ALÉM DO ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO: O PET-ECONOMIA AVALIANDO POLÍTICAS PÚBLICAS by Rubicleis Gomes

RUBICLEIS GOMES DA SILVA Organizador

ALÉM DO ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO: O PET-ECONOMIA AVALIANDO POLÍTICAS PÚBLICAS

VirtualBooks Editora

RIO BRANCO - ACRE RUBICLEIS GOMES DA SILVA 2018

1ª edição 1ª impressão (publicado em setembro de 2018)

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Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP) Silva, Rubicleis Gomes da Além do ensino, pesquisa e extensão: o pet-economia avaliando políticas públicas. Rubicleis Gomes da Silva. Pará de Minas, MG: VirtualBooks Editora, Publicação 2018.14x20 cm. 156p. ISBN 978-85-434-1419-5 Educação. Brasil. Título. CDD- 370

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APRESENTAÇÃO

O Programa de Educação Tutorial – PET do curso de Economia da Universidade Federal do Acre surgiu em 2010 com a classificação honrosa no Edital n° 09 - PET 2010/SESU/MEC. Ao longo destes oito anos de trabalho, o PET-Economia realizou incontáveis atividades. O tripé que alicerça as universidades públicas, ensino-pesquisa-extensão, é conduzido ao longo de nossa existência objetivando não só formar um melhor cidadão, mas busca ir mais além, busca contribuir com impactos positivos sobre a sociedade. Nesse sentido, devemos entender que no microcosmo de atuação de nossas atividades, somos cientes que atividades como: a. consultoria solidária, b. divulgação dos preços dos combustíveis; c. olha o emprego aí gente; d. cursos de extensão e outras, muito embora estejam circunscritas a um limitado campo de atuação, possuem impactos positivos sobre os beneficiados das ações. Mas é preciso ir além do microcosmo que se encontra em nossa órbita, é preciso além de vincular ensino-pesquisa-extensão, contribuir com uma formação de excelência dos petianos e, mais ainda, esta excelência deve apresentar impactos positivos sobre a sociedade. Este é o terceiro livro do PET-Economia. Aqui, temos um programa maduro e com grande interrelação e envolvimento com a graduação em Economia da Universidade Federal do Acre – UFAC. Este livro contém um conjunto de avaliação de políticas públicas que tiveram como cerne os cursos de Introdução à Avaliação de Políticas Públicas ofertados pelo PET e as disciplinas de Microeconometria e Econometria Espacial da graduação. Aqui, temos uma interação profícua entre bolsistas e não bolsistas do PET que, ao longo de 2017 e 2018, trabalharam de forma intensa. O fruto deste trabalho, em parte, está fortemente vinculado às atividades desenvolvidas no programa. Este livro é composto por um conjunto de estudos que buscam contribuir com a discussão de avaliação de políticas públicas e estrutura de mercado. Têm-se aqui três tipos de trabalho. O primeiro é vinculado à economia da educação e elabora uma avaliação do Fundeb de português e matemática para diversos estados da região norte e uma avaliação econômica da desistência do curso de economia da UFAC. Posteriormente, duas pesquisas detêm-se em avaliar a eficiência dos radares no combate aos acidentes de trânsitos e os custos econômicos dos atendimentos do SAMU. Por fim, tem-se um mix com trabalhos abordando diversos eixos da economia acriana e da região norte. É válido destacar que a avaliação econômica das pensões do centro comercial, “AZIZ ABUCATER”, é muito mais que um trabalho de pesquisa, é uma consultoria solidária aos que não tem condição de demandarem um trabalho desta natureza. Enfim, Além do Ensino, pesquisa e extensão: o PET-Economia avaliando políticas públicas é uma pequena contribuição que o PET-Economia e alguns ex-estudantes ofertam à sociedade para darmos início ao debate sobre a eficiência das políticas públicas e do desenvolvimento econômico.

Por fim, gostaria de fazer uma menção à professora Iara Maira da Silveira, pela cessão de banco de dados de sua dissertação de mestrado para as avaliações do Fundeb contidas neste livro. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

AUTORES CLEYTON LUAN DOS SANTOS: Graduado em Economia, 2017, UFAC. DANIEL VIANA DE MELO LIMA: Graduado em Economia, 2017, UFAC; Egresso do PET-Economia e Pós-graduando em Economia Regional e Políticas Públicas, UFAC. DÉBORA DE LIMA BRAGA PENHA: Graduada em Economia, 2017, UFAC; Egressa do PET-Economia e Mestranda em Economia, UFV. DIANA CRISTINA SILVA DA CUNHA: Graduada em Economia, 2017, UFAC; Egressa do PET-Economia. EDI FLORES REYNA: Graduado em Economia, 2017, UFAC; Egresso do PET-Economia e Mestrando em Economia Aplicada – UFV JARDESON SILVA ARAÚJO: Graduado em Economia, 2017, UFAC. JENIFER PINHEIRO MOURÃO: Graduada em Economia, 2017, UFAC; Egressa do PET-Economia JULIANA SANTOS ALENCAR: Graduada em Economia, 2018, UFAC; Egressa do PET-Economia RAYSE ALYNE BITHS DE LIMA LIMA: Graduada em Economia, 2017, UFAC. RUBICLEIS GOMES DA SILVA: Graduado - UFAC, mestre, doutor – UFV em Economia com pós-doutorado em Economia pela UFJF e FGV/SP. Professor de economia – UFAC e tutor do PET-Economia. Vencedor dos prêmios SCHUH/SOBER e Professor SAMUEL BENCHIMOL.

SUMÁRIO

IMPACTO DO FUNDEB SOBRE A PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA DOS ALUNOS DO ENSINO MÉDIO DO AMAZONAS NO PERÍODO DE 2005 A 2011.................................................................12 IMPACTOS DO FUNDEB SOBRE A PROFICIÊNCIA EM LÍNGUA PORTUGUESA NO ENSINO MÉDIO NO ESTADO DO ACRE NO PERÍODO DE 2005 A 2011.........................................................................27 IMPACTOS DO FUNDEB SOBRE A PROFICIÊNCIA EM LÍNGUA PORTUGUESA NO ENSINO MÉDIO NO ESTADO DO ACRE NO PERÍODO DE 2005 A 2011.........................................................................44 DIFUSÃO ESPACIAL DA TECNOLOGIA DE PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA NA REGIÃO NORTE................................................60 AVALIAÇÃO ECONÔMICA DO JUBILAMENTO, NO CURSO DE ECONOMIA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO ACRE, NO PERÍODO DE 2013 A 2015.........................................................................79 AVALIAÇÃO ECONÔMICA DAS PENSÕES DO CENTRO COMERCIAL AZIZ ABUCATER..............................................................99 CONCENTRAÇÃO INDUSTRIAL NO VAREJO SUPERMERCADISTA BRASILEIRO NO PERÍODO DE 2009 A 2015........................................118 ACIDENTES DE TRÂNSITO: UMA AVALIAÇÃO ECONÔMICA DOS ATENDIMENTOS DO SAMU............. ..................................................135 RADARES E ACIDENTES DE TRÂNSITO: AVALIANDO UMA POLÍTICA PÚBLICA...............................................................................143

IMPACTO DO FUNDEB SOBRE A PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA DOS ALUNOS DO ENSINO MÉDIO DO AMAZONAS NO PERÍODO DE 2005 A 2011 DANIEL VIANA MELO LIMA Economista, Pós-Graduando em Economia Regional e Políticas Públicas e egresso do Pet-Economia danielvml@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: O presente trabalho tem como objetivo realizar avaliação de impacto, através dos dados do SAEB, da política brasileira de financiamento do ensino o FUNDEB (Fundo de Manutenção e Desenvolvimento da Educação Básica e de Valorização dos Profissionais da Educação). O objetivo do estudo é avaliar o impacto da implementação do FUNDEB no desempenho escolar dos alunos do Ensino Médio da rede pública no Estado do Amazonas no período de 2005 e 2011. A metodologia utilizada foi o Diferenças em Diferenças (DD). Os resultados demonstram-se estatisticamente significativos; todavia, o efeito do FUNDEB foi negativo, demonstrando que a implantação do programa teve impacto negativo na proficiência dos alunos na matéria de matemática. Dessa forma, faz-se necessário uma maior fiscalização das políticas educacionais, fica evidente também o quadro crítico da educação pública no Amazonas. Palavras-Chaves: FUNDEB; avaliação de impacto; educação; políticas educacionais. 1 INTRODUÇÃO A educação exerce papel importante no desenvolvimento econômico dos países, realizando papel fundamental na redução das desigualdades sociais. Dessa forma, a educação tem sido alvo nas últimas décadas de diversas políticas públicas, no objetivo de alcançar nível aceitável na qualidade e lisura de ensinoaprendizagem. A educação tem sido diferencial quando se refere à questão de empregabilidade e salários. Fernandes e Narita (2001), ao realizarem a análise no nível de escolaridade das pessoas, concluíram que os indivíduos que possuem apenas nível médio completo têm salário 60% maior que aquelas que têm apenas ensino fundamental e as que possuem ensino superior completo recebem em torno de 130% a mais do que aqueles que possuem ensino médio. O Brasil tem feito um esforço nos últimos anos no que se refere ao aumento dos investimentos na educação. Ao analisar o ano de 2005, o investimento na educação correspondia a 3,2% do PIB e, no ano de 2011, esse mesmo investimento sai desse percentual para 4,4%, concluindo assim que o esforço do país no investimento público em educação, em linhas gerais, vem aumentando (TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2014). Os dois principais mecanismos que o Brasil adotou para que redistribuísse os valores para a educação foram o FUNDEF e o FUNDEB, que, juntamente com o salário-Educação, tiveram sua importância nas conquistas que foram alcançadas

em relação aos resultados. Em 2006, foi incluída proposta de criação de um novo fundo que contemplasse os diferentes níveis e também modalidades de ensino. Em 2007, por intermédio da Emenda Constitucional nº 53/2006, foi implementado o FUNDEB e regulamentado pela Lei nº 11.494/2006, com duração de 14 anos, previsão de fim para 2020, preservando a natureza contábil do fundo que o antecedeu, FUNDEF, sendo composto por 27 fundos independentes, referindose aos estados e Distrito Federal (SENA, 2008). O FUNDEB tem seu atendimento não somente ao Ensino Fundamental, como atendia seu antecessor - FUNDEF-, mas atende a toda Educação Básica1. A inclusão das demais etapas de ensino é um dos avanços trazidos pelo novo fundo e também contribuiu para o aumento no número de matrículas nesses níveis de ensino. O montante dos recursos que são destinados ao FUNDEB é composto por 20% dos impostos e também das transferências constitucionais, a seguir: FPE, FPM, ICMS, IPI, ITCMD, IPVA, ITR e receita da dívida ativa e de juros e multas que incidem nas fontes referidas. A Constituição traz a orientação na definição das ações do governo concernente ao financiamento da educação no país. O instrumento regulador é a vinculação dos recursos, em que os entes federados se comprometem em aplicar percentual da receita que é proveniente de impostos em educação (TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2014). Desta maneira, é que: A União aplicará anualmente, nunca menos de dezoito, e os Estados, o Distrito Federal e os Municípios vinte e cinco por cento, no mínimo da receita resultante de impostos, compreendida a proveniente de transferência na manutenção e desenvolvimento do ensino (CF Art. 212 e LDB Art. 69).

Neubauer et al. (2011) relatam que a busca de universalizar o ensino fundamental na década de 1990 trouxe como consequência o aparecimento do ensino médio na agenda de políticas públicas em meados do século XXI. Embora o Brasil esteja entre os três primeiros países no gasto público com educação com 16%, e tenha aplicado 5,2% do PIB no setor em 2013, o gasto por aluno ainda é muito baixo. De acordo com a Figura 1, o Brasil se encontra em penúltimo lugar no ranking dos países, no investimento por estudante, relatório da OCDE2 (2014), que compara os resultados dos países participantes da organização, entre ricos e em desenvolvimento. Conforme relatório da OCDE (2014), o custo por aluno no Brasil ainda está aquém do desejado, isto devido à repetência e evasão que há nas escolas, fazendo com que o sistema seja pressionado e acabe aumentando a quantidade de alunos. Assim, para se obter o valor a ser distribuído pelo fundo, divide-se o valor repassado aos estados pelo número de estudantes e o que se verifica após esse processo é que o valor não é substancial como poderia ser. O Brasil investe por aluno/ano cerca de U$S$ 3.066 em 2011, valor bem abaixo da média da OCDE em 2011 que é de US$ 9.487, permanecendo à frente apenas da Indonésia com custo por aluno/ano de US$ 625. É necessário levar em consideração que o PIB do Brasil é menor do que de vários países da OCDE, sendo assim, justificada, em parte, essa desigualdade no investimento por estudante. Compõe a Educação Básica: Toda educação infantil, Ensino Fundamental, Ensino Médio e a educação de jovens e adultos (EJA). 2 O Brasil não faz parte da OCDE. 1

De acordo com o último censo do IBGE (2010), o Estado do Amazonas possui população de 3.483.985 de pessoas, segunda unidade federativa mais populosa da região Norte, atrás apenas do estado do Pará, possui área de 1.559.149,074 km2, sendo a mais extensa do país. O estado possui 62 municípios, representa 1,50% do PIB nacional e 28,13% do PIB da região Norte. Investimento por aluno/ano em (US$) 16.090

15.345

14.288 9.487

3.240

3.066

Indonésia

Brasil

Turquia

Média OCDE

Noruega

Estados Unidos

625

Suíça

18.000 16.000 14.000 12.000 10.000 8.000 6.000 4.000 2.000 0

Fonte: OCDE (2014). Figura 1. Investimento por aluno/ano nos ensinos Fundamental, Médio e Superior (em US$)

A Tabela 1 retrata a distribuição dos recursos do FUNDEB para os anos 2005 e 2011. Os recursos repassados ao fundo foram, em 2011, da ordem de R$ 104,7 bilhões, um aumento de cerca de 47% em relação ao primeiro ano de vigência. O maior crescimento no volume de recursos no Norte foi no estado do Pará, com 159,69%, seguido do Amazonas com 113,50%, já os estados com menor crescimento foram o Acre com 58,50% e Roraima com 77,06%. Essa diferença existente entre os estados do Norte reflete o tamanho das redes de ensino e a capacidade que cada estado e município têm de arrecadar. Mesmo assim, a qualidade de ensino nos estados da região Norte está aquém dos estados das regiões que possuem as melhores médias na proficiência em matemática. Tabela 1. Distribuição de recursos do FUNDEB e investimento por aluno no Brasil e regiões 2005 e 2011. Total (em bilhões de reais) 2007 2011 Variação (%) Brasil 46,90 104,70 123,24 Norte 4,50 9,90 120,00 Acre 0,32 0,50 56,25 Amazonas 0,90 1,91 112,22 Amapá 0,30 0,57 90,00 Pará 1,75 4,55 160,00 Rondônia 0,51 0,98 92,16 Roraima 0,24 0,43 79,16 Tocantins 0,52 1,00 92,31 Fonte: FNDE (2007, 2011).

Todavia, mais importante que o investimento feito por aluno, é o resultado na aprendizagem, pois assim fica claro o efeito das políticas públicas educacionais na qualidade do ensino. Hanushek (2006) analisou que a qualidade do ensino,

avaliada em testes padronizados, demonstra relação direta com desempenho de cada aluno, produtividade e o crescimento do país. No contexto internacional, o Brasil, segundo relatório do Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (PISA) em 2015, possui cerca de 70% de seus estudantes que não sabem o nível básico de proficiência em Matemática, ou seja, não conseguem resolver problemas simples envolvendo números. A média de escore da OCDE na proficiência em Matemática ficou em 490, enquanto a média do Brasil em 377. Uma comparação feita pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais (Inep) comparou 13 nações com características socioeconômicas semelhantes às brasileiras e o resultado foi que o Brasil ficou à frente apenas da República Dominicana, que obteve média de 328. Conforme dados do Inep (2015), a proficiência em Matemática no Brasil, em 2005, antes da implantação do FUNDEB era de 271 pontos e, no ano de 2013, ficou em 269 pontos, houve uma regressão em 2 pontos na média da proficiência. A Tabela 2 mostra que a média do Amazonas, em 2013, era de 245, essa média está 24,3 pontos abaixo da média Brasil (269,3) e 5 pontos abaixo da média da região Norte (250). O Amazonas possui a pior média entre os estados que compõem a região Norte desde o ano de 2005. Tabela 2. Média de proficiência do Brasil, Norte e estados que compõem o Norte no período de 2005 a 2013. Categorias Brasil Norte Rondônia Acre Amazonas Roraima Pará Amapá Tocantins

2005 271,3 250,3 271,1 257,1 242,0 268,5 248,7 260,3 253,6

2007 272,9 253,2 271,2 264,9 247,4 259,6 252,6 252,2 252,1

2009 274,7 261,5 275,5 261,5 251,4 263,9 256,8 254,6 252,0

2011 268,6 255,4 276,4 257,8 257,3 268,7 248,7 254,4 263,9

2013 269,3 250,0 270,2 258,0 245,0 256,0 247,5 250,1 254,7

Fonte: MEC/INEP.

Quando comparado com todos os estados do Brasil, a situação do Amazonas é ainda mais crítica, permanecendo à frente apenas do Maranhão que tem 242 pontos na proficiência em matemática de seus alunos, demonstrando que mesmo com o volume de recursos que são destinados ao estado do Amazonas, não tem havido uma melhora nas médias em matemática. Frente às consequências dos impactos da educação gerados na sociedade e na realidade do país, a pesquisa busca responder ao questionamento: Qual o impacto do programa (FUNDEB), na proficiência em matemática dos alunos do Ensino Médio do Amazonas no período de 2005 a 2011? A hipótese levantada nesta pesquisa considera que um maior investimento na educação básica apresenta impactos positivos na proficiência nas médias de matemática dos alunos do Ensino Médio do Amazonas. O presente trabalho tem como objeto avaliar o impacto da implementação do FUNDEB no desempenho escolar dos alunos no Ensino Médio da rede pública de ensino no Estado do Amazonas no período de 2005 a 2011. Especificamente, pretende-se: a) estabelecer o perfil das escolas públicas que são atendidas e não

atendidas pelo FUNDEB no período antes e após a implantação do fundo; e, b) avaliar o impacto do FUNDEB nas escolas que foram atendidas pelo programa. Este trabalho está estruturado em 4 seções. Além da introdução, a seção 2 descreve a metodologia aplicada para atingir os objetivos propostos e para testar a hipótese que orienta o trabalho. Após, a seção 3 onde são obtidos e discutidos os resultados e, por fim, a seção 4 onde é apresentada as conclusões do trabalho. 2 METODOLOGIA Nessa seção, serão apresentados o método que foi utilizado para chegar aos objetivos que foram elencados nesse trabalho. A próxima seção 2.1 vai descrever o método de Diferença em Diferença para que seja avaliado os impactos que o FUNDEB exerce sobre o desempenho médio escolar dos alunos do ensino médio do estado do Amazonas. 2.1 Método de diferença em diferença O método que foi utilizado nesse trabalho é a diferença em diferença (DD) que tem como objetivo identificar o provável efeito casual do Fundeb sobre a proficiência na nota de matemática nas escolas públicas do estado do Amazonas. Conforme Peixoto et al. (2012), a utilização do modelo de Diferença em Diferença se deve partir da hipótese de que a trajetória da variável do resultado para o grupo de controle, que nesse trabalho são as escolas particulares, pois não recebem recursos do FUNDEB, representa o que ocorreria com o grupo tratado, que são as escolas públicas, que também são atendidas pelo FUNDEB, se porventura não houvesse intervenção. Uma outra hipótese utilizada é que os grupos podem mostrar-se diferentes antes do programa, uma vez que o método de Diferenças em Diferenças pode lidar com isso. Todavia, a condição básica é que o grupo controle deve apresentar a mesma tendência temporal da variável dependente que o grupo tratado anterior à implantação do programa. Sendo atendido essa hipótese fica possível identificar o impacto na variável de interesse (FOGUEL, 2012). Utilizando a metodologia de Silveira, (2014 apud ATHEY e IMBES, 2002), o grupo de tratamento é formado por escolas de ensino médio da rede pública de ensino, já o grupo controle é formado por escolas da rede privada de ensino. A expressão 1 busca captar a existência do efeito casual do FUNDEB sobre a proficiência em matemática, representada por:

Yit = xit a + yTit + ptit +  (Tit tit ) +  it

(1)

Onde, Yit

2011;

é a nota média das escolas na avaliação do SAEB nos anos de 2005 e

x vetor

de variáveis explicativas contendo informações das escolas, família, professor e alunos; T variável dummy que identifica as escolas que são atendidas e não atendidas pelo FUNDEB; t variável dummy em que 0 representa antes da implantação do FUNDEB e 1 após a implantação do programa.

