escassez de recursos hÍdricos e grandes...
TRANSCRIPT
ORGANIZADORES:
WELLINGTON RIBEIRO JUSTO
DENIS FERNANDES ALVES
SUSIANE DA SILVA BEZERRA
13/02/2016
ESCASSEZ DE RECURSOS HÍDRICOS E GRANDES PROJETOS
ECONÔMICOS NO NORDESTE
XV SEMANA DE
ECONOMIA DA URCA: ESCASSEZ DE RECURSOS
HÍDRICOS E GRANDES
PROJETOS ECONÔMICOS NO
NORDESTE
2015
Realização:
Apoio:
Ficha Catalográfica Elaborada pela
Biblioteca Central da URCA
Os artigos apresentados neste livro são de inteira responsabilidade dos seus autores. As
opiniões neles emitidas não exprimem, necessariamente, o ponto de vista dos
organizadores do evento.
U74d
XV Semana de economia da URCA: escassez de recursos hídricos e grandes
projetos econômicos no Nordeste/ organizadores: Wellington Ribeiro Justo;
Denis Fernandes Alves; Susiane da Silva Bezerra. – Crato-CE: URCA, 2015.
203p.; il.
ISBN: 978-85-65425-21-6
1. Ciências econômicas – URCA; 2. Recursos Hídricos – escassez; 3.
Projetos econômicos – Nordeste; 4. Semana de Economia; I. Justo,
Wellington Ribeiro; II. Alves, Denis Fernandes; III. Bezerra, Susiane
da Silva; IV. URCA;
V. Título.
CDD: 330
Comissão Organizadora do Evento
Docentes: Prof. Dr. Wellington Ribeiro Justo
Prof. Dr. Marcos Antônio de Brito
Prof. Dr. Francisco do O’ de Lima Jr.
Discentes: Antonio Bruno Fernandes Marcelino
Denis Fernandes Alves
Eduardo Benício do Nascimento
José Álison Batista Oliveira
Maria Valeria da Silva Freire
Matheus Oliveira de Alencar
Samuel Sousa Santos
Susiane da Silva Bezerra
Tayná Parente Timóteo
Yunna D’ávila Carvalho Batista
Comissão Geral
Docentes:
Prof. Dr. Francisco do O’ de Lima Jr.
Prof. Dr. Marcos Antônio de Brito
Discentes:
José Álison Batista Oliveira
Maria Valeria da Silva Freire
Comissão Científica
Docente:
Prof. Dr. Wellington Ribeiro Justo
Discentes:
Denis Fernandes Alves
Susiane da Silva Bezerra
Comissão de Divulgação
Discentes:
Samuel Sousa Santos
Tayná Timóteo Parente
Comissão de Infraestrutura
Discentes:
Antonio Bruno Fernandes Marcelino
Yunna D’ávila C. Batista
Comissão de Logística
Discentes:
Matheus Oliveira de Alencar
Eduardo Benício do Nascimento
Denis Fernandes Alves
Presidente da Comissão Organizadora
Presidente do Centro Acadêmico de Economia Martins Filho
APRESENTAÇÃO
O Curso de Ciências Econômicas da Universidade Regional do
Cariri – URCA, foi fundado sob os auspícios da necessidade de pensar a
promoção do desenvolvimento Sul Cearense sob a perspectiva da
qualificação de pessoal técnico em nível superior com base nas
estruturas que forjaram a formação de capital na região. Ligado
inicialmente à Associação Comercial do Crato, o curso foi fundado em
1960. Posteriormente foi encampado por várias instituições de Ensino
Superior como a Universidade Federal do Ceará – UFC e a
Universidade Estadual do Ceará – UECE, até ser incorporado à URCA
na sua criação, em 1986, juntamente como outros cursos superiores
existentes nas cidades de Crato e Juazeiro do Norte e pertencentes à
UECE e à Faculdade de Filosofia do Crato.
Desde 1986, já enquanto parte da URCA, o Curso de Ciências
Econômicas vem consolidando de forma mais concreta a sua ação
atendendo ao objetivo que mobilizou a sua criação. Nesta estratégia,
expandiu as suas ações no que concerne à promoção do ensino de
Economia antenado com os macro processos que envolvem esta
formação, avançando em atividades de Pesquisa e Extensão.
A realização da Semana de Economia em suas diversas versões
ao longo destes anos tem sido um instrumento destas ações, se
constituindo enquanto fórum de debate para temáticas e inquietações
das Ciências Econômicas e dos processos de desenvolvimento, tendo
como ponto de partida a inserção global de nossa realidade específica.
Dada a sua tradição e regularidade de realização, o evento já se
consolida inclusive na agenda de eventos regionais do Nordeste.
Em 2015, não obstante o predomínio das discussões que
detinham no seu cerne central as problemáticas voltadas para a crise
econômica e política, a XV Semana de Economia foi pensada pela sua
Comissão Organizadora trazendo uma outra discussão de crise ao tratar
da gestão de recursos hídricos face ao paradigma de políticas públicas
vigente.
Com o tema “Escassez de recursos hídricos e Grandes Projetos
Econômicos no Nordeste”, reitera as preocupações com um ativo
relevante para a reprodução da humanidade e seu confronto com uma
das formas de tratamento do problema de sua gestão na atualidade por
parte das políticas públicas, que são os grandes projetos como a
controversa transposição de águas do São Francisco. A pertinência da
temática sumariza também as características particulares da Região do
Cariri Cearense que, não obstante ter sua natureza diferenciada em
pleno semiárido nordestino por possuir recursos naturais mais férteis em
decorrência da sua formação geológica, vive as dificuldades de
instauração do debate de uso racionalizados destes recursos.
A programação científica contou com palestras, conferências e
minicursos de pesquisadores e professores com destaque no tema, da
URCA e de outras instituições do Nordeste e do Brasil. Ademais, os
trabalhos submetidos à Comissão Científica do evento renderam esta
publicação, que explora sob diversas perspectivas a temática do evento,
ou que faz articulação com outros problemas do desenvolvimento
nordestino, tendo destaque algumas questões da agricultura.
Assim, esta publicação é composta de dez trabalhos que
pontuam aspectos como: a análise das principais culturas da agricultura
familiar cearense no período de 1990 a 2011; identificação das
atividades agropecuárias e também das aglomerações produtivas do
Ceará com o uso do índice de Normalização; impacto do PRONAF na
produção agrícola familiar cearense; consumo sustentável e cidadania
no uso da água nos municípios de Crato, Juazeiro do Norte e Barbalha;
aplicação do índice de desenvolvimento sustentável e exploração da
dimensão econômica na RM Cariri; estimação dos fatores determinantes
da taxa de mortalidade infantil nos municípios brasileiros; comparação
dos efeitos distributivos do salário mínimo nos mercados de trabalho da
Bahia e do Ceará; instrumentos normativos e econômicos das políticas
públicas de recursos hídricos do Estado do Ceará; produção de mamona
com utilização de metodologia de Vetores Auto regressivos.
Dada a diversidade e amplitude de pesquisas apresentadas pelos
presentes trabalhos, a sua leitura e uso como suporte de evidencia
empírica para outros trabalhos é, portanto, uma boa recomendação. Vale
salientar que além dos esforços dos organizadores do evento - o Centro
Acadêmico Martins Filho, o Departamento de Economia, a
Administração Superior da Universidade Regional do Cariri -, estes
trabalhos contam com a estimada dedicação dos pesquisadores que
submeteram seus trabalhos ao evento, bem como das agências de
fomento que financiaram suas pesquisas e suas instituições de filiação.
Prof. Dr. Francisco do O’ de Lima Júnior
Professor do Departamento de Economia
Pesquisador do Grupo de Pesquisa em Territorialidades
Econômicas e Desenvolvimento Regional e Urbano - GETEDRU
Vice-reitor da Universidade Regional do Cariri – URCA
SUMÁRIO
COMPARAÇÃO DOS EFEITOS DISTRIBUTIVOS DO
SALÁRIO MÍNIMO NO MERCADO DE TRABALHO BAIANO E
CEARENSE 10
Joyciane Coelho Vasconcelos; Jair Andrade Araujo; Janaildo Soares de
Sousa; Andréa Ferreira da Silva. .
ANÁLISE DA PRODUÇÃO DAS PRINCIPAIS CULTURAS DA
AGRICULTURA FAMILIAR NO CEARÁ: CONSIDERAÇÕES
PARA O PERÍODO 1990 A 2011 COM O MODELO SHIFT
SHARE 29
Nataniele dos Santos Alencar; Wellington Ribeiro Justo; Kelvio Felipe
dos Santos.
ESTIMAÇÃO DOS FATORES DETERMINANTES DA TAXA DE
MORTALIDADE INFANTIL DOS ESTADOS
BRASILEIROS 47
Janaildo Soares de Sousa; Robério Telmo Campos; Andréa Ferreira da
Silva; Joyciane Coelho Vasconcelos; Gerlânia Maria Rocha Sousa.
IDENTIFICAÇÃO DE AGLOMERAÇÕES PRODUTIVAS NO
ESTADO DO CEARÁ NOS ANOS 2006 E 2012 VIA ÍNDICE DE
CONCENTRAÇÃO NORMALIZADO (ICN) 66
Daniele Cruz dos Santos; Otácio Pereira Gomes; Alan Marcel Braga
Feitosa; Domingos Isaias Maia Amorim.
PRODUÇÃO E ÁREA PLANTADA DA MAMONA NO ESTADO
DO CEARÁ: UMA APLICAÇÃO DO MODELO DE VETORES
AUTORREGRESSIVOS (VAR) 87
José Bruno Tavares Macedo Simões; Wellington Ribeiro Justo.
CONSUMO SUSTENTÁVEL E CIDADANIA: UMA ANÁLISE
DA UTILIZAÇÃO DA ÁGUA NAS CIDADES DE CRATO E
JUAZEIRO DO NORTE, CEARÁ 106
Isac Alves Correia; Maria Rosa Dionísio Almeida; Otácio Pereira
Gomes.
APLICAÇÃO DO ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO
SUSTENTÁVEL MUNICIPAL NAS CIDADES DA REGIÃO
METROPOLITANA DO CARIRI - CE: ANÁLISE DA
DIMENSÃO ECONÔMICA 120
Everton Paulo Gonçalves Vieira; Wellington Ribeiro Justo.
IDENTIFICAÇÃO DAS ATIVIDADES
AGROPECUÁRIAS NO ESTADO DO CEARÁ: UMA
ABORDAGEM PARA O PERÍODO 1995-2010 139 Cicero Jair Sales Alencar; Carlos Henrique Miranda de Alencar; José
Márcio dos Santos.
IMPACTO DO PRONAF NA PRODUÇÃO AGRÍCOLA
FAMILIAR DO CEARÁ 162 Ladislau da Silva Fernandes; Wellington Ribeiro Justo; Wanny
Vieira Pereira; Nataniele dos Santos Alencar.
INSTRUMENTOS NORMATIVOS E ECONÔMICOS NAS
POLÍTICAS PÚBLICAS DE RECURSOS HÍDRICOS: UM
OLHAR SOBRE O ESTADO DO CEARÁ 184
Rárisson Jardiel Santos Sampaio; Ivanna Pequeno dos Santos.
10
COMPARAÇÃO DOS EFEITOS DISTRIBUTIVOS DO SALÁRIO MÍNIMO NO
MERCADO DE TRABALHO BAIANO E CEARENSE
Joyciane Coelho Vasconcelos1
Jair Andrade Araujo2
Janaildo Soares de Sousa3
Andréa Ferreira da Silva4
RESUMO:
Este artigo investiga a contribuição do salário mínimo (SM) para o processo de
desconcentração dos rendimentos do mercado de trabalho dos Estados da Bahia e do Ceará no
período 2002-2012. Os microdados utilizados são oriundos da Pesquisa Nacional por Amostra
de Domicílios (PNAD) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Utilizou-se a
metodologia de simulação proposta em DiNardo, Fortin e Lemieux (1996) a partir da
estimativa de funções densidade Kernel contrafactuais. As simulações foram realizadas para
pessoas do gênero feminino e masculino. Os resultados revelaram por meio das
decomposições que o salário mínimo, o grau de formalização e os atributos pessoais tiveram
impactos desconcentradores para trabalhadores do gênero feminino e masculino para os
Estados do Ceará e da Bahia. Todavia, para as mulheres, o efeito desconcentrador do salário
mínimo é mais intenso na amostra em relação aos homens no Estado da Bahia. Em síntese, as
simulações apontam a importância do salário mínimo para a redução da dispersão dos
rendimentos do trabalho no período recente.
Palavras-chaves: Concentração dos rendimentos. Salário mínimo. Mercado de trabalho.
ABSTRACT:
This paper investigates the contribution of the minimum wage (MW) for the devolution of
income from the labor market of the state of Bahia in the period 2002-2012. The micro data
used are from the National Sample Survey (PNAD) of the Brazilian Institute of Geography
and Statistics (IBGE). Used the simulation methodology proposed in DiNardo, Fortin and
Lemieux (1996) from the estimated counterfactual Kernel density functions. The simulations
were performed for people females and males. The results revealed by the decompositions
than the minimum wage, the degree of formalization and the personal attributes had impacts
1Economista. Mestre em Economia Rural. Doutoranda em Desenvolvimento e Meio Ambiente
pela Universidade Federal do Ceará–UFC. Fone: (88)999240854. E-mail:
[email protected] 2Doutor em Economia. Professor do Programa de Pós-graduação em Economia Rural
(MAER) da Universidade Federal do Ceará – UFC. Fone: (85)33669720.E-mail:
[email protected] 3Especialista em Políticas Públicas Sociais e de Habitação – UNIARA. Economista.
Mestrando em Economia Rural pela Universidade Federal do Ceará–UFC. Fone:
(85)33669781. E-mail: [email protected] 4Economista. Mestre em Economia Rural. Doutoranda em Economia pela Universidade
Federal da Paraíba- UFPB. Fone: (85)33669781. E-mail: [email protected]
11
not concentrators to workers female and male to the states of Ceará and of Bahia. However,
for women, the de-concentrating effect of the minimum wage is more intense in the sample
compared to men in state of Bahia. In summary, the simulations indicate the importance of the
minimum wage to reduce the dispersion of labor income in recent years.
Keywords: Concentration of income. Minimum wage. Labor market.
1. INTRODUÇÃO
Os Estados do Ceará e da Bahia possuem elevada desigualdade socioeconômica, pois
a má distribuição de renda é um dos problemas da economia. Embora continue ocupando um
patamar alto, a concentração de renda apresenta, nos últimos anos, uma trajetória de queda
para ambos os Estados. Oliveira (2010) destaca que existem diversos determinantes para esta
queda na desigualdade, no entanto, destaca-se a contribuição da parcela do rendimento
proveniente do trabalho.
Segundo Pinho Neto e Miro (2011), sendo localizado na Região Nordeste,
reconhecidamente a mais pobre e desigual do Brasil, o Estado do Ceará apresenta uma
elevada proporção de pobres e um grau de concentração de renda relativamente elevado. A
análise da evolução da desigualdade de rendimentos do trabalho é um elemento fundamental
para se entender as mudanças na desigualdade de renda como um todo.
Já que grande parcela da redução da desigualdade, nos anos recentes, deve-se a
mudanças nos próprios rendimentos do mercado de trabalho, cabe compreender os
determinantes desta parcela da renda. Nota-se, que há uma valorização do salário mínimo
(SM) nos últimos anos no Brasil. A guisa de ilustração, quando se compara o valor real do
SM do ano de 2002 e o de 2012, observa-se um aumento de 66% (DIEESE,2014).
Dado que o salário real é um dos principais determinantes dos níveis de emprego, bem
como um dos indicadores de distribuição de renda do país. Assim sendo, surge-se a
necessidade de analisar o impacto que esta evolução do SM real teve sobre a desigualdade de
renda nos Estados do Ceará e da Bahia. A análise deste artigo será para pessoas do gênero
masculino e feminino, pois se observa na literatura que existe discriminação de sexo onde os
homens são melhores remunerados que as mulheres. Este artigo se diferencia da literatura,
pois se compara, no entanto, qual é o efeito da elevação do salário mínimo real sobre os
rendimentos das diferentes categorias de empregados para os Estados.
Isto posto, este trabalho tem como objetivo investigar a contribuição do salário
mínimo para o processo de desconcentração dos rendimentos do trabalho no intervalo de 2002
a 2012. A amostra estudada contempla todos os trabalhadores que recebem renda com valor
12
positivo e com idade maior do que 15 anos e menor do que 60 anos, dummies de gênero e
raça como fatores de discriminação, sindicato, formal, ocupação e setor de atividade.
Como procedimento delineado, constrói-se a chamada distribuição contrafactual, a
qual pode ser confrontada com a distribuição original dos salários da população. As variáveis
causais consideradas neste artigo foram salário mínimo (SM), o grau de formalidade e os
atributos pessoais. Pelo exercício contrafactual busca-se saber qual seria a contribuição das
variáveis causais na distribuição de renda dos empregados. Para tanto, utiliza-se a abordagem
não paramétrica tal qual apresentada por DiNardo, Fortin e Lemieux (1996) que mensura, por
meio da função densidade, o fator que influencia no comportamento dos salários e os efeitos
que ele incide sobre os mesmos.
Além da introdução, o presente trabalho está organizado da seguinte forma: a seção
dois mostra alguns fatos estilizados. A terceira faz uma revisão da literatura em termos de
arcabouços teóricos e empíricos. A quarta é apresentada a metodologia de DiNardo, Fortin e
Lemieux (1996). A quinta seção faz uma descrição da base de dados. A sexta seção apresenta
os resultados e as discussões. E por último, são tecidas as considerações finais.
2. FATOS ESTILIZADOS
A discussão acerca da desigualdade de renda vem se apresentando como tema
recorrente tanto no meio acadêmico quanto nas distintas esferas de governo. Reduções no
grau de desigualdade de renda são metas perseguidas por determinadas políticas públicas que
promovem a igualdade entre os indivíduos, além de diminuir a pobreza e principalmente, a
extrema pobreza.
Trabalhos como de Hoffmann (2009), Barros et all. (2010), ressaltam uma
convergência decrescente nos indicadores da desigualdade de renda no Brasil no período de
2001 a 2007. Entretanto, nota que esse declínio não segue homogêneo entre as regiões
brasileiras.
A gráfico 1, a seguir, mostra a evolução do salário mínimo real durante o período de
2002 a 2012, nota-se que o mesmo passou por um processo de recuperação de seu valor real
perdido ao longo das décadas anteriores, pode-se ver que seus valores foram de 200,00 e
305,69 para os anos 2002 e 2012, respectivamente. Logo, ocorreu uma valorização 52,8% no
salário real que é um dos principais determinantes dos níveis de emprego.
Para Dedecca (2006), a política de valorização do salário mínimo real, além de ter
contribuído com a queda recente da desigualdade, tende a ter efeitos cumulativos sobre os
13
níveis de renda. Significa dizer que a elevação do seu valor real tem grande potencial
enquanto política de combate à desigualdade.
Gráfico 1- Evolução do Salário Mínimo Real: 2002-2012
Fonte: Elaboração dos autores a partir dos dados da IPEA/ ano base 2002-IPCA.
Seguindo a tendência da economia brasileira, no mesmo período, na tabela 1, os
Estados do Nordeste também apresentaram uma diminuição na desigualdade de renda, com
exceção para o Maranhão. O Ceará apresentou uma queda na desigualdade de 0.61 para 0.52
no período analisado, o que representou um decréscimo de 0.147 pontos, ou seja, uma
redução de 14.7%. Já o Estado Bahia apresentou uma queda na desigualdade de 0.59 para
0.54 no período analisado, o que representou um decréscimo apenas de 0.088 pontos, ou seja,
uma redução de 8.8%.
Note que com as informações na Tabela 1, nem todos os Estados sofreram uma queda
ininterrupta na desigualdade de renda medida pelo Gini no período estudado. Os Estados
Alagoas, Pernambuco e Ceará, nessa ordem, apresentaram as maiores reduções de
desigualdade. Em linhas gerais, quando se analisa a variação da desigualdade no período,
nota-se que o único Estado que, desde 2001, apresentou um aumento na desigualdade foi o
Maranhão, com 7.1%.
A simultaneidade dessa redução sugere que o aumento do salário mínimo teria
contribuído para a redução das desigualdades de rendimento. Desta forma dado que a
desigualdade de renda existente entre as regiões brasileiras é um problema recorrente.
Constitui-se importante campo de pesquisa o entendimento dos efeitos do salário mínimo
sobre os diferentes setores da economia e as diversas categorias de empregados.
R$160,00
R$180,00
R$200,00
R$220,00
R$240,00
R$260,00
R$280,00
R$300,00
R$320,00
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
14
Tabela 01 – Índice de Gini para os Estados da Região Nordeste do Brasil: 2001-2012
Ano Brasil Maranhão Piauí Ceará RGN Paraíba Pernambuco Alagoas Bahia Sergipe
2001 0.572 0.571 0.596 0.609 0.581 0.593 0.616 0.604 0.593 0.570
2002 0.570 0.566 0.620 0.588 0.581 0.599 0.608 0.602 0.591 0.556
2003 0.559 0.576 0.601 0.567 0.562 0.567 0.588 0.606 0.590 0.577
2004 0.553 0.608 0.588 0.574 0.569 0.591 0.606 0.572 0.555 0.559
2005 0.548 0.519 0.589 0.577 0.595 0.578 0.585 0.564 0.553 0.553
2006 0.544 0.596 0.599 0.546 0.557 0.562 0.580 0.624 0.556 0.558
2007 0.540 0.555 0.593 0.547 0.559 0.595 0.558 0.607 0.552 0.539
2008 0.529 0.520 0.572 0.537 0.550 0.583 0.564 0.579 0.558 0.536
2009 0.533 0.537 0.554 0.542 0.557 0.588 0.551 0.569 0.555 0.573
2011 0.518 0.541 0.507 0.537 0.559 0.536 0.525 0.522 0.553 0.556
2012 0.511 0.611 0.541 0.520 0.525 0.524 0.501 0.491 0.541 0.537
Diferença
(2001-2012) 0.107 -0.071 0.093 0.147 0.096 0.116 0.186 0.188 0.088 0.058
Fonte: Elaboração dos autores a partir dos dados da PNAD. Nota: A PNAD não foi realizada no ano
2010.
3. REVISÃO DA LITERATURA
3.1 Os impactos distributivos do salário mínimo
No Brasil, o debate sobre os efeitos do mínimo sobre a desigualdade ganhou eficácia
com o artigo de Macedo e Garcia (1978), no qual os autores contestaram a importância do
salário mínimo na determinação dos salários dos trabalhadores não qualificados. Tal artigo
desencadeou uma série de trabalhos que investigavam a importância do mínimo sobre a
distribuição de salários. Hoffmann (1998) investigou a influência do salário mínimo sobre a
pobreza e a desigualdade no Brasil, entre os anos de 1979 e 1997. Ajustando equações para
captar o efeito do salário mínimo, o autor encontrou que aumentos no salário mínimo
contribuem para reduzir a desigualdade. .
Fajnzylber (2001) por sua vez, utilizou dummies para cada faixa de salários em suas
regressões a fim de captar esses efeitos diferenciados e investiga os efeitos do SM sobre os
rendimentos e o emprego dos trabalhadores, por meio dos dados longitudinais da Pesquisa
Mensal de Emprego (PME) do IBGE no período de 1982 a 1997. O autor utilizou a
metodologia desenvolvida por Neumark, Schweitzer e Wascher (2000) e estimou a variação
percentual dos ganhos de um indivíduo como função da variação percentual do salário
mínimo e da variação percentual do salário mínimo defasado em um ano, além de alguns
controles. Os resultados revelaram efeitos significativos do SM sobre os rendimentos
15
individuais em toda a distribuição de renda dos trabalhadores formais e informais. As
elasticidades obtidas são próximas de um para aqueles com remuneração próxima do mínimo
e caem à medida em que os rendimentos ficam maiores. Esses efeitos tendem a serem maiores
no curto prazo, para homens, para chefes de famílias e valem tanto para os trabalhadores do
setor formal como para os do setor informal.
Na mesma perspectiva, Firpo e Reis (2006) analisaram o papel do aumento do salário
mínimo (SM) na redução da desigualdade dos rendimentos do trabalho principal de 2001 a
2005. Obtém a contribuição do salário mínimo para a desigualdade pela diferença entre o
indicador de desigualdade medido por meio da distribuição ressalvada e o indicador calculado
via distribuição contrafactual dos rendimentos. Os resultados identificam que o salário
mínimo teria contribuído como 36% da redução do índice de Gini no período de 2001 a 2005.
Já, Neder e Ribeiro (2010) investigaram a contribuição do salário mínimo para o
procedimento de desconcentração dos rendimentos do trabalho no intervalo de 2002 a 2008,
utilizaram a metodologia proposta em DiNardo, Fortin e Lemieux (1996), com alguns
ajustamentos. As variáveis causais consideradas no estudo foram o SM, o grau de formalidade
e os atributos pessoais. Os efeitos das simulações para trabalhadores do gênero feminino e
masculino assinalaram que o salário mínimo teve impacto equalizador em ambos os casos,
contudo o impacto referente às mulheres é mais acentuado.
3.2 Desigualdade de renda e características individuais
Na economia, a discriminação é definida como tratamento desigual de iguais baseados
em critérios irrelevantes para a atividade envolvida. Entre os diversos tipos de discriminação
econômica a discriminação no mercado de trabalho é destaque na literatura. De fato,
rendimentos desiguais podem ser reflexos de discriminação tanto incluso quanto fora do
mercado de trabalho, no que tange as condições de acesso à educação e a outros recursos.
De acordo com Lam (1999), no Brasil, os negros, que têm pais menos educados,
permanecem com um baixo nível educacional em virtude da forte correlação entre níveis
educacionais dos pais e dos filhos. Logo é refletido no mercado de trabalho na forma de
rendimentos inferiores para os negros.
Segundo Ramos e Vieira (2000) disparidades salariais, podem ser geradas por quatro
grupos de fatores: forma de ressarcimento por postos de trabalho que tem diferenças como
risco de acidente, insalubridade, mas ocupados por trabalhadores com idêntico potencial
produtivo; heterogeneidade de trabalhadores como educação e experiência; segmentação no
16
mercado entre trabalhadores igualmente produtivos sem base em critérios tangíveis, como
posição geográfica; atributos não produtivos, discriminatórios, como raça e gênero.
Já Cambota (2005) analisou a discriminação salarial por raça e gênero dentro das
densidades das distribuições de rendimento dos setores de atividade, comparando as regiões
Nordeste e Sudeste. A autora utilizou os dados da PNAD 2002 e uma metodologia semi-
paramétrica e outra paramétrica. Concluiu que existe discriminação contra mulheres e negros
no mercado de trabalho nas regiões, e que esta é maior contra mulheres.
Como destaca Cacciamali e Hirata (2005), a discriminação existe quando pessoas com
atributos iguais, exceto pela sua raça e gênero, são remuneradas de forma diferente, tendo em
vista apenas estes atributos não produtivos. Se não houvesse discriminação, pessoas com as
mesmas características produtivos, independente de raça ou gênero, teriam salários similares.
Recentemente, Souza et al. (2013) analisaram para o Brasil e regiões, a partir dos
dados das PNADs de 2001 e 2011 quanto da desigualdade de renda entre os grupos de raça e
gênero é explanada pela discriminação e quanto pela diferença de habilidades dos
trabalhadores. Utilizaram a decomposição de Oaxaca-Blinder (1973) e de Machado e Mata
(2005) que leva em consideração o resultado por quantil, a partir de regressões quantílicas.
Concluíram que a discriminação é o que explica a diferença salarial entre gêneros; diferenças
de atributos produtivas é a principal causa da diferença salarial entre as raças; há diferentes
padrões regionais e por quantis da discriminação.
Bourguignon et al. (2002) por meio de uma extensão de Oaxaca- Blinder (1973)
analisam as diferenças entre a distribuições de renda do Brasil, EUA e México, essa
metodologia consiste na simulação de distribuições contrafactuais construídas a partir da
substituição dos valores originais dos parâmetros da distribuição outro país. Mede o efeito na
distribuição de renda de um país caso alguma atributo dos indivíduos, identificada por um
parâmetro da distribuição de renda, seja igualada a de outro país. Concluem que a
desigualdade de dotação de capital humano e transferências explicam cerca de 2/3 da
diferença de desigualdade entre o Brasil e o EUA.
4. METODOLOGIA
4.1 Estimador Kernel
As funções de densidade Kernel com ponderação, em especial o método intitulado
“Adaptive kernel density estimation”5, e o comando denominado akdensity foram utilizados
5 Ver Kerm (2003) e Jann (2007).
17
nas estimativas em nosso estudo. Esse método propicia melhores resultados para
distribuições multimodais com bandwidth variável. A função de densidade Kernel é expressa
por meio da seguinte equação:
f̂(x) =1
nh∑ K
n
i=1
(x − Xi
h) (1)
Sendo que: K(.): é uma função simétrica chamada Kernel, satisfazendo as seguintes
propriedades: ∫ 𝐾(𝑡)𝑑𝑡 = 1∞
−∞, ∫ 𝑡𝐾(𝑡)𝑑𝑡 = 0
∞
−∞ e ∫ 𝑡2𝐾(𝑡)𝑑𝑡 = 𝑘 ≠ 0
∞
−∞. Quando K(.) for
uma função não negativa ela será uma função densidade de probabilidade, o que implica que
f̂ (x) será também uma função densidade de probabilidade; h: é a largura dos intervalos de
classes também conhecida como parâmetro de suavização.
No caso das funções de densidade Kernel estimadas para os anos de 2002 e 2012,
utilizou-se os pesos da PNAD, porém normalizados para assegurar que o somatório dos pesos
fosse igual a um. Em relação às funções de densidade contrafactuais, os pesos são obtidos por
meio do produto dos pesos de amostragem da PNAD e os pesos obtidos pela metodologia de
reponderação. Mais uma vez, esse produto foi normalizado para assegurar que o somatório
dos pesos fosse igual a um. Os valores das funções de densidade Kernel foram estimados em
1000 pontos da variável x, que corresponde ao logaritmo natural do rendimento mensal do
trabalho principal.
No presente trabalho, acompanhando as sugestões de DiNardo, Fortin e Lemieux
(1996) e Butcher e DiNardo (1998), adota-se o núcleo gaussiano e trabalha-se com o
logaritmo da renda do trabalho para reduzir o problema de assimetria.
A estimação de densidades contrafactuais é realizada conforme proposto por DiNardo,
Fortin e Lemieux (1996), onde se escolhe funções de reponderação da amostra. Pode-se
considerar que cada observação da amostra é um vetor (w,z), onde w representa os salários
(uma variável contínua) e z, os atributos de cada indivíduo.
A densidade de salários em um ponto do tempo ft (w) pode ser escrita como a integral
da densidade de salários condicionada a um conjunto de atributos individuais e ao tempo tw,
sendo expressa como f(w|z,tw;mt), sobre a distribuição de atributos individuais F(z|tz) na data
tz:
,( ) ( , | ; ) ( | , ; ) ( | )
( ; , , )
z z
t w z t w t z
z z
w z t
f w dF w z t t m f w z t t m dF z t t
f w t t t t m
Em que : zé o domínio de definição dos atributos individuais.
(2)
18
Conforme DiNardo, Fortin e Lemieux (1996), para a estimação das funções de
densidade contrafactuais, é necessária a combinação de diferentes períodos do tempo. A
última linha da equação (2) tem como finalidade completar essas condições ao introduzir a
notação que leva em conta essa combinação. Por exemplo, 2002( ; 2002, 2002, )w zf w t t m é
a função densidade efetiva de salários em 2002; 𝑓(𝑤, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑡𝑧 = 2012, 𝑚2002) é a
função densidade (contrafactual) que prevaleceria em 2002 se a distribuição dos atributos
individuais fosse a mesma de 2012.
No intuito de estimar a função de densidade contrafactual anterior, considera-se a
hipótese de que a estrutura de salários de 2002 (representada por 2002( ; , 2002, )wf w z t m)
não depende da distribuição de atributos. Nesse caso, a densidade hipotética 𝑓(𝑤, 𝑡𝑤 =
2002, 𝑡𝑧 = 2012, 𝑚2002) é:
𝑓(𝑤, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑡𝑧 = 2012, 𝑚2002) =
∫ 𝑓(𝑤|𝑧, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑚2002)𝑑𝐹(𝑧|𝑡𝑧 = 2012) =
𝑓(𝑤|𝑧, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑚2002)𝜓𝑧(𝑧)𝑑𝐹(𝑧|𝑡𝑧 = 2002)
A equação (3) define a densidade de renda do trabalho de 2002, que prevaleceria se as
condições fossem similares às de 2012 e, conforme pode ser observado, é idêntica à definição
em (2), exceto pela função de reponderação. Na verdade, o problema de estimação da função
de densidade contrafactual desejada fica reduzido ao cálculo de ponderações apropriadas.
Logo, estima-se as funções de densidade contrafactuais usando o método de estimadores de
núcleo ponderados, onde usa-se um novo ponderador que contém uma estimativa para 𝜓𝑧.
Sendo que 𝜓𝑧 é uma função de reponderação definida por:
𝜓𝑧(𝑧) = 𝑑𝐹(𝑧|𝑡𝑧 = 2012)/𝑑𝐹(𝑧|𝑡𝑧 = 2002)
e
f̂(w; tw = 2002, tz = 2012, m2002) = ΣiϵS2002
θi
hψ̂z(Zi)K(
w−Wi
h) (5)
O termo h é o parâmetro que regula o grau de suavidade de uma densidade Kernel.
Esse parâmetro é denominado de janela ou bandwidth.
4.2 Efeitos das mudanças no grau de formalidade do mercado de trabalho e outros atributos
Os atributos individuais z consiste do status de formalização da ocupação u
(representado por uma variável dummy) e um vetor x de atributos que inclui experiência6,
6 A variável experiência corresponde à diferença entre a idade do trabalhador e a idade em que esse
trabalhador começou a trabalhar.
(3)
(4)
19
escolaridade, raça, formal, região e área censitária. Em uma linguagem algébrica, a
distribuição dos atributos F(z|tz=t) é igual ao produto de F(u|x,tu|x=t) e F(x|tx=t).
A função densidade dos salários em 2002 é definida a partir da equação (2). Ou seja,
essa equação corresponde a:
| 2002
2002 |
( ; 2002, 2002, 2002, )
( | , , 2002; ) ( | , 2002) ( | 2002)
w u x x
w u x x
f w t t t m
f w u x t m dF u x t dF x t
O primeiro passo na estimação da função densidade hipotética corresponde à
construção da função densidade de salários que teria prevalecido em 2002 se os graus de
formalidade e informalidade, mas não os outros atributos, tivessem o mesmo nível de 200127.
A partir desse objetivo, introduz-se uma hipótese adicional em que a função densidade
condicional( | , , ; )w tf w u x t m
não depende do grau de formalidade e informalidade. Assim,
calcula-se a função densidade que prevaleceria em 2002 se os graus de formalidade e
informalidade fossem os mesmos registrados no ano de 2012, embora os demais atributos
permanecessem nos níveis de 2002. Essa função é na verdade uma versão re-ponderada da
função densidade de 2002:
𝑓(𝑤, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑡𝑢/𝑥 = 2012, 𝑡𝑥 = 2002, 𝑚2002)
∬ 𝑓(𝑤|𝑢, 𝑥, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑚2002)𝑑𝐹(𝑢|𝑥, 𝑡𝑢/𝑥 = 2012) 𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑥 = 2002)
∬ 𝑓(𝑤|𝑢, 𝑥, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑚2002)𝜓𝑧(𝑢, 𝑥)𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑢/𝑥 = 2002) 𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑥 = 2002) (7)
O termo | ( , )u x u xé uma função re-ponderada e definida como:
𝜓𝑢/𝑥(𝑢, 𝑥) = 𝑑𝐹(𝑢|𝑥, 𝑡𝑥 = 2012)/𝑑𝐹(𝑢|𝑥, 𝑡𝑥 = 2002) =
𝑢.𝑃𝑟(𝑢 = 1|𝑥, 𝑡𝑢|𝑥 = 2012)
𝑃𝑟(𝑢 = 1|𝑥, 𝑡𝑢|𝑥 = 2002)+ [1 − 𝑢]
𝑃𝑟(𝑢 = 0|𝑥, 𝑡𝑢|𝑥 = 2012)
𝑃𝑟(𝑢 = 0|𝑥, 𝑡𝑢|𝑥 = 2002) (8)
A última parte da equação (8) é obtida e considera que o status de formalidade u toma
somente os valores de zero (setor informal) e 1 (setor formal), e portanto,
| | |( | , ) Pr( 1| , ) [1 ]Pr( 0 | , )u x u x u xdF u x t u u x t u u x t .
7 O texto de DiNardo et al. (1996) investigou o impacto da variável sindicalização sobre os indicadores de
desigualdade, porém no mercado de trabalho Brasileiro os ganhos auferidos na negociação coletiva são
repassados para todos os trabalhadores, independente da sindicalização. Diante disso, optou-se por substituir
essa variável pelo grau de formalidade ou informalidade do mercado de trabalho, na medida em que esses
mercados têm determinantes dos rendimentos distintos.
(6)
20
Para levar em consideração a influência dos demais atributos (vetor x), considera-se a
densidade de salários que teria prevalecido em 2002 se a distribuição de u e x fossem as
mesmas de 2012:
𝑓(𝑤, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑡𝑢/𝑥 = 2012, 𝑡𝑥 = 2012, 𝑚2002)
∬ 𝑓(𝑤|𝑢, 𝑥, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑚2002)𝑑𝐹(𝑢|𝑥, 𝑡𝑢/𝑥 = 2012) 𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑥 = 2012)
∬ 𝑓(𝑤|𝑢, 𝑥, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑚2002)𝜓𝑧(𝑢, 𝑥)𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑢/𝑥 = 2002) 𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑥 = 2002)
Em que 𝜓𝑥(𝑥) = 𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑥 = 2012)/𝑑𝐹(𝑥|𝑡𝑥 = 2002). Aplicando a regra de Bayes,
esta relação pode ser escrita como:
𝜓𝑥(𝑥)
=𝑃𝑟(𝑡𝑥 = 2012|𝑥)
𝑃𝑟(𝑡𝑥 = 2002|𝑥).𝑃𝑟(𝑡𝑥 = 2002)
𝑃𝑟(𝑡𝑥 = 2012) (10)
4.3 Efeitos das mudanças no SM
Para construir a função densidade contrafactual em 2002, sob a hipótese de vigência
do SM em seu nível mais elevado de 2012, seleciona-se parte da função de densidade de 2002
acima do SM de 2012 e parte da função densidade de 2012 que corresponde ao valor exato do
SM em 2012, bem como os valores inferiores a esse valor.
Outro procedimento adotado é que se pré-multiplique a função densidade de 2012 por
uma função de reponderação 𝜓𝑤(𝑧, 𝑚2012) para assegurar que a integral definida total da
função obtida seja igual a 1. Em linguagem algébrica, essas operações correspondem à
equação abaixo:
f(w|z, tw = 2002, m2012) = I (w ≤ m2012)𝜓𝑧(𝑧, m2012)f(w|tw =
2012, m2012) + [1 − I(w ≤ m2012)]f(w|z, tw = 2002, m2002)
Em que:
𝜓𝑧(𝑧, m2012) =Pr(w ≤ m2012|z, tw = 2002)
Pr(w ≤ m2012|z, tw = 2008) (12)
Para obter o efeito do SM sobre a distribuição total de salários em 2002, integra-se a
densidade condicional na equação (13) sobre a densidade de atributos:
f(w; tw = 2002; tz = 2002; m2012) =
∫(𝑤|𝑧, 𝑡𝑤 = 2002, 𝑚2012)𝑑𝐹(𝑧|tz = 2002) =
∫ I (w ≤ m2012)𝜓𝑤(𝑧, m2012)f(w|tw = 2012, m2012) 𝑑𝐹(𝑧|tz = 2002) +
[1 − I(w ≤ m2012)]f(w|z, tw = 2002, m2002)𝑑𝐹(𝑧|tz = 2002)
(09)
(13)
(11)
21
∫ I (w ≤ m2012)𝜓𝑤(𝑧, m2012)f(w|tw = 2012, m2012) 𝜓𝑧(𝑧)−1𝑑𝐹(𝑧|tz = 2012) +
[1 − I(w ≤ m2012)]f(w|z, tw = 2002, m2002)𝑑𝐹(𝑧|tz = 2002)
O termo 𝜓𝑤(𝑧, m2012) é definido na equação (14) e o termo 𝜓𝑧(𝑧)−1 segue definido
abaixo:
𝜓𝑧(𝑧)−1 =Pr (tw = 2002|z, w ≤ m2012)
Pr (tw = 2012|z, w ≤ m2012).Pr (tw = 2012)
Pr (tw = 2002) (14)
5. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os dados utilizados nesse trabalho foram extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra
de Domicílios (PNAD) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O trabalho
faz uma análise dos determinantes dos rendimentos entre os empregados do gênero feminino e
masculino para os Estados do Ceará e da Bahia. As estimativas serão geradas a partir dos
períodos, 2002 e 2012. Abaixo segue o quadro completo das variáveis analisadas.
Quadro 01 – Descrição das Variáveis para os Estados VARIÁVEL DESCRIÇÃO
Renda do trabalho
principal
Variável do rendimento mensal do trabalho principal para pessoas de 10 anos ou mais.
Número de horas trabalhadas por semana nesse trabalho. Em seguida denomina-se
variável “remuhorar” representa remuneração por hora.
Ano2 Variável binária que assume valor unitário quando o ano for 2002 e valor nulo se o ano
for 2012
Educação
Assume valores de 0 a 15. O valor nulo mostra que o indivíduo não completou o
primeiro ano de escolaridade. Os valores de 1 a 14 mostram o número de anos de
educação completos do indivíduo. O valor 15 significa que o indivíduo possui 15 ou
mais anos de escolaridade.
Formal
Variável binária que representa a filiação do trabalhador a alguma entidade sindical;
assume valor unitário quando o trabalhador é sindicalizado e valor nulo em caso
contrário
Gênero Variável binária que assume valor unitário para mulheres e nulo para homens.
Exp Experiência potencial (Idade – anos de estudo).
Exp2 Experiência potencial ao quadrado.
Raça Variável binária que toma valor unitário para trabalhadores de raça branca e valor nulo
em caso contrário.
Idade
Varia de 18 a 59 de acordo com os anos completos de idade do indivíduo. Para mostrar
que o logaritmo natural dos salários não varia linearmente à idade, a variável idade2
também é utilizada.
Sind
Variável binária que representa a filiação do trabalhador a alguma entidade sindical.
Assume valor unitário quando o trabalhador é sindicalizado e valor nulo em caso
contrário.
Ocupação
Dummies de ocupação (empregados sem carteira de trabalho assinada, conta própria,
empregadores) e empregados com carteira de trabalho assinada é a base de
comparação. Por possuírem uma dinâmica salarial diferente, os servidores públicos,
civis ou militares, foram excluídos da amostra.
Setor de atividade
Dummies de setor de atividade (indústria de transformação, construção civil, comércio
e serviços, administração pública, educação saúde e cultura, serviços domésticos) e
agricultura é à base de comparação.
Urbano Variável binária que toma valor unitário para área rural e valor nulo caso contrária
Fonte: Elaboração dos autores.
22
Na tabela 1 e 2, a seguir, têm-se os resultados da decomposição dos indicadores
calculadas a partir dos valores que constam efetivamente nas PNADs no período estudado
para os Estados do Ceará e da Bahia, respectivamente. Os fatores de decomposição são o SM
real, mercado formal, considera-se os trabalhados que pertencem carteira de trabalho assinada
e atributos pessoais.
Ademais, tem-se os valores dos indicadores de desigualdade estimados para as
funções de densidade contrafactuais do ano de 2002. Primeiramente, essa função contrafactual
é construída para o valor real do salário mínimo de 2012 (2002cf), em seguida estima-se essa
função a partir da manutenção das características de formalidade de 2012 sobrepostas à
distribuição contrafactual anterior (2002cfFormal). Por último, na estimação da função
densidade hipotética do ano de 2002, utilizam-se os atributos individuais de 2012 sobrepostos
às distribuições contrafactuais anteriores (2002cfAtributo). Após a estimação de cada função
densidade contrafactual, calculam-se os indicadores de desigualdade.
A construção da quinta coluna da Tabela 1 e 2 por meio dos cálculos das medidas de
desigualdade de renda (índices de Theil e de Gini) a partir das funções de densidade Kernel
efetivas estimadas em 2002 e 2012. Os valores da diferença (dif) dos resíduos são obtidos a
partir da diferença entre o indicador de concentração dos rendimentos correspondente à
função densidade contrafactual dos atributos individuais dos trabalhadores e o valor real de
2012.
Os valores do salário mínimo são obtidos a partir da diferença entre o valor do
indicador de desigualdade correspondente à função densidade efetiva em 2002 e o valor do
indicador de desigualdade correspondente à função densidade contrafactual do salário SM e o
valor real de 2012 no ano de 2002.
A linha do mercado formal corresponde à diferença entre o valor do indicador de
concentração de rendimentos correspondente à função densidade contrafactual do SM e o
valor do indicador de desigualdade para a função densidade contrafactual do grau de
formalização. Caso, o valor dessa diferença é negativo significa que o efeito sobreposto das
condições de formalização do mercado de trabalho é redistributivo.
Já a última linha, atributos, encontram-se os valores das diferenças entre o indicador
de desigualdade correspondente à função densidade contrafactual do grau de formalização e o
indicador de concentração dos rendimentos correspondente à função densidade contrafactual
dos atributos individuais dos trabalhadores.
23
Os valores positivos da coluna Dif devem ser interpretados como efeitos
desconcentradores, enquanto que valores negativos referem-se a efeitos concentradores dos
fatores. Ou seja, caso se verifique que o resultado dessa diferença tem valor negativo,
observa-se que a elevação do SM real quando sobreposta à distribuição de salários de 2002,
causaria efeito equalizador sobre essa distribuição de rendimentos.
A Tabela 1 contém os indicadores de desigualdade estimados para trabalhadores do
gênero masculino e feminino para o Estado do Ceará. No caso das pessoas do sexo feminino,
o índice de Theil se reduziu em 0,1383 entre 2002 e 2012. Desse total, 0,2494 pode ser
atribuído ao salário mínimo, 0,0930 se deve ao grau de formalização e 0,0721 aos atributos.
Assim, na construção da função densidade hipotética, considera-se os efeitos da
elevação do valor real do salário mínimo, do grau de formalização e dos atributos sobre os
indicadores de desigualdade dos rendimentos do trabalho em 2002. Constata-se que ambos
teriam efeitos desconcentradores, ou seja, reduziriam o grau de concentração dos
rendimentos. O resíduo da decomposição do indicador da desigualdade corresponde a -
0,0351.
Focalizando a contribuição desses fatores para a variação total do índice de Theil em
termos relativos, pode-se observar que o salário mínimo, o grau de formalidade, os atributos e
o resíduo contribuíram respectivamente com 180,4%, 67,26% e 52,14% dessa variação. Ou
seja, ambos tiveram impactos desconcentradores. Esse exercício de decomposição refeito para
o índice de Gini revela resultados semelhantes aos encontrados na decomposição do índice de
Theil. O elevado valor relativo do resíduo da decomposição se deve ao fato de que não
utilizamos fatores de variação na oferta e demanda do trabalho8. Esses fatores, no trabalho de
DiNardo, Fortin e Lemieux (1996), tiveram uma contribuição relativa da ordem de 30%,
enquanto os resíduos assumiram um valor equivalente a tal contribuição. Cabe lembrar que os
resíduos contemplam fatores desconhecidos que certamente estão afetando a distribuição dos
rendimentos, mas o seu valor elevado não invalida os valores relativos estimados para os três
fatores considerados.
Por outro lado, os indicadores de desigualdade estimados para as mulheres sinalizam
uma queda na dispersão dos rendimentos. A título de exemplo, o índice de Theil variou de
0,56 em 2002 para 0,39 em 2012. As decomposições revelam também um impacto maior do
salário mínimo para pessoas do gênero feminino.
8 Esse procedimento foi adotado por DiNardo, Fortin e Lemieux (1996).
24
A decomposição do índice de Gini calculado para homens revelou o mesmo impacto
dos fatores, embora o efeito do salário mínimo seja menos elevado, do grau de formalidade e
os atributos maiores em termos absolutos, quando comparados com os resultados do índice de
Theil.
Tabela 1 - Resultados da decomposição de índices de distribuição de renda pelo método DFL para
todos para todos os trabalhadores do gênero masculino ou feminino do Estado do Ceará - 2002 e 2012
Ano Índice Fator Mulheres Homens
Valor dif % valor dif %
2002 Theil
0,6245 0,1383
0,5569 0,1708
2012 Theil Resíduo 0,4862 -0,2762 -199,79 0,3861 -0,1460 -85,46
2002cf Theil Salário mínimo 0,3751 0,2494 180,40 0,3083 0,2486 145,53
2002cfFormal Theil Formal 0,2821 0,0930 67,26 0,2730 0,0353 20,65
2002cfAtributos Theil Atributos 0,2100 0,0721 52,14 0,2401 0,0329 19,28
2002 Gini
0,5163 0,0497 35,93 0,5146 0,0829 48,53
2012 Gini Resíduo 0,4666 -0,1698 -122,83 0,4317 -0,1020 -59,69
2002cfminimo Gini Salário mínimo 0,3965 0,1198 86,65 0,3719 0,1428 83,57
2002cfFormal Gini Formal 0,3450 0,0515 37,25 0,3550 0,0169 9,90
2002cfAtributos Gini Atributos 0,2968 0,0482 34,86 0,3298 0,0252 14,75
Fonte: Elaborado pelos autores
Observa-se na tabela 2, a seguir, os indicadores de desigualdade estimados para
trabalhadores do gênero masculino e feminino para o Estado da Bahia. No caso das pessoas
do sexo feminino, o índice de Theil se reduziu em 0,1647 entre 2002 e 2012. Desse total,
0,2519 pode ser atribuído ao salário mínimo, 0,0020 se deve ao grau de formalização e 0,0803
aos atributos.
Assim, na construção da função densidade hipotética, considera-se os efeitos da
elevação do valor real do salário mínimo, do grau de formalização e dos atributos sobre os
indicadores de desigualdade dos rendimentos do trabalho em 2002. Constata-se que ambos
teriam efeitos desconcentradores, ou seja, reduziriam o grau de concentração dos
rendimentos. O resíduo da decomposição do indicador da desigualdade corresponde a -
0,1695.
Focalizando a contribuição desses fatores para a variação total do índice de Theil em
termos relativos, pode-se observar que o salário mínimo, o grau de formalidade, os atributos e
o resíduo contribuíram respectivamente com 152,94%, 1,20% e 48,77% dessa variação. Ou
seja, ambos tiveram impactos desconcentradores. Esse exercício de decomposição refeito para
o índice de Gini revela resultados semelhantes aos encontrados na decomposição do índice de
Theil, exceto para o grau de formalidade que apresentou efeito concentrador.
25
Por outro lado, os indicadores de desigualdade estimados para as mulheres sinalizam
uma queda na dispersão dos rendimentos. A título de exemplo, o índice de Theil variou de
0,65 em 2002 para 0,52 em 2012. As decomposições revelam também um impacto maior do
salário mínimo para pessoas do gênero feminino para os Estados do Ceará e da Bahia.
Comparando os Estados, nota-se que o índice de Theil obteve uma variação maior no
Estado da Bahia para sexo feminino e já para sexo masculino a variação do índice foi maior
no Estado do Ceará. As decomposições revelam também um impacto maior do salário
mínimo para pessoas do gênero feminino para o Estado da Bahia. E para o sexo masculino, as
decomposições revelam um impacto maior do salário mínimo para pessoas do Estado do
Ceará. Os atributos têm maior importância na desconcentração para ambos os sexos no Estado
do Ceará.
Observa-se que o grau de formalidade para as mulheres no Estado da Bahia não
explica muito essa redução da desconcentração de renda, mas para os homens já é mais
notório o seu efeito, sendo que é maior para o Estado da Bahia a importância da formalização
para desconcentração do que para o Estado do Ceará.
Tabela 2 - Resultados da decomposição de índices de distribuição de renda pelo método DFL para
todos para todos os trabalhadores do gênero masculino ou feminino do Estado da Bahia - 2002 e 2012
Ano
Índice
Fator
Mulheres Homens
Valor dif % valor dif %
2002 Theil
0,6905 0,1647
0,6509 0,1359
2012 Theil Resíduo 0,5258 -0,1695 -102,91 0,5150 -0,1691 -124,43
2002cf Theil Salário mínimo 0,4386 0,2519 152,94 0,4412 0,2097 154,32
2002cfFormal Theil Formal 0,4366 0,0020 1,20 0,3554 0,0857 63,08
2002cfAtributos Theil Atributos 0,3563 0,0803 48,77 0,3459 0,0096 7,03
2002 Gini
0,5304 0,0581 35,30 0,5262 0,0464 34,17
2012 Gini Resíduo 0,4722 -0,0907 -55,05 0,4798 -0,0961 -70,68
2002cfminimo Gini Salário mínimo 0,4323 0,0980 59,52 0,4280 0,0982 72,27
2002cfFormal Gini Formal 0,4379 -0,0056 -3,38 0,3964 0,0316 23,26
2002cfAtributos Gini Atributos 0,3816 0,0564 34,22 0,3837 0,0127 9,33
Fonte: Elaborado pelos autores
6. Considerações finais
A metodologia de simulação, adaptada do estudo de DiNardo, Fortin e Lemieux
(1996), foi aplicada para as diferentes categorias de empregados do gênero masculino e
feminino do Estados do Ceará e da Bahia, tanto para a decomposição do índice de Theil
como para a decomposição do índice de Gini. A decomposição do índice de Theil para os
trabalhadores do sexo feminino revelou que a maior contribuição relativa correspondeu ao
26
salário mínimo que, assim como o grau de formalização e os atributos pessoais, tiveram
impactos desconcentradores sobre os rendimentos. Idêntico exercício de decomposição,
repetido para o índice de Gini, revelou resultados semelhantes.
As decomposições revelam também um impacto maior do salário mínimo para pessoas
do gênero feminino para os Estados. Nota-se que o índice de Theil obteve uma variação maior
no Estado da Bahia para sexo feminino e já para sexo masculino a variação do índice foi
maior no Estado do Ceará. Observa-se que o grau de formalidade para as mulheres no Estado
da Bahia não explica muito essa redução da desconcentração de renda, mas para os homens já
é mais notório o seu efeito, sendo que é maior para o Estado da Bahia a importância da
formalização para desconcentração do que para o Estado do Ceará. Isso pode ser explicado
por meio da discriminação de sexo no mercado de trabalho.
Em suma, as simulações confirmam a importância do salário mínimo para a
desconcentração dos rendimentos no mercado de trabalho no período 2002 a 2012 para os
trabalhadores do Estados do Ceará e da Bahia. Dessa forma, pode-se inferir que a política de
elevação gradual do salário mínimo real estabelecida no período de 2002 a 2012 não coincidiu
com uma elevação do desemprego e, simultaneamente, permitiu uma redução na dispersão
dos rendimentos do trabalho. Noutras palavras, o impacto das variações nominais do salário
mínimo sobre o nível de demanda possivelmente ultrapassou seus efeitos sobre os custos,
permitindo uma elevação do patamar de produção e do emprego.
As simulações ratificam a importância do salário mínimo, como o grau de
formalização e os atributos individuais para a desconcentração dos rendimentos no mercado
de trabalho cearense e baiano no período 2002 a 2012. Logo promover políticas públicas
focando essas variáveis casuais tem efeito importante para redução da desigualdade de renda
tanto para as mulheres como para os homens.
