VII Encontro Nacional – VII ENABER

Crescimento Econômico e Externalidades Espaciais nos Municípios do

Estado do Pará: 1991 e 2000.

RESUMO

Este artigo se propõe a investigar as principais externalidades que influenciam o crescimento

econômico dos municípios do Estado do Pará. Para isso, recorreu-se aos métodos da econometria

espacial para testar a hipótese de que as externalidades espaciais geradas nos municípios estão

contribuindo, de algum modo, para a promoção do crescimento econômico do Pará, entre os anos de

1991 e 2000.

Palavras-Chave: crescimento econômico, externalidades espaciais, econometria espacial.

ABSTRACT

This article aims to investigate the main externalities that influence economic growth of the

municipalities of Para state. In order to do that, we use the methods of spatial econometrics to test

the hypothesis that these spatial externalities generated by the municipalities contribute somehow

for economic growth of Para between the years 1991 and 2000.

Keywords: economic growth, spatial externalities, spatial econometric.

2

Introdução

Em 1974 o governo militar, sob a Presidência do General Ernesto Geisel, resolveu

implementar um ambicioso projeto nacional de desenvolvimento que tinha como objetivo a

transformação do Brasil numa grande potência econômica no ano 2000. No âmbito espacial, a

estratégia de desenvolvimento regional, contida no II Plano Nacional de Desenvolvimento (II

PND), definiu uma política nacional de desenvolvimento da Amazônia.

A Superintendência de Desenvolvimento da Amazônia (SUDAM) ficou responsável pela

coordenação, elaboração e execução dos projetos do II Plano de Desenvolvimento da Amazônia (II

PDA) – um desdobramento do capítulo correspondente do II PND. A diretriz da política nacional de

desenvolvimento regional consistiu da política de ocupação humana e de desenvolvimento

econômico da Amazônia Legal.

Num primeiro momento, essa política regional de ocupação e desenvolvimento da

Amazônia foi executada com base no avanço da fronteira da pecuária de corte extensiva. Não

obstante, logo foi percebido que tal estratégia não tinha obtido o sucesso econômico esperado pelos

seus planejadores. Pelo contrário, a incontestável destruição da floresta amazônica e dos seus

recursos naturais, além da poluição dos rios e igarapés por mercúrio no beneficiamento do ouro de

aluvial dos rios amazônicos, devido o avanço da fronteira pecuária, resultaram numa forte pressão

dos movimentos ecológicos de defesa do meio ambiente da Amazônia

Essa pressão política, no plano nacional e internacional, acabou favorecendo a revisão e a

posterior extinção da política de incentivos fiscais para a pecuária. Além disso, como uma atividade

econômica primária de base agroextrativa, a pecuária de corte em regime de pastos extensivos

gerava: 1) baixo nível de emprego; e 2) atraia a violência social devido á luta pela terra, sobretudo

no Estado do Pará.

A implementação dos projetos de infraestrutura econômica na Amazônia – a exemplo da

construção da Transamazônica (BR-230) no setor de transporte; e da construção de grandes usinas

hidrelétricas para a geração e distribuição de energia elétrica à Amazônia e o resto do Brasil, a

exemplo da Usina Hidrelétrica de Tucuruí – forneceu o capital social básico aos projetos produtivos

de exploração mineral no Pará, a exemplo do Grande Projeto Carajás. A expectativa do Governo

Federal era de que os projetos agropecuários e minerais pudessem gerar as necessárias divisas em

dólares, com as exportações de commodities minerais e carne bovina, para fazer face aos

pagamentos dos elevados encargos de juros da dívida externa contraída pelo governo militar juntos

aos bancos internacionais.

Os investimentos nos Grandes Projetos de Infraestrutura Energética e de Transporte

geraram externalidades positivas concentradas nas cidades e vizinhanças naqueles municípios

paraenses onde estão situados os Grandes Projetos de Mineração e Agropecuário. Todavia, os

efeitos gerados pelos “Grandes Projetos” – assim chamados os grandes empreendimentos de

infraestrutura econômica e de atividades produtivas dos setores de mineração e agropecuários

implantados na Amazônia paraense que exigiram recursos públicos do Governo Federal – não

foram suficientes para promover a integração econômica esperada pelos seus idealizadores.

Além disso, os Grandes Projetos de mineração podem ser considerados “enclaves” de

exportação mineral – devido os seus baixos efeitos de linkages (ligações) para o restante da

economia paraense em termos de geração de renda e emprego – porque, sozinhos, não são capazes

de induzir um robusto crescimento econômico endógeno. Não obstante, após quase quarenta anos

da implantação desses Grandes Projetos, vem ocorrendo algum crescimento econômico nos

municípios paraenses próximas aos Grandes projetos.

Apesar do baixo grau verticalização na cadeia produtiva básica da indústria do alumínio –

a exemplo da indústria de Mineração Rio do Norte (extraindo bauxita), além da Alumina do Norte

do Brasil (ALUNORTE), que transforma bauxita em alumina, e do Alumínio Brasileiro

(ALBRÁS), transformando alumina em alumínio metálico – somente agora começam a aparecer

algumas iniciativas de investimentos privados locais na constituição de atividades industriais

integradas, com maior valor agregado, ao longo da cadeia produtiva do alumínio, a exemplo da

3

metalurgia de lâminas e da indústria de móveis de alumínio. Mesmo assim, esse esforço empresarial

ainda não é suficiente para desencadear um processo amplificador dos efeitos de linkages para trás e

para frente na cadeia produtiva.

A formação de aglomerados industriais nos municípios próximas aos Grandes Projetos é

um sinal de reversão da polarização nos grandes centros urbanos do Pará. De fato, não deve ser que

os municípios onde estão às grandes corporações privadas – a exemplo da Companhia Vale do Rio

Doce (CVRD) – venham apresentando nos últimos anos um desempenho econômico superior aos

municípios que estão fora do entorno da influência dos Grandes Projetos e distantes dos grandes

centros urbanos, como Belém.

Neste sentido, com o propósito de testar a hipótese do crescimento endógeno da economia

paraense representada pela taxa de crescimento da renda per capita dos municípios do Pará,

recorreu-se a aplicação dos avançados modelos econométricos espaciais no campo da economia

urbana e regional, em que se verifica a importância do espaço humano, como conceito fundamental

subjacente à ciência regional, o que nos dias de hoje é inquestionável.

A dependência espacial do crescimento econômico de um município em relação a sua

vizinhança mais próxima é algo importante que foi considerado na escolha do tema. De fato, a

influência das localidades vizinhas no crescimento econômico de um determinado município,

através de efeitos spilllovers ou efeitos de transbordamento espaciais, é um fator importante que

contribui à formação de aglomerados econômicos.

Portanto, este artigo tem como objetivo investigar teoricamente e testar empiricamente se

as externalidades espaciais atuaram realmente como fatores determinantes do crescimento

econômico dos municípios do Estado do Pará nos anos de 1991 e 2000. Para isso, recorreu-se aos

métodos da econometria espacial para testar a hipótese de trabalho de que as externalidades

espaciais, criadas e replicadas nos municípios, estão contribuindo para o crescimento da renda per

capita do Estado do Pará.

Isto implica que os conceitos e relações estabelecidas entre as variáveis explicativas e a

variável dependente do modelo econométrico espacial necessitam ser especificadas, tal que as

variáveis selecionadas representem os significados dos conceitos contemplados nas teorias e os

dados utilizados na regressão espacial sirvam à estimação, testes de hipóteses e predições para

posterior análise dos resultados.

Dessa forma, o presente artigo está organizado em três seções, além desta breve

introdução. Na primeira seção, discute-se o conceito de externalidades tanto na visão da economia

neoclássica quanto da histórica da industrialização; na segunda seção, apresenta-se o modelo

econométrico espacial para de crescimento econômico dos municípios do Estado do Pará, a

metodologia empregada no mesmo, a especificação das variáveis usadas do modelo econométrico

espacial, as fontes e magnitudes dos dados espaciais usados, a análise exploratória dos dados

espaciais, os testes de hipóteses, de heteroscedasticidade e de robustez dos parâmetros; e, por fim, a

análise final dos resultados obtidos nessa pesquisa.

1. Externalidades

O termo genérico externalidades, também denominado de economias externas, tem sido

utilizado, desde que foi introduzido por Alfred Marshall, em vários sentidos. Marshall (1982) criou

o termo economia externa no sentido da formação de economias de escala externa a firma, em

oposição a economias de escala interna a firma, resultante da formação de aglomerações de firmas

afins localizadas próximas uma das outras num espaço contíguo denominado distrito industrial.1 A

economia interna, por sua vez, significa a criação de economias decorrente do aumento da escala de

produção no ambiente interno da firma.2

Há dois tipos básicos de economias internas da firma: as economias internas reais e as

economias internas pecuniárias. As economias de escala real podem ser de dois tipos: as economias

1 Marshall (1982, V. I, p.267-268).

2 Marshall (1982, idem); Possas (1985, p.15-20).

4

reais intra-planta que resultam do aumento do tamanho da planta industrial, independentemente se a

firma produz o mesmo produto em novas plantas ou em plantas industriais diversificadas; e as

economias de escala real inter-planta que são da mesma natureza das economias de escala intra-

firma. Por outro lado, as economias pecuniárias são as que resultam da realização de pagamentos a

preços mais baixos daqueles fatores de produção usados na produção e na distribuição do produto

devido ao tamanho do volume dos produtos comercializados quando aumenta o tamanho da planta

industrial da firma.3

Enquanto o conceito de economias internas de Marshall é claro, o de economias externas,

ou simplesmente de externalidades, às vezes pode ser objeto de controvérsia quanto à aplicação do

seu verdadeiro significado.

