UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO

CENTRO DE TECNOLOGIA E GEOCIÊNCIAS

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL

ALDRIN PIETRO DE AZEVEDO SAMPAIO

ESTIMATIVA DE DEMANDA POR TRANSPORTE AÉREO PARA APO IO AO

PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL NO

NORDESTE DO BRASIL

Recife

2019

ALDRIN PIETRO DE AZEVEDO SAMPAIO

ESTIMATIVA DE DEMANDA POR TRANSPORTE AÉREO PARA APO IO AO

PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL NO

NORDESTE DO BRASIL

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil do Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), como requisito para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil.

Área de concentração: Transporte e Gestão das Infraestruturas Urbanas.

Orientador : Prof. Dr. Maurício Oliveira de Andrade

Recife

2019

Catalogação na fonte

Bibliotecária Valdicéa Alves, CRB-4 / 1260

S192e Sampaio, Aldrin Pietro de Azevedo.

Estimativa de demanda por transporte aéreo para apoio ao Programa de desenvolvimento da aviação regional no nordeste do Brasil./ Aldrin Pietro de Azevedo Sampaio - 2019.

159 folhas, Il.; Tab. e Abr. Sigl.

Orientador: Prof. Dr. Maurício Oliveira de Andrade. .

Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Pernambuco. CTG. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental, 2019.

Inclui Referências e Apêndices.

1. Engenharia Civil. 2. Aviação regional. 3. Potencial de demanda.

4. Área de captação de aeroportos. 5. Transporte aéreo. 6. PDAR.

I. Andrade, Maurício Oliveira de (Orientador). II. Título.

ALDRIN PIETRO DE AZEVEDO SAMPAIO

ESTIMATIVA DE DEMANDA POR TRANSPORTE AÉREO PARA APO IO

AO PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO

REGIONAL NO NORDESTE DO BRASIL

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil do Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), como requisito para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil.

Aprovado em 28 de fevereiro de 2019

BANCA EXAMINADORA

____________________________________________________________

Prof. Dr. Maurício Oliveira de Andrade (Orientador)

Universidade Federal de Pernambuco

_______________________________________________________________

Prof. Dr. Anísio Brasileiro de Freitas Dourado (Examinador Interno)

Universidade Federal de Pernambuco

_________________________________________________________________

Prof. Dr. Joaquim José Guilherme de Aragão (Examinador Externo)

Universidade de Brasília

Dedico este trabalho às pessoas mais presentes em minha vida:

Minha mãe, por ter sempre acreditado na educação e nos seus filhos, a pessoa mais

generosa que tive a oportunidade de conhecer.

Meu pai, exemplo de vida, coragem e de doação de vida à família.

Minhas irmãs, Adriane, Amanda e Ayanna, pela companhia nos momentos em que os

irmãos são fundamentais, vocês nunca me faltaram e tenho certeza que nunca me faltarão.

Minha companheira e grande amor, Rachel, por estar ao meu lado nos melhores e piores

momentos de minha vida, pela cumplicidade e apoio incondicional. Por ter me dado a

oportunidade e o prazer de dividir a criação dos nossos filhos.

Antonio, Pedro e Davi, aqueles que me fazem reaprender a viver e melhorar não só

como pai, mas como ser humano. Vocês foram o meu melhor presente.

AMO TODOS VOCÊS!

AGRADECIMENTOS

Reconheço que sem o precioso apoio de várias pessoas, esta dissertação de mestrado

não chegaria a bom termo.

A Deus por ter colocado pessoas maravilhosas na minha vida, entre elas, o meu

orientador, Professor Doutor Maurício de Oliveira Andrade, que sem me conhecer aceitou-me

como seu orientando desde o primeiro contato, mesmo sabendo que não seria um aluno muito

presente, ao qual sou profundamente grato pelas ideias para realização desta dissertação,

paciência e empenho com que sempre me orientou, tanto neste trabalho como nos realizados

durante o mestrado. Muito obrigado pelas correções, sempre acompanhadas por palavras

motivacionais e pela colaboração, fundamental para realização desta dissertação.

A todos os professores, que de alguma forma me ajudaram a chegar até aqui,

representados aqui pelos professores da pós-graduação em Engenharia Civil – Área de

Transportes, com os quais tive o prazer de receber seus conhecimentos e compartilhar

momentos prazerosos na universidade e nos congressos. Professora Maria Leonor, Professor

Leonardo, Professor Oswaldo, Professor Anísio e Professor Enílson, o meu muito obrigado.

À minha banca examinadora, Professores Anísio Brasileiro e Joaquim Aragão, os quais

se dispuseram generosamente a participar da minha avaliação em data tão inconveniente como

a véspera de carnaval.

Às servidoras da secretaria da pós-graduação em Engenharia Civil, Andrea, Cleide e

Claudiana pela disponibilidade, pelos excelentes serviços prestados e pelo sorriso e bom humor

sempre presentes em seus rostos em todos os momentos em que precisei.

Aos meus colegas de turma, principalmente Amanda, Davi, Dannúbia e Victoria, que

além dos momentos de aprendizado em sala de aula foram também amigos fora do meio

acadêmico, sempre me dando forças e esperanças de que seria possível chegar a este ponto.

Aos companheiros de trabalho na ANAC, entre os quais não posso deixar de citar

Francinaldo, Glend, Julião, Filipe e Celso, incentivadores desde o início, os quais agradeço pela

compreensão nos momentos de menor disponibilidade de minha parte para viagens e divisões

de trabalho.

Por fim, agradeço à minha imensa família, pelo incentivo ou compreensão das

ausências, os quais se fosse nomear daria uma outra dissertação.

Ninguém vence sozinho. Muito obrigado a todos!

RESUMO

Tanto a literatura quanto os órgãos governamentais consideram a aviação um importante

indutor para o desenvolvimento regional e integração nacional. Por possuir essa função, o setor

sempre é motivo de preocupação por parte dos governos, os quais buscam formas de fomentar

a atividade aérea. Atualmente encontra-se em processo de implantação o Programa de

Desenvolvimento da Aviação Regional - PDAR, um programa com previsão de investimentos

públicos em infraestrutura aeroportuária e em subsídios operacionais para as companhias

aéreas, com o intuito de reaquecer o setor e aumentar a quantidade de localidades atendidas

pela aviação regional. Apresenta-se então, nesta dissertação, um modelo para estimar potencial

de demanda de passageiros, através de regressão linear múltipla, de forma a cobrir quase a

totalidade dos Estados de Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte, Ceará e Piauí. Após

aplicação do modelo, sugerem-se localidades com o intuito de otimizar os recursos do PDAR,

e conclui-se que é alta a possibilidade de existência de regiões que possuam potencial de

demanda superior a regiões que atualmente já são atendidas pelas companhias aéreas. Assim,

presume-se que direcionando estrategicamente investimentos em localidades específicas, as

empresas operarão sem subsídios, os quais poderão ser direcionados para linhas aéreas que

sejam utilizadas para integrar o país, levando desenvolvimento a localidades isoladas, e

podendo assim contribuir eficientemente para que se reduza a desigualdade social brasileira.

Palavras-chave: Aviação regional. Potencial de demanda. Área de captação de aeroportos.

Transporte aéreo. PDAR.

ABSTRACT

Both Literature and Government Agencies see aviation as an important driver for

regional development and national integration. By having such a function, this sector is always

considered as a matter of concern by the governments, which in turn pursue ways of fomenting

the aero activity. Currently there is a Regional Aviation Development Program (PDAR) in

process of being implemented. Such program foresees public investments in airport

infrastructure and operational subsidies for Airlines in order reheat the sector and increase the

number of locations served by regional aviation. This paper presents a model for estimating

passenger demand potential through multiple linear regression, in order to cover the great

majority of the federative units (states) of Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte, Ceará

and Piauí. After applying the model, localities are suggested in order to optimize the resources

of the PDAR, and it is concluded that it is very likely that there are regions that have higher

demand potential than some regions that are already served by the airlines. Thus, it is assumed

that by strategically directing investments to specific localities, companies will operate without

subsidies, which in turn can be directed to airlines that are used to integrate the country, leading

development to isolated localities, and thus efficiently contributing to reduce the Brazilian

social inequality.

Keywords: Regional aviation. Demand potential. Airport catchment area. Air transport. PDAR.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Evolução de Passageiros Pagos por ano – Voos Domésticos......................... 17

Figura 2 – Voos Realizados por ano................................................................................. 17

Figura 3 – Aproveitamento percentual das aeronaves ..................................................... 18

Figura 4 – Tarifa Média Anual......................................................................................... 18

Figura 5 – Evolução das Localidades Atendidas com Voos Regulares........................... 19

Figura 6 – Participação por Região no PIB Nacional...................................................... 22

Figura 7 – Aeroportos em operação na Região Nordeste em 2015.................................. 25

Figura 8 – Cobertura proposta para a região estudada..................................................... 26

Figura 9 – Operações aeroportuárias 1998 – 2008: Brasil............................................... 55

Figura 10 - Operações Aeroportuárias 1998 – 2008: Região Nordeste............................ 57

Figura 11 – Comunidades atendidas nos estados contíguos dos Estados Unidos............. 66

Figura 12 – Comunidade atendida em Porto Rico ............................................................ 66

Figura 13 – Comunidades atendidas no Hawai................................................................. 67

Figura 14 – Comunidades atendidas no Alasca................................................................. 69

Figura 15 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Brasil (2015)........................... 73

Figura 16 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Nordeste (2015)...................... 73

Figura 17 – Localidades que receberam investimentos FNAC.......................................... 84

Figura 18 – Modelagem Econométrica Clássica................................................................101

Figura 19 – Fluxograma de estruturação do modelo de estimativa da demanda................104

Figura 20 – Potencial de demanda média por região para amostra do modelo e demanda

apurada em 2015 em aeroportos que estavam operando em 2015.................. 120

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Produto Interno Bruto por regiões (2002 a 2015).......................................... 21

Tabela 2 – Empresas aéreas criadas entre as décadas de 1920 e 1970............................ 30

Tabela 3 – Aeroportos com liberdade tarifária aprovada pela Resolução 007/2011 do CONAC..46

Tabela 4 – Empresas aéreas existentes em 1962 e suas operações................................. 53

Tabela 5 – Divisão territoria do SITAR por empresa aérea............................................ 54

Tabela 6 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Brasil........................... 56

Tabela 7 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Nordeste...................... 56

Tabela 8 – Comunidades atendidas pelo EAS fora do Alasca........................................ 63

Tabela 9 – Comunidades atendidas pelo EAS no Alasca................................................ 67

Tabela 10 – Locais apontados pelo PDAR para receber investimentos dentro da área de estudo.. 74

Tabela 11 – Receitas FNAC 2013 a 2017......................................................................... 78

Tabela 12 – Despesas FNAC 2013 a 2017........................................................................ 79

Tabela 13 - Investimentos por aeroportos FNAC............................................................. 80

Tabela 14 - Aeroportos com voos regulares junho/2018.................................................. 82

Tabela 15 – Aeroportos da amostra................................................................................... 105

Tabela 16 – Coeficientes de determinação do modelo 1 em stepwise............................... 108

Tabela 17 – Variáveis excluídas do modelo 1.................................................................... 109

Tabela 18 - Variáveis excluídas no modelo 2.................................................................... 109

Tabela 19 - Sumarização do modelo 3 .............................................................................. 110

Tabela 20 – Análise de Variância (ANOVA) dos modelos 1 e 2....................................... 111

Tabela 21 – Coeficientes e teste t de significância das variáveis da função de regressão... 111

Tabela 22 - Sumarização conjunta dos modelos 1, 2 e 3.................................................. 112

Tabela 23 – Coeficientes do modelo 3 e seus níveis de significância............................... 112

Tabela 24 – Correlação entre variáveis.............................................................................. 114

Tabela 25 - Estatísticas de Fator de Inflação da Variância .............................................. 114

Tabela 26 – Diagnóstico de colinearidade por Índice de Condição.................................. 115

Tabela 27 – Estrutura de dados para a regressão auxiliar.................................................. 116

Tabela 28 – Sumarização do modelo da regressão do μ 2 ............................................... 117

Tabela 29 – Coeficientes e significância da regressão do μ 2 .......................................... 117

Tabela 30 - Parâmetros para teste heterocedasticidade ................................................... 118

Tabela 31 – Demandas calculadas pelo modelo para os aeroportos da amostra............... 119

Tabela 32 – Aeroportos propostos pelo PDAR e aeroportos propostos pelo estudo................... 123

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

ABEAR Associação Brasileira das Empresas Aéreas

ANAC Agência Nacional de Aviação Civil

BNDES Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social

CAA Civil Aviation Authority (Autoridade de Aviação Civil do Reino Unido)

CAB Civil Aeronautics Board (Conselho de Aeronáutica Civil)

CASA Civil Aviation Safety Authority (Autoridade de Aviação Civil da Austrália)

CHETA Certificado de Homologação de Empresa de Transporte Aéreo

CONAC Conferência Nacional da Aviação Comercial

CONAC Conselho Nacional de Aviação Civil

DAC Departamento de Aviação Civil

EAS Essential Air Service

FAA Federal Aviation Authority

FNAC Fundo Nacional de Aviação Civil

HOTRAN Horário de Transporte (voos autorizados vigentes)

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

OACI Organização da Aviação Civil Internacional

PDAR Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional

PGO Plano Geral de Outorgas

PIB Produto Interno Bruto

PNAC Política Nacional de Aviação Civil

PROFAA Programa Federal de Auxílio a Aeroportos

RAB Registro Aeronáutico Brasileiro

RIN Rede de Integração Nacional

SAC Secretaria de Aviação Civil

SBAC Código OACI do Aeroporto Regional de Aracati, em Aracati (CE)

SBAE Código OACI do Aeroporto Bauru/Arealva, em Bauru e Arealva (SP)

SBAT Código OACI do Aeroporto Piloto Osvaldo Marques Dias, em Alta Floresta

(MT)

SBAU Código OACI do Aeroporto Estadual Dario Guarita, em Araçatuba (SP)

SBAX Código OACI do Aeroporto Romeu Zema, em Araxá (MG)

SBBH Código OACI do Aeroporto Pampulha - Carlos Drummond de Andrade, em

Belo Horizonte (MG)

SBBR Código OACI do Aeroporto Presidente Juscelino Kubitschek, em Brasília (DF)

SBBW Código OACI do Aeroporto Barra do Garças, em Barra do Garças (MT)

SBCA Código OACI do Aeroporto Coronel Adalberto Mendes da Silva, em Cascavel

(PR)

SBCB Código OACI do Aeroporto Cabo Frio, em Cabo Frio (RJ)

SBCD Código OACI do Aeroporto Caçador, em Caçador (SC)

SBCF Código OACI do Aeroporto Tancredo Neves, em Confins (MG)

SBCH Código OACI do Aeroporto Serafin Enoss Bertaso, em Chapecó (SC)

SBCI Código OACI do Aeroporto Brig. Lysias Augusto Rodrigues, em Carolina (MA)

SBCN Código OACI do Aeroporto Nelson Rodrigues Guimarães, em Caldas Novas

(GO)

SBCT Código OACI do Aeroporto Afonso Pena, em Curitiba (PR)

SBCX Código OACI do Aeroporto Hugo Cantergiani, em Caxias do Sul (RS)

SBDB Código OACI do Aeroporto Bonito, em Bonito (MS)

SBDC Sistema Brasileiro de Defesa da Concorrência

SBDN Código OACI do Aeroporto Presidente Prudente, em Presidente Prudente (SP)

SBDO Código OACI do Aeroporto Dourados, em Dourados (MS)

SBFE Código OACI do Aeroporto João Durval Carneiro, em Feira de Santana (BA)

SBFL Código OACI do Aeroporto Hercílio Luz, em Florianópolis (SC)

SBFN Código OACI do Aeroporto Fernando de Noronha, em Fernando de Noronha

(PE)

SBGL Código OACI do Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro/Galeão – Antônio

Carlos Jobim, no Rio de Janeiro (RJ)

SBGR Código OACI do Aeroporto Guarulhos – Governador André Franco Montoro,

em São Paulo (SP)

SBGU Código OACI do Aeroporto Tancredo Thomas de Faria, em Guarapuava (PR)

SBGV Código OACI do Aeroporto Coronel Altino Machado, em Governador

Valadares (MG)

SBIH Código OACI do Aeroporto Itaituba, em Itaituba (PA)

SBIP Código OACI do Aeroporto Usiminas, em Santana do Paraíso (MG)

SBIT Código OACI do Aeroporto Hidroelétrica de Itumbiara, em Itumbiara (GO)

SBJA Código OACI do Aeroporto Regional Sul, em Jaguaruna (SC)

SBJE Código OACI do Aeroporto Comandante Ariston Pessoa, em Cruz (CE)

SBJF Código OACI do Aeroporto Francisco de Assis, em Juiz de Fora (MG)

SBJI Código OACI do Aeroporto Ji-Paraná, em Ji-Paraná (RO)

SBJU Código OACI do Aeroporto Orlando Bezerra de Menezes, em Juazeiro do Norte

(CE)

SBKG Código OACI do Aeroporto Presidente João Suassuna, em Campina Grande

(PB)

SBKP Código OACI do Aeroporto Viracopos, em Campinas (SP)

SBLE Código OACI do Aeroporto Horácio de Mattos, em Lençóis (BA)

SBLJ Código OACI do Aeroporto Lages, em Lages (SC)

SBMG Código OACI do Aeroporto Sílvio Name Júnior, em Maringá (PR)

SBMK Código OACI do Aeroporto Mário Ribeiro, em Montes Claros (MG)

SBML Código OACI do Aeroporto Frank Miloye Milenkovich, em Marília (SP)

SBMS Código OACI do Aeroporto DIX – Sept Rosado, em Mossoró (RN)

SBMY Código OACI do Aeroporto Manicoré, em Manicoré (AM)

SBNM Código OACI do Aeroporto Santo Ângelo, em Santo Ângelo (RS)

SBOI Código OACI do Aeroporto Oiapoque, em Oiapoque (AP)

SBPA Código OACI do Aeroporto Salgado Filho, em Porto Alegre (RS)

SBPA Código OACI do Aeroporto Salgado Filho, em Porto Alegre (RS)

SBPB Código OACI do Aeroporto Prefeito Doutor João Silva Filho, em Parnaíba (PI)

SBPC Código OACI do Aeroporto Poços de Caldas, em Poços de Caldas (MG)

SBPF Código OACI do Aeroporto Lauro Kurtz, em Passo Fundo (RS)

SBPL Código OACI do Aeroporto Senador Nilo Coelho, em Petrolina (PE)

SBPO Código OACI do Aeroporto Pato Branco, em Pato Branco (PR)

SBPS Código OACI do Aeroporto Porto Seguro, em Porto Seguro (BA)

SBQV Código OACI do Aeroporto Pedro Otacílio Figueiredo, em Vitória da Conquista

(BA)

SBRD Código OACI do Aeroporto Rondonópolis, em Rondonópolis (MT)

SBRJ Código OACI do Aeroporto Santos Dumont, no Rio de Janeiro (RJ)

SBRP Código OACI do Aeroporto Leite Lopes, em Ribeirão Preto (SP)

SBSM Código OACI do Aeroporto Santa Maria, em Santa Maria (RS)

SBSO Código OACI do Aeroporto Regional de Sorriso Adolino Bedin, em Sorriso

(MT)

SBSP Código OACI do Aeroporto Congonhas, em São Paulo (SP)

SBSR Código OACI do Aeroporto Professor Eriberto Manoel Reino, em São José do

Rio Preto (SP)

SBTC Código OACI do Aeroporto Hotel Transamérica, em Una (BA)

SBTG Código OACI do Aeroporto Três Lagoas, em Três Lagoas (MS)

SBUA Código OACI do Aeroporto São Gabriel da Cachoeira, em São Gabriel da

Cachoeira (AM)

SBUL Código OACI do Aeroporto TEN-CEL AV Cesar Bombonato, em Uberlândia

(MG)

SBVG Código OACI do Aeroporto Major Brigadeiro Trompowsky, em Varginha (MG)

SBVH Código OACI do Aeroporto Vilhena, em Vilhena (RO)

SBZM Código OACI do Aeroporto Presidente Itamar Franco, em Goianá (MG)

SDAG Código OACI do Aeroporto Angra dos Reis, em Angra dos Reis (RJ)

SDCO Código OACI do Aeroporto Sorocaba, em Sorocaba (SP)

SDIM Código OACI do Aeroporto Itanhaém, em Itanhaém (SP)

SDRS Código OACI do Aeroporto Resende, em Resende (RJ)

SDSC Código OACI do Aeroporto Mário Pereira Lopes, em São Carlos (SP)

SDUN Código OACI do Aeroporto Itaperuna, em Itaperuna (RJ)

SJOG Código OACI do Aeroporto Ariquemes, em Ariquemes (RO)

SNAL Código OACI do Aeroporto Arapiraca, em Arapiraca (AL)

SNBA Código OACI do Aeroporto Chafei Amsei, em Barretos (SP)

SNBR Código OACI do Aeroporto Barreiras, em Barreiras (BA)

SNDC Código OACI do Aeroporto Redenção, em Redenção (PA)

SNDT Código OACI do Aeroporto Juscelino Kubitschek, em Diamantina (MG)

SNDV Código OACI do Aeroporto Brigadeiro Antônio Cabral, em Divinópolis (MG)

SNGG Código OACI do Aeroporto Bom Jesus do Gurguéia, em Bom Jesus (PI)

SNGI Código OACI do Aeroporto Guanambi, em Guanambi (BA)

SNHS Código OACI do Aeroporto Santa Magalhães, em Serra Talhada (PE)

SNJR Código OACI do Aeroporto Prefeito Octávio de Almeida Neves, em São João

del Rei (MG)

SNLN Código OACI do Aeroporto Municipal de Linhares, em Linhares (ES)

SNPC Código OACI do Aeroporto Picos, em Picos (PI)

SNPD Código OACI do Aeroporto Patos de Minas, em Patos de Minas (MG)

SNRU Código OACI do Aeroporto Caruaru, em Caruaru (PE)

SNTF Código OACI do Aeroporto Teixeira de Freitas, em Teixeira de Freitas (BA)

SNTS Código OACI do Aeroporto Patos, em Patos (PB)

SNOS Código OACI do Aeroporto Municipal José Figueiredo, em Passos (MG)

SNVB Código OACI do Aeroporto Valença, em Valença (BA)

SNZR Código OACI do Aeroporto Pedro Rabelo de Souza, em Paracatu (MG)

SSCI Código OACI do Aeroporto Coxim, em Coxim (MS)

SSER Código OACI do Aeroporto Erechim, em Erechim (RS)

SSJA Código OACI do Aeroporto Santa Terezinha, em Joaçaba (SC)

SSKW Código OACI do Aeroporto Cacoal, em Cacoal (RO)

SSRS Código OACI do Aeroporto Barreirinhas, em Barreirinhas (MA)

SSSB Código OACI do Aeroporto São Borja, em São Borja (RS)

SSUM Código OACI do Aeroporto Orlando de Carvalho, em Umuarama (PR)

SSZR Código OACI do Aeroporto Santa Rosa, em Santa Rosa (RS)

SSZW Código OACI do Aeroporto Comandante Antonio Amilton Beraldo, em Ponta

Grossa (PR)

SWBC Código OACI do Aeroporto Barcelos, em Barcelos (AM)

SWCA Código OACI do Aeroporto Carauari, em Carauari (AM)

SWEI Código OACI do Aeroporto Eirunepé, em Eirunepé (AM)

SWGI Código OACI do Aeroporto Gurupi, em Gurupi (TO)

SWGN Código OACI do Aeroporto Araguaína, em Araguaína (TO)

SWJW Código OACI do Aeroporto Jataí, em Jataí (GO)

SWKC Código OACI do Aeroporto Cáceres, em Cáceres (MT)

SWKO Código OACI do Aeroporto Coari, em Coari (AM)

SWKQ Código OACI do Aeroporto Serra da Capivara, em São Raimundo Nonato (PI)

SWKT Código OACI do Aeroporto Catalão, em Catalão (GO)

SWLB Código OACI do Aeroporto Lábrea, em Lábrea (AM)

SWLC Código OACI do Aeroporto General Leite de Castro, em Rio Verde (GO)

SWOB Código OACI do Aeroporto Fonte Boa, em Fonte Boa (AM)

SWPI Código OACI do Aeroporto Parintins, em Parintins (AM)

SWSI Código OACI do Aeroporto Presidente João Batista Figueiredo, em Sinop (MT)

SWTS Código OACI do Aeroporto Tangará da Serra, em Tangará da Serra (MT)

SITAR Sistemas Integrados de Transporte Aéreo Regional

TRIP Transporte Rodoviário Interestadual de Passageiros

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO............................................................................................. 16

1.1 JUSTIFICATIVA............................................................................................ 22

1.2 OBJETIVOS GERAL E ESPECÍFICOS........................................................ 26

1.3 LIMITAÇÕES................................................................................................. 27

1.4 ESTRUTURAÇÃO DA DISSERTAÇÃO....................................................... 27

2 CONTEXTO DA EVOLUÇÃO DA AVIAÇÃO CIVIL E REGIONAL.. 29

2.1 HISTÓRICO DA AVIAÇÃO CIVIL NO BRASIL......................................... 29

2.2 AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL............................................................ 50

2.3 AVIAÇÃO REGIONAL NOS ESTADOS UNIDOS E EUROPA.................. 57

2.4 PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL –

PDAR................................................................................................................ 72

2.4.1 Subvenções econômicas previstas no PDAR............................................... 75

2.4.2 O Fundo Nacional de Aviação Civil – FNAC............................................. 77

3 MERCADOS E DEMANDAS DA AVIAÇÃO REGIONAL....... ............. 85

3.1 CONCEITOS MICROECONÔMICOS DE MERCADO E DEMANDA...... 85

3.2 A ECONOMIA DO TRANSPORTE AÉREO................................................ 87

3.3 DEMANDA E ÁREA DE CAPTAÇÃO DE AEROPORTOS REGIONAIS..90

4 METODOLOGIA....................................................................................... 100

4.1 MÉTODOS ECONOMÉTRICOS................................................................ 100

4.2 APLICAÇÃO DE UM MODELO ECONOMÉTRICO AO MERCADO DA

AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL.......................................................... 104

5 RESULTADOS E DISCUSSÕES.............................................................. 108

6 CONCLUSÕES........................................................................................... 121

REFERÊNCIAS.......................................................................................... 126

APÊNDICE A – MUNICÍPIOS BASE DO ESTUDO............................. 132

APÊNDICE B – MUNICÍPIOS ONDE O MODELO FOI

APLICADO................................................................................................. 152

16

1 INTRODUÇÃO

Desde os últimos anos do final do século passado, acompanhando uma tendência

mundial do setor aéreo, a tônica do marco regulatório brasileiro para os serviços da aviação

civil tem sido a liberdade econômica. As empresas que operam voos regulares no Brasil têm

autonomia para selecionar seus mercados e suas rotas, praticando os níveis tarifários que

acharem mais convenientes e prestando serviços diferenciados aos seus clientes. Nesse aspecto,

esse mercado funciona, portanto, em um modelo competitivo, apesar da concentração de

mercado em poucas empresas.

De acordo com Ruiz et al. (2014), essa flexibilização regulatória teve início no Brasil

com um atraso de mais de 20 anos, quando comparada com países mais desenvolvidos, como

Estados Unidos, França, Inglaterra e Alemanha. Tal atraso fez com que a massificação do

transporte aéreo, que já ocorria nas citadas nações desde meados dos anos 1970, viesse a

acontecer no Brasil somente a partir do início dos anos 2000. Desde então, o setor passou a

adotar uma estratégia de popularização do transporte aéreo, oferecendo-o como um produto ao

alcance dos usuários com rendas menores, ao invés de permanecer ofertando um produto para

consumidores de alta renda ou para executivos.

Essa flexibilidade regulatória aparentemente trouxe benefícios aos consumidores. Essa

constatação pode ser observada ao se consultarem as séries históricas do período 2000 a 2015

disponibilizadas pela Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC (2016), entidade reguladora

do setor, relativa ao número de passageiros transportados, voos realizados, taxa de ocupação

das aeronaves e preço das passagens.

A Figura 1 demonstra o crescimento do número de passageiros pagos anuais, com mais

intensidade entre os anos de 2003 a 2012, com taxas médias anuais em torno dos 13%. Entre

2012 e 2015 esse crescimento se arrefece, passando a taxas anuais de 2,75%, mas ainda

positivas.

17

Figura 1 – Evolução de Passageiros Pagos por ano – Voos Domésticos

Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC (2016)

No período 2004 a 2012 houve forte crescimento no número de voos realizados

anualmente. Nesse período a taxa de crescimento anual situou-se torno dos 8%. A partir de

2012 e até 2015 houve uma redução de 6% no número de voos anuais conforme pode ser

observado na Figura 2. Essa redução de voos associados a aumentos de passageiros

demonstram a utilização de maiores aeronaves, normalmente utilizadas em aeroportos de maior

movimentação. Coincide esse período com nova tendência de redução de voos a aeroportos

regionais onde operam menores aeronaves.

Figura 2 – Voos Realizados por ano

Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC

A Figura 3 demonstra que no período de 2000 a 2015, mesmo com certa flutuação, tem

aumentado a produtividade dos serviços aéreos, ou seja, as taxas de ocupação crescem,

provavelmente pela maior concentração em mercados mais densos.

18

Figura 3 – Aproveitamento percentual das aeronaves

Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC

Esse aumento da escala do mercado aéreo nacional em concorrência permitiu redução

da tarifa média de R$ 840,55 em 2004 para R$ 376,78 em 2015, que equivale a uma queda de

cerca de 55% em 11 anos, conforme pode ser demonstrado na Figura 4. Se por um lado, a

redução do preço das passagens trouxe ao mercado da aviação civil um público que antes era

excluído do ponto de vista econômico, por outro lado, reduziu-se a quantidade de municípios

atendidos regularmente pelas empresas aéreas.

Figura 4 – Tarifa Média Anual

Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil - ANAC

Segundo o BNDES (2002), a quantidade de municípios brasileiros atendidos

regularmente pela aviação civil teve seu ápice em 1950, quando operavam 358 aeroportos no

país. Naquela época, o setor chegou a contar com 34 empresas aéreas em um mercado pouco

regulado. Em meados da década de 1950, cristaliza-se um desequilíbrio entre oferta e demanda

causado tanto pela forte concorrência no próprio setor, como pela concorrência com o setor

rodoviário. Esse segundo motivo decorreu como resultado do forte incentivo governamental ao

19

setor da indústria automobilística, com a chegada de grandes montadoras de automóveis,

caminhões e ônibus, com consequente necessidade de implantação e ampliação da malha

rodoviária brasileira. O adensamento da rede rodoviária pavimentada reduziu o isolamento de

várias cidades atendidas por serviços aéreos e contribuiu para uma competição modal, que

reduziu e até inviabilizou economicamente algumas rotas aéreas regionais.

Diante dos problemas do setor, a partir dos anos 1960, com o intuito de socorrer o setor

aéreo brasileiro, o governo iniciou uma série de conferências, que deram início a uma forte

regulamentação no setor, resultando na fusão de várias empresas e consequentemente, na

redução das localidades atendidas regularmente pela aviação civil brasileira (ver Figura 5).

Objetivando melhorar sua rentabilidade, a partir dos anos 1970, as empresas aéreas

brasileiras passaram a adquir aeronaves maiores e mais rápidas, com propulsão a jato, que

extrapolaram a capacidade operacional da maioria dos aeroportos existentes à época,

principalmente no interior do país, trazendo como consequência a redução de comunidades

atendidas, como pode ser visto na Figura 5 abaixo apresentada:

Figura 5 – Evolução das Localidades Atendidas com Voos Regulares

Fonte: BNDES (2002)

Com a flexibilização da regulação do setor, as companhias aéreas levaram suas

aeronaves para mercados com mais alta densidade demográfica e econômica, ampliando as

ofertas de voos e reduzindo os seus preços, melhorando assim, a taxa de ocupação de suas

aeronaves. Tal movimentação coincide com a suspensão da arrecadação do adicional tarifário

entre 1999 e 2001, que era a base do subsídio financeiro para a viabilização das rotas menos

lucrativas (BNDES, 2002).

Essa situação, associada ao problema anterior de competição com o modo rodoviário e

à falta de subsídios ao mercado regional, pode ser considerada como um dos fatores que podem

20

explicar as flutuações no mercado e o fato de que em junho de 2018 apenas 103 municípios

brasileiros operassem voos regulares. Essa seleção por rotas com maiores demandas e mais

lucrativas por parte das empresas, tem trazido um relativo isolamento por serviços de transporte

aéreo regular de várias regiões no Brasil. Essa situação tem acarretado dificuldades no

deslocamento de pessoas e mercadorias, e assim prejudicando o desenvolvimento social e

econômico dessas localidades mais isoladas.

Um fator de alta relevância que não pode ser deixado de lado para um estudo da

necessidade em atender mercados de transporte aéreo, é a evolução da urbanização no Brasil e

a sua importância para o desenvolvimento econômico regional. Estudo realizado por Stamm et

al. (2013), aponta que entre os anos de 1940 e 2010, a população do Brasil cresceu 362%. No

entanto, nesse período a população rural cresceu apenas 5,2% e a população urbana teve um

acréscimo de 1.049%. Tal situação reflete o aumento considerável da quantidade de municípios

existentes no país, que passou de 1.574 para 5.565 no mesmo período.

Outra questão interessante trazida nesse mesmo trabalho é a distribuição da população

por tamanho dos municípios. Observando as informações sistematizadas no artigo, houve uma

grande mudança no fluxo demográfico no país, acarretando em alterações importantes,

sobretudo na redução da população somada dos municípios com até 20 mil habitantes.

Acrescente-se a essa redução, um incremento populacional importante, principalmente entre os

anos 1940 e 1980 nas cidades com população acima de 500 mil habitantes. Também é

demonstrado um aumento considerável no percentual da população dos municípios

considerados de tamanho médio, que passaram de 15% da população em 1940, para cerca de

27% em 2010.

Toda essa dinâmica de concentração demográfica pode ter contribuído para a estratégia

das empresas aéreas de se fixaren mais em mercados que propiciem maior retorno aos seus

investimentos. Essa concentração das operações aéreas regulares em grandes centros tem nos

últimos anos, levado a uma agenda de interesse público de incentivar o retorno dos serviços

aéreos regulares a municípios importantes nas regiões às quais estão inseridos.

Considerando-se que o Brasil, diferentemente de vários países de grandes dimensões

servidos geralmente por uma grande malha ferroviária, tem a sua estrutura de transporte baseada

no modo rodoviário, e que as atuais rodovias brasileiras não são suficientes e nem eficientes

para fazer com que o país se integre e se desenvolva adequadamente, identifica-se como solução

mais imediata de integração nacional, o incentivo à operação regular do transporte aéreo para

interligação dessas regiões com a malha aérea nacional e internacional do Brasil.

21

A atividade da aviação civil que interliga cidades de pequeno e médio porte entre elas

ou a grandes centros é denominada de aviação regional. Esse conceito, adotado nessa

dissertação, é assumido tanto pela academia quanto por setores jurídicos/legais. Embora

existam definições diferentes para o termo aviação regional, o mesmo será debatido e definido

no escopo deste trabalho, em seu referencial da literatura.

Sendo a aviação uma atividade diretamente atraída pelo nível de desenvolvimento

econômico e ao adensamento populacional de uma região, suas operações tendem a se

concentrar em locais mais dinâmicas, o que faz com que localidades inseridas em regiões mais

pobres não sejam atendidas por este modo de transporte. As causas podem ser associadas à falta

de uma infraestrutura aeroportuária adequada para receber aeronaves de maior porte ou à falta

de interesse dos operadores aéreos nesses mercados.

Apesar de possuir localidades com forte apelo turístico e ter tido em anos recentes

crescimento econômico maior que o do Brasil (ver Tabela 1), o Nordeste não colheu benefícios

no que se refere ao crescimento da sua aviação regional, talvez por falta de planejamento ou de

investimentos nas localidades mais viáveis. A referida tabela aponta a apuração do PIB por

região no Brasil, que origina a Figura 6 que é apresentado logo em seguida, a qual serve para

demonstrar a participação das regiões no PIB brasileiro. Nota-se que o Nordeste é uma das

regiões que entre os anos 2002 e 2015 apresenta maior variação positiva na participação

regional do PIB nacional. No entanto, tal variação não reflete nos investimentos do Fundo

Nacional de Aviação Civil – FNAC na região, como será mostrado no decorrer desta

dissertação.

Tabela 1 – Produto Interno Bruto por regiões (2002 a 2015)

Variável - Produto Interno Bruto a preços correntes (Mil Reais)

Brasil e Grande Região

Ano

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Brasil 1488787276 1717950386 1957751224 2170584503 2409449916 2720262951 3109803097

Norte 69902366 81554146 97051142 106523353 121371647 135631867 156676708

Nordeste 194847656 220572256 251730213 282846495 317948146 354392337 406101815

Sudeste 854309793 969803020 1105765868 1248258029 1390390898 1560365099 1771494746

Sul 241564819 293463288 328262702 345376520 376334359 436946735 497390939

Centro-Oeste 128162641 152557677 174941299 187580107 203404867 232926912 278138889

22

Brasil e Grande Região

Ano

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Brasil 3333039339 3885847000 4376382000 4814760000 5331618957 5778952780 5995787000

Norte 166210201 207093645 241027920 259100991 292442290 308076997 320774701

Nordeste 451905507 522769315 583412756 653067255 724523790 805099103 848533093

Sudeste 1875403889 2180987792 2455541523 2693051827 2948743736 3174690665 3238716463

Sul 530119087 620180426 696247007 765001872 880286120 948453986 1008017689

Centro-Oeste 309400655 354815823 400152794 444538054 485623020 542632030 579745054

Fonte: IBGE, em parceria com os Órgãos Estaduais de Estatística, Secretarias Estaduais de Governo e Superintendência da Zona Franca de Manaus – SUFRAMA

Figura 6 – Participação por Região no PIB Nacional

Fonte: IBGE, em parceria com os Órgãos Estaduais de Estatística, Secretarias Estaduais de Governo e

Superintendência da Zona Franca de Manaus – SUFRAMA

1.1 JUSTIFICATIVA

Para reaquecer o mercado da aviação regional, o Governo Federal criou em 2015,

através da Lei 13.097, o Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional – PDAR. Segundo

o PDAR, seus objetivos são aumentar o acesso da população brasileira ao sistema aéreo de

transporte, priorizando a população residente nas regiões menos desenvolvidas do país,

integrando comunidades isoladas à rede nacional de aviação civil, bem como facilitando o

acesso a regiões com potencial turístico, que estejam localizadas em áreas menos desenvolvidas

do Brasil.

23

O PDAR objetiva prover uma infraestrutura adequada, que comporte a operação de uma

aviação regional com os padrões de qualidade e segurança exigidos e normatizados na

legislação aeronáutica em vigor. O programa previa garantir que qualquer cidadão brasileiro

estivesse a uma distância máxima de 100 km de um aeroporto com operações regulares.

Inicialmente havia a meta de construir, reformar e ampliar 270 aeroportos no Brasil, com

investimentos de cerca de R$ 7,3 bilhões. Além dos investimentos em infraestrutura

aeroportuária, existia a previsão de subsídio para as companhias aéreas, estimado à época em

cerca de R$ 1,3 bilhão ao ano.

De acordo com o documento denominado Aviação Regional Conectando o Brasil,

emitido pela Secretaria de Aviação Civil, então parte do Ministério dos Transportes, órgão

então responsável pela implantação do referido Programa, a seleção dos municípios seria

realizada a partir de critérios relacionados aos seguintes aspectos:

• Socioeconômico: polos de desenvolvimento regional, de acordo com o IBGE;

• Turístico: destinos indutores do turismo, segundo o Ministério do Turismo;

• Integração Nacional: municípios com baixo ou nenhum acesso por outros modos

de transporte;

• Espacial: com o objetivo de cobrir o território nacional.

A seleção final dos municípios, segundo o mesmo documento, envolveria a participação

de governos estaduais e municipais, empresas aéreas e Ministérios do Planejamento, Orçamento

e Gestão, do Turismo, da Fazenda, da Defesa e da Casa Civil. Percebe-se que além dos critérios

gerais estabelecidos, há falta de estudos de demanda que demonstrem os potenciais de mercado

para que os investimentos em infraestruturas e as despesas públicas com subvenções aos

operadores possam ser minimamente justificadas. E, principalmente levando-se em conta que

o programa será implementado em um contexto de esgotamento da capacidade fiscal do Estado.

Apesar das ações propostas pelo governo considerarem que a aviação regional

represente um vetor estratégico para o desenvolvimento do país, vê-se pela falta de estudos

aprofundados pelos órgãos governamentais que devem fomentar o setor, que o voluntarismo e

o empirismo são praticados na maioria de suas ações. Não se identificou durante o período de

planejamento e de implantação do PDAR qualquer estudo robusto sobre a área de

captação/abrangência de mercados de aeroportos no Brasil, ou mesmo uma pesquisa de origem

e destino confiável que demonstre a demanda das localidades selecionadas.

24

Para preencher essa lacuna, esta dissertação buscará na literatura estrangeira e nacional,

referências para definição da área de captação para aeroportos regionais, que será utilizada para

demarcação do território de influência, que associado às suas características socioeconômicas

e espaciais, possibilitará a estruturação de uma função de demanda aplicável a aeroportos

regionais brasileiros. Esse modelo se baseia em variáveis explicativas que serão extraídas de

informações secundárias, disponibilizadas por órgãos e entidades governamentais, e que serão

selecionadas no transcorrer da pesquisa através de consulta à literatura.

A escassez de recursos orçamentários, agravado pela crise econômica e política pela

qual passa o país neste momento, traz à tona a necessidade de um melhor aproveitamento dos

recursos disponíveis para o PDAR, onde os subsídios sejam alocados em regiões onde

necessariamente seja imprescindível a sua aplicação, como é o caso de regiões de grande

isolamento e população com alto grau de pobreza.

No caso brasileiro, a identificação des mercados nos quais haja uma expectativa de

demanda condizente com viabilidade de introdução de um serviço aéreo regular e que não

impacte nos mercados regionais que operam atualmente, poderia direcionar os investimentos

para localidades com probabilidade de realizar operações superavitárias, economizando assim

recursos que são essenciais para regiões mais remotas e pobres onde a operação é naturalmente

deficitária.

Para testar a função demanda a ser obtida nos estudos, esta dissertação optou em aplicá-

la à expressiva porção do território nordestino, representada pelos estados de Pernambuco,

Paraíba, Rio Grande do Norte, Piauí e Ceará, onde na fase de proposição do programa havia

grandes áreas regionais não atendidas. Durante a realização dos estudos que embasam esta

dissertação, operações aéreas regulares foram implantadas nos municípios de Mossoró (RN),

Jericoacoara e Aracati (CE) e anunciados planejamento para Serra Talhada e Caruaru (PE).

Todas essas novas operações e planejamento de novas operações têm sido iniciativas da Azul

Linhas Aéreas.

A figura 7 apresenta os aeroportos em operação regular na região do estudo no ano de

2015. Esse mapa mostra grandes áreas não atendidas. Percebe-se nele bom nível de atendimento

no litoral, mas muitos vazios no interior. Na figura 8 são inseridas as localidades onde

ocorreram abertura de novos voos regulares entre os anos de 2016 e 2018 (Mossoró, Aracati e

Jijoca de Jericoacoara), e onde são estimados os potenciais de demanda, tentando demonstrar

que bacias de captação com tempos de acesso ao aeroporto de até 2 h podem cobrir praticamente

a totalidade do território, tornando as metas do PDAR mais factíveis.

25

Figura 7 – Aeroportos em operação na Região Nordeste em 2015

Fonte: Autor com informações da ANAC (2016)

26

Figura 8 – Cobertura proposta para a região estudada

Fonte: Autor

1.2 OBJETIVOS GERAL E ESPECÍFICOS

O objetivo geral desta dissertação é propor um modelo econométrico que permita

estimar as demandas potenciais de mercado de transporte aéreo em cidades ou regiões pólo

ainda não atendidas na região nordeste, para subsidiar de informações os investimentos no

PDAR e apresentar sugestões para as entidades reguladoras.

Os objetivos específicos desta dissertação são:

� Estudar conceitos e definições sobre mercado de transporte aéreo regional;

� Pesquisar causas que expliquem a redução da oferta de localidades atendidas no

transporte aéreo;

� Pesquisar variáveis que expliquem a demanda de transporte aéreo regional;

� Testar e construir modelos econométricos de estimativa de demanda.

27

1.3 LIMITAÇÕES

Este trabalho se propõe a estimar, a partir de um modelo econométrico baseado em

dados secundários, a demanda potencial por transporte aéreo de municípios nordestinos com

perfil para ser inserido no PDAR, selecionados segundo o seu nível de isolamento e potencial

econômico, combinado com o referencial teórico levantado sobre área de captação de mercados

de aeroportos. Não se pretende nesta dissertação discutir a viabilidade técnico-econômica da

operação nesses mercados, mas por comparação com mercados maduros que operam aviação

regional, verificar o potencial de mercados regionais que ocupam vazios de atendimento por

operações aéreas regulares. Questões como carências infraestruturais também não fazem parte

do escopo.

