A EVOLUÇÃO DAS DISPARIDADES REGIONAIS DO SETOR AGROPECUÁRIO NA AMAZÔNIA LEGAL: UMA APLICAÇÃO DAS CADEIAS MARKOV.

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Campo Grande, 25 a 28 de julho de 2010,

Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural

1 A EVOLUÇÃO DAS DISPARIDADES REGIONAIS DO SETOR AGROPECUÁRIO NA AMAZÔNIA LEGAL: UMA APLICAÇÃO DAS CADEIAS

DE MARKOV.

ricardobns@gmail.com

APRESENTACAO ORAL-Desenvolvimento Rural, Territorial e regional

RICARDO BRUNO NASCIMENTO DOS SANTOS; AIRTON LOPES AMORIM;

FRANCIVANE TELES PAMPOLHA DOS SANTOS.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA, VIÇOSA - MG - BRASIL.

A EVOLUÇÃO DAS DISPARIDADES REGIONAIS DO SETOR

AGROPECUÁRIO NA AMAZÔNIA LEGAL: UMA APLICAÇÃO DAS CADEIAS DE MARKOV.

Grupo de Pesquisa: DESENVOLVIMENTO RURAL, TERRITORIAL E REGIONAL.

Resumo

O artigo analisa a convergência regional da renda per capita na região da Amazônia Legal. A função de distribuição da renda per capita agrícola é estimada para o ano de 1996 e 2006. Onze classes de renda per capita agrícola são definidas. Com base nas duas distribuições de renda uma matriz de Markov de probabilidades de transição de uma região de um nível de renda para outro é estimada. Os resultados indicam que no longo prazo a hipótese de convergência absoluta não se mantém, visto que 66,89% dos municípios estarão em uma classe inferior à média brasileira; 26,15%, em uma classe intermediária acima da média; e 6,97%, em uma classe superior acima da média.

Palavras-chaves: Economia regional, matrizes de Markov, economia da Amazônia Legal, Convergência.

Abstract

This paper analyses the regional convergence of the agricultural per capita income in the Legal Amazon region. A distributional function of the per capita income is estimated for the years of 1996 and 2006. Eleven agricultural income classes are defined. Based on these two functions, a Markov transitional probability matrix is estimated. The results indicate a process of income non convergence toward the state average, whereas 66.89% of the municipalities are in a class lower than the national average, 26.15% in an intermediate class above average, and 6.97% in a class higher than average.

Key Words: Regional economy, Markov matrices, The Amazon economy, Convergence.

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2 1. INTRODUÇÃO

De 1990 a 2003 o efetivo de rebanho bovino na Amazônia aumentou de 26,6 para 64 milhões de cabeças (representando cerca de 20% do rebanho brasileiro) e seu abate gerou uma renda de R$ 3,5 bilhões. Esse é apenas um dos setores que vem ganhando forte impulso na Amazônia, indicando que o setor agropecuário tornou-se um dos principais elementos responsáveis pelo crescimento do valor da produção na região.

Segundo Gomes e Vergolino (1997), o crescimento da região amazônica (principalmente dos Estados pertencentes a região norte) tem se destacado desde a década de 1970 onde o Produto Interno Bruto (PIB) da região aumentou em 12% ao ano, enquanto que entre as décadas de 1980/90 a taxa de crescimento do setor agropecuário foi de 12%, no Brasil esse crescimento foi de apenas 0,4%, porém, considerando-se o período. O setor industrial no mesmo período aumentou apenas 0,8%, na região, no entanto, considerando-se o período 1970/94, o crescimento no considerando-setor industrial foi de 9,4%. Porém, não é somente na agricultura que a região se destaca, segundo Becker (2007, pag. 29) a estrutura da economia mudou com a industrialização, hoje a região ocupa o segundo lugar na exploração mineral do país e o terceiro na produção de bens de consumo duráveis, tendo espaço ainda na exploração da “mercantilização da natureza”, podendo fazer uso dos “créditos-carbono”.

No meio rural, o número de estabelecimentos agropecuários tem se mantido estável da década de 1980 a 2006,conforme Tabela 1). De 1980 a 1995 ocorreu uma forte queda (-29,49%), recuperando entre o período 1996/2006.

Tabela 1- Número de estabelecimentos agropecuários por tamanho da propriedade (1980/2006) Tamanho da propriedade 1980 % 1985 % 1995 % 2006 % Crescimento Médio Menos de 10 ha 590998 32,54 638573 29,86 416704 25,94 277533 19,53 -0,20 10 a menos de 100 ha 261116 14,38 351278 16,43 313533 19,52 358913 25,26 0,13 Menos de 100 ha 852114 46,92 989851 46,29 730237 45,46 636446 44,79 -0,08 100 a menos de 1000 ha 100717 5,55 142370 6,66 128304 7,99 129586 9,12 0,11 1000 ha e mais 11149 0,61 16315 0,76 17714 1,10 18604 1,31 0,20 Total 1816094 100 2138387 100 1606492 100 1421082 100

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Na Tabela 1 verifica-se que, a grande maioria dos estabelecimentos, possuem menos de 100 ha, e os estabelecimentos com menos de 10 ha têm diminuído ao longo dos anos e os estabelecimentos que possuem entre 100 e 1000 ha têm aumentado. Apesar de o crescimento médio entre o período 1980/2006 ter sido praticamente estável e o valor da produção agropecuária têm crescido de forma significativa para alguns estados.

