Desigualdade Regional No Brasil

ÁREA DE INTERESSE: desenvolvimento, pobreza e eqüidade.

Desigualdade Regional no Brasil: uma análise no âmbito municipal

Flávio Ataliba Flexa Daltro BarretoDoutor, EPGE / FGV – RJ e Pós-doutor, Harvard University; Professor do CAEN-UFC. Áreas de pesquisa em Desenvolvimento Econômico, Comércio Internacional e Previdência Social.Endereço: Av da Universidade, 2700 – 2º Andar.Benfica, CEP: 60.020-181, Fortaleza – Ceará.Telefones: (85) - 4009.7751e-mail: [email protected]

Carlos Eduardo dos Santos MarinoMestre em Teoria Econômica pelo CAEN-UFC e Técnico da Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará.Endereço: Av da Universidade, 2700 – 2º AndarBenfica, CEP: 60.020-181, Fortaleza – CearáTelefones: (85) – 3272-8813 e (85)-9112-5219e-mail: [email protected]

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RESUMO

Este trabalho analisa a hipótese de convergência entre a renda per capita dos municípios brasileiros, no período de 1970 a 2000. Por meio de regressões “cross-sections”, análise temporal da dispersão e estimação não-paramétrica de distribuições de probabilidade rejeitou-se a hipótese de convergência absoluta entre as unidades geográficas. Constatou-se a polarização da renda per capita em dois clubes de convergência. O primeiro é constituído das unidades geográficas das regiões Norte e Nordeste. O segundo é formado pelos municípios das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste. Com exceção da década de 80, detectou-se um forte processo de convergência absoluta entre as unidades desses subgrupos. Verificou-se ainda, a hipótese de convergência condicional da renda per capita. O capital humano, mensurado por meio do nível educacional, demonstrou ser a variável condicionante de maior relevância para o processo de convergência.

Palavras-Chave: Crescimento Econômico, Convergência, Polarização, Clubes de Convergência, Desigualdades Regionais.

ABSTRACT

This paper analyses the convergence hypothesis among per capita income of Brazilian counties from 1970 to 2000. By means of cross-sections regressions, temporal analysis of dispersion and non-parametric estimates of probability distribution, the hypothesis of absolute convergence among municipal geographic units has been rejected. The polarization of per capita income was found in two convergence clubs. The first is comprised of geographic units of Northern and Northeastern regions, the second of Southeastern, Southern and Central-Western areas. Except in the 1980’s, a strong process of absolute convergence among the units of those subgroups was indentified. The hypothesis of conditional convergence of municipal per capita income was also found. The human capital measured by means of levels of education indicate that this is the conditioning variable of greater relevance for the convergence process.

1 - INTRODUÇÃO

A desigualdade na distribuição da renda no Brasil é um dos principais problemas da nação. Além do abismo existente entre a renda pessoal dos mais ricos e dos mais pobres, existe um forte componente regional na desigualdade. A Região Nordeste possui 28% da população brasileira. Ao mesmo tempo, possui 49% dos pobres e 55% dos indigentes do país1. Esses dados evidenciam a importância do estudo da desigualdade regional e seus condicionantes.

A correção das desigualdades regionais sempre foi tratada pelo governo central como uma questão vinculada à produção. Por meio de incentivos fiscais, subsídios creditícios e participações societárias, o governo federal procurou atrair investimentos para as regiões mais pobres. Essa política é seguida pelos próprios estados que passam, a partir da Constituição de 1988, a oferecer incentivos fiscais aos empreendimentos instalados dentro de suas fronteiras. A avaliação da evolução da desigualdade regional da renda é aspecto fundamental para a verificação dos resultados obtidos com a política pública de incentivo ao capital físico.

Apesar de Baumol et al (1994) ter consignado sete distintos conceitos para convergência, este trabalho restringir-se-á à análise de apenas três, sintetizados por Sala-i-Martin (1996). A primeira definição, denominada de -convergência absoluta, ocorre quando existe uma correlação negativa entre o nível da renda inicial e sua taxa de crescimento, ou seja, pobres crescem a taxas mais elevadas que ricos. O segundo conceito é uma extensão do primeiro e denomina-se -convergência condicional. A hipótese que a renda per capita das unidades regionais pobres cresce mais rapidamente que a dos ricos persiste, desde que sejam mantidos constantes os parâmetros definidores do equilíbrio de longo prazo, steady-state, de cada economia. A terceira definição, designada de -convergência, ocorre quando, ao longo do tempo, verifica-se uma redução na dispersão da renda per capita.

A hipótese de convergência do produto per capita entre os estados brasileiros foi amplamente investigada a partir da segunda metade da década de 90. A maioria dos trabalhos constata a existência de fraca convergência. Os pesquisadores que conseguem investigar um período mais amplo, geralmente, observam uma certa instabilidade desse processo de convergência.

Ferreira e Diniz (1995) e Schwartzman (1996) detectam convergência absoluta entre os produtos per capita dos estados. Azzoni (1997) propõe nova metodologia para compatibilizar as séries estaduais dos produtos per capita, apresentando uma série abrangendo o período de 1939 a 1985. Azzoni (1997) verifica a instabilidade temporal do processo de convergência.

Ferreira (1999) incorpora a série de Azzoni (1997) e constata um processo de fraca convergência entre os estados brasileiros. Andrade (1997), analisando o período de 1970 a 1995, revela a importância do capital humano para o crescimento econômico regional e estima que um ano adicional de estudo implica 32% de variação positiva no PIB. Zini Jr. (1998) conclui, utilizando a série de Azzoni (1997), pela existência de fraca convergência absoluta e convergência condicional.

Azzoni et al (2000) e Azzoni e Barossi (2003) concluem pela fraca convergência do PIB per capita dos estados. Segundo Azzoni e Barossi (2003), cinco estados encontram-se em processo de convergência e três de fraca convergência, enquanto Amapá, Pará, Piauí, Santa Catarina e São Paulo não estão convergindo.

A verificação da convergência utilizando unidades geográficas em um nível mais desagregado foi muito pouco explorada no Brasil. A dificuldade para obtenção dos dados 1 As Informações são do Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil, editado por IPEA, PNUD e FJP tendo como período de referência agosto de 2000. A publicação considera indigente o indivíduo com renda familiar per capita inferior 25% do salário mínimo; e considera pobre o indivíduo com renda familiar per capita inferior a 50% do salário mínimo.

2

municipais é sem dúvida a causa para o reduzido número de trabalhos sobre o tema. Vergolino e Monteiro Neto (1996) identificam poucas evidências de convergência absoluta para as microrregiões nordestinas, no período de 1970 a 1993. Menezes e Azzoni (2000) encontram convergência com meia-vida de oito anos entre as regiões metropolitanas do Brasil, no período de 1981 a 1996. Porto Jr. e Ribeiro (2000) constatam a formação de dois clubes de convergência entre os municípios da Região Sul no período de 1970 a 1991. Porto Jr. e Souza (2002) verificam a inexistência de convergência entre os municípios da Região Nordeste no período de 1970 a 1991. Laurini et al (2003) verificam a formação de uma distribuição bimodal da renda municipal para o período de 1970 a 1996.

