Desigualdade Regional No Brasil

ÁREA DE INTERESSE: desenvolvimento, pobreza e eqüidade. Desigualdade Regional no Brasil: uma análise no âmbito municipal

Flávio Ataliba Flexa Daltro Barreto Doutor, EPGE / FGV – RJ e Pós-doutor, Harvard University; Professor do CAEN-UFC. Áreas de pesquisa em Desenvolvimento Econômico, Comércio Internacional e Previdência Social. Endereço: Av da Universidade, 2700 – 2º Andar. Benfica, CEP: 60.020-181, Fortaleza – Ceará. Telefones: (85) - 4009.7751 e-mail: [email protected] Carlos Eduardo dos Santos Marino Mestre em Teoria Econômica pelo CAEN-UFC e Técnico da Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará. Endereço: Av da Universidade, 2700 – 2º Andar Benfica, CEP: 60.020-181, Fortaleza – Ceará Telefones: (85) – 3272-8813 e (85)-9112-5219 e-mail: [email protected]

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

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

2 1 - INTRODUÇÃO A desigualdade na distribuição da renda no Brasil é um dos principais problemas da nação. Além do abismo existente entre a renda pessoal dos mais ricos e dos mais pobres, existe um forte componente regional na desigualdade. A Região Nordeste possui 28% da população brasileira. Ao mesmo tempo, possui 49% dos pobres e 55% dos indigentes do país 1. Esses dados evidenciam a importância do estudo da desigualdade regional e seus condicionantes. A correção das desigualdades regionais sempre foi tratada pelo governo central como uma questão vinculada à produção. Por meio de incentivos fiscais, subsídios creditícios e participações societárias, o governo federal procurou atrair investimentos para as regiões mais pobres. Essa política é seguida pelos próprios estados que passam, a partir da Constituição de 1988, a oferecer incentivos fiscais aos empreendimentos instalados dentro de suas fronteiras. A avaliação da evolução da desigualdade regional da renda é aspecto fundamental para a verificação dos resultados obtidos com a política pública de incentivo ao capital físico. Apesar de Baumol et al (1994) ter consignado sete distintos conceitos para convergência, este trabalho restringir-se-á à análise de apenas três, sintetizados por Sala-iMartin (1996). A primeira definição, denominada de β-convergência absoluta, ocorre quando existe uma correlação negativa entre o nível da renda inicial e sua taxa de crescimento, ou seja, pobres crescem a taxas mais elevadas que ricos. O segundo conceito é uma extensão do primeiro e denomina-se β-convergência condicional. A hipótese que a renda per capita das unidades regionais pobres cresce mais rapidamente que a dos ricos persiste, desde que sejam mantidos constantes os parâmetros definidores do equilíbrio de longo prazo, steady-state, de cada economia. A terceira definição, designada de σ-convergência, ocorre quando, ao longo do tempo, verifica-se uma redução na dispersão da renda per capita. A hipótese de convergência do produto per capita entre os estados brasileiros foi amplamente investigada a partir da segunda metade da década de 90. A maioria dos trabalhos constata a existência de fraca convergência. Os pesquisadores que conseguem investigar um período mais amplo, geralmente, observam uma certa instabilidade desse processo de convergência. Ferreira e Diniz (1995) e Schwartzman (1996) detectam convergência absoluta entre os produtos per capita dos estados. Azzoni (1997) propõe nova metodologia para compatibilizar as séries estaduais dos produtos per capita, apresentando uma série abrangendo o período de 1939 a 1985. Azzoni (1997) verifica a instabilidade temporal do processo de convergência. Ferreira (1999) incorpora a série de Azzoni (1997) e constata um processo de fraca convergência entre os estados brasileiros. Andrade (1997), analisando o período de 1970 a 1995, revela a importância do capital humano para o crescimento econômico regional e estima que um ano adicional de estudo implica 32% de variação positiva no PIB. Zini Jr. (1998) conclui, utilizando a série de Azzoni (1997), pela existência de fraca convergência absoluta e convergência condicional. Azzoni et al (2000) e Azzoni e Barossi (2003) concluem pela fraca convergência do PIB per capita dos estados. Segundo Azzoni e Barossi (2003), cinco estados encontram-se em processo de convergência e três de fraca convergência, enquanto Amapá, Pará, Piauí, Santa Catarina e São Paulo não estão convergindo. 1

As Informações são do Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil, editado por IPEA, PNUD e FJP tendo como período de referência agosto de 2000. A publicação considera indigente o indivíduo com renda familiar per capita inferior 25% do salário mínimo; e considera pobre o indivíduo com renda familiar per capita inferior a 50% do salário mínimo.

3 A verificação da convergência utilizando unidades geográficas em um nível mais desagregado foi muito pouco explorada no Brasil. A dificuldade para obtenção dos dados municipais é sem dúvida a causa para o reduzido número de trabalhos sobre o tema. Vergolino e Monteiro Neto (1996) identificam poucas evidências de convergência absoluta para as microrregiões nordestinas, no período de 1970 a 1993. Menezes e Azzoni (2000) encontram convergência com meia-vida de oito anos entre as regiões metropolitanas do Brasil, no período de 1981 a 1996. Porto Jr. e Ribeiro (2000) constatam a formação de dois clubes de convergência entre os municípios da Região Sul no período de 1970 a 1991. Porto Jr. e Souza (2002) verificam a inexistência de convergência entre os municípios da Região Nordeste no período de 1970 a 1991. Laurini et al (2003) verificam a formação de uma distribuição bimodal da renda municipal para o período de 1970 a 1996. O debate sobre a evolução das desigualdades regionais brasileiras divide-se entre a constatação de um processo de fraca convergência e a verificação de polarização. Este trabalho analisa a evolução da renda per capita municipal no período de 1970 a 2000, contribuindo com a escassa literatura sobre convergência da renda municipal no Brasil. Apresenta evidências que rejeitam a hipótese de convergência da renda entre os municípios brasileiros e conclui pela polarização das rendas municipais que convergem rapidamente em dois grupos. O primeiro formado pelos municípios das regiões Norte e Nordeste. O segundo, pelos municípios das demais grandes regiões geográficas. A Tabela 1 e o Gráfico 1 trazem as primeiras evidências que corroboram a tese defendida. O trabalho investiga ainda as variáveis que aceleram ou retardam o processo de convergência. Nesse contexto, comprova-se que o capital humano, medido por variáveis educacionais, é o principal responsável pela aceleração do processo de redução das desigualdades regionais.

