Determinantes do grau de integração no mercado brasilei-

Na análise de integração de mercado, devem-se levar em consideração os diversos fatores que podem estar afetando o grau de integração. Assim, buscou-se, neste tópico, analisar o papel das variáveis relacionadas ao capital físico, capital humano, comércio, oferta e demanda de carne suína sobre o grau de integração, demonstrado pelo tempo de ajustamento a choques (perfil de persistência mediano).

Inicialmente, foi feita uma análise de correlação no intuito de melhor conhecer o relacionamento das diversas variáveis selecionadas como determinantes do grau de integração de mercado, isto é, do período de ajustamento a choques como forma de mostrar o que se espera com o tempo de ajustamento, caso haja alguma mudança nas referidas variáveis.

A Tabela 15 apresenta os coeficientes de correlações simples entre as variáveis selecionadas e o perfil de persistência mediano. Nota-se que a variável representativa do capital físico relacionada à infra-estrutura de comunicação, representada pelo número de terminais telefônicos em serviços para cada 100 habitantes (-0,8700), foi a variável que apresentou o maior grau de relação com o perfil mediano. Como pode-se observar, esta variável apresentou sinal negativo, indicando que aqueles estados que apresentaram maior acesso à infra-estrutura de comunicação reduziram o tempo de ajuste a desequilíbrios, mostrando maior grau de integração no mercado.

O segundo maior coeficiente de correlação com o perfil de persistência mediano foi verificado na variável representativa da infra-estrutura de

transporte, tal como a densidade das rodovias federais pavimentadas (-0,8462). Este resultado indicou que a extensão de estradas pavimentadas

disponíveis possui forte relação linear com o grau de integração dos mercados, mostrando que maiores extensões de rodovias federais pavimentadas estiveram associados a menor tempo de ajustamento a choques.

Tabela 15 – Coeficiente de correlação simples entre variáveis selecionadas e perfil de persistência mediano, janeiro de 1980 a março de 2005

Variáveis Correlação com o perfil de persistência mediano Densidades das rodovias federais pavimentadas -0.8462

População estadual (% do total nacional) -0.6644

PIB per capita -0.6711

Capital residencial rural -0.7219 Produção de carne suína (% do total nacional) -0.3440

Índice de comércio -0,1144

Taxa estadual de desfrute 0.8184 Anos de escolaridade da população adulta -0.4792 Distâncias entre as capitais 0.8150 Estimativa do custo do frete 0.6552 Terminais telefônicos/100 habitantes -0,8700 Número de estabelecimentos de abate de suínos -0.4375

PIB agrícola per capita 0,2116

Número de focos de febre aftosa -0.5471 Número de focos de peste suína clássica -0.3252

Fonte: Dados da pesquisa.

A taxa de desfrute do rebanho (0,8184) para os estados foi a terceira variável que apresentou maior grau de relacionamento com o perfil de persistência. O sinal positivo encontrado indicou que maiores níveis de produtividade do rebanho estiveram relacionados com menor grau de integração no mercado. Embora aparentemente incoerente, é interessante ressaltar que o papel da produtividade no grau de integração de mercados possui caráter ambíguo. Os altos níveis de produtividade estadual podem significar menores necessidades de importação por parte dos estados deficitários, implicando menor necessidade de integração com outras localidades, como forma de atender a demanda local, e vice-versa.

As variáveis representativas da renda do estado, como o PIB per capita (-0,6711) e o capital residencial rural (-0,7219), também apresentaram alto padrão de relacionamento com o tempo de reação a choques, mostrando que quanto maior a riqueza de um estado, menor tende a ser o tempo de ajustamento a choques ocorridos no sistema.

As informações relativas aos custos de transporte entre as localidades, representadas pelas estimativas do frete para São Paulo (0,6552) e a distância em relação a esse estado (0,8150), também mostraram relacionamento significativo com os perfis de persistência medianos, indicando que maiores custos de transporte estiveram relacionados a maior tempo de ajuste a desequilíbrios, ou seja, a menor grau de integração.

Por outro lado, as variáveis que retratam menor grau de associação linear com o perfil de persistência mediano foram as variáveis representativas dos fatores sanitários. Notou-se que essas apresentaram correlação negativa moderada a fraca com o grau de integração, o que evidencia que não são tão relevantes como fatores indicativos do grau de integração dos mercados brasileiros de suínos.

O número de estabelecimentos de abate de carne suína com registro no SIF (-0,4375), variável representativa do capital físico, também apresentou correlação baixa com o grau de integração no mercado.

No que tange às variáveis representativas do fluxo de comércio, percentual da produção estadual de carne suína em relação ao total nacional (-0,3440) e índice de comércio (-0,1144), essas apresentaram baixos coeficientes de correlação com o perfil de persistência mediano. Estes resultados indicam que o fluxo de comércio entre as regiões não possui forte relação linear com o tempo de ajustamento a choques, ou melhor, com o grau de integração dos mercados. Vale destacar que devido à dificuldade em determinar suas variáveis representativas, optou-se pela permanência na análise.

O sinal negativo encontrado para o coeficiente de correlação do perfil de persistência mediano com o percentual da população indica que aumentos da população local em relação à população nacional estiveram relacionados linearmente com menor tempo de ajustamento a choques, isto é, maior grau de integração no mercado durante o período analisado. Este resultado evidencia que crescimento populacional em relação ao total nacional esteve relacionado a altos níveis de consumo estadual, o que pode significar escassez do produto e, em conseqüência, maior necessidade de importar de outras regiões como forma de obter o produto para suprir a demanda local, aumentando a integração de mercado,

Quanto aos sinais dos coeficientes calculados, observou-se que a maioria das variáveis selecionadas na análise apresentou sinais esperados para os coeficientes de correlação com o perfil de persistência mediano, com exceção das variáveis número de focos de febre aftosa e peste suína clássica.

4.3.2. Análise dos componentes principais e grau de integração no mer-