BANCO MUNDIAL ANGOLA Avaliação dos Impactos da …siteresources.worldbank.org/INTPSIA/Resources/... · e da gasolina atingiram 65,44% e 15,36%, respectivamente. A produção de

Avaliação dos Impactos da Eliminação Gradual dos Subsídios ao Preço dos Combustíveis e dos

Serviços Públicos

VOLUME II - ANEXOS

Março de 2005

BANCO MUNDIAL ANGOLA

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ESCRITÓRIO DO BANCO MUNDIAL EM ANGOLA REGIÃO DA ÁFRICA DEPARTAMENTO DE GESTÃO MACROECONÓMICA E REDUÇÃO DA POBREZA

BANCO MUNDIAL LARGO ALBANO MACHADO N7 23-25 CAIXA POSTAL 1331 LUANDA, REPUBLICA DE ANGOLA TEL: (244-2) 394-677/727 HTTP://WWW.WORLDBANK.ORG/AO

VICE-PRESIDENTE: GOBIND NANKANI DIRECTOR PARA O PAÍS: MICHAEL BAXTER REPRESENTANTE RESIDENTE INTERINO: OLIVIER LAMBERT COORDENADOR DE PROJECTOS PARA O PAÍS: PETER NICHOLAS GESTOR SECTORIAL: EMMANUEL AKPA LÍDER DA EQUIPA: FRANCISCO GALRÃO CARNEIRO

SUMÁRIO

ANEXO I: OFERTA E PROCURA POR COMBUSTÍVEL EM ANGOLA, 2000-2004...................... 6 ANEXO II: ANÁLISES ECONOMÉTRICAS ....................................................................................... 17 ANEXO III: ANÁLISE DO BEM-ESTAR ............................................................................................. 93 ANEXO IV: RELATÓRIO DE LANÇAMENTO – MARÇO DE 2005 ............................................... 95 ANEXO V: PREÇOS NO RETALHO DAS CESTAS DE BENS E SERVIÇOS EM LUANDA..... 115

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Agradecimentos

Este é o segundo volume de um relatório preparado por uma equipa liderada pelo Sr. Francisco Carneiro, Economista do Banco Mundial encarregado dos assuntos para Angola. O autor principal do relatório foi o Prof. Emilson Silva, Tulane University, que procedeu à análise principal sob a supervisão do chefe da equipa. Camilla Rossaak e Paulo Loureiro forneceram um valioso suporte técnico nos diversos estágios deste projecto. Grande parte da qualidade deste produto é resultado dos esforços destas pessoas.

A equipa também deseja agradecer o apoio financeiro fornecido pela Embaixada Britânica em Luanda e pelos Embaixadores Britânicos, anterior e actual, Sr. John Thompson e Sr. Ralph Publicover, respectivamente, por gentilmente dispensarem atenção a esta importante questão. A equipa gentilmente agradece o apoio do Ministério das Finanças através do Vice-Ministro Sr. Eduardo Severim de Morais, Sr. Manuel Neto da Costa, Director de Estudos e Relações Internacionais, e Sra. Francisca Fortes, Directora de Preços e Concorrência. Os nossos agradecimentos também às autoridades governamentais que nos receberam nos seus escritórios e nos forneceram dados e outras informações valiosas nomeadamente: Sr. Pedro Luis Fonseca, Director do Gabinete de Estudos e Planeamento , Ministério de Planeamento, Sr. António da G. Lopes Teixeira, Director-Geral Associado, Instituto de Estradas de Angola (INEA), Sr. Rui Augusto Tito, Vice-Ministro, Ministério de Energia e Água. Sr. Paulo Matos, Director, Ministério de Energia e Água, Sr. Bonifácio Manuel, Director, Ministério da Agricultura e Desenvolvimento Rural, Sra. Luzia B. da Costa, Chefe, Departamento de Planeamento e Estatística, Ministério de Petróleo, Sr. Mavinga B. David, Chefe doDepartamento de Investimentos e Projectos, Ministério de Petróleo, Sra. Efigénia da Purificação S. S. Martins, Chefe do Departamento de Empresas Públicas, Ministério das Finanças, Sra. Joana Cordeiro dos Santos, Directora Nacional de Contabilidade, Ministério das Finanças, Sr. Simão Neto, Director, Escritório de Informática, Ministério das Finanças, Sr. Joaquim Flávio de Sousa Couto, Director-Geral do Instituto Nacional de Estatística (INE), Sr. Domingos Bernardo, Associado Técnico, Escritório do Presidente do Conselho de Administração, Empresa Pública de Águas (EPAL) e Sr. José Ambriz, Administrador, Escritório do Presidente do Conselho de Administração, Empresa Pública de Águas (EPAL).

As organizações da sociedade civil, a comunidade doadora e os professores que se encontraram conosco durante as nossas consultas contribuíram para o nosso aprendizado sobre o tópico e forneceram algumas novas percepções. A equipa está de facto admirada com as doações de tempo e de conhecimento técnico em prol deste empreendimento. As ONGS e as organizações da sociedade civil consultadas incluíram FAS, FMEA, CARE – Angola, YME, CEEA, DW, SAL, ADRA, COIEPA, FONGA, MEDAIR, AIA, Angola 2000. A comunidade doadora consultada incluiu a Embaixada Britânica, UNDP, a Embaixada Americana, a Embaixada da África do Sul, OMS, a Embaixada da Suécia, a Embaixada Alemã, a Embaixada da Noruega, a Embaixada Italiana, a Embaixada da Espanha, UNFPA, a Comissão Europeia, os Direitos Humanos das Nações Unidas. A equipa também se reuniu com o Sr. Paulo Filipe e com os professores Laurinda Hoygaard,

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Universidade Agostinho Neto, e Justino Pinto de Andrade e Manuel Alves da Rocha, Universidade Católica de Angola.

A equipa também agradece imensamente ao Sr. Alexandre Rands, Sr. Alfredo Soares, e respectivos co-trabalhadores em Datametrica, que ajudaram a melhorar o questionário e subsequentemente a coordenar e implementar todas as actividades de compilação de dados em Luanda e a preparar o conjunto de dados para análise posterior. Os esforços da compilação de dados da Datametrica foram substancialmente expandidos pelos seus parceiros angolanos, Sr. Bernardo Vieira e pela sua equipa da Catholic University de Angola, bem como pelos inúmeros inspectores angolanos dedicados que trabalharam diligentemente para fornecer informações oportunas e de alta qualidade sobre a investigação.

Este trabalho não teria sido possível sem a cooperação e a ajuda de muitos especialistas e das suas equipas na Sede do Banco Mundial em Washington e no escritório local em Luanda. Agradecimentos especiais são devidos a Louise Fox que foi bastante generosa no fornecimento de dados, conselhos e comentários para a equipa nos estágios iniciais desse estudo em Washington e Luanda. Muitas pessoas na sede ajudaram a equipa na conceitualização do estudo e na elaboração do questionário. Também proporcionaram um valioso feedback nas versões preliminares deste relatório. O grupo de pessoas dedicadas que nos ajudaram durante os inúmeros estágios deste trabalho inclui a Sra. Masami Kojima, o Sr. Stefano Paternostro e a Sra. Sarah Keener. A equipa gostaria de agradecer ao pessoal do Banco Mundial sediado em Luanda, em especial Laurence Clarke, Olivier Lambert, Ana Maria Carvalho, Margarida Baessa Mendes, Domingas Pegado, Carla Balça, Nelvina Lutucuta, e José Lima da Silva não só por nos ajudar da melhor forma possível, mas também por nos fazer sentir em casa em Luanda. A Sra. Ligia Iris-Castillo forneceu assistência editorial de grande qualidade.

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ANEXO I: OFERTA E PROCURA POR COMBUSTÍVEL EM ANGOLA, 2000-2004

1. Esta secção apresenta uma breve visão geral de como as quantidades fornecidas e procuradas de diversos combustíveis evoluíram em Angola no período de 2000 a 2004. O texto aborda algumas conclusões importantes aqui observadas.

2. O Quadro A1 a seguir informa sobre a produção nacional de combustíveis de 2000 a 2004. O mesmo indica as fontes da produção nacional, ou seja, os produtos originados da Refinaria ou da Cabinda Gulf Oil Company (CABGOC). Durante o período considerado, a Refinaria produziu todos os itens de combustível. A CABGOC produziu gás, gasolina (excepto em 2000) e óleo diesel, apesar de em menores quantidades do que a Refinaria. Durante o exame no período de cinco anos, as taxas de crescimento da produção eram compostas de: (i) gás, 4,79%; (ii) gasolina, 225,73%; (iii) querosene, 62,70%; (iv) diesel, 81,88%; (v) combustível leve, -55,93%; (vi) combustível pesado, 19,16%; e (vii) asfalto, 32,40%. Em 2000, o diesel e a gasolina foram responsáveis por 66,05% e 15,48% da produção total na refinaria, respectivamente. Em 2004, as taxas de contribuição do diesel e da gasolina atingiram 65,44% e 15,36%, respectivamente. A produção de querosene na refinaria tornou-se relativamente mais importante no período de cinco anos. Da produção total, a produção de querosene foi responsável por 4,78% em 2000 e 7,08% em 2004. Em 2004, os três itens de combustível mais importantes produzidos na refinaria, em termos de magnitude de produção, foram o diesel, a gasolina e o querosene, em ordem decrescente de importância.

Quadro A1: produção nacional de combustíveis (2000-2004)

Refinaria CABGOC Produto 2000 2001 2002 2003 2004 2000 2001 2002 2003 2004 GLP* 34254 30270 32566 33645 28663 23085 29102 13028 18277 31423 Gasolina** 149026 165902 181816 180694 162584 0 51522 52718 150593 322833 Querosene** 46060 57879 57095 76669 74941 0 0 0 0 0 Diesel** 636003 616000 564302 575012 692798 42525 205476 258510 464478 541288 Combust. Leve* 23647 13352 18049 17647 10421 0 0 0 0 0 Combust. Pesado* 65132 69112 59775 76927 77611 0 0 0 0 0 Asfalto* 8762 8051 7893 5987 11601 0 0 0 0 0 Total 962884 960566 921496 966581 1058619 65610 286100 324256 633348 895544

Fonte: Sonangol * Volume expresso em toneladas; **volume expresso em metros cúbicos. 3. O Quadro A2 mostra as quantidades de combustíveis disponíveis em Angola de 2000 a 2004, de acordo com o facto de serem produzidos no nível nacional ou importados. Os níveis anuais de produção nacional podem ser resultado da totalização das quantidades anuais de combustível produzidas na refinaria e na CABGOC – quantidades apresentadas no Quadro A1. Descobrimos que a produção geral nacional aumentou até

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90% de 2000 a 2004. A produção de diesel e gasolina foi a principal força impulsionadora atrás da expansão, enquanto a produção de diesel cresceu até 81,88% e a produção de gasolina aumentou até 225,73%. Juntos, esses dois produtos foram responsáveis por 87,99% do total da produção nacional de combustível em todo o país em 2004. Apenas o gás, o querosene e o diesel foram importados neste período. O total de importações foi pequeno com relação ao total da produção em todo o país.A quantidade total de combustível importada foi de 7,64% em 2000, 8,63% em 2001, 8,45% em 2002, 9,65% em 2003 e 7,70% em 2004. O suprimento total disponível de combustível é considerado a soma da quantidade total de combustível produzida no país e o total de combustível importado.

Quadro A2: produção nacional e importação de combustíveis (2000-2004) Produção nacional Importações

Produto 2000 2001 2002 2003 2004 2000 2001 2002 2003 2004 GLP* 57339 59372 45594 51922 60086 12410 19202 29335 42571 47831 Gasolina** 149026 217424 234534 331287 485417 0 0 0 0 0 Querosene** 46060 57879 57095 76669 74941 10921 22377 16393 21559 20998 Diesel** 678528 821476 822812 1039490 1234086 61719 76166 69229 106740 94209 Combust. leve* 23647 13352 18049 17647 10421 0 0 0 0 0 Combust. pesado* 65132 69112 59775 76927 77611 0 0 0 0 0 Asfalto* 8762 8051 7893 5987 11601 0 0 0 0 0 Total 1028494 1246666 1245752 1599929 1954163 85050 117745 114957 170870 163038

Fonte: Sonangol * Volume expresso em toneladas; **volume expresso em metros cúbicos. 4. No Quadro A3, são descritas informações sobre o total de suprimentos de combustivel disponíveis em Angola entre 2000 e 2004 e também, de uma forma simplificada, estão incluídos no quadro os níveis de produção nacional.No período em referência, o suprimento total de combustível disponível em Angola cresceu 90,13% assemelhando-se ao crescimento da produção nacional de combustível. Isto não é de surpreender, considerando-se que a produção nacional foi responsável pela maioria dos suprimentos disponíveis durante o período de estudo, conforme ilustram os Quadros A2 e A3.

Quadro A3: suprimentos disponíveis de combustível (2000-2004)

Produção nacional Suprimentos disponíveis de combustível Produto 2000 2001 2002 2003 2004 2000 2001 2002 2003 2004 GLP* 57339 59372 45594 51922 60086 69749 78574 74929 94493 107917 Gasolina** 149026 217424 234534 331287 485417 149026 217424 234534 331287 485417 Querosene** 46060 57879 57095 76669 74941 56981 80256 73488 98228 95939 Diesel** 678528 821476 822812 1039490 1234086 740247 897642 892041 1146230 1328295 Combust. leve* 23647 13352 18049 17647 10421 23647 13352 18049 17647 10421 Combust. pesado* 65132 69112 59775 76927 77611 65132 69112 59775 76927 77611 Asfalto* 8762 8051 7893 5987 11601 8762 8051 7893 5987 11601 Total 1028494 1246666 1245752 1599929 1954163 1113544 1364411 1360709 1770799 2117201

Fonte: Sonangol * Volume expresso em toneladas; **volume expresso em metros cúbicos.

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5. Com relação à procura, vamos examinar os padrões do consumo de combustível em Angola. O Quadro A4 a seguir descreve as evoluções dos níveis de consumo dos principais combustíveis em Angola e na Região Norte de Angola entre 2000 e 2004. A Região Norte é composta das seguintes províncias: Luanda, Zaire, Uige, Cuanza Norte e Bengo. Luanda é sem dúvida a mais importante província e deve ser responsável pela maior parte do consumo de combustível da Região Norte, de acordo com as autoridades de Sonangol. Contudo, as autoridades não conseguiram passar informações sobre a taxa real de participação de Luanda.

6. Com relação aos níveis de consumo de todos os combustíveis, verifica-se que o nível total de consumo em Angola teve um crescimento anual constante e atingiu o ponto máximo em 2004. As taxas de crescimento do consumo total anual foram 13,87% em 2001, 5,95% em 2002, 26,30% em 2003 e 11,76% em 2004. A Região Norte foi a região de maior consumo em Angola durante todo esse período. As suas taxas de contribuição foram iguais a 75,89% em 2000, 66,90% em 2001, 70,10% em 2002, 67,16% em 2003 e 64,65% em 2004.

Quadro A4: níveis de consumo de combustível

2000 2001 2002 2003 2004 Produto

Região Norte Angola





GLP* 41642 51815 52260 67188 56179 77443 62853 84906 57128 85407 Gasolina** 103734 141667 105663 150060 125062 180152 163586 244287 233099 348212 Querosene** 39333 57695 47808 72020 51103 79807 55138 101440 50181 93431 Diesel** 376816 512009 405225 588487 412705 612467 505583 781357 524329 849734 Combust. leve* 6070 9515 7610 9829 6671 8928 6500 7731 5698 6503 Combust. pesado* 70822 70822 75444 75453 62035 62035 74079 74145 59536 59536 Asfalto* 8767 9306 7461 8105 7484 8076 4986 5594 9017 9502 Total 647184 852829 649733 971142 721239 1028907 872726 1299460 938988 1452325

Fonte: Sonangol * Volume expresso em toneladas; **volume expresso em metros cúbicos. 7. Em Angola, assim como na Região Norte, o óleo diesel foi o combustível mais usado. Com relação aos primeiros padrões de consumo de diferentes combustíveis do país como um todo, pode-se facilmente verificar que as taxas de participação de consumo do óleo diesel eram de 60,04% em 2000, 60,60% em 2001, 59,53% em 2002, 60,13% em 2003 e 58,51% em 2004. O nível de consumo do óleo diesel atingiu o auge em 2004 com 849,734 m3, com um crescimento de cerca de 65,96% entre 2000 e 2004. Em grande parte do período considerado, o segundo, o terceiro e o quarto mais importantes combustíveis em termos de magnitude de consumo foram a gasolina, o querosene e o gás, respectivamente. Os níveis de consumo da gasolina, do gás e do querosene aumentaram 145,80%, 64,83% e 61,40%, respectivamente, de 2000 a 2004. A taxa de crescimento de consumo anual da gasolina aumentou durante todos os anos em análise. As taxas foram as seguintes: 5,92% em 2001, 20,05% em 2002, 35,60% em 2003 e 42,54% em 2004. Para o querosene, as taxas anuais de crescimento do consumo foram 24,83% em 2001, 10,81% em 2002, 27,11% em 2003 e -7,90% em 2004. As taxas anuais de crescimento do

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consumo de gás foram 29,67% em 2001, 15,26% em 2002, 9,64% em 2003 e 0,59% em 2004.

8. No Norte, o consumo de diesel cresceu em 39,15% de 2000 à 2004. As taxas anuais correspondentes de participação foram 58,22% em 2000, 62,37% em 2001, 57,22% em 2002, 57,93% em 2003 e 55,84% em 2004. Na maior parte do período considerado, a gasolina, o gás e o querosene foram respectivamente o segundo, o terceiro e o quarto combustíveis mais importantes em termos de magnitude de consumo. O gás foi relativamente mais importante do que o querosene como item de consumo na região Norte do que no resto do país. Os níveis de consumo da gasolina, do gás e do querosene aumentaram 124,71%, 37,19% e 27,58%, respectivamente de 2000 a 2004. Essas taxas de expansão foram menores do que as taxas observadas no país como um todo. Também é importante observar que o consumo de gasolina superou a quantidade de consumo de óleo diesel no Norte, do mesmo modo que o observado em Angola. Na verdade, a taxa relativa de expansão foi maior na região Norte do que em Angola.

9. Concluímos que as taxas de crescimento do consumo de combustível na região Norte foram mais moderadas do que no resto do país. Consideremos agora os padrões de consumo entre as regiões. Além da região Norte, existem outras cinco regiões: Nordeste, Centro-Leste, Sul, Cabinda e Oeste. A Região Nordeste é composta de quatro províncias: Malanje, Lunda Norte, Lunda Sul e Moxico. A Região Centro-Leste contém três províncias: Huambo, Bié e Cuando Cubango. Huila, Namibe e Cunene são as províncias que compõem a Região Sul. A região de Cabinda inclui apenas uma província, com o mesmo nome. A Região Oeste contém duas províncias: Benguela e Cuanza Sul.

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Diesel

0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 900000

m3

NORDESTE

CENTRO LESTESUL CABINDA

OESTE NORTE ANGOLA

NORDESTE 4006 1936 3680 14456 24214 CENTRO LESTE 4019 3470 13797 34970 41449 SUL 39244 43375 54632 58820 63689 CABINDA 29634 31868 32456 71701 84676 OESTE 58290 102612 95196 95828 111378 NORTE 376816 405225 412705 505583 524329 ANGOLA 512009 588487 612467 781357 849734

2000 2001 2002 2003 2004

Figura A1

10. As Figuras A1 a A4 ajudam a entender melhor as disparidades do consumo regional dos quatro principais itens de combustível, ou seja, diesel, gasolina, querosene e gás. Conforme descrito na Figura A1, em 2004, os três maiores consumidores de diesel foram as regiões Norte, Oeste e Cabinda, em ordem decrescente de importância. O Norte consumiu quase cinco vezes mais do que o Oeste, e mais de todas as regiões consideradas juntas. De 2000 à 2004, as taxas de crescimento do consumo regional foram: (i) Nordeste, 504,39%; (ii) Centro-Leste, 931,44%; (iii) Sul, 62,29%; (iv) Cabinda, 185,74%; (v) Oeste, 91,08%; e (vi) Norte, 39,15%. As taxas de crescimento do consumo anual nas regiões Nordeste e Centro-Leste foram altas em 2002, 2003 e 2004, mas as taxas de contribuição de consumo permaneceram baixas em 2004.

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Gasolina

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

m3

NORDESTE

CENTRO LESTECABINDASUL OESTE NORTE ANGOLA

NORDESTE 466 332 658 4233 9767 CENTRO LESTE 441 400 2630 7438 13797 CABINDA 17883 18216 21560 27664 27404 SUL 10026 13161 17025 23278 30601 OESTE 9117 12287 13216 18088 33544 NORTE 103734 105663 125062 163586 233099 ANGOLA 141667 150060 180152 244287 348212

2000 2001 2002 2003 2004

Figura A2

11. A Figura A2 ilustra os padrões de consumo regional de gasolina. A posição dominante do Norte é novamente bastante impressionante. Em 2004, observamos a seguinte classificação regional do consumo de gasolina, em ordem decrescente de importância: Norte, Oeste, Sul, Cabinda, Centro-Leste e Nordeste. O Norte consumiu quase sete vezes mais do que o Oeste, e mais de todas as regiões consideradas juntas. De 2000 a 2004, as taxas de crescimento do consumo regional foram: (i) Nordeste, 1.997,64%; (ii) Centro-Leste, 3,026,49%; (iii) Cabinda, 53,24%; (iv) Sul, 205,21%; (v) Oeste, 267,94%; e (vi) Norte, 124,71%. Portanto, o consumo de diesel e da gasolina nas regiões Nordeste e Centro-Leste dispararam no período de cinco anos.

12. Embora o Norte fosse o principal consumidor de querosene durante todo o período examinado, as disparidades do consumo regional não foram tão discrepantes como nos casos do óleo diesel e da gasolina; consulte a Figura A3 a seguir. A classificação regional do consumo de querosene em 2004 em ordem decrescente de importância foi: Norte, Cabinda, Sul, Centro-Leste, Nordeste e Oeste. O consumo no Norte foi duas vezes maior do que em Cabinda, e maior que em todas as outras regiões consideradas juntas. De 2000 a 2004, as taxas de crescimento do consumo regional de querosene foram: (i) Oeste, -53,95%; (ii) Nordeste, 1,073,61%; (iii) Centro-Leste, 212,67%; (iv) Sul, 299,10%; (v) Cabinda, 72,90%; e (vi) Norte, 27,58%. Sendo assim, a região Nordeste foi responsável por grande parte do dinamismo observado no consumo de querosene durante o período de estudo.

12

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Querosene

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

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OESTE NORDESTECENTRO LESTESUL CABINDANORTE ANGOLA

OESTE 1108 390 508 559 510 NORDESTE 81 154 281 1623 952 CENTRO-LESTE 597 263 522 1739 1865 SUL 1098 2660 2196 4714 4382 CABINDA 13228 16078 17187 25964 22871 NORTE 39333 47808 51103 55138 50181 ANGOLA 57695 72020 79807 101440 93431

2000 2001 2002 2003 2004

Figura A3

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13. Os padrões de consumo regional de gás são ilustrados na Figura A4.

GLP

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000

TON

NORDESTE

CENTRO LESTECABINDASUL OESTE NORTE ANGOLA


2000 2001 2002 2003 2004

Figura A4

14. A posição dominante do Norte é novamente bem evidente. Em 2004, o consumo na região Norte foi cinco vezes maior do que na região Oeste, o segundo maior consumidor. A região Nordeste foi o consumidor de menor uso. A taxa de crescimento de consumo de gás nessa região no período de cinco anos foi bem pequena, 19,44%, em comparação com as taxas impressionantes de crescimento do consumo para os outros três itens de combustível. De 2000 à 2004, as taxas de crescimento do consumo regional de gás foram: (i) Nordeste, 19,44%; (ii) Centro-Leste, 730,74%; (iii) Cabinda, 245,48%; (iv) Sul, 120,21%; (v) Oeste, 184,19%; e (vi) Norte, 37,19%.

14

14

Combust.Leve

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

TON

CABINDA

CENTRO LESTENORDESTESUL OESTE NORTE ANGOLA

CABINDA 0 0 0 0 0 CENTRO LESTE 0 0 0 0 0 NORDESTE 0 6 0 0 0 SUL 2337 1823 1749 673 295 OESTE 1108 390 508 559 510 NORTE 6070 7610 6671 6450 5698 ANGOLA 9515 9829 8928 7681 6503

2000 2001 2002 2003 2004

Figura A5

15. O gráfico e o quadro da Figura A5 acima informam sobre a evolução da procura de combustível leve nas diversas regiões e no país como um todo. As quantidades procuradas diminuíram ao longo do período em todas as regiões relevantes e, portanto, em Angola. Do mesmo modo que os padrões observados para os outros combustíveis já examinados, a região Norte é dominante, com os índices de consumo maiores que 63% em todo o período considerado. O índice de consumo dessa região cresceu de 66,80% em 2000 para 86,08% em 2004. Em 2004, a região Norte consumiu cerca de onze vezes mais que a região Oeste, o segundo maior consumidor na nação. Os níveis de consumo nas regiões de Cabinda, Centro-Leste e Nordeste foram nulos ou insignificantes. Os níveis de consumo nas regiões Oeste e Sul diminuíram bastante entre 2000 e 2004. Comparados aos níveis de consumo de 2000, os níveis de consumo de 2004 das regiões Oeste e Sul foram 53,95% e 87,36% menores, respectivamente.

16. Diferentemente dos outros combustíveis, o nível de consumo de combustível pesado da região Norte foi impressionantemente dominante; veja a Figura A6. Esse nível de consumo praticamente comandou a procura de toda a nação. O consumo de combustível pesado de Angola atingiu o ponto máximo em 2001, com um nível de consumo de 75.453 toneladas. Durante o período de cinco anos, o consumo caiu 15,94%. O nível de consumo em 2004 representou 78,90% do ponto máximo.

15

15

Combust.Pesado

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

TON

CABINDA

OESTE CENTRO LESTESUL NORDESTENORTE ANGOLA

CABINDA 0 0 0 0 0 OESTE 0 9 0 66 0 CENTRO LESTE 0 0 0 0 0 SUL 0 0 0 0 0 NORDESTE 0 0 0 0 0 NORTE 70822 75444 62035 74079 59536 ANGOLA 70822 75453 62035 74145 59536

2000 2001 2002 2003 2004

Figura A6

17. A Figura A7 descreve a evolução do consumo de asfalto durante o período.

16

16

Asfalto

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

10000

TON

NORDESTE

CENTRO LESTECABINDASUL

OESTENORTEANGOLA


2000 2001 2002 2003 2004

Figura A7

18. O nível de consumo de asfalto chegou ao ponto máximo em 2004. Das 9,502 toneladas consumidas em todo país, 94,90% foram consumidas pela região Norte. A taxa adicional no consumo referente a 2003 foi significativa, cerca de 69,89%. A posição dominante da região Norte prevaleceu por todo o período examinado, com índices de consumo maiores que 92%. Também é interessante observar a queda brusca no consumo de Cabinda. Enquanto em 2000 o nível de consumo de asfalto nessa região foi de 204 toneladas, em 2004, foi de apenas 7 toneladas!

19. É preciso agora justapor as quantidades fornecidas e procuradas no período de cinco anos. Essas informações, provenientes dos Quadros A3 e A4, são compiladas no Quadro A5 a seguir. Uma análise mais detalhada das informações apresentadas revela que as quantidades fornecidas geralmente ultrapassam as quantidades procuradas. Ocorre que geralmente Angola aumentava as suas reservas de combustíveis durante o período examinado. Algumas excepções a serem destacadas ocorreram com o querosene, combustível pesado e asfalto. As quantidades procuradas de querosene excederam as quantidades fornecidas em 2000, 2002 e 2003. As quantidades procuradas de combustível pesado e asfalto excederam as respectivas quantidades fornecidas em 2000, 2001 e 2002.

17

17

Quadro A5: oferta e procura de combustíveis em Angola (2000-2004)

2000 2001 2002 2003 2004 Produto Oferta Procura Oferta Procura Oferta Procura Oferta Procura Oferta Procura GLP* 69749 51815 78574 67188 74929 77443 94493 84906 107917 85407 Gasolina** 149026 141667 217424 150060 234534 180152 331287 244287 485417 348212 Querosene** 56981 57695 80256 72020 73488 79807 98228 101440 95939 93431 Diesel** 740247 512009 897642 588487 892041 612467 1146230 781357 1328295 849734 Combust. leve* 23647 9515 13352 9829 18049 8928 17647 7731 10421 6503 Combust. pesado* 65132 70822 69112 75453 59775 62035 76927 74145 77611 59536 Asfalto* 8762 9306 8051 8105 7893 8076 5987 5594 11601 9502 Total 1113544 852829 1364411 971142 1360709 1028907 1770799 1299460 2117201 1452325

Fonte: Sonangol. * Volume expresso em toneladas; **volume expresso em metros cúbicos.

ANEXO II: ANÁLISES ECONOMÉTRICAS

1. Todas as conclusões estatísticas mencionadas no texto são provenientes desta secção. Existem quatro tipos de análises econométricas: (i) a primeira cujo objectivo é demonstrar que o preço mundial do petróleo bruto é um determinante importante dos preços do petróleo refinado, de receitas governamentais e de despesas governamentais seleccionadas; (ii) a segunda que mostra que as altas dos preços do combustível são causas importantes da inflação, mesmo quando grande parte da inflação é aparentemente explicada pela depreciação da taxa de câmbio nominal; (iii) a terceira que tenta obter os efeitos directos das mudanças dos preços do combustível e dos serviços públicos nas procuras correspondentes das pessoas em geral; e (iv) a quarta que investiga como as quotas do orçamento para combustíveis e de serviços públicos variam de acordo com o rendimento. Existem oito subsecções, de A à H.

