UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA - CAEN DILSON JOSÉ DE SENA PEREIRA DECOMPOSIÇÃO DA DESIGUALDADE DA RENDA, DETERMINANTES DA POBREZA E INTENSIDADE DO CRESCIMENTO PRÓ-POBRE EM SETORES E REGIÕES DO BRASIL. FORTALEZA - CE 2008 DILSON JOSÉ DE SENA PEREIRA DECOMPOSIÇÃO DA DESIGUALDADE DA RENDA, DETERMINANTES DA POBREZA E INTENSIDADE DO CRESCIMENTO PRÓ-POBRE EM SETORES E REGIÕES DO BRASIL. Tese submetida à Coordenação do Curso de Pós- Graduação em Economia -CAEN, da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para obtenção do grau de Doutor em Economia. Orientador: Prof. Dr. Flávio Ataliba Flexa Daltro Barreto. FORTALEZA -CE 2008 P493d Pereira, Dílson José de Sena Decomposição da desigualdade da renda, determinantes da pobreza e intensidade do crescimento pró-pobre em setores e regiões do Brasil. / Dílson José de Sena Pereira. 2008. 91 f. il. Orientador: Prof. Dr. Flávio Ataliba F. D. Barreto. Tese (Doutorado) – Universidade Federal do Ceará. Curso de Pós-graduação em Economia, CAEN, Fortaleza, 2008. 1. Crescimento econômico. 2. Crescimento Pró-pobre. 3. Desigualdade da Renda. 4. Mercado de Trabalho. 5. Transferência de Renda. I Título. CDD – 331.1 DILSON JOSÉ DE SENA PEREIRA DECOMPOSIÇÃO DA DESIGUALDADE DA RENDA, DETERMINANTES DA POBREZA E INTENSIDADE DO CRESCIMENTO PRÓ-POBRE EM SETORES E REGIÕES DO BRASIL. Tese submetida à Coordenação do Curso de Pós-Graduação em Economia -CAEN, da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para a obtenção do grau de Doutor em Economia. Aprovada em 12 / 03 / 2008. BANCA EXAMINADORA Prof. Dr. Flávio Ataliba Flexa Daltro Barreto (Orientador) Universidade Federal do Ceará-UFC Prof. Dr. Márcio Veras Correia (Membro) Universidade Federal do Ceará-UFC Prof. Dr. João Mário Santos França (Membro) Universidade Federal do Ceará-UFC Prof. Dr. Ricardo Brito Soares (Membro) Universidade Federal do Ceará-UFC Prof. Dr. Raul Da Mota Silveira Neto (Membro Externo) Universidade Federal de Pernambuco-UFPE AGRADECIMENTOS Um trabalho acadêmico dessa envergadura não é alcançado sem a transposição de vários obstáculos, os quais, às vezes, pode estar no próprio postulante, por isso meus agradecimentos à Força Cristã que me guia. Aos professores Flávio Ataliba e Edinaldo Tebaldi, pela amizade, orientação, incentivo e motivação constantes pela vida acadêmica. Meus agradecimentos a todos os professores e servidores que fazem o CAEN, pela oportunidade, ensinamentos e condições de trabalhos, especialmente aos professores Emerson, Ivan, José Raimundo, Ronaldo, Sebastião, Sergio, e as funcionárias do CAEN e da Biblioteca da Pós-graduação em Economia Carmem, Márcia, Mônica. Aos professores João Mario, Márcio Veras, Raul da Mota e Ricardo pelas críticas e sugestões com vistas ao aperfeiçoamento da tese. Aos colegas da faculdade de economia, administração e contábeis, da Universidade Federal de Alagoas, pela compreensão, incentivo e apoio, especialmente ao diretor Prof. Luis Antonio. Aos servidores da PROPEP/UFAL. Sinceros agradecimentos e admiração aos familiares e amigos, pelo incentivo e a efervescência da torcida. Especialmente aos meus pais Maria Rosa e Djalma Caetano, a minha esposa Cleide, aos irmãos Djaci e Dirlene, à avó Enaura, às minhas filhas Camila e Débora, Tia Hélia, Tia Elza, Carlos, Chico Tonho. Agradeço também as demais tias, tios, primos e amigos. Agradecimento especial ao amigo irmão Químico (João Neto) pela serenidade e companheirismo, ao Professor Edimilson Veras pelo incentivo e motivação à vida acadêmica e a Eunice e Feitosa pelo ambiente familiar dispensado em Fortaleza. Aos colegas e amigos da turma 2003 do CAEN: Adonias, Carlos, Daniel Lavor, Débora, Jaqueline, Luis Alberto, Marcelo, Marcelo Acher, Murilo e Nilo. Aos colegas e amigos contemporâneos do CAEN: André, Bibi, Bruno, Cléber, Cristiano, Daniel, Felipe, Germano, Guilherme, Jimmy, Leandro, Mauricio, Nicolino, Rodolfo, Silvia, Vitor Hugo, Paulo, Braga e Sâmia. Aos demais colegas da Pós-graduação, pela agradável convivência e divertidas peladas de futebol. À FAPEAL pelo apoio financeiro inicial com a manutenção da bolsa de auxílio e a CAPES pela reativação do PICDT/UFAL. RESUMO A Tese intitulada “DECOMPOSIÇÃO DA DESIGUALDADE DA RENDA, DETERMINANTES DA POBREZA E INTENSIDADE DO CRESCIMENTO PRÓ-POBRE EM SETORES E REGIÕES DO BRASIL.” está estruturada em três artigos. O primeiro artigo é intitulado “ANÁLISE DA DESIGUALDADE DE RENDA E SEUS DETERMINANTES NAS REGIÕES DO BRASIL: EVIDÊNCIAS PARA O PERÍODO 2002 A 2005.” no qual se investiga o grau de desigualdade da renda familiar entre as regiões brasileiras e seus determinantes no período 2002-05. Os resultados indicam que a desigualdade intra-região é a componente que mais contribui para a desigualdade da renda no país. Na segunda parte do artigo os resultados corroboram à hipótese segundo a qual variáveis idênticas provocam impactos diferenciados no logaritmo da renda familiar per capita em cada uma das regiões. Por fim, com uso da Decomposição de Oaxaca, asseverou-se que o efeito regionalização ganha importância ao longo do período e efeito diferenciação na dotação de fatores se reduz, mas ainda figura como o principal responsável pela diferenciação da renda entre as regiões. Sua redução sugere um processo de homogeneização na dotação de atributos entre os indivíduos das regiões. O segundo artigo intitulado “CRESCIMENTO PRÓ-POBRE: DIFERENÇAS DE INTENSIDADE ENTRE RURAL E URBANO NO PERÍODO 2002-2005” tem como premissa a análise da relação entre o crescimento econômico verificado na primeira metade da década atual e o comportamento da distribuição de renda. A ênfase principal desse trabalho é verificar, nas regiões brasileiras, se o crescimento é mais “pró-pobre” no meio urbano que no meio rural. A metodologia de análise emprega a técnica desenvolvida por Kakwani, Khandker e Son (2004), que utiliza as medidas de pobreza Proporção de Pobres (P0), Hiato de Pobreza (P1) e Severidade da Pobreza (P2) para quantificar e qualificar a magnitude do crescimento como “pró-pobre” ou não “pró-pobre”. Os resultados apontam predominância do crescimento econômico de natureza pró-pobre, sugerindo que a redução da pobreza se fez presente em todas as regiões e setores, mas sua intensidade não é suficiente para acreditar numa redução da distancia que separa a região Nordeste das demais regiões, exceção feita a região metropolitana. O Terceiro artigo intitulado “TRANSFERÊNCIAS GOVERNAMENTAIS E PARTICIPAÇÃO NA FORÇA DE TRABALHO” analisa o impacto das transferências do governo sobre a participação na força de trabalho (PTF) com base nas informações dos censos demográficos de 1991 e 2000. São mensurados e analisados os efeitos dos determinantes da participação na força de trabalho brasileiro por meio de um modelo de utilidade randômica. Observa-se que as transferências públicas de renda exercem forte impacto na disposição dos indivíduos de se engajarem no mercado de trabalho. Outras variáveis importantes para explicar a participação na força de trabalho são a localização geográfica dos municípios, o nível de educação e as taxas de fertilidade. Palavras-chaves: Crescimento Econômico, Crescimento Pró-pobre, Desigualdade de Renda, Distribuição de Renda, Participação no mercado de trabalho, Pobreza, Transferência de Renda. ABSTRACT Thesis named " DECOMPOSITION OF INEQUALITY OF INCOME, DETERMINANTS OF POVERTY AND INTENSITY OF THE PRO-POOR GROWTH IN SECTORS AND REGIONS OF THE BRAZIL" is organized on three articles. The first one entitled "analysis of inequality income and their determinants in Brazilian´s regions: as having evidence for the years 2002 to 2005" in which it investigates inequality income degree between the Brazilian´s regions and their determinants in the period 2002-05. The results indicate that inequality intraregion is sharply bad and this element contributes to inequality income in the country. The second part of article it has results that one corroborate for assumption such similar variables cause a differential impact on the logarithm of household income per capita in each of the regions. Finally, using the decomposition of Oaxaca, assured the regionalization effect incorporated a new force over the period. The effect, said, of differentiation to factors allocation is reduced further remains as the main responsible for income contrasted between regions. It suggests an equal reduction in the allocation of attributes between those regions. The second article "PRO-POOR GROWTH: DIFFERENCES IN INTENSITY BETWEEN RURAL AND URBAN, EVIDENCE FOR THE PERIOD 2002-2005" is the premise of the relationship between economic growth recorded in the first half of the decade and the current behavior to income distribution. Then emphasis is on checking in Brazilian regions, where does in fact growth is more "pro-poor" in urban than in rural areas. The methodology of analysis employs the technical developed by Kakwani, Khandker and Son (2004), which uses the measures of poverty Poor (Proportion P0), Hiato Poverty (P1) and Poverty Severity (P2) quantifying-qualifying issue growth as "pro-poor" or not one. Results show predominance the core of economic growth pro-poor, and suggesting that poverty reduction was present in all regions and sectors, but its intensity is not enough to believe a reduction of distance that separates the region northeast of other regions. Third article issued " GOVERNMENT INCOME TRANSFERS AND LABOR FORCE PARTICIPATION" investigates the impact for governmental changing on based on information through population censuses 1991-2000. They are measured and analyzed the effects of the determinants of presence on Brazilian labor force through a utility randomly model. It appears that publics changing income is strong important for impact on individuals provision to engage in labor market. Other variables that affected significantly the labor force participation are geographic localization, education and fertility. Keywords: Economic Growth, Pro-poor growth, inequality income, income distribution , labor force participation, poverty, income transfer LISTA DE TABELAS Tabela1.1: Classesdevariáveis erespectivasdefinições..........................................................5 Tabela 1.2: Média e Desvio Padrão das variáveis selecionadas, por região, ano de 2002 e 2005. ..........................................................................................................................................7 Tabela 1.3: Média e Desvio Padrão renda per capita familiar – rpcfam, por região e ano. .....11 Tabela 1.4: Valor das medidas de entropia generalizada total, parcelas intra-região e interregião, resultante da decomposição por regional......................................................................13 Tabela 1.5: Regressões para o logaritmo da renda familiar per capita, regiões e ano..............19 Tabela 1.6: Decomposição de Oaxaca -Diferencial de renda familiar per capita/linha de pobreza entre regiões do Brasil, 2002 e 2005, em comparação a região Nordeste. .................24 Tabela 1.7: Efeitos diferenciação na dotação de atributos baseado na decomposição de Oaxaca entre as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste em relação a região Nordeste, em % para os anos de 2002 e 2005.............................................................................................................26 Tabela 2.1: Brasil -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001 – 2005. .................................................................................................................................................50 Tabela 2.2: Áreas Metropolitanas -Taxa de crescimento da Renda real (g) versus Taxa de crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR, variação anual e médias do período........52 Tabela 2.3: Sudeste -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001–2005. .................................................................................................................................................53 Tabela 2.4: Nordeste -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001–2005. .................................................................................................................................................56 Tabela 2.5: Sul -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001 – 2005. .................................................................................................................................................57 Tabela 2.6: Centro-Oeste -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001 – 2005. .................................................................................................................................................59 Tabela 2.7: Diferencial da Intensidade no Crescimento “Pró-pobre”. Média Percentual do período 2001 – 2005.................................................................................................................61 Tabela 3.1: – Estatística LR para teste de especificação entre modelo padrão e modelos adicionados das variáveis relacionadas as taxas de fertilidade e de mortalidade infantil. .......75 Tabela 3.2: – Valores da estatística do logaritmo da maximoverossimilhança para o modelo restrito e não restrito e estatística LR, por região.....................................................................76 Tabela 3.3: – Estatísticas Descritivas .......................................................................................79 Tabela 3.4: – Efeitos Marginais das variáveis sobre a proporção de participação na força de trabalho -PFT para os municípios brasileiros. Estimativas de Mínimos Quadrados Ponderados...............................................................................................................................82 LISTA DE FIGURAS Figura 1.1: Evolução do Índice de Gini, Brasil e Regiões 2002 a 2005.....................................3 Figura 1.2:-Evolução da taxa de pobreza no Brasil e Regiões, 2002 a 2005. ...........................3 Figura 1.3: Evolução da renda familiar per capita -rpcfam e coeficiente de variação, 2002 à 2005. ........................................................................................................................................13 Figura 1.4: Percentagem da desigualdade que é devida à desigualdade intra-região, por ano e medidas de entropia generalizada.............................................................................................14 Figura 2.1: Proporção de Pobres (P0), Brasil, Região e setores econômicos, 1990 e2004.......39 Figura 2.2: Efeito Renda...........................................................................................................42 Figura 2.3: Efeito Distribuição. ................................................................................................43 Figura 2.4: Brasil – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), anos 2001-2005. .......................................................51 Figura 2.5: Região Sudeste – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), por setores e anos2001-2005...................................54 Figura 2.6: Região Nordeste – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), por setores e anos 2001-2005. .............................56 Figura 2.7: Região Sul – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente(g*),por setores e anos2001-2005...................................58 Figura 2.8: Região Centro -Oeste – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), por setores e anos 2001-2005.......................59 Figura 2.9: Diferencial da Intensidade no Crescimento “Pró-pobre”. Média Percentual do período 2001 – 2005. Setor Urbano, Rural e Metropolitano das Grandes Regiões do Brasil..62 Figura 3.1: Valor acumulado das despesas com benefícios, transferências e proteção social como percentual 1995 – 2002 .......................................................................................69 LISTA DE ANEXOS Anexo 1.1: Média das variáveis binárias. Amostra da Pnad 2002 e 2005, por região, anos 2002 e 2005. .............................................................................................................................34 Anexo 1.2:: Teste de igualdade entre as regressões das regiões, ano 2002 e 2005.................35 Anexo 1.3: Teste de igualdade entre os coeficientes da região Nordeste e demais regiões. Ano 2002 e 2005. ............................................................................................................................36 Anexo 1.4 -Efeitos Regionalização e dotação de atributos baseado na decomposição de Oaxaca entre as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste em relação a região Nordeste, em % para os anos de 2002 e 2005.............................................................................................................37 Anexo 3.1: Modelo Logit Grupado. Estimativas de Mínimos Quadrados Ponderados.Coeficientes e estatística t. Variável dependente: PTF 2000................................90 Anexo 3.2: Efeitos marginais obtidos por meio de Máxima-verossimilhança.........................91 SUMARIO RESUMO..................................................................................................................................iv ABSTRACT ..............................................................................................................................vi LISTA DE TABELAS.............................................................................................................viii LISTA DE FIGURAS ................................................................................................................x 1 ANÁLISE DA DESIGUALDADE DE RENDA E SEUS DETERMINANTES NAS REGIÕES DO BRASIL: EVIDÊNCIAS PARA O PERÍODO 2002 A 2005. ..........................1 1.1 Introdução............................................................................................................................1 1.2 Perfil socioeconômico da amostra selecionada -Dados.......................................................4 1.3 Desigualdades intra e inter regiões: o que dizem os dados. .................................................8 1.3.1 Decomposição das Medidas de Desigualdade................................................................9 1.3.2 Resultados da decomposição aditiva das medidas GE .................................................11 1.4 Modelo teórico para determinação da renda familiar per capita/linha de pobreza.............14 1.4.1 ResultadosdosModelos...............................................................................................16 1.5 Decomposição de Oaxaca...................................................................................................21 1.5.1 Resultados da Decomposição de Oaxaca .....................................................................23 1.6 Considerações finais...........................................................................................................27 Referências Bibliográficas........................................................................................................30 Anexos.....................................................................................................................................34 2 CRESCIMENTO PRÓ-POBRE: DIFERENÇAS DE INTENSIDADE ENTRE RURAL E URBANO NO PERÍODO 2002-2005....................................................................38 2.1 Introdução..........................................................................................................................38 2.2 Metodologia.......................................................................................................................44 2.2.1 As Medidas de Pobreza P0, P1 e P2...............................................................................44 2.2.2 A Natureza “Pró-pobre” ou “Não Pró-pobre” do Crescimento Econômico.................45 2.2.3 A Taxa de Crescimento Equivalente Pobreza (PEGR) ................................................47 2.2.4 Calculo da PEGR..........................................................................................................49 2.3 Resultados..........................................................................................................................49 2.3.1 Brasil e Metrópoles.......................................................................................................49 2.3.2 Sudeste.........................................................................................................................53 2.3.3 Nordeste.......................................................................................................................55 2.3.4 Sul................................................................................................................................57 2.3.5 Centro-Oeste.................................................................................................................58 2.3.6 O Diferencial na intensidade de crescimento Pró-Pobre entre setores.........................60 2.4 ConsideraçõesFinais..........................................................................................................62 Referências Bibliográficas........................................................................................................64 xiii 3 TRANSFERÊNCIAS GOVERNAMENTAIS E PARTICIPAÇÃO NA FORÇA DE TRABALHO ............................................................................................................................68 3.1 Introdução..........................................................................................................................68 3.2 Revisão da Literatura..........................................................................................................70 3.3 Modelos teórico e empírico ................................................................................................71 3.4 Análise preliminar dos dados .............................................................................................77 3.5 Resultados e Discussão.......................................................................................................80 3.6 ConsideraçõesFinais..........................................................................................................85 Referência Bibliográfica...........................................................................................................87 Anexo .....................................................................................................................................90 1 ANÁLISE DA DESIGUALDADE DE RENDA E SEUS DETERMINANTES NAS REGIÕES DO BRASIL: EVIDÊNCIAS PARA O PERÍODO 2002 A 2005. 1.1 Introdução Desde o trabalho clássico de Langoni (1973) a questão da desigualdade de renda constitui um dos maiores objeto de estudo da “socioeconomia” no Brasil. Ao longo dos anos, sociedade e governo procuraram medidas e ações com objetivos de reduzir a desigualdade de renda de maneira conjuntamente articulada: seja por meio de ações individuais ou através de políticas publicas. Concernente às ações individuais, ficou conhecido o grande fluxo de migração interna para a região Sudeste, especialmente para os estados de São Paulo e Rio de Janeiro, como o principal destino dos migrantes oriundos principalmente da região Nordeste do Brasil, que em quase sua totalidade fugiam dos longos períodos de secas. No âmbito das políticas públicas as ações se concentraram num ponto: na formação da renda. Assim, foram implementados grandes projetos devidamente assessorados pela Sudene e banco oficiais. Esses projetos tinham a finalidade de intensificar investimentos nos setores industriais e energéticos – particularmente no da região Nordeste -, e promover uma reestruturação e expansão da fronteira agrícola, capazes de criar uma expansão das atividades industriais que absorvessem recursos locais além de proporcionar oferta adequada de alimentos nos centros urbanos. O objetivo principal era a geração de renda e fixação do homem nordestino ao seu habitat natural, seja no interior nordestino seja em seus principais centros urbanos. A geração de renda e sua distribuição, pessoal e regional, ainda é um dos maiores problemas para o governo brasileiro. O índice de desigualdade de renda brasileiro ainda situa- se em patamares bastante descompassados, apesar da queda expressiva e continuada verificada no período específico de 2001 a 2004 (Soares, 2006). Nos diversos trabalhos que estudam a recente evolução da distribuição de renda no Brasil, dentre os quais Ferreira et al. (2006), Barros et al. (2006), Hoffmann (2006) e Soares (2006), ainda não há consenso sobre quais elementos formadores da renda são os maiores responsáveis pela sua redução. As principais hipóteses recaem, por exemplo, sobre os programas oficiais de transferências de renda e o mercado de trabalho. Diferentemente do pensamento desenvolvimentista que predominou durante a década de 1970, passando pelo período de redemocratização do país em 1989, a postura política é que condições sociais como a pobreza, a fome e a expressiva desigualdade de renda no país não são aceitáveis e devem ser solucionados com ações governamentais voltadas a atender aos reclames dos grupos sociais mais carentes. A distribuição da renda e dos respectivos fatores geradores também precisam ser analisados em âmbito regional, pois mesmo em economias desenvolvidas, como a dos Estados Unidos e alguns países da Europa Ocidental, as taxas de pobreza variam entre região, tanto em função de diferenças específicas de suas populações, como em função de suas características geográficas. Respeitados alguns elementos como a disponibilidade de fatores de produção físicos, humanos e tecnológicos em uma determinada economia, uma região pode apresentar maior índice de desigualdade devido uma desproporcionalidade na dotação de recursos. Por exemplo, pode-se constatar na presença de grande parte da população associada a grupos demográficos com maior propensão a permanecer no nível de pobreza, como é o caso das populações rurais no nordeste e os habitantes de favelas nos centros urbanos no sudeste, além de descendentes de escravos e indígenas em algumas regiões do país, contribui para a diferenciação dos índices entre as regiões. Concomitante às causas acima, a distribuição espacial da pobreza entre regiões pode estar também intrinsecamente ligada à história da ocupação econômica em cada localidade, a fenômenos geográficos e a suas vocações (Barro, 2000). Nesse aspecto, diversos estudos buscam identificar quais fenômenos importantes à formação econômica e à distribuição de renda de uma região devem ser alvos de políticas voltadas a atenuar as diferenças de renda regionais e a redução na taxa de pobreza. Estimativas mais recentes do índice de Gini apontam declínio acentuado para o Brasil a partir de 2002. No entanto, o desempenho das medidas de desigualdade e pobreza não é igualitário. Na Figura 1.1 observa-se a evolução temporal do Gini para a renda familiar per capita nos anos de 2002 a 2005, para o Brasil e suas regiões. A redução é mais expressiva nas regiões Nordeste e Centro-Oeste, mas elas ainda mantêm significativo distanciamento das regiões Sul e Sudeste. Figura 1.1: Evolução do Índice de Gini, Brasil e Regiões 2002 a 2005. 