ESTUDO EFEITOS LOCAIS DE HIDRELÉTRICAS NO BRASIL

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1 ESTUDO EFEITOS LOCAIS DE HIDRELÉTRICAS NO BRASIL JULIANO ASSUNÇÃO DIMITRI SZERMAN FRANCISCO COSTA Dezembro 216 TEMA PROTEÇÃO AMBIENTAL PALAVRAS-CHAVE USINAS HIDRELÉTRICAS, DESMATAMENTO, IMPACTOS SOCIOECONÔMICOS, AMAZÔNIA, BRASIL O projeto Iniciativa para o Uso da Terra (INPUT) é composto por uma equipe de especialistas que trazem ideias inovadoras para conciliar a produção de alimentos com a proteção ambiental. O INPUT visa avaliar e influenciar a criação de uma nova geração de políticas voltadas para uma economia de baixo carbono no Brasil. O trabalho produzido pelo INPUT é financiado pela Children s Investment Fund Foundation (CIFF), através do Climate Policy Initiative. 6

2 Efeitos locais de hidrelétricas no Brasil 1 Juliano Assunção PUC-Rio Dimitri Szerman PUC-Rio Francisco Costa EPGE/FGV 2 de dezembro de Este estudo é resultado de uma parceria entre o Núcleo de Avaliação de Políticas Climáticas da PUC-Rio e o BNDES. O BNDES contribuiu com dados sobre as usinas hidrelétricas, bem como apoio e comentários da área técnica. Naturalmente, todos os possíveis erros contidos no relatório são de responsabilidade dos autores. Não houve transferência de recursos financeiros entre o BNDES e o NAPC/PUC-Rio.

3 Introdução A construção de novas usinas hidrelétricas (UHEs) é tema frequente de debates que ultrapassam a questão da geração de energia para o país. No mais das vezes, estes debates são acalorados. De um lado, argumenta-se que há grandes custos ambientais e sociais advindos da construção destes empreendimentos. Por outro lado, argumenta-se que estes empreendimentos podem impulsionar o desenvolvimento local, com aumento de emprego, renda e arrecadação municipal. Muitos dos argumentos, de ambos os lados, são baseados em alguns poucos casos históricos, exaustivamente avaliados de forma restrita a poucas métricas. Por exemplo, sabe-se que a UHE de Balbina emite mais CO 2 na atmosfera do que uma termelétrica de combustível fóssil capaz de gerar a mesma quantidade de energia. 1 Também é conhecido que Itaipú distribui anualmente mais de R$ 5 milhões entre mais de 3 municípios, constituindo uma importante fonte de recursos para muitos deles. 2 Casos emblemáticos são importantes para ilustrar as possíveis consequências de uma UHE. Mas o debate carece de informações sistemáticas sobre os efeitos locais da construção desses empreendimentos. O objetivo deste estudo é avaliar de forma sistemática os efeitos locais da construção de UHEs sobre indicadores ambientais, econômicos e sociais. O estudo pode ser visto como um apanhado de estudos de caso, todos aplicando a mesma metodologia, que quantificam os efeitos de cada uma das UHEs construídas com apoio financeiro do BNDES a partir de 22. Com isso, damos um passo na direção de quantificar e melhorar o entendimento acerca destes efeitos, a fim de dar subsídios aos tomadores de decisão e formuladores de políticas. É importante frisar que esse estudo não entra no mérito da geração de energia em si, muito menos das escolhas acerca da fonte de 1 Kemenes et al. (211) 2 ANEEL (216) 1

4 energia. Essas questões estão fora do escopo do estudo, e os resultados aqui apresentados não servem para embasar argumentos a favor ou contra uma determinada fonte de energia. Esse estudo utiliza o método de controle sintético (Abadie et al., 21; Abadie and Gardeazabal, 23) para estimar o efeito da construção de cada uma das hidrelétricas em uma série de indicadores. Essa metodologia já foi empregada para avaliar as consequências, de eventos tão variados quanto políticas de conservação de florestas (Sills et al., 215) e de combate ao crime (Saunders et al., 214), de desastres naturais (Cavallo et al., 213) e a até mesmo da reunificação alemã (Abadie et al., 215), entre outros. Severnini (214) usa o método de controle sintético para estimar efeitos de longo prazo em aglomeração de usinas hidrelétricas nos Estados Unidos. Esse estudo estima e analisa os efeitos locais da construção de UHEs em duas partes, cada uma usando tipos diferentes de dados. Primeiro, são usados dados econômicos e sociais, tomando o município como unidade análise. São analisados 82 municípios diretamente afetados por UHEs cujo início de construção se deu entre 22 e 211. Ao aplicar a abordagem de controle sintético para cada um dos 82 municípios, construímos efetivamente 82 estudos de caso comparáveis entre si, pois usam os mesmos indicadores e metodologia. Com isso, conseguimos não apenas analisar o efeito mediano, ou típico de uma UHE, mas também a distribuição desses efeitos, inclusive ao longo do tempo. O preço que se paga, no entanto, é uma certa perda de detalhamento de um ou outro caso. Neste sentido, a análise é insensível a certas realidades locais, que só poderiam ser capturadas com estudos de caso mais detalhados sobre uma ou outra UHE. Apesar disso, a abordagem nos permite fazer meta-análises para entender os determinantes dos efeitos por exemplo, porque uma UHE pode impulsionar uma economia local, enquanto outra pode ter o efeito inverso. Os resultados da primeira parte do estudo apontam para três grandes padrões. Em primeiro lugar, a economia local do município típico é afetada positivamente apenas no curto prazo: no ano seguinte ao início da construção, o PIB per capita dos municípios atingidos por UHEs é 7-1% maior relativo ao seu grupo de comparação, e o emprego formal aumenta entre 1 e 4%. No entanto, após cinco anos do início da construção da UHE, não encontramos efeitos na taxa de crescimento do PIB municipal, no PIB per capita, no número de empresas localizadas no município, e nem na população do município mediano. O único efeito econômico mais duradouro é 2

5 um aumento entre 8%-14% do emprego formal. Em segundo lugar, a construção de UHEs não faz o município típico sofrer impactos (de curto ou longo prazo) em indicadores de saúde e saneamento. Apesar das receitas correntes municipais aumentarem em 4%, não encontramos alterações relevantes nos seguintes índices: taxa de mortalidade, internações por doenças que tem mosquitos como vetores, internações por doenças sexualmente transmissíveis, densidade da rede de água e densidade da rede de esgoto. No entanto, cabe salientar que, para todos os indicadores estudados, alguns municípios foram mais severamente afetados do que se esperaria tipicamente. Tal dispersão de efeitos é particularmente relevante no caso do número de internações por doenças causadas por mosquitos. No ano seguinte a construção, 1% dos municípios afetados por UHEs sofreu um aumento de mais de 26 novas internações por cem mil habitantes. Para efeitos de comparação, a média de internação por doenças desse tipo nas localidades afetadas era de 8 por cem mil habitantes no ano 2. O terceiro padrão é a grande dispersão de efeitos. Para a maioria dos indicadores, nota-se que apesar de a magnitude dos efeitos de UHEs serem tipicamente modestas, alguns municípios são afetados tanto de forma positiva quanto negativa mais severamente. Por exemplo, enquanto o PIB per capita do município típico permanece praticamente inalterado no médio prazo, para 2 municípios esse efeito é superior a 12%, enquanto para outros 2 municípios esse efeito é negativo em 13%. Apesar da meta-análise realizada, ainda entendemos pouco sobre os mecanismos e determinantes por trás dessa dispersão. A segunda parte do estudo utiliza dados de satélites para analisar os efeitos de UHEs construídas entre no desmatamento na área do seu entorno. O foco dessa parte é nas 1 UHEs construídas entre 23 e 211 na região amazônica 3, onde a questão do desmatamento ganha mais relevância, e onde os dados disponíveis são mais adequados para a mensuração de desmatamento. Os resultados indicam que os efeitos das construções de UHEs em desmatamento tendem a ser de curto prazo e concentrados no seu entorno imediato: na maioria dos casos, o impacto na área entre 4 e 1 quilômetros da barragem é pequeno. No entanto, os resultados apontam para efeitos heterogêneos. Enquanto a constru- 3 São elas: Santo Antônio do Jari, São Salvador, Estreito, Dardanelos, Santo Antônio, Jirau, Belo Monte, Ferreira Gomes, Colíder e Teles Pires. 3