A. O Preço Mundial do Petróleo Bruto como Determinante dos Preços de Produtos de Petróleo Refinado e Despesas Estimadas de Subsídios de Diesel,

Gasolina e Querosene

2. Nesta subsecção, investigamos a importância do preço mundial do petróleo bruto como um determinante dos preços de produtos de petróleo refinado (diesel, gasolina e querosene) e das despesas estimadas de subsídios de diesel, gasolina e querosene.

3. Começamos por fazer uma comparação, para verificar se existe uma releção entre os preços das refinarias de diesel, gasolina e querosene e os preços mundiais para esses combustíveis em meses seleccionados para os quais os preços das refinarias foram disponibilizados para nós. O Quadro A6 exibe os preços de refinaria e os preços mundiais desses itens nos meses de Abril de 2000, Setembro de 2000, Junho de 2003, Janeiro de 2004 e Outubro de 2004. As informações disponíveis no quadro revelam que para a gasolina, o querosene e o óleo diesel, havia uma estreita e positiva relação entre os preços de refinaria e os preços mundiais. Primeiro, observe que enquanto os preços de refinaria da gasolina e do querosene estavam consistentemente maiores do que os preços mundiais

18

18

desses mesmos itens, o preço de refinaria do óleo diesel era consistentemente inferior do que o preço mundial do óleo diesel. De acordo com a informação do Ministério das Finanças, a refinaria foi criada originalmente para produzir diesel. Portanto, a sua relativa eficiência na produção de óleo diesel não é muito surpreendente. Segundo, os preços de refinaria da gasolina e do querosene excederam os preços mundiais como a seguir indicamos: (i) 9,60% e 8,80% em Abril de 2000; (ii) 23,24% e 12,71% em Setembro de 2000; (iii) 21,93% e 35,65% em Junho de 2003; (iv) 21,48% e 19,84% em Janeiro de 2004; e (v) 21,13% e 7,40% em Outubro de 2004. Terceiro, o preço mundial do óleo diesel excedeu o preço de refinaria registando os seguintes valores: (i) 38,30% em Abril de 2000; (ii) 33,45% em Setembro de 2000; (iii) 16,57% em Junho de 2003; (iv) 23,51% em Janeiro de 2004; e (v) 40,17% em Outubro de 2004. Sendo assim, durante os cinco meses aqui estudados, as relações entre os preços mundiais e os preços de refinaria parecem ser mais fortes com a gasolina do que com o querosene e o óleo diesel, mas mesmo as relações mais fracas parecem indicar que pode haver um factor comum que fixa os ajustes dos preços de refinaria às mudanças dos preços mundiais dos combustíveis. Presumimos que o denominador comum seja o preço mundial do petróleo bruto.

Quadro A6: preços mundiais (Kz) e de refinaria da gasolina, do querosene e do diesel

Abril de 2000 Setembro de 2000 Junho de 2003 Janeiro de 2004 Outubro de 2004

Produto Preço de refinaria

Preço Mundial

Preço de Refinaria

Preço Mundial

Preço de Refinaria

Preço Mundial

Preço de Refinaria

Preço Mundial

Preço de Refinaria

Preço Mundial

Gasolina (Lt) 1,37 1,25 4,03 3,27 20,52 16,83 25,51 21,00 38,69 31,94 Querosene (Lt) 1,36 1,25 3,99 3,54 20,32 14,98 25,25 21,07 38,31 35,67

Diesel (Lt) 0,94 1,30 2,75 3,67 14,00 16,32 17,40 21,49 26,39 36,99 Fontes: Ministério das Finanças, Sonangol e Administração de Informações sobre Energia, Departamento de Energia, Governo dos Estados Unidos (preços diários de combustíveis FOB). 4. Parece lógico e plausível concluir por hipótese que os preços mundiais do óleo diesel, da gasolina e do querosene estão positivamente relacionados ao preço mundial do petróleo bruto. Essas hipóteses são testadas a seguir com os preços mundiais mensais para o petróleo bruto, o óleo diesel, a gasolina e o querosene de Janeiro de 2000 a Dezembro de 2004, calculados de preços diários de combustíveis FOB. O conjunto de dados básicos foi transferido do site oficial da Rede da Administração de Informações sobre Energia, Departamento de Energia, dos Estados Unidos.

5. Os resultados das três regressões são apresentados no Quadro A7. Em cada regressão, a única variável independente é o preço (log) do petróleo bruto. Todos os estimadores apresentados no quadro são estatisticamente significativos, uma vez que as estatísticas implícitas são todas maiores do que 1,68 em valor absoluto. Adoptamos essa convenção em todo este relatório. As regressões sugerem que um aumento de 10% no preço de um barril de petróleo bruto produza aumentos de 10,37% no preço de um litro de diesel, 9,46% no preço de um litro de gasolina e 10,29% no preço de um litro de querosene. As relações entre o preço mundial do petróleo e os preços mundiais de três dos seus produtos refinados mais importantes parecem ser, portanto, bastante próximas de 1:1.

19

19

Quadro A7: relações entre preços mundiais:

diesel, gasolina e querosene em comparação com o petróleo bruto Variáveis dependentes

Log do preço do diesel

Log do preço da gasolina

Log do preço do querosene

Variável independente

Coeficiente (Bolsa de Acções)

Coeficiente (Bolsa de Cações)

Coeficiente (Bolsa de Cações)

Constante

- 9,606* (0,781)

- 8,926* (0,854)

- 9,590* (0,780)

Log do preço do petróleo

1,037* (0,099)

0,946* (0,109)

1,029* (0,099)

Observações

60

60

60

F

108,96

75,93

107,59

R2 ajustado

0,65

0,56

0,64

* Este símbolo é usado em todo o documento para informar ao leitor sobre estimadores estatisticamente significativos. 6. Se tivéssemos acesso aos preços mensais de refinaria do óleo diesel, da gasolina e do querosene durante todo o período de cinco anos, seríamos capazes de efectuar regressões similares desses preços e do preço mundial do petróleo bruto. Desse modo, poderíamos esperar encontrar resultados qualitativamente idênticos, o que indica existir uma estreita e positiva relação entre os preços de combustível de refinaria e o preço mundial do petróleo bruto. Na verdade, essa conclusão parece ser uma implicação imediata de resultados das relações estimadas entre os cálculos de montantes de subsídios gastos no fornecimento de óleo diesel, gasolina e querosene, e o preço mundial do petróleo bruto examinado a seguir.

7. Com base nas taxas diferenciais médias entre as observações de preço de refinaria e preço mundial do óleo diesel, gasolina e querosene durante oito meses no período entre 2000 e 2004, criamos preços hipotéticos de refinaria para esses três produtos por todo o período, levando em consideração os preços prontamente observáveis de combustíveis FOB. A partir desses valores hipoteticamente mensais, conseguimos criar preços totais hipotéticos de Sonangol para o óleo diesel, a gasolina e o querosene, ao utilizar a estrutura de preços acima explicada. Ao considerarmos os preços reais prontamente disponíveis para esses produtos durante o período em questão, seria possível criar a série de subsídios hipotéticos mensais por unidade. Ao considerarmos também os dados disponíveis de consumo anual de combustíveis, anteriormente abordados, calculamos médias mensais referentes ao consumo de óleo diesel, gasolina e querosene em Angola durante o período de cinco anos. Finalmente, ao multiplicarmos o consumo médio mensal por subsídio por unidade para cada combustível considerado, nós obtivemos montantes hipotéticos mensais de subsídios para cada item. O Quadro A8 a seguir apresenta os montantes hipotéticos anuais de subsídios resultantes deste exercício. Também relata montantes anuais de subsídios derivados da aplicação de fórmulas de definição de preços de combustíveis de Sonangol para os preços mundiais do diesel, da gasolina e do querosene. Uma vez que os preços mundiais de combustíveis FOB devem ser considerados aproximados com relação aos custos (marginais) de verdadeira oportunidade enfrentados pela refinaria na venda dos seus produtos refinados no mercado

20

20

interno, em vez de exportá-los, decidimos calcular também os montantes mensais de subsídios, levando em consideração esses preços.

Quadro A8: estimativas dos valores dos subsídios (USD milhões) Preços mundiais dos combustíveis Preços hipotéticos dos combustíveis de

refinaria

Ano

Diesel Gasolina Querose

ne Total Diesel Gasolin

a Querose

ne Total 2000 292,25 52,02 19,15 363,42 387,99 80,53 22,91 468,52 2001 170,41 36,33 11,75 218,49 232,65 54,01 14,36 286,66 2002 178,12 50,20 12,12 240,44 246,83 73,40 15,23 320,23 2003 361,75 129,23 30,23 521,21 459,37 164,74 34,55 624,11 2004 314,88 204,18 124,81 643,87 402,61 262,22 142,91 664,83

Fontes: Administração de Informações sobre Energia, Departamento de Energia, Governo dos Estados Unidos (preços diários dos combustíveis FOB) e Sonangol (níveis anuais de consumo de combustíveis).

8. Os dois tipos de estimativas reflectem alguns factos sobre os padrões de consumo de combustíveis em Angola que já foram observados. Primeiro, em termos de ordem de grandeza, o óleo diesel foi o combustível mais importante no período em questão. Segundo, as quantidades anuais de gasolina consumidas foram maiores do que as de querosene. Terceiro, o consumo de gasolina cresceu em um ritmo mais acelerado do que o consumo de óleo diesel e querosene durante o período.

9. O primeiro conjunto de estimativas, calculado com base nos preços dos combustíveis, indica que em 2004 as despesas governamentais associadas com o esquema de subsídios para o fornecimento de óleo diesel, gasolina e querosene foram de USD 314,88 milhões, USD 204,18 milhões e USD 124,81 milhões respectivamente. Consequentemente, do valor total estimado apresentado ao governo para subsidiar a provisão dos três combustíveis em 2004, o óleo diesel, a gasolina e o querosene foram responsáveis, respectivamente, por 48,90%, 31,71% e 19,38%. Em 2000, as taxas de contribuição foram de 80,42% para o diesel, 14,31% para a gasolina e 5,27% para o querosene. Esse resultado sugere que o subsídio da gasolina e do querosene cresceu em importância em relação ao subsídio do óleo diesel durante o período. Na verdade, de acordo com nossas estimativas, entre 2000 e 2004 os gastos do governo associados com o subsídio de gasolina e querosene cresceram, respectivamente, 292,50% e 551,75%, enquanto, no caso do óleo diesel, aumentaram somente 7,74%. Também observamos que o financiamento de subsídios para esses três combustíveis poderá quase dobrar em cinco anos. De acordo com nossas estimativas, a despesa do governo cresceu 77,17% entre 2000 e 2004. Resultados qualitativamente idênticos são encontrados na inspecção das estimativas calculadas com base nos preços hipotéticos dos combustíveis de refinaria.

10. Os resultados de oito regressões, que estabelecem as relações estatísticas entre as estimativas dos valores dos subsídios e o preço mundial do petróleo, são apresentados no Quadro A9. Todos os estimadores são estatisticamente significativos. Considere primeiro as regressões (1) a (4). As variáveis dependentes são (logs dos) valores dos subsídios construídos com base nos preços mundiais do óleo diesel, da gasolina e do querosene. As

21

21

regressões indicam que um aumento de 10% no preço mundial do petróleo leva a aumentos nos valores gastos pelo governo no subsídio de: (i) diesel em 20,88%; (ii) gasolina em 34,21%; (iii) querosene em 46,45%; e (iv) todos os três combustíveis juntos em 27,26%. As variáveis dependentes nas equações (5) a (8) são (logs dos) valores dos subsídios derivados dos preços hipotéticos de refinaria. Essas equações sugerem que um aumento de 10% no preço mundial do petróleo causa aumentos nos valores gastos pelo governo no subsídio de: (i) diesel em 17,55%; (ii) gasolina em 28,95%; (iii) querosene em 45,34%; e (iv) todos os três combustíveis juntos em 22,83%. É interessante observar que a precisão de ajuste das equações (5), (7) e (8), de acordo com a estatística R2 ajustada, é maior do que a das suas contrapartidas, as equações (1), (3) e (4), respectivamente.

Quadro A9: relações entre as despesas com subsídios e o preço mundial do petróleo

Variáveis dependentes Preços mundiais dos combustíveis Preços hipotéticos dos combustíveis de

refinaria Log do

subsídio do

diesel (1)

Log do subsídio

da gasolina

(2)

Log do subsídio

do querosene

(3)

Log do subsídio

total (4)

Log do subsídio

do diesel

(5)

Log do subsídio

da gasolina

(6)

Log do subsídio

do querosene

(7)

Log do subsídio

total (8)

Variável Independente

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante

- 6,818* (2,506)

- 18,425* (4,627)

- 29,278* (6,465)

-11,497* (3,497)

- 3,889* (2,013)

13,955* (3,935)

- 28,262* (5,404)

- 7,680* (2,656)


2,088* (0,319)

3,421* (0,586)

4,645* (0,821)

2,726* (0,445)

1,755* (0,256)

2,895* (0,500)

4,534* (0,687)

2,283* (0,338)

Observações

60

56

57

60

60

58

60

60

F

42,94

36,89

32,01

37,60

47,02

33,50

43,55

45,72

R2 ajustado

0,42

0,37

0,36

0,38

0,44

0,36

0,42

0,43

B. O preço mundial do petróleo, a taxa nominal de câmbio e o IPC como determinantes das receitas e despesas governamentais seleccionadas

11. Nesta subsecção, mostramos que os números das principais receitas e despesas governamentais estão relacionados positivamente com o preço mundial do petróleo, a taxa nominal de câmbio e a taxa de inflação. Para começar, considere os modelos apresentados no Quadro A10. O preço do petróleo é um estimador estatisticamente significativo em todos os modelos. O poder explicativo varia de 0,47 (para os modelos (1) e (6)) a 0,62 (para o modelo (4)). Os resultados indicam que, embora um aumento de USD 1 no preço do barril de petróleo cause um aumento de aproximadamente USD1 nas receitas, ele gera aumentos muito maiores nos gastos com subsídios e pagamentos de transferências, de cerca de USD 2,6 e USD 2,5, respectivamente.

22

22

Quadro A10: regressões das receitas e despesas governamentais

Estimativas do preço mundial do petróleo Variáveis dependentes

Log da receita do

imposto do petróleo

(1)

Log da receita do total de

impostos (2)

Log da receita total (3)

Log da despesa

com subsídios

(4)

Log dos pagamentos de transferências

(5)

Log da despesa

total (6)

Variável independente Coef.

(E. P.) Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante

11,827* (1,182)

11,805* (1,088)

11,835* (1,095)

- 2,164 (2,261)

- 1,810 (2,575)

11,439* (1,637)


0,988* (0,151)

1,022* (0,139)

1,020* (0,139)

2,562* (0,288)

2,471* (0,328)

1,057* (0,209)

Observações

48

48

48

48

48

48

F

43,06

54,43

53,46

79,18

56,77

25,68

R2 ajustado

0,47

0,53

0,53

0,62

0,54

0,47

12. Os modelos no Quadro A11 baseiam-se nos modelos básicos apresentados no Quadro A10 ao incluir o logaritmo da taxa nominal de câmbio como uma variável independente adicional. Excepto no modelo (4), as estatísticas R2 ajustadas são mais altas para os modelos expandidos no Quadro A11, o que indica que para todos esses modelos a inclusão do logaritmo da taxa nominal de câmbio como uma variável independente aumenta os seus poderes explicativos.

23

23


Estimativas do preço mundial do petróleo e das taxas nominais de câmbio Variáveis Dependentes

Log da receita do


(1)


impostos (2)


Log da despesa

com subsídios

(4)

Log dos pagamentos

de transferências

(5)

Log da despesa

total (6)

Variável independente Coef.

(E. P.) Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante

13,635* (1,240)

14,069* (1,036)

14,158* (1,033)

1,502 (2,780)

0,843 (2,429)

14,743* (1,581)


0,665* (0,175)

0,617* (0,146)

0,604* (0,146)

1,878* (0,392)

2,024* (0,342)

0,466* (0,223)

Log da taxa nom. câmbio

0,188* (0,062)

0,235* (0,051)

0,241* (0,051)

0,344* (0,138)

0,312* (0,121)

0,343* (0,079)

Observações

48

48

48

48

48

48

F

30,04

49,33

49,97

34,68

47,82

27,40

R2 ajustado

0,55

0,67

0,68

0,59

0,67

0,53

13. Também devemos observar que os valores das estimativas do logaritmo do preço mundial do petróleo são mais baixos nos modelos do Quadro A11 do que nas suas contrapartidas no Quadro A10.

24

24


Estimativas do preço mundial do petróleo e do índice de preços ao consumidor Variáveis Dependentes

Log da receita do


(1)


impostos (2)


Log da despesa

com subsídios

(4)

Log dos pagamentos

de transferências

(5)

Log da despesa

total (6)

Variável Independente Coef.

(E. P.) Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante

14,000* (1,198)

14,394* (0,981)

14,473* (0,979)

1,643 (2,789)

0,998 (2,434)

14,883* (1,578)


0,545* (0,179)

0,494* (0,146)

0,482* (0,146)

1,766* (0,416)

1,917* (0,363)

0,354 (0,235)

Log do Índice de Preços ao Consumidor

0,182* (0,049)

0,217* (0,040)

0,221* (0,040)

0,289* (0,114)

0,265* (0,099)

0,288* (0,064)

Observações

48

48

48

48

48

48

F

34,44

58,52

59,10

34,96

48,38

28,15

R2 ajustado

0,59

0,71

0,71

0,59

0,67

0,54

14. Os modelos exibidos no Quadro A12 baseiam-se nos modelos básicos apresentados no Quadro A10 ao incluir o logaritmo do índice de preços ao consumidor como uma variável explicativa. Mais uma vez, observamos que o poder explicativo dos modelos expandidos são maiores do que o das suas contrapartidas, excepto no modelo (4). Os valores das estimativas do logaritmo do preço mundial do petróleo também são menores do que os valores correspondentes nos modelos básicos.

C. Determinantes de IPC, BBPI e MBPI: taxa nominal de câmbio e preços dos combustíveis

15. Agora mostramos que a taxa de câmbio nominal e o preço ponderado dos combustíveis são determinantes importantes dos três índices de preços considerados neste relatório. No Quadro A13, modelos (1), (3) e (5), são fornecidas as regressões com a taxa de câmbio nominal como a única variável independente. Os modelos (2), (4) e (6) são expansões directas desses modelos simples, uma vez que são obtidos com a inclusão de uma variável dummy para representar a mudança no regime da política nos modelos originais.

25

25

Quadro A13: taxa nominal de câmbio como determinante do IPC, BBI e MBI

Variáveis dependentes Log do IPC Log do BBI Log do MBI

Variáveis independentes

Coef. (Er. Pad.)

(1)

Coef. (Er. Pad.)

(2)

Coef. (Er. Pad.)

(3)

Coef. (Er. Pad.)

(4)

Coef. (Er. Pad.)

(5)

Coef. (Er. Pad.)

(6) Constante

2,51* (0,08)

2,72* (0,07)

- 0,34* (0,18)

0,41* (0,14)

0,21* (0,16)

0,83* (0,15)

Log da taxa nominal juros

1,20* (0,02)

1,12* (0,02)

1,34* (0,04)

1,15* (0,03)

1,20* (0,04)

1,04* (0,38)

Variável dummy (desde 03 Set. = 1)

- 0,24* (0,04)

-

0,14* (0,02)

- 0,11* (0,02)

Número de observações

60

60

33

33

33

33

F

3319,70

2765,48

1047,02

1635,17

968,05

1036,66

R2 ajustado

0,98

0,99

0,97

0,99

0,97

0,98

16. Considere o modelo (1). Os resultados sugerem que a taxa de câmbio nominal é um determinante importante do IPC: é estatisticamente significativa e o modelo explica 98% da variação no IPC.1 Concluímos que uma taxa de depreciação de 10% gera uma taxa de inflação mensal de 12%. Quando modificamos o modelo (1) e incluímos uma variável dummy para representar a mudança de política, o poder explicativo do modelo aumenta, chegando até a 99%. O modelo (2) indica que uma taxa de depreciação mensal de 10% gera uma taxa de inflação de 11,2%, uma taxa de elasticidade mais baixa do que no primeiro modelo. Como a variável dummy é estatisticamente significativa e o seu coeficiente é positivo, concluímos que as alterações mensais na taxa de câmbio nominal são mais importantes para explicar as taxas de inflação mensal no novo regime do que no anterior. Embora as grandes altas nos preços administrados pareçam ter causado taxas de inflação mensal mais altas do que a média em Maio e Novembro de 2004, como mencionamos anteriormente, esse resultado sugere que nos outros meses durante o novo regime a variação no IPC foi quase totalmente explicada pela variação na taxa de câmbio nominal, e essa relação foi mais forte do que a observada no período anterior à mudança de política.

17. Uma inspecção detalhada dos outros modelos mostra resultados semelhantes. Primeiro, a taxa de câmbio nominal é um determinante importante tanto do BBPI como do MBPI. Segundo, o poder explicativo dos modelos com dummy de mudança na política é maior. Terceiro, os coeficientes da taxa de câmbio nominal nas regressões (4) e (6) são 1 Os resultados do teste de Dickey-Fuller para verificar a presença de raiz unitária nas séries temporais do IPC e da taxa de câmbio nominal indicam que as variáveis têm uma co-integração, sendo não-estacionárias nos níveis e estacionárias nas primeiras diferenças. As condições de erro também são estacionárias. Esses resultados permitem encontrar uma relação de longo prazo entre as variáveis em questão e não encontrar uma regressão espúria. ´Para além disso, o teste de causalidade de Granger informa que podemos rejeitar a hipótese de que a taxa de juros nominal não causa o IPC, mas não podemos rejeitar a hipótese de que o IPC não causa a taxa de câmbio nominal. Portanto, parece que a relação de causalidade segue somente em uma direcção; ou seja, a taxa de câmbio nominal causa o IPC. Esses testes estão disponíveis por solicitação ao autor.

26

26

menores do que nas regressões (3) e (5). Quarto, a variável dummy é estatisticamente significativa em todos os casos e os seus coeficientes são positivos. Podemos então concluir que as alterações mensais na taxa de câmbio nominal são mais importantes na determinação das taxas de inflação mensal das duas cestas no regime do kwanza forte do que no anterior.

18. As próximas regressões tentam capturar os efeitos directos que as alterações nos preços dos combustíveis tiveram nos três índices de preços. Assim como nos modelos examinados acima também estudaremos os impactos, se houver, causados pela mudança estrutural no regime da política. Uma vez que os preços de todos os combustíveis subiram simultaneamente, podemos prever que eles estejam altamente correlacionados. E isso é bem verdade, conforme mostra a matriz de correlação do Quadro A14 abaixo.

Quadro A14: matriz de correlação dos preços dos combustíveis

GLP Gasolina

Querosene

Diesel Comb. leve

Comb. pesado

Asfalto

GLP 1,00 Gasolina 0,96 1,00 Querosene

0,92 0,94 1,00

Diesel 0,75 0,87 0,89 1,00 Comb. l. 0,87 0,87 0,91 0,79 1,00 Comb. p. 0,57 0,60 0,76 0,60 0,81 1,00 Asfalto 0,80 0,83 0,90 0,81 0,99 0,86 1,00

19. Como os preços dos combustíveis demonstraram uma tendência crescente quando medidos em termos de kwanza, mas decrescente quando medidos em dólares, fizemos regressões separadas com os preços de combustíveis expressos em kwanza e em dólares para as mesmas variáveis independentes. Como a maioria das variáveis explicativas estão altamente correlacionadas entre si, fizemos regressões separadas com os preços dos combustíveis (log) como variáveis independentes únicas e, em seguida, fizemos regressões separadas com os preços ponderados dos combustíveis (log) expressos em kwanza e em dólares como variáveis independentes únicas.

20. No Quadro A15 a seguir, vemos que o teste F indica que cada modelo é estatisticamente significativo. Também podemos observar que os testes t das variáveis independentes revelam que todas elas, excepto os preços do querosene e do óleo diesel medidos em dólares, são estatisticamente significativas. Em todas as regressões, o sinal da variável dummy é positivo. Isso sugere que os preços dos combustíveis têm sido relativamente mais importantes para explicar o comportamento do IPC no novo regime do que no anterior. O IPC é afectado de forma negativa pelo índice de preço ponderado dos combustíveis quando esta variável é medida em dólares, mas de forma positiva quando a variável independente é medida em kwanza. Sustentamos que esses resultados díspares decorrem do facto que a medida em dólares inclui a queda no índice de preços relativa aos preços de outros recursos, bens e serviços observada no período anterior ao do Kwanza Forte, enquanto a outra medida inclui as alterações relativamente grandes dos

27

27

preços dos combustíveis do novo regime. As regressões nos diversos preços de combustíveis revelam os mesmos tipos de comportamento.

Quadro A15: preços dos combustíveis como determinantes do IPC

Log do IPC


Coef. (E. P.)

(1)

Coef.(E. P.)

(2)

Coef.(E. P.)

(3)

Coef.(E. P.)

(4)

Coef.(E. P.)

(5)

Coef.(E. P.)

(6)

Coef.(E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)

(8)

Coef. (E. P.)

(9)

Coef.(E. P.)(10)

Constante

4,83* (0,62)

4,83*(0,13)

5,53*(0,32)

4,50*(0,20)

5,79*(0,49)

5,09*(0,12)

4,86*(0,31)

4,25* (0,21)

0,06 (0,44)

5,17*(0,13)

Var. Dummy (desde 03 Set. = 1)

1,39* (0,22)

0,48*(0,14)

1,38*(0,22)

0,69*(0,16)

1,48* (0,23)

0,69*(0,14)

1,13*(0,20)

0,69* (0,15)

1,54* (0,23)

0,60*(0,15)

Log do preço pond. comb. (USD)

- 0,76* (0,30)

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Log do preço pond. comb. (Kz)

-

1,06*(0,08)

-

-

-

-

-

-

-

-

Log do preço da gasolina (USD)

-

-

- 0,63*(0,22)

-

-

-

-

-

-

-

Log do preço da gasolina (Kz)

-

-

-

0,97*(0,09)

-

-

-

-

-

-

Log do preço do querosene (USD)

-

-

-

-

- 0,31(0,25)

-

-

-

-

-

Log do preço do querosene (Kz)

-

-

-

-

-

0,93*(0,08)

-

-

-

-

Log do preço do GLP (USD)

-

-

-

-

-

-

- 1,06*(0,21)

-

-

-

Log do preço do GLP (Kz)

-

-

-

-

-

-

-

1,16* (0,11)

-

-

Log do preço do diesel (USD)

-

-

-

-

-

-

-

-

- 0,17 (0,23)

-

Log do preço do diesel (Kz)

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0,86*(0,08)


60

60

60

60

60

60

60

60

60

60

F

28,92

184,27

30,46

119,76

24,50

158,87

46,51

123,64

23,66

138,73

R2 ajustado

0,49

0,86

0,50

0,80

0,44

0,84

0,61

0,81

0,43

0,82

21. Os modelos (2), (4), (6), (8) e (10) têm maiores poderes explicativos do que as suas contrapartidas. Esses modelos indicam que um aumento de 10%: (i) no preço ponderado do combustível gera uma taxa de inflação de 10,6%; (ii) no preço da gasolina leva a uma taxa de inflação de 9,7%; (iii) no preço do querosene gera uma taxa de inflação de 9,3%; (iv) no preço do GLP causa uma taxa de inflação de 11,6%; e (v) no preço do óleo diesel resulta em uma taxa de inflação de 8,6%. Portanto, aparentemente, o aumento no preço do GLP é que tem o maior impacto na taxa de inflação.

22. Agora consideramos nossas principais especificações econométricas, que possuem a taxa nominal de câmbio, o preço ponderado dos combustíveis e a variável dummy da

28

28

mudança na política como variáveis independentes. O Quadro A16 indica que todos os modelos são estatisticamente significativos e que todas as variáveis independentes são estatisticamente significativas em cada um dos três modelos examinados. Também observamos padrões semelhantes em todas as regressões. Os coeficientes da variável dummy são todos positivos, indicando que tanto a taxa nominal de câmbio como o preço ponderado dos combustíveis são relativamente mais importantes para explicar as variações dos índices de preços no regime do Kwanza Forte do que no anterior. Observamos que uma taxa de depreciação de 10% gera uma taxa de inflação de 10,1% medida pelo IPC, uma taxa de inflação de 11,4% medida pelo BBPI e uma taxa de inflação de 10,2% medida pelo MBPI. Finalmente, os efeitos de um aumento de 10% no preço ponderado dos combustíveis sobre as taxas de inflação medidos pelo IPC, BBPI e MBPI são, respectivamente, de 1,4%, 0,5% e 0,8%.

Quadro A16: determinantes do IPC, BBI e MBI:

Taxa nominal de câmbio e preço ponderado dos combustíveis Variáveis dependentes

Log do IPC Log do BBPI Log do MBPI Variáveis independentes

Coeficiente (Erro padrão)

(1)


(2)


(3) Constante

2,88* (0,07)

0,35* (0,13)

0,73* (0,12)

Log da taxa nominal de câmbio

1,01* (0,03)

1,14* (0,03)

1,02* (0,03)

Log do preço ponderado dos combustíveis (Kz)

0,14* (0,04)

0,05* (0,02)

0,08* (0,02)

Variável dummy (desde 03 Set. = 1)

0,23* (0,03)

0,12* (0,02)

0,09* (0,02)


60

33

33

F

2322,02

1274,32

1129,04

R2 ajustado

0,99

0,99

0,99

D. Funções da procura estimada de Luanda para combustíveis e serviços públicos

23. O Quadro A17 mostra as funções da procura estimada de água, gás, gasolina, óleo diesel, carvão, querosene e electricidade. As funções da procura mais representativas, considerando o número de observações, são as de gás, água, electricidade e gasolina, nessa ordem, com 983, 741, 599 e 185 observações, respectivamente. Na outra extremidade do espectro estão as funções da procura de querosene, óleo diesel e carvão, com a procura de querosene como a menos representativa.

