Série Textos para Discussão

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1 Unversdade Federal do Ro de J a nero Insttuto de Economa Aglomeração Industral no Brasl: Um Estudo Empírco TD. 0/004 Marcelo Resende Rcardo Wylle Sére Textos para Dscussão

2 Aglomeração Industral no Brasl: um Estudo Empírco * Marcelo Resende Insttuto de Economa, Unversdade Federal do Ro de Janero Av. Pasteur 50, Urca, 90-40, Ro de Janero-RJ. Rcardo Wylle Fundação Getulo Vargas, Praa de Botafogo 90, o andar, Botafogo, , Ro de Janero-RJ Abstract The artcle measures ndustral agglomeraton n the Brazlan manufacturng ndustry n 995 and 00. It consders measures that were recently developed by Ellson and Glaeser (997), Maurel and Sédllot (999) and Devereux et al (004) that rely n mcrodata and are theoretcally sound. The evdence ndcated that a substantal heterogenety was present across the dfferent sectors. Among the leaders there are sectors wth very dfferent technologcal content that only partally concde wth the leadng sectors n France and Unted ngdom. Moreover, one can observe substantal changes n the agglomeraton patterns between 995 and 00. ey-words: ndustral agglomeraton, concentraton Sumáro O artgo mede a aglomeração ndustral para a ndústra de transformação no Brasl em 995 e 00. Consderam-se meddas recentemente desenvolvdas por Ellson e Glaeser (997), Maurel e Sédllot (999) and Devereux et al (004) que se amparam em mcrodados e que possuem sóldo fundamento teórco. A evdênca ndcou que uma substancal heterogenedade estava presente entre os dferentes setores. Entre os líderes exstem setores com conteúdos tecnológcos bastante dstntos que apenas parcalmente concdem com os encontrados na França e no Reno Undo. Adconalmente, pode-se observar mudanças substancas nos padrões de aglomeração ndustral entre 995 e 00. Palavras-chave: aglomeração ndustral, concentração * Os autores agradecem a colaboração de Vera Marna do Mnstéro do Trabalho no sentdo de permtr acesso aos mcrodados utlzados neste trabalho.

3 . Introdução A desgualdade entre dferentes países tem consttuído um tema recorrente na lteratura de Desenvolvmento Econômco [ver, por exemplo, rugman & Venables (995) e Duro-Moreno (00)]. Um nteresse smlar tem se manfestado em termos da nvestgação de desgualdades regonas dentro dos dferentes países e no Brasl em partcular [ver Ferrera & Ellery (996) e Azzon (997)]. Com efeto, a consoldação da chamada Cênca Regonal [Regonal Scence] está amplamente assocada a tas questões na medda em que fornece um arcabouço concetual para fatores locaconas da atvdade econômca [ver Isard (956, 960)]. Em economas de grande porte e elevada heterogenedade como a braslera, o dagnóstco de padrões regonas de localzação da atvdade econômca reveste-se de especal nteresse como orentador potencal de polítcas locas explíctas que vsem atenuar os desequlíbros regonas. O renovado nteresse em questões regonas em trabalhos nfluentes como os de rugman (99) ndcam que pode haver condconantes de natureza hstórca para a localzação que ultrapassam aspectos puramente assocados às externaldades. No tocante a esses últmos determnantes das aglomerações econômcas deve ser menconada a classfcação sugerda por Hoover (936) [apud Maurel & Sédllot (999)] que defne dos tpos de externaldades. O prmero tpo refere-se às chamadas economas de localzação que benefcam frmas que seam da mesma ndústra, defnndo um fator explcatvo de aglomeração que é específco do setor de atvdade consderado. O segundo tpo refere-se às economas de urbanzação capazes de benefcar ndstntamente frmas de dferentes ndústras que esteam concentradas em uma determnada localdade. Adconalmente, e funconando como uma espéce de sntetzador para os fatores de concentração, segue-se o conceto de efcênca coletva capaz de agregar determnantes relatvos às forças naturas de mercado, à teração local entre os agentes, bem como destes com o setor públco [ver por exemplo Altenburg & Meyer-Stamer (999)]. A forma específca como esses e outros dferentes tens se artculam para determnar aglomerações da atvdade econômca defnem os dferentes paradgmas prevalecentes e mplcam escopos dferencados para

4 polítcas, públcas e prvadas, que se pretendam atvas no desenvolvmento regonal. Pode-se afrmar, em últma nstânca, que o amplo nteresse no estudo da aglomeração relacona-se ao efeto que essa pode ter sobre a produtvdade [ver Rosenthal & Strange (00)]. Deve-se salentar que o nvestgação dos determnantes da aglomeração ndustral, assm como a relação desta com movmentos da produtvdade extrapolam o escopo do presente trabalho. A lteratura braslera que trata de questões regonas pode ser dvdda, como uma prmera aproxmação, em duas vertentes báscas: aquela que prvlega condconantes os hstórcos nas estruturas econômcas em regões específcas [ver Cano (977, 985)] e uma segunda vertente que chama para s as motvações mas caras às lnhas de pesqusa nvestgadas nas economas mas desenvolvdas. Essa últma envolve esforços qualtatvos e freqüentemente quanttatvos envolvendo estudos de concentração regonal [ver Haddad (989)]. Merecem destaque, em partcular, estudos mas recentes acerca da concentração espacal que focalzam aspectos mas quanttatvos da localzação da atvdade econômca como Dnz & Crocco (996), Pacheco (999), Andrade & Serra (000), Saboa (000) e Suzgan et al. (00). Os aspectos teórcos e concetuas dscutdos por estes autores são aproprados no sentdo de explctar as estruturas de aglomerações, e respectvas motvações, que podem ser encontradas na prátca. Contudo, em relação ao aspecto empírco, a totaldade dos estudos empreenddos para o Brasl está focalza em ndcadores construídos a partr de dados mas agregados, recorrendo-se freqüentemente a estudos de caso em localdades específcas. Permanece assm uma mportante lacuna na lteratura naconal no que concerne a um dagnóstco mas pormenorzado do fenômeno da aglomeração ndustral. Nesse sentdo, o presente trabalho pretende explorar tal lacuna a partr de ndcadores de aglomeração ndustral recentemente propostos na lteratura que permtem uma caracterzação mas aproprada do fenômeno da aglomeração ndustral. De fato, o prmero passo para estudos mas aprofundados e delneamento de polítcas é o da Na seção 3 dscute-se as prncpas vertentes teórcas relevantes para o estudo da localzação ndustral e vale menconar que Dnz (00) fornece um sumáro da evolução das polítcas de desenvolvmento regonal no Brasl.