Scitovsky (1956) afirma que o conceito de economias externas é um dos mais vagos da

literatura econômica. A razão disso, segundo o autor, é porque o conceito é usado em dois contextos

teóricos completamente diferentes: 1) o da teoria do equilíbrio parcial e geral; e 2) outro da teoria

da industrialização dos países ou regiões subdesenvolvidas.4 As conclusões da primeira são

baseadas nas hipóteses neoclássicas de concorrência perfeita de todos os mercados e na

divisibilidade perfeita de todos os recursos e produtos. Estas hipóteses servem como base á

conclusão principal da teoria de equilíbrio geral de que economias de mercado levam a alocação

eficiente dos fatores de produção a uma situação do ótimo econômico de Pareto.5

Na teoria da industrialização de países ou regiões subdesenvolvidas – desenvolvida dentre

outros por Paul N. Rosenstein-Rodan, Ragnar Nurse e Celso Furtado – os investimentos públicos

dirigidos à formação de capital social básico no sentido de Hirschman – infraestrutura econômica e

social – geram economias externas reais que atraem para o espaço geográfico dos países ou regiões

atrasadas novas firmas fornecedoras de insumos e novas firmas produtoras de bens e serviços finais,

o que acaba promovendo o rebaixamento dos custos de instalação dessas firmas devido tanto aos

efeitos das economias externas proporcionadas pelo capital social básico, quanto pelos efeitos das

economias externas proporcionadas pela aglomeração das firmas produtoras de insumos e de bens e

serviços finais [(Rosenstein-Rodan, 1953), (Nurkse, 1953), (Furtado, 1953)].

Além das economias externas reais, geradas pela relação das firmas produtoras de bens e

serviços na cadeia produtiva, há também as economias externas pecuniárias as quais decorrem da

interdependência entre firmas na cadeia de comercialização de produtos através dos mecanismos de

mercado. As compras e vendas de produtos entre as firmas são denominadas de economias externas

pecuniárias para diferenciá-las das economias externas tecnológicas.6

Na medida em que as firmas se localizam bem próximas uma das outras num dado espaço

geográfico, formando um agrupamento econômico de firmas produtoras e vendedoras de insumos e

bens e serviços finais, então ficam criadas as economias externas de aglomeração (ou simplesmente

economias de aglomeração) que acabam contribuindo para a redução dos custos de transações e de

comercialização entre as firmas envolvidas.

1.2. Externalidades e crescimento regional e urbano

Nos modelos de crescimento endógeno, a acumulação de conhecimento do capital humano

é uma importante externalidade para promover o crescimento econômico endógeno das nações, das

regiões e das cidades. Porém, apesar da reconhecida contribuição das novas teorias do crescimento

econômico endógeno, elas deixaram um problema quanto à explicação de como as externalidades se

propagam espacialmente.

3 Koutsoyiannis (1979, p.126-137).

4 Scitovsky (1956, p.305-306).

5 Scitovsky (1956, p.302-305).

6 Scitovsky (1956, p.306-307).

5

1.2.1. Externalidades industriais e desenvolvimento regional

No campo da moderna economia regional, Hirschman (1961) e Myrdal (1968) destacaram

a importância dos governos nos investimentos públicos em capital social básico (infraestrutura) os

quais atuam como externalidades no espaço geográfico de uma região subdesenvolvida rebaixando

os custos de instalação de novas empresas. Na presença de indústrias motrizes ou indústrias-chave

há possibilidade de formação de aglomerados industriais ou integração vertical devido os efeitos de

linkages backward (para trás) e forward (para frente). Hirschman (1961) afirma que o crescimento

econômico regional é necessariamente desequilibrado espacialmente. Há uma tendência das

indústrias se concentrarem em certos pontos do espaço chamados de pólos de crescimento.

(Perroux, 1977)

Contudo, apesar dessas economias externas dos pólos econômicos serem reais, os atores do

cenário econômico freqüentemente sobreestimam este aspecto.7 De fato, mesmo tendo em conta a

importância das forças de mercado e das preferências espaciais dos atores econômicos, uma vez que

crescimento econômico se apodera de uma parte do território de uma nação, então se movimentam

outras forças que atuam sobre o restante do território.

Como observa Hirschman (1961), essas forças favorecem a difusão do progresso

econômico das regiões mais progressistas por intermédio do incremento das compras e vendas de

insumos, bens e serviços finais e de investimentos nas poucas regiões atrasadas do restante do

território. Contudo, podem também ocorrer pressões desfavoráveis ao processo de difusão que

acabam reforçando os efeitos de polarização não só aumentando o grau de concentração industrial

das regiões progressistas, mas, às vezes, até mesmo deprimindo mais as regiões atrasadas por meio

da atração da sua melhor mão-de-obra pelo processo de migração.8 Tal possibilidade supõe um

posicionamento político do governo no sentido de buscar a redução das disparidades econômicas

inter-regionais por meio de políticas nacionais de desenvolvimento regional, sobretudo para países

de dimensões continentais.9

As contribuições das teorias do desenvolvimento regional, apesar de importantes por

enfatizarem os efeitos progressivos e regressivos que afetam as regiões ricas e pobres, não explicam

a dinâmica das externalidades espaciais na formação dos centros urbanos. Assim, visando preencher

esta lacuna teórica, a Nova Geografia Econômica (NGE.), traz uma contribuição às teorias do

crescimento endógeno e as teorias de desenvolvimento regional.

1.2.2. Externalidades locacionais e as aglomerações urbanas

A importante contribuição da abordagem da Nova Geografia Econômica ou NGE para a

teoria dos aglomerados industriais destaca a importância da escolha da localização geográfica da

produção como um fator adicional da competição entre empresas. Krugman (1991) é o principal

expoente da abordagem NGE. Na formulação da sua teoria, Krugman (1991) combina o conceito de

externalidades reais de Marshall, que induz a concentração espacial, com os de economias de

aglomeração urbana e os efeitos de encadeamento da economia regional, bem como das vantagens

competitivas locacionais da teoria da localização industrial.

Krugman (1991) desenvolveu um modelo analítico em que a evolução da estrutura espacial

da economia é determinada pelo confronto de forças econômicas centrípetas e centrífugas. De um

lado, agiriam as forças centrípetas, que levam a aglomeração de atividades econômicas em uma

determinada região, geralmente, representadas por linkages setoriais, mercados densos, spillovers

de conhecimento e economias externas e de aglomeração, que induzem à concentração espacial da

atividade econômica. Do outro lado, agiriam as forças centrífugas, que levam uma dispersão das

atividades entre as regiões, que são representadas por fatores imobilizados, aluguéis,

7 Hirschman (1961, p.184).

8 Hirschman (1961, p.187-192); Myrdall (1968, p.53-67).

9 Myrdall (1968, p.107-110).

6

congestionamentos de trânsitos, poluição, custos não recuperáveis (sunk costs), custos de

commuting e as deseconomias externas, que desestimulam a concentração industrial no sentido da

formação de clusters industriais fora dos centros urbanos congestionados.

Krugman (1998) argumenta que as aglomerações das empresas são induzidas pela presença

das economias externas locais. No entanto, as economias externas seriam um produto de ações

fortuitas, e a estruturação espacial da economia seria determinada por processos resultantes das

decisões dos agentes privados operando as forças centrípetas e centrífugas de uma economia de

mercado. Neste caso, restaria pouco espaço à ação planejadora do Estado com vista à criação de

clusters industriais.

Apesar da contribuição da nova geografia econômica, para o desenvolvimento da teoria

dos clusters industriais, Fujita, Krugman & Venables (2002) reconhecem a dificuldade que esta

corrente vem tendo para modelar num sistema formal todas as variáveis representativas das forças

centrípetas e centrífugas do mundo real. O esforço de formalização de Krugman & Venables (1997)

resumiu-se a identificar as fontes dos benefícios externos, ou seja, os linkages como as forças

determinantes da concentração industrial, quando as empresas estão sujeitas tanto a baixos custos de

transportes quanto a retornos de escala crescentes, e fatores fixos como força opondo-se a

concentração.10

Por isso, talvez, essa abordagem não derive ações que impliquem na formulação de

políticas públicas promotoras de clusters industriais.

Fujita, Krugman & Venables (2002) reconhecem que a presença das externalidades

positivas e negativas de ambos os lados das forças econômicas (centrípetas e centrífugas) dificulta

qualquer pretensão normativa de pró-intervenção do Estado baseado apenas na observação empírica

de falhas de mercado ou de informação assimétrica. Por isso, os economistas dessa abordagem

esperam consolidar este enfoque da NGE, em termos teóricos e empíricos, para depois especular

quanto às suas implicações decorrentes das políticas públicas. Mesmo assim, Krugman (1994)

sugere que, às vezes, tornam-se necessárias pequenas intervenções do governo para não deixar de

fora indústrias importantes para determinadas economias.11

Porém, apenas observar o dinamismo de um aglomerado industrial (clusters) numa região

não é suficiente. De fato, do ponto de vista do desenvolvimento industrial, é preciso indagar por que

uma indústria está aglomerada e avaliar até que ponto as economias externas locais, derivadas das

inovações tecnológicas ou do tamanho do mercado, são suficientemente poderosas para merecer o

suporte governamental.12

David (1999) critica a abordagem da NGE quando observa que seus autores utilizam fatos

estilizados, que ele chama de factóides. Para David (1999), os factóides são situações idealizadas

que foram extraídos dos trabalhos dos economistas clássicos da teoria da localização industrial e da

ciência regional, que geram modelos de uma geografia idealizada da industrialização local em que

as zonas centrais industrializadas são rodeadas por atividades agrícolas e extrativas de zonas

periféricas suprimindo os “detalhes sobre importantes não-homogeneidades que estão presentes em

processos locacionais” de industrialização.13

Entre esses processos encontram-se os efeitos de spillovers do conhecimento (knowledge

spillovers) das inovações tecnológicas e também os efeitos de feedbacks responsáveis pelas não-

homogeneidades espaciais na difusão empresarial das práticas técnicas e organizacionais, que são

menos suscetíveis à modelagem matemática mais simples.14

Neste ponto, é importante focalizar as

externalidades espaciais em termos também dos efeitos cruzados dos spillovers (transbordamentos)

entre as indústrias de uma dada economia regional. É importante frisar que, apesar das indústrias

das economias regionais não terem retornos crescentes de escala indefinidamente, os processos

10

Suzigan.(2001, p.29). 11

Krugman (1994, p.223). 12

Suzigan.(2001, p.30); Suzigan et alli (2001a). 13

David.(1999,P.109-110). 14

David.(1999, p.111-112).