A taxa de crescimento real médio entre 1996-2006 foi de -40,96% para a Amazônia Legal (AL). O Estado do Mato Grosso foi o que mais se destacou em termos de crescimento responsável por 53,09% do valor da produção em 2006 (em 1980 era responsável por 21,47%), destacando-se por ser o estado que mais tem crescido ao longo dos anos, seguido do Amapá e de Rondônia. O Estado do Amazonas foi o que teve maior perda, com um crescimento real médio negativo 95,15%), seguido dos estados do Acre (-76,90%), Pará (-75,62%) e Maranhão (-71,5%). Na soma total a Amazônia Legal passou de uma produção de R$ 7.016,07 milhões, para R$ 3.722,04 milhões (os valores foram atualizados pelo deflator implícito do PIB com base no ano de 2000), conforme Tabela 2.

Tabela 2 – Evolução do valor da produção agropecuária dos Estados da Amazônia Legal (1980/2006), em milhões de R$ (2000). UF 80 % 85 % 96 % 2006 % Taxa de crescimento Médio AC 201.49 2.87 225.12 2.44 139.36 2.19 68.94 1.85 -76.90 AM 696.07 9.92 873.31 9.46 476.43 7.47 118.31 3.18 -95.15 AP 40.49 0.58 66.61 0.72 89.53 1.40 20.06 0.54 21.34 MA 1441.75 20.55 1432.40 15.51 781.91 12.26 583.01 15.66 -71.50 MT 1506.69 21.47 2327.47 25.20 2575.02 40.39 1976.00 53.09 41.85 PA 2093.91 29.84 2728.64 29.55 1334.68 20.93 602.64 16.19 -75.62 RO 328.98 4.69 643.22 6.97 434.46 6.81 174.62 4.69 3.26 RR 59.67 0.85 88.34 0.96 80.71 1.27 20.47 0.55 -35.22 TO 647.04 9.22 849.39 9.20 463.92 7.28 157.99 4.24 -80.05 Total 7016.07 100.00 9234.52 100.00 6376.01 100.00 3722.04 100.00 -40.96 Fonte: Ipeadata e IBGE – Sidra: Censo Agropecuário de 2006.

Apesar da queda no valor da produção, alguns estados se destacam, e o setor agrícola mantém-se como um dos mais importantes da região amazônica. Porém, é evidente a grande disparidade intra-regional, onde alguns Estados concentram um volume de riqueza maior que outros. Isso tem a ver muito com a formação econômica do Brasil.

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De acordo com Furtado (1991), a evolução dos ciclos de atividades agrícolas desencadeou desequilíbrios regionais, que foram recrudescidos à medida que o Sudeste se beneficiou do binômio do café – indústria, o Sul da pecuária e de outras práticas agrícolas, enquanto que o Norte, Nordeste e Centro-Oeste permaneceram em decadência de seus cultivos, até a década de 1950.

As causas do crescimento são apenas um dos ramos de investigação dos pesquisadores preocupados com a temática do crescimento econômico. Outra temática que também configura como objeto de investigação do presente artigo, é verdificar se há crescimento da produção em termos regionais, mas também se este é capaz de minimizar as diferenças entre as regiões ricas e as pobres, ou seja, se o hiato entre ricos e pobres está ou não sendo minimizado.

Um dos testes utilizados para tal finalidade diz respeito aos testes de convergência de renda per capita entre países de diferentes níveis de desenvolvimento. A idéia central desses modelos é de que haveria um ponto de steady-state (estado estacionário) e todos os países ou regiões tenderiam ao mesmo nível de renda ao longo do tempo, uma vez que a taxa per capita de crescimento de determinado país, no período t, relaciona-se inversamente ao seu o nível de produto inicial.

Entre os estudos de convergência destacam-se o de Barro e Sala-I-Martin (1991), que analisaram a convergência de renda nos EUA, Sala-I-Martin (1996) que testou a hipótese de convergência entre a renda do Japão, cinco países europeus e EUA. Para o Brasil destacam-se os estudos de Azzoni (2001); e Gondim, Barreto e Carvalho (2007). Em uma visão regional encontram-se os estudos de Arraes (1997); e Alves e Fontes (2001). Já os trabalhos de Oliveira Júnior, Castelar e Ferreira (2009); e Pessoa, et al. (2009) foram trabalhos que preocuparam-se em analisar a convergência especificamente para o setor agrícola brasileiro. Existem trabalhos direcionados para Amazônia como o trabalho de Vieira, Sonaglio e Carvalho (2008), que analisam apenas o Estado do Matogrosso, Rondônia e Tocantins e o trabalho de Diniz et al. (2009), que fazem uma análise municipal, porém com algumas limitações de dados entre os anos de 1980-2004 para 237 municípios da região.

