Curva de crescimento pró-pobre no Brasil

Jonathan de Souza Matias (IBME-MG)Márcio Antônio Salvato (IBME-MG)

Resumo:O objetivo deste trabalho é a qualidade do crescimento brasileiro para identificar se foi ou não em favor dos pobres. Para tanto, utilizou-se a metodologia de Poverty Growth Curve proposta por Son (2003). O período de análise compreende a variação bianual de 1995 a 2009, a partir dos dados da Pesquisa Nacional de Amostra por Domicílios, estrato domiciliar. A metodologia é baseada na Função de Distribuição Acumulada da renda e Curva de Lorenz Ordinal que está de acordo com as condições de dominância estocástica de primeira e segunda ordem. Desta forma, permite classificar o crescimento em pró-pobre, empobrecedor e Trickle-Down, comparando as taxas de crescimento da renda domiciliar per capita de cada percentil com a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média. De maneira geral, no Brasil, os resultados apontam para crescimento pró-pobre a partir de 2001, sendo seguido pelas regiões Sul e Sudeste, bem como suas unidades de federação. O mesmo não se pode afirmar para a região Nordeste e Centro-Oeste, sobretudo com muitos resultados de crescimento classificados como inconclusivos, Trickle-Down ou crescimento empobrecedor.

Palavras chave: crescimento pró-pobre, curva de Lorenz, dominância estocástica, curva de crescimento de pobreza.

Abstract:This paper aims to analyze the quality of Brazilian growth and identify whether it is or not favor for the poor. We used the methodology of Poverty Growth Curve proposed by Son (2003). The period of analysis includes the bi-annual variation from 1995 to 2009, data from the National Survey by Household Sample (Pesquisa Nacional de Amostra por Domicílios – PNAD). The methodology is based on the Cumulative Distribution Function of the income and the Ordinal Lorenz Curve which is in accordance with the conditions of stochastic dominance of first and second order. In this way, enables the classification in pro-poor growth, immiserizing growth and trickle-down growth, comparing growth rates of per capita household income of each percentile with the growth rate of income per capita average. In general, in Brazil, the results point to pro-poor growth from 2001, followed by South and Southeast regions as well as their states. The same cannot be said for the Northeast and Midwest, especially with many growth outcomes classified as inconclusive, trickle-down growth and immiserizing growth.

Key-words: pro-poor growth, Lorenz curve, stochastic dominance, poverty growth curve.

Classificação JEL: O15, I32, R11

Área ANPEC:

Área 5 – Crescimento, Desenvolvimento Econômico e Instituições

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Curva de crescimento pró-pobre no Brasil

1. INTRODUÇÃO

De acordo com dados do Banco Mundial, o Brasil está ganhando muito espaço no debate internacional devido suas taxas de crescimento suportadas pelo mercado interno. Ademais, tem conjugado esse ritmo de crescimento com a implementação de programas sociais, em particular os de transferência de renda, que contribuíram para que mais de 22 milhões de pessoas saíssem da situação de pobreza de 2003 a 2009 (WORLD BANK, 2012). Contudo, afirma ainda que tal crescimento pode não ser sustentável devido aos altos gastos do governo. A despeito disto, o país apresenta indicadores sociais com grandes diferenças regionais, sobretudo em renda, saúde, mortalidade infantil e nutrição. As regiões Sul e Sudeste apresentam melhores indicadores do que as regiões Norte e Nordeste (WORLD BANK, 2012). A pobreza, em níveis percentuais, diminuiu de 21% da população em 2003 para 11% em 2009 levando em consideração as pessoas que têm renda ate US$ 2,00 por dia. Diante deste contexto, surge uma importante questão: como estão se beneficiando os pobres no Brasil do processo de crescimento econômico? Será que realmente existe um efeito regionalizado de apropriação do crescimento?

Está uma questão comum na literatura sobre crescimento e desigualdade e seus efeitos nas medidas de pobreza. Crescimento, desigualdade e pobreza são medidas construídas a partir da distribuição de renda, sendo que a pobreza pode ser reduzida ou por crescimento, ou por redução da desigualdade ou por ambos.

Neste sentido, a literatura se divide entre aqueles que buscam identificar como o crescimento afeta as medidas de pobreza (SEN, 1976; SEN, 1981; KAKWANI, 1980; FOSTER, GREER e THORBECKE, 1984, FOSTER e SHORROCKS, 1988; KAKWANI, 1993; KAKWANI e PERNIA, 2000; RAVALLION e CHEN, 2003; RAVALLION e DATT, 1999; SON, 2003), aqueles que decompõem a pobreza em efeito crescimento e efeito desigualdade (SHORROCKS, 1999; RAVALLION e DATT, 1992; KAKWANI e PERNIA, 2003, BESLEY, BURGESS e VOLART, 2005) e aqueles que estudam toda a distribuição de renda, comparando pobres e não-pobres pelos decis de renda, de modo a identificar o efeito crescimento. Dentre os últimos pode-se citar a Growth Incidence Curve (GIC) de Ravallion e Chen (2003) e a Poverty Growth Curve (PGC) de Son (2003).

É neste contexto que surge a definição de ‘Crescimento Pró-Pobre’, ou se o crescimento favoreceu relativamente os mais pobres. Pela definição de Kakwani e Pernia (2000), um processo de crescimento econômico será entendido como pró-pobre quando os pobres são beneficiados mais que proporcionalmente desse processo do que os não pobres. Neste caso, estaria havendo redistribuição da renda em favor dos pobres, com diminuição da desigualdade.

Son (2003) cria uma classificação a partir da análise da curva de Lorenz ordinal. Crescimento será considerado pró-pobre quando a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita dos percentis é maior que a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média,para todo percentil p. Além disso, pode-se definir um resultado chamado Tricke-Down quando a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita dos percentis é menor que a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média, mas ambas positivas, para todos os percentis. Este é o caso em que há redução de pobreza, mas com aumento da desigualdade. Além disso, pode ocorrer crescimento empobrecedor quando a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita dos percentis for negativa para todo percentil, enquanto a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média é positiva.

Seguindo esta classificação de Son (2003), não há a necessidade de definir linhas de pobreza e nem tão pouco indicadores de pobreza, pois utiliza apenas as informações da curva de Lorenz. A argumentação é que se pode usar o fato de que a curva de Lorenz ordinal estar de acordo com as condições de dominância estocástica de primeira e segunda ordem. Assim, um deslocamento para cima da curva de Lorenz é entendido como uma redução da desigualdade que conjugado com o crescimento será entendido como ‘crescimento pró-pobre’.

O objetivo deste trabalho é aplicar a classificação de Son (2003) para avaliar o crescimento do Brasil, regiões e unidades da federação no período de estabilização. Para tanto, serão construídas as

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Poverty Growth Curve, utilizando os dados da Pesquisa Nacional de Amostra por Domicílios (PNAD) do IBGE para os anos 1995, 1997, 1999, 2001, 2003, 2005, 2007 e 2009, deflacionadas pelo índice de Corseuil e Foguel (2002).

Os resultados apontam que as regiões sudeste e sul foram as que mais se observaram crescimento pró-pobre no período de análise, mesmo sendo as regiões com menor taxa de crescimento média no período. Ademais, as regiões Centro-Oeste e Nordeste apresentaram muitos resultados inconclusivos para os biênios, além de algumas evidências de Trickle-Down e crescimento empobrecedor, com destaque para Distrito Federal, única evidência de Trickle-Down para o período cheio de 1995 a 2009.

Além desta introdução, este trabalho segue na segunda seção com uma discussão sobre crescimento pró-pobre, seguida por uma seção metodológica na qual será apresentada a metodologia de classificação de Son (2003). Na quarta seção serão apresentados os resultados para o Brasil, regiões e unidades da federação, resumindo os principais resultados numa seção conclusiva.

2. CRESCIMENTO PRÓ-POBRE

Uma das questões mais relevantes quando se trata de crescimento econômico é a questão da sustentabilidade do crescimento bem como a situação das pessoas ou famílias na economia para diferentes estratos de renda. Tal situação diz respeito a bem-estar, ou seja, o que pode ser alcançado por meio de renda para ter acesso a bens e serviços básicos e/ou de luxo que gere satisfação aos indivíduos. Solow (1956) e Swan (1956) iniciaram uma linha de pesquisa tentando identificar porque alguns países são pobres enquanto outros são ricos. Em outras palavras, por que em algumas economias as pessoas tem maior renda per capita do que em outras? Além disso, dentro do processo de crescimento econômico, existe algum processo de convergência entre os países com níveis diferentes de renda per capita? Dentro da mesma economia existiriam também processos de convergência: renda per capita dos pobres crescendo mais que dos ricos?

Dentre os autores que tentaram identificar como as pessoas estão se beneficiando de um possível processo de crescimento destacam-se Sen (1976, 1981), Kakwani (1980), Foster, Greer e Thorbecke (1984), Foster e Shorrocks (1988), Kakwani (1993), Kakwani e Pernia (2000), Ravallion e Chen (2003), Ravallion e Datt (1999) e Son (2003), dentre outros. Alguns se preocuparam com o a melhor maneira de estimar pobreza, bem como inferência estatística sobre os estimadores, questões de aditividade, separabilidade, ser decomponível, dominância estocástica de primeira e segunda ordem, etc. Ou seja, a melhor maneira de identificar aqueles indivíduos ou famílias que não têm renda suficiente para um bem estar mínimo. [SEN, 1976; SEN, 1981; KAKWANI, 1980; FOSTER, GREER e THORBECKE, 1984; FOSTER e SHORROCKS, 1988 e KAKWANI, 1993]

Outros autores se concentraram basicamente na idéia de decompor o indicador de pobreza em efeito crescimento e desigualdade, separando os dois efeitos de forma a saber qual método é mais efetivo na redução da pobreza e consequentemente, no aumento do bem-estar dos indivíduos e famílias da economia. Nesse sentido, a análise deve ser feita sob a ótica do impacto das políticas que têm sido implementadas para estimular o crescimento econômico beneficiando os mais pobres. Ou seja, se o crescimento resultante de tais políticas tem sido pró-pobre. Outros autores abordaram este tema mais precisamente sobre esta ótica de ser ou não pró-pobre (e.g. SHORROCKS, 1999; SON, 2003, BESLEY, BURGESS e VOLART, 2005, dentre outros).