7

dinâmicos dessas economias são dependentes de trajetórias econômicas cujo processo evolutivo não

pode desviar-se da influência da história sobre a geografia econômica.15

Entretanto, mais recentemente, a economia mundial vem experimentando um processo de

globalização bastante avançado. Como conseqüência disso, as invenções e inovações industriais –

geradas num dado local do planeta (como o Vale do Silício nos EUA) – podem ser facilmente e

rapidamente absorvidas e adaptadas noutras localizações. Por outro lado, sem dúvida, os

investimentos diretos estrangeiros e o aumento do fluxo do comércio exterior vêm jogando um

papel relevante no desenvolvimento econômico das nações ou regiões emergentes, cujos governos

investem em capital social básico e capital humano.

1.3. Externalidades espaciais e crescimento econômico das cidades

A geografia econômica demonstra que o poder de aglomeração das cidades permanece

forte, apesar da tendência de redução dos custos de transporte e comunicação. Black & Handerson

(1998) demonstraram que o tamanho relativo das cidades norte-americanas permaneceu estável no

século XX. Esse padrão de crescimento estável das cidades foi também identificado em outros

países – como o Japão e a França (Eaton & Eckstein,1997). Por isso, merece ser ressaltado o fato

observado de que a maioria das atividades econômicas ainda persiste concentrada nas cidades;

somente poucas indústrias mudam seu centro geográfico [(Brezis & Krugman, 1997); (Black &

Handerson, 1998)].

A conclusão desses trabalhos da economia urbana é de que há fortes evidências de que as

inovações em infraestrutura de transportes – tais como nos sistemas rodoviários, ferroviários e

hidroviários interestaduais – e em infraestruturas de informação e de comunicação – a exemplo dos

serviços de correio, telégrafo, telefonia, rádio e televisão – não causam, por si próprio, o fim das

tendências históricas do processo de urbanização do capitalismo contemporâneo. Na verdade, ao

contrário, os equipamentos de transportes e serviços urbanos reforçam a tendência de localização

das atividades industriais e de serviços nas cidades e o conseqüentemente crescimento delas.16

Jacobs (1969) e Lucas (1988) observam que quando pensamos na associação entre capital

humano, conhecimento e crescimento econômico endógeno, a inclusão do papel das cidades é quase

inescapável. Idéias movem-se rapidamente nas cidades; agentes não relacionados fazem contatos e

partilham novas idéias. As externalidades resultantes das trocas de idéias entre pessoas são mais

fortes em ambientes urbanos do que em ambientes rurais. Lucas (1988) introduziu a idéia de que as

cidades jogam um papel importante na facilitação do processo de adoção e difusão do conhecimento

acumulado sobre o crescimento econômico.

As fortes externalidades de aglomeração nas cidades são importantes complementos para o

crescimento econômico endógeno, por três razões básicas: 1) as cidades, diferentemente dos países

ou das regiões, são economias abertas que permitem um intenso movimento de capital, trabalho e

idéias (inovações) intra-cidades e inter-cidades. 17

As cidades são unidades econômicas mais

concentradamente especializadas do que as regiões econômicas. Os limites das fronteiras de uma

economia nacional impedem a mobilidade dos fatores; as políticas nacionais que incentivam a

concentração industrial somente no centro-polarizador eliminam os ganhos do fator mobilidade da

diversificação e da descontração espacial; 2) vários estudos sobre o sucesso das nações afirmam que

as idéias inovadoras são importantes para o crescimento econômico nacional; e 3) recentes estudos

sobre crescimento econômico têm mostrado que a instabilidade política e a desigualdade social são

incompatíveis com o crescimento econômico endógeno.18

Os estudos sobre as economias de cidades inauguraram uma nova modalidade de pesquisa

empírica, em especial, a importância da concentração industrial nas cidades sobre o crescimento

econômico das regiões. Os trabalhos de Jacobs (1969), Henderson (1986) Glaeser (1994) foram os

15

Suzigan (2001). 16

Teaford (1986). 17

Glaeser, Scheinkman & Shleifer (1995, p.118-119). 18

Barro (1991); Barro & Sala-i-Martin (1992); Blanchard & Kartz (1992).

8

primeiros a demonstrar a importância da concentração industrial sobre o crescimento econômico

das cidades e regiões vizinhas. Na presença de políticas públicas de capacitação e treinamento dos

indivíduos (capital humano), as ocupações em termos de emprego e o aglomerado de indústrias nas

cidades fornecem um ambiente propício ao florescimento de novas ideais e de inovações que fluem

rapidamente de pessoa para pessoa.19

Jacobs (1984) afirma que essas interações nas cidades ajudam as pessoas a se apropriarem

das idéias e inovações. De fato, sem oportunidades das pessoas aprenderem com outras pessoas, e

assim melhorarem suas habilidades, não haveria razão para as pessoas pagarem aluguéis altos para

trabalhar e morar nas cidades. Na verdade, o fluxo intenso de idéias deve explicar como as cidades

sobrevivem a despeito dos aluguéis elevados. Numa visão dinâmica das cidades, as novas teorias de

crescimento endógeno associam as externalidades com a difusão de conhecimento de idéias – que é

o motor do crescimento endógeno – e destas com o crescimento econômico endógeno das cidades e,

por conseguinte, dos países e regiões. [(Romer, 1986, 1994); (Lucas, 1988)]. Por meio de pesquisas

e rápidos movimentos dos trabalhadores altamente qualificados (capital humano) entre as firmas,

idéias são rapidamente disseminadas entre as firmas vizinhas uma das outras numa cidade.

O modelo de externalidades de Marshall-Arrow-Romer (MAR) relaciona o processo de

difusão de conhecimento (idéias) entre as firmas de uma mesma indústria. Marshall (1982) afirma

que a concentração de uma indústria numa cidade, ao facilitar a difusão de conhecimentos entre as

firmas, acaba impulsionando o crescimento da indústria e da cidade; Arrow (1962) apresenta uma

primeira tentativa de formalização; e Romer (1986) formaliza um modelo de crescimento endógeno

em que a tecnologia é um vetor endógeno.

Vimos que o estoque acumulado de conhecimento é o resultado dos intencionais esforços

dos pesquisadores que buscam idéias inovadoras. Mas, a propagação do conhecimento aplicado é,

também, o resultado do esforço do empresário empreendedor de converte conhecimento científico

em inovações tecnológicas vendáveis no mercado com lucros de monopólio [Schumpeter (1982,

1984)]. Schumpeter (1982) admite que o local de monopólio é mais importante para o crescimento

econômico do que o local de competição porque o local de monopólio restringe o fluxo de idéias

com outras e assim permite que as externalidades das inovações tecnológicas sejam internalizadas

pelo empresário-inovador. Quando as externalidades são internalizadas, as inovações e crescimento

econômico crescem de forma mais rápida.

Porter (1990) também afirma que a difusão de conhecimentos especializados estimula o

crescimento econômico nas indústrias geograficamente concentradas. Porém, ele insiste em afirmar

que o local de competição, em oposição ao local de monopólio, estimula a busca e a rápida adoção

de inovações. No modelo de Porter (1990), o local de competição aumenta o processo de imitação,

porém em compensação melhora as idéias dos inovadores. Apesar do local da competição reduzir a

taxa de retorno do empresário-inovador – devido o acirramento da competição entre inovadores e

imitadores – também aumenta a pressão para inovar e este efeito acaba sendo mais forte do que o

primeiro.

A concorrência entre os competidores locais conduz a rápidas adoções de inovações de

outros e a melhoria das inovações, para fugir aos ataques dos imitadores, e isso contribui para o

crescimento da industrial. Em contraste, os locais de monopólios levam as empresas a um estado de

acomodação tecnológica como resultado dos privilégios adquiridos pelo alto padrão de consumo

dos gerentes que não querem mais correr o risco do inovador. As externalidades dinâmicas de

Porter são maximizadas nas cidades geograficamente especializadas com indústrias competitivas.

Jacobs (1969) afirma que o mais importante para o crescimento econômico das cidades é a

transferência de conhecimento (inovações) vindo do lado de fora do núcleo industrial concentrado

só no principal centro urbano do país. Como resultado, uma diversidade de indústrias localizadas

geograficamente próximas uma das outras gera sinergias positivas mais fortes do que as indústrias

especializadas localizadas geograficamente num único espaço. Jacobs (1969) é favorável ao local

19

Jacobs (1984).

9

de competição porque, como Porter, ela acredita que o local de competição permite uma rápida

adoção de tecnologia pelas firmas envolvidas que acaba promovendo o crescimento das cidades.

Neste sentido, se a proximidade geográfica entre cidades e indústrias é um vetor facilitador

da transmissão de conhecimentos, as externalidades flexíveis, resultantes do efeito transbordamento

das idéias – chamado de knowledge spillovers – são também importantes no crescimento econômico

de uma determinada região. Os fundamentos teóricos da dinâmica da difusão do conhecimento entre

pessoas nas cidades começaram com Loury (1979) e Dasgupta & Stiglitz (1980) que mostraram a

importância do efeito do knowledge spillovers, fundamentais para o crescimento econômico das

cidades.

Krugman (1991a) também apresenta um interessante modelo de externalidades no qual

destaca a importância do incremento dos rendimentos sobre o espaço geográfico. Não obstante, é o

artigo seminal de Glaeser, Kallal, Scheinkman & Schleifer (1992) que vem servindo de inspiração a

os trabalhos empíricos que destacam a importância do crescimento das cidades sobre o crescimento

econômico regional e nacional.

Há outras formas de externalidades locacionais que explicam a especialização econômica

de uma dada região e de cidades, mas que não têm como foco especificamente as externalidades de

conhecimento (knowledge spillovers) e o crescimento econômico. Marshall (1982), por exemplo,

destaca a importância das externalidades de localização, proporcionadas pelos distritos industriais,

em que firmas pertencentes a uma mesma indústria freqüentemente localizam-se bem próxima a

outra para se aproveitar dos vários insumos, inclusive da força de trabalho especializada.20

Algumas firmas de diferentes ramos industriais podem pleitear uma localização próxima

uma das outras em função da diversidade da demanda. Henderson (1986) buscou explicar porque

certas firmas preferem se localizar nos lugares em que a demanda local é elevada devido ao que ele

denominou de externalidades urbanas: igualmente como as externalidades de localização industrial,

as externalidades de urbanização explicariam os padrões da localização mais do que o crescimento

das cidades. Glaeser, Kallal, Scheinkman e Shaifer (1992) dizem que a busca de uma explicação do

porque firmas de indústrias diferentes buscam se localizar próximas uma das outras, sugere apenas

que elas não podem ser a história completa das cidades.21

As teorias das externalidades dinâmicas são extremamente atrativas porque elas procuram

explicar, simultaneamente, como se estruturam e crescem as cidades. As teorias de MAR e Porter,

sobretudo, prevêem que as indústrias especializadas e localizadas num espaço geográfico poderiam

absorver o conhecimento que transborda entre as firmas – os knowledge spillovers. Em adição,

essas teorias também prevêem que indústrias especializadas regionalmente poderiam crescer de

maneira mais rápida do que as firmas isoladas em termos geográficos.

