O processo de Aglomeração nas Regiões Portuguesas

Centro de Estudos da União Europeia(CEUNEUROP) Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra

Av. Dias da Silva, 165-3004-512 COIMBRA-PORTUGAL e-mai:[email protected]

Vitor Martinho

O Processo de Aglomeração nas Regiões Portuguesas

DOCUMENTO DE TRABALHO/DISCUSSION PAPER Nº 13

COIMBRA — DEZEMBRO 2002

1

O processo de aglomeração nas regiões portuguesas Vitor João Pereira Martinho1

RESUMO

Neste trabalho procura-se analisar o processo de aglomeração entre as sete regiões2

portuguesas, tendo em conta os mais recentes desenvolvimentos teóricos ao nível da

Nova Geografia Económica, nomeadamente. Por isso, divide-se este estudo em seis

partes, na primeira faz-se uma pequena introdução, na segunda são explicadas as bases

teóricas, na terceira é apresentado o modelo utilizado nas estimações, na quarta são

apresentados e analisados os dados utilizados, na quinta são explicados os resultados

das estimações e na sexta apresentadas algumas conclusões.

1. Introdução

Com este estudo procura-se analisar o processo de aglomeração entre as sete

regiões portuguesas, tendo em conta os mais recentes trabalhos teóricos ao nível da

Nova Geografia Económica, nomeadamente, os considerados em Fujita et al (2000),

Krugman (1991, 1994, 1995 e 1998) e Krugman et al. (1995 e 1996). Nestes trabalhos

são admitidas um conjunto de considerações teóricas sobre a economia espacial,

sobretudo, sobre a economia regional, a economia urbana e a economia internacional.

Na parte da economia regional, ramo que mais nos interessa para este estudo, nestes

trabalhos desenvolveu-se uma versão espacial do modelo de Dixit-Stiglitz (1977), isto é,

com localizações múltiplas e com custos de transporte entre essas localizações, a qual

permite analisar o desenvolvimento regional, numa óptica de espaço.

O modelo de Dixit-Stiglitz assume, não só, que muitos bens, não obstante

constituírem produtos distintos do ponto de vista dos consumidores, entram

simetricamente na procura3, mas, também, que a função utilidade individual apresenta

1 Assistente do 2ºTriénio no Instituto Politécnico de Viseu. 2 A designação região, para Portugal, pretende representar o que correctamente se deve designar por NUT II, ou seja, Nomenclatura de Unidades Territoriais II. A designação NUT foi criada conjuntamente pelo EUROSTAT e os outros serviços da Comissão, de modo a, estabelecer-se uma unidade territorial única e coerente para as estatísticas regionais da União Europeia. Actualmente, existem na União Europeia 77 NUTs I, 206 NUTs II e 1031 NUTs III. 3 Têm um peso constante na despesa, com uma constante elasticidade de substituição.

2

uma forma particular. O modelo de Dixit-Stiglitz tem sido a base de um vasto corpo da

teoria económica no comércio internacional, crescimento económico e agora na

Geografia Económica. A consideração deste modelo deve-se ao facto de os autores da

Nova Geografia Económica evitarem considerar qualquer suposição directa de

economias externas, assumindo que as externalidades emergem como consequência das

interacções do mercado, envolvendo economias de escala, ao nível individual das

empresas. Desta forma, ter-se-á, então, de modelar estruturas de mercado em

concorrência imperfeita, em que o modelo de concorrência imperfeita (monopolística)

de Dixit-Stiglitz é o mais adequado. Neste modelo considera-se que as economias têm

dois sectores, a agricultura e o sector produtor de bens manufacturados. A agricultura é

um sector em concorrência perfeita, com produtos homogéneos. O sector de bens

manufacturados, por seu lado, é um sector em concorrência imperfeita, com

rendimentos crescentes.

2. A teoria

Para se efectuar a análise pretendida, com base nos desenvolvimentos da Nova

Geografia Económica, ter-se-á de identificar se entre as regiões portuguesas há, ou não,

forças de concentração da actividade económica e da população numa ou em algumas

regiões. Estas forças de atracção, para esta teoria, devem-se a diferenças nos salários

reais, ou seja, localizações com salários reais mais altos, têm melhores condições para

desencadear o processo de aglomeração.

De referir que, o processo de aglomeração está relacionado com a concentração

da actividade económica e da população, envolvendo rendimentos à escala crescentes,

criada e sustentada por um processo circular e cumulativo. Acaba por ocorrer a

diferentes níveis, ou seja, ao nível urbano (rural ou local), ao nível regional, ao nível

nacional, ou ao nível mundial. Esta espécie de lógica circular e cumulativa não é algo de

novo, nem exclusiva do processo de aglomeração, dado que, como se referiu, autores

como Myrdal (1957), Hirschman (1958) e posteriormente Kaldor (1981) e Thirlwall

(1999), muito associados ao processo de polarização, já tinham feito referências a este

fenómeno. Contudo, a lógica subjacente ao processo de aglomeração é diferente da

descrita na polarização. Na aglomeração a espécie de lógica circular e cumulativa

aparece devido ao facto dos potenciais consumidores irem até certos sítios, porque

3

esperam encontrar uma gama de actividades económicas (oferta) e estas actividades

económicas, por sua vez, localizam-se nestes sítios, porque sabem que terão aí acesso a

uma grande gama de potenciais consumidores (procura), isto é, há uma interacção entre

as forças da oferta e as da procura, sem primazia de umas em relação às outras. Desta

forma, pode-se referir que a desigual distribuição espacial da economia real que reflecte

disparidades entre zonas urbanas extremamente povoadas e zonas rurais tragicamente

despovoadas, é seguramente o resultado, não de inerentes diferenças naturais entre as

localizações, mas de um conjunto de processos cumulativos, necessariamente

envolvendo rendimentos crescentes, onde a concentração geográfica pode auto-reforcar-

se. Contudo, os rendimentos crescentes sempre colocaram dificuldades teóricas, uma

vez que, para se lidar com eles ter-se-á de admitir estruturas de mercado em

concorrência imperfeita4.

A aglomeração é um processo que é, geralmente, citado na bibliografia

associada com os teóricos da Geografia Económica. Tanto o Desenvolvimento

Económico, como a Geografia Económica, experimentaram um assinalável crescimento

depois da II Guerra Mundial, baseadas no mesmo princípio básico, ou seja, a divisão do

trabalho é limitada pela extensão do mercado, mas a extensão do mercado, é, por sua

vez, afectada pela divisão do trabalho. A circularidade destas relações significa que os

países podem experimentar um auto-reforço industrial, e as regiões experimentarem um

auto-reforço de aglomeração. Em face da evolução na forma de pensamento da

Geografia Económica, é possível separar, dentro desta, a Geografia Económica

Tradicional da Nova Geografia Económica.

As linhas teóricas tradicionais da Geografia Económica são basicamente cinco:

geometria germânica, físicos sociais, causas cumulativas, economias externas locais e o

modelo de von Thu nen. Estas linhas teóricas serão desenvolvidas a seguir, dando-se

pouco relevo aos físicos sociais, dado que, o seu principal contributo foi o conceito de

potencial mercado, útil nos desenvolvimentos das causas cumulativas.