0,60 0,58 0,56 0,54 0,52 0,50 Fonte: Instituto do Estudo do Trabalho e Sociedade -IETS. Na Figura 1.2 está disposta a taxa de pobreza do país e suas regiões. Observa-se que o comportamento da incidência da pobreza é de uma suave redução entre os anos de 2002 a 2005 com manutenção do distanciamento entre as regiões, tendo a região Nordeste as maiores taxas. Apesar do índice de desigualdade, medido pelo Gini, e da taxa de incidência de pobreza (P0) terem se reduzido nos anos considerados, tanto o indicador de desigualdade quanto a taxa de pobreza ainda são por demais elevados, mas a evolução de ambos coincide com a diminuição da quantidade de pobres no Brasil. Figura 1.2:-Evolução da taxa de pobreza no Brasil e Regiões, 2002 a 2005. 55 45 35 25 15 Fonte: Instituto do estudo do trabalho e sociedade – IETS. Diante deste quadro, esse trabalho investiga o grau de desigualdade da renda familiar per capita entre as regiões do Brasil nos anos de 2002-2005, usando dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio -PNAD. Mais especificamente, o trabalho busca identificar em que grau a desigualdade de renda é influenciada pelo desnível de renda entre as regiões ou se é motivada pela desigualdade dentro de uma mesma região. Neste sentido procura-se verificar quais os fatores que contribuem para uma diferenciação na renda familiar per capita entre as regiões. 2002 2003 2004 2005 Brasil Nordeste Centro-Oeste Sudeste Sul 2002 2003 2004 2005 Brasil Nordeste Centro-Oeste Sudeste Sul 4 Outro aspecto que será fruto dessa pesquisa: examinar se a diferença no nível de pobreza entre as regiões pode ser explicada por características observáveis das famílias, levando-se em conta a singularidade de cada região e os diferentes níveis de aglomeração e concentração das atividades econômicas. Por fim, determina-se por meio da decomposição de Oaxaca (1973), se os diferenciais na renda familiar per capita entre a região Nordeste e demais regiões são provenientes de características geográficas (não observáveis) específicas a cada região ou se a causa dos diferenciais é significativamente explicada pela dotação de fatores das famílias em cada uma das regiões. 1.2 Perfil socioeconômico da amostra selecionada -Dados As informações utilizadas para elaboração das variáveis são provenientes da PNAD, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística -IBGE. A PNAD foi elaborada em 1976 e ao longo dos anos é melhorada com ajustes no plano amostral -somente a partir de 2004 a área rural da região Norte passou a ser incluída na pesquisa, motivo pelo qual a região não será incluída neste trabalho -, e no questionário, mas desde 1995 é dirigida com o mesmo esquema amostral e mesmo questionário. Para atender aos objetivos propostos, foi escolhida a variável renda familiar per capita obtida pelo quociente entre o rendimento mensal familiar do trabalho e o número de componentes da família, para os anos de 2002 até 2005. Por família a PNAD classifica o conjunto de pessoas ligadas por laços de parentesco, dependência doméstica ou normas de convivência, que residissem na mesma unidade domiciliar ou a pessoa que morasse só em uma unidade domiciliar. Rendimento mensal familiar é somatório dos rendimentos mensais de todos os trabalhos e de todos componentes da família com 10 anos ou mais de idade. Além da variável relativa ao rendimento da família, outras foram incorporadas para caracterizar e diferenciar a unidade familiar, segundo a situação demográfica, o tamanho, o nível educacional, a presença de aposentado/pensionista da previdência pública ou privada, se beneficiária de programas oficiais de transferência de renda, localização geográfica e econômica, migração e situação no emprego principal da pessoa de referência. A composição das categorias está de acordo com as assertivas contidas na Tabela 1.1. As variáveis monetárias foram corrigidas para o ano de 2006 por meio do método desenvolvido por Corseuil e Foguel (2002). A estatística é apresentada em termos agregados por família para cada uma das regiões e ano investigado. Obviamente, a família com informação ignorada para uma ou mais característica foi retirada da amostra, entretanto, para melhor delineamento da amostra e evitar a presença de outline outros filtros fizeram-se necessários. Tabela 1.1: Classes de variáveis e respectivas definições. Categoria / variáveis Definição Renda Dados da somatória do rendimento mensal de todos os trabalhos para pessoas de 10 anos ou mais de idade e da linha de pobreza em cada região. rpcfam Renda familiar per capita – Quociente entre a somatória do rendimento mensal de todos e o número de componentes da família. linpob Linha de pobreza, do Instituto de estudo do trabalho e sociedade- IETS. rpcfpo Renda familiar per capita sobre a linha de pobreza. (rpcfam/linpob). lnrpcfpo Logaritmo natural de rpcfpo Demográficas Características demográficas da família idach e idachq Idade do chefe da família e idade do chefe da família ao quadrado. idachq Idade do chefe da família ao quadrado sexcf Sexo do chefe da família. scia Situação conjugal do chefe (1 se sozinho e 0 se vive com companheiro(a) ou esposo(a)). cor Cor da pele do chefe da família. Tamanho da Família Número de pessoas que compõem a família. cr4 e cr4q Número de crianças com idade menor ou igual a quatro anos e seu quadrado. cr5a9 e cr5a9q Número de crianças com idade entre cinco e nove anos e seu quadrado. cr10a14 e cr10a14q Número de crianças com idade entre 10 e 14 anos e seu quadrado. cr15a19 e cr15a19q Número de pessoas com idade entre 15 e inferior a 19 anos de idade e seu quadrado. adulto e adultoq Número de adultos e seu quadrado Aposentadoria e Pensão Capta se a pessoa de referencia é aposentado ou pensionista dos sistemas de previdência pública e privada. chfappen Valor (1) se o chefe da família é aposentado ou pensionista e (0) em caso contrário. apspen Valor (1) se houver pelo menos um aposentado/pensionista, que não o chefe da família, e (0) em caso contrário. Transferência Capta a ocorrência de ao menos um beneficiário dos programas oficiais de transferência de renda, como Bolsa Escola, Bolsa Família, etc. bentrg Assume valor (1) se houver pelo menos um beneficiário e (0) em caso contrário. Educação Binárias de posicionamento em grupos de anos de estudo para o chefe, o cônjuge e o maior nível educacional dos demais membros da família. esch0, esout0 e esmaior0 Valor (1) se o chefe da família, cônjuge ou o maior nível educacional dos demais membros da família for nenhum ano de estudo completo e (0) em caso contrário. esch1a3, esout1a3 e Valor (1) se o chefe da família, cônjuge ou o maior nível educacional dos demais membros da esmaior1a3 família for de um a três anos de estudos completo e (0) em caso contrário. esch4a7, esout4a7 e Valor (1) se o chefe da família, cônjuge ou o maior nível educacional dos demais membros da esmaior4a7 família for de 4 a 7 anos de estudos completo e (0) em caso contrário. esch8a10, esout8a10 e Valor (1) se o chefe da família, cônjuge ou o maior nível educacional dos demais membros da esmaior8a10 família for de 8 a 10 anos de estudos completo e (0) em caso contrário. esch11a14, esout11a14 e Valor (1) se o chefe da família, cônjuge ou o maior nível educacional dos demais membros da esmaior11a14 família for de 11 a 14 anos de estudos completo e (0) em caso contrário. eschm15, esoutm15 e Valor (1) se o chefe da família, cônjuge ou o maior nível educacional dos demais membros da esmaiorm15 família for igual ou superior a 15 anos de estudos completo e (0) em caso contrário. Emprego situação do emprego empcart Valor (1) se a pessoa de referencia trabalha com carteira assinada e (0) em caso contrário. contprop Valor (1) se a pessoa de referencia trabalha por conta-própria e (0) em caso contrário. Localização Duas variáveis binárias para área econômica metro Variável binária metro para região metropolitana. rural Variável binária para rural. Migração Variável binária indicadora de migração nasuf Valor (1) se o chefe da família nasceu na unidade da federação na qual residia na época da entrevista e (0) em caso contrário. Fonte: arranjos do autor baseado na PNAD. Desta forma, além da exclusão da região Norte por motivos já mencionados, também foi excluída da amostra a região metropolitana da região Centro-Oeste, por se tratar apenas do Distrito Federal. Na amostra final foram consideradas apenas famílias que se enquadraram nos seguintes critérios: pessoa de referência com mais de 15 anos de idade; rendimento mensal familiar menor que R$ 50.000 e que o chefe de família fosse a própria pessoa de referência da família. A renda familiar per capita (rpcfam) foi dividida pela linha de pobreza (linpob) de cada região, originando a variável (rpcfpo). Essa variável resulta num indicador da situação de pobreza ou não da família, onde valor inferior a unidade permite considerar a família em questão como pobre. A linha de pobreza utilizada neste trabalho é definida como o custo de uma cesta básica alimentar que contemple as necessidades de consumo calórico mínimo diário de um indivíduo, sem o qual o individuo passa a ser considerando pobre. Os valores específicos da linha de pobreza para cada uma das regiões foram extraídos do banco de dados do Instituto de Estudos do Trabalho e Sociedade -IETS. A Tabela 1.2: apresenta a média aritmética e o desvio padrão das variáveis monetárias, tamanho da família, demográficas, localização, educação, migração e situação no emprego, enquanto o Anexo 1.1 apresenta as proporções relativas as variáveis da classe educacional. Exceto as quatro primeiras variáveis (rpcfam, linpob, rpcfpo e idach) e as relacionadas ao tamanho da família (cr4, cr5a9, cr10a14 cr15a19 e adultos) todas as outras são binárias zero ou um, e suas médias representam a freqüência da característica representada. Observa-se que a renda familiar per capita é aproximadamente 1,6 vezes maior nas demais regiões que na região Nordeste. Com relação ao tamanho da família, provavelmente pelo fato de aproximadamente 80% serem formadas por três componentes além da pessoa de referência, a média e o desvio padrão são semelhantes entre as regiões e os anos. As variáveis de escolaridade, em todos os níveis, demonstram significativa inferioridade da região Nordeste. Esse padrão se repete para a pessoa de referência, para demais membros da família e quando tomamos o maior nível educacional dentre todos os membros da família. Mesmo considerando que a desigualdade entre grupo educacional tenha diminuído nos anos de 1990, conforme Ferreira (2006), ainda há grande desproporcionalidade entre os grupos. Tabela 1.2: Média e Desvio Padrão das variáveis selecionadas, por região, ano de 2002 e 2005. 2002 2005 Região Nº. Obs. Nordeste Sudeste Sul Centro oeste Nordeste Sudeste Sul Centro-oeste 12975 13884 8304 4860 13508 13785 8239 6333 rpcfam* rpcfpo* linpo* 199.9 (430.1) 0.91 (1.96) 167.7 343.2 (577.9) 1.56 (2.63) 167.7 342.1 (553.6) 1.50 (2.43) 173.8 291.6 (468.7) 1.54 (2.48) 144.0 195.8 (386.1) 1.17 (2.30) 167.7 323.9 (514.2) 1.93 (3.07) 167.7 341.73 (500.72) 1.97 (2.88) 173.8 283.91 (373.93) 1.97 (2.60) 144.0 idach sexcf scia Cor 41.64 (12.35) 0.20 (0.40) 0.20 (0.40) 0.69 (0.46) 41.98 (11.48) 0.19 (0.39) 0.20 (0.40) 0.40 (0.49) 41.72 (11.29) 0.19 (0.39) 0.19 (0.39) 0.18 (0.38) 40.58 (11.64) 0.18 (0.38) 0.19 (0.39) 0.55 (0.50) 41.89 (12.25) 0.23 (0.42) 0.22 (0.41) 0.70 (0.46) 42.40 (11.42) 0.21 (0.41) 0.22 (0.41) 0.45 (0.50) 42.33 (11.33) 0.20 (0.40) 0.19 (0.40) 0.20 (0.40) 41.19 (11.30) 0.17 (0.38) 0.18 (0.38) 0.59 (0.49) cr_4 cr5t9 crdt14 crqt19 adulto 0.43 (0.68) 0.50 (0.73) 0.50 (0.76) 0.44 (0.73) 0.47 (0.82) 0.35 (0.60) 0.40 (0.63) 0.41 (0.66) 0.39 (0.66) 0.49 (0.79) 0.35 (0.58) 0.41 (0.62) 0.43 (0.64) 0.37 (0.60) 0.41 (0.69) 0.39 (0.64 0.46 (0.68) 0.45 (0.70) 0.39 (0.66) 0.41 (0.73) 0.37 (0.63) 0.45 (0.70) 0.47 (0.72) 0.43 (0.70) 0.50 (0.84) 0.32 (0.56) 0.39 (0.64) 0.40 (0.65) 0.39 (0.64) 0.52 (0.79) 0.32 (0.56) 0.39 (0.61) 0.41 (0.62) 0.34 (0.58) 0.42 (0.69) 0.38 (0.61) 0.41 (0.64) 0.51 (0.71) 0.44 (0.74) 0.38 (0.69) chappen apspen bentrg 0.10 (0.30) 0.12 (0.32) 0.18 (0.39) 0.11 (0.31) 0.12 (0.32) 0.07 (0.25) 0.12 0.33) 0.14 0.34) 0.11 (0.31) 0.07 (0.25) 0.10 (0.31) 0.09 (0.29) 0.09 (0.29) 0.12 (0.32) 0.29 (0.45) 0.10 (0.30) 0.13 (0.33) 0.11 (0.31) 0.11 (0.31) 0.14 (0.35) 0.13 (0.34) 0.04 (0.19) 0.10 (0.30) 0.18 (0.39) esch0 esch1a3 esch4a7 esch8a10 esch11a14 eschm15 0.24 (0.43) 0.17 (0.38) 0.25 (0.43) 0.11 (0.32) 0.17 (0.38) 0.06 (0.23) 0.08 (0.27) 0.13 (0.33) 0.34 (0.47) 0.16 (0.37) 0.20 (0.40) 0.09 (0.28) 0.06 (0.23) 0.12 (0.33) 0.36 (0.48) 0.16 (0.37) 0.21 (0.41) 0.08 (0.27) 0.12 (0.32) 0.16 (0.37) 0.34 (0.48) 0.13 (0.34) 0.19 (0.39) 0.06 (0.24) 0.20 (0.40) 0.16 (0.37) 0.25 (0.43) 0.12 (0.33) 0.21 (0.40) 0.06 (0.24) 0.07 (0.26) 0.11 (0.31) 0.32 (0.47) 0.17 (0.37) 0.25 (0.43) 0.09 (0.29) 0.05 (0.22) 0.10 (0.30) 0.34 (0.47) 0.17 (0.37) 0.25 (0.43) 0.09 (0.29) 0.14 (0.35) 0.16 (0.37) 0.33 (0.47) 0.11 (0.32) 0.17 (0.38) 0.08 (0.28) metro rural 0.39 (0.49) 0.19 (0.39) 0.45 (0.50) 0.07 (0.26) 0.47 (0.50) 0.14 (0.34) -- 0.15 (0.36) 0.41 (0.49) 0.18 (0.39) 0.44 (0.50) 0.08 (0.27) 0.46 (0.50) 0.14 (0.34) -- 0.25 (0.43) nasuf 0.78 (0.41) 0.57 (0.49) 0.78 (0.42) 0.40 (0.49) 0.77 (0.42) 0.57 (0.50) 0.78 (0.42) 0.37 (0.48) empcart 0.25 (0.43) 0.41 (0.49) 0.39 (0.49) 0.31 (0.46) 0.27 (0.44) 0.42 (0.49) 0.40 (0.49) 0.26 (0.44) contprop 0.35 (0.48) 0.24 (0.43) 0.26 (0.44) 0.28 (0.45) 0.33 (0.47) 0.24 (0.42) 0.27 (0.44) 0.29 (0.45) * valores em Reais de 2006. Desvio Padrão entre Parênteses. Fonte: PNAD 2002 e 2005; IETS. 8 As variáveis correspondentes à região econômica mostram concentração das famílias na região metropolitana e urbana (referência), sendo a região Sudeste a que tem o menor número de famílias no meio rural. Essa região apresenta os menores valores para a variável contprop. Exceto pela significativa elevação da variável bentrg, as demais variáveis binárias sofrem pouca alteração entre os anos e entre as regiões. 1.3 Desigualdades intra e inter regiões: o que dizem os dados. Nesta seção focaremos a análise empírica aos anos de 2002 e 2005. A escolha desses anos tem duas razões: política, pois sendo 2002 o último dos oito anos de Governo FHC e, embora tenha sido um ano de eleições para o legislativo e executivo nas esferas estadual e federal, é razoável considerá-lo como o ano no qual as ações políticas de combater a desigualdade de renda e a pobreza tenham amadurecido e seus resultados já possam ser percebidos; o ano de 2005 é o terceiro ano do Governo Lula, cuja plataforma de campanha eleitoral tinha no combate à fome, pobreza e geração de emprego o discurso principal; a segunda razão é técnica. Do ponto de vista da desigualdade da renda e da pobreza, embora o Gini ainda seja muito elevado para os padrões das economias desenvolvidas, o período de 2001 a 2004 foi o de menor nível de desigualdade ao longo de aproximadamente duas décadas e meia, conforme pode ser visto em Ferreira et al. (2006) e Barros et al. (2006). Vale ressaltar que nosso objetivo não é avaliar politicamente os governos supra mencionados, e sim demarcar um período que permita a comparação do fenômeno compatíveis com a necessidade urgente do Brasil de manter uma agenda permanente de redução da desigualdade, erradicação da pobreza absoluta e, redução proporcional da distância entre pobres ricos, necessários à promoção de uma distribuição mais igualitária das oportunidades de educação, saúde e trabalho, cuja ausência até os dias atuais, infelizmente faz com que o Brasil seja visto pela comunidade internacional, como um país de grande injustiça social, como faz referência o relatório do Banco Mundial (2005). Comparar as medidas de desigualdade entre as regiões e investigar se a elevada desigualdade de renda, persistente no período de 2002 a 2005, é resultante da desigualdade interna a cada região ou da diferença de renda entre elas é a tarefa a ser desenvolvida nessa seção. Utilizaremos as medidas de Entropia Generalizada conhecidas como GE(a), em que o parâmetro a representa o peso dado às distâncias entre rendas de diferentes partes da distribuição e pode ser qualquer valor real. Para baixos valores de a, GE é mais sensível a mudanças na cauda inferior da distribuição e para valores mais altos de a, GE é mais sensível a mudanças na cauda superior. Os valores mais comumente usados para a são 0, 1 e 2. O 9 valor da medida de Entropia Generaliza (GE) varia entre 0 (distribuição igualitária) e ¥ (extrema desigualdade). Considerando uma população de n indivíduos com renda média µ, xi a renda do iésimo indivíduo e a o peso dado às distâncias entre rendas de diferentes partes da distribuição, temos para a = 1, GE(1) é denominado Índice T de Theil e é apresentando por meio da expressão: . n  11 . xi . a GE(1) =  . .  -1. (1) a(a -1) . ni=1 . µ  . Se a é igualado a 0, temos GE(0), conhecido como Índice L de Theil, sendo comumente chamado de medida do desvio do logaritmo da média, porque fornece o desvio padrão do log(x): 1 . µ . GE(0) = . n ln . (2)  ni=1 . xi . Se a = 2, então GE(2) é uma transformação monotônica do coeficiente de variação, do tipo 12 GE(2) = CV . 2 Para quantificar a importância regional no índice de desigualdade da renda familiar per capita, na subseção seguinte, resumidamente apresentaremos a técnica de decomposição aditiva dos índices de entropia GE(a). Mais precisamente, focalizaremos nossa análise quando a for igual a 0, 1 e 2. 1.3.1 Decomposição das Medidas de Desigualdade Na motivação deste trabalho, vimos que os índices de Gini e o índice T de Theil, apontam uma mesma tendência para o comportamento da desigualdade, de modo que podemos proceder a análise da desigualdade entre diferentes grupos da população (extrato de renda, região ou fonte de renda) trabalhando apenas a decomposição estática das características da renda domiciliar per capita com base apenas na classe de medidas de Entropia Generalizada , que diferentemente do índice de Gini, pode ser decomposto em duas parcelas. Vamos decompor os índices de desigualdade da classe GE(a) em duas parcelas na qual uma diz respeito ao fato de diferentes famílias apresentarem diferentes características, enquanto a outra parcela indica que alguma desigualdade ainda existirá entre as famílias do mesmo grupo característico. Uma parcela é denominada como desigualdade proveniente de fatores que diferem nas observações de grupos diferentes, ou “intergrupos” ou ainda “entre grupos”. A segunda parcela da composição do índice de desigualdade é denominada como “intragrupo” e se refere à desigualdade entre as famílias de um mesmo grupo. Os índices de desigualdade da classe de medidas GE(a) podem ser decompostos aditivamente em GE (a) = GEW (a) + GEB (a) de maneira que GEW(a) é a desigualdade intragrupos e GEB(a) é a desigualdade intergrupo. Para a decomposição por região, considere X a renda total da população, Xk a renda da população de uma região, N o tamanho da população total e Nk o tamanho da população da k-ésima região, então é possível demonstrar que k (1-a) a GEW (a) = (vk )(sk ) GEk (a) (3) k=1 Nk Xk Sendo que vk = é a população relativa da k-ésima região e sk = . GEk éa NX desigualdade na região k. GEB (a) é derivado assumindo que a renda familiar per capita dentro do região é a mesma para cada observação. Análise detalhada para a decomposição por subgrupos da população dos índices de desigualdade da classe de medidas GE pode ser visto em Shorrocks (1980), Cowell (1980) e Dickey (2001). Para ilustrar essa decomposição, considere a medida GE(1), conhecido como índice T de Theil. Para uma distribuição discreta resulta em: ii . x . x . x . x . k  X . k  X . Xk / X ii ii ln  T = GE(1) = . .  ln ..  = . . ln . = . Tk +.  i=1 . nµ . µn . i=1 . X . X . k . X . k . X . Nk / N . . X . X . X / X . k kk = . Tk + . . ln . (4)  k . X . k . X . Nk / N . Em que, parafraseando, Siqueira e Siqueira (2006), o primeiro termo do lado direito representa a mudança na desigualdade devido à desigualdade “intra-região” e o segundo devido a desigualdade “inter-regiões”. O termo da desigualdade intra-região considera a distribuição de renda dentro das regiões individualmente para a desigualdade total (Brasil) e mede a contribuição da desigualdade de renda dentro da região para a desigualdade total da região. 11 A componente inter-região mede a contribuição das diferenças de renda entre as regiões. Este termo corresponde ao efeito “puro” da região e pode ser considerado como a medição do grau de convergência (divergência) na renda media das regiões. No uso especifico dessa técnica de decomposição, a medida de desigualdade de renda para o país será a soma da parcela responsável pelo aumento da desigualdade oriunda do diferencial de renda entre as regiões e duma outra que é desenvolvida dentro de cada região. A importância da decomposição aditiva dos índices de desigualdade é lançar uma luz tanto sobre a estrutura quanto sobre a dinâmica da desigualdade, servindo de baliza para a iniciativa das políticas sociais. 1.3.2 Resultados da decomposição aditiva das medidas GE A amostra da PNAD 2002 e 2005 foi extraída conforme descrição na seção 1.2. A variável no estudo da desigualdade foi o quociente da renda familiar per capita (rpcfam) pela linha de pobreza (linpo), que deu origem a variável rpcfpo. A variável rpcfam varia substancialmente entre as regiões, Tabela 1.3. A média na região Nordeste é cerca de 40% menor que nas demais regiões. Esta constatação se assemelha aos resultados de pesquisas que investigaram a hipótese de convergência do produto per capita unidades geográficas brasileiras. Azzoni et al. (2000) concluem pela fraca convergência do PIB per capita dos estados brasileiros. Barreto e Gondim (2004) verificaram instabilidade no processo de convergência da renda per capita, que evolui ao longo do tempo para uma formação bimodal em todos os níveis geográficos. Tabela 1.3: Média e Desvio Padrão renda per capita familiar – rpcfam, por região e ano. Região 2002 2003 2004 2005 Taxa Média Crescimento Média D. P Média D. P Média D. P Média D. P Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste 200 343 342 292 430 578 554 469 179 313 323 263 351 508 508 381 190 310 328 272 369 469 528 424 196 324 342 284 386 514 501 374 -0.4% -1.8% 0.0% -0.7% Fonte: Cálculos do autor baseado em amostra da PNAD. Podemos ver que as regiões não experimentaram crescimento de sua renda média no período. Provavelmente, o baixo crescimento econômico do Brasil na primeira metade desta década contribuiu para uma tendência generalizada de não crescimento da renda entre as regiões, pois nesse período o crescimento acumulado do PIB foi de somente 5%, muito aquém do propalado nas campanhas eleitorais à presidência em 2002, e também muito distante do necessário para que o país venha a ter crescimento econômico sustentável e com distribuição de renda significativa, pois, segundo relatório técnico do Instituto de Pesquisas Econômicas e Aplicadas -IPEA seriam necessários vinte anos para que o Brasil passasse a apresentar uma distribuição de renda compatível com os países que têm nível de desenvolvimento comparável ao brasileiro. As causas da queda persistente dos índices de desigualdade nos cinco últimos anos tem sido objeto de pesquisa em vários trabalhos. A possibilidade da queda na desigualdade ser fruto da redução de renda da população nos percentis mais elevados da distribuição da renda, resultado da ampliação dos programas de transferência de renda, redução da desigualdade nos rendimentos do trabalho ou ainda se resultado da interação desses fatores foi investigado nos trabalhos de Barros et al. (2006), Ferreira et al. (2006), Hoffmann (2006) e Soares (20006). Os resultados apontam que apesar da importância das transferências de renda na redução da desigualdade de renda e da pobreza, foi a desconcentração dos rendimentos do trabalho o principal fator responsável pela redução das desigualdades. Na Figura 1.3 podemos observar que o Nordeste além de apresentar menor nível de renda média também tem maior variabilidade que as outras regiões. Isto significa que a família representativa desta região, em termo de renda familiar per capita, estar mais distante da família situada nos percentis extremos da distribuição. Se a desigualdade de renda e a proporção de pobres coexistem em grande parte como resultado das disparidades dentro de cada uma das regiões, políticas públicas voltadas à redução das desigualdades internas devem ser priorizadas nos programas de redução da pobreza. Nesse caso, a política deve voltar-se a ofertar serviços básicos essenciais à população de baixa renda, como educação, infra-estrutura, oportunidades de empregos, etc. Em algumas situações se faz necessário a adoção de transferências pecuniárias para que seus beneficiados possam alargar seu leque de oportunidades, tendo em vista que a pobreza termina por usurpar dos indivíduos as oportunidades de educação, saúde, transporte e emprego. É, pois, a pobreza o início da fase terminal do individuo, o qual se inicia com a perda das oportunidades e da cidadania e culmina com a perda da condição humana. Figura 1.3: Evolução da renda familiar per capita -rpcfam e coeficiente de variação, 2002 à 2005. 350 250 300 200 250 150 200 100 150 50 2.002 2.003 2.004 2.005 2002 2003 2004 2005 NE SE S CO NE SE S CO Fonte: Cálculos do autor baseado em amostra da PNAD. Para enfatizar a importância das regiões na desigualdade de renda total do país, temos na Tabela 1.4 a decomposição aditiva para as medidas de desigualdade GE(a). Como podemos observar nessa tabela, decompor aditivamente um índice de desigualdade por região significa que a medida global pode ser repartida na parcela intra-região e inter-região. Assim, temos na primeira parte o índice de desigualdade de renda dado por GE(a), (a=0,1, e 2). Tabela 1.4: Valor das medidas de entropia generalizada total, parcelas intra-região e inter-região, resultante da decomposição por regional. Valor das Medidas GE(i) 2002 2003 2004 2005 Total GE(0) 0.733 0.709 0.686 0.691 GE(1) 0.703 0.675 0.658 0.653 GE(2) 1.604 1.446 1.394 1.335 intra-região GE(0) 0.705 0.677 0.660 0.665 GE(1) 0.677 0.646 0.634 0.628 GE(2) 1.579 1.418 1.371 1.311 inter-região GE(0) 0.028 0.031 0.025 0.026 GE(1) 0.026 0.029 0.024 0.025 GE(2) 0.025 0.028 0.023 0.023 Fonte: Estimativas do autor baseadas na amostra selecionadas da Pnad. Analisando os resultados, verifica-se que a redução dessas medidas foi da ordem de 6% para GE(0) e GE(1) e de aproximadamente 17% para GE(2). Evidências mais interessantes são obtidas na segunda e terceira linhas. O primeiro componente da decomposição da desigualdade total, o componente intra-região, apresenta-se como a componente mais importante da desigualdade de renda familiar per capita, sendo responsável por mais de 90% da desigualdade total. Ele expressa a razão entre a componente intra-região e a desigualdade total como indicador da importância dessa componente. Podemos ver na 0,950 0,960 0,970 0,980 0,990 0,950 0,960 0,970 0,980 0,990 14 Figura 1.4 que sua importância sofre pequena oscilação, mais no período como um todo se mostra estável. Figura 1.4: Percentagem da desigualdade que é devida à desigualdade intra-região, por ano e medidas de entropia generalizada. 2.002 2.003 2.004 2.005 GE(0) GE(1) GE(2) Fonte: Estimativas do autor baseadas na amostra selecionada da PNAD. A elevada contribuição da desigualdade dentro da região é consistente nas três medidas consideradas. O significado mais promissor deste resultado é que diferenças na renda familiar per capita entre as regiões respondem por uma pequena parcela da desigualdade. Portanto, compreende-se que se as políticas voltadas à redução da desigualdade tiverem focalizado na redução da desigualdade dentro das regiões e se fatores socioeconômicos inerentes à dinâmica econômica da própria região forem alvos dessas políticas, os índices de desigualdade da renda global sofrerão redução mais rápida e significativa. Nesse sentido, na próxima seção apresentaremos a metodologia para determinar quais variáveis são as mais importantes na determinação da renda familiar per capita. 