Mosaico da desigualdade social intraurbana de Macapá, Amapá (2000-2010)

Mosaic of intra-urban social inequality in Macapá - Amapá (2000-2010)

Resumo

Este estudo avalia a dinâmica espacial de exclusão e inclusão social no território urbano de Macapá, Amapá, entre os anos de 2000 e 2010. Chama a atenção para o debate sobre os processos de exclusão social em diferentes escalas, sobretudo no contexto das cidades médias na Amazônia. Trata-se de uma pesquisa de associação com interferência entre variáveis, baseada em dados estatísticos e vetoriais. A partir do uso de métodos quantitativos e comparativos, a pesquisa agrega metodologias existentes do Índice de Exclusão/Inclusão Social e do sistema de Grade Estatística. Os resultados atestaram alterações significativas nos padrões espaciais da exclusão/inclusão social com o início do processo de descentralização dos indicadores de inclusão a partir de 2010. Conclui-se que houve diminuição da população macapaense que habitava territórios de exclusão social, apesar de baixos avanços de inclusão social ao longo das décadas em questão.

Palavras-chave:
Exclusão/inclusão social; Desigualdade social; Sistema de indicadores

Abstract

This study evaluates the spatial dynamics of social exclusion and inclusion in the urban territory of Macapá, Amapá, between 2000 and 2010. It draws attention to the debate around processes of social exclusion at different scales, especially in the context of medium-sized cities in the Amazon. This is association research using interference between variables, based on statistical and vector data. Employing quantitative and comparative methods, the research combines existing methodologies for the Social Exclusion/ Inclusion Index and the Statistical Grid system. The results showed significant changes in spatial patterns of social exclusion/inclusion with the start of the decentralization process of inclusion indicators in 2010. It can be concluded that there has been a reduction in the population of Macapa living in socially excluded areas, despite low rates of social inclusion over the decade in question.

Keywords:
Social exclusion/inclusion; Social inequality; System of indicators

Introdução

Diante dos intensos processos de expansão urbana e crescimento, cada vez maiores, da população em áreas urbanizadas, em paralelo ao atual contexto de crise sanitária, desequilíbrio ambiental e concentração de renda, a temática da desigualdade social mostra-se cada vez mais urgente para o Brasil e o mundo. Nos últimos anos, estudos nacionais e internacionais atentaram para o grave cenário da desigualdade brasileira (Guerra et al., 2014; Chancel et al., 2022; ICS, 2024).

A desigualdade social pode ser entendida como a situação estrutural duradoura de disputa na distribuição de recursos (concretos e abstratos) e acesso a oportunidades que independem das capacidades dos sujeitos sociais (Vieira et al., 2010; Machado, 2015). Além disso, se confunde com outros conceitos, como o de exclusão social.

O conceito de exclusão, apesar de questionado, simplifica a complexidade dos fenômenos sociais (Castel, 2015; Martins, 1997) e é comumente utilizado para análises teóricas e práticas. O termo descreve os aspectos negativos da estrutura da desigualdade social, implicando na anulação de direitos sociais e, por vezes, no banimento e/ou na marginalização de grupos. Em contraposição à exclusão, há o conceito de inclusão social, a qual configura no processo de integração plena na estrutura social e de acolhimento das necessidades vitais do coletivo (Guerra, 2012; Vieira et al., 2010).

A relação dialética entre exclusão e inclusão descreve um processo dinâmico, complexo e multifacetado que se repercute no espaço geográfico, o qual pode mudar, ao longo do tempo (Guerra, 2012; Vieira et al., 2010). Logo, a exclusão/inclusão social é um processo produzido pelo conjunto de negação ou aceitação de diversas dimensões que afetam, coletivamente, a estrutura de uma sociedade no espaço-tempo, e que podem ou não ser alteradas.

A dialética de exclusão/inclusão social representa duas faces “de uma mesma moeda”, pois partem da lógica de exploração e de dominação do desenvolvimento capitalista, representando um círculo vicioso em que há exclusão de grupos para a manutenção dos privilégios que incluem outros (Fonseca, 2014, p. 237). Nesse sentido, o modelo de desenvolvimento urbano-regional serviu como instrumento de manutenção da estrutura de desigualdade e da promoção de processos de exclusão social (Maricato, 2021; Rolnik, 2002).

Por ter natureza múltipla e transdisciplinar, o estudo do processo de exclusão social possibilita diferentes abordagens e métodos de análise. Dentre as abordagens mais difundidas, a construção e o mapeamento de índices e sistemas de indicadores sociais se apresentam e se correlacionam, sendo que, neste tipo de estudo, as abordagens de análises se dividem em objetiva quantitativa e subjetiva qualitativa.

As avaliações subjetivas são influenciadas pela psicologia social, cuja prioridade é apreender as percepções pessoais de indivíduos sobre determinado fenômeno social; por isso, seus indicadores têm por base dados primários obtidos por meio de questionários e entrevistas (Nahas, 2015). Nas últimas décadas, esta abordagem apresentou perspectivas teóricas e metodológicas, as quais, contudo, seriam inalcançáveis apenas utilizando a abordagem objetiva.

A abordagem objetiva se baseia em dados estatísticos de fontes secundárias e se fundamenta na avaliação do ambiente urbano e dos recursos disponíveis (infraestrutura urbana, renda, escolaridade, longevidade) (Nahas, 2015). Destacam-se, por exemplo, o Atlas de Exclusão Social do Brasil (Pochmann & Amorim, 2004; Guerra et al., 2014) e o Mapa de Exclusão/Inclusão Social da Cidade de São Paulo (Sposati, 1996).