Existem várias definições na literatura para ‘Crescimento Pró-Pobre’. Kakwani e Pernia (2000) e Besley, Burgess e Volart (2005) analisam sob a ótica de alta sensibilidade da pobreza relativa ao crescimento da renda. A idéia básica é decompor o índice pela decomposição de Shapley proposta por Ravallion e Datt (1992) e gerar elasticidade do indicador de pobreza relativo ao crescimento ou à desigualdade. Desta forma é possível verificar a qual dos dois o índice de pobreza é mais elástico. Outra ótica relativisa o crescimento e verifica se crescimento da renda dos pobres foi maior, proporcionalmente, que a renda dos não-pobres, como destaca Son (2003).

Pela definição de Kakwani e Pernia (2000), um processo de crescimento econômico como pró-pobre quando os pobres são beneficiados mais que proporcionalmente desse processo do que os não

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pobres. E sendo esse o caso, estaria havendo redistribuição da renda em favor dos pobres, com diminuição da desigualdade.

Avaliando os trabalhos empíricos para o Brasil, Barros, Henriques e Mendonça (2000), Hoffman (2000) e Rocha (2000) destacam o Brasil como um país com alto nível de desigualdade e consequentemente de pobreza em relação ao resto do mundo. Contudo, devido o tamanho e crescimento do PIB da economia brasileira, argumentam que o país não necessariamente pode ser considerado pobre:“O Brasil, apesar de dispor de um enorme contingente de pessoas abaixo da linha de pobreza, não pode ser considerado um país pobre” (BARROS, HENRIQUES e MENDONÇA, 2000, p.25).

Com respeito à sensibilidade da pobreza, Matias, Salvato e Barreto (2010) salientam que os estados da região nordestina apresentam índices de pobreza com menor elasticidade ao crescimento. Sendo assim, um baixo crescimento relativo conjugado com menor elasticidade do indicador de pobreza relativo ao crescimento implica em menor variação do índice de pobreza. Os mesmos afirmam ainda que realmente os índices de pobreza dos estados nordestinos têm reduzidos de forma menos elástica do que os estados de outras regiões. E que embora a desigualdade esteja diminuindo dentro de cada estado, isto não ocorre o suficiente para que os indicadores de pobreza dos estados da referida região apresentem maior queda.

3. METODOLOGIA

Esta seção segue a proposta de avaliação de crescimento pró-pobre de Son (2003). Considere y uma variável aleatória contínua representando a renda de uma economia, com Função Distribuição

Acumulada (FDA) F ( y ) , assumindo-se que seja de classe C2

. Além disso, suponha que a média e

variância de y , definidas por E ( y )=μ e Var ( y )=σ 2, existem e são finitas. Seja p o p-ésimo percentil

(mais pobre) acumulado de apropriação da renda como descrito na equação (1).

p=∫0

y

f (u ) du=F ( y )(1)

Usando a notação usual, Beach e Davidson (1983) e Son (2003) definem a curva de Lorenz Ordinal (LO) como:

L ( p )=1μ ∫0

p

uf (u ) du(2)

em que μ=E( y ) e f (∙) é a função de densidade probabilidade. Multiplicando e dividindo a equação (2) por p , obtém-se a equação (3) e em seguida (4).

L ( p )= pμ∫0

p uf (u ) dup (3)

L ( p )= pμ

μp=μ p p

μ (4)

em que μp=E ( y ¿≤p ) representa a média da renda do p-ésimo percentil mais pobre.1

De acordo com Son (2003), a curva de LO satisfaz as seguintes propriedades, propostas por

Kakwani (1980): i) L ( p )=0 quando p=0 ; ii) L ( p )=1 quando p=1 ; iii)

dL ( p )dp

= yμ

>0 e

d2 L ( p )(dp )2

= 1μf ( y )

>0; iv) L ( p )< p ,∀ p∈ (0 ,100 ) . Além disso, quando L ( p )=p tem-se uma perfeita

1 Note que ao dividir a renda ( y=f (u ) ) na equação (3) por p implica fazer com que a área da integral até p fique igual a 1. Desta forma, pode-se chamar a integral em (3) de média dos que estão abaixo de p .

4

distribuição de renda. Dessa maneira, L (0 )=0 e L (1 )=1e é crescente e côncava devido a primeira e a segunda derivadas serem positivas, respectivamente (onde o grau de curvatura, isto é, de concavidade, descreve a distribuição da renda). Logo, a curva de LO descreve a parte acumulada da renda apropriada pelo p-ésimo percentil mais pobre da distribuição.

Além disso, Shorrocks (1983) afirma que se pode generalizar a curva de LO para o caso em que se torna independente da média da distribuição da renda, μ . Assim, a curva de Lorenz Generalizada (LG), pode ser representada pela equação (5), seguindo a notação de Beach e Davidson (1983) e Son (2003).

G ( p )=μL ( p )=∫0

p

uf (u ) du(5)

Note que G (0 )=0 e G (1 )=μ . A curva de LG reflete, portanto, uma mudança na locação e na escala com relação à curva LO. 2

Contudo, note que foi necessário definir antes (1) para se chegar ao conceito de curva de Lorenz ordinal definido em (2). Contudo, Gastwirth (1971) propõe uma nova maneira usando apenas inversa da

FDP da renda como: y ( p )=F−1 ( p ) . Gastwirth (1971) afirma ainda ser possível escrever tal inversa como descrito na equação (6), sendo definida na literatura como “quantile function”.

F−1 ( p )= y ( p )=inf { y : F ( y )≥p } (6)Com efeito, define-se a curva de LO de acordo como a equação (7).

L ( p )=1μ∫0

p

y (u ) du=μ−1∫0

p

F−1 (u ) du(7)

A figura 1 é um exemplo típico de gráfico da curva de LO. Tal curva representa a LO estimada para o Brasil usando como base de dados a PNAD para o ano de 1995. No eixo horizontal, tem-se o percentual acumulado da população que se apropria de um certo percentual acumulado de renda, que é descrito no eixo vertical. Dessa maneira, quanto mais próxima (longe) da reta de 45º, mais (menos) igualitária é a distribuição da renda. Como se pode perceber, esta curva é uma representação “visual” do nível de distribuição da renda. Assim, de acordo coma figura 1, os 60% mais pobres (valor 0.6 no eixo horizontal) se apropriam de menos do que 20% da renda (valor 0.2 no eixo vertical), demonstrando um alto grau de perversidade de distribuição da renda (BARROS, HENRIQUES e MENDONÇA, 2000).

Figura 1: Curva de Lorenz Ordinal estimada para o Brasil – 1995. 3

Fonte: Elaborado pelo autor

Segundo Barros, Henriques e Mendonça (2000), o “índice de Gini” é uma boa medida de estimação da desigualdade baseado na curva de LO, sendo um dos indicadores mais utilizados na literatura. Seu valor pode ser obtido por meio da divisão da área entre a curva e a reta AB (α ) pela área 2 Uma inferência é feita sobre o estimador da Curva de Lorenz Generalizada. Para mais ver Bishop (1989).3 Usando como base de dados a PNAD de 1995.

β

C

B

A

5

do triângulo ABC (α +β ) na figura 1. Algebricamente, pode-se definir o índice de Gini como descrito na equação (8).

Gini= αα+ β

=1−2∫0

1

L ( p ) dp (8)

Para mostrar se o processo de crescimento é pró-pobre, Ravallion e Chen (2003) definiram uma curva que ficou conhecida como “Growth Incidence Curve” ou apenas GIC. Esta indica a taxa de crescimento em diferentes pontos de percentis de distribuição da renda. 4 Contudo, Son (2003) afirma que nela existem algumas limitações. A primeira seria o fato de gerar um indicador de crescimento pró-pobre utilizando apenas o índice de Watts. Uma segunda limitação seria a violação do critério de monotonicidade. Segundo Son (2007), isto ocorre porque a medida de crescimento pró-pobre de Ravallion e Chen (2003) usa os valores da pobreza para o período inicial, desconsiderando o valor do período final.