5 construção de meddas concetualmente sóldas, ora vablzadas por bases de dados e modelos mas sofstcados. O trabalho está organzado da segunte forma. A segunda seção dscorre sobre os estudos empírcos mas recentes de localzação ndustral no Brasl. A tercera seção apresenta os aspectos metodológcos necessáros para a análse, que ncluem dgressões acerca de meddas de aglomeração. Na quarta seção é dedcada a descrção e comentáros sobre a base de dados a ser utlzada, com ênfase na efcênca relatva e nas lmtações que possu. A qunta seção apresenta e dscute os resultados empírcos. A últma seção apresenta os comentáros fnas e sugestões para pesqusas futuras.. Localzação Industral: Estudos Empírcos para o Brasl O nteresse acadêmco sobre a questão da concentração ndustral da ndústra no Brasl tem susctado dferentes estudos recentes de cunho quanttatvo, sobre os quas faremos breve exposção. Dnz & Crocco (996) utlzaram os censos ndustras do IBGE para 970 e 985, o censo demográfco de 99 além de dados da Relação Anual de Informações Socas-RAIS (Mnstéro do Trabalho). Empregaram como ndcador de concentração para dferentes undades espacas (grandes regões, estados e áreas com mas de 0000 pessoas empregadas na ndústra-air) meddas construídas a partr do valor da transformação ndustral e do nível de emprego em termos de partcpações percentuas. Merecem destaque os processos de desconcentração da atvdade ndustral quando consderadas as grandes regões, prncpas estados e regões metropoltanas. O processo nca-se pela perda de partcpação da regão sudeste, sobretudo relatvamente aos estados do sul e anda a Baha. Quando se consderam dados mas desagregados em termos das AIR, evdenca-se um processo de reconcentração em áreas específcas, onde o crescmento do emprego mostrou-se mas acelerado. Azzon (997) utlza dados do IBGE do Censo Industral de 985 para obter meddas de produtvdade da mão de obra em termos regonas. Consderando a partcpação dos Para uma dscussão dos marcos concetuas assocados á questão da aglomeração ndustral ver Suzgan (00), Suzgan et al (00) e Schmdt (999).

6 setores nas regões, o autor determna qual sera o produto agregado caso a produtvdade, de cada setor, fosse gual à méda naconal. Uma comparação entre esta últma estatístca e o efetvo valor da produção (apurado pelo valor da transformação ndustral) revela, segundo o autor, um dferencal de produtvdade que sera representatvo de uma tendênca à concentração ndustral. Especfcamente, São Paulo apresentou acentuada vantagem nesse partcular, também observada de forma mas dscreta para Mnas Geras. Pacheco (999) emprega dados do IBGE referentes aos censos ndustras de 970 a 985, e da Pesqusa Industral Mensal - PIM - na versão produção físca, dados sobre ntenções de nvestmentos fornecdos pelo Mnstéro da Indústra, além dos dados do CAGED e da RAIS. O autor consderou meddas semelhantes às de Dnz & Crocco (996) para as grandes regões e estados brasleros, calculando as partcpações percentuas segundo gêneros da ndústra. O estudo mostra uma desconcentração, no período de 970 a 985, captada a partr do valor da transformação ndustral para os estados e as grandes regões. Uma análse com dados mas desagregados, segundo gêneros e abarcando o período 986 a 996 (com estatístcas de emprego), ndcou uma dscreta desconcentração. O trabalho conclu que as mudanças nos padrões locaconas não são unformes, havendo padrões setoras dstntos. O estudo de Saboa (000) utlza exclusvamente dados agregados da RAIS segundo as grandes regões, os estados e as mcroregões, por gêneros de ndústra para o período compreenddo entre 989 e 997. O autor em sua análse consdera taxas de varação para emprego, número de estabelecmentos e o tamanho médo destes. Em nível mas agregado evdenca-se um movmento de desconcentração presentes nas grandes regões e estados. Adconalmente, é constatada uma mgração do emprego ndustral das captas para o nteror de boa parte dos estados. Com relação às mcroregões (classfcadas em termos de quatro categoras por volume de emprego) constata-se um crescmento das aglomerações pequenas (com 5000 a 0000 empregados). A análse setoral está baseada nos cnco maores gêneros empregadores em cada mcroregão. Chega-se à conclusão de que as mcroregões mas especalzadas apresentam melhor desempenho em termos do crescmento do emprego.

7 Suzgan et al. (00) recorreu a dados agregados da RAIS que servram de base para estudos de caso para um conunto de mcroregões do estado de São Paulo. A medda empregada fo um índce de especalzação obtdo pela razão entre o emprego em dado setor e o total de emprego, ambos meddos para uma dada mcroregão. O trabalho, em certo sentdo, corrobora os resultados do trabalho anterormente menconado Sabóa. Com efeto, verfca-se um dnamsmo das mcroregões no nteror do estado. Outrossm, merece destaque a ampla heterogenedade dessas mesmas aglomerações, requerendo, portanto, cudados adconas no exercíco de formulação de polítcas ndustras. Lage (00) faz uso de dados do IBGE provenentes do Censo Industral (para 970, 975 e 985) e anda de dados da Pesqusa Industral Anual-PIA para o período 996/97. O autor utlza o índce de especalzação de rugman, o índce de Gn e anda vetores de característcas ndustras no nível estadual. Além da utlzação dea métodos estatístcos multvarados para dentfcar padrões de especalzação e concentração, o autor consdera um modelo econométrco no qual a varável dependente é a partcpação de gêneros ndustras por estado. Como varáves explcatvas aparecem as partcpações da população e do produto com respeto ao agregado naconal e os vetores de característcas, sendo um relatvo ao estado e outro ao gênero. Dentre os prncpas resultados, destacam-se a mportânca de setores tecnologcamente sofstcados e da lberalzação comercal na determnação da concentração. Ao contráro da maora dos estudos anterormente ctados, que enfatzam aspectos descrtvos, este últmo procura nvestgar econometrcamente os determnantes da concentração. Em conunto, os estudos mostram que conclusões mas nteressantes emergem à medda que aumenta o nível de desagregação das nformações. Vale ressaltar que a quase totaldade dos estudos anterores sobre aglomeração ndustral possue um perfl descrtvo amparado em meddas de caráter mas agregado, não fundamentados em formalzações teórcas. Alternatvamente, Lage (00) empreende um esforço de caracterzação dos determnantes da aglomeração no nível setoral., explctando a relevânca das especfcdades setoras. Portanto, especfcamente quanto às meddas de aglomeração, caracterzações mas precsas efetuadas com dados no nível de estabelecmentos podem