1.4 Modelo teórico para determinação da renda familiar per capita/linha de pobreza. Para analisar os determinantes da renda familiar per capita, estimaremos regressões cross-section separadas por região para os anos de 2002 e 2005 com as variáveis previamente definidas. Passaremos a denominar a variável (rpcfpo) de simplesmente “renda familiar” e a representaremos por Y. Assim Y é um indicador da situação de pobreza ou não da família. Assumir que o logaritmo de Y é uma função linear de um vetor (kx1) de características não geográficas observáveis da família denotados por (X), e um vetor (mx1) de variáveis binárias (D). As funções entre duas regiões, digamos I e J, são dadas por log y = a + b' X + d ' D + e ;i Î I (5) iII Ii IiIi log y = a + b' X + d ' D + e ;i Î J (6) iJJ Ji JiJi 15 Em que b e são vetores de parâmetros (1x1), (kx1)e(mx1), respectivamente. aI,JI ,J dI, J , os termos de erros são assumidos distribuídos independentes com média zero e variância eI , J constante. O vetor de variáveis explicativas X inclui as variáveis de natureza demográficas, tamanho da família, educacional e as demais características sumarizadas na Tabela 1.2: e no Anexo 1.1 . A migração inter-regional no Brasil embora seja um fenômeno cuja intensidade tenha se reduzido nas duas últimas décadas, pode caracterizar a região de moradia como elemento endógeno, se constituindo em potencial fonte de viés nos estimadores. Nesse caso o viés dos estimadores é conhecido como viés de seletividade, ou viés de seleção, que faz referência ao fato da estimação da equação (5) conter observações pertencentes a determinada região, sem considerar que a região poder ter sido resultado de um processo de escolha do indivíduo. A correção do viés de seleção requer estimativas da regressão (5) através do modelo de correção de Heckman, como uma versão padronizada do modelo switching1. O modelo switching utiliza uma função ganho líquido entre duas situações. No caso particular da fonte de viés de seleção ser a presença da migração interna, a função ganho líquido de viver numa região é dada por: I * = a + log y - log y +g ' W +e (7) i y iI iJ yiyi Em que I = 1 se I * > 0e I = 0 se I * £ 0. ii i i Essa função representa o ganho líquido de renda familiar per capita sobre a linha de pobreza em viver em determinada região I ao invés de viver numa outra região J, menos qualquer outro custo não incluído na estimativa da linha de pobreza, representado por g ' c Wi . Apesar de não observarmos o ganho ou a perda líquidos, podemos observar a decisão do individuo de viver na região I ( Ii = 1) ou J ( Ii = 0 ), bem como a renda familiar per capita. Então, substituindo (5) e (6) em (7), temos a forma reduzida: * I =a + (a -a ) + (b -b )' X + (d -d )' D -g' W +e (8) i y IJ IJi IJiyiyi Fazendo Y denotar os valores ajustados de Ii *e f e F as funções densidade e densidade acumulada da distribuição normal. As médias condicionais das distribuições nas equações (5) e (6) são dadas por E[e | I =1] =s f(Y)/ F(Y) Ii i Iy 1 Ver Maddala 1983. 16 E[e | I = 0] =s [-f(Y)/ F(Y)] , Ji i Jy Em que s Iy e s Jy são as covariâncias entre os termos de erros das equações (4) e (5) e os termos de erros da equação switching, (8). Logo temos '' E[ln y | I = 1] = a +b X +d D +s f(Y )/ F(Y ) (9) i IJiIiIy i i '' E[ln y | I = 0] = a +b X +d D +s f(Y )/ F(Y ) (10) i JJiJiJy i i Com seleção amostral as estimativas de sIy e sJy deveriam ser estatisticamente significativas. A estimativa será feita por dois estágios, onde estimaremos primeiro a forma reduzida (8) e em seguida estimaremos as equações (5) e (6) usando a razão de Mills computada de (8). Apesar de não termos uma variável que capte a decisão da família residir numa ou noutra região, tomaremos a variável (nasuf), que indica se a pessoa de referência da família nasceu na unidade da federação que habitava a época da pesquisa, como proxy para a variável migração. Para decidirmos se há viés de seleção relacionado à migração, foi utilizado o procedimento de Heckman, conhecido na literatura como heckit, tendo a variável de seleção amostral a proxy nasuf. O resultado encontrado é que o termo inverso da razão de Mills foi estatisticamente não significativo, resultando na ausência de viés de seleção. 1.4.1 Resultados dos Modelos Os modelos estimados incluem um grupo de 38 variáveis explicativas subdivididas em classes de características observáveis da família. A variável dependente é o logaritmo natural da “renda familiar, lnY”. A proposta da especificação é mostrar como as diversas classes de variáveis influenciam a variável dependente de modo diferente em cada uma das regiões, pois, como é de conhecimento dos economistas, muitos dos fatores demográficos, educacionais e situacionais da família afetam a renda familiar direta e indiretamente via mercado de trabalho e grau de desenvolvimento socioeconômico da região. Antes de analisarmos as regressões vamos proceder o teste F para verificar se o termo constante e os coeficientes de cada uma das variáveis são os mesmos se estimados todos em um único modelo para todas as regiões ou se estimados separadamente por região. Em outras palavras, queremos verificar se os determinantes da pobreza têm a mesma importância em cada uma das regiões. O procedimento consiste em computar a estatística F, como uma contraparte do teste de Chow, utilizando a somatória do quadrado dos resíduos (SQR) dos modelos restritos e não-restrito. Para o modelo restrito a estatística é baseada na estimativa de todas as observações em um único modelo, enquanto para o modelo não-restrito a SQR é obtida por meio da soma da SQR da estimação com observações pertencentes a uma determinada região e observações não-pertencentes a região. Para todas as regiões e anos a estatística F, dadas as hipóteses do teste de Chow, supera o valor crítico no nível de 1 % de significância, (Anexo 1.2). Então a hipótese de que os coeficientes são os mesmos para todas as regiões deve ser rejeitada, ou de outro modo, devemos rejeitar a hipótese de que não há mudança estrutural entre as regiões. Apesar de termos mostrado que os parâmetros da função se modificam quando a região é considerada, o teste de Chow não permite especificar quais parâmetros são responsáveis pela mudança estrutural do modelo entre as regiões. Em função da região Nordeste ser aquela que apresenta os piores indicadores em termos de desigualdade de renda e índices de pobreza e já sabermos que há mudança estrutural nas equações quando controlados por região, vamos aplicar o teste F para tentar descobrir quais variáveis ou classes de variáveis são as responsáveis pela não estabilidade dos parâmetros entre a região Nordeste e as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste. O Anexo 1.3 contém os resultados desta análise. Corrobora-se o resultado do Teste de Chow. Podemos aceitar a hipótese de que as variáveis têm coeficientes diferentes para a região Nordeste e as demais regiões. O logaritmo natural de Y por região sofre impacto diferente por variável igualmente definida. Observa-se que o teste para o conjunto de variáveis, o intercepto do modelo, as variáveis demográficas, e situação do emprego são todas significativas ao nível de 5% nas três regiões em relação a região nordeste para ambos os anos de 2002 e 2005. Para essas variáveis o resultado se mantém estável entre os anos 2002 e 2005. A classe aposentadoria/pensão indica que a presença de um aposentado ou pensionista na família também tem impacto diferenciado no ano 2002 apenas na região Sul, alternado esse resultado no ano 2005. O resultado para migração não foi significativo, contrariando o esperado, tendo em vista que o nordeste tem sido a região de origem da maioria dos imigrantes internos. A diferenciação não pode ser estabelecida, talvez por que nos últimos anos, a maior cobertura dos programas sociais tenha reduzido o incentivo aos nordestinos de migrarem ou porque o mercado de trabalho, principalmente no Sudeste do país tenha se tornado mais seletivo diante da grande oferta de mão-de-obra. Com relação às transferências, a hipótese de estabilidade dos parâmetros foi aceita à todas regiões e anos, exceto para a Região Sul em 2002. Estudos recentes, tais como Hoffmann (2006) e Soares (2006), mostram que, proporcionalmente, nos últimos anos a região Nordeste é a que mais tem se beneficiado com os programas de transferências de renda do governo federal. Além dos resultados por categoria de variáveis, o resultado do teste aponta que simultaneamente todas as variáveis, inclusive o termo constante, contribuem diferentemente para o logaritmo da renda familiar em cada uma das regiões comparadas ao Nordeste. Após controlar por características observáveis da família e investigarmos como essas características explicam diferenças em lnY, temos as regressões da equação (5) para as regiões em estudo2. Tabela 1.5 traz os resultados para a formulação da equação (5) começando com o ano de 2002 na primeira parte da tabela e a região Nordeste na coluna um, seguida das demais regiões. O mesmo arranjo é feito na outra metade vertical da tabela. Na última linha da tabela podemos observar que a estatística de significância global, valor F, é altamente significativa. Os valores do R2 comportam-se em torno de (0,4), sendo, portanto, compatíveis com trabalhos que envolvem as variáveis relacionadas. Algumas classes de variáveis foram parcialmente significativas (ao nível de 5% de significância) em algumas comparações e ou sofreram modificação entre os anos, enquanto outras variáveis não foram estatisticamente significantes aos níveis padrões. Na continuação desta seção iremos destacar apenas os fatos de maiores importância à diferenciação dos modelos. As variáveis na classe demografia são todas estatisticamente significantes ao nível de 1% de significância. Destaca-se o fato das famílias cujos chefes são do sexo feminino ter impacto negativo em todas as regiões. Esta mesma característica é observada para a variável cor, significando que as famílias cujos chefes apresentam a característica de não serem brancos têm significativamente menor nível de lnY, ficando mais próximo da linha de pobreza. As variáveis relacionadas ao tamanho da família foram estatisticamente significativas apenas quando consideradas em unidades simples em todas as regiões e anos, exceto à variável adultoq que apresentou-se significativa em quase todas as regiões nos anos considerados. Nessa classe de variáveis fica evidente que quanto mais numerosos e mais novos forem seus membros, maiores são os efeitos negativos sobre lnY. Esses efeitos crescem no período considerado e são maiores para as regiões Sudeste e Sul do país. 2 A região Norte não entrou na amostra. O diferencial de lnY entre as regiões apresenta sensibilidade negativa à classe de aposentadoria/pensões. Com relação à característica de algum membro da família ser aposentado ou pensionista a significância foi verificada apenas para as regiões Sudeste e Sul. Como diversos estudos vêm apontando, as transferências governamentais a títulos de aposentadorias e pensões têm se constituído numa fonte importante de provimentos das necessidades básicas da família, deixando-a mais distante da renda da pobreza. Segundo Hoffmann (2006) aproximadamente (31%) foi a contribuição dos programas de transferências de renda para redução do Gini, sendo que no Nordeste foi de (86%). Segundo Silveira Neto e Gonçalves (2007) cerca de 17% da diminuição da desigualdade regional brasileira de renda per capita pode ser atribuída às transferências de renda Em todo o país, a cobertura dos programas de assistência social ao final do ano de 2007 contemplava (11,4) milhões de famílias com o Bolsa Família e mais quatro outros programas oficiais da esfera federal. Tabela 1.5: Regressões para o logaritmo da renda familiar per capita, regiões e ano. 2002 2005 Variável Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste idach 0.068 0.086 0.125 0.072 0.081 0.084 0.109 0.007 (13.74)** (18.45)** (17.63)** (9.29)** (15.90)** (17.77)** (15.70)** -1.12 idachq -0.001 -0.001 -0.002 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 0 (14.32)** (19.35)** (19.66)** (9.38)** (15.62)** (18.34)** (17.21)** -0.79 sexcf -0.56 -0.45 -0.519 -0.462 -0.577 -0.484 -0.577 -0.453 (15.39)** (13.01)** (11.09)** (8.19)** (17.88)** (16.01)** (13.61)** (9.61)** scia 0.19 0.162 0.218 0.186 0.256 0.253 0.32 0.141 (5.11)** (4.66)** (4.52)** (3.27)** (7.59)** (8.25)** (7.26)** (3.00)** cor -0.097 -0.17 -0.113 -0.138 -0.115 -0.175 -0.089 -0.254 (4.88)** (10.05)** (3.54)** (4.99)** (5.72)** (10.64)** (3.06)** (12.11)** cr4 -0.208 -0.234 -0.301 -0.264 -0.216 -0.286 -0.247 -0.327 (5.86)** (6.38)** (5.62)** (4.58)** (5.64)** (7.76)** (4.64)** (7.42)** cr5a9 -0.263 -0.323 -0.26 -0.215 -0.189 -0.25 -0.242 -0.192 (8.51)** (10.84)** (5.72)** (4.48)** (5.88)** (8.23)** (5.33)** (4.75)** cr10a14 -0.274 -0.302 -0.363 -0.275 -0.221 -0.314 -0.303 -0.346 (8.31)** (9.02)** (7.23)** (5.10)** (6.42)** (9.86)** (6.12)** (8.42)** cr15a19 -0.279 -0.379 -0.352 -0.357 -0.314 -0.303 -0.348 -0.272 (8.06)** (10.96)** (6.26)** (6.34)** (8.70)** (8.90)** (6.42)** (6.93)** adulto -0.27 -0.267 -0.425 -0.332 -0.347 -0.261 -0.359 -0.394 (9.13)** (9.20)** (9.43)** (6.55)** (12.90)** (8.52)** (7.59)** (9.98)** cr4q -0.017 -0.01 0.01 0.018 0 0.015 -0.013 0.055 (-1.17) -0.56 -0.39 -0.7 -0.01 -0.84 -0.49 (2.46)* cr5a9q 0.023 0.027 -0.009 -0.006 -0.004 -0.011 -0.011 -0.069 (-1.77) -1.91 -0.38 -0.28 -0.26 -0.74 -0.47 (3.34)** cr15a14q 0.019 0.021 0.043 0.022 0.012 0.024 0.015 0.06 -1.52 -1.42 -1.86 -0.96 -0.86 -1.74 -0.62 (3.49)** cr15a19q 0.024 0.041 0.04 0.037 0.037 0.004 0.034 0.026 -1.77 (2.83)** -1.51 -1.59 (2.53)* -0.29 -1.32 -1.83 adultoq 0.017 0.003 0.037 0.034 0.026 -0.012 0.037 0.032 (2.10)* -0.38 (2.54)* (2.05)* (3.90)** -1.28 (2.28)* (2.49)* chappen -0.563 -0.559 -0.619 -0.552 -0.574 -0.621 -0.678 -0.213 (14.60)** (18.06)** (13.86)** (8.66)** (14.32)** (19.17)** (14.83)** (3.65)** apspen -0.02 -0.079 -0.08 -0.067 -0.057 -0.062 -0.129 -0.023 Continuação: Tabela 1.5: Regressões para o logaritmo da renda familiar per capita, regiões e ano. 2002 2005 Variável bentrg esch1 esch1a4 Nordeste (-0.68) -0.217 (8.49)** -0.293 (7.68)** -0.163 (4.52)** Sudeste (3.04)** -0.078 (2.40)* -0.314 (6.81)** -0.165 (4.70)** Sul (2.20)* -0.052 -1.33 -0.252 (3.37)** -0.079 -1.49 Centro Oeste (-1.47) -0.216 (4.66)** -0.181 (2.72)** -0.097 -1.84 Nordeste (-1.93) -0.332 (14.90)** -0.34 (8.59)** -0.172 (4.71)** Sudeste (2.48)* -0.185 (7.01)** -0.208 (4.32)** -0.124 (3.43)** Sul (3.74)** -0.235 (6.82)** -0.152 -1.94 -0.162 (3.03)** Centro Oeste (-0.68) -0.109 (3.78)** -0.223 (5.19)** 0.045 -1.19 esch8a10 0.155 0.146 0.133 0.146 0.155 0.11 0.105 0.079 (3.59)** (4.28)** (2.60)** (2.54)* (3.72)** (3.36)** (2.18)* -1.84 esch11a14 0.503 0.38 0.438 0.453 0.435 0.358 0.353 0.218 (11.18)** (10.02)** (7.35)** (7.27)** (10.11)** (10.24)** (6.57)** (5.29)** eschm15 1.23 0.948 0.976 0.996 0.845 0.873 0.873 0.232 (14.41)** (13.85)** (9.85)** (8.82)** (9.96)** (13.69)** (9.34)** (3.74)** esout1 -0.112 -0.096 -0.078 -0.052 -0.074 -0.064 -0.098 -0.029 (3.22)** (2.89)** -1.59 -0.96 (2.07)* -1.93 (2.09)* -0.7 esout1a4 -0.096 -0.078 -0.126 -0.017 -0.096 -0.024 -0.074 -0.174 (3.16)** (2.48)* (2.75)** -0.35 (2.92)** -0.77 -1.68 (4.88)** esout8a10 0.128 0.102 0.071 0.153 0.125 0.099 0.043 0.111 (3.89)** (3.45)** -1.68 (3.20)** (3.92)** (3.36)** -1.04 (3.12)** esout11a14 0.241 0.205 0.331 0.259 0.274 0.217 0.261 0.329 (6.60)** (6.59)** (7.18)** (4.85)** (7.75)** (7.05)** (5.88)** (8.42)** esoutm15 0.446 0.512 0.774 0.354 0.549 0.663 0.653 0.37 (5.86)** (9.48)** (8.64)** (3.11)** (7.64)** (13.12)** (8.63)** (4.64)** esmai1 -0.155 -0.272 -0.393 -0.389 -0.131 -0.244 -0.457 -0.461 (3.57)** (4.50)** (3.74)** (4.48)** (2.85)** (3.87)** (4.31)** (7.62)** esmai1a3 -0.051 -0.099 -0.141 -0.141 -0.045 -0.184 -0.015 -0.139 -1.38 (2.38)* (2.22)* (2.37)* -1.17 (4.22)** -0.23 (3.19)** esmai8a10 0.089 0.075 0.181 0.135 0.08 0.061 0.133 0.355 (2.19)* (2.25)* (3.66)** (2.50)* (2.04)* -1.87 (2.81)** (8.44)** esmai11a14 0.265 0.268 0.316 0.287 0.216 0.204 0.287 0.279 (6.27)** (7.39)** (5.46)** (4.84)** (5.28)** (5.90)** (5.42)** (7.35)** esmaim15 0.657 0.665 0.688 0.612 0.88 0.59 0.736 1.242 (8.44)** (10.38)** (7.45)** (5.99)** (11.28)** (9.85)** (8.39)** (22.10)** empcart 0.303 0.209 0.347 0.125 0.314 0.207 0.265 0.096 (12.82)** (10.97)** (12.07)** (3.83)** (13.34)** (10.93)** (9.48)** (3.75)** contpro 0.103 0.136 0.377 0.123 0.082 0.049 0.25 -0.084 (4.78)** (6.24)** (11.90)** (3.65)** (3.78)** (2.29)* (8.19)** (3.38)** Metro 0.12 0.093 0.139 --0.141 0.098 0.098 --( 5.86)** (5.55)** (5.61)** --( 6.85)** (5.90)** (4.13)** --Rural -0.279 -0.32 -0.205 -0.212 -0.246 -0.202 -0.305 -0.007 (10.56)** (9.79)** (5.44)** (5.38)** (9.23)** (6.50)** (8.51)** -0.26 Nasuf -0.053 -0.087 -0.148 -0.114 -0.04 -0.073 -0.102 -0.031 (2.41)* (5.23)** (5.11)** (4.14)** -1.86 (4.51)** (3.70)** -1.47 Constante -1.751 -1.542 -2.385 -1.215 -1.841 -1.316 -1.773 0.455 (14.98)** (14.04)** (14.33)** (6.80)** (15.45)** (11.76)** (10.84)** (3.27)** Observações 12975 13884 8304 4860 13508 13785 8239 6333 R Quadrado 0.45 0.42 0.41 0.38 0.44 0.41 0.41 0.5 Valor absoluto da estatística t nos parênteses * significante a 5%; ** significante a 1%. 21 Na classe das variáveis relacionadas à educação, o grupo de pessoas com quatro a sete anos de estudo foi referenciado, fazendo com que níveis de educação inferior a esse tenha estimativa com sinal negativo. Na Tabela 1.5 podemos observar que os diversos grupos foram em sua maioria significativo a 1% de significância. Destaca-se o fato da estimativa ser crescer com quando se evolui de um grupo com menor nível de educação para um com educação mais elevada. Essa constatação não reflete a queda na desigualdade entre grupos educacionais, como mostra Ferreira (2006) Na classe das variáveis demográficas e tamanho da família, destaca-se o fato de não-branco, sexo feminino e família numerosa ser decisivo para a família ser pobre. O fato de não conviver com cônjuge tem efeito contrario e impacto negativo na renda familiar a presença de aposentados ou pensionistas, enquanto as variáveis relacionadas a região metropolitana e situação no emprego apresentam sinais positivos. O coeficiente relacionado a migração teve sinal negativo e estatisticamente significativo ao nível 1%, exceto para a região Centro-Oeste. Proxies para migração não tem sinal unânime nos trabalhos de determinação da renda. Ferreira et al. (2003) encontra que os migrantes formam um grupo que em média recebem salários maiores que o grupo de não migrantes. Por outro lado, utilizando decomposição de Oaxaca para analisar o diferencial de salário entre migrante e não migrante. Batista (2006) aponta que pais migrantes de curto prazo e os retornados ao local de origem estão em desvantagens em temos de rendimento do trabalho em relação aos não migrantes. Como a variável dependente é um indexador da condição de pobreza esta seção confirma que variáveis idênticas geram retornos diferentes em cada uma das regiões, impactando de modo diferenciado na determinação da pobreza. Entretanto, não permite saber quão diferentes são os impactos de variáveis idênticas entre regiões de um mesmo ano ou entre em diferentes anos para uma mesma região. Na próxima seção discriminaremos essas diferenças por meio da utilização da Decomposição de Oaxaca. 1.5 Decomposição de Oaxaca Para investigar o diferencial regional de renda entre a região Nordeste e cada uma das demais, num total de três comparações, faremos uma aplicação da decomposição de Oaxaca, cujo método será sucintamente apresentado nessa seção. A decomposição de Oaxaca parte da estimação separada de duas equações-salário para grupos de observações de regiões diferentes, digamos Nordeste e Sudeste, identificados pelos subscritos (NE) e (SE), respectivamente. Os modelos são os mesmos das equações (5) e (6), de tal forma que tenhamos ln y = a + b ' SE X +e sendo i = 1,2,......... , n (11) i,SE SE i,SE i,SE SE e ln y = a + b' X +e sendo i = 1,2,........., n (12) i,NE NE NE i,NE i,NE NE Tal que ln y representa o logaritmo natural do valor esperado da renda familiar, X i,NE ,SE i,SE ;NE é o vetor de características e atributos observáveis da família avaliados nos pontos médios de cada região. Em seguida tomaremos a diferença entre as equações (5) e (6) nos pontos médios das respectivas variáveis explicativas, adicionando e subtraindo o termo matricial X ii,SE bNE de modo a obter ' ln y - ln y = (a - a ) + Xi,SEb - X ' b i,SE i,NE SENE SEi,NE NE '' ' ln y - ln y = (a - a ) + Xi,SEb -Xi,SEb + Xi,SEb - X ' b i,SE i,NE SENE SE NE NE i,NE NE ln y - ln y = (a - a ) + X ' i,SE (b -b ) + (X - X )' b (13) i,SE i,NE SE NE SE NE i,SE i,NE SE Segundo Oaxaca (1973) a comparação das equações (11) e (12) para os dois vetores de características se constitui nos três elementos diferenciais do lado direito da equação (13), que pode ser interpretado de acordo com algumas idiossincrasias relacionadas aos vetores de características observáveis. O primeiro termo, (a - a ) , é a diferença entre SE NE os interceptos. Ela mostra o diferencial de renda entre as famílias da região Sudeste e da região Nordeste independentemente da distribuição das características e atributos das famílias em cada uma das regiões. Ou seja, esse primeiro termo mede a diferenciação que não pode ser explicada pelas variáveis explicativas das regressões. O segundo termo, X ' i,SE (b -b ) , compreende a diferença na renda familiar que SE NE não é devida às características e atributos da família, e sim como cada uma das regiões valoriza cada uma das características e atributos. Espera-se que essa diferença seja negativa, desfavorecendo a região Nordeste em detrimento das demais regiões, indicando que independente dos fatores e características observados, a família que à época da PNAD residia no nordeste do Brasil, tanto em função dos fatores relacionados à oferta de trabalho, quanto por fatores relacionados à demanda, como os relacionados à estrutura produtiva regional, estava mais próximo da linha de pobreza.. Menezes e Azzoni (2006) mostram que aspectos 23 relacionados à demanda e a oferta de trabalho apresentam papel acentuado na dinâmica das desigualdades regionais entre as regiões metropolitanas brasileiras. Finalmente, o terceiro termo, (Xi,SE - Xi,NE )' bSE , indica diferenças na renda familiar relacionada às diferenças de características/atributos entre as famílias de cada região. A região cujas famílias sejam mais bem abastadas de características/atributos de melhor valorização pelo mercado assegurará um nível de renda que posiciona sua família mais distante da pobreza. Esse termo foi originalmente descrito como a parte da decomposição de Oaxaca devido às diferenças na dotação de capital humano, o que explicaria as diferenças nos salários se não houvesse discriminação de nenhuma natureza entre dois grupos de observações quaisquer, tais como homens e mulheres, brancos e negros, migrantes e nativos, etc. Importante observar que a técnica de decomposição conhecida como Oaxaca- Blinder foi inicialmente desenvolvida para identificar e quantificar separadamente por grupos de observações, a contribuição de características observáveis, tais como educação, experiência, gênero e localização geográfica, nos valores médios condicionais da variável dependente de uma regressão linear. Posteriormente, foi sendo estendida para modelos de regressão não linear. No Brasil a decomposição de Oaxaca tem sido utilizada para medir a diferenciação salarial entre regiões metropolitanas, entre gênero e no trabalho infantil. Recentemente podemos citar os trabalhos, dentre outros, de Santos (2006) e Freguglia et al. (2007). 1.5.1 Resultados da Decomposição de Oaxaca Para estimar os diferenciais regionais sobre a renda mensal familiar dividida pela linha de pobreza entre a região Nordeste e as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste, uma por vez, procedeu-se à decomposição de Oaxaca (1973). A comparação dos diferenciais da renda familiar foi decomposta em duas partes: uma relativa à decomposição que é explicada pela variação das variáveis incluídas no modelo e a outra relativa à parcela que não pode ser explicada por essas mesmas variáveis. Para enfatizarmos as diferenças regionais nos determinantes da renda familiar per capita por região, relacionaremos a porção da decomposição que não pode ser explicada, aos efeitos da regionalização, enquanto a parcela que pode ser explicada a associaremos aos efeitos da dotação de características/atributos importantes no posicionamento da família em relação à linha de pobreza. A parte da decomposição que pode ser explicada é denominada efeito da diferença na dotação de atributos. Indica que se diferentes regiões remunerassem de forma idêntica uma mesma característica/atributo, o diferencial no nível de pobreza entre as regiões seria em função de diferente nível de dotação de tais características/atributos. O efeito regionalização é o associado à porção não-explicada da decomposição. Ele diz respeito a fatores intrínsecos não observáveis de cada uma das regiões, decorrentes da vocação econômica, da dinâmica e de suas características socioeconômicas, que as tornam diferentes em dimensão e na complexidade dos mercados de fatores, produtos e serviços. Valor positivo para essa parte da decomposição significa que idênticas dotações de características/atributos é mais bem remuneradas fora do Nordeste, o que pode ser retratado pelo menor valor do intercepto para essa região. No entanto, a interpretação dos valores da decomposição global é altamente dependente de uma boa especificação do modelo, tendo em vista que a parte que não é explicada, aqui denominada de efeito regionalização, corresponde ao que não pode ser explicado pelas variáveis incluídas no modelo. É possível que em função da limitação de variáveis disponíveis, o efeito regionalização esteja carregando parte não significativa atribuída a fatores importantes, mas que não pode ser observável pelo pesquisador. Na Tabela 1.6 consta o resultado para o diferencial de renda familiar per capita dividido pela linha de pobreza (rfpcpo) para os anos de 2002 e 2005. Destaca-se a leve melhora na media da região Nordeste entre os anos de 2002 e 2005, saindo de (-0,928) para (-0,652), respectivamente. Tabela 1.6: Decomposição de Oaxaca -Diferencial de renda familiar per capita/linha de pobreza entre regiões do Brasil, 2002 e 2005, em comparação a região Nordeste. 2002 2005 Sudeste Sul Centro Oeste Sudeste Sul Centro Oeste Média Região -0.182 -0.281 -0.182 0.055 0.043 0.142 Nordeste -0.928 -0.928 -0.928 -0.652 -0.652 -0.652 Diferencial Bruto 0.747 0.647 0.746 0.707 0.695 0.794 Diferencial de Atributos Dotação 0.426 0.425 0.210 0.422 0.447 0.169 Interação retornos dos coeficientes. 