ď Ľ

ĂŠ o erro com mĂŠdia zero e variĂ˘ncia constante; Îą, Îł, Ď e Î˛ sĂŁo os parĂ˘metros desconhecidos a serem estimados por mĂnimos quadrados ordinĂĄrios com as pressuposiĂ§Ăľes convencionais; i ĂŠ uma variĂĄvel em que 0 sĂŁo as escolas que nĂŁo sĂŁo atendidas pelo FUNDEB e 1 caso contrĂĄrio; e, đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą ĂŠ uma variĂĄvel de interaĂ§ĂŁo que busca captar o que aconteceu com o grupo tratado no perĂodo pĂłs programa. Estimando-se a partir da expressĂŁo 1 se torna possĂvel determinar o impacto do programa em relaĂ§ĂŁo Ă s escolas participantes, isto ĂŠ, a mĂŠdia dos tratamentos sobre os tratados (MTT), conforme expressĂŁo 2: MTT = x' a + ď § + ď ˛ + ď ˘

(2)

Diante da expressĂŁo 2 torna-se possĂvel verificar ou nĂŁo a existĂŞncia de causalidade entre o FUNDEB e a proficiĂŞncia em matemĂĄtica dos alunos do ensino mĂŠdio no Estado do Amazonas, ou seja, em Ăşltima instĂ˘ncia se pode determinar a eficiĂŞncia da polĂtica. 2.2 Fontes de Dados Os dados usados no presente trabalho sĂŁo oriundos do banco de dados que foi utilizado na dissertaĂ§ĂŁo de Silveira (2014). O Quadro 1 apresenta as variĂĄveis que foram utilizadas na estimaĂ§ĂŁo dos resultados deste trabalho, os anos sĂŁo de 2005 e 2011. Quadro 1. VariĂĄveis utilizadas na estimaĂ§ĂŁo do modelo de diferenĂ§a em diferenĂ§a na proficiĂŞncia de matemĂĄtica para alunos do Ensino MĂŠdio do Amazonas de 2005 e 2011. VariĂĄveis DescriĂ§ĂŁo Ymat ProficiĂŞncia mĂŠdia da escola em matemĂĄtica Fundeb Dummy de participaĂ§ĂŁo no FUNDEB (pĂşblica = 1, privada = 0) Tempo Dummy de tempo (pĂłs-programa=1, prĂŠ-programa=0) Tratamento Dummy de interaĂ§ĂŁo entre FUNDEB e tempo Mesc_mae ProporĂ§ĂŁo de mĂŁes com ensino superior Mesc_pai ProporĂ§ĂŁo de pais com ensino superior Mreprov_prev ProporĂ§ĂŁo de alunos que foram reprovados 1 ou mais vezes Mlicaodecasamat ProporĂ§ĂŁo de alunos que fazem liĂ§ĂŁo de casa em MatemĂĄtica Comp_net Dummy se a escola tem computadores com acesso Ă Internet para uso dos alunos (sim=1, nĂŁo=0) Mesc_mat ProporĂ§ĂŁo de professores com licenciatura em matemĂĄtica Msal_prof_1a3 ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem de 1 a 3 salĂĄrios mĂnimos Msal_prof_3a5 ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem de 3 a 5 salĂĄrios mĂnimos Msal_prof_5a10 ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem de 5 a 10 salĂĄrios mĂnimos Mexp_prof_ate5 ProporĂ§ĂŁo de professores com experiĂŞncia atĂŠ 5 anos Fonte: SILVEIRA (2014).

3 RESULTADOS E DISCUSSĂ&#x2022;ES 3.1 Perfil das escolas atendidas e nĂŁo atendidas pelo Fundeb no perĂodo anterior e posterior Ă sua implementaĂ§ĂŁo Para esboĂ§ar o perfil das escolas atendidas e nĂŁo atendidas pelo FUNDEB antes e apĂłs a implantaĂ§ĂŁo do programa realizou-se um teste de mĂŠdia das variĂĄveis analisadas. A anĂĄlise a seguir ĂŠ das variĂĄveis que foram significativas no teste de mĂŠdia a 1% tanto antes da implementaĂ§ĂŁo do programa, quanto tambĂŠm apĂłs sua

implementação, isto é, a diferença entre as médias se manteve em ambos os períodos. A Tabela 3 exibe as médias das variáveis analisadas indicando a proporção de mães com nível superior é desigual entre os grupos no período anterior (média de 6,48% para as escolas públicas e 37,45% para as escolas privadas) e posterior à política (proporção média de 9,87 para as escolas públicas é 45,67% para as escolas privadas), sendo maior no grupo controle em ambos períodos. A mesma análise pode-se fazer em relação aos alunos que têm o pai com o nível superior sendo desigual entre os grupos tanto antes da implantação do programa (com média 6,52% para as escolas públicas e média de 38,41% para as escolas privadas) e posterior à política (média de 9,97% para as escoas públicas e 42,64% para as escolas privadas). As variáveis relativas às características dos alunos mostram que o percentual médio de reprovação é pelo menos duas vezes maior em escolas atendidas pelo programa tanto antes como também após a implantação do mesmo. Contudo, após a implantação da política, a média de reprovação nas escolas públicas diminuiu, mesmo com todo investimento na educação pública, o índice de reprovação ainda se mantém elevado. A proporção de alunos que trabalham fora de casa é maior nas escolas públicas, o que pode ser explicado devido à necessidade de o aluno ajudar na composição da renda familiar, pois a maioria dos alunos vêm de famílias de renda mais baixa em relação às famílias dos alunos de escola privada. Em relação ao desempenho na proficiência dos alunos na nota de matemática percebe-se que antes e depois da implantação do FUNDEB, as médias de ambos os grupos (tratados e não tratados) foram diferentes estatisticamente, sendo que nas escolas privadas houve uma diminuição de 10,75 p.p, assim, o que fez com que a diferença diminuísse após a implantação do programa foi o desempenho das escolas privadas, e não o melhoramento das escolas públicas. Analisando as escolas com programa de redução de reprovado, as escolas públicas tiveram maior êxito após a implantação do FUNDEB, onde houve uma diminuição de 9% na reprovação dos alunos, já nas escolas privadas esse programa não teve a mesma desenvoltura, tendo em vista que o percentual de reprovados diminuiu perto de 1 p.p. Quanto às características relacionadas aos professores, nota-se que a proporção de professores que possuem licenciatura em matemática é maior nas escolas atendidas pelo programa em 2005, porém em 2011 passa a ser maior nas escolas não atendidas. Já a proporção dos professores que não possuem formação na área é maior nas escolas atendidas tanto antes da implantação do programa como também após, sendo que nas escolas atendidas houve um acréscimo de 11,5 p.p. de 2005 para 2011 e nas escolas não atendidas houve redução em cerca de 3 p.p. Com relação às características dos professores, nota-se que a proporção de professores que recebem entre 1 a 3 salários mínimos, 3 a 5 salários mínimos e entre 5 a 10 salários mínimos, não tiveram nenhum impacto na proficiência dos alunos das escolas públicas e privadas. Muitos estudos realçam a necessidade de políticas de qualificação dos professores, contudo resultados demonstram que mesmo os professores tendo passado por recentes treinamentos não traz resultados favoráveis na proficiência de seus alunos. Estudos feitos por Hanushek e Rivkin (2006) mostram que alguns professores nos Estados Unidos, conseguem aumentar o aprendizado dos alunos,

mesmo não sendo estes os que tendem a ser os mais educados, nem também os mais bem pagos e nem os mais experientes. As variáveis proporção de alunos com mães com nível superior, proporção de alunos que tem pais com nível superior, proporção de alunos que foram reprovados uma ou mais vezes, proporção de alunos que trabalham fora de casa, proficiência média dos alunos em matemática, escola com programa de redução de reprovado, as diferenças entre as médias permaneceram tanto para escolas atendidas e não atendidas antes e após a implantação do programa, com isso fica evidente que o teste mostrou diferença de médias a 1%. Já as variáveis proporção de professores que recebem entre 1 a 3, 3 a 5 e 5 a 10 salários mínimos, e proporção de alunos que fazem a lição de casa, suas médias permaneceram iguais após a implantação do programa. Diante das análises realizadas, pode-se traçar o perfil das escolas que são atendidas pelo Fundeb, que possuem alto índice de alunos reprovados uma ou mais vezes, escolaridade menor das mães e pais, baixa proficiência média dos estudantes em matemática, percentual menor de professores licenciados em matemática e um alto índice de alunos que fazem a lição de casa sempre/de vez em quando. Já as escolas não atendidas são caracterizadas pela grande quantidade de estudantes com mãe e pai com nível superior, menor proporção de alunos reprovados uma ou mais vezes, alta proficiências média de estudantes em matemática, percentual maior de professores licenciados em matemática e alto índice de alunos que fazem lição de casa sempre/ de vez em quando. Tabela 3. Teste de média das variáveis analisadas referentes aos alunos do ensino médio do grupo atendido e não atendido do Amazonas nos anos de 2005 e 2011. Médias (%) Variáveis (continua) P-valor Não Atendido atendido 1. Médias antes do Fundeb Proporção de alunos que têm mães com nível 6,48 37,45 0,0000*** superior Proporção de alunos que têm pais com nível superior 6,52 38,41 0,0000*** Proporção de alunos que foram reprovados 1 ou mais 49,58 17,71 0,0000*** vezes Proporção de alunos que trabalham fora de casa 44,04 21,95 0,0006*** Proficiência média dos alunos em matemática 247,00 316,68 0,0000*** Escola com programa de redução de reprovado 49,58 17,71 0,0000*** Proporção de professores com licenciatura em 43,06 28,57 0,1157NS matemática Proporção de professores com outra licenciatura 16,66 10,71 0,4354NS Proporção de professores que recebem entre 1 e 3 36,11 28,57 0,5893NS salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 3 e 5 27,31 30,95 0,7562NS salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 5 e 10 35,19 33,33 0,8914NS salários mínimos Proporção de alunos que fazem a lição de casa 94,00 88,12 0,0659* sempre/de vez em quando 2. Médias depois do Fundeb Proporção de alunos que tem mães com nível 9,87 45,67 0,0000*** superior Proporção de alunos que tem pais com nível superior 9,97 42,64 0,0000*** Proporção de alunos que foram reprovados 1 ou mais 40,49 16,76 0,0000*** vezes Proporção de alunos que trabalham fora de casa 37,93 19,01 0,0000*** Proficiência média dos alunos em matemática 246,68 305,93 0,0000***

Escola com programa de redução de reprovado 40,49 16,76 0,0000*** Proporção de professores com licenciatura em 36,85 40,63 0,4830NS matemática Proporção de professores com outra licenciatura 28,15 7,8 0,0048*** Proporção de professores que recebem entre 1 e 3 74,46 41,66 0,0005** salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 3 e 5 14,37 31,66 0,0357** salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 5 e 10 2,5 23,33 0,0044*** salários mínimos Proporção de alunos que fazem a lição de casa 94,62 89,00 0,0009*** sempre/de vez em quando Fonte: Resultados da pesquisa. Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10% e NS não significativo.

3.2 Avaliando o impacto da política sobre as escolas atendidas Faz-se necessário também realizar uma avaliação do impacto do Fundeb sobre as escolas atendidas pelo programa. Dessa forma, a Figura 2 exibe a distribuição da densidade de proficiência média dos estudantes em matemática para as escolas amazonenses atendidas e não atendidas pelo Fundeb em 2005, ou seja, antes de sua implantação. Assim, os alunos do grupo atendido apresentam desempenho médio na disciplina de matemática de 210,00 a 380,00 pontos, revelando uma pequena diferença em relação à pontuação dos estudantes do grupo não atendido e àquela que o MEC julga apropriada para esse nível de ensino, que é de 350. O grupo não atendido tem média de desempenho dos alunos entre 220,00 a 400,00 pontos, exibindo assim uma proximidade àquela considerada adequada pelo MEC, como também próximo à média dos grupos atendidos.

Fonte: Resultados da pesquisa. Figura 2. Densidade da proficiência média dos alunos em matemática para as escolas amazonenses atendidas e não atendidas pelo Fundeb no ano de 2005.

Dessa forma, verifica-se uma pequena divergência entre ambos os grupos analisados, considerando suas pontuações mínimas e máximas, em que, na média, 10 pontos afastam o desempenho mínimo dos estudantes do grupo atendido em relação àquele alcançado pelo grupo não atendido. E a pontuação máxima atingida por ambos apresentou maior diferença, correspondendo a 20 pontos. A Tabela 4 mostra o efeito do Fundeb pelo método Diferenças em Diferenças Puro sobre a proficiência em matemática nos estudantes do ensino médio do Amazonas nos anos de 2005 e 2011.

Pode-se verificar que as médias das escolas privadas e públicas antes da implantação do programa, as médias das notas dos grupos eram diferentes estatisticamente, com 316,67 para escolas privadas e de 247,00 para escolas públicas. Analisando o cenário após a implantação do programa, vê-se que as médias de tratados e não tratados continuaram estatisticamente diferentes, com 305,93 para escolas privadas e 246,68 para escolas públicas. A média das diferenças obtidas antes e após o programa são diferentes estatisticamente, sendo 69,67 para antes do programa e de -59,25 para após. E a diferença da diferença mostra que as médias são iguais estatisticamente. Tabela 4. Estimação pelo método DD Puro para a proficiência em matemática nos alunos do ensino médio do Amazonas em 2005 e 2011. Diff2005 2011 inPrivada Pública Diferença Privada Pública Diferença Diff Amazonas P > t|

316.676

247.002

-69.674

305.931

246.677

-59.254

0.000

0.000***

0.000

0.000***

10.421 0.474

Fonte: Resultados da pesquisa com base nos dados do SAEB. Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10%.

Todavia, a Tabela 4 possui limitações, devido a não considerar a existência de outras variáveis que possam explicar a proficiência em matemática nos estudantes do ensino médio. Dessa forma, fez-se necessário a estimação do Diffin-Diff com covariadas para verificar a causalidade do impacto de variáveis sobre o desempenho médio dos estudantes na referida disciplina. Na Tabela 5, primeiramente se analisa o alto poder explicativo das regressões, uma vez que apresente um alto R2 de 75,60%, ou seja, as variáveis apresentadas explicam 75,60% das variáveis de desempenho dos alunos do ensino médio. Dentre as variáveis analisadas, a escolaridade da mãe apresentou significativa a 5% e a variável escolaridade do pai apresentou não significativa, contrariando uma das hipóteses fortes do estudo da economia da Educação que diz que a escolaridade do pai em matemática explica e influencia a escolaridade dos filhos. Isso pode ter ocorrido pelo fato de o pai passar período maior fora de casa e a mãe passar mais tempo com os filhos, cobrando-lhes melhores notas. Os resultados revelam que a variável tempo, referindo-se a antes e após a política, faz com que a proficiência em matemática diminua em 16,75 pontos, isto é, houve uma piora na proficiência dos alunos na nota de matemática no período do FUNDEB. A variável efeito tratamento não foi significativa, deixando claro que receber o programa não influencia nas notas dos alunos. A variável Fundeb foi negativo (-20,27), isso demonstra que a implantação do programa teve impacto negativo na proficiência dos alunos na matéria de matemática. A variável proporção média de alunos que reprovaram uma ou mais vezes apresentou impacto negativo, isto é, o fato do aluno ter reprovado reduz seu desempenho, na média, em 87,03 pontos. O salário dos professores em qualquer das faixas analisadas não teve impacto na proficiência dos estudantes, o que contradiz a ideia de que o desemprenho do aluno é reflexo do salário que o professor recebe. Estes resultados são semelhantes aos encontrados por Menezes-Filho (2007), que enfatiza o fato de que certas características não impactarem não significa que o professor não

importa. Isso pode significar que as características como a didática, preparação e esforço não foram notadas nos dados. Dentre as variáveis utilizadas no estudo, a que teve maior impacto positivo em termos absolutos, isto é, a que mais contribuiu para aumentar o desempenho dos alunos do ensino médio na proficiência em matemática foi a variável proporção de alunos que fazem lição de casa em matemática. O fato de fazerem a lição de casa aumenta as notas em 54,50 pontos. O que se pode aferir para que o aluno faça lição de casa pode ser tratado sob duas hipóteses: a) a metodologia que o professor utiliza em sala de aula e, b) a família do aluno. Pode-se ainda apontar como características não observáveis para esta variável, a motivação do aluno em estudar, força de vontade, dedicação. Assim, fica clara a importância do professor e da família no processo de aprendizagem do aluno. No que tange à variável das características da escola, observou-se que a variável computador com internet não se mostrou significativa, quebrando assim o mito da educação, onde a inclusão digital explica ou melhora o desempenho dos alunos em provas e exames. Tabela 5. Modelo estimado para a proficiência em matemática nos alunos do ensino médio público do Amazonas no período de 2005 a 2011. Variáveis Coeficiente Std. Err. T P-valor Intercepto 263,23 32,13 8,19 0.000*** Tempo -16,75 7,79 -2,15 0.0340** Tratamento 13,26 11,52 1,15 0.2530NS Fundeb -20,27 11,98 -1,69 0.0940* Mesc_mae 49,61 22,91 2,17 0.0330** Mesc_pai 19,30 23,16 0,83 0.4070NS Mreprov_prev -87,03 15,21 -5,72 0.000*** Mlicaodecasamat 54,50 30,54 1,78 0.0780* Comp_net 4,48 7,49 0,60 0.5510NS Mesc_mat -0,90 10,16 -0,01 0.9930NS Msal_prof_1a3 -17,35 12,99 -1,34 0.1850NS Msal_prof_3a5 -15,76 13,41 -1,18 0.2420NS Msal_prof_5a10 7,42 13,82 0,54 0.5930NS Mexp_prof_ate5 -9,99 8,29 -1,20 0.2320NS R² 75,60 71,95 Ṝ2 ajustado F 20,74 Número de Observações 101 Fonte: Resultados da pesquisa com base nos dados do SAEB. Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10% e NS não significativo.

Com base nos resultados, a Tabela 6 foi elaborada pelo método DD com covariadas. Dessa forma, torna-se então possível averiguar que não houve evolução na proficiência em matemática, nem para as escolas públicas (tratados) nem para as privadas (controle), mesmo exibindo menor diferença na comparação com aquela apresentada pelo método DD Puro. Os resultados mostram que a proficiência em matemática nos alunos das escolas privadas diminuiu, em média, 16,75 pontos, enquanto as escolas públicas apresentaram um aumento pouco expressivo de, aproximadamente, 3,49 pontos. Ou seja, as diferenças educacionais foram diminuídas não em função do Fundeb, mas sim, pela diminuição na proficiência em matemática dos alunos das escolas privadas.

Tabela 6. Estimação pelo método DD com covariadas para a proficiência em matemática nos alunos do ensino médio do Amazonas em 2005 e 2011. 2005 2011 Diff-inDiferenç Diferenç Diff Privada Pública Privada Pública a a Amazona 263,23 242,957 -20,275 246,478 239,463 -7,016 13,259 s 2 P > |t|

0,000

0,094*

0,000

0,253NS 0,441NS Fonte: Resultados da pesquisa a partir de dados do SAEB. Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10% e NS não significativo.

A Figura 3 mostra que o grupo atendido pelo programa apresentou proficiência média em matemática de 160,00 a 380,00 pontos. Isto é, sua média na pontuação mínima diminuiu aproximadamente em 50 pontos, e sua pontuação máxima ficou estabilizada em 380 pontos. Já o grupo não atendido pela política apresentou média de desempenho na referida disciplina de 230,00 a 420,00 pontos. Ou seja, a rede privada teve sua pontuação mínima aumentada em média, 10 pontos, e sua pontuação máxima aumentou em 20. De acordo com Costa et al. (2016) concluiu em trabalho sobre a proficiência de matemática no estado do Acre no período de 2005 a 2011 que o impacto do FUNDEB verificado pelo método de diferença em diferença foi estatisticamente significativo, revelando redução na diferença entre escolas atendidas e não atendidas pelo programa. Contudo, essa redução foi resultado da piora nas médias em matemática dos alunos de escolas da rede privada e não pelo impacto do programa.

Fonte: Resultados da pesquisa. Figura 3. Densidade da proficiência média dos alunos em matemática para as escolas amazonenses atendidas e não atendidas pelo Fundeb no ano de 2011

4 CONCLUSÕES O trabalho teve como objetivo fazer uma avaliação de impacto da política de financiamento público da educação básica, o FUNBEB, sobre a proficiência em matemática dos alunos do ensino médio do Amazonas no período de 2005 e 2011. Desta forma, delineou-se primeiramente por meio do teste de médias o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo programa antes e depois da implantação da política. Depois utilizou-se um dos métodos de avaliação de políticas públicas, o método de Diferenças em Diferenças Puro e DD covariadas, para analisar o impacto da política sobre as escolas atendidas. Na segunda parte da avaliação, constatou-se que as disparidades na proficiência em matemática foram reduzidas após a implantação da politica. Contudo, faz-se necessário observar que ao contrário do esperado, essa redução entre os grupos não foi causada pelo aumento da nota nas escolas atendidas, mas sim pela redução da nota nas escolas não atendidas. Portanto, a redução da desigualdade do desempenho dos grupos foi causada pela deterioração do ensino privado de matemática e não pelo impacto positivo do FUNDEB. Assim, rejeita-se a hipótese de que um maior investimento na educação básica, neste caso, através do FUNDEB, resulta em um maior desempenho dos alunos do ensino médio na rede pública de ensino, tendo em vista não podendo considerar que a política teve impacto, pois este foi mínimo, não mostrando ser nem eficiente nem eficaz. Isto mostra que, ao contrário do que o senso comum acredita, nem sempre recursos financeiros alocados para a educação são garantia de melhoria direta do desempenho dos alunos. Percebe-se que a gestão dos recursos e a forma de alocá-los cumprem um papel mais importante para a melhoria do desempenho dos alunos do que a quantidade de recursos disponíveis. É necessário que paralelamente ao financiamento existam ações que lidem com a complexidade do sistema educacional visando a real melhoria da qualidade da educação. Vale destacar algo que vai contra os dogmas e mitos da educação, que é a grande perda da qualidade do ensino privado no Estado. É usualmente aceito que a escola privada possui qualidade no ensino quando comparada com a rede pública. A partir dos resultados obtidos nesse trabalho fica a desconfiança da escola privada, num contexto estadual. Finamente, os resultados obtidos no trabalho colocaram em dúvida alguns mitos da educação, tais como, a hegemonia da escola privada em relação à pública, não existir relação direta entre financiamento dos recursos financeiros destinados à educação e o desempenho dos alunos e o fato de que variáveis, como salários dos docentes, escolaridade do pai, computadores com acesso à internet, ao contrário do que geralmente se pensa, não impactaram no desempenho dos alunos.

