Keywords: regional economics, cross-section econometrics and multivariate analysis.

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1 Julho/04 A Localzação da Indústra de Transformação Braslera nas Últmas Três Décadas Autor: Flpe Lage de Sousa (BNDES) Resumo O propósto desse artgo é avalar, numa perspectva geográfca, os setores ndustras no Brasl nas últmas três décadas. Numa prmera nstânca, o objetvo é nvestgar o nível de concentração geográfco dos setores ndustras brasleros. Para tanto, utlzaram-se o índce Gn e o índce de Venables. Nesse últmo, a dstânca entre os estados não é neglgencada para mensuração da concentração. Os setores ndustras são separados em três grupos pelo método de grupamento de médas K, no qual as varáves utlzadas são os componentes prncpas das característcas das ndústras. Utlzando um produto nterno, o Vés da Característca dos Estados (VCE), observa-se em que tpo de estados os setores ndustras estão se concentrando ou não. Para vsualzar como as característcas dos estados e das ndústras nfluencam a localzação dos setores ndustras no terrtóro braslero, um modelo econométrco de dados cruzados de Mdelfart-Knarv e outros (2000) é estabelecdo para o caso braslero. Neste modelo econométrco, é possível nvestgar como a nteração das característcas das ndústras e dos estados podem determnar onde a ndústra se localza. Os prncpas resultados mostram que os fortes nvestmentos em nfra-estrutura na década de 70 e a abertura comercal na década de 90 foram marcantes para localzação da ndústra braslera. Palavras chaves: economa regonal, econometra de dados cruzados e análse multvarada. Abstract The purpose of ths artcle s to nvestgate the geographc dstrbuton of the Brazlan ndustral sectors over the last three decades. The Gn and Venables Indces are used to measure the concentraton. In the latter, the dstance between the states s taen nto account n measurng ths concentraton. The ndustral sectors are separated nto three groups usng the K-means method of clusterng n whch the varables used are the prncpal components of the characterstcs of the ndustres. By usng an nternal product, the State Characterstc Bas (SCB), the type of states n whch the ndustral sectors are beng concentrated or not can be observed. In order to vsualze whch characterstcs of the states and of the ndustres and ther respectve nteractons nfluence the locaton of the ndustral sectors wthn Brazl, an econometrc cross-secton model proposed by Mdelfart-Knarv, et al. (2000) s establshed for the Brazlan case. The man results show that heavy nvestment n nfrastructure n the 1970s and the openng of trade n the 1990s played an mportant role n the locaton of Brazlan ndustry. Keywords: regonal economcs, cross-secton econometrcs and multvarate analyss. Área 5 da Anpec Economa Regonal e Economa Agrícola Classfcação do JEL: R12 e R15.

2 A Localzação da Indústra de Transformação Braslera nas Últmas Três Décadas Sumáro 1. Introdução Aspectos Geras Período do Censo 1970 a Período da Classfcação CNAE 1985 a Análse Econométrca Conclusão Referêncas Bblográfcas Introdução O campo da Geografa Econômca tem como base a escola germânca, ao contráro da maor parte dos outros ramos da Economa, cujo berço é a escola brtânca 1. Esse campo fo por muto tempo neglgencado pelos economstas por falta de um modelo que pudesse levar em conta as economas de escala dos setores produtvos. O modelo de concorrênca mperfeta de Dxt-Stgltz 2 fo um dos fatores responsáves pelo ressurgmento da Geografa Econômca recentemente. Desde então, trabalhos teórcos e empírcos se multplcaram. Esse artgo é voltado para verfcações empírcas da Geografa Econômca a partr dos dados brasleros. Para sso, ele se basea no artgo de Mdelfart-Knarv e outros (2000), sobre dados da Organzação para Cooperação e Desenvolvmento Econômco (OCDE), nvestgando as razões da localzação das ndústras nos países europeus. Em estudos brasleros não há um consenso sobre a ocorrênca de uma melhor dstrbução das atvdades econômcas em nosso terrtóro. Sffert Flho e Squera (2001) verfcam uma redução das desgualdades entre 1985 e Entretanto, em Azzon, Hewngs e Magalhães (2000), os resultados apresentam convergênca em 80, mas, em Azzon (1997), há um apontamento de estancamento desse processo de redução das desgualdades regonas, prncpalmente a partr da década de 90. No que tange a ndústra, a maor parte dos estudos mostram uma desconcentração da produção ndustral a partr de 1970, tas como Galvão (1991) Pacheco (1999), Dnz (1995), Dnz e Crocco (1996), Andrade e Serra (1998) e Saboa (2000). Muto embora haja bastantes trabalhos nesse tema, esse artgo se dferenca por alguns motvos. O prmero deles se encontra no fato de que esse artgo trabalha com dados mas desagregados na ndústra, vsto que as dvsões da ndústra são analsadas separadamente. O segundo ponto é uma metodologa dferente dos trabalhos anterormente apresentados, prncpalmente porque tenta nvestgar as varáves estaduas e ndustras, que nterferem na localzação da ndústra. E, por últmo, os dados desse trabalho são os mas robustos dsponíves, vsto que a maor parte é provenente dos Censos Econômcos e das Pesqusas Industras Anuas (PIA s) mas abrangentes 3, sendo essas consderadas quase um censo. Dessa forma, o objetvo desse artgo é de fazer uma contrbução ao debate, analsando apenas a ndústra braslera para os dados dsponíves entre 1970 e O foco do artgo é a localzação da ndústra de transformação 4 no Brasl. Para tanto, cabe verfcar onde os setores ndustras estão localzados. No ntuto de avalar a dstrbução desses setores nos estados, utlza-se o índce de Gn para mensurar a concentração. No entanto, esse índce não leva em conta a dstânca geográfca entre os estados. O índce de separação espacal proposto por Venables tornase um melhor ndcador da concentração ndustral numa perspectva geográfca, pos a dstânca entre os estados não é neglgencada. Para uma vsualzação sucnta desses índces, é apresentada uma análse de componentes prncpas das característcas das ndústras, na qual os prncpas exos são utlzados para separar os setores ndustras em grupos e obter uma melhor nterpretação de todos os índces calculados. 1 Em Fujta, Krugman e Venables (1999). 2 Em Dxt e Stgltz (1977). 3 Essas PIA s são as referentes aos anos de 1996 e Essas são consderadas quase um Censo, pos ela abrange todos os estabelecmentos com mas de 30 empregados e uma amostra controlada estatstcamente dos estabelecmentos com mas de cnco empregados. 4 Entre as duas grandes dvsões da ndústra (extratva e de transformação), a localzação da prmera é fortemente explcada pela exstênca de recursos naturas. Como exemplo, a ocorrênca de mnas de carvão em Santa Catarna justfca a localzação macça da ndústra de extração de carvão naquele estado. Tal característca nvablza a nclusão da ndústra extratva neste estudo, pos a prncpal resposta à localzação dessa subdvsão é geográfca e não econômca. 2

3 De posse desses níves de concentração, o objetvo se torna verfcar para que tpos de estados os setores ndustras se movmentam. Para sso, o Vés da Característca dos Estados (VCE) ajuda a responder essa questão. Trata-se de um produto nterno entre o vetor com a partcpação dos estados em cada setor ndustral e o vetor contendo as característcas dos estados. A qunta seção avala quas os fatores determnantes na localzação da ndústra de transformação a partr de um modelo econométrco, utlzado em Mdelfart-Knarv e outros (2000). Nesse modelo, observa-se tanto a presença de varáves de tamanho, as quas explcam uma maor absorção da produção ndustral pelos estados maores 5, como também varáves explcatvas de algumas característcas utlzadas nas seções anterores, dos estados e dos setores ndustras. Essas característcas são avaladas soladamente, obtendo-se, desta forma, lmtes de corte de cada característca, do mesmo modo que se pode nferr como a nteração entre as característcas dos estados e as das ndústras nterfere na localzação da ndústra. Portanto, o modelo avala como fatores ndustras conjugados aos estaduas podem explcar as forças que levam à localzação dos setores ndustras em determnados estados. 2. Aspectos Geras Em prmero lugar, a varável econômca escolhda para mensurar o nível de atvdade é o valor da transformação ndustral (VTI), pos essa não possu o problema de dupla contagem, como ocorre no valor bruto da produção ndustral (VBPI). Mas anda, uma provdênca é defnr o quanto que um determnado setor está localzado num estado qualquer, sto é, qual a partcpação da ndústra no estado, conforme a fórmula 1. X ( t) S ( t) = (1) X ( t) Onde X (t) é o valor da transformação ndustral da ndústra no estado no momento t. Esse procedmento retra qualquer problema de valor monetáro, sem, contudo, elmnar as dferenças regonas. Os valores S (t) para a ndústra de transformação estão como um todo apresentados na tabela 1. Como pode ser observado, há uma grande concentração da produção ndustral braslera na Regão Sudeste, prncpalmente no estado de São Paulo, que apresenta mas da metade da produção naconal para todos os períodos em estudo. No entanto, é mportante notar que, com o passar do tempo, o estado paulsta reduz a sua partcpação na ndústra naconal até De 1985 até os anos de 1996 e 1997, não há mas uma mudança sgnfcatva da sua partcpação. Sem menconar a queda do percentual do estado do Ro de Janero, que sa de 15,63% em 1970 para 7,67% em Outro fato curoso é o aumento de todas as outras regões. Esse comportamento demonstra que, mesmo anda estando muto concentrada, a estrutura ndustral braslera mostra uma evolução de dversfcação da produção ndustral. 5 Maores no sentdo econômco, como por exemplo, maor no tamanho do parque ndustral. 3