Com o acelerado avanço tecnológico nos últimos anos, o uso de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) para o tratamento de indicadores sociais tem aumentado, de modo a possibilitar novas abordagens da análise socioespacial, a observação de padrões espaciais e as tendências temporais (Jannuzzi, 2002).

O uso de indicadores e a construção de índices também incluem desvantagens. Primeiramente, os indicadores não são a expressão exata dos conceitos indicados, mas uma simplificação. A escolha de indicadores deve ser pautada por suas propriedades, incluindo: relevância, validade, confiabilidade e periodicidade (Jannuzzi, 2002; Ferreira; Correa & Costa, 2020).

Outro ponto é a falta de estabilidade na unidade territorial de um Censo Demográfico para outro, especificamente porque os limites dos setores censitários e das unidades político-administrativas (estados, municípios, bairros) se alteram a qualquer momento (Bueno, 2014), a ponto de dificultar comparações periódicas. Logo, é essencial que haja cautela no uso dos dados originados de indicadores e de seu georreferenciamento.

O uso do termo ‘território’ para abordar a dimensão espacial da exclusão social parte do preceito de que a produção territorial como produto social é processo não desprezível na diferenciação social (Mellazzo & Guimarães, 2010; Souza, 2021). Desta forma, o território é a projeção espacial das relações sociais e do poder presente no processo de exclusão/inclusão social. A exemplo de outros processos sociais, políticos, econômicos e culturais, a exclusão social se manifesta no território de maneira transescalar (Vainer, 2002).

Independentemente de região, história, economia ou tamanho, todas as cidades brasileiras, em diferentes graus e intensidades, apresentam em seu território condições sociais desiguais e problemáticas urbanas parecidas (Rolnik, 2002; Santos, 2023), uma vez que as diferenças nas condições de vida das regiões brasileiras são notáveis e cada cidade apresenta uma ‘estrutura territorial’ particular (Guerra et al. 2014; Villaça, 2001).

Nos centros urbanos da cidade de Porto Alegre-RS, alguns das etnias indígenas e quilombolas sofrem com processos de inclusão/exclusão, desigualdades socioespaciais, degradação ambiental, políticas públicas ineficazes, segregação e miséria/vulnerabilidade (Veronese, 2013; Harvey, 2009). Nas periferias dos municípios do Vale do Itajaí, Santa Catarina, dezenas de famílias convivem com a baixa oferta de serviços e bens de consumo coletivo, acesso limitado aos serviços públicos, e moram em regiões alagadas (Barros et al., 2003). Note-se, ainda, que a produção do espaço urbano de algumas cidades do estado do Paraná aconteceu de maneira segregacionista, com baixa oferta de serviços públicos e infraestrutura, e desigualdade socioespacial (Rigoldi & Lima, 2023; Reis & dos Santos Azevêdo, 2023).

Na Amazônia, a investigação sobre os processos de exclusão social mostra-se essencial para a construção de políticas de enfrentamento da desigualdade social em diversas escalas do território brasileiro. Por exemplo, na capital do estado do Amapá, pesquisas sobre a exclusão social partem da abordagem qualitativa ou são focadas em determinada localidade ou grupos sociais (Pereira et al., 2016; Serrão & Lima, 2013; Silva & Lima, 2019). Neste contexto, apresenta-se o seguinte questionamento: como se configuraram as dinâmicas de exclusão e inclusão social no território urbano de Macapá?

Este estudo avalia a configuração espacial da exclusão social no período de 2000 a 2010, na área urbana de Macapá, capital do estado do Amapá. De modo específico, busca: (1) analisar os principais indicadores que influenciam a exclusão e a inclusão urbana macapaense; (2) verificar as demandas que melhoram a inclusão social da cidade de Macapá; (3) analisar a distribuição ou padrão espacial de exclusão e inclusão social. A pesquisa se baseia na hipótese de que Macapá segue a mesma lógica de outras cidades brasileiras, especificamente a existência de um padrão espacial de desigualdade urbana, caracterizado pela concentração de indicadores de inclusão social em poucas áreas centrais e indicadores de exclusão social na maior área do território urbano.

A pesquisa é relevante porque pode complementar e aprofundar o entendimento das realidades urbanas, e estimular a produção transdisciplinar sobre a exclusão social em escala local e regional. É pertinente, porque levanta o debate sobre a construção de ferramentas locais para o monitoramento das condições sociais internas de cidades amazônicas, a exemplo de Macapá.

Este artigo, de forma introdutória, apresenta o tema da desigualdade social como objeto de diversos estudos e seu complexo contexto. As demais seções estão organizadas do seguinte modo: a seção 2 apresenta o material e o método, especificamente a área de estudo, o delineamento, os procedimentos e a análise dos dados. Na seção 3, a análise dos resultados. Na seção 4, a validação e a confirmação dos resultados. Na seção 5, as conclusões do estudo.

Material e método

Área de estudo

O estudo se refere ao perímetro urbano do município de Macapá, capital do estado do Amapá, no extremo norte do Brasil (Figura 1). É a cidade mais populosa do estado, concentrando cerca 60% da população do Amapá (IBGE, 2010). Por sediar a capital estadual e haver um histórico de investimentos públicos, a evolução positiva do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) de Macapá, entre 1991 e 2010, passou de 0,525 para 0,733, sendo o maior entre os municípios amapaenses (Atlas Brasil, 2013).

Figura 1
- Localização da cidade de Macapá e a divisão de seus bairros e zonas urbanas.

