nayana ruth mangueira de figueiredo · 2017-05-05 · nayana ruth mangueira de figueiredo...
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NAYANA RUTH MANGUEIRA DE FIGUEIREDO
CONSTRUÇÃO DA MATRIZ DE INSUMO-PRODUTO HÍBRIDA
PARA O ESTADO DE PERNAMBUCO E AVALIAÇÃO DA
INTENSIDADE ENERGÉTICA E DE EMISSÕES DE CO2
SETORIAL
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA – UFPB
CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS - CCSA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA – PPGE
CURSO DE MESTRADO EM ECONOMIA - CME
JOÃO PESSOA
2009
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NAYANA RUTH MANGUEIRA DE FIGUEIREDO
CONSTRUÇÃO DA MATRIZ DE INSUMO-PRODUTO HÍBRIDA
PARA O ESTADO DE PERNAMBUCO E AVALIAÇÃO DA
INTENSIDADE ENERGÉTICA E DE EMISSÕES DE CO2
SETORIAL
Orientador: Prof. Dr. Ignácio Tavares de Araújo Júnior
JOÃO PESSOA
2009
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Economia da Universidade
Federal da Paraíba, em cumprimento às
exigências para obtenção do Grau de Mestre
em Economia.
Área de Concentração: Economia do Trabalho
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NAYANA RUTH MANGUEIRA DE FIGUEIREDO
CONSTRUÇÃO DA MATRIZ DE INSUMO-PRODUTO HÍBRIDA PARA
O ESTADO DE PERNAMBUCO PARA AVALIAÇÃO DA
INTENSIDADE ENERGÉTICA E DE EMISSÕES DE CO2
SETORIAL
Dissertação apresentada ao PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA do
Centro de Ciências Sociais Aplicadas da Universidade Federal da Paraíba em cumprimento as
exigências para obtenção do Grau de Mestre em Economia.
Área de Concentração: Economia do Trabalho.
Resultado: _____________________________________________________________
BANCA EXAMINADORA:
Professor Dr. Ignácio Tavares de Araújo Júnior
Universidade Federal da Paraíba – UFPB
(Orientador)
Professor Dr. Magno Vamberto Batista da Silva
Universidade Federal da Paraíba- UFPB
(Examinador Interno)
Professor Dr. Alexandre Stamford da Silva
Universidade Federal de Pernambuco - UFPE
(Examinador Externo)
JOÃO PESSOA – Março 2009.
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A minha família
Que jamais deixou de incentivar os meus
sonhos por maiores que fossem as dificuldades.
Que sempre dedicaram muito tempo, paciência
e amor. A todos minha eterna gratidão.
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AGRADECIMENTOS
A Deus pelo cumprimento das suas maravilhosas promessas.
A minha mãe Regina Figueiredo, a meu pai José Mangueira, a meus irmãos Arnaldo e
Rayara Figueiredo, pelo amor incondicional e pela provisão do meu sustento nesses dois anos.
E a Antony Gabriel (bebê), maior motivo da nossa alegria.
Ao meu professor e orientador Ignácio Tavares Araújo Júnior, com quem pude dividir
a busca por novos conhecimentos e pelo apoio irrestrito na elaboração deste trabalho. Como
também ao professor do FEA/UFJF, Fernando Salgueiro Perobelli, pelo apoio dado na
metodologia aplicada neste trabalho.
Aos meus colegas de turma Ana Paula, Ariela Diniz, Augusto Santana, Gibran
Teixeira, Isabela Neri, Márcia Paixão, Maria Carolina, Marianne Costa, Mayra Bezerra, Pablo
Aurélio, Roberto Jubert.
Ao coordenador Prof. Sinézio Maia, aos professores e às secretárias Terezinha Soares
Polari e Risomar de Farias Oliveira pela atenção e profissionalismo.
Aos amigos de pesquisa do PROGEB pelo apoio e companheirismo nesses cinco anos
ininterruptos de pesquisa.
Aos amigos e colegas Gilvanete Pereira, Iraci Luisa, Martildes Lunardo, Márcia Lima,
José Marcio, Cássia Favoretto, Carla Calixto pelo apoio e incentivo durante o mestrado.
Aos que contribuíram direta e indiretamente para a elaboração desse trabalho, pois a
cooperação de todos tornou possível a construção desta dissertação.
6
Teorizar requer inspiração e conhecimento técnico,
enquanto o levantamento de dados – particularmente
para a implementação de modelos de grande porte –
necessita muito sangue, suor e lágrimas. Deparamo-
nos freqüentemente com uma superprodução de
modelos e um subinvestimento – intelectual e
financeiro – na compilação das bases de dados
necessárias à sua implementação.
(Wassily Leontief)
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RESUMO
Neste trabalho, analisa-se a estrutura do setor energético pernambucano de 1999, através da
construção da matriz insumo-produto híbrida. Cabe ressaltar que devido à necessidade de
compatibilização dos dados de energia (fluxos físicos) constantes no Balanço Energético
Nacional (BE-PE) e a matriz de insumo-produto para Pernambuco, o presente trabalho
apresentará resultados para 14 setores produtivos. A primeira parte da pesquisa será composta
por uma análise exploratória do setor via a utilização dos indicadores clássicos de insumo-
produto (setor-chave, análise dos multiplicadores de emprego, renda e valor adicionado). Na
segunda seção, a análise tomará por base o modelo híbrido de insumo-produto, tal modelo
permite verificar quais os requerimentos diretos, indiretos e totais do setor de energia, como
também avaliar o grau em que a produção de um setor de atividade impacta o consumo de
energia dentro do estado. A análise desenvolvida apresenta informações desagregadas para 14
setores de atividade e 1 tipo de energia consumida medida em toneladas equivalentes de
petróleo (tep). Por fim, quantificar as emissões de CO2 decorrentes do consumo de
combustíveis energéticos, calculando a intensidade de emissões de dióxido de carbono para
14 setores, identificando a parcela de emissões totais, diretas e indiretas devido a um aumento
na demanda final. Os resultados indicaram que os setores-chave para a economia
pernambucana foram Química e Outras Indústrias, tanto na ligação para trás como para frente.
Os resultados para a matriz híbrida de energia mostraram que os setores que mais exerceram
pressão sobre o setor energético foram Siderurgia e o próprio Setor Energético. Além disso,
foram calculados os setores chave nas emissões de CO2, identificando os setores Transporte e
o próprio Setor Energético, além do setor de Construção Civil e Alimentos e Bebidas, como a
atividades intensivas em poluição.
Palavras-chave: Insumo-Produto. Energia. Dióxido de Carbono. Pernambuco.
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ABSTRACT
In this work, we analyze the structure of the Pernambucano energy sector of 1999, through the
construction of a hybrid input-output table. Due to the necessity of organization of the energy
use data (physical flows) seized from the Balanço Energético Nacional (BE-PE) and from the
input-output matrix for Pernambuco, the present work will present resulted for 14 productive
sectors. The first part of the research will be composed by an analysis of the input-output table
of Pernambuco without the energy sector, using the classic multipliers (value added, income,
and employment). In the second section, the analysis will focuses on the hybrid input-output
model. The hybrid model allows to verify which are the direct, indirect and total energy
requirements in each sector, as well as to evaluate the degree where the production of an
activity sector impacts the consumption of energy inside of the state. The developed analysis
presents information disaggregated for 14 sectors of activity and 1 type of energy consumed
measured in tep (tons oil equivalents). Finally to quantify the CO2 emissions of the energy
fuel consumption, calculating the intensity of emissions of carbon dioxide for 14 sectors,
identifying the parcel of total, direct and indirect emissions had to an increase in the final
demand. The results had indicated that the sector-key for the economy of Pernambuco had
been Chemical and Other Industries. The results for the hybrid matrix of energy had shown
that the sectors that had more exerted pressure on the energy sector had been Siderurgy and
the Energy Sector. Moreover, the sectors had been calculated key in the CO2 emissions,
identifying the sectors Transport and Energy Sector, beyond the sector of Civil Construction
and Foods and Drinks, as the intensive activities in pollution.
Key-works: Input-Output. Energy. Carbon Dioxide. Pernambuco.
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LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 Visualização Tridimensional dos Requerimentos Diretos de Energia por Unidade de
Produto (Matriz A*) ................................................................................................................. 54
Gráfico 2 Visualização Tridimensional dos Requerimentos Totais de Energia por Unidade de
Produto (matriz inversa de Leontief) ........................................................................................ 54
Gráfico 3 Requerimentos Totais de Energia dos Setores Produtivos de Pernambuco ............. 55
Gráfico 4 Requerimentos Diretos de Energia dos Setores Produtivos de Pernambuco ........... 57
Gráfico 5 Requerimentos Indiretos de Energia dos Setores Produtivos de Pernambuco ......... 57
Gráfico 6 Visualização Tridimensional das Emissões Totais de CO2 por Unidade de Produto
(matriz inversa de Leontief) ..................................................................................................... 60
Gráfico 7 Requerimentos Totais de Emissão de CO2 para o Consumo de Energia ................. 61
Gráfico 8 Requerimentos Diretos de Emissão de CO2 para o Consumo de Energia ............... 61
Gráfico 9 Requerimentos Indiretos de Emissão de CO2 para O Consumo de Energia ............ 62
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LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Produto Interno Bruto a preços correntes em R$ milhões e Produto Interno Bruto per
capita em R$, segundo os Estados do Nordeste ....................................................................... 21
Tabela 2 Intensidade energética e consumo per capita de energia de Pernambuco ................. 22
Tabela 3 Consumo Total de Energéticos por Setor medidos em TEP ..................................... 22
Tabela 4 - Consumo de energia elétrica, segundo classes de consumidores, Pernambuco –
2007 .......................................................................................................................................... 23
Tabela 5 Compatibilização da Matrizes de Pernambuco e de energia ..................................... 42
Tabela 6 Índices de ligação HR para frente e para trás ............................................................ 49
Tabela 7 Índices Normalizados para frente e para trás ............................................................. 50
Tabela 8 Multiplicadores de Impacto do Valor Adicionado, Emprego e Rendimento ............ 51
Tabela 9 Multiplicadores de Impacto Induzido ........................................................................ 52
Tabela 10 Participação Percentual no Requerimento Líquido Total de Energia ...................... 58
Tabela 11 Tabela de Conversão (tC/TJ) do Consumo de CO2 ................................................ 59
11
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 Exemplo de tabela de Insumo-Produto para uma economia com 2 setores ............. 28
Quadro 2 Sistema de insumo-produto com indústrias (setores) e produtos ............................. 31
Quadro 3 Resumo da tecnologia baseada na indústria e da tecnologia no produto ................. 35
12
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................................... 14
1.1 Descrição do Problema e Justificativa de sua Importância ..................................................... 17
1.2 Objetivos ................................................................................................................................... 18
1.3 Estrutura do Trabalho .............................................................................................................. 18
2 A IMPORTÂNCIA DO SETOR ENERGÉTICO PARA A ECONOMIA
PERNAMBUCANA ............................................................................................................................................ 19
2.1 Desempenho Recente da Economia Pernambucana ................................................................. 19
2.2 Panorama Energético de Pernambuco ..................................................................................... 21
2.3 Revisão da Literatura ............................................................................................................... 24
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .............................................................................................. 27
3.1 Teoria Básica da Matriz de Insumo-Produto............................................................................ 27
3.2 Organização dos dados de Insumo-Produto ............................................................................. 30
3.3 Análise de Impacto .................................................................................................................... 36
3.4 Matriz de Insumo-Produto Híbrida com o Setor de Energia .................................................... 37
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS DA PESQUISA .................................................. 41
4.1 Base de Dados .......................................................................................................................... 41
4.2 Multiplicadores ......................................................................................................................... 43
4.3 Os Índices de Rasmussen/Hirschman ....................................................................................... 44
4.4 Setores Chave da Economia ..................................................................................................... 45
4.5 Requerimentos de Energia ........................................................................................................ 46
4.6 Emissão de CO2 ........................................................................................................................ 47
5 ANÁLISE DOS RESULTADOS ................................................................................................ 49
5.1 Resultados Para a Matriz de Insumo-Produto.......................................................................... 49
5.1.1 Índices de ligação: Hirschman-Rasmussen (HR) ............................................................ 49
5.1.2 Índices Normalizados ...................................................................................................... 50
5.1.3 Multiplicadores de Impacto do Emprego, Renda e Valor Adicionado ............................ 51
5.1.4 Multiplicadores Induzidos ............................................................................................... 52
5.2 Resultados Para a Matriz de Insumo-Produto de Energia ....................................................... 53
5.2.1 Requerimentos Diretos de Energia por Unidade de Produto.......................................... 53
13
5.2.2 Requerimentos Totais de Energia por Unidade de Produto............................................ 54
5.2.3 Requerimentos Totais de Energia ................................................................................... 55
5.2.4 Requerimentos Diretos de Energia ................................................................................. 56
5.2.5 Requerimentos Indiretos de Energia ............................................................................... 57
5.2.6 Decomposição dos Requerimentos Diretos e Indiretos de Energia ................................ 58
5.3 Resultados Para a Matriz de Insumo-Produto Para Emissão de CO2 ...................................... 59
5.3.1 Emissões Totais de CO2 .................................................................................................. 60
5.3.2 Emissões Diretas de CO2 ................................................................................................ 61
5.3.3 Emissões Indiretas de CO2 .............................................................................................. 62
6 CONCLUSÕES ............................................................................................................................ 63
REFERÊNCIAS .................................................................................................................................................. 66
7 APÊNDICE .................................................................................................................................. 70
14
1 INTRODUÇÃO
Esta dissertação tem como tema central a matriz energética do estado de Pernambuco.
A escolha do tema deveu-se, principalmente, às discussões sobre a atual necessidade de um
melhor planejamento energético de Pernambuco, dado a perspectiva de o estado receber, num
futuro próximo, investimentos públicos e privados que certamente transformara a estrutura da
economia local.
Recentemente, foram anunciados investimentos para o estado de Pernambuco através
do Programa de Aceleração do Crescimento (PAC) estimado em R$ 20 bilhões. Entre os
projetos em maturação e em negociação estão: a Transnordestina – que interioriza o
desenvolvimento e integra SUAPE com Araripina; integração de bacias para a ampliação da
oferta de água para consumo e irrigação; a duplicação da BR 101 para a integração do
Nordeste Oriental e o Terminal Marítimo de Grãos e Minérios (SUAPE); e a implantação do
terminal marítimo viabiliza-se com a Transnordestina, transportando grãos dos cerrados,
gesso do Araripe, e frutas do São Francisco (BUARQUE, 2008).
Entre os projetos produtivos em implantação estão o estaleiro – em condições de
construir plataformas off-shore, navios petroleiros, graneleiros e gazíferos, com elevado efeito
irradiador para a economia pernambucana, e a Refinaria Abreu e Lima - investimento de US$
2,5 bilhões com impacto a montante para bens e serviços de alta tecnologia e integração a
jusante com pólo poliéster. O Pólo de poliéster é o encadeamento da fábrica de PET com
planta para produção de Ácido Teraftálico Purificado (PTA) de US$ 500 milhões, matéria-
prima para a produção de poliéster, com encadeamento a jusante com a refinaria e a montante
na produção de filamentos de poliéster texturizado (fios) para o segmento têxtil (BUARQUE,
2008).
