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Investimentos estruturantes e desigualdades regionais na Região Nordeste

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS CENTRO DE DESENVOLVIMENTO E PLANEJAMENTO REGIONAL DOUTORADO EM ECONOMIA LUIZ CARLOS DE SANTANA RIBEIRO INVESTIMENTOS ESTRUTURANTES E DESIGUALDADES REGIONAIS NA REGIÃO NORDESTE Belo Horizonte-MG 2015 LUIZ CARLOS DE SANTANA RIBEIRO INVESTIMENTOS ESTRUTURANTES E DESIGUALDADES REGIONAIS NA REGIÃO NORDESTE Tese apresentada ao curso de Doutorado em Economia do Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional da Faculdade de Ciências Econômicas da Universidade Federal de Minas Gerais, como requisito parcial à obtenção do Título de Doutor em Economia. Área de Concentração: Economia Regional e Urbana Orientador: Dr. Edson Paulo Domingues Coorientador: Dr. Fernando Salgueiro Perobelli Belo Horizonte-MG 2015 LUIZ CARLOS DE SANTANA RIBEIRO INVESTIMENTOS ESTRUTURANTES E DESIGUALDADES REGIONAIS NA REGIÃO NORDESTE APROVADA EM _____/_____/_____ __________________________________ Prof. Dr. Edson Paulo Domingues Universidade Federal de Minas Gerais __________________________________ Prof. Dr. Fernando Salgueiro Perobelli Universidade Federal de Juiz de Fora __________________________________ Prof. Dr. Gervásio Ferreira dos Santos Universidade Federal da Bahia __________________________________ Prof. Dr. Raul da Mota Silveira Neto Uniiversidade Federal de Pernambuco __________________________________ Prof. Dr. Rodrigo Ferreira Simões Universidade Federal de Minas Gerais __________________________________ Prof. Dr. Aline Souza Magalhães Universidade Federal de Minas Gerais Dedico este trabalho À minha amada mãe, Maria Luciene, na certeza do orgulho e alegria que esta minha conquista lhe proporcionaria. Sinto sua falta todos os dias da minha vida. AGRADECIMENTOS Agradeço primeiramente aos meus amados pais, os quais não mediram esforços para fornecerem a mim a melhor educação e qualidade de vida. Obrigado pelo carinho e amor incondicionais. Agradeço a toda minha família e amigos, pelo suporte e estabilidade necessários para concluir esta importante etapa da minha vida. A todo o corpo docente e a equipe administrativa do Programa de Pós-Graduação em Economia do CEDEPLAR/UFMG, agradeço por me propiciarem um ambiente favorável e produtivo que contribuíram diretamente para o meu amadurecimento pessoal, acadêmico e profissional. Agradeço a todos os integrantes do nosso grupo de pesquisa, o NEMEA, pelas ricas discussões acadêmicas sempre regadas com muito café. Um agradecimento mais do que especial aos meus queridos orientadores, Edson Paulo Domingues e Fernando Salgueiro Perobelli, os quais foram atores fundamentais na minha formação durante o processo de doutoramento. À vocês, minha admiração e respeito. Aos demais professores, Rodrigo, Aline, Gervásio e Raul, agradeço por participarem da minha banca de defesa de tese. Um agradecimento especial ao Rodrigo e ao Gervásio, cujas conversas inspiradoras realizadas tanto nos corredores da FACE quanto via skype resultaram em ideias interessantes para a tese. Ao prof. Geoffrey Hewings, ou Geoff, como gosta de ser chamado, agradeço a oportunidade de conviver em um dos mais qualificados grupos de pesquisa em economia regional do mundo, bem como me proporcionar uma das melhores experiências da minha vida. Thanks, Geoff, you´re the best. Aos colegas do doutorado, Débora, Rosa, Kênia, Admir, Camila, Ulisses, Juliana, Gláucia, Luciano, Thiago, Antônio, Marcelino, Mariana, Luiz, Leonardo, Aline, Terciane, Flaviane, obrigado pelas conversas, estudos e, sobretudo, pela amizade. Tenho certeza que