Elaborado por João Paulo Henriques

Por: João Paulo Henriques

A América Latina (AL) e o Sul e Este Asiático (SEAS) têm economias em forte crescimento, incluindo alguns dos principais países emergentes. Numa fase em que alguns dos seus países ambicionam aproximar-se do patamar de desenvolvimento, e não só de crescimento, quais as tendências dos indicadores socio-económicos nas duas regiões? E se analisarmos internamente os maiores países em cada região, ou seja, nas províncias da China e nos estados da Índia e do Brasil, que leitura teremos dos mesmos indicadores? E que influência terá esta mudança de escala e de perspectiva na nossa percepção das desigualdades?

Wilkinson e Pickett (2009) demonstraram que nos países desenvolvidos com rendimentos médios per capita superiores a 20 mil dólares anuais o aumento da esperança média de vida, e de medidas de bem-estar, estão significativamente, e inversamente, relacionadas com as desigualdades internas de rendimentos dentro desses países. Logo, o objetivo deste estudo é averiguar a solidez das conquistas do crescimento económico, entendida como a capacidade em proporcionar às populações a garantia de desenvolvimento humano nas vertentes de rendimentos, pobreza, saúde e educação nos países em desenvolvimento da América Latina (AL) e do Sul e Este Asiático (SEAS), articulando a sua análise com a evolução das desigualdades internas nos países em estudo. São comparados indicadores e medidas de desigualdades intra e inter-regionais e internas aos maiores países (China, Índia e Brasil), cobrindo diferentes escalas de análise, e perspetivas, no estudo das desigualdades sociais no contexto global atual. Os processos de desigualdades e os fatores explicativos a qualquer das escalas não serão abordados. Os critérios definidos consideram a análise de indicadores de desigualdades vitais (taxa de mortalidade infantil e esperança de vida à nascença) e de recursos (PIB, RNB[2], taxas de pobreza e literacia) e a análise de medidas de desigualdade: coeficiente de Gini, rácios de rendimentos e o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) das Nações Unidas.

Na região da AL incluem-se todos os países exceto as ilhas, o Belize, a Guiana e o Suriname (população<1 milhão) e na região do SEAS incluem-se Bangladesh, Nepal, Índia, Sri Lanka, China, Indonésia, Camboja, Laos, Malásia, Filipinas, Tailândia e Vietnam.

1. Desigualdades sociais na América Latina e no Sul e Este Asiático

Comecemos pelas desigualdades de recursos económicos. Assim, para situar os rendimentos nacionais toma‑se por referência a média do RNB (per capita, PPC) dos países da OCDE[3] em 2013, o que equivale a 100%. De acordo com este critério, os rendimentos relativos, máximos e mínimos, eram de 59% na Argentina, de 11% nas Honduras, de 59% na Malásia e de 6% no Nepal. O rácio entre o melhor e o pior país em cada região era de 5,2 na AL e de 9,9 no SEAS. Comparando, agora, o rácio dos segundos melhores países, em cada região, o Chile e a Tailândia, com os piores países, o valor dos rácios é de 4,9 e de 6,0, respetivamente. Calculando os rácios de todos os países com o pior país, em cada região, concluiu‑se que a média dos respetivos rácios é de 3,0 na AL e de 3,6 no SEAS. Mas o rendimento na Tailândia era 36% do valor da OCDE, no Chile 55%, no Uruguai 50% e no Panamá 51%. Logo, como primeira conclusão, a diferença intra‑regional no SEAS é maior do que na AL, apesar de esta última ter, em média, rendimentos superiores. Por outro lado, no SEAS, o Sri Lanka já é o quarto país, a seguir à China, e na AL o Brasil é apenas oitavo. Assim, como segunda conclusão, apesar de o Brasil, o México, a China, a Índia e a Indonésia serem os países mais populosos em cada região, e grandes economias mundiais, existem outros países em crescimento igualmente importantes: Chile, Malásia, Tailândia, Uruguai, Panamá (com 17, 30, 68, 3.5 e 4 milhões de habitantes, respetivamente).