Jacobs (1969), também, enfatiza a importância da difusão de conhecimentos como um

fator relevante para o crescimento das cidades. A idéia central desse autor é de que a externalidade

crucial nas cidades é a fertilização cruzada de idéias através de diferentes linhas de trabalho. Na

teoria de Jacobs, a variedade industrial mais do que a especialização industrial é condutora do

crescimento das cidades porque nas cidades diversificadas há mais intercâmbio de diferentes idéias

do que nas cidades especializadas. O autor afirma que indústrias localizadas em áreas altamente

diversificadas, industrialmente, podem crescer mais rápido do que em áreas especializadas. Em

contextos diferentes, admite-se que a proximidade espacial permite que idéias fluam mais

livremente.22

Esses efeitos poderiam agir para facilitar não apenas a imitação de patentes, como

demonstra o autor Jaffe (1989), mas também pela ampla imitação de atividades que requerem

agentes habilidosos. De certo modo, as habilidades são aprendidas pelo processo de imitação e o

processo de imitação é rápido nas cidades. Marshall (1890) e Jacobs (1969) admitem que a

transferência de informações é mais rápida nas cidades. Chinitz (1962) destaca a importância da

transferência de intelectuais entre as cidades e sua relação com o desenvolvimento do capital

20

Henderson (1986). 21

Glaeser, Kallal Scheinkman & Shleifer (1992, P.1130). 22

Glaeser (1994).

10

humano. Ele afirma que uma excessiva concentração industrial estanca a transferência

intergeracional das habilidades empresariais.

A despeito de suas diferenças, essas teorias da dinâmica das externalidades têm

implicações sobre as taxas de crescimento das indústrias urbanas nas distintas cidades. De fato,

essas teorias são diferentes da maioria das teorias de externalidades da urbanização e de localização

industrial padrão que enfatizam a formação e especialização das cidades, mas não do crescimento

das cidades.23

Os modelos de crescimento de cidades enfatizam o papel da dinâmica das externalidades e

mais especificamente a difusão de conhecimentos para a cidade crescer. Assim, de acordo com estes

modelos, as cidades crescem porque as pessoas que vivem nela interagem com outras pessoas, em

seus próprios setores ou em outros setores, e aprendem com elas. Na verdade, porque as pessoas

captam esses conhecimentos pagando por eles, essas rápidas difusões de conhecimentos são

externalidades.

2. Modelo econométrico espacial de crescimento econômico dos municípios do Pará

As externalidades que resultam dos investimentos públicos e/ou privados em capital social

básico – infraestrutura econômica (transporte, portos, energia e telecomunicações) e infraestrutura

social (escolas, universidades, hospitais e saneamento básico) – e as externalidades que resultam

das aglomerações urbanas (spillovers de conhecimento) vêm sendo tratadas formalmente por

intermédio de modelos econométricos espaciais de crescimento econômico urbano e de

convergências de renda per capita, dentre outros, por Anselin (1986), Anselin (1988), Anselin &

Florax (1995), Fingleton (2004), Vayá, López-Bazo, Moreno & Suriñach (2004).

Glaeser, Kallal, Scheinkman & Shleifer (1992) utilizaram as informações das cidades e das

indústrias norte-americanas para testar empiricamente as novas teorias de crescimento econômico

endógeno. Glaeser (1994) recorreu às técnicas da econometria espacial para estudar as relações

entre informações (conhecimento) e o crescimento econômico das cidades (taxa de crescimento da

renda per capita) dos EUA. Glaeser, Scheinkman & Shleifer (1995) aplicaram, posteriormente, um

modelo econométrico espacial simples para mostrar a correlação negativa existente entre os níveis

dos salários básicos e as taxas de crescimento dos salários (convergência). 24

A formulação e a aplicação do modelo econométrico espacial para investigar o crescimento

econômico dos municípios do Pará é inspirada principalmente nos trabalhos de Jacob (1969),

Glaeser, Kallal, Scheinkman & Shleifer (1992), Glaeser, Scheinkman & Shleifer (1995).

Nos modelos econométricos espaciais de crescimento econômico, as cidades são tratadas

como economias espacialmente individualizadas, porém partilham do estoque comum dos fatores

capital, trabalho e tecnologia da economia regional e da economia nacional. Os fatores de produção,

capital e trabalho, são assumidos teoricamente como móveis no espaço. Por causa dessa hipótese de

livre mobilidade dos fatores de produção, sobretudo do capital e do trabalho, o crescimento das

cidades difere somente no “nível de produtividade” e na “qualidade de vida” dos seus habitantes. 25

Tendo isso em conta, pode-se agora representar o produto econômico de uma dado

município i por uma função Cobb-Douglas homogênea de grau unitário, tal que:

tititititi LALfAY ,,,,, (1)

Em que:

tiY , = representa o nível de produto de um determinado município i no tempo t;

tiA , = representa o nível de produtividade do município i no tempo t, o qual deve ser

tomado no sentido amplo para permitir que o conjunto das forças sociais, políticas e tecnológicas

determine completamente a produtividade de um município;

tiL , = representa a mão-de-obra do município i no tempo t;

23

Handerson (1986); Glasser, Kallal & Shleifer (1992, p.1128). 24

Glaeser et al. (1995, p.121). 25

Glaeser et al. (1995, p.119-120).

11

.f = representa a função de Cobb-Douglas comum de corte transversal dos municípios;

= representa o coeficiente da função de produção .f da economia de um município

que mede a elasticidade do produto em relação à mão-de-obra do município i no tempo t;

No mercado de trabalho em equilíbrio, a renda-trabalho (salário real) é determinada pela

produtividade marginal dos trabalhadores de um município i no tempo t, tal que:

1,,, tititi LAW (2)

A utilidade total dos trabalhadores do município i no tempo t é igual aos salários

multiplicados por um índice de qualidade de vida que captura vários fatores urbanos: criminalidade,

serviços de saúde, saneamento básico (água, luz e esgotos), desigualdade de renda, densidade

demográfica e congestionamento do tráfico. O índice de qualidade de vida (IQV) é positivamente

relacionado com o produto e inversamente com o tamanho do município, tal que:

= tititi LYIQV ,,, (3)

Em que 0 .

A utilidade total dos trabalhadores tiU , é dada por:

1,,,, titititi LYAU (4)

É admitida a hipótese de livre migração entre os municípios vizinhos. Esta hipótese

assegura uma utilidade constante através do espaço num ponto do tempo, tal que o nível de

utilidade de cada indivíduo em cada município i deverá ser igual ao nível de reserva da utilidade no

tempo t, que será chamado por tU . Assim, partindo de (4), cada município terá:

ti

ti

ti

ti

ti

ti

ti

ti

L

LLn

Y

YLn

A

ALn

U

ULn

,

1,

,

1,

,

1,

,

1,1 (5)

Assume-se que:

1,',

,

1,

titi

ti

tiX

A

ALn (6a)

1,',

,

1,

titi

ti

tiX

Y

YLn (6b)

Tal que: ',tiX = é um vetor das características do município no tempo t que determina o crescimento

da qualidade de vida e o crescimento do nível de produtividade do município m em questão.

Combinando (5) com (6a) e (6b) resulta:

1,',

,

1,

1

1titi

ti

tiX

L

LLn (7)

1,',

,

1,

1

1titi

ti

tiX

W

WLn (8)

Onde ti, e ti, são os termos de erros não-correlacionados com as características urbanas

',tiX . Nestas condições, a equação (8) expressa à variação na remuneração total da mão-de-obra no

município, respectivamente, como dependente das características de ',tiX representadas por algumas

variáveis. Neste ponto, assume-se a hipótese da existência de algum tipo de dependência espacial na

variação da remuneração da mão-de-obra aqui representando um fator de crescimento econômico

desses municípios. Para modelar este dependência, a equação (8) pode ser reescrita da seguinte

maneira:

1,

'

,

,

1,

1

,

1,

1

1titi

ti

ti

ti

tiX

W

WLnN

W

WLn (9)

12

1,

'

,1

,

1,

1

1titi

ti

tiwXNI

W

WLn (10)

1,

1

1,

1

1

,

1,' titi

ti

tiwNIXNI

W

WLn (11)

Tal que tititi N ,,2, e 1,,0~ 2, Nti . A expressão

1WI é a inversa de

Leontief que associa a variável dependente com as variáveis explicativas do sistema por meio do

chamado multiplicador espacial. 1N e 2N são as matrizes de pesos espaciais do modelo espacial.

Estas matrizes podem ter uma relação de contigüidade ou de distância entre as cidades. Se 02N , o

modelo econométrico apresenta lag espacial, o que implica dizer que o crescimento econômico de

um município vizinho influência o crescimento econômico de outro município i. Já, para o caso de

01N , têm-se um modelo econométrico com erro espacial de alguma variável explicativa que

deixou de ser incluída, como uma externalidade difícil de ser mensurada, tal como a qualidade do ar

ou a instabilidade política, por exemplo. Entretanto, em ambos os casos existem externalidades

atuando sobre o crescimento econômico.26

2.1. Metodologia

Esta seção descreve como foi investigada a relação entre a taxa de crescimento da renda

per capita e as variáveis que mensuram as externalidades dos municípios do Pará entre 1991-2000.