De forma geral, a literatura caracteriza um processo de crescimento econômico como pró-pobre quando os pobres são beneficiados mais que proporcionalmente desse processo do que os não pobres. E sendo esse o caso, estaria havendo redistribuição da renda em favor dos pobres, com diminuição da desigualdade (KAKWANI e PERNIA, 2000). Seguindo esta definição, Son (2003) propõe uma análise de verificação de variação da curva de Lorenz em dois períodos no tempo similarmente ao feito por Ravallion e Chen (2003). Inicialmente, afirma que a curva de Lorenz Generalizada (LG) está de acordo com a condição restrita de dominância estocástica de segunda ordem. 5 Ou seja, como a curva de Lorenz é derivada da FDA, pode-se mostrar que a curva de LG salta para cima se, e somente se, a curva FDA salta para baixo.6

Como implicação, tem-se o fato de que se a curva de Lorenz está saltando para cima (se, e somente se a FDA está saltando para baixo) e sem equívoco haverá redução do indicador de pobreza.7 Pode-se afirmar, portanto, que a curva de LG está de acordo com o princípio de dominância estocástica de segunda ordem (SON, 2003). Logo, havendo elevação da curva de LG entre dois períodos ΔG ( p )≥0 , ∀ p , conjugado, em particular, com crescimento econômico significa que a função de distribuição acumulada está deslocando para baixo e conseqüentemente, havendo diminuição não só a incidência da pobreza, mas também na intensidade e perversidade da pobreza. E este fato é chamado por Son (2003) de crescimento pró-pobre.8

Seguindo, portanto, as proposições de Son (2003) tomando-se o log da equação (4), chega-se a equação (9):

Ln (μp )=Ln [ μL ( p ) ]−Ln ( p ) (9)Gerando a equação (9) para dois períodos de tempo e subtraindo uma da outra tem-se a equação

de taxa de crescimento da renda média do p-ésimo percentil mais pobre:g ( p )=Δ Ln (μ p)=Δ Ln [ μL ( p ) ] (10)

Na equação (10) g ( p ) é a taxa de crescimento da renda média do p-ésimo percentil mais pobre

quando os indivíduos são ranqueados por sua renda per capita. Note que g ( p )∈ (−1,1 ) ,∀ p∈ (0,1 ) e é chamada por Son (2003) de “Poverty Growth Curve (PGC)”.

Fazendo g=Δ Ln (μ ) , pode-se reescrever (10) como:g ( p )=g+ Δ Ln [ L ( p ) ] (11)

4 Para mais detalhes ver Ravallion e Chen (2003).5 Para mais ver Apêndice Técnico.6 Para mais detalhes ver Atkinson (1987).7 Esta é uma conclusão importante no sentido que podemos analisar a curva de Lorenz Generalizada e automaticamente nos permite tirar algumas conclusões cuidadosas sobre o efeito causado na pobreza. 8 Note que se a curva de LG é de dominância estocástica, então a curva de LO –Lorenz Ordinal – também o será. Isto deve-se ao fato da diferença entre elas é que a primeira é a segunda multiplicada por uma constante (média da distribuição).

pLnLnpLLn p

6

De acordo com Son (2003), com p<1 , tem-se os possíveis casos da PGC:i. Se g ( p )>g ,∀ p

⇒Crescimento Pró−pobre

ii. Se 0<g ( p )<g ,∀ p⇒

Crescimento Trickle−down

iii. Se g ( p )<0 e g>0 , ∀ p⇒

Crescimento empobrecedor

iv. Outros casos⇒

Crescimento Inconclusivo

No primeiro caso, se g ( p )>g ,∀ pe g>0, significa que Δ ln [L ( p ) ]>0 e tem-se um crescimento da economia conjugado com uma redução na desigualdade, pois a curva de Lorenz tem dominância estocástica de primeira ordem e isto quer dizer que a pobreza está diminuindo. Ainda neste caso, se g<0, tem-se um recuo da economia, mas com uma queda menor para os pobres, também significando redistribuição da renda e redução da pobreza. Ambos os casos caracterizam crescimento (ou decrescimento) pró-pobre, segundo a definição de Son (2003). Caso ocorra, 0<g ( p )<g ,∀ p e g>0, tem-

se Δ ln [L ( p ) ]<0 , implicando num aumento da desigualdade. Isto significa que o crescimento é “Trickle-down”, uma vez que a renda dos p % mais pobres cresce menos relativamente à renda dos não pobres, sendo um processo caracterizado por redução de pobreza – neste caso, o efeito crescimento supera o efeito desigualdade na renda dos que estão abaixo da linha da pobreza. A terceira situação seria a

caracterização de g ( p )<0 e g>0 , onde o crescimento é chamado na literatura de “empobrecedor”, sendo um crescimento econômico com elevação da pobreza. Este é um processo que ocorre um crescimento com aumento significativo da desigualdade implicando em aumento da pobreza. Por fim, existem os chamados inconclusivos com situações de crescimento pró-pobre para alguns percentis e não para outros.

4. RESULTADOS

Para produzir os resultados, foram utilizados os dados do IBGE da Pesquisa Nacional de Amostra por Domicílios (PNAD) para os anos de 1995, 1997, 1999, 2001, 2003, 2005, 2007 e 2009. A variável de referência foi a renda domiciliar per capita, deflacionadas pelo índice de Corseuil e Foguel (2002).

A PGC foi estimada por meio dos cálculos obtidos ao se calcular a curva de Lorenz Generalizada, seguindo Son (2003). Os resultados das PGC´s estimadas para o Brasil e regiões estão apresentados nas figuras e tabelas 4.1 a 4.5, com exceção da região Norte que foi excluída da amostra por causa da não reportação de dados rurais para parte do período amostral.

Como exposto na seção 3, a curva de Lorenz Ordinal é de dominância estocástica de segunda ordem e dessa forma, se houver um salto para cima, em todos os percentis, ao comparar um período inicial com relação a um período final, sem dúvida haverá redução da pobreza. E como esse efeito é acompanhado de redução da desigualdade por definição, então o crescimento é pró-pobre. Contudo, se em algum percentil isso não ocorre, diz-se que a desigualdade não reduziu uniformemente, mas com redução da pobreza, caracteriza-se um crescimento Trickle-down. E por fim, um salto para baixo da curva de Lorenz Ordinal aumenta a pobreza e é caracterizado como empobrecedor.

Neste sentido, a curva PGC capta o deslocamento da curva de Lorenz Ordinal, levando em consideração o crescimento no período. Se os valores da curva são positivos, significa que junto ao crescimento, a variação foi positiva, implicando que a curva de LO deslocou para cima. Por outro lado, se a curva ficou acima da taxa de crescimento médio, então foi pró-pobre. Caso os valores da curva sejam positivos, mas nem todos os valores (dos percentis) estão acima da taxa de crescimento, então o crescimento foi Trickle-Down. E enfim, se os valores da curva forem negativos, mas estiver acima da taxa de crescimento média, é empobrecedor. Existe ainda um caso inconclusivo caso seja distinto do exposto acima. Assim, “The poverty growth curve can be easily calculated if we know decile or quantile shares and the mean income for any two periods.” (SON, 2003, p.311).

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A estimação da curva PGC segue o proposto na seção 4 com relação no período de 1995 a 2009, cobrindo os períodos dos governos Fernando Henrique Cardoso (1995 a 2002) e Luís Inácio Lula da Silva (2003 a 2010), construindo as PGC´s bianuais para o Brasil, regiões e unidades da federação.9

4.1. ANÁLISE BRASIL

A tabela 4.1 e o gráfico 4.1 apresentam a PGC calculada para o Brasil de dois em dois anos

(ímpares) de 1995 à 2009. Note que g ( p )=g quando p=1 . Com isso, a última linha das tabelas de estimação são as taxas de crescimento da renda domiciliar per capita média. As áreas hachuradas na tabela da PGC indicam do crescimento da renda domiciliar per capita do respectivo percentil, p, é maior que o crescimento da renda domiciliar per capita média, g ( p )>g. Segundo Son (2003), se valer para todo p, então tem-se um crescimento pró-pobre.

Gráfico 4.1 – PGC, Brasil Tabela 4.1 – Valores da PGC, Brasil

-0,1500

-0,1000

-0,0500

0,0000

0,0500

0,1000

0,1500

0,2000

0,2500

0,3000

0,3500

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.0271 0.0501 -0.0154 -0.0176 0.2017 0.1646 -0.0231 0.31660.2 -0.0092 0.0240 0.0044 -0.0065 0.1705 0.1760 -0.0194 0.32320.3 -0.0009 0.0122 0.0178 -0.0148 0.1511 0.1799 -0.0201 0.30870.4 0.0047 0.0025 0.0195 -0.0164 0.1338 0.1819 -0.0201 0.28920.5 0.0098 -0.0055 0.0197 -0.0205 0.1221 0.1812 -0.0184 0.27180.6 0.0143 -0.0145 0.0264 -0.0224 0.1137 0.1783 -0.0447 0.23440.7 0.0215 -0.0251 0.0239 -0.0266 0.1041 0.1725 -0.0562 0.19740.8 0.0268 -0.0345 0.0219 -0.0324 0.0927 0.1643 -0.0665 0.15560.9 0.0277 -0.0414 0.0188 -0.0411 0.0781 0.1543 -0.0786 0.10131 0.0228 -0.0481 0.0197 -0.0614 0.0629 0.1265 -0.0855 0.0203g 0.0228 -0.0481 0.0197 -0.0614 0.0629 0.1265 -0.0855 0.0203

g pg

gg

Fonte: Elaborado pelo autor.Obs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

No período bianual 95-97 e 99-01 os resultados são inconclusivos, pois alguns percentis apresentam taxa de crescimento da renda abaixo do crescimento da renda domiciliar per capita média e outros percentis com crescimento acima. Todos os demais períodos indicam que o crescimento foi pró-pobre (área hachurada da tabela e curvas estritamente decrescentes em todos os percentis). Isto significa que a curva de Lorenz deslocou-se para cima de um período a outro na análise bianual. Isto significa que ocorreu redução de desigualdade. E como ela é uma curva que está de acordo com as condições estritas de dominância estocástica de primeira e segunda ordens, a redução da desigualdade contribui para a redução do indicador de pobreza. Nos períodos 97-99, 01-03 e 07-09, mesmo com o decrescimento da renda domiciliar per capita média, ocorreu redução da pobreza, seguindo a condição de Son (2003) que g ( p )>g ,∀ p. Ressalta-se que neste último caso, o efeito desigualdade foi maior do que o efeito crescimento no indicador de pobreza, uma vez que houve decrescimento da renda média com redução de desigualdade e pobreza.

4.2. ANÁLISE DAS REGIÕES

Nas Tabelas 4.2 a 4.5 e Gráficos 4.2 a 4.5 estão apresentados os resultados das PGC´s estimadas

para cada região do país – exceto para região Norte. Novamente observe que g ( p )=g quando p=1 .