24. Todas as funções da procura atendem às nossas expectativas em relação ao próprio preço e aos efeitos sobre o rendimento. A despesa domiciliar total com bens e serviços consumidos é a nossa medida de rendimento domiciliar. A função da procura estimada de

29

29

água indica que um aumento de 10% na despesa leva a um crescimento de 4,61% na procura de água, enquanto um aumento de 10% no preço gera uma redução de 13,88% na procura de água. Em relação ao gás, a estimativa é que aumentos de 10% na despesa e no preço geram, respectivamente, um aumento de 2,81% e uma redução de 2,30% na procura de gás. Portanto, as estimativas sugerem que a procura de água é mais elástica, tanto em termos de rendimento como de preço, do que a procura de gás.

25. As outras funções estimadas da procura de combustíveis também oferecem percepções interessantes sobre as respostas comportamentais em Luanda. Enquanto um aumento de 10% na despesa gera um crescimento de 4,59% na quantidade da procura de gasolina, acarreta um aumento de 6,31% na procura de óleo diesel. Um aumento de 10% no preço de cada produto gera reduções de 6,01% na procura da gasolina e de 15,34% na procura do óleo diesel. Portanto, as estimativas sugerem que a procura de óleo diesel tem uma influência maior nas alterações de rendimento e preços do que a procura de gasolina. Para além disso, as funções da procura estimada de carvão e querosene indicam que os preços desses produtos não são estimadores estatisticamente significativos. Um aumento de 10% na despesa gera um crescimento de 4,39% na procura de carvão, mas tem um impacto estimado nulo sobre o querosene.

30

30

Quadro A17: funções da procura estimada

Variáveis dependentes Log da quant.

de água

Log da quant.

de GLP

Log da quant.

de gasolina

Log da quant.

de diesel

Log da quant.

de carvão

Log da quant.

de querosene

Log da quant. de electrici-

dade

Variáveis Independentes Coef.

(E. P.) Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante 2,102* (0,183)

- 1,959* (0,219)

2,038* (0,609)

2,922 (2,043)

- 6,505* (0,742)

1,068 (1,746)

1,244* (0,210)

Log das despesas 0,461* (0,026)

0,281* (0,013)

0,459* (0,056)

0,631* (0,172)

0,439* (0,068)

0,028 (0,173)

0,435* (0,028)

Log do preço da água

- 1,388* (0,035)

- - - - - -

Log do preço do GLP

- - 0,230* (0,031)

- - - - -


- - - 0,601* (0,234)

- - - -


- - - - 1,534* (0,396)

- - -

Log do preço do carvão

- - - - 0,195 (0,149)

- -

Log do preço do querosene

- - - - - - 0,135 (0,399)

-

Observações

741

983

185

51

135

28

599

F

1021,00

252,75

37,09

15,81

24,75

0,06

236,54

R2 ajustado

0,73

0,34

0,28

0,37

0,26

- 0,07

0,28

* Deve-se lembrar que isso indica que o estimador é estatisticamente significativo, uma vez que as estatísticas t implícitas são todas maiores do que 1,68 em valores absolutos.

26. O Quadro A17 também indica como a procura estimada de electricidade varia de acordo com as alterações nas despesas. Um aumento de 10% na despesa leva a um crescimento de 4,35% na procura de electricidade. A investigação não tentou extrair informações sobre os preços da electricidade. Desse modo, a função da procura estimada de electricidade não inclui o preço da electricidade como estimador. Entretanto, as funções de procura estimada de electricidade descritas no Quadro A18 incluem os preços de água e combustíveis. Ao incluir essas estimativas, os fundamentos são duplicados. Em primeiro lugar, é importante descobrir se os outros produtos, água e combustíveis, são considerados como substitutos ou complementares em relação à electricidade. Se forem vistos como substitutos, os sinais das estimativas de preços devem ser positivos. Se vistos como complementos, os sinais devem ser negativos. Em segundo lugar, também é imperativo saber qual modelo fornece o melhor ajuste para o comportamento descrito pelos dados.

27. Os quatro primeiros modelos no Quadro A18 captam os impactos estimados que os preços da água e de cada um dos produtos combustíveis, excepto o querosene, têm sobre a procura de electricidade. Os estimadores dos preços da água e do gás são

31

31

estatisticamente significativos, mas os dos preços da gasolina e do óleo diesel não são. O modelo (5) mostra os efeitos estimados dos preços da água e do gás, considerados em conjunto, na procura da electricidade. De acordo com a estatística R2 Ajustado , esse é o modelo que ajusta melhor os dados. As estimativas sugerem que a procura da electricidade aumenta em: (i) 4,62% quando a despesa aumenta em 10%; (ii) 1,66% quando o preço da água sobe 10%; e (iii) 2,28% quando o preço do gás aumenta em 10%. Os efeitos positivos dos preços estimados indicam que a água e o gás são vistos como substitutos da electricidade.

Quadro A18: funções da procura expandida de electricidade

Variáveis dependentes Log da

quant. de electric.

Log da quant. de electric.






Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6) Constante 1,022*

(0,251) - 0,640 (0,473)

1,160 (1,118)

1,658* (0,617)

- 0,642 (0,548)

- 0,015 (1,789)


0,426* (0,028)

0,497* (0,070)

0,327* (0,057)

0,462* (0,034)

0,513* (0,092)


0,190* (0,048)

- - - 0,166* (0,047)

0,249* (0,137)


- 0,275* (0,063)

- - 0,228* (0,073)

0,125 (0,185)


- - - 0,217 (0,513)

- - - 0,128 (0,564)

Log do preço do carvão

- - - 0,093 (0,116)

- -

Observações

408

588

111

98

386

77

F

97,67

131,21

25,04

18,21

72,26

10,50

R2 ajustado

0,32

0,31

0,30

0,26

0,35

0,33

28. Deve-se lembrar que, além da electricidade, a água, o gás e a gasolina são os produtos cujas funções da procura estimada são mais representativas. Usando o mesmo raciocínio que nos motivou a estudar as estimativas do Quadro A18, também consideramos os custos e os benefícios do aumento das funções da procura estimada de água, gás e gasolina ao incluir os preços de outros produtos como estimadores. O Quadro A19 reúne essas estimativas. De acordo com as estatísticas R2 ajustadas, os modelos que melhor se ajustam aos dados são os modelos (1), (4) e (6). Isso acontece não somente quando restringimos nossas comparações às estimativas apresentadas no Quadro A19, mas também quando incluímos as estimativas de água, gás e gasolina do Quadro A17 nos grupos de estimativas usados para as comparações. O modelo (1) do Quadro A19 indica que o preço do gás deve ser incluído como um estimador da procura da água mesmo que não seja estatisticamente significativo. Do mesmo modo, o modelo (4) mostra que os preços da água e da gasolina devem ser incluídos como estimadores da procura de gás

32

32

mesmo que não sejam estatisticamente significativos. Um padrão semelhante também é observado no modelo (6), no qual os preços da água e do gás são incluídos como estimadores da procura de gasolina, mas não são estatisticamente significativos.

29. Uma grave penalização, que é ocasionada com a selecção dos modelos (1), (4) e (6) do quadro A19 em vez das suas contrapartidas, levam a uma redução substancial dos números de observações usados nas estimativas. Esse fenómeno é melhor capturado pelas estatísticas F – são muito menores no Quadro A19 em relação ao Quadro A17 para as funções de procura estimada de água, gás e gasolina. Com isso, as estimativas ganham em termos de exactidão, mas perdem poder em termos de representação do comportamento da população em geral. Embora os ganhos sejam muito pequenos nas estimativas da procura de água e gasolina, são grandes na estimativa da procura de gás. Contudo, os custos parecem ser maiores do que os ganhos em todos os casos considerados. Com isso, e também pelo facto de que nos modelos (1), (4) e (6) somente os próprios estimadores de preços sejam estatisticamente significativos, daqui para frente restringiremos nossa atenção para as funções de procura estimada de água, gás, gasolina e óleo diesel apresentadas no Quadro A17 e para a função da procura estimada de electricidade (5) do Quadro A18.

Quadro A19: funções da procura generalizada de variáveis seleccionadas Variáveis dependentes

Qtd. de água em

log

Qtd. de água em

log

Qtd. de GLP em

log

Qtd. de GLP em

log

Qtd. de gasolina em log

Qtd. de gasolina em log


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)


(0,439) - 0,612 (1,191)

- 1,934* (0,245)

- 2,566* (0,635)

0,314 (1,040)

0,841 (1,102)

Log das despesas

0,456* (0,027)

0,371* (0,073)

0,350* (0,015)

0,429* (0,037)

0,440* (0,058)

0,446* (0,065)


- 1,420* (0,037)

- 1,319* (0,094)

0,048* (0,021)

- 0,031 (0,051)

- 0,042 (0,089)

Preço do GLP em log

0,082 (0,061)

0,358* (0,150)

- 0,306* (0,034)

- 0,352* (0,081)

0,270* (0,127)

0,212 (0,142)


- 0,403 (0,250)

- 0,128 (0,136)

- 0,595* (0,232)

- 0,701* (0,234)

Observações

657

129

675

135

171

132

F

625,85

56,49

182,44

34,63

25,33

16,32

R2 ajustado

0,74

0,63

0,45

0,50

0,30

0,32

33

33

E. Funções da procura estimada de gás e água dos municípios de Luanda

30. Tendo considerado as funções da procura estimada de Luanda para combustíveis e serviços públicos, voltamos nossa atenção agora para os municípios de Luanda. Quando consideramos as funções da procura estimada para a grande área de Luanda foi necessário restringir o escopo de nossa análise devido às limitações de tamanho das amostragens. Para os municípios, o escopo da análise será ainda mais restritivo do que antes. Somos forçados a estudar somente as estimativas das funções da procura de água e gás, já que são as únicas que nos fornecem estimadores consistente e estatisticamente significativos.

31. Para facilitar a análise, os nove municípios são divididos em três grupos de três municípios cada, em ordem alfabética: (i) Cacuaco, Cazenga e Ingombota; (ii) Kilamba, Maianga e Rangel; e (iii) Samba, Sambizanga e Viana. O Quadro A20 descreve as funções da procura estimada de água e gás do primeiro grupo. As funções da procura estimada de Cacuaco nos informam que, ao aumentar as despesas cerca de 10%, as procuras de água e gás ampliam cerca de 4,40% e 4,01%, respectivamente. Um aumento de 10% no preço da água deve levar a uma redução de 16,27% na procura de água e um aumento de 10% no preço do gás deve reduzir a procura de gás cerca de 5,95%. Em Cazenga, um aumento de 10% na despesa deve ampliar as procuras de água e gás cerca de 4,02% e 2,75%, respectivamente. A procura de água deve cair cerca de 16,29% se o preço da água aumentar cerca de 10%. O estimador do preço da gasolina não é estatisticamente significativo. Quanto à Ingombota, um aumento de 10% na despesa deve gerar aumentos de 4,31% e 2,51% nas procuras de água e gasolina, respectivamente, enquanto aumentos de 10% nos preços de água e gás devem resultar em reduções de 10, 96% e 2,70% nas procuras de água e gás, respectivamente.

34

34

Quadro A20: funções da procura estimada de água e gás de Cacuaco, Cazenga e Ingombota

Municípios Cacuaco Cazenga Ingombota

Variáveis dependentes Variáveis dependentes Variáveis dependentes Log da qtd. de água

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de água

Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante 2,236* (0,479)

- 0,179 (0,717)

2,793* (0,750)

- 2,712* (1,077)

1,993* (0,508)

- 1,436* (0,494)


0,401* (0,064)

0,402* (0,111)

0,275* (0,058)

0,431* (0,068)

0,251* (0,030)


- 1,627* (0,069)

- - 1,629* (0,135)

- - 1,096* (0,082)

-


- - 0,595* (0,103)

- - 0,144 (0,157)

- - 0,270* (0,068)

Observações

86

82

54

70

140

220

F

344,87

28,39

100,25

11,46

108,49

38,64

R2 ajustado

0,89

0,40

0,79

0,23

0,61

0,26

Quadro A21: funções da procura estimada de água e gasolina de Kilamba, Maianga e Rangel Municípios

Kilamba Maianga Rangel Variáveis dependentes Variáveis dependentes Variáveis dependentes


Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP

Variáveis Independentes

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante 1,597* (0,416)

- 2,178* (0,811)

1,608* (0,436)

- 3,756* (0,333)

2.800* (0,807)

- 1,646* (0,969)


0,267* (0,031)

0,506* (0,062)

0,313* (0,019)

0,387* (0,102)

0,262* (0,055)


- 1,314* (0,093)

- - 1,303* (0,095)

- - 1,596* (0,190)

-


- - 0,155 (0,124)

- - 0,011 (0,044)

- - 0,249* (0,126)

Observações

90

131

129

202

35

60

F

152,25

40,45

124,43

133,97

52.84

13,21

R2 ajustado

0,77

0,38

0,66

0,57

0,75

0,29

32. As funções da procura por água estimada para Kilamba, Maianga e Rangel apresentam preços elásticos e a maior elasticidade foi observada para Rangel– um aumento de 10% no preço da água leva a uma redução de 15,96% na procura de água –

35

35

consulte o Quadro A21. Somente em Rangel o estimador do preço do gás é estatisticamente significativo. Um aumento de 10% no preço do gás reduz a procura de gás cerca de 2,62%.

Quadro A22: funções da procura estimada de água e gasolina de Samba, Sambizanga e Viana

Municípios Samba Sambizanga Viana

Variáveis dependentes Variáveis dependentes Variáveis dependentes Log da qtd. de água

Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Coef. (E. P.)

Constante 1,146 (0,929)

- 4,192* (1,084)

2,563* (0,462)

- 1,572* (0,942)

2,348* (0,463)

- 2,029* (0,629)


0,341* (0,056)

0,422* (0,062)

0,367* (0,051)

0,489* (0,067)

0,284* (0,034)


- 1,391* (0,149)

- - 1,575* (0,093)

- - 1,630* (0,073)

-


- 0,007 (0,134)

- - 0,376* (0,129)

- - 0,239* (0,091)

Observações

46

59

65

94

96

106

F

58,56

18,98

181,59

26,70

356.58

36.45

R2 ajustado

0,72

0,37

0,85

0,35

0,88

0,40

33. Os padrões descritos acima também são observados em Samba, Sambizanga e Viana no que se refere à resposta elástica de quantidades de água procurada de alterações no preço da água em Sambizanga e Viana concernente a pequenas respostas de quantidades de gás procuradas no preço do gás – consulte o Quadro A22. Viana tem a mais alta elasticidade do preço da procura de água e mais baixa elasticidade do preço da procura de gás no grupo – um aumento de 10% no preço da água reduz a quantidade de água procurada cerca de 16,30% e um aumento de 10% no preço do gás e reduz a procura de gás cerca de 2,39%.

34. Em suma, nossas descobertas sugerem que as respostas às mudanças no rendimento e nos preços de água e gás de residentes de rendimento médio dos municípios de Luanda são as seguintes:

(i) em Cacuaco, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 4,40% no consumo de água; 2. 4,01% no consumo de gás;

(b) preço da água leva a uma redução de 16,27% no consumo de água; (c) preço do gás leva a uma redução de 5,95% no consumo de gás; (ii) em Cazenga, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de

36

36

1. 4,02% no consumo de água; 2. 2,75% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 16,29% no consumo de água; (iii) em Ingombota, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 4,31% no consumo de água; 2. 2,51% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 10,96% no consumo de água; (c) preço do gás leva a uma redução de 2,70% no consumo de gás; (iv) em Kilamba, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 5,49% no consumo de água; 2. 2,67% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 13,14% no consumo de água; (v) em Maianga, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 5,06% no consumo de água; 2. 3,13% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 13,03% no consumo de água; (vi) em Rangel, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 3,87% no consumo de água; 2. 2,62% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 15,96% no consumo de água; (c) preço do gás leva a uma redução de 2,49% no consumo de gás; (vii) em Samba, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 5,55% no consumo de água; 2. 3,41% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 13,91% no consumo de água; (viii) em Sambizanga, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 4,22% no consumo de água; 2. 3,67% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 15,75% no consumo de água; (c) preço do gás leva a uma redução de 3,76% no consumo de gás; (ix) em Viana, uma expansão de 10% no (a) rendimento gera um aumento de 1. 4,89% no consumo de água; 2. 2,84% no consumo de gás; (b) preço da água leva a uma redução de 16,30% no consumo de água; (c) preço do gás leva a uma redução de 2,39% no consumo de gás;

37

37

F. Funções da procura estimada de água e gás de grupos do quintil

35. Os segmentos pobres da população de Luanda comportam-se de modo bastante diferente dos segmentos ricos. Por isso, a retirada dos subsídios dos preços do combustível e de serviços públicos pode ter impactos diferentes nesses grupos. Esta secção lança alguma luz sobre os prováveis impactos nas procuras de cinco grupos populacionais de Luanda, que varia de 20% dos mais pobres a 20% dos mais ricos da população, causados pelas mudanças no rendimento e nos preços da água e do gás. Como na secção anterior, nossa análise focaliza uma estimativa de funções da procura de água e gás devido às limitações de dados.

Quadro A23: funções da procura estimada de água e GLP por quintil

Primeiro quintil Segundo quintil Terceiro quintil Quarto quintil Quinto quintil Variáveis

dependentes Variáveis




dependentes Log da qtd. de água

Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)

(8)

Coef. (E. P.)

(9)

Coef. (E. P.) (10)

Constante 2.898* (0,990)

- 1,758* (0,359)

0,992 (1,850)

0,605 (1,035)

2.830 (2,758)

- 2,331 (1,585)

2.808 (2.820)

- 0,985 (1,462)

1,190 (0,737)

- 4,706* (0,763)

Log das despesas

0,321* (0,180)

0,004 (0,029)

0,631* (0,289)

- 0,107 (0,154)

0,358 (0,394)

0,415* (0,222)

0,375 (0,371)

0,199 (0,182)

0,560* (0,080)

0,466* (0,050)


- 1,337* (0,083)

- - 1,358* (0,067)

- - 1,348* (0,073)

- - 1,376* (0,090)

- - 1,524* (0,084)

-


- - 0,030 (0,051)

- - 0,244* (0,061)

- - 0,312* (0,063)

- - 0,287* (0,066)

- - 0,061 (0,081)

Observações

122

180

164

207

160

215

147

204

148

224

F

132,74

0,21

217

8,48

169,41

13,24

115,74

10,04

190,23

46.14

R2 ajustado

0,69

- 0,01

0,73

0,07

0,68

0,10

0,61

0,08

0,72

0,29

36. O Quadro A23 exibe as funções da procura de água e gás por quintil. Para o primeiro quintil, a quantidade de água procurada aumenta cerca de 3,21%, se a despesa aumentar cerca de 10%, e cai cerca de 13,37%, se o preço da água aumentar cerca de 10%. A estimativa da procura de gás para esse grupo é fraca, conforme indicado pelas estatísticas F e R2 ajustado. A despesa e o preço do gás não são estimadores estatisticamente significativos de procura de gás. Para o segundo quintil, a quantidade de água procurada aumenta cerca de 6,31%, se a despesa aumentar cerca de 10%, e cai cerca de 13,58%, se o preço da água aumentar cerca de 10%. Embora a despesa não seja um estimador estatisticamente significativo de procura de gás, o preço de gás é. Um aumento de 10% no preço do gás reduz a procura da quantidade de gás cerca de 2,44%.

37. Para o terceiro e o quarto quintil, a despesa não é um estimador estatisticamente significativo de procura de água. O estimador de despesa também não consegue ser

38

38

estatisticamente significativo na estimativa da procura de gás para o quarto quintil. Um aumento de 10% na despesa gera uma expansão de 4,15% na quantidade de gás procurada para o terceiro quintil. Quanto aos efeitos de preço, observamos que um aumento de 10% no preço da água reduz a quantidade de água procurada cerca de 13,48% para o terceiro quintil e cerca de 13,76% para o quarto quintil. Para além disso, um aumento de 10% no preço do gás reduz a quantidade de gás procurada cerca de 3,12% e 2,87% para os terceiro e quarto quintis, respectivamente. Para o quinto quintil, um aumento de 10% nos resultados das despesas em expansões de 5,60% e 4,66% nas quantidades de água e gás procuradas, respectivamente, e um aumento de 10% no preço da água reduz a quantidade de água procurada cerca de 15,24%. O estimador do preço do gás não é estatisticamente significativo.

38. Um controlo detalhado da estatística apresentada no Quadro A23 revela um padrão aparente com relação à elasticidade do preço da procura de água. A função da procura de água torna-se mais elástica à medida que passamos do primeiro quintil para o segundo e depois do terceiro para o quinto, com uma única excepção à regra a ser observada quando passamos do segundo para o terceiro quintil. Embora os valores de coeficientes do estimador do preço da água sejam quase idênticos para os primeiros quatro quintis, o valor do coeficiente do mesmo estimador para o quinto quintil é substancialmente mais alto do que a sua contrapartida para o quarto quintil.

G. Análise de procura comparativa

39. Na subsecção D, as funções da procura estimada de água, electricidade, gás, gasolina e diesel foram estudadas em detalhes. O leitor foi informado sobre as elasticidades de preço e rendimento da procura. A análise, contudo, nada revelou sobre as comparações de procuras entre os diferentes grupos da sociedade. Nas subsecções E e F, nos foi possível fazer comparações. Para cada procura de água e gás, comparamos as estimativas de preço e rendimento estatisticamente significativos entre os municípios na subsecção E e entre os grupos de quintil na subsecção F.

40. Nesta subsecção, será realizado um tipo diferente de comparação. Ao usar variáveis dummy para identificar características da população, nos foi possível agrupar domicílios conforme as suas características comuns. Em cada caso, a comparação resultante nos dirá, sempre que o dummy for estatisticamente significativo, se um grupo com uma determinada característica procura, ou não, mais ou menos de um determinado produto básico em relação às quantidades médias procuradas dos outros grupos de domicílios que não possuem a característica em questão.

41. Começamos pela investigação de quais municípios consomem mais ou menos de cada produto. Chamamos a essa análise de "efeitos sobre os municípios". De facto, a terminologia “efeitos” parece apropriada em cada um dos casos considerados seguidamente apresentados. A segunda subsecção irá considerar os efeitos no quintil. Em seguida, examinaremos os efeitos sobre os bens domésticos, efeitos sobre o tipo de residência, efeitos sobre as fontes de água, efeitos sobre o colector de água, efeitos da

39

39

distância da colecta de água, efeitos da utilização de fontes de energia, efeitos do acesso às fontes de energia, efeitos do modo de transporte escolar, efeitos do modo de transporte até os centros de saúde e despesas dos efeitos sobre serviços públicos. Essa análise detalhada nos fornecerá importantes informações, que serão úteis mais tarde quando discutiremos as implicações políticas de todos os resultados obtidos em nosso estudo.

G1. Efeitos sobre os municípios 42. É usado um dummy para cada município com o objectivo de identificar os habitantes desse município. Se, por exemplo, uma família residir em Cacuaco, é dada a essa família o valor “1” no dummy para Cacuaco e o valor “0” nos variáveis dummy para todos os outros municípios. Os Quadros A24 à A28 nos informam quais municípios procuram mais ou menos de cada produto. Verifica-se que para cada produto há pelo menos um dummy de município estatisticamente significativo.

43. No Quadro A24, encontramos nove funções da procura estimada de água. As estimativas são diferenciadas conforme a dummy do município que é incluída como uma variável explicativa, além dos estimadores da despesa e do preço da água. Observe que, como as variáveis dependentes são calculadas em termos de logs, os coeficientes das variáveis dummy devem ser convertidos antes de serem interpretados em termos de adições ou subtracções de percentagens com relação aos valores médios das contrapartidas respectivas. Os valores de coeficientes são convertidos ao tomar-se os anti-logs, subtrair-se os valores de anti-logs implicados e depois multiplicar os resultados por cem. Embora não relatemos os resultados das conversões nos quadros a seguir, consultaremos os valores convertidos ao analisar as equações estimadas.

40

40

Quadro A24: funções da procura estimada de água

Efeitos sobre os municípios Variáveis dependentes











Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)

(8)

Coef. (E. P.)

(9)

Constante 2,079* (0,190)

2,016* (0,187)

2,039* (0,182)

2,059* (0,187)

2,181* (0,187)

2,106* (0,187)

2,018* (0,188)

2,114* (0,185)

1,932* (0,184)

Log das despesas

0,466* (0,027)

0,472* (0,026)

0,484* (0,026)

0,467* (0,026)

0,458* (0,026)

0,462* (0,027)

0,478* (0,026)

0,458* (0,026)

0,478* (0,026)


- 1,408* (0,035)

- 1,405* (0,035)

- 1,404* (0,035)

- 1,412* (0,036)

- 1,421* (0,035)

- 1,408* (0,035)

- 1,400* (0,035)

- 1,401* (0,035)

- 1,419* (0,035)

Cacuaco

0,023 (0,091)

- - - - - - - -

Cazenga

- 0,334* (0,112)

- - - - - - -

Ingombota

- - - 0,448* (0,073)

- - - - - -

Kilamba

- - - 0,123 (0,089)

- - - - -

Maianga

- - - - - 0,243* (0,078)

- - - -

Rangel

- - - - - 0,115 (0,142)

- - -

Samba

- - - - - - - 0,302* (0,122)

- -

Sambizanga

- - - - - - - 0,289* (0,106)

-

Viana

- - - - - - - - 0,484* (0,084)

Observações

713

713

713

713

713

713

713

713

713

F

672,57

683,87

721

674,92

684,97

673,72

680,32

681,95

714,77

R2 ajustado

0,74

0,74

0,75

0,74

0,74

0,74

0,74

0,74

0,75

44. As estimativas estatisticamente significativas das despesas e do preço da água variam ligeiramente em todas as estimativas, sendo todas as estimativas de preço mais altas do que as apresentadas no Quadro A17. De todos os variáveis dummy para municípios, somente aqueles de Cacuaco, Kilamba e Rangel não são estatisticamente significativos. Após transformar os valores dos coeficientes das variáveis dummy, verificamos que o consumo de água de Cazenga é 39,65% mais alto do que a média dos outros oito municípios. Da mesma forma, o nível de consumo de água em Sambizanga é mais alto 33,51% do que o consumo médio dos outros oito municípios e em Viana é mais alto 62,26% do que o consumo médio dos outros oito municípios. Ingombota (-56.52%),

41

41

Maianga (-27,51%) e Samba (-35.26%) consomem menos água do que o consumo médio das suas contrapartidas.

Quadro A25: funções da procura estimada de GLP

Efeitos sobre os Municípios Variáveis dependentes

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)

(8)

Coef. (E. P.)

(9)

Constante - 2,001* (0,221)

- 1,974* (0,218)

- 1,992* (0,221)

- 2,023* (0,217)

- 1,957* (0,219)

- 1,958* (0,219)

- 1,991* (0,220)

- 1,992* (0,224)

- 1,873* (0,220)

Log das despesas

0,283* (0,013)

0,279* (0,013)

0,280* (0,013)

0,289* (0,013)

0,281* (0,013)

0,280* (0,013)

0,285* (0,013)

0,281* (0,013)

0,281* (0,013)


- 0,226* (0,031)

- 0,223* (0,031)

- 0,226* (0,031)

- 0,233* (0,030)

- 0,229* (0,031)

- 0,229* (0,031)

- 0,228* (0,031)

- 0,225* (0,032)

- 0,239* (0,031)

Cacuaco

0,094* (0,057)

- - - - - - - -

Cazenga

- - 0,241* (0,061)

- - - - - - -

Ingombota

- - 0,044 (0,038)

- - - - - -

Kilamba

- - - 0,240* (0,045)

- - - - -

Maianga

- - - - - 0,035 (0,039)

- - - -

Rangel

- - - - - 0,057 (0,068)

- - -

Samba

- - - - - - - 0,129* (0,067)

- -

Sambizanga

- - - - - - - - 0,039 (0,056)

-

Viana

- - - - - - - - - 0,151* (0,051)

Observações

983

983

983

983

983

983

983

983

983

F

169,72

176.20

169,01

182,54

168,73

168,70

170,32

168,58

172.83

R2 ajustado

0,34

0,35

0,34

0,36

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

45. O Quadro A25 descreve nove funções da procura estimada de gás. Como no caso anterior, os estimadores de despesa e preço são todos estatisticamente significativos e as estimativas variam apenas ligeiramente em todas as estimativas. Os variáveis dummy para Ingombota, Maianga, Rangel e Sambizanga não são estatisticamente significativos. Os municípios cujas quantidades de gás procuradas são superiores às procuras médias das suas contrapartidas são Cacuaco (9,86%) e Kilamba (27,12%). Os municípios cujas

42

42

quantidades de gás procuradas são menores do que as procuras médias das suas contrapartidas são Cazenga (-27,25%), Samba (-13,77%) e Viana (-16,30%).

Quadro A26: funções da procura estimada de gasolina


Log da qtd. de gasol.










Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)

(8)

Coef. (E. P.)