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

Em % da renda per capita do Brasil 1970

1980

1991

2000

Norte

65.08

64.34

67.05

60.83

Nordeste

49.21

48.25

49.71

52.10

Sudeste

147.62

138.46

135.97

131.00

Sul

92.06

102.80

105.07

115.05

Centro-Oeste

85.71

101.40

111.42

115.39

100.00

100.00

Brasil 100.00 100.00 Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

O presente trabalho é dividido em três seções, além desta introdução e referências bibliográficas. A segunda seção traz as metodologias empregadas, a terceira apresenta as evidências empíricas e é dividida em 5 subseções. A primeira subseção discorre sobre a base de dados. A segunda analisa a existência de βconvergência absoluta. A terceira verifica a existência de σ-convergência. A quarta aborda os condicionantes da convergência. A quinta subseção apresenta a evolução da distribuição da renda per capita utilizando estimação não-paramétrica. A quarta seção sintetiza e apresenta os resultados finais.

4 Gráfico 1 Brasil: Razão da Renda per capita Regional e Nacional - 1970-2000 140

SUDESTE CENTRO-OESTE

120

%

SUL

100

80 NORTE 60 NORDESTE 40 1970

1980

1991

2000

Anos

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

2- METODOLOGIA A primeira metodologia empregada é a β-convergência, que consiste na propriedade de economias pobres crescerem a taxas maiores que as ricas. O teste tradicional de convergência absoluta (β-convergência) da renda per capita foi proposto por Barro e Sala-i-Martin (1991). O teste consiste em ajustar os dados disponíveis, utilizando Mínimos Quadrados NãoLineares (NLS), à seguinte equação2: y 1 ⋅ Log  iT T  yi0

(

)

 1 − e − β ⋅T  = C − ⋅ Log ( y i 0 ) + u i 0,T (1) T  onde: y iT : é a renda per capita da unidade geográfica i, no T-ésimo ano após o período inicial; y i 0 : é a renda per capita da unidade geográfica i, no período inicial; C : é o intercepto; β : é a velocidade de convergência; e u i 0,T : é a média dos erros nos “T” períodos (anos). O lado esquerdo da equação é a média anual da taxa de crescimento da renda. Para que exista convergência absoluta entre as unidades, β deverá necessariamente ser positivo. Em síntese, haverá uma correlação negativa entre a renda inicial e a taxa de crescimento, indicando que as unidades de menor renda inicial obtêm taxas de crescimento superiores. Quanto maior o valor de β, maior será a velocidade de convergência que mensura a intensidade com que as economias pobres e ricas se aproximam. A convergência condicional, proposta também por Barro e Sala-i-Martin (1991), ocorre quando existe uma correlação negativa entre a taxa de crescimento econômico e o produto per capita inicial, mantendo constantes variáveis estruturais que definem a posição de steadystate de cada economia. Teoricamente, as variáveis relativas a educação e saúde da população representam o estoque de capital humano. Assim sendo, o crescimento da renda per capita de uma economia pode ser expresso da seguinte forma: 2

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

5

Gt = f ( y t −1 , kht −1, X t −1 )

(2)

onde: Gt é taxa de crescimento da renda per capita; yt-1 é a renda per capita inicial, kht-1 é o estoque de capital humano medido por meio de variáveis educacionais e de saúde e Xt-1 define a posição de equilíbrio da economia utilizando variáveis estruturais. Em termos empíricos, as séries devem ser ajustadas por Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) à Equação (3). A convergência condicional ocorrerá se β1 for estatisticamente negativo. y 1 ⋅ Log  iT T  yi 0

  = C + β 1 ⋅ Log ( y i 0 ) + β 2 KH i 0 + β 3 . X i 0 + u i 0,T 

(3)

onde: o lado esquerdo da equação é taxa média anual de crescimento da renda per capita da unidade geográfica i no período T; C é o intercepto, Log ( y i 0 ) é o logaritmo da renda per capita inicial da unidade geográfica i; KH i 0 é uma matriz com variáveis educacionais e de saúde da unidade geográfica i no período inicial; X i 0 é uma matriz com variáveis estruturais da i-ésima unidade no período inicial; u i 0T é a média dos erros nos “T” períodos (anos) e β1, β 2 e β3 são vetores de coeficientes a serem estimados. Se em um grupo de países ou unidades regionais existe uma contínua redução da dispersão da renda per capita, então, está ocorrendo um processo de σ-convergência. A ocorrência de β-convergência é condição necessária, mas não suficiente para que exista σconvergência3. A literatura utiliza diversos indicadores para mensurar a dispersão. Os mais utilizados são o coeficiente de variação, o índice de desigualdade de Williamsom e o índice de desigualdade de Theil. Este trabalho utilizará o Coeficiente de Variação (Cv) definido a seguir:

Cv

t

=

S Y

t

(4)

t

onde: Cvt é o coeficiente de variação da renda per capita no tempo t; St é o desvio-padrão da renda per capita no tempo t; Yt é a média da renda per capita no tempo t. As metodologias expostas anteriormente são incapazes de detectar a existência de polarização e clubes de convergência. Os testes de Barro captam apenas o efeito médio. Objetivando corrigir essa deficiência, Quah (1993-a) propõe que seja estimada uma função densidade de probabilidade não–paramétrica da renda per capita. A partir da análise da evolução da distribuição, pode-se inferir resultados não captados pelas análises tradicionais. A estimação de densidades não-paramétricas não é efetivamente conclusiva. Sua utilização deve ter um caráter de análise exploratória e complementar a outras metodologias. A verificação da evolução das funções densidades estimadas ao longo do tempo fornece uma descrição razoável da base de dados. Essa descrição pode ou não subsidiar inferências posteriores ou confirmar resultados obtidos. Intuitivamente, a estimação não-paramétrica da densidade é uma descrição gráfica da amostra. O tradicional histograma é a sua forma mais simples. A partir da redução da amplitude dos intervalos de classe, fazendo-a tender a zero e utilizando técnicas de 3

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

6 alisamento, podem-se obter estimações mais consistentes considerando que cada ponto da distribuição é o centro de um intervalo amostral. Neste trabalho, a função densidade será estimada por meio de alisamento nãoparamétrico, a partir de uma função Gaussiana com parâmetro de alisamento ótimo, segundo Silverman (1986). Uma função de núcleo estocástico K(x) é definida como uma função contínua, limitada e simétrica satisfazendo: +∞

∫ K ( x).dx = 1

(5)

−∞

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

f ( x)

=

1 n .h

n

∑k 1

 x − xi     h   

(6)

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

K ( z) =

1 2.π

e

(

− Z2/ 2

)

se

z

< 1/ 2

(7)