Macapá é uma cidade média da Amazônia brasileira, marcada pela implementação de projetos políticos voltados para o desenvolvimento regional e local, o que colaborou para o crescimento demográfico; contudo, houve a expansão urbana desordenada, como atestam Tostes (2013) e Carvalho (2020). As cidades de Macapá e Santana formam um polo articulador que extrapola a área político-administrativa do estado do Amapá e exerce relativo grau de influência na porção mais setentrional da Amazônia brasileira (Amorim & Santos, 2017).

Os processos de expansão urbana e a consolidação dos bairros macapaenses ocorreram de formas variadas, a exemplo de bairros originados tanto por ocupação espontânea e irregular, como por indução de órgãos do governo, na perspectiva de reduzir o déficit habitacional (Tostes, 2020). Apesar da participação de vários segmentos da sociedade macapaense, o envolvimento e as contribuições destes segmentos para o processo de construção do Plano Diretor de Macapá (2004) foram bastante limitados (Araújo, 2020).

Localidades originadas antes dos anos 2000, afastadas da zona centro-leste e caracterizadas por ocupações irregulares, foram socialmente entendidas como bairros e legalmente delimitadas e reconhecidas pelo poder público recentemente. A delimitação territorial da cidade foi modificada nos últimos anos, uma vez que aumentou de 28 para 61 bairros a partir da Lei 2.427/2020 (Macapá, 2020).

A recente alteração territorial teve por objetivo solucionar as lacunas nas informações sobre áreas mais periféricas na cidade oriundas do último Censo Demográfico (IBGE, 2010), que não reconhecia grande parte da cidade por se tratar de bairros não oficiais (Pacheco, 2019). A maioria dos bairros macapaenses, localizados em áreas periféricas, apresentavam problemas de delimitação e reconhecimento, especificamente para traçar o perfil social do espaço intraurbano de Macapá.

Delineamento, procedimentos e análise de dados

Para alcançar os objetivos da pesquisa, o método de associação com interferência foi o mais adequado para este estudo (Volpato, 2015), uma vez que a exclusão e a inclusão social foram avaliadas a partir da correlação de dependência com variáveis econômicas, ambientais e sociais. O estudo tem por base teórica-conceitual a concepção relacional de exclusão/inclusão social (Sposati, 1996), fundamentada em quatro utopias de inclusão social e na determinação de um Padrão de Referência de Inclusão (PRI). Para a autora, o PRI representa o ‘ponto de mutação’ de uma dada condição de inclusão ou exclusão social, porque não é universal para as cidades brasileiras.

A pesquisa foi desenvolvida em três etapas principais, cada uma constituída por outras subetapas (Figura 2). Na primeira etapa, a coleta de dados ocorreu pela técnica de documentação indireta de fontes documentais (Gil, 2019), dados estatísticos e vetoriais, disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os dados estatísticos utilizados são referentes aos questionários do universo censitário de 2000 e 2010 para a cidade de Macapá, tendo sido foram incluídos dados do distrito de Fazendinha, que, recentemente, virou bairro.

Figura 2
- Fluxograma dos procedimentos da pesquisa.

Na expectativa por maior estabilidade na unidade territorial, a pesquisa se apoiou no trabalho de Bueno (2014), que propôs para o território brasileiro um sistema de Grades Estatísticas (GE) e apresentou uma abordagem para ampliar o potencial analítico de dados censitários. O IBGE (2019, p. 93) define a GE como “um sistema de células regulares, com estrutura matricial, em forma de grade, que pode ser usado como base para a geração de um suporte geográfico estável com vistas à disseminação de dados”. Em outras palavras, a Grade Estatística possibilita análises independentes das divisões territoriais e de maneira detalhada.

Para o georreferenciamento dos dados estatísticos, foram coletados dados vetoriais que correspondem à localização e às delimitações geográficas dos setores censitários, e da Grade Estatística. Pensando na potencialidade de pesquisas futuras, foram coletados dados vetoriais dos bairros e delimitações territoriais.

Os dados da GE foram adaptados do quadrante ID_75, no qual a área de estudo está situada. Para a seleção dos setores censitários, foi estabelecido que os ID das GE deveriam estar incluídos no atual perímetro urbano de Macapá, assim como os dados de todas as variáveis disponibilizadas pelo IBGE. Ao todo, foram analisados 210 setores censitários para 2000 e 433 para 2010.

Com o auxílio de software de geoprocessamento, foi feita a associação dos atributos dos dados vetoriais da GE com os dados vetoriais das malhas censitárias, a divisão de bairros e os limites das zonas urbanas (Figura 3), de modo a reduzir a quantidade de células para a análise. A transferência dos dados foi realizada a partir da combinação de métodos de agregação por incorporação direta e desagregação por ponderação zonal, em regiões onde a incorporação direta não pôde ser realizada.

Figura 3
- Esquema para a geração da Grade da cidade de Macapá.

O procedimento de agregação por incorporação direta foi realizado quando a área do setor se encontra superior a 90% da superfície dentro da célula. Por essa razão, foi necessário efetuar desagregação por ponderação zonal simples, baseada no critério de homogeneidade interna (Bueno, 2014). Ou seja, o setor censitário que cobrisse o maior percentual da área da célula da grade era agregado a esta. A escolha por esses procedimentos foi baseada na simplicidade e praticidade da realização destes para a transposição dos dados espaciais, de maneira a utilizar ferramentas prontas em programas de geoprocessamento.

Na etapa de construção do índice para Macapá, foram selecionadas variáveis compatíveis e que expressavam utopias derivadas de Sposati (1996): autonomia de renda, desenvolvimento humano, qualidade domiciliar e equidade. A autonomia de renda refere-se à autonomia financeira dos indivíduos para suprir suas necessidades básicas. O desenvolvimento humano relaciona-se às condições de ensino e longevidade da população. A qualidade de vida refere-se às condições gerais de habitabilidade disponíveis para os indivíduos. A equidade alude às possibilidades de as diferenças de gênero (feminino) serem manifestadas e respeitadas sem discriminação.