REFERÊNCIAS
BARROS, R. P.; CARVALHO, M.; FRANCO, S.; MENDONÇA, R. Determinantes da
Queda na Desigualdade de Renda no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, jan. 2010. (Texto para
Discussão, 1460).
BLINDER, A. S. Wage discrimination: reduced form and structural estimates. Journal of
Human Resources, v. 8, n. 4, p. 436-455, 1973.
BOURGUIGNON, F.; FERREIRA, F.; LEITE, P. Beyond Oaxaca-blinder: accounting for
differences in household income distributions across countries. 2002. Mimeo.
27
BUTCHER, K. F.; DINARDO, J. The immigrant and native-born wage distributions:
evidence from United States censuses. NBER Working Paper Series 6630, 1998.
CACCIAMALI, M. C.; HIRATA, G. I. A Influência da Raça e do Gênero nas Oportunidades
de Obtenção de Renda – Uma Análise da Discriminação em Mercados de Trabalho Distintos:
Bahia e São Paulo. Estudos Econômicos, São Paulo, v.35, n.4, p.767- 795, out-dez., 2005.
CAMBOTA, J. N. Discriminação Salarial por Raça e Gênero no Mercado de Trabalho
das Regiões Nordeste e Sudeste: Uma Aplicação de Simulações Contrafactuais e Regressão
Quantílica. Dissertação (Mestrado em Economia) – CAEN, Universidade Federal do Ceará,
Fortaleza, 55f. , 2005.
DEDECCA, C. S. A redução da desigualdade no Brasil: uma estratégia complexa. In:
BARROS, R. P. de; FOGUEL, M. N.; ULYSSEA, G. (Org.). Desigualdade de renda no
Brasil: uma análise da queda recente. Rio de Janeiro: Ipea, 2006. V. 1.
DEPARTAMENTO INTERSINDICAL DE ESTATÍSTICA E ESTUDOS
SOCIOECONÔMICOS- DIEESE. Rotatividade e políticas públicas para o mercado de
trabalho / Departamento Intersindical de Estatística Estudos Socioeconômicos.140 p.,São
Paulo, 2014.
DINARDO, J; FORTIN, N. M.; LEMIEUX, T. Labor Market Institutions and the Distribution
of Wages, 1973-1992: A Semiparametric Approach. Econometrica, v. 64, n. 5, p. 1001-1044,
Sept. 1996.
FAJNZYLBER, P. Minimum wage effects throughout the wage distribution: evidence
form Brazil’s formal and informal sectors. UFMG: Cedeplar, June 28, 2001 (Texto para
Discussão, n. 151).
FIRPO, S.; REIS, M. C. O salário mínimo e a queda recente da desigualdade no Brasil. In:
BARROS, P.B.; FOGUEL, M.; ULYSSEA, G. Desigualdade de renda no Brasil: uma
análise da queda recente. Brasília: Ipea, p. 499-506. v. 2, 2006.
HOFFMANN, R.. Pobreza e desnutrição de crianças no Brasil: diferenças regionais e entre
áreas urbanas e rurais. Economia Aplicada, v. 2, n. 2, p. 299-315, 1998.
_________. Desigualdade da distribuição da renda no Brasil: a contribuição de aposentadorias
e pensões e de outras parcelas do rendimento domiciliar per capita. Economia e Sociedade,
Campinas, v. 18, n. 1 (35), p. 213-231, abr. 2009.
JANN, B. Univariate Kernel density estimation. ETH Zurich, Switzerland, 2007.
KERM, P. van. Adaptive Kernel density estimation. In: UK STATA USERS MEETING,
9th. May 19-20, 2003, London. Royal Statistical Society, London, 2003.
LAM, D. Generating Extreme Inequality: Schooling. Earnings, and Intergenerational
Transmission of Human Capital in South Africa and Brazil. University of Michigan,
processed. 1999.
LEMIEUX, T. Decomposing Changes in Wage Distributions: A Unified Approach. The
Canadian Journal of Economics, 35, p. 646-688, 2002.
28
MACEDO, R. B.; GARCIA, M. E. Salário mínimo e taxa de salário no Brasil: comentário.
Pesquisa e Planejamento Econômico, Rio de Janeiro, v. 3, n. 10, p. 1013-1044, 1978.
NEDER, H. D.; RIBEIRO, R . Os Efeitos Distributivos do Salário Mínimo no Mercado de
Trabalho Brasileiro no período 2002-2008: Enfoque a partir de distribuições contrafactuais.
Pesquisa e Planejamento Econômico (Rio de Janeiro), v. 40, p. 4, 2010.
NEUMARK, D.; SCHWEITZER, M.; WASCHER, W. The effects of minimum wages
throughout the wage distribution. Feb. 2000 (NBER Working Paper, n. 7.519).
OAXACA, R. Male–Female Wage Differentials in Urban Labor Markets. International
Economic Review, v.14, n.3, p.693-709, out., 1973.
PARZEN, E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode. In: The Annals of
Mathematical Statistcs, vol 3, nº3, p.1065-1076, set., 1962.
PINHO NETO, V. R.; MIRO, V. H. Produção e Reprodução de Desigualdades no
Mercado De Trabalho Cearense: Uma Análise de Decomposição para o Período 2001-
2008. Fortaleza, texto para discussão n.99, IPECE, nov. 2011.
RAMOS, L.; VIEIRA, M. L. Determinantes da desigualdade de renda no Brasil nos anos 90:
discriminação, segmentação e heterogeneidade dos trabalhadores. In: HENRIQUES,
RICARDO (ORG), Desigualdade e pobreza no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, Cap.6 p.159-
176,2000.
ROSENBLATT, M. Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function. In:
The Annals of Mathematical Statistcs, vol 27, nº3, p. 832-837, set.1956.
SOUZA, P. F. L. de; SALVATO, M. A.; FRANÇA, J. M. de. Ser Mulher e Negro no Brasil
ainda leva a menores salários? Uma Análise de Discriminação para Brasil e Regiões: 2001 E
2011. In: 41º ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA/ANPEC-2013, Fortaleza, CE.
Anais. Fortaleza: ANPEC, 2013.
29
ANÁLISE DA PRODUÇÃO DAS PRINCIPAIS CULTURAS DA AGRICULTURA
FAMILIAR NO CEARÁ: CONSIDERAÇÕES PARA O PERÍODO 1990 A 2011 COM
O MODELO SHIFT SHARE
Nataniele dos Santos Alencar1
Wellington Ribeiro Justo2
Kelvio Felipe dos Santos3
RESUMO:
O presente trabalho tem como objetivo analisar o comportamento das principais culturas da
agricultura familiar no Ceará e em suas mesorregiões no período de 1990 a 2011, para
identificação dos efeitos explicativos. As culturas analisadas são: arroz, feijão, milho e
mandioca. O foco foi na área plantada e colhida, rendimento e produção. Para a identificação
dos efeitos explicativos utilizou-se da metodologia shift share. Logo, foi possível decompor o
efeito total em efeito área, rendimento e localização assim como o efeito total em termos de
taxa de crescimento para cada uma das culturas no estado e nas mesorregiões. Os resultados
apontaram que a cultura do milho foi a mais expressiva em termos de área. O modelo shift
share por sua vez apontou um efeito total positivo para as culturas do milho e feijão e
negativo para as culturas do arroz e mandioca.
Palavras-chaves: Agricultura Familiar, Produção, Ceará, Shift Share.
ABSTRACT:
This study aims to analyze the behavior of the main crops of the family farm in Ceará and its
regions, in the period 1990-2011 as well to identify the explanatory effects. Cultures analyzed
are: rice, beans, maize and cassava. The focus was on planted area and. To identify
explanatory purposes we used the methodology shift share. Thus it was possible to
decompose the total effect on area effect, yield and location, as well as the overall effect in
terms of growth rate for each crop in the state and in the regions. The results showed that the
corn crop was the most significant in terms of the production area while the highlight was
cassava. The shift share model in turn showed a total positive effect for crops of corn and
bean and negative for rice and cassava.
Keywords: Family Farming, Production, Ceará and Shift Share.
1Graduanda em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri. Bolsista de
Iniciação Científica. E-mail: [email protected] 2Engenheiro Agrônomo (UFRPE). Economista (URCA). Mestre em Economia Rural (UFC).
Doutor em Economia pelo PIMES (UFPE). Professor Associado do Curso de Economia da
URCA. Professor do PPGECON (UFPE-CAA). E-mail: [email protected] 3 Formado em Ciências Econômicas pela (URCA). Mestre em Economia Rural (UFC).
Professor do Instituto Federal de Brasília (IFB- Campus Taguatinga Centro) E-mail:
30
1. INTRODUÇÃO
Devido às condições precárias na qual vivem as pessoas da zona rural, muitas migram
em busca de melhores condições de vida, por isso o grande êxodo rural, crescendo então a
população da zona urbana, como também no que se refere ao número de favelas. Contudo,
recentemente foram adotadas políticas voltadas para o fortalecimento e a criação de novas
unidades familiares no meio rural, medidas estas que tem como objetivo propor melhores
condições de vida, diminuindo assim a miséria e a pobreza nesse meio e contribuindo para a
fixação do homem no campo.
Segundo VASCONCELOS (2013), o mercado está cada vez mais globalizado e
competitivo, de modo que a agricultura brasileira vem passando por transformações
principalmente a partir de meados da década de 1990, isso decorrente da abertura comercial.
Logo observa-se que durante vinte e um anos ocorreram mudanças na produção, de acordo
com o presente estudo analisado, de forma a atender a demanda desse novo cenário
econômico.
Além das desigualdades entre regiões e estados, os instrumentos de políticas utilizados
pelo Governo, acabaram por gerar crescimento desigual também entre os produtos cultivados,
programas importantes de incentivo ao setor, como o crédito rural, não chegou a contemplar
de maneira homogênea os estados, as regiões e até mesmo as lavouras.
As alterações ocorridas no meio rural foram enormes, principalmente a partir da
década de 1990, entre essas alterações teve-se o incremento tecnológico, a abertura comercial,
a perda de capacidade de financiamento da agricultura pelo estado e a carência quase que total
de informações no tocante ao cultivo das lavouras temporárias. Com os avanços tecnológicos
de máquinas para produção, os agricultores passaram a ter a possibilidade de aumentar a sua
produção, utilizando-se de máquinas modernas na plantação, colheita e transformação da
matéria prima em produto final.
Nos últimos anos, os países intensificaram a procura para melhorar as condições de
vida da população de um modo geral. Nesse contexto, a agricultura familiar como forma de
produção sustentável, vem sendo intensamente estudada, impulsionada pela discussão
corrente sobre desenvolvimento sustentável, como instrumento de geração de emprego e
renda no meio rural. Nas últimas décadas, os países de um modo geral têm se empenhando em
promover o desenvolvimento econômico (SOUSA; KHAN; PASSOS, 2004).
31
Em particular ao Ceará, a grande fornecedora dos produtos que compõem a cesta
alimentar é a agricultura familiar, segundo JÚNIOR (2010), aproximadamente dois terços do
que chega à mesa do cearense são produzidos em terras cultivadas por agricultores familiares.
A agricultura sempre colaborou com a geração de riqueza do país e o Estado do Ceará.
Busca-se, portanto com este trabalho, analisar o comportamento das principais culturas da
agricultura familiar no período de 1990 para 2011, não só para o estado, mas também para as
mesorregiões, rumo a identificar quais culturas tem efeitos positivos na produção no Ceará,
como também as de efeitos negativos.
Este trabalho avança na literatura ao tratar de forma conjunta as quatro principais
culturas da agricultura familiar no Ceará bem como compreendendo um período de tempo
maior. Outra contribuição é a metodologia utilizada que possibilita identificar o efeito área,
rendimento e efeito localização. Assim é possível contribuir para adoção de políticas públicas
com enfoque mais específicos.
O presente trabalho está estruturado em seis seções, incluindo esta introdução; a seção
dois faz uma retrospectiva de alguns conceitos e conhecimentos literários no que se refere a
agricultura familiar e as principais culturas cultivadas. Na seção três descreve-se a
metodologia trabalhada; na seção quatro são apresentados os resultados e discussões. Já a
seção cinco se refere às considerações finais.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1 Agricultura Familiar
É fundamental compreender previamente a definição do que vem a ser agricultura
familiar, para que assim haja o desenvolvimento dessa área. Nesse contexto, é importante
ressaltar que ela não pode ser confundida com agricultura de subsistência, logo, a mesma é
uma definição bem prática de agricultura familiar, pois ao mesmo tempo em que a família
detém os meios de produção, ela própria trabalha no estabelecimento produtivo.
Agricultura familiar pode ser entendida basicamente como um modo de produção,
onde há interação, pois o próprio agricultor familiar é quem comanda o processo produtivo,
sendo lembrada por sua importância no que cerne ao fluxo de emprego e na produção de
alimentos voltada principalmente para o autoconsumo.
É notório observar algumas características da agricultura familiar:
A agricultura familiar tem como características, a gestão e trabalho intimamente
ligados; o processo produtivo dirigido diretamente pelo produtor; a ênfase na
diversificação; a ênfase na durabilidade dos recursos naturais e na qualidade de vida;
o fato do trabalho assalariado ser apenas complementar; as decisões imediatas,
32
adequadas ao alto grau de imprevisibilidade do processo produtivo; as decisões
tomadas “in loco”, condicionadas pelas especificidades do processo produtivo e a
ênfase no uso de insumos internos. (AZEVEDO; PESSÔA, 2011).
Em relação à agricultura familiar no Nordeste, esta apresenta uma diversidade de
condições agroecológicas e de relações sociais de produção. Dessa forma, determina uma
formação de multiplicidade de sistemas agrários e de produção, muitos dos quais em
acelerado processo de transformação. Essa região caracteriza-se pela concentração de
estabelecimentos familiares em algumas áreas geográficas, pelas unidades produtivas que
geram um baixo nível de renda, por ter uma escassa base de recursos naturais, hídrico e
fundiário. Segundo EVANGELISTA (2000), o Nordeste é a região brasileira que detém a
maior parcela dos estabelecimentos agrícolas familiares do país (49,7%), comparado com as
demais regiões.
Para muitas famílias no Ceará, o cultivo de arroz, feijão, milho ou mandioca é uma
fonte de renda e emprego, onde com o investimento e planejamento em atividades que
facilitem esse trabalho, é obtida a partir desse momento, uma inclusão produtiva e social da
agricultura familiar, consequentemente aumento da renda, assim é possível evitar o êxodo
rural para as cidades.
No Estado do Ceará de acordo com os dados da FUNCEME (Fundação Cearense de
Meteorologia e Recursos Hídricos), citado por JACINTO (2014), é possível afirmar que nos
anos de 1990, 1992, 1993, 1998, 2001, 2002, 2005 e 2010 o Estado enfrentou imensas
dificuldades devido à seca, afetando assim diretamente a produção agrícola, onde nesse
sentido, os agricultores possuem na maioria das vezes perspectivas negativas em relação à
chuva para os anos seguintes, mas mesmo assim eles arriscam e apostam na plantação com
objetivos de bons colhimentos e pequenos prejuízos, sendo dessa forma surpreendido com a
estiagem além do esperado, causando assim prejuízo financeiro e consequentemente afetando
o bem estar familiar.
2.2 Principais Culturas da Agricultura Familiar
No que se refere à produção, o cultivo, entre outros procedimentos necessários, é
interessante compreender individualmente cada cultura e sua posição, ou seja, as facilidades e
dificuldades encontradas pelos produtores cearenses.
O arroz é uma cultura que necessita de muita água para ser produzido, perdendo assim
espaço para culturas mais econômicas, que facilmente se adaptam ao clima semiárido. Com o
passar do tempo, percebe-se uma redução no seu plantio, podendo ser destacado alguns
33
fatores como: baixo preço de comercialização, elevado custo de produção, ocorrência de secas
e até mesmo inundação das áreas tradicionais de cultivo em decorrência das cheias dos açudes
e lagoas, tudo isso fazendo que os produtores desistam da atividade.
O feijão por outro lado é um vegetal que é pouco exigente, ele necessita apenas de
solos de fertilidade média e climas que não sejam nem muito quentes ou frios, nem muito
chuvosos ou muito secos. Assim, o plantio de feijão é feito com razoável facilidade em quase
todas as áreas agrícolas do país. Sendo assim, essa cultura é uma das mais importantes do
Brasil e envolve uma grande área da produção cultivada na maior parte por pequenos
agricultores. Segundo Távora e Diniz (2006), o Brasil é o maior produtor mundial de feijão,
responsável por 16,5% da produção mundial, seguido pela Índia e México, responsáveis
respectivamente por 16,4% e 9% da produção.
De acordo com o Ministério da Agricultura, nas safras de 2009 para 2010, o Brasil foi
o terceiro maior produtor mundial de milho. A maior parte da produção deste é utilizada como
ração, partes menores são destinadas ao consumo humano, como também é usada de maneira
indireta na composição de outros produtos, ela é ainda uma das culturas mais cultivadas pela
agricultura familiar brasileira. No Ceará, é possível encontrar uma vasta expansão do cultivo
de milho, segundo DUARTE (2008) a expansão do cultivo de milho se deve ao aumento da
demanda por este produto, que foi impulsionada pelo crescimento da produção de aves no
Estado e no vizinho Pernambuco.
Tratando-se da cultura da mandioca, segundo GROXKO (2012) o Brasil está entre os
principais países produtores. Sendo que o fato da substituição do consumo de mandioca pelas
rações balanceadas na suinocultura, juntamente com a mudança nos hábitos alimentares como
maior demanda pelos produtos do trigo, a competição de culturas mais rentáveis, de menor
ciclo e a falta de mão-de-obra, certamente está impactando para a estagnação ou até mesmo
redução na produção da mesma em alguns Estados.
A mandioca tem concentração maior no Nordeste, apesar de ser cultivada em todos os
Estados brasileiros, é nessa região que devido às frequentes secas, a cultura da mandioca
apresenta maior resistência se comparada aos plantios do milho e do feijão que são mais
exigentes em volume de chuvas. Tem como principais produtores a Bahia, Maranhão e Ceará.
3. METODOLOGIA
3.1 Área de Estudo
34
O trabalho terá como foco o Estado do Ceará e as principais lavouras da agricultura
familiar. As culturas selecionadas foram: arroz, feijão, milho e mandioca. A área de estudo
compreenderá sete mesorregiões cearenses, segundo a classificação do Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística (IBGE): Centro-Sul Cearense, Jaguaribe, Metropolitana de Fortaleza,
Noroeste Cearense, Norte Cearense, Sertões Cearense e Sul Cearense conforme a figura 1.
Figura 1 Estado do Ceará por Mesorregiões
Fonte: IPECE (2014).
O Ceará tem como principais atividades econômicas: agricultura, pecuária, comércio,
indústria, turismo e mineração. Segundo o IPECE (2012) o PIB per capita em 2010, do Ceará
foi de R$ 9.217,00, enquanto o do Nordeste foi de R$ 9.561,00 e o do Brasil de R$ 19.766,00.
Já se tratando da população, observa-se na tabela 1 que a população urbana é a que mais
cresce.
Tabela 1- Taxa média geométrica de crescimento anual da população (%) Situação do domicílio 1980/1991 1991/2000 2000/2010
Total 1,7 1,7 1,3
Urbana 3,6 2,8 1,8
Rural -1,1 -0,5 -0,1
Fonte: IPECE/ Ceará em números 2011.
3.2 Natureza e Fonte de Dados
35
Com o propósito de analisar o comportamento da produção das principais culturas da
agricultura familiar no Ceará, no período 1990 a 2011, o estudo abordou as seguintes
variáveis: área plantada, área colhida e quantidade produzida e produtividade, para o Estado e
suas mesorregiões.
Os dados foram extraídos da Produção Agrícola Municipal (PAM), do Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O período analisado compreende os anos de
1990 a 2011. Em termos de localização geográfica, o estudo compreende o Estado do Ceará e
suas sete mesorregiões, onde segundo a classificação do Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE), são: Centro-Sul Cearense, Jaguaribe, Metropolitana de Fortaleza, Noroeste
Cearense, Norte Cearense, Sertões Cearenses e Sul Cearense.
3.3 Modelo Shift Share
O modelo "shift-share" busca explicar a dinâmica da produção agrícola através da
decomposição dos fatores no qual são responsáveis pela variação da produção. Segundo
Almeida et al (2006), o crescimento das culturas pode ser explicado por dois componentes: o
estrutural, ligado à composição setorial das atividades da região, e o diferencial, associado às
vantagens locacionais comparativas. Assim, podem-se relacionar três efeitos explicativos na
variação da produção:
I - efeito área - EA;
II - efeito rendimento ou produtividade - ER;
III - efeito localização geográfica - EL;
O efeito área aponta as mudanças na produção que advém de modificações na área
cultivada, mantendo os demais efeitos constantes ao longo do tempo. Assim, um aumento na
produção é relacionado à incorporação de novas áreas que implica o uso extensivo do solo.
O efeito rendimento mostra a variação na produção gerada da variação da
produtividade, mantendo-se os outros efeitos fixos. Afirma Almeida et al (2006) que a
variação no rendimento pode refletir mudanças tecnológicas pela adoção de novos insumos,
técnicas de produção e melhoria do capital humano.
O efeito localização geográfica reflete as alterações na produção produzidas das
vantagens locacionais, ou seja, originadas de mudanças na localização das culturas entre
regiões, mantendo-se fixos os demais componentes.
O sub-índice “c” indica a cultura estudada e varia de 1 a n, com c assumindo os
valores {1, 2, 3, 4}, representando, respectivamente, as culturas de arroz, feijão, milho e
36
mandioca, para o Ceará e para cada mesorregião. O subíndice “m” representa a mesorregião
de estudo, variando de 1 a k (com m variando de 1 a 7).
O subíndice “t” define o período de tempo. O período inicial é representado por “i” e o
período final por “f”.
3.4 Descrição das Variáveis Utilizadas
𝑋𝑐𝑡 → quantidade produzida da c-ésima cultura no estado, no período t;
𝑊𝑐𝑚𝑡 → área total cultivada com a c-ésima cultura, na m-ésima mesorregião, no período t;
𝑊𝑐𝑡 → área total cultivada com a c-ésima cultura no estado, no período t;
𝑊𝑚𝑡 → área total cultivada das culturas, em hectares, na m-ésima mesorregião do estado, no
período t;
𝑊𝑡 → área total cultivada com as culturas, em hectares, no estado, no período t;
𝑍𝑐𝑚𝑡 → rendimento da c-ésima cultura, na m-ésima mesorregião do estado, no período t;
𝑈𝑐𝑚𝑡 → proporção da área total cultivada com a c-ésima cultura na m-ésima mesorregião, na
área cultivada da c-ésima cultura no estado (𝑊𝑐𝑚𝑡 / 𝑊𝑐𝑡), no período t;
𝑃 → coeficiente que mensura a modificação na área total cultivada das culturas entre o
período inicial e final (𝑊𝑓 /𝑊𝑖).
3.5 Descrição do Modelo Matemático
Na tentativa de medir efeitos explicativos, foram utilizadas as transformações
matemáticas feitas por Almeida et al (2006).
A quantidade produzida, no estado, da c-ésima cultura, no período t, pode ser
apresentada pela seguinte equação:
𝑋𝑐𝑡 = ∑ (𝑊𝑐𝑚𝑡𝑍𝑐𝑚𝑡)
𝑘
𝑚=1
(1)
Com base na equação (1), pode-se determinar a quantidade produzida, no estado, da c-
ésima cultura, no período inicial "i".
𝑋𝑐𝑖 = ∑ (𝑊𝑐𝑚𝑖𝑍𝑐𝑚𝑖)
𝑘
𝑚=1
= ∑ (𝑈𝑐𝑚𝑖𝑊𝑐𝑖𝑍𝑐𝑚𝑖)
𝑘
𝑚=1
(2)
37
As variáveis 𝑊𝑐𝑚𝑓 e 𝑍𝑐𝑚𝑓 são, respectivamente, área cultivada e rendimento da c-
ésima cultura na m-ésima mesorregião no período final ( f ), assim, a quantidade produzida da
c-ésima cultura no período final (𝑋𝑐𝑓) pode ser mensurada da seguinte forma:
𝑋𝑐𝑓 = ∑ (𝑊𝑐𝑚𝑓𝑍𝑐𝑚𝑓)
𝑘
𝑚=1
= ∑ (𝑈𝑐𝑚𝑓𝑊𝑐𝑓𝑍𝑐𝑚𝑓)
𝑘
𝑚=1
(3)
Se, no período considerado, apenas a área total cultivada com a cultura no estado se
alterar, a produção final (𝑋𝑐𝑓𝑊) será:
𝑋𝑐𝑓𝑊 = ∑ (𝑈𝑐𝑚𝑖𝑊𝑐𝑓𝑍𝑐𝑚𝑖)
𝑘
𝑚=1
(4)
No entanto, se a área e o rendimento variarem, permanecendo constantes a localização
geográfica e a composição da produção, a quantidade produzida no período “f” (𝑋𝑐𝑓𝑊𝑍) será:
𝑋𝑐𝑓𝑊𝑍 = ∑ (𝑈𝑐𝑚𝑖𝑊𝑐𝑓𝑍𝑐𝑚𝑓)
𝑘
𝑚=1
(5)
E se, por último, variarem a localização geográfica, juntamente com a área e com o
rendimento, a produção final será descrita por:
𝑋𝑐𝑓𝑊𝑍𝐺 = ∑ (𝑈𝑐𝑚𝑓𝑊𝑐𝑓𝑍𝑐𝑚𝑓)
𝑘
𝑚=1
= 𝑋𝑐𝑓 (6)
Pode-se expressar a mudança total da quantidade produzida da c-ésima cultura do
período inicial “i” para o período final “f” (𝑋𝑐𝑓 − 𝑋𝑐𝑖) pela equação:
𝑋𝑐𝑓 − 𝑋𝑐𝑖 = ∑ 𝑈𝑐𝑚𝑓𝑊𝑐𝑓𝑍𝑐𝑚𝑓
𝑘
𝑚=1
− ∑ (𝑈𝑐𝑚𝑖𝑊𝑐𝑖𝑍𝑐𝑚𝑖)
𝑘
𝑚=1
(7)
Que também pode ser expressa da seguinte forma:
𝑋𝑐𝑓 − 𝑋𝑐𝑖 = (𝑋𝑐𝑓𝑊 − 𝑋𝑐𝑖) + (𝑋𝑐𝑓
𝑊𝑍 − 𝑋𝑐𝑓𝑊) + (𝑋𝑐𝑓 − 𝑋𝑐𝑓
𝑊𝑍) (8)
Onde:
(𝑋𝑐𝑓 − 𝑋𝑐𝑖) → variação total da produção da c-ésima cultura entre o período inicial e final;
(𝑋𝑐𝑓𝑊 − 𝑋𝑐𝑖) → variação total da quantidade produzida da c-ésima cultura entre o período
inicial e final, quando apenas a área cultivada se altera, sendo denominada de efeito área
(EA);
38
(𝑋𝑐𝑓𝑊𝑍 − 𝑋𝑐𝑓
𝑊) → variação total da produção da c-ésima cultura entre “i” e “f”, quando o
rendimento varia e as outras variáveis permanecem constantes, sendo chamada de efeito
rendimento (ER);
(𝑋𝑐𝑓 − 𝑋𝑐𝑓𝑊𝑍) → variação total da quantidade produzida da c-ésima cultura entre os períodos
“i” e “f”, devido à mudança da localização geográfica, mantendo constantes as outras
variáveis, sendo conhecida por efeito localização geográfica (EL).
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
4.1. Produção das Quatro Culturas no Ceará
As variáveis, área plantada, área colhida e quantidade produzida, são muito
importantes na análise da produção de cada cultura, que são: arroz, feijão, milho e mandioca.
Deste modo, foi feita uma análise sobre as mesmas, envolvendo o período estudado que
compreende os anos de 1990 a 2011.
No Ceará o milho é a cultura mais plantada no decorrer dos anos, como mostra o
gráfico 1, com exceção apenas dos anos 1990, 1991, 1992, 1993, 1994 e 1995, onde segundo
os dados da FUNCEME estes anos foram respectivamente de seca, normal, seca, seca, normal
e chuvoso. Nesses anos a cultura com maior área plantada foi o milho.
Já o arroz foi a cultura menos plantada na maioria dos anos, pois diferentemente do
milho, esta cultura não pode ser plantada facilmente em qualquer área agrícola, em virtude da
elevada necessidade desta cultura por água para ser produzida ficando limitada nas áreas de
baixio. Os anos de 1996 e 1997 são aqueles em que a mandioca ocupa sua posição de menor
área plantada.
Gráfico 1: Área Plantada por cultura no Estado do Ceará no período: 1990-2011.
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do SIDRA.
0
100.000
200.000
300.000
400.000
500.000
600.000
700.000
800.000
900.000
199
0
199
1
199
2
199
3
199
4
199
5
199
6
199
7
199
8
199
9
200
0
200
1
200
2
200
3
200
4
200
5
200
6
200
7
200
8
200
9
201
0
201
1
Arroz
Feijão
Milho
Mandioca
39
Tratando-se da área colhida no estado, o milho continua sendo a cultura que apresenta
uma maior área no decorrer dos anos, como mostra o gráfico 2, com exceção apenas dos anos
de 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995 e 1998, anos estes que a maior área esteve para o
feijão. O arroz continua apresentado uma área menor com exceção dos anos de 1996 e 1997,
pois nesses anos foi a mandioca a cultura com menor área colhida.
Gráfico 2: Área Colhida por cultura no Estado do Ceará no período:1990-2011.
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do SIDRA.
Conforme o gráfico 3, a mandioca é a cultura com a maior quantidade produzida no
decorrer dos anos no Ceará. A explicação é em função da diferença de produtividade. Pois a
cultura da mandioca apesar de apresentar baixa produtividade em relação às demais regiões
brasileiras, ainda assim é bem superior à produtividade, também baixa, das demais culturas no
estado. Com exceção apenas dos anos de 1996 e 2011, anos estes que o milho apresentou a
maior quantidade produzida a mandioca apresentou a maior produção.
Gráfico 3: Quantidade Produzida por cultura no Estado do Ceará no período: 1990-2011.
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do SIDRA.
0
100.000
200.000
300.000
400.000
500.000
600.000
700.000
800.000
900.000
199
0
199
1
199
2
199
3
199
4
199
5
199
6
199
7
199
8
199
9
200
0
200
1
200
2
200
3
200
4
200
5
200
6
200
7
200
8
200
9
201
0
201
1
Arroz
Feijão
Milho
Mandioca
0
200.000
400.000
600.000
800.000
1.000.000
1.200.000
1.400.000
199
0
199
1
199
2
199
3
199
4
199
5
199
6
199
7
199
8
199
9
200
0
200
1
200
2
200
3
200
4
200
5
200
6
200
7
200
8
200
9
201
0
201
1
Arroz
Feijão
Milho
Mandioca
40
4.2 Efeitos Explicativos na Variação da Produção: Modelo Shift Share
Com o modelo shift-share, foi possível obter três efeitos explicativos para análise do
comportamento da produção das principais culturas da agricultura familiar no Ceará, os
cálculos foram feitos para o Estado e para cada uma das mesorregiões no período analisado.
O efeito total é decomposto nos efeitos área, rendimento e localização. Assim
consegue-se identificar a parcela de cada um no resultado final.
As tabelas de 2 a 5 apresentam em conjunto estes efeitos para o Estado e mesorregiões
para cada uma das culturas além de constar a taxa de crescimento do efeito total no período
analisado.
Observa-se na tabela 2 que tanto para o Estado como para as mesorregiões, todos os
efeitos área são negativos, o que implica dizer que a área plantada do arroz em 1990 foi maior
que a produção de 2011 em todas as mesorregiões e, por conseguinte no Estado. Já os efeitos
rendimento e localização são positivos, mas não suficientes para compensar o efeito área.
Desta maneira, tem-se um efeito total negativo para o Estado. O efeito total em taxa foi
negativo em 2,17%. Ou seja, em média a área plantada de arroz no Estado declinou nesta
magnitude anualmente ao longo do período analisado.
Analisando o efeito área por mesorregião observa-se que o maior efeito negativo foi
na mesorregião do Centro Sul Cearense e o menor foi na Metropolitana de Fortaleza. Vale
salientar que estas são respectivamente as que apresentam a maior e menor área plantada
desta cultura no Ceará.
Em relação ao efeito rendimento todas as mesorregiões apresentaram efeito positivo.
O maior efeito absoluto foi na mesorregião Centro Sul e a menor na Metropolitana de
Fortaleza.
Analisando o efeito localização observa-se comportamento similar em relação ao
efeito rendimento. Isto é, em todas as mesorregiões o efeito foi positivo. Contudo, o maior
efeito foi na Mesorregião Sul Cearense e o menor na Metropolitana de Fortaleza.
O efeito total para a produção de arroz foi positivo em quatro das mesorregiões
indicando que o efeito rendimento e localização compensaram o efeito negativo área.
Enquanto em três mesorregiões estes efeitos apesar de positivo não compensaram o efeito
área finalizando um efeito total negativo. O maior efeito positivo foi na Mesorregião
Noroestes Cearense e o menor no Centro Sul Cearense.
41
Em termos relativos o maior efeito total positivo foi na Mesorregião Noroeste que
apresentou um crescimento anula de 2,17% enquanto o maior efeito total negativo na
produção de arroz foi na Metropolitana de Fortaleza com uma diminuição anual de 9,36%.
Tabela 2 - Efeitos explicativos na variação da produção do arroz
Unidade da Federação e
Mesorregiões Geográficas Efeito Área
Efeito
Rendimento
Efeito
Localização Efeito Total
Efeito Total
(taxa)
Ceará -135.894,55 6.021,65 75.228,73 -54.644,17 -2,17
Noroeste Cearense -3.499,93 163,03 5.503,02 2.166,12 2,17
Norte Cearense -6.619,61 353,00 7.093,57 826,95 0,52
Metropolitana de Fortaleza -2.018,85 4,07 247,96 -1.766,82 -9,36
Sertões Cearense -3.827,83 265,30 4.491,05 928,52 1,01
Jaguaribe -32.310,37 1.208,38 31.122,70 20,70 0,00
Centro-Sul Cearense -70.480,45 3.014,89 19.743,05 -47.722,51 -4,41
Sul Cearense -17.137,51 1.012,99 7.027,39 -9.097,13 -3,23
Fonte: Elaboração própria, a partir dos resultados obtidos com os dados do SIDRA/IBGE.
Analisando a decomposição do efeito total da produção de feijão nos efeitos área,
rendimento e localização para o Ceará observa-se que o efeito área é negativo enquanto o
efeito rendimento e localização são positivos e compensam o efeito área. Desta forma, o
efeito total é positivo. Em termos relativos observa-se que o efeito total cresce a uma taxa
anual de 3,36% no Estado entre 1990 e 2011 conforme a tabela 3.
Na mesma tabela tem-se que em todas as mesorregiões o efeito área é negativo. O
maior efeito negativo é na Mesorregião dos Sertões Cearense e o menor na Metropolitana de
Fortaleza.
Por outro lado, o efeito rendimento é positivo em seis das mesorregiões. É negativo,
apenas na Metropolitana de Fortaleza. O efeito rendimento positivo é maior na Mesorregião
Sertões Cearense.
O efeito Localização na produção de feijão é positivo em todas as mesorregiões, com
maior e menor magnitude nas Mesorregiões Sertões Cearense e Noroeste Cearense,
respectivamente.
Apenas na Mesorregião Metropolitana de Fortaleza o efeito total é negativo. Nas
demais mesorregiões os efeitos rendimento e localização são positivos e compensa o efeito
área negativo. Em termos absolutos o maior efeito total positivo é na Mesorregião Sertões
Cearense. Já em termos relativos o maior efeito é no Noroeste Cearense com crescimento
anula do efeito total de 5,56%. Já na metropolitana de Fortaleza o efeito total diminuiu
anualmente a uma taxa de 0,20%.
42
Tabela 3 - Efeitos explicativos na variação da produção do feijão
Unidade da Federação e
Mesorregiões Geográficas Efeito Área
Efeito
Rendimento
Efeito
Localização Efeito Total
Efeito Total
(taxa)
Ceará -109.071,62 29.472,87 211.776,54 132.177,79 3,36
Noroeste Cearense -15.708,52 6.420,83 52.669,49 43.381,80 5,56
Norte Cearense -18.463,44 2.713,84 33.909,89 18.160,29 2,88
Metropolitana de Fortaleza -4.222,21 -11,46 4.060,01 -173,67 -0,20
Sertões Cearense -25.108,41 15.005,67 58.567,64 48.464,91 4,17
Jaguaribe -22.701,82 2.292,82 25.692,39 5.283,39 0,93
Centro-Sul Cearense -9.635,34 413,46 10.892,38 1.670,50 0,73
Sul Cearense -13.231,88 2.637,72 25.984,74 15.390,57 3,52
Fonte: Elaboração própria, a partir dos resultados obtidos com os dados do SIDRA/IBGE.
Os efeitos explicativos para a cultura do milho pode ser visto na tabela 4. Tem-se um
efeito área negativo para o Estado do Ceará. Contudo. Porém, os efeitos positivos do
rendimento e da localização contrapõem este efeito e tem-se um efeito total positivo para esta
cultura no período analisado. Em termo relativo, verifica-se um efeito total positivo que
cresce a uma taxa anual de 7,45% no Ceará.
Examinado os efeitos por mesorregião para a cultura do milho observa-se que em
todas as mesorregiões há um efeito área negativo. A Mesorregião Sul Cearense foi a que
apresentou a menor redução de área. Assim como aconteceu para o Estado como um todo,
observa-se que tanto o efeito rendimento como o efeito localização é positivo em todas as
mesorregiões. O maior efeito rendimento positivo foi na região Sul Cearense enquanto o
maior efeito localização positivo foi na Mesorregião Sertões Cearense. Ressalta-se que o
efeito rendimento no Sul Cearense se dá, em parte, pelo programa de plantio direto
implantado na região através da EMATERCE.
Em termos absolutos todas as mesorregiões apresentaram efeito total positivo com
destaque para a Mesorregião Sertões Cearense. Já em termos relativos, também quem
apresentou a maior taxa de crescimento anual do efeito total foi a Mesorregião Sertões
Cearense com a taxa de 9,14%.
Tabela 4 - Efeitos explicativos na variação da produção do milho
Unidade da Federação e
Mesorregiões Geográficas Efeito Área
Efeito
Rendimento
Efeito
Localização Efeito Total
Efeito Total
(taxa)
Ceará -156.257,81 146.395,68 722.681,49 712.819,36 7,45
Noroeste Cearense -20.787,32 11.713,74 99.970,11 90.896,53 7,26
Norte Cearense -28.947,84 10.558,75 92.076,73 73.687,64 5,48
Metropolitana de Fortaleza -1.915,54 64,63 8.044,64 6.193,73 7,06
Sertões Cearense -31.153,17 84.419,80 224.471,24 277.737,87 9,14
Jaguaribe -14.351,45 4.392,22 44.424,32 34.465,10 5,79
Centro-Sul Cearense -16.329,01 3.770,17 59.804,95 47.246,12 6,42
Sul Cearense -42.773,50 31.476,37 193.889,49 182.592,36 7,41
Fonte: Elaboração própria, a partir dos resultados obtidos com os dados do SIDRA/IBGE.
43
A tabela 5 traz a decomposição da variação total da produção de mandioca nos efeitos
área, rendimento e localização assim como o efeito total em termos relativos para o Estado do
Ceará e as Mesorregiões.
Observa-se que há um efeito área negativo para o Estado seguido de um efeito
rendimento e localização positivo. Contudo estes efeitos em conjunto não contrapõem o efeito
área negativo o que resulta em um efeito total negativo para o Estado na cultura da mandioca.
A taxa de crescimento anual do efeito total para a cultura da mandioca no Ceará no período
1991 a 2011 é de -0,91%.
Analisando o efeito área para esta cultura nas mesorregiões do Estado do Ceará,
observa-se que este efeito é negativo em todas elas e com maior magnitude no Norte
Cearense. Já o efeito rendimento é positivo em cinco das mesorregiões e negativo em duas. O
maior efeito rendimento positivo é ocorreu no Norte Cearense e o maio efeito negativo
ocorreu no Sul Cearense.
O efeito localização, por sua vez apresentou-se positivo em todas as mesorregiões do
estado. Porém o seu maior efeito positivo foi registrado no Noroeste Cearense.
O efeito total na produção da mandioca foi positivo apenas no Noroeste Cearense. Em
todas as outras seis mesorregiões o efeito total foi negativo. O maior impacto negativo no
efeito total ocorreu no Sul Cearense. Já em termos relativos, na única mesorregião que
apresentou efeito total positivo, este efeito cresceu anualmente a uma taxa de apenas 0,03%.
Já o destaque em termos relativos no efeito total da produção de mandioca foi O Centro Sul
Cearense onde a produção de mandioca declinou a uma taxa anual de 15,67%.
Tabela 5 - Efeitos explicativos na variação da produção da mandioca
Unidade da Federação e
Mesorregiões Geográficas Efeito Área
Efeito
Rendimento
Efeito
Localização Efeito Total
Efeito Total
(taxa)
Ceará -858.525,22 42.086,45 623.624,16 -192.814,60 -0,97
Noroeste Cearense -216.472,84 24.442,66 193.782,10 1.751,93 0,03
Norte Cearense -247.677,79 15.617,86 187.527,38 -44.532,54 -0,70
Metropolitana de Fortaleza -61.669,89 1.455,57 58.903,24 -1.311,08 -0,10
Sertões Cearense -52.658,45 140,77 13.249,43 -39.268,26 -6,19
Jaguaribe -87.639,05 507,25 35.386,66 -51.745,13 -3,94
Centro-Sul Cearense -14.594,89 -1,15 403,33 -14.192,71 -15,67
Sul Cearense -177.812,31 -76,51 134.372,02 -43.516,81 -1,18
Fonte: Elaboração própria, a partir dos resultados obtidos com os dados do SIDRA/IBGE.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
44
A Agricultura Familiar tem um papel de destaque no desenvolvimento rural de
qualquer economia, pois o seu fortalecimento é capaz de fixar o homem no campo
contribuindo para a diminuição do êxodo rural e com ele problemas causados como o
crescimento desordenado das cidades.
No Nordeste, e especificamente no Ceará, os sistemas baseados na produção de
subsistência é utilizado entre os agricultores familiares mais pobres, tendo a característica de
produzir alguma renda externa, contando também com uma pequena produção para o
autoconsumo.
Este trabalho examinou a produção de arroz, feijão milho e mandioca que são as
principais culturas da agricultura familiar do Estado do Ceará no período de 1990 a 2011.
Observou-se que a cultura do milho destacou-se por apresentar a maior área plantada. Um
programa da EMATERCE em conjunto com a associação dos criadores de Aves do Estado
contribuiu, em parte para este desempenho. Por outro lado, a cultura do arroz foi a que
apresentou a menor área plantada nesse período.
Em um segundo momento foi feita a decomposição do efeito total da produção de cada
uma das culturas nos efeitos área, rendimento e localização assim como o efeito total relativo,
ou seja, teremos a taxa de crescimento tanto para o Estado do Ceará como para as
mesorregiões do Estado utilizando a metodologia do shift share.
Em geral tem-se um efeito área negativo para todas as culturas e praticamente em
todas as mesorregiões do Estado. Contudo, tem-se um efeito rendimento e localização
positivo nas culturas em quase todas as mesorregiões. Em algumas mesorregiões a soma
destes efeitos positivos contrapõe o efeito área negativo e tem-se um efeito total positivo. Para
o Ceará, o efeito total positivo ocorreu para as culturas do milho e feijão, o negativo para as
culturas do arroz e da mandioca.
Desta forma foi possível identificar de forma mais detalhada o que vem ocorrendo
com a produção das principais culturas da agricultura familiar no Estado do Ceará o que pode
contribuir para adoção de políticas agrícolas mais direcionadas para este setor de grande
importância do ponto de vista social na economia cearense.
Extensão deste trabalho se dará no sentido de identificar os determinantes dos efeitos
explicativos em cada uma das sete mesorregiões do Estado.
Referências
45
ALMEIDA, Paulo Nazareno A. et al. Componentes do Crescimento das Principais Culturas
Permanentes do Estado da Bahia. Anais do II Encontro de Economia Baiana. Salvador,
Setembro de 2006. Disponível em:
<http://www.desenbahia.ba.gov.br/uploads/2408201115063437Revista5_set2006.pdf>.
Acesso em: 30 mar. 2013.
AZEVEDO, F. F.; PESSÔA, V. L. S. O Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura
Familiar no Brasil: UMA ANÁLISE SOBRE A SITUAÇÃO REGIONAL E SETORIAL
DOS RECURSOS. Soc. & Nat., Uberlândia, ano 23 n. 3, 483-496, set/dez. 2011. Disponível
em: <http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S1982-45132011000300009&script=sci_arttext>.
Acesso em: 10 jan. 2014
DUARTE, J. O. Cultivo do Milho: Mercado e comercialização. Embrapa Milho e Sorgo,
Sistemas de Produção, 2, ISSN 1679-012X, Versão Eletrônica, 4 ª ed. Set. 2008. Disponível
em:
<http://sistemasdeproducao.cnptia.embrapa.br/FontesHTML/Milho/CultivodoMilho_4ed/mer
cado.htm>. Acesso em: 30 mar. 2014.
EVANGELISTA, F. R. A agricultura familiar no Brasil e no Nordeste. Banco do Nordeste
do Brasil, p. 7, 29 dez. 2000. Disponível em:
<http://www2.ufersa.edu.br/portal/view/uploads/setores/241/1.%20Agricultura%20Familiar%
20no%20Brasil%20e%20no%20Nordeste.PDF>. Acesso em: 31 dez. 2013.
GROXKO, M. Mandiocultura: Análise da Conjuntura Agropecuária. Secretaria de Estado
da Agricultura e do Abastecimento, Departamento de Economia Rural, Out. 2012. Disponível
em:
<http://www.agricultura.pr.gov.br/arquivos/File/deral/Prognosticos/mandiocultura_2012_13.p
df>. Acesso em: 30 mar. 2014.
INSTITUTO de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE), Ceará em números
2011, Fortaleza, p.63, 2012. Disponível em:
<http://www2.ipece.ce.gov.br/publicacoes/ceara_em_numeros/2011/completa/Ceara_em_Nu
meros_2011.pdf>. Acesso em: 31 mar. 2014.
INSTITUTO de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE), Informe, n° 49: A
Evolução do PIB dos Municípios Cearenses no Período 2002-2010. dezembro de 2012.
Disponível Em: <http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/ipece-
informe/ipece_informe_49_20_dezembro_2012.pdf>. Acesso em: 18 jun. 2015.
JACINTO, L. V. Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos - FUNCEME,
dados via e-mail em: 11 de fev. 2014
JÚNIOR, A. D. Agricultura Familiar Ganha Mesa do Cearense. Diário do Nordeste,
Fortaleza, 01. Maio 2010. Disponível Em:
<http://diariodonordeste.verdesmares.com.br/cadernos/negocios/agricultura-familiar-ganha-
mesa-do-cearense-1.119151>. Acesso em: 10 mar. 2014.
LIMA, O. C.; SILVA, W. S. Agricultura Familiar: análise a partir da fundamentação de
autores a cerca do Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar –
PRONAF. Disponível em:
<http://www2.ufersa.edu.br/portal/view/uploads/setores/241/Agricultura%20Familiar%20-
%20Enviar.pdf> Acesso em: 10 jan. 2014.
46
MINISTÉRIO da Agricultura. Culturas: Milho. [S.I.:s.n.] Disponível em:
<http://www.agricultura.gov.br/vegetal/culturas/milho> Acesso em: 30 mar. 2014. MONTES,
C. L.
A Multifuncionalidade da Agricultura Familiar. Proposta N° 87. Dezembro de 2003.
Disponível em: <www.grupochorlavo.org.br>. Acessado em: 23 de Março de 2010.
MOREIRA, José César Pontes; MERA, Ruben Dario Mayorga; MAYORGA, Maria Irles de
Oliveira. Análise Revisional de Estudos do Cultivo da Mamona na Região dos Inhamuns, no
Estado do Ceará. XLVI Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia
Rural - SOBER. Rio Branco – Acre, 20 a 23 de julho de 2008. Disponível em:
<http://www.sober.org.br/palestra/9/905.pdf >. Acessado em: 17 de Março de 2013.
RIBEIRO, Elisa de Castro Marques e SILVA, Mª Michelina da Costa. Um Retrato do
Semiárido Cearense. IPECE. Texto para discussão nº 74. Fortaleza – CE, Janeiro de 2010.
Disponível em: <http://jornalescolar.org.br/wpcontent/ uploads/2010>. Acessado em: 4 de
Março de 2013.
Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA, Tabela 1612. Disponível em:
<http://www.sidra.ibge.gov.br/bda/tabela/protabl.asp?c=1612&z=t&o=1&i=P>. Acesso em
set/dez. 2013.
SOUSA, M. C.; KHAN, A. S.; PASSOS, A. T. B. Qualidade de vida da agricultura
familiar em assentamentos de reforma agrária no Rio Grande do Norte. SOBER, 2004.
Disponível em: <http://www.sober.org.br/palestra/12/11O484.pdf> Acesso: 31 dez. 2013.
TÁVORA, F. J. A. F.; DINIZ, B. L. M. CULTURA DO FEIJÃO COMUM (Phaseolus
vulgaris L.), Universidade Federal Do Ceará, Fortaleza-CE, Julho de 2006. Disponível em:
<http://www.ebah.com.br/content/ABAAAAvDsAF/cultura-feijao> Acesso: 16 mar. 2014.
VASCONCELOS, K. S. L.; FERREIRA, M. O. Especialização produtiva e mudança
estrutural na agricultura Nordestina: Análise para as lavouras temporárias e permanentes
(1990-2011). VII SOBER Nordeste, Parnaíba-PI, 2013. Disponível em:
<http://www.viiisoberne.com.br/anais/ARQUIVOS/GT1-99-30-20130927104520.pdf >
Acesso: 08 jan. 2014.
47
ESTIMAÇÃO DOS FATORES DETERMINANTES DA TAXA DE MORTALIDADE
INFANTIL DOS ESTADOS BRASILEIROS
Janaildo Soares de Sousa1
Robério Telmo Campos2
Andréa Ferreira da Silva3
Joyciane Coelho Vasconcelos4
Gerlânia Maria Rocha Sousa5
RESUMO:
O artigo tem por objetivo mensurar os fatores determinantes da Taxa de Mortalidade
Infantil - TMI no Brasil. Esta análise será mensurada por outras variáveis que são
condicionantes na redução da TMI, como: Cobertura do Programa Saúde da Família -
PSF, desigualdade de renda mensurada pelo coeficiente de Gini, renda per capita, média
de anos de estudos das mulheres com 25 anos ou mais e domicílios com acesso a
saneamento sanitário. A série temporal do estudo compreende o período de 2001 a 2011,
o que diferencia o referente trabalho da literatura empírica já existente, além do uso de
novas variáveis na análise que não foram utilizados em outros estudos com tal
metodologia. Para esta análise utilizou-se a metodologia dados em painel, utilizando
ainda os modelos efeito fixo e aleatório. Os resultados estimados confirma a hipótese de
que as variáveis e, análise são fatores determinantes na redução infantil da mortalidade
para o Brasil. As evidências empíricas desse estudo podem ser utilizadas para o
planejamento e/ou formulação de políticas públicas voltadas para o desenvolvimento e
crescimento socioeconômico como estratégica de redução da TMI.
Palavras - chave: Taxa de Mortalidade Infantil. Desigualdade de renda. Políticas
públicas.
ABSTRACT:
The article aims to measure the determinants of infant mortality rate - TMI in Brazil.
This analysis will be measured by other variables that are determinants in reducing TMI,
1Especialista em políticas públicas sociais e de habitação. Economista. Mestrando em
Economia Rural (MAER) – Campus do Pici/UFC Fortaleza/Ceará. E-mail:
[email protected] – Tel: (83)-99664-2666. 2Prof. Dr. Adjunto do Curso de Mestrado em Economia Rural (MAER) - Campus do
Pici/UFC. Fortaleza/Ceará. E-mail: [email protected] – Tel: (85)-98883-5252. 3Economista. Mestre em Economia Rural. Doutorando em Economia pela Universidade
Federal da Paraíba – UFPB. E-mail: [email protected] – Tel: (88) 99729-
0750. 4Economista. Mestre em Economia Rural. Doutoranda em Desenvolvimento e Meio Ambiente
pela Universidade Federal do Ceará–UFC, Campus do Pici/UFC. Fortaleza/Ceará. E-mail:
[email protected] - Tel: (85)33669781. 5Economista, Mestre em Economia Rural, Professora substituta da Universidade Federal
Rural do Semi – Árido (UFERSA).E-mail: [email protected] - Tel: (88) 997710020).
48
such as Health Program coverage Family - PSF, income inequality measured by the Gini
coefficient, per capita income, average years of women's studies aged 25 and more
households with access to sanitary sanitation. The study of time series covers the period
2001-2011, which sets the related work of the existing empirical literature, and the use of
new variables in the analysis that were not used in other studies with this methodology.
For this analysis we used the methodology panel data, even using fixed and random
effects models. The estimated results confirm the hypothesis that the variables and
analysis are key factors in child mortality reduction for Brazil. The empirical evidence of
this study can be used for planning and / or development of public policies for the
development and socioeconomic growth as a strategic reduction of TMI.
Key words: Infant mortality rate. Income inequality. Public policies.
1. INTRODUÇÃO
Durante meados do século XX ocorreram mudanças favoráveis às condições de saúde
no Brasil, principalmente na mortalidade infantil. Tais mudanças trouxeram como melhorias,
a qualidade de vida da população e a queda da mortalidade infantil, aliadas aos avanços
tecnológicos.
Segundo Palloni (1980) as mudanças ocorridas durante o século XX se deram por
meio da incorporação das políticas de saúde para a redução da mortalidade infantil, porém nos
países menos desenvolvidos essa redução foi prematura, diferente dos países desenvolvidos,
em que alcançaram ganhos importantes na esperança de vida, com elevada redução da
mortalidade infantil; por sua vez, o declínio da mortalidade no primeiro ano de vida não
evoluiu de forma tão acentuada entre os países menos desenvolvidos.
A Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) é um indicador comumente utilizado por
organismos internacionais para acompanhar os avanços das condições básicas de saúde dos
países em desenvolvimento. É um indicador muito importante, haja vista que tem um peso
significante na expectativa de vida ao nascer. A redução da mortalidade infantil na infância
faz parte dos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio (ODM), compromisso assumido
pelos países membros da Organização das Nações Unidas (ONU) para que, com a
globalização, o mundo se torne mais inclusivo e equitativo no novo milênio (GARCIA;
SANTANA, 2011).
No Brasil, as taxas de mortalidade infantil têm mostrado declínios importantes nas
últimas décadas, no périodo de 1980 a 2010, houve um declínio de 82,80 para 15,97 dessa
taxa, mas são ainda maiores do que o esperado quando comparadas com outros países com
economias semelhantes. (SILVA, 2015) Em relação aos principais determinantes da tendência
49
de queda observada, os estudos apontaram para a importância da implementação de políticas
públicas de saneamento básico e nutrição, na década de 1980; e a expansão da atenção
primária de serviços de saúde, especialmente materna e infantil ( AQUINO; OLIVEIRA;
BARRTETO, 2009).
Na literatura empírica nacional e internacional há diversos estudos que abordam a
estreita relação que a mortalidade infantil apresenta com os fatores sociais e econômicos,
sendo reconhecida há muito tempo, tais como: Monteiro; Szarfarc, 1987; Paim et al.
