ESPECIALIZAÇÃO INDUSTRIAL E ARRANJOS PRODUTIVOS LOCAIS: IMPACTOS SOBRE A ECONOMIA DE ESCALA NAS MICRORREGIÕES CEARENSES RESUMO

ESPECIALIZAÇÃO INDUSTRIAL E ARRANJOS PRODUTIVOS LOCAIS: IMPACTOS SOBRE A ECONOMIA DE ESCALA NAS MICRORREGIÕES CEARENSES

Autoria: Elton Eduardo Freitas, Francisco de Assis Soares, Sandra Maria dos Santos, Diego de Maria André,

Mônica Cavalcante Sá de Abreu, José Carlos Lázaro da Silva Filho

RESUMO

Objetiva-se analisar o impacto da especialização industrial das microrregiões cearenses sobre o nível de economia de escala das plantas produtivas locais comparativamente ao padrão médio estadual. A análise se desenvolve a partir da decomposição do quociente locacional (indicador de especialização industrial), para cada indústria e microrregião, em dois efeitos: um que destaca a contribuição do número de empresas para a geração do emprego industrial; e outro que mostra a importância da escala de produção expressa pelo tamanho médio local do estabelecimento como proporção do tamanho médio estadual. A fim de verificar em que medida os Arranjos Produtivos Locais (APL) afetam o nível de economia de escala na indústria local, estima-se um modelo econométrico expandido a partir do modelo proposto por Holmes e Stevens (2002). Usa-se um painel de dados da RAIS para os anos de 2000 a 2007, em nível de microrregião. Os resultados mostram que em regiões com presença de APL o efeito da especialização sobre a escala é menor. Por outro lado, constata-se que o efeito da especialização sobre do número de estabelecimentos é mais significativo. Conclui-se que a relação entre especialização e escala de produção tem efeito positivo e significante, porém a magnitude do coeficiente estimado é reduzida quando a região tem a presença de APL.

Palavras-chave: especialização industrial, APL, quociente locacional, microrregião, Ceará

1. INTRODUÇÃO

A distribuição espacial da atividade econômica sempre constituiu um tópico importante da análise regional tendo em vista que sempre houve uma preocupação em entender como as bases das economias locais se estruturam e moldam as desigualdades de emprego e renda entre regiões e pessoas. Esta questão se torna mais relevante para aqueles países com extensa área geográfica, população elevada e diferentes estádios de desenvolvimento industrial ou espacial.

As aglomerações produtivas são relevantes para o desenvolvimento local e os Arranjos Produtivos Locais (APL) são aglomerações territoriais de agentes econômicos, políticos e sociais, em torno de uma específica atividade econômica, apresentando vínculos mesmo que incipientes (REDESIST, 2008). Nesse sentido, estudos sobre especialização produtiva regional devem considerar em que medida os APL’s afetam variáveis como tamanho médio, salário, qualificação da mão de obra, etc., para que se possa conhecer melhor a dinâmica produtiva local.

Holmes e Stevens (2002), Barrios, Bertinelli e Strobl (2003), Soares e Santos (2007) e Soares, Santos e Freitas (2008) mostram que a especialização industrial regional é uma variável importante na geração de economias de escala da indústria. Ademais, mostram que características regionais e industriais influenciam o modo como as economias de escala são geradas dentro das aglomerações.

Para se ter uma noção do que está ocorrendo em termos de mudança estrutural da economia cearense, observa-se que vem crescendo de modo acelerado o número de empresas cuja sede está em outro estado da federação. Constata-se que, de acordo com o cadastro geral

de empresas realizado pelo IBGE em 1996, até 1969 o Ceará dispunha de 211 empresas cuja sede se localizava em outro estado, magnitude que gradativamente vem se expandindo quando passou para 1498 no ano de 1996 (SOARES, 1998, p.54). Tais alterações econômicas refletiram-se nos níveis de emprego e no tamanho médio das empresas, pois houve o surgimento de novas grandes e médias empresas associadas ao surgimento de uma franja de empresas micro e pequenas em larga proporção, a ponto de reduzir o tamanho médio das empresas operando no Ceará (SOARES, 1998, p.52-53). Esta questão tem-se aprofundado nos anos mais recentes.

Certamente, a reestruturação produtiva do Ceará é conseqüência de uma política industrial baseada em incentivos fiscais predominantemente sustentados pelo governo estadual que tem como marco determinante a criação de vantagens fiscais e de infra-estrutura em conjugação com investimentos e recursos federais em projetos de acordo com a política nacional de fomento aos eixos de desenvolvimento econômico e social, particularmente nos campos de turismo e transporte.

Talvez um dos aspectos mais relevantes da nova política industrial no Ceará esteja na ênfase dada à interiorização e à busca de novas tecnologias através da instalação de empresas modernas e da expansão do sistema estadual de tecnologia. Estes vetores de política sinalizam a existência de uma busca pela competitividade, particularmente evidenciada quando se observa uma recomposição na pauta de exportações cearenses a favor de novos produtos manufaturados.

Este artigo objetiva analisar os impactos da especialização industrial regional da economia cearense sobre as economias de escala da indústria local. Enfatizando, principalmente, os efeitos das diferenças de uma região especializada com predominância da economia de escala ou pelo número de firmas, para mostrar que o desenvolvimento local impacta o nível de economia de escala, mas se ele vem acompanhado de incentivos à formação de Arranjos Produtivos Locais (APL), os efeitos poderão ser espalhados de modo extensivo pelo número de firmas instaladas, de modo a provoca uma redução do efeito escala. As conseqüências sobre o volume de emprego, número de firmas, salários e qualificação da mão de obra, nesse sentido, passam a ser importantes para entender o que acontece quando a especialização cem acompanhada de forças empresariais e institucionais cooperativas, presentes nos APL’s.