O debate sobre a evolução das desigualdades regionais brasileiras divide-se entre a constatação de um processo de fraca convergência e a verificação de polarização.

Este trabalho analisa a evolução da renda per capita municipal no período de 1970 a 2000, contribuindo com a escassa literatura sobre convergência da renda municipal no Brasil. Apresenta evidências que rejeitam a hipótese de convergência da renda entre os municípios brasileiros e conclui pela polarização das rendas municipais que convergem rapidamente em dois grupos. O primeiro formado pelos municípios das regiões Norte e Nordeste. O segundo, pelos municípios das demais grandes regiões geográficas. A Tabela 1 e o Gráfico 1 trazem as primeiras evidências que corroboram a tese defendida. O trabalho investiga ainda as variáveis que aceleram ou retardam o processo de convergência. Nesse contexto, comprova-se que o capital humano, medido por variáveis educacionais, é o principal responsável pela aceleração do processo de redução das desigualdades regionais.

Tabela 1Brasil: Renda per capita por Grandes Regiões Geográficas - 1970-2000

REGIÃOEm % da renda per capita do Brasil

1970 1980 1991 2000

Norte 65.08 64.34 67.05 60.83

Nordeste 49.21 48.25 49.71 52.10

Sudeste 147.62 138.46 135.97 131.00

Sul 92.06 102.80 105.07 115.05

Centro-Oeste 85.71 101.40 111.42 115.39

Brasil 100.00 100.00 100.00 100.00

Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

O presente trabalho é dividido em três seções, além desta introdução e referências bibliográficas. A segunda seção traz as metodologias empregadas, a terceira apresenta as evidências empíricas e é dividida em 5 subseções.

A primeira subseção discorre sobre a base de dados. A segunda analisa a existência de -convergência absoluta. A terceira verifica a existência de -convergência. A quarta aborda os condicionantes da convergência. A quinta subseção apresenta a evolução da distribuição da renda per capita utilizando estimação não-paramétrica.

A quarta seção sintetiza e apresenta os resultados finais.

Gráfico 1

3

Brasil: Razão da Renda per capita Regional e Nacional - 1970-2000

Fonte: elaborado pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

2- METODOLOGIA

A primeira metodologia empregada é a -convergência, que consiste na propriedade de economias pobres crescerem a taxas maiores que as ricas. O teste tradicional de convergência absoluta (-convergência) da renda per capita foi proposto por Barro e Sala-i-Martin (1991). O teste consiste em ajustar os dados disponíveis, utilizando Mínimos Quadrados Não-Lineares (NLS), à seguinte equação2:

(1)

onde: é a renda per capita da unidade geográfica i, no T-ésimo ano após o período inicial; é a renda per capita da unidade geográfica i, no período inicial; é o intercepto; é a velocidade de convergência; e é a média dos erros nos “T” períodos (anos).

O lado esquerdo da equação é a média anual da taxa de crescimento da renda. Para que exista convergência absoluta entre as unidades, deverá necessariamente ser positivo. Em síntese, haverá uma correlação negativa entre a renda inicial e a taxa de crescimento, indicando que as unidades de menor renda inicial obtêm taxas de crescimento superiores. Quanto maior o valor de , maior será a velocidade de convergência que mensura a intensidade com que as economias pobres e ricas se aproximam.

A convergência condicional, proposta também por Barro e Sala-i-Martin (1991), ocorre quando existe uma correlação negativa entre a taxa de crescimento econômico e o produto per capita inicial, mantendo constantes variáveis estruturais que definem a posição de steady-state de cada economia. Teoricamente, as variáveis relativas a educação e saúde da população representam o estoque de capital humano. Assim sendo, o crescimento da renda per capita de uma economia pode ser expresso da seguinte forma:

(2)2 A equação de regressão é derivada do Modelo Clássico de Solow (1956 e 1957), Cass (1965) e Koopmans (1965); ver Barro e Sala-i-Martin(1995).

40

60

80

100

120

140

1970 1980 1991 2000

Anos

%

SUDESTE

CENTRO-OESTE

SUL

NORTE

NORDESTE

4

onde: Gt é taxa de crescimento da renda per capita; yt-1 é a renda per capita inicial, kht-1 é o estoque de capital humano medido por meio de variáveis educacionais e de saúde e X t-1 define a posição de equilíbrio da economia utilizando variáveis estruturais.

Em termos empíricos, as séries devem ser ajustadas por Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) à Equação (3). A convergência condicional ocorrerá se 1 for estatisticamente negativo.

(3)

onde: o lado esquerdo da equação é taxa média anual de crescimento da renda per capita da unidade geográfica i no período T; C é o intercepto, é o logaritmo da renda per

capita inicial da unidade geográfica i; é uma matriz com variáveis educacionais e de saúde da unidade geográfica i no período inicial; é uma matriz com variáveis estruturais da i-ésima unidade no período inicial; é a média dos erros nos “T” períodos (anos) e 1,

2 e 3 são vetores de coeficientes a serem estimados.Se em um grupo de países ou unidades regionais existe uma contínua redução da

dispersão da renda per capita, então, está ocorrendo um processo de -convergência. A ocorrência de -convergência é condição necessária, mas não suficiente para que exista -convergência3. A literatura utiliza diversos indicadores para mensurar a dispersão. Os mais utilizados são o coeficiente de variação, o índice de desigualdade de Williamsom e o índice de desigualdade de Theil. Este trabalho utilizará o Coeficiente de Variação (Cv) definido a seguir:

(4)

onde: é o coeficiente de variação da renda per capita no tempo t; é o desvio-padrão da renda per capita no tempo t; é a média da renda per capita no tempo t.

As metodologias expostas anteriormente são incapazes de detectar a existência de polarização e clubes de convergência. Os testes de Barro captam apenas o efeito médio. Objetivando corrigir essa deficiência, Quah (1993-a) propõe que seja estimada uma função densidade de probabilidade não–paramétrica da renda per capita. A partir da análise da evolução da distribuição, pode-se inferir resultados não captados pelas análises tradicionais.

A estimação de densidades não-paramétricas não é efetivamente conclusiva. Sua utilização deve ter um caráter de análise exploratória e complementar a outras metodologias. A verificação da evolução das funções densidades estimadas ao longo do tempo fornece uma descrição razoável da base de dados. Essa descrição pode ou não subsidiar inferências posteriores ou confirmar resultados obtidos.

Intuitivamente, a estimação não-paramétrica da densidade é uma descrição gráfica da amostra. O tradicional histograma é a sua forma mais simples. A partir da redução da amplitude dos intervalos de classe, fazendo-a tender a zero e utilizando técnicas de

3 Para uma demonstração rigorosa ver Barro e Sala-i-Martin (1995), capítulo 11.

5

alisamento, podem-se obter estimações mais consistentes considerando que cada ponto da distribuição é o centro de um intervalo amostral.