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De forma geral, nos estudos de convergência de renda per capita têm usado os métodos de β-convergência e σ-convergência, pela facilidade de tratamento dos dados, bastando realizar um teste de hipóteses sobre o sinal do coeficiente estimado. Porém, a literatura apresenta várias críticas sobre essas metodologias, tais como: i) a possibilidade de ocorrer inconsistência na estimação de β; ii) o conceito de σ-convergência não é adequado para mostrar se há ou não convergência, tendo em vista que os indicadores de dispersão podem não ser adequados para mostrar o comportamento da distribuição regional do PIB per capita em alguns casos; iii) os conceitos de β e σ-convergência e as técnicas utilizadas para sua estimação são incapazes de mostrar o comportamento da distribuição da renda regional no tempo, não permitindo que se façam inferências sobre a dinâmica em termos de posição relativa das regiões no caminho que leva, ou não, à convergência.

Com base nessas criticas, utiliza-se, no presente artigo, uma metodologia de processo estacionário de primeira ordem, de Markov, que se acredita ser capaz de atenuar essas limitações. Esse processo envolve o calculo de uma matriz de probabilidades de transição das variáveis estudadas (nesse caso, o valor da produção agrícola), em um período inicial, a partir de uma estratificação de classes de renda que pode ser discreta ou contínua.

Essa metodologia já foi aplicada no Brasil por Stülp e Fochezatto (2004), que analisaram a evolução das disparidades regionais do Rio Grande do Sul; por Laurini, Andrade e Pereira (2003), que analisaram a distribuição da renda nos municípios brasileiros, e Pessoa et al. (2009) que aplicaram a metodologia para o setor agropecuário.

Mesmo que na literatura consultada já existam estudos que aplicaram outras metodologias no estudo de convergência para a região amazônica, porém com algumas limitações de dados, ainda não foi feito para a região um estudo para convergência da renda para o setor agropecuário. A consecução do presente estudo visa, portanto, contribuir para as pesquisas já existentes para uma região tão importante no contexto global.

Nesse sentido, com base em matrizes de transição de Markov, para o caso discreto, e na evolução observada no decênio 1996 a 2006, o presente trabalho pretende responder à seguinte questão: o crescimento experimentado pelo setor agropecuário na

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Amazônia, em nível municipal, é resultado do fato de as regiões agropecuárias pobres estarem melhorando seus níveis de renda em relação às ricas? O estudo procura responder essa questão para um período mais recente, utilizando dados mais recentes, provenientes do Censo Agropecuário de 2006.

O presente trabalho está estruturado em três seções, além desta introdução, ma seção dois expõem-se os aspectos teóricos e a fonte de dados do presente trabalho, na seção seguinte os dados são analisados e discutidos. Por fim, expõem-se as principais conclusões do presente trabalho.

2. ASPECTOS TEÓRICOS E ABORDAGEM EMPÍRICA

2.1. Discussões teóricas sobre o crescimento econômico e convergência de renda.

Nas ultimas décadas os princípios da Moderna Teoria do Crescimento Econômico, baseados no mainstream, tem ganhado destaque nos estudos e discussões realizadas sobre crescimento econômico. Estes modelos preconizam o desenvolvimento tecnológico como o motor do crescimento de longo prazo e defendem a idéia de que o crescimento continuo da renda per capita só poderia ser explicado pela continua melhoria no “estado das artes”.

O modelo precursor de Solow (1956) descreve o processo de crescimento equilibrado da economia, em que pressupõe uma função de produção, do tipo Cobb-Douglas, com rendimentos constantes a escala, onde o crescimento econômico e dado pela alocação dos fatores – capital (K) e trabalho (L), e por um fator de eficiência A, que representa a contribuição do trabalho na produção agregada, de forma que: Yt=F(Kt,AtLt).

Para Romer (1996), no modelo de Solow simplificado, tem-se apenas um bem na economia, não ha governo, e ignora-se as oscilações do nível de emprego. As taxas de poupança, depreciação, crescimento populacional e progresso tecnológico são constantes e os níveis iniciais de capital, trabalho e conhecimento são dados. Os parâmetros de trabalho e capital crescem a taxas constantes, de modo que: Lt =nL_t

•

e At =gAt

•

, onde n e g são parâmetros exógenos.

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Como as taxas são exógenas a dinâmica do modelo e analisada pelo capital, com base no capital por unidade de trabalho efetivo. Sendo k=(K/AL), encontra-se a variação de k no tempo aplicando a regra da cadeia para se chegar a taxa de variação do estoque de capital por unidade efetiva de trabalho. Esta e encontrada pela diferença entre os dois termos da equação: k=sf(k)−(n+g+δ)k

•

, onde o primeiro termo representa o investimento atual por unidade de trabalho efetivo e o segundo o novo investimento por unidade de trabalho efetivo, necessário para manter constante o montante de capital por trabalhador.

Segundo Jones (2000), o modelo prioriza a acumulação de capital, a taxa de poupança e o controle do crescimento populacional como motores do crescimento econômico e afirma que as economias convergem a um estado estável de crescimento, onde o estoque de capital per capita (k) deve apresentar crescimento nulo. Ao atingir o estado estacionário, a renda per capita não apresentaria nenhuma mudança e, desta forma, a economia manteria o nível de produto per capita e o nível de bem estar da população.