9 Exceto para a região Norte e suas UF´s, uma vez que as PNAD´s não cobriam a região rural em parte do período. Ressalta-se, ainda, que o governo Lula vai de 2003 a 2010, contudo, por um critério de uniformidade de base de dados, considerou-se até o ano de 2009, pois não há pesquisa amostral, PNAD, em ano censitário.

8

A Tabela 4.2 e gráfico 4.2 apresentam os resultados da PGC para a região sudeste. Todos os períodos dois a dois no Sudeste são pró-pobres com exceção de 99-01, este que segue a mesma lógica do Brasil como um todo. Em particular, no período de 95-97 a região foi pró-pobre em contraposição ao resultado encontrado para o Brasil, uma vez que também apresentou crescimento da renda domiciliar per capita média (2,37). Por outro lado, note que trata-se de um período com crescimento positivo da renda domiciliar per capita média e até o 5º percentil é um crescimento empobrecedor, uma vez que a renda domiciliar per capita média destes respectivos percentis é negativa.10

Desta maneira, a PGC (exceto 99-01) é estritamente decrescente na região, implicando em redução de desigualdade com deslocamento da curva de lorenz para cima e redução de pobreza mesmo quando o crescimento da renda domiciliar per capita média foi negativo como o resultado para o Brasil, 97-99 (-6,71%), 01-03 (-7,28%), 07-09 (-11,51%). Novamente, neste último caso tem-se o efeito desigualdade maior do que o efeito “decrescimento” sobre o indicador de pobreza, uma vez que o crescimento da renda domiciliar per capita média foi negativo acompanhado de redução de desigualdade e pobreza.

Note ainda que a PGC para o período 07-09 apresenta uma inclinação negativa acentuada, denotando o período com maior redução de pobreza, mesmo apresentando g < 0, ou seja, um decrescimento pró-pobre. No período cheio de 1995 a 2009, a inclinação da PGC é fortemente negativa, com efeito crescimento negativo, mas efeito redução de desigualdade positivo sobre a redução da pobreza.

Gráfico 4.2 – PGC, Sudeste Tabela 4.2 – Valores da PGC, Sudeste

-0,1500

-0,1000

-0,0500

0,0000

0,0500

0,1000

0,1500

0,2000

0,2500

0,3000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0410 0.0032 -0.0469 -0.0028 0.1849 0.1827 -0.0735 0.27150.2 0.0427 -0.0218 -0.0208 -0.0200 0.1610 0.1766 -0.0708 0.22980.3 0.0367 -0.0286 -0.0139 -0.0303 0.1467 0.1730 -0.0707 0.19590.4 0.0332 -0.0304 -0.0087 -0.0371 0.1341 0.1718 -0.0703 0.17570.5 0.0326 -0.0401 -0.0014 -0.0385 0.1242 0.1678 -0.0914 0.13610.6 0.0338 -0.0478 0.0002 -0.0431 0.1142 0.1605 -0.0994 0.10150.7 0.0343 -0.0546 0.0030 -0.0470 0.1028 0.1530 -0.1071 0.06730.8 0.0332 -0.0588 0.0071 -0.0539 0.0878 0.1473 -0.1144 0.03140.9 0.0300 -0.0580 0.0095 -0.0614 0.0709 0.1378 -0.1193 -0.00741 0.0237 -0.0671 0.0197 -0.0728 0.0628 0.0994 -0.1151 -0.0664g 0.0237 -0.0671 0.0197 -0.0728 0.0628 0.0994 -0.1151 -0.0664

Fonte: Elaborado pelo autor.Obs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

Na Tabela 4.3 e Gráfico 4.3 estão apresentados os resultados para a PGC da região Sul. Nota-se que todos os períodos foram pró-pobre com exceção de 97-99. Neste período a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média foi negativa, mas g ( p )<g<0, não tendo classificação na definição de Son (2003). Contudo, é uma PGC com inclinação positiva para todo p, significando que a curva de Lorenz desloca-se para baixo, aumentando a desigualdade, ou seja, um decrescimento conjugado com aumento de pobreza em duas vias: pelo decrescimento e pelo aumento da desigualdade.

Nos períodos 99-01, 03-05, 05-07 e no período cheio de 1995 a 2009 ocorreu crescimento pró-pobre, em que g ( p )>g>0, ou seja, a curva de Lorenz desloca-se para cima, reduzindo a pobreza por duas vias: crescimento e redução de desigualdade. Nos períodos 95-97, 01-03 e 07-09 ocorreu decrescimento pró-pobre, ou seja, g ( p )>g e g<0. Observe que g ( p )>0 para todo p, implicando que ocorreu redução de desigualdade com crescimento nestes percentis. Neste sentido, ocorreu redução de pobreza porque o efeito redução de desigualdade foi maior que o efeito decrescimento médio.

Gráfico 4.3 – PGC, Sul Tabela 4.3 – Valores da PGC, Sul

10 Contudo não se pode falar que no período o crescimento foi empobrecedor, pois do 6º percentil em diante o crescimento é positivo, que seria caracterizado por Trickle-Down.

9

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0643 -0.0848 0.0877 0.0754 0.1628 0.1871 -0.0244 0.44960.2 0.0358 -0.0444 0.0876 0.0705 0.1339 0.1961 -0.0468 0.41420.3 0.0196 -0.0287 0.0887 0.0540 0.1235 0.2019 -0.0571 0.38320.4 0.0139 -0.0265 0.0947 0.0397 0.1185 0.1982 -0.0662 0.35370.5 0.0141 -0.0246 0.0977 0.0315 0.1162 0.1900 -0.0863 0.31990.6 0.0200 -0.0279 0.0936 0.0238 0.1142 0.1797 -0.0936 0.29120.7 0.0261 -0.0319 0.0878 0.0167 0.1114 0.1677 -0.0982 0.26100.8 0.0264 -0.0339 0.0751 0.0120 0.1065 0.1577 -0.1052 0.21990.9 0.0171 -0.0349 0.0569 0.0068 0.0986 0.1465 -0.1094 0.16301 -0.0057 -0.0136 0.0377 -0.0194 0.0696 0.1396 -0.1244 0.0652g -0.0057 -0.0136 0.0377 -0.0194 0.0696 0.1396 -0.1244 0.0652

Fonte: Elaborado pelo autor.Obs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

A Tabela 4.4 e Gráfico 4.4 apresentam os resultados da PGC para a região Nordeste. O período 95-97, segundo Son (2003), classifica-se como crescimento empobrecedor em que g ( p )<0 e g>0, para todo p. Isto significa que a curva de Lorenz deslocou-se para baixo, aumentando a desigualdade e com efeito maior que o crescimento da renda domiciliar per capita média, implicando em aumento da pobreza neste período.

O período 03-05 e o período cheio de 1995 a 2009 houve crescimento pró-pobre, contudo a curva PGC não apresenta inclinação negativa para todo p, apresentando um formato côncavo. Neste sentido, os percentis intermediários foram os mais favorecidos. No período 97-99 ocorreu decrescimento pró-pobre em que o efeito redução de desigualdade maior que o efeito de crescimento negativo, implicando em redução de pobreza. Os demais períodos não se encaixam nas classificações de Son (2003), contudo o período 05-07 há um subconjunto da população caracterizado pelo Trickle-Down, em que 0<g ( p )<g.

Gráfico 4.4 – PGC, Nordeste Tabela 4.4 – Valores da PGC, Nordeste

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.1098 0.1343 -0.0598 -0.0709 0.2581 0.1112 -0.0129 0.25120.2 -0.0809 0.0887 -0.0153 -0.0370 0.2207 0.1605 -0.0245 0.31310.3 -0.0652 0.0709 0.0005 -0.0253 0.2042 0.1781 -0.0243 0.33990.4 -0.0553 0.0595 0.0087 -0.0194 0.1913 0.1851 -0.0141 0.35660.5 -0.0454 0.0505 0.0171 -0.0244 0.1802 0.1920 -0.0105 0.36040.6 -0.0404 0.0446 0.0245 -0.0227 0.1645 0.1965 -0.0041 0.36400.7 -0.0310 0.0377 0.0276 -0.0238 0.1506 0.1999 0.0089 0.37090.8 -0.0228 0.0307 0.0324 -0.0226 0.1374 0.2014 -0.0128 0.34460.9 -0.0049 0.0185 0.0261 -0.0285 0.1222 0.1987 -0.0164 0.31671 0.0168 -0.0010 0.0046 -0.0583 0.1015 0.1748 -0.0172 0.2223g 0.0168 -0.0010 0.0046 -0.0583 0.1015 0.1748 -0.0172 0.2223

Fonte: Elaborado pelo autor.Obs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

Na Tabela 4.5 e Gráfico 4.5 estão apresentados os resultados para a região Centro-Oeste. O Centro-Oeste é a única região em que o período cheio de 1995 a 2009 não se configura como crescimento pró-pobre segundo a classificação de Son (2003), pois requer que a PGC seja decrescente para todo p, não ocorrendo apenas para o último decil. Até o oitavo decil ocorre crescimento pró-pobre. O mesmo ocorre nos períodos 03-05 e 05-07. Em nenhum período há crescimento pró-pobre, apenas decrescimento pró-pobre nos períodos 97-99 e 01-03. O período 95-97 entra na classificação de Son (2003) como Trickle-Down, pois 0<g ( p )<g. O período 99-01, exceto para o primeiro decil, também se configura neste caso.