Neste trabalho, a função densidade será estimada por meio de alisamento não-paramétrico, a partir de uma função Gaussiana com parâmetro de alisamento ótimo, segundo Silverman (1986).

Uma função de núcleo estocástico K(x) é definida como uma função contínua, limitada e simétrica satisfazendo:

(5)

Definida a função K(x), a função densidade pode ser estimada por meio do estimador de densidade de Rosemblatt-Parzen:

(6)

onde: n é o número de observações e h é o parâmetro de alisamento definido otimamente segundo Silverman (1986). A escolha da função núcleo é arbitrária. As mais utilizadas são Epanechnikov, Triangular, Uniforme e Gaussiana. Este trabalho utilizará a função núcleo Gaussiana ou normal, definida como:

se

(7)

se

3 – RESULTADOS EMPÍRICOS

3.1 – Base de dados

A base de dados utilizada neste trabalho é a constante na pesquisa do Índice de Desenvolvimento Humano – IDH, desenvolvida pelo IPEA, PNUD e FJP-MG. Os dados primários da pesquisa do IDH são os censos realizados em 1970, 1980, 1991 e 2000. Os valores monetários foram ajustados para 2000, utilizando-se a metodologia de Corseuil e Foguel (2002).

Três observações sobre a base de dados merecem citação. A primeira refere-se à utilização da renda em detrimento ao produto per capita. Quando se analisa a convergência entre países, a escolha entre produto ou renda torna-se irrelevante. No caso específico de estados e municípios, a escolha da variável pode levar a conclusões divergentes. A plena

6

mobilidade de capital e a inexistência de restrições ao fluxo financeiro entre as entidades subnacionais são os maiores responsáveis por essas diferenças. Um município pode ter uma grande expansão no seu produto per capita resultante da instalação de novas unidades econômicas. Se esses novos empreendimentos forem intensivos em capital e seus proprietários não forem residentes no município do investimento, o crescimento da renda será proporcionalmente inferior ao incremento do produto. A análise da convergência da renda municipal é mais útil do que a do produto, principalmente se o objetivo for verificar a evolução das desigualdades regionais.

A segunda observação está nas diferenças metodológicas entre a renda per capita do censo de 2000 e a dos censos anteriores. Embora presente como dificultador, a carência de dados municipais justifica a utilização da variável renda como proxy.

Finalmente, é necessário ressaltar que a estrutura da divisão política brasileira mudou sensivelmente no período estudado. Entre 1970 e 2000, o número de municípios brasileiros aumentou 39%. Essa modificação na estrutura territorial do Brasil ocasiona alguns problemas na análise de convergência, principalmente na utilização das Regressões de Barro. Na subseção 3.4, procura-se corrigir os erros de mensuração devido à criação dos novos municípios, bem como estudar o efeito da instalação de novas unidades geográficas no crescimento da renda.

3.2 - -Convergência absoluta

Os gráficos 2 e 3 apresentam os diagramas de dispersão e a reta de regressão por Mínimos Quadrados Ordinários do logaritmo da renda per capita em 1970 pela taxa de crescimento anual da renda entre 1970 e 2000 para os municípios do Brasil. À esquerda de cada gráfico, encontra-se o diagrama para todos os municípios brasileiros. À direita, encontram-se, respectivamente, o diagrama para os municípios do Norte e Nordeste e o diagrama para os municípios do Sudeste, Sul e Centro-Oeste. Os pares das sub-regiões estão mais ajustados à reta estimada. A inclinação da reta aumenta sensivelmente quando as observações são desagregadas.

A Tabela 2 apresenta regressões4 utilizando como amostra a renda per capita dos municípios de cada região. O ajuste dos dados à Equação (3) é superior quando utilizada uma única variável dummy, DN, para as regiões Norte e Nordeste, desde que seja introduzida uma nova dummy, DMG, para os municípios do Estado de Minas Gerais localizados no semi-árido. Além disso, é incluída no modelo a variável DMET, que assume valor 1 para os municípios com distância inferior a 20 quilômetros da capital estadual e zero para os demais.

Na Tabela 2, todas as estimativas são estatisticamente não-nulas. A Regressão (1) apresenta inferiores 0.08. A velocidade de convergência no período 1970-2000 é de apenas 0.7% (meia vida de 99 anos). Todos os sinais das estimativas foram os esperados. Pertencer às macrorregiões NO/NE implica, mantendo constantes as demais variáveis, uma menor taxa de crescimento da renda per capita. Os municípios do semi-árido mineiro também apresentaram coeficiente estimado negativo, mas sempre inferior em valor absoluto aos municípios nordestinos. A proximidade da capital, medida pela variável dummy DMET, obteve coeficiente estimado positivo em todas as regressões, indicando uma centralização do crescimento da renda na vizinhança das capitais. Essa concentração foi mais intensa no NO/NE.4 Realizou-se o teste de heterocedasticidade de White em todas as regressões e em todos os períodos, sendo rejeitadas as hipóteses nulas de homocedasticidade. A presença de heterocedasticidade impede inferências conclusivas sobre as estatísticas t e F. Uma das opções para a correção do modelo é a utilização de Mínimos Quadrados Ponderados. Essa solução necessita que seja identificado o padrão da heterocedasticidade. Nas regressões constantes nesta subseção não foi possível realizar essa identificação. Optou-se, assim, por corrigir o modelo utilizando a matriz de variância e covariância de White.

7

A renda inicial tem pouco poder explicativo sobre a taxa de crescimento. Desagregando os municípios em duas macrorregiões, municípios das regiões Norte e Nordeste e municípios das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, encontra-se alta correlação negativa entre a renda inicial e taxa de crescimento. A meia-vida é, no período mais amplo, respectivamente, 19 e 31 anos, nas duas macrorregiões.