Esses investimentos em infra-estrutura estão estimulando novos investimentos
privados no estado. Em torno do complexo portuário de Suape ergue-se um conglomerado de
indústrias. São 74 empresas que geram 6 mil empregos e produzem de refrigerantes a
produtos químicos. O efeito das externalidades positivas provavelmente levará a economia
pernambucana a uma trajetória de crescimento do seu produto de longo prazo (BUARQUE,
2008).
Diante de tantos investimentos, surgem as perguntas: qual o impacto desses novos
investimentos na economia pernambucana? A capacidade atual de infra-estrutura, geração,
transporte e distribuição de energia são suficientes para atender a demanda após o início do
15
funcionamento da refinaria e do estaleiro? Que novos investimentos seriam necessários para
comportar a nova matriz energética do estado? Uma forma de responder tais questionamentos
é analisando os potenciais efeitos dessas mudanças através da matriz de insumo-produto de
Pernambuco que contemple o uso de recursos energéticos, como gás natural, energia elétrica,
bicombustíveis e os derivados de petróleo na produção de bens e serviços pelas atividades
econômicas. Uma matriz de insumo-produto pode ser utilizada para avaliar os efeitos de
mudanças na demanda final sobre a economia, sejam elas provocadas por políticas públicas
ou por mudanças no ambiente econômico devido a ação de agentes privados.
Normalmente, um aumento do consumo energético demanda uma maior quantidade de
fontes energéticas primárias, que no caso das fontes fósseis pode levar a um esgotamento de
recursos no futuro. Por outro lado, o maior uso de energia causa uma degradação ambiental,
tanto pela poluição atmosférica (principalmente pela queima dos combustíveis fósseis) como
pela destruição de áreas naturais necessárias para a construção de usinas hidrelétricas ou pelo
desmatamento devido à procura de lenha. Além do problema ambiental, existe a preocupação
pela segurança do abastecimento energético futuro do país, o que requer um planejamento
energético da oferta de energia para os consumidores da economia brasileira (WACHSMANN
et al, 2005).
No planejamento de ações para o setor energético, são necessários a elaboração de
diversos estudos. Do ponto de vista dos gestores e planejadores estaduais, um aspecto de
interesse diz respeito à interdependência entre produção setorial e consumo espacial de
energia. A avaliação por meios apropriados dessas interdependências pode proporcionar
melhor compreensão dos problemas de atendimento da demanda de energia e
conseqüentemente melhores condições para as atividades de gestão e planejamento, a nível
estadual, do suprimento de energia (PEROBELLI et al, 2006).
Cabe destacar que os recentes desastres naturais como furacões no Golfo de México e
eventos geopolíticos como a disputa de gás entre a Rússia e Ucrânia, guerra civil na Nigéria,
nacionalização de hidrocarboneto na Bolívia, e conflitos duradouros no Oriente Médio têm
contribuído para fazer da segurança energética uma prioridade. Uma segurança que busque a
solução para três problemas básicos: aumento na demanda por energia, uma oferta segura, e o
controle da emissão de dióxido de carbono.
Uma preocupação crescente é com os riscos e as incertezas ambientais decorrentes de
um consumo elevado de energia no futuro. Dentre os riscos, pode-se destacar a probabilidade
de alteração climática devido ao “efeito estufa” causado por gases emitidos na atmosfera,
sendo o mais importante deles o dióxido de carbono (CO2), que é produzido pela queima de
16
combustíveis fósseis; e a poluição do ar urbano pelas indústrias, também devido a estes gases
de efeito estufa (GEE). O acúmulo de CO2 e de outros gases na atmosfera retém a radiação
solar nas proximidades da superfície terrestre, provocando o aquecimento do planeta. Isto
pode fazer com que o nível do mar, nos próximos anos, se eleve ao ponto de inundar muitas
cidades situadas em litorais e deltas de rios, e também pode causar enormes transtornos à
produção agrícola.
Em 1997, foi celebrado o Protocolo de Quioto, com o compromisso de 39 países
desenvolvidos, na terceira Conferência das Partes. O acordo, que entrou em vigor em
fevereiro de 2005, exige que os países mais industrializados, os maiores geradores desses
gases, restrinjam suas emissões em 5,2%, até 2012, com base nos níveis de 1990,
estabelecendo sanções para os não cumpridores. Relacionou esses países, no chamado Anexo
I, totalizando 41, todos no hemisfério norte, com exceção da Austrália e Nova Zelândia
(CONTI, 2005).
Com todas as implicações a respeito da importância da energia e seu impacto no
crescimento econômico de um país ou região, definiu-se como título de pesquisa “Construção
da matriz de insumo-produto híbrida para o estado de Pernambuco e avaliação da intensidade
energética e de emissões de co2 setoriais”. A pesquisa diante do exposto pretende contribuir
para a solução do seguinte problema em Pernambuco: Como se comporta a demanda por
energia, computadas pelas medidas de intensidade de uso energético, e as consequentes
emissões de CO2, no contexto de uma nova perspectiva de crescimento econômico?
Esta pesquisa procura preenche a lacuna, analisando as interações, em termos setoriais,
no Estado de Pernambuco no que concerne ao consumo de energia. A análise será feita
usando-se um modelo regional híbrido. No modelo de insumo-produto híbrido, as tabelas de
consumo intermediário são representadas por valores nominais e o consumo de energia é
medido em unidades físicas, por meio da qual são computadas medidas de intensidade de uso
energético, conhecidas como requerimentos de energia. Essas medidas permitem, por
exemplo, avaliar o grau em que a produção de cada setor de atividade dentro de Pernambuco
impacta o consumo de energia e emissão de CO2 dentro do estado.
As seções seguintes tratam da relevância e dos objetivos a serem tratados nesta
pesquisa.
17
1.1 Descrição do Problema e Justificativa de sua Importância
A instabilidade do setor energético brasileiro é um problema antigo e persistente.
Nesse contexto, o desenvolvimento de ferramentas para auxiliar o planejamento energético
assume um importante papel no momento de definir a estrutura da matriz energética brasileira
e de suas regiões. Um instrumento útil seria a matriz de insumo-produto que contemple o
setor de energia.
A análise de insumo-produto se constitui uma ferramenta poderosa quando é
necessário o desenvolvimento de um estudo multissetorial da economia, devido ao grande
número de informações presentes, e por retratar bem a estrutura de funcionamento da
economia e de uma forma clara as relações que se dão entre os diversos agentes econômicos.
Nas análises estruturais, o conceito e a determinação de setores-chave com relação ao
consumo de energia numa economia são de extrema importância. Os múltiplos objetivos que
caracterizam as estratégias de crescimento e desenvolvimento de uma região tornam
improvável que um número pequeno de setores satisfaça os requisitos necessários de
emprego, renda e produção.
A matriz de insumo produto construída para o estado de Pernambuco, e utilizada neste
trabalho, é de 1999, portanto mais atual que a última matriz de insumo-produto construída
para o Nordeste de 1997.
No período de análise, estes fatores permanecem constates, portanto a matriz de
insumo a matriz de insumo-produto de Pernambuco ainda pode ser empregada por diversos
anos posteriormente a sua construção. Além disso o método poderá ser seguido quando dados
recentes estiverem disponíveis.
A partir desse período, a economia Pernambucana passará por importantes
transformações no ambiente econômico, com destaque para a geração de empregos renda,
demanda por petróleo e insumos e maior inserção no mercado nacional. Tais transformações
gerarão mudanças estruturais no cenário da região e, por conseguinte, na economia estadual
em termos de atualização do conteúdo tecnológico dos processos produtivos e também das
inter-relações entre os setores participantes da atividade econômica.
Os problemas associados ao consumo energético criam a necessidade de conhecimento
dos padrões de consumo de energia da economia Pernambucana, analisando as mudanças
ocorridas nas forças motrizes que causaram as modificações no uso de energia, tanto no
consumo das atividades produtivas quanto no consumo das residências. Uma vez
18
reconhecidos os fatores de influência, a política pública e energética do estado pode tomar
decisões pontuais para conduzir melhor a evolução do consumo de energia da economia
pernambucana.
Logo, essa pesquisa busca construir um instrumento que dê suporte à elaboração de
políticas públicas voltadas para o planejamento econômico que contemple e apreenda a atual
configuração técnico-produtiva do espaço no qual essas políticas serão praticadas. É neste
contexto que surgiu a proposta de construir uma matriz de insumo-produto híbrida para
Pernambuco, com base na matriz de insumo-produto para o ano de 1999, o qual foi escolhido
por se tratar da matriz mais recente a qual se dispunha.
1.2 Objetivos
Para construir a matriz híbrida de insumo-produto a fim de avaliar o impacto do
consumo de energia e a emissão de CO2 setorial para a economia pernambucana, objetiva-se:
Construir o modelo híbrido de insumo-produto, incluindo o setor energético com os
dados medidos em unidades físicas, para computar as medidas de intensidade de uso
energético e emissão de CO2;
Estudar os padrões de consumo setoriais de energia da economia pernambucana;
Estudar os padrões de emissão de CO2 setorial da economia pernambucana;
Calcular os multiplicadores de valor adicionado, emprego, rendimento e energético
para a matriz e unidades monetárias;
Calcular os requerimentos totais, diretos e indiretos de energia;
Calcular as emissões totais, diretas e indiretas de dióxido de carbono.
1.3 Estrutura do Trabalho
Esta dissertação está dividida em 6 capítulos. O primeiro capítulo é a introdução, que
contempla os objetivos e a justificativa para a pesquisa. No segundo capítulo, abordam-se
aspectos gerais da economia pernambucana no período recente, como também a revisão da
literatura. No terceiro capítulo, a fundamentação teórica da pesquisa, subdividida no modelo
básico de insumo-produto e nas metodologias de cálculo da matriz híbrida de insumo-
produto. Em seguida um capítulo sobre a metodologia de cálculo das principais análises que
podem ser feitas a partir da matriz de insumo-produto híbrida. E, por fim, os resultados da
pesquisa e a conclusão.
19
2 A IMPORTÂNCIA DO SETOR ENERGÉTICO PARA A ECONOMIA
PERNAMBUCANA
Esta seção foi construída para dar um panorama geral da economia pernambucana nos
anos mais recentes (seção 2.1), como também um panorama geral do setor de energia (seção
2.2), ressaltando o consumo e produção de energéticos dentro do estado. E por último (seção
2.3) a revisão da literatura sobre trabalhos que utilizaram a mesma metodologia e tenham os
mesmos objetivos que a presente pesquisa, aplicados a economia brasileira.
2.1 Desempenho Recente da Economia Pernambucana
Geograficamente, Pernambuco é dividido em três grandes regiões: Mata, Agreste e
Sertão. Entretanto, o IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) considera o espaço
estadual como integrado por cinco mesorregiões: as Mesorregiões do Sertão Pernambucano;
São Francisco Pernambucano; Agreste Pernambucano; Mata Pernambucana; e Metropolitana
do Recife, desdobradas, por sua vez, em 19 microrregiões e 187 municípios.
De acordo com o Censo Demográfico de 2000, naquele ano, Pernambuco era habitado
por 7.918.344 pessoas e possuía uma taxa de urbanização de 76,51%. Essa taxa encontra-se
em crescimento, pois em 1980 era de 61,60%, atingindo 70,87% em 1991. Outro fator a ser
destacado, no âmbito demográfico, é a mudança observada na distribuição da população por
faixa etária. Com efeito, os dados desse Censo mostram um acréscimo na população de 15
anos e mais. Nesse sentido, cabe ainda destacar o progressivo envelhecimento da população, o
que enseja mudanças de rumo no tocante às políticas públicas.
A economia de Pernambuco tem apresentado ao longo da história padrões
diferenciados de desenvolvimento, passando por períodos de sustentado dinamismo, seguidos
de outros de marcante estagnação. Nos anos 1960 e 1970, com os incentivos fiscais e demais
instrumentos da política regional adotada com a criação da SUDENE conseguiu atrair grandes
projetos de investimento. Nesse período, a economia pernambucana atinge um patamar mais
elevado de diversificação industrial.
Entre 1963 e 1969, foram liberados para Pernambuco cerca de 36,9% dos incentivos
fiscais da SUDENE, sendo que entre 1970 e 1974 essa participação foi ainda de 25,7%,
caindo em seguida para 16,6% entre 1975 e 1984. Devido em parte, pelo menos, a esses
20
investimentos o PIB de Pernambuco cresceu 10,6% ao ano entre 1970 e 1975, à frente do
Nordeste que cresceu 10,2% ao ano (LIMA e KATZ, 1993).
Nos dois últimos decênios do século XX a economia de Pernambuco sustentou suas
baixas taxas de crescimento do PIB graças ao setor de serviços, sendo neste o peso maior
dado pelo segmento de transporte, armazenagem e comunicações, particularmente este último
ramo, tendo ainda a agricultura apresentado desempenho muito aquém dos anos anteriores
(LIMA e KATZ, 1993).
É importante considerar que o Nordeste, dependendo mais que as regiões com maior
grau de industrialização dos investimentos públicos, diante da crise fiscal do setor público, a
partir dos anos 80, reduz significativamente sua capacidade de investimento, traduzida pela
relação entre o valor da sua formação bruta de capital e o produto interno (coeficiente de
investimentos). Se na fase mais acelerada de crescimento da economia regional, esta relação
alcançou cerca de 22% nos anos 70, chegando a 27,6% em 1976, nos anos 90 situou-se no
nível de 15 a 17%. A crise fiscal, já referida, e o declínio da influência da política regional de
desenvolvimento, explicam, em grande parte, este desempenho (PDNE, 2006).
Depois de experimentar um período relativamente longo de atraso relativo, a economia
de Pernambuco vem mostrando mais recentemente alguns indícios de recuperação do
crescimento, apresentando uma performance relativa um pouco superior à média dos demais
estados nordestinos. Tal desempenho parece estar associado a oportunidades criadas pela
localização e por atração de investimentos carreados pela existência de um distrito industrial
portuário, o complexo Suape, além do aproveitamento de algumas vantagens relativas de
espaços econômicos como o da fruticultura irrigada no Vale do São Francisco e do gesso na
região do Araripe, bem como ao melhor desempenho de segmentos mais tradicionais, como o
sucroalcooleiro, nos anos mais recentes (SICSÚ et al., 2008).
O desempenho recente da economia pernambucana pode ser ilustrado pelos dados da
Tabela 1, onde aparecem o PIB e o PIB per capita dos estados da região Nordeste, mostrando
que Pernambuco vem perdendo lugar. Em 2005, teve o segundo maior PIB e apenas o quarto
maior PIB per capita da região.