1.4 ESTRUTURAÇÃO DA DISSERTAÇÃO

Propõe-se divisão da dissertação, acrescentando-se, ao final, as referências

bibliográficas que serão utilizadas para realização do estudo.

O capítulo 1 trata da apresentação do tema da dissertação destacando a problemática na

qual está inserido o trabalho, bem como superar a questão de como melhorar a eficiência do

PDAR por meio do estudo de demanda de passageiros para priorizar investimentos. Neste

capítulo também são colocados os objetivos gerais e específicos, os quais conduzirão a pesquisa

proposta sem a perda do foco na resolução das questões propostas. No mesmo capítulo também

aparecem as limitações da pesquisa, que serão cinco Estados nordestinos: Pernambuco, Paraíba,

Rio Grande do Norte, Ceará e Piauí para estimativa de demanda por transporte aéreo, de forma

a cobrir quase que a totalidade do território estudado. Por fim, cabe ressaltar que sucintamente

também é tratado um pouco sobre a metodologia aplicada na pesquisa.

No capítulo 2 tem início o referencial teórico, onde a revisão da literatura é apresentada

e onde são expostos os conceitos que fundamentaram o desenvolvimento do trabalho. Tanto os

aspectos regulamentares, quanto a literatura estudada abordam temas históricos, relevantes,

atuais e importantes para a pesquisa, relacionados à aviação regional no Brasil, Estados Unidos

e Europa. Trata também do programa de desenvolvimento apresentado pelo governo para o

setor e de sua fonte de financiamento.

O capítulo 3 cuida da abordagem econômica do setor aéreo, e expõe os conceitos de

mercado e demanda de forma geral, afunilando para o setor aéreo, onde é debatido o assunto

relacionado à definição de área de captação de aeroportos.

28

O capítulo 4 trata inicialmente da exposição da metodologia aplicada na pesquisa,

explica o que são métodos econométricos e finaliza apresentando como se dá a aplicação de um

modelo econométrico ao mercado da aviação.

O capítulo 5 apresenta os resultados obtidos após aplicação da metodologia, onde serão

calculadas as estimativas de demanda de transporte aéreo regional, de forma a cobrir quase que

a totalidade dos Estados de Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte, Ceará e Piauí, bem

como as discussões sobre os resultados obtidos, comparando com demandas de localidades já

atendidas pelo serviço aéreo regular. O foco principal deste capítulo é a exposição da estimativa

de demanda dos municípios selecionados.

No capítulo 6, que trata das conclusões, são analisados os resultados, de forma a dar

utilidade ao trabalho, fornecendo uma ferramenta à sociedade, que possa orientar investimentos

na área de infraestrutura de transportes, bem como apresenta mais ao final, sugestões para

continuidade da pesquisa na área.

29

2 CONTEXTO DA EVOLUÇÃO DA AVIAÇÃO CIVIL E REGIONAL

Atualmente a liberdade econômica no setor de transporte aéreo é apontada como a mola

propulsora para o seu desenvolvimento. Entretanto, olhando-se para o passado do país, observa-

se que a liberdade era a prática adotada desde os primórdios da indústria até a década de 1960,

período no qual teve início uma forte intervenção do Estado, que perdurou até o final da década

de 1990.

2.1 HISTÓRICO DA AVIAÇÃO CIVIL NO BRASIL

De acordo com Ferreira (2017), no início as aeronaves viajavam em baixas altitudes por

não serem pressurizadas, os pilotos enfrentavam as intempéries atmosféricas e os voos

necessitavam de diversas escalas para reabastecimento das aeronaves. Também eram comuns

os acidentes aéreos. As viagens eram desconfortáveis e inseguras.

Conforme exposto em estudo realizado pelo BNDES (2002), apesar de ter o início de

suas atividades na década de 1920, somente após o final da 2ª guerra mundial, a aviação

comercial tomou corpo no Brasil. A partir desse ponto de inflexão, a aviação foi impulsionada

pelo crescimento do número de aeronaves em operação no país, as quais eram excedentes de

guerra vendidas pelo governo americano a preços baixos e em boas condições de financiamento.

Tal situação levou o país a dispor de 34 empresas aéreas entre os anos 1945 e 1952, as quais

chegaram a atender 358 municípios em 1950, ano que nunca foi superado em número de cidades

atendidas por voos regulares de companhias aéreas.

Devido à ocorrência de incêndio no Aeroporto Santos Dumont em 13 de fevereiro de

1998, local onde também funcionava a antiga sede do Departamento de Aviação Civil – DAC,

foi perdido o registro histórico das atividades das empresas aéreas. Apesar dessa dificuldade,

Ferreira (2017) apresenta em sua pesquisa, um quadro resumo bastante interessante, refletido

na Tabela 2, que representa a movimentação dessas empresas, no que se referere às datas de

início e término de suas atividades, bem como as incorporações realizadas.

30

Tabela 2 – Empresas aéreas criadas entre as décadas de 1920 e 1970

Fundação/ Encerramento Empresa Observação

(1924–1927) Condor Syndikat Empresa alemã que operou os primeiros voos no Brasil.

(1927–2006) VARIG - Viação Aérea Rio-Grandense

Faliu em 2006.

(1927–1942) Syndicato Condor Passou a se denominar Cruzeiro do Sul em 1942

(1929-1930) NYRBA Antecessora da Panair (1930–1965) Panair do Brasil Decretada sua falência pelo Regime Militar em

1965. (1933–1939) Aerolloyd Iguassu Grupo Mate Leão. Vendida à Vasp em 1939. (1933–2005) VASP - Viação Aérea de

São Paulo Privatizada em 1990. Encerrou as atividades em 2005. Faliu em 2008

(1938–1961) NAB - Navegação Aérea Brasileira

Antecessora do Lóide Aéreo Nacional. Adquirida pela Vasp em 1962.

(1942–1993) Cruzeiro do Sul Antigo Syndicato Condor. Adquirida pela Varig em 1975.

(1942–1953) Aero Geral Adquirida pela Varig em 1952. (1942–1961) Aerovias Brasil Grupo TACA. Vendida à Real. Adquirida pela

Varig em 1961. (1943–1951) LAP - Linhas Aéreas

Paulistas Incorporada ao Lóide Aéreo Nacional em 1951.

(1944–1948) LAB - Linhas Aéreas Brasileiras

Encerrou as atividades em 1948.

(1944–1951) LATB - Linha Aérea Transcontinental Brasileira

Adquirida pela Real em 1951.

(1944–1946) Companhia Meridiona Regional (ES/RJ). Liquidada em 1946. (1944–1952) Viação Aérea Santos

Dumont Adquirida pela TAN (Transporte Aéreo Nacional) em 1952.

(1945–1950) Viação Aérea Arco-Íris (SP/PR). Faliu em 1948. Perm. de voo canc em 1950.

(1945–1948) Viação Aérea Bahiana (BA). Regional. Encerrou as atividades em 1948.

(1945–1961) REAL - Transportes Aéreos Redes Estaduais Aéreas

Consórcio Real-Aerovias. Adquirida pela Varig em 1961

(1946–1950) LAN - Linhas Aéreas Natal (MG). Vendida à Real em 1950. (1946–1952) OMTA - Organização

Mineira de Transportes Aéreos

Táxi-Aéreo. Adquirida pela TAN em 1950.

(1946–1966) SAVAG - Viação Aérea Gaúcha

(RS) Regional. Absorvida pela Cruzeiro do Sul.

(1946–1951) TABA - Transportes Aéreos Bandeirantes

Fusão com o Consórcio Lloyd Aéreo Nacional.

(1946–1956) TAN - Transportes Aéreos Nacional

Integrada à Real.

(1946–1950) VIABRAS - Viação Aérea Brasil

Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional.

(1947–1957) ITAU - Companhia ITAU de Transportes Aéreo

Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional

(1947–1948) LAW - LinhasAéreas Wright

Adquirida pela Real.

31

(1947–1966) TAC - Empresa de Transportes Aéreos Catarinense

Regional (SC). Absorvida pela Cruzeiro do Sul em 1966.

(1947–1949) TCA - Transportes Carga Aérea

Antecessora da Lóide Aéreo Nacional, S.A.

(1948–1950) Central Aérea Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional.

(1949–1961) Aeronorte - Empresa de Transportes Aéreos Norte do Brasil

Regional (NE). Adquirida pela Aerovias em 1952, esta adquirida pela Real em 1954, por fim a Real foi adquirida pela Varig em 1961.

(1949–1962) Lóide Aéreo Nacional Vendida à Vasp em 1962. (1949–1956) TAS - Transportes Aéreos

Salvador Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional.

(1952–1970) Paraense Transportes Aéreos

Regional (PA). Suas rotas e aeronaves foram repassadas à Varig.

(1955–1972) SADIA Transportes Aéreos.

Antecessora da Transbrasil. Encerrou as atividades em 2001.

(1957–2007) TAF Linhas Aéreas Regional (NE). Encerrou as atividades em 2007.

(1966-1986) VOTEC - Votec Serviços Aéreos Regionais

Táxi Aéreo e Regional (Centro-Oeste). Adquirida pela TAM em 1986.

(1971–2010) Rico Taxi Aéreo Regional (Amazônia). Encerrou as atividades em 2010. Opera no setor de Táxi Aéreo.

(1972–2001) Transbrasil Linhas Aéreas Antiga Sadia. Encerrou as operações em 2001. (1975–1999) TABA: Transportes Aéreos

Regionais da Bacia Amazônica

Regional (Amazônia). Encerrou as atividades em 1999.

(1976–1995) Nordeste Linhas Aéreas Regionais

Regional (NE). Absorvida pela Varig em 1995.

(1976–2002) Rio-Sul Serviços Aéreos Regionais

Regional (Sul e Sudeste). Subsidiária da Varig. Absorvida pela Varig em 2002.

(1976–) TAM: Transportes Aéreos Regionais

Em funcionamento.

Fonte: Ferreira (2017)

Por causa desse grande número de empresas, ocorreu um desequilíbrio entre oferta e

demanda, que acarretou em algumas fusões e falências, porém sem afetar demasiadamente a

quantidade de localidades atendidas, uma vez que até o primeiro ano da década de 60, cerca de

300 cidades ainda continuavam com movimentação regular de voos.

Com a intenção de socorrer o setor aéreo, o governo federal, em conjunto com as

empresas do setor, realizou três conferências nos anos 1961, 1963 e 1968, as quais foram

denominadas de CONAC – Conferência Nacional de Aviação Comercial. Essas conferências

marcam o início de uma forte regulamentação do setor e forte estímulo à fusão das empresas

aéreas, controlando assim a concorrência na área. Como resultado dessa política, em 1962,

restaram apenas seis empresas aéreas.

32

Os CONACs trouxeram um incentivo à utilização dos serviços aéreos regionais, através

da criação da Rede de Integração Nacional – RIN, baseada em subsídio para empresas que

operassem aeronaves de até 31 assentos em rotas de médio (5.000 a 20.000 passageiros/ano) e

baixo (até 5.000 passageiros/ano) potencial de tráfego. Por conta de dificuldades orçamentários

do governo federal, o RIN foi abandonado no ano de 1968, e por falta de subsídios reduziu-se

ainda mais a quantidade de empresas regulares de aviação. Em 1975 restaram apenas quatro

empresas aéreas no setor, que atendiam a 92 aeroportos.

Essa drástica redução na quantidade de localidades atendidas fez com que se criasse no

Brasil um modelo de aviação chamado de “Aviação Regional”, criado através do Decreto nº

76.590, de 11 de novembro de 1975, que instituiu os SITAR – Sistemas Integrados de

Transporte Aéreo. O objetivo dos SITAR era atender as localidades de baixo e médio potencial

de tráfego, as quais foram divididas em cinco regiões, que seriam atendidas por cinco novas

empresas, que atuariam em monopólio, cada uma em uma região exclusiva. Tal sistema era

subsidiado por suplementação tarifária nas linhas deficitárias, com recursos do Fundo

Aeroviário, criado a partir de adicional tarifário de 3% sobre os valores dos bilhetes das linhas

aéreas domésticas, situação que perdurou até 1999, início do período de flexibilização

regulatória no Brasil.

Segundo Malagutti (2001), o SITAR também teve como objetivo, viabilizar a utilização,

em maior escala, da aeronave denominada BANDEIRANTE, lançado quatro anos antes pela

EMBRAER, e que estava tendo boa aceitação para uso na aviação regional no exterior.

Conforme posto por Bettini e Oliveira (2011), com a progressiva desmontagem do

programa de subvenção SITAR, o transporte aéreo regional passou a apresentar um

comportamento de estrita sobrevivência, ao longo destas duas últimas décadas, tanto a partir da

quantidade de suas ligações, quanto a partir da quantidade de companhias aéreas. Como

resultado do encerramento dos SITAR, entre os anos de 1998 e 2008, o número de municípios

atendidos pelo transporte aéreo regular caiu de 199 para 155.

Sob o ponto de vista legal, os principais marcos regulatórios que de alguma forma

afetaram e ainda podem afetar a entrada, permanência e exploração de linhas aéreas, bem como

a política tarifária dos serviços aéreos no país estão comentados a seguir. Importante frisar que

a pesquisa sobre os regulamentos foi realizada através da consulta direta aos próprios

documentos e também em trabalho realizado por Pinto (2014), os quais estão relacionados

adiante, de forma cronológica.

33

1. Decreto 16.983/1925

No início da década de 1920, a regulação do transporte aéreo era vinculada ao Ministério

dos Negócios da Viação e Obras Públicas, que aprovou o Regulamento para os Serviços Civis

de Navegação Aérea, em 22 de julho de 1925. Foi estabelecido nesse regulamento, que as

empresas interessadas em trafegar no espaço aéreo brasileiro dependeriam de prévia concessão

do Governo. Não havia proibição quanto à nacionalidade dessas empresas, as quais deveriam

declarar as linhas que desejavam explorar. Quanto às tarifas e horários, as empresas deveriam

sujeitar-se ao que fosse aprovado pelo Ministro da Viação e Obras Públicas. A concessão

poderia ser negada, caso fosse julgada desnecessária aos interesses gerais ou em consequência

do comprometimento da ordem pública.

2. Decreto 19.902/1931

O objetivo deste decreto foi a criação do Departamento de Aeronáutica Civil,

subordinado ao Ministério da Viação e Obras Públicas. O motivo de sua criação foi a

consideraração de que os serviços aeronáuticos envolviam questões técnicas, jurídicas e

administrativas próprias, que exigiam métodos e processos de trabalho diversos dos então

adotados pela administração pública. Foi estabelecido que seria competência da Divisão do

Tráfego, a elaboração do plano da viação aérea comercial, as concessões de tráfego aéreo e os

estudos para estabelecimento da exploração das linhas aéreas decorrentes das concessões,

envolvendo sua organização, escalas, horários e tarifas.

3. Decreto 20.914/1932

O objetivo neste decreto foi o instituto da concessão dos aeroportos no País, além de

detalhar algumas novas condições para a concessão de linhas aéreas. Estabeleceu-se que os

aeroportos seriam construídos e mantidos pela União, ou através de concessão da União para

os Estados, municípios, particulares, empresas, sociedades ou companhias nacionais.

Estabeleu-se ainda a cobrança de taxas por sua utilização, as quais eram fixadas pelo Governo.

Quanto às concessões de linhas permaneceu o instituído anterior, adicionando-se que as linhas

entre pontos do território brasileiro e as de tráfego internacional que tivessem início no território

nacional, só poderiam ser estabelecidas e exploradas mediante concessão do Governo Federal.

Além disso, foi permitido às empresas que faziam voos domésticos estabelecerem tráfego

mútuo com empresas estrangeiras, através de convênios, desde que previamente aprovados pelo

Governo.

34

4. Decreto-Lei 483/1938

Este decreto-lei instituiu o primeiro Código Brasileiro do Ar. Quanto às concessões das

linhas regulares foi estabelecido que o Governo poderia outorgar ou negar concessão, segundo

exigências de interesse público, tendo os requerentes de provar a sua idoneidade moral e

capacidade técnica e financeira. No que se referia às tarifas e horários, as concessionárias

deveriam sujeitar-se à observância das determinações aprovadas pela autoridade competente.

5. Decreto-lei 2.961/1941

Este decreto-lei criou o Ministério da Aeronáutica, que recebeu competência de estudar

e despachar sobre todos os assuntos relativos à atividade da aviação nacional civil e militar. O

Ministério da Aeronáutica recebeu então funções que antes eram desempenhadas pelo

Ministério da Guerra, da Marinha e da Viação e Obras Públicas, passando então a ser

responsável pela regulação e fiscalização dos aeroclubes, empresas de formação de pessoal do

setor aéreo e empresas que viessem ou já estivessem explorando comercialmente o setor aéreo.

Além disso, o Ministério da Aeronáutica assumiria o papel de fomentador da iniciativa

particular para o incremento da aviação nacional, cooperando com assistência técnica e recursos

que lhe fossem especialmente atribuídos para essa finalidade.

6. Decreto-lei 9.793/1946

Este decreto-lei teve a finalidade de atualizar as normas vigentes para concessão de

linhas regulares de navegação aérea, em virtude da preocupação com uma competição ruinosa

no mercado. Na legislação foram estabelecidas algumas condições principais para que fossem

outorgadas as concessões, deixando em aberto outras que viessem a ser determinados pela

autoridade aeronáutica. Essas condições para outorga foram: i) o atendimento às necessidades

de tráfego oferecido pelas cidades situadas em cada rota; ii) não estabeler competição ruinosa

com outra empresa; e iii) demonstração da capacidade da empresa para atender a linha em

padrão satisfatório. Os contratos deveriam estabelecer frequência mínima, padrão mínimo de

equipamentos, obrigação de cumprir os horários e tarifas estabelecidos. O descumprimento

resultaria em rescisão e multas contratuais. Neste decreto foram estabelecidos prazos para as

concessões, que até então eram indeterminados, os quais passaram a ser de cinco anos,

renováveis por igual período.

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7. Decreto 47.046/1959

Até então a política tarifária do mercado de transporte aéreo passava apenas pela

aprovação do Ministério da Aeronáutica. Este novo decreto trouxe uma mudança significativa

sobre o assunto, pois determinou que as tarifas das linhas regulares, domésticas ou

internacionais, seriam fixadas pelo Ministério da Aeronáutica, após proposta da Diretoria de

Aeronáutica Civil. Foi estabelecido que a determinação destas tarifas deveria levar em

consideração os custos médios de operação das aeronaves, os índices de aproveitamento em

passageiros-quilômetros do país e de suas regiões, os modelos de aeronaves utilizadas e a

natureza do serviço oferecido em função das condições de conforto, rapidez e outras

características que diversificassem o nível de transporte. Adicionalmente, os índices tarifários

deveriam, além de cobrir os custos de transporte, remunerarem a aplicação do capital investido

no negócio.

8. Decreto do Conselho de Ministros 381/1961

Além de reforçar o estabelecido no Decreto 47.046/1959, o Decreto 381/1961 transferiu

a aprovação das tarifas para a Diretoria de Aeronáutica Civil, que até então era prerrogativa do

Ministério da Aeronáutica, porém seguindo critérios fixados pelo referido Ministério. Inseriu

também no seu corpo que as tarifas deveriam ser iguais para os transportes realizados na mesma

rota. Foram incorporadas aos cálculos para a definição das tarifas, as despesas administrativas

e de marketing, bem como as despesas financeiras quanto do parcelamento da venda de bilhetes

aéreos, os quais passaram a ser regulados fortemente pela Diretoria de Aeronáutica Civil, com

regras muito rígidas para que houvesse mais facilidade de compra de passagens pelos usuários.

De forma geral, tal modelo de regulação tarifária perdurou até o ano de 1991, com pequenas

modificações durante esta trajetória.

9. Decreto do Conselho de Ministros 602/1962

Este decreto objetivou apenas inserir uma modificação em um dos artigos do Decreto

381/1961, para reforçar a repressão à guerra tarifária. Observa-se à época, uma preocupação

governamental com a concorrência predatória no setor.

36

10. Decreto 52.693/1963

Este decreto aprovou o Plano de Integração Nacional e o seu regulamento. Este plano

era constituído por linhas aéreas de alto interesse nacional, que fossem comprovadamente

deficitárias. As linhas do Plano de Integração Nacional compuseram a Rede de Integração

Nacional (RIN) e recebiam subvenções, as quais foram estabelecidas e reguladas pelo mesmo

Decreto. Para implementação do plano, deveriam ser considerados fatores como: interesse

público da ligação por via aérea, buscando atender regiões menos desenvolvidas, suprindo

assim a insuficiência dos outros modos de transporte; utilização de equipamentos compatíveis

com as condições de exploração da linha; estabelecimento de tarifas adequadas às condições

econômicas da região; e substituição dos equipamentos em decorrência do aumento do tráfego

e melhoria da infraestrutura aeroportuária.

Constituiu-se uma comissão, a qual era responsável pela definição das frequências,

escalas e tipos de equipamentos a serem utilizados em cada linha, bem como a distribuição das

linhas às empresas aéreas, observando sempre a limitação orçamentária. As linhas deficitárias

eram as linhas não consideradas troncais e que não ligavam as capitais dos Estados, excetuando

as ligações entre Manaus e Boa Vista, Manaus e Porto Velho, Manaus e Rio Branco, Porto

Velho e Rio Branco, Cuiabá e Porto Velho, e Cuiabá e Rio Branco. O pagamento das

subvenções era realizado contabilizando-se os quilômetros efetivamente voados em cada linha,

e era aferido e fiscalizado pela Diretoria de Aeronáutica Civil. Este Programa permaneceu ativo

até o ano de 1972, quando, por restrições orçamentárias teve de ser finalizado.

11. Decreto-lei 29/1966

Este decreto vem confirmar que a concorrência através de guerra tarifária não era o

desejo dos reguladores da época. Este instrumento veio para restringir ainda mais a

possibilidade de redução e gratuidade de tarifas, quando suprimiu os abatimentos que eram

previstos em leis, decretos, regulamentos e portarias que incidissem sobre as tarifas de

passagens e fretes aéreos, que eram aprovados para as linhas regulares.

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12. Decreto-lei 32/1966

Instituiu o segundo Código Brasileiro do Ar. Por meio deste foi instituída além da

concessão, a autorização como forma alternativa para a exploração dos serviços aéreos. Além

dessa inovação foram impostas algumas outras, como a limitação de capital estrangeiro em

empresas aéreas nacionais em 20%. O objeto da concessão deixou de ser a linha aérea, passando

a serviços aéreos. Com o objetivo de impedir a concorrência ruinosa, atribuiu-se ao governo,

através deste Código, a prerrogativa de modificar rotas, tarifas, horários e frequências

concedidas ou autorizadas às empresas aéreas. Passou a haver a necessidade de aprovação

prévia, por parte do regulador, dos estatutos ou contratos sociais das empresas que

necessitassem de outorga para prestar serviços aéreos, independentemente dessa outorga ser de

concessão ou autorização. Esta nova regra recebeu o nome de autorização de funcionamento

jurídico.

13. Decreto-lei 496/1969

Em face de problemas no mercado aéreo e nas empresas operaradoras, este decreto

tratou da transferência automática das aeronaves de empresas aéreas que estivessem em

processo de liquidação, falência ou concordata à União, como forma de garantir o pagamento

de seus débitos.

14. Decreto-lei 669/1969

Entre as considerações deste Decreto, foi observado que o sistema de transporte aéreo

só poderia ser eficiente no tocante à segurança, regularidade e precisão, se as empresas que

exploram o setor estivessem em condições econômicas e financeiras saudáveis, e que um pedido

de falência, concordata ou liquidação afetaria profundamente sua estrutura técnica e financeira.

Considerou por fim, que a concordata não se aplicaria às atividades de transporte aéreo, tendo

em vista que os interesses de regularidade e segurança do serviço, estariam acima dos interesses

comerciais das empresas. Nesse contexto, os Decretos 496 e 669, do ano de 1969, foram os

instrumentos utilizados para impedir que a Panair do Brasil se recuperasse de problemas

financeiros, cassando suas concessões e transferindo suas aeronaves à União.

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15. Decreto 72.898/1973

O intuito deste decreto foi o de atualizar os instrumentos de concessão e a autorização

de prestação serviços aéreos de transporte regular. Esta regulamentação definia concessão,

como sendo uma delegação do exercício de direito de explorar serviços aéreos, mediante ato

do Presidente da República, através de termo contratual, onde seriam fixados seu objeto, prazo

e condições essenciais. Já a autorização era considerada ato administrativo unilateral do poder

público, revogável a qualquer tempo, e o seu objeto era a exploração dos serviços aéreos nas

condições estabelecidas no ato do Ministro da Aeronáutica. Nesse Decreto, foi determinado que

a concessão obrigava a aceitação de bilhetes aéreos domésticos por parte de todas as

companhias e a compensação da utilização de um bilhete de uma companhia por outra seria

feita através de uma Câmara de Compensação. Estabelecia ainda, como prazo de concessão, o

período de 15 anos podendo ser prorrogado por igual período. O prazo máximo para as

autorizações era de cinco anos.

Determinou o Departamento de Aviação Civil – DAC como responsável pela

designação das linhas objeto de exploração de serviços aéreos, podendo a qualquer tempo,

modificar rotas, alterar frequências ou estabelecer limitações, em face das condições dos

aeroportos ou serviços de infraestrutura. Condicionava, entre outros requisitos, a concessão ou

autorização, a pessoa jurídica brasileira com sede no Brasil, onde pelo menos 4/5 do capital

social com direito a voto pertencesse a brasileiros e que a sua direção fosse confiada a

exclusivamente a brasileiros. Estabelecia também que as tarifas aéreas seriam aprovadas pelo

Ministro da Aeronáutica e deveriam ser o mais uniforme possível. O Ministro da Aeronáutica

também poderia baixar normas para disciplinar o transporte aéreo, com o intuito de evitar a

competição ruinosa, assegurar a diminuição de custos e melhorar o rendimento econômico e

técnico do segmento. As Disposições Transitórias do referido Decreto concediam às empresas

VARIG, VASP, Cruzeiro do Sul e Transbrasil, automaticamente e independentemente de

pedido, o direito de executar o serviço aéreo de transporte regular de passageiro, carga e mala

postal. As operações internacionais ficaram a cargo das empresas VARIG e Cruzeiro do Sul.

16. Portaria 50/1975

Nesta portaria foram apresentadas as cláusulas obrigatórias dos contratos de transporte

entre as companhias aéreas e os seus clientes, é o que se convencionou chamar de “Condições

Gerais de Transporte”, termo que é empregado até os dias de hoje para a norma que regula a

39

relação entre os passageiros e as empresas. No caso em particular, foi inserida uma restrição à

liberdade comercial das companhias, pois foi proibido neste instrumento qualquer tipo de

tratamento preferencial aos seus clientes.

17. Decreto 76.590/1975

Instituiu os Sistemas Integrados de Transporte Aéreo Regional - SITAR, cinco monopólios

geográficos para que neles fosse explorada a aviação regional. Medida adotada para compensar

a redução de comunidades atendidas pelos serviços aéreos, causada pela descontinuidade da

RIN. Como forma de não depender do orçamento anual do governo federal, foi instituído um

adicional de 3% sobre as tarifas domésticas, direcionado ao suplemento tarifário das linhas

aéreas regionais.

18. Decreto 91.149/1985

Por causa das políticas macroeconômicas de combate à inflação, as tarifas controladas

pelo governo foram todas submetidas, através deste decreto, à aprovação do Ministério da

Fazenda. Como o intuito desta medida era a estabilidade dos preços, as tarifas fixadas ficaram

defasadas entre os anos de 1985 e 1992, o que ocasionou uma batalha jurídica entre as

companhias e o governo federal, onde foi reconhecido pela justiça brasileira que as empresas

foram prejudicadas.

19. Lei 7.565/1986

Este ainda é o marco regulatório básico do setor aéreo no Brasil. Substituiu o Código

Brasileiro do Ar de 1966, porém no que se refere à regulação econômica inovou muito pouco.

Permaneceu necessária a autorização de funcionamento jurídico e a necessidade de concessão,

continuando as linhas a serem autorizadas posteriormente pela autoridade aeronáutica. Não

houve modificação quanto aos 4/5 do capital das empresas serem obrigatoriamente nacional. A

autoridade aeronáutica poderia alterar frequências, horários, rotas e tarifas, com o intuito de

impedir a competição ruinosa, e assim assegurar um melhor resultado econômico/financeiro

das empresas para desta forma assegurar a prestação continuada dos serviços.

Como inovação pode-se considerar a adoção do termo concessão para os serviços aéreos

regulares e do termo autorização para os serviços não regulares (sem regularidade), como é o

40

caso dos táxis-aéreos. Foi excluída a possibilidade do pedido de concessão e também foram

regulamentadas a intervenção, liquidação e falências das companhias aéreas, onde ficou

estabelecido que a intervenção seria admitida quando a situação operacional, financeira ou

econômica ameace a continuidade dos serviços, a eficiência ou a segurança do transporte aéreo.

Caso os serviços não retomem a normalidade após a intervenção, então iniciam-se os processos

de liquidação extrajudicial ou de falência.

20. Decreto 99.179/1990

O cuidadoso, lento e gradual processo de flexibilização regulatória da aviação civil teve

seu início a partir da edição deste decreto, que instituiu o Programa Federal de

Desregulamentação, tomando como base fundamental o princípio constitucional da liberdade

individual, com o objetivo de fortalecer a iniciativa privada, reduzindo a interferência do Estado

na vida e nas atividades do indivíduo, e desta forma contribuir para a maior eficiência e o menor

custo dos serviços prestados pela Administração Pública Federal. Entre suas diretrizes, constava

que a atividade econômica privada seia regida, basicamente, pelas regras do livre mercado,

limitada a interferência da Administração Pública Federal ao que dispõe a Constituição.

21. Decreto 99.255/1990

Este decreto trazia apenas dois artigos, e a sua única função foi revogar a proibição de

companhias aéreas de transporte regional participarem do mercado de aviação também no

âmbito nacional.

22. Decreto 99.677/1990

Decreto também muito curto, revogou o Decreto 99.255/1990, poucos meses após sua

edição, dando poderes ao Ministério da Aeronáutica para emitir instruções para a exploração

dos serviços aéreos regulares, bem como as instruções para que fossem constituídas as empresas

do setor.

41

23. Portaria 566/1991, do Ministério da Economia, Fazenda e Planejamento

Através desta portaria, o Ministério da Economia, Fazenda e Planejamento deixa de

controlar as tarifas aéreas, voltando assim esta atividade ao DAC, que estabeleceu através de 3

portarias (196/DGAC/1991, 247/SPL/1991 e 322/SPL/1991) um novo regime tarifário onde a

partir da tarifa básica definida pelo DAC, as companhias possuíam a liberdade de definir seus

preços, desde que não fossem superiores a 32% e nem inferiores a 50% daquela tarifa.

24. Lei nº 8.399/1992

Destinou 20% do adicional tarifário criado pela Lei nº 7.920/1989 para o Programa

Federal de Auxílio a Aeroportos – PROFAA, proposto de acordo com os Planos Aeroviários

Estaduais - PAE, que seriam estabelecidos através de convênios entre os Governos Estaduais e

o DAC.

25. Aviso 1/GM5/004/1992

Após a realização da V CONAC, em 1991, onde foi discutida a política de

desregulamentação do setor, o Ministério da Aeronáutica aprovou a Política para os Serviços

de Transporte Aéreo Comercial do Brasil, onde foi dada ao DAC a competência para editar

normas regulamentares para a implantação desta política.

O documento final da conferência baseava o desenvolvimento do setor na livre

competição, e na redução gradual da regulamentação que limitava a exploração do mercado de

transporte aéreo. Para evitar uma concorrência predatória, inicialmente foi condicionada a

criação de novas empresas e linhas ao comportamento do mercado e à situação econômica das

empresas que já estivessem em funcionamento, evitando assim o excesso de oferta. Com

relação à liberalização das tarifas, foi considerada um objetivo de médio prazo, pois naquele

momento não se pretendia comprometer a saúde financeira das empresas com uma guerra de

preços, bem como defender os usuários de tarifas abusivas. Adotou-se então a liberação

monitorada das tarifas, pois envolvia também o acompanhamento dos custos do setor. Foi

definida uma lucratividade não superior a 12% com um aproveitamento médio dos serviços em

torno de 62%.

Com relação à aviação regional, foi abolida a delimitação imposta pelo SITAR,

passando assim a empresas a operarem na rede nacional. Também foi autorizada a criação de

novas empresas.

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26. Portaria 75/GM5/1992

Com a intenção de dar continuidade à política de flexibilização regulatória do setor, esta

portaria instituiu a liberação monitorada das tarifas aéreas domésticas de carga e passageiros.

Foi definido que o DAC estabeleceria as regras do regime tarifário, bem como realizaria o

monitoramento das tarifas praticadas, cabendo ao mesmo órgão intervir quando as limitações

fossem ultrapassadas.

27. Portaria 686/GM5/1992

Regulamentou os pedidos de autorização para funcionamento jurídico e a autorização

ou concessão para exploração dos serviços aéreos públicos, permitindo assim a entrada de

novos entrantes no mercado.

28. Portaria 687/GM5/1992

Definiu linhas aéreas regionais como as que possuíam como característica a afluência

ou complementariedade às linhas aéreas nacionais, ou que ligassem outras localidades sem

passar pelas linhas aéreas nacionais e criou as chamadas linhas aéreas especiais, que ligavam

os aeroportos Santos Dumont, Congonhas, Pampulha e Brasília.

Instituiu o plano básico de linhas para cada empresa, os quais seriam aprovados pelo

DAC, com base nos seguintes critérios:

a) o interesse público;

b) a importância das localidades a serem servidas dentro do contexto político, econômico,

turístico e social;

c) a capacidade de geração de tráfego;

d) as condições de competição em cada linha, evitando, em princípio, a superposição de voos e

a proximidade de horários, resguardando-se o interesse do usuário;

e) a adequação do equipamento aéreo para a operação pretendida, considerando-se a

infraestrutura aeroportuária.

Estabeleceu critérios para aumento de oferta em cada linha, e para tanto criou a

Comissão de Linhas Aéreas, de caráter consultivo, integrada por membros do DAC,

representantes de todas as concessionárias de transporte aéreo regular, da INFRAERO e da

43

Diretoria de Eletrônica e Proteção ao Voo, para tratar das modificações na malha aérea,

definindo assim os Horários de Transporte – HOTRAN, onde eram estabelecidos itinerário,

horário, frequência, equipamento e a capacidade de transporte. A participação das empresas foi

limitada à metade do mercado onde atuasse, fosse ela nacional ou regional e a apuração seria

por setor.

29. Portaria 688/GM5/1992

Priorizou a participação das empresas regionais na exploração das linhas aéreas

especiais, excetuando o caso da ponte aérea Rio – São Paulo, que ficou a cargo das empresas

nacionais.

30. Portaria 689/GM5/1992

Tratava da ponte aérea Rio – São Paulo (endosso de bilhetes), reservando esse mercado

às três empresas nacionais (Varig, Vasp e Cruzeiro), facultando às estas mesmas companhias a

entrada de outras, desde que a decisão fosse unânime. Havia também dispositivo para esta

decisão ser tomada pelo DAC, desde que tal decisão fosse tomada para contribuir para a

melhoria do atendimento dos usuários.

31. Portaria 690/GM5/1992

Foi disciplinado por meio desta portaria o adicional tarifário, onde o mesmo foi

destinado para a suplementação de linhas regionais, exclusivamente operadas por aeronaves

com menos de 30 assentos e que apresentassem características de pioneirismo ou de

essencialidade.

32. Portaria 986/DGAC/1997

Estabeleceu critérios que deram continuidade ao processo de liberação das tarifas aéreas

domésticas. Foi definido por esta portaria que caberia às empresas definirem individualmente

suas tarifas e registrá-las junto ao DAC com antecedência mínima de 4 dias úteis da data

prevista para o início da sua vigência. Apesar de consignar esta liberdade às empresas aéreas,

ainda persistiu a existência de uma faixa a ser seguida, não sendo permitidos valores superiores

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às tarifas estabelecidas pelo DAC, bem como não poderiam ser abaixo de 65% dos mesmos

valores.

33. Portaria 5/GM5/1998

Estimulou a competição, expandindo as opções aos usuários das chamadas linhas

especiais, que ligavam os aeroportos de Brasília, Congonhas, Santos Dumont e Pampulha e

limitou a participação máxima das empresas que atuavam nestes aeroportos a 50% daquele

mercado.

34. Portaria 701/DGAC/1998

Avançando ainda mais no que se referia à liberação tarifária, foi determinado que os

valores das tarifas aéreas domésticas não seriam mais vinculados às tarifas de referência

calculadas pelo DAC, a qual serviria apenas como base para acompanhamento do órgão

regulador. Apesar desta liberdade, o índice tarifário líquido, como convencionou-se chamar as

novas tarifas, ainda deveria ser submetido à aprovação e registro pelo DAC, que poderia intervir

nas concessões dos serviços aéreos, com o intuito de coibir atos contra a ordem econômica e

assegurar os interesses dos usuários Deveriam ser encaminhadas com 4 dias úteis de

antecedência da sua vigência e o DAC, caso não se manifestasse até 2 dias antes da vigência os

mesmos estariam automaticamente aprovados.

35. Portaria 536/1999, Comando da Aeronáutica

Aprovou instruções que regulamentaram os pedidos de autorização para funcionamento

jurídico e autorização ou concessão para exploração dos serviços aéreos públicos. Nela foi

especificado que a autorização para funcionamento jurídico habilitaria a empresa a solicitar

autorização para importar aeronaves, registrar aeronaves no Registro Aeronáutico Brasileiro –

RAB, e solicitar ao DAC o Certificado de Homologação de Empresa de Transporte Aéreo –

CHETA. Quanto à concessão, habilitaria as empresas a participar da Comissão de Linhas

Aéreas – CLA e solicitar ao DAC HOTRAN para as linhas aéreas constantes do plano básico

de linhas anexado ao contrato de concessão, o qual só poderia ser alterado após nova aprovação

do DAC.

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36. Portaria 569/GC5/2000

Estabeleceu novas definições e procedimentos para o Sistema de Transporte Aéreo

Regular, podendo-se ressaltar a classificação para as linhas aéreas domésticas como nacionais

(as que ligavam as capitais a cidades com mais de um milhão de habitantes), regionais (as que

efetuavam ligação entre as demais cidades com as que eram servidas pelas linhas nacionais) e

especiais (as que ligavam os aeroportos Santos Dumont, Congonhas, Pampulha e Brasília).

Trouxe um dispositivo que previa que nenhuma empresa teria garantia sobre mais de

37% dos slots utilizados em um mesmo aeroporto, ou seja, os slots concedidos a uma empresa,

acima de 37% em um determinado aeroporto poderia ser requisitado por qualquer outra

empresa. Estabeleceu como critérios para a concessão de linhas a capacidade de apoio da

infraestrutura aeronáutica, a expansão da oferta de opções aos usuários e o estímulo à

competição entre as empresas aéreas. Permitiu-se a realização de voos extras para atender

excesso de demanda esporádica em linhas onde já atuassem ou para avaliar uma demanda

específica entre localidades ainda não atendidas por linha regular.

37. Decreto 3.564/2000

Criou o CONAC – Conselho Nacional de Aviação Civil, órgão interministerial de

assessoramento da Presidência da República, ao qual compete estabelecer diretrizes para a

representação do Brasil em convenções, acordos, tratados e atos de transporte aéreo

internacional; propor modelo de concessão de infraestrutura aeroportuária; aprovar as diretrizes

de suplementação de recursos para linhas aéreas e aeroportos de interesse estratégico,

econômico ou turístico; promover a coordenação entre as atividades de proteção de voo e as

atividades de regulação aérea; aprovar o plano geral de outorgas de linhas aéreas; e estabelecer

as diretrizes para a aplicabilidade do instituto da concessão ou permissão na exploração

comercial de linhas aéreas.

38. Resolução 007/2001, CONAC

No mês de março de 2001, esta resolução aprovou a liberdade tarifária nas ligações

diretas entre os 11 aeroportos do país listados na tabela abaixo:

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Tabela 3 – Aeroportos com liberdade tarifária aprovada pela Resolução 007/2001 do CONAC

OACI Aeroporto Município/UF SBGR Guarulhos - Governador André Franco

Montoro São Paulo/SP

SBSP Congonhas São Paulo/SP SBKP Viracopos Campinas/SP SBGL Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro/

Galeão - Antônio Carlos Jobim Rio de Janeiro/RJ

SBRJ Santos Dumont Rio de Janeiro/RJ SBBR Presidente Juscelino Kubitschek Brasília/DF SBCF Tancredo Neves Confins/MG SBBH Pampulha - Carlos Drummond de Andrade Belo Horizonte/MG SBCT Afonso Pena Curitiba/PR SBFL Hercílio Luz Florianópolis/SC SBPA Salgado Filho Porto Alegre/RS

Fonte: Autor a partir da Resolução 007/2001 do CONAC

Além de aprovar a liberdade tarifária para os aeroportos acima, recomendou ao DAC

que monitorasse o comportamento das tarifas aéreas e do mercado expostos à liberdade

tarifária; acompanhasse os reflexos da medida sobre os mercados não afetados; e apresentasse

relatórios mensais sobre esses acompanhamentos.

39. Portaria 672/DGAC/2001

Esta portaria emitida no mês de abril de 2001, considerou 52 linhas com tarifas

liberadas, as quais precisariam ser apenas registradas posteriormente. As demais linhas foram

consideradas com tarifas controladas, com tarifas máximas definidas por índices tarifários

líquidos aprovados pelo DAC.

40. Portaria 1.213/DGAC

Substituiu a Portaria acima, aumentando para 63 as linhas com tarifas liberadas.

41. Resolução 8/2001, CONAC

Em agosto de 2001, menos de 6 meses após a emissão da Resolução 007/2001, o

CONAC, através da Resolução 008/2001, expande a liberdade tarifária para todo o território

nacional, deixando a cargo do DAC o acompanhamento dos impactos da medida no mercado.

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42. Portaria 243/GC5/2003

O período entre os anos de 2003 e 2004 foi marcado pelo retrocesso no tocante à

desregulamentação, pois claramente houve tentativa de proteger a Varig, principal empresa

brasileira, que enfrentava graves problemas financeiros por não ter se adaptado à flexibilização

regulatória há poucos anos iniciada. A primeira medida de proteção foi a Portaria

243/GC5/2003, que determinou que o DAC promovesse a adequação da oferta de transporte

aéreo, conjuntamente com as empresas do setor, condicionando a importação de aeronaves

somente no caso de real necessidade comprovada. Buscou-se assim reduzir a concorrência do

setor, pela dificuldade de inserir novas aeronaves no mercado.

43. Portaria 731/GC5/2003

Foi determinado por meio desta portaria, que o DAC acompanhasse os custos do setor,

de forma que fossem coibidos abusos, cartelização e dumping, objetivando preservar a situação

econômica das empresas existentes. Caberia ao DAC, de acordo com a portaria, uma função

moderadora, com a finalidade de impedir uma competição danosa e irracional, com práticas

predatórias de consequências indesejáveis sobre todas as empresas.

44. Resolução 2/2003, CONAC

Esta resolução manteve a liberdade tarifária, pois considerou que caberia ao mercado o

papel principal de induzir que a oferta e a demanda se adequem mutuamente, mas autorizou o

DAC a acompanhar o comportamento do mercado, visando ao atendimento regular da demanda

e o estímulo à eficiência econômica, utilizando-se em caráter excepcional, de instrumentos e

regras previamente conhecidas e estabelecidas pelo CONAC. Na ocorrência de prática

anticompetitiva ou abuso de preços, o DAC tinha a função de informar ao Sistema Brasileiro

de Defesa da Concorrência - SBDC para a adoção das medidas cabíveis. Esta necessidade de

comunicação ao SBDC não retirou a prerrogativa do DAC aplicar o estabelecido no Código

Brasileiro de Aeronáutica e toda a regulamentação complementar do setor.

Estabeleceu a liberdade para exploração de linhas apenas para mercados ainda não

atendidos, e caberia ao DAC analisar e aprovar o acesso ao mercado onde já existisse linhas em

funcionameno, observadas as diretrizes do CONAC. Definiu que o DAC elaboraria norma

específica para alocação de slots em aeroportos que estivessem apresentando tráfego saturado,

segundo critérios estabelecidos pelo CONAC.

48

45. Resolução 003/2003, CONAC

Aprovou diretrizes para a operação de linhas essenciais de transporte aéreo regular de

passageiros no mercado doméstico, mediante suplementação tarifária. Definiu que poderiam

ser suplementadas linhas que apresentassem baixo ou médio potencial de tráfego, que não

apresenteassem viabilidade econômica e que fossem de interesse para o desenvolvimento

econômico e social, para o desenvolvimento do turismo, para a integração e a defesa nacional.

O DAC deveria submeter ao Presidente do CONAC, ouvido o Conselho, proposta das linhas

essenciais a serem suplementadas. Tais discussões, após 16 anos ainda persistem e a

suplementação tarifária para os mercados de baixo ou médio potencial, objetivada em 2003,

ainda não foi implementada no país.