(9)

Constante 2,087* (0,619)

2,070* (0,620)

2,149* (0,610)

2,304* (0,589)

2,257* (0,630)

2,062* (0,609)

1,945* (0,617)

2,038* (0,618)

2,024* (0,611)

Log das despesas

0,462* (0,058)

0,463* (0,058)

0,458* (0,057)

0,430* (0,055)

0,454* (0,058)

0,472* (0,057)

0,482* (0,058)

0,462* (0,057)

0,466* (0,057)


- 0,637* (0,235)

- 0,632* (0,239)

- 0,612* (0,231)

- 0,672* (0,222)

- 0,671* (0,235)

- 0,643* (0,230)

- 0,616* (0,232)

- 0,622* (0,233)

- 0,638* (0,231)

Cacuaco

0,028 (0,267)

- - - - - - - -

Cazenga

- 0,082 (0,229)

- - - - - - -

Ingombota

- - - 0,332* (0,154)

- - - - - -

Kilamba

- - - 0,841* (0,198)

- - - - -

Maianga

- - - - - 0,221 (0,180)

- - - -

Rangel

- - - - - - 0,648* (0,287)

- - -

Samba

- - - - - - - 0,417* (0,224)

- -

Sambizanga

- - - - - - - 0,236 (0,201)

-

Viana

- - - - - - - - 0,450* (0,220)

Observações

171

171

171

171

171

171

171

171

171

F

23,23

23,29

25.43

31,77

23,94

25,64

24,86

23,88

25.21

R2 ajustado

0,28

0,28

0,30

0,35

0,29

0,30

0,30

0,29

0,30

46. No Quadro A26, nove funções de procura estimadas de gasolina são consideradas. Todos os estimadores de despesas e preços são estatisticamente significativos, e as estimativas de preços são mais altas do que as apresentadas no Quadro A17. As variáveis dummy de Cacuaco, Cazenga, Maianga e Sambizanga não são estatisticamente significativos. Kilamba (131,87%), Sambizanga (26,62%) e Viana (56,83%) cada um desses municípios procura mais gasolina do que as procuras médias das suas

43

43

contrapartidas. Ingombota (-39,38%), Maianga (-24,73%) e Samba (-51,74%) procuram menos do que as procuras médias das suas contrapartidas.

Quadro A27: funções da procura estimada de riesel


Log da qtd. de diesel.










Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)

(8)

Coef. (E. P.)

(9)

Constante 0,742 (1,841)

0,526 (1,994)

0,731 (1,864)

1,055 (1,797)

0,715 (1,840)

0,701 (1,829)

1,071 (1,840)

1,104 (1,710)

1,017 (1,870)

Log das despesas

0,683* (0,150)

0,693* (0,158)

0,678* (0,150)

0,653* (0,145)

0,691* (0,152)

0,698* (0,150)

0,671* (0,147)

0,591* (0,142)

0,634* (0,160)


- 0,991* (0,358)

- 0,957* (0,366)

- 0,978* (0,366)

- 1,049* (0,348)

- 1,007* (0,360)

- 1,005* (0,355)

- 1,071* (0,360)

- 0,826* (0,335)

- 0,971* (0,355)

Cacuaco

- 0,334 (1,098)

- - - - - - - -

Cazenga

- 0,156 (0,546)

- - - - - - -

Ingombota

- - 0,018 (0,380)

- - - - - -

Kilamba

- - - 0,656* (0,389)

- - - - -

Maianga

- - - - 0,362 (0,803)

- - - -

Rangel

- - - - - - 0,667 (0,783)

- - -

Samba

- - - - - - 0,730 (0,648)

- -

Sambizanga

- - - - - - - - 0,953* (0,346)

-

Viana

- - - - - - - - 0,439 (0,606)

Observações

49

49

49

49

49

49

49

49

49

F

11,01

11,00

10,95

12,60

11,07

11,37

11,69

15.34

11,26

R2 ajustado

0,38

0,38

0,38

0,42

0,39

0,39

0,40

0,47

0,39

47. Nove funções da procura estimada de diesel são exibidos no Quadro A27. Eles nos informam que os estimadores de despesa e preço são todos estatisticamente significativos, embora todas as estimativas de preço sejam substancialmente menos do que aquelas determinadas no Quadro A17. Somente dois variáveis dummy de municípios são estatisticamente significativos – Kilamba consome 92,7% mais diesel do que o consumo médio das suas contrapartidas e Sambizanga consome 159,35% menos diesel do que o consumo médio das suas contrapartidas.

44

44

Quadro A28: funções da procura estimada de electricidade


Log da qtd. de electr.










Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)

(8)

Coef. (E. P.)

(9)

Constante - 0,160 (0,558)

- 0,589 (0,540)

- 0,555 (0,548)

- 0,597 (0,543)

- 0,824 (0,546)

- 0,636 (0,549)

- 0,504 (0,541)

- 0,400 (0,562)

- 0,658 (0,549)

Log das despesas

0,440* (0,034)

0,446* (0,034)

0,466* (0,034)

0,465* (0,034)

0,477* (0,034)

0,460* (0,035)

0,436* (0,035)

0,461* (0,034)

0,461* (0,034)


0,189* (0,073)

0,241* (0,072)

0,216* (0,073)

0,223* (0,073)

0,229* (0,073)

0,229* (0,073)

0,229* (0,072)

0,191* (0,076)

0,229* (0,073)


0,174* (0,047)

0,161* (0,047)

0,164* (0,047)

0,179* (0,047)

0,181* (0,047)

0,165* (0,047)

0,150* (0,047)

0,177* (0,048)

0,164* (0,047)

Cacuaco

- 0,455* (0,133)

- - - - - - - -

Cazenga

- - 0,710* (0,202)

- - - - - - -

Ingombota

- - - 0,192* (0,103)

- - - - - -

Kilamba

- - - - 0,366* (0,135)

- - - - -

Maianga

- - - - 0,279* (0,094)

- - - -

Rangel

- - - - - 0,070 (0,165)

- - -

Samba

- - - - - - 0,464* (0,129)

- -

Sambizanga

- - - - - - - 0,216* (0,119)

-

Viana

- - - - - - - - 0,112 (0,170)

Observações

386

386

386

386

386

386

386

386

386

F

58,63

58,88

55.40

56,95

57,49

54,12

59,13

55.35

54,22

R2 ajustado

0,37

0,38

0,36

0,37

0,37

0,36

0,38

0,36

0,36

48. As funções da procura estimada de electricidade são determinadas no Quadro A28. Todos os estimadores de despesas e preços são estatisticamente significativos. Os variáveis dummy de Rangel e Viana são os únicos que não são estatisticamente significativos. Verifica-se um consumo de electricidade mais alto do que o consumo médio das suas contrapartidas em Maianga (32,18%), Samba (59,04%) e Sambizanga (24,11%). A procura de electricidade é menor do que a procura média das suas contrapartidas em Cacuaco (-57,62%), Cazenga (-103,40%), Ingombota (-21,17%) e Kilamba (-44,20%).

45

45

49. Em suma, com relação ao consumo médio das suas contrapartidas:

(i) Cacuaco consome 9,86% a mais de gás e 57,62% a menos de electricidade; (ii) Cazenga consome 39,65% a mais de água, 27,25% a menos de gás e 103,40% a menos de electricidade; (iii) Ingombota consome 56,52% a menos de água, 39,38% a menos de gasolina e

21,17% a menos de electricidade; (iv) Kilamba consome 27,12% a mais de gás, 131,87% a mais de gasolina, 92,71% a

mais de diesel e 44,20% a menos de electricidade; (v) Maianga consome 27,51% a mais de água e 32,18% a mais de electricidade; (vi) Rangel consome 91,17% a menos de Gasolina; (vii) Samba consome 35,26% a menos de água, 13,77% a menos de gás, 51,74% a

menos de Gasolina e 59,04% a mais de electricidade; (viii) Sambizanga consome 33,51% a mais de água, 159,35% a menos de diesel e

24,11% a mais de electricidade; e (ix) Viana consome 62,26% a mais de água, 16,30% a menos de gás e 56,83% a mais de Gasolina. G2. Efeitos no quintil 50. Após termos comparado os níveis de consumo de produtos em todos os municípios, passamos a comparar os níveis de consumo de produtos em todos os quintis. Os variáveis dummy estatisticamente significativos irão capturar diferenças no comportamento de todos os grupos de rendimento. Curiosamente, não há dummy de quintil estatisticamente significativo nas funções da procura estimada de água e gasolina. Isso significa que os níveis de consumo de água e gasolina em todos os quintis não são muito diferentes uns dos outros.

46

46

Quadro A29: funções da procura estimada do GLP Efeitos no quintil

Variáveis dependentes Log da qtd. de GLP.

Log da qtd. de GLP.

Log da qtd. de GLP.

Log da qtd. de GLP.

Log da qtd. de GLP.

Log da qtd. de GLP.


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6) Constante - 2,130*

(0,245) - 1,941* (0,221)

- 1,951* (0,220)

- 1,998* (0,220)

- 1,760* (0,228)

- 1,622* (0,348)

Log das despesas

0,298* (0,017)

0,278* (0,013)

0,281* (0,013)

0,286* (0,013)

0,244* (0,017)

0,246* (0,031)


- 0,224* (0,031)

- 0,229* (0,031)

- 0,229* (0,031)

- 0,227* (0,031)

- 0,225* (0,031)

- 0,225* (0,031)

Quintil 1

0,085 (0,055)

- - - - - 0,146 (0,117)

Quintil 2

- - 0,030 (0,040)

- - - - 0,169* (0,086)

Quintil 3

- - - 0,036 (0,038)

- - - 0,154* (0,071)

Quintil 4

- - - - 0,067* (0,039)

- - 0,155* (0,059)

Quintil 5

- - - - 0,160* (0,052)

-

Observações

983

983

983

983

983

983

F

169,55

168,60

168,81

169,79

173,12

86.35

R2 ajustado

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

51. No Quadro A29, reunimos os resultados de seis estimativas da função de procura de gás. As primeiras cinco estimativas incluem somente um dummy, um para cada quintil. Na última estimativa, são incluídos quatro variáveis dummy; isto é, os variáveis dummy de todos os quintis com a excepção do quinto. A intenção aqui é comparar os níveis de consumo dos quatro grupos incluídos com o nível de consumo do excluído – ou seja, desejamos descobrir se cada um dos grupos incluídos consome mais ou menos do que os 20% mais ricos da população.

52. Os variáveis dummy dos primeiros três quintis quando considerados separadamente não são estatisticamente significativos. Na quarta estimativa, descobrimos que o quarto quintil consome 6,93% a menos de gás do que o nível de consumo médio dos outros quatro quintis. O quinto quintil consome 17,35% a mais de gás do que o nível de consumo médio das suas contrapartidas. A última estimativa significa que com relação ao nível de consumo de gás do quinto quintil, os níveis de consumo de gás do segundo, terceiro e quarto quintis são menores cerca de 18,41%, 16,65% e 16,77%, respectivamente.

47

47

Quadro A30: funções da procura estimada do diesel

Efeitos no quintil Variáveis dependentes








Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Constante 0,505 (1,961)

2,825 (1,831)

- 0,120 (1,841)

0,758 (1,844)

1,777 (2,218)

6,778* (3,307)

Log das despesas

0,704* (0,166)

0,396* (0,167)

0,755* (0,150)

0,678* (0,149)

0,521* (0,242)

- 0,049 (0,351)


- 0,974* (0,357)

- 0,886* (0,328)

- 0,936* (0,345)

- 0,981* (0,356)

- 0,985* (0,354)

- 0,893* (0,326)

Quintil 1

0,305 (0,861)

- - - - - 2,045 (1,280)

Quintil 2

- - 1,385* (0,472)

- - - - 2,468* (0,874)

Quintil 3

- - 0,857* (0,471)

- - - 0,555 (0,718)

Quintil 4

- - - - 0,063 (0,396)

- - 0,768 (0,488)

Quintil 5

- - - - 0,412 (0,501)

-

Observações

49

49

49

49

49

49

F

11,03

15,92

12,86

10,97

11,34

8,73

R2 ajustado

0,39

0,48

0,43

0,38

0,39

0,49

53. O Quadro A30 descreve funções da procura estimada de diesel. Quando considerados separadamente, os variáveis dummy do primeiro, quarto e quinto quintis não são estatisticamente significativos. Na segunda estimativa, identificamos que o segundo quintil procura 299,48% menos diesel do que a média das suas contrapartidas. O terceiro quintil, contudo, consome 135,61% mais diesel do que a média das suas contrapartidas. Na última estimativa, identificamos que o segundo quintil consome 1079,88% menos diesel do que o quinto quintil!

54. O Quadro A31 descreve funções da procura estimada de electricidade. Somente o dummy do segundo quintil é estatisticamente significativo. O segundo quintil consome 26,24% menos electricidade do que a média das suas contrapartidas.

48

48


Efeitos no quintil Variáveis dependentes

Log da qtd. de electric.







Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Constante - 0,886 (0,607)

- 0,420 (0,555)

- 0,697 (0,552)

- 0,578 (0,552)

- 0,812 (0,594)

- 0,754 (0,936)

Log das despesas

0,481* (0,040)

0,430* (0,037)

0,466* (0,035)

0,459* (0,035)

0,492* (0,053)

0,466* (0,084)


0,165* (0,047)

0,169* (0,047)

0,167* (0,047)

0,168* (0,047)

0,167* (0,047)

0,170* (0,047)

Log do preço doo GLP

0,241* (0,075)

0,237* (0,073)

0,228* (0,073)

0,219* (0,074)

0,224* (0,073)

0,235* (0,075)

Quintil 1

0,141 (0,152)

- - - - 0,134 (0,307)

Quintil 2

- - 0,233* (0,109)

- - - - 0,118 (0,234)

Quintil 3

- - 0,081 (0,095)

- - 0,099 (0,187)

Quintil 4

- - - 0,092 (0,097)

- 0,106 (0,153)

Quintil 5

- - - - - 0,102 (0,138)

-

Observações

386

386

386

386

386

386

F

54,39

55,85

54,33

54,40

54,27

31,77

R2 ajustado

0,36

0,36

0,36

0,36

0,36

0,36

55. Como na subsecção anterior, fornecemos um resumo dos resultados abaixo. Com relação ao nível de consumo médio das suas contrapartidas:

(i) o segundo quintil consome 299,48% a menos de diesel e 26,24% a menos de electricidade; (ii) o terceiro quintil consome 135,61% a mais de diesel; (iii) o quarto quintil consome 6,93% a menos de gás; e (iv) o quinto quintil consome 17,35% a mais de gás. Com relação ao nível de consumo do quinto quintil: (i) o segundo quintil consome 18,41% a menos de gás e 1.079,88% a menos de diesel; (ii) o terceiro quintil consome 16,65% a menos de gás; e (iii) o quarto quintil consome 16,77% a menos de gás.

49

49

G3. Efeitos sobre os bens domésticos 56. A subsecção anterior comparou o comportamento individual conforme o rendimento. Agora faremos comparações comportamentais com base nos bens domésticos. Há sete tipos de bens domésticos: (i) rádio; (ii) televisão; (iii) refrigerador; (iv) automóvel; (v) computador; (vi) propriedade residencial; e (vii) gerador. Dos 1.108 domicólios, 989 possuem rádios, 858 televisões, 683 possuem refrigeradores, 218 possuem automóveis, 157 possuem computadores, 722 possuem propriedades residenciais e 207 possuem geradores. A ideia aqui é de que a possessão de determinados tipos de bens, como automóvel, propriedade residencial, computadores e geradores, pode ser vista como um indicador de riqueza. Para além disso, como alguns domicílios pobres possuem rádios, televisões e refrigeradores, pode-se argumentar que os domicílios que não têm esses itens geralmente enfrentam níveis de extrema pobreza. Portanto, parece lógico admitir duas hipóteses: (i) quanto maior a riqueza de um domicílio (demonstrado por meio de posses como automóveis, propriedade residencial, computadores ou geradores), mais alta a procura por combustíveis e serviços públicos; e (ii) domicílios em níveis de extrema pobreza (avaliada pela falta de posses como rádio, televisão ou refrigerador), devem consumir menos produtos do que as suas contrapartidas.

50

50


Efeitos sobre bens domésticos Variáveis dependentes









Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Constante 2,332* (0,204)

2,218* (0,184)

2,074* (0,184)

1,944* (0,215)

2,090* (0,187)

1,986* (0,190)

1,990* (0,202)


0,483* (0,026)

0,487* (0,026)

0,473* (0,027)

0,465* (0,026)

0,465* (0,026)

0,468* (0,026)

Log do preço da água - 1,404* (0,035)

- 1,411* (0,035)

- 1,409* (0,035)

- 1,409* (0,035)

- 1,408* (0,035)

- 1,417* (0,036)

-1,411* (0,036)

Rádio - 0,281* (0,010)

- - - - - -

Televisão - - 0,346* (0,066)

- - - - -

Refrigerador - - - 0,241* (0,059)

- - - -

Automóvel - - - 0,107 (0,079)

- - -

Computador - - - - 0,006 (0,094)

- -

Bens imobiliários

- - - - - 0,152* (0,063)

-

Gerador

- - - - - - 0,095 (0,075)

Observações

713

713

713

713

713

713

713

F

682,74

707,69

693,55

674,80

672,49

680,09

674,54

R2 ajustado

0,74

0,75

0,74

0,74

0,74

0,74

0,74

57. As funções da procura estimada de gasolina e diesel não produziram um dummy estatisticamente significativo. O Quadro A32 nos informa sobre as sete funções da procura estimada de água. Todos os estimadores de despesas e preços são estatisticamente significativos. As estimativas de preço são todas mais altas do que aquelas apresentadas no Quadro A17. Os variáveis dummy de automóvel, computador e gerador não são estatisticamente significativos. Embora a estimativa dummy para propriedade de casa seja consistente com nossa primeira hipótese, as estimativas dummy para rádio, televisão e refrigerador refutam nossa segunda hipótese. Proprietários de casas consomem 16,42% a mais de água do que não proprietários. Contudo, esses que possuem rádios consomem 32,45% a menos de água do que aqueles que não possuem, esses que possuem televisões consomem 41,34% a menos de água do que aqueles que não possuem, e aqueles que possuem refrigeradores consomem 27,25% a menos de água do que aqueles que não possuem.

51

51

Quadro A33: funções da procura estimada do GLP


Log da qtd. do GLP

Log da qtd. do GLP

Log da qtd. do GLP

Log da qtd. do GLP

Log da qtd. do GLP

Log da qtd. do GLP

Log da qtd. do GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Constante - 2,006* (0,225)

- 1,974* (0,220)

- 1,961* (0,219)

- 2,121* (0,225)

- 1,994* (0,219)

- 1,972* (0,220)

- 1,984* (0,223)


0,280* (0,013)

0,283* (0,013)

0,290* (0,013)

0,287* (0,013)

0,282* (0,013)

0,282* (0,013)

Log do preço do GLP - 0,229* (0,031)

- 0,231* (0,031)

- 0,228* (0,031)

- 0,229* (0,031)

- 0,229* (0,031)

- 0,231* (0,031)

- 0,229* (0,031)

Rádio 0,051 (0,054)

- - - - - -

Televisão - 0,032 (0,040)

- - - - -

Refrigerador - - - 0,039 (0,033)

- - - -

Automóvel - - - 0,118* (0,039)

- - -

Computador - - - - - 0,100* (0,044)

- -

Bens imobiliários

- - - - - 0,026 (0,033)

-

Gerador

- - - - - - 0,023 (0,039)

Observações

983

983

983

983

983

983

983

F

168,78

168,65

169,03

173,01

170,84

168,64

168,51

R2 ajustado

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

58. O Quadro A33 apresenta sete funções da procura estimada de gás. Os estimadores de despesas e preço são todos estatisticamente significativos. Os variáveis dummy de automóvel e computador são as únicas estatisticamente significativas. Os proprietários de automóveis procuram mais 12,52% o gás do que os não proprietários e os proprietários de computadores procuram 10,52% a menos de gás do que os não proprietários.

59. As funções da procura estimada de electricidade são exibidas no Quadro A34. Todos os estimadores de despesas e preços são estatisticamente significativos. Refrigerador, automóvel e computador são estimadores dummy estatisticamente significativos. Em comparação com os níveis de consumo de electricidade de não proprietários, os níveis de consumo de electricidade de proprietários de refrigeradores e computadores ultrapassam 37,85% e 26,62% respectivamente, e o nível de consumo de electricidade de proprietários de automóveis cai aproximadamente 19,24%.

52

52











Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7) Constante - 0,419

(0,569) - 0,379 (0,575)

- 0,910* (0,548)

- 0,469 (0,552)

- 0,609 (0,545)

- 0,618 (0,549)

- 0,627 (0,572)


0,467* (0,034)

0,455* (0,034)

0,451* (0,035)

0,453* (0,034)

0,460* (0,035)

0,462* (0,035)


0,165* (0,047)

0,166* (0,047)

0,178* (0,047)

0,165* (0,047)

0,163* (0,047)

0,169* (0,048)

0,166* (0,047)


0,223* (0,073)

0,221* (0,073)

0,237* (0,072)

0,223* (0,073)

0,226* (0,073)

0,233* (0,074)

0,228* (0,074)

Rádio

- 0,243 (0,170)

- - - - - -

Televisão

- - 0,264 (0,178)

- - - - -

Refrigerador

- - 0,321* (0,101)

- - - -

Automóvel

- - - - 0,176* (0,090)

- - -

Computador

- - - - 0,236* (0,100)

- -

Bens Imobiliários

- - - - - - 0,061 (0,087)

-

Gerador

- - - - - - - 0,010 (0,105)

Observações

386

386

386

386

386

386

386

F

54,85

54,91

58,01

55,56

56.22

54,25

54,06

R2 ajustado

0,36

0,36

0,37

0,36

0,36

0,36

0,36

60. Portanto, os resultados não apóiam nenhuma das hipóteses. É possível que nossos indicadores de riqueza e pobreza extrema sejam inadequados, uma vez que os domicílios pobres e ricos podem ter automóveis, propriedade residencial, computadores e geradores e os domicílios ricos talvez não possuam rádios, televisões ou refrigeradores. Em qualquer caso, concluímos que com relação aos não proprietários:

(i) os proprietários de rádio consomem 32,45% a menos de água, (ii) os proprietários consomem 41,34% a menos de água, (iii) os proprietários de refrigerador consomem 27,25% a menos de água e 37,85% a mais de electricidade; (iv) os proprietários de automóveis consomem 12,52% a mais de gás e 19,24% a menos de electricidade;

53

53

(v) os proprietários de computadores consomem 10,525 e 26,62% a mais de electricidade; e (vi) os proprietários de casa consomem 16,42% a mais de água. G4. Efeitos sobre o tipo de residência 61. As comparações entre os grupos de consumidores diferenciadas pelo seu tipo de residência podem revelar alguns valiosas informações para formulação de políticas, especialmente para fins de tributação ou isenção de impostos. Em nossa amostra, existem 629 casas, 197 apartamentos, 153 casas de vários andares e 128 anexos.


Efeitos sobre o tipo de residência Variáveis dependentes

Log da qtd. de água.





Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)


(0,187) 1,998* (0,186)

2,017* (0,202)

2,102* (0,186)

Log das despesas

0,466* (0,026)

0,484* (0,026)

0,471* (0,027)

0,460* (0,026)


- 1,408* (0,036)

- 1,390* (0,036)

- 1,405* (0,036)

- 1,414* (0,036)

Anexo

0,049 (0,091)

- - -

Apartamento

- - 0,298* (0,084)

- -

Casa

- - 0,051 (0,062)

-

Casa de vários andares

- - - 0,167* (0,087)

Observações

712

712

712

712

F

673,16

688,81

673,68

677,49

R2 ajustado

0,74

0,74

0,74

0,74

62. O Quadro A35 apresenta quatro funções da procura estimada de água. Os variáveis dummy para anexo e casa não são estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio de água das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de água é: (i) 34,72% menor para aqueles que residem em apartamentos; e (ii) 18,18% maior para aqueles que residem em casas de vários andares.

63. O Quadro A36 nos fornece informações sobre as funções da procura estimada de gás e gasolina. Das equações (1) a (4), podemos ver que o único dummy estatisticamente significativo nas funções da procura estimada de gás é o dummy para casa. Na mesma

54

54

proporção, essas famílias que residem em casas consomem 7,25% a mais de gás do que o nível de consumo médio de gás das suas contrapartidas. Quanto às funções de procura estimada de gasolina, as equações (5) a (8), observamos que o dummy apartamento é o único estatisticamente significativo. Aqueles que residem em apartamentos consomem 32,18% a menos de gasolina do que aqueles que não residem.

Quadro A36: funções da procura estimada de GLP e gasolina

Efeitos sobre o tipo de residência Variáveis dependentes

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)

(7)

Coef. (E. P.)


(0,219) - 1,985* (0,220)

- 2,084* (0,226)

- 1,959* (0,220)

2,079* (0,622)

2,079* (0,612)

2,020* (0,632)

2,033* (0,617)

Log das despesas

0,282* (0,013)

0,284* (0,013)

0,287* (0,013)

0,281* (0,013)

0,463* (0,058)

0,473* (0,057)

0,467* (0,059)

0,458* (0,057)


- 0,229* (0,031)

- 0,228* (0,031)

- 0,223* (0,031)

- 0,230* (0,031)

- - - -


- - - - - 0,632* (0,234)

- 0,639* (0,232)

- 0,638* (0,234)

- 0,614* (0,233)

Anexo

- 0,078 (0,050)

- - - - 0,044 (0,256)

- - -

Apartamento

- - 0,062 (0,040)

- - - - 0,279* (0,157)

- -

Casa

- - 0,070* (0,032)

- - - 0,068 (0,132)

-


- - - 0,001 (0,044)

- - - 0,210 (0,162)

Observações

983

983

983

983

171

171

171

171

F

169,30

169,28

169.

169.

23,24

24,72

23,78

24,02

R2 ajustado

0,34

0,34

0,34

0,34

0,28

0,30

0,28

0,29

64. Três funções da procura estimada de electricidade são mostradas no Quadro A37. Os variáveis dummy de apartamento e casa são estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio de electricidade das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de electricidade é: (i) 58,72% mais alto para aqueles que residem em apartamentos; e (ii) 27,38% mais baixo para aqueles que residem em casas de vários andares.

65. Desse modo, em comparação ao consumo médio das suas contrapartidas:

(i) os residentes de apartamento consomem 34,72% a menos de água, 32,18% a menos de gasolina e 58,72% a mais de electricidade;

(ii) os residentes de casa consomem 7,25% a mais de gás; e

55

55

(iii) residentes de casas com vários andares consomem 18,8% a mais de água e 27,38% a menos de electricidade. G5. Efeitos sobre fontes de água 66. A dificuldade de acesso aos serviços públicos, como água e electricidade, pode reduzir substancialmente o consumo global desses bens essenciais por parte dos domicílios devido aos custos adicionais comercializados ou não comercializados enfrentados por famílias cujo acesso a esses serviços é limitado ou nenhum. Esses domicílios talvez tenham que comprar os produtos necessários em mercados negros ou secundários e/ou gastar um tempo considerável a esperar que sejam atendidos, a investigar ou reunir itens de água e energia de fontes alternativas. Os custos adicionais elevam o preço real enfrentado por uma família que precisa consumir este tipo de producto básico, reduzindo o rendimento real e tempo de lazer da família devido aos efeitos dos impostos, tempo gasto em investigação, colecta e espera. Com o aumento do custo de acesso, o consumo doméstico para este bem de dificil acesso deve cair ( efeito negativo sobre o próprio preço), aumentando assim o consumo de qualquer substituto directo que possa existir (efeito positivo sobre o preço) e o consumo de todos outros bens e serviços deve cair ( efeito sobre o rendimento).

56

56

Quadro A37: funções da procura estimada de

Electricidade Efeitos sobre o tipo de residência

Variáveis dependentes Log da qtd. de electric.




Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)


(0,532) - 0,269 (0,557)

- 0,643 (0,548)

Log das despesas

0,443* (0,034)

0,441* (0,035)

0,464* (0,034)


0,113* (0,047)

0,136* (0,048)

0,169* (0,047)


0,211* (0,071)

0,215* (0,073)

0,228* (0,073)

Apartamento

0,462* (0,091)

- -

Casa

- - 0,242* (0,082)

-


- - - 0,094 (0,118)

Observações

386

386

386

F

64,11

57,48

54,30

R2 ajustado

0,40

0,37

0,36

67. Nesta subsecção, estudamos alguns dos efeitos causados pela falta de acesso ao serviço público de abastecimento de água. A maioria da população exemplificada não tem acesso à água canalizada em casa. Das 1.108 famílias, somente 401 têm o privilégio de receber água em casa pelo sistema de canalização da EPAL. As 327 famílias consomem água de torneiras públicas, 273 famílias compram água de camiões cisterna, 69 famílias consomem água dos vizinhos, 37 famílias a compra de pequenos fornecedores de rua e somente uma família colecta água de um poço.

68. A seguir, comparamos os níveis de consumo de água e electricidade desses grupos. Infelizmente, as estimativas para os outros produtos não produzem variáveis dummy estatisticamente significativos. O Quadro A38 nos dá seis funções da procura estimada de água. Os variáveis dummy de torneiras públicas e poços não são estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de água é: (i) 26,36% mais alto para aqueles que compram água de camiões cisterna; (ii) 51,59% mais alto para aqueles que compram de pequenos fornecedores de rua; e (iii) 30,87% mais baixo para aqueles que consomem água da torneira de casa.

57

57


Efeitos sobre as fontes de água Variáveis dependentes








Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)


(0,191) 2,029* (0,183)

2,072* (0,183)

2,101* (0,183)

2,093* (0,183)

2,035* (0,182)

Log das despesas

0,455* (0,026)

0,462* (0,025)

0,464* (0,025)

0,460* (0,026)

0,463* (0,026)

0,482* (0,026)


- 1,382* (0,035)

- 1,351* (0,036)

- 1,376* (0,035)

- 1,389* (0,035)

- 1,389* (0,035)

- 1,359* (0,035)

Torneiras públicas

- 0,083 (0,062)

- - - - -

Camiões

- 0,234* (0,065)

- - - -

Pequenos fornecedores

- - 0,416* (0,157)

- - -

Vizinhos

- - - 0,242* (0,144)

- -

Poços

- - - - - 0,659 (0,787)

-

Torneiras domiciliares

- - - - - - 0,269* (0,066)

Observações

741

741

741

741

741

741

F

681,98

696.12

688,52

683,30

680,63

700,64

R2 Ajustado

0,73

0,74

0,74

0,73

0,73

0,74

69. O Quadro A39 colecta cinco funções da procura estimada de electricidade. Os variáveis dummy para camiões cisterna e pequenos fornecedores de rua não são estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio de electricidade das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de electricidade é: (i) 76,47% mais baixo para aqueles que consomem água de torneiras públicas; (ii) 41,76% mais baixo para aqueles que consomem água nas residências da vizinhança; e (iii) 60,80% mais alto para aqueles que consomem água da torneira de casa.