21
Tabela 1 Produto Interno Bruto a preços correntes em R$ milhões e Produto Interno Bruto per capita em
R$, segundo os Estados do Nordeste
Estado
2002 2003 2004 2005
PIB
PIB
per capita PIB
PIB
per capita PIB
PIB
per capita PIB
PIB
per capita
Maranhão 15.449 2.637 18.483 3.112 21.605 3.588 25.326 4.150
Piauí 7.425 2.544 8.777 2.978 9.817 3.297 11.125 3.700
Ceará 28.896 3.735 32.565 4.145 36.866 4.622 - -
Rio Grande do Norte 12.198 4.234 13.515 4.626 15.580 5.260 17.862 5.948
Paraíba 12.434 3.539 14.158 3.998 15.022 4.210 16.864 4.690
Pernambuco 35.251 4.328 39.308 4.774 44.011 5.287 49.904 5.931
Alagoas 9.812 3.371 11.210 3.805 12.891 4.324 14.135 4.687
Sergipe 9.454 5.060 10.874 5.718 12.167 6.289 13.422 6.821
Bahia 60.672 4.525 68.147 5.031 79.083 5.780 99.439 6.583
Nota: Ano referência 2002.
Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística e Agência Estadual de Planejamento e Pesquisas de
Pernambuco
2.2 Panorama Energético de Pernambuco
Praticamente todo o refino de petróleo da região Nordeste é realizado na Bahia,
responsável por 51 dos 52 m³/dia refinado pela região, o resto é refinado no Ceará. O estado
de Pernambuco não produz petróleo, gás natural, carvão mineral e reduziu sua produção de
energia elétrica e álcool em -14,9% e -17,9% entre 2005 e 2006 respectivamente segundo
dados do BEN (2006), mas tem o segundo maior consumo de energia elétrica residencial e de
gás liquefeito de petróleo da região, perdendo apenas para a Bahia.
A Tabela 2 mostra a redução da intensidade energética de Pernambuco. Vale ressaltar
que nesse período o PIB cresceu, enquanto o consumo de energéticos permaneceu
praticamente estável.
Essa redução do consumo energético do estado de Pernambuco foi resultado da
redução do consumo per capita no período de 1999 e 2002. Lembrando que nesse mesmo
período a renda per capita aumentou. Boa parte dessa redução no consumo energético é
resultado do racionamento de energia elétrica, fruto da crise energética vivida pelo país em
2001, e sendo esse energético o de maior representatividade no consumo do estado.
22
Tabela 2 Intensidade energética e consumo per capita de energia de Pernambuco
Período Intensidade Energética* Consumo Per Capita de Energéticos**
1993 - 0,52
1994 0,41 0,51
1995 0,26 0,61
1996 0,21 0,61
1997 0,18 0,57
1998 0,17 0,54
1999 0,19 0,64
2000 0,16 0,59
2001 0,15 0,58
2002 0,13 0,57
Fonte: BE-PE, 2004.
*tep/PIB em R$ milhões.
**tep/hab
Observa-se que o consumo total de energia, medidos em tep, é maior nos setores
industrial, transporte e residencial, como mostra a Tabela 3. Em 1999 o setor de transporte
respondia por mais de 42% do consumo de energia setorial do estado, enquanto o setor
Industrial e Residencial respondia por 24,3% e 22,9%, respectivamente. Justos esses três
setores consomem quase 90% de toda a energia consumida em Pernambuco, o que mostra a
importância de um planejamento energético de longo prazo.
Tabela 3 Consumo Total de Energéticos por Setor medidos em TEP
Setores 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Energéticos 200 194 328 332 232 269 218 192 206 220
Residencial 962 968 994 1006 1005 962 1118 1141 1056 1030
Comercial 67 74 98 102 108 82 138 126 114 119
Publico 61 63 72 79 85 70 80 87 83 89
Agropecuário 54 51 63 68 82 58 89 89 92 91
Transporte 997 1009 1399 1431 1496 1164 2072 1622 1640 1617
Indústria 1389 1349 1477 1476 1189 1016 1184 1109 1136 1139
Não Identificado 21 25 34 37 50 28 39 37 36 36
Total 3750 3733 4464 4530 4247 4136 4875 4594 4527 4510
Fonte: BE-PE 2003
A Tabela 4 mostra que o consumo de energia elétrica residencial, industrial e
comercial responde por aproximadamente 77% do consumo de energia elétrica do estado de
Pernambuco. Sendo as residências responsáveis pela maior parte do consumo de energia
elétrica do estado, ou 36% do consumo total.
23
Apesar de representar pouco mais de 18% do consumo de energia elétrica total do
estado, a indústria é um dos setores mais dinâmicos da economia, e um dos que mais
causariam danos ao crescimento econômico de Pernambuco no caso de um problema no
abastecimento de energia elétrica para este setor.
Tabela 4 - Consumo de energia elétrica, segundo classes de consumidores, Pernambuco – 2007
Consumo (MWh) Recife/PE
Classes PE Recife (%)
Total 8.184.602 2.517.492 30,76
Residencial 3.017.261 965.123 31,99
Industrial 1.525.705 181.565 11,90
Comercial 1.742.593 943.543 54,15
Rural 541.999 235 0,04
Poderes públicos 461.136 255.331 55,37
Iluminação pública 384.855 99.974 25,98
Outros 511.053 71.720 14,03
Fonte: Companhia Energética de Pernambuco - CELPE
Além de ser a capital do estado, Recife é um dos centros dinâmicos de Pernambuco,
por isso responde por mais de 30% do consumo total de energia elétrica do estado. O
comércio de Recife não é só importante para o estado de Pernambuco, mas para a região
Nordeste, e isso pode ser mostrado pelo consumo de energia elétrica do setor que representa
mais de 54% do consumo total. Por concentrar a maioria das atividades do setor público, esse
setor na cidade de Recife consome mais de 55% do consumo total do estado para este setor.
O consumo de energia elétrica do estado de Pernambuco nos últimos quatro anos
aumentou 10%. Uma das classes que mais aumentou o seu consumo de energia elétrica foi a
rural. Boa parte do aumento desse consumo se deve a programas do governo de eletrificação
do meio rural brasileiro, outra parte se deve ao dinamismo que esse setor vem adquirindo ao
longo dos últimos anos.
Um dos maiores pólos interiorano de crescimento se encontra em Pernambuco, com
desenvolvimento em um segmento diferente dos outros estados, geralmente o agronegócio.
Caruaru, Santa Cruz do Capibaribe e Toritama formam o pólo de confecções do Agreste,
responsável pela ocupação de 76,6 mil pessoas1. Nesse intervalo, o PIB das três cidades
1 Segundo estudo da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), que engloba o período de 1991 a 2000.
24
cresceu mais que o do estado, o do Nordeste e do Brasil. Só para se ter uma idéia o PIB de
Caruaru de 2005 foi de R$ 1,5 bilhão2.
2.3 Revisão da Literatura
A revisão da literatura sobre as várias aplicações da matriz de insumo-produto para a
economia brasileira ajuda a esclarecer a importância do método para análise da economia de
uma região. Na literatura pelo menos cinco trabalhos merecem destaque, por aplicarem a
mesma metodologia para outros estados brasileiros, para o Brasil e um trabalho aplicado para
Portugal.
Perobelli et al. (2006) analisaram, de forma agregada, as interações energéticas entre o
Estado de Minas Gerais e o restante do Brasil. Para tanto, utilizou um modelo inter-regional
de insumo-produto com incorporação de um setor de energia. O modelo foi construído a partir
de uma tabela híbrida de insumo-produto regional, onde as informações de vendas do setor de
energia aos demais setores foram registradas em unidades físicas (toneladas equivalentes de
petróleo) e não monetárias. A metodologia permitiu identificar os setores mais relevantes,
dentro e fora do Estado de Minas Gerais, para a demanda de energia que incide sobre o setor
energético de Minas Gerais. Essa identificação foi feita a partir dos coeficientes de
requerimento de energia intra e inter-regionais do modelo inter-regional e também com base
nas relações de requerimentos diretos versus indiretos presentes na decomposição daqueles
coeficientes. Dessa forma, a metodologia proporcionou informações relevantes para subsidiar
a gestão e a formulação de políticas voltadas para garantir o suprimento adequado de energia
por parte do planejador estadual.
Os resultados encontrados mostraram que os setores econômicos dentro de Minas
Gerais exercem maior pressão sobre o setor de energia do estado do que os respectivos setores
econômicos fora do estado. A análise comparativa dos requerimentos intra- e inter-regionais
indicou que, dentro de Minas Gerais, os setores Ferro e Aço, Transporte, Energético e Outras
Indústrias apresentam um peso significativo no consumo de energia dentro do estado. Porém,
embora o setor Outras Indústrias, em particular, se mostre o último da lista dos setores
importantes, a sua baixa relação requerimentos diretos versus indiretos indica que o mesmo
exerce pressões potenciais mais significativas do que aparenta sobre o setor de energia no
2 Segundo pesquisa da Agência Estadual Condepe/Fibem e o PIB per capta é de R$ 1.576,00.
25
estado. Os setores situados fora de Minas Gerais com maior peso na demanda sobre o setor de
energia do estado foram Energético, Transporte, Outras Indústrias, e Ferro e aço. Esses
setores também apresentam uma baixa relação requerimentos diretos versus indiretos,
sobretudo o setor Outras Indústrias
O autor chama a atenção de que apesar da metodologia ter permitido traçar um retrato
relativamente refinado das interações energéticas entre Minas Gerais e o restante do Brasil,
uma vez que foram analisados 14 setores de atividade em duas regiões espaciais, é possível
avançar bastante com ela em termos de detalhamentos e desagregações, o que abre
interessantes perspectivas para estudos futuros. Por exemplo, o setor de energia pode ser
desagregado por tipo de energia produzida (petróleo, gás natural, eletricidade, carvão mineral
e vegetal, etc.), e é o que se pretende nesse trabalho. Esses esforços de pesquisa seriam
frutíferos em trazer informações mais relevantes tanto para os planejadores
regionais/estaduais como para o próprio planejador nacional. Os ganhos decorrentes serão
subsídios de informação para uma gestão mais eficiente do suprimento de energia pela
sociedade com a conseqüente diminuição dos riscos de se comprometer o crescimento
econômico.
Firme e Perobelli (2008) utilizaram as matrizes de insumo-produto brasileira,
agregadas em 14 setores produtivos, utilizando unidades híbridas (tep), para os anos de 1997 e
2002, no intuito de comparar as variações ocorridas no setor energético. Verificou-se que,
mesmo havendo uma diminuição global nos multiplicadores de produção, renda e emprego,
no período analisado, o setor energético apresentou crescimento nos índices de todos os seus
multiplicadores. Uma hipótese levantada foi a de que os investimentos realizados no setor
visando evitar novos racionamentos de energia elétrica tenham contribuído para tais
resultados. Os resultados dos requerimentos de energia do setor energético apontaram para
uma diminuição generalizada dos requerimentos totais de uma ordem de mais de 44% de
1997 para 2002. O único setor que aumentou seus requerimentos foi justamente o setor
energético.
Guilhoto e Hilgemberg (2006) aplicaram a metodologia para estudar a emissão de CO2
no Brasil para o ano de 1999. Os resultados para o modelo inter-regional mostraram que o
efeito total nas emissões de um aumento de R$ 1 milhão na demanda final parece, em geral,
ser mais intenso nos setores da região Nordeste. Note-se que não se está afirmando que a
região Nordeste seja a que mais emite CO2 por si só, mas, sim, que a variação na produção da
região Nordeste para atender à variação na demanda final faz que com ela demande uma
26
produção adicional dos demais setores da sua região e das outras regiões. Esse aumento no
produto desses setores é que exerce impacto relativamente mais intenso sobre as emissões.
O mesmo modelo foi aplicado para a economia portuguesa por Castro et. al, (2006).
Neste estudo é aplicada a metodologia Input-Output para avaliar os impactos nacionais e
regionais da redução de emissões de CO2 nas atividades da economia portuguesa. Esta
abordagem permitiu estimar as emissões associadas a uma variação da procura final,
considerando diferentes cenários de crescimento econômico. Os resultados obtidos indicaram
que os limites estabelecidos pelo Protocolo de Quioto para 2010 serão ultrapassados.
Carvalho e Perobelli (2008) quantificaram as emissões de CO2 decorrentes do
consumo de combustíveis energéticos, considerando um modelo de insumo-produto inter-
regional híbrido para São Paulo e o restante do Brasil, utilizando a matriz de 1996.
Calcularam a intensidade de emissões de dióxido de carbono para 15 setores, identificando a
parcela de emissões totais devida à demanda final e ao consumo intermediário. Além disso,
foram calculados os setores chave nas emissões através do cálculo das elasticidades,
identificando os setores de Agropecuária, Siderurgia, Alimentos e Bebidas, Outros Setores e
Transportes nas duas regiões analisadas. Também foi verificada a quantidade de CO2
incorporada nas exportações, mostrando que a pauta de exportações brasileira é em grande
parte intensiva em poluição.
27
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo, aborda-se o modelo de insumo-produto, objetivando analisar o setor
energético e a emissão de CO2. Na primeira parte (seção 3.1), descreve-se a teoria básica de
insumo-produto. A segunda parte (seção 3.2) refere-se a organização dos dados da matriz de
insumo-produto. Na terceira parte (seção 3.3) mostra a análise de impacto que mensura as
mudanças ocorridas na demanda final, ou em cada um de seus componentes. Na quarta parte
(seção 3.4) à abordagem de insumo-produto híbrida para incluir o setor de energia.
3.1 Teoria Básica da Matriz de Insumo-Produto
O modelo de insumo-produto de Leontief (1983) descreve o fluxo circular de renda
entre os vários setores produtivos de uma economia e é geralmente construído para observar
dados econômicos de uma região geográfica específica, seja ela uma nação, estado, ou
regiões. É uma análise de uma teoria geral da produção e sua interdependência entre os vários
setores produtivos.
O instrumental teórico básico de análise é baseado nos modelos de equilíbrio geral e é
utilizada nos mais diversos estudos de economia aplicada para explicar questões dos fluxos
inter-regionais de produto.
Segundo Miller e Blair (1985), é preciso formalizar as relações fundamentais do
modelo. Os principais pressupostos do modelo são: (i) equilíbrio geral na economia a um
dado nível de preços; (ii) inexistência de ilusão monetária por parte dos agentes econômicos;
(iii) retornos constantes à escala; (iv) preços constantes. Além desses pressupostos, o modelo
impõe que cada setor produza somente um produto, e que cada produto seja produzido
somente por um setor.
A idéia básica é que a atividade de um grupo de indústrias produtoras de mercadorias
(outputs) consome mercadorias de outras indústrias (inputs) ao longo do processo de
produção industrial num dado período de tempo. As linhas do quadro de insumo-produto
registram os fluxos de saídas de produção, mostrando como a produção de um determinado
setor de atividade produtiva se distribui entre os demais setores da economia. As colunas do
quadro registram as entradas necessárias à produção, mostrando a estrutura de insumos
utilizada por cada setor de atividade produtiva. Desta forma, o quadro de insumo-produto tem
o formato de uma tabela de dupla entrada que contém uma linha e uma coluna para cada setor
como pode ser exemplificado no Quadro 1.
