Análise de cluster de indicadores socioeconômico de desenvolvimento do município de São Bento – Paraíba
DOI:
https://doi.org/10.21527/2237-6453.2025.62.16085Palavras-chave:
Análise de Cluster, Indústria Manufatura Têxtil, Desenvolvimento RegionalResumo
O artigo tem o objetivo de mensurar o grau de desenvolvimento socioeconômico em que se encontra o município de São Bento (PB) em relação aos demais municípios paraibanos. A metodologia da pesquisa é exploratória e faz uso de análise multivariada com dados do Atlas Brasil, do IPEA e do IBGE, e recorte temporal de 2010 a 2018. Os resultados encontrados pelas técnicas estatísticas de análises de clusters, agrupamento hierárquico, k-means e k-means em conjunto com componentes principais identificaram que o município de São Bento (PB) tem o valor médio de IDHM (0,58) e possui um PIB per capita maior que 75% dos municípios do estado da Paraíba. Além disso, apresenta uma proporção de ocupados no setor de comércio, serviços e, especialmente, na indústria têxtil superior à média do Estado. O município encontra-se em clusters intermediários de desenvolvimento nas três metodologias utilizadas, de acordo com o grau de similaridade dos indicadores socioeconômicos: IDHM e mais outras vinte e oito variáveis que abrangem o estudo. A indústria têxtil, notadamente a fabricação de redes de dormir, evidencia-se como fator determinante para o desempenho socioeconômico de São Bento.
Referências
ATLAS BRASIL. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. Planilha. Disponível em: http://www.atlasbrasil.org.br/consulta/planilha. Acesso em: 15 maio 2022.
BATISTA, I. A capital mundial das redes: São Bento é a principal exportadora de redes e uma das grandes produtoras têxteis do Estado da Paraíba. FIEPB, 22 abr. 2021. Disponível em: https://fiepb.com.br/fiep/noticia/a-capital-mundial-das-redes-sao-bento-e-a-principal-exportadora-de-redes-e-uma-das-grandes-produtoras-texteis-do-estado-da-paraiba. Acesso em: 23 ago. 2021.
CARNEIRO, R. N. Dos circuitos da economia urbana aos circuitos de fluxos socioespaciais: a indústria têxtil de são Bento, Paraíba, Brasil. Revista Políticas Públicas & Cidades – 2359-1552, v. 5, n. 1, 2017.
CARNEIRO, R. N. Espaço, inovação e indústria têxtil de redes de dormir em São Bento-PB: do meio natural ao meio técnico-científico-informacional. Geographia, v. 16, n. 31, p. 76-100, 2014.
CARNEIRO, R. N.; SÁ, A. J. As multiterritorialidades dos centros produtores de redes de dormir da Região Nordeste brasileira e suas inserções nas redes urbanas nacional e internacional. Revista de Geografia, Recife, v. 24, n. 3, 2007.
CAVALCANTI, A. M.; SANTOS, G. F. A indústria têxtil no Brasil: uma análise da importância da competitividade frente ao contexto mundial. Exacta, v. 20, n. 3, p. 706-726, 2022.
CINEP. Companhia de Desenvolvimento da Paraíba. Polo têxtil. Disponível em: http://www.cinep.pb.gov.br/portal/?page_id=294. Acesso em: 13 abr. 2021.
ECONODATA. Consulta de Empresas. 2022. Disponível em: https://www.econodata.com.br/consulta-empresa/. Acesso em: 29 set. 2022.
EVERITT, B. S.; LANDAU, S.; LEESE, M.; STAHL, D. Cluster analysis. 5. ed. [S. l.]: Wiley, 2011.
FIEP. Federação das Indústrias do Estado da Paraíba. Disponível em: https://fiepb.com.br/fiep/noticia/a-capital-mundial-das-redes-sao-bento-e-a-principal-exportadora-de-redes-e-uma-das-grandes-produtoras-texteis-do-estado-da-paraiba./. Acesso em: 25 ago. 2022.
GOLDSCHMIDT, R.; PASSOS, E.; BEZERRA, E. Data mining. Rio de Janeiro: Elsevier Brasil, 2015.
GOVERNO DO RIO GRANDE DO SUL. Atlas socioeconômico do Rio Grande do Sul. 7. ed. Porto Alegre: Secretaria de Planejamento, Governança e Gestão, 2022. Disponível em: https://atlassocioeconomico.rs.gov.br/inicial. Acesso em: 19 set. 2024.
HARTIGAN, J. A.; WONG, M. A. Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, series c (applied statistics), v. 28, n. 1, p. 100-108, 1979.
IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Panorama da cidade de São Bento. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/pb/sao-bento/panorama. Acesso em: 30 abr. 2021.
JOHNSON, S. C. Hierarchical clustering schemes. Psychometrika, v. 32, n. 11, p. 241-254, 1967. DOI: 10.1007/BF02289588
KASSAMBARA, A. Practical guide to cluster analysis in R: Unsupervised machine learning. 1. ed. [S. l.]: Sthda, 2017.
KASSAMBARA, A.; MUNDT, F. Factoextra: extract and visualize the results of multivariate data analyses. R package version 1.0.7. 2020.
LE, S.; JOSSE, J.; HUSSON, F. FactoMineR: An R package for multivariate analysis. Journal of Statistical Software, v. 25, n. 1, p. 1-18, 2008.
LIMA, V. G. B. O microempreendedor da área têxtil e sua importância na geração de empregos na cidade de São Bento-PB. 2020. 49 f. Projeto de Pesquisa (Graduação em Economia) – Universidade do Sul de Santa Catarina, Palhoça-SC, 2020.
MAECHLER, M. Finding groups in data: Cluster analysis extended Rousseeuw R package version, v. 2, n. 0, 2019.
MARKOS, A.; D'ENZA, A. I.; VAN DE VELDEN, M.; MARKOS, M. A. Package “clustrd”. 2019.
OLIVEIRA, M. J. S.; RODRIGUES, J. E. (org.). Memorial FIEP: seis décadas de ações transformadoras. Campina Grande: [s. n.], 2009.
PNUD. Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento. Base de dados do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal – 2019. Disponível em: http://www.atlasbrasil.org.br/. Acesso em: 13 set. 2023.
PUCHALE, C. L.; PEREIRA, O. L. F.; DE FREITAS, C. A. Pobreza multidimensional e seus determinantes: uma análise econométrica para os Estados brasileiros com menor e maior IDH. Revista Estudo & Debate, v. 26, n. 1, 2019.
R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. 2021.
VIANA, G.; LIMA, J. F. Capital humano e crescimento econômico. Interações, Campo Grande, v. 11, n. 2, dez. 2010.
WARD, J. H. Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, v. 58, n. 301, p. 236-244, 1963.
WORLD BANK. World development report 2019: The changing nature of work. [S. l.]: The World Bank, 2018.
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