Tabela 2Regressões (NLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios

Brasileiros contra o Logaritmo da Renda per capita Inicial - 1970-2000

PERÍODOS1970 - 1980 1980 – 1991 1991 - 2000 1970 - 2000

REGRESSÃO (1): BrasilObs 3947 3987 5507 3947 0.010 0.011 0.009 0.007

(7.46) (14.11) (15.37) (15.04)0.03 0.07 0.04 0.070.03 0.07 0.04 0.07

F 108.30 296.96 238.65 311.32REGRESSÃO (2): Norte / Nordeste

Obs 1567 1577 2236 1567 0.035 0.049 0.032 0.036

(11.11) (16.98) (14.27) (16.81)DMET 0.020 0.032 0.018 0.017

(6.36) (7.50) (5.48) (8.31)0.14 0.33 0.16 0.460.14 0.33 0.16 0.46

F 129.66 389.54 214.70 661.78REGRESSÃO (3): Sudeste / Sul / Centro-Oeste

Obs 2380 2410 3271 2380 0.045 0.015 0.035 0.022

(14.98) (12.13) (26.67) (20.27)DMG -0.029 -0.013 -0.031 -0.016

(-8.96) (-5.77) (-17.41) (-17.86)DMET 0.009 0.009 0.007 0.004

(2.78) (3.14) (2.91) (2.80)0.27 0.07 0.28 0.420.27 0.07 0.28 0.42

F 288.20 59.21 419.14 573.94REGRESSÃO (4): Brasil - Dummies Geográficas

Obs 3947 3987 5507 3947 0.041 0.028 0.034 0.027

(18.43) (19.48) (28.55) (27.29)DN -0.042 -0.022 -0.032 -0.021

(-31.02) (-18.51) (-30.84) (-44.51)DMG -0.027 -0.020 -0.030 -0.017

(-8.64) (-9.29) (-17.28) (-20.24)DMET 0.015 0.019 0.013 0.010

(6.22) (8.44) (6.13) (7.73)0.27 0.17 0.24 0.480.27 0.17 0.24 0.48

F 361.36 203.13 424.92 895.66

Notas: 1) Foi utilizado o nível de significância de 5%; 2) Estatística t entre parênteses; 3) DN é uma dummy regional para as regiões NO/NE, DMG é uma dummy para os municípios de MG no semi-árido DMET é uma dummy para os municípios com distância inferior a 20 km da capital estadual; 4) Estatísticas t calculadas com os erros padrões consistentes em heterocedasticidade de White.

Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD

8

Gráfico 2Brasil: Taxa de Crescimento Anual da Renda per capita e Renda per capita Inicial dos Municípios - 1970 - 2000

-0.05

0.00

0.05

0.10

2 3 4 5 6 7

BRASIL

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

2 3 4 5 6

DIAGRAMA DE DISPERSÃOLOG (RENDA 1970) x TAXA DE CRESCIMENTO ANUALDA RENDA (1970/2000)

NO / NE


Gráfico 3Brasil: Taxa de Crescimento Anual da Renda per capita e Renda per capita Inicial dos Municípios – 1970-2000

-0.05

0.00

0.05

0.10

2 3 4 5 6 7

BRASIL

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

2 3 4 5 6 7

SE / SU / CO

DIAGRAMA DE DISPERSÃOLOG (RENDA 1970) x TAXA DE CRESCIMENTO ANUALDA RENDA (1970/2000)


3.3 - - Convergência

A Tabela 3 apresenta o Coeficiente de Variação (Cv) da renda per capita dos municípios brasileiros. Os municípios são desagregados novamente em dois grupos de regiões. Grupo I com os municípios das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste (SE/SU/CO) e Grupo II com os municípios das regiões Norte e Nordeste (NO/NE). O padrão do Cv é de -convergência nas décadas de 70 e 90. Os anos 80 são caracterizados por um pequeno aumento da dispersão em todos os índices. O Gráfico 4 demonstra que os municípios da região SE/SU/CO reduzem sua desigualdade com maior intensidade. Uma exceção está no período 1980-1991, quando a dispersão aumentou mais nos municípios ricos.

9

Um dos pontos coincidentes tanto na análise de como -convergência é o fato dos municípios estarem convergindo nos grupos NO/NE e SE/SU/CO bem mais rapidamente do que quando a análise é efetuada para todas as unidades regionais. Outro ponto comum é a instabilidade da velocidade de convergência. Na década de 90, os estados e municípios do Norte-Nordeste convergiram mais rapidamente do que as unidades regionais do SE/SU/CO. Situação inversa ocorreu na década de 70, com a supremacia das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste.

Tabela 3Brasil: Coeficiente de Variação da Renda per capita dos Municípios - 1970 – 2000

ANO BRASIL NO/NE SE/SU/CO

1970 0.653 0.472 0.554

1980 0.573 0.476 0.406

1991 0.595 0.506 0.436

2000 0.565 0.461 0.381 Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

Gráfico 4Brasil: Coeficiente de Variação da Renda

per capita dos Municípios - 1970-2000


3.4 – Convergência Condicional

As variáveis dummies, DN, DMG e DMET, nas subseções anteriores, podem ser entendidas como uma síntese das diferenças estruturais e de capital humano entre os municípios. Essas diferenças estruturais são responsáveis pelo nível de equilíbrio de longo prazo, steady-state de cada município e, conseqüentemente, são condicionantes da taxa de crescimento de cada economia. Não se assume neste trabalho que os condicionantes do crescimento sejam de caráter exclusivamente geográfico. A grande maioria das variáveis condicionantes utilizadas são relativas às características da população local.

A descrição detalhada das variáveis utilizadas nesta subseção é apresentada no Anexo I.A multicolinearidade entre os regressores não permite a utilização de todas as variáveis em uma mesma regressão. A presença de multicolinearidade faz com que as estimativas dos coeficientes não sejam válidas para inferências. A opção escolhida para minimizar os efeitos

0.35

0.43

0.51

0.59

0.67

1970 1980 1991 2000

BRASIL

NO/NE

SE/SU/CO

10

da colinearidade entre as variáveis explicativas foi desagregá-las e efetuar diversas regressões sobre a taxa de crescimento da renda per capita. Em todas as regressões são introduzidas as variáveis geográficas. As dummies DN, DMG e DMET assumem em cada regressão a função de uma proxy das diferenças regionais omitidas devido à supressão das demais variáveis.

A Tabela 4 evidencia que, no decorrer dos 30 anos em análise, uma quantidade expressiva de novos municípios foi criada. Entre 1970 e 2000, 1555 novas unidades geográficas foram instaladas, representando um incremento de 39%.

Tabela 4Brasil: Municípios, Microrregiões e Mesorregiões Existentes

1970-2000

AnoQuantidade de

MunicípiosMicrorregiões Mesorregiões

1970 3952 556 136

1980 3991 556 136

1991 4491 558 137

2000 5507 558 137

Fonte: Bremaeker (2001)

A modificação na divisão estrutural dos municípios brasileiros dificulta a análise e gera erros de mensuração. Os erros de medida poderiam ser evitados desagregando-se dos municípios de origem os valores das variáveis dos municípios criados a partir de 1970. Além da dificuldade operacional, a adoção deste procedimento implicaria a aceitação implícita que a instalação de novos municípios foi simplesmente a partição de unidades geográficas, desconsiderando, por exemplo, a ocupação de novas áreas e a expansão da fronteira agrícola ocorrida nas regiões Norte e Centro-Oeste. Optou-se, assim, por utilizar as variáveis dummies, DMN-7080, DMN-8091 e DMN-9100, que atribuem valor 1 para as microrregiões onde foram instalados novos municípios. Os resultados são apresentados na Tabela 5.

Tabela 5Regressões (OLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios

Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000

REGRESSÃO (5): RENDA INICIAL E VARIÁVEIS REGIONAIS

Período 1970 – 1980 1980 – 1991 1991- 2000 1970 – 2000

Observações 3947 3987 5507 3947

VARIÁVEL COEF t COEF T COEF t COEF t

C 0.236 37.86 0.114 21.03 0.184 41.50 0.116 61.62

RENDA INICIAL -0.034 -22.76 -0.024 -22.66 -0.029 -33.13 -0.018 -41.75

DN -0.042 -30.77 -0.021 -18.30 -0.032 -30.19 -0.021 -43.16

DMG -0.027 -8.63 -0.020 -9.36 -0.031 -17.35 -0.017 -20.09

DMET 0.015 6.23 0.018 8.22 0.013 6.15 0.010 7.85

MN-70/80 0.000 -0.23 0.000 -0.31

MN-80/91 -0.002 -3.50 0.001 3.88

MN-91/00 0.002 2.63 0.001 3.09

0.27 0.17 0.24 0.48

0.27 0.17 0.24 0.48

F 289.03 165.46 341,61 518.38Notas: 1- Foi utilizado o nível de significância de 5%; 2- A definição e detalhamento dos regressores estão no Anexo I; 3- Estatísticas t calculadas com os erros padrões consistentes em heterocedasticidade de White.