28
Quadro 1 Exemplo de tabela de Insumo-Produto para uma economia com 2 setores
Setor 1 Setor 2 Consumo
Famílias Governo Investimento Exportações Total
Setor 1 Z11 Z12 C1 G1 I1 E1 X1
Setor 2 Z21 Z22 C2 G2 I2 E2 X2
Importação M1 M2 Mc Mg Mi M
Impostos T1 T2 Tc Tg Ti Te T
Valor Adicionado W1 W2 W
Total X1 X2 C G I E
Fonte: Guilhoto, 2004.
Onde:
Zij é o fluxo monetário entre os setores i e j;
Ci é o consumo das famílias dos produtos do setor i;
Gi é o gasto do governo junto ao setor i;
Ii é a demanda por bens de investimento produzidos no setor i;
Ei é o total exportado pelo setor i;
Xi é o total de produção do setor i;
Ti é o total de impostos indiretos líquidos pagos por i;
Mi é a importação realizada pelo setor i;
Wi é o valor adicionado gerado pelo setor i.
Nota-se, também, que no quadro de insumo-produto, a igualdade entre demanda total e
oferta total ou a seguinte igualdade:
1 2 1 2 .X X C G I E X X M T W
(3.1)
Eliminado X1 e X2 de ambos os lados, tem-se:
.C G I E M T W (3.2)
Rearranjando:
( ) .C G I E M T W (3.3)
Portanto, a tabela de insumo-produto preserva as identidades macroeconômicas.
A partir do apresentado acima, e generalizando para o caso de n setores tem-se o
seguinte:
29
1
,
1,2,..., .
n
ij i i i i i
j
z c g I e x
i n
(3. 4)
Onde:
zij é a produção do setor i que é utilizada como insumo intermediário pelo setor j;
ci é a produção do setor i que é consumida domesticamente pelas famílias;
gi é a produção do setor i que é consumida domesticamente pelo governo;
Ii é a produção do setor i que é destinada ao investimento;
ei é a produção do setor i que é exportada;
xi é a produção domestica total.
Assumindo que os fluxos intermediários por unidade do produto final são fixos, pode-
se derivar o sistema aberto de Leontief. O sistema aberto considera a demanda final como
sendo exógena ao sistema, ao contrário do sistema fechado que considera a demanda final
como endógena e pode ser representada por:
1
,
1, 2,..., .
n
ij j i i
j
a x y x
i n
(3. 5)
Assim, se uma economia é dividida em n setores, sendo Xi o valor bruto da produção
do setor i, Yi a parcela da produção do setor i que se destina à demanda final e Zij a parcela
da produção do setor i que se destina ao setor j, tem-se o seguinte sistema de equações
lineares:
1 11 12 1 1 1
2 21 22 2 2 2
.
.
.
1 2
.
.
.
1 2
... ... ,
... ... ,
... ... ,
... ... .
i n
i n
i i i ii in i
n n n ni nn n
X z z z z Y
X z z z z Y
X z z z z Y
X z z z z Y
(3. 6)
A partir do sistema de equações acima, deriva-se a matriz dos coeficientes técnicos de
produção, sendo que a parcela de insumo i absorvida pelo setor j seja diretamente
proporcional à produção do setor j. Estes coeficientes descrevem a estrutura tecnológica do
setor correspondente. Seus valores são fixos e definem funções de produção lineares e
30
homogêneas para os setores, que podem ser representados genericamente pela relação técnica
entre as variáveis:
.ij
ij
j
za
X (3.7)
Utilizando as relações técnicas de produção, o sistema de equações se transforma em:
1 11 1 12 2 1 1 1
1 21 1 22 2 2 2 2
.
.
.
1 1 1 2 2
.
.
.
1 1 1 2 2
... ... ,
... ... ,
... ... ,
... ... ,
i i n n
i i n n
i i ii i in n i
n n ni i nn n n
X a X a X a X a X Y
X a X a X a X a X Y
X a X a X a X a X Y
X a X a X a X a X Y
(3.8)
ou, expresso em notação matricial:
1 1.nn nn n nI A X Y (3.9)
A matriz 1
I A
é denominada de matriz inversa de Leontief. Assim, tem-se que:
1
1 1.n nn nn nX I A Y
(3.10)
3.2 Organização dos dados de Insumo-Produto
As matrizes de insumo-produto divulgadas pelos órgãos responsáveis pela sua
elaboração nem sempre possibilitam a aplicação da teoria básica de insumo-produto. Isto
acontece porque uma das hipóteses da teoria da Leontief é a inexistência de produção
conjunta ou subprodutos dentro do processo produtivo, isto é, cada produto é produzido por
um único setor e cada setor produz um único produto (GUILHOTO, 2004).
É necessário então combinar as informações da matriz de produção que informa o que
cada indústria (setor) da economia produz de cada produto e a matriz de usos e recursos que
fornece a quantidade de insumo que cada setor utiliza para realizar a sua produção, ou melhor,
o seu conjunto de produtos. Deste modo, é possível derivar um sistema de matrizes
semelhante ao de Leontief, permitindo assim que se faça uma análise da economia em
questão, como pode ser observado no Quadro 2.
31
Quadro 2 Sistema de insumo-produto com indústrias (setores) e produtos
Produtos Setores Demanda Final Produção Total
Produtos U E Q
Setores V Z Y X
Importação M
Impostos T
Valor Adicionado W
Produção Total Q’ X’
Fonte: Guilhoto, 2004.
Assumindo-se que existam n setores e m produtos na economia, tem-se que:
V é a matriz de produção de dimensão nxm, onde o elemento vij corresponde ao bem j
produzido pelo setor i;
U é a matriz de uso de dimensão mxn, onde o elemento uij é o valor do produto i
utilizado pelo setor j em seu processo de produção;
Z é a matriz de uso de dimensão nxn, onde o elemento zij é o valor do setor i utilizado
pelo setor j em seu processo de produção;
E é o vetor de demanda final, por produto, de dimensão mx1;
Y é o vetor de demanda final, por produto, de dimensão nx1;
M é o vetor de importações totais realizadas em cada setor, de dimensão 1xn;
T é o vetor do total dos impostos indiretos líquidos pagos em cada setor, de dimensão
1xn;
W é o vetor do total do valor adicionado à produção gerado em cada setor, de
dimensão 1xn;
Q é o vetor de produção total, por produto, de dimensão mx1;
X é o vetor de produção total, por setor, de dimensão nx1.
Para obter o sistema de insumo-produto originalmente definido por Lentief é preciso
admitir duas hipóteses com relação ao modo de produção e participação das indústrias no
mercado de produtos.
A tecnologia baseada na indústria assume que o mix de produção de um dado setor
pode ser alterado, porém, este setor mantêm a sua participação deste setor no mercado dos
bens que produz. Isto implica que o setor pode alterar o seu mix de produção de forma a
manter a sua participação nos diversos mercados em que atua. A tecnologia baseada no
produto assume que o mix de produção de um dado setor não pode ser alterado, mas permite
que a participação deste setor no mercado dos bens que produz se altere. Tal hipótese implica
32
que, caso um dado setor queria aumentar ou diminuir a produção de um produto, ele terá de
fazer o mesmo com toda a sua linha de produção (GUILHOTO, 2004).
A partir da introdução dessas hipóteses da tecnologia baseada na indústria fica mais
perto da realidade do que a baseada no produto.
Com a tecnologia baseada na indústria, definiram-se, inicialmente, as matrizes:
1
,B U X
(3.11)
1
.D V Q
(3.12)
Onde:
,ij
ij
j
ub
X (3.13)
.ij
ij
j
vd
Q (3.14)
B representa a matriz de coeficientes técnicos da cada setor em relação a cada produto
utilizado como insumo. D determina, por sua vez, a proporção, para cada produto, dos setores
que o produzem. Esta proporção será fixa.
Pela definição de D, conclui-se que:
.V DQ
(3.15)
Sabe-se que:
,X Vi (3.16)
onde i é um vetor coluna cujos elementos são todos iguais a 1.
Substituindo a equação (3.15) em (3.16), temos que:
.X DQi DQ
(3.17)
Considerando a tabela anterior, temos que:
.Q Ui E (3.18)
E, ainda, segundo a equação (3.11), U BX , logo:
.Q BX E (3.19)
Esta equação mostra o produto total por setor (X) pré-multiplicado pela matriz que
representa quanto cada setor utiliza de cada produto no seu processo de produção (B), somado
á demanda final por produto, o que corresponde total de cada produto.
Substituindo X por DQ:
.Q BDQ E
(3.20)
.Q BDQ E
(3.21)
33
1
.Q I BD E
(3.22)
Define-se acima o enfoque produto por produto com a tecnologia baseada na indústria.
Note que o primeiro produto do enfoque se refere ao vetor Q de produção total por produto e
o segundo produto se refere à demanda final por produto dada pelo vetor E.
A matriz D, assumindo a hipótese da tecnologia baseada na indústria, é uma matriz de
proporções que redefine a produção por produto em produção por setor, veja, por exemplo, a
equação (3.22), tem-se que Y DE , logo, 1E D Y , portanto o enfoque produto (Q) por
setor (Y) na tecnologia baseada na industria é dado por:
1 1 .Q I BD D Y (3.23)
Para se trabalhar com setores, segue-se a mesma lógica.
Como X DQ e 1
Q I BD E
, tem-se que o enfoque setor (X) por produto (Q) é
dado por:
1
.X D I BD E
(3.24)
Multiplicando-se ambos os lados da equação (4.14) por 1D tem-se:
11 .D X I BD E (3.25)
1 .I BD D X E (3.26)
1 .D B X E (3.27)
1 .D D B X DE (3.28)
.I DB X DE (3.29)
1
.X I DB Y
(3.30)
A equação (3.30) se refere ao enfoque setor (X) por setor (Y) com tecnologia baseada
na indústria. Este enfoque, nesta tecnologia, é o que mais se aproxima do modelo original de
Leontief e, portanto, é o padrão que se costuma utilizar para transformar as matrizes de
produção e de usos e recursos no modelo de Leontief. Note que neste caso ter-se-ia que a
matriz DB seria equivalente à matriz A de coeficientes técnicos de Leontief, e a matriz DU
seria equivalente a matriz Z de consumo intermediário (GUILHOTO, 2004).
Na tecnologia baseada no produto, trabalha-se com matriz C para se expressar a
hipótese do mix fixo de produtos no processo produtivo, desta forma tem-se que:
1'( ) .C V X
(3.31)
Pós multiplicando a equação (3.31) por X
tem-se que:
34
' .V CX
(3.32)
1 '.X C V
(3.33)
1 '.X Xi C Vi
(3.34)
Sabe-se que:
'.Q Vi (3.35)
Logo:
1 .X C Q
(3.36)
Desta forma, a inversa de C transforma o total por produtos em total por setores.
Mais uma vez, conforme a tabela exposta anteriormente, sabe-se que:
.Q Ui E (3.37)
onde i é um vetor coluna cujos elementos são todos iguais a 1.
.Q BX E (3.38)
Então:
1 .Q BC Q E (3.39)
1 .Q BC Q E (3.40)
De (3.40) obtêm-se o enfoque produto (Q) por produto (E) da tecnologia baseada no
produto, isto é,
1
1 .Q I BC E
(3.41)
Para relacionar produção total por setor e demanda final por setor, substitui-se,
inicialmente Q por CX, obtendo-se:
1
1 .CX I BC E
(3.42)
Com manipulações matriciais, chega-se ao enfoque setor (X) por setor (Y), expresso
na equação abaixo:
1
1 .X I C B Y
(3.43)
Para o enfoque setor (X) por produto (E), lembrando que a matriz 1C , assumindo a
hipótese da tecnologia baseada no produto, é uma matriz de proporções que redefine produção
por produto em produção por setor, veja, por exemplo, a equação (3.36), substitui-se, Y por
1C E em (3.43) obtendo-se:
1
1 1 .X I C B C E
(3.44)
35
Procedimento semelhante é utilizado para a obtenção do enfoque produto (Q) por setor
(Y), onde o vetor de demanda final por produto, E, na equação (3.41), é substituído por CY,
resultando em:
1
1 .Q I BC CY
(3.45)
O Quadro 3 apresenta um resumo da tecnologia baseada na indústria e no produto e
nos seus vários enfoques, isto é, produto por produto, produto por setor, setor por produto, e
setor por setor.
Quadro 3 Resumo da tecnologia baseada na indústria e da tecnologia no produto
Tecnologia Baseada na Indústria Tecnologia Baseada no Produto
Produto por Produto 1
I BD
1
1I BC
Produto por Setor 1 1I BD D ou
11D I DB
11I BC C
ou
11C I C B
Setor por Produto 1
D I BD
ou 1
I DB D
1
1 1C I BC
ou 1
1 1I C B C
Setor por Produto 1
I DB
1
1I C B
Fonte: Guilhoto, 2004.
Quando se trabalha com modelos de insumo-produto, muitas vezes as matrizes
disponíveis apresentam um número de setores e produtos superiores ao objeto de estudo,
sendo necessária a sua agregação. Nesta agregação, utiliza-se um método matricial simples.
Deve-se pré ou pós-multiplicar a matriz a ser agregada por uma matriz composta de zeros e
uns. Caso a intenção seja agregar linhas, a pré-multiplicação será usada, pois o número de
linhas da matriz resultante não será mais igual ao número de linhas da original. Se o objetivo
for a agregação de colunas, opera-se a pós-multiplicação (GUILHOTO, 2004).
Quando se agrega setores, há um viés de agregação, o qual é definido por Morimoto
(1970, apud GUILHOTO, 2004) como sendo a diferença entre o vetor de produção total do
sistema agregado e o vetor obtido pela agregação do total da produção do sistema original não
agregado.
Seja:
A* a matriz A agregada;
X* a produção total agregada;
Y* a demanda final agregada;
S a matriz de zeros e uns utilizada na agregação;
36
T o valor total do viés. Tem-se:
* .T X SX (3.46)
* 1 * 1( ) ( ) .T I A Y S I A Y (3.47)
* 1 * 1( ) ( ) .T I A Y S I A Y (3.48)
* *2 2... ... .T I A A S S I A A Y
(3.49)
* *2 2 ... .T A S SA A S SA Y
(3.50)
O viés de primeira ordem pode ser definido como:
* .F A S SA Y (3.51)
Para que F seja 0, uma das possibilidades é que as estruturas de insumos dos setores
agregados sejam idênticas.
Outra possibilidade para se ter 0F corresponde ao caso em que a demanda final
ocorre somente em setores não agregados. Assim quando se multiplica *A S SA por Y, o
viés desaparece, mesmo sendo *A S SA diferente de zero.