Ainda nesta etapa, para o modelo matemático do índice, a pesquisa foi baseada nas adaptações feitas por Genovez (2002). A autora optou por utilizar valores percentuais para mensurar características negativas (exclusão) e positivas (inclusão), buscando aumentar a precisão estatística para o cálculo dos índices de exclusão social (Figura 4).

Figura 4
- Fórmulas para o cálculo do índice de exclusão/inclusão social. Fonte: Genovez (2002).

Por meio das variáveis brutas, foram elaborados 19 indicadores sociais, que expressam variáveis de exclusão ou inclusão. As variáveis definidas como PRI foram desconsideradas matematicamente por serem representadas pelo 0 (zero). Estes indicadores foram transformados em índices referentes à autonomia de renda (IAR), ao desenvolvimento humano (IDH), à qualidade domiciliar (IQD) e à equidade (IEQ). A agregação destes índices foi sintetizada no valor final do Índice de Exclusão/Inclusão Social (IEX) de Macapá (Figura 5).

Figura 5
- Diagrama da construção do Índice de Exclusão/Inclusão Social para Macapá.

Nestas circunstâncias, as incidências negativas e positivas de cada dimensão são somadas separadamente, para posteriormente obter o valor diferencial (positivo ou negativo), que será dividido, com os valores máximos ou mínimos (em módulo), para a obtenção do índice sintético dentro da escala de representação entre -1 a +1 do IEX para Macapá (Tabela 1). Em seguida, com o auxílio de programas eletrônicos específicos, foram elaborados para cada período censitário um banco de dados relacionando os setores censitários aos valores dos índices das utopias e do IEX, os quais foram agregados aos dados vetoriais da Grade de Macapá.

Tabela 1
- Exemplo do cálculo para o IEX (2000)

SETOR	IAR %+	IDH %+	IQD %+	IEQ %+	(a)	IAR %-	IDH %-	IQD %-	IEQ %-	(b)	D (a-b)	IEX-MCP
05000005	10,506	2,724	19,355	14,815	47,399	78,599	94,001	117,339	32,661	322,601	275,201	1,000
05000044	30,925	4,445	29,191	27,815	92,375	52,023	70,243	67,919	43,642	233,826	141,452	0,514
05000035	40,157	8,598	60,630	45,349	154,734	36,220	63,640	63,780	33,858	197,498	42,764	0,155
05000079	55,469	14,990	59,109	55,556	185,123	29,688	55,679	54,251	43,725	183,343	-1,781	-0,003
05000140	86,364	18,020	197,203	69,231	370,818	5,594	25,066	44,406	36,364	111,430	-259,388	-0,507
12000004	89,243	46,541	310,121	142,857	588,763	3,187	45,730	17,004	11,155	77,077	-511,686	-1,000
								Vmax = 275,201		Valor positivo / Valor Max
								[Vmin] = 511,686		Valor negativo / [Valor Min]

• IAR%+: valores positivos do Índice de Autonomia de Renda. IDH%+: valores positivos do Índice de Desenvolvimento Humano. IDQ%+: valores positivos do Índice de Qualidade Domiciliar. IEQ%+: valores positivos do Índice de Equidade. a: soma dos valores positivos dos indicadores. IAR%-: valores negativos do Índice de Autonomia de Renda. IDH%-: valores negativos do Índice de Desenvolvimento Humano. IDQ%-: valores negativos do Índice de Qualidade Domiciliar. IEQ%-: valores negativos do Índice de Equidade. b: soma dos valores negativos dos indicadores. D: diferença entre valores percentuais positivos e negativos. IEX-MCP: Índice de Exclusão/Inclusão Social da cidade de Macapá. Vmax: valor percentual máximo. [Vmin]: valor percentual mínimo em módulo. Fonte: Autores (2023).

Considerando que um mesmo território pode apresentar graus diferentes de exclusão ou inclusão social, a depender da dimensão analisada, foi utilizada a escala de classificação sugerida por Nascimento (2008), que categoriza a exclusão e a inclusão em quatro faixas de avaliação (Tabela 2). A aplicação da escala permitiu a avaliação de diferentes circunstâncias de exclusão e inclusão social, para além de situações de extrema exclusão ou plena inclusão, de modo a identificar diferentes níveis de vulnerabilidade social na mesma unidade territorial.

Tabela 2
- Faixa de avaliação do IEX-MCP

Escala de classificação	Sigla	Intervalo de classe (índice)	Escala de cor
Alta Exclusão	AE	- 1,000 a -0,751	Vermelho
Média-Alta Exclusão	MAE	-0,750 a -0,501	Laranja Escuro
Média-Baixa Exclusão	MBE	-0,500 a -0,251	Laranja Claro
Baixa Exclusão	BE	-0,250 a -0,001	Amarelo Claro
Baixa Inclusão	BI	0,000 a 0,250	Verde Claro
Média-Baixa Inclusão	MBI	0,251 a 0,500	Verde
Média-Alta Inclusão	MAI	0,501 a 0,750	Azul Esverdeado
Alta Inclusão	AI	0,751 a 1,000	Azul Escuro

• Fonte: Nascimento (2008). Adaptação: Autores (2023).

O estudo teve abordagem quantitativa, baseada em métodos de procedimentos estatísticos e comparativos (Gil, 2019). Além do modelo de Genovez (2002) para a criação do IEX-MCP, a análise estatística considerou testes com os valores dos índices aplicados ao sistema de grade. Deste modo, foi possível a obtenção do IEX médio dos bairros, a partir da média aritmética e da análise da distribuição percentual das células, especificamente por faixas de avaliação nos recortes das zonas urbanas e dos bairros.