8 representar um avanço mportante na lteratura braslera. Esta é a prncpal motvação para a metodologa adotada no presente estudo. 3. Meddas de Aglomeração A nvestgação de padrões de localzação ndustral tem se benefcado de uma crescente lteratura que consdera meddas sumáras de aglomeração ndustral. Tas meddas ncorporam, de dferentes modos, dmensões relatvas à concentração ndustral e espacal da atvdade econômca. Apresenta-se a segur alguns ndcadores recentemente propostos na lteratura. Nesse tocante, destaca-se o trabalho abrangente de Devereux, Grffth & Smpson-DGS (004) que desenvolveu estudo aplcado em termos das dferentes meddas de aglomeração. 3.- A Medda de Aglomeração de Devereux et al.-dgs (004) O ponto de partda das dferentes meddas de aglomeração assoca-se a alguma medda de concentração. O índce de Herfndahl consttu a base das meddas a serem aqu dscutdas. Com efeto, a referda medda tem sdo freqüentemente utlzada na lteratura de Economa Industral face às suas propredades superores relatvamente a meddas mas smplfcadas como as chamadas razões de concentração. 3 O índce de Herfndahl consderado no contexto da concentração ndustral pode ser defndo como: H n s () onde s denota o quadrado da parcela de mercado da -ésma frma em uma ndústra composta por n frmas. 4 O esquema proposto propõe que sea atrbuído um peso relatvamente maor para frmas com parcelas de mercado mas elevadas. A medda stua-se necessaramente entre /n e. O lmte superor correspondera ao caso de monopólo em que uma únca empresa detém todo o mercado, ao passo que o lmte nferor estara assocado ao caso em que as dferentes frmas dvdem gualmente o mercado. 5 O índce de 3 Ver Resende & Boff (00) para uma apresentação abrangente das meddas de concentração ndustral. 4 Utlza-se aqu o termo frma de forma lvre. De fato, o presente estudo assm como outros consderados para outros países calculam aglomerações a partr de dados referentes a estabelecmentos ndustras. 5 Ver o apêndce para detalhes.

9 Herfndahl é uma medda que reflete tanto o número de frmas quanto a varabldade das parcelas de mercado, Com efeto, pode-se mostrar que: 6 s ) H [ + CV ( N ] () onde CV(s ) representa o quadrado do coefcente de varação das parcelas de mercado. Esse resultado se mostrará mportante para as meddas de aglomeração que serão consderadas posterormente. Pode-se conceber também uma medda de concentração espacal análoga àquela dada pela expressão (). Especfcamente consdere: J s (3) onde s denota o quadrado da parcela -ésma localdade relatvamente ao total da varável de nteresse (por exemplo: número de empregados em dferentes aplcações). Para um dado setor de ndústra procura-se quantfcar a concentração espacal quando exstem localdades possíves. Isto posto, uma medda smples para a aglomeração espacal pode ser defnda como o excedente da concentração espacal relatvamente à concentração ndustral de um dado setor de ndústra. A aglomeração sera defnda como a concentração espacal condconal à concentração ndustral dada por J H. O nconvenente dessa medda, contudo, fca claro no caso que N >. Consdere, por exemplo, um caso em que as undades de análse (por exemplo estabelecmentos) esteam gualmente dstrbuídas entre localdades e que possuam tamanhos dêntcos. Por exemplo, caso tvéssemos, com {s, s } {0,5; 0,5} e N 4, com {s, s, s 3, s 4 } {0,5; 0,5; 0,5; 0,5} teríamos J 0,5 + 0,5 0,5 > 0,5 + 0,5 + 0,5 + 0,5 0.5 H e assm a medda J H 0,5 ndcara aglomeração embora o correto fosse a não exstênca da mesma. Para dar conta desse tpo de problema, Devereux et al. (999) consderam uma medda que faz uso do resultado ndcado na expressão (). Especfcamente sugere-se: M [ s ] N CV ( s ) N N H N (4) 6 Ver o apêndce.

10 a expansão do quadrado do prmero termo e a utlzação da expressão () levam faclmente ao resultado ndcado. De modo análogo, poder-se-a defnr uma medda semelhante para a concentração espacal: G [ s CV ( s ] J ) (5) Conforme observado anterormente, tem-se que H e J se gualam respectvamente a /N e / no caso de dstrbuções unformes da varável de estudo dentro da ndústra e entre localdades. Vale dzer, tanto M quanto G seram dentcamente nulos ndependente de N e. Tal propredade é convenente para dar conta do problema supramenconado quando se tem N >. Em prncípo, podera-se conceber uma medda de aglomeração defnda como a concentração espacal condconal à concentração ndustral do setor de atvdade (G M). Todava, um últmo auste na medda G é ustfcável e segue a segunte medda de concentração espacal: F [ s ] J * * (6) onde * mn [N, ]. A lógca subacente a tal auste é smples. Caso se tenha N < o número máxmo de localdades em que se tenham plantas sera N. Do ponto de vsta do cálculo de J exstram parcelas nulas em algumas localdades que não afetaram a concentração espacal conforme medda por J. O mesmo, contudo, não ocorrera com G o que fornece uma ustfcatva plausível para se controlar pelo número máxmo de regões em que uma ndústra possa estar localzada. Assm, pode-se consderar a segunte medda ntutva de aglomeração proposta por aqueles autores: α F M (7) Tem-se que < α < e que claramente α 0 no caso de dstrbuções unformes de tamanho dos estabelecmentos dentro da ndústra e entre localdades onde exstem. As meddas aproxmam-se dos extremos dos ntervalos quando um grande número de frmas (todas com a mesma partcpação) encontram-se em uma mesma localdade (α ) ou então quando há um grande número de frmas, consderando-se uma únca localdade, sendo que uma delas possu partcpação de mercado berando a totaldade (α -). Outras meddas como aquelas propostas por Ellson & Glaeser (997) e Maurel & Sédllot (999) podem ser

