropolinata 0.4000 0.1274 9.85 ** 1.49
RM3 zSP -Capital 0.0000 0.0000 . 1.00
eleg*anoo Sim 0.4590 0.0297 238.40 ** 1.58
eleg*anoo Sim 0.0000 0.0000 . 1.00
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00
eleg*anoo ZNão 0.0000 0.0000 . 1.00
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE 2. PNAD: Exercícios Multivariados Modelos: Brasil
241
Regressão Logistica
Esgoto - Rede coletora de esgoto ou pluvial - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept 1.3247 0.0017 621516 ** . SEXO Homens -0.0329 0.0004 8206.70 ** 0.96764 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000 cor Amarela 0.1906 0.0030 4117.98 ** 1.20993 cor Ignorado 1.2707 0.0292 1899.51 ** 3.56340 cor Indígena 0.0049 0.0038 1.69 1.00491 cor Parda -0.3002 0.0004 522821 ** 0.74068 cor Preta -0.0999 0.0007 19075.0 ** 0.90490 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0019 0.0001 529.58 ** 1.00193 IDADE2 0.0001 0.0000 10458.6 ** 1.00011 CHAVED2 EDUCA48 0.3122 0.0006 291781 ** 1.36639 CHAVED2 EDUCA812 0.6616 0.0006 1332604 ** 1.93782 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.6798 0.0028 58247.0 ** 1.97358 CHAVED2 ZEDUCA12 1.0887 0.0008 1797408 ** 2.97047 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb Abaixo -0.3445 0.0007 216975 ** 0.70857 ELEGb zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 RDPCSb 0.0002 0.0000 596185 ** 1.00025 migramu Ignorado -0.3545 0.0530 44.68 ** 0.70153 migramu Não migrante 0.1637 0.0004 181146 ** 1.17783 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 NEW Metropolitana -0.1477 0.0004 109786 ** 0.86270 NEW Rural -3.7931 0.0012 9950938 ** 0.02252 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00000 chavuf AC -2.7854 0.0032 756938 ** 0.06171 chavuf AL -4.1084 0.0022 3442130 ** 0.01643 chavuf AM -4.9854 0.0027 3436724 ** 0.00684 chavuf AP -5.5889 0.0076 534626 ** 0.00374 chavuf BA -1.4392 0.0008 3507521 ** 0.23711 chavuf CE -2.5203 0.0009 7449802 ** 0.08044 chavuf DF -0.4087 0.0016 64764.0 ** 0.66453 chavuf ES -1.2478 0.0012 1025093 ** 0.28715 chavuf GO -2.5846 0.0010 7025286 ** 0.07543 chavuf MA -3.2874 0.0013 5971687 ** 0.03735 chavuf MG -0.0860 0.0008 12843.1 ** 0.91759 chavuf MS -4.1231 0.0020 4104578 ** 0.01619 chavuf MT -3.7035 0.0017 4607407 ** 0.02464 chavuf PA -4.9459 0.0020 5967173 ** 0.00711 chavuf PB -2.2141 0.0013 3133117 ** 0.10925 chavuf PE -1.9297 0.0009 5066632 ** 0.14520 chavuf PI -4.7329 0.0029 2637632 ** 0.00880 chavuf PR -2.0574 0.0007 7633662 ** 0.12779 chavuf RJ -1.6446 0.0007 6188338 ** 0.19309 chavuf RN -3.2886 0.0016 4285112 ** 0.03730 chavuf RO -5.5023 0.0050 1189143 ** 0.00408 chavuf RR -3.8874 0.0051 588352 ** 0.02050 chavuf RS -4.0063 0.0009 1.798E7 ** 0.01820 chavuf SC -4.0547 0.0012 1.12E7 ** 0.01734 chavuf SE -1.8937 0.0015 1551290 ** 0.15051 chavuf TO -4.1783 0.0032 1691323 ** 0.01532 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00000 ANO 2006 -0.0423 0.0004 11788.6 ** 0.95862 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO Abaixo 0.0005 0.0011 0.26 1.00055 ELEGb*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000
242
Regressão Logistica
Água - rede geral - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept 3.4223 0.0026 1698819 ** . SEXO Homens -0.0542 0.0006 9593.66 ** 0.94721 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000 cor Amarela 0.0841 0.0050 279.52 ** 1.08774 cor Ignorado -0.2982 0.0322 85.65 ** 0.74213 cor Indígena 0.3863 0.0070 3016.37 ** 1.47151 cor Parda 0.0439 0.0006 4695.47 ** 1.04484 cor Preta 0.1648 0.0012 18454.5 ** 1.17915 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0045 0.0001 1252.94 ** 1.00448 IDADE2 0.0000 0.0000 124.51 ** 1.00002 CHAVED2 EDUCA48 0.0940 0.0008 14091.7 ** 1.09854 CHAVED2 EDUCA812 0.4179 0.0008 249782 ** 1.51878 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.5102 0.0049 11062.8 ** 1.66557 CHAVED2 ZEDUCA12 0.7309 0.0013 294432 ** 2.07701 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb Abaixo 0.0339 0.0011 954.28 ** 1.03450 ELEGb zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 RDPCSb 0.0000 0.0000 7279.26 ** 1.00004 migramu Ignorado -1.6137 0.0552 855.25 ** 0.19915 migramu Não migrante 0.2505 0.0006 178721 ** 1.28466 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 NEW Metropolitana -0.0089 0.0008 112.38 ** 0.99112 NEW Rural -3.8371 0.0008 2.574E7 ** 0.02156 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00000 chavuf AC -3.3637 0.0037 832521 ** 0.03461 chavuf AL -1.8886 0.0022 730953 ** 0.15129 chavuf AM -1.7991 0.0021 714370 ** 0.16546 chavuf AP -2.7159 0.0034 652349 ** 0.06615 chavuf BA 0.1673 0.0016 11230.5 ** 1.18216 chavuf CE -0.7246 0.0018 153915 ** 0.48449 chavuf DF -1.5840 0.0024 440659 ** 0.20515 chavuf ES -1.1308 0.0020 321064 ** 0.32278 chavuf GO -1.9322 0.0015 1634558 ** 0.14483 chavuf MA -1.7220 0.0019 796364 ** 0.17872 chavuf MG -0.7778 0.0012 391251 ** 0.45943 chavuf MS -1.2621 0.0024 280457 ** 0.28307 chavuf MT -2.1712 0.0019 1279280 ** 0.11404 chavuf PA -3.1259 0.0014 5182611 ** 0.04390 chavuf PB -0.1393 0.0029 2378.62 ** 0.86993 chavuf PE -0.8143 0.0018 204143 ** 0.44295 chavuf PI -0.0268 0.0031 72.75 ** 0.97354 chavuf PR -0.8940 0.0014 400365 ** 0.40903 chavuf RJ -1.8716 0.0012 2382255 ** 0.15387 chavuf RN 1.3567 0.0033 166312 ** 3.88349 chavuf RO -3.7453 0.0021 3332911 ** 0.02363 chavuf RR 0.2077 0.0079 689.41 ** 1.23089 chavuf RS -0.9244 0.0014 461977 ** 0.39677 chavuf SC -1.6986 0.0015 1260448 ** 0.18294 chavuf SE 0.7831 0.0041 35873.3 ** 2.18832 chavuf TO -0.3508 0.0038 8303.69 ** 0.70412 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00000 ANO 2006 -0.0250 0.0006 1723.04 ** 0.97533 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO Abaixo 0.0847 0.0015 3050.19 ** 1.08843 ELEGb*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000
243
Regressão Logistica Lixo coletado - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept 3.8598 0.0685 3170.40 ** . SEXO Homens -0.0859 0.0130 43.34 ** 0.92 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela -0.3421 0.1318 6.73 ** 0.71 cor Ignorado -1.3408 0.6660 4.05 ** 0.26 cor Indígena -0.1371 0.1245 1.21 0.87 cor Parda -0.1304 0.0154 72.09 ** 0.88 cor Preta -0.0889 0.0278 10.24 ** 0.91 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE 0.0268 0.0029 85.31 ** 1.03 IDADE2 -0.0002 0.0000 34.64 ** 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.4893 0.0166 872.52 ** 1.63 CHAVED2 EDUCA812 1.1695 0.0187 3907.19 ** 3.22 CHAVED2 LIXOEDUCA 1.0473 0.1305 64.40 ** 2.85 CHAVED2 ZEDUCA12 1.8505 0.0455 1653.02 ** 6.36 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.6130 0.0197 963.65 ** 0.54 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0004 0.0000 232.13 ** 1.00 migramu Ignorado 12.8350 2708.594 0.00 375128.36 migramu Não migrante -0.1660 0.0139 141.84 ** 0.85 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 NEW Metropolitana 0.1543 0.0205 56.43 ** 1.17 NEW Rural -4.5557 0.0162 78996.2 ** 0.01 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf AC -2.4259 0.0654 1373.85 ** 0.09 chavuf AL -1.2139 0.0588 426.38 ** 0.30 chavuf AM -2.5153 0.0531 2244.51 ** 0.08 chavuf AP -1.7201 0.0729 556.31 ** 0.18 chavuf BA -1.7675 0.0431 1684.11 ** 0.17 chavuf CE -2.5882 0.0444 3404.03 ** 0.08 chavuf DF -1.4661 0.0739 393.18 ** 0.23 chavuf ES -1.5044 0.0594 640.85 ** 0.22 chavuf GO -1.4304 0.0505 801.43 ** 0.24 chavuf MA -3.1843 0.0517 3796.95 ** 0.04 chavuf MG -1.7306 0.0434 1588.54 ** 0.18 chavuf MS -1.3778 0.0609 511.38 ** 0.25 chavuf MT -2.3528 0.0535 1931.58 ** 0.10 chavuf PA -2.2356 0.0456 2402.00 ** 0.11 chavuf PB -1.9960 0.0552 1307.03 ** 0.14 chavuf PE -2.0393 0.0455 2009.72 ** 0.13 chavuf PI -3.4777 0.0540 4140.66 ** 0.03 chavuf PR -1.7174 0.0482 1268.07 ** 0.18 chavuf RJ -0.4875 0.0570 73.08 ** 0.61 chavuf RN -0.4727 0.0580 66.51 ** 0.62 chavuf RO -2.1300 0.0571 1392.26 ** 0.12 chavuf RR -2.0966 0.0908 533.40 ** 0.12 chavuf RS -1.0957 0.0463 559.67 ** 0.33 chavuf SC -0.9455 0.0542 304.47 ** 0.39 chavuf SE -1.6328 0.0643 645.46 ** 0.20 chavuf TO -2.4509 0.0590 1727.13 ** 0.09 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 0.2210 0.0170 168.82 ** 1.25 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.1049 0.0265 15.71 ** 1.11 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
244
Regressão Logistica Eletricidade - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept 6.0555 0.1653 1341.24 ** . SEXO Homens -0.1044 0.0201 27.00 ** 0.90 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 0.7890 0.3626 4.73 ** 2.20 cor Ignorado -1.8988 1.0819 3.08 0.15 cor Indígena -1.2124 0.1437 71.16 ** 0.30 cor Parda -0.2275 0.0247 84.60 ** 0.80 cor Preta -0.1741 0.0446 15.25 ** 0.84 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE 0.0300 0.0044 45.96 ** 1.03 IDADE2 -0.0003 0.0001 25.51 ** 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.5218 0.0242 466.85 ** 1.69 CHAVED2 EDUCA812 1.2665 0.0347 1331.84 ** 3.55 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.7874 0.2421 10.58 ** 2.20 CHAVED2 ZEDUCA12 1.8730 0.1643 130.01 ** 6.51 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.4420 0.0338 171.26 ** 0.64 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0015 0.0001 201.01 ** 1.00 migramu Ignorado 11.4313 4160.223 0.00 92163.04 migramu Não migrante -0.1486 0.0227 42.96 ** 0.86 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 NEW Metropolitana 0.5451 0.0684 63.56 ** 1.72 NEW Rural -3.3528 0.0334 10060.3 ** 0.03 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf AC -3.1460 0.1455 467.37 ** 0.04 chavuf AL -0.9831 0.1525 41.58 ** 0.37 chavuf AM -3.1802 0.1444 484.72 ** 0.04 chavuf AP -2.8954 0.1535 355.73 ** 0.06 chavuf BA -2.2554 0.1389 263.65 ** 0.10 chavuf CE -1.7423 0.1425 149.40 ** 0.18 chavuf DF -1.9016 0.2554 55.44 ** 0.15 chavuf ES 0.0839 0.2108 0.16 1.09 chavuf GO -1.2377 0.1548 63.90 ** 0.29 chavuf MA -2.8382 0.1426 396.22 ** 0.06 chavuf MG -1.4411 0.1425 102.32 ** 0.24 chavuf MS -0.9395 0.1809 26.96 ** 0.39 chavuf MT -2.5989 0.1451 320.93 ** 0.07 chavuf PA -2.9860 0.1403 453.11 ** 0.05 chavuf PB -0.5746 0.1596 12.97 ** 0.56 chavuf PE -0.8103 0.1474 30.22 ** 0.44 chavuf PI -2.4887 0.1435 300.78 ** 0.08 chavuf PR -1.3099 0.1530 73.30 ** 0.27 chavuf RJ 0.5810 0.2631 4.88 ** 1.79 chavuf RN -0.9671 0.1579 37.50 ** 0.38 chavuf RO -2.4028 0.1463 269.84 ** 0.09 chavuf RR -2.3883 0.1870 163.08 ** 0.09 chavuf RS -1.1154 0.1519 53.95 ** 0.33 chavuf SC -0.0401 0.2088 0.04 0.96 chavuf SE -1.5222 0.1572 93.81 ** 0.22 chavuf TO -3.3941 0.1441 555.14 ** 0.03 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 0.2640 0.0324 66.25 ** 1.30 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.1204 0.0412 8.55 ** 1.13 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
245
Regressão Logistica Tem banheiro ou sanitário no domicílio ou na propriedade - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept 4.2543 0.0050 719162 ** . SEXO Homens -0.0359 0.0007 2372.96 ** 0.96 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela -0.6828 0.0085 6391.11 ** 0.51 cor Ignorado 16.2142 202.8177 0.01 11008618.91 cor Indígena -0.4571 0.0070 4265.62 ** 0.63 cor Parda -0.3020 0.0009 112668 ** 0.74 cor Preta -0.4671 0.0015 93668.1 ** 0.63 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE 0.0493 0.0002 90933.8 ** 1.05 IDADE2 -0.0005 0.0000 56838.7 ** 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.6031 0.0009 457902 ** 1.83 CHAVED2 EDUCA812 1.3269 0.0012 1252732 ** 3.77 CHAVED2 LIXOEDUCA 1.4552 0.0101 20859.7 ** 4.29 CHAVED2 ZEDUCA12 2.1928 0.0063 119582 ** 8.96 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEGb Abaixo -0.3398 0.0012 77159.1 ** 0.71 ELEGb zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCSb 0.0033 0.0000 485888 ** 1.00 migramu Ignorado 14.5295 441.1097 0.00 2042112.00 migramu Não migrante -0.2961 0.0008 130516 ** 0.74 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 NEW Metropolitana 0.2540 0.0016 24019.0 ** 1.29 NEW Rural -2.0940 0.0008 6120404 ** 0.12 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf AC -3.2599 0.0053 373153 ** 0.04 chavuf AL -2.3402 0.0042 314005 ** 0.10 chavuf AM -2.0549 0.0045 206435 ** 0.13 chavuf AP -1.9088 0.0093 41759.1 ** 0.15 chavuf BA -2.7225 0.0038 505693 ** 0.07 chavuf CE -2.9666 0.0039 579930 ** 0.05 chavuf DF -0.8157 0.0132 3831.82 ** 0.44 chavuf ES -0.6070 0.0063 9390.63 ** 0.54 chavuf GO -1.5147 0.0048 98166.7 ** 0.22 chavuf MA -4.1823 0.0039 1162169 ** 0.02 chavuf MG -1.6930 0.0040 182218 ** 0.18 chavuf MS -0.2472 0.0091 741.25 ** 0.78 chavuf MT -2.1692 0.0047 213357 ** 0.11 chavuf PA -2.5807 0.0040 417433 ** 0.08 chavuf PB -2.0771 0.0042 239359 ** 0.13 chavuf PE -2.7665 0.0039 502644 ** 0.06 chavuf PI -4.1167 0.0040 1055744 ** 0.02 chavuf PR -1.3102 0.0046 82209.2 ** 0.27 chavuf RJ -0.4979 0.0058 7399.31 ** 0.61 chavuf RN -1.5284 0.0046 110086 ** 0.22 chavuf RO -1.5854 0.0055 82910.4 ** 0.20 chavuf RR -2.0189 0.0086 55684.9 ** 0.13 chavuf RS -1.4703 0.0044 110580 ** 0.23 chavuf SC -0.7841 0.0061 16523.5 ** 0.46 chavuf SE -1.7934 0.0050 128791 ** 0.17 chavuf TO -3.5579 0.0045 616700 ** 0.03 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 0.0448 0.0011 1804.75 ** 1.05 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEGb*ANO Abaixo 0.0372 0.0015 644.00 ** 1.04 ELEGb*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
246
Regressão Logistica Tem celular - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept -1.1560 0.0014 667720 ** . SEXO Homens -0.0273 0.0003 7838.27 ** 0.97303 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000 cor Amarela 0.0422 0.0026 273.48 ** 1.04313 cor Ignorado 0.0423 0.0223 3.59 1.04324 cor Indígena -0.1101 0.0031 1232.79 ** 0.89570 cor Parda -0.1857 0.0004 272778 ** 0.83051 cor Preta -0.2051 0.0006 107311 ** 0.81455 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE 0.0265 0.0001 142458 ** 1.02681 IDADE2 -0.0004 0.0000 176778 ** 0.99962 CHAVED2 EDUCA48 0.4659 0.0004 1080887 ** 1.59339 CHAVED2 EDUCA812 1.0469 0.0005 5046290 ** 2.84882 CHAVED2 LIXOEDUCA 1.0054 0.0025 166271 ** 2.73313 CHAVED2 ZEDUCA12 1.6231 0.0008 4043826 ** 5.06881 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb Abaixo -0.7791 0.0006 1552303 ** 0.45880 ELEGb zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 RDPCSb 0.0007 0.0000 1816782 ** 1.00066 migramu Ignorado 0.0119 0.0538 0.05 1.01197 migramu Não migrante -0.1048 0.0003 102304 ** 0.90048 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 NEW Metropolitana 0.4553 0.0004 1317600 ** 1.57659 NEW Rural -0.9216 0.0005 3651718 ** 0.39790 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00000 chavuf AC 0.3884 0.0027 20021.1 ** 1.47469 chavuf AL -0.0072 0.0013 30.74 ** 0.99282 chavuf AM -0.1898 0.0012 24742.1 ** 0.82710 chavuf AP 0.3468 0.0027 15936.2 ** 1.41460 chavuf BA -0.4394 0.0007 412881 ** 0.64444 chavuf CE -0.1883 0.0008 52170.7 ** 0.82838 chavuf DF 0.9044 0.0018 248702 ** 2.47037 chavuf ES 0.3419 0.0012 87886.6 ** 1.40755 chavuf GO 0.6468 0.0010 463161 ** 1.90933 chavuf MA -0.4720 0.0010 225901 ** 0.62373 chavuf MG 0.1774 0.0006 95561.7 ** 1.19416 chavuf MS 1.0159 0.0015 443029 ** 2.76180 chavuf MT 0.2920 0.0013 53777.3 ** 1.33915 chavuf PA -0.0755 0.0009 7522.85 ** 0.92732 chavuf PB 0.1873 0.0012 26362.6 ** 1.20603 chavuf PE 0.1470 0.0008 33212.2 ** 1.15832 chavuf PI -0.4367 0.0013 105691 ** 0.64619 chavuf PR 0.1670 0.0007 53981.1 ** 1.18171 chavuf RJ 0.1326 0.0006 43602.0 ** 1.14183 chavuf RN 0.3855 0.0012 97807.7 ** 1.47036 chavuf RO 0.2118 0.0017 16377.9 ** 1.23592 chavuf RR -0.1524 0.0033 2105.24 ** 0.85862 chavuf RS 1.1734 0.0008 2025681 ** 3.23282 chavuf SC 0.4532 0.0009 237594 ** 1.57339 chavuf SE 0.2958 0.0015 39617.2 ** 1.34426 chavuf TO -0.0517 0.0018 784.73 ** 0.94963 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00000 ANO 2006 0.7760 0.0003 5256498 ** 2.17287 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO Abaixo 0.1208 0.0008 20486.6 ** 1.12835 ELEGb*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000
247
