POR QUE ALGUNS MUNICÍPIOS GAÚCHOS CRESCEM TANTO E OUTROS TÃO POUCO? A evolução das...
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POR QUE ALGUNS MUNICÍPIOS GAÚCHOS POR QUE ALGUNS MUNICÍPIOS GAÚCHOS CRESCEM TANTO E OUTROS TÃO CRESCEM TANTO E OUTROS TÃO
POUCO?POUCO?
A evolução das desigualdades territoriais no A evolução das desigualdades territoriais no Rio Grande do Sul entre 1970 e 2000 Rio Grande do Sul entre 1970 e 2000
Carlos A. N. PaivaCarlos A. N. Paiva [email protected]@gmail.com
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Financiamento: CNPq e Fapergs
Executores: UNISC e FEE
Coordenação: Carlos Águedo Paiva
Equipe: Cristiano Sehn, Cristiano Stoelben, Gisele Ferreira, Job Koehler, Josué Sperb e Paulo Machado
1. INTRODUÇÃO1. INTRODUÇÃO
PESQUISA: Investigação Acerca dos Determinantes dos Diferenciais de Desempenho Socioeconômico dos Municípios
Gaúchos entre 1970 e 2000
3
1. Os modelos teóricos de desenvolvimento regional podem e devem ser testados empiricamente;
2. Os testes devem ter por referência unidades geográficas:2.1) estáveis ao longo do tempo;2.2) portadoras de um grau de homogeneidade que as torne
estatisticamente comparáveis;
3. A instabilidade das malhas municipais, expressa na persistente ampliação do número de municípios, fere as duas exigências anteriores;
4. A metodologia das “Áreas Mínimas Comparáveis” (também conhecidas como “áreas estatisticamente comparáveis”) enfrenta o problema “2.1” levando ao paroxismo o problema “2.2”, como se observa no mapa das AMCs gaúchas para 2000.
1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (1)1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (1)
51. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (2)1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (2)
5. A estrutura regional estatisticamente comparável:5.1) garante um mínimo de homogeneidade aos indivíduos da
população (impedindo que a distribuição de frequência das características relevantes da população assuma perfil plurimodal),
5.2) garante um mínimo de homogeneidade interna à unidade regional (cerceando a “falácia ecológica”, que se impõe sempre que o grau de dispersão das características da população é muito elevado);
6. Por isto mesmo, a unidade regional estatisticamente comparável é uma “construção objetiva”: ela é uma construção do pesquisador baseada em homogeneidades estatístico-empíricas e sócio-institucionais concretas;
7. A unidade regional “objetivamente construída” nesta pesquisa é a malha municipal do início do período de análise: os 232 municípios existentes em 1970 no RGS;
6
8. Esta regionalização está longe de ser ideal, mas enfrenta com rigor o desafio 2.1 (estabilidade da base comparativa), e de forma significativamente superior às AMCs o desafio 2.2. (homogenidade mínima dos indivíduos sob análise estatística);
9. O enfrentamento de 2.2 permite que pensemos territorialmente o desenvolvimento das nossas regiões-municípios, abrindo mão de medidas “per capita” (pseudo-individuais): se a região é uma unidade real, o que importa são as medidas de desempenho global;
10. Com isto, incorporamos os movimentos migratórios à nossa medida de performance e evitamos o equívoco de tomar a emigração dos excluídos (que eleva a renda “per capita” pela depressão do “capita”) como indicador de desenvolvimento;
1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (3)1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS (3)
Taxa de variação da renda (censitária) apropriada pelo conjunto dos munícipes entre 1970 e 2000
Esta medida será a nossa variável dependente no conjunto dos exercícios de regressão desenvolvidos a seguir. O que queremos entender é: porque os municípios gaúchos apresentaram o seguinte padrão espacial de desempenho?
MEDIDA DE DESEMPENHO SOCIOECONÔMICO (4)MEDIDA DE DESEMPENHO SOCIOECONÔMICO (4)
11. E se tomamos o desenvolvimento como processo (por oposição a “estado final”, em que se ignora a dimensão perversa da estagnação) chegamos a uma medida de desempenho:
Critério de Conversão: mista (urbana, pela sede; rural, pela área) sem ponderação
TVYCM07
8
2. POR QUE NÃO USAR O PIB MUNICIPAL E SUA VARIAÇÃO? PORQUE A RELAÇÃO Y / PIB APRESENTA DISPERSÃO MUITO ELEVADA
1 03
17
29
53
62
81
62
47
34
27
1412
8 74
13 2
0
10
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30
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50
60
70
80
90
7 12 17 22 28 33 38 43 49 54 59 64 70 75 80 85 91 96 101 Mais
Y/PIB
Fre
qüên
cia
10MODELOS TESTADOS
SIMPLIFICADO DE DOUGLASS NORTH (base de exportação)
MARXO-KALECKIANO (multiplicação endógena)
RICARDO-NEOCLÁSSICO (produtivista clássico)
CEPALINO-PERROUXIANO (atração de investimentos)
MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (empresarialista)
WEBERO-PUTNAMIANO (culturalista)
112. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
1. É um modelo complexo, pois projeta sua própria superação;
2. Ponto de partida: as regiões rurais (baixa densidade urbana) se inserem no processo de desenvolvimento mercantil pela especialização e exportação de produtos agropecuários;
3. Desdobramento: aquelas regiões rurais que:
3.1) caracterizadas por pequena concentração fundiária e da renda,
3.2) se especializam em produtos intensivos em mão-de-obra, de elevada agregação local de valor e que solicitam beneficiamento (ou produção de insumos) no próprio território tendem a diversificar a produção e a se urbanizarem;
4. Conclusão: se a diversificação produtiva levar à criação de novos setores básicos (exportadores) urbanos, o desenvolvimento regional se autonomiza de suas bases rurais e a pluralidade de atividades se impõe, negando a especialização agrícola inicial.
122. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
→→ variáveis independentes utilizadas:
→ arroz70; feijao70; fumo70; mand70; milho70; soja70; trigo70; laran70; maça70; pesse70; uva70; bov70; suino70; aves70; leite70.
→ arroz96; feijao96; fumo96; mand96; milho96; soja96; trigo96; laran96; maça96; pesse96; uva96; bov96; suino96; aves96; leite96.
→ vbpamat7; vbpamat9; vbpa1570; vbpa1596.
132. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
Exemplo:Exemplo:
%81,41Sul do Cachoeira 1970 VBPA total
Sul do Cachoeira 1970 arrozVBPA Sul do Cachoeira Arroz70
TV
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M07
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70
VB
PA
MA
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VB
PA
1570
Pearson Cor. 1 -0,027 -0,141 0,065 -0,001 -0,034 -0,368 -0,264 0,269 0,130 0,026 0,268 -0,233 -0,022 0,352 0,484 -0,259 -0,450
Sig. (2-tailed) , 0,677 0,032 0,326 0,992 0,609 0,000 0,000 0,000 0,048 0,689 0,000 0,000 0,736 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. -0,027 1 -0,075 0,025 -0,177 -0,435 -0,361 -0,300 -0,116 -0,093 0,029 -0,119 0,322 -0,423 -0,177 -0,143 0,318 -0,077
Sig. (2-tailed) 0,677 , 0,256 0,708 0,007 0,000 0,000 0,000 0,078 0,160 0,662 0,070 0,000 0,000 0,007 0,029 0,000 0,241
Pearson Cor. -0,141 -0,075 1 0,221 0,239 0,187 -0,184 -0,203 0,053 -0,069 -0,007 -0,083 -0,110 0,032 -0,028 0,085 -0,315 0,055
Sig. (2-tailed) 0,032 0,256 , 0,001 0,000 0,004 0,005 0,002 0,424 0,298 0,911 0,209 0,094 0,630 0,669 0,197 0,000 0,405
Pearson Cor. 0,065 0,025 0,221 1 0,076 -0,004 -0,192 -0,178 0,014 -0,041 -0,007 -0,054 -0,137 -0,024 -0,044 -0,060 -0,085 0,024
Sig. (2-tailed) 0,326 0,708 0,001 , 0,250 0,955 0,003 0,006 0,829 0,535 0,915 0,413 0,037 0,718 0,507 0,360 0,200 0,721
Pearson Cor. -0,001 -0,177 0,239 0,076 1 -0,019 0,236 -0,260 0,291 -0,087 -0,119 -0,177 -0,332 0,203 0,061 0,252 -0,420 0,014
Sig. (2-tailed) 0,992 0,007 0,000 0,250 , 0,776 0,000 0,000 0,000 0,186 0,071 0,007 0,000 0,002 0,354 0,000 0,000 0,828
Pearson Cor. -0,034 -0,435 0,187 -0,004 -0,019 1 0,117 0,006 -0,039 0,037 -0,039 -0,026 -0,420 0,821 -0,036 -0,036 -0,371 0,362
Sig. (2-tailed) 0,609 0,000 0,004 0,955 0,776 , 0,076 0,930 0,555 0,571 0,554 0,692 0,000 0,000 0,582 0,588 0,000 0,000
Pearson Cor. -0,368 -0,361 -0,184 -0,192 0,236 0,117 1 0,542 -0,167 -0,061 -0,085 -0,150 -0,412 0,213 -0,158 -0,324 0,122 0,547
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,005 0,003 0,000 0,076 , 0,000 0,011 0,352 0,199 0,022 0,000 0,001 0,016 0,000 0,064 0,000
Pearson Cor. -0,264 -0,300 -0,203 -0,178 -0,260 0,006 0,542 1 -0,280 -0,007 -0,066 -0,089 -0,139 -0,137 -0,236 -0,414 0,456 0,566
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,002 0,006 0,000 0,930 0,000 , 0,000 0,910 0,316 0,175 0,035 0,037 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,269 -0,116 0,053 0,014 0,291 -0,039 -0,167 -0,280 1 -0,025 -0,026 -0,030 -0,142 0,076 0,217 0,351 -0,389 -0,299
Sig. (2-tailed) 0,000 0,078 0,424 0,829 0,000 0,555 0,011 0,000 , 0,704 0,694 0,645 0,031 0,250 0,001 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,130 -0,093 -0,069 -0,041 -0,087 0,037 -0,061 -0,007 -0,025 1 0,011 0,310 -0,074 0,031 0,207 -0,024 -0,025 -0,023
Sig. (2-tailed) 0,048 0,160 0,298 0,535 0,186 0,571 0,352 0,910 0,704 , 0,868 0,000 0,262 0,639 0,002 0,713 0,709 0,730
Pearson Cor. 0,026 0,029 -0,007 -0,007 -0,119 -0,039 -0,085 -0,066 -0,026 0,011 1 0,002 -0,022 -0,068 0,095 0,023 -0,083 -0,178
Sig. (2-tailed) 0,689 0,662 0,911 0,915 0,071 0,554 0,199 0,316 0,694 0,868 , 0,981 0,744 0,303 0,151 0,728 0,208 0,007
Pearson Cor. 0,268 -0,119 -0,083 -0,054 -0,177 -0,026 -0,150 -0,089 -0,030 0,310 0,002 1 -0,137 -0,027 0,164 0,021 0,176 0,008
Sig. (2-tailed) 0,000 0,070 0,209 0,413 0,007 0,692 0,022 0,175 0,645 0,000 0,981 , 0,037 0,680 0,012 0,747 0,007 0,906
Pearson Cor. -0,233 0,322 -0,110 -0,137 -0,332 -0,420 -0,412 -0,139 -0,142 -0,074 -0,022 -0,137 1 -0,474 -0,250 -0,098 0,375 -0,181
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,094 0,037 0,000 0,000 0,000 0,035 0,031 0,262 0,744 0,037 , 0,000 0,000 0,139 0,000 0,006