K ( z) = 0

se

z

≥ 1/ 2

3 – RESULTADOS EMPÍRICOS 3.1 – Base de dados A base de dados utilizada neste trabalho é a constante na pesquisa do Índice de Desenvolvimento Humano – IDH, desenvolvida pelo IPEA, PNUD e FJP-MG. Os dados primários da pesquisa do IDH são os censos realizados em 1970, 1980, 1991 e 2000. Os valores monetários foram ajustados para 2000, utilizando-se a metodologia de Corseuil e Foguel (2002). Três observações sobre a base de dados merecem citação. A primeira refere-se à utilização da renda em detrimento ao produto per capita. Quando se analisa a convergência entre países, a escolha entre produto ou renda torna-se irrelevante. No caso específico de estados e municípios, a escolha da variável pode levar a conclusões divergentes. A plena mobilidade de capital e a inexistência de restrições ao fluxo financeiro entre as entidades subnacionais são os maiores responsáveis por essas diferenças. Um município pode ter uma grande expansão no seu produto per capita resultante da instalação de novas unidades econômicas. Se esses novos empreendimentos forem intensivos em capital e seus proprietários não forem residentes no município do investimento, o crescimento da renda será proporcionalmente inferior ao incremento do produto. A análise da convergência da renda

7 municipal é mais útil do que a do produto, principalmente se o objetivo for verificar a evolução das desigualdades regionais. A segunda observação está nas diferenças metodológicas entre a renda per capita do censo de 2000 e a dos censos anteriores. Embora presente como dificultador, a carência de dados municipais justifica a utilização da variável renda como proxy. Finalmente, é necessário ressaltar que a estrutura da divisão política brasileira mudou sensivelmente no período estudado. Entre 1970 e 2000, o número de municípios brasileiros aumentou 39%. Essa modificação na estrutura territorial do Brasil ocasiona alguns problemas na análise de convergência, principalmente na utilização das Regressões de Barro. Na subseção 3.4, procura-se corrigir os erros de mensuração devido à criação dos novos municípios, bem como estudar o efeito da instalação de novas unidades geográficas no crescimento da renda. 3.2 - β-Convergência absoluta Os gráficos 2 e 3 apresentam os diagramas de dispersão e a reta de regressão por Mínimos Quadrados Ordinários do logaritmo da renda per capita em 1970 pela taxa de crescimento anual da renda entre 1970 e 2000 para os municípios do Brasil. À esquerda de cada gráfico, encontra-se o diagrama para todos os municípios brasileiros. À direita, encontram-se, respectivamente, o diagrama para os municípios do Norte e Nordeste e o diagrama para os municípios do Sudeste, Sul e Centro-Oeste. Os pares das sub-regiões estão mais ajustados à reta estimada. A inclinação da reta aumenta sensivelmente quando as observações são desagregadas. A Tabela 2 apresenta regressões4 utilizando como amostra a renda per capita dos municípios de cada região. O ajuste dos dados à Equação (3) é superior quando utilizada uma única variável dummy, DN, para as regiões Norte e Nordeste, desde que seja introduzida uma nova dummy, DMG, para os municípios do Estado de Minas Gerais localizados no semi-árido. Além disso, é incluída no modelo a variável DMET, que assume valor 1 para os municípios com distância inferior a 20 quilômetros da capital estadual e zero para os demais. Na Tabela 2, todas as estimativas são estatisticamente não-nulas. A Regressão (1) apresenta R 2 inferiores 0.08. A velocidade de convergência no período 1970-2000 é de apenas 0.7% (meia vida de 99 anos). Todos os sinais das estimativas foram os esperados. Pertencer às macrorregiões NO/NE implica, mantendo constantes as demais variáveis, uma menor taxa de crescimento da renda per capita. Os municípios do semi-árido mineiro também apresentaram coeficiente estimado negativo, mas sempre inferior em valor absoluto aos municípios nordestinos. A proximidade da capital, medida pela variável dummy DMET, obteve coeficiente estimado positivo em todas as regressões, indicando uma centralização do crescimento da renda na vizinhança das capitais. Essa concentração foi mais intensa no NO/NE. A renda inicial tem pouco poder explicativo sobre a taxa de crescimento. Desagregando os municípios em duas macrorregiões, municípios das regiões Norte e Nordeste e municípios das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, encontra-se alta correlação negativa entre a renda inicial e taxa de crescimento. A meia-vida é, no período mais amplo, respectivamente, 19 e 31 anos, nas duas macrorregiões. 4

Realizou-se o teste de heterocedasticidade de White em todas as regressões e em todos os períodos, sendo rejeitadas as hipóteses nulas de homocedasticidade. A presença de heterocedasticidade impede inferências conclusivas sobre as estatísticas t e F. Uma das opções para a correção do modelo é a utilização de Mínimos Quadrados Ponderados. Essa solução necessita que seja identificado o padrão da heterocedasticidade. Nas regressões constantes nesta subseção não foi possível realizar essa identificação. Optou-se, assim, por corrigir o modelo utilizando a matriz de variância e covariância de White.

8

Tabela 2 Regressões (NLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios Brasileiros contra o Logaritmo da Renda per capita Inicial - 1970-2000 1970 - 1980 Obs β 2

R2

R

F Obs β DMET 2

R2

R

F Obs β DMG DMET 2

R2

R

F Obs β DN DMG DMET 2

R2

R

F

PERÍODOS 1980 – 1991 1991 - 2000

REGRESSÃO (1): Brasil 3947 3987 5507 0.010 0.011 0.009 (7.46) (14.11) (15.37) 0.03 0.07 0.04 0.03 0.07 0.04 108.30 296.96 238.65 REGRESSÃO (2): Norte / Nordeste 1567 1577 2236 0.035 0.049 0.032 (11.11) (16.98) (14.27) 0.020 0.032 0.018 (6.36) (7.50) (5.48) 0.14 0.33 0.16 0.14 0.33 0.16 129.66 389.54 214.70 REGRESSÃO (3): Sudeste / Sul / Centro-Oeste 2380 2410 3271 0.045 0.015 0.035 (14.98) (12.13) (26.67) -0.029 -0.013 -0.031 (-8.96) (-5.77) (-17.41) 0.009 0.009 0.007 (2.78) (3.14) (2.91) 0.27 0.07 0.28 0.27 0.07 0.28 288.20 59.21 419.14 REGRESSÃO (4): Brasil - Dummies Geográficas 3947 3987 5507 0.041 0.028 0.034 (18.43) (19.48) (28.55) -0.042 -0.022 -0.032 (-31.02) (-18.51) (-30.84) -0.027 -0.020 -0.030 (-8.64) (-9.29) (-17.28) 0.015 0.019 0.013 (6.22) (8.44) (6.13) 0.27 0.17 0.24 0.27 0.17 0.24 361.36 203.13 424.92

1970 - 2000 3947 0.007 (15.04) 0.07 0.07 311.32 1567 0.036 (16.81) 0.017 (8.31) 0.46 0.46 661.78 2380 0.022 (20.27) -0.016 (-17.86) 0.004 (2.80) 0.42 0.42 573.94 3947 0.027 (27.29) -0.021 (-44.51) -0.017 (-20.24) 0.010 (7.73) 0.48 0.48 895.66