70. Em suma, com relação ao consumo médio das suas contrapartidas:

(i) as famílias cuja principal fonte de água são as torneiras públicas consomem 76,47% a menos de electricidade;

(ii) famílias que geralmente compram água de camiões cisterna consomem 26,36% a mais de água;

58

58

(iii) famílias que geralmente compram água de fornecedores de rua consomem 51,59% a mais de água;

(iv) famílias que têm acesso à água das residências vizinhas consomem 41,76% a menos de electricidade;

(v) famílias que têm água canalizada em casa consomem 30,87% a menos de água e 60,80% a mais de electricidade.

59

59

Quadro A39: funções da procura estimada de eElectricidade

Efeitos sobre as fontes de água Variáveis dependentes







Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)


(0,534) - 0,639 (0,549)

- 0,634 (0,549)

- 0,593 (0,546)

- 0,477 (0,525)

Log das despesas

0,429* (0,033)

0,463* (0,035)

0,463* (0,035)

0,465* (0,034)

0,450* (0,033)


0,170* (0,045)

0,164* (0,049)

0,168* (0,048)

0,173* (0,047)

0,101* (0,046)


0,190* (0,070)

0,228* (0,073)

0,226* (0,074)

0,220* (0,073)

0,186* (0,070)

Torneiras públicas

- 0,568* (0,093)

- - - -

Camiões

- - 0,017 (0,093)

- - -

Pequenos fornecedores

- - 0,080 (0,240)

- -

Vizinhos

- - - - 0,349* (0,182)

-

Torneiras domiciliares

- - - - 0,475* (0,078)

Observações

386

386

386

386

386

F

68,61

54,06

54,10

54,06

55,50

R2 ajustado

0,41

0,36

0,36

0,36

0,37

G6. Efeitos sobre o colector de água 71. O tempo gasto na colecta de água pode ser muito dispendioso para as famílias, especialmente se os colectores de água usam o tempo que deveriam dedicar ao trabalho e às actividades escolares em busca de água. A investigação revela que a colecta de água é realizada por vários membros da família, e às vezes por pessoas que não são membros da família. Das 1.107 famílias, 456 encarregam os adolescentes do sexo masculino desse serviço, 254 exigem que todos os membros da família façam esse serviço, 184 encarregam as mulheres, 79 encarregam terceiros para fazer o serviço, 75 encarregam adolescentes do sexo feminino, 38 encarregam as crianças e 21 encarregam os homens dessa tarefa. As Tabelas A40, A41 e A42 exibem as funções da procura estimada de água, gás e electricidade, respectivamente. As estimativas para gasolina e diesel não produzem um dummy estatisticamente significativo.

60

60

72. No Quadro A40, vemos que os variáveis dummy de crianças, mulheres e adolescentes do sexo masculino são estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio de água das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de água é: (i) 40,64% mais baixo para as famílias que encarregam as crianças de colectar água; (ii) 22,88% mais alto para as famílias que encarregam as mulheres dessa responsabilidade; e (iii) 34,18% mais baixo para as famílias que encarregam os adolescentes do sexo masculino.


Efeitos sobre o colector de água Variáveis dependentes








Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)


(0,186) 2,091* (0,187)

2,070* (0,186)

2,090* (0,186)

2,079* (0,187)

2,064* (0,184)

Log das despesas

0,466* (0,026)

0,465* (0,026)

0,463* (0,026)

0,464* (0,026)

0,466* (0,026)

0,483* (0,026)


- 1,416* (0,036)

- 1,408* (0,036)

- 1,403* (0,035)

- 1,403* (0,036)

- 1,408* (0,036)

- 1,378* (0,036)

Crianças

- 0,341* (0,139)

- - - - -

Homens

- - 0,032 (0,228)

- - - -

Mulheres

- - 0,206* (0,080)

- - -

Terceiros

- - - 0,063 (0,104)

- -

Adolescentes do sexo feminino

- - - - 0,059 (0,115)

-

Adolescentes do sexo masculino

- - - - - - 0,294* (0,062)

Observações

712

712

712

712

712

712

F

678,82

671,13

679,62

671,59

671,44

699,56

R2 ajustado

0,74

0,74

0,74

0,74

0,74

0,75

73. No Quadro A41, observamos que os variáveis dummy de terceiros e adolescentes do sexo feminino são os únicos estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio de gás das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de gás é: (i) 17,82% mais baixo para aquelas famílias que usam o serviço de terceiros; e (ii) 18,29%

61

61

mais alto para aquelas famílias que encarregam adolescentes do sexo feminino desse serviço.

74. As crianças e os adolescentes do sexo feminino são os únicos variáveis dummy estatisticamente significativos nas funções da procura estimada de electricidade – consulte o Quadro A42. Em comparação aos níveis de consumo médio de electricidade das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de electricidade é: (i) 99,17% mais baixo para aquelas famílias que encarregam as crianças de colectar água; e (ii) 48,14% mais alto para aquelas famílias que encarregam adolescentes do sexo masculino.

75. Concluímos que em comparação ao consumo médio das suas contrapartidas:

(i) famílias cujos principais colectores de água são crianças consomem 40,64% a menos de água e 99,17% a menos de electricidade;

(ii) famílias cujos principais colectores de água são mulheres consomem 22,8% a mais de água; (iii) famílias cujos principais colectores de água são pessoas de fora da família

consomem 17,82% a menos de gás; (iv) famílias cujos principais colectores de água são adolescentes do sexo feminino consomem 18,29% a mais de gás; e (v) famílias cujos principais colectores de água são adolescentes do sexo masculino

consomem 34,18% a menos de água e 48,14% a mais de electricidade.

62

62

Quadro A41: funções da procura estimada do GLP Efeitos sobre o colector de água

Variáveis dependentes Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)


(0,220) - 1,955* (0,220)

- 1,965* (0,220)

- 1,980* (0,219)

- 2,041* (0,221)

- 1,963* (0,220)

Log das despesas

0,281* (0,013)

0,281* (0,013)

0,281* (0,013)

0,282* (0,013)

0,283* (0,013)

0,281* (0,013)


- 0,228* (0,031)

- 0,230* (0,031)

- 0,229* (0,031)

- 0,226* (0,031)

- 0,222* (0,031)

- 0,229* (0,031)

Crianças

0,086 (0,090)

- - - - -

Homens

- - 0,052 (0,112)

- - - -

Mulheres

- - 0,021 (0,041)

- - -

Terceiros

- - - - 0,164* (0,059)

- -


- - - - 0,168* (0,065)

-


- - - - - - 0,006 (0,032)

Observações

983

983

983

983

983

983

F

168,79

168,44

168,46

172,19

171,71

168,35

R2 ajustado

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

G7. Efeitos da distância da colecta de água 76. O custo incorrido por uma família para buscar água deve aumentar conforme a distância percorrida até a fonte de água. Por isso, parece razoável supor que o consumo de água e combustível da família deva ser negativamente relacionado à distância entre a casa e a fonte de água. A maioria das famílias em nossa amostra necessita buscar água fora dos seus vilarejos. Das 1.108 famílias, 493 colectam água em locais situados a 200 metros das suas casas, 399 não a colectam, 173 a colectam em lugares situados de 200 a 400 metros das suas casas, 40 necessitam andar pelo menos de 500 a 1000 metros para colectá-la e 3 necessitam percorrer mais de 1 km para obter água.

77. O Quadro A43 oferece cinco funções da procura estimada de água. O dummy para menos de 200 metros é o único que não é estatisticamente significativo. Em comparação aos níveis de consumo médio de água das respectivas contrapartidas, o nível de consumo

63

63

de água é: (i) 27,51% mais alto para aquelas famílias que colectam água em algum local entre 200 a 400 metros de casa; (ii) 63,72% mais baixo para aquelas famílias que colectam água em algum local entre 500 a 1000 metros de casa; (iii) 323,34% mais baixo para aquelas famílias que colectam água em algum local a mais de 1000 metros de casa; e (iv) 34,72% mais baixo para aquelas famílias que não colectam água . Por isso, o consumo de água parece estar negativamente relacionado ao custo da colecta de água, conforme calculado pela distância entre a casa e a fonte de água.

Quadro A42: funções da procura estimada de eElectricidade

Efeitos sobre o colector de água Variáveis dependentes

Log da qtd. de electric,







Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)


(0,544) - 0,641 (0,549)

- 0,648 (0,549)

- 0,682 (0,549)

- 0,556 (0,552)

- 0,646 (0,531)

Log das despesas

0,462* (0,034)

0,462* (0,034)

0,463* (0,035)

0,462* (0,034)

0,460* (0,034)

0,454* (0,033)


0,155* (0,047)

0,166* (0,047)

0,165* (0,047)

0,154* (0,048)

0,167* (0,047)

0,116* (0,047)


0,225* (0,073)

0,228* (0,073)

0,229* (0,073)

0,235* (0,074)

0,220* (0,074)

0,210* (0,071)

Crianças

- 0,689* (0,259)

- - - - -

Homens

- - 0,018 (0,318)

- - - -

Mulheres

- - - 0,029 (0,103)

- - -

Terceiros

- - - - 0,162 (0,144)

- -


- - - - - 0,202 (0,167)

-


- - - - - 0,393* (0,078)

Observações

386

386

386

386

386

386

F

56,81

54,05

54,08

54,55

54,62

63,92

R2 ajustado

0,37

0,36

0,36

0,36

0,36

0,40

78. Quanto às funções da procura estimada de gás, o Quadro A44 demonstra que somente dois variáveis dummy são estatisticamente significativos, o dummy para aquelas famílias que colectam água a menos de 200 metros de casa e o dummy para aquelas que

64

64

não colectam água. O grupo que colecta água a menos de 200 metros de casa consome 8,87% a mais de gás do que o consumo médio de gás dos outros grupos. Quanto às que não colectam água, o consumo de gás é 620,66% mais baixo do que o consumo médio de gás dos outros grupos.

79. Como revela o Quadro A45, todos os variáveis dummy são estatisticamente significativos nas funções da procura estimada de electricidade. Em comparação aos níveis de consumo médio de electricidade das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de electricidade é: (i) 31,78% mais baixo para aquelas famílias que colectam água a 200 metros de casa; (ii) 29,95% mais alto para aquelas que a colectam a uma distância entre 200 e 400 metros de casa; (iii) 52.81% mais baixo para aquelas famílias que a colectam a uma distância entre 500 a 1000 metros de casa; (iv) 272.85% mais baixo para aquelas que percorrem mais de 1000 metros para buscá-la; e (iv) 59,52% mais alto para aquelas que não colectam água. Um claro padrão de distância é aparente nesse caso para aquelas que percorrem mais de 200 metros para buscar água – quanto mais longe de casa uma família necessita ir para buscar água, menor é o seu consumo de electricidade em relação à média!

65

65


Efeitos sobre a distância da colecta de água Variáveis dependentes







Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)


(0,186) 1,832* (0,194)

2,120* (0,185)

2,084* (0,186)

2,005* (0,184)


0,484* (0,026)

0,463* (0,026)

0,466* (0,026)

0,489* (0,026)

Log do preço da água - 1,405* (0,035)

- 1,392* (0,035)

- 1,415* (0,035)

- 1,410* (0,035)

- 1,377* (0,036)

Menos de 200m

0,113 (0,079)

- - - -

200m a 400m

- 0,243* (0,059)

- - -

500m a 1000m

- - - 0,493* (0,161)

- -

Mais de 1000m

- - - - 1,443* (0,778)

-

Não colecta água

- - - - - 0,298* (0,067)

Observações

713

713

713

713

713

F

675.13

684,49

676,90

694,29

698,22

R2 ajustado

0,74

0,74

0,74

0,75

0,75

80. Para concluir, nossas descobertas sobre a distância da colecta de água revelam que em comparação aos níveis de consumo médio das suas contrapartidas:

(i) as famílias que percorrem menos de 200 metros para colectar água consomem 8,87% a mais de gás e 31,78% a menos de electricidade;

(ii) as famílias que percorrem de 200 a 400 metros para colectar água consomem 27,51% a mais de água e 29,95% a mais de electricidade;

(iii) as famílias que percorrem de 500 a 1000 metros para colectar água consomem 63,72% a menos de água e 52,81% a mais de electricidade;

(iv) as famílias que percorrem mais de 1000 metros para colectar água consomem 323,24% a menos de água e 272,85% a menos de electricidade;

(v) as famílias que não colectam água consomem 34,72% a menos de água, 620,66% a menos de gás e 59,52% a mais de electricidade.

66

66


Efeitos sobre a distância da colecta de água Variáveis dependentes

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)


(0,220) - 1,916* (0,224)

- 1,966* (0,220)

- 1,958* (0,219)

- 1,975* (0,221)


0,280* (0,013)

0,281* (0,013)

0,281* (0,013)

0,282* (0,013)

Log do preço do GLP - 0,229* (0,031)

- 0,232* (0,031)

0,229* (0,031)

0,230* (0,031)

0,228* (0,031)

Menos de 200m

0,085* (0,043)

- - - -

200m a 400m

- 0,031 (0,031)

- - -

500m a 1000m

- - 0,059 (0,095)

- -

Mais de 1000m

- - - - 0,308 (0,343)

-

Não colecta água

- - - - - 1,975* (0,221)

Observações

983

983

983

983

983

F

170,25

168,81

168,53

168,74

168,50

R2 ajustado

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

G8. Efeitos do acesso às fontes de energia e hábitos de utilização dessas fontes 81. Para fins de formulação de políticas, é crucial que as autoridades públicas conheçam os hábitos de utilização das fontes de energia por parte da população, e também se o acesso à fonte utilizada é ou não difícil. Ao contrário da água, uma família é capaz de encontrar um substituto aproximado para a sua fonte de energia preferida, caso essa não seja acessível. Gás, electricidade e carvão podem ser considerados substitutos aproximados quando usados para cozinhar. Da mesma forma, a electricidade e o querosene são considerados por algumas famílias como substitutos aproximados quando essas fontes de energia são usadas para iluminação. Contudo, nossas observações anteriores sobre como os custos do acesso afectam os preços e os rendimentos reais das famílias e o comando sobre as faixas de consumo também são aplicáveis aqui. Se todo o resto for mantido constante, quanto mais alto o custo de acesso para o consumo de uma matéria-prima energética, mais baixa será a quantidade procurada desse tipo de matéria-prima (efeito negativo sobre o próprio preço), mais alto será o consumo dos seus substitutos aproximados (efeito positivo sobre o preço) e mais baixo será o consumo de todas as outras matérias-primas (efeito sobre o rendimento).

67

67

Quadro A45: funções da procura estimada de electricidade Efeitos sobre a distância da colecta de água

Variáveis dependentes Log da qtd. de electric.






Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)


(0,547) - 0,279 (0,553)

- 0,534 (0,548)

- 0,573 (0,548)

- 0,485 (0,525)


0,454* (0,034)

0,458* (0,034)

0,464* (0,034)

0,451* (0,033)

Log do preço da água 0,152* (0,047)

0,151* (0,047)

0,157* (0,047)

0,163* (0,047)

0,103* (0,046)

Log do preço do GLP 0,243* (0,073)

0,198* (0,073)

0,219* (0,073)

0,217* (0,073)

0,187* (0,071)

Menos de 200m

- 0,276* (0,119)

- - - -

200m a 400m

- - 0,262* (0,081)

- - -

500m a 1000m

- - - 0,424* (0,211)

- -

Mais de 1000m

- - - - 1,316* (0,775)

-

Não colecta água

- - - - 0,467* (0,078)

Observações

386

386

386

386

386

F

56.16

58,15

55,63

55,18

67,98

R2 ajustado

0,36

0,37

0,36

0,36

0,41

82. Quando perguntados sobre os seus hábitos de utilização de fontes de energia, o número de inquiridos que alegaram usar com frequência:

(i) carvão, são 182 de 1.122 famílias (16,22%); (ii) querosene, são 265 de 1.120 famílias (23,66%); (iii) gasolina, são 203 de 1.129 famílias (17,98%); (iv) diesel, são 62 de 1.120 famílias (5,54%); (v) gás, são 1.083 de 1.157 famílias (93,60%); (vi) electricidade fornecida por empresa pública, são 778 de 1.159 famílias (67,13%); (vii) electricidade de gerador, são 164 de 1.112 famílias (14,75%).

Quando perguntados se o acesso às fontes de energia era difícil, o número de inquiridos que afirmaram ser difícil ter acesso a: (i) carvão, são 20 de 170 famílias (11,76%); (ii) querosene, são 111 de 253 famílias (43,87%); (iii) gasolina, são 77 de 186 famílias (41,40%); (iv) diesel, são 15 de 58 famílias (25,86%); (v) gás, são 463 de 1.031 famílias (44,91%); (vi) electricidade fornecida por empresa pública, são 254 de 737 famílias (34,46%);

68

68

(vii) electricidade de gerador, são 48 de 148 famílias (32,43%).

Quadro A46: funções da procura de água Efeitos sobre a utilização de fontes de energia

Variáveis dependentes Log da qtd. de água








Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)


(0,208) 2,280* (0,190)

2,101* (0,205)

2,454* (0,247)

2,084* (0,185)

1,923* (0,194)

2,246* (0,211)

Log das despesas

0,421* (0,026)

0,455* (0,027)

0,445* (0,027)

0,436* (0,027)

0,463* (0,026)

0,478* (0,026)

0,439* (0,027)


- 1,378* (0,035)

- 1,392* (0,035)

- 1,396* (0,036)

- 1,390* (0,036)

- 1,389* (0,035)

- 1,384* (0,035)

- 1,390* (0,036)

Carvão

0,377* (0,080)

- - - - - -

Querosene

- 0,203* (0,065)

- - - - -

Gasolina

- - - 0,128* (0,074)

- - - -

Diesel

- - - 0,192 (0,145)

- - -

GLP

- - - - - 0,073 (0,114)

- -

Electricidade

- - - - - - 0,164* (0,061)

-

Gerador

- - - - - - 0,003 (0,083)

Observações

716

715

720

715

741

741

709

F

663,19

650,85

651,43

641,15

680,27

688,71

639,68

R2 ajustado

0,74

0,73

0,73

0,73

0,73

0,74

0,73

83. Para estudar os efeitos promovidos pelos hábitos de utilização de fontes de energia sobre as quantidades procuradas, são incluídos sete variáveis dummy nas estimativas das funções da procura estimada de água, gás e electricidade. As estimativas das funções da procura de gasolina e diesel não nos fornecem quaisquer variáveis dummy de utilização-fonte-energia estatisticamente significativo. Como pode ser observado no Quadro A44, os variáveis dummy de diesel, gás e gerador não são estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio de água das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de água é: (i) 45,79% mais alto para aquelas famílias que frequentemente usam carvão; (ii) 22,51% mais alto para aquelas famílias que frequentemente usam querosene; (iii) 13,66% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam gasolina; e (iv) 17.82% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam a electricidade fornecida pelo serviço público.

69

69

84. Ao voltarmos nossa atenção para as funções da procura estimada de gás, observamos que no Quadro A47 que somente os variáveis dummy de carvão e gasolina são estatisticamente significativos. Em comparação aos níveis de consumo médio de gás das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de gás é: (i) 7,90% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam carvão; e (ii) 14,34% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam gasolina. O consumo de carvão e gasolina pode ser considerado como um substituto para o consumo de gás.


Efeitos sobre a utilização de fontes de energia Variáveis dependentes

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)


(0,226) - 1,935* (0,219)

- 2,033* (0,221)

- 2,068* (0,233)

- 2,006* (0,224)

- 1,834* (0,226)

Log das despesas

0,274* (0,013)

0,273* (0,013)

0,283* (0,013)

0,274* (0,013)

0,282* (0,013)

0,275* (0,013)


- 0,221* (0,031)

- 0,224* (0,031)

- 0,236* (0,031)

- 0,222* (0,031)

- 0,235* (0,031)

- 0,236* (0,031)

Carvão

- 0,076* (0,044)

- - - - -

Querosene

- 0,013 (0,039)

- - - -

Gasolina

- - - 0,134* (0,039)

- - -

Diesel

- - - - 0,108 (0,068)

- -

Electricidade

- - - - - 0,046 (0,035)

-

Gerador

- - - - - 0,044 (0,043)

Observações

994

992

1001

992

1029

985

F

153,86

154,00

164,90

155,20

172,44

157,02

R2 ajustado

0,32

0,32

0,33

0,32

0,33

0,32

85. Querosene e gerador são os únicos variáveis dummy estatisticamente significativos nas funções da procura estimada de electricidade, como podem ser imediatamente observados no Quadro A48. Em comparação aos níveis de consumo médio de electricidade das respectivas contrapartidas, o nível de consumo de electricidade é: (i) 82,21% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam querosene; e (ii) 23,24% mais alto para aquelas famílias que frequentemente usam geradores. Embora o querosene possa ser considerado como substituto, a geração de electricidade privada pode ser vista como complemento da electricidade fornecida por empresas públicas.

70

70

86. Os efeitos promovidos pela dificuldade de acesso às fontes de energia frequentemente usadas sobre as funções da procura estimada de água, gás, gasolina e electricidade são demonstradas abaixo nas Tabelas A49 –A51. Considere primeiro as funções da procura estimada de água. Os variáveis dummy de carvão, querosene e diesel não são estatisticamente significativos. Em comparação com os níveis de consumo de água das respectivas contrapartidas (grupos que têm acesso a fontes de energia), o nível de consumo de água das famílias que consideram o acesso à fonte difícil é: (i) 52,35% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam gasolina; (ii) 18,65% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam gás; (iii) 22,75% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam electricidade fornecida por empresas públicas; e (iv) 86,82% mais baixo para aquelas que frequentemente usam electricidade fornecida por empresas privadas (geradores). Uma interpretação potencial desses resultados é de que as famílias que usam carvão sistematicamente para cozinhar e querosene para iluminar tendem também a consumir mais água do que a média.

71

71


Efeitos sobre a utilização de fontes de energia Variáveis dependentes








Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)


(0,601) - 1,161* (0,581)

- 0,643 (0,569)

- 0,735 (0,611)

- 0,657 (0,548)

- 0,385 (0,607)

Log das despesas

0,452* (0,038)

0,454* (0,037)

0,458* (0,037)

0,462* (0,037)

0,460* (0,034)

0,448* (0,038)


0,182* (0,050)

0,169* (0,049)

0,168* (0,050)

0,169* (0,050)

0,163* (0,047)

0,166* (0,051)


0,223* (0,076)

0,226* (0,075)

0,242* (0,076)

0,238* (0,076)

0,233* (0,0730

0,230* (0,077)

Carvão

0,180 (0,113)

- - - - -

Querosene

- - 0,600* (0,213)

- - - -

Gasolina

- - 0,093 (0,101)

- - -

Diesel

- - - - 0,008 (0,174)

- -

Electricidade

- - - - 0,321 (0,277)

-

Gerador

- - - - - 0,209* (0,124)

Observações

364

364

368

364

386

358

F

48,37

50,43

48,63

47,40

54,58

47,72

R2 ajustado

0,34

0,35

0,34

0,34

0,36

0,34

87. Quanto aos impactos na procura de gás, o Quadro A50 nos informa que a gasolina, diesel, gás e gerador não são variáveis dummy estatisticamente significativos. Em comparação com os níveis de consumo de gás das respectivas contrapartidas (grupos que têm acesso fácil a fontes de energia), o nível de consumo de gás das famílias que consideram o acesso à fonte difícil é: (i) 55,74% mais alto do que aquelas que frequentemente usam carvão; (ii) 37,44% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam querosene; e (iii) 10,52% mais alto para aquelas que frequentemente usam electricidade fornecida por empresas públicas. Por esse motivo, o consumo de gás é aparentemente mais alto para aqueles grupos que consideram tanto o carvão quanto a electricidade como um substituto próximo do gás para cozinhar e mais baixo para aqueles grupos que usam gás e querosene conjuntamente, o primeiro para cozinhar e o último para iluminar.

72

72

Quadro A59: funções da procura estimada de água Efeitos sobre o acesso a fontes de energia

Variáveis dependentes Log da qtd. de água








Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)


(0,303) 2,207* (0,348)

2,663* (0,523)

0,777 (0,998)

2,231* (0,199)

1,926* (0,251)

2,712* (0,565)

Log das despesas

0,482* (0,041)

0,458* (0,054)

0,397* (0,069)

0,663* (0,133)

0,456* (0,027)

0,489* (0,033)

0,411* (0,074)


- 1,475* (0,064)

- 1,456* (0,071)

- 1,350* (0,091)

- 1,709* (0,211)

- 1,425* (0,037)

- 1,403* (0,044)

- 1,399* (0,107)

Carvão

- 0,180 (0,169)

- - - - - -

Querosene

- 0,144 (0,125)

- - - - -

Gasolina

- - - 0,421* (0,152)

- - - -

Diesel

- - - - 0,038 (0,277)

- - -

GLP

- - - - - 0,171* (0,061)

- -

Electricidade

- - - - - - 0,205* (0,077)

-

Gerador

- - - - - - - 0,625* (0,180)

Observações

109

201

135

28

659

448

99

F

286.47

231,73

81,42

41,20

629,40

438,43

67,46

R2 ajustado

0,89

0,78

0,64

0,82

0,74

0,75

0,67

88. O Quadro A51 apresenta sete funções da procura estimada de gasolina. O querosene e a electricidade são os únicos variáveis dummy estatisticamente significativos. Em comparação com os níveis de consumo de gasolina das respectivas contrapartidas (grupos que têm acesso fácil a fontes de energia), o nível de consumo de gasolina das famílias que consideram o acesso à fonte difícil é: (i) 157,28% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam querosene; e (ii) 40,07% mais alto para aquelas famílias que frequentemente usam electricidade fornecida por empresas públicas. Na mesma proporção, os grupos que consomem querosene para iluminação podem considerar a gasolina como um substituto próximo, uma vez que a gasolina é utilizada para geradores de combustíveis. Da mesma forma, grupos que utilizam geradores também usam electricidade fornecida por empresas públicas e não consideram o uso de gerador como uma actividade substituta ao uso da electricidade fornecida por empresas públicas.

73

73


Efeitos sobre o acesso às fontes de energia Variáveis dependentes

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP

Log da qtd. de GLP


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)


(0,704) - 2,241* (0,459)

- 2,928* (0,532)

- 2,696* (1,231)

- 1,957* (0,220)

- 2,205* (0,272)

- 1,371* (0,686)

Log das despesas

0,298* (0,040)

0,429* (0,029)

0,392* (0,034)

0,149* (0,064)

0,281* (0,013)

0,282* (0,015)

0,308* (0,040)


- 0,247* (0,094)

- 0,315* (0,068)

- 0,228* (0,072)

0,005 (0,155)

- 0,230* (0,031)

- 0,202* (0,037)

- 0,342* (0,092)

Carvão

0,443* (0,251)

- - - - - -

Querosene

- - 0,318* (0,062)

- - - - -

Gasolina

- - 0,069 (0,076)

- - - -

Diesel

- - - - 0,076 (0,193)

- - -

GLP

- - - - 0,005 (0,031)

- -

Electricidade

- - - - - 0,100* (0,040)

-

Gerador

- - - - - - 0,122 (0,111)

Observações

138

191

180

53

983

700

143

F

20,20

73,93

46,63

1,83

168,34

115,86

22,76

R2 Ajustado

0,30

0,54

0,43

0,05

0,34

0,33

0,32

89. Os efeitos da procura estimada de electricidade são mostradas no Quadro A52. Querosene, gasolina, diesel e gerador não são variáveis dummy estatisticamente significativos. Em comparação com os níveis de consumo de electricidade de grupos que têm acesso fácil às fontes de energia, o nível de consumo de electricidade das famílias que consideram o acesso à fonte difícil é: (i) 314,54% mais alto do que aquelas que frequentemente usam carvão; (ii) 19,96% mais baixo para aquelas famílias que frequentemente usam gás; e (iii) 20,08% mais alto para aquelas que frequentemente usam electricidade fornecida por empresas públicas. Esses resultados sugerem que os usuários de carvão e gás podem considerar a electricidade como uma fonte de energia substituta para cozinhar, e aquelas famílias que normalmente dependem da electricidade fornecida por empresa públicas por diversos fins também são importantes usuários de uma fonte de energia alternativa, como os geradores.

74

74

Quadro A51: funções da procura estimada de gasolina

Efeitos sobre o acesso às fontes de energia Variáveis dependentes

Log da qtd. de

gasolina

Log da qtd. de

gasolina

Log da qtd. de

gasolina

Log da qtd. de

gasolina

Log da qtd. de

gasolina

Log da qtd. de

gasolina

Log da qtd. de

gasolina


Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)


(1,918) - 7,764* (2,552)

1,945* (0,624)

- 10,460* (4,848)

1,959* (0,627)

1,937* (1,116)

0,829 (0,981)

Log das despesas

0,600* (0,112)

0,594* (0,132)

0,472* (0,058)

0,577* (0,250)

0,463* (0,057)

0,500* (0,070)

0,467* (0,072)


0,901 (0,879)

4,031* (1,086)

- 0,638* (0,233)

5.227* (2,407)

- 0,602* (0,235)

- 0,771 (0,515)

0,025 (0,394)

Carvão

0,522 (0,724)

- - - - - -

Querosene

- - 0,945* (0,408)

- - - - -

Gasolina

- - 0,176 (0,132)

- - - -

Diesel

- - - 0,646 (0,716)

- - -

GLP

- - - - 0,146 (0,132)

- -

Electricidade

- - - - - 0,337* (0,176)

-

Gerador

- - - - - - - 0,189 (0,176)

Observações

30

9

171

13

171

120

95

F

10,35

8,69

24,07

3,85

23,81

19,08

14,73

R2 ajustado

0,49

0,74

0,29

0,42

0,29

0,31

0,30

G9. Efeitos de modos de transporte frequentemente usados para ir à escola e centros

de saúde 90. As informações sobre os modos de transporte frequentemente usados pela população para ir à escola e aos centros de saúde é de vital importância para os formuladores de políticas que buscam foros alternativos para utilizar fundos públicos poupados com a eliminação dos subsídios ao preço do combustível e dos serviços públicos. Nesta subsecção, fornecemos essas informações e também examinamos os efeitos promovidos nas procuras de água, gás, gasolina, diesel e electricidade de variáveis dummy iniciais que identificam os vários grupos de modo de transporte.

