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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE
CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
O impacto do Programa Bolsa Família sobre a economia e desenvolvimento dos municípios do Rio Grande do Norte
Natal, Dezembro 2012
MOACIR BARROS BARRETO
O Impacto do Programa Bolsa Família sobre a economia e desenvolvimento dos municípios do Rio Grande do Norte
Trabalho de conclusão do curso para obtenção do grau de Bacharel em Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte na área de Contabilidade Governamental. Orientador: Prof. Dr. Alexandro Barbosa
Natal, Dezembro 2012.
MOACIR BARROS BARRETO
O impacto do Programa Bolsa Família sobre a economia e desenvolvimento dos municípios do Rio Grande do Norte
Trabalho de conclusão do curso para obtenção do grau de Bacharel em Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte na área de Contabilidade Governamental.
Monografia apresentada e aprovada em 08 de janeiro de 2013, pela
banca examinadora composta dos seguintes membros:
BANCA EXAMINADORA
____________________________________ Prof. Dr. Alexandro Barbosa
Universidade Federal do Rio Grande do Norte Orientador
____________________________________ Prof. Me. Pedro Lopes de Araujo Neto
Universidade Federal do Rio Grande do Norte Membro
____________________________________ Prof. Raimundo Marciano de Freitas Neto
Universidade Federal do Rio Grande do Norte Membro
Dedico este trabalho a minha família. Minha
esposa Mônica e minhas filhas Marina e Eduarda,
pela paciência, compreensão e pelos momentos
ausentes. Aos meus pais, Abel e Marina, pela luta
para me possibilitar caminhar até aqui.
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus que permitiu chegar até aqui.
Ao meu orientador, o Professor Doutor Alexandro Barbosa, pela paciência
e compreensão nos momentos mais complicados, pela dedicação de suas preciosas
horas para que este trabalho lograsse êxito.
Ao Professor Mestre Maurício Corrêa da Silva pelas primeiras
informações, quando o projeto não passava de uma ideia.
A Economista da FIERN e Mestre em Administração Sandra Lúcia
Barbosa Cavalcante pela preciosa ajuda para o entendimento dos dados coletados
sobre o estado do Rio Grande do Norte, o que possibilitou decifrarmos as
informações que se apresentavam.
Aos meus colegas de turma do Curso de Ciências Contábeis, em especial
à amiga Shauara Shayanny de Queiroz Pessoa Ribeiro, pelo incentivo nos
momentos em que o desânimo aparece e quer dominar nossas forças.
A todos os Professores e Professoras da UFRN, e em especial, do
Departamento de Ciências Contábeis, que tanto se dedicaram a nos transmitir seus
conhecimentos e suas experiências, profissionais e de vida, com o objetivo de
formar profissionais comprometidos com a Ética e com a Ciência. Aos demais
Servidores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte que se dedicam a
tornar possível o processo de aprendizado nesta grande instituição.
Eu, enquanto homem, não existo somente como criatura individual, mas me
descubro membro de uma grande comunidade humana. Ela me dirige corpo
e alma, desde o nascimento até a morte. Meu valor consiste em reconhecê-
lo. Sou realmente um homem quando meus sentimentos, pensamentos e
atos têm uma única finalidade: a comunidade e seu progresso. Minha
atitude social, portanto, determinará o juízo que têm sobre mim, bom ou
mau.
Albert Einstein
RESUMO
O Programa Bolsa Família formalizado pela Lei nº 10.836/2004, tornou-se o principal programa governamental para o combate a pobreza e extrema pobreza no Brasil. Em 2009 concedeu mais de 42 milhões de benefícios, superado apenas pela previdência dos trabalhadores do setor privado. Em 2009 os valores repassados às famílias beneficiadas ultrapassaram a cifra de 12 bilhões de reais. As principais inovações foram às condicionalidades, tanto para o beneficiário quanto para os governantes. O objetivo deste estudo é averiguar se os valores repassados pelo Governo Federal influenciaram o crescimento do PIB dos municípios do RN no período de 2004 a 2009 e quais os setores da economia destes municípios que mais sofreram influência. Para tanto, utilizou-se a regressão GLS. Seguindo o método desenvolvido pelo economista Landim Júnior, os 167 municípios do RN foram divididos em dois grupos, de acordo com a taxa de cobertura do Programa Bolsa Família. Analisou algumas características importantes: índice de desenvolvimento (IFDM), analfabetismo e anos de estudo. Também foi verificado se o município está no rol dos produtores de petróleo. Os municípios que têm uma menor cobertura do Programa, em média, apresentam um IFDM maior 4,7%, uma taxa de analfabetismo inferior em 9,5% e 13,3% a mais na quantidade média de anos de estudo. Portanto, o Programa está mais presente nos municípios mais necessitados. Nos municípios com maior taxa de cobertura do Programa, o setor Agropecuário apresentou o maior crescimento acumulado do PIB real (24,01%) e nos demais municípios o setor Industrial (17,11%) se destacou. Apesar de verificado que o crescimento acumulado do PIB nos municípios mais beneficiados pelo Programa ter sido de 25,43% contra 17,21% dos demais, as análises estatísticas não estabeleceram uma correlação significativa entre o repasse per capita do Programa Bolsa Família e o crescimento do PIB per capita municipal no universo dos municípios do rio Grande do Norte. Palavras-chaves: Bolsa Família. PIB. Regressão GLS.
ABSTRACT
The Bolsa Família program formalized by Law No. 10.836/2004, became the main government program to combat poverty and extreme poverty in Brazil. In 2009 awarded more than 42 million benefits, outmoded barely by the foresight of the workers of the private sector. In 2009 the amount passed on to the beneficiary families surpassed the figure of 12 billion of Reais. The main innovations were the conditionalities for both the recipient and to the rulers. The objective of this study is going to ascertain itself the values gone over again by the Federal Government influenced the growth of the PIB of the towns of the RN in the period of 2004 to 2009 and which the sectors of the economy of these towns that more suffered influence. For this purpose, we used the regression GLS. Following the method developed by the economist Landim Júnior, the 167 municipalities of the infants were divided into two groups according to the rate of coverage of the Bolsa Família. Analyzed some important characteristics: development index (IFDM), illiteracy and years of study. They also found that the municipality is in the ranks of oil producers. The counties that have a lower coverage of the program, on average, have a higher IFDM 4.7%, an illiteracy rate lower at 9.5% and 13.3% more in the medium quantity of years of study. Therefore, the Program this more present in the needier towns. In the towns with bigger rate of cover of the Program, the Farm sector presented the most greatest growth accumulated, of the GPB real (24.01%) and other tows the industrial sector (17.11%) stood out. In spite of verified that the growth accumulated of theGDP in the benefitinger towns by the Program to have been of 25.43% against 17.21% of the other, statistical analyzes did not establish a correlation between the per capita transfer of Bolsa Família and GDP growth per capita in the world of municipal districts of Rio Grande do Norte.
Keywords: Bolsa Família. GDP. GLS regression.
LISTA DE GRÁFICOS E MAPAS
Gráfico nº. 1 Valores repassados pelo PBF de 2004 a 2009 .............................. 28
Gráfico nº. 2 Valores do PBF de 2004 a 2009 por município do RN .................. 28
Mapa nº. 1 Municípios do RN produtores de petróleo e gás natural ................ 31
Gráfico nº. 3 Repasse do PBF x IFDM ............................................................... 36
Gráfico nº. 4 PIB per capita e % da população beneficiada pelo PBF dos
municípios não produtores de petróleo .......................................... 37
Gráfico nº. 5 PIB per capita e % da população beneficiada pelo PBF dos
municípios produtores de petróleo ................................................. 37
Gráfico nº. 6 PIB per capita e PBF per capita dos municípios não produtores
de petróleo ..................................................................................... 38
Gráfico nº. 7 PIB per capita e PBF per capita dos municípios produtores de
petróleo .......................................................................................... 38
LISTA DE TABELAS
Tabela nº. 1 Sumarização das variáveis ............................................................ 30
Tabela nº. 2 Agrupamento dos municípios do RN ............................................. 33
Tabela nº. 3 PIB do Grupo 1 (em R$ 1.000,00) ................................................ 34
Tabela nº. 4 PIB do Grupo 2 (em R$ 1.000,00) ................................................ 34
Tabela nº. 5 Variação do VAB por setor da economia (em R$ 1.000,00) ........ 35
Tabela nº. 6 Regressão PIB ............................................................................... 40
Tabela nº. 7 Regressão VAB Agropecuária ....................................................... 40
Tabela nº. 8 Regressão VAB Industrial .............................................................. 41
Tabela nº. 9 Regressão VAB Serviços ............................................................... 42
ABREVIATURAS E SIGLAS
BSP Benefício para Superação da Extrema Pobreza na Primeira
Infância
BVCE Benefício Variável de Caráter Extraordinário
BVJ Benefício Variável Vinculado ao Adolescente
CAIXA Caixa Econômica Federal
CGPBF Conselho Gestor do Programa Bolsa Família
FIERN Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Norte
FIRJAN Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
ICMS Imposto sobre operações relativas à circulação de mercadorias e
sobre prestações de serviços de transporte interestadual,
intermunicipal e de comunicação.
IDHM Índice de Desenvolvimento Humano
IFDM Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal
INSPER Instituto de Ensino e Pesquisa
IPEA Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas
ISSQN Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza
MDS Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome
MPv Medida Provisória
ODS Objetivos de Desenvolvimento do Milênio
PBF Programa Bolsa Família
PIB Produto Interno Bruto
PNAA Programa Nacional de Acesso à Alimentação
PNUD Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento
PTRC Programa de Transferência de Renda com condicionalidades
RN Rio Grande do Norte
SAGI Secretaria de Avaliação e Gestão da Informação (MDS)
VAB Valor Adicionado Bruto
SUMÁRIO
RESUMO .................................................................................................................... 7
ABSTRACT ................................................................................................................ 8
LISTA DE GRÁFICOS E MAPAS ............................................................................... 9
LISTA DE TABELAS ................................................................................................ 10
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................... 15
1.1 Apresentação ....................................................................................... 15
1.2 Objetivos .............................................................................................. 16
1.2.1 Objetivo Geral ...................................................................................... 16
1.2.2 Objetivos específicos ........................................................................... 16
1.3 Justificativa ........................................................................................... 17
1.4 Problema levantado ............................................................................. 17
1.5 Hipóteses ............................................................................................. 18
1.6 Resumo das variáveis .......................................................................... 18
1.7 Contribuição para a sociedade ............................................................. 19
2 O PROGRAMA BOLSA FAMÍLIA ...................................................................... 19
2.1 A origem do Programa Bolsa Família................................................... 19
2.2 Criação do Programa Bolsa Família..................................................... 23
2.3 Conselho gestor do Programa Bolsa Família ....................................... 24
2.4 Benefícios ............................................................................................ 25
2.5 Condicionalidades ................................................................................ 26
2.6 Transparência ...................................................................................... 26
2.7 Abrangência do Programa Bolsa Família ............................................. 27
3 METODOLOGIA ................................................................................................. 29
3.1 Tipo de pesquisa .................................................................................. 29
3.2 Medidas de desempenho econômico ................................................... 30
3.3 Royalties do petróleo............................................................................ 31
3.4 Agrupamento de municípios ................................................................. 32
4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ................................................ 36
4.1. Respostas às hipóteses ....................................................................... 43
5 CONCLUSÃO ..................................................................................................... 43
REFERÊNCIAS......................................................................................................... 46
GLOSSÁRIO ............................................................................................................. 49
ANEXOS ................................................................................................................... 50
ANEXO A – População e PIB Municipal – 2004 a 2006 ..................................... 50
ANEXO B – População e PIB Municipal – 2007 a 2009 ..................................... 53
ANEXO C – VAB por setor econômico e por ano – 2004 a 2009 ....................... 56
15
1 INTRODUÇÃO
1.1 Apresentação
Na América Latina, os pobres representaram, em 2007, 35,1% da
população. Isto equivale a 190 milhões de pessoas. Destas pessoas, 69 milhões de
indivíduos estavam abaixo da linha de pobreza. Segundo estudos do Banco Mundial,
na América Latina, África e Ásia Oriental estão concentrados os maiores índices de
pobreza e desigualdade de renda do mundo.
A realidade brasileira não está tão longe da apresentada. Apesar da
tendência decrescente das curvas de pobreza e desigualdade de renda nos últimos
anos, promovidos pela recuperação real do salário mínimo e, principalmente, pela
expansão dos programas de transferência de renda, unificados, atualmente, pelo
Programa Bolsa Família ainda amargamos índices bastante indesejáveis.
Segundo Weissheimer (2006 apud LANDIM JUNIOR, 2009) 10% da
população é dona de cerca de 45% do total da renda nacional, enquanto que para
os 50% mais pobres (mais de 90 milhões de pessoas) sobra cerca de 13,3% deste
total. O Brasil possui 14,6 milhões de analfabetos e, pelo menos, 30 milhões de
analfabetos funcionais. Da população de 7 a 14 anos que frequenta a escola, menos
de 70% concluem o ensino fundamental. Os negros são 47,3% da população, porém
correspondem a 66% dos pobres. As mulheres recebem em média 40% a menos
que os homens nos mesmos postos de trabalho. Os dados do IBGE mostram que o
PIB per capita em alguns estados da federação chega a ser sete vezes maior que
em outros.
O combate ao elevado índice de concentração de renda e de riqueza,
assim como a garantia de uma renda mínima, passou a figurar como um dos mais
importantes programas do Governo Federal.