De acordo com o modelo de crescimento econômico de Solow, as economias pobres tendem a alcançar níveis de renda equivalentes as economias ricas, desde que, apresente crescimento acelerado do capital per capita, o que elevaria a produtividade e a eficiência da nação. No entanto, de acordo com Oreiro (1999), esta abordagem mostrou-se incapaz de explicar as grandes diferenças observadas nos níveis de renda per capita entre os diversos países do mundo, o que desencadeou o surgimento de outros modelos na tentativa de sanar tal limitação.

A linha de argumentação explorada por Mankiw, Romer e Weil (1992), defende que as diferenças observadas nos níveis de renda per capita entre os países devem-se as diferenças no estoque de capital per capita e não as taxas de crescimento da renda. Estes autores defendem que o modelo original de Solow foi incapaz de explicar as diferenças observadas nos níveis de renda per capita por se basear numa concepção muito estreita de capital, ou seja, apenas no capital físico. Considerando o estoque de capital deste modo, tem-se que as economias pobres demandariam taxas de poupança mais elevadas do que as economias ricas, o que não se verifica na realidade. Assim, a proposta desta linha de argumentação era que o conceito de capital fosse ampliado de forma a incluir também o

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estoque de capital humano, dado que a mão-de-obra dos diferentes países tem níveis de instrução e qualificação distintos. Diante desta alteração, a quantidade produzida passa a ser uma função de três insumos: ₌ α β 1−α−β

) ( t t t t

t K H AL

Y _{[capital físico (K), capital humano (H) e}

trabalho (L)]. Contudo, a reformulação do modelo de Solow proposta não altera a forma pela qual a tecnologia e tratada no modelo original, e assim mantém a conclusão de que a taxa de crescimento da renda per capita e igual para todos os países.

Por sua vez, na linha de argumentação dos chamados modelos de crescimento endógeno, o crescimento da renda per capita deixa de ser um dado, e passa a ser explicado endogenamente. Essa abordagem contesta a convergência das rendas per capita dos países a um mesmo nível de bem estar e desloca a atenção a dotação de fatores (inicial) e ao funcionamento das economias (níveis de investimento em educação, pesquisa, treinamento, entre outros.). Assim, ao observar o desenvolvimento de cada nação seria possível justificar as disparidades das taxas de crescimento econômico. A grande vantagem desse procedimento e que ele permite a analise dos fatores que determinam a taxa de crescimento da renda per capita.

2.2. O processo estacionário de primeira ordem de Markov

O processo de convergência pode ser obtido da seguinte expressão:

t

t MY

Y₊1= ₍₁₎

onde Y é um vetor linha de variáveis comparadas em dois períodos de tempo distintos (1996 e 2006); M é a matriz de probabilidade de Markov, que segundo Simon e Blume (2004, p. 617), seus coeficientes representam a probabilidade de passagem de um estado para outro. Para que o sistema tenha soluções, é necessário estudar as propriedades dessa matriz.

A matriz de probabilidades de transição de níveis de PIB agropecuário, entre os municípios da Amazônia Legal, é construída pelo uso da razão desta variável em relação à média dos municípios, a qual será considerada igual à unidade.

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No entanto, um importante aspecto é a definição do intervalo de classe que será utilizado para a construção da matriz de Markov, bem como a verificação se os dados do valor da produção da agropecuária per capita (1996-2006) possuem o comportamento de uma distribuição normal para os municípios da AL. Os testes de normalidade são necessários, uma vez que a construção das classes de níveis de valor da produção agropecuária per capita requer a hipótese de normalidade da distribuição dos dados populacionais de onde foi extraída a amostra, necessária para estabelecer a amplitude da classe de nível de valor da produção, a qual será denominada h..

O valor de h, ou seja, a amplitude de classe é importante para a estimativa da função densidade de probabilidade. Existe um trade-off para a escolha de h. Segundo Pagan e Ullah (1999) uma amplitude de classe muito grande faz com que haja grande número de pontos em cada intervalo, diminuindo a variância da estimativa, que produz um viés da estimativa do histograma de freqüência. Com uma amplitude de classe pequena, ocorre o contrário: reduz-se o viés, mas a variância aumenta. Dessa forma o valor de h deve ser escolhido para se fazer uma escolha ótima para o trade-off entre viés e variância da estimativa.

Conforme Magrini (1999), existem três critérios para a definição de h, esses critérios podem ser vistos com mais detalhes em Devroye e Gyorf (1985); Freedman e Diaconis (1981); e Scott (1979), que também podem ser utilizados em distribuições não-normais, asssim, o valor ótimo do intervalo de classe é dado por h=2,72sn-1/3, em que s é o desvio-padrão da distribuição e n; o número de observações.

Encontradas as classes do valor da produção agropecuária, pode-se estimar a matriz de transição (de Markov), por meio de um estimador de máxima verossimilhança da probabilidade de transição, comparando o número de municípios que pertencem a certa classe do período de 1996 e migram para outras classes, ou permanecem na mesma, em 2006. As probabilidades de transição podem ser estimadas por:

∑

= = + = _n k k t Ak n k k t Ak k t Aj ij X I X I X I P 1 , 1 , , 1 ^ ) ( ) ( ) ( (2)

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10

onde

^

ij

P

é a probabilidade de transição da classe i, no período t (1996), para a classe j, no período t+1 (2006), Ai corresponde a classe do valor da produção agropecuária per capita em 1996 e Aj e a classe do valor da produção para o ano de 2006. X são os elementos da distribuição e I(.) é a função de contagem.

