acessibilidade econÓmica e bem-estar: evidÊncia da … · 2016. 10. 11. · acessibilidade...

ACESSIBILIDADE ECONÓMICA E BEM-ESTAR: EVIDÊNCIA DA PENÍNSULA

IBÉRICA

Armando José Garcia Pires*

ISEG/UTL

Dezembro 2001

RESUMO: Este trabalho apresenta uma metodologia para quantificar acessibilidade económica no contexto de um

modelo de geografia económica. Ao contrário das medidas tradicionais de potencial de mercado desenvolvidas de uma forma ad-hoc sem uma estrutura teórica-económica sólida por de trás, a presente metodologia tem os seus alicerces num modelo que explicita a estrutura de mercado, agentes e interacções estratégicas. A aplicação do modelo desenvolvido ao caso das regiões NUTS 2 da Península Ibérica permite tirar algumas conclusões prévias. Em primeiro lugar em termos de centralidade a economia espanhola tem uma grande vantagem sobre a economia portuguesa. De facto Portugal aparece neste estudo quase como uma economia periférica da espanhola, onde nem sequer a região de Lisboa (região mais desenvolvida de Portugal) consegue ter no conjunto da Península Ibérica uma importância relevante em termos de potencial económico. Comparativamente às regiões espanholas, a região de Lisboa apenas tem uma performance marginalmente superior à pior região da Espanha (Galiza). O pico de acessibilidade é atingido pela região de Madrid sendo seguida de perto pelo País Vasco e pela Catalunha, formando estas três regiões os principais centros económicos da Península Ibérica. Testes de sensibilidade dos parâmetros confirmam a robustez dos resultados. Em segundo lugar os resultados do índice de bem-estar regional confirmam os do índice de acessibilidade económica, com uma importante excepção: a região de Lisboa. De qualquer modo é aparente uma clara correlação entre o nível de potencial económico e o nível de bem-estar de uma região. Em terceiro lugar um cenário de integração completa entre a economia portuguesa e a economia espanhola não aparenta ser benéfica para uma parte considerável das regiões. Tal como previsto pela literatura na “nova” geografia económica as regiões mais beneficiadas são as mais avançadas, evidenciando portanto efeitos de “lock-in” e de “causalidade cumulativa”. Palavras Chave: Geografia Económica; Acessibilidade; Potencial de Mercado; Península Ibérica. Classificação JEL: C68; F12; F15; R12; R13.

e-mail: [email protected]

* O autor agradece ao Professor Renato Flôres e à Professora Paula Fontoura pelos valiosos comentários e interessantes discussões

durante a preparação deste trabalho. Esta pesquisa foi suportada por uma bolsa da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (Praxis

XXI/BM/17786/98). Quais queres erros ou omissões são no entanto da minha inteira responsabilidade.

2

1. INTRODUÇÃO

Indicadores de acessibilidade têm tido uma série de aplicações em pesquisa empírica

em várias áreas da economia. Nomeadamente, em economia dos transportes para avaliar

investimentos em infra-estruturas de transporte (e.g. Vickerman, 1989)1; economia regional

como método de cálculo do potencial de mercado de regiões ou localizações (e.g. Keeble et

al., 1988)2; em economia internacional para prever os efeitos espaciais da integração

económica (e.g.: Clark et al., 1969)3; e mais recentemente na literatura em geografia

económica estes tem sido embebidos em regressões econométricas para analisar os

determinantes de localização industrial e crescimento regional (e.g.: Hanson, 1998; e Pires,

1999)4.

A ideia central subjacente ao conceito de acessibilidade económica é a da que os

agentes económicos preferem escolher como localizações para o desenvolvimento das suas

actividades económicas as regiões com melhor acesso aos mercados (quer estes sejam

mercados de trabalho, consumidores, industriais, ou de conhecimento). Baseado nesta ideia

Harris (1954) desenvolveu nos anos cinquenta índices de acessibilidade económica para

explicar a localização industrial nos EUA. Os resultados de Harris demonstraram que as

regiões mais industrializadas dos EUA eram no seu geral as regiões com melhor

classificação nos índices de acessibilidade. Estes resultados confirmaram que a produção e

a população tendiam a concentrar-se nas regiões mais desenvolvidas, e que as localizações

nestas regiões tinham melhor acesso aos mercados que localizações fora destes centros

industriais. Desde então este índice foram usados por muitos geógrafos económicos para

descrever as vantagens de proximidade aos grandes mercados e para estudar padrões de

localização industrial e económica.

1 Nomeadamente no caso Europeu estes indicadores foram usados para avaliar a importância económica das redes-transeuropeias. 2 Foi a partir deste estudo de Keeble et al. (1988) que se institucionalizou no discurso da União Europeia a ideia de Centro e Periferia na

Europa. O estudo foi aplicado a todas as regiões NUTS 2 da Comunidade Europeia a doze. 3 A ideia de base desta abordagem, da qual Clark, et al. (1969) foram pioneiros, é a de que a integração económica reduz a distância

económica e portanto favorece as regiões que comparativamente ganham mais em temos de acessibilidades a mercados. 4 Estes estudos, no caso de Hanson (1998) aplicado aos counties dos EUA e no de Pires (1999) às regiões NUTS 3 da Espanha, mostram

uma clara relação entre rendimentos crescentes à escala, custos de transporte e padrões de procura com aglomeração da actividade

económica.

3

Uma implicação óbvia desta análise de acessibilidade é a possibilidade de processos de

causalidade cumulativa no sentido que aglomeração económica poder ser um processo que

se auto-reforça a si próprio. As empresas querem se localizar onde acessibilidade

económica é superior, mas estes mercados também tenderão a ser maiores nas localizações

onde empresas já estão lá instaladas. Como tal e pelo menos em teoria existe a

possibilidade de processos de crescimento ou declínio regional que se auto-reforçam.

Uma medida típica de acessibilidade económica em pesquisa empírica é o já referido

índice de acessibilidade económica de Harris (1954). Para uma dada região r o potencial

( rP ) é definido como:

( )rss

sr cfMP ∑= (1)

onde sM é a “massa” na região s , rsc a distância económica entre a região r e s , e ( )rscf

uma função decrescente da distância5. Como com rP se pretende medir o potencial de

mercado de uma região a variável sM denota a dimensão de mercado na região s 6. A

distância económica rsc pode representar vários custos relacionados com a distância

(transporte, tempo, tarifas, tarifas não-pautais e diferenças culturais).

No entanto, apesar dos índices de acessibilidade económica se terem revelado uma

ferramenta importante em pesquisa espacial aplicada, estes não podem ser justificados com

base em modelos teóricos económicos. Por outro lado também não é possível através destes

dizer quais serão as consequências no rendimento, emprego, ou até mesmo bem-estar

resultantes de uma alteração no potencial de mercado de uma localização (resultante por

exemplo de uma diminuição nos custos de transporte). Para além do mais o conceito

intuitivo acima referido de causalidade cumulativa também não têm expressão directa neste

tipo de índices ad-hoc. Como tal é desejável desenvolver índices de acessibilidade que

tenham um claro significado económico, e que sejam derivados explicitamente de modelos

teóricos de interacção económica espacial.

5 ( ) rscrs ecf β−= ou ( ) δ−= rsrs ccf são especificações típicas para a função de distância.

6 Usualmente mede-se a “massa” de uma região pelo seu produto regional.

4

O objectivo deste trabalho é demonstrar que tal é possível no enquadramento de um

modelo espacial de concorrência imperfeita com rendimentos crescentes à escala e custos

de transporte. Para tal vamos seguir o trabalho de Bröcker (1998b,c) em equilíbrio geral

espacial, e em particular Bröcker (1998a) que analisa a questão da acessibilidade em

equilíbrio geral.