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

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

9

DIAGRAMA DE DISPERSÃO LOG (RENDA 1970) x TAXA DE CRESCIMENTO ANUALDA RENDA (1970/2000) 0.10

0.08

NO / NE

BRASIL 0.06 0.05

0.04 0.02

0.00

0.00 -0.02

-0.05

-0.04 2

3

4

5

6

7

2

3

4

5

6

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

Gráfico 3 Brasil: Taxa de Crescimento Anual da Renda per capita e Renda per capita Inicial dos Municípios – 1970-2000 DIAGRAMA DE DISPERSÃO LOG (RENDA 1970) x TAXA DE CRESCIMENTO ANUALDA RENDA (1970/2000) 0.10

0.10

SE / SU / CO

BRASIL 0.08 0.06

0.05

0.04 0.02 0.00

0.00 -0.02

-0.05

-0.04 2

3

4

5

6

7

2

3

4

5

6

7

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

3.3 - σ - Convergência A Tabela 3 apresenta o Coeficiente de Variação (Cv) da renda per capita dos municípios brasileiros. Os municípios são desagregados novamente em dois grupos de regiões. Grupo I com os municípios das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste (SE/SU/CO) e Grupo II com os municípios das regiões Norte e Nordeste (NO/NE). O padrão do Cv é de σ-convergência nas décadas de 70 e 90. Os anos 80 são caracterizados por um pequeno aumento da dispersão em todos os índices. O Gráfico 4 demonstra que os municípios da região SE/SU/CO reduzem sua desigualdade com maior intensidade. Uma exceção está no período 1980-1991, quando a dispersão aumentou mais nos municípios ricos. Um dos pontos coincidentes tanto na análise de β como σ-convergência é o fato dos municípios estarem convergindo nos grupos NO/NE e SE/SU/CO bem mais rapidamente do que quando a análise é efetuada para todas as unidades regionais. Outro ponto comum é a instabilidade da velocidade de convergência. Na década de 90, os estados e municípios do Norte-Nordeste convergiram mais rapidamente do que as unidades regionais do SE/SU/CO. Situação inversa ocorreu na década de 70, com a supremacia das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste.

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Tabela 3 Brasil: Coeficiente de Variação da Renda per capita dos Municípios - 1970 – 2000 ANO BRASIL NO/NE 1970 0.653 0.472 1980 0.573 0.476 1991 0.595 0.506 2000 0.565 0.461 Fonte: elaborada pelo autor a partir da série IPEA/PNUD.

SE/SU/CO 0.554 0.406 0.436 0.381

Gráfico 4 Brasil: Coeficiente de Variação da Renda per capita dos Municípios - 1970-2000 BRASIL

0.67

NO/NE SE/SU/CO

0.59

0.51

0.43

0.35 1970

1980

1991

2000

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

3.4 – Convergência Condicional As variáveis dummies, DN, DMG e DMET, nas subseções anteriores, podem ser entendidas como uma síntese das diferenças estruturais e de capital humano entre os municípios. Essas diferenças estruturais são responsáveis pelo nível de equilíbrio de longo prazo, steady-state de cada município e, conseqüentemente, são condicionantes da taxa de crescimento de cada economia. Não se assume neste trabalho que os condicionantes do crescimento sejam de caráter exclusivamente geográfico. A grande maioria das variáveis condicionantes utilizadas são relativas às características da população local. A descrição detalhada das variáveis utilizadas nesta subseção é apresentada no Anexo I. A multicolinearidade entre os regressores não permite a utilização de todas as variáveis em uma mesma regressão. A presença de multicolinearidade faz com que as estimativas dos coeficientes não sejam válidas para inferências. A opção escolhida para minimizar os efeitos da colinearidade entre as variáveis explicativas foi desagregá-las e efetuar diversas regressões sobre a taxa de crescimento da renda per capita. Em todas as regressões são introduzidas as variáveis geográficas. As dummies DN, DMG e DMET assumem em cada regressão a função de uma proxy das diferenças regionais omitidas devido à supressão das demais variáveis. A Tabela 4 evidencia que, no decorrer dos 30 anos em análise, uma quantidade expressiva de novos municípios foi criada. Entre 1970 e 2000, 1555 novas unidades geográficas foram instaladas, representando um incremento de 39%.

11

Tabela 4 Brasil: Municípios, Microrregiões e Mesorregiões Existentes 1970-2000 Ano

Quantidade de Municípios

Microrregiões

Mesorregiões

1970

3952

556

136

1980

3991

556

136

1991

4491

558

137

2000

5507

558

137

Fonte: Bremaeker (2001)

A modificação na divisão estrutural dos municípios brasileiros dificulta a análise e gera erros de mensuração. Os erros de medida poderiam ser evitados desagregando-se dos municípios de origem os valores das variáveis dos municípios criados a partir de 1970. Além da dificuldade operacional, a adoção deste procedimento implicaria a aceitação implícita que a instalação de novos municípios foi simplesmente a partição de unidades geográficas, desconsiderando, por exemplo, a ocupação de novas áreas e a expansão da fronteira agrícola ocorrida nas regiões Norte e Centro-Oeste. Optou-se, assim, por utilizar as variáveis dummies, DMN-7080, DMN-8091 e DMN-9100, que atribuem valor 1 para as microrregiões onde foram instalados novos municípios. Os resultados são apresentados na Tabela 5. Tabela 5 Regressões (OLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000 REGRESSÃO (5): RENDA INICIAL E VARIÁVEIS REGIONAIS Período Observações VARIÁVEL

1970 – 1980 3947

1980 – 1991 3987

COEF

t

1991- 2000 5507

COEF

T

1970 – 2000 3947

COEF

t

COEF

t

C

0.236

37.86

0.114

21.03

0.184

41.50

0.116

61.62

RENDA INICIAL

-0.034

-22.76

-0.024

-22.66

-0.029

-33.13

-0.018

-41.75

DN

-0.042

-30.77

-0.021

-18.30

-0.032

-30.19

-0.021

-43.16

DMG

-0.027

-8.63

-0.020

-9.36

-0.031

-17.35

-0.017

-20.09

DMET

0.015

6.23

0.018

8.22

0.013

6.15

0.010

7.85

MN-70/80

0.000

-0.23

0.000

-0.31

-0.002

-3.50

0.001

3.88

0.001

3.09

MN-80/91 MN-91/00 2

0.002

2.63

R R2

0.27 0.27

0.17

0.24

0.48

F

289.03

165.46

341,61

518.38

0.17

0.24

0.48

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

A inclusão das dummies para os municípios novos não proporcionou melhoras significativas no ajustamento da regressão. DMN-7080 é estatisticamente nula no período 1970-1980 e 1970-2000. No período mais amplo, as variáveis DMN possuem a dupla função de identificar o efeito da criação de municípios em uma microrregião e corrigir erros de medida devido a incorreções nos dados. Dessa forma, não se pode inferir conclusões econômicas do resultado. Todos os demais coeficientes estimados tiveram o sinal esperado.