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SILVEIRA, I. M. Avaliação do efeito do FUNDEB sobre o desempenho educacional dos alunos do ensino médio no Brasil. 2014. p.75. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, 2014, p. 6. TODOS PELA EDUCAÇÃO. Editora Moderna. Anuário Brasileiro da Educação Básica 2014. São Paulo, 2014.

IMPACTOS DO FUNDEB SOBRE A PROFICIÊNCIA EM LÍNGUA PORTUGUESA NO ENSINO MÉDIO NO ESTADO DO ACRE NO PERÍODO DE 2005 A 2011 DÉBORA DE LIMA BRAGA PENHA Economista, egressa do PET Mestranda em Economia Departamento de Economia – UFV deboradlima@outlook.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: O objetivo do estudo é avaliar o impacto do FUNDEB na proficiência de Língua Portuguesa dos alunos do ensino médio da rede pública no Estado do Acre no período de 2005 a 2011. Para isso, utiliza-se uma das técnicas bastante utilizadas nas avaliações de impacto, que é o método de diferenças em diferenças. A partir dos resultados, verificou-se que o FUNDEB gerou impactos positivos, porém muito pequeno sobre a proficiência em Língua Portuguesa da rede pública. A redução da desigualdade do desempenho entre a rede privada e a rede pública foi causada majoritariamente pela deterioração do ensino privado de Língua Portuguesa e não pelo impacto positivo do FUNDEB, evidenciando o quadro crítico da educação no Estado. Palavras-Chaves: Educação; políticas educacionais; FUNDEB; avaliação de impacto. 1 INTRODUÇÃO A educação cumpre um papel crucial para o desenvolvimento humano da sociedade, e como consequência, também para o crescimento econômico de um país. Diversos estudos apontam para as melhorias causadas pela expansão da educação, medindo seus impactos positivos sobre a produtividade, sobre os salários, sobre a mortalidade infantil, sobre a fecundidade e etc. Outros apontam ao desenvolvimento da educação como uma forma de melhorar a distribuição de rendimentos, causando diminuição da concentração da renda e por consequência, reduzindo a pobreza. Assim, existe uma relação entre a educação e o desenvolvimento econômico, sendo a educação catalisadora do desenvolvimento. As externalidades geradas pela educação transcendem os benefícios privados (que são os efeitos diretos sobre aqueles que se educam, como, por exemplo, aumento de produtividade e salários), aumentando o bem-estar de todos à volta, produzindo benefícios sociais de difícil mensuração. Devido a essa característica peculiar, existe uma dificuldade de avaliação e medição dos impactos dos investimentos em educação (CALEIRO, 2016; BARROS, MENDONÇA, 1997). Para contornar a dificuldade de avaliação da educação, trabalha-se com indicadores específicos para avaliar seus impactos e também sua qualidade. É comumente aceito que o desempenho em testes padronizados é uma boa forma de medir a qualidade e os impactos da educação, sendo uma variável-chave no estudo educacional. A literatura, de modo geral, procura determinar quais fatores

impactam no desempenho escolar com o intuito de observar quais desses fatores podem melhorar a educação. Diversos estudos apontam que fatores familiares, recursos escolares (razão professor-aluno, salário dos professores, número de horas-aula), características das escolas, políticas de financiamento para educação, características observáveis dos professores e qualidade dos professores são alguns dos fatores que podem explicar o desempenho dos alunos (AMARAL, MENEZES-FILHO, 2008 apud HANUSHEK, 2006). As políticas de financiamento para educação surgem dentro desse contexto e devem ter como intuito principal alocar os recursos de forma eficiente para maximizar a qualidade do ensino. Porém, cabe ressaltar que não existe uma relação sistêmica entre os recursos financeiros destinados à educação e a melhora da qualidade do ensino ou do desempenho escolar. A qualidade da educação, e como consequência o desempenho dos alunos, dependem de políticas educacionais realmente efetivas na sua execução e operacionalização que vão além do simples financiamento ou aumento do gasto público para o setor em questão (MENEZESFILHO, OLIVEIRA, 2014). A atual configuração do sistema de ensino no Brasil é fruto das alterações introduzidas pela Constituição de 1988. Além desta, existem outros mecanismos que regulam as leis, ações e políticas voltadas para a organização da educação no país. Dentre elas, o Plano Nacional de Educação (criado em 2001) e a Lei de diretrizes e Bases (LDBEN), que é a principal lei que regulamenta a educação no Brasil no tocante ao financiamento e distribuição de responsabilidades entre os entes governamentais (lei 9.394-96) (MACÊDO, DIAS, 2011; DOURADO et al., 2006). A partir da década de 90, além da legislação, houve a criação de bancos de dados a partir de sistemas avaliativos de larga escala no país, como, por exemplo, o Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica (SAEB), e com isso houve o surgimento de estudos empíricos educacionais. Esses sistemas permitiram o desenvolvimento de uma literatura na área de economia da educação que facilitou a análise da efetividade e eficácia de políticas educacionais. E dentre as diversas metodologias utilizadas para o estudo de programas e políticas, encontra-se a avaliação de impacto de programas sociais que consiste na metodologia utilizada neste estudo (XERXENEVSKY, 2012). Partindo para uma análise estadual, foco deste estudo, o panorama educacional do Acre evidencia que, devido a sua formação recente enquanto Estado da Federação, a educação na década de 70 e 80 apresentava um grande atraso em relação ao seu desenvolvimento educacional quando comparada ao resto do país. É a partir de 1999, com o governo de Jorge Viana, que se inicia uma ampla série de reformas educacionais com intuito de reverter o quadro de atraso e tentar superar os graves problemas da educação da rede pública (DAMASCENO, 2010). Essas reformas implementadas na última década tiveram uma orientação híbrida envolvendo a mistura de diferentes orientações teóricas. De um lado, a concepção economicista da educação que visa às melhorias da eficiência do sistema educacional com foco da formação para atender o mercado de trabalho. E, de outro lado, a concepção progressista que visa melhorar a educação por meio do aumento do gasto público com foco na formação de cidadãos (DAMASCENO, 2010). Dentre as ações concretizadas nessa grande reforma, tem-se a implantação de um novo modelo de gestão educacional, reestruturação da organização escolar, redefinição das funções profissionais para o magistério, ampliação do acesso e

permanência, reforma e construção de escolas para assegurar infraestrutura (DAMASCENO, 2010). No tocante à qualificação dos professores da rede Estadual, foram criados Programas de Formação Continuada (Programa de Formação para Professor Alfabetizador-PROFA; Programa de Formação Continuada em Gestão EscolarPROGESTÃO; entre outros), e Programas de Formação de Nível Superior, como, por exemplo, o Programa Especial de Formação de Professores para a Educação Básica (PEFPEB), que possuía convênio com a Universidade Federal do Acre. Foram reformulados também os planos de carreira através do Plano de Cargos, Carreira e Remuneração dos Profissionais do Ensino Público Estadual (PCCR), que foi instituído pela Lei completar nº 67/1999 (DAMASCENO, 2010). De modo geral, com a reforma educacional do Estado houve um considerável aumento de gastos públicos com a educação. O levantamento do investimento público em educação no Estado feito a partir de dados da SEFAZ (Secretaria da Fazenda) mostrou que, em 2003, o montante investido foi de R$ 511.817.856,54 milhões e, em 2011, esse montante aumentou para R$ 859.315.194,29 milhões, corrigidos os valores da inflação. O gasto por aluno que, em 2003, era de R$ 3.089,00 passou para R$ 5.170,00, apresentando um aumento significativo de 67,35%. Em relação a políticas educacionais federais, é estabelecido, no ano de 2007, uma das políticas brasileiras de financiamento do ensino, o FUNDEB (Fundo de Manutenção e Desenvolvimento da Educação Básica e de Valorização dos Profissionais da Educação). A política perdura até hoje, sendo instituída pela Emenda Constitucional nº 53/2006 e regulamentada pela Lei nº 11.494/2006. Pode ser considerada como uma evolução da política vigente no período anterior, o FUNDEF (Fundo de Manutenção e Desenvolvimento do Ensino Fundamental e da Valorização do Magistério). Dessa forma, o FUNDEB possui algumas características semelhantes ao seu precursor: é um fundo de natureza contábil, a fonte dos recursos é feita através da arrecadação de impostos estaduais e municipais (por exemplo, IPVA, FPM, ICMS, ITR entre outros), com contas únicas e repasses automáticos proporcionais ao número de matrículas no âmbito de cada estado, e além disso, possui controle social e Conselhos similares ao FUNDEF. Porém, a principal inovação é que este passaria financiar toda a Educação Básica, incluindo a Educação infantil, Ensino Fundamental e Médio (SENA, 2008). No tocante à fonte de recursos, o FUNDEB aumenta o percentual de vinculação de recursos federais previstos na Constituição de 18% para 20%, e subvincula 20% de impostos e transferências estaduais e municipais. A União, que antes não participava de forma ativa, passa a ser corresponsável pela Educação Básica, tendo como dever previsto em lei a contribuição de 10% do fundo. Além disso, a nova política passou a estabelecer um piso salarial nacional para o magistério sendo que a maior parte dos recursos, cerca de 60%, devem ser destinados a remuneração e salários. Assim, seria por meio dos professores que o FUNDEB teria efeito sobre o desempenho dos alunos e como consequência sobre a qualidade da educação (SENA, 2008). Apesar de toda reforma e investimento público feito no período de 19992010, em relação à qualidade da educação, o desempenho do Acre em exames nacionais deixa a desejar na etapa do Ensino Médio, foco deste estudo. Segundo dados fornecidos pela SEPLAN (2013), no ranking geral nacional, o Acre apresenta uma piora no desempenho no Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica - SAEB, passando de 9º lugar no ano de 2003 para 20º lugar no ano de 2011 na

proficiência em Matemática, e de 12° para 20° lugar na proficiência em Língua Portuguesa, indicando uma grande deterioração do desempenho dos alunos desta etapa de ensino (SEPLAN, 2013). Diante da grande perda da qualidade da educação nesta etapa de ensino, fica o questionamento da origem e causas desse problema. Apesar do aumento do gasto público no período em questão não houve melhora, mas, sim, uma piora na qualidade do ensino. Tendo como cenário a relação entre uma das políticas de financiamento da educação, o desempenho escolar e a qualidade do ensino médio no estado, o presente estudo tem como problema de pesquisa responder a seguinte questão: A implementação do FUNDEB gera impactos no desempenho dos alunos do ensino médio da rede pública na proficiência em Língua Portuguesa no estado do Acre? Trabalha-se com a hipótese de que um maior investimento na educação básica, através do FUNDEB, resulta em um maior desempenho em Língua Portuguesa dos alunos do ensino médio na rede pública de ensino. A escolha da disciplina Língua Portuguesa para a avaliação se dá devido à disponibilidade de dados, além da importância que a disciplina tem para a formação do estudante, sendo assim um bom parâmetro para a medida da qualidade do ensino. A pesquisa é de extrema importância dentro de um contexto estadual, pois o debate sobre educação ainda é incipiente no Acre. No tocante à universalização do ensino, dados do IBGE do último censo populacional mostram que a taxa de analfabetismo da população de 15 anos ou mais de idade é de 16,5%, chegando a quase o dobro da taxa média nacional. Existem grandes disparidades em relação ao acesso à educação dentro do estado, sendo que, em alguns municípios, a porcentagem de analfabetos com 15 anos ou mais chega a 60%, como, por exemplo, em Jordão e Santa Rosa do Purus (IBGE, 2010). Segundo dados da PNAD (2014), a taxa de atendimento dos alunos de 14 a 17 anos é de 74,5%, evidenciando a necessidade de expansão do acesso ao Ensino Médio no Estado. O objetivo do estudo é avaliar o impacto do FUNDEB na proficiência de Língua Portuguesa dos alunos do ensino médio da rede pública no Estado do Acre no período de 2005 a 2011. Em termos específicos objetiva-se: a) determinar o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB no período anterior e posterior à sua implementação; b) avaliar o impacto do FUNDEB sobre as escolas atendidas pela política. A análise educacional do estado mostra a necessidade de uma maior atenção para o assunto tanto em aspectos quantitativos quanto qualitativos, bem como um maior desenvolvimento de pesquisas na área, pois a educação é um elemento catalisador do desenvolvimento. A relevância deste estudo está, justamente, no fato de contribuir para o debate do tema, trazendo à tona o impacto do FUNDEB na educação do Estado do Acre, e assim gerar informações para tomada de decisões dos gestores públicos, promovendo um direcionamento para a ação e uso dos recursos do Estado.

2 METODOLOGIA 2.1 O mĂŠtodo de DiferenĂ§as em DiferenĂ§as O presente trabalho utilizou o mĂŠtodo de diferenĂ§as em diferenĂ§as para atender o objetivo da pesquisa e, assim, determinar o impacto do FUNDEB no desempenho escolar dos alunos do ensino mĂŠdio no Acre. O mĂŠtodo tem como base de cĂĄlculo uma dupla subtraĂ§ĂŁo â&#x20AC;&#x153;a primeira se refere Ă diferenĂ§a das mĂŠdias da variĂĄvel de resultado entre os perĂodos anterior e posterior ao programa, para o grupo de tratamento e para o de controle, e a segunda se refere Ă diferenĂ§a da primeira diferenĂ§a calculada entre esses dois gruposâ&#x20AC;? (FOGUEL, 2012, p. 69). A proposiĂ§ĂŁo principal do mĂŠtodo de diferenĂ§as em diferenĂ§as ĂŠ que o resultado do grupo controle representa o que aconteceria com o grupo tratado se nĂŁo tivesse ocorrido a intervenĂ§ĂŁo, no caso a adoĂ§ĂŁo da polĂtica do FUNDEB. Outra hipĂłtese importante ĂŠ que os grupos podem apresentar diferenĂ§as antes do programa, pois o mĂŠtodo de DD pode lidar com isso. PorĂŠm, uma condiĂ§ĂŁo bĂĄsica ĂŠ que o grupo controle deve apresentar a mesma tendĂŞncia temporal da variĂĄvel dependente que o grupo tratado antes do programa. Se isso for atendido, ĂŠ possĂvel identificar o impacto na variĂĄvel de interesse (FOGUEL, 2012). Dessa forma seguindo a metodologia usada por Silveira (2014 apud ATHEY e IMBES, 2002), fazem parte do grupo de tratamento as escolas de ensino mĂŠdio da rede pĂşblica, sendo o grupo controle constituĂdo das escolas da rede privada. A variĂĄvel de resultado Yi representa o desempenho mĂŠdio em lĂngua portuguesa por escola (sendo que a unidade de observaĂ§ĂŁo â&#x20AC;&#x153;escolaâ&#x20AC;? ĂŠ representado por i) e assume valor 1 para as escolas tratadas (Y_{1i}) e o 0 para as escolas nĂŁo tratadas (Y_{0i}). Assim a regressĂŁo (1) serĂĄ estimada para captar o impacto da polĂtica FUNDEB sobre a proficiĂŞncia em lĂngua portuguesa: Â´ đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x17D; + đ?&#x203A;žđ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x153;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x203A;˝(đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą ) + đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą

(1)

Onde, Yit ĂŠ o desempenho mĂŠdio das escolas na avaliaĂ§ĂŁo do SAEB nos anos de 2005 e 2011 na disciplina de lĂngua portuguesa; xÂ´ ĂŠ um vetor de variĂĄveis explicativas contendo informaĂ§Ăľes das escolas, famĂlia, professores e alunos; T ĂŠ uma variĂĄvel dummy que identifica as escolas que sĂŁo atendidas (grupo tratado representado pelo valor 1) e nĂŁo atendidas pelo FUNDEB (grupo controle representado pelo valor 0); t ĂŠ uma variĂĄvel dummy que identifica os anos antes (representado pelo valor 0) e apĂłs a implantaĂ§ĂŁo do FUNDEB (representado pelo valor 1); Îľ ĂŠ o erro com mĂŠdia zero e variĂ˘ncia constante; Îą, Îł, đ?&#x153;&#x152; e Î˛ sĂŁo parĂ˘metros desconhecidos a serem estimados por mĂnimos quadrados ordinĂĄrios, e, Tittit ĂŠ uma variĂĄvel de interaĂ§ĂŁo que busca captar o que aconteceu com o grupo tratado no perĂodo pĂłs programa. Uma outra premissa do mĂŠtodo de DD ĂŠ que a composiĂ§ĂŁo dos grupos nĂŁo pode se alterar entre os perĂodos anterior e posterior Ă intervenĂ§ĂŁo. Ou seja, os grupos devem ter a mesma composiĂ§ĂŁo de caracterĂsticas (escolas, alunos etc.). Dada essa premissa, o efeito de tratamento ĂŠ constante entre os grupos, ou seja:

đ?&#x2018;&#x152;1đ?&#x2018;&#x2013; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x152;01 = ĆŽ

(2)

Essa expressĂŁo ĂŠ a equaĂ§ĂŁo bĂĄsica do mĂŠtodo de DiferenĂ§as em DiferenĂ§as em que ĆŽ representa o efeito de tratamento do programa. 2.2 Fonte de dados Os dados utilizados na presente pesquisa sĂŁo dados secundĂĄrios provenientes do Sistema de AvaliaĂ§ĂŁo da EducaĂ§ĂŁo BĂĄsica- SAEB. O SAEB ĂŠ aplicado a cada dois anos, onde os alunos da 5ÂŞ e 9ÂŞ sĂŠries do ensino fundamental e a 3ÂŞ sĂŠrie do ensino mĂŠdio sĂŁo avaliados nas suas proficiĂŞncias em matemĂĄtica e lĂngua portuguesa. Esta pesquisa utiliza os dados referentes Ă proficiĂŞncia em lĂngua portuguesa dos alunos 3ÂŞ sĂŠrie do ensino mĂŠdio da rede pĂşblica e privada do estado do Acre nos anos de 2005 e 2011. Segundo INEP (2011), a proficiĂŞncia em anĂĄlise varia, sendo 0 a nota mĂnima e 500 a nota mĂĄxima. O MEC possui uma classificaĂ§ĂŁo das notas conforme o desempenho, sendo que a nota considerada adequada ĂŠ de 300 pontos em lĂngua portuguesa. Para o desenvolvimento das variĂĄveis, utilizou-se os questionĂĄrios de 2005 e 2011, onde foram reunidas as informaĂ§Ăľes sobre o desempenho dos alunos, sobre as caracterĂsticas da escola, professores e as respectivas famĂlias. O Quadro 1 sintetiza as variĂĄveis utilizadas para estimaĂ§ĂŁo. Quadro 1. DescriĂ§ĂŁo das variĂĄveis utilizadas na estimaĂ§ĂŁo do modelo de diferenĂ§a em diferenĂ§a para proficiĂŞncia em portuguĂŞs para o Estado do Acre nos anos de 2005 e 2011. VariĂĄveis DescriĂ§ĂŁo YLP ProficiĂŞncia mĂŠdia da escola em lĂngua portuguesa Fundeb Dummy de participaĂ§ĂŁo no FUNDEB (pĂşblica = 1, privada = 0) Tempo Dummy de tempo (pĂłs-programa = 1, prĂŠ-programa = 0) Tratamento Dummy de interaĂ§ĂŁo entre Fundeb e Tempo Preto ProporĂ§ĂŁo de alunos da cor preta Mulato ProporĂ§ĂŁo de alunos da cor preta Branco ProporĂ§ĂŁo de alunos da cor branca Trab ProporĂ§ĂŁo de alunos que trabalham fora de casa Mpre_esc ProporĂ§ĂŁo de alunos que frequentaram a prĂŠ-escola reprov_prev ProporĂ§ĂŁo de alunos que foram reprovados 1 ou mais vezes esc_mae ProporĂ§ĂŁo de mĂŁes com ensino superior esc_pai ProporĂ§ĂŁo de pais com ensino superior Mlicaodecasap~t ProporĂ§ĂŁo de alunos que fazem a liĂ§ĂŁo de casa sempre/de vez em quando exp_prof_5 ProporĂ§ĂŁo de professores com experiĂŞncia de atĂŠ 5 anos exp_prof_5e10 ProporĂ§ĂŁo de professores com experiĂŞncia entre 5 e 10 anos exp_prof_10e15 ProporĂ§ĂŁo de professores com experiĂŞncia entre 10 e 15 anos exp_prof_15m ProporĂ§ĂŁo de professores com mais de 15 anos de experiĂŞncia esc_port ProporĂ§ĂŁo de professores com licenciatura em portuguĂŞs esc_prof_outra ProporĂ§ĂŁo de professores com outra licenciatura sal_prof_1 ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem atĂŠ 1 salĂĄrio mĂnimo sal_prof_1a3 ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem de 1 a 3 salĂĄrios mĂnimos sal_prof_3a5 ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem de 3 a 5 salĂĄrios mĂnimos sal_prof_5a10 ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem de 5 a 10 salĂĄrios mĂnimos sal_prof_10m ProporĂ§ĂŁo de professores que recebem mais de 10 salĂĄrios mĂnimos reduĂ§ĂŁo_reprov Dummy para escola com programa de reduĂ§ĂŁo de reprovados (sim=1, nĂŁo=0) reducao_aband~o Escola com programa de reduĂ§ĂŁo de abandono comp_net Dummy se a escola tem computadores com acesso Ă internet para uso dos alunos (sim = 1, nĂŁo = 0)

Biblio IMCE Mcargahr40_esc

Dummy para biblioteca (sim = 1, não = 0) Indicador de má conservação da escola Proporção de professores com carga horária na escola de 40 horas Fonte: SILVEIRA (2014).