Os programas brasileiros de garantia de renda mínima têm como proposta promover a articulação com outras políticas e programas sociais, criando a possibilidade de, em tese, romper com a fragmentação típica das políticas sociais brasileiras e facilitar a adoção de ações intersetoriais. (SENNA et al. 2007, P. 86).
O Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS),
responsável pelo Programa Bolsa Família (PBF), unificou neste os procedimentos de
gestão e execução das ações federais de transferência de renda com
16
condicionalidades, tornando-o então na principal estratégia do Governo Federal para
o fortalecimento e articulação das políticas voltadas ao enfrentamento da pobreza.
“O Programa busca emancipar as famílias beneficiárias à medida que associa à
transferência do benefício financeiro ao acesso às políticas de educação e saúde
por meio de condicionalidades” (PEREIRA et al. 2004).
Em agosto de 2009 o Instituto de Ensino e Pesquisa (INSPER) publicou
uma monografia apresentada pelo economista Paulo Henrique Landim Junior com o
título: Os Efeitos do Programa Bolsa Família sobre a Economia dos Municípios
Brasileiros. Segundo o autor:
Esta pesquisa visa avaliar os efeitos do Programa Bolsa Família sobre a economia dos municípios brasileiros, para além de seus efeitos sobre a pobreza e desigualdade. Para quantificar este efeito relacionaremos a variação no número de famílias beneficiadas pelo programa e o valor de repasse anual com o PIB per capita municipal, após controlarmos por outras características municipais. Em seguida, o PIB será analisado por setores, de maneira a obter o impacto econômico nas diferentes atividades da economia. E por fim, analisaremos o impacto do programa sobre a arrecadação municipal. Os resultados indicam a existência de impactos positivos do programa no crescimento do PIB per capita dos municípios, e este impacto provém em grande parte do aumento da atividade industrial. (LANDIM JÚNIOR, 2009, P. 2).
Neste estudo Landim Júnior propôs uma forma estudar os efeitos do PBF
no PIB e o desenvolvimento humano dos municípios brasileiros, através do
agrupamento de acordo com a taxa de cobertura do Programa. Esta taxa foi
calculada pela quantidade famílias beneficiárias, o número médio de pessoas que
compões uma família beneficiária e a população do município.
1.2 Objetivos
1.2.1 Objetivo Geral
Averiguar o efeito do PBF sobre o crescimento do Produto Interno Bruto
(PIB) nos municípios do Rio Grande do Norte no período de 2004 a 2009.
1.2.2 Objetivos específicos
Identificar as variáveis que poderão melhor representar o crescimento
econômico e social dos municípios.
Analisar o comportamento destas variáveis durante o período investigado.
Medir o grau de dependência do PIB em relação às variáveis estudadas.
17
Verificar qual o setor econômico mais influenciado pelo aporte de valores do
PBF no universo estudado.
Quantificar o valor do custo-benefício do Programa Bolsa Família nestes
municípios.
1.3 Justificativa
De início vale destacar que o PBF é um programa de transferência de
renda com condicionalidades que visa complementar a renda familiar e estimular a
manutenção da criança e do adolescente na escola. Relativamente novo, pois ainda
não completou uma década de sua criação, tem uma enorme relevância em termos
econômicos e sociais, principalmente em estados como o Rio Grande do Norte (RN),
que apresentam um índice de desenvolvimento muito aquém da média nacional,
precisa.
No aspecto do PIB, o estado do RN em 2009 ocupava, segundo o
Instituto de Geografia e Estatística (IBGE), a 6ª posição entre os nove estados da
Região Nordeste e a 18ª entre os vinte e sete estados da Federação.
No ranking do IFDM de 2010, o RN ocupa a 16ª posição, com um índice
de 0,6998 em contraste com o índice brasileiro que foi de 0,7899.
Qualquer esforço no sentido de se estudar a aplicação dos valores
injetados na economia estadual pelo Governo Federal através dos programas de
transferência de renda é de suma importância não só para a sociedade como um
todo, mas também para os próprios entes governamentais que precisam averiguar
se estes recursos estão chegando de fato a quem mais precisa.
Este estudo além de levantar os dados acerca do PBF, procura averiguar
se os recursos provenientes deste estão direcionados aos municípios mais
necessitados e se, além disto, houve efeitos positivos na qualidade de vida da
população destes municípios.
1.4 Problema levantado
Qual o impacto do Programa Bolsa Família na economia e no
desenvolvimento dos municípios do Rio Grande do Norte no período de 2004 a
2009?
18
1.5 Hipóteses
Diante do exposto, elencam-se as seguintes hipóteses:
H1 - Existe relação positiva entre os valores repassados pelo PBF e o PIB
municipal.
H2 - Existe relação positiva entre os valores repassados pelo PBF e os índices de
desenvolvimento municipal.
A primeira hipótese estuda o comportamento dos valores per capita
repassados pelo PBF e o crescimento do PIB per capita no período de 2004 a 2009.
Verifica-se também a relação entre o PBF e os três setores econômicos que
contribuem para a formação do PIB: Agropecuária, Indústria e Serviços.
Na segunda hipótese se estudará a relação entre o crescimento dos
valores per capita do PBF e o desenvolvimento municipal, através do
acompanhamento do IFDM no período.
1.6 Resumo das variáveis
Variável Dependente Sigla Medida
Resultado
Esperado
Modelo 1 PIB Municipal per capita pib R$ +
Modelo 2 PIB Municipal per capita –
VAB Agropecuária pib_a R$ +
Modelo 3 PIB Municipal per capita –
VAB Indústria pib_i R$ +
Modelo 4 PIB Municipal per capita –
VAB Serviços pib_s R$ +
Taxa de beneficiários benef Unidade -
IFDM ifdm Unidade +
Repasse PBF per capita rep_pbf R$ +
Produtor de petróleo
(controle de heterogeneidade) produtor 0 ou 1 +
Utilizou-se a análise de regressão em painel, considerando-se efeitos
aleatórios.
19
1.7 Contribuição para a sociedade
A questão da transparência é, e sempre será, a maior ferramenta para o
controle da correta utilização dos recursos públicos. Este estudo procura compilar
informações de diversos órgãos governamentais e não governamentais,
confrontando os valores injetados na economia com o comportamento de índices
que medem o desenvolvimento humano dos municípios beneficiados.
2 O PROGRAMA BOLSA FAMÍLIA
2.1 A origem do Programa Bolsa Família
Às vezes a gente fica pensando, tanta gente que tem dinheiro, e às vezes precisa de tão pouco pra realizar um sonho da gente, tão pouco.
Às vezes o sonho da gente é tão pouquinho, e a gente vê gente com tanto dinheiro, propriedades, tantas coisas, e deixa de dividir. E é tão bom a gente ajudar os outros.
Às vezes a gente que é fraco, a gente é feliz do jeito da gente, tem os filhos da gente, quando a gente vem chegando do trabalho eles vêm pulando em cima da gente, com alegria. E eu fico bobo que tem gente que não tem filho, não tem criança, conheço muita gente que não gosta de criança. Igual tem dono de sítio que fala assim, ‘ah, tem dois, três filhos, não quero’. Eu acho isso um absurdo.
Que a gente aqui nesse mundo não é nada, às vezes a gente pode ter o que tiver agente não é nada.
Às vezes um tá num caixão mais bonito do que outro às vezes tá num caixão mais feio, mas vai tudo prum lugar só, a gente não sabe. A gente não é nada. A gente tem que dividir com os outros enquanto é vivo. (beneficiário dos programas Bolsa Família e Vida Nova) (CAMPOS FILHO, 2007, p.4)
Apesar de se ter notícia de tentativas para se construir um sistema de
proteção social já na década de 1930, somente a partir de 1970 ocorreu uma real
expansão destes programas. Isto serviu como uma forma de minimizar a forte
repressão que a classe trabalhadora e setores populares estavam sofrendo da
ditadura militar.
Com o advento da Constituição Federal de 1988, a seguridade social
passa a ser reconhecida como competência do poder público, universal em sua
cobertura e destinada a assegurar os direitos relativos à saúde, previdência e
assistência social. Em seu Artigo nº. 194, parágrafo único, está explicitado o
seguinte:
Compete ao poder público, nos termos da lei, organizar a seguridade social, com base nos seguintes objetivos: I - universalidade da cobertura e do atendimento; II - uniformidade e equivalência dos benefícios e serviços às
20
populações urbanas e rurais; III - seletividade e distributividade na prestação dos benefícios e serviços; IV - irredutibilidade do valor dos benefícios; V - equidade na forma de participação no custeio; VI - diversidade da base de financiamento; VII - caráter democrático e descentralizado da administração, mediante gestão quadripartite, com participação dos trabalhadores, dos empregadores, dos aposentados e do Governo nos órgãos colegiados. (BRASIL, 1988)
Nesta época, foi instituído o primeiro programa assistencial de garantia de
renda, o Benefício de Prestação Continuada (BPC), voltado para pessoas idosas e
com deficiência, que não poderiam buscar sua sustentação no mercado de trabalho.
Houve um enorme avanço no sentido de reconhecer a necessidade de amparar as
pessoas através de mecanismos extramercado.
No Brasil, o debate sobre instituição de Programas de Transferência de Renda começa a fazer parte da agenda pública a partir de 1991, quando foi apresentado e aprovado, no Senado Federal, o Projeto de Lei n. 80/1991 do senador petista Eduardo Suplicy, propondo o Programa de Garantia de Renda Mínima (PGRM). Esse programa destinava–se a beneficiar todos os brasileiros residentes no país, maiores de 25 anos de idade, com uma renda que correspondesse a 2,25 salários mínimos, em valores de 2005. Inaugura–se, então, um processo expresso por cinco momentos históricos específicos, partindo de proposições de Programas de Renda Mínima/Bolsa Escola, chegando à recente proposta de unificação dos inúmeros programas criados por governos municipais, estaduais e pelo Governo Federal e aprovação de uma Renda de Cidadania, incondicional para todos os brasileiros, cuja previsão seria sua implantação a partir de 2005. (SILVA, 2007, P. 1431).
O PBF, segundo a Lei nº10.836, de 09 de janeiro de 2004, e Decreto nº.
5.209, de 17 de setembro de 2004, procura voltar o foco dos programas de renda
mínima para atingir as famílias e não os indivíduos. Na época procurou amparar as
famílias em situação de pobreza, ou seja, com renda mensal per capita de até R$
100, e as em situação de extrema pobreza, com renda mensal per capita de até R$
50.
As dimensões consideradas essenciais para o PBF, conforme definido
pelo MDS, são:
• Promoção do alívio imediato da pobreza, por meio da transferência direta de
renda à família;
• Reforço ao exercício de direitos sociais básicos nas áreas de Saúde e
Educação, por meio do comprimento das condicionalidades, o que contribui para
que as famílias consigam rompem o ciclo da pobreza entre gerações;
• Coordenação de programas complementares, que têm por objetivo o
desenvolvimento das famílias, de modo que os beneficiários do PBF consigam
superar a situação de vulnerabilidade e pobreza. São exemplos de programas
21
complementares: programas de geração de trabalho e renda, de alfabetização de
adultos, de fornecimento de registro civil e demais documentos.
Soares et al (2006) concluíram que programas de transferência de renda,
com destaque para o PBF, foram importantes redutores da desigualdade no Brasil
nos últimos anos, especificamente ao analisar a queda do índice de Gini1 Brasileiro.
O estudo conclui que 21% da redução do índice de Gini foi causada por esses
programas.
A redução desta desigualdade é primordial para o avanço do país.
Reverter a realidade de mais de 55 milhões de brasileiros que vivem em situação de
pobreza é o maior obstáculo a ser enfrentado pelos governantes. Segundo
Pochmann:
O Brasil apresenta uma das piores concentrações de renda do mundo, só sendo superado por poucos países, tais como Serra Leoa, República Centro-Africana e Suazilândia. A renda das famílias mais ricas (renda familiar mensal, em 2000, acima de R$ 10.982,00), que totalizam 1,162 milhão, corresponde a 75% do total da renda nacional. Entre essas, as 5.000 famílias mais ricas absorvem 45% da renda nacional. (POCHMANN, 2004, P. 3).
Segundo a teoria keynesiana, o gasto governamental, tanto quanto o
privado, gera no conjunto da economia, por seu efeito multiplicador, uma renda
maior do que o gasto realizado. Isto acontece porque as compras que o governo faz
revertem em novas demandas para as empresas que aumentando sua produção
elevando, por conseguinte a contratação de mão de obra. Este ciclo virtuoso,
segundo a teoria, faz com que a economia cresça mais ainda. Segundo Landim
Júnior (2009): “um aumento de 10% na população beneficiada leva a um aumento
de 1,05% na arrecadação municipal e um aumento de 10% no valor de repasse per
capita leva a um aumento de 1,36% na arrecadação municipal”. Este dado é muito
significante, pois demonstra que o valor investido pelo Governo Federal retorna aos
cofres públicos, desta vez na esfera municipal.
1 Índice de Gini: “é um instrumento para medir o grau de concentração de renda em determinado grupo. Ele aponta a diferença entre os rendimentos dos mais pobres e dos mais ricos. [...] O valor zero representa a situação de igualdade, ou seja, todos têm a mesma renda. O valor um (ou cem) está no extremo oposto, isto é, uma só pessoa detém toda a riqueza. [...] No Relatório de Desenvolvimento Humano 2004, elaborado pelo Pnud, O Brasil aparece com Índice de 0,576, quase no final da lista de 127 países. Apenas sete nações apresentam maior concentração de renda no mundo”. Fonte: IPEA – Desafios do Desenvolvimento.