As regiões de análise são formadas pelas microrregiões do estado do Ceará, englobando os períodos de 2000 a 2007. Quanto à identificação dos APL’s do Ceará, são adotados os resultados encontrados por Suzigan (2006), que identifica, para todas as microrregiões brasileiras, aquelas que apresentam algum tipo específico de APL.

Além desta introdução e da conclusão, a secção 2 faz uma breve avaliação sobre a relação entre especialização e arranjos produtivos locais; a seção 3 expõe os aspectos metodológicos, abordando o modelo econométrico, as equações a serem estimadas e a origem dos dados; a seção 4, por sua vez, mostra os resultados, segundo duas configurações de análise: uma descritiva, mostrando o comportamento das variáveis selecionadas; e, outra, com os resultados da estimação das equações de regressão que medem o impacto da especialização sobre a economia de escala.

2. ESPECIALIZAÇÃO REGIONAL E ARRANJOS PRODUTIVOS LOCAIS

Segundo Haddad (1989, p.58), especialização industrial refere-se à concentração de atividades produtivas em pontos do espaço geográfico-político-administrativo. Uma questão importante, associada a esse termo, é a formação de economias de aglomeração, ou seja, as vantagens oriundas da proximidade geográfica dos atores, incluindo acesso a conhecimentos e capacitações, mão-de-obra especializada, matérias-primas e equipamentos, dentre outros.

A aglomeração amplia as chances de sobrevivência e crescimento das empresas, constituindo-se em relevante fonte geradora de vantagens competitivas, enfatizadas pela importância das economias externas, pela complementariedade e transações entre plantas (DINIZ; CROCCO, 1996, KRUGMAN, 1991). Isto é particularmente significativo no caso de micro, pequenas e médias empresas, que tendem a fortalecer-se pela proximidade locacional, pela necessidade de contado direto, trocas de informações, articulações estratégicas e de fluxos de mercadorias e de trabalho.

Estudos sobre concentração industrial no Brasil têm encontrado algumas propriedades bastante interessantes, tais como o novo processo de relocalização da indústria, nomeado por Azzoni (1985) como o fenômeno da “reversão da polarização” da indústria, um movimento de desconcentração industrial em direção a novas áreas produtivas, notadamente no interior das regiões Sudeste e Sul. Na verdade o fenômeno da “reversão da polarização” tem se acelerado em novas dimensões em virtude das características recentes da economia brasileira relacionadas com o processo de globalização e do novo paradigma tecnológico que se incorporou ao processo produtivo. Tais circunstâncias econômicas têm produzido uma reestruturação produtiva com deslocamento de empresas entre macrorregiões ou entre microrregiões de uma mesma macrorregião, cujos efeitos são a conformação de um novo perfil regional de produção.

Mais recentemente tem-se observado o aprofundamento deste processo com o surgimento de Arranjos Produtivos Locais (APL) em todas as macrorregiões brasileiras, inclusive, em microrregiões de pouca tradição industrial (DINIZ E CROCCO (1996), PACHECO (1999), SABÓIA (2000), SOARES E SANTOS (2007), SOARES, SANTOS e FREITAS (2008)).

O conceito de APL faz referência a um arranjo local de firmas posicionadas em diferentes âmbitos da cadeia produtiva, sejam firmas concorrentes quanto complementares, presença de instituições de apoio como universidades, institutos de pesquisa, associações de classe, etc. O APL está caracterizado pela maior densidade de suas articulações intra-setoriais, pela sua concentração geográfica e pelas sinergias que são geradas no seu interior em termos de progresso técnico, produtividade e competitividade (BNDES, 2003 apud AQUINO; BRESCIANI, 2005).

O Quadro 1, extraído de Aquino e Bresciani (2005), apresenta as principais diferenças entre quatro diferentes tipos de aglomerações: distrito industrial, cadeia produtiva, cluster e APL. Note que, para identificação de um APL, é preciso que exista especialização industrial e mais outros fatores. Assim, o conceito de APL é derivado do conceito de especialização, no sentido de que para sua caracterização deve haver a identificação de mais fatores além de especialização, tais como cooperação e integração entre empresas, que, na tradição de Porter (1989), caracteriza-se como um conjunto de forças que integram o espaço econômico e criam vantagens competitivas locais que são transferidas para as empresas que operam nestes ambientes produtivos.

Conceito Distrito Industrial Cadeia Produtiva Cluster APL Concentração Geográfica Existente Pode Existir Pode Existir Existente Especialização Setorial Pode Existir Existente Existente Existente Integração de Atores Pode Existir Pode Existir Fundamental Fundamental Cooperação entre Empresas Pode Existir Pode Existir Fundamental Fundamental Quadro 1 - Comparação entre os conceitos relacionados a aglomeração industrial

Fonte: Aquino e Bresciani, 2005

No Brasil, costuma-se tratar APL como uma formação que, em geral, abarca micro, pequenas e médias empresas (BRITO e ALBUQUERQUE (2002), HASENCLEVER; ZISSIMOS, 2006; CROCCO et al., 2006), que tendem a gerar ganhos de escala, dado que a formação das economias externas incrementa a capacidade competitiva das empresas e as ajudam a superar as barreiras ao seu crescimento.

Suzigan (2006), por meio de um refinamento interessante do método de seleção de aglomerações de empresas, utiliza uma metodologia para identificação de APL’s, que consiste no cálculo de Quocientes Locacionais (QL’s), tomando como base os dados de emprego da RAIS/MTE segundo as classes da CNAE (Classificação Nacional das Atividades Econômicas), tendo como região geográfica analisada as microrregiões brasileiras.

Devido à grande diversificação e densidade da estrutura industrial da economia brasileira, Suzigan (2006) propõe ainda que diferentes filtros devam ser adotados para cada estado brasileiro (ver tabela 1). Nos estados que apresentam estrutura industrial mais densa, são adotados filtros mais rigorosos, enquanto para os estados menos desenvolvidos industrialmente, os critérios adotados são menos rigorosos.