11

Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.A inclusão das dummies para os municípios novos não proporcionou melhoras

significativas no ajustamento da regressão. DMN-7080 é estatisticamente nula no período 1970-1980 e 1970-2000. No período mais amplo, as variáveis DMN possuem a dupla função de identificar o efeito da criação de municípios em uma microrregião e corrigir erros de medida devido a incorreções nos dados. Dessa forma, não se pode inferir conclusões econômicas do resultado. Todos os demais coeficientes estimados tiveram o sinal esperado. Esses resultados merecem uma análise mais aprofundada. O pequeno valor do coeficiente estimado (0,1%) para o período 1970-2000 e a dificuldade de sistematizar o processo de desagregação dos municípios impedem conclusões definitivas.



REGRESSÃO (6): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E EDUCACIONAIS

Períodos 1970 – 1980 1980 – 1991 1991- 2000 1970 – 2000

Observações 3947 3987 5507 3947

VARIÁVEL COEF t COEF T COEF t COEF T

C 0.267 41.99 0.166 28.95 0.260 53.37 0.130 79.21

RENDA INICIAL -0.048 -26.80 -0.041 -30.33 -0.056 -45.15 -0.025 -57.36

DN -0.034 -27.81 -0.017 -15.73 -0.027 -28.94 -0.017 -40.48

DMG -0.019 -6.52 -0.013 -6.47 -0.023 -14.61 -0.013 -18.59

DMET 0.003 1.35 0.005 2.59 -0.006 -3.68 0.004 3.97

MN-80/91 -0.002 -2.87 0.001 3.83

MN-91/00 0.001 1.55 0.001 2.16

EST 0.017 17.95 0.013 20.74 0.016 31.79 0.008 28.96

0.34 0.26 0.38 0.58

0.34 0.26 0.38 0.58

F 403.21 238.99 560.81 765.77

REGRESSÃO (7): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E EDUCACIONAIS

Períodos 1970 – 1980 1980 – 1991 1991- 2000 1970 – 2000

Observações 3947 3987 5507 3947

VARIÁVEL COEF t COEF T COEF t COEF t

C 0.236 37.56 0.098 14.87 0.206 38.45 0.118 56.26

RENDA INICIAL -0.034 -22.69 -0.021 -18.20 -0.032 -32.86 -0.019 -40.82

DN -0.042 -31.01 -0.022 -19.19 -0.030 -28.40 -0.021 -42.84

DMG -0.027 -8.63 -0.021 -9.97 -0.029 -16.24 -0.017 -19.95

DMET 0.015 6.22 0.018 8.24 0.012 5.81 0.010 7.82

MN-80/91 -0.003 -3.84 0.001 4.05

MN-91/00 0.002 2.55 0.001 3.05

GED -0.002 -0.24 0.134 5.45 -0.196 -7.07 -0.021 -1.87

0.27 0.18 0.25 0.48

0.27 0.18 0.25 0.48

F 289.04 147.31 304.19 522.37

Notas: 1- Foi utilizado nível de significância de 5%. 2- A definição e detalhamento dos regressores estão no Anexo I; 3- Estatísticas t calculadas com os erros padrões consistentes em heterocedasticidade de White.


12

A Tabela 6 expõe resultados de regressões realizadas com as variáveis educacionais. A Regressão (6) acrescenta às variáveis geográficas a série número médio de anos de estudo, EST. Os sinais dos coeficientes estimados para EST são todos estatisticamente positivos. No período 1970-2000, mantendo as demais variáveis constantes, um ano a mais na média de anos de estudo de um município implicaria 0.8 pontos percentuais de acréscimo na taxa de crescimento da renda per capita. Na década de 70, a dummy para regiões metropolitanas possui coeficiente não significativamente diferente de zero. Foi realizado o teste da razão de verossimilhança, confirmando-se a redundância da variável com valor-p de 0.35. Uma razoável justificativa para esse fato é admitir que, em 1970, as diferenças econômico-sociais entre as zonas metropolitanas e os municípios interioranos baseavam-se fortemente nos diferenciais educacionais. A Regressão (7) substitui a variável EST pela taxa anual de crescimento dos anos de estudo, GED. O resultado é não conclusivo no período analisado.

Barro e Sala-i-Martin propõem além das variáveis educacionais, utilizar variáveis que mensurem o nível de saúde da população como proxies subsidiárias de capital humano. Nesse sentido, na Tabela 7 encontram-se os resultados de uma regressão sobre a taxa de crescimento da renda per capita utilizando como regressores as variáveis geográficas e esperança de vida ao nascer (EV) no período inicial. Os coeficientes de EV foram todos estatisticamente positivos. O ajustamento dos dados à equação medido pelo é inferior ao modelo utilizando variáveis educacionais. Apenas as variáveis DMN foram não significantes na década de 90 e no período total. Foi realizado o teste da razão de verossimilhança para variáveis redundantes no período 1970-2000. O valor-p para rejeição da hipótese nula de que DMN-8091 e DMN-9100 são redundantes no modelo foi 0.02. Todos os demais sinais foram os esperados.



REGRESSÃO (8): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E ESPERANÇA DE VIDA

Períodos 1970 – 1980 1980 – 1991 1991- 2000 1970 – 2000

Observações 3947 3987 5507 3947

VARIÁVEL COEF t COEF t COEF t COEF t

C 0.175 22.82 0.093 12.69 0.112 18.83 0.091 35.27

RENDA INICIAL -0.035 -23.89 -0.024 -22.86 -0.036 -38.36 -0.019 -44.25

DN -0.037 -26.39 -0.020 -16.09 -0.026 -23.32 -0.019 -37.82

DMG -0.023 -7.49 -0.019 -8.96 -0.029 -16.79 -0.016 -18.42

DMET 0.016 6.69 0.018 8.38 0.013 6.49 0.010 8.22

MN-80/91 -0.003 -4.05 0.000 1.36

MN-91/00 0.001 2.42 0.001 2.38

EV 0.001 10.77 0.000 4.02 0.002 17.89 0.001 13.30

0.29 0.17 0.28 0.50

0.29 0.17 0.28 0.50

F 320.00 140.54 356.51 567.04

Notas: 1- Foi utilizado nível de significância de 5%. 2- A definição e detalhamento dos regressores estão no Anexo I; 3- Estatísticas t calculadas com os erros padrões consistentes em heterocedasticidade de White.