Como no modelo de Genovez (2002), não são definidos pesos para os indicadores, não fica claro como os índices de cada utopia se relacionam com o índice final. Assim, utilizando os dados referentes aos setores censitários, foi avaliada a correlação entre os valores dos índices das utopias e o final.

Para determinar qual a medida de correlação mais indicada, foram feitos o D'Agostino & Pearson test e o Shapiro-Wilk test para determinar se o conjunto dos dados dos índices de 2000 e 2010 apresentam uma distribuição normal ou não. Ambos os testes rejeitaram a hipótese de normalidade dos dados, com exceção do IEX de 2010. Ou seja, por se tratar de dados com distribuições muito assimétricas ou com valores discrepantes (Barbetta, 2019), se recomenda aplicar uma abordagem não paramétrica ou utilizar técnicas para estabilizar a variância dos dados e torná-los mais semelhantes à distribuição normal.

Nesse sentido, optamos pela medida não paramétrica. A análise de correlação entre os índices foi feita por matriz correlacional baseada no coeficiente de Spearman (r_s) (Equação 1), o qual mede a intensidade da relação entre duas ou mais variáveis. Porém, em vez de utilizar os valores originais e as médias das variáveis (como faz o coeficiente linear de Pearson), este coeficiente foi calculado por meio da correlação, de modo a atribuir postos para cada variável observada (Barbetta, 2019).

$$r_s=1-\frac{{}^{{}^6}{{\displaystyle \sum D}}^2}{n\left(n^2-1\right)}$$ (1)

Em que:

r_s = correlação de Spearman;

D = a diferença entre as fileiras das variáveis correspondentes;

n = número de observações.

A interpretação do coeficiente de Spearman varia entre 1 e -1. As medidas de correlação são interpretadas a partir de seu sentido (positivo ou negativo) e força (forte, moderada e fraca). O coeficiente com sentido positivo implica que as variáveis têm correlação diretamente proporcional: uma cresce à medida que a outra também cresce. Já quando o coeficiente é negativo, esta correlação é inversamente proporcional.

Asseguramos que as medidas de correlação se referem a uma associação numérica entre duas ou mais variáveis, “não implicando, necessariamente, uma relação de causa e efeito, ou mesmo numa estrutura de interesses práticos” (Barbetta, 2019, p. 254). Ou seja, a pesquisa apenas explora os resultados da correlação entre os índices como um elemento auxiliar da análise do problema estudado.

Finalmente, foram analisadas, ainda, as condições gerais de exclusão social da cidade de Macapá, de maneira a comparar tanto as diferenças dos valores entre os recortes espaciais (bairros e zonas urbanas) como as variações entre os períodos censitários. Por meio da elaboração de mapas e gráficos de rankings, houve a classificação de áreas socialmente inclusivas e análises de ocorrências das variações nos valores do IEX, e seus graus de exclusão/inclusão, nos períodos censitários.

Resultados

O Mapa da Exclusão/Inclusão Social de Macapá (Figura 6) sintetiza os aspectos das utopias e apresenta o padrão das desigualdades sociais para cada ano avaliado. Ainda que a manifestação de territórios de exclusão social permaneça predominante na cidade de Macapá, de 2000 para 2010, a exclusão foi expressa de modo atenuado.

Figura 6
- Mapeamento do Índice de Exclusão/Inclusão Social para Macapá em Grade Estatística.

Houve uma mudança evidente na dinâmica social de Macapá entre 2000 e 2010, caracterizada pela ampliação dos territórios de inclusão e amenização do grau de exclusão social para todas as zonas urbanas. Mesmo que a cidade fosse constituída principalmente por territórios de exclusão, a proporção de células de Média-Alta Exclusão reduziu em 72% de um período para outro. Verificamos também que as células de Alta Inclusão apresentaram aumento de 135%, em valores relativos.

Apesar do declínio no índice de autonomia de renda, os resultados do índice final demonstram o aumento da difusão das condições de inclusão social em Macapá, no período de dez anos. Esse fato ocorre porque houve melhora nos índices das demais utopias, com destaque para o desenvolvimento humano, o qual predominou na inclusão social em toda a cidade.

No caso das utopias de qualidade domiciliar e equidade, a melhora dos indicadores foi compreendida com base na atenuação dos graus de exclusão social. Em outras palavras, ainda que a maior extensão do território urbano manifestasse exclusão, este era em grau mais baixo de exclusão social.

Quando analisamos a matriz de correlação entre os índices das utopias e o final (Figura 7), com os resultados por setores censitários, verificamos que a alteração do índice foi mais correlacionada com o valor do IEX – sendo 2000, a qualidade domiciliar, e 2010, a autonomia de renda. Curiosamente, em 2000, o IQD apresentou correlação quase perfeita, próxima de 1. Além disso, a autonomia de renda e a qualidade domiciliar são os índices mais correlacionados entre as utopias, uma vez que apresentaram valores para os dois períodos que indicam correlação muito forte.

Figura 7
- Matriz de correlação dos índices. IEX: Índice de Exclusão/Inclusão Social. IAR: Índice de Autonomia de Renda. IDH: Índice de Desenvolvimento Humano. IEQ: Índice de Equidade. IQD: Índice de Qualidade Domiciliar.