12 Esses resultados merecem uma análise mais aprofundada. O pequeno valor do coeficiente estimado (0,1%) para o período 1970-2000 e a dificuldade de sistematizar o processo de desagregação dos municípios impedem conclusões definitivas. Tabela 6 Regressões (OLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000 REGRESSÃO (6): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E EDUCACIONAIS Períodos Observações

1970 – 1980

1980 – 1991

1991- 2000

1970 – 2000

3947

3987

5507

3947

VARIÁVEL

COEF

t

COEF

T

COEF

t

COEF

T

C

0.267

41.99

0.166

28.95

0.260

53.37

0.130

79.21

RENDA INICIAL

-0.048

-26.80

-0.041

-30.33

-0.056

-45.15

-0.025

-57.36

DN

-0.034

-27.81

-0.017

-15.73

-0.027

-28.94

-0.017

-40.48

DMG

-0.019

-6.52

-0.013

-6.47

-0.023

-14.61

-0.013

-18.59

DMET

0.003

1.35

-0.006

-3.68

0.004

3.97

0.001

3.83

MN-80/91

0.005

2.59

-0.002

-2.87

0.013

20.74

MN-91/00 EST

0.017

2

17.95

0.001

1.55

0.001

2.16

0.016

31.79

0.008

28.96

R R2

0.34

0.26

0.38

0.58

0.34

0.26

0.38

0.58

F

403.21

238.99

560.81

765.77

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

1970 – 1980

1980 – 1991

1991- 2000

1970 – 2000

3947

3987

5507

3947

VARIÁVEL

COEF

t

COEF

T

COEF

t

COEF

t

C

0.236

37.56

0.098

14.87

0.206

38.45

0.118

56.26

RENDA INICIAL

-0.034

-22.69

-0.021

-18.20

-0.032

-32.86

-0.019

-40.82

DN

-0.042

-31.01

-0.022

-19.19

-0.030

-28.40

-0.021

-42.84

DMG

-0.027

-8.63

-0.021

-9.97

-0.029

-16.24

-0.017

-19.95

DMET

0.015

6.22

0.012

5.81

0.010

7.82

0.001

4.05

MN-80/91

0.018

8.24

-0.003

-3.84

0.134

5.45

MN-91/00 GED 2

-0.002

-0.24

0.002

2.55

0.001

3.05

-0.196

-7.07

-0.021

-1.87

R R2

0.27

0.18

0.25

0.48

0.27

0.18

0.25

0.48

F

289.04

147.31

304.19

522.37

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

A Tabela 6 expõe resultados de regressões realizadas com as variáveis educacionais. A Regressão (6) acrescenta às variáveis geográficas a série número médio de anos de estudo, EST. Os sinais dos coeficientes estimados para EST são todos estatisticamente positivos. No período 1970-2000, mantendo as demais variáveis constantes, um ano a mais na média de anos de estudo de um município implicaria 0.8 pontos percentuais de acréscimo na taxa de crescimento da renda per capita. Na década de 70, a dummy para regiões metropolitanas possui coeficiente não significativamente diferente de zero. Foi realizado o teste da razão de

13 verossimilhança, confirmando-se a redundância da variável com valor-p de 0.35. Uma razoável justificativa para esse fato é admitir que, em 1970, as diferenças econômico-sociais entre as zonas metropolitanas e os municípios interioranos baseavam-se fortemente nos diferenciais educacionais. A Regressão (7) substitui a variável EST pela taxa anual de crescimento dos anos de estudo, GED. O resultado é não conclusivo no período analisado. Barro e Sala-i-Martin propõem além das variáveis educacionais, utilizar variáveis que mensurem o nível de saúde da população como proxies subsidiárias de capital humano. Nesse sentido, na Tabela 7 encontram-se os resultados de uma regressão sobre a taxa de crescimento da renda per capita utilizando como regressores as variáveis geográficas e esperança de vida ao nascer (EV) no período inicial. Os coeficientes de EV foram todos estatisticamente positivos. O ajustamento dos dados à equação medido pelo R 2 é inferior ao modelo utilizando variáveis educacionais. Apenas as variáveis DMN foram não significantes na década de 90 e no período total. Foi realizado o teste da razão de verossimilhança para variáveis redundantes no período 1970-2000. O valor-p para rejeição da hipótese nula de que DMN-8091 e DMN9100 são redundantes no modelo foi 0.02. Todos os demais sinais foram os esperados. Tabela 7 Regressões (OLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000 REGRESSÃO (8): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E ESPERANÇA DE VIDA Períodos Observações

1970 – 1980

1980 – 1991

1991- 2000

1970 – 2000

3947

3987

5507

3947

VARIÁVEL

COEF

t

COEF

t

COEF

t

COEF

t

C

0.175

22.82

0.093

12.69

0.112

18.83

0.091

35.27

RENDA INICIAL

-0.035

-23.89

-0.024

-22.86

-0.036

-38.36

-0.019

-44.25

DN

-0.037

-26.39

-0.020

-16.09

-0.026

-23.32

-0.019

-37.82

DMG

-0.023

-7.49

-0.019

-8.96

-0.029

-16.79

-0.016

-18.42

DMET

0.016

6.69

0.018

8.38

0.013

6.49

0.010

8.22

-0.003

-4.05

0.000

1.36

0.000

4.02

MN-80/91 MN-91/00 EV 2

0.001

10.77

0.001

2.42

0.001

2.38

0.002

17.89

0.001

13.30

R R2

0.29

0.17

0.28

0.50

0.29

0.17

0.28

0.50

F

320.00

140.54

356.51

567.04

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

A Tabela 8 apresenta a Regressão (9) que investiga a contribuição da desigualdade pessoal da renda para o crescimento econômico. Utilizou-se o índice de desigualdade de Theil (DEST). Todos os coeficientes estimados foram significantes. O R 2 é inferior ao da regressão com as variáveis educacionais. Os sinais dos coeficientes estimados para DEST são ambíguos. O efeito incentivador do crescimento proposto pela teoria neoclássica só é confirmado no milagre econômico da década de 70. Os sinais das demais variáveis foram os esperados.