Para além desta secção este trabalho tem mais oito secções. Na secção seguinte é

apresentado o modelo de geografia económica. A secção 3 introduz a questão da

acessibilidade no contexto do modelo apresentado. É demonstrado que algumas das

relações económicas presentes no modelo (como os preços) estão relacionados com

indicadores de potencial de mercado e medidas de bem-estar teórico. Com base nestas

derivações a secção 4 discute o modelo em causa. Na secção 5 o método de calibração do

modelo é analisado, sendo esta posteriormente utilizada na secção 6 para descrever a

acessibilidade na Península Ibérica. Na secção seguinte com base nos resultados da

calibração são realizados algumas análises de sensibilidade e simulações para dados

regionais da Península Ibérica. O trabalho conclui com algumas considerações sobre a

abordagem aqui realizada.

2. MODELO DE GEOGRAFIA ECONÓMICA

O modelo espacial utilizado neste estudo descende directamente dos modelos

desenvolvidos na última década pela chamada “Nova” Geografia Económica. Esta

literatura foi iniciada pelo artigo de Krugman de 1991 “Increasing returns and economic

geography”, e foi posteriormente desenvolvida por este e outros como Venables (1996)7.

O modelo que se vai apresentar considera um determinado número de firmas em cada

região, produzindo um cabaz de bens diversificados horizontalmente, usando como inputs

trabalho, capital, e um bem compósito intermédio. Existe neste cabaz um número potencial

elevado de tipos de bens produzíveis (apesar de em equilíbrio o mais provável ser que nem

todos os bens sejam produzidos). Aos olhos das firmas e consumidores, cada um dos tipos

de bens é substituto imperfeito de todos os outros tipos de bens. Cada firma em equilíbrio

produz apenas uma variedade, e estas entre si praticam concorrência monopolística. As

7 Ver também Fujita, Krugman e Venables (1999).

5

firmas maximizam os lucros tomando em conta a responsividade preço da variedade que

produzem. A entrada e saída de firmas é permitida, e o número de variedades existente no

mercado (e consequentemente o número de firmas) é determinado endogenamente pela

condição de lucro zero.

O bem intermédio é composto por todas as outras variedades existentes no mercado no

momento. Todas as variedades entram simetricamente na função de produção, o que

significa que não há preferência por variedades específicas. Seguindo Krugman (1993) a

produtividade marginal de uma variedade é decrescente, de tal modo que maior variedade

de bens diferenciados intermédios aumenta a produtividade.

O pagamento dos factores das firmas de propriedade regional vai directamente para os

consumidores dessa região, que gastam o seu orçamento em bens consumíveis. Os

consumidores no modelo também representam toda a procura final, incluindo consumo

público e investimento.

A dimensão espacial é introduzida neste modelo na forma tradicional, considerando

que tem que se incorrer em custos para fazer comércio. Estes custos de fazer comércio

aumentam com a distância entre os mercados consumidores e produtores. No entanto ao

contrário do usual nesta literatura, não são considerados custos de transporte na forma de

“iceberg”.

Dada esta estrutura, o modelo utilizado é um de “quase” equilíbrio geral no sentido em

que este é caracterizado pelos agentes afectados a cada região, tecnologias, preferências, e

dotações atribuídas a cada agente, pela delimitação de mercados e pela estrutura de

mercado.

2.1. PRODUÇÃO

A produção é modelada como um processo em dois estágios. No primeiro estágio as

firmas na região r produzem um bem homogéneo (bem primário), usando uma tecnologia

Cobb-Douglas e tendo como inputs, trabalho, capital e um bem compósito. Para uma firma

“price-taker” o custo mínimo por unidade de produto do bem homogéneo na região r é: γβαµ rrrrr qzwp = , (2)

6

com 1=++ γβα , e onde rw denota a taxa salarial, rz a taxa de juro, e rq o preço do bem

compósito na região r . Os parâmetros α , β , e γ são as elasticidades parciais da

produção. Estes parâmetros igualam respectivamente a parte do trabalho, capital e bens

intermédios no valor da produção. Por sua vez o parâmetro rµ representa as diferenças

regionais no nível de produtividade. Dado um vector de inputs constante, o nível de

produção é proporcionalmente inverso a rµ .

No segundo estágio de produção, as firmas tomam o bem homogéneo como bem

intermédio para a produção de diferentes variedades de bens finais8. Para produzir x

unidades de uma variedade do bem diferenciado a firma necessita de cxf + unidades do

bem primário9. Esta é a conhecida função de custo linear, onde f denota os custos fixos, e

c o custo variável unitário (ambos expressos em termos de unidades do bem primário10.

Usando a relação de Amoroso-Robinson-Marshall, uma firma maximizadora do lucro

(tomando rp como adquirido) estabelecerá o preço dos bens finais tal que:

rr cp1−

=σ

σπ (3)

onde σ é a elasticidade preço da procura (com 1>σ ). Como com livre entrada e saída de

firmas os lucros em equilíbrio são zero. Portanto vamos ter:

cxfc

1−=+

σσ (4)

Resolvendo para x obtemos:

( )1−= σcfx (5)

Desta relação retira-se o número de variedades produzido na região r :

f

Xl rr σ

= (6)

8 Esta estrutura formal de modelar a produção é conhecida por concorrência monopolística e deve-se a Dixit Stiglitz (1977). 9 Ver Flôres (1997) para uma calibração dos parâmetros da função de custos. Os sectores considerados são: têxteis e couros; madeiras;

papel, produtos em papel e impressão; produtos minerais não metálicos; produtos metálicos, máquinas, materiais e aparelhos eléctricos;

produtos químicos; produtos alimentares, bebidas e tabaco; material de transporte. 10 Como tal o bem primário é neste modelo o numerário.

7

onde rX denota a quantidade do bem primário produzido em r .

Uma unidade do bem compósito é constituída por variedades individuais de acordo

com um índice simétrico com elasticidade constante de substituição (índice CES).

Expressando este em forma dual vai significar que sq o preço por unidade do bem

compósito na região s é igual a:

( ) σστπ−−

= ∑

11

1

rrsrrs lq (7)

onde σ denota a elasticidade de substituição entre variedades11, e rsτ um factor mark-up

representando os custos de transferir os bens entre a localização r e s (com 1>rsτ ).

2.2. CONSUMIDORES

Os consumidores em cada região r recebem como rendimento ry resultante do

empréstimo ás firmas regionais do trabalho e capital que possuem12. Todo o rendimento

obtido pelos consumidores é gasto na compra de bens de consumo. Os consumidores têm

preferências CES simétricas e homotéticas sobre as variedades com elasticidade de

substituição σ , a mesma que no agregado dos bens intermédios por parte das firmas.

Portanto com rendimento ry a utilidade máxima que um consumidor representativo pode

obter é:

r

rr q

yu = (8)

2.3. CUSTOS DO COMÉRCIO INTER-REGIONAL

Como já foi referido os custos de fazer comércio pretendem significar não apenas

custos de transporte mas quaisquer custos que tornem mais onerosa a transacção dos bens

11 Se o número de variedades é muito grande, σ é também a elasticidade preço-procura para uma variedade individual tal como na

equação (3). 12 Na aplicação empírica deste modelo dado a ausência de dados, vamos ser obrigados a assumir que todo o serviço de factores usado por

firmas regionais vem de consumidores regionais. Na prática isto significa que não são considerados fluxos inter-regionais de rendimentos

de factores. Esta hipótese não é realista, pelo menos em relação ao rendimento do capital, mas como não é conhecida a distribuição

regional do rendimento do capital não é possível ultrapassar esta inconveniência.