46. Portaria 447/DGAC/2004

Esta portaria voltou a restringir a liberdade tarifária até então vigente no mercado de

transporte aéreo, pois determinava que tarifas promocionais inferiores a 35% da tarifa de

referência calculada pelo DAC, deveriam ser submetidas à aprovação do órgão regulador. Esta

medida foi editada como resposta à venda de bilhetes aéreos promocionais por R$ 50,00

(cinquenta reais) pela companhia Gol, com o argumento de que estaria coibindo atos contra a

ordem econômica, pois o DAC considerou que a medida adotada pela Gol colocava em risco a

Varig.

A atuação do DAC foi contestada pelo SBDC, que alegou ser sua a competência para

tratar o assunto, e que a estratégica comercial da empresa não poderia ser considerada uma

infração, por ter a empresa uma fatia de mercado inferior a 20%, enquadramento necessário

para caracterizar posição dominante da companhia.

47. Lei 11.182/2005

A liberdade econômica plena foi consagrada através da lei de criação da ANAC. Quanto

às linhas aéreas a serem exploradas, ficou assegurado às companhias a exploração de quaisquer

linhas aéreas, mediante prévio registro na ANAC, necessitando exclusivamente da capacidade

operacional dos aeroportos e observar as normas regulamentares para prestação de serviços

aéreos adequados emitidas pela ANAC. Quanto às tarifas, foi garantido que na prestação de

serviços aéreos regulares, prevaleceria o regime de liberdade tarifária, onde a concessionária

49

determinaria suas próprias tarifas, devendo apenas comunicá-las à ANAC, em prazo

estabelecido pelo novo órgão regulador.

48. Decreto 6.780/2009

Este decreto aprovou a Política Nacional de Aviação Civil - PNAC, formulada pelo

CONAC, que no seu capítulo específico relacionado aos serviços aéreos coloca como ações a

serem adotadas:

• Estimular o desenvolvimento de serviços aéreos em todo o território brasileiro.

• Incentivar o desenvolvimento e a expansão dos serviços aéreos prestados em ligações

de baixa e média densidade de tráfego, a fim de aumentar o número de cidades e municípios

atendidos pelo transporte aéreo.

• Estimular o desenvolvimento da aviação geral.

• Promover regulamentação adequada para cada tipo de serviço aéreo.

• Estimular o uso do modal aéreo para transporte de passageiros, carga e mala postal.

• Garantir a fiscalização dos serviços aéreos explorados pela aviação regular, não-

regular, geral, experimental, aerodesportiva e agrícola.

• Estimular a concorrência no setor de aviação civil.

• Incentivar o desenvolvimento dos serviços aéreos internacionais como vetor de

integração com os demais países.

• Aperfeiçoar mecanismos de negociação buscando evitar restrições à oferta nos

serviços aéreos internacionais e estimular o comércio, o turismo e a conectividade do Brasil

com os demais países.

Todo esse arcabouço regulamentar, é necessário que fique claro, não exaure o assunto,

o qual está em constante processo de modificação. Atualmente a grande expectativa do

mercado é sobre o novo texto do próximo Código Brasileiro de Aeronáutica, que substituirá o

antigo, passando a ser o novo marco regulatório para o setor aéreo. Tal atualização é

considerada necessária porque o atual marco regulatório (1986) é anterior à Constituição

(1988), ao Código de Defesa do Consumidor (1990) e à Lei de Criação da ANAC (2005).

50

2.2 AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL

Segundo Oliveira e Salgado (2008), a aviação regional está normalmente associada a

ligações aéreas pouco densas (poucos passageiros por viagem) e com pequena etapa (reduzida

distância de voo). Para Bettini (2007), em geral, os estudos promovem a seguinte simplificação

na conceituação dos mercados aéreos regionais:

“Usualmente, atribui-se a nomenclatura de aviação regional à atividade explorada de maneira regular que (...) utiliza aeronaves de capacidade inferior a cem passageiros e as utiliza em ligações com cidades que possuam densidade de tráfego (ou seja, número de passageiros por unidade relevante de tempo) reduzida” (Bettini, 2007).

De forma mais restrita, o BNDES (2002) indica que a utilização do termo aviação

regional no decorrer da história da aviação comercial brasileira tem como objetivo fazer

referência ao transporte aéreo que interliga localidades interioranas e estas com centros urbanos

e capitais.

Outro estudo realizado também pelo BNDES (2001b) considera que rotas aéreas

regionais são aquelas que fazem a ligação entre as cidades de pequeno e médio porte com

aquelas servidas por linhas aéreas nacionais. Considera também que as rotas regionais são

complementares e de afluência, sendo caracterizadas como de baixo potencial de tráfego

(quando movimentam até 20 mil passageiros/ano) a médio potencial (entre 20 mil e 70 mil

passageiros/ano). Essa classificação, logicamente, carece de uma atualização, pois segundo

dados da ANAC, há mercados regionais com potencial para cerca de 500 mil a um milhão de

passageiros/ano.

Para Bettini (2007), o aspecto econômico que mais bem caracteriza a aviação regional

é o elevado valor de seus custos fixos, advindos da operação de baixa densidade, o que acarreta

um valor concentrado do custo em poucos passageiros transportados por voo e distância voada.

Por outro lado, Oliveira e Salgado (2008) consideram que o Transporte Aéreo Regional

tem um papel fundamental no desenvolvimento econômico de qualquer país ou região. Essa

importância é potencializada em países ou blocos continentais, como o Brasil, que dependem

da integração entre suas regiões para garantir um desenvolvimento econômico sustentável e

equânime. Dentre os papéis desempenhados pela aviação regional no Brasil, tem-se, em

especial, a prestação de serviços a regiões remotas e de fronteira na Amazônia, o

desenvolvimento das localidades ao longo do território nacional, a promoção de maior

universalização do acesso ao transporte aéreo e o fomento à indústria do turismo. As dimensões

continentais do território brasileiro, com mais de oito milhões de Km2 de área territorial e mais

51

de cinco mil municípios, por si só justificam a relevância de se tratar a aviação regional como

elemento de elevada importância para a integração nacional.

Vários são os autores que discutem aviação regional, incluindo a sua conceituação,

porém não há um conceito formado em definitivo. Não é objeto desta dissertação, definir tal

conceito, mas é necessário aprofundar a discussão para entender a intenção do Governo Federal

quando propôs o Plano de Desenvolvimento da Aviação Regional (PDAR).

A abordagem dos estudiosos sobre o tema aviação regional engloba vários indicadores

na tentativa de conceituá-la. Entre os fatores mais citados, nas principais referências revisadas

para esta pesquisa que caracterizam a aviação regional, estão a densidade de tráfego, as

características dos aeroportos utilizados, o tipo de operação, a etapa de voo e a capacidade das

aeronaves.

As dificuldades para a viabilização econômica da aviação regional devem-se à

complexidade do setor, causadas principalmente pela necessidade de incessante investimento,

tanto no que se refere à aquisição de aeronaves adequadas, quanto à implantação e operação de

infraestruturas aeroportuárias. Localidades que antes não permitiriam a operação de aeronaves

de maior porte, após investimentos, tanto em dimensionamento geométrico e estrutural de pistas

de pouso e decolagem, quanto nos terminais de passageiros e suas facilidades, passam o

oferecer condições de incorporação à rede regional de transporte aéreo.

Em extenso documento apresentado pelo governo australiano, através da Productivity

Comission (2011), foi exposto que após a desregulamentação do setor aéreo naquele país, a

quantidade de aeroportos regionais que recebiam voos regulares caiu de cerca de 280 para algo

em torno de 140, entre os anos de 1984 e 2008. Apesar dessa redução, o número de passageiros

atendidos pela aviação regional na Austrália, no mesmo período foi triplicado. Interessante

ressaltar que a grande maioria das rotas extintas foram as que realizavam a ligação entre

aeroportos regionais, permanecendo praticamente inalteradas as ligações entre os grandes

centros e os aeroportos regionais. Isso nos leva a acreditar que é possível atender uma

quantidade maior de pessoas pela aviação regional sem que haja necessariamente um avanço

muito grande na quantidade de aeroportos regionais com voos regulares.

Dentre os fatores relatados na literatura consultada, dois merecem destaque, quanto às

dificuldades impostas à atividade de transporte aéreo regional: i) as etapas curtas de voo; e ii)

a pequena capacidade das aeronaves. Tal situação é explicada pelo fato da alta sensibilidade

aos custos fixos suportados pelas empresas aéreas regionais, as quais devem arcar com despesas

52

administrativas independentemente do tamanho de suas operações. Quando se apura o custo

total (fixo + variável), observa-se que o custo por número das viagens realizadas, por etapas de

voo ou por passageiros transportados na aviação regional são bem maiores que os custos da

rede nacional.

Além dessa situação crítica por conta das dificuldades relacionadas aos seus custos

fixos, acrescente-se que a característica intrínseca à sua atividade de cumprir etapas menores

de voos, traz para a aviação regional um fator que também não ocorre na aviação regular entre

grandes aeroportos, que é a forte concorrência com o modo rodoviário e ferroviário. No Brasil

essa concorrência dá-se principalmente com o modo rodoviário, seja por meios de

deslocamento em veículos próprios ou através de ônibus. É o que se chama em microeconomia

de bens ou produtos substitutos, os quais afetam por elasticidade cruzada, a demanda por

transporte aéreo regional.

Paiva e Müller (2014) em seu estudo sobre a competição entre o ônibus e o avião,

afirmam que quanto mais longa a viagem, mais competitivo se torna o avião em relação ao

ônibus. Além do fator distância, o fator preço é favorável à utilização do avião como meio de

transporte, uma vez que quando as passagens dos dois modos estão com valores próximos, a

preferência dos passageiros é pelo modo aéreo. Do ponto de vista econômico, o transporte

rodoviário principalmente por modo coletivo é considerado um bem ou serviço inferior quando

comparado ao transporte aéreo. Por essa razão, elevação na renda média da população produz

normalmente um deslocamento de demanda do modo rodoviário para o modo aéreo.

Ao resumir a experiência da regulação econômica no setor de aviação civil no Brasil,

direcionada ao seu aspecto regional, pode-se dizer que se iniciou nos anos 60 com as

Conferências Nacionais da Aviação Civil – CONACs, as quais ocorreram em 1962, 1963 e

1968. O fruto dos CONACs foi uma forte regulação econômica, com foco no controle tarifário,

controle de novos entrantes, definição de rotas e o incentivo às fusões de empresas aéreas.

Estudo elaborado pelo BNDES (2002) mostra que entre 1945 e 1952 chegaram a existir

no país 34 companhias no setor, as quais após fusões, aquisições e falências ocasionadas por

um excesso de oferta frente à demanda existente, se resumiram a apenas seis empresas em 1962,

como pode ser observado na Tabela 4 abaixo:

53

Tabela 4 – Empresas aéreas existentes em 1962 e suas operações

Companhia Aérea

Operações

Doméstica Internacional

VARIG ✔ Rotas da América do Norte

VASP Exclusivamente -

CRUZEIRO DO SUL ✔ Rotas da América do Sul e Central

PANAIR ✔ Rotas da Europa e Oriente Médio

SADIA (TRANSBRASIL) Exclusivamente -

PARAENSE Exclusivamente -

Fonte: BNDES (2002)

A Rede de Integração Nacional – RIN foi criada justamente nessa década e incentivava

a aviação regional por meio de subsídios ao setor, para que fossem atendidas rotas que eram

consideradas economicamente inviáveis. Por dificuldades orçamentárias teve o seu término no

final da década de 1960.

Somente em 1975 a aviação regional foi alvo de novos incentivos, através da criação do

Sistema Integrado de Transporte Aéreo Regional – SITAR, onde o território nacional foi

dividido em cinco áreas, cada uma delas atendida por empresas em regime de monopólio,

delimitando-se inclusive as áreas de atuação de empresas regionais e nacionais. Ou seja, mais

uma vez a concorrência no mercado de aviação civil foi considerada como prejudicial ao seu

desenvolvimento.

Tal política pode ser verificada no estudo apresentado por Guimarães e Salgado (2003),

onde foi posto que um dos princípios estabelecidos para o SITAR era a delimitação clara de

atuação de empresas regionais e nacionais, sem que tais empresas pudessem adentrar em áreas

estabelecidas para as outras, e dessa forma, como norma geral do modelo de regulação,

sobressaía o desestímulo à concorrência no mercado de aviação civil, vista como prejudicial à

estabilidade do mercado. A partir do SITAR, ficou assim dividido o território nacional entre as

empresas aéreas regionais:

54

Tabela 5 – Divisão territorial do SITAR por empresa aérea

Empresa Aérea Regional Área Homogênea de Tráfego

Nordeste Linhas Aéreas Regionais S.A. Região Nordeste e parte dos estados de Minas Gerais e Espírito Santo

Rio-Sul Serviços Aéreos Regionais S.A. Região Sul e parte dos estados do Rio de Janeiro, Espírito Santo e São Paulo.

TABA Transportes Aéreos da Bacia Amazônica S.A. Região Norte

TAM Transportes Aéreos Regionais S.A. Atual estado do Mato Grosso do Sul, parte dos estados do Mato Grosso e de São Paulo

VOTEC Serviços Aéreos Regionais S.A. Estado de Goiás, parte dos estados do Pará e do Maranhão, o Triângulo Mineiro e o Distrito Federal

Fonte: BNDES (2002)

O SITAR perdurou até o início dos anos 90, década esta que lentamente iniciou, de

forma gradual o processo de liberalização do mercado doméstico de transporte aéreo regular,

com medidas direcionadas à liberação de novos entrantes no mercado, flexibilização tarifária,

liberalização das ofertas de rotas e controle da concentração do mercado, através da

disponibilização controlada dos espaços disponíveis das infraestruturas aeroportuárias,

conhecidos como slots.

Guimarães e Salgado (2003) apontam que o ambiente regulatório vigente, conforme o

quadro acima começa a ser modificado a partir de 1991, por ocasião da V CONAC. No âmbito

da aviação regional, estabeleceu-se a autorização para a criação de novas empresas, para a

competição entre operadoras nacionais e regionais e extinguiram-se as áreas demarcadas de

atuação regional.

Esse processo de flexibilização regulatória ainda persiste, estando em plena evolução.

Como resultados para os usuários do transporte aéreo tem trazido ampliação da oferta de voos,

maior ocupação das aeronaves, maior competição por preços e maior competição por

diferenciação de serviços. Por outro lado, acarretou o encolhimento do número de localidades

atendidas, uma vez que as empresas aéreas levaram suas aeronaves para locais com maior

densidade populacional e econômica. Como consequência negativa, deixou-se de atender a

vários municípios e microrregiões, que eram atendidas anteriormente por iniciativa da

imposição do poder público de subsídios às companhias de transporte aéreo.

55

Pode ser observado na Figura 9 obtida do estudo realizado por Oliveira e Salgado (2008)

que houve no Brasil no período de 1998 a 2008, redução das localidades atendidas por

transporte aéreo em número maior do que localidades novas que iniciaram serviços. Observa-

se ainda uma malha regional mais densa nas regiões sul e sudeste. A Tabela 6 mostra que houve

uma redução de atendimento no período de 21% nas cidades e microrregiões e de 7,6% da

população brasileira.

Figura 9 – Operações aeroportuárias 1998 – 2008: Brasil

Fonte: Oliveira e Salgado (2008)

56

Tabela 6 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Brasil

Fonte: Oliveira e Salgado (2008)

Com relação especificamente à região nordeste, percebe-se a baixa cobertura da rede de

transporte aéreo regional, tendo havido no período 1998 a 2008 uma redução de 25% dos

municípios cobertos e de 8,2% da população. A Figura 10 e a Tabela 7 demonstram esses

resultados.

Tabela 7 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Nordeste

Fonte: Oliveira e Salgado (2008)

57

Figura 10 - Operações Aeroportuárias 1998 – 2008: Região Nordeste

Fonte: Oliveira e Salgado (2008)

Para tentar reverter esse quadro e suprir a necessidade de atendimento da população

brasileira pelo transporte aéreo regular, o Governo Federal criou em 2015 o Programa de

Desenvolvimento da Aviação Regional – PDAR.

2.3 AVIAÇÃO REGIONAL NOS ESTADOS UNIDOS E EUROPA

A comparação entre Brasil e os Estados Unidos e a Europa faz-se necessária, pois as

melhores práticas no tocante ao desenvolvimento da aviação regional são adotadas nessas

localidades.

Apesar de possuírem uma aviação regional desenvolvida, a Europa e os Estados Unidos

utilizaram de estratégias diferentes para o seu desenvolvimento. Analisar essas experiências é

importante para compreender o contexto nos quais evoluíram. O Brasil necessariamente não

precisa adotar estratégias semelhantes, mas observar questões e estratégias que eventualmente

possam ser experimentadas.

Na verdade, o Brasil já adotou algumas estratégias para desenvolver a sua aviação

regional, que obtiveram um relativo sucesso por algum período, sendo descontinuadas ou por

58

restrições orçamentárias decorrentes de conjuntra econômicas adversas ou por agendas mais

liberais, na tentativa de experimentar modelos de regulamentação com menos barreiras de

entrada e com mais liberdade tarifária.

Para Burghouwt et al. (2015), a liberalização progressiva do mercado interno da aviação

da União Européia resultou, em 1993, numa abertura de mercado que gerou uma série de

respostas do lado da oferta, que são em parte comparáveis com as alterações demonstradas no

mercado desregulamentado dos transportes aéreos domésticos dos Estados Unidos. Isso quer

dizer que não existe uma fórmula única para se chegar a um bom resultado no que se refere ao

desenvolvimento regional da aviação.

Nos Estados Unidos, até a desregulamentação, que ocorreu em 1978, as empresas

domésticas operavam uma rede interna cruzada, enquanto que duas operadoras, PANAM e

TWA, operavam em vários aeroportos americanos em redes internacionais independentes,

baseadas em acordos bilaterais de serviços aéreos celebrados entre os EUA e outros países.

Após a desregulamentação, as principais operadoras domésticas transformaram suas redes

domésticas cruzadas em redes de hub and spoke radiais (exceto o hub Delta em Atlanta que já

existia antes da desregulamentação). Os hubs domésticos nessas redes também se tornaram as

plataformas para operações internacionais, quando essas grandes transportadoras domésticas

começaram a usar suas bases domésticas para operações internacionais.

Em suma, as antigas grandes transportadoras domésticas tornaram-se as novas

transportadoras de bandeiras nos mercados internacionais, enquanto as duas antigas

transportadoras internacionais faliram devido à falta de linhas aéreas alimentadores nacionais

para competir adequadamente com estas novas companhias aéreas que passaram a operar no

nível internacional.

A história da aviação regional americana pode ser vista no trabalho apresentado por

Forbes e Lederman (2007), que mostra como se deu o surgimento das companhias aéreas

regionais norte-americanas, como prestadoras de serviços aéreos para localidades de baixa

densidade. Este momento remonta a uma época de forte regulação no setor aéreo dos Estados

Unidos. Neste mesmo trabalho são apresentados dados de 2005 que mostram o gigante mercado

americano da aviação regional, que transportava naquele ano 135 milhões de passageiros, os

quais representavam cerca de 20% dos passageiros domésticos dos Estados Unidos.

Com relação ao histórico da aviação regional nos Estados Unidos, o trabalho mostra que

em 1926, a Lei de Comércio Aéreo organizava o setor e encarregou a Secretaria de Comércio

59

de promover o comércio aéreo, autorizando-a a emitir e fazer cumprir as regras para o tráfego

aéreo, licenciar pilotos, certificar a aeronavegabilidade de aeronaves e estabelecer vias aéreas.

Posteriormente, a Lei de Aeronáutica Civil em 1938 acrescentou autoridade econômica

a essa autoridade operacional e de segurança, estabelecendo assim o Governo Federal daquele

país como regulador econômico da indústria de transporte aéreo. Assim, a lei criou o Civil

Aeronautics Board (CAB) e exigiu que todas as empresas aéreas obtivessem um certificado do

CAB que as autorizasse a servir um determinado ponto ou rota. As 16 companhias áereas que

já estavam operando quando o CAB foi criado, receberam certificados para continuar o serviço

que já estavam prestando. Essas empresas ficaram conhecidas como “companhias tronco”. Em

consonância com os objetivos de aumentar o serviço aéreo comercial e, ao mesmo tempo,

proteger a estabilidade econômica das transportadoras troncais, o CAB concedia, muitas vezes,

acesso exclusivo a novas rotas autorizadas e, pelo menos inicialmente, recusava-se a emitir

certificados de operação para novos entrantes.

Essa situação começou a mudar após a Segunda Guerra Mundial, pois a guerra afetou a

indústria da aviação comercial de duas maneiras importantes. Inicialmente acelerou o avanço

da tecnologia da aviação, aumentando em quantidade e tamanho as aeronaves disponíveis.

Depois, a guerra acelerou a expansão do serviço aéreo, aumentando a demanda por serviços

aéreos por parte das pessoas que viviam em pequenas comunidades.

Atendendo esse aumento na demanda por serviços, em 1944, foi criada uma nova

categoria de “companhias aéreas alimentadoras” experimentais. Também foi reconhecido que

o serviço aéreo para pequenas comunidades iria exigir subsídios, uma vez que tais localidades

não teriam como gerar tráfego suficiente para cobrir os custos das empresas. Dessa forma, para

que não fosse comprometida a situação financeira das empresas troncais, optou-se por criar uma

nova categoria de companhias aéreas para atender pequenas comunidades, em vez de alocar

essas rotas adicionais para as transportadoras troncais. Entre 1944 e 1950, o CAB concedeu

certificados de operação temporários a 17 transportadoras interestaduais novas ou existentes.

Em 1955, esses certificados temporários tornaram-se permanentes e essas transportadoras

tornaram-se as companhias aéreas de serviço local, as quais foram autorizadas a operar apenas

em rotas de baixa densidade.

Como relatado por Button (2015), até meados dos anos 70, existia a premissa, nos

Estados Unidos, de que a forte regulação econômica no setor aéreo era necessária para limitar

a concorrência excessiva e assim garantir que os serviços aéreos satisfizessem as necessidades

geográficas mais amplas possíveis no país. A decisão de desregular o mercado foi muito

60

controversa. Houve forte reação das empresas que atuavam no setor, preocupadas com a

possível concorrência que viriam a enfrentar.

Em épocas mais recentes, de acordo com informações disponibilizadas pelo U. S.

DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018a), a Lei de Desregulamentação, aprovada em

1978, deu às empresas aéreas, a quase total liberdade para determinar seus mercados e suas as

tarifas.

No entanto, para evitar que pequenas comunidades que possuíam serviço regular

anteriormente à criação da referida Lei deixassem de ser atendidas, foi criado o programa

Serviço Aéreo Essencial – Essential Air Service (EAS), mantendo assim, um nível mínimo de

serviço aéreo regular. A operação subsidiada pelo programa abrange duas viagens diárias de

ida e volta a pequenos municípios, em aeronaves de 30 a 50 assentos, ou frequências adicionais,

no caso de aeronaves com 9 ou menos assentos, ligando essas comunidades geralmente a um

aeroporto de grande ou médio porte.

Em seu artigo, Tang (2018), ao descrever o EAS, afirmou que em 1978, ano da

desregulamentação americana, o único critério para a seleção das localidades era a existência

de operações regulares anteriores à promulgação da Lei de Desregulação, o que perdurou até o

ano 2000, quando foram inseridos dois requisitos para que as comunidades permanecessem no

EAS. O primeiro foi a proibição ao atendimento de comunidades inseridas nos 48 estados

contíguos, a exceção a esta regra foram as comunidades localizadas a 70 milhas (cerca de 110

km) ou mais de aeroportos médios ou grandes. Esta distância refere-se a trechos de rodovia e

não a distância radial. O segundo requisito foi a proibição de comunidades que apontassem

valores dos subsídios superiores a US$ 200.00 por passageiro, a não ser que a comunidade

estivesse localizada a mais de 210 milhas (340 km) de distância de um aeroporto médio ou

grande.

A seleção das companhias operadoras, segundo U. S. DEPARTMENT OF

TRANSPORTATION (2018a) é feita por licitação, quando podem ser estabelecidos contratos

com a duração de dois anos, embora seja mais comum a celebração de contratos com período

de quatro anos. Estes contratos mais longos objetivam melhorar o controle dos custos com os

subsídios, aprimorar o acompanhamento da qualidade dos serviços prestados pelas companhias

e aumentar a confiabilidade dos serviços, tanto para a comunidade, quanto no acompanhamento

dos custos.

61

Durante a licitação, após o recebimento das propostas, o Departamento solicita

formalmente a opinião das comunidades sobre qual operadora e opção preferem e a partir daí é

realizado o julgamento das propostas, que é realizado de forma diferente para comunidades

localizadas no Alasca. O julgamento das propostas para atender as comunidades localizadas na

parte continental dos EUA, é realizado levando em consideração cinco fatores:

1) A confiabilidade comprovada do licitante em fornecer serviço aéreo regular;

2) As disposições contratuais e de marcação que o requerente fez com uma grande

transportadora nacional para assegurar as conexões no aeroporto central;

3) Os acordos de compartilhamento que o requerente fez com transportadoras maiores

para permitir que passageiros e carga do requerente no aeroporto central sejam

transportados pela(s) transportadora(s) maior(es) através de uma reserva, bilhete e

despacho de bagagem;

4) As preferências dos usuários reais e potenciais do transporte aéreo no local elegível,

dando peso substancial aos pontos de vista dos representantes eleitos pelos usuários

do serviço;

5) Se a transportadora aérea incluiu um plano na sua proposta de comercializar o seu

serviço para a comunidade.

Para o Alasca, o Departamento é obrigado a considerar a experiência do requerente na

prestação de serviço aéreo regular, no Alasca, ou padrões significativos de serviço aéreo não

regular.

A partir daí o Departamento de Transportes emite uma decisão designando a companhia

aérea vencedora e especifica o padrão de serviço que deverá se submeter (hubs, freqüência e

tipo de aeronave), taxa de subsídio, bem como a tarifa com os seus períodos. É possível alterar

os termos do contrato durante o seu período de validade, se a transportadora e a comunidade

concordarem e a transportadora concordar com a mesma ou menor taxa de subsídio.

A compensação dá-se da seguinte forma:

U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018d) descreve que primeiro, o

Departamento oferece incentivos para um serviço confiável por meio das fórmulas de

pagamento usadas para compensar as transportadoras subsidiadas. As transportadoras recebem

uma quantia fixa de subsídio por voo, com base em sua solicitação de subsídio anual geral, no

número de voos anuais programados e em um fator de conclusão assumido. A política geral do

62

Departamento é que se o voo não foi realizado, não poderá haver pagamento, e o objetivo desta

política é incentivar as operadoras a executar fielmente o planejamento dos seus voos.

As transportadoras aéreas que fornecem EAS apresentam faturas mensais pelos seus

serviços realizados no mês anterior, após o final de cada mês. As transportadoras geralmente

podem cobrar apenas por voos que foram efetivamente realizados. Ocasionalmente, o

Departamento pode autorizar pagamento do subsídio para voos que não foram realizados, caso

tenham sido motivados por condições climáticas inseguras, que fizeram com que o voo fosse

desviado para um aeroporto diferente ou retornado ao ponto de partida. Outros cancelamentos

relacionados ao clima são revisados caso a caso e podem exigir documentação adicional e

justificativa pela transportadora. O Departamento mantém essa flexibilidade para autorizar o

pagamento de subsídios nessas situações, devido à preocupação de que a segurança da operação

não seja comprometida.

Em segundo lugar, os incentivos financeiros para um serviço confiável também surgem

da forma como as operadoras constroem suas propostas. Quando as transportadoras enviam

propostas, elas frequentemente contabilizam alguns cancelamentos com base na experiência do

mercado ou prevêem cancelamentos controláveis e não controláveis com base em dados

históricos - seja em todo o sistema ou em mercados específicos. Isso incentiva a transportadora

aérea a aumentar as taxas de execução acima da taxa estimada em sua proposta, uma vez que o

valor a ser repassado de subsídio por voo será sempre maior do que o valor realmente necessário

para que não haja prejuízo na operação.

Além disso, as transportadoras apresentam declarações de lucros e perdas para uma rota

EAS individual com base nas despesas e receitas previstas. O subsídio do EAS é a diferença

entre as despesas anuais previstas (incluindo a lucratividade) e as receitas anuais previstas. No

entanto, a operadora tem todo o incentivo para gerar mais do que a receita prevista fornecendo

um bom serviço porque o Departamento não reduz o subsídio das operadoras. Por outro lado,

o Departamento não aumentará o subsídio da companhia, a qual deverá absorver o prejuízo.

Assim, pode ser observado que as companhias são incentivadas a prestar um bom serviço e

dessa forma, consigam aumentar suas receitas previstas.

De acordo com o Departamento de Transporte dos Estados Unidos (2018b) e (2018c),

são subsidiadas operações em 111 aeroportos dentro dos 48 estados contíguos e 63 operações

no Estado do Alasca, como pode ser visto adiante em extrato retirado do sítio do Departamento

de Transporte do Governo dos Estados Unidos, referente ao mês de setembro de 2018:

63

Tabela 8 – Comunidades atendidas pelo EAS fora do Alasca

Ordem Estado Comunidade EAS Subsídio anual

1 Alabama Muscle Shoals $2,778,811

2 Arkansas El Dorado/Camden $2,306,627

3 Arkansas Harrison $2,397,188

4 Arkansas Hot Springs $2,378,312

5 Arkansas Jonesboro $2,040,947

6 Arizona Page $4,398,924

7 Arizona Prescott $3,983,055

8 Arizona Show Low $1,673,267

9 California Crescent City $3,310,503

10 California El Centro $2,488,824

11 California Merced $3,249,944

12 Colorado Alamosa $2,593,050

13 Colorado Cortez $3,580,480

14 Colorado Pueblo $2,548,067

15 Georgia Macon $4,687,979

16 Hawaii Hana $114,099

17 Hawaii Kamuela $377,584

18 Iowa Burlington $2,439,963

19 Iowa Fort Dodge $2,949,904

20 Iowa Mason City $2,949,904

21 Iowa Waterloo $1,727,411

22 Illinois Decatur $2,915,273

23 Illinois Marion/Herrin $2,840,958

24 Illinois Quincy/Hannibal, MO $2,659,328

25 Kansas Dodge City $3,621,182

26 Kansas Garden City $873,861

27 Kansas Hays $3,123,573

28 Kansas Liberal/Guymon, OK $3,747,998

29 Kansas Salina $2,995,087

30 Kentucky Owensboro $2,107,191

31 Kentucky Paducah $2,787,695

32 Maryland Hagerstown $1,785,638

33 Maine Augusta/Waterville $2,045,122

34 Maine Bar Harbor $3,177,651

35 Maine Presque Isle/Houlton $4,780,955

36 Maine Rockland $2,127,026

37 Michigan Alpena $2,348,781

38 Michigan Escanaba $2,832,133

39 Michigan Hancock/Houghton $2,024,076

40 Michigan Iron Mountain/Kingsford $3,924,019

41 Michigan Ironwood/Ashland, WI $3,513,814

42 Michigan Manistee/Ludington $2,990,575

43 Michigan Muskegon $2,608,523

64

44 Michigan Pellston $1,346,679

45 Michigan Sault Ste. Marie $1,998,416

46 Minnesota Bemidji $1,309,684

47 Minnesota Brainerd $1,653,672

48 Minnesota Chisholm/Hibbing $2,792,813

49 Minnesota International Falls $3,274,852

50 Minnesota Thief River Falls $3,350,312

51 Missouri Cape Girardeau/Sikeston $2,984,760

52 Missouri Fort Leonard Wood $3,182,419

53 Missouri Joplin $839,513

54 Missouri Kirksville $1,989,635

55 Mississippi Greenville $2,724,153

56 Mississippi Laurel/Hattiesburg $3,133,072

57 Mississippi Meridian $2,985,821

58 Mississippi Tupelo $3,932,032

59 Montana Butte $881,665

60 Montana Glasgow $2,194,011

61 Montana Glendive $2,132,813

62 Montana Havre $2,212,162

63 Montana Sidney $4,124,531

64 Montana West Yellowstone $580,957

65 Montana Wolf Point $2,327,384

66 North Dakota Devils Lake $3,935,087

67 North Dakota Dickinson $4,162,080

68 North Dakota Jamestown (ND) $2,688,493

69 Nebraska Alliance $2,273,850

70 Nebraska Chadron $2,066,589

71 Nebraska Grand Island $907,348

72 Nebraska Kearney $3,675,276

73 Nebraska McCook $2,462,456

74 Nebraska North Platte $3,575,926

75 Nebraska Scottsbluff $3,152,294

76 New Hampshire Lebanon/White River Jct. $3,343,904

77 New Mexico Carlsbad $3,041,207

78 New Mexico Clovis $4,281,129

79 New Mexico Silver City/Hurley/Deming $3,368,032

80 New York Massena $2,870,608

81 New York Ogdensburg $2,721,962

82 New York Plattsburgh $3,371,895

83 New York Saranac Lake/Lake Placid $2,045,854

84 New York Watertown (NY) $3,949,646

85 Oregon Pendleton $2,273,823

86 Pennsylvania Altoona $2,371,942

87 Pennsylvania Bradford $2,045,826

88 Pennsylvania DuBois $2,967,587

89 Pennsylvania Franklin/Oil City $1,442,788

65

90 Pennsylvania Johnstown $2,912,558

91 Pennsylvania Lancaster $2,504,174

92 Puerto Rico Mayaguez $1,550,803

93 South Dakota Aberdeen $1,389,795

94 South Dakota Pierre $4,651,586

95 South Dakota Watertown (SD) $2,406,155

96 Tennessee Jackson $1,884,399

97 Texas Victoria $2,660,000

98 Utah Cedar City $2,645,932

99 Utah Moab $3,991,840

100 Utah Vernal $3,097,656

101 Virginia Staunton $2,992,903

102 Vermont Rutland $1,360,481

103 Wisconsin Eau Claire $2,464,972

104 Wisconsin Rhinelander $1,714,307

105 West Virginia Beckley $2,828,034

106 West Virginia Clarksburg/Fairmont $2,850,452

107 West Virginia Greenbrier/W. Sulphur Sps $3,994,423

108 West Virginia Morgantown $2,989,432

109 West Virginia Parkersburg/Marietta, OH $1,938,219

110 Wyoming Cody $850,000

111 Wyoming Laramie $2,182,244

Total $293,612,625

Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service

66

Figura 11 – Comunidades atendidas nos estados contíguos dos Estados Unidos

Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service

Figura 12 – Comunidade atendida em Porto Rico

Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service

67

Figura 13 – Comunidades atendidas no Hawai

Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service

Tabela 9 – Comunidades atendidas pelo EAS no Alasca

Ordem Comunidade Subsídio anual

1 Adak $2,907,935 2 Akhiok $238,460 3 Akutan $890,001 4 Alitak $36,655 5 Amook Bay $36,655 6 Angoon $303,298 7 Atka $990,578 8 Central $162,474 9 Chatham $6,048

10 Chignik $362,099 11 Chignik Lake $362,099 12 Chisana $96,810 13 Circle $162,474 14 Clark’s Point $120,978 15 Cordova $3,107,161 16 Diomede $190,476 17 Egegik $386,567 18 Ekwok $102,288 19 Elfin Cove $124,795 20 Excursion Inlet $30,792 21 False Pass $228,927 22 Funter Bay $14,040

68

23 Gulkana $206,128 24 Gustavus $776,790 25 Healy Lake $113,203 26 Hydaburg $195,319 27 Igiugig $200,933 28 Kake $181,621 29 King Cove $638,087 30 Kitoi Bay $36,655 31 Koliganek $314,029 32 Lake Minchumina $102,300 33 Levelock $188,636 34 Manley $43,333 35 Manokotak $308,849 36 May Creek $130,964 37 McCarthy $130,964 38 McGrath $669,103 39 Minto $43,333 40 Moser Bay $36,655 41 New Stuyahok $103,877 42 Nikolski $331,986 43 Olga Bay $36,655 44 Pelican $348,103 45 Perryville $647,373 46 Petersburg $470,525 47 Pilot Point $212,971 48 Port Alexander $99,364 49 Port Bailey $36,655 50 Port Heiden $491,662 51 Port Williams $36,655 52 Seal Bay $36,655 53 South Naknek $143,791 54 St. George $354,910 55 Tatitlek $102,779 56 Tenakee $152,127 57 Twin Hills $233,103 58 Uganik $36,655 59 Ugashik $212,971 60 West Point $36,655 61 Wrangell $470,525 62 Yakutat $3,107,161 63 Zachar Bay $36,655

Total $22,918,323

Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008b). Essential Air Service

69

Figura 14 – Comunidades atendidas no Alasca

Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008b). Essential Air

Service

Comparando com toda a aviação civil brasileira, observa-se que o mercado norte

americano de aviação regional, no que se refere apenas às operações subsidiadas, possui mais

aeroportos atendidos do que a totalidade dos aeroportos utilizados no Brasil.

Se um país liberal, do ponto de vista econômico, como os Estados Unidos, possui um

programa de incentivo à aviação regional desde 1978 (mesmo ano de sua desregulação do setor

aéreo), é razoável imaginar a necessidade de implantação de uma política permanente de

incentivo à aviação regional no Brasil, uma vez que, tal como os norte americanos, contamos

com áreas de difícil acesso, e outras áreas localizadas a grandes distâncias de aeroportos médios

e grandes.

Deve também ser considerado o montante do valor dos subsídios atualmente contratado

junto às empresas no programa americano, que se assemelha ao valor pretendido para o

programa brasileiro, com a diferença de que o PDAR foi inicialmente pensado para atender 270

localidades, ao passo que o EAS atende 174 locais.

De acordo com Burghouwt et al. (2015), até a entrada em vigor da regulamentação do

mercado interno de transportes aéreos da União Europeia, as rotas dentro do seu território eram

70

em sua maioria controladas pelos transportadores de bandeira europeus, como a British

Airways, Air France, Lufthansa, Alitalia, Iberia e KLM que operavam sua rede interna no

âmbito de acordos bilaterais de serviços aéreos celebrados por seus respectivos Estados.

Podemos assim exemplificar: a Air France era autorizada a operar, em virtude desses acordos,

de seu território para pontos acordados bilateralmente no Reino Unido, mas não de Roma para

Madri. Logo, esses acordos limitavam a ação livre das companhias aéreas, que dependeriam de

acordos bilaterais para operarem fora do seu território. Em contrapartida, havia a proteção das

empresas pelos governos nacionais, que através destes acordos decidiam qual o nível de

liberdade que poderia existir no seu território. É evidente que tal regime não estava em

consonância com os princípios da União Europeia, provenientes de um “mercado aberto com

livre concorrência”, e assim as barreiras foram sendo retiradas gradualmente, incentivadas

inicialmente pelo Reino Unido e a Holanda. Essas medidas de liberação eliminaram restrições

quanto à capacidade das aeronaves e as frequências, bem como a liberdade tarifária no território

comum. As empresas que melhor se adaptaram às novas regras foram as conhecidas como de

baixo custo, como a EasyJet e a Ryanair.

Burghouwt et al. (2015) explica que para que uma empresa aérea seja considerada

integrante da Comunidade Europeia e possa gozar das liberdades de operação naquele território,

deve em suma cumprir alguns requisitos:

• A maioria da participação acionária seja europeia;

• O controle/gestão deve ser realizado por integrante da comunidade europeia; e

• Tenha como o seu principal local de atividade um Estado da União Europeia,

Estado esse que tenha concedido a licença de exploração.

Diferentemente do Brasil, onde a aviação regional tem o intuito de reduzir desigualdades

sociais e levar o desenvolvimento e integração a regiões carentes, na Europa, de acordo com

Postorino (2010), o grande interesse pelo desenvolvimento dos aeroportos regionais deve-se

principalmente ao seu potencial papel na redução do congestionamento ao longo das principais

rotas utilizadas e à redução dos impactos negativos nos principais hubs centrais dos aeroportos,

tanto para os operadores do transporte aéreo como para a comunidade em geral. Acrescenta a

autora que o uso de aeroportos regionais tem muitas vantagens, e as enumera: (1)

disponibilidade satisfatória da capacidade aeroportuária; (2) oportunidade de promover o

desenvolvimento socioeconômico de áreas e regiões descentralizadas; (3) redução de impactos

71

negativos devido aos menores níveis de tráfego; (4) desenvolvimento de uma rede de

distribuição de serviços aéreos.

Segundo Postorino (2010), na Europa, a regulação do transporte aéreo agiu no sentido

de considerar os céus da comunidade europeia abertos para a concorrência entre as empresas

que são estabelecidas no seu território comum. As empresas de um Estado Membro podem

operar em todo o território europeu sem restrições no que se refere a rotas, capacidade de oferta

e tarifas. Com a liberalização do mercado foram criadas diversas empresas, conhecidas como

low cost, as quais por questões relacionadas ao baixo custo de suas operações preferiram operar

em aeroportos localizados nas periferias de grandes centros e em regiões menos densas. A

legislação permite que estes aeroportos recebam subsídios dos governos locais, o que faz com

que sejam cada vez mais atrativos para esse tipo de empresa de baixo custo, uma vez que parte

desses subsídios é convertida em tarifas aeroportuárias de valores mais baixos, que quando

repassados aos usuários, resultam em redução dos valores das tarifas dos bilhetes aéreos.

Apesar dessa ampla concorrência, existem localidades que não são atrativas para as

empresas aéreas atuarem, e o reconhecimento dessa falha de mercado obrigou a comunidade

europeia a subsidiar algumas rotas, através dos governos nacionais. Para conceder este

incentivo, os governos locais colocam-se como região que necessita obrigatoriamente de

serviço público de transporte aéreo para o desenvolvimento econômico da região, onde colocam

as frequências desejadas que aconteçam. No caso de não haver empresas interessadas em operar

a rota, o Estado Membro poderá restringir a operação daquela rota por apenas uma empresa,

ressarcindo todo o seu prejuízo operacional, caso comprovado. A escolha da empresa operadora

se dá por licitação pública.

Postorino (2010) destaca no contexto de subsídios para as companhias aéreas que

realizam um serviço público para algumas rotas especificadas, que não seriam normalmente

operadas em bases econômicas, pode haver ajuda financeira dos Estados Membros. Tais

subsídios podem ser permitidos em dois casos:

i) quando outros sistemas de transporte não podem garantir uma acessibilidade adequada

para algumas regiões, a autoridade local ou central identifica algumas rotas aéreas regulares

para servir aeroportos localizados em áreas periféricas ou regiões em desenvolvimento, ou,

alternativamente, rotas de baixa demanda desde que essas medidas sejam necessárias para o

desenvolvimento econômico de uma determinada área geográfica. Tal subsídio é utilizado para

reembolsar a empresa vencedora de um certame licitatório para execução do serviço público

necessário;

72

ii) quando a subvenção tem um carácter social concedida a categorias específicas de

usuários em uma rota, concedidos sem qualquer discriminação em razão da transportadora que

explora os serviços.

2.4 PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL - PDAR

O PDAR foi criado pela Medida Provisória 652/2014, convertida posteriormente na Lei

13.097/2015, com o intuito de proporcionar um maior acesso da população ao modo de

transporte aéreo no Brasil, aumentando o número de rotas operadas pelas empresas aéreas

através da ampliação do número de aeroportos operando voos regulares no país. Tal ampliação,

de acordo com o PDAR, geraria integração do território nacional, fortalecimento dos centros

de turismo, desenvolvimento de polos regionais e garantiria acesso às comunidades da

Amazônia Legal. A meta seria tanto de aumento de frequências, onde já havia voos regulares,

quanto de acréscimo de novas localidades ao sistema de transporte aéreo do país.

A ideia seria garantir que 96% da população estivesse a pelo menos 100 km de distância

de algum aeroporto com operações regulares de companhias aéreas. Para isso, de acordo com

os técnicos do Governo Federal, notadamente da Secretaria de Aviação Civil – SAC, seriam

necessárias reformas e ampliações em 270 aeroportos no Brasil, como pode ser visto na figura

15 abaixo, extraída de apresentação da SAC:

73

Figura 15 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Brasil (2015)

Fonte: Ministério da Economia (2019)

A distribuição do investimento nos aeroportos nordestinos é detalhada na figura 16,

onde há a previsão de investimento em 64 aeroportos e o montante estimado deste investimento

R$ 2,1 bilhões.

Figura 16 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Nordeste (2015)

Fonte: Ministério da Economia (2019)

74

Observando os aeroportos propostos pelo PDAR e a área abrangida pelo presente

estudo, apresenta-se a tabela abaixo, onde figuram 21 (vinte e um) municípios apontados pelo

programa governamental para receber investimentos.

Tabela 10 – Locais apontados pelo PDAR para receber investimentos dentro da área de estudo

Município UF Parnaíba PI Paulistana PI Picos PI Jijoca de Jericoacoara CE Itapipoca CE Sobral CE Canindé CE Quixadá CE Crateús CE Aracati CE Araripina PE Salgueiro PE Serra Talhada PE Arcoverde PE Garanhuns PE Caruaru PE Afogados da Ingazeira PE Monteiro PB Patos PB Caicó RN Mossoró RN

Total 21

Fonte: Autor a partir de dados do Ministério da Economia (2019)

No que se refere à cobertura da rede de transporte aéreo regular em funcionamento,

Vasconcelos (2016) apresentou um estudo que indica que 78% da população brasileira já estaria

sendo atendida no ano de 2016, por algum aeroporto com voo regular, considerando 100

quilômetros em linha reta entre as coordenadas geográficas dos municípios estabelecidas no

IBGE. Nesse mesmo estudo, foi apontado que se a distância entre os municípios subisse para

150 quilômetros, a cobertura da rede atenderia a aproximadamente 90% da população.

