uma proposta de indicador para acompanhamento, análise

UMA PROPOSTA DE INDICADOR PARA ACOMPANHAMENTO, ANÁLISE
E AVALIAÇÃO PRELIMINARES DA EFETIVIDADE DOS GASTOS
PÚBLICOS COM SAÚDE NOS ENTES FEDERATIVOS DO BRASIL
Proposal of an Indicator for Preliminar Monitoring, Analysing and Assessing of the
Efectiveness of Public Expenditures in Health
Resumo
Apresenta-se às instâncias de acompanhamento, avaliação e decisão do Sistema Único de Saúde
(SUS) um instrumental de análises preliminares da efetividade dos gastos públicos com saúde. Com
base em dois indicadores, um financeiro outro de resultado, propõe-se o uso de um indicador que
sintetizasse as duas informações para os entes federativos brasileiros ou agrupamento destes. Usamse a Despesa Total com Saúde por Habitante e o Coeficiente de Mortalidade Infantil, os quais
formariam, no caso de um conjunto de entes federativos, pares coordenados (x,y). O indicador de
efetividade proposto seria, para cada um desses entes e em cada ano do período sob análise, basedo
na distância euclidiana de seu respectivo par (x,y) a um ponto de referência (xmin,ymin) em que se
tivesse simultaneamente a menor despesa e a menor taxa de mortalidade infantil dentre as despesas e
taxas de mortalidade infantil de todos os entes em todos os anos do período sob análise. Tal
indicador facilitaria uma avaliação comparativa preliminar entre entes em cada ano e a análise da
evolução de cada ente ao longo do tempo.
Summary
It’s presented to the monitoring, assessment and decision making instances a tool to be used in
preliminary analysis and assessment of public expenditures in health. Based on two indicators, a
financial one and a results one, it´s proposed the use of an indicator which synthesizes both
informations for the federative entities or clusters of them. Are used the Total Health Expenditure
per Inhabitant and the Coefficient of Infant Mortality, which form (x,y) coordinate pairs. The
proposed effectiveness indicator would, for each entity in each year of the analysis period, be
obtained based on the calculation of the euclidian distance from its respective (x,y) pair and the
(xmin,ymin) reference point where the expenditure and the mortality indicators are minimum
amongst all entities and all the years of the period. Such an indicator would make it easier the
comparative preliminary assessments among the entities and of each one along time.
1
Introdução
Encontram-se na literatura internacional estudos de economia da saúde os mais diversos, com
variados graus de complexidade e sofisticação e baseados no uso de diferentes metodologias,
especialmente no nível de análise micro, isto é, da eficiência de prestadoras de serviços de saúde,
como hospitais, clínicas ou cooperativas médicas. Levantamentos em curso¹, entretanto, indicariam
que, no nível macro, isto é, no que se refere a sistemas de saúde, sejam eles nacionais, regionais ou
mesmo locais, ainda inexistiria aplicação suficientemente bem sucedida e consolidada em relação à
questão “qual o resultado efetivo obtido com a despesa em saúde”.
Tal lacuna também existiria no cenário brasileiro. Há estudos em relação a programas e ações
específicos, dirigidos a questões e problemas de saúde pública também específicos. Entretanto, o que
existiria em termos de macro-avaliação da efetividade dos gastos públicos com saúde no Brasil
seriam estudos quanto à existência de correlação inversa significativa entre a Despesa com Saúde e a
Taxa de Mortalidade Infantil nas regiões do Brasil² e de correlação direta entre o Índice de
Desenvolvimento Humano (IDH) e tanto o gasto per capita em saúde quanto a porcentagem da
receita própria aplicada em saúde na maioria das Unidades da Federação (UF)³.
Diante desse quadro de aparente escassez de instrumentos concretos de acompanhamento e
avaliação da efetividade dos gastos com saúde no Brasil, ainda que preliminares, decidiu-se pela
elaboração de uma proposta de indicador, o mais simples e de mais imediata aplicação possível, para
propiciar aos gestores das três esferas de governo um instrumental mínimo de análises comparativas,
o qual suprisse preliminarmente tal lacuna.
Neste sentido, importa ressaltar a instituição do Sistema de Informações sobre Orçamentos
Públicos em Saúde4 (SIOPS), que já possibilita o acesso a dados oficiais de despesa com saúde nas
três esferas de governo – federal, estaduais e municipais – desde o ano 2000 e a conseqüente
incorporação de indicadores financeiros confiáveis nos estudos sobre efetividade das despesas
públicas com saúde.
Metodologia
O trabalho baseia-se na evolução do comportamento de dois indicadores ao longo do tempo:
“Despesa Total com Saúde por Habitante”, indicador financeiro disponível no SIOPS e doravante,
neste artigo, denominado de DTS, e o Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI), indicador de
resultado com dados disponíveis no Ministério da Saúde.
2
Com esses dados é possível montar tanto (i) uma tabela com os valores de Dispêndio Marginal
para reduzir em uma unidade o valor do CMI de cada ente federativo (a que denominaremos de
DMg) de um ano para o ano seguinte do período de análise, como (ii) um gráfico de dispersão em
duas dimensões, x e y, em que x seriam os valores de DTS e y os de CMI, de cada ente em cada ano
do período. A visualização desse gráfico permitiria, de imediato, observar preliminarmente qual o
tipo e o nível de correlação entre o quanto se despende com saúde per capita em cada ente e o que
ele obtém em termos do resultado mortalidade infantil, tanto ao longo do tempo como comparado
aos demais entes ano a ano. Tais observações tornar-se-iam mais difíceis de realizar à medida que
aumentasse o tamanho do período de análise, em face do cada vez maior número de pontos (x,y),
mesmo no caso de análise por UF. Incomparavelmente mais complexo seria fazê-lo visualmente em
relação aos Municípios, que no caso do Brasil contam-se aos milhares.
Uma forma de viabilizar a realização dessas observações mesmo diante de amostras muito
numerosas conforme salientado acima seria usar um indicador extra, que traduzisse em números o
que o gráfico de dispersão x,y propicia de informações visuais. O indicador proposto para satisfazer
tal demanda seria a distância de cada ponto (x,y) a um determinado ponto de referência, o qual
traduziria quão distante cada ente federativo, em cada ano do período, estaria de uma situação
reputada como ótima ou ideal sob determinadas condições e em determinados períodos.