22
A América Latina e o Caribe foram pioneiros na criação de programas de
transferência de renda. Entre os países com as iniciativas mais estáveis e de maior
duração destacam-se o Brasil e o México.
Rawlings e Rubio (2003 apud LANDIM JÚNIOR, 2009) analisaram os
programas de transferência de renda condicionada em cinco países: México,
Nicarágua, Brasil, Jamaica e Honduras. Elas reconhecem o empenho do poder
público em medir a eficiência e o verdadeiro impacto desses programas sobre as
famílias beneficiadas e destacam a acumulação de capital humano, nessas famílias,
como objetivo comum dos programas pesquisados. As autoras destacam também os
efeitos positivos desses programas sobre o número de faltas escolares, a melhora
da saúde preventiva e o aumento do consumo familiar dos beneficiados.
Cardoso e Souza (2004 apud LANDIM JÚNIOR, 2007) concluem que o
maior feito dos programas de transferência de renda está no aumento da presença
escolar dos estudantes das famílias beneficiadas. Porém, em termos de redução de
trabalho infantil, o efeito não é significante. Os autores especulam que as crianças
beneficiadas, de dez a quinze anos, preferem combinar escola e trabalho, ao invés
de deixaram totalmente de trabalhar, uma vez que os repasses não são suficientes
para incentivar as famílias a abrir mão da renda do trabalho infantil.
De acordo com o MDS, no caso de transferência de renda às famílias, o
impacto será tanto maior quanto também maior for à propensão marginal a
consumir, isto é, quanto maior for a parcela destinada ao consumo quando a renda é
aumentada em uma unidade. No caso da população alvo da Bolsa Família,
principalmente junto às famílias definidas como extremamente pobres, a propensão
marginal a consumir é das mais elevadas, quando não “igual” a um. Assim, o
aumento da renda resultante da política pública em parte retorna aos seus cofres,
sob a forma de incremento na arrecadação de tributos.
Hoddinott et al (2000 apud LANDIM JÚNIOR, 2007) estudaram
detalhadamente o impacto do Progressa, programa de transferência condicionada
do governo do México, similar ao PBF, e compararam o consumo médio de
domicílios beneficiados pelo programa com domicílios não beneficiados em 1998 e
1999. Observou-se um consumo médio maior em 14,53% nos domicílios
beneficiados pelo programa, e quando se analisa somente o consumo de alimentos,
observa-se uma diferença positiva de 10,6%. Ainda, constata-se que o aumento de
consumo de alimentos foi maior nos domicílios beneficiados mais pobres, 13,5% no
23
1° percentil em comparação com o aumento de 5,1% no 4° percentil. Também foi
observado um aumento de 7,8% na aquisição calórica das famílias beneficiadas, e
um aumento de 33,1% no consumo de vestiário e calçados infantil. Mas o valor
gasto com despesas médicas diminuiu em 10,6% o que pode ser explicado pelas
condições do programa que exigem, das famílias, um maior acompanhamento
médico das crianças.
Parker e Skoufias (2000 apud LANDIM JÚNIOR, 2009) analisaram o
impacto do Progressa sobre a alocação de tempo entre trabalho e lazer. Para
adultos, não se encontrou evidências de que o programa tenha alterado a alocação
entre trabalho e lazer, e o tempo dedicado a atividades domésticas não
remuneradas, como a agricultura familiar, também se manteve constante. Porém, o
estudo indicou que o programa reduziu a participação de crianças, de ambos os
sexos, no mercado de trabalho.
2.2 Criação do Programa Bolsa Família
Em 2003, a Secretaria de Política Econômica do Ministério da Fazenda
elaborou um estudo que indicou a necessidade da unificação dos diversos
programas de renda mínima existentes naquela época: Programa Nacional de
Renda Mínima vinculada à Educação - Bolsa Escola, instituído pela Lei nº. 10.219,
de 11 de abril de 2001; o PNAA, criado pela Lei n o 10.689, de 13 de junho de 2003;
o Programa Nacional de Renda Mínima vinculada à Saúde - Bolsa Alimentação,
instituído pela Medida Provisória nº. 2.206-1, de 6 de setembro de 2001; o Programa
Auxílio-Gás, instituído pelo Decreto nº. 4.102, de 24 de janeiro de 2002 e o
Cadastramento Único do Governo Federal, instituído pelo Decreto nº. 3.877, de 24
de julho de 2001.
Em 9 de janeiro de 2004 o Presidente da República, através da conversão
da MPv nº. 132 de 2003 sancionou a Lei nº. 10.836 criando o Programa Bolsa
Família. Através desta Lei, foram unificados os procedimentos de gestão e execução
das ações de transferência de renda do Governo Federal supracitados. Em 17 de
setembro de 2004, é publicado o Decreto nº. 5.209, que regulamentou esta Lei.
Os objetivos do PBF enumerados na Lei nº 10.836 são:
I Promover o acesso à rede de serviços públicos, em especial, de saúde,
educação e assistência social;
II Combater a fome e promover a segurança alimentar e nutricional;
24
III Estimular a emancipação sustentada das famílias que vivem em situação de
pobreza e extrema pobreza;
IV Combater a pobreza; e
V Promover a intersetorialidade, a complementaridade e a sinergia das ações
sociais do Poder Público.
2.3 Conselho gestor do Programa Bolsa Família
O Conselho Gestor do PBF (CGPBF), órgão colegiado de caráter
deliberativo, vinculado ao MDS, tem como finalidade formular e integrar políticas
públicas, definir diretrizes, normas e procedimentos sobre o desenvolvimento e
implementação do PBF, bem como apoiar iniciativas para instituição de políticas
públicas sociais visando promover a emancipação das famílias beneficiadas pelo
Programa nas esferas federal, estadual, do Distrito Federal e municipal. Será
composto pelos titulares dos seguintes órgãos e entidades:
I Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome, que o presidirá;
II Ministério da Educação;
III Ministério da Saúde;
IV Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão;
V Ministério da Fazenda;
VI Casa Civil da Presidência da República; e
VII Caixa Econômica Federal.
Coube ao MDS coordenar, gerir e operacionalizar o PBF. À Caixa
Econômica Federal (CAIXA) a função de Agente Operador do Programa. Poderá,
desde que pactuados em contrato específico, realizar, dentre outros, os seguintes
serviços:
I Fornecimento da infraestrutura necessária à organização e à manutenção do
Cadastramento Único do Governo Federal;
II Desenvolvimento dos sistemas de processamento de dados;
III Organização e operação da logística de pagamento dos benefícios;
IV Elaboração de relatórios e fornecimento de bases de dados necessários ao
acompanhamento, ao controle, à avaliação e à fiscalização da execução do
PBF por parte dos órgãos do Governo Federal designados para tal fim.
25
2.4 Benefícios
Segundo o MDS, os valores pagos aos beneficiários podem variar de
acordo com a renda mensal por pessoa do grupo familiar e com o número de
crianças e adolescentes de até 15 anos e de jovens entre 16 e 17 anos.
Existem quatro tipos de benefícios:
Benefício Básico: o valor repassado mensalmente é de R$ 70 e é concedido
às famílias com renda mensal de até R$ 70 per capita, mesmo não tendo
crianças, adolescentes, jovens, gestante ou nutriz;
Benefício Variável: o valor é de R$ 32 e é concedido às famílias com renda
mensal de até R$ 140 per capita, desde que tenham crianças, adolescentes de
até 15 anos, gestantes e/ou nutrizes. Cada família pode receber até cinco
Benefícios Variáveis, ou seja, até R$ 160;
Benefício Variável Vinculado ao Adolescente (BVJ): é concedido valor de
R$ 38 a todas as famílias que tenham adolescentes de 16 e 17 anos
frequentando a escola. Cada família pode receber até dois BVJs.
Benefício Variável de Caráter Extraordinário (BVCE): pago às famílias dos
Programas Auxílio-Gás, Bolsa Escola, Bolsa Alimentação e Cartão
Alimentação, cuja migração para o Bolsa Família causa-se perdas financeiras.
Benefício para Superação da Extrema Pobreza na Primeira Infância (BSP):
pago às famílias com crianças de zero a seis anos, que mesmo recebendo os
benefícios financeiros do PBF continuam em situação de pobreza extrema
(renda per capita mensal de até R$ 70). O valor do benefício correspondente
ao necessário para que a família supere os R$ 70 mensais por pessoa.
O valor máximo que pode ser recebido por uma família é de R$ 306. Esse
cálculo considera uma família extremamente pobre (renda por pessoa de R$ 70
reais) que recebe um benefício básico (R$ 70), cinco benefícios variáveis (R$ 160) e
dois Benefícios Variáveis Vinculados ao Adolescente (R$ 76), relativo a jovens de 16
e 17 anos. Este valor máximo não se aplica às famílias do PBF, beneficiárias do
BSP. Esta família hipoteticamente é composta de 2 adultos, 5 crianças de 6 a 15
anos e 2 adolescente de 16 a 17 anos, em um total de 9 pessoas. A renda per
capita familiar, neste caso, seria de R$ 34.
26
2.5 Condicionalidades
O PBF é um tipo de programa governamental chamado de Programa de
Transferência de Renda com Condicionalidades (PTRC).
Sobre as condicionalidades, pode-se afirmar que:
[...] Diferenciam os PTRC de outros tipos de transferências de renda governamentais. Originalmente, elas constituem um sistema de indução que busca afetar o comportamento dos membros adultos das famílias vulneráveis, por meio da associação de um prêmio financeiro a decisões consideradas socialmente ótimas, como o investimento na saúde e educação das próximas gerações. Nesse sentido, elas estabelecem um elo causal entre as transferências no presente e a emancipação futura das crianças e jovens das famílias atendidas, via melhoria do seu nível educacional. Por meio desse mecanismo, os PTRC contribuiriam para reduzir progressivamente o contingente de pessoas atendidas por programas assistenciais – uma qualidade para aqueles que acreditam que programas desse tipo têm de ser temporários. (CASTRO e MODESTO, 2010, P. 60).
Para participarem do PBF as famílias assumem compromissos nas áreas
da Educação, Saúde e Assistência Social que precisam ser cumpridos:
Educação: frequência escolar mínima de 85% para crianças e adolescentes
entre 6 e 15 anos e mínima de 75% para adolescentes entre 16 e 17 anos.
Participar, quando for o caso, de programas de alfabetização de adultos.
Saúde: acompanhamento do calendário vacinal e do crescimento e
desenvolvimento para crianças menores de 7 anos; e pré-natal das gestantes e
acompanhamento das nutrizes na faixa etária de 14 a 44 anos.
Assistência Social: frequência mínima de 85% da carga horária relativa aos
serviços socioeducativos para crianças e adolescentes de até 15 anos em risco
ou retiradas do trabalho infantil.
Ainda segundo o MDS “as condicionalidades do PBF são, ao mesmo
tempo, responsabilidades das famílias e do poder público” (MDS, 2012).
2.6 Transparência
No site da CAIXA2 é mantida uma página para pesquisa pública dos
beneficiários e valores repassados pelo programa. Pode-se consultar por Unidade
da Federação, por Município ou mais especificamente, por família. Segundo o site,
2 O endereço eletrônico é http://www.caixa.gov.br/Voce/Social/Transferencia/bolsa_familia/index.asp
27
em novembro de 2012, foram beneficiadas 357.726 famílias nos 167 municípios do
Rio Grande do Norte.
2.7 Abrangência do Programa Bolsa Família
O PBF atualmente atende mais de 11 milhões de famílias em todos os
municípios do país. Diversos estudos apontam para a contribuição do Programa na
redução das desigualdades sociais e da pobreza. O Brasil, segundo o 4° Relatório
Nacional de Acompanhamento dos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio (ODS)
da PNUD, apresenta uma queda da pobreza extrema de 12% em 2003 para 4,8%
em 2008. O objetivo estipulado pelo governo brasileiro é reduzir para este índice
para 3% até 2015.
Em nível de Brasil, os valores transferidos em 2004 alcançaram a cifra de
R$ 5,5 bilhões e em 2009 foi superior a R$ 12,4 bilhões, correspondendo a uma taxa
de crescimento em torno de 125% no período.
Segundo Castro e Modesto (2010): “em dezembro de 2009, o PBF
representava 12.370.915 benefícios, de um total de 42.581.308 benefícios
concedidos pelos diversos programas federais de garantia de renda. Em número de
beneficiados, era superado apenas pela previdência social dos trabalhadores do
setor privado, sob o Regime Geral da Previdência Social.”
Com relação ao Rio Grande do Norte, em 2004 foram repassados R$ 121
milhões e em 2009, R$ 331 milhões. O crescimento ficou em torno de 172%. O
Gráfico nº. 1 mostra os valores repassados através do PBF dos anos de 2004 a
2009, no Brasil e para os municípios do Rio grande do Norte.
28
Gráfico nº. 1 : Valores repassados pelo PBF de 2004 a 2009
Fonte: MDS
O Gráfico nº. 2 mostra a participação nos valores repassados do PBF,
acumulados de 2004 a 2009, para os municípios do Rio grande do Norte. A capital
do Estado foi o município mais beneficiado, recebendo aproximadamente 13% do
acumulado no período.