6 ção de algumas UHEs não causaram efeitos relevantes em desflorestamento, outras UHEs tiveram um impacto significativo. As UHEs de Santo Antônio e Jirau se destacam: as nossas estimativas indicam que o desmatamento no entorno dessas UHEs foi até quatro vezes maior do que o que teria ocorrido caso as UHEs não tivessem sido construídas. Já a UHE Teles Pires parece ter evitado parte do desmatamento que teria ocorrido na sua ausência. No agregado, conclui-se que as construções das 1 UHEs analisadas causou um aumento de 279 mil hectares a área desmatada em relação ao que ocorreria caso elas não tivessem sido construídas 4

7 Parte 1 Metodologia Avaliar os efeitos da construção de uma UHE impõe desafios metodológicos importantes. O problema central é construir um cenário hipotético que represente o que teria acontecido com uma localidade afetada por UHE caso a usina não tivesse sido construída. A diferença entre o que de fato aconteceu e este cenário hipotético, também chamado de contrafactual, é o impacto da UHE. A dificuldade em construir um contrafactual surge do fato de que a escolha do local para a implantação da usina não é feita de forma aleatória. Pelo contrário, a decisão dos agentes públicos e privados leva em conta custos e benefícios sociais, ambientais e econômicos. Estudos de avaliação do impacto de intervenções de projetos de infraestrutura muitas vezes usam, de forma implícita ou explícita, duas abordagens para construir um contrafactual. Uma abordagem consiste em comparar os indicadores pré- e pósintervenção isto é, usar o período pré-intervenção como o contrafactual para o período pós-intervenção. Como exemplo, suponha que o indicador de interesse seja o PIB per capita municipal. Uma comparação do PIB antes-e-depois da construção da UHE assume implicitamente que, na ausência da UHE, o município teria mantido o seu PIB no mesmo nível do ano anterior à construção ou seja, o PIB do ano anterior à construção seria o contrafactual. A figura 1.1a ilustra essa abordagem. A linha azul representa a evolução do logaritmo 1 do PIB per capita do município de Filadélfia, Tocantins. Em 27, foi iniciada a construção da UHE Estreito, que alagou 1 A utilização de logaritmos nos permite a interpretação percentual de diferenças. Assim, se a diferença do logaritmo de A para o logaritmo de B for de,1, pode-se concluir que A é, aproximadamente, 1% maior do que B. 5

8 114 km 2 (cerca de 6%) da área do município. Sob a hipótese de que o PIB teria ficado constante no nível pré-intervenção, o impacto da construção da UHE Estreito no PIB de Filadélfia seria a diferença entre as linhas azul e vermelha; após cinco anos do início da construção, a diferença é de quase 6%. Essa abordagem é problemática, pois não há como garantir que toda a diferença medida entre os dois períodos se deve à construção da UHE Estreito. Quaisquer outras mudanças que afetem o município por exemplo, uma troca de prefeitos poderia influir na evolução do PIB municipal. Além disso, nota-se que o PIB do município de Filadélfia já apresentava uma trajetória ascendente mesmo antes do início da construção. Assim, é possível que o município tenha apenas seguido na mesma trajetória, e que a construção da UHE Estreito não tenha em nada contribuído para o PIB do município. Outra abordagem possível consiste em comparar locais afetados por UHEs com os locais não afetados por UHEs isto é, usar os locais não afetados como contrafactual para lugares afetados. Por exemplo, poderíamos comparar o PIB de Filadélfia com a média dos PIBs de outros municípios da região norte que não são afetados pela UHE. A figura 1.1b ilustra essa abordagem. A diferença entre o PIB de Filadélfia e o PIB dos demais municípios da região norte após 5 anos do início da construção é de aproximadamente -3%. O problema dessa abordagem que compara municípios afetados e não afetados é que os dois grupos de municípios podem ser intrinsecamente diferentes. No exemplo acima, a comparação não leva em conta o fato de que Filadélfia já apresentava um PIB abaixo da média da sua região mesmo no período anterior à construção. De maneira mais geral, os municípios afetados e não-afetados podem ser diferentes em várias dimensões geografia, população, gestão municipal, etc. Assim, é difícil atribuir somente à construção de uma UHE quaisquer diferenças entre os locais. Uma alternativa para construir contrafactuais, muito utilizada pela literatura recente em economia, é combinar a diferença entre localidades afetadas e não-afetadas e a diferença entes-e-depois. Este método, conhecido como diferenças-em-diferenças, se baseia na hipótese de que, na ausência da UHE, o município afetado seguiria uma trajetória idêntica à do grupo de comparação. A validade dessa abordagem requer, entre outras coisas, que as trajetórias e não o nível do PIB do município afetado e do grupo de comparação sejam as mesmas no período anterior à construção da 6

9 Figura 1.1 PIB per capita (log) do Município de Filadélfia (a) Antes vs Depois (b) Filadélfia vs média da região norte Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção Filadélfia Filadélfia antes Filadélfia Média da região Norte UHE. Na figura 1.1b, essa condição parece ser aproximadamente válida. A diferença do PIB per capita de Filadélfia entre um ano antes e dois anos após o início da construção da UHE Estreito é de aproximadamente 4%. O método de diferençasem-diferenças supõe que, na ausência da UHE, o PIB da Filadélfia teria evoluído da mesma forma que um grupo de municípios não afetados. Neste período, os demais municípios da região norte que não foram afetados pela construção de nenhuma UHE apresentaram uma evolução de aproximadamente 3%. Assim, a estimativa obtida pelo método de diferenças-em-diferenças seria de 4-3 = 1%. O método de diferenças-em-diferenças é uma melhora substancial em relação às duas abordagens anteriores, mas também possui as suas limitações. Em algumas aplicações, não é claro como deve ser feita a escolha das unidades que compõem o grupo de comparação. Por exemplo, o grupo de comparação da Filadélfia deve considerar todos os municípios da região, ou apenas alguns municípios, que se assemelham? A ausência de critério na escolha da composição do grupo de controle pode gerar escolhas arbitrárias por parte dos pesquisadores. Além disso, a demanda pela necessidade de tendências paralelas das unidades não-afetadas no período préintervenção pode ser estringente ao ponto de inviabilizar a aplicação do método. Nesse estudo, utilizamos o método de controle sintético, que é indicado para aplicações como a da avaliação dos efeitos de UHEs. O método consiste em construir, por meio de um algorítimo de otimização, uma unidade de controle a partir da combinação de várias unidades não-tratadas o donor pool. Tal unidade de controle é constituída como uma média ponderada das localidades do donor pool. Para cada 7