&&

A tradição da geometria germânica de Weber (1909), L o sch (1940) e Christaller

(1933) (estes dois seguidores do primeiro) assenta nos mecanismos do século XVIII, ou

seja, os problemas da localização eram representados directamente, como problemas de

ponderação de um conjunto de forças discretas de atracção. A ideia destas teorias

relaciona-se com o facto de que, cada empresa, é confrontada, por um lado, com um

&&

4 Verifica-se quando, pelo menos, um vendedor, ou comprador, é suficientemente forte para afectar o preço de mercado.

4

conjunto de forças de atracção para um limitado número de locais de produção, onde

existem economias de escala para explorar, e, por outro, com custos de transporte que

poderão ser reduzidos aumentando o número de locais de produção. Mas esta descrição

implicaria estarmos num mundo com economias de escala e, como tal, num mundo com

uma estrutura de mercado em concorrência imperfeita, o que não foi feito, mesmo após

Isard (1956) e outros tornarem estes trabalhos acessíveis para não germânicos. O

conceito de potencial mercado, lançado pelos geógrafos americanos nos anos 50, tinha

implícito a concorrência monopolística e implícita a possibilidade de circularidade. Ou

seja, as empresas querem localizar-se onde o potencial mercado é elevado, isto é, perto

de grandes mercados, mas os mercados tendem a ser grandes onde há concentração de

empresas. O primeiro trabalho de Harris (1954) mostra que regiões com grande

potencial mercado têm vantagens de auto-reforço. O primeiro esforço de modelar estes

aspectos foi desenvolvido por Lowry (1964). Traduziu-se num modelo numérico

calibrado do uso da terra dentro da cidade de Pittsburgh, em que muitas decisões de

localização eram endógenas e em que implícitos rendimentos crescentes levam a

múltiplos equilíbrios. As decisões de localização das empresas eram baseadas no

conceito de potencial mercado.

Mas, se os geógrafos que trabalharam com o potencial mercado não estavam

inteiramente ilucidados sobre a possibilidade de circularidade, houve outros geógrafos

que foram grandes defensores desta possibilidade, sobretudo, em face da influência dos

teóricos da “High Development Theory” (Myrdal e Hirschman). A explícita aplicação

da “High Development Theory” ao crescimento regional, contudo, é por vezes

associado a Pred (1966). Pred supôs que a economia regional cresce até um certo ponto

crítico (embora não tenha sido explícito na explicação da forma como este crescimento

se processa), onde se torna vantajoso substituir as importações de certos bens sujeitos a

economias de escala, pela produção local. A substituição das importações expande o

emprego regional, trazendo trabalhadores de outras regiões, aumentando o mercado

local e assim sucessivamente, reflectindo uma relação de circularidade entre o tamanho

do mercado e a gama de indústrias que uma região possui. O problema de Pred foi

esquecer ou ignorar a estrutura do mercado, em concorrência imperfeita. Mesmo as

economias externas locais de Marshall (1920) reflectem a circularidade (as positivas de

atracção, ou concentração, e as negativas de afastamento). Henderson (1974), por

exemplo, desenvolveu um modelo baseado nestes pressupostos, sobre a formação,

dimensão e número de cidades. Mas o problema é sempre o mesmo, a estrutura do

5

mercado. O modelo de von Th nen (1826), por seu lado, tem a excelente contribuição

de ajudar a perceber as forças (citadas, sobretudo, na literatura da Nova Geografia

Económica) centrípetas (forças de aglomeração) e as centrífugas (forças que trabalham

contra a aglomeração), especialmente a segunda. A Geografia Económica Tradicional,

porém, foi negligenciada durante anos, em face do problema da estrutura do mercado,

como resultado dos rendimentos crescentes, dado que, nestes domínios é preciso

encontrar uma forma de relacionar economias de escala com empresas oligopolísticas.

A razão foi bem percebida por muitos, senão todos, os economistas espaciais e é, por

vezes, referido como o problema do “backyard capitalism”.

u&&

A Nova Geografia Económica, muito associada a diversos trabalhos de

Krugman, Fujita e Venables, tem tido como principal desafio tentar encontrar e deduzir

dentro do que foi chamado, por estes autores, “black box”, o caracter de auto-reforço da

concentração espacial a partir de considerações mais fundamentadas. A questão aqui

não se relaciona com o facto de que assumindo as economias de aglomeração

(produtores e consumidores tendem a juntar-se), se estará um pouco a assumi-las como

uma conclusão, mas está mais relacionada com o facto de que modelando as fontes dos

rendimentos crescentes para a concentração espacial, podemos aprender algo acerca de

como e quando estes rendimentos podem mudar e, então, explorar como o

comportamento económico muda com eles. Para a modelização dos rendimentos

crescentes que explicam a concentração espacial, Alfred Marshall, muito antes em 1920,

propôs uma tripla classificação. Na terminologia moderna, ele defendia que as

localidades industriais aparecem em face de efeitos “spillovers”, de vantagens de

mercados especializados e de ligações “backward” e “forward” associadas com os

grandes mercados locais. Embora, todas estas três forças estejam claramente a operar no

mundo real, a Nova Geografia Económica tem geralmente ignorado as primeiras duas,

essencialmente, porque são difíceis de modelar de uma forma explícita. As questões

relacionadas com as ligações são fáceis de expor se se ignorarem certos detalhes. Então,

os produtores escolhem localizações que tenham bons acessos a largos mercados e

sejam bem abastecidas por bens que eles e os seus empregados precisem. De qualquer

forma, um lugar que, por alguma razão histórica, já tenha uma concentração de

produtores, tende a oferecer um largo mercado (em face da procura dos produtores e dos

seus trabalhadores) e uma boa oferta de inputs e bens de consumo (produzida pelos

produtores que já lá estão). Estas duas vantagens correspondem precisamente às

ligações “backward and forward” da teoria do desenvolvimento económico. Em face

6

destas ligações, uma concentração espacial da produção, uma vez estabelecida, tende a

persistir e uma pequena diferença no início, no desenvolvimento económico de duas

localizações, pode crescer ao longo do tempo. As discussões acerca das ligações

relacionadas com a concentração espacial que incorporam mais ou menos as questões

relatadas, têm sido familiares dos cientistas regionais desde há muitos anos. Uma, delas,

é a extensão dinâmica da base multiplicativa5, abordagem largamente identificada com

Pred (1966) e a outra, usando o conceito de potencial mercado, é a que, geralmente, é

associada com autores como Harris (1954), tal como, se referiu anteriormente. Se se

estiver preparado para ser estrategicamente benevolente com certos detalhes, é possível,

a partir das diferentes abordagens, obter modelos que são úteis para certas discussões

sobre o mundo real e para a obtenção de explicações mais cuidadas.

A Nova Geografia Económica tem procurado, então, desenvolver uma

abordagem básica que seja consistente (formalizada), embora um pouco artificial (em

face das suposições simplistas), e que formalize estas questões de uma forma tratável.

Para isso, agrupou as tradições, ao nível da Economia Espacial, em linhas teóricas

coerentes e tem tentado relacioná-las, modelando-as, de modo a explicar da forma mais

objectiva possível as questões espaciais. Contudo, dada a dificuldade de conciliar os

rendimentos crescentes ao nível individual das empresas com a estrutura do mercado,

tem-se procurado recorrer a alguns pressupostos de natureza “tricks” (apresentados

abaixo).

Em resumo, todos os trabalhos desenvolvidos ao nível da Geografia Económica,

tradicional e recente, procuram explicar a localização das actividades económicas. As

políticas económicas liberais, a integração económica internacional e o progresso

tecnológico, têm criado, contudo, novos desafios (Jovanovic, 2000). Por isso, têm vindo

a ser desenvolvidas novas ferramentas para a Geografia Económica, tais como, os

rendimentos crescentes, as interligações produtivas, os equilíbrios múltiplos (com as

forças centrípetas e centrífugas) e a competição imperfeita (Jovanovic, 2000). Estes

contributos têm permitido algumas inovações na modelização, o que tem tornado

tratável, pelos economistas, um grande número de questões, dentro de um esquema

neoclássico. Em particular a inclusão dos rendimentos crescentes nos modelos

5 A análise da base – multiplicativa é frequentemente dada por uma formulação linear na linha dos Keynesianos. Ou seja, tomando em conta o efeito multiplicador, o rendimento regional é determinado por Y = X/(1-a), em que X é o rendimento do sector regional de exportação (sector base, ou actividades base, ou produtos base) e a é a fracção de X gasta em produtos não básicos locais. A abordagem da base – multiplicativa torna-se mais interessante se se considerar um ponto de vista associado a Pred (1966), em que o a depende do tamanho do mercado local.