11 consderadas como meddas mas geras nas quas procura-se controlar para dferenças de tamanho entre os dferentes setores de ndústra relatvamente à ndústra como um todo A Medda de Aglomeração de Maurel & Sédllot-MS (999). Os autores propõem a segunte medda de aglomeração: γ MS G MS /( X ) H H (8) onde G ( s x ), onde X, com x ndcando (na aplcação a segur) a MS x partcpação da -ésma localdade no total de emprego da ndústra de transformação como um todo. O termo G MS pretende controlar para as dferenças de tamanhos entre as localdades tomando como referênca a partcpação de cada localdade no emprego total. Esta medda de aglomeração é semelhante à proposta por Ellson & Glaeser-EG (997) conforme será vsto na próxma sub-seção. A medda de aglomeração γ MS é ustfcada a partr de um modelo probablístco de localzação de plantas. Consdere, segundo a notação adotada, uma ndústra com N plantas dadas possíves localdades dstntas. Pode-se escrever a partcpação do emprego da ndústra localzado na área geográfca como: s N s u (9) onde u quando a planta está presente na localdade e 0 caso contráro. A formulação proposta por EG serve de base para a medda de MS. A déa básca é conceber uma medda de aglomeração que aproxme a relação entre as decsões de localzação de dferentes pares de plantas. 7 Mas especfcamente desea-se ter ρ(u, u s ) γ para s, tal que γ de modo que a medda de aglomeração sera dentfcada com o coefcente de correlação entre as decsões locaconas dos dversos pares de plantas e aproxmara a mportânca de fatores relatvos às externaldades. Para compreender-se melhor a medda γ MS deve-se ressaltar que u são varáves aleatóras não ndependentes com dstrbução de Bernoull, de modo que P(u ) x. Caso se consdere a probabldade de duas plantas e

12 s se localzarem na mesma área tem-se uma probabldade ndependente de e s que é dada por: p (, ) E( u, u ) Cov( u, u ) + E( u ) E( u ) γ x ( x ) + x s s s (0) O termo envolvendo covarânca segue dretamente da defnção do coefcente de correlação ao passo que a últma gualdade também utlza resultados assocados à dstrbução de Bernoull que neste caso possu valor esperado gual à x e varânca (-x )x. A probabldade expressa em () ndca o caso para uma dada localdade. Nesse caso, se estvermos nteressados na probabldade de duas plantas localzarem-se em localdades dêntcas quasquer que seam essas teríamos: p p(, ) γ ( x ) + x () Defne-se, portanto, uma relação lnear ente p e γ. Nesse contexto, MS propõem um estmador para p defndo em termos da proporção do número de pares de plantas stuados em cada localdade relatvamente ao total de plantas em todas as localdades, onde se utlzam como pesos a partcpação de cada planta no emprego da ndústra (s ). A utlzação desse estmador ponderado pelos autores decorre de sua relação com o índce de Herfndahl conforme será evdencado a segur. O estmador em questão é dado por: 8 Valendo lembrar que H pˆ s H H () s. Utlzando-se () e () tem-se: ˆ γ MS s H s x H ( X ) pˆ x x H H X x x Assm tem-se fnalmente: 7 Overman et al (00) enfatzam a mportânca de se ncorporar o fator aleatóro na decsão de localzação de plantas no contexto do modelo de Ellson & Glaeser (997), que com efeto tem fundamentos semelhantes à formulação de Maurel & Sedllot (999). 8 A demonstração aparece no apêndce de Maurel & Sédllot (999)

13 ˆ γ MS s x x H H (3) A comparação com a medda de aglomeração α dscutda na sub-seção anteror ndca pelo menos duas dferenças claras. Em prmero lugar a presença de um termo de escala (- H) e em segundo lugar a preocupação em controlar para dferenças de tamanhos entre o setor sob análse e a ndústra como um todo. Para esse últmo aspecto, toma-se como referênca os índces de concentração do setor focado e da ndústra em termos agregados A Medda de Aglomeração de Ellson & Glaeser-EG (997) Os autores propõem a medda de aglomeração dada por: ˆ γ EG ( s x ) H /( X ) H (4) onde pode-se defnr G EG ( s x ), Observa-se portanto que a dferença básca entre as duas últmas meddas de aglomeração se dá por conta dos termos GMS e G EG. Este últmo contendo os termos cruzados ente s e x. No tocante à nterpretação do índce, um caso nteressante ocorre em uma ndústra compettva para qual H tendera para zero. Nesse caso G é smplesmente uma medda de concentração não afetada por aspectos da organzação ndustral. Quando γˆ EG 0,, tudo se passa como se a localzação das frmas tvesse sdo gerada aleatoramente como ocorrera caso a dstrbução do emprego fosse unforme entre as localdades (ndependentemente da dstrbução espacal do emprego na ndústra manufaturera como um todo). Tal stuação serve como referênca, por exemplo, para a nterpretação de valores postvos para γˆ EG. Nesse contexto, este ndcador estara snalzando um excesso de concentração. A conclusão é relatvamente lmtada uma vez que não é possível dentfcar as causas da

14 concentração que poderam estar assocadas a externaldades de aglomeração ou vantagens naturas da localdade. 9 Desta forma, fcam ndcadas três meddas alternatvas de aglomeração que serão consderadas na aplcação empírca a ser dscutda mas tarde. Convém salentar que valores postvos dessas meddas ndcam setores de ndústra em que os estabelecmentos tendem a stuar-se espacalmente próxmos (tendênca à aglomeração) ao passo que valores negatvos ndcaram para o setor sob consderação exbe uma tendênca à separação espacal. 4. Base de Dados Os prncpas índces de concentração ndustral que aparecem sugerdos na lteratura nternaconal - alguns em estudos para o Brasl - são calculados através do pessoal ocupado por área geográfca e setores de atvdade. Em sntona com esta tendênca serão utlzadas, no presente estudo, as nformações que ntegram o acervo de regstros admnstratvos da Relação Anual de Informações Socas - RAIS - do Mnstéro do Trabalho. Prelmnarmente, deve-se ressaltar os enormes obstáculos para que se efetue uma regonalzação do produto ndustral no Brasl. Em termos deas, a varável de nteresse para a esta fnaldade é o valor adconado da ndústra ou então através de um conceto bem próxmo o valor da transformação ndustral. Com a nterrupção dos censos econômcos, após 985, o acompanhamento regular do setor ndustral pelo IBGE se tem feto através das pesqusas conunturas da ndústra, mas especfcamente a PIM-PF (Pesqusa Industral Mensal - Produção Físca) e a PIM-DG (Versão Dados Geras) e a Pesqusa Anual da Indústra (PIA), nas ótcas das empresas e dos produtos. Examnando-se ncatvas baseadas na PIM 0 conclur-se que seu emprego para fns de regonalzação é uma tarefa arrscada, sendo duas as dfculdades mas relevantes. Na ausênca de levantamentos censtáros, capazes de gerar uma sére temporal de valor 9 Essas nterpretações destacadas por Rosenthal and Strange (00). 0 Pacheco (999) e Azzon (997)