10 localidade afetada por uma UHE, o algorítimo atribui pesos a localidades que não foram afetadas por UHEs de modo a construir uma versão sintética dessa unidade, que se assemelhe a localidade afetada em algumas dimensões, sendo a mais importante a própria variável de interesse. O método de controle sintético possui virtudes e limitações. No lado positivo, o método avança em pelo menos dois aspectos do método mais clássico de diferençasem-diferenças. Primeiro, a escolha do grupo de controle (ou unidade sintética) é feita por um algorítimo de otimização, e portanto de maneira mais clara e com menos interferência do pesquisador. Além disso, o método é menos estringente na sua demanda pela necessidade de tendências paralelas das unidades não-tratadas no período pré-tratamento, como acontece no método de diferenças-em-diferenças. O requerimento é que a tendência seja paralela para a unidade sintética, o que geralmente acontece por virtude do algorítimo de otimização, salvo em casos extremos. A desvantagem do método está na falta de procedimentos formais de inferência estatística. Contudo, no presente trabalho essa questão ganha menos relevância, uma vez que estamos estimando não apenas uma estatística pontual, mas sim uma distribuição de estatísticas. A figura 1.2 ilustra a aplicação do método, tal qual utilizado no restante desse estudo, para o município de Filadélfia. Na figura, pode-se observar que a Filadélfia sintética reproduz de maneira bastante fiel o comportamento de Filadélfia antes da intervenção. A hipótese fundamental do método de controle sintético é que, na ausência da UHE, ele seguiria reproduzindo tal comportamento, de forma que, qualquer divergência entre os dois deve-se à construção. Assim, pode-se obter o efeito da construção no PIB a partir de uma mera subtração das duas curvas. Dessa forma, concluí-se que a UHE fez com que, houvesse um breve ciclo de crescimento nos primeiros anos onde Filadélfia teve um PIB per capita até 13% maior do que seu grupo de comparação. Porém, cinco anos após sua construção, o PIB per capita foi 3% menor do que teria sido na ausência da UHE. A hipótese de que a diferença entre o município estudado e sua contraparte sintética é devida a construção da UHE não é livre de críticas. Afinal, sempre é possível argumentar que outro fator não relacionado à hidrelétrica causou a divergência. Porém, para que essa não seja uma crítica sem fundamento, o seu autor deve explicitar que 8

11 Figura 1.2 PIB per Capita (log): Filadélfia vs Filadélfia sintética Anos a partir da Construção Filadélfia Filadélfia sintética 9

12 fator é esse, mostrar que ele é idiossincrático 2 a Filadélfia e explicar porque ele só passou a ter efeito no ano de construção da UHE. Como forma de avaliar a confiabilidade do método de controle sintético, a literatura recente acerca desse método recomenda a realização de estudos placebo. Ou seja, aplica-se o método de controle sintético para avaliar o impacto passado de intervenções que nunca ocorreram. Como esse impacto é, por hipótese, zero, podemos ter uma ideia da margem de erro do método ao avaliar a dispersão dos efeitos medidos em municípios sem intervenção. Se o efeito medido se destacar em relação aos placebos, em termos de tamanho e constância, temos evidência de que ele representa o que de fato ocorreu, não um erro de medida aleatório. A figura 1.3 mostra o resultado dessa abordagem. A linha mais escura representa o efeito no PIB per capita 3 medido para o município de Filadélfia. As linhas mais claras representam outros municípios da região norte. Os municípios placebo foram escolhidos aleatoriamente na região norte em um total de 49. Como a comparação proposta só faz sentido para municípios que de fato tenham contrapartes sintéticas capazes de reproduzi-los com qualidade, foram mantidas apenas localidades cujo ajuste pré-intervenção foi satisfatório. Assim, mantivemos 33 placebos. 4 Pela figura, nota-se claramente como o município da Filadélfia se destaca dos placebos nos anos onde, de fato, há um efeito relevante. Ou seja, entre o segundo e quarto ano após o início da construção. Cabe lembrar que o método de controle sintético tem aplicabilidade reconhecida para diferentes escolhas de unidade de análise. Em estudos anteriores já foram utilizadas cidades, estados e países como unidades de análise. Esse trabalho usa duas unidades de análise. Na parte 2, cujo foco são indicadores econômicos e sociais, a unidade de análise é o município. Na parte 3, onde estuda-se o efeito da construção das UHEs em desmatamento, a unidade de análise é a área no entorno da UHE. Cada uma delas tem uma seção de universo de análise e donor pool que dá maiores detalhes sobre como foram escolhidas as unidades para estudo de caso e seus respectivos donor pools. 2 Ou seja, que ele afeta só o município estudado e não os componentes de sua contraparte sintética. Caso contrário, o controle sintético acompanharia o município tratado e não haveria divergência. 3 Mais especificamente, no logaritmo do PIB per capita, como no resto dessa parte. 4 O critério para eliminação dos outros foi a diferença quadrática média entre município e sua contraparte sintética antes da intervenção. Os municípios que apresentaram tal média superior a cinco vezes o valor da Filadélfia foram excluídos. Outros critérios produzem figuras semelhantes. 1

13 Figura 1.3 Diferença percentual no PIB per capita entre município real e sintético: Filadélfia vs 33 placebos.6.4 Diferença Anos a partir da construção Placebos Filadélfia Notas: Os efeitos são a diferença entre o valor da variável de interesse no município e o valor encontrado em sua contraparte sintética. O município da Filadélfia se destaca dos placebos nos anos onde há efeitos relevante. 11

14 Parte 2 Indicadores Econômicos e Sociais 2.1 Universo de Análise e Donor Pool O universo de análise é composto pelos municípios que satisfazem quatro condições: (i) possuir área alagada por reservatório de UHE; (ii) início da construção da UHE entre 22 e 211; (iii) não ser atingido por mais de uma UHE; (iv) a UHE deve ter obtido financiamento do BNDES. Há 718 municípios que satisfazem a condição (i); destes, 599 municípios foram afetados por UHEs cujo início de construção é anterior a 22 ou posterior a 211, e portanto são excluídos da análise. Dos 119 municípios que satisfazem as condições (i) e (ii), 37 municípios são atingidos por mais de uma UHE, violando a condição (iii); sendo assim excluídos da análise. Todos os 82 municípios que satisfazem as condições (i)-(iii) foram afetados por UHEs que receberam financiamento do BNDES. Os 82 municípios que constituem o foco desse estudo estão distribuídos em 13 estados. As figuras 2.1, 2.2, 2.3 e 2.4 mostram estes municípios, bem como os excluídos por violarem as condições (ii) ou (iii). Estes municípios possuem áreas alagadas por 29 UHEs. 1 Houve 39 UHEs cujo início da construção se deu entre 22 e 211, o que significa que, ao todo, o critério (iii) exclui todos os municípios afetados por 1 UHEs 2. 1 Nessa parte do estudo, as UHEs de Santo Antônio e Jirau, ambas afetando o município de Porto Velho (RO), foram consideradas como uma única UHE, já que o início da construção de ambas é muito próximo. 2 São elas: Itiquira, Capim Branco I, Capim Branco II, Monte Claro, Corumbá III, Salto, Salto Rio 12

15 Nessa parte do estudo, o método de controle sintético compara municípios que tiveram área alagada por UHEs (tratados) com municípios que não tiveram área alagada (não-tratados). Ou seja, todo e qualquer município que teve área alagada não entra no donor pool, os outros, a princípio, podem ser utilizados. Porém, para ganhar mais confiabilidade no método, restringimos o donor pool de cada estudo de caso aos municípios não-tratados na mesma unidade da Federação (UF) do município atingido. A exceção a essa regra foi a região norte. Devido ao pequeno número de municípios nessa região, fazer a separação por UF levaria a um donor pool pequeno. Assim, ao estudar um município tratado dessa região, consideramos como candidatos ao donor pool todos os municípios não-tratados da região norte. 2.2 Dados Essa parte do estudo usa dados em nível municipal de diversas fontes. A Tabela 2.1 mostra as estatísticas descritivas dos indicadores utilizados, para municípios afetados por UHEs (tratados) e municípios do grupo de comparação potencial (donor pool). Área alagadas Para definir quais municípios são afetados por quais UHEs, este estudo usa dados gerenciais da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Para cada usina, a ANEEL fornece a lista de municípios que são diretamente afetados isto é, que têm área alagada pelo reservatório da usina. Produto Interno Bruto Municipal A primeira fonte de dados usada para medir a atividade econômica no nível municipal é a série de Produto Interno Bruto dos Municípios, disponibilizada pelo IBGE para o período A série também inclui dados sobre o valor adicionado da agropecuária, indústria e serviços, bem como os impostos. População Os dados anuais de população para são obtidos do IBGE, que projeta a população dos municípios para o Tribunal de Contas da União. A Verdinho, Batalha, Foz do Rio Claro e Ferreira Gomes. A UHE São Roque teve início de construção em 213, e portanto foi excluída por conta do critério (ii); 13