A matriz de Markov relaciona o vetor de distribuição de probabilidade da variável PIB agropecuário per capita nas h classes Ai, no período t, com aquela verificada no período t+1. A diagonal principal representa uma probabilidade de o município permanecer na mesma classe, e os elementos fora da diagonal principal representam a probabilidade de transição entre as classes.

Segundo Bickenbach e Bode (2002) o critério de convergência, pode-se afirmar que haverá convergência quando a norma dos autovalores reais ou complexos de Mt for menor que a unidade. Como as somas das linhas da matriz de Markov Mt tem que ser 1, pois trata-se de uma matriz de probabilidade, obtêm-se sempre um autovalor 1. Portanto, sempre haverá convergência para um ou mais vetores de distribuição de PIB agropecuário. A presença de um único autovalor unitário e dos demais com norma menor que 1 indica que se tem um processo de convergência para uma única distribuição de probabilidade que será linear no autovetor correspondente ao autovalor unitário. Com esse vetor de convergência, pode-se descrever a estrutura da distribuição de PIB agropecuário per capita, à qual tende a evolução temporal do processo estocástico.

Assim como as demais metodologias para teste de convergência, essa também apresenta deficiências, cabendo destacar que o processo estacionário de primeira ordem, de Markov, assenta-se na hipótese teórica de rendimentos marginais decrescentes. Além disso, não reconhece a possibilidade de os choques exógenos afetarem o curso das regiões agropecuárias até o estado estacionário, dado que considera a probabilidade de transição constante ao longo do tempo. Para um sistema de equações em diferenças de primeira ordem, a distribuição de probabilidade para k períodos à frente depende unicamente de uma potência da matriz de probabilidades de transição, M: Yt+k = MkYt. A distribuição de probabilidade ergótica, definida no estado estacionário, ocorre quando k →∝.

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Ainda nesta perspectiva segundo Stülp e Fochezatto (2004), pode-se estimar a velocidade com que o equilíbrio de longo prazo é alcançado através da segunda raiz característica. Essa velocidade representa o tempo necessário para percorrer a metade da distância entre a posição inicial e a de equilíbrio de longo prazo (dm), denominado na literatura de meia-vida. Algebricamente tem-se dm = -(log2/logl|λ2|) , em que λ2 é o

segundo maior autovalor.

2.3. Fonte de dados

Os dados utilizados como proxy da renda do setor agropecuário foram o valor da produção agropecuária (exceto a indústria rural) coletados pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada1 (IPEA) para o ano de 1996, e do banco de dados agregados do Sistema IBGE de Recuperação Automática2 (Sidra) para o ano de 2006. Para compor a variável per capita, o valor da produção foi dividido pelo número do pessoal ocupado no setor agropecuário.

As informações geradas não passaram pelo teste de normalidade, no entanto, seguindo Cheshire e Magrini (2000), foi utilizado o procedimento de Devroye e Gyorf (1985) para o cálculo do valor de h, sendo passível de uso a dados não-normais.

O valor de h para construção das classes de valor da produção agropecuária per capita, para os municípios da Amazônia Legal, foi de 0,33; contudo, esse valor de h não se mostrou adequado, pois não contemplava todos os elementos da distribuição; optou-se, assim, por um valor arbitrário de h, de 0,5, que melhor se ajustava aos dados, definindo as 11 classes contidas na Tabela 3.

Os dados utilizados neste trabalho são dados em cross-section para 562 municípios da Amazônia Legal3, de acordo com a definição do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada.

3. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS.

1_{www.ipeadata.gov.br}

2_{www.sidra.ibge.gov.br} 3

Convém destacar que o número total de municípios, conforme o IPEA seria de 763; no entanto, devido à falta de dados para o valor da produção de 1996 para alguns municípios a amostra ficou reduzida para 562.

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Os resultados para os 562 municípios da Amazônia Legal indicaram um valor de h de 0,33, contundo esse valor de h não se mostrou adequado, pois não contemplava todas as observações da distribuição, optou-se, assim, por um valor arbitrário de 0,50, que melhor se ajustava aos dados, definindo as classes4 contidas na Tabela 3.

Tabela 3 – Classes do Valor da Produção agropecuária per capita para os municípios da Amazônia Legal (1996/2006) Classes do Valor da Produção Limite Inferior Limite Superior Classe 1 0,016 0,50 Classe 2 0,50 1,00 Classe 3 1,00 1,50 Classe 4 1,50 2,00 Classe 5 2,00 2,50 Classe 6 2,50 3,00 Classe 7 3,00 3,50 Classe 8 3,50 4,00 Classe 9 4,00 4,50 Classe 10 4,50 5,00 Classe 11 5,00 5,60

Fonte: Elaboração dos autores.