Na comparação das matrizes de 2000 e 2010, os índices apresentam correlação direta e forte com o índice final. Entretanto, o valor do coeficiente diminuiu de um período para outro, sobretudo o IQD. Isto, possivelmente, significa que indicadores atrelados à qualidade domiciliar interferiram menos na exclusão social de 2010, se comparados aos da década anterior. Por outro lado, em 2010, as condições de exclusão social estavam mais correlacionadas aos indicadores de autonomia de renda, o que é reforçado pelo aumento da proporção da população com renda inferior a três salários-mínimos.

A variação das faixas de avaliação das células por zona urbana (Figura 8) mostra que, nos dois períodos, a zona Sul se configurou como zona mais excludente, uma vez que apresentou os maiores percentuais de Alta Exclusão em 2000 (5%) e 2010 (12%). Contudo, o crescimento da Baixa Inclusão verificado no Sul aponta que, no ano de 2010, a zona Norte foi, proporcionalmente, mais excludente (80%).

Figura 8
- Proporção de células das zonas urbanas por faixas de avaliação (2000 - 2010).

No outro extremo, o Centro-Leste apresentou as maiores porcentagens de Alta Inclusão nos dois períodos, 2% e 3%, respectivamente. Além disso, essa zona urbana foi a única que apresentou proporção de células de inclusão social (74%) superior aos de exclusão (26%), situação apresentada no ano de 2010.

O mapa elaborado a partir do valor médio do IEX para os bairros (Figura 9) corrobora para visualizar as diferenças entre as zonas urbanas da cidade, bem como as diferenças de IEX de um ano para outro. Deste modo, ficou clara a situação de transição entre exclusão e inclusão social da maioria dos bairros de Macapá. Também fica evidente o contraste entre a zona Centro-Leste e as demais, visto que, dos 24 bairros classificados como inclusivos em 2010, nove estavam situados no Centro-Leste.

Figura 9
- Mapeamento do Índice de Exclusão/Inclusão Social médio para os bairros de Macapá.

O ranking do IEX médio dos bairros por ordem de maior inclusão social (Tabela 3) revela que seis bairros (Central, Trem, Laguinho, Jardim Equatorial, Alvorada e Santa Rita) permaneceram entre as melhores colocações de inclusão. De modo geral, houve a variação positiva no valor do IEX para a maioria dos bairros de Macapá, o que favoreceu a transição de muitos da Baixa Exclusão para o grau mais baixo de inclusão social. Portanto, 63% dos bairros, ainda, foram socialmente excludentes, em 2010.

Tabela 3
-Ranking dos bairros por melhor situação social (2000)

Bairro	IEX 2000	Ranking 2000	IEX 2010	Ranking 2010
Central	0,509	1	0,606	1
Laguinho	0,230	4	0,546	2
Jardim Equatorial	0,268	3	0,469	3
Trem	0,328	2	0,413	4
Cajari	-0,599	46	0,347	5
Santa Rita	0,029	6	0,334	6
Alvorada	0,044	5	0,316	7
...
Lagoa Azul	-0,284	26	-0,535	60
Coração	-0,872	63	-0,572	61
Igarapé da Fortaleza	-1,000	64	-0,643	62
Vale Verde	-0,670	52	-0,803	63
Murici	-0,670	51	-0,894	64

• Fonte: Autores (2023).

O bairro Central, classificado com Média-Alta Inclusão, permaneceu como primeiro colocado; no entanto, houve alta variação na classificação da maioria dos bairros. Em 2010, o bairro Laguinho alcançou a classificação de Média-Alta Inclusão, passando de quarto, em 2000, para o segundo bairro mais inclusivo em 2010. Por outro lado, as últimas posições nos dois rankings eram de bairros localizados ao Sul de Macapá (Igarapé da Fortaleza, em 2000, e Murici, em 2010).

Ao longo de uma década, a população urbana de Macapá cresceu em números absolutos, em paralelo à diminuição no número de habitantes vivendo em territórios de Alta e Média-Alta Exclusão (Figura 10). A análise da variação relativa demonstra que, no intervalo de dez anos, a população excluída de Macapá reduziu 27%. Embora os resultados aparentem ser positivos, isto foi devido ao aumento das condições de Baixa Inclusão Social na cidade.

Figura 10
- Infográfico da distribuição da população por faixas de avaliação − vermelho: Alta Exclusão; laranja escuro: Média-Alta Exclusão; laranja claro: Média-Baixa Exclusão; amarelo claro: Baixa Exclusão; verde claro: Baixa Inclusão; verde: Média-Baixa Inclusão; azul esverdeado: Média-Alta Inclusão; azul: Alta Inclusão. *A distribuição considerou apenas a população residente nos setores urbanos de Macapá.

A partir da análise dos indicadores e do mapeamento dos índices das utopias (Figura 11), pontuamos que, em 2010, os territórios classificados com Baixa Inclusão Social eram caracterizados por:

Figura 11
- Mapeamento dos índices das utopias para o ano de 2010.

• Renda precária: população empregada com renda abaixo de três salários-mínimos;

• Infraestrutura precária: domicílios sem acesso ao sistema de esgoto e acesso limitado aos serviços de abastecimento de água e coleta de lixo;

• Conforto domiciliar razoável: até cinco moradores por residência;

• Conforto sanitário razoável: domicílios com pelo menos um banheiro;

• Baixa proporção da população acima de 70 anos;

• Alto estímulo à educação: alta proporção de crianças (5 a 9 anos) e adolescentes (10 a 14 anos) alfabetizados;

• Baixa proporção de responsáveis por domicílios não alfabetizados;

• Alta proporção de domicílios administrados por mulheres;

• Discriminação feminina expressiva: apesar da baixa proporção do analfabetismo entre a população feminina − responsáveis por domicílios −, a proporção desta população com renda até dois salários-mínimos foi consideravelmente alta.