16 projeção leva em conta não apenas a população dos anos censitários, mas também dados de registro civil e de óbitos. A divisão entre população feminina e masculina é feita pelo Ministério da Saúde, e está disponível para o período Relação Anual de Informações Sociais Como os dados de PIB Municipal são estimados a partir dos PIBs estaduais, usamos também duas fontes de dados administrativos a fim de ganhar confiança nos resultados. Usamos dados agregados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho e Previdência Social. A RAIS pode ser vista como um censo de todas as empresas formais do país. Ao final de todo ano, todas as pessoas jurídicas que empregaram ao menos um trabalhador devem fornecer informações sobre os seus trabalhadores. Nesse estudo, consideramos apenas pessoas jurídicas com a natureza jurídica de Entidades Empresariais isto é, empresas, excluindo portanto pessoas jurídicas sem fins lucrativos e administração pública 3. Com este universo, construímos a série de (i) empregados em 31/12 e (ii) o número de empresas que declararam a RAIS, em cada ano para todos os municípios. Datasus Sistema de Informações de Mortalidade Uma das fonte de dados usada para mensurar os indicadores de saúde é a série do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), do DATASUS. O SIM tem periodicidade anual desde 1979, e capta dados sobre mortalidade em todo território nacional por meio de declarações de óbito. A qualidade da série em especial, a identificação do município de ocorrência do óbito passou por uma melhora significativa a partir de 1999, o que nos leva a usar os dados somente a partir desse ano. A partir do código da Classificação Internacional de Doenças (CID1) dos boletins de óbito, pode-se construir séries para cada causa de mortalidade. Utilizamos dados sobre a taxa de mortalidade total e a taxa de homicídios, medidas respectivamente como número de óbitos e número de homicídios por cem mil habitantes. Datasus Sistema de Informações Hospitalares A segunda fonte de dados é o Sistema de Informações Hospitalares (SIH), também do DATASUS. O SIH disponibiliza dados captados mensalmente a nível de município à partir de 1994, registrando 3 A qualidade dos dados para número de trabalhadores no setor público e pessoas jurídicas sem fins lucrativos é notoriamente ruim. 14

17 todos os atendimentos autorizados provenientes de internações hospitalares. Utilizamos dados sobre diagnósticos de internação, desagregados por doenças transmitidas por mosquito (dengue, febre amarela, malária e outras) e doenças sexualmente transmissíveis (DSTs), por cem mil habitantes, como identificadas pela CID1. Sistema Nacional de Informação de Saneamento O Sistema Nacional de Informações Sobre Saneamento (SNIS), de responsabilidade do Ministério das Cidades, é a única fonte anual de dados em nível nacional sobre infraestrutura e cobertura da rede de água e esgoto. Os dados são declaratórios e fornecidos pelos prestadores desses dois serviços. Nesse estudo, utilizamos a densidade das redes de água e esgoto, medida como quilômetros de rede por 1km 2 de área do município. 2.3 Resultados Como exposto na parte 1 desse estudo, o método de controle sintético foi aplicado para cada município afetado. Assim, para cada município, temos o efeito da construção da UHE em diferentes pontos do tempo, tomando como referência o ano de início da construção. As estimativas são obtidas para cada um dos 82 municípios estudados as figuras apresentam a distribuição dos efeitos, com os percentis 25, 5 (mediana), 75 e a média. Tais efeitos são definidos como a diferença entre o valor da variável de interesse nos municípios afetados e em suas respectivas contra-partes sintéticas. Para evitar problemas de composição da amostra, limitamos as séries de dados para um período de, no máximo, 5 anos antes e após o início da construção de uma UHE. Por exemplo, para UHEs com início de construção em 22, usamos apenas 3 anos de dados no período pré-construção, e 5 anos no período pós-construção. Para uma UHE com início de construção em 27, usamos 5 anos de dados pré- e pós-construção; e para UHEs com início de construção em 212, usamos 5 anos de dados no período pré-construção e 2 anos de dados no período pós-construção. Após os resultados principais dos impactos da construção de UHEs em indicadores econômicos e sociais, essa seção apresenta meta-análises sobre os determinantes dos efeitos estimados. A intenção é achar correlações entre a magnitude dos efeitos e 15

18 características dos municípios no período anterior ao início da construção Economia Efeitos Sobre o PIB e o Tamanho da População Taxa de Crescimento do PIB Os efeitos da construção de UHEs no crescimento do PIB municipal são apresentados na Figura 2.5a. Os resultados apontam para um ciclo de crescimento-retração-normalização: nos dois primeiros anos após seu início, os municípios afetados crescem mais do que seus respectivos grupos de comparação. O pico dessa diferença se dá no ano seguinte ao início da construção, onde o efeito mediano é um aumento de 3 pontos percentuais na taxa de crescimento do PIB. A dispersão deste efeito, no entanto, é grande, e alguns municípios parecem se beneficiar ainda mais no curto prazo, o que faz com que o efeito médio seja maior que o efeito mediano 7 pontos percentuais. A partir daí, os efeitos começam a se reverter: no terceiro ano após o início da construção, o município típico afetado por uma UHE cresce exatamente à mesma taxa que os municípios no seu grupo de comparação, e no quarto ano após o início da construção, o município típico cresce 5 pontos percentuais a menos que o seu grupo de comparação. A Figura 2.5a sugere que, no médio prazo, os municípios afetados por UHEs crescem a taxas semelhantes às taxas dos seus grupos de comparação. PIB e PIB Per Capita A figura 2.5b apresenta os efeitos sobre a evolução do nível do PIB municipal, para uma melhor visualização dos efeitos acumulados sobre o PIB. A figura também mostra o padrão de crescimento-reversão: após quatro anos, a diferença entre o nível do PIB municipal do município mediano afetado por uma UHE e seu grupo de controle é zero, e essa diferença não se altera no quinto ano após o o início da construção. A figura 2.5c apresenta os resultados para o PIB municipal per capita. Os padrões e magnitudes dos efeitos são virtualmente idênticos aos apresentados na figura 2.5b. A diferença mais marcante se dá pelo fato de que após quatro anos do início da construção, o PIB per capita para o município mediano parece se estabilizar num nível 2.5% abaixo do nível do seu grupo de controle. 16

19 População Os efeitos da construção de uma UHE sobre a população são apresentados na figura 2.5d. A magnitude dos efeitos medianos é pequena: o maior efeito se dá 5 anos após o início da construção, quando o município mediano possui uma população 1% maior do que a população que teria num cenário contrafactual, sem a construção de uma UHE. Assim como nas outras séries, a dispersão desse efeito é substancial, e os efeitos médios são maiores que os efeitos medianos. Efeitos Sobre a Atividade Econômica Essa subseção apresenta a análise de medidas administrativas de atividade econômica com o objetivo de não só referendar os resultados anteriores, como também aprofundá-los. A figura 2.6 mostra os efeitos das UHEs em dois indicadores: número de empregos formais e número de CNPJs. Em seguida, a figura 2.7 mostra a divisão setorial da evolução do número de empregos formais. Nessa subseção, comentamos os resultados apresentados nas duas figuras. Empregos Formais A figura 2.6a mostra a evolução do efeito das UHEs no número de empregos formais. Em contraste com o movimento cíclico apresentado pelo PIB, o efeito mediano no número de empregos se sustenta no período estudado. Depois de um rápido crescimento entre o ano de construção e o ano seguinte, ele oscila entre 6% e 11% durante todo o período. No entanto, um grande número de municípios com efeitos maiores e mais instáveis leva a um comportamento cíclico do efeito médio, mais próximo do que havia sido observado anteriormente. Além disso, os efeitos médios são geralmente mais altos que os medianos, atingindo o pico de 37% um ano após o início da construção. Números de CNPJs Ao contrário do encontrado para empregos, o número de empresas formais não é em regra afetado pelo choque econômico causado pela construção de UHEs. A figura 2.6b mostra que, durante todo o período estudado, o efeito mediano varias apenas entre -2% e +1%. Empregos Formais: Construção A figura 2.7a mostra a evolução do efeito percentual no número de empregos no setor de construção. Na comparação com o sua con- 17