7

analíticos, o que levou (para Fujita, Krugman e Venables) à chamada revolução dos

rendimentos crescentes em economia. A partir desta revolução chegou-se à Nova

Geografia Económica, principalmente com os trabalhos de Fujita, Krugman e Venables.

Krugman tem sido a figura central destes desenvolvimentos, Fujita e Venables, por seu

lado, têm sido líderes no desenvolvimento e exploração das implicações dos modelos da

economia da localização, baseados nos rendimentos crescentes (Pavlik, 2000). Estes

desenvolvimentos têm ajudado a explicar a aglomeração e o “clustering” de empresas e

indústrias (Jovanovic, 2000).

As mais recentes publicações de Fujita, Krugman e Venables, algumas

conjuntas, apresentam-se como um bom contributo, na sistematização destes

desenvolvimentos, e baseiam-se, principalmente, em duas ideias simples. A primeira

está relacionada com o facto de numa situação com custos de transporte e rendimentos

crescentes à escala, as interligações produtivas podem criar a lógica circular de

aglomeração, com as ligações “backward and forward”. O que faz com que os

produtores se localizem próximo dos seus fornecedores e consumidores e vice-versa. O

factor impulsionador do processo é, neste caso, a diferença de salários reais, ou seja,

localizações que, por alguma razão, tenham salários reais mais altos, atraem mais

trabalhadores (que também são consumidores), ligações “forward”, que, por sua vez,

atraem mais empresas, ligações “backward”. Com mais empresas os preços descem e os

salários nominais sobem e assim sucessivamente (Figura 1). A segunda relaciona-se

com o facto de que quando certos factores são imóveis (terra), estes funcionam como

forças centrífugas que se opõem às forças centrípetas de aglomeração. O resultado da

inter-actuação entre estas duas forças, traça a evolução da estrutura espacial da

economia (Jovanovic, 2000). A intensidade destas forças depende, porém, do peso do

sector de produtos manufacturados (parâmetro dos modelos, dado que, este sector,

com rendimentos crescentes, e a agricultura, com rendimentos constantes, são

considerados os únicos sectores da economia), da elasticidade de substituição

(parâmetro ) e dos custos de transporte (parâmetro τ ). A aglomeração é favorecida

por baixos custos de transporte (baixos τ ), alto peso do sector de produtos

manufacturados na indústria (alto ) e fortes economias de escala ao nível individual

das empresas (baixo σ , porque as economias de escala crescentes, tal como se referirá

aquando da apresentação do modelo, surgem, unicamente, por haverem diferentes

variedades de produtos manufacturados). Estas publicações apresentam numa sequência

µ

σ

µ

8

lúcida sobre o esquema dos rendimentos crescentes, uma explicação de como o modelo

de Dixit-Stiglitz (primeiro “trick”), ligado com os custos de transporte “iceberg” de

Samuelson (segundo “trick”) e a aplicação de “ad hoc dynamics” aos modelos estáticos

(terceiro “trick”), pode ser usado para criar modelos tratáveis que traçam a trajectória da

economia espacial ao longo do tempo. Dixit-Stiglitz, custos de transporte “iceberg” e

plausíveis “ad hoc dynamics” são estratégicas escolhas de modelização que simplificam

a criação de modelos de economia espacial, porque clarificam três importantes

problemas de modelização: relacionar escolhas discretas ao nível da empresa com

variáveis contínuas ao nível agregado (Dixit-Stiglitz); modelar os recursos usados no

transporte separadamente a partir dos produtos industriais que são embarcados (custos

“iceberg”); e explicitamente modelar escolhas racionais, ao nível das empresas e

famílias através do tempo (“ad hoc dynamics”).

Figura 1: Esquema resumo do processo de Aglomeração. τσµ ,,

Salários (↑) Trabalhadores (↑) Empresas (↑) Salários (↑) reais ⇒ (Ligações ⇒ (Ligações ⇒ reais “forward”) “backward”)

Forças centrípetas

Por isso, ir-se-á basear este estudo na equação dos salários reais dos modelos de

equilíbrio estático, analisando se há convergência ou divergência dos salários reais entre

as regiões portuguesas. Desta forma, dadas as características destas regiões utilizar-se-á

nas estimações o rácio entre os salários reais de cada região e os salários reais da região

líder neste indicador (Lisboa e Vale do Tejo), seguindo procedimentos de Armstrong

(1995) e de Dewhurst e Mutis-Gaitan (1995). Assim, o que contribuir para o aumento

deste rácio é uma força que funciona contra a aglomeração e vice-versa.

9

3. O modelo

Seguidamente apresentar-se-ão os fundamentos microeconómicos do modelo de

equilíbrio estático da Nova Geografia Económica.

Todos os consumidores partilham a mesma função de utilidade U nas

suas preferências, para dois tipos de bens, os manufacturados e os agrícolas. Nesta

função o M representa o consumo de bens manufacturados, o A o consumo de bens

agrícolas, o e o 1- são as elasticidades consumo de bens manufacturados e

agrícolas, respectivamente. O M é uma função de sub-utilidade definida sobre um

contínuo de variedade de bens manufacturados que pode ser definida como

. O representa a intensidade de preferência por

variedade em bens manufacturados (se for perto de 1 os bens diferenciados são quase

perfeitamente substitutos, se for próximo de 0, o desejo de consumir uma grande

variedade de bens manufacturados é maior). A partir do pode-se determinar o

que será a elasticidade de substituição entre duas variedades. O problema

do consumidor será, então, maximizar a função utilidade, sujeita à restrição do

orçamento. Verificando-se, após desenvolvimento analítico, que o número de

variedades manufacturadas, influencia o consumo e o índice de preços. Para se

analisarem os aspectos relacionados com as possibilidades de localizações múltiplas dos

agentes económicos, tendo em conta os custos de transporte, consideram-se várias

suposições, tais como: há um conjunto de R localizações discretas, cada variedade é

produzida num só local e todas as variedades produzidas num local particular são

simétricas, ou seja, têm a mesma tecnologia e preço. Para evitar modelar em separado

os transportes, assume-se, também, a forma de custos de transporte “iceberg”,

introduzida por von Thu nen e Samuelson. Ou seja, se uma unidade de bem agrícola ou

manufacturado for enviada do local r para s, só a fracção 1 ou 1 ,

respectivamente, da unidade chegará ao destino, o resto representa o custo de transporte.

A constante T ou T representa o montante de bens agrícolas ou manufacturada

enviada por unidades recebida. A tecnologia de transporte “iceberg” implica que se uma

variedade manufacturada produzida no local r é vendida ao preço (preço f.o.b.),

então, o preço de entrega (c.i.f.) será . Considera-se, ainda, que o índice de

µµ −= 1AM

ArsT/ /

MrP

µ

ρ di

Ars

µ

<ρ

&&

M

10,)(/1

0<

= ∫

ρnimM

)1/(1 ρσ −=

rs

ρ

ρ

MrsT

Mrs

Mr

Mrs TPP =

10

preço de bens manufacturados será diferente em cada localização. Após

desenvolvimento analítico, verifica-se que as vendas de uma determinada variedade,

numa dada localização, dependem do rendimento, do índice de preços, dos custos de

transporte e do preço f.o.b. da própria variedade. Conclui-se, também, dadas as

suposições, da indiferença na distribuição espacial dos consumidores, uma vez que, a

elasticidade preço da procura é constante para cada variedade.

