POR QUE ALGUNS MUNICÍPIOS GAÚCHOS CRESCEM TANTO E OUTROS TÃO POUCO? A evolução das desigualdades territoriais no Rio Grande do Sul entre 1970 e 2000 Carlos

POR QUE ALGUNS MUNICÍPIOS GAÚCHOS POR QUE ALGUNS MUNICÍPIOS GAÚCHOS CRESCEM TANTO E OUTROS TÃO CRESCEM TANTO E OUTROS TÃO

POUCO?POUCO?

A evolução das desigualdades territoriais no A evolução das desigualdades territoriais no Rio Grande do Sul entre 1970 e 2000 Rio Grande do Sul entre 1970 e 2000

Carlos A. N. PaivaCarlos A. N. Paiva [email protected]@gmail.com

2

Financiamento: CNPq e Fapergs

Executores: UNISC e FEE

Coordenação: Carlos Águedo Paiva

Equipe: Cristiano Sehn, Cristiano Stoelben, Gisele Ferreira, Job Koehler, Josué Sperb e Paulo Machado

1. INTRODUÇÃO1. INTRODUÇÃO

PESQUISA: Investigação Acerca dos Determinantes dos Diferenciais de Desempenho Socioeconômico dos Municípios

Gaúchos entre 1970 e 2000

3

1. Os modelos teóricos de desenvolvimento regional podem e devem ser testados empiricamente;

2. Os testes devem ter por referência unidades geográficas:2.1) estáveis ao longo do tempo;2.2) portadoras de um grau de homogeneidade que as torne

estatisticamente comparáveis;

3. A instabilidade das malhas municipais, expressa na persistente ampliação do número de municípios, fere as duas exigências anteriores;

4. A metodologia das “Áreas Mínimas Comparáveis” (também conhecidas como “áreas estatisticamente comparáveis”) enfrenta o problema “2.1” levando ao paroxismo o problema “2.2”, como se observa no mapa das AMCs gaúchas para 2000.

1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (1)1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (1)


5. A estrutura regional estatisticamente comparável:5.1) garante um mínimo de homogeneidade aos indivíduos da

população (impedindo que a distribuição de frequência das características relevantes da população assuma perfil plurimodal),

5.2) garante um mínimo de homogeneidade interna à unidade regional (cerceando a “falácia ecológica”, que se impõe sempre que o grau de dispersão das características da população é muito elevado);

6. Por isto mesmo, a unidade regional estatisticamente comparável é uma “construção objetiva”: ela é uma construção do pesquisador baseada em homogeneidades estatístico-empíricas e sócio-institucionais concretas;

7. A unidade regional “objetivamente construída” nesta pesquisa é a malha municipal do início do período de análise: os 232 municípios existentes em 1970 no RGS;

6

8. Esta regionalização está longe de ser ideal, mas enfrenta com rigor o desafio 2.1 (estabilidade da base comparativa), e de forma significativamente superior às AMCs o desafio 2.2. (homogenidade mínima dos indivíduos sob análise estatística);

9. O enfrentamento de 2.2 permite que pensemos territorialmente o desenvolvimento das nossas regiões-municípios, abrindo mão de medidas “per capita” (pseudo-individuais): se a região é uma unidade real, o que importa são as medidas de desempenho global;

10. Com isto, incorporamos os movimentos migratórios à nossa medida de performance e evitamos o equívoco de tomar a emigração dos excluídos (que eleva a renda “per capita” pela depressão do “capita”) como indicador de desenvolvimento;


Taxa de variação da renda (censitária) apropriada pelo conjunto dos munícipes entre 1970 e 2000

Esta medida será a nossa variável dependente no conjunto dos exercícios de regressão desenvolvidos a seguir. O que queremos entender é: porque os municípios gaúchos apresentaram o seguinte padrão espacial de desempenho?

MEDIDA DE DESEMPENHO SOCIOECONÔMICO (4)MEDIDA DE DESEMPENHO SOCIOECONÔMICO (4)

11. E se tomamos o desenvolvimento como processo (por oposição a “estado final”, em que se ignora a dimensão perversa da estagnação) chegamos a uma medida de desempenho:

Critério de Conversão: mista (urbana, pela sede; rural, pela área) sem ponderação

TVYCM07

8

2. POR QUE NÃO USAR O PIB MUNICIPAL E SUA VARIAÇÃO? PORQUE A RELAÇÃO Y / PIB APRESENTA DISPERSÃO MUITO ELEVADA

1 03

17

29

53

62

81

62

47

34

27

1412

8 74

13 2

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

7 12 17 22 28 33 38 43 49 54 59 64 70 75 80 85 91 96 101 Mais

Y/PIB

Fre

qüên

cia

10MODELOS TESTADOS

SIMPLIFICADO DE DOUGLASS NORTH (base de exportação)

MARXO-KALECKIANO (multiplicação endógena)

RICARDO-NEOCLÁSSICO (produtivista clássico)

CEPALINO-PERROUXIANO (atração de investimentos)

MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (empresarialista)

WEBERO-PUTNAMIANO (culturalista)

112. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH

1. É um modelo complexo, pois projeta sua própria superação;

2. Ponto de partida: as regiões rurais (baixa densidade urbana) se inserem no processo de desenvolvimento mercantil pela especialização e exportação de produtos agropecuários;

3. Desdobramento: aquelas regiões rurais que:

3.1) caracterizadas por pequena concentração fundiária e da renda,

3.2) se especializam em produtos intensivos em mão-de-obra, de elevada agregação local de valor e que solicitam beneficiamento (ou produção de insumos) no próprio território tendem a diversificar a produção e a se urbanizarem;

4. Conclusão: se a diversificação produtiva levar à criação de novos setores básicos (exportadores) urbanos, o desenvolvimento regional se autonomiza de suas bases rurais e a pluralidade de atividades se impõe, negando a especialização agrícola inicial.