20 traparte sintética, o município mediano não gerou empregos adicionais na construção. O efeito mediano é zero nos primeiros anos e chega a ser bastante negativo três anos após o início da construção: -33%. No entanto, o município médio apresenta efeitos que chegam a superar +9% (um ano após o início). Tal discrepância indica que os empregos gerados pela construção se distribuem de maneira bastante desigual dentre as cidades com área alagada, possivelmente municípios mais próximos a represa ou com outras vantagens concentrem os canteiros de obra. 4 Com o tempo, os impactos diretamente relacionados ao processo de construção vão arrefecendo e os municípios afetados passam a ter comportamento cada vez mais semelhante ao de suas contrapartes sintéticas. Seis anos após a intervenção, os efeitos medianos e médios são 5% e 15%, respectivamente. Empregos Formais: Serviços A figura 2.7b apresenta a trajetória do efeito nos empregos no setor de serviços. Contrariamente ao setor de construção, não foram gerados muitos empregos nesse setor. No pico do efeito, dois anos após o início da construção, o município típico tinha 4% mais empregos no setor de serviços do que teria caso nunca houvesse construção. No longo prazo, o efeito mediano é de apenas -1%. Empregos Formais: Saúde e Educação Na figura 2.7c são apresentados os efeitos da construção na soma de empregos dos setores de saúde e educação, excluídos os funcionários públicos. Nessa variável, os efeitos parecem ser duradouros. Mais uma vez, o caráter assimétrico dos efeitos leva a uma divergência entre efeitos medianos e médios. Enquanto o primeiro chega a -2%, seis anos após a construção, o segundo é de 28% no mesmo período. Empregos formais: Outros A figura 2.7d mostra o efeito da construção de UHEs no número de empregos em setores diferentes daqueles abordados previamente. Durante todo o período estudado, o efeito mediano foi próximo de zero. No entanto, a presença de alguns municípios afetados de forma bastante positiva fez com que a média do efeito fosse sempre positiva, em torno de 1-15%. 4 O efeito mediano negativo entre os anos 2 e 4 é mais difícil de explicar. Uma possibilidade é que grandes construções em municípios próximos, causados pelas UHEs, atraiam recursos físicos e humanos que deixam de trabalhar no setor de construção local. 18

21 2.3.2 Efeitos nas Contas Municipais Nessa subseção, são analisados dados acerca das receitas e despesas municipais. Embora essa seção se foque nos valores absolutos de tais variáveis, valores per capita podem ser encontrados no apêndice. A trajetória dos efeitos nas duas medidas são bastante semelhantes. Receitas do Município A figura 2.8a mostra os efeitos sofridos pelas receitas correntes. O efeito mediano nessa variável cresce entre o ano de construção e o segundo ano após esta, se estabilizando em torno de 4% a partir de então. A figura 2.8b mostra a evolução do impacto de UHEs nas receitas com impostos. Apesar de chegar a 35% dois anos após a construção, no longo prazo o efeito mediano diminui até 2,5%. Portanto, o aumento de médio prazo nas receitas correntes não vem de uma maior arrecadação municipal, mas sim de outras fontes de receita do município transferências do estado e da União, assim como a própria compensação financeira paga pelas UHEs. Despesas do município A figura 2.8c apresenta o efeito da construção de UHEs nas despesas com saúde. Os efeitos são pequenos e erráticos, permanecendo sempre abaixo de 1% do PIB. Cinco anos após a construção, o efeito registrado é de -1%. O efeito mediano em gastos com educação, mostrado na figura 2.8d, tem trajetória semelhante. Mas, cinco anos após a construção, o efeito medido é de 5% Efeitos em Saúde e Violência Mortalidade A figura 2.9a mostra como o número de mortos por cem mil habitantes se manteve próximo nos municípios afetados por UHEs e naqueles não afetados em todo o período estudado. Embora haja muitas subidas e descidas, tanto o efeito médio quanto o mediano oscilam entre de -4 a +18 mortos por cem mil habitantes. Para efeitos de comparação, a taxa de mortalidade média dos municípios brasileiros foi de 361 por cem mil habitantes 5 no período estudado, o que torna o efeito medido essencialmente indistinguível de. 5 Os resultados dessa seção são parecidos para ambos os sexos. 19

22 Homicídios Na figura 2.9b, é mostrado o impacto das UHEs na taxa de homicídios. Dado o grande número de homens jovens atraídos para empregos na construção, é de se esperar que haja um grande aumento na violência. A figura não mostra evidência disso pois, tanto em média como em mediana, o efeito nas taxas de homicídios oscila entre +-5 (por cem mil habitantes) no período estudado. Para efeitos de comparação, a taxa de homicídios no Brasil foi de 25 por cem mil habitantes em 212. Taxa de internação por DSTs A figura 2.9c mostra o impacto na taxa de internação por doenças sexualmente transmissíveis. O município médio da nossa amostra tem taxa de internação por esse motivo de 16 por cem mil habitantes. Nessa variável, a grande dispersão de resultados e a presença de outliers leva a um descompasso entre efeito médio e efeito mediano. O efeito médio é positivo até dois anos após o início da construção, quando atinge 5 por cem mil, um efeito de cerca de 3% em relação à média. Já os efeitos medianos no entanto são negativos, mostrando que o município mediano vê a taxa de internação por DSTs reduzir em até 7 por cem mil 4 anos após o início da construção. Tanto os efeitos médios quanto o medianos, apontam para uma redução da taxa de internação por DSTs no longo prazo, contrariamente ao que seria esperado pelo grande influxo de homens solteiros jovens nessas cidades. 6 Taxa de Internação por Doenças que têm Mosquitos como Vetores A figura 2.9d apresenta a taxa de internação por doenças que tem mosquitos como vetores. Como a construção de reservatórios implica em grandes porções de água parada, poderia se esperar que houvesse um aumento em doenças desse tipo. Ao contrário do esperado, o efeito mediano é essencialmente zero por todo o período. Porém, alguns municípios tiveram aumentos tão grandes desse tipo de doença que o efeito médio é muito maior que o efeito mediano, principalmente nos primeiros três anos. De forma geral, pode-se concluir que o aumento de casos de doenças transmitidas por mosquitos não é uma consequência necessária ou típica da construção de hidrelétricas, mas pode aparecer de forma intensa como resultado de certas particularidades do município e do processo de construção. 6 Os dados nos permitem distinguir internações de homens e mulheres; no entanto, não encontramos efeitos diferentes para internações por DSTs por homens e mulheres, e assim reportamos apenas os resultados sem distinção de gênero. 2

23 2.3.4 Efeitos em Saneamento Órgãos ambientais comumente condicionam o licenciamento de UHEs à ampliação (ou criação) de redes de saneamento básico como forma de mitigar ou compensar potenciais danos causados pela construção. Então, a pergunta que fazemos é: em que medida a rede de saneamento melhora por causa da construção da UHE? Isto é, o que haveria acontecido com a rede de saneamento em um cenário hipotético onde a UHE não fosse construída? O fato de que o município afetado pela UHE poderia ter ampliado ou construído a sua rede de saneamento por iniciativa própria deve ser levado em conta. Além disso, a construção de uma UHE pode exercer uma pressão no resto do setor de construção civil por competir por recursos (por exemplo, mão-de-obra), fazendo com que quaisquer outras obras sejam mais difíceis de serem executadas. Para estudar os efeitos da construção de UHEs na infraestrutura de saneamento básico, foram construídas medidas de densidade dessa estrutura. Para isso, dividiu-se a extensão da rede de água pela área do município para a obtenção da densidade da rede de água. O resultado foi multiplicado por 1. Procedimento análogo foi realizado para medir a densidade da rede de esgoto. Entre as localidades afetadas por hidrelétricas, a média da densidade da rede de água era de,14. Para a rede de esgoto, esse valor era,3. A figura 2.1a mostra que a densidade da rede de água foi afetada negativamente. Porém, os efeitos medianos são pequenos e não ultrapassam -,3. No caso do esgoto os efeitos são ainda menores, como pode ser visto na figura 2.1b, nunca ultrapassando -, Heterogeneidade dos resultados: causas e importância Para entendimento dos efeitos em bem-estar e escolha de políticas públicas relacionadas a hidrelétricas, a dispersão dos impactos de sua construção é tão relevante quanto os efeitos médios e medianos. Uma intervenção que melhore a situação de uns e piore a de outros não é equivalente a um tratamento sem efeito. Apesar de apresentar um comportamento sistemático, há bastante heterogeneidade entre os efeitos estimados. Esse resultado tem importantes implicações, inclusive para as po- 21