0.012 0.030 0.067 -0.031 -0.039 0.046 Diferencial de regionalização Coeficientes 0.309 0.193 0.469 0.317 0.287 0.579 Efeito regionalização 0.309 0.193 0.469 0.317 0.287 0.579 Efeito diferença de dotação de atributos 0.438 0.455 0.277 0.391 0.408 0.215 % Efeito regionalização 41.4 29.8 62.8 44.8 41.3 72.9 % Efeito diferença de dotação de atributos 58.6 70.2 37.2 55.2 58.7 27.1 Fonte: Cálculos do autor, com microdados da PNAD 2002 e 2005. A melhora é insuficiente para reduzir, significativamente, à distância que separa a região Nordeste das demais regiões, nos impulsionando afirmar que políticas públicas voltadas ao equacionamento da desigualdade regional são cada vez mais necessárias para acelerar a velocidade de convergência de renda entre as regiões dos pais. O maior diferencial de renda nos anos considerados fica por conta da região Centro-Oeste. As regiões Sudeste e Sul apresentam aproximação de suas médias. O efeito regionalização ganha importância ao passar de 2002 para 2005 em todas as análises, especificamente nas regiões Sul e Centro-Oeste, onde esse efeito é superior ao efeito na diferença na dotação de características/atributos das famílias. O comportamento desse efeito em relação às regiões é o mesmo nos dois anos estudados, sendo menor na região Sul e maior na região Centro-Oeste. Uma maneira de olhar por dentro desse complexo de informações, ainda que com caráter bastante parcimonioso e otimista, é analisarmos a decomposição de Oaxaca por grupos de variáveis explicativas incluídas na regressão. A Tabela 1.7 mostra o efeito diferenciação na dotação de fatores para os anos de 2002 e 2005. Conforme alusão no inicio desta seção, esse efeito corresponde à parte do diferencial na variável dependente que pode ser explicada pelas variáveis. As classes de variáveis com maior impacto no diferencial em estudo entre as regiões são as relativas à educação, ao tamanho da família e demografia. Importante observar que o padrão dessa variável não se modifica. A contribuição de cada classe ao diferencial de renda entre as regiões é favorável ao Nordeste quando se apresenta com sinal negativo, do contrário, funciona como fator preponderante ao distanciamento entre as regiões. Detalhamento pormenorizado da contribuição de cada variável pode ser visto no Anexo 1.4. Percebe-se três comportamentos em relação à contribuição de cada classe ao diferencial. Primeiro, as classes demografia, tamanho do domicilio e educacional favorecem o distanciamento da região Nordeste em relação às outras. Esse mesmo comportamento se mantém para emprego conta-própria, área rural e migração. Com relação a variável proxy para migração(nasuf), valor positivo ou nulo favorece o diferencial de renda normalizada entre as regiões, sendo compatíveis com trabalhos que tentam medir o efeito migração no rendimento de trabalhadores, os quais mostram que o migrante tem desvantagem salarial em relação ao não migrante, Batista (2006). Santos Junior et al. Com dados da PNAD 1999 comprovam a existência de maiores rendas do trabalho para os migrantes em relação aos não migrantes. Aposentadoria e pensão apresentam comportamento no qual a região Centro-Oeste aparece contraria as demais, tendo essa classe um elemento que favorece a equidade de renda familiar per capita normalizada. Tabela 1.7: Efeitos diferenciação na dotação de atributos baseado na decomposição de Oaxaca entre as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste em relação a região Nordeste, em % para os anos de 2002 e 2005 Variables 2002 2005 Sudeste Sul Centro Oeste Sudeste Sul Centro Oeste Demográficas 10.3 16.0 5.2 10.5 11.8 6.3 Tamanho da Família 10.2 15.6 7.8 8.2 12.4 4.8 Aposentadoria e Pensão chappen apspen -0.8 -0.8 0.0 -2.5 -2.3 -0.2 2.5 2.4 0.1 -0.7 -0.6 -0.1 -2.2 -1.7 -0.4 1.5 1.5 0.0 Transferências de renda 1.2 0.6 2.5 4.7 5.0 1.4 Educação Educ. do chefe Educ. membro família Maior nível educ. 26.8 13.8 4.0 9.0 34.4 15.0 5.1 14.4 12.3 4.8 0.9 6.6 23.2 10.6 4.2 8.3 25.6 10.9 2.9 11.8 11.2 1.3 0.1 9.8 Emprego empcart contprop 2.4 4.4 -2.0 2.5 7.4 -4.9 -0.3 0.9 -1.2 3.8 4.5 -0.7 3.0 5.3 -2.3 0.3 -0.1 0.4 Área metro rural 5.9 0.8 5.1 3.2 1.7 1.5 1.1 0.0 1.1 3.5 0.4 3.1 2.9 0.7 2.2 0.0 0.0 0.0 Migração 2.4 0.2 5.8 2.1 0.0 1.5 Termo constante 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Total 58.4 70.1 37.0 55.2 58.6 27.0 Fonte: Cálculos do autor. A variável que capta transferência de renda se altera ao longo dos anos. O erro de omissão de renda nesse quesito da pesquisa PNAD, possibilita que grande parte dos entrevistados que responderam a esse quesito, são efetivamente membros de famílias contempladas por programas assistenciais de renda. O resultado para a variável que capta a contribuição dos programas oficiais de transferências de renda ao diferencial de renda entre a região Nordeste e as demais, cresceu significativamente entre os anos, elevando sua contribuição contrária ao nivelamento de renda regional. Em resumo, os efeitos são diferenciados entre as regiões e se modificam entre os anos considerados, mas a estrutura de contribuição dos efeitos a explicação dos determinantes da desigualdade de renda familiar entre as regiões não se altera. O efeito Regionalização mantém-se minoritário para as regiões Sudeste e Sul, com aproximação das magnitudes em 2005. A região Centro-Oeste tem o efeito regionalização substancialmente mais importante 27 em todos os anos, tendo inclusive, crescido em importância entre os anos. O efeito diferencial de dotação de fatores perde um pouco de sua importância na explicação dos determinantes da desigualdade de renda familiar entre as regiões, perda essa que o torna minoritário em todas as regiões no ultimo período, parecendo haver um movimento de homogeneização entre as regiões na dotação de fatores e sua presença não deve ser jamais negligenciada pelos gestores públicos e também pela sociedade, uma vez que acumulação de capital humano e o planejamento familiar são responsáveis por grande parte do diferencial de renda entre as famílias. 1.6 Considerações finais Este trabalho procurou analisar o estágio atual da desigualdade de renda entre as regiões Nordeste, Sudeste, Sul e Centro-Oeste do Brasil, utilizando dados da PNAD dos anos de 2002 a 2005. Estruturou-se em três partes. Na primeira parte foi aplicada Decomposição Aditiva paras as Medidas de Entropia Generalizada-GE() para a desigualdade da renda familiar per capita, para os anos de 2002 a 2005. Especificamente para os índices L-Theil e T-Theil e para uma transformação monotônica do Coeficiente de Variação, que correspondem a GE() quando a é igual a zero, um ou dois, respectivamente. A decomposição dos índices de desigualdade da renda do Brasil se deu em duas parcelas. Uma que considera a desigualdade intra-região para a desigualdade total, que indica a contribuição da desigualdade dentro da região para a desigualdade total. A outra parcela, denominada de desigualdade inter-regiões, mede a contribuição das diferenças de renda entre as regiões. Os resultados apontaram que a componente intra-região apresenta- se como a mais importante na desigualdade da renda familiar per capita, sendo responsável por mais de 90% da desigualdade total. Essa elevada taxa de participação foi consistente nas três medidas de desigualdade consideradas e passaram por pouca mudança ao longo do período. Assim, podemos compreender que diferenças na renda familiar per capita entre as regiões do país não é a causa principal dos elevados índices de desigualdade, e que políticas voltadas à redução das desigualdades devem ser focalizadas na redução da desigualdade dentro das regiões, atingindo fatores socioeconômicos que sejam inerentes à dinâmica da própria região. Na segunda parte do trabalho foram estimadas regressões cross-section para o logaritmo do quociente da renda familiar per capita pela linha de pobreza (lnY) tendo como variáveis independentes um conjunto com as características demográfica, geográficas, de emprego, educacional, migração. Num primeiro momento foram conduzidos testes para verificar se estruturalmente os modelos são idênticos entre as regiões estudadas. Em seguida foi estimada a regressão por região para os anos de 2002 e 2005. Os resultados foram contra a hipótese de que os coeficientes são os mesmos em todas as regiões, indicando que estruturalmente os modelos com variáveis idênticas são distintos entre as regiões. Os resultados mais importantes podem ser sintetizados por classes de variáveis. Na classe demográfica destaca-se o fato de chefes de famílias do sexo feminino e não branco apresentarem significativamente impacto negativo na variável lnY. Isso se constitui em indícios de discriminação no mercado de trabalho por que passam indivíduos com essas características, estando de acordo com trabalhos com essa finalidade, como por exemplo, o trabalho de Cambota e Marinho (2006). Com relação ao tamanho da família, fica evidente que quanto mais numerosos e mais novos forem seus membros, maiores são os efeitos negativos sobre lnY. A sensibilidade de lnY as variáveis da classe aposentadoria e pensões foi significativa apenas para chefe, indicando que aposentadoria/pensões se constitui em fonte importante de provimento de renda, como constatado por Hoffmann (2006). A variável relacionada às transferências governamentais mostrou-se significativa e com sinal negativo exceto para a região Sul em 2002 e Nordeste e Centro-Oeste em 2005. As variáveis relacionadas à educação tiveram resultados que pode estar sendo motivado pela redução na desigualdade entre grupos educacionais, mostrado em Ferreira (2006). A localização econômica, área metropolitana e rural teve como referência a área urbana. Os resultados indicam que famílias que residem em áreas rurais apresentam maior tendência à pobreza. De modo geral, essa parte do trabalho confirma que variáveis idênticas geram impactos distintos quando se considera um único modelo com todas as regiões ou modelo isolado por região. Com isso, é possível acreditar que políticas que objetivem reduzir a pobreza também devam ser específicas à região, incorporando elementos cuja dinâmica regional apresente maior capacidade de impactar a renda familiar per capita. A última parte desse trabalho procurou estimar os diferenciais regionais sobre a renda familiar per capita utilizando a Decomposição de Oaxaca (1973). Os resultados foram arranjados em efeitos regionalização e efeito na diferença na dotação de fatores entre as regiões e Sudeste, Sul e Centro-Oeste, comparado ao Nordeste nos anos de 2002 e 2005. Merece destaque o fato de que, apesar do aumento entre os anos, a média de lnY da região Nordeste mantém distância significativa das demais regiões, fazendo-se necessários políticas voltadas ao equacionamento da desigualdade regional para acelerar a velocidade de convergência de renda entre as regiões do pais. Com relação aos efeitos regionalização e dotação de fatores, os resultados permitem afirmar que o efeito regionalização ganha importância no ano de 2005 em relação ao ano de 2002. Acredita-se que recentes mudanças de âmbito socioeconômico como o avanço da fronteira agrícola, sobretudo nas regiões Norte e Centro-Oeste e políticas assistenciais tenham contribuído para a manutenção do padrão de importância dos efeitos regionalização e diferença na dotação de fatores. Um fato que serve de ilustração ao argumento é a área plantada com cana-de-açúcar, que de 2002 a 2005 aumentou de (5,21) milhões de hectares para (5,82), no Brasil, enquanto no Nordeste sofreu redução, passando de (1,14) para (1,13) milhões de hectares. No caminho contrário, o efeito diferença na dotação de fatores teve sua importância reduzida em todas as regiões. Decompondo esse efeito em classes de variáveis, foi encontrado que variáveis relacionadas ao tamanho do domicilio e demográficas se apresentam como as mais importantes a esse efeito, favorecendo a rendas maiores nas outras regiões ao invés do Nordeste. As variáveis aposentadoria/pensões e transferência apresentaram resultados com pequenas contribuições, sendo que transferência eleva a contribuição em 2005. Não obstante a limitação deste trabalho acredita-se que as evidências aqui apresentadas devam servir de reflexão para estudos futuros e adoção de políticas que visem a redução das diferenças regionais de renda e minimização da pobreza. Políticas públicas de combate às desigualdades inter e intra região aliados a programas de redução da pobreza e devem ser prioridades no Brasil. Referências Bibliográficas ATKINSON, A.B. On the Measurement of Poverty. Econometrica, 55, 749-764, 1987. AZZONI, C. R. et al. Geography and regional income inequality in Brazil. Inter American Development Bank, Working Paper, 2000. BARRETO, F. A. F. D.; GONDIM, J. L. Convergência no Brasil: uma aplicação do modelo de núcleo estocástico. Dissertação (Mestrado em Economia). Centro de Humanidades, Universidade Federal do Ceará, CAEN, Fortaleza, 2004. BARRO, Robert J, 2000. Inequality and Growth in a Panel of Countries, Journal of Economic Growth, v. 5, n. 1, p. 5-32, mar. 2000. BARROS, R. P. DE et a A Importância Da Queda Recente Da Desigualdade Na Redução Da Pobreza. IPEA (texto para discussão nº 1256 | jan 2007 BARROS, R. P. DE et al Pobreza Multidimensional No Brasil. IPEA (Texto para discussão nº 1227) outubro de 2006 BARROS, R. P. DE et al. Uma análise das principais causas da queda recente na desigualdade de renda brasileira. Econômica, Rio de Janeiro, v. 8, n. 1, jun. 2006. BARROS, R. P. de., Henriques, R., Mendonça, R. Desigualdade e pobreza no Brasil: retrato de uma estabilidade inaceitável. Revista Brasileira de Ciências Sociais, n. 42, fev. 2000a. BATISTA, Natalia N. F., Trabalho infantil e migração no Estado de São Paulo. Tese (Doutorado em Economia) apresentada no Instituto de Pesquisas Econômicas da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade – Universidade de São Paulo. São Paulo, 2006. BIEWEN, M.; JENKINS, S.; A framework for the decomposition of poverty differences with an application to poverty differences between countries. Empirical Economics. v. 30, p.331– 358, 2005. BORGARELLO, A.; DEVICENTI F. Trends in the Italian Earnings Distribution, 19851996. Laboratorio R. Revelli Centre for Employment Studies (Working Papers Series nº 2 in: www.labor-torino.it CAMBOTA, Jacqueline N.; MARINHO, Emerson L. L. Discriminação como uma das fontes de desigualdade de rendimentos no mercado de trabalho das regiões nordeste e sudeste. In: XXXIV Encontro Nacional de Economia da ANPEC. Anais. CD-ROM. 2005. CORSEUIL, C. H.; FOGUEL, M. N. Uma sugestão de deflatores para rendas obtidas a partir de algumas pesquisas domiciliares do IBGE. IPEA. (Texto para Discussão nº 897). Rio de Janeiro, jul. 2002. COWELL, F. Measuring inequality. 2nd. ed. London: Prentice Hall, 1995. COWELL, F. Measuring inequality. LSE Handbooks in Economics. Londres: Prentice Hall, 1995. FREGUGLIA, Ricardo da Silva. Diferenciais Salariais Inter-regionais, Interindustriais e Efeitos Fixos Individuais: Uma Análise a Partir de Minas Gerais. Estud. econ., São Paulo, v. 37, n. 1, p. 129-150, janeiro-março 2007. FERREIRA, F. H. G.; LEITE, P. G.; LITCHFIELD, J. A. The rise and fall of Brazilian inequality: 1981 – 2040. (World Bank Policy Research Working Paper, n. 3.867). 2006 GTDN, 1967, p. 83-87) HOFFMAN, R. As transferências não são a causa principal da redução da desigualdade. Econômica, v. 7, n. 2., p. 335-341, dez. 2005. HOFFMAN, R. Distribuição de renda: medidas de desigualdade e pobreza. São Paulo: Editora da Universidade de São Paulo, 1998. IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios-PNAD, 2002-2005. JENKINS, S.P. Accounting for inequality trends: decomposition analyses for the UK, 197186, Economica, 62, 29-63, 1995. KAKWANI, N., PERNIA, E. What Is Pro-Poor Growth? Asian Development Review. 18(1): 1-16, 2000. KAKWANI, N.; KHANDKER, S.; SON, H. Pro-poor growth: concepts and measurement with country case studies. Brasília: International Poverty Centre -PNUD, 2004 (working paper nº.1). KUZNETS, S. Economic growth and income inequality. American Economic Review, v. 45, n.1, p.1–28, 1955. LANGONI, C. G. Distribuição de renda e desenvolvimento econômico e no Brasil. 3ª ed. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2005. (1ª Edição Editora Expressão e Cultura 1973). LEVERNIE, W. et al The causes of regional variations in U. S. poverty: A cross-county analysis. Journal of Regional Science. v. 40, n. 3, p. 476-497, 2000. MADDALA, G.S. 1983. Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics. Econometric Society Monographs in Quantitative Economics. Cambridge, Cambridge University Press. 1983. MANSO, C. A., ATALIBA, F., TEBALDI, E. O Desequilíbrio Regional Brasileiro: Novas Perspectivas a partir das fontes de crescimento pró-pobre. Revista de Economia do Nordeste, v. 37, n 3, p. 307-328, Fortaleza, jul. 2006. MEDEIROS, Marcelo. Uma introdução às representações gráficas da desigualdade de renda. IPEA (Texto para Discussão nº 1202), agosto de 2006. MENEZES, T. e A. e AZZONI, C. R. Convergência de salários entre as regiões metropolitanas brasileiras: custo de vida e aspectos de demanda e oferta de trabalho. Pesquisa e Planejamento Econômico. v.36, n. 3, dez-2006. OAXACA, Ronald. Male-female wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, vol. 14, nº 3, p. 693-709, out. 1973. PAES DE BARROS, R., C. M.; FRANCO, S. Desigualdade de renda. Slides em Powerpoint apresentados no Workshop IPEA – PNAD 2004. Rio de Janeiro, dez. 2005. PNUD. Projeto das Nações Unidas. Human Development Report, 2005. RAVALLION, M., CHEN, S. Measuring Pro-Poor Growth. Economics Letters, 78(1), 9399, 2003. RAVALLION, M.; WODON, Q. Poor areas, or only poor people? The World Bank Development Research Group (Policy Research Working Paper 1798) jul 1997. ROCHA, S. Pobreza no Brasil, afinal de que se trata? Rio de Janeiro: Editora FGV, 2003. SANTOS JÚNIOR, E. R.; MENEZES-FILHO, N.; FERREIRA, P. C. “Migração, Seleção e Diferenças Regionais de Renda no Brasil”. Pesquisa e Planejamento Econômico, v.35, n.3, dez-2005. SILVEIRA NETO, R. Quão Pró-Pobre tem sido o Crescimento Econômico no Nordeste? Evidências para o Período 1991-2000. Revista Econômica do Nordeste, v. 36, n. p. 484-507, Fortaleza, out. 2005. SIQUEIRA, Marcelo L e SIQUEIRA, Márcia L. Desigualdade de Renda no Nordeste Brasileiro. Uma Análise de Decomposição. (Ensaios sobre Pobreza Nº 07). LEP – CAEN. Fortaleza, 2006. SOARES, S. Distribuição de renda no Brasil de 1976 a 2004 com ênfase no período entre 2001 e 2004. Brasília: Ipea, 2006 (Texto para Discussão, nº. 1.166). SOARES, S. et al. Programas De Transferência De Renda No Brasil: Impactos Sobre A Desigualdade. IPEA (Texto para discussão nº 1227) out. 2006. SOARES, Sergei S. D. Análise de bem-estar e decomposição por fatores da queda na desigualdade entre 1995 e 2004. Econômica, Rio de Janeiro, v. 8, n. 1, p . 83-115, junho 2006. SON, H..H. A Note on Pro-Poor Growth. Economic Letters, 82, 307-314, 2004. Anexos Anexo 1.1: Média das variáveis binárias. Amostra da Pnad 2002 e 2005, por região, anos 2002 e 2005. Região 2002 2005 Nordeste Sudeste Sul Centro oeste Nordeste Sudeste Sul Centro- oeste Nº. Obs. 12975 13884 8304 4860 13508 13785 8239 6333 esout_0 0.28 (0.45) 0.25 (0.43) 0.22 (0.42) 0.26 (0.44) 0.25 (0.44) 0.22 (0.41) 0.22 (0.41) 0.20 (0.40) esout_1a3 0.18 (0.38) 0.12 (0.33) 0.13 (0.33) 0.15 (0.36) 0.15 (0.36) 0.12 (0.33) 0.13 (0.34) 0.16 (0.37) esout_4a7 0.26 (0.44) 0.24 (0.43) 0.26 (0.44) 0.27 (0.44) 0.25 (0.43) 0.22 (0.42) 0.25 (0.43) 0.27 (0.45) esout_8a10 0.13 (0.34) 0.16 (0.37) 0.18 (0.38) 0.15 (0.36) 0.15 (0.36) 0.17 (0.38) 0.17 (0.38) 0.17 (0.38) esout_11a14 0.13 (0.34) 0.19 (0.40) 0.18 (0.39) 0.15 (0.35) 0.17 (0.38) 0.23 (0.42) 0.20 (0.40) 0.16 (0.37) esout_m15 0.02 (0.13) 0.03 (0.18) 0.02 (0.15) 0.02 (0.13) 0.02 (0.15) 0.04 (0.20) 0.03 (0.18) 0.02 (0.16 esmaior0 0.13 (0.34) 0.04 (0.20) 0.03 (0.16) 0.06 (0.23) 0.11 (0.32) 0.04 (0.19) 0.03 (0.16) 0.05 (0.22) esmai_1a3 0.15 (0.36) 0.09 (0.28) 0.08 (0.27) 0.12 (0.32) 0.13 (0.33) 0.07 (0.26) 0.06 (0.24) 0.12 (0.33) esmai_4a7 0.28 (0.45) 0.32 (0.47) 0.35 (0.48) 0.34 (0.47) 0.27 (0.44) 0.28 (0.45) 0.31 (0.46) 0.33 (0.47) esmai_8a10 0.13 (0.34) 0.18 (0.39) 0.19 (0.39) 0.16 (0.37) 0.15 (0.35) 0.18 (0.39) 0.19 (0.39) 0.11 (0.32) esmai_11a14 0.23 (0.42) 0.26 (0.44) 0.26 (0.44) 0.25 (0.43) 0.26 (0.44) 0.31 (0.46) 0.30 (0.46) 0.25 (0.43) esmaior_m15 0.07 (0.26) 0.11 (0.31) 0.11 (0.31) 0.08 (0.27) 0.08 (0.27) 0.11 (0.32) 0.12 (0.32) 0.13 (0.34) Variáveis binárias com valor 1 para a característica enfatizada. Fonte: PNAD 2002 e 2005; Linha de pobreza MTS. Construção do autor. Anexo 1.2:: Teste de igualdade entre as regressões das regiões, ano 2002 e 2005. Ano \ Região Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste 2 Modelo Nº obs. SQR Nº obs. SQR Nº obs. SQR Nº obs. SQR 0 não-restrito 40023 73344 40023 73344 40023 73344 40023 73344 0 Restrito região 12975 24623 13884 21153 8304 16350 4860 6661 2 não região 27048 44221 26139 50720 31719 56714 35163 66303 Valor F 66.93 20.94 3.92 5.33 2 não-restrito 41865 73401 41865 73401 41865 73401 41865 73401 0 Restrito Região 13508 26554 13785 19997 8239 14789 6333 7232 0 não região 28357 42061 28080 52432 33626 58177 35532 65478 5 Valor F 74.72 14.36 6.38 10.17 Fonte: Estimativas do autor baseadas na amostra selecionadas da PNAD. Anexo 1.3: Teste de igualdade entre os coeficientes da região Nordeste e demais regiões. Ano 2002 e 2005. Ano 2002 2005 Modelo Região Sudeste Sul Centro- Oeste Sudeste Sul Centro- Oeste Nº. restrições RSS (valor F) RSS (valor F) RSS (valor F) RSS (valor F) RSS (valor F) RSS (valor F) Modelo Irrestrito 76 25665 23039 17575 26486 23434 18478 Observações 26859 21279 17835 27293 21747 19841 Todas as Variáveis 39 26296 23589 18347 27116 23904 19969 16.90 12.97 20.02 16.59 11.14 40.90 Constante 1 26070 23500 17842 26855 23820 18632 423.19 423.83 269.92 379.47 356.74 165.13 Demográficas 5 25688 23147 17574 26500 23503 18447 4.81 19.86 -0.05 2.85 12.74 -6.66 Tamanho do Domicilio 10 25681 23053 17575 26524 23456 18395 1.75 1.28 0.04 3.87 1.99 -8.88 Aposentadoria e Pensões 2 25665 23031 17570 26477 23440 18383 0.26 -3.73 -2.53 -4.70 2.60 -50.80 Transferências de Renda 1 25674 23042 17569 26493 23440 18391 9.33 2.67 -5.76 7.26 5.34 -92.75 Educação 15 25698 23072 17594 26531 23461 18481 2.33 2.04 1.32 3.07 1.67 0.20 Área Econômica 2 25665 23031 17571 26480 23437 18397 -0.01 -3.62 -1.98 -2.86 1.46 -43.13 Migração 1 25664 23036 17572 26478 23437 18365 -0.13 -3.00 -2.98 -8.70 2.98 -120.86 Cart. assinada. /Conta Própria. 2 25679 23091 17592 26489 23470 18400 7.51 23.89 8.88 1.38 16.64 -41.80 Maior Educação 5 25665 23037 17576 26492 23450 18408 0.18 -0.39 0.17 1.24 2.99 -14.96 Metrópole 1 25664 23029 17569 26479 23436 18365 -0.65 -9.64 -5.76 -7.60 1.71 -120.94 Rural 2 25665 23042 17577 26488 23436 18514 0.39 1.04 1.04 0.83 0.84 19.05 Fonte: Cálculos do autor baseados nos dados da PNAD 2002 e 2005. Valor F(1, n-1)=3,84 e F(2,n-1)=3; Valor F(5, n-1)=2,21 ; Valor F(10, n-1)=1,83 ; Valor F(15, n-1)=1,67 e Valor F(38, n-1)=1,40 (nível de significância de 5%). Anexo 1.4 -Efeitos Regionalização e dotação de atributos baseado na decomposição de Oaxaca entre as regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste em relação a região Nordeste, em % para os anos de 2002 e 2005. Variables 2002 2005 sudeste sul centro Oeste sudeste sul centro Oeste reg. dot. reg. dot. reg. dot. reg. dot. reg. dot. reg. dot. Demográficas ida_ch ida_chq sex_cf s_cia cor 39.4 10.3 98.1 3.9 -54.2 -1.1 2.9 0.9 -0.8 0.0 -6.7 6.6 140.6 16.0 365.3 1.5 -225.2 4.3 1.2 1.5 0.9 -0.5 -1.7 9.1 11.1 5.2 20.6 -10.2 -8.3 11.4 2.7 1.6 -0.1 -0.3 -3.8 2.7 -4.5 10.5 22.3 6.1 -23.7 -3.2 3.1 1.7 -0.1 -0.1 -6.1 6.1 51.4 11.8 169.4 6.9 -122.6 -3.0 0.0 2.7 2.0 -1.2 2.6 6.3 -203.5 6.3 -389.7 -0.6 198.0 0.5 3.7 3.8 -3.1 -0.8 -12.3 3.4 Tamanho do Domicílio cr_4_1 cr5t9_1 crdt14_1 crqt19_1 adulto_1 cr_4_1q cr5t9_1q crdt14_1q crqt19_1q adulto_1q -11.8 10.2 -1.5 2.7 -4.0 4.3 -1.9 3.5 -5.9 2.5 0.1 -0.8 0.7 0.3 0.4 -0.8 0.3 -0.7 1.6 -0.8 -1.6 0.0 -22.7 15.6 -6.2 4.2 0.2 3.5 -6.9 4.0 -4.9 4.2 -11.3 4.0 2.8 -0.3 -3.9 0.3 3.1 -1.5 1.7 -1.4 2.8 -1.4 -5.2 7.8 -3.4 1.5 3.2 1.1 -0.1 1.9 -4.6 2.7 -3.9 2.8 3.1 -0.3 -3.1 0.1 0.3 -0.4 1.2 -0.7 2.0 -0.9 -13.7 8.2 -3.7 2.4 -4.0 2.1 -6.2 3.0 0.7 1.8 6.2 -0.6 1.1 -0.3 -0.7 0.1 1.3 -0.6 -3.2 0.0 -5.2 0.1 -14.0 12.4 -1.7 2.0 -3.5 2.2 -5.6 2.3 -2.0 4.2 -0.7 4.2 -1.0 0.3 -0.7 0.3 0.3 -0.4 -0.3 -1.0 1.3 -1.6 -11.5 4.8 -5.3 -0.4 -0.3 1.1 -7.4 -1.8 2.3 -0.3 -2.9 6.0 3.7 -0.1 -5.8 1.1 4.5 0.1 -1.0 0.3 0.8 -1.4 Aposentadoria e Pensão chfappen apspen -0.9 -0.8 0.0 -0.8 -0.9 0.0 -1.9 -2.5 -0.8 -2.3 -1.1 -0.2 -0.5 2.5 0.1 2.4 -0.7 0.1 -0.6 -0.7 -0.6 -0.6 0.0 -0.1 -2.6 -2.2 -1.4 -1.7 -1.2 -0.4 4.8 1.5 4.3 1.5 0.5 0.0 Transferência jab 3.3 1.2 3.3 1.2 4.6 0.6 4.6 0.6 0.0 2.5 0.0 2.5 5.9 4.7 5.9 4.7 4.0 5.0 4.0 5.0 8.1 1.4 8.1 1.4 Educação educ. chefe gaesch0 gaesch1_3 gaesch8_10 gaesch11_14 gaesch15 educ. outros gaesout0 gaesout1_3 gaesout8_10 gaesout11_14 gaesout15 educ. maior gaesmaior0 gaesmaior1_3 gaesmaior8_10 gaesmaior11_14 gaesmaior15 -8.8 26.8 -5.9 13.8 -0.7 6.6 0.0 0.9 -0.1 0.9 -2.9 1.5 -2.1 3.9 0.1 4.0 0.7 0.4 0.4 0.5 -0.4 0.4 -0.7 1.6 0.1 1.1 -3.1 9.0 -2.1 3.3 -0.9 0.9 -0.3 0.5 0.1 1.1 0.1 3.1 -1.4 34.4 -0.6 15.0 1.5 6.9 2.2 0.6 -0.5 0.9 -1.7 2.6 -2.2 3.9 2.5 5.1 1.5 0.6 -0.8 0.9 -1.1 0.5 1.9 2.5 0.9 0.6 -3.2 14.4 -4.9 6.6 -2.2 1.5 1.9 1.4 1.7 1.4 0.3 3.4 1.5 12.3 2.0 4.8 3.6 2.9 1.5 0.1 -0.1 0.3 -1.2 0.9 -1.7 0.5 4.6 0.9 2.3 0.1 1.9 0.0 0.4 0.4 0.3 0.4 -0.3 0.0 -5.1 6.6 -4.3 4.0 -1.9 0.7 0.8 0.5 0.7 0.7 -0.4 0.7 -6.1 23.2 2.0 10.6 3.7 3.7 1.1 0.8 -0.8 0.7 -2.3 2.0 0.3 3.4 0.3 4.2 0.4 0.3 1.6 0.1 -0.6 0.3 -1.4 1.8 0.3 1.7 -8.3 8.3 -1.8 2.5 -2.4 1.4 -0.4 0.3 -0.4 1.3 -3.2 2.8 -2.0 25.6 2.6 10.9 5.3 3.2 0.3 1.3 -0.9 0.7 -2.4 2.2 0.3 3.6 -2.2 2.9 -0.9 0.4 0.4 0.3 -1.7 0.1 -0.3 0.9 0.3 1.2 -2.4 11.8 -5.2 5.6 0.6 0.1 1.2 0.7 2.7 1.4 -1.7 3.9 0.8 11.2 -4.3 1.3 2.9 1.6 4.4 0.0 -1.1 -0.1 -5.7 -0.9 -4.8 0.6 0.3 0.1 1.4 0.3 -1.5 -0.3 -0.3 0.3 1.1 -0.3 -0.5 0.1 4.8 9.8 -4.7 3.5 -1.5 0.0 5.2 -1.5 2.1 -0.5 3.7 8.3 Emprego empcart contprop -1.7 2.4 -3.2 4.4 1.5 -2.0 16.5 2.5 1.7 7.4 14.8 -4.9 -5.1 -0.3 -6.0 0.9 0.9 -1.2 -5.6 3.8 -4.1 4.5 -1.6 -0.7 6.0 3.0 -1.9 5.3 7.9 -2.3 -14.2 0.3 -7.3 -0.1 -6.9 0.4 Área metro rural -2.5 5.9 -1.5 0.8 -1.1 5.1 3.2 3.2 1.1 1.7 2.2 1.5 -4.6 1.1 -6.3 0.0 1.7 1.1 -1.3 3.5 -2.4 0.4 1.1 3.1 -4.2 2.9 -2.6 0.7 -1.6 2.2 -1.6 0.0 -7.2 0.0 5.5 0.0 Migração nasuf Termo Constante -3.6 2.4 -3.6 2.4 28.1 0.0 -11.4 0.2 -11.4 0.2 -97.8 0.0 -6.4 5.8 -6.4 5.8 72.0 0.0 -3.5 2.1 -3.5 2.1 74.2 0.0 -6.8 0.0 -6.8 0.0 9.5 0.0 1.0 1.5 1.0 1.5 289.2 0.0 Total 41.4 58.4 29.8 70.1 62.7 37.0 44.8 55.2 41.4 58.6 72.9 27.0 Fonte: Cálculos do autor. 2 CRESCIMENTO PRÓ-POBRE: DIFERENÇAS DE INTENSIDADE ENTRE RURAL E URBANO NO PERÍODO 2002-2005 2.1 Introdução O objetivo deste trabalho é verificar a relação entre o crescimento econômico e seus benefícios para a redução da pobreza nos setores das grandes regiões brasileiras. Para tanto, inquirimos se o crescimento verificado no período 2001-05 pode receber as credenciais “pró-pobre” ou não “pró-pobre” e qual sua intensidade nos setores urbanos, rurais e metropolitanas. O elevado contingente de pessoas pobres que vivem no Brasil não se distribui uniformemente entre as regiões e os setores econômicos. O grau de pobreza está diretamente ligado ao número de pessoas que vivem em famílias com renda per capita inferior a linha de pobreza. Segundo Rocha (1997) em 1990 a proporção de pobres no Brasil registrava 26,8% da população urbana e 39,2% rural. Dos que residiam em áreas metropolitanas 28,6% eram considerados pobres. A Figura 2.1 apresenta dados da proporção de pobres para os anos de 1990 e 2004 por região e setor econômico. Indica que no período a taxa de pobreza aumenta no país, nas áreas metropolitanas e urbanas, exceto na região Sul. Percebe-se também uma realidade conhecida, a de que a região Nordeste apresenta os piores indicadores. Analisando o indicador P0 por setor observa-se que apenas o setor rural apresenta redução em todas as regiões, diferente da área metropolitana. Constatação semelhante foi feita por Neder (2004) que trabalhando com estimativas de indicadores de pobreza para as áreas rurais encontrou redução significativa nos Estados do Ceará, Rio de Janeiro, Santa Catarina e Goiás no período de 1995-2001 e elevação desse mesmo índice no Estado de São Paulo. A região Sul foi a única a apresentar redução no setor urbano. Em que pese à elevação dos índices de pobreza, foi encontrado por Ribas (2005) que a pobreza urbana relativa era maior no início dos anos noventa e que a redução se deve principalmente a mudança na composição das famílias e nas características de seus chefes. Figura 2.1: Proporção de Pobres (P0), Brasil, Região e setores econômicos, 1990 e2004. Fonte: Rocha (1997, 2004). 