8

no espaço (custos de transporte, custos de comunicação, barreiras comerciais). Os custos de

transporte podem tanto depender da quantidade transportada como do valor dos bens. Neste

último caso estão alguns dos custos de transferência inter-regional relacionados

especialmente com os custos de informação, e seguros. Nas análises económicas

usualmente assume-se que os custos do comércio dependem apenas na quantidade dos bens

comercializados, no entanto neste modelo vamos optar por fazer os custos de transporte

depender no valor comercializado uma vez que simplifica a análise.

O modelo considera dois tipos de custos de comércio: custos relacionados com a

distância, e custos relacionados com os impedimentos ao comércio internacional. Se uma

região r pertence a um país k e a região s ao país l (com lk ≠ ) então o factor mark-up

representando os custos de transporte é:

( ) klrsrs g δητ exp= (9)

onde rsg denota a distância geográfica entre duas regiões, η mede os custos por unidade de

distância em percentagem do valor do bem, e 01 ≥−klδ o equivalente de custos de

comércio para todos os custos que resultam de um bem ter que ser exportado do país k

para o país l . Pretende-se capturar com este parâmetro todos os custos relacionados por

exemplo com tarifas, barreiras não pautais, e diferenças culturais13.

Os impedimentos ao comércio internacional podem ser expresso como equivalentes

de distância. Para um impedimento klδ , o equivalente em distância é igual a ( ) ηδ /log kl .

Podemos então escrever:

( )rsrs cητ exp= (10)

com:

( )ηδ kl

rsrs gclog

+= (11)

Nesta especificação dos custos de transferência inter-regional é também assumido

que os custos de transporte de bens que chegam à região s , são pagos a uma empresa

transportadora, que consome o bem compósito, não tendo qualquer lucro nesta actividade.

13 De notar que 1=klδ para lk = , e 1>δ para lk ≠ .

9

Ou seja parte da despesa nos bens é usada para comprar o bem (quer este seja para

produção intermédia ou consumo final), e outra parte é para comprar bens que vão para

serviços de transporte.

2.4. EQUILÍBRIO

Da especificação de tecnologias, preferências, e estrutura de mercado, é agora possível

derivar o equilíbrio para um sistema fechado de regiões. Considera-se que cada região está

dotada com um montante fixo de trabalho e capital, que pertence aos consumidores que

residem na região. Os consumidores gastam todo o seu rendimento dos factores,

maximizando a sua utilidade. As firmas concorrem entre si sob concorrência monopolística

a la Chamberlain. O preço dos bens e factores, e o número de variedades na economia

ajustam até que os mercados atinjam o equilíbrio e os lucros sejam zero.

O equilíbrio do modelo consiste nas equações do preço do bem compósito (2) e (7), e

três condições de equilíbrio para o mercado de bens, mercado do trabalho, e mercado de

capitais. Denotando o valor do produto como rrr pXV = , e usando as equações (3) e (6), a

equação (7) pode ser escrita:

σσστφ−−−

= ∑

11

1

rrsrrs pVq (12)

com σ

σσφ

−

−=

1

11 cf

.

O equilíbrio do mercado de bens requer que para cada região r , o valor do produto

rV seja igual ao valor da procura de bens nessa mesma região. Esta condição conduz-nos à

equação:

( )

( )∑∑ −

−

=s

s

ttstt

rsrrr V

pVpVV σ

σ

ττ

(13)

Para chegar a este resultado de notar que a forma CES na equação (7) implica que a

procura para uma variedade da região r por unidade do bem compósito comprado em s

( rsd ) seja:

10

σ

τπ

=

rsr

srs

qd (14)

Como tal a parte da região r no valor da procura em s é igual a:

( )

( )∑∑ −

−

=

ttstt

rsrr

tttst

rrsr

pVpV

dldl

σ

σ

ττ

ππ

(15)

Aqui é usado o facto de rπ ser proporcional a rp de (3), e de que rrl π ser

proporcional a rV de (5). Por outro lado se o rendimento não é transferido entre regiões,

então o valor da despesa em bens na região s é igual a sV , uma vez que as firmas gastam

todo o seu rendimento nos bens intermédios, custos de comércio e rendimento de factores.

O pagamento de custos de transporte, e o rendimento de factores vai todo por seu lado para

a compra de bens.

A procura de factores é obtida da equação (2) pelo Lema de Shephard. Logo as

condições para o equilíbrio do mercado de factores são:

r

rr w

VL α= (16)

e:

r

rr z

VK β= (17)

As condições de equilíbrio do sistema resumem-se às equações (2), (12), (13), (16)

e (17). Estas equações determinam rp , rq , rV , rz , e rw para todo o r , dado o stock de

factores rL e rK para todo o r .

3. ACESSIBILIDADE E BEM-ESTAR

Como já foi referido o índice ru definido na equação (8) é o índice de bem-estar

regional neste modelo. Variações relativas de ru são iguais às medidas Hicksianas de

variação relativa do bem-estar. Numa análise estática comparativa os rendimentos regionais

para o equilíbrio de referência e para o equilíbrio contra-factual são obtidos multiplicando

o preço dos factores pela dotação de factores. Sendo Rru e C

ru respectivamente a utilidade

11

no equilíbrio de referência e no equilíbrio contra-factual, então o ganho de bem-estar no

equilíbrio de referência em comparação com o equilíbrio contra-factual é:

1−= Rr

Cr

r uuVER (18)

onde rVER é a medida de Hicks de variação equivalente relativa (VER). A VER representa

a variação equivalente expressa como a parte no rendimento do equilíbrio contra-factual.

Similarmente o ganho de bem-estar no equilíbrio contra-factual em comparação com o

equilíbrio de referência é:

Cr

Rr

r uuVCR −=1 (19)

onde rVCR é a medida de Hicks de variação compensada relativa (VCR). A VCR é a

variação compensada expressada como percentagem no rendimento do equilíbrio de

referência.

O índice de bem-estar depende portanto nas dotações, tecnologias, e localização.

Para isolar os efeitos da localização, pode-se questionar qual o retorno real máximo em

factores de produção que uma firma representativa pode pagar em diferentes localizações,

desde que a tecnologia desta firma seja a mesma independentemente da região onde esta

está localizada.

Definindo a tecnologia da firma pela sua função de custo (2) mas substituindo ru

por uma constante:

γβαµ rrrr qzwp_

= (20)

Pode-se pensar nesta tecnologia como uma função Cobb-Douglas de dois níveis. No

nível mais baixo os serviços de trabalho e capital são combinados com um serviço de factor

com preço rm . No nível mais elevado este serviço do factor juntamente com o bem

intermédio produz o bem final. Então equivalente à equação (20), vai-se ter para o nível

mais baixo:

( ) βαβα +=1

rrr zwm (21)

Para o nível mais elevado pode-se escrever:

12

γγµ rrr qmp −= 1_

(22)

Daqui pode-se obter o retorno real do factor:

γ

µ

−

==

11

_

r

r

r

rr

q

pqmF (23)

Portanto, rF é uma função crescente com rr qp , que por seu lado é uma combinação de

um potencial da procura e oferta:

σσ1

11

rrr

r DSqp −= (24)

com o índice potencial de oferta:

( )[ ]∑ −= −

ssrssr cpVS ησφ σ 1exp (25)

e com o índice potencial de procura:

( )∑ −=s

rsssr cVbD σηexp (26)

onde sb é um índice potencial inverso:

( )∑ −= −

ttstt

s cpVb

σησ exp1 (27)

Como facilmente se pode ver rS e rD são similares aos índices potencial de

mercado padrão. A modificação em rS é que a oferta é ponderada por σ−sp , ou seja a oferta

tem menor ponderação quanto maior o preço. Similarmente a modificação em rD é a de

que a procura é ponderada por uma função potencial inversa, de tal modo que a procura é

menos importante quanto maior o potencial de ofertas concorrentes14. Deste modo rF

(equação (23)) define o indicador de acessibilidade a utilizar neste estudo.