Uma possibilidade seria adotar como ponto de referência a própria origem do gráfico, isto é, o
0
0
ponto (x = 0, y = 0), em que nada se gastaria com saúde e não haveria morte de crianças com
menos de um ano de idade. Outra, possivelmente mais interessante quando se tem em mente que a
comparação entre o desempenho dos entes federativos é o objetivo principal do estudo, seria adotar
como referência o par (xmin,ymin) com os menores valores de x e de y dentre todos os valores de
gastos e de mortalidade apresentados pelos entes em todos os anos do período sob análise.
Semelhante procedimento se aplicaria para identificar os demais pontos extremos que delimitam
a região onde todos os pares coordenados de todos os entes em todos os anos do período de estudo se
localizam. Esses pontos são os vértices do retângulo (xmin,ymin), (xmax, ymin), (xmin,ymax) e
(xmax, ymax), onde xmax e ymax são, respectivamente, os maiores dentre todos os valores
assumidos por DTS e CMI dentre todos os entes ao longo de todo o período de estudo.
3
A fim de compensar a inevitável diferença de magnitude entre os valores da abcissa e da
coordenada, expande-se esta para que se obtenha um quadrado de lados (xmax - xmin), isto é,
multiplicando todos os valores de y por (xmax - xmin)/ (ymax - ymin).
Por fim, normaliza-se o indicador de distância para que seus valores variem entre zero e um - o
que é feito mediante a divisão da distância de cada ponto (x,y) ao ponto (xmin,ymin) pela diagonal
do quadrado -, como forma de explicitar sua característica mais importante, qual seja, a de ser um
indicador relativo, à semelhança do que se passa, por exemplo, com as dimensões saúde e renda no
cálculo do IDH. Ainda adotando como referência a forma de cálculo do IDH, poder-se-ia, de
maneira análoga à adotada no cálculo da componente Renda do IDH Municipal (IDH-M) – onde se
aplica o logaritmo da Renda Média Municipal per Capita -, considerar a aplicação do logaritmo, ou,
no caso deste trabalho, do logaritmo natural sobre os valores de DTS, porque expressariam melhor o
fato de que os acréscimos de despesa total com saúde per capita para os entes federativos que gastam
menos seriam proporcionalmente mais determinantes para a redução de seus CMI do que para a dos
que já gastam mais. Isto é, adotar na proposta apresentada neste trabalho suposição semelhante à
adotada na forma de cálculo da componente Renda do IDH-M, qual seja, a de que a contribuição da
renda para o desenvolvimento humano está sujeita a retornos decrescentes.
Importa ressaltar que o indicador de distância normalizada proposto é dinâmico, pois, ano após
ano, seus limites estão sujeitos a alteração, seja devido a aumento no valor de xmax ou de ymax, seja
a redução no valor de xmin ou de ymin, com a conseqüente alteração em todos os valores calculados
até o ano anterior. Essa susceptibilidade a alterações poderia ser significativamente reduzida
mediante a adoção, para o caso das UF, de um valor bem mais longevo para xmin, como, por
exemplo, o CMI do Chile8 (em 2005, igual a 7,8), país socialmente assemelhado ao Brasil, mas,
ainda, com larga margem de vantagem em termos de indicadores sociais como o de mortalidade
infantil.
Doravante, neste texto, este Indicador de distância normalizada será denominado IND DIST
NORM. Caso se considere mais adequado aplicar o logaritmo natural sobre os valores de DTS dos
entes federativos, o Indicador será denominado IND DIST NORM LN.
4
Resultados
Os valores nominais de DTS por UF estão em tabelas disponíveis na página do SIOPS na
“internet”, em que são somadas as despesas próprias de cada uma das três esferas de governo, e os
por município, no Indicador 2.1 – “Despesa total com Saúde, sob a responsabilidade do Município,
por habitante”.
Os valores de CMI por UF foram fornecidos pela Secretaria de Vigilância em Saúde – SVS do
Ministério da Saúde - MS. Já os dados municipais são os disponíveis na página do Departamento de
Informática do SUS5 (DATASUS) na “internet”, provenientes do Sistema de Informações sobre
Mortalidade (SIM). Apesar de, declaradamente, tenderem a ser subestimados, considerou-se
necessário, a fim de atenuar o efeito deletério que os valores mais elevados e potencialmente
extravagantes (“outliers”) poderiam causar sobre a qualidade do indicador, substituir os valores de
CMI de alguns municípios pelos valores corrigidos pelo Sistema de Monitoramento dos Indicadores
de Mortalidade Infantil6 (MONITORIMI), da Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ). E, finalmente,
como foram desconsiderados os municípios em que está ausente dado referente a pelo menos um
dentre os dois indicadores básicos DTS e CMI, foi abrangido no estudo um universo, ainda
significativo, de 3.169 municípios.
Na Tabela 1 apresentam-se, para cada uma das UF nos anos de 2000 a 2004, os valores nominais
de DTS e os valores de CMI. As UF estão ordenadas decrescentemente pelo CMI de 2004. Na
Tabela 2 são apresentados os valores dos indicadores financeiro e de resultado, bem como os de
DMg entre esses anos. Seja devido a redução no valor das despesas de um ano para o ano seguinte,
seja devido a aumento no CMI, casos há em que algumas UF apresentam valores negativos de DMg,
com algum prejuízo para a regularidade na obtenção de dados para uma série histórica desse
parâmetro. Na tabela, esses valores negativos foram deixados em branco. As UF estão ordenadas
decrescentemente pelo DMg de 2004.
Observa-se que no caso dos valores referentes aos estados do Acre, de Roraima e do Amapá,
mesmo nos anos em que DTS caiu, a tendência de queda nos valores de CMI permaneceu. Já no caso
do DF, à queda de DTS no ano 2003 seguiu-se aumento no CMI em 2004.