Embora a proporção de habitantes em territórios de exclusão social tenha diminuído no período de 2010, ainda representava 57% da população urbana de Macapá vivendo em circunstâncias de exclusão social parcial ou extrema. Conjuntamente a isto, o percentual de pessoas em territórios de inclusão aumentou 102% em valores relativos. Ressaltamos que cerca de 50% desse contingente populacional habitava territórios caracterizados pelo grau mais baixo de inclusão social.

Discussão dos Resultados

A partir das análises realizadas, consideramos haver evidências que atestam a existência de padrões espaciais atrelados aos fenômenos de exclusão e inclusão social na cidade de Macapá. Contudo, diferentemente da hipótese inicial, os resultados corroboram que, apesar da dinâmica de inclusão e exclusão apresentar padrões de segregação, em 2000, a lógica centro-periferia não permaneceu a mesma na década seguinte.

Em 2010, a dinâmica social foi expressivamente diferente, caracterizada pela descentralização dos indicadores de inclusão e atenuação dos graus de exclusão social, de forma a apresentar configuração mais fragmentada, ainda que existissem formas de segregação social. Esta configuração de fragmentação socioespacial, no entanto, necessita ser mais explorada e analisada em pesquisas vindouras.

A exclusão social se manifestou de duas formas: ou as pessoas eram sujeitas ao isolamento em áreas semiurbanizadas e afastadas, ou ocupavam irregularmente áreas de ressaca¹ ou terrenos da União (Carvalho, 2020; Portilho, 2010; Silva, 2017). Pesquisas locais, com foco em moradores de áreas de ressaca, demonstraram os efeitos da exclusão social sobre a população, uma vez que, estigmatizados socialmente, são mais suscetíveis à violência urbana, aos problemas de saúde e à degradação ambiental (Pereira et al., 2016; Serrão & Lima, 2013; Silva & Lima, 2019; Carvalho, 2020).

Apesar da exclusão social se manifestar em Macapá de forma semelhante a outras cidades brasileiras, no início do século XXI, os fatores que influenciam esse processo mudaram ao longo dos anos. Os resultados demonstram que, em 2000, a exclusão e a inclusão social eram mais associadas aos aspectos de qualidade domiciliar, como a densidade habitacional e o saneamento básico. Em 2010, a autonomia de renda se tornou o fator mais determinante para a exclusão. Ainda assim, fatores, como o aumento da alfabetização básica e a expectativa de vida da população, aparentaram ser essenciais para as mudanças no processo de integração social de Macapá.

No recorte de 2000 a 2010, fatores, como saneamento básico e renda mensal, afetam a população de Macapá de forma generalizada. Apesar de alguns avanços, Macapá ainda enfrenta sérias dificuldades para universalizar serviços de saneamento. Desde 2014, a cidade sempre esteve entre as dez últimas colocações no ranking que avalia as condições de saneamento nas cem maiores cidades brasileiras (Instituto Trata Brasil, 2023). Este dado reforça o problema crônico que afeta a qualidade de vida urbana e contribui para a exclusão social de grande parte da população macapaense.

Em relação à renda, assim como outras cidades amazônicas (Becker, 2013), o trabalho formal em Macapá depende principalmente do setor de serviços públicos. Entretanto, a maioria da população urbana se sustenta por meio do trabalho informal ou de empregos formais de até três salários mínimos. Esta realidade não garante a renda mensal necessária para suprir as necessidades básicas de vida, sobretudo as de moradia.

Em 2000, territórios de extrema exclusão social coincidiram com localidades de aglomerados precários (por exemplo, Ressacas do Congós, Zerão, Araxá e outras) ou que, até então, transpassavam os limites urbanos de Macapá, no caso dos antigos distritos de Fazendinha e Coração. Por outro lado, os territórios de inclusão social fora do Centro-Leste, em muitos casos, localizavam-se nas proximidades de vias indutoras de expansão urbana para os eixos Oeste (Rodovia Duque de Caxias/Duca Serra), Norte (AP-210) e Sul (Rodovia Juscelino Kubitscheck/Josmar Chaves Pinto), reafirmando a importância do planejamento da estruturação viária tanto no âmbito econômico como no âmbito social de Macapá (Tostes, 2013).

Em 2010, a configuração da desigualdade social de Macapá sugere uma situação de transição entre os territórios de exclusão e inclusão social. Se, por um lado, grande parte da massa de excluídos socialmente estava mais próxima do padrão mínimo de dignidade e condições de vida, por outro, a maioria dos incluídos socialmente estava em situação semelhante. O aumento da inclusão social, em 2010, representou que parte da população alcançou apenas o básico para a subsistência, na medida em que estava sujeita a algum tipo de vulnerabilidade social.

Essa realidade transitória fica, ainda, mais perceptível a partir da espacialização do Índice de Exclusão/Inclusão Social médio para os bairros. Em nenhum dos anos analisados, os bairros macapaenses obtiveram índice equivalente à alta inclusão social. Os bairros mais inclusivos socialmente (Central e Laguinho) obtiveram apenas o grau de média-alta inclusão social.

Os resultados colaboram para a perspectiva de críticos ao uso indiscriminado do termo ‘exclusão social’ (Castel, 2015; Martins, 1997), visto que os graus de transição entre a exclusão e a inclusão caracterizaram o modo de vida de uma parcela considerável da população macapaense, em vez de ser apenas algo temporário. As pessoas de tal parcela convivem estigmatizadas ou em situações extremas de exclusão, apontando para um cenário de instabilidade social no território de Macapá, bem como para o entendimento da precariedade na integração social da maioria da população.

