Demografia do consumo urbano: um estudo sobre a geração de resíduos sólidos
domiciliares no município de Belo Horizonte
Introdução
A proposta deste artigo é investigar se diferenciais socioeconômicos,
demográficos e espaciais (intraurbanos) são importantes na definição da
quantidade e composição dos resíduos ' o lixo doméstico ' gerados em sub-
regiões do município de Belo Horizonte em 2002. A contribuição teórica deste
estudo parte de uma visão da relação entre população e ambiente urbano como
sendo mediada por um padrão de consumo desigual, com consequentes impactos
ambientais diferenciados, em termos da geração de resíduos sólidos
domiciliares. A contribuição empírica e metodológica parte da aplicação de
técnicas multivariadas de associação entre variáveis socioeconômicas,
demográficas e espaciais e a geração de resíduos sólidos, em uma escala
intraurbana de análise.
A gestão de resíduos sólidos urbanos (RSUs) é uma das muitas questões
ambientais prementes do mundo contemporâneo. Uma das faces deste problema são
os resíduos sólidos domiciliares. Sua especificidade é a maneira corriqueira e
constante com que cada indivíduo, família e domicílio contribuem a cada
instante para a produção de resíduos, rejeitos, lixo doméstico, que de embaraço
no espaço domiciliar se transmuta por vezes em transtorno público, crise e até
calamidade urbano-ambiental.
As conexões entre população e produção de resíduos não têm certamente sido
negadas. No entanto, os estudos populacionais não têm lhes dado a devida
atenção. A população aparece usualmente nos estudos a respeito dos
determinantes da produção de RSUs, sem outra influência que não de seu tamanho
e taxa de crescimento, em geral numa relação que deve ser linear, embora nem
mesmo isso seja alvo de discussão mais detalhada (BARBOSA, 2004; COSTA et al.,
2005). Ora, atravessamos um momento de mudança demográfica nas sociedades
contemporâneas, em geral, e na brasileira, em particular. Buscar a influência
da população em processos sociais e ambientais em sentido amplo requer maior
atenção às mudanças em curso, não apenas no que tange ao tamanho e ritmo de
crescimento populacional, mas também quanto às mudanças em sua estrutura e
composição.
A hipótese de trabalho é que diferenciais socioeconômicos e demográficos,
especificamente na estrutura etária, tamanho e arranjo e ciclo de vida
domiciliar, aliados aos diferenciais de renda e escolaridade, se expressam em
um padrão espacialmente diferenciado de geração de resíduos per capita e também
de composição do resíduo gerado, especialmente por via de uma relação entre as
curvas de consumo e idade.
População, consumo e geração de resíduos sólidos urbanos
Há uma cadeia complexa de efeitos entre mudança demográfica e alterações no
espaço e no ambiente, ambos socialmente construídos. Neste trabalho, nos
limitaremos a analisar a relação entre mudanças(ou diferenciais) demográficas,
consumo e geração de resíduos. Populações que atravessam mudanças demográficas
tendem a viver alterações de quantidade e qualidade dos bens demandados e
consumidos (SAWYER, 2002). Alterando-se a quantidade e qualidade dos bens
consumidos, altera-se também o padrão de geração de resíduos pela população em
geral e por cada domicílio em particular.
A relação entre população e ambiente tem sido objeto de reflexão, pelo menos de
forma mais sistemática, desde o trabalho de Thomas R. Malthus na passagem do
séc. XVIII para o XIX. Entretanto, o "problema populacional" foi e continua a
ser citado de forma frequente, dentro e fora da academia, como sendo
predominantemente uma questão de tamanho e taxa de crescimento da população.
Esse vem a ser, entretanto, pelo menos um equívoco relativo, em função do
caráter dinâmico da população. Diversas características de uma sociedade são
afetadas pela dinâmica demográfica, isto é, em função das maneiras por meio das
quais a população se altera não apenas em tamanho absoluto, mas também em
outros aspectos, como estrutura etária, distribuição espacial e estrutura
domiciliar.
Os estudos populacionais denominam de teoria da transição demográfica o corpo
teórico que lida com as mudanças de largo espectro nos regimes demográficos.
Caldwell (1976) atribui o pioneirismo da moderna teoria da transição
demográfica a Frank Notestein. No cenário de divergências que compõem esse
campo de estudos, essa é uma das poucas concordâncias. O trabalho de Notestein
é a referência inicial da discussão, como atestam Easterlin e Crimmins (1985),
Pollak e Watkins (1993) ou Mason (1997): esses e outros autores de diferentes
escolas partem de Notestein, mesmo que lhe atribuindo limitações.
Notestein (1953), ou a teoria clássica da transição de fecundidade, representa
o esforço pioneiro para interpretar as transformações demográficas no Ocidente.
O autor atribui as mudanças às transformações sociais pela industrialização e
urbanização que emergem nas sociedades ocidentais, induzindo, em primeiro
lugar, o declínio da elevada mortalidade pré-transição, fator que aumentaria a
sobrevivência infanto-juvenil, e, em segundo, abrindo caminho para que famílias
não se impusessem uma alta fecundidade como fator de equilíbrio para a
conservação dos grupos sociais, como é característico nas sociedades em que a
demanda por braços para o trabalho é intensa.
A ascensão e difusão da sociedade urbano-industrial, seu novo perfil de demanda
por trabalho, entre outros aspectos, provocaram a desorganização do arranjo
sociocultural que moldava o comportamento reprodutivo à necessidade de alta
fecundidade: doutrinas religiosas; códigos morais; leis; hábitos de casamento;
organização familiar e educação, entre outros, todos ajustados para manter a
alta fecundidade. Porém, em contraste com a queda rápida da mortalidade, a
fecundidade (ou seus determinantes sociais) diminuiu (diminuíram) gradualmente
e somente em resposta a estímulos fortes de modernização e mudança social,
diferentemente do impacto relativamente mais rápido e difuso das novas
condições socioambientais-espaciais sobre a mortalidade. Novos padrões de
comportamento emergiram capitaneados por um arranjo societal laico, com
destaque para instituições modernas como a escola e a firma capitalista, onde
prevalecem critérios de racionalidade e cálculo que se impõem ao comportamento
reprodutivo (NOTESTEIN, 1953). Todo esse conjunto de mudanças teve um papel
central na configuração das sociedades modernas, desde a revolução industrial
europeia dos séculos XVIII e XIX, até a sua difusão tardia com o capitalismo e
das relações sociais urbano-industriais, nos países periféricos ao longo do
século XX, e tem sido denominado como a primeira transição demográfica (first
demographic transition ' FDT).
As décadas recentes, especialmente desde os anos 1960, têm presenciado um novo
conjunto de mudanças que também tiveram seus primeiros registros sistemáticos
nos países centrais, mas que avançam com nuances próprias em direção às demais
áreas do mundo contemporâneo. A maior parte destas transformações relaciona-se
às características que anunciam sociedades de arranjo pós-moderno ou pós-
industrial:1
The transformation of household structure in postindustrial countries
has been related to a broad set of population dynamics, which are
often summarized under the common umbrella of the second demographic
transition (BUZAR; OGDEN; HALL, 2005).