Tabela 1 - Definição dos filtros para identificação de APL's segundo Suzigan, 2006

Gini (maior que) QL (maior que) Número de estabelecimentos (maior ou igual a) Participação no emprego (maior ou igual a) Volume de emprego (maior ou igual a) SP, MG 0,5 2 10 1% -RS 0,5 2 10 1% 2000 SC, PR qualquer 2 10 1% -RJ qualquer 2 10 1% 1000

CE, BA, PE, GO, ES qualquer 2 5 1% 1000

PA qualquer 2 5 1% 250

MA, PI, TO, AL, SE, AM, RO, AC, AP, RR, MT, MS, RN, PB

qualquer 1 5 1%

-Estados

Filtros

Fonte: Suzigan, 2006

Em recente artigo, Galinari et. al. (2007) mostram, empiricamente, os efeitos das economias de aglomeração sobre os salários industriais no Brasil. Eles evidenciam que em regiões com especialização produtiva de participação nacional importante, em que predominam pelo menos uma grande empresa, são contempladas por salários e níveis educacionais mais elevados, porém nas especializações produtivas regionais em que predominam micro, pequenas e médias empresas, destacada pela migração dessas empresas para regiões com a população economicamente ativa (PEA) com baixa qualificação e produtividade, são regiões especializadas de baixos salários.

3. METODOLOGIA

3.1. Especialização e Economia de Escala: um modelo econométrico

Holmes e Stevens (2002) mostraram que se pode fazer uma avaliação da relação entre economias de escala e concentração geográfica da atividade produtiva. Contrariando hipótese corrente na literatura especializada, revelaram, segundo um modelo econométrico de decomposição do quociente locacional para a economia americana, que a presença de economia de escala na atividade produtiva era determinada pela existência de concentração geográfica. Tal resultado foi constatado por Barrios, Bertinelli e Strobl (2003) para a Irlanda, acrescentando-se que certas características setoriais e locais ampliam o efeito. Ademais, mostrou que a política econômica afeta o processo de concentração, fato comprovado por uma análise painel temporal.

Seguindo a metodologia de Holmes e Stevens (2002), Soares, Santos e Freitas (2008) ajustaram o modelo para o Brasil e verificaram a prevalência da hipótese sobre o efeito escala para as regiões de forte especialização industrial, segundo o quociente locacional calculado a

partir da variável emprego da RAIS. Tais resultados foram expandidos para testar o modelo ampliado de acordo com Barrios, Bertinelli e Strobl (2003) e gerou também estimativas similares a destes autores.

No entanto, os estudos anteriores citados não analisaram a hipótese de que a presença de APL pode amortecer o impacto da especialização sobre o efeito escala, isto porque, como já discutido, no APL predomina micro, pequena e média empresa.

A metodologia utilizada por Holmes e Stevens (2002) mostra a relação entre escala e concentração econômica mediante a construção de um modelo de regressão que parte da medida de especialização industrial pelo indicador do quociente locacional (

Q

x), gerado segundo a variável emprego, onde “x” representa o setor produtivo selecionado.

Assim, faz-se a decomposição do

Q

x de forma a captar duas possíveis fontes de especialização nas localidades: i) importância relativa da razão número de estabelecimentos por trabalhador na microrregião comparado ao correspondente indicador nacional; ii) contribuição das economias de escala medidas pelo tamanho médio dos estabelecimentos nas microrregiões relativamente ao tamanho médio do país.

Para o cálculo do

Q

x utiliza-se a fórmula conhecida na literatura:

x

x

x

x

Q

i l l i x l i , ,

=

(1) Onde: l i

x

, = emprego na indústria i da microrregião l;

l

x

= emprego total das indústrias da microrregião l;

i

x

= emprego na indústria i de todas as microrregiões;

x

= emprego total das indústrias do país.

Para decompor a medida do quociente locacional parte-se da expressão (1), que por meio de uma manipulação matemática chega-se à identidade (2):

s l i n l i x l i

Q

Q

Q

_,

=

_,

⋅

_, (2) Sendo que:

x

x

n

n

Q

l i l i n l i , ,

=

(2.1) i i l i l i s l i

n

x

n

x

Q

, , ,

=

(2.2) Onde: l i

n

_, = estabelecimentos da indústria i da microrregião l;

i

n

= total de estabelecimento da indústria i no país.

De (2.1) vê-se claramente que o quociente mostra no numerador a participação do número de estabelecimentos da indústria “i” da microrregião “l” em relação a esta mesma indústria em nível nacional e, no denominador, a participação relativa do emprego microrregional no nacional. Assim, este indicador mostra a contribuição relativa do número de estabelecimentos para a formação do emprego regional. Quando a razão é maior do que a unidade a contribuição do número de plantas instaladas é determinante para a geração do emprego local.

Por outro lado, a expressão (2.2) mostra a razão entre o tamanho médio da planta local, refletindo a escala de produção local em confronto com a mesma dimensão em nível nacional. Esta medida pode ser tratada como uma “proxy” para a presença de economias de escalas na região de referência, quando seu valor for superior à unidade.

Logaritimizando a equação (2) tem-se:

s l i n l i x l i

q

q

q

_,

=

_,

+

_, (3) onde:

)

ln(

_, , j l i j l i

Q

q

=

j

=

x

,

n

,

s

O modelo visa testar a hipótese de que um maior grau de especialização da microrregião em determinada indústria acarreta maior tamanho médio da planta industrial. Sendo assim, supondo as hipóteses usuais do modelo clássico de regressão, estima-se uma regressão, usando o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) para cada indústria i conforme a equação 4. Equação similar pode ser feita para

q

n, para efeito de estimação de

β

n. Assim,

1

=

+

s n

_β

β

. l i x l i s i i s l i

q

q

_,

=

α

+

β

_,

+

ε

_,

l

=

1

,

2

,

3

,...,

k

(4)

3.2. Equações para estimação

Soares, Santos e Freitas (2008) avançam na metodologia proposta por Holmes e Stevens (2002) realizando estudo empírico sobre a indústria de transformação do Brasil. Para tanto, partiu do pressuposto de que os resultados não seriam tão robustos quanto os encontrados por Holmes e Stevens (2002), pois os mesmos não consideraram os efeitos diferenciados das características industriais e regionais, bem como dos impactos das mudanças temporais associadas às mudanças estruturais da economia, que envolve o padrão de especialização do emprego industrial.