2011,Yunes; Albuquerque, 1983, Sousa; Leite Filho, 2008, Aquino; Oliveira; Barreto, 2009,
Silva et al, 2011, Almeida; Szwarcwald, 2012, Lourenço et al, 2014.
Levando em consideração a complexidade e o dinamismo dos processos que envolvem
a mortalidade infantil, faz-se necessário o seu contínuo acompanhamento, de modo que se
possa dispor de informações que permitam a análise da situação de saúde em nível local,
regional e em nível nacional para que se possam programar medidas de controle pertinentes à
redução.
A contribuição deste estudo em relação aos anteriores realizados no Brasil, citados
acima, é, primeiro, desenvolver uma análise mais robusta da real situação da TMI no Brasil
com base no modelo de dados de painel; a metodologia de dados em painel permite considerar
de modo mais eficiente o efeito específico das variáveis não observadas ao cobrir o período de
2001 a 2011, um período recente de análise. Dessa forma, o estudo apresenta uma análise
empírica inovadora, haja vista que busca analisar se o Programa Saúde da Família (PSF)
reduz a TMI, mas as condições socioeconômicas participam e influenciam nesse processo de
redução.
A justificativa em delimitar esse período, se deu por ser um período após a Declaração
dos Objetivos do Milênio, sendo o Brasil um dos signatários. Vale resaltar, que umas das
metas dos Objetivos do Milênio é a redução da mortalidade infantil. Com bases na literatura
nesse período (2001 a 2011), ocorreram algumas mudanças nas políticas de saúde e
saneamento, crescimento de alguns indicadores, bem como na redução de outros, inclusive da
TMI e da pobreza.
Assim, o presente trabalho tem como objetivo mensurar os fatores determinantes da
redução da Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) no Brasil entre os anos de 2001 a 2011. A
despeito de a mortalidade infantil ser resultado de uma série de processos sociais, econômicos
e demográficos complexos, este trabalho propõe um modelo econométrico detalhado por
Mendonça (2006) para tentar definir seus principais determinantes. Assim, procura-se avaliar
50
a situação dos estados brasileiros quanto aos níveis e determinantes da mortalidade infantil
uma vez que o diagnóstico preciso da situação é o primeiro passo para a proposição de
políticas públicas mais eficazes.
Além desta introdução, o artigo tem mais quatro seções: (ii) referencial teórico em que
aborda a taxa de mortalidade infantil e seus condicionantes; (iii) metodologia que trata da
base de dados utilizada na pesquisa e o modelo econométrico empregado para as estimações;
(iv) análise dos resultados e discussão e, por fim, (v) são apresentadas as principais
conclusões do estudo.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.2 A Taxa de Mortalidade Infantil – TMI e seus condicionantes socioeconômicos: Algumas
evidências empíricas
O debate sobre os determinantes da TMI foram tema de uma ampla discussão que
envolve diversas áreas, especialmente a de saúde e de economia aplicada. Atualmente, as
discussões sobre a temática são bastante instigantes, haja vista que vários estudos demonstram
algumas das causas da Mortalidade Infantil no Brasil. Vários pesquisadores já apresentaram
contribuições sobre a referente temática, os estudos divergem em razão do uso de
metodologias e modelos empíricos diferentes, porém os resultados são semelhantes, o que
evidencia que de fato tais variáveis são fatores condicionantes da redução da TMI.
As pesquisas já realizadas até abordam uma parte das variáveis do presente estudo,
entretanto o estudo inova pela análise em conjunto das mesmas e pela série temporal a ser
analisada (2001 a 2011). Sendo assim, nessa seção serão apresentados alguns relatos
empíricos internacionais e nacionais que tratam sobre os fatores condicionantes da redução da
TMI.
Alves e Belluzo (2004) estudaram a saúde da criança e a mortalidade infantil no
Brasil. O objeto da análise foi investigar os determinantes da mortalidade infantil, em nível
municipal, e para obter uma análise mais detalhada, considerando os fatores que afetam a
saúde infantil a nível tmunicipal, utilizaram o modelo de dado em painel dinâmico. Utilizaram
como base de dados, os dados censitários de 1970 a 2000. Os principais resultados da
pesquisa indicam que o saneamento, educação e renda per capita contribuiu para o declínio
da mortalidade infantil no Brasil no período, sendo o efeito mais forte no longo prazo do que
no curto prazo.
Aquino, Oliveira e Barreto (2009) analisaram a execução da Programa Saúde da
Família - PSF nos municípios brasileiros. O estudo teve como objeto de pesquisa analisar o
51
impacto do Programa Saúde da Família – PSF na redução da mortalidade infantil nos
municípios brasileiros. Os dados utilizados na pesquisa foram: a cobertura do PSF e a Taxa de
Mortalidade Infantil – TMI para 771 de 5.561 municípios brasileiros no período de 1996 a
2004.
Para estimarem os efeitos do PSF sobre a TMI utilizaram a técnica de regressão
análise multivariada.as taxas de cobertura e de mortalidade infantil do PSF para 771 de 5.561
municípios brasileiros de 1996 a 2004. Foi realizada a técnica de análise multivariada para
dados em painel com uma resposta binomial negativa usando modelos de efeitos fixos que
controlaram as variáveis demográficas, sociais e econômicas. Os principais resultados
revelaram que o impacto do PSF sobre a TMI é altamente significativo.
Garcia e Santana (2011) avaliaram a evolução das desigualdades socioeconômica e a
mortalidade infantil no Brasil. O estudo teve como objetivo investigar a evolução temporal da
magnitude das desigualdades na mortalidade infantil e na infância, segundo a escolaridade
materna
e a renda domiciliar per capita, no período 1993-2008, no Brasil. Foram utilizados
microdados das Pesquisas Nacionais por Amostra de Domicílios (PNAD). A medida de
desigualdade empregada foi o índice de concentração (IC), calculado para os óbitos infantis e
na infância, segundo escolaridade materna e renda domiciliar per capita.Os resultados
apontaram que no período em análise (1993 a 2008), houve uma acentuada redução das
desigualdades na mortalidade infantil. E que a escolaridade materna e a renda domiciliar per
capita influenciam significativamente na redução das mesmas. Em 2008, a concentração dos
óbitos na infância entre crianças cujas mães tinham menor escolaridade era maior do que a
concentração dos óbitos infantis.
E por fim, Nishimura e Sampaio (2014) estudaram o efeito do Programa “Pacto pela
redução da Mortalidade Infantil - PMI” no Nordeste de na Amazônia legal. O objeto de
estudo foi analisar se a execução do PMI conseguiu reduzir mortes infantis. Os dados
utilizados para as estimações foram coletados do Departamento de Informática do Sistema
Único de Saúde (DATASUS) e do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento
Humano (PNUD).
A metodologia utilizada se deu por meio da técnica de dados em painel em nível de
município e a estratégia de identificação via modelo de diferença em diferenças. Os resultados
mostram que o Pacto pela Redução da Mortalidade Infantil atinge seu objetivo ao reduzir
significativamente mortes de crianças de 0 a 1 ano de idade, particularmente atingindo grupos
52
que se encontram em regiões de baixa renda e com maiores índices de mortalidade. Revelou
que a pobreza, e as condições de moradia são determinantes na taxa de mortalidade infantil.
Além da explanação, é preciso então que haja o redirecionamento do debate acerca dos fatores
condicionantes da redução da TMI, e o ponto de partida são as análises empíricas.
3 BASE DE DADOS
Os dados básicos utilizados no presente estudo foram coletados do Departamento de
Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), do banco de dados do Instituto de
Pesquisa Econômica Aplicada – IPEA (IPEADATA), e da Pesquisa Nacional por Amostra de
Domicílios (PNAD) referentes aos anos de 2001 a 2011. Sendo que o ano de 20106 foi feito
uma interpolação por não ter PNAD para o ano, em função da realização do Censo.
A partir dos dados do DATASUS, IPEADATA e das PNADs serão utilizadas
informações econômicas, demográficas, educacionais, de infraestrutura e saúde de cada
estado brasileiro referente aos anos de 2001 a 2011, tais variáveis serão confrontadas com a
TMI de cada estado brasileiro.
Os dados extraídos do DATASUS foram: Taxa de Mortalidade Infantil – TMI;
Cobertura do Programa Saúda da Família – PSF. Espera-se que quanto maior a cobertura do
PSF no Brasil, menor seja a TMI. A TMI é o número de óbitos de menores de um ano de
idade por mil nascidos vivos na população residente em determinado espaço geográfico, tais
variáveis foram logaritimizadas.
Já as variáveis: Índice de Gini (GINI), Renda familiar per capita (RENPERCAP) e
anos de estudo (ANOSEST) foram retiradas da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios
– PNAD. A renda familiar per capita foi construída pelos dados da PNAD, a preços
constantes em reais do ano de 2011, deflacionados pelo deflator para rendimentos da PNAD.
O Índice de Gini é um indicador utilizado para medir o grau de concetração de renda,
o qual varia entre o e 1. Quando o índice tem valor igual a 1 há uma concentração máxima de
renda, ou seja, existe perfeita desigualdade, isto é, a renda domiciliar per capita é totalmente
apropriada por
um único indivíduo. Quando ele tem valor igual à zero (0), há total ausência de concentração,
tem-se perfeita igualdade, isto é, a renda é distribuída na mesma proporção para todos os
domicílios. Quanto mais próximo da unidade, maior a desigualdade na distribuição de renda
6 No ano de 2010 utilizou o método matemático de interpolação, haja vista que não há dados disponibilizados
pela PNAD por ter sido um ano de Censo. Logo a interpolação obedeceu ao seguinte procedimento: An2010=
(Σani2009+Σani2011)/n. Nesse caso n=2.
53
(NORONHA; ANDRADE, 2005). Espera-se que o sinal do índice de Gini seja positivo, o que
evidencia que a desigualdade de renda é um fator determinante da TMI. A variável Índice de
Gini foi logaritimizada, logo, sua interpretação será descrita como elasticidade da
desigualdade de renda.
Enquanto que a renda per capita é um indicador que contribui para a análise do grau
de desenvolvimento de um país ou região e consiste na divisão da renda nacional (produto
nacional bruto menos os gastos de depreciação do capital e os impostos indiretos) pela sua
população (SILVA; JUSTO, 2004). Espera- se que um aumento na renda reduza a TMI, uma
vez que as famílias estariam auferindo novas condições de qualidade de vida que dependem
diretamente da renda. Assim, o sinal esperado dessa variável é negativo.
No presente estudo a média da escolaridade das mulheres 25 anos ou mais
(ANOSEST), será utilizada como a variável de mensuração de educação das mães, embasada
pela literatura, em que define a escolaridade das mães influi nos cuidados, e com isso, reduz o
risco de mortalidade.. Espera-se também um sinal negativo, o que valida à hipótese de que a
escolaridade da mãe faz parte do conjunto de fatores responsáveis pela TMI. A variável foi
também logaritimizada.
E por fim, a variável domicílio com acesso a saneamento sanitário (DOASAN).
Conforme Mendonça e Mota (2007) o acesso às condições adequadas de saneamento está
ligada a renda do indivíduo. Acredita-se que o sinal dessa estimação apresente um sinal
negativo, sinalizando que o acesso a saneamento básico reduz a TMI. A variável domicílios
com acesso a saneamento básico sanitário também foi logaritimizada, logo, sua interpretação
será descrita como elasticidade dos domicílios com acesso a saneamento.
Há na literatura especializada a comprovação empírica da existência da forte relação
entre anos de estudos e renda, quanto maior o tempo em que às pessoas se dedicam aos
estudos melhores serão as suas rendas, pois as pessoas se tornariam bem mais qualificadas
para ingressar no mercado de trabalho e por isso conseguiriam melhores salários, devido ao
capital humano por elas adquirido (SACHSIDA; LOUREIRO; MENDONÇA, 2004).
4 METODOLOGIA
O modelo empírico escolhido busca incorporar explicitamente, para o nível agregado,
os fatores condicionantes mais importantes da redução da Taxa de Mortalidade Infantil –
TMI, isto é, a probabilidade de óbitos da criança antes do primeiro ano de vida. Vale destacar
que esse conjunto de variáveis é similar ao utilizado em outros trabalhos empíricos que
54
utilizam dados agregados, como Corman et al. (1987), apud Serra (2004), Frank et al. (1992),
apud Serra (2004), Hanratty (1996), apud Serra (2004), Goldman e Grossman (1982), apud
Serra (2004) e Joyce (1987), apud Serra (2004), entre outros
O objeto da análise econométrica empreendida foi verificar estimação das variáveis
socioeconômicas resulta em um impacto positivo na redução da TMI, que sirva para a adoção
e/ou formulação de políticas públicas direcionadas a cada um dos estados em análise.
A hipótese do modelo econométrico pode ser justificada pela equação (1), utilizada
por Andrade (2012).
TMI = f(cpsf,Gini,Ren,Anest,Dsan) (1)
Em que: TMI é a variável dependente do modelo proposto. Essa variável depende de
um vetor (cpsf) de cobertura do Programa Saúde da Família – PSF na área, da renda familiar
per capita local (Ren) - a qual serve como proxy para a capacidade de aquisição de insumos
não observados no modelo, como calorias -, de um vetor de variáveis exógenas de risco para a
saúde infantil medidas em nível local (Anest) e (Dsan), ditas como variáveis condicionantes a
saúde materno-infantil.
Entretanto, em razão de o presente estudo adotar um modelo de regressão com dados
em painel com n observações, T períodos e k variáveis, a equação (1) pode ser reapresentada
conforme mostra a equação (2).
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡, i =1,…., N; t =1,…., T (2)
Em que uit = αi+μit
Dessa forma, Yit é a variável dependente da análise e compreende a TMI condicionada
pelos fatores socioeconômicos inadequados dos estados nordestinos i no ano t, Xit representa
um vetor de variáveis explicativas associadas ao modelo. Como pode ser observado numa
estrutura básica do modelo de dados em painel, o distúrbio εit é formado por dois
componentes, αi é o termo estocástico inerente às unidades individuais, de forma que αi ~(0,
σα²) que se denomina efeito individual, ao passo que μit é um distúrbio estocástico, tal que uit
~(0, σn²). Além disso, tem-se ainda que E[uit αi ] = 0 e E[uit xit]= 0.
4.1 Dados em painel
O uso de dados em painel possibilita uma melhor investigação sobre a dinâmica das
mudanças nas variáveis, tornando possível considerar o efeito das variáveis não observadas
55
pelo modelo. Assim, o presente estudo utilizará o modelo de regressão com dados em painel
para contribuir numa melhor estimação e análise das possíveis correlações entre a Taxa de
Mortalidade Infantil - TMI e seus fatores condicionantes. Uma característica dos dados em
painel é por terem observações em duas dimensões, em geral, o tempo e o espaço, em que as
unidades observáveis são os estados brasileiros e o período de tempo compreende os anos de
2001 a 2011.
A especificação do modelo linear simples com dados em painel pode ser representada
a seguir:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (3)
em que 𝑌𝑖𝑡 é a variável dependente, 𝑋𝑖𝑡 representa a matriz das variáveis explicativas, 𝛽 é o
vetor de coeficientes angulares a serem estimados, 𝛼𝑖 refere-se ao parâmetro de intercepto
desconhecido para cada indivíduo e representa a heterogeneidade não observada do modelo,
𝑢𝑖𝑡 é o erro estocástico em que, por suposição 𝐸( 𝑢𝑖𝑡 𝑋𝑖, 𝛼𝑖⁄ ) = 0. O subscrito i denota i = 1,
2, ..., n, para as diferentes unidades observáveis. E o subscrito t representa t = 1, 2, ..., t, para o
período de tempo que será analisado.
Conforme Cameron e Trivedi (2005), o uso de dados em painel fornece informações
sobre os indivíduos tanto por meio do tempo, quanto entre eles, utilizando uma gama muito
maior de modelos e estimadores.
Enquanto que na visão de Loureiro e Costa (2009), nas análises que usam dados em
painel há uma melhor compreensão das variáveis, haja vista, tal método possibilitar uma
melhor investigação da sinergia das mudanças nas variáveis, tornando presumível considerar
o efeito das variáveis não observadas. Outro benefício é a avanço na inferência dos
parâmetros estudados, pois eles proporcionam mais graus de liberdade e maior variabilidade
na amostra em análise com dados em cross-section ou em séries temporais, o que valida à
eficiência dos estimadores econométricos.
4.1.1 Heterogeneidade Não-observada
Nos estudos empíricos com dados em painel um dos problemas é a heterogeneidade
não observada. Nesse caso, teriam outros fatores condicionantes que estariam influenciando a
variável dependente, mas que não estão sendo levados em consideração no modelo da
56
equação do conjunto de variáveis explicativas, por não serem absolutamente observáveis ou
quantificáveis (LOUREIRO; COSTA, 2009).
Induzindo o problema da heterogeneidade não observada, a equação (4) pode ser
reescrita da seguinte forma:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝑐𝑖 + 𝑢𝑖𝑡 (5)
em que 𝑐𝑖 representa a heterogeneidade não observada em cada unidade observacional (no
presente caso, cada estado) constante ao longo do tempo.
Se a heterogeneidade não observada (𝒄𝒊) apresentar correlação com qualquer variável
em 𝑿𝒊𝒕 e tentar aplicar o modelo tradicional por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO),
nesse caso as estimativas serão não só viesadas, como também inconsistentes
(WOOLDRIDGE, 2002).
4.1.2 Modelo efeito fixo
No intuito de estimar a equação (1) de forma consistente, a abordagem mais usual no
contexto de dados longitudinais é a de Efeitos Fixos. Nesse método de estimação, a ideia é
eliminar o efeito não observado, 𝒄𝒊. A estimação é feita considerando que existe
heterogeneidade entre os indivíduos e que ela é captada pela constante de modelo, que é
diferente de indivíduos para indivíduos. Ou seja, supõe-se que o intercepto varia de um
indivíduo a outro, mas é constante ao longo do tempo.
O modelo de Efeitos Fixos é representado pela expressão abaixo:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (6)
em que 𝛼𝑖 representa a constante que é diferente para cada indivíduo e capta as diferenças que
são invariantes no tempo.
Neste estudo serão utilizados dois modelos para cada efeito. O modelo 1 compreende
as duas equações (7 e 8):
lnTMIit = αi +β0lncbrpsf +β1lngini +β2lnrenpercapit +β3lnsaneasan + uit (7)
Em que:
αi= intercepto
β0lncbrpsf= Elasticidade da cobertura do Programa Saúde da Família
57
β1lngini= elasticidade do índice de gini
β2lnrenpercapit= elasticidade da renda per capita
β3lnsaneasan= elasticidade dos domicílios com acesso a saneamento sanitário
Enquanto que a equação do modelo 1 pode ser representado da seguinte forma:
lnTMIit = αi +β0lngini +β1lnrenpercapit +β2lnanosestudm + β3lnsaneasan +uit (8)
Em que:
αi= intercepto
β0lngini= elasticidade da desigualdade de renda
β1lnrenpercapit= elasticidade da renda per capita
β2lnanosestudm= elasticidade de anos de estudos das mulheres com 25 anos ou mais
β3lnsaneasan= elasticidade dos domicílios com acesso a saneamento sanitário
4.1.3 Modelo de efeitos aleatórios
A estimação no modelo de Efeitos Aleatórios é realizada avaliando o efeito não
observado 𝑐𝑖, que é posto junto com o termo de erro estocástico, 𝑢𝑖𝑡. Considerando a
heterogeneidade dos indivíduos como sendo parte integrante do termo de erro. O modelo é
representado da seguinte forma:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + (𝑐𝑖 + 𝑢𝑖𝑡) (9)
em que 𝛼𝑖 = 𝛼 + 𝑐𝑖 e 𝑐𝑖 representam o efeito aleatório individual não observável. Ou seja, os
modelos de efeitos aleatórios consideram a constante não mais como sendo parâmetro
constante, mas como um parâmetro aleatório não observável.
Assim, a principal diferença entre os dois modelos está no fato de que o modelo de
efeitos fixos considera que as diferenças entre os indivíduos são captadas na parte constante,
enquanto que, no modelo de efeitos aleatórios, essas diferenças são captadas no termo de erro.
No modelo 2 via o efeito aleatório será utilizado o seguinte equação:
lnTMIit = αi +β0lngini +β1lnrenpercapit +β2lnanosestudm + β3lnsaneasan +(ci + uit) (10)
em que:
αi= intercepto
β0lngini= elasticidade da desigualdade de renda
β1lnrenpercapit= elasticidade da renda per capita
β2lnanosestudm= elasticidade anos de estudos das mulheres com 25 anos ou mais
β3lnsaneasan= elasticidade dos domicílios com acesso a saneamento
4.1.4 Teste de Hausman
58
A escolha da abordagem entre os dois efeitos (Efeito fixo e Efeito aleatório) será
definida pelo teste de Hausman. O teste de Hausman é um teste de especificação de referência
para inferir sobre a endogeneidade dos repressores. Podendo ser utilizado noutro contexto, o
teste de Hausman procura comparar estatisticamente dois estimadores �̂�𝐸𝐹e �̂�𝐸𝐴 para o mesmo
modelo de vetor de parâmetros �̂�.
Seja �̂�𝐸𝐹 o vetor de estimativas de efeitos fixos e �̂�𝐸𝐴 o vetor de estimativas de efeitos
aleatórios, sob a hipótese nula de:
𝐻0: �̂�𝐸𝐹 − �̂�𝐸𝐴 = 0 (i.e efeitos aleatórios é válido), a estatística:
𝐻 = [�̂�𝐸𝐹 − �̂�𝐸𝐴]′[𝑉 (�̂�𝐸𝐹) − 𝑉 (�̂�𝐸𝐴) ]
−1[�̂�𝐸𝐹 − �̂�𝐸𝐴]
(11)
Possui distribuição 𝑋2com K-1 graus de liberdade. Se essa estatística exceder o valor
tabelado, devemos utilizar efeitos fixos.
Assim sendo, o Teste de Hausman determina qual o modelo adequado para cada
estimação. O Modelo de Efeitos Fixos é adequado quando a estatística do teste rejeita a
hipótese nula. Não obstante, o Modelo de Efeitos Aleatórios é o melhor modelo quando aceita
a hipótese nula do Teste de Hausman.
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os estimadores da equação (7 e 8) foram estimados usando um modelo linear de dados
em painel, em que, após a realização do teste de Hausman (11), identificou-se que a estimação
por efeito fixo é a mais adequada para a presente estrutura dos dados. Ao rejeitar a hipótese
nula, o modelo de efeitos fixos é o mais apropriado para explicar as variações na redução da
taxa de mortalidade infantil. A diferença entre os estimadores obtidos pelos dois métodos
revela esse resultado. Logo, essa análise dará ênfase aos resultados estimados pelo efeito fixo.
A Tabela 1 apresenta a regressão para um painel de dez anos (2001 a 2011), no qual
foram considerados todos os estados brasileiros. Os resultados mostram que a Cobertura do
Programa Saúde da Família - PSF (cbrpsf) apresentou significância estatística de 1%, bem
como exibiu o sinal esperado. Essa variável negativa valida à hipótese de que o aumento dos
investimentos na política pública (PSF) reduz a Taxa de Mortalidade Infantil - TMI.
Tais dados corroboram com Aquino, Oliveira e Barreto (2009) que analisaram o
impacto do PSF na redução da TMI nos municípios brasileiros. Segundo os autores após a
implantação da política houve uma redução constante da TMI, isso se deu pelo fato de que o
59
PSF inclui um vasto conjunto de ações (promoção do aleitamento materno, pré-natal,
neonatal, e ações para a prevenção e tratamento das doenças prevalentes na infância)
identificado como intervenções eficazes em saúde para reduzir a TMI.
Conforme o esperado, a elasticidade da desigualdade de renda (Lngini) apresentou o
sinal esperado (+), e foi significativa a 1%. Essa variável positiva mostra que a desigualdade
de renda contribui para o aumento da TMI, o que pode ser observado para o Brasil no período
em análise. Esse resultado corrobora com os estudos de Silva (2014), Campelo (2013),
Andrade et al (2013), Wilkinson e Pickett (2006) e Marmont (2002).
As demais variáveis (renpercapit e saneasan) condicionantes da redução da TMI
também tiveram sinais conforme a literatura empírica. A variável renda per capita foi
utilizada para demonstrar que a pobreza familiar é um dos fatores condicionantes da TMI, o
que pode ser confirmado na análise de países com menor renda per capita (WORLD BANK,
2013). Logo, um aumento de 1% em investimentos que ampliem o saneamento básico, irá
contribuir em torno de 0,14% na redução da TMI.
No período de 1993 a 2003 as evidências empíricas comprovam que renda per capita é
um contributivo para o aumento da TMI, onde foi possível estimar que o maior número de
óbitos infantis se deu em famílias cujas mães tinham menor renda (GARCIA; SANTANA,
2011).
Tabela 1 – Estimações do Modelo 1 para os efeitos fixos e efeitos aleatórios da redução da
TMI para o Brasil, 2001-2011. Estimadores Modelo 1
(Efeito fixo)** Estimações do Modelo 1
(Efeito aleatório)
Constante α 7.827051
(0.3146236)
0.000*
7.677169
(0.2551542)
0.000*
Lncbrpsf -0.0807513
(0.0256401)
0.002*
-0.0925869
(0.0197481)
0.000*
Lngini 0.8075439
(0.1661797)
0.000*
0.7323991
(0.1535451)
0.000*
Lnrenpercapita -0.6526951
(0.0551304)
0.000*
-0.6296481
(0.0423731)
0.000*
Lnsaneasan -0.1389123
(0.0284149)
0.000*
-0.145926
(0.025675)
0.000*
R2
0.7668 0.7665
N 297 297
Test Hausman Chic2
1.96<5%
60
Fonte: Resultados obtidos pelos autores a partir dos dados do IPEADATA, DATASUS e PNADs de 2001 a
2011. Obs: (i) Os valores entre parênteses são os desvios padrão (ii) *Indica nível de significância de 1% (iii)
**Modelo a ser analisado (Efeito Fixo)
A variável saneamento sanitário capta os domicílios que possuem saneamento
sanitário, ou seja, mostra as condições sanitárias da população, sendo estaticamente
significativa para os estados brasileiros. Conforme os dados da Tabela 1, a redução da
privação de saneamento básico reduz a TMI nos estados brasileiros. Tais dados corroboram
com os estudos de Mendonça e Motta (2005).
As estimações das elasticidades da Cobertura do Programa Saúde da Família – PSF na
Tabela 1, pelo efeito fixo (modelo 1), foi de (-0.0807513), enquanto que o índice de gini,
renda per capita, e acesso a saneamento sanitário nas Tabela 1 e 2 (modelo 1 e 4) foram de
(0.8075439 e 0.8052376), (-0.6526951 e -0.484411) e (-0.1389123 e -0.140472),
respectivamente.
Os resultados indicam que a variável de maior impacto no modelo 1 (Tabela 1) foi o
índice de Gini e renda per capita. Dessa forma, tais dados servem para auxiliar o processo de
elaboração de políticas públicas de combate da redução da TMI, haja vista que apresentaram
maior impacto na análise (efeito fixo).
A Tabela 2 apresenta os resultados do modelo da equação (9) e (10) respectivamente.
Foram estimados também usando o modelo linear de dados em painel, em que, após a
realização do teste de Hausman (11), auferiu-se que a estimação por efeito aleatório é a mais
apropriada para a estrutura dos dados. Ao aceitar a hipótese nula, o modelo efeitos aleatórios é
o mais apropriado para explicar as oscilações na TMI. Dessa forma, a análise será pautada
apenas com os estimadores de efeitos aleatórios.
Tabela 2 – Estimações dos modelos 2 para os efeitos fixos e aleatórios da redução da TMI para o Brasil, 2001-
2011.
Estimadores Modelo 2
(Efeito fixo) Modelo 2**
(Efeito aleatório)
Constante α 7.448414
(0.3419479)
0.000*
7.26441
(0.2808977)
0.000*
Lngini 0.6222696
(0.1814485)
0.001*
0.8052376
(0.1632928)
0.000*
Lnrenpercapit -0.4597256
(0.0831672)
0.000*
-0.484411
(0.0678874)
0.000*
Lnanosestud -0.6693192
(0.1694054)
0.000*
-0.4330015
(0.1449601)
0.003*
Lnsaneasan -0.126851
(0.0282852)
-0.140472
(0.0263619)
61
0.000* 0.000*
R2
0.7715 0.7694
N 297 297
Test Hausman Chic2 126.01>5%
Fonte: Resultados obtidos pelos autores a partir dos dados do IPEADATA, DATASUS e PNADs de 2001 a
2011.
Obs: (i) Os valores entre parênteses são os desvios padrão. (ii) *Indica nível de significância de 1%. (iii)**
Modelo a ser analisado (Efeito Aleatório).
As variáveis que causaram maior impacto no modelo 2 (efeito aleatório) foram: a
média de anos estudos das mães com 25 anos ou mais, índice de Gini e a renda per capita. Os
resultados foram de (0.8052376), (-0.484411) e (-0.4330015), seguido da variável saneamento
sanitário com impacto de (-0.140472), respectivamente.
A determinação da TMI via a renda per capita e a escolaridade corrobora com estudos
da literatura especializada, pois revela que o maior número de óbitos infantil se dá em
famílias de renda baixa, e nas famílias em que as mães possuem uma baixa escolaridade. De
conformidade com Maia, Sousa e Mendes (2012) esse resultado assume significância uma vez
que a escolaridade materna é tida como um indicador da condição socioeconômica da mãe e
de sua família, relacionando-se nesse contexto com o perfil cultural e comportamental,
ligados aos cuidados de saúde, agindo como importante determinante da mortalidade infantil .
O presente estudo corrobora os resultados encontrados por Macinko et al. (2006), no
qual realizou o estudo ecológico incluindo 537 microrregiões no Brasil, onde observou que
depois de controlarem outros determinantes da saúde, notaram que um aumento de 10% dos
investimentos do PSF acarretava uma queda de 0,45% na taxa de mortalidade infantil. Uma
redução maior que o impacto da renda per capita, e anos de estudo das mães, além de
confirmar a hipótese que em áreas não cobertas pelo PSF tende a uma maior ocorrência de
óbitos infantis (LIRA et al., 2004).
6 CONCLUSÃO
O objetivo do artigo foi analisar os fatores condicionantes da redução da Taxa de
Mortalidade Infantil – TMI nos estados brasileiros no período de 2001 a 2011. A metodologia
empregada utilizada consistiu na estimação de uma equação linear, na qual a variação da
redução da TMI é explicada por características socioeconômicas como: cobertura do
Programa Saúde da Família, índice de Gini, renda per capita, anos de estudos das mulheres
com 25 anos médios de estudo ou mais, e domicílios com acesso a condição de saneamento
sanitário para um painel de dados com 26 estados do Brasil mais o Distrito Federal, no
período de 10 anos que compreende de 2001 a 2011.
62
Em geral, os resultados mostraram que a redução da TMI está intrinsecamente
relacionadas às políticas públicas de combate, bem como as condições socioeconômicas do
país, região, estados e municípios. Revelou que políticas públicas de combate da desigualdade
de renda são mais eficientes na redução da TMI do que a própria política vigente (PSF), bem
como políticas de combate a pobreza e de acesso à educação são fatores condicionantes a
redução da TMI, e por fim políticas que expandam o saneamento básico.
Dessa forma, infere-se que a redução da desigualdade de renda, do aumento na renda
per capita, ampliação à educação e saneamento compõe uns dos principais determinantes da
Taxa de Mortalidade Infantil. Se políticas públicas não forem criadas com base nessas
evidências empíricas, corre o risco de uma estagnação da TMI.
As evidências deste estudo contribuem para o debate sobre as tendências futuras da
TMI nos estados brasileiros. Os resultados indicam que a medida que há aumentos de
investimentos no PSF, e em políticas públicas e/ou programas que reduzam a desigualdade de
renda, que aumente a renda per capita, expanda o acesso à escolaridade e saneamento, a TMI
reduz de forma altamente significativa.
Portanto, os resultados dessa pesquisa podem ser utilizados para o planejamento e/ou
formulação de políticas públicas voltadas para o desenvolvimento e crescimento
socioeconômico como estratégica de redução da TMI. Uma vez detectada os fatores
determinantes da TMI.
Cabe ainda resaltar que outros fatores devem ser considerados na análise para futuros
trabalhos, a exemplo nos municípios brasileiros no mesmo período do presente estudo, e/ou
por regiões, e por fim nos municípios de cada Estado.
Referências
ALMEIDA, Wanessa da Silva de; SZWARCWALD, Célia Landmann. Mortalidade infantil e
acesso geográfico ao parto nos municípios brasileiros. Rev. Saúde Pública, São Paulo , v.
46,n. 1,Feb. 2012 .
ALVES, Denisard; BELLUZZO, Walter. Child Health and Infant Mortality in Brazil. Economics & Human Biology, Volume 2, Issue 3, December 2004, Pages 391-410
ANDRADE, M. V.; NORONHA, K. V. M. S.; MENEZES, R. M.; SOUZA, M. N.; REIS, C.
B.; MARTINS, R. M. Desigualdade Socioeconômica no acesso aos serviços de saúde no
Brasil: Um Estudo Comparativo entre as Regiões Brasileiras em 1998 e 2008. Economia
Aplicada, v. 17, n. 4, pp. 623-645, 2013.
63
AQUINO, Rosana, OLIVEIRA, Nelson F. de; BARRETO, Mauricio L. Impact of the Family
Health Program on Infant Mortality in Brazilian Municipalities. American Journal of Public
Health, January 2009, Vol 99, No. 1.
BLOOM, David E; CANNING, David, SEVILLA, Jaypee. The effect of Health on economic
Growth: A Production Function Approach. World Development, Vol. 32, No. 1, pp. 1–13,
2004
CAMERON, A.C. TRIVEDI, P.K Microeconometrics methods and aplications. MIT
Press, Cambridge, MA, 2002.
CAMPELO, G. L. Três Perspectivas sobre a Pobreza no Brasil: Armadilha da Pobreza
Nutricional, infraestrutura e pobreza, subnutrição e mortalidade infantil. 101 fls. Tese
(Doutorado em Economia) – Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN,
Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. Disponível em: http://www.repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/9492/1/2013_tese_glcampelo.pdf. Acesso em:
18 mar. 2015.
CASTELLANOS, P. L., Sistemas Nacionales de Vigilancia de la Situación de Salud Segun
Condiciones de Vida y del Impacto de las Acciones de Salud y Bienestar. 1991. s.l.:
Organización Panamericanade la Salud/Organización Mundial de la Salud.
DATASUS - Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde. Indicadores de
Saúde. Disponível em <http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php>. Acesso em 20.
mar. 2015.
GARCIA, Leila Posenato; SANTANA, Lúcia Rolim. Evolução das desigualdades
socioeconômicas na mortalidade infantil no Brasil, 1993-2008. Ciênc. saúde coletiva, Rio de
Janeiro , v. 16,n. 9, Sept. 2011.
INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA – IPEA. Mortalidade até cinco
anos de idade (por mil nascidos vivos). 2015. Disponível em:
<http://www.ipeadata.gov.br/>. Acesso em: 20 Fev, 2015.
LIRA KP, Ratis CAS, FARIAS MMC, GOMES SF, CORTEZ MR. PSF como estratégia de
controle dos óbitos infantis por causas evitáveis no Recife (2000 a 2003). In: VI Congresso
Brasileiro de Epidemiologia. Livro de Resumos [CD-ROM]. Olinda: Abrasco; 2004.
LOUREIRO, A.; COSTA, L. Uma breve discussão sobre os modelos com dados em painel.
Nota técnica nº 37. Fortaleza: Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará
(IPECE). 2009. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/notas_tecnicas/NT_37.pdf>. Acesso em: 18. mar.
2015.
LOURENÇO, Eloísio do Carmo: GUERRA, Luciane Miranda; TUON,Rogério Antonio;
SILVA,Sandra Maria Cunha Vidal; AMBROSANO,Glaucia Maria Bovi; CORRENTE,José
Eduardo;CORTELLAZZI, Karine Laura;VAZQUEZ,Fabiana de Lima; MENEGHIM,
Marcelo de Castro; PERREIRA, Antonio Carlos. Variáveis de impacto na queda da
mortalidade infantil no Estado de São Paulo, Brasil, no período de 1998 a 2008. Ciênc. saúde
coletiva, Rio de Janeiro , v. 19, n. 7, July 2014.
64
MACINKO J, Guanais FC, SOUZA, MFM. An evaluation of impact of the Family Health
Program on infant mortality in Brazil, 1990-2002. J Epidemiol Community Health 2006;
60(1):13-19.
MAIA, Lívia Teixeira de Souza; SOUZA, Wayner Vieira de; MENDES, Antonio da Cruz
Gouveia. Diferenciais nos fatores de risco para a mortalidade infantil em cinco cidades
brasileiras: um estudo de caso-controle com base no SIM e no SINASC. Cad. Saúde Pública,
Rio de Janeiro, 28(11):2163-2176, nov, 2012
MARMOT, M. The influence of income on health: views of an epidemiologist. Health
Affairs, 21(2), p. 31-46, 2002.
MENDONÇA, Mario Jorge. Cardoso de; MOTA, Ronaldo Seroa da. Saúde e Saneamento
No Brasil. Rio de Janeiro. IPEA, texto para discussão, 1081, Brasília, 2005.
MOMBELLIL, Mônica Augusta Mombelli1; SASS, Arethuza Sass; MOLENA, Carlos
Alexandre F; TÉSTON, Elen Ferraz; MARCON, Sonia Silva. Fatores de risco para
mortalidade infantil em municípios do Estado do Paraná, de 1997 a 2008. Rev Paul Pediatr
2012;30(2):187-94.
MONTEIRO CA, SZARFARC SC. Estudo das condições de saúde das crianças no município
de São Paulo, SP, 1984-1985. Rev. Saude Publica 1987;21:255-60.
NISHIMURA, Fábio Nobuo; SAMPAIO, Breno Ramos. Efeito do Programa “Pacto pela
redução da Mortalidade Infantil” no Nordeste e na Amazônia legal. In: XLII Encontro
Nacional de Economia 42, Associação Nacional dos Centros de Pós – graduação em
Economia ANPEC – 2014, Natal, RN, Anais. XLI Encontro Nacional de Economia, 2014.
NORONHA, Kenya Valeria Micaela de Souza; ANDRADE, Monica Viegas. O efeito
distribuição de renda sobre o estado de saúde individual no Brasil. Pesquisa e Planejamento
Econômico - PPE Brasília v.37 n.3 dez 2007.
PAIM, J. S. & COSTA, M. C. N. Decréscimo e desigualdade da mortalidade infantil:
Salvador, 1980-1988. 1993. Boletín de la Oficina Sanitaria Panamericana,114:415-428.
PALLONI A. Mortality in Latin America: emerging patterns. Popul Dev Rev. 1981;7(4):623-
49.
PELLEGRINI FILHO A. Public policy and the social determinants of health: the challenge of
the production and use of scientific evidence. Cad Saude Publica. 2011;27(Supl 2):s135-40.
POSSAS, C. A. Epidemiologia e Sociedade – Heterogeneidade Estrutural e Saúde no
Brasil. 1989.São Paulo: Editora Hucitec.
SACHSIDA, A., LOUREIRO, P. R, A. e MENDONÇA, M. J. C. Um estudo sobre retorno em
escolaridade no Brasil. Revista Brasileira de Economia, v. 58, n. 2,p. 249-265, 2004.
SERRA, Rodrigo A. Moreno. Uma Avaliação Empírica do Impacto do Programa Saúde da
Família sobre a saúde infantil no Estado de São Paulo. In: PIOLA, Sérgio Francisco; JORGE,
Elias Antonio (Org). Economia da Saúde :1º Prêmio Nacional – 2004 : coletânea premiada
Brasília: IPEA, 2005. p. 79-112.
65
SILVA, Andréa Ferreira da. Ensaios sobre a pobreza no Brasil.96 fls.Dissertação (Mestrado
em Economia Rural) – Universidade Federal do Ceará – UFC, 2015.Disponível em: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=13622. Acesso em: 18.
mar.2015.
SILVA, Carla Conceição de Lima; JUSTO, Wellington Ribeiro. Determinantes da
mortalidade infantil no Ceará no período 1991-2000: Uma Abordagem em Dados em
Painel. Disponível em: http://www.ipece.ce.gov.br/economia-do-ceara-em-debate/v-
encontro/artigos/DETERMINANTES%20DA%20MORTALIDADE%20INFANTIL%20NO
%20CEARA%20NO%20PERIODO%201991_2000.pdf. Acesso em: 18.mar.2015.
SILVA,Vera Lucia Schmidt da; SANTOS, Iná S;MEDRONHA, Nélida Souza;
MATIJASEVICH, Alicia. Mortalidade infantil na cidade de Pelotas, estado do Rio Grande do
Sul, Brasil, no período 2005-2008: uso da investigação de óbitos na análise das causas
evitáveis. Epidemiol. Serv. Saúde, Brasília, 21(2):265-274, abr-jun 2012.
SOUSA, Tanara Rosângela Vieira; LEITE FILHO, Paulo Amilton Maia. Análise por dados
em painel do status de saúde no Nordeste Brasileiro. Rev Saúde Pública. São Paulo, 2008;
42(5):796-804.
THE WORDL BANK. Disponível em:<HTTP://www.wordlbank.org/>. Acesso em: 20. Fev.
2015.
WILKINSON, R.G.; PICKETT, K. E. Income inequality and population health: a review and
explanation of the evidence. Social Science & Medicine, 62(7), p. 1768-1784, 2006.
WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data.The
MIT Press, Cambridge, MA, 2002.
YUNES, Garcia N.M, ALBUQUERQUE, B.M. Monoparentalidade,pobreza e resiliência:
entre as crenças dos profissionais e as possibilidades da convivência familiar. Psicol Reflex
Crit 2007; 20:444-53.
66
IDENTIFICAÇÃO DE AGLOMERAÇÕES PRODUTIVAS NO ESTADO DO CEARÁ
NOS ANOS 2006 E 2012 VIA ÍNDICE DE CONCENTRAÇÃO NORMALIZADO
(ICN)
Daniele Cruz dos Santos1
Otácio Pereira Gomes2
Alan Marcel Braga Feitosa3
RESUMO
O presente artigo visa identificar as aglomerações produtivas (consideradas especializadas)
nos anos de 2006 e 2012 no Estado do Ceará, fazendo uma análise comparativa entre dois
anos. Com dados extraídos do Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA,
utilizando-se da metodologia do Índice de Concentração Normalizado (ICN), identificou-se
um aumento no número de atividades especializadas, destacando-se o setor industrial com
oito atividades entre as doze classificadas, aumento da participação do setor de serviços e
redução da participação do setor agropecuário.
Palavras-chave: Setores produtivos. índice de concentração. Aglomeração.
ABSTRACT
This article aims to identify the productive agglomerations (considered specialized) in 2006
and 2012 in the state of Ceará, making a comparative analysis of two years. With data
extracted from IBGE Automatic Recovery System - CIDER, using the methodology of
Normalized Concentration Index (ICN), we identified an increase in the number of specialized
activities, with emphasis on the industrial sector with eight activities among the twelve
classified, increased share of the services sector and reducing the contribution of the
agricultural sector.
Keywords: Productive sectors. Concentration Index. Clusters.
1Professora do curso de economia da Universidade Regional do Cariri – URCA, campus Iguatu e pós graduanda
em Gestão financeira e consultoria empresarial pela URCA. E-mail: [email protected]; Cel. (88)
9 9911-1695. 2Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri (URCA), Mestre em
Economia Rural pela Universidade Federal do Ceará (UFC-MAER) e atualmente é professor temporário da
URCA-UDI, campus Iguatu-Ce. Email:[email protected]; Cel.(88)99601-1930. 3 . Graduando em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri (URCA), Unidade Descentralizada
de Iguatu (UDI). Email: [email protected] Cel.(88)99989-7294.
67
1 INTRODUÇÃO
Estudar a estrutura produtiva das regiões, visando a identificação de aglomerações
particulares locais e, ao mesmo tempo, poder 4entendê-las, construindo propostas assertivas de
redistribuição de atividades e setores, para a melhoria dos resultados individuais regionais,
não é uma tarefa fácil. Promover um planejamento regional com vistas a atender as
expectativas locais de crescimento e aproveitar a mão-de-obra endógena (para implementar
empreendimentos com os menores custos de produção), são algumas das premissas que
estudiosos como Losch, Thünen, Weber e Isard se utilizaram para fundamentar suas teorias
sobre localização das atividades socioeconômicas (FERREIRA, 1989).
Para apreender a estrutura local de formação de fatores de produção como capital e
trabalho, é preciso lançar mão de algumas metodologias, as quais visam identificar em quais
setores estes fatores estão mais concentrados, que pode ser em parte, devido à dinâmica e
estrutura produtiva adotada na região.
O planejador regional necessita conhecer essa estrutura, para propor políticas que
aproveitem o caráter fértil da região a ser desenvolvida, reduzindo os custos com
aperfeiçoamento dos meios de produção. O principal deles, o fator trabalho, e o fator não
menos importante, os investimentos, devem estar atrelados a atividades que consigam extrair
a produtividade ótima com o mínimo de recursos possíveis. Não se pretende com este estudo,
esgotar o pensamento sobre desigualdades regionais ou o esmiuçar o caráter dinâmico da
formação econômica do Ceará, por já existirem diversas literaturas direcionadas a discutir
esse debate, alguns inclusive, utilizados para embasar o referencial teórico desta pesquisa.
Daniele Cruz dos Santos. Professora do curso de economia da Universidade Regional do Cariri – URCA,
campus Iguatu e pós graduanda em Gestão financeira e consultoria empresarial pela URCA. E-mail:
[email protected]; Cel. (88) 9 9911-1695.
Otácio Pereira Gomes. Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri
(URCA), Mestre em Economia Rural pela Universidade Federal do Ceará (UFC-MAER) e atualmente é
professor temporário da URCA-UDI, campus Iguatu-Ce. Email:[email protected]; Cel.(88)99601-1930.
Alan Marcel Braga Feitosa. Graduando em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri
(URCA), Unidade Descentralizada de Iguatu (UDI). Email: [email protected] Cel.(88)99989-7294.
Domingos Isaias Maia Amorim. Graduando em Ciências Econômicas pela Universidade Regional
do Cariri (URCA), Unidade Descentralizada de Iguatu (UDI). Email: [email protected]
Cel. (88)99713-0521
68
Porém pretende-se sim, apresentar alguns setores que foram fundamentais no processo de
crescimento do emprego no período estudado.
A problemática que remeteu os autores desta pesquisa foi a de identificar os setores
com aglomerações produtivas do emprego no Estado do Ceará nos anos de 2006 e 2012 e
compará-los, visando a identificação de tendência à concentração das classes de atividade
estudadas. Apresentar-se-á quais os setores-chave propulsores do crescimento do Ceará e
buscar-se-á também, as variações estruturais que ocorreram durante esse período.
O objetivo principal deste estudo é o de conhecer os setores com aglomerações
produtivas no ano de 2006 e 2012. Este estudo se justifica pelo fato de apresentar as possíveis
transformações ocorridas na estrutura de empregos nos anos de 2006 para 2012, através do
Índice de Concentração Normalizado (ICN) que identifica quais os setores são mais
especializados em determinadas regiões.
Tem caráter exploratório e descritivo, utilizando-se do método dedutivo de
investigação. Para os dados teóricos, buscou-se fontes bibliográficas em livros impressos e
artigos científicos de eventos que foram disponibilizados na internet (anais eletrônicos). O
ICN irá identificar quais classes de atividade possuem maior especialização de acordo com a
metodologia proposta.
Além desta introdução, o artigo está dividido em cinco seções. Na seção dois serão
abordadas as teorias de economia regional, de localização e distritos industriais para dar
embasamento ao estudo ora proposto. Na seção 3, será apresentada a dinâmica produtiva do
Ceará de acordo com estudiosos na área e o Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do
Estado do Ceará – IPECE. Na seção 4, descreve-se a metodologia proposta e as fontes de
dados. Na seção 5 serão discutidos os resultados e na 6ª. e última seção, apresenta-se as
considerações finais.
2 ECONOMIA REGIONAL, TEORIAS DE LOCALIZAÇÃO DE EMPRESAS E OS
DISTRITOS INDUSTRIAIS
O crescimento das regiões é desigual, tanto em detrimento da estrutura produtiva e
política local, quanto da disponibilidade de fatores de produção, além do fator histórico que
caracteriza a formação econômica das cidades, estados e nações. Essas diferenciações, se
utilizadas como objeto de estudo de planejadores regionais, podem contribuir na identificação
dos motivos que expliquem porque alguns setores são dinâmicos em determinadas áreas,
69
promovem crescimento econômico, atração de novas empresas e fatores de produção, mas
esses mesmos setores não são capazes de promover o desenvolvimento em outras regiões,
vizinhas ou não.
Haddad e Andrade (1989) explicam que “o crescimento do emprego é maior em
alguns setores do que em outros, e em algumas regiões do que outras”. É partindo dessa
análise empírica que se fundamenta este trabalho, com vistas a explorar a dinâmica setorial do
Estado do Ceará a partir de dados quantitativos. Sabe-se que já existem estudos na mesma
temática, mas, de forma rudimentar, esta pesquisa visa apresentar o processo de identificação
de especialização setorial a partir do Índice de Concentração Normalizado (ICN), utilizando
como região estudada o Estado do Ceará e a região de referência, o Brasil. Neste intento,
pretende-se também abrir portas para a execução de novas investigações na área, ampliando o
horizonte de pesquisa para identificar como essas aglomerações podem contribuir na
promoção do crescimento regional.
2.1 AS TEORIAS DE ORGANIZAÇÃO DO ESPAÇO
Um fator que pode ter contribuído para as pesquisas na área regional segundo Souza
(1981), seria a ineficiência das teorias neoclássicas em explicar as crescentes desigualdades
regionais, a exemplo as diferenças de renda per capita, como também a existência de custos
de transporte; o fator distância, que monopoliza determinados produtos, trouxeram à tona
conclusões de que a urbanização e industrialização das regiões ocorreram de maneiras
distintas no espaço, acentuando as divergências entre regiões ricas e pobres dentro de um
mesmo país (SOUZA, 1981).
Marshall foi um dos estudiosos que primeiro lançou mão desses estudos. Analisando
os distritos industriais da Inglaterra na segunda metade do século XIX, visualizou que a
aglomeração de firmas numa mesma região produz vantagens competitivas que não seriam
possíveis em instalações isoladas, ratificando seu pensamento com a teoria dos retornos
crescentes de escala, essas empresas seriam capazes de apropriarem-se das economias
externas5 gerada por essa concentração (OLIVEIRA; RIBEIRO, 2012).
5 Economias externas na visão de Marshall “são aquelas geradas por mecanismos externos a firma, ou seja, pela
aglomeração como um todo em determinada região e devido à especialização desses agentes. Essas economias,
embora não possam ser atribuídas aos esforços de indivíduos pontuais, podem ser apropriadas por grande parte
dessas firmas” (OLIVEIRA, CARDOSO, 2012). 4 Para maiores informações, ver MATTEO (2011)
70
Para Ferreira (1989), há dois tipos de teorias que tentam explicar como o espaço se
desenvolve, se concentrando e se desconcentrando à medida que surgem oportunidades
melhores para o capital. Para ele, as do tipo a) acreditam que os consumidores se concentram
em pontos discretos do espaço geográfico e as do tipo b) considera que os consumidores estão
espalhados em diversas áreas de mercado e de diversos tamanhos.
Para explicar as do primeiro tipo, leva-se em consideração as teorias de Thünen e
Weber e as do segundo, de Losch a Isard (FERREIRA, 1989).
Fatores aglomerativos tais como proximidade de empresas auxiliares, melhor
comunicação com o mercado, etc. e fatores desaglomerativos como a renda da terra, tendem a
reunir ou afastar as indústrias em determinada região, concentrando-as ou dispersando-as
(FERREIRA, 1989).
A concentração de atividades econômicas correlatas pode contribuir com o
desenvolvimento regional local. Entretanto, é preciso identificar quais os tipos de
aglomerações estão se desenvolvendo para que a partir dessas informações, possa se instaurar
políticas públicas voltadas ao atendimento das necessidades regionais.
3 A DINÂMICA SETORIAL NO ESTADO DO CEARÁ
A historicidade econômica do Brasil e do Ceará implica a atual estrutura de produção
do Estado. Sobre a integração do atual território brasileiro, Macedo, Lima Junior e Morais
(2014) relatam que
[...] à expansão ultramarina europeia, como o padrão espacial do complexo
nordestino não permitiu condições objetivas de uma integração econômica. Isto
porque estava ausente um dos elementos centrais desse processo: uma rede de vilas
e cidades capazes de mobilizar, extrair e concentrar quantidades significativas de
produtos socialmente definido (MACEDO; LIMA JUNIOR; MORAIS, 2014).
Os padrões de desenvolvimento urbano que deram origem à rede urbana cearense, colocando
no centro de desenvolvimento sua capital Fortaleza, principalmente a partir do avanço da
atividade industrial e da sua região metropolitana, postergaram-se desde então, configurando
aos dias atuais essa mesma caracterização (MACEDO; LIMA JUNIOR; MORAIS, 2014).
Essa desconcentração só se inicia com a interiorização dos investimentos a partir do século
XX segundo os autores, embora não haja redução da concentração na Região Metropolitana
de Fortaleza (RMF).
71
É a partir da década de 1990 que o Ceará se destaca, impulsionado pelo projeto de
modernização do Estado capitalista do país (MACEDO; LIMA JUNIOR; MORAIS, 2014).
Políticas públicas de incentivo a iniciativa privada industrial, contribuíram para o Estado
aumentar sua participação na pauta de exportações, de 1,1% em 1989 para 13,8% em 2008.
Grande parte dessa exportação foi alavancada pelo setor calçadista, que possui “um
forte viés exportador que indica uma forma de apropriação do território com vistas a uma
maior articulação local-global promovida pelas grandes empresas do setor[...]”(MACEDO;
LIMA JUNIOR; MORAIS, 2014).
O Resultado positivo dessa formação urbana de acordo com Macedo, Lima Junior e
Morais (2014), “foi uma maior diferenciação do espaço cearense, marcado por algumas áreas
dinâmicas, que conseguiram articular-se às economias nacional e internacional”. Entretanto,
também surgem externalidades negativas que segundo os mesmos autores resultou em regiões
“[...] com baixo dinamismo, fortemente dependentes de transferências intergovernamentais”.
De acordo com o IPECE (2013), a economia do Ceará apresentou um crescimento nos
últimos anos superior à economia do país. De 2011 para 2012, o PIB do Ceará cresceu 3,65%
enquanto que no Brasil esse crescimento foi de somente 0,9%. O Instituto atribui o bom
resultado em 2012 pelo crescimento do Valor Adicionado dos Serviços (5,81%) e da indústria
(2,63%).
Ainda segundo o Boletim do IPECE (2013):
[...] a expansão da Indústria foi favorecida pelo crescimento da Construção civil
(4,72%) e em função do aumento no Valor Adicionado de Eletricidade, gás e água
(8,79%). A Indústria de Transformação apresentou uma queda de 1,5%, seguindo o
comportamento dessa atividade a nível nacional, onde verificou-se uma queda de
2,5%. O setor de Serviços foi o que apresentou maior crescimento, e dada a sua
elevada participação na composição do Valor Adicionado do Ceará (72,13%), essa
atividade foi a que mais contribuiu para o crescimento do PIB cearense. Dentre as
atividades que a compõe, as que apresentaram maiores taxas de crescimento foram:
Transportes (7,99%), Comércio (7,95%) e Alojamento e Alimentação (6,65%).
