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OS IMPACTOS DOS ROYALTIES DO PETRÓLEO E GÁS NATURAL SOBRE O PIB PER CAPITA, ÍNDICES DE POBREZA E DESIGUALDADES. Lauro César Nogueira Doutorando em Economia Aplicada do PPGE/UFPB/NEES E-mail: [email protected] Tatiane Almeida de Menezes Professora do DE e PIMES/UFPE E-mail: [email protected] RESUMO As descobertas dos campos do Pré-sal intensificou o debate em torno da distribuição e gestão dos recursos dos royalties do petróleo e gás natural no Brasil. Diante deste fato e da abundante literatura em torno da gestão de recursos desta natureza, este artigo busca averiguar os impactos destes recursos sobre o PIB per capita, índices de pobreza e desigualdades nos Estados brasileiros beneficiados. Para atingir os objetivos utilizou-se a metodologia do estimador de diferenças em diferenças. Especificamente, no Modelo 2, os resultados apontam que em média os Estados beneficiados cresceram 8% a menos que os não beneficiados. Por outro lado, reduziram o Índice de desigualdades em 0,07% a mais que os nãos beneficiados. Quanto ao Índice de Pobreza em todos os modelos e abordagens os resultados se mostraram estatisticamente insignificantes. Palavras-chave: Royalties. Diferenças em Diferenças. PIB per capita. Pobreza. Desigualdades. ABSTRACT The discoveries of the pre-salt fields intensified the debate on the distribution and management of royalties from oil and natural gas in Brazil. Given this fact and the abundant literature about the management of such resources, this article aims to ascertain the impact of these resources on GDP per capita, levels of poverty and inequalities in the benefited Brazilian states. To achieve the goals we have used the methodology of the differences in differences estimator. Specifically, in Model 2, the results indicate that on average the benefit States grew 8% less than non-beneficiaries. On the other hand, the index of inequality was reduced in 0,07% more than the no-beneficiaries. As for the poverty index in all models and approaches the results were statistically insignificant. Keywords: Royalties. Difference in Differences. Product per capita. Poverty. Inequality. JEL: Q32, H27

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OS IMPACTOS DOS ROYALTIES DO PETRÓLEO E GÁS NATURAL SOBRE O

PIB PER CAPITA, ÍNDICES DE POBREZA E DESIGUALDADES.

Lauro César Nogueira

Doutorando em Economia Aplicada do PPGE/UFPB/NEES

E-mail: [email protected]

Tatiane Almeida de Menezes

Professora do DE e PIMES/UFPE

E-mail: [email protected]

RESUMO

As descobertas dos campos do Pré-sal intensificou o debate em torno da distribuição e gestão

dos recursos dos royalties do petróleo e gás natural no Brasil. Diante deste fato e da abundante

literatura em torno da gestão de recursos desta natureza, este artigo busca averiguar os

impactos destes recursos sobre o PIB per capita, índices de pobreza e desigualdades nos

Estados brasileiros beneficiados. Para atingir os objetivos utilizou-se a metodologia do

estimador de diferenças em diferenças. Especificamente, no Modelo 2, os resultados apontam

que em média os Estados beneficiados cresceram 8% a menos que os não beneficiados. Por

outro lado, reduziram o Índice de desigualdades em 0,07% a mais que os nãos beneficiados.

Quanto ao Índice de Pobreza em todos os modelos e abordagens os resultados se mostraram

estatisticamente insignificantes.

Palavras-chave: Royalties. Diferenças em Diferenças. PIB per capita. Pobreza. Desigualdades.

ABSTRACT

The discoveries of the pre-salt fields intensified the debate on the distribution and

management of royalties from oil and natural gas in Brazil. Given this fact and the abundant

literature about the management of such resources, this article aims to ascertain the impact of

these resources on GDP per capita, levels of poverty and inequalities in the benefited

Brazilian states. To achieve the goals we have used the methodology of the differences in

differences estimator. Specifically, in Model 2, the results indicate that on average the benefit

States grew 8% less than non-beneficiaries. On the other hand, the index of inequality was

reduced in 0,07% more than the no-beneficiaries. As for the poverty index in all models and

approaches the results were statistically insignificant.

Keywords: Royalties. Difference in Differences. Product per capita. Poverty. Inequality.

JEL: Q32, H27

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1 INTRODUÇÃO

As recentes descobertas no final da década de 2010, de imensos reservatórios de

petróleo em águas profundas do litoral brasileiro, a então nomeada „áreas do Pré-sal1‟, com

potencial estimado suficiente para dobrar as reservas nacionais existentes, de acordo com

levantamentos da Petrobras alteram totalmente as condições de mercado do setor petrolífero

no Brasil. Além do mais, deve aumentar consideravelmente o total de recursos disponíveis

para vários Estados e Municípios brasileiros (INFOROYALTIES, 2010).

Gráfico 1_ Evolução do Pagamento dos Royalties no Brasil

Fonte: Elaboração dos autores a partir de dados da ANP.