Outro facto interessante deste modelo é que σ−sp e sb são os factores

compensadores de um modelo gravitacional com duas restrições descrevendo os fluxos de

14 De notar que funções de distância diferentes aparecem em (25) e (26). No entanto nenhuma delas é a habitual forma “iceberg”.

13

comércio no modelo. Pelas equações (13), (27) e (10) o valor do comércio entre duas

regiões é:

( ) ssrsrrrs bVcpVt σησ −= − exp (28)

De (13) e (27), tem-se que rst deve somar para rV e sV . Logo obtém-se as duas restrições:

∑=r

rss tV (29)

e:

∑=s

rsr tV (30)

4. DISCUSSÃO DO MODELO

Nas secções anteriores foi apresentado um indicador de acessibilidade semelhante à

formulação clássica em economia regional. No entanto este ao contrário das medidas

tradicionais de potencial de mercado, tem uma base teórica bem formada num modelo

espacial de concorrência imperfeita.

Para além desta vantagem teórica, este índice tem mais duas vantagens. Em primeiro

lugar a parametrização do modelo é menos arbitrária do que na abordagem clássica. De

facto os padrões de acessibilidade calculados pela forma tradicional podem modificar-se

bastante com alterações nos parâmetros da função de distância (ver (1))15. Como as

acessibilidades não são directamente observáveis não é possível estimar ou calibrar

directamente este parâmetro. No entanto na abordagem aqui apresentada como os

parâmetros em causa aparecem em equações descrevendo fluxos de comércio, é possível

verificar a calibração contra dados da economia real (como comércio inter-regional).

Por outro lado este modelo permite fazer análises de estática comparativa. Por exemplo

é possível avaliar os efeitos de maior integração económica na acessibilidade, rendimento

dos factores e bem-estar. A secção 2.4 descreve como avaliar alterações na remuneração

dos factores; enquanto que a secção anterior explica como medir as alterações de bem-estar.

No presente estudo apenas vamos avaliar alterações na acessibilidade e no bem-estar

consequência da evolução do nível de integração económica.

15 Bröcker (1989) discute esta questão.

14

5. CALIBRAÇÃO

O modelo é calibrado para um sistema de 20 regiões NUTS 2 que compõem a

Península Ibérica16. O quadro 1 apresenta uma lista das regiões NUTS 2 consideradas neste

estudo. Os dados usados para a calibração são emprego total por região, distâncias inter-

regionais, e PIB regional17. Todos os dados utilizados referem-se ao ano de 1994. Com a

excepção dos dados das distâncias inter-regionais, todos os restantes foram retirados da

base REGIO da EUROSTAT18. Os dados da distância inter-regional foram compilados do

CD-ROM “Route 66 Europe”. Este programa contém uma informação geográfica vasta

sobre todo o Continente Europeu, que inclui entre outras, informações sobre distâncias por

estrada entre cidades e localidades europeias. Como tal para medirmos a distância inter-

regional utilizamos a distância em quilómetros por estrada entre cada par de regiões NUTS

2. A distância entre duas regiões é deste modo medida como distância mais curta entre as

cidades principais de cada uma das regiões NUTS 2 em causa. Considera-se a cidade

principal de uma região NUTS 2, as mesmas que a EUROSTAT enumera nas definições da

base REGIO, o que em geral também corresponde à cidade mais populosa dessa região19.

16 Ver EUROSTAT (1996) para definição das regiões NUTS de Portugal e Espanha.

17 Bröcker (1998a) utiliza apenas PIB a nível do país, como tal rµ também é apenas calibrado a nível nacional. O presente estudo

calibra este parâmetro a nível regional. 18 Ver EUROSTAT (1996) para uma definição das variáveis utilizadas. 19 Exemplificando, considere-se as regiões NUTS 2 de Madrid e Lisboa e Vale do Tejo. A distância entre estas duas regiões não é mais

que a distância mais curta em quilómetros por estrada entre a cidade de Madrid e Lisboa.

15

QQuuaaddrroo NN..ºº 11 -- PPeenníínnssuullaa IIbbéérriiccaa:: RReeggiiõõeess NNUUTTSS 11 ee NNUUTTSS 22

País NUTS 1 NUTS 2 Espanha Noroeste Galiza Principado das Astúrias Cantábria Nordeste Pais Vasco Navarra La Rioja Aragão Comunidade de Madrid Comunidade de Madrid Centro Castela e Leão Castilla-la Mancha Estremadura Este Catalunha Comunidade Valenciana Sul Andaluzia Região de Múrcia Portugal Continente Norte Centro Lisboa e Vale do Tejo Alentejo Algarve

Nota: Fonte EUROSTAT (1996)

Para calibrar o modelo apresentado nas secções anteriores é necessário conhecer o

valor de alguns dos parâmetros do modelo. Estes são: a elasticidade de substituição entre

variedades na procura intermédia e final (σ ); a percentagem dos custos da distância por

unidade de distância (η ); as elasticidades de produção (α , β e γ ); os impedimentos ao

comércio internacional ( klδ ); e o inverso do nível de eficiência regional ( rµ ). A estratégia

por nós adoptada é similar à utilizada neste tipo de estudos empíricos: fixa-se o valor de uns

parâmetros do modelo enquanto que os restantes obtêm-se por calibração. Deste modo para

os seis primeiros parâmetros acima referidos são fixados valores de acordo com os que

usualmente são apontados para estes em estudos econométricos, estatísticas da indústria ou

na literatura teórica e empírica. No caso do último parâmetro este é calibrado para as vinte

regiões consideradas. A calibração basicamente fixa estes parâmetros juntamente com todas

as variáveis endógenas do modelo, que são o preço dos bens ( rp e rq ), o preço dos

factores ( rw e rz ), os valores da produção regional ( rV ), e comércio inter-regional ( rst ),

para obter um valor para os parâmetros calibrados. Posteriormente com o modelo completo

pode-se realizar todo o tipo de análises económicas, tal como também simular alterações de

política ou ambiente económico.

16

Começando pelo parâmetro σ e η é possível observar que na equação (28) o produto

ση representa o parâmetro de distância usualmente utilizado nos modelos gravitacionais

com uma função de distância exponencial. Estimativas deste parâmetro, estão pelo menos

para o comércio internacional, disponíveis na literatura (ver Bröcker e Rohweder, 1990).

No entanto a incidência geográfica deste estudo refere-se a comércio inter-regional e não

internacional. Bröcker (1984) estima o parâmetro em causa para os fluxos de comércio

entre regiões de seis países europeus. Infelizmente os países Ibéricos não estão incluídos

neste estudo. Para além do mais este estudo refere-se apenas ao ano de 1970, os resultados

podem portanto estar desactualizados20. Por seu lado Pires (1999) no contexto de uma

“função potencial de mercado” semelhante à de Harris (1954) e de um sistema de equações

representantes do equilíbrio do modelo de geografia económica de Krugman (1991) estima

um impacto da distância entre 0.0002 e 0.0006 por quilómetro para a economia espanhola21.

Parece pois adequado aceitar uma estimativa para este parâmetro que se situe neste

intervalo. Neste estudo optamos por um valor para o parâmetro de distância de ση =0.0004

por quilómetro.