O termo second demographic transition(SDT) é usado como rótulo para mudanças no
padrão de união conjugal, comportamento reprodutivo, formação, dissolução e
reconstituição de famílias durante a segunda metade do século XX. As principais
transformações provêm do adiamento (ou não experimentação) do casamento e da
maternidade (paternidade), da multiplicação do número de domicílios
unipessoais, uniparentais, arranjos domiciliares não ligados a relações de
parentesco, do prolongamento da permanência na casa paterna, das formas
alternativas de convivência marital informal (coabitação) e procriação dentro
destas relações, além do aumento do número de divórcios, dissoluções e
recriações de famílias em novos arranjos (LESTHAEGHE, 1995). Tudo concorre para
perda de centralidade da família nuclear tradicional, forma de sociabilidade
burguesa básica no Ocidente nos últimos 200 anos (BUZAR; OGDEN; HALL, 2005). É
também momento de novo declínio acentuado da fecundidade, que, em muitos
países, chega abaixo do nível de reposição2 e mesmo a uma taxa de fecundidade
total3 (TFT) de 1,4 filho por mulher, nível inimaginável na primeira metade do
século XX.
Lesthaeghe (1995) identifica dois conjuntos de motivação para a queda da
fecundidade na modernidade. O primeiro, marcado pelo investimento paterno em
child quality, adequado à transição de fecundidade (FDT) do século XIX até
início do XX, corresponde à penetração dos ideais de vida burguesa, a carreira
aberta ao talento (HOBSBAWM, 2004). A esfera doméstica torna-se o lugar das
preocupações com a qualidade da educação familiar, com o pai e a mãe assumindo
papéis de grande assimetria. O segundo momento (SDT), a partir dos anos 1960,
marca o declínio da era child-king (ÁRIES, 1980 apud LESTHAEGHE, 1995), em que
ascendem preocupações centradas no adulto, ideais de realização pessoal e
valorização das relações mais igualitárias entre cônjuges, função da
emancipação feminina via educação, mercado de trabalho e controle sobre o
comportamento reprodutivo. Filhos ainda são importantes, mas não mais o topo
das preocupações do casal. Aí figuram agora preocupações de autorrealização.
Fora do âmbito das relações homem-mulher, a autonomia do indivíduo em relação
às instituições avançou por avenidas largas na segunda metade do século XX,
refletindo-se nos arranjos familiares e no comportamento reprodutivo. A
coabitação veio a ser um novo rito de passagem para a protest generation,
embora não mais que uma expressão de autonomia para aqueles a quem chegava por
difusão. "Libertos" da família como instituição organizadora da sociedade, os
indivíduos encontram novas e fluidas formas de associação pessoal. Múltiplos
tipos de arranjos domiciliares surgem, ditados ou não por formalidades legais
ou religiosas, laços de parentesco e sangue. Além disso, ao longo da vida (que
ganhou mais e mais em extensão desde a FDT), os indivíduos passam por vários
tipos de arranjos, alguns conscientemente provisórios (repúblicas estudantis,
moradias transitórias), outros nem tanto (casamentos e uniões instáveis,
residência com pais ou parentes por dissolução do núcleo familiar, vida de
solteiro com amigos, casamentos part-time, famílias pluri-residenciais, casais
living apart together, mudanças de opção sexual, entre outras). Assim, mudanças
de atitude a respeito da formação, dissolução e natureza das relações
permanecem no coração das transformações familiares, domésticas e demográficas
(BUZAR; OGDEN; HALL 2005).
Finalmente, na medida em que a intenção é perseguir o intercâmbio entre
mudanças demográficas, consumo e pressão ambiental via geração de resíduos
sólidos urbanos, podemos afirmar com Buzar, Ogden e Hall (2005, p. 422) que:
the societal effects of SDT extend far beyond the conventional
domains of population trends. The destabilization of traditional
family structure can be connected to a much wider range of social
processes.
Mudanças demográficas e comportamento do consumo
Neste contexto de mudanças, a unidade domiciliar ganha notoriedade como agente
de transformação, expressão de tendências e unidade de análise (LOREK, 2004).
Há descompasso entre taxas de crescimento das populações, que tendem a diminuir
com a baixa fecundidade, e o ritmo rápido de formação ou dissolução dos
próprios domicílios. Declina o tamanho médio dos domicílios e se multiplicam
aqueles unipessoais (MEDEIROS; OSÓRIO, 2002; ALVES, 2004). Assim, a defasagem
entre as taxas de crescimento do número de domicílios e da população em geral é
um aspecto importante das novas tendências demográficas, cujas consequências
são relevantes para a produção do espaço urbano ' via demanda por moradia por
exemplo ', assim como para os impactos ambientais da população (BUZAR; OGDEN;
HALL, 2005). Sassen (1991 apud BUZAR; OGDEN; HALL, 2005) destaca que o
domicílio é a unidade-chave do consumo nas sociedades atuais. O crescimento do
número de domicílios, especialmente os pequenos, leva a transformações
fundamentais na estrutura do consumo. A multiplicação da oferta de serviços
residenciais que se assiste nos centros urbanos atuais é apenas um dos aspectos
desta realidade.
Acrescente-se que os domicílios característicos da SDT se notabilizam pelo
padrão de consumo orientado para o mercado. Mesmo que a renda persista como
questão-chave para o consumo e que a SDT não ocorra apenas entre os ricos,
domicílios onde não há papéis de gênero tradicionais definidos, onde os
indivíduos permanecem fora todo o dia e onde predominam adultos tendem a
consumir mais produtos oferecidos como ágeis e práticos, adequados à "corrida"
vida urbana. Estes fatores, conjugados ao poder de criação de necessidades da
propaganda e do marketing, criam um quadro ideal ao sobreconsumo ou consumo
pessoal com potencial ambiental negativo (misconsumption) (PRINCEN, 1999). Na
dinâmica do domicílio contemporâneo, em que inclusive crianças e adolescentes
são bombardeados pelas exigências éticas do consumo:
In their entirety, the demographic, cultural and economic outcomes
[...] constitute a powerful force of urban transformation. This is
because cities simultaneously shape, and are shaped by, the
consumption practices and mobility pattern of their constituent
households. [...] [Your] urban agency [...] embodies the joint
spatial outcomes of a myriad social change that have been unfolding
during the past few decades, including the SDT, the new positionality
of genders and families structures [...] and post-Fordist
restructuring (BUZAR; OGDEN; HALL 2005, p. 425-426).
Agentes demográficos, econômicos e socioespaciais, os domicílios são um vetor
na produção do espaço. Sua distribuição no tecido urbano se distingue por graus
de segregação (BUZAR; OGDEN; HALL, 2005). Dentro de uma mesma cidade
constituem-se circuitos que convivem à distância, não se misturam, têm
articulações econômicas e sociais diferenciadas (SANTOS, 2004). O processo
aparece na segregação das áreas pobres das cidades ' as favelas ', mas também
nos condomínios (horizontais e verticais), fechados e vigiados; na
diferenciação dos bairros de classe média, seus condomínios verticais e espaços
públicos rarefeitos (MARQUES, 2005). Refletem o agrupamento em certas regiões
da cidade de domicílios com traços comuns, que vão do tamanho e composição ao
padrão de renda, educação e consumo:
Aprofunda-se o movimento de auto-segregação das elites e aumenta a
distância social entre essas categorias e os trabalhadores em geral,
cristalizada na forma de contínuo movimento de periferização dos
segmentos operários e populares. Ao mesmo tempo, as classes médias
vão se espraiando pelo território [das cidades], aproximando, em um
dos extremos dos grupos operários e no outro das categorias
dirigentes (Mendonça; Godinho, 2003).