De acordo com os resultados, é possível observar que existem 11 classes do valor da produção da agropecuária. A classe mais pobre é a 1 que vai de 0,02% da média até 50% da média. A classe 2 que vai de 50% da média até a média. A classe 11 é a mais rica, indo de 400% da média até 460% da mesma5.

Os resultados da matriz de Markov baseados nas 11 classes do valor da produção podem ser visualizados na Tabela 4.

Tabela 4 – Matriz de Markov para os municípios da Amazônia Legal.

Classes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0,505 0,265 0,211 0,237 0,105 0,231 0,273 0,000 0,000 0,000 0,250 2 0,317 0,420 0,382 0,342 0,316 0,154 0,182 0,333 0,167 0,000 0,000 3 0,102 0,120 0,171 0,237 0,158 0,154 0,182 0,000 0,500 0,200 0,250 4 0,032 0,090 0,079 0,079 0,105 0,000 0,182 0,000 0,000 0,400 0,000 5 0,016 0,050 0,079 0,079 0,158 0,077 0,091 0,000 0,167 0,000 0,250

4_{As distribuições do valor da produção per capita da agropecuária foram normalizadas pela média dos} municípios da Amazônia Legal. A idéia desse procedimento é possibilitar a classificação das duas distribuições (1996 e 2005) em um mesmo intervalo de classe.

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O valor médio do valor da produção agropecuária per capita dos municípios pertencentes a Amazônia Legal foi de aproximadamente R$ 4.041.

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13 6 0,005 0,025 0,026 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,200 0,000 7 0,000 0,025 0,013 0,000 0,053 0,077 0,000 0,333 0,167 0,200 0,000 8 0,011 0,000 0,026 0,000 0,053 0,000 0,091 0,000 0,000 0,000 0,000 9 0,011 0,000 0,013 0,026 0,053 0,077 0,000 0,000 0,000 0,000 0,250 10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,333 0,000 0,000 0,000 11 0,000 0,005 0,000 0,000 0,000 0,231 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Fonte: Elaboração dos autores.

Interpretando os resultados, verifica-se na diagonal principal a probabilidade de municípios que estão em uma classe permaneçam nela. As colunas informam a classe que um município estava em 1996, e as linhas, por sua vez, indicam a classe em que o município se encontrava em 2006. Dessa forma, o número da primeira linha, e primeira coluna, indica a probabilidade de um municípios que estava na classe 1 permanecer nela mesma é de 50,5%. A pior situação encontrada na matriz de Markov é a que um município que estava na classe 3 e passasse para a classe 2, com uma probabilidade de 38,2%, e a melhor situação encontrada é a de um município que estava na classe 8 passasse para a classe 10, com probabilidade de 33,33%.

Na Tabela 5 verifica-se o percentual de municípios que melhoraram e pioraram de classe entre os anos de 1996 e 2006. Pelo resultado encontrado fica evidente que o número de municípios que melhoraram de posição é um pouco maior que o de municípios que pioraram, enquanto que 177 municípios pioraram de posição, 188 melhoraram e 197 municípios mantiveram sua posição na classe entre os anos de 1996 e 2006.

Tabela 5 – Aumento (Diminuição) relativa dos municípios da Amazônia Legal entre os anos de 1996 a 2006.

Número de posições Melhoraram % AL Pioraram % AL entre 10 e 6 6 1.07 14 2.49

entre 5 e 2 88 15.66 68 12.10

1 94 16.73 95 16.90

0 197 35.05

Total 385 68.51 177 31.49

Fonte: Elaboração dos autores

Pela estrutura da matriz de probabilidade de transição (Markov) observa-se uma tendência de convergência para classes de menor renda. Para confirmar essa expectativa,

(14)

14

deve-se calcular a distribuição de probabilidades para o estado estacionário, que corresponde a solução do sistema de equações em diferenças.

Por meio da matriz especificada na Tabela 4 estimou-se a evolução temporal da distribuição do valor da produção agropecuária per capita, que pode ser vista na Tabela 6.

Tabela 6 – Convergência das 11 classes de valor da produção agropecuária em direção ao estado estacionário.

Classe de Valor da Produção Distribuição em 1996 Distribuição em 2006 Estado Estacionário Classe 1 0.2 a 0.5 33.27 32.21 31.47 Classe 2 0.5 a 1 35.59 35.05 35.42 Classe 3 1 a 1.5 13.52 13.88 13.77 Classe 4 1.5 a 2 6.76 6.94 6.96 Classe 5 2 a 2.5 3.38 5.16 5.42 Classe 6 2.5 a 3 2.31 1.60 1.50 Classe 7 3 a 3.5 1.96 1.96 2.14 Classe 8 3.5 a 4 0.53 1.07 1.18 Classe 9 4 a 4.5 1.07 1.25 1.23 Classe 10 4.5 a 5 0.89 0.18 0.40 Classe 11 5 a 5.6 0.71 0.71 0.52 Fonte: Elaboração dos autores

No ano de 1996 e 2006 observa-se que os municípios estavam, em sua maior parte, concentrados na classe 2, 3 e 1, somando respectivamente 82,38% e 81,14% da distribuição, dentre esses municípios o único que cresceu foram os da classe 3, passando de 13,52% para 13,88%. A maior mudança entre classes ficaram entre as classes intermediárias (4, 5, 6 e 7) que passaram de 14,41% para 15,66% da distribuição, já as classes mais ricas (8, 9, 10 e 11) mantiveram sua distribuição estável com 3,20%.