Regressão Logistica Tem telefone fixo - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept -0.4618 0.0014 111212 ** . SEXO Homens -0.0503 0.0003 27592.9 ** 0.95096 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000 cor Amarela 0.1790 0.0025 5071.11 ** 1.19604 cor Ignorado 0.2020 0.0234 74.64 ** 1.22386 cor Indígena -0.2883 0.0031 8911.31 ** 0.74952 cor Parda -0.2181 0.0003 391448 ** 0.80404 cor Preta -0.2854 0.0006 215811 ** 0.75169 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0140 0.0001 40700.2 ** 0.98605 IDADE2 0.0005 0.0000 298027 ** 1.00050 CHAVED2 EDUCA48 0.4081 0.0005 730206 ** 1.50401 CHAVED2 EDUCA812 1.1029 0.0005 5200443 ** 3.01280 CHAVED2 LIXOEDUCA 1.2007 0.0025 237851 ** 3.32254 CHAVED2 ZEDUCA12 1.8186 0.0007 5996139 ** 6.16347 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb Abaixo -0.7516 0.0006 1375032 ** 0.47162 ELEGb zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 RDPCSb 0.0004 0.0000 993972 ** 1.00037 migramu Ignorado 0.4690 0.0540 75.44 ** 1.59846 migramu Não migrante 0.0713 0.0003 49515.5 ** 1.07386 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 NEW Metropolitana 0.5549 0.0004 2122444 ** 1.74168 NEW Rural -1.2655 0.0006 4973059 ** 0.28210 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00000 chavuf AC -0.4151 0.0028 22188.9 ** 0.66026 chavuf AL -0.8203 0.0014 335163 ** 0.44031 chavuf AM -0.5960 0.0012 237026 ** 0.55100 chavuf AP -0.7826 0.0027 85628.5 ** 0.45721 chavuf BA -0.5989 0.0007 761251 ** 0.54942 chavuf CE -1.1626 0.0009 1805720 ** 0.31267 chavuf DF -0.3201 0.0014 53586.4 ** 0.72606 chavuf ES -0.0846 0.0011 5795.91 ** 0.91884 chavuf GO -0.3439 0.0009 152336 ** 0.70902 chavuf MA -0.6565 0.0010 419105 ** 0.51865 chavuf MG -0.2773 0.0006 249298 ** 0.75779 chavuf MS -0.4111 0.0013 93445.6 ** 0.66295 chavuf MT -0.6201 0.0013 243654 ** 0.53788 chavuf PA -1.0810 0.0009 1368777 ** 0.33925 chavuf PB -0.7813 0.0012 406202 ** 0.45782 chavuf PE -0.9557 0.0008 1339586 ** 0.38452 chavuf PI -0.6673 0.0014 232492 ** 0.51310 chavuf PR -0.1746 0.0007 63578.6 ** 0.83979 chavuf RJ -0.2329 0.0006 144054 ** 0.79223 chavuf RN -0.6803 0.0013 281097 ** 0.50646 chavuf RO -0.5924 0.0017 118418 ** 0.55298 chavuf RR -0.5604 0.0034 27472.4 ** 0.57099 chavuf RS -0.6008 0.0007 789287 ** 0.54835 chavuf SC -0.0062 0.0009 51.05 ** 0.99378 chavuf SE -0.8484 0.0015 299833 ** 0.42812 chavuf TO -0.7881 0.0019 165333 ** 0.45472 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00000 ANO 2006 -0.2371 0.0003 540176 ** 0.78893 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO Abaixo 0.1030 0.0009 11930.2 ** 1.10849 ELEGb*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000
248
Regressão Logistica COMPUTADOR COM INTERNET - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão Qui-Quadrado sig Razão condicional Intercept 0.2707 0.0034 6327.54 ** . SEXO Homens 0.0128 0.0007 344.30 ** 1.01287 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00000 cor Amarela 0.5456 0.0040 18198.4 ** 1.72565 cor Ignorado -3.4185 0.0458 5577.55 ** 0.03276 cor Indígena 0.0287 0.0077 13.87 ** 1.02908 cor Parda -0.2186 0.0009 64420.7 ** 0.80366 cor Preta -0.2275 0.0017 18946.9 ** 0.79651 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00000 IDADE -0.0293 0.0002 31869.8 ** 0.97117 IDADE2 0.0005 0.0000 43832.6 ** 1.00046 CHAVED2 EDUCA48 0.1412 0.0019 5815.13 ** 1.15169 CHAVED2 EDUCA812 0.5764 0.0017 110075 ** 1.77963 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.6306 0.0046 19207.7 ** 1.87875 CHAVED2 ZEDUCA12 1.0340 0.0019 311678 ** 2.81233 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb Abaixo -0.0117 0.0028 17.35 ** 0.98838 ELEGb zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 RDPCSb 0.0008 0.0000 1330358 ** 1.00078 migramu Ignorado -1.1799 0.0606 378.46 ** 0.30732 migramu Não migrante 0.0705 0.0007 9265.92 ** 1.07305 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00000 NEW Metropolitana 0.2240 0.0008 76036.1 ** 1.25102 NEW Rural -1.2886 0.0024 295465 ** 0.27567 NEW ZUrbana 0.0000 0.0000 . 1.00000 chavuf AC -0.6098 0.0086 5074.17 ** 0.54345 chavuf AL -0.1849 0.0047 1516.73 ** 0.83119 chavuf AM -0.5989 0.0036 28105.8 ** 0.54940 chavuf AP -1.1413 0.0073 24639.2 ** 0.31940 chavuf BA -0.3555 0.0019 35137.5 ** 0.70083 chavuf CE -0.6049 0.0025 56561.0 ** 0.54611 chavuf DF -0.4504 0.0024 34357.2 ** 0.63739 chavuf ES -0.1384 0.0025 3064.63 ** 0.87072 chavuf GO -0.5027 0.0022 50441.0 ** 0.60492 chavuf MA -0.4757 0.0038 16075.6 ** 0.62148 chavuf MG -0.3930 0.0012 107955 ** 0.67500 chavuf MS -0.2948 0.0034 7587.58 ** 0.74467 chavuf MT -0.5646 0.0033 29646.6 ** 0.56856 chavuf PA -1.1512 0.0027 180379 ** 0.31625 chavuf PB -0.3604 0.0036 9785.33 ** 0.69739 chavuf PE -0.3570 0.0024 22093.3 ** 0.69980 chavuf PI -0.4035 0.0048 6969.30 ** 0.66799 chavuf PR -0.2919 0.0014 44637.7 ** 0.74681 chavuf RJ -0.1030 0.0012 6936.85 ** 0.90213 chavuf RN -0.1805 0.0038 2282.34 ** 0.83486 chavuf RO -0.4359 0.0050 7570.32 ** 0.64668 chavuf RR -0.5177 0.0104 2487.03 ** 0.59591 chavuf RS -0.3930 0.0014 78686.0 ** 0.67500 chavuf SC -0.0662 0.0017 1492.10 ** 0.93598 chavuf SE -0.2943 0.0042 4823.71 ** 0.74506 chavuf TO -0.9139 0.0057 25758.4 ** 0.40098 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00000 ANO 2006 0.1912 0.0007 72922.2 ** 1.21071 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO Abaixo 0.3241 0.0039 7057.29 ** 1.38276 ELEGb*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000 ELEGb*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00000
249
Modelos: Brasil Metropolitano
Regressão Logistica Esgoto - Rede coletora de esgoto ou pluvial - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão
Qui-Quadrado sig
Razão condicional
Intercept 0.8905 0.0537 275.18 ** . SEXO Homens -0.0594 0.0113 27.70 ** 0.94 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 0.1498 0.0866 2.99 1.16 cor Ignorado 1.9562 1.0770 3.30 7.07 cor Indígena -0.3252 0.0977 11.08 ** 0.72 cor Parda -0.2561 0.0130 388.45 ** 0.77 cor Preta -0.1808 0.0211 73.62 ** 0.83 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE -0.0097 0.0026 13.62 ** 0.99 IDADE2 0.0003 0.0000 73.14 ** 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.3339 0.0193 300.94 ** 1.40 CHAVED2 EDUCA812 0.7392 0.0185 1604.83 ** 2.09 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.7511 0.1068 49.42 ** 2.12 CHAVED2 ZEDUCA12 1.1704 0.0248 2233.56 ** 3.22 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.1780 0.0191 86.88 ** 0.84 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0002 0.0000 384.07 ** 1.00 migramu Ignorado 13.2481 2170.389 0.00 567000.11 migramu Não migrante 0.1929 0.0121 254.13 ** 1.21 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf BA -0.1261 0.0242 27.21 ** 0.88 chavuf CE -1.5210 0.0221 4739.42 ** 0.22 chavuf DF -0.0023 0.0271 0.01 1.00 chavuf MG 0.3135 0.0276 129.14 ** 1.37 chavuf PA -3.8652 0.0334 13393.2 ** 0.02 chavuf PE -1.9084 0.0217 7706.06 ** 0.15 chavuf PR -1.2002 0.0260 2136.60 ** 0.30 chavuf RJ -1.2126 0.0213 3252.00 ** 0.30 chavuf RS -4.2580 0.0290 21623.2 ** 0.01 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 -0.0223 0.0128 3.04 0.98 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.0420 0.0270 2.42 1.04 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
250
Regressão Logistica Água - rede geral - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão
Qui-Quadrado sig
Razão condicional
Intercept 3.4783 0.0987 1242.15 ** . SEXO Homens -0.0705 0.0191 13.64 ** 0.93 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 0.2836 0.1748 2.63 1.33 cor Ignorado 15.6056 2759.875 0.00 5989751.51 cor Indígena 0.4917 0.1978 6.18 ** 1.64 cor Parda 0.0787 0.0226 12.06 ** 1.08 cor Preta 0.2967 0.0413 51.65 ** 1.35 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE 0.0004 0.0045 0.01 1.00 IDADE2 0.0001 0.0001 4.14 ** 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.1201 0.0308 15.16 ** 1.13 CHAVED2 EDUCA812 0.5235 0.0304 297.51 ** 1.69 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.2599 0.1873 1.93 1.30 CHAVED2 ZEDUCA12 0.7941 0.0423 352.31 ** 2.21 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.0622 0.0335 3.44 0.94 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0000 0.0000 6.44 ** 1.00 migramu Ignorado 14.0592 9727.006 0.00 1275974.54 migramu Não migrante 0.4326 0.0206 440.36 ** 1.54 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf BA 1.0627 0.1112 91.33 ** 2.89 chavuf CE -1.2558 0.0589 454.02 ** 0.28 chavuf DF -1.6830 0.0571 868.49 ** 0.19 chavuf MG 0.0851 0.0812 1.10 1.09 chavuf PA -3.2740 0.0524 3905.41 ** 0.04 chavuf PE -1.5378 0.0559 756.26 ** 0.21 chavuf PR -1.1351 0.0659 296.58 ** 0.32 chavuf RJ -1.7318 0.0544 1013.67 ** 0.18 chavuf RS -2.0467 0.0523 1533.17 ** 0.13 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 -0.1922 0.0215 79.58 ** 0.83 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.1800 0.0469 14.72 ** 1.20 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
251
Regressão Logistica Lixo coletado - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão
Qui-Quadrado sig
Razão condicional
Intercept 3.6417 0.1476 608.76 ** . SEXO Homens -0.1202 0.0280 18.42 ** 0.89 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 0.1001 0.3089 0.10 1.11 cor Ignorado 15.7514 4130.565 0.00 6930144.68 cor Indígena -1.1886 0.1442 67.90 ** 0.30 cor Parda -0.1255 0.0338 13.78 ** 0.88 cor Preta -0.1385 0.0514 7.25 ** 0.87 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE 0.0071 0.0063 1.27 1.01 IDADE2 0.0001 0.0001 2.08 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.6472 0.0346 348.93 ** 1.91 CHAVED2 EDUCA812 1.4475 0.0384 1418.59 ** 4.25 CHAVED2 LIXOEDUCA 1.5622 0.4519 11.95 ** 4.77 CHAVED2 ZEDUCA12 2.3533 0.1086 469.31 ** 10.52 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.4754 0.0425 124.91 ** 0.62 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0010 0.0001 129.05 ** 1.00 migramu Ignorado 12.3182 16037.12 0.00 223722.81 migramu Não migrante 0.0226 0.0298 0.58 1.02 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf BA -1.6019 0.0909 310.28 ** 0.20 chavuf CE -2.1545 0.0872 609.82 ** 0.12 chavuf DF -1.2136 0.1024 140.44 ** 0.30 chavuf MG -1.4604 0.0953 234.63 ** 0.23 chavuf PA -1.5047 0.0941 255.55 ** 0.22 chavuf PE -1.8970 0.0879 465.89 ** 0.15 chavuf PR -1.5414 0.1038 220.56 ** 0.21 chavuf RJ -1.0725 0.0968 122.76 ** 0.34 chavuf RS -0.8480 0.1003 71.45 ** 0.43 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 0.0381 0.0377 1.02 1.04 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.1573 0.0567 7.71 ** 1.17 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
252
Regressão Logistica Eletricidade - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão
Qui-Quadrado sig
Razão condicional
Intercept 7.5861 0.6898 120.94 ** . SEXO Homens -0.3482 0.1158 9.04 ** 0.71 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 13.9656 1716.526 0.00 1161890.79 cor Ignorado -5.4525 1.3366 16.64 ** 0.00 cor Indígena -0.0247 1.0110 0.00 0.98 cor Parda -0.6475 0.1534 17.81 ** 0.52 cor Preta -0.6222 0.2092 8.85 ** 0.54 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE -0.0271 0.0260 1.09 0.97 IDADE2 0.0005 0.0003 1.92 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.7589 0.1324 32.84 ** 2.14 CHAVED2 EDUCA812 1.8425 0.1677 120.75 ** 6.31 CHAVED2 LIXOEDUCA 15.9440 2670.181 0.00 8402326.41 CHAVED2 ZEDUCA12 15.3207 330.4275 0.00 4504958.58 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.2447 0.1806 1.84 0.78 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0032 0.0006 25.89 ** 1.00 migramu Ignorado -3.0497 71874.16 0.00 0.05 migramu Não migrante -0.3847 0.1226 9.84 ** 0.68 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf BA -1.4148 0.4881 8.40 ** 0.24 chavuf CE -2.2882 0.4669 24.02 ** 0.10 chavuf DF -2.0635 0.4963 17.29 ** 0.13 chavuf MG -2.2163 0.4809 21.24 ** 0.11 chavuf PA -2.4425 0.4710 26.89 ** 0.09 chavuf PE 0.8084 0.6745 1.44 2.24 chavuf PR -2.7313 0.4936 30.62 ** 0.07 chavuf RJ -0.1418 0.6083 0.05 0.87 chavuf RS -2.5508 0.4751 28.83 ** 0.08 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 0.1951 0.1596 1.49 1.22 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.4396 0.2401 3.35 1.55 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
253
Regressão Logistica Tem celular - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão
Qui-Quadrado sig
Razão condicional
Intercept -0.4333 0.0533 66.13 ** . SEXO Homens -0.0784 0.0115 46.78 ** 0.92 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 0.1277 0.0943 1.83 1.14 cor Ignorado -0.3176 0.6885 0.21 0.73 cor Indígena -0.2906 0.0943 9.49 ** 0.75 cor Parda -0.2124 0.0134 250.25 ** 0.81 cor Preta -0.2896 0.0204 201.53 ** 0.75 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE -0.0054 0.0026 4.20 ** 0.99 IDADE2 0.0001 0.0000 3.19 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.3222 0.0172 349.04 ** 1.38 CHAVED2 EDUCA812 0.8806 0.0171 2656.08 ** 2.41 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.8997 0.1132 63.20 ** 2.46 CHAVED2 ZEDUCA12 1.7895 0.0315 3228.45 ** 5.99 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.5769 0.0183 992.82 ** 0.56 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0014 0.0000 2439.68 ** 1.00 migramu Ignorado 13.7964 3578.366 0.00 981067.49 migramu Não migrante 0.0003 0.0123 0.00 1.00 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf BA 0.3976 0.0228 303.25 ** 1.49 chavuf CE 0.2514 0.0225 125.39 ** 1.29 chavuf DF 1.2325 0.0304 1642.46 ** 3.43 chavuf MG 0.7228 0.0253 818.87 ** 2.06 chavuf PA 0.2419 0.0241 100.58 ** 1.27 chavuf PE 0.5840 0.0224 681.08 ** 1.79 chavuf PR 0.2783 0.0287 94.01 ** 1.32 chavuf RJ 0.3028 0.0218 192.23 ** 1.35 chavuf RS 1.1376 0.0247 2113.88 ** 3.12 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 0.7860 0.0138 3247.93 ** 2.19 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.1132 0.0252 20.25 ** 1.12 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
254
Regressão Logistica Tem telefone fixo - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão
Qui-Quadrado sig
Razão condicional
Intercept 0.5937 0.0496 143.52 ** . SEXO Homens -0.0930 0.0105 78.92 ** 0.91 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 0.3145 0.0924 11.59 ** 1.37 cor Ignorado 0.9100 0.9221 0.97 2.48 cor Indígena -0.3824 0.0870 19.30 ** 0.68 cor Parda -0.2418 0.0122 389.75 ** 0.79 cor Preta -0.3357 0.0188 317.73 ** 0.71 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE -0.0584 0.0025 558.57 ** 0.94 IDADE2 0.0012 0.0000 1333.30 ** 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.3859 0.0174 489.79 ** 1.47 CHAVED2 EDUCA812 1.1539 0.0171 4564.72 ** 3.17 CHAVED2 LIXOEDUCA 1.3043 0.1124 134.62 ** 3.69 CHAVED2 ZEDUCA12 2.3183 0.0278 6979.36 ** 10.16 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo -0.4419 0.0179 611.94 ** 0.64 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0007 0.0000 1700.41 ** 1.00 migramu Ignorado 12.5242 2170.389 0.00 274897.37 migramu Não migrante 0.2263 0.0112 406.30 ** 1.25 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf BA -0.3321 0.0222 224.49 ** 0.72 chavuf CE -1.2904 0.0221 3418.82 ** 0.28 chavuf DF -0.3076 0.0248 153.81 ** 0.74 chavuf MG -0.1523 0.0236 41.55 ** 0.86 chavuf PA -1.0003 0.0234 1832.27 ** 0.37 chavuf PE -0.9422 0.0213 1949.11 ** 0.39 chavuf PR -0.1660 0.0280 35.14 ** 0.85 chavuf RJ -0.3100 0.0217 204.52 ** 0.73 chavuf RS -0.8226 0.0209 1549.89 ** 0.44 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 -0.3044 0.0120 646.69 ** 0.74 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.1289 0.0248 27.07 ** 1.14 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
255
Regressão Logistica COMPUTADOR COM INTERNET - 16 a 64 anos
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Sup. PNAD/IBGE
Parâmetro Categoria Estimativa Erro Padrão
Qui-Quadrado sig
Razão condicional
Intercept 0.7658 0.1089 49.42 ** . SEXO Homens 0.0022 0.0215 0.01 1.00 SEXO ZMulheres 0.0000 0.0000 . 1.00 cor Amarela 0.5353 0.1303 16.89 ** 1.71 cor Ignorado -20.1536 5569.020 0.00 0.00 cor Indígena -0.0693 0.1963 0.12 0.93 cor Parda -0.2741 0.0258 113.14 ** 0.76 cor Preta -0.2898 0.0446 42.23 ** 0.75 cor ZBranca 0.0000 0.0000 . 1.00 IDADE -0.0521 0.0051 104.16 ** 0.95 IDADE2 0.0008 0.0001 133.44 ** 1.00 CHAVED2 EDUCA48 0.1409 0.0611 5.31 ** 1.15 CHAVED2 EDUCA812 0.6220 0.0563 122.16 ** 1.86 CHAVED2 LIXOEDUCA 0.9296 0.1786 27.08 ** 2.53 CHAVED2 ZEDUCA12 1.2636 0.0595 451.26 ** 3.54 CHAVED2 ZZZZEDUCA03 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG Abaixo 0.0980 0.0527 3.46 1.10 ELEG zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 RDPCS 0.0008 0.0000 1269.92 ** 1.00 migramu Ignorado 16.3206 9727.006 0.00 12245243.40 migramu Não migrante 0.0652 0.0233 7.81 ** 1.07 migramu ZMigrante 0.0000 0.0000 . 1.00 chavuf BA 0.1144 0.0476 5.77 ** 1.12 chavuf CE -0.2891 0.0510 32.18 ** 0.75 chavuf DF -0.2576 0.0422 37.34 ** 0.77 chavuf MG -0.1600 0.0428 13.99 ** 0.85 chavuf PA -0.6504 0.0540 145.03 ** 0.52 chavuf PE -0.0528 0.0477 1.22 0.95 chavuf PR -0.2553 0.0464 30.30 ** 0.77 chavuf RJ 0.1539 0.0406 14.40 ** 1.17 chavuf RS -0.2931 0.0375 61.23 ** 0.75 chavuf ZZSP 0.0000 0.0000 . 1.00 ANO 2006 0.1331 0.0229 33.92 ** 1.14 ANO z2004 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO Abaixo 0.2170 0.0707 9.41 ** 1.24 ELEG*ANO Abaixo 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00 ELEG*ANO zAcima 0.0000 0.0000 . 1.00
256
257
ANEXO V: AVALIANDO A MEDIÇÃO DA COBERTURA DE ESGOTO EM
DIFERENTES BASES
Neste anexo aproximamos a análise da cobertura de serviços de coleta de esgoto
tirando partido das vantagens comparativas das principais bases de microdados
disponíveis sobre o tema. Comparamos o acesso a esgoto vis a vis os demais serviços
públicos nestas diferentes bases de microdados.