24 líticas de fomento e mitigação de impactos adversos dos projetos. Em particular, a heterogeneidade observada nos resultados sugere que é importante que as políticas tenham parâmetros capazes de se ajustar às especificidades de cada projeto e região. Para entender melhor o que causa efeitos tão diversos, a Tabela mostra uma meta-análise dos efeitos em PIB e população. A tabela mostra regressões dos efeitos estimados e discutidos na seção 2.3 em características dos municípios em 2 e das UHEs. As colunas (1) e (2) analisam o efeito sobre o PIB municipal. Mesmo controlando para o PIB e a população em 2, os municípios da região norte parecem ser os que mais se beneficiam da construção de UHEs em termos de PIB. Esses efeitos, no entanto, não são estimados com precisão, e a sua significância estatística é baixa. As colunas (3) e (4) apresentam resultados similares para a população. Municípios com PIBs maiores e populações menores são os que sofrem mais efeitos em termos populacionais. A área alagada pela UHE diminui o efeito de aglomeração, talvez por provocar maiores deslocamentos da população local. A população dos municípios das regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste são as que mais crescem após a construção das UHEs. A Tabela 2.3 faz análise semelhante a do parágrafo anterior, focando dessa vez nas variáveis taxa de mortalidade e taxa de homicídio. A mortalidade é mais afetada em município que tiveram uma maior área alagada. Já o Nordeste sofreu efeito significativamente menor do que outras regiões. Já a taxa de homicídios aumenta com o número de empregos no canteiro e obras e cai com o montante investido na UHE. A Tabela 2.4 completa o conjunto de meta-análises ao avaliar os impactos em internações por DSTs e mosquitos. As internações por DSTs sobem mais em municípios mais populosos e mais pobres. Já o efeito nas internações por doenças transmitidas por mosquitos é maior em municípios mais ricos, menos populosos, com muitos empregos no canteiro de obras e menos investimentos na UHE. A área alagada não parece influir nessa variável. A proximidade de área florestal também não parece ser o determinante do tamanho do efeito pois a região Sudeste foi especialmente afetada. 7 As regressões tem número de observações diferentes por dois motivos. Primeiro, devido a diferenças na disponibilidade de dados para cada variáveis. Segundo, porque, em alguns poucos casos, o algoritmo não pôde computar o efeito da construção de uma UHE em determinado município para determinada variável. 22

25 Figura 2.1 Estados da Região Norte Notas: Os municípios analisados estão em vermelho; os municípios excluídos (por serem afetados por mais de uma UHE, ou por uma UHE construída antes de 22 ou depois de 211) estão em cinza escuro. Os demais municípios formam o donor pool. Municípios afetados: Amapá A UHE Santo Antônio do Jari atinge o município de Laranjal do Jari. Pará A UHE Belo Monte atinge os municípios de Altamira e Vitória do Xingu. A UHE Santo Antônio do Jari atinge o município de Almeirim. A UHE Teles Pires atinge o município de Jacareacanga. Rondônia A UHE Madeira (Santo Antônio + Jirau) atinge o município de Porto Velho. Tocantins A UHE Estreito atinge os municípios de Babaçulândia, Barra do Ouro, Darcinópolis, Filadélfia, Goiatins, Itapiratins, Palmeiras do Tocantins, Palmeirante e Tupiratins. A UHE Peixe Angical atinge o município de Peixe. A UHE São Salvador atinge o município de Palmeirópolis. 23

26 Figura 2.2 Estados da Região Centro-Oeste Notas: Os municípios analisados estão em vermelho; os municípios excluídos (por serem afetados por mais de uma UHE, ou por uma UHE construída antes de 22 ou depois de 211) estão em cinza escuro. Os demais municípios formam o donor pool. Municípios afetados: Mato Grosso A UHE Colider atinge os municípios de Cláudia, Colíder, Itaúba, Nova Santa Helena e Nova Canaã do Norte. A UHE Dardanelos atinge os municípios de Aripuanã, Colniza e Rondolândia. A UHE Teles Pires atinge o município de Paranaíta. Mato Grosso Do Sul A UHE São Domingos atinge os municípios de Água Clara. Goiás A UHE Caçu e Barra dos Coqueiros atinge o município de Cachoeira Alta. A UHE Espora atinge os municípios de Aporé e Serranópolis. A UHE Serra do Facão atinge o município de Campo Alegre de Goiás. 24

27 Figura 2.3 Estados da Região Sul Notas: Os municípios analisados estão em vermelho; os municípios excluídos (por serem afetados por mais de uma UHE, ou por uma UHE construída antes de 22 ou depois de 211) estão em cinza escuro. Os demais municípios formam o donor pool. Municípios afetados: Paraná A UHE Mauá atinge os municípios de Ortigueira e Telêmaco Borba. Santa Catarina A UHE Barra Grande atinge os municípios de Capão Alto e Lages. A UHE Foz do Chapecó atinge os municípios de Águas de Chapecó, Caxambu do Sul, Chapecó, Guatambú e Paial. A UHE Garibaldi atinge os municípios de Vargem e São José do Cerrito. A UHE Salto do Pilão atinge os municípios de Apiúna, Ibirama e Lontras. Rio Grande do Sul A UHE 14 de Julho atinge o município de Cotiporã. A UHE Barra Grande atinge os municípios de Bom Jesus e Vacaria. A UHE Castro Alves atinge os municípios de Antônio Prado, Flores da Cunha e Nova Pádua. A UHE Foz do Chapecó atinge os municípios de Alpestre, Erval Grande, Itatiba do Sul e Rio dos Índios. A UHE Monjolinho atinge o município de Benjamin Constant do Sul. A UHE Passo Sao João atinge os municípios de Dezesseis de Novembro, Roque Gonzales e São Pedro do Butiá. A UHE São José atinge os municípios de Caibaté, Cerro Largo, Mato Queimado e Salvador das Missões. 25

28 Figura 2.4 Estados da Bahia, Maranhão e Minas Gerais Notas: Os municípios analisados estão em vermelho; os municípios excluídos (por serem afetados por mais de uma UHE, ou por uma UHE construída antes de 22 ou depois de 211) estão em cinza escuro. Os demais municípios formam o donor pool. Municípios afetados: Bahia A UHE Pedra Cavalo atinge os municípios de Antônio Cardoso, Cabaceiras do Paraguaçu, Cachoeira, Castro Alves, Conceição da Feira, Feira de Santana, Governador Mangabeira, Rafael Jambeiro, Santo Estêvão e São Gonçalo dos Campos. Maranhão A UHE Estreito atinge os municípios de Carolina e Estreito. Minas Gerais A UHE Baguari atinge os municípios de Alpercata, Fernandes Tourinho, Governador Valadares, Iapu, Periquito e Sobrália. A UHE Barra do Brauna atinge os municípios de Cataguases, Laranjal e Recreio. A UHE Picada atinge o município de Juiz de Fora. A UHE Retiro Baixo atinge o município de Curvelo. A UHE Simplicio atinge o município de Chiador. 26

29 Figura 2.5 Efeitos sobre o PIB e População Municipal (a) Taxa de crescimento do PIB Municipal (b) PIB Municipal (efeito percentual) Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média (c) PIB Municipal per Capita (efeito percentual) (d) População (efeito percentual) Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média Notas: Os efeitos são a diferença entre o valor da variável de interesse no município e o valor encontrado em sua contraparte sintética. A fim de permitir a medição de efeitos percentuais, utilizamos o logaritmo das variáveis para a aplicação do método de controle sintético nas figuras (b), (c) e (d). 27