Analisemos agora os indicadores de pobreza que poderão evidenciar novas conclusões. Em 2010/12, a média da população a viver abaixo dos 2 dólares/dia era na AL de 8% e no SEAS de 39%. Na AL, além das Honduras e da Guatemala (29%), apenas a Bolívia e a Venezuela excediam os 10%. Inversamente, no SEAS só a Malásia (2,3%) e a Tailândia (3,5%) ficavam abaixo dos 10%. O Bangladesh era o pior (76%), seguindo‑se a Índia e o Laos (≈60%). Mas se a linha dos 2 dólares/dia é benéfica à AL, por ter rendimentos superiores, é essencial analisar as linhas de pobreza nacionais, oferecendo assim um prisma das condições de vida internas, e deixando de lado o contexto global. Assim, o Brasil era o único da AL abaixo dos 10%. O México subiu para 52%, a Colômbia para 33% e os piores, Guatemala e Honduras, para mais de 50%. No SEAS, o Bangladesh ainda é o pior mas desce para 31%, a Índia para 22% e o Sri Lanka para 7%. Pelo contrário, a Tailândia sobe para 13,2%. Portanto, o nível de pobreza a linhas nacionais é maior na AL (27,6%) do que no SEAS (18,5%). Concluiu-se que, no contexto global internacional, as populações dos países asiáticos são mais pobres mas que, no contexto das condições nacionais, a pobreza é maior na América Latina. Desta inversão, questiona-se: como serão, então, distribuídos internamente os rendimentos nacionais?

Por volta de 1990, o coeficiente de Gini situava-se, na AL, entre os 42 na Bolívia e no Uruguai e os 60 no Brasil e na Guatemala, e no SEAS entre os 29 no Bangladesh e na Indonésia e os 45/46 na Tailândia e na Malásia. Entre 1990 e 2005, em ambas as regiões, os piores países melhoraram e os melhores países pioraram criando uma divisão inter‑regional pelo valor 45 de Gini (excluindo a Nicarágua). No último período, de 2005 a 2012, o valor de todos os países da AL baixou (excluindo a Nicarágua). O menor valor era de 41,3 no Uruguai, e o maior de 57,4 nas Honduras. No SEAS o valor, em geral, aumentou, observando‑se uma estabilidade/ligeira descida na China e uma constante descida na Tailândia desde os anos 80, e no Bangladesh e Camboja desde os anos 90. Logo, os melhores da AL quase sempre estiveram ao nível dos piores do SEAS, ver Figura 1 a Figura 3.

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A Figura 4, demonstra a tendência convergente em torno do valor 45 de Gini para os países das duas regiões à medida que aumentam os rendimentos per capita. Essa tendência parece, também, reforçar‑se em torno da barreira dos rendimentos de cerca de 20 mil dólares anuais. Coloca-se, assim, a questão se os 20 mil dólares anuais também serão uma importante barreira para as tendências do coeficiente de Gini nestas duas regiões?

Em meados dos anos 80, ver Figura 5, a diferença inter-regional era de 21 pontos de Gini, com ponderação da população, e de 15 pontos sem ponderação.

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Especificamente no caso do SEAS, apesar de as desigualdades na Índia e na China terem vindo a aumentar, é devido ao contrapeso da Índia que nesta região o valor ponderado não subiu acima dos 40, como ilustrado na Figura 6.

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Se analisarmos os rendimentos por quintil, entre 2000 e 2012, os share médios do 5º e 1º quintil, na AL, passaram de 58% para 53% e de 3,2% para 4%, enquanto no SEAS os mesmos quintis mantiveram-se estáveis nos 45% e 7%, respetivamente. Entre 1990 e 2008, o rácio S80/S20 aumentou na China de 5,1 para 9,6 e, em sentido inverso, entre 1990 e 2011/12, o rácio S90/S10 evoluiu de 17,8 para 10,3 no Brasil, e de 9,5 para 8,3 no México. Assim, parte das desigualdades no SEAS poderão estar a crescer devido ao aumento dos rendimentos de topo, e, inversamente, a decrescer na AL. De seguida, estudam-se os indicadores de recursos educativos e os de desigualdades vitais que se correlacionam, normalmente, com os indicadores de rendimentos.

Relativamente aos recursos educativos, em 2013, as taxas de literacia (>15 anos) superavam os 90% em quase todos os países, à exceção da Guatemala (78%), Honduras (85%), El Salvador (86%), Nepal (58%), Bangladesh (59%), Camboja (75%) e Índia (70%)[4].. Mas na taxa de ensino secundário completo (>25 anos) a proximidade entre as regiões era maior: em média, 50% na AL e 44% no SEAS. O Chile e o Sri Lanka excediam os 70%, seguindo‑se a Malásia, China, Vietnam, Filipinas, Panamá e Peru acima dos 60%, e México, Argentina, Brasil e Uruguai entre os 50 e 60%. A Indonésia estava abaixo dos 50% e a Tailândia e a Índia abaixo dos 40%, pelo que não se pode estabelecer uma correspondência entre a posição dos países neste indicador e a posição nos indicadores de rendimentos.