alguns de vocês me acompanharão por toda a vida. Um agradecimento especial à Débora e Gláucia, colegas de turma, com as quais tive a oportunidade de conviver com maior proximidade durante o doutorado-sanduíche em Illinois-EUA. Um agradecimento mais do que especial a Kênia, pelo auxílio no desenvolvimento do modelo da tese e em tantas outras questões. Kênia, sem sua ajuda, esse processo seria muito mais difícil e demorado, muito obrigado. Aos grandes amigos que tive oportunidade de conhecer em Urbana-Champaign (EUA) durante o doutorado-sanduíche, agradeço o convívio, a companhia e a amizade. Entre eles: Deco, Cláudio, Vanclei, Lucho, Carol, Esteban, Bart, Diogo, Kiko, Portuga, Renata, Marcos, Renato, Rodrigo, Ana, Naina, Samuel, Álvaro, Luciano, Josué, Raul, Leia, Andrés, Roldán, Xian, Wei, Kai, Diana, Silvia, Fernando, Young, André, Carlos e Miao. Vocês tornaram os dias de inverno menos frios. Agradeço, ainda, ao prof. Werner Baer, pelo carinho, amizade e bate-papos sempre entusiasmados quando o assunto era o Brasil. Aos meus ex-professores e, hoje, colegas da Universidade Federal de Sergipe, em especial Ricardo Santana, Marco Jorge, Ricardo Lacerda, José Roberto e Dean Hansen, agradeço os ensinamentos e o despertar do interesse pela pesquisa. Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pelo apoio financeiro recebido durante grande parte do curso de Doutorado. RESUMO O objetivo desta tese é avaliar os impactos regionais de longo prazo da implantação de três refinarias de petróleo anunciadas para a região Nordeste do Brasil. Apesar das disparidades regionais brasileiras terem se reduzido nos últimos anos, o Nordeste ainda é a região mais desigual do país. Desse modo, em que medida a construção dessas três refinarias poderia contribuir para a redução das disparidades regionais? Ou ainda, será que haveria aumento das disparidades intrarregionais, uma vez que os investimentos seriam concentrados em três estados? Para responder a esses questionamentos, foi desenvolvido um modelo interregional dinâmico de Equilíbrio Geral Computável (EGC), com detalhamento microrregional para as áreas de interesse do estudo. Esse modelo, denominado B-NORIM, é constituído de 28 regiões no Nordeste e restante do Brasil e 30 setores econômicos. Optou-se pela avaliação de investimentos em refino de petróleo devido ao poder de encadeamento e ao poder de atração que este segmento tem sobre outros setores da economia. A discussão teórica desta tese está inserida no escopo da Ciência Regional, principalmente na teoria perrouxiana de Polos de Crescimento e na importância dada por Hirschman aos encadeamentos setoriais. Por outro lado, a metodologia empírica é baseada nos modelos multissetorias de simulação em equilíbrio geral, insumo-produto e EGC. Os principais resultados das simulações dos investimentos de refinarias no NE indicam impactos positivos em todas as regiões. O impacto sobre o PIB regional, entre 2006 e 2027, traria um efeito adicional para as microrregiões de Rosário-MA, Fortaleza-CE e Suape-PE, sedes das refinarias, de 5,79%, 0,05% e 1,42%, respectivamente. No entanto, a implantação dessas três refinarias provocaria aumento das disparidades intrarregionais, dado a concentração dos benefícios nessas regiões e em regiões mais desenvolvidas. Por outro lado, no longo prazo, esses investimentos contribuiriam para a região Nordeste aumentar sua participação relativa no PIB brasileiro. Palavras-chave: Investimentos Estruturantes; Desigualdades Regionais; Equilíbrio Geral Computável; Região Nordeste. ABSTRACT This dissertation aims to evaluate the long-run regional impacts from the implementation of three oil