14 Tabela 8 Regressões (OLS) Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000 REGRESSÃO (9): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E DESIGUALDADE DE RENDA Períodos Observações VARIÁVEL

1970 – 1980 3947

1980 – 1991 3987

COEF

t

1991- 2000 5507

COEF

t

1970 – 2000 3947

COEF

t

COEF

t

C

0.234

37.40

0.115

20.97

0.185

41.15

0.114

60.76

RENDA INICIAL

-0.035

-23.21

-0.022

-20.23

-0.028

-32.82

-0.019

-42.45

DN

-0.042

-30.61

-0.021

-18.07

-0.032

-30.15

-0.021

-43.59

DMG

-0.029

-8.95

-0.019

-9.24

-0.030

-17.35

-0.018

-20.17

DMET

0.015

6.45

0.017

7.52

0.012

5.90

0.010

8.25

-0.002

-3.19

0.001

4.44

MN-80/91 MN-91/00 DEST 2

0.018

3.34

-0.018

-5.58

0.002

2.61

0.001

3.82

-0.006

-2.06

0.010

5.54

R R2

0.27 0.27

0.18

0.24

0.49

F

294.99

147.11

285.79

534.37

0.18

0.24

0.49

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

A Tabela 9 apresenta uma regressão agregando às variáveis geográficas duas variáveis referentes a características da população de cada unidade. A variável URB é o percentual da população do município que reside em áreas urbanas. A variável GPOP mede a taxa de crescimento populacional. A variável URB possui coeficientes estimados estatisticamente positivos em todos os períodos analisados, indicando uma prevalência das áreas urbanas sobre as rurais, apesar de toda e evolução da agricultura brasileira ocorrida nos anos 80 e 90. Na década de 70, a hipótese nula para o coeficiente estimado de DMET é aceita. Evidentemente, as regiões nas proximidades da capital são as de maior contingente populacional urbano, principalmente em 1970. Em relação à taxa de crescimento populacional, GPOP, a regressão é não conclusiva sobre os efeitos da variável. Na década de 80 o coeficiente da variável é estatisticamente insignificante. Nos períodos 1970-1980 e 1991-2000, embora estatisticamente relevantes, os coeficientes estimados possuem sinais divergentes. A taxa de crescimento populacional no âmbito deste trabalho não possui as mesmas características da taxa definida no modelo neoclássico. A variável GPOP considera a população residente no município em cada censo. Dessa forma, GPOP indica não só a fecundidade e mortalidade da unidade geográfica, mas absorve também os efeitos da migração. O coeficiente estatisticamente positivo estimado para o período mais amplo implica, tudo mais constante, que um incremento de um ponto percentual em GPOP causaria um incremento de apenas 0.052 pontos percentuais na taxa de crescimento da renda per capita. North e Thomas (1973) já argumentavam que nível educacional, inovações, economias de escala e acumulação de capital não seriam as causas do crescimento econômico. Essas características da sociedade seriam derivadas do próprio processo de crescimento. A causa principal para o crescimento relativo seria a qualidade das instituições, entendida como a capacidade de uma sociedade definir regras claras e duradouras para a interação entre os indivíduos.

15

Tabela 9 Regressões (OLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000 REGRESSÃO (10): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E POPULACIONAIS Períodos Observações

1970 – 1980

1980 – 1991

1991- 2000

1970 – 2000

3947

3987

5507

3947

VARIÁVEL

COEF

t

COEF

t

COEF

t

COEF

t

C

0.272

38.26

0.151

26.01

0.188

35.94

0.131

67.68

RENDA INICIAL

-0.046

-24.47

-0.034

-27.52

-0.030

-26.33

-0.024

-47.64

DN

-0.048

-32.98

-0.025

-21.51

-0.032

-28.33

-0.023

-48.35

DMG

-0.030

-10.32

-0.022

-10.72

-0.031

-17.36

-0.018

-24.87

DMET

0.005

1.93

0.011

4.54

0.012

5.91

0.005

4.13

0.000

0.06

0.002

8.04

0.002

3.23

0.002

5.84

MN-80/91 MN-91/00 URB

0.037

12.92

0.036

15.69

0.006

3.85

0.016

16.00

GPOP

0.085

4.091

-0.022

-1.41

-0.052

-2.75

0.052

4.66

2

R R2

0.31

0.24

0.24

0.54

0.31

0.24

0.24

0.53

F

300.01

177.08

249.07

567.11

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

Diversos trabalhos empíricos5 vêm sendo realizados atribuindo ao desenvolvimento das instituições de um país o seu crescimento econômico. Desde Barro e Sala-i-Martin (1992), vários indicadores já foram propostos. A expectativa é que as instituições não difiram muito entre as unidades regionais de um mesmo país. No Brasil, devido a imensas desigualdades espaciais, essa assertiva não é verdadeira. Apesar das unidades regionais terem que se submeter às políticas federais e respeitar a legislação nacional é improvável que não existam diferenças locais entre, por exemplo, desempenho da burocracia, qualidade do judiciário e nível de corrupção. As bases de dados com informações municipais existentes são bastante diminutas. Com exceção das séries organizadas pelo IPEA/PNUD, verifica-se uma carência quase absoluta de dados. A opção de proxy para o desenvolvimento das instituições municipais utilizada neste trabalho é a razão entre o número total de votos brancos ou nulos e o número total de votos válidos nas eleições de 1982 e 1996 para vereadores. Para Brasília utilizou-se, em 1996, as eleições para deputado distrital. A participação no processo político, devido à pouca disponibilidade de dados, não foi suficientemente explorada no Brasil. Oliveira (2001) utilizou variável similar a deste trabalho e verificou a existência de correlação positiva entre participação política e crescimento econômico.

5

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

16 Tabela 10 Regressões (OLS): Taxas de Crescimento da Renda per capita dos Municípios Brasileiros contra Variáveis Indicadas - 1970-2000 REGRESSÃO (11): RENDA INICIAL, VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS E INSTITUCIONAIS Períodos Observações VARIÁVEL