Gráfico 4.5 – PGC, Centro-Oeste Tabela 4.5 – Valores da PGC, Centro-Oeste

10

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0906 -0.0142 -0.0164 0.0241 0.1734 0.2347 -0.1093 0.36540.2 0.0889 -0.0298 0.0078 0.0051 0.1629 0.2080 -0.0716 0.35360.3 0.0900 -0.0351 0.0246 -0.0043 0.1548 0.2002 -0.0684 0.34420.4 0.0846 -0.0369 0.0246 -0.0030 0.1463 0.1935 -0.0634 0.32810.5 0.0785 -0.0354 0.0233 0.0000 0.1341 0.1903 -0.0604 0.31270.6 0.0753 -0.0387 0.0268 0.0037 0.1227 0.1893 -0.0790 0.28240.7 0.0715 -0.0384 0.0228 0.0047 0.1147 0.1863 -0.0883 0.25580.8 0.0761 -0.0435 0.0222 -0.0006 0.1085 0.1802 -0.0992 0.22610.9 0.0789 -0.0513 0.0266 -0.0061 0.0960 0.1751 -0.1089 0.19281 0.1128 -0.0571 0.0340 -0.0503 0.1035 0.1785 -0.1064 0.1974g 0.1128 -0.0571 0.0340 -0.0503 0.1035 0.1785 -0.1064 0.1974

Fonte: Elaborado pelo autor.Obs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

4.3. ANÁLISE DAS UNIDADES DA FEDERAÇÃO

Os resultados da PGC para as unidades da federação encontram-se nas tabelas e gráficos do Anexo I. Na Tabela 4.6 está sintetizada a análise do tipo de crescimento/decrescimento, seguindo a classificação de Son (2003) para o período de 1995 a 2009, análise bianual, para Brasil, regiões e unidades da federação. É considerado pró-pobre quandog ( p )>g ,∀ p, Tricke-Down quando 0<g ( p )<g ,∀ p, crescimento empobrecedor quando g ( p )<0 e g>0 , ∀ p e demais casos considerados inconclusivos (SON, 2003).

Destaca-se que todas as unidades da federação da região sudeste apresentaram crescimento pró-pobre em todos os períodos, acompanhando o resultado para a região nos períodos 95-97, 97-99, 01-03, 03-05, 05-07 e o período cheio de 1995 a 2009. A exceção se faz nos períodos 99-01 e 07-09 em que a região tem resultado inconclusivo, mas as unidades da federação apresentam crescimento/decrescimento pró-pobre.

Para a região sul, destaca-se o período 97-99 que apresentou inconclusivo para a região e todas as unidades da federação. Exceto para o Rio Grande do Sul, todas as unidades da federação do sul apresentaram crescimento/decrescimento pró-pobre em todos os demais períodos, assim como a região. Nos períodos 95-97 e 07-09, Rio Grande do Sul apresentou resultado inconclusivo.

A região Nordeste foi a única que apresentou resultado de crescimento empobrecedor no período 95-97, acompanhado pela unidade da federação Maranhão. Ressalta-se que a região apresentou crescimento/decrescimento pró-pobre apenas nos períodos 97-99, 03-05 e no período cheio de 1995 a 2009, sendo acompanhado pelo Piauí.

Maranhão, Paraíba e Alagoas apresentaram resultado Trickle-Down no período 05-07 e Sergipe no período 01-03. Isto significa que ocorreu redução de pobreza via efeito crescimento da renda domiciliar per capita média acompanhado por um aumento da desigualdade. Este resultado pode ser observado por uma PGC com inclinação positiva e valores também positivos, ou seja, a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita dos percentis é positiva e menor que a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média.

Os resultados de crescimento/decrescimento pró-pobre para as unidades da federação nordestinas não ocorrem seguindo algum padrão específico da região, ao contrário, observou-se muitos resultados inconclusivos. Pró-pobre só ocorreu no período 95-97 em Alagoas; no período 97-99 nas UF´s Maranhão, Piauí, Ceará, Alagoas e Bahia; no período 99-01 nas UF´s Paraíba e Sergipe; no período 01-03 nas UF´s Ceará e Rio Grande do Norte; no período 03-05 nas UF´s Maranhão, Piauí, Alagoas, Sergipe e Bahia; no período 05-07 nas UF´s Ceará e Pernambuco; no período 07-09 nas UF´s Piauí e Alagoas e no período cheio de 1995 a 2009 apenas nas UF´s Piauí, Ceará e Paraíba. Em resumo, nenhuma UF apresentou crescimento/decrescimento pró-pobre em todos os períodos (bianuais).

11

A região Centro-Oeste apresentou um resultado de Trickle-down no primeiro biênio de análise, sendo acompanhada pelas UF´s Mato Grosso e Distrito Federal. Além disso, também foi observado o resultado de Trickle-down no biênio 99-01 para as UF´s Mato Grosso do Sul e Goiás e, para o período cheio de 1995 a 2009 para o Distrito Federal. Para a região Centro-Oeste foi observado o resultado de crescimento/decrescimento pró-pobre apenas para os biênios 97-99 e 01-03, sendo inconclusivo para o período cheio.

Os demais resultados de crescimento/decrescimento pró-pobre ocorreram no período 97-97 em Goiás; no período 97-99 nas UF´s Mato Grosso do Sul e Mato Grosso; no período 99-01 apenas no Distrito Federal; no período 01-03 nas UF´s Mato Grosso do Sul, Mato Grosso e Goiás; no período 03-05 nas UF´s Mato Grosso e Distrito Federal; no período 05-07 apenas em Goiás; no período 07-09 nas UF´s Mato Grosso e Goiás. Por fim, no período cheio de 1995 a 2009 foi observado crescimento pró-pobre em todas as UF´s da região Centro-Oeste, exceto no Distrito Federal.

Tabela 4.6 – Síntese da classificação de Son (2003) para Brasil, regiões e unidades da federação1995 a 2009, análise bianual.

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09Brasil inconclusivo pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobreSudeste pró-pobre pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobre pró-pobre inconclusivo pró-pobre

Minas Gerais pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobreEspírito Santo pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobreRio de Janeiro pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobreSão Paulo pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre

Sul pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobreParaná pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobreSanta Catarina pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobreRio Grande do Sul inconclusivo inconclusivo pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre inconclusivo pró-pobre

Nordeste empobrecedor pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobreMaranhão empobrecedor pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobre Trickle-Down inconclusivo inconclusivoPiauí inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobreCeará inconclusivo pró-pobre inconclusivo pró-pobre inconclusivo pró-pobre inconclusivo pró-pobreRio Grande do Norte inconclusivo inconclusivo inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo inconclusivo inconclusivoParaíba inconclusivo inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo Trickle-Down inconclusivo pró-pobrePernambuco inconclusivo inconclusivo inconclusivo inconclusivo inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivoAlagoas pró-pobre pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobre Trickle-Down pró-pobre inconclusivoSergipe inconclusivo inconclusivo pró-pobre Trickle-Down pró-pobre inconclusivo inconclusivo inconclusivoBahia inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo inconclusivo

Centro-Oeste Trickle-Down pró-pobre inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo inconclusivo inconclusivoMato Grosso do Sul inconclusivo pró-pobre Trickle-Down pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobre pró-pobreMato Grosso Trickle-Down pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobre inconclusivo inconclusivo pró-pobreGoiás pró-pobre inconclusivo Trickle-Down pró-pobre inconclusivo pró-pobre pró-pobre pró-pobreDistrito Federal Trickle-Down inconclusivo pró-pobre inconclusivo pró-pobre inconclusivo inconclusivo Trickle-Down

Unidades de Corte

Fonte: Elaborado pelo autor

5. CONCLUSÃO

Uma questão comum na literatura sobre pobreza é discutir o efeito do crescimento e da redução da desigualdade sobre as medidas de pobreza. Nesta linha, Shorrocks (1999) propôs decompor o indicador de pobreza em efeito crescimento e desigualdade e Ravallion e Datt (1992) propuseram a decomposição de Shappley, largamente usada na literatura, como Kakwani e Pernia (2003). Outros identificaram o efeito do crescimento sobre a pobreza construindo curvas como a GIC (Growth Incidence Curve), proposta por Ravallion e Chen (2003) e a PGC (Poverty Growth Curve), proposta por Son (2003).

Este trabalho utilizou a definição de crescimento pró-pobre e a classificação de acordo com Son (2003). É considerado pró-pobre quando a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita dos percentis é maior que a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média, g ( p )>g ,∀ p. Além disso, pode-se definir um resultado Tricke-Down quando 0<g ( p )<g ,∀ p, ou seja, quando a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita dos percentis é menor que a taxa de crescimento da renda domiciliar per capita média, mas ambas positivas. Neste caso, há redução de pobreza, mas com aumento

12

da desigualdade, pois os pobres são menos beneficiados que os não-pobres. Por outro lado, pode ocorrer crescimento empobrecedor quando g ( p )<0 e g>0 , ∀ p.

Nesta metodologia não há a necessidade de definir linhas de pobreza e nem tão pouco indicadores de pobreza, pois utiliza apenas as informações da curva de Lorenz. Isto se deve ao fato da curva de Lorenz ordinal estar de acordo com as condições de dominância estocástica de primeira e segunda ordem e com as classificações propostas por Son (2003). Quando há um deslocamento da curva de Lorenz para cima, inequivocamente teremos uma redução do indicador de desigualdade que será acompanhado por uma redução de pobreza. A análise se faz para os decis de renda, independente da definição de quem são os pobres. Apenas compara-se como o crescimento atingiu diferentemente aqueles que estão nos decis mais baixos de renda com aqueles nos decis mais elevados.

Utilizando os dados da Pesquisa Nacional de Amostra por Domicílios (PNAD) do IBGE para os anos 1995, 1997, 1999, 2001, 2003, 2005, 2007 e 2009, deflacionadas pelo índice de Corseuil e Foguel (2002) foram construídas as curvas de Lorenz e PGC (Poverty Growth Curve) para o Brasil, regiões e unidades da federação, seguindo a metodologia de Son (2003). Não foram calculadas as PGC´s para a região Norte, bem como suas unidades da federação. Justifica-se que a amostragem para parte do período não cobria a região rural, o que poderia viesar os resultados, comprometendo as conclusões.