refineries announced for the Brazilian's Northeast region. Despite the Brazilian regional inequalities have been reduced in recent years, the Northeast is still the most unequal region in the country. Thus, the extent to which the construction of these three refineries could contribute to reducing regional inequalities? Or, would there be an increase in intra-regional inequalities, since the investments would be concentrated in three states? In an attempt to answer these questions, a dynamic and interregional Computable General Equilibrium (CGE) model was developed, with micro-regional specification to the interest's areas of the study. This model, called B-NORIM, consists of 28 regions in the Northeast and the rest of Brazil and 30 economic sectors. We opted for the evaluation of investments in oil refining due to linkage and attraction power that this segment has on other sectors of the economy. The theoretical discussion of this dissertation is part of Regional Science's scope, especially in perrouxian Growth Poles theory and the importance given by Hirschman to sectoral linkages. On the other hand, the empirical approach is based on multisectoral simulation models in general equilibrium, input-output and CGE. The main results of the refinery investments' simulations in NE indicate positive impacts in all regions. The impact on regional GDP between 2006 and 2027, would bring an additional effect to the micro-regions of Rosário-MA, Fortaleza-CE and Suape-PE, refiniries' locations, of 5.79%, 0.05% and 1.42%, respectively. However, the implementation of these three refineries would cause an increase in intra-regional inequalities, given the concentration of the benefits in these regions and more developed regions. On the other hand, in the long run, these investments could contribute to the Northeast increased their relative share in the Brazilian GDP. Keywords: Structuring Investments; Regional Inequalities; Computable General Equilibrium; Northeast Region. LISTA DE TABELAS Tabela 1: Índice de Theil e Coeficiente de Gini - regiões brasileiras.26 Tabela 2: Participação setorial das macrorregiões brasileiras no VAB (%).32 Tabela 3: Participação dos estados nordestinos no PIB regional (%) .32 Tabela 4: PIB per-capita (em R$ mil de 2000).33 Tabela 5: Serviços de infraestrutura básica - por região brasileira (%).36 Tabela 6: Percentual de analfabetos e média de anos de estudos - por região brasileira .37 Tabela 7: Esperança de vida e mortalidade infantil - por região brasileira .37 Tabela 8: Capacidade de refino das unidades brasileiras: 2002 - 2011.39 Tabela 9: Índices de ligação do setor de Refino de Petróleo nos estados do Nordeste - 2004.54 Tabela 10: Elasticidades entre fatores primários, bens intermediários, regiões e bens domésticos e importados .101 Tabela 11: Elasticidades e parâmetros do modelo B-NORIM .102 Tabela 12: Participação na produção do setor de Refino de petróleo e coque - 2005.102 Tabela 13: Destinos das vendas do setor Refino de Petróleo e coque.106 Tabela 14: Fluxos do consumo intermediário e da demanda final (R$ milhões de 2004). .111 Tabela 15: Setores de atividade econômica.113 Tabela 16: Rank dos setores com maior resultado da decomposição da produção.122 Tabela 17: Descrição das variáveis utilizadas nos fechamentos do modelo B-NORIM .143 Tabela 18: Hipóteses de Fechamento do modelo B-NORIM para os dois Cenários .144 Tabela 19: Variáveis do cenário de referência para o período 2006-2015 - em variação %.146 Tabela 20: Projeções macroeconômicas para o Brasil no período 2006 a 2027 .149 Tabela 21: Resultados macroeconômicos regionais do cenário de referência para o período 