A partir da conclusão de Soares, Santos e Freitas (2008), considera-se que as diferenças regionais são fundamentais na determinação do padrão da economia de escala da cada região. Neste contexto, os APL’s apresentam características que podem modificar as diferenças de tais padrões.

Neste sentido, procura-se verificar o impacto que uma região com APL proporciona sobre a escala da economia. Com isso, a equação 4 é reespecificada como um modelo com dados em painel, considerando o tratamento econométrico com efeitos fixos como a metodologia adequada para incorporar o efeito das variáveis não observadas.

Assim, as equações de regressão a serem estimadas, usando MQO, assumem as seguintes configurações: t l i t t l i t l i x t l i s t l i s t l i

q

DAPL

DT

q

7 _,, 1 , , , , , , , , , ,

=

α

+

β

+

δ

⋅

+

∑

λ

⋅

+

ε

= (5.1) t l i t t l i t l t l i l x t l i s t l i s t l i

q

DMR

DT

q

7 _,, 1 , , 33 2 , , , , , , , ,

=

α

+

β

+

∑

δ

⋅

+

∑

λ

⋅

+

ε

= = (5.2) Onde: t l i

DAPL_,, = dummy APL, assumindo valor um para cada microrregião l em que há algum tipo de APL e zero nos demais casos; DT_i,l,t= dummies tempo, onde toma-se como referência o ano de 2000, e t =1,...,7 representando, respectivamente, 2000,..., 2007,

assumindo valor um para um ano t , e zero para os demais;. DMR_i,l,t= dummies para as microrregiões, assumindo valor um para uma dada microrregião l e zero para as demais.

A equação 5.1 examina como a especialização industrial relativa de uma microrregião afeta a escala produtiva das plantas da indústria local. Capta também a contribuição de cada indústria e das características regionais sobre a economia de escala, além dos impactos da presença de APL na região expresso pelo parâmetroδ . Para identificação da microrregião com presença de APL usam-se os resultados de Suzigam (2006). Já a equação 5.2, tem como diferencial a utilização das dummies regionais, DMR_i,l,t, para uso comparativo o resultado da equação 5.1, no tocante a magnitude de _βs_{, forma a captar como as diferentes regiões}

influenciam no efeito escala.

Faz-se ainda a construção de uma equação para captar as influências devido ao tipo de indústria, agregadas por categoria de uso dos bens (Quadro 2), bem como devido as políticas econômicas implantadas nas regiões captadas por uma dummy temporal. Assim, a equação é reescrito conforme segue:

t l i t t t l i t i t l i i t l i l x t l i s s t l i

q

DAPL

I

DT

q

7 _,, 1 , , 3 2 , , , , , , , ,

=

α

+

β

+

φ

⋅

+

∑

γ

⋅

+

∑

λ

⋅

+

ε

= = (6) Onde: t l i

I_,, = 1, se indústria i e igual zero nos demais casos;

Esta equação também pode ser estimada tomando como variável dependente _qn_{. Neste}

caso, podem ser estimadas oito regressões, quatro para cada variável dependente, de modo a expressar desde a situação do modelo puro sem a presença dos três conjuntos de dummies, ao modelo completo, com a incorporação dos três conjuntos de dummies.

3.3. Base de Dados

Para a aplicação da metodologia de identificação estatística das áreas onde há especialização industrial foram utilizados os dados de vínculos empregatícios e número de estabelecimentos da RAIS/MTE referentes aos anos de 2000 a 2007. O universo de análise, convergente com a proposta do trabalho e as características da base de dados da RAIS, foi delimitado em dois diferentes níveis.

Do ponto de vista geográfico, tomam-se como unidade básica de estudo as microrregiões cearenses definidas pelo IBGE. Isto permite agrupar mais de um município, abrindo a possibilidade de incorporar à análise o conjunto de cada aglomeração industrial e todas as possíveis relações industriais locais, mas que ultrapassam as fronteiras de um município específico.

Do ponto de vista da atividade econômica, foi utilizada uma desagregação setorial segundo o nível de divisão da CNAE/95 (ANEXO) do IBGE, abarcando toda a indústria de transformação. Para a estimação do modelo, serão agregadas ainda as indústrias ainda em três categorias de acordo com o tipo de uso dos bens (ver Quadro 2).

Categorias Divisão

Bens de Consumo Não Duráveis (BCND) 15; 16; 17; 18; 19

Bens Intermediários (BI) 21; 22; 23; 24; 25; 26; 27; 28; 37 Bens de Capital e Consumo Duráveis (BCD) 20; 29; 30; 31;32; 33; 34; 35; 36 Quadro 2 - Agregação das indústrias de 2 dígitos por categoria de uso dos bens Fonte: Adaptado de Paiva, Cavalcante e Albuquerque (2007)

4. ANÁLISE DOS RESULTADOS

4.1.1. Visão Geral

A tabela 2 apresenta a situação das microrregiões do Estado do Ceará, e sua estrutura de participação em termos de PIB, emprego e estabelecimentos industriais, considerando ainda o fato de elas estarem no contexto de APL ou não, conforme classificação feita por Suzigan (2006).

A primeira observação a ser feita é a concentração, em termos da participação relativa da microrregião de Fortaleza no período em análise, o que contesta de certa forma as políticas de interiorização que vem sendo feita desde 1987, buscando descentralizar as atividades industriais, e isto vem ocorrendo através de uma série de incentivos do Fundo de Desenvolvimento Industrial do Ceará (FDI). Mesmo assim, ao que parece indicar os dados, ainda não foram suficientes para reverter esse processo, muito embora, não se podem negar avanços obtidos em algumas microrregiões a exemplos: Fortaleza, em 2005 (ver tabela 2), classificada com APL, respondeu por 60,36% do PIB, em termos do emprego industrial e número de estabelecimentos participou respectivamente com 59,87% e 69,77%.