Nota-se uma particularidade de crescimento do Estado do Ceará fortalecido pelas
políticas desenvolvimentistas nacionais e sua formação urbana. Esse crescimento também
carrega consigo os desarranjos das desigualdades regionais do país, com regiões dinâmicas
articuladas com a economia nacional e internacional e outras dependentes de transferências
governamentais.
72
4 METODOLOGIA
A região selecionada para estudo foi o Estado do Ceará. Está localizado na região
Nordeste do Brasil, com limites geográficos ao Norte, com o Oceano atlântico e todos os
limites terrestres são com estados pertencentes ao Nordeste que são: ao sul com o Estado do
Pernambuco, a Leste com os Estados do Rio Grande do Norte e paraíba e a Oeste com o
Estado do Piauí. Possui uma área territorial de 148825,6km2 (aproximadamente 10% do
território nordestino e 2% do Brasil) (IPECE, 2007).
No que concerne a divisão político-administrativa, é composto por 184 municípios,
que estão agregados em 18 microrregiões administrativas, 2 regiões metropolitanas e 8
macrorregiões de planejamento pela divisão da Secretaria do planejamento e Gestão –
SEPLAG (IPECE, 2007). O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) subdivide o
Estado em 7 mesorregiões e 33 microrregiões geográficas, agregadas por aspectos físicos e
características semelhantes (IPECE, 2007).
Foram selecionados artigos de eventos publicados em anais eletrônicos (internet) para
formação do referencial teórico, bem como livros consagrados em economia regional, como é
o caso do Economia regional de Haddad (1989).
No site do Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA, foi escolhida a tabela
987 e selecionados o número de pessoal ocupado nos anos de 2006 e 2012 para formar a
matriz de dados que serviram para identificar os índices propostos pela metodologia de
Crocco et al. (2003).
Haddad (1989) sugere que se faça a desagregação dos setores para não incorrer em
erros de interpretação por conta de valores muito altos devido ao agrupamento das classes.
Então optou-se nesse trabalho por uma análise das classes de atividade da CNAE 2.0, por ser
uma desagregação bem superior as demais classificações de atividade setorial. A escolha do
período analisado foi pela disponibilidade de dados da CNAE 2.0 no SIDRA.
A seleção do emprego formal como variável de análise se deu pelo fácil acesso aos
dados e também pelo fato de ser uma variável que não sofre alterações em termos absolutos,
não precisando de conversão (como é o caso de Renda em determinadas metodologias e séries
temporais).
Essa metodologia foi escolhida por se encaixar perfeitamente nos estudos que se
pretende compor sobre exploração da concentração setorial por classe de atividade em 2006 e
2012.
73
Nesse estudo, o cálculo do Índice de Concentração Normalizado (ICN) foi aplicado,
visando à identificação da participação das classes das atividades e identificar quais possuem
maior representatividade na economia do Ceará. O ICN é composto por três índices: O
quociente Locacional (QL), O índice de Hirschmann-Herfindahl (IHH) e de Participação
Relativa (PR). O cálculo do QL é dado pela equação (1):
QL = Eij / E.j (1)
Ei. / E..
Onde o Eij representa o emprego no setor “i” na região “j”; E.j é o número do emprego
total na região “j”; Ei. É o emprego do setor “i” em todas as regiões e; E.. , o emprego total
nacional.
Na parte do numerador tem-se por dedução, a participação do setor na região estudada
em relação ao emprego total da mesma, enquanto que no denominador verifica-se a
representatividade percentual do setor total nacional. Monastério (2011) afirma que os valores
de ICN maiores do que 1, significam que mais especializada é essa região em relação ao setor.
Em contrário, os valores menores que um indicam que a região é importadora do bem
produzido naquele setor, pois o mesmo tem uma menor representação na região do que no
Estado.
Ele também sugere alguns cuidados na interpretação desse índice:
Se uma região possui uma tecnologia mais intensiva em trabalho do que outras
regiões, seu QL pode ser enganoso, sugerindo exportações que não existem. Da
mesma forma, caso exista uma diferença sensível no padrão de demanda local, o QL
também poderá ser maior do que 1, e a região ser uma importadora do bem. Além
disso, o QL é bastante sensível ao nível de análise e ao grau de detalhamento
setorial. Em níveis de agregação maiores, o indicador tende a convergir para a
unidade (MONASTÉRIO, 2011, p.318).
O (QL) visa identificar neste estudo, quais os subsetores econômicos que apresentam
uma participação relativa superior à verificada na média do Estado.
Utilizando da metodologia de análise proposta por Crocco et al. (2003) e Monastério
(2011), se o valor do QL for superior a 1, o Estado do Ceará é, em termos relativos,
significativamente especializado naquela atividade. Mas a análise dos critérios do QL deve ser
utilizada com mais detalhamento, pois segundo Crocco et. al. (2003), um Quociente
Locacional maior que um (QL>1) indicaria apenas certa diferenciação produtiva da atividade;
este conceito se aplica possivelmente por conta da dissimetria existente entre as atividades da
região e ainda da alta representatividade que uma firma pode representar em uma região. É
bastante importante não realizar afirmações concretas acerca do resultado do QL, sem antes
74
mensurá-lo junto a outros índices, o que pode não apresentar resultados não significativos ou
dar significância a dados que não expressam a realidade local.
Visando reduzir esses erros, Crocco et. al (2003) incluíram o IHH, o qual é extraído a
partir da equação (2):
IHH = (2)
Para McCann (2001) apud Monastério (2011)
O IHH indica o quanto um setor está concentrado espacialmente. Ele se assemelha
ao coeficiente de localização6, mas os afastamentos das regiões em relação à
estrutura produtiva do país são elevados ao quadrado. Dessa forma, o IHH, que varia
entre 0 e 2, é mais sensível a tais afastamentos do que o CL.
O resultado positivo deste índice indica que o Ceará está concentrando a produção do
setor em análise e por isso ele terá maior poder de atração econômica devido ao seu nível de
especialização. No trabalho de Crocco et al. (2003) este índice é utilizado sem elevação ao
quadrado, mas no presente trabalho acredita-se que a elevação ao quadrado capta a maior
sensibilidade ao afastamento entre as regiões como explica McCann (2001) apud Monastério
(2011).
O PR destaca o grau de participação do setor da região estudada. Este índice tem
variação entre zero e um, onde quanto mais próximo de um, maior a representatividade da
atividade na estrutura do Estado. É adquirido através da equação (3).
PR = Eij / E.j (3)
Os indicadores acima relacionados são capazes de apresentar os dados necessários
para a elaboração de um único indicador de concentração do subsetor de atividade econômica,
o Índice de Concentração normalizado (ICN).
Crocco et al. (2003) destacam que:
Haja vista que cada um dos três índices utilizados como insumos do ICn podem ter
distinta capacidade de representar as forças aglomerativas, principalmente quando se
leva em conta os diversos setores industriais da economia, faz-se necessário calcular
6 O CL (coeficiente de localização) é um índice que mensura o quanto um setor está concentrado espacialmente
(quanto mais próximo de 1). Para monastério (2011) o IHH tem uma maior precisão em relação ao CL. Grifo
nosso.
75
pesos específicos de cada um dos insumos em cada um dos setores produtivos
(CROCCO et. al. 2004, p.6).
A metodologia utilizada por Crocco et al. (2003) propõe uma combinação linear dos
três índices, separada para cada subsetor da região estudada, que segue na equação (4):
ICnij = θ1 QLn
ij + θ2 PRn
ij + θ3 HHn
ij (4)
Os θ são os pesos de cada um dos indicadores para cada índice correspondente. Este
índice visa corrigir algumas falhas de análise que por ventura os demais índices em separado
possam demonstrar (CROCCO et al., 2003, p.7). Eles serão extraídos a partir da análise
fatorial (A.F) a parti do método dos componentes principais (ACP).
Caso se tomasse como base o QL isolado, numa cidade cuja sua PR não seja
significante em relação ao país, tende-se a acreditar numa especialização inexistente, cujo
aumento do índice se deu em detrimento de uma única fábrica numa cidade de pequeno porte,
por exemplo.
Assim, o uso do ICN da forma como está sendo proposta pode ponderar tais distorções
(CROCCO et al., 2003, p. 7).
Antes, porém, da efetiva substituição dos respectivos pesos encontrados, foi realizada
a normalização dos indicadores, para que não haja interferência da significância de um ou
outro dado da amostra, tornando-os relativos e deixando-os com a mesma carga de
importância na construção e análise do índice. Essa normalização se deu através do cálculo do
desvio padrão e da média de cada indicador em cada setor. Ela é feita subtraindo-se do valor
do indicador a média e o resultado é dividido pelo desvio padrão, como mostrado na equação
5. Os valores em negativo representam os setores que ficaram abaixo da média estadual. O
cálculo da normalização é dado pela fórmula:
In = (Ii – IMédia) / IDesvio_padrão (5)
Onde:
In = Indicador normalizado
Ii = Valor do Indicador no setor correspondente
IMédia = Média do Indicador
76
IDesvio_padrão = Desvio Padrão do Indicador
4.1 A ANÁLISE FATORIAL (A.F) E O MÉTODO DOS COMPONENTES PRINCIPAIS (ACP)
A análise fatorial se baseia na suposta existência de um número de fatores causais
gerais, cuja presença dá origem às relações entre as variáveis observadas, de forma que, no
total, o número de fatores seja consideravelmente inferior ao total de variáveis. Isso porque
muitas relações entre as variáveis são, em grande medida, decorrentes do mesmo fator causal
geral.
O modelo matemático (conforme FÁVERO et al., 2009) da análise fatorial poderá
ser representado de forma simplificada por:
Zj=Σ ajiFi+djuj (j=1,2,…,n); (i=1,2,…,m) (6)
Em que:
Zj = j-ésima variável padronizada;
aji = é o coeficiente de saturação referente ao i-ésimo fator comum da j-ésima variável;
Fi= é o i-ésimo fator comum;
dj = é o coeficiente de saturação referente ao j-ésimo fator específico da j-ésima variável;
uj= é o j-ésimo fator específico da j-ésima variável.
Assim, o objetivo da análise fatorial consiste em determinar um número menor de
fatores que representem a estrutura das variáveis originais. Nesta etapa, é determinado o
número de fatores comuns necessários para descrever adequadamente os dados, cabendo ao
pesquisador a decisão de qual método de extração dos fatores e o número de fatores
selecionados para representar a estrutura latente dos dados.
A fim de verificar a adequabilidade dos dados para a análise fatorial, serão utilizados
o Índice Kaiser-Mayer-Olkin (KMO), o Teste de Esfericidade de Bartlett (BTS).
O Índice Kaiser-Mayer-Olkin (KMO), que varia de 0 a 1, serve para comparar as
magnitudes dos coeficientes de correlações observados com as magnitudes dos coeficientes de
correlações parciais. Portanto, o KMO é uma medida de homogeneidade das variáveis, que
compara as correlações parciais observadas entre as variáveis, conforme a seguir:
é o coeficiente de correlação observado entre as variáveis i e j
i j
ij
i j
ij
i j
ij
ar
r
KMO22
2
ija
ijr
77
é o coeficiente de correlação observado entre as mesmas variáveis, que é,
simultaneamente, uma estimativa das correlações entre os fatores. Os deverão estar
próximos de zero, pelo fato de os fatores serem ortogonais entre si.
A estatística do KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) é a seguinte: quanto menor o valor do
respectivo teste, menor a relação entre as variáveis e os fatores, podendo o índice variar de 0 a
1. O índice menor do que (0,5) se caracteriza como inaceitável; o uso dessa técnica, caso
contrário, com o índice próximo de 1, a utilização da técnica com os dados se torna bastante
eficaz.
O Teste Bartlett de Esfericidade pode testar a hipótese nula de que a matriz de
correlações é uma matriz identidade (o que inviabiliza a metodologia da análise fatorial
proposta).
Caso a matriz de correlações seja matriz identidade, significa que as inter-relações das
variáveis são iguais a zero e, portanto, a análise fatorial não deverá ser utilizada, sendo a
hipótese H0 (a matriz de correlações é uma matriz identidade) e a hipótese Ha (a matriz de
correlações não é uma matriz identidade). Caso H0 seja aceita a análise fatorial deve ser
desconsiderada; se rejeitada, haverá indícios de que existam correlações entre as variáveis
explicativas do processo.
A ACP ao tomar p variáveis X1, X2,... Xp, encontra combinações lineares para elas,
produzindo as variáveis Z1, Z2,... Zp sendo que
Zi = αi1X1+ αi2X2 + ... + αipXp (7)
Variando tanto quanto possível, desde que condicionadas a
αi12 + αi2
2 + ... + αip
2 = 1 (8)
As variâncias dos componentes principais são os autovalores dessa matriz, ao passo
que os coeficientes ai1, ai2, ... aip são os seus autovetores associados. A matriz de variância é
simétrica e tem a forma:
λ1 + λ2 + ... + λp = C11 + C22 + ... + Cpp (9)
Em que: λi são os autovalores, ou variância, de cada um dos i componentes.
ija
78
4.1.1 Calculando os pesos via ACP.
Uma característica dos autovalores é que a soma desses é igual à soma dos elementos
da diagonal principal da matriz de covariância:
C= ||
C11 C12⋯ C1p
C21 C22 ⋯ C2p
⋮ ⋮ ⋮ ⋮Cp1 Cp2
⋯ Cpp
||
Conforme explica Crocco et al. (2006) apud Piccicini, Finamore e Oliveira (2011), o
procedimento para o cálculo dos pesos se inicia com os resultados extraídos conforme seguem
na Tabela 1. Já a Tabela 2 mostra a matriz de coeficientes ou os autovetores da matriz de
correlação. Na Tabela 3, apresenta os autovetores recalculados ou a participação relativa de
cada índice nos componentes.
Tabela 1 - Os autovalores da matriz de correlação ou variância explicada pelos componentes
Componente Variância explicada da
componente
Variância explicada total
1 ß1 ß1
2 ß2 ß1 + ß2
3 ß3 ß1 + ß2 + ß3 (100%) Fonte: Piccicini, Finamore e Oliveira (2011)
Tabela 2 - Matriz de coeficientes ou autovetores da matriz de correlação
Indicador Componente 1 Componente 2 Componente 3
QL α11 α12 α13
IHH α21 α22 α23
PR α31 α32 α33 Fonte: Piccicini, Finamore e Oliveira (2011)
A Tabela 3 é calculada com os resultados obtidos das Tabelas 1 e 2.
Tabela 3 - Matriz de auto vetores recalculados ou participação relativa dos indicadores em cada
componente
Indicador Componente 1 Componente 2 Componente 3
QL α'11 ≡α11
𝐶1 α12≡
α12
𝐶2 α13≡
α13
𝐶3
IHH α21≡α21
𝐶1 α22≡
α22
𝐶2 α23≡
α23
𝐶3
PR α31≡α31
𝐶1 α32≡
α32
𝐶2 α33≡
α33
𝐶3
Fonte: Piccicini, Finamore e Oliveira (2011).
79
Os valores de α'ij da Tabela 3 correspondem aos pesos que cada uma das variáveis
assume dentro de cada componente e os autovalores ß1, ß2 e ß3 fornecem a variância dos
dados associada ao componente, o peso final de cada indicador insumo é o resultado da soma
dos produtos dos α'ij pelo auto valor correspondente em cada componente. Apresentando-se
nas equações 10, 11 e 12:
Ɵ1 = α’11ß1 + α’12ß2 + α’13ß3 (10)
Ɵ2 = α’21ß1 + α’22ß2 + α’33ß3 (11)
Ɵ3 = α’31ß1 + α’32ß2 + α’33ß3 (12)
Onde respectivamente os pesos Ɵ1, Ɵ2 e Ɵ3 representam o QL, IHH e PR, sendo que a
soma dos três pesos deve ser igual a um. Outra observação que deve ser considerada é que o
cálculo dos pesos não deve ser feito para a economia como um todo, mas individualmente
para cada uma das atividades que se deseja estudar.
5 RESULTADOS
O total de empregos no Ceará em 2006 foi de 1107464 e em 2012 foi de 1573239,
uma variação positiva percentual de 42,06%. No Brasil essa variação percentual foi menor,
passando de 39622751 em 2006 para 53384262 em 2012, o que representa 34,73%. Esse
crescimento do emprego no Estado representa uma média anual de 6% contra 4,96% nacional.
A divisão do emprego em grandes setores fica assim distribuída como mostra o
Gráfico 1.
80
GRÁFICO 1 - Distribuição percentual do emprego por grandes setores no Ceará - 2012
Vê-se que em 2012 o setor de serviços obteve a maior participação no emprego no
Ceará com 72% do total. Em seguida vem o setor industrial, com 27% e por último a
agropecuária com 1% do total de empregos no Estado. Para cada cem pessoas empregadas no
Ceará, 1 estava na agropecuária, 27 estavam na indústria e 72 no setor de serviços. A estrutura
do setor de serviços é muito diversificada, possuindo um número elevado de classes de
subdivisões do emprego, apresentando diversificação das atividades.
Inicialmente, com o intuito de verificar a coesão dos dados coletados, foi calculado o
teste Kaiser-Mayer-Olkin (KMO). Assim, observou-se, pela Tabela 4, considerando-se
distribuição normal dos dados, que o KMO revelou valor de 0,514, portanto, indicando que os
dados são consistentes, ou seja, é um índice medíocre e aceito para análise fatorial.
O Teste de Esfericidade de Bartlett indicou valor 302,507, sendo considerado
médio para garantir que a matriz de correlações não é uma matriz identidade, ao nível de
significância 1%, rejeitando a hipótese nula (H0) de que a matriz de correlação é uma matriz-
identidade. Conclui-se, portanto, que os da dos amostrais são adequados para uso da análise
fatorial.
Tabela 4 - Teste de KMO (Kaiser Mayer Olkin) e BTS (Teste de Esfericidade de Bartlett)
KMO 0,514
Teste de Esfericidade de Bartlett 302,507
Sig 0,000 Fonte: Resultados da Pesquisa (2015)
De acordo com a Tabela 5 abaixo, foram selecionadas em 2006, 246 classes de
atividade segundo a CNAE 2.0 atendendo aos procedimentos metodológicos apresentados
Fonte: SIDRA/IBGE
1 %
27 %
72 %
Agropecuária Indústria Serviço
81
anteriormente. Dentre elas, apenas dez puderam ser consideradas especializadas e para não
apresentar tabelas longas que não contenham dados significantes para estudo, optou-se nesse
trabalho a apresentar e descrever aquelas que de acordo com a metodologia, apresentassem
ICN acima de um (considerada especializada).
Tabela 5 - Relação das classes de atividade segundo o CNAE 2.0, por ordem descendente do ICN –
2006.
Ranking Código e Atividade CNAE 2.0 ICN
1º. 15.3 Fabricação de calçados 2,30
2º. 86.6 Atividades de apoio à gestão de saúde 1,86
3º. 03.2 Aquicultura 1,73
4º. 10.3 Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais 1,56
5º. 13.2 Tecelagem, exceto malha 1,52
6º. 01.1 Produção de lavouras temporárias 1,43
7º. 10.6 Moagem, fabricação de produtos amiláceos e de alimentos para
animais 1,38
8º. 01.2 Horticultura e floricultura 1,33
9º. 11.2 Fabricação de bebidas não-alcoólicas 1,22
10º. 03.1 Pesca 1,14
Tabela de elaboração dos autores com dados extraídos da metodologia.
NOTA: números arredondados.
Em 2006, a atividade principal, que possuía o índice de concentração normalizado
com o valor mais expressivo era fabricação de calçados, com ICN de 2,3. Nesse mesmo ano, a
atividade possuía pouco mais de 56 mil empregos e no Brasil esse valor era de
aproximadamente 319 mil, representando 17,55% do total da classe nacional e 5,06% do
emprego total no Ceará.
No grande setor agropecuária, destacam-se quatro subsetores considerados
especializados em 2006. Pela ordem do maior para o menor, a aquicultura vem em primeiro
lugar com ICN de 1,74, seguida da produção de lavouras temporárias com ICN de 1,43,
posterior tem-se horticultura e floricultura com 1,33 e por último a atividade de pesca com
1,14.
82
No setor de Indústria, obtiveram destaque cinco subsetores: a atividade de fabricação
de calçados como primeiro lugar com ICN 2,30, em segundo lugar veio a fabricação de
conservas de frutas, legumes e outros vegetais com ICN de 1,53. Em terceira colocação vem a
atividade de tecelagem, exceto malha com ICN de 1,52; em quarto, moagem, fabricação de
produtos amiláceos e de alimentos para animais com ICN de 1,38 e finaliza com o subsetor
fabricação de bebidas não alcoólicas com ICN 1,14.
No setor de serviços, apenas o subgrupo de Atividades de apoio à gestão de saúde,
com ICN de 1,86 foi setor dinâmico expressivo.
Caracteriza-se aqui, que o setor industrial no ano de 2006 possui um número maior de
atividades que concentram a dinamização produtiva, que em grande parte é explicado pelas
políticas de desenvolvimento do Estado, iniciado com o governo de mudanças de Tasso
Jereissati em 1989 e que deram continuidade pelos governadores sucessores Cid Gomes e
Ciro Gomes.
Tabela 6 - Relação das classes de atividade segundo o CNAE 2.0, por ordem descendente do ICN –
2012.
Ranking Atividade CNAE 2.0 ICN
1º. 03.2 Aquicultura 3,45
2º. 15.3 Fabricação de calçados 3,15
3º. 86.6 Atividades de apoio à gestão de saúde 1,89
4º. 10.6 Moagem, fabricação de produtos amiláceos e de alimentos para
animais 1,60
5º. 11.2 Fabricação de bebidas não-alcoólicas 1,41
6º. 78.3 Fornecimento e gestão de recursos humanos para terceiros 1,37
7º. 24.3 Produção de tubos de aço, exceto tubos sem costura 1,24
8º. 10.3 Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais 1,23
9º. 13.1 Preparação e fiação de fibras têxteis 1,18
10º. 01.2 Horticultura e floricultura 1,10
11º. 10.2 Preservação do pescado e fabricação de produtos do pescado 1,07
12º. 42.2 Obras de infraestrutura para energia elétrica, telecomunicações, água,
esgoto e transporte por dutos 1,04
Tabela de elaboração dos autores com dados extraídos da metodologia.
83
NOTA: números arredondados
Ao todo, em 2012, puderam ser observadas 256 atividades, dez a mais que o ano base.
Dentre essas classes, puderam ser identificadas doze atividades especializadas e que serão
classificadas, analisadas e descritas a seguir.
Vê-se que no setor agropecuário, houve uma redução de quatro para dois subsetores
dinâmicos. A aquicultura foi uma das classes de atividade que permaneceram no ranking
inclusive, com elevação do índice para 3,45 e tomando a primeira posição dentre todos os
subsetores estudados. O outro setor que permaneceu com especialização produtiva em 2012
foi a atividade de horticultura e floricultura com ICN de 1,09, que teve redução da
participação em comparação com 2006. O aumento do índice da aquicultura na economia
cearense se deu por dois motivos: o primeiro é a redução do emprego nacional no setor, que
foi de 10115 em 2006 para 9412, com queda de 6,95%. O segundo motivo foi em detrimento
do aumento do valor absoluto do emprego no setor no Ceará, que foi de 1382 empregos em
2006 para 2544 em 2012, representando um crescimento de 84,08%. A atividade de
horticultura e floricultura, cresceu a nível nacional, passando de 8551 empregos em 2006 para
15618, um salto de 82,65%, enquanto que no Ceará essa modificação apesar de ter sido
expressiva, não fora na mesma proporção, passando de 900 empregos em 2006 para 1343 em
2012, totalizando um crescimento de 49,22%.
A indústria, ao contrário do que aconteceu com a agropecuária, aumentou
significativamente a participação do número de atividades que concentram dinamismo e
especialização produtiva, passando de cinco em 2006 para oito em 2012.
O setor de Fabricação de calçados teve um aumento expressivo do seu dinamismo.
Com ICN de 3,14, ocupa a segunda posição no ranking de especialização no ano de 2012. O
emprego na atividade também aumentou no Brasil, de 319249 em 2006 para 337213 em 2012,
o que configura um aumento de 5,63%, gerando 17964 novos postos na atividade. Ainda
assim, esse número é bem menor se for comparado ao do Estado, tanto em termos absolutos
quanto em valor percentual, que cresceu 45,56% no período analisado, passando de 56034
para 81560 emprego registrados com o incremento de 25526 novos trabalhadores. O Ceará
cresceu na geração de emprego na atividade calçadista, em comparação com o crescimento
nacional, 42,09% a mais.
A atividade de moagem, fabricação de produtos amiláceos e de alimentos para animais
obteve um ICN de 1,60, um número um pouco maior que o ano de 2006. Esse setor possuía
no Brasil e no Ceará respectivamente em 2006, 102309 e 11049 empregos. Em 2012 esses
84
números aumentaram para 139226 a nível nacional e 17366 no Ceará, representando
crescimentos de 36,08% e 57,17%. Também nessa atividade, o Ceará obteve crescimento
superior que o crescimento nacional em termos percentuais.
Fabricação de bebidas não alcoólicas teve um incremento na sua especialidade
produtiva, atingindo um ICN de 1,41. Este setor obteve um crescimento no número de
empregos no Ceará de 62,04%, maior que o restante do Brasil, que foi de 42,86% no período
analisado.
A atividade de fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais, teve uma
leve queda no índice de ICN para 2012, saindo do 4º. Lugar em 2006 e ocupando no ranking
geral a 8ª. colocação, com índice de 1,23. Isso pode ter sido ocasionado pelo número do
emprego nessa atividade, que no Brasil teve crescimento de 18,07%, enquanto que no Ceará,
houve queda de 6,87%.
Algumas atividades do setor industrial, porém, apresentaram-se dinamicamente
produtivas apenas para o ano de 2012. É o caso das atividades de produção de tubos de aço
com o ICN de 1,24, preparação e fiação de fibras têxteis com ICN de 1,18, preservação do
pescado e fabricação de produtos do pescado com ICN de 1,07 e obras de infraestrutura para
energia elétrica, telecomunicações, água, esgoto e transporte por dutos com ICN de 1,04. A
seguir, a Tabela 04 mostra o número dos empregos dessas atividades para os anos de 2006 e
2012 e o percentual de crescimento:
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Das 291 atividades extraídas do banco de dados do SIDRA, só foram observadas 246
em 2006 e 256 em 2012, devido a não obtenção dos dados numéricos como já fora explicado
na metodologia. A maioria dos setores teve o número percentual de empregos crescendo no
período estudado maior do que a variação percentual do Brasil. Isso pode ser considerada uma
externalidade positiva, mostrando que na maioria das atividades concentradas, o Ceará cresce
mais do que o Brasil.
Esse crescimento só corrobora com o valor crescimento do emprego total, que também
no comparativo entre Ceará e Brasil, aquele obteve números percentuais maiores que este.
Observa-se em 2012, uma tendência aglomerativa do setor industrial cearense,
impulsionado por algumas classes de atividade específicas que no ano de 2012 surgiram com
número do emprego bastante significativo, onde passaram de cinco atividades para oito no
85
período de seis anos. Esse resultado pode ser explicado por conta das políticas
governamentais de incentivo a industrialização do Estado do Ceará, iniciado em 1989.
O setor de calçados se manteve no ranking das classes especializadas nos dois anos
estudados. Essa informação corrobora com o que afirmam Macedo, Lima Junior e Lacerda
(2014) que o setor de calçados é o setor mais dinâmicos da economia cearense. Isso graças as
configurações de produção para exportação segundo esses autores.
Já no setor de serviços, verifica-se convergência para a diversificação da estrutura
produtiva, ou seja, há muitos empregos em muitas classes de atividade, o que também se
configura uma externalidade positiva, tendo em vista que a diversificação pode ser uma
maneira de preservar certo nível de emprego quando uma ou mais atividades estiverem em
crise.
Faz-se necessário, porém, realizar outras análises, tais como a diferenciação da
estrutura produtiva do Ceará, a diversificação dessa produção, entre outras investigações que
possam explicar a tendência de aumento no emprego no setor industrial e a diversificação no
setor de serviços.
Abre-se aqui um parêntese para estimular a produção de novos trabalhos (tendo em
vista o caráter exploratório deste estudo) visando identificar esses pontos, a partir da
metodologia aqui utilizada ou com o incremento de outras que expliquem tais fenômenos.
O que se pode considerar sobre os setores produtivos do Estado do Ceará ao longo de
2006 para 2012 é que: 1) o setor industrial passou a ter uma maior participação em atividades
especializadas; 2) que o setor agropecuário ao longo do mesmo período, houve uma retração
de atividades especializadas.
REFERÊNCIAS
CROCCO, Marco Aurelio et al. Metodologia de identificação de arranjos produtivos
locais potenciais: uma nota técnica. Belo Horizonte: UFMG/Cedeplar, 2003. (Texto para
discussão; 191)
FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P.; SILVA, F. L.; CHAN, B. L. Análise de dados: modelagem
multivariada para tomada de decisões. Primeira edição. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009, p.195-
265.
FERREIRA, Carlos Mauricio de C. As teorias de localização e organização espacial da
economia. In: HADDAD, P. R. et. al. Economia Regional: Teorias e métodos de análise.
(1989) BNB - ETENE p. 67-206
86
HADDAD, Paulo Roberto. Medidas de localização e especialização. In: ______, Paulo
Roberto et. al. Economia Regional: Teorias e métodos de análise. (1989) BNB – ETENE p.
225-247
______, Paulo Roberto; ANDRADE, Thompson A. Métodos de Análise Regional. In:
______ Paulo Roberto et. al. Economia Regional: Teorias e métodos de análise. (1989) BNB
– ETENE
______, P. R. et. al. Economia Regional: Teorias e métodos de análise. (1989) In: ______
Paulo Roberto et. al. Economia Regional: Teorias e métodos de análise. (1989) BNB –
ETENE p. 207-223
IPECE Conjuntura. Boletim da conjuntura econômica cearense. 4º. Trimestre de 2012.
Governo do Estado do Ceará. Fortaleza: Dez. (2013)
IPECE, Ceará em mapas. Disponível em: <http://www2.ipece.ce.gov.br/atlas/lista/>. Acesso
Em 16 de mai.2015.
MACEDO, Fernando Cézar de; LIMA JUNIOR, Francisco do O’ de; MORAIS, José
Micaelson Lacerda. Dinâmica econômica e rede urbana cearense no início do século XXI.
In: MORAIS, José Micaelson Lacerda; LIMA JUNIOR, Francisco do O’ de; MACEDO,
Fernando Cézar de. Ceará: Economia, Urbanização e Metropolização. RDS Editora. Crato,
2014 174p. p. 43-72.
MATTEO, Miguel. Teorias de Desenvolvimento Territorial. In: CRUZ, Bruno de Oliveira
de. et al. (orgs). Economia Regional e Urbana: Teorias e métodos com ênfase no Brasil.
IPEA. 406p. Brasília, 2011. p. 79-112.
MONASTERIO, Leonardo. Indicadores de análise regional e espacial. In: CRUZ, Bruno
De Oliveira et al. (org.) Economia regional e urbana: teorias e métodos com ênfase no Brasil.
Brasília: Ipea, 2011.
OLIVEIRA, Altina Silva; RIBEIRO, Alcimar das Chagas. Análise de aspectos de
aglomeração produtiva baseados em externalidades marshallianas no distrito de Raposo-RJ.
XII Seminário Internacional RII. 2012. Belo Horizonte. Anais eletrônicos.
Disponível em:
<http://www.rii.sei.ba.gov.br/anais/g1/analisedeaspectosdeaglomeracaoprodutivabaseadosem
externalidadesmarshallianasnodistritoderaposo.pdf>. Acesso em 30 Abr. 2015
PICCININI, Fabio Junior; FINAMORE, Eduardo B. M. C; OLIVEIRA, Guilherme de.
Identificação e mapeamento de aglomerações produtivas no Rio Grande do Sul: um
enfoque na região da produção. Disponível em:
http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:7ZYJpMPdDWcJ:bell.unochapeco.e
87
du.br/revistas/index.php/rce/article/download/1184/623+&cd=1&hl=pt-BR&ct=clnk&gl=br>.
Acesso em: 10 Jan. 2015.
SOUZA, Nali de Jesus. Economia Regional: Conceitos e fundamento teóricos. In: Revista
Perspectiva Econômica, Universidade do Vale do Rio dos Sinos: Ano XVI, v.11, n. 32,
1981, p. 67-102. Disponivel em: <http://www.nalijsouza.web.br.com/teoria_econ_reg.pdf>.
Acesso em: 17 Mai. 2015.
88
PRODUÇÃO E ÁREA PLANTADA DA MAMONA NO ESTADO DO CEARÁ: UMA
APLICAÇÃO DO MODELO DE VETORES AUTORREGRESSIVOS (VAR)
José Bruno Tavares Macedo Simões1
Wellington Ribeiro Justo2
Resumo
Neste artigo foram examinados os efeitos de choque de oferta e demanda na produção e área
plantada da mamona no estado do Ceará. Com dados compreendendo o período entre 1947 e
2014 e foi utilizada a metodologia de Vetores Autorregressivos (VAR). Os resultados
apontaram que há um forte efeito inercial na dinâmica das duas variáveis tanto através da
função de impulso resposta como pela análise da composição da variância. Dito de outra
forma, em sua maior magnitude a dinâmica da produção é explicada pelo comportamento da
própria variável. Isto é, choques de oferta através da produtividade e demanda através do PIB
não influenciam a produção. Já a dinâmica da área plantada é explicada em sua maior parte
pela própria dinâmica, mas também em menor magnitude através do choque na produtividade
e no preço e não foi influenciada pelo choque de demanda.
Palavras-chave: Mamona; produtividade; VAR.
Abstract
This paper examined the supply shock effects and demand in production and acreage of
castor bean in the state of Ceará. With data covering the period between 1947 and 2014 and
using the Vector Autoregressive methodology (VAR). The results showed that there is a strong
inertial effect on the dynamics of the two variables both through the impulse response
function as the analysis of the composition of the variance. In other words, in its greatest
magnitude the dynamics of the production is explained by the very variable behavior. That is,
supply shocks through productivity and demand of the GDP do not influence the production.
However the dynamics of the planted area is explained mostly by the own dynamics, but also
to a lesser degree through the shock on productivity and price and it was not influenced by
the demand shock.
1Economista (URCA). Especialista em Administração Financeira (URCA).
2Professor Associado da URCA. Prof. do PPGECON (UFPE-CAA). Doutor em economia
pelo PIMES (UFPE). [email protected]
89
Key words: Castor bean; productivity; VAR.
1. INTRODUÇÃO
O atual cenário econômico mundial busca a renovação de sua matriz energética, haja
vista a necessidade de crescimento aliado à sustentabilidade, pois devido a vários acordos e
normas internacionais os níveis de gases causadores do efeito estufa deverão ser reduzidos, o
que ajudará a manter a temperatura da terra em níveis aceitáveis3 sem que haja danos à
natureza e que tal redução ocorra sem grandes prejuízos à economia global.
Fato esse que mobilizou um acordo feito por EUA e China, que prevê novas metas
para redução de gases-estufa, gesto que antecipa a pauta da Conferencia do Clima de Paris4,
prevista para o fim do ano, onde novas fontes e métodos menos poluentes devem ser
incorporados a matriz energética já existente.
Dentre inúmeras fontes renováveis de energia temos os chamados biocombustíveis;
combustíveis fabricados a partir de matéria orgânica, principalmente de origem vegetal.
Diferentemente do que ocorre com os combustíveis fósseis, os quais não podem ser
“produzidos”, cultivados, os biocombustíveis são fontes renováveis de energia, ou seja, fontes
que podem ser repostas, aliando crescimento à sustentabilidade, além de propiciarem geração
de emprego e renda em diversos setores da economia e nas diversas classes sociais.
Segundo HOLANDA (2004, p.200):
Para cada 1% de substituição de óleo diesel por biodiesel produzido com a
participação da agricultura familiar, podem ser gerados cerca de 45 mil empregos no
campo, com uma renda anual de aproximadamente 4.900,00, por emprego.
3 O aumento da concentração de gás carbônico na atmosfera terrestre, decorrente da queima de combustíveis
fósseis, provoca um aumento na temperatura da Terra, acentuando o efeito estufa. O aumento de 1°C nas médias
de temperatura já é suficiente para causar efeitos desastrosos, como os sentidos em 2014, o ano mais quente
desde que as temperaturas começaram a ser registradas, secas e chuvas inventaram o cenário nacional.
4 Conferência Internacional do Clima (COP 21), que pretende estipular novas metas até 2020, substituindo o
Protocolo de Kyoto, 1997, que obteve resultados decepcionantes.
90
E como afirma Abreu, Vieira e Ramos (2006,p. 11):
Admitindo-se que, para cada emprego no campo, são gerados até três empregos no
restante da cadeia produtiva, podem ser criados até 180 mil empregos para cada um
ponto percentual de substituição do combustível fóssil. A produção de matérias-
primas seria uma atividade complementar à agricultura de subsistência, representando
uma forma de obtenção de renda monetária e ocupação da força de trabalho familiar
por mais tempo, no próprio estabelecimento.
Dentre os biocombustíveis podemos destacar o biodiesel que é produzido a partir de
plantas oleaginosas como a soja, algodão, mamona, girassol, babaçu, amendoim, dendê e
também a partir da gordura animal. Podendo ser utilizado in natura, puro, ou adicionado ao
óleo diesel, combustível de origem fóssil, permitindo assim um melhor rendimento e redução
na emissão de dióxido de carbono – CO2.
Sendo assim, a produção do Biodiesel pode ser adequada à realidade do País e/ou
região em que se deseja utilizar tal fonte de energia. No Brasil são produzidos vários tipos de
oleaginosas nas suas diferentes regiões (SILVA; BISERRA, 1986).
Segundo Meirelles (2003) destacam: as produções de dendê, babaçu e soja no Norte
brasileiro; soja, mamona, algodão, girassol, dendê, milho e nabo forrageiro no Centro-Oeste;
soja, mamona, algodão, milho e girassol no Sudeste; soja, canola, girassol, algodão, milho e
nabo forrageiro no Sul; e babaçu, pinhão manso, dendê, milho, algodão e mamona na Região
Nordeste.
Na região do semiárido nacional, que ocupa aproximadamente 900.000km², de acordo
dados da SUDENE (1996), poucas culturas apresentam as características encontradas na
mamona, Ricinus communis L., a qual apresenta excelente resistência a períodos de seca
(WEISS, 1983) e mesmo exposta a tais condições extremas, apresenta excelente produção,
com altos níveis de rentabilidade.
Além da alta capacidade de resistência e ótimos níveis de produtividade a mamona
pode ser consorciada a outras culturas dentro da agricultura familiar, haja vista que o chamado
cultivo solteiro ou isolado se mostra mesmo rentável, segundo a Embrapa (2003).
Sendo assim, a mamona pode a vir a tomar um cenário de destaque dentro da produção
agrícola familiar, deixando de ser um elemento apenas secundário ou cultivo de sequeiro e
passando a ser cultura principal na geração de renda dos agricultores familiares, não só do
Ceará mais de outras partes do Semiárido Nordestino.
91
Portanto, este estudo tem como objetivo mensurar a trajetória da produção e área
plantada de mamona no estado do Ceará no período entre 1947 e 2014 e avaliar os impactos
de choque de oferta e demanda na sua dinâmica.
Este artigo avança na literatura ao estimar choques de oferta e demanda na produção e
área plantada da mamona no estado do Ceará com base na maior série histórica disponível e
utilizando-se de instrumental teórico e metodológico amplamente testados.
O artigo está estruturado em cinco seções além desta introdução. A seção dois trata de
aspectos culturais da mamona. A seção três trata de características edafoclimáticas do Ceará.
Na seção quatro apresenta-se o modelo teórico. Na seção cinco é apresentada a metodologia.
A seção seguinte traz os resultados e discussão e a última seção traz as principais conclusões.
2. MODELO ECONÔMICO PROPOSTO
O modelo aqui apresentado utiliza as ideias básicas desenvolvidas por Blanchard e
Quah (1989), e adaptadas ao setor agrícola por Spolador (2006) e Alves (2006), que atribui a
evolução da economia a choques de oferta (produtividade) e demanda (oferta monetária).
Neste caso, o estudo pretende verificar em que medida o desempenho da produção e da área
colhida de mamona no Ceará pode ser atribuído a choques de oferta (produtividade), de
demanda (renda nacional – mercado interno), assim como qual a influência dos preços sobre
estas variáveis. Contrariando o modelo de Blanchard e Quah (1989), não será imposta
restrição de longo prazo para captar os efeitos permanentes e temporários.
Neste modelo, a demanda pela mamona cearense (em logaritmos) seguindo Alves
(2006) é dada por:
d
t t ty = m -p (1)
onde y é a quantidade produzida, m a renda nacional real e p é o preço do produto.
O produto (em logaritmos) é dado ainda por:
t t ty = -s (2)
em que η é a área plantada e θa produtividade da terra.
Os impactos no modelo são dados pelos seguintes choques:
-choques de renda interna (de ):
t-1m = - ed
t tm (3)
-choques de produtividade, que afetam a oferta (se ):
92
t-1= - es
t t (4)
-choques de preços (pe ):
t-1= p - ep
t tp (5)
-choques de área colhida ( e ):
η η
t-1 t= E(p) - e em que e = e + ut t
(6)
Todos os choques, exceto tu , têm média zero, são não-correlacionados e não
apresentam autocorrelações.
O modelo econômico apresentado anteriormente será estimado através da metodologia
de Auto-Regressão Vetorial (VAR). Segundo Alves (2006), a metodologia VAR é bastante
utilizada na análise de questões macroeconômicas, assim como em estudos relacionados à
economia agrícola, podemos citar, nesse caso, Barros (1991), Barros (1992), Myers, Piggot e
Tomek (1990), Bacchi (1994), Burnquist et al. (1994), Aguiar (1994), Barros e Bittencourt
(1997), Bacchi e Burnquist (1999), Alves (2002), Bacchi e Alves (2004) entre outros.
3. METODOLOGIA
A metodologia VAR foi introduzida por Sims (1980) como uma técnica que poderia
ser usada na macroeconomia para caracterizar comportamentos dinâmicos conjunto de um
conjunto de variáveis sem requerer fortes restrições para identificar os parâmetros estruturais.
Embora a estimação do VAR não exija fortes restrições como hipóteses, algumas das
mais úteis aplicações como a função de impulso resposta ou a decomposição da variância
requerem a identificação das restrições. Uma típica restrição é a hipótese sobre a relação
dinâmica entre um par de variáveis, por exemplo, se x afeta y somente com uma defasagem,
ou se x não afeta y no longo prazo.
Um VAR contém um conjunto de m variáveis, cada uma das quais expressa como
função linear de p defasagens delas mesmas e de todas as outras m-1 variáveis mais o termo
de erro. Com duas variáveis x e y. Um VAR de ordem p seria expresso por:
y
t y0 yy1 t-1 yyp t-p yx1 t-1 yxp t-p t
x
t x0 xy1 t-1 xyp t-p xx1 t-1 xxp t-p t
y = β + β y + + β y + β x + + β x + ν
y = β + β y + + β y + β x + + β x + ν (7)
Uma característica fundamental da equação (7) é que não há variáveis contemporâneas
aparecendo no lado direito de qualquer das equações. Isto torna mais plausível, embora nem
sempre certo, que os regressores de (7) são fracamente exógenos e que, se todas as variáveis
93
são estacionárias e ergódicas, a estimação por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) pode
produzir estimadores assintoticamente desejáveis. Variáveis que são conhecidas por serem
exógenas podem ser modeladas ao adicionar ao lado direito das equações VAR sem
dificuldade, e, obviamente, sem incluir equações adicionais para modelá-las.
Quando se estima um modelo VAR com mais de duas variáveis devemos considerar a
possibilidade de mais de uma relação de cointegração entre as variáveis.
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
A figura 1 traz o comportamento da série histórica das variáveis: produção, área,
produtividade, preço e PIB no período 1946 a 2014. Observa-se uma grande queda tanto na
produção como na área plantada a partir do final da década de oitenta e início da década de 90
em virtude do fechamento de grandes empresas que produzia torta e óleo da mamona. Entre a
década de 90 e início dos anos 2000 há uma grande variação tanto na produção como na área
plantada, ora com grandes aumentos, ora com grandes reduções. A partir de 2003 as séries
apresentam uma tendência de crescimento com mais uma oscilação negativa no final da série.
Possivelmente estes últimos movimentos sejam em virtude do programa de biodiesel que
influenciou a produção e a área plantada de mamona especialmente na região Nordeste. A
queda no final do período ocorre justamente em virtude da queda da produção nordestina com
o fechamento de algumas usinas de biodiesel na região, bem como pela seca que vem
assolando a região nos últimos três anos5.
A produtividade, contudo, oscila dentro de uma média indicando possivelmente que a
série é estacionária. Uma variação mais acentuada ocorre no final da série. Como dito
anteriormente, provavelmente afetada pelo fechamento das usinas de biodiesel no Nordeste e
pela seca.
A série de preços apresenta alguns picos nas décadas de 70 e 80 e depois uma ligeira
tendência de queda até o início dos anos 2000. A partir de então, a tendência é de
crescimento até o final da série. Esta tendência ascendente coincide com o período em que é
implantado o programa do Biodiesel.
5 Um dos objetivos do programa de biodiesel era incentivar a agricultura familiar nas regiões Norte e Nordeste
com a produção da mamona como matéria-prima para as indústrias de Biodiesel. Contudo, como apontam
Nunes, Justo e Rodrigues (2014) em virtude de não conseguirem oferta suficiente de mamona dos agricultores
familiares nestas regiões que permitisse que as empresas se enquadrassem no regime de incentivos fiscais de
acordo com a legislação, várias empresas mudaram para estados do Centro-Oeste e passaram a produzir
biodiesel a partir da soja. Outras que permaneceram substituíram a mamona pela soja e sebo animal.
94
Finalmente no último gráfico da figura 1 observa-se que a série do PIB apresenta uma
tendência de crescimento ao longo do período. Contudo, observa-se que há oscilações
negativas nos anos 80 com a crise da dívida e início dos anos 2000 com os efeitos das crises
internacionais do México, Rússia, Argentina, Tigres Asiáticos e o próprio Brasil e uma ligeira
queda no final da série, esta refletindo o efeito da crise financeira internacional iniciada nos
Estados Unidos com a bolha no mercado imobiliário e posteriormente se estendendo para o
lado real da economia refletindo em toda a economia mundial.
Figura 1: Produção, Área Plantada, Produtividade e Preço da Mamona e PIB: 1947-2014.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
A figura 2 apresenta a série das variáveis: produção, área plantada, produtividade e
PIB no período 1946 a 2014 com as variáveis em logaritmo. A suavização das séries com as
variáveis em logaritmo tende a tornar as séries estacionarias.
0
2000
040
000
6000
0
1940 1960 1980 2000 2020Anos
Produção Área
0
200
400
600
800
1000
Pro
dutiv
idad
e
1940 1960 1980 2000 2020Anos
01
23
4
Pre
ço
1940 1960 1980 2000 2020Anos
0
1000
2000
3000
4000
5000
Pib
1940 1960 1980 2000 2020Anos
95
Figura 2: LnProdução, LnÁrea Plantada, LnProdutividade e LnPreço da Mamona e LnPIB: 1947-2014.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
Na tabela 1 são apresentadas as estatísticas descritivas das variáveis. A produção
média anual da mamona é de cerca de 15,6 mil toneladas. A produtividade é de pouco menos
de 563 kg/ha. Contudo, o valor mínimo é de 189 kg/ha e o valor máximo de 920,2kg/ha. O
preço médio é de R$ 1,23/kg. O PIB médio é de aproximadamente US$ 2 trilhões. A
produtividade é a variável que apresenta a menor variabilidade. Já a produção é a que
apresenta a maior variabilidade.
Tabela 1: Estatística Descritiva
Variável Média Desvio padrão Mínimo Máximo CV (%)
Produção 15637.04 11778.53 284 39280 75,32
Área 28013.85 18551.3 662 57565 66,22
Produtividade 562.59 189.08 79.88 920.22 33,61
Preço 1.23 0.62 0.40 3.45 50,41
PIB 1999.534 1408.412 199.456 4844.815 70,43
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
A tabela 2 traz o resultado dos testes de identificação das defasagens que devem ser
incorporadas no modelo. Segundo Baum (2013) se forem introduzidas muitas defasagens há
perda de muitos graus de liberdade. Por outro lado, se forem incluídas poucas defasagens
67
89
1011
1940 1960 1980 2000 2020Ano
Lnprodução Lnárea
4.5
55.
56
6.5
7
Lnpr
odut
1940 1960 1980 2000 2020Ano
-1-.5
0.5
11.
5
Lnpr
eço
1940 1960 1980 2000 2020Ano
56
78
9
Lnpi
b1940 1960 1980 2000 2020
Ano
96
pode ocasionar erro de especificação do modelo e autocorrelação dos resíduos. Desta forma, é
necessária a utilização de testes para identificar a quantidade ótima de defasagens no modelo.
A maioria dos testes aponta para a necessidade de incorporar uma defasagem. Desta forma, o
modelo estimado incorpora uma defasagem de cada uma das variáveis.
Tabela 2: Testes para identificar o número de defasagens do modelo
Lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
0 5.5122 0.000011 -0.048008 0.00551 0.088065*
1 34.825 58.627 16 0.000 7.3e-06 -.470653* -0.20306* 0.009707*
2 53.0254 36.4 16 0.003 6.9e-06* -0.540487 -0.058827 0.684161
3 59.442 12.834 16 0.685 9.5e-06 -0.236266 0.459466 1.53267
4 85.914 52.945* 16 0.000 7.0e-06 -0.568724* 0.341079 1.7445
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
A tabela 3 traz os resultados do teste de Dickey-Fuller aumentado para analisar a
estacionaridade das séries. Os resultados apontam que apenas a série do logaritmo da
produtividade é estacionária considerando a confiabilidade de 95% para o teste de Dickey-
Fuller Augmented.
Tabela 3: Teste de raiz unitária: Dickey-Fuller Augmented
Variável Estatística Z(t) Valor Crítico (1%) p-value
LnProdução -2.286 -3.558 0.1765
LnÁrea -1.711 -3.558 0.4254
LnProdutividade -3.832 -3.558 0.0126
LnPreço -2.562 -3.558 0.1087
LnPIB -2.860 -3.558 0.0501
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
A tabela 4 apresenta o resultado do teste de Phillips-Perron para analisar a
estacionaridade das séries. Percebe-se que apenas a série do logaritmo da produtividade e do
LnPIB seriam estacionárias com a confiabilidade de 99% segundo este critério. Assim,
partimos para a diferenciação das séries não estacionárias a fim de torná-las estacionárias.
Tabela 4: Teste de raiz unitária: Phillips-Perron
97
Variável Estatística Z(t) Valor Crítico (1%) p-value
LnProdução -2.881 -3.556 0.048
LnÁrea -1.797 -3.556 0.381
LnProdutividade -5.870 -3.556 0.000
LnPreço -3.741 -3.556 0.036
LnPIB -3.549 -3.556 0.007
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
A tabela 5 traz os resultados do teste de Phillips-Perron para as séries em primeira
diferença e os resultados apontam que as séries em primeira diferença são estacionárias.
Tabela 5: Teste de raiz unitária com as variáveis em primeira diferença:
Variável Estatística Z(t) Valor Crítico (1%) p-value
DlnProdução -7.722 -3.559 0.0000
DlnÁrea -6.729 -3.559 0.0000
DlnPreço -9.163 -3.559 0.0000
DlnPib -3.945 -3.559 0.0000
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
Na figura 3 é possível observar a função impulso-resposta do VAR estimado6.
Observa-se que um choque no LnIB afeta de forma positiva o preço e este efeito dissipa-se
após 2 períodos.
6 Uma vez que as séries não são integradas de mesma ordem o que indica que não há necessidade de inclusão de
vetores de cointegração para recuperar, se for o caso, as relações de longo prazo das séries. Para os dois modelos
estimados o primeiro englobando produção e o outro com área plantada. Por falta de espaço, optou-se em
apresentar o resultado da estimação do VAR para os dois modelos com as variáveis em logaritmo apesar de
algumas não serem estacionárias. Foram estimados também o VAR para os dois modelos com todas s variáveis
estacionárias em primeira diferença. Os resultados são similares. Vários autores, como por exemplo, Silva,
Souza e Maia (2013) sugerem que ainda que as variáveis não sejam todas estacionárias que seja estimado o VAR
com todas as variáveis em nível ou em primeira diferença como foi realizado, neste artigo.
98
Já um choque na variável LnPreço tem um forte efeito positivo na própria variável,
mas este efeito permanece positivo, mas com menor magnitude ao longo do tempo. O efeito
deste choque no LnPreço, contudo, incialmente é menor, cresce e depois se estabiliza nas
variáveis LnProdução e LnProdutividade.
Por sua vez, um choque na variável LnProdutivade tem um forte efeito inicial, cresce e
estabiliza após 10 períodos na própria variável. O efeito deste choque, praticamente não é
sentido nas demais variáveis. Exceto na produção que tem um pequeno efeito positivo que
logo se estabiliza.
Finalmente um choque na variável LnProdução não tem efeito inicial na variável
LnPreço, mas após o segundo período o efeito é crescente até se estabilizar a partir do décimo
período. Este choque é positivo, porém decrescente na variável LnProdutividade. Este mesmo
choque tem um forte efeito positivo na própria variável, mas decresce até o quinto período e
passa a diminuir lentamente ao longo do tempo.
Figura 3 Função impulso resposta do modelo 1
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da SEAGRI e CONAB.
Uma das hipóteses para que o VAR seja estável é que os valores absolutos dos
autovalores da matriz dinâmica fiquem dentro do círculo unitário. Conforme a figura 4 os
resultados apontam que o VAR estimado é estável atendendo a hipótese.
-.5
0
.5
1
-.5
0
.5
1
-.5
0
.5
1
-.5
0
.5
1
0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8
Modelo1, lnpib, lnpib Modelo1, lnpib, lnpreço Modelo1, lnpib, lnprodut Modelo1, lnpib, lnprodução
Modelo1, lnpreço, lnpib Modelo1, lnpreço, lnpreço Modelo1, lnpreço, lnprodut Modelo1, lnpreço, lnprodução
Modelo1, lnprodut, lnpib Modelo1, lnprodut, lnpreço Modelo1, lnprodut, lnprodut Modelo1, lnprodut, lnprodução
Modelo1, lnprodução, lnpib Modelo1, lnprodução, lnpreço Modelo1, lnprodução, lnprodut Modelo1, lnprodução, lnprodução
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
99
Figura 4 Teste de estacionaridade do modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados do VAR
A validação dos resultados do VAR estimado pressupõe, também, ausência de
autocorrelação nos resíduos do modelo. Conforme o resultado do teste LM apresentado na
tabela 7 é observado que os resíduos não são autocorrelacionados, haja vista que é aceita a
hipótese nula.
Tabela 7: Testando a ausência de autocorrelação no modelo: teste LM1
Lag chi2 Df Prob>chi
1 19.5325 16 0.24202
2 21.1642 16 0.17229
3 13.1891 16 0.65889
4 20.3177 16 0.20625
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados do VAR a partir dos dados da SEAGRI e CONAB.
Nota: H0: no autocorrelation at lag order.
A figura 5 traz a decomposição dos erros de previsão da variância, na qual a variável
LnPIB é praticamente explicada por ela mesma. O mesmo ocorre com a variável LnPreço e
LnProdutividade. Já para a variável LnProdução a decomposição dos erros de previsão da
variância mostra que esta é explicada com maior magnitude pela própria variável e pela
variável produtividade em menor magnitude.
-1-.
50
.51
Imag
inary
-1 -.5 0 .5 1Real
Roots of the companion matrix
100
Figura 5: Decomposição da Variância do primeiro modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados do VAR a partir dos dados da SEAGRI e CONAB.