75

75


Efeitos sobre o acesso às fontes de água Variáveis dependentes









Coef. (E. P.)

(1)

Coef. (E. P.)

(2)

Coef. (E. P.)

(3)

Coef. (E. P.)

(4)

Coef. (E. P.)

(5)

Coef. (E. P.)

(6)

Coef. (E. P.)


(0,993) - 3,304 (2,052)

- 0,295 (1,2670

- 2,162 (1,917)

- 0,598 (0,545)

- 0,475 (0,574)

0,774 (1,423)

Log das despesas

0,418* (0,057)

0,411* (0,107)

0,472* (0,090)

0,272* (0,141)

0,449* (0,035)

0,451* (0,085)

0,423* (0,089)


0,322* (0,096)

0,135 (0,116)

0,210 (0,132)

- 0,098 (0,209)

0,171* (0,047)

0,149* (0,048)

0,107 (0,156)


0,406* (0,114)

0,585* (0,319)

0,192 (0,171)

0,616* (0,229)

0,246* (0,073)

0,227* (0,074)

0,108 (0,165)

Carvão

- 1,422* (0,557)

- - - - - -

Querosene

- - 0,592 (0,365)

- - - - -

Gasolina

- - - 0,299 (0,208)

- - - -

Diesel

- - - 0,190 (0,269)

- - -

GLP

- - - - - 0,182* (0,080)

- -

Electricidade

- - - - - - 0,183* (0,085)

-

Gerador

- - - - - - - 0,369 (0,239)

Observações

63

14

80

22

386

373

50

F

19,96

9,75

11,16

3,13

56,05

54,13

6.57

R2 ajustado

0,55

0,73

0,34

0,29

0,36

0,36

0,31

91. 1.042 famílias responderam a perguntas sobre modos de transporte frequentemente usados para ir à escola. As opções feitas pelas famílias em ordem decrescente de importância foram:

i) a pé, para 603 famílias (57,87%); (ii) furgões, para 288 famílias (27,64%); (iii) automóveis, para 96 famílias (9,21%); (iv) autocarros, para 32 famílias (3,07%); (v) outros modos, para 19 famílias (1,82%); (vi) bicicletas, para 3 famílias (0,29%); (vii) motocicleta, 1 família (0,10%).

76

76

92. Para além disso, as escolhas do questionário feitas por 1.103 domicílios com relação ao modo de transporte frequentemente utilizado para ir aos centros de saúde foram, em ordem decrescente de importância:

(i) a pé, para 586 domicílios (53,13%) (ii) furgões, para 339 domicílios (30,73%) (iii) automóveis, para 144 domicílios (13,06%) (iv) autocarros, para 25 domicílios (2,27%) (v) motocicleta, para 5 domicílios (0,45%) (vi) bicicletas, para 3 domicílios (0,27%) (vii) outros modos, para 1 domicílio (0,09%). 93. Em suma, o modo mais frequentemente utilizado para ir à escola e aos centros de saúde é a pé, seguido pelo serviço de furgões e pelo automóvel. Os autocarros públicos são raramente utilizados.

77

77

Quadro A53: Funções da procura estimada de água Efeitos do modo de transporte para a escola

Variáveis dependentes Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Constante 2,007* (0,188)

1,975* (0,188)

1,982* (0,188)

1,951* (0,190)

1,743* (0,197)

1,976* (0,189)

Log da despesa

0,477* (0,026)

0,480* (0,026)

0,484* (0,026)

0,484* (0,027)

0,494* (0,026)

0,479* (0,026)


- 1,406* (0,036)

- 1,402* (0,036)

- 1,409* (0,036)

- 1,403* (0,036)

- 1,417* (0,036)

- 1,403* (0,036)

Autocarro

- 0,420* (0,153)

- - - - -

Bicicleta

- - 0,117 (0,545)

- - - -

Furgão

- - - 0,138* (0,066)

- - -

Automóvel

- - - - 0,099 (0,107)

- -

A pé

- - - - 0,217* (0,060)

-

Outros modos

- - - - - - 0,017 (0,201)

Observações

686

686

686

686

686

686

F

673,91

664,15

669,76

665,20

681,19

664,10

R2 ajustado

0,75

0,74

0,75

0,74

0,75

0,74

94. Consideremos agora as funções da procura estimada. O Quadro A53 apresenta seis funções da procura estimada de água e os efeitos associados às variáveis dummy que identificam os grupos de consumidores de acordo com o modo de transporte usado para ir à escola. As variáveis dummy para bicicleta, automóvel e outros modos não são estatisticamente significativas. Em comparação com o nível médio de consumo de água das respectivas contrapartes, o nível de consumo da água é: (i) 52,20% inferior para os que usam autocarros para ir à escola; (ii) 14,80% menor para os que usam furgões; e (iii) 24,23% maior para aqueles que vão para a escola a pé. Dessa forma, os domicílios que usam autocarros e furgões para ir à escola demandam menos água em relação aos domicilios cujos moradores vão para escola a pé.

78

78

QuadroA54: Funções da procura estimada de água

Efeitos do modo de transporte para os centros de saúde Variáveis dependentes

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Constante 2,048* (0,185)

2,045* (0,186)

2,062* (0,186)

2,064* (0,186)

2,040* (0,187)

1,779* (0,200)

Log da despesa

0,472* (0,026)

0,472* (0,026)

0,474* (0,026)

0,468* (0,026)

0,473* (0,026)

0,492* (0,026)


- 1,410* (0,035)

- 1,405* (0,035)

- 1,411* (0,036)

- 1,404* (0,036)

- 1,406* (0,035)

- 1,424* (0,036)

autocarro

- 0,552* (0,203)

- - - - -

Bicicleta

- - 1,315* (0,549)

- - - -

Furgão

- - - 0,121* (0,063)

- - -

Motocicleta

- - - - 0,065 (0,451)

- -

Automóvel

- - - - - 0,106 (0,094)

-

A pé

- - - - - 0,224* (0,060)

Observações

712

712

712

712

712

712

F:

682,88

680,70

678,10

673,35

674,94

691,10

R2 ajustado

0,74

0,74

0,74

0,74

0,74

0,74

95. O Quadro A54 reúne funções estimadas da procura de água e os efeitos das variáveis dummy que identificam os grupos de consumidores de acordo com o modo de transporte usado para ir aos centros de saúde. Somente as variáveis dummy para motocicleta e automóvel não são estatisticamente significativas. Em comparação com o nível médio de consumo de água das respectivas contrapartes, o nível de consumo da água é: (i) 73,67% inferior para aqueles que usam autocarros; (ii) 272,48% menor para os que usam bicicletas; (iii) 12,86% menor para os que usam furgões; e (iv) 25,11% superior para os que se deslocam a pé, Os padrões de comportamento dos domicílios que usam autocarros e furgões para irem aos centros de saúde são semelhantes aos daqueles que utilizam os mesmos modos de transporte para ir à escola, o que faz com que a sua procura por água sejam inferiores às procuras médias das respectivas contrapartes. Os domicílios que usam bicicletas para ir aos centros de saúde também fazem parte dos grupos relativamente pouco demandantes de água. Os domicílios cujos membros vão a pé aos centros de saúde têm comportamento semelhante aos domicílios cujos membros vão a pé para a escola, no

79

79

sentido que a sua procura por água excedem as procuras médias das respectivas contrapartes.

Quadro A55: Funções da procura estimada de água

Efeitos do modo de transporte para a escola Variáveis dependentes

Log da Quant GLP.

Log daQuantGLP.

Log daQuantGLP.

Log daQuantGLP.

Log daQuantGLP.

Log da Quant GLP.

Log da Quant GLP.


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Coef. (S. E.)

(7)

Constante - 2,167* (0,225)

- 2,165* (0,225)

- 2,168* (0,225)

- 2,165* (0,225)

- 2,194* (0,225)

- 2,195* (0,226)

- 2,163* (0,225)

Log da despesa

0,283* (0,013)

0,282* (0,013)

0,282* (0,013)

0,283* (0,013)

0,289* (0,013)

0,284* (0,013)

0,282* (0,013)


- 0,201* (0,032)

- 0,201* (0,032)

- 0,202* (0,032)

- 0,201* (0,032)

- 0,202* (0,032)

- 0,202* (0,032)

- 0,201* (0,032)

Autocarro

0,013 (0,088)

- - - - - -

Bicicleta

- 0,048 (0,278)

- - - -

Furgão

- - 0,019 (0,035)

- - -

Motocicleta

- - - - 0,005 (0,481)

- -

Automóvel

- - - - - 0,116* (0,053)

- -

A pé

- - - - - 0,034 (0,032)

Outros modos

- - - - - - 0,169 (0,129)

Observações

932

932

932

932

932

932

932

F

160,05

160,06

160,19

160,04

162,42

160,62

160,91

R2 ajustado

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

96. As funções da procura estimada de gás, que captam os efeitos das variáveis dummy do modo de transporte para a escola, estão demonstradas no Quadro A55. Somente a variável dummy para o automóvel é estatisticamente significativa. Em comparação com o nível de consumo médio de gás das suas contrapartes, o nível do consumo de gás é 12,3% inferior para os domicílios que usam automóveis para ir à escola.

97. Quanto à discussão sobre os efeitos das variáveis dummy que identificam grupos de consumidores de gás de acordo com o modo de transporte usado para ir aos centros de saúde, notamos primeiro no Quadro A56 que as variáveis dummy do automóvel e do deslocamento a pé são as únicas estatisticamente significativas. Em comparação com o nível médio de consumo

80

80

de gás das respectivas contrapartes, o nível de consumo do gás é: (i) 17,12% inferior para os domicílios que usam automóveis; e (ii) 8,11% superior para aqueles que se deslocam a pé. Por conseguinte, o comportamento dos domicílios que usam automóveis para ir aos centros de saúde é semelhante ao comportamento dos domicílios que usam automóveis para ir à escola, uma vez que os seus consumos de gás são inferiores aos consumos médios de gás das respectivas contrapartes.

Quadro A56: Funções da procura estimada de GLP


Log da Quant GLP.

Log daQuantGLP.

Log daQuantGLP.

Log daQuantGLP.

Log daQuantGLP.

Log da Quant GLP.

Log daQuantGLP.


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Coef. (S. E.)

(7)

Constante - 1,955* (0,220)

- 1,954* (0,220)

- 1,953* (0,220)

- 1,958* (0,220)

- 1,977* (0,219)

- 2,064* (0,224)

- 1,955* (0,220)

Log da despesa

0,281* (0,013)

0,280* (0,013)

0,280* (0,013)

0,281* (0,013)

0,290* (0,013)

0,286* (0,013)

0,280* (0,013)


- 0,230* (0,031)

- 0,230* (0,031)

- 0,230* (0,031)

- 0,229* (0,031)

- 0,232* (0,031)

- 0,225* (0,031)

- 0,230* (0,031)

Autocarro

- 0,094 (0,102)

- - - - - -

Bicicleta

- 0,032 (0,281)

- - - - -

Furgão

- - 0,006 (0,033)

- - - -

Motocicleta

- - - 0,110 (0,244)

- - -

Automóvel

- - - - - 0,158* (0,045)

- -

A pé

- - - - - 0,078* (0,032)

-

Outros

- - - - - - - 0,021 (0,486)

Observações

980

980

980

980

980

980

980

F

166,93

166,52

166,53

166,61

172,70

169,58

166,51

R2 ajustado

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

0,34

98. Se voltarmos agora nossa atenção para as funções da procura estimada da gasolina, fica claro a partir do Quadro A57 que a variável dummy para o autocarro é a única variável dummy estatisticamente significativa. Em comparação com o nível de consumo médio de gasolina das suas contrapartes, o nível do consumo de gasolina é 138,45% inferior nos domicílios que usam autocarros para ir à escola.

81

81

QuadroA57: Funções da procura estimada de gasolina

Efeitos do modo de transporte para a escola Variáveis dependentes

Log da Quant. Gasol.

Log daQuant.Gasol.

Log daQuant.Gasol.

Log daQuant.Gasol.

Log daQuant.Gasol.

Log da Quant. Gasol.


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef (S. E.) (6)

Constante 2,149* (0,623)

2,103* (0,633)

2,135* (0,634)

2,077* (0,634)

1,911* (0,657)

2,058* (0,633)

Log da despesa

0,461* (0,059)

0,463* (0,060)

0,456* (0,060)

0,473* (0,061)

0,474* (0,062)

0,471* (0,061)


- 0,632* (0,231)

- 0,640* (0,235)

- 0,649* (0,235)

- 0,636* (0,235)

- 0,624* (0,235)

- 0,639* (0,231)

Autocarro

- 0,869* (0,323)

- - - - -

Bicicleta

- 1,173 (0,853)

- - - -

Furgão

- - 0,173 (0,152)

- - -

Automóvel

- - - - 0,235 (0,165)

- -

A pé

- - - - 0,178 (0,138)

-

Outros modos

- - - - - - 1,313 (0,858)

Observações

160

160

160

160

160

160

F

24,30

21,80

21,52

21,87

21,70

22,01

R2 ajustada

0,31

0,28

0,28

0,28

0,28

0,28

99. Como ilustra o Quadro A58, as variáveis dummy para os autocarros e para ir a pé, que identificam os grupos dos consumidores de gasolina que tomam autocarros e os que vão a pé para os centros de saúde, respectivamente, são os únicos grupos estatisticamente significativos nas funções da procura estimada de gasolina. Em comparação com o nível médio de consumo de gasolina das respectivas contrapartes, o nível de consumo da gasolina é: (i) 77,54% inferior para os que usam autocarros; e (ii) 43,48% superior para aqueles que se deslocam a pé. O Quadro A58 nos informa também sobre quatro funções de procura estimada de diesel. A variável dummy para o deslocamento a pé é a única que é estatisticamente significativa. Em comparação com o nível de consumo médio de diesel das suas contrapartes, o nível do consumo de diesel é 188,06% inferior nos domicílios que se deslocam a pé. Portanto, o comportamento dos domicílios que vão a pé para a escola é semelhante ao comportamento dos domicílios que vão a pé para os centros de

82

82

saúde, uma vez que os seus consumos de electricidade são inferiores aos consumos médios de electricidade das respectivas contrapartes.

QuadroA58: Funções da procura estimada de gasolina e diesel


Log da quantidade de gasolina Log da quantidade de diesel Variáveis independentes

Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Coef. (S. E.)

(7)

Coef. (S. E.)

(8)

Coef. (S. E.)

(9)

Constante 2,098* (0,618)

2,179* (0,627)

2,015* (0,629)

2,087* (0,621)

1,976* (0,611)

0,664 (1,989)

0,575 (1,963)

0,409 (2,001)

0,489 (1,864)

Log da despesa

0,463* (0,058)

0,466* (0,058)

0,472* (0,060)

0,469* (0,059)

0,481* (0,058)

0,687* (0,162)

0,695* (0,159)

0,673* (0,160)

0,656* (0,151)


- 0,630* (0,232)

- 0,674* (0,236)

- 0,637* (0,234)

- 0,637* (0,234)

- 0,721* (0,232)

- - - -


- - - - - - 0,978* (0,366)

- 0,998* (0,362)

- 0,924* (0,369)

- 0,817* (0,349)

Autocarro

- 0,574* (0,325)

- - - - - 0,261 (1,105)

- - -

Furgão

- - 0,170 (0,151)

- - - - 0,431 (0,383)

- -

Motocicleta

- - 0,665 (0,870)

- - - - - -

Automóvel

- - - - 0,151 (0,140)

- - - 0,271 (0,328)

-

A pé

- - - - 0,361* (0,133)

- - - - 1,058* (0,426)

Observações

170

170

170

170

170

48

48

48

48

F

24,13

23,26

22,94

23,21

26,11

10,35

11,04

10,71

13,83

R2 ajustado

0,29

0,28

0,28

0,28

0,31

0,37

0,39

0,38

0,45

100. O Quadro A59 fornece as funções de electricidade estimada que respondem pelas variáveis dummy dos modos de transporte para a escola e para os centros de saúde. Os modelos (1) a (5) representam as estimações que incluem as variáveis dummy do modo de transporte para a escola. Os modelos (6) a (10) representam os cálculos que incluem as variáveis dummy do modo de transporte para os centros de saúde. A variável dummy para o automóvel é a única variável dummy estatisticamente significativa nos cinco primeiros modelos. Em comparação com o nível de consumo médio de electricidade das suas contrapartes, o nível do consumo de electricidade é 28,66% mais elevado para os domicílios que usam automóveis para ir à escola. Quanto aos cinco últimos modelos, somente a variável dummy para a bicicleta não é estatisticamente significativa. Em comparação com o nível médio de consumo de electricidade das respectivas contrapartes, o nível de consumo de electricidade é: (i) 68,03% inferior para aqueles que usam autocarros; (ii) 21,29% mais alto para os que usam furgões; (iii) 25,86% mais alto para os que usam automóveis; e (iv) 33,64% mais baixo para os que se deslocam a pé.

83

83

Quadro A59: Funções da procura estimada de electricidade

Efeitos do modo de transporte Equações com variáveis dummy para o modo de

transporte para a escola Equações com variáveis dummy para o modo de

transporte para os centros de saúde Log da Quant. Electr.

Log da Quant. Electr.


Log daQuant.Electr..

Log daQuant.Electr.

Log daQuant.Electr.

Log daQuant.Electr.


Log daQuant.Electr.

Log daQuant.Electr.

Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Coef. (S. E.)

(7)

Coef. (S. E.)

(8)

Coef. (S. E.)

(9)

Coef. (S. E.) (10)

Constante - 0,681 (0,561)

- 0,692 (0,562)

- 0,685 (0,562)

- 0,684 (0,558)

- 0,637 (0,564)

- 0,656 (0,546)

- 0,607 (0,549)

- 0,574 (0,546)

- 0,639 (0,546)

- 0,268 (0,550)

Log da despesa

0,463* (0,035)

0,462* (0,035)

0,462* (0,035)

0,452* (0,036)

0,458* (0,034)

0,463* (0,034)

0,459* (0,034)

0,455* (0,034)

0,451* (0,034)

0,439* (0,035)


0,165* (0,049)

0,168* (0,049)

0,167* (0,049)

0,168* (0,049)

0,174* (0,049)

0,155* (0,047)

0,162* (0,047)

0,177* (0,048)

0,166* (0,047)

0,192* (0,047)


0,234* (0,076)

0,236* (0,076)

0,236* (0,076)

0,240* (0,075)

0,237* (0,076)

0,231* (0,073)

0,226* (0,073)

0,216* (0,073)

0,233* (0,073)

0,215* (0,072)

Autocarro

- 0,239 (0,218)

- - - - - 0,519* (0,218)

- - - -

Bicicleta

- 0,205 (0,547)

- - - - 0,625 (0,774)

- - -

Furgão

- - - 0,028 (0,087)

- - - - 0,193* (0,081)

- -

Automóvel

- - - 0,252* (0,114)

- - - - 0,230* (0,101)

-

A pé

- - - - - 0,076 (0,081)

- - - - - 0,290* (0,082)

Observações

370

370

370

370

370

385

385

385

385

385

F

52,24

51,83

51,81

53,70

52,12

54,90

52,95

54,90

54,71

54,90

R2 ajustado

0,36

0,36

0,36

0,36

0,36

0,36

0,35

0,36

0,36

0,36

G10. Efeitos da despesa com educação, saúde e transporte público 101. Investigamos agora se os domicílios que afirmaram incorrer em despesas com educação, saúde ou transporte público têm comportamento diferente daqueles que não fizeram tal afirmação. É importante notar que no segundo grupo podem existir domicílios que efectivamente despendem recursos com educação, cuidados de saúde ou transporte público, mas que preferiram não revelar essas despesas. A separação entre aqueles que gastam e os que não gastam, bem como a comparação dos consumos desses diferentes grupos fornecem informações valiosas para fins de elaboração de políticas, mas não permitem prever os impactos que o aumento da despesa terá sobre as quantidades procuradas dos diferentes produtos. Por conseguinte, tentaremos também captar os efeitos que a despesa com a educação, os cuidados de saúde e o transporte público têm sobre os níveis de consumo de água, electricidade e combustíveis por meio da discriminação das despesas dos domicílios. “Cortamos em talhadas” a despesa total dos domicílios para criar seis tipos de números relativos à despesa: (i) despesa com

84

84

educação; (ii) despesa com cuidados médicos; (iii) despesa com transporte público; (iv) total líquido da despesa com educação; (v) total líquido da despesa com cuidados médicos; e (vi) total líquido da despesa com transporte público. As conclusões desta subsecção são relevantes porque os criadores de políticas podem desejar aumentar o gasto público com educação, cuidados de saúde e transporte público para reduzir os efeitos negativos causados pela retirada dos subsídios dos combustíveis e dos serviços públicos. Com a eliminação desses subsídios, o governo eliminará também o seu gasto com subsídios, o que permite aplicar parte da economia no fornecimento de serviços públicos.

Quadro A60: Funções da procura de água

Questões de educação, saúde e ensino público Variáveis dependentes

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água

Log da Quant. água


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Constante

2,165* (0,189)

2,104* (0,207)

2,068* (0,186)

2,370* (0,230)

2,017* (0,189)

1,781* (0,239)

Log da despesa total

0,470* (0,026)

- 0,458* (0,026)

- 0,463* (0,026)

-


- 1,411* (0,035)

- 1,319* (0,047)

-1,408* (0,035)

- 1,370* (0,047)

- 1,410* (0,035)

- 1,414* (0,045)

Dummy – Despesa c/ educação

- 0,144* (0,070)

- - - - -

Log líquido da despesa com educação

- 0,288* (0,030)

- - - -

Log da despesa com educação

- 0,235* (0,031)

- - - -

Dummy – despesa com saúde

- - 0,100 (0,067)

- - -

Log líquido da despesa com saúde

- - - 0,159* (0,027)

- -

Log da despesa com saúde

- - - 0,333* (0,039)

- -

Dummy – despesa com transporte público

- - - - 0,130* (0,063)

-

Log líquido da despesa com transporte público

- - - - - 0,195* (0,027)

Log da despesa com transporte público

- - - - - 0,404* (0,040)

Observações

713

451

713

428

713

445

F

677,95

388,69

675,33

406,79

677,96

436,88

R2 ajustado

0,74

0,72

0,74

0,74

0,74

0,75

102. O Quadro A60 nos oferece seis funções estimadas de procura da água. Os modelos (1), (3) 3 (5) incluem variáveis dummy para aqueles que gastam com educação, os que

85

85

gastam com cuidados de saúde e os que gastam com transporte público. Os modelos (2), (4) e (6) não incluem variáveis dummy. Em cada um desses modelos existem dois estimadores de despesa: o líquido após a dedução da despesa com educação e a despesa com educação no modelo (2); o líquido após a dedução da despesa com a saúde e a despesa com a saúde no modelo (4); e o líquido após a dedução da despesa com o transporte público e a despesa com o transporte público no modelo (6). Os Quadros A61 – A63 estão organizados da mesma forma.

Quadro A61: Funções da procura de GLP


Log da Quant. GLP

Log da Quant. GLP

Log da Quant. GLP

Log da Quant. GLP

Log da Quant. GLP


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Constante

- 1,963* (0,218)

- 2,285* (0,269)

- 2,061* (0,215)

- 2,313* (0,310)

- 1,933* (0,217)

- 2,013* (0,263)


- 0,227* (0,031)

- 0,303* (0,013)

- 0,289* (0,013)

-

Log do preço GLP

- 0,227* (0,031)

- 0,184* (0,038)

- 0,217* (0,030)

- 0,131* (0,044)

- 0,228* (0,030)

- 0,233* (0,037)

Dummy – despesa com educação

- 0,105* (0,035)

- - - - -


- 0,243* (0,014)

- - - -


- 0,074* (0,014)

- - - -


- - - 0,216* (0,033)

- - -


- - - 0,213* (0,015)

- -


- - - 0,047* (0,021)

- -

Dummy – despesa com transp. público

- - - - - 0,153 * (0,032)

-

Log líquido da despesa com transp. público

- - - - - 0,220* (0,014)

Log da despesa com transp. público

- - - - - 0,101* (0,019)

Observações

983

558

983

510

983

537

F

172,79

170,82

189,78

97,29

180,13

123,70

R2 ajustado

0,34

0,48

0,37

0,36

0,35

0,41

103. As variáveis dummy para aqueles que gastam com a educação e com o transporte público são estatisticamente significativas, mas a variável dummy para os que gastam com saúde, não o é. As estimativas para as variáveis dummy nas equações (1) e (5) significam

86

86

que aqueles que gastam com educação consomem 15,49% menos água do que as suas contrapartes e os que gastam com transporte público consomem 13,88% mais água do que as suas contrapartes.

104. Todos os estimadores de despesa são estatisticamente significativos. No modelo (2) verificamos que um incremento de 10% no líquido após a despesa com educação produz um aumento de 2,88% no consumo de água, enquanto uma ampliação de 10% no gasto com educação resulta num aumento de 2,35% no consumo de água. No modelo (4), observamos que o consumo de água amplia-se em 1,59% e 3,33% se houver aumentos de 10% no líquido após o gasto com saúde e no gasto com saúde, respectivamente. No modelo (6), o consumo de água aumenta em 1,95% e 4,04% se houver aumentos de 10% no líquido após o gasto com transporte público e no gasto com transporte público, respectivamente.

105. As variáveis dummy para os que gastam com educação, saúde e transporte público são todas estatisticamente significativas nas funções de procura estimada de gás – ver Quadro A61. Percebemos que todos os que gastam, consomem menos gás do que as suas contrapartes. Em comparação com os níveis de consumo dos que não gastam, o consumo de gás é reduzido em: (i) 11,07% para os que gastam com educação; (ii) 24,11% para os que gastam com saúde; e (iii) 16,53% para os que gastam com transporte público.

87

87

Quadro A62: Funções da procura de gasolina Questões de educação, saúde e ensino público

Variáveis dependentes Log da Quant.

Gasolina

Log da Quant.

Gasolina

Log da Quant.

Gasolina

Log da Quant.

Gasolina

Log da Quant.

Gasolina

Log da Quant.

Gasolina


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Constante

2,040* (0,619)

1,433* (0,673)

2,102* (0,618)

3,522* (0,792)

2,182* (0,626)

2,554* (0,678)


0,450* (0,059)

- 0,464* (0,058)

- 0,462* (0,058)

-


-0,625* (0,234)

- 0,137 (0,273)

- 0,625* (0,235)

- 0,890* (0,289)

- 0,645* (0,234)

- 0,728* (0,234)


0,144 (0,168)

- - - - -


- 0,279* (0,063)

- - - -


- 0,204* (0,062)

- - - -


- - - 0,067 (0,148)

- - -


- - - 0,224* (0,056)

- -


- - - 0,167* (0,088)

- -

Dummy – despesa c/ transp. público

- - - - - 0,113 (0,133)

-

Log líquido da despesa c/ transp. público

- - - - - 0,202* (0,062)

Log da despesa c/ transp. público

- - - - - 0,301* (0,074)

Observações

171

97

171

99

171

97

F

23,58

20,58

23,32

14,54

23,57

14,53

R2 ajustado

0,28

0,38

0,28

0,29

0,28

0,30

106. Todos os estimadores de despesa são estatisticamente significativos. O consumo de gás sobe em 2,43% e 0,74% se o líquido após a despesa com educação e a despesa com educação aumentarem em 10%, respectivamente. O consumo de gás aumenta em 2,13% e 0,047% se o líquido após a despesa com saúde e a despesa com saúde aumentarem em 10%, respectivamente. O consumo de gás amplia-se em 2,20% e 1,01% se o líquido após a despesa com transporte público e a despesa com transporte público aumentarem em 10%, respectivamente.

107. Nas funções da procura estimada da gasolina, nenhuma variável dummy é estatisticamente significativa – ver Quadro A62. Todos os estimadores de despesa,

88

88

contudo, são estatisticamente significativos. O consumo de gasolina sobe em 2,79% e 2,04% se o líquido após a despesa com educação e a despesa com educação, respectivamente, aumentarem em 10%. O consumo de gasolina amplia-se em 2,24% e 1,67% se o líquido após a despesa com saúde e a despesa com saúde, respectivamente, aumentarem em 10%. O consumo de gasolina amplia-se em 2,02% e 3,01% se o líquido após a despesa com transporte público e a despesa com transporte público aumentarem em 10%, respectivamente.

Quadro A63: Funções da procura de diesel


Log da Quant. Diesel







Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Constante

0,575 1,869)

0,819 (2,657)

1,253 1,790)

7,262* (2,706)

0,916 1,875)

2,486 (3,990)


0,717* (0,168)

- 0,727* (0,146)

- 0,659* (0,154)

-


- 0,963* (0,357)

- 0,802 (0,610)

- 1,070* (0,345)

- 2,120* (0,566)

- 0,966* (0,357)

- 0,581 (0,781)


- 0,235 (0,467)

- - - - -


- 0,464* (0,171)

- - - -


- 0,190 (0,128)

- - - -


- - - 0,731* (0,376)

- - -


- - - 0,180 (0,175)

- -


- - - 0,210 (0,190)

- -


- - - - - 0,149 (0,321)

-


- - - - - 0,713* (0,237)


- - - - - 0,317 (0,269)

Observações

49

25

49

30

49

24

F

11,10

4,74

13,13

6,50

11,08

6,10

R2 ajustado

0,39

0,32

0,43

0,36

0,39

0,40

108. O Quadro A63 informa-nos que somente a variável dummy para os que gastam com saúde é estatisticamente significativa nas funções da procura estimada de diesel. Constatamos que os que gastam com saúde consomem 107,72% menos diesel que

89

89

aqueles que não gastam. Os estimadores de gastos com educação, saúde e transporte público são todos insignificantes.