Na análise do comportamento dos produtores parte-se do princípio que a

agricultura produz bens usando tecnologia com rendimentos constantes, sob condições

de concorrência perfeita e que a indústria envolve economias de escala crescentes que

aparecem, unicamente, em face de haverem diferentes variedades. Assume-se, também,

que a tecnologia é a mesma para todas as variedades e em todas as localizações,

envolvendo inputs fixos F e inputs marginais CM. Aceita-se, ainda, que cada variedade é

produzida numa só localização e por uma só empresa. Como resultado verifica-se que o

tamanho do mercado não afecta nem a formação dos preços através dos custos

marginais, nem a escala a que os bens são produzidos. Então, todos os efeitos da escala

trabalham através de mudanças no número de variedades de bens disponíveis. Este

resultado deriva de se considerar constante a elasticidade da procura e se considerar

comportamento não estratégico, em fade de se assumir que as empresas tomam como

constantes os índices de preços.

Há diferentes caminhos de descrever a determinação do equilíbrio num ponto do

tempo. Contudo, considera-se mais útil pensar num equilíbrio, como uma solução

simultânea de quatro equações que determina o rendimento de cada região, o índice de

preços no sector de produtos manufacturados consumidos nessa região, os salários

nominais e os reais, ou seja:

rrrr wY φµµλ )1( −+= , equação do rendimento na região r; )1/(1

1)(σ

σλ−

−

= ∑

ssrssr TwG , equação do índice de preços;

σσσ

/111

= ∑ −−

ssrssr GTYw , equação dos salários nominais;

µω −= rrr Gw , equação dos salários reais.

Na primeira equação, assumiu-se que os trabalhadores agrícolas ganham o

mesmo salário em qualquer lado, dado que, os bens agrícolas são livremente

11

transportados. Escolheram-se, por outro lado, unidades de modo que haja

trabalhadores de produtos manufacturados e 1 trabalhadores agrícolas. De referir

que o e o φ representam a percentagem de trabalhadores não agrícolas e de

agricultores, respectivamente, numa dada localização. Considerando-se que, o número

de trabalhadores não agrícolas na localização s é , o índice de preços é o que

aparece representado na segunda equação. A partir desta equação, verifica-se que,

considerando, por exemplo, duas regiões, a mudança do sector de produtos

manufacturados de uma região para outra, tende, considerando outros factores

constantes, a baixar o índice de preços nessa região e então torna a região um lugar mais

atractivo para os trabalhadores não agrícolas. Isto é uma versão das ligações “forward”.

Analisando a terceira equação verifica-se que, as empresas podem pagar mais altos

salários se tiverem bons acessos a largos mercados. Então, o modelo exibe, também,

ligações “backward”. Na quarta equação, considera-se que os preços agrícolas são

iguais à unidade, por se considerarem, tal como os salários agrícolas, iguais em todas as

localizações, em face de se admitir, neste modelo, custos de transporte nulos neste

sector.

µ

µ−

MsL

λ

sµλ=

3.1. Uma aproximação linear ao modelo de equilíbrio estático:

Considerando a dificuldade em trabalhar com os modelos da Nova Geografia

Económica, na sua forma não linear, construiu-se uma equação de salários reais linear

(em logaritmos) sendo determinantes as variáveis do modelo teórico, a produtividade

regional6 (seguindo autores Keynesianos relacionados com a polarização, tais como,

Kaldor, 1981 e Thirlwall, 1999) e mais sete variáveis7 que representam forças de

atracção. Considerou-se a produtividade regional, dado que, quando é considerada os

resultados obtidos no global são estatisticamente mais satisfatórios8 e porque se sabe, da

teoria económica, que a produtividade influencia os salários praticados. O mesmo foi

constatado nos trabalhos de Abraham e Van Rompuy (1995), quando estudaram a

resposta das remunerações reais a choques na produtividade do trabalho. Em face do

que foi referido nos pontos anteriores, na variável dependente, os salários reais são 6 Rácio entre valor acrescentado bruto na indústria transformadora e o número de empregados assalariados nesta actividade. Também se considerou, inicialmente, a produtividade nacional, mas piorava estatisticamente os resultados. 7 Simbolizadas na equação seguinte por RL e posteriormente descritas. 8 Como se constata pela comparação dos quadros 1 e 2.

12

substituídos pelo rácio entre os salários reais de cada região e os de Lisboa e Vale do

Tejo. A equação de salários reais linear utilizada é, então, a seguinte:

rmtrtntntntrlntlt

rt RLaPawaLaGaTaYaa lnlnlnlnlnlnlnln 76543210 +++++++=

ωω

rntnktrktngtrgtnmt RLaRLaRLaRLaRLaRLa lnlnlnlnlnln 1312111098 ++++++

Nesta equação,

Ynt é o valor acrescentado bruto nacional de cada uma das indústrias transformadoras

consideradas na base de dados utilizada (representa o rendimento);

Trl é o fluxo de mercadorias de cada uma das regiões para Lisboa e Vale do Tejo,

representando os custos de transporte;

Gnt é o índice de preços nacional no consumidor (representa o índice de preços);

Lnt é o número de empregados nacionais na indústria transformadora (representa os

empregados no sector de produtos manufacturados);

wnt são os salários nominais nacionais por empregado;

Prt é o rácio entre valor acrescentado bruto regional na indústria transformadora e o

número de empregados regionais assalariados nesta actividade (representa a

produtividade regional);

RLrmt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias

transformadoras, e o número total regional nesta actividade;

RLnmt é o rácio entre o número de empregados nacionais, em cada uma das indústrias

transformadoras, e o número total nacional nesta actividade9;

RLrgt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias

transformadoras, e o total regional em todas as actividades;

RLngt é o rácio entre o número de empregados nacionais, em cada uma das indústrias

transformadoras, e o total nacional em todas as actividades10;

RLrkt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias

transformadoras, e a área regional;

RLnkt é o rácio entre o número de empregados nacionais, em cada uma das indústrias

transformadoras, e a área nacional11;

9 Representam forças de aglomeração inter-indústrias, a nível regional e nacional, respectivamente. 10 Representam forças de aglomeração intra-indústria, a nível regional e nacional, respectivamente. 11 Representam forças de aglomeração relacionadas com a dimensão da região.

13

e RLrnt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias

transformadoras, e o total nacional em cada uma das indústrias12. Estes últimos rácios

representam as sete variáveis extras que simbolizam as potenciais forças de atracção;

Os índices r, t, n, k, l, g e m representam, respectivamente, as regiões, o período de

tempo, o todo nacional, a área (Km2), a região Lisboa e Vale do Tejo, a totalidade dos

sectores de actividade e a indústria transformadora.

O facto de se ter simbolizado as forças de atracção através de sete variáveis

consideradas, prende-se com o facto de se pretender analisar, individualmente, o efeito

de cada uma das potenciais forças de atracção, representadas nestas variáveis, um pouco

à semelhança do que foi realizado por Hanson (1998).