3.3 Análise de Impacto
A partir do método básico de Leontief:
1
.X I A Y
(3.52)
pode se mensurar o impacto que as mudanças ocorridas na demanda final (Y), ou em cada um
de seus componentes (consumo das famílias, gastos do governo, investimento e exportações),
teriam sobre a produção total, emprego, importação, impostos, salários, valor adicionado,
entre outros. Assim temos que:
1
.X I A Y
(3.53)
.V v X (3.54)
Onde Y e X são vetores 1nx que mostra respectivamente, a estratégia setorial e
os impactos sobre o volume da produção, enquanto que V é um vetor 1nx que representa
o impacto de qualquer uma das variáveis tratadas acima, isto é, emprego, importação,
impostos, salários, valor adicionado, entre outros. Tem-se também que v é uma matriz
diagonal nxn em que os elementos da diagonal são, respectivamente, os coeficientes de
37
emprego, importação, impostos, salários, valor adicionado, entre outros, que são obtidos
dividindo-se, para cada setor, o valor utilizado destas variáveis na produção total pela
produção total do setor correspondente, isto é:
.ii
i
Vv
X (3.55)
Para se obter o impacto sobre o volume total da produção, e de cada uma das variáveis
que estão sendo analisadas, soma-se todos os elementos dos vetores X e V
3.4 Matriz de Insumo-Produto Híbrida com o Setor de Energia
O modelo de energia em unidades híbridas é um conjunto de matrizes análogo ao do
modelo convencional baseado em uma matriz de transações ou fluxo de energia (medida em
unidades físicas). Na matriz de insumo-produto de energia usaremos como medida de energia
tonelada equivalente de petróleo (tep).
Na matriz de insumo-produto híbrida buscamos um jogo análogo de matrizes para Z,
A, e (1 - A)-1
. Com apenas uma mudança secundária no modelo de transações interindustriais
da estrutura de insumo-produto básica, podemos construir a matriz de insumo-produto
híbrida.
Segundo Bullard e Herendeen (1975), Miller e Blair (1985) e Casler e Blair (1997), o
modelo de insumo-produto em unidades híbridas é a formulação mais consistente para
aplicação de modelos de insumo-produto de natureza físico-econômica envolvendo uso de
energia. Hawdon e Pearson (1995) e Zhang e Folmer (1998) apontam algumas vantagens no
uso da estrutura de insumo-produto para analisar questões relativas ao setor energético: a)
permite uma desagregação setorial maior do que os modelos de otimização dinâmica e os
modelos macroeconômicos; b) permite a incorporação de fluxos de energia intersetoriais tanto
em termos físicos quanto monetários e c) possibilita implementar análises de impacto.
Entretanto, esses modelos também apresentam algumas limitações, quais sejam: a)
coeficientes fixos de insumo-produto; b) retornos constantes de escala e c) demanda final
determinada exogenamente.
A matriz de insumo-produto é uma estrutura útil para delinear o uso de energia. As
primeiras tentativas de estender a estrutura da matriz de insumo-produto de Leontief com esse
objetivo foram de Ayres e Kneese (1969), Bullard e Herendeen (19751b), Grifo (1976),
Cumberland (1966), e muitos outros contribuíram com esses desenvolvimentos.
38
Nesta pesquisa examinaremos como a matriz de insumo-produto é estendida para
descrever os fluxos de energia interindustrial. A estrutura matemática desta extensão reflete o
modelo clássico de Leontief discutido no capítulo anterior. O modelo de insumo produto
híbrido apresentado nesta seção é proveniente das abordagens utilizadas por autores como
Miller e Blair (1985) e Hilgemberg (2004), porém adaptado para um contexto regional, visto
que estes autores utilizaram matrizes inter-regionais.
A utilização de unidades híbridas considera tanto a energia consumida no processo de
produção de uma indústria quanto a energia empregada na produção dos insumos utilizados
por ela. É realizada uma análise de processo, a qual rastreia os insumos até os recursos
primários usados na sua produção. O primeiro round dos insumos de energia revela os
requerimentos diretos de energia. Os rounds subseqüentes de insumos energéticos definem os
requerimentos indiretos de energia. Logo, a soma desses dois requerimentos é o requerimento
total de energia, cujo cálculo é algumas vezes chamado de intensidade de energia.
A construção de um modelo de insumo-produto tem início com uma matriz de fluxos
de energia em unidades físicas. Numa economia composta por n setores, dos quais m são
setores de energia, a matriz de fluxos de energia será E (mxn). Assumindo-se que a energia
consumida pela demanda final (em unidades físicas) é representada por E, e consumo de
energia total na economia é representado por F (Ey, e F são ambos os vetores de coluna com
m-elementos), e i é um vetor (nx1), cujos elementos são todos números “um” e dado por:
.i yE E F (3.56)
Isto é, a soma de energia (de cada tipo descrito pelas filas de E) consumida pelos
setores interindustriais mais o consumo da demanda final é a quantia total de energia
consumida (e produzida) pela economia.
.tep tep tep tep
Etep tep tep tep
(3.57)
Com a matriz E construída, é possível construir uma matriz de transações
interindustriais em unidades híbridas. O procedimento consiste em substituir na matriz de
transações interindustriais (Z) as linhas que representam os fluxos de energia em unidades
monetárias pelas linhas que representam os fluxos físicos de energia, obtidos com base na
matriz E. Após a substituição temos a nova matriz de fluxos interindustriais (Z*), a qual
39
representa os fluxos interindustriais de energia em unidades físicas e os demais fluxos em
unidades monetárias.
Considere, por exemplo, o caso de quatro setores onde o primeiro setor é um setor de
energia:
$ $ $ $
$ $ $ $.
$ $ $ $
$ $ $ $
Z
(3.58)
Será substituída pela matriz de transações interindustriais híbrida descrita por:
*$ $ $ $
$ $ $ $
$ $ $ $
tep tep tep tep
Z
(3.59)
Conseqüentemente, obtêm-se:
para linhas que não são fluxos de energia*
para linhas que são fluxos de energia
para linhas que não são fluxos de energia*
para linhas que são fluxos de energia
*
para linhas q
{
{
{
j
k
j
kj
k
Z
i E
Y
i e
i F
Z
Y
X
para linhas que não são fluxos de energia
ue são fluxos de energia
* 0 para linhas que não são fluxos de energia
para linhas que são fluxos de energia{
j
k
X
i FF
O mesmo procedimento deve ser usado para a produção total (X) e demanda final (Y)
por setor:
*$
,$
$
tep
X
*$
.$
$
tep
Y
(3.60)
A matriz de coeficientes técnicos (A), pode ser representada matricialmente como:
1^
* .A Z X
(3.61)
Logo,
40
1^
* * *
$ $ $
$ $ $ $
$ $ $.
$ $ $ $
$ $ $
$ $ $ $
$ $ $
tep tep tep tep
tep
tepA Z X
tep
tep
(3.62)
As matrizes correspondentes,
1^
* * *A Z X
e * 1( )I A , seguiram diretamente
destas definições. Porém, algumas das características destas matrizes diferem do modelo
tradicional de Leontief. Por exemplo, a soma da coluna A* não é necessariamente menor que
a unidade como no modelo tradicional.
41
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS DA PESQUISA
Nesta seção, descreve-se a estratégia empírica para calcular os requerimentos de
energia e as emissões de CO2, como também os índices de ligação para frente e para trás e os
multiplicadores de impacto sobre o produto, a renda e sobre o emprego.
A abordagem empírica está dividida da seguinte forma: na primeira parte (seção 4.1) a
base de dados e como foi feita a compatibilização das matrizes de insumo-produto com o
balanço energético de Pernambuco. Na segunda parte (seção 4.2) a forma de calculo dos
multiplicadores. Na terceira parte (seção 4.3) os índices de Rasmussen/Hirschman. Na quarta
parte (seção 4.4) o forma de calculo dos setores chave para a economia.
E por último (seções 4.5 e 4.6) a metodologia para o calculo dos requerimentos de
energia e de emissão de CO2.
4.1 Base de Dados
A base de dados necessária para implementação do modelo de insumo-produto em
unidades híbridas é formada por dois tipos de dados: a) matriz de insumo-produto e b)
balanço energético. O presente trabalho fez uso da matriz de insumo-produto para o estado de
Pernambuco resultado de um projeto desenvolvido pelo Instituto de Pesquisas Sociais
Aplicadas (IPSA). Os cálculos desta matriz são relativos ao ano de 1999.
A matriz de insumo-produto de Pernambuco (MIP-PE) desenvolvida por Costa et al.
(2005) contempla 36 grupos de atividades econômicas e 63 grupos de produtos. A escolha das
atividades e produtos que compõem o modelo foi realizada observando a participação de cada
um deles no contexto econômico pernambucano da época e os setores relacionados são
aqueles de maior representatividade da economia de Pernambuco.
Os dados de uso setorial de energia estão disponíveis no Balanço Energético do Estado
de Pernambuco 1993-2002 (BE-PE, 2004). Para a construção da matriz híbrida foram
utilizados apenas os dados do ano de 1999.
É importante salientar que a agregação setorial da matriz de insumo-produto para o
Estado de Pernambuco é diferente da estrutura setorial apresentada nos balanços energéticos.
Portanto, o primeiro passo dado foi a compatibilização setorial. A matriz inter-regional de
insumo-produto Pernambuco estava estruturada para 35 setores e o balanço energético de
Pernambuco fornece dados desagregados de consumo de energia para 17 setores. A
compatibilização levou a uma matriz com 14 setores, como mostra a Tabela 5.
42
Tabela 5 Compatibilização da Matrizes de Pernambuco e de energia
Nível MIP PE Nível BEN PE Nível MIPH PE
Código Atividade Descrição Atividade
Código Atividade Descrição Atividade
Código Atividade
Descrição Atividade
01 Agropecuária 12.2.5 Agropecuário 01 Agropecuária
02 Indústria extrativa 12.2.7.3 Mineração/Pelotização
02 Indústria
extrativa
04 Siderurgia 12.2.7.2 Ferro Gusa e Aço 03 Siderurgia
03 Minerais não-metálicos 12.2.7.4 Não Ferr. / Outros Metais 04 Não Ferrosos/
Outros Metais
05 Metalurgia dos não-ferrosos
06 Fabricação de outros produtos metalúrgicos
11 Indústria de papel e gráfica 12.2.7.8 Papel e Celulose
05 Indústria de papel
e gráfica
13 Indústria química 12.2.7.5 Química 06 Química
14 Refino de petróleo e indústria petroquímica
15 Fabricação de produtos farmacêuticos e de perfumaria
17 Indústria têxtil 12.2.7.7 Têxtil 07 Têxtil
18 Fabricação de artigos do vestuário e acessórios
19 Fabricação de calçados e de artigos de couro e peles
20 Indústria do café 12.2.7.6 Alimentos e Bebidas
08 Alimentos e
Bebidas
21 Beneficiamento de produtos de origem vegetal, inclusive fumo
22 Abate e preparação de carnes
23 Resfriamento e preparação do leite e laticínios
24 Indústria do açúcar
25 Óleos vegetais e gorduras para alimentação
26 Outras indústrias alimentares e de bebidas
07 Fabricação e manutenção de máquinas e tratores 12.2.7.10 Outros 09 Outros
08 Material elétrico e eletrônico
09 Autoveículos, peças e acessórios
10 Madeira e mobiliário
12 Indústria da borracha
16 Indústria de transformação de material plástico
27 Indústrias diversas
28 Serviços industriais de utilidade pública
29 Construção civil 12.2.7.1 Cimento 10 Construção civil
12.2.7.9 Cerâmica
31 Transporte 12.2.6 Transportes Total 11 Transporte
12.2.6.1 Rodoviário
12.2.6.2 Ferroviário
12.2.6.3 Aéreo
30 Comércio 12.2.3 Comercial e serviços
12 Comercial e
Serviços
32 Comunicações
33 Instituições financeiras 34 Serviços prestados às famílias e empresas, inclusive
aluguel
35 Administração pública 12.2.4 Público 13 Administração
pública
14 Setor Energético
Fonte: Resultados da Pesquisa.
43
4.2 Multiplicadores
A partir dos coeficientes diretos e da matriz inversa de Leontief, é possível estimar,
para cada setor da economia, o quanto é gerado direta ou indiretamente de emprego, renda,
valor adicionado e demanda por energia para cada unidade produzida para a demanda final.
Ou seja, os multiplicadores medem o impacto de um aumento unitário na demanda final de
determinado setor sobre o valor adicionado, emprego, rendimento e energia.
Multiplicador do Emprego
Capta o número de empregos criados no setor j, devido a um aumento de uma unidade
na produção do mesmo setor, que ocorre devido a uma variação de uma unidade, em valor, da
demanda final. Primeiramente, deve-se estimar a relação entre o valor da produção de um
determinado setor e o emprego gerado neste setor. Em termos formais, temos:
1 21, vetor de conversãoE n j e e (4.1)
pessoal ocupado no setor j
VBP do setor jje (4.2)
1ˆ ˆEX E I A Y
(4.3)
1 1 1 1
2 2 1 1
0
0
e X e X
e X e X
(4.4)
1 1 2 2e X e X (4.5)
Multiplicador da Renda
É calculado de forma análoga ao de emprego. Ele busca determinar quais os impactos
de variações nos gastos com demanda final sobre a renda recebida pelas famílias (oferta de
trabalho) ao invés de calcular o impacto sobre a produção setorial. Primeiramente, deve-se
estimar a relação entre o valor da produção de um determinado setor e a renda (salário) gerada
neste setor. Em termos formais, temos:
1 21, vetor de conversãoW n j w w (4.6)
renda gerada no setor j
VBP do setor jjw (4.7)
1ˆ ˆWX W I A Y
(4.8)
1 1 1 1
2 2 1 1
0
0
w X w X
w X w X
(4.9)
1 1 2 2w X w X (4.10)
44
Multiplicador do Valor Adicionado
É calculado da mesma forma que os outros dois multiplicadores. Busca determinar
quais os impactos de variações nos gastos com demanda final sobre o valor adicionado sobre
a produção setorial.
Primeiramente, deve-se estimar a relação entre o valor da produção de um
determinado setor e o valor adicionado gerado neste setor. Em termos formais, temos:
1 21, vetor de conversãoV n j v v (4.11)
valor adicionado no setor j
VBP do setor jjv (4.12)
1ˆ ˆVX V I A Y
(4.13)
1 1 1 1
2 2 1 1
0
0
v X v X
v X v X
(4.14)
1 1 2 2v X v X (4.15)
4.3 Os Índices de Rasmussen/Hirschman
Segundo Hirschman (1961), o desenvolvimento significa a transformação de um
determinado estágio da economia em outro mais evoluído. O autor afirma que o
desenvolvimento econômico se manifesta segundo a lógica de um desenvolvimento não
equilibrado, em que ocorrem avanços desiguais entre os diversos setores da economia. Em
outras palavras, quando um setor tem um avanço, os demais buscam alcançá-lo. Este
processo, em que um desequilíbrio gerado em um determinado setor, desencadeia alterações
nos demais setores é que gera desenvolvimento econômico. Segundo ele, alguns setores da
economia têm a capacidade de induzir novos investimentos, devido à sua forte ligação com os
demais setores da economia.
Esses índices medem o encadeamento entre os setores considerados na matriz de
insumo-produto. O índice de ligação para trás, de um setor i é interpretado como sendo o
aumento total da produção de todos os setores da economia quando há um aumento unitário
pela demanda final da atividade i. Quanto ao índice de ligação para frente, este pode ser visto
como sendo o aumento da produção da atividade i quando acontece um aumento unitário na
demanda final da economia.
A partir do modelo básico de Leontief, definido acima e seguindo-se Rasmussen
(1956) e Hirschman (1958), consegue-se determinar quais seriam os setores com a maior
45
poder de encadeamento dentro da economia, ou seja, pode-se calcular tanto os índices de
ligação para trás, que fornecem quanto tal setor demandaria dos outros, quanto os de ligação
pra frente, que nos dariam a quantidade de produtos demandada de outros setores da
economia pelo setor em questão.