2006 a 2027 (acumulado em variação %) .151 Tabela 22: Resultados da produção setorial do cenário de referência para o período 2006 a 2027 (acumulado em variação %) - Continua. .155 Tabela 23: Resultados macroeconômicos e regionais - desvio acumulado 2006-2027 em relação ao cenário de referência (%) .161 Tabela 24: Impactos no nível de atividade - desvio acumulado 2006-2027 em relação ao cenário de referência (%).164 Tabela 25: Impactos no emprego setorial - desvio acumulado 2006-2027 em relação ao cenário de referência (%).166 Tabela 26: Impactos sobre a desigualdade regional – índices de Gini do PIB regional em 2027 no cenário de referência e no impactado pelas refinarias .169 Tabela 27: Impactos sobre a concentração setorial – índices de Gini do PIB setorial em 2027 no cenário de referência e no impactado pelas refinarias .171 Tabela 28: Análise de sensibilidade sistemática em relação à elasticidade de substituição entre regiões (SIGMADOMDOM) .173 Tabela 29: Análise de sensibilidade sistemática em relação à elasticidade de substituição entre regiões (SIGMADOMDOM) do setor Refino de petróleo (%) - regiões selecionadas.174 Tabela 30: Análise de sensibilidade sistemática em relação à razão entre investimento e capital (QRATIO).176 LISTA DE FIGURAS Figura 1: Coeficiente de Williamson para o Brasil .24 Figura 2: Coeficiente de Williamson para as macrorregiões brasileiras .25 Figura 3: Contribuição das regiões brasileiras na formação do PIB nacional.31 Figura 4: Percentual de pessoas extremamente pobres por região brasileira .36 Figura 5: Canais de transbordamento de crescimento via polo de crescimento.57 Figura 6: Desenvolvimento histórico do modelo B-NORIM .68 Figura 7: Fluxograma da base de dados do B-NORIM .73 Figura 8: Estrutura da tecnologia de produção do modelo B-NORIM.77 Figura 9: Mecanismo de composição da demanda no modelo B-NORIM.78 Figura 10: Estrutura de demanda regional das famílias do B-NORIM .81 Figura 11: Estrutura hierárquica da demanda por investimento.84 Figura 12: Base de dados do modelo ORANIBR05.90 Figura 13: Resumo do procedimento de regionalização .91 Figura 14: Estrutura de custos do setor Refino de petróleo da região Nordeste - 2004 .107 Figura 15: Diferenças no produto setorial a partir da demanda final .114 Figura 16: Diferenças no produto setorial a partir da demanda final (Bahia como média) .117 Figura 17: Diferenças no produto setorial a partir da demanda final (Ceará como média) .118 Figura 18: Diferenças no produto setorial a partir da demanda final (PE como média) .119 Figura 19: Diferenças no produto setorial a partir da estrutura intersetorial.120 Figura 20:Campo de Influência Intraestadual - Alagoas .124 Figura 21: Campo de Influência Intraestadual - Bahia.125 Figura 22: Campo de Influência Intraestadual - Ceará.125 Figura 23: Campo de Influência Intraestadual - Maranhão.126 Figura 24: Campo de Influência Intraestadual - Paraíba .127 Figura 25: Campo de Influência Intraestadual - Pernambuco .127 Figura 26: Campo de Influência Intraestadual - Piauí.128 Figura 27: Campo de Influência Intraestadual - Sergipe.129 Figura 28: Campo de Influência Intraestadual - Rio Grande do Norte .129 Figura 29: Quociente Locacional do setor de Refino de Petróleo e coque.133 Figura 30: Participação relativa do setor de Refino de petróleo no Nordeste - por região .134 Figura 31: Destino da produção do setor Extrativo de petróleo e gás de Sergipe - 2005.136 Figura 32: Representação do cenário de referência e do cenário de projeção.140 Figura 33: Estrutura simplificada das simulações no modelo B-NORIM.142 Figura 34: Trajetória das variáveis macroeconômicas nacionais entre 2006 e 