Na prática da economia regional e urbana são desenvolvidos esforços para identificar e formular os

problemas das regiões e cidades com o propósito de extrair uma riqueza de formulações teóricas

sobre comportamento humano no espaço. A fim de se alcançar este objetivo num contexto

operacional, as teorias da economia regional e urbana e também da geografia econômica precisam

ser traduzidas e transformadas de formulações abstratas em modelos computáveis. Para realizar tal

intenção, o método aqui empregado é o da econometria espacial. Isto significa que os conceitos e as

relações existentes entre a variável dependente e as variáveis explicativas do modelo teórico devem

ser especificados num modelo econométrico espacial para que a realização dos testes de hipóteses,

estimação, predição e a análise dos resultados possam ser conduzidas. [(Gujarati,2000). O campo da

econometria espacial consiste daqueles métodos e técnicas que, baseados numa representação

matemática formal da estrutura da dependência espacial e da heretogeneidade espacial, fornece os

meios para conduzir a própria especificação, a estimação, os testes de hipóteses e a predição dos

modelos teóricos da ciência regional (Anselim, 1988, p.10).

O efeito espacial é a razão da existência da econometria espacial como um campo

especializado da econometria geral. A principal característica dos modelos de econometria espacial

é a maneira pela qual os efeitos espaciais são considerados. Isto supõe que o espaço deve ser

formalizado matematicamente de algum modo. Normalmente, o uso de uma matriz espacial

ponderada permite que os modelos econométricos espaciais possam ser operacionalizados em

diversos contextos empíricos, conquanto que a variável espacial dependente seja adequadamente

expressa e que a heterogeneidade espacial seja considerada na especificação do modelo

econométrico espacial.27

26

Oliveira (2005, p.6). 27

Anselin (1988, p. 32).

13

2.2. Especificação das variáveis do modelo econométrico espacial

De acordo com a metodologia, além da estimação pelo clássico método de mínimos

quadrados ordinários (MQO), dois outros devem ser aplicados, dependendo da estratégia adotada:

1) o modelo de autocorrelação de defasagem espacial na variável dependente (spatial lag); e 2) o

modelo de autocorrelação de erro espacial (spatial error), tal que:

Xy ; IN 2,0~ Modelo de MQO (12)

XWyy ; IN ,,0~ 2 Modelo de Defasagem Espacial (13)

Xy ; uW ; INu 2,0~ Modelo de Erro Espacial (14)

A função de reação espacial expressa como a magnitude de uma variável de decisão de um

agente econômico depende das magnitudes do conjunto das variáveis de decisões de outros agentes

econômicos.28

Isto fornece a base teórica do modelo spatial lag, assim expresso: XWyy (15).

Em que y é um vetor-coluna (nx1) que representa as taxas de crescimento dos municípios i do Pará

no intervalo de tempo t e t+1. A matriz X (nxk) representa as variáveis explicativas, em β é o vetor-

coluna (kx1) de coeficientes das proxies representativas das variáveis explicativas das

externalidades. A matriz W (nxn) é uma matriz de contigüidade (municípios que fazem fronteiras

ou vértices com outros) e ρ é o coeficiente de defasagem espacial que capta os efeitos de spillovers

(transbordamento) das taxas de crescimento da renda per capita sobre os vizinhos.

O modelo econométrico lag espacial (13) é usado quando o crescimento econômico dos

municípios vizinhos influenciam o crescimento econômico de outro município i, por exemplo

.Tanto a equação (11) quanto a equação resumida (14) mostram como a variável dependente é

determinada pelos termos de erros em todas as localizações do sistema, e não pelo termo de erro

apenas na localidade.29

Esta simultaneidade torna a variável endógena y defasada espacialmente

(wy), o que requer técnicas de estimação especiais, tais como a estimação por máxima

verossimilhança ou a estimação por meio de variáveis instrumentais.30

No modelo de erro espacial o λ é um escalar coeficiente do termo de erro e INu 2,0~ é

a condição de distribuição normal. O parâmetro λ mede a autocorrelação espacial, de forma que,

quando 0 , um choque ocorrido numa unidade geográfica se dispersa não só para os seus

vizinhos imediatos, mas pelas demais unidades. Neste caso, tem-se o modelo de erro espacial assim

especificado: 1

WIXy (16)

2.2.1. A estratégia de escolha do modelo espacial apropriado

A estratégia usada para a escolha da especificação apropriada segue a abordagem de

Florax, Folmer & Rey (2003) e Anselin (2005). Nesse caso, os instrumentos utilizados para a

identificação do modelo econométrico espacial são os testes do Multiplicador de Lagrange (ML) em

sua versão mais robusta.31

A seqüência dos passos dessa estratégia são:

1) Estimar, via MQO, o modelo wXy ;

2) Testar a hipótese de dependência espacial em razão de omissão da defasagem espacial

da variável dependente ou de omissão do erro espacial auto-regressivo, por intermédio de ML e

ML respectivamente;

3) Se ambos os testes não forem significantes, a estimação do primeiro passo deverá ser

usado como a especificação final. Caso contrário, deve-se passar para o passo 4;

28

Anselin (2002. p.3-4). 29

Anselin (2002, p.4-5). 30

Anselin (1988). 31

Florax, Folmer & Rey (2003), p562).

14

4) Se ambos os testes são significantes, deve-se estimar a especificação que apresentar o

maior valor do teste. Assim, se ML > ML , então se estima o modelo de defasagem espacial (13);

mas, se ML < ML , estima-se o modelo de erro espacial (14). Caso contrário, deve-se seguir para

o passo 5;

5) Se ML é significante, mas ML não o é, então deve-se prosseguir para o passo 6;

6) Estimar o modelo de erro espacial (14).

Por meio dessa metodologia, portanto, pode-se escolher o modelo econométrico espacial

mais apropriado para analisar quais as variáveis representativas das externalidades determinaram,

entre 1991 e 2000, a taxa de crescimento dos municípios do Estado do Pará.

2.2.2. Fonte dos dados e descrição exploratória espacial dos dados de cross-section

Há dois tipos básicos de modelos econométricos espaciais de regressão linear em função

da arquitetura da disposição dos dados estatísticos: 1) os dados de cross-section num ponto do

tempo; e 2) os dados de space-time ou de panéis. Os dados foram organizados em cross-section,

pois a estimação dos modelos econométricos espaciais deve ser realizada, preferencialmente, por

meio do método de máxima verossimilhança [(Upton & Fingleton, 1985); (Anselin, 1988)].

Os dados foram carregados considerando os parâmetros, coeficientes randômicos e outros

elementos estruturais das matrizes com as variáveis selecionadas organizadas para cross-section. As

principais fontes dos dados estatísticos obtidos foram: o Atlas de Desenvolvimento Humano do

Brasil (ADHB), o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE); a base de dados regional e

social foi por intermédio do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) e o Anuário

Estatístico do Estado do Pará (ano de 2006) da Secretaria de Estado de Planejamento, Orçamento e

Finanças do Pará (SEPOF - PA).

Os dados dos 143 municípios do Pará estão distribuídos nos anos de 1991 e 2000. Os

dados obtidos foram organizados por unidade espacial de observação do ADHB/IBGE – os

municípios – onde estão situadas as sedes (cidades) dos municípios do Pará. Os efeitos espaciais

exigiram que os dados coletados fossem organizados de tal forma que as observações pudessem ser

caracterizadas pela sua localização absoluta, usando o sistema de coordenadas, ou por sua

localização relativa baseada numa distância em termos métricos.32

Como suporte para trabalhar essa

quantidade elevada de dados estatísticos, recorreu-se ao software: Geoda 0.9.5-i e, também, o

TerraView 3.2.1, para realizar as seguintes tarefas: 1) manipulação de dados espaciais;

2) manipulação de mapas; 3) análise de autocorrelações espaciais; e 4) e a realização das regressões

espaciais.

O modelo de crescimento espacial dos municípios do Pará está representado pelo conjunto

das variáveis identificadas com base na teoria e nos trabalhos empíricos de econometria espacial

objeto da revisão da literatura: 1) a variável dependente do modelo econométrico espacial é

representada pela proxy dada pela taxa média anual de crescimento da renda per capita dos

municípios do Pará, no período compreendido entre os anos de 1991 e 2000. Os valores nominais

da renda per capita dos municípios do Estado do Pará (expressos em R$1,000/hab) foram

convertidos a preços constantes do ano 2000; 2) as variáveis explicativas do modelo espacial são as

seguintes: a) a renda per capita (expressando a produtividade capital/trabalho); b) o grau de

escolaridade (média de anos de estudos das pessoas de 25 ou mais anos) representando o capital

humano; c) a taxa de urbanização (% da população urbana na população total residente)

representando as externalidades de spilllovers; d) a densidade demográfica de cada município

(habitantes por km²) representado o efeito das economias de localização e/ou das economias de

desaglomeração (congestionamento); e) benefício do transporte rodoviário (produto da densidade

32

Anselin (1988, p.11-12).

15

rodoviária medida pela extensão das estradas em km dentro do Pará) pela unidade territorial (área

do município em km²) do Pará, representando o efeito das externalidades do capital social básico; e

f) as transferências intergovernamentais constitucionais representando papel do governo central no

crescimento econômico dos municípios do Pará. Todas as variáveis são representações, isto é,

variáveis proxies. As Figuras 1 e 1a apresentam a distribuição da renda per capita dos municípios

do Estado do Pará. Nota-se que em ambos os mapas, a renda per capita mais elevada está

concentrada nos municípios com tonalidade azul. Já os municípios com renda per capita mais baixa

estão representadas pelas cores vermelhas de tonalidade forte.

Figura 1: Renda per capita dos municípios do Estado do Pará: 1991.

Fonte: Elaboração própria a partir do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil.

Figura 1a: Renda per capita dos municípios do Estado do Pará: 2000.

Fonte: Elaboração própria a partir do Atlas de Desenvolvimento Humano do Brasil.

2.3. Testes de Jarque-Bera e de Índice de Moran

Para evitar os tipos de erros de especificação do modelo espacial adotado, além do teste de

Jarque-Bera, se fará uso dos testes de I Moran, que indica a presença ou ausência de autocorrelação

espacial. De acordo com Cliff & Ord (1981), em termos formais, a estatística I de Moran Global

pode ser assim expressa:

16

tt

tt

tzz

Wzz

S

nI

`

`

0

t = 1, 2, 3,.......n (17)

Em que tz é o vetor de n observações para o ano t na forma de desvio em relação à média.