4 Tabela 1: Percentuas dos Estados na Indústra de Transformação VTI Total Brasl 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% Regão Norte 0,97% 1,29% 2,40% 2,50% 4,26% 3,78% Acre 0,01% 0,01% 0,03% 0,03% 0,01% 0,01% Amapá 0,18% 0,03% 0,03% 0,02% 0,03% 0,04% Amazonas 0,34% 0,67% 1,52% 1,64% 3,41% 2,95% Pará 0,42% 0,55% 0,76% 0,63% 0,71% 0,67% Rondôna 0,02% 0,02% 0,05% 0,16% 0,07% 0,07% Rorama 0,00% 0,00% 0,01% 0,01% 0,00% 0,00% Tocantns ,02% 0,02% 0,03% Regão Nordeste 5,72% 6,64% 7,98% 8,81% 7,35% 6,67% Maranhão 0,17% 0,17% 0,24% 0,30% 0,35% 0,30% Pauí 0,06% 0,08% 0,11% 0,15% 0,12% 0,12% Ceará 0,72% 0,75% 0,94% 1,02% 1,22% 1,11% Ro Grande do Norte 0,22% 0,30% 0,34% 0,37% 0,26% 0,24% Paraíba 0,35% 0,44% 0,42% 0,37% 0,36% 0,38% Pernambuco 2,15% 2,24% 2,02% 2,00% 1,58% 1,48% Alagoas 0,38% 0,38% 0,37% 0,44% 0,69% 0,61% Sergpe 0,14% 0,17% 0,18% 0,27% 0,17% 0,15% Baha 1,53% 2,12% 3,36% 3,89% 2,60% 2,28% Regão Sudeste 80,56% 76,29% 72,38% 70,42% 68,36% 69,12% Espírto Santo 0,47% 0,64% 0,92% 1,25% 1,09% 1,20% Mnas Geras 6,44% 6,28% 7,85% 8,38% 8,51% 8,99% Ro de Janero 15,63% 13,47% 10,53% 9,34% 7,64% 7,67% São Paulo 58,03% 55,90% 53,08% 51,46% 51,12% 51,26% Regão Sul 11,96% 14,75% 16,06% 16,87% 17,89% 18,23% Paraná 3,07% 3,96% 4,44% 4,94% 5,47% 5,52% Santa Catarna 2,57% 3,27% 4,19% 3,97% 4,44% 4,88% Ro Grande do Sul 6,32% 7,51% 7,43% 7,96% 7,97% 7,83% Regão Centro-Oeste 0,79% 1,03% 1,19% 1,40% 2,14% 2,19% Mato Grosso 0,27% 0,08% 0,14% 0,20% 0,51% 0,57% Goás 0,41% 0,53% 0,62% 0,75% 1,06% 1,05% Dstrto Federal 0,11% 0,21% 0,17% 0,21% 0,21% 0,25% Mato Grosso do Sul - 0,22% 0,26% 0,24% 0,36% 0,33% Trando Ro de Janero, São Paulo, Pernambuco e alguns estados da Regão Norte, a maor parte dos estados brasleros aumentam sua partcpação com o passar do tempo, especalmente os estados do Sul (onde Santa Catarna e Paraná quase dobram suas partcpações 6 ). Sendo assm, pode-se afrmar que, se essa tendênca se manter, ter-se-á uma melhor dstrbução da ndústra de transformação nas próxmas décadas. A grande concentração ndustral no Brasl pode ser vsualzada pelo Índce Gn 7 da dstrbução do VTI entre os estados, vde o gráfco 1. É possível notar a grande concentração entre os estados da produção naconal da Indústra de Transformação. Mas anda, é observável que com o passar do tempo, há uma tendênca de melhor dstrbução entre os estados, vsto que o Índce Gn reduz a cada período de estudo, exceto de 1996 para Gráfco 1: Índce Gn para a Dstrbução dos Valores da Transformação Industral separado por Estado 0,850 0,840 0,830 0,841 0,820 0,829 Anos 0,810 0,800 0,803 0,790 0,797 0,780 0,788 0,792 0,770 0, Resultados semelhantes são encontrados em Amaral, Carca e Lavnas (1997), Azzon e Haddad (1999), Flores Jr. e Calfat (2001) e Kume e Pane (1998). 7 Em geral, o Índce de Gn é utlzado para medr o grau de concentração de renda numa economa, porém essa é uma medda de desgualdade que pode ser usada para mensurar o grau de desgualdade de qualquer dstrbução de dados, especalmente em dados cruzados. Nesse caso, o exo das abscssas ndca o acumulado do número de estados e o exo das ordenadas é o VTI acumulado. 4

5 Para nterpretar os resultados dos setores ndustras brasleros, é razoável separar esses setores em grupos homogêneos através de algum procedmento de grupamento. As varáves das ndústras utlzadas para agrupar os setores estão lstadas na tabela 2. Econom as de Escala Partcpação do Trabalho Trabalho Q ualfcado Intensdade do Trabalho m as Q ualfcado Intensdade de Insum os Agrícolas Intensdade de Interm edáros C onexão Inter-setoral C onexão Intra-setoral Víés da D em anda Fnal Vendas para Indústra C rescm ento Industral Tabela 2: C aracterístcas da Indústra - M edda de Econom a de Escala (R elação C usto / Valor Produzdo); - Partcpação dos Saláros no Valor Adconado; - Partcpação do Trabalho não M anual no Total; - Partcpação dos Trabalhadores m as Q ualfcados no Total; - Partcpação dos Insum os Agrícolas no Valor Prodzdo; - Partcpação das M atéras-prm as no Valor Produzdo; - Partcpação dos Insum os do Própro Setor no Valor Produzdo; - Partcpação dos Insum os dos O utros Setores da Indústra de Transform ação no Valor Produzdo; - Percentual das vendas para os consum dores dom éstcos e exportações; - Percentual das Vendas para a Indústra D om éstca com o Interm edáros e Bens de C aptal; - C rescm ento Industral dos Setores da Ind. Transform ação No entanto, convém-se, verfcar prmero quas os componentes prncpas 8 das característcas das ndústras, por uma questão de parcmôna, para depos utlzar esses componentes para agrupar. A Tabela 3 mostra os três prncpas componentes das característcas das ndústras nos dos tpos de classfcação 9, assm como os autovalores assocados a cada componente, o percentual do componente e o acumulado até ele. Uma prmera nterpretação é de que os três prmeros componentes resumem satsfatoramente todas as característcas, pos representam mas de 70% da varabldade total. Tabela 3: Resultado dos Comp onentes Prncp as das Característcas Industras Com ponentes Prncpas Censo CNAE Varáves 1º C.P. 2º C.P. 3º C.P. 1º C.P. 2º C.P. 3º C.P. E con om a de E scala -0,29 0,4 6 0,2 6 0,2 4-0,3 0 0,5 6 Intensdade de Intermedáros -0,24 0,49 0,28 0,36-0,18 0,49 Trabalhadores Qualfcados 0,37 0,14-0,23-0,02 0,65 0,06 Crescmento Industral 0,06 0,26-0, Trabalhadores Mas Qualfcados 0,32 0,03-0, D e m an d a F n al 0,3 9 0,1 7 0,3 9 0,5 0 0,0 3-0,1 6 Insumos Agrícolas 0,11 0,40-0,40 0,01 0,33 0,50 Insum o s In tern du stra s -0,38 0,0 1-0,2 2-0,4 2-0,1 2 0,3 1 Insum o s In tra n du stra s -0,36 0,1 6-0,1 6-0,3 9-0,1 4 0,0 8 Vendas para Indústra -0,39-0,11-0,41-0,49-0,03 0,16 Percentual do Trabalho no VA -0,16-0,49 0,21-0,01-0,55-0,21 A u to va lo r A sso ca d o 4,0 18 2,4 58 1,7 84 3,5 8 2,1 2 1,6 8 Percentual do Componente 36,5% 22,3% 16,2% 39,8% 23,5% 18,7% Percentual Acumulado 36,5% 58,9% 75,1% 39,8% 63,4% 82,1% O prmero componente na classfcação do Censo contém três argumentos: destno da produção, qualdade dos trabalhadores e orgem dos nsumos. Com relação ao destno da produção, nota-se claramente uma dcotoma entre a característca demanda fnal e vendas para a ndústra, onde essas formam os dos extremos desse componente. A qualdade dos trabalhadores nfluenca postvamente esse componente com as característcas de trabalhadores qualfcados e mas qualfcados. Contrapondo a qualdade dos trabalhadores, a orgem dos nsumos possu uma grande expressão nesse componente prncpal, através dos nsumos nter e ntrandustras. O componente de custo é o segundo na classfcação do Censo, no qual as varáves economa de escala, ntensdade de ntermedáros e nsumo agrícolas compõem o lado postvo nesse componente. O dual dessas característcas é o percentual de trabalho no valor adconado. O tercero componente não possu uma nterpretação clara, pos os de maores destaques já formam outro componente e não há nenhuma característca desprezível, vsto que a maora possu uma partcpação em valores absolutos acma de 0,2. Na classfcação CNAE, novamente o prmero componente é prncpalmente o destno da produção, no qual a demanda fnal é o lado postvo e a característca vendas para ndústra é o seu prncpal dual. Outra vertente desse componente pode ser nterpretada como do uso de ntermedáros na produção, pos a ntensdade de ntermedáros é postvamente expressva com as característcas de nsumos ntra e nterndustras contrapondo. Em suma, esse prmero componente pode ser analsado como de destno da produção e o uso de ntermedáros no seu processo de fabrcação. 8 Maores detalhes sobre o procedmento de componentes prncpas podem ser obtdos em Johnson e Wchern (1991). 9 O IBGE adotou uma nova classfcação dos setores ndustras a partr da PIA de 1996, cuja denomnação é Classfcação Naconal de Atvdades Econômcas (CNAE). 5