Na Figura 1 observa-se que os pares coordenados (x,y) referentes às UF de cada região
geográfica ocupam áreas contíguas bem específicas no gráfico. Há alguma intersecção apenas entre
as áreas ocupadas por alguns estados das regiões sul, sudeste e centro-oeste, as quais ocupam boa
parte da área inferior do gráfico, o que indica as taxas de mortalidade infantil mais baixas e despesas
5
entre as mais elevadas. Ocupando toda a área do gráfico situada à meia altura, desde a extremidade
esquerda até a extremidade direita, encontram-se os estados da região norte, o que indica taxas de
mortalidade medianas, mas elevadíssimas disparidades de gastos. E, na área superior esquerda do
gráfico situam-se os estados nordestinos, com as mais elevadas taxas de mortalidade e as mais baixas
despesas.
A Figura 2 facilita a visualização de como evoluíram ao longo do período os indicadores
financeiro e de resultado. “Curvas” mais inclinadas indicariam menores DMg, pressuposta a
existência de relação de causa e efeito entre aumento no gasto com saúde e redução na mortalidade
infantil. Observam-se, contudo, casos de alguns estados, como o Acre, Roraima, Amapá e Rondônia,
em que houve redução nos valores de DTS de um ano para o outro, mas se manteve a tendência de
redução dos respectivos valores de CMI. No Distrito Federal isto também ocorreu entre os anos 2002
e 2003, mas, de 2003 para 2004, mesmo tendo também crescido o valor de DTS, o CMI cresceu, o
que poderia indicar para o fato a existência de uma relação de causa e efeito com retardo de um ano.
Na Figura 3 é apresentado gráfico de barras com a evolução dos valores de IND DIST NORM
das UF, apresentados sequencialmente com base nos valores do indicador no ano 2004 ordenados
decrescentemente. O gráfico possibilita chegar com mais facilidade e segurança a diversas
conclusões preliminares, especialmente quanto à supracitada disparidade da efetividade dos gastos
com saúde entre os estados da região norte, em que o Acre representa o pior caso (extremidade
direita do gráfico) e o Pará o melhor (mais à esquerda), ou mesmo entre a efetividade em Rondônia e
nos demais ex-territórios federais da região norte, os quais apresentam valores entre 70% e 100%
maiores para o Indicador.
Uma possível conclusão preliminar seria a de que Rondônia e, principalmente, o Pará, por
apresentarem efetividade de gastos mais elevada, seriam casos de gestão bem sucedida se
comparados aos dos demais estados da região norte, principalmente os mais à direita no gráfico, os
quais mereceriam atenção e cuidados especiais quanto à aplicação de seus recursos em saúde. Tal
conclusão, porém, poderia ser atenuada ou mesmo afastada no caso de se identificarem fatores que
explicassem essas disparidades, tais como diferenças sócio-econômicas, ainda que se tratem de
estados de mesma região geográfica, peculiaridades regionais que sobrecarreguem um estado em
favor de um estado vizinho (caso notório a envolver o DF, com sua estrutura e seus elevados gastos
com saúde,
e seu entorno em Goiás e Minas Gerais, que se servem daqueles recursos),
6
investimentos elevados e com resultados diferidos em curto ou médio prazos (por exemplo,
construção de um novo complexo hospitalar), surto epidêmico etc.
Dentre os estados nordestinos, merecem semelhante observação os casos extremos: (i) do Ceará,
que poderia ser considerado preliminarmente o representante da experiência mais bem sucedida,
com valores mais baixos do Indicador e tendência de queda; e (ii) de Alagoas e Rio Grande do
Norte, como os representantes das experiências menos bem sucedidas, cujas situações seriam
preocupantes em função dos valores do Indicador bem mais elevados e, no caso do Rio Grande do
Norte, com tendência de crescimento em vez de queda. A maior parte dos estados, porém, apresenta
tendência ou de queda ou de estabilidade nos valores de IND DIST NORM, o que é compatível com
a ocorrência dos mais baixos valores de DMg descrita na Tabela 2.
Na região sul, observa-se que o Estado de Santa Catarina apresenta a maior taxa de crescimento
no valor do Indicador (e, consequentemente, os valores mais altos de DMg), significativamente
superior à do Rio Grande do Sul e, principalmente, à do Paraná, também a confirmar o que a Tabela
2 apontou para a região: os valores mais elevados de DMg, tendência inevitável quanto mais um
indicador de resultado se aproxima de seu piso estrutural. Porém, o CMI de Santa Catarina, apesar
de ser o mais baixo do país em 2004, ainda seria muito elevado quando comparado aos de países
mais desenvolvidos, o que deveria suscitar questionamentos quanto à qualidade da gestão dos
recursos aplicados em saúde no estado. Em termos nacionais, em termos de DMG, Santa Catarina só
apresentaria valores mias baixos do que os do Estado do Rio de Janeiro.
Por fim, merecem destaque na região centro-oeste: (i) o já ressaltado privilégio do Estado de
Goiás, com possível reflexo sobre seu relativamente bom valor de Indicador, de poder se servir da
estrutura do sistema de saúde do DF, e (ii) a diferença de evolução entre os estados do Mato Grosso
e do Mato Grosso do Sul. O primeiro apresentou crescimento bem superior ao do segundo, conforme
indicava a Figura 1: quase idênticos valores de CMI ao longo de todo o período, mas crescimento
significativamente mais acelerado da DTS no Mato Grosso nos dois anos finais. Essa disparidade
seria significativa o suficiente para ensejar que se lhes perquirissem as causas, à semelhança do que
foi ressaltado no caso dos estados da região norte.
O gráfico da Figura 4 indica a existência de algum nível de correlação negativa entre os valores
do Indicador e do IDH da maioria das UF no ano 2000, o que confirmaria, na realização das análises
comparativas, a necessidade de considerar o efeito dos demais determinantes da saúde, tais como os
7
níveis de renda e escolaridade da população, sobre o comportamento de indicadores de resultado
como o CMI.