→→ variáveis independentes utilizadas:

→ arroz70; feijao70; fumo70; mand70; milho70; soja70; trigo70; laran70; maça70; pesse70; uva70; bov70; suino70; aves70; leite70.

→ arroz96; feijao96; fumo96; mand96; milho96; soja96; trigo96; laran96; maça96; pesse96; uva96; bov96; suino96; aves96; leite96.

→ vbpamat7; vbpamat9; vbpa1570; vbpa1596.


Exemplo:Exemplo:

%81,41Sul do Cachoeira 1970 VBPA total

Sul do Cachoeira 1970 arrozVBPA Sul do Cachoeira Arroz70

TV

YC

M07

AR

RO

Z70

FE

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70

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70

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ES

70

LE

ITE

70

VB

PA

MA

T7

VB

PA

1570

Pearson Cor. 1 -0,027 -0,141 0,065 -0,001 -0,034 -0,368 -0,264 0,269 0,130 0,026 0,268 -0,233 -0,022 0,352 0,484 -0,259 -0,450

Sig. (2-tailed) , 0,677 0,032 0,326 0,992 0,609 0,000 0,000 0,000 0,048 0,689 0,000 0,000 0,736 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. -0,027 1 -0,075 0,025 -0,177 -0,435 -0,361 -0,300 -0,116 -0,093 0,029 -0,119 0,322 -0,423 -0,177 -0,143 0,318 -0,077

Sig. (2-tailed) 0,677 , 0,256 0,708 0,007 0,000 0,000 0,000 0,078 0,160 0,662 0,070 0,000 0,000 0,007 0,029 0,000 0,241

Pearson Cor. -0,141 -0,075 1 0,221 0,239 0,187 -0,184 -0,203 0,053 -0,069 -0,007 -0,083 -0,110 0,032 -0,028 0,085 -0,315 0,055

Sig. (2-tailed) 0,032 0,256 , 0,001 0,000 0,004 0,005 0,002 0,424 0,298 0,911 0,209 0,094 0,630 0,669 0,197 0,000 0,405

Pearson Cor. 0,065 0,025 0,221 1 0,076 -0,004 -0,192 -0,178 0,014 -0,041 -0,007 -0,054 -0,137 -0,024 -0,044 -0,060 -0,085 0,024

Sig. (2-tailed) 0,326 0,708 0,001 , 0,250 0,955 0,003 0,006 0,829 0,535 0,915 0,413 0,037 0,718 0,507 0,360 0,200 0,721

Pearson Cor. -0,001 -0,177 0,239 0,076 1 -0,019 0,236 -0,260 0,291 -0,087 -0,119 -0,177 -0,332 0,203 0,061 0,252 -0,420 0,014

Sig. (2-tailed) 0,992 0,007 0,000 0,250 , 0,776 0,000 0,000 0,000 0,186 0,071 0,007 0,000 0,002 0,354 0,000 0,000 0,828

Pearson Cor. -0,034 -0,435 0,187 -0,004 -0,019 1 0,117 0,006 -0,039 0,037 -0,039 -0,026 -0,420 0,821 -0,036 -0,036 -0,371 0,362

Sig. (2-tailed) 0,609 0,000 0,004 0,955 0,776 , 0,076 0,930 0,555 0,571 0,554 0,692 0,000 0,000 0,582 0,588 0,000 0,000

Pearson Cor. -0,368 -0,361 -0,184 -0,192 0,236 0,117 1 0,542 -0,167 -0,061 -0,085 -0,150 -0,412 0,213 -0,158 -0,324 0,122 0,547

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,005 0,003 0,000 0,076 , 0,000 0,011 0,352 0,199 0,022 0,000 0,001 0,016 0,000 0,064 0,000

Pearson Cor. -0,264 -0,300 -0,203 -0,178 -0,260 0,006 0,542 1 -0,280 -0,007 -0,066 -0,089 -0,139 -0,137 -0,236 -0,414 0,456 0,566

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,002 0,006 0,000 0,930 0,000 , 0,000 0,910 0,316 0,175 0,035 0,037 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,269 -0,116 0,053 0,014 0,291 -0,039 -0,167 -0,280 1 -0,025 -0,026 -0,030 -0,142 0,076 0,217 0,351 -0,389 -0,299

Sig. (2-tailed) 0,000 0,078 0,424 0,829 0,000 0,555 0,011 0,000 , 0,704 0,694 0,645 0,031 0,250 0,001 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,130 -0,093 -0,069 -0,041 -0,087 0,037 -0,061 -0,007 -0,025 1 0,011 0,310 -0,074 0,031 0,207 -0,024 -0,025 -0,023

Sig. (2-tailed) 0,048 0,160 0,298 0,535 0,186 0,571 0,352 0,910 0,704 , 0,868 0,000 0,262 0,639 0,002 0,713 0,709 0,730

Pearson Cor. 0,026 0,029 -0,007 -0,007 -0,119 -0,039 -0,085 -0,066 -0,026 0,011 1 0,002 -0,022 -0,068 0,095 0,023 -0,083 -0,178

Sig. (2-tailed) 0,689 0,662 0,911 0,915 0,071 0,554 0,199 0,316 0,694 0,868 , 0,981 0,744 0,303 0,151 0,728 0,208 0,007