6 O segundo componente compreende o perfl dos trabalhadores, pos é representado prncpalmente pela característca trabalhadores qualfcados com o dual do percentual do trabalho no valor adconado. O últmo componente é bascamente dos custos, porque as característcas economa de escala, ntensdade de ntermedáros e nsumos agrícolas nfluencam postvamente esse componente. Como há dos tpos de classfcação, é precso separar os períodos em dos: na classfcação em Gêneros nos Censos de 1970, 1975, 1980 e 1985; e na classfcação CNAE para os anos de 1985, 1996 e Portanto, nota-se que o ano de 1985 é o ano chave para uma comuncação entre as nterpretações dos resultados nas duas dferentes classfcações da ndústra. 3 Período do Censo 1970 a 1985 Para facltar a análse dos resultados, os setores serão agrupados de acordo com as suas característcas descrtas na prmera seção. Para agrupar são utlzados os prncpas componentes dessas característcas no método de médas K 11. Os grupos obtdos estão descrtos na tabela 4. Tabela 4: Grup os no Censo Sep adados p elos Comp onentes Prncp as Grupo 1: Consumdores Fnas Grupo 2: Fornecedores de Insumos Grupo 3: Tecnológco Bebdas Borracha Madera Edtoral e Gráfca Couros e Peles e Prod. Smlares Materal de Transporte Fumo Metalúrgca Materal Elétrco de Comuncações Mobláro Papel e Papelão Mecânca Perfumara, Sabões e Velas Produtos de Matéras Plástcas Produtos de Mneras Não-Metálcos Produtos Almentares Químca Produtos Farmacêutcos e Vet. Têxtl Vestuáro, Calçados e Art. de Tecd. O prmero grupo é formado por setores, cujo destno da produção são os consumdores fnas. Já o segundo é composto bascamente por fornecedores de nsumos para outros setores ndustras. O últmo grupo contém prncpalmente setores com maor ntensdade de tecnologa. Para avalar se o grau de concentração de uma determnada ndústra e verfcar sua evolução de concentração com o passar do tempo, utlza-se novamente o índce de Gn só que agora separado pelos setores da ndústra de transformação. Os resultados desse índce na classfcação em Gênero estão apresentados na tabela 5 para o período entre 1970 e Tabela 5: O Índce Gn na Classfcaç ão do Censo Setores Produtos de Mneras Não-Metálcos 0,799 0,766 0,737 0,727 Metalúrgca 0,872 0,869 0,866 0,852 Mecânca 0,899 0,888 0,877 0,873 Materal Elétrco de Comuncações 0,925 0,897 0,882 0,876 Materal de Transporte 0,926 0,912 0,899 0,901 Madera 0,754 0,749 0,706 0,699 M obláro 0,834 0,832 0,793 0,798 Papel e Papelão 0,885 0,867 0,818 0,840 Borracha 0,918 0,909 0,882 0,900 Couros e Peles e Produtos Smlares 0,801 0,812 0,809 0,794 Químca 0,861 0,869 0,846 0,840 Produtos Farmacêutcos e Veternáros 0,925 0,917 0,916 0,915 Perfumara, Sabões e Velas 0,905 0,898 0,888 0,889 Produtos de Matéras Plástcas 0,905 0,884 0,864 0,852 Têxtl 0,840 0,814 0,790 0,784 Vestuáro, Calçados e Artefatos de Tecd. 0,861 0,826 0,820 0,822 Produtos Almentares 0,749 0,729 0,719 0,723 Bebdas 0,804 0,780 0,737 0,741 Fumo 0,834 0,814 0,809 0,811 Edtoral e Gráfca 0,862 0,857 0,842 0,839 Méda 0,858 0,844 0,825 0,824 De uma forma geral, observa-se que, na méda, há uma desconcentração setoral da ndústra naconal. Todava, convém ressaltar que os índces de concentração contnuam muto elevados, portanto anda há muto espaço para uma melhor dstrbução da produção ndustral no Brasl. Observando a evolução dos gêneros da ndústra, é possível classfcar esses gêneros em três grupos de acordo com a evolução no tempo, que são: os que sempre dmnuem; os que dmnuem entre 1970 e 10A escolha desses anos é explcada pelo fato de representar os dados mas robustos. 11 Esse método verfca a semelhança entre os estados através de uma medda de dstânca e separa os mas smlares dentro de um número de grupos determnado pelo pesqusador. 6

7 1980, mas aumentam a concentração em 1985; e os que aumentam entre 1970 e 1975, mas que reduzem nos períodos seguntes. As ndústras pertencentes ao prmero grupo totalzam nove, que são: Mneras Não Metálcos, Metalurga, Mecânca, Materal Elétrco de Comuncações, Madera, Produtos Farmacêutcos e Veternáros, Produtos de Matéras Plástcas, Têxtl e Edtoral e Gráfca. Como pode ser observado, vê-se que há a maor parte dos setores do grupo tecnológco encontra-se nesse grupo, como por exemplo: Materal Elétrco e Comuncações e Mecânca (excetuando o setor de Materal de Transporte, que se encontra no segundo grupo). Portanto, os setores mas tecnológcos apresentam uma redução constante da concentração da produção. O segundo grupo, também numeroso, é composto por nove setores. Os setores nclusos nesse grupo são: Materal de Transporte, Mobláro, Papel e Papelão, Borracha, Perfumara, Vestuáro, Produtos Almentares, Bebdas e Fumo. Uma característca desse grupo é a forte presença dos setores do grupo dos consumdores fnas, tas como: Mobláro; Vestuáro; Almentos; Fumo; e Bebdas. Logo, a maor parte dos setores, cujo destno da produção é prncpalmente para o consumdor fnal, mostra uma redução da concentração entre 1970 e 1980, mas com um aumento em Por últmo, o grupo dos que aumentam ncalmente e depos reduzem a concentração é composto por apenas dos setores: Couros e Peles e Produtos Smlares e o Setor Químco. Embora, eles apresentem uma elevação na concentração de 1970 a 1975, vê-se que a partr de então, eles reduzem a concentração de manera monótona, atngndo valores nferores aos de Esses dos setores são fornecedores de nsumos para outros setores ndustras. O gráfco 2 mostra a evolução do Índce de Gn para os grupos descrtos na tabela 4. Como pode ser observado, o grupo dos Fornecedores de Insumo é o mas concentrado em todos os períodos analsados. Já o grupo dos Tecnológcos apresenta uma redução constante do nível de concentração. Por últmo o grupo dos Consumdores Fnas revela uma dmnução do nível de concentração da década de 70 para a de 80, mas entre 1980 e 1985 observa-se uma certa establzação. Gráfco 2: M édas do Índce de Gn para os Grupos separados pelos Com ponentes Prncpas na Classfcação dos Censos 0,880 0,870 0,860 Índce de Gn 0,850 0,840 0,830 0,820 0,810 0, Anos Consumdor Fnal Fornecedores de Insum o Tecnológco Em suma, pode-se afrmar que os setores ndustras brasleros apresentam uma redução da concentração entre as décadas de 70 e 80. Isto porque, ao calcular a méda dos índces Gn entre os anos de cada década, percebe-se que todos os setores apresentam uma redução da concentração. Isto mplca que, apesar de possur uma elevada concentração da produção ndustral, houve uma maor dstrbução da produção ndustral da década de 70 para a de 80. Até agora, a dstânca entre os estados não está ncluída nas avalações do grau de dspersão da atvdade ndustral braslera. Uma medda de concentração, na qual a dstânca não é neglgencada, é o Índce de Separação Espacal proposto por Venables 12. Esse índce é defndo conforme a fórmula 2. SE ( t) = S ( t). DS. ( t) (2) onde: SE (t) é o índce de separação espacal da ndústra no nstante t; S (t) é o vetor da partcpação da ndústra em cada estado braslero no nstante t; 12 Em Mdelfart-Knarv e outros (2000) 7