Assim justifica-se o fato que na última década tenha se acentuado o debate sobre a

repartição das rendas decorrentes da exploração de petróleo e gás repassados aos Estados e

Municípios brasileiros. Para se ter uma ideia do montante dos recursos, em 2008, a Petrobrás

e as cinco empresas produtoras multinacionais de petróleo instaladas no país repassaram ao

setor público cerca de R$ 22,6 bilhões em royalties e participações especiais. O total equivale

11

A chamada camada pré-sal é uma faixa que se estende ao longo de 800 quilômetros entre os Estados do Espírito Santo e

Santa Catarina, abaixo do leito do mar, e engloba três bacias sedimentares (Espírito Santo, Campos e Santos). O petróleo

encontrado nesta área está a profundidades que superam os sete mil metros, abaixo de uma extensa camada de sal que,

segundo geólogos, conservam a qualidade do petróleo. Vários campos e poços de petróleo já foram descobertos no pré-sal,

entre eles o de Tupi, o principal. Há também os de Guará, Bem-Te-Vi, Carioca, Júpiter e Iara, entre outros.

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

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8

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12ROYALTIES DO PETRÓLEO E GÁS NATURAL

BIL

ES

R$

PERÍODO

ROYALTIES

3

a mais que o dobro do montante investido pago pelo governo federal no ano de 2007, avaliado

em R$ 8,9 bilhões, conforme declarado no site transparência Brasil.

No entanto, sem levar em conta os recursos do Pré-sal, considerando uma estimativa

modesta, o total dos royalties pode atingir no final da próxima década algo em torno de R$ 50

bilhões, conforme previsão da Petrobrás de dobrar a atual produção de petróleo e gás.

(AFONSO; GOBETTI, 2008). A Tabela 1 apresenta o volume total dos royalties repassados

aos Estados e Municípios brasileiros em 2009, e percebe-se um elevado grau de concentração

no repasse desses recursos.

Tabela 1_Repasse dos Recursos dos Royalties do Petróleo em R$ - 2009

UF ESTADOS MUNICÍPIOS TOTAL %

Alagoas 28.591.267,83 33.565.151,40 62.156.419,23 1,22

Amapá - 200.525,43 200.525,43 0,00

Amazonas 120.436.954,44 50.220.062,90 170.657.017,34 3,36

Bahia 138.990.607,56 106.823.109,40 245.813.716,96 4,83

Ceará 11.102.117,38 28.867.982,99 39.970.100,37 0,79

Espírito santo 144.465.190,47 147.403.986,00 291.869.176,47 5,74

Minas Gerais - 420.992,35 420.992,35 0,01

Para - 1.136.305,53 1.136.305,53 0,02

Paraná 84.777,56 84.780,97 169.558,53 0,00

Paraíba - 187.762,22 187.762,22 0,00

Pernambuco - 41.640.764,21 41.640.764,21 0,82

Rio de Janeiro 1.709.375.458,77 1.872.103.253,98 3.581.478.712,75 70,42

Rio G. Do Norte 140.128.954,63 126.729.831,82 266.858.786,45 5,25

Rio G. do Sul - 38.708.619,33 38.708.619,33 0,76

Santa Catarina - 21.739.315,90 21.739.315,90 0,43

São Paulo 3.514.130,76 134.426.176,68 137.940.307,44 2,71

Sergipe 89.558.815,72 95.118.274,39 184.677.090,11 3,63

Total 2.386.248.275,12 2.699.376.895,50 5.085.625.170,62 100,00

Fonte: Elaboração dos autores a partir de dados da ANP.

Contudo, com a descoberta dos campos do pré-sal intensificou-se ainda mais o debate

em torno da distribuição das rendas dos royalties do petróleo. Por um lado, muitos defendem

a distribuição igualitária entre todos os entes federativos, isto é, sejam produtores ou não.

Outros alegam que os impactos causados nas Regiões produtoras são elevados, deste modo,

estas Regiões e quem de fato têm direito a estes recursos, pois, os royalties seria uma forma

de compensar os impactos ambientais e as externalidades provocadas pela atividade. Além do

mais, os Estados e Municípios produtores alegam que a divisão seria um desastre nas finanças

públicas locais, pois afirmam que há forte dependência destes recursos. Vale ressaltar que a

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nova lei de distribuição dos royalties do petróleo e gás já foi sancionada, embora esteja

entrando no âmbito jurídico.

Enfatizando as conclusões preliminares feitas a partir da Tabela 01, Cruz e Ribeiro

(2009), destacam que a atual forma de distribuição dos royalties do petróleo é bastante

desigual e concentrada, pois apresenta um Índice de Gini de 0,986. Além do mais, beneficia

Regiões consideravelmente mais ricas. Entretanto, segundo os mesmos, estes recursos

exercem uma grande importância na formação do PIB dos entes beneficiados, embora haja

evidencias empíricas recentes que as rendas dos royalties não tem afetado positivamente o

crescimento e o desenvolvimento dos Municípios brasileiros.