Seguem-se em ordem de importância relativa na economia do Estado, em 2005, as microrregiões Litoral de Camocim e Acaraú, Ibiapaba, Sobral, Pacajus, Baixo Jaguaribe e Cariri, tomando-se como referência uma participação no PIB acima de 2,0%. Dessas, Sobral e Pacajus não estão classificadas como microrregiões que possuem APL, vale destacar que essas duas microrregiões, depois de Fortaleza, têm sido mais representativas em termos de geração de emprego (17,22% em 2005).

Comparando o total das regiões sem APL com o as regiões com APL, percebe-se a grande concentração do emprego nas regiões que apresentam APL, 76,37% em 2005. porém, sabe-se do viés que Fortaleza proporciona neste comparativo. Assim, ao analisar esse total, excluindo Fortaleza, percebe-se agora que as microrregiões que não possuem APL concentram uma maior parcela do emprego, 23,63%, isso em comparação com as microrregiões com APL, mas sem Fortaleza, que detém 16,50% do emprego.

No que se refere ao número de estabelecimentos, as microrregiões, depois de Fortaleza, com maiores participações são: Cariri (8,64%), Baixo Jaguaribe (3,77%), Sobral (2,22%) Iguatu (2,13%). As microrregiões que apresentam APL concentram ainda grande parte do número de estabelecimentos do estado, 90,80%. Lembrando a influência da microrregião de Fortaleza nesses resultados, as regiões com APL, mas sem Fortaleza, continuam a apresentar uma maior participação no número de estabelecimentos, 21,06% em 2005, em contraste com as microrregiões sem APL, apenas 9,17% do número de estabelecimentos.

A exclusão da microrregião de Fortaleza da comparação entre as microrregiões com e sem APL, revela uma provável relação entre os tamanhos médio dos estabelecimentos dessas regiões, como visto na literatura (HASENCLEVER; ZISSIMOS, 2006; CROCCO et al., 2006), os APL’s, em geral, são aglomerações industriais de pequenas e médias empresas. Nota-se que a concentração do emprego nas regiões sem APL é de 23,63% enquanto a concentração do número de estabelecimento é de 9,17%, isso revela que o tamanho médio dos estabelecimentos é alto, isso em comparação com as regiões com APL (sem Fortaleza), onde concentram 16,50% do emprego e 21,06% do número de estabelecimentos. Assim acredita-se que a concentração do emprego nas regiões sem APL, é devido a presença de grandes empresas, já nas regiões com APL, essa concentração é devido a presença de um grande número de micro, pequenas e médias empresas.

2000 2005 2000 2005 Variação _(%) 2000 2005 Variação _(%) Litoral de Camocim e Acaraúa _{2.25 2.21 0.72 0.99 73.60 0.92 1.02 33.96}

Ibiapabaa _{2.85 1.99 0.30 0.48 99.30 0.75 0.93 51.16} Coreaúa _{0.32 0.27 1.98 0.09 -94.02 0.17 0.27 90.00} Meruoca 0.12 0.09 0.00 0.00 500.00 0.02 0.01 0.00 Sobral 4.80 4.56 7.94 9.99 57.99 2.90 2.52 6.02 Ipu 0.83 0.87 0.06 0.12 151.76 0.30 0.32 29.41 Santa Quitéria 0.77 0.53 0.05 0.12 200.00 0.16 0.24 88.89 Itapipoca 1.45 1.48 0.85 1.51 123.36 0.44 0.49 36.00 Baixo Curua _{0.72 0.92 0.21 0.48 190.60 0.40 0.53 60.87} Uruburetama 0.78 0.84 0.73 2.28 290.80 0.37 0.53 76.19 Médio Curu 0.45 0.44 0.10 0.28 238.26 0.19 0.20 27.27 Canindé 0.42 0.74 0.38 0.12 -59.41 0.33 0.23 -15.79 Baturité 2.10 1.22 0.49 0.39 0.29 0.84 0.77 12.50 Chorozinhoa _{0.32 0.38 0.88 0.56 -19.98 0.33 0.37 36.84} Cascavela _{0.43 1.33 2.35 2.22 18.55 0.84 1.09 58.33} Fortalezaa _{54.57 60.36 65.48 59.87 14.81 69.30 69.77 22.64} Pacajus 2.92 2.13 3.97 7.23 128.70 0.99 1.20 47.37 Sertão de Cratéusa _{1.18 1.55 0.25 0.21 2.20 0.79 0.74 15.56} Sertão de Quixeramobima _{1.72 1.91 0.43 0.47 38.24 1.54 1.29 2.27} Sertão de Inhamuns 1.76 0.90 0.02 0.02 26.92 0.14 0.14 25.00 Sertão de Senador Pompeu 1.45 1.29 0.12 0.25 152.27 0.37 0.47 57.14 Litoral de Aracati 0.94 1.33 0.57 0.91 101.23 0.73 0.60 0.00 Baixo Jaguaribea _{2.55 2.89 3.30 3.21 22.22 4.33 3.77 6.05} Médio Jaguaribe 0.53 0.50 0.16 0.17 35.09 0.38 0.46 45.45 Serra do Pereiro 0.29 0.24 0.02 0.01 -31.82 0.05 0.04 0.00 Iguatua _{4.27 1.79 1.55 1.12 -9.31 2.44 2.13 6.43} Várzea Alegrea _{0.61 0.46 0.07 0.16 176.42 0.17 0.27 90.00} Lavras da Mangabeira 0.37 0.29 0.05 0.05 25.68 0.07 0.10 75.00 Chapada do Araripe 0.93 0.56 0.02 0.03 93.33 0.19 0.23 45.45 Caririaçu 2.43 0.30 0.01 0.01 -30.00 0.12 0.07 -28.57 Barro 0.47 0.51 0.03 0.03 24.44 0.14 0.19 62.50 Cariria _{3.69 4.47 6.77 6.50 20.48 8.81 8.64 19.41} Brejo Santo 0.69 0.66 0.12 0.10 3.39 0.47 0.34 -11.11 Total com APL (sem Fortaleza) 20.92 20.17 18.82 16.50 10.09 21.50 21.06 19.32 Total com APL 75.49 80.53 84.30 76.37 13.76 90.80 90.83 21.85 Total sem APL 24.51 19.47 15.70 23.63 88.93 9.20 9.17 21.44 Total Ceará 100.00 100.00 100.00 100.00 25.56 100.00 100.00 21.82 Fonte: IPECE; RAIS/2005