O N é matriz de pesos espaciais e 0S é um escalar igual à soma de todos os elementos de W. Se a

matriz de pesos é normalizada na linha, isto é, quando os elementos de cada linha somam 1, então

(1) se transforma na seguinte forma:

tt

tt

tzz

WzzI

`

` (18)

A equação (1) pode ser também formulada assim:

i

i

i j

jiij

ux

uxuxw

S

nI

2 (19)

Em que:

n = número de observações;

ix e jx = são as taxas de crescimento econômico das cidades i e j, com média u;

S = é um escalar constante igual soma de todas as distâncias entre as cidades da Pará:

i j

ijwS

A hipótese nula 1/1:0 nIH é testada contra a hipótese alternativa 1/1: nIHa ,

de forma que, se a hipótese nula for rejeitada e se 1/1 nI , então se confirma a presença de

autocorrelação espacial positiva. O teste de autocorrelação local do I de Moran, que investiga se os

valores advindos do teste de autocorrelação global são ou não significantes, é dado por:

j

jij

i

i

ii xw

x

xI

2 (20)

2.3.1. Testes de Robustez

Em que as variáveis têm o mesmo significado do teste de autocorrelação global de Moran‟s

I Bernat (1996), que distinguiu duas formas de autocorrelação espacial que também merecem ser

testadas: a forma spatial lag (lag espacial) e a spatial error (erro espacial). Os testes para conferir

se a presença ou não das componentes spatial lag e spatial error são os robustos Multiplicadores de

Lagrange – LLM para spatial lag. e ELM para spatial error. As estimativas dos coeficientes e os

testes de hipóteses serão devidamente realizados para posterior análise dos resultados.

3. Análise dos resultados

Esta seção busca apresentar e analisar os resultados obtidos da aplicação do modelo

espacial proposto para avaliar a relação existente entre externalidades e crescimento econômico dos

municípios paraenses.

Após a especificação do modelo econométrico espacial e da descrição e análise das

variáveis e suas relações é preciso agora realizar os testes necessários à estimação do modelo

escolhido. Para isso, o primeiro passo é a verificação da autocorrelação espacial. De acordo com

Anselin, Florax & Reis (2004), a autocorrelação espacial refere-se à coincidência de valores

semelhantes em locais semelhantes.

17

3.1. Resultados dos testes do Índice de Moran Global de autocorrelação espacial

Os valores dos Índices de Moran Geral foram obtidos por intermédio do software

TerraView 3.2.1. O Índice de Moran Global (I de MoranG) permite identificar a estrutura de

autocorrelação espacial que melhor descreve os dados do modelo espacial. A idéia básica é a

caracterização da dependência espacial para mostrar como os valores observados estão

correlacionados no espaço. O I de MoranG presta-se a realização do teste de hipótese: 1) a hipótese

nula é de independência espacial e, neste caso, o I de MoranG é igual a zero; 2) a hipótese

alternativa é de dependência espacial e, neste caso, se o I de MoranG é positivo (entre 0 e +1), há

correlação direta; se o I de MoranG é negativo (entre 0 e -1), existe correlação inversa. O I de

MoranG fornece um valor como medida da associação espacial, para o conjunto de dados de área, o

que é útil como caracterização da região estudada.

A Tabela 1 demonstra os resultados do I de Moran Global-EB bivariado, o desvio-padrão e

o valor-p, randomizados para 999 permutações, para os anos de 1991 e 2000. Percebe-se que os

valores I de Moran são positivos e menores do que a unidade, o que sugere a presença de

autocorrelação espacial global positiva e direta. A pseudo-significância, dada pela probabilidade do

valor-p igual a 0,0001, revela que os valores simulados não são superiores aos observados na coluna

do I de Moran. 33

Os I Moran Global foram padronizados em unidades de desvios-padrões. Isto

permite, segundo Anselin (2003), que só as observações com mais de 2 desvios-padrões possam ser

classificadas como outliers.

Tabela 1: Índice de Moran global bivariado de EB

Fonte: Elaboração próprio do autor através do software, Terra View e Geoda.

3.2. Análise dos resultados obtidos pelo modelo de MQO

O fato de algumas variáveis explicativas não terem sido incluídas do modelo econométrico

espacial devido os seus elevados índices de correlação com outras variáveis serviu para minimizar

os problemas de multicolinealidade. Por sua vez, a utilização das variáveis explicativas com valores

do período inicial foi necessária para controlar a endogeneidade, visto existir a possibilidade de uma

relação entre a variável dependente e uma variável explicativa do modelo. Esta hipótese carrega a

idéia de que os efeitos das variáveis proxies representativas das externalidades sobre a taxa de

crescimento da renda per capita não se dissipam imediatamente, mas se distribuem uniformemente,

ao longo do período, de modo a controlar a possível endogeneidade implícita no modelo.

Depois de identificada a presença de autocorrelação espacial, por intermédio do teste de I

Moran, é preciso agora identificar o modelo econométrico mais adequado. Conforme a estratégia

sugerida por Anselin (2005), a escolha depende dos indicadores que resultam da aplicação de

Mínimos Quadrados Ordinários (MQO).

A matriz de pesos utilizada foi a de contigüidade rook que considera a vizinhança e ignora

as distâncias dos lugares. A tabela 2 apresenta os resultados do modelo econométrico espacial por

MQO e os testes dos Multiplicadores de Lagrange (LM) e das razões de verossimilhança (LR) para

33

Anselin (2003, p.91).

Moran I with EB rate I de Moran Desvio-Padrão Valor-p Permutações

TLnRendapc/LnRenda91 0.1113 0.0195 0.0010 999

TLnRendapc/LnRenda00 0.1141 0.0175 0.0010 999

TLnRendapc/Escola91 0.1033 0.0243 0.0010 999

TLnRendapc/Escola00 0.1149 0.0201 0.0010 999

TLnRendapc/Urbanização91 0.1076 0.0287 0.0010 999

TLnRendapc/Urbanização00 0.1217 0.0260 0.0010 999

BenTransp91 X BenTransp91 0.2820 0.0488 0.0010 999

BenTransp00 X BenTransp00 0.2482 0.0467 0.0010 999

TransGov91 X TransGov91 0.1921 0.0525 0.0010 999

TransGov00 X TransGov00 0.3034 0.0543 0.0010 999

18

a identificação de ambos os tipos de autocorrelação. Estes testam a hipótese nula de ρ = 0 e λ = 0 da

equação (9) e ambos seguem uma distribuição χ² (qui-quadrado) com um grau de liberdade (DF).

Ressalte-se que se houver rejeição da hipótese nula no modelo econométrico com lag espacial os

estimadores de MQO são viesados e ineficientes. Mas, se houver a rejeição da hipótese nula no

modelo com erro espacial, os estimadores são não-viesados, mas não são ineficientes.

Analisando-se os resultados da regressão, nota-se um R² ajustado modesto, porém

crescente de 0,08 para 0,16. O diagnóstico da regressão consiste de três medidas tradicionais: o

número da condição de multicolinearidade, o teste de não-normalidade de Jarque-Bera(JB) e, por

fim, os três diagnósticos para heterocedasticidade [Breusch-Bagan (BG), Koenker-Bassett (KB) e

White].

O diagnóstico para detectar a presença de heteroscedasticidade é realizado por intermédio

dos testes Breusch-Pagan (BP) e Koenker-Bassett(KB). Ambos os testes são implementados no

GeoDa como testes de coeficientes randômicos, os quais assumem uma forma funcional específica

dada pelos quadrados das variáveis explicativas para heteroscedasticidade. Koenker-Bassett produz

essencialmente o mesmo resultado que o teste BP, exceto que os resíduos são padronizados, isto é,

eles são efeitos robustos para não-normalidade (Anselin, 2005). Os resultados obtidos por meio dos

testes BP e KB indicam heteroscedasticidade em cada uma das especificações. O teste de White é

um teste robusto de especificação para heteroscedasticidade, porém sem assumir a forma funcional

específica. Esse mesmo teste aproxima um grande número de possibilidades para todos os

quadrados e produtos cruzados das variáveis explicativas do modelo espacial. Os resultados obtidos

da aplicação do teste White confirmam a evidencia de heteroscedasticidade fornecida pelos dois

outros testes.

Nota-se que ambos os testes estatísticos LM-Lag e LM-error rejeitam a hipótese nula. De

fato, os valores de probabilidades (valores-p) nas quatro equações especificadas são significativos,

pois são menores que 0,05. Devem ser considerados os resultados dos testes das formas robustas

LM(lag) e LM(error). Nota-se, porém, que nenhum dos testes das formas robustas são

significantes. Neste caso, a escolha do modelo espacial depende da magnitude da significância dos

testes estatísticos LM-lag e LM-error. Comparando-se os valores de significâncias, conforme tabela

30, conclui-se que as significâncias dos LM (lag) são maiores do que as do LM (error), ou seja,

MM para as quatro equações, o que sugere que a estimação deve ser realizada pelo modelo lag

espacial.

19

Tabela 2: Crescimento econômico dos municípios do Estado do Pará: 1991-2000. Resultados

obtidos por MQO.

Variável Dependente: Ln da taxa de crescimento

da renda per capita

Sumário da Regressão Equação

(1)

Equação

(2)

Equação

(3)

Equação

(4)

Constante 0, 3664 0,2346 0,4069 0,4112 Valor-p (0,0000) (0,0003) (0,0000) (0,0000)

Renda91 -0, 0017 -0,0027 -0,0039 -0,0040 Valor-p (0,0004) (0,0000) (-0,0000) (-0,0000)

Escolaridade91 0,0474 0,1062 0,1026 Valor-p (0,0875) (0,0078) (0,0078)

Urbanização91 0,0025 0,0025 0,0026 Valor-p (0,0478) (0,0500) (0,0349)

Densidade91 (-0,00003)

Valor-p (0,8558)

Ctrans91 -0,00004 -0,00003 Valor-p (0,1506) (0,1523)

Transgov91 -0,0227 -0,0227 Valor-p (-0,0040) (-0,0039)

R² Ajustado 0, 08 0,14 0,17 0,18 Log Likelihood -3,5355 1,9545 6,6238 6,6064 AIC 11, 0709 4,0909 0,7524 -1,2127 SC 16, 9966 15,9423 21,4924 16,5644 Multicolinearidade (MCN) 4,6186 8,1113 14,2664 13,8516 Jarque-Bera (JB) 0, 6882 3,5929 5,2369 5,2753 Teste de Breusch-Pagan 0,1634 6,7361 17,0523 16,8911 Teste Koenker-Bassett 0,1903 7,2445 16,6673 16,4058 Teste de White (Robustez) 0,1909 9,9789 51,4241 45,5777 Diagnóstico de dependência espacial

Moran`I (error) 2,2417 2,5803 2,9870 2,9956 Valor-p (0,0249) (0,0098) (0,0028) (0,0027)

Lagrange Multiplier (lag) 4,8955 5,0156 5,6916 5,7089 Valor-p (0,0269) (0,0251) (0,0170) (0,0168)

Robust LM (lag) 0,8674 0,0089 0,0054 0,0058 Valor-p (0,3517) (0,9244) (0,9412) (0,9394)

Lagrange Multiplier (erro) 4,1799 5,4076 6,5889 6,6264 Valor-p (0,0409) (0,0226) (0,0102) (0,0100)

Robust LM (error) 0,1519 (0,4009) 0,9028 0,9232 Valor-p (0,6967) (0,5266) (0,3420) (0,3366)

Lagrange Multiplier (SARMA) 5,0474 5,4166 6,5943 6,6322 Valor-p (0,0802) (0,0667) (0,0369) (0,0363)

*Elaboração própria do autor a partir do software, Geoda. ** Valores p entre parênteses.