O trabalho apresentado por Vasconcelos (2016) deixa claro que o aprofundamento do

estudo sobre área de captação de aeroportos é de fundamental importância, para que se

identifiquem regiões aptas a receberem investimentos de infraestrutura aeroportuária.

Adicionalmente é necessário avaliar o potencial de mercado que venha gerar interesse por parte

das empresas aéreas, pois é sabido que a existência de um aeroporto apto a receber voos

regulares, de acordo com a regulamentação atualmente em vigor no país, não obriga as

empresas aéreas a operarem naquele local. A alocação de aeronaves e frequências de voos cabe

75

exclusivamente às empresas aéreas, desde que seja informada e aprovada pelo órgão regulador,

que nesse caso seria a ANAC, que analisaria a capacidade de atendimento da empresa e do

aeroporto.

Como a aviação regional atende localidades menos densas, um dos seus principais

gargalos seria a diluição dos custos fixos e variáveis entre os passageiros, principalmente em

regiões com renda mais baixa, o que faria com que as passagens apresentassem valores mais

elevados. Para amenizar esse problema, a Lei 13.097/15 autoriza a União a conceder subvenção

econômica nos serviços oferecidos pelos aeroportos regionais, tais como, tarifas aeroportuárias

e de navegação aérea. Além disso, a União também está autorizada a subsidiar parte dos custos

de voos em rotas regionais.

Para usufruir dos benefícios do PDAR as empresas aéreas deverão assinar contrato com

a União e apresentar documentos relacionados à sua regularização fiscal e jurídica. O

financiamento do PDAR será realizado mediante utilização do Fundo Nacional de Aviação

Civil – FNAC, que será também detalhado mais adiante.

No que se refere à definição do que deve ser considerado como aviação regional, a

própria Lei 13.097/2015 define o que é um aeroporto regional e uma rota regional, bem como

expõe uma exceção à definição do que seja um aeroporto regional. Para o PDAR um aeroporto

regional é um aeroporto de pequeno ou médio porte, com movimentação anual inferior a

600.000 (seiscentos mil) passageiros, excetuando-se os aeroportos situados na região da

Amazônia Legal, os quais foram limitados a 800.000 (oitocentos mil) passageiros por ano. Para

efeito da contagem de passageiros, esse número refere-se a embarques e desembarques

realizados nos referidos aeroportos.

A definição de rota aérea regional, de acordo com o PDAR são voos que tenham como

origem ou destino algum aeroporto regional.

2.4.1 Subvenções econômicas previstas no PDAR

Os subsídios previstos no PDAR limitam-se a 30% (trinta por cento) dos recursos do

FNAC, sendo estes destinados diretamente às empresas aéreas que tenham contrato assinado

com a União e devidamente inscritas no PDAR.

Estes subsídios destinados às empresas aéreas são direcionados ao pagamento das

despesas relacionadas aos custos com tarifas aeroportuárias e de navegação aérea, adicional de

76

tarifa aeroportuária e pagamento de parte dos custos de até 60 (sessenta) passageiros

transportados em voos diretos nas rotas regionais, limitados a 50% (cinquenta por cento) dos

assentos disponíveis das aeronaves, excetuando-se, mais uma vez, os voos realizados na

Amazônia Legal, onde a limitação percentual deixa de existir, e permanece apenas a limitação

aos sessenta passageiros por voo.

As tarifas aeroportuárias envolvidas na subvenção são as tarifas de embarque, de pouso

e de permanência. Elas são devidas pela efetiva utilização de áreas, edifícios, instalações,

equipamentos, facilidades e serviços de um aeroporto, e são definidas pela ANAC, de acordo

com a categoria do aeroporto. Tal categoria é definida pelo nível de qualidade do serviço

prestado por cada aeroporto. A tarifa de embarque incide sobre cada passageiro, e é devida pela

utilização das instalações e serviços de despacho e embarque do terminal de passageiros. A

tarifa de pouso incide sobre o operador da aeronave, e é devida pela utilização das áreas e

serviços relacionados com as operações de pouso, rolagem e estacionamento da aeronave até

três horas após o pouso. A tarifa de permanência é devida pelo operador da aeronave, nos casos

em que sejam ultrapassadas as três horas previstas na tarifa de pouso.

Com relação às tarifas de navegação aérea contempladas nas subvenções do PDAR

estão: a de uso das comunicações e dos auxílios à navegação aérea em rota; a de uso das

comunicações e dos auxílios-rádio à navegação aérea em área de controle de aproximação; e a

tarifa de uso das comunicações e dos auxílios-radio à navegação aérea em área de controle do

aeródromo. Todas elas incidem sobre o operador das aeronaves, sendo fixadas pelo Comando

da Aeronáutica, após aprovação do Ministro da Defesa e manifestação da ANAC.

A tarifa de uso das comunicações e dos auxílios à navegação aérea em rota é devida pela

utilização do conjunto de instalações e serviços relacionados ao controle dos voos em rota. A

tarifa de uso das comunicações e dos auxílios-rádio à navegação aérea em área de controle de

aproximação é devida pela utilização do conjunto de instalações e serviços relacionados ao

controle de aproximação da aeronave a um determinado aeroporto. A tarifa de uso das

comunicações e dos auxílios-rádio à navegação aérea em área de controle do aeródromo é

devida pela utilização do conjunto de instalações e serviços relacionados ao controle de

aeródromo ou aos serviços de informações de voo de aeródromo.

A prioridade com relação à concessão das subvenções econômicas às empresas aéreas

será das rotas com origem ou destino na Amazônia Legal, dando assim um caráter de integração

regional e de atendimento pelo PDAR às regiões menos desenvolvidas do país.

77

2.4.2 O Fundo Nacional de Aviação Civil - FNAC

O FNAC foi criado através da Lei Nº 12.462/2011, e é vinculado à Secretaria de Aviação

Civil, que é a responsável pela aplicação dos recursos no sistema de aviação civil do país. Este

fundo é composto pelo adicional tarifário às taxas de embarque de voos internacionais, criado

pela Lei 9.825/1999; pelos valores devidos como contrapartida à União por conta das outorgas

relacionadas à infraestrutura aeroportuária; e pelos rendimentos de suas aplicações financeiras.

As tabelas 11 e 12 adiante representam, respectivamente, as receitas de 2013 a 2017 e

despesas de 2014 até o ano de 2017, do FNAC, período este disponibilizado para consulta no

Portal da Transparência do Governo Federal. Estes recursos por lei devem ser utilizados

exclusivamente em ações destinadas a desenvolver e fomentar o setor de aviação civil e a

infraestrutura aeroportuária do país.

78

Tabela 11 – Receitas FNAC 2013 a 2017

Ano Espécie Orçamento Atualizado (Valor

Previsto) Receita Realizada (Valor

Arrecadado)

2013

ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 981.749.181,00 942.490.196,32

MULTAS E JUROS DE MORA 1.254.412,00 2.938.079,94

OUTORGAS 2.207.921.631,00 1.226.024.564,53

RECEITAS DE VALORES MOBILIARIOS 98.105.561,00 203.325.371,57

PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 304.691.868,00 329.771.403,85

INDENIZACOES E RESTITUICOES 0 412.772,09

TOTAL 3.593.722.653,00 2.704.962.388,30

2014

MULTAS E JUROS DE MORA 1.802.421,00 898.703,12 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 1.203.980.738,00 584.003.970,19

RECEITAS DE VALORES MOBILIARIOS 130.580.473,00 251.755.286,52

OUTORGAS 1.470.000.000,00 1.459.955.152,96

RESTITUIÇÕES DE CONVÊNIOS 0 0,47

PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 385.409.088,00 290.622.806,55

TOTAL 3.191.772.720,00 2.587.235.919,81

2015

RECEITAS DE VALORES MOBILIARIOS 258.166.462,00 452.365.641,78

OUTORGAS 2.582.840.000,00 2.474.880.128,79

INDENIZACOES E RESTITUICOES 0 26.976,67

MULTAS E JUROS DE MORA 2.683.427,00 22.904,40 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 1.573.419.685,00 1.021.041.026,72

TOTAL 4.417.109.574,00 3.948.336.678,36

2016

ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 745.383.094,00 684.840.704,37 MULTAS E JUROS PREV. EM CONTRATO 0 217.789,22

PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 405.968.369,00 648.214.033,06 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 0 1.959.127,34

OUTORGAS 5.293.662.281,00 1.574.784.620,96 DELEG.P/EXPLOR.INFRAESTRUTURA AEROPORTUARIA-MULTAS/JUROS 0 46.681.786,71 PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL -MULTAS/JUROS 0 28.280.526,54

APLICAÇÕES FINANCEIRAS 359.375.654,00 629.235.496,32

TOTAL 6.804.389.398,00 3.614.214.084,52

2017

RESTIT.DE DESPESAS DE EXERC.ANTERIORES-PRINC. 0 1.827.077,32

PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 407.564.828,00 564.704.269,90 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 0 103.079.219,08

OUTORGAS 3.827.138.341,00 8.196.609.319,29 DELEG.P/EXPLOR.INFRAESTRUTURA AEROPORTUARIA-MULTAS/JUROS 0 41.425.158,67

APLICAÇÕES FINANCEIRAS 590.944.087,00 813.917.082,36

TOTAL 4.825.647.256,00 9.721.562.126,62

Fonte: O Autor

79

Tabela 12 – Despesas FNAC 2013 a 2017

Ano Espécie

Despesas Pagas no Exercício ou de

Restos a Pagar de Exercícios Anteriores

2014

APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 1.750.984.785,47 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 45.885.358,08 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 0,00

TOTAL 1.796.870.143,55

2015

APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 2.097.686.844,88 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 25.903.714,15 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 0

TOTAL 2.123.590.559,03

2016

APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 1.826.252.297,92 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 11.284.356,56 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 0,00

TOTAL 1.837.536.654,48

2017

APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 3.000.222.922,12 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 8.807.891,36 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 26.391.678,66

TOTAL 3.035.422.492,14

Fonte: O Autor

Pode-se depreender pelas informações extraídas das tabelas 10 e 11, que a maior parte

dos recursos arrecadados pelo FNAC são aplicados na INFRAERO pelo Governo Federal como

aporte de capital, deixando o fomento à aviação regional quase que completamente de fora das

ações de implantação, bem como de melhoria da infraestrutura aeroportuária regional.

Verificando mais a fundo os investimentos realizados e previstos em aeroportos

públicos com recursos do FNAC do ano de 2015 ao ano de 2022, de acordo com informações

fornecidas pela SAC, observa-se na tabela 12, que grande parte dos aeroportos que receberam

os investimentos do FNAC não estão inseridos na tabela 13, a qual representa os aeroportos que

receberam voos regulares no mês de junho de 2018. Ou seja, os investimentos não surtiram o

efeito desejado de atração de empresas, o que evidencia o voluntarismo das ações

governamentais sem a contratartida de estudos de viabilidade.

80

Tabela 13 - Investimentos por aeroportos FNAC

Nº Ordem Localidade UF Código

OACI Obras Combate Incêndio

Equip. Raio X

Equipamentos Acessibilidade

1 Alta Floresta MT SBAT x x

2 Angra dos Reis RJ SDAG x

3 Aracati CE SBAC x x

4 Araçatuba SP SBAU x x

5 Araguaína TO SWGN x x x

6 Arapiraca AL SNAL x

7 Araxá MG SBAX x x

8 Arealva SP SBAE x x

9 Ariquemes RO SJOG x

10 Barcelos AM SWBC x x

11 Barra do Garças MT SBBW x

12 Barreiras BA SNBR x x

13 Barreirinhas MA SSRS x x

14 Barretos SP SNBA x

15 Bom Jesus PI SNGG x

16 Bonito MS SBDB x x x

17 Cabo Frio RJ SBCB x x

18 Caçador SC SBCD x

19 Cáceres MT SWKC x x

20 Cacoal RO SSKW x x x

21 Caldas Novas GO SBCN x x x

22 Carauari AM SWCA x x

23 Carolina MA SBCI x

24 Caruaru PE SNRU x

25 Cascavel PR SBCA x x x

26 Catalão GO SWKT x

27 Caxias do Sul RS SBCX x x x

28 Chapecó SC SBCH x x x

29 Coari AM SWKO x x x

30 Correia Pinto SC x

31 Coxim MS SSCI x

32 Diamantina MG SNDT x

33 Divinópolis MG SNDV x x

34 Dourados MS SBDO x x x x

35 Eirunepé AM SWEI x x

36 Erechim RS SSER x

37 Estirão do Equador AM x

38 Feira de Santana BA SBFE x

39 Fernando de Noronha PE SBFN x x x x

40 Fonte Boa AM SWOB x

41 Goianá MG SBZM x x

81

42 Governador Valadares MG SBGV x x x x

43 Guanambi BA SNGI x

44 Guarapuava PR SBGU x

45 Gurupi TO SWGI x

46 Santana do Paraíso MG SBIP x x

47 Itaituba PA SBIH x x x

48 Itanhaém SP SDIM x

49 Itaperuna RJ SDUN x

50 Itumbiara GO SBIT x

51 Jaguaruna SC SBJA x x

52 Jataí GO SWJW x

53 Jijoca de Jericoacoara CE SBJE x

54 Ji-Paraná RO SBJI x x x

55 Joaçaba SC SSJA x x

56 Juiz de Fora MG SBJF x

57 Lábrea AM SWLB x x

58 Lages SC SBLJ x x

59 Lençóis BA SBLE x x

60 Linhares ES SNLN x

61 Manicoré AM SBMY x

62 Maragogi AL x

63 Marília SP SBML x x x

64 Maringá PR SBMG x x x x

65 Mossoró RN SBMS x

66 Oiapoque AP SBOI x

67 Paracatu MG SNZR x

68 Parintins AM SWPI x

69 Passo Fundo RS SBPF x x x

70 Passos MG SNOS x

71 Pato Branco PR SBPO x

72 Patos PB SNTS x

73 Patos de Minas MG SNPD x

74 Picos PI SNPC x

75 Poços de Caldas MG SBPC x

76 Ponta Grossa PR SSZW x

77 Porto Seguro BA SBPS x x x

78 Presidente Prudente SP SBDN x x x

79 Redenção PA SNDC x

80 Resende RJ SDRS x x

81 Ribeirão Preto SP SBRP x x x

82 Rio Verde GO SWLC x

83 Rondonópolis MT SBRD x

84 Santa Maria RS SBSM x

85 Santa Rosa RS SSZR x

86 Santo Ângelo RS SBNM x x x

82

87 São Borja RS SSSB x

88 São Carlos SP SDSC x

89 São Gabriel da Cachoeira AM SBUA x x

90 São João Del Rei MG SNJR x x

91 São José do Rio Preto SP SBSR x

92 São Raimundo Nonato PI SWKQ x

93 Serra Talhada PE SNHS x x x

94 Sinop MT SWSI x x x

95 Sorocaba SP SDCO x

96 Sorriso MT SBSO x

97 Tangará da Serra MT SWTS x

98 Teixeira de Freitas BA SNTF x

99 Três Lagoas MS SBTG x

100 Umuarama PR SSUM x

101 Uma BA SBTC x

102 Valença BA SNVB x x

103 Varginha MG SBVG x x

104 Vilhena RO SBVH x x

105 Vitória da Conquista BA SBQV x x x Fonte: O Autor

Informação interessante que pode-se depreender utilizando-se os dados das tabelas 13 e

14 é a de que 62 das 105 localidades que receberam investimentos do FNAC não recebem voos

regulares (Aracati está em processo de início dos voos).

Tabela 14 - Aeroportos com voos regulares junho/2018

Nº

Ordem Código OACI Município UF

Nº Ordem

Código OACI Município UF

1 SBAT Alta Floresta MT 53 SBEG Manaus AM

2 SBHT Altamira PA 54 SBMA Marabá PA

3 SBAR Aracaju SE 55 SBML Marília SP

4 SBAU Araçatuba SP 56 SBMG Maringá PR

5 SWGN Araguaína TO 57 SBMK Montes Claros MG

6 SBAX Araxá MG 58 SBMS Mossoró RN

7 SBBW Barra do Garças MT 59 SBSG Natal RN

8 SNBR Barreiras BA 60 SBNF Navegantes SC

9 SBAE Bauru SP 61 SBPJ Palmas TO

10 SBBE Belém PA 62 SBCJ Parauapebas PA

11 SBCF Belo Horizonte/Confins MG 63 SBPB Parnaíba PI

12 SBBH Belo Horizonte/Pampulha MG 64 SBPF Passo Fundo RS

13 SBBV Boa Vista RR 65 SBUF Paulo Afonso BA

14 SBDB Bonito MS 66 SBPK Pelotas RS

15 SBBR Brasília DF 67 SBPL Petrolina PE

16 SBCB Cabo Frio RJ 68 SSZW Ponta Grossa PR

17 SSKW Cacoal RO 69 SBPA Porto Alegre RS

83

18 SBCN Caldas Novas GO 70 SBPS Porto Seguro BA

19 SBKG Campina Grande PB 71 SBPV Porto Velho RO

20 SBKP Campinas SP 72 SBDN Presidente Prudente SP

21 SBCG Campo Grande MS 73 SBRF Recife PE

22 SBCP Campo dos Goytacazes RJ 74 SBRP Ribeirão Preto SP

23 SBCA Cascavel PR 75 SBRB Rio Branco AC

24 SBCX Caxias do Sul RS 76 SBGL Rio de Janeiro/Galeão RJ

25 SBCH Chapecó SC 77 SBRJ Rio de Janeiro/Santos Dumont RJ

26 SBCR Corumbá MS 78 SWLC Rio Verde GO

27 SBCZ Cruzeiro do Sul AC 79 SBRD Rondonópolis MT

28 SBCY Cuiabá MT 80 SBSV Salvador BA

29 SBCT Curitiba PR 81 SBSM Santa Maria RS

30 SBDC Dourados MS 82 SBSN Santarém PA

31 SBFE Feira de Santana BA 83 SBNM Santo Ângelo RS

32 SBFN Fernando de Noronha PE 84 SBSR São José do Rio Preto SP

33 SBFL Florianópolis SC 85 SBSL São Luís MA

34 SBFZ Fortaleza CE 86 SBSP São Paulo/Congonhas SP

35 SBFI Foz do Iguaçu PR 87 SBGR São Paulo/Guarulhos SP

36 SBZM Goianá MG 88 SWSI Sinop MT

37 SBGO Goiânia GO 89 SBSO Sorriso MT

38 SBGV Governador Valadares MG 90 SBTT Tabatinga AM

39 SBIL Ilhéus BA 91 SBTF Tefé AM

40 SBIZ Imperatriz MA 92 SNTF Teixeira de Freitas BA

41 SBIP Ipatinga MG 93 SBTE Teresina PI

42 SBJA Jaguaruna SC 94 SBTG Três Lagoas MS

43 SBJE Jijoca de Jericoacoara CE 95 SBUR Uberaba MG

44 SBJI Ji-Paraná RO 96 SBUL Uberlândia MG

45 SBJP João Pessoa PB 97 SBTC Uma BA

46 SBJV Joinville SC 98 SBUG Uruguaiana RS

47 SBJU Juazeiro do Norte CE 99 SNVB Valença BA

48 SBLI Lages SC 100 SBVG Varginha MG

49 SBLE Lençóis BA 101 SBVH Vilhena RO

50 SBLO Londrina PR 102 SBVT Vitória ES

51 SBMQ Macapá AP 103 SBQV Vitória da Conquista BA

52 SBMO Maceió AL

Fonte: O Autor

A figura abaixo representa as localidades que receberam investimentos do FNAC.

Observa-se que mesmo sendo priorizada por lei a subvenção econômica para as operações

aéreas na região norte, os investimentos foram claramente direcionados para as regiões sul e

sudeste do Brasil.

84

Figura 17 – Localidades que receberam investimentos FNAC

Fonte: O Autor

85

3 MERCADOS E DEMANDAS DA AVIAÇÃO REGIONAL

Para Pindyck e Rubinfeld (2013), em uma economia de mercado, os preços são o

resultado das interações dos agentes econômicos representados por consumidores e produtores.

Essa interação entre agentes econômicos forma o mercado que representa o objeto de estudo da

microeconomia. Os mercados estão no centro da atividade econômica, entretanto, para definir

quais consumidores e ofertantes estão inseridos neles, é preciso determinar sua extensão ou seus

limites físicos ou geográficos.

Muitas das mais interessantes questões da economia estão realacionadas a como os

mercados funcionam. Por exemplo: Por que em alguns mercados há muitas empresas em

competição e em outros operam em monopólio ou quase? Quando e como os governos devem

intervir nos mercados para aumentar a competição? Por que em alguns mercados os preços

flutuam e em outros são mais estáveis? Qual a atratividade de um mercado para a entrada de

novas empresas?

3.1 CONCEITOS MICROECONÔMICOS DE MERCADO E DEMANDA

No âmbito da microeconomia, o funcionamento dos mercados competitivos baseia-se

na teoria da oferta e da demanda que determina que preços e quantidades de mercadorias e

serviços estão relacionados. Oferta e demanda são as forças que movem a economia de

mercado. A curva de demanda indica o quanto os consumidores estão dispostos a comprar de

um bem quando o seu preço unitário varia. A curva de oferta representa o quanto os ofertantes

estão dispostos a produzir ou comercializar dado um determinado preço de mercado

(MANKIW, 2001).

Para Pindyck e Rubinfeld (2013), os consumidores geralmente estão dispostos a

comprar mais à medida que os preços caem. Também explicam que naturalmente, a quantidade

demandada não depende apenas dos preços, mas de fatores como a renda dos consumidores.

Quando aumenta sua renda disponível, as pessoas podem gastar, tanto para adquirir novos bens

que não tinham acesso, como para aumentar a quantidade dos bens que já consumiam. Assim,

os pares de observações relativos ao preço e a renda irão demonstrar as escolhas dos

consumidores na curva de demanda relacionando o preço com a quantidade demandada.

Como a função de demanda depende não só do preço do bem, mas também do preço de

outros bens e da renda, o conhecimento dos tipos de produtos e como eles se relacionam é

86

fundamental para se estudar a demanda de qualquer bem. Os bens podem ser definidos como

normais, quando a demanda cresce devido ao crescimento da renda e inferiores quando o seu

consumo diminui quando a renda cresce. Da mesma forma, os bens são descritos como comuns

quando existe uma redução da demanda pelo aumento do preço e como de Giffen quando o

preço e a demanda aumentam. Além destas definições, os bens podem ser considerados

substitutos quando o aumento no preço de um produto influencia positivamente na demanda do

outro bem, pois com o preço mais alto as pessoas buscarão uma alternativa que seja considerada

semelhante. Em contrapartida, se a demanda de um bem cair com o aumento do preço de outro,

isto caracteriza que eles são bens complementares (VARIAN, 2017).

Para se estudar tanto a demanda como a oferta de um bem se deve considerar o conceito

da elasticidade, que mede a respostas dos compradores e vendedores às alterações nas condições

do mercado. A elasticidade preço da demanda mede o quanto a quantidade demandada responde

a variações no preço. A demanda é elástica quando a quantidade demandada responde de forma

muito intensa a variações no preço e inelástica quando a quantidade demandada responde de

forma pouco intensa a variações no preço (MANKIW, 2001).

As elasticidades são determinadas levando em consideração a existência de dados que

variem em certo período de tempo, e possuam a capacidade de prever o comportamento da

demanda ou da oferta. As análises econômicas de mercado sempre podem ser feitas pelo estudo

das curvas de oferta e demanda e obtenção do equilíbrio entre elas, bem como pelo estudo das

elasticidades dos fatores influentes neste mercado (PINDYCK; RUBINFELD, 2013).

De acordo com Pindyck e Rubinfeld (2013), ao se aplicarem técnicas estatísticas e

econométricas, as teorias econômicas podem ser usadas para construir modelos que permitam

previsões quantitativas. Um modelo é uma representação matemática, baseada na teoria

econômica, de uma empresa, um mercado ou alguma outra entidade. Estas mesmas técnicas

também permitem descobrir a precisão de nossas previsões, que é tão importante quanto realizá-

las.

Gujarati e Porter (2011) apresentam algumas definições para o termo econometria, que

literalmente significa “medição econômica”. Para esses autores, a econometria consiste na

aplicação da estatística matemática a dados econômicos para dar suporte empírico aos modelos

fornulados pela economia matemática, obtendo resultados numéricos, ou seja, é uma análise

quantitativa dos fenômenos econômicos ocorridos com base no desenvolvimento paralelo da

teoria econômica, observações (dados) e uso de métodos de inferência adequados.

87

Para focar esses conceitos de mercado e de demanda por transporte aéreo no Brasil,

passa-se à busca pelos elementos que definem tanto a extensão dos mercados, quanto

influenciam na sua estrutura de demanda.

3.2 A ECONOMIA DO TRANSPORTE ÁEREO

Segundo Button (2010), em muitas partes do mundo os aeroportos desempenham um

papel importante ao permitir que economias nacionais e regionais expandam o seu potencial

econômico, principalmente no que se refere ao movimento de pessoas e de produtos de maior

valor agregado. Isso não quer dizer que o investimento na construção ou expansão de um

aeroporto, por si só, leve ao desenvolvimento econômico local, mas pode permitir que a região

possa explorar mais plenamente seu potencial. Além disso, complementa ele, a aviação atende

a uma finalidade específica quando, por razões econômicas ou geográficas, não seja viável

construir extensas infraestruturas rodoviárias ou ferroviárias, principalmente em países de

grandes dimensões. Nesses casos, pode ser relativamente mais barato construir e operar

aeroportos para prover esse tipo de acessibilidade, do que investir maciçamente em

infraestruturas de transportes terrestres. Como dificuldade, é colocada pelo autor, a baixa

atratividade de alguns aeroportos para que as empresas prestem serviços aéreos de forma

regular em regiões que não sejam economicamente muito fortes.

Um trabalho realizado pelo BNDES (2001a) apontou que os registros históricos do setor

aéreo demonstravam que o crescimento do PIB de um país gera um impacto cerca de três vezes

maior na aviação. Neste mesmo estudo também foi indicado que a variação cambial pode afetar

profundamente o desempenho da atividade do transporte aéreo, por alterar grande parte dos

custos das empresas que são baseados na moeda americana, como é o caso da aquisição de

aeronaves e combustível. A variação cambial consequentemente também afeta as receitas das

empresas, pois modifica a demanda por passagens, sobretudo no que se refere a viagens

internacionais.

Enquanto há tipicamente uma forte correlação entre tráfego aéreo e crescimento

econômico, em geral, a direção da causação não resta clara. Para buscar a existência de

causalidade devem ser consideradas as caracterísitcas das diferentes situações regionais.

Análises empíricas relatadas por Mukkala e Tervo (2013) baseadas em dados em painel de 1991

a 2010 de 86 regiões em 13 países europeus sobre a relação entre o tráfego aéreo e o

desempenho econômico regional sugerem que há causalidade nesta direção. No entanto,

reforçam que nas regiões periféricas (transporte regional) essa causalidade é mais evidente do

88

que nas regiões centrais. Concluem essa observação, pela sugestão da oportunidade de subsidiar

operação em aeroportos regionais.

No Brasil há grandes polos de desenvolvimento econômico situados em regiões

periféricas em relação às capitais dos estados que estão relativamente desconectados da rede de

transporte aéreo regular. Tem havido nas últimas décadas, uma sensível redução das localidades

servidas por transporte áreo regular, por uma série de motivos, entre eles a extinção dos

subsídios tarifários ou operacionais às empresas. Segundo Bettini e Oliveira (2011), a oferta de

assentos-quilômetros em mercados de média densidade, requer uma demanda mínima que gere

receitas para cobrir os custos fixos e variáveis da atividade, como as aeronaves, combustível,

pessoal de terra e aeronautas e taxas aeronáuticas e aeroportuárias.

De acordo com o exposto por Bettini (2007), a aviação regional é muito suscetível aos

custos em relação ao número de passageiros transportados por voo e da distância voada,

possuindo assim forte desvantagem quanto à aviação comercial exercida em ramais tronco de

alta densidade, no que se refere ao rateamento dos custos operacionais e administrativos por

passageiro e por quilômetro voado. Esta situação leva a aviação regional a ser considerada uma

atividade econômica desfavorável, em particular no que se refere à gestão dos seus custos

operacionais e administrativos.

Ragazzo e Albuquerque (2014), afirmam que, de maneira geral, os resultados obtidos

pela flexibilização regulatória na aviação foram positivos no mundo inteiro. Ocorreram

reduções nos valores das tarifas, entrada de novas empresas e aumento da oferta de assentos.

Em contrapartida, a desregulação afetou a organização das empresas aéreas, que, com a

liberdade tarifária e de seleção de locais, buscaram otimizar suas malhas, o que pode ser

compreendido a partir do estudo das características da indústria. No tocante à otimização das

linhas, o setor aéreo se caracteriza principalmente pela economia de densidade, onde prevalece

a redução do custo unitário decorrente de concentração populacional. No modo aéreo, o custo

de transportar um passageiro diminui à medida que uma maior quantidade de passageiros é

transportada mantendo-se a distância viajada. Isso é o que caracteriza a economia de densidade,

diferentemente da economia de escala, que é caracterizada pela redução do custo de produzir

um bem a partir do aumento da oferta desse bem.

Com base na economia de densidade, a flexibilização regulatória do setor fez com que

as companhias atingissem eficiência econômica, reduzindo seus custos com o aumento da

distância percorrida e da quantidade de passageiros transportados. Resumidamente, pode-se

89

dizer que os custos das empresas aéras são reduzidos quando mais passageiros são transportados

por uma maior distância.

Concluem Ragazzo e Albuquerque (2014), que em função dessas características do setor

aéreo, cresce a probabilidade de que rotas regionais sejam preteridas em favor de rotas entre

localidades com alta densidade populacional, ou seja, rotas consideradas como transporte

regional, por geralmente serem operadas por pequenas aeronaves em pequenas distâncias,

possuem desvantagens intrínsecas de custo.

Na mesma direção. Caves et al. (1984) indicava que as empresas de transporte aéreo

regional gozavam não de economias de escalas, mas sim de economias de densidade. Isso quer

dizer que seus custos médios se apresentavam decrescentes não conforme a inclusão de novos

voos, mas sim quando são transportados mais passageiros em determinada linha aérea, ou

quando os passageiros são transportados para localidades mais distantes. Assim, vê-se como

óbvio, que um alto custo médio das empresas aéreas regionais advém não de seu menor tamanho

ou frota, mas sim de sua menor densidade de operações. Ficou assim clara, a explicação para

que empresas aéreas regionais incorporem cada vez mais aeronaves com maior capacidade de

passageiros e carga, para que diminuam seu custo médio por assento, ou operem etapas mais

longas, diminuindo assim o custo médio por quilômetro.

No mesmo sentido, Oliveira e Salgado (2008), apresentaram que a aviação regional é

um negócio que possui sua dinâmica caracterizada, do ponto de vista econômico, por fatores

que interferem diretamente no funcionamento da oferta e demanda. De acordo com os autores,

o aspecto que melhor caracterizaria esta atividade econômica seria da sua avaliação como uma

atividade de economia de densidade. Tal como qualquer processo produtivo, o oferecimento de

assentos-quilômetros está sujeito a vantagens que aparecem ao se optar pela produção em

maiores quantidades (mais passageiros ou maiores etapas de viagem). Isso quer dizer que o

rateio dos custos fixos, é mais bem distribuído quando se é possível dividir por uma maior

quantidade de oferta, desde que haja demanda para ocupá-la.

No tocante à elasticidade, e justificando a necessidade de regulação do setor, Oliveira e

Salgado (2008) destacam que o transporte aéreo é uma atividade-meio, que proporciona a

possibilidade de várias outras atividades. De acordo com seu trabalho, aproximadamente 70%

da sua demanda é representada por pessoas interessadas em negócios, ou seja, pessoas que

viajam a trabalho. Esta fatia do mercado é caracterizada como inelástica a preço e altamente

elástica aos horários dos voos, à qualidade dos serviços e suas frequências. A qualidade no

serviço prestado é posta como essencial para que a atividade-fim seja realizada a contento, pois

90

a depender da situação, o trabalho a ser realizado poderá ser de má qualidade ou até mesmo

deixará de ser realizado.

No mesmo estudo é observado que cerca de 25% da demanda é constituída pela

atividade turística, que apresenta uma demanda sazonal, mais sensível a preço e às condições

de financiamento de passagens e menos sensível a horários dos voos. Neste ponto também

colocam como importante a realização de um serviço de transporte de qualidade, para que os

passageiros usufruam da melhor forma possível a sua viagem. Os restantes 5% são passageiros

que viajam por motivos particulares.

Pode-se perceber facilmente que para todos os segmentos da demanda, a prestação

inadequada de serviço de transporte gera perdas de bem-estar. Assim, os autores concluem que,

tanto a importância econômica do transporte aéreo como infraestrutura, bem como a garantia

do direito de ir e vir dos cidadãos são razões por si só suficientes para a sua regulação pelo

poder público.

3.3 DEMANDA E ÁREA DE CAPTAÇÃO DE AEROPORTOS REGIONAIS

O estudo da demanda de transporte aéreo regional é de fundamental importância, pois

implica necessariamente em melhor planejamento, tanto de políticas públicas para o

desenvolvimento deste tipo de atividade, quanto do planejamento de infraestrutura a ser

aplicada para a melhor condução dessas políticas. Este tipo de estudo (estimativa de demanda)

é quem deveria indicar as prioridades dos investimentos, tanto públicos quanto privados. A

aplicação de políticas públicas sem a devida estimativa de demanda ou mesmo com estudos que

não tenham o aprofundamento necessário podem trazer subestimações ou superestimações da

demanda, o que certamente trará rapidamente um serviço de má qualidade ou o desperdício de

recursos, respectivamente.

A confiabilidade dos modelos de demanda dependerá da disponibilidade de dados e do

tipo de modelagem a ser empregada. Para que isso aconteça é necessário situar um aeroporto a

uma determinada região ou unidade territorial e utilizar as variáveis independentes que

influenciem a demanda, ligadas a aquela especificada região (área de captação do aeroporto).

Não se pode falar de uma estimativa de demanda de transporte aéreo regional confiável

sem que haja definição da área de captação de um aeroporto. Esta é uma variável fundamental

para uma estimativa mais precisa da demanda, tanto de um aeroporto quanto de qualquer outro

sistema de transporte.

91

É evidente a necessidade de haver uma definição prévia das regiões onde está

concentrada em sua maior parte a potencial demanda por transporte aéreo, de forma que se

possam utilizar as suas variáveis explicativas para todas as regiões definidas como áreas de

captação no estudo de estimativa de demanda.

Vários fatores podem influenciar a decisão de iniciar a viagem por um determinado

aeroporto, tais como acessibilidade, níveis de conectividade e infraestrutura aeroportuária. A

acessibilidade relaciona-se com as redes de transportes que fazem a ligação entre o aeroporto e

a região atendida por ele; os níveis de conectividade estão ligados à oferta de voos oferecidos

pelas companhias aéreas; e a infraestrutura aeroportuária refere-se às características do

aeroporto, tanto para o recebimento de aeronaves quanto de passageiros e carga.

Para Augustyniak e Olipra (2014) a área de influência também depende do tipo de

passageiro. No estudo apresentado descreve-se que os passageiros de negócios tendem a

valorizar o seu tempo mais do que os passageiros de lazer.

De acordo com estudo da Civil Aviation Authority (2011), para definição de áreas de

captação dos aeroportos de Londres, utiliza-se em sua metodologia 60 minutos para passageiros

de negócios e 120 minutos para passageiros de lazer.

Postorino (2011) explica em seu estudo que a área de influência de um aeroporto

depende de muitos fatores, tais como: sua posição geográfica, mobilidade e acessibilidade,

características socioeconômicas dos potenciais utilizadores e existência de aeroportos

concorrentes. Ainda no mesmo estudo, é salientado que a estimativa de demanda por serviços

aéreos e a área de influência do aeroporto estão fortemente relacionadas, uma vez que a área de

captação é que vai identificar a demanda potencial para o aeroporto. Na sua abordagem há

também a preocupação sobre a demanda sobre os vários modos de transporte terrestres para

entrar e sair do aeroporto, que por sua vez, depende da demanda global dos transportes aéreos.

Na verdade, os viajantes aéreos obrigatoriamente utilizam um dos modos terrestres disponíveis

para entrar e sair do aeroporto.

Augustiniak e Olipra (2014), em seu estudo sobre os aeroportos regionais da Polônia

observam que quanto menor a concorrência de aeroportos, maior será a área de influência ou

de captação de passageiros. Esta lógica ocorre geralmente em áreas de menor densidade

populacional, onde os aeroportos permanecem sendo atrativos para usuários que estejam a mais

de duas horas de distância do aeroporto.

92

Postorino (2010) apresenta, em um dos seus estudos sobre modelagem de demanda de

transporte aéreo para aplicação em aeroportos regionais, que a previsão da demanda tem grande

relevância para o planejamento do sistema de transporte, e particularmente, no caso de um

aeroporto regional, as previsões de demanda têm uma influência significativa no futuro

funcionamento de cada aeroporto, bem como no desenvolvimento dos planos diretores do

aeroporto. Acrescenta ainda que qualquer que seja o método empregado para estimar a

demanda, o conhecimento da área de captação do aeroporto é importante, porque além de

representar a possível demanda para o aeroporto, também facilita a compreensão do seu

potencial desenvolvimento.

Para ela, os modelos que melhor apoiam o planejamento estratégico são modelos de

séries temporais, os quais usam informações agregadas referentes às variáveis dependentes e

independentes que ocorreram em um período de tempo adequado, de pelo menos, 10 anos. Para

os modelos que dão suporte às decisões nos níveis tático ou operacional, a previsão da demanda

de transporte aéreo deve apoiar hipóteses operacionais sobre alterações do sistema,

pontualmente no que se refere à reorganização da oferta. Neste caso, os modelos devem usar

variáveis explicativas que simulam as características de fornecimento, como frequência,

horários, tarifas, serviços de terra, acessibilidade do aeroporto, e outras afins. Acrescenta-se a

este tipo de variáveis outras que representam as características dos usuários, como idade,

propósito de viagem, renda familiar, entre outras. No entanto, é ressaltado no estudo, que os

modelos podem se complementar e eventualmente estas variáveis podem ser utilizadas para

embasarem decisões em outros níveis.

É chamada a atenção no trabalho para um aspecto importante tanto no desenvolvimento

como na aplicação de um modelo de demanda de transporte aéreo, que é a coleta de dados, uma

vez que os dados referentes à demanda de transporte aéreo sobre características

socioeconômicas dos usuários e comportamento de viagem são muitas vezes difíceis de serem

obtidos. Geralmente, os dados disponíveis referem-se a estatísticas oficiais e agregadas sobre

movimentação de passageiros por aeroporto, informações referentes à renda para determinadas

regiões, e assim por diante, o que a depender do modelo serão necessários detalhes adicionais,

bem como outros detalhes podem ser inadequados para desenvolver uma demanda adequada ao

modelo.

Além disso, acrescenta Postorino (2010), os tempos de viagem e os custos são as

variáveis de nível de serviço mais relevantes introduzidas em uma função de demanda. Para os

sistemas de transporte aéreo, os tempos de viagem referem-se à duração do voo, tempo de

93

espera possível para voos de conexão e embarque/desembarque, por exemplo. Os custos

referem-se principalmente a custos monetários e, em geral, a passagens aéreas. Particularmente,

a tarifa aérea é a variável mais difícil de quantificar por pelo menos dois motivos principais: i)

indisponibilidade de preços praticados anteriormente pelas companhias; e ii) grande variação

de tarifas para o mesmo trecho, não só por empresas diferentes, mas também pela mesma

empresa. Na verdade, os valores dos bilhetes das passagens aéreas mudam de forma

significativa dependendo de vários fatores como o dia em que é adquirido, o período de tempo

entre a ida e a volta, o número de pessoas reservadas, a idade, participação em programas de

passageiros frequentes, e assim por diante. Complexidade maior é inserida no problema quando

se trata de viagem internacional, porque entra a variabilidade da moeda.

Em outro contexto, várias são as definições na literatura sobre área de captação de

aeroportos. Tais definições consideram aspectos geográficos ou de demanda. Em seu artigo,

Postorino (2010) diz que do ponto de vista geográfico, a área de captação pode ser definida

como a área que contém todos os usuários potenciais e os passageiros de um determinado

aeroporto. Já do ponto de vista da demanda, a área de captação é definida como a quantidade

de passageiros que utilizam um determinado aeroporto, onde as origens destes passageiros

podem ser identificadas em uma área de estudo, a qual depende das características do aeroporto.

Lieshout (2012) considera que a área de influência de um aeroporto é a área que o

circunda, a partir da qual seus passageiros são atraídos. O tamanho da área de captação, bem

como a fatia de mercado, dependem de vários fatores decisivos para a escolha de passageiros

por um determinado aeroporto, tais como, acessibilidade e nível de serviço oferecido pelo

aeroporto em termos de tarifas e frequências em comparação com outros aeroportos

concorrentes. Acrescenta ainda que com a implantação de mais aeroportos, os passageiros têm

cada vez mais possibilidades de escolha. Isso significa que as áreas de captação dos aeroportos,

cada vez mais se sobrepõem. Ou seja, as áreas de influência não são estáticas, mas evoluem

com o tempo, dependendo das alterações relativas nas ofertas de serviços aeroportuários.

Na Austrália, segundo a Productivity Comission (2011), entre os anos de 1984 e 2008,

a flexibilização regulatória do setor aéreo também fez com que houvesse a redução da

quantidade de localidades atendidas pelos voos regulares naquele país, de cerca de 280 para

algo em torno de 140, porém houve um incremento importante na quantidade de passageiros na

aviação regional, que quase triplicou no mesmo período.

Ocorre que na Austrália a redução das rotas ocorreu de aeroportos regionais para

aeroportos regionais, permanecendo praticamente a mesma quantidade de rotas entre aeroportos

94

de grandes centros para aeroportos regionais. Tal fato nos leva a acreditar que é possível atender

mais pessoas de forma mais eficiente, sem que haja necessariamente grande acréscimo de

aeroportos regionais, pois o aumento na área de captação destes aeroportos, apesar de aumentar

o tempo em viagens rodoviárias, evita a concorrência entre pequenos aeroportos, podendo

viabilizar tanto as operações aeroportuárias quanto as operações aéreas.

Passando para outro estudo identificado, Sivrikaya e Tunç (2013) apresentaram uma

metodologia para estimar a demanda do transporte aéreo doméstico na Turquia, objetivando

prever a movimentação de rotas aéreas específicas já existentes e incluindo rotas que ainda não

eram exploradas por empresas aéreas. Tal estudo foi baseado em metodologias extraídas em 15

(quinze) trabalhos relacionados ao tema e consideradas relevantes pelos autores. Extraíram-se

dos artigos selecionados por eles, as variáveis usadas nas suas análises. Dentre as variáveis mais

utilizadas nas metodologias estudadas encontraram-se:

• População: 11 de 15 métodos estudados;

• PIB: 9 de 15 métodos estudados;

• Distância: 5 de 15 métodos estudados;

• Tempo de viagem: 5 de 15 métodos estudados;

• Preço da passagem: 5 de 15 métodos estudados;

• PIB per capita: 4 de 15 métodos estudados;

• Frequência do serviço: 4 de 15 métodos estudados;

• Índices de Preço ao Consumidor: 3 de 15 métodos estudados;

• Volume de importações: 3 de 15 métodos estudados;

• Emprego: 2 de 15 métodos estudados;

• Custos: 2 de 15 métodos estudados;

• Taxa de câmbio: 2 de 15 métodos estudados;

• Despesas: 2 de 15 métodos estudados;

• Preço do combustível: 1 de 15 métodos estudados.

Dessas 14 (quatorze) variáveis identificadas nesses quinze estudos, foram selecionadas

para que os autores pudessem realizar o seu estudo de estimativa de demanda: população,

95

distância, preço da passagem e tempo de viagem. A exclusão do PIB deu-se porque a Turquia

apenas recentemente iniciou o trabalho de divulgação do PIB por municípios. O índice que

substituiu o PIB no referido estudo foi a capacidade hoteleira dos municípios.

Além da troca do PIB pela capacidade hoteleira, foram adicionadas as variáveis tempo

de deslocamento terrestre ao aeroporto, quantidade de empresas aéreas que fazem determinada

rota (concorrência), oferta de voos e o número de meses de disponibilidade da rota

(sazonalidade).

O trabalho elaborado por Rochel (2000) apresenta que a demanda é determinada por

fatores econômicos, estruturais e a qualidade dos serviços. Segundo ele, quanto ao aspecto

econômico a demanda é influenciada por duas variáveis fundamentais: a renda da população e

o preço da passagem. Ele esclarece ainda que a variação da renda influencia a demanda mais

que a variação de preço das passagens, ou seja, a elasticidade é mais elevada com relação aos

dados relacionados à renda que ao preço das passagens. Nesse aspecto, como variável de renda,

foi utilizado no estudo o PNB (Produto Nacional Bruto). A explicação para a utilização do PNB

ao invés de outros indicadores é que existe uma estreita relação da produção e a demanda de

transporte aéreo, pois à medida que cresce o nível de atividade econômica, aumenta o nível de

viagens de negócios, bem como podem crescer também as viagens a turismo quando ocorre

incremento da renda pessoal dos indivíduos.