Pearson Cor. -0,022 -0,423 0,032 -0,024 0,203 0,821 0,213 -0,137 0,076 0,031 -0,068 -0,027 -0,474 1 0,006 0,008 -0,409 0,294
Sig. (2-tailed) 0,736 0,000 0,630 0,718 0,002 0,000 0,001 0,037 0,250 0,639 0,303 0,680 0,000 , 0,931 0,899 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,352 -0,177 -0,028 -0,044 0,061 -0,036 -0,158 -0,236 0,217 0,207 0,095 0,164 -0,250 0,006 1 0,208 -0,306 -0,402
Sig. (2-tailed) 0,000 0,007 0,669 0,507 0,354 0,582 0,016 0,000 0,001 0,002 0,151 0,012 0,000 0,931 , 0,001 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,484 -0,143 0,085 -0,060 0,252 -0,036 -0,324 -0,414 0,351 -0,024 0,023 0,021 -0,098 0,008 0,208 1 -0,392 -0,446
Sig. (2-tailed) 0,000 0,029 0,197 0,360 0,000 0,588 0,000 0,000 0,000 0,713 0,728 0,747 0,139 0,899 0,001 , 0,000 0,000
Pearson Cor. -0,259 0,318 -0,315 -0,085 -0,420 -0,371 0,122 0,456 -0,389 -0,025 -0,083 0,176 0,375 -0,409 -0,306 -0,392 1 0,395
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,200 0,000 0,000 0,064 0,000 0,000 0,709 0,208 0,007 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000
Pearson Cor. -0,450 -0,077 0,055 0,024 0,014 0,362 0,547 0,566 -0,299 -0,023 -0,178 0,008 -0,181 0,294 -0,402 -0,446 0,395 1
Sig. (2-tailed) 0,000 0,241 0,405 0,721 0,828 0,000 0,000 0,000 0,000 0,730 0,007 0,906 0,006 0,000 0,000 0,000 0,000 ,
TVYCM07
ARROZ70
FEIJAO70
FUMO70
MAND70
MILHO70
SOJA70
TRIGO70
LARAN70
MAÇA70
PESSE70
LEITE70
VBPAMAT7
VBPA1570
UVA70
BOV70
SUINO70
AVES70
Operando apenas com as medidas de especialização de 1970:2. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
Alternativamente, se tomamos apenas a especialização em 96:
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15
96
Pearson Cor. 1 -0,090 -0,214 -0,003 -0,163 -0,257 -0,351 -0,321 0,171 0,010 0,105 0,242 -0,257 -0,050 0,356 0,213 -0,178 -0,507Sig. (2-tailed) , 0,171 0,001 0,959 0,013 0,000 0,000 0,000 0,009 0,881 0,109 0,000 0,000 0,449 0,000 0,001 0,007 0,000Pearson Cor. -0,090 1 -0,187 0,001 -0,222 -0,477 -0,340 -0,297 -0,169 -0,084 -0,069 -0,110 0,356 -0,407 -0,288 -0,312 0,467 0,160Sig. (2-tailed) 0,171 , 0,004 0,984 0,001 0,000 0,000 0,000 0,010 0,204 0,294 0,094 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,014Pearson Cor. -0,214 -0,187 1 0,117 0,057 0,400 -0,087 -0,092 0,199 -0,035 0,015 -0,050 -0,050 0,229 -0,009 -0,019 -0,276 0,098Sig. (2-tailed) 0,001 0,004 , 0,075 0,391 0,000 0,187 0,164 0,002 0,601 0,821 0,448 0,445 0,000 0,895 0,777 0,000 0,137Pearson Cor. -0,003 0,001 0,117 1 0,022 -0,059 -0,254 -0,246 -0,009 -0,065 0,006 -0,077 -0,119 -0,094 -0,052 -0,246 0,060 0,100Sig. (2-tailed) 0,959 0,984 0,075 , 0,745 0,368 0,000 0,000 0,888 0,322 0,927 0,245 0,071 0,156 0,434 0,000 0,366 0,130Pearson Cor. -0,163 -0,222 0,057 0,022 1 -0,113 0,063 0,123 0,327 -0,116 -0,088 -0,109 -0,157 0,120 -0,255 0,330 -0,293 -0,007Sig. (2-tailed) 0,013 0,001 0,391 0,745 , 0,085 0,337 0,062 0,000 0,077 0,183 0,096 0,017 0,068 0,000 0,000 0,000 0,918Pearson Cor. -0,257 -0,477 0,400 -0,059 -0,113 1 0,375 0,300 -0,077 -0,056 -0,053 -0,136 -0,247 0,610 0,159 0,002 -0,184 0,381Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,368 0,085 , 0,000 0,000 0,243 0,393 0,426 0,038 0,000 0,000 0,015 0,981 0,005 0,000Pearson Cor. -0,351 -0,340 -0,087 -0,254 0,063 0,375 1 0,859 -0,156 -0,078 -0,143 -0,134 -0,202 0,031 -0,265 0,074 0,280 0,454Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,187 0,000 0,337 0,000 , 0,000 0,017 0,239 0,029 0,042 0,002 0,634 0,000 0,264 0,000 0,000Pearson Cor. -0,321 -0,297 -0,092 -0,246 0,123 0,300 0,859 1 -0,136 -0,069 -0,121 -0,118 -0,202 0,075 -0,257 0,096 0,223 0,394Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,164 0,000 0,062 0,000 0,000 , 0,038 0,297 0,065 0,074 0,002 0,252 0,000 0,147 0,001 0,000Pearson Cor. 0,171 -0,169 0,199 -0,009 0,327 -0,077 -0,156 -0,136 1 -0,074 0,008 -0,031 -0,032 0,003 -0,086 0,207 -0,341 -0,266Sig. (2-tailed) 0,009 0,010 0,002 0,888 0,000 0,243 0,017 0,038 , 0,264 0,907 0,643 0,625 0,958 0,190 0,001 0,000 0,000Pearson Cor. 0,010 -0,084 -0,035 -0,065 -0,116 -0,056 -0,078 -0,069 -0,074 1 -0,008 0,045 0,035 -0,103 -0,025 -0,085 0,025 -0,055Sig. (2-tailed) 0,881 0,204 0,601 0,322 0,077 0,393 0,239 0,297 0,264 , 0,906 0,496 0,600 0,119 