109. Nas funções da procura estimada de electricidade, notamos que a variável dummy para saúde é estatisticamente insignificante – ver Quadro A64. Verificamos que os que gastam com educação e transporte público consomem menos electricidade do que as suas contrapartes: 24,83% menos para os que gastam com educação e 40,07% menos para os que gastam com transporte público. Todos os estimadores de despesa são estatisticamente significativos. O consumo de electricidade aumenta em: (i) 1,95% se a educação aumentar em 10%; (ii) 2,22% e o gasto com saúde aumentar em 10%; e (iii) 2,28% se o gasto com transporte público aumentar em 10%.

90

90

Quadro A64: Funções da procura de electricidade


Log da Quant.

Electric.

Log da Quant.

Electric.

Log da Quant.

Electric.

Log da Quant.

Electric.

Log da Quant.

Electric.

Log da Quant.

Electric.


Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Constante

- 0,468 (0,551)

- 0,370 (0,727)

0,466* (0,035)

- 0,330 (0,735)

- 0,603 (0,536)

- 2,196* (0,711)


0,468* (0,034)

- 0,166* (0,047)

- 0,463* (0,034)

-


0,158* (0,047)

0,218* (0,068)

0,229* (0,073)

0,195* (0,070)

0,150* (0,046)

0,113* (0,060)


0,222* (0,073)

0,231* (0,105)

- 0,228* (0,104)

0,251* (0,072)

0,426* (0,095)


- 0,219* (0,101)

- - - - -


- 0,276* (0,039)

- - - -


- 0,195* (0,040)

- - - -


- - - 0,058 (0,091)

- - -


- - - 0,252* (0,039)

- -


- - - 0,222* (0,051)

- -


- - - - - 0,337* (0,080)

-


- - - - - 0,303* (0,037)


- - - - - 0,228* (0,055)

Observações

386

239

386

229

386

231

F

55,89

37,79

54,21

34,10

60,94

45,82

R2 ajustado

0,36

0,38

0,36

0,37

0,38

0,44

H. Quotas do orçamento como funções da despesa

I. 110. A despesa per capita com bens e serviços dos domicílios é nossa medida do rendimento per capita do domicílio. Em nossa análise da incidência do subsídio ao combustível e serviços públicos, interessamo-nos particularmente em examinar qual quintil de grupo de renda beneficia-se com os subsídios ao combustível e serviços públicos e se existe uma tendência de aumento ou de redução perceptível em termos de benefícios derivados à medida que nos deslocamos do primeiro quintil para o último. Essa análise descritiva produziu resultados úteis, que foram relatados no texto.

91

91

111. Nesta subsecção, realizamos um outro tipo de exercício estatístico. Investigamos se as quotas dos orçamentos de combustível e serviços públicos caem com o rendimento. Para fins de comparação, fornecemos também os resultados econométricos das relações entre cada quota do orçamento para alimentação, educação e transporte público e o rendimento. A hipótese de que as quotas do orçamento de bens e serviços essenciais devem cair com o rendimento tem raízes profundas na análise microeconómica do comportamento dos consumidores, já que os domicílios pobres devem gastar uma parcela proporcionalmente maior dos seus rendimentos com o consumo de tais bens e serviços do que os domicílios com melhores condições financeiras. À medida que o rendimento dos domicílios aumenta, estes podem arcar com o consumo de bens e serviços não essenciais e, portanto, gastar proporcionalmente menos com o consumo de bens e serviços essenciais.

Quadro A65: Quotas do orçamento como funções da despesa

Variáveis dependentes: quotas do orçamento em logs Alimen-

tação GLP Água Educa-

ção Transp.público

Electri-cidade

Quero-sene

Gasolina Carvão Variáveis independentes

Coef. (S. E.)

(1)

Coef. (S. E.)

(2)

Coef. (S. E.)

(3)

Coef. (S. E.)

(4)

Coef. (S. E.)

(5)

Coef. (S. E.)

(6)

Coef. (S. E.)

(7)

Coef. (S. E.)

(8)

Coef. (S. E.)

(9) Constante

0,434* (0,207)

2,166* (0,204)

0,065 (0,309)

- 4,315* (0,379)

- 0,104 (0,384)

0,887* (0,350)

- 1,155* (0,627)

0,893 (0,759)

1,673* (0,760)

Log da despesa

- 0,160* (0,023)

- 0,630* (0,023)

- 0,391* (0,035)

0,189* (0,043)

- 0,308* (0,043)

- 0,473* (0,039)

- 0,253* (0,074)

- 0,422* (0,083)

- 0,639* (0,084)

Observações

1021

980

851

772

677

576

249

209

178

F

46,91

746,70

124,80

19,83

51,07

149,66

11,62

25,98

58,43

R2 ajustado

0,04

0,43

0,13

0,02

0,07

0,21

0,04

0,11

0,25

112. O Quadro A65 fornece os resultados de nove regressões, que vão desde a variável dependente mais representativa – a quota do orçamento para alimentação – até a menos representativa – a quota do orçamento para o carvão. As regressões para as quotas do orçamento relativas à saúde e ao diesel não produziram estimativas estatisticamente significativas. Com excepção da regressão da quota do orçamento para educação, modelo (4), vemos que os resultados econométricos parecem apoiar a hipótese de que as quotas do orçamento de bens e serviços essenciais caem com o rendimento. É importante ressaltar que as menores elasticidades de rendimento, em termos absolutos, são observadas nas quotas do orçamento para alimentação e educação, respectivamente. Em outras palavras: à medida que o rendimento aumenta, as alterações nas quotas do orçamento para alimentação e educação são menores do que aquelas para todas as outras quotas do orçamento consideradas. Ao considerar essas conclusões, não se pode esquecer que o consumo de alimentos inclui o consumo de itens de alimentação essenciais e não essenciais (ex.: comidas de luxo, tais como carne vermelha nobre) e a despesa com educação inclui uma gama de itens de despesa, que vão desde gastos com livros e outros materiais escolares até o pagamento de matrícula e outras taxas nas escolas particulares, desde o ensino primário até ao superior. Por conseguinte, as estimativas de elasticidade de rendimento para as quotas do orçamento relativas à alimentação e à educação não são muito surpreendentes. Para além disso, o valor positivo da estimativa de elasticidade do

92

92

rendimento da quota do rendimento para educação indica que os domicílios mais ricos gastam relativamente mais com educação do que os pobres. Isso é muito coerente com as conclusões discutidas no texto quando fizemos a comparação entre as quotas do orçamento nos grupos dos quintis.

113. O transporte público é o outro serviço público que aqui foi considerado importante, quando a estimativa de elasticidade do rendimento da quota do orçamento para transporte público é baixa, sugere que os domicílios com rendimentos médio e alto também se beneficiam dos serviços de transportes públicos. Como discutimos no texto, é muito provável que esses benefícios estejam associados ao uso do serviço de furgões, e não de autocarros, já que o serviço de vans é muito mais utilizado do que o serviço de autocarros.

114. Embora a maior elasticidade de rendimento esteja na quota do orçamento relativa ao carvão, o resultado mais notável para nossa finalidade está na segunda maior elasticidade de rendimento, na quota do orçamento para o gás, uma vez que o consumo de gás é muito difundido. Nos modelos (2) e (9), vemos que um aumento de 10% do rendimento do domicílio resulta em reduções de 6,30% e 6,39% nas quotas dos orçamentos para gás e carvão, respectivamente. Mencionamos no texto que a quota do orçamento para o gás é grande no primeiro quintil e que cai substancialmente à medida que nos deslocamos do primeiro para o quinto quintil. Portanto, a estimativa de elasticidade de rendimento no segundo modelo capta esses dois factos.

115. Mencionamos também no texto que o querosene apresentou a maior redução na quota do orçamento à medida que nos deslocamos do primeiro para o quinto quintil. Contudo, como podemos observar no modelo (7), a elasticidade do rendimento é a menor entre as quotas para combustíveis e serviços públicos – um aumento de 10% no rendimento produz uma redução de 2,53% na quota do orçamento para querosene. Como podemos explicar esse facto à luz de nosso raciocínio sobre a elasticidade do rendimento da quota do orçamento para o gás? O consumo do querosene não é apenas mais concentrado do que o consumo do gás, ele é também menos frequente. A maioria dos domicílios que consomem querosene está no primeiro e no segundo quintis. Assim, à medida que o rendimento aumenta, a redução da quota do orçamento para o querosene é mais discreta do que no caso da quota do orçamento para o gás.

116. Entre as quotas do orçamento para combustível e serviços públicos a elasticidade do rendimento da quota do orçamento para a água é a mais baixa – ver modelo (3) no Quadro A65. Um aumento de 10% no rendimento ocasiona uma redução de 3,91% na quota do orçamento para a água. Essa pouca elasticidade pode ser explicada pelos factos de haver um amplo consumo de água vendida por fornecedores privados, geralmente a preços elevados, e de muitos domicílios pobres aparentemente favorecerem o consumo de água disponibilizada em torneiras públicas contra modos alternativos de fornecimento; a maior parte da população carece de acesso aos serviços de água fornecidos pela EPAL; e que a qualidade da água distribuída pela EPAL para a minoria que tem acesso a esse serviço é geralmente ruim, por causa da contaminação ou vazamento na rede de distribuição de água. Esses factos podem ocasionar dois fenómenos que racionalizam a baixa elasticidade dos rendimentos: (i) os domicílios pobres, no primeiro e segundo quintis, têm mais probabilidade de consumir água de torneiras públicas do que os

93

93

domicílios com melhores condições financeiras; e (ii) os domicílios com melhores condições têm mais probabilidade de comprar água de fornecedores privados.

117. Finalmente, o Quadro A65 também nos informa que um aumento de 10% no rendimento deve ocasionar diminuições de 4,73% e 4,22% nas quotas do orçamento para electricidade e gasolina, respectivamente. Esses números relativos à taxa de resposta do rendimento estão situados na parte do meio dos números relativos à taxa de resposta do rendimento ao combustível e aos serviços públicos. A despesa com gasolina aparenta ser relativamente mais importante para os domicílios do quinto quintil do que para os domicílios dos outros quatro quintis porque essa fonte de energia é altamente utilizada por domicílios com boa situação financeira na geração de iluminação ou para abastecer os seus automóveis. O número relativo à taxa de resposta do rendimento da quota do orçamento para a gasolina é, portanto, altamente influenciado pelo comportamento dos domicílios que possuem geradores ou que possuem automóveis.

ANEXO III: ANÁLISE DO BEM-ESTAR

92. Os dois postulados fundamentais utilizados na análise do bem-estar são que as preferências de todos os residentes de Luanda são da forma de Gorman (mais precisamente, função de Cobb-Douglas) e que a função do bem-estar social representa as preferências do residente médio de Luanda. O primeiro postulado indica que as preferências sociais podem ser formadas pela agregação das preferências individuais. Na verdade, as formas funcionais usadas pelas funções de procura estimada na subsecção anterior são perfeitamente coerentes com esse postulado. O segundo postulado é importante, não só pela sua funcionalidade algébrica, já que facilita muito o cálculo da função utilidade indirecta da sociedade, mas também porque nos permite atribuir mais peso aos produtos de consumo mais difundido com relação aos produtos de consumo restrito.

93. A análise se concentrará nas partes da função utilidade indirecta de um indivíduo que estão relacionadas às funções de procura da água, electricidade, gás, gasolina e diesel, desde que os outros componentes da função utilidade indirecta sejam mantidos constantes. Somando-se as funções utilidade indirectas de todos os residentes e depois dividindo o resultado pelo tamanho da população, obtemos a função utilidade indirecta média de dos residentes. Façamos log w denotar essa função subutilidade indirecta individual que consiste da soma dos logs ponderados das funções de procura de água, electricidade, gás, gasolina e diesel. Dessa forma, temos

1 1 2 2 3 3 4 4 5 5log log log log log logD D D D Dw x x x x xα α α α α= + + + + ,

onde iα é o peso atribuído ao log da função de procura do produto básico i, i = 1,…,5,

1Dx é a função de procura da água, 2

Dx é a função de procura da electricidade, 3Dx é a

94

94

função de procura do gás, 4Dx é a função de procura da gasolina e 5

Dx é a função de procura de diesel.

Na resolução do problema de optimização do consumidor, sabemos que o peso iα corresponde à quota do orçamento do produto básico i. Como estamos a lidar com a individual média, iα deve então ser a quota média do orçamento para o produto básico i. Por conseguinte, em conformidade com as informações apresentadas na primeira coluna do Quadro 8, os pesos devem ser: 1 0.0417α = , 2 0.0304α = , 3 0.0574α = , 4 0.0164α = e 5 0.0028α = . Consequentemente, supõe-se que o residente médio de Luanda tenha a seguinte função subutilidade indirecta:

1 2 3 4 5log 0.0417 log 0.0304log 0.0574log 0.0164log 0.0028logD D D D Dw x x x x x= + + + + .

3. Considerando-se apenas as estimativas estatisticamente significativas (inclusive constantes) e desprezando-se os termos de erro das estimações, podemos agora obter nossa equação fundamental:

log 0.009 0.059log 0.053log 0.006log 0.010log 0.004log ,Water LPG Gasoline Dieselw e p p p p= + − − − −

onde e denota despesa, Waterp é o preço da água, LPGp é o preço do gás, Gasolinep é o preço da gasolina e Dieselp é o preço do diesel.

Os principais resultados da análise até este ponto são agora imediatos: (i) se a despesa aumentar em 10%, o bem-estar aumenta em 0,59%; (ii) se o preço da água subir em 10%, o bem-estar diminui em 0,53% (iii) se o preço do gás subir em 10%, o bem-estar cai em 0,06%; (iv) se o preço da gasolina aumentar em 10%, o bem-estar cai em 0,10%; (v) se o preço do diesel subir em 10%, o bem-estar é reduzido em 0,04%. 4. Embora os efeitos marginais do bem-estar sejam pequenos em termos absolutos, vale ressaltar que o efeito do preço da água é significativamente maior do que o efeito dos preços de todos os combustíveis e que o efeito do preço da gasolina é maior do que o do gás. Esse último resultado decorre do facto de o gás ser considerado um substituto da electricidade – a procura por electricidade está positivamente relacionada ao preço do gás –, o que reduz, então, o efeito de bem-estar negativo do preço do gás.

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ANEXO IV: RELATÓRIO DE LANÇAMENTO – MARÇO DE 2005

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Avaliação dos impactos da eliminação gradual dos subsídios do preço dos serviços públicos

Relatório de lançamento

por

Emilson Silva Consultor – Banco Mundial

Março de 2005

BANCO MUNDIAL ANGOLA

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Agradecimentos

Este relatório de lançamento foi elaborado por Emilson Silva, Professor Associado da Tulane University e consultor do Banco Mundial para esta tarefa. As consultas descritas no texto principal foram realizadas durante o período de 14 a 25 de Fevereiro de 2005, em Luanda. Camilla Rossaak, Cientista Social do Banco Mundial foi membro integrante da equipa. As suas contribuições durante as consultas, comentários a respeito das questões a serem discutidas, sugestões de mudanças na abordagem adoptada durante as entrevistas, ajuda na marcação de compromissos e contribuições em geral para a elaboração do questionário a ser adoptado na colecta de dados acerca dos domicílios foram e continuam a ser extremamente valiosos. Nossa gratidão ao apoio financeiro prestado a esta tarefa pela Embaixada Britânica em Luanda. A sensatez e a experiência do Sr. John Thompson, Embaixador Britânico em Luanda, têm sido de grande utilidade no refinamento do escopo e da orientação do trabalho. Um agradecimento especial a todas as autoridades governamentais que cordialmente acolheram a equipa nos seus escritórios e discutiram com entusiasmo as questões relevantes. Muitas dessas pessoas também forneceram à equipa importantes conjuntos de dados que mais tarde serão de extrema importância no desenvolvimento da análise económica. A equipa gentilmente agradece o apoio do Ministério das Finanças, por intermédio do Vice-Ministro Eduardo Severim de Morais, Manuel Neto da Costa, Director de Estudos e Relações Internacionais e Francisca Fortes, Directora de Preços e Concorrência. As organizações da sociedade civil, os dadores os e professores que se colocaram à disposição durante as consultas prestaram informações muito importantes. Este trabalho não teria sido possível sem a cooperação e a assistência de muitos peritos e do pessoal, tanto da Sede do Banco Mundial em Washington, quanto do escritório local em Luanda. Muitas pessoas da sede do Banco Mundial ajudaram a equipa na conceitualização do estudo e na elaboração do questionário. O grupo de funcionários dedicados que nos ajudou nas etapas preliminares deste trabalho inclui Masami Kojima, Stefano Paternostro, Sarah Keener e Louise Fox. Ao grupo local do Banco Mundial, Sr. Laurence Clark, Sr. Olivier Lambert, Sra. Domingas Pegado, Sra. Carla Balça e Sr. Lima da Silva, a equipa gostaria de dizer “muito obrigado por tudo”. Finalmente, a equipa gostaria de agradecer a Francisco Carneiro, Economista Sénior de País para Angola, pelo seu apoio em todas as etapas deste trabalho, desde o seu lançamento, em Washington, DC. Foi uma imensa satisfação realizar este trabalho sob a sua supervisão.

I. Antecedentes

Em um programa de políticas marcado para ser concluído até Outubro de 2005, o Governo de Angola vem a eliminar gradualmente os subsídios do preço do combustível. Quando esse programa estiver concluído, os subsídios dos serviços públicos (água e electricidade) também deverão ser progressivamente cancelados. Com a eliminação de

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todos os subsídios, a posição fiscal do Governo de Angola deverá melhorar, uma vez que a receita pública líquida deverá aumentar – segundo o Ministro das Finanças, a responsabilidade com o subsídio do Governo de Angola em 2004 foi de USD1 bilião – e deve ser facilitado um acordo com o FMI. Contudo, os aumentos nos preços do combustível e dos serviços públicos poderão ocasionar mais adversidade para os vulneráveis e os pobres. Os efeitos adversos poderão ser sentidos por intermédio da elevação do custo da cesta básica de bens e serviços ou por meio da maior dificuldade no acesso aos diversos itens dessa cesta. No contexto do Memorando Económico sobre um País do Banco Mundial e das negociações de um Programa Monitorizado pelo Pessoal entre o Governo e o FMI, com o apoio financeiro da Embaixada Britânica em Luanda, o Banco Mundial está a encomendar uma análise do impacto da política do Governo destinada a eliminar os subsídios do preço dos serviços públicos. O objectivo principal do estudo é calcular e avaliar os prováveis efeitos associados à remoção de tais subsídios de preço sobre a distribuição do bem-estar nos domicílios de Luanda (urbanos e rurais), as contas do governo2 e a inflação em Angola. O estudo captará também as ligações [de mercado (os lados da oferta e da procura), institucionais e políticas (grupos interessados)] que podem existir entre a atribuição dos preços do combustível e dos serviços públicos diante do objectivo mais amplo de examinar a remoção dos subsídios de todos os preços. Em linhas gerais, a análise promoverá o debate sobre a política e trará informações relevantes (quantitativas e qualitativas) para as escolhas das políticas. O relatório destaca as questões levantadas em consultas a grupos interessados em Luanda durante um período de duas semanas, de 14 a 25 de Fevereiro de 2005. Os grupos interessados consultados consistiam em altos funcionários do governo, organizações da sociedade civil, dadores, investigadores e professores de Economia. As reuniões produziram um gama de contribuições, dados e sugestões para a reformulação do escopo do estudo. Para uma melhor compreensão das mudanças promovidas em consequência das consultas, o alcance original da análise é apresentado a seguir. As principais questões levantadas durante as consultas aos grupos interessados são fornecidas na secção III. Na secção IV, o escopo do estudo é revisto de acordo com as contribuições obtidas durante as consultas. A secção V discute a metodologia a ser adoptada e a secção VI apresenta o cronograma do restante do projecto.

2 Nesse caso, o estudo complementará as análises preliminares realizadas em conjunto pelas equipas do Banco Mundial e FMI (ver FMI [2003], Subsídios Fiscais em Angola) em Angola: Questões Selecionadas e Anexo Estatístico, Relatório sobre a Consulta ao Artigo IV, 2003, Washington, DC.

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II. Escopo Original

O escopo original do estudo, que a equipa responsável pela análise do impacto (Emilson Silva e Camilla Rossaak) explicou para os grupos interessados no início do período da consulta, era o seguinte: a análise iria levar em conta os impactos social e económico da eliminação gradual dos subsídios dos preços dos combustíveis e dos serviços públicos. O estudo iria investigar os aspectos macro e microeconómicos do problema a resolver. As componentes macroeconómicas do estudo iriam incluir os possíveis impactos sobre as finanças públicas e a inflação. Os impactos microeconómicos seriam avaliados pela colecta de informações dos domicílios relativas à sua procura de combustíveis e serviços públicos (electricidade e água). Isso seria feito por meio de um levantamento de domicílios, que seria realizado em todo o país, abrangendo as áreas rurais e urbanas. A ideia original era concentrar os esforços na compreensão dos impactos associados à eliminação gradual dos subsídios do preço do combustível, uma vez que o governo já havia iniciado um programa de eliminação de tais subsídios. Iríamos também tentar compreender as questões relativas à atribuição do preço e ao acesso aos serviços públicos, mas essa investigação não seria a principal fonte de motivação do estudo. Havia também a intenção de dar mais ênfase aos problemas sociais relacionados à atribuição do preço e ao acesso às fontes de energia do que às fontes de água. Em algumas consultas, mencionamos também que o estudo levaria em conta os diferentes cenários relacionados à velocidade do ajustamento dos preços e à compensação entre as regras e o discernimento. Quanto à velocidade do ajustamento, o objectivo era avaliar se o ajustamento deveria ser feito de uma vez por todas ou gradualmente. No que concerne à compensação entre regras e arbítrio, o estudo levaria em conta os prós e os contras da criação de regras de activação do ajustamento (ex.: vincular dentro de uma banda estreita os preços internos do combustível aos preços internacionais) e de comparar essas regras com a actual situação, na qual é conferido às autoridades governamentais total arbítrio sobre os ajustamentos de preço. Tanto num caso quanto no outro, a análise daria conta de todas as considerações políticas, inclusive as sugestões de medidas paliativas a serem adoptadas para atenuar alguns dos efeitos negativos associados aos aumentos dos preços dos combustíveis. Em linhas gerais, o estudo seria estruturado para tratar das seguintes questões principais:

I. Quais são os problemas associados aos subsídios? Quem é beneficiado por eles?

II. Quais são os prováveis impactos da eliminação/redução dos subsídios sobre os domicílios e sobre a (macro) economia? Quem são os prováveis ganhadores e perdedores?

III. Como planear um programa para compensar os mais pobres entre os perdedores e também abrandar a resistência?

Para tratar das questões acima, foi considerado necessário focar as seguintes questões:

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1. Incidência dos subsídios: qual é a incidência dos subsídios por grupos de rendimento e por pessoa em Angola? Quais são as características (de rendimento e socioeconómicas) dos vários segmentos da população afectados pelos subsídios? Quanto os angolanos pagam por combustível e por serviços públicos em comparação com outros países em África e outras partes do mundo?

2. Acesso aos combustíveis: Quais fontes de energia os domicílios urbanos e rurais

geralmente usam para aquecimento, iluminação e preparação de alimentos? Qual é a facilidade de acesso aos combustíveis para os pobres das áreas rurais e urbanas? Até que ponto os combustíveis são substituíveis para os diferentes tipos de consumidores?

3. Tamanho e consequências dos ajustamentos de preço: em quanto os preços

devem ser elevados e quais são os problemas de prazo envolvidos (curto e longo prazos)? Quais são os efeitos estimados da elevação dos preços dos combustíveis sobre os preços dos alimentos? Quais segmentos da população serão directamente (indirectamente por meio da elevação dos custos e do investimento no transporte) afectados pela elevação dos preços dos combustíveis? Quais segmentos da população, se houver, não serão de forma alguma afectados pela elevação dos preços dos combustíveis e dos serviços públicos?

4. Efeitos secundários: Existem mercados secundários (revenda) para combustíveis

e água nas áreas urbanas e rurais? Em caso afirmativo, como eles operam e qual é o ágio cobrado? Os preços definidos oficialmente são os preços efectivamente cobrados pelos combustíveis? Como funciona o mecanismo de distribuição? Existem intermediários não oficializados?

5. Eficiência operacional: Como a Sonangol opera como distribuidora? Quais são

os custos operacionais da Sonangol? Como os mecanismos de atribuição de preço podem ser mais transparentes? Como a eficiência do sector pode ser melhorada, quer por meio da atribuição de preço ou por outro mecanismo? Como a influência política pode ser minimizada na determinação de preços? Como os consumidores podem beneficiar com o aprimoramento da eficiência do sector?

6. Uso das economias fiscais: Quanto o Governo de Angola economizará com a

eliminação dos subsídios? As economias obtidas são suficientes para compensar os domicílios mais pobres e melhorar a protecção social? O Governo de Angola deve melhorar ou aumentar os programas sociais existentes com as economias? Como sincronizar as economias fiscais com o gasto?

7. Monitorização e avaliação: Quais sistemas de monitorização e avaliação existem

e/ou devem ser implantados para avaliar os impactos de: (i) a real remoção dos subsídios sobre os domicílios e sobre a economia; e (ii) os programas de despesas implementados para compensar os perdedores?

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III. Resultados das consultas aos grupos interessados

Com início em 14 de Fevereiro e até 25 de Fevereiro de 2005, a equipa do Banco Mundial responsável pelo estudo sobre o subsídio fez consultas a várias autoridades governamentais, grupos da sociedade civil, dadores e professores de Economia. A equipa reuniu-se com as seguintes autoridades governamentais:

• Sr.. António da G. Lopes Teixeira, Director Geral Associado do Instituto de Estradas de Angola (INEA).

• Sr. Rui Augusto Tito, Vice-Ministro de Assuntos de Energia e Água. • Sr.. Paulo Matos, Director do Ministério de Assuntos de Energia e Água. • Sr. Bonifácio Manuel, Director do Ministério da Agricultura e Desenvolvimento

Rural. • Sra. Luzia B. da Costa, Chefe do Departamento de Planeamento e Estatística do

Ministério do Petróleo. • Sr. Mavinga B. David, Chefe do Departamento de Investimentos e Projectos do

Ministério do Petróleo. • Sr. Manuel da Costa, Director do Escritório de Estudos e Relações Económicas

Internacionais do Ministério das Finanças. • Sra. Francisca Fortes, Directora do Escritório de Preços e Concorrência do

Ministério das Finanças. • Sra. Efigénia da Purificação S. S. Martins, Chefe do Departamento de Empresas

Públicas do Ministério das Finanças. • Sra. Joana Cordeiro dos Santos, Directora Nacional de Contabilidade do

Ministério das Finanças. • Sr. Simão Neto, Director do Escritório de Informática do Ministério das Finanças. • Sr. Joaquim Flávio de Sousa Couto, Director Geral do Instituto Nacional de

Estatística (INE). • Sr. Domingos Bernardo, Associado Técnico do Escritório do Presidente do

Conselho de Administração da Empresa Pública de Águas (EPAL). • Sr. José Ambriz, Administrador do Escritório do Presidente do Conselho de

Administração da Empresa Pública de Águas (EPAL). As organizações não governamentais e da sociedade civil consultadas incluíram FAS, FMEA, CARE - Angola, YME, CEEA, DW, SAL, ADRA, COIEPA, FONGA, MEDAIR, AIA, Angola 2000. Os dadores consultados incluíram a Embaixada Britânica, UNDP, a Embaixada dos Estados Unidos, a Embaixada da África do Sul, a OMS, a Embaixada da Suécia, a Embaixada da Alemanha, a Embaixada da Noruega, a Embaixada da Itália, a Embaixada da Espanha, a UNFPA, a Comissão Europeia, os Direitos Humanos das Nações Unidas. A equipa reuniu-se também com os Professores Laurinda Hoygaard, Universidade Agostinho Neto, e Justino Pinto de Andrade e Manuel Alves da Rocha, Universidade Católica de Angola. As principais questões levantadas durante a consulta às autoridades governamentais estão resumidas abaixo. A lista está organizada de acordo com a cronologia das consultas.

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1. INEA

• Estradas que ligam as cidades em condições precárias; cerca de 90% delas

estão danificadas. O acesso a alguns locais no interior só é possível por ar (avião ou helicóptero)

• O custo do transporte é muito elevado.

• Os alimentos são muito mais caros no interior do que nas áreas costeiras

devido aos custos do transporte.

• Foram retiradas as minas das estradas ao longo da costa; existe um perímetro “seguro" de 8 a 12 metros ao longo dessas estradas.

• É necessário um investimento de vulto para melhorar o sistema rodoviário do

país.

2. Ministério do Petróleo

• A refinaria de Luanda produz 50% dos combustíveis usados no país. • Os combustíveis produzidos na refinaria são vendidos para a Sonangol

Distribuidora, que é responsável pela distribuição dos produtos para os postos de gasolina e outros pontos de revenda.

• A maioria dos postos de gasolina pertence à Sonangol. Existem alguns

pequenos postos de gasolina particulares distribuídos pelo país, principalmente nas áreas urbanas.

• O Ministério do Petróleo está actualmente a trabalhar na implementação de

uma lei destinada a aumentar a concorrência na distribuição e revenda de combustíveis.