Domicílios, estrutura etária e consumo
Não constitui algo novo o fato de que a estrutura etária das populações exerce
efeitos importantes sobre o comportamento de variáveis econômicas e sociais
(PRESTON, 1987; LAM, 1997, 2006). O que não é lugar comum, embora também não
seja novidade, é que os estudos em população e meio ambiente façam uso da
evidência conhecida de que a estrutura etária da população tem efeitos sobre as
questões ambientais via padrão de consumo por idade.
A hipótese implícita é que o padrão de consumo dos indivíduos e das famílias é
influenciado por sua estrutura etária. Em diferentes etapas de seu ciclo de
vida, os indivíduos têm diferentes necessidades e preferências, variando,
portanto, seu consumo.4 A maior ou menor participação percentual de pessoas em
tal ou qual grupo etário de uma população terá impacto sobre a curva de consumo
agregado por idade. Além disso, como o consumo é, entre outros fatores, uma
função da renda pessoal ou domiciliar, esta, por sua vez, não é indiferente à
estrutura etária, havendo o impacto deste efeito de composição. Tudo isso
permite falar em uma curva idade-consumo que é sensível às variáveis
demográficas (QUEIROZ et al., 2006).
O consumo, obviamente, afeta o ambiente. Recursos são retirados da natureza em
larga escala para fornecer alimento, energia ou matéria-prima para populações
humanas. Este efeito pode ser negativo, por exemplo, quando subprodutos
perigosos são gerados durante a produção ou consumo; também pode sê-lo pela
deposição de resíduos decorrentes do processo de consumo. Um exemplo hipotético
é a produção de um carro, que requer o emprego de matérias-primas diversas e
gera resíduos sólidos, líquidos e gasosos. Uma vez em mãos dos usuários, carros
consomem combustíveis fósseis, liberando poluentes na atmosfera, além de seu
uso gerar outros tipos de resíduos: óleos, fluidos, pneus, baterias, peças que
se desgastam e precisam ser repostas. O próprio carro, afinal, deve ser
descartado (ou reciclado) se e quando sua vida útil chega ao fim. Esse processo
de produção e consumo interage com fatores demográficos, influenciando-o direta
ou indiretamente: o envelhecimento ou rejuvenescimento da população; os modelos
de formação de domicilio; a situação de chefia por idade, gênero e raça; entre
outros (PEBLEY, 1998).
O padrão de formação de famílias e domicílios tem efeitos sobre o consumo e por
consequência sobre o meio ambiente. Há "custos ambientais fixos" de energia e
água, produção e deposição de resíduos e emissão de esgoto, etc., na manutenção
de uma residência. Estes custos, em um contexto de diminuição do tamanho médio
das famílias, passam a ter maiores efeitos sobre o ambiente e recursos
naturais, dado que o crescimento no número de casas implica o aumento no
consumo total e a perda de eficiência por economias de escala domésticas. Além
disso, as despesas com necessidades domésticas básicas, como eletrodomésticos,
transportes e alimentação, têm um perfil de idade em que há consumo mais baixo
em idades extremas (mais jovens e mais velhas) e alto consumo nas idades
médias. A expansão do número de domicílios e a redução de seu tamanho são
paralelas à multiplicação de famílias sem filhos, unipessoais e outras espécies
de arranjos domiciliares em que predominam pessoas em idade adulta, logo em seu
momento de maior produção e consumo potenciais; como se vê, os dois efeitos
concorrem para a diminuição da eficiência e o aumento da pressão sobre os
recursos naturais e o ambiente (SAWYER, 2002; MARTINE, 2007).
A pressão provocada por uma sociedade sobre o ambiente depende do padrão de
consumo por ela praticado e, portanto, de sua capacidade de trabalho, produção,
renda e riqueza. Nesse sentido, as mudanças populacionais, chamadas transições
demográficas, correm simultâneas às transformações socioeconômicas de
urbanização-industrialização (NOTESTEIN, 1953; LESTHAGHE, 1995), durante as
quais a adoção de um consumo urbano-industrial implica a geração de resíduos.
Estes se associam, de formas várias, aos problemas urbano-ambientais, que vão
do contágio por doenças infectocontagiosas (CATAPRETA; HELLER, 1999) à
contaminação de solos e águas (IBAM, 2001), da pressão desnecessária sobre os
recursos (CALDERONI, 2003), dada a não prática da reutilização e da reciclagem,
aos dilemas e custos da limpeza urbana, às inundações por obstrução de vias de
drenagem, entre outros problemas.
Existem, portanto, numerosos e coerentes argumentos a favor da existência de
correlação entre o padrão de consumo de uma sociedade e sua produção diária de
resíduos sólidos. Assumindo também que há diferenciais de consumo em função das
características socioeconômicas e demográficas, temos que diferentes populações
(em estrutura etária, estrutura de arranjo de domicílios, etc.) praticam
diferentes padrões de consumo, gerando resíduos sólidos urbanos de forma
distinta. Indicar a existência desta relação de forma empírica é a meta das
seções que se seguem.
Metodologia e fontes de dados
Informações demográficas, espaciais e de resíduos sólidos
Os dados empregados provêm do Censo Demográfico 2000 e das informações da
coleta de resíduos sólidos do município de Belo Horizonte, capital do Estado de
Minas Gerais. Como não foi possível empregar os dados em mais de um ponto no
tempo ' dos Censos de 1991 e 2000, por exemplo ', optou-se por analisar
diferenciais no espaço. A unidade de análise empregada é a área de ponderação
(AP) do Censo Demográfico 2000. Uma representação espacial das APs de Belo
Horizonte encontra-se nos Mapas_1 e 2 da próxima seção.
A estratégia metodológica neste artigo consiste, em primeiro lugar, em uma
análise descritiva e espacial das características sociodemográficas e de
geração de resíduos no município de Belo Horizonte. Posteriormente, é feita uma
aplicação de técnicas estatísticas multivariadas, com a intenção de perceber
com maior clareza a existência de associação entre as características
sociodemográficas das áreas de ponderação e a geração per capita de resíduos em
Belo Horizonte. As variáveis utilizadas provêm do Censo Demográfico 2000, dos
relatórios anuais de geração de resíduos sólidos da Superintendência de Limpeza
Urbana (SLU) e do registro de imóveis segundo condição de uso residencial, não
residencial ou desocupação, organizado pela Secretaria Municipal de Fazenda da
Prefeitura de Belo Horizonte (SMF-PBH). Em virtude da disponibilidade de dados
populacionais do Censo Demográfico apenas para 2000, foram empregados, na
aplicação dos métodos estatísticos, somente dados de geração de resíduos do ano
de 2002, dada sua maior adequação vis-à-vis os dados gerados pela SLU para
2000.5 Segundo a própria natureza das fontes consideradas, as variáveis foram
agrupadas em:
* Informações socioeconômicas e demográficas. Esse grupo, mais extenso e
diversificado, pode ser subdividido em dois: socioeconômico e
demográfico. O primeiro engloba as variáveis relativas à renda e ao nível
de escolaridade formal da população. O grupo de variáveis mais
estritamente demográficas é formado por aquelas referentes a tamanho e
taxa de crescimento da população, características de arranjo domiciliar e
estrutura etária da população da área.