Comparações da Cobertura Serviços de Utilidade Pública3
Neri (2008) mostra usando os dados do Censo Demográfico que apesar do
crescimento da coleta de esgoto e de rede de água tanto o seu nível como a sua expansão
se situaram em níveis inferiores aos dos demais serviços públicos tanto nas áreas de luz
e lixo. O mesmo trabalho apresenta mostra que o acesso a serviços de coleta de esgoto é
inferior aos demais serviços públicos em todos os décimos de renda, evidenciando
dominância estatística
3 Este trabalho se beneficia de uma série de pesquisas realizadas pelo Centro de Políticas Sociais com o Banco Mundial e com a ONG Trata Brasil (vide WWW.fv.br/cps/tratabrasil5 ) que servem de ponto de partida da análise. O foco final da análise aqui está na população de baixa renda, em particular aquelas das áreas metropolitanas onde há maior facilidades de expansão da oferta.
% Acesso a Serviços Públicos por Décimos de Renda
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da PNAD/IBGE
49,5
3
54,2
1
65,2
1
72,3
2
76,8
5
79,0
2
84,5
9
87,5
9
90,7
0
92,5
6
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Abastecimento de Água
19,5
1
18,7
3
27,6
2
35,7
0
41,2
8
45,9
1
53,8
4
59,9
6
66,8
4
75,4
1
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Rede Geral de Esgoto
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da PNAD/IBGE
74,2
6
82,1
4
90,1
2
93,7
5
95,8
0
95,9
0
98,1
9
98,6
7
99,1
1
99,3
9
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Iluminação Elétrica
39,7
0
42,7
6
56,6
6
66,5
1
72,6
9
76,1
7
83,7
9
87,5
8
91,0
9
93,4
70
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Coleta de Lixo
258
1. Acesso a Rede de Esgoto nas Escolas
Dados mais recentes advindos do Censo Escolar de 2008 que refletem o que
observamos nas escolas brasileiras, ou seja, a falta de rede de esgoto é mais intensa que
os demais serviços públicos. Enquanto proporção de escolas que possuem rede de esgoto
em 2008 é de apenas 39,58%, o índice de atendimento dos demais serviços são: rede de
abastecimento de água (62,64%), energia elétrica (88, 24%) e coleta de lixo (62,93%).
Os Mapas abaixo consolidam esta visão da menor penetração dos serviços de
saneamento vis a vis outros serviços públicos:
Figura – Mapas do Acesso
0 - 21.35421.354 - 42.13442.134 - 60.43260.432 - 78.12678.126 - 99.828
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Água 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
0 - 21.35421.354 - 42.13442.134 - 60.43260.432 - 78.12678.126 - 99.828
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Água 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
0 - 21.35421.354 - 42.13442.134 - 60.43260.432 - 78.12678.126 - 99.828
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Água 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
0 - 21.35421.354 - 42.13442.134 - 60.43260.432 - 78.12678.126 - 99.828
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Água 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
0 - 11.17111.171 - 31.3731.37 - 52.36452.364 - 73.25473.254 - 98.64
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Esgoto 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
0 - 11.17111.171 - 31.3731.37 - 52.36452.364 - 73.25473.254 - 98.64
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Esgoto 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
0 - 11.17111.171 - 31.3731.37 - 52.36452.364 - 73.25473.254 - 98.64
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Esgoto 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
0 - 11.17111.171 - 31.3731.37 - 52.36452.364 - 73.25473.254 - 98.64
Taxa de Acesso à ServiçosRede Geral de Esgoto 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
8.621 - 47.51347.513 - 66.07266.072 - 81.17481.174 - 92.59892.598 - 100
Taxa de Acesso à ServiçosIluminação Elétrica 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
8.621 - 47.51347.513 - 66.07266.072 - 81.17481.174 - 92.59892.598 - 100
Taxa de Acesso à ServiçosIluminação Elétrica 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
8.621 - 47.51347.513 - 66.07266.072 - 81.17481.174 - 92.59892.598 - 100
Taxa de Acesso à ServiçosIluminação Elétrica 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
8.621 - 47.51347.513 - 66.07266.072 - 81.17481.174 - 92.59892.598 - 100
Taxa de Acesso à ServiçosIluminação Elétrica 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
259
A desigualdade de acesso a serviços públicos entre regiões fica patente nos
mapas e rankings oriundas no Censo de 2000. O município com maior taxa de acesso a
esgoto tratado no país é São Caetano o Sul onde talvez não por coincidência apresente o
maior Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) do país, sintetizando as possíveis
relações entre saneamento, expectativa de vida ao nascer, escolaridade e renda como
exemplos de saúde, educação e economia.
O Censo escolar nos permite atualizar a cobertura dos serviços públicos a nível
municipal para 2000.
Comparação de Cobertura de Serviços nas Escolas
% Escolas com acesso a coleta periódica de lixo0.1 - 2020.1 - 4040.1 - 6060.1 - 8080.1 - 1000
% Escolas com acesso à rede pública de abastecimento de energia0.1 - 2020.1 - 4040.1 - 6060.1 - 8080.1 - 1000
% Escolas com acesso à rede pública de abastecimento de água0.1 - 2020.1 - 4040.1 - 6060.1 - 8080.1 - 1000
% Escolas com acesso à rede pública de coleta de esgoto0.1 - 2020.1 - 4040.1 - 6060.1 - 8080.1 - 1000
Acesso a Serviços Públicos (%) nas Escolas
Rede de Esgoto
Eletricidade
Rede de Abastecimentode Água Coleta de Lixo
Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados do Censo Escolar 2008/INEP/MEC
0 - 9.719.71 - 20.97420.974 - 34.72734.727 - 52.55952.599 - 91.736
Taxa de Acesso à ServiçosTelefone Fixo 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
0 - 9.719.71 - 20.97420.974 - 34.72734.727 - 52.55952.559 - 91.736
Taxa de Acesso à ServiçosTelefone Fixo 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
0 - 9.719.71 - 20.97420.974 - 34.72734.727 - 52.55952.599 - 91.736
Taxa de Acesso à ServiçosTelefone Fixo 1991
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico IBGE/1991
0 - 9.719.71 - 20.97420.974 - 34.72734.727 - 52.55952.559 - 91.736
Taxa de Acesso à ServiçosTelefone Fixo 2000
Fonte: CPS/IBRE/FGV a partir dos microdados Censo demográfico de 2000/IBGE
260
2. Coleta de Esgoto segundo a PNSB 2008
Tabela 1: Municípios com coleta e com tratamento de esgoto
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Municípios Com coleta de esgoto
taxa Com tratamento de
esgoto taxa
Brasil 3 069 55,15% 1 587 51,71%
Norte 60 13,36% 34 56,67%
Rondônia 5 9,62% 2 40,00%
Acre 6 27,27% 4 66,67%
Amazonas 11 17,74% 3 27,27%
Roraima 6 40,00% 2 33,33%
Pará 9 6,29% 6 66,67%
Amapá 5 31,25% 2 40,00%
Tocantins 18 12,95% 15 83,33%
Nordeste 819 45,65% 341 41,64%
Maranhão 14 6,45% 3 21,43%
Piauí 10 4,46% 5 50,00%
Ceará 128 69,57% 90 70,31%
Rio Grande do Norte 59 35,33% 38 64,41%
Paraíba 163 73,09% 45 27,61%
Pernambuco 163 88,11% 51 31,29%
Alagoas 42 41,18% 17 40,48%
Sergipe 26 34,67% 7 26,92%
Bahia 214 51,32% 85 39,72%
Sudeste 1 586 95,08% 808 50,95%
Minas Gerais 781 91,56% 194 24,84%
Espírito Santo 76 97,44% 54 71,05%
Rio de Janeiro 85 92,39% 54 63,53%
São Paulo 644 99,84% 506 78,57%
Sul 472 39,73% 286 60,59%
Paraná 168 42,11% 164 97,62%
Santa Catarina 103 35,15% 47 45,63%
Rio Grande do Sul 201 40,52% 75 37,31%
Centro-Oeste 132 28,33% 118 89,39%
Mato Grosso do Sul 35 44,87% 34 97,14%
Mato Grosso 27 19,15% 23 85,19%
Goiás 69 28,05% 60 86,96%
Distrito Federal 1 100,00% 1 100,00%
Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008. Nota: Considera-se o município em que pelo menos um distrito (mesmo que apenas parte dele) tem coleta de esgoto e, dentre estes, os que têm trata-
261
Tabela 2: Municípios, total e com rede coletora de esgoto, por existência e tipo de tratamento
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Municípios
Total
Com rede coletora de esgoto
Total
Com tratamento do esgoto coletado Sem
tratamentoTotal Tipo de tratamento do esgoto coletado
Preliminar Primário Secundário Terciário
Brasil 5 564 3 069 1 587 334 451 906 148 1 482
Norte 449 60 34 8 10 20 8 26
Rondônia 52 5 2 1 1 - - 3
Acre 22 6 4 - 3 1 - 2
Amazonas 62 11 3 2 1 1 1 8
Roraima 15 6 2 - 1 - 1 4
Pará 143 9 6 3 3 4 3 3
Amapá 16 5 2 2 1 1 1 3
Tocantins 139 18 15 - - 13 2 3
Nordeste 1 793 819 341 105 119 142 26 478
Maranhão 217 14 3 1 - 2 - 11
Piauí 223 10 5 2 3 3 - 5
Ceará 184 128 90 29 28 38 9 38
Rio Grande do Norte 167 59 38 5 11 20 2 21
Paraíba 223 163 45 20 13 13 - 118
Pernambuco 185 163 51 17 23 19 2 112
Alagoas 102 42 17 2 11 4 - 25
Sergipe 75 26 7 4 3 4 1 19
Bahia 417 214 85 25 27 39 12 129
Sudeste 1 668 1 586 808 152 195 523 59 778
Minas Gerais 853 781 194 63 77 66 16 587
Espírito Santo 78 76 54 23 16 27 7 22
Rio de Janeiro 92 85 54 19 25 32 8 31
São Paulo 645 644 506 47 77 398 28 138
Sul 1 188 472 286 54 103 145 44 186
Paraná 399 168 164 28 64 92 27 4
Santa Catarina 293 103 47 11 16 19 6 56
Rio Grande do Sul 496 201 75 15 23 34 11 126
Centro-Oeste 466 132 118 15 24 76 11 14
Mato Grosso do Sul 78 35 34 - 4 30 1 1
Mato Grosso 141 27 23 7 8 8 4 4
Goiás 246 69 60 8 12 37 5 9
Distrito Federal 1 1 1 - - 1 1 - Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008. Notas: 1. Considera-se o município em que pelo menos um distrito (mesmo que apenas parte dele) tem tratamento do esgoto coletado. 2. O município pode apresentar mais de um tipo de tratamento do esgoto coletado.
262
Tabela 3: Ligações de esgoto, economias esgotadas, extensão da rede coletora e volume de esgoto tratado
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Ligações de esgoto
Economias esgotadas Extensão da rede coletora (km) Volume de esgoto
tratado por dia (m3)
Total (1)
Residenciais Unitária ou mista
Separadora convencional
Separadora condominial
Brasil 21 218 807 28 263 075 25 371 773 449 556 5 667 869 261 570 8 460 590
Norte 143 547 179 411 153 408 3 146 23 236 21 567 78 750
Rondônia 6 616 8 596 7 006 2 997 351 - 6 002
Acre 16 885 21 198 18 800 19 11 412 - 877
Amazonas 33 271 38 158 33 443 24 429 - 26 309
Roraima 15 134 14 773 12 791 - 258 115 11 530
Pará 26 540 42 015 32 875 103 9 874 21 440 14 523
Amapá 6 026 9 291 5 849 3 111 - 5 788
Tocantins 39 075 45 380 42 644 - 801 12 13 721
Nordeste 3 082 014 3 703 969 3 368 844 302 225 52 622 2 419 1 337 944
Maranhão 119 479 134 429 123 172 9 260 30 16 504
Piauí 37 471 50 850 42 785 15 469 - 22 267
Ceará 500 528 641 536 569 093 273 653 3 655 92 234 711
Rio Grande do Norte 139 683 176 782 154 387 34 610 443 77 005
Paraíba 234 418 275 887 248 975 262 2 137 7 84 749
Pernambuco 946 987 910 727 840 984 3 068 4 873 329 242 150
Alagoas 69 838 99 809 84 703 243 390 - 49 444
Sergipe 78 573 95 701 88 860 9 115 557 265 36 961
Bahia 955 037 1 318 248 1 215 885 15 826 39 671 1 253 574 153
Sudeste 14 848 740 19 740 009 17 695 295 89 669 2 824 376 237 116 5 017 621
Minas Gerais 3 928 409 4 705 229 4 220 008 3 158 2 260 001 5 744 600 794
Espírito Santo 331 879 491 764 300 770 16 374 8 976 4 169 148
Rio de Janeiro 1 558 103 2 802 381 2 588 966 68 345 136 847 112 1 182 703
São Paulo 9 030 349 11 740 635 10 585 551 1 792 418 552 231 256 3 064 976
Sul 2 017 353 3 063 616 2 719 086 54 506 2 751 787 79 1 343 923
Paraná 1 254 806 1 676 369 1 567 941 5 2 400 563 31 1 081 367
Santa Catarina 163 981 307 573 264 166 1 718 2 045 18 86 441
Rio Grande do Sul 598 566 1 079 674 886 979 52 783 349 179 30 176 115
Centro-Oeste 1 127 153 1 576 070 1 435 140 10 15 848 389 682 352
Mato Grosso do Sul 138 561 144 557 126 700 - 2 395 57 63 630
Mato Grosso 48 731 54 172 50 144 4 1 377 332 65 062
Goiás 556 955 694 786 614 199 6 7 141 - 252 247
Distrito Federal 382 906 682 555 644 097 - 4 935 - 301 413 Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008.
(1) Exclusive os casos em que o informante não soube informar o total de economias esgotadas.
263
Tabela 4: Municípios, total e com coleta de esgoto com ampliações ou melhorias no sistema
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Municípios
Total
Com coleta de esgoto sanitário com ampliações ou melhorias no sistema
Total
Parte do sistema de esgotamento sanitário onde estão sendo feitas as ampliações ou melhorias
Nas ligações prediais
Na rede coletora
Nos interceptores
2000 2008 2000 2008 2000 2008 2000 2008 2000 2008
Brasil 5 507 5 564 1 669 2 451 ... 1 927 1 483 2 158 206 426
Norte 449 449 17 29 ... 19 13 25 4 5
Rondônia 52 52 1 1 ... 1 1 1 - -
Acre 22 22 2 5 ... 1 2 4 - -
Amazonas 62 62 1 5 ... 2 1 4 - -
Roraima 15 15 2 1 ... 1 1 1 - -
Pará 143 143 8 6 ... 4 6 4 2 -
Amapá 16 16 1 1 ... 1 1 1 1 -
Tocantins 139 139 2 10 ... 9 1 10 1 5
Nordeste 1 787 1 793 365 599 ... 452 344 508 21 38
Maranhão 217 217 1 9 ... 6 1 8 - -
Piauí 221 223 2 6 ... 6 1 5 - 1
Ceará 184 184 35 97 ... 81 29 71 1 2
Rio Grande do Norte 166 167 28 30 ... 25 26 23 2 2
Paraíba 223 223 32 131 ... 111 32 114 3 5
Pernambuco 185 185 115 133 ... 86 113 127 5 12
Alagoas 101 102 16 26 ... 13 12 22 - 2
Sergipe 75 75 21 19 ... 12 21 17 1 3
Bahia 415 417 115 148 ... 112 109 121 9 11
Sudeste 1 666 1 668 969 1 354 ... 1 097 841 1 207 142 288
Minas Gerais 853 853 427 678 ... 566 402 618 53 164
Espírito Santo 77 78 54 62 ... 46 53 59 9 3
Rio de Janeiro 91 92 66 70 ... 49 61 62 5 11
São Paulo 645 645 422 544 ... 436 325 468 75 110
Sul 1 159 1 188 278 366 ... 277 248 327 28 69
Paraná 399 399 88 156 ... 139 75 138 18 54
Santa Catarina 293 293 56 73 ... 49 51 70 5 7
Rio Grande do Sul 467 496 134 137 ... 89 122 119 5 8
Centro-Oeste 446 466 40 103 ... 82 37 91 11 26
Mato Grosso do Sul 77 78 14 26 ... 20 14 23 3 5
Mato Grosso 126 141 7 23 ... 18 6 22 2 7
Goiás 242 246 18 53 ... 43 16 45 5 13
Distrito Federal 1 1 1 1 ... 1 1 1 1 1
264
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Municípios
Com coleta de esgoto sanitário com ampliações ou melhorias no sistema Não estão
sendo feitas ampliações
ou melhorias
Parte do sistema de esgotamento sanitário onde estão sendo feitas as ampliações ou melhorias
Nas estações elevatórias
Nas estações detratamento
Nos emissários Outra
2000 2008 2000 2008 2000 2008 2000 2008 2000 2008
Brasil 222 593 344 766 161 399 119 82 1 162 618
Norte 6 10 6 12 2 4 1 4 15 31
Rondônia - - 1 - - - - 1 4 4
Acre - 2 - 2 1 1 - - 1 1
Amazonas 1 1 1 2 1 - - - - 6
Roraima 1 - - - - - - - - 5
Pará 2 2 2 3 - - 1 - 4 3
Amapá 1 - - - - - - - 4 4
Tocantins 1 5 2 5 - 3 - 3 2 8
Nordeste 37 75 50 121 11 46 22 34 402 220
Maranhão 1 5 - 3 1 2 - - 5 5
Piauí - 1 1 2 1 3 - - 1 4
Ceará 5 16 7 31 - 4 7 8 55 31
Rio Grande do Norte 6 4 6 5 2 6 2 - 24 29
Paraíba 2 4 4 12 1 2 - 2 99 32
Pernambuco 9 15 15 23 3 19 6 10 51 30
Alagoas 1 1 1 7 1 - 4 1 22 16
Sergipe 3 5 3 5 1 5 - 2 29 7
Bahia 10 24 13 33 1 5 3 11 116 66
Sudeste 143 364 209 445 123 259 82 29 533 232
Minas Gerais 13 99 37 128 24 79 13 11 325 103
Espírito Santo 12 24 25 33 1 3 5 - 16 14
Rio de Janeiro 12 22 18 29 3 11 12 7 13 15
São Paulo 106 219 129 255 95 166 52 11 179 100
Sul 28 95 63 133 20 65 12 9 172 106
Paraná 15 66 29 79 9 43 4 6 64 12
Santa Catarina 5 17 9 21 6 14 5 1 31 30
Rio Grande do Sul 8 12 25 33 5 8 3 2 77 64
Centro-Oeste 8 49 16 55 5 25 2 6 40 29
Mato Grosso do Sul 3 16 5 15 1 6 1 2 10 9
Mato Grosso 4 13 4 17 1 7 1 1 11 4
Goiás - 19 6 22 2 11 - 3 19 16
Distrito Federal 1 1 1 1 1 1 - - - - Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2000/2008. Notas: O município pode apresentar ampliações ou melhorias em várias partes do sistema de esgotamento sanitário.
265
Tabela 5: Municípios com serviço de esgoto, por existência e forma de cobrança
Grupos de tamanho dos municípios e
densidade populacional
Municípios com serviço de esgotamento sanitário por rede coletora
Total
Existência e forma de cobrança do serviço de esgotamento sanitário
Não existe
cobrança Total
Proporcional ao valor da conta de água Taxa de
esgoto Outra forma Até
50% 50% até
75% 75% até100%
Total 3 069 1 692 2 176 190 776 229 37 1 377Até 50 000 habitantes e densidade menor que 80 hab./km2 2 259 1 112 1 713 95 484 187 29 1 147Até 50 000 habitantes e densidade maior que 80 hab./km2 330 173 229 19 85 14 4 157Mais de 50 000 a 100 000 habitantes e densidade menor que 80 hab./km2 106 80 68 21 25 5 1 26Mais de 50 000 a 100 000 habitantes e densidade maior que 80 hab./km2 138 109 84 11 49 12 1 29Mais de 100 000 a 300 000 habitantes e densidade menor que 80 hab./km2 32 29 17 6 12 3 - 3Mais de 100 000 a 300 000 habitantes e densidade maior que 80 hab./km2 126 116 48 19 69 6 1 10Mais de 300 000 a 500 000 habitantes 42 40 8 12 27 1 1 2Mais de 500 000 a 1 000 000 habitantes 22 19 7 5 14 1 - 3Mais de 1 000 000 habitantes 14 14 2 2 11 - - - Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008.