2027 no cenário de referência .150 Figura 35: Trajetória do PIB real e do emprego agregado entre 2006 e 2027 no cenário de referência de regiões selecionadas.153 Figura 36: Impactos no PIB regional - desvio acumulado entre 2006-2027 em relação ao cenário de referência (%).158 Figura 37:Transações de Insumo-Produto.197 LISTA DE QUADROS Quadro 1: Descrição regional e setorial da base de dados do B-NORIM .70 Quadro 2: explicação para o número de óbitos no ano 2030. Esse cálculo mostrou que, em 2030, o número de óbitos esperados serão explicados em grande medida pela redução dos riscos para a doença, com exceção das regiões norte e nordeste, para as quais as mudanças demográficas explicarão o aumento das taxas de mortalidade até o ano 2030. Discussão Foi observada uma tendência de redução das taxas de mortalidade por câncer cervical para o Brasil no período compreendido entre 1996 e 2010, com importantes variações regionais. Comparadas às taxas de mortalidade por câncer de colo do útero das regiões de mais alta e baixa mortalidade do mundo, as do Brasil mostram-se em valores intermediários4,14,15. Na análise do câncer cervical para 187 países, entre 1980 e 2010, foi observado que o número de casos tem aumentado na taxa de 0,6% ao ano, enquanto o número de óbitos tem crescido na proporção de 0,46% ao ano, gerado pelo aumento da população e as mudanças demográficas, respectivamente. Em diversas partes do mundo, a incidência e o risco da mortalidade por câncer de colo de útero tem decrescido9. Em pesquisa realizada para identificar a carga de câncer de colo de útero em 2008, as menores taxas de mortalidade foram observadas na Austrália (1,4 por 100.000 mulheres), na América do Norte (1,7 por 100.000 mulheres), e no Oeste Europeu (2 por 100.000 mulheres), enquanto que as maiores foram registradas no Leste da África (24 por 100.000 mulheres), Sudeste da África (14,8 por 100.000 mulheres) e na porção Sul-central da Ásia (10,8 por 100.000 mulheres)1. A tendência de redução da mortalidade por câncer cervical observada no presente estudo cor- Tabela 1. Tendência temporal da mortalidade por câncer de colo de útero no Brasil e regiões: Annual Percentage Change (APC), intervalo de confiança (IC 95%) e ano do Joinpoint. Brasil, 2014. Unidade Federativa APC1 IC 95% Joinpoint APC2 IC 95% Joinpoint APC3 IC 95% Brasil Norte Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste Acre Amapá Rondônia Roraima Pará Amazonas Tocantins Alagoas Sergipe Rio Grande do Norte Pernambuco Bahia Ceará Maranhão Paraíba Piauí São Paulo Rio de Janeiro Minas Gerais Espírito Santo Rio Grande do Sul Paraná Santa Catarina Mato Grosso Mato Grosso do Sul Distrito Federal Goiás -1,7* [-2,2; -1,1] 0,6 [-0,2 ; 1,5] 2,9* [1,8 ; 4,0] -3,3* [-3,9 ; 2,8] -3,9* [-4,7 ; -3,0] -2,0* [-3,6 ; -0,3] -6,5* [-10,6 ; -2,2] -3,4* [-6,2 ; -0,5] 0,1 [-3,0 ; 3,4] 5,7* [1,6 ; 10,0] 0,6 [-0,6 ; 1,8] -0,9 [-7,7 ; 6,4] 3,5* [1,1 ; 6,1] 2,9* [0,3 ; 5,5] 7,5* [4,0 ; 11,1] -1,3 [-2,8 ; 0,3] -3,2* [-5,8 ; -0,5] 0,4 [-0,9 ; 1,7] 0,8 [-1,1; 2,7] 7,1* [4,8 ; 9,5] -8,1 [-24,9 ; 12,5] 5,1* [3,0 ; 7,2] 1,4 [-6,4 ; 9,8] -2,3* [-2,9 ; -1,7] -2,7* [-3,4 ; -1,9] -2,0* [-3,2 ; -0,7] -4,1* [-5,0 ; -3,2] -3,8* [-5,2 ; -2,5] -3,4* [-4,5 ; -2,3] -0,7 [-5,2 ; 3,9] -0,9 [-2,6 ; 0,9] -2,9* [-5,4 ; -0,4] -2,2* [-4,1 ; -0,3] 2006 2003 2005 2002 1999 1999 2006 -3,2 [-7,2; 0,9] 3,7 [-3,4; 11,3] -5,4 [-12,7; 2,6] 2,8 [-5,2; 11,6] 2006 17,0* [9,3 ; 25,3] -5,1* [-6,1 ; -4,1] 2006 -8,6 [-24,2; 10,2] -6,2* [-11,0; -1,2] -7,8 [-18,8 ; 4,8] APC: annual percentage changes; 95% CI, 95% confidence intervals. *estatisticamente significativa p
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