Nota: a _{indica presença de APL na microrregião de acordo com Suzigan 2006.}

Tabela 2 - Situação do PIB, número de estabelecimentos e emprego industrial nas microrregiões com e sem APL’s no Ceará

PIB (%) a preços

correntes Emprego (%) Estabelecimentos (%) Microrregião

4.1.2. Dimensão industrial das microrregiões

Tem-se na tabela 3 uma descrição dos números de setores presentes nas microrregiões destacando ainda, as mesorregiões as quais as microrregiões pertencem. São apresentados, na referida tabela, a quantidade de setores que são especializados e quantos não são especializados por microrregião, segundo o cálculo do Quociente Locacional (QL). A partir da decomposição do QL, em Qs e Qn, que captam os efeitos escala e número de estabelecimentos, respectivamente, destaca-se ainda, a quantidade de setores que prevalece o efeito escala (Qs > Qn), e em quantos prevalece o efeito número de estabelecimentos (Qs < Qn). Ainda são diferenciadas na tabela, as microrregiões que possuem APL, das que não possuem.

Podem-se classificar a partir dessa tabela três grupos de regiões de acordo com a dimensão econômica da microrregião, determinada pela freqüência de setores econômicos presentes na microrregião. Uma faixa com baixa dimensão econômica, de zero a oito indústrias presentes na microrregião, outra com média dimensão econômica, maior ou igual a oito e menor que quinze indústrias, e alta dimensão econômica, microrregiões com quantidade igual ou superior a quinze indústrias.

A tabela 3 mostra que existem sete microrregiões com alta dimensão econômica, de acordo com o mapa cearense (Anexo B), das quais, três localizam-se na mesorregiões mais ao norte do Estado – Região Metropolitana de Fortaleza (Fortaleza, Pacajus) e Noroeste Cearense (Sobral); uma mais para centro do Estado – Sertões Cearenses (Sertão de Quixeramobim) – e as duas outras duas mais ao sul – Centro-Sul Cearense (Iguatu) e Sul Cearense (Cariri). Estes resultados revelam que há a formação de regiões econômicas que funcionam como centros regionais na maioria das mesorregiões, o que pode significar o fortalecimento da economia estadual.

Tabela 3 - Número de setores presentes nas microrregiões, 2005

Escala Nº de Estabeleci-mentos Escala Nº de Estabeleci-mentos

Litoral de Camocim e Acaraúa _{12 1 3 2 6}

Ibiapabaa _{13 0 3 0 10} Coreaúa _{5 0 3 0 2} Meruoca 1 0 1 0 0 Sobral 20 2 0 13 5 Ipu 8 1 3 0 4 Santa Quitéria 7 0 3 0 4 Itapipoca 11 2 0 2 7 Baixo Curua _{10 0 4 2 4} Uruburetama 11 2 0 7 2 Médio Curu 6 1 1 2 2 Canindé 8 0 5 0 3 Baturité 12 1 5 0 6 Chorozinhoa _{5 1 1 1 2} Cascavela _{10 3 0 4 3} Fortalezaa _{23 6 13 1 3} Pacajus 18 4 0 10 4 Sertão de Cratéusa _{10 0 7 0 3} Sertão de Quixeramobima _{15 2 4 0 9} Sertão de Inhamuns 5 0 4 0 1

Sertão de Senador Pompeu 11 1 5 0 5

Litoral de Aracati 9 2 1 3 3 Baixo Jaguaribea _{13 2 1 3 7} Médio Jaguaribe 9 1 3 0 5 Serra do Pereiro 3 0 2 0 1 Iguatua _{17 3 5 0 9} Várzea Alegrea _{7 0 3 1 3} Lavras da Mangabeira 5 0 3 1 1 Chapada do Araripe 5 0 4 0 1 Caririaçu 4 0 3 0 1 Barro 4 0 4 0 0 Cariria _{17 1 8 4 4} Brejo Santo 6 0 4 0 2

Mesorregião Microrregião Total

Nota: a _{indica presença de APL na microrregião.}

Especializadas Não Especializadas

Efeito dominante Efeito dominante

Noroeste Cearense

Norte Cearense

Sul Cearense

Fonte: Elaborada pelos autores; RAIS/2005 Metropolitana de Fortaleza Sertões Cearenses Jaguaribe Centro-Sul Cearense

Em geral, nas microrregiões que possuem APL, a quantidade de setores é maior é maior onde o efeito número de estabelecimentos supera o efeito escala, isso vale para os setores que foram identificados como especializados e não especializados de acordo com o Quociente Locacional. Devem-se destacar as microrregiões de Sobral e Pacajus, apesar de grande importância econômica para o Estado, não é caracterizado nenhum APL, nessas microrregiões, e a quantidade de setores onde o efeito escala é superior, é bem maior.