Nota: O município pode apresentar mais de uma forma de cobrança do serviço de esgotamento sanitário e também mais de uma classe percentual proporcional ao valor da conta de água.
266
Tabela 6: Municípios, total e com esgotamento sanitário, por forma de execução do serviço
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Municípios
Total
Com serviço de esgotamento sanitário
Total
Forma de execução do serviço
A Prefeitura é a única executora
dos serviços
Outra(s) entidade(s)
é(são) executora(s) do serviço
A Prefeitura e outra(s) entidade(s)
são executoras do serviço
Brasil 5 564 3 069 1 706 1 278 85
Norte 449 60 28 31 1
Rondônia 52 5 2 3 -
Acre 22 6 5 1 -
Amazonas 62 11 9 2 -
Roraima 15 6 5 1 -
Pará 143 9 4 5 -
Amapá 16 5 - 4 1
Tocantins 139 18 3 15 -
Nordeste 1 793 819 568 221 30
Maranhão 217 14 9 4 1
Piauí 223 10 6 4 -
Ceará 184 128 47 74 7
Rio Grande do Norte 167 59 20 39 -
Paraíba 223 163 143 15 5
Pernambuco 185 163 142 17 4
Alagoas 102 42 34 8 -
Sergipe 75 26 22 4 -
Bahia 417 214 145 56 13
Sudeste 1 668 1 586 849 687 50
Minas Gerais 853 781 569 170 42
Espírito Santo 78 76 28 44 4
Rio de Janeiro 92 85 57 25 3
São Paulo 645 644 195 448 1
Sul 1 188 472 237 232 3
Paraná 399 168 8 160 -
Santa Catarina 293 103 73 30 -
Rio Grande do Sul 496 201 156 42 3
Centro-Oeste 466 132 24 107 1
Mato Grosso do Sul 78 35 2 33 -
Mato Grosso 141 27 14 13 -
Goiás 246 69 8 60 1
Distrito Federal 1 1 - 1 - Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008.
267
Tabela 7
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Municípios
Total
Com coleta de esgoto sanitário com ampliações ou melhorias no sistema
Não estão sendo feitas ampliações
ou melhorias
Total
Parte do sistema de esgotamento sanitário onde
estão sendo feitas as ampliações ou melhorias
Na rede coletora
Nas estações de tratamento
2000 2008 2000 2008 2000 2008 2000 2008 2000 2008
Brasil 5 507 5 564 1 669 2 451 1 483 2 158 344 766 1 162 618
Norte 449 449 17 29 13 25 6 12 15 31
Rondônia 52 52 1 1 1 1 1 - 4 4
Acre 22 22 2 5 2 4 - 2 1 1
Amazonas 62 62 1 5 1 4 1 2 - 6
Roraima 15 15 2 1 1 1 - - - 5
Pará 143 143 8 6 6 4 2 3 4 3
Amapá 16 16 1 1 1 1 - - 4 4
Tocantins 139 139 2 10 1 10 2 5 2 8
Nordeste 1 787 1 793 365 599 344 508 50 121 402 220
Maranhão 217 217 1 9 1 8 - 3 5 5
Piauí 221 223 2 6 1 5 1 2 1 4
Ceará 184 184 35 97 29 71 7 31 55 31
Rio Grande do Norte 166 167 28 30 26 23 6 5 24 29
Paraíba 223 223 32 131 32 114 4 12 99 32
Pernambuco 185 185 115 133 113 127 15 23 51 30
Alagoas 101 102 16 26 12 22 1 7 22 16
Sergipe 75 75 21 19 21 17 3 5 29 7
Bahia 415 417 115 148 109 121 13 33 116 66
Sudeste 1 666 1 668 969 1 354 841 1 207 209 445 533 232
Minas Gerais 853 853 427 678 402 618 37 128 325 103
Espírito Santo 77 78 54 62 53 59 25 33 16 14
Rio de Janeiro 91 92 66 70 61 62 18 29 13 15
São Paulo 645 645 422 544 325 468 129 255 179 100
Sul 1 159 1 188 278 366 248 327 63 133 172 106
Paraná 399 399 88 156 75 138 29 79 64 12
Santa Catarina 293 293 56 73 51 70 9 21 31 30
Rio Grande do Sul 467 496 134 137 122 119 25 33 77 64
Centro-Oeste 446 466 40 103 37 91 16 55 40 29
Mato Grosso do Sul 77 78 14 26 14 23 5 15 10 9
Mato Grosso 126 141 7 23 6 22 4 17 11 4
Goiás 242 246 18 53 16 45 6 22 19 16
Distrito Federal 1 1 1 1 1 1 1 1 - -
Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008.
268
Tabela 8
Grandes Regiões e
Unidades da Federação
Municípios
Total
Com rede coletora de esgoto
Total
Com tratamento do esgoto coletado
Sem tratamento Total
Tipo de tratamento do esgoto coletado
Preliminar Primário Secundário Terciário
Brasil 5 564 3 069 1 587 334 451 906 148 1 482
Norte 449 60 34 8 10 20 8 26
Rondônia 52 5 2 1 1 - - 3
Acre 22 6 4 - 3 1 - 2
Amazonas 62 11 3 2 1 1 1 8
Roraima 15 6 2 - 1 - 1 4
Pará 143 9 6 3 3 4 3 3
Amapá 16 5 2 2 1 1 1 3
Tocantins 139 18 15 - - 13 2 3
Nordeste 1 793 819 341 105 119 142 26 478
Maranhão 217 14 3 1 - 2 - 11
Piauí 223 10 5 2 3 3 - 5
Ceará 184 128 90 29 28 38 9 38
Rio Grande do Norte 167 59 38 5 11 20 2 21
Paraíba 223 163 45 20 13 13 - 118
Pernambuco 185 163 51 17 23 19 2 112
Alagoas 102 42 17 2 11 4 - 25
Sergipe 75 26 7 4 3 4 1 19
Bahia 417 214 85 25 27 39 12 129
Sudeste 1 668 1 586 808 152 195 523 59 778
Minas Gerais 853 781 194 63 77 66 16 587
Espírito Santo 78 76 54 23 16 27 7 22
Rio de Janeiro 92 85 54 19 25 32 8 31
São Paulo 645 644 506 47 77 398 28 138
Sul 1 188 472 286 54 103 145 44 186
Paraná 399 168 164 28 64 92 27 4
Santa Catarina 293 103 47 11 16 19 6 56
Rio Grande do Sul 496 201 75 15 23 34 11 126
Centro-Oeste 466 132 118 15 24 76 11 14
Mato Grosso do Sul 78 35 34 - 4 30 1 1
Mato Grosso 141 27 23 7 8 8 4 4
Goiás 246 69 60 8 12 37 5 9
Distrito Federal 1 1 1 - - 1 1 -
Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008.
269
Tabela 9
Grandes Regiões e Unidades da Federação
Municípios (Total)
Municípios com rede
coletora de esgoto
Municípios com tratamento do
esgoto sanitário realizado nas ETEs
Brasil 5 564 3 069 1 513
Norte 449 60 35Rondônia 52 5 2
Acre 22 6 4
Amazonas 62 11 3
Roraima 15 6 3
Pará 143 9 6
Amapá 16 5 2
Tocantins 139 18 15
Nordeste 1 793 819 308Maranhão 217 14 4
Piauí 223 10 5
Ceará 184 128 86
Rio Grande do Norte 167 59 26
Paraíba 223 163 36
Pernambuco 185 163 46
Alagoas 102 42 15
Sergipe 75 26 8
Bahia 417 214 82
Sudeste 1 668 1 586 782Minas Gerais 853 781 197
Espírito Santo 78 76 54
Rio de Janeiro 92 85 42
São Paulo 645 644 489
Sul 1 188 472 271
Paraná 399 168 159
Santa Catarina 293 103 38
Rio Grande do Sul 496 201 74
Centro-Oeste 466 132 117
Mato Grosso do Sul 78 35 34
Mato Grosso 141 27 22
Goiás 246 69 60
Distrito Federal 1 1 1
Fonte: IBGE, Diretoria de Pesquisas, Coordenação de População e Indicadores Sociais, Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008.
270
3. Primeiros Resultados do Censo 2010
Além da capital Belo Horizonte, selecionamos dois municípios, Governador
Valadares (GV que fica na meso-região de Vale do rio Doce) e Uberaba (no Triângulo
Mineiro) apontadas no mapa abaixo:
NO R T E D E M IN AS
JEQ U IT IN H O N H A
NO R O E ST E D E M IN A S
ZO N A D A M A T A
TR IA N G UL O M IN E IR O/A L T O P A RA N A IB AVA L E D O R IO D O C E
SU L /S U DO E S T E D E M INA S
CE N T R AL M IN E IR A
OE S T E D E M IN AS
VA L E D O M U C UR I
M E T R O PO L IT A NA DE BE L O H O R IZO N T E
CA M P O D A S V ER T E N TE S
M esorregiãoUnidade da federação
M inas Gerais
Fon te: M a lha M unic ipal D igita l - 19 97/IBG E Elab ora ção: CP S /IB RE /FG V
271
Be lo Horiz onte - MG 4 819 288 5 414 701 5 283 330 3 494 217 131 371 14 420,5 375,49Baldim 8 155 7 913 5 067 2 920 2 846 556,3 14,23Barão de Cocais 23 391 28 442 25 786 24 007 2 656 340,6 83,51Belo Horizonte 2 238 526 2 375 151 2 375 151 1 433 290 - 331,4 7 167,02Belo Vale 7 429 7 536 3 295 3 182 4 241 365,9 20,59Betim 306 675 378 089 375 331 375 331 2 758 342,8 1 102,80Bonfim 6 866 6 818 3 332 3 043 3 486 301,9 22,59Brumadinho 26 614 33 973 28 642 12 975 5 331 639,4 53,13Caeté 36 299 40 750 35 436 32 816 5 314 542,6 75,11Capim Branco 7 900 8 881 8 090 8 090 791 95,3 93,16Confins 4 880 5 936 5 936 5 936 - 42,4 140,15Contagem 538 017 603 442 601 400 332 699 2 042 195,3 3 090,33Esmeraldas 47 090 60 271 56 215 13 630 4 056 911,4 66,13Flores tal 5 647 6 600 5 504 5 050 1 096 191,4 34,48Fortuna de Minas 2 437 2 705 1 865 1 865 840 198,7 13,61Funilândia 3 281 3 855 2 029 2 029 1 826 199,8 19,29Ibirité 133 044 158 954 158 590 84 017 364 72,6 2 190,26Igarapé 24 838 34 851 32 661 32 661 2 190 110,3 316,07Inhaúma 5 195 5 760 4 206 4 206 1 554 245,0 23,51Itabirito 37 901 45 449 43 566 41 832 1 883 542,6 83,76Itaguara 11 302 12 372 9 526 9 526 2 846 410,5 30,14Itatiaiuçu 8 517 9 928 6 221 4 812 3 707 295,1 33,64Itaúna 76 862 85 463 80 451 80 451 5 012 495,8 172,39Jaboticatubas 13 530 17 134 10 740 6 847 6 394 1 114,2 15,38Juatuba 16 389 22 202 21 827 19 650 375 99,5 223,18Lagoa Santa 37 872 52 520 48 949 45 279 3 571 230,1 228,27Mário Campos 10 535 13 192 12 458 12 458 734 35,2 374,82Mateus Leme 24 144 27 856 24 679 20 003 3 177 302,8 92,00Matozinhos 30 164 33 955 30 877 28 558 3 078 252,3 134,59Moeda 4 469 4 689 1 789 1 614 2 900 155,1 30,23Nova Lima 64 387 80 998 79 232 79 232 1 766 429,1 188,78Nova União 5 427 5 555 2 872 1 443 2 683 172,1 32,27Pará de Minas 73 007 84 215 79 599 74 720 4 616 551,2 152,77Pedro Leopoldo 53 957 58 740 49 953 20 006 8 787 293,0 200,49Prudente de Morais 8 232 9 573 9 199 9 199 374 124,2 77,08Raposos 14 289 15 342 14 552 14 552 790 72,2 212,58Ribeirão das Neves 246 846 296 317 294 153 134 444 2 164 154,5 1 917,90Rio Acima 7 658 9 090 7 944 7 944 1 146 229,8 39,55Rio Manso 4 646 5 276 2 810 1 565 2 466 231,5 22,79Sabará 115 352 126 269 123 084 40 384 3 185 302,2 417,87Santa Bárbara 24 180 27 876 24 794 21 809 3 082 684,1 40,75Santa Luzia 184 903 202 942 202 378 71 988 564 235,3 862,38
São Joaquim de Bicas 18 152 25 537 18 599 18 599 6 938 71,6 356,88São José da Lapa 15 000 19 799 11 400 10 408 8 399 47,9 413,09São José da Varginha 3 225 4 198 2 372 2 372 1 826 205,5 20,43
Sarzedo 17 274 25 814 25 532 25 532 282 62,1 415,46
Sete Lagoas 184 871 214 152 208 956 205 256 5 196 537,6 398,32Taquaraçu de Minas 3 491 3 794 1 755 1 460 2 039 329,2 11,52Vespas iano 76 422 104 527 104 527 104 527 - 71,2 1 468,49
Fonte: IBGE, Censo Demográfico 2000 e 2010.
RuralTotal
Na sede municipal
População residente em 2000 e população residente em 2010, por situação do domicílio, com indicação da população urbana residente na sede municipal,
área total e densidade demográfica, Belo Horizonte
Regiões Metropolitanas e municípios
População res idente
Áreatotal
(km²)
Dens i-dadedemo-gráfica
(hab / km²)
Em 01.08.2000
Em 01.08.2010
Total
Situação do domicílioUrbana
272
Dados Complementares de Saneamento - Censo 2010
% Domicílios Água de Outras Fontes0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
% Domicílios Água Poço0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
273
% Domicílios com Banheiro0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
% com Banheiro Ligado à Fossa0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
274
% com Banheiro Ligado a Outras Fontes0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
% Domicílios com Banheiro Exclusivo0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
275
% Domicílios com 2 Banheiros Exclusivos0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
% Domicílios com 3 Banheiros Exclusivos0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
276
4. Cobertura e os Beneficiários do Bolsa-Família (Cadastro Social Único)
Apresentamos abaixo informações sobre o acesso a rede de esgoto para os
municípios de Minas Gerais, processados a partir dos microdados do Cadastro Social
Único.
Situação no mercado de trabalho
Região Categoria
Populaçã
o
Rede Públic
a
Fossa Rudimenta
r
Fossa Séptic
a Val
a
Céu Abert
o Outr
o
Minas Gerais
Empregador
2.232 67,11 16,71 8,47 1,03 3,23 1,48
Assalariado com Carteira de Trabalho
382.472 79,61 11,68 3,71 0,73 2 0,95
Assalariado sem Carteira de Trabalho
313.112 71,45 15,92 6,6 0,77 2,76 0,9
Autônomo com Previdência Social
19.023 81,79 10,28 3,53 0,86 1,66 0,95
Autônomo sem Previdência Social
468.460 77,01 12,34 3,8 0,74 3,28 1,07
Aposentado/Pensionista
400.531 64,35 18,02 7,16 1,26 6,8 1,42
Trabalhador Rural
527.708 26,48 33,9 12,72 3,18 18,83 2,94
Empregador Rural
2.261 38,48 31,84 10,35 3,32 10,61 3,32
Não trabalha
7.965.226 58,59 18,9 7,26 1,26 6,72 1,49
Outra
519.218 65,5 18,38 8,24 0,77 3,98 1,46
Belo Horizonte
Empregador
50 88 0 0 0 8 4
Assalariado com Carteira de Trabalho
50.901 90,8 1,95 0,37 0,72 3,25 1,24
Assalariado sem Carteira de Trabalho
13.475 89,28 1,96 0,48 0,83 4,35 1,69
Autônomo com Previdência Social
1.536 93,42 1,17 0,39 0,52 2,54 1,56
277
Autônomo sem Previdência Social
82.190 90,54 2,02 0,38 0,58 3,23 1,19
Aposentado/Pensionista
19.157 91,54 1,44 0,37 0,74 3,34 1,37
Trabalhador Rural
5 80 20 0 0 0 0
Empregador Rural
6 66,67 0 0 0 16,67 0
Não trabalha
495.372 89,21 2,15 0,46 0,68 3,58 1,29
Outra
6.552 91,38 1,63 0,44 0,87 3,75 1,31
Governador Valadares
Empregador 14 100 0 0 0 0 0
Assalariado com Carteira de Trabalho 5412 95,05 2,62 0,68 0,28 0,74 0,2
Assalariado sem Carteira de Trabalho 3982 93,19 2,79 0,88 0,23 1 0,4
Autônomo com Previdência Social 283 94,35 3,53 0 0,71 0,35 0
Autônomo sem Previdência Social 15249 93,51 3,19 1,05 0,18 0,73 0,24
Aposentado/Pensionista 7310 94,68 2,89 0,94 0,22 0,66 0,1
Trabalhador Rural 692 51,88 33,09 6,36 0,87 4,62 0,87
Empregador Rural 19 68,42 15,79 5,26 0 5,26 0
Não trabalha 100018 87,35 4,11 1,11 0,29 0,96 0,32
Outra 695 89,06 3,88 2,01 0,14 1,87 0,72
Uberaba
Empregador
11 100 0 0 0 0 0
Assalariado com Carteira de Trabalho
5.495 96,89 1,33 0,56 0 0,09 0,25
Assalariado sem Carteira de Trabalho
1.421 97,11 1,06 0,7 0,07 0,14 0,14
278
Autônomo com Previdência Social
74 95,95 1,35 0 0 1,35 1,35
Autônomo sem Previdência Social
1.913 97,8 0,94 0,47 0,05 0 0,05
Aposentado/Pensionista
3.820 97,91 0,63 0,39 0,05 0,08 0,13
Trabalhador Rural
205 78,05 8,78 7,32 0,49 1,95 1,46
Empregador Rural
12 58,33 33,33 0 0 8,33 0
Não trabalha
52.105 89,13 1,59 0,89 0,03 0,22 0,35
Outra
7.511 95,62 1,37 0,99 0,08 0,24 0,41
279
O Programa Bolsa Família (PBF)
O PBF foi lançado em 2003 e durante seus sete anos de existência, passou por expansões e foi alvo de estudos empíricos; que demonstraram um forte impacto na pobreza e na desigualdade de renda e possibilidades de avanço a prazo mais longo propiciadas pela estrutura e capacidade do programa de chegar aos mais pobres.
Do final de 2004 até 2006, 4,5 milhões de famílias foram incorporadas ao programa, chegando a 11 milhões de famílias. Em termos de foco, ou capacidade de chegar aos pobres. Kakwani, Neri e Son (2010) discutiram efeitos de curto prazo pró-pobres dos programas sociais brasileiros. A conclusão foi que um pequeno aumento nos programas de transferência de renda governamentais focalizados produziram um grande impacto nas condições de vida dos pobres. Ou ainda, segundo Neri 2010 na marcada redução da desigualdade do período de 2001 a 2008, rendimentos do trabalho explicam 66% da queda do índice de Gini sendo 15,7% delas são explicadas pelos aumentos dos benefícios da previdência social e 17% por programas sociais como Bolsa Familia. Agora cada ponto percentual de redução de desigualdade pelas vias da previdência custou em termos monetários 384% mais que o obtido pelas vias do programa social.
Neri (2009) estima alguns impactos de prazo mais longo do BF. Dentre os resultados empíricos há de se destacar a permanência na escola, fertilidade e saúde infantil, decisões de consumo e acumulação de bens, decisões de trabalho, e rendimentos do trabalho. No aspecto escolar, para ser elegível no BF, as crianças entre sete e quinze anos devem estar matriculadas nas escolas e não faltar mais que 15% das aulas. Os resultados do modelo logístico para as crianças nessa faixa etária sugerem que o BF não produziu marcados avanços no objetivos de melhora escolar: há melhora pequena na freqüência e assiduidade nas escolas, mas as crianças na escola tiveram um aumento no tempo escolar e no acesso à infra-estrutura. Já na faixa etária entre 16 e 64 anos, o efeito renda gerado pelo aumento de transferências de renda é possivelmente dominante sobre os outros incentivos de natalidade inerentes ao BF, mas não em relação à qualidade do tratamento dispensado à criança. Os exercícios feitos para analisar as decisões de consumo mostram um aumento na compra de bens duráveis, habitação e acesso a serviços públicos com exceção do saneamento como vimos no capítulo 4. Este capítulo mostra que impactos qualitativamente similares quanto as contas de serviços públicos (existência e valor).