8 D é a matrz das dstâncas entre as captas dos estados brasleros; É fácl ver que esse índce assume valor zero, quando toda a produção está concentrada num únco estado, e aumenta, quanto mas espacalmente separado a produção ndustral se encontra. Logo, um valor maor desse índce que outro sgnfca que há uma maor dspersão da atvdade ndustral no prmero caso em relação ao segundo. Na tabela 6, pode-se verfcar o Índce de Venables para os setores da ndústra. Tabela 6: Índce do Venables nos Setores do Censo Setores Censo Vestuáro Produtos de Matéras Plástcas Edtoral e Gráfca Fumo Metalúrgca Papel e Papelão Mecânca Químca Materal de transporte Farmáca Borracha Perfumara, Sabões e Velas Materal Elétrco e de Comuncações Têxtl Couros e peles e produtos smlares M obláro Produtos almentares Bebdas Madera Mneras Não-Metálcos Méda A prmera observação a ser feta nessa tabela é a exstênca de um processo de separação espacal da produção ndustral braslera, vsto que há um monótono crescmento da méda do Índce de Venables para todos os períodos em estudo. Isso mostra que o processo de desconcentração apontado pelo índce de Gn é também espacal, pos essa desconcentração aumenta a dstrbução espacal da atvdade ndustral braslera. O gráfco 3 traça as evoluções das médas dos grupos menconados na tabela 4. Como pode ser notado, o grupo dos Consumdores Fnas apresenta a maor dspersão, assm como a maor progressão desse índce. Essa evolução é explcada pelos setores que mostravam uma concentração elevada em 1970, com valores por volta de 500, e evoluíram para uma dspersão acma de 1000, tas como Fumo e Edtoral e Gráfca. Gráfco 3: Médas do Índce de Gn para os Grupos separados pelos Componentes Prncpas na Classfcação dos Censos Índce de Venables Anos Consumdor Fnal Fornecedores de Insumo Tecnológcos O grupo dos Fornecedores de Insumos também apresenta um crescmento monótono ao longo do tempo, sando do patamar de 600 na década de 70 para o de 800 na década segunte. Por últmo, o grupo dos Tecnológcos mostra uma dspersão da atvdade ndustral entre 1970 e 1980, mas há uma reversão 8

9 no qünqüêno segunte, fortemente explcada pela drástca redução do setor maderero entre 1980 e Pode-se notar que um determnado setor pode apresentar um índce de concentração Gn maor que outro, mas está melhor dstrbuído espacalmente. Isso ocorre, por exemplo, no ano de 1970, com os setores de Materal de Transporte e Metalurga, no qual o prmero apresenta uma concentração maor pelo índce de Gn, mas mostra uma dspersão geográfca maor através do índce de Venables. Uma vez posto o grau de concentração dos setores ndustras, o objetvo passa a ser dentfcar os fatores que nfluencam essas mudanças geográfcas. Para responder a essa pergunta, é precso saber quas condções dos estados são determnantes na localzação de determnadas ndústras. A tabela 7 lsta algumas característcas dos estados 13, que poderam nfluencar na exstênca ou não de um determnado setor ndustral. Tabela 7: Característcas dos Estados Potencal de Mercado Saláro Médo da Indústra Pesqusadores e Centstas Educação Produção Agrícola Ajuda Regonal Ajuda Total Saláros Relatvos - Indcador de Proxmdade com o Merdado (Renda Inversamente Poderada pela Dstânca) - Razão entre Saláros e o Número de Trabalhadores - Percentual de Centstas e Pesqusadores na População dos Estados - Percentual da População com pelo menos Segundo Grau - Percentual da Agrcultura no PIB Estadual - Percentual do Subsído nas Despesas Governamentas - Percentual da Formação de Captal Bruto nas Despesas Governamentas - Saláros do Pessoal Não Lgado à Produção sobre Trabalhadores na Produção O objetvo agora passa a entender melhor como a dvsão da estrutura ndustral braslera está se movendo, ou seja, se determnado setor está se movendo para estados com melhor potencal de mercado, por exemplo. Para verfcar sso, utlza-se um produto nterno usual entre as característcas dos estados e as partcpações das ndústras nos estados. O nome para esse produto nterno é Vés da Característca dos Estados da ndústra. Uma expressão mas formal é encontrada na fórmula 3. VCE ( t) = s ( t). z ( c) (3) onde: VCE (t) é o vés da característca da ndústra no nstante t; s (t) é a partcpação do estado na ndústra no nstante t; z (c) é o valor da característca do estado na classfcação c. É precso tomar cudado com o espaço pertencente de cada vetor desse produto nterno. Dessa forma, qualquer separação de estados muda o espaço vetoral do produto nterno e dfculta a análse. Sendo assm, as separações dos estados do Centro-Oeste 14 mudam o espaço vetoral desse produto nterno. No entanto, a mudança de espaço vetoral nesse caso modfca pouco os resultados, pos a partcpação dos estados desmembrados na produção ndustral naconal é pequena. Portanto, os escalares, mesmo orundos de espaços vetoras dferentes, resultam em números não muto dstantes do que sera, se fosse levada em conta essa partculardade. A tabela 8 mostra os valores médos dos VCE s das ndústras para as varáves defndas na tabela 7 para as décadas de 70 e 80. Como podem ser observados nessa tabela, os setores ndustras camnham para os estados com menor potencal de mercado, maores partcpações da agrcultura no PIB, menores saláros médos, menor partcpação de centstas e pesqusadores, maor nvestmento em nfra-estrutura, menores subsídos e menores níves educaconas 15. Uma observação é que como conseqüênca da redução da concentração ndustral, todos os resultados médos representam um movmento homogêneo entre todos os setores nesse período. 13 Potencal de Mercado é o PIB ponderado pelas dstâncas entre os estados, maores detalhes em Fujta, Krugman e Venables (1999). 14 As separações referdas são dos estados de Mato Grosso e Mato Grosso do Sul de 1970 a 1975 e de Goás e Tocantns de 1980 a Uma explcação para sso pode ser encontrada em Tendler (2002), onde a autora afrma que as empresas preferem trabalhadores menos nstruídos, pos esses são mas aproprados para trabalhos manuas. 9

10 Tabela 8: Méda dos VCE`s Calculados para os Setores Característcas dos Estados Varação Percentual Potencal de Mercado % Agrcultuna no PIB 0,067 0,080 0,012 18% Saláro Médo 1,085 1,035-0,050 5% Pesqusadores e Centstas 0,122 0,117-0,006 5% Infra-Estrutura 6,649 6,822 0,173 3% Subsídos 1,710 1,469-0,241 14% Educação 1,778 1,618-0,160 9%, FGV e MEC/INEP/SEEC. 4. Período da Classfcação CNAE 1985 a 1997 Novamente, para auxlar no entendmento dos índces nesta seção, os setores da ndústra de transformação na classfcação CNAE estão separados em três grupos. Esses grupos são orundos do método de grupamento de médas K utlzando os prncpas componentes lustrados na tabela 3. Os grupos estão lstados na tabela 9. Tabela 9: Grup os na Classfcaç ão CNAE Grupo 1: Fornecedores de Insumos Grupo 2: Tecnológco Grupo 3: Consumdor Fnal Borracha e Plástco Automotores Couro e Acessóros Combustíves Eletrônca e Comuncação Fumo Máqunas e Equpamentos Escrtóro e Informátca Vestuáro Metalurga Instrumentos Profssonas Edtoral e Gráfca* Mneras Não-Metálcos Madera Mobláro e Dversas* Outros Equpamentos de Transporte Materal Elétrco Almentos e Bebdas* Papel e Celulose Químca Produtos de Metal - s/ Máq. e Equp. Têxtl * esses setores foram alocados nesse tercero grupo pelo autor desse artgo. O prmero grupo pode ser consderado como de fornecedores de nsumos para a ndústra, pos na maor parte dos setores desse grupo o destno de suas vendas são majortaramente para o setor ndustral, como por exemplo, Máqunas e Equpamentos, Mneras Não Metálcos e Borracha e Plástco. Já o segundo grupo pode ser consderado como o grupo tecnológco, pos a maora é ntensva em tecnologa, como por exemplo, Automotores, Eletrônca e Comuncação e Materal Elétrco. O tercero grupo compreende os setores cuja maor característca é o destno da sua produção para os consumdores fnas, tas como, Fumo e Vestuáro 16. Com a mudança de classfcação, é precso fazer a comparação na nova dvsão das atvdades ndustras de transformação. Os dados dsponíves são dos anos de 1985, 1996 e A tabela 10 mostra os valores para o Índce Gn para os setores ndustras na classfcação CNAE. Nessa tabela, observam-se três grupos dstntos de 1985 para 1996 e 1997: 4 setores aumentam a concentração; nove reduzem a concentração; e 10 permanecem pratcamente nalterados. É possível notar que a maor parte dos setores dmnuem a concentração, mostrando um vés de dspersão da atvdade ndustral entre os estados. Entretanto, convém novamente menconar que os valores dessa medda de concentração contnuam em padrões muto elevados. Havendo, portanto, muto espaço para melhorar a dstrbução da atvdade ndustral no Brasl. Os setores Têxtl, Madera, Equpamentos de Escrtóro e de Informátca e Fumo consttuem os que aumentam sua concentração entre 1985 e 1996/97. Como pode ser observado, não há um padrão comum entre esses setores, pos enquanto o setor de Fumo e Madera não necesstam de grandes avanços tecnológcos, o setor de Equpamentos de Informátca e Escrtóro é excessvamente ntensvo em descobertas tecnológcas. Portanto, esses setores não partcpam de um grupo ndustral homogêneo. O segundo grupo é formado pelos setores: Fabrcação de Combustíves; Borracha e Plástco; Metalurga Básca; Fabrcação de Produtos de Metal; Fabrcação de Máqunas e Equpamentos; Materal Elétrco; Instrumentos Profssonas; Fabrcação de Outros Equpamentos de Transporte; Fabrcação de Móves e Indústras Dversas; e Recclagem. Novamente, não há um padrão comum entre esses setores. 16 Nessa subdvsão, os setores de Almentos e Bebdas, Mobláro e Dversas e Edtoral e Gráfca fcaram alocadas nos outros dos grupos, mas duas razões levaram a colocar esses setores no tercero grupo. A prmera é o fato dos dados para essa classfcação foram compatblzados, portanto pode haver alguma dstorção nas varáves utlzadas para o grupamento. Segundo, qualquer processo de grupamento dá margem ao pesqusador para alterar de acordo com o seu pré-conhecmento do assunto, pos, em geral, eles não são muto robustos. O setor Maderero não fo realocado para outro grupo, pos ele se manteve no mesmo grupo em ambas classfcações. 10