15 adconado da produção, os índces conunturas precsam ser aplcados recursvamente sobre as bases antgas de 980 (DG) e 985 (PF). Além de longos horzontes de proeção, não há garantas - havendo evdêncas empírcas em contráro para a década de 90 - de que as proporções entre as varáves do valor das vendas, valor da produção e o valor adconado tenham sdo mantdas estáves, preocupação ustfcada pelo fato dos índces da PIM, nas versões PF e DG, acompanharem apenas a produção físca e o volume de vendas. A efcáca da estmação dependera de hpóteses fortes a sobre as estatístcas de preços relatvos e de produtvdade dos fatores, ambas de notóra varabldade na economa braslera dos anos 90. Uma outra fonte cogtada é a PIA que traz o VTI, em tese adequada ao trabalho de regonalzação, dsponível em sére anual desde 986. Entretanto, a PIA prorza (abordagem censtára) as empresas que ocupam 30 ou mas pessoas, realzando uma amostra probablístca para o caso das empresas menores. Tal desenho amostral é mprópro para o cálculo de meddas de concentração. Adconalmente, cabe regstrar os esforços dos órgãos regonas de estatístca para produzr estmatvas do produto ndustral dos muncípos. Desde que sofram novas desagregações, talvez para gêneros ou para classes, estas fontes serão efetvas para o estudo da aglomeração. Dentre as nsttuções empenhadas destacam-se a FEE (RS), a Fundação CIDE (RJ), a Fundação SEADE (SP) e a Fundação João Pnhero (MG). Dados da RAIS Tendo em vsta as dfculdades com fontes alternatvas, cabe dscutr as motvações para a adoção da RAIS vsando à regonalzação do produto ndustral. Exstem dos pontos essencas. Incalmente, verfcar até que ponto os regstros da RAIS são satsfatóros como proxy do emprego ndustral, com a precsão espacal e setoral requerdas. Adconalmente, é precso saber se tal proxy é aproprada para efeto de rateo do valor Város estudos detectaram varações sgnfcatvas na produtvdade da mão de obra, que normalmente afetam a razão valor da produção/valor adconado como, por exemplo, em Bonell e Fonseca (998). Para maores detalhes é possível encontrar em Andrade e Serra (000) uma resenha de estudos contendo nítdas evdêncas que apontam para mudanças recentes na produtvdade da ndústra braslera.

16 adconado ndustral, vsando recortes em mcroregões com razoável precsão e confabldade. Quanto à medção do nível de emprego, as crítcas mas freqüentemente formuladas referem-se a escolha da população alvo do levantamento. Estando restrta aos vínculos formas, a base dexa de fora uma parcela de ocupados que tem se revelado crescente ao longo do tempo. Neste sentdo, e como fator atenuante, exstem ndícos de que na ndústra de transformação há um baxo grau de nformaldade do emprego quando comparado ao dos demas grandes setores da classfcação do IBGE, assertva que pode ser atestada por números da Pesqusa Naconal de Amostras por Domcílos e da Pesqusa Mensal de Emprego (Regões Metropoltanas). Na questão da dvsão geográfca do emprego há dos aspectos a consderar. Ao contráro do que ocorra em bases mas remotas da RAIS - níco dos anos 90 - a cobertura tem mostrado mas homogênea pelas regões do país, reduzndo uma fonte de vés para as meddas de concentração. Um problema dfícl de contornar ocorre nas ndústras cuas empresas trabalham com váras plantas, á que algumas adotam sstemas centralzados para nformar a RAIS, lotando todos os seus empregados em um únco endereço (em geral na matrz). Uma evdênca empírca é obtda comparando-se os números da RAIS com os da PIA. Nesta últma pesqusa são consderadas empresas, dferentemente do que ocorre na RAIS, baseada em estabelecmentos. Uma empresa funconando com város estabelecmentos, pede se fazer presente em váras localdades. Em 000, por exemplo, a PIA consderou empresas e a RAIS regstrou estabelecmentos, uma dvergênca que pode estar refletndo também as dferenças de natureza metodológca. O que de fato qualfca estes números como evdêncas empírcas da multplcdade de plantas são os totas relatvos ao do pessoal ocupado na PIA e na RAIS que foram de e de ndvíduos, respectvamente. Se não exatamente, ao menos em termos aproxmados, e por camnhos dversos, ambas as pesqusas parecem abordar com precsão semelhante o mesmo unverso. A dscussão sobre a performance do volume de emprego na qualdade de ndcador do nível de atvdade econômca remete, outra vez, a questão das varações na produtvdade da mão-de-obra. Desde que confrmada a hpótese de que a produtvdade da mão de obra

17 na ndústra elevou-se drastcamente nos anos 90 - havendo váras estmatvas bem próxmas de 7% ao ano - é provável que este fator, assocado à dversdade regonal que caracterza a economa braslera, sea um elemento nada desprezível na ntrodução de vés das meddas convenconas de concentração geradas através das estatístcas de ocupação. Se as alterações na produtvdade da mão de obra forem dferencadas por setores da ndústra, as meddas baseadas no emprego tenderam a mostrar movmentos de concentração nas áreas de menor ncremento da produtvdade. Obetvamente a questão que se coloca é a segunte; sera possível formular meddas de concentração que, mesmo nspradas em estatístcas de pessoal ocupado tenham um comportamento neutro face a mudanças na produtvdade da mão de obra? Suporemos, na mesma lnha de argumentação de Andrade & Serra (000), que as undades espacas são amplas o sufcente para abrgar dversdade do ponto de vsta da produtvdade, e que os conuntos de undades ndustras consderados ncluem estabelecmentos com comportamentos dstntos em relação à produtvdade. Para regões menores, desde que com sgnfcânca econômca, e para conuntos de estabelecmentos mas homogêneos, é provável que as osclações no nível de produtvdade seam gualmente menores. Dentre os obetvos do estudo está o cálculo de meddas de concentração, adotandose como undade espacal as mcro regões econômcas e como undades setoras os estabelecmentos da ndústra grupados segundo a classfcação do CNAE4 adotada a partr de 995, que em tas moldes adota mplctamente uma estratéga no sentdo de reduzr os efetos das dstorções por mudanças na produtvdade. Segue uma tabela que resume as prncpas característcas da base utlzada. Ver tabela em anexo. 5. Resultados Empírcos Os resultados obtdos para as dferentes meddas de aglomeração a 4-dígtos, podem ser encontrados na tabela apresentada no apêndce. Os valores obtdos evdencam uma elevada heterogenedade entre os dferentes setores da ndústra de transformação. Com efeto, evdêncas globas são apresentadas na tabela. As meddas de dspersão apontam para uma elevada varabldade das meddas de aglomeração. Cumpre destacar, que essa elevada heterogenedade não é surpreendente face ao elevado nível de desagregação dos