4. Os dados utilizados

Tendo em conta as variáveis consideradas, utilizaram-se dados estatísticos

temporais para as cinco regiões de Portugal Continental (dado que se obtêm resultados

semelhantes, mas estatisticamente mais significativos aos obtidos quando se consideram

as sete regiões nacionais, a Madeira e os Açores são, portanto, dois “outliers”), da base

de dados regional das estatísticas do Eurostat (Regio da Eurostat Statistics 2000). Estes

dados são relativos ao valor acrescentado bruto regional e nacional nas indústrias

transformadoras13, ao fluxo de mercadorias de cada uma das regiões para Lisboa e Vale

do Tejo, ao índice de preços no consumidor regional e nacional, ao número de

empregados assalariados regionais e nacionais nas indústrias transformadoras e no total

de todas as actividades, às remunerações nominais regionais e nacionais nas indústrias

transformadoras e à área regional e nacional.

As remunerações nominais e os empregados assalariados são, unicamente, os

das indústrias transformadoras, dado o realce que é dado ao sector de produtos

manufacturados. Os índices de preços que deveriam ser, também, os da indústria

transformadora, são os relativos a agregados totais sem produtos sazonais e habitação,

em face da inexistência de dados mais desagregados. O fluxo de mercadorias regionais 12 Representam forças de aglomeração inter-regional, em cada uma das indústrias transformadoras consideradas. 13 Foram consideradas as indústrias transformadoras da forma desagregada apresentada na base de dados utilizada (nove tipos), ou seja, indústria dos metais, dos minerais, dos produtos químicos, equipamentos e bens eléctricos, equipamentos de transporte, produtos alimentares, têxteis, papel e produtos diversos.

14

pretende ser uma “proxy” aos custos de transporte, dado ser esta uma forma indirecta de

os medir, tal como admitem os autores da Nova Geografia Económica.

Pelo facto de, se utilizar dados em painel e a disponibilidade de dados permitir

desagregar a indústria transformadora e utilizar uma série temporal na estimação de oito

anos, de 1987-1994, foi possível obter 360 observações por variável.

4.1. Análise dos dados:

A análise dos dados, para cada uma das variáveis, será efectuada com recurso a

gráficos que são apresentados no texto, quando é considerado apenas um gráfico para a

variável que está a ser explicada, e em anexo nos outros casos.

4.1.1. O valor acrescentado bruto:

Analisando o Gráfico 1.1 verifica-se que o valor acrescentado bruto, em Portugal

Continental, tem sido e é maior na indústria de equipamentos e bens eléctricos, na

indústria de bens alimentares e na indústria têxtil, com a indústria de bens alimentares a

ganhar importância a partir de 1990, em relação à indústria têxtil, o que não terá sido

alheio à nossa entrada na altura designada CEE (Comunidade Económica Europeia).

GRÁFICO 1.1: VALOR ACRESCENTADO BRUTO, A PREÇOS DE MERCADO, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS

TRANSFORMADORAS, EM PORTUGAL CONTINENTAL

0

500000000

1000000000

1500000000

2000000000

2500000000

3000000000

3500000000

4000000000

4500000000

5000000000

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Metais Produtosminerais

Produtosquímicos

Equipamentose bens

eléctricos

Equipamentosde transporte

Produtosalimentares

Têxteis Papel Produtosdiversos

19871988198919901991199219931994

15

4.1.2. Os empregados:

O número de empregados assalariados em Portugal Continental, uma das

variáveis primordiais para a explicação da evolução dos salários reais (segundo os

desenvolvimentos da Nova Geografia Económica), é maior na indústria de

equipamentos e bens eléctricos e na indústria têxtil, e, curiosamente14, muito baixo na

indústria alimentar (Gráfico 2.1).

P

GRÁFICO 2.1: EMPREGADOS ASSALARIADOS, EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, EM PORTUGAL CONTINENTAL

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

450000

ortugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)


Produtosquímicos

Equipamentos ebens eléctricos


Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

Analisando o rácio entre o número de empregados regionais, de cada uma das

indústrias transformadoras, e o total regional nesta actividade, verifica-se que no Norte

a indústria têxtil tem o maior rácio, com um valor bastante elevado, em comparação

com as outras indústrias, nesta e nas outras regiões (Gráfico 2.2a). No Centro é,

também, a indústria têxtil que tem os melhores valores, embora outras indústrias, como

as dos produtos minerais e as dos equipamentos e bens eléctricos, tenham valores

próximos (Gráfico 2.2b). Em Lisboa e Vale do Tejo os valores são mais uniformes, com

as indústrias dos equipamentos e bens eléctricos e alimentares a terem, apesar do

referido, os melhores valores (Gráfico 2.2c). O Alentejo tem o melhor rácio na indústria

alimentar, tal como, o Algarve (Gráficos 2.2d e 2.2e). Em termos nacionais, o rácio é

maior na indústria têxtil e na indústria de equipamentos e bens eléctricos (Gráfico 2.2f).

Ao nível do rácio entre o número de empregados regionais, de cada uma das

indústrias transformadoras, e o número total regional em todas as actividades verifica-

se, como seria de esperar, que a configuração gráfica é muito semelhante à referida para

o rácio anterior (Gráfico 2.3). De referir, contudo, que quando se comparam os valores

entre as regiões, verifica-se que este rácio, em relação ao anterior, assume valores mais

16

14 Uma vez que, tem dos valores mais altos para o valor acrescentado bruto.

baixos no Alentejo e no Algarve, reflexo de que a indústria transformadora tem aqui

menos importância.

)

GRÁFICO 2.3: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL, EM PORTUGAL

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

Portugal(Continent

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)


Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

O rácio entre o número de empregados regionais, de cada uma das indústrias

transformadoras e a área de cada região, tem configurações gráficas, também,

semelhantes às anteriores (Gráfico 2.4), de salientar, no entanto, o facto de o Norte e

Lisboa e Vale do Tejo terem o maior número de empregados nas diversas indústrias

transformadoras por Km2, embora em Lisboa e Vale do Tejo os valores sejam mais

uniformes.

GRÁFICO 2.4: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL DA ÁREA (KM2), EM PORTUGAL

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)


Produtosquímicos


Equipamentos detransporte

Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

Finalmente, analisando o rácio entre o número de empregados regionais, de cada

uma das indústrias transformadoras, e o número de empregados nacionais nestas

indústrias, verifica-se que o Norte tem os melhores valores na indústria têxtil (Gráfico

2.5a), o Centro na indústria de produtos minerais e na indústria de equipamentos de

transporte (Gráfico 2.5b), Lisboa e Vale do Tejo nos produtos químicos e nos

equipamentos de transporte (Gráfico 2.5c), no Alentejo os valores são um pouco

17

instáveis (Gráfico 2.5d) e no Algarve na indústria de produtos alimentares (Gráfico

2.5e).

4.1.3. Remunerações e índice de preços:

Os salários nominais por empregado assalariado são maiores na indústria de

produtos químicos, na indústria de equipamentos de transporte e na indústria do papel

(Gráfico 3.1).

P

Metais

GRÁFICO 3.1: REMUNERAÇÕES NOMINAIS/EMPREGADO, EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, EM PORTUGAL CONTINENTAL

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

ortugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Produtosminerais

Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

O rácio entre as remunerações reais por empregado de cada uma das regiões e as

de Lisboa e Vale do Tejo apresenta os melhores valores no Alentejo, o que apesar de ser

um pouco estranho, dadas as características do Alentejo, pode ser derivado da

proximidade com Lisboa e Vale do Tejo (Gráficos 3.2a, 3.2b, 3.2c e 3.2d).

4.1.4. Trocas comerciais:

Analisando o Gráfico 4.1, verifica-se que o fluxo de mercadorias de cada uma

das regiões, de Portugal Continental, para Lisboa e Vale do Tejo é maior a partir das

regiões que lhe estão mais próximas15, ou seja, o Alentejo e o Centro, curiosamente as

regiões que comparativamente têm as remunerações reais por empregado mais próximas

das de Lisboa e Vale do Tejo. Reflexo de que a influência dos custos de transporte, uma

18

15 O que mostra bem a importância dos custos de transporte na evolução da Economia.

outra importante variável na explicação da evolução dos salários reais (para a Nova

Geografia Económica), tem significado para as análises espaciais em Portugal.