Segundo Cagnin e Cintra (2008), resultados empíricos vêm apontando que economias

que tem como base a exploração de recursos naturais não são capazes por si só de gerar

crescimento sustentável, nem muito menos garantir desenvolvimento econômico. Pois, na

maioria dos países em que tais recursos são abundantes surge um fenômeno que contraria o

senso comum e desperta o grande interesse dos economistas, que o denominam “A Maldição

dos Recursos Naturais”.

Todavia, Afonso e Gobetti (2008), destaca o mau uso destes recursos, pois, conforme

estudo, os Municípios beneficiados pelo fundo gastam a maior parte dos royalties em

despesas correntes, em especial, no pagamento de salários. Além do mais, verifica-se que são

os que mais gastam com as câmaras municipais, prática essa, que fere o pressuposto central

para criação do fundo social. Pois a gestão pública deve direcionar o uso dos recursos de

forma a impedir que somente a sociedade presente usufrua dos benefícios gerados.

Por outro lado, constatou-se que os gastos com ensino fundamental e saúde são muito

próximos dos dispêndios dos Municípios que não são beneficiados e em alguns casos estes

gastos são inferiores. Outro aspecto constatado é que os investimentos em gestão ambiental

também são insignificantes entre todos os Municípios, descartando-se assim, o argumento que

tais recursos servem para diminuir o impacto gerado pela exploração e produção de petróleo e

gás natural.

No entanto, a grande maioria dos trabalhos sobre este tema no Brasil, isto é, voltados

para verificar o uso dos recursos dos royalties do petróleo tem como base métodos descritivos,

ou seja, sem a utilização de ferramentas que busquem identificar possíveis impactos em

variáveis socioeconômicas da economia brasileira. Em raras exceções, em especial podemos

5

destacar Postali (2007), utiliza-se a aplicação de técnicas paramétricas, em especial dados em

painel.

Esses trabalhos tem reconhecida contribuição cientifica e suporte no planejamento de

políticas públicas que objetivam uma alocação ótima destes recursos. Embora, em nenhum

desses estudos, mensura-se o impacto desses recursos na formação dos PIBs per capita, nos

Índices de Pobreza e Desigualdades dos Estados favorecidos por tais recursos.

Deste modo, o principal objetivo deste artigo é averiguar se os recursos dos royalties

repassados aos Estados produtores a partir da lei do petróleo 9478/97 influenciaram de forma

diferenciada o crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) per capita, os Índices de Pobreza e

Desigualdades das unidades federativas beneficiadas. No entanto, para atingir os objetivos

propostos, o artigo foi estruturado em cinco seções incluindo esta introdução. Na segunda

parte, faz-se um breve resumo de alguns estudos relacionados ao tema. Na terceira

apresentam-se os aspectos metodológicos adotados. Na seção seguinte são apresentados os

resultados, e na ultima seção faz-se as considerações finais.

2 REVISÃO DA LITERATURA

Em estudo realizado pelo Instituto Brasileiro Geográfico Espacial (IBGE), em 2005,

apontou ser o petróleo a principal causa dos mais altos PIBs per capita municipais no Brasil,

pois em uma análise da economia dos dez Municípios brasileiros com maior PIB per capita

em 2002, identifica o setor petrolífero como principal responsável pelas elevadas taxas de

crescimento econômico.

Uma surpreendente característica do crescimento econômico moderno é que países

com abundância de recursos naturais tendem a crescer com taxas menores do que países onde

os recursos naturais são mais escassos. Neste trabalho formulou-se um modelo teórico

simples de crescimento endógeno que pudesse explicar a relação negativa observada SACHS;

WARNER, 1995)

Em outro estudo, Sachs e Warner (1999), sugere que o crescimento dos recursos

naturais pode ser catalisadores extraordinários para o desenvolvimento nos países mais

pobres. No entanto, o estudo relata provas que apontam que em sete países da América Latina

o crescimento dos recursos naturais é por vezes seguido pelo declínio do PIB per capita.

De acordo com Postali (2007), os resultados confirmaram a chamada “Maldição dos

Recursos naturais”, tão enfatizada na literatura internacional, pois segundo o autor, os

6

Municípios contemplados com recursos dos royalties cresceram em média 0.02% a menos que

os Municípios que não receberam royalties no período entre 1996 a 2004. Outro resultado

interessante é a existência de uma relação negativa entre o volume de royalties transferidos ao

município e a taxa de crescimento de seu PIB, pois o estudo relata que uma elevação em 1%

nos royalties resulta em uma redução de 0.06% no crescimento dos PIBs municipais.

Segundo o autor isso poderia ser atribuído ao fato de que países ricos em recursos

naturais sofrem de um fenômeno tipicamente denominado “A Doença Holandesa”, ou seja,

esta maldição é decorrente da perda de competitividade que as economias altamente

dependentes destes recursos tendem a desenvolver, entretanto, no Brasil como se trata de um

problema doméstico, descartou esta possibilidade, sugerindo como possível causa a

fragilidade das instituições e má gestão destes recursos.

Outras hipóteses são levantadas na literatura como explicação para este fenômeno,

incluindo o desvio de investimentos do setor manufatureiro (crowding out), dinâmicas de

extração dos recursos naturais, trajetórias de crescimento típicas de países ricos em recursos e

solidez das instituições (POSTALI, 2007).