Examinemos agora estes dois parâmetros em separado. Se consideramos apenas os

custos de transporte convencionais22, o valor para η seria segundo a literatura pequeno em

percentagem. De facto estudos empíricos nesta área reportam custos de transporte médios

na indústria transformadora que não excedem dois porcento do valor das vendas (Keeble,

Offord and Walker, 1988; Bröcker, 1998a, Davis, 1998). Mas isto implicaria um valor para

o parâmetro σ na ordem das centenas, o que é pouco plausível pois isto significaria

estarmos a assumir substituibilidade perfeita no comércio inter-regional. Portanto torna-se

necessário considerar também os custos de transporte não-convencionais. Se tomarmos

apenas os custos logísticos médios relacionados com a distância, estes são segundo Bröcker

(1998a,b) e Davis (1998) superiores a vinte por cento do valor das vendas. Mas para além

20 McCallum (1995) também analisa através de um modelo gravitacional os fluxos internacionais e inter-regionais de comércio, só que a

incidência espacial deste estudo é a América do Norte (EUA e Canadá). 21 O estudo incide sobre os anos 1981-1982-1983; 1988-1989-1990; e 1993-1994-1995. 22 Os custos de transporte são normalmente divididos em duas categorias: custos de transporte convencionais; e custos de transporte não-convencionais (Davis, 1998). Os primeiros referem-se aos custos associados com seguros, fretes, e tarifas. Os segundos são outros custos (normalmente de mais difícil mensuração) relacionados com o transporte dos bens e distância, tal como barreiras não tarifárias e custos de informação.

17

destes existem custos também relacionados com a distância que não são considerados nos

custos de logística como os custos de contactos “cara-a-cara”. Para além disso a distância

média no comércio inter-regional é muito menor que milhares de quilómetros. Portanto um

valor superior a vinte porcento para η é justificável. Seguimos então Bröker (1998a) ao

considerar um η igual 0.00004 por quilómetro. Consequentemente atribuímos um valor de

10 para o σ 23.

Como já foi referido, as elasticidades α , β e γ da função de produção, igualam

respectivamente as percentagens do trabalho, capital, e bens intermédios no valor do

produto. Estas percentagens são retiradas das contas nacionais de Portugal e Espanha, onde

a percentagem de trabalho é 28 porcento, a percentagem do capital é 12 porcento, e a

percentagem de bens intermédios é 60 porcento.

Tomando em consideração o valor para klδ pode-se argumentar que este parâmetro em

princípio não deveria entrar na presente análise, uma vez que Portugal e Espanha pertencem

ambos a uma acordo de integração regional que prevê livre circulação de bens (para além

de pessoas e serviços). Como tal klδ deveria ser igual a um. No entanto Bröcker (1984)

estima para os impedimentos aos fluxos inter-regionais de comércio entre países da

Comunidade Europeia, uma distância equivalente a 375 quilómetros. Dado o valor para o

custo da distância por unidade de distância (η =0.00004 por quilómetro), este corresponde a

um klδ de 1.19. Ou seja, uma tarifa equivalente de 19 porcento24. Como tal no presente

estudo consideramos que este apenas é igual à unidade quando duas regiões pertencem ao

mesmo país. Se duas regiões pertencem a diferentes países este parâmetro toma um valor

23 Outros estudos de equilíbrio geral e parcial como o de Gasiorek, Smith, e Venables (1994); Bröcker (1998a,b); e Bröcker e Jäger-

Roschko (1996) também trabalham com uma estimativa de 10 para o parâmetro elasticidade de substituição entre variedades. 24 Pode-se pensar que este valor é demasiado elevado uma vez que os impedimentos ao comércio quase desapareceram no mercado

interno. No entanto considerando por exemplo o Canadá e os EUA que também pertencem a um acordo de integração regional (para além

de culturas e língua muito semelhantes), McCallum (1995) estima impedimentos ao comércio entre estes dois países superiores ao aqui

considerados. Seguindo o valor avançado no parágrafo anterior para klδ , o comércio intra-regiões do mesmo país é 5.6 vezes superior

ao comércio intra-regiões trans-fronteiriço. Se considerarmos o estudo de McCallum, o comércio intra-regiões do Canadá é 22 vezes

superior ao comércio intra-regiões do Canadá e EUA. Tomando a elasticidade de substituição por nós considerada (σ =10) isto seria

equivalente a uma tarifa equivalente de 36 porcento.

18

superior à unidade, nomeadamente e como referimos atrás uma tarifa equivalente de 19

porcento.

O parâmetro que resta ( rµ ) é calibrado, resolvendo um sistema de equações que

determina este parâmetro assim como todas as variáveis endógenas, dado o valor dos

parâmetros discutidos nos parágrafos anteriores. Este sistema de equações fixa rµ de modo

a que na solução de equilíbrio, o PIB regional de uma região iguale o PIB regional

observado para esta mesma região.

Para derivar este sistema de equações considere-se inicialmente que rV é conhecido

para todo o r . Já foi referido que rst respeita as equações de um modelo gravitacional com

duas restrições (equação (13)) ou as equações (28), (29) e (30):

rsssrrrs fVbVat = (31)

∑=r

rss tV (32)

∑=s

rsr tV (33)

com σ−= rr pa e στ −= rsrsf . Para se proceder à calibração vai-se assumir que o preço do

capital ( rz ) é constante em todas as regiões25. Considera-se para tal uma taxa de

remuneração do capital, _z =0.0526. Deste modo para uma região r obtém-se da equação (2):

α

β

γ

µ

1

_

=

−

r

rrr

z

qpw (34)

25 Esta hipótese pode ser justificada se assumirmos que existe perfeita mobilidade do capital inter-regional, o que pode de facto ser

irrealista e muito discutível. Mesmo supondo que tal é verdade, apenas é possível argumentar em favor de uma taxa de retorno igual nos

activos comercializáveis. A taxa real de retorno em capital instalado pode desviar-se da taxa igualizada entre regiões, porque a instalação

deste tipo de capital é muito onerosa e rígida no tempo (ver Hayashi, 1982). No entanto pode-se argumentar que estes desvios podem

desaparecer no longo prazo. 26 Bröcker (1998a) para além desta hipótese faz uma hipótese adicional. Ele supõe que a taxa de participação laboral é constante em todas

as regiões. Assim em Bröcker a força de trabalho regional ( rL ) é proporcional à população ( rB ), o que significa que rr BL λ= ,

com taxa de participação λ . Neste trabalho optou-se por seguir as condições do modelo e utilizar dados do emprego regional (em vez de

dados para a população como em Bröcker) para não ser necessário fazer hipóteses adicionais (ver equação (16)).

19

onde _z denota o preço constante do capital. Pode-se pois concluir da equação (16):

α

rrr

wLV = (35)

Substituindo em (35) rw pelo seu valor em (34) obtêm-se:

αγ

αϕ−

= rrrrr qpLV1

(36)

com αβ

µα

ϕ 1_

1

=

r

r

z

.

Neste momento estamos em condições de calibrar rµ fazendo uso da informação

disponível quanto ao PIB regional ( rY ). Como tal rµ é calibrado (ou melhor dizendo, rϕ é

calibrado, que é função de rµ e outras constantes), de modo a que o PIB regional

observado coincida com PIB regional do modelo. Isto vai implicar:

( ) rr VY βα += (37)

ou substituindo rV pelo seu valor em (36):

( ) αγ

αϕβα−

+= rrrrr qpLY1

(38)

Esta equação dá-nos rϕ e também rV :

βα +

= rr

YV (39)

Deste modo o processo de calibração por nós adoptado parte da constatação de que

∑=s

rsr tV , então das equações (31), (32) e (33) tem-se:

( ) ( )∑ ∑∑ =⇔=s s

rsssrrrs

rsssrrrs fVbVaVfVbVat (40)

ou seja:

( )∑=

srsss

r fVba 1 (41)

Como σ−= rr pa , obtém-se rp :

20

σ1

= ∑

srsssr fVbp (42)

Depois de se achar rV por (39), fazendo 100 == rr qp , é possível achar 0sb de (27), 1

rp de

(42) e 1sq de (12)27. Tendo estes faz-se iterações até se obter convergência em rp e sq 28.