No Brasil observou-se que houve crescimento/decrescimento em favor dos pobres nos biênios a partir de 01-03, inclusive e mesmo. Tal crescimento se deve a efeitos causados por estados da região Sul e Sudeste, e consequentemente as próprias regiões. O mesmo não foi observado para os estados da Região Nordeste e Centro-Oeste. Em particular, a região Nordeste destaca-se por ter demonstrado o único resultado empobrecedor no biênio 95-97, acompanhado pelo estado do Maranhão. As demais unidades da federação da região apresentam resultados com maior número inconclusivo. Uma vez que inconclusivo significa que não necessariamente o crescimento/decrescimento foi em favor dos pobres, a região ainda parece estar aquém, relativamente, de crescimento/decrescimento que favoreça os pobres.

Este resultado está de acordo com Matias (2010) o qual apontou que a região nordestina foi a região que apresentou altas taxas de crescimento, mas com menor redução de desigualdade, implicando em redução do indicador de pobreza mas menos que proporcional à redução das unidades da federação de outras regiões.

Ainda sobre a região Nordeste, observaram-se algumas unidades da federação com resultado do tipo Trickle-Down, significando que o crescimento reduziu a pobreza, mas com aumento de desigualdade. O efeito crescimento e o efeito desigualdade sobre o indicador de pobreza caminharam em sentidos opostos, o que torna a região ainda a mais desigual do país, segundo resultados de Matias (2010).

Assim como a região Nordeste, também foram observados poucos resultados conclusivos de crescimento/decrescimento pró-pobre para a região Centro-Oeste. Além disso, também se observou resultados do tipo Trickle-down, sobretudo para o Distrito Federal no período cheio de 1995 a 2009.

Cabe ressaltar que o objetivo deste trabalho foi evidenciar os períodos em que ocorreu crescimento em favor dos pobres e não identificar os motivos pelos quais tenha ou não ocorrido. Diante disso, o resultado permite-nos concluir que o crescimento foi mais importante para aqueles domicílios que estão nos decis inferiores de renda para as regiões Sudeste e Sul, que são exatamente as regiões com maior renda per capita, mas que também apresentaram menor crescimento da renda domiciliar per capita média, Sudeste (-0,067) e Sul (0,065).

REFERÊNCIAS

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APÊNDICE TÉCNICOCondição estrita de dominância estocástica de segunda ordem da curva GL

Considere Y uma variável aleatória contínua da renda, assim como definido anteriormente. Seja F1 ( y ) e F2 ( y ) as FDAs associadas às FDPs f 1 ( y ) e f 2 ( y ) , respectivamente. Assim, tem-se o resultado abaixo:

F2 ( y )>F1 ( y ) ⇔F1−1 ( p )>F2

−1 ( p )⇔∫0

p

F1−1 (u )du>∫

0

p

F2−1 (u )du⇔G1 ( p )>G2 ( p )

(T.1)Então, uma curva GL1 estará acima de GL2 se, e somente se, a FDA associada a 1 estiver abaixo

de uma outra associada a 2.

ANEXO I – POVERTY GROWTH GURVE (PGC) UNIDADES DA FEDERAÇÃO

MINAS GERAIS ESPÍRITO SANTO

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,6000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,6000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0138 0.0573 -0.0013 0.0214 0.2601 0.1985 -0.0615 0.47560.2 0.0243 0.0342 0.0144 0.0181 0.2300 0.1856 -0.0306 0.46320.3 0.0362 0.0166 0.0372 0.0068 0.2007 0.1859 -0.0315 0.43910.4 0.0423 0.0110 0.0395 -0.0020 0.1927 0.1793 -0.0313 0.41870.5 0.0482 0.0031 0.0410 -0.0064 0.1826 0.1766 -0.0299 0.40240.6 0.0448 0.0001 0.0457 -0.0077 0.1716 0.1739 -0.0547 0.36080.7 0.0431 -0.0077 0.0449 -0.0165 0.1588 0.1718 -0.0603 0.32140.8 0.0403 -0.0175 0.0470 -0.0293 0.1470 0.1690 -0.0631 0.28070.9 0.0341 -0.0326 0.0474 -0.0443 0.1300 0.1664 -0.0632 0.22511 0.0258 -0.0700 0.0303 -0.0421 0.0998 0.1417 -0.0520 0.1206g 0.0258 -0.0700 0.0303 -0.0421 0.0998 0.1417 -0.0520 0.1206

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0188 0.1556 -0.1277 0.0840 0.1659 0.3105 -0.1061 0.49260.2 0.0417 0.1092 -0.1228 0.0806 0.1709 0.2789 -0.1176 0.43260.3 0.0460 0.0854 -0.1209 0.0892 0.1759 0.2537 -0.1270 0.39390.4 0.0573 0.0642 -0.1035 0.0825 0.1778 0.2313 -0.1159 0.38520.5 0.0646 0.0513 -0.0939 0.0739 0.1691 0.2255 -0.0999 0.38200.6 0.0599 0.0445 -0.0760 0.0679 0.1560 0.2204 -0.1136 0.35070.7 0.0685 0.0315 -0.0611 0.0556 0.1365 0.2107 -0.1146 0.31850.8 0.0732 0.0212 -0.0505 0.0455 0.1143 0.1954 -0.1049 0.28570.9 0.0663 0.0094 -0.0473 0.0379 0.1067 0.1635 -0.0899 0.23821 -0.0158 0.0339 -0.0204 -0.0322 0.1296 0.1068 -0.0614 0.1321g -0.0158 0.0339 -0.0204 -0.0322 0.1296 0.1068 -0.0614 0.1321

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

RIO DE JANEIRO SÃO PAULO

16

-0,3500

-0,3000

-0,2500

-0,2000

-0,1500

-0,1000

-0,0500

0,0000

0,0500

0,1000

0,1500

0,2000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

-0,5000

-0,4000

-0,3000

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0754 -0.0037 -0.0761 0.0199 0.1130 0.1166 -0.2723 -0.05410.2 0.0576 0.0169 -0.0551 0.0088 0.0953 0.1297 -0.2764 -0.05000.3 0.0441 0.0315 -0.0559 -0.0078 0.0873 0.1384 -0.2839 -0.07320.4 0.0398 0.0332 -0.0435 -0.0148 0.0763 0.1422 -0.2827 -0.07630.5 0.0391 0.0277 -0.0328 -0.0170 0.0640 0.1468 -0.2663 -0.06550.6 0.0304 0.0248 -0.0211 -0.0219 0.0514 0.1415 -0.2669 -0.08860.7 0.0221 0.0190 -0.0074 -0.0300 0.0430 0.1323 -0.2704 -0.11830.8 0.0165 0.0108 0.0000 -0.0297 0.0254 0.1225 -0.2625 -0.14380.9 0.0108 0.0059 0.0025 -0.0284 0.0149 0.1076 -0.2563 -0.16971 0.0148 -0.0277 0.0234 -0.0493 0.0270 0.0973 -0.2833 -0.2246g 0.0148 -0.0277 0.0234 -0.0493 0.0270 0.0973 -0.2833 -0.2246

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0327 -0.0888 -0.0647 -0.0817 0.1642 0.1938 -0.4233 -0.28310.2 0.0174 -0.1022 -0.0295 -0.0816 0.1411 0.1864 -0.4194 -0.30310.3 0.0154 -0.0962 -0.0202 -0.0824 0.1281 0.1818 -0.4251 -0.31400.4 0.0183 -0.1026 -0.0062 -0.0793 0.1212 0.1729 -0.4197 -0.31080.5 0.0267 -0.1061 -0.0077 -0.0753 0.1151 0.1644 -0.3938 -0.29220.6 0.0319 -0.1077 -0.0084 -0.0709 0.1072 0.1551 -0.3951 -0.30320.7 0.0334 -0.1056 -0.0053 -0.0705 0.0955 0.1493 -0.3991 -0.31760.8 0.0353 -0.0992 -0.0007 -0.0775 0.0819 0.1456 -0.3914 -0.32130.9 0.0360 -0.0933 0.0064 -0.0860 0.0675 0.1369 -0.3723 -0.32001 0.0276 -0.0871 0.0195 -0.0926 0.0604 0.0891 -0.3070 -0.3055g 0.0276 -0.0871 0.0195 -0.0926 0.0604 0.0891 -0.3070 -0.3055