3 RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1 Perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB no período anterior e posterior à sua implementação Para traçar o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB no período anterior e posterior à implantação do programa, realizou-se um teste de média das variáveis analisadas. No tocante às variáveis de raça, a proporção de alunos de cor branca e mulatos mostraram-se significativas a 1%, já a proporção de alunos da cor preta mostrou-se não significativa, o que significa dizer que estatisticamente as proporções médias de alunos da cor preta nas escolas atendidas e não atendidas são consideradas iguais. Percebe-se que a proporção de alunos da cor branca é maior nas escolas atendidas pelo programa (escolas particulares) tanto antes (cerca de 25,49% dos alunos) quanto depois da política (cerca de 17,76%), já nas escolas não atendidas as proporções médias são de 52,56% antes da política e 37,85% depois da política. Já a proporção de alunos mulatos permanece praticamente a mesma, havendo apenas um pequeno incremento para o grupo tratado, sendo de 62,10% antes e 65,39% depois, e aumenta no grupo controle após a política passando de 24,78 % para 46,81%. As variáveis relativas ao background familiar, ou seja, aquelas relativas aos antecedentes familiares dos alunos (proporção de mães com nível superior e proporção de pais com nível superior), mostraram-se significativas a 1%, e observase uma grande diferença entre as proporções médias dos grupos. A proporção de mães com nível superior é bem maior nas escolas privadas tanto antes (cerca de 6,18% no grupo tratado e 41,45% no grupo controle) quanto depois (15,93% no grupo tratado e 51,21% no grupo controle). Nota-se que a diferença entre as proporções dos grupos se manteve a mesma após a implementação da política. A proporção de pais com nível superior também é desigual entre os grupos no período anterior (com proporção média de 5,73% para as escolas públicas e 46,96% para as escolas privadas) e posterior à política (com proporção média de 11,62% para as escolas públicas e 49,41% para as escolas privadas), sendo maior no grupo controle em ambos os períodos. Apesar disso, essa variável apresenta um comportamento diferente em relação à escolaridade das mães, uma vez que apresenta uma redução da disparidade das proporções médias entre as escolas. As variáveis relativas às características dos alunos mostram que o percentual médio de reprovação é pelo menos duas vezes maior nas escolas atendidas, considerando o período posterior a implantação da política. E a proporção de alunos que trabalham fora de casa é maior nas escolas públicas, o que é explicado pela renda mais baixa das famílias dos alunos da rede pública de ensino. As médias percentuais relativas a alunos que frequentaram a pré-escola apresentam uma grande diferença no período antes da política sendo de 8,05% para escola pública e 50,85% para as escolas privadas. Após a política, há uma equiparação entre as médias dos grupos passando para 44,58% nas escolas públicas e 56,30% nas escolas privadas, havendo uma grande diminuição da diferença entre

as proporções médias evidenciando um alargamento do acesso à Educação Infantil na rede pública. Apesar dessa equiparação, cabe salientar que, no ano de 2011, a média de alunos que não frequentaram a pré-escola é muito grande, sendo praticamente 50% em ambos os casos, o que mostra que um grande percentual de alunos pulou uma importante etapa de ensino. Em relação ao desempenho dos alunos do ensino médio em português, houve um aumento de 3,57% nas notas na rede pública, passando de 243,25 pontos, em 2005, para 251,93 pontos, em 2011, após a implementação da política. Na rede privada de ensino houve uma diminuição de 9,90% nas notas, passando de 315,35 em 2005 para 284,10 pontos, em 2011, com uma redução de 28,25 pontos. Tabela 1. Teste de média das variáveis analisadas referentes aos alunos do ensino médio do grupo atendido e não atendido do Acre nos anos de 2005 e 2011 Médias (%) P-valor Variáveis (continua) Atendido Não atendido 1. Médias antes do Fundeb Proporção de alunos da cor branca 25,49 52,56 0,006*** Proporção de alunos da cor preta 4,51 0 0,269NS Proporção de alunos mulatos 62,10 24,78 0.004*** Proporção de alunos que têm mães com 6,18 41,45 0,000*** nível superior Proporção de alunos que têm pais com 5,73 46,96 0,000*** nível superior Proporção de alunos que foram 46,46 11,53 0,012** reprovados 1 ou mais vezes Proporção de alunos que trabalham fora 39,71 3,84 0,0157** de casa Proporção de alunos que frequentaram a 8,05 50,85 0,000*** pré-escola Proficiência média dos alunos em 243,25 315,35 0,000*** português Proporção de professores com 44,04 25 0,232NS licenciatura em português Proporção de professores com outra 15,85 25 0,592NS licenciatura Proporção de professores que recebem 17,06 0 0,287NS entre 1 e 3 salários mínimos Proporção de professores que recebem 56,34 25 0,136NS entre 3 e 5 salários mínimos Proporção de professores que recebem 26,58 75 0,055* entre 5 e 10 salários mínimos 2. Médias depois do Fundeb Proporção de alunos da cor branca 17,76 37,85 0,000*** Proporção de alunos da cor preta 7,44 7,33 0,853NS Proporção de alunos mulatos 65,39 46,81 0,000*** Proporção de alunos que tem mães com 15,93 51,21 0,000*** nível superior Proporção de alunos que tem pais com 11,62 49,41 0,000*** nível superior Proporção de alunos que foram 34,19 15,32 0,001*** reprovados 1 ou mais vezes Proporção de alunos que trabalham fora 28,00 11,19 0,0006*** de casa Proporção de alunos que frequentaram a 44,58 56,30 0,043** pré-escola Proficiência média dos alunos em 251,93 284,10 0,000*** português

Proporção de professores com 40,86 63,63 0,011** licenciatura em português Proporção de professores com outra 64,51 45,45 0,787NS licenciatura Proporção de professores que recebem 17,85 38,88 0,174NS entre 1 e 3 salários mínimos Proporção de professores que recebem 54,76 55,55 0,965NS entre 3 e 5 salários mínimos Proporção de professores que recebem 17,85 5,55 0,335NS entre 5 e 10 salários mínimos Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10% e NS não significativo. Fonte: Resultados da pesquisa com base nos dados do SAEB.

Quanto às características dos professores, nota-se que a proporção de professores com licenciatura em português é maior nas escolas atendidas em 2005, porém, em 2011, passa a ser maior nas escolas não atendidas, sendo cerca de 6,18% no grupo tratado e 41,45% no grupo controle no período anterior e 15,93% no grupo tratado e 51,21% no grupo controle no período posterior, havendo assim um aumento da diferença entre as escolas. A proporção de professores que não possuem formação na área deixa de ser maior nas escolas privadas para ser maior nas escolas públicas, havendo um grande aumento dessa proporção passando de 15,85%, em 2005, para 64,51%, em 2011, na rede pública. Em relação aos salários dos docentes no período antes do programa, a proporção de professores que ganham até 5 salários mínimos é maior nas escolas públicas, e a proporção de professores que ganham de 5 a 10 salários é maior nas escolas privadas, chegando a 75%, mostrando uma grande desigualdade entre o salário da rede pública e o salário da rede privada. Após a implementação da política, percebe-se que os professores passam a se concentrar na faixa que ganha de 3 e 5 salários mínimos tanto na escola privadas quanto no pública, evidenciando uma equiparação entre as médias salariais da rede pública e privada de ensino. A proporção de professores que ganham mais que 5 salários passa a ser maior na escola pública (17,85%). Nota-se na rede privada uma grande queda na proporção média salarial de professores que ganham mais que 5 salários, passando de 75% para 5,55% após a política, evidenciando uma grande piora nos salários dos docentes da rede privada. Assim, a partir da análise do teste de médias apresentado na Tabela 2, conclui-se que o perfil das escolas não atendidas pela política (escolas privadas) é marcado por menor percentual de reprovação dos alunos, maior proporção de alunos que tiveram acesso ao ensino infantil, melhor desempenho na proficiência de português, pais com maior nível de estudo, maior proporção de professores com formação na área, e média salarial de até 5 salários mínimos. Já o perfil das escolas atendidas (escolas públicas) é marcado por maior proporção de alunos que reprovaram uma ou mais vezes, maior proporção de alunos que trabalham fora de casa, menor nível de estudo dos pais, menor proporção de alunos que tiveram acesso ao ensino infantil, menor desempenho na proficiência de português, maior proporção de professores formados em outras áreas, sendo a média salarial dos docentes de até 5 salários mínimos.

3.2 Avaliando o impacto da política sobre as escolas atendidas A segunda parte desse estudo busca avaliar o impacto do FUNDEB sobre as escolas públicas. Para atender tal objetivo traçou-se a distribuição da densidade de proficiência média dos alunos em português para as escolas atendidas e não atendidas pela política no ano de 2005 antes de sua implantação. Assim, a Figura 1 mostra que os estudantes das escolas públicas apresentam desempenho médio em português de 220 pontos a 280. Já os estudantes das escolas privadas apresentam desempenho médio de 290 a 340 pontos. Sendo a pontuação considerada apropriada pelo MEC para proficiência em língua portuguesa de 300 pontos. Observa-se que as escolas não atendidas possuem pontuação mínima bem próxima a pontuação média considerada adequada pelo MEC, e ultrapassam essa média em sua pontuação máxima. Em contraste, as escolas atendidas ficam bem distantes da média considerada adequada em sua pontuação mínima, e sua pontuação máxima não atinge a média esperada. A partir disso, evidencia-se que a distância que separa ambos grupos é grande, sendo em média de 70 pontos para pontuação mínima e 60 pontos para pontuação máxima.

Fonte: Resultados da pesquisa. Figura 1. Densidade da proficiência média dos alunos em português para as escolas acrianas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB no ano de 2005

Aplicando o método de Diferenças em Diferenças Puro para avaliar o impacto do FUNDEB sobre o desempenho dos estudantes do ensino médio do Acre em língua portuguesa nos anos de 2005 e 2011, obtém-se a Tabela 3. A análise dos resultados mostra que a rede privada permanece com pontuação maior que a da rede pública de ensino tanto antes quanto depois da política. Na rede pública, há um pequeno avanço na proficiência, cerca de 8,68 pontos (3,56%), e na rede privada ocorre uma drástica redução na proficiência cerca de 63,43 pontos (20,11%). O modelo mostra que as diferenças foram reduzidas, sendo que a real distinção entre os grupos no desempenho em língua portuguesa foi de 39,02 pontos. As disparidades na proficiência em português foram reduzidas após a implantação da política, contudo faz-se necessário observar que ao contrário do esperado, a redução da diferença entre os grupos não foi causada pelo aumento da nota nas escolas atendidas, e sim pela grande redução da nota nas escolas não atendidas. Portanto, conclui-se que a redução da desigualdade do desempenho dos grupos foi causada majoritariamente pela deterioração do ensino privado de língua portuguesa e não pelo impacto positivo do FUNDEB. Tal situação mostra o quadro crítico da educação no Estado.

Estudo semelhante utilizando a mesma metodologia foi feito por Costa, Gomes e Silveira (2016) para a proficiência em matemática no Estado do Acre no período de 2005 a 2011. Os resultados obtidos foram semelhantes, pois houve avanço de 2,32% no desempenho das escolas atendidas e redução de 8,74% no desempenho das escolas não atendidas, havendo diminuição das diferenças entre os grupos, causada mais pela perda da qualidade de ensino das escolas privadas do que pelo impacto da política em si. Fazendo uma comparação entre a perda de desempenho das escolas privadas em ambos os trabalhos, constata-se que a deterioração da qualidade do ensino privado no Acre foi muito maior na disciplina de língua portuguesa (-20,11%) do que para a disciplina de matemática (-8,74%). Tabela 2. Estimação pelo método DD Puro para a proficiência em português nos alunos do ensino médio do Acre em 2005 e 2011 2005 2011 diff in diff Pública Privada Diferença Pública Privada Diferença Acre 315,35 243,25 -72.09 284,11 251,93 -32,17 39,92 P0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.003*** value Fonte: Resultado da pesquisa.

Para realizar uma análise mais aprofundada do FUNDEB, faz-se necessário considerar outras variáveis explicativas que possam impactar no desempenho em português dos estudantes do ensino médio, como, por exemplo, o background familiar, características individuais, características da escola e dos professores. Para verificar essa causalidade estimou-se um modelo por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) cujas variáveis estão apresentadas na Tabela 3. O primeiro ponto a se analisar na Tabela 4 é o alto poder explicativo das regressões, uma vez que apresenta um alto R2 de 85,76%. Isso significa dizer que as variáveis apresentadas explicam 85,76% das variações de desempenho dos alunos do ensino médio. A variável FUNDEB mostra que as diferenças na proficiência dos estudantes foram maiores antes da sua implantação em 41,11 pontos. As variáveis Tempo e Tratamento foram não significativas. Dentre as variáveis relativas ao background familiar, a escolaridade da mãe apresentou ser não significativa, contrariando uma das hipóteses mais fortes dos estudos da economia da Educação que diz que a escolaridade da mãe explica e influencia a escolaridade dos filhos. Apesar de não haver uma evidencia científica que explique tal fato, levanta-se a hipótese de que isso pode estar ocorrendo nesse determinado período porque pode ser que as mães com maior escolaridade não estejam acompanhando os estudos de seus filhos no sentido de exigir notas boas. Outra hipótese é de que as mães com maior escolaridade deixaram de pressionar e exigir da escola e dos professores uma melhor qualidade de ensino. Já a escolaridade do pai mostrou ser significativa, contribuindo para um aumento no desempenho em 49,34 sendo uma das variáveis importantes para explicar o desempenho do aluno. Em relação às características relativas aos professores, docentes com carga horária de 40 horas na escola aumentam em 19,53 pontos. O fato de o professor ter formação na área da disciplina português, ter pouca experiência (de até 5 anos), não foram estatisticamente significativas, ou seja, nesse caso específico elas não podem explicar o desempenho dos alunos. Uma hipótese levantada para explicar o fato de a formação na área não impactar no desempenho pode estar na deficiência curricular dos cursos do ensino superior do estado, que podem deixar a desejar na formação dos futuros profissionais enquanto professores formando profissionais

despreparados para a prática escolar. Além disso, devido à pouca valorização dada ao magistério, poucos são os que escolhem ser professores por vocação. Assim essa é outra hipótese adotada para explicar o fato da formação na área não impactar no desempenho dos alunos, uma vez que para muitos não há identificação ou motivação para o exercício da função o que pode afetar no desempenho do profissional. Para muitos a escolha do curso acontece como uma segunda opção por não terem passado em cursos prestigiados pela sociedade com melhores remunerações salariais, e há ainda aqueles que exercem a profissão por necessidade ou falta de opção. O salário dos docentes independente da faixa salarial também não tem impacto na proficiência dos estudantes, o que refuta a ideia de que o desempenho do aluno é um reflexo da remuneração do professor. Tais resultados são semelhantes ao obtidos por Menezes-Filho (2007), onde enfatiza que o fato de certas características não impactarem no desempenho não significa que o professor não importa. Pelo contrário, isso pode significar que características subjetivas como didática, preparação e esforço não foram observáveis nos dados. Vale salientar que tais características seriam o canal por meio do qual atuaria o FUNDEB, pois uma maior valorização da profissão levaria a uma maior motivação e esforço dos professores. A partir das características individuais, observa-se que a proporção média de reprovação impacta negativamente diminuindo a proficiência de língua portuguesa em 33,37 pontos. A variável que indica a proporção de estudantes que trabalham fora de casa foi não significativa, não afetando o desempenho. Por sua vez, a variável que indica a proporção de alunos que frequentaram a pré-escola possui alto impacto positivo aumentando a proficiência em 36,76 pontos. Percebese aqui a importância e a essencialidade dos anos iniciais e da primeira etapa de ensino, a educação infantil, para o bom desempenho educacional do indivíduo ao longo de sua vida. Dentre todas as variáveis utilizadas, a que apresentou o maior impacto positivo em termos absolutos, ou seja, a que mais contribuiu para aumentar o desempenho dos alunos do ensino médio na proficiência em língua portuguesa foi a variável que mostra a proporção de alunos que fazem a lição de casa sempre/de vez em quando. O fato dos alunos fazerem o dever de casa sempre/de vez em quando, aumenta as notas em 108,77 pontos. Vale analisar o que levaria o aluno fazer o dever de casa, nesse sentido tal fato poderia ser suscitado por duas instâncias: o professor a partir de sua metodologia em sala de aula, e a família do aluno. Além dessas duas instâncias, características não observáveis como a motivação individual para o estudo, força de vontade e dedicação também podem explicar o fato do estudante fazer ou não o dever de casa. Assim, percebe-se a importância do professor, da família e da motivação individual de cada aluno para o bom desempenho educacional. No tocante às características das escolas, observou-se que a variável que indica a presença de bibliotecas mostrou-se significativa, aumentando 19,84 pontos a proficiência, apresentando o resultado esperado. No estudo realizado por Costa, Gomes e Silveira (2016), no qual avaliou-se o impacto do FUNBEB na rede pública para a proficiência em matemática no Acre no mesmo período referido, a variável em questão não foi significativa. Contrastando os dois resultados, podemos considerar que a existência de bibliotecas foi significativa no caso da Língua Portuguesa devido a características de ensino peculiares da disciplina nas quais há o uso mais intenso de livros, como por exemplo a prática da leitura e interpretação de textos.

Tabela 3. Modelo estimado para a proficiĂŞncia em portuguĂŞs nos alunos do ensino mĂŠdio pĂşblico do Acre no perĂodo de 2005 a 2011. VariĂĄveis (continua) Coeficiente Std. Err. T P-valor Intercepto 132,515 51.7917 2.56 0.016** Tempo -25,5900 16.1139 -1.59 0.124NS Tratamento 9,1687 16.6094 0.55 0.585NS Fundeb -41,1186 18.4312 -2.23 0.034** Mesc_mae -14,9930 16.1930 -0.93 0.363NS Mesc_pai 49,3470 21.1446 2.33 0.027** Mesc_port -11,1432 10.9303 -1.02 0.317NS Msal_prof_1a3 22,1575 14.7388 1.50 0.144NS Msal_prof_3a5 21,0041 12.7449 1.65 0.111NS Msal_prof_5a10 12,4707 13.9651 0.89 0.380NS Msal_prof_10mais -9,8707 22.7968 -0.43 0.668NS Mcargahr40_esc 19,5371 7.3678 2.65 0.013** Exp_prof_ate5 5,1567 7.2974 0.71 0.486NS Mreprov_prev -33,3737 16.8035 -1.99 0.057** Mlicaodecasaport 108,7768 42.2194 2.58 0.016** Mpre_esc 36,7629 18.9724 1.94 0.063* Mtrab -9,2391 15.6861 -0.59 0.561NS IMCE -18,9169 11.2867 -1.68 0.105NS Biblio 19,8422 8.8648 2.24 0.034** Comp_net 2,6497 7.6327 0.35 0.731NS reducao_abandono -15.6265 6.5154 -2.40 0.024** reducao_reprovacao 15.6908 6.1042 2.57 0.016** RÂ˛ 85,76 (%) _ 2 73,10 (%) đ?&#x2018;&#x2026; ajustado F 6,77(%) NĂşmero de 59 ObservaĂ§Ăľes Fonte: Resultados da pesquisa com base nos dados do SAEB. Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10% e NS nĂŁo significativo.

O Indicador de mĂĄ conservaĂ§ĂŁo da escola e a variĂĄvel que mostra se a escola possui computadores com internet para uso dos alunos mostraram-se nĂŁo significativas. Tal fato quebra dois mitos da educaĂ§ĂŁo: a de que a conservaĂ§ĂŁo fĂsica da escola e a inclusĂŁo digital explicam ou melhoram o desempenho dos alunos em provas e exames. A presenĂ§a de computadores nĂŁo irĂĄ mudar as notas se estes nĂŁo forem utilizados de forma a atender os objetivos da educaĂ§ĂŁo. No que se refere a programas sociais das escolas, os resultados obtidos sĂŁo semelhantes ao de Menezes-Filho (2007), nota-se que programas voltados para reduĂ§ĂŁo do abandono tem efeito negativo sobre a nota, enquanto programas voltados para reduĂ§ĂŁo da repetĂŞncia tem efeito positivo sobre a nota aumentando em 15,69 pontos. A Tabela 4 apresenta a estimaĂ§ĂŁo da proficiĂŞncia em portuguĂŞs dos alunos do ensino mĂŠdio do Acre em 2005 e 2011, a partir do mĂŠtodo de DiferenĂ§as em DiferenĂ§as com Covariadas. Os resultados obtidos sĂŁo similares ao estimado pelo DD puro. Constatou-se que houve uma pequena evoluĂ§ĂŁo para as escolas pĂşblicas e uma reduĂ§ĂŁo nas notas das escolas privadas. A diferenĂ§a entre os grupos foi atenuada quando comparada com o mĂŠtodo DD Puro. Apesar da existĂŞncia de impacto positivo da polĂtica, este foi muito pequeno e nĂŁo significativo, nĂŁo sendo considerado satisfatĂłrio a ponto de reduzir de forma significativa as disparidades entre a escola pĂşblica e privada.