Pearson Cor. 0,268 -0,119 -0,083 -0,054 -0,177 -0,026 -0,150 -0,089 -0,030 0,310 0,002 1 -0,137 -0,027 0,164 0,021 0,176 0,008

Sig. (2-tailed) 0,000 0,070 0,209 0,413 0,007 0,692 0,022 0,175 0,645 0,000 0,981 , 0,037 0,680 0,012 0,747 0,007 0,906

Pearson Cor. -0,233 0,322 -0,110 -0,137 -0,332 -0,420 -0,412 -0,139 -0,142 -0,074 -0,022 -0,137 1 -0,474 -0,250 -0,098 0,375 -0,181

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,094 0,037 0,000 0,000 0,000 0,035 0,031 0,262 0,744 0,037 , 0,000 0,000 0,139 0,000 0,006

Pearson Cor. -0,022 -0,423 0,032 -0,024 0,203 0,821 0,213 -0,137 0,076 0,031 -0,068 -0,027 -0,474 1 0,006 0,008 -0,409 0,294

Sig. (2-tailed) 0,736 0,000 0,630 0,718 0,002 0,000 0,001 0,037 0,250 0,639 0,303 0,680 0,000 , 0,931 0,899 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,352 -0,177 -0,028 -0,044 0,061 -0,036 -0,158 -0,236 0,217 0,207 0,095 0,164 -0,250 0,006 1 0,208 -0,306 -0,402

Sig. (2-tailed) 0,000 0,007 0,669 0,507 0,354 0,582 0,016 0,000 0,001 0,002 0,151 0,012 0,000 0,931 , 0,001 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,484 -0,143 0,085 -0,060 0,252 -0,036 -0,324 -0,414 0,351 -0,024 0,023 0,021 -0,098 0,008 0,208 1 -0,392 -0,446

Sig. (2-tailed) 0,000 0,029 0,197 0,360 0,000 0,588 0,000 0,000 0,000 0,713 0,728 0,747 0,139 0,899 0,001 , 0,000 0,000

Pearson Cor. -0,259 0,318 -0,315 -0,085 -0,420 -0,371 0,122 0,456 -0,389 -0,025 -0,083 0,176 0,375 -0,409 -0,306 -0,392 1 0,395

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,200 0,000 0,000 0,064 0,000 0,000 0,709 0,208 0,007 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000

Pearson Cor. -0,450 -0,077 0,055 0,024 0,014 0,362 0,547 0,566 -0,299 -0,023 -0,178 0,008 -0,181 0,294 -0,402 -0,446 0,395 1

Sig. (2-tailed) 0,000 0,241 0,405 0,721 0,828 0,000 0,000 0,000 0,000 0,730 0,007 0,906 0,006 0,000 0,000 0,000 0,000 ,

TVYCM07

ARROZ70

FEIJAO70

FUMO70

MAND70

MILHO70

SOJA70

TRIGO70

LARAN70

MAÇA70

PESSE70

LEITE70

VBPAMAT7

VBPA1570

UVA70

BOV70

SUINO70

AVES70

Operando apenas com as medidas de especialização de 1970:2. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH

Alternativamente, se tomamos apenas a especialização em 96:

TV

YC

M0

7

AR

RO

Z9

6

FE

IJA

O9

6

FU

MO

96

MA

ND

96

MIL

HO

96

SO

JA

96

TR

IGO

96

LA

RA

N9

6

MA

ÇA

96

PE

SS

E9

6

UV

A9

6

BO

V9

6

SU

INO

96

AV

ES

96

LE

ITE

96

VB

PA

MA

T9

VB

PA

15

96

Pearson Cor. 1 -0,090 -0,214 -0,003 -0,163 -0,257 -0,351 -0,321 0,171 0,010 0,105 0,242 -0,257 -0,050 0,356 0,213 -0,178 -0,507Sig. (2-tailed) , 0,171 0,001 0,959 0,013 0,000 0,000 0,000 0,009 0,881 0,109 0,000 0,000 0,449 0,000 0,001 0,007 0,000Pearson Cor. -0,090 1 -0,187 0,001 -0,222 -0,477 -0,340 -0,297 -0,169 -0,084 -0,069 -0,110 0,356 -0,407 -0,288 -0,312 0,467 0,160Sig. (2-tailed) 0,171 , 0,004 0,984 0,001 0,000 0,000 0,000 0,010 0,204 0,294 0,094 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,014Pearson Cor. -0,214 -0,187 1 0,117 0,057 0,400 -0,087 -0,092 0,199 -0,035 0,015 -0,050 -0,050 0,229 -0,009 -0,019 -0,276 0,098Sig. (2-tailed) 0,001 0,004 , 0,075 0,391 0,000 0,187 0,164 0,002 0,601 0,821 0,448 0,445 0,000 0,895 0,777 0,000 0,137Pearson Cor. -0,003 0,001 0,117 1 0,022 -0,059 -0,254 -0,246 -0,009 -0,065 0,006 -0,077 -0,119 -0,094 -0,052 -0,246 0,060 0,100Sig. (2-tailed) 0,959 0,984 0,075 , 0,745 0,368 0,000 0,000 0,888 0,322 0,927 0,245 0,071 0,156 0,434 0,000 0,366 0,130Pearson Cor. -0,163 -0,222 0,057 0,022 1 -0,113 0,063 0,123 0,327 -0,116 -0,088 -0,109 -0,157 0,120 -0,255 0,330 -0,293 -0,007Sig. (2-tailed) 0,013 0,001 0,391 0,745 , 0,085 0,337 0,062 0,000 0,077 0,183 0,096 0,017 0,068 0,000 0,000 0,000 0,918Pearson Cor. -0,257 -0,477 0,400 -0,059 -0,113 1 0,375 0,300 -0,077 -0,056 -0,053 -0,136 -0,247 0,610 0,159 0,002 -0,184 0,381Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,368 0,085 , 0,000 0,000 0,243 0,393 0,426 0,038 0,000 0,000 0,015 0,981 0,005 0,000Pearson Cor. -0,351 -0,340 -0,087 -0,254 0,063 0,375 1 0,859 -0,156 -0,078 -0,143 -0,134 -0,202 0,031 -0,265 0,074 0,280 0,454Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,187 0,000 0,337 0,000 , 0,000 0,017 0,239 0,029 0,042 0,002 0,634 0,000 0,264 0,000 0,000Pearson Cor. -0,321 -0,297 -0,092 -0,246 0,123 0,300 0,859 1 -0,136 -0,069 -0,121 -0,118 -0,202 0,075 -0,257 0,096 0,223 0,394Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,164 0,000 0,062 0,000 0,000 , 0,038 0,297 0,065 0,074 0,002 0,252 0,000 0,147 0,001 0,000Pearson Cor. 0,171 -0,169 0,199 -0,009 0,327 -0,077 -0,156 -0,136 1 -0,074 0,008 -0,031 -0,032 0,003 -0,086 0,207 -0,341 -0,266Sig. (2-tailed) 0,009 0,010 0,002 0,888 0,000 0,243 0,017 0,038 , 0,264 0,907 0,643 0,625 0,958 0,190 0,001 0,000 0,000Pearson Cor. 0,010 -0,084 -0,035 -0,065 -0,116 -0,056 -0,078 -0,069 -0,074 1 -0,008 0,045 0,035 -0,103 -0,025 -0,085 0,025 -0,055Sig. (2-tailed) 0,881 0,204 0,601 0,322 0,077 0,393 0,239 0,297 0,264 , 0,906 0,496 0,600 0,119 0,704 0,195 0,700 0,403Pearson Cor. 0,105 -0,069 0,015 0,006 -0,088 -0,053 -0,143 -0,121 0,008 -0,008 1 0,596 0,046 -0,036 0,022 -0,072 -0,105 -0,094Sig. (2-tailed) 0,109 0,294 0,821 0,927 0,183 0,426 0,029 0,065 0,907 0,906 , 0,000 0,487 0,586 0,735 0,273 0,110 0,155Pearson Cor. 0,242 -0,110 -0,050 -0,077 -0,109 -0,136 -0,134 -0,118 -0,031 0,045 0,596 1 -0,129 -0,008 0,228 -0,083 -0,042 -0,098Sig. (2-tailed) 0,000 0,094 0,448 0,245 0,096 0,038 0,042 0,074 0,643 0,496 0,000 , 0,049 0,902 0,000 0,205 0,525 0,137Pearson Cor. -0,257 0,356 -0,050 -0,119 -0,157 -0,247 -0,202 -0,202 -0,032 0,035 0,046 -0,129 1 -0,396 -0,330 -0,177 0,194 0,104Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,445 0,071 0,017 0,000 0,002 0,002 0,625 0,600 0,487 0,049 , 0,000 0,000 0,007 0,003 0,114Pearson Cor. -0,050 -0,407 0,229 -0,094 0,120 0,610 0,031 0,075 0,003 -0,103 -0,036 -0,008 -0,396 1 0,314 0,147 -0,339 0,190Sig. (2-tailed) 0,449 0,000 0,000 0,156 0,068 0,000 0,634 0,252 0,958 0,119 0,586 0,902 0,000 , 0,000 0,025 0,000 0,004Pearson Cor. 0,356 -0,288 -0,009 -0,052 -0,255 0,159 -0,265 -0,257 -0,086 -0,025 0,022 0,228 -0,330 0,314 1 -0,106 -0,068 -0,071Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,895 0,434 0,000 0,015 0,000 0,000 0,190 0,704 0,735 0,000 0,000 0,000 , 0,107 0,304 0,284Pearson Cor. 0,213 -0,312 -0,019 -0,246 0,330 0,002 0,074 0,096 0,207 -0,085 -0,072 -0,083 -0,177 0,147 -0,106 1 -0,268 -0,128Sig. (2-tailed) 0,001 0,000 0,777 0,000 0,000 0,981 0,264 0,147 0,001 0,195 0,273 0,205 0,007 0,025 0,107 , 0,000 0,052Pearson Cor. -0,178 0,467 -0,276 0,060 -0,293 -0,184 0,280 0,223 -0,341 0,025 -0,105 -0,042 0,194 -0,339 -0,068 -0,268 1 0,571Sig. (2-tailed) 0,007 0,000 0,000 0,366 0,000 0,005 0,000 0,001 0,000 0,700 0,110 0,525 0,003 0,000 0,304 0,000 , 0,000Pearson Cor. -0,507 0,160 0,098 0,100 -0,007 0,381 0,454 0,394 -0,266 -0,055 -0,094 -0,098 0,104 0,190 -0,071 -0,128 0,571 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,014 0,137 0,130 0,918 0,000 0,000 0,000 0,000 0,403 0,155 0,137 0,114 0,004 0,284 0,052 0,000 ,

TVYCM07

ARROZ96

FEIJAO96

FUMO96

MAND96

MILHO96

SOJA96

TRIGO96

LARAN96

MAÇA96

PESSE96

LEITE96

VBPAMAT9

VBPA1596

UVA96

BOV96

SUINO96

AVES96


16

Tvycm07 = 0,217leite70 --0,263milho96 --0,207mand96 --0,468soja70 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)