11 Tabela 10: O Índce Gn na Classfcaç ão CNAE Setores Almentos e Bebdas 0,719 0,714 0,713 Automotores 0,932 0,926 0,923 Borracha e Plástco 0,876 0,860 0,861 Couro e Artgos de Vagem 0,865 0,862 0,859 Edtoral e Gráfca 0,841 0,847 0,851 Equpamento Elétrco 0,881 0,876 0,871 Fabrcação de Combustíves 0,859 0,819 0,821 Fumo 0,822 0,874 0,865 Informátca e Escrtóro 0,872 0,895 0,883 Instrumentos Profssonas 0,888 0,866 0,866 Madera 0,707 0,754 0,757 Máqunas e Equpamentos 0,895 0,873 0,872 Materal Eletrônco e de Comuncações 0,900 0,906 0,903 Metalurga 0,852 0,816 0,809 Mneras Não Metálcos 0,753 0,741 0,761 Mobláro e Dversas 0,841 0,817 0,810 Outros Equpamentos de Transporte 0,884 0,866 0,872 Papel e Celulose 0,847 0,842 0,839 Produtos de Metal (s/ máqunas e equpamentos) 0,877 0,853 0,859 Químca 0,867 0,860 0,868 Recclagem 0,934 0,838 0,852 Têxtl 0,787 0,814 0,821 Vestuáro e Acessóros 0,809 0,803 0,804 Méda 0,848 0,840 0,841 Por últmo, os setores que não apresentam uma mudança na concentração são: os de Produtos Químcos; de Mneras Não Metálcos; Edtoral e Gráfca; Equpamentos Eletrôncos e de Comuncações; Almentos e Bebdas; Vestuáro e Acessóros; Couros, Artgos de Vagem e Calçados; Papel e Celulose; Materal Elétrco; e Automotores. Esses setores apresentaram uma varação no Índce Gn menor que 1%, ao comparar o valor de 1985 com a méda de 1996/97, o que pode ser consderado como ruído. O gráfco 4 apresenta uma evolução dos grupos com relação ao índce de Gn. Como pode ser observado, nota-se que os setores mas tecnológcos e de consumdor fnal mostram uma estagnação no nível de concentração entre os estados. Já o grupo dos fornecedores de nsumos revela uma lgera redução da concentração. No entanto, o fato mas curoso é que não há uma mudança entre os mas concentrados para os menos, pos o grupo tecnológco está sempre mas concentrado em relação ao dos fornecedores de nsumo e este comparado ao de consumdor fnal. Gráfco 4: Médas do Índce de Gn para os Grupos separados pelos Componentes Prncpas na CNAE 0,880 0,870 0,860 0,850 Índce Gn 0,840 0,830 0,820 0,810 0, Anos Fornecedores de Insumo Tecnológco Consumdor Fnal Utlzando o Índce do Venables para essa classfcação, têm-se os resultados na tabela 11. Mas uma vez, nota-se uma dspersão espacal da atvdade ndustral braslera de 1985 a década de 90, pos a méda do Venables aumenta nesse período. Uma curosdade é que as ndústras ntensvas em tecnologa encontram-se nos extremos, ou seja, ou estão entre as que têm maor dstrbução espacal (tas como Eletrônca, Instrumentos Profssonas e Outros Transporte), ou estão nas mas concentradas espacalmente (por exemplo, Automotores, Máqunas e Equpamentos e Materal Elétrco). 11

12 Tabela 11: Índce do Venables p ara a Classfcaç ão CNAE Setores CNAE Alm entos e Bebdas Autom otores Borracha e Plástco Com bustíves Couro Edtoral e G ráfca Eletrônca Escrtóro e Inform átca Fum o Instrum entos Profssonas M adera M áqunas e Equpam entos M ateral Elétrco M etalurga M neras Não-M etálcos M o b lá ro e D v e rs a s O utros de Transporte Papel e Celulose Produtos de M etal Q uím ca Recclagem Têxtl Vestuáro M éda E novamente, ao separar os setores da classfcação CNAE nos grupos anterores, tem-se a evolução desses grupos lustrada no gráfco 5. Nota-se que os setores tecnológcos permanecem no mesmo nível de concentração espacal, pos não há uma mudança sgnfcatva no índce de Venables. Os outros dos grupos mostram uma dspersão da alocação da produção entre os estados, prncpalmente o grupo de fornecedores de nsumo. Um fato nteressante ao comparar com os resultados obtdos com o índce Gn é que o grupo de consumdor fnal manteve nalterada a concentração pelo Gn, mas apresenta uma dspersão da atvdade ndustral no Venables. Isto sgnfca que esses setores mudaram para outras localdades, mas mantendo a concentração entre os estados. Logo, esses setores permaneceram em poucos estados, mas em localdades mas dstantes do terrtóro naconal. Gráfco 5: M édas do Índce de Venables para os Grupos separados pelos Com ponentes P rn cp as n a C N A E Índce de Venables Anos Fornecedores de Insumo Tecnológco Consumdor Fnal Novamente, cabe verfcar para que tpo de estado a ndústra de transformação se movmentou. A tabela 12, mostra a evolução dos VCE s para o período proposto. Como pode ser observado, os setores ndustras camnharam na méda para os estados com menor potencal de mercado e menores saláros médos na ndústra. Houve também uma mudança para os estados com menores índces educaconas e menores subsídos. Todava, a evolução dos setores ndustras foram para os estados com maores gastos em nfra-estrutura, maores percentuas de centstas e pesqusadores e maor percentual da agrcultura no PIB. Nota-se que a guerra fscal não teve um papel tão relevante conforme o esperado. 12

13 Tabela 12: Méda dos VCE`s Calculados p ara CNAE Característcas dos Estados Varação Percentual Potencal de Mercado % Agrcultuna no PIB 0,07 0,08 0,007 9% Saláro Médo 1,05 1,02-0,034 3% Pesqusadores e Centstas 0,12 0,11-0,004 3% Infra-Estrutura 7,01 7,27 0,259 4% Subsídos 1,48 1,31-0,173 12% Educação 1,64 1,53-0,109 7%, FGV e MEC/INEP/SEEC 5. Análse Econométrca Nas seções anterores, a dstrbução dos setores ndustras pelos estados é analsada pelos ndcadores dos estados. Como pode ser verfcado, há apenas uma análse unlateral para explcação da localzação da ndústra. Portanto, é pertnente verfcar as nterferêncas conjuntas dos fatores das ndústras e dos estados na localzação das atvdades ndustras. Para atngr esse objetvo, faz-se uso de uma especfcação econométrca. A prmera dfculdade para elaboração das nterações resde na quantdade expressva de nterações, totalzando 98 (pos há 14 característcas ndustras e 7 dos estados). No entanto, para obter parcmôna na especfcação do modelo, é precso verfcar quas combnações são mas evdencáves pela teora. Dessa forma, sete combnações formam um conjunto de nterações utlzadas na especfcação econométrca, cujo embasamento teórco é evdencado em trabalhos recentes de Geografa Econômca. Essas combnações, formadas por cnco característcas de estado e sete de ndústra, estão enumeradas na tabela 13: Tabela 13: Interação das Varáves Característcas dos Estados Característcas da Indústra j=1 Potencal de Mercado Economas de Escala j=2 Potencal de Mercado Intensdade de Intermedáros j=3 Potencal de Mercado Percentual das Vendas para Indústra j=4 Saláro Médo na Indústra de Transformação Percentual do Trabalho no VTI j=5 Percentual da População com o 2º Grau Completo Percentual dos Trabalhadores Não Manuas j=6 Percentual da Agrcultura no PIB Percentual de Insumos Agrícolas nos Custos j=7 Percentual de Pesqusadores e Centstas na População Percentual dos Gastos em P&D na Receta Operaconal Líquda Os quatros prmeros pares de varáves são nterações sugerdas por trabalhos da nova geografa econômca. O potencal de mercado mede a centraldade de cada localzação, e as três característcas correspondentes da ndústra capturam os seguntes argumentos. A nteração do potencal de mercado com economa de escala captura a déa de que as ndústras com maor economa de escala (e talvez também, menor compettvdade ntensva) tendem a concentrar em localzações centras. Já a nteração entre potencal de mercado e a ntensdade de ntermedáros captura o segunte lnage: frmas que tem alta dependênca de consumo ntermedáro tenderão a se localzar perto de outros produtores, ou seja, nas regões de alto potencal de mercado. E por últmo, a nteração entre potencal de mercado e a partcpação das vendas para a ndústra captura a conexão contrára, na qual as frmas querem fcar perto dos consumdores para mnmzar o custo de transporte nas vendas. Já a relação do saláro médo na ndústra com o percentual de saláros no VTI ndca que ndústras com alto percentual de saláros no seu valor adconado tendem a se localzar, onde os saláros são mas baxos. Os outros três pares de varáves são meddas de abundânca de fatores e de ntensdade de seu uso. Para a especfcação econométrca nesse caso, o crucal é de que ela possa explcar as dferenças entre as ndústras nos estados, ou seja, é precso que tenha uma abordagem de dados cruzados. Não é necessáro que haja uma parte temporal no modelo, até mesmo porque o nteresse é de saber como os resultados da estmação por dados cruzados varam ao longo do tempo. Então, a ncorporação do tempo na análse econométrca retrara essa nterpretação. Com base nesses argumentos, os autores de The Locaton of European Industry sugerem um modelo bem genérco, cuja estrutura da especfcação econométrca é de dados cruzados. O modelo econométrco proposto desse artgo está especfcado pela forma funconal da equação 4. ( ) ε [ j] ( y[ j] γ [ j] ) z[ j] [ j] ln( s ) = α ln( pop ) + β ln( man ) + β + (4) onde: j s é a partcpação da ndústra no estado ; pop é a partcpação da população do estado no total da população braslera; man é a partcpação do estado na produção ndustral braslera; 13

