Exploratory Analysis regarding educational indicators, financial resources, and socioeconomic conditions of Pernambuco: A Cluster Analysis
DOI:
https://doi.org/10.29327/2565368.3.1-10Keywords:
Educational indicators, Socioeconomic factors, Cluster analysis, Financial resources, Pernambuco, Public policyAbstract
This paper presents an exploratory study on disparities in educational indicators and their relationship with financial and socioeconomic factors across municipalities in Pernambuco, Brazil. Using Ward’s Agglomerative Hierarchical Cluster Analysis, three estimates were conducted by gradually adding new variables to examine group formation. The methodology revealed regional patterns in learning and quality-of-life indicators, suggesting that per capita income alone does not fully explain educational outcomes and that FUNDEB resources may be insufficient to ensure improvements. Clusters are not necessarily composed of geographically neighboring municipalities, as similarities can occur irrespective of spatial proximity. The study also underscores the limitations of the method and highlights the need for complementary approaches to achieve a more comprehensive analysis.
References
Adas, M. (1998). Panorama geográfico do Brasil: contradições, impasses e desafios socioespaciais. Moderna.
Alencar, D. A., de Abreu Souza, M. I., Taques, F. H., & de Oliveira, J. D. C. (2013). Relação entre a desigualdade e educação no Brasil: uma tentativa de dados em painel (1995-2009). Textos de Economia, 16(2), 111-142.
Araújo, T. P. de; Lima, R. A. (2018). Educação em Pernambuco: trajetória recente. In: ARAÚJO, T. B. de; ARAÚJO, T. P. de (orgs.). Socioeconomia pernambucana: mudanças e desafios. Recife: CEPE.
Borjas, G. J. (2012). Economia do trabalho. AMGH.
Botler, A., Marques, L., Nascimento, A., & Silva, K. (2014). Qualidade na educação municipal: um estudo comparativo entre o IDEB e o IDHM–Educação no nordeste brasileiro. Revista de Administração Educacional, 1(1), 1-13.
Brock, G., Pihur, V., Datta, S., & Datta, S. (2008). clValid: An R package for cluster validation. Journal of Statistical Software, 25, 1-22.
Cangussu, R. C., Salvato, M. A., & Nakabashi, L. (2010). Uma análise do capital humano sobre o nível de renda dos estados brasileiros: MRW versus Mincer. Estudos Econômicos (São Paulo), 40, 153-183.
Desgraupes, B. (2013). Clustering indices. University of Paris Ouest-Lab Modal’X.
Fernandes, R. (2007). Índice de desenvolvimento da educação básica (IDEB) (Vol. 26). MEC; INEP.
IBGE - Intituto Brasilero de Geografia e Estatística. (2019). Agência IBGE notícias.
IBGE - Intituto Brasilero de Geografia e Estatística. (2019). Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio.
INEP - Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. (2019). DADOS ABERTOS - INEP. Ministério da Educação.
INEP - Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. (2015). Resultados. Ministério da Educação.
INEP - Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. (2018). Resultados. Ministério da Educação.
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning: with applications in R (Vol. 103). Springer.
Lopes, L. M., Vasconcellos, M. A. S. D., Gremaud, A. P., Luque, C. A., Martone, C. L., Braga, M. B., & Vasconcellos, M. S. D. (1997). Manual de macroeconomia: nível básico e nível intermediário.
Mankiw, N. G. (2013). Introdução à economia. Cengage Learning.
Martone, C. L. (2015). Extensões do Modelo de Crescimento. In: LOPES, L. M.; Vasconcellos, M. A. S. de (orgs.). Manual de macroeconomia. São Paulo: Atlas.
MEC - Ministério da Educação. (2019). Fundeb - Apresentação.
MEC - Ministério da Educação. (2019). IDEB – Apresentação.
Meier, G. M., & Rauch, E. J. (2005). Leading issues in economic development. Oxford University.
Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: Uma abordagem aplicada. UFMG.
OECD - Organização de Cooperação e de Desenvolvimento Económico. (2015). Educação em Revista.
OECD - Organização de Cooperação e de Desenvolvimento Económico. (2015). Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (PISA).
Pindyck, R., & Rubinfeld, D. (2005). Microeconomia. Pearson.
Pires, V. (2005). Economia da educação: para além do capital humano. Cortez.
Racena, J. (2018). Pernambuco no início do século XXI. In: ARAÚJO, T. B. de.; ARAÚJO, T. P. de. (orgs.). Socioeconomia pernambucana: mudanças e desafios. Recife: CEPE.
Riani, F. (2009). Economia do setor público: uma abordagem introdutória. LTC.
Ribemboim, J. A. (2019). Ensaios econômicos. Babecco.
Sobel, T. F., Muniz, A. L. P., & de Farias Costa, E. (2009). Divisão regional do desenvolvimento humano em Pernambuco: Uma aplicação da análise de cluster. Revista Teoria e Evidência Econômica, 15(33).
Sousa, U. D., Santos, J. S., Calado, J. E., Júnior, F. C., & SOUSA, W. D. (2018). Gastos públicos com educação e meta do IDEB no ensino fundamental: uma análise dos municípios do sertão de Pernambuco. Brazilian Journal of Development, 4(5), 2578-2599.
STN - Secretaria do Tesouro Nacional. (2019). Transferências constitucionais.
Ward, J. H. J. (1963). Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association, 58, 236–244.
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