--0,226feijão96 --0,474bov70 --0,232arroz96 --0,122fumo96 (0,000) (0,000) (0,000) (0,015)

r ² = 0,559r ² = 0,543

2. O MODELO DE NORTH (70 e 96)2. O MODELO DE NORTH (70 e 96)

21

Operando apenas com as medidas de especialização de 1970:

Tvycm07 = 0,299leite70 +0,090uva70 +0,083aves70 -0,456soja70 (0,000) (0,070) (0,109) (0,000)

-0,452bov70 -0,286feijão70 -0,131suíno70 (0,000) (0,000) (0,016)

r ² = 0,515r ² = 0,499


22

Alternativamente, se tomamos apenas a especialização em 96:

Tvycm07= -0,266milho96 +0,187leite96 -0,384mand96 -0,339bov96 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)

- 0,395 soja96 - 0,270 arroz96 - 0,217 feijão96 + 0,162 laran96 (0,000) (0,000) (0,000) (0,003)

r ² = 0,495r ² = 0,477


23

O desempenho da variável AVES no modelo:

TVYCM07 = 0,296 aves96 + 0,291 aves70 (0,000) (0,000)

r ² = 0,208r ² = 0,201


26

Reagregando as informações sobre produção agropecuária utilizando a metodologia das AMCs:


Tvycm07 = 0,163leite70 +0,297aves96 -0,142milho96 -0,458bov70 (0,025) (0,000) (0,057)

(0,000)

-0,393soja70 -0,305feijão70 +0,205leite96 -0,234suino96 +0,139laran96

(2,263) (4,548) (-1,917) (-6,441)

(0,000) (0,000) (0,003) (0,003) (0,019) (-5,394) (-5,154) (3,022) (-3,083) (2,376)

r ² = 0,669r ² = 0,645

273. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)(MARXO-KALECKIANO)

(i) Ym = Ck + Ct + I + X - M

(ii) M = I + Ck + (1 - a) Ct + (1 - b) X

(iii) Ym = a.Ct + b.X

(iv) Ym = a.Ct + b.X = Lc + Sc + Lx + Sx

(v) Ct = Sc + Sx

(vi) Ct = (sc.a.Ct) + (sx.b.X)

(vii) Ct - (sc.a.Ct)= Ct (1 - sc.a) = sx .b.X

(viii) Ct = sx.b.X / (1 - a.sc)

(ix) a.Ct = a.sx.b.X / (1 - a.sc)

(x) Ym = b.X + a.sx.b.X / (1 - a.sc) = b.X [1 + (a.sx) / (1 - a.sc)]

28


→ %ate10ha; %ate25ha; %ate50ha; %ate100h; %ate200h; %a50emil; %a+500ha; %a+1000h;

→ %sinstot;

→ anmedest;

→ covarane;

→ covaryfm;

→ salurnay;

→ salmedic;


29

TVYCM07 SALURNAY COVARYFM ANMEDEST %ate10haPearson Cor. 1 0,529 -0,279 0,373 0,331Sig. (2-tailed) , 0,000 0,000 0,000 0,000N 232 222 232 232 232Pearson Cor. 0,529 1 -0,150 0,420 0,285Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,026 0,000 0,000N 222 222 222 222 222Pearson Cor. -0,279 -0,150 1 0,095 -0,310Sig. (2-tailed) 0,000 0,026 , 0,148 0,000N 232 222 232 232 232Pearson Cor. 0,373 0,420 0,095 1 0,128Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,148 , 0,052N 232 222 232 232 232Pearson Cor. 0,331 0,285 -0,310 0,128 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,052 ,N 232 222 232 232 232

%ate10ha

ANMEDEST

TVYCM07

SALURNAY

COVARYFM3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)(MARXO-KALECKIANO)

TV

YC

M07

SA

LM

ED

IC

SA

LU

RN

AY

CO

VA

RY

FM

CA

MP

OP

80

CO

VA

RA

NE

AN

ME

DE

ST

%si

nst

ot

%at

e10h

a

%at

e50h

a

%at

e100

h

%a5

0em

il

%a+

500h

a

%a+

1000

h

Pearson Cor. 1 0,433 0,529 -0,279 -0,377 0,175 0,373 -0,343 0,331 0,204 0,215 -0,167 -0,193 -0,185

Sig. (2-tailed) , 0,000 0,000 0,000 0,000 0,008 0,000 0,000 0,000 0,002 0,001 0,011 0,003 0,005

Pearson Cor. 0,433 1 0,750 -0,029 -0,614 0,481 0,653 -0,438 0,177 -0,005 -0,016 -0,040 0,051 0,059

Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,000 0,663 0,000 0,000 0,000 0,000 0,008 0,942 0,816 0,549 0,451 0,384

Pearson Cor. 0,529 0,750 1 -0,150 -0,525 0,247 0,420 -0,343 0,285 0,091 0,096 -0,099 -0,065 -0,053

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 , 0,026 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,176 0,155 0,142 0,333 0,429

Pearson Cor. -0,279 -0,029 -0,150 1 -0,204 0,246 0,095 0,089 -0,310 -0,415 -0,405 0,370 0,357 0,339

Sig. (2-tailed) 0,000 0,663 0,026 , 0,002 0,000 0,148 0,178 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. -0,377 -0,614 -0,525 -0,204 1 -0,724 -0,603 0,137 0,174 0,500 0,504 -0,395 -0,506 -0,473

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,002 , 0,000 0,000 0,037 0,008 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,175 0,481 0,247 0,246 -0,724 1 0,666 0,034 -0,235 -0,464 -0,460 0,385 0,448 0,413