Não obstante, é interessante observar que os valores do Indicador no ano 2004, bem
diferentemente do que se passava no ano 2000, apresentam aparente correlação positiva com os do
IDH da maioria das UF. Uma explicação para essa mudança estaria no efeito da Emenda à
Constituição Nº 29, que obrigou os entes a aumentar, significativamente em alguns casos, ano após
ano do período, a proporção de seus recursos próprios aplicados em saúde até que atingissem
patamares mínimos, de 12% para as UF e 15% para os municípios. Quanto mais ricos os estados,
mais margem para aumento de gastos eles tenderiam a ter. Esse aumento nas despesas com saúde
teria repercutido diretamente sobre os valores de IND DIST NORM, aumentando-os
significativamente. Observe-se, ainda, que ao fim desse período os estados de Alagoas, da Paraíba,
do Maranhão, do Ceará e do Piauí, a despeito desse aumento nos gastos com saúde, foram os únicos
a conseguir melhorar seus respectivos valores do Indicador, o que lhes reputaria, preliminarmente,
condição mais meritória quanto ao desafio de melhorar a efetividade dos gastos com saúde. No outro
extremo estariam UF como as do Acre, Amapá, Amazonas, Rio de Janeiro, Tocantins, Distrito
Federal, São Paulo, Mato Grosso e de Santa Catarina, cujos respectivos valores do Indicador
cresceram significativamente mais do que os das demais.
Nas Figuras seguintes, de 5 a 11, são apresentados gráficos de dispersão XY que indicam como
os valores de DTS e CMI se correlacionariam, nos municípios em geral ou nos municípios de alguns
estados. Em cada um deles foi incluída uma linha de tendência exponencial para facilitar essa
visualização. Em todos os casos é visível a migração dos pontos, ao longo do tempo, rumo à área
inferior direita dos gráficos, confirmando o anteriormente observado com os dados agregados por
UF.
A tendência observada nos municípios dos estados de Santa Catarina e do Rio de Janeiro
confirma o que se concluíra nas análises dessas duas UF, isto é, significativo aumento nos gastos e
diminuta redução na mortalidade infantil entre o início e o fim do período. Em relação ao primeiro,
confirma-se em relação aos municípios a tendência de crescimento acelerado nos valores de DTS e
de IND DIST NORM observada na análise dos dados agregados estaduais, a ponto de a curva de
tendência adicionada no segundo gráfico da Figura 7 apresentar inclinação positiva em 2004.
Esse resultado é bem diferente do observado em relação aos municípios de Alagoas, do
Maranhão e do Ceará, onde aumentos de gastos relativamente bem menores resultaram em reduções
8
bem mais perceptíveis na mortalidade infantil. No caso de Alagoas, observa-se que a linha de
tendência adicionada no primeiro gráfico da Figura 11, referente ao ano 2000, apresenta inclinação
positiva, o que indicaria, preliminarmente, baixíssima efetividade das despesas com saúde, pois os
municípios onde mais se gastou tenderam a ser aqueles onde se registraram as mais elevadas taxas
de mortalidade infantil. Essa situação, porém, melhorou visivelmente em 2004, coerentemente com o
observado na análise em relação aos dados estaduais e o comportamento de IND DIST NORM, que,
conforme se vê no gráfico da Figura 3, decresceu ao longo de todo o período.
Os gráficos das Figuras de 12 a 15 apresentam as curvas com os valores de IND DIST NORM
LN agrupados por UF na mesma seqüência apresentada pelo DATASUS e ordenados
decrescentemente. No caso dos municípios, optou-se pelo logaritmo natural de DTS porque existem
vários municípios com gastos per capita bem mais elevados do que os das UF, o que justificaria
ainda mais aplicar no modelo o pressuposto de que a contribuição dos gastos para a redução da
mortalidade infantil está sujeita a retornos decrescentes. Nas Figuras 12 e 13 é possível avaliar o
quanto mudaram os valores do Indicador para o conjunto de municípios analisados entre 2000 e
2004. Percebe-se o aumento generalizado dos valores do Indicador e a nítida tendência de redução
na inclinação da curva. Em relação aos municípios situados em qualquer dos extremos das curvas,
dever-se-ia chegar a uma dentre duas conclusões: (i) ou pelo menos algum dos indicadores básicos
estaria ou subestimado ou superestimado; ou (ii) o município em questão aparentaria se destacar em
relação aos demais em termos da efetividade de seus gastos com saúde, seja positivamente – quando
no extremo direito da curva -, seja negativamente – extremo esquerdo da curva.
Em 2004, o município de Quissamã, no Estado do Rio de Janeiro, apresentou o valor mais
elevado do Indicador: 0,71. Seu DTS naquele ano foi de R$ 1.500,19 e o CMI, de 17,24. Na outra
extremidade, o município de Alto Alegre do Maranhão, com Indicador no valor de apenas 0,14,
associado a uma DTS de R$ 22,92 e um CMI de 14,11.
Os gráficos das Figuras 14 e 15 demonstram, na maioria das UF, essa mesma tendência de
achatamento das curvas, mas mesmo em 2004 ainda existiam diferenças acentuadas entre os estados.
Em relação à disparidade entre o maior e o menor valores do Indicador, destacam-se, em 2004, os
estados: (i) da Bahia, com variação entre 0,15, no município de Vera Cruz (DTS = 23,90, CMI =
15,27), e 0,68, no de Madre de Deus (DTS = 1.204,21, CMI = 8,97), isto é, amplitude de 0,53; e, no
outro extremo, (ii) o Estado do Amapá, cujo município de Porto Grande apresentou Indicador com o
valor de 0,35 (DTS = 106,10, CMI = 24,10) e o município de Amapá, 0,30 (DTS = 66,24, CMI =
9
28,09), o que resulta em amplitude de apenas 0,05. É de se ressaltar que o elevadíssimo valor de
DTS em Madre de Deus é viabilizado pelas receitas decorrentes das atividades da Petrobrás naquele
município.
Discussão
A análise conjunta dos dados financeiros e de resultado dos entes federativos mostrou-se
potencialmente útil na visualização e análise preliminar do tipo e do nível de correlação entre esses
dois indicadores. O potencial de utilidade de IND DIST NORM como instrumento preliminar de
apoio no acompanhamento e na avaliação da efetividade dos gastos com saúde também foi
plenamente demonstrado nas análises estaduais, municipais e conjuntas dos entes federativos.
