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.

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1 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 A. N. Paiva carlosanpaiva@gmail.com

2 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. INTRODUÇÃO PESQUISA: Investigação Acerca dos Determinantes dos Diferenciais de Desempenho Socioeconômico dos Municípios Gaúchos entre 1970 e 2000

3 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)

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5 5 1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (2) 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 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; 1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (3)

7 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) 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

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

10 10 MODELOS 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)

11 11 2. 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.

12 12 2. O MODELO DE NORTH → → 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.

13 13 2. O MODELO DE NORTH Exemplo:

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

15 Alternativamente, se tomamos apenas a especialização em 96: 2. O MODELO DE NORTH

16 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 = 0,559 r ² = 0,543 2. O MODELO DE NORTH (70 e 96)

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21 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 = 0,515 r ² = 0,499 2. O MODELO DE NORTH

22 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 = 0,495 r ² = 0,477 2. O MODELO DE NORTH

23 23 O desempenho da variável AVES no modelo: TVYCM07 = 0,296 aves96 + 0,291 aves70 (0,000) (0,000) r ² = 0,208 r ² = 0,201 2. O MODELO DE NORTH

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26 26 Reagregando as informações sobre produção agropecuária utilizando a metodologia das AMCs: 2. O MODELO DE NORTH 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 = 0,669 r ² = 0,645

27 27 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO) (i) Ym = Ck + Ct + I + X - M (ii) M = I + Ck + (1 - a) Ct + (1 - b) X (iii) Ym = a.C t + 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 28 → → variáveis independentes utilizadas: → %ate10ha; %ate25ha; %ate50ha; %ate100h; %ate200h; %a50emil; %a+500ha; %a+1000h; → %sinstot; → anmedest; → covarane; → covaryfm; → salurnay; → salmedic; 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)

29 29 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)

30 30 Tvycm07 = 0,353salurnay -0,228covaryfm +0,228anmedest +0,159%ate10ha (0,000) (0,000) (0,000) (0,006) r ² = 0,398 r ² = 0,387 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)

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35 35 Tvycm07 = 0,437%ate50ha +0,274salurnay -0,231covaryfm (0,000) (0,001) (0,005) r ² = 0,569 r ² = 0,555 Excluindo a macroregião norte: 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)

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37 37 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (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.

38 38 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO) → → variáveis independentes utilizadas: →; distasf; →; distafer; →; terra3o<; →; terra6o>. →; salmedic;

39 39 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO)

40 40 Tvycm07 = 0,373salmedic – 0,195 distasf - 0,168 terra3o< (0,000) (0,003) (0,006) r ² = 0,238 r ² = 0,228 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO)

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42 42 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (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”;

43 43 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO) 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 44 → variável independente: TVPRODI Tvycm07 = 0,130 tvprodi (0,048) r ² = 0,017 r ² = 0,013 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO)

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46 46 → variável dependente 2: Taxa de variação da renda municipal (convertida pela população) entre 1970 e 1991. TVY9170P 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO)

47 47 → variável independente 3: TVPRODI TVY9170P = 0,118 tvprodi (0,075) r ² = 0,014 r ² = 0,010 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO)

48 48 → variável dependente 3: Taxa de variação do PIB entre 1970 e 2000 TVPIB07 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO)

49 49 → variável independente: TVPRODI TVPIB07 = 0,262 tvprodi (0,000) r ² = 0,069 r ² = 0,065 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO)

50 50 → variável dependente: Taxa de variação do PIB entre 1970 e 1985 TVP8570 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO)

51 51 → variável independente: TVPRODI Tvp8570 = 0,335 tvprodi (0,000) r ² = 0,112 r ² = 0,108 5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO (CEPALINO-PERROUXIANO)

52 52 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (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 53 → → variáveis independentes utilizadas: → emtopo70; → emurpo70; → eminpo70; → eminet70; → emruet70; → emioci70. 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)

54 54 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)

55 55 Tvycm07 = 0,397 eminet70 - 0,268 emruet70 (0,000) (0,008) r ² = 0,301 r ² = 0,295 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)

56 56 Tvycm07 = 0,270ocinpo70 -0,232emruet70 +0,213eminet70 (0,001) (0,000) (0,008) r ² = 0,334 r ² = 0,325 Introduzindo ocimpo70: 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)

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59 59 Para testar a hipótese marshalliana, desenvolvemos quatro proxies adicionais ao modelo anterior: → r_norde; → r_sul; → r_norte; → dispoakm; 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (2)

60 60 Tvycm07 = - 0,441dispoakm +0,332r_norde (0,000) (0,000) r ² = 0,504 r ² = 0,500 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (2)

61 61 Tvycm07 = -0,414dispoakm + 0,256r_norde + 0,192eminet70 (0,000) (0,000) (0,000) r ² = 0,532 r ² = 0,525 Introduzindo todas as proxies desenvolvidas para a testagem do modelo empresarialista: 6. O MODELO EMPRESARIALISTA COMPLETO (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)

62 62 7. O MODELO CULTURALISTA (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  Desenvolvimento Capitalista Cultura Cívica e/ou Calvinista  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

63 63 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO) → → variáveis independentes utilizadas: → %fctefot; → %fctepop; → %pbpt80; → %mdbnul; → %evpot70; → tvpopev;

64 64 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO)

65 65 Tvycm07 = 0,277%mdbnul + 0,255%pbpt80 + 0,439tvpopev +0,353evpot70 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) r ² = 0,425 r ² = 0,414 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO)

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68 68 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 = 0,732 r ² = 0,714 A regressão obtida com o conjunto das proxies produzidas para testar os seis modelos analisados, acrescido de TVAPOS07 e CAMPOP80:

69 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 = 0,687 r ² = 0,666 Extraindo as variáveis DISPOAKM, R_NORDE; R_SUL; R_NORTE, TVPOPEV, TVAPOS07, VBPA1570, VBPA1596, VBPAMA70, e VBPAMA96: 8. O “MODELO GERAL”

70 70 TVYCM07 = 0,788 %ATE50HA - 0,535 CAMPOP80 - 0,229 EMRUET70 + 0,205 EMIOCI70 - 0,227 ANMEDEST r ² = 0,754 r 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: 8. O “MODELO GERAL”

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72 72 TVYCM07 = 0,705 %ATE50HA - 0,563 CAMPOP80 - 0,182 EMRUET70 + 0,194 EMIOCI70 - 0,180 COVARANE + 0,145 DISTAFER r ² = 0,764 r ² = 0,747 8. O “MODELO GERAL”

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74 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 = 0,469 r ² = 0,439 Regredindo EMIOCI70: 8. O “MODELO GERAL”

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