14 y [] j é o nível da j-ésma característca de estado em ; [] j z é o valor da j-ésma característca de ndústra em ; ε é o vetor de erros da especfcação. fnalmente α, β, β[] j, γ [] j e [ j] são os parâmetros de nteresse. As prmeras duas varáves capturam o efeto do tamanho do estado, sto é, ceters parbus, espera-se que grandes estados tenham uma partcpação ndustral relatva maor. Os termos remanescentes na soma capturam a nteração das característcas dos estados e ndústras. A melhor forma de entender essa parte cruzada é através de um exemplo. Suponha o caso de gastos em Pesqusas e Desenvolvmento numa ndústra com o percentual de pesqusadores num estado. Então, [ ] z j é a ntensdade de P&D na ndústra e y [] j é a abundânca de pesqusadores no estado. A especfcação dz: Exste um nível de ntensdade dos gastos com P&D, [ j], onde a localzação da ndústra ndepende da abundânca de pesqusadores nos estados; Há um nível de abundânca de pesqusadores, γ [ j], tal que a partcpação do estado em cada ndústra não dependente da ntensdade de P&D das ndústras; Se beta é maor que zero, então as ndústras com ntensdade de P&D maor do que [ j] serão atraídas para os estados com percentual de pesqusadores maor do que γ [] j, e repeldos dos estados com abundânca de pesqusadores menor que γ [ j] ; Então, quanto maor for o valor de β [ j], maor será a mportânca dessa nteração na localzação das ndústras. A estmatva de [] j aponta o nível de ntensdade em P&D, que separa as ndústras γ j refere-se ao nível de abundânca altamente ntensvas ou não nessa característca. Já a estmatva de [ ] de pesqusadores, que dvde os estados em abundantes ou escassos no percentual de pesqusadores. Indústras altamente ntensvas (relatvo a [ j] ) são atraídas por estados relatvamente abundantes (relatvo a γ [] j ), e vce-versa. Para fns de estmação é necessáro expandr a equação 4, obtendo a segunte expressão 5: ln( s ) = c + α ln( pop ) + β ln( man ) + ( β [ j] y[ j] z[ j] β [ j] γ [ j] z[ j] β [ j] [ j] y[ j] ) + ε (5) j Na estmação desses parâmetros, os dados das partcpações das ndústras nos estados ( s ) representam as médas geométrcas das décadas na classfcação dos Censos e para os anos da PIA. Essas médas propcam maor establdade na estmação, assm como, uma nterpretação mas sucnta dos resultados. Com essa attude, a análse fca restrta a evolução da década de 70 para de 80; e do ano de 1985 para a década de Assm como nas partcpações, a varável década. Já o tem man corresponde à méda dos anos pertencentes à pop é a partcpação da população no censo demográfco do ano ncal de cada década. Para o ano de 1985, utlza-se a méda dos percentuas dos censos de 1980 e 1991; já para a década de 90, os anos de 1991 e 2000 são levados em conta para o cálculo da méda. Essas duas varáves captam o efeto de grandeza dos estados, onde os coefcentes estmados reapresentam as elastcdades de tamanho para a partcpação das ndústras, sto é, o quanto um aumento na população ou percentual total da ndústra proporcona no aumento dos setores ndustras. Com relação aos fatores específcos das ndústras e dos estados, todos os dados utlzados para essas varáves ndependentes correspondem a anos smlares para os valores da varável dependente. Logo, a ausênca de valores para alguns períodos leva a não nclusão da varável na regressão. Como os dados desse modelo são de corte, é mportante lembrar que, quando sso ocorre, há uma maor probabldade da ocorrênca de heterocedastcdade. Isto porque, as estruturas ndustras dos estados são bem dferentes entre eles, assm como suas característcas. Portanto, uma estmação por 17 Lembrando que essa dvsão temporal respeta a mudança de classfcação dos setores ndustras. 14

15 mínmos quadrados ordnáros não levará a valores estmados efcentes dentro da classe dos estmadores lneares não vesados. Sendo assm, é necessáro verfcar a exstênca ou não de heterocedastcdade. Para obter essa nformação, o teste de Whte para heterocedastcdade é um artfíco factível. A utlzação desse nstrumento mostra a rejeção da hpótese nula em todas 18 as regressões, o que sgnfca a ausênca de homocedastcdade, como pode ser observado na tabela 14. Tabela 14: Teste de Heterocedastcdade de Whte R2 Ajustado da Regressão Auxlar 0,16 0,27 0,18 0,22 Nº de Observações Valor do Qu-quadrado das Regressões Auxlares Valor Crítco a 0,5% C onclusão R ejeta Ho R ejeta H o Rejeta Ho R ejeta H o Portanto, é necessáro realzar meddas corretvas para esse problema, vsto que a estmação dos parâmetros por MQO não é efcente dentro do grupo menconado anterormente. Por causa do conhecmento do desvo-padrão dos grupos, vsto que é possível dentfcar cada estado na base de dados, utlza-se o método dos mínmos quadrados generalzados (MQG) para a estmação dos parâmetros. Esse método consste em dvdr as observações pelo desvo-padrão da varável dependente 19. Esse procedmento leva a modfcar o termo constante da regressão, de tal forma que ele passa a varar de acordo com cada estado. Com relação aos resultados, é mportante ressaltar que a estmação por MQG melhora a estmação. Isto porque há um aumento do número de parâmetros estmados sgnfcatvos, representando uma maor efcênca dos resultados. Os resultados das regressões estão apresentados na tabela As prmeras três lnhas mostram os resultados para a constante e as duas varáves de tamanho, que são as meddas de percentual da população (partcpação da população de um estado na população braslera) e de partcpação da ndústra de transformação (percentual da ndústra de transformação de um estado na produção naconal). As cnco lnhas seguntes (característcas dos estados) representam a estmatva para os coefcentes de y [] j, que nada mas é do que β[ j] [ j]. Ao dvdr esse coefcente pela estmatva de β[] j, ter-se-á uma estmatva do ponto de corte, que defne a ntensdade alta ou baxa de cada setor ndustral. As próxmas sete lnhas apresentam as estmatvas para os coefcentes das ntensdades da ndústra, representados por z [] j. Novamente, esses coefcentes formam o produto β [ j] γ [ j]. Obvamente, é possível obter o ponto de corte que defne o que é alto e baxo em termos de abundânca dvdndo pelo β[] j 21. Fnalmente, os últmos sete coefcentes estmados na tabela são os de nteração entre as varáves. Da estmação das varáves da equação, é fácl observar que essas estmatvas de β [] j são a sensbldade da localzação das ndústras com as váras característcas dos estados e das ndústras. A nterpretação dos resultados está focada nessas estmatvas de sensbldades, pos essa captura a mportânca dos fatores na localzação das ndústras. Antes de analsar os coefcentes estmados, far-se-á uma avalação da regressão. Em prmero lugar, cabe destacar que o aumento do número de observações de 70 e 80 para 1985 e 90, é explcado pela mudança de classfcação da ndústra de transformação de gêneros do Censo para a de padrão nternaconal, chamada naconalmente de CNAE. No entanto, o aumento do número de observações entre os períodos de mesma dvsão da ndústra de transformação ndca o nascmento de setores ndustras em determnados estados. Portanto, surgram oto setores ndustras nos estados brasleros na década de 80, que não exstam na década de Na regressão auxlar, não foram utlzados os produtos cruzados das varáves, apenas as própras varáves e seus quadrados. 19 Nesse caso, é o desvo-padrão do ln( ) s. 20 Uma regressão utlzando apenas o ano de 1985 na classfcação dos Censos não mostrou resultados sgnfcatvamente dferentes dos resultados com os dados da década de Obvamente, sto é uma smplfcação. Há algumas restrções complcadas dos valores dos parâmetros Por exemplo, a varável potencal de mercado captura o ponto de corte para todas as três ntensdades que nteragem com o mercado potencal. 15