* Resíduos sólidos. A SLU, autarquia responsável pela gestão de RSUs em
Belo Horizonte, foi criada na década de 1970 e, desde então, vem
produzindo dados sobre produção, composição, distribuição espacial e
gestão dos resíduos. A coleta de resíduos é realizada por caminhões nas
nove regionais administrativas da cidade. Cada regional é dividida em
certo número de distritos de coleta, que constituem a rota percorrida por
um caminhão da frota da SLU. Esta rota é determinada de acordo com a
trajetória que um caminhão pode percorrer sem ter de vencer grandes
obstáculos do traçado urbano. Após completar sua capacidade de carga,
cada caminhão segue para a estação de transbordo ou o aterro onde seu
conteúdo é pesado e depositado. Os dados da coleta, registrados
diariamente, são agregados em relatórios anuais. Desde 2002 estas
informações vêm sendo organizadas em uma malha digital em Sistemas de
Informação Geográfica (SIG), permitindo o registro digital da
distribuição espacial dos resíduos da cidade.
A base de dados da SLU possui uma limitação importante no que tange à
definição estrita do que são os resíduos sólidos domiciliares.6 Isso
porque a coleta por caminhões cobre tanto residências como
estabelecimentos comerciais definidos como "de pequeno porte". Para lidar
com esse obstáculo, recorreu-se às informações do registro de imóveis
segundo condição de uso residencial, não residencial ou desocupação,
organizado pela Secretaria Municipal de Fazenda da Prefeitura de Belo
Horizonte (SMF-PBH). A variável incluída foi o percentual de domicílios
por área, segundo sua condição de ocupação em 2007.7 Este artifício não
anula o problema, mas permite lidar mais esclarecidamente com este fator
de confusão dos dados.
* Espaço urbano. Esse grupo define o percentual, por área de ponderação, de
endereços residenciais, não residenciais e "territoriais" ' isto é,
endereços fora de uso, residenciais ou não. Os censos demográficos
brasileiros constituem uma importantíssima e regular fonte de dados
demográficos, pelo menos desde 1960. A partir do Censo de 1991, os
questionários passaram a incorporar um quesito sobre a destinação dos
resíduos do domicílio (HAKKERT, 1996). Os microdados das variáveis da
amostra podem ser associados aos indivíduos e domicílios. No entanto, o
maior nível de desagregação a que estes dados da amostra atingem são as
áreas de ponderação (APs), definidas como "unidade geográfica, formada
por um agrupamento mutuamente exclusivo de setores censitários, para a
aplicação dos procedimentos de calibração das estimativas com as
informações conhecidas para a população como um todo" (IBGE, 2000, p.
12). As APs são, então, a menor unidade territorial a que se aplicam, com
a significância estatística, os dados do questionário da amostra.
O "problema da coexistência espacial" e a compatibilização dos dados de geração
de resíduos
Com o emprego de um Sistema de Informação Geográfica (SIG), é possível fazer a
conjugação das malhas dos distritos de coleta e das APs e definir o
pertencimento perfeito ou aproximado de cada conjunto de distritos a uma ou
mais APs. Torres (2005) denomina esta situação de "o problema da coexistência
espacial", isto é, o analista precisa observar dois fenômenos diferentes
"acontecendo, ao mesmo tempo, no mesmo lugar" (TORRES, 2005, p. 318). Em nosso
caso, trata-se de lidar com a coexistência espacial das variáveis
sociodemográficas e de geração de resíduos, a coexistência espacial de áreas de
ponderação do Censo Demográfico 2000 e distritos de coleta da SLU.
A compatibilização das áreas deve considerar dois aspectos importantes.
Primeiro, é necessário escolher a camada que prevalece quanto à abrangência
territorial. No caso do presente estudo, o conjunto de polígonos que será
reestruturado é dos distritos de coleta, que se adaptam à nova configuração
ditada pela estrutura territorial das APs. Em segundo lugar, há problema da
distribuição espacial das variáveis internamente a cada área. Este artigo
analisa diferenciais de geração de resíduos sólidos entre as APs, logo,
abdicamos da análise dos diferenciais internos a cada área, em termos tanto da
geração de resíduos quanto da heterogeneidade demográfica de cada AP.
No entanto, como os distritos foram agregados para se ajustar aos limites das
APs, houve necessidade de fazermos duas suposições. Destacamos que o registro
da produção de resíduos é feito com referência a cada distrito de coleta, e
nada se diz quanto à possível heterogeneidade interna a cada um deles. Logo, na
ausência de melhor informação, precisamos assumir que:
* a quantidade produzida é homogeneamente distribuída dentro da área de
cada distrito;
* a quantidade produzida é diretamente proporcional à área do distrito,
isto é, em cada percentual x de área se produz igual percentual da
produção total de resíduos do distrito.
Tais pressupostos são necessários para solucionar o problema da
compatibilização. Cada área de ponderação encerrará a geração de resíduos que
corresponde à soma da geração dos distritos com as quais coexistem
espacialmente. Além disso, a produção daqueles distritos que forem divididos
entre distintas APs será distribuída entre estas na proporção do percentual de
área que participar de cada AP. Torres (2005) propõe procedimento análogo para
estimar a população de uma área de interesse sobre a qual não há informação
desagregada, mas que coexiste espacialmente com outra para a qual o censo
demográfico fornece este dado.
As técnicas estatísticas multivariadas
Tendo em vista o objetivo de identificar diferenciais intraurbanos na produção
de resíduos sólidos em Belo Horizonte a partir de diferenciais
sociodemográficos, avaliamos a possível existência de perfis distintos de
regiões no interior do tecido urbano. A hipótese é de que haveria conjuntos
díspares de áreas de ponderação em termos da geração per capita de resíduos
sólidos domiciliares coletados pela SLU, o que levaria à formação de conjuntos
de APs que se assemelharão entre si, e conjuntos que se diferenciarão de outros
conjuntos.
Partindo da noção de que a maioria das variáveis se comporta de modo fortemente
associado, a opção foi aplicar aos dados as chamadas técnicas de análise
multivariada, particularmente a Análise de Componentes Principais (ACP) e a
Análise de Conglomerados ou Clusters. Estas técnicas têm sido aplicadas com
frequência em estudos de cunho regional e urbano, apresentando resultados
interessantes e coerentes (QUEIROZ, 2003).
As técnicas de análise multivariada têm como característica comum a busca de
"parâmetros-resumo" que sintetizem a relação entre determinado conjunto de
variáveis. Dentro desta perspectiva, a técnica dos componentes principais
imprime tratamento estatístico a um número relativamente alto de variáveis que
possuam elevada correlação, condensando o conjunto inicial de variáveis em um
número reduzido. Aquele conjunto inicial fica representado em um pequeno número
de índices ' os componentes principais, os quais sintetizam o comportamento
assumido pelo conjunto e podem também ser utilizados para "representar um
conjunto de variáveis em outras técnicas multivariadas, como a análise de
clusters, além de permitir uma hierarquia de indivíduos ou unidades de
observação" (QUEIROZ, 2003).