No tocante a elasticidade preço da demanda, no referido estudo é explicitado que as

viagens a negócios são bem menos sensíveis que as viagens realizadas por lazer, o que vem a

corroborar que o crescimento econômico é o fator primordial para existência de demanda de

transporte aéreo.

Cientes há muito tempo desta regra de mercado, as companhias aéreas utilizam-se deste

conhecimento para oferecerem tarifas diferenciadas para o mesmo trecho, dependendo estes

preços da antecipação da aquisição do bilhete e da restrição de vantagens adquiridas na

contratação das companhias aéreas para realização da viagem. Esta possibilidade de selecionar

valores de tarifas beneficia justamente o viajante turístico, que possui disponibilidade de

escolha de datas e de horários para viajar, podendo assim aproveitar ao máximo as

possibilidades de tarifas oferecidas pelas empresas, minimizando com a sua flexibilidade o risco

de perder os direitos adquiridos na compra de sua passagem.

96

Ainda relatando os resultados dos estudos de Rochel (2000), foram considerados como

fatores estruturais para os estudos de demanda a população, as distâncias de viagem, os modos

alternativos de transporte para a viagem e a conectividade do aeroporto.

Para o estudo de demanda de transporte aéreo ou de qualquer outra demanda, a variável

população é bastante óbvia, porém nem só o tamanho da população é importante, mas também

a sua estrutura. No estudo foram apontados como fatores caracterizadores da população, a

idade, o tamanho das famílias e seu nível educacional. Também foi apontada como fator

importante, a redução das restrições sociais, sendo apontado como exemplo, o coincidente

incremento da demanda de transporte aéreo no Japão com a inclusão das mulheres no mercado

de trabalho e com o aumento do período de férias.

Continuando com os aspectos estruturais, a distância a ser percorrida na viagem é

também considerada uma variável importante. Neste item em particular foi apresentada uma

contradição no estudo, pois apesar de apontar que o transporte aéreo é mais vantajoso quanto

maior for a distância a ser percorrida, também apontou que quanto mais distantes as localidades,

menores seriam as necessidades de integração econômica e cultural desses locais.

Outra variável considerada é a concorrência com outros meios de transporte, onde

claramente pode-se observar a principal vantagem sobre o transporte aéreo é a facilidade de

acessá-los. Por fim, quanto à estrutura, indica-se como variável a ser estudada a rede de

transporte aéreo, a qual está ligada ao tempo de espera dos passageiros para realização de

conexões e escalas. Com relação à qualidade dos serviços devem ser observadas tanto a oferta

de rotas, quanto da disponibilidade de assentos pelas companhias aéreas.

Em estudo comportamental para decisão do passageiro em utilizar o transporte aéreo,

Hess (2010) apresenta essa escolha como sendo a mais complexa, pois envolve decisões sobre

a origem, o destino e a maneira de realização da jornada aérea, as quais estão inter-relacionadas.

Importante salientar que o estudo foi realizado em Londres, envolvendo cinco aeroportos,

Heathrow (LHR), Gatwick (LGW), Stansted (STN), Luton (LTN) e London City (LCY), como

pontos de origem. O trabalho indica que a interdependência entre a origem, o destino e a forma

da realização da viagem aérea torna a escolha pelo passageiro em uma atividade

demasiadamente complexa. Como forma de ilustração, parece óbvio que, para a maioria dos

passageiros o destino influencie o aeroporto de partida e a companhia aérea, mas na realidade

existem passageiros que têm a preferência por viajar por uma companhia aérea específica, e daí

é que são definidos os pontos de partida e de destino. Da mesma forma, considerando o ponto

de partida, o passageiro pode definir o destino e as companhias através de viagens com

97

conexões ou escalas, alterando ou não as companhias, ou até mesmo decidindo mudar o modo

de transporte, sobretudo quando se apresenta como modo alternativo ao aéreo, o ferroviário de

alta velocidade.

Uma das conclusões do estudo de Hess (2010) foi que o tempo de acesso ao aeroporto

desempenha um papel importante no processo de escolha, com os passageiros tendo uma forte

preferência pelo aeroporto mais próximo. Como tal, a atratividade dos aeroportos periféricos

depende muito de boas conexões de acesso, a menos que existam outros incentivos, como tarifas

aéreas baixas. Isso se reflete no fato de que apenas as transportadoras de baixo custo acham

relativamente fácil atrair passageiros para aeroportos distantes, que não são atendidos por

serviços convenientes e rápidos.

Entra na discussão desta forma, a questão comportamental dos passageiros,

principalmente em um ambiente com muitas escolhas possíveis, que não será aprofundada nesta

dissertação, mas que é um fator importante para ser analisado em trabalhos futuros.

Um trabalho interessante sobre a estimativa de demanda de transporte aéreo no país foi

realizado pela ABEAR – Associação Brasileira das Empresas Aéreas, no ano de 2015,

denominado de “Panorama 2015: O setor aéreo em dados e análises”. Nesse relatório são

apresentados diversos dados e várias análises técnicas e financeiras sobre o mercado de

transporte aéreo. Entretanto, o que chama mais a atenção é o estudo sobre estimativa de

demanda apresentado para o setor. No seu corpo, infere-se que o setor aéreo é um dos poucos

setores da economia em que as variáveis PIB e preço das passagens explicam com alto grau de

confiança o potencial de demanda (ABEAR, 2015).

O início do regime de liberdade tarifária para voos domésticos no Brasil, em agosto de

2001, obrigou através da Portaria nº 1213/DGAC/2001, as empresas aéreas a registrarem junto

à autoridade aeronáutica todas as bases tarifárias ofertadas, bem como as tarifas aéreas

praticadas em 63 linhas aéreas domésticas monitoradas. Em 2004, através da Portaria nº

447/DGAC/2004, foi revogada a Portaria especificada no parágrafo acima e alterou-se a

quantidade de linhas aéreas domésticas a serem monitoradas, estabelecendo-se assim a

quantidade de 67 linhas nessa situação.

Além disso, as empresas foram obrigadas a registrar com antecedência mínima de cinco

dias úteis em relação à data prevista para início de sua vigência, todas as bases tarifárias

promocionais que pretendiam ofertar. As demais tarifas aéreas, por sua vez, deveriam ser

registradas pelas empresas, em até cinco dias úteis contados do início de sua aplicação. Esta

98

prática, em particular, veio a desestimular a concorrência no setor, uma vez que a empresa

concorrente só viria a oferecer tarifas compatíveis com as da outra empresa cinco dias após o

seu conhecimento.

Até então existia uma base de dados que poderia ser usada para acompanhamento de

preços de passagens aéreas no Brasil, fato que persistiu até julho de 2010, quando foram

expedidas pela ANAC a Resolução nº 140/2010 e a Portaria nº 804/SRE/2010, as quais

dispensaram as empresas aéreas de registrar, tanto as suas bases tarifárias, quanto o registro

prévio de tarifas promocionais.

O registro das tarifas na ANAC passou a contemplar todas as tarifas aéreas

comercializadas de todas as linhas domésticas regulares de passageiros. Tal fato trouxe um

melhor acompanhamento dos preços. A metodologia atual exclui escalas e conexões,

considerando apenas a origem e o destino do passageiro. Inserem-se nas informações enviadas

pela empresa as tarifas comercializadas exclusivamente para os serviços de transporte aéreo do

passageiro, excluindo-se taxas, impostos, serviços opcionais, tarifas aeroportuárias, ou qualquer

outro valor repassado a entes governamentais. Além disso, não são considerados os dados dos

bilhetes de passagem emitidos nas seguintes condições:

• Transporte aéreo não regular (fretamento);

• Tarifa cujo contrato de transporte aéreo esteja vinculado a um pacote terrestre,

turístico ou outros serviços similares;

• Tarifas decorrentes de acordos corporativos firmados entre a empresa aérea e

outras organizações para a prestação do serviço de transporte aéreo com

condições diferenciadas ou exclusivas;

• Assentos oferecidos a tripulantes ou a outros empregados da empresa aérea de

forma gratuita ou mediante tarifa com desconto individual, exclusivo ou

diferenciado;

• Assentos oferecidos gratuitamente ou mediante tarifa com desconto individual,

exclusivo ou diferenciado, ou decorrente de programas de milhagem, pontuação,

fidelização ou similares;

• Assentos oferecidos gratuitamente ou mediante tarifa diferenciada a crianças; e

• Tarifas diferenciadas para criança que não ocupe assento.

99

A partir de então, o acompanhamento das tarifas aéreas domésticas passou a ser

realizado através de dois indicadores: a Tarifa Aérea Média Doméstica e o Yield Tarifa Aérea

Médio Doméstico. A Tarifa Aérea Média Doméstica representa o valor médio pago pelo

passageiro em um sentido da viagem, ida ou volta, e é calculado por meio da média ponderada

das tarifas aéreas domésticas comercializadas e as correspondentes quantidades de assentos

comercializados. O Yield Tarifa Aérea Médio Doméstico representa o valor médio pago pelo

passageiro por quilômetro voado, sendo o resultado da divisão da Tarifa Aérea Media

Doméstica pela distância média direta entre a origem e o destino do passageiro. É um indicador

muito interessante para efeito de comparação dos preços, principalmente os praticados entre

linhas aéreas com diferentes distâncias. A ANAC apresenta ambos indicadores na forma

nominal e na forma efetiva, com a respectiva atualização monetária pelo Índice de Preços ao

Consumidor Amplo (IPCA).

Para a ANAC, “a apuração de preços médios por meio da simples coleta de dados das

tarifas ofertadas no site das empresas aéreas não constitui um bom indicador para captar a

realidade da evolução dos preços do setor, pois representam somente a oferta em determinado

momento, desconsiderando quantas passagens são efetivamente comercializadas a cada tarifa

disponibilizada (demanda), comprometendo os resultados. Além disso, os valores das tarifas

ofertadas oscilam a todo o momento, em virtude de promoções e outros fatores. Ou seja, o fato

de uma empresa ofertar determinada tarifa em seus canais de venda não implica que aquela

tarifa foi ou será comercializada de fato”.

Desta forma, acredita-se que para uma análise em painel com o estudo sendo realizado

em vários anos, o índice yield seria perfeito para inserção da variável preço em um modelo

econométrico para estudo da demanda e das suas variáveis de causa e efeito.

Da literatura consultada, o artigo de Augustiniak e Olipra (2014) sobre a Polônia, Civil

Aviation Authority (2011) sobre os aeroportos de Londres, e o de Tang (2018) sobre os Estados

Unidos, apresentam áreas de captação do mercado de cada aeroporto para a aviação regional

entre uma e duas horas de viagens rodoviárias, que equivalem a cerca de 150 km de raio a 70

milhas ou 110 km. Para aplicação neste estudo para o mercado brasileiro foi adotado, um padrão

mais próximo ao da Polônia ou um território equivalente aos municípios cujos acessos por

rodovia não ultrapassem o tempo de viagem de duas horas. A importância da extensão dessa

área de captação é destacada por Hess (2010) ao concluir que o tempo de acesso ao aeroporto

é crucial na sua escolha e que esse depende ainda de boas condições de acesso terrestre.

100

4 METODOLOGIA

Em economia as teorias econômicas constituem a base para a realização de previsões.

Por meio da aplicação de técnicas estatísticas e econométricas, essas teorias podem apoiar a

construção de modelos eficientes para fazer previsões. Um modelo com base na teoria

econômica pode ser a representação matemática de um mercado. Dessa forma, as teorias

econômicas são continuamente testadas e com os resultados, são com frequência, modificadas

ou aprimoradas.

A metodologia proposta nesta dissertação visa desenvolver por análise de regressão, um

modelo econométrico para estimar o potencial de demanda por transporte aéreo regional em

áreas não atendidas pré-selecionadas de estados da região nordeste (Pernambuco, Paraíba, Rio

Grande do Norte, Ceará e Piauí), a partir de dados de um conjunto de aeroportos regionais que

operam voos regulares no Brasil com base na teoria microeconômica da demanda.

4.1 MÉTODOS ECONOMÉTRICOS

Para Gujarati e Porter (2011), análise de regressão é o estudo da relação entre variáveis,

sendo uma delas dependente de uma ou mais outras. Dessa forma, é possível obter uma

estimativa das mudanças ocorridas na variável dependente, a partir de valores predefinidos ou

conhecidos de outras, ditas independentes.

Modelos econométricos são muito utilizados em estudos de demanda, com a intenção

de entender o peso das influências de fatores teóricos e experimentais, bem como realizar

estimativas dentro de certa margem de erro e intervalo de confiança. A estimativa da demanda

é resultado da relação de variáveis independentes, obtida através de meios matemáticos e

estatísticos. As metodologias de aplicação da econometria são muito variadas e dependem da

disponibilidade de dados e da estratégia definida pelo pesquisador. Gujarati e Porter (2011)

descrevem de forma genérica por meio do fluxograma da Figura 18, a metodologia

econométrica clássica ou tradicional subdividida em oito etapas.

101

Figura 18 – Modelagem Econométrica Clássica

Fonte: Gujarati e Porter (2011)

Analisando-se a formulação em etapas da aplicação metodológica da econometria por

Gujarati e Porter (2011), vê-se que a primeira etapa incorpora a discussão da teoria econômica

ou hipótese que embasa o estudo. Na segunda, a teoria de base define o modelo matemático

adotado. De forma mais simplificada, a função matemática pode ser definida pela relação linear

entre a variável dependente (Y) e variáveis independentes ou explicativas (Xki), por meio dos

parâmetros βk ou coeficientes parciais de regressão, conforme apresentado na Equação 1. Na

terceira etapa é feita a especificação do modelo estatístico ou econométrico por meio da

modificação da Equação 1 pela adição da variável μi que representa o termo de erro aleatório.

Esta modificação conduz à Equação 2, que leva em conta fatores que não estão representados

pelas variáveis do modelo, mas que afetam a variável explicada (GUJARATI; PORTER, 2011).

(1)

(2)

102

Nessa fase, explicitam-se os métodos para a estimação da função amostral, que têm

como finalidade explicar os efeitos das alterações nas variáveis independentes sobre a variável

dependente, sendo o mais conhecido o método dos mínimos quadrados. Este método é utilizado

em análises de regressão, pela sua simplicidade matemática e robustez no alinhamento com a

teoria econômica relacionada e também por ter propriedades estatísticas muito eficazes.

(PINDYCK; RUBINFELD, 2013; GUJARATI; PORTER, 2011).

Para aplicação do método dos mínimos quadrados, evolui-se a Equação 2 da regressão

populacional para a regressão amostral conforme Equação 3. A estimativa do comportamento

populacional é feita por intermédio dos resíduos da função de regressão amostral, sendo Ŷi a

média condicional de Yi. Assim, podem-se extrair os resíduos da função de regressão amostral,

que representam a diferença entre os valores observados (Y) e os valores estimados (Ŷ),

conforme Equação 4. (GUJARATI; PORTER, 2011).

(3)

(4)

Objetivando definir a função amostral, busca-se uma expressão que se aproxime ao

máximo dos dados observados. Para tal fim, é necessário que a soma dos resíduos obtidos na

Equação 4 seja minimizada. Assim, para se equalizar a importância dos resíduos de dimensões

e direções diferentes, o método dos mínimos quadrados introduz a soma dos resíduos elevados

ao quadrado. Dessa forma, a função de regressão amostral será transformada na Equação 5.

(PINDYCK; RUBINFELD, 2013; GUJARATI; PORTER, 2011).

(5)

A quarta etapa é a coleta de dados, que representa um dos passos mais importantes para

a garantia da qualidade da análise econométrica. Neste aspecto, é importante observar a

natureza, a fonte e as limitações dos dados obtidos. Existem três tipos de estruturação de base

de dados: i) séries temporais, nas quais uma mesma unidade é observada ao longo de vários

períodos de tempo; ii) cortes transversais em que várias unidades são observadas na mesma

referência temporal; e iii) combinados de séries temporais com cortes transversais ou em

painel, nos quais várias unidades são observadas ao longo de certo período de tempo (STOCK;

WATSON, 2004).

103

A quinta fase é a estimativa dos parâmetros do modelo através dos dados obtidos. A

aplicação dos dados ao modelo econométrico definido estima os valores dos parâmetros ,

e (GUJARATI; PORTER, 2011;).

Na sexta etapa são realizados os testes de hipóteses para confirmar o atendimento dos

pressupostos da utilização do modelo clássico de regressão linear (MCRL). Nesta fase os

estimadores dos mínimos quadrados são definidos como os melhores estimadores não viesados

(MELNT), pois devem ser não tendenciosos, consistentes, lineares e produzir estimativas com

a menor variância dentre todos os estimadores lineares não tendenciosos, conforme Teorema

de Gauss-Markov. A definição da precisão dos estimadores e da qualidade de ajustamento do

modelo é medida pelos seus erros padrões e pelo coeficiente de determinação (R2). O

coeficiente de determinação exprime o quanto o conjunto de variáveis independentes explica a

variância da variável dependente, ou seja, a proporção da variação de Y, que é explicada pela

equação de regressão múltipla (PINDYCK; RUBINFELD, 2013).

Deve-se realçar uma especificidade do coeficiente R², uma vez que ele é sensível ao

número de variáveis incluídas no modelo. Um aumento no número de variáveis explicativas

eleva também o seu valor, com exceção se houver variáveis perfeitamente colineares. Uma

técnica de avaliar a melhoria na função de regressão pelo acréscimo de nova variável é a

utilização do R² ajustado, que representa o resultado do ajuste do R² com redução de graus de

liberdade. Desta forma, o R2 ajustado tem uma série de propriedades que o torna uma medida

de qualidade de ajusamento melhor do que o R2, porque com o acréscimo de novas variáveis, o

R2 ajustado pode diminuir ou aumentar (STOCK; WATSON, 2004). A sua definição

matemática está apresentada na Equação 6.

(6)

Adicionalmente são realizadas verificações para testar se o modelo construído atende

aos seguintes pressupostos: i) o modelo é linear ou linear nos parâmetros; ii) o termo de erro

tem valor médio zero; iii) os termos de erro têm variância constante ou seja, são

homocedásticos; iv) não há autocorrelação entre os termos de erros e as variáveis

independentes; e v) ausência de multicolinearidade ou correlação forte ou exata entre variáveis

dependentes. (PINDYCK; RUBINFELD, 2013; GUJARATI; PORTER, 2011).

104

A partir da finalização do processo com os critérios de significância estatística testados

e o modelo validado, a estimativa dos valores da variável dependente é realizada na sétima

etapa por meio da função gerada pelos seus parâmetros.

4.2 APLICAÇÃO DE UM MODELO ECONOMÉTRICO AO MERCADO DA

AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL

Para fins de estruturar um modelo que permita estimar uma função demanda de

transporte aéreo regional aplicável ao mercado brasileiro, um procedimento econométrico é

estruturado a partir do seguinte fluxograma de atividades, conforme Figura 19:

Figura 19 – Fluxograma de estruturação do modelo de estimativa da demanda

Fonte: O Autor

Na etapa 1 inicialmente para a montagem de um modelo que explique a demanda por

um produto ou serviço, a literatura econômica aponta as variáveis clássicas da teoria

microeconômica, preço, renda dos consumidores, preços de produtos relacionados, gostos e

expectativas (MANKIW, 2001). No caso da demanda por transporte aéreo, a literatura

consultada sugere como variáveis influentes: a tarifa média, o yield médio, a renda dos usuários,

o PIB da região atendida, empregos, distâncias, nível de oferta e preços de serviços

concorrentes, como transporte rodoviário ou a opção por outros aeroportos próximos.

1. Busca de variáveis na

literatura

2. Identificação da disponibilidade de dados

socioeconômicos e operacionais

3. Escolha das variáveis para inclusão no

modelo

4. Montagem da base de dados

para testes

5. Testes e estruturação dos

modelos econométricos

6. Definição do Modelo Final com variáveis significativas

7. Testes para validação do

modelo

8. Estimativa dos potenciais de demandas dos

mercados

105

Na terceira fase, é feita a demarcação das bacias de captação de cada aeroporto da

amostra dentro de critério de tempo de viagem rodoviária até o aeroporto a no máximo duas

horas. Os aeroportos da amostra, o número de municípios de suas áreas de influência e suas

populações e movimentação em 2015 estão listados na Tabela 15 a seguir apresentada. Vê-se

ainda que, essa amostra de aeroportos atende a um mercado que corresponde a cerca de 11,50%

da demanda aérea anual no Brasil em 2015, segundo dados da ANAC, bem como sua área total

de captação atinge a cerca de 10,5% da população brasileira:

Tabela 15 – Aeroportos da amostra

Fonte: O Autor

AeroportoPassageiros /

anoNúmero de municípios

População na bacia de captação

Campina Grande - PB 111.986 54 970.156

Petrolina – PE 444.742 14 953.545

Montes Claros – MG 370.192 23 727.611

Barreiras – BA 121.045 11 388.660

Juazeiro do Norte – CE 434.554 33 953.915

Paulo Afonso – BA 20.693 18 487.464

Marabá – PA 366.451 15 599.047

Imperatriz – MA 309.851 17 605.868

Juiz de Fora – MG 131.107 25 735.428

Ipatinga – MG 133.263 21 749.982

Vitória da Conquista – BA 296.314 26 745.095

Santa Maria – RS 43.534 27 530.995

Uberaba – MG 121.233 13 541.769

Sinop – MT 268.214 11 356.496

Corumbá - MS 32.489 2 130.516

Pelotas - RS 45.272 11 505.790

Passo Fundo - RS 156.852 54 644.168

Araçatuba - SP 95.627 34 735.955

Governador Valadares - MG 87.064 33 504.696

Joinville - SC 505.584 14 1.096.246

Rondonópolis – MT 96.318 7 280.281

Rio Verde – GO 22.447 17 509.522

Caxias do Sul – RS 170.892 22 901.383

Caldas Novas – MG 148.447 18 392.784

Criciúma- SC 71.809 34 704.849

Marília – SP 64.394 28 797.980

Ji-Paraná – RO 36.793 10 299.141

Cacoal – RO 55.705 12 287.492

Bonito - MS 24.551 7 130.004

Araguaina - TO 87.945 25 336.047

Cascavel – PR 248.602 48 983.643

Bauru – SP 138.452 30 978.373

Chapecó - SC 433.379 81 839.190

TOTAIS 5.695.811 818 20.404.091

106

Nesta fase também é feita a escolha das variáveis para teste do modelo. Como critério

deu-se prioridade aos dados que estejam disponíveis para todos os 818 municípios que

compõem o conjunto das bacias de captação dos aeroportos regionais do Brasil da amostra com

referência ao ano de 2015.

A quarta fase da metodologia é busca pelos dados para montagem e teste dos modelos.

Com relação a demandas, tarifas aéreas, yield médio e nível de oferta, o caminho da busca

foram os dados da ANAC. Os dados sócio-econômicos de população, PIB municipal e renda

média estão disponíveis no IBGE Cidades. Como relação a empregos e salários médios, os

dados estão disponíveis no CAGED do Ministério do Trabalho e Emprego – MTE. Em resumo

de forma geral a obtenção de dados não é em si um problema. A maior dificuldade é manusear

grandes massas de dados em um grande número de municípios servidos de forma direta ou

indireta por um conjunto de aeroportos em operação.

A depender da significância dos resultados obtidos com base na teoria microeconômica,

outras variáveis devem ser testadas na etapa 5. Desta forma são então testadas no modelo

variáveis macroeconômicas como PIB regional, PIB percapita, população e variáveis espaciais

que testem valores de impedância como proximidade entre usuários e aeroportos e avaliem o

impacto do nível de isolamento de mercados de transporte aéreo como a distância ao aeroporto

alternativo mais próximo.

Como o modelo objetiva avaliar o potencial de mercado em áreas atualmente não

atendidas em relação ao porte e estrutura do mercado com operações regulares e não avaliar as

flutuações naturais da demanda em face da dinâmica econômica nacional ou regional, o modelo

aqui proposto parte de uma analíse em corte transversal com dados da ANAC do ano de 2015.

Como destacam Stock e Watson (2004), dados em corte transversal permitem estabelecer

relações entre variáveis, estudando diferenças econômicas em um período de tempo único.

Como se trata de um estudo para aplicação a mercados regionais de transporte aéreo, a

amostra foi estabelecida a partir de dados de passageiros movimentados em aeroportos

regionais no Brasil com demandas entre 20.000 e 600.000 passageiros embarcando e

desembarcando por ano. Nessa amostra foram excluídos aeroportos regionais com demandas

maiores para minimizar a possibilidade de ocorrência de heterocedasticidade entre os dados.

Esta limitação também atende ao PDAR, que estabelece como aeroporto regional, aquele

aeroporto com movimentação inferior a 600.000 embarques/desembarques por ano, exceto os

localizados na região norte, que podem chegar a 800.000 movimentos anuais. Como

pressuposto para inclusão na base de dados, considera-se ainda, a possibilidade de acesso ao

107

aeroporto sem restrições por via rodoviária dentro de uma bacia de captação de viagens de até

duas horas de duração (conforme obtido da literatura). Dessa forma, não foram incluídos os

aeroportos da região amazônica, onde o acesso muitas vezes por meio rodoviário é fortemente

restrito. Também não foram incluídos aeroportos com demandas estritamente turísticas como

Foz do Iguaçu, Porto Seguro, Ilhéus e Fernando de Noronha. Nesse expectro de demanda,

operavam no Brasil em 2015 (ano base do estudo) 33 aeroportos regionais.

Na etapa 6 da estruturação do modelo econométrico, várias tentativas devem ser

realizadas em busca da formulação mais adequada. Após as verificaçãoes das variáveis

significativas para formulação do modelo passa-se à etapa 7, quando serão verificados os

pressupostos do modelo de normalidade dos erros, de não multicolinearidade, de

homocedasticidade e de erros não autocorrelacionados.

A etapa 7 representa a aplicação do modelo decorrente da demanda de mercado de

transporte aéreo regional no Brasil, a áreas não atendidas nos estados de Pernambuco, Paraíba,

Rio Grande do Norte e Ceará e assim demonstrar o potencial de demanda existente e as áreas

cobertas por essa demanda. Como os parâmetros obtidos na regressão apresentam margem de

erro de 5% em intervalo de confiança de 95%, as demandas apresentadas se referirão às médias

previstas e aos seus valores inferiores e superiores possíveis.

108

5 RESULTADOS E DISCUSSÕES

Com base na teoria econômica e na literatura consultada, as variáveis principais para a

estimativa de demanda de um produto, são: seu preço, a renda dos consumidores e preços de

produtos relacionados. Dessa forma, as variáveis iniciais para a montagem do modelo de

demanda para o caso em estudo buscam: i) para caracterizar a capacidade de consumo do

mercado, utilizou-se o PIB da região atendidada; ii) para caracterizar o preço do produto, foi

utilizado o yield médio de cada mercado com base em dados da ANAC; e iii) para caracterizar

os produtos relacionados foi utilizado o preço médio das tarifas rodoviárias para os mesmos

destinos indicados pela ANAC.

Esse primeiro modelo foi gerado utilizando o software IBM SPSS Statistics

considerando o modelo stepwize, no qual o próprio programa faz as exclusões das variáveis

não significativas, com a opção do modelo passando na origem, para evitar estimativas de

demandas negativas para pequenos mercados.

Dessas variáveis testadas, apenas o PIB com poder de explicação de 58% (ver Tabela

16) e significância ao nível de erro de 5% e grau de confiança de 95% foi aceito em um modelo

de regressão pelo método dos mínimos quadrados ordinários. Este resultado explica a grande

influência isolada do PIB na explicação da demanda de transporte aéreo com base nos dados

estudados no Brasil. Estudos da ABEAR (2015) já destacavam o PIB como variável crítica

como proxy da renda dos consumidores para estimativas de demanda de transporte aéreo no

Brasil. No entanto, esses mesmos estudos destacavam a relevância da tarifa na estimativa da

demanda, o que não se confirmou significativa no presente estudo, conforme descrito e

justificado a seguir.

Tabela 16 – Coeficientes de determinação do modelo 1 em stepwise

R quadradob

R quadrado ajustado

Erro padrão da estimativa Durbin-Watson

0,583 0,570 146335 1,587

Fonte: O Autor

As variáveis que representam os preços do transporte aéreo e do transporte rodoviário

como seus concorrentes foram excluídas do modelo por apresentarem significância de erros

superiores aos 5% no Teste t. (ver Tabela 17). Esse aumento da variância talvez se deva a essas

variáveis representarem dados muito agregados, que não capturam as variações relativas dos

preços entre regiões e as estratégias de preços das empresas operadoras. Pode-se concluir que

109

nesse nível de agregação necessário para fazer estimativas de demandas de mercado de

transporte aéreo com base em dados regionais, análises macroeconômicas sejam mais próprias

do que análises microeconômicas.

Tabela 17 – Variáveis excluídas do modelo 1

Modelo Beta In

T Sig. Correlação

parcial

Estatísticas de colinearidade

Tolerância VIF Tolerância

mínima 1 yield_medio -,068c -,569 ,573 -,100 ,560 1,784 ,560

tarifarod_km ,050c ,330 ,744 ,058 ,355 2,818 ,355 Fonte: O Autor

a. Variável Dependente: Demanda_anual b. Regressão linear pela origem c. Preditores no Modelo: PIB

Com o objetivo de aumentar o poder de explicação do modelo, inicialmente apenas com

a variável PIB regional e trazer à discussão fatores que expliquem espacialmente os mercados

aéreos regionais foram buscadas novas variáveis explicativas. Para inserir a impedância com

relação à distribuição da população em torno do aeroporto foi testada uma variável

representativa do inverso da distância média. Para testar o nível de isolamento da região de

captação do aeroporto em relação ao aeroporto alternativo mais próximo foi testada uma

variável relativa à distância média a esse aeroporto.

No entanto, apesar da literatura destacar que o mercado de um aeroporto se torna mais

atrativo quanto menor a distância média de acesso de seus usuários (melhor acessibilidade),

bem como, o nível de isolamento de uma região, tornar o transporte aéreo uma alternativa mais

atrativa, essas variáveis testadas nessas condições não se mostraram significativas a 5%,

conforme demonstrado na Tabela 18.

Tabela 18 - Variáveis excluídas no modelo 2.

Modelo Beta In t Sig. Correlação

parcial 1 Distância_alternativa ,219c 1,912 ,065 ,320

Inv_distância ,142c ,944 ,352 ,165

Fonte: O Autor

Como nova tentativa de incluir essas variáveis foi feita uma composição entre elas,

incluindo ainda a população, para demonstrar de forma conjunta que a demanda cresce quanto

menor a distância da população residente em relação ao aeroporto e quanto maior a distância

dela em relação ao aeroporto alternativo. A parte da composição da variável que considera a

distância ao aeroporto alternativo representa um vertor momento de transporte e a segunda parte

110

que considera a distância ao aeroporto, representa impedância ao movimento. Para tal foi

proposta da seguinte variável básica:

X i = Pop x Dist. Alter. / Dist ao aeroportoα

Sendo α = coeficiente a calibrar com base nos dados.

Por tentativa de melhor correlação em primeira ordem com a variável dependente

demanda anual, o expoente α do coeficiente de impedância foi definido por aproximações

sucessivas como igual a 0,15. A definição final dessa nova variável é a seguinte:

X i = Pop. x (Dalt. / D. 0,15)

Sendo,

Pop. = população de todo o mercado situado a até 2h de viagem rodoviária ao aeroporto.

Dalt = distância média ao aeroporto alternativo mais próximo, em quilômetros.

D. = Distância média ao aeroporto regional, em quilômetros

Com a inclusão da variável espacial acima definida, o modelo 1 (apenas com a variável

PIB regional) foi comparado com o modelo 2 com a inclusão da nova variável, observando-se

o crescimento do coeficiente de determinação R2 de 0,583 para 0,790 e do R2 ajustado de 0,570

para 0,776. Comprovando nesse aspecto a vantagem da inclusão dessa variável para fazer

melhores estimativas de demandas. A sumarização do modelo apresentada na Tabela 19

demonstra esses resultados.

Tabela 19 - Sumarização do modelo 3

Mod R R2 b R2

ajustado Erro

padrão

Estatísticas de mudança Durbin-Watson Mud. de

R2 Mud. F gl1 gl2

Sig. Mud F

1 ,764a ,583 ,570 146335, ,583 44,810 1 32 ,000 2 ,889c ,790 ,776 105652, ,206 30,389 1 31 ,000 2,199

Fonte: O Autor a. Preditores: PIB b. Para regressão pela origem (o modelo de não intercepto) R quadrado mede a proporção da variabilidade na variável dependente em relação à origem explicada pela regressão. c. Preditores: PIB, pop_dist_distalt d. Variável Dependente: Demanda_anual e. Regressão linear pela origem

Na Tabela 20 são apresentadas as análises de variância (ANOVA) dos dois modelos,

com o PIB apenas e com o PIB acrescentado da variárel espacial. Pode-se perceber que os dois

modelos têm significância no seu conjunto abaixo de 1% para estimar a variável dependente

111

demanda anual. No entanto, como demonstra a Tabela 20, o modelo 2 tem um maior poder de

explicação, dessa forma continua-se com sua análise para validação

Tabela 20 – Análise de Variância (ANOVA) dos modelos 1 e 2.

Modelo Soma dos Quadrados gl

Quadrado Médio F Sig.

1 Regressão 959572645909 1 959572645909 44,810 ,000c Resíduo 685253819223 32 21414181850 Total 1644826465133d 33

2 Regressão 1298789135807 2 649394567903 58,176 ,000e Resíduo 346037329325 31 11162494494 Total 1644826465133d 33

Fonte: O Autor a. Variável Dependente: Demanda_anual b. Regressão linear pela origem c. Preditores: PIB d. Esta soma total de quadrados não é corrigida para a constante porque a constante é zero para regressão pela origem.

e. Preditores: PIB, pop_dist_distalt

A Tabela 21 apresenta os resultados dos coeficientes β da função de regressão resultante

para os modelos 1 e 2. Os coeficientes β padronizados do modelo 2 demonstram que o PIB tem

importância menor (0,225) na explicação da variável dependente do que a variável que expressa

a impedância da função (0,7075). Observa-se que a significância da variável PIB no modelo 2,

apesar de significativa no modelo 1, passou a 0,088, superando a margem de erro admissível de

5%. Dessa forma, entende-se que a relação Demanda x PIB pode apresentar variabilidade

diferenciada entre regiões.

Tabela 21 – Coeficientes e teste t de significância das variáveis da função de regressão

Modelo

Coeficientes não padronizados

Coefic. padron.

t Sig.

95,0% Intervalo de Confiança para B

B Erro Padrão Beta Limite inferior

Limite superior

1 PIB 1,232E-05 ,000002 ,764 6,694 ,00000015 ,00000857 ,00001607 2 PIB 3,631E-06 ,000002 ,225 1,761 ,088049359 -,00000057 ,00000784

pop_dist_d. alt ,001 ,000261 ,705 5,513 ,000004938 ,00090542 ,00196879

Fonte: O Autor

Insistindo em modelo com o PIB, pelo destaque dado na literatura, passa-se a

formulação de um modelo 3 no qual se inclui uma variável que expressa as diferenças entre

regiões do País. Essa variável foi assumida como dicotômica para diferenciar as regiões mais e

menos desenvolvidas do Brasil. A variável denominada “região” assume os seguintes valores:

Regiões sul e sudeste (1) e Regíões norte, nordeste e centro-oeste (0).

112

A inclusão da variável “região” no modelo 3, elevou o coeficiente de determinação R2

de 0,790 para 0,836, com aumento também no R2 ajustado de 0,776 para 0,819. Esssa elevações

nesses valores demonstrando nesse critério a vantagem da inclusão da variável para aumentar

o poder de explicação do modelo.

Tabela 22 - Sumarização conjunta dos modelos 1, 2 e 3

Mod. R R2 b R2

ajustado Erro padrão

Estatísticas de mudança Durbin-Watson

Mudança de R2

Mudança F gl1 gl2

Sig. Mudança F

1 ,764a ,583 ,570 146335,853 ,583 44,810 1 32 ,000 2 ,889c ,790 ,776 105652,707 ,206 30,389 1 31 ,000 3 ,914d ,836 ,819 94911,030 ,046 8,414 1 30 ,007 2,039

Fonte: O Autor a. Preditores: PIB b. Para regressão pela origem (o modelo de não intercepto) R quadrado mede a proporção da variabilidade na variável dependente em relação à origem explicada pela regressão. Isto NÃO PODE ser comparado a R Quadrado para modelos que incluem um intercepto. c. Preditores: PIB, pop_dist_distalt d. Preditores: PIB, pop_dist_distalt, Região e. Variável Dependente: Demanda_2015 f. Regressão linear pela origem

Na tabela 23 a seguir, apresentam-se os coeficientes beta da regressão com significância dentre

da margem de erro de 5%, inclusive da variável PIB que no modelo 2 havia extrapolado. Os

betas padronizados demonstram que a variável espacial (0,674) apresenta maior peso na

determinação da demanda do que a variável PIB (0,570).

Tabela 23 – Coeficientes do modelo 3 e seus níveis de significância.

Modelo

Coeficientes não padronizados

Coefic. padron.

t Sig.

95,0% Intervalo de Confiança para B

B Erro

Padrão Beta Limite inferior

Limite superior

3 PIB 9,19E-06 ,000 ,570 3,449 ,00169 ,000004 ,000015 pop_dist_distalt ,001375 ,000 ,674 5,848 ,00000 ,000895 ,001856 Região -128243 44211 -,387 -2,901 ,00691 -218535 -37952

Fonte: O Autor

Com base na função de regressão obtida pelos parâmetros estimados no modelo 3

chega-se a Equação 7.

������� ��� = 0,00000919 . ��� + 0,001375 . ��� . � ����� !�",#$% − 128.243 . *�+,ã� (7)

Essa equação e seus respectivos parâmetros são então testados para verificar o

atendimento aos pressupostos de não autocorrelação dos erros, de não ocorrência de

113

multicolinearidade entre variáveis independentes e de homocedasticidade ou variância

constante.

Para verificação se há autocorrelação dos termos de erro foi aplicada a estatística do

teste d de Durbin-Watson. Esse teste é baseado na suposição de que os erros no modelo de

regressão são gerados por um processo autoregressivo de primeira ordem, de acordo com ei

= rei-1+ai em que:

ei é o termo do erro do modelo na i-ésima observação,

ai ~ N(0, s2 )

r(IrI<1)é o parâmetro de autocorrelação.

Testamos a presença de autocorrelação por meio das hipóteses

Sendo ei o resíduo associado à i-ésima observação, temos que a estatística do teste de

Durbin-Watson é dada por:

em que 0≤dw ≤ 4. A distribuição de dw depende da matriz X. Entretanto, podemos tomar a

decisão comparando o valor de dw com os valores críticos dL e dU da Tabela de Durbin-

Watson. Assim,

• se 0≤dw < dL então rejeitamos H0 (dependência);

• se dL≤dw≤dU então o teste é inconclusivo;

• se dU < dw < 4-dU então não rejeitamos H0 (independência);

• se 4-dU≤dw≤4-dL então o teste é inconclusivo;

• se 4-dL < dw≤4 então rejeitamos H0 (dependência).

Para uma amostra com 33 aeroportos e três variáveis independentes para grau de

confiança de 95% e erro de 5%, a estatística de Durbin-Watson apresenta dl = 1,244 e du =

114

1,650. Neste caso não se pode rejeitar a hipótese nula de ausência de autocorreação positiva ou

negativa, pois dw = 2,039 (Ver Tabela XXiii) está contido no intervalo:

• dU= 1,650 e 4-du ou 4 – 1,650= 2,350. Como dU < dw=2,039 < 4-dU então

não rejeitamos H0 (independência), comprovando assim que não há autocorrelação.

Para testar possível multicolinearidade inicialmente verificaram-se as correlações entre

as variáveis independentes. Na Tabela 24 está demonstrada uma correlação média entre as

variáveis PIB e Pop. (Dalt/Dist^0,15) da ordem de 0,765, muito próxima do limite aceitável de

0,80 e entre PIB e “região” de 0,801, ligeiramente acima do limite. Por essa razão avança-se na

utilização de outros indicativos de possível colinearidade.

Tabela 24 – Correlação entre variáveis

Demanda_2015 PIB pop_dist_distal

t Região Produto Cruzado Padrão Demanda_2015 1,000 ,764 ,877 ,493

PIB ,764 1,000 ,765 ,801 pop_dist_distalt ,877 ,765 1,000 ,603 Região ,493 ,801 ,603 1,000

a. Os coeficientes foram calculados através da origem.

Fonte: O Autor

A verificação de possível multicolinearidade pelo fator de inflação das variâncias foi

realizada a partir de análises dos dados de VIF da Tabela 25.

Tabela 25 - Estatísticas de Fator de Inflação da Variância

Modelo Estatísticas de colinearidade

Tolerância VIF

3 PIB ,200 4,989 pop_dist_distalt ,412 2,427

Região ,307 3,255

Fonte: O Autor

O VIF mede o quanto a variância do coeficiente β é inflacionada por sua colinearidade.

Verificação de possível multicolinearidade pelo fator de inflação das variâncias.

Utilizando a VIF = 4,989 fornecido na regressão (Tabela 25), observa-se que aponta para uma

correlação entre o PIB e a Pop. X Dalt x Dist^-0,15 acima do limite de 0,80, que segundo esse

115

critério aponta uma possibilidade de multicolineraridade entre variáveis independentes. Mesmo

que um coeficiente de correlação da ordem de 0,80 aponte uma associação entre variáveis, o

objetivo do modelo desta dissertação é fazer uma estimativa de demanda e não uma análise dos

pesos ou influência relativa dos fatores. Geralmente, o VIF é indicativo de problemas de

multicolinearidade se VIF>10, situação não atingida no caso em estudo.

Realizando-se o diagnóstico da multicolinearidade usando autovalores e índice

condicional chega-se aos dados da Tabela 26.

Tabela 26 – Diagnóstico de colinearidade por Índice de Condição

Modelo Dimensão Autovalor Índice de condição

Proporções de variância

PIB pop_dist_distal

t Região 1 1 1,000 1,000 1,00 2 1 1,765 1,000 ,12 ,12

2 ,235 2,738 ,88 ,88 3 1 2,469 1,000 ,03 ,05 ,04

2 ,402 2,478 ,01 ,60 ,31 3 ,129 4,383 ,96 ,35 ,65

a. Variável Dependente: Demanda_2015 b. Regressão linear pela origem

Modelo Dimensão Autovalor Índice de condição

Proporções de variância

PIB pop_dist_distal

t 1 1 1,000 1,000 1,00 2 1 1,793 1,000 ,10 ,10

2 ,207 2,940 ,90 ,90 3 3 a. Variável Dependente: Demanda_anual b. Regressão linear pela origem

Fonte: O Autor

Usando-se a estatística do autovalor e do índice condicional (IC) pode-se também

afirmar que a multicolineradidade será baixa e aceitável.

K = Máximo autovalor / Mínimo Autovalor e IC = k ½

Autovalor máximo 1,793; Autovalor mínimo= 0,207, então:

K = 2,469 / 0,129 = 19,139

IC = raiz (K) = raiz (19,139) = 4,38

Como IC é menor do que 10, a multicolineraridade é baixa.

116

Para testar se o modelo é homocedástico foram aplicados o Teste de Park e o Teste de

White.

Para realizar o Teste de Park é preciso calcular os desvios entre os valores de entrada e

os valores estimados e os seus quadrados. Na Tabela 27 a seguir estão apresentados esses

cálculos auxiliares.

Tabela 27 – Estrutura de dados para a regressão auxiliar

Aeroporto Demanda(Y) Demanda

estimada (Ӯ) desvio desvio2

Campina Grande – PB 111.986 214.382 102.396 10484981542 Petrolina – PE 444.742 376.223 - 68.519 4694785030 Montes Claros – MG 370.192 353.674 - 16.518 272828637,9 Barreiras – BA 121.045 275.271 154.226 23785758192 Juazeiro do Norte – CE 434.554 340.759 - 93.795 8797464589 Paulo Afonso – BA 20.693 156.386 135.693 18412685955 Marabá – PA 366.451 184.771 - 181.680 33007752418 Imperatriz – MA 309.851 191.395 - 118.456 14031825159 Juiz de Fora – MG 131.107 86.846 - 44.261 1959021069 Ipatinga – MG 133.263 156.185 22.922 525400320,5

Vitória da Conquista – BA 296.314 245.458 - 50.856 2586373670 Santa Maria – RS 43.534 83.834 40.300 1624096491 Uberaba – MG 121.233 86.597 - 34.636 1199619603 Sinop – MT 268.214 233.987 - 34.227 1171500562 Corumbá – MS 32.489 102.961 70.472 4966322188 Pelotas – RS 45.272 72.242 26.970 727361400,3 Passo Fundo – RS 156.852 187.876 31.024 962473222,6 Araçatuba – SP 95.627 107.651 12.024 144576340,2 Governador Valadares - MG 87.064 82.216 - 4.848 23506418,23 Joinville – SC 505.584 313.214 - 192.370 37006187776 Rondonópolis – MT 96.318 131.176 34.858 1215092099 Rio Verde – GO 22.447 240.016 217.569 47336068654 Caxias do Sul – RS 170.892 245.550 74.658 5573772628 Caldas Novas – MG 148.447 135.292 - 13.155 173050376,1 Criciúma- SC 71.809 140.546 68.737 4724834113 Marília – SP 64.394 123.418 59.024 3483851917 Ji-Paraná – RO 36.793 132.878 96.085 9232311534 Cacoal – RO 55.705 155.517 99.812 9962507281 Bonito – MS 24.551 40.278 15.727 247332061,9 Araguaina – TO 87.945 103.375 15.430 238091658,2 Cascavel – PR 248.602 192.973 - 55.629 3094541357 Bauru – SP 138.452 232.286 93.834 8804759688 Chapecó – SC 433.379 334.523 - 98.856 9772474681

Fonte: O Autor

117

Depois foi feita a regressão dos resíduos ao quadrado da regressão original contra os

valores estimados de Y também pela regressão original e a verificação se estão relacionados

(Equação 8). Esse relacionamento pode se explicar por elevados R2 e coeficientes

significativos, No caso em estudo, o R2 está contido na Tabela 28 e os coeficientes da regressão

na Tabela 29.