Gráfico nº. 2 – Valores do PBF de 2004 a 2009 por município do RN
Fonte: MDS
29
3 METODOLOGIA
3.1 Tipo de pesquisa
Para a realização do trabalho, adotou-se a pesquisa descritiva, que busca
identificar, registrar e analisar as características, fatores e variáveis que se
relacionam com o fenômeno ou processo.
Sobre a pesquisa descritiva, pode-se afirmar que:
A pesquisa descritiva visa descrever as características de determinada população ou fenômeno ou o estabelecimento de relações entre variáveis. Envolve o uso de técnicas padronizadas de coleta de dados: questionário e observação sistemática. Assume, em geral, a forma de levantamento. (SILVA E MENEZES, 2000, p.21)
O método estatístico utilizado para análise foi o dos Mínimos Quadrados
Generalizados (GLS3). Segundo Milone e Angelini (1995), este método tem duas
funções básicas, que são tanto de estimação de parâmetros das equações de
ajustamento de variáveis e também de obtenção dos coeficientes de explicação ou
determinação de fenômenos. É utilizado quando os erros da equação que se quer
estimar são correlacionados entre si (autocorrelação) e/ou possuem variância
distinta uns dos outros (heteroscedasticidade). Por meio do GLS os estimadores são
obtidos minimizando-se a soma ponderada do quadrado dos resíduos. O peso de
cada resíduo na soma é determinado pela matriz da variância e covariância dos
mesmos.
Todos os testes foram realizados através do STATA, programa de
computador largamente utilizado em análises estatísticas.
Não foi necessária a análise da normalidade da amostra por se tratar de
um censo.
A Tabela nº. 5 apresenta os resultados das estatísticas descritivas das
variáveis empregadas neste estudo.
3 Do inglês Generalized Least Squares.
30
Tabela nº. 1 – Sumarização das variáveis
Variável Observações Média Desvio Padrão
Mínimo Máximo
Benef 1002 0,45972120 0,12014190 0,03735030 0,94408390
Ifdm 1002 0,54907260 0,08132460 0,00000000 0,82198830
Pib 1002 4.721,86 5.656,89 1.863,30 99.035,38
pib_a 1002 130,02 76,22 1,23 565,42
pib_i 1002 1.005,43 2.638,71 126,50 32.612,22
pib_s 1002 2.741,76 3.309,48 1.189,43 71.487,23
Rep_pbf 1002 225,05 46,85 86,50 369,93
3.2 Medidas de desempenho econômico
Para se alcançar os objetivos deste estudo foi necessário o levantamento
de uma base de dados sobre o crescimento econômico e a difusão do PBF nos
municípios do Rio Grande do Norte, nos anos de 2004 a 2009.
Como medida de desempenho econômico, utilizou-se o PIB per capita
municipal. Estas informações foram fornecidas pelo IBGE. Através da mesma fonte,
foi possível obter-se o PIB setorial dos municípios. Os setores que contribuem para
a composição do Valor Adicionado Bruto (VAB) são: Agropecuário, Industrial e de
Serviços.
Com relação à difusão do PBF nos municípios utilizou-se a porcentagem
de habitantes do município que é beneficiária e o valor anual per capita repassado
ao município através do programa. Estes valores são divulgados pelo MDS.
Trabalhou-se com os 167 municípios existentes hoje no estado do Rio
Grande do Norte. Foram destacados os 15 municípios produtores de petróleo, a
saber: Mossoró, Upanema, Governador Dix-Sept Rosado, Serra do Mel, Porto do
Mangue, Macau, Areia Branca, Guamaré, Pendências, Alto do Rodrigues,
Carnaubais, Açu, Felipe Guerra, Apodi e Caraúbas. No Mapa nº. 1 mostra-se a
distribuição geográfica destes municípios. No Anexo A e B estão relacionados os
municípios estudados com suas respectivas população e PIB em cada ano.
31
Mapa nº. 1 – Municípios do RN produtores de petróleo e gás natural
Fonte: FIERN – Cadastro Industrial
3.3 Royalties do petróleo
“Os royalties apresentam-se como uma das formas mais antigas de
pagamento de direitos (remuneração à sociedade) pela utilização de recursos
escassos e não renováveis existentes no mundo” (GUERRA E HONORATO, 2004,
p.10). O Termo royalty é um anglicismo, cuja raiz “royal” significa “da realeza” ou
“relativo ao rei” e refere-se à contrapartida ao direito real (direito sobre a coisa) para
uso de minerais, concedido pelo soberano a uma pessoa ou corporação.
No Brasil, os royalties do petróleo são uma compensação financeira à
sociedade, paga ao estado pelas empresas que exploram e produzem petróleo e
gás natural, recursos escassos e não renováveis.
Estes valores são elevados e tendem a inflar o PIB per capita dos
municípios produtores relativamente aos demais. No Mapa nº. 1 estão destacados
estes municípios. A curva de produção do Rio Grande do Norte se encontra em
tendência declinante e tem impactado de forma intensa e negativa no VAB das
regiões produtoras e também no conjunto do VAB industrial potiguar. Segundo a
FIERN, entre 2008 e 2009, a participação do VAB industrial no VAB total do estado
caiu de 25,5% para 19,9%. A queda foi mais forte no subsetor Indústrias Extrativas,
cuja proporção do VAB total recuou de 9,4% para 4,6%. Enquanto isso, o VAB da
32
Indústria de Transformação, ocorreu um recuo de 7,7% para 6,7%; no segmento de
Eletricidade, Gás e Água, um declínio de 2,2% para 1,8%. Apenas a Indústria da
Construção teve aumentada sua participação no VAB total, que passou de 6,2%
para 6,8% no período. A separação dos municípios que receberam royalties dos
demais propiciou melhor visão do efeito destes valores no conjunto.
3.4 Agrupamento de municípios
O PIB per capita do município é afetado por fatores diversos, como o
tamanho populacional, a escolaridade e o nível de pobreza, entre outros. Como o
objetivo do estudo é analisar apenas o impacto do PBF sobre o PIB municipal per
capita, se fez uso de variáveis de controle que minimizam os efeitos dessas outras
informações sobre o resultado final. Assim as seguintes variáveis fizeram parte do
conjunto de controle: IFDM, Taxa de analfabetismo, número médio de anos de
estudo e percentual de beneficiários do PBF.
Do universo de 167 municípios estudados efetuou-se a separação em
dois grupos específicos:
Grupo 1: Municípios onde menos de 50% da população é beneficiada pelo PBF.
Grupo 2: Municípios onde mais de 50% da população é beneficiada pelo PBF.
O Índice FIRJAN do Desenvolvimento Municipal (IFDM) é um estudo
anual do Sistema FIRJAN (Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro)
que acompanha o desenvolvimento de todos os mais de 5 mil municípios brasileiros
em três áreas: Emprego e Renda, Educação e Saúde. Ele é feito, exclusivamente,
com base em estatísticas públicas oficiais, disponibilizadas pelos ministérios do
Trabalho, Educação e Saúde.
Para o Programa da Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) o
desenvolvimento econômico em si não afere a qualidade de vida da população. É
preciso levar em consideração outras características sociais, culturais e políticas que
influenciam a qualidade da vida humana.
A Taxa de Analfabetismo refere-se ao percentual de pessoas de 15 ou
mais anos de idade que não sabem ler nem escrever um bilhete simples. Estes
dados são fornecidos anualmente pelo Instituto de Pesquisas Aplicadas (IPEA).
33
A quantidade de anos de estudo refere-se à quantidade de anos de
estudo da população com mais de dez anos de idade. Dado fornecido pelo IBGE nos
censo de 2000.
A taxa de pessoas beneficiadas pelo PBF foi calculada pelo quociente da
divisão da população atendida pelo PBF pelo total da população do município no
ano de 2004.
Com base nos dados do ano de 2004 (ano base da pesquisa), foram
levantados os dados mostrados na Tabela nº. 2.
Verifica-se que os municípios do Grupo 1 têm em média um IFDM maior
4,7% do que o Grupo 2. De forma análoga, têm em média uma taxa de
analfabetismo inferior em 9,5% e 13,3% a mais na quantidade média de anos de
estudo. Estes valores demonstram que o foco do PBF está bem definido, pois o
Programa está mais presente nos municípios mais necessitados, socialmente
falando, ou seja, os municípios do Grupo 2.
Tabela nº. 2 – Agrupamento dos municípios do RN
Grupo Amostra %
Beneficiados
Pessoas no PBF
(milhares)
População (milhares)
IFDM Tx
Analfabetismo Anos de estudo
Repasse PBF pc
(R$)
1 155 32,96% 681.456 2.913.457 0,44 34,25 3,84 181,47
2 12 54,32% 26.261 48.650 0,42 37,50 3,39 204,01
Total 167 34,50% 707.717 2.962.107 0,44 34,48 3,81 183,09
Fonte: IPEAData
Na Tabela nº. 3 e Tabela nº. 4 foram tabulados os valores dos PIBs
municipais do período estudados. O PIB informado pelo IBGE é a “preço corrente”,
ou seja, é calculado multiplicando-se a quantidade de bens produzidos versus o
valor de venda praticado no período tomado com base. Para que se estudasse o
crescimento real, descontada a inflação, tornou-se necessário a divisão do valor
corrente pelo deflator ou índices de preços (informado pelo IBGE – Contas
Nacionais4), obtendo-se assim o PIB a preço do ano anterior.
O Crescimento acumulado do PIB no período de 2004 a 2009 no Grupo 1
foi de 25,43% em contraste com o do Grupo 2 (Tabela nº. 3) que foi de 17,21%.
Apesar disto, o valor do PIB do Grupo 2 correspondeu a apenas 1,06% do total do
Grupo 1.
4 Endereço eletrônico é http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/indicadores/pib/defaultcnt.shtm
34
Mais uma vez os dados vieram a corroborar com a tese de que o PBF
está presente com maior ênfase nos municípios onde o desenvolvimento econômico
é menor, ou seja, no Grupo 2.
Tabela nº. 3 - PIB do Grupo 1 (em R$ 1.000,00)
Ano
A preço do ano corrente
(em milhares de R$)
Índices de preços
A preço do ano anterior (em milhares
de R$)
Período Variação
Real em % Acumulado
2004 12.035.504,25 0,9667 12.450.524,55 _ _ 100,00
2005 13.544.297,62 1,1029 12.280.545,48 2004 – 2005 2,04 102,04
2006 15.407.835,73 1,0973 14.041.238,26 2005 – 2006 3,67 105,70
2007 16.950.286,19 1,0871 15.592.354,85 2006 - 2007 1,20 106,90
2008 18.359.896,56 1,0631 17.269.801,86 2007 - 2008 1,89 108,79
2009 21.471.800,17 1,0787 19.905.973,82 2008 - 2009 8,42 117,21
Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
Tabela nº. 4 - PIB do Grupo 2
(em R$ 1.000,00)
Ano
A preço do ano corrente (em milhares
de R$)
Índices de preços
A preço do ano anterior (em milhares
de R$)
Período Variação
Real em % Acumulado
2004 118.239,80 0,9667 122.317,06 _ _ 100,00
2005 139.678,45 1,1029 126.645,74 2004 - 2005 7,11 107,11
2006 166.162,00 1,0973 151.424,27 2005 - 2006 8,41 115,52
2007 192.236,43 1,0871 176.835,87 2006 - 2007 6,42 121,94
2008 213.069,82 1,0631 200.419,08 2007 - 2008 4,26 126,20
2009 228.064,91 1,0787 211.433,33 2008 - 2009 -0,77 125,43
Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
No Anexo C observam-se os valores dos VAB por setor da economia, ou
seja, Agropecuária, Indústria e Serviços. Também são acrescentados a estes, os
VABs dos Impostos, que são as receitas geradas no município pela produção e
venda de bens. Este valor é referente ao ISSQN (Imposto Sobre Serviços de
Qualquer Natureza). Não contempla o ICMS (imposto sobre operações relativas à
circulação de mercadorias e sobre prestações de serviços de transporte
interestadual, intermunicipal e de comunicação) que é de âmbito estadual. A Tabela
nº. 4 compila os dados do crescimento do VAB anual no período, por setor.
35
Tabela nº. 5 - Variação do VAB por setor da economia (em R$ 1.000,00)
GRUPO Ano
VAB Agropecuária
VAB Indústria
VAB Comércio e Serviços
A preço do ano anterior
Acumulado A preço do ano anterior
Acumulado A preço do ano anterior
Acumulado
1
2004 806.383,15 100,00 1.620.783,36 100,00 4.425.394,93 100,00
2005 799.161,57 98,76 1.849.172,50 91,01 4.960.374,59 103,80
2006 864.291,12 115,99 1.999.804,49 85,15 5.897.578,80 109,68
2007 851.555,14 107,57 2.387.263,00 89,67 6.200.668,50 107,45
2008 743.966,49 97,38 2.424.891,03 85,54 7.088.659,13 109,42
2009 938.481,73 108,63 3.472.205,02 109,96 7.854.066,97 117,11
2
2004 19.141,81 100,00 7.964,69 100,00 22.744,12 100,00
2005 16.931,76 88,15 12.916,89 129,36 25.052,72 102,00
2006 20.704,09 120,70 14.057,97 124,11 29.288,01 106,11
2007 21.842,24 118,75 17.841,75 135,23 31.558,16 106,31
2008 23.347,23 128,64 16.355,24 121,74 36.175,46 108,56
2009 25.249,79 124,01 18.852,97 121,91 36.908,11 107,72
Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
Na Tabela nº. 5 verifica-se que o crescimento acumulado do VAB setorial,
no período estudado, apresentou-se maior no setor da Agropecuária (24,01%) entre
os municípios do Grupo 2. Já no Grupo 1, o crescimento mais significativo foi no
Setor Comércio e Serviços (17,11%). Estes valores vêm ao encontro a realidade
local, pois no Grupo 2 (mais favorecido pelo PBF) as principais atividades
econômicas são a agricultura e pecuária. Em contrapartida, no Grupo 1, encontra-se
o setor Comércio e Serviços como de maior volume.