A figura 6 traz a função impulso resposta para o segundo modelo. Ou seja, a ideia
como dito anteriormente é tentar captar possíveis efeitos de choques de oferta e demanda na
área plantada da mandioca no estado do Ceará. São apresentados os resultados do VAR com
as variáveis logaritmizadas.
Figura 6: Função impulso resposta do VAR com as variáveis em nível do segundo modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados do VAR a partir dos dados da SEAGRI e CONAB.
0
.5
1
0
.5
1
0
.5
1
0
.5
1
0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8
Modelo1, lnpib, lnpib Modelo1, lnpib, lnpreço Modelo1, lnpib, lnprodut Modelo1, lnpib, lnprodução
Modelo1, lnpreço, lnpib Modelo1, lnpreço, lnpreço Modelo1, lnpreço, lnprodut Modelo1, lnpreço, lnprodução
Modelo1, lnprodut, lnpib Modelo1, lnprodut, lnpreço Modelo1, lnprodut, lnprodut Modelo1, lnprodut, lnprodução
Modelo1, lnprodução, lnpib Modelo1, lnprodução, lnpreço Modelo1, lnprodução, lnprodut Modelo1, lnprodução, lnprodução
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.2
0
.2
.4
.6
-.2
0
.2
.4
.6
-.2
0
.2
.4
.6
-.2
0
.2
.4
.6
0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8
Modelo2, lnarea, lnarea Modelo2, lnarea, lnpib Modelo2, lnarea, lnpreço Modelo2, lnarea, lnprodut
Modelo2, lnpib, lnarea Modelo2, lnpib, lnpib Modelo2, lnpib, lnpreço Modelo2, lnpib, lnprodut
Modelo2, lnpreço, lnarea Modelo2, lnpreço, lnpib Modelo2, lnpreço, lnpreço Modelo2, lnpreço, lnprodut
Modelo2, lnprodut, lnarea Modelo2, lnprodut, lnpib Modelo2, lnprodut, lnpreço Modelo2, lnprodut, lnprodut
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
101
Podemos observar que um choque na variável LnÁrea tem um choque positivo na
própria variável, mas que vai se dissipando ao longo do tempo. O efeito desaparece após 8
períodos. Este choque praticamente não afeta a variável LnPIB. Causa inicialmente um
pequeno efeito negativo e depois positivo, mas que logo se dissipa na variável LnPreço. Há,
contudo, um efeito inicial positivo seguido por efeito negativo que também se dissipa após 4
períodos na variável LnProdutividade.
O choque na variável LnPreço causa impactos positivos na variável LnÁrea. No
entanto, este efeito desaparece após quatro períodos. Além deste efeito, ocorre um pequeno
efeito negativo seguido de efeito positivo, mas que também desaparece após quatro períodos
na própria variável.
Finalmente, um choque na variável LnProdutividade causa um efeito positivo na
variável LnÁrea que é dissipado após dois períodos. Este choque causa também um forte
efeito positivo na própria variável, contudo este efeito desaparece já no segundo período.
A figura 7 mostra a decomposição da variância do segundo modelo com as variáveis
em logaritmo na qual a variância do logaritmo do PIB é praticamente explicada pela própria
variável. Comportamento similar ocorre com a variável LnPreço e LnProdutividade. Já a
decomposição da variância da variável logaritmo da área é explicada em maior magnitude
pela própria variável, mas em menor magnitude por todas as variáveis do modelo.
Figura 7: Decomposição da variância do segundo modelo com as variáveis em logaritmo.
0
.5
1
0
.5
1
0
.5
1
0
.5
1
0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8
modelo2, deltalnpib, deltalnpib modelo2, deltalnpib, deltalnpreço modelo2, deltalnpib, deltlnarea modelo2, deltalnpib,lnprodut
modelo2, deltalnpreço, deltalnpib modelo2, deltalnpreço, deltalnpreço modelo2, deltlnapreço, deltalnrea modelo2, deltalnpreço, lnprodut
modelo2, deltlnarea, deltalnpib modelo2, deltalnrea, deltalnpreço modelo2, deltalnrea, deltalnrea modelo2, deltalnrea, lnprodut
modelo2,ln produt, deltalnpib modelo2, lnprodut, deltalnpreço modelo2ln, produt, deltalnrea modelo2,ln produt,ln produt
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
102
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados do VAR a partir dos dados da SEAGRI e CONAB.
Similarmente como foi feito no primeiro modelo, partimos para testar a estabilidade
do modelo. A figura 8 mostra que as condições de estabilidade são satisfeitas.
Figura 8: Estacionaridade do modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados do VAR a partir dos dados da SEAGRI e CONAB.
A tabela 8 traz o teste LM para verificar a hipótese que os resíduos são não
autocorrelacionados no segundo modelo. Os resultados apontam para a aceitação da hipótese
nula.
Tabela 8 Testando a ausência de autocorrelação no modelo: teste LM7
Lag chi2 Df Prob>chi
1 17.9954 16 0.32416
2 21.3697 16 0.16473
3 10.5685 16 0.83531
4 22.0505 16 0.14157
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados do VAR a partir dos dados da SEAGRI e CONAB.
Nota: H0: no autocorrelation at lag order.
5. CONCLUSÕES
Este artigo procurou mensurar a trajetória da produção e área plantada de mamona no
estado do Ceará no período entre 1947 e 2014, avaliando-se, os impactos de choque de oferta
e demanda na sua dinâmica. Os resultados obtidos pela metodologia VAR puderam ser 7 Nos dois modelos foram feitos testes de normalidade dos resíduos com as variáveis estacionárias em primeira
diferença com duas defasagens e aceitou-se a hipótese nula da normalidade dos resíduos.
-1-.
50
.51
Imag
inary
-1 -.5 0 .5 1Real
Roots of the companion matrix
103
analisados através das funções de impulso respostas e pela decomposição da variância. Nos
dois casos, verificou-se que a produção de mamona é explicada não apenas por ela mesma,
mas também pela produtividade e preço. Os efeitos de um choque na produção, contudo, se
dissipam rapidamente.
Estes resultados puderam ser observados com as variáveis em logaritmo como em
primeira diferença, embora tenham sido apresentados apenas os resultados da primeira.
A dinâmica da área plantada de mamona no estado do Ceará é explicada em maior
magnitude pela própria variável e em menor magnitude pela produtividade e preço. Isto é,
choque de oferta afeta a área plantada. O mesmo não pode ser observado no choque de
demanda. Observou-se, no entanto, que o efeito de um choque na área plantada tem um efeito
mais duradouro na sua dinâmica quando comparado com o efeito na produção.
Estes resultados apontam que há um forte efeito inercial na dinâmica destas duas
variáveis, o que em parte é explicado pelo fato da mamona ser uma cultura voltada para o
mercado mesmo que a produção seja realizada em grande medida pelos agricultores
familiares. Assim, há uma resistência por parte do agricultor tanto na decisão de iniciar a
exploração desta cultura como substituí-la por culturas mais tradicionais, como feijão e milho,
quando avaliar que o preço não é atrativo.
No Ceará, nos últimos anos, o governo procurou incentivar o cultivo da mamona
estabelecendo uma política de preço mínimo com o intuito de garantir uma produção, através
da agricultura familiar, suficiente para que as empresas que se instalaram no estado com o
objetivo de produzir biodiesel utilizando a mamona como matéria prima conseguisse oferta
suficiente para viabilizar a produção. Contudo, como pode ser observado, esta política parece
não ter sido suficiente, haja visto o baixo impacto do preço na produção e área plantada. Estes
resultados corroboram com outros trabalhos, como por exemplo, Nunes, Justo e Rodrigues
(2014) que se utilizando de outra metodologia apontaram que esta política não tem
conseguido viabilizar as empresa produtoras do biodiesel no estado e que as empresas
remanescentes têm substituído a mamona pela soja e sebo animal na produção do biodiesel no
estado.
6. Referências
ABREU, F. R.; VIEIRA, J. N. de S. RAMOS, S. Y. Programa Nacional para a Produção e
Uso do Biodiesel Diretrizes, desafios e perspectivas. Revista de Política Agrícola, Ano XV –
Nº 3 – Jul./Ago./Set., p.5-18, 2006
104
Agência Nacional de Águas - ANA (Brasil). Disponível em: www.ana.gov.br.
___________Atlas Brasil : abastecimento urbano de água : panorama nacional / Agência
Nacional de Águas; Engecorps/Cobrape. — Brasília : ANA : Engecorps/Cobrape,2010.
Agencia Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustível/is – ANP (Brasil). Boletim de
Setembro 2014.
AGUIAR, D. Custo, risco e margem de comercialização de arroz e feijão no Estado de
São Paulo: análise dinâmica e testes de modelos alternativos. 1994. 185 p. Tese (Doutorado
em Economia Aplicada) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de
São Paulo, Piracicaba, 1994.
ALVES, L. R. A. A reestruturação da cotonicultura no Brasil: fatores econômicos,
institucionais e tecnológicos. 2006. 122f. Tese (Doutorado em Economia Aplicada). Escola
Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. USP, Piracicaba, 2006.
BACCHI, M.R.P. Previsão de preços de bovino, suíno e frango com modelos de séries
temporais. 1994. 172 p. Tese (Doutorado em Economia Aplicada) – Escola Superior de
Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 1994.
BACCHI, M.R.P.; ALVES, L.R.A. Formação de preço do açúcar cristal empacotado ao
varejo da região Centro-sul do Brasil. Agricultura em São Paulo, São Paulo, v. 52, n. 1, p. 5-
22, 2004.
BARROS, G.S.A. de C. Impacts of monetary and real factors on the US dollar in identifiable
VAR models. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro, v. 45, n. 4, p. 519-541, 1991.
BARROS, G.S.A. de C. Effects of international shocks and domestic macroeconomic policies
upon Brazilian agriculture. Agricultural Economics, Amsterdam, v. 7, n. 2, p. 317-329,
1992.
BARROS, G.S.A. de C.; BITTENCOURT, M.V.L. Formação de preços sob oligopsônio: o
mercado de frango em São Paulo. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro, v. 51, n.
2, p.181-199, 1997.
BERNANKE, B.S. Alternative explanations of the money-income correlation. Carnegie-
Rochester Conference Series on Public Policy, Rochester, v. 25, p. 49-100, 1986.
BAUM, C. VAR, SVAR and VECM models. EC 823: Applied Econometrics.
Boston College, Spring 2013.
BLANCHARD, O.J.; QUAH, D. The dynamic effects of aggregate demand and supply
disturbances. The American Economic Review, New York, v. 39, n. 4, p. 655-673, Sep.
1989.
105
BRITO, L. T. de L.; MOURA, M. S. B. de; GAMA, G. F. B. (Ed.). Potencialidades da água
de chuva no semiárido brasileiro. Petrolina: Embrapa Semiárido, 2007. cap. 2, p. 35-39.
DICKEY, D.A.; FULLER, W.A. Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with
a unit root. Econometrica, Chicago, v. 49, n. 4, p. 1057-1072, July 1981.
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – EMBRAPA (Brasil).
___________, Mamona: Árvore do Conhecimento e Sistemas de Produção para o Semiárido
Brasileiro, ISSN 0100-6460, Campina Grande, PB Setembro, 2003 Disponível em:
___________, Mamona: Árvore do Conhecimento e Sistemas de Produção para o Semiárido
Brasileiro, ISSN 0100-6460, Campina Grande, PB Outubro, 2006.
ENDERS, W. Applied econometric time series. New York: John Wiley & Sons, 1995.
ENGLE, R.F.; GRANGER, C.W.J. Co-integração and error corretion: representation,
estimation, and testing. Econometrica, Chicago, v. 55, n. 2, p. 251-276, Mar. 1987.
FAVERO, E. A Seca na Vida das Famílias Rurais de Frederico Westphalen-RS.
Dissertação de Mestrado, Santa Maria, RS, UFSM, 2006
HAMILTON, J.D. Time series analysis. Princenton: Princenton University Press, 1994.
HOLANDA, A. Biodiesel e inclusão social . Brasília, DF: Câmara dos Deputados, 2004. 200
p. (Caderno de Altos Estudos, 1)
JACOMINE, P. K. T. Solos sob caatingas – Características e uso agrícola. In: ALVAREZ,
V. H.; FONTES, L. E. F.; FONTE, M. P. F. (Ed.). O solo nos grandes domínios
morfoclimáticos do Brasil e o desenvolvimento sustentado. Viçosa: SBCS/UFV. 1996.
Ministério Da Agricultura, Pecuária E Abastecimento - MAPA (Brasil). As Portarias de
Zoneamento Agrícola de Risco Climático por Unidade da Federação.
MEIRELLES, F. de S. Biodiesel, Brasília. FAESP/SENAR-SP, 2003
MENDES, B. V. Biodiversidade e desenvolvimento sustentável do Semiárido. Fortaleza:
SEMACE, 1997. 108 p.
MENDES, R.A. Diagnóstico, Análise de Governança e Proposição de Gestão para a
Cadeia Produtiva do Biodiesel da Mamona (CP/BDM): o Caso do Ceará. Fortaleza,
2005. XIX, 159 fl., Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) Programa de
Mestrado em Engenharia de Transportes, Centro de Tecnologia, Universidade Federal do
Ceará, Fortaleza, 2005.
MYERS, R.J.; PIGGOTT, R.R.; TOMEK, W.G. Esthimating sources of fluctuations in the
australian wool market: an application of VAR methods. Australian Journal of Agricultural
Economics, Collingwood, v. 34, p. 242-262, 1990.
106
Nova Delimitação do Semiárido Brasileiro (Brasil), Secretária de Políticas de
Desenvolvimento Regional, Ministério da Integração – MI.
NORDESTE sertanejo: a região semiárida mais povoada do mundo. Estudos Avançados, São
Paulo, v. 13, n. 35 p.60-68, Mai/Ago. 1999.
NUNES, E. de S.; JUSTO, W.R.; RODRIGUES, R. E. de A. Efeito da produção de biodiesel
na economia e no emprego formal na agricultura. Revista de Política Agrícola, No 2.
Abr./Maio/Jun, p.51-68, 2014.
Revista de política agrícola. – Ano 1, n. 1 (fev. 1992) - . – Brasília: Secretaria Nacional de
Política Agrícola, Companhia Nacional de Abastecimento, SSN 1413-4969, Publicação
Trimestral, Ano XV – Nº 3, Jul./Ago./Set. 2006, Brasília, DF.
Secretaria da Agricultura, Pecuária, Irrigação, Pesca e Aquicultura – SEAGRI (Bahia).
Secretaria de Desenvolvimento Agrário – DAS (Ceará). http://www.sda.ce.gov.br/
SILVA, A. C. A. da; SOUZA, W. P. S. de F.; MAIA, S.F. preços de alimentos e dinâmica
inflacionária no Brasil: uma Aplicação do modelo de vetores autoregressivos (var). In: Anais
do 51º Congresso da SOBER. Belém-PA, 2013.
SIMS, C.A. Macroeconomics and Reality. Econometrica 48 (1):1-48, 1980.
SPOLADOR, H.F.S. Impactos dinâmicos dos choques de oferta e demanda sobre a
agricultura brasileira. 2006. 107 p. Tese (Doutorado em Economia Aplicada) – Escola
Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2006.
WEISS, E.A. Oil seed crops. London: Longman, 1983. 659p.
107
CONSUMO SUSTENTÁVEL E CIDADANIA: UMA ANÁLISE DA UTILIZAÇÃO DA
ÁGUA NAS CIDADES DE CRATO E JUAZEIRO DO NORTE, CEARÁ
Isac Alves Correia1
Maria Rosa Dionísio Almeida2
Otácio Pereira Gomes3
RESUMO Em pleno século XXI há uma crescente preocupação com relação ao consumo desenfreado
das pessoas, e isso tem se refletido no comportamento das mesmas. Por outro lado, o debate
acerca da preocupação com a escassez dos recursos naturais por parte de ONGs em defesa do
meio ambiente tem passado a ser prioridade dos governos de países que almejam o
desenvolvimento sustentável e essa ideia tornou-se também uma das mais discutidas nas
pautas empresariais, decorrente do marketing embutido nas campanhas de preservação
ambiental e de investimento em tecnologia e sustentabilidade, além dos incentivos fiscais e
financeiros concedidos a empresários com atitudes ecologicamente corretas. A água, por ser
um recurso tão essencial à sobrevivência, se tornou o ponto de maior discussão por parte dos
ambientalistas. O cenário atual aponta para uma intensa necessidade de planejamento da
distribuição e de gestão dos recursos hídricos. A metodologia empregada é de natureza
bibliográfica utilizando-se literatura relacionada ao tema, como Daniela Gomes de
Vasconcellos, além de dados provenientes de entidades e órgãos como IBGE, IPECE SRH e a
Organização das Nações Unidas para Educação Ciência e Cultura. Desse modo, a presente
pesquisa pretende promover um debate acerca da utilização da água nas cidades de Crato e
Juazeiro do Norte, marcada pela geração do consumismo do mundo capitalista ao passo em
que são introduzidos os conceitos de cidadania e desenvolvimento sustentável, com intuito de
contribuir para uma reflexão construtiva sobre a conservação dos recursos naturais a fim de
garantir as necessidades das gerações futuras.
Palavras-chaves: Consumo Consciente. Sustentabilidade. Juazeiro do Norte. Crato.
ABSTRACT
In the twenty-first century there is a growing concern about the rampant consumption of
people, and this has been reflected in the behavior of the same. On the other hand, the debate
about the concern over the shortage of natural resources by NGOs in defense of the
environment has come to be a priority of governments of countries that aims sustainable
development and this idea has also become one of the most discussed in corporate guidelines,
due to the built-in marketing campaigns for environmental preservation and investment in
1Graduando em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri (URCA). E-mail:
[email protected] 2Economista pela Universidade Regional do Cariri (URCA). E-mail: [email protected]
3 . Graduado em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri (URCA) e Mestre em Economia
Rural pela Universidade Federal do Ceará (MAER-UFC). E-mail: [email protected].
108
technology and sustainability and the tax and financial incentives to entrepreneurs with
environmentally friendly attitudes. Water, as a resource so essential to survival, became the
point of further discussion by the environmentalists. The current scenario points to an intense
need for distribution planning and management of water resources. The methodology is
bibliographical using literature related to the theme, the Daniela Gomes de Vasconcellos, and
data from bodies and organs as IBGE, IPECE SRH and the United Nations Educational
Scientific and Cultural Organization. Thus, this research aims to promote a debate about the
use of water in the cities of Crate and Juazeiro, marked by consumerism generation of the
capitalist world while on the concepts of citizenship and sustainable development are
introduced, aiming to contribute for constructive reflection on the conservation of natural
resources to ensure the needs of future generations.
Key words: Conscious Consumption. Sustainability. Juazeiro. Crato.
1 INTRODUÇÃO
Situadas no triângulo CRAJUBAR – termo utilizado para designar a área dos
municípios de Crato, Juazeiro e Barbalha – as cidades de Crato e Juazeiro estão localizadas na
Bacia do Araripe, Região do Cariri e possuem os melhores aquíferos do Ceará por serem
possuidoras das maiores reservas de água subterrânea. O abastecimento é feito através de
água subterrânea e complementado por fontes do Crato. (CAVALCANTE et al., 2006).
A localização da área de estudo é ao Sul do estado do Ceará a pouco mais de 500 km
da capital, Fortaleza. Possui clima semiárido, com um período seco de duração de 4 a 6meses
e outro chuvoso de 7 a 8 meses e temperaturas que variam durante o ano com média de 35°C.
A cidade de Juazeiro do Norte, com área de 248 Km² é a metrópole da Região
Metropolitana do Cariri por ser o mais populoso e com maior economia da região. Possui 263
mil habitantes (IBGE – 2014) e é o terceiro maior polo da indústria de calçados brasileiro e
também considerado o maior centro universitário do Ceará com 104 cursos superiores. O
município de Crato destaca-se na região pela sua área de 1.176 Km², IDH alto e uma das
maiores reservas florestais do país.
A região detém de grande potencial de recursos naturais hídricos e minerais,
favorecendo a exploração de diversas atividades, tais como agrícolas, com fruticultura
irrigada, floricultura, cultivo de arroz, feijão e cana de açúcar, bovinocultura, apicultura e
exploração de minérios de alto valor comercial (SOUZA e AMARAL FILHO, 2004).
Sabe-se, porém que o desenvolvimento assume formas variadas e muitas vezes
desequilibradas conforme cada região. Desse modo, busca-se analisar as relações de consumo
109
com a conservação dos recursos naturais, sobretudo da água nas cidades de Crato e Juazeiro
do Norte com o intuito de promover uma discussão teórica a respeito do assunto e de gerar
iniciativas que busquem uma economia mais sustentável.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 Consumo sustentável e cidadania
No Brasil, assim como também em todo o planeta, tem se discutido bastante em
consumir de forma consciente, não no que tange somente a questão puramente econômica,
mas também de forma a não comprometer a capacidade que o planeta tem de satisfazer as
necessidades das gerações futuras.
Segundo relatório das Nações Unidas sobre o Desenvolvimento de Água (2015) “Até
2030, o planeta enfrentará um déficit de água de 40%, a menos que seja melhorada
dramaticamente a gestão desse recurso precioso”. A água influencia diretamente o nosso
futuro, logo, precisamos mudar a forma como avaliamos, gerenciamos e usamos esse recurso,
em face da sempre crescente demanda e da superexploração de nossas reservas subterrâneas
(ONU, 2015).
Ainda de acordo como o relatório apresentado pela Organização das Nações Unidas
para a Educação, a Ciência e a Cultura (UNESCO, 2015) mostra que há no mundo água
suficiente para suprir as necessidades de crescimento do consumo, mas não sem uma
mudança dramática no uso, gerenciamento e compartilhamento.
O consumo sustentável compreende uma relação em que os agentes estão atentos às
causassem que o ato de consumir poderá levar a toda sociedade. Além disso, o consumidor
consciente preocupa-se na decisão ao colocar em primeiro lugar os produtos que são
ambientalmente e socialmente responsáveis, a fim de contribuir com a melhoria das condições
ambientais do meio (SOBRINHO, 2006).
A relação entre consumo e desenvolvimento sustentável está expressa na preocupação
com as gerações futuras. Desse modo, a ideia de consumo consciente vai de encontro com a
sustentabilidade, ao passo em que a geração atual utilize os recursos naturais sem
comprometer a capacidade de suprir as necessidades de outras gerações (FARIAS, 2013).
Para ser alcançado o desenvolvimento sustentável através do consumo com
responsabilidade no que se refere à preocupação com a qualidade de vida e nas consequências
desses atos para o planeta é necessário investir em conhecimento em educação ambiental para
110
que a humanidade tome conhecimento do agravamento que a má utilização dos recursos pode
causar (WWF BRASIL, 2013).
O consumo consciente surge como uma nova perspectiva em relação a estratégias
públicas e/ou privadas quanto à esfera do consumo, as novas formas de produção das
empresas, bem como as mudanças no comportamento dos indivíduos no mercado. Desse
modo, produção, mercado e consumo formam um regime de interdependência e
coenvolvimento em relação a atividades organizacionais como tecnologia, regras, práticas de
consumo (PORTILO, 2005).
Consumir de forma sustentável está diretamente ligado ao ato da escolha ou uso de
produtos naturais. O indivíduo leva em conta, dessa forma, o equilíbrio entre utilidade,
conservação dos recursos naturais existentes e as possibilidades dos efeitos coletivos de sua
decisão (FABI et al., 2010).
Seguindo a mesma linha de pensamento do desenvolvimento sustentável, o consumo
consciente é entendido como “a forma de consumo que utiliza os recursos naturais para
satisfazer as necessidades atuais, sem comprometer as necessidades e aspirações das gerações
futuras”. (GOMES, 2006).
Surge, assim, o ser cidadão-consciente. Relacionam-se ainda aos padrões de consumo
resultante os atores sociais (Governo, Empresa e Sociedade) em busca do desenvolvimento
sustentável (SILVA, 2010).
2.2 Breve histórico sobre a água
Até os dias atuais o aparecimento da água continua sem explicação convincente, pois
existem pelo menos três hipótese que procuram explicar a origem da água no Universo: a
religiosa, a do choque de cometas com planetas do sistema solar e da poeira cósmica
(VATSMAN. D; VASTSMAN M, 2005).
Quase toda a superfície do planeta Terra está coberta por água: água dos oceanos, água
dos rios e lagos, arroios e sangas. Água das calotas polares em forma de gelo, água da chuva
sendo que 1.370.000.000 km³ é constituída basicamente de dois tipos: água salgada dos mares
e água doce dos rios, lagos e subsolo. A água salgada ocupa 97% do total, o que vem a ser
impossível para o consumo, restando apenas 3% para o consumo humano e atividades
dependentes.
111
O território brasileiro contém cerca de 12% de toda a água doce do planeta. Ao todo,
são 200 mil microbacias espalhadas em 12 regiões hidrográficas, como as bacias do São
Francisco, do Paraná e a Amazônica a mais extensa do mundo e 60% dela localizada no
Brasil. É um enorme potencial hídrico, capaz de prover um volume de água por pessoa 19
vezes superior ao mínimo estabelecido pela Organização das Nações Unidas (ONU) que é
cerca de 1.700 m³/s por habitante por ano (MMA, 2015).
De acordo com IBGE (2010) o Brasil com uma área de aproximadamente 8.514.876
Km² e com uma população de mais de 190 milhões de habitantes, o torna hoje o quinto país
do mundo tanto em extensão territorial como populacional. Em virtude de suas dimensões
continentais, o Brasil apresenta grandes contrastes em sua vegetação, clima, topografia,
distribuição populacional e no seu desenvolvimento econômico e social.
Segundo Lima (1999), o Brasil é um país bem privilegiado quanto ao volume de
recursos hídricos, pois possui cerca de 13,7% da água doce do mundo, a bacia Amazônica
concentra a maior parte desse recurso, em torno de 73% desse volume e concentra em seu
território menos de 5% da população brasileira. Apenas 27% dos recursos hídricos são
distribuídos desigualmente para atender toda a população brasileira.
Não só a disponibilidade de água não é uniforme, mas a oferta de água tratada
reflete os contrastes no desenvolvimento dos Estados brasileiros. Enquanto na região
Sudeste 87,5% dos domicílios são atendidos por rede de distribuição de água, no
Nordeste a porcentagem é de apenas 58,7% (SOBRINHO, 2006, p.29).
Apesar da abundância, os recursos hídricos brasileiros não são inesgotáveis. O acesso
à água não é igual para todos. As características geográficas de cada região e as mudanças de
vazão dos rios, que ocorrem devido às variações climáticas ao longo do ano, afetam a
distribuição.
O Nordeste possui menos de 5% das reservas e grande parte da água é subterrânea,
com teor de sal acima do limite aceitável para o consumo humano (Ministério do Meio
Ambiente et al., 2005). Diante dessa situação, são necessários cada vez mais investimentos
em métodos alternativos de abastecimento, como o processo de dessalinização com
reaproveitamento de rejeitos, a implantação de cisternas, transfusão do Rio São Francisco,
construção de barragens e açudes, poços cartesianos, dentre outros, projetos estes tratados
como prioritários na promoção do desenvolvimento econômico, social e ambiental do
semiárido brasileiro.
112
Como se isso não fosse suficiente, o Brasil também apresenta um elevadíssimo nível
de desperdício, o Ministério do Meio Ambiente et al. (2005), relata que cerca de 20% a 60%
da água tratada para consumo se perde no processo de distribuição devido as redes de
abastecimentos, em quase sua totalidade, estarem em péssimas condições de conservação.
Além dessas perdas de água do seu trajeto das estações de tratamento até o consumidor, temos
também um grande desperdício em nossas casas, ao tomarmos banhos prolongados, usos de
descargas com grandes capacidades de litros, lavagem de louças com a torneira aberta,
lavagens de carros, uso da mangueira como vassoura na limpeza de calçadas etc.
2.3 Como utilizamos nossa água
O consumo de água no nosso país divide-se da seguinte forma: 22% para uso humano,
19% são destinados para as indústrias e 59% para a agricultura (Manual de Educação para o
Consumo Sustentável, 2005).
Uso Doméstico
Em conformidade com o Ministério da Saúde para que a água seja potável e adequada
para o consumo humano, ela tem que apresentar características físicas, químicas,
microbiológicas e radioativas de acordo com o padrão de potabilidade estabelecido. Ou seja, a
água apropriada para o consumo humano não deve apresentar nem coloração, cheiro e sabor,
tem que ser pura.
Para tanto, quando não encontrada com tanta pureza na natureza, devido
contaminarmos nossos rios e lençóis freáticos, só chega água limpa em nossas torneiras
quando esta passa por estações de tratamentos, onde são realizados processos de desinfecção
para garantir seu consumo sem riscos à saúde.
Como se não bastasse o uso indevido por parte dos consumidores, através dos
desperdícios de água deixando as torneiras abertas sem estarem utilizando-as, vazamentos
escondidos, descargas soltas, dentre outros fatores, ainda contribuem com a poluição
ambiental ao limpar suas casas exagerando no uso de produtos de limpeza, como os
detergentes e desodorizador de ambiente, vilões estes, que contaminam os rios e degradem
cada vez mais os recursos hídricos do Brasil.
Uso Industrial
As indústrias consomem grandes quantidades de água, elas utilizam cerca de 22% do
consumo total de água limpa disponível. Todo esse gasto ocorre devido ao seu longo processo
113
industrial, que vai desde a incorporação de água nos produtos até a lavagem de materiais,
equipamentos e instalações, como também pelo uso prolongado de sistemas de refrigeração e
geração de vapor.
Tabela 1: Consumo de água nas indústrias
Tipo de indústria Consumo
Refinação de aço 85 m³por t de aço
Indústria têxtil 290 m³ por barril
Couros (curtumes) 1000 m³ por t tecido
Papel 55 m³ por t de papel
Saboarias 250 m³ por t de sabão
Usinas de açúcar 2 m³ por de açúcar
Fabricas de conservas 75 m³ por t de conservantes
Laticínios 2 m³ por t de produto
Cervejaria 20 m³ por m³ de cerveja
Lavanderia 10 m³ por t de roupa
Matadouros 3 m³ por animal abatido
Fonte: Barth (1987) apud Manual de Educação para o Consumo Sustentável, 2005.
De acordo com a Secretária do Meio ambiente, estima-se que a cada ano as indústrias
são responsáveis por lançar cerca de 300 mil a 500 mil toneladas de dejetos nos rios. Isso vai
depender muito de qual tipo de industrial e tecnologias são adotadas no processo de
fabricação, já que a agua resultante dos processos indústrias podem carregar grandes
quantidades de resíduos tóxicos e restos de materiais em decomposição, que ao serem
lançados nos rios e nos mares podem ocasionar a morte de peixes, e mesmo quando
conseguem sobreviverem carregam em seu organismo substâncias tóxicas, que quando
ingeridos pelos os seres humanos podem ocasionar sérios problemas de saúde.
Não só as indústrias químicas são as grandes poluidoras, mas também as indústrias
alimentícias, como por exemplo, as produtoras de salsichas, estas podem contaminar uma
grande área se não adotar um processo de tratamento de água utilizada na lavagem dos
resíduos dos suínos antes de ser despejada nos rios.
Uso Agrícola
Em proporção as mudanças climáticas inesperadas e muitas vezes de estiagens
prolongadas, a água da chuva não são suficientes para umedecer toda a terra necessária para
114
produção agrícola. Para ter uma boa colheita é necessário que os agricultores recorram para
outras alternativas, uma delas é o uso da irrigação, método esse que demanda mais de dois
terços de água doce potável do planeta.
O processo de umedecer a terra por intermédio de irrigadores, além de ter um elevado
consumo de água, ainda tem a questão do desperdício por não ser um método mais eficaz de
aproveitar melhor a água.
Não muito diferente das outras formas de usos da água, a agricultura também é
responsável por afetar drasticamente a os recursos hídricos e a qualidade dos solos. A prática
de usar fertilizantes e agrotóxicos no processo de cultivação de alimentos, quando chovem são
arrastados para os corpos d’água, contaminando tanto a água superficial, quanto à subterrânea.
3 METODOLOGIA
3.1 Área de estudo
Os municípios de Crato e Juazeiro do Norte estão localizados ao Sul do Estado do
Ceará distantes 400 e 396 km em linha reta da capital cearense. O município de Crato possui
dois tipos de climas; tropical quente semiárido brando e tropical quente subsumido os meses
mais chuvosos são de janeiro a maio a pluviosidade média é 1090,9 mm a temperatura varia
entre 24ºC a 26ºC (FUCEME apud IPECE, 2014).
O município de Juazeiro do Norte também predomina o tropical quente semiárido
brando difere em relação ao clima quente semiárido, os meses mais chuvosos são de janeiro a
maio a pluviosidade média é 925,1 mm a temperatura varia entre 24ºC a 26ºC. (IPECE,
2014). Segundo o Instituto de Brasileiro de Geografia e Estatísticas a estimativa da população
do município de Crato em 2014 é de 127.657 habitantes e de Juazeiro do Norte é 263.704
habitantes.
3.2 Natureza dos dados
A presente pesquisa foi realizada através de leitura sistemática de livros, revistas e
artigos relacionados extraídos da internet. A área de estudo concentra-se nas cidades de Crato
e Juazeiro do Norte, localizadas ao sul do Estado do Ceará. Foram utilizados dados
secundários, especialmente extraídos da base de dados disponibilizados pelo IBGE (Instituto
115
Brasileiro de Geografia e Estatística), ONU (Organizações das Nações Unidas) e SEMARH
(Secretaria do Meio Ambiente dos Recursos Hídricos) e nos estudos de Cavalcante et
al.(2006) sobre as águas subterrâneas do CRAJUBAR (Crato, Juazeiro e Barbalha).
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
É perceptível o caráter de urgência de uma nova estratégia de gestão ambiental.
Enquanto camadas da população são movidas pela sociedade do consumo e os prazeres do
modelo capitalista, porém sem instrução ou com pouco reconhecimento da gravidade da
problemática, o planeta sofre com as mazelas do consumo exacerbado e o sistema capitalista
inviabiliza cada vez mais o processo.
A maioria das reservas de água doce estão destruídas de maneira desigual vem sendo
exauridas por agentes patogênicos e poluídos por substancias químicas e biológicas o que leva
a preocupação por parte do aumento demográfico mundial.
A verdade é que a possibilidade de ocorrer escassez dos recursos hídricos tornar-se
mais alarmante quando de gerar problemas para o consumo de atividades essências para o
desenvolvimento de uma nação.
A região do Cariri é a segunda mais desenvolvida e populosa no estado do Ceará,
depois da Região Metropolitana de Fortaleza. Devido à sua compartimentação
geológica, representada pela Bacia Sedimentar do Araripe, a região tem condições
extremamente favoráveis à exploração de água subterrâneas, ao contrário do que
ocorre na maior parte do estado do Ceará (85%), que se localiza em terrenos
cristalinos. Tanto é que no Cariri a quase totalidade da água para abastecimento
público e irrigação é proveniente de poços (KIMURA; LOUREIRO, 2004, p.1).
A espessura de cada camada da Chapada do Araripe do topo a ate a base é classificada
com, formação Exu, Santana, Rio da batateira, Missão Velha, Brejo Santo e Mauriti. Em
geral, as formações Exu, Rio da Batateira, Abaiara, Missão Velha e Mauriti são definidas
como unidades aquíferas da região, enquanto as formações Santana e Brejo Santo se
comportam predominantemente como unidades confinantes, com baixos valores de
condutividade hidráulica.
As águas subterrâneas do Cariri representam a mais importante fonte de abastecimento
da região, tanto para as populações urbana e rural, quanto para projetos de irrigação da região,
116
os municípios de Crato e Juazeiro do Norte são abastecidos por meio de reservas subterrâneas,
qualquer que seja a teoria que busque explicar as água subterrâneas, inclui os tipos
classificadas como mineiras ou potáveis de mesa, que podem aflorar naturalmente através de
poços tubulares verticais com sondas de percussão ou por equipamentos rotativos.
A exploração racional e sustentável dos recursos hídricos subterrâneos requer que
sejam realizadas, antes do uso real desses aquíferos, simulações que possam nos
indicar o comportamento dos aquíferos quando submetidos aos vários tipos de
bombeamento e recarga reais. Tais simulações atualmente são feitas através de
Modelos Computacionais Numéricos, os quais exigem um conhecimento preciso de
características hidrogeológicas dos aquíferos, tais como Condutividade Hidráulica
(principal característica), Coeficiente de Armazenamento e Retenção específica
(SOUZA et al., 2009, p.3).
Segundo a Companhia de Gestão de Recursos Hídricos – COGERH (Portal
Hidrológico do Ceará), 2015 o município de Crato possui 94% dos domicílios com
abastecimento de água e somente 25,2% com instalações sanitárias a quantidade de poços
chegam 237. Em relação a Juazeiro do Norte este tem 338 poços, sendo que 97,6% dos
domicílios possuem instalações sanitárias, como 52,2% possuem instalações sanitárias.
Estudos realizados pela COGERH, além de análises de controle de qualidade da água
da CAGECE e de Relatórios de Fiscalização da ARCE, demonstram redução da qualidade da
água destes mananciais, notadamente em função da presença de nitrato nas amostras,
indicando a existência de poluentes na água. Esses fatos podem ser justificados pela
infiltração dos esgotos das fossas domésticas, bem como pela existência de esgotos lançados a
céu aberto. Fica nítido que esses resíduos estão causando a contaminação da água subterrânea.
É válido ressaltar que os mesmos estudos apontaram a traços de metais pesados, provenientes
possivelmente das atividades das indústrias que atuam principalmente em Juazeiro do Norte
(ARCE, 2013).
Além da preocupação de manter a qualidade do lençol freático, a ausência de um
saneamento básico adequado, tanto para Juazeiro do Norte como para o município do Crato
impacta principalmente sobre a população pela exposição dos moradores aos vetores
causadores de doenças de veiculação hídrica, dado que os municípios com piores índices de
saneamento possuem maiores taxas de mortalidade provocadas por diarreia onde as crianças
são as principais vitimas.
Logo, torna-se necessário a conscientização da população sobre importância a coleta
de lixo para que não sejam despejados nos rios, como sobre o tratamento de esgotos, pois tais
117
atitudes são decisivas para termos uma qualidade de vida melhor, se prejudicarmos as
gerações futuras.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A cultura de consumo é resultado não somente das atitudes individuais das pessoas,
mas da forma como a sociedade foi organizada, com a estrutura do capitalismo dominante
além da profundidade ideológica que permite estruturar e subordinar as outras culturas
(SLATER, 2002).
No consumo doméstico, por exemplo, deve-se adotar uma postura a partir de uma
reeducação nos conceitos adotados no consumo sustentável de água no dia-a-dia, levando
menos tempo no banho, escovar os dentes com a torneira fechada, não utilizar a mangueira
para lavar carros e calçadas.
As ações mais adequadas para reduzir o desperdício e controlar o uso da água na
produção industrial são através da introdução de técnicas de reuso de água e da utilização de
equipamentos e métodos de irrigação que demande menos quantidade.
Por outro lado, o próprio sistema capitalista inviabiliza a adoção de métodos que
facilitem a preservação desses recursos. Através de sistemas tecnológicos avançados, a
sociedade deveria promover um método capaz de utilizar menos a capacidade do planeta,
porém ela alimenta a ideia de consumir desenfreadamente.
É bastante comum a opinião em que as pessoas defendem uma pressão para com as
empresas, para que estas produzam produtos de limpeza e embalagens que causem menos
impactos ao meio ambiente, sendo os mesmos bem significantes no processo de degradação,
poluição de rios e poços que servem como fontes de distribuição para o uso humano.
Não adianta, porém, exigir que a esfera governamental faça tratamento adequado dos
resíduos, como por exemplo, instalar sistemas de coleta seletiva e reciclagem, aterros
sanitários, estações de recebimentos de produtos tóxicos, entre outros, sem que seja diminuída
a contaminação por parte da agricultura, através do menor uso de agrotóxico e fertilizantes, da
adoção de medidas de combate a erosão de solos e de redução de assoreamento de corpos
d’água, tanto no campo como na cidade se não houver uma mudança na atitude das pessoas
com relação ao uso e a forma como tratam os recursos naturais.
É necessário, ainda, que a decisão parta do coletivo e os esforços individuais sejam
predominantes na luta pela conservação do meio, pois através do consumo consciente ao
118
mesmo tempo em que é exercido o papel da cidadania é garantida uma melhor qualidade de
vida para as pessoas e os outros seres que habitam o planeta.
Não era propósito da pesquisa, desenvolver uma teoria capaz de resolver o problema
da escassez da água. Tomou-se como objetivo principal, o de promover um debate acerca da
necessidade de estudar uma política de educação ambiental no sentido de trabalhar a
sensibilização da sociedade do consumo sobre as questões que afetam o meio ambiente e a
qualidade de vida na terra. Sabe-se, portanto, que é de grande valor fazer um estudo sobre a
qualidade da água devido a presença de bactérias e íons além de um estudo de planejamento e
de gestão dos recursos hídricos da região, para que não sejam comprometidas a qualidade e o
potencial.
REFERÊNCIAS
ARCE – Agencia reguladora de serviços públicos delegados do estado, 2013. Carta do
Cariri 2013. <http://www.arce.ce.gov.br/index.php/publicacoes-saneamento/> Acesso em: 2
Jul. 2015.
BAUMAN, Z. Vida para consumo: a transformação das pessoas em mercadorias. Rio de
Janeiro: Jorge Zahar, 2008.
CAVALCANTE, I. N. et al. Qualidade das Águas Subterrâneas dos Municípios de Crato e
Juazeiro do Norte – Vale do Cariri, Ceará, Brasil. In: IX Simpósio de Geologia da Amazônia,
Anais... Belém – PA. Belém: SBG, 2006.
FABI, M. J. S., LOURENÇO, C. D. S., & SILVA, S. S. Consumo Consciente: atitude do
cliente perante o comportamento socioambiental empresarial. IV Encontro de Marketing da
Associação Nacional de Pós-Graduação em Administração. Anais... Florianópolis, SC, Brasil,
2010.
FARIAS, Cristiane. Portal Terra. Disponível em
<http://www.infoescola.com/desenvolvimento-sustentavel/consumo-consciente/> Acesso em:
20 Jun. 2015.
GOMES, Daniela Vasconcellos. A Necessidade de um Modelo de Consumo Sustentável. O
Farroupilha, Farroupilha – RS, v. 1477, p. 06-06, 23 Jun. 2006.
______. IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticas, Censo demográfico 2010.
Disponível em <http://www.ibge.gov.br> Acesso em: 10 Jun. 2015.
119
______. IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticas. Cidades, 2015. Disponível em
<http://cidades.ibge.gov.br/> Acesso em: 10 Jun. 2015.
KIMURA, Gisele; LOUREIRO, Celso de Oliveira. Modelo hidrogeológico do gráben Crato-
Juazeiro (CE) – uma nova proposta sobre a conexão hidráulica entre os sistemas aquíferos
superior e médio. In: XIII Congresso Brasileiro de Águas Subterrâneas. Anais... UNESP .
p.13, São Paulo, 2004.
LIMA, J. E. F.W et al. O uso da irrigação no Brasil. In: Estado das Águas no Brasil – 1999:
Perspectivas de Gestão e Informação de Recursos hídricos, SIH/ ANEEL/ MME/ SRH/
MMA, 1999, p. 73-82.
MINISTÉRIO DA SAÚDE. Controle da qualidade da água potável. Disponível em:
<http://www.saude.gov.br> Acesso em: 14 Jun. 2015.
MMA - Ministério do meio Ambiente, 2015. Disponível em:
<http://www.ministeriodomeioambiente.gov.br/água> Acesso em: 02 de Jul.2015.
NOGUEIRA, Rui. Água a luta do Século XXI. Brasília, Nação do Sol, 2006.
PORTILLO F. Sustentabilidade ambiental, consumo e cidadania. São Paulo: Ed. Cortez,
2005.
ONU: Organização das Nações Unidas. A ONU e a água. Disponível em
<http://www.onu.org.br> Acesso em: 16 de Maio. 2015.
SECRETARIA DO MEIO AMBIENTE: Disponível em: <www.sema.rs.gov.br> Acesso
em: 10 de Maio 2015.
SECRETARIA DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS HÍDRICOS-SEMARH.
<www.semarh.rn.gov.br> Acesso em: 10 de Maio 2015.
Ministério do Meio Ambiente, Ministério da Educação e Instituto Brasileiro de Defesa do
Consumidor. Manual de Educação para o Consumo Sustentável. Brasília, 2005, 160 p.
Disponível em: <http://portal.mec.gov.br> Acesso em: 16 de Maio 2015.
SILVA, M. E.; CORRÊA, A. P. M. & AGUIAR, E. C. Consumo e Sustentabilidade: A
perspectiva educacional para o consumo consciente. II Encontro Regional de Tecnologia e
Negócios – ERTEN. Anais... Serra Talhada: UFRPE, 2010.
SLALTER, D. Cultura do consumo & modernidade. São Paulo: Nobel, 2002.
120
SOBRINHO, M. J. F.B (2006). Cartilha Consumo Consciente - recomendações para o
dia-a-dia. UNIFACS – Universidade Salvador, Salvador, 16 p. Disponível em
<http://engajamentocidadao.unifacs.br> Acesso em: 23 de Jun. 2105.
SOUZA, Dayane L. R.; AMARAL FILHO, J. Arranjo Produtivo de Calçados no Cariri.
Nexos Econômicos (Salvador). Salvador, Bahia, 2004.
SOUZA, Claudio Damasceno de et al. Estimativa de parâmetros a partir dos dados de cargas
hidráulicas observadas usadas na simulação computacional do fluxo hídrico subterrâneo na
região do Cariri cearense. In: XVIII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. Anais...
UFMS. p. 20, Campo Grande: MS, 2009.
WWF Brasil. Disponível em:
<http://www.wwf.org.br/natureza_brasileira/questoes_ambientais/desenvolvimento_sustentav
el/> Acesso em: 25 de Maio2015.
UNESCO - Organização das Nações Unidas para a Educação, Ciência e a Cultura, 2015.
Disponível em: <http://www.unesco.br/água> Acesso em: 03 de Jul. 2015.
121
APLICAÇÃO DO ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL MUNICIPAL
NAS CIDADES DA REGIÃO METROPOLITANA DO CARIRI - CE: ANÁLISE DA
DIMENSÃO ECONÔMICA
Everton Paulo Gonçalves Vieira1
Wellington Ribeiro Justo2
RESUMO:
O conceito de desenvolvimento sustentável, para os economistas, passou do campo teórico
para o prático há poucas décadas, pois foram surgindo metodologias que permitiram
incorporar este conceito através de indicadores. A disponibilidade de dados das diversas
variáveis que contemplam estes conceitos possibilitou os avanços na mensuração de
desenvolvimento nesta visão mais ampla. Este artigo buscou mensurar o índice de
desenvolvimento sustentável dos nove municípios da região metropolitana do Cariri cearense
a partir dos dados do IPECE para o ano de 2010. A metodologia utilizada foi a estimação do
Índice de desenvolvimento Sustentável. Os resultados apontaram que a depender do
indicador, há discrepância entre os municípios. No índice geral, destacaram-se os municípios
de Crato e Juazeiro do Norte por apresentarem nível de desenvolvimento aceitável.
Palavras-chaves: Índice de desenvolvimento; Sustentabilidade; Dimensão econômica.
ABSTRACT:
The concept of sustainable development, for the economists, has moved from the theoretical
field for practical a few decades ago, because Methodologies have emerged that allowed
incorporate this concept through indicators. The availability of data of different variables that
come with these concepts enabled advances in the measurement of development in this
broader view. This paper aims to measure the sustainable development index of the nine
1Graduado em Administração (UFC); Pós-graduando em Administração Financeira na
Universidade Regional do Cariri (URCA). Administrador na Universidade Federal do Cariri
(UFCA). Email: [email protected] Telefone: (88) 997140559 2Engenheiro Agrônomo (UFRPE). Economista (URCA). Mestre em Economia Rural (UFC).
Doutor em Economia (PIMES-UFPE). Professor Associado do Curso de Economia da
URCA.
Professor do PPGECON (UFPE).Email: [email protected]
122
municipalities in the metropolitan region of Cariri in Ceará with IPECE data for the year
2010. The methodology used was the estimation of the Sustainable Index. The results pointed
that depends on the indicator; there is a discrepancy between the municipalities. Overall
index, stood out the municipalities of Crato and Juazeiro do Norte by presenting acceptable
level of development.
Keywords: Index of development; sustainability; economic dimension.
1. INTRODUÇÃO
A questão da sustentabilidade tem sido discutida intensamente nas últimas
décadas. O Brasil teve contribuição importante na busca por um planeta mais sustentável com
a Conferência das Nações Unidas sobre o Meio Ambiente e o Desenvolvimento, evento que
aconteceu no Rio de Janeiro, em 1992, e contou com a presença de representantes de mais de
150 países. A Rio 92, como ficou conhecida a conferência, obteve entre os principais
resultados a criação da Agenda 21, documento contendo diretrizes para a construção de uma
sociedade mais sustentável para as gerações futuras.
Da escala global para a municipal, a preocupação com o bem-estar do meio
ambiente e de todos que fazem parte dele, visando o futuro, passou do campo conceitual para
a busca por ferramentas práticas com o objetivo de descobrir os reais problemas e solucioná-
los. A criação de um índice foi uma maneira objetiva para atender esta demanda.
Dessa forma, o Índice de Desenvolvimento Sustentável Municipal (IDSM) foi
uma metodologia criada pelos pesquisadores paraibanos Martins e Cândido (2008), tendo
como base o Índice de Desenvolvimento Sustentável - IDS Brasil, com o objetivo de verificar
as condições da sustentabilidade dos municípios comparadas à situação dos demais que
compõem o Estado da Paraíba.
Este artigo tem como objetivo principal aplicar o IDSM nas cidades que compõem
a Região Metropolitana do Cariri³. Como o IDSM é bastante amplo, aborda diversos
indicadores na formulação de seus índices, e estes são obtidos pela comparação com todas as
cidades do estado (para simular um cenário de ambiente similar a todos os municípios),
optou-se trabalhar apenas com parte dele: a dimensão econômica.
123
O IDSM mostra-se uma ferramenta de análise mais completa em relação a outros
indicadores, pois engloba as cinco dimensões da sustentabilidade, e dentro delas, diversas
variáveis. Além disso, este indicador se utiliza do contexto regional dos municípios que
compõem o estado como parâmetro de avaliação.
Esta pesquisa tem o ano de 2010 como base, pois este é o ano mais recente que
possui dados mais completos para o cálculo da dimensão econômica.
Além desta introdução este artigo está dividido em mais três seções. A segunda
sessão trata de apresentar alguns conceitos básicos sobre desenvolvimento sustentável. A
terceira busca explicar a metodologia utilizada, referindo-se a natureza e fonte dos dados,
caracterização da área de estudo e a metodologia do IDSM. A última sessão refere-se aos
resultados e discussão acerca da aplicação do indicador.
2. DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL
A premissa básica para a formação do conceito de sustentabilidade é justamente a
preocupação com o planeta nos anos que virão. Com base neste princípio, o Relatório
Brundtland ou “Nosso Futuro Comum” definiu, em 1987, desenvolvimento sustentável como
“aquele que atende às necessidades do presente sem comprometer a possibilidade das
gerações futuras de atenderem as suas próprias necessidades” (COMISSÃO MUNDIAL
SOBRE MEIO AMBIENTE E DESENVOLVIMENTO apud SANTOS, 2011).
Por mais simples que o conceito de desenvolvimento sustentável possa parecer,
ele é motivo de discussões há várias décadas. A complexidade deste tema é visível a partir da
percepção do quão abrangente ele é. Para Sachs apud VASCONCELOS (2011, p. 23) a
sustentabilidade é formada pela integração de cinco dimensões:
Figura 1: Dimensões da Sustentabilidade
Fonte: Sachs apud Vasconcelos (2011)
De acordo com Silva et al. (2012, p. 29) “a pluridimensionalidade abordada por
Sachs sinaliza diretrizes que devem, sobretudo, buscar soluções para o sistema como um todo,
124
interagindo com as diferentes demandas quer sejam em aspecto ambiental, social, econômico,
geográfico ou espaço-territorial, político e cultural”.
Das cinco dimensões da sustentabilidade é importante destacar a econômica.
Goodland & Ledoc apud Baroni (1992, p. 2) relatam que “o objetivo primeiro do
desenvolvimento sustentável é alcançar um nível de bem-estar econômico razoável e
equitativamente distribuído que pode ser perpetuamente continuado por muitas gerações
humanas”.
Na visão de Martins & Cândido apud Vasconcelos (2011, p. 147) a dimensão
econômica “engloba um conjunto de informações relacionadas aos objetivos ligados ao
desempenho econômico e financeiro e aos rendimentos da população, considerados de
extrema relevância para a implementação do desenvolvimento sustentável”.
3. METODOLOGIA
3.1 Natureza e Fonte dos Dados
Os dados contidos neste trabalho são de natureza secundária e foram em sua
totalidade obtidos através de pesquisas em livros, artigos e web sites, principalmente nas
páginas do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior, Atlas do
Desenvolvimento Humano do Brasil e Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará.
O tipo de pesquisa realizada na produção deste artigo é a pesquisa bibliográfica, definida por
Lima (1997, p. 63) como “atividade de localização e consulta de fontes diversas de
informações escritas, para coletar dados gerais ou específicos a respeito de um tema”.
Para Vergara (2006, p. 48), “pesquisa bibliográfica é o estudo sistematizado
desenvolvido com base em material publicado em livros, revistas, jornais, redes eletrônicas,
isto é, material acessível ao público em geral”.
A maneira como são coletados os dados neste tipo de pesquisa e, principalmente,
de que forma serão utilizados eficientemente são questões importantes enfatizadas por Laville
e Dionne (1999, p. 167-168):
Os documentos aportam informação diretamente: os dados estão lá, resta fazer
sua triagem, criticá-los, isto é, julgar sua qualidade em função das necessidades
da pesquisa, codificá-los ou categorizá-los [...]. Para simplificar, pode-se
concluir que a coleta da informação resume-se em reunir os documentos, em
descrever ou transcrever eventualmente seu conteúdo e talvez em efetuar uma
125
primeira ordenação das informações para selecionar aquelas que parecem
pertinentes.
3.2 Caracterização da Área de Estudo
Este trabalho tem como objeto de estudo a Região Metropolitana do Ceará
(RMC). Esta região é “constituída pelo agrupamento dos municípios de Juazeiro do Norte,
Crato, Barbalha, Jardim, Missão Velha, Caririaçu, Farias Brito, Nova Olinda e Santana do
Cariri para integrar a organização, o planejamento e a execução de funções públicas de
interesse comum” (CEARÁ, 2009). O Quadro abaixo mostra dados sobre estes municípios:
Quadro 1: Informações básicas – Municípios da RMC
Município Informações Básicas
Barbalha
Área: 479,18 km²; População: 55.323 (2010); Distância em linha reta a capital:
405 km; Clima Tropical Quente Semi-árido Brando. (IPECE, 2012)
Caririaçu
Área: 623,82 km²; População: 26.393 (2010); Distância em linha reta a capital:
375 km; Clima Tropical Quente Semi-árido e Tropical Quente Semi-árido Brando.
(IPECE, 2012)
Crato
Área: 1.009,20 km²; População: 121.428 (2010); Distância em linha reta a capital:
400 km; Clima Tropical Quente Semi-árido Brando e Tropical Quente Sub-úmido.
(IPECE, 2012)
Farias Brito
Área: 503,7 km²; População: 19.007 (2010); Distância em linha reta a capital: 375
km; Clima Tropical Quente Semi-árido e Tropical Quente Semi-árido Brando.