18 dados. Por outro lado, fcam evdentes sensíves mudanças nos padrões de aglomeração ao longo do tempo. As dferenças são menos vsíves nos casos da méda e da medana sendo, contudo, sgnfcatvas no caso da assmetra e coefcente de varação. Do ponto de vsta concetual, as duas últmas estatístcas podem ser nterpretadas como ndcando uma elevação da aglomeração ndustral ao longo do tempo. Com a assmetra evdenca-se a presença de setores (4 dígtos) com vés de aglomeração (valores superores a 0) ou de baxa aglomeração (valores nferores a 0). Já o coefcente de varação atua como um ndcador geral da heterogenedade das meddas de concentração. Ver tabela em anexo. Este panorama remete a uma busca pormenorzada de padrões de aglomeração que seam específcos a certos setores. Nesse sentdo, consderamos a segur os 0 setores com maor grau de aglomeração. 3 Os resultados correspondentes são apresentados na tabela 3 em anexo. 4 A referda tabela apresenta os 0 setores com maor aglomeração segundo a medda γ MS.. Dentre os setores com maor aglomeração observa-se um setor cua decsão locaconal é parcalmente pré-determnada por força de condconantes naturas, especfcamente o setor de coqueras. É este mesmo fato que ustfca a desconsderação de setores da ndústra extratva mneral no presente estudo. Observa-se também a presença de setores com dstntos conteúdos tecnológcos. Por fm, deve-se observar, na maora dos setores mas aglomerados, uma grande dferença quanto à ordenação entre os anos de 995 e 00. De fato, dentre os 0 prncpas setores, em 00, 9 não ocupavam lugares entre os 30 prncpas em 995. Para ganhar perspectva dos resultados, vale a pena comparar os atuas resultados com a evdênca obtda por Maurel e Sedllot (999) em estudo semelhante para a França. Embora possa ser observada semelhança quanto à magntude das meddas de aglomeração, os setores responsáves por tas resultados são outros. Anda assm, pode-se observar pelo menos ses setores comuns entre os mas aglomerados. 5 Merecem menção os setores de fabrcação de relógos, gravação de som, edção de lvros e revstas, fabrcação de armas e ndústra naval. Por outro lado, setores relaconados ao processamento de lã 3 Devereux et al (004) empreenderam análse semelhante. 4 A tabela com as meddas de aglomeração para a totaldade dos setores a 4 dígtos aparece no apêndce. 5 Os autores consderaram setores da ndústra extratva na análse, dentre os quas 5 stuaram-se entre os mas aglomerados..

19 mostraram-se mportantes na França. Vale ressaltar que Devereux et al (004) obtveram resultados análogos para esses mesmos setores no caso do Reno Undo utlzando uma medda smlar de aglomeração. O presente estudo não pretende nvestgar os determnantes da aglomeração ndustral que no nível empírco exgram um esforço econométrco que ultrapassam os obetvos desse trabalho. Em tese, pode-se destacar a partr da lteratura classes de fatores explcatvos para dferentes regulardades assocadas à aglomeração. Nesse tocante, parece haver consenso entre os dferentes autores quanto à exstênca de dos grandes grupos de fatores explcatvos. Em prmero lugar destacam-se vantagens naturas e de custos que essencalmente relaconam-se à dsponbldade local de fatores de produção e aspectos de mobldade como por exemplo oferta adequada de energa, água e transportes. Em segundo lugar merecem menção as chamadas externaldades de aglomeração que congregam efetos de externaldades de conhecmento (tpcamente assocadas a gastos de P&D) e vantagens assocadas à estrutura de mercado em termos de um maor poder de barganha dos compradores cua facldade de obter descontos preferencas está dretamente assocada a maor prevalênca de economas de escala por parte do fornecedor [ver por exemplo Rosenthal & Strange (00) e Henderson et al (00)], É nesse ponto que o esforço econométrca fara sentdo elucdando, dentre os fatores menconados aqueles capazes de explcar a aglomeração. Para o caso braslero deve-se observar que há pouca dsponbldade de nformação para esse tpo de análse. Assm sendo procederemos a uma análse baseada em estatístcas de correlação entre as meddas de aglomeração nos moldes de outros estudos para pses desenvolvdos [ver por exemplo Devereux e al (004)]. Nesse sentdo, a tabela 4 apresentada a segur fornece os coefcentes de correlação de Pearson e Spearman para a totaldade dos setores a 4-dígtos. Ver tabela 4 em anexo. A partr da tabela anteror remos conduzr duas lnhas de argumentação. Em prmero lugar, estaremos nteressados no grau de assocação entre as dferentes meddas em um dado ano. Para tanto é utlzado o coefcente de Pearson, que embora sgnfcatvo em todos os casos, mostrou-se bastante varável com valores stuando-se entre 0,5 e 0,98. Os valores sstematcamente postvos do coefcente atestam a consstênca das meddas á que, teorcamente, todas elas varam no mesmo sentdo face a uma mudança no

20 grau de aglomeração. Os valores mas baxos dos coefcentes de correlação entre determnados pares de meddas fornecem evdêncas de que estas captam dmensões dstntas do fenômeno. Deve-se ressaltar, contudo, o caráter exploratóro da análse anteror, uma vez que coefcentes de correlação captam o grau de assocação lnear entre duas varáves. 6 Em segundo lugar, é relevante comparar a ordenação dos setores segundo cada medda entre os dferentes anos. Neste caso, utlza-se o coefcente de Spearman que stuou-se entre 0,47 e 0,67, sgnfcatvos, o que evdenca a ocorrênca de mudanças mportantes na ordenação dos setores entre 995 e Comentáros Fnas O presente artgo procurou quantfcar a aglomeração na ndústra de transformação braslera para os anos de 995 e 00. Para tanto, consderamos meddas recentemente desenvolvdas na lteratura que consderam um modelo probablístco sobre a decsão de localzação de plantas. Para o caso braslero, o prncpal obstáculo para a mplementação dessas meddas estava assocado à não dsponbldade de mcrodados, mas especfcamente no nível de estabelecmento ndustral. Nesse sentdo, a amplação das possbldades de acesso às bases da RAIS amplou os horzontes de pesqusa no âmbto da localzação ndustral. Os resultados da pesqusa respondem a algumas perguntas mportantes. Em partcular, não exste um padrão de aglomeração comum aos dferentes setores de 4- dígtos da ndústra de transformação. Quando se empreende uma comparação com estudos semelhantes para outros países constata-se que a ordem de grandeza das meddas para os setores líderes são muto próxmas, contudo só se observam concdêncas parcas em termos dos referdos setores. Ao longo do tempo notam-se mportantes mudanças no que concerne à ordenação dos setores entre os anos de 995 e 00. Por exemplo, as dstrbuções das meddas de aglomeração mostram um movmento smultâneo de elevação dos respectvos coefcentes de assmetra. Isso sgnfca que entre 995 e 00 elevou-se a proporção de setores com baxo grau de aglomeração. 6 As expressões para γ EG e γ MS podem ser contrastadas em termos de um termo cruzado que confere uma não lneardade à relação entre essas meddas de aglomeração.