30 Figura 2.6 Efeitos Percentuais sobre Atividade Econômica (a) Emprego Formal (b) Número de CNPJs no Município Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média Notas: Os efeitos são a diferença entre o valor da variável de interesse no município e o valor encontrado em sua contraparte sintética. A fim de permitir a medição de efeitos percentuais, utilizamos a função hiperbólica inversa das variáveis para a aplicação do método de controle sintético. 28

31 Figura 2.7 Efeitos Percentuais sobre Emprego: Setores (a) Construção (b) Comércio e Serviços Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média (c) Educação e Saúde (d) Outros Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média Notas: Os efeitos são a diferença entre o valor da variável de interesse no município e o valor encontrado em sua contraparte sintética. A fim de permitir a medição de efeitos percentuais, utilizamos a função hiperbólica inversa das variáveis para a aplicação do método de controle sintético. 29

32 Figura 2.8 Efeitos Percentuais sobre Receitas e Gastos do Governo Municipal (a) Receitas Correntes do Município (b) Receitas de Impostos do Município Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média (c) Gastos em Saúde (d) Gastos em Educação Anos a partir da Construção -5 5 Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média Notas: Os efeitos são a diferença entre o valor da variável de interesse no município e o valor encontrado em sua contraparte sintética. A fim de permitir a medição de efeitos percentuais, utilizamos o logaritmo das variáveis para a aplicação do método de controle sintético. 3

33 Figura 2.9 Efeitos sobre Indicadores de Saúde (a) Óbitos por 1 mil habitantes (b) Homicídios por 1 mil habitantes Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média (c) DSTs: Internações por 1 mil habitantes (d) Doenças Transmitidas por Mosquito: Internações por 1 mil habitantes Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média Notas: Os efeitos são a diferença entre o valor da variável de interesse no município e o valor encontrado em sua contraparte sintética. 31

34 Figura 2.1 Efeitos sobre Indicadores de Saneamento (a) Densidade da Rede de Água (b) Densidade da Rede de Esgosto Anos a partir da Construção Anos a partir da Construção p25 e p75 mediana média p25 e p75 mediana média 32

35 Tabela 2.1: Estatísticas Sumárias em 2 Média Donor Pool Desvio- Padrão Municípios Tratados Média Desvio- Padrão PIB Municipal Total (milhões de BRL) Per Capita (BRL) 3, , , , Crescimento (%) PIB Agro/PIB População População Total a Homens por 1 Mulheres b Número de CNPJs no município , , Emprego formal 1, , , , 45.2 Empregos por Setor Construção , Comércio e Serviços 1, , , , Educação e Saúde Outros , , , 832. Volume de Depósitos (milhões de R$) Pessoas Físicas Pessoas Jurídicas Receitas (milhões de R$) Receita Total (orcamentaria) Receita Tributaria Despesas (milhões de R$) Despesa Orçamentária Educação e Cultura Saúde e Saneamento Mortalidade (por 1 mil Habitantes) c Óbitos Homicídios Óbitos Masculinos Homicídios Masculinos Internações por 1 mil habitantes c por Doenças Transm. por Mosquitos por DSTs Saneamento (1km/km 2 ) Densidade da Rede de Água Densidade da Rede de Esgoto Numero de Municípios 2, Notas: Municípios tratados são aqueles que são afetadas por apenas uma UHE com início de construção entre 22 e 211. Para cada município tratado, os municípios do grupo de controle são aqueles na mesma unidade da Federação que nunca foram afetados por uma UHE. Há 46 municípios que não se encaixam em nenhuma dessas duas categorias e são portanto excluídos da análise. As UHEs construídas após 22 afetam 117 municípios. Destes, 35 foram excluídos por serem afetadas por mais de uma UHE. No ano 2, haviam 557 municípios no Brasil. Nenhum dos municípios tratados ou do donor pool foi dividido entre 22 e

36 Tabela 2.2: Meta-análise: Determinantes dos Efeitos em PIB e População Variável Dependente Efeitos sobre o PIB Municipal Efeito sobre a População Municipal (1) (2) (3) (4) PIB Municipal em 2 (log) (.85) (.92) (.29) (.32) População em 2 (log) (.15) (.113) (.35) (.39) Área alagada no município (km2) (.17) (.17) (.5) (.5) Emprego no Canteiro de Obras (log) (.133) (.152) (.45) (.35) Investimento total da UHE (log) (.11) (.118) (.32) (.27) Norte (.142) (.45) Nordeste (.15) (.61) Sudeste.16. (.1) (.34) Centro-Oeste (.174) (.45) Dummies de UF Dummies de Anos após a Construção Dummies de Ano de Construção R Média da Variável Dependente Observações Notas: Erros-padrão clusterizados por município. Emprego e Investimento ao nível da UHE. Região omitida: Sul p <.1, p <.5, p <.1. 34

37 Tabela 2.3: Meta-análise: Determinantes dos Efeitos em Mortalidade e Homicídios Variável Dependente Efeitos sobre a Taxa de Mortalidade Efeito sobre a Taxa de Homicídios (1) (2) (3) (4) PIB Municipal em 2 (log) (2.797) (24.49) (2.634) (2.95) População em 2 (log) (26.375) (3.467) (3.239) (3.784) Área alagada no município (km2) (6.782) (6.996) (.953) (1.22) Emprego no Canteiro de Obras (log) (41.85) (51.12) (3.934) (8.6) Investimento total da UHE (log) (37.781) (41.576) (3.677) (5.396) Norte (34.469) (4.18) Nordeste (44.84) (4.63) Sudeste (45.443) (5.198) Centro-Oeste (58.383) (3.944) Dummies de UF Dummies de Anos após a Construção Dummies de Ano de Construção R Média da Variável Dependente Observações Notas: Erros-padrão clusterizados por município. Emprego e Investimento ao nível da UHE. Regiao omitida: Sul. p <.1, p <.5, p <.1 35

38 Tabela 2.4: Meta-análise: Determinantes dos Efeitos em Morbidade Variável Dependente Efeitos sobre a Taxa de Internações por DSTs Efeito sobre a Taxa de Internações por Doenças Transmitidas por Mosquitos (1) (2) (3) (4) PIB Municipal em 2 (log) (3.7) (3.6) (65.) (74.5) População em 2 (log) (4.4) (4.1) (81.) (91.) Área alagada no município (km2) (1.) (1.) (1.6) (8.9) Emprego no Canteiro de Obras (log) (6.6) (8.1) (111.3) (85.4) Investimento total da UHE (log) (6.5) (7.2) (84.8) (65.8) Norte (6.8) (98.7) Nordeste (7.3) (142.4) Sudeste (7.5) (77.4) Centro-Oeste (6.6) (143.5) Dummies de UF Dummies de Anos após a Construção Dummies de Ano de Construção R Média da Variável Dependente Observações Notas: Erros-padrão clusterizados por município. Emprego e Investimento ao nível da UHE. Regiao omitida: Sul. p <.1, p <.5, p <.1 36

39 Parte 3 Desflorestamento 3.1 Universo de Análise e Donor Pool Nessa parte do estudo, a unidade de análise é a UHE e sua área circundante. De forma a possibilitar a análise de como os efeitos de UHEs são afetados pela distância de seu local de construção, tal área é dividida em três partes, como pode ser visto na figura 3.2. A primeira parte é formada pelo círculo de raio igual a 15km cujo centro coincide com a localização da UHE. A segunda parte é formada pelo anel que cobre a área distante entre 15 e 4 km da UHE. Finalmente, a terceira é composta pelo anel externo formado pela área entre 4 e 1km distante da UHE.A localização de cada UHE é obtida nas coordenadas fornecidas pelo Sistema de Informações Georreferenciadas do Setor Elétrico (SIGEL) da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Além das coordenadas, o SIGEL fornece o estágio em que se encontra a UHE operação, construção, etc. O universo de análise é composto pelas áreas no entorno de UHEs que satisfazem as seguintes condições: (i) início da construção de uma UHE entre 23 e 211; (ii) a UHE deve ter obtido financiamento do BNDES; (iii) sua localização deve ser em uma bacia hidrográfica da região amazônica; 1 (iv) a UHE deve estar localizada a mais de 1km de distância de qualquer outra UHE. Pelos critério adotados, são analisadas as áreas no entorno de 1 UHEs: Santo Antônio do Jari, São Salvador, 1 As bacias hidrográficas da região amazônica são a Bacia do Rio Amazonas, a Bacia do Rio Tocantins e a Bacia do Atlântico Norte. Vide figura