Pode-se visualizar no Gráfico nº. 3 o comportamento no tempo, dos
valores do repasse do PBF per capita do Grupo 1 (PBF_pc 1 e IFDM 1) e do Grupo
2 (PBF_pc 2 e IFDM 2).
Verifica-se que o crescimento do repasse do PBF per capita, no Grupo 1
foi de 56,9% contra 42,6% do Grupo 2. O crescimento do IFDM nos dois grupos foi
praticamente igual, situando-se em torno de 41%.
36
Gráfico nº. 3 - Repasse do PBF x IFDM
Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Nos Gráficos 4 e 5 averigua-se a relação entre o percentual da população
beneficiada pelo PBF e o PIB per capita. É fácil notar que houve uma relação
negativa entre as variáveis em questão, evidenciada pela reta de tendência que
apresenta uma inclinação negativa.
Este fato é constante em ambos os casos analisados, mas com uma
influência negativa maior no caso dos municípios não produtores de petróleo e gás
natural, demonstrando que o PBF terá uma influência mais significativa na formação
do PIB municipal nestes municípios.
284,66
290,99
0,62
0,59
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0
50
100
150
200
250
300
350
2004 2005 2006 2007 2008 2009
IFD
M
PB
F (R
$)
Repasse_PBF_pc 1 Repasse_PBF_pc 2 IFDM 1 IFDM 2
37
Gráfico nº. 4 - PIB per capita e % da população beneficiada pelo PBF dos
municípios não produtores de petróleo
Fonte: IBGE
Gráfico nº. 5 - PIB per capita e % da população beneficiada pelo PBF dos
municípios produtores de petróleo
Fonte: IBGE
Da mesma forma, nota-se nos Gráficos 6 e 7 que existe uma relação, mas
desta vez positiva, entre o valor do repasse do PBF per capita e a formação do PIB
38
per capita. Também com maior influência (inclinação da reta de tendência) nos
municípios não produtores de petróleo.
Gráfico nº. 6 - PIB per capita e PBF per capita dos municípios não produtores de petróleo
Fonte: IBGE
Gráfico nº. 7 - PIB per capita e PBF per capita dos municípios produtores de
petróleo
Fonte: IBGE
39
O cálculo do PIB é resultado da soma dos valores do VABs da
Agropecuária, Indústria e o de Serviços. Estes são os valores dos bens e serviços
produzidos no município. Soma-se a estes o VAB dos Impostos, que é a receita
obtida no município através da ISSQN. É bom lembrar que o ICMS não entra nesta
soma por se tratar de um imposto estadual. Os valores fornecidos pelo IBGE são a
preço corrente, portanto foram deflacionados para obtenção do valor real. Após isto,
obtém-se o resultado da divisão pelo número de habitantes do determinado
município para se determinar o valor do PIB per capita.
A variável PIB é sabidamente complexa de ser estudada. Principalmente
levando-se em conta todos os municípios do Estado, onde as realidades locais têm
tamanhas diversidades. O menor valor registrado foi de R$ 1.863,30 e o maior foi de
R$ 99.035,38. Isto ficou evidente na Tabela nº. 6, onde verifica-se que apenas a
variável produtor foi significante, mas não têm condições de sozinha explicar a
formação do PIB, por ser uma variável binária (0 ou 1).
Na tabela nº. 7 regrediu-se o PIB da Agropecuária em função das
variáveis ifdm, rep_pbf, produtor e benef. Neste caso verificou-se a significância de
todas as das variáveis, a exceção de produtor. Mas todas com um coeficiente
negativo. Quanto maior o IFDM menos a produção agropecuária é importante na
formação do PIB. Um aumento de 0,01 no IFDM causaria um decréscimo de R$ 1 no
valor do PIB deste setor. Da mesma forma, o repasse do PBF per capita e da
condição de ser produtor de petróleo impactam negativamente neste valor.
40
Tabela nº. 6 - Regressão PIB
Tabela nº. 7 - Regressão VAB Agropecuária
41
Na Tabela nº. 8 apresenta a regressão para a variavel PIB Industrial (os
valores monetários produzidos pela indústria de transformação, extrativismo mineral
e construção civil, produção e distribuição de eletricidade, gás, água, esgoto e
limpeza urbana) em função das variáveis de controle. Nesta verifica-se que as
varíáveis ifdm, rep_pbf e benef não são significantes na formação do pib. Há
coerência na afirmativa, pois o PIB industrial é maior nos municípios do Grupo 1,
aqueles que apresentam uma menor taxa de beneficiários do PBF e apresentam
uma taxa de desenvolvimento maior. Com relação a variável produtor, a condição de
ser produtor de petróleo (igual 1) já significa um aumento de R$ 5.535.71 na
formação do PIB Industrial do município.
Tabela nº. 8 - Regressão VAB Industrial
42
Na tabela nº. 9 apresenta a regressão do PIB de Serviços em relação às
variáveis de controle. Neste caso verifica-se que apenas as variáveis ifdm e rep_pbf
apresentaram significância. A composição deste VAB tem como principais fatores os
valores produzidos pelos setores de comércio, alojamento e alimentação, transporte,
informação, financeiro, alugueis e farmácia. Nos municípios do Grupo 2, os quais
são os menos desenvolvidos, industrialmente falando, estes tipos de serviços estão
mais presentes. O aumento de 0,01 na taxa do IFDM representa um aumento de R$
2.884,76 na formação deste PIB. Já o aumento de R$ 1 no repasse do PBF per
capita, representa um aumento de apenas R$ 8,71 neste mesmo PIB.
Tabela nº. 9 - Regressão VAB Serviços
43
4.1. RESPOSTAS ÀS HIPÓTESES
No início deste estudo, foram elencadas duas hipóteses, as quais
nortearam o desenvolvimento da pesquisa.
A primeira tratava-se da hipótese da existência de uma relação positiva
entre o PBF e o PIB municipal. Os resultados deste trabalho rejeitam parcialmente
tal hipótese, pois ao se regredir o valor do PIB por completo, não se encontrou uma
relação aceitável. Ao se isolar os VABs individuais (Agropecuária, Indústria e
Serviços) formadores do PIB, obteve-se uma relação positiva.
A segunda hipótese tratava da existência de uma relação positiva entre o
PBF e o desenvolvimento econômico e social dos municípios. Este trabalho confirma
a existência de tal relação.
5 CONCLUSÃO
Apesar do método desenvolvido pelo Economista Paulo Henrique Landim
Júnior ter concluído que o PBF tenha gerado um impacto positivo na formação do
PIB municipal no conjunto dos mais de cinco mil municípios brasileiros analisados,
não se conseguiu obter uma correlação entre estas duas variáveis no universo dos
167 municípios do Rio Grande do Norte.
Contudo, é verificável que o PBF, principal instrumento do Governo
Brasileiro para o combate a fome e desigualdade social em nosso país, em muito
colaborou para a melhoria da condição de vida da população do Rio Grande do
Norte.
Nos municípios do Rio Grande do Norte onde menos de 50% da
população é beneficiada (Grupo 1), o crescimento acumulado do PIB, no período de
2004 a 2009, foi de 17,21% em contraste com o Grupo 2, que foi de 25,43%. Apesar
disto, no ano de 2009, o valor do PIB produzido pelos municípios do Grupo 2
correspondeu a apenas 1,06% do produzido pelo Grupo 1. Isto evidencia uma forte
disparidade entre o nível de desenvolvimento dos dois agrupamentos de municípios.
Nos municípios do Grupo 1 verifica-se que, no período analisado, houve
um crescimento no valor do PBF per capita superior aos demais municípios. Isto
significa dizer que mesmo levando-se em conta o aumento real do valor dos
benefícios no período, houve também uma elevação substancial dos valores
injetados na economia pelo Programa. Em 2004 eram atendidas 707.717 pessoas,
44
das quais 96% pertenciam ao Grupo 1. Em 2009 o total de beneficiários pulou para
1.196.679 pessoas, um acréscimo de 69%. Neste ano, a participação do Grupo 1
nesta composição baixou para 67%. Isto pode ser explicado pelo fato do Governo
Federal ter dado ênfase no aumento da base beneficiados nos municípios mais
necessitados.
No Grupo 1, o destaque foi para o VAB de Serviços, com 17,11% de
crescimento real acumulado no período. Já no Grupo 2 o VAB da Agropecuária se
destacou dos demais, com um aumento acumulado de 24,01%.
Seria natural pensarmos que o VAB Industrial no Grupo 1 se destacaria,
mas deve-se levar em conta que os municípios produtores de petróleo, que estão
neste grupo, passam por um momento de diminuição nos valores adicionados por
este ramo de atividade. A curva de produção de petróleo e gás natural no Rio
Grande do Norte, no período, apresentou uma tendência de declínio, vindo a
impactar de forma muito negativa no VAB Industrial do Estado.
Estatisticamente falando, não foi possível estabelecer a dependência
entre a variação do PIB per capita municipal com a variação do valor do repasse do
PBF per capital médio municipal. Diferentemente do trabalho de Landim Júnior não
houve uma comprovação do setor econômico mais beneficiado pelo PBF nos
municípios.
Mas, ao isolar-se o PIB por VAB do setor da economia, ou seja,
Agropecuária, Indústria e Serviços, conseguiu-se estabelecer esta relação.
Verificou-se que a relação da variação do repasse do PBF per capita para
o VAB Agropecuária com a formação do PIB per capita municipal é negativa com um
coeficiente de -0,2110. A variável que mais influencia a formação deste VAB é o
IFDM, também negativamente. Em verdade, se pode afirmar que os municípios com
maior IFDM, ou seja, os mais desenvolvidos, têm uma economia menos dependente
da agricultura e da pecuária.
Com relação à variação do PIB per capita em razão do VAB Industrial a
única variável influente é a condição do município de ser ou não produtor de
petróleo. As demais variáveis de controle não se mostraram influentes. O VAB
Industrial é mais significante nos municípios mais desenvolvidos e que, por
conseguinte têm uma menor dependência do PBF.
Já o VAB do setor de Serviços apresentou dependência em relação à
variação do IFDM e Repasse do PBF per capita. Isto se explica observando que os
45
valores injetados na economia municipal pelo PBF migram normalmente para o
comércio (mercearias, mercados, farmácias e padarias), prestação de serviços
(transporte de massa), bem como para serviços de intermediação financeira
(bancos, loterias e correspondentes bancários), pois são os mais utilizados pelos
beneficiários do Programa.
O IFDM estuda o desenvolvimento municipal nas áreas de emprego e
renda, educação e saúde pública, refletindo tanto o desenvolvimento econômico
quanto a melhoria na qualidade de vida da população. No período de 2004 a 2009
houve um aumento de médio de 41% neste índice, para todos os municípios do Rio
Grande do Norte, independente do grupo a que pertence.
Por fim observa-se a relação custo benefício do Programa. No período
estudado, ou seja, 2004 a 2009, o percentual do valor utilizado para custear o PBF
ficou estacionado em 0,76% do PIB real do estado do Rio Grande do Norte, já
descontado a inflação.
Apesar dos avanços em várias áreas, as desigualdades tanto
econômicas quanto sociais persistem e carecem de um maior investimento por parte
de todas as esferas governamentais. A maior contribuição do PBF e outros
programas governamentais será romper com o ciclo vicioso da miséria entre as
gerações. As condicionalidades impostas pelos PTRCs, tanto aos beneficiários
quanto aos governantes, são essenciais para o combate à desigualdade entre os
indivíduos.
Em resposta ao problema levantado, não foi possível quantificar o
impacto do PBF na economia e desenvolvimento dos municípios do Rio grande do
Norte.
Apesar disto fica evidente que houve um impacto positivo deste Programa
no desenvolvimento dos municípios mais beneficiados pelos PBF.
Como sugestão para futuros estudos pode-se estudar com mais
profundidade a formação do PIB municipal, trabalhando-se com o VAB dos impostos
gerados por cada setor econômico. Outras sugestões de estudos são
empoderamento das famílias beneficiárias (principalmente das mulheres), a
consciências dos beneficiários a respeito dos seus direitos sociais, o cumprimento
das condicionalidades, a relação entre o PBF e a melhoria da quantidade e
qualidade do aprendizado das crianças e o efeito sobre a segurança alimentar das
famílias beneficiárias.
46
REFERÊNCIAS
BRASIL. Constituição (1988). Constituição Federal do Brasil de 1988.
______. Decreto nº. 5.209, de 17 de setembro de 2004. Regulamenta a Lei no 10.836, de 9 de janeiro de 2004, que cria o Programa Bolsa Família, e dá outras providências. Diário Oficial da República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 20 set. 2004b.
______. Lei nº. 10.219, de 11 de abril de 2001. Cria o Programa Nacional de Renda Mínima vinculada à educação - "Bolsa Escola", e dá outras providências. Diário Oficial da República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 12 abr. 2001a.
______. Lei nº. 10.689 de 13 de junho de 2003. Cria o Programa Nacional de Acesso à Alimentação - "Cartão Alimentação". Diário Oficial da República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 16 Jun. 2003.