(IPECE, 2012)
Jardim
Área: 457,03 km²; População: 26.688 (2010); Distância em linha reta a capital:
435 km; Tropical Quente Semi-árido Brando e Tropical Quente Sub-úmido.
(IPECE, 2012)
Juazeiro do Norte
Área: 248,55 km²; População: 249.939 (2010); Distância em linha reta a capital:
396 km; Clima Tropical Quente Semi-árido e Tropical Quente Semi-árido Brando.
(IPECE, 2012)
Missão Velha
Área: 651,11 km²; População: 34.274 (2010); Distância em linha reta a capital:
395 km; Clima Tropical Quente Semi-árido e Tropical Quente Semi-árido Brando.
(IPECE, 2012)
Nova Olinda
Área: 284,40 km²; População: 14.256 (2010); Distância em linha reta a capital:
393 km; Clima Tropical Quente Semi-árido, Tropical Quente Semi-árido Brando e
Tropical Quente Sub-úmido. (IPECE, 2012)
Santana do Cariri
Área: 768,77 km²; População: 17.170 (2010); Distância em linha reta a capital:
406 km; Clima Tropical Quente Semi-árido, Tropical Quente Semi-árido Brando e
Tropical Quente Sub-úmido. (IPECE, 2012) Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do IPECE (2012)
126
Visto que as informações básicas sobre desenvolvimento sustentável e a região
que será objeto de estudo desta pesquisa foram apresentados, a metodologia do cálculo do
Índice de Desenvolvimento Sustentável Municipal é a próxima etapa na construção desta
pesquisa.
3.3 Metodologia do Cálculo do IDSM
Martins & Cândido (2011) afirmam que a construção da metodologia do Índice de
Desenvolvimento Sustentável Municipal foi formulada com base em critérios mundiais para
este tipo de índice, e que as dimensões e variáveis tem por referência propostas de Waquil et.
al. (2006) e da publicação “Indicadores de desenvolvimento sustentável: Brasil 2004”.
Sinteticamente, o IDSM é um índice que propõe calcular o nível de
sustentabilidade de determinado município, tomando como orientação a comparação com os
demais municípios que fazem parte do mesmo estado. As dimensões da sustentabilidade
compõem o IDSM, porém, a dimensão espacial foi dividida em demográfica e em político-
institucional, e a ecológica foi renomeada como ambiental. No quadro abaixo estão
discriminadas as dimensões da sustentabilidade e suas respectivas variáveis:
Quadro 2: Dimensões e variáveis da sustentabilidade
Fonte: Martins & Cândido (2008).
127
As variáveis possuem unidades de medidas diferentes, por isso, foi necessário
ajustar os valores numa escala de 0 (zero) a 1 (um). Determinada a variação mínima e máxima
da escala, constatou-se que algumas variáveis apresentam relações positivas e negativas. A
relação positiva significa que quanto maior o indicador, melhor seu índice, e quanto menor o
indicador, pior será o índice. Já a negativa é o oposto. Para a conversão de variável em índice,
estas relações podem ser calculadas da seguinte forma (Martins & Cândido, 2011):
Figura 2: Fórmulas da relação positiva e negativa das variáveis do IDSM
Fonte: Martins & Cândido (2011).
Após o cálculo da relação positiva ou negativa (dependendo de qual dos dois
contextos esteja inserido), o índice é classificado em um nível de sustentabilidade (crítico,
alerta, aceitável ou ideal) de acordo com o valor obtido. O quadro a seguir mostra as
classificações dos índices dentro da escala de 0 a 1 e suas respectivas representações em
cores:
Quadro 3: Classificação e representação dos índices em níveis de sustentabilidade.
Fonte: Martins & Cândido (2008)
Na relação positiva, o menor resultado dentre todos será classificado como 0,0000
e o maior como 1,0000, sendo que os outros resultados variantes entre estes extremos serão
classificados a partir do cálculo da relação positiva na figura 2. O mesmo acontece com a
relação negativa obedecendo a sua singularidade.
128
Definidos todos os pontos principais do IDSM, o passo seguinte é a aplicação dos
indicadores que fazem parte da dimensão econômica, no conjunto de municípios que formam
a Região Metropolitana do Cariri.
129
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
A tabela 1 traz a estatística descritiva das variáveis das nove cidades da RMC,
além dos valores mínimos e máximos de cada variável em todo estado do Ceará (necessário
para o cálculo do IDSM), as médias e os desvios padrão:
Tabela 1: Variáveis e Estatísticas Descritivas
Município PIB per
capita
Participação da
Indústria no
PIB
Saldo da Balança
Comercial
Renda per
capita
Rendimentos
Provenientes do
Trabalho
Índice de Gini
de Distribuição
de rendimento
Barbalha 8.206 0,32 -17.324.605 362,9 67,57 0,16
Caririaçu 3.603 0,13 0 243,1 57,05 0,23
Crato 6.969 0,16 8.372.625 470,46 71,17 0,23
Farias
Brito
3.894 0,11 0 231,88 43,64 0,36
Jardim 3.849 0,09 0 241,09 54,93 0,27
Juazeiro
do Norte
7.842 0,19 873.663 439,53 76,46 0,18
Missão
Velha
4.428 0,18 0 293,16 56,46 0,23
Nova
Olinda
4.571 0,23 0 272,1 62,53 0,33
Santana
do Cariri
4.282 0,12 0 212,7 50,03 0,29
Mínimo 3.169 0,06 -492.754.287 171,62 33,48 0,11
Máximo 39.997 0,58 150.238.212 846,36 79,75 0,69
Média 5.444,64 0,16 -4.856.837,4 267,64 56,46 0,26
Desvio-
padrão
4.024,56 0,09 57.169.295,92 76,34 9,46 0,09
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do IPECE (2012/2013), DataSus (2010), Ministério do
Desenvolvimento Indústria e Comércio Exterior (2010) e Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil
(2010).
130
Devido à especificidade da variável “Renda familiar per capita”, foi necessário a
inserção dos dados em uma tabela à parte, conforme pode ser visto na tabela 2.
Tabela 2: Variável Renda Familiar per capita e Estatísticas Descritivas
Município
Renda Familiar per capita (%)
Até ¼
(salário
mínimo)
Mais de ¼ a
½ (salário
mínimo)
Mais de ½ a 1
(salário mínimo)
Mais de 1 a 2
(salário mínimo)
Mais de 2 a 3
(salário mínimo)
Mais de 3 (salário
mínimo)
Barbalha 21,5 32,11 29,59 9,52 2,27 3,07
Caririaçu 36,74 25,45 26,45 5,73 0,78 0,85
Crato 16,92 29,82 29,65 12,01 3,77 5,12
Farias
Brito
35,82 22,98 26,78 7,15 0,87 0,7
Jardim 36,17 26,13 25,12 5,62 0,94 1,1
Juazeiro
do Norte
15,77 31,6 31,31 11,21 2,89 3,75
Missão
Velha
34,48 28,31 26,13 6,66 1,19 1,32
Nova
Olinda
32,78 29,19 24,29 5,43 1,18 1,16
Santana
do Cariri
42,28 21,57 23,59 5,63 1,06 0,98
Mínimo 7,76 21,57 17,05 2,72 0,38 0,25
Máximo 48,59 39,34 35,73 17,57 6,04 11,86
Média 32,33 27,57 26,16 6,57 1,25 1,24
Desvio-
padrão
7,96 3,53 3,44 2,1 0,65 1,12
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do IPECE (2012).
4.1 Produto Interno Bruto per capita
131
A tabela 3 apresenta os índices do Produto Interno Bruto per capita dos
municípios da RMC, em 2010. A relação é positiva, pois quanto maior a variável, maior será
a renda média da população local.
Tabela 3: Índices do Produto Interno Bruto per capita dos municípios da RMC em 2010.
Município Saldo
Barbalha 0,1368
Caririaçu 0,0118
Crato 0,1032
Farias Brito 0,0197
Jardim 0,0185
Juazeiro do Norte 0,1269
Missão Velha 0,0342
Nova Olinda 0,0381
Santana do Cariri 0,0302
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do IPECE (2013).
Todas as cidades da Região Metropolitana do Cariri apresentaram nível crítico de
sustentabilidade em relação ao Produto Interno Bruto per capita, no ano de 2010. Barbalha,
Juazeiro do Norte e Crato, respectivamente, foram as que obtiveram os resultados mais
expressivos. A primeira, no entanto, é a maior em território e a menor em população das três.
4.2 Participação da Indústria no PIB
A tabela 4 traz os índices da participação da indústria no PIB. A relação dessa
variável é positiva, pois quanto maior a participação da indústria no PIB, melhor para a
economia da região que, prioritariamente, depende da agricultura e comércio.
Tabela 4: Índices da Participação da Indústria no PIB dos municípios da RMC em 2010.
Município Saldo
Barbalha 0,5000
Caririaçu 0,1346
Crato 0,1923
Farias Brito 0,0962
Jardim 0,0577
Juazeiro do Norte 0,2500
Missão Velha 0,2308
Nova Olinda 0,3269
Santana do Cariri 0,1154
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do IPECE (2013).
As cidades de Barbalha e Nova Olinda foram as únicas entre as nove cidades a
apresentarem o nível de sustentabilidade alerta. As demais se encontram em estado crítico. É
importante destacar os resultados das cidades de Juazeiro do Norte e Crato, que apesar de
132
possuírem grandes indústrias instaladas em seus territórios, não obtiveram, sequer, o nível de
alerta. Isso provavelmente deve-se à participação do comércio no PIB desses municípios,
caracterizando-se como principal atividade econômica, principalmente em Juazeiro do Norte.
4.3 Saldo da Balança Comercial
A tabela 5 apresenta os índices do saldo da balança comercial. A relação dessa
variável é positiva, pois realizado o cálculo de subtração entre as exportações e importações,
quanto maior o resultado, melhor para a economia.
Tabela 5: Índices do saldo da balança comercial dos municípios da RMC em 2010.
Município Saldo
Barbalha 0,7394
Caririaçu 0,7663
Crato 0,7794
Farias Brito 0,7663
Jardim 0,7663
Juazeiro do Norte 0,7677
Missão Velha 0,7663
Nova Olinda 0,7663
Santana do Cariri 0,7663
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do Ministério do Desenvolvimento Indústria e
Comércio Exterior (2010).
Os resultados acima demonstram que oito cidades que compõem a RMC estão em
situação ideal, pois obtiveram índices superiores a 0,7501. A única cidade que obteve um
resultado menor, entretanto, considerado aceitável, foi o município de Barbalha.
4.4 Renda Familiar per capita em Salários Mínimos
A tabela 6 traz os índices da renda familiar per capita em salários mínimos
divididos em seis faixas salariais. A relação é negativa até um salário mínimo e positiva para
os que recebem acima.
Tabela 6: Índices da renda familiar per capita em salários mínimos dos municípios da RMC em 2010. Município Até 1/4 + de ¼ a 1/2 + de ½ a 1 + de 1 a 2 + de 2 a 3 + de 3
Barbalha 0,6635 0,4069 0,3287 0,4579 0,3339 0,2429
Caririaçu 0,2902 0,7817 0,4968 0,2027 0,0707 0,0517
Crato 0,7757 0,5357 0,3255 0,6256 0,5989 0,4195
Farias Brito 0,3128 0,9207 0,4791 0,2983 0,0866 0,0388
Jardim 0,3042 0,7434 0,5680 0,1953 0,0989 0,0732
Juazeiro do Norte 0,8038 0,4356 0,2366 0,5717 0,4435 0,3015
133
Missão Velha 0,3456 0,6207 0,5139 0,2653 0,1431 0,0922
Nova Olinda 0,3872 0,5712 0,6124 0,1825 0,1413 0,0784
Santana do Cariri 0,1545 1,0000 0,6499 0,1960 0,1201 0,0629
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do IPECE (2012).
A tabela 6 difere das demais por destrinchar o indicador em diversos segmentos,
compreendendo desde a faixa de renda familiar daqueles que recebem ¼ do salário mínimo
até os que recebem mais de três salários mínimos. É possível notar que os índices acima de
um salário mínimo pioram à medida que o valor aumenta, chegando a nível crítico em sete
cidades, no índice referente a mais de três salários mínimos. Em relação ao resultado geral,
Crato foi o município que apresentou o resultado mais regular, pois não demonstrou nível
crítico em nenhuma faixa salarial. Por outro lado, a cidade de Santana do Cariri foi a mais
irregular entre as nove, apresentando nível crítico em quatro das seis faixas salariais.
4.5 Renda per capita
A tabela 7 apresenta os índices da renda per capita dos municípios da RMC em
2010. A relação é positiva, pois quanto maior a variável, maior será o índice.
Tabela 7: Índices da renda per capita dos municípios da RMC em 2010. Município Saldo
Barbalha 0,2835
Caririaçu 0,1059
Crato 0,4429
Farias Brito 0,0893
Jardim 0,1030
Juazeiro do Norte 0,3971
Missão Velha 0,1801
Nova Olinda 0,1489
Santana do Cariri 0,0609
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil
(2010).
Barbalha, Crato e Juazeiro do Norte obtiveram os melhores resultados em relação
ao indicador renda per capita, porém, não alcançaram o nível aceitável de sustentabilidade.
4.6 Rendimentos provenientes do trabalho
A tabela 8 traz os índices de rendimentos provenientes do trabalho. A relação é
positiva, ou seja, quanto maior a variável, maior será o índice.
134
Tabela 8: Índices de rendimentos provenientes do trabalho dos municípios da RMC em 2010. Município Saldo
Barbalha 0,7368
Caririaçu 0,5094
Crato 0,8146
Farias Brito 0,2196
Jardim 0,4636
Juazeiro do Norte 0,9289
Missão Velha 0,4967
Nova Olinda 0,6278
Santana do Cariri 0,3577
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil
(2010).
Cinco das nove cidades que formam a Região Metropolitana do Cariri
apresentaram nível aceitável ou ideal de sustentabilidade em relação ao indicador de
rendimentos provenientes do trabalho. Apenas a cidade de Farias Brito estava em nível crítico
no ano de 2010.
4.7 Índice Gini de distribuição de rendimento
A tabela 9 traz o índice Gini de distribuição de rendimentos. A relação é negativa,
visto que quanto maior a variável, menor será o índice e vice-versa.
Tabela 9: Índice Gini de distribuição de rendimento dos municípios da RMC em 2010.
Município Saldo
Barbalha 0,9138
Caririaçu 0,7931
Crato 0,7931
Farias Brito 0,5690
Jardim 0,7241
Juazeiro do Norte 0,8793
Missão Velha 0,7931
Nova Olinda 0,6207
Santana do Cariri 0,6897
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do DataSus (2010).
Cinco cidades apresentaram nível ideal de sustentabilidade e as outras quatro,
nível aceitável. Isso significa que todos os municípios da Região Metropolitana do Ceará
tinham, em 2010, uma distribuição equilibrada de rendimentos.
4.8 Dimensão Econômica
Calculando a média aritmética de todos os índices, é possível obter o índice da
dimensão econômica dos municípios, conforme tabela 10:
135
Tabela 10: Dimensão Econômica dos municípios da RMC em 2010.
Município Saldo
Barbalha 0,4801
Caririaçu 0,3725
Crato 0,5313
Farias Brito 0,3497
Jardim 0,3654
Juazeiro do Norte 0,5117
Missão Velha 0,3916
Nova Olinda 0,3930
Santana do Cariri 0,3717
Fonte: Elaborado pelos autores com base na média das variáveis da IDSM (2015).
Crato e Juazeiro do Norte, respectivamente, foram as cidades com níveis de
sustentabilidade superiores as outras, encontrando-se em situação “aceitável” no ano de 2010.
As demais mantiveram equilíbrio e apresentaram o nível alerta de sustentabilidade.
Realizando uma comparação com a dimensão econômica dos municípios da
Paraíba, é possível notar estreita semelhança entre as duas regiões. Crato e Juazeiro do Norte
se juntam ao rol de nove cidades da Paraíba que obtiveram resultado “aceitável”. Todos os
outros duzentos e quatorze municípios encontravam-se em situação de “alerta”.
Tabela 11: IDHM dos municípios da RMC em 2010
Município IDHM
Barbalha 0,683
Caririaçu 0,578
Crato 0,713
Farias Brito 0,633
Jardim 0,614
Juazeiro do Norte 0,694
Missão Velha 0,622
Nova Olinda 0,625
Santana do Cariri 0,612
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil
(2015).
Em comparação ao Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM),
calculado considerando três dimensões (longevidade, educação e renda), os municípios de
Crato e Juazeiro do Norte, novamente, demonstram obter os melhores resultados da RMC.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Ao analisar a situação dos municípios da Região Metropolitana do Cariri conclui-
se que a dimensão econômica é bastante contrastante em relação aos sete indicadores que a
136
compõem. Enquanto o saldo da balança comercial e o índice Gini de distribuição de
rendimento dos municípios estudados apresentam resultados excelentes, nos quais todas as
cidades alcançaram níveis de sustentabilidade aceitáveis ou ideais, os indicadores de renda
familiar per capita em salários mínimos e rendimentos provenientes do trabalho não possuem
regularidade nenhuma entre os próprios municípios. A pior situação encontra-se na análise
dos indicadores de Produto Interno Bruto per capita, participação da indústria no PIB e renda
per capita, tendo estes, quase em sua totalidade, apresentados níveis críticos de
sustentabilidade.
Em relação às cidades individualmente, Barbalha, Crato e Juazeiro do Norte
foram as que mantiveram nível alto de sustentabilidade em praticamente todos os indicadores,
mesmo que em alguns, o nível fosse crítico. No lado oposto, Caririaçu, Farias Brito, Jardim e
Santana do Cariri demonstraram um cenário negativo em diversos indicadores. Missão Velha
e Nova Olinda não apresentaram bons resultados no geral, mas também não foram ruins, o
que mostra que estão no caminho certo para o desenvolvimento econômico sustentável. Em
geral, nenhum município estava, em 2010, em estado crítico em relação à dimensão
econômica no todo, sendo que Crato e Juazeiro do Norte destacaram-se pelos níveis aceitáveis
de sustentabilidade.
A partir desta aplicação inicial, fica aberto o caminho para que mais pesquisas
sejam realizadas englobando todas as variáveis propostas por Martins & Cândido (2008).
Ainda que a aplicação da metodologia do Índice de desenvolvimento Sustentável
Municipal tenha apontado resultados interessantes, percebemos que a aplicação do índice em
todas as suas dimensões da sustentabilidade é muito importante. Sendo assim sugerimos,
como pesquisas futuras, que este estudo seja realizado com dados mais recentes e que
contemple todas as dimensões de sustentabilidade.
Referências
ATLAS DO DESENVOLVIMENTO HUMANO NO BRASIL. Disponível em:
<http://www.atlasbrasil.org.br/2013/pt/>. Acesso em 22 de março de 2015.
BARONI, Margaret. Ambigüidades e Deficiências do Conceito de Desenvolvimento
Sustentável, p. 2, 1992. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/rae/v32n2/a03v32n2.pdf>.
Acesso em: 8 de setembro de 2014.
CEARÁ. Lei Complementar Nº 78, de 26 de junho de 2009. Dispõe sobre a criação da Região
Metropolitana do Cariri. Diário Oficial do Estado, Ceará, 26 jun 2009. Disponível em:
<http://imagens.seplag.ce.gov.br/PDF/20090703/do20090703p01.pdf>. Acesso em: 9 de
setembro de 2014.
137
DATASUS. Disponível em: <http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/ibge/censo/cnv/razaoce.def>.
Acesso em: 22 de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Barbalha. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Barbalha.pdf>. Acesso em:
11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Caririaçu. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Caririacu.pdf>. Acesso em:
11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Crato. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Crato.pdf>. Acesso em: 11
de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Farias Brito. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Farias_Brito.pdf>. Acesso
em: 11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Jardim. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Jardim.pdf>. Acesso em:
11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Juazeiro do Norte. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Juazeiro_do_Norte.pdf>.
Acesso em: 11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Missão Velha. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Missao_Velha.pdf>.
Acesso em: 11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Nova Olinda. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Nova_Olinda.pdf>. Acesso
em: 11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2012 – Santana do Cariri. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2012/Santana_do_Cariri.pdf>.
Acesso em: 11 de setembro de 2014.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Barbalha. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Barbalha.pdf>. Acesso em
22 de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Caririaçu. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Caririacu.pdf>. Acesso em
22 de março de 2015.
138
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Crato. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Crato.pdf>. Acesso em 22
de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Farias Brito. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Farias_Brito.pdf>. Acesso
em 22 de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Jardim. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Jardim.pdf>. Acesso em 22
de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Juazeiro do Norte. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Juazeiro_do_Norte.pdf>.
Acesso em 22 de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Missão Velha. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Missao_Velha.pdf>.
Acesso em 22 de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Nova Olinda. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Nova_Olinda.pdf>. Acesso
em 22 de março de 2015.
IPECE – Perfil Básico Municipal 2013 – Santana do Cariri. Disponível em:
<http://www.ipece.ce.gov.br/publicacoes/perfil_basico/pbm-2013/Santana_do_Cariri.pdf>.
Acesso em 22 de março de 2015.
LAVILLE, Christian; DIONNE, Jean. A construção do Saber: Manual de Metodologia da
Pesquisa em Ciências Humanas. Porto Alegre: Artmed; Belo Horizonte: Editora UFMG,
1999.
LIMA, Manolita Correia. A Engenharia da Produção Acadêmica. São Paulo: Unidas, 1997.
MARTINS, Maria de Fátima; CÂNDIDO, Gesinaldo Ataíde. Índice de Desenvolvimento
Sustentável para Municípios (IDSM): metodologia para análise e cálculo do IDSM e
classificação dos níveis de sustentabilidade – uma aplicação no Estado da Paraíba. João
Pessoa: Sebrae, 2008.
MARTINS, Maria de Fátima; CÂNDIDO, Gesinaldo Ataíde. Índices de Desenvolvimento
Sustentável para Municípios: Uma Proposta Metodológica de Construção e Análise, 2011.
Disponível em: <http://www.ecoeco.org.br/conteudo/publicacoes/encontros/ix_en/GT2-321-
213-20110620202017.pdf>. Acesso em: 10 de setembro de 2014.
MINISTÉRIO DO DESENVOLVIMENTO, INDÚSTRIA E COMÉRCIO EXTERIOR.
Disponível em: <http://www.mdic.gov.br/sitio/sistema/balanca/?item=2010-12>. Acesso em:
22 de março de 2015.
SANTOS, Mateus Carlos dos. Desenvolvimento Sustentável: Interpretações Crítico -
cientificas, p. 23, 2011. Disponível em:
139
<http://www.uel.br/projetos/ternopar/pages/arquivos/tcc%20Matheus%20Santos.pdf>.
Acesso em: 8 de setembro de 2014.
SILVA, Antônio Sergio da; SOUZA, José Gilberto de; LEAL, Antônio Cezar. A
Sustentabilidade e Suas Dimensões Como Fundamento da Qualidade de Vida, p. 29,
2012. Disponível em:
<http://revista.fct.unesp.br/index.php/geografiaematos/article/viewFile/1724/sergiosilva>.
Acesso em; 8 de setembro de 2014.
VASCONCELOS, Ana Cecília Feitosa de. Índice de Desenvolvimento Municipal
Participativo: Uma Aplicação no Município de Cabaceiras – PB, p. 33, 2011. Disponível em:
<http://bdtd.biblioteca.ufpb.br/tde_arquivos/24/TDE-2011-03-31T145045Z-
921/Publico/arquivototal.pdf>. Acesso em: 8 de setembro de 2014.
VERGARA, Sylvia Constant. Projetos e Relatórios de Pesquisa em Administração. 7. ed.
São Paulo: Atlas, 2006.
140
IDENTIFICAÇÃO DAS ATIVIDADES AGROPECUÁRIAS NO ESTADO
DO CEARÁ: UMA ABORDAGEM PARA O PERÍODO 1995-2010
Cicero Jair Sales Alencar1
Carlos Henrique Miranda de Alencar2
José Márcio dos Santos3
RESUMO:
Apesar da sua redução da participação no PIB estadual, a agropecuária mantém relativa
representatividade na economia do Estado do Ceará. Isto porque a maioria dos empregos
formais deste segmento está ligada a pequenos empreendimentos. Dentro deste contexto, o
objetivo do trabalho é identificar, à nível microrregional, a distribuição espacial dos
estabelecimentos agropecuários no Estado do Ceará. A metodologia empregada na pesquisa
constituiu-se da estimação das medidas de localização e especialização referentes às 33
microrregiões do Estado do Ceará entre o período de 1995 a 2010. A base de dados
empregada consistiu nos números de empreendimentos agropecuários obtidos através da
Relação Anual de Informações Sociais (RAIS). Os resultados demonstraram que, mesmo após
com o avanço das atividades industriais, as atividades agrícolas ainda apresentam elevados
graus de representatividade em microrregiões específicas do Estado do Ceará, podendo, com
isso, considerar a hipótese de que as políticas de incentivo à pequena produção são de
significativa importância para manutenção destes estabelecimentos, e consequentemente, dos
empregos deste setor.
Palavras-chaves: Agropecuária, Estabelecimentos Agropecuários, Economia Cearense.
ABSTRACT: Despite its reduced contribution to the state GNP, agriculture remains relative representation
in the economy of the State of Ceará. This is because most of the formal jobs in this segment
is connected to small businesses. Within this context, the paper objective is to identify the
micro-regional level, the spatial distribution of agricultural establishments in the State of
Ceará. The methodology used in the research consisted of estimating the location of measures
and expertise relating to 33 micro-regions of Ceará between the period 1995 to 2010. The
database used consisted of the number of agricultural enterprises obtained through the Annual
Information social (RAIS). The results showed that, even after with the advancement of
industrial activities, agricultural activities still have high levels of representation in specific
micro Ceará State, and may, therefore, consider the hypothesis that the incentive small
production policies are significant importance for the maintenance of these properties, and
therefore the jobs in this sector.
1Graduando, URCA-CESA, Ceará[email protected]: (88)
997123185). 2Graduando, URCA-CESA, Ceará-Brasil. [email protected]. Telefone: (87)
996557777). 3Mestre, URCA-CESA, Ceará[email protected]. Telefone: (88)
999805070).
141
Keywords: Agricultural, Agricultural Establishments, Ceará Economics.
1. INTRODUÇÃO
Ao longo do seu processo de formação histórica, a economia nordestina adquiriu
características que lhe deram a identidade de economia voltada para o meio rural; devido a
uma maior concentração de atividades agrícolas e um número reduzido de empreendimentos
de caráter industrial ou produtivo. Guimarães Neto (1989) afirma que dado à concentração do
desenvolvimento de novas técnicas na Região Sudeste do país, a Região Nordeste volta-se
basicamente para a exploração de atividades primárias.
Dadas as disparidades crescentes entre as Regiões Sudeste e Nordeste, o Governo
Federal implementa, a partir de 1950, algumas políticas de incentivo ao desenvolvimento
local no Nordeste; no intuito de fortalecer as atividades terciárias e secundárias. Tais ações
seriam oriundas de estratégias decorrentes da implementação de órgãos federais para a região,
como a Subintendência do Desenvolvimento do Nordeste (SUDENE), o Banco do Nordeste
(BNB), o Departamento Nacional de Obras Contra as Secas (DNOCS), dentre outros.
Tais estratégias focaram, especialmente, a implantação e desenvolvimento da
atividade industrial como forma de promover o crescimento econômico regional. Contudo,
isto implicou na reversão da tendência histórica da economia nordestina em ser caracterizada
como economia majoritariamente agrícola. A respeito dessa afirmação, Gomes e Virgulino
(1995) destacam que de 1965 à 1990 a participação do setor agrícola na formação do PIB
nordestino caiu de 29,1% para 14,4%, enquanto o setor industrial e de serviços aumentavam
seus níveis de participação, sendo uma elevação de 23,1% para 28,2% na indústria e de 47,8%
para 57,4% no setor de serviços.
No contexto da economia cearense, a dinâmica expressa é semelhante à apresentada
pela Região Nordeste, conforme ressalta Beltrão (2003) na tabela 1 a seguir.
Tabela 1 – Composição do PIB setorial do estado do Ceará entre 1980-2000
Anos Agropecuária Indústria Serviços
1980 28,30 25,60 46,10
1990 13,56 25,64 60,80
2000 9,47 47,80 42,73
Fonte: Beltrão, 2003.
142
Como se observa na tabela 1 a participação da agropecuária na formação do PIB
estadual passa por uma significativa redução ao longo das décadas finais do século XX.
Porém, mesmo diante de tal retrocesso, o setor agropecuário carrega consigo uma
representatividade no que diz respeito a sua composição – haja vista que é atualmente é
formado, sobretudo, de pequenos empreendimentos.
Dados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) mostram que 72,4% dos
empreendimentos agropecuários formais do Estado do Ceará são caracterizados com
microempresas, aquelas com limite máximo de 19 trabalhadores, enquanto que apenas 0,3%
das empresas do setor são de grande porte – unidades com número superior a 499
empregados. Desta forma, a pequena unidade produtiva assume no contexto atual a
representatividade das atividades agropecuárias no âmbito da economia cearense – refletindo
uma tendência deste segmento no cenário nacional (IBGE, 2010).
Ciente desta tendência, o Governo Federal vem desenvolvendo programas de
estímulos à pequena produção agrícola como forma de promover a manutenção destes
empreendimentos de menor tamanho – e que, sobretudo, não dispõe de muito capital. Dentre
estas estratégias, a mais representativa política pública criada para esta finalidade fora o
Programa Nacional de Fortalecimento à Agricultura Familiar (PRONAF). Constituído com
um conjunto de ações direcionado ao pequeno produtor, o programa parte do princípio que a
pequena produção é a base da agropecuária, sobretudo aquelas de caráter informal. Segundo
Malysz e Chies (2012) o PRONAF se constituiu instrumento importante de manutenção da
pequena produção familiar no espaço agrário brasileiro, promovendo, se não a ampliação, a
conservação destes empreendimentos produtivos e se constituindo uma ferramenta eficaz para
a fixação do trabalhador rural na sua atividade econômica.
Diante do contexto ressaltado, fica visível à importância das pequenas unidades rurais
no âmbito da agropecuária cearense. Sendo assim, o presente trabalho se prontifica a
identificar, a nível microrregional, a distribuição espacial dos estabelecimentos agropecuários
no Estado do Ceará, tal como indicar as microrregiões onde as atividades agropecuárias
apresentam uma maior representatividade dentro da economia cearense. Desta forma, o
trabalho se mostra relevante no sentido de que contribui na possibilidade de identificar as
áreas do Estado do Ceará que concentraram empreendimentos ligados às atividades
agropecuárias, o que permite traçar um panorama sobre a estrutura e organização da atividade
produtiva no interior do estado.
143
A metodologia empregada consiste no uso das medidas de localização e especialização
propostas por Haddad (1989) expressas pelo Quociente Locacional, Coeficiente de
Localização, Coeficiente de Redistribuição e o coeficiente de Reestruturação; como forma de
dimensionar através dos indicadores a serem obtidos o perfil da concentração e da
especialização do setor de agropecuária, silvicultura e pesca no estado do Ceará. Os dados são
oriundos da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), e compreendem valores
referentes ao numero de empreendimentos ligados à agropecuária no Estado do Ceará entre o
período de 1995 a 2010.
Além desta introdução, o presente trabalho apresenta outras quatro partes. Na segunda
parte discutir-se-á como os programas de estímulo impactam sobre a pequena produção. Na
terceira parte, será apresentada a metodologia empregada na análise realizada. Na quarta
parte, serão apresentados e discutidos os resultados obtidos. Por fim, serão feitas as
considerações finais sobre o trabalho e os resultados obtidos.
2. IMPACTO DOS PROGRAMAS DE INCENTIVO À AGRICULTURA
FAMILIAR SOBRE OS PEQUENOS EMPREENDIMENTOS AGRÍCOLAS
2.1 Conceito da agricultura familiar
Ultimamente, o conceito de economia familiar tem ganhado difusão no cenário
acadêmico tendo em vista os constantes debates em torno das questões sociais que a cercam.
Contudo, também é importante destacar a essência do que venha a ser agricultura familiar no
âmbito econômico, não só em torno das questões acerca das condições do trabalho, mas
também refleti-la como um modelo de produção que tem importância representativa, haja
vista que em sua maioria os empreendimentos agrícolas podem ser classificados como micro e
pequenas empresas – quando estes apresentam o registro formal.
França (2009) descreve que a Região Nordeste continha metade do total dos
estabelecimentos familiares (2.187.295) e 35,3% da área total deles. Nela, os
estabelecimentos familiares representaram 89% do total dos estabelecimentos e 37% da área
total, sendo que no Ceará tem 341.510, ou 7,8% do total.
Assim, como modelo de produção, a agricultura familiar pode ser abordada por
diversos aspectos. Segundo Denardi (2001), a economia familiar pode ser caracterizada
quando há um processo econômico sob qual orbita os próprios membros da família que detêm
os meios de produção, a terra e as ferramentas, podendo ou não conter ajuda de pessoas que
144
não sejam moradores daquele ambiente familiar. Assim, segundo este autor, os
empreendimentos familiares possuem como características fundamentais o fato de serem
administrados pelas próprias famílias e por estes membros trabalharem diretamente nela, com
ajuda ou não de terceiros contratados sob diferentes formas de remuneração.
Para Malysz e Chies (2012), a agricultura familiar é um trabalho direcionado e
realizado pela própria família, que o exerce em torno de certa área de terra, através dos seus
próprios membros diretos e mais próximos – parentes em primeiro e segundo grau. Contudo,
tal dimensão familiar por vezes não se faz totalmente apta nos períodos de safra, onde neste
momento as unidades de produção familiar demandam trabalhadores terceirizados – que em
sua maioria são assalariados por dia que recebem em função do auxílio de forma
complementar ao trabalho familiar.
Altafin (2009) destaca que o termo ou expressão agricultura familiar ainda é
relativamente novo dentro do debate acadêmico atual, decorrente da sua recente aceitação
dentro deste meio. Segundo este autor, residia sobre este modelo de produção forte
preconceito e discriminação dentro das escolas acadêmicas, e mesmo na esfera da sociedade
tecno-científica, por serem vistos como reflexo de um reduto de atraso, precariedade, pobreza
e produção ineficiente.
Ainda segundo Altafin (2009), o reconhecimento da condição da produção familiar
mostra-se como sendo o resultado do modelo de desenvolvimento adotado para o campo, que
procura classificar o conjunto dos trabalhadores empregados nestas atividades de acordo com
o tamanho de suas áreas e do seu volume de produção; dividindo-os finalmente entre
pequenos, médios e grandes produtores. Apesar de tais classificações esconderem as
dificuldades existentes nos pequenos empreendimentos, esta segmentação permitiu
reconhecer a existência de categorias de produção distintas, permitindo a criação e o
direcionamento de políticas e ações públicas voltadas para estes agentes de forma particular.
2.2 As características do programa
Nas últimas décadas muitas políticas para incentivo do setor agropecuário foram
criadas, com o intuito de dinamizar esse setor, que vem puxando o crescimento do PIB
brasileiro. Verifica-se que a maioria dos estabelecimentos da agricultura brasileira é de base
familiar. De acordo com o Censo Agropecuário, IBGE 1995/96 os estabelecimentos
familiares (85,2% do total) ocupam 30,5% da área total de estabelecimentos rurais e
correspondem a 37,9% do valor bruto da produção.
145
Dentre as mais importantes políticas de incentivo à pequena produção agrícola, o
Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF) mostrou-se como
sendo o mais relevante em termos de atuação e de maior abrangência sobre a agricultura
brasileira.
Como é retratado por Silva (2000), o PRONAF é uma das políticas públicas do
Governo Federal para apoiar os agricultores familiares, cuja coordenação do programa esta a
cargo do Ministério do Desenvolvimento Agrário (MDA), que custeia projetos individuais ou
em grupo que gerem renda aos agricultores familiares e assentados da reforma agrária. O
mesmo possui as mais baixas taxas de juros dos financiamentos rurais, além das pequenas
taxas de inadimplência entre os sistemas de crédito do País.
O PRONAF foi criado em 1995 e vem a cada ano adquirindo grande importância e
tornando-se uma das mais importantes políticas públicas que atuam no meio rural brasileiro,
estando presente na maioria dos municípios do país. Alem disto, tem se tronado o acesso ao
crédito mais democrático quebrando as barreiras existentes a um público que até então tinha
grandes dificuldades de acesso ao crédito (SCHNEIDER, 2005).
Os objetivos principais do PRONAF são descritos por Magalhães (2006) da seguinte
forma: (1) reduzir a pobreza na agricultora familiar; (2) promover facilidades de acesso ao
crédito com juros baixos para os pequenos produtores; (3) alocar os pequenos produtoresem
outros programas de desenvolvimento rural.
De acordo com Corrêa (2007), o PRONAF abrange em sua área de atuação três
modalidades, são elas:
(1) Crédito, essa objetiva conceder apoio financeiro às atividades agropecuárias e não
agropecuárias. Esta modalidade estende-se a vários grupos, liberando recursos financeiros de
acordo com o tipo de agricultor, classificados de “A” a “E”, de acordo com critérios típicos de
cada um, ou seja, de acordo com a renda familiar;
(2) Infraestrutura e serviços, essa busca priorizar a implantação, ampliação e
modernização da infraestrutura necessária ao fortalecimento da agricultura familiar;
(3) Capacitação, objetiva habilitar os agricultores familiares e técnicos no
levantamento das demandas por crédito, obedecendo a determinadas prioridades, definindo as
ações a serem desenvolvidas para atendimento às demandas, e na elaboração e monitoria dos
Planos Municipais de Desenvolvimento Rural (PMDRs).
2.3 Reflexos as políticas de incentivo a pequena produção agrícola
146
Conforme visto, o PRONAF liga os produtores rurais ao crédito; em outras palavras,
abre as portas dos bancos para os produtores rurais financiarem seus projetos de
empreendedorismo rural, amenizando as dificuldades sofridas no campo - principalmente
pelos pequenos produtores.
Outro grande benefício fornecido pelo PRONAF é a redução do êxodo rural e regional
através de linhas de crédito acessíveis à produção familiar. Quanto a isso Malysz e Chies
(2012) descrevem que esse programa é uma estratégia vinculada às políticas públicas
direcionadas ao agricultor familiar, com objetivo de apoiar e promover incentivos aos
produtores em trabalhar a terra, tanto para sua subsistência quanto para proporcionar
rentabilidade.
A evolução da distribuição regional do crédito do PRONAF entre 1996 e 1999 é
descrita por Fernandes (2013), na tabela 2, a seguir:
Tabela 2 – Distribuição regional do crédito do PRONAF de 1996 a 1999 (em %)
Regiões 1996 1997 1998 1999
Norte 0,91 2,06 2,06 3,12
Nordeste 6,66 11,91 15,74 25,67
Sudeste 12,05 21,26 17,37 16,63
Sul 78,28 62,28 61,78 48,99
Centro-Oeste 2,1 2,49 3,05 5,59
Fonte: Fernandes (2013)
Como se observa nas informações descritas na tabela 2, a Região Sul é a que mais
concentrou volumes de crédito do PRONAF entre os períodos analisados, notando-se também
uma evolução significativa e constante do número de contratos do PRONAF realizados no
Nordeste. A partir destes números pode-se deduzir que as atividades agropecuárias continuam
em vigor e ganhando força no âmbito das Regiões Sul e Nordeste.
Essa idéia pode ser reforçada com as informações contidas na tabela 3, descritas
também por Fernandes (2013).
147
Tabela 3 – Porcentagem de contratos do PRONAF por ano agrícola
ANO-
AGRICOLA
NORTE NORDESTE SUDESTE CETRO-
OESTE
SUL
2002/2003 7% 61% 25% 6% 0%
2003/2004 7% 39% 14% 4% 36%
2004/2005 10% 59% 25% 6% 0%
2005/2006 5% 42% 16% 4% 33%
2006/2007 7% 42% 16% 4% 32%
2007/2008 8% 33% 18% 4% 37%
2008/2009 7% 31% 17% 3% 42%
2009/2010 7% 35% 15% 3% 39%
Fonte: Fernandes (2013)
Como se observa as informações descritas na tabela 3, a partir do intervalo 2002 –
2003 os contratos do PRONAF passam a se concentrar com maior frequência no Nordeste. Os
fatores relacionados a este elevação pode ser associado a um avanço das atividades rurais na
região, refletindo positivamente na melhoria das condições de vida do homem do campo, haja
vista que o princípio fundamental do PRONAF é amenizar as dificuldades sofridas pelo
pequeno produtor.
Dessa forma, entende-se que o PRONAF surge como uma grande inovação na
estrutura das políticas públicas brasileiras, fortalecendo produção agropecuária à nível de
pequenos estabelecimentos, promovendo melhoria na formação de renda dos pequenos
produtores e, em consequência disso, a redução do êxodo rural. Em outras palavras, o
PRONAF acaba por promover a fixação e manutenção dos estabelecimentos rurais.
3.PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Para uma melhor compreensão acerca dos procedimentos metodológicos que serão
empregados na pesquisa, a descrição da metodologia a ser empregada na pesquisa será
constituída de duas partes, onde será abordado o modelo teórico e a base de dados.
3.1.Modelo teórico: Medidas de localização e especialização
148
O modelo teórico a ser empregado na pesquisa constitui da estimação das medidas de
localização e especialização. As medidas de localização e especialização são indicadores
capazes de identificar os padrões de crescimento de uma dada variável em termos regionais,
demonstrando se este crescimento ocorre de forma centralizada ou desconcentrada. Desta
forma, estes métodos têm sua base analítica nas informações sobre a distribuição espacial da
variável em termos de região e atividades econômicas em um dado período de tempo.
Atualmente, estas medidas são empregadas em diversos estudos de natureza exploratória que
abrangem a questão geográfica ou espacial. No presente caso, a variável base a ser analisada é
o número de estabelecimentos econômicos relacionados à atividades agropecuárias; onde ser
averiguará sua distribuição ao longo do espaço sobre as diversas atividades econômicas.
Segundo Haddad (1989), diversos estudos usam tais variáveis como variável-base
devido a maior disponibilidade de informações em nível de desagregação setorial e espacial
desejável, ao certo grau de uniformidade para medir e comparar a distribuição dos setores ou
atividades no tempo e pela sua representatividade em refletir o crescimento econômico da
região. Apesar da sua popularidade e poder explicativo, esta variável também apresenta
limitações à medida que o mesmo não consegue captar os diferenciais de produtividade e
tecnologia presentes nas distintas localidades (HADDAD, 1989).
3.1.1 Medidas de localização
As medidas de localização são indicadores que permitem identificar padrões de
concentração ou dispersão espacial de uma dada variável, no presente caso emprego,
distribuída entre setores específicos para um dado período de tempo, ou entre períodos de
tempo distintos. Sua relevância se concentra na análise setorial, buscando avaliar a
localização de variáveis-base distribuídas nas atividades econômicas dispersas regionalmente.
As principais medidas de localização empregadas em avaliações regionais são o Quociente
Locacional, Coeficiente de Localização e o Coeficiente de Redistribuição.
O Quociente Locacional é empregado para comparar a participação percentual da
variável em análise de uma área com a participação percentual no total de outra área de maior
dimensão. O Quociente Locacional pode ser analisado a partir de setores específicos ou no
seu conjunto. A importância da área no contexto geral (maior dimensão), em relação ao setor
estudado, é demonstrada quando o QL assume valores > 1. Nesse caso, há representatividade
149
do setor em uma microrregião específica. Assim, a interpretação dos resultados mostra que
quando o QL ≥ 1 o parâmetro é significativo indicando os ramos de atividade que são de
exportação, ou seja, os setores básicos (exógenos). Quando os valores se encontram entre 0,50
≤ QL ≤ 0,99 o grau de exportação é médio, enquanto QL ≤ 0,49 é tido como de fraco grau de
representatividade. Ao contrário, quando o QL < 1, as atividades são não-básicas ou
endógenas, sem efeitos de exportação ou repercussão sobre as outras áreas (HADDAD, 1989).
O Coeficiente de Localização relaciona a distribuição percentual da variável estudada
de um dado setor entre as mesorregiões, em relação à distribuição percentual da variável a
nível estadual. Se o Coeficiente de Localização for igual a zero (0), significa que o setor i
estará distribuído regionalmente da mesma forma que o conjunto de todos os setores. Se o
valor for igual a um (1), demonstrará que o setor i apresenta um padrão de concentração
regional mais intenso do que o conjunto de todos os setores.
O Coeficiente de Redistribuição relaciona a distribuição percentual de uma variável de
um mesmo setor em dois períodos, um período base e um período futuro. Seu objetivo é
verificar se está prevalecendo para o setor algum padrão de concentração ou dispersão
espacial ao longo do tempo. Coeficientes próximos à zero (0) indicam que não ocorreram
mudanças significativas no padrão espacial de localização da atividade produtiva, e próximos
a um (1) demonstram que ocorreram mudanças no padrão espacial de localização das
atividades produtivas (HADDAD, 1989).
150
3.1.2 Medidas de especialização
As medidas de natureza regional se concentram na análise da estrutura produtiva de
cada região, com o objetivo de investigar o grau de especialização das economias regionais
num dado período, assim como o processo de diversificação observado entre dois ou mais
períodos. As medidas de especialização difundidas são o Coeficiente de Especialização e o
Coeficiente de Reestruturação.
O Coeficiente de Reestruturação avalia a estrutura do numero de estabelecimentos por
área (microrregião) entre dois períodos, um período base e um período futuro. Tal indicador
busca verificar o grau de mudanças na especialização das mesorregiões que compõem o
estado. Coeficientes iguais a zero (O) indicam que não ocorreram modificações na estrutura
setorial da mesorregião, e iguais a um (1) demonstram uma reestruturação bem substancial
(HADDAD, 1989).
Através do Coeficiente de Especialização, compara-se a economia de uma
microrregião com a economia do estado como um todo. Para resultados iguais a O (zero), a
mesorregião tem composição idêntica à do estado. Em contrapartida, coeficientes iguais ou
próximos a 1 demonstram um elevado grau de especialização ligado a um determinado setor,
ou uma estrutura de estabelecimentos totalmente diversa da estrutura regional (HADDAD,
1989).
3.2.Base de dados
Em relação à base de dados utilizada, foram usados dados sobre o número de
estabelecimentos (empresas) coletados no banco de dados on-line do Ministério do
Trabalho e Emprego, sendo oriundos de forma específica da Relação Anual de
Informações Sociais (RAIS). Seguindo a Classificação Nacional de Atividades
151
Econômicas (CNAE), elaborada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
(IBGE), de 1994, que quando segmentada pelo critério “divisão” da CNAE, permite
decompor a economia em 58 tipos de atividades econômicas distintas, sendo que a
segmentação pelo critério “grupo” permitiu desmembrar as atividades agropecuárias
nas seguintes modalidades estudadas: Agricultura, Pecuária e Serviços Relacionados,
Silvicultura, Exploração Florestal e Serviços Relacionados e Pesca, Aquicultura e
Serviços Relacionados.
Em termos geográficos, a pesquisa abrangeu o Estado do Ceará como um todo,
decompondo-o a nível microrregional a área de análise, permitindo identificar áreas
especificas de localização do emprego. Utilizando a divisão a nível microrregional
proposto pelo IBGE, foram selecionados os dados provenientes do emprego alocado
no interior do Estado do Ceará, representado em suas 33 microrregiões. Em termos de
periodicidade, o estudo abrangeu o período de 1995 a 2010, com cortes qüinqüenais.
Desta forma, procedeu-se o estudo do intervalo compreendido pelo tempo descrito,
mas a necessidade de abordar a serie como um todo. Isto porque alguns dos
indicadores necessitam de pequenos intervalos para ser feita a avaliação da sua
variação ao longo do tempo, permitindo o descarte da análise da serie como um todo.
4. INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS
Esta seção abordará a interpretação dos resultados obtidos em cima da pesquisa
realizada sobre os setores agropecuários das microrregiões cearenses nos períodos, 1995,
2000, 2005 e 2010, sendo analisados os indicadores de Quociente Locacional (QL),
Coeficiente de Localização (CL), Coeficiente de Redistribuição (CRd) e Coeficiente de
Reestruturação (CRe) e Coeficiente de Especialização (CE).
4.1. Análise do Quociente Locacional
Sabendo-se que o QL indica que determinado setor em determinado período é
significativo se representar valores maiores que 1 (um), e considerando o requisito de que
quanto mais significante for o valor do QL mais representativo será o setor, retiram-se as
seguintes conclusões:
152
Agricultura, Pecuária e Serviços Relacionados
Para o período de 1995 observou-se, de acordo com os critérios do QL, que das 33
microrregiões analisadas apenas seis apresentaram grau de representatividade fraco em
relação ao setor de “Agricultura, Pecuária e Serviços Relacionados”, ou seja, os valores do
QL foram iguais ou menores que 0,49. As microrregiões que apresentaram valores do QL
entre 0,50 e 0,99 totalizaram quatro, assim dentre as 33 microrregiões analisadas quatro
tiveram um médio grau de exportação quanto à atividade de “Agricultura, Pecuária e Serviços
Relacionados”. As demais microrregiões (23) apresentaram elevados graus de
representatividade (valores do QL maiores ou iguais à 1), sendo assim, esse setor identifica-se
como sendo de exportação nessas microrregiões, os principais destaques foram em Meruoca
(QL=7,56), Baixo Curu (QL=8,55), Chorozinho (QL=13,61), Cascavel (QL=9,81) e Pacajus
(QL=11,16).
Para o período de 2000, os principais destaques foram nas microrregiões de Meruoca
(QL=18), Chorozinho (QL=7,2), Cascavel (QL=7,01) e Pacajus (QL=6,14), o que diferenciou
esse período do anterior foi à elevação do número de microrregiões com elevados graus de
significância para o setor em questão, ou seja, com valores do QL iguais ou maiores que um
(passou de 23 em 1995 para 24 em 2000). As microrregiões que passaram a ter graus de
representatividade foram Iguatu e Lavras da Mangabeira. Outra modificação importante
ocorreu na microrregião de Sertão de Crateús na qual o valor do QL passou de 1,18, em 1995,
para 0,38, em 2000; ou seja, o tal segmento, que antes era tido como representativo, passou a
ser tido como fraco nessa microrregião.
No período de 2005, observou-se que as principais modificações nos resultados do QL
com relação ao setor analisado em comparação ao período anterior foram nas microrregiões
de Iguatu, de Caririaçu e de Barro, onde o setor em questão saiu de um elevado para um baixo
grau de representatividade; e de Sobral e Várzea Alegre, nas quais ocorreu situação inversa à
ocorrida nas microrregiões de Iguatu e de Barro. Com isso o resultado quantitativo das
microrregiões onde o setor em questão apresentou elevados graus de significância foi de 23
das 33 analisadas.
Para o período de 2010 os resultados apresentaram maiores mudanças em relação ao
período anterior, sendo que em três microrregiões os valores do QL para o setor em questão
evidenciaram a passagem significante para não significante, onde os valores do QL passaram
153
a ser menores que um - Sobral, Sertão de Senador Pompeu e Várzea Alegre. Apenas em uma
microrregião o setor em questão apresentou valor do QL com passagem de menor para maior
que um, tornando-se representativo. No geral, em 21 microrregiões, o setor em questão
apresentou-se representativo.
Em resumo, não ocorreram mudanças drásticas entre os períodos e os principais
resultados do QL foram observados sempre nas microrregiões descritas no início dessa seção:
Meruoca, Baixo Curu, Chorozinho, Cascavel e Pacajus.
Silvicultura, Exploração Florestal e Serviços Relacionados
Para o setor de “Silvicultura, Exploração Florestal e Serviços Relacionados”, no
período de 1995, observou-se que Fortaleza (QL=1,17) e Iguatu (QL=7,89) foram às únicas
microrregiões que apresentaram resultados do QL acima de um, e assim indicando elevados
graus de representatividade; sendo que as demais microrregiões (31) não manifestaram
nenhum valor expressivo no cálculo do QL.
Passados cinco anos, período de 2000, o número de microrregiões que apresentaram os
valores do QL em níveis significantes aumentou. Porém, nas microrregiões que haviam
apresentado o setor em questão como representativo os valores do QL tornaram-se menores
que um, ou seja, deixaram de ser representativos. No geral Baixo Curu, Baturité, Cascavel,
Pacajus e Litoral de Aracati foram às únicas microrregiões que apresentaram elevados graus
de representatividade, sendo as demais, exceto Fortaleza (QL= 0,71), com valores do QL
iguais a zero.
Para o período de 2005, observou-se que o número de microrregiões onde o setor em
questão foi representativo passou de cinco, em 2000, para seis, em 2005; sendo que fazendo
um paralelo entre os dois períodos observa-se que três microrregiões onde não havia
representatividade passaram a ter comportamento expressivo: Médio Curu, Chorozinho e
Baixo Jaguaribe. Neste momento, deixaram de ser representativos as áreas de Baturité e
Pacajus.
No período de 2010, seis microrregiões apresentaram representatividade para o
segmento analisado, mas apenas a microrregião de Litoral de Aracati demonstrou altos graus
de representatividade em períodos anteriores. As demais microrregiões em destaque foram
Coreaú, Itapipoca, Sertão de Quixeramobim, Sertão de Senador Pompeu e Cariri.
154
Pesca, Aquicultura e Serviços Relacionados
Ao analisar o setor de “Pesca, Aquicultura e Serviços Relacionados” no
período de 1995 observou-se que um pequeno número de microrregiões apresentou
valores do QL superiores a um, sendo Litoral de Camocim e Acaraú (QL= 22,65),
Cascavel (QL= 12,6) e Litoral de Aracati (QL= 28,71); tornando-as as microrregiões
mais representativas na análise; haja vista que as demais microrregiões todos os
valores do QL foram iguais a zero.
Para o período de 2000, o número de microrregiões onde o setor estudado foi
representativo, sendo identificada a variação positiva nas microrregiões de Litoral de
Camocim e Acaraú (QL= 25,01), Cascavel (QL= 6,43) e Litoral de Aracati (QL=
18,49). O setor em questão manteve-se representativo em outras três microrregiões:
Itapipoca (QL= 4,09), Baixo Curu (QL= 12,28) e Médio Curu (QL= 20,61).
No período de 2005, além do setor em questão ter sido representativo nas
mesmas microrregiões do período anterior (Litoral de Camocim e Acaraú, Cascavel,
Litoral de Aracati, Itapipoca, Baixo Curu e Médio Curu), o mesmo também apresentou
expressividade nas microrregiões de Canindé, Pacajus, Sertão de Senador Pompeu e
Baixo Jaguaribe. Assim em dez microrregiões o setor em questão apresentou-se com
elevados graus de representatividade.
Para o período de 2010, observou-se que houve elevados graus de
representatividade nas microrregiões de Litoral de Camocim e Acaraú,Santa Quitéria,
Itapipoca,Baixo Curu, Médio Curu, Baturité, Cascavel, Pacajus, Litoral de Aracati,
Baixo Jaguaribe e Médio Jaguaribe. Neste período foi identificado o maior número de
microrregiões com índices de representatividade em relação aos outros períodos
estudados.
4.2. Coeficiente de Localização
O Coeficiente de Localização (CL) indica se em determinada microrregião um
determinado setor tem um padrão de concentração elevado, ou seja, se determinado setor e
155
distribuído com mais intensidade que o conjunto dos demais setores em determinada
microrregião. Para avaliar os resultados do CL considera-se que determinado setor em
determinada região é consideravelmente mais intenso que os demais se ele apresentar valor do
CL igual a um, sendo que se o valor do CL for igual a zero o setor e distribuído na
microrregião com a mesma intensidade do conjunto de todos os setores.