μ 2 = β1 , Yest + β0 = (8)

Tabela 28 – Sumarização do modelo da regressão do μ 2

R R

quadrado R quadrado

ajustado

Erro padrão da estimativa

Estatísticas de mudança Mudança

de R quadrado

Mudança F

gl1 gl2 Sig.

Mudança F

,364a ,133 ,105 1,09x1010 ,133 4,740 1 31 ,037 Fonte: O Autor

Tabela 29 – Coeficientes e significância da regressão do μ 2

Modelo Coeficientes não padronizados

Coefic. Padron. t Sig.

B Erro Padrão Beta 1 (Constante) -358206563 4363163805 -,082 ,935

demanda_estimada 46547 21379 ,364 2,177 ,037

Fonte: O Autor

O modelo resultante dessa regressão μ2 = 46547. Yestimado - 3,58x108 apresenta

coeficiente de determinação de R2 = 0,133 muito baixo, e o coeficiente relativo ao intersepto

com erro muito elevado (0,953). Por esse motivo, pode-se entender que há baixa relação

explicativa da variação da variável dependente sobre o quadrado dos erros, ou seja, não há

evidência de heterocedasticidade pelo Teste de Park.

Para a aplicação do Teste de White foi feita uma regressão auxiliar, onde a variável

dependente é o quadrado dos resíduos (μ2) e as variáveis independentes são PIB, (Pop.

Dalt/dist^0,15), PIB2, (Pop. Dalt/dist^0,15)2, e PIB x (Pop. Dalt/dist^0,15), conforme

expressão a seguir (Equação 9):

./ = 01 + 0/. 2/ + 03. 23 + 04. 2// + 05. 23/ + 06. 2/. 23 + 7 (9)

Sendo:

X2 = PIB;

X3 = Pop. Dalt/dist0,15;

7 i = erro aleatório

118

A hipótese nula de não haver heterocedasticidade é que: n .R2 < c2gl

Tabela 30 – Parâmetros para teste de heterocedasticidade – Teste de White

Modelo R R

quadrado

R quadrado ajustado

Erro padrão da estimativa

Estatísticas de mudança Mudança

de R quadrado

Mudança F

gl1 gl2 Sig.

Mudança F

1 ,451a ,204 ,056

1,22 x 1010

,204 1,383 5 27 ,262

Modelo Coeficientes não padronizados

Coefic. padron. t Sig.

B Erro Padrão Beta 1 (Constante) 1341580099 10667399748 ,126 ,901

PIB -1,482 1,239 -,979 -1,196 ,242 pop_dist_distalt 259,865 177,373 1,103 1,465 ,154 pib_quadrado 4,956E-11 ,000 1,163 1,969 ,059 Pop_dis_alt_quadrado -9,960E-7 ,000 -1,063 -1,350 ,188 pib_Pop_dis_alt 8,533E-10 ,000 ,065 ,107 ,915

Fonte: O Autor

Nenhum dos coeficientes é significativo a 5% nessa regressão.

Considerando n = 33 dados e gl = 5 (cinco variáveis) o c2gl = 11,0705 para nível de

confiança de 95% e erro de 5%.

Então,

n x R2 = 33 x 0,204 = 6,67 < c2

5 = 11,0705;

Com os testes realizados e aceitos que atendem aos pressupostos teóricos da aplicação

de técnicas de regressão múltipla, fica então validado o modelo da equação 10:

������� ��� = 0,00000919 . ��� + 0,001375 . ��� . 8 ��9�,:9;,15< − 128.243 . *�+,ã�

(10)

Aplicando a esse modelo os valores médios, máximos e mínimos dos parâmetros da

regressão são então estimadas as demandas potenciais dos mercados das áreas não atendidas no

Nordeste representadas pelos aeroportos em Ouricuri, Serra Talhada, Garanhuns e Caruaru em

Pernambuco, Crateús, Sobral e Senador Pompeu no Ceará, Mossoró no Rio Grande do Norte,

Patos na Paraíba e Picos no Piauí.

119

Resultado Final

Tabela 31 – Demandas calculadas pelo modelo para os aeroportos da amostra

Potencial de Demanda Serra Talhada Mossoró Sobral Picos Garanhuns

Demanda Média 129.812 244.208 265.424 114.171 186.937

Demanda Máxima 184.708 350.550 372.630 159.351 265.877

Demanda Mínima 74.916 137.866 158.217 68.992 107.996

Demanda Diária Média 361 678 737 317 519

Demanda Diária Máxima 513 974 1.035 443 739

Demanda Diária Mínima 208 383 439 192 300

Potencial de Demanda Caruaru Ouricuri Patos Crateús Senador Pompeu

Demanda Média 257.716 72.868 101.924 117.747 128.470

Demanda Máxima 372.453 104.556 145.177 163.756 200.614

Demanda Mínima 142.980 41.179 58.670 71.738 85.654

Demanda Diária Média 716 202 283 327 357

Demanda Diária Máxima 1.035 290 403 455 557

Demanda Diária Mínima 397 114 163 199 238

Fonte: O Autor

120

Figura 20 – Potencial de demanda média por região para amostra do modelo e demanda apurada em

2015 em aeroportos que estavam operando em 2015

Fonte: O Autor

A tabela 31 apresenta as demandas que foram estimadas através do modelo proposto, as

quais estão representadas na figura 20 pelo seu valor médio nas áreas marcadas de azul no

mapa. Deve ser ressaltado que esta dissertação considerou para estabelecimento do modelo os

dados sobre a movimentação de passageiros em aeroportos onde seus mercados já são maduros

e consolidados (áreas destacadas em vermelho no mapa), o que nos leva a acreditar que os

resultados apresentados também só chegarão ao patamar registrado após passarem por um

período de maturação. Justamente por este motivo a tabela traz resultados que apontam os

valores mínimos, médios e máximos para as regiões, de forma a apontar e deixar clara essa

variação.

A falta de uma especificação de demanda para as localidades de Aracati e Jericoacoara,

ocorreu porque em 2015 estas localidades não possuíam operação de voos e por serem

consideradas como localidades de demanda fortemente turística também não foram objeto do

estudo.

6.865.665

1.924.680 444.742

434.554 111.926

20.693

129.812

1.160.275

101.924

244.208

72.868

114.171

117.747 128.470

265.424

257.716

186.937

6.196.625

14.377

1.430.697

2.534.685

121

6 CONCLUSÕES

A implantação do Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional no país arrasta-

se há anos sem apresentar resultados efetivos. Um conjunto de razões pode estar associado a

esse ritmo lento, dentre eles inconsistências na sua formulação, como metas ambiciosas e

escassez de recursos e uma conjuntura econômica e política nacional que reduz a importância

dessa agenda para o País. Além disso, como tantos outros programos governamentais no Brasil,

o PDAR não foi precedido de estudos preliminares de viabilidade, principalmente de demanda,

que viessem permitir sucesso na implantação e perenidade em seus resultados.

A identificação prévia de regiões que possuam demandas que possam atrair o interesse

da oferta de assentos por empresas aéreas, deveria ser o ponto de partida para orientar

investimentos em construção, modernização e adequação de infraestruturas aeroportuárias.

Adicionalmente o conhecimento dessas demandas ajudaria a apontar os mercados mais viáveis,

os quais evidentemente demandariam menores níveis de subsídio.

Esta dissertação apresenta um modelo econométrico, baseado em dados

macroeconômicos e geográficos, que permite estimar potenciais de demanda para regiões

inseridas no nordeste do Brasil, de forma a preencher vazios no que se refere à prestação de

serviços aéreos de forma regular nos Estados de Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte,

Ceará e Piauí.

Como antecendentes ao desenvolvimento do modelo, foram realizados estudos sobre

conceitos e funções da aviação regional e o contexto histórico da sua evolução no país, para a

partir daí pesquisar as causas da redução no atendimento de localidades pela aviação regional.

A revisão da literatura constatou que políticas sustentáveis de incentivo à aviação

regional são cruciais para manutenção da atividade em larga escala. O histórico brasileiro

mostra que altos e baixos do mercado sempre estão associados ao sucesso ou insucesso de

políticas de incentivo. Mesmo em países de economia mais liberal como os Estados Unidos, a

aviação regional é fortemente subvencionada. No entanto, em menor escala e em poucas

localidades estrategicamente localizadas é viável existir uma aviação regional, sem utilização

de subsídios, pelo menos no que se refere à operacionalização de voos. Saliente-se que a aviação

regular no Brasil em geral opera atualmente em condição de livre concorrência, sem a

intervenção estatal através de concessão de subsídios, mas com a tendência de se concentrar em

mercados mais lucrativos.

122

Ao comparar-se o potencial de demanda das localidades não atendidas propostas, com

as demandas de localidades onde já é prestado o serviço e os mercados apresentam-se maduros

por operarem initerruptamente há décadas, observa-se que as mesmas são em geral menores,

mas acima de muitos mercados em outras regiões do país, conforme pode ser observado nas

tabelas 15 e 32. Como exemplo pode ser dado o Aeroporto de Paulo Afonso com movimentação

de cerca de 21 mil passageiros anuais embarcando e desembarcando pode ser potencialmente

superado por todos as dez localizações de novas operações no nordeste.

É importante destacar que as demandas estimadas pelo modelo consideram por

comparação que os mercados novos estão maduros, o que não corresponde à realidade, mas

apontam que com o passar dos anos esse potencial pode ser alcançado.

Atendendo a um dos objetivos específicos desta dissertação, acrescente-se como outra

causa da redução das operações regionais no Brasil, a inadequação das condições de muitos

aeroportos regionais em cidades polo em atender às exigências técnicas e operacionais de

segurança para operações de aviões de maiores capacidades de passageiros. Constata-se que a

maior queda na quantidade de localidades atendidas se deu na década de 1970, período em que

houve a introdução de maiores aeronaves, propulsionadas a jato, inseridas no sistema como

forma de reduzir os custos médios das empresas aéreas. Os aeroportos do interior do país, na

época, não acompanharam o desenvolvimento tecnológico das aeronaves. Este fato, agravado

pela necessidade cada vez maior de segurança, tanto na área de operações aeroportuárias quanto

na área de interferência ilícita dos aeroportos, tem dificultado a certificação de novas

infraestruturas aeroportuárias no país.

Esta constatação foi evidentemente destacada no PDAR, quando programou uma grande

parte dos recursos para investimento em infraestrutura. Esse fato reforça ainda mais a crítica

sobre a formulação do programa, pois se propõe a iniciar com investimentos vultosos em

infraestrutura, sem que haja evidências robustas de suas demandas.

Outra constatação importante do estudo é que há muitos vazios não atendidos na região

nordeste e que podem ser atendidos por operações aéreas regionais regulares sem que interfiram

em mercados regionais existentes, principalmente em Petrolina, Juazeiro do Norte e Campina

Grande. A aviação regional em geral tem uma sustentabilidade muito sutil, qualquer aumento

de oferta em novos aeroportos pode gerar por competição, redução de demanda em outros

aeroportos e tornar ainda mais instável sua viabilidade.

123

Observando os aeroportos propostos pelo PDAR e os aeroportos objeto da amostra deste

estudo para cobertura da mesma área, conclui-se que utilizando como limite 2 horas de

deslocamento rodoviário para o aeroporto como bacia de captação, reduziria-se em

aproximadamente 50% a quantidade de aeroportos que necessitaria de investimentos do PDAR,

como pode ser visto na tabela abaixo:

Tabela 32 – Aeroportos propostos pelo PDAR e aeroportos propostos pelo estudo

Previsão PDAR Aeroportos Amostra Parnaíba – PI Picos - PI Paulistana – PI Picos – PI Jijoca de Jericoacoara – CE Sobral - CE Itapipoca – CE Crateús - CE Sobral – CE Senador Pompeu - CE Canindé- CE Quixadá – CE Crateús – CE Aracati – CE Araripina – PE Serra Talhada - PE Salgueiro – PE Ouricuri - PE Serra Talhada – PE Caruaru - PE Arcoverde – PE Garanhuns - PE Garanhuns – PE Caruaru – PE Afogados da Ingazeira – PE Monteiro – PB Patos - PB Patos – PB Caicó – RN Mossoró - RN Mossoró – RN

21 10

Fonte: Autor

Associar subsídios a novos mercados sem considerar os existentes pode contribuir para

o aumento do déficit público sem atingir os resultados que se pretendem que é aumentar o

número de passageiros transportados em operações regionais. Fica, portanto, evidente que é

interessante a estratégia de ampliar as bacias de captação, reduzindo os aeroportos a atender e

consequentemente baixando os níveis necessários de subsídios.

O modelo de estimativa de demanda apresentado na dissertação mostra que, ao ser

utilizado, seus resultados indicarão caminhos a serem seguidos tanto pelo governo como pela

iniciativa privada, na implantação de infraestruturas aeroportuárias e na operação de serviços

aéreos, em regiões onde sua população, PIB e isolamento proporcionarão uma demanda

interessante para fornecimento de serviço aéreo regular, utilizando-se assim menos subsídios,

124

os quais devem ser utilizados em regiões onde a questão da integração nacional seja atendida

exclusivamente pelo modo aéreo.

Do ponto de vista da formulação do modelo, o estudo evidencia que quanto maior a

distância entre o aeroporto regional a ser implantado e outros aeroportos alternativos, maior

será a chance de êxito desse novo aeroporto, pois sua demanda tende a crescer de forma linear.

Além disso, evidenciou-se que a definição da área de captação de um aeroporto em tempo de

acesso da população atendida e não somente com relação à distância, é o que deve determinar

a região abrangida pelo aeródromo. Isso coloca a acessibilidade regional ao aeroporto como

fator importante e que deve ser levado em consideração nos estudos de demanda, evitando

assim a sobreposição de mercados, como pode ser visto no trabalho de Augustiniak e Olipra

(2014).

Na pesquisa quanto às variáveis aplicadas na literatura para estudo de demanda por

transporte aéreo, foi mostrado que para o estudo de um modelo econométrico de previsão de

demanda de passageiros de transporte aéreo, que normalmente se enquadra como sendo uma

análise microeconômica, que deveria levar em conta a renda, o preço do bem e dos bens

substitutos, teve como melhor resposta uma variável macroeconômica, que foi o PIB. A

importância do PIB para a definição de estimativas de demanda pode ser observada nos

trabalhos apresentados pelo BNDES (2001a), Sivrikaya e Tunç (2013) e ABEAR (2015).

Outra constatação na revisão da literatura que fica evidenciada no trabalho é a de que os

recursos do FNAC programados para aplicação no PDAR no desenvolvimento da aviação

regional, retornaram quase que em sua totalidade para a Infraero. Essa situação é provavelmente

efeito do primeiro modelo de concessão dos aeroportos adotado no Brasil, onde a Infraero

figurou como sócia dos consórcios e necessita fazer aportes vultosos para novas obras e

pagamento de outorgas. As tabelas 11 e 12 representam a arrecadação e aplicação dos recursos

do FNAC e sua instituição está na Lei Nº 12.462/2011.

Dada a escassez de estudos sobre o tema, sugere-se o aprofundamento do assunto

refinando-se o método apresentado, e assim realizar essas regressões utilizando dados em painel

estático e dinâmico, trabalhando assim com vários anos, e diversas variáveis, para que

aumentando a quantidade de dados e com um sistema mais robusto, verifique-se a real

significância de variáveis relacionadas a renda e tarifas e suas elasticidades. Conhecer essas

flutuações naturais das demandas pode ser útil na formulação e redirecionamento de políticas e

programas públicos.

125

Além do transporte de passageiros, outra fonte de recursos para a operação, tanto

aeroportuária quanto operacional das empresas de transporte aéreo regular é o transporte de

cargas, a qual não foi objeto do presente trabalho. Desta forma, a introdução desta importante

variável (transporte de cargas), fica como sugestão para trabalhos futuros.

Sugere-se também que, após regulamentação do PDAR e implantação do programa, seja

realizado estudo relacionado aos seus resultados, bem como estudos futuros sobre a viabilidade

das operações aeroportuárias nos aeroportos regionais.

Um achado importante foi que tanto nos Estados Unidos quanto na Europa, os casos

onde há a aplicação de operações subsidiadas, tais atividades são precedidas de licitação e

evitada concorrência nas localidades servidas por atividade subsidiada, o que não está previsto

no PDAR. Logo, uma sugestão aos órgãos reguladores seria o de implantar processo semelhante

no país.

A falta de uma pesquisa de origem e destino realizada adequadamente nos aeroportos

brasileiros dificultou bastante a realização deste trabalho, bem como dificulta o trabalho dos

órgãos responsáveis por planejar o transporte aéreo no país. A informação levantada em uma

pesquisa desse tipo é de fundamental importância para definição de bacias de captação de

aeroportos. Com relação a este ponto, conclui-se que uma pequena mudança regulamentar

poderia resolver este problema, sugerindo-se à ANAC que obrigue as empresas aéreas a

informar o ponto de origem e o ponto de destino final dos seus passageiros, bastando para tanto

que fossem inseridos dois campos adicionais nos formulários de compra das passagens. Apesar

de ser uma medida simples e barata, a mesma resultaria em uma poderosa ferramenta de

planejamento governamental e empresarial.

O planejamento não pode ser suplantado pelo voluntarismo do governo quando se trata

de gestão de infraestruturas de transporte. O estímulo à economia deve ser dado pelo governo

ao mercado e à sociedade de várias formas, sendo o uso eficiente dos recursos públicos um dos

indicadores mais eficazes.

126

REFERÊNCIAS

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127

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132

APÊNDICE A – MUNICÍPIOS BASE DO ESTUDO Barreiras (BA)

Corumbá (MS)

Rondonópolis (MT)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Barreiras 153.918,00 6,50 10,00 575,00 368,00 66.837.508,56 2.443.416,00

Angical 14.724,00 48,40 46,00 617,00 428,00 5.076.731,19 80.606,00

Catolândia 3.672,00 48,20 64,00 617,00 437,00 1.266.866,29 28.698,00

Cristópolis 14.302,00 74,40 68,00 643,00 439,00 4.818.055,59 64.945,00

Riachão das Neves 23.264,00 57,40 53,00 624,00 421,00 7.907.372,45 451.286,00

Cotegipe 14.403,00 110,00 100,00 678,00 471,00 4.824.738,19 77.637,00

Wanderley 13.008,00 138,00 120,00 704,00 502,00 4.373.219,99 74.576,00

Formosa do Rio Preto 25.372,00 159,00 123,00 496,00 440,00 5.883.378,79 951.584,00

Luís Eduardo Magalhães 79.162,00 91,60 76,00 486,00 319,00 19.537.487,19 3.560.633,00

Baianópolis 14.195,00 70,20 69,00 645,00 472,00 4.838.876,57 85.377,00

São Desidério 32.640,00 33,20 42,00 594,00 405,00 11.464.784,15 1.652.328,00

388.660,00 54,12 49,26 571,43 386,64 136.829.018,96 9.471.086,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Corumbá 108.656,00 2,00 5,00 428,00 316,00 41.912.443,67 3.741.556,00

Ladário 21.860,00 8,60 21,00 428,00 317,00 6.775.153,81 172.822,00

130.516,00 3,11 7,68 428,00 316,17 48.687.597,48 3.914.378,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Rondonópolis 215.320,00 18,00 13,00 218,00 212,00 30.426.359,27 5.888.661,00

Pedra Preta 16.674,00 41,00 42,00 245,00 241,00 2.340.390,37 465.468,00

Itiquira 12.472,00 147,00 109,00 362,00 316,00 2.135.733,56 1.359.048,00

Juscimeira 11.107,00 73,40 72,00 162,00 158,00 944.620,52 214.879,00

São José do Povo 3.823,00 65,00 74,00 267,00 268,00 545.730,91 35.802,00

Poxoréu 16.441,00 104,00 96,00 277,00 213,00 2.269.096,67 428.159,00

São Pedro da Cipa 4.444,00 79,80 81,00 156,00 155,00 359.416,67 34.566,00

280.281,00 33,97 28,11 226,94 216,13 39.021.347,97 8.426.583,00

133

Campina Grande (PB)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Campina Grande 405.072,00 5,50 10,00 134,00 101,00 42.032.248,13 5.487.353,00

Arara 13.355,00 60,60 74,00 164,00 146,00 1.183.359,90 59.631,00

Lagoa Seca 27.247,00 17,70 26,00 143,00 113,00 2.531.971,07 144.031,00

Barra de Santa Rosa 15.145,00 86,90 89,00 193,00 166,00 1.496.144,77 74.843,00

Queimadas 43.667,00 11,40 15,00 146,00 112,00 4.425.582,94 268.452,00

Pocinhos 18.722,00 36,00 39,00 171,00 135,00 1.870.264,27 98.507,00

Esperança 32.785,00 34,00 42,00 159,00 129,00 3.071.499,68 279.262,00

Soledade 14.714,00 64,10 57,00 199,00 154,00 1.568.755,00 91.970,00

Puxinana 13.557,00 24,90 31,00 160,00 128,00 1.339.225,40 60.247,00

Serra Branca 13.564,00 109,00 88,00 243,00 184,00 1.630.722,56 76.019,00

Juazeirinho 17.902,00 88,80 73,00 224,00 170,00 2.045.915,19 86.591,00

Massaramduba 13.654,00 26,90 31,00 121,00 101,00 1.008.282,96 59.694,00

Alagoa Nova 26.734,00 35,80 46,00 145,00 134,00 2.266.467,48 129.788,00

Barra de São Miguel 5.611,00 86,50 81,00 221,00 177,00 635.155,59 30.832,00

Bananeiras 21.851,00 79,80 99,00 139,00 133,00 1.574.655,97 118.992,00

Damião 4.900,00 111,00 113,00 190,00 185,00 459.357,95 23.538,00

Algodão de Jandaíra 2.366,00 71,30 80,00 177,00 158,00 220.812,97 14.672,00

Serraria 6.238,00 76,70 103,00 144,00 141,00 468.477,31 38.376,00

Gurjão 3.159,00 95,60 75,00 230,00 152,00 366.613,77 18.987,00

Matinhas 4.321,00 32,30 44,00 157,00 132,00 402.813,06 22.813,00

Boa Vista 6.227,00 53,30 49,00 188,00 146,00 644.803,87 111.009,00

Gado Bravo 8.376,00 50,50 55,00 185,00 152,00 860.428,31 38.816,00

Santa Cecília 6.658,00 93,60 98,00 143,00 166,00 481.934,98 33.029,00

Cabaceiras 5.035,00 63,80 71,00 198,00 161,00 534.492,44 29.304,00

Areial 6.470,00 38,60 47,00 167,00 139,00 624.644,12 32.266,00

Montadas 4.990,00 31,50 38,00 166,00 134,00 493.698,78 25.740,00

Santa Luzia 14.719,00 138,00 114,00 274,00 210,00 1.925.958,86 96.846,00

Olivedos 3.627,00 66,20 63,00 201,00 163,00 388.700,33 19.999,00

Salgadinho 3.508,00 121,00 105,00 256,00 199,00 437.402,99 16.439,00

Junco do Seridó 6.643,00 108,00 87,00 243,00 184,00 799.755,00 33.579,00

Caturité 4.543,00 27,50 32,00 162,00 127,00 447.669,85 41.473,00

Barra de Santana 8.206,00 35,20 37,00 170,00 134,00 817.709,48 38.972,00

Arcantil 5.239,00 67,60 59,00 202,00 156,00 562.480,88 31.266,35

Parari 1.256,00 110,00 93,00 244,00 188,00 151.415,58 12.246,00

Remígio 19.149,00 44,20 58,00 150,00 134,00 1.627.136,61 95.475,00

Boqueirão 17.670,00 40,60 42,00 176,00 138,00 1.784.310,01 136.971,00

Sossego 3.169,00 122,00 118,00 211,00 209,00 325.275,03 17.951,00

Assunção 3.522,00 106,00 89,00 241,00 186,00 421.706,71 20.479,00

Aroeiras 19.204,00 51,30 57,00 148,00 140,00 1.574.475,14 90.207,00

Riacho de Santo Antônio 1.722,00 65,00 58,00 200,00 154,00 184.130,67 12.064,00

Coxixola 1.771,00 126,00 101,00 269,00 193,00 230.629,71 11.331,00

Caraúbas 3.899,00 111,00 109,00 246,00 209,00 473.249,21 22.632,00

São José dos Cordeiros 3.985,00 121,00 101,00 255,00 196,00 494.937,89 18.504,00

São João do Cariri 4.344,00 89,50 70,00 224,00 167,00 495.866,06 25.101,00

Santo André 2.638,00 114,00 91,00 248,00 188,00 321.507,23 15.818,00

São Domingos do Cariri 2.420,00 90,20 90,00 225,00 185,00 277.151,29 14.295,00

Itatuba 10.739,00 55,00 52,00 118,00 154,00 694.690,64 65.309,00

Fagundes 11.378,00 30,20 36,00 130,00 102,00 887.172,85 54.343,00

Natuba 10.450,00 75,40 102,00 142,00 169,00 775.887,82 54.622,00

Sumé 16.784,00 141,00 105,00 275,00 201,00 2.197.077,10 95.745,00

São Vicente de Seridó 10.900,00 80,00 72,00 215,00 168,00 1.214.511,02 63.220,00

Umbuzeiro 9.298,00 70,60 73,00 127,00 141,00 623.551,83 48.056,00

Taperoá 15.376,00 126,00 106,00 261,00 200,00 1.942.800,90 72.282,00

São Sebastião de Lagoa da Rocha11.677,00 23,80 32,00 160,00 133,00 1.161.354,27 53.234,00

970.156,00 37,50 39,65 159,61 128,14 97.476.843,39 8.733.221,35

134

Rio Verde (GO)

Bonito (MS)

Cacoal (RO)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Rio Verde 207.296,00 7,00 11,00 240,00 167,00 37.156.727,52 6.264.991,00

Santa Helena de Goiás 38.378,00 44,30 39,00 213,00 156,00 4.629.151,38 720.749,00

Santo Antônio da Barra 4.714,00 49,40 35,00 200,00 142,00 525.243,31 103.381,00

Montividiu 12.101,00 61,20 53,00 284,00 215,00 1.854.073,25 474.867,00

Jataí 95.998,00 85,80 59,00 330,00 225,00 16.246.246,26 2.820.879,00

Aparecida do Rio Doce 2.510,00 69,10 54,00 309,00 214,00 410.875,73 43.512,00

Cachoeira Alta 11.683,00 124,00 96,00 364,00 257,00 2.063.680,72 136.082,00

Quirinópolis 47.377,00 119,00 99,00 298,00 220,00 6.893.690,43 1.054.840,00

Maurilândia 12.956,00 79,40 61,00 234,00 180,00 1.572.945,67 148.414,00

Castelândia 3.642,00 101,00 73,00 231,00 187,00 421.020,96 73.222,00

Turvelândia 4.904,00 82,90 64,00 224,00 232,00 566.259,24 273.243,00

Paraúna 11.199,00 142,00 102,00 166,00 135,00 883.983,34 418.433,00

Bom Jesus de Goiás 23.257,00 144,00 104,00 250,00 185,00 2.758.921,40 499.646,00

Itarumã 6.853,00 136,00 112,00 376,00 274,00 1.233.212,00 130.863,00

Porteirão 3.670,00 101,00 85,00 196,00 162,00 359.976,32 229.090,00

Serranópolis 8.147,00 142,00 95,00 386,00 260,00 1.495.346,26 218.708,00

Caçu 14.837,00 101,00 78,00 341,00 238,00 2.531.933,35 281.786,00

509.522,00 59,51 47,37 269,42 191,41 81.603.287,13 13.892.706,00

CidadePopulação

(2015)área (km2)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Bonito 21.047,00 4.934,41 14,00 12,00 300,00 216,00 4.250.032,49 298.493,00

Nioaque 14.233,00 3.923,79 102,00 67,00 187,00 137,00 1.329.988,94 221.757,00

Jardim 25.473,00 2.201,52 59,20 44,00 240,00 180,00 3.314.691,25 309.287,00

Guia Lopes de Laguna 10.136,00 1.210,61 55,80 39,00 234,00 172,00 1.297.440,14 137.008,00

Bodoquena 7.898,00 2.507,32 89,80 69,00 272,00 207,00 1.094.194,64 166.685,00

Miranda 27.104,00 5.478,83 149,00 111,00 208,00 159,00 2.661.452,89 282.839,00

Bela Vista 24.113,00 4.892,60 117,00 111,00 327,00 248,00 3.859.856,15 300.378,00

130.004,00 25.149,07 87,60 68,86 254,85 190,37 17.807.656,50 1.716.447,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Cacoal 87.226,00 11,30 17,00 483,00 401,00 29.284.062,25 1.324.657,00

Ministro Andreazza 10.823,00 57,40 58,00 461,00 416,00 2.717.764,37 147.684,00

Pimenta Bueno 37.512,00 51,70 60,00 524,00 456,00 10.876.218,54 683.814,00

Espigão do Oeste 32.385,00 71,10 73,00 543,00 458,00 9.276.054,48 398.843,00

Rolim de Moura 56.242,00 60,50 52,00 485,00 408,00 14.741.415,54 810.559,00

Castanheiras 3.617,00 90,20 75,00 453,00 397,00 833.999,38 65.011,00

Novo Horizonte do Oeste 10.276,00 87,60 81,00 515,00 425,00 2.705.550,90 126.715,00

São Felipe do Oeste 6.103,00 60,60 58,00 544,00 452,00 1.793.789,08 86.771,00

Primavera de Rondônia 3.501,00 72,40 63,00 556,00 458,00 1.024.014,53 53.754,00

Santa Luzia D'Oeste 8.532,00 84,00 89,00 545,00 460,00 2.392.243,90 176.776,00

Parecis 5.697,00 94,40 88,00 578,00 483,00 1.664.670,41 87.170,00

Alta Floresta D'Oeste 25.578,00 109,90 114,00 531,00 458,00 6.711.374,14 383.885,00

287.492,00 52,76 53,93 505,61 427,56 84.021.157,51 4.345.639,00

135

Ji-Paraná (RO)

Sinop (MT)

Petrolina (PE)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Ji- Paraná 130.419,00 9,00 15,00 380,00 316,00 35.644.135,51 2.043.809,00

Presidente Médici 22.557,00 42,10 47,00 413,00 343,00 5.316.050,24 308.150,00

Ouro Preto do Oeste 39.924,00 48,00 50,00 337,00 273,00 7.527.967,96 515.057,00

Vale do Paraíso 8.231,00 87,60 88,00 356,00 291,00 1.498.052,33 108.187,00

Teixeirópolis 5.003,00 65,50 70,00 370,00 302,00 988.544,06 72.217,00

Urupá 13.293,00 96,60 95,00 401,00 327,00 2.685.473,11 151.790,00

Jaru 55.738,00 94,50 102,00 295,00 228,00 8.311.102,26 952.525,00

Nova União 7.824,00 97,50 95,00 374,00 294,00 1.472.142,16 94.034,00

Mirante da Serra 12.360,00 116,00 113,00 392,00 314,00 2.374.848,12 153.845,00

Rondonlândia 3.792,00 71,70 96,00 450,00 288,00 898.986,08 71.693,00

299.141,00 47,16 51,95 362,24 294,45 66.717.301,84 4.471.307,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Sinop 129.916,00 9,00 17,00 489,00 364,00 45.691.469,23 2.632.196,00

Sorriso 80.298,00 94,60 78,00 407,00 308,00 16.516.402,85 3.814.714,00

Cláudia 11.546,00 98,50 80,00 577,00 427,00 3.346.508,49 244.505,00

Itaúba 4.013,00 104,00 77,00 582,00 423,00 1.163.689,57 153.858,00

Vera 10.736,00 91,80 75,00 471,00 352,00 2.567.065,84 347.081,00

Santa Carmem 4.292,00 47,90 46,00 518,00 385,00 1.244.340,24 205.412,00

Nova Santa Helena 3.566,00 132,00 101,00 610,00 447,00 1.045.743,28 59.208,00

Terra Nova do Norte 10.167,00 174,00 133,00 653,00 479,00 3.062.129,95 186.803,00

Colíder 31.895,00 164,00 126,00 642,00 472,00 9.528.643,03 484.157,00

Feliz Natal 12.782,00 141,00 129,00 521,00 402,00 3.169.959,18 398.705,00

Lucas do Rio Verde 57.285,00 158,00 121,00 342,00 259,00 9.167.870,30 2.483.215,00

356.496,00 83,69 70,18 471,34 352,25 96.503.821,98 11.009.854,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Petrolina 331.951,00 9,10 16,00 347,00 278,00 82.707.948,23 5.487.353,00

Lagoa Grande 24.757,00 58,70 52,00 295,00 236,00 3.964.827,69 244.028,00

Santa Maria da Boa Vista 41.293,00 114,00 86,00 260,00 208,00 5.276.112,61 304.324,00

Afrânio 19.031,00 116,00 84,00 299,00 256,00 2.789.100,09 100.779,00

Dormentes 18.321,00 124,00 99,00 267,00 226,00 2.373.816,71 135.140,00

Orocó 14.445,00 150,00 110,00 224,00 186,00 1.525.990,66 106.872,00

Santa Cruz 14.857,00 164,00 122,00 190,00 178,00 1.313.584,90 35.355,00

Juazeiro 218.324,00 12,40 22,00 352,00 288,00 52.678.195,57 2.135.551,00

Sobradinho 23.583,00 49,00 48,00 400,00 332,00 5.261.742,98 496.782,00

Casa Nova 72.172,00 57,40 47,00 409,00 321,00 16.078.860,40 381.833,00

Curaçá 35.208,00 106,00 100,00 286,00 261,00 5.002.781,20 210.311,00

Jaguarari 33.186,00 113,00 92,00 408,00 331,00 6.662.746,74 584.748,00

Senhor do Bonfim 81.330,00 137,00 117,00 385,00 311,00 14.969.366,34 560.634,00

Uauá 25.087,00 138,00 119,00 240,00 209,00 2.875.266,53 126.295,00

953.545,00 50,71 47,58 342,52 278,58 203.480.340,64 10.910.005,00

136

Araguaína (TO)

Montes Claros (MG)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Araguaína 170.183,00 9,00 18,00 246,00 203,00 30.110.287,75 2.201.523,00

Carmolândia 2.507,00 37,70 37,00 279,00 232,00 405.795,60 25.666,00

Piraquê 3.031,00 72,40 60,00 246,00 197,00 392.247,57 35.050,00

Wanderlândia 11.566,00 56,80 52,00 196,00 161,00 1.236.764,49 91.620,00

Babaçulândia 10.736,00 70,90 74,00 255,00 221,00 1.444.726,86 66.375,00

Filadélfia 8.848,00 115,00 101,00 226,00 212,00 981.406,38 72.920,00

Palmeirante 5.651,00 120,00 109,00 331,00 301,00 912.170,69 47.653,00

Nova Olinda 11.513,00 52,00 41,00 325,00 231,00 2.068.575,44 173.409,00

Santa Fé do Araguaia 7.232,00 77,70 80,00 319,00 265,00 1.200.842,22 69.703,00

Muricilândia 3.433,00 66,10 64,00 308,00 258,00 563.889,88 32.815,00

Aragominas 5.910,00 99,30 82,00 287,00 242,00 850.994,96 50.069,00

Araguanâ 5.515,00 99,30 84,00 189,00 190,00 522.955,74 47.801,00

Xambioá 11.709,00 126,00 100,00 164,00 170,00 929.625,59 179.578,00

Darcinópolis 5.833,00 88,10 61,00 166,00 138,00 494.599,51 58.362,00

Palmeiras do Tocantins 6.362,00 118,00 91,00 139,00 121,00 432.340,74 42.539,00

Santa Terezinha do Tocantins 2.547,00 141,00 112,00 159,00 134,00 192.771,67 16.684,00

Angico 3.379,00 135,00 101,00 144,00 133,00 233.131,32 24.542,00

Riachinho 4.520,00 127,00 101,00 148,00 143,00 323.466,71 31.068,00

Ananás 9.848,00 125,00 113,00 161,00 163,00 768.488,57 77.478,00

Aguiarnópolis 6.146,00 127,00 99,00 128,00 111,00 380.392,52 76.393,00

Bandeirantes do Tocantins 3.420,00 88,30 71,00 335,00 255,00 585.028,21 62.240,00

Colinas do Tocantins 33.981,00 100,00 77,00 240,00 181,00 4.087.402,41 345.228,00

Brasilândia do Tocantins 2.177,00 138,00 98,00 252,00 194,00 261.985,41 27.185,00

336.047,00 51,55 48,93 207,52 197,03 49.379.890,25 3.855.901,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Montes Claros 394.350,00 6,90 15,00 424,00 318,00 125.146.969,71 5.335.043,00

Francisco Sá 26.217,00 46,60 50,00 456,00 364,00 6.718.772,71 205.773,00

Juramento 4.325,00 44,50 41,00 457,00 338,00 1.118.531,73 41.680,00

São João da Ponte 25.906,00 140,00 112,00 543,00 424,00 6.703.181,60 149.503,00

Patis 5.914,00 107,00 89,00 529,00 401,00 1.552.134,76 32.738,00

Mirabela 13.643,00 70,30 62,00 481,00 350,00 3.467.461,57 74.092,00

Coração de Jesus 26.974,00 90,00 82,00 501,00 348,00 6.880.923,07 186.468,00

Glaucilândia 3.130,00 35,70 36,00 429,00 332,00 785.418,99 26.427,00

Claro dos Poções 7.862,00 87,70 80,00 388,00 315,00 1.559.246,67 61.560,00

Engenheiro Navarro 7.362,00 79,00 72,00 334,00 253,00 1.276.727,51 70.130,00

Itacambira 5.310,00 105,00 100,00 440,00 380,00 1.162.435,33 53.752,00

Janaúba 70.886,00 129,00 102,00 464,00 364,00 15.866.823,63 656.528,00

Capitão Enéas 15.074,00 58,20 54,00 467,00 368,00 3.826.546,05 220.083,00

Guaraciama 4.962,00 73,40 84,00 381,00 308,00 992.492,71 79.091,00

São João do Pacuí 4.339,00 122,00 114,00 532,00 380,00 1.122.916,10 31.605,00

Bocaiúva 49.600,00 51,00 50,00 359,00 271,00 9.872.805,90 477.439,00

Brasília de Minas 32.564,00 109,00 90,00 483,00 395,00 7.781.635,82 208.039,00

Japonvar 8.643,00 105,00 85,00 532,00 427,00 2.287.693,04 41.442,00

Lontra 8.938,00 117,00 95,00 520,00 407,00 2.275.180,28 42.476,00

Luislândia 6.710,00 129,00 101,00 461,00 381,00 1.492.227,33 35.756,00

São João da Lagoa 4.902,00 81,60 74,00 440,00 341,00 1.114.480,46 70.417,00

727.611,00 46,64 44,92 439,46 334,94 203.004.604,99 8.100.042,00

137

Governador Valadares (MG)

CidadePopulação

(2015)Área (km2)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Governador Valadares 278.363,00 2.342,33 16,00 342,00 305,00 70.368.521,28 3.766.344,00

Alpercata 7.478,00 166,97 31,00 347,00 309,00 1.651.925,78 55.451,00

Tumiritinga 6.669,00 500,07 82,00 400,00 374,00 1.441.999,69 44.333,00

Galiléia 7.061,00 720,36 63,00 406,00 353,00 1.497.166,86 58.430,00

Divino das Laranjeiras 5.082,00 342,25 64,00 409,00 355,00 1.077.802,58 37.838,00

Central de Minas 7.072,00 204,33 86,00 432,00 376,00 1.524.405,18 54.701,00

São Geraldo do Baixio 3.834,00 280,95 101,00 433,00 386,00 828.351,04 28.565,00

Goiabeira 3.279,00 112,44 114,00 465,00 403,00 730.540,51 26.896,00

Conselheiro Pena 23.141,00 1.483,88 82,00 429,00 372,00 4.982.282,70 237.984,00

Resplendor 17.675,00 1.081,80 114,00 475,00 405,00 3.979.677,06 196.417,00

São João do Manteninha 5.650,00 137,93 106,00 455,00 397,00 1.246.015,21 44.578,00

Capitão Andrade 5.317,00 279,09 51,00 380,00 345,00 1.160.957,57 35.177,00

Periquito 7.103,00 228,91 35,00 290,00 265,00 1.166.880,74 58.360,00

Fernandes Tourinho 3.304,00 151,88 57,00 327,00 297,00 603.568,45 27.071,00

São Geraldo da Piedade 4.289,00 152,34 77,00 326,00 352,00 732.550,73 31.831,00

Santa Efigênia de Minas 4.622,00 131,97 81,00 297,00 315,00 707.497,12 27.186,00

Sardoá 6.083,00 141,90 67,00 308,00 328,00 987.053,42 35.721,00

Divinolândia de Minas 7.472,00 133,12 110,00 270,00 287,00 996.762,58 41.158,00

Coroaci 10.393,00 576,27 76,00 335,00 358,00 1.834.631,23 63.527,00

Virgolândia 5.664,00 281,02 115,00 337,00 374,00 963.129,00 41.041,00

Marilac 4.275,00 158,81 66,00 390,00 356,00 900.580,26 34.976,00

Mathias Lobato 3.373,00 172,30 37,00 373,00 328,00 716.157,60 26.405,00

Frei Inocêncio 9.487,00 469,56 41,00 375,00 332,00 2.011.261,16 67.437,00

Jampruca 5.361,00 517,10 61,00 393,00 353,00 1.130.374,36 36.292,00

São Félix de Minas 3.462,00 162,56 87,00 426,00 374,00 743.696,91 26.809,00

Campanário 3.733,00 442,40 75,00 419,00 366,00 797.878,47 31.904,00

Pescador 4.293,00 317,46 93,00 433,00 384,00 927.519,83 33.904,00

Engenheiro Caldas 10.962,00 187,06 46,00 319,00 288,00 1.960.260,23 78.041,00

Itanhomi 12.340,00 488,84 72,00 340,00 337,00 2.294.469,59 90.601,00

Itambacuri 23.585,00 1.419,21 95,00 444,00 387,00 5.139.420,76 182.844,00

São José da Safira 4.274,00 213,88 120,00 424,00 409,00 916.124,66 26.595,00

504.696,00 13.998,97 44,02 363,03 327,50 116.019.462,58 5.548.417,00

138

Vitória da Conquista (BA)

Imperatriz (MA)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem (min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Vitória da Conquista 343.230,00 3,70 9,00 276,00 267,00 77.850.976,39 3.955.643,00

Anagê 20.096,00 50,60 44,00 324,00 282,00 3.614.365,39 94.300,00

Cândido Sales 26.855,00 86,40 71,00 354,00 303,00 4.870.251,15 124.610,00

Belo Campo 18.383,00 65,00 60,00 333,00 293,00 3.272.831,28 75.596,00

Encruzilhada 20.331,00 98,80 92,00 281,00 270,00 2.868.477,97 139.993,00

Ribeirão do Largo 8.260,00 103,00 109,00 263,00 240,00 1.083.952,40 62.225,00

Itambé 23.327,00 58,80 57,00 219,00 192,00 2.772.658,65 131.589,00

Caraíbas 10.016,00 77,50 65,00 351,00 306,00 1.830.653,61 44.903,00

Poções 48.729,00 70,60 76,00 207,00 226,00 5.326.441,23 266.506,00

Bom Jesus da Serra 10.554,00 97,60 107,00 278,00 247,00 1.475.857,45 39.179,00

Tanhaçu 21.282,00 126,00 102,00 375,00 320,00 3.863.564,13 127.885,00

Aracatu 14.089,00 101,00 80,00 375,00 319,00 2.644.010,84 58.957,00

Caetanos 15.982,00 127,00 121,00 335,00 296,00 2.588.840,98 49.671,00

Caatiba 10.166,00 70,50 100,00 221,00 200,00 1.186.626,41 46.670,00

Itororó 21.178,00 133,00 109,00 146,00 139,00 1.484.772,97 104.002,00

Barra do Choça 34.853,00 32,20 36,00 257,00 262,00 5.321.020,22 280.783,00

Maetinga 5.174,00 98,70 81,00 373,00 320,00 969.142,60 29.959,00

Boa Nova 14.577,00 108,00 102,00 217,00 160,00 1.567.163,56 69.234,00

Divisa Alegre - MG 6.478,00 114,00 96,00 357,00 277,00 1.136.510,45 52.439,00

Águas Vermelhas - MG 13.444,00 127,00 107,00 340,00 267,00 2.210.226,91 110.374,00