0,704 0,195 0,700 0,403Pearson Cor. 0,105 -0,069 0,015 0,006 -0,088 -0,053 -0,143 -0,121 0,008 -0,008 1 0,596 0,046 -0,036 0,022 -0,072 -0,105 -0,094Sig. (2-tailed) 0,109 0,294 0,821 0,927 0,183 0,426 0,029 0,065 0,907 0,906 , 0,000 0,487 0,586 0,735 0,273 0,110 0,155Pearson Cor. 0,242 -0,110 -0,050 -0,077 -0,109 -0,136 -0,134 -0,118 -0,031 0,045 0,596 1 -0,129 -0,008 0,228 -0,083 -0,042 -0,098Sig. (2-tailed) 0,000 0,094 0,448 0,245 0,096 0,038 0,042 0,074 0,643 0,496 0,000 , 0,049 0,902 0,000 0,205 0,525 0,137Pearson Cor. -0,257 0,356 -0,050 -0,119 -0,157 -0,247 -0,202 -0,202 -0,032 0,035 0,046 -0,129 1 -0,396 -0,330 -0,177 0,194 0,104Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,445 0,071 0,017 0,000 0,002 0,002 0,625 0,600 0,487 0,049 , 0,000 0,000 0,007 0,003 0,114Pearson Cor. -0,050 -0,407 0,229 -0,094 0,120 0,610 0,031 0,075 0,003 -0,103 -0,036 -0,008 -0,396 1 0,314 0,147 -0,339 0,190Sig. (2-tailed) 0,449 0,000 0,000 0,156 0,068 0,000 0,634 0,252 0,958 0,119 0,586 0,902 0,000 , 0,000 0,025 0,000 0,004Pearson Cor. 0,356 -0,288 -0,009 -0,052 -0,255 0,159 -0,265 -0,257 -0,086 -0,025 0,022 0,228 -0,330 0,314 1 -0,106 -0,068 -0,071Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,895 0,434 0,000 0,015 0,000 0,000 0,190 0,704 0,735 0,000 0,000 0,000 , 0,107 0,304 0,284Pearson Cor. 0,213 -0,312 -0,019 -0,246 0,330 0,002 0,074 0,096 0,207 -0,085 -0,072 -0,083 -0,177 0,147 -0,106 1 -0,268 -0,128Sig. (2-tailed) 0,001 0,000 0,777 0,000 0,000 0,981 0,264 0,147 0,001 0,195 0,273 0,205 0,007 0,025 0,107 , 0,000 0,052Pearson Cor. -0,178 0,467 -0,276 0,060 -0,293 -0,184 0,280 0,223 -0,341 0,025 -0,105 -0,042 0,194 -0,339 -0,068 -0,268 1 0,571Sig. (2-tailed) 0,007 0,000 0,000 0,366 0,000 0,005 0,000 0,001 0,000 0,700 0,110 0,525 0,003 0,000 0,304 0,000 , 0,000Pearson Cor. -0,507 0,160 0,098 0,100 -0,007 0,381 0,454 0,394 -0,266 -0,055 -0,094 -0,098 0,104 0,190 -0,071 -0,128 0,571 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,014 0,137 0,130 0,918 0,000 0,000 0,000 0,000 0,403 0,155 0,137 0,114 0,004 0,284 0,052 0,000 ,
TVYCM07
ARROZ96
FEIJAO96
FUMO96
MAND96
MILHO96
SOJA96
TRIGO96
LARAN96
MAÇA96
PESSE96
LEITE96
VBPAMAT9
VBPA1596
UVA96
BOV96
SUINO96
AVES96
2. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
16
Tvycm07 = 0,217leite70 --0,263milho96 --0,207mand96 --0,468soja70 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
--0,226feijão96 --0,474bov70 --0,232arroz96 --0,122fumo96 (0,000) (0,000) (0,000) (0,015)
r ² = 0,559r ² = 0,543
2. O MODELO DE NORTH (70 e 96)2. O MODELO DE NORTH (70 e 96)
21
Operando apenas com as medidas de especialização de 1970:
Tvycm07 = 0,299leite70 +0,090uva70 +0,083aves70 -0,456soja70 (0,000) (0,070) (0,109) (0,000)
-0,452bov70 -0,286feijão70 -0,131suíno70 (0,000) (0,000) (0,016)
r ² = 0,515r ² = 0,499
2. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
22
Alternativamente, se tomamos apenas a especialização em 96:
Tvycm07= -0,266milho96 +0,187leite96 -0,384mand96 -0,339bov96 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
- 0,395 soja96 - 0,270 arroz96 - 0,217 feijão96 + 0,162 laran96 (0,000) (0,000) (0,000) (0,003)
r ² = 0,495r ² = 0,477
2. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
23
O desempenho da variável AVES no modelo:
TVYCM07 = 0,296 aves96 + 0,291 aves70 (0,000) (0,000)
r ² = 0,208r ² = 0,201
2. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
26
Reagregando as informações sobre produção agropecuária utilizando a metodologia das AMCs:
2. O MODELO DE NORTH2. O MODELO DE NORTH
Tvycm07 = 0,163leite70 +0,297aves96 -0,142milho96 -0,458bov70 (0,025) (0,000) (0,057)
(0,000)
-0,393soja70 -0,305feijão70 +0,205leite96 -0,234suino96 +0,139laran96
(2,263) (4,548) (-1,917) (-6,441)
(0,000) (0,000) (0,003) (0,003) (0,019) (-5,394) (-5,154) (3,022) (-3,083) (2,376)
r ² = 0,669r ² = 0,645
273. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)(MARXO-KALECKIANO)
(i) Ym = Ck + Ct + I + X - M
(ii) M = I + Ck + (1 - a) Ct + (1 - b) X
(iii) Ym = a.Ct + b.X
(iv) Ym = a.Ct + b.X = Lc + Sc + Lx + Sx
(v) Ct = Sc + Sx
(vi) Ct = (sc.a.Ct) + (sx.b.X)
(vii) Ct - (sc.a.Ct)= Ct (1 - sc.a) = sx .b.X
(viii) Ct = sx.b.X / (1 - a.sc)