0 0 0 0 0 0 metro urbana rural metro urbana rural Pelo exposto, analisarei a relação empírica entre o crescimento econômico verificado na primeira metade da década dos anos 2000 e as medidas de pobreza P0, P1 e P2. A ênfase principal está em avaliar a natureza “pró-pobre” ou “não pró-pobre” do crescimento econômico dos setores urbano, rural e metropolitano das grandes regiões brasileiras. Isso baseado com informações provenientes da PNAD 2001-053. A variação na renda real per capita será considerada como equivalente do crescimento econômico e a metodologia de análise a técnica desenvolvida por Kakwani, Khandker e Son (2004), que utiliza as medidas de pobreza Proporção de Pobres (P0), Hiato de Pobreza (P1) e Severidade da Pobreza (P2) para quantificar e qualificar o crescimento dito “pró-pobre” ou não “pró-pobre”. Os argumentos que relacionam crescimento econômico e pobreza foram significativamente influenciados pela hipótese de Kuznets (1955, 1963), que estabelece uma relação inversa entre crescimento e desigualdade de renda no formato de U-invertido. Em termos práticos, nos estágios iniciais de desenvolvimento econômico, a distribuição de renda tende a se concentrar até que a economia alcance um padrão médio de renda. Nessa trajetória, os estágios iniciais de crescimento econômico favorecem a elevação da desigualdade de renda e o conseqüente aumento da proporção de pobres. Economias em desenvolvimento necessitariam de um número de anos demasiado com crescimento significativo para que o número de pobres declinasse. Seria o caso do Brasil. Nas décadas de 70 e 80 o aumento da renda brasileira foi acompanhado pelo aumento da desigualdade da renda, tendo os mais ricos benefícios maiores que os mais pobres (MENDONÇA E BARROS, 1995). 3 A região Norte não foi inserida, pois somente a partir de 2004 seu setor rural foi incluído na PNAD. A literatura empírica que analisa a relação entre crescimento e desigualdade de renda, desde os trabalhos de Kuznets, é extensa, e não caberia aqui, fazer uma revisão. Entretanto, menciono trabalhos realizados nas duas últimas décadas: Ravallion (1995), Deininger e Squire (1996 e 1998) os quais rejeitam a hipótese de Kuznets uma vez que não encontram evidência que assevere a forma U-invertido entre crescimento e desigualdade da renda. Mais recentemente, a relação entre crescimento econômico e pobreza vem sendo estudada segundo a premissa de que crescimento econômico reduz a pobreza correspondendo ao qualitativo de crescimento “pró-pobre”, em beneficio deste. Assim sendo, é importante definir com clareza o emprego dos conceitos de pobreza e crescimento “pró-pobre”. Empregamos pobreza a um estado de coisa no qual indivíduos possuem renda familiar per capita inferior ao valor necessário ao atendimento de suas necessidades básicas (alimentação, habitação, transporte, saúde, lazer, educação, etc.). Esse conceito corresponde ao que se denomina na literatura de pobreza absoluta, ou seja, um estado de carência pelo qual são acometidos os indivíduos ou grupos populacionais em função da insuficiência de rendas ou inexistência de bens de consumo que impedem a satisfação de suas necessidades básicas. Essa literatura trabalha basicamente com duas definições, resumidas por Ravallion (2005). Segundo Kakwani e Pernia, (2000) o crescimento é dito “pro-pobre” quando a redução na pobreza é maior que aquela evidenciada se todas as rendas tivessem aumento na mesma taxa, e segundo Ravallion e Chen, (2003) Crescimento “pró-pobre” é aquele que simplesmente reduz a pobreza. Por meio dessa definição, percebe-se que o crescimento necessita apenas do paralelismo com a redução da pobreza para ser considerado “pró-pobre”, tendo como relevante o indicador de pobreza absoluta. Por sua vez, na primeira definição o crescimento só será “pró-pobre” se a renda dos pobres apresentarem elevação superior ao verificado pela renda dos não pobres, permitindo assim, redução da desigualdade. Enquanto a primeira definição relaciona diretamente crescimento “pró-pobre” a redução da desigualdade -verificado através da comparação entre as mudanças nos níveis de pobreza devido ao crescimento econômico (mantendo a desigualdade constante), e mudanças na pobreza devido a alterações reais na desigualdade de renda (mantendo o crescimento da renda constante), a segunda o faz diretamente com auxílio de um indicador de pobreza absoluta, como Proporção de Pobres (P0), independentemente do que possa ter ocorrido como o nível de desigualdade. É uma noção menos restrita, pois, diferentemente da primeira, não considera diretamente o comportamento da desigualdade na distribuição da renda. O conceito de crescimento “pró-pobre” está associado ao aumento da renda dos pobres comparativamente a renda dos não-pobres durante um período de tempo específico. Apesar da distinção conceitual, compreendemo-lo como aquele que habilita os pobres a participarem da geração do crescimento econômico e usufruto dos seus resultados (GONÇALVES E SILVEIRA NETO, 2006). Esta linha de estudo tem sido predominante no Brasil, tanto em âmbito das unidades federativas quanto regionais. Apesar da inexistência de consenso conceitual sobre crescimento “pró-pobre”, como pode ser visto em White e Anderson (2000); Kakwani e Pernia (2000) e Kraay (2004), diferentes metodologias tem sido aplicadas, por exemplo Silveira Neto (2005); Manso, Barreto e Tebaldi (2006) e Salvato (2007) no sentido de qualificar e mensurar o impacto do crescimento na redução da pobreza. Utilizando a PNAD do período de 1981–1990 e 1995-2002, Tochetto et al. (2004) concluem que o crescimento econômico beneficiou os indivíduos pobres em alguns períodos, como por exemplo, logo após a implantação dos Planos Cruzado e Real, em julho de 1994, quando houve recuperação dos rendimentos, como foi constatado por Coelho e Corseuil (2002). Analisando se o crescimento tem sido “pró-pobre” Silveira Neto (2005), com dados do Censo demográfico dos anos de 1991-2000, afirma que o crescimento econômico foi mais benéfico aos mais pobres nas outras regiões do país do que na região Nordeste. Segundo o autor, uma possível explicação passa pela elevação da proporção de pobres nesta região e pelo maior grau de desigualdade da renda e da desigualdade da posse de ativos produtivos entre suas microrregiões. Trabalhando com dados da PNAD de 1995 a 2004 – especificamente para regiões e estados do Nordeste do Brasil -, Manso, Barreto e Tebaldi (2006) utilizam as medidas de pobreza anteriormente citadas, para decompor as fontes de redução da pobreza em dois efeitos. Um causado pelo crescimento econômico e outro advindo da desigualdade de renda. Os resultados obtidos mostram que os componentes de crescimento da renda média e da distribuição da renda são suficientes para explicar grande parte das variações nos níveis de pobreza entre os estados do Nordeste e regiões brasileiras. Para ilustrar como mudanças na proporção de pobres podem advir tanto do crescimento da renda média quanto de uma melhoria na distribuição da renda ou ainda de uma combinação desses dois fatores, vamos recorrer a Borguignon (2003). A Figura 2.2 mostra o efeito do crescimento da renda média na redução da pobreza, por meio de um deslocamento da densidade da distribuição para a direita, o qual provoca alterações para mais na renda média e nenhuma mudança na distribuição da renda. Nesse caso, observa-se que a proporção de pobres, representada inicialmente pela área delimitada por (a+b) é reduzida à proporção indicada pela área (b). Figura 2 2: Efeito Renda Fonte: Elaborado pelo autor baseado em Borguignon (2003). b a A melhora na distribuição também causa uma redução na proporção de pobres mesmo sem que haja mudança na renda média da população. Essa implicação, conhecida como efeito distribuição, aparece na Figura 2.3, que mostra como a melhora da distribuição, agora menos concentrada, também provoca redução na proporção de pobres numa magnitude equivalente à área delimita por (c), sendo a nova proporção representada pela área (d). Uma queda mais acentuada no índice de pobreza ocorre quando há combinação dos efeitos crescimento e distribuição. Nesse caso, um aumento na renda que seja acompanhado por uma diminuição na desigualdade de renda, favorece as populações mais pobres tanto via elevação da renda média quanto via redução das desigualdades, o que constitui meta principal das políticas socioeconômicas. Entretanto, o impacto final de cada um dos efeitos ou da combinação deles estará condicionado ao nível inicial de renda e da desigualdade da renda numa economia. Os efeitos relativos podem diferir substancialmente entre países. Fi 2 3: Ef it Di t ib i ã Fonte: Elaborado pelo autor. d c d c No contexto dessa relação denominada por Borguignon (2003) de “triângulo pobreza-desigualdade-crescimento”, aliada a definição de crescimento “pró-pobre”, estudos foram desenvolvidos para identificar e mensurar a relação existente entre os impactos do crescimento e da desigualdade de renda na pobreza. Kraay (2004) com uma amostra de países em desenvolvimento nos anos de 80 e 90, decompõe medidas de pobreza em taxa de crescimento da renda, sensibilidade da pobreza ao crescimento da renda e em renda relativa. O estudo mostra que a parcela principal da variação na pobreza pode ser atribuída a mudanças na renda média. Ravallion (2004) estima para um conjunto de países subdesenvolvidos uma relação não-linear entre a elasticidade crescimento–pobreza e o nível de desigualdade no período inicial, concluindo que o crescimento econômico terá pouco efeito sobre os pobres se não for capaz de reduzir a desigualdade. No estudo é estimado que o crescimento da ordem de 1% poder reduzir a pobreza em 4,3% nos países com baixa desigualdade da renda. Por outro lado, em países com estado de elevada desigualdade da renda, a mesma taxa de crescimento de 1% possibilita uma diminuição somente de 0,6% na proporção de pobres. Considerando esses resultados, políticas que favoreçam o crescimento econômico são mais importantes para a diminuição da pobreza em países cuja desigualdade da renda seja baixa. Conclusão semelhante também fora encontrada por Lopez e Serven (2004). Evidências relativas ao Brasil podem ser encontradas em Hoffmann (1995 e 2005), Marinho e Soares (2003). Hoffmann (2005) aponta que na década de 70 houve significativa redução no índice de pobreza absoluta como conseqüência da combinação crescimento da renda per capita e relativa estabilidade na desigualdade de renda, enquanto nos anos 80, as 44 altas taxas de inflação e a estagnação econômica favoreceram a elevação da desigualdade e contribuíram na elevação dos índices de pobreza do país. Marinho e Soares (2003) mostram para 25 estados do Brasil, que quanto maior é a renda média do estado, maior é a elasticidade crescimento–pobreza e que a pobreza é mais sensível à desigualdade do que ao crescimento. Em Pesquisa semelhante, Hoffmann (2005), estima em (-0,84) a elasticidade da pobreza em relação ao crescimento da renda domiciliar per capita, significando que uma elevação de (1%) na renda corresponde a uma redução de (0,84%) na proporção de pobres. Também conclui que o valor absoluto da elasticidade aumenta com a renda e diminui com o aumento da desigualdade. Com dados da PNAD, Rocha (2006) mostra que a proporção de pobres no Brasil se reduz em cerca de dois pontos percentuais no período que vai de 2001-2004, em que P0 com (33,2%) é o melhor resultado verificado desde 1995. Mas a magnitude desta redução é muito diferenciada quando se considera separadamente áreas metropolitanas, urbanas e rurais, o que segundo a autora, faz com que a pobreza no Brasil seja crescente enquanto fenômeno urbano e metropolitano, pois a queda da proporção de pobres aliada à redução da população rural é um fenômeno mais sustentável no longo prazo. A redução da proporção de pobres que ocorre nos primeiros anos desta década foi determinada por diversos fatores, cujo impacto é diferenciado entre as regiões, entre os quais mudanças distributivas no rendimento do trabalho e expansão dos benefícios assistenciais. Na próxima seção teremos a metodologia e as expressões necessárias para identificar a natureza do crescimento econômico. Na terceira seção são analisados os principais resultados do trabalho. Na quarta seção são apresentadas as considerações finais. 2.2 Metodologia 2.2.1 As Medidas de Pobreza P0, P1 e P2 Nesta seção apresentaremos, resumidamente, o instrumental para análise da natureza do crescimento econômico desenvolvida por Kakwani, Khandker e Son (2004). Valer ressaltar que essa apresentação seguiu os mesmos passos de França (2007). Comecemos por considerar uma sociedade cuja renda individual x seja uma variável aleatória com função de distribuição dada por F (x) . Denote z como a linha de pobreza dessa sociedade. Uma pessoa sofreria de privação absoluta se sua renda fosse menor que z . A proporção de indivíduos dessa economia que sofre de privação e que seja considerada pobre pode ser definida como H = F (z) , que é a Proporção de Pobres, ou P0. A medida P0 não leva em consideração a intensidade de privações que existem no universo dos indivíduos considerados pobres, ao assumir que cada indivíduo com renda abaixo da linha de pobreza sofre do mesmo grau de privação. Para corrigir essa “falha”, é postulada uma medida do grau de privação absoluta da renda ( Gp ) dado por: Grau de Pr ivação =  . GP (z, x) se x < z (1) 0, se x ³ z De modo que Gp (z, x) é uma função homogênea de grau zero em z e x . Assuma também que ¶GP (z, x) ¶2GP (z, x) < 0e 2 > 0 (2) ¶x ¶x Isto é, o grau de privação decresce estritamente e monotonicamente a uma taxa crescente. Desta forma, a magnitude da pobreza em uma sociedade pode ser medida por uma privação média Gque é sofrida por uma sociedade dada por. z G= . GP (z, x) f (x)dx (3) 0 Em que f (x) é a função densidade de probabilidade de x . Esta é uma classe geral de medidas de pobreza aditiva. Foster, Greer e Thorbecke (1984) desenvolveram uma classe de medidas a  z - x de pobreza que pode ser obtida pela substituição da expressão GP (z, x) = em (3). z Nessa expressão a é o parâmetro da aversão à desigualdade. Quando a assume valor zero, tem-se proporção de pobres P0; quando a= 1 tem-se o hiato da pobreza, P1 e para a= 2a severidade ou intensidade da pobreza. P2. 2.2.2 A Natureza “Pró-pobre” ou “Não Pró-pobre” do Crescimento Econômico. O crescimento econômico afeta a redução da pobreza por duas vias: pelo crescimento da renda média e pela redução da desigualdade, que pode ser acompanhada ou não do crescimento da renda. Esses efeitos ficaram conhecidos como efeito renda e efeito substituição. Para medir esses efeitos do crescimento sobre a pobreza, diferenciamos a equação (2) para obter: z ¶G 1 ¶GP d (x) f (x)dx (4) = GG ¶x 0 Tal que GP (z, x) = 0 . Suponha que x( p) seja o nível de renda da população no p-ésimo percentil. Deste modo, a equação (5) pode ser reescrita sob a forma 1 H ¶GP dLn(G) = x (p)dLn(x(p)) dp (5) G¶x 0 Tal que g(p) = dLn(x(p)) dp é a taxa de crescimento da renda do indivíduo no p-ésimo percentil e L(p) é a função de Lorenz, indicando a proporção da renda total apropriada pela parcela da população quando os indivíduos são ordenados em ordem crescente de renda. Seguindo Kakwani (1980), x( p) pode ser dado por: x( p) =µL´( p) (6) Em que µ é a renda média da sociedade e L´( p) , a primeira derivada da função de Lorenz. Aplicando logaritmo em (7) e diferenciando, chega-se dLn (x( p)) = dLn (µ ) + dLn (L´( p)) (7) Substituindo (7) em (6) temos 1 H x ¶GP 1 H x ¶GP dLn (G) = dLn (µ) ( p)dp + ( p)dLn (L´( p)dp (8) G¶x G¶x 00 1 H x ¶GP o termo ( p)dp , na primeira expressão no lado direito da igualdade, é a porcentagem G¶x 0 de mudança na pobreza quando ocorre um crescimento na renda média de 1%, mantendo a desigualdade constante. Equivale a elasticidade pobreza-crescimento derivada em Kakwani (1993). Neste contexto, assumimos que cada indivíduo recebe os benefícios do crescimento da renda de forma proporcional a distribuição existente. Considerando (2) e assumindo que L´( p) > 0 , o valor desta elasticidade será sempre negativo. Dividindo (8) por dLn(µ) chegamos a seguinte expressão: HH dLn (G)1 x ¶GP 1 x ¶GP = ( p)dp + ( p)dLn (L´( p)dp (9) dLn (µ) G 0 ¶x GdLn (µ)0 ¶x A equação acima se refere ao valor total da elasticidade-pobreza, sendo influenciado por dois componentes: o primeiro reflete a redução percentual da pobreza devido o aumento da renda média enquanto que o segundo termo captura o efeito da desigualdade sobre a pobreza quando do crescimento econômico. As expressões em (9) permite distinguir a natureza do crescimento econômico em “pró-pobre” ou “não pró-pobre”. O crescimento será “pró-pobre” se a mudança na desigualdade que acompanha o crescimento reduz a pobreza total e “não pró-pobre” em caso contrário.  ¶G x  ¶G x 47 A natureza “pró-pobre” ocorreria se a elasticidade pobreza-total (EPT), dada pelo dLn (G) termo , for maior que a elasticidade pobreza-crescimento (EPC) de Kakwani, dLn (µ) 1 H ¶GP ( p)dp . Nesse caso, a redução da desigualdade seguiria a mesma direção da queda x 0 nos níveis de pobreza de modo que reforçaria sua redução. Se durante o processo de crescimento da renda, a mudança na desigualdade contribuir para o aumento da pobreza, o efeito do crescimento da renda na pobreza seria amortecida de modo que EPT seria menor que EPC. 2.2.3 A Taxa de Crescimento Equivalente Pobreza (PEGR) Para relacionar a natureza do crescimento às elasticidades obtidas acima e ao efeito da desigualdade sobre a pobreza, Kakwani et al. (2004) desenvolvem a Poverty Equivalent Growth Rate (PEGR), convenientemente identificada pela sigla PEGR, a partir da percepção de que a magnitude do crescimento “pró-pobre” estaria associada então à magnitude das elasticidades EPT e EPC e ao efeito da desigualdade sobre a pobreza (EDP). A PEGR (=g*) é a taxa de crescimento equivalente que resultaria num nível de redução da pobreza igual ao que seria causado pela taxa de crescimento da renda média (g), se o processo de crescimento econômico não tivesse sido acompanhado de mudanças na desigualdade e cada um tivesse recebido benefícios proporcionais do crescimento da renda. Para compreender a PEGR, assuma g como a taxa de crescimento da renda média, ou seja, g º dLn (µ ) . PEGR = g * é a taxa que resultaria na redução da pobreza em magnitude equivalente a que seria obtida se processo de crescimento econômico não tivesse sido acompanhado de mudanças na desigualdade, ou seja, se cada individuo recebesse benefícios proporcionais do crescimento da renda. A taxa proporcional efetiva da redução da pobreza, dLnG , é dada por (EPT )( g ). Assim, se a distribuição não se alterar durante o processo de crescimento, então a redução proporcional na pobreza seria igual a (EPC )( g*) que seria igual a (EPT )( g ) . Desta forma, a partir dessa relação, podemos construir um índice “pró-pobre” ( I pp ), como foi desenvolvido por Kakwani e Pernia (2000), que leva em consideração a magnitude da diferença entre g *e g , que é dada obviamente pela diferença entre EPT e EPC . Assim g *= (I pp ) g (10) 48 EPT Sendo que I pp = . Como visto, a definição de crescimento “pró-pobre” estaria EPC relacionada ao fato de Ipp >1, ou seja, EPT > EPC . Será “não pró-pobre” se 0 < I pp <1e deste modo, apesar do aumento da desigualdade a pobreza ainda diminui devido ao efeito do crescimento da renda média. Nesse processo os pobres recebem proporcionalmente menos benefícios do crescimento que os não-pobres, sendo denominado de crescimento de natureza trickle-down. Quando o crescimento permite aos pobres receberem benefícios absolutos iguais ou maiores ao recebidos pelos não pobres, o crescimento é de natureza “super pró-pobre”. È o caso em que g* > g>0 e há uma queda da desigualdade absoluta no decurso do crescimento. * Se o crescimento econômico, mesmo sendo positivo, elevar os níveis de pobreza, g seria negativo, nesse caso o crescimento econômico seria de natureza “immisering growth”. Nessa situação a desigualdade aumenta de tal forma a anular o impacto do crescimento. Situação análoga, mas contrária seria uma redução dos níveis de pobreza durante uma recessão, ou * seja, quando g < 0. Neste caso é evidente que g seria positivo e a recessão seria “strongly * pró-pobre”. Por outro lado, se g < g < 0 , a pobreza aumentaria, no entanto os pobres se prejudicariam proporcionalmente menos que os não-pobres, e a natureza do crescimento seria * “pró-pobre”. Por fim, a recessão seria “não pró-pobre” se g < g < 0 , no caso da pobreza aumentar e os pobres serem prejudicados proporcionalmente mais que os não-pobres. * Como a redução proporcional na pobreza é uma função crescente de g quanto ** maior g , maior será a redução proporcional na pobreza. Maximizar g será equivalente a maximizar a redução na pobreza. Isto sugere que o desempenho de uma economia deveria ser avaliado sobre a base da PEGR e não na taxa de crescimento sozinha. Como exemplo, os autores elaboram um exemplo de uma economia fictícia, em que a elasticidade pobreza-total é 2/3 da elasticidade crescimento-pobreza. Aplicando (10), observa-se que a taxa de crescimento real do país de 9% é igual somente a PEGR de somente 6%, 3% menor que a taxa real de crescimento porque o país não segue políticas “pró-pobre”. Se a elasticidade pobreza-total fosse 20% maior que pobreza-crescimento, a mesma taxa g de 9% implicaria numa PEGR de 10,8%, indicando que a redução efetiva da pobreza é de 1,8% maior que a taxa de crescimento. 49 2.2.4 Calculo da PEGR A partir de (5) e (8), (10) pode ser escrito como: H ¶GP . x(p)dLn(x(p)) dp ¶x g*= 0 (11) ¶GP . x(p)dp ¶x A expressão (11) mostra que PEGR é a média ponderada do crescimento da renda de cada percentil, com o peso dependendo da medida de pobreza utilizada. Então ela pode ser calculada para a classe de medidas de pobreza G dado em (3), sendo plenamente caracterizado pela linha de pobreza z, a renda média µ e a curva de Lorentz L(p) . Isto é: G=G(z, µ, L(p)) Assumindo uma distribuição de renda em que os anos iniciais e terminais têm médias µ1e µ2 com curvas de Lorentz L1(p)e L2(p) , respectivamente. A elasticidade pobreza-total (EPT) pode ser estimada por: ^ Ln(G(z, µ , L (p)) - Ln(G(z, µ , L (p)) 22 11 (EPT) = ^ g ^ Em que g = Ln(µ ) - Ln(µ ) 21 é uma estimativa da taxa de crescimento da renda média. A partir da estimativa dos termos em (9) e (10) e utilizando a metodologia de decomposição da pobreza de Kakwani (2000) pode-se calcular EPC e EPD a partir das seguintes expressões: ^1 ^ EPC = [ln( G(z,µ ,L (p)) -ln( G(z,µ ,L (p)) +ln( G(z,µ ,L (p)) -ln( G(z,µ ,L (p))]/ g (12) 2111 2212 2 ^1 ^ EPD = [ln( G(z, µ , L ( p)) - ln( G(z, µ , L ( p)) + ln( G(z, µ , L ( p)) - ln( G(z, µ , L ( p))]/ g (13) 221122 21 2 ^^ ^ Perceba que a redução proporcional na pobreza é g(EPT )= g * (EPC ) . Desde que a EPC sempre é negativo a magnitude da redução da pobreza será uma função monotonicamente crescente da taxa de crescimento do equivalente-pobreza, ou seja, de g * . 2.3 Resultados 2.3.1 Brasil e Metrópoles Usando a metodologia desenvolvida por Kakwani, Khandker e Son (2004) calculou-se a Taxa de Crescimento Equivalente-Pobreza (g*) para as medidas Proporção de Pobres-(P0), Hiato da Pobreza-(P1) e Severidade da taxa de Pobreza-(P2) para o Brasil e setores urbano, rural e metropolitano de cada uma das cinco macrorregiões brasileiras. Foi considerado variações ano a ano para o período de 2001-05. Antes de nos determos nos resultados dos setores rural e urbano, apresentaremos um breve quadro com os resultados para o Brasil e regiões metropolitanas. Na Tabela 2.1 temos a Taxa efetiva de crescimento da renda per capita real-(g) e o valor da Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza–(g*) por medida de pobreza para o Brasil. Nas colunas intermediárias temos a PEGR para as medidas de pobreza mencionadas anteriormente, seguidos pela coluna que identifica a natureza do crescimento econômico. Tabela 2.1: Brasil -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001 – 2005. Ano g PEGR -g* Movimento da Renda P(0) Natureza P(1) Natureza P(2) Natureza 2001-02 2002-03 2003-04 2004-05 0,7 -6,6 1,8 6,2 2,9 -5,0 5,3 6,9 pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre 5,1 -4,8 7,8 8,1 pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre 7,2 -5,6 9,7 8,7 pró-pobre pró-pobre pró-pobre pró-pobre Expansão Recessão Expansão Expansão Média 0,7 2,9 pró-pobre 5,1 pró-pobre 7,2 pró-pobre Expansão Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. A Taxa de crescimento da renda per capita real-(g) durante o período é negativa apenas na variação de 2002-03, de magnitude expressiva, (-6,65), torna a média da taxa de crescimento, g, de apenas (0,7%). A expansão da renda é o movimento padrão para primeira metade da década atual. A PEGR é superior a taxa de crescimento da renda per capita real em todos os períodos. Possibilitando considerar o crescimento econômico no período como “pró-pobre”. Particularmente importante é o resultado para o ano de recessão 2002-03, uma vez que a PEGR foi superior a taxa de crescimento real (g), significando que os pobres se beneficiaram proporcionalmente mais que os não pobres durante os períodos de expansão da renda per capita e que no período em que a renda se contraiu os pobres foram menos prejudicados do que os não pobres. Na Figura 2.4 observa-se a evolução da taxa de crescimento (g) e da PEGR para as medidas de pobreza relacionadas. A PEGR relativa ao hiato de pobreza (P1) e a severidade da taxa de pobreza (P2) situa-se acima da taxa g. Nesses casos pode ter ocorrido aos indivíduos mais pobres perda de renda menor na recessão e ganho proporcionalmente maior na expansão. Por exemplo, a PEGR foi de (7,8) e (9,7) para P1 e P2, respectivamente, no período 2003-04, enquanto g foi de 1,8 no mesmo período, implicando menor redução na proporção de pobres. Segundo Rocha (2006), a pobreza se reduziu de (35,6%) para (33,2%) de 2003 para 2004. Essa redução se deve a retomada do crescimento do PIB, da ordem de (3%) e da expansão dos programas de proteção social, que em de 2003 alcançaram cerca de 25 milhões de pessoas ao mês, permitindo uma maior redução da desigualdade. Figura 2.4: Brasil – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), anos 2001-2005. Brasil -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 2001-02 2002-03 2003-04 2004-05 Taxa crescimento real PEGR (P0) PEGR (P1) PEGR (P2) Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. Por fim, os resultados indicam que a forte queda na renda entre 2002-03 poderia impactar fortemente a favor da elevação da pobreza, uma vez que indivíduos pobres estão mais vulneráveis a choques econômicos adversos. Entretanto, os pobres foram proporcionalmente menos atingidos que os não pobres, tendo em vista que a natureza do crescimento foi “não-pobre”. O resultado pode significativamente ser visto como fruto da combinação da retração da renda do trabalho e da expansão das rendas derivadas de programas de seguridade social e outras transferências, que no período 2001-04 crescem (0,2%) enquanto a renda proveniente do trabalho caiu em (1,6%), segundo cálculos de Kakwani, Néri e Son (2006). Segundo o IPEA (2005) o Bolsa Família e o Beneficio de Prestação Continuada, programas de