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

MARANHÃO PIAUÍ

-0,6000

-0,4000

-0,2000

0,0000

0,2000

0,4000

0,6000

0,8000

1,0000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09-0,2000

0,0000

0,2000

0,4000

0,6000

0,8000

1,0000

1,2000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.4114 0.7916 -0.0876 -0.1938 0.1950 0.0368 0.1532 0.49440.2 -0.2541 0.5526 -0.0110 -0.1136 0.1486 0.1771 0.1226 0.63270.3 -0.1926 0.4357 0.0108 -0.0587 0.1388 0.2429 0.0739 0.66150.4 -0.1550 0.3588 0.0258 -0.0373 0.1423 0.2770 0.0511 0.67320.5 -0.1381 0.3067 0.0380 -0.0300 0.1386 0.2981 0.0443 0.66820.6 -0.1226 0.2590 0.0633 -0.0308 0.1281 0.3173 0.0404 0.66540.7 -0.1182 0.2218 0.0854 -0.0291 0.1149 0.3293 0.0509 0.66580.8 -0.1097 0.1934 0.0849 -0.0202 0.0974 0.3489 0.0350 0.64030.9 -0.0770 0.1598 0.0806 -0.0195 0.0732 0.3666 0.0162 0.61051 0.0039 0.0993 0.0597 -0.0247 -0.1223 0.4792 0.0517 0.5575g 0.0039 0.0993 0.0597 -0.0247 -0.1223 0.4792 0.0517 0.5575

pgPercentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

0.1 0.1345 0.1517 0.0384 -0.0201 0.4454 0.1705 0.1018 1.05870.2 -0.0284 0.1378 0.0792 -0.1057 0.3647 0.2364 0.0656 0.78620.3 -0.0401 0.1042 0.0926 -0.1166 0.3165 0.2624 0.0510 0.70660.4 -0.0650 0.1026 0.0996 -0.1114 0.2768 0.2813 0.0405 0.66110.5 -0.0804 0.0921 0.1279 -0.0947 0.2321 0.2917 0.0270 0.63230.6 -0.0824 0.0782 0.1495 -0.0712 0.1859 0.2979 0.0209 0.61540.7 -0.0818 0.0808 0.1615 -0.0639 0.1537 0.3078 0.0167 0.61140.8 -0.0661 0.0702 0.1649 -0.0548 0.1272 0.3163 -0.0042 0.59020.9 -0.0202 0.0360 0.1639 -0.0489 0.1197 0.2990 -0.0093 0.57671 0.0359 0.0300 0.1404 -0.0375 0.1030 0.3113 -0.1070 0.5128g 0.0359 0.0300 0.1404 -0.0375 0.1030 0.3113 -0.1070 0.5128

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

CEARÁ RIO GRANDE DO NORTE

17

-0,3000

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09 -0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.1749 0.0843 0.0062 0.0587 0.1910 0.1399 0.0270 0.32090.2 -0.1295 0.0752 0.0395 0.0482 0.1548 0.1680 -0.0064 0.33850.3 -0.0942 0.0713 0.0422 0.0477 0.1395 0.1783 -0.0081 0.36550.4 -0.0726 0.0668 0.0438 0.0389 0.1357 0.1874 -0.0062 0.38260.5 -0.0600 0.0590 0.0503 0.0258 0.1300 0.1940 -0.0070 0.38080.6 -0.0542 0.0495 0.0601 0.0260 0.1202 0.1940 -0.0069 0.37740.7 -0.0457 0.0350 0.0711 0.0142 0.1164 0.1891 0.0014 0.37040.8 -0.0371 0.0147 0.0880 -0.0026 0.1167 0.1833 -0.0117 0.34000.9 -0.0251 -0.0181 0.0888 -0.0141 0.1101 0.1779 -0.0177 0.29041 -0.0125 -0.0221 0.0703 -0.1036 0.1299 0.1074 -0.0069 0.1513g -0.0125 -0.0221 0.0703 -0.1036 0.1299 0.1074 -0.0069 0.1513

pgPercentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

0.1 -0.0033 -0.1380 -0.1027 0.0232 0.3011 -0.0267 0.1558 0.18240.2 -0.0250 -0.0812 0.0105 -0.0468 0.2855 0.0817 0.0463 0.24400.3 -0.0148 -0.0646 0.0219 -0.0297 0.2564 0.1271 -0.0038 0.26550.4 -0.0051 -0.0477 0.0295 -0.0356 0.2376 0.1425 -0.0073 0.28690.5 0.0249 -0.0432 0.0404 -0.0394 0.2092 0.1604 -0.0159 0.30940.6 0.0371 -0.0346 0.0383 -0.0552 0.2015 0.1815 -0.0232 0.31840.7 0.0354 -0.0207 0.0298 -0.0671 0.1926 0.1986 -0.0308 0.31070.8 0.0191 -0.0126 0.0345 -0.0663 0.1891 0.1980 -0.0608 0.27400.9 0.0220 -0.0203 0.0317 -0.0640 0.1865 0.1944 -0.0729 0.25051 0.0220 -0.0239 -0.0158 -0.0964 0.2751 0.0878 -0.0377 0.1841g 0.0220 -0.0239 -0.0158 -0.0964 0.2751 0.0878 -0.0377 0.1841

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

PARAÍBA PERNAMBUCO

-0,3000

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

-0,3000

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.1704 0.2435 0.0744 -0.0568 0.3614 0.0401 -0.1086 0.31230.2 -0.1067 0.1391 0.1013 -0.0195 0.2894 0.0934 -0.0864 0.33930.3 -0.0795 0.0873 0.0937 0.0075 0.2438 0.1210 -0.0932 0.30930.4 -0.0734 0.0743 0.0630 0.0272 0.2168 0.1269 -0.0728 0.29070.5 -0.0543 0.0693 0.0316 0.0274 0.2063 0.1259 -0.0588 0.27600.6 -0.0475 0.0794 -0.0077 0.0425 0.1857 0.1262 -0.0464 0.26080.7 -0.0384 0.0969 -0.0497 0.0630 0.1597 0.1215 -0.0250 0.25660.8 -0.0288 0.1163 -0.0764 0.0698 0.1428 0.1169 -0.0384 0.23090.9 0.0096 0.1432 -0.1541 0.0676 0.1356 0.1175 -0.0478 0.20031 0.0310 0.1858 -0.2662 0.0009 0.1748 0.1562 -0.0386 0.1726g 0.0310 0.1858 -0.2662 0.0009 0.1748 0.1562 -0.0386 0.1726

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.0681 -0.1424 -0.0197 -0.1805 0.2860 0.1118 -0.0790 -0.10980.2 -0.1012 -0.0738 -0.0144 -0.0867 0.2341 0.1552 -0.0680 0.02720.3 -0.0962 -0.0439 -0.0165 -0.0612 0.2171 0.1636 -0.0491 0.09580.4 -0.0826 -0.0380 -0.0095 -0.0536 0.2009 0.1660 -0.0295 0.13580.5 -0.0695 -0.0250 -0.0036 -0.0579 0.1832 0.1744 -0.0246 0.15900.6 -0.0620 -0.0127 -0.0069 -0.0550 0.1685 0.1754 -0.0165 0.17300.7 -0.0506 -0.0064 -0.0016 -0.0568 0.1558 0.1707 -0.0015 0.19160.8 -0.0376 -0.0014 0.0118 -0.0603 0.1416 0.1682 -0.0234 0.18100.9 -0.0219 -0.0024 0.0233 -0.0794 0.1337 0.1455 -0.0275 0.15341 -0.0034 0.0247 0.0370 -0.1355 0.1351 0.0902 -0.0210 0.1091g -0.0034 0.0247 0.0370 -0.1355 0.1351 0.0902 -0.0210 0.1091

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

ALAGOAS SERGIPE

18

-0,4000

-0,3000

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.0114 0.0649 -0.3250 0.0114 0.1219 0.2151 -0.1295 -0.15020.2 0.0243 -0.0176 -0.1782 -0.0113 0.1016 0.2887 -0.0952 0.01460.3 0.0246 -0.0576 -0.1086 -0.0283 0.1173 0.2955 -0.0678 0.07740.4 0.0324 -0.0720 -0.0821 -0.0389 0.1289 0.3146 -0.0716 0.11360.5 0.0411 -0.0734 -0.0661 -0.0496 0.1366 0.3103 -0.0547 0.14670.6 0.0482 -0.0748 -0.0538 -0.0580 0.1464 0.3070 -0.0562 0.16130.7 0.0508 -0.0699 -0.0568 -0.0576 0.1341 0.3148 -0.0461 0.17160.8 0.0501 -0.0639 -0.0661 -0.0579 0.1292 0.3194 -0.0385 0.17480.9 0.0720 -0.0792 -0.1030 -0.0481 0.1174 0.3322 -0.0682 0.12551 -0.0155 -0.1630 -0.0347 -0.0293 -0.0049 0.4180 -0.1843 -0.1113g -0.0155 -0.1630 -0.0347 -0.0293 -0.0049 0.4180 -0.1843 -0.1113

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.1343 0.0022 0.0111 0.0510 0.3772 0.0152 -0.0860 0.25960.2 -0.0778 0.0071 0.0314 0.0229 0.2761 0.1322 -0.1155 0.29960.3 -0.0402 0.0106 0.0361 0.0364 0.2088 0.1676 -0.1175 0.32510.4 -0.0200 0.0099 0.0373 0.0419 0.1700 0.1848 -0.1052 0.34200.5 0.0026 0.0099 0.0472 0.0412 0.1476 0.1948 -0.1014 0.36520.6 0.0195 0.0088 0.0446 0.0424 0.1345 0.1940 -0.0853 0.38180.7 0.0432 0.0005 0.0461 0.0562 0.1169 0.1866 -0.0763 0.39640.8 0.0564 -0.0050 0.0466 0.0622 0.1012 0.1841 -0.0902 0.37860.9 0.0672 0.0022 0.0229 0.0644 0.0806 0.1773 -0.0891 0.34871 0.1237 0.0317 -0.1117 0.0863 0.0459 0.1407 0.0153 0.3552g 0.1237 0.0317 -0.1117 0.0863 0.0459 0.1407 0.0153 0.3552

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

BAHIA PARANÁ

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

-0,3000

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,6000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.0041 0.0134 -0.1039 -0.0513 0.2821 0.1585 -0.1075 0.19690.2 -0.0008 0.0252 -0.0580 -0.0176 0.2579 0.1653 -0.0706 0.31120.3 -0.0007 0.0381 -0.0392 -0.0149 0.2459 0.1630 -0.0403 0.36170.4 -0.0026 0.0413 -0.0224 -0.0187 0.2341 0.1608 -0.0099 0.39230.5 -0.0066 0.0439 -0.0071 -0.0261 0.2234 0.1623 0.0025 0.40200.6 -0.0073 0.0417 0.0043 -0.0290 0.2060 0.1685 0.0162 0.41030.7 0.0025 0.0324 0.0133 -0.0312 0.1893 0.1755 0.0307 0.42220.8 0.0027 0.0256 0.0231 -0.0257 0.1713 0.1787 0.0100 0.39550.9 0.0149 0.0125 0.0269 -0.0271 0.1490 0.1774 0.0156 0.37911 0.0408 -0.0554 0.0323 -0.0292 0.0839 0.1770 0.0088 0.2680g 0.0408 -0.0554 0.0323 -0.0292 0.0839 0.1770 0.0088 0.2680