A Tabela 8 apresenta a Regressão (9) que investiga a contribuição da desigualdade pessoal da renda para o crescimento econômico. Utilizou-se o índice de desigualdade de Theil (DEST). Todos os coeficientes estimados foram significantes. O é inferior ao da regressão com as variáveis educacionais. Os sinais dos coeficientes estimados para DEST são

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ambíguos. O efeito incentivador do crescimento proposto pela teoria neoclássica só é confirmado no milagre econômico da década de 70. Os sinais das demais variáveis foram os esperados.

Tabela 8Regressões (OLS) Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios

Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000REGRESSÃO (9): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E DESIGUALDADE DE

RENDA

Períodos 1970 – 1980 1980 – 1991 1991- 2000 1970 – 2000

Observações 3947 3987 5507 3947


C 0.234 37.40 0.115 20.97 0.185 41.15 0.114 60.76

RENDA INICIAL -0.035 -23.21 -0.022 -20.23 -0.028 -32.82 -0.019 -42.45

DN -0.042 -30.61 -0.021 -18.07 -0.032 -30.15 -0.021 -43.59

DMG -0.029 -8.95 -0.019 -9.24 -0.030 -17.35 -0.018 -20.17

DMET 0.015 6.45 0.017 7.52 0.012 5.90 0.010 8.25

MN-80/91 -0.002 -3.19 0.001 4.44

MN-91/00 0.002 2.61 0.001 3.82

DEST 0.018 3.34 -0.018 -5.58 -0.006 -2.06 0.010 5.54

0.27 0.18 0.24 0.49

0.27 0.18 0.24 0.49

F 294.99 147.11 285.79 534.37

Notas: 1- Foi utilizado nível de significância de 5%. 2- A definição e detalhamento dos regressores estão no Anexo I; 3- Estatísticas t calculadas com os erros padrões consistentes em heterocedasticidade de White.Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

A Tabela 9 apresenta uma regressão agregando às variáveis geográficas duas variáveis referentes a características da população de cada unidade. A variável URB é o percentual da população do município que reside em áreas urbanas. A variável GPOP mede a taxa de crescimento populacional. A variável URB possui coeficientes estimados estatisticamente positivos em todos os períodos analisados, indicando uma prevalência das áreas urbanas sobre as rurais, apesar de toda e evolução da agricultura brasileira ocorrida nos anos 80 e 90. Na década de 70, a hipótese nula para o coeficiente estimado de DMET é aceita. Evidentemente, as regiões nas proximidades da capital são as de maior contingente populacional urbano, principalmente em 1970. Em relação à taxa de crescimento populacional, GPOP, a regressão é não conclusiva sobre os efeitos da variável. Na década de 80 o coeficiente da variável é estatisticamente insignificante. Nos períodos 1970-1980 e 1991-2000, embora estatisticamente relevantes, os coeficientes estimados possuem sinais divergentes.

A taxa de crescimento populacional no âmbito deste trabalho não possui as mesmas características da taxa definida no modelo neoclássico. A variável GPOP considera a população residente no município em cada censo. Dessa forma, GPOP indica não só a fecundidade e mortalidade da unidade geográfica, mas absorve também os efeitos da migração. O coeficiente estatisticamente positivo estimado para o período mais amplo implica, tudo mais constante, que um incremento de um ponto percentual em GPOP causaria um incremento de apenas 0.052 pontos percentuais na taxa de crescimento da renda per capita.

North e Thomas (1973) já argumentavam que nível educacional, inovações, economias de escala e acumulação de capital não seriam as causas do crescimento econômico. Essas

14

características da sociedade seriam derivadas do próprio processo de crescimento. A causa principal para o crescimento relativo seria a qualidade das instituições, entendida como a capacidade de uma sociedade definir regras claras e duradouras para a interação entre os indivíduos.



REGRESSÃO (10): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E POPULACIONAIS

Períodos 1970 – 1980 1980 – 1991 1991- 2000 1970 – 2000

Observações 3947 3987 5507 3947


C 0.272 38.26 0.151 26.01 0.188 35.94 0.131 67.68

RENDA INICIAL -0.046 -24.47 -0.034 -27.52 -0.030 -26.33 -0.024 -47.64

DN -0.048 -32.98 -0.025 -21.51 -0.032 -28.33 -0.023 -48.35

DMG -0.030 -10.32 -0.022 -10.72 -0.031 -17.36 -0.018 -24.87

DMET 0.005 1.93 0.011 4.54 0.012 5.91 0.005 4.13

MN-80/91 0.000 0.06 0.002 8.04

MN-91/00 0.002 3.23 0.002 5.84

URB 0.037 12.92 0.036 15.69 0.006 3.85 0.016 16.00

GPOP 0.085 4.091 -0.022 -1.41 -0.052 -2.75 0.052 4.66

0.31 0.24 0.24 0.54

0.31 0.24 0.24 0.53

F 300.01 177.08 249.07 567.11


Diversos trabalhos empíricos5 vêm sendo realizados atribuindo ao desenvolvimento das instituições de um país o seu crescimento econômico. Desde Barro e Sala-i-Martin (1992), vários indicadores já foram propostos. A expectativa é que as instituições não difiram muito entre as unidades regionais de um mesmo país. No Brasil, devido a imensas desigualdades espaciais, essa assertiva não é verdadeira. Apesar das unidades regionais terem que se submeter às políticas federais e respeitar a legislação nacional é improvável que não existam diferenças locais entre, por exemplo, desempenho da burocracia, qualidade do judiciário e nível de corrupção. As bases de dados com informações municipais existentes são bastante diminutas. Com exceção das séries organizadas pelo IPEA/PNUD, verifica-se uma carência quase absoluta de dados. A opção de proxy para o desenvolvimento das instituições municipais utilizada neste trabalho é a razão entre o número total de votos brancos ou nulos e o número total de votos válidos nas eleições de 1982 e 1996 para vereadores. Para Brasília utilizou-se, em 1996, as eleições para deputado distrital.

A participação no processo político, devido à pouca disponibilidade de dados, não foi suficientemente explorada no Brasil. Oliveira (2001) utilizou variável similar a deste trabalho

5 Glaeser et al (2004) sintetiza e critica as variáveis já utilizadas no debate sobre a influência da qualidade das instituições no crescimento econômico.

15

e verificou a existência de correlação positiva entre participação política e crescimento econômico.