(ix) a.Ct = a.sx.b.X / (1 - a.sc)
(x) Ym = b.X + a.sx.b.X / (1 - a.sc) = b.X [1 + (a.sx) / (1 - a.sc)]
28
→→ variáveis independentes utilizadas:
→ %ate10ha; %ate25ha; %ate50ha; %ate100h; %ate200h; %a50emil; %a+500ha; %a+1000h;
→ %sinstot;
→ anmedest;
→ covarane;
→ covaryfm;
→ salurnay;
→ salmedic;
3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)(MARXO-KALECKIANO)
29
TVYCM07 SALURNAY COVARYFM ANMEDEST %ate10haPearson Cor. 1 0,529 -0,279 0,373 0,331Sig. (2-tailed) , 0,000 0,000 0,000 0,000N 232 222 232 232 232Pearson Cor. 0,529 1 -0,150 0,420 0,285Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,026 0,000 0,000N 222 222 222 222 222Pearson Cor. -0,279 -0,150 1 0,095 -0,310Sig. (2-tailed) 0,000 0,026 , 0,148 0,000N 232 222 232 232 232Pearson Cor. 0,373 0,420 0,095 1 0,128Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,148 , 0,052N 232 222 232 232 232Pearson Cor. 0,331 0,285 -0,310 0,128 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,052 ,N 232 222 232 232 232
%ate10ha
ANMEDEST
TVYCM07
SALURNAY
COVARYFM3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)(MARXO-KALECKIANO)
TV
YC
M07
SA
LM
ED
IC
SA
LU
RN
AY
CO
VA
RY
FM
CA
MP
OP
80
CO
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%at
e10h
a
%at
e50h
a
%at
e100
h
%a5
0em
il
%a+
500h
a
%a+
1000
h
Pearson Cor. 1 0,433 0,529 -0,279 -0,377 0,175 0,373 -0,343 0,331 0,204 0,215 -0,167 -0,193 -0,185
Sig. (2-tailed) , 0,000 0,000 0,000 0,000 0,008 0,000 0,000 0,000 0,002 0,001 0,011 0,003 0,005
Pearson Cor. 0,433 1 0,750 -0,029 -0,614 0,481 0,653 -0,438 0,177 -0,005 -0,016 -0,040 0,051 0,059
Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,000 0,663 0,000 0,000 0,000 0,000 0,008 0,942 0,816 0,549 0,451 0,384
Pearson Cor. 0,529 0,750 1 -0,150 -0,525 0,247 0,420 -0,343 0,285 0,091 0,096 -0,099 -0,065 -0,053
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 , 0,026 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,176 0,155 0,142 0,333 0,429
Pearson Cor. -0,279 -0,029 -0,150 1 -0,204 0,246 0,095 0,089 -0,310 -0,415 -0,405 0,370 0,357 0,339
Sig. (2-tailed) 0,000 0,663 0,026 , 0,002 0,000 0,148 0,178 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. -0,377 -0,614 -0,525 -0,204 1 -0,724 -0,603 0,137 0,174 0,500 0,504 -0,395 -0,506 -0,473
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,002 , 0,000 0,000 0,037 0,008 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,175 0,481 0,247 0,246 -0,724 1 0,666 0,034 -0,235 -0,464 -0,460 0,385 0,448 0,413
Sig. (2-tailed) 0,008 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000 0,601 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,373 0,653 0,420 0,095 -0,603 0,666 1 -0,689 0,128 -0,006 -0,025 -0,079 0,098 0,114
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,148 0,000 0,000 , 0,000 0,052 0,926 0,705 0,231 0,138 0,084
Pearson Cor. -0,343 -0,438 -0,343 0,089 0,137 0,034 -0,689 1 -0,387 -0,437 -0,404 0,485 0,282 0,231
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,178 0,037 0,601 0,000 , 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,331 0,177 0,285 -0,310 0,174 -0,235 0,128 -0,387 1 0,696 0,650 -0,640 -0,591 -0,541
Sig. (2-tailed) 0,000 0,008 0,000 0,000 0,008 0,000 0,052 0,000 , 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,204 -0,005 0,091 -0,415 0,500 -0,464 -0,006 -0,437 0,696 1 0,984 -0,897 -0,886 -0,809
Sig. (2-tailed) 0,002 0,942 0,176 0,000 0,000 0,000 0,926 0,000 0,000 , 0,000 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. 0,215 -0,016 0,096 -0,405 0,504 -0,460 -0,025 -0,404 0,650 0,984 1 -0,828 -0,936 -0,868
Sig. (2-tailed) 0,001 0,816 0,155 0,000 0,000 0,000 0,705 0,000 0,000 0,000 , 0,000 0,000 0,000
Pearson Cor. -0,167 -0,040 -0,099 0,370 -0,395 0,385 -0,079 0,485 -0,640 -0,897 -0,828 1 0,603 0,466
Sig. (2-tailed) 0,011 0,549 0,142 0,000 0,000 0,000 0,231 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000 0,000
Pearson Cor. -0,193 0,051 -0,065 0,357 -0,506 0,448 0,098 0,282 -0,591 -0,886 -0,936 0,603 1 0,970
Sig. (2-tailed) 0,003 0,451 0,333 0,000 0,000 0,000 0,138 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 , 0,000
Pearson Cor. -0,185 0,059 -0,053 0,339 -0,473 0,413 0,114 0,231 -0,541 -0,809 -0,868 0,466 0,970 1