Analisando as desigualdades vitais, concretamente na saúde, a mortalidade infantil à idade de 1 ano (/1000 nascimentos) e a esperança de vida à nascença, tendem, desde 1970, para, na AL, em média, estarem avançadas cerca de 10 anos comparativamente com as do SEAS. Por exemplo, entre 2003 e 2013, a taxa de mortalidade infantil média (/1000 nascimentos) evoluiu de 24 para 17 na AL, e de 37 para 24 no SEAS. Em 2013, apenas o Chile, Uruguai, Costa Rica, Malásia e Sri Lanka estavam abaixo de 10. Laos era o pior com 54, a Índia tinha 41 e o Bangladesh, Nepal e Bolívia superavam os 30. A média dos países da OCDE era de 6,5 em 2013, de 15 em 1993 e de 30 em 1977. Quanto à esperança de vida à nascença, em 2012, a Bolívia, Índia, Laos, Nepal e Filipinas estavam abaixo dos 70 anos. A Costa Rica e o Chile, perto dos 80, lideravam na AL, e o Vietnam e a China (≈75 anos) no SEAS. A média dos países da OCDE era de 80 anos em 2012, de 75 em 1992 e de 70 anos em 1972. Logo, os piores países têm até, pelo menos, 30/40 anos de atraso, relativamente à média da OCDE, nestes indicadores.

Em suma, os países mais consistentes em termos de desenvolvimento nas vertentes analisadas são o Chile e a Malásia, mas também o Sri Lanka e a Argentina.

2.  Desigualdades internas na China

Sendo a China a segunda economia mundial, optou-se por explorar as desigualdades de recursos económicos[5]. Em 2013, o PIB per capita da China era equivalente a 18% do valor médio dos países da OCDE, estando, portanto, ao nível do Peru. O valor das três cidades‑província (Pequim, Xangai e Tianjin) era superior a 40% (≈ Uruguai, Chile e Argentina), o das províncias do litoral (excluindo Heilongjiang) e Mongólia Interior superavam os 25% (≈ Brasil e México) e o das piores províncias era 10-11% (≈ Paraguai e El Salvador). Concluiu‑se que, a nível de PIB per capita, as melhores províncias chinesas estão ao nível dos melhores países da AL e as piores províncias ao nível “dos melhores” dos piores. Deslocando a análise de uma comparação no contexto global mundial para uma comparação interna na China, o Quadro 1 demonstra a evolução dos rácios do PIB per capita das melhores e piores províncias em relação à média do PIB per capita nacional entre 1993, 2006 e 2013.

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Entre 1993 e 2006 confirma-se a análise de Milanovic (2012b: 82-85) de descida das piores províncias (no interior) e subida das melhores (no litoral, excluindo Liaoning), mas entre 2006 e 2013 a tendência alterou‑se, incluindo as cidades-província. Este facto poderá explicar parte da estabilização/ligeira descida do coeficiente de Gini na China. Em 2013, assinala-se a ascensão de três províncias não litorais acima da média nacional, particularmente, Hubei, Chongqing e Shaanxi, ver Figura 7.

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De forma a conceber uma visão um pouco mais alargada do panorama social da China analisaram‑se, muito sucintamente, três outros indicadores. Assim, a população rural é maior nas províncias do interior: 76% no Tibete e 60% em Guizhou, Yunnan e Gansu, enquanto nas províncias do litoral os valores variam entre 30% a 45%. A esperança média de vida à nascença, em 2010, em Yunnan, Tibete e Qinghai era inferior a 70 anos. Xangai e Pequim já superavam os 80 anos e a melhor província era Zheijiang com 77,7 anos, registando‑se um hiato provincial de cerca de 11 anos na esperança média de vida à nascença. Na educação, Liaoning tinha a maior média de anos de estudo, 9,8, a seguir às cidades (10-11 anos), e o Tibete registava a menor média com 4,8 anos.