______. Lei nº. 10.836, de 9 de janeiro de 2004. Cria o Programa Bolsa Família e dá outras providências. Diário Oficial da República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 12 jan. 2004a.
______. Medida Provisória nº. 2.206, de 10 de agosto de 2001. Cria o Programa Nacional de Renda Mínima vinculado à Saúde: Bolsa-Alimentação. Diário Oficial da República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 13 ago. 2001b.
CAIXA ECONÔMICA FEDERAL. Disponível em http://www.caixa.gov.br/Voce/Social/ Transferencia/bolsa_familia/index.asp. Acesso em 19 de nov. 2012.
CAMPOS FILHO, Antonio Claret. Transferência de renda com condicionalidades e desenvolvimento de capacidades: uma análise a partir da integração dos programas Bolsa Família e Vida Nova no Município de Nova Lima. Disponível em http://www.planejamento.gov.br/secretarias/upload/Arquivos/seges/EPPGG/producaoAcademica/Tese_Claret.pdf. Acesso em: 20 dez. 2012.
CARDOSO, Eliana e SOUZA, André P. “The Impact Of Cash Transfers On Child Labor And School Attendance In Brazil”. Nashville Tennessee: Vanderbilt University, 2004.
CASTRO, Jorge Abrahão e MODESTO, Lúcia. (Org.). Bolsa família 2003-2010: avanços e desafios. Brasília, MDS/Ipea, v.1. 2010.
Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro (FIRJAN). Disponível em http://www.firjan.org.br/ifdm/. Acesso em: 10 de dez. 2012.
Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Norte (FIERN). Disponível em http://www.fiern.org.br/. Acesso em: 10 de nov. 2012.
GUERRA, S. M. G. e HONORATO, F. A lei do Petróleo e a Renda Petrolífera no Brasil. Campinas: Universidade Estadual de Campinas, 2004.
47
HODDINOTT, J. et al. “The Impact Of Progressa On Consumption : A Final Report”. Washington, D.C: International Food Policy Research Institute, 2000. Disponível em: http://evaluacion.oportunidades.gob.mx:8010/441c7c1a3d30adf64e0e724174a9d527/impacto/2000/ifpri_2000_hoddinott_consumption.pdf.
IBGE – Sistema de contas Nacionais Trimestrais. Disponível em http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/indicadores/pib/defaultcnt.shtm. Acesso em: 10 de dez. 2012.
Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas (IpeaData). Disponível em http://www.ipeadata.gov.br/. Acesso em: 10 de nov. 2012.
______ – Desafios do Desenvolvimento. Disponível em http://desafios.ipea.gov.br/index.php?option=com_content&view=article&id=2048:catid=28&Itemid=23. Acessado em: 10 de nov. 2012.
LANDIM JUNIOR, Paulo Henrique. Os Efeitos do Programa Bolsa Família sobre a Economia dos Municípios Brasileiros. São Paulo: INSPER, 2009.
MARTINS, Gilberto de A. Manual para elaboração de elaboração de monografias e dissertações. 3 ed. São Paulo: Atlas. 2002.
MILONE, Giuseppe e ANGELINE, Flávio. Estatística aplicada. 1ª ed. São Paulo: Atlas. 1995.
Ministério do Desenvolvimento e Combate a Fome (MDS). Disponível em http://www.mds.gov.br/bolsafamilia. Acesso em: 19 de nov. 2012.
PARKER, S. W., SKOUFIAS, E. “The Impact of Progresa On Work, Leisure, And Time Allocation”. Washington D.C: International Food Policy Research Intitute, 2000.
POCHMANN, M. Proteção social na periferia do capitalismo: considerações sobre o Brasil. São Paulo em Perspectiva, São Paulo, Fundação SEADE, v. 18, n. 2, p. 3-16, abr./jun. 2004.
PEREIRA, Lucélia L. et al. Efeitos do Programa Bolsa Família nas condições de vida de beneficiários em municípios de muito baixo IDH, 2004. Disponível em http://www.ipc-undp.org/publications/mds/33M.pdf. Acesso em: 19 de nov. 2012.
Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD). Disponível em http://www.pnud.org.br/ODM.aspx. Acesso em: 19 de nov. 2012.
RAWLINGS, Laura B. e RUBIO, Gloria M. “Evaluating the Impact of Conditional Cash Transfer Programs”. Washington, D.C: The World Bank Research Observer. 2005
SENNA, M. C. M. et al. Programa Bolsa Família: nova institucionalidade no campo da política social brasileira? Rev. Katál. Florianópolis v. 10 n. 1 p. 86-94 jan./jun. 2007.
48
SILVA , Maria Ozanira da Silva e. O Bolsa Família: problematizando questões centrais na política de transferência de renda no Brasil. Ciência & saúde coletiva [online]. 2007, vol. 12, n.6, pp. 1429-1439. Disponível em http://www.scielo.br/scielo.php? script=sci_arttext&pid=S1413-81232007000600006. Acesso em: 20 de nov. 2012. SILVA, E. L. e MENEZES, E. M. Metodologia da pesquisa e elaboração de dissertação. Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis. 2000. SOARES, Fabio V., et al. Programas de Transferência de Renda no Brasil: Impactos sobre a Desigualdade. Centro Internacional da Pobreza IPEA / PNUD e DISOC / IPEA. 2006. WEISSHEIMER, Marco Aurélio, Bolsa Família: Avanços, Limites e Possibilidades do Programa que está transformando a vida de milhões de famílias no Brasil. 2ª edição. São Paulo: Perseu Abramo, 2006.
49
GLOSSÁRIO
Índice de Preço ou Deflator - Variação média dos preços do período em relação à
média dos preços do período anterior.
Produto Interno Bruto - valor dos bens e serviços produzidos numa região ou país
durante o ano. É a medida do total do valor adicionado bruto produzido por todas as
atividades econômicas.
PIB per capita – Expressa a contribuição ou participação média por habitante na
riqueza gerada pela atividade econômica em uma determinada região e um mesmo
período de referência. É medido pela razão entre o Produto Interno Bruto e a
população.
PIB a preços constantes (valor adicionado) - medida do PIB expressa aos preços de
um determinado ano, que exclui os efeitos da variação de preços e oferece
condições de comparabilidade entre os valores do PIB em diversos anos. Na
metodologia atual, as quantidades produzidas no ano N1 são valoradas pelo valor
do ano N0, extrapolado por um índice de volume ou índice de quantum (índice de
crescimento real).
PIB a preços correntes - valor do PIB expresso em moeda corrente, resultante da
multiplicação do valor constante por um índice de preço.
Valor Adicionado Bruto (VAB) - Valor que a atividade agrega aos bens e serviços
consumidos no seu processo produtivo. É a contribuição ao produto interno bruto
pelas diversas atividades econômicas, obtida pela diferença entre o valor de
produção e o consumo intermediário absorvido por essas atividades.
50
ANEXOS
ANEXO A – População e PIB Municipal – 2004 a 2006
Municípios 2004 2005 2006
População PIB População PIB População PIB
Acari 11.282 35.990,66 11.303 40.668,92 11.324 44.655,18
Afonso Bezerra 10.936 25.055,26 10.951 25.500,78 10.966 29.453,16
Água Nova 2.867 6.964,15 2.909 7.697,40 2.951 9.015,10
Alexandria 13.357 32.140,45 13.266 35.576,73 13.175 49.885,46
Almino Afonso 4.937 11.740,86 4.880 13.534,52 4.823 16.063,51
Angicos 11.596 31.138,70 11.590 34.434,65 11.583 38.804,98
Antônio Martins 6.343 14.526,71 6.251 16.748,93 6.161 20.141,23
Arês 11.417 94.036,53 11.438 118.385,38 11.458 122.828,26
Campo Grande 9.082 23.504,08 9.095 24.958,58 9.108 29.491,48
Baía Formosa 8.128 59.481,66 8.196 86.615,29 8.263 104.267,47
Baraúna 20.693 129.351,64 21.084 101.100,56 21.473 124.799,85
Barcelona 4.162 9.994,86 4.200 11.169,51 4.238 13.541,97
Bento Fernandes 4.835 13.500,02 4.863 13.637,50 4.891 19.349,90
Bodó 2.775 11.568,77 2.775 9.071,15 2.775 12.260,01
Bom Jesus 9.332 26.490,00 9.492 28.687,41 9.651 29.126,50
Brejinho 11.489 31.165,05 11.748 37.145,15 12.005 44.344,05
Caiçara do Norte 5.881 18.825,72 5.890 21.404,50 5.898 26.658,98
Caiçara do R do Vento 2.996 7.831,89 3.024 8.601,90 3.053 10.911,28
Caicó 60.266 249.552,49 60.988 282.707,92 61.704 334.190,42
Campo Redondo 9.125 20.335,11 9.108 21.477,95 9.092 26.055,95
Canguaretama 29.110 78.802,70 29.575 97.763,93 30.035 110.953,37
Carnaúba dos Dantas 7.073 19.632,07 7.184 23.211,06 7.294 26.903,63
Ceará-Mirim 67.692 175.232,26 68.856 207.192,44 70.012 245.798,81
Cerro Corá 11.000 27.430,95 11.035 28.605,59 11.070 33.489,40
Coronel Ezequiel 5.152 13.055,87 5.096 15.891,83 5.039 17.064,65
Coronel João Pessoa 4.692 10.441,20 4.689 12.116,78 4.687 14.122,41
Cruzeta 8.273 29.966,95 8.303 30.803,15 8.333 39.911,96
Currais Novos 41.080 162.688,36 41.144 184.873,96 41.208 209.957,06
Doutor Severiano 6.605 14.186,63 6.617 16.595,10 6.629 19.399,29
Encanto 4.838 12.810,47 4.847 13.486,20 4.856 17.057,32
Equador 5.752 12.801,37 5.772 14.733,27 5.791 18.216,93
Espírito Santo 11.020 21.069,73 11.087 23.892,86 11.154 29.332,40
Extremoz 21.948 89.744,94 22.473 82.158,89 22.995 226.915,74
Fernando Pedroza 2.577 6.686,05 2.561 7.365,41 2.545 9.084,32
Florânia 8.945 24.159,44 8.937 25.040,92 8.930 30.305,63
Francisco Dantas 2.895 8.341,50 2.867 8.564,70 2.839 10.970,55
Frutuoso Gomes 4.548 10.764,74 4.541 12.818,45 4.534 14.617,77
Galinhos 2.025 26.056,47 2.082 27.263,26 2.138 30.471,25
Goianinha 17.746 57.586,70 17.764 69.957,66 17.783 94.218,96
Grossos 8.743 70.100,98 8.852 80.753,72 8.961 99.211,05
Ielmo Marinho 10.835 37.303,20 10.965 38.728,97 11.094 53.193,67
Ipanguaçu 12.264 39.447,00 12.339 41.829,17 12.414 46.974,24
Ipueira 2.005 6.812,03 2.028 7.971,98 2.051 9.276,91
Itajá 7.013 17.326,06 7.182 21.145,19 7.350 23.949,98
Itaú 5.461 14.330,04 5.503 15.810,90 5.544 19.012,07
Jaçanã 8.097 17.405,77 8.189 19.586,97 8.282 21.627,66
Jandaíra 6.473 15.921,57 6.550 16.973,68 6.627 20.633,55
Janduís 5.399 13.757,33 5.355 15.554,25 5.312 16.941,49
51
Januário Cicco 8.214 28.006,41 8.331 22.156,39 8.447 28.588,62
Japi 6.459 12.477,37 6.488 13.421,68 6.517 15.042,27
Jardim de Angicos 2.789 6.562,51 2.815 7.737,34 2.841 9.067,08
Jardim de Piranhas 13.039 36.742,10 13.270 45.579,85 13.500 53.529,24
Jardim do Seridó 12.144 43.900,51 12.167 49.844,42 12.190 53.948,23
João Câmara 30.989 80.951,18 31.374 87.810,34 31.757 101.795,42