GRÁFICO 4.1: FLUXO DE MERCADORIAS DE CADA UMA DAS NUTS II PARA LISBOA E VALE DO TEJO

0

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994

NorteCentro AlentejoAlgarve

4.1.5. Produtividade:

Testou-se a importância da produtividade16, variável muito referida pelos

Keynesianos, e verificou-se que melhora em muito os resultados obtidos, mais ainda

quando é considerada de forma desagregada para cada uma das regiões. Analisando os

Gráficos 5.1a a 5.1e verifica-se o seguinte. No Norte esta variável assume valores

maiores, a partir de 1990, na indústria de produtos alimentares. No Centro os melhores

valores são os da indústria dos produtos químicos, da indústria dos produtos alimentares

e da indústria do papel. Em Lisboa e Vale do Tejo os melhores valores são os da

indústria de produtos alimentares, mas globalmente os valores são superiores aos das

regiões anteriores. No Alentejo os valores da produtividade são maiores na indústria dos

metais e na indústria dos produtos químicos, com valores, comparativamente às regiões

anteriores, também, assinaláveis. No Algarve a produtividade é maior na indústria de

produtos químicos.

19

16 Valor acrescentado bruto, de cada uma das indústrias transformadoras a dividir pelo número de empregados assalariados.

5. A estimação do modelo e os resultados obtidos

Nas estimações efectuadas17 utilizaram-se dados em painel referentes às cinco

regiões, de Portugal Continental, para os anos de 1987-1994. Pretende-se estimar a

equação dos salários reais do modelo da Nova Geografia Económica, na forma linear

apresentada anteriormente.

A junção de dados temporais com dados seccionais é uma opção muito comum

recentemente na econometria, uma vez que, apresenta o seguinte conjunto de vantagens:

aumenta os graus de liberdade, por utilizar mais observações; reduz o risco de

multicolinearidade, porque as observações são diferentes de indivíduo para indivíduo;

aumenta a eficiência e a estabilidade dos estimadores; e permite introduzir ajustamentos

dinâmicos.

No entanto, não é de ignorar o enviesamento de resultados que resulta da

heterogeneidade entre indivíduos e o enviesamento que advém da selectividade dos

indivíduos (sectores) a incluir no painel. Quando usamos dados de painel é sempre

necessário ter em conta as características de comportamento que cada indivíduo

apresenta. Interessa encontrar um padrão de comportamento semelhante entre eles, para

que um modelo do tipo Y seja válido. Neste modelo assume-se

homogeneidade, ou seja, existe apenas um α constante e um declive comum que são

representativos de todos os indivíduos ao longo do tempo (Processo Pooling). Contudo,

isto dificilmente acontece, pois quando se trata de pessoas ou regiões que se relacionam

não pelas leis da estatística mas pelo complicado processo de interacção económica,

tudo se complica. A presença de heterogeneidade induz inconsistência ou incorrecta

estimação dos parâmetros, quando se usa o processo pooling.

ititit X µβα ++=

β

Se utilizando efeitos fixos obtivermos modelos mais adequados quando

comparados com um modelo baseado no processo pooling, podemos aceitar a existência

de heterogeneidade.

17 Utilizou-se o programa informático Winrats.

20

5.1. Estimação com efeitos fixos:

De todas as estimações possíveis efectuadas com os dados em painel, as que

apresentam dados mais satisfatórios são as estimações com efeitos fixos e com variáveis

“dummies”.

5.1.1. Estimação com variáveis “dummies”:

A inclusão de efeitos constantes no modelo é feita através da introdução de

variáveis mudas que permitam admitir que a parte constante é diferente de indivíduo

para indivíduo ou diferente para as observações temporais. Assumindo que, a parte

constante é igual ao longo do tempo, mas diferente de indústria transformadora para

indústria transformadora, introduzem-se “dummies” na zona “cross-section” do painel.

Usam-se i variáveis mudas (9 neste caso), cada uma delas assumindo o valor 1 para a

indústria a que se refere ao longo do tempo e apresentando o valor zero para as outras

indústrias.

Este método de estimação é conhecido como o método de estimação dos

mínimos quadrados das variáveis “dummies” (LSDV). Foram efectuadas duas

estimações diferentes, uma sem a variável produtividade (cujos resultados são

apresentados no Quadro 1) e outra com esta variável (Quadro 2), de modo a analisar-se,

desta forma, mais detalhadamente a importância desta variável na explicação da

variável dependente considerada. Parece-nos importante proceder a esta análise, porque

apesar da teoria económica considerar os salários passíveis de serem explicados pela

produtividade, a Nova Geografia Económica ignora-a, pelo menos de uma forma

explícita, nos seus modelos, por razões já amplamente referidas, nomeadamente, as

relacionadas com a necessidade de tornar tratáveis os modelos espaciais que

desenvolve.

21

Quadro 1: Estimação da equação da aglomeração sem a produtividade (variável dependente ln(ω ) ltrt ω/ ) Variáv. lnYnt lnTrl lnGnt lnLnt lnwnt lnRLrmt lnRLnmt lnRLrgt lnRLngt lnRLrkt lnRLrnt

Coef. a1 a2** a3 a4* a5 a7* a8** a9* a10* a11* a13* R2 DW

LSDV

V.Coef.

T-Stat.

(Sign.)

-0.042

-1.185

(0.237)

0.017

1.728

(0.085)

0.169

1.652

(0.100)

0.133

2.109

(0.036)

-0.095

-1.234

(0.218)

0.377

4.026

(0.000)

-0.348

-1.720

(0.086)

-0.468

-3.531

(0.001)

0.591

2.487

(0.014)

-0.221

-4.117

(0.000)

0.352

3.844

(0.000)

0.575

1.485

(*) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 5%.

(**) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 10%.

Quadro 2: Estimação da equação da aglomeração com a produtividade (variável dependente ln(ω ) ltrt ω/ ) Variáv. lnYnt lnTrl lnGnt lnLnt lnwnt lnPrt lnRLrmt lnRLnmt lnRLrgt lnRLngt lnRLrkt lnRLrnt

Coef. a1* a2* a3* a4* a5* a6* a7* a8** a9* a10* a11* a13* R2 DW

LSDV

V.Coef.

T-Stat.

(Sign.)

-0.255

-6.870

(0.000)

0.017

1.965

(0.051)

0.189

2.244

(0.026)

0.324

5.746

(0.000)

-0.159

-2.467

(0.014)

0.261

9.125

(0.000)

0.245

3.017

(0.003)

-0.318

-1.816

(0.070)

-0.298

-2.595

(0.000)

0.464

2.281

(0.023)

-0.146

-3.136

(0.002)

0.220

2.757

(0.006)

0.667

1.531

(*) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 5%.

(**) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 10%.

Nos Quadros 1 e 2, os an (n = 1, ..., 13) representam os coeficientes das variáveis

consideradas no modelo apresentado anteriormente, o R2 representa a precisão de

ajustamento e o DW a estatística de Durbin Watson para a autocorrelação. Não se

apresentou o valor do coeficiente a12, porque não se considerou, nas estimações, a

variável que lhe está associada por prejudicar estatisticamente os resultados obtidos

quando era considerada.

Comparando os valores dos dois Quadros confirma-se a importância da

produtividade (Prt) na explicação da evolução da variável dependente considerada na

equação construída.