Sig. (2-tailed) 0,005 0,384 0,429 0,000 0,000 0,000 0,084 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ,%a+1000h
%a+500ha
TVYCM07
SALMEDIC
SALURNAY
COVARYFM
%ate100h
%a50emil
%sinstot
%ate10ha
%ate50ha
CAMPOP80
COVARANE
ANMEDEST
30
Tvycm07 = 0,353salurnay -0,228covaryfm +0,228anmedest +0,159%ate10ha
(0,000) (0,000) (0,000) (0,006)
r ² = 0,398r ² = 0,387
3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)(MARXO-KALECKIANO)
31
32
33
34
35
Tvycm07 = 0,437%ate50ha +0,274salurnay -0,231covaryfm (0,000) (0,001) (0,005)
r ² = 0,569r ² = 0,555
Excluindo a macroregião norte:
3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA 3. O MODELO DE MULTIPLICAÇÃO ENDÓGENA (MARXO-KALECKIANO)(MARXO-KALECKIANO)
36
374. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO)(RICARDO-NEOCLÁSSICO)
O desempenho regional é função positiva primária da abundância(baixo preço) e qualidade dos fatores produtivos (terra, trabalho e capital);
O desempenho é função positiva secundária da disponibilidade de infra-estrutura (mormente, meios de transporte), que deprime os custos de produção e transporte das mercadorias regionais, alavancando sua competitividade e a conquista de mercados externos.
384. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO)(RICARDO-NEOCLÁSSICO)
→→ variáveis independentes utilizadas:
→; distasf;
→; distafer;
→; terra3o<;
→; terra6o>.
→; salmedic;
394. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO)(RICARDO-NEOCLÁSSICO)
TVYCM07 DISTASF DISTAFER terra3o< terra6o>
Pearson Cor. 1 -0,325 -0,153 -0,093 0,102
Sig. (2-tailed) , 0,000 0,020 0,157 0,121
Pearson Cor. -0,325 1 0,453 -0,185 0,152
Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,000 0,005 0,020
Pearson Cor. -0,153 0,453 1 -0,223 0,174
Sig. (2-tailed) 0,020 0,000 , 0,001 0,008
Pearson Cor. -0,093 -0,185 -0,223 1 -0,853
Sig. (2-tailed) 0,157 0,005 0,001 , 0,000
Pearson Cor. 0,102 0,152 0,174 -0,853 1
Sig. (2-tailed) 0,121 0,020 0,008 0,000 ,
terra3o<
terra6o>
TVYCM07
DISTASF
DISTAFER
40
Tvycm07 = 0,373salmedic – 0,195 distasf - 0,168 terra3o< (0,000) (0,003) (0,006)
r ² = 0,238r ² = 0,228
4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL 4. O MODELO SUPPLY SIDE TRADICIONAL (RICARDO-NEOCLÁSSICO)(RICARDO-NEOCLÁSSICO)
41
425. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
Tal como o Ricardo-Neoclássico, este é um Modelo supply-side: o gargalo do crescimento é de ordem técnico-produtiva (ou tecnológica);
Por oposição ao modelo anterior, contudo, pressupõe que o progresso técnico se impõe de forma desigual entre setores (e regiões) e as barreiras à sua difusão são estruturais em função do padrão competitivo propriamente capitalista (oligopólico);
Os diferenciais dinâmicos de setores e regiões passam a ser explicados, assim, pelos diferenciais de industrialização (e oligopolização) e pela maior ou menor expressão dos setores tecnologicamente “dinâmicos” da malha industrial regional;
A principal estratégia de desenvolvimento econômico regional é, pois, a atração e instalação de “indústrias de ponta”;
435. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
PROBLEMAS NA TESTAGEM DO MODELO: Não existem dados confiáveis sobre empresas atraídas e
instaladas nos municípios ao longo do período, nem sobre o valor da produção, perfil tecnológico e produtividade das mesmas;
A única proxy disponível de base censitária é a evolução da produtividade industrial (valor da transformação industrial por trabalhador) entre 1970 e 1985(ano do último Censo Industrial)
O crescimento da produtividade industrial pode ser um desdobramento endógeno do processo de acumulação de capital, ou mesmo um desdobramento secundário da adoção de novas tecnologias em municípios cujo dinamismo se estrutura sobre bases distintas daquelas supostas pelo modelo.
44
→ variável independente: TVPRODI
Tvycm07 = 0,130 tvprodi (0,048)
r ² = 0,017r ² = 0,013
5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
TVYCM07 TVPRODIPearson Cor. 1 0,130Sig. (2-tailed) , 0,048Pearson Cor. 0,130 1Sig. (2-tailed) 0,048 ,
TVYCM07
TVPRODI
45
46
→ variável dependente 2:
Taxa de variação da renda municipal (convertida pela população) entre 1970 e 1991.