Entretanto, um uso mais aprofundado desse Indicador demandaria sua consideração em conjunto
com outros determinantes da situação de saúde da população, os quais poderiam ser agrupados em
quatro categorias principais7:
a) Determinantes sociais estruturais: os padrões de desenvolvimento socioeconômico e os
diferenciais de educação, renda, mercado de trabalho etc.
b) Condições concretas de vida, de trabalho, meio ambiente e cultura: as formas como cada
pessoa e família vivem em comunidade e exerce sua capacidade de trabalho; inclui os estilos de vida
e o comportamento do indivíduo e da família com suas escolhas implícitas.
c) Características individuais: idade, hereditariedade, raça/cor etc.
d) Acesso a bens e serviços e ao saneamento básico: não só acesso ao sistema de saúde, mas
também a medicamentos, a serviços de saneamento e outros.
Uma possibilidade de desdobramento deste trabalho seria usar incorporar ao modelo proposto
neste trabalho o IDH, como bom indicador que é na quantificação de alguns dos determinantes
sociais estruturais descritos no item (a) supra, para, de forma bem fundamentada, descontar a
influência desses fatores sobre o indicador de resultado, e obter uma informação mais depurada
sobre a real efetividade da aplicação e da gestão, por cada ente federativo, dos recursos financeiros
em saúde. Uma possível forma de fazê-lo seria, por exemplo, multiplicar o CMI de cada ente por seu
IDH; quanto menor este, maior a correção para menor no valor de CMI e mais presumível, em tese,
a relação de causa e efeito entre DTS e o indicador de resultado. De forma semelhante, poder-se-ia
cogitar o uso dos resultados da Pesquisa Nacional de Saneamento Básico – PNSB, realizada pelo
10
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE em 2000, para incorporar ao modelo o efeito
dos determinantes descritos no item (d) supra.
Outros possíveis desdobramentos do trabalho apresentado neste artigo envolveriam aproveitar a
flexibilidade de IND DIST NORM para: (i) uso com outros indicadores de resultado, como, por
exemplo, a Taxa de Mortalidade Neonatal ou a de Mortalidade Pós-neonatal, ou mesmo com
indicador que seja, inversamente ao que se passa com a Mortalidade Infantil, do tipo quanto maior
melhor, casos, por exemplo, da Expectativa de Vida ao Nascer ou do Nível de Satisfação da
População com os Serviços de Saúde, em cujos casos se teria como ponto de referência - em relação
ao qual se mediriam as distâncias normalizadas - não mais (xmin, ymin), mas (xmin, ymax); e (ii)
uso do indicador financeiro com mais de um indicador de resultado, como, por exemplo, CMI e ou a
Expectativa de Vida ao Nascer ou o Nível de Satisfação da População com os Serviços de Saúde, ou
mesmo de CMI e esses dois, em cujos casos haveria, em vez de quadrados XY, cubos de três –
XYW, com ponto de referência (xmin, ymin, wmax) - e de quatro – XYWZ, com ponto de
referência (xmin, ymin, wmax, zmax) - dimensões, respectivamente.
Referências Bibliográficas
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Economics. University of Manitoba. Winnipeg, MB.
2. Azevedo J, Nucci L, Toscano C, Fisher PD e Bordin R. Correlação entre recursos financeiros e
coeficiente de mortalidade infantil nas cinco macrorregiões do Brasil (de 1997 a 2002). Divulgação
em Saúde para Debate, Rio de Janeiro, n. 37, p. 104-109, janeiro 2007.
3. Teixeira HV e Barroso VG. Gasto público com saúde no Brasil: possibilidades e desafios. Belo
Horizonte, Brasil. 2003.
4. Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS).
http://siops.datasus.gov.br/
5. Departamento de Informática do SUS (DATASUS). http://w3.datasus.gov.br/datasus/datasus.php
6. Sistema de Monitoramento dos Indicadores de Mortalidade Infantil (MONITORIMI).
http://www.monitorimi.cict.fiocruz.br/base.htm
7. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Políticas Sociais: acompanhamento e análise. Edição
Especial 13 (1995-2005). p. 115-154.
8. Population Reference Bureau. World Population Data Sheet. 2005.
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Tabela 1 – Valores nominais de Despesa Total com Saúde por Habitante e Coeficientes de
Mortalidade Infantil de cada UF, de 2000 a 2004
Desp. Tot. Saúde per Capita (R$/hab) Coeficiente Mortalidade Infantil
UF 2000 2001 2002 2003 2004 2000 2001 2002 2003 2004
AL
PB
RN
MA
SE
PE
AC
BA
PI
CE
PA
AM
TO
AP
RO
MS
MT
MG
RR
GO
RJ
PR
RS
ES
SP
DF
SC
BR
148,84
150,25
203,34
114,43
142,17
166,15
361,19
132,03
132,97
157,63
128,53
237,06
206,63
316,41
226,07
172,06
172,17
159,56
451,22
165,52
266,71
154,80
203,89
199,68
236,13
269,70
177,43
170,84
211,47
222,44
127,15
176,49
189,43
449,35
155,76
159,52
171,54
153,61
288,02
263,96
299,20
250,28
206,81
222,22
194,84
431,29
183,79
290,19
179,74
230,02
229,94
263,04
321,39
196,16
75,99
218,51
228,13
254,51
155,59
216,63
223,08
350,31
181,24
176,12
198,79
174,66
334,33
303,45