1970 – 1980 3947

1980 – 1991

1991- 2000

3985

COEF

t

1970 – 2000

5471

COEF

t

3947

COEF

t

COEF

t

C

0.237

38.23

0.117

21.28

0.187

44.48

0.118

63.93

RENDA INICIAL

-0.033

-22.27

-0.024

-22.54

-0.028

-33.76

-0.018

-38.55

DN

-0.041

-28.51

-0.020

-16.75

-0.029

-28.14

-0.019

-37.37

DMG

-0.026

-8.05

-0.018

-8.44

-0.028

-15.88

-0.015

-16.35

DMET

0.016

6.85

0.020

8.84

0.014

7.33

-0.002

-3.28

MN-80/91 MN-91/00 BN-82

-0.027

-3.40

-0.029

1.10

-0.050

-9.91

-2.89

BN-96 2

0.00

0.011

9.86

0.001

3.22

0.000

1.20

-0.027

-8.20

-0.016

-5.03

R R2

0.27

0.18

0.25

0.51

0.27

0.18

0.25

0.50

F

292.48

143.43

302.74

504.19

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

A premissa assumida é que quanto maior o desenvolvimento das instituições de uma unidade geográfica, maior será a participação popular nas eleições municipais. Um desinteresse da população sobre a política local seria refletido num elevado percentual de votos brancos ou nulos. Esse desinteresse geraria vereadores eleitos pouco compromissados com o eleitorado e conseqüentemente a fiscalização do poder Legislativo sobre o Executivo seria prejudicada. A Tabela 10 apresenta a Regressão (11) incluindo as variáveis institucionais como regressores da taxa de crescimento da renda per capita. A variável BN-82 é utilizada como o nível inicial da qualidade das instituições municipais na década de 80 e como uma aproximação para a década de 70. BN-96 é usada como uma aproximação do nível institucional na década de 90. Todos os coeficientes estimados tiveram os sinais esperados. O único coeficiente não significativo foi o da dummy MN-91/00. Nas três regressões, os coeficientes estimados das variáveis institucionais são significativamente negativos, indicando que quanto maior a participação da população no processo eleitoral local, maior seria a taxa de crescimento da renda. O resultado confirma que entre os municípios brasileiros existe uma diferença considerável nas estruturas político-institucionais e que essa diferenciação influencia o desempenho econômico das unidades geográficas. Uma variável explicativa do crescimento econômico pode contribuir ou não para acelerar o processo de convergência. Caso a inclusão da variável na regressão aumente significativamente o valor absoluto do coeficiente da renda inicial, pode-se afirmar que o indicador, mantido constante, aumentaria a velocidade com que as unidades pobres se aproximam das ricas. Em síntese, as desigualdades regionais da variável incluída são responsáveis pela menor velocidade do processo de convergência. A primeira linha da Tabela 11 expõe os valores estimados para os coeficientes da renda inicial, β1, na Equação (8) que possui como regressores o logaritmo da renda inicial e as

17 variáveis geográficas DN, DMG e DMET. As linhas seguintes trazem as estimativas dos coeficientes da renda inicial com a inclusão na Equação (8) da variável explicativa constante na primeira coluna. A Tabela 11 também indica o valor-p do teste de Wald para a rejeição da hipótese nula que o coeficiente da renda estimado com a inclusão da variável seja igual à estimativa de β1 na equação (8). y 1 ⋅ Log  iT T  yi 0

  = C + β 1 ⋅ Log ( y i 0 ) + β 2 .DN i 0 + β 3 .DMGi 0 + β 3 .DMETi 0 + u i 0,T 

(8)

Valores-p elevados apontam que o coeficiente estimado com a inclusão da variável não é estatisticamente diferente do estimado na Equação (8). Dessa forma, a variável incluída no modelo não altera substancialmente a velocidade de convergência da renda per capita das unidades geográficas. Tabela 11 Regressões (OLS): Coeficientes Estimados da Renda Inicial e Valor-P do Teste de Wald – Municípios Brasileiros – 1970-2000 1970 - 1980

1980 - 1991

1991 - 2000

1970 - 2000

Coef. da Renda Inicial

Valor-p

Coef. da Renda Inicial

Valor-p

Coef. da Renda Inicial

Valor-p

Coef. da Renda Inicial

Valor-p

Equação (8)

-0.034

0.00

-0.024

0.00

-0.029

0.00

-0.018

0.00

MN

-0.034

0.99

-0.024

0.78

-0.029

0.91

-0.018

0.99

EST

-0.048

0.00

-0.041

0.00

-0.057

0.00

-0.025

0.00

GED

-0.034

0.99

-0.022

0.06

-0.032

0.00

-0.019

0.63

ED1

-0.033

0.83

-0.024

0.98

-0.030

0.57

-0.018

0.77

ED2

-0.043

0.00

-0.029

0.00

-0.036

0.00

-0.022

0.00

ED3

-0.041

0.00

-0.038

0.00

-0.045

0.00

-0.023

0.00

DEST

-0.035

0.58

-0.023

0.15

-0.029

0.63

-0.019

0.04

EV

-0.035

0.44

-0.025

0.54

-0.036

0.00

-0.019

0.03

URB

-0.044

0.00

-0.035

0.00

-0.031

0.09

-0.023

0.00

GPOP

-0.037

0.10

-0.025

0.39

-0.028

0.42

-0.020

0.00

BN

-0.033

0.76

-0.024

0.91

-0.028

0.36

-0.017

0.22

VARIÁVEL

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

O exame da Tabela 11 aponta que apenas as variáveis educacionais com exceção de ED1 e GED alteraram estatisticamente o coeficiente da renda inicial nos quatro períodos analisados. Essa constatação confirma que a elevação do nível educacional da população é a política de maior relevância para a obtenção da redução das desigualdades regionais. No período mais amplo, as variáveis populacionais URB e GPOP também alteraram significativamente a taxa de convergência, indicando que a taxa de urbanização e o crescimento populacional também influenciam a velocidade de convergência. Ressalte-se que no caso do crescimento populacional, a hipótese nula só é rejeitada no período completo. No período 1970-2000, as variáveis EV e DEST também, aceleraram a redução das desigualdades.

18 A Tabela 12 sintetiza os resultados anteriores. São expostos os coeficientes estimados de cada variável para o período mais amplo. Apresenta, também, a avaliação de sua relevância para o processo de convergência. Tabela 12 Resumo das Regressões e Relevância para o Processo de Convergência – 1970-2000 Variável

Coeficiente Estimado

Avaliação da Importância para o Processo de Convergência

MN-7080

Não-Significante

Não

MN-8091

0.001

Não

MN-9100

0.001

Não

EST

0.008

Sim

GED

Não-Significante

Não

ED1

0.029

Não

ED2

0.039

Sim

ED3

0.005

Sim

DEST

0.010

Sim

EV

0.001

Sim

URB

0.016

Sim

GPOP

0.052

Sim

BN-82

-0.027

Não

BN-96

-0.016

Não

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

3.5 – Estimação não-paramétrica da distribuição da renda As funções densidade de probabilidade estimadas nesta subseção são referentes à distribuição do logaritmo da renda per capita, em termos relativos. Os valores do logaritmo da renda de cada unidade foram divididos pela média dos logaritmos do período. Desta forma, a média de cada distribuição é sempre um. O Gráfico 5 traz as distribuições estimadas para a renda per capita dos municípios do Brasil. A distribuição do logaritmo da renda per capita dos municípios evolui de uma distribuição unimodal em 1970 para bimodal em 2000. O vale entre as duas modas vem aumentando sua profundidade, indicando que os municípios estão se associando em dois grupos distintos. Esse resultado confirma os obtidos anteriormente e constata um processo de aprofundamento das desigualdades regionais brasileiras.