No estado estacionário, o qual consiste na solução do sistema de equações em diferença descrito na seção 3, indica que no longo prazo os municípios estariam migrando para as classes mais intermediárias (16,01%), principalmente para as classes 5 e 7, porém em uma proporção muito pequena. Entre as classes mais ricas a que aumenta a sua participação no longo prazo são os municípios pertencentes a classe 8.

Além disso, observa-se pela distribuição do valor da produção agropecuária per capita, que a hipótese de convergência absoluta não se mantém, o que era de esperar, dada a heterogeneidade dos estados estacionários dos itens da amostra. O cálculo da velocidade

(15)

15

de convergência foi de 0,352 no período, o que representa, nos termos do corte temporal em que foi feita a distribuição do valor da produção agropecuária per capita, aproximadamente 6,5 anos para o setor agropecuário percorrer a metade da distância entre a posição inicial e a de equilíbrio de longo prazo.

Na Tabela 5 percebe-se que a mudança de classes entre os municípios da Amazônia Legal é equilibrada, porém, essas mudanças podem estar ocorrendo na melhora de alguns municípios e piora de outros. Na Figura 1 podem-se identificar, espacialmente, quais os Estados tornaram-se mais pobres no setor agropecuário e quais evoluíram entre os anos de 1996-2006.

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16 Figura 1 – Dispersão espacial dos municípios de acordo com a melhora ou piora das

classes de renda. Fonte: Elaboração dos autores.

O estado que mais evoluiu no setor agropecuário foi o Mato Grosso (MT), dos seus 75 municípios que fizeram parte da amostra 13 (17,33%) mantiveram-se na mesma classe do valor da produção, enquanto que 49 (65,34%) melhoraram de classe e somente 13 (17,33%) de seus municípios pioraram de classe. Ou seja, dentro do processo de convergência de longo prazo, será o município mais beneficiado no setor agropecuário. Essa melhora deveu-se muito ao fato de nas últimas décadas, ao Estado do Mato Grosso ter se mantido como o sexto maior produtor agropecuário do país, destacando-se principalmente na exportação. Entre 1989 e 2004 o MT multiplicou em 17 vezes a sua receita de exportação de produtos agropecuários, muito provavelmente por que foi alçado como principal produtor de soja no país (MIDIC, 2010)6.

Outra importante característica do MT é o seu nível educacional, de 1970 a 2000 foi o Estado que apresentou maior evolução na média de estudo dos trabalhadores do setor agropecuário (Tabela 7), passando em 2000 inclusive a média nacional, essas características indicam que o estado, dentro da Amazônia Legal (AL) é o estado que mais tem investido em capital humano, que é um importante elemento para o crescimento econômico.

Tabela 7 – Anos médios de estudo dos trabalhadores do setor agropecuário com 10 anos ou mais de idade.

1970 1980 1991 2000 RO 0.77 1.64 2.86 3.88 AC 0.46 0.61 1.39 2.37 AM 0.79 1.07 1.69 2.69 RR 1.05 1.53 2.83 3.27 PA 1.02 1.43 2.01 2.84 AP 1.21 1.47 2.23 3.51 MA 0.45 0.72 1.28 2.27 MT 1.16 1.95 3.25 4.16 Média AL 0.86 1.30 2.19 3.12 Média BRA 0.99 1.51 2.48 3.48 6

(17)

17 Fonte: Adaptado de Freitas, Bacha e Fossatti (2007, pag. 120)

O estado do Tocantins (TO) foi o que apresentou a segunda maior melhora absoluta, foi o estado que, comparado aos outros, teve o maior numero de municípios que melhoraram 51, o que corresponde a 42,86% dos 119 municípios que fizeram parte da amostra. Também foi um dos estados que apresentou um dos maiores valor absoluto de piora com 38 municípios, que representam 31,93% dos municípios do estado de TO. O terceiro estado que se destacou na melhora de classes do valor da produção agropecuária foi o Amapá, entre os seus 14 municípios que fizeram parte da amostra, apenas 1 apresentou piora, e 9 (64,29%) melhoraram de posição em relação a 1996.

O estado do Amazonas foi outro que apresentou melhora significativa, visto que dos 62 municípios do estado 19 melhoraram de classe e 15 pioraram. Essa melhora deveu-se muito ao fato de nas últimas décadas, ao Estado do Amazonas ter deveu-se apredeveu-sentado como uma das novas fronteiras agrícola, destacando-se principalmente na produção de Soja no sul do estado. Em 2005 foi o 14º na posição dos estados produtores de soja com 2,12 t/ha. Ao longo dos anos, a estrutura produtiva de grãos, principalmente a soja, tem provocado fortes investimentos no Estado, graças a uma logística espacial direcionada pelos eixos de integração nacional na Amazônia.

A grande preocupação nesse aspecto é o impacto ambiental que isso vem causando no Estado, essa preocupação coloca em cheque uma possível evolução futura, porém, não é o enfoque de nosso debate.