417,35
266,17
255,99
262,27
206,25
418,42
219,67
345,82
220,02
242,93
237,41
325,57
421,41
217,84
82,57
229,09
229,63
287,29
169,49
255,31
235,17
396,71
210,50
204,14
219,44
191,45
376,71
338,44
412,74
309,71
278,03
302,42
229,27
460,97
250,52
386,65
246,06
285,30
280,13
337,18
387,12
280,36
95,88
262,55
249,38
304,47
206,02
296,56
268,66
513,65
244,39
259,26
246,31
210,98
407,68
384,27
451,18
302,50
304,07
360,45
257,22
470,82
283,62
439,97
290,32
308,74
314,03
383,49
406,12
331,62
124,34
57,11
43,28
41,39
42,10
39,12
39,00
34,67
35,47
36,86
37,37
28,97
27,83
27,74
25,92
25,55
23,83
23,43
22,20
22,68
21,48
19,74
19,58
15,14
18,84
17,33
14,40
15,71
53,97
40,97
39,46
39,74
37,37
37,28
33,36
33,89
34,83
34,85
27,87
26,97
26,62
25,19
24,46
24,01
22,53
21,31
21,56
20,66
18,25
17,49
15,75
17,87
16,50
15,18
15,52
19,88
51,14
38,89
37,73
37,64
35,84
35,76
32,26
32,48
33,02
32,63
26,88
26,21
25,61
24,51
23,47
20,33
21,69
20,52
20,58
19,93
17,94
16,83
15,64
16,09
15,30
13,65
15,27
19,26
48,60
37,05
36,19
35,78
34,46
34,40
31,21
31,23
31,41
30,69
25,99
25,56
24,72
23,91
22,59
20,13
20,94
19,82
19,59
19,27
17,66
16,49
15,97
16,36
15,19
13,30
14,10
18,94
46,36
35,42
34,83
34,15
33,25
33,20
30,33
30,14
29,99
29,01
25,19
24,97
23,92
23,38
21,83
21,29
20,26
19,19
18,82
18,69
17,24
15,53
15,16
15,03
14,49
13,95
13,62
17,90
Fonte: SIOPS e SVS/MS
* TMI usando TMI estimadas revisadas para o período
12
Tabela 2 – Valores nominais de Despesa Total com Saúde por Habitante associados à redução em
uma unidade no valor do Coeficiente de Mortalidade Infantil de cada UF, de 2000 a 2004
D M g
UF
DF
M S
RO
2 0 0 0 /2 0 0 1
2 0 0 1 /2 0 0 2
2 0 0 2 /2 0 0 3
2 0 0 3 /2 0 0 4
-
6 5 ,0 5
-
-
-
1 3 ,3 9
1 0 7 ,1 7
-
2 2 ,2 5
1 6 ,0 4
4 9 ,5 8
-
PB
2 6 ,4 7
8 ,0 2
0 ,8 2
1 2 ,1 2
RN
9 ,9 0
1 8 ,5 4
2 1 ,2 7
1 2 ,6 6
RR
-
-
4 2 ,9 0
1 2 ,9 1
AL
7 ,0 1
1 6 ,8 4
4 ,1 7
1 4 ,9 4
CE
5 ,5 3
1 2 ,2 9
1 0 ,6 4
1 5 ,9 2
M A
5 ,3 9
1 3 ,5 3
7 ,5 0
2 2 ,3 9
PA
2 2 ,7 5
2 1 ,2 2
1 8 ,8 6
2 4 ,4 7
ES
3 1 ,0 0
4 ,2 0
-
2 5 ,3 7
PE
1 3 ,5 3
2 2 ,0 8
8 ,9 2
2 7 ,9 0
RS
-
1 1 7 ,6 0
-
2 9 ,0 5
BA
1 5 ,0 1
1 8 ,1 4
2 3 ,4 6
3 0 ,8 7
SE
1 9 ,5 9
2 6 ,1 3
2 8 ,0 9
3 4 ,1 6
PI
1 3 ,0 9
9 ,1 8
1 7 ,3 9
3 8 ,7 3
M G
3 9 ,9 8
1 4 ,4 5
3 2 ,7 3
4 4 ,7 0
PR
1 1 ,9 1
6 1 ,3 1
7 7 ,5 0
4 5 ,8 8
AM
5 9 ,2 3
6 1 ,2 9
6 4 ,6 1
5 2 ,9 1
G O
2 2 ,3 4
4 8 ,8 5
4 6 ,7 1
5 7 ,0 1
TO
5 1 ,1 0
3 9 ,2 6
3 9 ,3 6
5 7 ,2 9
SP
3 2 ,3 3
5 1 ,8 6
1 0 7 ,3 7
6 6 ,8 3
AP
-
1 7 4 ,7 8
-
7 2 ,5 3
M T
5 5 ,2 6
4 7 ,8 4
5 3 ,1 3
8 5 ,7 0
SC
9 5 ,7 2
8 7 ,3 8
5 3 ,6 0
1 0 5 ,8 1
RJ
1 5 ,8 0
1 8 1 ,5 3
1 4 4 ,9 7
1 2 5 ,8 2
AC
6 7 ,0 4
-
4 4 ,4 8
1 3 2 ,2 3
13
AL/00
AL/01
53
AL/02
AL/03
48
AL/04
PB/00
43
MA/00
RN/00
PB/01
MA/01
SE/00
38
PI/00
BA/00
33
RN/01
PB/02
PE/00
MA/02
CE/00
SE/01 PE/01
MA/03
PI/01 CE/01
BA/01
PI/02
BA/02
RN/02
PB/03
SE/02
PB/04
PE/02
PE/03
SE/03
MA/04
PA/01
23
AC/03
PR/00
18
13
114
164
AC/04
BA/04 PI/04
CE/04
TO/01
AM/01
TO/02AP/00
PA/04 RO/00
AM/03
TO/04
RO/02
RO/03
RO/04
MS/04
MT/03
MT/01
MT/02
MG/01
GO/01
MG/02 GO/02
MS/02
MS/03
MG/03 GO/03 RJ/00
MG/04
ES/00
GO/04
RJ/01
ES/01
PR/01
SP/00
PR/02
PR/03 SP/01 ES/03
ES/02
RS/03
RS/01RS/02
SC/00 SC/01
PR/04
SC/02
RS/00
DF/00
SC/03
214
AM/02
TO/03
RO/01
MS/01
MG/00
GO/00
AC/01
SE/04
AM/00
TO/00
MS/00
MT/00
AC/00
AC/02
PA/02
PA/03
RN/04
PE/04
CE/02
PI/03
BA/03
CE/03
PA/00
28
RN/03
264
AM/04
AP/01
AP/02
AP/03
AP/04
RR/00
RR/01
RR/02
MT/04
RR/03
RR/04
RJ/02
RS/04 SP/02
DF/01 SP/03
ES/04
SC/04
314
RJ/03
SP/04
DF/03
364
RJ/04
DF/04 DF/02
414
464
Fontes: Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde e SIOPS
Figura 1 – Gráfico Dispersão XY das UF nos anos 2000 a 2004
14
53
AC
RR
AP
48
AL
RJ
AM
DF
43
TO
RN
SP
SE
38
MT
PB
PE
SC
33
MA
PI
RO
MS
28
BA
ES
RS
CE
23
PR
GO
MG
PA
18
13
114,43
164,43
214,43
264,43
314,43
364,43
414,43
464,43
Figura 2 – Gráfico anterior, com os pontos de cada UF conectados
15
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
AC RR
AP
AL
RJ
AM DF
TO RN
SP
SE
MT PB
PE
SC MA
PI
RO MS BA
ES
RS
CE
PR GO MG PA
Figura 3 – Gráfico com a evolução de IND DIST NORM das UF no período 2000 a 2004
16
INDICADOR DIST NORM - 2000
IDH - 2000
INDICADOR DIST NORM - 2004
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
AL
RR
AC
PB
RN
MA
PE
SE
AP
CE
PI
BA
AM
RJ
TO
RO
DF
PA
SP
MS
MT
ES
MG
RS
GO
PR
SC
Figura 4 – Gráfico com IND DIST NORM das UF nos anos 2000 e 2004 e IDH das UF no ano 2000
17
Despesa Total em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil por Município
2001
160
160
150
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente Mortalidade Infantil
Coeficiente Mortalidade Infantil
Despesa Total em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil por Município
2000
110
100
90
80
70
60
50
110
100
90
80
70
60
50
40
40
30
30
20
20
10
0
0,00
10
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
0
0,00
900,00 1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