TVY9170P
5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
47
→ variável independente 3: TVPRODI
TVY9170P = 0,118 tvprodi (0,075)
r ² = 0,014r ² = 0,010
5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
TVYCM07 TVY9170P TVPRODIPearson Cor. 1 0,918 0,130Sig. (2-tailed) , 0,000 0,048Pearson Cor. 0,918 1 0,118Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,075Pearson Cor. 0,130 0,118 1Sig. (2-tailed) 0,048 0,075 ,
TVY9170P
TVPRODI
TVYCM07
48
→ variável dependente 3:
Taxa de variação do PIB entre 1970 e 2000
TVPIB07
5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
49
→ variável independente: TVPRODI
TVPIB07 = 0,262 tvprodi (0,000)
r ² = 0,069r ² = 0,065
5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
TVYCM07 TVPIB07 TVPRODIPearson Cor. 1 0,746 0,130Sig. (2-tailed) 0,000 0,048Pearson Cor. 0,746 1 0,262Sig. (2-tailed) 0,000 0,000Pearson Cor. 0,130 0,262 1Sig. (2-tailed) 0,048 0,000
TVPIB07
TVPRODI
TVYCM07
50
→ variável dependente:
Taxa de variação do PIB entre 1970 e 1985
TVP8570
5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
51
→ variável independente: TVPRODI
Tvp8570 = 0,335 tvprodi (0,000) r ² = 0,112
r ² = 0,108
5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO5. O MODELO DE PÓLOS DE CRESCIMENTO(CEPALINO-PERROUXIANO)(CEPALINO-PERROUXIANO)
TVYCM07 TVPB8570 TVPRODIPearson Cor. 1 0,613 0,130Sig. (2-tailed) , 0,000 0,048Pearson Cor. 0,613 1 0,335Sig. (2-tailed) 0,000 , 0,000Pearson Cor. 0,130 0,335 1Sig. (2-tailed) 0,048 0,000 ,
TVPB8570
TVYCM07
TVPRODI
526. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)
Contribuição do ambiente (economias externas e milieu empreendedor) para a introdução de combinações de fatores economicamente mais produtivas;
O modelo de Marshall-Schumpeter combina, assim, elementos produtivistas e culturalistas, com foco no empresário e na acumulação de equipamentos e serviços coletivos portadores de sinergia produtiva.
53
→→ variáveis independentes utilizadas:
→ emtopo70;
→ emurpo70;
→ eminpo70; → eminet70;
→ emruet70;
→ emioci70.
6. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)
546. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)
TV
YC
M07
EM
TO
PO
70
EM
UR
PO
70
EM
INP
O70
EM
INE
T70
EM
IOC
I70
EM
RU
ET
70
OC
INP
O70
Pearson Cor. 1 0,026 0,287 0,458 0,487 -0,048 -0,401 0,509Sig. (2-tailed) , 0,691 0,000 0,000 0,000 0,469 0,000 0,000Pearson Correlation 0,026 1 0,582 0,182 0,040 0,005 0,116 0,141Sig. (2-tailed) 0,691 , 0,000 0,005 0,540 0,934 0,077 0,031Pearson Correlation 0,287 0,582 1 0,521 0,348 0,031 -0,387 0,439Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 , 0,000 0,000 0,639 0,000 0,000Pearson Correlation 0,458 0,182 0,521 1 0,908 0,117 -0,274 0,787Sig. (2-tailed) 0,000 0,005 0,000 , 0,000 0,074 0,000 0,000Pearson Correlation 0,487 0,040 0,348 0,908 1 0,183 -0,336 0,728Sig. (2-tailed) 0,000 0,540 0,000 0,000 , 0,005 0,000 0,000Pearson Correlation -0,048 0,005 0,031 0,117 0,183 1 0,082 -0,155Sig. (2-tailed) 0,469 0,934 0,639 0,074 0,005 , 0,211 0,018Pearson Correlation -0,401 0,116 -0,387 -0,274 -0,336 0,082 1 -0,364Sig. (2-tailed) 0,000 0,077 0,000 0,000 0,000 0,211 , 0,000Pearson Correlation 0,509 0,141 0,439 0,787 0,728 -0,155 -0,364 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,031 0,000 0,000 0,000 0,018 0,000 ,
TVYCM07
EMTOPO70
EMURPO70
OCINPO70
EMINPO70
EMINET70
EMIOCI70
EMRUET70
55
Tvycm07 = 0,397 eminet70 - 0,268 emruet70 (0,000) (0,008)
r ² = 0,301r ² = 0,295
6. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)
56
Tvycm07 = 0,270ocinpo70 -0,232emruet70 +0,213eminet70 (0,001) (0,000) (0,008)
r ² = 0,334r ² = 0,325
Introduzindo ocimpo70:
6. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (1)
57
58
59
Para testar a hipótese marshalliana, desenvolvemos quatro proxies adicionais ao modelo anterior:
→ r_norde;
→ r_sul;
→ r_norte;
→ dispoakm;
6. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (2)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (2)
60
Tvycm07 = - 0,441dispoakm +0,332r_norde (0,000) (0,000)
r ² = 0,504r ² = 0,500
6. O MODELO EMPRESARIALISTA 6. O MODELO EMPRESARIALISTA (MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (2)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO (2)
