Comportamento das atividades setoriais nos municípios gaúchos entre 1970 e 2000


Figura 4 - Divisão espacial do comportamento do componente diferencial da decomposição do emprego dos municípios gaúchos, 1970-2000



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Figura 4 - Divisão espacial do comportamento do componente diferencial da decomposição do emprego dos municípios gaúchos, 1970-2000

Fonte: Elaborada pelo autor


O efeito estrutural ou proporcional (EE) é dado pela composição industrial-regional, mostrando a existência ou não de setores que no município são mais ou menos dinâmicos em termos de taxas de crescimento quanto ao conjunto da economia estadual. Em outras palavras, o componente estrutural representa a parcela do crescimento do emprego obtida por uma região devido à sua estrutura produtiva. Deste modo, regiões que apresentam em sua estrutura produtiva setores considerados dinâmicos, ou seja, que mostram taxas de crescimento superiores às do conjunto dos setores na economia de referência, apresentarão um resultado positivo nesse componente. Já as regiões compostas principalmente de setores estagnados, com baixas taxas de crescimento, apresentarão um resultado negativo. Sendo assim, se o EE apresentar sinal positivo, houve especialização em setores dinâmicos em nível estadual; caso contrário, se o EE for negativo, boa parte da produção foi realizada por setores com baixa taxa de crescimento, ou seja, regiões especializadas em setores dinâmicos terão uma variação estrutural positiva e vice-versa.
EE= Eij0 (ei – e)
onde ei = Ei1/Ei0 , que representa o produto ou emprego do setor i no ano final sobre a mesma variável no período inicial da análise.



Figura 5 - Divisão espacial do comportamento do componente estrutural da decomposição do emprego dos Municípios gaúchos, 1970-2000

Fonte: Elaborada pelo autor


Pela soma dos componentes nacional (EM), diferencial (ED) e estrutural (EE) obtém-se o efeito total (ET). Esse efeito permite mensurar a diferença entre o crescimento real ou efetivo apresentado pela região e o crescimento teórico que deveria apresentar, caso evoluísse à mesma taxa do Estado.


Figura 6: Divisão espacial do comportamento do efeito total nos municípios gaúchos 1970-2000

Fonte: Elaborada pelo autor


No quadro a seguir, os municípios são classificados de acordo com os resultados obtidos pelo método estrutural-diferencial.

Quadro 2 - Classificação dos municípios segundo o método estrutural-diferencial, 1970-2000


Classificação

Análise

Município

Grupo 1

EE>0, ED>0



A região apresenta um perfil setorial dinâmico e características específicas que promoveram seu crescimento.

Alvorada, Arroio dos Ratos, Bento Gonçalves, Cachoeirinha, Campo Bom, Canela, Caxias do Sul, Erechim, Estância Velha, Esteio, Gravataí, Guaíba, Igrejinha, Novo Hamburgo, Passo Fundo, Portão, São Leopoldo, Sapiranga, Sapucaia do Sul, Taquara, Tramandaí, Três Coroas e Viamão;




Grupo 2

EE>0, ED<0, EE>|ED|



O perfil setorial é dinâmico, mas, por características específicas da região, tais setores não tiveram um desempenho tão bom quanto seria esperado. Mesmo assim, o componente positivo EE foi mais forte do que o ED negativo.

Canoas, Carazinho, Ijuí, Pelotas, Santa Maria, Tapera e Uruguaiana;


Grupo 3

EE<0, ED>0, ED>|EE|



Apesar de a região ter um perfil setorial pouco dinâmico, a região conseguiu ter um desempenho positivo com base em suas características específicas.

Agudo, Antonio Prado, Bom Retiro do Sul, Butiá, Carlos Barbosa, Dois Irmãos, Encantado, Estrela, Farroupilha, Flores da Cunha, Frederico Westphalen, Garibaldi, Gramado, Ivoti, Marau, Nova Petrópolis, Nova Prata, Osório, Panambi, Parai, Pejuçara, São Jerônimo, São Marcos, São Sebastião do Caí, Selbach, Serafina Correa, Taquari, Torres, Vera Cruz e Veranópolis;




Grupo 4

EE<0, ED>0, |EE|>ED



A região apresenta um perfil setorial pouco dinâmico, mas mesmo assim apresentou um desempenho positivo, uma vez que o efeito negativo proporcional (EE) foi mais intenso do que o (ED) positivo.

