Um estudo preliminar sobre os determinantes da propriedade de veículo automotor particular nos municípios do Estado de São Paulo. Zoraida Soeiro de Andrade.

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1 Um estudo preliminar sobre os determinantes da propriedade de veículo automotor particular nos municípios do Estado de São Paulo. Zoraida Soeiro de Andrade de Faria Trabalho final da disciplina População, Espaço e Ambiente Dr. Miguel Monteiro e Dra. Silvana Amaral

2 1. Introdução 1.1 Por que transporte e emissões? Porque em 1990, o setor de transporte respondeu por 25% do uso de energia primária no mundo e por 22% das emissões relacionadas ao uso de combustíveis fósseis (Carlsson-Kanyama, Lindén & Thelander, 1999).

3 1. Introdução 1.2 Onde e quando isto acontece? Em três subciclos - do veículo, do combustível e da infraestrutura - e em três momentos - com emissões anteriores, emissões diretas ou operacionais, e emissões posteriores).

4 1. Introdução Sc VeículoSc CombustívelSc Infraestrutura Emissões anteriores (produção) Extração de matéria-prima. Exploração, perfuração etc. Produção e transporte de matérias-primas. Emissões diretas (ou operacionais – uso) Desgaste de pneus, uso de óleo para o motor. Combustão e evaporação do combustível. Recapeamento, repintura. Emissões posteriores (descarte) Descarte total e possível reciclagem de partes. Descarte e possível reciclagem. Descarte e possível reciclagem de matérias-primas. Tabela 1: Elementos do Ciclo de Vida do Transporte. Fonte: US Environmental Protection Agency, Office of Transportation and Air Quality (2006). 1.3 Como isto acontece?

5 1. Introdução 1.4 O que se sabe sobre o transporte particular? Mudanças tecnológicas ainda não são significativas a ponto de compensar mudanças estruturais – em países da OECD, mais energia é gasta com o aumento do número de carros, do seu uso e de suas características (Schipper, 1997);

6 1. Introdução 1.4 O que se sabe sobre o transporte particular? Enquanto em países industrializados a demanda por mobilidade está próxima da saturação e as emissões de CO2 devem estabilizar-se em 2020, em países em desenvolvimento o transporte por meio de automóveis ainda cresce e preocupa (Shafer e Victor, 1999) ;

7 1. Introdução 1.4 O que se sabe sobre o transporte particular? Além de envolver subjetividades como estilo de vida e status pessoal do indivíduo, a decisão de ter um veículo pode ser influenciada pelo local onde o indivíduo mora e trabalha, e, talvez principalmente, sua capacidade de comprar, manter e guardar o veículo. De fato, vários estudos têm confirmado uma relação direta entre renda e posse de veículo automotor (Clark, 2007; Nolan, 2008).

8 1. Introdução 1.5 Que números temos para o Brasil? 19922009 Toneladas de CO5,5 milhões1,5 a 2 milhões Toneladas de CO260 milhões140 milhões 19802008 automóveis 7,5 milhões21,1 milhões motocicletas270 mil9,2 milhões Tabela 2: Emissão total de poluentes por veículos. Fonte: Folha Online (2010). Tabela 3: Total de automóveis e motos. Fonte: Folha Online (2010).

9 1. Introdução 1.6 Que hipóteses foram formuladas? A renda per capita se correlacionará positivamente com o número de automóveis particulares, motocicletas e a soma deles per capita; A renda domiciliar se correlacionará positivamente com o número de automóveis particulares, motocicletas e a soma deles por domicílio; A razão entre a quilometragem percorrida por ônibus e trólebus e a área do município será negativamente correlacionada com o número de automóveis particulares, motocicletas e a soma deles per capita e por domicílio; A número de automóveis particulares e trólebus per capita se correlacionará negativamente com o número de automóveis particulares, motocicletas e a soma deles per capita.

10 2. Metodologia 2.1 O que foi feito? Foram obtidos (IBGE e Fundação SEADE) os seguintes dados: frota – automóveis e motocicletas particulares (2009); número de habitantes (estimado para 2009); número de domicílios particulares e permanentes (estimado para 2009); PIB (2007); área do município; quilometragem percorrida por ônibus e trólebus (2003); número de ônibus e trólebus (2003).