280
BOLSA FAMÍLIA
% População recebe BF0 - 1515 - 3030 - 4545 - 6060 - 80
% População Urbana recebe BF0 - 1515 - 3030 - 4545 - 6060 - 80
281
ÁGUA
% População Rural recebe BF0 - 1515 - 3030 - 4545 - 6060 - 80
% Cadastros com Água0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
282
% BF Urbano com Água0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
% Não BF Urbano com Água0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
283
% Acesso Água BF Rural0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
% Acesso Água Não BF Rural0 - 2020 - 4040 - 6060 - 8080 - 100
284
ESGOTO
% Cadastros com Esgoto0 - 1010 - 2020 - 3030 - 4040 - 87
% Acesso Esgoto BF Urbano0 - 1010 - 2020 - 3030 - 4040 - 87
285
VALOR DA CONTA
% Acesso Esgoto não BF Urbano0 - 1010 - 2020 - 3030 - 4040 - 87
Valor Médio Conta BF Urbano ︵R$ ︶
0 - 33 - 66 - 99 - 1212 - 15
286
Valor Médio Conta não BF Urbano ︵R$ ︶
0 - 33 - 66 - 99 - 1212 - 15
Valor Médio Conta BF Rural ︵R$ ︶
0 - 33 - 66 - 99 - 1212 - 15
287
Abaixo, o modelo logístico estimado considerando o agregado das três cidades,
ou seja, é como se BH, Gov. Valadares e Uberaba fossem uma região única.
Parâmetro Categoria Erro Padrão sig Razão condicional
Intercept 0.1734 ** .
CHPOSOCUP Aposentado/Pensionista 0.0255 ** 1.16
CHPOSOCUP Assalariado sem Carteira de Trabalho 0.0272 0.96
CHPOSOCUP Autônomo com Previdência Social 0.0759 1.16
CHPOSOCUP Autônomo sem Previdência Social 0.0171 1.01
CHPOSOCUP Empregador 0.3404 0.54
CHPOSOCUP Empregador Rural 0.4612 ** 0.35
CHPOSOCUP Não Trabalha 0.0158 1.00
CHPOSOCUP Não informado 0.1029 ** 0.79
CHPOSOCUP Outra 0.0305 ** 1.30
CHPOSOCUP Sem Informação 0.7033 2.17
CHPOSOCUP Trabalhador Rural 0.0901 ** 0.63
CHPOSOCUP zAssalariado com Carteira de Trabalho 0.0000 1.00
CONJPOSOCUP Aposentado/Pensionista 0.0315 ** 1.26
CONJPOSOCUP Assalariado sem Carteira de Trabalho 0.0325 0.97
CONJPOSOCUP Autônomo com Previdência Social 0.0933 0.96
CONJPOSOCUP Autônomo sem Previdência Social 0.0189 ** 1.07
CONJPOSOCUP Empregador 0.5036 2.12
CONJPOSOCUP Empregador Rural 0.4326 0.94
CONJPOSOCUP Não Trabalha 0.0192 ** 1.14
CONJPOSOCUP Não informado 0.1502 0.95
CONJPOSOCUP Outra 0.0451 ** 1.53
CONJPOSOCUP Sem Informação 2475.733 21990307.27
CONJPOSOCUP Trabalhador Rural 0.0655 ** 0.61
CONJPOSOCUP zAssalariado com Carteira de Trabalho 0.0000 1.00
EDUCHEFE aSem instrução ou menos de 1 ano 0.0910 ** 0.62
EDUCHEFE b1 a 3 0.0896 ** 0.66
EDUCHEFE c4 a 7 0.0891 ** 0.76
EDUCHEFE d8 a 11 0.0893 0.90
EDUCHEFE eignorado 0.0989 1.04
EDUCHEFE fNão informado 0.0000 1.00
EDUCHEFE z12 ou mais 0.0000 1.00
288
Parâmetro Categoria Erro Padrão sig Razão condicional
EDUCONJ aSem instrução ou menos de 1 ano 0.1515 ** 0.58
EDUCONJ b1 a 3 0.1501 ** 0.57
EDUCONJ c4 a 7 0.1497 ** 0.67
EDUCONJ d8 a 11 0.1501 0.76
EDUCONJ eignorado 0.1569 ** 0.57
EDUCONJ fNão informado 0.0000 1.00
EDUCONJ z12 ou mais 0.0000 1.00
npes 0.0026 ** 1.04
ocupado5 Alguem de 18 a 24 não ocupado 0.0175 1.03
ocupado5 Não tem ninguem 18 a 24 0.0188 ** 1.16
ocupado5 ZAlguem de 18 a 24 ocupado 0.0000 1.00
fxage a0 a 4 0.0367 ** 0.86
fxage b5 a 9 0.0325 ** 0.82
fxage c10 a 14 0.0313 ** 0.78
fxage d15 a 19 0.0312 ** 0.75
fxage e20 a 24 0.0318 ** 0.74
fxage f25 a 29 0.0325 ** 0.77
fxage g30 a 35 0.0315 ** 0.75
fxage h36 a 39 0.0332 ** 0.73
fxage i40 a 44 0.0317 ** 0.76
fxage j45 a 49 0.0327 ** 0.78
fxage l50 a 54 0.0344 ** 0.73
fxage m55 a 59 0.0383 ** 0.76
fxage z60 ou mais 0.0000 1.00
Q2_212 Casado(a) 0.0174 0.98
Q2_212 Divorciado(a) 0.0527 1.10
Q2_212 Sem Informação 0.0223 ** 1.06
Q2_212 Separado(a) 0.0368 1.07
Q2_212 Viúvo(a) 0.0417 0.96
Q2_212 zSolteiro(a) 0.0000 1.00
Q1_213 Alugado 0.0181 ** 3.13
Q1_213 Arrendado 0.1341 ** 1.78
Q1_213 Cedido 0.0121 ** 1.50
Q1_213 Financiada 0.0728 ** 4.11
289
Parâmetro Categoria Erro Padrão sig Razão condicional
Q1_213 Invasão 0.0302 ** 0.41
Q1_213 Outro 0.0572 ** 1.13
Q1_213 Sem Informação 8419.238 0.95
Q1_213 zPróprio 0.0000 1.00
Q1_218 Cloração 0.0215 ** 1.68
Q1_218 Fervura 0.0389 ** 0.69
Q1_218 Outro 0.0540 ** 0.50
Q1_218 Sem Informação 4409.801 954343283.54
Q1_218 Sem Tratamento 0.0125 ** 0.69
Q1_218 zFiltração 0.0000 1.00
Q1_214 Apartamento 0.0736 ** 6.55
Q1_214 Cômodos 0.0161 ** 0.88
Q1_214 Outro 0.0413 ** 0.68
Q1_214 Sem Informação 0.8048 0.42
Q1_214 zCasa 0.0000 1.00
Q1_219 Lampião 0.1241 ** 0.25
Q1_219 Outro 0.0211 ** 0.27
Q1_219 Relógio Comunitário 0.0146 ** 0.77
Q1_219 Sem Informação 7171.975 615488170.35
Q1_219 Sem Relógio 0.0213 ** 0.27
Q1_219 Vela 0.0808 ** 0.37
Q1_219 zRelógio Próprio 0.0000 1.00
Q1_216 Adobe 0.0796 ** 0.77
Q1_216 Madeira 0.0721 ** 0.25
Q1_216 Material Aproveitado 0.1166 ** 0.53
Q1_216 Outro 0.0832 ** 0.29
Q1_216 Sem Informação 7171.975 0.00
Q1_216 Taipa Não Revestida 0.1394 ** 0.47
Q1_216 Taipa Revestida 0.1186 ** 0.58
Q1_216 zTijolo/Alvenaria 0.0000 1.00
AMAMENTANDO 0.0176 0.98
Q1_221 Céu Aberto 0.0361 ** 0.10
Q1_221 Enterrado 0.1089 ** 0.14
Q1_221 Outro 0.0379 ** 0.15
290
Parâmetro Categoria Erro Padrão sig Razão condicional
Q1_221 Queimado 0.0205 ** 0.06
Q1_221 Sem Informação 0.9468 ** 0.02
Q1_221 zColetado 0.0000 1.00
291
ANEXO VI: RESUMOS DAS ENTREVISTAS EFETUADAS NA COPASA, NA
COPANOR E NO PRODES/ANA
1. Elementos Extraídos da Entrevista com técnicos da COPASA
A COPASA tem se utilizado de diversas formas para ter um bom desempenho
na oferta de serviços de saneamento nos municípios em que é concessionária dos
mesmos. Deve-se lembrar que a COPASA é uma empresa que tem participação
acionária privada (que corresponde a 47% do seu capital) e, portanto, deve zelar pelo
seu desempenho financeiro, mas que é consciente da sua função social das suas
operações.
A COPASA tem atuado da seguinte forma para que a população na sua área de
atuação pode ter acesso aos serviços de água/esgoto:
1) Usa uma estrutura tarifária tradicional, com tarifas crescentes de acordo com
faixas de consumo de água. As famílias de menor consumo estão sujeitas a
tarifas menores para que as famílias de baixa renda possam pagar menos pelo
consumo. Há, na realidade, um subsídio cruzado entre consumidores, de acordo
com o nível de consumo. O custo pela cobrança da rede de esgoto varia, sendo
zero no caso da sua inexistência, e outras porcentagens menores que 100% do
valor da conta de água, dependendo do tipo de serviço oferecido. Existe um
subsídio cruzado tarifário de água entre diferentes localidades que seriam
incapazes de gerar uma receita condizente com os custos de ofertar os serviços
pela COPASA. Deve-se registrar que a estrutura tarifária é a mesma para todas
as localidades servidas pela COPASA.
2) A COPASA usa uma tarifa social, menor, cobrada de usuários com baixo
consumo para permitir que aqueles que são incapazes de pagar a conta gerada
pelas tarifas normais da estrutura tarifária tradicional possam ter acesso aos
serviços.
3) Para potenciais usuários que tenham dificuldades de fazer os gastos internos na
sua residência para se conectar às redes da COPASA, a empresa faz a conexão e
cobra de forma parcelada mensalmente estes custos de puxar a ligação da
posição em que ela está (fundo lote) e conectá-la com a rede na frente do lote e
não cobra a taxa de conexão.
292
4) Para atender a necessidade de pequenas localidades no nordeste de Minas
Gerais, com populações entre 200 e 5.000 habitantes, a COPASA criou uma
empresa subsidiária, a COPANOR, que utiliza recursos financeiros a fundo
perdido provenientes do Tesouro estadual. A COPANOR emprega estes
recursos para criar e/ou expandir redes de água e esgoto fazendo os
investimentos necessários, inclusive de equipamentos sanitários sem custo para
os usuários e cobra uma conta de consumo usando uma tarifa de consumo, única
para água e esgoto, bem menor que as tarifas cobradas pela COPASA. O projeto
está em fase de implantação, já tem mais de três dezenas de localidades
atendidas, mas se estenderá para um maior numero de localidades a serem
servidas no nordeste mineiro, como também mais tarde para localidades no norte
de Minas Gerais. Dos mais de R$ 450 milhões previstos já foram gastos cerca
de R$ 200 milhões. Esta área de Minas Gerais apresenta os valores mais baixos
de IDH no estado. As localidades até o momento atendidas estão espalhadas por
toda aquela região, não se concentrando nas localidades de menor IDH. Os
recursos previstos para a aplicação pela COPANOR são da ordem de $500
milhões, mas como os mesmos têm sido contingenciados, a aplicação dos
mesmos tem impedido que um maior investimento previsto seja feito. Até o
momento, os recursos financeiros obtidos pela COPANOR (do Tesouro estadual
+ a receita obtida pela cobrança das contas) têm coberto os custos de
investimento e de operação (exclusive os de depreciação) porque a COPANOR
tem usado funcionários da COPASA para dirigir a COPANOR. Há suspeitas que
quando estiver usando diretores e funcionários próprios, sendo pagos a custo
inferior ao custo de mão de obra mais baixo pelo não-uso de uma escala de
salários e pelo não-pagamento de benefícios como os pagos pela COPASA,
ainda assim o balanço entre receitas e despesas para atender as localidades
servidas pela COPANOR seria negativo, ou seja, não sustentável
financeiramente. Seria necessário um aporte permanente de recursos do Tesouro
para manter o programa, expandindo o serviço para outras localidades e para
cobrir os custos de operação e de manutenção dos ativos. A possibilidade de
usar o mesmo esquema tipo COPANOR para outras regiões de Minas Gerais
dependeria da resolução desta questão da sustentabilidade do projeto.
Quanto à possibilidade da COPASA incorporar mais concessões no seu rol, de
forma a atender pedidos municipais que se encontram em dificuldades de gerir e de
293
atender mais potenciais usuários dos serviços, particularmente os de mais baixa renda,
tem que levar em conta o seguinte:
i) Isto tenderia a fazer integrar ao conjunto serviços operados pela
COPASA que não gerariam receitas suficientes para cobrir os seus
custos. A empresa tem que se preocupar com isto para que não seja
prejudicado o seu equilíbrio financeiro;
ii) A COPASA usa recursos financeiros do Governo Federal, os quais têm
custos que não podem ser suportados pela empresa quando os retornos
dos investimentos não são suficientes. É necessário que o governo
Federal disponibilize recursos sem ônus para as empresas de saneamento
para que elas possam ser mais ativas neste processo de aumentar a
universalização do atendimento.
iii) Deve-se registrar que os investimentos em expansão de redes propiciam
riscos para a empresa no sentido de que a adesão dos usuários não é
obrigatória, ou seja, há uma previsão de receita potencial, a qual pode
induzir o investimento, mas que pode frustrar pela não adesão total final
de potenciais usuários. Isto ocorre principalmente em relação ao caso de
extensão de redes de esgoto porque o potencial usuário (que respondeu
que faria a conexão) deixa de fazê-lo quando confronta o custo com a
alternativa que já tem de usar fossas. Embora antes da implantação do
investimento a empresa de saneamento faça uma pesquisa sobre o
interesse do potencial usuário em ter a sua residência conectada às redes,
a declaração do interesse não torna obrigatória esta adesão. A solução
para eliminar este risco seria a aprovação de uma lei municipal tornando
obrigatória a adesão por razões sanitárias quando a rede fosse construída.
iv) Os investimentos feitos pela COPANOR podem prever a instalação de
módulos sanitários quando se comprova que a família não tem condições
financeiras para tê-los por conta própria. Estes módulos e demais
instalações são implantados neste caso a custo zero pelo projeto.
v) Algumas vezes há uma resistência à conexão por causa das tarifas
cobradas, não por causa da dificuldade de conexão. Embora haja vários
mecanismos para facilitar o pagamento, o impedimento de tornar a
estrutura tarifária menos onerosa dificulta a conexão.
294
vi) A dificuldade de atender a pequenas localidades, nas vilas, se deve a
custos, que inviabilizam a prestação dos serviços. Não dá para ter uma
operação equilibrada nestas localidades. O projeto Vida no Vale buscou
resolver esta situação, mas como se vê, o projeto apresenta problemas de
sustentabilidade financeira porque a receita obtida é incapaz de cobrir os
custos. A sustentação temporária atual dos sistemas implantados pela
COPANOR ocorre por enquanto porque a COPASA a está apoiando,
mas este apoio não tem como se perenizar nas atuais circunstâncias.
vii) A filosofia básica da COPANOR é utilizar o mínimo de mão de obra e, a
que for usada, será remunerada a salários locais e não os da COPASA. A
finalidade é reduzir os custos de operação para que a tarifa seja baixa, de
acordo com as condições sociais vigentes. Até o momento (novembro de
2010) já foram feitas 38.000 ligações pela COPANOR.
A COPASA inicialmente só prestava serviços de saneamento nas sedes
municipais por causa das concentrações populacionais nas mesmas. Os serviços
prestados eram basicamente de provisão de água porque nas áreas rurais a questão dos
despejos das águas servidas já era resolvida de alguma forma. Agora, os municípios, ao
passarem os serviços para a COPASA querem que a sede e a área rural sejam atendidas
também.
Outras regiões do Estado de Minas Gerais também precisariam de um apoio
financeiro para que atingissem níveis melhores de acesso aos serviços de saneamento.
Entretanto, o estado assumir isto vai além da possibilidade financeira do Estado. Não é
um problema só de recurso financeiro, mas é também um problema de dificuldade de
gestão e manter isto de forma sustentável. É preciso dar condições para que os
municípios possam gerenciar os serviços por conta própria. Esta questão se coloca
porque existe a experiência de que mesmo o governo federal oferecendo os recursos
financeiros, vários municípios foram incapazes de ter bons projetos para se
candidatarem aos mesmos e obter os recursos do PAC.
No que tange à questão do tratamento do esgoto, a questão não é apenas de
coletar o esgoto, mas também tratá-lo. Neste caso, deve-se notar que praticamente o
tratamento não traz recursos líquidos adicionais para a COPASA (embora a
porcentagem de adição ao valor da conta quando o esgoto é tratado), mas o custo de
fazer o tratamento é muito maior que esta cobrança gera. Assim, o tratamento contribui
295
para o aumento do custo da empresa, podendo desequilibrar o orçamento da empresa.
Jogar o custo do tratamento dentro da tarifa a ser cobrada torna-se impossível porque
isto elevaria enormemente a tarifa, dificultando a conexão, tornando inviável o uso.
Tem que haver uma mudança em relação a isto. Ainda há muita necessidade de
expansão da coleta de esgoto, que ainda exige? muitos recursos da empresa. Exigir
tratamento do esgoto, aumentando a tarifa, torna-se inviável via receita da empresa.
Deve-se registrar que a COPASA não faz investimento de esgoto estático
(fossas) e sim dinâmico (rede), com raríssimas exceções. Se a família de baixa renda
não se conecta à rede é porque não quer, provavelmente porque a família não quer uma
despesa extra, mesmo porque já tem uma solução particular, fossa. A despesa extra tem
a ver com a necessidade de quebrar o seu sistema para puxar tudo para frente do lote.
Isto é um custo, daí a individuo não quer fazer a conexão. A solução é diminuir a tarifa
de esgoto. Isto estimularia à conexão ao esgoto. A COPASA já dá uma ajuda quanto à
quebra e os demais custos, no valor de R$9,99 por mês, por um período de meses. É
preciso recurso não oneroso para tratamento. Deve-se lembrar que outras políticas
exigem que o tratamento seja um tratamento de primeiro mundo, ao invés de um
tratamento razoável, o que pressiona mais os recursos financeiros da empresa.
Uma dificuldade adicional, de natureza técnica, é que as estações de tratamento
de esgoto exigem uma vazão mínima; a flexibilidade não é muita. Se não houver uma
compatibilidade da demanda de conexões com isto e se não se confirmarem as adesões
das famílias aos serviços, isto pode inviabilizar o funcionamento das estações de
tratamento.
Linhas de crédito são disponíveis para investimentos em saneamento: Recurso
no FAT e FGTS estão à disposição, não há problema de recurso. Regras de uso para
acessar podem impedir o acesso. Algumas empresas de menor porte nas áreas menos
desenvolvidas do país não têm como dar garantir para os financiamentos, prefeituras
podem estar despreparadas para cumprir as exigências. Os recursos são onerosos e há
exigências que impedem algumas vezes o acesso. É preciso dar condições para que
essas empresas tenham condições de acessar. Convém relembrar, entretanto, que
enxertar dinheiro não é suficiente para resolver o problema. São necessárias condições
mais favoráveis para os financiamentos. Isto desoneraria a tarifa e permitiria a adesão
das famílias aos serviços. A expansão de rede é o primeiro passo para que haja maior
nível de conexão. As prefeituras têm conseguido recursos a fundo perdido e houve
296
grande avanço em redes. Agora é a questão da adesão. Uma segunda etapa é dar um
subsidio ao consumo para que haja a adesão.
Em Minas Gerais, foi criada uma agência reguladora que determinou que em
caso de inadimplemento no pagamento da conta de saneamento não pode haver corte do
serviço e a empresa de saneamento deve fornecer um mínimo de 3 metros cúbicos de
água por mês. Esta disposição traz uma dificuldade adicional para as empresas de
saneamento: Elas fazem o investimento de expansão da rede, a adesão (conexão) não é
obrigatória e o pagamento da conta também não. O programa Minha Casa, Minha Vida
está implantando expansão de rede, mas como fazer a manutenção (cobrir os custos de
operação e manutenção)? E o inadimplemento? Muita gente sem condições de pagar o
valor da conta tem aderido ao projeto. Esta questão é mais séria porque a COPASA tem
sócios privados, acionistas com 47% do capital social da empresa, os quais requerem
um retorno para o seu investimento, a despeito de saber das condições que a COPASA
precisa atender.