Dentre as hipóteses levantadas que associam à teoria do crescimento, destaca-se a de

Rodriguez e Sachs (2004). Segundo o estudo, uma explicação alternativa referente o porquê

países abundantes em recursos naturais apresentam taxas de crescimento inferiores é que

essas economias são susceptíveis de estar vivendo além de seus meios.

De acordo Kronenberg (2004), há uma correlação negativa entre economias bem

dotadas em recursos naturais e taxas de crescimento econômico. O resultado deste trabalho

mostra que grande parte da variação nas taxas de crescimento entre as economias em

desenvolvimento pode ser atribuída à maldição dos recursos naturais, apontando a corrupção

como o principal motivo para este fenômeno. Outras razões apontadas como possíveis

causadoras da maldição dos recursos naturais seria o efeito da doença holandesa e um alto

índice de abandono da educação.

A partir das diferentes vertentes encontradas na literatura sobre a relação entre

crescimento econômico e riqueza em recursos naturais, o presente artigo busca verificar a

relação entre crescimento econômico dos Estados brasileiros e royalties do petróleo, como

também a influência sobre os indicadores de pobreza e desigualdades.

7

3 ASPECTOS METODOLÓGICOS

Para atingir os objetivos propostos aplicaram-se dois modelos. No Modelo (1),

denominado diferenças em diferenças, desenvolvido por Meyer (1995), e apresentado, por

exemplo, em Cameron e Trivedi (2005). Quanto ao modelo (2) foi desenvolvido por Angrist e

Kreger (1998), ao qual emprega variáveis binárias para ajustes de poligonais no Modelo (1).

O estimador de diferenças em diferenças (Diff-in-Diffs) é bastante difundido para

analisar os denominados experimentos naturais. Essa metodologia foi aplicada em trabalhos

renomados como, Blundell e Macurdy (1999); NERI, 2008.

Contudo, Segundo Wooldridge (2001), os experimentos naturais ocorrem quando

algum evento exógeno, como, uma alteração institucional, mudança nas leis, alteração nas

políticas governamentais, entre outras, altera um ambiente econômico. Deste modo, para

observar um experimento natural é preciso identificar dois grupos de indivíduos, isto é, o

grupo afetado pela mudança (grupo de tratamento) e o grupo que não foi afetado com a

mudança (grupo de controle), sendo ambos com características semelhantes.

Todavia, são necessários dados referentes a dois períodos, ou seja, ex-antes e ex-post

relativos aos dois grupos. Segundo o autor, diferentemente dos experimentos reais em que as

variáveis são elencadas aleatoriamente de forma a não cometer viés de seleção, experimentos

desta natureza, as variáveis surgem naturalmente conforme a mudança é exercida. Tem-se

assim, quatro grupos de variáveis, ou seja, o grupo de tratamento ex-antes e ex-post, como

também o grupo de controle ex-antes e ex-post a modificação exógena (NERI, 2008).

Desta forma, pode-se assumir a estrutura do modelo conforme apresentado na Tabela

02.

Tabela 2_Modelo de Diferenças em Diferenças

GRUPOS EX-ANTES EX-POST DIFERENÇAS

Tratamento (recebem royalties) α b b - α

Controle (não recebem royalties) φ γ γ - φ

Diferenças α - φ b - γ (b - α)-(γ - φ)

Fonte: Cameron e Trivedi, 2005.

Portanto (b - α) e (γ - φ) mensura respectivamente as alterações ocorridas nos grupos

de tratamento (Estados contemplados) e grupos de controles (demais Estados) entre o

8

período anterior e posterior a modificação acarretada pela Lei 9478/97, isto é, a Lei é

considerada um evento exógeno. De acordo com o proposto, o grupo de controle não sofreu

alteração com o fato exógeno, sendo a diferença entre (γ - φ) atribuída a outros fatores que

também afetam (β - α), deste modo, à diferença entre o termo (γ - φ)-(b - α) ou (α - φ)-(b - γ)

capta justamente o impacto da variável de interesse. Matematicamente o estimador de

diferenças em diferenças pode ser representado da seguinte forma:

( ) ( ) (1)

Onde y é a média da variável analisada para cada grupo e ano; o valor subscrito “1” e

“2” indica respectivamente antes e depois da alteração exógena observada; a simbologia “b”,

“α” indica respectivamente grupo de controle e tratamento. Consequentemente, o parâmetro

informa exatamente o impacto gerado pelo evento exógeno descrito.

O método Diff-in-Diffs possibilita isolar o efeito do grupo de tratamento

(Beneficiários dos royalties) de forma simples e objetiva. Essa metodologia torna possível

separar o efeito da variável de interesse (royalties) sobre a variável dependente (PIBs per

capita estaduais, Indicadores de pobreza e desigualdades), controlando para todos outros

possíveis fatores, sem a necessidade de identificar todas as covariadas, caso os dados sejam

referentes ao período antes e depois do evento exógeno.