Tabela 4. Estimação pelo método DD com covariadas para a proficiência em português nos alunos do ensino médio do Acre em 2005 e 2011 2005 2011 diff in diff Pública Privada Diferença Pública Privada Diferença Acre 259.8 235.63 -24.17 255.06 240.05 -15.01 9.16 P0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.012** 0.000*** 0.000*** 0.121NS value Fonte: Resultados da pesquisa a partir de dados do SAEB. Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10%.

Após a implementação do programa, traçou-se a distribuição da densidade de proficiência média dos alunos em português para as escolas atendidas e não atendidas pela política no ano de 2011. Assim, a Figura 2 mostra que os estudantes tanto das escolas públicas quanto das escolas privadas apresentam desempenho médio em português de 220 a 300 pontos. Após a política, houve uma equiparação entre as notas e redução das desigualdades entre os grupos em razão da pequena evolução da rede pública, que passou sua nota máxima de 280 para 300 pontos, e grande deterioração da rede privada, que passou sua nota mínima de 280 para 290 pontos e sua nota máxima que passou de 340 para 300 pontos. Fonte: Resultados da pesquisa.

Figura 2. Densidade da proficiência média dos alunos em português para as escolas acrianas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB no ano de 2011.

Por fim, conclui-se que a análise da proficiência média em língua portuguesa dos alunos das escolas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB após a implantação da política de financiamento da educação pública mostra que houve redução das desigualdades educacionais entre os grupos, havendo uma equiparação entre o desempenho médio da rede pública e da rede privada. Porém, ao contrário do esperado, a redução não foi causada majoritariamente pela política em si, mas sim pela deterioração do ensino médio privado no estado. 4 CONCLUSÃO O presente trabalho teve como intuito fazer uma avaliação de impacto de umas das políticas de financiamento público da educação básica, o FUNBEB, sobre a proficiência em língua portuguesa dos alunos do ensino médio do Acre no período de 2005 e 2011. Para isso, primeiramente, traçou-se através de um teste de médias o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo programa antes e depois da implantação da política. Na segunda parte da análise, utilizou-se um dos métodos de avaliação de políticas públicas, o método de Diferenças em Diferenças

Puro e DD covariadas, para analisar o impacto da política sobre as escolas atendidas. Na segunda parte da avaliação, verificou-se que as disparidades na proficiência em português foram reduzidas após a implantação da politica, contudo faz-se necessário observar que, ao contrário do esperado, a redução da diferença entre os grupos não foi causada pelo aumento da nota nas escolas atendidas, e sim pela grande redução da nota nas escolas não atendidas. Portanto, conclui-se que a redução da desigualdade do desempenho dos grupos foi causada majoritariamente pela deterioração do ensino privado de língua portuguesa e não pelo impacto positivo do FUNDEB. Essa situação mostra o quadro crítico da educação no estado. Dessa forma, rejeita-se a hipótese de que um maior investimento na educação básica, através do FUNDEB, resulta em um maior desempenho dos alunos do ensino médio na rede pública de ensino, uma vez que não se pode considerar que a política teve impacto, pois este foi ínfimo, não mostrando ser nem eficiente nem eficaz. Tal fato mostra que, ao contrário do que o senso comum acredita, nem sempre recursos financeiros alocados para a educação resultarão e garantirão uma melhoria direta do desempenho dos alunos. Observa-se que a gestão dos recursos e a forma de alocá-los cumprem um papel mais importante para a melhoria do desempenho dos alunos do que a quantidade de recursos disponíveis. É necessário que, concomitante ao financiamento, existam ações que lidem com a complexidade do sistema educacional visando a real melhoria da qualidade da educação. Ligado à ausência de impacto da política de financiamento, observou-se o grande impacto positivo da variável que mostra a proporção de alunos que fazem a lição de casa, sendo essa a variável que mais contribuiu para aumentar o desempenho dos alunos. A partir disso, evidencia-se o papel preponderante das características socioemocionais dos alunos (como motivação, dedicação e esforço) na determinação do desempenho. Outro ponto importante que vai contra os dogmas e mitos da educação é a grande perda da qualidade do ensino privado no Estado. É comumente aceito que a escola privada possui qualidade muito superior à pública. Porém, a partir dos resultados obtidos nesse trabalho, coloca-se em dúvida se a escola privada, num contexto estadual, é realmente melhor que a escola pública na sua função de ensinar ou apenas ela apenas atrai os melhores alunos. Por fim, observa-se que os resultados desse trabalho colocaram em dúvida vários mitos e dogmas da educação, como, por exemplo: a superioridade da escola privada em relação à pública, não haver relação direta entre o financiamento os recursos financeiros destinados para educação e o desempenho dos alunos, e o fato de variáveis como salários dos docentes, escolaridade da mãe, características físicas das escolas e presença de computadores com internet não impactarem no desempenho dos alunos. Coloca-se como sugestão para pesquisas futuras a análise do efeito do FUNDEB sobre indicadores quantitativos da educação, como número de matrículas, distorção idade-série, taxa de abandono e taxa de repetência.

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IMPACTOS DO FUNDEB SOBRE A PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA DOS ALUNOS DO ENSINO MÉDIO DA REDE PÚBLICA DOS ESTADOS DA REGIÃO NORTE NO PERÍODO DE 2005 A 2011 JULIANA SANTOS ALENCAR Economista e egressa do PET-Economia julialencar94@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: O presente trabalho é uma avaliação de impacto de uma das políticas brasileiras de financiamento do ensino o FUNDEB (Fundo de Manutenção e Desenvolvimento da Educação Básica e de Valorização dos Profissionais da Educação), realizada através dos dados do SAEB. O trabalho tem como objetivo avaliar o impacto do FUNDEB na proficiência de matemática dos alunos do ensino médio da rede pública dos estados da Região Norte no período de 2005 a 2011. Para isso, utiliza-se o método de diferenças em diferenças (DD). A partir dos resultados, verificou-se que o FUNDEB gerou impactos negativos no desempenho dos alunos na disciplina de matemática, resultado diferente do esperado pela política pública. O trabalho também evidencia o quadro crítico da educação nos estados da Região Norte. Palavras-Chaves: Educação; FUNDEB; avaliação de impacto. 1 INTRODUÇÃO 1.1 Considerações iniciais A educação possui um papel fundamental no desenvolvimento tanto social como econômico de um país, e diante de sua relevância ela é alvo não somente de estudos, mas também de diversas políticas públicas no objetivo de alcançar níveis maiores de qualidade e equidade do ensino. O Instituto UNIBANCO (2010) destaca que um nível maior de escolaridade reflete em maiores salários e também em taxas maiores no crescimento econômico de um país, além desses benefícios econômicos o grau de escolaridade também proporciona diversos benefícios na área social. E segundo, Amaral e Menezes-Filho (2008), um bom desempenho escolar gera impactos econômicos positivos, e que níveis maiores na qualidade do ensino geram taxas de crescimento maiores e também rendas individuais mais elevadas. O Brasil tem investido na educação a fim de que a qualidade do ensino aumente e, consequentemente, os alunos possam obter um maior desempenho escolar. Em 2005, os investimentos correspondiam a 3,2% do PIB e, já em 2011, os investimentos passaram a corresponder a 4,4% do PIB (TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2014). O ensino médio também vem acompanhando esse aumento de investimentos no decorrer dos anos, a proporção dos investimentos direitos para o ensino médio em 2005 foi de 11,2% já em 2011 passou para 17,1% (INEP,

2011b). Porém, apesar dos constantes aumentos dos investimentos na educação, o Brasil ainda possui um resultado ruim no desempenho dos alunos principalmente na disciplina de matemática. Para muitos, a disciplina de matemática é considerada de difícil aprendizado e muitos acabam por terminar os estudos sem ao menos ter aprendido as noções básicas desta disciplina. Segundo Hanushek (2006), são nos testes padronizados que a qualidade do ensino é revelada, pois possuem uma relação direta com o desempenho por parte de cada aluno, produtividade e também o crescimento do país. Segundo o relatório da OCDE (2012), o Brasil ocupa o 58º lugar em relação à proficiência dos estudantes em matemática dentre os 65 países que participaram do PISA (Programa Internacional de Avaliação de Estudantes) 2012. E ainda de acordo com o relatório, 67,1% dos estudantes brasileiros estão abaixo da linha considerada básica da proficiência em matemática, estando 35,2% abaixo do nível 1 e 31,9% no nível 1, onde segundo a OCDE é o nível 2 o considerado necessário para que os alunos possam exercer plenamente a cidadania. Nacionalmente, é o Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) que realiza avaliações externas, tendo como objetivo monitorar o processo de ensinoaprendizagem, no intuito de melhorar a qualidade de ensino da educação básica. O SAEB tem como público alvo os alunos que frequentam a 4ª e 8ª séries do ensino fundamental e a 3º série do ensino médio, onde são avaliados nas disciplinas de língua portuguesa e matemática. Segundo o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP, 2011), a pontuação das avaliações varia de 0 a 500 pontos, sendo que a pontuação considerada adequada no desempenho de matemática é de 350 pontos. A Tabela 1 mostra o desempenho médio obtido na disciplina de matemática para o Brasil e suas regiões, e os resultados mostram que a região Norte, além de não ter alcançado a média nacional, ainda possui o pior resultado entre todas as regiões. O único período observado que a região Norte não ficou com o pior resultado entre as regiões foi no ano de 2009, ficando a frente da região Nordeste por apenas 0,2 pontos. Vale ressaltar que o desempenho, no ano de 2013, foi o pior resultado dentre todos os períodos, até mesmo do que no ano de 2005, período em que o FUNDEB ainda não tinha sido implantado, revelando que apesar dos investimentos na educação básica terem aumentados o desempenho dos alunos tem decaído no ensino médio para a disciplina de matemática. Tabela 1. Média da proficiência em matemática do Brasil e das regiões brasileiras. No período de 2005 a 2013 Categorias 2005 2007 2009 2011 2013 Brasil 271,3 272,9 274,7 268,6 269,3 Centro-Oeste 274,5 275,4 274,6 279,5 274,6 Nordeste 258,2 258,1 261,3 257,9 253,8 Norte 250,3 253,2 261,5 255,4 250,0 Sudeste 276,7 280,4 280,2 285,2 279,1 Sul 292,5 291,9 294,5 290,1 281,6 Fonte: MEC/INEP.

A região Norte é formada por sete estados sendo eles: Acre, Amapá, Amazonas, Pará, Rondônia, Roraima e Tocantins. Sendo a maior região do Brasil em área, ocupando aproximadamente 45% do território brasileiro, mas a região é a segunda menos habitada do país ficando a frente somente da região CentroOeste, de acordo com o último censo do IBGE (2010), a região possui uma população de 15.864.454 pessoas. Em relação ao desempenho médio individual de cada estado da região Norte, a Tabela 2 mostra o resultado obtido por cada um. Rondônia é o estado com o melhor desempenho médio em matemática durante todo o período analisado, sendo o estado que mais atingiu a média nacional. Na outra ponta, encontra-se o estado do Amazonas com os piores resultados dentre os estados da região Norte. E, dentre os demais estados, o único que também atingiu a média nacional foi o estado de Roraima no ano de 2011. Tabela 2. Média da proficiência em matemática dos estados da região Norte. No período de 2005 a 2013 Categorias 2005 2007 2009 2011 2013 Acre 257,1 264,9 261,5 257,8 258,0 Amapá 260,3 252,2 254,6 254,4 250,1 Amazonas 242,0 247,4 251,4 257,3 245,0 Pará 248,7 252,6 256,8 248,7 247,5 Rondônia 271,1 271,2 275,5 276,4 270,2 Roraima 268,5 259,6 263,9 268,7 256,0 Tocantins 253,6 252,1 252,0 263,9 254,7 Fonte: MEC/INEP.

Além do desempenho baixo, a região ainda conta com uma alta taxa de evasão escolar no ensino médio, segundo o Inep no ano de 2005 a região obteve uma taxa de abandono escolar de 15,9% e, já no ano de 2011, essa taxa baixou para 13,8%. Porém, nesse mesmo período, as taxas de reprovação no ensino médio aumentaram, passando de 8,3% em 2005 para 10,7% em 2011. E segundo dados da Pesquisa Nacional por Amostra e Domicílios (PNAD, 2015), no ano de 2014, 9% da população com 15 anos ou mais eram analfabetas na região Norte. A região Norte tem alcançado em alguns indicadores um resultado melhor a cada ano, porém, muito abaixo do ideal e do necessário para atingir as metas nacionais, e mais longe ainda para alcançar os resultados obtidos pelas regiões mais desenvolvidas do Brasil. No intuito de diminuir a desigualdade e discrepâncias regionais, o país investe em diversas políticas públicas, na educação esse investimento é continuo e diversos programas são implantados a fim de gerar mais equidade do ensino e maiores níveis de qualidade. Um desses programas educacionais implantados pelo governo é o Fundo de Manutenção e Desenvolvimento da Educação Básica e de Valorização dos Profissionais da Educação (FUNDEB), esse programa foi implantado em 2007 e ele possui um importante papel na educação, pois tem como objetivo principal distribuir os recursos vinculados à educação. Em virtude do importante papel do FUNDEB nos avanços dos investimentos tanto no ensino médio como na educação básica de forma geral, uma questão que surge é: O investimento realizado através do FUNDEB foi efetivo sobre o desempenho dos alunos em matemática do ensino médio nos estados da região Norte no período de 2005 a 2011?

Diante disso, este estudo pretende avaliar qual o efeito dessa política em relação ao desempenho em matemática dos alunos do ensino médio da rede pública de educação dos estados da região Norte. A hipótese levantada é a de que os investimentos realizados através do FUNDEB geram impactos positivos sobre o desempenho escolar em matemática dos alunos do ensino médio da rede pública dos estados da região Norte, porém não garante a redução das discrepâncias existente entre as escolas públicas e privadas. O presente trabalho tem como objetivo identificar a existência ou não de impacto do FUNDEB no desempenho dos alunos do ensino médio da rede pública em matemática nos estados da região Norte no período de 2005 a 2011. Especificamente, pretende-se: a) determinar o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB; b) avaliar o impacto do FUNDEB sobre as escolas atendidas. Identificar o efeito de uma política pública significa determinar sua efetividade e sua eficácia. Diversos estudos foram realizados mostrando a relação entre o aumento da qualidade do ensino através da valorização dos docentes. Dentre esses estudos, pode-se destacar o de Menezes-Filho e Pazello (2007), que avaliaram o FUNDEF (Fundo de Manutenção e Desenvolvimento do Ensino Fundamental e de Valorização do Magistério) e concluem que a implantação dessa política contribuiu para um aumento nos salários dos professores, gerando impactos positivos sobre a proficiência dos alunos das escolas públicas. De acordo com a literatura, O FUNDEB pode influenciar no desempenho escolar através dos salários maiores que fazem com que os professores estejam mais motivados e também atraí profissionais mais qualificados, fazendo com que tanto os rendimentos dos alunos como a qualidade no ensino venham aumentar. Além disso, os investimentos do FUNDEB também estão voltados para o desenvolvimento e manutenção do ensino. Assim, em relação aos investimentos realizados na infraestrutura das escolas, a literatura apresenta vários estudos que destacam a importância desse fator na qualidade de ensino. Menezes-Filho (2007), na análise dos fatores que influenciam o desempenho escolar, verificou que entre 10% e 30% das diferenças em notas obtidas por alunos da rede pública é em decorrência de diferenças entre escolas. 1.2 FUNDEB Segundo o INEP (2011), os investimentos diretos em educação por aluno no ensino médio aumentaram no decorrer dos anos, passando de R$ 1.348,00 em 2005 para R$ 4.212,00 em 2011. Esse aumento nos investimentos diretos pode ser explicado por diversos fatores e sendo um deles a implantação do Fundo de Manutenção e Desenvolvimento da Educação Básica e de Valorização dos Profissionais da Educação – que passou a direcionar um maior volume de investimentos para o ensino médio. O FUNDEB foi implantado em 2007, por intermédio da Emenda Constitucional nº 53/2006 e regulamentado pela Lei nº 11.494/2006, com duração de 14 anos, previsão de fim para 2020. O FUNDEB é na verdade uma melhoria de seu antecessor, o Fundo de Manutenção e Desenvolvimento do Ensino Fundamental e de Valorização do Magistério (FUNDEF), que foi implantado no ano de 1998. A inovação realizada através do FUNDEF foi à estruturação do financiamento do ensino fundamental público no Brasil, que passou a acorrer de

forma automática através da subvinculação de uma parcela dos recursos para esse nível de ensino, o problema deste Fundo era que os recursos estavam destinados apenas para o ensino fundamental. Quando o FUNDEB foi implantado essa limitação foi sanada, pois o FUNDEB passou a compreender toda a educação básica, que é formada pela educação infantil, ensino fundamental, ensino médio e o EJA (Educação de Jovens e Adultos), o FUNDEB tem como objetivo promover a redistribuição dos recursos vinculados à educação, tendo como o dever assegurar a qualidade da educação básica no Brasil, no intuito de diminuir as desigualdades sociais e econômicas existentes nas regiões do país que ainda afetam no desenvolvimento da educação. Os recursos do FUNDEB são compostos da seguinte forma: dos Fundos de participações dos Estados e Municípios, dos impostos (ICMS, IPIexp, ITCMD, IPVA, ITRm), dos recursos relativos as desonerações LC nº87/96, além da complementação financeira por parte da União, a fim de completar o valor mínimo nacional por aluno. Os recursos do FUNDEB são redistribuídos conforme o número de matrículas nas etapas de ensino, de acordo com os dados do último Censo Escolar. E são distribuídos de forma que a maior parte dos recursos seja destinada para a valorização salarial dos professores, e o restante dos recursos destinados para a manutenção e desenvolvimento do ensino. Este trabalho está estruturado, além desta introdução, em mais três seções. Na segunda seção, é descrito a metodologia aplicada para atingir os objetivos propostos e para testar a hipótese. Na terceira seção, são apresentados os resultados e discussões, e por fim, na quarta seção é apresentada a conclusão do trabalho. 2 METODOLOGIA Nesta seção, será apresentado o método utilizado para chegar aos objetivos apresentados neste trabalho. A seção 2.1, irá descrever o método de Diferença em Diferença (DD) para que sejam avaliados os impactos que o FUNDEB exerce sobre o desempenho médio escolar dos alunos do ensino médio do estado do Amazonas. 2.1 Método de Diferença em Diferença O método que foi utilizado neste trabalho é o método de diferença em diferença (DD) que tem como objetivo identificar o provável efeito do FUNDEB sobre a proficiência na nota de matemática das escolas públicas dos estados da região Norte. A base de cálculo deste método é uma dupla subtração “a primeira se refere à diferença das médias da variável de resultado entre os períodos anterior e posterior ao programa, para o grupo de tratamento e para o de controle, e a segunda se refere à diferença da primeira diferença calculada entre esses dois grupos” (FOGUEL, 2012 p. 69). A principal proposição do método de diferenças em diferenças é de que o resultado do grupo controle represente o que aconteceria com o grupo tratado se não tivesse ocorrido à intervenção, neste caso estudado a implantação da política do FUNDEB. Outra hipótese de suma importância é que os grupos podem apresentar diferenças entre si antes da realização do programa, pois o método de DD pode lidar com isso. Mas uma condição básica que deve ser atendida é de que o grupo controle apresente a mesma tendência temporal da variável dependente que o grupo tratado antes da implantação do programa. Sendo assim, atendida essa

hipĂłtese, torna-se possĂvel identificar o impacto na variĂĄvel de interesse (FOGUEL, 2012). Utilizando a metodologia usada por Silveira (2014 apud ATHEY e IMBES, 2002), o grupo de tratamento ĂŠ composto pelas escolas de ensino mĂŠdio da rede pĂşblica de ensino, e o grupo controle ĂŠ formado por escolas da rede privada. A variĂĄvel de resultado Yi representa o desempenho mĂŠdio em matemĂĄtica por escola (sendo a unidade de observaĂ§ĂŁo â&#x20AC;&#x153;escolaâ&#x20AC;? representada por i) assumindo valor 1 para as escolas tratadas (Y1i ) e o valor 0 para as escolas nĂŁo tratadas (Y0i ). Assim a regressĂŁo (1) serĂĄ estimada para captar o impacto da polĂtica do FUNDEB sobre a proficiĂŞncia em matemĂĄtica:

Yit = xit a + yTit + ptit + ď ˘ (Tit tit ) + ď łD + ď Ľ it

(1)

Onde, Yit

ĂŠ a nota mĂŠdia das escolas na avaliaĂ§ĂŁo do SAEB nos anos de 2005 e 2011 na disciplina de matemĂĄtica; x ĂŠ um vetor de variĂĄveis explicativas que contĂŠm informaĂ§Ăľes das escolas, famĂlia, professor e alunos; T ĂŠ uma variĂĄvel dummy que identifica as escolas que sĂŁo atendidas e as que nĂŁo sĂŁo atendidas pelo FUNDEB; t ĂŠ uma variĂĄvel dummy onde 0 representa antes da implantaĂ§ĂŁo do FUNDEB e 1 apĂłs a implantaĂ§ĂŁo do programa; D ĂŠ uma variĂĄvel dummy que representa os estados da regiĂŁo Norte; ď Ľ ĂŠ o erro com mĂŠdia zero e variĂ˘ncia constante; Îą, Îł, Ď , Ď&#x192; e Î˛ sĂŁo parĂ˘metros desconhecidos que serĂŁo estimados por mĂnimos quadrados ordinĂĄrios; i ĂŠ uma variĂĄvel dummy em que o 0 representa as escolas que nĂŁo sĂŁo atendidas pelo FUNDEB, ou seja representa o grupo controle e 1 representa o grupo tratado; e, đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą ĂŠ uma variĂĄvel de interaĂ§ĂŁo que busca captar o que aconteceu com o grupo tratado no perĂodo pĂłs programa. A partir da expressĂŁo (1), ĂŠ possĂvel determinar o impacto gerado atravĂŠs do programa em relaĂ§ĂŁo Ă s escolas participantes, isto ĂŠ, a mĂŠdia dos tratamentos realizados sobre os tratados (MTT), conforme expressĂŁo 2: MTT = x' a + ď § + ď ˛ + ď ˘ + ď ł

(2)

AtravĂŠs da expressĂŁo (2), torna-se possĂvel identificar ou nĂŁo a existĂŞncia de causalidade entre o FUNDEB e a proficiĂŞncia em matemĂĄtica dos alunos do ensino mĂŠdio dos estados da regiĂŁo Norte, e assim determinar a eficiĂŞncia da polĂtica sobre as escolas tratadas. 2.2 Fonte de dados Os dados utilizados no presente trabalho sĂŁo secundĂĄrios, oriundos do banco de dados que foi utilizado na dissertaĂ§ĂŁo de Silveira (2014).