16 Tabela 15: Resultados das Reg ressões Varável Constante -3,135* 1,483 4,486* 1,983 cte 0,855 1,234 1,971 2,017 Varáves de tamanho ln(pop) -0,209 0,033-0,077 0,161 ln P o p 0,133 0,144 0,188 0,188 ln(man) 1,118* 1,109* 1,188* 0,948* ln m a n 0,107 0,102 0,114 0,106 C aracterístcas do E stado Potencal de Mercado 0,050** -0,039* -0,051* -0,017* pm1 0,030 0,015 0,015 0,008 Agrcultura - 0,381-0,960-3,021* ag 0,948 1,265 1,402 Segundo Grau 21,659* 2,941-21,352* -14,363** sg 9,399 7,104 9,409 7,561 Saláro Médo na Indústra 0,321-1,328-1,356-1,253 0,740 0,934 1,129 1,045 Pesqusadores ,155** pq 391,449 Intensdades da Indústra Vendas para Indústra -0,821* -1,020* -1,104* -0,895** v 0,246 0,274 0,510 0,504 Intermedáros -16,430* -27,703* 2,075** 2,413* mp 4,246 5,689 1,190 1,162 Economas de Escala 18,343* 26,666* -4,068* -2,429** ecesc 4,463 5,517 1,359 1,403 Percentual do Trabalho no VA 2,150-0,425-1,670-0,239 2,215 3,449 3,111 3,196 Insumo Agrícola - -2,307-2,971-1,823 n sa 4,382 3,877 4,752 Trabalho Não-Manual 4,524* 1,656-7,434* -2,418 nm 1,562 1,980 2,528 2,790 P&D ,944* pd 53,918 Interações Potencal de Mercado * Economa de Escala -0,845* -0,307* 0,083* 0,031* j1 0,359 0,131 0,025 0,014 Potencal de Mercado * Intermedáros 0,768* 0,347* -0,039** -0,028* j2 0,342 0,137 0,023 0,013 Potencal de Mercado * Vendas para Indústra 0,042* 0,020* 0,027* 0,015* j3 0,019 0,007 0,010 0,006 Agrcultura * Insumos Agrícolas - 7,247 42,545** 15,037 j4 25,235 24,174 29,866 Percentual Saláros no VA * Saláro Médo -2,075 3,068 3,241 3,431 2,440 3,847 3,121 3,059 Educação * Não Manual -74,355** 21, ,031* 30,629 j5 42,078 27,325 32,597 23,192 Pesqusadores * P&D ,222** j6 157,839 Dagnóstcos Número de Observações R2 Ajustado 0,63 0,39 0,35 0,60 Obs.: 1) O erros padrões estão reportados abaxo dos valores estmados; 2) Os valores sgnfcatvos a 5% estão com * e a 10%, ** ; 3) Todas as regressões apresentam teste F sgnfcatvo. Outro fato a ser dentfcado pela regressão é a capacdade explcatva das varáves ndependentes. Como pode ser notado na tabela, o R² ajustado encontra-se entre 0,35 e 0,63, o que representa uma razoável explcação das varáves ndependentes. No entanto, convém menconar que há um aumento substancal na capacdade explcatva dos dados de 1985 para a década de 90, atngndo o valor de 0,60. Partndo para nterpretação dos coefcentes estmados, tem-se que das varáves que captam o tamanho dos estados, apenas a partcpação da ndústra dos estados na naconal apresenta resultados sgnfcatvos, nclusve em todos os períodos menconados. Isso mostra que a nfluênca do tamanho da população em um estado não nterfere sgnfcatvamente na alocação da ndústra. Portanto, a conclusão desse resultado condz com a realdade braslera, na qual estados populosos, mas pobres, não conseguem atrar as ndústras para seu terrtóro. A elastcdade da partcpação de um setor num estado pela partcpação na ndústra como um todo é postva, sto é, quanto maor a partcpação da ndústra de um estado na ndústra braslera, maores serão os percentuas dos setores nesse estado. Com relação à evolução dessa elastcdade no tempo, há dos tpos de comportamentos. Isto porque, entre as décadas de 70 e 80, a elastcdade permanece nalterada, mas na classfcação CNAE a elastcdade se reduz com o passar do tempo. Isso mostra que o aumento do parque ndustral de um estado está tendo menos mportânca na localzação de um setor ndustral do que anterormente, muto embora o resultado anda seja sgnfcatvamente postvo, ou seja, um aumento da partcpação do parque ndustral de um estado ncentva uma nova localzação de outros setores ndustras para esse estado. Nas varáves de nteração, as três prmeras mostram os resultados mas sgnfcatvos, porém a maora apresenta um valor sgnfcatvo pelo menos para algum ano. Mas detalhadamente tem-se que: 1) Potencal de Mercado e Economa de Escala esse coefcente apresenta-se negatvo para classfcação do Censo, e postvo para os anos na classfcação CNAE, o que sgnfca uma força centrífuga nos anos 70 e 80, mas centrípeta em 1985 e 90. Respetando a mudança de classfcação, observa-se que em todos os anos esse coefcente apresenta valores sgnfcatvos e cadentes. Isto sgnfca que essa varável vem reduzndo sua capacdade explcatva da localzação das ndústras nos estados brasleros. A teora predz que as forças centrípetas dos retornos 16

17 crescentes de escala são mas fortes quando os custos de transporte estão no nível ntermedáro. O fato de que esta força está perdendo mportânca com o passar do tempo mostra que os custos de transporte podem estar abaxo do nível ntermedáro. 2) Potencal de Mercado e Intermedáros esse coefcente também apresenta snas contráros, dependendo da classfcação, e estmatvas sgnfcatvas, nas quas três a 5% e uma a 10%. No entanto, o comportamento dele dfere nas duas classfcações. Embora os coefcentes sejam postvos em 70 e 80, os seus valores se reduzem com o passar do tempo, o que representa uma menor mportânca do bacward lnage. Indústras com alta dependênca de matéra-prma anda estão se localzando nas regões centras com bons acessos aos seus fornecedores, mas a mportânca desse encadeamento dmnu com o tempo. Entretanto, nos valores negatvos, não há uma tendênca clara dessa varável de 1985 para 90. 3) Potencal de Mercado e Vendas para Indústra esse coefcente apresenta valores postvos para todos os anos e sgnfcatvos a 5%. A boa adequação dessa nteração no modelo mostra seu bom poder explcatvo. Esses resultados mostram que o forward lnage entre os setores ndustras mostra uma tendênca provável de reduzr sua mportânca determnante na localzação geográfca, muto embora os desvos-padrões das estmatvas não dexem afrmar esse declíno. Indústras com uma maor parcela de sua venda para ndústra contnuarão, ceters parbus, preferr se localzar nos estados com maor potencal de mercado, mas com menor peso para os períodos mas recentes 22. 4) Produção Agrícola e Partcpação dos Insumos Agrícolas esta nteração apresenta o snal postvo esperado para todas as estmatvas, porém apenas em 1985 essa varável é estatstcamente dferente de zero. Observando os valores na classfcação nova, nota-se uma redução da estmatva com aumento do desvo-padrão. Logo, essa varável está perdendo mportânca com o passar do tempo, pos dexa de ser algo sgnfcatvamente maor que zero para não ter essa propredade. Portanto, as ndústras com mutos nsumos agrícolas não estão se localzando mas nos estados com grande parcela da agrcultura no seu PIB. Isto pode ser talvez explcado por uma redução do custo de transporte dos produtos agrícolas, no qual faclta as ndústras de comprarem nsumos agrícolas em outros estados. 5) Percentual de Saláros no VTI e Saláro Médo Essa é a únca varável que não apresenta nenhum valor sgnfcatvamente dferente de zero. Portanto, sso mostra que o saláro médo na ndústra de transformação dos estados brasleros não atra os setores ndustras, cujos saláros tenham um maor peso no VTI 23. 6) Nível de educação da população e Percentual dos Trabalhadores Não-Manuas esse parâmetro estmado apresenta snal postvo para a maor parte dos períodos analsados, exceto para a década de 70, muto embora alguns anos não apresentam valores sgnfcatvos (apenas em 70 a 10% e em 1985 a 5% mostram valores sgnfcatvos). Os movmentos em cada classfcação são dstntos, pos enquanto na classfcação do Censo, essa varável aumenta de valor, na classfcação CNAE, há um declíno do valor estmado. Isso sgnfca que houve uma procura das ndústras, que necesstam de força de trabalho especalzada, por locas com maor nível de educação de 70 para 80, mas de 1985 a 1996/97 as ndústras camnham para estados com menor índce educaconal. 7) Pesqusadores no Total da População e Intensdade de Pesqusas e Desenvolvmento esse coefcente não apresenta o snal postvo esperado, mas sgnfcatvo a 10%. Logo, esse resultado representa um repúdo das ndústras ntensvas em Pesqusas e Desenvolvmento de procurar estados com maor percentual de pesqusadores. No entanto, os dados para a Intensdade de Pesqusas e Desenvolvmento possuem alguns setores (mas precsamente ses) onde não há a nformação, logo essa falha nos dados pode estar afetando o resultado esperado. 22 Esses encadeamentos entre ndústras são corroborados em Aroca, Azzon, Fernandez e Moss (2000) como determnantes na localzação das atvdades econômcas. 23 Esse fato é corroborado em Franco Neto e Pessoa (1999) e parcalmente em Sabóa (2001). Em Krugman (1991), a teora predz que os trabalhadores se movmentarão para regões com maores saláros. 17