Quanto à possibilidade de usar um mecanismo do tipo OBA para ampliar a
quantidade de conexões em serviços de saneamento, a questão é que o incentivo dado à
empresa de saneamento quando ocorrer a conexão comprovada, ainda assim a rede pode
não ser usada para induzir a família a usar a rede de esgoto. Isto ocorreria porque a
família poderia não ter condições financeiras para pagar o consumo. Neste caso será
necessário, então, combinar o subsídio dado à empresa pela conexão efetivada, usando
também subsídios que reduzam o valor da conta, dando subsídio ao consumo das
famílias para reduzir o custo e estimular ambos, o consumo e a conexão.
Como resultado disto, mencionado no parágrafo acima, pode ocorrer um
aumento no déficit financeiro da empresa por agregar consumidores que não pagam o
suficiente para cobrir o custo, pode ser necessário que a empresa de saneamento receba
um subsídio maior nos projetos tipo OBA para compensar o prejuízo das conexões
estimuladas. Assim, o subsidio pago à empresa nos projetos tipo OBA seriam maiores
do que o necessário para cobrir os custos do investimento. Esta solução, entretanto,
pode ser inviável do ponto de vista legal. Parece haver uma impossibilidade legal de
associar transferências de recursos do Tesouro Nacional diretamente a empresas. Será
necessário verificar como ultrapassar esta dificuldade.
A viabilidade de ocorrer conexões em função de investimentos de projetos OBA
se faz consultando as famílias sobre o interesse delas. Geralmente a conexão relativa à
rede de água é tranqüila: as famílias se dispõem a conectar e geralmente se conectam. A
297
conexão ao esgoto se mostra mais complexa porque a família já está acostumada a usar
alternativas mais barata que podem ser mais atraentes em matéria de custos e aí não se
conectam à rede de esgoto. Assim, tentar uma taxa de 100% de universalização de
conexão à rede de esgoto pode ser uma balela. Entretanto, esta resistência em se
conectar à rede de esgoto pode diminuir com o tempo e no futuro, o aumento nas
conexões de esgoto ocorrerá.
2. Elementos Adicionais Obtidos na Entrevista com Técnico da COPANOR.
A COPANOR é uma subsidiária da COPASA, criada com a finalidade de prestar
serviços de saneamento em pequenas localidades, com população entre 200 e 5.000
habitantes, no Nordeste de Minas Gerais, cobrando uma tarifa menor que a cobrada pela
COPASA, adequada às condições financeiras daqueles moradores.
Os investimentos feitos pela COPANOR são feitos a fundo perdido, usando
recursos repassados pelo Tesouro de Minas Gerais, do Fundo Estadual de Saúde. Os
investimentos compreendem à criação, expansão, de redes e toda a infra-estrutura
necessária para suprir um serviço de qualidade, a um preço baixo, às populações
daquela região.
A oferta dos serviços refere-se ao suprimento de serviços de água e esgoto,
conjuntamente. A tarifa é a tarifa de saneamento. Vai se ver mais à frente que embora a
filosofia seja esta, hoje há uma situação de que há mais economia com ligação de água
do que com ligação de esgoto porque ainda não foi possível completar a oferta de
esgoto, nem mesmo na forma de esgoto estático (fossa). Isto certamente contraria o
espírito do programa.
A fonte de recursos, conforme foi dito acima, é o Tesouro estadual. Não há
outros recursos não-onerosos sendo aplicado no programa, seja de Banco Mundial, seja
do governo federal. Como têm ocorrido alguns contingenciamentos, isto implica em
uma redução no ritmo dos investimentos. A previsão de aplicação de recursos é de R$
500 milhões, mas até o momento (novembro de 2010) foram aplicados apenas cerca de
R$ 200 milhões.
298
A COPASA está dando inicialmente um apoio administrativo à COPANOR,
cedendo seus funcionários para dirigirem a COPANOR, à custa da COPASA. Isto,
entretanto, é temporário e a previsão é a de que a COPANOR tenha seu próprio pessoal
administrativo, concursado, sendo remunerado mais de acordo com as possibilidades
menores de pagamento da COPANOR, sem os benefícios trabalhistas que os
funcionários da COPASA têm. A idéia é a de reduzir os custos ao máximo na
COPANOR, usando menos mão de obra e remunerando a mão de obra a preços mais
baixos, para que as tarifas de saneamento sejam as mais baixas possíveis.
Presentemente, a receita obtida pela COPANOR cobre os custos de operação,
mas não cobriria os custos totais se forem computados os custos dos salários dos
diretores, estes agora cobertos pela COPASA porque os mesmos são funcionários da
COPASA.
A receita obtida com a cobrança de tarifas também não tem sido empregada para
cobrir custos de reposição. A reposição está sendo custeada com os recursos obtidos
para investimento pelo Programa.
Estes elementos financeiros colocam a questão de qual será a situação da
empresa em termos de sustentabilidade. Na forma atual e no futuro, (quando houver
necessidade de expansão dos serviços nestas localidades) será necessário continuar com
a continuidade da transferência de recursos do Tesouro estadual para cobrir todos os
custo ou elevar a tarifa de saneamento para gerar mais receita. Esta elevação das tarifas,
entretanto, pode contrariar os objetivos do programa.
O desempenho do programa, em termos dos investimentos efetuados, é avaliado
pela Secretaria de Planejamento estadual. O Programa é um dos Projetos ditos
Estruturadores da administração atual. Existem metas a serem cumpridas e técnicos
daquela Secretaria fazem o acompanhamento da execução feita pela COPANOR.
O início do Programa (em 1997) foi prejudicado com atrasos em razão de que: i)
houve atrasos nas licitações das obras a serem executadas por empresas contratadas
porque o Tribunal de Contas fez exigências legais; ii) houve atrasos também nos
processos de realização dos concursos para a contratação de mão de obra.
Várias das localidades cujas concessões agora são da COPANOR, eram da
COPASA, que atuava apenas nas sedes dos municípios, apenas na área de água. Com a
troca, alguns passaram para a COPANOR e para ambos os serviços. Há situações,
entretanto, que a situação é a de que a sede é suprida pela COPASA e as pequenas
localidades pela COPANOR. Este é o caso, por exemplo, de Diamantina.
299
Embora se leve em conta o índice IDH na área da COPANOR, os investimentos
realizados estão bastante dispersos, ou seja, não estão concentrados nas localidades de
mais baixo IDH. A explicação é a de que os investimentos foram sendo feitos
prioritariamente nas localidades que conseguiam passar os seus sistemas com mais
presteza para a COPANOR.
Há muito interesse por parte das prefeituras em passar os seus serviços de
saneamento para a COPANOR porque elas não têm condições para gerenciar os
recursos que por vezes obtém e fazer as aplicações adequadas, e sequer manter os seus
sistemas.
Na busca de reduzir os custos de operação, a COPANOR se aproveita do sistema
de compras da COPASA para adquirir a preços mais baixos os insumos que necessita.
A COPANOR atende atualmente 135 mil habitantes da região, tendo 38 mil
economias ligadas à rede de água, mas com 14 mil economias com esgoto. Portanto, das
38 mil economias com água, 24 mil não tem esgoto. Este resultado é uma contradição
com os objetivos do programa, conforme foi dito acima.
São 64 as localidades atendidas atualmente, sendo que 38 vieram da COPASA.
Espera-se que no futuro, com a entrada de novas localidades no sistema
COPANOR, os seus custos fixos, como a mão de obra dirigente, fiquem mais diluídos,
permitindo a cobrança de uma tarifa inferior.
Pretende-se que no futuro a experiência seja repassada para a região Norte, uma
região também bastante carente em termos sociais. É importante, entretanto, ver como
resolver a questão da sustentabilidade financeira da COPANOR, antes de tentar
reproduzir a experiência em outras áreas do estado.
É preciso verificar se o modelo tipo COPANOR poderá ser reproduzido em
todas as partes do território mineiro. Será que o Tesouro estadual poderá arcar com os
custos de transferência de recursos a fundo perdido para todas as localidades, na forma
do que é feito pela COPANOR, ainda que a sustentabilidade da empresa seja garantida ?
Outra questão que se coloca é o fato de no modelo atual, os pobres da
COPANOR pagam uma tarifa várias vezes inferior à tarifa paga pelos pobres
(igualmente pobres) da COPASA. Explicar que no caso da COPANOR isto ocorre
porque a empresa recebe recursos a fundo perdido (e, por isto, pode cobrar uma tarifa
menor), enquanto que a COPASA usa recursos financeiros onerosos que precisam ser
remunerados (exigindo uma tarifa mais alta), não é uma resposta suficiente. O pobre da
COPASA vai indagar por que ele também não tem direito a se beneficiar de recursos a
300
fundo perdido... Isto pode se tornar um problema político futuro, embora até o momento
a explicação da razão da diferença esteja sendo aceita.
Embora recursos adicionais a fundo perdido possam acelerar os investimentos,
há necessidade de uma revisão do programa para assegurar a sustentabilidade financeira
do mesmo.
3. Entrevista no PRODES
O PRODES (Programa de Despoluição de Bacias Hidrográficas) é um programa
da Agência Nacional de Águas (ANA) criado em 2000, sendo que em 2001 foi feita a
primeira licitação de projetos para alocar os recursos para apoiar investimentos em
construção de estações de tratamento de esgotos. Este apoio se materializa na premiação
financeira dada pelo PRODES a projetos municipais de construção de estações de
tratamento de esgotos (ETE) por sua eficiência em atingir os objetivos de captação e
tratamento dos esgotos.4 Os municípios que querem se candidatar a receber o prêmio
financeiro dado pelo PRODES devem apresentar seus projetos quando é aberta uma
licitação pelo PRODES, o qual escolherá os melhores. Após a escolha, baseada na
qualidade dos projetos de ETE apresentados e no volume de recursos financeiros
disponíveis para o PRODES, são contratados aqueles que serão acompanhados por este
programa no prazo previsto para a sua execução.
Os recursos do PRODES são recursos orçamentários previstos para aplicação em
programas da ANA, um dos órgãos do Ministério do Meio Ambiente, destinados a
investimentos feitos por empresas de saneamento para tratamento de esgotos. Portanto,
os recursos orçados passam pelo crivo do Legislativo, que examina e aprova
parcialmente os valores segundo seus critérios, estão sujeitos à disponibilidade
financeira do Executivo em função dos resultados da arrecadação dos tributos.
Os recursos previstos para aplicação pelo PRODES permitem que seja feita uma
licitação anual de projetos elaborados pelos municípios/ empresas de saneamento, os
quais mostram a sua intenção de construir/expandir seus sistemas de tratamento de
esgoto na sua área. O projeto tem não apenas de dizer o que se pretende fazer
4 O PRODES não é um fundo financeiro que financie projetos. Trata‐se de um programa que “premia” projetos de ETE eficientes devolvendo ao órgão que constrói e põe em funcionamento a ETE uma porcentagem dos recursos financeiros empregados na implementação do projeto.
301
tecnicamente e justificar o montante que se pretende aplicar, mas também comprovar a
disponibilidade de recursos financeiros necessários para a execução da obra. Portanto,
além da possibilidade técnica de elaboração do projeto, é preciso que o
município/empresa de saneamento tenha os recursos financeiros para fazer o
investimento na construção da estação de tratamento de esgoto na vazão necessária,
para atender a certa quantidade de habitantes. Estes parâmetros são importantes porque
eles serão utilizados como metas que deverão ser comprovadas ao final de implantação
do projeto.
Conforme já foi mencionado, o PRODES não financia as obras de construção
das estações de tratamento de esgoto. Os projetos contratados pelo PRODES, se bem
implementados conforme previsto nas suas metas, recebem uma remuneração
financeira, um “prêmio” após a certificação de que cumpriu bem os seus compromissos.
Os recursos para a construção têm que ser conseguidos pelo município/empresa de
saneamento. É claro que isto traz dificuldades para municípios que não têm capacidade
financeira ou que não tenham condições de se mobilizar para ter os recursos.
Uma vez selecionados os projetos pelo PRODES (selecionados usando o limite
de recursos que o Programa tem no orçamento da ANA), este faz com que o Tesouro
Nacional deposite em uma conta aberta em favor da empresa de saneamento na Caixa
Econômica Federal o montante de 50% do custo orçado da obra. Esta conta na realidade
está em fundo remunerado na Caixa, com remuneração mensal. Esta conta só poderá ser
movimentada com autorização da ANA. Esta autorização depende de um processo de
certificação feito pelo Programa, o qual se estende por três anos, período no qual se
procura verificar se a estação atingiu a vazão contratada e atingiu o nível de eficiência
previsto. (Legal. Seria possível explicar como é feita essa verificação? É a CAIXA que
verifica? Ou são contratados certificadores? Em caso afirmativo, a ANA autoriza a
Caixa a passar periodicamente uma parcela dos 50% para uma conta de livre
movimentação pela empresa de saneamento. Estes recursos são como que um “prêmio”
recebido pela empresa pela execução do que foi contratado. Se a avaliação for negativa,
ou seja, se as metas não forem cumpridas, os 50% são devolvidos ao Tesouro Nacional.
Pode-se entender que o PRODES funciona na forma de um programa baseado
em Output-Based Aid (OBA) por estar fundamentado não na forma de execução de
obra, mas na comprovação de resultado, o qual, no caso é a redução combinada na
poluição pelos esgotos. Sob este aspecto, trata-se de uma maneira de tornar mais eficaz
302
os investimentos que as empresas de saneamento, cujos projetos de construção de
estações de tratamento de esgoto são apoiados, desenvolvem.
Recentemente foi decidido tornar mais flexível o percentual do custo do projeto
a ser restituído às empresas de saneamento. Agora, o percentual varia linearmente entre
30% (para projetos de grande dimensão) a 100% (para projetos de pequena dimensão).
A idéia é que o grau de atratividade do apoio do PRODES possa ser suficiente para
fazer que as empresas de saneamento se tornem interessadas em obter este “prêmio”.
Outro ponto recentemente alterado foi o seguinte: No inicio das suas atividades,
os projetos selecionados eram escolhidos pelo próprio mérito do projeto, qual seja, a sua
qualidade técnica e a natureza dos seus objetivos (como assim mérito?) e por ser
apoiado pelos Comitês de Bacias, sem estar orientado por qualquer preferência por parte
do PRODES. A participação do PRODES era “passiva” no sentido de que não era usado
qualquer critério alocativo para guiar a seleção, seja um critério regional, por exemplo,
ou por nível de carência em tratamento de esgotos.. Agora o PRODES realizou um
estudo que examinou as áreas criticas em matéria de poluição e estabeleceu um critério
que guia a escolha dos projetos selecionados. Projetos que se refiram a áreas críticas
(elevados níveis de poluição ambiental provocados pelo despejo in natura de esgoto sem
tratamento) recebem uma ponderação maior no processo seletivo. Deve-se mencionar,
entretanto, que anteriormente, embora este critério ainda não existisse, os projetos
implantados eram oriundos destas áreas críticas de poluição.
São muitos os projetos apresentados ao PRODES e relativamente poucos os
apoiados, seja por deficiência dos recursos financeiros que podem ser reservados pelo
programa, seja por deficiência técnica dos mesmos. Nesta década de atuação, foram 42
os projetos apoiados. Em poucos deles foi necessário renegociar os projetos, adequando
prazos e metas. Só ocorreram 3 casos de rescisão dos contratos pela incapacidade de
execução dos contratos, com os recursos sendo transferidos da Caixa Econômica
Federal para o Tesouro Nacional.5
Embora a atenção do PRODES esteja voltada para a execução e a operação da
estação de tratamento de esgoto e o projeto vise isto, obviamente os investimentos de
rede, elevatórias, etc. também são importantes para produzir os resultados estabelecidos
5 Quando o projeto de ETE é selecionado pelo PRODES, este programa solicita ao Tesouro Nacional a transferência dos recursos financeiros que “premiarão” o projeto para uma conta na Caixa Econômica Federal aberta em nome da empresa de saneamento. Estes recursos só serão efetivamente disponibilizados para a empresa após a autorização dada pelo PRODES para seu uso, o que acontecerá após a certificação feita por este de que o que foi contratado com ele foi executado.
303
no contrato com o PRODES. Desta forma, o contrato com o PRODES acaba
alavancando a necessidade da empresa de saneamento fazer os demais investimentos de
saneamento, como rede de coleta de esgoto que vão permitir que as metas relacionadas
com o tratamento de esgoto se materializem. Estes investimentos complementares são
importantes, mas estão fora do projeto contratado com o PRODES.
Os recursos disponibilizados para o PRODES têm sofrido uma grande
variabilidade e diminuição. Obviamente, isto reduz a capacidade do PRODES
aproveitar todos os projetos que passaram pelo crivo técnico e que poderiam ser
contratados. Quando houve a possibilidade do PRODES estar no PAC, voltaram a
crescer os recursos financeiros, mas esta associação tornou-se inviável porque a
metodologia dos investimentos previstos no PAC é o de obra, enquanto que a do
PRODES é o resultado. O PRODES não pode antecipar que projetos receberão recursos
porque além de dependerem de um processo licitatório, o uso dos recursos dependerá da
comprovação do resultado obtido com o investimento. Agora o PRODES saiu do PAC e
os recursos diminuíram; desde 2008 não existem recursos estabelecidos para o
PRODES no orçamento da ANA.
Em um determinado ano, 2003, resolveu-se usar recursos repassados pelo Fundo
de Pobreza. Estes recursos então foram usados pelo PRODES com a garantia que a
aplicação dos mesmos fosse feita em área de grande densidade de pobres, para a origem
dos recursos pudesse ser justificada.
Como não há possibilidade de antecipação de recursos (antecipação da entrega à
empresa de saneamento dos recursos financeiros da “premiação) para que um
investimento possa ser realizado, possivelmente deveria ocorrer uma coordenação entre
diferentes órgãos públicos (como o Ministério das Cidades) para prover os recursos
próprios para financiar o investimento em redução da poluição hídrica para que o
PRODES pudesse dar o seu apoio ao projeto de construção de estação de tratamento de
esgoto.6(não está muito clara a proposta)
Para evitar que haja superfaturamento dos custos do projeto apresentado ao
PRODES (o que implicaria em uma “premiação” maior à empresa), o PRODES usa
uma tabela de referência dos custos das obras para a construção da estação de
tratamento. Para fixar os custos do projeto, o PRODES usa os valores contidos nesta sua
6 O que se propõe é que ocorra um esforço de coordenação entre diferentes órgãos públicos para que a dificuldade da empresa/município em reunir os recursos financeiros seja superada.
304
tabela de referência ou os custos declarados pela empresa, se estes forem menores do
que os estimados na tabela.
O emprego da metodologia de resultado tem sido bem avaliado pelo PRODES.
Tem sido possível às empresas se submeter a este critério de resultado, o montante
devolvido às empresas de saneamento tem sido suficientemente atrativo para estimular
as empresas de saneamento apresentar os seus projetos e a taxa de sucesso do Programa
mostra que poucos projetos tiverem que ser renegociados ou foram mal sucedidos (com
contratos revogados). A possibilidade de maiores recursos para o PRODES poderia
ampliar consideravelmente a proporção da população atendida por estações de
tratamento de esgoto, hoje na casa de apenas 30%.(Rever afirmação. Verificar dados do
SNIS (esgoto tratado em relação ao coletado) ou PNSB).
Considera-se importante que sejam feitas modificações nos investimentos em
saneamento para haja a introdução paulatina da avaliação pelo método do resultado,
quem sabe estabelecendo que uma dada porcentagem de recursos para investimento,
digamos 10%, esteja sujeito a comprovação de resultados para que os recursos
financeiros sejam liberados. Obviamente, esta não é uma tarefa simples, mas que
merece consideração.
Talvez aqui seja interessante separar um OBA para coleta de esgotos cujo resultado é o
domicílio atendido e um OBA para tratamento que tem como resultado o esgoto tratado.
1) Desafios relacionados à aplicação específica do OBA para coleta de esgoto e
seu tratamento:
i) A medição dos “produtos” (os resultados) no caso de coleta e
tratamento de esgoto pode ser mais difícil e, portanto, mais cara que
em outros serviços. Para resolver este problema, vários métodos de
avaliação já foram desenvolvidos na literatura específica. (quais?)
Adicionalmente, se for mais caro fazer esta avaliação, será necessário
prever uma remuneração maior a se paga á empresa provedora dos
serviços, em adição ao valor do subsídio acordado.
ii) Os custos transacionais para a implementação de projetos de coleta e
tratamento de esgoto do tipo OBA e de seu gerenciamento podem ser
altos em pequenos projetos desta natureza. A solução sugerida por
305
aqueles autores é reunir projetos OBA e dividir entre eles o custo
inicial de planejá-los.
iii) O financiamento tipo OBA ao acesso dos usuários ao serviço de
coleta e tratamento de esgoto pode ser apenas uma parte do
financiamento necessário a ser dado à toda cadeia de atividades
envolvidas no setor de saneamento. Além disso, o requisito de
subsídio por família conectada tende a ser mais alto que em outros
serviços financiados com mecanismos tipo OBA. As soluções para
esta situação são: a) prever a aplicação de incentivos (subsídios) para
toda a cadeia de atividades relacionadas com o projeto de coleta e
tratamento de esgoto e b) aceitar que os custos podem ser elevados,
mas que os benefícios para a sociedade também são elevados.