Por outro lado, analisando, mais pormenorizadamente, os resultados obtidos na

segunda estimação e apresentados no Quadro 2, constata-se que, com excepção dos

coeficientes das “dummies”, todos os coeficientes são estatisticamente significativos e

22

com os sinais esperados, em face da teoria e da informação estatística. Ou seja,

começando por analisar os valores dos coeficientes associadas às cinco primeiras

variáveis que são as mais usuais nos modelos da Nova Geografia Económica, verifica-

se que o rendimento nacional (Ynt) e os salários nominais nacionais (wnt) contribuem

para a aglomeração em Lisboa e Vale do Tejo, uma vez que, favorecem a diminuição do

valor do rácio considerado na variável dependente, o fluxo de mercadorias regional (Trl)

que representa os custos de transporte, tem um coeficiente com significância estatística,

como era esperado, e com sinal positivo, reflexo de que os custos de transporte

favorecem a aglomeração (considerando que há uma relação inversa entre os fluxos de

mercadorias e os custos de transporte), o índice de preços nacional (Gnt) funciona contra

a aglomeração, bem como, o número de trabalhadores (Lnt). O sexto coeficiente

corresponde à produtividade (Prt) e pelo sinal apresentado funciona contra a

aglomeração. Analisando com mais pormenor os rácios que representam as variáveis

que simbolizam as forças de atracção, verifica-se que o rácio entre o número de

empregados nacionais em cada uma das indústrias transformadoras e o número total

nacional nesta actividade (RLnmt), o rácio entre o número de empregados regionais em

cada uma das indústrias transformadoras e o número total regional em todas as

actividades (RLrgt) e o rácio entre o número de empregados regionais na indústria

transformadora e a área de cada região (RLrkt), contribuem para a aglomeração da

actividade económica em Lisboa e Vale do Tejo, em face do sinal dos respectivos

coeficientes. De referir, portanto, a título de ilação final, sobre os valores dos

coeficientes dos sete rácios considerados para as forças de aglomeração que as forças de

aglomeração inter-indústria, a nível nacional, as forças de aglomeração intra-indústria, a

nível regional, e as forças de aglomeração relacionadas com a área de cada região,

favorecem a concentração da população e da actividade económica em Lisboa e Vale do

Tejo, ou seja, estas são as reais forças de aglomeração.

Por último, de salientar o facto de os valores dos coeficientes (que por se

trabalhar em logaritmos representam elasticidades) serem todos inferiores à unidade, o

que é indício de as variações serem inelásticas.

23

6. Algumas conclusões:

Explorando os dados estatísticos verifica-se que em termos sectoriais a indústria

química, a indústria dos equipamentos de transporte e a indústria do papel têm as

melhores remunerações nominais e reais por empregado assalariado. A indústria

química, a indústria alimentar e a indústria do papel que têm as melhores

produtividades. Por outro lado, é a indústria dos equipamentos e bens eléctricos, a

indústria alimentar e a indústria têxtil que têm os melhores valores de valor

acrescentado bruto e de empregados.

Em termos regionais, ao nível dos sete rácios considerados (variáveis

desagregadas regionalmente e onde os valores diferem significativamente de região para

região), constata-se que o Norte tem os melhores valores na indústria têxtil, actividade

onde a produtividade não é das mais altas, bem como as remunerações por empregado,

facto que explica as baixas remunerações reais por empregado nesta região, apesar do

grande contributo para o valor acrescentado bruto nacional e do grande número de

empregados na indústria transformadora. O Centro apresenta os melhores valores,

também, na indústria têxtil e na indústria de equipamentos de transporte, tendo esta

última as remunerações por empregado mais elevadas, daí as melhores performances,

em termos de remunerações reais por empregado desta região. Lisboa e Vale do Tejo

tem os melhores valores na indústria dos equipamentos e bens eléctricos, na indústria

alimentar, na indústria química e na indústria de equipamentos de transporte,

actividades onde a produtividade e as remunerações são mais altas. O Alentejo e o

Algarve apresentam os melhores valores na indústria alimentar que apresenta das

melhores produtividades.

Analisando os resultados das estimações de referir que os valores dos

coeficientes das variáveis do modelo teórico, apresentam, globalmente, os sinais

esperados. Por outro os valores dos coeficientes dos sete rácios apresentam valores

interessantes que nos permitem tirar algumas conclusões pertinentes, antes referidas.

De qualquer forma, como conclusão final, de referir que Lisboa e Vale do Tejo é

uma região que apresenta condições muito plausíveis, à luz da teoria da Nova Geografia

Económica e da teoria Keynesiana, para concentrar a população e a actividade

económica através de processo circulares e cumulativos, tal como referiu Hirschman

(1958) e Myrdal (1957), envolvendo rendimentos crescentes, em face da análise dos

dados estatísticos utilizados e dos resultados das estimações.

24

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Mohr.

&&

26

ANEXO

G R Á F I C O 2 . 2 a : R Á C IO D O S E M P R E G A D O S E M C A D A U M A D A S IN D Ú S T R IA S T R A N S F O R M A D O R A S N O T O T A L D A IN D Ú S T R IA T R A N S F O R M A D O R A D A N U T I I, N O N O R T E

0

0 ,1

0 ,2

0 ,3

0 ,4

0 ,5

0 ,6

1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4

M e ta is N o r te

P ro d u to s m in e ra is N o rte

P ro d u to s q u ím ic o s N o rte

E q u ip a m e n to s e b e n s e lé c t ric o s N o rte

E q u ip a m e n to s d e t ra n s p o r te N o rte

P ro d u to s a lim e n ta r e s N o rte

T ê x te is N o rte

P a p e l N o r te

P ro d u to s d iv e r so s N o r te

GRÁFICO 2.2b: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA DA NUT II, NO CENTRO

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994

Metais Centro (P)Produtos m inerais Centro (P)Produtos químicos Centro (P)Equipamentos e bens eléctricos Centro (P)Equipamentos de transporte Centro (P)Produtos alim entares Centro (P)Têxteis Centro (P)Papel Centro (P)Produtos diversos Centro (P)

GRÁFICO 2.2c: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL DA INDÚST RIA TRANSFORM ADORA DA NUT II, EM LISBOA E VALE DO TEJO

0

0,0 5

0 ,1

0,1 5

0 ,2

0,2 5

19 87 198 8 1 989 19 90 1 991 19 92 199 3 1 994

Me tais L isboa e Vale d o Te joProdu tos m ine ra is Li sbo a e Va le do TejoProdu tos q uím ico s Lisbo a e Vale do TejoEqu ipam entos e be ns e léctrico s Lisbo a e Vale do T ejoEqu ipam entos de transpor te Li sboa e Va le do TejoProdu tos a lim entares Lisboa e Vale do T ejoTêx teis Lisboa e Vale do Te joPap el L isb oa e Va le d o Te joProdu tos d ive rso s Lisbo a e Va le do Tejo

27

GRÁFICO 2.2d: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA DA NUT II, NO ALENTEJO

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

Alentejo Alentejo Alentejo Alentejo Alentejo Alentejo Alentejo Alentejo Alentejo


Produtosquímicos



Produtosal imentares


19871988198919901991199219931994

GRÁFICO 2.2e: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA DA NUT II, NO ALGARVE

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve


Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

GRÁFICO 2.2f: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA, EM PORTUGAL

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)

Portugal(Continent)


Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

28

GRÁFICO 2.5a: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL NACIONAL DE CADA UMA, NO NORTE

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994

Metais NorteProdutos minerais NorteProdutos químicos NorteEquipamentos e bens eléctricos NorteEquipamentos de transporte NorteProdutos alimentares NorteTêxteis NortePapel NorteProdutos diversos Norte