100,00
200,00
300,00
400,00
Despesa Total em Saúde per Capita (R$)
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente Mortalidade Infantil
Coeficiente Mortalidade Infantil
160
150
90
80
70
60
50
90
80
70
60
50
40
30
20
20
10
10
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00 1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despes Total em Saúde per Capita (R$)
900,00 1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
100
30
100,00
800,00
110
40
0
0,00
700,00
Despesa Total em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil por Município
2003
160
100
600,00
Despesa Total em Saúde per Capita (R$)
Despesa Total em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil por Município
2002
110
500,00
0
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00 1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Total em Saúde per Capita (R$)
Fontes: Ministério da Saúde, Datasus, Sistema de Mortalidade Infantil e SIOPS
Figura 5 – Gráficos de dispersão XY dos municípios do Brasil com dados financeiros e de mortalidade infantil no período 2000 a
2003
18
Despesa Total em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil por município
2004
160
160
150
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente Mortalidade Infantil
Coeficiente Mortalidade Infantil
Despesa Total em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil por Município
2000
110
100
90
80
70
60
50
110
100
90
80
70
60
50
40
40
30
30
20
20
10
0
0,00
10
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
0
0,00
900,00 1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
100,00
200,00
300,00
400,00
Despesa Total em Saúde per Capita (R$)
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00 1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Total em Saúde per Capita (R$)
Figura 6 - Gráficos de dispersão XY dos municípios do Brasil em 2000 e 2004
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil (R$ X em cada mil nascidos vivos)
Santa Catarina - 2000
160
150
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente de Mortalidade Infantil
Coeficiente de Mortalidade Infantil
160
110
100
90
80
70
60
50
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil (R$ X em cada mil nascidos vivos)
Santa Catarina - 2004
110
100
90
80
70
60
50
40
40
30
30
20
20
10
10
0
0,00
0
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
100,00
200,00
300,00
400,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
Figura 7 - Gráficos de dispersão XY dos municípios de Santa Catarina em 2000 e 2004
19
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil
Rio de Janeiro 2004
160
160
150
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente de Mortalidade Infantil
Coeficiente de Mortalidade Infantil
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil
Rio de Janeiro 2000
110
100
90
80
70
60
50
110
100
90
80
70
60
50
40
40
30
30
20
20
10
0
0,00
10
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
0
0,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
600,00
700,00
800,00
900,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
Figura 8 - Gráficos de dispersão XY dos municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2004
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil (R$ X em cada mil nascidos vivos)
Ceará - 2004
160
160
150
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente de Mortalidade Infantil
Coeficiente de Mortalidade Infantil
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil
Ceará - 2000
110
100
90
80
70
60
50
110
100
90
80
70
60
50
40
40
30
30
20
20
10
10
0
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
0
0,00
100,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
Figura 9 - Gráficos de dispersão XY dos municípios do Ceará em 2000 e 2004
20
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil (R$ X em cada mil nascidos vivos)
Maranhão - 2000
160
150
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente de Mortalidade Infantil
Coeficiente de Mortalidade Infantil
160
110
100
90
80
70
60
50
110
100
90
80
70
60
50
40
40
30
30
20
20
10
10
0
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
0
0,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil (R$ X em cada mil nascidos vivos)
Maranhão - 2004
100,00
200,00
300,00
400,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
Figura 10 - Gráficos de dispersão XY dos municípios do Maranhão em 2000 e 2004
Despesa Total com Saúde por Habitante versus Mortalidade Infantil
Alagoas - 2000
160
150
150
140
140
130
130
120
120
Coeficiente de Mortalidade Infantil
Coeficiente de Mortalidade Infantil
160
110
100
90
80
70
60
50
110
100
90
80
70
60
50
40
40
30
30
20
20
10
10
0
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Municipal em Saúde per Capita versus Mortalidade Infantil (R$ X em cada mil nascidos vivos)
Maranhão - 2004
0
0,00
100,00