( ) (2)

A Equação (2) é construída com auxilio de variáveis dummys. Onde , quando

os dados são referentes ao segundo período e , caso contrário. De forma semelhante,

temos, para os Estados do grupo de tratamento e , caso pertençam ao grupo de

controle; é a variável de interesse; indica o ano a que se refere à informação; é o

impacto atribuído ao segundo período sobre a variável de interesse; fornece o efeito de

pertencer ao grupo de tratamento e é o efeito ex-post do grupo de tratamento quando

confrontado com o grupo de controle sobre a variável de interesse. Assim, mensura

exatamente o valor esperado da variável de interesse quando se estuda o grupo de controle ex-

antes do evento exógeno, ou seja, é o parâmetro de comparação.

De acordo com Cameron e Trivedi (2005), especificamente o efeito da variável de

interesse (tratamento), pode ser mensurada com base em métodos dados de painel padrão se

há dados disponíveis antes e após o tratamento e a mudança exógena assumida não afeta todos

os indivíduos. Então, o estimador de primeiras diferenças para o modelo de efeitos fixos

reduz-se a um simples estimador denominado diferenças em diferenças. Segundo os autores, o

9

último estimador tem a vantagem de que também pode ser usado quando há repetidos dados

cross-section, em vez de dados de painel disponíveis.

Há pressupostos subjacentes para a consistência do estimador dif-in-dif. Pois,

presume-se que os efeitos do tempo são comuns aos grupos (tratamento e controle) de

indivíduos. Em segundo lugar, se os dados utilizados são do tipo cross-section, a composição

dos grupos de tratamento e controle é considerada como estável antes e depois da mudança, já

no caso de dados em painel a diferenciação elimina os efeitos fixos.

Entretanto, segundo Neri (2008), é preciso controlar por outros fatores importantes

na regressão, ou seja, antes de afirmar que revela o impacto pós-evento exógeno da

variável de interesse. Ou seja, é preciso identificar e separar o efeito de todas as outras

variáveis que podem estar correlacionada com a variável de interesse. Isto é, introduzindo as

variáveis de controle (dummys) relevantes na regressão, dessa forma procura-se evitar que o

efeito dessas outras variáveis produza viés no estimador, assim sendo, encontra-se o impacto

do evento exógeno.

Além do mais, de acordo com Kiel e McClain (1995), ao se aplicar esta metodologia,

buscar-se não somente o impacto do tratamento (grupo afetado pela mudança), mas também o

tamanho do tratamento, ou seja, o efeito total das transferências dos recursos para os Estados.

Assim, possibilitando isolar o efeito do tratamento sem precisar controlar demasiadamente.

Por outro lado, Angrist e Krueger (1998), apontam que uma das principais limitações

deste tipo de pesquisa é que o modelo da equação (2) não possui mecanismos capazes de

captar possíveis tendências dos grupos analisados anteriores aos dois períodos comparados.

Tal fato pode comprometer as análises. Pois, é possível que os Estados pertencentes tanto ao

grupo de controle como ao de tratamento já atravessassem por um processo mais acelerado de

crescimento do PIB per capita, diminuição dos Índices de Pobreza e Desigualdades, antes

mesmo da implantação da nova Lei do Petróleo, o que tornaria os resultados do Modelo da

Equação (2) viesados.

Portanto, o emprego de um segundo modelo é essencial para detectar estas mudanças

na tendência das variáveis entre os dois períodos e os dois grupos analisados. Assim, temos:

( ) ( ) (3)

Onde é a variável de interesse; indica o ano a que se refere à informação. De

forma semelhante ao Modelo (1), quando os dados são referentes ao segundo período

e , caso contrário; para os Estados do grupo de tratamento e , caso

10

pertençam ao grupo de controle; é a variável de tendência; representa a abscissa do vértice

que, no Modelo (2), é o ano que delimita o período antes e após a efetiva influência da Lei

9478/97; são os parâmetros do modelo e representa o erro aleatório.

No Modelo 2 averígua-se que mudanças em é igual a:

Indica alteração no grupo de controle, antes dos efeitos da Lei;

Indica alteração no grupo de controle, após a Lei;

Indica alteração no grupo de tratamento, antes aos efeitos da Lei;

Indica alteração no grupo de tratamento, após a Lei;

De forma que aponta a velocidade do crescimento no grupo de controle;

indica a aceleração do crescimento no grupo de tratamento. De modo que, o parâmetro

informa quão à aceleração no crescimento de no grupo de tratamento difere da aceleração no

crescimento do grupo de controle.

No entanto, com a finalidade de ratificar os resultados das estimações do modelo diff-

in-diff, empregou-se o procedimento de Bootstrap. Esta abordagem aproxima-se da simulação

de Monte Carlo, sendo útil na construção de intervalos de confiança dos parâmetros, em

situações em que outros procedimentos não são aplicáveis, em especial, nos casos em que o

número de observações é reduzido. A técnica de Bootstrap tem como principal objetivo

realizar o que seria ideal conseguir na prática, ou seja, repetir a experiência. De modo que,

constrói novas amostras através da original replicando observações de forma aleatória e em

seguida recalcula as estimativas. (CAMERON;TRIVEDI, 2005).