Em termos matemáticos, o método ACP ' e outros métodos de estatística
multivariada ' baseia-se no chamado teorema da decomposição espectral, o qual
decompõe a matriz de covariância original em matrizes de autovalores e
autovetores (MINGOTI, 2005). Os componentes são novas variáveis definidas como
combinações lineares das originais. Os autovetores representam o peso de cada
variável no cálculo do componente.
Como esses componentes têm a virtude de serem parâmetros-resumo do
comportamento do conjunto inicial das variáveis, é possível escolher um pequeno
número de componentes ' em geral os iniciais que expressam maior percentual da
variância do conjunto ' e analisar apenas estes, entendendo o maior ou menor
peso de cada variável sobre ele. Pode-se, então, analisar cada um dos
componentes escolhidos como uma dimensão específica do problema em questão.
Identificadas as dimensões principais que distinguem os indivíduos, é
importante tornar claro quais deles têm maior grau de semelhança. Um recurso
eficiente para isso é a aplicação conjunta da técnica de componentes principais
e de uma técnica de classificação, por exemplo, a técnica de clusters. As
técnicas de classificação são indicadas quando os elementos da tabela inicial
de dados são classificáveis, implicando, caso os indivíduos estejam dispostos
no espaço, a existência de zonas de alta densidade de indivíduos; e entre elas
haverá uma baixa densidade de indivíduos (MINGOTI, 2005). Essa semelhança pode
ser avaliada por meio de índices de (dis)similaridade denominados de
"distâncias". A mais usual das formas de cálculo para essa distância é a
chamada "distância euclidiana".
As análises de clusteradmitem abordagens hierárquicas e abordagens de partição.
As primeiras consideram que de início cada individuo se encontra isolado, como
que formando um "clusterindividual". O processo segue aproximando estes
indivíduos de acordo com suas similaridades até que se atinja uma estabilidade
relativa, que variará em função dos objetivos do trabalho. As técnicas de
partição operam em sentido contrário, "desaglomerando" um clusterúnico inicial.
A opção foi feita por empregar a abordagem hierárquica. Os agrupamentos serão,
então, representados graficamente por dendogramas que ilustram, graficamente,
tanto as possíveis aglomerações como a sua consistência relativa que varia em
função da "proximidade" entre os indivíduos em termos da distância euclidiana.
Aspectos sociodemográficos, urbano-espaciais e de geração de resíduos sólidos
domiciliares em Belo Horizonte
Análise descritiva
Nesta seção são apresentadas informações sobre diferenciais socioeconômicos e
demográficos entre as áreas de ponderação (APs) de Belo Horizonte, assim como
no tocante à produção de resíduos sólidos urbanos.
As 58 áreas de ponderação de Belo Horizonte tinham, em 2000, uma média de
população de aproximadamente 38.595 pessoas, sendo que a menos populosa, AP
Planalto, contava com 15.798 habitantes e a mais populosa, AP Cristiano
Machado, com 73.343 (Tabela_1).
Não se identifica um padrão regular de distribuição da população de Belo
Horizonte pelas áreas de ponderação. Já a densidade demográfica por área
apresentava, em 2000, tendência a ser menor nas regiões periféricas da capital
e mais alta nas APs próximas da região centro-sul. Este também é o padrão
assumido pelo gradiente de renda e escolaridade nos domicílios da capital
mineira, fatos entre si coerentes. Sabe-se que Belo Horizonte surge como cidade
planejada, embora apenas uma pequena parte de seu território atual corresponda
à planta original, a área central da cidade, que ' seguindo a inércia
característica dos processos socioespaciais ' permanece como centralidade mais
importante e organiza em seu entorno as fatias mais valorizadas pelo mercado
imobiliário (MONTE-MÓR, 1994). Este fato implicou a verticalização e o
adensamento demográfico tanto quanto econômico: domicílios de alta renda lado a
lado com áreas com forte oferta de serviços urbanos de toda espécie, como é
constitutivo de centralidades de grande porte.
A presença de vilas ou favelas ' os aglomerados subnormais ' concorre para o
adensamento das APs, de forma que algumas das APs mais densas são aquelas onde
estes aglomerados se localizam: a forma de ocupação dessas áreas, seguindo
parâmetros peculiares de formação, contribui para o adensamento por unidade de
área. Em Belo Horizonte, algumas das vilas mais representativas em termos de
tamanho populacional estão justamente nas regionais leste e centro-sul, embora
estas não sejam as áreas da cidade onde predominam domicílios de baixa renda
(PINHEIRO, 2007).
E como as periferias do município emergem enquanto processos histórico-
espaciais? Aí também o que se nota é que a ação do Estado e, secundariamente,
alguns grandes investimentos privados foram fundamentais para a organização dos
espaços periféricos da capital (SILVA; AMARAL; SIMÕES, 2008). Interagindo com
núcleos de povoamento já instalados nos primeiros tempos da capital, como Venda
Nova e Barreiro, a extensão da infraestrutura urbana ' especialmente na
instalação de grandes vias urbanas e também rodovias ' orientou os vetores
principais de crescimento da cidade e também do adensamento com os municípios
vizinhos, como Contagem, Betim, Santa Luzia, Vespasiano e Sabará (BRITO; SOUZA,
1998).
Como síntese dessas dinâmicas, configura-se no espaço urbano da capital um
gradiente bem marcado, que decresce de intensidade a partir do centro em
direção às periferias, de distribuição da população em níveis de renda e
escolaridade. Além disso, fato fundamental para a discussão e que será abordado
na próxima seção, verifica-se gradiente semelhante de características
demográficas: idade média da população e do chefe do domicilio; estrutura
etária; tamanho de domicílios; número de filhos residentes; percentual de
domicílios unipessoais; percentual de população com 60 anos e mais; entre
outros indicadores sociodemográficos.8
A hipótese de trabalho, como já dito, é que características socioeconômicas e
demográficas da população refletem (e são refletidas em) seu padrão de consumo
' seja pela via de sua capacidade potencial de geração de renda (BARROS et al.,
2004), seja como implicação de seu padrão de consumo (PRINCEN, 1999) ',
afetando, de alguma forma, seu regime de produção de RSUs.
Ao longo do período 1975-2006,9 a produção de RSUs no município de Belo
Horizonte teve uma ampliação notável do volume, assim como da quantidade per
capita gerada pela sua população. Em 1975, Belo Horizonte possuía 1.557.464
habitantes e registrava uma produção total10 de 141.939,33 toneladas de
resíduos sólidos, o que equivalia a 0,25 kg per capita por dia. A produção
registrada de resíduos sólidos na capital mineira cresceu levemente durante os
anos 1970 até meados da década seguinte, aumentando em ritmo acelerado a partir
daí11 (Gráfico_1).