Tremedal 18.187,00 83,60 79,00 347,00 320,00 3.249.073,98 71.555,00

Piripá 12.238,00 121,00 107,00 386,00 352,00 2.300.805,72 49.400,00

Manoel Vitorino 14.488,00 118,00 109,00 233,00 206,00 1.650.372,80 68.954,00

Presidente Janio Quadros 13.178,00 121,00 99,00 392,00 351,00 2.516.041,29 50.755,00

745.095,00 49,53 48,28 283,01 264,02 137.654.638,37 6.105.182,00

Cidade População (2015)Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Imperatirz 253.123,00 4,00 10,00 234,00 216,00 48.110.344,62 2.853.989,00

Davinópolis 12.653,00 14,20 23,00 241,00 216,00 2.048.176,12 48.613,00

João Lisboa 23.232,00 16,00 26,00 246,00 233,00 3.770.541,36 126.035,00

Senador La rocque 14.081,00 29,50 43,00 259,00 250,00 2.195.128,56 99.099,00

Governador Edison Lobão 17.747,00 29,20 33,00 256,00 237,00 2.738.782,14 91.964,00

Buritirana 15.100,00 70,60 85,00 301,00 293,00 2.400.063,53 58.305,00

Ribamar Fiquene 7.609,00 50,10 49,00 277,00 252,00 1.171.741,18 53.480,00

São Francisco do Brejão 11.444,00 69,90 70,00 241,00 231,00 1.458.556,70 56.232,00

Cidelândia 14.346,00 74,40 67,00 188,00 182,00 1.413.034,40 118.385,00

Vila Nova dos Martírios 12.954,00 118,00 107,00 146,00 142,00 924.643,77 116.618,00

Açaílandia 109.685,00 70,80 65,00 242,00 226,00 14.010.628,48 1.833.847,00

Itinga do Maranhão 25.440,00 128,00 108,00 255,00 208,00 3.133.111,08 226.390,00

Montes Altos 9.026,00 63,70 63,00 291,00 266,00 1.408.534,22 42.507,00

Lajeado Novo 7.359,00 141,00 111,00 343,00 267,00 1.201.517,38 40.167,00

Amarante do Maranhão 40.378,00 114,00 129,00 344,00 336,00 6.826.019,41 177.658,00

Sítio Novo 17.663,00 110,00 105,00 337,00 309,00 2.940.935,28 99.084,00

Campestre do Maranhão 14.028,00 76,70 66,00 320,00 252,00 2.341.134,86 99.864,00

605.868,00 45,55 47,33 252,03 232,71 98.092.893,07 6.142.237,00

139

Bauru (SP)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Bauru 366.992,00 21,00 21,00 276,00 183,00 64.155.336,18 8.430.517,00

Avaí 5.275,00 53,90 41,00 92,00 70,00 266.852,93 96.307,00

Arealva 8.351,00 33,20 29,00 145,00 103,00 716.037,51 162.420,00

Pederneiras 44.910,00 55,70 44,00 242,00 161,00 5.946.756,31 949.903,00

Agudos 36.524,00 40,40 33,00 130,00 92,00 2.726.242,49 1.165.486,00

Piratininga 13.093,00 39,40 35,00 103,00 76,00 777.234,30 160.912,00

Duartina 12.567,00 62,20 48,00 80,50 62,00 544.451,17 168.159,00

Presidente Alves 4.179,00 69,60 51,00 101,00 85,00 223.358,44 61.673,00

Reginópolis 8.640,00 60,50 45,00 109,00 90,00 508.952,13 107.847,00

Iacanga 11.066,00 59,20 50,00 131,00 118,00 785.984,00 353.813,00

Boracéia 4.631,00 68,30 54,00 158,00 116,00 388.301,23 119.642,00

Itapuí 13.238,00 73,20 57,00 239,00 160,00 1.661.665,55 400.581,00

Jaú 143.283,00 79,30 56,00 218,00 141,00 16.209.147,77 2.486.939,00

Macatuba 17.013,00 75,30 57,00 165,00 116,00 1.468.066,06 489.276,00

Lençois Paulista 66.131,00 64,60 49,00 154,00 108,00 5.449.930,11 1.814.836,00

Borebi 2.519,00 62,20 51,00 152,00 111,00 206.064,51 68.657,00

Cabrália Paulista 4.390,00 64,60 49,00 89,00 65,00 209.083,45 144.789,00

Paulistania 1.839,00 71,40 58,00 109,00 84,00 105.670,44 38.603,00

Bariri 34.048,00 84,70 69,00 174,00 128,00 3.044.095,99 672.789,00

Barra Bonita 36.321,00 96,90 72,00 238,00 159,00 4.352.975,15 598.330,00

Mineiros do Tietê 12.700,00 96,60 74,00 215,00 151,00 1.375.610,91 134.983,00

Igaraçu do Tietê 24.451,00 95,60 74,00 189,00 162,00 2.331.791,67 214.848,00

Areiópolis 11.049,00 81,70 61,00 171,00 121,00 976.080,81 134.281,00

Espírito Santo do Turvo 4.621,00 85,00 66,00 123,00 93,00 291.896,07 130.998,00

Santa Cruz do Rio Pardo 46.633,00 115,00 90,00 119,00 100,00 2.723.551,81 1.261.395,00

Águas de Santa Bárbara 5.944,00 123,00 89,00 161,00 116,00 464.963,55 138.285,00

Iaras 7.970,00 126,00 89,00 164,00 115,00 632.771,03 108.304,00

Bocaína 11.810,00 97,50 72,00 187,00 132,00 1.111.068,44 235.590,00

Itaju 3.606,00 105,00 84,00 185,00 145,00 331.909,02 65.877,00

Ipaussu 14.579,00 123,00 105,00 131,00 100,00 927.925,83 214.523,00

978.373,00 56,69 45,04 214,49 146,64 120.913.774,84 21.130.563,00

140

Juazeiro do Norte (CE)

Uberaba (MG)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Juazeiro do Norte 266.022,00 6,50 13,00 348,00 282,00 69.913.298,84 2.354.692,00

Crato 128.680,00 18,20 34,00 336,00 262,00 27.979.478,88 1.001.915,00

Barbalha 58.855,00 15,60 26,00 358,00 275,00 13.953.967,30 504.630,00

Missão Velha 35.240,00 19,10 34,00 361,00 261,00 8.173.124,16 161.191,00

Jardim 27.072,00 54,60 58,00 318,00 253,00 4.724.638,29 110.781,00

Porteiras 15.010,00 77,30 87,00 329,00 241,00 2.572.466,13 64.790,00

Penaforte 8.817,00 103,00 101,00 280,00 214,00 1.231.837,12 50.033,00

Jati 7.807,00 82,90 84,00 298,00 215,00 1.199.270,81 33.319,00

Brejo Santo 48.056,00 58,90 67,00 322,00 212,00 8.396.266,15 263.574,00

Abaiara 11.357,00 40,10 52,00 354,00 258,00 2.310.974,92 39.314,00

Nova Olinda 15.181,00 58,00 71,00 352,00 268,00 2.906.222,39 70.527,00

Santana do Cariri 17.468,00 70,80 86,00 320,00 273,00 2.950.449,41 75.565,00

Altaneira 7.344,00 75,00 94,00 369,00 292,00 1.418.077,10 30.144,00

Farias Brito 18.861,00 63,40 76,00 376,00 294,00 3.805.740,49 81.091,00

Caririaçu 26.858,00 30,20 41,00 373,00 312,00 6.008.712,99 105.973,00

Várzea Alegre 40.062,00 82,70 102,00 412,00 328,00 8.511.459,09 176.654,00

Assaré 23.126,00 106,00 115,00 400,00 311,00 4.595.837,17 98.806,00

Milagres 28.354,00 45,50 59,00 342,00 246,00 5.469.387,98 125.140,00

Aurora 24.602,00 74,20 105,00 426,00 353,00 5.493.124,31 108.670,00

Lavras da Mangabeira 31.383,00 92,70 96,00 414,00 301,00 6.586.168,51 133.781,00

Granjeiro 4.494,00 57,10 78,00 400,00 350,00 979.935,84 22.676,00

Potengi 10.790,00 99,30 101,00 394,00 298,00 2.132.923,50 44.070,00

Araripe 21.289,00 121,00 122,00 309,00 307,00 3.204.025,29 89.125,00

Exu - PE 31.928,00 81,90 91,00 272,00 208,00 4.484.851,15 170.553,00

Moreilândia 11.242,00 77,10 113,00 243,00 197,00 1.423.612,19 57.545,00

Cedro 11.515,00 102,00 105,00 300,00 221,00 1.726.216,13 59.148,00

Granito 7.308,00 124,00 122,00 271,00 202,00 961.069,02 39.301,00

Salgueiro 59.769,00 124,00 122,00 250,00 179,00 7.251.080,82 626.379,00

Verdejante 9.450,00 119,00 124,00 278,00 204,00 1.282.757,49 48.985,00

São José do Belmonte 33.677,00 119,00 113,00 328,00 239,00 5.393.556,05 173.391,00

Cachoeira dos Índios 10.114,00 107,00 116,00 432,00 314,00 2.167.699,76 54.160,00

Cajazeiras 61.431,00 124,00 128,00 435,00 319,00 12.967.718,94 597.768,00

Bom Jesus 2.532,00 127,00 123,00 429,00 314,00 525.231,10 14.277,00

1.115.694,00 54,35 63,23 347,22 268,94 232.701.179,33 7.587.968,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Uberaba 322.126,00 3,50 9,00 105,00 77,00 28.028.823,72 9.368.416,00

Araxá 102.238,00 119,00 95,00 174,00 128,00 8.686.194,49 3.208.624,00

Sacramento 25.630,00 82,60 68,00 105,00 77,00 1.388.004,58 694.241,00

Conquista 6.895,00 61,40 58,00 165,00 116,00 613.469,48 203.884,00

Delta 9.499,00 34,30 34,00 137,00 94,00 765.780,56 251.224,00

Água Comprida 2.064,00 46,30 47,00 146,00 104,00 169.521,74 150.138,00

Conceição das Alagoas 26.018,00 64,40 61,00 164,00 120,00 2.284.466,94 786.863,00

Veríssimo 3.826,00 46,90 46,00 146,00 106,00 313.633,10 112.055,00

Campo Florido 7.675,00 72,50 57,00 171,00 115,00 690.277,62 334.538,00

Planura 11.509,00 111,00 88,00 210,00 147,00 1.192.500,14 413.421,00

Pirajuba 5.534,00 98,70 83,00 197,00 141,00 547.466,83 206.166,00

Comendador Gomes 3.116,00 137,00 105,00 159,00 130,00 236.857,14 104.883,00

Perdizes 15.639,00 108,00 92,00 132,00 97,00 1.022.749,67 666.522,00

541.769,00 41,73 38,05 127,82 93,35 45.939.746,00 16.500.975,00

141

Chapecó (SC)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Chapecó 205.795,00 14,10 22,00 449,00 359,00 62.129.562,16 5.259.307,00

Cordilheira Alta 4.184,00 27,90 33,00 470,00 377,00 1.193.572,77 153.409,00

Xaxim 27.630,00 36,70 41,00 479,00 385,00 7.709.327,38 540.638,00

Arvoredo 2.271,00 30,70 42,00 470,00 383,00 638.622,53 27.253,00

Seara 17.439,00 52,20 64,00 478,00 403,00 4.605.734,50 440.081,00

Coronel Freitas 10.201,00 36,10 42,00 478,00 386,00 2.847.374,32 162.459,00

Nova Itaberaba 4.339,00 45,20 50,00 487,00 395,00 1.193.020,33 53.914,00

Guatambú 4.739,00 26,20 36,00 468,00 381,00 1.358.899,59 117.931,00

Quilombo 10.149,00 66,50 72,00 509,00 416,00 2.752.439,54 214.497,00

Formosa do Sul 2.576,00 78,40 80,00 497,00 403,00 665.510,39 35.844,00

Marema 1.999,00 60,60 68,00 503,00 412,00 543.262,70 34.049,00

Lajeado Grande 1.470,00 49,40 55,00 492,00 399,00 402.924,24 21.705,00

União do Oeste 2.700,00 80,60 89,00 531,00 420,00 742.177,92 34.902,00

Jardinópolis 1.672,00 86,30 98,00 553,00 435,00 473.761,52 37.167,00

Águas Frias 2.408,00 61,20 65,00 503,00 410,00 653.449,09 42.047,00

Planalto Alegre 2.803,00 36,20 44,00 478,00 389,00 782.068,35 31.643,00

Caxambu do Sul 4.028,00 49,00 58,00 491,00 403,00 1.103.167,71 66.805,00

Águas de Chapecó 6.379,00 50,60 59,00 462,00 395,00 1.635.957,44 64.153,00

Xanxerê 48.370,00 55,00 58,00 497,00 403,00 13.178.866,93 990.590,00

Xavantina 4.067,00 58,90 68,00 498,00 409,00 1.098.970,97 58.218,00

Faxinal dos Guedes 10.771,00 71,30 72,00 418,00 344,00 2.373.935,30 237.609,00

Itá 6.347,00 72,20 87,00 432,00 393,00 1.443.017,72 195.528,00

Paial 1.637,00 40,60 66,00 480,00 405,00 450.828,14 20.213,00

Concórdia 72.642,00 90,50 103,00 414,00 346,00 15.299.979,43 2.416.217,00

Arabutã 4.276,00 81,70 90,00 457,00 384,00 1.009.533,16 56.817,00

Ipumirim 7.499,00 95,40 106,00 460,00 400,00 1.741.120,90 215.928,00

Lindóia do Sul 4.644,00 104,00 117,00 480,00 410,00 1.110.653,14 76.805,00

Bom Jesus 2.821,00 70,00 72,00 432,00 354,00 644.350,44 45.058,00

Entre Rios 3.151,00 71,40 93,00 450,00 389,00 747.491,37 28.343,00

Ipuaçu 7.262,00 84,90 88,00 427,00 364,00 1.592.751,29 70.151,00

Ponte Serrada 11.452,00 98,00 93,00 379,00 314,00 2.181.909,02 157.512,00

Vargeão 3.590,00 82,10 80,00 390,00 323,00 722.782,42 71.617,00

Irani 10.118,00 130,00 118,00 406,00 335,00 1.979.380,13 138.711,00

Nova Erechim 4.729,00 56,00 58,00 498,00 402,00 1.287.568,82 66.333,00

Pinhalzinho 18.696,00 66,00 65,00 508,00 410,00 5.066.182,39 513.216,00

Saudades 9.524,00 77,20 79,00 508,00 407,00 2.520.812,27 172.869,00

São Carlos 10.944,00 53,20 62,00 491,00 391,00 2.960.539,31 159.394,00

Palmitos 16.292,00 70,80 78,00 473,00 374,00 4.067.528,02 286.345,00

Caibí 6.243,00 84,60 95,00 474,00 372,00 1.520.779,05 87.474,00

Cunhataí 1.943,00 73,40 87,00 511,00 416,00 521.241,87 22.047,00

Cunha Porã 10.982,00 101,00 97,00 497,00 390,00 2.731.427,15 263.508,00

Maravilha 24.345,00 96,00 96,00 513,00 408,00 6.297.765,12 565.502,00

Modelo 4.169,00 78,80 79,00 521,00 424,00 1.128.211,92 55.848,00

Sul Brasil 2.624,00 91,30 95,00 534,00 440,00 711.925,37 27.913,00

Iraceminha 4.139,00 109,00 103,00 526,00 417,00 1.077.127,70 59.893,00

Flor do Sertão 1.600,00 115,00 113,00 369,00 334,00 289.762,16 20.752,00

Riqueza 4.740,00 94,40 91,00 484,00 386,00 1.159.786,11 54.226,00

São Lourenço do Oeste 23.245,00 118,00 114,00 489,00 374,00 5.557.201,04 583.739,00

Santiago do Sul 1.365,00 82,00 93,00 462,00 420,00 325.613,61 19.730,00

Aberlardo Luz 17.717,00 93,50 96,00 409,00 336,00 3.668.527,27 395.419,00

Ouro Verde 2.263,00 81,00 85,00 432,00 357,00 505.703,02 39.255,00

Passos Maia 4.314,00 105,00 98,00 403,00 335,00 864.981,45 59.179,00

Vargem Bonita 4.674,00 136,00 121,00 371,00 311,00 829.911,50 92.021,00

São Domingos 9.516,00 98,10 103,00 440,00 378,00 2.104.537,94 155.254,00

Galvão 3.217,00 120,00 121,00 462,00 395,00 724.796,10 43.613,00

Saltinho 3.897,00 107,00 107,00 350,00 295,00 676.691,75 41.757,00

Serra Alta 3.312,00 86,60 89,00 370,00 315,00 627.573,17 44.721,00

Erval Grande 5.207,00 45,80 43,00 443,00 344,00 1.299.754,96 84.434,00

Nonoaí 12.295,00 43,90 46,00 406,00 314,00 2.830.641,62 229.526,00

Rio dos Indios 3.418,00 49,30 51,00 417,00 324,00 794.293,62 49.879,00

Planalto 10.678,00 77,10 77,00 419,00 328,00 2.331.555,63 139.433,00

Alpreste 7.640,00 88,20 88,00 430,00 339,00 1.677.805,16 157.069,00

São Valentim 3.621,00 70,00 64,00 395,00 325,00 756.242,21 62.762,00

Faxinalzinho 2.553,00 46,50 63,00 425,00 359,00 609.988,72 36.425,00

Gramado dos Loureiros 2.270,00 62,10 61,00 394,00 305,00 481.457,92 31.257,00

Barão de Cotegipe 6.754,00 87,60 80,00 377,00 309,00 1.301.747,61 120.395,00

Entre Rios do Sul 3.069,00 72,10 85,00 385,00 307,00 621.966,98 90.717,00

Benjamim Constant do Sul 2.264,00 67,80 64,00 408,00 342,00 490.740,76 21.452,00

Trindade do Sul 5.961,00 69,20 65,00 381,00 293,00 1.202.896,28 84.062,00

Três Palmeiras 4.471,00 81,20 75,00 369,00 273,00 853.095,46 65.149,00

Ronda Alta 10.655,00 102,00 92,00 352,00 273,00 1.874.157,53 159.477,00

Engenho Velho 1.397,00 99,40 94,00 367,00 287,00 257.190,26 29.845,00

Liberato Salzano 5.752,00 93,40 112,00 378,00 300,00 1.100.927,31 83.384,00

Constantina 10.094,00 109,00 108,00 356,00 275,00 1.777.867,22 155.218,00

Ametista do Sul 7.569,00 93,30 95,00 436,00 348,00 1.671.255,11 82.812,00

Cruzaltense 2.096,00 94,70 103,00 405,00 331,00 428.937,29 39.120,00

Barra do Rio Azul 1.962,00 69,60 83,00 406,00 356,00 421.535,01 44.763,00

Itatiba do Sul 3.995,00 63,40 73,00 428,00 368,00 917.586,81 52.090,00

Aratiba 6.641,00 88,80 118,00 405,00 345,00 1.372.228,89 452.188,00

Tigrinhos 1.720,00 106,00 114,00 529,00 432,00 452.051,84 20.483,00

Mondaí 11.189,00 104,00 120,00 494,00 498,00 2.753.995,47 312.417,00

839.190,00 62,35 67,45 450,61 366,30 212.512.516,65 18.551.486,00

142

Criciúma (SC)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Criciúma 206.918,00 5,00 10,00 208,00 162,00 33.807.737,40 5.072.699,00

Içara 53.145,00 11,60 21,00 199,00 148,00 7.322.287,71 1.155.190,00

Morro da Fumaça 17.213,00 23,60 30,00 186,00 137,00 1.992.657,75 437.964,00

Cocal do Sul 16.156,00 11,10 17,00 210,00 166,00 2.364.583,70 659.967,00

Siderópolis 13.686,00 13,20 17,00 220,00 177,00 2.044.622,46 219.237,00

Nova Veneza 14.470,00 18,50 29,00 236,00 185,00 2.204.472,95 375.380,00

Forquilhinha 25.129,00 17,90 30,00 221,00 163,00 3.602.794,78 566.501,00

Araranguá 65.769,00 34,80 39,00 221,00 155,00 8.534.471,37 1.185.173,00

Balneário Rincão 12.018,00 27,50 44,00 203,00 153,00 1.483.980,98 115.500,00

Jaguaruna 18.980,00 48,10 50,00 166,00 124,00 1.762.310,93 300.666,00

Urussanga 21.003,00 19,50 26,00 200,00 156,00 2.690.333,60 520.968,00

Meleiro 7.066,00 37,60 52,00 242,00 177,00 992.455,00 231.808,00

Balneário Arroio do Silva 11.616,00 43,30 52,00 238,00 164,00 1.570.942,81 100.585,00

Treviso 3.785,00 24,80 28,00 232,00 188,00 542.482,98 166.376,00

Pedras Grandes 4.086,00 43,30 60,00 172,00 137,00 399.349,94 59.859,00

Sangão 11.767,00 34,40 41,00 173,00 129,00 1.197.369,22 162.552,00

Maracajá 6.963,00 25,50 37,00 212,00 152,00 908.136,70 107.360,00

Morro Grande 2.921,00 48,30 60,00 257,00 181,00 419.635,88 96.371,00

Turvo 12.551,00 47,70 57,00 237,00 156,00 1.665.899,96 396.814,00

Timbé do Sul 5.382,00 68,60 81,00 257,00 180,00 733.547,43 72.322,00

Ermo 2.078,00 58,10 62,00 230,00 154,00 259.864,50 45.632,00

Treze de Maio 7.067,00 40,50 57,00 174,00 135,00 705.774,70 86.804,00

Orleans 22.449,00 32,90 45,00 197,00 165,00 2.618.688,50 600.573,00

Lauro Muller 14.996,00 43,80 50,00 210,00 180,00 1.786.379,02 200.236,00

Sombrio 28.966,00 61,10 57,00 214,00 141,00 3.344.999,97 360.119,00

São Ludgero 12.441,00 51,10 56,00 185,00 151,00 1.275.745,03 361.684,00

Jacinto Machado 10.608,00 70,20 69,00 228,00 152,00 1.278.255,86 209.966,00

Santa Rosa do Sul 8.309,00 70,10 62,00 205,00 134,00 900.419,55 76.868,00

Balneário Gaivota 9.841,00 68,40 67,00 219,00 148,00 1.143.470,41 83.367,00

Praia Grande 7.370,00 103,00 89,00 214,00 146,00 786.965,47 91.237,00

São João do Sul 7.226,00 87,00 73,00 198,00 130,00 732.209,33 79.357,00

Grão Pará 6.478,00 72,90 88,00 193,00 163,00 657.035,94 97.156,00

Braço do Norte 31.765,00 58,80 68,00 178,00 148,00 3.068.755,32 620.789,00

Bom Jardim da Serra 4.631,00 77,80 98,00 249,00 229,00 600.104,92 54.945,00

704.849,00 28,52 34,44 207,58 156,63 95.398.742,09 14.972.025,00

143

Juiz de Fora (MG)

Paulo Afonso (BA)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Juiz de Fora 555.284,00 46,00 8,00 176,00 146,00 55.031.855,10 10.078.403,00

Coronel Pacheco 3.110,00 30,50 45,00 205,00 183,00 381.829,32 27.652,00

Rio Novo 9.050,00 56,50 79,00 231,00 207,00 1.141.440,54 73.609,00

Chácara 3.042,00 28,40 50,00 193,00 183,00 355.401,10 25.785,00

São João Nepomucemo 26.336,00 64,90 73,00 229,00 210,00 3.225.140,15 247.272,00

Goiana 3.903,00 4,00 8,00 215,00 194,00 681.597,54 36.464,00

Piau 2.868,00 43,30 59,00 228,00 208,00 371.570,14 36.879,00

Santos Dumont 47.559,00 52,70 56,00 219,00 165,00 5.746.524,16 557.653,00

Ewbank da Câmara 3.927,00 41,10 44,00 207,00 153,00 465.537,83 26.019,00

Tabuleiro 4.021,00 59,30 67,00 234,00 206,00 510.025,31 35.609,00

Aracitaba 2.112,00 92,70 98,00 259,00 208,00 277.288,41 19.509,00

Rochedo de Minas 2.263,00 53,90 60,00 218,00 187,00 271.270,60 22.022,00

Bicas 14.413,00 56,70 56,00 203,00 172,00 1.596.661,91 144.079,00

Guarará 3.963,00 42,30 48,00 207,00 175,00 467.781,85 34.023,00

Pequeri 3.323,00 54,60 62,00 164,00 167,00 299.085,45 31.433,00

Simão Pereira 2.640,00 31,30 40,00 153,00 121,00 240.970,40 29.456,00

Belmiro Braga 3.501,00 37,20 50,00 165,00 143,00 335.810,76 40.873,00

Santa Bárbara do Monte Verde 3.037,00 61,50 69,00 212,00 171,00 347.095,82 27.600,00

Lima Duarte 16.829,00 63,50 64,00 230,00 173,00 2.076.682,43 162.683,00

Pedro Teixeira 1.841,00 62,50 69,00 229,00 177,00 226.729,10 15.436,00

Guarani 9.014,00 71,40 91,00 246,00 230,00 1.168.955,37 104.687,00

Oliveira Fortes 2.182,00 69,80 90,00 249,00 195,00 287.392,73 19.815,00

Paiva 1.583,00 94,20 88,00 258,00 207,00 206.534,68 15.267,00

Descoberto 5.010,00 45,60 56,00 241,00 217,00 680.785,10 43.042,00

Santa Bárbara do Tugúrio 4.617,00 103,00 95,00 239,00 189,00 550.594,91 37.829,00

735.428,00 48,55 21,47 186,92 155,26 76.944.560,71 11.893.099,00

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Paulo Afonso 119.214,00 5,00 12,00 277,00 247,00 25.939.495,70 2.353.100,00

Glória 16.072,00 8,40 12,00 283,00 252,00 3.305.327,27 75.968,00

Rodelas 8.887,00 114,00 96,00 268,00 221,00 1.170.453,72 53.241,00

Jeremoabo 41.100,00 84,00 71,00 201,00 209,00 4.250.069,05 196.411,00

Santa Brígida 15.100,00 59,00 59,00 205,00 185,00 1.679.202,25 65.072,00

Delmiro Golveia - AL 51.997,00 44,50 48,00 296,00 226,00 8.709.956,72 392.709,00

Pariconha 10.601,00 48,40 50,00 288,00 230,00 1.706.131,57 37.472,00

Água Branca 20.434,00 47,60 49,00 287,00 229,00 3.285.445,31 90.968,00

Mata Grande 25.590,00 84,70 75,00 274,00 222,00 3.602.784,93 88.372,00

Inhapi 18.621,00 70,80 60,00 260,00 207,00 2.555.473,37 66.235,00

Olho Dágua do Casado 9.298,00 70,10 71,00 265,00 230,00 1.302.499,94 36.934,00

Piranhas 24.950,00 82,60 76,00 268,00 238,00 3.448.723,19 92.544,00

Canapi 17.976,00 105,00 90,00 243,00 205,00 2.173.306,30 65.130,00

Jatobá 14.587,00 39,00 37,00 333,00 256,00 2.803.822,56 80.060,00

Tacaratu 24.626,00 66,90 60,00 371,00 265,00 4.863.555,40 107.524,00

Petrolândia 35.342,00 62,20 53,00 345,00 239,00 6.562.082,10 816.787,00

Inajá 21.932,00 117,00 111,00 281,00 271,00 3.016.870,57 131.372,00

Ouro Branco 11.537,00 111,00 83,00 228,00 194,00 1.297.864,32 41.223,00

487.864,00 53,77 50,85 278,70 233,46 81.673.064,25 4.791.122,00

144

Marabá (PA)

Ipatinga (MG)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Marabá 262.085,00 2,80 7,00 235,00 210,00 52.775.982,02 4.423.290,00

Itupiranga 51.775,00 47,50 45,00 282,00 251,00 8.182.107,37 217.716,00

Bom Jesus do Tocantins 16.227,00 79,30 74,00 180,00 164,00 1.515.722,73 98.377,00

São João do Araguaia 13.521,00 55,60 48,00 204,00 181,00 1.509.655,18 66.393,00

Abel Figueiredo 7.126,00 105,00 95,00 178,00 164,00 631.084,37 45.115,00

Nova Ipixuna 15.836,00 61,30 62,00 268,00 231,00 2.289.081,29 78.589,00

São Domingos do Araguaia 24.451,00 55,70 48,00 190,00 171,00 2.541.978,94 146.846,00

Curionópolis 17.709,00 135,00 106,00 353,00 293,00 2.995.150,70 179.541,00

Eldorado dos Carajás 32.664,00 102,00 77,00 95,00 93,00 1.550.611,31 211.475,00

Jacundá 56.006,00 116,00 95,00 270,00 230,00 7.411.901,20 287.314,00

Rondon do Pará 49.977,00 148,00 127,00 231,00 182,00 5.455.604,83 311.463,00

Brejo Grande do Araguaia 7.232,00 103,00 82,00 141,00 143,00 508.805,67 44.787,00

Palestina do Pará 7.424,00 109,00 86,00 139,00 139,00 510.550,60 41.387,00

São Geraldo do Araguaia 24.607,00 160,00 129,00 228,00 239,00 2.620.447,84 201.668,00

São Pedro da Água Branca - MA 12.407,00 105,00 108,00 153,00 133,00 944.451,84 62.229,00

599.047,00 57,96 51,17 229,71 203,57 91.443.135,89 6.416.190,00

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Ipatinga 257.345,00 6,40 10,00 239,00 226,00 46.557.177,06 7.127.482,00

Santana do Paraíso 31.604,00 23,60 40,00 255,00 253,00 5.015.860,31 325.015,00

Coronel Fabriciano 109.363,00 21,10 26,00 225,00 218,00 15.574.372,76 1.040.101,00

Timóteo 87.542,00 29,90 41,00 230,00 228,00 12.094.658,83 1.878.683,00

Bom Jesus do Galho 15.542,00 70,30 88,00 298,00 275,00 2.447.258,64 100.469,00

Belo Oriente 25.619,00 49,60 46,00 280,00 259,00 3.993.907,05 555.073,00

Marliéria 4.127,00 54,30 61,00 220,00 207,00 498.697,48 28.777,00

Mesquita 5.993,00 43,50 61,00 284,00 275,00 966.471,89 35.924,00

Joanésia 5.143,00 59,30 83,00 294,00 284,00 819.606,98 49.281,00

Ipaba 18.068,00 18,70 17,00 263,00 246,00 3.062.595,14 103.314,00

Jaguaraçu 3.136,00 45,90 47,00 212,00 184,00 374.489,82 18.000,00

Vargem Alegre 6.634,00 38,70 61,00 283,00 284,00 1.084.938,84 42.440,00

Bugre 4.134,00 38,70 26,00 275,00 255,00 656.971,49 24.413,00

Naque 6.824,00 31,10 34,00 277,00 254,00 1.128.768,10 42.421,00

Caratinga 90.782,00 88,10 73,00 324,00 298,00 15.024.442,65 1.053.663,00

Antônio Dias 9.685,00 58,80 60,00 198,00 194,00 1.040.778,27 88.160,00

Iapú 10.870,00 33,60 26,00 278,00 255,00 1.783.706,72 67.885,00

Periquito 7.103,00 59,70 52,00 290,00 265,00 1.115.433,45 58.360,00

Nova Era 17.998,00 83,90 81,00 166,00 164,00 1.537.333,32 278.765,00

São Domingos do Prata 17.798,00 101,00 103,00 169,00 167,00 1.505.253,69 156.076,00

Tarumirim 14.672,00 74,10 65,00 318,00 294,00 2.445.928,22 110.128,00

749.982,00 33,78 36,22 250,18 237,80 118.728.650,73 13.184.430,00

145

Santa Maria (RS)

Pelotas (RS)

CidadePopulação

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Santa Maria 276.078,00 13,60 23,00 288,00 229,00 53.751.854,39 4.682.659,00

Dilermando de Aguiar 3.136,00 59,40 61,00 334,00 267,00 567.615,90 65.301,00

Itaara 5.329,00 21,10 29,00 296,00 236,00 998.378,14 63.365,00

São Pedro do Sul 16.788,00 51,40 52,00 326,00 259,00 3.030.903,39 238.158,00

São Martinho da Serra 3.303,00 36,80 58,00 311,00 264,00 598.124,77 83.506,00

Silveira Martins 2.487,00 22,40 29,00 281,00 221,00 438.374,12 29.411,00

Restinga Seca 16.334,00 50,60 48,00 254,00 197,00 2.303.051,72 259.821,00

Formigueiro 7.096,00 75,50 70,00 292,00 218,00 1.083.189,44 109.994,00

São Sepé 24.432,00 68,80 63,00 265,00 195,00 3.432.152,91 406.380,00

Cacequi 13.685,00 129,00 109,00 426,00 316,00 2.812.327,83 218.567,00

São Vicente do Sul 8.787,00 100,00 84,00 375,00 291,00 1.651.474,58 132.347,00

Vila Nova do Sul 4.365,00 130,00 105,00 278,00 203,00 584.705,99 59.966,00

Novo Cabrais 4.087,00 78,00 62,00 200,00 152,00 425.226,62 63.505,00

Ivorá 2.133,00 55,70 62,00 281,00 236,00 327.958,50 31.970,00

Julio de Castilhos 20.052,00 68,10 64,00 343,00 270,00 3.651.571,00 504.649,00

Faxinal do Soturno 6.869,00 42,90 40,00 262,00 205,00 1.024.061,91 127.932,00

São João do Polêsine 2.651,00 37,40 34,00 263,00 205,00 404.981,08 45.907,00

Nova Palma 6.588,00 57,20 53,00 276,00 218,00 990.953,48 156.426,00

Dona Francisca 3.374,00 49,70 46,00 252,00 196,00 473.251,68 54.038,00

Agudo 17.120,00 56,30 46,00 240,00 183,00 2.244.598,88 321.902,00

Pinhal Grande 4.560,00 89,90 90,00 309,00 255,00 717.561,90 100.579,00

Ibarama 4.518,00 97,50 106,00 242,00 200,00 550.061,06 62.145,00

Toropi 2.988,00 72,40 79,00 347,00 286,00 545.442,89 39.185,00

Jaguari 11.590,00 125,00 106,00 400,00 313,00 2.247.019,93 174.624,00

Paraíso do Sul 7.648,00 54,60 45,00 223,00 170,00 935.995,68 102.753,00

Candelária 31.476,00 96,20 79,00 183,00 142,00 2.903.717,52 428.401,00

Tupanciretã 23.521,00 111,00 97,00 386,00 303,00 4.479.655,74 575.999,00

530.995,00 44,49 45,45 291,26 228,91 93.174.211,04 9.139.490,00

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Pelotas 342.873,00 6,90 16,00 259,00 198,00 66.466.940,40 5.532.992,00

Capão do Leão 25.382,00 20,00 26,00 263,00 198,00 4.259.190,73 405.624,00

Arroio do Padre 2.883,00 38,20 45,00 265,00 205,00 442.365,26 39.693,00

Morro Redondo 6.529,00 44,30 46,00 288,00 215,00 1.064.825,88 88.358,00

Turuçu 3.596,00 39,50 34,00 211,00 155,00 437.131,97 55.231,00

Arroio Grande 18.949,00 98,80 81,00 342,00 252,00 3.253.859,98 375.817,00

Jaguarão 28.310,00 143,00 107,00 387,00 278,00 5.204.157,46 452.814,00

Pedro Osório 8.011,00 60,20 54,00 303,00 226,00 1.312.773,76 95.035,00

Herval 6.975,00 147,00 118,00 390,00 289,00 1.286.800,49 87.034,00

Cerrito 6.481,00 68,60 74,00 312,00 245,00 1.072.378,25 70.326,00

Canguçu 55.801,00 56,70 56,00 274,00 212,00 8.343.630,94 680.884,00

505.790,00 28,57 31,88 274,38 208,30 93.144.055,13 7.883.808,00

146

Cascavel (PR)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Cascavel 312.778,00 8,90 17,00 138,00 109,00 31.096.161,54 6.282.718,00

Toledo 132.077,00 54,90 43,00 150,00 125,00 10.863.821,05 2.785.246,00

Santa Tereza do Oeste 10.509,00 15,20 13,00 117,00 90,00 817.467,91 197.333,00

Lindoeste 5.187,00 37,00 31,00 145,00 115,00 437.576,50 94.054,00

Santa Lúcia 3.976,00 56,70 51,00 164,00 135,00 355.838,36 67.931,00

Boa Vista da Aparecida 7.968,00 80,80 67,00 208,00 168,00 857.631,96 89.824,00

Tres Barras do Paraná 12.227,00 98,50 85,00 225,00 182,00 1.381.933,03 194.039,00

Catanduvas 10.459,00 63,70 54,00 190,00 150,00 1.065.670,27 166.384,00

Ibema 6.352,00 62,30 53,00 189,00 150,00 645.950,27 82.951,00

Campo Bonito 4.259,00 75,80 64,00 203,00 161,00 451.703,34 101.013,00

Braganey 5.742,00 62,00 55,00 189,00 150,00 584.340,84 113.941,00

Corbélia 17.076,00 38,90 36,00 166,00 131,00 1.636.823,28 370.622,00

Cafelandia 16.611,00 64,10 59,00 191,00 154,00 1.699.810,24 708.255,00

Tupãssi 8.261,00 65,10 59,00 199,00 151,00 878.716,03 200.042,00

Assis Chateubriand 34.027,00 94,10 69,00 211,00 159,00 3.631.346,35 705.850,00

Nova Aurora 11.537,00 76,60 63,00 203,00 160,00 1.221.671,99 329.155,00

Iracema do Oeste 2.512,00 93,30 19,00 243,00 183,00 309.131,79 48.800,00

Jesuítas 8.964,00 109,00 85,00 218,00 183,00 966.817,20 162.188,00

Ubiratã 21.864,00 91,90 74,00 193,00 143,00 2.141.852,70 519.471,00

Anahy 2.915,00 69,50 60,00 232,00 170,00 357.955,32 65.671,00

Iguatu 2.302,00 75,30 67,00 247,00 194,00 297.360,33 48.871,00

Guaraniaçu 13.998,00 78,50 65,00 205,00 161,00 1.491.383,73 231.064,00

Capitão Leonidas Marques 15.724,00 66,40 59,00 174,00 143,00 1.458.099,20 456.966,00

Céu Azul 11.649,00 42,90 35,00 90,40 71,00 599.223,01 318.372,00

Vera Cruz do Oeste 8.998,00 48,00 39,00 104,00 82,00 523.592,17 132.746,00

São Pedro do Iguaçu 6.388,00 63,30 52,00 120,00 95,00 411.467,56 104.348,00

Ouro Verde do Oeste 5.976,00 70,70 56,00 165,00 132,00 520.572,98 101.616,00

Quatro Pontes 3.998,00 86,10 66,00 182,00 151,00 372.961,24 103.269,00

Marechal Candido Rondon 50.808,00 94,00 64,00 161,00 147,00 4.137.983,91 1.214.396,00

Maripá 5.793,00 90,40 65,00 207,00 155,00 610.166,85 197.054,00

Mercedes 5.398,00 112,00 83,00 175,00 159,00 465.466,28 123.513,00

Nova Santa Rosa 8.092,00 105,00 77,00 178,00 167,00 716.634,12 177.983,00

Terra Roxa 17.517,00 145,00 113,00 262,00 203,00 2.175.483,64 358.309,00

Palotina 30.859,00 109,00 83,00 226,00 173,00 3.450.454,56 1.125.339,00

Francisco Alves 6.415,00 135,00 106,00 252,00 196,00 774.545,86 94.353,00

Brasilandia do Sul 3.037,00 119,00 86,00 236,00 176,00 349.965,11 93.748,00

Alto Piquiri 10.285,00 146,00 105,00 201,00 185,00 978.920,50 148.912,00

Quarto Centenário 4.824,00 115,00 91,00 177,00 149,00 419.059,69 119.976,00

Goierê 29.702,00 129,00 107,00 163,00 136,00 2.335.526,73 481.501,00

Rancho Alegre d'Oeste 2.833,00 130,00 106,00 164,00 131,00 223.871,56 71.068,00

Jurandá 7.697,00 116,00 88,00 170,00 126,00 641.359,76 206.547,00

Campina da Lagoa 15.247,00 122,00 95,00 196,00 145,00 1.453.739,19 255.167,00

Diamante do Sul 3.568,00 109,00 90,00 236,00 186,00 416.603,46 36.232,00

Nova Laranjeiras 11.968,00 127,00 102,00 254,00 199,00 1.469.889,67 112.336,00

Espigão Alto do Iguaçu 4.542,00 134,00 113,00 269,00 209,00 586.048,68 67.216,00

Quedas do Iguaçu 32.982,00 126,00 106,00 262,00 202,00 4.183.335,51 575.526,00

Realeza 17.023,00 101,00 91,00 208,00 176,00 1.771.949,04 284.524,00

Nova Prata do Iguaçu 10.722,00 100,00 90,00 208,00 175,00 1.117.735,74 151.257,00

983.646,00 61,76 52,22 170,93 137,09 95.355.620,04 20.677.697,00

147

Caldas Novas (GO)

Joinville (SC)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Caldas Novas 81.477,00 3,60 10,00 174,00 137,00 11.698.734,99 1.078.122,00

Rio Quente 3.931,00 30,90 36,00 182,00 147,00 427.642,30 65.626,00

Ipameri 26.373,00 59,20 63,00 202,00 159,00 2.888.435,33 771.495,00

Pires do Rio 30.703,00 65,80 69,00 147,00 115,00 2.408.597,68 509.473,00

Santa Cruz de Goiás 3.095,00 104,00 78,00 200,00 163,00 308.415,11 80.787,00

Morrinhos 44.606,00 58,60 55,00 135,00 100,00 3.269.959,74 949.287,00

Água Limpa 1.993,00 57,50 52,00 200,00 166,00 217.063,66 30.407,00

Marzagão 2.198,00 35,80 38,00 203,00 153,00 260.880,29 29.766,00

Piracanjuba 24.772,00 78,30 58,00 91,80 77,00 1.182.332,12 438.484,00

Urutaí 3.153,00 86,00 84,00 173,00 137,00 279.637,43 60.799,00

Corumbaíba 9.077,00 58,50 48,00 225,00 172,00 1.109.306,29 440.895,00

Nova Aurora 2.181,00 101,00 74,00 268,00 198,00 292.511,03 23.296,00

Itumbiara 100.548,00 136,00 115,00 213,00 152,00 10.249.960,78 3.074.992,00

Buriti Alegre 9.467,00 97,50 83,00 187,00 137,00 890.642,25 210.316,00

Goiandira 5.549,00 122,00 88,00 114,00 101,00 307.727,00 71.571,00

Campo Alegre de Goiás 6.896,00 117,00 118,00 180,00 137,00 607.633,74 311.418,00

Panamá 2.722,00 125,00 105,00 194,00 140,00 255.948,95 61.391,00

Goiatuba 34.043,00 112,00 96,00 181,00 132,00 3.036.153,30 1.014.173,00

392.784,00 77,20 69,05 176,73 133,38 39.691.581,99 9.222.298,00

Cidade População

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Joinville 562.151,00 11,30 19,00 119,00 93,00 46.498.418,55 18.299.283,00

Garuva 16.786,00 41,00 37,00 80,00 62,00 769.342,33 457.452,00

Itapoá 18.137,00 84,80 80,00 124,00 104,00 1.155.387,75 241.947,00

São Francisco do Sul 48.606,00 68,30 69,00 96,70 85,00 2.494.326,21 5.068.800,00

Balneário Barra do Sul 9.828,00 64,80 67,00 69,00 74,00 362.725,42 113.971,00

Araquari 32.454,00 47,70 46,00 75,80 68,00 1.377.715,93 637.726,00

Guaramirim 40.878,00 45,00 49,00 84,50 69,00 1.951.481,65 1.040.060,00

Jaraguá do Sul 163.735,00 52,40 57,00 91,90 118,00 8.309.164,22 6.686.194,00

Schroeder 18.827,00 49,00 56,00 94,90 89,00 996.593,21 271.165,00

Corupá 15.132,00 71,80 80,00 111,00 102,00 884.709,41 245.215,00

Campo Alegre 11.992,00 65,40 65,00 120,00 113,00 768.663,40 274.317,00

São Bento do Sul 80.936,00 80,80 82,00 111,00 110,00 4.648.930,05 2.344.899,00

Rio Negrinho 41.602,00 93,10 92,00 121,00 116,00 2.550.099,51 724.698,00

Guaratuba 35.182,00 78,20 74,00 118,00 99,00 2.158.845,28 397.046,00

1.096.246,00 36,91 41,69 109,38 96,88 74.926.402,92 36.802.773,00

148

Caxias do Sul (RS)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Caxias do Sul 474.853,00 4,60 11,00 120,00 105,00 45.323.846,23 16.651.357,00