Quais são passos seguintes do trabalho?
Em que medida os estudos apresentados irão contribuir para os trabalhos futuros?
Alguma experiência apresentada será utilizada como projeto piloto?
4. Entrevista no CODAU-Uberaba
O órgão que prestava os serviços de água e esgoto em Uberaba era uma empresa
de economia mista, agora é uma autarquia municipal, o Centro Operacional de
Desenvolvimento e Saneamento de Uberaba (CODAU) Atende às necessidades de
abastecimento de água e ao esgotamento sanitário para as famílias e atividades
produtivas de Uberaba. Abastece a 99% de toda a população do município com água
potável, atendendo com afastamento sanitário a 98% de toda a população do município.
Até o ano de 2009 só havia tratamento de 2% do esgoto.
O CODAU desenvolve um programa chamado Água Viva com vistas a resolver
os problemas de saneamento que o município tinha.
A captação de água depende em 95% do Rio Uberaba, os outros 5% vem de 3
poços. O custo de bombear água de poços é muito alto porque a profundidade é de cerca
de 500 metros.
306
Existem duas estações de tratamento de água: Uma construída em 1946 (unidade
1); outra em 1972 (unidade 2). Quando esta foi construída, Uberaba tinha a metade dos
habitantes que tem hoje (hoje: 300 mil habitantes). Enfrentando desafios, as redes são
antigas, mas que vem sendo substituídas. Estão sendo feitos os investimentos de
tratamento de água na unidade 3; depois desta construída, vamos reformar a 1 e a 2. Isto
vai permitir que o tratamento da água passe de 900 mil para 1700 litros por segundo.
Agora vamos ter que trazer a água para isto. Isto põe um novo desafio: buscar água do
Rio Claro com uma nova fonte de captação de água. Faremos o tratamento também,
capacitando o serviço para a população futura de 500 mil habitantes. Isto permitirá o
funcionamento de um plano de contingência no que diz respeito ao risco de
abastecimento, então distribuído em duas fontes de captação de água, e não mais em
apenas uma fonte, exclusiva, sujeita a acidentes que impeçam a adução da água. Isto já
ocorreu recentemente, em 2003, com o descarrilamento de um trem, com despejo de
produtos químicos no Rio Uberaba.
Uma série de ações em implantação na cidade soma R$ 129 milhões. Estes
recursos em parte foram conseguidos no governo federal no programa PAC1 e também
agora no PAC2 com projetos já selecionados, com recursos já alocados para os
investimentos que serão feitos. Então foi uma decisão política tomada para que Uberaba
tivesse uma estrutura de abastecimento capaz de atender as necessidades da sua
demanda.
Apesar de Uberaba já ter um alto índice de afastamento de esgoto (98%), todos
estes esgotos eram lançados nas redes fluviais. Misturavam-se, então, com as águas das
chuvas. Portanto, devolvíamos á água captada no Rio Uberaba, mas com os dejetos do
município. Foi adotado pelo município o principio de resolver este problema. Foi
inaugurada no ano passado uma nova estação de tratamento de esgoto. Foi feita através
do programa PRODES. A cidade foi buscar no programa PROSANEAR os recursos
para fazer o financiamento dos investimentos na construção de duas estações de
tratamento. O tratamento do esgoto está dando um salto de 2% para 98% de todo o
esgoto, ou seja, todo o esgoto coletado. O projeto da ETE Uberaba foi selecionado pela
ANA no âmbito do PRODES. Este projeto (junto com o projeto Taubaté) como o
melhor projeto técnico de 2007. Isto permitiu que a ANA /PRODES premiasse o projeto
com 50% dos recursos financeiros investidos. Já está em funcionamento. Estamos
construindo agora a ETE Conquistinha. Isto significa que daremos tratamento a 100%
do esgoto coletado na cidade. Para que isto tenha efetividade, é preciso fazer a
307
separação do esgoto e das águas pluviais, para isto estão sendo implantados nas ruas de
Uberaba 26 km de interceptores de esgoto para fazer a separação. Outros investimentos
estão sendo feitos, como estações elevatórias, dando solução para a coleta e o
tratamento de esgoto na cidade de Uberaba, usando R$ 73 milhões para isto.
Outro desafio é questão da drenagem (Uberaba é chamada a cidade das sete
colinas). O centro da cidade esta constantemente sujeito a enchentes pela sua
conformação física. O combate a este problema faz parte do programa Água Viva, com
recursos obtidos do PAC do governo federal. A expansão dos canais de recepção das
águas de chuvas e a construção de piscinão (uma bacia de contenção para reter a água)
visam resolver definitivamente este problema.
Tudo isto faz e fará com que Uberaba seja uma referência de bom manejo
ambiental em MG e no país.
Pergunta: Há dificuldades de obtenção de financiamentos governamentais para o
saneamento e seu custo é elevado? Resposta: Isto é um problema histórico no Brasil.
Houve uma decisão de fechar as torneiras e estabelecer que os recursos fossem
canalizados para o programa de estadualização dos serviços de saneamento. Anterior a
esta estadualização havia a FUNASA que operava no sentido de dar apoio aos
municípios. Em determinado momento houve o esvaziamento das ações da FUNASA e
fecharam-se as torneiras para os municípios no sentido de que houvesse um
direcionamento para a opção de entregar às companhias estaduais ou mesmo privatizar
os serviços de saneamento. Neste período, que veio até 8 anos atrás, o governo federal
disponibilizou muito poucos recursos para o saneamento. Soma-se a isto, o fato de
nenhum administrador público tinha a vontade de fazer altos investimentos em
saneamento porque se diz que saneamento não dá voto. E é difícil fazer investimento:
durante a obra, você está incomodando a população; quando você termina, asfalta a rua
de novo, as pessoas transitam por cima e nem lembram o que foi feito lá embaixo.
Politicamente não é uma ação que cause boa vontade dos políticos em fazer este tipo de
investimento. Isto tudo, dificultou os investimentos, provocando uma carência,
sobretudo no esgotamento e na drenagem. A água, não, sempre é necessária. Se o
prefeito não levar água até a porta, ele acaba sendo cobrado. A solução então transferir
o problema para a Cia. Estadual e me deixa livre disto. Houve uma tomada de decisão a
nível federal no sentido de permitir o acesso aos serviços de saneamento à população
brasileira. Houve o direcionamento de altos recursos ao setor, sobretudo agora no PAC,
uma priorização muito forte no setor.
308
O que a gente percebe é que muitas vezes os municípios não se preparam, não
estruturam projetos bem elaborados, projetos técnicos que efetivamente os possibilitem
ir lá fazer a captação de recursos. Os recursos que Uberaba conseguiu junto ao Banco
Mundial, junto ao PAC (recursos da Caixa Econômica Federal - parte deles é
financiamento, parte veio agora R$ 71 milhões, como recursos do OGU, portanto, não
reembolsáveis. Uberaba está investindo cerca de R$ 280 milhões nos 3 componentes,
água, esgoto e drenagem. Destes 280 milhões, parte vem do Banco Mundial na forma de
financiamento, parte do PAC (R$ 160 milhões, dos quais R$ 71 milhões são recursos
não-reembolsáveis; o restante é financiamento. E na parte de drenagem, parte é
financiamento, parte é. Mas houve uma vontade política, uma determinação de dar
solução. Isto é necessário ter, o administrador publico tem que ter esta determinação, de
querer resolver, estruturar bons projetos.
Pergunta: Esta atitude é de ambos os lados, governos locais e governo federal?
Resposta: O governo federal tem dado mostras de que está disposto a isto. Isto se tornou
uma prioridade de governo federal. Cabe agora, aos municípios estruturar bons projetos
e que possam convencer que se quer dar solução efetiva.
Pergunta sobre PRODES. O PRODES já há alguns anos não tem recursos. O que
o senhor acha do esquema de “prêmio” do PRODES usa? Resposta: O PRODES não é
uma fonte de financiamento. Esta função de aplicar recursos para investimentos está
dentro do PAC. O PRODES é uma idéia brilhante no Brasil para a preservação dos
mananciais no Brasil. Os recursos do PRODES demandam recursos obtidos de emendas
parlamentares para esta finalidade e de recursos que vêem dos comitês de bacias com
esta finalidade. Assim, o PRODES não é um fundo de financiamento para investimentos
no setor. É fundo que estimula o investimento e premia os bons investimentos
implantados, premiando os bons projetos. A disponibilização atual destes recursos
atualmente é infelizmente muito pequena. A última seleção foi em 2007. É preciso
assegurar ao PRODES fontes de recursos permanentes para que a licitação se faça todos
os anos.
Pergunta: Entretanto, os municípios nem sempre tem os recursos iniciais para
fazer a obra e somente 3 anos depois receber o “prêmio”. Resposta: De 6 anos para cá, o
governo federal tem priorizado o setor, canalizando recursos para os mesmos no
saneamento. Cabe aos municípios priorizarem esta política e elaborarem bons projetos e
buscarem estes recursos. Uberaba se preparou para isto, estabeleceu prioridade e
desenvolveu bons projetos e assim não tem tido dificuldades de alocar os recursos
309
necessários. É claro que no Brasil as demandas são muito maiores que os recursos
possíveis. É para isto que tem se apresentar projetos bens estruturados, que possam
competir com os demais que solicitam financiamento. Houve uma mudança de política
pública no governo federal. Cabe aos municípios correrem atrás.
Pergunta sobre estrutura tarifária: O CODAU usa também a idéia de tarifa
“social”? Não, o CODAU está fazendo uma reestruturação tarifária, inclusive fazendo
também uma revisão no código tarifário, acrescentando a tarifa social, que hoje não
existe. Tem a tarifa mínima, que vai de 0 a 10 metros. O critério que vai ser utilizado
para escolha das pessoas que vão ter acesso à tarifa social são as famílias que já estejam
cadastradas no programa Bolsa Família. É a forma que encontramos para ter o referendo
do governo federal, para não ficar exposta a solicitação de vereadores. Assim, o
enquadramento das famílias de baixa renda à tarifa social será feita desta forma. Já foi
feito um levantamento das famílias que em Uberaba teriam a possibilidade de se
enquadrar na tarifa social, uma quantidade de 6.780 famílias cadastradas no programa
Bolsa Família e que teriam direito à tarifa social. A opção foi por esta forma, por
conforto de não ser chamado pelo Ministério Público porque eu dei para um e não dei
para outro e para não ficar exposto às demandas políticas. Se é justo ou não é justo
conceder a tarifa social a um e não conceder a outro, isto depende do cadastramento
usado pelo Bolsa Familia, questionem o governo federal. Nem todas estas 6780 famílias
têm acesso à rede de água. Conforme já foi dito, o CODAU atende a 99% das famílias
de Uberaba com rede de água. O que está sendo feito agora é o enquadramento na tarifa
social; hoje elas pagam a tarifa mínima ou se enquadram nas tarifas mais altas segundo
o seu consumo. O que está sendo feito é garantir que estas famílias passem a pagar a
tarifa social, a um custo subsidiado.
Pergunta: Existem empresas que já usam tarifa social, nas quais ainda se
encontram famílias que não estão conectadas a rede, seja porque a tarifa ainda é alta, ou
a família tem outra alternativa. Resposta: Isto pode ocorrer porque a empresa de
saneamento não tem condição técnica de ir lá e prestar o serviço ou porque a empresa
está impedida legalmente de prestar o serviço.
Deve-se registrar que a permissão de pagar a tarifa social também tem um limite
de gasto com a água, de até 8 metros cúbicos.
Qual o nível de hidrometragem do consumo? 99%, todos têm hidrômetros. Em
2006 ficou estabelecido que o CODAU substituísse todos os hidrômetros usados no
município e assumiria a propriedades deles a partir de 2007. Agora são hidrômetros de
310
boa qualidade. Dos 100 mil hidrômetros que temos em Uberaba, já substituímos 58 mil
e os restantes serão substituídos no prazo de 2,5 anos.
Tudo este “guarda-chuva” ambiental conta hoje com recursos do Banco Mundial
(com US$ 17 milhões), do PAC (a grande fonte dos recursos), do fundo de recursos
hídricos de MG (FHIDRO), com recursos da ANA na forma de prêmio, e com
disponibilidade própria da prefeitura de Uberaba. Não houve dificuldades de reunir os
recursos financeiros para tal.
O CODAU desenvolveu um programa de educação ambiental, com várias ações.
Noventa mil crianças de Uberaba já tiveram contato e participaram de atividades do
CODAU em termos de educação ambiental neste ano (2010), em diversas atividades,
como na sala de aula, nas estações de tratamento de água e de esgoto, para formar uma
consciência critica em termos ambientais, construímos um centro de educação
ambiental., entre outras atividades, com inúmeros parceiros , com instituições publicas e
privadas, escolas e universidade.
Pergunta: A CODAU cobre os seus custos ou a prefeitura também entra com
recursos? Resposta: A Prefeitura não bota dinheiro no CODAU, muito pelo contrário,
está sendo buscando o nosso apoio. A responsabilidade do CODAU no sentido de
prover água potável e o esgoto está sendo gerido com as nossas tarifas, sem aporte
nenhum do município e ainda temos um acordo com a prefeitura de apoiar as ações da
prefeitura em termos de drenagem.
Pergunta sobre a possibilidade do CODAU ser regulado pela agência reguladora
estadual de MG. Resposta: Não, temos a intenção de ter uma agência regional de
regulação, junto com municípios da região na forma de um consórcio intermunicipal, a
agência do Triângulo Mineiro, dadas as peculiaridades regionais e o ônus para os
munícipes de ter uma agência reguladora exclusiva do município.
Pergunta: A tarifa social vai implicar em aumentar as tarifas para os demais
consumidores? Resposta: A revisão tarifaria que faremos, já modifica a estrutura
tarifária atual porque percebemos que a atual estrutura cobra uma tarifa média mais alta
para as classes que consomem menos, favorecendo a quem gasta mais. Queremos fazer
esta inversão, ou seja, cobrar mais de quem gasta mais e cobrar menos para quem gasta
menos. Nesta reformulação do código sanitário nós já estamos resolvendo isto.
Pergunta: Os investimentos em tratamento de esgoto não podem ser cobrados
por seu custo, o que implicaria em aumento tarifário insuportável para os consumidores.
Portanto, este tipo de investimento, embora necessário, mas que não beneficia
311
diretamente os consumidores do próprio município, custa caro. A empresa tem estimulo
para fazer este tipo de investimento? Resposta: Isto é verdade, o serviço de esgoto tem
um custo elevado, sobretudo se toma a decisão do seu tratamento. A tarifa da água
acaba subsidiando o custo do esgoto. Em Uberaba, até o ano passado, cobrávamos 50%
da conta de água pelo afastamento do esgoto. Agora, passamos a porcentagem para
60%, com a implementação da ETE Uberaba. Mas, posso dizer que o que se cobra para
o esgoto não é suficiente para cobrir os seus custos.
Pergunta: No caso da COPANOR, há investimentos em estruturas sanitárias para
famílias de baixa renda, banheiros e outras instalações sanitárias. Vocês tem um
programa deste tipo? Resposta: Não, porque o CODAU se restringe a atender o
município de Uberaba. Pergunta: Mas, não há distritos no município, os quais poderiam
requerer a mesma coisa? Resposta: Não. É diferente a situação de Uberaba. Como já
temos um alto nível de atendimento e já praticamos uma tarifa menor que as praticadas
pela COPASA (algo cerca de 70% das tarifas da COPASA, mesmo com todos os
investimentos que estão sendo feitos em Uberaba), não temos grandes demandas de
atendimento. A população de Uberaba tem um índice de IDH até alto e um índice de
atendimento sanitário alto hoje.
Pergunta: Uberaba já pensou em se incorporar à COPASA, não vale a pena, não
é? Resposta: Na verdade houve algumas tentativas. É o sonho da COPASA de absorver
o CODAU, como também houve algumas tentativas de empresas privadas, com a
privatização dos serviços de saneamento de Uberaba. O CODAU é hoje uma empresa
que dá muito orgulho aos uberabenses. Haveria um levante geral se se falar em
privatização e estadualização dos serviços. Não há margem política para isto não. É uma
autarquia municipal em que as pesquisa de governo sido feitas o CODAU tem se saído
com os melhores índices de aprovação do governo municipal, o qual tem um índice de
aprovação muito alto, de 74% e o índice do CODAU chega a atingir 95%. É uma
autarquia muito querida em Uberaba.
Pergunta: Em outros municípios brasileiros, há deficiências no atendimento aos
serviços de saneamento em habitações de famílias de baixa renda. Qual é a situação em
Uberaba? Resposta: É difícil de encontrar em Uberaba uma residência que não seja
atendida pelo CODAU. Quando se encontra, é porque tem algum problema; é uma
invasão, é um caso raro de preservação e a própria lei me impede de fazer a conexão.
Mas, no geral, nos bairros mais carentes, existe o atendimento. Pergunta: Existe favela
312
em Uberaba? Não; em alguns locais existem algumas pessoas de mais baixa renda, mas
não seria favela, graças a Deus.
Dos mais de 200 milhões empregados nas obras, mais de 70 milhões foram
financiamentos que foram obtidos. O município tem capacidade de endividamento e
houve a elaboração de bons projetos, mas, sobretudo, uma grande determinação política.
Não é apenas mandar o projeto, mas também acompanhá-lo e procurar atender as
demandas de documentos e informações. Não se pode cruzar os braços, esperando que
as coisas aconteçam. Protocolar projeto não basta. Não se pode deixar que uma questão
provoque a parada do andamento administrativo do processo por causa de um
probleminha e ficar estacionado nas gavetas em Brasília. É preciso tomar conhecimento
e dar solução a ele, saneando os problemas.
313
BIBLIOGRAFIA
ALESINA, A.; et al. Who adjusts and when? On the political economy of reforms. NBER working paper series. Working Paper 12049, 2006.
AMPARO, P.P., CALMON, K. M. N. A. Experiência Britânica de Privatização do Setor de Saneamento. Texto para discussão no 701. IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Brasília, jan, 2000. Disponível na internet: www.ipea.gov.br/pub/td/td_2000/td_701.pdf
ANDRADE, T. A., Aspectos Distributivos na Determinação de Preços Públicos. Rio de Janeiro: IPEA, 199
ANDRADE, T. A , BRANDÃO, Antônio Salazar P., Waldir J.A. e LOBÃO , Salomão SILVA , L.Q. da. “Saneamento Urbano: A Demanda Residencial por Água”, Pesquisa e Planejamento Econômico, vol. 25, dezembro de 1995, pp 427-448.
ARAÚJO, R. Regulação da Prestação de Serviços de Saneamento Básico –Abastecimento de Água e Esgotamento Sanitário. In: IPEA. Infra-estrutura perspectivas de reorganização (saneamento). Ministério do Planejamento e Orçamento – IPEA, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Brasília, 1999.
AZEVEDO, E. A. Exclusão sanitária em Belo Horizonte – MG: caracterização e associação com indicadores de saúde. Belo Horizonte: Escola de Engenharia da UFMG, 2003. 145 p. (Dissertação, Mestrado em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos).
BANCO MUNDIAL, Brazil - Managing Pollution Problems - The Brown Environmental Agenda. Volume I e II. Washington D.C. USA. February 27, 1998. ??
BANCO MUNDIAL. “Brasil-Desenvolvimento da Primeira Infância: foco sobre o impacto das pré-escolas”. Brasília: Banco Mundial/Departamento de Desenvolvimento Humano. Brasil/Unidade de Gerenciamento do País, Região da América Latina e do Caribe, 2002.
BARAT, J. O financiamento da infra-estrutura urbana: os impasses, as perspectivas institucionais, as perspectivas financeiras. In: IPEA. Infra-estrutura: perspectivas de reorganização (financiamento), Brasília, 1998.
BARROS, R.; CARVALHO, M.; FRANCO, S. “O papel das transferências públicas na queda recente da desigualdade de renda brasileira”. In: BARROS, R. P. de; FOGUEL, M.; ULYSSEA, G. (Orgs.). Desigualdade de renda no Brasil: uma análise da queda recente. Brasília: Ipea, 2007. Cap. 12, v. 2.
BARROS, R.; CARVALHO, M.; FRANCO, S.; “Pobreza Multidimensional no Brasil”. Texto para Discussão nº 1227, IPEA. Rio de Janeiro, 2006.
BARROS, R.; CARVALHO, M.; DUTRA, R.; FRANCO, S.; HARTUNG, G. O uso de preditores para a melhoria da qualidade das informações do Cadastro Único. Ipea, 2007. Mimeografado.