18 Após a análse das nterações, o objetvo passa para entender quas os lmtes de corte das varáves, em que as forças centrípetas e centrífugas atuam. Antes da apresentação dos resultados, é convenente lembrar que não é possível obter os lmtes mínmos do Potencal de Mercado, assm como das varáves que nteragem com ele. Isto porque não há meos de separar o efeto de cada uma dessas varáves ndustras na estmação, assm como exstram três valores dstntos para o lmte mínmo do Potencal de Mercado. Os lmtes de corte possíves de calcular 24 encontram-se na tabela 16. Tabela 16: Lm tes das Varáves Dep endentes Lm tes Característcas do Estado Agrcultura - 0,318 0,070 0,121 ag Segundo G rau 0,061** -0,078 0,068* 0,079 sg Saláro M édo na Indústra 1,037 0,139 0,515 0,070 Pesqusadores ,362* pq Intensdades da Indústra Insum o Agrícola - -0,053 0,023 0,201 n s a Trabalho Não-M anual 0,291** -0,138 0,194* 0,469 nm P&D ,595** pd Percentual do Trab. no VA 0,155 0,433 0,419 0,365 pd Obs.: Valores sgnfcatvos a 5% estão com um * e a 10% com **. A prmera observação desses resultados é a pouca sgnfcânca dos valores lmtes. Nos lmtes mínmos das característcas dos estados, nota-se valores muto díspares e sem qualquer valor sgnfcatvamente dferentes de zero tanto na agrcultura, quanto no saláro médo na ndústra. Portanto, os valores apresentados não são estatstcamente confáves. No entanto, na varável de segundo grau, observa-se estados com percentual da população com segundo grau completo acma 6,1% em 70 e 6,8% em 1985 atraem as ndústras que necesstam trabalhadores qualfcados. Outra varável sgnfcatva é o percentual de pesqusadores, no qual o lmte é de 36%, mas não há qualquer estado que tenha mas de 36%, logo mesmo sendo sgnfcatvo o valor estmado não serve para nterpretação. Quanto aos lmtes de ntensdade da ndústra, vemos que novamente as característcas que nteragem com as dos estados, que são não sgnfcatvas, também não o são, como é o caso de nsumo agrícola e percentual do trabalho no VTI. A varável de pesqusas e desenvolvmento aparece sgnfcatva a 10%, mas o número não corresponde à realdade. Por últmo, a únca varável que apresenta valores sgnfcatvos e realstas é percentual de trabalhadores qualfcados num setor. Pelos resultados estatstcamente confáves, nota-se uma redução do lmte nesse percentual, que ncalmente repudam ndústras com empregados mas escolarzados, mas em 1985 essas ndústras são sugadas pelos estados com um bom índce educaconal. 6. Conclusão O período analsado, com dvsões mpostas pelas classfcações da ndústra, compreende também dos momentos mportantes da economa braslera: o mlagre econômco, com os nvestmentos expressvos em nfra-estrutura na década de 70; e a consderada década perdda de 80, se estendendo até o níco dos anos 90, quando ocorreu a lberalzação comercal de manera mas ntensa. Logo, a conclusão desse trabalho poderá auxlar o entendmento dos efetos dessas dnâmcas e mudanças estruturas na ndústra de transformação. Com relação à dstrbução da produção ndustral entre os estados, vê-se que tanto os nvestmentos em nfra-estrutura, como a lberalzação comercal, tveram nfluênca para uma maor dstrbução da atvdade ndustral entre os estados. Não é possível afrmar qual dessas duas mudanças estruturas teve o maor mpacto, pos a mudança de classfcação dos setores ndustras nvablza essa comparação. No entanto, cabe frsar que consderando ou não à dstânca, há um processo de desconcentração da produção ndustral na méda dos índces por setor para todo o período analsado. Nos grupos dentfcados, nota-se que os setores tecnológcos apresentam um nível de concentração maor que o dos destnados ao consumdor fnal e o dos fornecedores de nsumos em ambas 24 Esses lmtes de corte são obtdos dvdndo os valores estmados para as característcas pelos respectvos valores das nterações. 18

19 as classfcações. Entretanto, a evolução dos grupos só corresponde à da ndústra como um todo, quando ocorreram os fortes nvestmentos em nfra-estrutura, o que concde com o período da classfcação do Censo. Já o processo de lberalzação comercal não modfcou a alocação dos setores mas tecnológcos. No entanto, os setores predomnantemente fornecedores de nsumos apresentaram uma dspersão da sua produção de 1985 a 90. O resultado mas curoso da lberalzação fo nos setores destnados aos consumdores fnas, que apresentam uma concentração se não se levar em conta a dstânca, porém dspersão pelo índce de Venables. Isto sgnfca que a produção fcou mas concentrada em alguns estados, mas com uma maor dspersão espacal. Não há uma dstnção entre ambas as classfcações com relação a que tpo de estados os setores se movmentaram. Isto porque, o que ocorreu por causa dos nvestmentos em nfra-estrutura é semelhante aos efetos da lberalzação no que dz respeto às característcas dos estados. Os setores ndustras se movmentaram para estados com menor potencal de mercado, menores saláros médos na ndústra, menores índces educaconas, menores percentuas de subsídos e menores percentuas de pesqusadores e centstas. Entretanto, os estados com maor proporção de gastos em nfra-estrutura e percentuas da agrcultura no PIB conseguram atrar a maor parte dos setores ndustras. Tanto os nvestmentos em nfra-estrutura quanto o processo de lberalzação reduzram a capacdade explcatva do tamanho de uma ndústra local para a localzação dos setores. Já o tamanho da população não mostrou ser uma varável sgnfcatva para determnar a localzação da ndústra, o que corresponde ao fato de estados populosos mas pobres não consegurem ncentvar a produção ndustral no seu terrtóro. Com relação ao efetos cruzados das característcas dos estados e das ndústras, observa-se que as nterações do potencal de mercado com os encadeamentos para frente e para trás e com as economas de escala são as mas sgnfcatvas para determnação da localzação da ndústra. No entanto, a únca nteração que apresenta resultados de forças centrípetas atuando em todos os períodos é a do potencal de mercado com o encadeamento para frente, muto embora tanto os fortes nvestmentos em nfra-estrutura, como a lberalzação comercal, tenham reduzdo o poder explcatvo dessa nteração. A nteração entre educação e trabalhadores qualfcados apresenta uma perda de efetos sgnfcatvos nos dos períodos chaves. Isto sgnfca que tanto o processo de fortes gastos em nfraestrutura, quanto à lberalzação comercal, dmnuíram o poder sgnfcatvo dessa nteração na localzação da ndústra. Por fm, nota-se um aumento do nível de corte na educação para atrar setores que demandam mas trabalhadores qualfcados e uma dmnução do percentual de trabalhadores qualfcados para a mesma fnaldade. Convém também menconar que os estados possuem um percentual de pesqusadores menor do que o lmte de corte, assm como os setores ndustras também apresentam gastos com P&D nsufcentes para que os setores tecnológcos se localzem num determnado lugar. Em suma, nota-se que tanto a abertura comercal, quanto os expressvos nvestmentos em nfraestrutura modfcaram a confguração geográfca da atvdade ndustral braslera. No entanto, trabalhos mas detalhados geografcamente, como, por exemplo, com nformações por muncípos, poderam ajudar a entender melhor como ocorreram as mudanças espacas dos setores ndustras aqu evdencadas. Referêncas Bblográfcas - Amaral, M., García, E. e Lavnas, L. (1997) Desgualdades regonas e retomada do crescmento num quadro de ntegração econômca, Texto de Dscussão Nº 466, IPEA. - Andrade, T. A. e Serra, R. V. (1998) Desconcentração Industral no Brasl: 1990/95, NEMESIS Núcleo de Estudos e Modelos Espacas Sstêmcos. - Aroca, P., Azzon, C. R., Fernández, I. J. e Moss, M. B. (2000) Growth Dynamcs and Space n Brazl, NEMESIS Núcleo de Estudos e Modelos Espacas Sstêmcos. - Azzon, C. R. (1997) Concentração Regonal e Dspersão das Rendas per Capta estaduas: Análse a partr de Séres Hstórcas Estaduas de PIB, , Revsta de Economa da USP, São Paulo. - (2001) Reflexões sobre fatos recentes e tendêncas de crescmento regonal no Brasl, NEMESIS Núcleo de Estudos e Modelos Espacas Sstêmcos. - Azzon, C. R. e Haddad, E. A. (1999) Trade Lberalzaton and Locaton: Geografcal Shfts n the Brazlan Economc Struture, NEMESIS Núcleo de Estudos e Modelos Espacas Sstêmcos. 19

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