transferências de renda para pessoas de famílias pobres, contribuíram com cerca de (23%) na redução da desigualdade de renda, medida pelo coeficiente de Gini, no período 2001-04. As áreas metropolitanas decorrem da agregação das respectivas áreas em cada região. Os resultados apresentados na Tabela 2.2 mostram, por região, o desempenho desse setor ano a ano e a média para o período. Fato comum ao longo do período é que a recessão está presente em todas as regiões metropolitanas em pelo menos um dos períodos analisados, mas nunca ocorre no final da série. O ano de 2002-03 é de recessão ao setor em todas as regiões, mas a natureza dessa retração de renda é contra os mais pobres apenas no Centro- Oeste e Sudeste. Em que pese à semelhança com outras regiões, merece atenção os subperíodos iniciais, com estilo de crescimento “immiserizing growth”e“não pró-pobre” na região Centro-Oeste. Este é especialmente o caso em que o crescimento econômico ocorre com elevação da desigualdade de renda, ou seja, os pobres sofrem redução de renda. Crescimento econômico com natureza “não pró-pobre” impede o pobre de elevar sua renda. Para o biênio 2002-03, a evolução da PEGR parece ter empobrecido ainda mais indivíduos muito pobres, uma vez que a PEGR no sentido P0 para P2 é decrescente. Nesse biênio a taxa de desemprego nas regiões metropolitanas do país, medido pelo IBGE foi próxima dos 12%. Tabela 2.2: Áreas Metropolitanas -Taxa de crescimento da Renda real (g) versus Taxa de crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR, variação anual e médias do período. Região Ano g PEGR -g* Movimento da Renda P(0) Natureza P(1) Natureza P(2) Natureza Nordeste 2001-02 -0,4 4,7 strongly pró- pobre 3,0 strongly pró- pobre 4,0 strongly pró- pobre Recessão 2002-03 -18,9 -13,8 pró-pobre -13,4 pró-pobre -16,2 pró-pobre Recessão 2003-04 9,7 4,9 trickle-down 8,8 trickle-down 11,9 pró-pobre Expansão 2004-05 6,9 12,6 pró-pobre 11,6 pró-pobre 11,7 pró-pobre Expansão Sudeste 2001-02 0,3 1,2 pró-pobre 6,6 pró-pobre 11,6 pró-pobre Expansão 2002-03 -9,4 -9,6 não pró-pobre -12,3 não pró-pobre -14,9 não pró-pobre Recessão 2003-04 -0,9 3,6 strongly pró- pobre 8,2 strongly pró- pobre 11,3 strongly pró- pobre Recessão 2004-05 9,6 9,5 trickle-down 12,7 pró-pobre 17,0 pró-pobre Expansão Sul 2001-02 -2,7 -0,1 pró-pobre -0,1 pró-pobre 0,7 strongly pró- pobre Recessão 2002-03 -8,0 -7,5 pró-pobre -4,4 pró-pobre -3,4 pró-pobre Recessão 2003-04 9,0 9,4 pró-pobre 11,7 pró-pobre 14,9 pró-pobre Expansão 2004-05 2,9 3,8 pró-pobre 4,6 pró-pobre 4,9 pró-pobre Expansão Centro Oeste 2001-02 7,2 -3,1 immiserizing growth 1,2 trickle-down 4,5 trickle-down Expansão 2002-03 -9,3 -10,4 não pró-pobre -14,2 não pró-pobre -17,8 não pró-pobre Recessão 2003-04 2004-05 1,5 8,8 4,4 14,4 pró-pobre pró-pobre 8,3 22,8 pró-pobre pró-pobre 6,3 31,8 pró-pobre pró-pobre Expansão Expansão Nordeste Media -0,7 2,1 pró-pobre 2,5 pró-pobre 2,8 pró-pobre Retração Sudeste Media -0,1 1,2 pró-pobre 3,8 pró-pobre 6,3 pró-pobre Expansão Centro- Oeste Media 2,1 1,3 pró-pobre 4,5 pró-pobre 6,2 pró-pobre Expansão Sul Media 0,3 1,4 pró-pobre 3,0 pró-pobre 4,3 pró-pobre Expansão Fonte: Cálculos do autor com microdados PNAD/IBGE Na parte final da Tabela 2.2 temos o desempenho médio da taxa de crescimento da renda e da PEGR. A taxa média de crescimento apresenta movimento para baixo nas regiões 53 Nordeste e Sudeste e de alta no Sul e Centro-Oeste. A região metropolitana nordestina, mostra elevação no biênio 2002-03 de (18,9%) termina o período com retração de (0,7%). O Sudeste metrópole mostra movimentos da taxa de crescimento da renda que oscila de positivo baixo (0,3) para negativo elevado, (-9,4), daí para (-0,9%) e em seguida para (9,6%), gerando um crescimento médio negativo, de (-0,1%) com natureza “pró-pobre”. Com respeito a Sul metrópole, o valor da PEGR é maior que a correspondente taxa de crescimento da renda g, permitindo qualificar o crescimento com natureza “pró-pobre” ou “strongly pró-pobre”. Todas as metrópoles apresentam natureza “pró-pobre”, mesmo aquelas que sofreram retração da renda. No que se segue, enfatizaremos a evolução da PEGR por setores das regiões, com objetivo de verificar se a tendência apontada por Rocha (2004), de que a pobreza e indigência sejam fenômenos crescentemente urbanos, uma vez que a redução na proporção de pobres de cada região tem sofrido contribuição significativa do setor rural. 2.3.2 Sudeste A região Sudeste apresenta-se com médias das taxas de crescimento g de magnitude significativa apenas no setor rural, com (3,2%). Entretanto, a taxa média da PEGR é consistentemente superior a g, permitindo qualificar todos os setores com crescimento “própobre”. Esses resultados estão na Tabela 2.3. A análise desse conjunto de informações revela que o setor rural padece com retração da renda em (7%) no primeiro biênio e se recupera, com valores acima do verificado pelo país, nos demais anos. Tabela 2.3: Sudeste -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001–2005. Setor g PEGR -(g*) Movimento da Renda P(0) Natureza P(1) Natureza P(2) Natureza Sudeste 0,2 1,5 pró-pobre 4,6 pró-pobre 6,5 pró-pobre Expansão Urbano 0,2 4,9 pró-pobre 4,7 pró-pobre 6,4 pró-pobre Expansão 2001-02 -0,1 9,2 strongly pró- pobre 4,6 strongly pró- pobre 7,2 strongly pró- pobre Recessão 2002-03 -5,8 -4,0 pró-pobre -3,3 pró-pobre -2,9 pró-pobre Recessão 2003-04 1,2 6,5 pró-pobre 8,6 pró-pobre 11,7 pró-pobre Expansão 2004-05 5,6 7,9 pró-pobre 8,6 pró-pobre 9,7 pró-pobre Expansão Rural 3,2 6,0 pró-pobre 5,8 pró-pobre 6,5 pró-pobre Expansão 2001-02 -6,5 4,5 strongly pró- pobre 4,6 strongly pró- pobre 6,0 strongly pró- pobre Recessão 2002-03 9,1 1,4 trickle-down 1,1 trickle-down 1,1 trickle-down Expansão 2003-04 3,6 11,8 pró-pobre 13,0 pró-pobre 15,5 pró-pobre Expansão 2004-05 6,6 6,4 trickle-down 4,7 trickle-down 3,5 trickle-down Expansão Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. Na Figura 2.5 confirma-se a evolução da taxa de crescimento da renda per capita real e da PEGR nessa região. Observa-se que a PEGR é consistentemente superior a taxa de crescimento da renda no Sudeste e no Sudeste Urbano. Nesses setores há o predomínio da natureza “pró-pobre”, exceto pelo biênio 2001-02 no Sudeste Urbano, com “strongly pró- pobre”. A PEGR para a severidade da proporção de pobres -PEGR (P2), tem evolução superior a PEGR(P1) e a PEGR(P0). A implicação desse fato é que o crescimento no Sudeste gerou benefícios melhores para a população mais pobre entre os pobres. Isso pode ter ocorrido em função da queda da desigualdade que em 2001-05 passou de (0,596) para (0,569). No Sudeste rural a evolução das taxas desenha trajetória diferente dos demais setores. A renda inicialmente sofre retração e em seguida expressiva expansão, de (9%), (4%) e (7%) enquanto a PEGR desenha curva semelhante as dos outros setores, com estilo de crescimento passando de “strongly pró-pobre” para “pró-pobre” em 2001-02 e 2003-04, respectivamente. Nos demais períodos o estilo de crescimento foi “trickle-down”, implicando que apesar da significativa expansão da renda per capita, os pobres se apropriaram proporcional menos dessa expansão que os não pobres. Figura 2.5: Região Sudeste – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), por setores e anos 2001-2005. Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. Cabe notar ainda que a região e seus setores apresentam crescimento “pró-pobre”, inclusive com geração de benefícios maiores para as populações mais pobres. Esses 55 resultados são compatíveis com a redução da proporção de pobres e de indigentes nos anos de 2003-04, apresentado por Rocha (2006), mas a evolução por todo período não parece caracterizar que a pobreza esteja se concentrado nos setores urbano e metropolitano, uma vez que o crescimento “pró-pobre” gera benefícios maiores para os mais pobres também no meio urbano. 2.3.3 Nordeste Como pode ser observado na Tabela 2.4 a seguir, a região Nordeste apresenta expansão da renda de (2,6%) e de (3%) nos setores urbano e rural. Na Figura 2.6, temos a evolução da PEGR para o Nordeste e setores considerados. O estilo de crescimento predominante é o “pró-pobre”, mesmo no período de profunda redução da renda, 2002-03. Nos anos que sucedem à recessão, ambos os setores que apresentaram maior sensibilidade à crise também dão sinais de que respondem rápido a choques positivos, e apresentam crescimento significativo nos períodos seguintes. A taxa média de crescimento por setor da região apresenta forte elevação para o setor rural e queda no setor urbano, com variação de (8,5%) e (4,1%) nos respectivos setores. A evolução da taxa de crescimento da renda per capita real e da PEGR por medidas de pobreza. Observa-se que, para a região como um todo, as áreas urbanas e metropolitanas apresentam evolução semelhante, na qual a PEGR se situa acima da taxa de crescimento da renda, permitindo qualificar o crescimento como “pró-pobre” como o evento mais corriqueiro. Percebe-se que a natureza de crescimento foi favorável aos mais pobres no primeiro biênio para o Nordeste e Nordeste urbano, sendo que o Nordeste apresenta natureza “pró-pobre” quando se analisa a PEGR para a severidade da taxa de pobreza P2. O Nordeste urbano, cuja recessão classifica-se como “não pró-pobre”, foi significativamente afetado pela crise 2002-05. Assim a população mais pobre entre os pobres foi a mais afetada pela redução da renda. Gonçalves e Silveira Neto (2007) mostraram que apenas 21 municípios nordestinos foram identificados com crescimento pró-pobre no período de 1991 a 2000. Segundo os autores esse resultado sugere que o crescimento do Nordeste apresenta-se como mecanismo de pouca efetividade no combate à pobreza. Tabela 2.4: Nordeste -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001–2005. Setor g PEGR -(g*) Movimento da Renda P(0) Natureza P(1) Natureza P(2) Natureza Nordeste 1,7 3,0 pró-pobre 4,0 pró-pobre 4,4 pró-pobre Expansão Urbano 2,6 2,8 pró-pobre 4,1 pró-pobre 4,6 pró-pobre Expansão 2001-02 5,2 3,6 trickle-down 4,4 trickle-down 6,0 pró-pobre Expansão 2002-03 -3,9 -4,3 não pró-pobre -4,7 não pró-pobre -5,4 não pró-pobre Recessão 2003-04 4,9 4,7 trickle-down 7,8 pró-pobre 8,6 pró-pobre Expansão 2004-05 4,1 7,1 pró-pobre 8,9 pró-pobre 9,3 pró-pobre Expansão Rural 3,0 3,3 strongly pró- pobre 4,4 strongly pró- pobre 2,0 trickle-down Expansão 2001-02 -1,8 1,6 strongly pró- pobre 4,7 strongly pró- pobre -4,0 strongly não pró-pobre Recessão 2002-03 0,2 0,0 trickle-down -2,1 immiserizing growth 6,5 growth Expansão 2003-04 5,3 5,5 pró-pobre 8,4 pró-pobre -3,3 anti-poor Expansão 2004-05 8,5 6,3 trickle-down 6,7 trickle-down 8,9 trickle-down Expansão Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. No geral, a evolução das taxas g e g* apontam pequenas diferenças quando observadas num mesmo setor da região, não há evidências de que a pobreza tenda a crescer no setor Urbano. Figura 2.6: Região Nordeste – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), por setores e anos 2001-2005. Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. 2.3.4 Sul Os resultados para a região Sul, Tabela 2.5, mostram-se ligeiramente semelhantes aos da região Sudeste, quando analisados em termos das médias das taxas g e PEGR. O estilo de crescimento é “pró–pobre”, em todos os setores, com benefícios proporcionalmente maiores para os mais pobres, tendo em vista que a PEGR(P2) é superior as correlatas para P0 e P1. Tabela 2.5: Sul -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001 – 2005. Setor g PEGR -(g*) Movimento da Renda P(0) Natureza P(1) Natureza P(2) Natureza Sul 1,5 4,4 pró-pobre 5,6 pró-pobre 6,8 pró-pobre Expansão Urbano 1,7 6,0 pró-pobre 4,6 pró-pobre 5,5 pró-pobre Expansão 2001-02 0,1 15,4 pró-pobre 9,5 pró-pobre 13,4 pró-pobre Expansão 2002-03 -0,6 -1,6 não pró-pobre -5,3 não pró-pobre -8,5 não pró-pobre Recessão 2003-04 3,1 7,2 pró-pobre 10,4 pró-pobre 14,5 pró-pobre Expansão 2004-05 4,3 2,9 trickle-down 3,7 trickle-down 2,7 trickle-down Expansão Rural 3,0 7,2 pró-pobre 9,0 pró-pobre 10,0 pró-pobre Expansão 2001-02 3,7 9,4 pró-pobre 15,1 pró-pobre 19,8 pró-pobre Expansão 2002-03 13,9 12,1 trickle-down 11,5 trickle-down 10,4 trickle-down Expansão 2003-04 -2,6 5,5 strongly pró- pobre -0,1 pró-pobre -4,2 não pró-pobre anti-poor Recessão 2004-05 -3,2 2,0 strongly pró- pobre 9,4 strongly pró- pobre 13,8 strongly pró- pobre Recessão Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. Por meio da Figura 2.7 observa-se que a qualidade do crescimento nessa região é quase sempre “pró-pobre” ou “strongly pró-pobre”, exceto pelo setor Urbano em 2002-03 que é “não pró-pobre”. Apesar dos resultados favoráveis à redução da pobreza e da desigualdade, o setor Rural apresenta evolução contrária aos demais, com expansão nos subperíodos iniciais e retração nos últimos. Conforme Rocha (2006), Sul Rural é a única região a elevar a proporção de pobres e indigentes, em (1,2%) e (1,4%), respectivamente, em 2003-04. No todo, a região apresenta valor da PEGR maior que a correspondente taxa de crescimento da renda g, permitindo qualificar o crescimento com natureza “pró-pobre” ou “strongly pró-pobre”. Figura 2.7: Região Sul – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), por setores e anos 2001-2005. Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. 2.3.5 Centro-Oeste Valores médios para a taxa de crescimento da renda e PEGR, Tabela 2.6, mostra expansão da renda com característica “pró-pobre” e maiores benefícios para os mais pobres na região Centro-Oeste. Os Resultados são semelhantes aos da região Sul. Segundo Rocha (2006), a redução da Pobreza nos setores Urbano e Rural da região no período 2003-04 foi de aproximadamente (5%) em cada um deles, e de (1,6%) e (2,9%) na taxa de indigência dos respectivos setores. A Figura 2.8 apresenta a evolução das taxas de crescimento e da PEGR. Em que pese à semelhança com as figuras das outras regiões, o destaque é o subperíodo 2004-05 no setor Urbano, no qual o crescimento é “pró-pobre”e“immiserizing growth” para os mais pobres, como indicam a PEGR(P1) e PEGR(P2). Este é especialmente o caso em que o crescimento econômico ocorre com elevação da desigualdade de renda entre os considerados pobres, ou seja, os muito pobres sofrem redução de renda. Nos demais anos e setores, o crescimento é de natureza “pró-pobre”. Tabela 2.6: Centro-Oeste -Taxa de Crescimento da Renda Per Capita Real (g) versus Taxa de Crescimento do Equivalente-Pobreza (g*) -PEGR. Média Percentual do período 2001 – 2005. Setor g PEGR -(g*) Movimento da Renda P(0) Estilo P(1) Estilo P(2) Estilo Centro-Oeste 1,7 3,2 pró-pobre 4,3 pró-pobre 5,5 pró-pobre Expansão Urbano 1,2 2,9 pró-pobre 4,1 pró-pobre 5,0 pró-pobre Expansão 2001-02 2,8 1,2 trickle-down 5,1 pró-pobre 6,4 pró-pobre Expansão 2002-03 -9,5 -2,0 pró-pobre -2,9 pró-pobre -2,5 pró-pobre Recessão 2003-04 8,0 8,6 pró-pobre 14,7 pró-pobre 20,2 pró-pobre Expansão 2004-05 3,7 3,8 pró-pobre -0,5 immiserizing growth -4,2 immiserizing growth Expansão Rural 4,6 3,7 pró-pobre 5,7 pró-pobre 7,2 pró-pobre Expansão 2001-02 9,1 2,2 trickle-down 7,9 trickledown 12,5 pró-pobre Expansão 2002-03 - 10,0 -6,1 pró-pobre -4,1 pró-pobre -5,7 pró-pobre Recessão 2003-04 12,9 13,2 pró-pobre 16,1 pró-pobre 20,3 pró-pobre Expansão 2004-05 6,5 5,7 trickle-down 2,7 trickledown 1,5 trickle-down Expansão Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. A constatação dos resultados dessa seção é que a natureza do crescimento econômico verificado nas grandes regiões e setores econômicos do Brasil, no período 200105 foi predominantemente “pró-pobre”. Esse resultado corrobora com o de França (2007), que trabalha com o período 1995-2005. Os setores urbanos, rural e metrópole em cada uma das regiões, em quase sua totalidade, tiveram desempenho semelhante ao do país. Figura 2.8: Região Centro -Oeste – Evolução da taxa de crescimento da Renda Real (g) e da taxa de Crescimento Pobreza-Equivalente (g*), por setores e anos 2001-2005. Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. 2.3.6 O Diferencial na intensidade de crescimento Pró-Pobre entre setores Nesta seção, analisaremos com base em médias das taxas de crescimentos e da PEGR como se distribui a intensidade desse crescimento “pró-pobre” entre as regiões e os setores. Isso será feito por meio da diferença entre a PEGR e g. O objetivo é construir um perfil regional e setorial da intensidade do crescimento “pró-pobre”. A Tabela 2.7 apresenta os resultados correspondentes a cada medida de pobreza. A diferença foi calculada para região, setores e Brasil. Observa-se a predominância da natureza “pró-pobre” para o Brasil e em todas as regiões, uma vez que (g*>g), exceção feita ao Centro-Oeste Rural e Metrópole. Tanto no plano regional quanto no do país, podemos acreditar que no período em questão a redução da proporção de pobres vem ocorrendo com benefícios maiores para aqueles considerados mais pobres, uma vez que o diferencial cresce à medida que caminhamos de P1 pra P2. A intensidade do crescimento “pró-pobre” com benefícios aos mais pobres é corroborada pelos resultados de Hoffmann (2006) e Soares (2006). Os autores mostram que a redução na desigualdade de renda no período teve como responsáveis principais para os programas de transferências de renda, a redução da desigualdade de rendimento do trabalho. Gonçalves e Silveira Neto (2007b) encontram evidências de que no setor rural as transferências de renda têm mais importância na redução da desigualdade, enquanto nos meios urbanos e metropolitanos o mercado de trabalho é mais importante. A esses fatores estruturais, Ferreira (2006) acrescenta a queda nos índice de inflação, a convergência rural-urbana e o declínio ao retorno da educação. O ano de 2004 foi o de menor valor para os índices de Gini e T-Theil. Assim, entende-se que a queda na proporção de pobres ocorrida nos primeiros anos dessa década ocorre com redução da desigualdade da renda real per capita, principalmente porque a renda do trabalho nas categorias com baixo nível de qualificação, protegidos pelo salário-mínimo, e a expansão da rede de proteção social alcançam famílias na linha de pobreza. Tabela 2.7: Diferencial da Intensidade no Crescimento “Pró-pobre”. Média Percentual do período 2001 – 2005. Região\Setor PEGR -(g*) g*(P0)-g g*(P1)-g g*(P2)-g Brasil 1,1 2,4 3,4 Nordeste 1,3 2,3 2,7 Urbano 0,2 1,5 2,0 Rural 0,3 1,4 -1,0 Metrópole 2,8 3,2 3,5 Sudeste 1,3 4,4 6,3 Urbano 4,7 4,5 6,2 Rural 2,8 2,6 3,3 Metrópole 1,3 3,9 6,4 Região Sul 2,9 4,0 5,3 Urbano 4,2 2,8 3,8 Rural 4,3 6,0 7,0 Metrópole 1,1 2,7 4,0 Centro-Oeste 1,5 2,7 3,8 Urbano 1,7 2,9 3,7 Rural -0,9 1,0 2,5 Metrópole -0,8 2,5 4,1 Fonte: Elaborado pelo autor com dados da PNAD/IBGE. Quando se compara a intensidade da redução da pobreza, vemos que exceto pela região Nordeste, as demais registraram mais efetividade nessa redução que o Brasil, como pode ser visto por meio do diferencial relativo à P2. Isto sugere que a redução verificada na proporção de pobres ainda não é capaz de reduzir a distancia na desigualdade de renda que há entre as regiões, sobretudo entre a região Nordeste e a região Sudeste. A Figura 2.9 mostra o diferencial de intensidade da natureza “pró-pobre” para os setores urbano, rural e metropolitano por região. A mesma graduação no eixo vertical de cada figura permitir identificar os setores que foram mais dinâmicos na redução da pobreza e no beneficiamento aos mais pobres entre os pobres. As regiões Sudeste e Sul têm melhores desempenhos nos setores urbano e rural. Nordeste Urbano apresenta a natureza “pró-pobre” com menor intensidade e intensidade intermediária. Ainda com respeito ao meio rural, observa-se que a região Centro-Oeste apresenta diferencial negativo de pequena magnitude, indicando que estas regiões apresentam crescimento econômico com característica “antipobre”, quando analisados pelo diferencial entre a PEGR e a taxa de crescimento. Quando se compara o setor metropolitano de cada região, observa-se que a intensidade no Nordeste é maior que no Sudeste quando a medida em questão em P0. Entretanto, quando a referência passa a ser P1 ou P2, medidas que refletem maiores benefícios aos mais pobres, o setor metropolitano do Nordeste perde em importância para as regiões Norte, Sudeste e Centro- Oeste. É importante ressaltar que comparativamente as regiões Sudeste e Sul, cuja intensidade mostra-se significativamente com padrão definido, a região Nordeste não apresentou no período resultados que indicassem uma tendência na redução da proporção de pobres e da desigualdade de renda, capaz de sugerir redução na distância nos indicadores de pobreza e renda entre essas regiões. Figura 2.9: Diferencial da Intensidade no Crescimento “Pró-pobre”. Média Percentual do período 2001 – 2005. Setor Urbano, Rural e Metropolitano das Grandes Regiões do Brasil. Rural Fonte: Elaborado pelo autor com dados da Tabela 7. Considerações Finais Nos primeiros anos da década atual a redução da desigualdade da renda no Brasil tem sido um dos fenômenos econômicos mais comemorados pelos entusiastas da política econômica e também um dos mais presentes nas agendas dos estudiosos dos problemas sociais no Brasil. O coeficiente de Gini era de 0,595 em 2001 em foi reduzido para 0,550 no ano de 2005. À medida que alguns trabalhos apontam a queda educacional, a melhoria na renda do trabalho e a significativa ampliação dos programas assistenciais, que no período aumentaram o numero de beneficiários em 20%, como fatores mais importantes na redução da pobreza. É de grande importância saber como esses fenômenos afetam as regiões do país e os setores urbanos, rural e metropolitano, com vista a reduzir a distancia nos indicadores sociais inter-região. Desta forma, a partir da eminente preocupação levantada por Rocha (2006) de que a pobreza pudesse se constituir num problema cada vez mais comum nos centros urbanos e metropolitanos, este trabalho teve como objetivo investigar a natureza do crescimento econômico nos setores das regiões ao longo do período 2001-05. Foram feitas classificação da natureza “pró-pobre” ou não pró-pobre pelo emprego da metodologia desenvolvida por Kakwani, Khandker e Son (2004), para cálculo da Taxa de Crescimento Equivalente-Pobreza (PEGR). -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 NE SE S CO g*(P1)-g g*(P2)-g -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 NE SE S CO g*(P1)-g g*(P2)-g g*(P2)-g 0 1 2 3 4 5 6 7 8 NE SE S CO g*(P1)-g g*(P2)-g g*(P2)-g 2.4 Urbano Metropolitano g*(P2)-g Os resultados apontaram o predomínio sistemático de crescimento econômico com natureza pró-pobre quando se considera setorialmente a média da PEGR no período de 20012005 indicando que a redução da pobreza se faz presente em todas as regiões e seus setores. Foi constatado também pela PEGR para hiato da pobreza e severidade da taxa de pobreza que o crescimento, em média, vem ocorrendo com maiores benefícios para os mais pobres entre os pobres, corroborando com a redução no índice de Gini que ocorreu no período. Segundo França (2007) a região Sul e Sudeste tiveram mais sucesso no que tange ao aumento da renda dos mais pobres entre os considerados pobres na região Nordeste. No tocante aos setores, a intensidade do crescimento “pró-pobre” não é uniforme em todas as regiões. Os resultados sugerem que o setor rural foi mais intenso na redução da pobreza apenas na região Sul, enquanto o setor urbano mostrou-se mais intenso na região Sudeste. A região Nordeste, apesar de ainda manter à frente nos indicadores de desigualdade de renda e pobreza, mostra-se distante de uma redução de pobreza com intensidade capaz de nos próximos anos reduzirem significativamente a distância que a separe da região Sudeste. Essa constatação torna-se mais sombria quando se observa o setor rural, porém menos desastrosa quando se compara a intensidade no setor metropolitano, no qual se destaca o crescimento “pró-pobre” da região. Referências Bibliográficas ADAMS JR, RICHARD H.. Economic Growth, Inequality and Poverty: Estimating the Growth Elasticity of Poverty. World Development Vol.32, No.12, pp.1989–2014, 2004. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. 2003. Fundação João Pinheiro (FJP-MG). BARROS, R. P. et al. A Importância Da Queda Recente Da Desigualdade Na Redução Da Pobreza. Texto Para Discussão N° 1256 . IPEA. Rio de Janeiro, janeiro de 2007 BARROS, R. P. et al.. Pobreza Multidimensional no Brasil. Texto Para Discussão N° 1227 Rio De Janeiro, Outubro De 2006 BOURGUIGNON. F. The growth elasticity of poverty reduction, Explaining heterogeneity across countries and time periods. In: T. EICHER and S. TURNOVSKY, eds. Inequality And Growth: Theory And Policy Implications. Cambridge. The MIT Press. 2003. BRUNO, M; RAVALLION, M; SQUIRE, L. Equity and growth in developing countries: old and new perspectives on the policy issues, In: TANZI, v. and CHU, Ke-Young (eds). Income Distribution and High-Quality Growth. MIT Press, 1998. DEININGER, K. and L. SQUIRE. “Measuring income inequality: a new data-base” World Bank Economic Review, Vol. 10(3): 565-91. 1996. DOLLAR, D. and KRAAY, A. Growth is Good for the Poor. World Bank, Development Research Group, 2000. FERREIRA, Francisco H.G. Os Determinantes da Desigualdade de Renda no Brasil: Luta de Classes ou Heterogeneidade Educacional? (Texto Para Discussão No. 415) Departamento de Economia, PUC-Rio, Fev. 2000. FRANÇA, João Mario. Crescimento Pró-pobre no Brasil: Impactos Regionais. (Tese Doutorado em Economia). Fundação Getulio Vargas – EPGE. 2007. GONÇALVES, Michela B. C. e SILVEIRA NETO, R. M. Crescimento pró-pobre nos municípios nordestinos: evidencias para o período de 1991-2002. XII Encontro Regional de Economia do Nordeste, Anais CD-ROM. Fortaleza, 2007. HOFFMAN, R. (1998) Distribuição de renda – medidas de desigualdade e pobreza. São Paulo. EDUSP. HOFFMANN, Rodolfo. Elasticidade da Pobreza em Relação à Renda Média e à Desigualdade no Brasil e nas Unidades da Federação. Revista Economia. Julho 2005. KAKWANI, N. and E. PERNIA. What is Pró-pobre Growth? Asian Development Review , 18. 2001. KAKWANI, N., SON, Hyun. On Pró-pobre Government Fiscal Policies: with application to the Philippines. In: Asian and Pacific forum on Poverty: reforming policies and Institutions from Poverty reduction, Manila, February 2001. ____________. Poverty Equivalent Growth Rate, Conference on ‘Well-Being’, WIDER, Helsinki. 2003. KAKWANI, N; KHANDKER, S e SON, H. Pró-pobre growth: concepts and measurement with country case studies. Brasília: International Poverty Centre/PNUD, working paper 01. 2004. KRAAY, A. When is Growth Pró-pobre?. Evidence from a Panel of Countries. The World Bank Policy Research Working Paper no. 3225. 2004. KUZNETS, S. Economic growth and income inequality. American Economic Review, 45, p.1-28, 1955. LIMA, F. Soares de, BARRETO, Flávio Ataliba e MARINHO, Emerson. Impacto do Crescimento Econômico e da Concentração de Renda sobre o Nível de Pobreza dos Estados Brasileiros. Anais. VII Encontro Regional de Economia, Fortaleza, 2003. LOPEZ, H. Pró-pobre-Growth: A Review of What We Know (and of What We Don’t). Mimeo. The World Bank. 2004. MANSO, C.A.; BARRETO, F.A.; TEBALDI, E. O Desequilíbrio Regional Brasileiro: Novas Perspectivas a partir das Fontes de Crescimento Pró-pobre. Série Ensaios Sobre Pobreza, N.6, LEP/CAEN, Fortaleza, 2006. MARINHO, Emerson e SOARES, Francisco. Impacto do crescimento econômico e da concentração de renda sobre a redução da pobreza nos estados brasileiros. Anais. CD-ROM XXXI Encontro Nacional de Economia. Porto Seguro, BA, 2003. MEDEIROS, Marcelo. Uma introdução às representações gráficas da desigualdade de renda. (Texto para discussão nº 1202) Brasília, 2006 . NEDER, H. D. 2001. Os efeitos das atividades não agrícolas na distribuição de renda do meio rural do Brasil. Anais em CD-ROM, XXXIX Congresso Brasileiro de Economia e Sociologia Rural, SOBER, Recife, agosto de 2001. NEDER, H. D. e SILVA, J. L. M. Pobreza e Distribuição de Renda em Áreas Rurais: uma Abordagem de Inferência. RER, Rio de Janeiro, vol. 42, nº 03, p. 469-486, jul/set 2004. PERNIA, Ernesto M. Pró-pobre growth: what is it and how is it important? Asian Development Bank, ERD Policy Brief n. 17. 