Sig. (2-tailed) 0,008 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000 0,601 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,373 0,653 0,420 0,095 -0,603 0,666 1 -0,689 0,128 -0,006 -0,025 -0,079 0,098 0,114

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,148 0,000 0,000 , 0,000 0,052 0,926 0,705 0,231 0,138 0,084

Pearson Cor. -0,343 -0,438 -0,343 0,089 0,137 0,034 -0,689 1 -0,387 -0,437 -0,404 0,485 0,282 0,231

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,178 0,037 0,601 0,000 , 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,331 0,177 0,285 -0,310 0,174 -0,235 0,128 -0,387 1 0,696 0,650 -0,640 -0,591 -0,541

Sig. (2-tailed) 0,000 0,008 0,000 0,000 0,008 0,000 0,052 0,000 , 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,204 -0,005 0,091 -0,415 0,500 -0,464 -0,006 -0,437 0,696 1 0,984 -0,897 -0,886 -0,809

Sig. (2-tailed) 0,002 0,942 0,176 0,000 0,000 0,000 0,926 0,000 0,000 , 0,000 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. 0,215 -0,016 0,096 -0,405 0,504 -0,460 -0,025 -0,404 0,650 0,984 1 -0,828 -0,936 -0,868

Sig. (2-tailed) 0,001 0,816 0,155 0,000 0,000 0,000 0,705 0,000 0,000 0,000 , 0,000 0,000 0,000

Pearson Cor. -0,167 -0,040 -0,099 0,370 -0,395 0,385 -0,079 0,485 -0,640 -0,897 -0,828 1 0,603 0,466

Sig. (2-tailed) 0,011 0,549 0,142 0,000 0,000 0,000 0,231 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000 0,000

Pearson Cor. -0,193 0,051 -0,065 0,357 -0,506 0,448 0,098 0,282 -0,591 -0,886 -0,936 0,603 1 0,970

Sig. (2-tailed) 0,003 0,451 0,333 0,000 0,000 0,000 0,138 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000

Pearson Cor. -0,185 0,059 -0,053 0,339 -0,473 0,413 0,114 0,231 -0,541 -0,809 -0,868 0,466 0,970 1

Sig. (2-tailed) 0,005 0,384 0,429 0,000 0,000 0,000 0,084 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ,%a+1000h

%a+500ha

TVYCM07

SALMEDIC

SALURNAY

COVARYFM

%ate100h

%a50emil

%sinstot

%ate10ha

%ate50ha

CAMPOP80

COVARANE

ANMEDEST

30

Tvycm07 = 0,353salurnay -0,228covaryfm +0,228anmedest +0,159%ate10ha

(0,000) (0,000) (0,000) (0,006)

r ² = 0,398r ² = 0,387


31

32

33

34

35

Tvycm07 = 0,437%ate50ha +0,274salurnay -0,231covaryfm (0,000) (0,001) (0,005)

r ² = 0,569r ² = 0,555

Excluindo a macroregião norte:


36

374. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO)(RICARDO-NEOCLÁSSICO)

O desempenho regional é função positiva primária da abundância(baixo preço) e qualidade dos fatores produtivos (terra, trabalho e capital);

O desempenho é função positiva secundária da disponibilidade de infra-estrutura (mormente, meios de transporte), que deprime os custos de produção e transporte das mercadorias regionais, alavancando sua competitividade e a conquista de mercados externos.



→; distasf;

→; distafer;

→; terra3o<;

→; terra6o>.

→; salmedic;


TVYCM07 DISTASF DISTAFER terra3o< terra6o>

Pearson Cor. 1 -0,325 -0,153 -0,093 0,102

Sig. (2-tailed) , 0,000 0,020 0,157 0,121

Pearson Cor. -0,325 1 0,453 -0,185 0,152

Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,000 0,005 0,020

Pearson Cor. -0,153 0,453 1 -0,223 0,174

Sig. (2-tailed) 0,020 0,000 , 0,001 0,008

Pearson Cor. -0,093 -0,185 -0,223 1 -0,853

Sig. (2-tailed) 0,157 0,005 0,001 , 0,000

Pearson Cor. 0,102 0,152 0,174 -0,853 1

Sig. (2-tailed) 0,121 0,020 0,008 0,000 ,

terra3o<

terra6o>

TVYCM07

DISTASF

DISTAFER

40

Tvycm07 = 0,373salmedic – 0,195 distasf - 0,168 terra3o< (0,000) (0,003) (0,006)

r ² = 0,238r ² = 0,228


41

425. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)

Tal como o Ricardo-Neoclássico, este é um Modelo supply-side: o gargalo do crescimento é de ordem técnico-produtiva (ou tecnológica);

Por oposição ao modelo anterior, contudo, pressupõe que o progresso técnico se impõe de forma desigual entre setores (e regiões) e as barreiras à sua difusão são estruturais em função do padrão competitivo propriamente capitalista (oligopólico);

Os diferenciais dinâmicos de setores e regiões passam a ser explicados, assim, pelos diferenciais de industrialização (e oligopolização) e pela maior ou menor expressão dos setores tecnologicamente “dinâmicos” da malha industrial regional;

A principal estratégia de desenvolvimento econômico regional é, pois, a atração e instalação de “indústrias de ponta”;


PROBLEMAS NA TESTAGEM DO MODELO: Não existem dados confiáveis sobre empresas atraídas e

instaladas nos municípios ao longo do período, nem sobre o valor da produção, perfil tecnológico e produtividade das mesmas;

A única proxy disponível de base censitária é a evolução da produtividade industrial (valor da transformação industrial por trabalhador) entre 1970 e 1985(ano do último Censo Industrial)

O crescimento da produtividade industrial pode ser um desdobramento endógeno do processo de acumulação de capital, ou mesmo um desdobramento secundário da adoção de novas tecnologias em municípios cujo dinamismo se estrutura sobre bases distintas daquelas supostas pelo modelo.