Deste modo, definindo-se ijb como sendo um elemento da matriz inversa de Leontief
B, B* como sendo a média de todos os elementos de B; e
*
jB , *
iB como sendo
respectivamente a soma de uma coluna e de uma linha típica de B, tem-se, então que os
índices seria os seguintes:
Índice de ligação para trás (poder da dispersão):
*
*
/j
j
B nPD
B
(4.16)
Índice de ligação para frente (sensibilidade da dispersão):
*
*
/i
i
B nSD
B
(4.17)
Vetores maiores que 1 para os índices acima relacionam-se a setores acima da média,
e, portanto, setores chave para crescimento da economia. Uma das criticas sobre estes índices
é a de que eles não levam em consideração os diferentes níveis de produção em cada setor da
economia, o que é considerado quando se trabalha com o Índice Puro de Ligação
Interindustrial.
4.4 Setores Chave da Economia
Hirschman (1961) afirma que, os setores que apresentam elevado grau de
encadeamento junto à cadeia produtiva, propagando assim, efeitos para frente e para trás
acima da média, são considerados setores chave para o crescimento. Os setores-chave são
considerados, de acordo com a literatura, como os prioritários na promoção do crescimento
econômico regional. Estes setores são encontrados da seguinte forma:
Se Uj > 1, então, uma mudança unitária na demanda final do setor j cria um aumento
acima da média na economia, ou seja, o setor j gera uma resposta dos outros setores acima da
média.
Se Ui > 1, então, uma mudança unitária na demanda final de todos os setores cria um
aumento acima da média no setor i. O setor i tem uma dependência acima da média da
produção dos outros setores.
46
Se Uj e Ui >1 – SETOR-CHAVE
4.5 Requerimentos de Energia
Na estrutura da matriz de insumo-produto, o cálculo dos requerimentos de energia
total, às vezes chamados intensidade de energia, é análogo ao cálculo da exigência total em
unidades monetárias da indústria do modelo tradicional de insumo-produto de Leontief.
Na matriz * 1( )I A teremos as mesmas unidades de A*, porém, ela representa os
requerimentos (em tep ou unidades monetárias) por unidade (tep ou unidades monetárias) de
demanda final (requerimento total), enquanto A* representa o requerimento por unidade de
produto total (requerimento direto).
Para obter a matriz de requerimentos diretos de energia e a matriz de requerimentos
totais de energia extrai-se, respectivamente, as linhas dos fluxos de energia de A* e
* 1( )I A
.
Para isso é necessário criar a matriz Fi* com dimensão mxn, na qual os elementos de
F* que representam fluxos de energia são colocados ao longo da diagonal principal, e os
demais elementos são zero.
*
0 0 0
0 0 0 0.
0 0 0 0
0 0 0 0
tep
F
(4.18)
A matriz F* teria n elementos (representando o número de setores da economia,
inclusive os setores energéticos) em que os elementos representativos dos setores de energia
(m de n elementos) significariam o total produzido de energia (em unidades físicas) por esses
setores, e os demais elementos seriam zero.
Isolando a energia podemos construir primeiro a matriz do produto
1^
* *F X
; os
elementos de F*, F*i, definido como os elementos de não zero de F
* é idêntico aos valores
correspondentes em X*, o resultado deste produto é um vetor de um e zeros, os uns denotam
as localizações do setor de energia. Pós multiplicando as matrizes de requerimentos diretos e
de requerimentos totais de energia por
1^
* *F X
recuperam-se apenas a intensidade de
47
energia. Logo, os coeficientes δ representam os requerimentos diretos e α os requerimentos
totais.
1^
* * *.F X A
(4.19)
1^
* * * 1( ) .F X I A
(4.20)
Os requerimentos indiretos de energia são obtidos da diferença entre δ e α:
1^
* * * 1 *( ) .F X I A A
(4.21)
4.6 Emissão de CO2
Assumindo que as emissões de CO2 estão linearmente relacionadas com os
requerimentos de energia é possível obter tantos as emissões diretas de carbono, como
também as emissões indiretas e totais.
Sendo c a matriz dos coeficientes que convertem a utilização de energia em emissões,
tal que os elementos da diagonal principal sejam os coeficientes de conversão para cada setor
e os demais sejam zero. Podemos reescrever a matriz F* como sendo:
0 0 0
0 0 0 0.
0 0 0 0
0 0 0 0
c
c
(4.22)
Logo as emissões diretas, totais e indiretas serão, respectivamente:
2
1^
* * *.CO cF X A
(4.23)
2
1^
* * * 1( ) .CO cF X I A
(4.24)
48
2
1^
* * * 1 *( ) .CO cF X I A A
(4.25)
Dada a função de produção subjacente ao modelo de insumo-produto e considerando a
hipótese de que a tecnologia é dada, a única maneira de um determinado setor reduzir sua
emissão é reduzir, na mesma proporção, sua produção. Isso fará, necessariamente, que sua
demanda pela produção dos demais setores diminua.
O impacto total na economia, contudo, depende de como os demais setores serão
capazes de lidar com a queda na demanda do setor que sofreu a restrição. Pode-se imaginar
que os demais setores serão capazes de redirecionar sua produção para a demanda final,
fazendo com que o impacto na atividade econômica seja menor. Contrariamente, pode-se
supor que a demanda final não será capaz de absorver a produção que antes era destinada ao
setor afetado, situação que provocará um maior impacto na economia (CARVALHO;
PEROBELLI, 2008).
49
5 ANÁLISE DOS RESULTADOS
Este capítulo foi dividido em três partes. Na primeira parte (seção 5.1) temos os
multiplicadores calculados para a matriz de insumo-produto de Pernambuco com 13 setores.
Na segunda parte (seção 5.2) calculou-se os requerimentos diretos, totais e indiretos de
energia com base na matriz de insumo-produto híbrida (incluindo o setor de energia medido
em unidades físicas, no caso deste trabalho, medidos em tep) com 14 setores. E por último
calculou-se os requerimentos diretos, totais, e indiretos de emissão de CO2, a partir de uma
matriz híbrida com 14 setores. Todos os resultados são para o ano de 1999.
5.1 Resultados Para a Matriz de Insumo-Produto
5.1.1 Índices de ligação: Hirschman-Rasmussen (HR)
Os índices de ligação mensuram o quanto um setor está tecnologicamente relacionado
com os demais. Ou seja, quanto mais alto o valor do índice de ligação de um setor, maior é a
sua importância dentro do sistema econômico. O índice de ligação mensurado neste trabalho
foi o de Hirschman-Rasmussen.
A Tabela 6 mostra os resultados dos índices de ligação de Hirschman-Rasmussen
(HR) para frente e para trás dos setores. Os índices para trás avaliam o quanto o setor
demanda dos outros setores e o índice para frente o quanto o setor é demandado pelos outros.
Tabela 6 Índices de ligação HR para frente e para trás
CÓDIGO
ATIVIDADE
DESCRIÇÃO DA
ATIVIDADE Mult. Trás Rank Mult. Frente Rank
01 Agropecuária 1,207 11 1,585 02
02 Indústria extrativa 1,298 09 1,087 12
03 Siderurgia 1,227 10 1,149 10
04 Não Ferrosos/Outros Metais 1,357 07 1,444 04
05 Indústria de papel e gráfica 1,461 04 1,191 08
06 Química 1,453 05 1,438 05
07 Têxtil 1,471 03 1,247 07
08 Alimentos e Bebidas 1,563 01 1,177 09
09 Outros 1,500 02 1,579 03
10 Construção civil 1,358 08 1,134 11
11 Transporte 1,453 06 1,348 06
12 Comercial e Serviços 1,190 12 2,331 01
13 Administração pública 1,171 13 1,000 13
Fonte: Resultados da Pesquisa.
50
No caso das ligações para trás, dentre os principais setores temos alimentos e bebidas
(setor 8, 1,56), outras indústrias (setor 9, 1,50) e transporte (setor 11, 1,45). O setor relativo a
alimentos e bebidas é importante, pois dependem da compra de mercadorias de outros setores.
O setor Comércio e Serviços (setor 12), por sua vez, fornece insumos para diversas
indústrias. Tecnologicamente, muitos setores dependem do Comércio e Serviços colocando
este setor no topo da lista das ligações para frente. Destaca-se que, neste caso, o valor do
índice é muito superior aos demais, isto o coloca como um setor importante para a economia
pernambucana, sendo essencial para o sistema produtivo do estado.
5.1.2 Índices Normalizados
Esses dois indicadores assinalam quais os setores que apresentam um comportamento
acima ou abaixo da média (indicador maior ou menor que a unidade). PDj indica a ordem de
grandeza do impacto que uma variação na demanda final pela atividade j teria sobre seus
fornecedores, é chamado de poder de dispersão da atividade j; um PD acima de 1 indica
impactos acima da média. SDi indica a sensibilidade da atividade i a um aumento unitário da
demanda final em todas as atividades, chamado de sensibilidade de dispersão da atividade i.
Tabela 7 Índices Normalizados para frente e para trás
CÓDIGO
ATIVIDADE
DESCRIÇÃO DA
ATIVIDADE PD Rank SD Rank
01 Agropecuária 0,886 11 1,163 02
02 Indústria extrativa 0,953 09 0,798 12
03 Siderurgia 0,901 10 0,844 10
04 Não Ferrosos/Outros Metais 0,996 08 1,060 04
05 Indústria de papel e gráfica 1,072 04 0,874 08
06 Química 1,066 06 1,055 05
07 Têxtil 1,080 03 0,916 07
08 Alimentos e Bebidas 1,147 01 0,864 09
09 Outros 1,101 02 1,159 03
10 Construção civil 0,996 07 0,832 11
11 Transporte 1,067 05 0,989 06
12 Comercial e Serviços 0,874 12 1,711 01
13 Administração pública 0,860 13 0,734 13
Fonte: Resultados da Pesquisa.
Como mostra a Tabela 7 os setores com maior poder de dispersão são Alimentos e
Bebidas (setor 8, 1,14), Outros (setor 9, 1,10), Têxtil (setor 7, 1,08), Indústria de Papel e
Gráfica (setor 5, 1,07), Química (setor 6, 1,06), e Transporte (setor 11, 1,06). Já os setores
51
com maior sensibilidade de dispersão foram Comércio e Serviços (setor 12, 1,71),
Agropecuária (setor 1, 1,16), Outros (setor 9, 1,15), Não Ferrosos/Outros Metais (setor 4,
1,06) e Química (setor 6, 1,05).
5.1.3 Multiplicadores de Impacto do Emprego, Renda e Valor Adicionado
É possível, a partir de um vetor de pessoas ocupadas, renda e valor adicionado por
setor, calcular os seus multiplicadores. O multiplicador direto é interpretado como o impacto
de um aumento unitário da demanda final da atividade sobre o número de pessoas ocupadas,
valor adicionado e rendimento nessa atividade. E o multiplicador direto mais o indireto é
interpretado como o impacto de um aumento unitário da demanda final da atividade sobre o
valor adicionado, pessoal ocupado e rendimento por todas as atividades encadeadas direta e
indiretamente com essa atividade.
A matriz de insumo-produto de Pernambuco para esta seção é medida em unidades
monetárias e é expressa em milhões de reais. Portanto, para interpretar os multiplicadores de
renda e valor adicionado em termos monetários, utiliza-se o seguinte raciocínio: a magnitude
do multiplicador também é expressa em milhões de reais, de forma que o valor do
multiplicador indica a renda gerada em virtude de um aumento de R$ 1 milhão na demanda
final do j-ésimo setor. No caso do multiplicador de emprego, a interpretação é diferente: é o
número de empregos gerados por um aumento de R$ 1 milhão na demanda final da atividade
j.
Tabela 8 Multiplicadores de Impacto do Valor Adicionado, Emprego e Rendimento
Valor adicionado Emprego Rendimento
Código
Atividade Descrição das atividades Direto Indireto Total Direto Indireto Total Direto Indireto Total
01 Agropecuária 0,727 0,134 0,861 0,349 0,043 0,392 0,272 0,055 0,327
02 Indústria extrativa 0,571 0,188 0,759 0,015 0,024 0,039 0,055 0,085 0,141
03 Siderurgia 0,690 0,141 0,830 0,015 0,016 0,031 0,104 0,050 0,154
04 Não Ferrosos/ Outros Metais 0,574 0,213 0,787 0,063 0,022 0,085 0,195 0,078 0,273
05 Indústria de papel e gráfica 0,466 0,265 0,731 0,033 0,036 0,070 0,218 0,118 0,335
06 Química 0,389 0,257 0,646 0,009 0,052 0,062 0,052 0,100 0,152
07 Têxtil 0,406 0,248 0,654 0,162 0,061 0,222 0,280 0,137 0,417
08 Alimentos e Bebidas 0,405 0,360 0,765 0,044 0,116 0,161 0,163 0,152 0,315
09 Outros 0,471 0,280 0,751 0,029 0,030 0,059 0,149 0,109 0,258
10 Construção civil 0,596 0,210 0,806 0,050 0,022 0,072 0,113 0,073 0,187
11 Transporte 0,312 0,245 0,557 0,073 0,034 0,108 0,299 0,124 0,422
12 Comercial e Serviços 0,787 0,118 0,906 0,112 0,017 0,129 0,419 0,056 0,475
13 Administração pública 0,811 0,114 0,925 0,052 0,017 0,069 0,314 0,055 0,369
Fonte: Resultado da Pesquisa.
52
Como mostra a Tabela 8 os maiores multiplicadores do valor adicionado foram dos
setores Administração Pública, Comercial e Serviços e Agropecuária. Enquanto que para o
emprego os maiores multiplicadores foram dos setores Têxtil, Alimentos e Bebidas e
Comercial e Serviços. O maior multiplicador de rendimento foi o do setor Comercial e
Serviços, ressaltando a importância desse setor para a economia pernambucana.
5.1.4 Multiplicadores Induzidos
Os multiplicadores apresentados consideram o chamado modelo de Leontief aberto à
demanda final, ou seja, as famílias foram consideradas como uma variável exógena ao
modelo. Introduzindo-se as famílias como mais uma atividade na matriz e coeficientes, o
modelo passará a considerar adicionalmente o efeito da geração de renda através do
pagamento de salários e o associado gasto em bens e serviços pelos consumidores finais.
A partir das matrizes de coeficientes do modelo fechado é possível calcular os mesmos
indicadores e multiplicadores descritos nas seções anteriores contemplando desta vez não
mais apenas os impactos entre as atividades econômicas, mas também o efeito da geração da
renda e do consumo das famílias. A interpretação é análoga a do modelo fechado.