O Quadro 1 apresenta as variáveis utilizadas na estimação dos resultados deste trabalho, os anos são de 2005 e 2011. Quadro 1. Variáveis utilizadas na estimação do modelo de diferença em diferença na proficiência de matemática para alunos do Ensino Médio dos estados da região Norte de 2005 e 2011. Variáveis Descrição Ymat Proficiência média da escola em matemática Fundeb Dummy de participação no FUNDEB (pública =1, privada = 0) Tempo Dummy de tempo (pós-programa=1, pré-programa=0) Tratamento Dummy de interação entre FUNDEB e tempo esc_mae Proporção de mães com ensino superior esc_pai Proporção de pais com ensino superior Mtrab Proporção de alunos que trabalham fora de casa Mlicaodecasamat Proporção de alunos que fazem a lição de casa sempre/de vez em quando Comp_net Dummy se a escola tem computadores com acesso à Internet para uso dos alunos (sim=1, não=0) Biblio Dummy para biblioteca (sim=1, não=0) Msal_prof_1a3 Proporção de professores que recebem de 1 a 3 salários mínimos Msal_prof_3a5 Proporção de professores que recebem de 3 a 5 salários mínimos Msal_prof_5a10 Proporção de professores que recebem de 5 a 10 salários mínimos Msal_prof_10mais Proporção de professores que recebem mais de 10 salários mínimos Mexp_prof_5a10 Proporção de professores com experiência entre 5 e 10 anos Mexp_prof_10a15 Proporção de professores com experiência entre 10 e 15 anos Mexp_prof_15m Proporção de professores com experiência de mais de 15 anos Mcargahr40_esc Proporção de professores com carga horária na escola de 40horas Fonte: SILVEIRA (2014).

3 RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1 O perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB Para poder definir o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo FUNDEB no período anterior e posterior a implantação do programa, realizou-se um teste de média das variáveis analisadas. A Tabela 4 apresenta os resultados das médias das variáveis analisadas. A partir da Tabela 4, nota-se que a proporção de mães com nível superior é bem maior nas escolas privadas tanto antes do programa (média de 34,53% para as escolas privadas e 5,59% paras as escolas públicas) quanto depois (média de 47,04% para as escolas privadas e 12,80% paras as escolas públicas). A proporção dos pais com nível superior também apresentou médias superiores tanto no período anterior ao programa (média de 31,39% para o grupo controle e 4,75% para o grupo tratado) quanto depois (média de 39,17% para o grupo controle e 8,86% para o grupo tratado). Em relação às variáveis relativas às características dos alunos mostram que a proporção de alunos que fazem lição de casa, possuem médias altas nos dois períodos tanto para as escolas privadas como para as escolas públicas. Agora, em relação ao percentual médio de reprovação, a diferença entre o grupo não atendido e atendido pelo programa antes de sua implantação chega ser mais do que o dobro. Após a implantação da política, o índice de reprovação dos alunos das escolas públicas teve uma considerável redução, no entanto, o índice ainda é alto. E a proporção de alunos que trabalham fora de casa é maior nas escolas públicas, o

que pode ser explicado devido à renda mais baixa das famílias dos alunos das escolas públicas, o que leva muitos alunos a trabalhar para ajudar na renda familiar. No tocante ao desempenho dos alunos na disciplina de matemática, notase que houve uma redução nas notas tanto das escolas públicas quanto das escolas privadas. Na rede privada, a diminuição das notas foi de 2,78 pontos de um período para o outro, já para a rede pública a redução foi de apenas 0,04 pontos. Com relação às características relacionadas aos professores, observa-se que a proporção de professores com licenciatura em matemática é maior nas escolas que são atendidas pelo programa tanto no ano de 2005 como em 2011. Já a proporção de professores que não possuem formação na área é maior nas escolas da rede privada no ano de 2005, porém, em 2011, essa variável passa ser maior nas escolas da rede pública. Ainda com relação às características relacionadas aos professores, nota-se que a proporção de professores com experiência entre 5 e 10 anos é maior nas escolas privadas nos dois períodos analisados. E já a proporção de professores com carga horária de 40h semanais, é bem maior na rede pública, tanto antes da implantação do programa quanto depois. Quanto aos salários dos docentes, a proporção de professores que recebem entre 1 e 3 salários mínimos é maior nas escolas privadas nos dois períodos analisados. Já a proporção de professores que recebem entre 3 e 5 e entre 5 e 10 salários mínimos é maior nas escolas públicas tanto em 2005 como em 2011. As variáveis de proporção de mães com nível superior, proporção de pais com nível superior, proporção de alunos que fazem a lição de casa, proporção de alunos que trabalham fora de casa, proporção de alunos que foram reprovados, proficiência média dos alunos em matemática, proporção de professores que recebem entre 1 e 3 salários mínimos e a proporção de professores com carga horária na escola de 40 horas mostraram-se significativas a 1%, o que significa dizer que, estatisticamente, as médias apresentadas entre o grupo das escolas atendidas e não atendidas são diferentes tanto antes como após a implantação do Fundeb. Tabela 3. Teste de média das variáveis analisadas referentes aos alunos do ensino médio do grupo atendido e não atendido da região Norte nos anos de 2005 e 2011. Médias (%) Variáveis (continua) P-valor Não Atendido atendido 1. Médias antes do Fundeb Proporção de alunos que têm mães com nível superior 5,59 34,53 0,0000*** Proporção de alunos que têm pais com nível superior 4,75 31,39 0,0000*** Proporção de alunos que fazem a lição de casa 94,93 88,99 0,0000*** sempre/de vez em quando Proporção de alunos que trabalham fora de casa 45,19 16,69 0,0000*** Proporção de alunos que foram reprovados 1 ou mais 47,15 17,18 0,0000*** vezes Proficiência média dos alunos em matemática 252,41 313,21 0,0000*** Proporção de professores que recebem entre 1 e 3 13,77 32,47 0,0001*** salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 3 e 5 45,89 30,17 0,0040*** salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 5 e 10 37,74 30,89 0,2287NS salários mínimos Proporção de professores com experiência entre 5 e 18,84 27,59 0,0490** 10 anos Proporção de professores com licenciatura em 44,87 39,51 0,1039NS matemática Proporção de professores com outra licenciatura 8,09 10,49 0,4119NS

Mcargahr40_esc 45,17 10,49 0,0000*** 2. Médias depois do Fundeb Proporção de alunos que tem mães com nível superior 12,80 47,04 0,0000*** Proporção de alunos que tem pais com nível superior 8,86 39,17 0,0000*** Proporção de alunos que fazem a lição de casa 92,78 88,21 0,0000*** sempre/de vez em quando Proporção de alunos que trabalham fora de casa 35,89 13,94 0,0000*** Proporção de alunos que foram reprovados 1 ou mais 36,60 17,71 0,0000*** vezes Proficiência média dos alunos em matemática 252,37 310,43 0,0000*** Proporção de professores que recebem entre 1 e 3 24,41 41,67 0,0005*** salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 3 e 5 39,03 31,94 0,1521NS salários mínimos Proporção de professores que recebem entre 5 e 10 30,65 20,37 0,0277** salários mínimos Proporção de professores com experiência entre 5 e 20,73 20,59 0,9656NS 10 anos Proporção de professores com licenciatura em 43,53 42,99 0,8668NS matemática Proporção de professores com outra licenciatura 13,22 7,14 0,0256** Mcargahr40_esc 40,70 17,51 0,0000*** Fonte: Resultados da pesquisa. Nota ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10% e NS não significativo.

Com base na análise do teste de média realizado, pode-se traçar o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo Fundeb. As escolas atendidas são caracterizadas por uma maior proporção de alunos que trabalham fora de casa, alta proporção de alunos que foram reprovados uma ou mais vezes, baixa proficiência em matemática, alto índice de alunos que fazem lição de casa sempre/de vez em quando, menor grau de escolaridade dos pais, maior percentual de professores formandos em matemática, grande proporção de professores com carga horária na escola de 40 horas. Já as escolas não atendidas são caracterizadas por uma baixa proporção de alunos que trabalham fora de casa, baixo percentual de reprovação dos alunos, melhor desempenho na proficiência em matemática, alto índice de alunos que fazem lição de casa sempre/de vez em quando, maior grau de escolarização dos pais, menor percentual de professores licenciados em matemática, menor proporção de professores com carga horária de 40 horas semanais nas escolas. 3.2 Avaliando o impacto do FUNDEB sobre as escolas atendidas Esta segunda parte do estudo busca avaliar o impacto do FUNDEB sobre as escolas que são atendidas pelo programa. Para alcançar este objetivo, traçou-se a distribuição da densidade de proficiência média dos alunos em matemática tanto para as escolas públicas como para as escolas privadas da região Norte no ano de 2005, período em que a política ainda não tinha sido implantada. Assim, a Figura 1 mostra que os estudantes das escolas atendidas pelo programa apresentam desempenho médio na disciplina de matemática de 210,00 a 380,00 pontos, já os alunos das escolas do grupo não atendido possuem média de desempenho de 240,00 a 390,00 pontos. Sendo que para o MEC a pontuação considerada adequada para o desempenho de matemática é de 350 pontos.

Verifica-se que a pontuação máxima das escolas atendidas é um pouco superior a pontuação média considerada apropriada pelo MEC. E também se pode observar que entre as escolas públicas e privadas há uma pequena diferença em relação suas pontuações mínimas e máximas, sendo em média de 30 pontos para a pontuação mínima e 10 pontos para a pontuação máxima.

Fonte: Resultados da pesquisa. Figura 2. Densidade da proficiência média dos alunos em matemática para as escolas atendidas e não atendidas pelo Fundeb na região Norte no ano de 2005.

Como a inspeção visual da Figura 1 não permite identificar se a distribuição de densidade da proficiência média em matemática é igual entre as escolas públicas e privadas, fez-se necessário realizar o teste de Kolmogorov-Smirnov para verificar se a distribuição de probabilidade dos scores de matemática das escolas públicas e privadas são ou não diferentes entre si. Através do resultado do teste apresentado na Tabela 5, é possível rejeitar a hipótese nula de igualdade na distribuição de probabilidade das notas de matemática antes da implantação do programa, ou seja, estatisticamente a as notas em matemática entre as escolas públicas e privadas são diferentes entre si. Tabela 4. Teste de Kolmogorov-Smirnov para igualdade de distribuição da densidade de probabilidade das notas de matemática antes da implantação do Fundeb – Região Norte. Escolas D P-valor Exato Públicas 0.0000 1.0000 Privadas -0.7894 0.0000 Combinado: K-S 0.7840 0.0000 0.0000 Fonte: Resultado da pesquisa.

A Tabela 5 apresenta o resultado obtido pela aplicação do método Diferenças em Diferenças Puro sobre a proficiência em matemática dos alunos do ensino médio dos estados da região Norte nos anos de 2005 e 2011. Através dos resultados, pode-se verificar que as escolas privadas possuem notas maiores do que as escolas públicas nos dois períodos analisados. No ano de 2005, a pontuação para as escolas atendidas e não atendidas foi de 252,40 e 313,21 respectivamente, sendo que a diferença da pontuação entre elas foi de 60,80 pontos. Analisando os resultados do ano de 2011, período após a implantação, nota-se uma diminuição das notas obtidas tanto pelas escolas públicas como as escolas privadas, sendo que foi nas escolas privadas que houve uma maior redução da pontuação média. As escolas públicas obtiveram médias de 252,37 e já as escolas

privadas alcançaram médias de 310,43 e a diferença de notas entre as escolas no ano de 2011 foi de 58,05. Tabela 5. Estimação pelo método DD puro para a proficiência em matemática dos alunos do ensino médio da região Norte em 2005 e 2011. 2005 2011 Diff-inDiff Privada Pública Diferença Privada Pública Diferença Região 313.214 252.407 -60.808 310.430 252.375 -58.055 2.752 Norte P > t| 0.000 0.000 0.000*** 0.000 0.000 0.000*** 0.580 Fonte: Resultados da pesquisa a partir de dados do SAEB. Nota: *** significativo a 1%, ** significativo a 5%, * significativo a 10%.

Para poder realizar uma análise melhor do FUNDEB, é necessário considerar outras variáveis explicativas que possam impactar no desempenho da proficiência em matemática. Dessa forma, para verificar a causalidade do impacto dessas variáveis realizou-se a estimação do Diff-in-Diff com covariadas cujas variáveis estão descritas na Tabela 7. O primeiro ponto a ser analisado é de que as variáveis apresentadas na Tabela 7 explicam 69,49% das variações de desempenho dos alunos do ensino médio. A variável tempo, que se refere ao período anterior e posterior da política, faz com que a proficiência em matemática reduza em 8,35 pontos, ou seja, no período após o FUNDEB houve uma piora nas notas do alunos em matemática. A variável tratamento não foi significativa, isto é, o FUNDEB não impactou no aumento da proficiência de matemática no período analisado. A variável FUNDEB apresentou um resultado negativo revelando que houve uma redução de 32,61 pontos entre as notas das escolas públicas e privadas. Em relação à escolaridade da mãe, a variável apresentou-se significativa, sendo que entre as variáveis apresentadas no estudo foi a que teve maior impacto positivo no aumento do desempenho dos alunos, onde uma variação de 1 ponto percentual ocasional uma variação de 37,58 pontos na proficiência em matemática dos alunos que tem mães com nível superior, esse resultado vai de encontro com uma das hipóteses da economia da educação que diz que a escolaridade da mãe influencia e explica a dos filhos. Do mesmo modo, ocorreu com a variável da escolaridade do pai, que também mostrou ser significativa, uma variação de 1 ponto percentual gera uma variação de 25,69 pontos na proficiência em matemática dos alunos que tem pais com nível superior. A variável que indica a proporção dos alunos que trabalham fora de casa impacta negativamente no desempenho dos alunos, uma variação de 1 ponto percentual ocasiona uma redução de 39,99 pontos na proficiência dos alunos que trabalham fora de casa. Já a variável que diz respeito à proporção de alunos que fazem a lição de casa sempre/de vez em quando aumenta o desempenho, uma variação de 1 ponto percentual resulta numa variação de 27,49 pontos na proficiência dos alunos que fazem a lição em casa. Com relação às variáveis escolas com bibliotecas e escolas com computadores com acesso à internet, o resultado apresentado para essas duas variáveis não foi significativo, ou seja, nesse estudo essas variáveis não explicam ou contribuem no desempenho dos alunos. Em relação às características dos professores, as variáveis que se referem à proporção de professores que recebem entre 3 a 5, 5 a 10 e mais de 10 salários mínimos apresentaram significância, uma variação de 1 ponto percentual ocasiona uma variação de 11,65, 20,07 e 24,47 pontos na proficiência do aluno em matemática respectivamente. Observa-se que neste caso quanto maior o salário dos

docentes maior é o impacto positivo gerado no desempenho dos estudantes. Já as variáveis, escolas com elevado absenteísmo dos professores, proporção de professores que recebem entre 1 a 3 salários mínimos, professores com experiência entre 5 e 10 anos e a proporção de professores com carga horária na escola de 40 horas não foram estatisticamente significativas. Tabela 6. Modelo estimado para a proficiência em matemática dos alunos do ensino médio público da região Norte no período de 2005 a 2011. Variáveis Coeficiente Std. Err. T P-valor Intercepto 262,50 14,90 17,62 0.000*** Tempo -8,35 4,20 -1,99 0.047** Tratamento 3,91 4,92 0,79 0.427NS Fundeb -32,61 5,86 -5,56 0.000*** Mesc_mae 37,58 8,96 4,19 0.000*** Mesc_pai 25,69 11,96 2,15 0.032** Mtrab -39,99 7,27 -5,50 0.000*** Mlicaodecasamat 27,49 13,70 2,01 0.045** Comp_net 0.56 2,72 0,21 0.836NS Biblio 1,16 4,20 0,28 0.782NS D2 -14,49 3,65 -3,97 0,000*** D3 -9,59 3,88 -2,47 0,014** D4 -13,78 4,53 -3,04 0,003*** D5 -9,07 4,03 -2,25 0,025** D6 -22,83 3,53 -6,47 0,000*** D7 -7,87 3,54 -2,22 0,027** Falta_prof -0,39 2,05 -0,19 0,849NS Msal_prof_1a3 2,39 5,41 0,44 0.658NS Msal_prof_3a5 11,65 5,13 2,27 0.024** Msal_prof_5a10 20,07 5,34 3,76 0.000*** Msal_prof_10mais 24,47 9,38 2,61 0.009*** Mexp_prof_5a10 5,99 4,33 1,38 0,167NS Mcargahr40_esc 1,53 3,39 0,45 0.652NS R² 69,49 F 47,55 Número de 497 Observações Fonte: Resultados da pesquisa com base nos dados do SAEB. Nota: ***significativo a 1%, **significativo a 5%, *significativo a 10% e NS não significativo.

A Figura 2 apresenta uma nova distribuição de densidade da proficiência média dos alunos em matemática paras as escolas públicas e privadas no ano de 2011, período após a implantação do programa. Assim, a Figura 2 mostra que o grupo tratado pelo programa teve sua pontuação mínima reduzida em aproximadamente em 40 pontos, já que sua proficiência média em matemática ficou entre 170,00 a 380 pontos. Já o grupo controle apresentou média de desempenho dos alunos entre 240,00 e 400,00, tendo sua pontuação máxima aumentada em 10 pontos.

Fonte: Resultados da pesquisa. Figura 2. Densidade da proficiência média dos alunos em matemática para as escolas atendidas e não atendidas pelo Fundeb na região Norte no ano de 2011

Assim como apresentado na Figura 1, a Figura 2 também não permite identificar se a distribuição de densidade da probabilidade das notas em matemática das escolas públicas e privadas são ou não iguais entre si. Então, foi realizado um novo teste de Kolmogorov-Smirnov e o resultado está apresentado na Tabela 8. Através do resultado obtido, rejeita-se a hipótese nula de igualdade na distribuição de probabilidade das notas de matemática após a implantação do Fundeb, logo, estatisticamente as notas em matemática das escolas públicas e privadas são diferentes. Tabela 7: Teste de Kolmogorov-Smirnov para igualdade de distribuição da densidade de probabilidade das notas de matemática depois da implantação do Fundeb – Região Norte. Escolas D P-valor Exato Públicas 0.0000 1.0000 Privadas -0.8422 0.0000 Combinado: K-S 0.8422 0.0000 0.0000 Fonte: Resultado da pesquisa.

A Tabela 8 apresenta a estimação da proficiência em matemática da região Norte pelo método de Diferenças em Diferenças com covariadas. Através dos resultados é possível verificar que não houve um aumento na proficiência em matemática nem para as escolas públicas e nem para as privadas. Os resultados mostram que a proficiência em matemática dos alunos das escolas privadas reduziu em média 8,35 pontos, enquanto que a redução da proficiência nas escolas públicas foi de 4,43 pontos. Tabela 8. Estimação pelo método DD com covariadas para a proficiência em matemática dos alunos do ensino médio da região Norte em 2005 e 2011. Privada

2005 Pública

Diferença

Privada

2011 Pública

Diferença

Diffin-Diff

262.498

229.892

-32.607

254.152

225.460

-28.692

3.915

0.000 0.000 0.000*** 0.000 0.000 0.000*** Fonte: Resultados da pesquisa a partir de dados do SAEB. Nota 1*** significativo a 1%, ** significativo a 5%, * significativo a 10%.