Para além dos questionamentos conceituais, o estudo também oportuniza a reflexão sobre a construção de instrumentos, ferramentas e indicadores locais que possibilitem o monitoramento das condições sociais do território de Macapá por diferentes escalas. Nessa lógica, a configuração da exclusão social na escala intraurbana teve evolução semelhante àquela divulgada por estudos que avaliaram a exclusão de Macapá em escala municipal (Pochmann & Amorim, 2004; Guerra et al., 2014).

O uso de indicadores e a construção de índices incluem vantagens e limitações. Além da dificuldade relacionada à disponibilidade de acesso, por vezes, a utilização de dados censitários implica na supressão de dados, acarretando na subestimação ou superestimação de indicadores. Por outro lado, as variáveis selecionadas para o Índice de Exclusão/Inclusão Social, associadas à metodologia com o uso da Grade Estatística, possibilitaram a superação da dificuldade de compatibilizar dados agregados à malha censitária. As qualidades de estabilidade da unidade territorial e a adaptabilidade a diferentes recortes espaciais demonstram que o sistema de grade pode viabilizar análises espaçotemporais importantes para os estudos da dinâmica social em diferentes escalas.

A abordagem quantitativa para esta análise da desigualdade social de Macapá possibilita a elaboração de ferramentas para o monitoramento contínuo da desigualdade social, dissemina informação sobre as condições sociais de Macapá em escala intraurbana e auxilia políticas públicas direcionadas para a população em situação social mais vulnerável. Portanto, o processo da exclusão social de Macapá oportuniza promover a produção técnico-científica na escala de análise intraurbana.

Conclusões

As melhores condições de inclusão social são manifestadas na zona Centro-Leste da cidade, historicamente privilegiada por projetos de desenvolvimento urbano. Por outro lado, a exclusão social esteve presente na maior parte do território urbano de Macapá, onde os aspectos foram relativamente diferentes.

O uso de abordagens quantitativas para mensurar, georreferenciar e realizar comparações espaçotemporais em escala intraurbana possibilita análises aprofundadas das condições de vida em territórios urbanos. Desse modo, a associação da metodologia da Grade Estatística ao Índice de Exclusão/Inclusão Social torna-se um meio viável para a realização de pesquisas sobre exclusão social em territórios urbanos ou rurais.

Concluímos que, ao longo de dez anos, existiram padrões espaciais na manifestação da inclusão e da exclusão social no território urbano de Macapá, embora seus aspectos tenham mudado da lógica de centro-periferia, no ano 2000, para a fragmentação das desigualdades sociais em 2010. Para este período, houve tanto a redução da população socialmente excluída como a alteração no grau de exclusão. Além disso, o processo de integração social em Macapá foi vagaroso e instável, de modo a indicar as condições sociais de vida de muitos macapaenses, cujo estágio de transição estava estacionado entre a exclusão e a inclusão social.

Recomendações

A metodologia que associa o Índice de Exclusão/Inclusão Social com o sistema de Grade Estatística pode ser aprimorada com a adição de novos indicadores e métodos de transposição dos dados censitários para o sistema de grade, a fim de apresentar as condições urbanas mais fidedignas à realidade. Neste sentido, é relevante mencionar que uma das limitações desta pesquisa se prende ao fato de não incluir indicadores ambientais que reflitam a (in)sustentabilidade da cidade amazônica, nas suas mais variadas formas. No entanto, acreditamos que esta limitação pode ser superada com a inclusão de novos indicadores, com a superação das limitações próprias da grade estatística. O uso desta oferece a enorme possibilidade de conhecer e entender fenômenos intraurbanos com maior acuidade e profundidade, mas, ao mesmo tempo, limita o uso de indicadores. Assim, neste contexto, pesquisas futuras podem aumentar o leque de indicadores, adaptá-los à grade estatística, no encalço de um maior entendimento de realidades mais complexas, como é a realidade amazônica.

O entendimento sobre como o processo da exclusão social se manifesta e se modifica em diferentes escalas do território é imprescindível para a formulação e aplicação de políticas públicas direcionadas à integração social, com foco para a geração de emprego e renda, o acesso à educação e saúde, a melhoria das condições de habitabilidade e o planejamento urbano, promovendo a garantia de saneamento básico e mobilidade para a população.

Ademais, é oportuno para Macapá a construção de instrumentos, ferramentas e indicadores locais, que possibilitem o monitoramento das condições sociais, econômicas e ambientais pelos gestores públicos e pela sociedade em geral.

Agradecimentos

O presente trabalho foi realizado com o apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001.

Declaração de disponibilidade de dados

O conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste artigo está disponível no SciELO DATA e pode ser acessado em https://doi.org/10.48331/scielodata.RZ56KJ

• 1
  Áreas de várzea típicas da região amazônica necessárias para o equilíbrio do microclima local, servindo como ambiente de reprodução para espécies da fauna e da flora, e como parte do sistema natural de drenagem das águas. Quando ocupadas por moradias populares, apresentam aspectos semelhantes às favelas (Carvalho, 2020).
• Como citar: Bastos, A. B., Ferreira, J. F. C., & Freitas, J. S. (2024). Mosaico da desigualdade social intraurbana de Macapá - Amapá (2000-2010). urbe. Revista Brasileira de Gestão Urbana, v.16, e20230168. https://doi.org/10.1590/2175-3369.016.e20230168

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Seção Especial: Desigualdades Urbanas e Segregação (Editoras responsáveis: Joana Barros, Agnes Silva de Araujo, Flavia F Feitosa)

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  06 Set 2024
• Data do Fascículo
  2024

Histórico

• Recebido
  06 Jun 2023
• Aceito
  18 Jun 2024