Gráfico 5 Função Densidade de Probabilidade Estimada para a Distribuição da Renda per capita dos Municípios Brasileiros, 1970-2000 (Núcleo Gaussiano)

19

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

(h = 0.0241)

(h = 0.0211)

4

3.0 2.5

3 2.0 2

1.5 1.0

1

4–

0.5 0

0.0 0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

0.6

LN (Y1970)

0.8

1.0

1.2

LN (Y1980)

(h = 0.0202)

(h = 0.0187)

3.0

4

2.5 3 2.0 1.5

2

1.0 1 0.5 0.0

0 0.8

1.0

LN (Y1991)

1.2

1.4

0.8

1.0

1.2

1.4

LN (Y2000)

CONCLUSÕES Este trabalho procurou investigar a hipótese de convergência da renda per capita entre os municípios brasileiros, a intensidade da convergência e seus condicionantes. A escassez de estatísticas padronizadas e desagregadas por municípios impede um aprofundamento da abordagem. A heterogeneidade macroeconômica dos períodos estudados associada ao diminuto intervalo temporal utilizado faz com que as conclusões deste trabalho não sejam definitivas, e muito menos, consideradas como de longo prazo. Apesar das ressalvas, verificou-se um fraco processo de convergência da renda per capita entre os municípios brasileiros. O poder explicativo da renda inicial é bastante limitado e a velocidade de convergência é muita lenta, produzindo uma “meia-vida” de 99 anos. Demonstrou-se também, que os municípios, quando divididos em duas macrorregiões: Norte e Nordeste (NO/NE) e Sudeste, Sul e Centro-Oeste (SE/SU/CO), encontram-se em forte processo de convergência. Com exceção para a década de 80, na macrorregião (SE/SU/CO), a velocidade de convergência manteve-se sempre superior aos 2% registrados por Barro e Salai-Martin. A estimação de funções não-paramétricas da distribuição da renda per capita corroborou com a tese de formação de dois clubes de convergência. As regressões de Barro e Sala-i-Martin verificaram a relevância de diversas variáveis estruturais condicionantes do processo de convergência. A média de anos de estudo foi significante em todos os períodos. Outro indicador relevante detectado foi o grau de urbanização do município, demonstrando que o crescimento econômico foi preponderante em áreas urbanas. As condições de saúde da população também foram significantes como esperado. A participação no processo eleitoral do legislativo municipal, utilizada como proxy da qualidade das instituições locais, mostrou-se positivamente relacionada com o crescimento da renda. Desigualdade pessoal da renda, crescimento do nível de escolaridade e crescimento populacional apresentaram resultados inconclusivos. As únicas variáveis que aceleraram significativamente o processo de convergência em todos os períodos analisados foram as variáveis educacionais que mensuram a educação básica (entre quatro e oito anos de estudo), a educação intermediária-superior (mais de oito anos de estudo) e a média de anos de estudo da população. Esse resultado confirma a importância de investimentos em educação para a redução das desigualdades regionais.

20 Este trabalho detecta dois clubes de convergência entre os municípios brasileiros. A fraca convergência verificada em trabalhos empíricos, notadamente em Ferreira (1999), Azzoni et al (2000) e Azzoni e Barossi (2003), deve ser influenciada por dois fortes processos de convergência entre as unidades geográficas das regiões Norte e Nordeste e das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste. Trabalhos posteriores poderão estender a análise da convergência condicional a inúmeras variáveis disponíveis, principalmente para a década de 90. Um estudo, com um maior aprofundamento teórico e um melhor tratamento da base de dados, pode obter resultados relevantes a respeito da instalação de novos municípios. A inclusão de variáveis que mensurem os resultados das políticas públicas municipais contribuiria para avaliar as iniciativas das gestões regionais mais significativas para o crescimento econômico e para a supressão das desigualdades regionais. A inserção de variáveis que quantifiquem as transferências diretas governamentais para as populações carentes permitiriam uma análise crítica sobre a focalização dos gastos do governo. REFERÊNCIAS BREMAEKER, François E. J. de. Evolução do quadro municipal brasileiro no período entre 1980 e 2001. Rio de Janeiro : Ibamco, 2001. (Série Estudos Especiais, n. 20) ANDRADE, M. V. Educação e crescimento econômico no Brasil: evidências empíricas para os estados brasileiros – 1970/1995. In: XXV Encontro Nacional de Economia, Anais da Anpec, v. 3, p. 1528-1548, dez. 1997. AZZONI, Carlos R. Economic growth and regional income inequalities in Brazil: 19391992. São Paulo, IPE/USP, 1996. (Texto para Discussão n. 06/96). AZZONI, Carlos R. Concentração regional e dispersão das rendas per capita estaduais: análise a partir de séries históricas estaduais de PIB, 1939-1995. Estudos Econômicos, v. 27, n. 3, 1997. AZZONI, Carlos R.; MENEZES FILHO, N.; MENEZES, T. & SILVEIRA NETO, R. Geography and regional income inequality in Brazil. Inter American Development Bank, Working Paper, 2000. AZZONI, C. & BAROSSI FILHO, M. A time series analysis of regional income convergence in Brazil. Disponível na Internet no endereço http:// www.nemesis.org br/azzoni6.htm. 2003. BARRO, R. J. Economic growth in a cross section of countries. Quarterly Journal of Economics, v. 106, p. 407-443, maio, 1991. BARRO, R. J. & SALA-I-MARTIN, X. Convergence across states and regions, Brookings Papers of Economic Activity, v. 1, p. 107-182, 1991. BARRO, R. J. & SALA-I-MARTIN, X. Convergence, Journal of Political Economy, v. 100, n. 2, p. 223-251, 1992. BARRO, R. J. & SALA-I-MARTIN, X. Economic growth. New York : MacGraw-Hill, 1995.

21

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23

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ANEXO I DESCRIÇÃO E FONTE DAS VARIÁVEIS

VARIÁVEL

DESCRIÇÃO

FONTE: DADOS BRUTOS

VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS DN

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

IBGE

DMG

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

IBGE

DMET

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

IBGE

DMN

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

Bremaeker (2001)

VARIÁVEIS RENDA REN

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

RG

MÉDIA ANUAL DE CRESCIMENTO DA RENDA FAMILIAR PER CAPITA

IPEA / PNUD

VARIÁVEIS ESTRUTURAIS ESTA

NÚMERO MÉDIO DE ANOS DE ESTUDO (POP. DE 25 ANOS OU MAIS),

IPEA / PNUD

ED1

EDUCAÇÃO INICIAL: PERCENTUAL DE PESSOAS (POP. DE 25 ANOS OU IPEA / PNUD MAIS) ALFABETIZADAS COM MENOS DE 4 ANOS DE ESTUDO

ED2

EDUCAÇÃO BÁSICA: PERCENTUAL DE PESSOAS (POP. DE 25 ANOS OU IPEA / PNUD MAIS) COM MAIS DE 4 ANOS E MENOS DE 8 ANOS DE ESTUDO

ED3

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

IPEA / PNUD

GED

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

IPEA / PNUD

EV

ESPERANÇA DE VIDA AO NASCER (EM ANOS)

IPEA / PNUD

DEST

GRAU DE DESIGUALDADE (THEIL - L)

IPEA / PNUD

URB

PERCENTUAL DA POPULAÇÃO URBANA

IPEA / PNUD

GPOP

MÉDIA ANUAL DE CRESCIMENTO DA POPULAÇÃO

IPEA / PNUD

BN

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

TSE

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