200,00
Despesa Total com Saúde por Habitante (R$)
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1.000,00 1.100,00 1.200,00 1.300,00 1.400,00 1.500,00
Despesa Total com Saúde per Capita (R$)
Figura 11- Gráficos de dispersão x,y dos municípios de Alagoas em 2000 e 2004
21
330415 Quissamã
0 ,0
0 ,6
0 ,5
0 ,4
0 ,3
0 ,2
0 ,1
220910 Santa Cruz do Piauí
522050 Serranópolis
312510 Extrema
420590 Gaspar
500840 Vicentina
291370 Inhambupe
316553 Sarzedo
291010 Dom Basílio
260960 Olinda
150670 Santana do Araguaia
500540 Maracaju
260430 Cedro
355480 Tremembé
312200 Divino
260090 Amaraji
260620 Goiana
291950 Livramento de Nossa
291000 Dário Meira
430200 Barros Cassal
260050 Águas Belas
291700 Itiúba
292120 Miguel Calmon
313115 Ipaba
291810 Jeremoabo
312410 Esmeraldas
261220 Salgueiro
310470 Ataléia
292120 Miguel Calmon
314460 Nepomuceno
312090 Curvelo
M u n ic íp io s
410390 Campina da Lagoa
0 ,7
260560 Flores
Figura 12 – Valores de IND DIST NORM LN dos municípios ordenados decrescentemente no ano 2000
130300 Nhamundá
171610 Paraíso do Tocantins
250760 Juarez Távora
313950 Manhumirim
354130 Presidente Epitácio
280340 Japoatã
290205 Araças
320510 Viana
130006 Amaturá
521280 Mara Rosa
312420 Espera Feliz
310710 Boa Esperança
172120 Tocantinópolis
261430 Moreilândia
N O R M L N
2 0 0 4
M
292550 Prado
410030 Agudos do Sul
354660 Santa Fé do Sul
R M
L N
2 0 0 0
354560 Santa Adélia
410880 Guaíra
500345 Deodápolis
510025 Alta Floresta
N O
260930 Mirandiba
D IS T
251670 Teixeira
221020 São José do Piauí
411727 Nova Tebas
350380 Artur Nogueira
313760 Lagoa Santa
351510 Embu-Guaçu
250490 Cruz do Espírito Santo
410845 Foz do Jordão
313560 Jequitaí
330050 Bom Jardim
250020 Aguiar
354150 Presidente Venceslau
352940 Mauá
354100 Praia Grande
320210 Ecoporanga
230765 Maracanaú
353080 Moji Mirim
150553 Parauapebas
330513 São José de Ubá
D IS T
270520 Messias
IN D
354330 Ribeirão Pires
350320 Araraquara
280150 Carmópolis
IN D
355190 Severínia
291360 Ilhéus
352370 Itirapuã
310730 Bocaiúva
280590 Riachuelo
291320 Ibotirama
355010 São Manuel
291930 Lençóis
330290 Miguel Pereira
410832 Francisco Alves
230180 Baixio
411725 Nova Prata do Iguaçu
230090 Apuiarés
350925 Cajati
240720 Macau
510720 Rio Branco
354340 Ribeirão Preto
354425 Rosana
352560 João Ramalho
292920 São Francisco do Conde
311810 Congonhas do Norte
0 ,0
410715 Diamante D'Oeste
0 ,7
u n ic íp io s
0 ,6
0 ,5
0 ,4
0 ,3
0 ,2
0 ,1
Figura 13 - Valores de IND DIST NORM LN dos municípios ordenados decrescentemente no ano 2004
22
0 ,0
311340 Caratinga
520130 Anicuns
521375 Montividiu
510517 Juruena
500440 Inocência
432080 Soledade
431890 São Luiz Gonzaga
430360 Cambará do Sul
420650 Guaramirim
421480 Rio do Sul
411050 Ipiranga
412620 Sapopema
410830 Foz do Iguaçu
355710 Votuporanga
351140 Cerqueira César
350760 Bragança Paulista
354800 Santo Antônio de Posse
354325 Ribeirão Grande
354850 Santos
330580 Teresópolis
p o r
320501 Sooretama
521930 Santa Helena de Goiás
520380 Britânia
510350 Diamantino
500100 Aparecida do Taboado
430210 Bento Gonçalves
431270 Nonoai
431170 Machadinho
421380 Praia Grande
421825 Timbó Grande
410400 Campina Grande do Sul
410620 Contenda
410870 Grandes Rios
355340 Tanabi
352680 Lençóis Paulista
352290 Itapuí
354390 Rio Claro
350560 Barrinha
354280 Ribeira
330050 Bom Jardim
320080 Baixo Guandu
312110 Delfim Moreira
312800 Guanhães
315240 Poté
312260 Dom Joaquim
310450 Arinos
314810 Patrocínio
p o r
315430 Resplendor
U F
315080 Piranga
L N p o r
2 0 0 4
U F
311390 Carmo da Cachoeira
291470 Itaberaba
313670 Juiz de Fora
L N p o r
2 0 0 0
316370 São Lourenço
N O R M
311150 Campos Altos
291490 Itacaré
290280 Barra da Estiva
N O R M
315500 Rio Doce
292350 Palmeiras
D IS T
293315 Várzea Nova
290340 Belmonte
291992 Madre de Deus
280410 Moita Bonita
270860 São Miguel dos Campos
261600 Venturosa
260300 Cabrobó
260820 Joaquim Nabuco
251610 Soledade
251640 Campo de Santana
240240 Carnaúba dos Dantas
231350 Trairi
231330 Tauá
230195 Barreira
220870 Redenção do Gurguéia
210047 Alto Alegre do Pindaré
210140 Balsas
171840 Presidente Kennedy
D IS T
292970 Sátiro Dias
IN D
291100 Floresta Azul
130120 Coari
150503 Novo Progresso
IN D
290570 Camaçari
280330 Japaratuba
270100 Boca da Mata
260610 Glória do Goitá
260070 Aliança
260480 Cortês
250800 Juru
251230 Princesa Isabel
240180 Brejinho
230840 Missão Velha
230270 Campos Sales
230523 Horizonte
220430 Fronteiras
210690 Monção
210745 Olinda Nova do Maranhão
172100 Palmas
150442 Marituba
110032 São Miguel do Guaporé
0 ,0
130083 Caapiranga
110090 Castanheiras
0 ,7
M u n ic íp io
0 ,6
0 ,5
0 ,4
0 ,3
0 ,2
0 ,1
Figura 14 - Valores de IND DIST NORM LN dos municípios, agrupados por UF e ordenados decrescentemente no ano 2000
0 ,7
M u n ic íp io
0 ,6
0 ,5
0 ,4
0 ,3
0 ,2
0 ,1
Figura 15 - Valores de IND DIST NORM LN dos municípios, agrupados por UF e ordenados decrescentemente no ano 2004
23
24