Os estados do Acre (AC) e Roraima (RR), foram os estados que ficaram em uma posição intermediária, onde a melhora ou perda de classe não foi tão expressiva em termos absolutos.

Já entre os estados que apresentaram pior desempenho destaca-se o Maranhão (MA). Dos 96 municípios que fizeram parte da amostra 53 (50,21%) mantiveram-se na mesma classe de valor da produção, apenas 8 (8,33%) melhoraram e 35 (36,46% municípios de sua amostra) pioraram de classe. O estado do Maranhão é o que possui a maior participação relativa da população no setor rural, bem como possui a maior PEA

(18)

18

(População Economicamente Ativa), que segundo dados da PNAD, no ano de 1999 mais de 50% dos ocupados estavam na agropecuária.

Rondônia (RO) foi o estado que apresentou o segundo pior desempenho. Rondônia manteve 21 (52,5%) de seus municípios na mesma classe de valor da produção, apenas 2 (5%) melhoraram de classe e 17 (42,5%) pioraram, em termos relativos foi o estado que teve o pior desempenho, porém comparado a região amazônica foi o terceiro pior estado. O Pará foi o terceiro com pior desempenho, dos seus 126 municípios que fizeram parte da amostra 37 (29,37%) continuaram no mesmo nível de classe de valor da produção, 41 (32,54%) dos municípios melhoraram de classe e 48 (38,09%) pioraram. Dentre os estados da Amazônia Legal foi o que apresentou o maior número de municípios com piora, porém foi o terceiro que apresentou volume de municípios que melhoraram.

Os estados do Mato Grosso e Tocantins além de apresentarem os municípios que mais melhoraram entre o decênio analisado foram também os estados que apresentaram os maiores níveis de classe como pode ser verificado na Figura 2.

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19 Figura 2 – Tamanho das classes de valor da produção agropecuária per capita dos

municípios da Amazônia Legal (1996-2006) Fonte: Elaboração dos autores

Já os municípios que apresentaram menores classes do valor da produção são os municípios do Pará, Amazonas e Maranhão.

Observa-se, portanto, que o crescimento econômico não está sendo capaz de reduzir as diferenças intra-regionais, segundo o que aponta a metodologia aplicada e que as políticas públicas direcionadas ao setor agropecuário deveriam ser repensadas, visando não somente ao crescimento da produção. É factível que no setor existem problemas que intensificam a piora nos resultados, segundo Freitas, Bacha e Fossatti (2007) em 1980 o setor agropecuário apresentou uma média de 1,51 anos de estudo contra 4,37 anos de estudo para o conjunto de trabalhadores no Brasil. Segundo os dados da Tabela 7, verifica-se essa evolução para os estados da Amazônia Legal.

Os estados pertencentes a Amazônia Legal possuem uma média de anos de estudos inferior a média brasileira, indicando a necessidade de um forte investimento em capital humano. Uma possível redução do hiato de crescimento do valor da produção agropecuária per capita no setor agropecuário poderia ser conseguida se fosse aprofundada a profissionalização na gestão de negócios, tornando-o mais eficaz. Tal comportamento poderia ser obtido, especialmente, se o produtor passasse a utilizar mais os mercados futuros para se protegerem contra as variações não esperadas nos preços futuros dos produtos agropecuários.

4. CONCLUSÃO

A teoria econômica e as evidências empíricas têm mostrado a possibilidade de convergência entre regiões, porém, as recentes evidências contestam a possibilidade de convergência absoluta. Os resultados obtidos neste trabalho com a variável valor da produção agropecuária per capita, no decênio 1996-2006, também invalida a hipótese de convergência absoluta dos municípios da Amazônia Legal. Além disso, o recente crescimento do setor agropecuário, no período analisado, pouco tem contribuído para

(20)

20

amenizar a desigualdade existente entre os municípios, observando-se uma tímida melhora do mesmo, fato evidenciado pela baixa convergência para classes 5 e 7 de valor da produção acima da média da região.

A metodologia empregada permitiu identificar a dinâmica distributiva agropecuária em longo prazo. No estado estacionário a maior parte dos municípios da AL permanecem no mesmo nível de classe, sendo que a maior parte destes municípios estão concentrados na parte inferior da distribuição (classes 1, 2 e 3). Isso mostra que o crescimento econômico, por si só, não está conseguindo amenizar as disparidades existentes entre os municípios da AL, no que tange ao valor da produção agropecuária per capita.

Os municípios pertencentes ao Mato Grosso e Tocantins foram os que tiveram melhor evolução ao longo do decênio 1996-2006, enquanto que os municípios pertencentes ao Maranhão, Rondônia e Pará tiveram pior desempenho, esse é um indício de que, apesar de não existir convergência na região, há uma transmissão entre municípios que melhoram e pioram, ou seja, a mudança ocorre entre os estados da região da AL.

Assim, conclui-se que as estimativas apontam para um padrão de convergência ruim, no sentido que os municípios, em sua maioria, não estão conseguindo, em média, criar trajetórias de crescimento sustentado que os levem para classes superiores de valor da produção. Em outras palavras, no período analisado, o hiato de crescimento do valor da produção per capita permaneceu estável, sem significativas melhoras.

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