6. ACESSIBILIDADE NA PENÍNSULA IBÉRICA

A figura 1 ilustra os resultados do indicador de acessibilidade definido na equação

(23), escalado para a unidade. As linhas unem localizações com o mesmo potencial de

mercado, enquanto que as setas sinalizam as regiões com maior acessibilidade económica.

FFiigguurraa NN..ºº 11 -- LLiinnhhaass ddee AAcceessssiibbiilliiddaaddee nnaa PPeenníínnssuullaa IIbbéérriiccaa

A medida de acessibilidade para as regiões NUTS 2 de Portugal e Espanha também é

apresentada no quadro 2. O indicador de acessibilidade varia entre um mínimo de 0.60 na

27 O super-escrito refere-se ao número da iteração.

21

região do Algarve, e um máximo de 1.44 na região de Madrid. Como tal dada a

distribuição espacial dos mercados, uma firma representativa em Madrid pode pagar aos

factores de produção localizados nesta região, cerca de duas vezes e meia mais do que pode

pagar na região do Algarve, se a tecnologia usada nas duas localizações fosse semelhante.

QQuuaaddrroo NN..ºº 22 -- AAcceessssiibbiilliiddaaddee ee BBeemm--EEssttaarr Região rp rq rF ru Galiza 0.940432 1.020205 0.853028 0.828588 Principado de Astúrias 0.951697 1.021203 1.0283 0.986605 Cantábria 0.966559 1.086228 1.016717 0.971344 Pais Vasco 0.978418 0.918034 1.316397 1.392303 Comunidade Foral de Navarra 0.965164 1.058311 1.093967 1.255171 La Rioja 0.975754 1.152813 0.953192 1.066941 Aragão 0.984214 0.997903 1.131997 1.226205 Comunidade de Madrid 1.013808 0.860459 1.436925 1.570936 Castela e Leão 0.992065 0.940104 1.078134 1.077036 Castilla-la Mancha 0.996772 1.006399 1.050275 0.889544 Estremadura 0.946212 1.059129 0.944973 0.731047 Catalunha 1.002049 0.896896 1.339999 1.48743 Comunidade Valenciana 0.990754 0.924077 1.168141 1.106899 Andaluzia 0.975363 0.898903 1.195334 0.874651 Múrcia 0.950343 1.049203 1.022066 0.894722 Norte 0.932433 0.940527 0.682622 0.711675 Centro (P) 0.932861 1.008873 0.611749 0.634971 Lisboa e Vale do Tejo 0.941122 0.903521 0.870606 1.069736 Alentejo 0.916811 1.127263 0.603366 0.553074 Algarve 0.873442 1.129949 0.60221 0.671122

Considere-se a Espanha e Portugal isoladamente. No primeiro caso a região com

menor acessibilidade é a região da Galiza, sendo Madrid a região com mais potencial de

mercado. No segundo caso a região com melhor acessibilidade é Lisboa enquanto que a de

pior grau da acessibilidade é o Algarve. De notar no entanto que Lisboa apesar de ser a

região de Portugal com melhor acessibilidade na Península Ibérica, esta apenas tem uma

acessibilidade marginalmente superior à da região menos central da Espanha (0.87 de

Lisboa contra uns 0.85 da Galiza).

28 O processo de calibração utilizado neste estudo difere do de Bröcker (1998a). Bröcker utiliza métodos de “iterative scaling” (ver

Darroch and Ratcliff, 1972) para encontrar a solução do sistema de equações. Ver Bröcker (1998a) para mais pormenores

22

Para além do máximo global em Madrid, de destacar outros máximos locais à volta das

regiões da Catalunha (1.34) e do País Vasco (1.32). A actividade económica na Península

Ibérica parece pois estar fortemente enviesada para três centros geográficos à volta de

Madrid, Catalunha e País Vasco.

O quadro 2 também apresenta os níveis regionais de utilidade tal como definido na

equação (8), escalada para uma média da unidade. A utilidade varia entre um máximo de

1.57 em Madrid a um mínimo de 0.55 no Alentejo. No caso da Espanha a região NUTS 2

com menor nível de utilidade é a região da Estremadura (0.73). Em Portugal a região com

maior utilidade é Lisboa (1.07).

7. ANÁLISE DE SENSIBILIDADE

O método de análise empírica utilizado neste estudo, a calibração, é criticada por várias

razões. Em primeiro lugar a calibração é feita em relação a um ano base em que se supõem

que as condições de equilíbrio do modelo se verificam na economia, o que como é óbvio é

bastante irrealista pensar que tal ano exista. Por outro lado temos o problema da escolha das

equações do modelo para a calibração. Desde logo se coloca a questão de quais as equações

do modelo com mais significado económico, uma vez que para diferentes selecções de

equações a calibrar, se pode obter diferentes valores para os parâmetros. Além disso muitas

vezes tem que se escolher valores para certos parâmetros (como por exemplo economias de

escala), e estes devem ser obtidos de preferência através de estudos econométricos. Por

último e confrontando a econometria e a calibração (apesar de todas as críticas que se

podem apontar também à primeira), na econometria utiliza-se métodos estocásticos, o que

implica intervalos de confiança para os parâmetros calculados, tal não é o caso na

calibração. Deste modo na calibração não se pode ter certeza da precisão dos valores

obtidos.

Sendo assim os resultados obtidos da calibração de modelos devem sempre ser

encarados com muita precaução. De facto estes modelos apesar de permitem quantificar

interacções entre variáveis, e a resposta da economia a alterações de política; não permitem

testar a teoria. Dados estes argumentos é muito aconselhável levar a cargo testes de

sensibilidade para se ter uma ideia da robustez dos resultados.

23

A questão que se coloca neste caso é a que parâmetros testar a sensibilidade. Em

principio todos os parâmetros calibrados e para os quais foram atribuídos valores deviam

ser sujeitos a um teste de sensibilidade (i.e. os parâmetros σ, η, α, β, γ, klδ e rµ ). No

entanto usualmente em modelos semelhantes aos por nós utilizado, i.e. modelos em

concorrência monopolista, o parâmetro mais sujeito a este tipo de análise é o da

elasticidade de substituição (ver por exemplo Smith e Venables, 1988; Flôres, 1997; e

Gasiorek et al., 1994). De facto como demonstrado em apêndice este tipo de modelos de

concorrência imperfeita são bastante sensíveis a diferentes valores do parâmetro

elasticidade de substituição. Como tal os resultados abaixo apresentados da análise de

sensibilidade só se reportam a este parâmetro. De referir que análises de sensibilidade aos

restantes parâmetros demonstraram robustez dos resultados da secção anterior a diferentes

valores destes parâmetros29.

Com este objectivo em mente, o modelo foi re-calibrado para um parâmetro de

elasticidade de substituição de σ = 5 e σ =15. No primeiro caso o valor de σ corresponde

a um parâmetro de distância de ση = 0.00023, e no segundo caso um ση =0.00069. Deste

modo com σ =5 é considerada uma menor elasticidade de substituição entre variedades, e

um menor impacto da distância nas variáveis em causa (ver quadro 3). Já com σ =15

considera-se uma maior elasticidade de substituição entre variedades, e um maior impacto

da distância no potencial de mercado de uma região (ver quadro 4).