Esse fato revela outra hipótese interessante, nas regiões com APL predomina o efeito número de estabelecimentos, enquanto nas regiões apenas identificadas como especializadas, há predominância do efeito escala. Como QL é um indicador que mede a relação média de números de emprego industrial local indústria sobre, no caso, essa relação a nível estadual, isso significa que para região ser caracterizada como especializada ela deve apresentar uma concentração de emprego em determinado setor maior que a relação no Estado. Neste caso, nada garante que esse fato se deve a existência de uma grande empresa na região, empregando grande percentual da mão de obra, ou, que se deve a existência de várias empresas de porte menor empregando essa mão de obra. Por isso, que a predominância do efeito número de estabelecimentos nas regiões com APL mostra que nessas regiões a mão de obra é empregada, em geral, por várias empresas. Já nas regiões sem APL, mas especializadas, a mão de obra é empregada por uma grande empresa, visto que, em geral, predomina o efeito escala.

4.1.3. Distribuição espacial das microrregiões especializadas

Na tabela 4 se identifica quais os setores que são especializados, em cada microrregião e quais desses setores compõem o APL em 2005, além disso, se mostra os setores onde o efeito número de estabelecimentos é maior que o efeito escala. As indústrias estão identificadas por seus códigos da divisão da CNAE.

Em geral, os setores que estão presentes na economia cearense, que compõem ou não APL, são das seguintes categorias de uso dos bens: bens de consumo não-durável e bens intermediários. Vê-se claramente que a maioria dos setores estão identificados na coluna onde o efeito número de estabelecimentos maior que o efeito escala. Esse fato também é percebido nos setores que compõem APL.

Tabela 4 - Distribuição da especialização microrregional das indústrias, 2005

Microrregiões QL>1; Qs>Qn QL>1; Qn>Qs Litoral de Camocim e Acarau 19 20a_{; 26; 36}a

Ibiapaba 15; 23; 36 Coreau 18a_{; 20; 26} Meruoca 15 Sobral 19; 21 Ipu 18 15; 27; 36 Santa Quiteria 19; 23; 29 Itapipoca 15; 19 Baixo Curu 15; 21; 26a_{; 36} Uruburetama 19; 34 Medio Curu 19 21 Caninde 19; 20; 22; 26; 36 Baturite 18 15; 17; 25; 26; 29 Chorozinho 15 29 Cascavel 15; 19; 26a Fortaleza 15; 16; 17a_{; 20; 23; 28}a 18a; 22; 24; 25a; 27; 29; 30; 31; 32; 33; 34; 35; 37 Pacajus 17; 19; 21; 34 Sertao de Crateus 15; 17; 20; 22; 26a_{; 27; 34} Sertao de Quixeramobim 24; 27 15; 17a_{; 20; 26} Sertao de Inhamuns 17; 20; 22; 26; 28 Sertao de Senador Pompeu 19 16; 17; 20; 21; 26 Litoral de Aracati 19; 26 15 Baixo Jaguaribe 19; 36 26a Medio Jaguaribe 36 20; 24; 25 Serra do Pereiro 18; 24 Iguatu 19; 29; 37 20a_{; 26; 28; 33; 36}a Varzea Alegre 20a_{; 26; 36}a Lavras da Mangabeira 15; 20; 24 Chapada do Araripe 15; 20; 26; 36 Caririacu 15; 24; 36 Barro 15; 25; 26; 36 Cariri 24 19a_{; 20; 21; 25}a_{; 26; 27; 36}a_{; 37} Brejo Santo 15; 21; 23; 26 Nota: a _{indica presença de APL na microrregião.}

Fonte: Elaborada pelos autores; RAIS/2005

4.2. Análise econométrica do impacto da especialização

A análise descritiva envolvendo as regiões que possuem APL e as que não possuem evidenciou que algumas peculiaridades dessas regiões que podem vir afetar a presença de escalas produtivas nas microrregiões. Para se confirmar essas diferenças em termos de significância estatística, nesta seção são apresentados os resultados das estimações das equações de regressão apresentadas na metodologia (equações 5.1, 5.2 e 6).

A tabela 5 apresenta os resultados para a regressão 5.1 e 5.2 para cada indústria inclusive para toda a Indústria de Transformação. Como esperado, em geral, as estimativas dos coeficientes de qx nos dois modelos foram positivas e significantes, para algumas indústrias não se apresenta o resultado da estimação, pois a base de dados para as mesmas era muito pequena. Esse resultado mostra a especialização industrial determina a presença de economia de escala nas plantas produtivas locais.

A incorporação das dummies para as regiões com APL gera algumas alterações nas estimativas de _βs_{, em geral, a magnitude do parâmetro diminui, esse resultado mostra que a}

especialização industrial determina a presença de economia de escala nas plantas produtivas locais, mas devido às especificidades e características das regiões com APL esse efeito é minimizado.

Dummies para as microrregiões

Dummy para as microregiões com apl

Fabricacao de produtos alimentícios e bebidas 0,912854 0,504161

Fabricacao de produtos do fumo -

-Fabricacao de produtos texteisa _{0,727190 0,645655}

Confeccao de artigos do vestuario e acessoriosa _{0,707738 0,467757}

Preparaçao de couros e fabrç. de artefatos de couro, artigos de...a _{1,019852 1,068776}

Fabricacao de produtos de madeiraa _{0,558683 0,096476}

Fabricação de celulose, papel e produtos de papel 0,830899 0,730602

Edicao, impressao e reproducao de gravacoes 0,453916 0,179351

Fabrç. de coque, refino de petroleo, elaboracao de combustiveis nu.... -

-Fabricacao de produtos quimicos 0,716679 0,349008

Fabricacao de artigos de borracha e plasticoa _{0,832190 0,500843}

Fabricacao de produtos de minerais nao metalicosa _{0,388138 0,237946}

Metalurgia basica 0,717534 0,556572

Fabricacao de produtos de metal - exclusive maquinas e equipamentos 0,616752 0,311260

Fabricacao de maquinas e equipamentos 0,748993 0,562826

Fabrç. de maquinas para escritorio e equipamentos de informatic... 0,675904 0,221312

Fabricacao de maquinas, aparelhos e materiais eletricos 0,784363 0,633242

Fabrç. de material eletronico e de aparelhos e equipamentos de com.... -

-Fabrç. de equipamentos de instrumentacao para usos medico-hospital.... 0,434364 0,806091