Tabela 9 Multiplicadores de Impacto Induzido
Código
Atividade
Descrição da
Atividade
Valor
Adicionado Rank Emprego Rank Rendimento Rank
01 Agropecuária 1,66 03 0,54 01 0,72 03
02 Indústria extrativa 1,46 08 0,17 13 0,49 12
03 Siderurgia 1,60 04 0,17 12 0,53 11
04 Não Ferrosos/ Outros Metais 1,52 06 0,22 66 0,63 08
05 Indústria de papel e gráfica 1,41 10 0,19 10 0,67 06
06 Química 1,25 12 0,17 11 0,45 13
07 Têxtil 1,26 11 0,33 02 0,71 04
08 Alimentos e Bebidas 1,48 07 0,29 03 0,66 07
09 Outros 1,45 09 0,19 09 0,60 09
10 Construção civil 1,55 05 0,21 07 0,55 10
11 Transporte 1,07 13 0,20 08 0,68 05
12 Comercial e Serviços 1,75 02 0,28 04 0,89 01
13 Administração pública 1,78 01 0,22 05 0,79 02 Fonte: Resultados da Pesquisa.
Como mostra a Tabela 9 os setores com os maiores multiplicadores do valor
adicionado para o modelo fechado foram Administração Pública, Comercial e Serviços e
Agropecuária. Para o multiplicador do emprego houve algumas modificações nos resultados.
Os principais setores foram Agricultura, Têxtil e Comercial e Serviços. O maior multiplicador
53
de rendimento foi o do setor Comercial e Serviços, ressaltando a importância desse setor para
a economia pernambucana, seguido do setor agropecuário.
5.2 Resultados Para a Matriz de Insumo-Produto de Energia
O modelo híbrido de insumo-produto permite computar informações bastante
desagregadas sobre os padrões setoriais de interação energética de Pernambuco. Pode ser
computado os requerimentos totais, podendo esses serem divididos em diretos e indiretos,
obtendo um quadro que proporciona uma visão útil das interações setoriais do consumo de
energia.
Para os cálculos dessa seção, também foram utilizadas as informações da matriz de
insumo-produto de Pernambuco para o ano de 1999, por ser o ano mais recente com
informações sobre o quadro de insumo-produto. Foram usados para o mesmo ano, os dados
do Balanço Energético de Pernambuco.
O primeiro passo na preparação dos dados foi compatibilizar os setores das matrizes
de Pernambuco e do balanço energético, com o objetivo de preservar as informações quanto
ao uso de energia fornecida pelo BE-PE. Ao final, foram considerados 13 setores mais um
setor energético, medidos em unidades físicas, dado os objetivos deste estudo. A seguir, os
resultados serão apresentados.
5.2.1 Requerimentos Diretos de Energia por Unidade de Produto
A matriz A* representa o requerimento por unidade de produto total (requerimento
direto). Porém, alguma das características desta matriz difere do modelo tradicional de
Leontief. Por exemplo, a soma da coluna A* não é necessariamente menor que a unidade
como no modelo tradicional.
Temos no Gráfico 13 a representação gráfica tridimensional de todos os requerimentos
diretos de energia por unidade de produto. Pode-se concluir que os maiores requerimentos
diretos de energia são dos setores Transporte e Alimentos e Bebidas, respectivamente. Sendo
que os energéticos mais consumidos no setor de Transporte são óleo combustível e diesel,
enquanto que no setor de Alimentos os energéticos mais consumidos são os produtos
derivados da cana-de-açúcar e lenha.
3 Os dados ara a elaboração do Gráfico 2 estão disponíveis no Apêndice deste trabalho.
54
Gráfico 1 Visualização Tridimensional dos Requerimentos Diretos de Energia por Unidade de
Produto (Matriz A*)
Fonte: Resultados da Pesquisa.
5.2.2 Requerimentos Totais de Energia por Unidade de Produto
No Gráfico 24, estão ilustrados todos os requerimentos diretos de energia por unidade
de produto, todos os coeficientes técnicos gerados pela matriz inversa de Leontief. Os
coeficientes técnicos indicam a quantidade de insumo de um setor i necessária para a
produção de uma unidade de produto final do setor j.
Gráfico 2 Visualização Tridimensional dos Requerimentos Totais de Energia por Unidade de
Produto (matriz inversa de Leontief)
Fonte: Resultados da Pesquisa
4 Os dados para a elaboração do Gráfico 3 estão disponíveis no Apêndice deste trabalho.
1
3
5
7
9
11
13
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1
3
5
7
9
11
13
13
57
911
13
55
Para interpretar o Gráfico 2, deve-se considerar que quanto maior o valor do
coeficiente técnico de produção maior é o pico no espaço tridimensional, cuja a dimensão é
14 linhas e 14 colunas e cada quadrado corresponde a um setor.
A diagonal da matriz representa os coeficientes técnicos de produção setorial de
Pernambuco, desta forma observa-se que há uma alta interação entre os setores produtivos do
Estado.
Algumas linhas de matrizes também têm picos mais evidenciados, isto ocorre com os
setores que têm maior relacionamento com os demais. As linhas de matrizes inferiores mais
evidenciados representam os coeficientes técnicos dos setores Agricultura, Indústria Extrativa
e Siderurgia. Estes setores, por terem maior relevância para o sistema como um todo, são
destacados no espaço tridimensional. Em termos gerais, a Gráfico 3 mostra a dependência que
a produção de todos os outros setores tem em relação aos setores Agricultura, Indústria
Extrativa e Siderurgia.
Os Gráficos 1 e 2 apenas ilustram a composição da matriz de insumo-produto de
energia para Pernambuco, dando uma idéia geral do sistema. Para estudar o setor energético e
como ele interage com os demais, são necessárias outras análises que estão fundamentadas na
teoria e nos modelos de insumo-produto.
5.2.3 Requerimentos Totais de Energia
Nesta seção, serão analisados os requerimentos totais de energia provenientes do setor
energético. A utilização do modelo híbrido de insumo-produto gera resultados em unidades
físicas (tep), com desagregação para 14 setores produtivos. Isto permitirá a mensuração, em
unidades físicas, da pressão exercida, pelos 14 setores da economia, sobre o setor energético.
Gráfico 3 Requerimentos Totais de Energia dos Setores Produtivos de Pernambuco
Fonte: Resultados da Pesquisa
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
RT
Média
56
O Gráfico 3 apresenta os requerimentos totais de energia do setor energético, que cada
setor obteve. Observando a Gráfico 3, pode-se perceber que a média de requerimentos totais
de energia é 0,058. Isto quer dizer que os setores Transporte e Alimentos e Bebidas tem
requerimentos diretos acima da média.
Através deste, pode-se concluir que o setor transporte e alimentos e bebidas
apresentam os maiores índices de requerimento total, (0,49) e (0,14), respectivamente. Logo,
são os setores com maior poder de pressionar o setor energético. Portanto, um crescimento
nos transportes ou no setor de alimentos e bebidas deve ser acompanhado de investimentos
em energia. No entanto, somente a análise da composição dos requerimentos (diretos e
indiretos) é que fornecerá o verdadeiro indício da capacidade de pressão que estes setores
podem exercer sobre o setor energético.
Cabe salientar também, que o maior índice de requerimentos totais, no período
analisado, foi justamente o setor transporte. Isto significa que este é o setor que mais consome
energia.
5.2.4 Requerimentos Diretos de Energia
Ao analisar os requerimentos diretos de energia, Gráfico 4, nota-se que, os setores
transporte e alimentação e bebida mais uma vez apresentaram seus índices de requerimentos
diretos acima da média. Com (0,44) e (0,11), respectivamente. Outros setores apresentaram
índices de requerimentos diretos muito próximos da média, são eles: Construção Civil
(0,054), Comercial e Serviços (0,029), Química (0,023), Agropecuária (0,019), Extrativa
Mineral (0,16) e (0,11) e Químico (0,12) também têm capacidade de gerar efeitos diretos
sobre o setor energético, porém com menos intensidade.
57
Gráfico 4 Requerimentos Diretos de Energia dos Setores Produtivos de Pernambuco
Fonte: Resultados da Pesquisa.
5.2.5 Requerimentos Indiretos de Energia
Analisando os requerimentos indiretos, Gráfico 5, percebe-se uma mudança no
ordenamento dos setores. Mais uma vez o setor transporte despontou, apresentando um
elevado índice de requerimentos indiretos (0,07). Os setores de Comercial e Serviços,
Construção Civil e Alimentos e Bebidas, que apresentaram os maiores índices de
requerimentos totais e diretos, também apresentaram importância elevada quando se trata de
requerimentos indiretos. Pode-se observar que a maioria dos demais setores exerce uma
pressão intermediária sobre os requerimentos indiretos do setor energético.
Gráfico 5 Requerimentos Indiretos de Energia dos Setores Produtivos de Pernambuco
Fonte: Resultados da Pesquisa.
00,05
0,10,15
0,20,25
0,30,35
0,40,45
0,5
RD
Média
00,010,020,030,040,050,060,070,08
RI
Média
58
5.2.6 Decomposição dos Requerimentos Diretos e Indiretos de Energia
Analisando a composição dos requerimentos de energia em termos de efeitos diretos e
indiretos produzidos sobre os setores de energia da região estudadas pode-se inferir que
quanto menor a relação requerimentos diretos versus indiretos, maior o poder de
multiplicação que a atividade de um dado setor exerce sobre o consumo de energia. Setores
com alto peso na demanda de energia e que ao mesmo tempo apresentam uma baixa relação
requerimentos diretos versus indiretos tendem a produzir as mais fortes pressões de demanda
sobre o setor de energia. No extremo oposto, estariam setores com baixo peso na demanda de
energia e com alta relação requerimentos diretos versus indiretos, que, neste caso,
produziriam pequenas pressões sobre o setor de energia. Isso significa que um aumento na
demanda final desses setores aumentariam ainda mais os requerimentos de energia, do que um
aumento de igual magnitude em outro setor com um menor poder de pressão sobre o setor
energético. Entre ambos os extremos, configuram-se setores com graus variados,
intermediários, de importância na pressão que exercem.
Tabela 10 Participação Percentual no Requerimento Líquido Total de Energia
Setores Direto Indireto Total
Agropecuária 55,77 44,23 100
Indústria extrativa 43,23 56,77 100
Siderurgia 16,78 83,22 100
Não Ferrosos/ Outros Metais 22,74 77,26 100
Indústria de Papel e Gráfica 54,69 45,31 100
Química 68,21 31,79 100
Têxtil 53,08 46,92 100
Alimentos e Bebidas 75,03 24,97 100
Outros 48,95 51,05 100
Construção Civil 72,54 27,46 100
Transporte 90,79 9,21 100
Comercial e Serviços 40,31 59,69 100
Administração Pública 53,99 46,01 100
Setor Energético 4,42 95,58 100 Fonte: Resultados da Pesquisa.
A Tabela 10 apresenta a decomposição percentual dos requerimentos em seus
componentes direto e indireto. A estrutura setorial dos requerimentos em termos da
composição direto-indireto se mostra bastante diversificada por setor em Pernambuco. Há um
setor com participação dos efeitos diretos abaixo de 20% (Siderurgia e Não Ferrosos/ Outros
59
Metais) e três setores com participação acima de 70% (Transporte, Construção Civil e
Alimentos e Bebidas).
É importante ressaltar que para Pernambuco o setor de Siderurgia, que tem peso
significativo no consumo total de energia do estado, apresenta uma baixíssima relação
requerimentos diretos versus indiretos, indicando que exerce forte pressão sobre o setor de
energia de Pernambuco.
O setor Transporte também tem peso significativo sobre o consumo energético, mas
apresenta alta relação requerimentos diretos versus indiretos, indicando que exerce pouca
pressão sobre o setor de energia, do mesmo modo para o setor de Alimentos e Bebidas.
5.3 Resultados Para a Matriz de Insumo-Produto Para Emissão de CO2
Para os cálculos dessa seção também foram utilizadas as informações da matriz de
insumo-produto de Pernambuco para o ano de 1999 e do Balanço Energético de Pernambuco.
O primeiro passo foi fazer a conversão dos coeficientes de energia em emissão de CO2
causada pelo consumo dos combustíveis pelos vários setores da economia. Para isto,
aplicaram-se os coeficientes de conversão encontrados no Balanço de Carbono, que
representam a quantidade total de dióxido de carbono, medido em toneladas de carbono por
tera joule (tC/TJ) emitidas na atmosfera de acordo com os coeficientes apresentados na Tabela
11.
Tabela 11 Tabela de Conversão (tC/TJ) do Consumo de CO2
Produtos Coeficiente de Conversão
Óleo Diesel 20,2
Óleo Combustível 21,1
Gasolina 19,2
GLP 17,2
Nafta 20
Querosene 19,55
Gás Cidade 18,2
Coque 30,6
Carvão Vegetal 29,9
Álcool Etílico 14,81
Outros Energéticos de Petróleo 20 Fonte: Balanço de Carbono do Ministério da Ciência e Tecnologia
A análise das emissões é feita a partir de uma estrutura econômica definida no Gráfico
6. Ali pode-se observar, por meio do consumo intermediário, a distribuição inter-setorial da
economia, a qual evidencia a maior vigor relativo das transações interindustriais existentes.
60
Gráfico 6 Visualização Tridimensional das Emissões Totais de CO2 por Unidade de Produto
(matriz inversa de Leontief)
Fonte: Resultados da Pesquisa.
A análise do Gráfico 6 é bastante simples, mostra o impacto sobre as emissões,
medidas em toneladas de carbono lançadas na atmosfera, que cada setor exercerá para
satisfazer os requerimentos totais (diretos e indiretos) necessários para atender a um aumento
de R$ 1 milhão na demanda final. As seções a seguir mostram as emissões totais, diretas e
indiretas originadas de cada setor. Deste modo, todos os setores que apresentarem valor
positivo estará contribuindo para a elevação do valor médio das emissões totais daquele setor.
5.3.1 Emissões Totais de CO2
Os resultados mostrados no Gráfico 7 indicaram que as emissões totais estão
concentradas nos setores de Transporte, Construção Civil e Alimentos e Bebidas. São esses
setores que contribuem mais intensamente para a elevação das emissões, com emissões acima
do valor médio. Outros setores que tem elevada emissão são Outras Indústrias (0,054),
Siderurgia (0,026) e Agropecuária (0,025).
1
4
7
10
13
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
61
Gráfico 7 Requerimentos Totais de Emissão de CO2 para o Consumo de Energia
Fonte: Resultados da Pesquisa.
5.3.2 Emissões Diretas de CO2
Os resultados mostrados no Gráfico 8 indicaram que as emissões diretas estão
concentradas nos setores de Transporte. Esse setor é o que contribui mais intensamente para a
elevação das emissões, com emissões acima do valor médio. Outros setores que tem elevada
emissão são a Construção Civil (0,031) e Alimentos e Bebidas (0,026).
Gráfico 8 Requerimentos Diretos de Emissão de CO2 para o Consumo de Energia
Fonte: Resultados da Pesquisa.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
RT
Média
00,020,040,060,08
0,10,120,140,160,18
RD
Média
62
5.3.3 Emissões Indiretas de CO2
Os resultados mostrados no Gráfico 9 indicaram que as emissões indiretas também
estão concentradas no setor de Transporte. Isso demonstra que o setor que mais emite
poluentes em Pernambuco é o setor de Transporte contribuindo para a elevação das emissões,
com emissões acima do valor médio. Outros setores que tem elevada emissão são a
Construção Civil (0,078) e Alimentos e Bebidas (0,062).