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.1512 -0.1221 0.0405 0.1656 0.1589 0.2475 -0.0585 0.54540.2 0.1124 -0.0618 0.0522 0.1113 0.1373 0.2589 -0.0692 0.50350.3 0.0881 -0.0528 0.0698 0.0852 0.1293 0.2597 -0.0770 0.46480.4 0.0621 -0.0391 0.0755 0.0640 0.1271 0.2537 -0.0769 0.42870.5 0.0504 -0.0357 0.0880 0.0455 0.1276 0.2456 -0.0997 0.38390.6 0.0441 -0.0376 0.0882 0.0345 0.1277 0.2361 -0.1087 0.34660.7 0.0408 -0.0385 0.0878 0.0220 0.1317 0.2209 -0.1152 0.31180.8 0.0366 -0.0371 0.0791 0.0124 0.1275 0.2114 -0.1231 0.26900.9 0.0221 -0.0362 0.0602 0.0022 0.1280 0.2004 -0.1346 0.20441 0.0101 -0.0163 0.0389 -0.0198 0.1059 0.1903 -0.1824 0.0889g 0.0101 -0.0163 0.0389 -0.0198 0.1059 0.1903 -0.1824 0.0889

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

SANTA CATARINA RIO GRANDE DO SUL

19

-0,2000

0,0000

0,2000

0,4000

0,6000

0,8000

1,0000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

-0,1500

-0,1000

-0,0500

0,0000

0,0500

0,1000

0,1500

0,2000

0,2500

0,3000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.1512 -0.1221 0.0405 0.1656 0.1589 0.2475 0.2370 0.88830.2 0.1124 -0.0618 0.0522 0.1113 0.1373 0.2589 0.2167 0.83680.3 0.0881 -0.0528 0.0698 0.0852 0.1293 0.2597 0.1968 0.78600.4 0.0621 -0.0391 0.0755 0.0640 0.1271 0.2537 0.1582 0.71120.5 0.0504 -0.0357 0.0880 0.0455 0.1276 0.2456 0.1251 0.65620.6 0.0441 -0.0376 0.0882 0.0345 0.1277 0.2361 0.1014 0.60410.7 0.0408 -0.0385 0.0878 0.0220 0.1317 0.2209 0.0841 0.55860.8 0.0366 -0.0371 0.0791 0.0124 0.1275 0.2114 0.0609 0.50040.9 0.0221 -0.0362 0.0602 0.0022 0.1280 0.2004 0.0347 0.42111 0.0101 -0.0163 0.0389 -0.0198 0.1059 0.1903 -0.0395 0.2792g 0.0101 -0.0163 0.0389 -0.0198 0.1059 0.1903 -0.0395 0.2792

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.0533 -0.0564 0.0722 -0.0087 0.1724 0.1186 0.0459 0.28060.2 -0.0556 -0.0235 0.0598 0.0248 0.1345 0.1310 0.0066 0.26770.3 -0.0465 -0.0080 0.0521 0.0242 0.1111 0.1499 -0.0120 0.26100.4 -0.0353 -0.0008 0.0584 0.0164 0.0991 0.1533 -0.0262 0.25490.5 -0.0230 -0.0012 0.0619 0.0139 0.0935 0.1536 -0.0545 0.23430.6 -0.0026 -0.0075 0.0541 0.0102 0.0876 0.1490 -0.0640 0.21700.7 0.0098 -0.0121 0.0449 0.0047 0.0850 0.1407 -0.0723 0.19080.8 0.0187 -0.0132 0.0293 0.0001 0.0807 0.1326 -0.0838 0.15440.9 0.0155 -0.0075 0.0101 -0.0059 0.0707 0.1168 -0.0880 0.10191 -0.0220 0.0214 0.0050 -0.0318 0.0344 0.0970 -0.0863 0.0078g -0.0220 0.0214 0.0050 -0.0318 0.0344 0.0970 -0.0863 0.0078

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

MATO GROSSO DO SUL MATO GROSSO

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09 -0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03

03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 -0.0295 0.0025 0.0084 0.0989 0.0527 0.3395 -0.0895 0.33130.2 -0.0036 -0.0372 0.0529 0.0371 0.0893 0.2669 -0.0542 0.29960.3 0.0104 -0.0286 0.0644 0.0142 0.0947 0.2430 -0.0567 0.28970.4 0.0133 -0.0180 0.0476 0.0194 0.1027 0.2272 -0.0548 0.28560.5 0.0143 -0.0124 0.0410 0.0177 0.1032 0.2194 -0.0458 0.28570.6 0.0116 -0.0065 0.0442 0.0192 0.0975 0.2162 -0.0609 0.26950.7 0.0089 0.0010 0.0368 0.0165 0.0965 0.2101 -0.0627 0.25550.8 0.0037 0.0055 0.0322 0.0117 0.0925 0.2083 -0.0768 0.22540.9 -0.0130 0.0005 0.0383 0.0044 0.0849 0.2143 -0.0974 0.18031 0.0553 -0.0553 0.0786 -0.0514 0.0600 0.3027 -0.1722 0.1660g 0.0553 -0.0553 0.0786 -0.0514 0.0600 0.3027 -0.1722 0.1660

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0140 0.1847 -0.0538 0.0124 0.2161 0.1460 -0.0814 0.40000.2 0.0467 0.1283 -0.0257 -0.0222 0.2069 0.1356 -0.0339 0.39790.3 0.0395 0.1016 -0.0005 -0.0415 0.2006 0.1171 -0.0099 0.36900.4 0.0416 0.0735 0.0186 -0.0550 0.2042 0.0953 0.0056 0.34590.5 0.0515 0.0482 0.0330 -0.0560 0.1855 0.0915 0.0234 0.33930.6 0.0641 0.0328 0.0429 -0.0539 0.1715 0.0883 0.0096 0.31740.7 0.0686 0.0244 0.0406 -0.0503 0.1574 0.0874 0.0042 0.29440.8 0.0891 0.0051 0.0403 -0.0492 0.1453 0.0811 -0.0009 0.27290.9 0.1184 -0.0285 0.0563 -0.0561 0.1288 0.0723 -0.0128 0.24051 0.2261 -0.1499 0.1034 -0.1081 0.0864 0.0741 -0.0145 0.1798g 0.2261 -0.1499 0.1034 -0.1081 0.0864 0.0741 -0.0145 0.1798

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003)

20

GOIÁS DISTRITO FEDERAL

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03

03-05 05-07 07-09 95-09

-0,3000

-0,2000

-0,1000

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-09

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.1834 -0.0674 0.0100 0.0062 0.1952 0.2266 -0.1345 0.39330.2 0.1747 -0.0595 0.0126 0.0332 0.1579 0.2152 -0.0916 0.41630.3 0.1602 -0.0546 0.0282 0.0337 0.1411 0.2200 -0.0904 0.41210.4 0.1471 -0.0498 0.0263 0.0381 0.1262 0.2194 -0.0827 0.39830.5 0.1330 -0.0456 0.0250 0.0407 0.1114 0.2204 -0.0759 0.38270.6 0.1189 -0.0400 0.0300 0.0425 0.1016 0.2206 -0.0993 0.34810.7 0.1079 -0.0361 0.0246 0.0433 0.0899 0.2264 -0.1149 0.31470.8 0.1010 -0.0310 0.0228 0.0353 0.0877 0.2234 -0.1304 0.28260.9 0.0990 -0.0241 0.0163 0.0305 0.0776 0.2138 -0.1423 0.24441 0.0917 -0.0046 0.0357 -0.0482 0.1501 0.1471 -0.1638 0.1817g 0.0917 -0.0046 0.0357 -0.0482 0.1501 0.1471 -0.1638 0.1817

Percentis 95-97 97-99 99-01 01-03 03-05 05-07 07-09 95-090.1 0.0377 -0.2489 -0.0141 -0.0327 0.2067 0.2651 -0.0781 0.12210.2 0.0478 -0.2326 0.0110 -0.0832 0.2251 0.2444 -0.1030 0.09580.3 0.0516 -0.2198 -0.0038 -0.0812 0.2083 0.2435 -0.1243 0.06070.4 0.0461 -0.2148 -0.0138 -0.0614 0.1971 0.2294 -0.1361 0.03280.5 0.0449 -0.2096 -0.0176 -0.0417 0.1840 0.2063 -0.1402 0.01250.6 0.0533 -0.2096 -0.0059 -0.0427 0.1734 0.1885 -0.1306 0.01270.7 0.0575 -0.2063 0.0120 -0.0391 0.1494 0.1894 -0.1234 0.02590.8 0.0604 -0.1812 0.0049 -0.0185 0.1280 0.1956 -0.1062 0.06920.9 0.0668 -0.1453 -0.0050 -0.0185 0.1238 0.2062 -0.0839 0.13051 0.0826 -0.0671 -0.0255 -0.0136 0.0789 0.2259 -0.0579 0.2096g 0.0826 -0.0671 -0.0255 -0.0136 0.0789 0.2259 -0.0579 0.2096

Fonte: cálculo dos autoresObs.: área hachurada em cinza representa períodos e percentis em que há crescimento pró-pobre, seguindo Son (2003