44

→ variável independente: TVPRODI

Tvycm07 = 0,130 tvprodi (0,048)

r ² = 0,017r ² = 0,013


TVYCM07 TVPRODIPearson Cor. 1 0,130Sig. (2-tailed) , 0,048Pearson Cor. 0,130 1Sig. (2-tailed) 0,048 ,

TVYCM07

TVPRODI

45

46

→ variável dependente 2:

Taxa de variação da renda municipal (convertida pela população) entre 1970 e 1991.

TVY9170P


47

→ variável independente 3: TVPRODI

TVY9170P = 0,118 tvprodi (0,075)

r ² = 0,014r ² = 0,010


TVYCM07 TVY9170P TVPRODIPearson Cor. 1 0,918 0,130Sig. (2-tailed) , 0,000 0,048Pearson Cor. 0,918 1 0,118Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,075Pearson Cor. 0,130 0,118 1Sig. (2-tailed) 0,048 0,075 ,

TVY9170P

TVPRODI

TVYCM07

48

→ variável dependente 3:

Taxa de variação do PIB entre 1970 e 2000

TVPIB07


49


TVPIB07 = 0,262 tvprodi (0,000)

r ² = 0,069r ² = 0,065


TVYCM07 TVPIB07 TVPRODIPearson Cor. 1 0,746 0,130Sig. (2-tailed) 0,000 0,048Pearson Cor. 0,746 1 0,262Sig. (2-tailed) 0,000 0,000Pearson Cor. 0,130 0,262 1Sig. (2-tailed) 0,048 0,000

TVPIB07

TVPRODI

TVYCM07

50

→ variável dependente:

Taxa de variação do PIB entre 1970 e 1985

TVP8570


51


Tvp8570 = 0,335 tvprodi (0,000) r ² = 0,112

r ² = 0,108


TVYCM07 TVPB8570 TVPRODIPearson Cor. 1 0,613 0,130Sig. (2-tailed) , 0,000 0,048Pearson Cor. 0,613 1 0,335Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,000Pearson Cor. 0,130 0,335 1Sig. (2-tailed) 0,048 0,000 ,

TVPB8570

TVYCM07

TVPRODI

526. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)

Contribuição do ambiente (economias externas e milieu empreendedor) para a introdução de combinações de fatores economicamente mais produtivas;

O modelo de Marshall-Schumpeter combina, assim, elementos produtivistas e culturalistas, com foco no empresário e na acumulação de equipamentos e serviços coletivos portadores de sinergia produtiva.

53


→ emtopo70;

→ emurpo70;

→ eminpo70; → eminet70;

→ emruet70;

→ emioci70.

6. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)


TV

YC

M07

EM

TO

PO

70

EM

UR

PO

70

EM

INP

O70

EM

INE

T70

EM

IOC

I70

EM

RU

ET

70

OC

INP

O70

Pearson Cor. 1 0,026 0,287 0,458 0,487 -0,048 -0,401 0,509Sig. (2-tailed) , 0,691 0,000 0,000 0,000 0,469 0,000 0,000Pearson Correlation 0,026 1 0,582 0,182 0,040 0,005 0,116 0,141Sig. (2-tailed) 0,691 , 0,000 0,005 0,540 0,934 0,077 0,031Pearson Correlation 0,287 0,582 1 0,521 0,348 0,031 -0,387 0,439Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 , 0,000 0,000 0,639 0,000 0,000Pearson Correlation 0,458 0,182 0,521 1 0,908 0,117 -0,274 0,787Sig. (2-tailed) 0,000 0,005 0,000 , 0,000 0,074 0,000 0,000Pearson Correlation 0,487 0,040 0,348 0,908 1 0,183 -0,336 0,728Sig. (2-tailed) 0,000 0,540 0,000 0,000 , 0,005 0,000 0,000Pearson Correlation -0,048 0,005 0,031 0,117 0,183 1 0,082 -0,155Sig. (2-tailed) 0,469 0,934 0,639 0,074 0,005 , 0,211 0,018Pearson Correlation -0,401 0,116 -0,387 -0,274 -0,336 0,082 1 -0,364Sig. (2-tailed) 0,000 0,077 0,000 0,000 0,000 0,211 , 0,000Pearson Correlation 0,509 0,141 0,439 0,787 0,728 -0,155 -0,364 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,031 0,000 0,000 0,000 0,018 0,000 ,

TVYCM07

EMTOPO70

EMURPO70

OCINPO70

EMINPO70

EMINET70

EMIOCI70

EMRUET70

55

Tvycm07 = 0,397 eminet70 - 0,268 emruet70 (0,000) (0,008)

r ² = 0,301r ² = 0,295


56

Tvycm07 = 0,270ocinpo70 -0,232emruet70 +0,213eminet70 (0,001) (0,000) (0,008)

r ² = 0,334r ² = 0,325

Introduzindo ocimpo70:


57

58

59

Para testar a hipótese marshalliana, desenvolvemos quatro proxies adicionais ao modelo anterior:

→ r_norde;

→ r_sul;

→ r_norte;

→ dispoakm;