3.  Desigualdades internas na Índia

Dos países estudados a Índia tem dos menores níveis de literacia e a maior desigualdade no Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) de género (Feminino-0,52, Masculino-0,63), optando-se por intersectar a literacia e o género. Considerando a população com idade superior a 7 anos, em 2011, 18% dos homens e 35% das mulheres eram analfabetos. Para ambos os sexos, Kerala, no sul, era o melhor estado em literacia, com uma taxa superior a 90%. Rajasthan, no norte, era o pior Estado para as mulheres com um valor de 52,6% e também possuía o maior hiato entre sexos, 28 pontos percentuais. Bihar, também no norte, era o pior estado para os homens com um valor de 73,4%, e possuía, igualmente, a pior média total, 63%.

Reproduzindo, agora, o mesmo exercício elaborado para a China, em 2011, 57% da população vivia em estados com PIB per capita inferior ao nacional, mas dos 32 estados da Índia, 14 tinham um valor superior a 130% da média nacional e 6 um valor inferior a 70%. Esta amplitude (0,34-3,56)[6] é superior às inter‑estaduais na China e no Brasil e, uma vez que o coeficiente de Gini é inferior ao do Brasil e da China, as desigualdades poderão ter aumentado mais por efeito entre estados do que por efeito dos rendimentos internos estaduais. De facto, entre 2001 e 2011, dos estados mais ricos, 13 aumentaram o rácio. O melhor, Goa, passou de 2,58 para 3,56, e dos 8 estados mais pobres 6 desceram, ver Figura 8. De 1973 a 2010, o coeficiente de Gini aumentou nas zonas urbanas de 0,30 para 0,37 e o rural manteve-se perto dos 0,30.

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Analisando outros dois indicadores, a maior população rural[7], 90%, situava‑se em Himachal Pradesh, no norte, e a menor em Goa, 38%, quando o valor médio nacional era cerca de 70%. O hiato da esperança média de vida à nascença era de 12 anos, em 2010, com 74,2 anos em Kerala (e único estado com valor superior a 70 anos), e 61,9 em Assam.

4.  Desigualdades internas no Brasil

No Brasil, os rácios do PIB per capita estaduais com o nacional diminuíram de amplitude. Em 1990 situavam-se entre 0,30 e 1,66 e em 2011 entre 0,36 e 1,51 (excluindo o Estado Federal com 2,93 , em 2011). Os melhores estados estão no Sul e Sudeste e são São Paulo, Rio de Janeiro, Santa Catarina, Rio Grande do Sul e Espírito Santo, e os piores estados no Nordeste e são Piauí, Maranhão, Alagoas e Paraíba, ver Figura 9. O maior coeficiente de Gini é no Distrito Federal, 57,8, e o menor em Santa Catarina, 43,5, pelo que, ao contrário da Índia, as desigualdades no Brasil poderão dever-se mais a discrepâncias nos rendimentos internos estaduais do que entre estados.

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Em 2012, o hiato estadual da esperança média de vida à nascença era de 8 anos, com 69,4 anos no Maranhão, e 77,7 em Santa Catarina. Em 2009, o número médio de anos de estudo era de 8,2 no Sudeste e de 6,3 no Nordeste.

5.  Índice de Desenvolvimento Humano das Nações Unidas

Finalizamos a nossa análise apresentando o mapeamento do IDH das Nações Unidas, pois é uma boa medida para compreensão: 1) do desenvolvimento dos países; 2) do contexto intra‑regional; 3) do contexto entre regiões e; 4) das desigualdades internas na China, na Índia e no Brasil. A Figura 10, apresenta o IDH por país.

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Adicionalmente, a Indonésia e a Argentina tinham amplitudes do IDH de 0,605-0,735, em 2013, e de 0,773-0,876, em 2009, respetivamente. Mas, e tal como nos poderá induzir a figura anterior, serão as grandes áreas territoriais da China, Índia e Brasil realmente uniformes? Quantos países cabem na China? Ou no Brasil? A Figura 11 e a Figura 12 apresentam o mapeamento por províncias e estados da China, Índia e Brasil, reconfigurando, deste modo, a nossa perceção.