0.383

Região Norte P > t|

Para fazer uma análise mais específica sobre a proficiência em matemática de cada estado que compõem a região Norte, elaborou-se a tabela 10 com as

diferenças das médias de proficiência em matemática de cada estado tanto para as escolas públicas como as escolas privadas no período de 2005 e 2011. Através da Tabela 10 é possível observar que todos os estados obtiveram uma redução da proficiência em matemática tanto no grupo tratado como o controle. Entre as médias obtidas, o estado do Amapá foi o que teve as piores médias nos dois grupos tanto em 2005 (média de 252,25 para o grupo tratado e 283,13 para o grupo controle) como em 2011 (média de 246,92 tratado e 274,54 controle). Já em contrapartida, o estado de Rondônia foi o que alcançou as melhores médias entre os estados paras as duas redes de ensino tanto em 2005 (média de 275,00 para a rede pública e 305,88 para rede privada) como também em 2011 (média de 269,67 para a rede pública e 297,29 para rede privada). Já o estado que obteve a menor diferença entre as médias dos grupos foi o estado do Acre, com uma diferença de 4,87 pontos para as escolas públicas e 8,25 pontos para as escolas privadas. Tabela 9. Média da proficiência em matemática dos alunos do ensino médio dos estados da região Norte em 2005 e 2011. Pública Privada DiffEstados in2005 2011 Diferença 2005 2011 Diferença Diff Rondônia 275,00 269,67 -5,33 305,88 297,29 -8,59 -3,26 Acre 260,00 255,13 -4,87 291,00 282,75 -8,25 -3,38 Amazonas 266,36 261,03 -5,33 297,23 288,64 -8,59 -3,26 Roraima 262,17 256,84 -5,33 293,05 284,46 -8,59 -3,26 Pará 266,74 261,40 -5,34 297,62 289,03 -8,59 -3,25 Amapá 252,25 246,92 -5,33 283,13 274,54 -8,59 -3,26 Tocantins 267,87 262,53 -5,34 298,74 290,15 -8,59 -3,25 Fonte: Resultados da pesquisa a partir de dados do SAEB.

Estudos realizados por Costa, Silva e Silveira (2016) sobre a proficiência em matemática no estado do Acre no período de 2005 a 2011 e também o estudo realizado por Lima (2017) sobre a proficiência em matemática no estado do Amazonas no período de 2005 a 2011 apresentaram resultados semelhantes, pois nos dois casos houve uma redução da diferença das médias de proficiência em matemática entre as escolas atendidas e não atendidas pelo programa, no entanto, essa redução apresentada não foi gerada pelo impacto da política sobre as escolas públicas e sim devido à redução das médias obtidas pelas escolas privadas. 4 CONCLUSÃO O trabalho teve como objetivo realizar uma avaliação de impacto do FUNDEB, que é uma política de financiamento público da educação básica, sobre a proficiência em matemática dos alunos do ensino médio dos estados da região Norte no período de 2005 e 2011. Para alcançar o objetivo, traçou-se num primeiro momento através de um teste de média o perfil das escolas atendidas e não atendidas pelo programa tanto no período anterior como posterior a sua implantação. Para a segunda parte da análise, utilizou-se o método de Diferenças Puro e DD covariadas para realizar a análise do impacto do FUNDEB sobre as escolas atendidas. Na primeira parte da avaliação, constatou-se que as escolas atendidas pelo programa são formadas por uma proporção maior de alunos que trabalham fora de casa, por uma proporção maior de alunos que foram reprovados, alta proporção dos alunos que fazem lição de casa e também por uma baixa proficiência na disciplina de matemática. Já as escolas não atendidas possuem um perfil de alunos

com baixa proporção que trabalham foram de casa, baixo índice de alunos que foram reprovados, também uma alta proporção de alunos que realizam as tarefas de casas e uma proficiência maior em matemática. Na segunda parte da avaliação, verificou-se que após a implantação da política houve uma redução nas disparidades na proficiência em matemática entre as escolas públicas e privadas. No entanto, vale ressaltar que tanto as escolas públicas como as escolas privadas tiveram uma redução na proficiência em matemática no período após a implantação do programa, portanto a redução da desigualdade entre os grupos foi devido a um deterioramento maior na proficiência em matemática por parte das escolas privadas e não devido ao impacto positivo do FUNDEB. Diante disso, rejeita-se a hipótese de que os investimentos realizados através do FUNDEB resultam em impactos positivos sobre a proficiência em matemática dos alunos do ensino média da rede pública dos estados da região Norte, mostrando assim ser nem eficiente nem eficaz. Tal fato mostra que nem sempre um aumento nos investimentos na educação gere consequentemente uma melhoria dos resultados pretendidos. É necessário que além dos investimentos haja também uma melhor gestão dos recursos e também um acompanhamento de perto para que os recursos sejam alocados de forma eficiente e eficaz, pois a educação é um assunto complexo que precisa de ações que lidem com essa complexidade visando assim uma real melhoria do sistema educacional. Outro ponto importante que foi observado é a perda da qualidade por parte das escolas privadas em todos os estados da região Norte. Mesmo tendo uma qualidade de ensino ainda superior quando comparada com as escolas públicas, as escolas privadas mostraram através dos resultados obtidos no trabalho, que as diferenças entre a proficiência em matemática entre elas vêm caindo justamente por uma redução maior no desempenho das escolas privadas. REFERÊNCIAS AMARAL, L. F. L. E.; MENEZES-FILHO, N. A. A relação entre Gastos Educacionais e Desempenho Escolar. IBMEC-SP e FEA-USP, São Paulo, 2008. COSTA, J. A.; SILVA, R. G.; SILVEIRA, I. M. Avaliação de Impacto do FUNDEB sobre a proficiência em matemática dos alunos do Ensino Médio do Acre no período de 2005 a 2011. UFAC, Rio Branco, 2016. FOGUEL, M. N. Diferenças em Diferenças. In: MENEZES-FILHO, N. (org.). Avaliação econômica de projetos sociais. São Paulo: Dinâmica, 2012, p. 69-83. HANUSHEK, E. A.; RAYMOND, M. E. School Accountability and Student Performance. Federal Reserve Bank of St. Louis. Regional Economic Development, v. 2, n. 1, p. 51-61, 2006. IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo 2010. Rio de Janeiro, RJ. 2010.

INEP. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Censo Escolar. Brasília, DF, 2011. _____.Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Indicadores Financeiros Educacionais. Brasília, DF, 2011b. LIMA, D. V. M. Impacto do FUNDEB sobre a proficiência em matemática dos alunos do ensino médio do Amazonas no período de 2005 a 2011. UFAC, Rio Branco, 2017. MENEZES-FILHO, N. Os determinantes do desempenho escolar do Brasil. Instituto Futuro Brasil, IBEMEC-SP e FEA-USP, São Paulo, 2007. MENEZES-FILHO, N.; PAZELLO, E. Do teachers’ wages matter for proficiency? Evidence from a funding reform in Brazil. Economics of Education Review, v. 26, p. 660-672, 2007. OCDE. Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico. Disponível em: https://www.oecd.org/pisa/keyfindings/pisa-2012-resultsoverview.pdf. PNAD - Pesquisa Nacional por Amostra de Domícilios: Síntese de indicadores 2014/IBGE, Coordenação de Trabalho e Rendimento. Rio de Janeiro: IBGE, 2015. SILVEIRA, I. M. Avaliação do efeito do FUNDEB sobre o desempenho dos alunos do ensino médio no Brasil. Viçosa, 2014. UNIBANCO, Instituto. Ensino médio: como aumentar a atratividade e evitar a evasão? USP, São Paulo, 2010. TODOS PELA EDUCAÇÃO. Editora Moderna. Anuário Brasileiro da Educação Básica 2014. São Paulo, 2014.

DIFUSÃO ESPACIAL DA TECNOLOGIA DE PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA NA REGIÃO NORTE EDI FLORES REYNA Economista, egresso do PET e mestrando em Economia Aplicada – UFV eflorey.eciw4@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: Este trabalho tem como objetivo identificar a existência do efeito transbordamento e analisar os determinantes do valor de produção do setor agropecuário entre os municípios da região Norte em 2005/2006. Para esse fim, foram utilizados métodos de avaliação de fenômenos espaciais, foi realizada uma análise explanatória de dados espaciais por meio do coeficiente de I de Moran. Em seguida, definiu-se o modelo econométrico espacial que melhor capture o comportamento da agropecuária da região Norte. Neste estudo, adotou-se os conceitos de função de produção e externalidades como embasamento para analisar os resultados encontrados. Após a aplicação dessas ferramentas, a conclusão foi que a agropecuária da região Norte apresenta efeitos de transbordamento negativos na variável capital físico (k-físico). Este fenômeno é explicado pela baixa densidade rodoviária na região que não permite a disseminação e compartilhamento de tecnologia. Palavras-Chaves: transbordamento.

Agropecuária;

função

produção;

externalidade;

1 INTRODUÇÃO 1.1 Considerações Iniciais Desde seu surgimento, há mais 10 mil anos, as atividades agrícolas visam atender as necessidades do homem relacionadas com a alimentação e supervivência. Porém, o crescimento destas necessidades alimentícias ao longo dos anos, associadas ao aumento populacional, fez com que esse problema na sociedade moderna adquirisse dimensões maiores. Contudo, aperfeiçoamento e a inserção de novas tecnologias na agropecuária, por meio de políticas e projetos agrícolas, fazem frente a esses tipos de problemas (MAZOYER; ROUDART, 2010). Segundo Mazoyer e Roudart (2010), a agropecuária trouxe para a humanidade grandes ganhos na produção de alimentos e na produtividade, disponibilizando assim uma maior quantidade de alimentos para suprir as necessidades do homem, ademais de condicionar o desenvolvimento das categorias sociais. Com o decorrer dos anos, ao adquirir grande protagonismo na vida e na história do homem, o setor passou por várias revoluções que tinham a finalidade de aumentar sua produção e produtividade. Este processo provocou o crescimento do setor dentro da economia mundial e nacional. As revoluções da agropecuária ocorreram tanto na forma de cultivar e criar os animais, quanto nos instrumentos

utilizados. Assim, o produtor passou a usar instrumentos manuais para instrumentos mecanizados e fertilizantes durante a revolução verde. Desse modo, com a introdução de novas tecnologias e aumento do índice de modernização, a agropecuária obteve um incremento da produtividade e uma maior participação no Produto Interno Bruto (PIB) mundial, e de forma mais importante no PIB dos países em desenvolvimento. Por esse motivo, o setor agropecuário mostra-se constantemente como um elemento importante na geração de riqueza e, consequentemente, no desenvolvimento econômico dos países. De acordo com o Banco Mundial, nos anos de 2000-2014, o setor foi responsável, de forma direta, por 4,34% do Produto Interno Bruto (PIB) mundial. Porém, essa participação varia quando se considera a participação indireta da agropecuária na economia, ou seja, suas relações nas cadeias de produção (BANCO MUNDIAL, 2016). No Brasil, por exemplo, o setor agropecuário apresenta um alto nível de interdependência com os demais setores a montante e a jusante da economia. Esta característica tem como consequência a fato de que o setor seja, de forma indireta, responsável 20,3% do PIB nacional. Isto mostra a importância da agropecuária na geração de emprego e renda dentro do país (SILVA, NONNENBERG, 2006; DIAS, OLIVEIRA, 2004). Ainda que a agropecuária seja relevante para toda a economia do país, esta pesquisa terá apenas como objeto de estudo a região Norte. A eleição desta região é dada em consequência do destaque das atividades agropecuárias para a economia nortista, sua baixa produtividade do setor agrícola, sua reduzida participação na determinação de PIB nacional e as suas características geográficas e socioeconômicas (IBGE, 2015). A Região Norte é uma das cinco regiões do Brasil e, é formada pelos Estados de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará, Amapá e Tocantins. A extensão territorial da região é de aproximadamente de 3,9 milhões de km2, a qual representa 42,27% do território nacional e 80% da floresta Amazônica brasileira (FREITAS, 2017) Atualmente, o Norte possui uma população de aproximadamente 17,2 milhões de pessoas e caracteriza-se por apresentar altos níveis de desigualdade social. Esse aspecto é posto em evidencia pela presença de uma quantidade significativa de municípios que possuem os piores indicadores socais do Brasil e se encontram isolados geograficamente dos centros mais desenvolvidos do país (SILVA; BACHA, 2014). Em contraste a essa heterogeneidade socioeconômica, a região Norte é uma das regiões que vem apresentado maior crescimento econômico e populacional nos últimos anos. Porém, mesmo com um crescimento acima da média nacional, a participação da região no PIB nacional continua sendo a menor de todas as regiões brasileiras. No período de 2010 a 2013 a participação do Norte no PIB foi em média de 5,4% (IBGE, 2015; SILVA, BACHA, 2014). A baixa participação do Norte no dinamismo da economia nacional evidencia o nível de modernização e produtividade de setores relevantes na economia da região. Entre esses setores, pode-se mencionar a agropecuária dada a sua significativa evolução no decorrer das últimas décadas (IBGE 2015). Segundo a Tabela 1, a agropecuária nortista teve mudanças expressivas entre 1995/1996, e 2005/2006. Nesse período, a quantidade de estabelecimentos na região apresentou um crescimento de 7,39%. O total de área ocupada, por sua vez, aumentou em 15,60%, bem acima da média nacional que foi 0,35%. Este incremento é explicado pelo aumento exponencial das áreas utilizadas em lavouras

(275,59%) e pastagens (33,81%), corroborando, assim, a importância que a pecuária e a agricultura têm para a região. Tabela 1. Variação das principais características da agropecuária no Brasil e na região Norte durante o período de 1995/1996 a 2005/2006. Variáveis analisadas Norte (%) Brasil (%) Estabelecimentos 7,39 7,08 Área total ocupada (ha) 15,60 0,35 Lavouras 275,59 83,51 Utilização de terras Pastagens 33,81 -3,02 (ha) Matas e Floresta 2,04 5,93 Pessoas ocupadas -11,42 -8,46 Números de Tratores 40,11 -1,95 Fonte: IBGE (2015).

Por outro lado, em referência ao número de tratores, a região Norte teve um aumento no número de tratores em 40,11%, contrariando o cenário nacional o qual apresentou uma diminuição de -1,95%. Considerando esta variável como uma proxy de modernização, poderia-se dizer que houve no Norte um processo de modernização do setor agropecuário. Já a variável pessoas ocupadas mostra que houve redução na quantidade de pessoas que trabalharam no setor agropecuário entre os períodos. Isto significa um processo de migração do campo para a cidade. Embora a participação agropecuária da região Norte no produto nacional ainda é a menor quando comparada com outras regiões, ela apresentou crescimento nas duas principais atividades do setor entre os anos de 2011 e 2013. Na Tabela 2 mostra-se que a agricultura, por exemplo, teve o maior crescimento entre o período analisado (28,77%). As regiões que também tiveram crescimento relevante foram o Sul e o Centro-Oeste, 20,5% e 17,8% respectivamente. Já a pecuária nortista apresentou uma variação positiva de apenas 1,5%, ficando atrás das regiões Sudeste e Sul. (IBGE, 2015) Tabela 2. Participação das grandes regiões no valor adicionado bruto por atividades- 2011 a 2013. Pecuária (%) Agricultura (%) Regiões 2011 2013 Δ 2011 2013 Δ Norte 13,10 13,30 1,53 7,30 9,40 28,77 Nordeste 18,80 17,40 -7,45 19,30 15,17 -18,13 Sudeste 20,70 22,00 6,28 30,10 23,10 -23,26 Sul 24,80 27,90 12,50 25,80 31,10 20,54 CentroOeste 22,60 19,30 -14,60 17,40 20,50 17,82 Fonte: IBGE (2015).

O papel estratégico e o crescimento da agropecuária na região Norte criam a necessidade de realizar estudos que permitam compreender sua estruturação e o seu funcionamento. Nesse intuito, este trabalho tem como problema de pesquisa descobrir se a tecnologia apresenta transbordamento na produção agropecuária da região Norte. Além disso, o objetivo geral deste trabalho é verificar a existência do efeito transbordamento e analisar os determinantes do valor de produção do setor agropecuário entre os municípios da região Norte em 2005/2006. Especificamente, procura-se: a) identificar possíveis agrupamentos espaciais de transbordamento tecnológicos entre os municípios da região Norte e; b)

determinar a magnitude do transbordamento tecnológicos agropecuário sobre os municípios. Vários autores tiverem como objeto de estudo a distribuição espacial da agropecuária. Em Minas Gerais, o estudo de Almeida (2005) teve como objetivo a elaboração de uma função de produção agropecuária incluindo as dimensões espaciais. Os resultados obtidos mostram que na agropecuária mineira existe uma autocorrelação espacial presente no termo do erro. Por outro lado, Rocha e Parré (2009) procuram analisar a distribuição espacial do setor agropecuário do Rio Grande do Sul, mediante a verificação da existência de clusters. Verificou-se nesse estudo a presença de dois clusters do tipo alto-alto, e três do tipo baixo-baixo. Este mesmo estudo foi realizado para o estado de Paraná por Pinheiro, Parré e Lopes (2006), no qual se encontrou a não existência de efeitos espaciais no setor agropecuário. Este trabalho parte da hipótese de que a produção agropecuária do Norte não apresenta dependência espacial. Isto significa que o volume de produção de uma determinada região não depende do volume de produção das regiões vizinhas. Para que exista dependência espacial, os agentes devem se encontrar geograficamente concentradas, tendo um alto grau de proximidade e acessibilidade que permita haver compartilhamento e difusão da tecnologia. Porém, estas características não estão presentes na região Norte devido à acentuada heterogeneidade socioeconômica (SANTOS, 2014; SILVA, BACHA, 2014). A relevância dos estudos no setor agropecuário está relacionada com a elaboração de um conhecimento sistemático, teórico que permita um diagnóstico adequado sobre a estruturação, organização, funcionamento e dinâmica do setor. Dessa forma, com ajuda destes conhecimentos, a elaboração de políticas de desenvolvimento rural e intervenções dos formuladores de políticas agrárias seriam mais eficientes (MAZOYER; ROUDART, 2010). Para a criação desse conhecimento sistemático da agropecuária na região Norte, foram incorporadas à pesquisa, além dos elementos comuns de uma função de produção, as variáveis com dimensões espaciais que permitiram captar as associações e o grau de interação dos municípios no sistema agropecuário, também conhecido na geografia econômica, como o efeito transbordamento. Além da parte introdutória, o presente estudo está dividido em mais cinco seções. A próxima seção apresenta dois conceitos importantes que darão suporte a este trabalho. Na terceira seção, apresenta-se a metodologia, logo em seguida, na quarta seção mostram-se os principais resultados da pesquisa e, na última seção, são apresentadas as considerações finais.