3.3. Análise dos resultados obtidos pelo modelo com lag espacial

Depois de completado o diagnóstico que sugeriu a escolha do modelo lag espacial, como o

mais adequado, apresentam-se os resultados obtidos da estimação por máxima verossimilhança do

modelo com lag espacial em quatro equações. Esses quatros modelos estimados apresentam bom

grau de adequação, o que atesta o ajuste do modelo teórico (11). As estimativas e todas as medidas

de aderência estão listadas na tabela 2.

20

Tabela 2: Crescimento econômico dos municípios do Estado do Pará: 1991-2000. Resultados

obtidos por MV do modelo com lag Espacial.

Discriminação

Variável Dependente: Taxa de crescimento da renda

per capita Equação (1) Equação (2) Equação (3) Equaçã0 (4)

Sumário da Regressão

W_TLNRENDAPC (ρ) 0,2537 0,2516 0,2610 0,2614 Valor-p (0,0237) (0,0224) (0,0164) (0,0158)

Constante 0,3082 0,1808 0,3545 0,3569 Valor-p (0,0000) (0,0056) (0,0001) (0,0000)

Renda91 -0,0016 -0,0025 -0,0038 -0,0038 Valor-p (0,0006) (0,0000) (0,0000) (0,0000)

Escolaridade91 0,0432 0,1005 0,0983 Valor-p (0,1074) (0,0076) (0,0025)

Urbanização91 0,0026 0,0027 0,0027 Valor-p (0,0314) (0,0318) (0,0205)

Densidade91 -0,00002

Valor-p (0,9080)

Ctrans91 -0,00004 0,00003

Valor-p (0,1279) (0,1279) Transgov91 -0,0229 -0,0228

Valor-p (0,0020) (0,0020)

Pseudo-R² 0,13 0,19 0,25 0,25 Diagnóstico da dependência espacial

LL -1,2278 4,3141 9,2680 9,2613

AIC 8,4545 -1,3717 -2,5361 -4,5227

SC 17,3431 16,1859 21,1667 16,2172

LIKR 4,6164 4,7192 5,2885 5,3099 Valor-p (0,0317) (0,0298) (0,0215) (0,0212)

BP 0,0647 6,1438 11,7307 11,5232 Valor-p (0,7992) (0,1048) (0,0682) (0,0419)

*Elaboração própria do autor, a partir do software, Geoda.

** Valores p entre parênteses.

Mas, antes de avançarmos na análise dos resultados, cabe uma palavra de precaução: é

tentador focar as medidas tradicionais das regressões convencionais, tal como o R² , para conferir o

grau de ajuste de um modelo econométrico de séries temporais; este procedimento não é apropriado

num modelo de regressão espacial. De fato, o valor do R² ajustado do modelo lag espacial não é o

valor do R² real, mas um Pseudo-R², o qual não pode ser diretamente comparado com o valor do R²

real do MQO, isto porque o Pseudo-R² é a razão entre a variância dos valores preditos e a variância

dos valores observados. 34

As medidas de ajustes (aderências) dos modelos de MV são: o Log-Likelihood (LL), AIC e

SC. Neste caso, nota-se uma melhoria dessas medidas com o LL aumentado de 6,6238 (MQO) para

9,2680 (MV). Compensando a melhoria da aderência da variável adicionada (variável dependente

espacialmente defasada), o valor do AIC decresce de 0, 7524 (MQO) para -2, 5361(MV) e o valor

do SC também decresce de 21, 4924 (MQO) para 21, 1667 (MV).

0s valores dos coeficientes dos testes da razão de verossimilhança (LIK) são todos

positivos e significativos em todos os modelos lag espaciais estimados, o que corrobora com os

resultados obtidos dos testes do Multiplicador de Lagrange de que, realmente, o modelo lag espacial

está bem especificado. Os coeficientes W_TLNRENDAPC representam os valores de ρ da equação

(9). Esses valores são positivos e significativos nas quatro especificações. Isto implica que o

crescimento econômico dos municípios paraenses envolve algum tipo de externalidade espacial. Em

34

Griffith (1992, p.348-350).

21

outras palavras, isto quer dizer que o crescimento econômico de um determinado município do Pará

depende do crescimento de municípios vizinhos contíguos, o que sugere a presença de

externalidades que afetam o crescimento econômico por meio dos efeitos spillovers (efeitos

transbordamentos).35

Há uma melhoria na significância das variáveis do modelo lag espacial estimado por MV

em comparação a significância das variáveis do modelo clássico estimado por MQO – com exceção

da significância da densidade91 –, mas a significância da variável Transgov91 melhora passando de

p < 0, 0004 (MQO) para p < 0, 0002 (MV). A magnitude dos coeficientes das variáveis

explicativas, consideradas no modelo econométrico lag espacial, apresenta-se decrescente em valor

absoluto. No modelo lag espacial, os coeficientes que foram significativos a 5% são apresentados a

seguir:

(a) Taxa de crescimento da renda per capita dos municípios dos Pará entre 1991 e 2000

(ρ) – os coeficientes desta variável explicativa defasada espacialmente apresentam sinais positivos,

o que sugere que um aumento da taxa de crescimento da renda per capita de um município do Pará

tende a influenciar positivamente as taxas de crescimento econômico de seus vizinhos. Os

resultados do modelo revelam que o padrão de crescimento econômico dos municípios paraenses

incorpora os efeitos de spillovers espaciais. De fato, a taxa de crescimento econômico de uma dada

cidade do estado do Pará depende das taxas de crescimento econômico das vizinhas. Na equação

(3), por exemplo, para uma taxa de crescimento econômico de 1% de uma dada cidade paraense,

0,26% advém das cidades vizinhas.

(b) Nível da renda per capita em 1991 (Renda91) – os coeficientes da renda per capita dos

municípios paraenses, em 1991, são negativos e significativos às quatros equações. Isto sugere que

as cidades dos municípios do Pará, com menores níveis de renda per capita, tendem a crescer mais

do que àquelas cidades com maiores níveis de renda per capita. Na equação (3), por exemplo, 1%

de crescimento econômico das cidades com maiores níveis de renda per capital crescem 0,0038% a

menos que os municípios de renda per capita menores.

(c) Número médio de anos de estudos das pessoas de 25 ou mais anos de idade

(Escolaridade91 - grau de escolaridade como proxy do capital humano) – os coeficientes dessa

variável explicativa, que representa o capital humano, apresentam sinais positivos e significativos.

Isto significa que o capital humano é uma variável explicativa importante para o crescimento

econômico dos municípios do Pará. De fato, os municípios paraenses que possuem níveis de capital

humano mais elevado, por certo, tendem a crescer mais rápido. Isto porque, segundo Lucas (1988),

o investimento em capital humano tem três efeitos: o primeiro é melhoria da produtividade dos

indivíduos; o segundo é a crescente melhoria da qualidade de mão-de-obra que se reflete na

formação de indivíduos capazes de gerar inovações que melhoram a qualidade de vida da

população; e o terceiro é que cidades com maiores níveis de capital humano tendem a atrair

investimentos de empresas que utilizam tecnologias avançadas. Por outro lado, as empresas

estabelecidas são propensas a adotarem inovações tecnologias se há trabalhadores altamente

capacitados. Além disso, o capital humano representado pela variável proxy também reflete o efeito

do capital humano nos municípios vizinhos, isto é, os efeitos dos knowledge spillovers que são

importantes para o crescimento econômico.

No entanto, os municípios com baixos níveis de capital humano não conseguem incorporar

os efeitos do progresso técnico e acabam tendo baixa taxa de crescimento econômico. Por isso, um

município paraense que possua uma vizinhança com bom nível de capital humano cria as condições

à troca de idéias e a difusão de tecnologias que favorecem o desempenho econômico dessa região.

Pela equação (3), por exemplo, uma taxa de crescimento econômico de 1% de um município

paraense implica numa contribuição de 0,10% de capital humano. Isto significa que é preciso mais

investimento em educação municípios do Pará para que haja uma melhoria na formação de capital

humano.

35

Oliveira (2005, p.330).

22

(d) Taxa de urbanização (Urbanização91) – os coeficientes de urbanização são positivos e

significativos, e mostram que municípios paraenses que mais crescem são àquelas de níveis de

urbanização altos. Os resultados obtidos apóiam os argumentos teóricos de Jacob (1969) da

importância da aglomeração urbana como fator estimulador do crescimento econômico das cidades.

De fato, as economias de aglomeração urbana promovem ampliam as trocas de idéias e as

experiências entre trabalhadores e os indivíduos em geral que acabam facilitando o aprendizado. O

aumento da taxa de urbanização de um município, também, causa efeitos espaciais positivos nos

municípios vizinhos, uma vez que uma vizinhança urbanizada pode gerar sinergias positivas que

facilitam as transferências de conhecimentos e a difusão de inovações tecnológicas entre cidades.36

Na verdade, há uma complementaridade positiva entre o capital humano e a urbanização que

potencializa o crescimento econômico das cidades. Glaeser & Maré (1994) afirmam que o espaço

urbano potencializa a acumulação do capital humano nas cidades porque aumenta as trocas de

idéias e experiências entre os indivíduos urbanizados ao longo da vida e, assim, formam indivíduos

mais bem capacitados para assimilarem mais facilmente novos conhecimentos.