60

Tvycm07 = - 0,441dispoakm +0,332r_norde (0,000) (0,000)

r ² = 0,504r ² = 0,500


61

Tvycm07 = -0,414dispoakm + 0,256r_norde + 0,192eminet70 (0,000) (0,000) (0,000)

r ² = 0,532r ² = 0,525

Introduzindo todas as proxies desenvolvidas para a testagem do modelo empresarialista:

6. O MODELO EMPRESARIALISTA COMPLETO6. O MODELO EMPRESARIALISTA COMPLETO(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)

627. O MODELO CULTURALISTA 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO)(WEBERO-PUTNAMIANO)

Tal como o modelo anterior, baseia-se na influência do ambiente, mas virtualmente identifica-o à cultura;

Esta prevalência se embasa numa pretensão de anterioridade. A relação é unívoca:

Cultura Cívica e/ou Calvinista Cultura Cívica e/ou Calvinista Desenvolvimento Capitalista Desenvolvimento Capitalista

Tal como o modelo cepalino-perrouxiano, as variáveis relevantes não são facilmente sistematizáveis e a maior parte das proxies disponíveis não são confiáveis

Privilegiamos, assim, proxies confiáveis, o que envolveu o privilegiamento dos elos “materialistas” da leitura de Putnam;

Simultaneamente, buscamos testar a hipótese da anterioridade da cultura sobre o desempenho



→ %fctefot;

→ %fctepop;→ %pbpt80;

→ %mdbnul;

→ %evpot70;

→ tvpopev;


TVYCM07 %fctefot %fctepop %pbpt80 %mdbnul %evpot70 TVPOPEVPearson Corr. 1 0,220 0,363 0,378 0,145 0,383Sig. (2-tailed) , 0,013 0,001 0,000 0,000 0,027 0,000Pearson Corr. 0,163 1 0,709 -0,056 0,148 -0,030 0,176Sig. (2-tailed) 0,013 , 0,000 0,400 0,024 0,652 0,008Pearson Corr. 0,220 0,709 1 0,000 0,270 0,262 0,118Sig. (2-tailed) 0,001 0,000 , 0,999 0,000 0,000 0,079Pearson Corr. 0,363 -0,056 0,000 1 0,023 0,076 0,102Sig. (2-tailed) 0,000 0,400 0,999 , 0,722 0,246 0,129Pearson Corr. 0,378 0,148 0,270 0,023 1 -0,040 0,268Sig. (2-tailed) 0,000 0,024 0,000 0,722 , 0,541 0,000Pearson Corr. 0,145 -0,030 0,262 0,076 -0,040 1 -0,442Sig. (2-tailed) 0,027 0,652 0,000 0,246 0,541 , 0,000Pearson Corr. 0,383 0,176 0,118 0,102 0,268 -0,442 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,008 0,079 0,129 0,000 0,000 ,

%pbpt80

%mdbnul

%evpot70

TVPOPEV

TVYCM07

%fctefot

%fctepop

65

Tvycm07 = 0,277%mdbnul + 0,255%pbpt80 + 0,439tvpopev +0,353evpot70 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)

r ² = 0,425r ² = 0,414


66

67

688. O “MODELO GERAL”8. O “MODELO GERAL”

TVYCM07 = - 0,282DISPOAKM +0,164R_NORDE +0,284 TVPOPEV -0,148%SINSTOT -0,176BOV70 +0,186%EVPOT70 -0,060 EMRUET70 -0,311CAMPOP80 -0,137COVARYFM - 0,144MAND96 +0,093TVPRODI

+0,184TVAPOS07 -0,114VBPAMAT7

r ² = 0,732r ² = 0,714

A regressão obtida com o conjunto das proxies produzidas para testar os seis modelos analisados, acrescido de TVAPOS07 e CAMPOP80:

69

TVYCM07 = 0,262SALURNAY +0,132 AVES96 -0,396CAMPOP80 -0,370BOV70 -0,321 SOJA70 -0,205COVARYFM -0,162FEIJÃO96

+ 0,144TVPRODI + 0,129EMIOCI70 - 0,166ARROZ96 -0,109 DISTASF -0,194SALMEDIC -0,150MAND96 + 0,145%ATE10HA

r ² = 0,687r ² = 0,666

Extraindo as variáveis DISPOAKM, R_NORDE; R_SUL; R_NORTE, TVPOPEV, TVAPOS07, VBPA1570, VBPA1596, VBPAMA70, e VBPAMA96:


70

TVYCM07 = 0,788 %ATE50HA - 0,535 CAMPOP80 - 0,229 EMRUET70

+ 0,205 EMIOCI70 - 0,227 ANMEDEST

r ² = 0,754r ² = 0,740

Extraindo todos os municípios da macrorregião norte, e rodando o modelo sem as variáveis marshallianas, sem TVPOPEV, e sem as quatro medidas de especialização agropecuária agregada, obtemos a seguinte regressão:


71

72

TVYCM07 = 0,705 %ATE50HA - 0,563 CAMPOP80 - 0,182 EMRUET70

+ 0,194 EMIOCI70 - 0,180 COVARANE + 0,145 DISTAFER

r ² = 0,764r ² = 0,747


73

74

Emioci70 = -0,411salmedic +0,819eminet70 -1,130ocinpo70 -0,141milho70

+0,689salurnay -0,148%ate10ha +0,286emurpo70 +0,328campop80

+0,160terra3o< +0,144arroz 70 +0,145distafer -0,128feijao70

r ² = 0,469r ² = 0,439

Regredindo EMIOCI70:


75

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POR QUE ALGUNS MUNICÍPIOS GAÚCHOS CRESCEM TANTO E OUTROS TÃO POUCO? A evolução das desigualdades territoriais no Rio Grande do Sul entre 1970 e 2000 Carlos