REGRESSÃO (11): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E INSTITUCIONAIS

Períodos 1970 – 1980 1980 – 1991 1991- 2000 1970 – 2000

Observações 3947 3985 5471 3947


C 0.237 38.23 0.117 21.28 0.187 44.48 0.118 63.93

RENDA INICIAL -0.033 -22.27 -0.024 -22.54 -0.028 -33.76 -0.018 -38.55

DN -0.041 -28.51 -0.020 -16.75 -0.029 -28.14 -0.019 -37.37

DMG -0.026 -8.05 -0.018 -8.44 -0.028 -15.88 -0.015 -16.35

DMET 0.016 6.85 0.020 8.84 0.014 7.33 0.011 9.86

MN-80/91 -0.002 -3.28 0.001 3.22

MN-91/00 0.00 1.10 0.000 1.20

BN-82 -0.027 -3.40 -0.029 -2.89 -0.027 -8.20

BN-96 -0.050 -9.91 -0.016 -5.03

0.27 0.18 0.25 0.51

0.27 0.18 0.25 0.50

F 292.48 143.43 302.74 504.19


A premissa assumida é que quanto maior o desenvolvimento das instituições de uma unidade geográfica, maior será a participação popular nas eleições municipais. Um desinteresse da população sobre a política local seria refletido num elevado percentual de votos brancos ou nulos. Esse desinteresse geraria vereadores eleitos pouco compromissados com o eleitorado e conseqüentemente a fiscalização do poder Legislativo sobre o Executivo seria prejudicada. A Tabela 10 apresenta a Regressão (11) incluindo as variáveis institucionais como regressores da taxa de crescimento da renda per capita. A variável BN-82 é utilizada como o nível inicial da qualidade das instituições municipais na década de 80 e como uma aproximação para a década de 70. BN-96 é usada como uma aproximação do nível institucional na década de 90.

Todos os coeficientes estimados tiveram os sinais esperados. O único coeficiente não significativo foi o da dummy MN-91/00. Nas três regressões, os coeficientes estimados das variáveis institucionais são significativamente negativos, indicando que quanto maior a participação da população no processo eleitoral local, maior seria a taxa de crescimento da renda. O resultado confirma que entre os municípios brasileiros existe uma diferença considerável nas estruturas político-institucionais e que essa diferenciação influencia o desempenho econômico das unidades geográficas.

Uma variável explicativa do crescimento econômico pode contribuir ou não para acelerar o processo de convergência. Caso a inclusão da variável na regressão aumente significativamente o valor absoluto do coeficiente da renda inicial, pode-se afirmar que o indicador, mantido constante, aumentaria a velocidade com que as unidades pobres se

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aproximam das ricas. Em síntese, as desigualdades regionais da variável incluída são responsáveis pela menor velocidade do processo de convergência.

A primeira linha da Tabela 11 expõe os valores estimados para os coeficientes da renda inicial, 1, na Equação (8) que possui como regressores o logaritmo da renda inicial e as variáveis geográficas DN, DMG e DMET. As linhas seguintes trazem as estimativas dos coeficientes da renda inicial com a inclusão na Equação (8) da variável explicativa constante na primeira coluna. A Tabela 11 também indica o valor-p do teste de Wald para a rejeição da hipótese nula que o coeficiente da renda estimado com a inclusão da variável seja igual à estimativa de 1 na equação (8).

(8)

Valores-p elevados apontam que o coeficiente estimado com a inclusão da variável não é estatisticamente diferente do estimado na Equação (8). Dessa forma, a variável incluída no modelo não altera substancialmente a velocidade de convergência da renda per capita das unidades geográficas.

Tabela 11Regressões (OLS): Coeficientes Estimados da Renda Inicial e Valor-P do Teste de Wald

– Municípios Brasileiros – 1970-20001970 - 1980 1980 - 1991 1991 - 2000 1970 - 2000

VARIÁVELCoef. da Renda Inicial

Valor-pCoef. da Renda Inicial



Valor-p

Equação (8) -0.034 0.00 -0.024 0.00 -0.029 0.00 -0.018 0.00

MN -0.034 0.99 -0.024 0.78 -0.029 0.91 -0.018 0.99

EST -0.048 0.00 -0.041 0.00 -0.057 0.00 -0.025 0.00

GED -0.034 0.99 -0.022 0.06 -0.032 0.00 -0.019 0.63

ED1 -0.033 0.83 -0.024 0.98 -0.030 0.57 -0.018 0.77

ED2 -0.043 0.00 -0.029 0.00 -0.036 0.00 -0.022 0.00

ED3 -0.041 0.00 -0.038 0.00 -0.045 0.00 -0.023 0.00

DEST -0.035 0.58 -0.023 0.15 -0.029 0.63 -0.019 0.04

EV -0.035 0.44 -0.025 0.54 -0.036 0.00 -0.019 0.03

URB -0.044 0.00 -0.035 0.00 -0.031 0.09 -0.023 0.00

GPOP -0.037 0.10 -0.025 0.39 -0.028 0.42 -0.020 0.00

BN -0.033 0.76 -0.024 0.91 -0.028 0.36 -0.017 0.22

Notas: 1- A hipótese nula do teste de Wald é a igualdade do coeficiente da renda estimado com a inclusão da variável e o coeficiente da renda na Equação (8). Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

O exame da Tabela 11 aponta que apenas as variáveis educacionais com exceção de ED1 e GED alteraram estatisticamente o coeficiente da renda inicial nos quatro períodos analisados. Essa constatação confirma que a elevação do nível educacional da população é a política de maior relevância para a obtenção da redução das desigualdades regionais. No período mais amplo, as variáveis populacionais URB e GPOP também alteraram significativamente a taxa de convergência, indicando que a taxa de urbanização e o crescimento populacional também influenciam a velocidade de convergência. Ressalte-se que no caso do crescimento populacional, a hipótese nula só é rejeitada no período completo. No

17

período 1970-2000, as variáveis EV e DEST também, aceleraram a redução das desigualdades.

A Tabela 12 sintetiza os resultados anteriores. São expostos os coeficientes estimados de cada variável para o período mais amplo. Apresenta, também, a avaliação de sua relevância para o processo de convergência.

Tabela 12Resumo das Regressões e Relevância para o

Processo de Convergência – 1970-2000

Variável Coeficiente EstimadoAvaliação da Importância para o

Processo de Convergência

MN-7080 Não-Significante Não

MN-8091 0.001 Não

MN-9100 0.001 Não

EST 0.008 Sim

GED Não-Significante Não

ED1 0.029 Não

ED2 0.039 Sim

ED3 0.005 Sim

DEST 0.010 Sim

EV 0.001 Sim

URB 0.016 Sim

GPOP 0.052 Sim

BN-82 -0.027 Não

BN-96 -0.016 Não

Notas: 1- Nível de significância de 5%; 2- Na terceira coluna, Sim indica que a inclusão da variável na regressão acelera o processo de convergência da renda per capita.Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

3.5 – Estimação não-paramétrica da distribuição da renda

As funções densidade de probabilidade estimadas nesta subseção são referentes à distribuição do logaritmo da renda per capita, em termos relativos. Os valores do logaritmo da renda de cada unidade foram divididos pela média dos logaritmos do período. Desta forma, a média de cada distribuição é sempre um. O Gráfico 5 traz as distribuições estimadas para a renda per capita dos municípios do Brasil. A distribuição do logaritmo da renda per capita dos municípios evolui de uma distribuição unimodal em 1970 para bimodal em 2000. O vale entre as duas modas vem aumentando sua profundidade, indicando que os municípios estão se associando em dois grupos distintos.

Esse resultado confirma os obtidos anteriormente e constata um processo de aprofundamento das desigualdades regionais brasileiras.