Gráfico 9 Requerimentos Indiretos de Emissão de CO2 para O Consumo de Energia
Fonte: Resultados da Pesquisa.
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
RI
Média
63
6 CONCLUSÕES
Esta pesquisa analisou os requerimentos de energia e as emissões de CO2 do Estado de
Pernambuco. Para tanto, foi utilizado um modelo de insumo-produto com incorporação de um
setor de energia. O modelo foi construído a partir de uma tabela híbrida de insumo-produto,
onde as informações de vendas do setor de energia aos demais setores foram registradas em
unidades físicas (tep) e não monetárias.
Porém, antes de seguir na análise da matriz híbrida foram calculados os índices de
ligação para frente e para trás com a matriz sem o setor energético, mas com todos os outros
13 setores. Os resultados encontrados demonstraram que no caso das ligações para trás os
principais setores foram Alimentos e Bebidas, Outras Indústrias e Transporte. Quanto ao
índice de ligação para frente o principal setor para a economia pernambucana foi Comércio e
Serviços.
Ainda para a matriz com 13 setores foram calculados o poder de dispersão,
sensibilidade de dispersão, os multiplicadores do valor adicionado, emprego e rendimento. E
os resultados mostraram que os setores com maior poder de dispersão são a Indústria de Papel
e Gráfica, Química, Têxtil, Alimentos e Bebidas, Outros e Transporte. Enquanto que para a
sensibilidade de dispersão foram Agropecuária, Não Ferrosos/Outros Metais, Química, Outros
e Comércio e Serviços.
Os maiores multiplicadores do valor adicionado foram os setores Administração
Pública, Comercial e Serviços e Agropecuária. Os maiores multiplicadores do emprego foram
dos setores Têxtil, Alimentos e Bebidas e Comercial e Serviços. O maior multiplicador de
rendimento foi o do setor Comercial e Serviços.
E por fim, ainda para a matriz de insumo-produto com 13 setores, foram calculados os
multiplicadores para o modelo fechado. Para este modelo os maiores multiplicadores do valor
adicionado foram Administração Pública, Comercial e Serviços e Agropecuária. Para o
multiplicador do emprego os principais setores foram Agricultura, Têxtil e Comercial e
Serviços. O maior multiplicador de rendimento foi o do setor Comercial e Serviços e
Agropecuário.
Esses resultados foram importantes para definir os setores chaves para a economia
Pernambucana sem incluir o setor energético.
A metodologia baseada na matriz híbrida de insumo-produto permitiu identificar os
setores mais relevantes para a demanda de energia que incide sobre o setor energético de
64
Pernambuco. Essa identificação foi feita a partir dos coeficientes de requerimento de energia e
também com base nas relações de requerimentos diretos versus indiretos presentes na
decomposição daqueles coeficientes.
O resultado para a decomposição dos requerimentos de energia apontou que o setor
com o maior poder de pressão sobre o setor energético é o de Siderurgia. E que apesar de ter
altos requerimentos de energia o setor de Transporte apresenta pouca pressão so o setor
energético. Setores como siderurgia e transportes são os setores que mais requerem energia.
Como destacaram Perobelli et al (2006), esta análise deve ser aprofundada em requerimentos
diretos e indiretos para que se possa traçar um perfil dos setores que realmente têm grande
poder de pressão sobre o setor energético. Em primeira análise pode-se destacar o setor de
transportes como grande responsável por tal pressão sobre o setor energético, seguido pela
siderurgia.
O setor siderúrgico apresenta elevado índice de requerimentos totais, bem divididos
em diretos e indiretos. Portanto, é um dos setores que apresentam maior poder de pressão
sobre o setor energético. Mesmo resultado encontrado para o Brasil por Firme e Perobelli
(2008). Investimentos realizados na siderurgia devem ser efetuados de forma planejada,
visando minimizar ou conter possíveis pressões de demanda de energia.
Neste trabalho buscou-se também quantificar a intensidade de CO2 nos diversos
setores da economia pernambucana. As emissões consideradas são decorrentes do uso de
combustíveis energéticos. Uma avaliação dos setores mais poluentes torna-se necessária para
possíveis políticas ambientais que tenham o objetivo de reduzir a quantidade de CO2. Os
resultados para o modelo indicaram que o efeito de um aumento na demanda final é mais
intenso no setor Transporte exercendo um impacto maior sobre as emissões.
O setor de Transportes foi considerado responsável por emissões acima da média,
Transporte é considerado setor-chave para o controle de carbono em Pernambuco,
corroborando os resultados encontrados por Hilgemberg (2004).
É importante saber se os custos dessas emissões recaem inteiramente sobre a economia
pernambucana, sob a forma de danos à saúde humana, à propriedade e aos ecossistemas, ou se
esses custos são repassados a outros estados.
Apesar de a metodologia ter permitido traçar um retrato relativamente refinado das
interações energéticas de Pernambuco, uma vez que foram analisados 14 setores de atividade,
é possível avançar bastante com ela em termos de detalhamentos e desagregações, o que abre
interessantes perspectivas para estudos futuros. Por exemplo, o setor de energia pode ser
desagregado por tipo de energia produzida (petróleo, gás natural, eletricidade, carvão mineral
65
e vegetal, etc.), como também uma maior desagregação dos setores do balanço energético e a
possibilidade de incorporar outras regiões com a construção de um modelo inter-regional.
Esses esforços de pesquisa podem ser frutíferos em trazer informações mais relevantes
tanto para os planejadores regionais/estaduais como para o próprio planejador nacional. Os
ganhos decorrentes serão subsídios de informação para uma gestão mais eficiente do
suprimento de energia pela sociedade com a conseqüente diminuição dos riscos de se
comprometer o crescimento econômico.
66
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7 APÊNDICE Requerimento direto de energia (por unidade de produto) (Matriz A*)
Código Atividade
Descrição da Atividade
01 Agropecuária
02 Indústria extrativa
03 Siderurgia
04 Não
Ferrosos/Outros Metais
05 Indústria de
Papel e Gráfica
06 Química
07 Têxtil
08 Alimentos e
Bebidas
09 Outros
10 Construção
Civil
11 Transporte
12 Comercial e
Serviços
13 Administração
Pública
14 Setor
Energético
01 Agropecuária 0,06883 0,00001 0,00046 0,00063 0,00221 0,02590 0,00162 0,13471 0,00420 0,00000 0,00000 0,00832 0,01040 0,00007
02 Indústria extrativa 0,02535 0,00857 0,03070 0,07511 0,00368 0,48588 0,00023 0,00870 0,03419 0,08139 0,00000 0,00000 0,00000 0,00676
03 Siderurgia 0,00000 0,00041 0,03390 0,23818 0,00000 0,00857 0,00000 0,00000 0,07505 0,39052 0,00000 0,00330 0,00000 0,00810
04
Não Ferrosos/Outros Metais 0,00189 0,00150 0,00287 0,07463 0,00238 0,00781 0,00142 0,01480 0,07168 0,41815 0,00604 0,02279 0,00964 0,00697
05 Indústria de papel e gráfica 0,00092 0,00046 0,00043 0,01002 0,08483 0,01214 0,00598 0,01527 0,02248 0,00316 0,01002 0,09470 0,04041 0,01235
06 Química 0,03146 0,00042 0,00090 0,01634 0,01328 0,06595 0,00620 0,00572 0,03011 0,05784 0,05562 0,07366 0,02404 0,05729
07 Têxtil 0,00094 0,00003 0,00002 0,00018 0,00034 0,00035 0,14221 0,00319 0,00525 0,00050 0,00652 0,01877 0,00431 0,00110
08 Alimentos e Bebidas 0,00618 0,00000 0,00000 0,00002 0,00014 0,00899 0,00020 0,06266 0,00004 0,00000 0,00214 0,06478 0,00483 0,00044
09 Outros 0,00226 0,00037 0,00068 0,00481 0,00267 0,00468 0,00325 0,00531 0,14375 0,06021 0,02312 0,04261 0,02152 0,01292
10 Construção civil 0,00001 0,00006 0,00003 0,00033 0,00018 0,00033 0,00012 0,00043 0,00178 0,03415 0,00305 0,01884 0,00662 0,00053
11 Transporte 0,00913 0,00043 0,00078 0,00617 0,00173 0,01541 0,00215 0,01347 0,00726 0,01408 0,07617 0,05627 0,01963 0,00814
12 Comercial e Serviços 0,00523 0,00042 0,00041 0,00358 0,00275 0,00458 0,00331 0,00937 0,01237 0,01455 0,01410 0,05835 0,03418 0,00856
13 Administração pública 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00131
14 Setor energético 0,01913 0,00107 0,00580 0,00752 0,00537 0,02365 0,00688 0,11049 0,03332 0,05417 0,44540 0,02966 0,01720 0,04686
Fonte: Dados da Pesquisa.
71
Requerimentos totais de energia (por unidade de produto) - Inversa de Leontief (I-A)-1
Código Atividade
Descrição da Atividade
01 Agropecuária
02 Indústria extrativa
03 Siderurgia
04 Não
Ferrosos/Outros Metais
05 Indústria de
Papel e Gráfica
06 Química
07 Têxtil
08 Alimentos e
Bebidas
09 Outros
10 Construção
Civil
11 Transporte
12 Comercial e
Serviços
13 Administração
Pública
14 Setor
Energético
01 Agropecuária 1,0763 0,0000 0,0006 0,0017 0,0032 0,0317 0,0025 0,1556 0,0072 0,0039 0,0041 0,0238 0,0140 0,0025
02 Indústria extrativa 0,0478 1,0092 0,0333 0,1014 0,0129 0,5306 0,0055 0,0282 0,0743 0,1830 0,0567 0,0596 0,0216 0,0424
03 Siderurgia 0,0020 0,0010 1,0361 0,2682 0,0016 0,0139 0,0013 0,0077 0,1161 0,5446 0,0145 0,0294 0,0107 0,0139
04
Não Ferrosos/Outros Metais 0,0037 0,0018 0,0035 1,0830 0,0036 0,0118 0,0026 0,0205 0,0938 0,4785 0,0177 0,0442 0,0182 0,0108
05 Indústria de papel e gráfica 0,0032 0,0006 0,0008 0,0133 1,0936 0,0165 0,0086 0,0223 0,0332 0,0158 0,0240 0,1171 0,0505 0,0171
06 Química 0,0397 0,0007 0,0017 0,0216 0,0168 1,0768 0,0094 0,0236 0,0457 0,0843 0,1008 0,1005 0,0355 0,0676
07 Têxtil 0,0015 0,0001 0,0001 0,0005 0,0006 0,0009 1,1660 0,0049 0,0078 0,0020 0,0098 0,0248 0,0064 0,0018
08 Alimentos e Bebidas 0,0080 0,0000 0,0001 0,0006 0,0006 0,0111 0,0007 1,0691 0,0018 0,0024 0,0053 0,0751 0,0083 0,0019
09 Outros 0,0043 0,0005 0,0010 0,0072 0,0039 0,0079 0,0050 0,0108 1,1711 0,0795 0,0395 0,0596 0,0294 0,0174
10 Construção civil 0,0002 0,0001 0,0001 0,0005 0,0003 0,0006 0,0003 0,0009 0,0026 1,0363 0,0043 0,0213 0,0078 0,0009
11 Transporte 0,0122 0,0005 0,0011 0,0084 0,0027 0,0196 0,0033 0,0199 0,0124 0,0237 1,0908 0,0701 0,0253 0,0115
12 Comercial e Serviços 0,0068 0,0005 0,0006 0,0048 0,0035 0,0066 0,0044 0,0135 0,0169 0,0208 0,0224 1,0669 0,0381 0,0106
13 Administração pública 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000 0,0002 0,0001 0,0001 0,0007 0,0001 1,0000 0,0014
14 Setor energético 0,0297 0,0015 0,0070 0,0154 0,0083 0,0392 0,0108 0,1382 0,0507 0,0832 0,5157 0,0824 0,0352 1,0578
Fonte: Dados da Pesquisa.
72
Requerimentos totais de CO2 (por unidade de produto) - Inversa de Leontief (I-A)-1
Código Atividade
Descrição da Atividade
01 Agropecuária
02 Indústria extrativa
03 Siderurgia
04 Não
Ferrosos/Outros Metais
05 Indústria de
Papel e Gráfica
06 Química
07 Têxtil
08 Alimentos e
Bebidas
09 Outros
10 Construção
Civil
11 Transporte
12 Comercial e
Serviços
13 Administração
Pública
14 Setor
Energético
01 Agropecuária 1,0763 0,0000 0,0006 0,0017 0,0032 0,0317 0,0025 0,1555 0,0072 0,0039 0,0040 0,0238 0,0139 0,0065
02 Indústria extrativa 0,0475 1,0091 0,0332 0,1013 0,0128 0,5303 0,0054 0,0262 0,0740 0,1841 0,0553 0,0583 0,0208 0,1108
03 Siderurgia 0,0019 0,0009 1,0361 0,2681 0,0015 0,0138 0,0013 0,0070 0,1160 0,5450 0,0140 0,0290 0,0104 0,0363
04
Não Ferrosos/Outros Metais 0,0036 0,0017 0,0034 1,0829 0,0036 0,0117 0,0026 0,0200 0,0937 0,4788 0,0174 0,0439 0,0180 0,0283
05 Indústria de papel e gráfica 0,0031 0,0006 0,0007 0,0132 1,0935 0,0164 0,0085 0,0215 0,0330 0,0163 0,0234 0,1166 0,0502 0,0446
06 Química 0,0393 0,0006 0,0016 0,0213 0,0166 1,0763 0,0092 0,0205 0,0451 0,0860 0,0987 0,0985 0,0342 0,1766
07 Têxtil 0,0015 0,0001 0,0001 0,0005 0,0006 0,0009 1,1660 0,0048 0,0078 0,0021 0,0097 0,0247 0,0063 0,0048
08 Alimentos e Bebidas 0,0080 0,0000 0,0001 0,0006 0,0006 0,0111 0,0007 1,0691 0,0017 0,0024 0,0052 0,0750 0,0083 0,0050
09 Outros 0,0042 0,0005 0,0010 0,0072 0,0039 0,0078 0,0050 0,0099 1,1709 0,0800 0,0390 0,0590 0,0290 0,0455
10 Construção civil 0,0002 0,0001 0,0001 0,0005 0,0003 0,0006 0,0003 0,0009 0,0026 1,0363 0,0043 0,0213 0,0078 0,0023
11 Transporte 0,0121 0,0005 0,0010 0,0084 0,0027 0,0195 0,0033 0,0193 0,0123 0,0240 1,0904 0,0698 0,0251 0,0299
12 Comercial e Serviços 0,0067 0,0005 0,0006 0,0048 0,0035 0,0065 0,0044 0,0130 0,0168 0,0211 0,0221 1,0666 0,0379 0,0276
13 Administração pública 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0001 0,0001 0,0006 0,0001 1,0000 0,0036
14 Setor energético 0,0233 0,0003 0,0055 0,0113 0,0049 0,0307 0,0085 0,0890 0,0414 0,1106 0,4818 0,0509 0,0154 2,7620
Fonte: Dados da Pesquisa.