A produção de resíduos per capita diária passou de 0,38 kg, em 1980, para 0,56
kg, em 1990, e ultrapassou 1,0 kg em 1997 (1,09 kg).12 Em 2000, registrava-se
uma produção de 1,16 kg e, em 2005, 1,26 kg/habitante/dia. A variação
percentual anual da produção tem um comportamento irregular (Gráfico_2), mas
observando sua tendência, nota-se que, mesmo diante do fortíssimo aumento
absoluto da produção nos anos 1990, houve queda do ritmo de crescimento, que
inclusive chegou a ser negativo em anos recentes.13
Belo Horizonte chegou ao início do século XXI com uma população acima de 2,3
milhões de habitantes, sendo que os problemas da capital são, há muito tempo,
computáveis no âmbito metropolitano e não mais no municipal.14 Analisados em
sua trajetória recente, os ritmos de crescimento da população e do total de
resíduos sólidos produzidos dão sinais de arrefecimento (Gráfico_3). Comparando
as trajetórias, no entanto, nota-se que o ritmo de crescimento da população foi
menor do que o da produção de resíduos, especialmente durante os anos 1990,
indicando que fatores socioeconômicos e demográficos, que não apenas tamanho e
taxa de crescimento, representaram papel importante na geração deste problema
urbano (Gráfico_3).15
A distribuição da produção de resíduos sólidos domiciliares16 entre as nove
regionais administrativas do município mostra forte proeminência da regional
Centro-Sul, seguida pela Noroeste. A participação de cada regional na geração
dos resíduos sólidos domiciliares segue mais ou menos o padrão de distribuição
da população e dos domicílios pelas regionais. A Centro-Sul, no entanto, se
destaca por ter maior participação no número de domicílios e ainda mais
fortemente na geração de resíduos (em torno de 20%) do que na população total
(11,7% em 2000). Este descompasso se repete, ainda que de forma menos
pronunciada, na regional Pampulha.
As regionais Oeste e Noroeste têm peso praticamente idêntico nas três
variáveis, enquanto nas de Barreiro, Norte, Venda Nova e Leste a participação
percentual na geração de resíduos sólidos domiciliares é menor do que no total
de população residente (Gráfico_4). Este último grupo é formado justamente por
regionais com perfil socioeconômico menos privilegiado ' em termos de renda e
educação ' e perfil demográfico domiciliar mais "tradicional", isto é, famílias
com maior número de filhos, idade média da população mais baixa, chefes de
domicílio mais jovens e menor incidência de domicílios unipessoais. A exceção a
esta descrição é a regional Leste, onde, no entanto, são mais abundantes os
setores subnormais.
Considerando a distribuição da produção dos resíduos sólidos domiciliares
segundo as áreas de ponderação, a diferenciação entre a participação na
população residente em 2000 e a quantidade produzida é mais pronunciada. Como é
usual considerar a geração per capita enquanto índice de intensidade de
produção de resíduos em uma população, analisamos o status de cada área como
geradora, construindo uma medida simples: a razão entre a participação
percentual da AP no total de população residente e na geração total de resíduos
domiciliares coletados. Um índice igual à unidade indica que a população desta
AP gera resíduos em consonância com seu peso na distribuição espacial da
população na cidade. Definimos como "sobreparticipação" da área na geração de
resíduos o índice acima de um e vice-versa.
Conforme o Mapa_1, para 31 áreas de ponderação (53,5%), a participação na
geração de resíduos é menos que proporcional ao seu peso populacional. Entre
essas, 12 (20%) têm participação proporcional até 30% menor. A participação
menos que proporcional na geração aparece especialmente em Barreiro, Venda Nova
e Norte. A regional Oeste tem a combinação mais diversa: a AP Estoril/Buritis
no topo da escala, gerando resíduos em proporção elevada (acima de duas vezes o
seu peso populacional), ao lado das APs do grupo menos representativo (Morro
das Pedras e Cabana) e intermediário (Barroca, Betânia e J. América). Além de
Estoril/Buritis, aparecem no grupo de maior sobreparticipação Barro Preto e
Savassi, nas regionais Centro-Sul e Pampulha. Há uma faixa central do
território do município, de sudeste e noroeste do mapa, onde predomina alta
geração. Fora desta aparecem a AP Barreiro de Baixo, região tradicionalmente
densa e com elevada oferta de serviços (LEMOS et al., 2004), e Capitão
Eduardo.17
Análise de componentes principais
A Tabela_2 apresenta estatísticas descritivas das variáveis utilizadas na
Análise Componentes Principais (ACP). Este método permite calcular tantos
componentes quantas forem as variáveis trabalhadas. No entanto, um dos aspectos
atraentes do método é sua capacidade de condensar a variabilidade do sistema em
poucos componentes, ou mesmo em um ou dois. A proporção de variância explicada
declina à medida que passamos do primeiro componente aos subsequentes, ainda
que somente a soma de todos os componentes corresponda a toda variância do
sistema.
Uma regra de bolsousual é de que o ponto de corte, no qual se deixa de incluir
novos componentes na análise, é a partir do ponto em que o diferencial de
explicação pela inclusão passa a ser muito discreto (MINGOTI, 2005). A presente
análise se limitará aos dois primeiros componentes, os quais respondem, juntos,
por 65% da variância total.
No primeiro componente, as variáveis com maior peso positivo são idade média da
população, domicílios chefiados por indivíduos de 60 anos e mais, renda
domiciliar e escolaridade, especialmente os quartis superiores. Com peso pouco
menor figuram, também, o percentual de domicílios unipessoais e o volume per
capita de resíduo gerado. No polo oposto do mesmo componente estão os quartis
inferiores de renda domiciliar e escolaridade e domicílios com três filhos e
mais. Vale destacar que as variáveis população residente, número de domicílios
e densidade têm pequeno peso neste componente. Entre as variáveis referentes à
composição residencial ou não residencial, esta última dimensão figura
positivamente, mas não entre as mais destacadas. Em suma, o primeiro componente
é um índice que distingue regiões de alta renda e escolaridade, onde prevalecem
uma população de alta idade média e domicílios pequenos, especialmente casais
sem filho e domicílios unipessoais.
O segundo componente tem como variáveis de maior peso positivo o percentual de
domicílios chefiados por adultos e o percentual de população do grupo etário 30
a 59 anos. Figuram aí, também, as variáveis taxa de crescimento 1991-2000,
percentual de casais com até dois filhos e percentual de imóveis residenciais.
As variáveis de peso negativo são o desvio-padrão do tamanho do domicílio,
população de 60 anos e maise o percentual de domicílios unipessoais. As
variáveis socioeconômicas (escolaridade e renda), a presença de grupos etários
jovens, o alto número de filhos e especialmente a variável de geração per
capita de resíduos não são importantes na composição do índice.
Este segundo componente distingue regiões residenciais, onde prevalecem
domicílios chefiados por adultos e domicílios pequenos. Algumas áreas
associadas a este perfil no município ' especialmente Estoril/Buritis ' são de
ocupação relativamente recente, daí a força da variável taxa de crescimento, em
função da rápida ocupação na década de 1990.
Por oposição, o componente distingue estas áreas daquelas onde o tamanho médio
dos domicílios varia mais fortemente e onde é maior o percentual de população
acima de 59 anos e os domicílios unipessoais. Essa associação pôde se dar em
função de não havermos feito corte de idade para os domicílios unipessoais.
Neste grupo pode haver, portanto, pessoas na faixa etária "60 anos e mais"
residindo sós, o que não é incomum considerando-se aspectos de ciclo de vida do
domicílio. Finalmente, notamos que no segundo componente a variável de geração
per capita de resíduos não apresenta peso relevante, indicando descolamento
entre as características do grupo de áreas que o componente distingue e uma
intensa geração per capita de resíduos.