314
BARROS, R.; CARVALHO, M.; MENDONÇA, R. Sobre as utilidades do Cadastro Único. Ipea, texto para discussão nº 1414. 2009.
BESLEY, T. Political Competition, Policy and Growth: Theory and Evidence from the United States. London School of Economics, Torsten Persson IIES, Stockholm University Daniel M. Sturm, 2007.
BHATTACHARYYA, A., PARKER, E., RAFFIEE, K. An examination of the effects of ownership on the relative efficiency of public and private water utilities. Land Economics 197 – 209, 1994.
BRISCOE, J. Intervention studies and the definition of dominant transmission routes. American Journal of Epidemiology, v.120, n.3, p.449-455, 1984a.
BRISCOE, J. Water supply and health in developing countries: selective primary health care revisited. American Journal of Public Health, v.74, n.9, p. 1009-1013, Sept. 1984b.
BRISCOE J 1985. Evaluating water supply and other health programs: short-run vs long-run mortality effects. Public Health 99 (3): 142-145.
BRISCOE, J., FEACHEM, R.G., RAHAMAN, M.M. Evaluating health impact; water supply, sanitation, and hygiene education. Ottawa: International Development Research Centre, 1986. 80p.??
BYRNES, P., GROSSKOPF, S., HAYES, K. Efficiency and ownership: further evidence. Review of Economics and Statistics, 337 – 341, 1986.
CALDERON et al (2004) The Effects of Infrastructure Development on Growth and Income Distribution, World Bank Policy Research Working Paper No. 3400
CALMON, K. N.; AMPARO, P.P.; MORAIS, M. P.; FERNANDES, M. Saneamento: as Transformações Estruturais em Curso na Ação Governamental, 1995 - 1998. In: REZENDE, F.; PAULA T. B. IPEA - Infra-Estrutura: Perspectivas de Reorganização – Saneamento. Parte 1. Brasília: Ipea, 1998.
CARIOLA, Eugenio Celedón; ALEGRIA, Maria Angelica. Analisis del proceso de
privatizacion de los sistemas de agua potable y saneamiento urbanos en Chile. REGA, v. 1, n.2, p. 65-85, jul./dez. 2004.
CARMO, C. M.; TÁVORA JÚNIOR, J. L. Avaliação da eficiência técnica das empresas de saneamento brasileiras utilizando a metodologia DEA. In: Encontro Nacional de Economia, 31., Porto Seguro, 2003. Anais. Belo Horizonte: ANPEC, 2003 (4 mar. 2004).
CASTAÑEDA, T.; LINDERT, K.; “O desenho e a implementação dos sistemas de focalização familiar: lições da América Latina e dos Estados Unidos”. World Bank, Séries sobre Redes de Segurança Social, Abril 2005.
CASTRO, C. E. T. Avaliação da Eficiência Gerencial de Empresas de Água e Esgotos Brasileiras por Meio da Envoltória de Dados (DEA). Dissertação (Mestrado). Rio de Janeiro: PUC, Departamento de Engenharia Industrial, 2003.
315
CHISARI, O., A. ESTACHE e C. Waddams (2003) Price, Access by the poor in Latin America's utility reform: subsidies and service obligations. In: C. Ugaz and C. Waddams Price, Editors, Utility Privatization and Regulation: A Fair Deal for Consumers?, Edward Elgar, Northampton, MA, USA.
CHILE. Superintendencia de Serviços Sanitarios. Evolución del subsidio al pago delconsumo de agua potable y servicio de alcantarillado de aguas servidas 1990 – 2006.
CORRALES, M. E. La Regulación en Períodos de Transición: el Caso de los Servicios de Agua Potable y Saniamiento en America Latina. In: BARRIONUEVO FILHO, A.; LAHERA E. P. (Ed.). Qué Hay de Nuevo en Las Regulaciones? Telecomunicaciones, Eletricidad y Agua en America Latina. Eudeba/CLAD, 1998.
CORTON, M.L. Benchmarking in the water sector: the case of Peru. Utilities Policy 11, 133e142, 2003
COSSIO, F. A. B. Efeitos das despesas públicas dos estados sobre os indicadores socioeconômicos estaduais. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, 2001.
CRAGG, J. G. Some Statistical Models for Limited Dependent Variables with Application to the Demand for Durable Goods. Econometrica, Vol. 39, No. 5, pp. 829-844, 1971.
CRAIN,W., ZARDKOOHI, A. A test of the property-rights theory of the firm: water utilities in the United States. Journal of Law and Economics 395 – 408, 1978.
CREMER, F Gasmi, A Grimaud, JJ Laffont (2001), Universal service: An economic perspective, Annals of Public and Cooperative Economics.
CURY, S.; LEME, M. C. da S.; “Redução da desigualdade e programas de transferência de renda: uma análise de equilíbrio geral”. In: BARROS, R. P. de; FOGUEL, M.; ULYSSEA, G. (Orgs.). Desigualdade de renda no Brasil: uma análise da queda recente. Brasília: Ipea, 2007, Cap. 21, v. 2.
ESTACHE, A., KOUASSI, E. Sector organization, governance and the efficeiency of African. Utilities Policy Research Working Paper 2890. The World Bank, Washington, 2002.
ESTACHE, A., TRUJILLO, L. Efficiency effects of privatization in Argentina: water and sanitation services. Water Policy 5 (4), pg. 369 -380, 2003
ESTACHE, A., PERELMAN, S., TRUJILLO, L., 2005. Infrastructure performance and reform in developing and transition economies: evidence from a survey of productivity measures. World Bank Policy Research Working Paper 3514, February, 2005
ESTACHE, A., ROSSI, M., 2002. How different is the efficiency of public and private water companies in Asia? The World Bank Economic Review 16 (1), 139 - 148, 2002
ESTACHE A., GOICOECHEA, Ana, MANACORDA, Marco. Telecommunications Performance, Reforms and Governance, World Bank Policy Research Working Paper 3822, January 2006.
316
FARIA, R. C.; SOUZA, G. S.; MOREIRA, T. B. Public Versus Private Water Utilities: Empirical Evidence for Brazilian Companies. Economics Bulletin, v. 8, n. 2, p. 1-7, 2005.
FEIGENBAUM, S., TEEPLES, R. Public versus private water delivery: a hedonic cost approach. Review of Economics and Statistics, pg. 672 – 678, 1983.
FERREIRA, C. K. L. O Financiamento da Infra-Estrutura: o Papel do “Project Financing.” Instituto de Economia do Setor Público. (IESP), jun. 1995.(Texto para Discussão, n. 25).
FOX, W., HOFFLER, R. Using homothetic composed error frontiers to measure water utility efficiency. Southern Economic Journal, pg. 461- 477, 1986.
FRYER, R. G.; “Financial Incentives and Student Achievement: Evidence from Randomized Trials”. Harvard University, EdLabs and NBER, 2010.
FUJIWARA, Thomas. A Privatização Beneficia Os Pobres? Os Efeitos Da Desestatização Do Saneamento Básico Na Mortalidade Infantil Anais do XXXIII Encontro Nacional de Economia , 2005.
GALIANI, Sebastian, GERTLER, Paul & SCHARGRODSKY, Ernesto (2005) Water for Life: the Impact of the Privatization of Water Services on Child Mortality. Journal of Political Economy, v. 113, n.1.
GARCIA, S., THOMAS, A. The structure of municipal water supply costs: application to a panel of French local communities. Journal of Productivity Analysis 16, pg. 5 – 29, 2001.
GASMI, F., J.-J. LAFFONT e W. Sharkey, (2000) Competition, universal service and telecommunications policy in developing countries, Information Economics and Policy 12 (3), 221–248.
GLYNN, D. R. et alii. Economic issues in water privatization and regulation. Water Science and Technology, v. 26, n. 7-8, p. 1921-1928, 1992.
HELLER, L. Saúde e Saneamento. Brasília, OPAS, 90 pp., 1997.
HENRIQUES, R. (org) Desigualdade e Pobreza no Brasil ed.Rio de Janeiro : IPEA, 2000,
HOFFMANN, R.; “Transferências de renda e redução da desigualdade no Brasil e em cinco regiões entre 1997 e 2005”. In: BARROS, R. P. de; FOGUEL, M.; ULYSSEA, G. (Orgs.). Desigualdade de renda no Brasil: uma análise da queda recente. Brasília: Ipea, 2007a. Cap. 15, v. 2.
HOFFMANN, R.; “Medindo a progressividade das transferências”. In: BARROS, R. P. de; FOGUEL, M.; ULYSSEA, G. (Orgs.). Desigualdade de renda no Brasil: uma análise da queda recente. Brasília: Ipea, 2007b. Cap. 20, v. 2.
317
KAKWANI, N. NERI, M. C., SON, H. Linkages Between Pro-Poor Growth, Social Programs and Labor Market: The Recent Brazilian Experience. World Development., v.38, p.881 884,
KAUFMANN, R. K. et. al,. The determinats of atmosferic SO2 concentartions: reconsidering the environmental Kuznets curve, Ecological Economics, 25, pp. 209-220, 1998.
KAUFMAN, R. R.; SEGURA-UBIERGO, A. Globalização, Política Interna e Gasto Social na América Latina: Uma Análise de Corte Transversal com Série Temporal, 1973-1997. DADOS – Revista de Ciências Sociais, Rio de Janeiro, Vol. 44, nº 3, pp. 435 a 479, 2001.
KREMER, M.; “Randomizes Evaluations of Educational Programs in Developing Countries: Some Lessons”.
LAFFONT, J-J. (2005) Regulation and Development, Cambridge University Press
LAFFONT, J.J., TIROLE, J. A Theory of Incentives in Procurement and Regulation. MIT Press, Cambridge, MA, 1993.
LARSEN, Bjorn; STRUKOVA, Elena. Cost-Benefit Analysis: Water Supply, Sanitation, and Hygiene and Indoor Air Pollution Interventions in Peru. Paper commissioned for the. Guatemala CEA, Latin America and Caribbean Region, 2005.
LIBÂNIO, P.A.C. et al. A Dimensão da Qualidade da Água: Avaliação da Relação entre Indicadores Socias, de Disponibilidade Hídrica, de Saneamento e de Saúde Pública. Engenharia Sanitária e Ambiental, V. 10, N. 3, p. 219-228, jul./set., 2005.
LINDERT, K.; “Transferências Condicionais de Renda e Educação: Promessa e Limitações”. Apresentação para EPGE/FGV Seminário Internacional, Novembro 2005.
LINDERT, K.; LINDER, A.; HOBBS, J.; BRIÈRE, B. de La; “The Nuts and Bolts of Brazil’s Bolsa Família Program: Implementing Conditional Cash Transfers in a Decentralized Context.” World Bank. Discussion paper n. 0709. 2007
LYNK, E.L. Privatization, joint production and the comparative efficiencies of private and public ownership: the UK water industry case. Fiscal Studies 14, 98 -116, 1993.
MARTÍNEZ-ESPIÑEIRA, R.. A Box-Cox double-hurdle model of wildlife valuation: the citizen’s perspective. Department of Economics, St. Francis Xavier University, US, 2004.
MEDEIROS, M.; BRITO, T.; SOARES, F.; “Programas Focalizados de Transferência de Renda no Brasil: Contribuições para o Debate”. Texto para Discussão No 1283. Ipea, 2007.
MEGGINSON, W.L., SETTER, J.M. From state to market: a survey of empirical studies on privatization. Journal of Economic Literature XXXIX pg. 321-389, jun, 2001.
318
MORAIS, M. P. Saneamento: tão perto e tão longe das soluções. IPEA - Revista desafios do desenvolvimento, no 41, pg. 30 – 36, por Ricardo Wegrzynovski. Brasília, mar, 2008.
NERI, M. C. Pobreza e Políticas Sociais na década da redução da desigualdade In: Brasil: a caminho da eqüidade. Nueva Sociedad. , v.1, p.53 -75, 2007.
NERI, M. C.; Trata Brasil: Saneamento e Saúde. Rio de Janeiro: FGV, CPS/ Trata Brasil, 2007.
NERI, M. C. “Income Policies, Income Distribution, and the Distribution of Opportunities in Brazil,” in Lael Brainard In: Brazil as an Economic Superpower? Understanding Brazil’s Changing Role in the Global Economy Washington, D.C : Brookings Institution Press, 2009, p. 221-269.
NERI, M. C. A Nova Geração de Políticas Sociais In: Política de Gestão Pública Integrada.1ª Rio de Janeiro : Editora FGV, 2008, v.1, p. 72-86.
NERI, M. C.; Trata Brasil: Saneamento, Educação, Trabalho e Turismo. Rio de Janeiro: FGV, CPS/ Trata Brasil, 2008.
NERI, M. C.; Saneamento, Saúde e o Bolso do Consumidor. Rio de Janeiro: FGV, CPS/ Trata Brasil, 2008.
NERI, M. C., (org) Microcrédito O Mistério Nordestino e o Grameen Brasileiro Perfil e performance dos clientes do CrediAmigo.1 Rio de Janeiro : FGV, 2008, v.1, p. 260-287.
NERI, M. C. 20 Anos de Constituição: A Hora dos Deveres Sociais In: 20 anos de Constituição Cidadã: Avaliação e Desafios da Seguridade Social Brasília : Associação Nacional dos Auditores Ficais da Receita Federal do Brasil (ANFIP), 2008, v.1, p. 249-254.
NERI, M. C.; Trata Brasil: Saneamento nas Maiores Cidades Brasileiras. Rio de Janeiro: FGV, CPS/ Trata Brasil, 2009.
NERI, M. C., BUCHMANN, G. From Dakar to Brasilia: monitoring UNESCO’s education goals. Prospects (Paris). , v.38, p.415 -415, 2009.
NERI, M. C., MELO, L. C. C. de, MONTE, S. dos R. M. O Atlas do Bolso dos Brasilieiros In: Políticas Sociais par o Desenvolvimento : superar a pobreza e promover a inclusão Brasília : Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome, UNESCO, 2010, p. 73-100.
NERI, M. C., SOARES, W. L. Estimando o Impacto de renda na Saúde através de programas de transferência de renda aos idosos de baixa renda no Brasil. Cadernos de Saúde Pública (FIOCRUZ). , v.23, p.1845 -1856, 2007.
NERI, M. C., XEREZ, M.C. On The Political Economy of Poverty Alleviation In: The Many Dimensions of Poverty New York : Palgrave Macmillan, 2008, p. 231-250.
NERI, M. C., WRIGHT, E. G., SEDLACEK, G., Orazem, Peter F. The Responses of Child Labour, School Enrollment, and Grade Repetition to the Loss of Parental
319
Earnings in Brazil, 1982-1999 In: Child Labor and Education in Latin America : Palgrave Macmillan, 2009
OHIRA, T. H. Fronteira de eficiência em serviços de saneamento no Estado de São Paulo. Piracicaba, 124 p. Dissertação (Mestrado) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, 2005.
OZUNA J, T; GÓMEZ, I. A. Governance and Regulation: Decentralization in Mexico’s Water Sector. In: Spiller, P. e Savedoff, W. Spilled. Water: Institutional Commitment in the Provision of Water Services. Inter-American Development Bank, Latin American Research Network, Washington- DC, 1999.
PANDE, R.; UDRY, C. Institutions and Development: A View from Below. Mimeo, 2006.
PEIXOTO, J. B.. O barulho da água: os municípios e a gestão dos serviços de saneamento. Água e Vida, São Paulo, 1994.
PEREIRA, C.; MUELLER, B. Comportamento Estratégico em Presidencialismo de Coalizão: As Relações entre Executivo e Legislativo na Elaboração do Orçamento Brasileiro. DADOS – Revista de Ciências Sociais, Rio de Janeiro, Vol. 45, nº 2, pp. 265 a 301, 2002.
PEREIRA, Dilma S. P., EMERENCIANO, Emerson Medeiros, BALTAR, Luiz Antonio de Andrade, Subsídio na Prestação de Serviços de Água e Esgotos. Trabalho apresentado no I Simpósio de Recursos Hídricos do Centro Oeste Brasilia – 2000.
PMSS/SNIS. Programa de Modernização do Setor de Saneamento, Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento -Um extrato do Diagnóstico dos Serviços de Água e Esgotos. Brasília, Ministério das Cidades, 2003.
PNSB – 2000/IBGE. Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2000. Brasília, IBGE, 2002.
PNUD, IPEA, FJP, IBGE. “Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil”. Rio de Janeiro: PNUD, 1998.
SAIANI, C. C. S. Restrições à Expansão dos Investimentos em Saneamento Básico no Brasil: Déficit de Acesso e Desempenho dos Prestadores. (Dissertação de Mestrado) - Faculdade de Administração, Economia e Contabilidade, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2007.
SELDEN, T. M. e SONG, D. (1994). Environmental Quality and Development: Is There a Kuznets Curve for Air Pollution Emissions? Journal of Environmental Economics and Management, v. 27, n.2, p. 147-162, 1994.
SEROA DA MOTTA, R. Questões regulatórias do setor de saneamento no Brasil. Notas técnicas do IPEA, Rio de Janeiro, no 5, jan, 2004.
______. (2007). Critérios de Alocação de Recursos no Setor de Saneamento no Brasil. V Congresso Brasileiro de Regulação, Recife, 06-09 maio de 2007, 2007.
320
SEROA DA MOTTA, R., AVERBURG, A. Evaluation of the World Bank assistance to the W&S sector in Brazil. Mimeo, 2002.
SEROA DA MOTTA, R. MOREIRA, A. Efficiency and regulation in the sanitation sector in Brazil. Utilities Policy 14, 185 -195, mar, 2006.
______. Efficiency and regulation in the sanitation sector in Brazil, trabalho apresentado na Jornada de Estudos de Regulação do IPEA, Rio de Janeiro, 2004.
______. Eficiência na gestão municipal no Brasil. Texto para discussão n° 1301, IPEA, Rio de Janeiro, 2007.
SEROA DA MOTTA, Ronaldo; MENDES, Ana Paula. F. Custos de saúde associados à poluição do ar no Brasil. Rio de Janeiro: Texto de discussão nº 332, IPEA, 1992; p.1-40.
SEROA DA MOTTA, Ronaldo. MENDES, Ana Paula Fernandes, MENDES F. Eduardo, YOUNG, Carlos E. Firckmann. Perdas e serviços ambientais do recurso água para uso doméstico. Texto para Discussão nº 258, IPEA, 1992. p.1-40.
SCHNEIDER, A.; RAMIRES, V. R.; “Primeira Infância Melhor: uma inovação em política pública.” UNESCO, 2007.
SOARES, S.; OSÓRIO, R. G.; SOARES, F.; MEDEIROS, M.; ZEPEDA, E.; “Conditional cash transfer in Brazil, Chile and Mexico: impacts upon inequality”. Apr. 2007a (IPC Working Paper, n. 35).
SOARES, S.; SOARES, F.; MEDEIROS, M.; OSÓRIO, R. G.; “Programas de transferência de renda no Brasil: impactos sobre a desigualdade”. In: BARROS, R. P. de; FOGUEL, M.; ULYSSEA, G. (Orgs.). Desigualdade de renda no Brasil: uma análise da queda recente. Brasília: Ipea, 2007b. v. 2.
TAUCHMANN, H., CLAUSEN, H. Do organizational forms mater? An econometric analysis of innovativeness in the German wastewater sector. RWI Essen, Discussion Paper 22, 2004.
TORERO, M., CHOWDHURY, S., Bedi, A.S. (2005). Telecommunications Infrastructure and Economic Growth: A Cross-Country Analysis”. In: TORERO, M., Braun J.v. (eds.). Information and Communication Technology for Development and Poverty Reduction: The Potential of Telecommunications. Baltimore: Johns Hopkins University Press. p. 125-144.
TRAIN, K. E., Optimal Regulation – The Economic Theory of Natural Monopoly, MIT Press, 1995.
TRÉMOLET, S., Barbara Evans. Output-Based Aid for Sustainable Sanitation, OBA Working Paper Series, GPOBA Paper nº 10, September 2010
TUPPER, H.C., RESENDE, M. Efficiency and regulatory issues in the Brazilian water and sewage sector: an empirical study. Utilities Policy 12, pg. 29- 40, 2004.
321
TUROLLA, F. A. “Política da senamento básico: avanços recentes e opções futuras de políticas públicas”. Textos para Discussão do IPEA, Brasília, no 922: p. 1-26, dez, 2002.
TUROLLA, F. A.; OHIRA, T. H. Saneamento básico: experiência internacional e avaliação de propostas para o Brasil, CNI, Brasília, 2006.
VICKERS, J.. YARROW, G. Privatization: an Economic Analysis. Cambridge - MA: Massachussetts Institute of Technology, 1988.
WOOLDRIDGE, J. M.. Introductory Econometrics. Pioneira Thomson Learning, 20 ed, 2002.
YOUNG, M. E. (Ed.); “Early Child Development: from measurement to action”. Washington, D.C.: The World Bank, 2007. 218 p.