Diante dessas informações buscou se valores do CL iguais ou maiores que um para com
isso indicar os setores de maiores intensidades nas microrregiões analisadas. Contudo, para
todos os períodos os valores do CL encontrados foram todos menores, iguais ou bem
próximos a zero. Isso indica que nos seis períodos em análise nenhuma das microrregiões
analisadas apresentou setores com elevado grau de distribuição microrregional.
4.3. Coeficiente de Redistribuição
O Coeficiente de Redistribuição (CRd) demonstra a ocorrência de algum padrão de
concentração ou dispersão espacial ao longo do tempo, ou seja, de um período para outro.
Para que mudanças no padrão espacial de localização sejam observadas é necessário que o
valor do CRd seja próximo de um, se o valor do CRd for próximo de zero não conclui-se que
não ocorreu mudanças significativas no padrão espacial de localização.
Com base nessas informações constata-se que nos períodos e nas microrregiões em análise
não ocorreu nenhuma mudança no padrão espacial de localização significativa em nenhum
dos setores analisados, haja vista que os valores gerais do CRd encontrados foram todos
diferentes dos exigidos, pois para todas as microrregiões e todos os setores em todos os
períodos os valores do CRd foram menores, iguais ou bem próximos a zero.
4.4. Coeficiente de Reestruturação
O Coeficiente de Reestruturação (CRe) visa demonstrar se ocorreram mudanças na
estrutura dos setores produtivos para cada microrregião em relação de um período para outro.
Os requisitos abordados indicam que para valores do CRe iguais a um, em nível
microrregional, o setor em questão apresentou um significativo padrão de reestruturação,
sendo que o caso inverso ocorre para valores do CRe iguais a zero.
As conclusões retiradas para o estudo do CRe nos períodos e nas microrregiões em
questão são que não ocorreram em nenhum período mudanças nas estruturas setoriais de
156
nenhuma microrregião, dado que os valores do CRe foram no geral insignificantes, pois foram
menores, iguais ou bem próximos de zero.
4.5. Coeficiente de Especialização
O Coeficiente de Especialização (CE) busca através de sua análise demonstrar se uma
determinada microrregião apresentou em sua estrutura setorial um determinado setor com alto
nível de especialização a nível estadual, sendo que para apresentar índice de especialização
em certo setor a microrregião deve apresentar o valor do CL próximo ou igual a um.
Com base no estudo realizado verificou-se que em nenhuma das microrregiões analisadas
ocorreu um caso de um setor com elevado nível de especialização, ou seja, que fugiu do
padrão estadual, pois em todos os períodos os resultados do CL foram menores, iguais ou bem
próximos à zero.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente trabalho procurou analisar a dinâmica das atividades agropecuárias no Estado
do Ceará. Fazendo uma abordagem da importância de tais atividades para a economia do
estado, traçou-se uma breve discussão a respeito dos pequenos estabelecimentos familiares
dentro da estrutura econômica do estado; além de se discutir acerca das políticas públicas de
incentivo aos pequenos produtores, visto aqui como meio de fixar do pequeno produtor no
campo e evitar o êxodo rural a partir do desenvolvimento da produção familiar.
Dentro desta perspectiva, o Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar
(PRONAF) surge como instrumento de credito destinado a pequena produção, proporcionado
estimulo aos pequenos produtores através de credito em condições mais acessíveis em
comparação a outras modalidades de financiamento. Sua importância reside ainda na
sustentação que o mesmo proporciona as atividades agropecuárias na Região Nordeste,
especialmente no Estado do Ceará; haja vista que estas ainda expressam numero relativo de
emprego nas pequenas unidades produtivas rurais.
Com base nas informações descritas na interpretação dos resultados, que as informações
mais relevantes foram as apresentadas na interpretação do Quociente Locacional, dado que os
resultados dos outros indicadores não apresentarão nenhuma ocasião que tornasse uma ou
mais microrregião com um ou mais setores de comportamentos diferenciados, seja na
157
estrutura, seja no padrão de dispersão ou concentração. Assim conclui-se, para os resultados
do Quociente Locacional, que ao longo dos períodos, mesmo com o desenvolvimento
industrial recente, as atividades ligadas à agropecuária ainda demonstram elevados graus de
representatividade a nível microrregional, porém para os coeficientes que indicam
especialização da produção os resultados não foram bons, isso indica que os setores em estudo
(Agricultura, Pecuária e Serviços Relacionados; Silvicultura, Exploração Florestal e Serviços
Relacionados; e Pesca, Aquicultura e Serviços Relacionados) não se especializaram ao longo
dos períodos estudados.
Dada à significância dos setores rurais, principalmente do setor de agricultura e pecuária
que demonstrou elevados índices de representatividade em todos os períodos na maior parte
das microrregiões estado do Ceará (ver anexos), pode-se considerar que as políticas de apoio à
pequena produção deram certo dinamismo aos setores componentes da agropecuária, sendo
que além de as atividades que compõem a agropecuária estarem ativas, os setores que
englobam essas atividades demonstram elevados graus de representatividade em determinadas
microrregiões.
Nota-se que os principais graus de representatividade foram visualizados nas
microrregiões do interior do estado, nessas perspectivas pode-se considerar a idéia de que as
políticas de apoio ao pequeno produtor estão garantindo a manutenção dos estabelecimentos
agropecuários e dessa forma evitando o êxodo rural, permitindo a diversificação produtiva no
estado.
158
6. Referencias
ALTAFIN, Lara. Reflexões sobre o conceito de agricultura familiar. 2009. Disponível em:
<http://redeagroecologia.cnptia.embrapa.br/blibioteca/agriculturafamiliar/conceito%20FAM.p
df>. Acesso em: 05 de março de 2014.
BELTRÃO, Hélio. Industrialização no Estado do Ceará: 20 anos. Disponível em:
<http://www.sfiec.org.br>. Acesso em: 7 setembro 2014.
CABRAL, Renan. Das ideias à ação: a Sudene de Celso Furtado oportunidade histórica e
resistência conservadora. Rio de Janeiro: Cadernos do Desenvolvimento, v. 8, p. 17-34,
2011.
CHARINI, T. Análise da pobreza no Ceará 1991-2000. Revista de Economia, Curitiba, v.
34, 2008.
FERNANDES, Alana Miguel Serafini. O Pronaf na agricultura familiar: Sua criação,
distribuição e principais resultados. [Dissertação de mestrado]. Porto Alegre: Departamento
de Ciências Econômicas da UFRGS. 2013.
FRANÇA, Caio Galvão de .et. al. O censo agropecuário 2006 e a agricultura familiar no
Brasil. – Brasília: MDA, 2009. Disponível em:
http://www.bb.com.br/docs/pub/siteEsp/agro/dwn/CensoAgropecuario.pdf>. Acesso em: 08
de setembro de 2014.
GUIMARÃES NETO, Leonardo. Introdução à formação econômica do Nordeste. Recife:
Massangana, 1989.
HADDAD, P. R., Medidas de Localização e de Especialização. Economia Regional: Teorias
e Métodos de Análise. Fortaleza: BNB-ETENE, 1989.
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Relação Anual de Informações
Sociais (RAIS). Base de dados 2010. Disponível em: http://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php.
Acesso em: 08 de setembro de 2014.
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Agropecuário de 1995-1996.
Disponível em:
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/agropecuaria/censoagro/1995_1996/defaul
t.shtm>. Acesso em: 08 de setembro de 2014.
_____. Lei nº. 3.692, de 15 de dezembro de 1959. Institui a Superintendência do
Desenvolvimento do Nordeste e dá outras providências. www.senado.gov.br. 06 de
setembro de 2014.
MAGALHÃES, André Matos et al. A experiência recente do PRONAF em
Pernambuco:uma análise por meio de Propesinty Score. Econ. Aplicada, 10(1): 57-74, jan-
mar 2006. Disponível em: http://www.anpec.org.br/encontro2004/artigos/A04A108.pdf.
Acesso: 10 de stembro de 2014.
MALYSZ, P. A. ; CHIES, Claudia . A importância do Pronaf na permanência do
agricultor familiar no campo. In: XXI Encontro Nacional de Geografia Agrária, 2012,
Uberlândia. XXI Encontro Nacional de Geografia Agrária, 2012.
159
SCHNEIDER, Sérgio. A pluratividade e o desenvolvimento rural brasileiro. Cadernos do
CEAM, “Agricultura Familiar e Desenvolvimento Territorial – Contribuições ao Debate”.
Brasília, ano V, n. 17, p. 23-42, fev. 2005.
SCHNEIDER, S.HISTÓRICO, CARACTERIZAÇÃO E DINÂMICA RECENTE DO
PRONAF – Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar. Porto
Alegre: Políticas Públicas e Participação Social no Brasil Rural, 2004.
SILVA, E. R. A. Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar –
Pronaf: uma avaliação das ações realizadas no período 1995/1998. Brasília: MDA,2000.
47 p. Disponível em: <http://www.gipaf.cnptia.embrapa.br>. Acesso em: 10 de setembro
2014.
160
Anexos
Tabelas com valores do Quociente Locacional
AGROPECUARIA SILVICULTURA
ANO 1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010
Litoral de Camocim e
Acaraú 2,13 1,45 2,73 2,62 0,00 0,00 0,00 0,00
Ibiapaba 2,78 2,80 3,22 4,46 0,00 0,00 0,00 0,00
Coreaú 0,00 0,00 0,85 0,00 0,00 0,00 0,00 52,14
Meruoca 7,56 18,00 12,79 5,64 0,00 0,00 0,00 0,00
Sobral 0,87 0,95 1,15 0,79 0,00 0,00 0,00 0,00
Ipu 0,00 0,00 0,25 0,66 0,00 0,00 0,00 0,00
Santa Quitéria 2,21 3,21 2,57 1,71 0,00 0,00 0,00 0,00
Itapipoca 3,56 1,54 2,99 1,72 0,00 0,00 0,00 12,86
Baixo Curu 8,55 4,31 9,14 6,91 0,00 20,06 17,73 0,00
Uruburetama 2,91 1,80 1,46 1,50 0,00 0,00 0,00 0,00
Médio Curu 4,99 3,10 2,33 3,93 0,00 0,00 34,27 0,00
Canindé 2,32 2,08 1,96 1,77 0,00 0,00 0,00 0,00
Baturité 2,62 3,01 3,12 3,16 0,00 10,88 0,00 0,00
Chorozinho 13,61 7,20 6,77 5,49 0,00 0,00 41,58 0,00
Cascavel-Ce 9,81 7,01 7,58 5,75 0,00 15,75 23,27 0,00
Fortaleza 0,65 0,65 0,47 0,44 1,17 0,71 0,45 0,30
Pacajus 11,16 6,14 4,58 3,67 0,00 14,79 0,00 0,00
Sertão de Cratéus 1,18 0,38 0,30 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00
Sertão de Quixeramobim 3,10 4,63 2,62 3,30 0,00 0,00 0,00 6,04
Sertão de Inhamuns 1,91 1,39 1,10 1,06 0,00 0,00 0,00 0,00
Sertão de Senador Pompeu 1,46 1,39 1,15 0,94 0,00 0,00 0,00 10,60
Litoral de Aracati 3,60 3,30 2,87 2,59 0,00 11,32 9,18 9,32
Baixo Jaguaribe 2,41 2,11 3,95 5,00 0,00 0,00 3,99 0,00
Médio Jaguaribe 0,71 0,49 0,33 0,85 0,00 0,00 0,00 0,00
Serra do Pereiro 1,65 3,37 2,48 1,10 0,00 0,00 0,00 0,00
Iguatu 0,95 1,08 0,98 0,89 7,89 0,00 0,00 0,00
Várzea Alegre 0,00 0,00 1,07 0,52 0,00 0,00 0,00 0,00
161
Lavras da Mangabeira 0,00 1,12 1,62 1,78 0,00 0,00 0,00 0,00
Chapada do Araripe 0,00 0,00 0,00 0,67 0,00 0,00 0,00 0,00
Caririaçu 2,65 2,25 0,00 1,40 0,00 0,00 0,00 0,00
Barro 2,15 1,53 0,45 0,69 0,00 0,00 0,00 0,00
Cariri 0,49 0,66 0,74 0,48 0,00 0,00 0,00 4,03
Brejo Santo 1,72 1,89 1,33 1,06 0,00 0,00 0,00 0,00
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da RAIS.
PESCA E AQUICULTURA
ANO 1995 2000 2005 2010
Litoral de Camocim e
Acaraú 22,65 25,01 19,83 21,01
Ibiapaba 0,00 0,00 0,00 0,00
Coreaú 0,00 0,00 0,00 0,00
Meruoca 0,00 0,00 0,00 0,00
Sobral 0,00 0,00 0,17 0,34
Ipu 0,00 0,00 0,00 0,00
Santa Quitéria 0,00 0,00 0,00 1,71
Itapipoca 0,00 4,09 8,58 5,72
Baixo Curu 0,00 12,28 5,88 4,50
Uruburetama 0,00 0,00 0,00 0,00
Médio Curu 0,00 20,61 3,79 5,35
Canindé 0,00 0,00 1,14 0,00
Baturité 0,00 0,00 0,51 1,02
Chorozinho 0,00 0,00 0,00 0,00
Cascavel-Ce 12,60 6,43 5,14 3,72
Fortaleza 0,67 0,55 0,36 0,21
Pacajus 0,00 0,00 1,43 2,52
Sertão de Cratéus 0,00 0,00 0,00 0,00
Sertão de Quixeramobim 0,00 0,00 0,00 0,34
Sertão de Inhamuns 0,00 0,00 0,00 0,00
Sertão de Senador Pompeu 0,00 0,00 1,34 0,00
162
Litoral de Aracati 28,71 18,49 19,27 23,81
Baixo Jaguaribe 0,00 0,82 3,08 2,40
Médio Jaguaribe 0,00 0,00 0,00 2,84
Serra do Pereiro 0,00 0,00 0,00 0,00
Iguatu 0,00 0,00 0,00 0,00
Várzea Alegre 0,00 0,00 0,00 0,00
Lavras da Mangabeira 0,00 0,00 0,00 0,00
Chapada do Araripe 0,00 0,00 0,00 0,00
Caririaçu 0,00 0,00 0,00 0,00
Barro 0,00 0,00 0,00 0,00
Cariri 0,00 0,00 0,00 0,00
Brejo Santo 0,00 0,00 0,00 0,00
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da RAIS.
163
IMPACTO DO PRONAF NA PRODUÇÃO AGRÍCOLA FAMILIAR DO
CEARÁ
Ladislau da Silva Fernandes1
Wellington Ribeiro Justo2
Wanny Vieira Pereira3
Nataniele dos Santos Alencar4
RESUMO: O PRONAF é uma das principais políticas agrícolas implantada no Brasil nos
últimos anos voltadas para o agricultor familiar. O objetivo deste trabalho é estimar uma
função de produção para as principais culturas cultivadas pelos agricultores familiares: arroz,
feijão, milho e mandioca no estado do Ceará. Buscou-se também analisar possíveis efeitos do
PRONAF na produção destas culturas, assim como fazer uma análise comparativa da
produção entre as mesorregiões do estado. Utilizaram-se dados do SIDRA-IBGE para o
período 1990 a 2011. Foram estimados modelos de regressão múltipla com variáveis
dummies com dados em painel. Os resultados apontaram que o PRONAF impactou de forma
positiva apenas na produção do Arroz, elevando-a em mais de 50%. A mesorregião Sul
destacou-se na liderança da produção das culturas analisadas.
Palavras-Chave: Agricultura Familiar; PRONAF; Função de Produção.
ABSTRACT
PRONAF is a major agricultural policies implemented in Brazil in recent years focused on
the family farm. The objective of this paper is to estimate a production function for the main
crops cultivated by the farmers: rice, beans, maize and cassava in the state of Ceará. Attempt
was also made to analyze possible effects of PRONAF in the crop yields as well as a
comparative analysis of production between the areas of the State. We used data from
SIDRA-IBGE for the period 1990 to 2011. Multiple regression models were estimated with
dummy variables with panel data. The results showed that the PRONAF positively impacted
only in raising the production of rice production by over 50%. The South mesoregion stood
out in the lead crop production analyzed.
Key-Words: Family Farming; PRONAF; Productivity.
1 Graduando, Universidade Regional do Cariri (URCA). [email protected]
2Engenheiro Agrônomo (UFRPE). Economista (URCA). Mestre em Economia Rural (UFC).
Doutor em Economia pelo PIMES (UFPE). Professor Associado do Curso de Economia da
URCA. Professor do PPGECON (UFPE-CAA). E-mail: [email protected] 3 Graduanda, Universidade Regional do Cariri (URCA. [email protected]
4 Graduanda, Universidade Regional do Cariri (URCA). [email protected]
164
1. INTRODUÇÃO
Muito se discute sobre a importância da agricultura familiar, pois se sabe que ela é
responsável por grande parte dos alimentos que chegam à mesa dos brasileiros, assim como
pela geração de emprego e renda no campo contribuindo para a permanência do homem no
campo.
Em território brasileiro, por volta da década de 1990, “a agricultura foi fortemente
afetada pelo processo de abertura comercial e de desregulamentação dos mercados”
(CASTRO; CAMPOS, 2010, p. 95). Ainda segundo Castro e Campos (2010), atualmente
pode-se ter uma noção que estes elementos realmente eram submetidos a uma concorrência
intensa com países do MERCOSUL, em face das sucessivas dificuldades que se instalou a
partir da crise da segunda metade da década de 1980.
Segundo a AIAF (Ano Internacional da Agricultura Familiar - 2014) a agricultura
familiar consiste em um meio de organização da produção rural que são gerenciadas e
operadas por uma família e predominantemente dependente de mão de obra familiar. Ou seja,
a agricultura familiar inclui todas as atividades agrícolas de base familiar e está ligada a
diversas áreas do desenvolvimento rural.
Nesse sentido, este artigo busca estimar a função de produção para as principais
culturas cultivadas pelos agricultores familiares cearenses, com finalidade de identificar
possíveis impactos do Pronaf na produção destas culturas.
Para uma melhor visão das análises feitas, o presente trabalho está estruturado em
cinco seções, incluindo esta introdução. A seção dois faz uma retrospectiva de alguns
conceitos e conhecimentos literários em relação a agricultura familiar e o programa nacional
de fortalecimento da agricultura familiar (PRONAF); na seção três apresenta-se a
metodologia utilizada para a construção deste estudo e as variáveis utilizadas. A seção quatro
traz os resultados das análises iniciais assim como das estimações e finalmente a última seção
traz as conclusões e sugestões.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. Agricultura Familiar
Em nível mundial há uma grande dificuldade de definição homogênea para a
agricultura familiar. No Brasil, de acordo com a lei 11.326 de 24 de julho de 2006, agricultor
familiar é toda pessoa que desenvolve atividades econômicas no âmbito rural e que possui
165
propriedade de até 4 módulos fiscais (5 a 100 ha) bem como, apresenta mão de obra da
própria família e que tenha sua renda advinda em maior parte da atividade agropecuária
(BRASIL, 2006).
O termo agricultura familiar não é necessariamente uma novidade, mas seu uso
recente vem adquirindo novos significados, por conta da vasta abrangência nos meios
acadêmicos, nas políticas governamentais e nos movimentos sociais.
A definição do que vem a ser agricultura familiar é fundamental para que haja o
desenvolvimento dessa área. Nesse contexto, é importante ressaltar que esta não pode ser
confundida com agricultura de subsistência.
Segundo o Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS), que
consiste no órgão responsável pelas políticas nacionais de desenvolvimento social, agricultura
familiar pode ser entendida basicamente como um modo de produção onde há interação, pelo
fato do próprio agricultor familiar já ser a pessoa que comanda o processo produtivo. Assim, é
evidenciada por sua importância no que cerne ao fluxo de emprego e na produção de
alimentos, voltada principalmente para o autoconsumo. Desse modo, o segmento familiar da
agricultura brasileira, ainda que muito heterogêneo, responde por importante parcela da
produção agropecuária.
No que se refere ao estado do Ceará, de acordo FUNCEME (Fundação Cearense de
Meteorologia e Recursos Hídricos), apud O Povo (2013), é possível afirmar que nos anos de
1990, 1992 e 1993 o estado enfrentou imensas dificuldades devido à seca5, afetando assim
diretamente a produção agrícola e as perspectivas dos agricultores sobre a produção futura e o
bem estar familiar.
Diante deste contexto, o governo tem se preocupado, implantando políticas públicas
no combate à redução das desigualdades e buscando melhorar o bem estar das famílias
inseridas no meio rural. Busca-se também, promover o acesso democrático aos recursos
produtivos, atribuindo assim diversos mecanismos de fomento à produção, o combate à fome
e geração de emprego e renda (DAMASCENO; KHAN; LIMA, 2011).
5 Existem diversos conceitos de seca. “A seca climatológica refere-se à ocorrência, em um dado espaço e tempo,
de uma deficiência no total de chuvas em relação aos padrões normais que determinaram as necessidades. Esse
tipo de seca tem como causa natural a circulação global da atmosfera e pode resultar em redução na produção
agrícola e no fornecimento de água, seja para abastecimento, seja para outros usos” (CAMPOS e STUDARD,
2001,pg 3.).
166
Nesse sentido, de imediato, a iniciativa concreta ocorreu em meados dos anos 1996,
com a instituição do PRONAF (Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura
Familiar), na qual o elevado custo e a escassez de crédito eram apontados como os principais
problemas enfrentados pelos agricultores (GUANZIROLI, 2002). Em suma, o PRONAF
surge, portanto, com o objetivo de promover o aumento da capacidade produtiva, ampliação
da renda e, consequentemente, contribuir com a melhoria da qualidade de vida dos
agricultores e familiares. A seguir será abordado de forma mais detalhada ações desta política
pública.
2.2. Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar – PRONAF
O PRONAF é uma das principais políticas brasileira, tanto na área social quanto na
área da agricultura. Iniciou-se na segunda metade da década de 1990, mais precisamente em
1995, pela resolução CMN/BACEN nº 2.191 de 24/08/95, porém, só foi criado
definitivamente em 28 de junho de 1996, pelo decreto presidencial nº 1.946. Visando
melhorar as condições do produtor familiar. O PRONAF oferece crédito para financiar
investimentos no âmbito rural.
O PRONAF, em 1996, foi criado para atender a uma antiga reivindicação das
organizações dos (as) trabalhadores (as) rurais, as quais demandavam a formulação e
a implantação de políticas de desenvolvimento rural especificas para o maior
segmento da agricultura brasileira, porém o mais fragilizado em termos de
capacidade técnica e de inserção nos mercados agropecuários (GRYBOWSKI et al,
2006, p.8).
O PRONAF foi desenvolvido pelo ministério do desenvolvimento agrário (MDA),
num momento em que os custos elevadíssimos e a falta de financiamento eram vistos pelos
agricultores como os principais problemas que impediam o desenvolvimento da produção
familiar (GUANZIROLI, 2007). Desse modo, o programa veio a oferecer custeio para
projetos agropecuários sejam eles grupais, coletivos ou individuais. Tal programa, com suas
baixíssimas taxas de juros proporcionam assim, facilidade nas negociações e diminui a
inadimplência dos financiamentos rurais. Essa ideia surgiu a partir da década de 1990 quando
o Governo a criou numa tentativa de proporcionar uma melhoria de vida para os agricultores.
Com relação ao funcionamento do programa, podem-se destacar, de acordo com o
Banco Central do Brasil, quatro instrumentos básicos: (1) oferta de linhas de crédito especiais,
a taxas de juros preferenciais, e com menores exigências de garantias do que as existentes no
167
mercado; (2) financiamento, a fundo perdido, de investimentos em infraestrutura econômica
de sustentáculo aos pequenos produtores; (3) oferta de assistência técnica aos beneficiários do
programa; (4) oferta de oportunidades de capacitação profissional. O PRONAF encontra-se
dividido em várias modalidades, entre as quais o PRONAF (A, A/C, B, C, D, E) bem como
linhas especiais (PRONAF semiárido, mulher, jovem, agroecologia, eco, custeio e
comercialização entre outros) (BRASIL, 2006).
A partir do surgimento do PRONAF, os agricultores familiares passaram a dispor de
crédito com juros mais barato e em maior quantidade, no qual possibilitou deslumbrarem
novas perspectivas de investimento e financiamento da produção buscando elevar a sua renda.
Por serem responsáveis por uma parcela significativa da produção dos principais alimentos
consumidos pela população, os agricultores almejavam obter significantes resultados
positivos através desse programa.
2.2.1 Declaração de Aptidão ao PRONAF
A Declaração de Aptidão ao PRONAF (DAP), de acordo com o Manual do Credito
Rural (MCR) consiste em um instrumento de identificação dos agricultores familiares bem
como, suas formas associativas organizadas em pessoas jurídicas, aptos a realizarem
operações de crédito rural ao amparo do Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura
Familiar (PRONAF). Esse documento pode ser emitido em qualquer órgão ou entidades
credenciadas pelo Ministério do Desenvolvimento Agrário (MCR p. 12).
No que se referem às características, a DAP apresenta distinções com relação à
emissão, podendo ser enquadradas em (I) DAP para pessoa física, onde cada unidade familiar
pode adquirir apenas uma, com validade de seis anos a contar da data de envio e tem sua
origem vinculada ao município onde reside a família. (II) DAP para pessoa jurídica que, por
sua vez tem validade de um ano ou quando o número de associados superar 10% do número
de associados considerados inicialmente e por fim a (III) DAP para entidade familiar, que
compreende o conjunto da família nuclear (marido ou companheiro, esposa ou companheira, e
filhos) e eventuais agregados, que explorem o mesmo estabelecimento rural sob as mais
variadas condições de posse, de gestão estritamente da família, incluídos os casos em que o
estabelecimento seja explorado por indivíduo sem família.
2.2.2 Tipos de PRONAF que se enquadra o Agricultor Familiar
168
Podem-se destacar entre as diversas modalidades do PRONAF, o PRONAF B, C,
A/C, D e E, como sendo as que enquadram mais adequadamente o agricultor familiar. Diante
disso, na sequência serão apresentadas as características de cada um deles.
De acordo com o Manual do Credito Rural (MCR) (2013) o grupo "B" enquadra
agricultores familiares que explorem parcela de terra na condição de proprietário, posseiro,
arrendatário ou parceiro; residam nas propriedades ou em local próximo; não disponham, de
área superior a 4 (quatro) módulos fiscais, quantificados segundo a legislação em vigor;
obtenham, no mínimo, 30% (trinta por cento) da renda familiar da exploração agropecuária e
não agropecuária do estabelecimento; tenham o trabalho familiar como base na exploração do
estabelecimento e obtenham renda bruta anual familiar de até R$4.000,00 (quatro mil reais),
excluídos os benefícios sociais e os proventos previdenciários decorrentes de atividades
rurais.
Para o grupo "C" destacam-se agricultores familiares que explorem parcela de terra
na condição de proprietário, posseiro, arrendatário, parceiro ou concessionário do Programa
Nacional de Reforma Agrária (PNRA); residam na propriedade ou em local próximo; não
disponham, a qualquer título, de área superior a 4 (quatro) módulos fiscais, quantificados
segundo a legislação em vigor; obtenham, no mínimo, 60% (sessenta por cento) da renda
familiar da exploração agropecuária e não agropecuária do estabelecimento; tenham o
trabalho familiar como predominante na exploração do estabelecimento, utilizando apenas
eventualmente o trabalho assalariado, de acordo com as exigências sazonais da atividade
agropecuária e obtenha renda bruta anual familiar acima de R$4.000,00 (quatro mil reais) e
até R$18.000,00 (dezoito mil reais), excluídos os benefícios sociais e os proventos
previdenciários decorrentes de atividades rurais.
Para o grupo "A/C" cabem os agricultores familiares egressos do Grupo "A" ou que
já contrataram a primeira operação no Grupo "A", que não contraíram financiamento de
custeio nos Grupos "C", "D" ou "E" e que apresentarem a DAP para o Grupo "A/C" fornecida
pelo Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) para os beneficiários do
PNRA ou pela Unidade Técnica Estadual ou Regional (UTE/UTR) para os beneficiados pelo
Programa Nacional de Crédito Fundiário.
O grupo "D" também se assemelha aos anteriores já que conta com agricultores
familiares que explorem parcela de terra na condição de proprietário, posseiro, arrendatário,
parceiro ou concessionário do PNRA; residam na propriedade ou em local próximo; não
disponham, a qualquer título, de área superior a 4 (quatro) módulos fiscais, quantificados
169
segundo a legislação em vigor; obtenham, no mínimo, 70% (setenta por cento) da renda
familiar da exploração agropecuária e não agropecuária do estabelecimento; tenham o
trabalho familiar como predominante na exploração do estabelecimento, podendo manter até
2 (dois) empregados permanentes, sendo admitido ainda o recurso eventual à ajuda de
terceiros, quando a natureza sazonal da atividade o exigir e obtenham renda bruta anual
familiar acima de R$18.000,00 (dezoito mil reais) e até R$50.000,00 (cinquenta mil reais),
incluída a renda proveniente de atividades desenvolvidas no estabelecimento e fora dele, por
qualquer componente da família, excluídos os benefícios sociais e os proventos
previdenciários decorrentes de atividades rurais.
E por fim o grupo "E" que, por sua vez, conta com agricultores familiares que
explorem parcela de terra na condição de proprietário, posseiro, arrendatário, parceiro ou
concessionário do PNRA; residam na propriedade ou em local próximo; não disponham, a
qualquer título, de área superior a 4 (quatro) módulos fiscais, quantificados segundo a
legislação em vigor; obtenham, no mínimo, 80% (oitenta por cento) da renda familiar da
exploração agropecuária e não-agropecuária do estabelecimento; tenham o trabalho familiar
como predominante na exploração do estabelecimento, podendo manter até 2 (dois)
empregados permanentes, admitido ainda a eventual ajuda de terceiros, quando a natureza
sazonal da atividade o exigir e obtenham renda bruta anual familiar acima de R$50.000,00
(cinquenta mil reais) e até R$110.000,00 (cento e dez mil reais), incluída a renda proveniente
de atividades desenvolvidas no estabelecimento e fora dele, por qualquer componente da
família, excluídos os benefícios sociais e os proventos previdenciários decorrentes de
atividades rurais.
Nota-se, nestes casos, que as características para cada tipo de PRONAF são quase
idênticas modificando, apenas, o valor bruto anual da renda e o percentual mínimo da renda
familiar obtida a partir da exploração agropecuária.
2.2.3 Créditos de Custeio, Comercialização e Investimento
De acordo com o Sistema de Cooperativas de Crédito do Brasil (SICOOB), que
consiste no órgão responsável pela disponibilização de linhas de crédito, o crédito de
comercialização é destinado a auxiliar o produtor rural na comercialização de seus produtos
no mercado. Por sua vez, esse recurso pode ser repassado por três tipos de programas: pré-
comercialização a partir de recursos obrigatórios; desconto de duplicata e nota promissória
rural e pré-comercialização PRONAF.
170
O crédito de custeio agrícola destina-se à aquisição de insumos, realização de tratos
culturais e colheita, beneficiamento ou industrialização do produto financiado e produção de
mudas e sementes certificadas e fiscalizadas. Os recursos para estes programas são oriundos
do PRONAF (agricultura familiar); PRONAMP (médio produtor) e poupança Rural.
A linha de crédito destinada para investimentos agrícola dispõe de recursos para a
ampliação e modernização da produção. Inclui a aquisição de tratores, máquinas agrícolas,
colheitadeiras, caminhões, carrocerias, implementos, projetos de correção e recuperação do
solo, construção, reformas ou ampliação de armazéns, silos, galpões, implantação de sistemas
de armazenagem, de irrigação, de beneficiamento, industrialização e comercialização, ações
de adequação e preservação ambiental, entre outros. Tendo como programas de distribuição
os mesmos citados no custeio.
3. METODOLOGIA
3.1. Área de Estudo e Fonte de Dados
O presente estudo tem como foco, analisar a dinâmica de produtividade das principais
culturas da agricultura familiar no estado do Ceará, a partir das mesorregiões: Centro-Sul
Cearense, Jaguaribe, Metropolitana de Fortaleza, Noroeste Cearense, Norte Cearense, Sertões
Cearenses e Sul Cearense. As culturas que estão sendo analisadas são: arroz, feijão, milho e
mandioca.
3.2. Variáveis Utilizadas e Modelo Empírico
As variáveis utilizadas nos modelos estimados são: produção, área plantada,
produtividade, valor da produção, dpronaf que é uma dummy que assume valor 1 para os anos
onde ocorreram contratações, nas mesorregiões, de alguma das modalidades do Pronaf:
Custeio, Investimento e Comercialização. Foram criadas variáveis dummies para as seis
mesorregiões para captar possíveis comportamentos distintos da produção das culturas
analisadas entre as mesorregiões. A mesorregião de referência é a Sul Cearense.
O modelo empírico utilizado é o de regressão linear múltipla com dados em painel
com variáveis dummies. As variáveis estão em logaritmo, assim têm-se as elasticidades
parciais da produção em relação a cada uma das variáveis explicativas. O modelo a ser
estimado é o modelo com efeitos aleatórios. Os modelos com efeitos aleatórios consideram a
constante não como um parâmetro fixo, mas como um parâmetro aleatório não observável. O
modelo a ser estimado segue a seguinte equação seguindo Greene (2008):
171
itit
N
i
iiit ubXDaY
...1
(1)
Com Di a variável Dummy referente ao indivíduo i (mesorregião). T compreende o
período: 1991 a 2011. Admite-se que todos os erros são homoscedásticos e não
autocorrelacionados. A autocorrelação dos erros dentro do próprio indivíduo (within-unit
autocorrelation) torna os estimadores OLS não eficientes e os erros padrão inválidos. A
solução é estimar o modelo de efeitos aleatórios pelo método GLS (Método dos Mínimos
Quadrados Generalizados), obtendo-se estimadores eficientes. Para corrigir problemas de
heteroscedasticidade serão estimados erros padrões robustos por meio de bootstrap. As
estimações serão feitas no STATA 11.2.
4. RESULTADOS
4.1. Estatística Descritiva
Nesta seção optou-se por organizar as estatísticas descritivas das variáveis por
mesorregião. Desta forma tem-se não somente uma visão de cada variável ao longo do tempo,
mas também a distribuição geográfica destas. O período de análise vai de 1990 a 2011.
Nas tabelas 1, 2, 3 e 4 são apresentadas respectivamente as variáveis: área plantada,
produção, produtividade e contratos do PRONAF. Sendo feito uma análise comparativa entre
todas as culturas estudadas, referindo-se aos valores da média, desvio padrão, do valor
mínimo, máximo e do coeficiente de variação.
Na tabela 1 pode ser observa que na cultura do arroz destacam-se com maior média
de área plantada ao longo do período as mesorregiões do Centro-Sul e Sul Cearense, áreas
estas tradicionais na produção desta cultura. A maior variabilidade, contudo é na mesorregião
Metropolitana que também apresenta a menor média entre todas as áreas analisadas.
Na área plantada com a cultura do feijão destacam-se respectivamente a mesorregião
dos Sertões e Noroeste, respectivamente com as maiores médias de área plantada. A
Mesorregião do Jaguaribe, contudo foi a área com maior variabilidade desta variável ao longo
do período analisado.
A área plantada do milho apresentou as maiores médias nas mesorregiões dos
Sertões e Sul Cearense. Vale ressaltar que estas áreas têm recebido atenção especial da
Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural do Ceará (EMATERCE) que implantou o
programa de plantio direto. Este projeto recebe o apoio da associação dos criadores de aves do
estado.
172
Tabela 01: Área plantada das principais culturas da agricultura familiar nas mesorregiões do Estado do Ceará
VARIÁVEL: ÁREA PLANTADA
ARROZ
MESORREGIÕES MÉDIA DESVIO
PADRÃO
MÍNIMO MAXIMO COEFICIENTE
DE VARIAÇÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 14.997,35 6.358,094 5.598 26.689 0, 4239
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 1.726,043 1.993,714 159 6.891 1,1551
JAGUARIBE 6.413,043 2.203,042 2.393 10.344 0,3435
NOROESTE CEARENSE 5.292,348 1.074,526 1.986 7.433 0,2030
NORTE CEARENSE 5.090,087 2.177,769 3.016 9.342 0.4278
SERTÕES CEARENSE 3.997,87 1.843,785 1.547 7.891 0,4612
SUL CEARENSE 12.484,17 6.329,297 2.469 23.627 0,5070
TOTAL 7.142,988 5.774,317 159 26.689 0,8084
FEIJÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 33.457,65 5.881,105 25.180 46.362 0, 1758
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 10.546,78 3.627,491 4.435 18.915 0,3439
JAGUARIBE 55.248,83 20.174,62 24.736 99.350 0,3652
NOROESTE CEARENSE 126.306,7 25.245,68 74.558 153.860 0,1999
NORTE CEARENSE 92.621,96 20.190,54 41.907 118.425 0.2180
SERTÕES CEARENSE 174.604,3 31.156,91 129.659 246.325 0,1784
SUL CEARENSE 72.137 16.643,68 40.676 99.884 0,2307
TOTAL 80.703,33 55.648,45 4.435 246.325 0,6895
MILHO
CENTRO-SUL CEARENSE 48.624,83 22.548,34 31.487 129.930 0, 4637
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 15.021,57 32.525,08 4.947 164.059 2,1652
JAGUARIBE 35.320,52 12.571,87 13.116 66.825 0, 3559
NOROESTE CEARENSE 121.420 21.847,8 71.634 145.605 0,1799
NORTE CEARENSE 98.271,57 16.786,86 60.556 120.645 0.1708
SERTÕES CEARENSE 202.828,2 49.430,31 24.310 259.317 0,2437
173
SUL CEARENSE 105.788,1 13.007,15 75.753 128.700 0,1230
TOTAL 13.333,15 14.399,64 37 54.337 1,0800
MANDIOCA
CENTRO-SUL CEARENSE 306, 6522 352, 0262 37 1.243 1, 1480
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 5.833,304 2.030,071 2.945 10.356 0,3480
JAGUARIBE 4.914,348 2.815,381 356 11.240 0,5729
NOROESTE CEARENSE 35.464,57 10.157.62 9.258 54.337 0,2864
NORTE CEARENSE 30.873,83 10.959,22 9.806 53.105 0.3550
SERTÕES CEARENSE 3.322,478 1.898,661 1.161 7.875 0,5715
SUL CEARENSE 12.616,87 4.427,697 4.366 21.117 0,3509
TOTAL 13.333,15 14.399,64 37 54.337 1,0800
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do SIDRA/IBGE.
As mesorregiões com a maior média de área plantada com a cultura da mandioca no
Ceará são, respectivamente, Noroeste Cearense e Norte. A maior variabilidade, contudo é na
Centro-Sul que não apresenta tradição no cultivo desta cultura. A variabilidade da produção
da mandioca é a maior entre as culturas analisadas. A mandioca diferentemente das demais
culturas que são anuais tem o seu ciclo maior levando cerca de 18 a 24 meses para ser colhida.
Desta forma está mais exposta a variação dos invernos que são irregulares no estado.
A tabela 2 traz a estatística descritiva da variável Produção das culturas de arroz,
feijão, milho e mandioca no período analisado, ou seja, entre 1990 e 2011. Na qual a maior
média anual da produção do arroz é na mesorregião Centro-Sul com um valor de mais de 33
mil toneladas. A mesorregião Metropolitana de Fortaleza, é a que apresenta a menor média
anual de produção com cerca de 2 mil toneladas e com a maior variabilidade na produção.
Ressalta-se que, em geral, a variabilidade da produção do arroz é maior que a variabilidade da
variável área plantada. Este resultado é de certa forma esperado, pois se tem tanto a produção
de sequeiro como em áreas de várzea e irrigadas o que faz especialmente as áreas de sequeiro,
mais vulneráveis às estiagens comuns no estado.
Ainda na tabela 2 observa-se que a mesorregião Sertões Cearenses se destaca com a
maior média anual da produção do feijão com cerca de 43 mil toneladas. A Mesorregião
Metropolitana de Fortaleza apresenta a menor média anual com cerca de 3,5 mil toneladas,
assim como a maior variabilidade. A produção do feijão, em média tem uma variabilidade
menor que a produção do arroz. Em parte, isto é explicado em virtude do tipo de feijão mais
174
cultivado no estado ser o feijão do tipo macassar 6 que tem ciclo menor que 90 dias o que o
torna menos exposto às variações que o arroz que tem ciclo de vida maior. Há também uma
maior homogeneidade da produção do feijão entre as mesorregiões do estado quando
comparado ao arroz.
A produção do milho é bastante concentrada nas mesorregiões Sertões e Sul
Cearense, com média anual de 127 e 114 mil toneladas, respectivamente. A menor média da
produção do milho é na mesorregião Metropolitana de Fortaleza com cerca de 4 mil
toneladas. Contudo, a maior variabilidade da produção ocorre na área que mais produz, isto é,
os Sertões Cearenses, tornado assim a produção do estão bastante instável. Em geral, a
variabilidade da produção do milho é maior que a cultura do feijão.
Tabela 02: Produção das principais culturas da agricultura familiar nas mesorregiões do Estado do Ceará
VARIÁVEL: PRODUÇÃO
ARROZ
MESORREGIÕES MÉDIA DESVIO
PADRÃO
MÍNIMO MAXIMO COEFICIENTE
DE VARIAÇÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 33.526,39 23.115,17 9.956 81.609 0,6895
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 2.042,957 3.769,064 60 13.933 1,8449
JAGUARIBE 24.467,17 14.735,93 3.692 58.053 0,6023
NOROESTE CEARENSE 2.992,174 1.982,082 528 8.444 0,6624
NORTE CEARENSE 4.782,783 3.924,103 1.148 15.656 0,8205
SERTÕES CEARENSE 3.118,957 2.775,589 229 9.917 0,8899
SUL CEARENSE 12.889,48 11.044,4 1.077 38.437 0,8569
TOTAL 11.974,27 16.111,4 60 81.609 1,3455
FEIJÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 9.723,913 3.912,444 4.168 17.360 0,4024
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 3.583,391 2.330,574 782 10.158 0,6504
JAGUARIBE 22.614,39 12.121,04 4.377 56.694 0,5360
NOROESTE CEARENSE 31.429,3 15.195,67 8.007 63.928 0,4835
NORTE CEARENSE 22.0591 11.979,24 5.248 46.999 0,5431
SERTÕES CEARENSE 43.402,65 26.253,16 3.032 89.031 0,6049
SUL CEARENSE 22.733,04 11.833,65 6.350 42.192 0,5205
TOTAL 22.220,81 18.376,34 782 89.031 0,8270
MILHO
6 Também conhecido popularmente como feijão de corda abrange variedades da espécie Vigna unguiculata.
175
CENTRO-SUL CEARENSE 31.541,13 19.007,82 3.432 73.908 0,6026
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 4.398,217 2.027,094 276 8.138 0,4609
JAGUARIBE 23.075,83 12.794,6 2.675 49.686 0,5545
NOROESTE CEARENSE 57.201,00 30.237,85 6.186 117.990 0,5286
NORTE CEARENSE 50.354,83 31.227,35 3.328 109.266 0,6201
SERTÕES CEARENSE 126.677,5 92.050,89 1.845 330.520 0,7267
SUL CEARENSE 114.288,7 70.935,02 17.313 234.886 0,6207
TOTAL 58.219,6 63.406,71 276 330.520 1,0891
MANDIOCA
CENTRO-SUL CEARENSE 2.683,304 3.036,654 219 11.758 1,1317
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 50.852,7 17.571,92 26.505 85.516 0,3455
JAGUARIBE 32.737,91 23.816,38 5.048 90.730 0,7275
NOROESTE CEARENSE 259.038,2 79.295,35 114.462 391.784 0,3061
NORTE CEARENSE 225.2070 74.925,33 78.839 386.817 0,3327
SERTÕES CEARENSE 25.020,96 12.662,7 3.421 56.969 0,5061
SUL CEARENSE 124.211,7 51.305,7 9.860 224.831 0,4131
TOTAL 102.821,7 106.183,6 219 391.784 1,0327
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do SIDRA/IBGE
Ainda na tabela 2 têm-se as informações da produção da cultura da mandioca entre
as mesorregiões estaduais. A produção desta cultura é bastante concentrada nas mesorregiões
Noroeste e Norte Cearense com média anual de produção, respectivamente, de 259 e 225 mil
toneladas. A mesorregião do Jaguaribe apresenta a menor média anula de produção, mas com
a maior variabilidade. A cultura da mandioca é das mais tradicionais no estado e tem como
objetivo maior a produção de farinha e goma, muito utilizada na culinária cearense,
especialmente a primeira, na mesa dos mais pobres.
As estatísticas descritivas da produtividade das culturas: Arroz, Feijão, Milho e
Mandioca nas mesorregiões cearenses são apresentadas na tabela 3. A maior produtividade
média anual da cultura do arroz foi na mesorregião do Jaguaribe, o que de certa forma era
esperado, já nesta mesorregião têm-se maiores áreas irrigadas e de várzeas mais propícias
para esta cultura. A produtividade média anual nesta mesorregião é de cerca de 3,6 mil kg/ha
e é bastante superior que a produtividade nas demais mesorregiões. A produtividade na
mesorregião Noroeste, que é a menor entre as mesorregiões é de cerca de 547 kg/ha. A
produtividade do arroz apresenta uma das mais baixas variabilidades entre todas as variáveis
analisadas.
176
Em geral a produtividade do feijão é bastante baixa em todas as mesorregiões do
estado. A menor produtividade média anual foi na mesorregião Noroeste com cerca de 238
kg/ha e maior na mesorregião do Jaguaribe com cerca de 409kg/ha. Contudo, a máxima
produtividade conseguida foi de 553 kg/ha na mesorregião dos Sertões Cearenses.
A maior produtividade média anual do milho foi na mesorregião Sul com cerca de
1050 kg/ha. Foi também nesta mesorregião que se registrou a maior produtividade nesta
cultura com cerca de 2090kg/ha. Este resultado é esperado tendo em vista o programa de
plantio direto adotado pela EMATERCE que tem forte impacto na produtividade por manter
por mais tempo a umidade do solo assim como melhorar a sua conservação.
Dentre todas as culturas analisadas a mandioca foi a que apresentou menor
variabilidade da produtividade média entre as mesorregiões do estado. O destaque fica por
conta da mesorregião Sul com produtividade acima das 10t/ha enquanto a menor foi
registrada em Jaguaribe. A cadeia produtiva da mandioca tem recebido atenção especial no
município de Araripe na Mesorregião Sul Cearense. Este município destaca-se entre os
maiores produtores de mandioca no Ceará (OLIVEIRA e JUSTO, 2013).
Tabela 3: Produtividade das culturas: Arroz, Feijão, Milho e Mandioca nas mesorregiões do Estado do Ceará
VARIÁVEL: PRODUTIVIDADE
ARROZ
MESORREGIÕES MÉDIA DESVIO
PADRÃO
MÍNIMO MAXIMO COEFICIENTE DE
VARIAÇÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 2,1483 0,7896 0,7142 3,5793 0,3675
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 0,8874 0,5136 0,0804 2,2088 0,5787
JAGUARIBE 3.6349 1.3690 1.0735 6,4591 0,3766
NOROESTE CEARENSE 0,5471 0,2796 0,1005 1,1360 0,5111
NORTE CEARENSE 0,9111 0,4450 0,1895 1,6791 0,4884
SERTÕES CEARENSE 0,7519 0,4785 0,0497 1,4989 0,6364
SUL CEARENSE 0,9817 0,5590 0,0884 1,9496 0,5694
TOTAL 1,4089 1,2461 0,0497 6,4591 0,8844
FEIJÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 0,2898 0,1049 0,1276 3,5793 0,3622
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 0,3336 0,1177 0,0497 2,2088 0,3527
JAGUARIBE 0,4049 0,1424 0,0982 6,4591 0,3516
NOROESTE CEARENSE 0,2480 0,1070 0,0597 0,4754 0,4316
NORTE CEARENSE 0,2383 0,1152 0,0455 0,4440 0,4833
177
SERTÕES CEARENSE 0,2444 0,1352 0,0160 0,4800 0,5533
SUL CEARENSE 0,3169 0,1550 0,0864 0,5721 0,4891
TOTAL 0,2966 0,1363 0,0160 0,6254 0,4598
MILHO
CENTRO-SUL CEARENSE 0,7002 0,4209 0,0659 1.5438 0,6011
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 0,5300 0,2433 0,0116 0,8830 0,4591
JAGUARIBE 0,6696 0,3145 0,0400 1,3596 0,4696
NOROESTE CEARENSE 0,4584 0,2096 0,0527 0,8103 0,4572
NORTE CEARENSE 0,5017 0,2781 0,0307 0,9998 0,5543
SERTÕES CEARENSE 0,5823 0,3610 0,0096 1,2854 0,6199
SUL CEARENSE 1.0515 0,5840 0,1784 2,0905 0,5554
TOTAL 0,6368 0,3973 0,0096 2,0905 0,6239
MANDIOCA
CENTRO-SUL CEARENSE 9,6112 3,1518 1,8177 17,9764 0,3279
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 9,0225 2,2675 4,0716 11,4573 0,2513
JAGUARIBE 7,0917 2,7475 1,3320 14,1798 0,3874
NOROESTE CEARENSE 7,8198 3,4096 2,5548 21,6345 0,4360
NORTE CEARENSE 7,7022 2,2870 2,5302 15,1800 0,2969
SERTÕES CEARENSE 8,2025 3,2795 1,9037 12,1505 0,3998
SUL CEARENSE 10,0148 3,1315 0,8696 17,7314 0,3127
TOTAL 8,4950 3,0427 0,8696 21,6345 0,3582
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do SIDRA/IBGE
Na tabela 4 é apresentada a estatística descritiva do número de contratos do pronaf:
Custeio, Investimento, Comercialização e Total por mesorregião do estado do Ceará.
Tratando-se do número de contratos de custeio, a maior média anual ocorreu na mesorregião
Sertões Cearense com 4,8 mil contratos. Contudo, a menor média anual destes contratos
ocorreu na mesorregião Metropolitana de Fortaleza onde apenas 159 contratos foram
efetivados anualmente. O maior valor de contratos anuais do Pronaf Custeio, no período
analisado, foi de quase 15 mil contratos na Mesorregião Sertões enquanto o menor número foi
na Metropolitana de Fortaleza com apenas 34 contratos.
Tabela 4: Estatísticas descritivas do número de contratos do PRONAF por finalidade nas mesorregiões do
Estado do Ceará
VARIÁVEL: CONTRATOS DO PRONAF
CUSTEIO
MESORREGIÕES MÉDIA DESVIO MÍNIMO MAXIMO COEFICIENTE
178
PADRÃO DE VARIAÇÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 1.740,357 840,2211 287 3.602 0,4828
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 159,5714 208,9125 34 847 1,3092
JAGUARIBE 1.697,714 2.528.912 257 5985 1,4896
NOROESTE CEARENSE 2.070,143 1.309,956 297 4.403 0,6328
NORTE CEARENSE 1.697,714 1.602,169 257 5.985 0,9437
SERTÕES CEARENSE 4.820,929 3.813,783 674 14.776 0,7911
SUL CEARENSE 2.969,214 1.810,36 885 6.258 0,6097
TOTAL 2.603,816 5.169,494 34 48.098 1,9854
INVESTIMENTO
CENTRO-SUL CEARENSE 1.081,929 1.197,02 22 4.540 1,1064
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 1.586,714 1.383,467 67 3.956 0,8719
JAGUARIBE 3503.786 2528.912 538 9044 0,7218
NOROESTE CEARENSE 7.747,143 5.109,277 708 14.074 0,6595
NORTE CEARENSE 3.503,786 2.528,912 538 9.044 0,7218
SERTÕES CEARENSE 5.626,643 6.190,441 94 22.466 1,1002
SUL CEARENSE 2.635,714 2.190,261 135 7.907 0,8310
TOTAL 4.228,184 6.759,81 22 57.140 1,5988
COMERCIALIZAÇÃO
CENTRO-SUL CEARENSE 1,4286 1,696797 0 6 1,1878
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 84,5714 42,8768 40 197 0,5070
JAGUARIBE 3,142857 7,336496 0 28 2,3343
NOROESTE CEARENSE 11,64286 10,54373 1 39 0,9056
NORTE CEARENSE 6,428571 6,1107 0 19 0,9506
SERTÕES CEARENSE 3,443071 3,16812 0 10 0,9201
SUL CEARENSE 0,5714286 0,9376145 0 3 1,6408
TOTAL 15,88983 32,88715 0 197 2,0697
PRONAF
CENTRO-SUL CEARENSE 2.823,714 999,7071 1.465 4.829 0,35403
METROPOLITANA DE
FORTALEZA 1.830,857 1.341,44 318 4.200 0,7327
JAGUARIBE 3.170,043 3.225,472 0 9305 1,0750
NOROESTE CEARENSE 9.828,929 5.476,103 1.621 17.284 0,5571
NORTE CEARENSE 5.207,929 2.485,288 1.222 9.305 0,4772
SERTÕES CEARENSE 10.451,01 8.743,442 940 37.243,2 0,8366
SUL CEARENSE 5.605,5 3.156,54 1.694 12.105 0,5631
TOTAL 6.847,89 11.314 318 105.266 1,6522
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do SIDRA/IBGE
179
Em relação ao número total de operações de contrato do PRONAF, tem-se ainda,
segundo a tabela 4, que a maior média ocorreu na mesorregião Sertões com mais de 10 mil
contratos. A menor média do número total de operações do PRONAF ocorreu na mesorregião
Metropolitana de Fortaleza. Isto não surpreende haja vista esta área compreender vários
municípios com alto índice de urbanização e pouca tradição na agricultura.
4.2 Resultados das Estimações
A tabela 5 traz os resultados das estimações da equação (1) para as culturas da
Mandioca, Arroz, Feijão e Milho para o período 1991 a 2011. Para cada uma das culturas
analisadas tem-se que a variável dependente é o logaritmo da produção. Na função de
produção da mandioca, tem-se que os coeficientes das variáveis: Lnárea, Lnprodv, são
significantes a 1% e apresentam os sinais esperados. Ou seja, uma elevação de 1% na área
plantada eleva a produção em 0,85%. O mesmo aumento na produtividade eleva a produção
em 0,93%.
O coeficiente da variável valor da produção não foi significante, desta forma não se
pode afirmar sobre o efeito desta variável na variável dependente. O coeficiente da dummy
pronaf não foi significante. Este resultado indica que não há diferença na produção da
mandioca no Ceará antes e depois da implantação do PRONAF. O coeficiente da dummy2 foi
significante a 1% e negativo. Este resultado mostra uma diferença de aproximadamente 9%
desfavorável à produção média da mandioca da mesorregião Norte em relação à mesorregião
Sul que é a área de referência. Como os demais coeficientes das dummies das mesorregiões
não foram significativas indica não haver diferença na produção média destas em relação à
mesorregião Sul.
Na estimação da função de produção do arroz, tem-se pela tabela 5 que os
coeficientes das variáveis Dpronaf foram significantes a 1%, ou seja, há uma diferença na
produção média do arroz, após a implantação do PRONAF, de cerca de 58%. O coeficiente da
variável Lnvp também é significante a 1%, logo uma elevação no valor da produção em 1%
eleva a produção em 0,79%. O coeficiente da variável LN área foi significante a 10%, neste
caso, uma elevação de 1% da área eleva a produção em 0,21%. O coeficiente da variável
Lnprodv foi significante a 5%, sendo assim uma elevação de 1% na produtividade do arroz
eleva a produção desta cultura em 0,24%.