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6.  Considerações finais

A importância das unidades de análise, e da forma, reflete-se na perceção do investigador: as desigualdades internas na China estão ao nível das presentes entre os países estudados. Assim, num mapa de IDH com as províncias da China, os estados da Índia e outros países é difícil distinguir onde acabam a China e a Índia, e onde começam o Nepal, o Butão ou o Laos, etc. O mesmo se aplica aos estados do Brasil, na América Latina. O México, a Argentina e a Indonésia são menos heterogéneos (mas, e.g., Timur (oeste) não é tão diferente de Timor‑Leste). Ponderando as medidas de desigualdade, tal como proposto por Milanovic, demonstra‑se que a Índia é tão relevante quanto a China. Se tal conceito é importante, então, porque não será também a visualização dos indicadores em unidades geográficas menos heterogéneas (como mero exercício académico, não colocando em causa a soberania e unidade dos países), com 20, 100, e até 200 milhões de habitantes, maiores que muitos países?

O estudo careceu de uma análise qualitativa e de indicadores adicionais relevantes: e.g., não se estudaram políticas, nem os rendimentos do trabalho (nem os disponíveis depois de impostos e de redistribuição). Assim, algumas questões ficam em aberto, como, por exemplo, porque se reduziram as desigualdades de PIB na China e porque aumentaram na Índia? Os rendimentos de topo na China continuam a aumentar ou mudaram de tendência, tal como o PIB provincial? Os dois contrabalançam-se?

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Referências bibliográficas
ADB – Asian Development Bank (2012), Asian Development Outlook 2012.
Costa, António F. (2012), Desigualdades Sociais Contemporâneas, Lisboa, Mundos Sociais;
Esping-Andersen, Gøsta (2007), “More inequality and fewer opportunities? Structural determinants and human agency in the dynamics of income distribution, em David Held e Ayse Kaya (eds.), Global Inequality, Cambridge, Polity, pp. 216-251.
Milanovic, Branko (2012a), Global income inequality by the numbers: in history and know, World Bank Policy Research Working Paper 6259.
Milanovic, Branko (2012b [2011]), Ter ou não Ter. Uma Breve História da Desigualdade, Lisboa, Bertrand Editora.
OCDE (2011), Divided We Stand. Why Inequality Keeps Rising.
Organización Panamericana de la Salud (2013), Argentina – Indicadores Básicos 2013.
Therborn, Göran (2006), “Meaning, mechanisms, patterns, and forces: an introduction”, em Göran Therborn (ed.), Inequalities of the World. New Theoretical Frameworks, Multiple Empirical Approaches, London, Verso, pp. 1-58.
Tilly, Charles (2005), “Historical perspectives on inequality”, em Mary Romero e Eric Margolis (eds.), The Blackwell Companion to Social Inequalities, Malden, Blackwell, pp. 15-30.
UNPD (2012), Maharashtra Human Development Report 2012.
UNPD (2013a), China National Human Development Report 2013.
UNPD (2013b), Humanity Divided.
UNPD (2014), Human Development Report 2014.
Wilkinson, Richard, e Kate Pickett (2011 [2009]), The Spirit Level. Why Greater Equality Makes Societies Stronger, New York, Bloomsbury Press.
 Outras referências
Banco Mundial: http://www.worldbank.org/
Badan Pusat Statistik, Indonesia: http://www.bps.go.id/
Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, Brasil: http://www.ipeadata.gov.br/
Nações Unidas: http://www.undp.org/
National Bureau of Statistics of China: http://data.stats.gov.cn/
The Planning Comission of India: http://www.data.gov.in

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[1] Mestrando de Sociologia no ISCTE-IUL e assistente de investigação no CIES-IUL no âmbito do projeto científico europeu Força de Trabalho Sustentável.
[2] PIB – Produto Interno Bruto, RNB – Rendimento Nacional Bruto
[3] Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico
[4] Dados de literacia da Índia relativos aos Census de 2011, para pessoas com mais de 7 anos.
[5] Não se inclui as Províncias de Administração Especial: Hong Kong, Macau e Taiwan.
[6] Excluindo Goa, Skkim (população < 1,5 milhões) e os “Union States” a amplitude é de 0,34-1,62.
[7] Excluindo os “Union States”: Delhi, Chandigarh, Puducherry e Andaman & Nicobar Islands.
Consultar estudo (PDF)

Como citar este estudo:

Henriques, João Paulo (2015), “Crescimento económico, desenvolvimento humano e desigualdades sociais: análise comparada entre a América Latina e o Sul e Este Asiático”, Observatório das Desigualdades, ISCTE-IUL, CIES-IUL.