• Uma grande parcela do consumo de gasolina é destinada à geração de

electricidade.

• A ausência de postos de gasolina no interior cria as condições para o surgimento de mercados secundários. Por conseguinte, uma política destinada a aumentar o número de postos de gasolina em operação nas áreas remotas das províncias é de suma importância.

• O país é predominantemente importador de gasolina. A capacidade produtiva

da sua única refinaria não é capaz de atender à procura do mercado.

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• Os combustíveis não são contrabandeados para fora do país. (Aparentemente não há restrições à revenda do produto no estrangeiro).

• A principal razão para a manutenção dos preços baixos para os combustíveis é

para compensar a população pelos baixos salários.

3. Ministério das Finanças

• Por causa do actual período de transição, a questão da eliminação dos subsídios dos combustíveis é muito delicada. A prática de controlo de preços foi herdada do antigo sistema comunista, caracterizado por uma economia de comando e controlo.

• Os salários do serviço público são baixos. Ninguém conhece ao certo a

distribuição dos salários do sector privado. De qualquer forma, os aumentos nos preços dos combustíveis gera a pressão pelo aumento dos salários, tanto no sector público quanto no privado. É preciso então levar em conta os impactos inflacionários relacionados com tais medidas.

• No ano passado, o governo gastou cerca de USD1 bilião em subsídios. Não

há dúvida de que as finanças públicas melhorariam se os subsídios fossem eliminados.

• Quanto à água e à electricidade, os aumentos de preço não resolveriam os

problemas. As empresas públicas são mal administradas, os trabalhadores têm baixa qualificação e são conhecidos por esquivar-se dos seus deveres profissionais. Os serviços fornecidos por essas empresas são de má qualidade. Qualquer tentativa de aumentar os preços encontraria, portanto resistência da população. O público está disposto a pagar preços mais elevados por esses serviços desde que os seus níveis de qualidade melhorem.

• Um problema comum ocasionado pela elevação do preço dos combustíveis é

o subsequente aumento das tarifas do transporte urbano, já que a elevação do custo operacional é inteiramente transferida aos consumidores pelos operadores de furgões. Em algumas ocasiões, os aumentos nas tarifas de transporte ocasionam distúrbios sociais, protestos e descontentamento entre a população urbana que depende desse modo de transporte.

• A maior parte da população urbana de Luanda vive na periferia. Ela é afectada

principalmente pelos impactos dos aumentos nos preços dos combustíveis no transporte e nos mercados secundários.

• O governo não deve subsidiar os preços dos combustíveis, uma vez que esses

subsídios são regressivos e beneficiam os ricos e não os pobres. Em vez disso, o governo deve subsidiar a indústria e a agricultura – os sectores produtivos.

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• Um dos problemas críticos enfrentados pela população que reside no campo é o facto de a Sonangol não distribuir sistematicamente os combustíveis para as províncias. Devido aos altos custos dos transportes, os preços dos combustíveis nas províncias são, algumas vezes, o dobro dos de Luanda (preços oficiais). A Sonangol frequentemente contrata empresas de transporte privadas para distribuir os combustíveis nas províncias.

• As empresas de electricidade determinam as tarifas de electricidade. É preciso

levar em conta também o subsídio cruzado, já que as empresas de electricidade utilizam combustíveis subsidiados para gerar electricidade.

• Os funcionários públicos que trabalham em empresas públicas recebem

salários mais altos do que os altos funcionários das outras áreas do sector público. O total da folha de pagamento do sector público no ano passado alcançou USD2 biliões, o que representou 10% do PIB.

• Entre os meses de Fevereiro e Maio de 2005, os ajustamentos nos preços dos

combustíveis ocorrerão quinzenalmente.

4. INE

• O período das chuvas durará até o final de Abril. Consequentemente, o acesso ao interior será extremamente difícil antes do início de Maio. Os entrevistadores de campo do INE geralmente iniciam as suas operações após o término do período das chuvas. Ao planearmos nossa estratégia relativa às áreas seleccionadas para o levantamento, precisamos levar em conta as restrições impostas pelo clima.

• Por causa das dificuldades de acesso às áreas remotas das províncias, mesmo

durante a estação da seca, os levantamentos tendem a ser muito dispendiosos. • O último censo foi realizado em 1970. Não existem estimativas exactas ou

oficiais do tamanho da população e a sua distribuição por regiões.

• A população angolana deve ser de 12 milhões de habitantes, dos quais 4 milhões provavelmente residem em Luanda.

• Acredita-se que maior parte da população angolana resida nas áreas urbanas.

• Luanda é diferente dos outros centros urbanos em diversos aspectos, porém,

os indicadores sociais de Luanda são provavelmente representativos de todo o país.

• Duas investigações de domicílios foram realizadas anteriormente, uma em

1997 (4000 entrevistados) e outra em 2001 (6600 entrevistados). O primeiro

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levantamento abrangeu áreas controladas pela UNITA, o que não ocorreu no segundo. Essas áreas não são investigadas desde 1997.

• Um estudo que focalizasse Luanda (áreas urbanas e rurais) seria muito

interessante, já que nunca foi feito antes .

5. Sonangol

• Os números relativos ao subsídio são calculados com base nos preços propostos pela Sonangol para fornecimento dos combustíveis em Luanda. Por conseguinte, o custo do transporte e outros custos de logística para o fornecimento dos produtos às províncias são geralmente ignorados. Isso sugere que o montante total do subsídio seja maior do que os números oficiais.

• A Sonangol subcontrata empresas de transporte privadas para entregar os seus

produtos nas províncias. A Sonangol não tem um número suficiente de camiões para fornecer combustíveis a todos os postos de gasolina do país.

• Há 240 bombas de gasolina em todo o país. Esse número não inclui as bombas

que atendem aos barcos nem às actividades em alto mar.

• A única refinaria de Angola foi construída em 1949. Ela não possui capacidade para atender à procura de combustíveis do mercado.

6. EPAL

• Novos sistemas de tratamento de água coexistem com os antigos no

fornecimento de água. Essa coexistência afecta negativamente a qualidade da água fornecida à população.

• A electricidade e os combustíveis são investimentos cruciais para a geração

dos serviços de água. A empresa está em débito com a Sonangol e com as empresas de electricidade.

• As usinas em operação fornecem água de boa qualidade. Entretanto, existem

problemas na rede de distribuição. A rede é antiga e permite a infiltração por causa do seu grande número de orifícios. Como o sistema de rede de esgoto fica próximo ao da rede de água e os derramamentos de esgoto são frequentes, existe um alto grau de contaminação. O sistema de esgoto de Luanda é controlado pelo governo municipal, que não evitou a deterioração do sistema.

• O Banco Mundial financiou um projecto chamado PRP – Programa de

Reabilitação Prioritária da Rede de Esgoto da Cidade de Luanda. O projecto não foi executado pelas autoridades locais.

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• Existe uma lei que permite que um operador privado administre o fornecimento e os serviços de água. Entretanto, nenhuma empresa recebeu ainda o direito de executar tais operações no sector de água.

• Actualmente, um terço da população de Luanda possui água encanada em casa.

• A empresa não obtém o rendimento apropriado para financiar os seus custos

operacionais. Isso se deve a diversos factores: (i) as tarifas de água são baixas; (ii) muitos clientes sistematicamente deixam de pagar as suas contas; (iii) os funcionários da empresa não envidam muitos esforços para medir os níveis de consumo de água dos clientes; e (iv) existem várias ligações clandestinas com o sistema de água, algumas das quais facilitadas pelos funcionários da empresa. A receita apurada permite apenas que a empresa pague os seus salários. Outros custos operacionais são geralmente financiados pelo governo central. Contudo, as transferências e os subsídios governamentais são insuficientes e instáveis. Os desembolsos monetários não parecem obedecer a nenhuma política sistemática.

• Existem dois tipos de camião de água responsáveis pelo fornecimento de água

à população: (i) os que são contratados pela empresa; e (ii) os que são operadores autónomos. Como não há nenhum esforço para fazer distinção entre eles, a qualidade da água fornecida pelos operadores autónomos não é controlada e os casos de corrupção não são raros, é provável que a qualidade da água fornecida por esse mercado seja baixa.

• As tarifas da água foram ajustadas em Maio, Agosto e Outubro de 2003. Os

ajustamentos, entretanto, foram simplesmente para acompanhar a inflação. Até o momento, não houve nenhuma tentativa de aumentar as tarifas para reduzir o subsídio do preço.

• O governo central está a investir na expansão da capacidade. Não há nenhuma

iniciativa de substituir as usinas antigas por novas; portanto, o Sistema III (nova usina) não substitui os Sistemas I e II (usinas mais antigas). O governo também está a gastar alguns recursos na melhoria do Sistema II.

• O Sistema III ainda não está a produzir grandes benefícios sociais porque a

rede de distribuição é limitada e está em condições precárias. A expansão da capacidade só produzirá maior fornecimento de água às regiões se a actual rede de distribuição for melhorada e ampliada.

• A população urbana não reclama dos serviços fornecidos pela empresa; não

são observadas manifestações contra os aumentos das tarifas nem a favor da melhoria da qualidade da água.

• As pessoas das áreas rurais geralmente pagam mais pelos serviços de água.

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• As empresas de retalho não devem beneficiar com os subsídios dos preços.

• As tarifas de água devem ser diferenciadas de acordo com a capacidade de pagar, com os ricos a pagar mais do que os pobres pelo mesmo serviço e a mesma qualidade.

• Actualmente, a empresa está a preparar um relatório, a ser enviado ao

Ministério das Finanças no final de Março, no qual propõe tarifas diferenciadas.

• A empresa enfrenta alguns problemas de gestão muito sérios: (i) não dispõe de

recursos para comercializar e distribuir os seus produtos; (ii) não tem recursos humanos qualificados e motivados nas principais áreas, tais como contabilidade e gestão; e (iii) emprega mais trabalhadores do que necessita.

• Tanto os funcionários sem qualificação quanto os qualificados estão

desmotivados. Existe uma percepção geral de que os salários são baixos, embora eles sejam mais altos do que a média dos salários pagos no sector público em geral. Os salários pagos pelas outras empresas públicas, no entanto, são considerados mãos elevados.

• A maioria dos empregados pertence a um sindicato com actividade política.

7. Ministério de Energia e Água

• O ministério está actualmente a estudar formas alternativas de reduzir as

lacunas entre os custos marginais e os preços dos serviços públicos, em um esforço motivado pela orientação governamental de reduzir os subsídios.

• Não parece ser lógico subsidiar os sectores de retalho e de serviços, uma vez

que esses sectores são modernos e competitivos.

• Talvez exista justificativa para manter os subsídios dos preços dos serviços públicos prestados aos consumidores.

É do conhecimento de todos que as empresas de serviços públicos não são eficientes.

• No sector de energia, a privatização é considerada uma boa estratégia para o desenvolvimento.

• Calcula-se que 20% da população angolana têm acesso à electricidade.

• O actual consumo médio de electricidade varia entre 90 e 110 Kw/h. Existe o

objectivo de elevar esse nível de consumo em 100% até 2015. Contudo, são necessários novos investimentos para que essa meta seja alcançada.

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• No que concerne ao sector de água, um programa estratégico já está implementado e deverá durar até 2016.

• Talvez o tratamento e a distribuição da água devam ser administrados por uma

empresa privada. • A água é uma actividade comercial muito lucrativa. O sector informal obtém

receita anual de aproximadamente USD100 milhões. A receita anual da EPAL, por outro lado, é de cerca de USD10 milhões.

• O tratamento de choque não funciona: para serem eficazes e sustentáveis, os

aumentos de preços têm que ser graduais e de pequenas magnitudes.

• Algumas vezes, os novos investimentos na expansão da capacidade são infrutíferos porque a nova capacidade adicionada acaba por retirar a capacidade construída anteriormente e o efeito líquido é nulo.

As principais questões levantadas durante a reunião com as diversas organizações da sociedade civil estão resumidas abaixo:

Organizações não governamentais e da sociedade civil

• As empresas de água e energia são ineficientes. Os clientes têm dificuldade para efectuar os pagamentos.

• O acesso às fontes de energia e de água é um problema de proporção

gigantesca, uma vez que afecta todos os níveis da sociedade. O problema é mais sério para os pobres. Há, por exemplo, pessoas em Luanda que não tiveram acesso à água ou à electricidade nos últimos três anos.

• Mesmo os ricos têm os próprios tanques de água em casa, compram água dos

camiões e têm geradores de electricidade em casa. Os serviços públicos são de má qualidade. Grande parte dos problemas da precária prestação de serviços é gerada pelas próprias empresas públicas.

• Os aumentos de preços dos serviços públicos podem ser contraproducentes,

uma vez que somente algumas pessoas honestas pagariam. De qualquer forma, antes do aumento das tarifas, a qualidade dos serviços precisa melhorar.

• As ineficiências criadas pela má prestação de serviços pelas empresas de

serviços públicos geram altos custos para a produção de bens e serviços no sector privado. Novos empreendimentos no sector privado só podem ser realizados se os empresários puderem financiar os custos da aquisição de tanques de água e de geradores de energia eléctrica para as suas empresas.

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• A população de Luanda está a crescer a uma taxa muito elevada. As empresas

de serviços públicos não são capazes de atender à procura da crescente população.

• A situação caótica observada em Luanda, causada pela sua população em

rápido crescimento, deve ser o foco de um estudo que investigue as condições que devem ser criadas para induzir aqueles que migraram das áreas rurais para a cidade a retornarem aos seus locais de residência originais. Os subsídios devem ser dirigidos para o desenvolvimento rural.

• A produção de um novo censo demográfico é de extrema importância. O

Banco Mundial pode ajudar o governo angolano nesse empreendimento.

• Os subsídios do preço dos combustíveis beneficiam somente um pequeno segmento da sociedade. Por conseguinte, os subsídios devem ser eliminados e, portanto, os preços dos combustíveis, aumentados. Os recursos governamentais economizados com a eliminação dos subsídios dos preços dos combustíveis devem ser usados para: (i) investir em áreas prioritárias, tais como a educação; (ii) subsidiar o transporte dos estudantes; e (iii) desenvolver a agricultura e a indústria.

• Os aumentos dos preços dos combustíveis podem ter efeitos muito

prejudiciais sobre a educação, uma vez que os custos do transporte enfrentados pelos estudantes são altos. Todas as escolas de Luanda estão localizadas no centro da cidade. Os estudantes geralmente têm que percorrer longas distâncias para frequentar a escola. Como os aumentos dos preços dos combustíveis geralmente provocam aumentos nas tarifas de transporte, os estudantes podem decidir abandonar a escola para evitar o ónus do custo mais elevado do transporte.

• A actual política do governo fornece subsídios às empresas de transporte.

Esses subsídios são equivocados, pois eles deveriam ser dirigidos para os consumidores, não para as empresas.

• Não existe actualmente nenhum esforço para coordenar as acções das esferas

federal, de província e municipal do governo. Alguns dos problemas encontrados no fornecimento de água resultam dessa falta de coordenação, uma vez que a EPAL é uma empresa do governo federal, enquanto o sistema de esgoto é de responsabilidade do governo das províncias.

Antes de se reunir com os dadores, a equipa teve oportunidade de conversar com o Sr. John Thompson, Embaixador Britânico. O Sr. Thompson levantou as seguintes questões:

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• Os preços dos combustíveis aumentaram vertiginosamente nos últimos nove meses e ainda não foi percebida nenhuma reacção negativa da população. Isso é verdadeiro até para o querosene, que é amplamente usado no interior.

• O estudo não deve ignorar o sector de água; os pobres provavelmente serão

mais afectados pela falta de acesso à água do que às fontes de energia. O mercado secundário torna o preço da água proibitivo.

• Devido às dificuldades de logística criadas pela estação das chuvas ao acesso

ao interior, ele sugeriu que Luanda seja o foco do estudo. Os problemas enfrentados pela população pobre de Luanda relativos à falta de acesso aos serviços públicos e aos pesados preços pagos nos mercados secundários são um exemplo do restante do país.

Na reunião com os Comunidade doadora, os seguintes pontos foram levantados:

Comunidade Doadora

• Alguns acharam que fazer de Luanda o foco do estudo seria bastante restritivo, já que as características económicas das províncias são muito diferentes das de Luanda. Outros argumentaram que, em muitos aspectos, Luanda é representativa de todo o país, especialmente se forem considerados os aspectos sociais relacionados à falta de acesso às fontes de água e de energia.

• Com relação ao questionário a ser usado, alguns advertiram que em muitos

dos domicílios entrevistados as pessoas não sabem ler nem escrever. É possível também que em alguns dos domicílios não se fale português. Talvez seja necessário ter uma equipa de inquiridores angolanos que sejam capazes de se comunicarem com os vários grupos étnicos que residem em Luanda.

• Durante a realização do estudo é preciso levar em conta as questões de

direitos humanos. Geralmente se diz que a “educação é gratuita” o que não é exactamente verdade. Por conseguinte, quais são os efeitos de retirar gradualmente os subsídios sobre a situação dos direitos humanos e sobre a qualidade dos serviços prestados? Essas são as perguntas que precisam ser respondidas.

• Como os recursos governamentais economizados devem ser usados? São

necessárias recomendações sobre políticas.

• É preciso compreender os problemas administrativos e operacionais enfrentados pelas empresas de serviços públicos. Existem soluções alternativas para a prestação de serviços? Elas devem ser privatizadas? Como é possível tornar os serviços viáveis? Essas são questões que devem ser tratadas no estudo.

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• Existe uma ligação entre o fundamento da existência de subsídios e os salários prevalentes no sector público?

• As questões políticas devem ser tratadas, uma vez que a sustentabilidade das

medidas está directamente vinculada às considerações políticas.

• Tendo em vista que a actual procura de serviços está condicionada aos suprimentos disponíveis, é preciso ter cuidado ao tirar conclusões para futura criação de políticas.

• Os ambientes económico e social na Luanda periurbana são os mais

importantes para o estudo. As principais questões levantadas durante as consultas com os Professores Justino Pinto de Andrade e Manuel Alves da Rocha foram as seguintes:

• Não há justificativa económica para os subsídios dos preços dos combustíveis em Angola, já que eles não impulsionam o crescimento económico nem aumentam a competitividade dos sectores produtivos da economia.

• Os preços dos combustíveis devem subir, mas gradualmente, e não de uma só

vez. Tais aumentos de preços devem ser acompanhados de estabilizadores económicos para reduzir os impactos negativos sociais e económicos.

• O governo tem actualmente um programa de políticas para ajustar

gradualmente os preços dos combustíveis. A meta é aumentar periodicamente o preço da gasolina, por exemplo, de modo a alcançar 77 Kwanzas por litro em Outubro de 2005.

• Os políticos aparentam ser mais motivados por questões ideológicas do que

pelos assuntos de ordem prática enfrentados pela sociedade.

• Os burocratas estão geralmente desmotivados para alterar o status quo.

• Por toda Luanda é possível encontrar pessoas ricas e pobres vivendo lado a lado. Após a saída dos portugueses, muitas famílias invadiram os prédios residenciais que antes eram ocupados pelas famílias portuguesas. Os ocupantes angolanos eram geralmente pobres. Alguns deles, contudo, tiveram a sorte de tornarem-se bastante ricos desde então. Embora exista actualmente uma diferença substancial em termos de riqueza entre alguns dos domicílios originalmente pobres, os seus antecedentes culturais permaneceram os mesmos. São esses antecedentes culturais comuns que lhes permitem coexistir pacificamente.

• A estabilidade macroeconómica é de fundamental importância em Angola.

Como o governo não é disciplinado no controlo das políticas fiscais e

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monetárias, um conjunto de regras impostas pelo FMI, que diminuem o arbítrio governamental sobre as políticas, é muito bem-vindo.

IV. Escopo revisado

As principais lições aprendidas durante as consultas são as seguintes: 1. Existem sérios obstáculos à implementação de um estudo de âmbito nacional

dentro do cronograma para o projecto. A estação das chuvas torna o acesso ao interior extremamente difícil.

2. Estima-se que a população que vive actualmente nas áreas urbanas e rurais de

Luanda esteja em torno de 4 milhões de pessoas, o que provavelmente representa um terço da população angolana.

3. As características económicas de Luanda não representam as características

económicas do país. Entretanto, os indicadores sociais de Luanda são provavelmente muito representativos daqueles do país como um todo.

4. As deficiências associadas ao fornecimento de água em Luanda parecem gerar

problemas sociais de grandes magnitudes, já que uma pequena parcela dos domicílios tem acesso aos serviços públicos de água e aqueles que consomem água em casa podem enfrentar graves problemas de saúde associados à contaminação pelo sistema de esgoto. Os mercados de água informais são altamente lucrativos.

5. Muitos domicílios têm geradores de electricidade em casa ou os compartilham

com os seus vizinhos por causa da pouca confiança inspirada pelos serviço fornecido pelas empresas de energia eléctrica.

6. Existe um alto grau de descontentamento da população com a qualidade dos

serviços de água e de energia eléctrica fornecidos pelas empresas de serviços públicos. A opinião geral é que a qualidade desses serviços teria que melhorar antes da eliminação dos subsídios dos preços presentes nas tarifas de água e de electricidade.

7. As empresas de serviços públicos são criticadas pela sua ineficiência. Os

empregados dessas empresas são considerados desmotivados e sem empenho nas suas responsabilidades. Alguns alegam que os salários pagos pelo sector público são baixos. Entretanto, os salários pagos pelas empresas públicas são, em média, mais altos do que aqueles pagos pelo sector público em geral.

8. Todos parecem estar de acordo que os subsídios dos preços dos combustíveis

devem ser eliminados. Contudo, alguns indicam que tal eliminação pode afectar negativamente os pobres por causa dos aumentos inerentes ao custo da cesta

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básica de bens e serviços (isto é, serviços de transporte, alimentos, serviços de energia eléctrica e água). Seriam necessárias medidas paliativas para contrabalançar esses efeitos negativos.

Tendo em vista essas lições, bem como as outras questões e preocupações levantadas durante as consultas, as seguintes modificações no escopo original do estudo parecem ser altamente desejáveis: 1. As partes microeconómica e social do estudo devem focalizar Luanda,

abrangendo as suas áreas urbana e rural. 2. O estudo deve investigar os impactos associados à eliminação dos subsídios dos

preços tanto dos combustíveis quanto dos serviços públicos, dedicando especial atenção aos vínculos que existem entre os bens e serviços (combustíveis, electricidade e água) examinados.

3. O estudo deve também levar em conta as deficiências associadas aos actuais

fornecimentos de água e electricidade. As deficiências administrativas e operacionais das empresas públicas devem ser examinadas e possíveis soluções devem ser propostas.

A parte macroeconómica do estudo deve ser mantida intacta.

V. Metodologia

O estudo se divide em duas partes principais: (i) a parte macroeconómica; e (ii) as partes microeconómica e social. No que concerne à parte macroeconómica, o estudo investigará principalmente os prováveis efeitos da eliminação do subsídio sobre a arrecadação fiscal e a inflação. Será realizada uma análise dos dados macroeconómicos oficiais com o objectivo de completar esta parte do estudo. A análise dos dados calculará também os prováveis impactos dos aumentos dos preços dos combustíveis e dos serviços públicos sobre a cesta básica de bens e serviços de Luanda. Quanto à segunda parte do estudo, serão considerados o lado da procura e o da oferta dos mercados de energia e de água. Será usado um modelo teórico para extrair a hipótese testável. As procuras serão estimadas com os dados colectados por meio do levantamento de uma amostra de domicílios localizados nas áreas urbana e rural de Luanda. A estimação nos permitirá também extrair os impactos sobre o bem-estar associados com várias situações hipotéticas relacionadas às taxas nas quais os subsídios forem eliminados. O questionário que será utilizado para colectar os dados dos domicílios está pronto.

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VI. Cronograma para o restante do projecto

Questionário do levantamento: contém perguntas relacionadas ao consumo de água e energia dos domicílios urbanos e rurais, as despesas incurridas para ter acesso às fontes de água e energia e as suas percepções acerca da qualidade dos produtos e serviços consumidos. Conjunto de dados: a colecta de dados será realizada por uma empresa internacional em associação com um perito angolano para auxiliar no projecto e na logística da amostragem, para além de entrevistadores angolanos. A empresa internacional também será responsável pelo processamento dos dados e geração do conjunto de dados em um formato apropriado para a análise. Os trabalhos de colecta devem ter início no final de Março de 2005. Relatório preliminar: Após a entrega de um conjunto de dados satisfatório, Emilson Silva preparará um relatório preliminar que incorpore as informações qualitativas obtidas na análise dos grupos interessados dentro dos modelos teóricos; extraia novas hipóteses testáveis; calcule os impactos da reforma sobre o bem-estar em diferentes cenários de políticas; examine as prováveis implicações do aumento dos preços dos combustíveis sobre a inflação e sobre as contas do governo; analise os resultados e forneça recomendações sobre as políticas. A análise e as recomendações abordarão também os prováveis efeitos da reforma sobre a atribuição de preços e o fornecimento dos serviços públicos e incluirão as questões listadas nos sete subtítulos da Secção II, acima. O relatório preliminar deve também ser discutido em Luanda com as autoridades e os grupos interessados até o final de Maio de 2005. Relatório Final: Incorpora o resultado da segunda rodada de consultas ao Governo e aos grupos interessados. A ser concluído até o final de Junho de 2005.

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ANEXO V: PREÇOS NO RETALHO DAS CESTAS DE BENS E SERVIÇOS EM LUANDA

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ANEXO V: Preços no retalho das cestas de bens e serviços em Luanda Domicílios com rendimentos baixos e médios

Quadro A66: Preços no retalho da cesta de bens e serviços – domicílios com baixos rendimentos

2004

Produto Quanti-dade

Janeiro Fevereiro Março Abr Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro

Água

3 37,50 37,50 37,50 37,50 60,00 60,00 60,00 60,00 60,00 60,00 60,00 117,00

Electricidade 150 286,00 286,00 286,00 286,00 406,00 406,00 406,00 406,00 406,00 406,00 406,00 406,00

GLP, Kg 12 122,40 122,40 122,40 122,40 210,00 210,00 210,00 210,00 210,00 210,00 294,00 378,00

Transporte – táxi colectivo 60 1.500,00 1.500,00 1.500.00 1.500,00 1.800,00 1.800,00 1.800,00 1.800,00 1.800,00 1.800,00 1.800,00 2.310,00

Transporte – autocarro 60 900,00 900,00 900,00 900,00 1.,500,00 1.500,00 1.500,00 1.500,00 1.500,00 1.500,00 1.500,00 1.500,00

Custo do combustível, serviços públicos e transporte 2.845,90 2.845,90 2.845,90 2.845,90 3.976,00 3.976,00 3.976,00 3.976,00 3.976,00 3.976,00 4.060,00 4.711,00

Custo de outros bens 18.151,94 18.089,18 18.148,83 18.232,11 18.726,38 19.113,16 19.105,03 19.024,72 18.850,80 18.908,50 19.218,11 19.614,32

Custo total 20.997,84 20.935,08 20.994,73 21.078,01 22.702,38 23.089,16 23.081,03 23.000,72 22.826,80 22.884,50 23.278,11 24.325,32

Combustível, serviços públicos e transporte/total (%) 13,55 13,59 13,56 13,50 17,51 17,22 17,23 17,29 17,42 17,37 17,44 19,37

Alteração do custo mensal 0,74% -0,30% 0,28% 0,40% 7,71% 1,70% -0,04% -0,35% -0,76% 0,25% 1,72% 4,50%

Índice de custo (Ago 2002=100) 210,42 209,79 210,39 211,23 227,50 231,38 231,30 230,49 228,75 229,33 233,27 243,77

Fonte: Ministério das Finanças.

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Quadro A67: Preços no retalho da cesta de bens e serviços – domicílios com rendimentos médios 2004

Produto Quanti-dade Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro

Água

6 75,00 75,00 75,00 75,00 120,00 120,00 120,00 120,00 120,00 120,00 120,00 234,00

Electricidade 500 1.180,00 1.180,00 1.180,00 1.180,00 1.675,00 1.675,00 1.675,00 1.675,00 1.675,00 1.675,00 1.675,00 1.675,00

Gasolina 100 1.200,00 1.200,00 1.200,00 1.200,00 2.000,00 2.000,00 2.000,00 2.000,00 2.000,00 2.000,00 2.700,00 3.400,00

GLP, Kg 12 122,40 122,40 122,40 122,40 210,00 210,00 210,00 210,00 210,00 210,00 294,00 378,00

Custo dos combustíveis e serviços públicos

2.577,40 2.577,40 2.577,40 2.577,40 4.005,00 4.005,00 4.005,00 4.005,00 4.005,00 4.005,00 4.789,00 5.687,00

Custo de outros bens 25.018,03 24.881,97 25.098,93 25.178,95 26.011,14 26.561,99 26.575,56 26.327,36 26.151,32 26.165,16 26.688,35 27.219,03

Custo total 27.595,43 27.459,37 27.676,33 27.756,35 30.016,14 30.566,99 30.580,56 30.332,36 30.156,32 30.170,16 31.477,35 32.906,03

Combustíveis e serviços públicos/total (%)

9,34 9,39 9,31 9,29 13,34 13,10 13,10 13,20 13,28 13,27 15,21 17,28

Alteração do custo mensal 1,64% -0,49% 0,79% 0,29% 8,14% 1,84% 0,04% -0,81% -0,58% 0,05% 4,33% 4,54%

Índice do custo (Ago 2002=100) 190,05 189,11 190,61 191,16 206,72 210,51 210,61 208,90 207,69 207,78 216,78 226,62

Fonte: Ministério das Finanças.

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BANCO MUNDIAL ANGOLA Avaliação dos Impactos da …siteresources.worldbank.org/INTPSIA/Resources/... · e da gasolina atingiram 65,44% e 15,36%, respectivamente. A produção de