Ajuricaba, Alpestre, Anta Gorda, Arroio do Meio, Arroio do Tigre, Arvorezinha, Augusto Pestana, Boa Vista do Buricá, Cacique Doble, Caibaté, Caiçara, Camaquã, Candelária, Cândido Godói, Canguçu, Casca, Chapada, Chiapeta, Ciriaco, Condor, Constantina, Coronel Bicaco, Cruzeiro do Sul, Dom Feliciano, Dona Francisca, Erval Seco, Faxinal do Soturno, Feliz, Gaurama, Guaporé, Guarani das Missões, Horizaontina, Ibiaçá, Ibiraiaras, Ibirubá, Ilópolis, Independência, Jacutinga, Julio de Castilhos, Lajeado, Liberato Salzano, Monte Negro, Mostardas, Não-me-Toque, Nonoai, Nova Araçá, Nova Bassano, Nova Palma, Paim Filho, Palmeira das Missões, Palmitinho, Planalto, Rodeio Bonito, Rolante, Ronda Alta, Rondinha, Salvador do Sul, Sananduva, Santa Bárbara do Sul, Santa Cruz do Sul, Santo Augusto, Santo Cristo, São José do Norte, São José do Ouro, São Lourenço do Sul, São Paulo das Missões, Sarandi, Seberi, Severiano de Almeida, Sobradinho, Soledade, Tapejara, Tapes, Três de Maio, Três Passos, Triunfo, Tuparendi, Venâncio Aires, Viadutos, Vicente Dutra e Victor Graeff

Grupo 5

EE>0, ED<0, EE<|ED|



O perfil setorial é dinâmico, mas por características específicas da região, tais setores não tiveram um desempenho tão bom quanto seria esperado. Entretanto, o efeito negativo relacionado com as características específicas (ED) da região foi mais intenso do que o efeito estrutural positivo (EE).

Alegrete, Bagé, Barra do Ribeiro, Cacequi, Cachoeira do Sul, Cruz Alta, Dom Pedrito, Itaqui, Jaguarão, Porto Alegre, Quarai, Rio Grande, Rosário do Sul, Santa Rosa, Santana do Livramento, São Borja e São Gabriel

Grupo 6

EE<0, ED<0



O perfil setorial e as características da região prejudicaram o seu desempenho.

Alecrim, Arroio Grande, Barão de Cotegipe, Barracão, Barros Cassal, Bom Jesus, Bossoroca, Braga, Cambará do Sul, Campina das Missões, Campinas do Sul, Campo Novo, Catuípe, Cerro Largo, Colorado, Crissiumal, David Canabarro, Encruzilhada do Sul, Erval Grande, Esmeralda, Espumoso, Fontoura Xavier, Formigueiro, General Câmara, Getúlio Vargas, Giruá, Herval, Humaitá, Irai, Itatiba do Sul, Jaguari, Lagoa Vermelha, Lavras do Sul, Machadinho, Marcelino Ramos, Mariana Moro, Mata, Maximiliano de Almeida, Miraguaí, Mussum, Nova Brescia, Pedro Osório, Pinheiro Machado, Piratini, Porto Lucena, Porto Xavier, Putinga, Redentora, Restinga Seca, Rio Pardo, Roca Sales, Roque Gonzales, Santa Vitória do Palmar, Santana da Boa Vista, Santiago, Santo Ângelo, Santo Antonio da Patrulha, Santo Antonio das Missões, São Francisco de Assis, São Francisco de Paula, São Luiz Gonzaga, São Martinho, São Nicolau, São Pedro do Sul, São Sepé, São Valentim, São Vicente do Sul, Sertão, Tenente Portela, Tucunduva, Tupanciretã e Vacaria

Fonte: Elaborado pelo autor com base em Haddad (1989)

4.1 Análise a partir do método estrutural-diferencial
Nesta seção, serão analisados os principais resultados obtidos a partir da aplicação do Método Estrutural-Diferencial, para o emprego dos municípios gaúchos, entre 1970 e 2000, com o intuito de descobrir as razões do desempenho dos municípios no período.