Flores da Cunha 29.196,00 19,80 26,00 139,00 121,00 2.593.214,11 858.552,00

São Marcos 21.204,00 37,30 47,00 159,00 143,00 1.959.108,98 460.289,00

Antonio Prado 13.285,00 53,10 58,00 172,00 154,00 1.259.290,21 325.900,00

Farroupilha 68.562,00 18,70 23,00 104,00 85,00 4.595.582,60 1.926.157,00

Pinto Bandeira 2.834,00 50,90 59,00 132,00 116,00 207.475,16 56.180,00

Bento Gonçalves 113.287,00 44,60 50,00 114,00 97,00 7.306.084,63 3.512.880,00

Carlos Barbosa 27.565,00 48,00 50,00 100,00 120,00 1.542.310,49 1.021.088,00

Nova Pádua 2.557,00 33,00 39,00 152,00 134,00 230.036,75 72.091,00

Vacaria 64.857,00 113,00 105,00 231,00 202,00 7.372.369,09 1.263.536,00

Campestre da Serra 3.392,00 72,60 82,00 194,00 179,00 346.032,65 87.338,00

Nova Roma do Sul 3.564,00 47,60 65,00 149,00 139,00 297.497,23 118.290,00

Veranópolis 24.686,00 82,00 86,00 151,00 134,00 1.924.666,97 876.497,00

Nova Prata 25.057,00 104,00 109,00 173,00 157,00 2.159.833,01 800.387,00

Ipê 6.412,00 54,50 57,00 173,00 153,00 608.947,91 124.672,00

Vila Flores 3.363,00 92,70 97,00 162,00 145,00 276.172,18 109.924,00

Cotiporâ 4.009,00 77,20 87,00 147,00 134,00 307.051,20 111.507,00

Fagundes Varela 2.708,00 104,00 111,00 174,00 158,00 234.770,17 91.160,00

Dois Lajeados 3.417,00 95,10 97,00 177,00 139,00 305.415,57 94.929,00

Vespasiano Correia 1.976,00 93,90 102,00 167,00 132,00 166.956,59 59.453,00

Coronel Pilar 1.740,00 66,40 72,00 125,00 108,00 115.913,51 49.183,00

Boa Vista do Sul 2.859,00 64,30 63,00 123,00 101,00 188.316,17 118.819,00

901.383,00 29,49 34,38 131,70 115,78 79.320.891,40 28.790.189,00

149

Passo Fundo (RS)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância

ao

Aeroporto

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Passo Fundo 196.739,00 9,80 16,00 285,00 224,00 39.815.429,80 6.275.589,00

Coxilha 2.885,00 21,50 22,00 308,00 248,00 560.829,39 89.589,00

Sertão 6.169,00 40,10 37,00 327,00 263,00 1.159.553,70 146.488,00

Estação 6.169,00 51,90 46,00 339,00 273,00 1.156.483,30 165.714,00

Pontão 3.986,00 48,10 44,00 319,00 248,00 711.223,69 108.361,00

Coqueiros do Sul 2.476,00 63,80 66,00 308,00 237,00 408.863,42 53.567,00

Carazinho 62.039,00 53,90 51,00 285,00 221,00 9.722.351,85 1.464.815,00

Santo Antônio do Planalto 2.056,00 57,90 51,00 267,00 203,00 298.629,42 47.992,00

Ernestina 3.207,00 49,50 48,00 254,00 197,00 453.671,92 67.679,00

Marau 40.174,00 34,10 33,00 270,00 217,00 6.388.452,68 1.369.364,00

Mato Castelhano 2.567,00 15,40 13,00 285,00 240,00 485.447,89 69.062,00

Vila Maria 4.393,00 48,70 47,00 254,00 202,00 622.967,77 214.026,00

Nicolau Vergueiro 1.757,00 64,80 68,00 259,00 200,00 243.408,24 61.185,00

Tio Hugo 2.912,00 57,70 51,00 242,00 184,00 383.557,40 66.328,00

Victor Graeff 3.070,00 77,90 67,00 263,00 202,00 420.110,47 94.964,00

Não-me-Toque 16.997,00 71,10 65,00 278,00 218,00 2.492.508,40 673.270,00

Ibirapuitã 4.162,00 74,20 66,00 249,00 192,00 543.176,33 68.251,00

Camargo 2.718,00 53,20 58,00 264,00 212,00 395.336,25 119.721,00

Gentil 1.711,00 46,00 45,00 254,00 209,00 244.720,33 82.169,00

Água Santa 3.840,00 47,80 46,00 287,00 247,00 617.019,57 149.157,00

Vila Lângaro 2.193,00 38,60 38,00 326,00 264,00 413.302,60 57.285,00

Ipiranga do Sul 1.982,00 54,40 64,00 331,00 278,00 360.239,90 56.686,00

Almirante Tamandaré do Sul 2.091,00 69,00 60,00 307,00 234,00 340.145,75 52.807,00

Saldanha Marinho 2.876,00 76,00 66,00 318,00 243,00 477.632,60 64.015,00

Lagoa dos Três Cantos 1.649,00 86,90 77,00 274,00 215,00 231.269,44 44.561,00

Mormaço 2.948,00 81,20 72,00 242,00 188,00 368.900,67 64.121,00

Colorado 3.522,00 95,90 86,00 290,00 225,00 515.127,29 84.346,00

Tapejara 21.525,00 53,90 49,00 299,00 264,00 3.538.963,09 648.893,00

Casca 9.038,00 67,60 63,00 234,00 184,00 1.124.077,33 294.584,00

São Domingos do Sul 3.064,00 88,00 79,00 245,00 198,00 383.515,08 51.853,00

Chapada 9.613,00 93,90 82,00 325,00 250,00 1.580.674,56 193.838,00

Santa Cecília do Sul 1.698,00 68,10 59,00 304,00 257,00 274.055,93 61.511,00

Sarandi 23.036,00 92,20 78,00 324,00 247,00 3.786.539,07 519.326,00

David Canabarro 4.840,00 66,50 55,00 265,00 216,00 683.389,01 111.770,00

Vanini 2.087,00 78,10 67,00 254,00 204,00 275.713,80 45.850,00

Soledade 31.261,00 90,70 69,00 212,00 165,00 3.370.525,63 458.180,00

Espumoso 15.809,00 94,90 78,00 255,00 194,00 2.036.360,42 361.582,00

Santa Bárbara do Sul 8.793,00 107,00 88,00 339,00 257,00 1.478.867,30 343.361,00

Ibirubá 20.242,00 109,00 89,00 289,00 223,00 2.894.258,31 829.137,00

Selbach 5.134,00 95,70 79,00 276,00 213,00 714.871,78 142.805,00

Muliterno 1.894,00 66,60 56,00 279,00 240,00 281.490,05 42.741,00

Tapera 10.803,00 86,80 72,00 267,00 207,00 1.476.650,37 278.642,00

Caseiros 3.163,00 70,80 54,00 254,00 243,00 424.060,60 61.667,00

Ronda Alta 10.655,00 84,10 74,00 350,00 272,00 1.918.236,27 159.477,00

Rondinha 5.544,00 95,70 81,00 338,00 260,00 945.372,86 91.809,00

Barra Funda 2.497,00 105,00 90,00 336,00 259,00 417.425,93 71.801,00

Novo Barreiro 4.160,00 113,00 96,00 345,00 265,00 706.237,31 55.033,00

Quinze de Novembro 3.811,00 120,00 99,00 300,00 233,00 557.548,97 85.634,00

Alto Alegre 1.828,00 113,00 98,00 272,00 214,00 244.671,47 39.166,00

Panambi 41.148,00 141,00 114,00 372,00 283,00 7.286.329,45 1.011.799,00

Ibiaçá 4.848,00 70,50 65,00 299,00 275,00 765.606,18 109.089,00

Nova Boa Vista 1.953,00 98,10 86,00 329,00 254,00 322.959,30 41.273,00

Nova Alvorada 3.431,00 67,00 63,00 233,00 204,00 425.466,55 126.138,00

Ciríaco 5.005,00 58,80 46,00 273,00 227,00 741.583,62 112.639,00

644.168,00 56,64 51,08 289,31 227,80 108.485.810,31 18.160.710,00

150

Araçatuba (SP)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Araçatuba 192.757,00 8,80 17,00 163,00 123,00 22.673.854,85 4.822.676,00

Birigui 118.352,00 30,70 34,00 149,00 113,00 10.550.939,03 2.035.189,00

Guararapes 32.346,00 36,60 37,00 185,00 138,00 3.487.146,14 854.000,00

Bilac 7.682,00 36,10 35,00 162,00 121,00 726.713,52 107.809,00

Rubiácea 2.983,00 49,30 43,00 198,00 144,00 329.148,14 83.427,00

Bento de Abreu 2.879,00 54,20 47,00 202,00 148,00 319.516,39 87.374,00

Valparaíso 24.993,00 54,30 43,00 203,00 144,00 2.786.727,17 404.938,00

Lavínia 10.590,00 78,80 60,00 152,00 134,00 836.104,61 139.110,00

Mirandópolis 29.043,00 86,10 66,00 151,00 121,00 2.247.853,22 367.944,00

Guaraçaí 8.525,00 97,80 73,00 210,00 144,00 900.249,43 155.433,00

Murutinga do Sul 4.415,00 107,00 79,00 114,00 89,00 249.705,43 54.630,00

Andradina 57.253,00 120,00 89,00 183,00 127,00 5.109.426,44 1.322.018,00

Castilho 19.873,00 135,00 99,00 201,00 140,00 1.913.856,73 830.539,00

Nova Independência 3.588,00 149,00 108,00 158,00 110,00 267.628,02 146.592,00

Gabriel Monteiro 2.790,00 54,70 48,00 125,00 95,00 191.344,56 111.449,00

Piacatu 5.739,00 63,00 57,00 116,00 86,00 357.596,39 70.905,00

Clementina 7.992,00 54,00 47,00 132,00 98,00 579.923,01 77.143,00

Santópolis do Aguapeí 4.611,00 65,10 56,00 122,00 90,00 300.689,18 60.653,00

Brejo Alegre 2.768,00 55,20 49,00 130,00 103,00 197.159,89 105.784,00

Coroados 5.753,00 39,60 39,00 138,00 106,00 457.213,64 99.219,00

Glicério 4.773,00 48,40 41,00 130,00 98,00 346.743,22 86.432,00

Penápolis 62.071,00 66,80 58,00 114,00 89,00 3.767.707,02 1.207.574,00

Braúna 5.454,00 55,60 52,00 139,00 104,00 414.924,15 61.316,00

Luiziânia 5.511,00 85,10 70,00 160,00 119,00 452.752,61 73.003,00

Alto Alegre 4.173,00 78,70 63,00 141,00 106,00 305.683,00 79.152,00

Avanhadava 12.719,00 79,90 62,00 127,00 104,00 837.287,62 173.168,00

Promissão 38.764,00 96,00 77,00 114,00 89,00 2.228.397,96 990.279,00

Buritama 16.583,00 65,80 62,00 118,00 95,00 1.044.266,21 302.413,00

Santo Antônio do Aracanguá 8.169,00 32,90 49,00 140,00 114,00 677.200,93 272.729,00

Auriflama 14.961,00 62,00 69,00 127,00 98,00 1.023.070,57 243.667,00

Sud Mennucci 7.712,00 115,00 106,00 173,00 130,00 654.799,66 199.791,00

Rinópolis 10.133,00 90,30 73,00 95,90 75,00 494.542,35 129.270,00

735.955,00 53,14 47,63 153,42 115,43 66.235.628,75 15.755.626,00

151

Marília (SP)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem (min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Marília 232.006,00 3,80 10,00 123,00 86,00 23.358.061,01 4.585.315,00

Oriente 6.421,00 21,90 26,00 156,00 112,00 630.464,52 73.433,00

Pompéia 21.375,00 33,40 40,00 156,00 112,00 1.970.011,46 651.717,00

Vera Cruz 10.997,00 17,10 21,00 108,00 73,00 775.797,84 124.943,00

Garça 44.532,00 35,20 35,00 90,10 64,00 2.351.882,34 848.187,00

Lupércio 4.549,00 34,40 40,00 114,00 84,00 305.026,11 65.571,00

Ocauçu 4.302,00 41,90 46,00 129,00 96,00 316.904,21 63.112,00

Echaporã 6.316,00 45,40 41,00 160,00 107,00 570.169,16 110.720,00

Oscar Bressane 2.615,00 48,10 43,00 163,00 110,00 238.417,17 39.995,00

Lutécia 2.729,00 63,10 52,00 178,00 119,00 260.866,99 72.918,00

Guaimbê 5.696,00 44,60 50,00 138,00 99,00 444.681,27 46.160,00

Julio Mesquita 4.687,00 38,00 45,00 118,00 80,00 320.486,26 46.089,00

Álvaro de Carvalho 5.030,00 48,00 54,00 108,00 84,00 303.952,38 47.597,00

Assis 101.597,00 79,00 70,00 130,00 112,00 6.857.726,69 1.759.971,00

Platina 3.434,00 97,00 80,00 152,00 126,00 262.801,67 82.117,00

Campos Novos Paulista 4.839,00 65,10 63,00 195,00 142,00 504.374,46 103.251,00

Quintana 6.437,00 47,70 52,00 221,00 177,00 796.705,89 100.029,00

Herculândia 9.278,00 60,70 61,00 220,00 179,00 1.102.551,15 149.656,00

Getulina 11.287,00 55,80 62,00 252,00 205,00 1.555.908,08 97.562,00

Lins 76.092,00 80,60 78,00 277,00 221,00 10.911.099,40 2.352.633,00

Queiros 3.166,00 71,60 74,00 251,00 206,00 418.743,11 170.476,00

Borá 836,00 92,00 73,00 178,00 143,00 75.519,33 49.765,00

Cândido Mota 31.131,00 89,60 82,00 131,00 115,00 2.077.869,01 655.368,00

Palmital 22.094,00 108,00 85,00 153,00 131,00 1.674.758,60 535.288,00

Tupã 65.651,00 77,00 74,00 133,00 101,00 4.551.131,43 1.337.760,00

Ourinhos 110.883,00 95,80 85,00 141,00 107,00 7.886.408,23 2.659.192,00

797.980,00 53,32 51,42 147,60 113,20 70.522.317,78 16.828.825,00

152

APÊNDICE B – MUNICÍPIOS ONDE O MODELO FOI APLICADO Sobral (CE)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Sobral 201.756,00 7,00 7,00 234,00 205,00 35.259.618,61 2.462.619,00

Forquilha 23.544,00 17,70 21,00 217,00 187,00 3.320.045,17 107.662,00

Groaíras 10.847,00 28,80 33,00 255,00 223,00 1.670.863,41 44.395,00

Cariré 18.645,00 48,10 44,00 274,00 234,00 2.857.532,57 78.743,00

Pacujá 6.168,00 72,10 69,00 298,00 259,00 967.543,14 28.689,00

Mucambo 14.357,00 59,80 54,00 286,00 244,00 2.222.923,70 60.943,00

Graça 15.294,00 80,90 75,00 307,00 266,00 2.429.221,87 58.854,00

Varjota 18.136,00 76,00 62,00 265,00 221,00 2.509.951,57 126.333,00

Santa Quitéria 43.359,00 86,70 66,00 224,00 186,00 4.973.068,15 240.212,00

Miraíma 13.428,00 58,20 65,00 202,00 200,00 1.474.430,32 53.045,00

Irauçuba 23.543,00 78,60 65,00 157,00 146,00 1.920.649,30 103.580,00

Amontada 42.098,00 109,00 94,00 170,00 166,00 3.540.759,35 326.337,00

Morrinhos 21.905,00 68,60 61,00 210,00 195,00 2.439.573,66 89.651,00

Santana do Acaraú 31.596,00 39,70 36,00 239,00 220,00 4.347.218,11 137.084,00

Massapê 37.560,00 19,60 24,00 253,00 228,00 6.081.457,75 150.333,00

Uruoca 13.519,00 56,70 59,00 291,00 262,00 2.146.842,07 56.592,00

Moraújo 8.520,00 69,10 63,00 295,00 253,00 1.331.496,12 36.809,00

Coreaú 22.889,00 59,60 56,00 285,00 246,00 3.533.334,39 88.624,00

Frecheirinha 13.541,00 62,30 51,00 288,00 242,00 2.098.311,78 72.526,00

Meruoca 14.674,00 25,90 41,00 259,00 243,00 2.332.670,05 57.177,00

Senador Sá 7.367,00 43,80 45,00 278,00 248,00 1.161.754,46 33.559,00

Alcântaras 11.321,00 32,20 46,00 266,00 249,00 1.788.908,16 43.301,00

Viçosa do Ceará 58.922,00 121,00 102,00 352,00 299,00 10.101.883,08 231.143,00

Tianguá 73.648,00 96,00 83,00 322,00 273,00 11.958.484,48 499.292,00

Ubajara 33.792,00 88,00 90,00 314,00 280,00 5.420.896,85 184.786,00

Ibiapina 24.649,00 81,10 83,00 307,00 273,00 3.913.673,14 152.262,00

São Benedito 46.171,00 94,80 100,00 326,00 287,00 7.604.411,86 266.528,00

Guaraciaba do Norte 39.151,00 101,00 94,00 303,00 260,00 5.936.593,08 219.409,00

Ipu 41.391,00 108,00 95,00 298,00 248,00 6.110.948,44 206.252,00

Reriutaba 19.015,00 76,40 71,00 279,00 234,00 2.768.449,01 94.949,00

Hidrolândia 20.055,00 117,00 93,00 254,00 213,00 2.493.609,84 97.389,00

Pires Ferreira 10.674,00 98,10 85,00 287,00 244,00 1.539.780,25 40.112,00

Catunda 10.294,00 125,00 98,00 261,00 217,00 1.302.231,42 47.827,00

991.829,00 64,70 58,97 266,51 232,57 149.559.135,20 6.497.017,00

153

Serra Talhada (PE)

Ouricuri (PE)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Serra Talhada 84.352,00 15,00 14,00 195,00 180,00 10.957.621,80 921.058,00

São José do Belmonte 33.677,00 75,00 66,00 121,00 117,00 2.132.355,34 173.391,00

Salgueiro 59.769,00 116,00 93,00 123,00 125,00 3.603.399,41 626.379,00

Floresta 31.809,00 110,00 89,00 323,00 247,00 5.076.257,40 339.134,00

Custódia 36.184,00 79,50 56,00 248,00 201,00 4.654.930,34 252.502,00

Flores 22.588,00 59,70 57,00 220,00 202,00 2.690.941,83 103.305,00

Afogados da Ingazeira 36.709,00 93,10 86,00 244,00 214,00 4.537.534,37 257.336,00

Princesa Isabel 22.995,00 62,50 57,00 236,00 219,00 2.918.524,98 125.162,00

Tavares 14.568,00 81,50 76,00 274,00 236,00 2.062.893,72 65.799,00

Belém de São Francisco 20.675,00 126,00 84,00 238,00 177,00 2.382.137,87 132.064,00

Cabrobó 33.247,00 175,00 115,00 188,00 140,00 2.880.411,96 255.987,00

Tabira 27.958,00 110,00 98,00 248,00 210,00 3.425.696,46 149.597,00

Sertânia 35.367,00 122,00 93,00 206,00 164,00 3.544.144,89 216.363,00

Betânia 12.539,00 89,70 75,00 266,00 239,00 1.699.126,34 55.188,00

Santa Cruz da Baixa Verde 12.375,00 36,10 36,00 205,00 191,00 1.481.402,21 53.213,00

Triunfo 15.250,00 57,00 56,00 213,00 204,00 1.771.202,51 83.384,00

Carnaíba 19.318,00 69,70 60,00 243,00 222,00 2.483.610,68 94.134,00

Calumbi 5.745,00 28,70 25,00 210,00 186,00 729.167,06 32.113,00

Mirandiba 15.098,00 77,60 66,00 160,00 153,00 1.257.651,01 81.200,00

Verdejante 9.450,00 102,00 83,00 129,00 141,00 609.160,16 48.985,00

Itacuruba 4.754,00 109,00 76,00 276,00 205,00 649.163,79 35.997,00

Carnaubeira da Penha 12.603,00 64,70 87,00 187,00 182,00 1.260.897,84 54.473,00

Quixaba 6.823,00 80,50 75,00 256,00 242,00 904.369,60 35.311,00

Solidão 5.949,00 119,00 103,00 264,00 223,00 766.859,59 30.223,00

Iguaraci 12.137,00 122,00 117,00 219,00 190,00 1.293.008,83 57.925,00

591.939,00 85,25 70,27 209,75 183,51 65.772.470,00 4.280.223,00

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Ouricuri 67.676,00 4,00 7,00 141,00 142,00 7.750.769,04 434.174,00

Araripina 83.964,00 60,00 54,00 159,00 149,00 7.223.830,66 786.673,00

Trindade 30.155,00 25,00 25,00 166,00 163,00 3.088.704,92 264.639,00

Ipubi 30.091,00 56,00 69,00 125,00 124,00 2.056.451,30 207.567,00

Santa Cruz 14.857,00 56,00 50,00 160,00 149,00 1.299.639,50 78.846,00

Santa Filomena 14.172,00 95,00 79,00 161,00 164,00 1.152.387,34 63.298,00

Parnamirim 21.290,00 62,00 53,00 185,00 172,00 2.120.745,90 131.817,00

Bobocó 37.317,00 20,00 21,00 122,00 124,00 2.904.772,03 189.435,00

Granito 7.308,00 60,00 53,00 123,00 121,00 486.385,88 43.377,00

Serrita 18.331,00 120,00 96,00 158,00 144,00 1.412.427,15 96.662,00

Terra Nova 10.185,00 98,00 83,00 173,00 172,00 885.774,61 53.136,00

Dormentes 18.734,00 110,00 96,00 128,00 126,00 1.184.763,27 147.651,00

Exu 31.928,00 59,00 59,00 78,00 75,00 1.350.947,64 188.080,00

Moreilândia 11.242,00 83,00 74,00 113,00 116,00 654.727,09 68.018,00

Marcolândia 7.810,00 95,00 80,00 186,00 171,00 733.677,90 40.240,00

405.060,00 52,46 48,74 143,14 138,90 34.306.004,23 2.793.613,00

154

Caruaru (PE)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Caruaru 351.000,00 5,00 15,00 138,00 90,00 38.048.777,03 4.809.622,00

Bezerros 60.000,00 35,00 25,00 104,00 70,00 3.660.786,35 503.863,00

São Caitano 36.800,00 35,00 23,00 153,00 100,00 3.303.155,68 216.122,00

Toritama 43.000,00 36,00 27,00 173,00 111,00 4.345.794,48 528.127,00

Santa Cruz do Capibaribe 104.000,00 54,00 44,00 192,00 128,00 10.976.793,75 1.017.659,00

Riacho das Almas 20.000,00 23,00 26,00 138,00 101,00 1.724.447,22 120.761,00

Agrestina 22.700,00 24,00 23,00 151,00 103,00 2.127.997,52 149.573,00

Brejo da Madre de Deus 49.800,00 67,00 67,00 204,00 151,00 5.406.899,41 224.069,00

Altinho 22.500,00 36,00 36,00 163,00 116,00 2.142.519,32 110.693,00

Camocim de São Felix 18.000,00 49,00 37,00 123,00 87,00 1.234.946,67 107.443,00

Bonito 37.800,00 63,00 51,00 137,00 101,00 2.781.706,37 259.229,00

Taquaritinga do Norte 27.500,00 59,00 50,00 196,00 134,00 2.923.889,55 179.096,00

Vertentes 19.500,00 50,00 40,00 187,00 124,00 2.027.826,14 112.239,00

Vertentes do Lério 7.500,00 86,00 76,00 138,00 125,00 530.597,97 60.197,00

Panelas 26.464,00 53,00 49,00 179,00 129,00 2.611.362,35 126.485,00

Cachoeirinha 19.951,00 44,00 38,00 173,00 118,00 1.956.558,65 122.847,00

Pesqueira 66.153,00 84,00 73,00 213,00 153,00 7.249.152,81 487.066,00

Belo Jardim 75.462,00 55,00 47,00 184,00 127,00 7.611.876,46 1.056.492,00

Cupira 23.841,00 41,00 39,00 168,00 120,00 2.294.648,51 174.001,00

Jaqueira 11.664,00 77,00 74,00 149,00 103,00 905.858,10 59.833,00

Maraial 11.711,00 83,00 78,00 156,00 108,00 941.579,22 60.375,00

São Joaquim do Monte 20.900,00 59,00 46,00 133,00 93,00 1.507.891,61 115.771,00

Tacaimbó 12.800,00 41,00 44,00 170,00 114,00 1.246.640,73 67.036,00

Sanharó 25.000,00 70,00 59,00 199,00 124,00 2.630.439,87 131.543,00

Cumaru 12.000,00 53,00 54,00 145,00 110,00 959.197,12 91.736,00

Sairé 10.200,00 44,00 33,00 119,00 83,00 688.064,63 105.325,00

Lagoa dos Gatos 16.100,00 55,00 53,00 173,00 127,00 1.526.924,54 74.566,00

Gravatá 82.000,00 57,00 36,00 85,00 60,00 3.800.594,62 752.719,00

1.234.346,00 39,66 36,28 155,20 106,05 117.166.926,69 11.824.488,00

155

Garanhuns (PE)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Garanhuns 136.949,00 5,00 10,00 159,00 138,00 17.104.504,16 1.389.009,00

São João 22.403,00 15,80 21,00 145,00 122,00 2.147.215,42 126.364,00

Jucati 11.202,00 31,90 37,00 175,00 154,00 1.166.178,46 67.222,00

Águas Belas 42.566,00 73,13 72,00 241,00 206,00 5.388.470,97 219.294,00

Paranatama 11.357,00 20,60 22,00 179,00 156,00 1.291.328,02 68.835,00

Saloá 15.742,00 23,46 32,00 190,00 166,00 1.863.220,73 85.886,00

Angelim 10.882,00 25,90 29,00 136,00 113,00 908.348,84 57.279,00

Canhotinho 24.837,00 36,10 39,00 125,00 107,00 1.812.938,49 127.865,00

Calçado 11.136,00 29,30 38,00 153,00 128,00 1.026.574,59 64.983,00

Jupi 14.525,00 24,50 29,00 165,00 143,00 1.483.286,94 85.314,00

Lajedo 39.240,00 36,30 38,00 155,00 133,00 3.548.744,26 247.853,00

Capoeiras 19.997,00 25,80 31,00 185,00 164,00 2.271.923,06 113.394,00

Caetés 28.145,00 19,60 21,00 179,00 155,00 3.224.154,71 142.747,00

Bom Conselho 47.760,00 49,20 48,00 161,00 146,00 4.286.426,97 322.775,00

Correntes 17.968,00 47,60 49,00 102,00 119,00 1.026.736,18 94.485,00

Iati 19.010,00 52,60 48,00 211,00 182,00 2.213.689,53 94.005,00

Buíque 56.523,00 116,00 116,00 281,00 235,00 7.785.075,45 347.548,00

Arcoverde 72.625,00 90,20 84,00 256,00 213,00 9.463.354,96 580.253,00

Pedra 22.401,00 71,00 65,00 258,00 219,00 3.049.287,40 143.520,00

Venturosa 17.870,00 58,80 52,00 245,00 207,00 2.376.205,73 109.213,00

Alagoinha 14.341,00 76,30 68,00 228,00 190,00 1.706.615,17 77.394,00

Jurema 15.171,00 56,60 64,00 146,00 124,00 1.209.050,94 74.527,00

Quipapá 25.536,00 62,00 61,00 106,00 90,00 1.457.471,20 127.096,00

Lagoa do Ouro 12.865,00 39,10 47,00 118,00 138,00 875.921,70 66.307,00

Quebrangulo 11.592,00 63,90 89,00 98,30 109,00 610.782,75 64.056,00

Palmeira dos Índios 73.878,00 86,10 87,00 125,00 114,00 4.733.415,95 516.042,00

São Bento do Una 57.659,00 55,60 58,00 206,00 174,00 6.500.894,34 384.994,00

Terezinha 7.057,00 32,40 35,00 177,00 157,00 741.330,10 35.720,00

Brejão 8.989,00 24,90 30,00 145,00 156,00 804.728,68 65.654,00

Cupira 23.841,00 92,00 85,00 136,00 114,00 1.645.489,83 142.846,00

São Benedito do Sul 15.305,00 74,70 78,00 166,00 136,00 1.330.280,83 70.839,00

909.372,00 52,29 53,53 180,60 156,59 95.053.646,35 6.113.319,00

156

Mossoró (RN)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Mossoró 288.162,00 5,00 10,00 252,00 207,00 57.041.606,70 4.493.258,00

Baraúna 27.238,00 38,00 41,00 214,00 173,00 3.377.702,92 335.955,00

Grossos 10.197,00 54,30 51,00 292,00 242,00 1.635.442,56 125.554,00

Tibau 4.019,00 50,40 45,00 266,00 232,00 593.792,98 48.909,00

Areia Branca 27.356,00 50,30 46,00 303,00 250,00 4.605.322,26 659.169,00

Serra do Mel 11.507,00 37,70 42,00 269,00 228,00 1.795.821,60 97.069,00

Açu 57.292,00 75,00 58,00 202,00 162,00 6.056.004,14 566.258,00

Carnaubais 10.760,00 102,00 88,00 203,00 163,00 1.091.486,29 181.823,00

Porto do Mangue 5.884,00 85,60 82,00 221,00 185,00 667.104,50 217.191,00

Governador Dix-Sept Rosado 13.048,00 36,60 32,00 284,00 230,00 2.159.434,95 226.458,00

Felipe Guerra 6.013,00 77,50 61,00 315,00 254,00 986.294,25 91.593,00

Apodi 36.189,00 81,40 58,00 319,00 251,00 5.967.241,37 402.347,00

Caraúbas 20.564,00 73,50 56,00 292,00 229,00 3.151.717,95 319.980,00

Upanema 14.282,00 57,20 42,00 268,00 205,00 2.086.000,55 134.237,00

Augusto Severo 9.716,00 84,50 59,00 263,00 208,00 1.313.453,64 54.806,00

Paraú 3.891,00 92,50 67,00 232,00 180,00 457.749,58 20.243,00

Triunfo Potiguar 3.366,00 104,00 80,00 250,00 200,00 419.275,15 21.579,00

São Rafael 8.347,00 108,00 82,00 210,00 166,00 868.432,65 51.009,00

Pendências 14.751,00 128,00 111,00 190,00 146,00 1.353.610,04 248.725,00

Alto do Rodrigues 13.915,00 123,00 104,00 195,00 150,00 1.318.354,04 291.935,00

Ipanguaçu 15.147,00 93,50 76,00 207,00 170,00 1.587.359,26 93.937,00

Itajá 7.457,00 80,20 61,00 194,00 154,00 749.444,92 63.234,00

Jucurutu 18.450,00 132,00 96,00 235,00 199,00 2.084.385,98 123.729,00

Janduís 5.419,00 106,00 78,00 309,00 241,00 831.920,36 34.035,00

Patu 12.706,00 118,00 91,00 331,00 261,00 2.056.148,81 77.120,00

Olho d'agua dos Borges 4.370,00 118,00 94,00 320,00 248,00 683.674,08 25.682,00

Rafael Godeiro 3.213,00 116,00 87,00 331,00 261,00 521.278,75 19.228,00

Umarizal 10.835,00 112,00 87,00 331,00 261,00 1.767.153,22 73.084,00

Itaú 5.878,00 114,00 87,00 311,00 268,00 898.367,94 34.534,00

Severiano de Melo 3.893,00 111,00 90,00 300,00 245,00 576.245,06 34.072,00

Angicos 11.907,00 108,00 82,00 169,00 142,00 996.954,86 80.791,00

Messias Targino 4.530,00 129,00 84,00 294,00 227,00 642.476,25 33.249,00

Almino Afonso 4.899,00 127,00 96,00 325,00 248,00 769.875,04 27.799,00

Lucrécia 3.933,00 125,00 99,00 337,00 263,00 642.417,47 23.079,00

Frutuoso Gomes 4.228,00 136,00 106,00 334,00 258,00 675.850,45 24.601,00

Riacho da Cruz 3.485,00 127,00 98,00 347,00 274,00 584.738,51 18.902,00

Viçosa 1.714,00 133,00 104,00 354,00 281,00 291.364,30 10.980,00

Rodolfo Fernandes 4.547,00 119,00 95,00 359,00 282,00 797.053,29 24.166,00

Taboleiro Grande 2.518,00 126,00 104,00 366,00 291,00 446.150,34 15.592,00

715.626,00 53,11 44,23 256,23 207,41 114.548.707,02 9.425.912,00

157

Picos (PI)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov.

(km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Picos 76.544,00 7,40 11,00 323,00 277,00 18.311.710,68 831.280,00

Geminiano 5.319,00 25,50 35,00 339,00 298,00 1.109.299,10 30.319,00

Sussuapara 6.545,00 20,70 31,00 320,00 277,00 1.329.425,72 32.028,00

Santana do Piauí 4.544,00 27,10 36,00 309,00 275,00 855.955,94 18.070,00

Ipiranga do Piauí 9.599,00 44,70 38,00 269,00 225,00 1.460.266,57 40.442,00

Dom Expedito Lopes 6.756,00 21,20 25,00 296,00 271,00 1.264.826,55 36.810,00

Paquetá 3.900,00 31,90 31,00 322,00 289,00 747.053,79 16.566,00

Aroeiras do Itaim 2.460,00 26,80 30,00 348,00 305,00 522.750,11 10.677,00

Itainópolis 11.354,00 58,70 70,00 372,00 333,00 2.292.958,08 43.803,00

Jaicós 18.660,00 57,20 52,00 371,00 319,00 3.772.907,39 78.660,00

Francisco Santos 9.054,00 57,60 60,00 371,00 324,00 1.828.736,05 39.141,00

Campo Grande do Piauí 5.801,00 55,90 57,00 370,00 320,00 1.173.796,52 24.472,00

Monsenhor Hipólito 7.586,00 72,60 74,00 386,00 338,00 1.539.783,46 30.317,00

Santo Antônio de Lisboa 6.244,00 47,30 55,00 343,00 313,00 1.200.958,07 34.804,00

Bocaína 4.436,00 30,30 36,00 330,00 281,00 877.584,78 19.726,00

São Luís do Piauí 2.595,00 49,00 56,00 316,00 286,00 457.398,81 10.684,00

São José do Piauí 6.610,00 36,00 38,00 295,00 251,00 1.139.142,62 27.515,00

São João da Canabrava 4.523,00 45,70 53,00 309,00 281,00 787.766,73 19.097,00

Inhuma 15.044,00 80,30 78,00 252,00 234,00 1.963.615,87 66.241,00

São João da Varjota 4.747,00 47,90 40,00 298,00 246,00 791.744,71 16.979,00

Santa Cruz do Piauí 6.127,00 44,90 44,00 312,00 261,00 1.080.352,60 26.539,00

Oeiras 36.329,00 75,40 64,00 286,00 256,00 5.432.675,62 210.624,00

Valença do Piauí 20.568,00 92,40 73,00 222,00 194,00 2.315.763,70 118.065,00

Wall Ferraz 4.375,00 67,70 66,00 335,00 283,00 778.815,46 17.568,00

Vera Mendes 3.025,00 78,80 89,00 392,00 352,00 615.931,64 14.068,00

Floresta do Piauí 2.515,00 84,20 93,00 352,00 310,00 455.285,52 11.244,00

Santo Inácio do Piauí 3.720,00 84,90 85,00 352,00 302,00 672.588,52 15.186,00

Colônia do Piauí 7.527,00 103,00 86,00 312,00 278,00 1.171.793,07 30.003,00

Campinas do Piauí 5.507,00 116,00 113,00 384,00 330,00 1.036.519,80 23.695,00

Alagoinha do Piauí 7.501,00 81,90 81,00 240,00 202,00 929.689,28 28.394,00

Vila Nova do Piauí 2.965,00 68,40 69,00 218,00 204,00 342.943,66 15.513,00

São Juliáo 6.244,00 84,60 81,00 208,00 196,00 667.452,98 25.569,00

Alegrete do Piauí 4.832,00 81,80 79,00 208,00 189,00 519.131,36 21.286,00

Fronteiras 11.372,00 104,00 94,00 181,00 176,00 1.025.558,47 161.729,00

Francisco Macedo 3.097,00 98,40 96,00 200,00 189,00 311.187,35 11.883,00

Padre Marcos 6.748,00 85,30 84,00 209,00 191,00 723.900,71 30.468,00

Belém do Piauí 3.464,00 77,20 74,00 217,00 201,00 391.647,20 13.125,00

Massapê do Piauí 6.323,00 70,20 70,00 250,00 235,00 835.434,92 21.557,00

Patos do Piauí 6.257,00 103,00 86,00 283,00 253,00 883.541,61 24.738,00

Santa Rosa do Piauí 5.178,00 111,00 92,00 276,00 266,00 705.135,66 21.084,00

Cajazeiras do Piauí 3.471,00 129,00 112,00 247,00 235,00 413.583,41 13.070,00

Tanque do Piauí 2.703,00 127,00 98,00 225,00 211,00 294.074,93 12.122,00

Novo Oriente do Piauí 6.483,00 113,00 92,00 241,00 209,00 768.831,73 25.949,00

Lagoa do Sítio 5.047,00 96,10 113,00 248,00 222,00 631.068,46 19.805,00

Marcolândia 8.249,00 115,00 104,00 175,00 164,00 708.491,55 35.357,00

391.948,00 59,63 56,96 294,81 259,89 67.139.080,78 2.376.272,00

158

Senador Pompeu (CE)

Crateús (CE)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem

(min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Senador Pompeu 26.494,00 5,00 12,00 272,00 241,00 5.660.710,38 108.183,00

Quixeramobim 75.565,00 53,00 50,00 209,00 163,00 8.706.138,91 415.315,00

Milhã 13.078,00 30,00 30,00 258,00 196,00 2.025.782,67 53.615,00

Deputado Irapuan Pinheiro 9.094,00 62,00 62,00 292,00 234,00 1.429.812,36 33.063,00

Piquet Carneiro 16.827,00 31,00 29,00 297,00 248,00 2.985.787,46 47.217,00

Mombaça 44.060,00 61,00 50,00 303,00 247,00 7.205.890,30 258.659,00

Pedra Branca 41.942,00 52,00 50,00 269,00 235,00 6.237.361,49 134.843,00

Quixadá 86.605,00 114,00 99,00 168,00 140,00 7.150.172,51 538.778,00

Banabuiú 18.027,00 132,00 112,00 204,00 171,00 1.767.940,06 122.896,00

Solonópole 18.127,00 69,00 80,00 234,00 177,00 2.247.576,22 90.675,00

Acopiara 53.931,00 80,00 73,00 195,00 192,00 5.450.164,20 236.658,00

Iguatu 102.013,00 118,00 110,00 156,00 151,00 7.780.326,40 1.175.247,00

Quilexô 15.000,00 118,00 94,00 180,00 176,00 1.320.022,89 54.459,00

Orós 21.392,00 118,00 96,00 179,00 187,00 1.872.070,16 84.960,00

542.155,00 82,33 74,71 210,43 182,83 61.839.756,00 3.354.568,00

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo

de

viagem

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min) pop x temp

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Crateús 82.750,00 6,30 14,00 285,00 142,00 11.750.500,00 17.894.179,11 384.606,00

Poranga 12.003,00 75,00 83,00 285,00 149,00 1.788.447,00 1.790.092,51 32.478,00

Ipaporanga 11.587,00 41,00 44,00 320,00 163,00 1.888.681,00 2.124.239,14 63.724,00

Tamboril 25.455,00 72,00 64,00 292,00 124,00 3.156.420,00 3.913.416,56 89.319,00

Independência 25.962,00 55,00 55,00 310,00 149,00 3.868.338,00 4.412.100,90 121.426,00

Novo Oriente 27.461,00 51,00 46,00 286,00 164,00 4.503.604,00 4.354.585,83 91.016,00

Ararendá 10.901,00 61,00 68,00 310,00 172,00 1.874.972,00 1.824.015,64 35.326,00

Ipueiras 37.874,00 101,00 92,00 308,00 124,00 4.696.376,00 5.837.725,71 125.897,00

Nova Russas 30.965,00 71,00 66,00 308,00 121,00 3.746.765,00 5.031.912,13 118.814,00

Catunda 10.508,00 99,00 84,00 265,00 144,00 1.513.152,00 1.397.721,54 77.233,00

Monsenhor Tabosa 17.025,00 115,00 114,00 310,00 126,00 2.145.150,00 2.590.264,65 55.846,00

Boa Viagem 54.440,00 138,00 115,00 228,00 75,00 4.083.000,00 5.927.493,69 230.651,00

Quiterianópolis 19.918,00 83,40 69,00 303,00 251,00 4.999.418,00 3.108.232,15 61.703,00

Santa Quitéria 43.695,00 137,00 115,00 227,00 227,00 9.918.765,00 4.741.868,61 513.815,00

Ipu 41.485,00 127,00 118,00 301,00 258,00 10.703.130,00 6.037.915,51 186.622,00

452.029,00 81,13 74,40 282,16 156,27 70.636.718,00 70.985.763,69 2.188.476,00

159

Patos (PB)

Cidade População

(2015)

Distância

rodov. (km)

Tempo de

viagem

(min)

Distância ao

Aeroporto

Alternativo

Tempo de

viagem (min)

popi. (d alt

/di^0,15)

PIB X R$1.000

(2012)

Patos 106.984,00 4,00 7,00 183,00 157,00 15.902.335,90 1.158.946,00

São José de Espinharas 4.635,00 37,00 40,00 214,00 176,00 577.076,32 22.424,00

São Mamede 7.721,00 27,00 28,00 160,00 133,00 753.509,91 58.457,00

Santa Terezinha 4.573,00 23,00 31,00 216,00 189,00 617.157,17 19.510,00

Cacimba da Areia 3.749,00 20,00 32,00 159,00 146,00 380.327,79 13.177,00

Quixabá 1.964,00 17,00 23,00 166,00 152,00 213.148,48 7.794,00

Malta 5.665,00 36,00 37,00 217,00 177,00 718.148,53 21.285,00

Pombal 32.712,00 76,00 67,00 224,00 202,00 3.826.776,31 174.040,00

Paulista 12.260,00 85,00 74,00 261,00 232,00 1.643.304,86 46.440,00

Serra Negra do Norte 8.065,00 53,00 39,00 218,00 182,00 969.213,57 32.850,00

São José do Sabugi 4.145,00 57,00 57,00 153,00 127,00 345.807,76 16.142,00

Ipueira 2.236,00 45,00 45,00 179,00 151,00 226.122,07 10.861,00

Vista Serrana 3.808,00 58,00 57,00 235,00 191,00 486.687,96 11.395,00

Passagem 2.424,00 29,00 41,00 148,00 132,00 216.488,40 10.447,00

Santa Luzia 15.401,00 46,00 43,00 140,00 117,00 1.214.124,66 61.775,00

Várzea 2.820,00 59,00 51,00 154,00 128,00 235.581,96 14.940,00

Catingueira 4.812,00 46,00 45,00 227,00 189,00 615.088,77 19.742,00

Mãe D'agua 4.009,00 43,00 59,00 218,00 196,00 497.132,64 14.534,00

São José do Bonfim 3.566,00 20,00 32,00 195,00 171,00 443.671,42 10.999,00

Teixeira 15.191,00 34,00 46,00 182,00 157,00 1.629.055,63 51.530,00

Condado 6.753,00 35,00 40,00 222,00 176,00 879.507,44 30.201,00

Caicó 67.554,00 69,00 81,00 195,00 165,00 6.980.046,52 1.017.096,00

Timbaúba dos Batistas 2.428,00 97,00 80,00 225,00 186,00 275.052,40 11.653,00

Cruzeta 7.967,00 92,00 90,00 198,00 177,00 800.556,21 42.423,00

São José do Seridó 4.231,00 67,00 59,00 215,00 174,00 484.139,22 26.638,00

Jardim do Seridó 12.566,00 92,00 80,00 169,00 153,00 1.077.743,93 58.646,00

Ouro Branco 4.699,00 68,00 59,00 163,00 135,00 406.739,84 24.561,00

Santana do Seridó 2.688,00 73,00 65,00 141,00 127,00 199.136,08 13.138,00

Junco do Seridó 7.165,00 76,00 64,00 108,00 90,00 404.127,04 22.173,00

Matureia 5.939,00 48,00 62,00 189,00 166,00 628.042,37 21.030,00

Imaculada 13.000,00 81,00 103,00 224,00 203,00 1.506.324,77 35.864,00

São Fernando 3.401,00 100,00 84,00 220,00 184,00 374.998,31 34.000,00

Jardim das Piranhas 13.735,00 113,00 94,00 233,00 194,00 1.574.790,62 59.080,00

Acari 11.152,00 115,00 110,00 180,00 162,00 985.191,35 53.042,00

Parelhas 25.560,00 88,00 82,00 151,00 138,00 1.971.811,50 118.332,00

Carnaúba dos Dantas 8.117,00 111,00 104,00 167,00 145,00 668.826,65 37.848,00

Equador 5.822,00 79,00 70,00 115,00 100,00 347.636,99 34.232,00

Tenório 3.010,00 93,00 85,00 110,00 96,00 167.759,35 11.047,00

452.527,00 54,00 54,67 188,91 163,11 51.243.190,71 3.428.292,00