Fabrç. e montagem de veiculos automotores, reboques e carroceri... 0,555685 0,805116

Fabricacao de outros equipamentos de transporte -

-Fabricacao de moveis e industrias diversasa _{0,389600 0,372724}

Reciclagem 0,778305 0,609203

Indústria de Transformação 0,644759 0,437746

Fonte: Elaborada pelos autores

Nota: a _{indica presença de APL na microrregião.}

Indústrias

Tabela 5 - Resultado das regressões para cada indústria (variável dependente: qs)

qx

A tabela 6 apresenta os resultados com a agregação das indústrias por categoria de uso dos bens. De acordo com os resultados, nota-se que ao adicionar cada conjunto de dummies, o parâmetro de βs diminui, enquanto o βn aumenta. Em Soares, Santos e Freitas (2008) ao estimarem o modelo econométrico da economia de escala em função da especialização considerando as características regionais, industriais e do tempo, a magnitude do parâmetro

s

β _{aumentou. Assim, percebe-se que as regiões com APL apresentam características que,}

diferente das demais regiões especializadas, minimizam o efeito escala. Assim, o amortecimento do efeito escala é ainda maior quando se considera as características das indústrias de acordo com o uso dos bens e quando se considera as variações temporais, que capta os efeitos das políticas econômicas nas regiões.

Regressão 1 Regressão 2 Regressão 3 Regressão 4 Regressão 5 Regressão 6 Regressão 7 Regressão 8

qx _{0,437014 0,435548 0,437746 0,439138 0,562986 0,564452 0,562254 0,560862}

Dummies para

os APL's Não Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim

Dummies para

o Tempo Não Não Sim Sim Não Não Sim Sim

Dummies para

as Indústrias Não Não Não Sim Não Não Não Sim

R² Ajustado 0,3078 0,3103 0,3107 0,3108 0,4247 0,4268 0,4271 0,4272

Fonte: Elaborada pelos autores

Tabela 6 - Resultado das regressões por categoria de uso dos bens

todos foram significantes a 5% Variáveis

Independentes Variável dependente q

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este trabalho procurou apresentar uma nova metodológica para estimar os impactos sobre o tamanho médio da empresa em conseqüência da especialização produtiva local, medida pelo quociente locacional. Aspecto relevante desta construção metodológica é oferecer instrumento analítico que contrapõe grande parte da literatura que trata desse assunto, partindo de regressões de natureza meramente empírica.

A decomposição do quociente locacional mostrou que, de fato, naquelas microrregiões com especialização industrial o impacto sobre a escala produtiva foi positivo e significante. Porém nas especializações que são identificadas como APL o impacto sobre a escala produtiva é minimizado. Isso faz com que o impacto sobre a quantidade de estabelecimentos na região seja mais expressivo.

Cabe anotar também que o padrão de especialização identificado pelas características industriais e pelas especificidades regionais amplia o efeito da especialização sobre a escala, revelando que a dinâmica produtiva de uma localidade depende do padrão produtivo da indústria e das vantagens oferecidas pela localização regional.

Uma fragilidade do modelo é que não revela que fatores contribuem para existência de economias de escala. Assim, devido a necessidades nas orientações de políticas de desenvolvimento regional, recomenda-se avançar com a aplicação desta metodologia, incorporando, no modelo, variáveis econômicas, sociais e de infra-estrutura que possam caracterizar as microrregiões de modo a se detectar quais os fatores que explicam a existência de economia de escala em territórios com produção especializada.

Deve-se avançar ainda com a abrangência do estudo, já que para uma economia menos desenvolvida como é a do Ceará, os resultados foram ao encontro das hipóteses, pode-se ampliar a base de dados, partindo do Ceará para outros estados mais desenvolvidos da federação ou para todo o Brasil, dessa forma os resultados poderão ser mais expressivos. Fazendo-se isso para cada tipo de indústria, pode-se organizar uma política de localização produtiva com maior eficiência de longo prazo, acelerando-se, com isso, o processo de crescimento regional e a reduzindo as desigualdades econômicas entre regiões.

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SUZIGAN, W. (Coordenador). Identificação, mapeamento e Caracterização estrutural de

ANEXO

CNAE - Divisões

(2 dígitos) Industrias

15 fabricaçao de produtos alimenticios e bebidas

16 fabricaçao de produtos do fumo

17 fabricaçao de produtos texteis

18 confecçao de artigos do vestuario e acessorios

19 preparaçao de couros e fabricaçao de artefatos de couro, artigos de viagem e _calçados

20 fabricaçao de produtos de madeira

21 fabricaçao de celulose, papel e produtos de papel

22 ediçao, impressao e reproduçao de gravaçoes

23 fabricaçao de coque, refino de petroleo, elaboraçao de combustiveis nucleares e produçao de alcool

24 fabricaçao de produtos quimicos

25 fabricaçao de artigos de borracha e de material plastico

26 fabricaçao de produtos de minerais nao-metalicos

27 metalurgia basica

28 fabricaçao de produtos de metal - exclusive maquinas e equipamentos

29 fabricaçao de maquinas e equipamentos

30 fabricaçao de maquinas para escritorio e equipamentos de informatica 31 fabricaçao de maquinas, aparelhos e materiais elétricos 32 fabricaçao de material eletronico e de aparelhos e equipamentos de _{comunicaçoes} 33

fabricaçao de equipamentos de instrumentaçao médico-hospitalares, instrumentos de precisao e opticos, equipamentos para automaçao industrial,

cronometros e relogios

34 fabricaçao e montagem de veiculos automotores, reboques e carrocerias

35 fabricaçao de outros equipamentos de transporte

36 fabricaçao de moveis e industrias diversas

37 reciclagem

Quadro 3 - Códigos da CNAE 1.0 para as divisões da indústria de transformação Fonte: IBGE/CONCLA