3.1 Descrições Dos Dados

A base de dados utilizada refere-se ao período 1994 a 2007, sendo composta pelas 27

unidades federativas brasileiras. Contudo, a variável explicativa (royalties) é composta pelos

repasses total dos royalties do petróleo e gás natural para cada Estado somado aos valores

repassados aos Municípios do Estado pertinente.

As variáveis utilizadas foram PIBs per capita, Indicadores de Pobreza (Percentual de

Pobres) e desigualdades (Índice de Gini) e o total de repasses dos Royalties do Petróleo e Gás

Natural, tendo como fonte de informações a Agência Nacional do Petróleo (ANP), Instituto

Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e o IPEADATA. Admite-se, também, que os

valores dos royalties repassados aos Estados e Municípios somente se tornaram significativos

a partir de 1999, que é uma suposição bastante razoável, dado que, as receitas somente

11

tiveram alterações significativas a partir do segundo semestre deste ano com o

estabelecimento dos primeiros contratos de concessão. Nas regressões estimadas as variáveis

dependentes (PIB per capita; Índices de Pobreza; e Desigualdades), como também a variável

independente (Royalties) foram empregadas perante transformação logarítmica.

Cabe ressaltar que, de um total de 27 Estados, 10 fazem parte do grupo de controle

(Não Beneficiários) e 17 pertencem ao grupo de tratamento (Beneficiários), entretanto,

destaca-se que nesta primeira abordagem foram considerados como Estados beneficiários

também, aqueles que somente seus Municípios são favorecidos pelos recursos dos royalties.

Isto é, apenas 11 dos 17 Estados apontados como beneficiários recebem recursos diretamente

a nível estadual, sendo eles: Alagoas, Amazonas, Bahia, Ceará, Espírito Santo, Paraná, Rio de

Janeiro, Rio Grande do Norte, Santa Catarina, São Paulo e Sergipe.

Os outros seis considerados beneficiários são: Amapá, Pará, Paraíba, Pernambuco,

Minas Gerais e Rio Grande do Sul, no entanto, faz-se uma segunda abordagem considerando

somente os 11 Estados diretamente beneficiados, ou seja, 11 compondo o grupo de tratamento

e os demais sendo avaliados como grupo de controle.

4 RESULTADOS

Nesta secção apresentam-se os resultados da estimação obtidos através das Equações

(2) e (3), entretanto, primeiramente mostra-se na Tabela 3 um resumo das principais

estatísticas descritivas referentes às variáveis do modelo.

Tabela 03_ Estatística Descritiva VARIÁVEIS MÉDIA STD. DEV. VARIÂNCIA

Royalties 17,16 2,03 4,12

PIB 1,54 0,54 0,29

Pobreza 1,04 0,50 0,25

Desigualdades 0,56 0,69 0.00

Fonte: Elaboração dos autores.

Todavia, os resultados da Tabela 4 referente às estimações do Modelo (1), indicam

que as unidades federativas (UF) beneficiadas a partir da nova Lei do Petróleo obtiveram taxa

de crescimento do PIB per capita em média 0.23% a menos que os Estados não beneficiários.

Ressalta-se que, quando se controla a estimação por Regiões não há alteração contundente dos

resultados.

12

Tabela 04_Resultados das Estimações do Modelo 1

Variável 3 3RG

t RGt

STD RGSTD 2R

2

RGR

PIBs Per Capita -0.23 -0.23 -1.98* -2.56* 0.11 0.09 0.06 0.43

Pobreza -0.08 -0.08 -0.75 -0.96 0.10 0.08 0.04 0.42

Desigualdades -0.03 -0.03 -2.23* -2.24* 0.01 0.01 0.05 0.06

Fonte: Elaboração dos autores.

* significativos no mínimo a 5%; RG Controlando por Regiões.

É importante ressaltar, que tais resultados sugere uma relação negativa entre índices de

desigualdades e total dos royalties repassados aos Estados beneficiados. Pois, os Estados

pertencentes ao grupo de tratamento reduziram em média 0,03% os índices de desigualdades

(Índice de Gini) a mais do que os Estados pertencentes ao grupo de controle (não

beneficiários). Embora estes resultados sejam bastante modestos, o parâmetro mostrou-se

estatisticamente significante. Analogamente ao primeiro caso, para esta variável não foi

observada alterações quando se controla por Regiões. No que se refere aos Índices de

Pobreza, os mesmos não apresentaram diferença estatisticamente insignificante, isto é, não há

referente a esta variável entre os grupos e períodos analisados.

A seguir apresentam-se os resultados referentes ao Modelo (2), no qual procura-se

implantar mecanismos capazes de captar possíveis tendências dos grupos analisados

anteriores aos dois períodos comparados.

Tabela 05_ Resultados das Estimações do Modelo 2

Variável 3 3RG

t RGt

STD RGSTD 2R

2

RGR

PIBs Per Capita -0.08 -0.09 -2.78* -4.35* 0.02 0.02 0.08 0.45

Pobreza -0.02 -0.01 -0.56 -0.96 0.01 0.08 0.11 0.49

Desigualdades -0.007 -0.006 -1.98* -1.89* 0.01 0.003 0.13 0.13

Fonte: Elaboração dos autores.