2003. RAVALLION, M. Growth and Poverty: Evidence for Developing Countries in the 1980s. Economics Letters, 48, 411-417. 1995. ____________. Growth, Inequality and Poverty: Looking Beyond Averages. World Development, 29(11), 1803-1815. 2001. ____________. Measuring Pró-pobre Growth. , Policy Research Working Paper 2666. 2003. ____________.. Pró-pobre growth: A Primer. World Bank, Policy Research Working Papers, n. 3242, 2004. RAVALLION, M. and S. CHEN. Measuring Pró-pobre Growth World Bank, Policy Research Working Paper 2666. 2003. RAVALLION, M.; DATT, G. When is growth pró-pobre? Evidence from the diverse experiences of India’s states. Policy reasearch working papers. N.2263. World Bank, 1999. ROCHA, Sonia. A pobreza no Brasil. Rio de Janeiro: FGV, 2003. ROCHA Sonia . Pobreza e indigência no Brasil – algumas evidências empíricas com base na PNAD 2004 Nova economia. vol.16 no.2 Belo Horizonte Maio/Ago. 2006. SILVEIRA NETO, R. Quão pobre tem sido o crescimento econômico no Nordeste? Evidências para o período 1991-2000. X Encontro Regional de Economia do Nordeste, Anais. CD-ROM. Fortaleza, 2005. SOARES, Fabio et al. Programas de Transferência de Renda No Brasil: Impactos Sobre A Desigualdade. IPEA. (Texto para discussão no 1228) Brasília, 2006 SOARES, Sergei S. D. O impacto distributivo do salário mínimo: a distribuição individual dos rendimentos do trabalho. Economia Aplicada v. 8 n. 1, 2004. SON, H. A note on pró-pobre growth. Economic letters, n.82, p.307-314, 2004. TOCHETTO, D et al. Crescimento pró-pobre no Brasil -uma análise exploratória. Mimeo, UFRGS, Porto Alegre: 2004. WHITE, H.; ANDERSON, A. Growth vs. Redistribution: does the pattern of growth matter? DFID white paper on eliminating World Poverty: making globalization Work for the poor. 2000. 3 TRANSFERÊNCIAS GOVERNAMENTAIS E PARTICIPAÇÃO NA FORÇA DE TRABALHO 3.1 Introdução Nos anos 90 o Brasil muda sua trajetória econômica, passando de uma economia fechada ao comércio internacional e aos fluxos de capitais, caracterizada por elevados índices de inflação, para uma economia aberta, com desregulamentação dos fluxos de capitais e redução da participação do estado na economia. Neste período o país passa por uma fase de crescente abertura comercial e integração aos principais mercados mundiais resultando em significativas transformações tecnológicas, estruturas de produção e nas formas de gestão empresarial que se disseminam pelos mais variados setores da economia brasileira. Essas mudanças no panorama econômico afetaram o mercado de trabalho, e como resultado das mudanças estruturais aliados ao ambiente macroeconômico pouco favorável à geração de emprego e a novos investimentos e ausência de políticas que contrariem os efeitos nocivos sobre o emprego de uma crise generalizada de demanda efetiva agregada, o mercado de trabalho passa a conviver com elevação dos índices de desocupação, taxas de desemprego e significativo crescimento do emprego informal4. Apesar da retomada do crescimento dos postos de trabalho no final da década passada, o mercado de trabalho fica caracterizado por acentuada redução no nível de emprego industrial, crescimento do emprego informal, crescimento dos salários e expansão do emprego no setor de serviços e aumento da participação feminina no mercado de trabalho. A taxa de desemprego aberto medido pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE salta de 3,4% em 1995 para aproximadamente 7,6% em 2000. O instável desempenho da economia brasileira nesse período e a nova estrutura do mercado de trabalho combinado à reforma do sistema de previdência social que ocorrera em 1988, ocasionam aumento dos gastos em transferências governamentais, de cunho previdenciários e assistencialista. Os gastos governamentais em transferências beneficiárias saltam de 5% do PIB para aproximadamente 7% do PIB nos anos de 1995 a 2002. O considerável aumento no Brasil da despesa com previdência e proteção social se deu particularmente nos últimos 10 anos, durante os primeiros anos do governo do presidente Fernando Henrique Cardoso e durante os últimos anos de sua segunda administração. A Figura 3.1 mostra que parte significativa do PIB brasileiro é gasta nos programas da previdência 4 Ver Cardoso Jr. (2000) e Cardoso Jr e Pereira (2001). social e de proteção social. O gasto total com benefícios previdenciários era de 32,5 bilhões de reais em 1995 e ultrapassa os 91 bilhões de reais no ano de 2002 (valores nominais). Ao mesmo tempo, os gastos públicos com proteção social sofreram variação de 11,3 bilhões de reais em 1995 para 37,2 bilhões de reais em 2003, equivalente a variação de aproximadamente de 1,7% à 2,5% no período. Os argumentos políticos por trás desta política são que fenômenos sociais como a pobreza, a fome e a enorme desigualdade de renda do país são inaceitáveis e devem ser enfrentados com ações governamentais de transferências de recursos e com a expansão do sistema de proteção social. Até que ponto esta política social é desejável e quais os impactos micro e macroeconômicos dessa política, são questões ainda não compreendidas completamente e que precisam ser discutidas. Por exemplo, como a política de transferências de renda afeta o comportamento dos indivíduos no mercado de trabalho? Como afeta a acumulação de capital humano? Quais os encargos desta política aos cidadãos e quais as oportunidades líquidas da segurança social? Figura 3.1: Valor acumulado das despesas com benefícios, transferências e proteção social como percentual 1995 – 2002 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 % PIB Total Aposent e reformas Pensões Outros Beneficios Benef. Deficientes e Idosos Proteção social Fonte: Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome Este artigo investiga o impacto das transferências do governo aos indivíduos na participação da força de trabalho. Compreender como a transferência do governo afeta a participação na força de trabalho fornece evidências importantes e pode ajudar a desenhar políticas mais eficazes na promoção da participação na força de trabalho e no desenvolvimento do mercado de trabalho. A análise é desenvolvida com uso de um modelo de utilidade randômica e dados de 5507 municípios do Brasil, divulgado pelo PNUD5. 3.2 Revisão da Literatura A maioria dos estudos desta natureza para o Brasil procura determinar e captar os efeitos de fatores socioeconômicos sobre a participação na força de trabalho -PFT de forma segmentada, se concentrado sobre a inserção da mulher no mercado de trabalho, trabalho infantil e inserção dos idosos no mercado de trabalho. A literatura internacional, sobretudo após a publicação do Handbook of Labor Economics em 1986, vem incorporando novas técnicas de estimação e modelos dinâmicos na analise dos determinantes da oferta de trabalho. Sedlack Santos (1991), utilizando dados da PNAD6 do ano de 1984, encontram que quanto maior a renda do marido, mais jovens e numerosos são os filhos, menor é a probabilidade das mulheres cônjuges participarem da força de trabalho. A descoberta é semelhante à encontrada pelo estudo de Mroz (1987), citado por Greene (2003). Jatobá (1994), ao utilizar regressões cross-section tradicionais encontra que a oferta de trabalho da família é positivamente correlacionada com o desemprego da família e negativamente correlacionada com a renda do chefe da família. Bruschini e Lombardi (1996) destacam a importância do aumento da escolaridade, a redução da taxa de fecundidade, aumento do nível de educação e a industrialização como determinantes da participação feminina no mercado de trabalho. Procurando descrever a evolução da taxa de participação na força de trabalho das mulheres brasileiras entre 1982 e 1997, Scorzafave (2001), constata um aumento da PFT feminina no Brasil. A coorte mais nova e que possuem de 1 a 11 anos de estudo vem comandando o aumento da PFT no Brasil, sendo os cônjuges femininos com educação ao nível de ensino médio as maiores responsáveis por este aumento, confirmando a forte relação entre escolaridade e participação no mercado de trabalho. As maiores contribuições foram das mulheres brancas ou cônjuges, com 9 a 11 anos de estudo ou com dois filhos ou com 35 a 39 anos de idade. Em termos de modelização econométrica os trabalhos vêm incorporando dinâmicas do ciclo de vida. Seguindo essa linha, Eckstein e Wolpin, (1989) apresentam um modelo dinâmico estrutural da PFT de mulheres casadas e usam as estimativas para prever 5 Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento. 6 Pesquisa Nacional por amostra de domicílios – IBGE. 71 mudanças nos padrões de ciclo de vida devido a mudanças na escolaridade, fertilidade e nos processos de geração de salários. A idéia-chave é que a PFT implica em variações do salário futuro, que por sua vez, tem implicações sobre a PFT. Mostram também que a desutilidade do trabalho aumenta com a própria experiência e que o aumento no número de filhos jovens e a renda do marido reduzem substancialmente a participação da mulher no mercado de trabalho, enquanto o aumento da escolaridade tem forte impacto positivo sobre a PFT. 3.3 Modelos teórico e empírico Considerando que a utilidade individual seja função dos bens comprados, do tempo de lazer, de um vetor de características e das preferências individuais: U (X , L, Z ) (1) Em que X denota bens comprados, L é o número das horas trabalhadas (tempo total menos tempo de lazer) e Z denota características e preferências individuais. Assumindo que a escolha de um indivíduo participar do mercado trabalho depende de suas características, da renda do trabalho e dos benefícios de transferência, e também que o valor monetário das transferências é determinado exogenamente pelo governo, sendo independente da renda trabalho. Considere um cenário em que o governo paga um benefício monetário, B , aos indivíduos com renda menor do que W . Conseqüentemente, um indivíduo que escolhe não trabalhar receberá um benefício B , e sua restrição orçamentária passa a ser PX £ B , em que P denota o vetor do preço dos bens. Assim, o único papel das transferências é relaxar a restrição orçamentária do indivíduo. Portanto, um indivíduo que escolha trabalhar enfrentará a seguinte restrição orçamentária: PX £ BI + W (2) Em que I é uma função indicadora que assume valor 1 se W < W e 0 (zero) caso contrário. O indivíduo escolhe os níveis de bens, X e tempo de trabalho L para maximizar (1) sujeito a restrição orçamentária (2): Max P= U ( X , L; Z ) +l(Lw + BI - PX ) (3) Sendo l o preço sombra ou o valor da utilidade marginal da renda total. Das condições de primeira ordem para um máximo temos: U UL = =l w P X Isto é equivalente a afirmar que o aumento na utilidade associado à última unidade monetária gasta com bens de consumo fornece a mesma utilidade marginal que a última unidade 72 monetária a que se renuncia de ganhar com o trabalho. Quando para o indivíduo é ótimo não trabalhar, então o salário de mercado é preterido, ficando o salário igual ao preço sombra, na forma UL W = B = l Daí pode-se derivar a seguinte equação estrutural para a oferta de trabalho: L = g(B, Z, P, l,w) (4) A equação (4) sugere que a participação na força de trabalho depende das características individuais, do preço dos bens, das transferências do governo e dos salários. Por suposição, a taxa de salário (w) é determinada no mercado de trabalho como o valor do produto marginal do trabalho. Veja que essa mesma situação pode ser expressa considerando a solução de canto do problema de maximização da utilidade, no qual o preço-sombra seria o salário reserva do individuo, ou seja, a quantia monetária necessária o suficiente para incentivar o individuo a ofertar uma determinada unidade de trabalho em detrimento ao lazer7. Nesse caso, a decisão do individuo de participar da força de trabalho ocorreria sempre que o salário de mercado excedesse o salário de reserva, ou de outro modo, sempre que a utilidade gerada por essa decisão fosse maior que o nível de utilidade advindo da decisão contraria. Para representação empírica do modelo de escolha de participação na força de trabalho usaremos um modelo de utilidade randômica para a equação estrutural de participação na força de trabalho. Nele a participação na força de trabalho é motivada por uma especificação dicotômica dos níveis de utilidade gerados. Considere que a escolha A representa o nível de utilidade gerado se o indivíduo decide por não trabalhar e a escolha B a utilidade individual gerada se o indivíduo escolhesse trabalhar um número especifico de horas por semana (digamos, L horas por semana). Conseqüentemente, a observação entre as escolhas A e B permite enxergar qual delas fornece maior nível de utilidade. Por exemplo, se a opção A for escolhida, então (U > U ). A,iB,i Portanto, podemos modelar o comportamento de um indivíduo usando o modelo de utilidade randômica. Considere as utilidades de cada uma das escolhas A e B dadas por U =b 'x +e eU =b 'x +e A,i Ai A,i B,i Bi B,i 7 O salário reserva é a inclinação da curva de indiferença entre a restrição de tempo e as horas de trabalho quando o número de horas trabalhadas for igual a zero, ver PENCAVEL (1986). 73 Em que b Ae bB são parâmetros de vetores desconhecidos, x = [B Zw P l], i um indicador individual e e Ae e B são distúrbios aleatórios. Fazendo Yi=1 representar o nível de utilidade individual advindo da escolha da alternativa A, temos então que: Pr ob[Y = 1|x ] = Pr ob[U > U] i i A,i B,i Prob[Y = 1|x ] = Prob[b 'x +e -b 'x -e > 0|x ] i i AiA,iBiB,i i Prob[Y = 1|x ] = Prob[( b ' -b ' )x + (e -e ) > 0|x ] i i A Bi A,iB,i i Pr ob [Y = 1| x ] = Pr ob [( b´x +e > 0| x ] (5) ii iii Sendo (5) a probabilidade de um indivíduo detentor do vetor de características xi participar ou não da força de trabalho. A probabilidade dada por (5) pode ser estimada por meio de modelos logit ou probit padrão. Entretanto, como a unidade da análise deste estudo são os municípios brasileiros, tendo como variável dependente a proporção dos indivíduos que participam da força de trabalho ao invés da probabilidade de participação individual, surgem algumas complicações nas estimativas desta estrutura, mas os métodos da regressão ainda podem ser utilizados para avaliar o modelo. Seguindo Greene (2003), o problema deve ser tratado como amostragem de uma população de Bernoulli, sendo o modelo estatístico especificado por P = F (b ' x ) +e (6) i ii Sendo que i representa os municípios, P a proporção dos indivíduos que escolhem Y=1, x é um vetor de variáveis explicativas, b é um vetor dos parâmetros e e um vetor de distúrbios da regressão. Usando uma especificação logística conveniente, o modelo pode ser escrito como: exp( b ' xi ) (7) P = +e i 1+ exp( b ' xi ) i iP (8) Li = ln = x' i ß 1- Pi Na equação (8) o vetor de estimativas b pode ser estimado por meio de Máxima Verossimilhança ou Mínimos Quadrados ponderados. Além disso, as variáveis do lado direito incluídas no modelo são potencialmente endógenas, necessitando de alguma manipulação para contornar problemas de endogeneidade. Para fins didáticos, considere a especificação: Pi = F(b'x oi , gw i) +ei (9) Emque x= [B ZP l], w = g(x ) e x são, respectivamente, vetores de variáveis = g(x ) e x são, respectivamente, vetores de variáveis o ww importantes à produtividade do trabalhador e fatores locais que afetam as taxas de salário. Nesta especificação os salários (w) são explicitamente endógenos ao modelo escolhido. Uma forma de contornar esse problema consiste na estimação de uma equação reduzida do modelo, no qual w é excluído e um vetor xw de variáveis explicativas supostamente correlacionais (e.g. educação, idade, etc.) à w é adicionado ao modelo. Entretanto, mesmo substituindo w por um vetor de variáveis explicativas o problema da endogeneidade pode ainda persistir em função da omissão de variáveis explicativas, c e erros de medidas nas explicativas incluídas. Heterogeneidade negligenciada é outra questão relacionada à omissão de variáveis que ocorre quando variáveis omitidas, c, são independentes das variáveis explicativas incluídas. Segundo Wooldridge (2002) sabe-se que nos estudos envolvendo modelos probit,a heterogeneidade negligenciada se constitui em problema mais sério que nos modelos lineares, pois sempre que a heterogeneidade omitida é independente das variáveis explicativas as estimativas dos modelos probit são inconsistentes. Entretanto, como estamos interessados em estimar a direção dos efeitos marginais ou dos efeitos relativos e não exatamente a magnitude dos parâmetros, negligenciar essas variáveis equivale a normalização em E(c) = 0, de sorte que os efeitos estimados por meio do probit são consistentes, pois geralmente a heterogeneidade negligenciada não é observável e também não incorpora significado claro para quais unidades de medidas devem ser utilizadas, como as variáveis relacionadas a saúde, riqueza, preferências, dentre outras. Porquanto o problema de heterogeneidade negligenciada não desqualifica os resultados a serem obtidos, não será feito nenhum teste para verificar sua presença, reservando esse trabalho apenas para o problema de especificação e de endogeneidade das variáveis incluídas, os quais serão primeiramente detectados por intuição econômica e em seguida testados estatisticamente. Nesse sentido, buscando uma melhor especificação para o modelo a ser ajustado, vamos proceder, no âmbito da especificação, dois testes de razão de máxima verossimilhança. Inicialmente, testaremos se as variáveis relacionadas à taxa de fertilidade e a taxa de mortalidade infantil são relevantes ao melhor ajustamento do modelo, e em seguida se os coeficientes são os mesmos independentemente da região. Por conveniência e por entender que análise não será prejudicada, o teste de especificação para inclusão das variáveis será analisado para o modelo logit com dados grupados, estimado por máximo verossimilhança com uso do STATA8. Antecipando um possível problema de endogeneidade com as variáveis transferências governamentais e as taxas de fertilidade e de mortalidade infantil, vamos proceder ao teste de especificação para inclusão dessas variáveis relativas ao ano de 1991. O modelo A compreende o ajustamento do logit com dados grupados para a participação na força de trabalho, tendo como variáveis explicativas o percentual da renda total proveniente de transferências governamentais no ano de 1991 (trsfg), logaritmo da população total ano 2000 (lnpop), logaritmo da distância da capital do estado (lndcap), proporção de pessoas com idade entre 18 e 24 anos (pop1824), proporção de mulheres na população com 10 anos ou mais de idade (propmulh), índice de Gini para o ano 2000 (ind-gini), anos médio de estudo da população com 25 anos ou mais de idade (anoesc) e seu quadrado (anoescqd) e um termo constante. Aos modelos B e C foram adicionados as variáveis taxa de fertilidade 1991 (fert)e índice de mortalidade de crianças até cinco anos de idade por mil crianças no ano de 1991 (mortinf) mais (fert), respectivamente. Na Tabela 3.1 abaixo, temos a estatística LR para o teste de especificação com inclusão de duas novas variáveis. Embora a medida de ajustamento dos modelos captada pela estatística pseudo R2 não tenha sofrido praticamente nenhuma variação e a relevância conjunta dos coeficientes não tenha se alterado, podemos observar na tabela 1 que os valores da estatística LR foram elevados, permitindo rejeitar a hipótese de que essas variáveis não fossem incluídas na estimação. Tabela 3.1: – Estatística LR para teste de especificação entre modelo padrão e modelos adicionados das variáveis relacionadas as taxas de fertilidade e de mortalidade infantil. Teste de especificação Modelo A & modelo B Modelo A & modelo C Modelo B & modelo C LR 20235 23491 3256 Variáveis explicativas dos modelos: mod A -termo constante, trsfg, lnpop, lndcap, pop1824, propmulh, ind-gini, anoesc, anoescdq; modelo B: modelo A + fert; e mod. C: modelo B + mortinf. Agora vamos testar se o termo constante e os coeficientes de cada uma das variáveis são os mesmos se estimados todos em um único modelo ou se ordenados por cada uma das cinco regiões geográficas do país. A hipótese nula é que os coeficientes do vetor de 8 Software Statistics Data Analysis – STATA/SE 8.0 for windows. variáveis explicativas são idênticos independentes de serem estimados de uma única vez ou se estimados identificados por região. A técnica do teste a ser utilizada é uma contraparte do teste de chow, conforme pode ser visto em Greene (2003). O procedimento consiste no teste de razão de máximo verossimilhança, LR, devendo ser calculado por meio da fórmula: LR = 2[ln Lˆ R - ln Lˆ U ] (10) Em que ( ln Lˆ R) e ( ln Lˆ U) são os logaritmos naturais da maximoverossimilhança obtidos da estimativa por meio de maximoverossimilhança para dados grupados com uso do software STATA, do modelo restrito e do modelo não-restrito respectivamente. Para o modelo restrito a estatística ( ln Lˆ R) é baseada na estimativa de todas as observações em um único modelo, enquanto o modelo não restrito ( ln Lˆ U) é obtido por meio da soma da estatística estimada com coeficientes separados para observações pertencentes e não pertencentes a determinada região. A estatística LR tem distribuição c 2 com onze graus de liberdade. De acordo com a Tabela 3.2, para todas as regiões a estatística LR supera o valor crítico da estatística c 2 com onze graus de liberdade ao nível de significância de 99%. Assim, a hipótese segundo a qual os termos constantes e os coeficientes para as variáveis são os mesmos pode ser rejeitada. Tabela 3.2: – Valores da estatística do logaritmo da maximoverossimilhança para o modelo restrito e não restrito e estatística LR, por região. Região Centro- Oeste Nordeste Norte Sudeste Sul ( RLln ˆ ) Observações -95865349 -95865349 -95865349 -95865349 -95865349 ( ULln ˆ ) Observações extra região -89361456 -69216475 -88974716 -54198882 -81684510 Observações da região -6498948,5 -26627665 -6881488,8 -41642650 -14148859 LR --- 9889 -42418 -18288,4 -47634 -63960 Valor crítico de c 2 = 24,72 para onze graus de liberdade ao nível de 99% de significância. Por fim, a constatação de que as variáveis relacionadas à mortalidade de crianças e ao percentual da renda total proveniente de transferências governamentais eram endógenas foram comprovados por meio do procedimento two-step 9. O two-step testa a hipótese nula de exogeneidade da variável na PFT, por meio da inclusão do resíduo da regressão da variável a ser testada -mortinf_2000/trsfg_2000, sobre todas as outras variáveis exógenas no modelo 9 Ver Wooldridge (2002). logit da PFT. Neste último, quando a variável resíduo é estatisticamente significativa resulta em forte evidência contra a hipótese nula, ou seja, a favor da hipótese alternativa de endogeneidade. Como nesse exercício os valores absolutos encontrados para a estatística t foram superiores a 17, podemos concluir em favor da endogeneidade das variáveis testadas. Nesse sentido, para captar a diferenciação por região e a inclusão das variáveis (fert)e(mortinf), a análise dos efeitos das variáveis explicativas sobre a probabilidade do indivíduo participar da força de trabalho será estimado e discutido uma variedade de modelos que incorporarão progressivamente as variáveis binárias para cada uma das regiões e as variáveis relacionadas às taxas de fertilidade e de mortalidade infantil. A região Sudeste servirá como base de comparação. Usaremos a proporção das transferências governamentais na renda total do município no ano de 1991 como instrumento para essa mesma variável no ano 2000 e índice de mortalidade de 1991 para instrumentalizar esse mesmo indicador no ano 2000. 3.4 Análise preliminar dos dados A decisão de participar da força de trabalho é influenciada por vários fatores socioeconômicos que afetam o salário reserva do individuo e, por conseguinte, sua utilidade. Dentre esses fatores podemos citar a renda familiar, o volume de transferência recebida do governo, o numero de filhos, a presença de idosos na família, a posição do individuo na estrutura domiciliar ou familiar, a localização geográfica, o nível educacional, idade, dentre 10 outros. Este estudo avalia como alguns dos fatores acima afetam a participação na força de trabalho usando dados de 5507 municípios brasileiros estabelecidos no ano 2000, distribuídos pelas cinco grandes regiões geográficas do país da seguinte forma: 446 estão na região Centro-oeste, 1787 na região nordeste, 449 na região norte, 1159 no sul e 1166 no sudeste. O modelo da participação na força de trabalho é estimado usando dados agregados para 5.507 municípios do Brasil. A série de dados é do Censo Demográfico do IBGE, ano 2000, e do IPEADATA. 10 Alguns desses fatores podem afetar de forma contraria indivíduos de sexos diferentes. Assim, aumentos na renda familiar, presença de filhos pequenos e de ancião na família tenderiam a elevar a utilidade reserva da mulher, reduzindo a probabilidade de participação na força de trabalho. Entretanto, essas mesmas variáveis, atuariam de forma contraria no caso de indivíduos de sexo masculino. O conceito de participação da força de trabalho -PFT que utilizaremos será dado pela razão entre a população economicamente ativa11-PEA, definido pelo IBGE, e a população total de pessoas com 10 anos ou mais de idade. Tendo em vista que usaremos dados em proporções, a escolha das variáveis explicativas difere das de outros estudos sobre PFT no Brasil, como Jatobá (1994), Scorzafave e Menezes Filho (2001). A Tabela 3.3 mostra o número de municípios estudado, sua distribuição por região e as estatísticas descritivas para todas as variáveis. Os municípios brasileiros apresentam grandes diferenças entre si tanto em extensão territorial, pois os municípios do Norte e Centro-oeste são muito maiores em área territorial que os demais, quanto nos aspectos demográficos e econômicos. Apesar da tabela 3 ser bastante intuitiva, cabe ilustrar aqui alguns fatos relacionados a dispersão das variáveis. Por exemplo, a variável proporção de mulheres na população com 10 anos ou mais de idade (propmulh), índice de Gini para o ano 2000 (in_gini), proporção de pessoas com idade entre 18 e 24anos(pop1824) apresentam baixa dispersão entre os municípios. Anos médio de estudo da população com 25 anos ou mais de idade (anoesc) e taxa de fertilidade (fert), apresentam dispersão moderada. De outro lado, as maiores dispersões ao longo dos municípios ficam por conta das variáveis relacionadas à parcela da população economicamente ativa dentre os indivíduos com 10 anos ou mais de idade (pea2000), população de 10 anos ou mais de idade (popmais10), índice de mortalidade de crianças até cinco anos de idade por mil crianças no ano de 1991 (mortinf) e percentual da renda total proveniente de transferências governamentais no ano de 1991 (trsfg). As variáveis dummies para região reportam a fração do total de municípios em cada uma das cinco grandes regiões geográficas do país. As variáveis utilizadas relativas ao ano de 1991 têm o objetivo de servir como instrumentos para suas correlatas do ano 2000, se constituindo numa alternativa de correção aos problemas de endogeneidade causado pela simultaneidade dessas variáveis com a decisão de participar da força de trabalho. A questão que se busca corrigir diz respeito ao fato de que para um mesmo ano a decisão individual de se ausentar da força de trabalho deva estar inversamente correlacionada com o aumento das transferências governamentais, o qual inclui benefícios pecuniários como aposentadorias, pensões e outras benesses do gênero. Com relação a variável indicadora do índice de mortalidade de crianças até cinco anos de idade, 11 Compõem a População Economicamente Ativa as pessoas que de 10 anos ou mais de idade que, durante todos os 12 meses anteriores à data do Censo ou parte deles, exerceram trabalho remunerado, em dinheiro e/ou produtos ou mercadorias, inclusive as licenciadas, ou as tomaram alguma providência para encontrar trabalho. acredita-se que quanto maiores são as chances de uma criança vim a falecer, mais necessita de cuidados e vigilância de uma pessoa em idade suficientemente capaz de assistir afazeres especiais, como ministrar medicamentos, alimentação, exercícios, etc, o que de certo a levaria a renunciar ao mercado de trabalho12 . Tabela 3.3: – Estatísticas Descritivas Variável Obs Média D. P. C.V. Mín Máx População economicamente ativa, ano 2000 – peã................................................................. 5507 13966 92669 6,64 289 5306872 População com 10 anos ou mais de idade, ano 2000 – popmais10.............................................. 