João Dias 2.566 6.160,70 2.560 7.434,12 2.553 8.550,79
José da Penha 6.101 14.967,31 6.144 16.216,41 6.187 20.117,90
Jucurutu 18.671 52.463,94 18.970 60.002,32 19.267 68.811,34
Jundiá 3.175 7.177,89 3.161 8.050,62 3.148 10.652,83
Lagoa D´anta 5.915 25.814,14 5.979 26.544,72 6.041 19.165,83
Lagoa de Pedras 7.086 16.420,57 7.238 18.411,73 7.390 20.576,98
Lagoa de Velhos 3.001 8.424,16 3.079 9.706,86 3.156 11.136,25
Lagoa Nova 12.711 33.543,70 12.855 34.609,52 12.998 39.818,84
Lagoa Salgada 7.156 24.724,62 7.233 20.271,22 7.309 26.344,53
Lajes 9.764 26.964,92 9.845 29.539,17 9.925 31.538,68
Lajes Pintadas 4.566 12.174,27 4.574 12.486,99 4.582 14.056,77
Lucrécia 3.347 8.339,59 3.375 10.039,07 3.404 11.708,60
Luís Gomes 9.445 19.947,47 9.509 22.208,79 9.573 26.388,24
Macaíba 60.749 413.886,76 62.046 467.365,40 63.333 496.999,48
Major Sales 3.050 7.709,29 3.073 9.180,99 3.095 10.766,99
Marcelino Vieira 8.147 19.958,52 8.097 21.875,01 8.048 27.235,18
Martins 7.604 21.692,94 7.577 22.156,56 7.551 25.769,06
Maxaranguape 9.046 27.168,00 9.277 29.765,13 9.506 40.920,02
Messias Targino 3.874 10.910,57 3.909 10.971,60 3.943 13.927,82
Montanhas 13.140 24.995,49 13.404 29.582,22 13.666 31.972,08
Monte Alegre 20.415 48.485,23 20.755 55.205,79 21.094 62.451,51
Monte das Gameleiras 2.428 7.208,55 2.403 7.591,43 2.378 8.952,37
Natal 766.081 5.955.689,07 778.040 6.643.982,58 789.896 7.398.852,25
Nísia Floresta 21.660 68.177,74 22.239 77.637,82 22.814 95.270,69
Nova Cruz 35.774 91.652,29 36.203 103.694,81 36.629 117.477,84
Olho-d´água do Borges 4.402 10.164,47 4.389 12.237,06 4.376 14.016,06
Ouro Branco 4.730 18.446,85 4.743 19.659,49 4.757 23.330,47
Paraná 3.696 8.654,48 3.710 10.499,09 3.724 12.331,35
Paraú 4.135 10.296,35 4.145 10.935,54 4.154 12.170,13
Parazinho 4.502 10.517,35 4.541 13.144,58 4.580 14.346,19
Parelhas 20.214 55.876,52 20.412 64.832,30 20.608 72.568,82
Parnamirim 156.181 1.030.064,64 163.144 1.124.275,70 170.055 1.235.004,15
Passa e Fica 9.256 23.879,40 9.460 25.635,39 9.664 30.431,09
Passagem 2.815 7.831,60 2.843 8.364,52 2.870 10.007,65
Patu 10.879 27.857,96 10.814 35.266,49 10.750 39.510,38
Pau dos Ferros 26.775 98.220,73 27.221 111.936,36 27.663 127.238,58
Pedra Grande 4.288 12.992,09 4.348 13.801,18 4.407 16.412,75
Pedra Preta 2.917 6.662,53 2.933 7.223,48 2.948 8.838,49
Pedro Avelino 6.241 19.911,87 5.850 19.978,00 5.463 21.419,37
Pedro Velho 13.909 30.056,82 13.995 37.738,30 14.081 45.556,92
Pilões 3.433 8.208,96 3.529 8.968,10 3.624 11.445,92
Poço Branco 13.188 23.754,14 13.392 29.895,41 13.596 35.508,58
Portalegre 6.946 15.090,31 6.990 17.408,57 7.034 19.492,29
Presidente Juscelino 7.523 19.353,55 7.638 21.121,22 7.752 25.312,04
Pureza 7.044 23.337,13 7.061 25.031,46 7.079 34.768,86
Rafael Fernandes 4.716 12.533,84 4.820 14.403,56 4.923 16.462,37
Rafael Godeiro 2.940 7.546,09 2.937 8.018,67 2.934 11.144,49
52
Riacho da Cruz 2.723 6.822,34 2.735 7.980,56 2.748 9.384,38
Riacho de Santana 4.313 10.935,80 4.338 11.927,43 4.363 14.221,96
Riachuelo 5.731 16.561,91 5.725 16.935,77 5.719 21.028,71
Rio do Fogo 10.071 22.392,39 10.260 25.123,26 10.447 30.079,69
Rodolfo Fernandes 4.062 10.441,99 3.972 12.394,80 3.883 14.663,59
Ruy Barbosa 3.882 9.130,15 3.925 10.418,10 3.968 11.545,99
Santa Cruz 32.648 89.399,91 32.948 98.737,82 33.245 115.054,36
Santa Maria 4.265 11.059,15 4.373 12.880,73 4.479 15.477,43
Santana do Matos 16.795 43.290,37 16.973 43.178,23 17.150 49.370,33
Santana do Seridó 2.309 7.176,31 2.294 8.101,73 2.279 9.168,58
Santo Antônio 20.564 50.937,68 20.665 57.304,87 20.765 64.329,37
São Bento do Norte 3.481 10.257,34 3.504 18.179,51 3.527 19.655,24
São Bento do Trairí 3.247 8.781,54 3.247 9.809,02 3.248 11.952,11
São Fernando 3.095 22.616,00 3.065 20.408,26 3.034 24.247,64
São Francisco do Oeste 3.831 9.199,62 3.909 11.049,80 3.986 13.062,72
São G do Amarante 82.063 385.592,51 84.788 562.448,05 87.493 621.004,44
São João do Sabugi 5.808 18.850,34 5.833 19.612,33 5.857 22.921,70
São José de Mipibu 38.381 118.719,21 39.148 148.133,31 39.909 156.511,30
São José do Campestre 12.062 34.697,07 12.080 38.785,69 12.097 34.132,20
São José do Seridó 4.085 15.874,88 4.153 18.401,79 4.220 20.093,63
São Miguel 21.014 50.363,48 21.211 56.371,98 21.406 65.721,42
São Miguel do Gostoso 8.481 26.030,36 8.680 29.744,81 8.878 37.967,29
São Paulo do Potengi 14.895 46.567,10 15.133 57.821,12 15.368 55.734,75
São Pedro 6.651 17.676,64 6.624 18.395,78 6.596 21.869,66
São Rafael 8.385 23.074,48 8.425 24.176,06 8.466 29.833,63
São Tomé 10.456 22.224,91 10.380 23.729,86 10.305 30.892,88
São Vicente 5.968 15.129,95 6.042 16.763,28 6.116 18.687,27
Sen Elói de Souza 5.397 15.000,36 5.478 16.759,79 5.559 17.487,75
Sen Georgino Avelino 3.630 10.781,02 3.702 16.062,17 3.774 14.992,36
Serra de São Bento 5.652 11.415,40 5.604 12.436,27 5.557 14.164,98
Serra Negra do Norte 7.562 23.239,95 7.567 25.272,38 7.571 28.521,09
Serrinha 7.509 23.810,88 7.565 23.840,60 7.621 29.196,71
Serrinha dos Pintos 4.273 10.059,68 4.268 11.416,11 4.263 13.106,12
Severiano Melo 10.672 28.360,39 10.693 26.842,00 10.714 26.472,44
Sítio Novo 4.370 11.018,58 4.353 12.440,92 4.336 14.837,55
Taboleiro Grande 2.007 6.155,29 2.003 7.248,69 1.998 8.038,69
Taipu 12.086 42.206,22 12.208 48.444,97 12.330 51.982,47
Tangará 13.095 36.220,90 13.312 43.515,50 13.526 47.120,28
Ten Ananias 8.539 19.815,62 8.465 21.307,13 8.392 26.365,21
Ten Laurentino Cruz 4.941 14.740,06 5.058 15.341,63 5.174 18.221,83
Tibau 3.801 19.094,71 3.934 20.502,65 4.067 24.022,60
Tibau do Sul 8.665 33.820,07 8.867 45.953,68 9.068 52.760,34
Timbaúba dos Batistas 2.319 6.666,82 2.348 7.885,36 2.377 8.957,62
Touros 31.296 104.269,30 32.052 112.409,95 32.801 150.860,43
Triunfo Potiguar 3.702 9.559,75 3.715 10.966,97 3.728 12.241,51
Umarizal 11.096 31.514,05 11.097 38.184,88 11.098 41.191,54
Várzea 4.913 11.318,97 4.893 13.564,09 4.873 15.654,14
Venha-Ver 3.691 8.843,43 3.751 10.131,84 3.810 11.633,61
Vera Cruz 8.805 27.356,10 8.868 26.169,31 8.930 33.192,84
Viçosa 1.630 4.839,30 1.654 6.515,20 1.678 7.089,51
Vila Flor 2.647 8.221,40 2.673 10.679,69 2.699 13.066,48
RIO G DO NORTE 2.502.160 12.153.744,05 2.538.907 13.683.976,07 2.575.375 15.573.997,73
Fonte: IBGE
53
ANEXO B – POPULAÇÃO E PIB MUNICIPAL – 2007 A 2009
Municípios 2007 2008 2009
População PIB População PIB População PIB
Acari 10.911 47.306,67 11.222 53.402,30 11.215 60.654,47
Afonso Bezerra 10.339 34.649,31 10.628 35.468,13 10.594 40.613,49
Água Nova 2.843 10.611,98 2.929 12.206,45 2.952 13.867,90
Alexandria 13.729 50.402,80 14.127 55.400,39 14.151 61.343,27
Almino Afonso 4.948 18.441,46 5.087 20.620,73 5.071 20.359,55
Angicos 11.227 45.120,08 11.544 49.441,80 11.525 58.391,63
Antônio Martins 6.997 23.712,63 7.205 28.510,71 7.245 29.558,56
Arês 12.236 104.203,03 12.611 111.754,01 12.732 162.538,61
Campo Grande 8.936 33.696,60 9.194 35.164,58 9.203 39.951,48
Baía Formosa 8.466 88.346,17 8.726 99.727,30 8.811 154.971,21
Baraúna 23.098 136.460,67 23.860 110.833,14 24.347 130.860,68
Barcelona 3.928 14.725,73 4.040 16.904,52 4.042 17.381,98
Bento Fernandes 5.006 23.613,31 5.158 23.896,55 5.199 27.000,75
Bodó 2.542 12.788,52 2.611 12.981,15 2.592 16.126,94
Bom Jesus 8.478 33.944,91 8.721 37.497,09 8.725 41.508,28
Brejinho 11.135 45.213,06 11.476 48.053,97 11.585 57.726,14
Caiçara do Norte 6.384 29.712,06 6.582 30.570,91 6.652 31.648,86
Caiçara do R do Vento 3.064 12.432,92 3.158 14.088,59 3.185 16.797,09
Caicó 60.656 377.131,22 62.497 397.172,50 63.006 484.225,84
Campo Redondo 10.462 34.661,66 10.793 40.183,08 10.947 46.653,81
Canguaretama 29.334 111.868,69 30.237 124.950,48 30.541 144.216,41
Carnaúba dos Dantas 6.836 27.525,27 7.041 29.541,28 7.083 33.648,25
Ceará-Mirim 65.450 276.861,37 67.416 290.640,46 67.869 350.788,21
Cerro Corá 10.890 39.352,21 11.207 42.079,25 11.235 50.042,42
Coronel Ezequiel 5.255 19.476,47 5.404 21.375,41 5.399 24.485,15
Coronel João Pessoa 4.827 16.474,43 4.970 18.591,90 4.993 21.530,44
Cruzeta 7.825 38.919,12 8.046 42.422,85 8.029 48.400,60
Currais Novos 42.066 230.390,66 43.315 243.230,19 43.536 289.145,55
Doutor Severiano 6.431 21.729,91 6.615 24.307,82 6.616 26.936,34
Encanto 5.158 19.443,36 5.316 21.761,43 5.365 23.171,36
Equador 5.875 21.991,00 6.050 27.397,58 6.084 31.079,24
Espírito Santo 10.132 31.109,07 10.414 32.551,16 10.373 36.764,44
Extremoz 21.792 331.342,51 22.473 369.463,93 22.751 134.227,41
Fernando Pedroza 2.876 10.650,74 2.964 11.533,79 2.994 12.757,66
Florânia 8.313 31.586,44 8.540 35.306,13 8.487 41.976,34
Francisco Dantas 2.928 12.358,47 3.011 13.956,43 3.008 14.319,34
Frutuoso Gomes 4.360 16.499,53 4.482 19.034,72 4.468 20.236,62
Galinhos 2.149 24.787,62 2.219 35.779,47 2.264 41.610,73
Goianinha 20.347 98.912,74 20.997 109.737,30 21.321 137.463,17
Grossos 9.441 96.995,47 9.741 114.609,26 9.886 92.027,87
Ielmo Marinho 11.649 58.299,20 12.018 56.722,83 12.189 65.500,87
Ipanguaçu 13.444 58.874,14 13.868 56.385,74 14.056 65.991,01
Ipueira 2.035 10.148,59 2.097 11.090,51 2.115 13.287,05
Itajá 6.410 25.080,01 6.599 27.133,28 6.629 34.752,64
Itaú 5.758 21.135,75 5.936 23.147,21 5.999 27.125,37
Jaçanã 7.788 24.860,30 8.017 26.970,11 8.045 33.762,64
Jandaíra 6.447 22.226,34 6.641 22.684,00 6.688 26.507,67
Janduís 5.416 17.373,09 5.569 21.858,79 5.562 25.795,90
Januário Cicco 8.294 36.937,82 8.548 34.313,00 8.629 39.116,65
54
Japi 5.610 17.413,09 5.757 20.894,91 5.693 21.833,81
Jardim de Angicos 2.536 10.003,84 2.607 11.567,26 2.598 12.700,25
Jardim de Piranhas 13.704 55.105,45 14.139 59.079,89 14.347 75.420,53
Jardim do Seridó 12.013 55.670,61 12.362 58.646,31 12.384 63.020,54