* significativos no mínimo a 5%; RG Controlando por Regiões.

Os resultados indicam que o grupo de tratamento cresceu em média 8% a menos que

os grupo de controle. Quanto aos ao Índice de desigualdades, os mesmos apontam que os

13

Estados pertencentes ao grupo de tratamento reduziram em média 0,7% os índices de

desigualdades a mais do que os Estados pertencentes ao grupo de controle (não beneficiários).

Novamente, os mesmos se apresentam bastantes modestos, entretanto, o parâmetro mostrou-

se estatisticamente significante. De forma idêntica não se observou alterações significativas

quando se controla por Regiões.

No que se refere aos Índices de Pobreza, outra vez os resultados não se mostraram

estatisticamente diferente de zero, isto é, em média não houve diferença na redução de

pobreza entre os dois grupos e períodos analisados.

Conforme destacado no final da secção metodológica se aplicaria os mesmos modelos

considerando agora apenas os 11 Estados que recebem diretamente recursos dos royalties do

petróleo e gás natural. Os resultados expressados na Tabela 6 sugerem não haver diferenças

estatisticamente comprovadas conforme o Modelo (1), ou seja, não se pode inferir que há

diferenças significativas entre os Estados beneficiados ou não com os recursos dos royalties

sobre as três variáveis de interesse quando se considera como grupo de tratamento apenas as

unidades federativas diretamente beneficiadas pelos recursos dos royalties.

Tabela 6_Resultados Sobre UF Diretamente Beneficiadas Modelo 1

Variável 3 3RG

t RGt STD RGSTD

2R 2

RGR

PIBs Per Capita -0.10 -0.10 -0.91 -1.14 0.11 0.09 0.06 0.41

Pobreza -0.07 -0.07 -0.75 -0.92 0.10 0.08 0.04 0.42

Desigualdades -0.02 -0.02 -1.67 -1.68 0.01 0.01 0.04 0.05

Fonte: Elaboração dos autores.

* significativos no mínimo a 5%; RG Controlando por Regiões.

De forma semelhante à primeira abordagem, estimou-se para o Modelo (2). Na Tabela

7 resumem-se os principais resultados do segundo modelo, o qual se busca captar possíveis

tendências dos grupos analisados anteriores aos dois períodos comparados.

Os resultados do Modelo (2) apontam que os Estados beneficiados pelos recursos dos

royalties elevaram seu PIB per capita em média 6% a menos que os Estados não beneficiários,

conforme apresentado na Tabela 07. Enfatiza-se também que, quando se controla a estimação

por Regiões não há alteração significativa dos resultados.

14

Tabela 7_Resultados Sobre UF Diretamente Beneficiadas Modelo 2

Variável 3 3RG

t RGt

STD RGSTD 2R

2

RGR

PIBs Per Capita -0.06 -0.06 -2.26* -2.90* 0.02 0.01 0.09 0.43

Pobreza -0.09 -0.08 -0.38 -0.46 0.01 0.08 0.11 0.49

Desigualdades -0.005 -0.005 -1.58 -1.58 0.003 0.002 0.11 0.12

Fonte: Elaboração própria, a partir dos resultados da estimação.

* significativos no mínimo a 5%; RG Controlando por Regiões.

Por outro lado, no que se refere ao Índice de desigualdades e Índices de Pobreza os

resultados ratificam o resultado anterior. Com a finalidade de verificar como é esta relação

somente entre os Estados nordestinos estimou-se os mesmos os Modelos 1 e 2 para a Região

Nordeste, o qual tem os Estados de Alagoas, Bahia, Ceará, Rio Grande do Norte e Sergipe

como pertencentes ao grupo de tratamento, e os Estados do Maranhão, Paraíba, Pernambuco,

Piauí pertencentes ao grupo de controle. Os resultados desta abordagem estão sintetizados na

Tabela 8.

Tabela 8 - Resultados das Estimações da Região Nordeste

Variável 3 1M 3 2M

1Mt 2Mt 1MSTD 2MSTD

2

1MR

2

2MR

PIBs Per Capita -0.03 -0.05 -0.40 -2.69* 0.08 0.02 0.30 0.37

Pobreza 0.13 -0.01 1.67 -0.96 0.04 0.08 0.34 0.72

Desigualdades -0.03 -0.006 -2.43* -1.89* 0.01 0.002 0.25 0.46

Fonte: Elaboração dos autores.

* significativos no mínimo a 5%; M1 refere-se ao Modelo 1; M2 ao Modelo 2.