Gráfico 5

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Função Densidade de Probabilidade Estimada para a Distribuiçãoda Renda per capita dos Municípios Brasileiros, 1970-2000 (Núcleo Gaussiano)


4 – CONCLUSÕES

Este trabalho procurou investigar a hipótese de convergência da renda per capita entre os municípios brasileiros, a intensidade da convergência e seus condicionantes. A escassez de estatísticas padronizadas e desagregadas por municípios impede um aprofundamento da abordagem. A heterogeneidade macroeconômica dos períodos estudados associada ao diminuto intervalo temporal utilizado faz com que as conclusões deste trabalho não sejam definitivas, e muito menos, consideradas como de longo prazo.

Apesar das ressalvas, verificou-se um fraco processo de convergência da renda per capita entre os municípios brasileiros. O poder explicativo da renda inicial é bastante limitado e a velocidade de convergência é muita lenta, produzindo uma “meia-vida” de 99 anos. Demonstrou-se também, que os municípios, quando divididos em duas macrorregiões: Norte e Nordeste (NO/NE) e Sudeste, Sul e Centro-Oeste (SE/SU/CO), encontram-se em forte processo de convergência. Com exceção para a década de 80, na macrorregião (SE/SU/CO), a velocidade de convergência manteve-se sempre superior aos 2% registrados por Barro e Sala-i-Martin. A estimação de funções não-paramétricas da distribuição da renda per capita corroborou com a tese de formação de dois clubes de convergência.

As regressões de Barro e Sala-i-Martin verificaram a relevância de diversas variáveis estruturais condicionantes do processo de convergência. A média de anos de estudo foi significante em todos os períodos. Outro indicador relevante detectado foi o grau de urbanização do município, demonstrando que o crescimento econômico foi preponderante em áreas urbanas. As condições de saúde da população também foram significantes como esperado. A participação no processo eleitoral do legislativo municipal, utilizada como proxy da qualidade das instituições locais, mostrou-se positivamente relacionada com o crescimento da renda. Desigualdade pessoal da renda, crescimento do nível de escolaridade e crescimento populacional apresentaram resultados inconclusivos.

0

1

2

3

4

0.6 0.8 1.0 1.2 1.4

LN (Y1970)

(h = 0.0241)

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0.6 0.8 1.0 1.2

LN (Y1980)

(h = 0.0211)

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0.8 1.0 1.2 1.4

LN (Y1991)

(h = 0.0202)

0

1

2

3

4

0.8 1.0 1.2 1.4

LN (Y2000)

(h = 0.0187)

19

As únicas variáveis que aceleraram significativamente o processo de convergência em todos os períodos analisados foram as variáveis educacionais que mensuram a educação básica (entre quatro e oito anos de estudo), a educação intermediária-superior (mais de oito anos de estudo) e a média de anos de estudo da população. Esse resultado confirma a importância de investimentos em educação para a redução das desigualdades regionais.

Este trabalho detecta dois clubes de convergência entre os municípios brasileiros. A fraca convergência verificada em trabalhos empíricos, notadamente em Ferreira (1999), Azzoni et al (2000) e Azzoni e Barossi (2003), deve ser influenciada por dois fortes processos de convergência entre as unidades geográficas das regiões Norte e Nordeste e das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste.

Trabalhos posteriores poderão estender a análise da convergência condicional a inúmeras variáveis disponíveis, principalmente para a década de 90. Um estudo, com um maior aprofundamento teórico e um melhor tratamento da base de dados, pode obter resultados relevantes a respeito da instalação de novos municípios. A inclusão de variáveis que mensurem os resultados das políticas públicas municipais contribuiria para avaliar as iniciativas das gestões regionais mais significativas para o crescimento econômico e para a supressão das desigualdades regionais. A inserção de variáveis que quantifiquem as transferências diretas governamentais para as populações carentes permitiriam uma análise crítica sobre a focalização dos gastos do governo.

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ANEXO IDESCRIÇÃO E FONTE DAS VARIÁVEIS

VARIÁVEL DESCRIÇÃOFONTE: DADOS

BRUTOS

VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS

DN DUMMY REGIONAL: "1" PARA AS REGIÕES NORTE OU NORDESTE IBGE

DMGDUMMY REGIONAL: "1" PARA AS MESORREGIÕES 3102 OU 3103 (MICRORREGIÕES DE MG LOCALIZADAS NO SEMI-ÁRIDO

IBGE

DMET DUMMY REGIONAL: "1" PARA DISTÂNCIA INFERIOR A 20kM DA CAPITAL IBGE

DMNDUMMY MUNICÍPIO CRIADO:"1" PARA AS MICRORREGIÕES COM CRIAÇÃO DE MUNICÍPIOS

Bremaeker (2001)

VARIÁVEIS RENDA

RENLOGARITMO DA RENDA FAMILIAR PER CAPITA EM REAIS DE 01/08/2000, DEFLACIONADOS SEGUNDO CORSEUIL E FOGUEL (2002)

IPEA / PNUD

RG MÉDIA ANUAL DE CRESCIMENTO DA RENDA FAMILIAR PER CAPITA IPEA / PNUD

VARIÁVEIS ESTRUTURAIS

ESTA NÚMERO MÉDIO DE ANOS DE ESTUDO (POP. DE 25 ANOS OU MAIS), IPEA / PNUD

ED1EDUCAÇÃO INICIAL: PERCENTUAL DE PESSOAS (POP. DE 25 ANOS OU MAIS) ALFABETIZADAS COM MENOS DE 4 ANOS DE ESTUDO

IPEA / PNUD

ED2EDUCAÇÃO BÁSICA: PERCENTUAL DE PESSOAS (POP. DE 25 ANOS OU MAIS) COM MAIS DE 4 ANOS E MENOS DE 8 ANOS DE ESTUDO

IPEA / PNUD

ED3EDUCAÇÃO INTERMEDIÁRIA-SUPERIOR: PERCENTUAL DE PESSOAS (POP. DE 25 ANOS OU MAIS) COM MAIS DE 8 ANOS DE ESTUDO

IPEA / PNUD

GEDMÉDIA ANUAL DE CRESCIMENTO DO NÚMERO MÉDIO DE ANOS DE ESTUDO (POP. DE 25 ANOS OU MAIS)

IPEA / PNUD

EV ESPERANÇA DE VIDA AO NASCER (EM ANOS) IPEA / PNUD

DEST GRAU DE DESIGUALDADE (THEIL - L) IPEA / PNUD

URB PERCENTUAL DA POPULAÇÃO URBANA IPEA / PNUD

GPOP MÉDIA ANUAL DE CRESCIMENTO DA POPULAÇÃO IPEA / PNUD

BNRAZÃO DO TOTAL DE VOTOS NULOS OU BRANCOS POR VOTOS VÁLIDOS, VEREADORES

TSE

NOTA: Para o cálculo de ED1, ED2 e ED3, em 1970 e 1980, foi utilizado como proxy da taxa de analfabetismo das pessoas com 25 anos ou mais, a taxa de analfabetismo das pessoas com 15 anos ou mais.

Documents

Desigualdade Regional No Brasil