João Câmara 30.423 115.559,97 31.332 123.045,21 31.518 146.441,63
João Dias 2.723 10.288,76 2.805 11.874,81 2.824 11.670,41
José da Penha 5.982 23.121,56 6.157 25.985,00 6.177 27.978,04
Jucurutu 17.501 83.718,81 18.014 80.734,63 18.069 93.718,13
Jundiá 3.517 12.607,27 3.626 14.755,72 3.663 16.786,95
Lagoa D´anta 5.940 23.522,18 6.119 24.098,96 6.164 28.359,14
Lagoa de Pedras 6.989 24.131,98 7.205 22.579,59 7.282 27.062,74
Lagoa de Velhos 2.699 13.174,64 2.778 14.340,11 2.789 14.934,08
Lagoa Nova 13.167 42.866,89 13.574 46.472,45 13.718 54.598,98
Lagoa Salgada 7.179 30.582,88 7.395 28.292,29 7.449 31.882,97
Lajes 10.412 38.188,36 10.737 40.027,67 10.865 44.814,03
Lajes Pintadas 4.217 16.085,28 4.333 17.485,29 4.309 19.073,09
Lucrécia 3.418 13.575,08 3.522 15.192,80 3.550 17.092,45
Luís Gomes 9.763 31.629,04 10.060 35.410,38 10.144 38.557,83
Macaíba 63.337 576.109,96 65.361 608.621,30 66.380 708.533,84
Major Sales 3.459 13.082,67 3.571 15.343,99 3.631 15.742,35
Marcelino Vieira 8.112 30.049,56 8.342 34.431,69 8.331 36.583,62
Martins 8.089 28.653,36 8.331 29.901,38 8.386 33.951,95
Maxaranguape 8.969 39.658,00 9.251 41.274,78 9.371 45.616,97
Messias Targino 3.795 16.390,78 3.907 18.962,94 3.923 21.696,82
Montanhas 12.393 39.060,30 12.762 42.747,40 12.834 48.808,79
Monte Alegre 20.590 73.054,36 21.225 80.288,41 21.448 93.939,81
Monte das Gameleiras 2.394 9.899,47 2.460 10.664,40 2.449 11.909,32
Natal 774.230 8.022.874,86 798.065 8.656.932,02 806.203 10.369.581,17
Nísia Floresta 22.906 101.691,12 23.655 106.919,02 24.109 120.932,65
Nova Cruz 35.280 139.304,73 36.336 150.454,19 36.561 178.236,55
Olho-d´água do Borges 4.442 15.727,80 4.570 17.319,24 4.578 19.422,44
Ouro Branco 4.973 25.588,73 5.124 24.561,16 5.166 28.777,17
Paraná 3.886 14.328,30 4.004 16.369,44 4.039 16.883,23
Paraú 3.880 13.446,59 3.988 14.492,91 3.974 15.755,62
Parazinho 4.772 19.331,91 4.920 17.641,38 4.977 20.183,13
Parelhas 19.972 86.402,55 20.566 96.142,74 20.676 109.494,69
Parnamirim 172.751 1.402.946,98 178.819 1.654.984,72 184.222 1.963.383,47
Passa e Fica 10.372 37.219,49 10.718 42.843,26 10.954 48.088,02
Passagem 2.629 11.578,65 2.704 12.058,31 2.703 13.935,79
Patu 11.303 42.551,01 11.634 45.134,83 11.671 48.704,79
Pau dos Ferros 26.728 148.566,47 27.547 161.315,72 27.809 190.029,68
Pedra Grande 3.918 17.766,14 4.030 17.867,14 4.027 21.086,86
Pedra Preta 2.659 10.697,45 2.732 11.636,66 2.718 12.639,97
Pedro Avelino 7.405 24.731,16 7.607 26.592,06 7.559 32.851,05
Pedro Velho 13.673 47.448,15 14.073 50.715,28 14.118 59.598,80
Pilões 3.381 13.179,07 3.488 15.580,32 3.535 18.169,75
Poço Branco 12.288 41.447,98 12.645 44.907,61 12.673 51.087,07
Portalegre 6.855 22.542,17 7.056 25.602,40 7.082 29.353,13
Presidente Juscelino 8.283 29.562,18 8.552 32.121,01 8.703 35.337,00
Pureza 8.030 35.314,04 8.287 35.997,57 8.415 42.372,98
Rafael Fernandes 4.608 18.732,32 4.750 20.861,15 4.797 22.393,70
Rafael Godeiro 3.131 12.897,50 3.226 14.969,86 3.251 14.798,20
Riacho da Cruz 3.025 11.359,94 3.121 12.957,82 3.165 13.750,83
55
Riacho de Santana 4.292 16.612,67 4.419 18.543,79 4.437 20.293,28
Riachuelo 6.824 24.718,20 7.045 26.852,17 7.171 29.479,82
Rio do Fogo 9.753 35.535,18 10.048 37.977,19 10.124 46.879,40
Rodolfo Fernandes 4.569 17.090,11 4.704 18.868,94 4.724 19.215,07
Ruy Barbosa 3.625 13.482,33 3.729 14.874,21 3.730 17.067,81
Santa Cruz 33.736 133.294,68 34.769 141.764,11 35.095 158.790,68
Santa Maria 4.659 18.423,76 4.813 21.091,30 4.915 21.702,83
Santana do Matos 14.312 53.314,55 14.690 54.467,78 14.544 61.293,67
Santana do Seridó 2.729 11.342,65 2.816 13.138,19 2.858 15.413,38
Santo Antônio 21.263 73.862,52 21.905 81.444,18 22.071 106.386,32
São Bento do Norte 3.529 22.140,76 3.635 22.241,35 3.658 20.047,73
São Bento do Trairí 3.702 13.825,54 3.820 14.974,48 3.875 17.591,51
São Fernando 3.381 26.697,54 3.483 27.896,69 3.505 31.728,19
São Francisco do Oeste 3.669 15.157,51 3.780 17.405,86 3.807 19.215,29
São G do Amarante 77.363 612.728,56 79.776 660.111,28 80.737 816.908,50
São João do Sabugi 5.765 24.317,25 5.934 26.411,12 5.953 30.413,18
São José de Mipibu 36.990 174.048,04 38.109 196.777,05 38.404 224.160,22
São José do Campestre 11.744 42.401,77 12.080 45.816,62 12.079 49.277,48
São José do Seridó 3.925 24.066,18 4.042 26.638,00 4.066 27.033,29
São Miguel 22.579 77.834,87 23.288 85.779,20 23.593 99.753,36
São Miguel do Gostoso 8.810 42.267,19 9.093 39.332,79 9.240 48.024,87
São Paulo do Potengi 14.483 59.577,33 14.918 62.994,15 15.017 87.246,09
São Pedro 6.433 23.802,64 6.612 26.027,33 6.590 27.908,86
São Rafael 8.116 32.067,51 8.350 35.502,21 8.357 39.029,38
São Tomé 11.115 35.611,38 11.445 38.882,82 11.501 42.415,36
São Vicente 5.819 20.420,72 5.992 22.944,61 6.023 25.894,69
Sen Elói de Souza 5.906 20.848,19 6.097 21.937,44 6.201 24.814,87
Sen Georgino Avelino 3.690 18.418,35 3.806 18.701,89 3.854 20.890,93
Serra de São Bento 5.801 16.565,16 5.968 17.770,01 5.973 19.798,83
Serra Negra do Norte 7.241 31.529,79 7.445 32.850,02 7.428 34.102,25
Serrinha 6.740 35.978,88 6.925 35.306,62 6.885 38.411,34
Serrinha dos Pintos 4.360 15.437,43 4.488 17.105,36 4.504 19.139,68
Severiano Melo 5.671 25.763,77 5.728 25.660,01 5.224 26.589,74
Sítio Novo 5.212 18.068,18 5.380 19.847,02 5.471 22.295,31
Taboleiro Grande 2.278 9.888,26 2.349 11.448,32 2.380 12.153,44
Taipu 11.768 53.858,88 12.115 59.722,63 12.165 68.109,51
Tangará 13.081 50.375,60 13.482 55.872,29 13.610 65.106,89
Ten Ananias 9.311 31.689,16 9.591 35.878,84 9.655 39.965,72
Ten Laurentino Cruz 5.120 19.231,61 5.284 20.897,34 5.369 25.890,28
Tibau 3.750 32.382,95 3.871 38.961,93 3.937 30.851,07
Tibau do Sul 10.959 58.174,39 11.347 64.621,73 11.707 71.593,45
Timbaúba dos Batistas 2.295 9.647,89 2.364 11.311,17 2.380 14.699,06
Touros 29.436 160.110,68 30.325 143.828,06 30.549 202.100,95
Triunfo Potiguar 3.272 13.342,27 3.359 13.835,56 3.327 15.428,45
Umarizal 10.640 43.806,51 10.939 49.749,99 10.913 54.438,63
Várzea 5.276 17.892,07 5.435 19.358,89 5.475 22.491,92
Venha-Ver 3.494 13.237,33 3.597 15.104,41 3.612 16.099,60
Vera Cruz 10.313 40.005,74 10.652 40.347,56 10.861 49.257,35
Viçosa 1.769 8.378,93 1.826 8.935,06 1.856 8.834,25
Vila Flor 2.647 12.422,66 2.727 13.005,29 2.745 15.206,67
RIO G DO NORTE 2.532.437 17.142.522,62 2.610.264 18.572.966,38 2.636.129 21.699.865,08
Fonte: IBGE
56
ANEXO C – VAB POR SETOR ECONÔMICO E POR ANO – 2004 A 2009
VAB Agropecuária - Grupo 1 (em R$ 1.000,00)
Ano A preço do
ano corrente Índices de
preços A preço do ano
anterior Período
Variação Real em
% Acumulado
2004 19.208,98 1,0035 19.141,81 _ _ 100,00
2005 15.619,48 0,9225 16.931,76 2004 - 2005 -11,85 88,15
2006 22.276,31 1,0759 20.704,09 2005 - 2006 32,55 120,70
2007 21.246,64 0,9727 21.842,24 2006 - 2007 -1,95 118,75
2008 26.473,18 1,1339 23.347,23 2007 - 2008 9,89 128,64
2009 27.377,83 1,0843 25.249,79 2008 - 2009 -4,62 124,01 Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
VAB Agropecuária - Grupo 2 (em R$ 1.000,00)
Ano A preço do
ano corrente Índices de
preços A preço do ano
anterior Período
Variação Real em
% Acumulado
2004 809.213,01 1,0035 806.383,15 _ _ 100,00
2005 737.223,34 0,9225 799.161,57 2004 - 2005 -1,24 98,76
2006 929.923,50 1,0759 864.291,12 2005 - 2006 17,24 115,99
2007 828.334,80 0,9727 851.555,14 2006 - 2007 -8,43 107,57
2008 843.576,07 1,1339 743.966,49 2007 - 2008 -10,19 97,38
2009 1.017.576,41 1,0843 938.481,73 2008 - 2009 11,25 108,63 Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
57
VAB Indústria - Grupo 1 (em R$ 1.000,00)
Ano A preço do
ano corrente Índices de
preços A preço do ano
anterior Período
Variação Real em
% Acumulado
2004 9.985,14 1,2537 7.964,69 _ _ 100,00
2005 14.837,33 1,1487 12.916,89 2004 - 2005 29,36 129,36
2006 16.056,11 1,1421 14.057,97 2005 - 2006 -5,25 124,11
2007 18.904,62 1,0596 17.841,75 2006 - 2007 11,12 135,23
2008 18.821,70 1,1508 16.355,24 2007 - 2008 -13,49 121,74
2009 17.183,69 0,9115 18.852,97 2008 - 2009 0,17 121,91 Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
VAB Indústria - Grupo 2 (em R$ 1.000,00)
Ano A preço do
ano corrente Índices de
preços A preço do ano
anterior Período
Variação Real em
% Acumulado
2004 2.031.936,27 1,2537 1.620.783,36 _ _ 100,00
2005 2.124.099,89 1,1487 1.849.172,50 2004 - 2005 -8,99 91,01
2006 2.284.047,90 1,1421 1.999.804,49 2005 - 2006 -5,85 85,15
2007 2.529.476,57 1,0596 2.387.263,00 2006 - 2007 4,52 89,67
2008 2.790.577,75 1,1508 2.424.891,03 2007 - 2008 -4,13 85,54
2009 3.164.768,38 0,9115 3.472.205,02 2008 - 2009 24,43 109,96 Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
58
VAB Comércio e serviços - Grupo 1 (em R$ 1.000,00)
Ano A preço do
ano corrente Índices de
preços A preço do
ano anterior Período
Variação Real em %
Acumulado
2004 24.561,39 1,0799 22.744,12 _ _ 100,00
2005 28.130,66 1,1229 25.052,72 2004 - 2005 2,00 102,00
2006 31.495,57 1,0754 29.288,01 2005 - 2006 4,11 106,11
2007 35.380,62 1,1211 31.558,16 2006 - 2007 0,20 106,31
2008 37.219,27 1,0289 36.175,46 2007 - 2008 2,25 108,56
2009 42.341,03 1,1472 36.908,11 2008 - 2009 -0,84 107,72 Fonte: IBGE / SAGI (MDS)
VAB Comercio e serviços - Grupo 2 (em R$ 1.000,00)
Ano A preço do
ano corrente Índices de
preços A preço do
ano anterior Período
Variação Real em %
Acumulado
2004 4.778.987,66 1,0799 4.425.394,93 _ _ 100,00
2005 5.569.798,20 1,1229 4.960.374,59 2004 - 2005 3,80 103,80
2006 6.342.102,81 1,0754 5.897.578,80 2005 - 2006 5,88 109,68
2007 6.951.721,40 1,1211 6.200.668,50 2006 - 2007 -2,23 107,45
2008 7.293.195,60 1,0289 7.088.659,13 2007 - 2008 1,97 109,42
2009 9.010.195,30 1,1472 7.854.066,97 2008 - 2009 7,69 117,11 Fonte: IBGE / SAGI (MDS)