21 São números os desdobramentos possíves a partr dessa lnha de pesqusa. Por exemplo, padrões das dstrbuções das meddas de aglomeração poderam ser mas explorados estatstcamente. Há também a possbldade de estudos para medr a coaglomeração, que dentfca padrões de aglomeração comuns a sub-setores. Por fm, sera oportuno o desenvolvmento de modelos econométrcos que pudessem explctar os fatores responsáves pela aglomeração ndustral. Esses desdobramentos fogem, contudo, ao escopo do presente trabalho.

22 Referêncas Andrade, T.A. (989), Métodos estatístcos e econométrcos aplcados à análse regonal, In P.R. Haddad, C.M.c. Ferrera, S. Boser & T.A. Andrade (eds.), Economa Regonal: Teoras e Métodos de Análse, Fortaleza: Banco do nordeste do Brasl. Andrade, T.A., Serra, R.V. (000), Dstrbução espacal da ndústra: possbldades atuas para sua nvestgação, Estudos Econômcos, 30, Audretsch, D.B. (998), Agglomeraton and the locaton of nnovatve actvty, Oxford Revew of Economc Polcy, 4, Azevedo, P.F., Toneto Júnor, R. (999), Fatores determnantes da relocalzação ndustral na década de 90, Azzon, C.R. (997), Concentração regonal e dspersão das rendas per capta estaduas: análse a partr das séres hstórcas estaduas de PIB, , Estudos Econômcos, 7, Cano, W. (977), Raízes da Concentração Industral em São Paulo, São Paulo: DIFEL. Cano, W. (985), Desequlíbros Regonas e Concentração Industral no Brasl, São Paulo: Global. Castro, A.B. (97), 7 Ensaos sobre a Economa Braslera, Ro de Janero: Forense. Devereux, M.P., Grffth, R., Smpson, H. (004), The geographc dstrbuton of producton actvty n the U, Regonal Scence and Urban Economcs, 34, a sar Dnz, C.C. (00), A questão regonal e as polítcas governamentas no Brasl, Texto para Dscussão n o 59, CEDEPLAR, Unversdade Federal de Mnas Geras. Dnz, C.C., Crocco, M.A. (996), Reestruturação econômca e mpacto regonal: o novo mapa da ndústra braslera, Nova Economa, 6, Dumas, G., Ellson, G., Glaeser, G. (997), Geographc concentraton as a dynamc process, Cambrdge-MA, NBER Workng Paper n Duro-Moreno, J.A. (00), Cross-country nequaltes n aggregate welfare: some evdence, Appled Economcs Letters, 8, Ellson, G., Glaeser, G. (997), Geographc concentraton n U.S. manufacturng ndustres: a dartboard approach, Journal of Poltcal Economy, 05,

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25 Apêndce Índce de Concentração de Herfndahl: Alguns Resultados a)lmte nferor do índce O valor mínmo do índce pode ser obtdo a partr do problema de mnmzação ndcado no lagrangeano a segur: ) ( ] [ s s L n n + λ onde λ representa o multplcador de Lagrange. Pelas condções de prmera ordem tem-se: ) ( 0 s s L λ ) ( 0 s L n λ Segue de () que s λ/. A substtução desse valor em () ndca que no mínmo s /n o qual substtuído na expressão para o índce de Herfndahl prontamente mplca um lmte nferor gual a /n. b)índce de Herfndahl e desgualdade no tamanho das frmas O índce de Herfndahl exbe dependênca em termos do número de frmas na ndústra Um segundo aspecto que merece menção refere-se ao componente de desgualdade do tamanho das frmas. Pode-se faclmente reescrever a varânca amostral da varável de nteresse de uma forma mas convenente. Para tanto basta operarmos o quadrado na expressão da varânca e lembrarmos que a méda amostral _ X é tal que n _ X X. ) ( ) ( X X N X X N s N N Lembrando que o coefcente de varação pode ser defndo como CV s/ _ X tem-se que: ) ( _ X N X CV n

26 Fnalmente chega-se à segunte expressão: ) ( ) ( _ H s X X X X N CV N N N N N + Portanto observa-se a dependênca do índce H em relatvamente ao quadrado do coefcente de varação e ao número de frmas.

27 Apêndce

28 Tabela : Estatístcas Descrtvas DESCRIÇÃO Número de Industras (4 dígtos) Número de Empregados 5,50,085 5,460,3 Número Total de Frmas 4,535 53,7 Número de Mcroregões Número de Frmas sem localzação 5 5 Número médo de Empregados Desvo-Padrão do N. de Empregados

29 Tabela : Meddas de Aglomeração-Estatístcas Descrtvas ESTATÍSTICAS α γ EG γ MS DESCRITIVAS Méda Medana Máxmo Mínmo Desvo padrão Coef. Varação Assmetra

30 Tabela 3: Ordenação dos setores segundo a medda de aglomeração Códgo Descrção Posção em 00 Posção em 995 γ ms - 00 γ ms α 00 α Coqueras Fabrcação de equpamento bélco Edção; edção e mpressão de revstas Fabrcação de aparelhos receptores de rádo e TV e de reprodução, gravação ou amplfcação de som e vídeo 949Fabrcação de compressores Construção e montagem de aeronaves Fabrcação de motoccletas Fabrcação de camnhões e ônbus Fabrcação de cronômetros e relógos Fabrcação de máqunas e equpamentos para as nd. do vestuáro e de couro e calçado 36Edção; edção e mpressão de lvros Fabrcação de fbras, fos, cabos e flamentos contínuos sntétcos 44Edção de dscos, ftas e outros materas gravados Reprodução de ftas de vídeos Fabrcação de explosvos Construção e reparação de embarcações e estruturas flutuantes 444Fabrcação de fbras, fos, cabos e flamentos contínuos artfcas 350Fabrcação de peças e acessóros para veículos ferrováros 34Reprodução de dscos e ftas Fabrca de armas de fogo e munção

31 Tabela 4 : Coefcentes de Correlação de Pearson e Spearman entre as Meddas de Aglomeração Industral α γ eg γ ms Meddas Pearson Spearman Pearson Spearman Pearson Spearman Pearson Spearman Pearson Spearman Pearson Spearman α(95) Sgnfcânca α(0) Sgnfcânca γ eg(95) 0.54 Sgnfcânca γ eg(0) 0.50 Sgnfcânca γ ms(95) Sgnfcânca γ ms(0) 0.46 Sgnfcânca