De modo geral, 47 municípios apresentaram resultado positivo em relação ao componente estrutural, enquanto em 185 municípios o resultado foi negativo. Os municípios que apresentaram os melhores resultados devido à sua estrutura produtiva foram Porto Alegre, Canoas, Pelotas e Caxias. Isso indica que a estrutura produtiva desses municípios é composta, principalmente, de setores considerados dinâmicos em nível estadual. Por outro lado, os municípios de Canguçu, Santa Cruz, Lajeado e Venâncio Aires apresentaram os piores desempenhos, o que deixa evidente que a estrutura produtiva desses municípios é composta, basicamente, por setores pouco dinâmicos.

No que se refere ao efeito diferencial do emprego, 135 municípios obtiveram um desempenho positivo, contra 97 que apresentaram resultado negativo. Os melhores desempenhos foram obtidos pelos municípios de Gravataí, Caxias do Sul, Viamão e Alvorada, mostrando que os setores em que são especializadas apresentaram taxas de crescimento superior à evolução desses mesmos setores no Estado como um todo. Em contrapartida, os municípios de Porto Alegre, Pelotas, Rio Grande e Bagé obtiveram os piores resultados. O desempenho desses municípios em relação à criação de novos postos de trabalho foi insuficiente, em decorrência, principalmente, do resultado obtido pelo componente diferencial ou competitivo.

Alternativamente, analisam-se os resultados obtidos pelo método através da classificação apresentada na seção 3.36.

Seguindo essa classificação, os municípios que compõem o Grupo 1 possuem um perfil setorial dinâmico e características específicas que promoveram seu crescimento, uma vez que são especializados em setores competitivos. Dessa forma, tanto o efeito estrutural quanto o efeito diferencial foram positivos.

Os municípios do Grupo 2 possuem um perfil setorial dinâmico. Entretanto, o componente diferencial é negativo e, por características específicas da região, tais setores não obtiveram o desempenho esperado. Dessa forma, esse grupo apresenta o componente estrutural positivo mais forte do que o diferencial negativo, sendo estes municípios especializados em setores que possuem taxa de crescimento do emprego inferior ao conjunto dos setores em nível estadual.

No Grupo 3, os municípios apresentaram um desempenho positivo em função de suas características específicas, uma vez que o perfil setorial não é dinâmico. Isso indica que esses municípios possuem vantagens locacionais em setores que não são especializados. Assim, essas regiões deveriam mudar suas estruturas produtivas, aumentando os incentivos naqueles setores em que elas possuem competitividade.

Os municípios que compõem o Grupo 4 apresentam um perfil setorial pouco dinâmico. No entanto, esses municípios apresentaram um desempenho positivo, uma vez que o efeito negativo proporcional (EE) foi mais intenso do que o (ED) positivo.

Já os municípios do Grupo 5 possuem um perfil setorial dinâmico, mas por características específicas da região, tais setores não tiveram um desempenho esperado. Entretanto, o efeito competitivo (ED) negativo da região foi mais intenso do que o efeito estrutural (EE) positivo.

Por fim, nos municípios do Grupo 6 o perfil setorial e as características da região prejudicaram o seu desempenho. Tanto o componente estrutural quanto o componente diferencial foram negativos.

Em suma, quando o componente Estrutural (EE) for negativo, deve-se pensar em fazer uma reestruturação produtiva na região, modificando seu perfil setorial no que tange a atividades mais dinâmicas. Já quando o efeito competitivo (ED) for negativo, deve-se verificar quais as características específicas tornam as regiões pouco competitivas. Pode ocorrer, por exemplo, que a região esteja enfrentando problemas de infra-estrutura ou que a base tecnológica dos setores lá localizados encontre-se defasada. Assim, essas regiões deveriam mudar suas estruturas produtivas, aumentando os incentivos naqueles setores em que elas possuem maior competitividade.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

As alterações que vem ocorrendo na configuração locacional, tanto nacional quanto regional, incentivaram o debate entre os pesquisadores e, ainda não existe consenso quanto ao melhor recorte e metodologia para análise. Como se pode observar, os indicadores utilizados mostram mudanças significativas em relação à distribuição do emprego setorial nos municípios gaúchos.