29 Este resultados podem ser obtidos através do autor perante pedido.

24

QQuuaaddrroo NN..ºº 33 -- AAcceessssiibbiilliiddaaddee ee BBeemm--EEssttaarr ((σ ==55))

Regiões rp rq rF ru Galiza 0.897456 1.038561 0.840016 0.818575 Principado de Astúrias 0.928076 1.008982 1.052014 1.004237 Cantábria 0.946382 0.993061 1.122204 1.06852 Pais Vasco 0.955444 0.98574 1.232086 1.304051 Comunidade Foral de Navarra 0.951913 0.99017 1.174112 1.349182 La Rioja 0.967164 0.972322 1.140265 1.272195 Aragão 0.978084 0.965186 1.173157 1.274985 Comunidade de Madrid 1.00453 0.933094 1.333555 1.456895 Castela e Leão 0.985058 0.948396 1.105641 1.073695 Castilla-la Mancha 0.98942 0.945784 1.122831 0.951941 Estremadura 0.937544 0.987161 1.016747 0.788807 Catalunha 0.966948 0.993578 1.207793 1.350334 Comunidade Valenciana 0.974172 0.970972 1.110462 1.059433 Andaluzia 0.940395 0.992841 1.081411 0.796402 Múrcia 0.935337 1.006174 1.06522 0.938294 Norte 0.871808 1.044112 0.612522 0.644719 Centro (P) 0.87817 1.035288 0.59401 0.622291 Lisboa e Vale do Tejo 0.874898 1.040904 0.752636 0.933832 Alentejo 0.871272 1.044369 0.648852 0.60037 Algarve 0.826636 1.103304 0.614467 0.691242

QQuuaaddrroo NN..ºº 44 -- AAcceessssiibbiilliiddaaddee ee BBeemm--EEssttaarr ((σ ==1155))


25

Tal como ilustrado no quadro 3 (para σ =5) e quadro 4 (para σ =15) os resultados

obtidos anteriormente não se alteram consideravelmente. De facto é possível constatar que

não se verifica qualquer variação qualitativa nos resultados, a própria variação quantitativa

não é significativa.

Pode-se pois concluir que no que concerne ao parâmetro elasticidade de substituição e

distância, os resultados da calibração não demonstraram ser muito sensíveis.

8. ALTERAÇÕES DE POLÍTICA

A alteração de política considerada nesta secção supõe um mercado Ibérico totalmente

integrado. Na prática isto equivale a fixar o parâmetro de impedimentos ao comércio

internacional ( klδ ) igual à unidade para todas as regiões NUTS 2. O quadro 5 apresenta os

resultados desta simulação.

QQuuaaddrroo NN..ºº 55 -- AAcceessssiibbiilliiddaaddee ccoomm MMeerrccaaddoo IIbbéérriiccoo IInntteeggrraaddoo (( klδ ==11,, r∀ ))


Tal como na secção anterior a alteração no valor de um parâmetro não causou

alterações significativas nos resultados da calibração base: em geral as regiões Espanholas

são mais centrais que as regiões portuguesas; a acessibilidade atinge um pico nas regiões de

26

Madrid, Catalunha, e País Vasco; o potencial de mercado atinge os valores mínimos nas

regiões portuguesas.

Este exercício permite também avaliar a alteração no bem-estar das regiões

espanholas e portuguesas em consequência de uma integração total das duas economias.

Neste sentido foi calculado o indicador de bem-estar de Hicks de variação equivalente

relativa, tal como definido na equação (18)30. O quadro 6 apresenta os resultados.

QQuuaaddrroo NN..ºº 66 -- VVaarriiaaççããoo EEqquuiivvaalleennttee RReellaattiivvaa ((VVEERR))

Regiões VER Galiza -0.00532 Principado de Astúrias -0.0108 Cantábria -0.08215 Pais Vasco 0.074626 Comunidade Foral de Navarra -0.05613 La Rioja -0.14456 Aragão -0.01847 Comunidade de Madrid 0.10182 Castela e Leão 0.026192 Castilla-la Mancha -0.04343 Estremadura -0.06503 Catalunha 0.082235 Comunidade Valenciana 0.05578 Andaluzia 0.090728 Múrcia -0.03229 Norte 0.058955 Centro (P) -0.01455 Lisboa e Vale do Tejo 0.099197 Alentejo -0.11879 Algarve -0.08779

Da análise do quadro conclui-se que a maior parte das regiões tem uma perda de

bem-estar com o cenário de integração completa. As regiões de Rioja na Espanha e

Alentejo em Portugal são as regiões com as maiores perdas relativas (14% em Rioja, e 12%

no Alentejo). Das vinte regiões NUTS 2 de Portugal e Espanha apenas oito regiões

conseguem obter ganhos de bem-estar. Curiosamente entre estas encontram-se as regiões

mais desenvolvidas e avançadas de ambos os países. No caso da Espanha Madrid, País

30 O equilíbrio de referência usado na computação desta medida de bem-estar foi o calculado na secção 5. O equilíbrio contra-factual

considerado é o da presente secção.

27

Vasco e Catalunha, e no caso de Portugal Lisboa e Norte31. Os ganhos nestas regiões variam

entre uns 10% em Madrid e uns 2.5% em Castela e Leão. Este resultado confirma as

hipóteses da “nova” geografia económica de efeitos de “lock-in” e casualidade cumulativa,

em que as regiões mais desenvolvidas tendem a construir novas vantagens com base nas

antigas alargando o fosso económico em relação às regiões mais atrasadas. Neste caso

particular o que provoca tais efeitos são uma diminuição dos custos de transação

económicas.

9. DISCUSSÃO

Este trabalho apresenta uma metodologia para quantificar acessibilidade económica no

contexto de um modelo espacial de concorrência monopolista. No entanto ao contrário das

medidas tradicionais de acessibilidade económica desenvolvidas sem uma base teórica bem

formada, a metodologia proposta tem como suporte um modelo teórico-económico que

explicita claramente estrutura de mercado, agentes económicos e interacções económicas.

Esta especificação tem no entanto outras vantagens. Em primeiro lugar é possível

confrontar os resultados do modelo com dados da economia real, como fluxos de comércio.

Na medida tradicional tal não era possível porque a única relação testada era a

acessibilidade, e esta não é observável. Em segundo lugar cenários de política alternativos

são simulados de uma forma natural no modelo resolvendo para o novo equilíbrio, sem ter

que desta forma recorrer a hipóteses adicionais como acontecia na abordagem tradicional.

A aplicação do modelo apresentado neste trabalho ao caso da Península Ibérica,

permite tirar algumas conclusões prévias e não definitivas. Em primeiro lugar em termos de

centralidade a economia espanhola parece levar uma grande vantagem sobre a economia

portuguesa. De facto Portugal aparece neste estudo quase como uma economia periférica da

espanhola, onde nem sequer a região da capital portuguesa (região mais desenvolvida de

Portugal) consegue ter no conjunto da Península Ibérica uma importância relevante em

31 De notar que a região Norte portuguesa não pode ser considerada no seu todo uma região desenvolvida. De facto é possível dividir esta

em uma região Litoral desenvolvida, com uma elevada densidade populacional, e com um grande peso da industria transformadora no

total da actividade económica desta região; e uma região interior economicamente atrasada, com uma fraca densidade populacional, onde

predomina principalmente a actividade agrícola tradicional. Como tal a parte interior da região Norte é mais similar à região do Alentejo

do que à sua contraparte Litoral.

28

termos de potencial/acessibilidade económica. Comparativamente às regiões espanholas,

Lisboa apenas tem uma performance económica superior à da pior região espanhola

(Galiza).

O pico de acessibilidade é atingido pela região de Madrid sendo seguida de perto pelo

País Vasco e pela Catalunha, formando estas três os principais centros económicos da

Península Ibérica. Estes resultados não se mostraram sensíveis a testes de sensibilidade

efectuados a alguns dos parâmetros do modelo teórico.