Os resultados referentes ao Modelo (1) indicam que os Estados beneficiados

conseguiram reduzir a desigualdades 3% a mais que os não beneficiados pelos royalties do

petróleo. Por outro lado, no que se refere aos PIBs Per Capita e Índice de Pobreza, os

resultados mostraram-se estatisticamente iguais à zero. Ou seja, não há diferenças estatísticas

que comprovem diferenças de alterações entre os Estados da Região Nordeste e período

analisado. No entanto, os resultados do Modelo (2) para a Região sugerem a presença da

Maldição dos Recursos Naturais, pois os mesmos indicam que os Estados beneficiados

15

elevaram seus PIBs Per Capita 5% a menos que os nãos beneficiários. O Modelo (2) denota

um resultado bastante intrigante, pois, embora o parâmetro referente ao Índice de Pobreza seja

estatisticamente insignificante, os resultados evidência uma possível relação positiva entre

royalties do petróleo e níveis de pobreza. Contudo, destaca-se que, com um nível de

significância de 10% os parâmetros do mesmo são estatisticamente significantes.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O principal objetivo desta pesquisa foi encontrar evidências empíricas dos impactos

ocasionados pelos recursos dos royalties sobre as variáveis PIB per capita, índices de pobreza

e desigualdades nos Estados beneficiados por estes recursos. Ou seja, apurar se os mesmos

por contarem com esses recursos extras mostraram-se mais contundentes quanto à elevação da

renda per capita, diminuição das desigualdades e da pobreza, além do mais, verificar se estas

economias apresentam características que evidencie a presença da Maldição dos Recursos

Naturais.

Todavia, os resultados obtidos referentes à influência e relação destes recursos com as

variáveis confrontadas na presente análise encontraram evidências empíricas de que este

fenômeno econômico se configura nas economias estaduais brasileiras. Pois, apesar dos

resultados obtidos referentes aos Índices de desigualdades indicarem que os Estados

beneficiados pelos recursos dos royalties diminuíram este indicador em média a mais do que

os Estados não beneficiados por estes recursos, os mesmos se mostraram bastantes

imperceptíveis. Por outro lado, os outros dois indicadores estimados apontam para presença

deste fenômeno.

Ao avaliar os impactos sobre os índices de pobreza constata-se que não houve

diferenças significativas nas reduções destes índices nos grupos e períodos analisados, pois o

parâmetro encontrado não se apresentou estatisticamente diferente de zero. Uma das supostas

prerrogativas para este resultado seria que esta variável tem memória longa, ou seja, seria

necessário um período maior para obter resultados expressivos, entretanto, deve-se ressaltar

que o período analisado é composto de aproximadamente uma década.

Cabe destacar que, o resultado mais expressivo refere-se à variável PIB per capita,

pois, os mesmos indicam que os Estados pertencentes ao grupo de controle obtiveram taxas

de crescimento da referida variável em média 23% a mais do que do que os do grupo de

tratamento no Modelo (1), considerando a primeira abordagem; de 8% no Modelo (2) na

16

primeira abordagem; e de 6% para o Modelo (2) e segunda abordagem. E quando estimamos

somente para os Estados nordestinos verifica-se que os mesmos elevaram seus PIBs Per

Capita em média 5% a menos que os Estados não beneficiados pelos recursos dos royalties do

petróleo e gás natural.

Visto que, estes resultados são bastante expressivos, torna-se provável aceitar a

existência da Maldição dos Recursos Naturais nas economias beneficiadas pelos recursos dos

royalties do petróleo e gás natural. Em razão de se tratar de recursos de natureza finita, ou

seja, temporários, é preciso elaborar mecanismos capazes de induzir a gestão eficiente desses

recursos com a finalidade de promover o desenvolvimento social das Regiões beneficiadas.

No entanto, destaca-se que com as descobertas dos campos do Pré-sal essa necessidade torna-

se essencial, pois se estima que esses recursos no mínimo dupliquem. Assim, buscar

aproveitar o máximo esta oportunidade parece ser essencial a fim de alcançar a

sustentabilidade econômica para as Regiões beneficiadas como também para toda a sociedade

brasileira.

A literatura internacional apresenta diversas causas possíveis para o fenômeno

denominado à Maldição dos Recursos Naturais. No entanto, devemos descartar algumas

possibilidades, já que estamos analisando um problema de ótica interna. De modo que,

podemos supor como prováveis causas para os resultados encontrados: a má gestão dos

recursos, a fragilidade das instituições e o alto grau de corrupção.

Entretanto, para obter-se um prognóstico mais preciso seria necessário superar

algumas limitações encontradas na presente pesquisa, tentando controlar por outros fatores

não observáveis, e incluindo outras variáveis que mensurassem Índices de Desigualdades e

Pobreza. Todavia, o que se percebe e que muito mais indagações do que respostas foram

levantadas nesta pesquisa, em razão das diversas possibilidades de averiguar e comparar os

impactos causados pelos recursos dos royalties do petróleo e gás sobre os Estados e Regiões

beneficiadas a partir da denominada Nova Lei do Petróleo.

Há diversas abordagens sobre o tema, e claro, neste artigo não foi possível abordar

todas. Pois, muitas comparações podem ainda ser elaboradas de forma a diferenciar os

impactos por Estados e Regiões. O que é certo, é que há poucas pesquisas empíricas em torno

do tema abordado, entretanto, espera ter contribuído para melhor distinguir a influência destes

recursos sobre algumas variáveis socioeconômicas.

17

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