A representação gráfica (component plot) dos indivíduos de análise e das
variáveis ' como pontos num espaço geométrico formado por eixos dos dois
primeiros componentes ' fornece uma forma de interpretação amigável dos
resultados do método (Figura_1). Os indivíduos, APs no caso, se distribuem
conforme sua associação com cada componente, afastando-se do ponto de [0,0] e
ocupando os quadrantes do gráfico. Como cada ponto interage com ambos os eixos,
a distribuição se dá como se houvesse uma interação gravitacional entre eixos e
pontos: todos estes se afastam do ponto origem em direção aos extremos de cada
eixo, como função do valor específico por variável para cada caso/ponto/
indivíduo. Desta forma, acima e abaixo do eixo horizontal do component plot se
localizam os pontos que se relacionam de forma positiva e negativa
respectivamente com o primeiro componente, o mesmo valendo para o segundo,
desta vez à direita e à esquerda.
Observa-se que o vetor associado à variável geração per capita de resíduos se
comporta de forma muito similar ao grupo das variáveis socioeconômicas e ao
grupo domicílios unipessoais, domicílios sem filho e domicílios chefiados por
idoso, e idade média da área. Por oposição, a geração per capita é pouco
relacionada às áreas com domicílios extensos (acima de três filhos) e áreas de
baixa renda.
Vale destacar que as variáveis população residente, número de domicílios e taxa
de crescimento não apresentam correlação mais estreita com a variável de
interesse deste trabalho. Reforça-se a avaliação feita com base nos
coeficientes de correlação simples e também a construção teórica da qual esse
trabalho partiu.
O método ACP permitiu identificar quais interações acontecem entre os
indivíduos e as variáveis. Desejamos, porém, conhecer a formação de grupos de
APs, quais características os aproximam internamente e distinguem dos demais
grupos e, sobretudo, como se diferencia sua geração domiciliar de resíduos
sólidos. Esta avaliação adicional é permitida pelos métodos aglomerativos, ou
de clusters, os quais ajudam a aprofundar os resultados até aqui obtidos. Os
resultados desta técnica são apresentados a seguir.
Análise de clusters
A técnica de clusters identifica agrupamentos de indivíduos por meio do cálculo
das distâncias entre os pontos que cada um representa num espaço geométrico
formado pelas variáveis selecionadas. A escolha das variáveis determina a
composição dos agrupamentos. A própria técnica dos componentes principais é uma
forma possível de seleção de variáveis se o conjunto inicial parecer extenso ou
redundante. Tendo em vista que o método ACP indicou as maiores diferenças entre
áreas nos quesitos de renda e educação, por um lado, e as posições extremas da
distribuição etária e arranjo domiciliar, por outro, focaremos a análise de
agrupamentos nos seguintes conjuntos de variáveis:
* renda domiciliar per capita média (rdpc) e percentual de população no 1º
e 4º quartis de rdpc (q1rdpc, q4rdpc);
* média de anos de estudo (anest) e população (%) no 1º e 4º quartis de
escolaridade (q1anest, q4anest);
* chefes abaixo de 30 (chjovem) e acima de 60 anos (chidoso);
* domicílios unipessoais (unipes), casais com quatro filhos e mais
(qfilemais) e desvio-padrão do tamanho médio do domicílio (desvtd);
* idade média da população (idmedar) e percentual de população abaixo de 15
(pop0_14) e acima de 59 anos (pop60m).
Finalmente, definimos os conglomerados sem a inclusão da variável de geração de
resíduos sólidos per capita. Delineados os clusters, os grupos de áreas
similares serviram de base para a avaliação da geração de resíduos per capita.
O procedimento faz sentido desde que não consideramos razoável que a geração de
resíduos seja determinante das características de cada área. Inversamente, se
tais características não determinam o padrão de geração dos resíduos, vimos que
há associação deste com o perfil socioeconômico e demográfico da área, o que de
resto é o pano de fundo último deste trabalho. O Quadro_1 traz a distribuição
das áreas de ponderação segundo os clusters definidos pela aplicação do método
hierárquico. Identificamos sete grupamentos, aos quais conferimos rótulos de
Clusters 1 a Cluster7.
A distribuição espacial dos conglomerados indica a prevalência dos grupos de
alta renda nas regiões centrais ou próximas ao centro, com exceção da Pampulha.
O Cluster1 está nas periferias mais externas ou áreas subnormais. Grupos
intermediários ocupam os eixos de expansão da capital de Centro-Sul para Norte
(Mapa_2). A distribuição dos indivíduos em conglomerados é melhor se estes são
homogêneos internamente. Tendo em vista o teste desta adequação, analisamos
médias e desvios- padrão internos a cada cluster.
O Cluster1 é o de RDPC e escolaridade mais baixas entre todos, incluindo os
aglomerados (Cafezal e Baleia) e "periferias recentes". Apenas 1,8% da
população estava no quartil mais alto de renda. Mais da metade da população
encontrava-se no quartil mais baixo de anos de estudo, com uma média de 1,3
ano. O Cluster2 é o mais extenso, com 16 áreas, a maioria de renda e
escolaridade baixas. Mais de um terço de sua população estava no 1º quartil de
renda e somente 3% no quartil mais alto de escolaridade. O Cluster3 completa o
grupo de RDPC e escolaridade abaixo da média municipal, reunindo áreas que
chamaríamos de periferias consolidadas, que incluem regiões não próximas ao
centro, algumas até bastante distantes, economicamente densas, centralidades
secundárias na cidade, como Venda Nova e Barreiro de Baixo. De ocupação antiga,
sua infraestrutura urbana e condições domiciliares são boas no quadro de
referência da cidade e da RMBH. Estes três primeiros clusters têm desvios-
padrão baixos ' comparados ao município, demais clusters ' de renda e
escolaridade.
O quarto e quinto conglomerados formam um grupo intermediário entre os três
primeiros, baixas renda e escolaridade, e o grupo oposto nos quais ambas as
médias são elevadas. No quarto cluster, áreas do extrato inferior de uma classe
média puxam as médias para baixo, enquanto no quinto predominam regiões de
classe média alta da capital (Floresta/S. Tereza, PUC, Cristiano Machado).
Os dois últimos clusters reúnem as APs de renda média mais alta da cidade, em
geral com áreas integrantes ou contíguas à região Centro-Sul, além da Pampulha.
A diferenciação deste grupo de "áreas ricas", em dois grupos, deve-se a mais de
um fator, nem todos claramente identificáveis. Por um lado, há áreas com médias
discrepantes em função de sua diversificação interna. Além disso, o último
cluster é formado apenas por áreas integrantes ou contíguas à região Centro-
Sul. Não existem, portanto, áreas de ocupação recente, como nos casos de
Estoril/Buritis e partes da Pampulha. Ao contrário, todas as APs deste grupo
são áreas consolidadas e de alta renda, reforçando tendência de ocupação por
domicílios de renda elevada, com exceção das áreas de aglomerados que caem em
outros clusters. Este fator socioespacial repercute nas características
demográficas locais, reforçando a aderência dos parâmetros demográficos ao
esquema traçado na análise de componentes principais: o aumento da renda e
escolaridade coincide com áreas de população em idade média mais elevada e
menor participação de menores de 15 anos, grupo que decresce cedendo espaço
tanto à PIA quanto à população de 60 anos e mais (Tabela_3). O desvio-padrão do
tamanho do domicílio apresenta pequena variação, mas também decresce com o
aumento da renda. Há, ainda, um alto percentual de domicílios unipessoais e
casais sem filhos nos dois clusters mais ricos e escolarizados, o que contrasta
com os domicílios mais extensos que convivem em áreas pobres (Tabela_4).