A partir da variável emprego foi possível elaborar uma série de indicadores, que permitiram verificar que o Rio Grande do Sul passou por um significativo processo de reestruturação produtiva. Durante esse processo, atividades relacionadas à Indústria de transformação e Construção civil, Comércio e Prestação de Serviços, que no início do período (1970) apresentavam uma baixa participação no total do emprego, praticamente dobraram essa participação ao longo dos trinta anos analisados. Não obstante, esses setores apresentaram uma tendência de dispersão entre os municípios, ao passo que as atividades ligadas à agricultura e extração tenderam a se concentrar, o que vai ao encontro da idéia de reestruturação produtiva.

Ademais, foi possível identificar a as principais fontes das desigualdades existentes em termos de crescimento do emprego, a partir do Método Estrutural-Diferencial. Os resultados mostraram que o fator mais importante na determinação do desempenho do emprego foi a competitividade dos municípios, embora ela tenha sido bastante desigual entre eles. Tal resultado vai ao encontro dos obtidos por Fochezatto, Souza e Oliveira (2005), que realizaram análise semelhante para os COREDES gaúchos entre os anos de 1990 e 2000. Vale destacar, que os municípios que apresentaram um perfil setorial dinâmico e características específicas que promoveram seu crescimento foram, na grande maioria aqueles que estão localizados no eixo Porto Alegre-Caxias e arredores.



6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS

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AZZONI, C. R. FERREIRA, A. D. Competitividade Regional e reconcentração industrial: o futuro das desigualdades regionais no Brasil. FEA/USP. Trabalho desenvolvido junto ao NEMESIS, com apoio FINEP/PRONEX. 1986.

CANO, W. Raízes de Concentração Industrial em São Paulo. Difel. São Paulo, 1977.

CICCONE, A . and Hall, R. E. Produtivity and the Density of Economic Activity. The american Economic Review. Vol 86, nº 1. March 1996.

DINIZ, C. C. Global-Local: Interdependências e Desigualdades: Notas para uma Política Tecnológica e Industrial Regionalizada no Brasil. Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional (CEDEPLAR).

DINIZ, C. C. A Nova configuração urbano-industrial no Brasil. Texto para discussão. Cedeplar. Belo Horizonte, 1999.

DINIZ, C. C. A Dinâmica Regional Recente da Economia Brasileira e suas Perspectivas. Texto para Discussão nº 375. IPE. Junho de 1995. Rio de Janeiro.

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FOCHEZATTO, A.; STÜLP, Valter José . A evolução das disparidades regionais no Rio Grande do Sul: uma aplicação de matrizes de Markov. Nova Economia (UFMG), Belo Horizonte - MG, v. 14, n. 1, p. 39-66, 2004.

HADDAD, P. R.(org.).Economia Regional: Teorias e Métodos de Análise. Banco do Nordeste, Fortaleza, 1989.

PACHECO, C. A. Novos Padrões de Localização Industrial? Tendências Recentes dos Indicadores da Produção e do Investimento Industrial. Texto para discussão nº 633. Brasilia, março de 1999.

SILVA, Mariangela A.; MARION FILHO, Pascoal J.; CORONEL, Daniel A. Análise das desigualdades entre os COREDES no período de 1990 a 2003: origem e evolução. Perspectiva Econômica; v.3, n,1: 62-81, jan./jun.2007

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ROSSI JUNIOR, J. L. e Ferreira, P. C. Evolução da Produtividade Industrial Brasileira e Abertura Comercial. Texto para discussão nº 651. IPEA. Junho de 1999. Rio de Janeiro.




 Mestre em Economia do Desenvolvimento pela PUCRS. E-mail: matheus.lisboa@gmail.com

Doutora em Economia. Professora do Programa de Pós-graduação em economia (PPGE) da PUCRS. E-mail: izete.bagolin@pucrs.br


1 Sistema de conversão de dados municipais desenvolvido pela FEE (Fundação de Economia e Estatística Siegfried Emanuel Heuser).

2 O Sistema de Conversão Municipal tem ainda as alternativas de conversão por população e área.

3 Os fórmulas matemáticas para a obtenção dos indicadores utilizados nessa seção encontram-se em Haddad (1989)

4 Ver tabela 5.

5 Neste trabalho, o componente nacional é representado pelo crescimento do emprego na economia do Estado do Rio Grande do Sul, a qual serviu de referência para os municípios.

6 Ver quadro 2



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