Em segundo lugar, os resultados obtidos com os índices de bem-estar regional

confirmam os resultados de acessibilidade económica: as regiões com melhores níveis de

bem-estar regional são também no seu geral as regiões com melhores níveis de

acessibilidade económica. Como tal existe uma clara correlação entre acessibilidade

económica e bem-estar. No entanto existe uma excepção importante: a posição de Lisboa

no ranking de bem-estar altera-se significativamente relativamente à posição ocupada por

esta região no ranking de acessibilidade. De facto Lisboa revela-se uma das regiões Ibéricas

com maior bem-estar económico. Pode-se especular que isto se deve ao facto do em

Portugal o investimento proveniente de fundos públicos e Europeus nas duas últimas

décadas ter sido fortemente enviesado para a região de Lisboa. No entanto não nos é

possível afirmar se esta é a única causa desta circunstância. Um dado merece no entanto ser

mencionado: em meados dos anos oitenta a região de Lisboa tinha um PIB per capita de

90% da media Europeia e uma década depois este valor tinha já ultrapassado a média

Europeia. Não deixa no entanto de ser estranho de que Lisboa apresente uma má

performance económica (tal como demonstrado na classificação modesta no índice de

acessibilidade económica) e isto não se reflicta nos índices de bem-estar.

No outro lado da moeda estão as regiões menos desenvolvidas de Portugal que também

em parte devido ao fraco investimento público direccionado para estas, continuaram entre

as menos desenvolvidas da Europa. Por exemplo o PIB per capita da região do Alentejo

que em meados da década de oitenta era cerca de 40% da média Europeia não sofreu

qualquer alteração de monta no período acima considerado. Se a dualidade entre o caso de

Lisboa e das restantes regiões portuguesas demonstra alguma coisa é a de que se o

investimento público tem pouca influência sobre a eficiência económica de uma região,

este pode pelo menos ter uma palavra a dizer em termos de equidade regional. Achamos

29

que pesquisa futura deve ser feita nesta direcção para clarificar esta observação. Testes de

sensibilidade a parâmetros do modelo tendem a confirmar estes resultados.

Em terceiro lugar foi também simulado um cenário de integração completa entre a

economia portuguesa e a economia espanhola. Este cenário não demonstrou ser benéfico

para a grande maioria das regiões Ibéricas. Como previsto pela literatura na “nova”

geografia económica, as regiões mais beneficiadas com este cenário seriam as mais

avançadas. Este facto demonstra portanto a presença de efeitos de “lock-in” e efeitos de

casualidade cumulativa: as regiões mais avançadas são as que estão mais preparadas para

enfrentar o futuro e dificilmente abandonarão a suas posições de liderança. Mais uma vez

surpreendentemente a região de Lisboa parece ser das que pode beneficiar mais num

cenário de uma região Ibérica totalmente integrada. Isto pode indicar que esta região sofre

os efeitos negativos de estar limitada ao pequeno mercado domestico português e que num

mercado maior sofreria de menores constrangimentos de crescimento.

10. APÊNDICE

Para discutir a questão da sensibilidade dos modelos de concorrência monopolista ao

parâmetro elasticidade de substituição vai-se optar por simplificar o modelo acima

apresentado de forma a este se parecer o mais possível com o modelo original de Dixit e

Stiglitz (1977). O modelo de Dixit e Stiglitz considera uma economia em que se produzem

dois bens, um bem homogéneo (numerário) e um bem compósito diferenciado, utilizando

apenas como único input trabalho. A remuneração deste factor é normalizada para a

unidade função da hipótese do bem numerário. Os consumidores tomam as suas decisões de

consumo em dois estágios. No primeiro estágio escolhem quanto do seu rendimento ( I )

vão gastar no bem compósito e no bem homógeneo de acordo com uma função de utilidade

Cobb-Douglas. No segundo estágio os consumidores escolhem quanto da despesa no bem

compósito vai ser distribuído por cada um dos bens diferenciados. Esta divisão é feita

seguindo uma função de utilidade CES:

1

1

1 −

=

−

= ∑

σσ

σσn

iixV (A1)

30

Como se pode constatar são apenas duas as diferenças entre o modelo por nós utilizado e o

modelo de Dixit e Stiglitz. Em primeiro lugar Dixit e Stiglitz consideram apenas um factor

de produção enquanto que nós dois factores de produção (trabalho e capital). Em segundo

lugar Dixit e Stiglitz abordam o problema do lado do consumo enquanto nós tomamos o

problema do lado da produção (uma vez que estes problemas são duais, é simples ver a

equivalência entre ambos). Tomando logaritmos de ambos os lados de (A1), tem-se:

nxV ln1

lnln−

+=σ

σ (A2)

Fazendo pnxI = denotar a despesa total em bens diferenciados (estamos portanto no

equilíbrio simétrico em que todas as variedades entram de igual modo no consumo).

Eliminado x e resolvendo para (A2) vem:

npnIV ln

11lnln−

+=σ

(A3)

Como tal (A1) aumenta com n , e é convexa para σ inferior a 2. À função de utilidade

(A1) está associada um índice de preços semelhante a (7) no texto:

∑ −− =n

jpq σσ 11 (A4)

A equação (A4) não é mais do que o índice de preços usado no modelo original de Dixit e

Stiglitz (1977). A única diferença em relação a (7) é que (A1) não está indexado

regionalmente, daí a não inclusão de custos de transporte. Invertendo este índice de preços

no equilíbrio simétrico e tomando logaritmos obtemos:

npq ln1

1lnln−

−=σ

(A5)

Como facilmente se pode verificar, este índice também é decrescente em n . A partir de

(A4) pode-se também ver como as propriedades económicas do modelo se alteram

rapidamente com o valor do parâmetro elasticidade de substituição. Normalize o preço de

cada variedade individual ( p ) para a unidade no equilíbrio simétrico (i.e. todas as

variedades entram de forma igual no índice de preços) e resolva para o índice de preços

com σ igual a 1.5, 5, 10, e 15 (ver figura 2).

31

FFiigguurraa NN..ºº 22 -- ÍÍnnddiiccee ddee PPrreeççooss ee EEllaassttiicciiddaaddee ddee SSuubbssttiittuuiiççããoo

Como foi dito anteriormente e agora visível na figura 2, o índice de preços cai com o

número de variedades (os consumidores apreciam a variedade) e tanto mais quanto menor

for a elasticidade de substituição entre variedades (mais diferenciados são os bens). Mas o

ponto a notar é que pequenas alterações no valor deste parâmetro provoca grandes

mudanças numa das relações mais importantes do modelo. De facto é a partir da equação

(A4) que muitas das conclusões da nova teoria do comércio são tiradas tal como o

conhecido efeito índice de preços. Segundo este os países com maior actividade industrial

terão um menor índice de preços comparativamente aos países menos industrializados. Por

este facto é que muitas vezes se refere a (A4) como um índice do custo de vida num país

(ou indirectamente como um índice de bem-estar). Também a partir de (A4) podem ser

associados o também conhecido efeito mercado doméstico: os países com maior mercado

doméstico detém uma proporção superior de indústria. Para isso basta interpretar (A4)

como o índice de preços de uma industria verticalmente relacionada por relações de input-

output (ver Venables, 1996). Deste modo os países com maior mercado serão os países que

também possuem uma maior proporção de indústria porque nestes se pode produzir em

condições mais vantajosas uma vez que tem acesso a produtos intermédios a preços mais

vantajosos. Daqui por outro lado também surgem os já referidos no texto efeitos de

aglomeração da literatura na “nova geografia económica. Pode-se pois perceber porque

razão é que este parâmetro é na maior parte dos casos dos modelos de calibração sujeito a

testes de sensibilidade.

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,21 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103

109

n

q

s=15 s=10s=5 s=1.5

32

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