5507 25439 159051 6,25 669 8903305 Percentual da renda do município oriunda de transf. Governamentais, ano 1991 -trsfg........... 5507 9.8711 3.8685 0,39 0.3600 31.2000 Índice de mortalidade de crianças de 0 -5 anos por mil crianças, ano 1991 -mortinf................. 5507 67.230 38.540 0,57 12.500 174.590 Taxa de fertilidade, ano 2000 – fert.................... 5507 2.8648 0.7445 0,26 1.5600 7.7900 Logaritmo da população total, ano 2000 – lnpop.............................................................. 5507 9.3554 1.1111 0,12 6.6783 16.1606 Logaritmo da distância da capital do estado – lndcap............................................................ 5507 5.2666 0.8698 0,17 0.0000 7.2966 Pessoas com idade entre 18 e 24 anos dividido por popmais10 – pop1824.............................. 5507 0.1601 0.0196 0,12 0.0866 0.2358 Total de mulheres na pea divido por popmais10 -propmulh...................................................... 5507 0.4917 0.0170 0,03 0.3855 0.5432 Índice de gini ano 2000 – Ind_gini................... 5507 0.5603 0.0585 0,10 0.3580 0.8190 Anos médios de estudo da pop. com 25 anos ou mais de idade, ano 2000 -anoesc..................... 5507 4.0393 1.2882 0,32 0.8100 9.6500 Anoesc ao quadrado – anoescqd.................... 5507 17.974 11.061 0,62 0.6561 93.1225 Centro Oeste – total de municípios.................... 446 0.081 Nordeste – total de municípios........................ 1787 0.324 Norte – total de municípios............................. 449 0.081 Sudeste – total de municípios.......................... 1166 0.302 Sul – total de municípios.................................... 1159 0.210 Fonte: Elaboração própria a partir do Censo-IBGE, PNUD e IPEADATA. 12 Esse comportamento pode não ser uniforme ao longo dos tempos e entre regiões com grandes disparates nas taxas de desemprego. 80 Fernandes e Felício (2002) encontram sinais negativo e positivo para as variáveis proporção de filhos menores de 10 anos e total de pessoas da família, respectivamente. Segundo os autores, há forte indicio de a presença de filhos menores demandar mais tempo das esposas, mas que pode ser substituído pela presença de filhos maiores. Em função do que foi dito acima, espera-se que os sinais dos coeficientes das variáveis transferências governamentais e índice de mortalidade infantil sejam negativos. Outras variáveis cujos coeficientes esperados sejam negativos compreendem a taxa de fertilidade, logaritmo da distancia da capital do estado, o índice de Gini, a proporção de pessoas com idade entre 18 e 24 anos, proporção de mulheres e anos médios de escolaridade ao quadrado. São esperados coeficientes com sinais positivos para a variável logaritmo da população e anos médios de escolaridade dos indivíduos com 25 anos ou mais de idade. 3.5 Resultados e Discussão Para estudar a influência das transferências governamentais bem como de demais fatores socioeconômicos sobre a proporção da população de 10 anos ou mais de idade na força de trabalho, a qual denominaremos simplesmente de PFT (participação na força de trabalho), foram estimados modelos reduzidos da equação (9), cujos coeficientes estimados estão disposto no Anexo 3.1. Foram estimados três conjuntos de modelos, cada qual contendo uma estimativa convencional e uma outra diferenciada por dummies regionais, que busca caracterizar as variações na PFT devido à influencia de fatores não observados da região, tendo como base a região Sudeste. A diferenciação dos modelos enumerados de 1 a 3 ocorre em função da adição de variáveis de controle para a reprodução quantitativa da força de trabalho, captada pela variável (fert) e uma variável relacionada ao estado de saúde segundo a qual essa força de trabalho se reproduz, captada pela variável (mortinf). A primeira variável capta o número médio de filhos que uma mulher teria ao terminar o período reprodutivo, enquanto a segunda a probabilidade de um individuo morrer entre o nascimento e até a idade de 5 anos, por 1000 crianças nascidas vivas. Reconhecidamente, ambas as variáveis guardam relação negativa com a probabilidade do indivíduo participar da força de trabalho, sobretudo os de sexo feminino. No entanto, como os meios legais permitem o afastamento da mulher do trabalho por determinado período de tempo entre o final da gestação e os primeiros meses de vida, o que de fato não se reverteria em ausência voluntária da força de trabalho, tomaremos como referência de tempo o próprio ano 2000 para essa variável. Por outro lado, acreditamos que esse não seja o comportamento padrão em comunidades com elevada taxa de mortalidade infantil, o que terminaria por induzir o indivíduo a se ausentar voluntariamente da força de trabalho. Por conta disto, tomaremos a variável relacionada a saúde no ano de 1991. O Anexo 3.1 reporta as estimativas de mínimos quadrados ponderados para o modelo Logit. Nota-se que em todas as especificações a significância conjunta dos coeficientes permite rejeitar a hipótese, segundo a qual o conjunto dos coeficientes seja estatisticamente nulo, ao nível de 1% de significância. Além disso, independentemente da especificação utilizada, os sinais dos coeficientes estimados permaneceram inalterados e, de forma geral, os coeficientes apresentam os sinais esperados, exceto para as variáveis lnpop (logaritmo da população total no ano 2000) e propmulh (proporção de mulheres) que apresentaram sinais contrários aos esperados. Destaca-se também que os coeficientes das variáveis presentes nos diversos modelos estimados são estatisticamente diferentes de zero aos níveis de significância convencionais. As estimativas de modelos logit não permitem interpretar os coeficientes estimados diretamente, logo os resultados são discutidos em termos dos efeitos marginais. Para a obtenção dos efeitos marginais foi calculada a mudança na proporção de participação na força de trabalho devido a alteração de 1% no valor médio das variáveis explicativas. Na Tabela 3.4 os efeitos marginais devem ser interpretados como uma mudança na proporção da força de trabalho devida a variação de um por cento na variável explicativa, e mantiveram-se constante todas as outras variáveis incluídas no modelo. Outra maneira de interpretar esses resultados é, ao invés de considerarmos a mudança na proporção da força de trabalho, considerarmos a probabilidade de participação do indivíduo médio representado naquela proporção. De qualquer modo, ambas as interpretações indicam a direção e a magnitude do impacto líquido da alteração de um ponto percentual além da média numa determinada variável explicativa. As estimativas do modelo 1a apontam que quando a fração das transferências sobre a renda total se eleva em 1%, a participação na força de trabalho, aqui considerada como a razão entre a PEA e População de 10 anos ou mais de idade, se reduz em (0,1488), ceteris paribus. É importante notar que esse valor praticamente se mantém constante nos modelos que incluem as variáveis fert e mortinf , se alterando de (-0,145) no modelo 2a para (-0,140) no modelo 3a. Tabela 3.4: – Efeitos Marginais das variáveis sobre a proporção de participação na força de trabalho PFT para os municípios brasileiros. Estimativas de Mínimos Quadrados Ponderados. Variável Efeito Marginal Mod 1a Mod 1b Mod 2a Mod 2b Mod 3a Mod 3b Trsfg -0.1488* -0.1387* -0.145* -0.1336* -0.1401* -0.133* mortinf ---- -- ---* -0.0208* -0.0063 fert ---- - 0.0856* -0.0779* -0.0836* -0.0769* lnpop -0.0981* -0.0772* -0.0825* -0.0598* -0.0821* -0.0598* Lndcap -0.0207* -0.0236* -0.0172* -0.0201* -0.0182* -0.0203* pop1824 -0.2769* -0.1475* -0.2457* -0.1229* -0.2218* -0.1199* propmulh 0.8347* 0.7302* 0.6513* 0.6079* 0.7339* 0.6195* ind-gini -0.197* -0.1405* -0.1752* -0.1243* -0.1617* -0.1221* anoesc 0.1929* 0.1717* 0.1314* 0.1112* 0.0969* 0.1039* anoescqd -0.0281* -0.0277* -0.0146* -0.0152* -0.0085 -0.0137* Co --- 0.0003 --- 0.0003 --- 0.0004 Ne --- 0.0081* --- 0.0087* --- 0.0079* N --- 0.0058* --- 0.0048* --- 0.0047* S --0.0069* --0.0078* --0.0078* constante ---- -- -- -- --- Obs = 5507 5507 5507 5507 5507 5507 Fonte: Elaboração Própria. * significativo ao nível de 5%. Procurando evitar o possível viés associado à inobservância das características de cada um dos municípios que sejam capazes de afetar sistematicamente a decisão pessoal de participar da força de trabalho foram estimados modelos com dummies para região, tendo como referência a região Sudeste. Desconsiderando o coeficiente para Centro-Oeste (Co), temos sinal negativo para as regiões Nordeste e Norte e sinal positivo para a região Sul. Assim mais que características da dinâmica dos mercados de trabalhos e da economia regional, estão sendo captados pelas dummies fatores não observados que têm grande influência na PFT, como pode ser visto pela diminuição absoluta dos efeitos marginais. Quando as dummies regionais são inseridas, modelos 1b, 2b e 3b, a redução sofrida na proporção da força de trabalho oscila entre (0,1387) e (0,1330), ficando ainda muito próximo dos vistos anteriormente, evidenciado o impacto negativo das políticas de transferências de renda sobre a PFT. Portanto, apesar de reconhecermos que a rubrica transferência governamental consiste de auxílios pecuniários a título de aposentadorias, pensões, e outros benefícios da previdência social, como auxílios maternidade, por invalidez, por doenças, por reclusão e por programas oficiais de auxilio, como renda mínima, bolsa-escola e seguro-desemprego, alguns focados na população de idosos e deficientes físicos comprovadamente pobres e outros vinculados a saída involuntária do emprego formal, essas estimativas sugerem haver relação negativa entre as políticas de transferência de renda e programas assistenciais na disposição dos indivíduos de cada município em se engajar na busca de emprego e até mesmo de aceitar um outro emprego. Chadad e Fernandes (2002) avaliam o impacto do seguro-desemprego sobre a transição dos trabalhadores no mercado de trabalho brasileiro e concluem que o beneficio a título de seguro desemprego pode reduzir o incentivo a atividade de busca de emprego, refletindo um impacto positivo sobre a inatividade. As variáveis tamanho da população (lnpop) e a proporção de habitantes com idade entre 18 e 24 anos de vida (pop1824) aparecem com sinais negativos em todos os modelos. As contribuições marginais dessas variáveis são reduzidas quando os modelos são controlados por região, fertilidade e mortalidade infantil. Especificamente, o aumento de 1% na media do logaritmo natural da população reduz a PFT em (0,098%) e (0,077%) nos modelos 1a e 1b e em (0,082%) e (0,060%) nos modelos 3a e 3b. Tendência semelhante é verificada para a variável (pop1824), cuja contribuição marginal sobre a probabilidade do individuo médio participar da força de trabalho oscila de (-0,277) a (-0,222) quando são incluídos apenas os controles para reprodução da força de trabalho e condição de saúde, e de (-0,148) a (-0,120) quando também são controlados por dummies regionais, tendo a região Sudeste como base. Em suma, observa-se que a presença dos controles para taxa de fertilidade, mortalidade infantil e a fatores não observados regionalmente influi na importância do tamanho da população para a PFT, sugerindo a presença do efeito conhecido como congestão. Como o sinal esperado para a variável tamanho da população não foi comprovado, é possível supor que algumas das características das pequenas cidades como a alta incidência de domicílios cuja renda principal provém dos recursos previdenciário de um idoso e o fenômeno do envelhecimento populacional, ambas tidas como certa por alguns estudiosos e muito propalada por aqueles que estudam previdência social, não estão presentes como regra geral nos municípios. Por sua vez, o sinal positivo para a variável proporção das pessoas com idade entre 18 e 24 anos contrapõe duas evidencias sociais recentes. O fato de que nos grandes centros urbanos é cada vez maior a parcela de pessoas que buscam o primeiro emprego no final da adolescência ao fato de que esses indivíduos pudessem estar em processo de qualificação, no termino de ensino médio e em vias de ingresso em formação superior. O resultado empírico leva-nos a acreditar que a segunda evidencia predomina. Com respeito a variável proporção de mulheres, o efeito marginal indica que uma variação de 1% acima da média elevaria a PFT em todos os modelos estimados, sendo da ordem de (0,608%) no modelo 2b. Este resultado é de difícil explicação, mais pode se inferir sobre a disposição da mulher em participar do mercado de trabalho para melhorar as chances de qualificação dos filhos ou do fenômeno conhecido em economia do trabalho como efeito trabalhador adicional, como o comprovado no estudo de Fernandes e Felício (2002), no qual mulheres cujos maridos têm maior probabilidade de perder o emprego são mais prováveis de ingressar no mercado de trabalho e também mulheres que eram ativas no ano anterior tendem a transitar mais para a atividade no ano corrente. Quando se analisa os modelos e os respectivos similares controlados por região, o efeito marginal do Índice de Gini se reduz de forma praticamente proporcional, da mesma forma quando se faz uma evolução através dos modelos pela adição das variáveis (fert)e (mortinf). O sinal negativo dos efeitos marginais significa que quanto maior a desigualdade de renda, a probabilidade do individuo médio de participar da força de trabalho é reduzida. De acordo com o modelo 2b, o acréscimo de 1% no Índice de Gini reduz essa probabilidade em (0,12%), independentemente dos efeitos das demais variáveis. Como o Gini capta a desigualdade de renda, suponhamos que a principal fonte dessa desigualdade esteja relacionada a atributos relativos a produtividade do individuo no mercado de trabalho e que isso seja percebido pelos indivíduos. Tal percepção pode fazer com que alguns indivíduos relacionem a desigualdade de renda à dificuldade de obtenção de emprego e voluntariamente se ausentem da força de trabalho, por acreditar que não obteriam sucesso na procura. Analisando os modelos sobre nomeados pela letra “b” percebemos como o efeito de adicionarmos a variável relativa à fertilidade causa a redução de quase todos os coeficientes, exceto os relacionados às regiões Nordeste e Sul. Com isso, entendemos que ao introduzir a taxa de fertilidade estamos fazendo com que as demais variáveis possam representar um efeito marginal com menos impactos de outras características. Todavia, quando repetimos o processo adicionando a variável (mortinf), esse comportamento deixa de ser evidente e o efeito marginal para essa variável é significativo com sinal esperado apenas quando não controlado por região. De certo, muito mais que as taxas de fertilidade, o índice de mortalidade infantil estar correlacionado com outras variáveis já inseridas, e sua inclusão não alterou significativamente o R2 . A distância da capital parece ser de fato relevante para explicar a PFT, demonstrando que o individuo médio tem menor probabilidade de ingressar na força de trabalho quanto mais distante ele estiver da capital do estado, o que reflete a menor diversidade dos mercados locais. Em sua maioria, as atividades dos municípios mais distantes da capital se restringem às atividades agropecuárias, com indústria e comércio pouco desenvolvido e o setor de serviços tem na administração pública o principal empregador. 85 Convém lembrar que aproximação do município com outras regiões pólos que não a capital do estado não foi captada por essa variável. A direção dos impactos da escolaridade média sobre a PFT foi a esperada, ou seja, foi encontrado relação positiva entre o nível de escolaridade e PFT, cujos efeitos marginais variam de 0,18062 a 0,00500 a medida que novas variáveis vão sendo adicionadas. Mais importante que essas magnitudes é a direção da sensibilidade e o perfil de U-invertido, como prever os pressupostos da teoria do capital humano, ocorrendo de ser não significativo em apenas um dos modelos (3a). O perfil de U-invertido alcança um máximo em 15,3 anos de estudos no modelo 1a, 20,3 no modelo 2a e de 25,5 no modelo 3b, e de 13,6; 16,2 e de 17 nos modelos correspondentes quando controlados por fertilidade, mortalidade e região. De modo geral os resultados corroboram com outros estudos que relacionam PFT e escolaridade, como o estudo de Gonzaga e Reis (2000) no qual comparam a probabilidade de participação no mercado de trabalho de esposas com maridos empregados e que perderam emprego, e concluem que há uma tendência de aumento na probabilidade de participação das mulheres na PFT à medida que aumenta o nível de escolaridade. A importância da escolaridade como determinante do aumento da participação da mulher na força de trabalho também está presente no estudo de Eckstein e Wolpin, (2000) que mostram como a escolaridade é uma variável diretamente relacionada com os salários; aumenta a desutilidade do trabalho, mas aumenta os salários o suficiente para deixar um perfil participação escolaridade positivo e seu aumento tem impacto positivo sobre a PFT. Por fim, convém destacar que os resultados encontrados são consistentes em todos os modelos. Observa-se também que os coeficientes obtidos pela estimação de mínimos quadrados ponderados são equivalentes aos estimados por maximoverossimilhança (em anexo), em particular destaca-se a mesma direção dos efeitos marginais e idênticas magnitudes até duas casas decimais, evidenciando a robustez dos resultados. 3.6 Considerações Finais Em muitos municípios brasileiros os recursos oriundos de transferências governamentais a título de aposentadorias, pensões e programas oficiais de auxílio, como renda mínima, bolsa-escola e seguro-desemprego, etc se constitui em parcela significativa da renda total municipal. Aproximadamente 63% dos municípios brasileiros têm na composição de sua renda ao menos 15% relativo às transferências governamentais. Neste trabalho investigamos qual a importância das transferências governamentais na escolha dos indivíduos de participar da força de trabalho. Diversos trabalhos têm estudado os determinantes da participação na força de trabalho brasileiro, dando principal ênfase aos determinantes da participação da mulher. A principal contribuição deste estudo foi analisar esses determinantes com vistas às políticas de transferências governamentais, além de outros determinantes da decisão de participação no mercado de trabalho. Para a política de transferências foi considerada a participação percentual das transferências governamentais na renda de cada um dos 5507 municípios do Brasil. Os resultados sugerem que as transferências públicas exercem influência negativa na decisão do individuo médio participar na força de trabalho. Outros fatores importantes para a determinação da PFT foi a localização geográfica, considerada proxies a fatores não observados, o nível médio de escolaridade, as parcelas das pessoas do sexo feminino e com idade entre 18 e 24 anos e a taxa de fertilidade. A variável relacionada a taxa de mortalidade de crianças até cinco anos de idade mostrou-se importante apenas quando os modelos não foram controlados por região. Os resultados encontrados mostraram-se robustos aos modos de estimação de mínimos quadrados ponderados e maximoverossimilhança, nas diferentes especificações dos modelos. Referência Bibliográfica BARROS, Ricardo P et al. A eficácia das políticas de trabalho e renda no combate à pobreza. In: VELLOSO, J. P. R. et al. Soluções para questão do emprego. Rio de Janeiro: José Olympio, 2001. BLUNDELL, Richard. Labor supply: a review of alternative approaches. In: ASHENFELTER, O. CARD, David. Handbook of labor economics, v. 3, cap. 27 Elservier Science B. V. 1999. BRUSCHINI, C.; LOMBARDI, M. R. O trabalho da mulher brasileira nos primeiros anos da década de noventa. In: ENCONTRO NACIONAL DE ESTUDOS POPULACIONAIS, 10 anais. Belo Horizonte: Anais CD-ROM, 1996, v.1, pp. 483-516. CARDOSO Jr., José Celso. Desestruturação do mercado de trabalho brasileiro e limites do seu sistema público de emprego. (Texto para Discussão Nº 751) IPEA. 33 p. 2000. CARDOSO Jr., José Celso. Crise e desregularão do trabalho no Brasil. (Texto para Discussão, 814). IPEA. 60 p. Brasília : IPEA, 2001. CHAHAD, J. P. Z. Um novo desenho do programa de Seguro-Desemprego. In: CHAHAD, J. P. Z., FERNANDES, R. O mercado de trabalho no Brasil: políticas, resultados e desafios. São Paulo: MTE/FIPE/ Depto. De Economia FEA/USP, 2002. CHAHAD, J. P. Z., FERNANDES, R. O seguro-desemprego e a trajetória ocupacional na força de trabalho brasileira. In: CHAHAD, J. P. Z., MENEZES-FILHO, Naércio A. Mercado de trabalho no Brasil: salário, emprego e desemprego numa era de grandes mudanças. São Paulo: LTr, 2002. ECKSTEIN, Zvi and Kenneth I. WOLPIN, The Specification and Estimation of Dynamic Stochastic Discrete choice :models, Journal of Human Resources, Fall, 1989, p.562-598. FERNANDES, Reynaldo. FELICIO, Fabiana. O ingresso de esposas na força de trabalho como resposta ao desemprego dos maridos: uma avaliação para o Brasil metropolitano. In: CHAHAD, J. P. Z., MENEZES-FILHO, Naércio A. Mercado de trabalho no Brasil: salário, emprego e desemprego numa era de grandes mudanças. São Paulo: LTR, 2002. GONZAGA, G., REIS, M. Os efeitos trabalhador adicional e desalento no Brasil. Anais. XXXIII Encontro Nacional de Economia. Natal, RN, 2005. GREENE, William H., Econometric Analysis, 5th ed., Prentice-Hall Inc., Upper Saddle River, New Jersey, 2003 JATOBÁ, Jorge. A família brasileira na força de trabalho: um estudo de oferta de trabalho – 1978/88. Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 24 – n.1-abril 1994. Rio de Janeiro. KASSOUF, Ana Lúcia. Wage gender discrimination and segmentation In: the Brazilian labor market. Revista Economia Aplicada. São Paulo: v2, n2, 1998. KILLINGSWORTH, M.R., HECKMAN, J.J. Labour Supply of Women: A Survey, In: ASHENFELTER and LAYARD . Handbook of Labour Economics, v. 1. Amsterdam: North Holland, 1986. MENEZES-FILHO, Naércio A., Picchetti, Paulo. Os determinantes da duração do desemprego no Brasil metropolitano: 1984-1998. In: CHAHAD, J. P. Z., MENEZES-FILHO, Naércio A. Mercado de trabalho no Brasil: salário, emprego e desemprego numa era de grandes mudanças. São Paulo: LTR, 2002. MROZ, Thomas. The sensitivity of an empirical model of married women's hours of work to economic and statistical assumptions, Econometrica 55, 765-99. 1987. NERI, M. C. ; CAMARGO, J. M. ; REIS, M. C. . Employment and Productivity in Brazil in the Nineties. Ensaios Econômicos, 469). Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas, 2002. PENCAVEL, Labor Supply of Men: A Survey, In Orley Ashenfelter and Richard Layard, eds., Handbook of Labor Economics, v. 1, pp. 35-44. 1986. SCORZAFAVE, L. G.; MENEZES-FILHO, N. A. Participação feminina no mercado de trabalho brasileiro: evolução e determinantes. Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 31 n.3-dez 2001. Rio de Janeiro. SEDLACEK, G.L. & SANTOS, E.C. (1991). “A mulher cônjuge no mercado de trabalho como estratégia de geração da renda familiar”, Pesquisa e Planejamento Econômico, 21, (3), pp. 449-470. 1991. SOARES, S; IZAKI, R. S. A participação feminina no mercado de trabalho. IPEA: (Texto para discussão nº 923). Rio de Janeiro, 2002. TEBALDI, E.; ELMSLIE, Bruce T. Sexual Orientation and Labor Supply. Applied Economics, 38(5), p. 549-562, 2006. RODRIGUES, J. R. et al. Fiscal Space and Public Sector Investments in Infrastructure: A Brazilian Case-Study (Texto para discussão nº 1141). Brasília, 2005. WOOLDRIDGE, J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, 2002. Anexo Anexo 3.1: Modelo Logit Grupado. Estimativas de Mínimos Quadrados Ponderados.Coeficientes e estatística t. Variável dependente: PTF 2000. e Modelo 1b Modelo 2a Modelo 2b Modelo 3a Modelo 3b Variável e Trsfg -0,0319 -0,0297 -0,0312 -0,0287 -0,0301 -0,0285 -41,61 -37,32 -40,92 -36,01 -37,94 -35,48 Mortinf ---- -- -- - 0,0007 -0,0002* -4,67 -1,26 Fert ---- - 0,0634 -0,0576 -0,0619 -0,0568 -11,59 -10,21 -11,31 -10,02 Lnpop -0,0222 -0,0175 -0,0187 -0,0135 -0,0186 -0,0135 -9,12 -6,89 -7,71 -5,33 -7,68 -5,33 Lndcap -0,0083 -0,0095 -0,0069 -0,0081 -0,0073 -0,0082 -4,76 -5,47 -4,01 -4,69 -4,24 -4,73 pop1824 -3,6649 -1,9488 -3,2555 -1,6254 -2,937 -1,585 -23,17 -10,05 -20,32 -8,35 -16,9 -8,03 Propmulh 3,5975 3,141 2,8108 2,6176 3,1654 2,6674 15,49 12,47 11,74 10,27 12,63 10,35 ind-gini -0,7453 -0,5306 -0,6636 -0,4699 -0,6123 -0,4615 -17,32 -11,68 -15,39 -10,35 -13,79 -10,06 Anoesc 0,1012 0,0899 0,0691 0,0583 0,0509 0,0544 13,73 11,98 8,86 7,24 5,85 6,32 Anoescdq -0,0033 -0,0033 -0,0017 -0,0018 -0,001 -0,0016 -4,64 -4,67 -2,4 -2,54 -1,36* -2,24 Co --- 0,0091* --- 0,0088* --- 0,0104* --- 0,95 --- 0,93 --- 1,09 Ne --- 0,0528 --- 0,0567 --- 0,0514 --- 6,01 --- 6,51 --- 5,32 N --- 0,1515 --- 0,1248 --- 0,1231 --- 14,15 --- 11,42 --- 11,17 S --0,0696 --0,0789 --0,078 10,42 --11,82 --11,61 contante -0,4338 -0,6083 0,0794 -0,2259 -0,0849 -0,2408 -4,3 -5,35 0,73 -1,91 -0,74 -2,02 Num. Obs. = 5507 5507 5507 5507 5507 5507 F 894,27 659,06 829,12 627,82 751,22 583,16 Prob > F = 0 0 0 0 0 0 R-squared = 0,57 0,59 0,58 0,5977 0,58 0,6 Adj R-squa = 0,56 0,59 0,58 0,5968 0,58 0,6 Root MSE = 0,16 0,15 0,15 0,1499 0,15 0,15 Fonte: Elaboração Própria. Estatística t abaixo do coeficiente. * não significativo ao nível de 5%. Anexo 3.2: Efeitos marginais obtidos por meio de Máxima-verossimilhança. e e Mod 1b mod 2a mod 2b mod 3a mod 3b trsfg -0,150345 -0,140406 -0,146553 -0,135281 -0,141667 -0,134571 mortinf -0,020834 -0,006915 fert -0,086066 -0,078539 -0,084033 -0,077404 lnpop -0,103303 -0,081180 -0,087613 -0,063575 -0,087193 -0,063626 lndcap -0,022887 -0,025679 -0,019394 -0,022121 -0,020421 -0,022307 pop1824 -0,284671 -0,156233 -0,253466 -0,131523 -0,229575 -0,128195 propmulh 0,845922 0,733483 0,661968 0,610611 0,744450 0,623312 ind_gini -0,199202 -0,143098 -0,177163 -0,126732 -0,163750 -0,124328 anoesc 0,195750 0,175720 0,134110 0,114775 0,099553 0,106756 anoescqd -0,029419 -0,029252 -0,015887 -0,016698 -0,009756 -0,015034 Co(CO) -0,000365 -0,000351 -0,000420 Ne(NE) -0,007741 -0,008339 -0,007451 N(NO) -0,005798 -0,004751 -0,004677 Se(SE) 0,007135 0,008064 0,007963 Fonte: Elaboração Própria. Todos coeficientes foram significativos ao nível de 1%.