11 2. Metodologia 2.1 O que foi feito? Em seguida, foram gerados os seguintes dados secundários para 643 municípios: Frota de automóveis, motocicletas e frota total particular per capita e por domicílio Frota de automóveis, motocicletas e frota total particular Número de habitantes e número de domicílios

12 2. Metodologia 2.1 O que foi feito? Em seguida, foram gerados os seguintes outros dados para 643 municípios: PIB per capita e por domicílio PIB Número de habitantes e número de domicílios

13 2. Metodologia 2.1 O que foi feito? Em seguida, foram gerados os seguintes dados secundários para 198 municípios: Razão entre quilometragem percorrida e área Quilometragem percorrida por ônibus e trólebus Área do município

14 2. Metodologia 2.1 O que foi feito? Em seguida, foram gerados os seguintes dados secundários para 226 municípios: Número de ônibus e trólebus per capita Número de habitantes Número de ônibus e trólebus

15 2. Metodologia 2.1 O que foi feito? Depois foram espacializadas e calculadas correlações entre as seguintes variáveis (453 municípios): Frota de automóveis per capita por município; Frota de motocicletas per capita por município; Frota de automóveis e motocicletas per capita por município; PIB per capita (mil reais) por município. Frota de automóveis por domicílio por município; Frota de motocicletas por domicílio por município ; Frota de automóveis e motocicletas por domicílio por município; PIB por domicílio (mil reais) por município.

16 2. Metodologia 2.1 O que foi feito? Depois foram espacializadas e calculadas correlações entre as seguintes variáveis (198 e 226 municípios): Razão entre quilometragem percorrida por ônibus e trólebus e área do município, por município; Frota de automóveis e motocicletas per capita; Frota de automóveis e motocicletas por domicílio. Número de ônibus e trólebus per capita por município; Frota de automóveis e motocicletas per capita por município.

17 3. Resultados 3.1 Espacializações Figura 1: Frota de automóveis e motocicletas per capita por município; PIB per capita por município.

18 3. Resultados 3.1 Espacializações Figura 2: Frota de automóveis e motocicletas por domicílio por município e PIB por domicílio por município.

19 3. Resultados 3.1 Espacializações Figura 3: Razão entre quilometragem percorrida por ônibus e trólebus e área do município, por município e frota de automóveis e motocicletas per capita.

20 3. Resultados 3.1 Espacializações Figura 4: Razão entre quilometragem percorrida por ônibus e trólebus e área do município, por município e frota de automóveis e motocicletas por domicílio.

21 3. Resultados 3.1 Espacializações Figura 5: Número de ônibus e trólebus per capita por município e frota de automóveis e motocicletas per capita por município

22 3. Resultados 3.2 Correlações Tabela 4: Correlações entre PIB per capita e frotas per capita (95% de confiança nos intervalos). Frota automóveis per capita Frota motocicletas per capita Frota total per capita PIB per capita0.148 0.072 < r < 0.223 0.081 0.019 < r < 0.172 0.132 0.055 < r < 0.207 Frota automóveis por domicílio Frota motocicletas por domicílio Frota total por domicílio PIB por domicílio0.669 0.625 < r < 0.710 0.585 0.532 < r < 0.634 0.658 0.612 < r < 0.7 Tabela 5: Correlações entre PIB por domicílio e frotas por domicílio (95% de confiança nos intervalos).

23 3. Resultados 3.2 Correlações Tabela 6: Correlações entre a razão da quilometragem percorrida por ônibus e trólebus e a área do município e frotas per capita e por domicílio (95% de confiança nos intervalos). Frota de automóveis per capita Frota de motocicletas per capita Frota total per capita Número de ônibus e trólebus per capita -0.095 -0.223 < r < 0.036 -0.115 -0.242 < r < 0.016 -0.113 -0.24 < r < 0.018 Tabela 7: Correlações entre número de ônibus e trólebus per capita e frotas per capita (95% de confiança nos intervalos). Frota total per capitaFrota total por domicílio Razão entre quilometragem e área 0.181 0.043 < r < 0.313 0.178 0.04 < r < 0.31

24 3. Discussão 3.1 PIB e frotas Foi achada correlação positiva forte na análise por domicílio (r=0.658 para a frota total), mas não na análise per capita ((r=0.132 para a frota total). O domicílio vem sendo apontado como uma unidade de análise mais adequada que o indivíduo, uma vez que a apresenta menos variação entre seus componentes e que é, de qualquer forma, a unidade integradora de toda a população (Curran e Sherbinin, 2004). Além disso, pode ser que o domicílio seja ainda mais adequado onde a sua composição do inclui os filhos até depois de entrarem na idade adulta e ingressarem no mercado de trabalho, o que aumenta a renda familiar e libera parte da renda deste indivíduo, que não incorre em todos os custos fixos de viver sozinho, para a compra do veículo automotor.

25 3. Discussão 3.1 Quilometragem percorrida por ônibus e trólebus, número de ônibus e trólebus e frotas Eram esperadas correlações negativas, mas, no caso da quilometragem, além de baixa, a correlação foi positiva, com r=0.181 para frota per capita e r= 0.178 para frota por domicílio. A correlação para número de ônibus e trólebus também foi bem baixa, r=-0.113. Os dados de quilometragem eram de 2003 e, olhando a série da Fundação Seade, percebe-se grande variação entre os anos para os quais os dados estão disponíveis. Pode ser que a hipótese não tenha sido confirmado por incompatibilidade de dados, já que os de frota só estão disponíveis para 2009.