Não há diferença na produção média das mesorregiões Noroeste, Norte e Centro-Sul
em relação à mesorregião Sul, haja vista que os coeficientes das dummies destas mesorregiões
180
não foram significantes. Contudo, a produção média anual de arroz nas mesorregiões:
Metropolitana, Sertões e Jaguaribe são menores que à produção média anual da mesorregião
Sul em aproximadamente, 21,5%, 12,6% e 8,5%, respectivamente.
Não se observou diferença na produção média anual do feijão entre as sete
mesorregiões analisadas tendo em vista que os coeficientes das dummies regionais não forma
significantes. Contudo, os coeficientes das variáveis Lnvp, Lnárea e Lnprodv são significantes
a 1% no modelo que estima a função de produção do feijão. Um aumento de 1% no valor da
produção do feijão eleva a produção em 0,3%. Aumentando a área plantada em 1% a
produção do feijão cresce 0,67%. Já um aumento de 1% na produtividade do feijão, que é
bastante baixa, como verificado na estatística descritiva, eleva a produção em 0,78%. A
implantação do PRONAF não teve efeito na produção do feijão haja vista que o coeficiente da
variável Dpronaf não foi significativo.
Tabela 5: Função de produção das culturas: Arroz, Feijão, Milho e Mandioca nas Mesorregiões do Estado do
Ceará: 1991-2011
Mandioca Arroz Feijão Milho
Variável Coeficiente Coeficiente Coeficiente Coeficiente
Dpronaf 0.110 0.580 0.078 0.085
(1.08) (4.25) * (1.30) (1.21)
Lnvp 0.099 0.749 0.303 0.805
(1.62) (6.71) * (2.33)* (22.55)*
Lnárea 0.851 0.213 0.665 0.040
(9.80)* (1.82)*** (4.43)* (1.97)**
Lnprodv 0.929 0.241 0.779 0.166
(18.60)* (1.96)** (7.09)* (2.77)*
dum1 -0.247 -0.018 -0.086 -0.229
(1.80) (0.36) (1.58) (3.94)*
dum2 -0.090 -0.060 -0.141 -0.375
(2.12)* (0.84) (1.96) (5.42)*
dum3 -0.078 -0.215 -0.168 -0.593
(1.56) (2.27)* (1.31) (4.68)*
dum4 0.071 -0.126 -0.016 -0.148
(1.40) (2.24)* (0.29) (2.52)*
dum5 0.035 -0.085 -0.081 -0.191
(1.43) (1.81)*** (1.65) (3.33)*
dum6 -0.108 -0.091 -0.050 -0.076
(1.96) (1.67) (0.73) (0.94)
181
Constante 0.695 0.652 0.253 2.420
(1.62) (2.62)* (0.42) (5.42)*
N 161 161 161 161
Wald chi2(10) 721919.3 135009.0 37058.8 35121.2
Prob (0.0000) Prob (0.0000) Prob (0.0000) Prob (0.0000)
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados do SIDRA/IBGE.
Nota: Estatística “t” entre parêntesis.
* Significante a 1%, ** significante a 5% e *** significante a 10%.
A estimação da função de produção do Milho no estado do Ceará pode ser visto na
última coluna da tabela 5. Os coeficientes das variáveis Lnvp, Lnprodv foram significantes a
1% e o coeficiente da variável Lnárea foi significante a 5%. Um aumento de 1% no valor da
produção, na área plantada e na produtividade do milho, eleva respectivamente à produção do
milho em: 0,8%, 0,04% e 0,17%.
O PRONAF também não se mostrou relevante na produção do milho haja vista a não
significância do coeficiente desta variável. A média anual da produção do milho na
mesorregião Centro-Sul não difere da mesorregião Sul. Contudo, as demais mesorregiões
apresentaram médias anuais de produção menores. As diferenças são aproximadamente:
Noroeste - 22,9%; Norte -37,5%; Metropolitana de Fortaleza -59,3%; Sertões -14,8% e
Jaguaribe -19,1%.
Os modelos estimados das funções de produção da Mandioca, Arroz, Feijão e Milho
foram validados como pode ser vistos pelos prob dos testes de Wald.
5. CONCLUSÕES E SUGESTÕES
O Pronaf é uma política pública que busca permitir os agricultores familiares acesso
ao crédito rural com intuito de elevarem o seu bem estar através da elevação da renda das
propriedades familiares.
Este trabalho buscou estimar a função de produção das culturas do arroz, feijão,
milho e mandioca que são as principais culturas cultivadas pelos agricultores familiares no
Ceará. Com base nos SIDRA-IBGE, utilizando dados em painel tendo como unidade as
mesorregiões do estado do Ceará e compreendendo o período de 1990 a 2011.
Os resultados apontaram que as variáveis: área plantada, valor da produção e
produtividade são importantes para explicar a produção das culturas analisadas. O Pronaf foi
significativamente importante para a elevação da produção do arroz com impacto na produção
de mais de 50%. O mesmo, contudo, não aconteceu nas demais culturas. A cultura de arroz,
mesmo entre os agricultores familiares, costuma ter um nível de tecnologia mais avançado
182
incluindo a irrigação. É possível, então, que agricultores que cultivem esta cultura tenham
buscado maior volume de crédito do Pronaf explicando em parte estes resultados.
Observaram-se também, diferenças significativas na produção destas culturas entre
as mesorregiões do estado. A mesorregião Sul destacou-se na produção liderando
isoladamente ou dividindo a liderança com outra mesorregião a depender da cultura analisada.
Estes resultados, contudo devem ser vistos com cautela haja vista que a ausência de
dados de outras variáveis para o período analisado pode mascarar estes resultados. Outra
questão é que não foi possível obtenção dos valores do Pronaf isoladamente para cada uma
das culturas, mas somente o número de contratos e valor por modalidade do Pronaf. Uma
variável omitida é a seca. Não há consenso, no entanto, em classificar os anos de seca para as
mesorregiões dada a irregularidade das chuvas em cada um dos municípios das mesorregiões.
Fica como sugestão para trabalhos futuros estimar os modelos com variável que
apreenda os anos de seca assim como os valores dos contratos do Pronaf por cultura.
REFERÊNCIAS
AZEVEDO, F. F.; PESSÔA, V. L. S. Sociedade & Natureza. Uberlândia, ano 23 n. 3, 483-
496. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S1982-
45132011000300009&script=sci_arttext >. Acesso em: 22 out. 2013.
BITTENCOURT, G. A.; BIANCHINI, V. Agricultura Familiar na Região Sul do Brasil,
Consultoria UTF/036-FAO/INCRA, 1996. Disponível em:
<http://www.infobibos.com/Artigos/2008_4/AgricFamiliar/>. Acesso em: 13 out. 2013.
CAMPOS,J.N.B.;STUDARD,T.M.C. Secas no nordeste do brasil: origens, causas e
soluções. DEHA: UFC. Fortaleza, 2001. Disponível em <<
http://www.deha.ufc.br/ticiana/Arquivos/Publicacoes/Congressos/2001/Secas_no_Nordeste_d
o_Brasil_08_de_junho_def.pdf>. Acesso em 16/08/2014.
CASTRO, F. J. A.; CAMPOS, R. T. Os Impactos do Programa Nacional de
Fortalecimento da Agricultura Familiar na qualidade de vida dos beneficiários no
estado do Ceará: um estudo de caso. Revista de desenvolvimento do Ceará – IPECE. Nº 01.
p. 20. Out. 2010.
DAMASCENO, N. P.; KHAN, A. S.; LIMA, P. V. P. O Impacto do PRONAF sobre a
Sustentabilidade da Agricultura Familiar, Geração de Emprego e Renda no Estado do Ceará.
Revista de Economia e Sociologia Rural, Brasília, vol.49, jan./mar. 2011.
FAMILIAR Ano Internacional da Agricultura (AIAF). [S.I.:s.n.] disponível em:
<http://www.fao.org/family-farming-2014/home/pt/> acesso em 01 fev. 2014.
FRANÇA, C. G. de; DEL G. M. E.; MARQUES, V. P. M. de A. O censo agropecuário 2006
e a Agricultura Familiar no Brasil – Brasília: MDA, 2009.96p. Disponível em:
183
<http://www.bb.com.br/docs/pub/siteEsp/agro/dwn/CensoAgropecuario.pdf>. Acesso em: 16
out. 2013.
FREITAS, S. H. A.; MATOS, V. D. Estimativa do mercado de carne suína no Estado do
Ceará: uma aplicação do método dos mínimos quadrados ordinários em dois estágios.
[S.I.:s.n] p. 6, 2004. Disponível em: <http://www.sober.org.br/palestra/12/01P055.pdf>.
Acesso em: 08 fev. 2014.
GREENE, William H. Econometric Analysis. (6ª ed.) New Jersey: Pearson Prentice Hall,
2008.
GUANZIROLI, C. E. PRONAF dez anos depois: resultados e perspectivas para o
desenvolvimento rural. Revista de Economia e Sociedade Rural. RER, Rio de Janeiro, vol.
45, nº 02, p. 301-328, abr/jun 2007 - Impressa em abril 2007. Disponível em:
GUANZIROLI, C. E. PRONAF dez anos depois: Resultados e Perspectivas para o
desenvolvimento rural, Santa Cruz: [s.n.] 2002.
GRZYBOWSKI, C. et al. Instituto Brasileiro de Análise Sociais e Econômicas (IBASE).
Rio de Janeiro/RJ: [s.n.] Disponível em:
<http://www2.ufersa.edu.br/portal/view/uploads/setores/241/Agricultura%20Familiar%20-
%20Enviar.pdf>. Acesso em: 23 out. 2013.
INSTITUTO Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Brasil: disponível em:
<http://www.ibge.com.br/home/presidencia/noticias/noticia_visualiza.php?idnoticia=1466&id
_pagina=1>.Acesso em: 13 out. 2013
INSTITUTO Nacional de Colonização e Reforma Agrária. Novo Retrato da Agricultura
Familiar– O Brasil redescoberto. Brasília, 2000. Disponível em:
<http://www.incra.gov.br/fao>. Acesso em: 03 nov. 2013.
MARY, A.; TÚLIO, D. A história da seca no Ceará. Fortaleza: O POVO online, 2013.
Disponível em: <WWW.opovo.com.br/app/fortaleza/2013/12/07/noticiafortaleza,3173510/a-
historia-da-seca-no-ceara.shtml> Acesso em: 05 de fev de 2014.
MANUAL DO CRÉDITO RURAL (MCR). Banco Central do Brasil, 2014. Disponível em<
http://www3.bcb.gov.br/mcr/> Acesso em 19/08/2014.
MINISTÉRIO do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS). [S.I.:s.n.]
disponível em: < http://www.mds.gov.br/falemds/perguntas-frequentes/bolsa-
familia/programas-complementares/beneficiario/agricultura-familiar>. Acesso em: 22 out.
2013.
OLIVEIRA, R.M.; JUSTO, W.R..; Análise da cadeia produtiva da mandioca no município
de Araripe(CE) em 2012. In: Anais da VIII SOBER NORDESTE. Parnamirin (PI), 2013.
PRESIDÊNCIA da República. LEI Nº 11.326, DE 24 DE JULHO DE 2006. [S.I.:s.n.]
disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03//_Ato2004-
2006/2006/Lei/L11326.htm>. Acesso em: 09 fev. 2014.
184
PRESIDÊNCIA da República/Casa Civil. Subchefia para Assuntos Jurídicos. [S.I.:s.n.]
disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2004-2006/2006/lei/l11326.htm>.
Acesso em: 22 out. 2013.
PRONAF. Plano safra para a agricultura familiar 2003-2004. Brasília, 2003. Disponível
em: <http://www.pronaf.gov.br>. Acesso em: 20 out. 2013
PRONAF Manual do crédito rural–plano safra da agricultura familiar 2004-2005. Brasília,
[s.n.] 2004. Disponível em: <http://www.pronaf.gov.br>. Acesso em: 20 out. 2013.
REZENDE, O. L. T. ; FREITAS, R. C. O. Coordenadoria de Matemática: Estatística
Descritiva. P. 3. [19-?] disponível em
<ftp://ftp.cefetes.br/cursos/Matematica/Gelson/Estatistica/Estatistica_Descritiva.pdf>
Acessado em 10 de fev. de 2014
SISTEMA de Cooperativas de Crédito do Brasil (SICOOB). [S.I.:s.n.] disponível em:
<http://www.sicoobsc.com.br/?page=paravoce.menu&id=10&idsub=246, 247, 249>. Acesso
em: 01 fev. 2014.
185
INSTRUMENTOS NORMATIVOS E ECONÔMICOS NAS POLÍTICAS PÚBLICAS
DE RECURSOS HÍDRICOS: UM OLHAR SOBRE O ESTADO DO CEARÁ
Rárisson Jardiel Santos Sampaio1
Ivanna Pequeno dos Santos2
RESUMO:
O presente artigo tem como objetivo fazer uma abordagem das principais políticas públicas de
recursos hídricos, desenvolvidas atualmente no Brasil e, especificamente, no Estado do Ceará.
Com esse intuito, pretende-se estudar a legislação vigente, sob o enfoque do direito de acesso
à água potável, enquanto direito humano fundamental reconhecido pela ONU. Verificar-se-á
se os fundamentos e instrumentos utilizados nas políticas públicas estão garantindo a efetiva
realização do direito à água. A água não se limita somente a um recurso fundamental para a
vida. Não se pode descaracterizar o valor econômico, como um recurso finito. É sobre esse
fundamento que se fará a análise das atuais políticas públicas, verificando se estas atentam
para todas as qualidades da água, e quais as prioridades estabelecidas, a fim de garantir a
necessária quantidade de água para as atuais e futuras gerações. A metodologia adotada no
artigo foi a pesquisa bibliográfica de natureza exploratória.
Palavras-chave: Recursos Hídricos. Políticas Públicas. Estado do Ceará. Efetividade. Acesso
à água.
ABSTRACT: The present article has for objective to make an approach of the hydric resources' main
public policies currently developed in Brazil, and specifically, in the state of Ceará. With this
intention, we intend to study the current legislation from the standpoint of the right of access
to drinking water as a fundamental human right recognized by the UN. It will be examined
whether the fundamentals and instruments used in public policy are ensuring the effective
realization of the right to water. The water is not limited only to a basic resource for life. We
can’t to withdraw its economic value, as a finite resource. It is on this fundamental that will
analyze the current public policies, making sure that they pay attention to all the qualities of
water, and what the priorities established to ensure the necessary amount of water for present
and future generations. The methodology used in the article was the bibliographic research of
an exploratory nature.
Keywords: Hydric Resources. Public Policies. State of Ceará. Effectiveness. Water access.
1Graduando em Direito pela Universidade Regional do Cariri – URCA; bolsista do PIBIC-
URCA; membro do Grupo de Estudos e Pesquisas em Direitos Humanos Fundamentais –
GEDHUF. [email protected]. (88) 997140554. 2 Mestre em Direito Constitucional pela Universidade de Fortaleza; professora assistente do
curso de Direito da Universidade Regional do Cariri – URCA; membro do Grupo de Estudos
e Pesquisas em Direitos Humanos Fundamentais - GEDHUF. [email protected] (88)
999592675.
186
1. INTRODUÇÃO
A água é um recurso natural finito e de suma importância para toda a vida na Terra.
É um bem universal que deve ser usado de forma racional, visando ao futuro das próximas
gerações. Diante de suas múltiplas utilidades, a água vem sendo explorada de forma irracional
e descontrolada, ao longo do tempo, assim como outros recursos naturais. O ser humano não
tinha a concepção finita da água, devido à demanda que era inferior, se comparada ao quadro
atual.
Faz-se relevante destacar que aproximadamente 97% das águas do planeta
apresentam um alto grau de salinidade (água salgada, imprópria para o consumo), enquanto a
porção de água possuidora de um teor menor de sal (água doce) representa o restante de 3%,
desse percentual 2% encontram-se em estado sólido, e o restante de 1%, em estado líquido,
está, em sua grande maioria, depositado em reservatórios subterrâneos (aquíferos).
Diante desse cenário, percebe-se o quão escasso é esse recurso que, além de todas as
causas naturais que limitam o seu uso, vem sofrendo um intenso processo de poluição,
ocasionado pela ação humana, o que dificulta ainda mais a sua conservação. (VIEGAS, 2005,
p.24).
É para fins de conservar e garantir o acesso de todos à água potável que se faz
necessária a intervenção do Estado, o qual atuará diretamente no consumo e exploração dos
recursos hídricos, através da instituição de políticas públicas. Antes de adentrar-se no estudo
das políticas públicas voltadas para os recursos hídricos, é necessário, primeiramente, uma
abordagem geral do conceito de políticas públicas, a maneira como são formuladas e os
instrumentos que as compõem.
Historicamente, a aplicação de políticas públicas estava relacionada com a
efetividade de determinados direitos que não poderiam vir a existir, por meio da omissão do
Estado – como ocorrem com os direitos de liberdade, conhecidos como direitos de primeira
dimensão. Com o advento de outra categoria de direitos, os direitos sociais, também ditos
direitos de segunda dimensão, uma nova etapa dos direitos fundamentais se firma.
Diferentemente dos direitos de primeira geração, que são direitos que visam a proteger a
individualidade de cada pessoa, por meio de limitações à arbitrariedade do Estado, os direitos
sociais surgem para garantir a igualdade entre os povos, para que todos tenham o acesso a
uma vida digna e aos mesmos pontos de partida.
187
A atual Constituição Federal do Brasil contempla dois conceitos de igualdade aos
seus cidadãos, sendo um a igualdade formal, que busca assegurar a todos um tratamento
isonômico, diante da lei, conforme o art. 5º, I; e de outro lado tem-se a igualdade material,
que garante igualdade do ponto de partida, ou seja, igualdade no acesso aos direitos sociais,
como educação, moradia, lazer. Estes direitos, por sua vez, necessitam de políticas públicas
para serem efetivados, pois de nada adianta um direito estar positivado na Constituição, se
não há uma ação concreta que possibilite a sua realização, ficando somente no plano das
intenções. (CASADO FILHO, 2012, p.107).
Saliente-se que o fundamento de uma política pública não é somente um direito
social, visto que existem diferentes exemplos de atividades que se fundamentam num conceito
de desenvolvimento, as quais não se inserem na realização de direitos sociais, mas também
necessitam de uma política pública para serem realizadas. Isso, entretanto, não quer dizer que
sejam atividades desvirtuadas do interesse social, muito pelo contrário, a política de
desenvolvimento visa a uma elevação do nível de vida e, consequentemente, da qualidade de
vida da população, o que interfere diretamente no contexto social.
Diferentemente dos direitos de liberdade, os direitos sociais, econômicos e culturais
precisam do empenho ativo do Estado para se manifestar. Desde as Emendas Constitucionais
nº 26, de 2000, e nº 64, de 2010, a Constituição Federal passou a incluir os direitos à moradia
e alimentação, respectivamente, no rol de direitos sociais, lembrando que a ação do Estado
não se limita aos direitos sociais, mas que a sua principal função é promover o bem-estar da
sociedade. Para que isso aconteça, entretanto, o Governo precisará desenvolver um conjunto
de ações e atuar diretamente em diversas áreas. Esse conjunto de ações desenvolvidas pelo
Estado é definido como uma Política Pública.
Para este estudo far-se-á uma breve análise das principais políticas e programas
implantados no território cearense, tentando extrair as informações mais importantes e aquelas
que se correlacionam com a política Nacional.
Assim, primeiramente se fará uma abordagem geral do conceito e formulação de
políticas públicas, e como estas atuam na área de recursos hídricos. Subsequentemente, será
feita uma análise dos principais pontos da Política Nacional de Recursos Hídricos, destacando
os instrumentos da outorga de direitos e da cobrança dos usos de recursos hídricos. Em
188
seguida, tratar-se-á da Política Estadual de Recursos Hídricos do Estado do Ceará,
estendendo-se ao estudo de alguns programas pontuais do governo.
Por fim, verificar-se-ão alguns avanços e conquistas das referidas políticas públicas e
programas, bem como os resultados que foram alcançados, desde as suas implantações. Será
possível verificar se estão atuando de forma efetiva, no contexto sócio-político atual, além de
saber se o acesso à água vem sendo realmente garantido aos cidadãos.
Como o tema “água” é assaz abrangente, o escopo deste trabalho limitar-se-á às
águas doces, sem exame direto das águas marítimas e minerais, devido às suas peculiaridades.
Os termos água e recursos hídricos serão usados como sinônimos, assim como o faz parte da
doutrina e legislação brasileira.
2. O CONCEITO DE POLÍTICA PÚBLICA
As Políticas Públicas são instrumentos de ação do Governo e estão intrinsecamente
relacionadas com a atividade administrativa. Quando um governo assume a gestão de um
município, por exemplo, a primeira coisa que se busca fazer é verificar os anseios da
população, qual a necessidade dela e, a partir daí, estabelecer as prioridades a serem
desenvolvidas, ao longo do mandato, a fim de atender ao máximo possível de carências. O
governo, conjuntamente com o povo, desenvolve o interesse social em dado momento, pois
este não é algo pré-estabelecido, é mutável e seu processo de transformação é constante.
Devido ao caráter mutável do interesse público, a formulação de uma política pública deve
passar por algumas etapas fundamentais para o seu efetivo desempenho.
Esse processo é chamado de Ciclo das Políticas Públicas e se inicia com a seleção
das prioridades, pois é impossível que o agente público se concentre em resolver todos os
problemas existentes, visto que são abundantes - lembrando que as políticas devem ter um
objeto determinado e um tempo certo. Na escolha das prioridades são analisadas questões
relevantes para o contexto social que se passa no momento; eventos simbólicos ou até mesmo
resquícios de políticas passadas que apresentaram alguma falha, as quais podem ser
aprimoradas. Tudo isso depende do interesse político somado à manifestação da população e à
visão de que as consequências de certo problema podem custar mais caro do que a solução
dele. Selecionadas as prioridades, serão definidas as linhas de ação, as atitudes que podem ser
tomadas, as devidas soluções cabíveis. É nesse momento que são definidos os objetivos e as
189
diretrizes da política pública, bem como os programas que serão implementados juntamente
com ela. Posteriormente, segue-se para o processo em que são tomadas as decisões, definindo
recursos, prazos, dentre outras providências. (LOPES, 2008, p. 10).
Todas as escolhas serão expressas, através da legislação, por meio de normas,
decretos, leis e outros. Dessa forma, o poder Legislativo atua diretamente no processo de
formulação, discutindo os temas polêmicos e as diferenças ideológicas de pensamento, pois
não é raro uma política pública passar por resistência de alguns segmentos representantes da
população. A legislação instituirá oficialmente a política, sendo posteriormente publicada.
Logo após, começa a etapa principal, que fica a encargo do poder Executivo, o qual irá pôr
em prática as opções expressas na legislação. Nessa mesma etapa, inicia-se uma atividade de
avaliação dos resultados atingidos e consequências causadas, após a instituição da política, o
que irá contribuir para futuros ajustes que irão demandar novas decisões.
Pode-se salientar que as políticas públicas visam a atingir determinados fins e para
isso podem demandar a formação de outras políticas que serão meios para se alcançar o
objetivo almejado. Por exemplo, no tocante aos recursos hídricos, a finalidade de uma política
pode ser o acesso à água potável para todos os cidadãos de uma determinada localidade. Para
tanto, terão que ser implementadas outras medidas de menor escala, mas de mesma
importância para se chegar à finalidade, como a construção de estações de tratamento de água
e esgoto, que fazem parte de uma política de infraestrutura. Ou seja, a criação de uma política
principal não exclui a possibilidade de criação de outras inferiores que servirão de sustentação
da superior, como meios para se chegar ao resultado final. Essa é uma distinção hierárquica,
que é bem retratada por Bucci, em que a execução de políticas de “fins” pressupõe a
formulação de políticas de “meios”. (BUCCI, 1997, p. 95).
3. A POLÍTICA NACIONAL DE RECURSOS HÍDRICOS
Como já mencionado, as políticas públicas objetivam concretizar direitos, atuando
diretamente em atividades que agem no meio social, contribuindo para o desenvolvimento da
região na área econômica, cultural e, de igual modo, na ambiental, a fim de melhorar a
qualidade de vida da população. Nessa perspectiva é que se encontram enquadrados os
recursos hídricos, dada a sua importância tanto como fator fundamental para a vida, como
pelo seu relevante valor econômico. Em tal contexto, fez-se necessária a criação de uma
Política que pudesse abranger a proteção dos recursos hídricos, ao mesmo passo que
190
possibilitasse o acesso da população a água potável de qualidade, sem descaracterizar o seu
caráter econômico.
Uma política de recursos hídricos deve se destinar a proporcionar o acesso igualitário
à água, bem como os meios para que ela seja usada de forma econômica e racional, evitando o
desperdício, sempre priorizando atender às necessidades vitais do ser humano, em detrimento
das diversas outras atividades que demandam o consumo do recurso hídrico. Foi justamente
sobre esses fundamentos que, no dia 9 de janeiro de 1997, foi publicada no Diário Oficial da
União a lei nº 9.433 que instituí a Política Nacional de Recursos Hídricos (PNRH), bem como
o Sistema Nacional de Gerenciamento dos Recursos Hídricos (SINGREH), visando a cumprir
o que estava previsto no art. 21, XIX, da Constituição Federal de 1988.
A Lei nº 9.433/97 satisfaz a todos os requisitos de uma política pública, dispondo de
fundamentos, objetivos, diretrizes e instrumentos que viabilizem a sua implementação. A
referida lei é organizada em quatro títulos: da Política Nacional de Recursos Hídricos; do
Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos; das Infrações e Penalidades; e das
Disposições Gerais e Transitórias. Para este trabalho iremos nos ater apenas ao Título I que
trata da PNRH.
Primeiramente, são estabelecidos os fundamentos (art. 1º, Lei nº 9.433/97), sobre os
quais será baseada a política de recursos hídricos, que inova, ao dispor expressamente que a
água é um bem de domínio público. Assim, primeiramente, se estabelece o preceito da
dominialidade pública da água, revogando tacitamente regra presente no Decreto nº 24.643/34
(Código de Águas), que admitia a figura das águas particulares, adequando-se ao texto
constitucional que atribui a dominialidade da água à União e aos Estados:
Art. 20. São bens da União:
[...]
III – os lagos, rios e quaisquer correntes de água em terrenos de seu domínio, ou que
banhem mais de um Estado, sirvam de limites com outros países, ou se estendam a
território estrangeiro ou dele provenham, bem como os terrenos marginais e as
praias fluviais; [...]
Art. 26. Incluem-se entre os bens dos Estados:
191
I – as águas superficiais ou subterrâneas, fluentes, emergentes e em depósito,
ressalvadas, neste caso, na forma da lei, as decorrentes de obras da União; [...]
O Código de Águas, em seus primeiros artigos, classifica a água como pública,
comum e particular. Com o advento da Lei da Política Nacional dos Recursos Hídricos, essa
norma foi totalmente modificada, de forma que não se admite mais a existência de águas
particulares no ordenamento jurídico brasileiro.
O legislador não se esqueceu de atribuir valor econômico à água e como segundo
fundamento da PNRH, dispõe que a água é um recurso natural, limitado e dotado de valor
econômico, razão pela qual se admite a cobrança pelo seu uso.
Em relação às legislações anteriores, pode-se dizer que houve um retrocesso no que
tange ao uso prioritário da água. Um dos fundamentos da política hídrica é o uso múltiplo das
águas e que, somente em situações de escassez, esta seria usada, de forma prioritária para o
consumo humano e dessedentação de animais, de forma contrária ao que está explícito no
Decreto nº 24.643/34, o qual dispõe em seu art. 36, § 1º, que, em qualquer hipótese, a
preferência à derivação das águas públicas será para o abastecimento das populações.
Outra inovação, que a PNRH trouxe, foi a adoção da bacia hidrográfica como
unidade territorial de implementação da Política Nacional de Recursos Hídricos e a atuação
do Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos, o que pode implicar o
gerenciamento compartilhado, visto que uma bacia pode abranger mais de um Estado. Por
fim, tem-se a gestão descentralizada dos recursos hídricos, que inclui a participação do poder
público nas decisões que são tomadas, sendo os Comitês de Bacia (integrantes do SINGREH)
um dos meios para garantir o acesso da população às deliberações da sua respectiva bacia
hidrográfica.
Entre os objetivos da Política Nacional de Recursos Hídricos estão os de assegurar à
atual e às futuras gerações a necessária disponibilidade de água, em padrões de qualidades
adequados aos seus respectivos usos; e a utilização racional e integrada dos recursos hídricos,
bem como a prevenção e a defesa contra eventos hidrológicos críticos de causa natural ou
decorrentes do uso inadequado dos recursos naturais. (Art. 2º da Lei nº 9.433/97).
Com a finalidade de cumprir os seus princípios ou objetivos, a PNRH estabelece, em
seu art. 5º, os instrumentos que de fato irão viabilizar a sua implementação e o gerenciamento
192
dos recursos hídricos. Como instrumentos, têm-se: os Planos de Recursos Hídricos; o
enquadramento dos corpos de água em classes, segundo os usos preponderantes da água; a
outorga dos direitos a uso de recursos hídricos; a cobrança pelo uso de recursos hídricos; a
compensação a municípios (o qual teve a sua seção revogada) e o Sistema de Informações
sobre Recursos Hídricos.
Dispostos no art. 6º da lei nº 9.433/34, os Planos de Recursos Hídricos são planos
diretores que visam a fundamentar e orientar a implementação da PNRH e o gerenciamento
dos recursos hídricos. Os Planos são elaborados, prioritariamente, por Bacia Hidrográfica, já
que esta foi a unidade territorial adotada pela Política Nacional. Podem ser ainda elaborados
por Estado ou pela União, devendo sempre o primeiro integrar-se às prioridades estabelecidas
pelos Planos de Recursos Hídricos de bacia hidrográfica.
O enquadramento dos corpos de água em classes está elencado como segundo
instrumento da PNRH, que objetiva estabelecer patamares de qualidade relacionados com os
seus usos pretendidos e diminui os custos de combate à poluição das águas, mediante ações
preventivas. Esse enquadramento dos corpos de água em classes assegura que a água tenha a
qualidade compatível com o uso que lhe for dado, estando, portanto, intrinsecamente
relacionado com o instrumento de outorga. A lei dispõe que cabe à legislação ambiental
estabelecer as classes de águas, a qual foi feita através da Resolução nº 357/05, expedida pelo
Conselho Nacional de Meio Ambiente. (Art. 9º e art. 10 da lei 9.433/97).
Diante da escassez dos recursos hídricos, muitos países optaram por tornar público
esse recurso ambiental, a fim de geri-lo melhor, como é o caso do Brasil. Nesse cenário, a lei
nº 9.433/97 instituiu a outorga dos direitos a uso de recursos hídricos, visando a assegurar o
controle quantitativo e qualitativo dos usos das águas e o efetivo exercício dos direitos de
acesso à água (art. 11). Segundo Gasparinni, a outorga “[...] é o que permite à administração
pública atribuir a quem o requerer um direito. [...] Desse processo são exemplos os que têm
por objeto a concessão de serviço público e a permissão de uso de bem público”, no caso, dos
recursos hídricos. (GASPARINNI, 2010, p. 1075).
É por meio da outorga que o Poder público atribui ao interessado, seja ele público ou
privado, o direito de utilizar privativamente o recurso hídrico, fixando as condições e limites
para o seu uso. Vale lembrar que a outorga não é uma inovação da PNRH, pois o Código de
Águas já disciplinava a “derivação” dos recursos hídricos no seu Capítulo IV, nos arts. 43 a
193
52. O art. 12 da Lei nº 9.433/97 elenca os usos de recursos hídricos, que estarão sujeitos à
outorga, sendo eles os seguintes:
I – derivação ou captação de parcela da água existente em um corpo de água para
consumo final, inclusive abastecimento público, ou insumo de processo produtivo;
II – extração de água de aquífero subterrâneo para consumo final ou insumo de
processo produtivo;
III – lançamento em corpo de água de esgotos e demais resíduos líquidos ou
gasosos, tratados ou não, com o fim de sua diluição, transporte ou disposição final;
IV – aproveitamento dos potenciais hidrelétricos
V – outros usos que alterem o regime, a quantidade ou a qualidade da água existente
em um corpo de água.
Segundo o art. 13 da referida lei, todas as outorgas estarão condicionadas às
prioridades de uso estabelecidas nos Planos de Recursos Hídricos e deverá respeitar a classe,
em que o corpo de água estiver alocado, e a manutenção de condições adequadas ao
transporte aquaviário, quando for o caso, além de que o ato de outorga também deverá
preservar o uso múltiplo das águas. Cabe ao Conselho Nacional de Recursos Hídricos
(CNRH) estabelecer quais os critérios para que se possa efetivar a outorga, a qual será
realizada por meio de ato da autoridade competente, que dependerá da dominialidade do
corpo de água onde está enquadrado (União, Estado ou DF). Pode ainda o poder Federal
delegar aos Estados e ao Distrito Federal competência para conceder outorga de direito ao uso
dos recursos hídricos, desde que estes sejam de domínio da União.
Poderá haver suspensão parcial ou total da outorga, em definitivo ou por prazo
determinado, quando se verificar: o descumprimento dos termos da outorga pelo outorgado; o
desuso do recurso hídrico concedido, por três anos consecutivos; em casos de necessidade em
que o Poder público terá que atender a situações de calamidade, incluindo as que decorrem de
condições climáticas adversas (como longos períodos de seca, em regiões pouco habituadas
com esse clima), ou a necessidade de se prevenir ou reverter grave dano ambiental decorrente
da degradação. Pode ainda haver suspensão com a finalidade de atender a usos prioritários de
interesse coletivo, para os quais não se disponha de fonte alternativa, ou mesmo para manter
as características de navegabilidade do corpo de água. Resolução expedida pelo CNRH – nº
16/2001 – determinou a inexistência do direito a indenização, pela suspensão da outorga, nos
194
casos previstos na lei nº 9.433/97, visto que esta decorre ora por negligencia do outorgado,
ora por supremacia do interesse público, lembrando que o uso desses recursos, para qualquer
finalidade que seja, sem a respectiva outorga, implicará as penalidades previstas na legislação,
salvo nos casos que se considerem insignificantes (art. 12, § 1º).
Portanto, a outorga é um meio eficaz de promover o controle qualitativo e
quantitativo dos usos dos recursos hídricos. Esse instrumento está diretamente vinculado com
outro instituído na PNRH, a cobrança pelo uso de recursos hídricos (Art. 5º, IV). “A cobrança
está atrelada à outorga de uso dos recursos hídricos. Desse modo, a outorga é o instrumento
antecedente e indispensável à viabilização da cobrança legalmente instituída”. (VIEGAS,
2005, p. 107).
A Cobrança pelo uso de recursos hídricos se justifica pelo valor econômico que é
atribuído à água, juntamente com o seu fator de escassez, e torna-se uma forma eficaz de
racionalizar o seu uso, fazendo com que o usuário reconheça o seu valor. Entretanto não se
deve confundir a cobrança pelo uso de recursos hídricos outorgados com o serviço de
saneamento básico, que a maioria dos cidadãos paga, visto que o segundo consiste apenas no
tratamento da água, um serviço de abastecimento.
Outro objetivo importante da cobrança é obter recursos financeiros para o
financiamento dos programas e intervenções contemplados nos planos de recursos hídricos.
Os valores arrecadados serão aplicados, prioritariamente, na bacia em que foram gerados. O
poder público faz-se presente na fixação dos valores, pois esta passa pela aprovação das
agências de água, dos comitês de bacia hidrográfica e pelos conselhos de recursos hídricos.
O Brasil não inova no que tange à cobrança pelo uso de recursos hídricos. Alguns
países, como os Estados Unidos, Alemanha, França, México, dentre outros, já adotaram esse
modelo de controle, que visa a estimular o pensamento racional no uso da água. O Brasil é
privilegiado, quando se trata de potencial hídrico. Possui o Rio Amazonas, o maior rio do
mundo, além de imensos aquíferos. A problemática está na distribuição de água potável e na
conscientização dos usuários, quanto ao seu uso.
Ressalte-se que a cobrança pelo uso dos recursos hídricos não implica a limitação do
acesso à água, pois aqueles que não apresentam condições de pagar estão automaticamente
enquadrados no uso insignificante do recurso (Art. 12, § 1º), o qual dispensa a outorga que
195
por sua vez, dispensa a cobrança. Só haverá cobrança, nos casos em que se fizer obrigatória a
outorga.
Finalmente, como último instrumento utilizado pela PNRH, tem-se o Sistema de
Informações sobre Recursos hídricos, o qual consiste em um sistema de coleta, tratamento,
armazenamento e recuperação de informações sobre recursos hídricos e fatores intervenientes
em sua gestão (art. 25).
4. POLÍTICAS PÚBLICAS VOLTADAS PARA RECURSOS HÍDRICOS NO ESTADO
DO CEARÁ
Antes de tratarmos propriamente da legislação estadual, dentre outros programas
instituídos pelo governo, cabe explicar um pouco acerca da dominialidade dos recursos
hídricos e da competência legislativa atribuída aos Estados.
A Constituição Federal de 1988 elenca, no seu art. 20, III, as águas que compõem os
bens da União, a fim de melhor gerenciá-las e evitar conflitos entre os Estados, tomando para
si águas fronteiriças e compartilhadas. No art. 26, I, da CF/88, são expressos os bens dos
Estados que incluem as águas em seu domínio específico. Na Constituição do Estado do
Ceará, mais precisamente em seu art. 19, se observa a seguinte disposição:
Art. 19. Incluem-se entre os bens do Estado:
I - os que atualmente lhe pertencem;
II - os lagos e os rios em terrenos de seu domínio e os que têm nascente e foz em seu
território;
[...]
Quanto à competência para legislar sobre os recursos hídricos, a Constituição Federal
estabelece, em seu art. 22, inciso IV, que é competência privativa da União legislar sobre as
águas. Entretanto, o parágrafo único do mesmo artigo abre um espaço para que, por meio de
Lei Complementar, a União autorize os Estados a legislarem sobre os recursos hídricos. Foi
sob essa autorização e sob a previsão do art. 326 da Constituição do Estado do Ceará que, em
1992, foi publicada a lei nº 11.996, que instituía a Política Estadual de Recursos Hídricos do
Estado do Ceará e o Sistema Integrado de Gestão dos Recursos Hídricos - SINGERH.
196
Com o advento da Lei Federal nº 9.433/97, fez-se necessária a adequação da Política
Estadual aos parâmetros estabelecidos na Política Nacional. Então, no dia 30 de dezembro de
2010, foi publicada a Lei Estadual nº 14.844 que revoga expressamente a legislação anterior,
resguardando em muito os seus princípios, objetivos e diretrizes.
A mais recente Política Estadual de Recursos Hídricos é um pouco mais extensa do
que a lei federal, justamente por abordar cada tema, de forma minuciosa, além de dar a devida
atenção à regulamentação das águas subterrâneas e ao reuso das águas, reservando dois
capítulos exclusivos para isso. Fazendo um comparativo entre as leis federal e estadual, nota-
se, quanto aos objetivos, que a política do Estado do Ceará se volta para a gestão dos usos da
água, visando ao desenvolvimento social e econômico e ao equilíbrio com o meio ambiente.
Ressalta que a água é um recurso natural essencial à vida e que deve ser ofertada, controlada e
utilizada, em padrões de qualidade e de quantidade satisfatórios, por seus usuários atuais e
para gerações futuras. O seu terceiro objetivo engloba alguns dos que são retratados na lei
federal, como o uso múltiplo das águas e a gestão descentralizada e participativa.
Em relação aos princípios estabelecidos pela lei nº 14.844/2010, destaca-se o acesso
à água como um direito de todos (art. 3º, I), por tratar-se de um bem de uso comum do povo e
recurso natural indispensável à vida, à promoção social e ao desenvolvimento sustentável.
Segue a mesma linha da lei federal, ao adotar a bacia hidrográfica como unidade territorial de
gestão, além de reconhecer o valor econômico da água e instituir a cobrança pelo uso de
recursos hídricos, como meio fundamental para a racionalização de seu uso e sua
conservação.
A outorga também se faz presente nos princípios – e instrumentos – da lei cearense,
bem como a institucionalização do Sistema Integrado de Gestão de Recursos Hídricos
(SIGERH), que promove a gestão dos recursos em âmbito estadual, semelhante ao
SINGREH, no âmbito federal. Um dos grandes diferenciais principiológicos da Política
Estadual de Recursos Hídricos é a promoção da educação ambiental, justificando que esta é
fundamental para a racionalização, utilização e conservação dos recursos hídricos,
demonstrando mais uma vez a responsabilidade que teve o legislador em atentar para a
questão ambiental.
A Política Estadual de Recursos Hídricos adota praticamente os mesmos
instrumentos da Política Nacional de Recursos Hídricos, acrescentando dois incisos que
197
instituem o Fundo Estadual de Recursos Hídricos – FUNERH e a fiscalização de recursos
hídricos (art. 5º, lei nº 14.844/2010). No que tange à outorga, instrumento de grande
importância para o controle dos usos de recursos hídricos, o Ceará foi mais além do que a lei
federal e regulamentou a outorga de execução de obras e/ou serviços de interferência hídrica
(art. 12), que será efetivada, através de ato administrativo de competência do Secretário dos
Recursos Hídricos do Estado do Ceará, no qual será outorgada a execução de obras ou
serviços que alterem o regime, quantidade ou a qualidade dos recursos hídricos.
O Fundo Estadual de Recursos Hídricos está descrito no art. 21, tem por finalidade
dar suporte financeiro à Política Estadual de Recursos Hídricos e será regido pelas normas
estabelecidas na Lei e em seu regulamento. Sua base de financiamento está disposta no art. 23
e conta, por exemplo, com recursos financeiros provenientes da União ou Estados vizinhos,
destinados à execução de planos e programas de recursos hídricos de interesse comum.
O artigo 14 da lei estadual descreve a fiscalização de recursos hídricos, um
importante instrumento para a efetividade da PERH. Essa fiscalização será exercida nas águas
superficiais e subterrâneas de domínio do Estado do Ceará, e terá por base os objetivos,
princípios e diretrizes estabelecidos na Lei, focando na orientação dos usuários, a fim de
assegurar o cumprimento da legislação de recursos hídricos e ambientais.
No decorrer dos demais artigos, a lei nº 14.844/2010 irá descrever cada instrumento,
além de outras providências, como a atuação do SIGERH e dos demais órgãos que o
compõem. Atualmente, o gerenciamento e disciplinamento de mais de 90% das águas
acumuladas no Estado são feitos pela COGERH (Companhia de Gestão dos Recursos
Hídricos), de forma descentralizada, integrada e participativa, conforme prevê a PERH. Estão
sob a administração da Companhia de Gestão de Recursos Hídricos 153 dos mais importantes
açudes públicos estaduais e federais, além de reservatórios, canais e adutoras da bacia
metropolitana de Fortaleza. (COGERH, 2015).
5. PROGRAMAS E AÇÕES DESENVOLVIDOS NO ESTADO DO CEARÁ
Além da Política Estadual de Recursos Hídricos, existem outras legislações que
atuam diretamente nesse contexto. Os programas e ações são elaborados, em sua grande
maioria, pelo poder federal e executados em conjunto com a gestão estadual. Dentre os vários
programas existentes podem-se destacar dois, que possuem grande atuação no Estado do
198
Ceará, e serão tratados especificamente. São eles: a Operação Carro Pipa e o Programa Água
para Todos, sendo o primeiro desenvolvido pelo Ministério da Integração Nacional, através da
Secretaria Nacional de Defesa Civil, em parceria com o Exército Brasileiro; e o segundo, pelo
Governo Federal em conjunto com os Estados. Ambos são fundamentais a fim de garantir o
acesso à água potável para a população que vive no semiárido brasileiro e tem de enfrentar
longos períodos de estiagem.
O Programa Água para Todos foi instituído pelo Decreto nº 7.535, publicado no
Diário Oficial da União, em 27 de julho de 2011, e tem por objetivo universalizar o acesso à
água, garantindo o amplo acesso desta às populações rurais que estão dispersas e em situação
de extrema pobreza. Esse programa é desenvolvido, através da construção de cisternas com
um sistema de coleta que armazena a água vinda da chuva. Sua utilização pode ser para o
consumo próprio, para a produção de alimentos ou para a criação de animais, visando a
possibilitar a geração de excedentes comercializáveis que poderão ampliar a renda familiar
dos produtores rurais.
Esse programa recebe apoio do Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à
Fome (MDS), do Ministério do Meio Ambiente (MMA), da Fundação Nacional de Saúde
(FUNASA), da Fundação Banco do Brasil (FBB), do Banco Nacional de Desenvolvimento
Econômico e Social (BNDES), da PETROBRAS, da Companhia de Desenvolvimento dos
Vales do São Francisco e do Parnaíba (CODEVASF), do Departamento Nacional de Obras
Contra as Secas (DNOCS), da Superintendência do Desenvolvimento do Nordeste
(SUDENE) e dos Estados. Vale lembrar que o programa tem abrangência nacional, mas se
iniciou pela região do semiárido, que inclui o Ceará.3
A Operação Carro Pipa surgiu de uma parceria entre o Ministério da Integração e o
Exército Brasileiro. Foi oficializada através da Portaria nº 01/MI/MD, publicada no Diário
Oficial da União, em 25 de julho de 2012. O projeto visa à distribuição de água potável à
população situada nas regiões afetadas pela seca ou estiagem, especialmente no semiárido
nordestino e Norte de Minas Gerais. A execução do programa, incluindo contratação, seleção,
fiscalização e pagamento dos pipeiros, é de responsabilidade do Comando de Operações
3 Informação retirada do site do Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS). Disponível
em: <http://www.mds.gov.br/falemds/perguntas-frequentes/superacao-da-extrema-pobreza%20/inclusao-
produtiva-rural/agua-para-todos>. Acesso em: 29 jun. 2015.
199
Terrestres do Exército Brasileiro (COTER). Essa operação tem ajudado inúmeras famílias que
sobrevivem apenas com água distribuída pelo programa, triste realidade que muitos
brasileiros desconhecem existir, chegando, em alguns casos, a se comparar com a realidade
vivida em países subdesenvolvidos, como ocorre na grande maioria do continente africano.
6. EFETIVIDADE DAS POLÍTICAS PÚBLICAS DE RECURSOS HÍDRICOS
Em documento publicado, em 2011, pelo Ministério do Meio Ambiente, foi feito
levantamento das prioridades que seriam estabelecidas para os anos seguintes, apontando as
dificuldades que a implementação da PNRH enfrentava. O texto diz o seguinte:
Pode-se observar que neste primeiro período avaliado da implementação do PNRH,
quatro fatores apresentam-se como limitadores ao efetivo progresso esperado:
• dificuldades na montagem do arranjo institucional e da máquina necessária para a
coordenação e acompanhamento da implementação do PNRH;
• falta de alinhamento dos atores estratégicos na condução das atividades mínimas
necessárias;
• baixa velocidade de partida, fato peculiar na fase de arrancada dos programas; e
• finalização do detalhamento de alguns programas entre 2007 e 2009, ao longo do
período da implementação do PNRH. (MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE –
MMA, 2011).
Uma das causas apontadas para o retardamento do progresso esperado foi a
fragmentação do procedimento de implementação. Houve uma nítida falta de integração dos
atores participantes da política, requisito presente nos fundamentos da Lei nº 9.433/97.
Posteriormente, durante o XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste, que
ocorreu na cidade de Natal-RN, em 2014, Ubirajara Patrício Álvares da Silva, gerente de
Gestão Participativa da COGERH – CE, na época, discutiu juntamente com outros
convidados os avanços, conquistas, e também dificuldades, na execução da Política Nacional
de Recursos Hídricos, até o presente ano.
Dentre vários pontos abordados, os principais mostraram que a Política Nacional de
Recursos Hídricos vem construindo uma condição favorável à gestão da água, apesar de ser
relativamente nova, com 17 anos, na ocasião, o que seria um período curto para a plena
200
realização de uma política pública. Mostrou-se também que vários Sistemas de Gestão de
Recursos Hídricos Estaduais são pouco estruturados, muitos deles por estarem priorizando
outras demandas sociais, afetando consequentemente a efetividade da gestão, pois, segundo
Ubirajara, “onde a Gestão Estadual é mais efetiva, também é mais efetiva a Gestão Federal”.4
Quanto aos programas Água para Todos e Operação Carro Pipa, um balanço
publicado pelo Ministério da Integração, juntamente com o Ministério da Defesa Social,
mostrou que até o mês novembro de 2014, cerca de 183.933 (cento e oitenta e três mil,
novecentas e trinta e três) cisternas foram construídas por todo o território cearense, enquanto
126 (cento e vinte e seis) municípios foram contemplados com a Operação Carro Pipa que, até
dezembro de 2014, havia contratado mais de 1.220 (mil duzentos e vinte) pipeiros, mostrando
um notável desenvolvimento no setor de distribuição de águas à população, e a real efetivação
do direito de acesso à água. (COTER/MD e CENAD/MI, 2014)5.
7. CONCLUSÃO
O acesso à água potável de qualidade é direito humano fundamental, reconhecido
pela Organização das Nações Unidas (ONU), por ser extremamente necessário à preservação
e manutenção da vida, estando a água intimamente relacionada com a dignidade da pessoa
humana. Além de políticas que regulamentem o seu uso, precisamos de políticas que
garantam, acima de tudo, o efetivo acesso da população a este recurso natural.
Desde o século XX, com a queda na atenção dada à exploração de matrizes de
energia, como o petróleo, passou-se a dar devida atenção à água, percebendo que esta é um
recurso finito e está cada vez mais escassa, exigindo a implementação de políticas e
regulamentos que controlem o seu uso, a fim de garantir a necessária disponibilidade de água
à atual e às futuras gerações. Entretanto, a tendência é que a água se valorize ainda mais, a
ponto de que, em tempos futuros, este seja o bem mais cobiçado da humanidade, se já não o
for.
4 Apresentações disponíveis no site do XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste. Disponível em:
<http://www.abrh.org.br/xiisrhn/apresentacoes.php>. Acesso em 29 jun. 2015.
5 Disponível em: <http://www.brasil.gov.br/observatoriodaseca/operacao-carro-pipa.html>. Acesso em 30 jun.
2015.
201
Ainda não se tem expressamente, no ordenamento jurídico brasileiro, nenhum
documento que enquadre a água como um direito humano fundamental, apesar de já estar
enquadrada como tal, de forma implícita. Alguns documentos ainda priorizam o seu caráter
econômico, em detrimento da sua importância para o uso humano, e isto é notável, quando
comparamos a lei federal nº 9.433/97 com a lei estadual do Ceará, nº 14.844/2010; a primeira
trata, de forma muito singela, do direito de acesso à água, enquanto a segunda assume,
repetidamente, em seus princípios, objetivos e diretrizes, que esse recurso é bem de uso
comum essencial à vida, e o seu acesso é direito de todos.
Percebe-se que a evolução das políticas públicas que envolvem os recursos hídricos
dá-se de modo gradual, estando estas ainda em processo de consolidação e com muitos
desafios a superar. Muitas conquistas já foram alcançadas, mas o objetivo esperado ainda está
por vir. Pois espera-se que, no futuro, a população possa ter o mínimo de água suficiente para
uma vida digna. Entretanto, as previsões não são nada favoráveis. A tendência é que o quadro
de escassez se agrave, a cada ano, em virtude do grande crescimento populacional que se
desenvolve em progressão geométrica, enquanto os recursos, que são limitados, continuam a
ser desperdiçados, ou mesmo utilizados inadequadamente.
O reconhecimento do acesso à água como direito de todos, torna-se então uma
questão de preservação da própria existência humana, a ponto de, conflitos que
hodiernamente surgem por conta de territórios e matrizes energéticas, acontecerem
futuramente, por conta da mais inestimável riqueza de toda a história da humanidade, a Água.
Referencias
ÁGUA para todos. Ministério da Integração Social (MI). Disponível em:
<http://www.mi.gov.br/web/guest/entenda-o-programa>. Acesso em: 29 jun. 2015.
ÁGUA para todos. Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS).
Disponível em: <http://www.mds.gov.br/falemds/perguntas-frequentes/superacao-da-
extrema-pobreza%20/inclusao-produtiva-rural/agua-para-todos>. Acesso em: 29 jun. 2015.
BRASIL. Constituição (1988). Constituição da República Federativa do Brasil, Brasília,
DF, Senado, 1988.
202
BRASIL. Decreto nº 7.535 de 26 de Julho de 2011. Institui o Programa Nacional de
Universalização do Acesso e Uso da Água - “ÁGUA PARA TODOS”. Diário Oficial da
União, 27 jul. 2011.
BRASIL. Lei nº 9.433 de 08 de Janeiro de 1997. Institui a Política Nacional de Recursos
Hídricos, cria o Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos, regulamenta o
inciso XIX do art. 21 da Constituição Federal, e altera o art. 1º da Lei nº 8.001, de 13 de
março de 1990, que modificou a Lei nº 7.990, de 28 de dezembro de 1989. Diário Oficial da
União, 09 jan. 1997.
BUCCI, Maria Paula Dallari. Políticas Públicas e Direito Administrativo. Revista de
Informação Legislativa, Brasília, a. 34, n. 133, p. 89 – 98, jan./mar. 1997.
CEARÁ. Constituição (1989). Constituição do Estado do Ceará, Fortaleza, CE, 1989.
CEARÁ. Lei nº 14.844 de 28 de Dezembro de 2010. Dispões sobre a Política Estadual de
Recursos Hídricos, Institui o Sistema Integrado de Gestão de Recursos Hídricos – SINGERH,
e dá outras providências. Diário Oficial do Estado, Fortaleza, Série 3, ano I, nº 245, 30 dez.
2010.
COGERH. Companhia de Gestão de Recursos Hídricos (COGERH). Disponível em:
<http://portal.cogerh.com.br/>. Acesso em: 25 jun. 2015.
CONSTRUÇÃO de cisternas. Observatório da Seca. Disponível em:
<http://www.brasil.gov.br/observatoriodaseca/construcao-cisternas.html>. Acesso em: 29 jun.
2015.
DA SILVA, Ubirajara Patrício Álvares. Reflexões sobre a lei 9.433/97 e sua efetividade. In:
XII SIMPÓSIO DE RECURSOS HÍDRICOS DO NORDESTE – ISSN 2359 – 1900.
Associação Brasileira de Recursos Hídricos (ABRH). Natal – RN, 2014. Disponível em:
<http://www.abrh.org.br/xiisrhn/apresentacoes/mr1_ubirajara.pdf>. Acesso em: 30 jun. 2015.
CASADO FILHO, Napoleão. Direitos Humanos e Fundamentais. São Paulo: Saraiva, 2012.
GASPARINNI, Diogenes. Direito Administrativo. 15 Ed. São Paulo: Saraiva, 2010.
LEGISLAÇÃO. Ministério da Integração Nacional. 25 jun. 2011. Disponível em:
<http://www.mi.gov.br/defesa-civil/legislacoes>. Acesso em: 30 jun. 2015.
203
LOPES B., AMARAL J. N. Políticas Públicas: conceitos e práticas. Belo Horizonte:
SEBRAE/MG, 2008.
OPERAÇÃO carro pipa. Observatório da Seca. Disponível em:
<http://www.brasil.gov.br/observatoriodaseca/operacao-carro-pipa.html>. Acesso em: 29 jun.
2015.
POMPEU, Cid Tomanik. Curso: Direito de Águas no Brasil. Agência Nacional de Águas –
ANA, Brasília, 2002.
SANTOS, Ivanna Pequeno dos. A evolução do regime jurídico das águas doces no Brasil e
no Ceará: análise do caso da fonte Batateira no Cariri-CE. Dissertação (Mestrado em Direito
Constitucional). UNIFOR, 2014.
VIEGAS, Eduardo Coral. Visão Jurídica da Água. Porto Alegre: Livraria do Advogado,
2005.