40 Estreito, Dardanelos, Santo Antônio, Jirau, Belo Monte, Ferreira Gomes, Colíder e Teles Pires. O donor pool é composto por áreas que atendem as seguintes condições: (i) não ter nenhuma hidrelétrica construída ou em construção; (ii) ponto central distante mais de 1Km de qualquer UHE; (iii) ponto central localizado na mesma bacia hidrográfica da UHE analisada em cada estudo de caso e (iv) ponto central considerado apto a receber uma UHE, segundo informações fornecidas pelo SIGEL. Em suma, os critérios determinam que os contrafactuais serão construídos a partir de comparação com áreas semelhantes que poderiam ter recebido uma UHE, mas não a receberam. Assim, para estudar o efeito da construção de UHEs em anéis cujos pontos internos distam entre 15 e 4 km da UHE, comparamos essa área com os anéis cujos pontos internos distam entre 15 e 4 km dos locais que poderiam ter recebido UHEs mas não receberam. 3.2 Dados Para medir os impactos das UHEs em desflorestamento, são utilizados os dados de sensoriamento remoto de Hansen et al. (213), que contém a cobertura florestal em 2 e a perda de cobertura florestal para cada ano entre 21 e 213. Os dados são disponibilizados em resolução de 1 arco-segundo, aproximadamente 3 metros por pixel no equador. A nossa variável de interesse é a fração da área desmatada a cada ano, que calculamos como a razão entre o número de pixels desmatados durante o ano e o número total de pixels da área. A figura 3.3 mostra um exemplo do procedimento descrito. A imagem mostrada na figura 3.3 abrange 36 pixels 2, dos quais 24 estão dentro do buffer 3. Destes 24 pixels, três foram desmatados no período, assim a fração da área desmatada, ou taxa de desflorestamento, é 3/24 = 12.5%. 2 Pequenos quadrados dentro do quadrado maior 3 Apenas pixels cujo centróide está dentro do buffer são considerados; como o menor buffer analisado nesse estudo possui um raio de 15 quilômetros, e os pixels são de 3 x 3 metros, é baixo o efeito de diferentes critérios de consideração dos pixels parcialmente abrangidos pelo buffer na nossa medida de desmatamento. 38

41 3.3 Resultados O foco dessa seção será nos resultados de desflorestamento para o conjunto de 1 UHEs localizadas nas bacias hidrográficas do Rio Amazonas, do Rio Tocantins, e do Atlântico Norte. Como explicado na introdução, os dados de desflorestamento são mais apropriados para o tipo de vegetação da região Amazônica. A figura 3.4 mostra os resultados por UHE para os buffers de 15 quilômetros. Para cada UHE, a figura mostra a evolução da taxa de desflorestamento. Como se vê, os resultados são bastante heterogêneos. O padrão de desflorestamento em buffers ao redor de UHEs como Ferreira Gomes e Santo Antônio do Jari não foi diferente do que ocorreu nas áreas sintéticas de comparação. Por outro lado, a construção das UHEs de Santo Antônio e Jirau levou a um aumento expressivo do desflorestamento: a diferença em relação ao grupo de controle sintético chega a 4 pontos percentuais, mais de 4 vezes a taxa de desflorestamento média destas áreas em 21. Entre esses dois extremos, as UHEs São Salvador e Estreito causaram um desflorestamento expressivo, mas não tão extremado, nos três anos seguintes ao início da construção. A área no entorno da usina de Belo Monte demonstra uma dinâmica muito particular no período anterior ao início da construção da usina, fazendo com o que o método do controle sintético não encontre um bom grupo de comparação. Apesar do efeito de construção parecer ser bastante positivo, este resultado é pouco confiável por conta do fit ruim no período pré-construção. As exceções para o padrão de aumento no desflorestamento foram as UHEs de Dardanelos e Teles Pires (apenas primeiro ano) onde, de fato, as construções frearam o desflorestamento. Considerando o conjunto das UHEs estudadas, as áreas a distâncias iguais ou inferiores 15km tiveram aproximadamente 37 mil hectares desmatados. Desses, pouco mais de 14 mil (38%) podem ser atribuídos ao impacto das hidrelétricas. Isto é, segundo as nossas estimativas, dos 37 mil hectares efetivamente desmatados nos buffers de 15 quilômetros, 23 mil hectares teriam sido desmatados mesmo na ausência das 1 UHEs estudadas. Como esses números resultam da soma de efeitos estimados com diferentes graus de precisão, recomenda-se cautela com seu uso. A figura 3.5 mostra os mesmos resultados para as áreas entre 15 e 4 quilômetros do ponto onde cada UHE foi construída. A primeira coisa a notar é que a escala do desflorestamento muda. As UHEs de São Salvador e Estreito, por exemplo, causa- 39

42 ram mudanças bastante pequenas no desflorestamento, em geral inferiores a 1 ponto percentual. Tal efeito é bem menos intenso do que o encontrado para a área mais próxima, discutido no parágrafo anterior. Tal padrão é repetido pela UHE de Jirau, onde o efeito máximo no período cai de 4 para 1 ponto percentual conforme nos afastamos da área de construção. Como exceção à regra, a única UHE que causou mais impacto na área entre 15 e 4 km de distância do que na área imediatamente próxima foi Santo Antônio que, um ano após à construção, levou a um aumento de 4 pontos percentuais no desmatamento. As demais hidrelétricas não apresentam efeitos relevantes, como Colíder, ou não puderam ter seu efeito bem avaliado devido ao fit ruim no período pré-construção, como Santo Antônio do Jari. Como um todo, as áreas a distâncias das UHEs entre 15 e 4km tiveram pouco mais de 194 mil hectares efetivamente desmatados. Os resultados sugerem que destes, apenas 36 mil hectares (19%) podem ser atribuídos ao impacto das UHEs; os 158 mil hectares restantes teriam sido desmatados mesmo se as UHEs estudadas não tivessem sido construídas. Finalmente, a figura 3.6 mostra os resultados para as áreas entre 4 e 1 quilômetros de distância da UHE. O padrão de que, quanto mais distante da construção menor o efeito se repete. Dessa vez, as únicas UHEs que mostram aumentos relevantes são Santo Antônio e Jirau, ambas com o pico do efeito em torno de 1 ponto percentual. O fato de que essas são as mesmas hidrelétricas que causam mais desflorestamento em áreas mais próximas reforça a evidência de seu impacto ambientalmente desfavorável. A figura 3.6 também mostra uma exceção ao padrão encontrado até o momento: a UHE de Teles Pires parece ter reduzido o desflorestamento em quase 1 ponto percentual. Em distâncias entre 4 e 1km de UHEs, foram desmatados aproximadamente 896 mil hectares. Para esse total, o efeito das hidrelétricas contribuiu com 228 mil (25%) hectares. Em toda as áreas a no máximo 1km de distância de uma UHE, o desmatamento total foi de 1,1 milhão de hectares no período estudado. Destes, 279 mil (25%) se devem a construção de hidrelétricas. Mais uma vez, alertamos que esses números resultam da soma de efeitos estimados com diferentes graus de precisão e que, portanto, devem ser vistos como uma primeira aproximação do impacto agregado. 4

43 Figura 3.1 Bacias Hidrográficas As bacias hidrográficas da região amazônica são a Bacia do Rio Amazonas, a Bacia do Rio Tocantins e a Bacia do Atlântico Norte. 41