61
Tvycm07 = -0,414dispoakm + 0,256r_norde + 0,192eminet70 (0,000) (0,000) (0,000)
r ² = 0,532r ² = 0,525
Introduzindo todas as proxies desenvolvidas para a testagem do modelo empresarialista:
6. O MODELO EMPRESARIALISTA COMPLETO6. O MODELO EMPRESARIALISTA COMPLETO(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)(MARSHALLO-SCHUMPETERIANO)
627. O MODELO CULTURALISTA 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO)(WEBERO-PUTNAMIANO)
Tal como o modelo anterior, baseia-se na influência do ambiente, mas virtualmente identifica-o à cultura;
Esta prevalência se embasa numa pretensão de anterioridade. A relação é unívoca:
Cultura Cívica e/ou Calvinista Cultura Cívica e/ou Calvinista Desenvolvimento Capitalista Desenvolvimento Capitalista
Tal como o modelo cepalino-perrouxiano, as variáveis relevantes não são facilmente sistematizáveis e a maior parte das proxies disponíveis não são confiáveis
Privilegiamos, assim, proxies confiáveis, o que envolveu o privilegiamento dos elos “materialistas” da leitura de Putnam;
Simultaneamente, buscamos testar a hipótese da anterioridade da cultura sobre o desempenho
637. O MODELO CULTURALISTA 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO)(WEBERO-PUTNAMIANO)
→→ variáveis independentes utilizadas:
→ %fctefot;
→ %fctepop;→ %pbpt80;
→ %mdbnul;
→ %evpot70;
→ tvpopev;
647. O MODELO CULTURALISTA 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO)(WEBERO-PUTNAMIANO)
TVYCM07 %fctefot %fctepop %pbpt80 %mdbnul %evpot70 TVPOPEVPearson Corr. 1 0,220 0,363 0,378 0,145 0,383Sig. (2-tailed) , 0,013 0,001 0,000 0,000 0,027 0,000Pearson Corr. 0,163 1 0,709 -0,056 0,148 -0,030 0,176Sig. (2-tailed) 0,013 , 0,000 0,400 0,024 0,652 0,008Pearson Corr. 0,220 0,709 1 0,000 0,270 0,262 0,118Sig. (2-tailed) 0,001 0,000 , 0,999 0,000 0,000 0,079Pearson Corr. 0,363 -0,056 0,000 1 0,023 0,076 0,102Sig. (2-tailed) 0,000 0,400 0,999 , 0,722 0,246 0,129Pearson Corr. 0,378 0,148 0,270 0,023 1 -0,040 0,268Sig. (2-tailed) 0,000 0,024 0,000 0,722 , 0,541 0,000Pearson Corr. 0,145 -0,030 0,262 0,076 -0,040 1 -0,442Sig. (2-tailed) 0,027 0,652 0,000 0,246 0,541 , 0,000Pearson Corr. 0,383 0,176 0,118 0,102 0,268 -0,442 1Sig. (2-tailed) 0,000 0,008 0,079 0,129 0,000 0,000 ,
%pbpt80
%mdbnul
%evpot70
TVPOPEV
TVYCM07
%fctefot
%fctepop
65
Tvycm07 = 0,277%mdbnul + 0,255%pbpt80 + 0,439tvpopev +0,353evpot70 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
r ² = 0,425r ² = 0,414
7. O MODELO CULTURALISTA 7. O MODELO CULTURALISTA (WEBERO-PUTNAMIANO)(WEBERO-PUTNAMIANO)
66
67
688. O “MODELO GERAL”8. O “MODELO GERAL”
TVYCM07 = - 0,282DISPOAKM +0,164R_NORDE +0,284 TVPOPEV -0,148%SINSTOT -0,176BOV70 +0,186%EVPOT70 -0,060 EMRUET70 -0,311CAMPOP80 -0,137COVARYFM - 0,144MAND96 +0,093TVPRODI
+0,184TVAPOS07 -0,114VBPAMAT7
r ² = 0,732r ² = 0,714
A regressão obtida com o conjunto das proxies produzidas para testar os seis modelos analisados, acrescido de TVAPOS07 e CAMPOP80:
69
TVYCM07 = 0,262SALURNAY +0,132 AVES96 -0,396CAMPOP80 -0,370BOV70 -0,321 SOJA70 -0,205COVARYFM -0,162FEIJÃO96
+ 0,144TVPRODI + 0,129EMIOCI70 - 0,166ARROZ96 -0,109 DISTASF -0,194SALMEDIC -0,150MAND96 + 0,145%ATE10HA
r ² = 0,687r ² = 0,666
Extraindo as variáveis DISPOAKM, R_NORDE; R_SUL; R_NORTE, TVPOPEV, TVAPOS07, VBPA1570, VBPA1596, VBPAMA70, e VBPAMA96:
8. O “MODELO GERAL”8. O “MODELO GERAL”
70
TVYCM07 = 0,788 %ATE50HA - 0,535 CAMPOP80 - 0,229 EMRUET70
+ 0,205 EMIOCI70 - 0,227 ANMEDEST
r ² = 0,754r ² = 0,740
Extraindo todos os municípios da macrorregião norte, e rodando o modelo sem as variáveis marshallianas, sem TVPOPEV, e sem as quatro medidas de especialização agropecuária agregada, obtemos a seguinte regressão:
8. O “MODELO GERAL”8. O “MODELO GERAL”
71
72
TVYCM07 = 0,705 %ATE50HA - 0,563 CAMPOP80 - 0,182 EMRUET70
+ 0,194 EMIOCI70 - 0,180 COVARANE + 0,145 DISTAFER
r ² = 0,764r ² = 0,747
8. O “MODELO GERAL”8. O “MODELO GERAL”
73
74
Emioci70 = -0,411salmedic +0,819eminet70 -1,130ocinpo70 -0,141milho70
+0,689salurnay -0,148%ate10ha +0,286emurpo70 +0,328campop80
+0,160terra3o< +0,144arroz 70 +0,145distafer -0,128feijao70
r ² = 0,469r ² = 0,439
Regredindo EMIOCI70:
8. O “MODELO GERAL”8. O “MODELO GERAL”
75