A idade do chefe do domicílio, um marcador do ciclo de vida do domicílio,
também se ajusta à tendência: grupos de áreas onde predominam chefes jovens são
os de menor renda e escolaridade. A variável que mede o percentual de chefes do
grupo intermediário (15 a 59 anos) é a que menos varia entre os conglomerados,
embora varie positivamente com o aumento da renda e escolaridade. Repete-se o
padrão de áreas centrais relativamente ricas em oposição às periferias jovens e
pobres.
Uma observação importante é a respeito da produção relativa de resíduos entre
os clusters (Tabela_5). Tomando o Cluster1, o mais jovem e de renda mais baixa,
como parâmetro, verifica-se que as produções de resíduos dos Clusters 6 e 7
representam um nível de geração muito elevado, 210% e 130% superiores,
respectivamente. Em outros termos, as APs reunidas no clusteronde predomina a
renda média mais elevada reúnem uma produção per capita que é igual a três
vezes a media do clusterde renda mais baixa. Este não é um resultado trivial,
levando-se em conta a participação de toda a cidade no ônus do financiamento do
sistema de gestão dos resíduos e a aplicação de um modelo de gestão único para
a cidade.
Por fim, avaliou-se a associação entre os clusters socioeconômicos e
demográficos e a geração per capita de resíduos. A produção per capita cresce,
ainda que não de forma exatamente linear, com o número de ordem dos clusters.
Regiões mais ricas, com famílias menores e população menos jovem, geram mais
quantidade de resíduo por indivíduo. As curvas dos perfis demográficos mostram
comportamento aderente à geração per capita de resíduos, assim como nas curvas
de renda e escolaridade, inclusive nos quartis mais altos (Gráficos_5 e 6).
Nota-se que, para o último cluster, há um descolamento entre as curvas, cuja
explicação pode passar por fatores não incluídos na análise, como a composição
comercial-residencial do conjunto dos imóveis. Outra possível explicação
poderia ser encontrada no perfil de consumo das áreas do Cluster7, vis-à-vis o
sexto conglomerado. As áreas do Cluster7 são as de renda mais alta e que mais
se aproximam do perfil urbano-contemporâneo: população na qual é marcante a
presença de domicílios unipessoais, casais com menos de dois ou sem filhos,
idade média elevada e chefes de domicílios com 60 anos e mais. Em resumo,
trata-se de uma população urbana em avançado processo de envelhecimento,
entrando pela segunda transição demográfica (LESTHAEGHE, 1995).
Embasar este argumento em dados e discuti-lo mais amplamente escapa ao escopo
desse trabalho e às possibilidades dos dados disponíveis. Entretanto, alguns
estudos defendem que, em um estágio avançado do processo da segunda transição
demográfica, a tendência de relação positiva entre intensificação relativa do
consumo e aumento da renda começa a se estabilizar e/ou reverter. Isso porque
os grupos ' ou domicílios ' à frente nessa transição tendem a adotar novos
conjuntos de preferências e estilos de vida, nos quais existe aumento no
consumo de bens não duráveis, configurando um padrão potencializador da geração
de resíduos sólidos domiciliares. Este argumento é abordado direta ou
indiretamente por Fernández-Villaverde e Krueger (2001), Surkiyn e Lesthaeghe
(2004), Rose e Villeneuve (2005), entre outros.
A aplicabilidade deste argumento ao caso brasileiro e do município de Belo
Horizonte, em particular, significa, em parte, rediscutir o argumento central
deste trabalho ' isto é, há uma cadeia de autorreforço entre renda, consumo e
geração de resíduos. No entanto, como em outros processos sociais, não se trata
de um cenário de alternativas excludentes, ou esta ou aquela. Os fenômenos
sociais são mediatos e processuais, isto é, admitem estágios e fases que se
superpõem no tempo e no espaço.
Considerações finais
A busca de novas fontes de dados para a pesquisa em população e meio ambiente
tem valor intrínseco. A área é uma das que mais se ressentem de informações
confiáveis e passíveis de uso em conjunção com dados censitários. Iniciativas
de investigação em fontes alternativas de dados, providos por instituições
públicas ou privadas, constituem um potencial ainda não muito explorado para
fins de pesquisa, o que, no final do processo de geração de conhecimento,
reverte-se em insumo a própria ação do agente público. Este trabalho, aplicando
de forma inédita os dados produzidos pela administração pública da capital do
Estado de Minas Gerais, vem como contribuição a esse quadro, na medida em que
reúne um arcabouço conceitual e uma proposta implícita de intensificação do uso
de dados produzidos por agências públicas sobre questões urbano-ambientais, o
que constitui um instrumento para o desenho de políticas no setor.
A hipótese de trabalho empregada é que diferenciais demográficos e
socioeconômicos se expressam em um padrão diferenciado de geração de resíduos
per capita e também de composição do resíduo gerado, por via de uma relação
entre espaço urbano, consumo, renda e estrutura etária. Os resultados deste
trabalho corroboram essa hipótese. No município de Belo Horizonte, diferenciais
demográficos em termos de estrutura etária e domiciliar, assim como renda e
escolaridade, são fatores codeterminantes da quantidade e composição dos
resíduos sólidos domiciliares.
A análise realizada mostrou que a concentração de domicílios unipessoais, de
população e chefes com 60 anos e mais, e idade média elevada, algo que
rotulamos "perfil demográfico urbano-contemporâneo", surge recorrentemente como
fator demográfico central na diferenciação de áreas de maior geração de
resíduos per capita. Estes fatores vêm associados constantemente à renda e
escolaridade elevadas. À medida que este perfil de população se difunde e ao
mesmo tempo se concentra em áreas específicas das cidades, seu consumo
altamente orientado para o mercado, inclusive de alimentação industrializada,
pode implicar aumento relativo de resíduos recicláveis.
Um aspecto notável é que o tamanho da população residente por área não surgiu
como fator determinante em nenhuma etapa da análise. A taxa de crescimento da
população segundo área surge como aspecto importante, mas distintivo de áreas
em expansão recente, quase sempre periferias com população de baixa renda,
logo, regiões onde a produção per capita de resíduos é menor. Essa associação
não tem, portanto, o sentido límpido que parece ter quando se diz: "cresce a
população, crescem os resíduos". Isso depende, de forma importante, de como os
fatores socioeconômicos, espaciais e demográficos se relacionam ao padrão de
consumo praticado na sociedade. Ainda que se trate de uma primeira abordagem,
que como tal se ressente de mais informações e novos estudos, vimos que existem
áreas cuja geração per capita de resíduos chega a representar mais que o dobro
das áreas periféricas mais pobres.