(e) Densidade demográfica (Densidade91) – o coeficiente desta variável explicativa na

equação (3), como uma proxy que capta os efeitos das economias de localização e do

congestionamento urbano, se revelou negativo e não-significativo. Isto indica que o crescimento

econômico dos municípios do Pará ainda não estão sujeitos aos efeitos negativos das economias de

localização e das deseconomias de congestionamento. De fato, na presença de fortes economias de

localização e de congestionamento, os coeficientes negativos da densidade demográfica sugere que

as maiores densidades demográficas resultam em taxas de crescimento econômico menores. Isto

porque, o aumento da densidade demográfica de um município está associado a problemas de

congestionamento de transito, poluição e criminalidade, que funcionam como externalidades

negativas que acabam reduzindo a produtividade dos trabalhadores e, portanto, o crescimento

econômico da região e de sua vizinhança por meio do efeito multiplicador espacial.

(f) Custo de Transporte (Ctrans91)– os coeficientes desta variável explicativa, uma proxy

que capta os efeitos do capital social básico (infraestrutura física de transporte), apresentaram-se

negativos e não-significativos. Segundo Hirschman (1961), os investimentos em capital social

básico são importantes como atrativos de empresas para as cidades porque rebaixam os custos das

economias externas. No caso do Pará, entretanto, o aumento dos custos de transportes entre os

municípios, principalmente devido às péssimas condições de tráfegos das estradas durante o período

chuvoso, afeta negativamente os investimentos das empresas.

(g) Transferências intergovernamentais (Transgov91)– os coeficientes desta variável

explicativa, que é uma proxy que capta o efeito da política de transferência intergovernamental de

recursos do Governo Federal para os municípios visando financiar os investimentos públicos

promotores do crescimento econômico, revelaram-se negativos e significativos. Os resultados

obtidos vêm acentuar a importância complementar das transferências intergovernamentais no

crescimento das cidades.

Na equação (3), por exemplo, a taxa de 1% do crescimento econômico de um município é

reduzida de 0,02%. Isto porque, além do pequeno volume de recursos transferidos, os municípios

recém-criados não dispõem de registros estatísticos em 1991, o que pode ter contribuído para este

viés de especificação. Outra explicação consiste no fato de que as transferências do Governo

Federal reduzem o esforço fiscal no sentido do aumento de receitas tributárias próprias.37

Quando o

governo provê os serviços públicos – tais como escolas, universidades, postos de saúde, hospitais,

estradas e energia elétrica –, estes afetam positivamente o crescimento econômico dos municípios

em geral. Isto ocorre porque os investimentos públicos realizados em infraestrutura econômica e

social aumentam a produtividade das empresas e melhoram a qualidade de vida dos trabalhadores

dos municípios e vizinhos envolvidos – o que acaba promovendo o crescimento econômico de toda

a região e não apenas de um município isolado.

36

Glaeser & Mare (1994); Henderson (1986). 37

Carvalho (2008).

23

Considerações finais

A revisão da literatura teórica e empírica confirma a importância atribuída pelos

economistas das teorias de crescimento endógeno, sobretudo Robert Lucas e Paul Romer, ao capital

humano e a urbanização na geração e propagação de externalidades positivas nas cidades. Ambos

os fatores são relevantes à criação e replicação de knowledge spillovers para o crescimento

econômico não apenas de um município, mas também de sua vizinhança. Não menos importantes

são as externalidades que são criadas pelos investimentos em capital social básico, sobretudo os

investimentos realizados em infraestrutura econômica (energia e transporte) e infraestrutura social

(educação e saúde), como se refere Albert Hirschman e Gunnar Myrdall.

Merece destaque, também, a contribuição dada pela nova geografia econômica, através de

dois dos seus principais representantes, Paul Krugman e Masahisa Fujita, sobre a importância da

localização das cidades. Porém, a contribuição teórica de destaque, que balizou o desenvolvimento

da dissertação, foi à teoria do crescimento das cidades de Jane Jocobs. No campo da literatura

empírica, as contribuições de Edward Glaeser e Luc Anselin merecem destaque.

A análise de resultados identifica a presença de externalidades positivas para a variação da

taxa de crescimento da renda per capita e realça a relevância dos papéis do capital humano e do

grau de urbanização no processo de knowledge spillovers para um município e de sua vizinhança.

Os resultados do modelo revelam que o padrão de crescimento econômico dos municípios

paraenses incorpora os efeitos de spillovers espaciais. De fato, a taxa de crescimento econômico de

um dado município paraense depende das taxas de crescimento econômico dos municípios vizinhas.

O coeficiente da variável explicativa denominada nível de escolaridade, que representa o

capital humano, apresentou sinais positivos e significativos. Isto significa que o capital humano é

uma variável explicativa importante para o crescimento econômico dos municípios do Estado do

Pará. De fato, os municípios paraenses que possuem níveis de capital humano mais elevado, por

certo, tendem a crescer de maneira muito mais rápida. Percebe-se que o município paraense que

possuí uma vizinhança com bom nível de capital humano cria as condições à troca de idéias e a

difusão de tecnologias que favorecem o desempenho econômico mais produtivo nesta região. Já

taxa de urbanização paraense se mostrou um coeficiente muito importante para esta análise, pois os

resultados foram positivos e significativos, demonstrando que municípios paraenses que mais

crescem são àquelas de níveis de urbanização mais elevados.

No que diz respeito a variável explicativa, densidade demográfica, como uma proxy que

capta os efeitos das economias de localização e do congestionamento urbano, se revelou negativo e

não-significativo. Isto indica que o crescimento econômico dos municípios analisados não estão

sujeitas aos efeitos negativos das economias de localização e das deseconomias de

congestionamento. Isto porque, o aumento da densidade demográfica de um determinado município

está associado a problemas de congestionamento de transito, poluição e criminalidade, que

funcionam como externalidades negativas, que acabam reduzindo a produtividade dos trabalhadores

e, portanto, o crescimento econômico da região e de sua vizinhança por meio do efeito

multiplicador espacial.

Os coeficientes da variável, custo de transportes, uma proxy que capta os efeitos do capital

social básico apresentaram resultados negativos e não-significativos. No caso do Pará o aumento

dos custos de transportes entre os municípios, principalmente devido às péssimas condições de

tráfegos das estradas durante o período chuvoso, afeta negativamente os investimentos das

empresas, a logística da mesma, e o escoamento dos seus produtos. Já para o coeficiente que

representa a variável, transferências governamentais, os resultados obtidos acentuaram a

importância complementar das transferências intergovernamentais no crescimento dos municípios

paraenses. Além disso, os resultados da aplicação dos testes de Índice de Moram confirmam as

relações de dependência espacial entre os municípios paraenses e destacam, através da análise dos

quatro quadrantes, os tipos de relações de crescimento econômico. Os testes t sobre os parâmetros

da equação especificada mostraram-se significativos a 5% de erro de probabilidade. A matriz de

pesos escolhida para regressão de MQO foi à matrix rook contiguity (matriz de contigüidade) por

24

ser a mais utilizada pelos pesquisadores e melhor adequada aos propósitos da dissertação. Uma vez

identificada a presença de autocorrelação espacial, o passo seguinte foi identificar qual o modelo

espacial mais adequado.

Os testes de robustez definiram o modelo de lag espacial por máxima verossimilhança

(MV) como o de melhor aderência. Diferente da estimação por MQO que, na presença de

autocorrelação espacial, apresentam resultados ineficientes e viesados, os resultados obtidos por

intermédio de MV são assintoticamente eficientes e não-viesados. O teste de razão de

verossimilhança para a presença de lag espacial é significativo para todos os modelos estimados, o

que colabora com o uso do teste de multiplicador de Lagrange. O valor da variável defasada ρ é

significativo em todos os modelos estimados, o que implica que o crescimento econômico dos

municípios do Pará envolve algum tipo de externalidade espacial, ou seja, quer dizer que o

crescimento econômico de um município depende do crescimento dos municípios vizinhos. As

quatro equações do modelo de regressão lag espacial revelaram os valores R² superiores aos obtidos

por MQO, embora estes valores não possam ser comparados, uma vez que se trata de um pseudo-

R². No modelo econométrico lag espacial, os coeficientes das variáveis explicativas mostraram-se

significativos, com os valores-p ficando abaixo de 5%.

Os coeficientes do grau de escolaridade apresentaram sinais positivos e significativos. Isto

quer dizer que o capital humano é uma externalidade importante para o crescimento econômico no

Estado do Pará. Além disso, a externalidade do capital humano num dado município propaga os

seus efeitos de knowledge spillovers para a sua vizinhança. Os coeficientes da taxa de urbanização

são positivos e suas estatísticas significativas a 5% de probabilidade, o que comprova

empiricamente que os efeitos de aglomeração urbana para o crescimento econômico das cidades dos

municípios de acordo com a teoria das cidades de Jane Jacobs. Os coeficientes obtidos da variável

densidade demográfica, que captam as externalidades de localização e o congestionamento urbano,

revelaram-se negativos e não-significativos.

Os coeficientes da variável custo de transporte revelaram-se negativos e não-significativos,

isto significa que, embora o aumento dos custos de transportes afete negativamente o crescimento

de um município, não há razões que significativas para tal associação no caso das cidades dos

municípios do Estado do Pará. Por fim, os coeficientes das transferências intergovernamentais

revelaram-se negativos e significativos, o que significa que as transferências governamentais não

exercem uma influência positiva para o crescimento das cidades dos municípios paraenses se não

forem aplicadas em investimentos de capital social básico.

Portanto, é nítida a importância das teorias de crescimento endógeno, já que elas oferecem

uma explicação às diferenças do crescimento econômico dos municípios paraenses, embora uma

parte da teoria não tenha sido testada empiricamente. Neste sentido, a econometria espacial

mostrou-se uma ferramenta de muita utilidade para a realização dos testes empíricos de verificação

de teorias espaciais de crescimento econômico, principalmente na análise direcionada ao Estado do

Pará.

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