GRÁFICO 2.5b: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL NACIONAL DE CADA UMA, NO CENTRO

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P)


Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

GRÁFICO 2.5c: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL NACIONAL DE CADA UMA, EM LISBOA E VALE DO TEJO

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

Lisboa e Vale doTejo










Produtosquímicos


Equipamentos detransporte

Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

29

GRÁFICO 2.5d: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL NACIONAL DE CADA UMA, NO ALENTEJO

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09



Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

GRÁFICO 2.5e: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL NACIONAL DE CADA UMA, NO ALGARVE

0

0,005

0,01

0,015

0,02

0,025

0,03

0,035

0,04

0,045

Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve


Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

30

G R Á F IC O 3 .2 a : R Á C IO D A S R E M U N E R A Ç Õ E S R E A IS /E M P R E G A D O N A N U T I I N O R T E , E M R E L A Ç Ã O À S D E L I S B O A E V A L E D O T E J O

0

1

2

3

4

5

6

N o rt e N o rte N o rt e N o rt e N o r te N o rt e N o r te N o rt e N o rte

M e ta is P ro d u t o s m in e ra is P ro d u t o sq u í m ic o s

E q u ip a m e n t o s eb e n s e lé c tr ic o s

E q u ip a m e n t o s d et ra n s p o r t e

P ro d u to sa lim e nt a re s

T ê x t e is P a p e l P ro d ut o s d iv e rs o s

1 9 8 71 9 8 81 9 8 91 9 9 01 9 9 11 9 9 21 9 9 31 9 9 4

G R Á F IC O 3 .2 b : R Á C IO D A S R E M U N ER A Ç Õ E S R EA IS /EM P R E G A D O N A N U T I I C E N T R O , E M R E L A Ç Ã O À S D E L IS B O A E V A L E D O T E J O

0

1

2

3

4

5

6

C e n t ro C e n t ro C e n t ro C e n t ro C e n t ro C e n t ro C e n t r o C e n t r o C e n t r o

M e ta is P ro du to sm ine ra is

P ro du to squ ím ic os

E q u ip a m e n to s ebe ns e léc t ri co s

E qu i p am en to s d et ra n sp o r te

P r o d u tosa l im e n ta r es

T ê x te is P ap e l P r o du tosd iv e r sos

1 9871 9881 9891 9901 9911 9921 9931 994

G R Á F IC O 3 . 2 c : R Á C IO D A S R E M U N E R A Ç Õ E S R E A IS /E M P R E G A D O N A N U T II A L E N T E J O , E M R E L A Ç Ã O À S D E L IS B O A E V A L E D O T E J O

0

1

2

3

4

5

6

7

8

A le n t e jo A le n t e j o A le n t e j o A le n t e j o A le n t e j o A le n t e j o A le n t e j o A l e n t e jo A l e n t e jo

M e ta is P ro d u to sm in e ra is

P ro d u to sq u í m ic o s

E q u ip a m e n t o s eb e n s e lé c t r i c o s

E q u i p a m e n t o s d et ra n sp o r te

P r o d u t o sa l im e n ta r e s

T ê x te is P a p e l P r o d u t o sd iv e r s o s

1 9 8 71 9 8 81 9 8 91 9 9 01 9 9 11 9 9 21 9 9 31 9 9 4

G R Á F IC O 3 .2 d : R Á C IO D A S R E M U N E R A Ç Õ E S R E A IS / E M P R E G A D O N A N U T II A L G A R V E , E M R E L A Ç Ã O À S D E L IS B O A E V A L E D O T E J O

0

0 , 2

0 , 4

0 , 6

0 , 8

1

1 , 2

1 , 4

A lg a r v e A lg a rv e A lg a rv e A lg a r v e A lg a r v e A lg a rv e A lg a rv e A lg a r v e A lg a r v e

M e t a is P ro d u t o sm i n e r a is

P r o d u t o sq u í m ic o s

E q u ip a m e n t o s eb e n s e lé c t r i c o s

E q u ip a m e n t o s d etr a n s p o r t e

P ro d u t o sa l im e n ta re s

T ê x t e is P a p e l P ro d u t o sd iv e rs o s

1 9 8 71 9 8 81 9 8 91 9 9 01 9 9 11 9 9 21 9 9 31 9 9 4

31

GRÁFICO 5.1a: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS T RANSFORMADORAS, NO NORT E

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

Norte Norte Norte Norte Norte Norte Norte Norte Norte

Meta is Produtosminerais

Produtosqu ímicos

Equ ipamentos ebens e léctri cos

Equipam entosde transporte

Produ tosalim en tares

Têxteis Papel Produtosd ive rsos

19871988198919901991199219931994

GRÁFICO 5.1b: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, NO CENTRO

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P) Centro (P)

Meta is Produtosminerais

Produtosquímicos

Equipamentos ebens e léctricos

Equipam entosde transporte

Produtosalim entares


19871988198919901991199219931994

GRÁFICO 5.1c: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, EM LISBOA E VALE DO TEJO

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000











Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

32

GRÁFICO 5.1d: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, NO ALENTEJO

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

160000



Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

GRÁFICO 5.1e: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, NO ALGARVE

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

0Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve Algarve


Produtosquímicos



Produtosalimentares


19871988198919901991199219931994

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Lista de documentos de trabalho publicados pelo Centro de Estudos da União

Europeia(CEUNEUROP)

Ano 2000

Alfredo Marques - Elias Soukiazis (2000). “Per capita income convergence across countries and across regions in the European Union. Some new evidence”. Documento de trabalho Nº1, Janeiro. Elias Soukiazis(2000). “What have we learnt about convergence in Europe? Some theoretical and empirical considerations”. Documento de trabalho Nº2, Março. Elias Soukiazis(2000). “ Are living standards converging in the EU? Empirical evidence from time series analysis”. Documento de trabalho Nº3, Março. Elias Soukiazis(2000). “Productivity convergence in the EU. Evidence from cross-section and time-series analyses”. Documento de trabalho Nº4, Março. Rogério Leitão(2000). “ A jurisdicionalização da política de defesa do sector têxtil da economia portuguesa no seio da Comunidade Europeia: ambiguidades e contradições”. Documento de trabalho Nº5, Julho. Pedro Cerqueira(2000). “ Assimetria de choques entre Portugal e a União Europeia”. Documento de trabalho Nº6, Dezembro. Ano 2001

Helena Marques(2001). “A Nova Geografia Económica na Perspectiva de Krugman: Uma Aplicação às Regiões Europeias”. Documento de trabalho Nº7, Janeiro. Isabel Marques(2001). “Fundamentos Teóricos da Política Industrial Europeia”. Documento de trabalho Nº8, Março. Sara Rute Sousa(2001). “O Alargamento da União Europeia aos Países da Europa Central e Oriental: Um Desafio para a Política Regional Comunitária”. Documento de trabalho Nº9, Maio. Ano 2002

Elias Soukiazis e Vitor Martinho(2002). “Polarização versus Aglomeração: Fenómenos iguais, Mecanismos diferentes”. Documento de trabalho Nº10, Fevereiro. Alfredo Marques(2002). “Crescimento, Produtividade e Competitividade. Problemas de desempenho da economia Portuguesa” . Documento de trabalho Nº 11, Abril. Elias Soukiazis(2002). “Some perspectives on the new enlargement and the convergence process in Europe”. Documento de trabalho Nº 12, Setembro. Vitor Martinho (2002). “ O Processo de Aglomeração nas Regiões Portuguesas”. Documento de trabalho Nº 13, Dezembro.

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O processo de Aglomeração nas Regiões Portuguesas

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