32 Meddas de concentração para a ndústra de transformação, adotando como undade de área as mcroregões do IBGE, segundo a classfcação CNAE com 4 dígtos. Brasl - 995/00 Códgo Descrção do setor M F α γeg γms M F α γeg γms 53 Abate de reses, preparação de produtos de carne 0,0086 0,035 0,049 0,0484-0,086 0,0080 0,033 0,0054 0,070-0,0 5 Abate de aves e outros pequenos anmas e preparação de produtos de carne 0,09 0,0478 0,087 0,0394-0,037 0,068 0,087 0,09 0,094-0, Preparação de carne, banha e produtos de salschara não-assocada ao abate 0,098 0,030 0,0 0,034-0,039 0,033 0,0333 0,000 0,0035-0, Preparação e preservação do pescado e fabrç. de conservas de pexes, crustácos e moluscos 0,0304 0,0743 0,0439-0,008 0,006 0,066 0,535 0,70 0,394 0,06 50 Processamento, preservação e produção de conservas de frutas 0,0380 0,0585 0,005 0,0498-0,05 0,03 0,0796 0,0475 0,069 0,08 59 Processamento, preservação e produção de conservas de legumes e outros vegetas 0,0503 0,50 0,0647 0,04 0,067 0,05 0,0596 0,0085 0,08-0, Produção de sucos de frutas e de legumes 0,040 0,05 0,00 0,035-0,037 0,03 0,0586 0,0373 0,05 0, Produção de óleos vegetas em bruto 0,0095 0,036 0,04 0,0-0,0300 0,038 0,0448 0,0 0,0037-0, Refno de óleos vegetas 0,0606 0,64 0,08 0,03 0,0699 0,0375 0,0544 0,068-0,008-0, Preparação de margarna e outras gorduras vegetas e de óleos de orgem anmal não-comestíves 0,06 0,40 0,0386 0,094 0,003 0,0969 0,0998 0,009 0,00-0, Preparação do lete 0,058 0,09 0,007 0,046-0,0365 0,009 0,035 0,0044 0,0087-0, Fabrcação de produtos do latcíno 0,004 0,099 0,057 0,080-0,069 0,0039 0,068 0,030 0,0049-0, Fabrcação de sorvetes 0,050 0,0673 0,053 0,0736 0,0 0,0093 0,066 0,074-0,007-0, Benefcamento de arroz e fabrcação de produtos do arroz 0,0049 0,085 0,036 0,0608-0,088 0,0036 0,0445 0,0409 0,0649 0, Moagem de trgo e fabrcação de dervados 0,0096 0,067 0,070 0,030-0,068 0,04 0,0354 0,040 0,009-0, Fabrcação de farnha de mandoca e dervados 0,06 0,049 0,03 0,0649-0,00 0,097 0,0838 0,064 0,0930 0, Fabrcação de fubá e farnha de mlho 0,060 0,033 0,0053 0,0448-0,039 0,0 0,03 0,0090 0,006-0, Fabrç. de amdos e féculas de vegetas e fabrç. de óleos de mlho 0,0573 0,50 0,0937 0,65 0,060 0,058 0,07 0,094 0,046-0, Fabrcação de rações balanceadas para anmas 0,008 0,04 0,0059 0,03-0,038 0,0053 0,064 0,0 0,09-0, Benefcamento, moagem e preparaçao de outros almentos de orgem... 0,09 0,0576 0,0384 0,079-0,009 0,060 0,050 0,0350 0,0477 0, Usnas de açúcar 0,0067 0,0569 0,0503 0,0756 0,008 0,00 0,06 0,05 0,0760 0, Refno e moagem de açúcar 0,30 0,566 0,046-0,06-0,045 0,740 0,803 0,0063 0,03-0, Torrefação e moagem de café 0,006 0,04 0,008 0,0395-0,0353 0,0074 0,054 0,0080 0,008-0, Fabrcação de café solúvel 0,094 0,3 0,009 0,087-0,045 0,8 0,90 0,0738 0,047 0, Fabrcação de produtos de padara, confetara e pastelara 0,0006 0,057 0,050 0,0095-0,069 0,0005 0,096 0,09 0,005-0, Fabrcação de bscotos e bolachas 0,067 0,0563 0,097 0,09-0,09 0,084 0,0468 0,084-0,0004 0, Produçao de dervados do cacau e elaboração de chocolates, balas, gomas de mascar 0,0306 0,0850 0,0544 0,085 0,039 0,038 0,46 0,088 0,06 0, Fabrcação de massas almentícas 0,0063 0,07 0,009 0,0-0,08 0,00 0,0355 0,054 0,0093-0, Preparação de especaras, molhos, temperos e condmentos 0,69 0,970 0,034 0,049-0,00 0,0939 0,38 0,0443 0,0466 0, Preparação de produtos detétcos, almentos para cranças e outros almentos concervados 0,073 0,0648 0,0374 0,000-0,0045 0,067 0,0547 0,080 0,0067 0, Fabrcação de outros produtos almentícos 0,0065 0,096 0,03 0,055-0,093 0,004 0,070 0,09 0,007-0, Fabrç., retfcação, homogenezaçao e mstura de aguardentes e outras bebdas destladas 0,009 0,070 0,079 0,094-0,056 0,0078 0,03 0,053 0,094-0,0 590 Fabrcação de Vnho 0,088 0,853 0,665 0,987 0,330 0,00 0,04 0,9 0,94 0, Fabrcaçã o de malte, cerveas e chopes 0,08 0,0357 0,039 0,067-0,099 0,03 0,0386 0,073 0,000-0, Engarra fa mento e gasefcação de águas mneras 0,0 0,087 0,065 0,099-0,073 0,05 0,0354 0,039 0,097-0, Fabrcação de refrgerantes e refrescos 0,0055 0,097 0,04 0,073-0,099 0,0064 0,00 0,039 0,00-0, Fabrcação de produtos do fumo 0,0303 0,085 0,0548 0,0947 0,045 0,060 0,395 0,35 0,056 0, Benefcamento de algodão 0,0484 0,08 0,037-0,05-0,0089 0,065 0,06 0,0096 0,075-0, Benefcamento de outras fbras têxtes naturas 0,0367 0,0 0,0834 0,045 0,0460 0,079 0,0500 0,03 0,09 0, Fação de algodão 0,00 0,0635 0,055 0,046 0,0098 0,05 0,045 0,099 0,0354 0,007