2 REFERENCIAL TEĂ&#x201C;RICO 2.1 FunĂ§ĂŁo de ProduĂ§ĂŁo A anĂĄlise da agropecuĂĄria nortista serĂĄ baseada, primeiramente, no arcabouĂ§o teĂłrico da teoria de produĂ§ĂŁo. A teoria permitirĂĄ a elaboraĂ§ĂŁo de uma funĂ§ĂŁo de produĂ§ĂŁo agropecuĂĄria. Esta serĂĄ definida como a relaĂ§ĂŁo que indica a quantidade que se pode obter de um produto a partir da combinaĂ§ĂŁo de determinada quantidade de fatores de produĂ§ĂŁo (VARIAN, 2000). Esta funĂ§ĂŁo pode ser representada da seguinte maneira: đ?&#x2018;&#x201E; = đ?&#x2018;&#x201C;(đ??ž, đ?&#x2018;&#x2021;, đ?&#x2018;Ą)

(1)

Onde, Q representa o volume de produĂ§ĂŁo de um determinado bem; K o capital necessĂĄrio para a produĂ§ĂŁo do bem em questĂŁo; T representa a terra utilizada; t representa a forĂ§a de trabalho. Embora existam diferentes tipo de funĂ§ĂŁo de produĂ§ĂŁo, neste trabalho serĂĄ utilizada uma funĂ§ĂŁo de produĂ§ĂŁo do tipo Cobb-Douglas. A escolha dessa funĂ§ĂŁo de produĂ§ĂŁo ĂŠ devido a â&#x20AC;&#x153;(...) sua facilidade de interpretaĂ§ĂŁo dos resultados e as boas qualidades estatĂsticas dessa especificaĂ§ĂŁo, via de regra, em termos de aderĂŞncias aos dados observadosâ&#x20AC;? (CASTRO, 2002, p. 95). A agropecuĂĄria, na sua essĂŞncia, ĂŠ uma atividade que depende tanto de variĂĄveis endĂłgenas quanto exĂłgenas para explicar o comportamento de seu volume de produĂ§ĂŁo. Portanto, a equaĂ§ĂŁo comportamental da funĂ§ĂŁo de produĂ§ĂŁo deste trabalho deverĂĄ incluir variĂĄveis com dimensĂľes espaciais que permitam captar, caso existam, as associaĂ§Ăľes e interaĂ§ĂŁo dos agentes econĂ´micos do sistema agrĂĄrio do Norte (ALMEIDA, 2005). 2.2. Externalidades Para analisar os efeitos de transbordamento, que podem vir a existir no setor agropecuĂĄrio da regiĂŁo Norte, se levarĂĄ em consideraĂ§ĂŁo o conceito de externalidades. Varian (2006) define externalidades como bens que nĂŁo sĂŁo comercializados no mercado e que provocam impactos positivos ou negativos nos agentes econĂ´micos. Esta falha de mercado causa alocaĂ§Ăľes ineficientes dos recursos no sentido de Pareto. Mankiw (2012), por sua vez, diz que as externalidades sĂŁo os efeitos nĂŁo compensados que determinadas aĂ§Ăľes dos agentes possuem sobre o bem-estar dos outros. Estas externalidades podem ser negativas ou positivas, dependendo do tipo de efeito que eles causarem sobre os demais agentes. Se a aĂ§ĂŁo de um agente impĂľe custos ao consumo ou produĂ§ĂŁo de outro, isto significa que existe externalidade negativa. Em contraste, se a aĂ§ĂŁo do mesmo agente traz benefĂcios para outro individuo, se tem uma externalidade positiva. Varian (2006) tambĂŠm menciona os conceitos de externalidade na produĂ§ĂŁo e externalidade de consumo. Este estĂĄ relacionado com a preocupaĂ§ĂŁo que um consumidor tem, frente as aĂ§Ăľes de outro agente econĂ´mico. A externalidade na produĂ§ĂŁo surge quando a funĂ§ĂŁo de custos de uma determinada

empresa é influenciada pelas ações ou escolhas de terceiros (consumidor ou empresa), prejudicando de forma direta as possibilidades de produção da mesma. O conceito de externalidade na produção será utilizado ao longo do trabalho, pois com ele é possível identificar o tipo e nível de impacto que determinado município possui sobre o volume de produção do setor agropecuário dos seus vizinhos. Nesse sentido, os custos ou benefícios gerados por um município serão incluídos nas funções de produção dos outros que ficam perto dele. A importância deste conceito na análise da agropecuária dar-se-á, segundo Almeida (2005), pelo fato do setor apresentar grandes dependências entre as regiões vizinhas. Isto acontece porque o agricultor tem facilidade de observar seus vizinhos e também a agricultura possui uma distribuição no território nacional associada a variáveis culturais, ambientais e climatológicas. Estas características permitem a existência de aglomerações (clusters) naturais relativas à localização da matéria prima. Além disso, a concentração de atividades econômicas num determinado espaço pode causar impactos positivos ou negativos no dinamismo econômico das regiões. Sendo assim, a existência de aglomeração de municípios da região Norte pode trazer efeitos de transbordamentos de tecnologia no valor de produção do setor agropecuário. 3 REFERENCIAL ANALÍTICO E FONTE DE DADOS 3.1 Análise Exploratória de Dados Espaciais. O método de Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) é um conjunto de técnicas de análise de dependência e heterogeneidade espacial que visam descrever e/ou identificar a distribuição espacial dos dados, os clusters e os outliers espaciais (ALMEIDA, 2012). É importante salientar que para este tipo de análise, a forma mais adequada de identificar o fenômeno espacial é através da utilização de variáveis intensivas ou per capita. Almeida (2005, p. 3) destaca que: “[...] a sua importância reside no fato de que essas variáveis levariam em conta externalidades relevantes na consideração do processo produtivo, tais como efeitos de aglomeração e/ou congestão”. Permitindo, assim, conseguir o efeito de transbordamento da tecnologia de produção na agropecuária nortista. A identificação dos fenômenos espaciais nos dados demanda a escolha de uma matriz de ponderação espacial (wij) que dê suporte à AEDE. Esta matriz reflete as interações ou conexões espaciais entre as regiões seguindo critérios de proximidade. Os critérios podem ser de contiguidade ou distância geográfica. O processo de escolha da matriz w é de suma importância porque é ela que determinará a construção das defasagens espaciais. Caso as defasagens espaciais não sejam medidas corretamente, os resíduos do modelo continuarão mostrando dependência espacial e, portanto, o modelo de regressão espacial será viesado e inconsistente (ALMEIDA, 2012).

3.2 AutocorrelaĂ§ĂŁo Espacial Global O teste mais comum utilizado para identificar autocorrelaĂ§ĂŁo espacial global foi desenvolvido pelo estatĂstico Moran em 1948 e ĂŠ conhecido como I de Moran. Este proporciona o grau de associaĂ§ĂŁo e interaĂ§ĂŁo espacial entre regiĂľes vizinhas, mostrando como valores de determinada variĂĄvel em anĂĄlise em uma regiĂŁo podem ser afetados por valores da mesma variĂĄvel em regiĂľes vizinhas (ANSELIN, 2003). O I de Moran ĂŠ um coeficiente de autocorrelaĂ§ĂŁo que trabalha sob a hipĂłtese nula de aleatoriedade espacial. Esta hipĂłtese ĂŠ cumprida quando o valor obtido da estatĂstica I de Moran ĂŠ igual ao seu valor esperado de E(I) = -1/(n-1). Valores de I que sejam maiores (menores) ao seu valor esperado evidenciaram existĂŞncia de autocorrelaĂ§ĂŁo espacial positiva (negativa) (ALMEIDA, 2012; ANSELIN, BERA 1998). A formula do teste I de Moran ĂŠ expressa da seguinte maneira: đ?&#x2018;

đ?&#x2018;&#x2019;â&#x20AC;˛đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;&#x2019;

đ??źđ?&#x2018;Ą = (đ?&#x2018;&#x2020; ) ( 0

đ?&#x2018;&#x2019;â&#x20AC;˛đ?&#x2018;&#x2019;

(2)

)

Onde, N representa o nĂşmero de observaĂ§Ăľes; e=Y-XB ĂŠ o vetor dos resĂduos do MQO (MĂnimos Quadrados OrdinĂĄrios) ;

W ĂŠ matriz de pesos espaciais; S0 ĂŠ o escalar padronizado igual Ă soma de todos os elementos da matriz W (ANSELIN e BERA, 1998) Outra forma de interpretar a estatĂstica I de Moran ĂŠ por meio do diagrama de dispersĂŁo de Moran. Este estĂĄ dividido em quatro quadrantes, que corresponde a padrĂľes de associaĂ§ĂŁo linear espacial que determinada regiĂŁo tem com seus vizinhos. Estas associaĂ§Ăľes ou clusters podem ser do tipo AA (alto- alto), BB (baixobaixo), AB (alto-baixo) e BA (baixo-alto). Os clusters AA e BB possuem autocorrelaĂ§ĂŁo positiva e os clusters AB e BA autocorrelaĂ§ĂŁo negativa (ALMEIDA, 2012). O teste I de Moran tambĂŠm pode ser usado num contexto bivariado, ou seja, para identificar ou descobrir se os valores de duas variĂĄveis diferentes guardam alguma relaĂ§ĂŁo entre as regiĂľes analisadas. Este coeficiente ĂŠ calculado por: đ?&#x2018;

đ?&#x2018;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;&#x2019;2

đ??ź đ?&#x2018;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x2019;2 = (đ?&#x2018;&#x2020; ) ( 0

đ?&#x2018;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x2019;2

)

(3)

Embora a anĂĄlise de autocorrelaĂ§ĂŁo espacial global mostre certa evidĂŞncia da existĂŞncia ou nĂŁo do fenĂ´meno espacial, ela, por si, nĂŁo ĂŠ suficiente para um bom estudo da distribuiĂ§ĂŁo espacial de dados. Nesse sentido, ĂŠ importante fazer uma anĂĄlise de cada regiĂŁo afim de identificar possĂveis autocorrelaĂ§Ăľes espaciais local.

3.3 AutocorrelaĂ§ĂŁo Espacial Local Uma anĂĄlise apenas global das informaĂ§Ăľes pode ocultar padrĂľes de autocorrelaĂ§ĂŁo espacial local, provocando umas das trĂŞs situaĂ§Ăľes mencionadas a seguir: A primeira envolve a indicaĂ§ĂŁo de um I de Moran global insignificante, porĂŠm, pode haver indicaĂ§Ăľes de autocorrelaĂ§ĂŁo espacial local insignificante, positiva ou negativa. A segunda situaĂ§ĂŁo implica uma indicaĂ§ĂŁo positiva do I de Moran global, que oculta autocorrelaĂ§ĂŁo espacial local negativa insignificante. A terceira situaĂ§ĂŁo denota que a evidĂŞncia de uma autocorrelaĂ§ĂŁo espacial global negativa pode acomodar indĂcios de autocorrelaĂ§ĂŁo espacial local positiva para certos grupos dos dados (PEROBELLI et al., 2005, p. 5)

Para solucionar o problema presente na determinaĂ§ĂŁo de autocorrelaĂ§ĂŁo espacial global, se farĂĄ uso de um indicador proposto por Anselin em 1995, chamando de Local Indicator of Spatial Association (LISA). Este indicador permite identificar os padrĂľes de aglomeraĂ§ĂŁo espacial por meio da decomposiĂ§ĂŁo de indicadores, como o I de Moran, na contribuiĂ§ĂŁo que cada observaĂ§ĂŁo individual possui (ANSELIN, 1995). O indicador tipo LISA a ser utilizado neste trabalho ĂŠ o coeficiente I de Moran local expresso da seguinte maneira: đ?&#x2018;&#x2014;

đ??źđ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x2013; â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2014;=1 đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x2014;

(4)

Os resultados obtidos no cĂ´mputo de It serĂŁo apresentados em formas de mapas. Estes combinaram os nĂveis de significĂ˘ncia de cada observaĂ§ĂŁo e as informaĂ§Ăľes do diagrama de dispersĂŁo de Moran. 3.4 Modelos EconomĂŠtricos Espaciais Considera-se como modelo economĂŠtrico espacial, aquele que incorpora, dentro do modelo clĂĄssico de regressĂŁo linear (MCRL), as defasagens espaciais com a finalidade de controlar a dependĂŞncia espacial do fenĂ´meno. As defasagens podem estar presentes na forma de variĂĄvel dependente (Wy), variĂĄvel independente (WX) e/ou no termo de erro aleatĂłrio (WÉ&#x203A; ou WÎž) (ALMEIDA, 2012). Todos os modelos utilizados na econometria espacial derivam de um Ăşnico modelo conhecido como Modelo de DependĂŞncia Espacial Geral (GSM) conforme se observa na equaĂ§ĂŁo 5. A partir dele se encontrarĂĄ o modelo mais adequado para controlar os aspectos espaciais do fenĂ´meno estudado neste trabalho. O modelo GSM ĂŠ representado pela seguinte fĂłrmula: đ?&#x2018;Ś = đ?&#x153;&#x152;đ?&#x2018;&#x160;1 đ?&#x2018;Ś + đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x203A;˝ + đ?&#x2018;&#x160;1 đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x153;? + đ?&#x153;&#x2030; đ?&#x153;&#x2030; = đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x2018;&#x160;2 đ?&#x153;&#x2030; + đ?&#x153;&#x20AC; ou đ?&#x153;&#x2030; = đ?&#x203A;žđ?&#x2018;&#x160;1 đ?&#x153;&#x20AC; + đ?&#x153;&#x20AC;; onde đ?&#x153;&#x20AC; ~ (0, Ď&#x192;2 I) Onde,

(5)

y ĂŠ o vetor das observaĂ§Ăľes da variĂĄvel dependente; đ?&#x203A;˝ ĂŠ o vetor de coeficientes a serem estimados; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;,đ?&#x2018;Ą ĂŠ a matriz das variĂĄveis explanatĂłrias; đ?&#x2018;&#x160;1 đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą ĂŠ o vetor da variĂĄvel dependente defasada; đ?&#x153;&#x152; ĂŠ seu parĂ˘metro autorregressivo ; đ?&#x153;? ĂŠ um vetor de coeficientes dos impactos das externalidades que acompanha a matriz que representa a defasagem espacial das variĂĄveis explicativas đ?&#x2018;&#x160;1 đ?&#x2018;&#x2039;; đ?&#x153;&#x2030; representa o termo de erro auto correlacionado que estĂĄ composto pelo parĂ˘metro autorregressivo espacial do erro (đ?&#x153;&#x2020; ou Îł) e pela defasagem do termo de erro (đ?&#x2018;&#x160;2 đ?&#x153;&#x2030; ou đ?&#x2018;&#x160;1 đ?&#x153;&#x20AC; ) e pelo vetor de erros com variĂ˘ncia constante e mĂŠdia zero (đ?&#x153;&#x20AC;); đ?&#x2018;&#x160;1 e đ?&#x2018;&#x160;2 sĂŁo matrizes de ponderaĂ§ĂŁo espacial. Os parĂ˘metros autorregressivos (đ?&#x153;&#x2020;, đ?&#x203A;ž, đ?&#x153;&#x152;) e o vetor đ?&#x153;? adotam valores apenas entre -1 e 1. De acordo com os valores obtidos pelos parĂ˘metros autorregressivos serĂŁo obtidos os seguintes modelos: [...] o modelo de defasagem espacial (SAR) [...], emerge se impuser as restriĂ§Ăľes sobre os escalares espacial Îł=0, Îť=0 e o vetor Ď&#x201E;=0, bem como Ď â&#x2030; 0. O modelo de erro autorregressivo espacial (SEM) [...], envolve impor as restriĂ§Ăľes Ď =0, Îł=0 e o vetor Ď&#x201E;=0, assim como Îťâ&#x2030; 0. O modelo de erro de mĂŠdia mĂłvel espacial (SMA) implica colocar as restriĂ§Ăľes Ď =0, Îť=0, o vetor Ď&#x201E;=0 e o escalar Îłâ&#x2030; 0. JĂĄ o modelo de Durbin espacial (SDM), [...] implica que se imponham as restriĂ§Ăľes de que Ď â&#x2030; 0 e o vetor Ď&#x201E;â&#x2030; 0, ao passo que Îť=0 e Îł=0 [...] (ALMEIDA, 2012, p. 179).

Outros modelos que tambĂŠm podem ser identificados a partir do GSM sĂŁo: o modelo de Durbin espacial do erro (SDEM) emerge quando se obtĂŠm que Ď&#x201E;â&#x2030; 0 e Îťâ&#x2030; 0; o modelo regressivo cruzado espacial (SLX) surge quando apenas o vetor ĂŠ Ď&#x201E;â&#x2030; 0. Os mĂŠtodos que serĂŁo usados para estimar os modelos economĂŠtricos espaciais supracitados, dependerĂŁo do cumprimento ou nĂŁo do pressuposto de normalidade do erro. Assim, se o pressuposto for satisfeito, o modelo serĂĄ estimado pelo mĂŠtodo de MĂĄxima VerossimilhanĂ§a (MV), caso contrĂĄrio e dependendo do modelo obtido, se utilizarĂĄ um dos mĂŠtodos a seguir: MĂŠtodo de Quase MĂĄxima VerossimilhanĂ§a (QMV); VariĂĄveis Instrumentais (VI), MĂŠtodo Generalizado dos Momentos (MGM) e; MĂnimo Quadrado de dois EstĂĄgios (MQ2E) Espacial Generalizado. Todavia, caso nĂŁo seja identificado nenhum modelo de econometria espacial, a produĂ§ĂŁo da agropecuĂĄria do Norte serĂĄ analisada atravĂŠs do mĂŠtodo da econometria convencional de mĂnimo quadrados ordinĂĄrios (MQO). Por outro lado, na presenĂ§a de aspectos espaciais nos dados analisados, o coeficiente convencional R-quadrado deixarĂĄ de ser um indicador adequado para determinar a qualidade de ajuste do modelo. Portanto, a avaliaĂ§ĂŁo e escolha do modelo espacial estarĂĄ guiado pelos critĂŠrios da funĂ§ĂŁo de verossimilhanĂ§a (LIK) e os critĂŠrios de informaĂ§ĂŁo Akaike (AIC) e de Schwartz (SC).

3.5 Fontes de Dados Os dados utilizados neste trabalho são secundários e foram obtidos do censo agropecuário de 2005/2006, divulgado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Em virtude dos dados terem sido coletados num determinado ponto do tempo, estes dados são do tipo cross section. Seguindo com a teoria sobre a identificação dos fenômenos espaciais, todas as variáveis a serem utilizadas neste trabalho são intensivas. Nesse sentido, elas foram divididas pelo número de estabelecimentos presentes em cada município. A seguir, no Quadro 1, apresenta-se as variáveis utilizadas na análise do setor agropecuário dos municípios da região Norte. Quadro 1: Sínteses das variáveis utilizadas na pesquisa Fonte: Elaboração do autor. Sinal esperado

Variável

Descrição

Vbp

Valor de produção per capita (por estabelecimentos) da agropecuária dos municípios da região Norte durante o período de agosto de 2005 e julho de 2006

Área do estabelecimento agropecuário em 2006 nos municípios da região Norte

Número de pessoas estabelecimento.

Kfísico

Invest

ocupadas

por

Será considerado como capital o número de máquinas de colheita, máquinas de plantio, tratores, caminhões etc, por estabelecimento. (proxy do nível tecnológico) Será considerado o total de investimento por estabelecimento

Referencial teórico Almeida (2004) e Almeida (2012). Almeida (2004) e Almeida (2012). Almeida (2004) e Almeida (2012).

Almeida (2004) e Almeida (2012).

Botti (2014)

4 RESULTADOS E DISCUSSÕES 4.1 Agrupamentos espaciais de tecnologia agropecuária Antes de analisar a existência de autocorrelação espacial na agropecuária da região Norte, se observará, num primeiro momento, o desempenho da produtividade do setor em todos os municípios da região para o ano de 2005/2006. A Figura 1 mostra que a distribuição espacial da produtividade dos municípios apresenta características não aleatórias, podendo concluir de forma intuitiva que existe concentração de municípios com produtividade semelhante. Não obstante, a concentração dos municípios com produtividade semelhante não é um indício de dependência espacial, pois tal como afirma Almeida (2005), diagnósticos produtos da simples visualização e confiando plenamente nos olhos, geram conclusões ou padrões de relações espaciais que não existem. Por sua vez, Kahneman (2012) diz que elaborar afirmações apenas com a intuição produzem diagnósticos estatísticos viesados. Contudo, na Figura 1 é possível verificar que a maioria dos municípios da região Norte possui uma baixa produtividade. Isto fica mais evidente quando se analisa apenas os Estados de Amazonas, Acre, Amapá, Rondônia e Roraima. Já no

Pará e em Tocantins observa-se diversidade no valor de produção per capita nas mesorregiões Oriental de Tocantins e Sudeste paraense. Ainda com base na Figura 1, se obteve informação sobre a presença de outliers globais, pois se verificou a existência de dois municípios com valores discrepantes na variável analisada. Estes são: Pacaraima e Ulianópolis, localizados nos Estados de Roraima e Pará respectivamente.

Fonte: Elaborado pelos autores. Figura 1. Valor da produção per capita dos estabelecimentos agropecuários nos municípios da região Norte em 2005/206.

Conforme o IBGE (2017), a participação da agropecuária no PIB municipal de Pacaraima é de apenas 17.25%, ficando atrás do setor de serviços (66.88%). Este nível de participação da agropecuária não é expressivo para refletir o comportamento observado na figura 1. O valor discrepante na produtividade do município se explica principalmente pelo grau de concentração de renda do setor apenas 31 estabelecimentos produzem o total de valor bruto da produção gerado pelo setor- e pelo alto nível de capital físico (tecnologia) que ele possui (IBGE, 2009). Ulianópolis, por outro lado, é um município completamente agrário; 73.5% do PIB municipal provém da agropecuária. Isto, conjuntamente com a quantidade de capital físico e o investimento por estabelecimento, explica o valor discrepante na produtividade que o município apresenta na Figura 1. A identificação de existência de autocorrelação espacial iniciou-se com a aplicação de teste global I de Moran. Na Tabela 3 são apresentados os coeficientes do teste para quatros diferentes matrizes de peso espaciais referente ao valor de produção dos municípios. Mostra-se, a um nível de significância de 1%, baixo nível de dependência espacial positiva entre os municípios da região para todas as matrizes. Isto significa que municípios com valores de produção altos (baixos) estão cercados por vizinhos com a mesma característica.

Tabela 3. Coeficiente de I de Moran univariada para o valor bruto da produção per capita dos municípios da região Norte em 2005/2006. Valor bruto da produção Matrizes I de Moran p-valor Rainha 0,1207 0,0079*** Torre 0,1219 0,0079*** 4 vizinhos 0,1604 0,0062*** 5 vizinhos 0,1515 0,0036*** Fonte: Elaboração do autor. Obs.: *** significativos a 1%; 99999 permutações aleatórias.

Para a realização dos próximos testes e na estimação do modelo econométrico que melhor capture o comportamento do fenômeno da agropecuária nortista será considerada a matriz de peso espacial que apresentou maior coeficiente de I de Moran. Sendo assim, a matriz de peso 4 vizinhos mais próximos (4 vizinhos) foi escolhida. Nesse sentido, conforme a Tabela 4, temos que a um nível de significância de 1%, todas as variáveis estudadas neste trabalho apresentam coeficientes I de Moran univariado positivos, ou seja, municípios com determinada característica estão rodeados por vizinhos que são semelhantes a eles. Tabela 4. Coeficiente I de Moran bivariado entre o valor de produção per capita e as outras variáveis estudadas referente ao setor agropecuária da região norte em 2005/2006 Variável I de Moran univariado p-valor I de Moran bivariado p-valor A 0,3645 0,000*** 0,4107 0,000*** Mb 0,2021 0,000*** 0,1710 0,000*** Kfísico 0,4548 0,000*** 0,1653 0,000*** Invest 0,1399 0,000*** 0,0587 0,033*** Fonte: elaboração do autor. Obs.: significativo a 1%; 99999 permutações aleatórias.

Nas análises do coeficiente I de Moran bivariado, observa-se que existe autocorrelação espacial positiva entre as variáveis independentes (a, mb, kfísico e invest) e a variável dependente (vbp). Dessa forma, se afirma que os municípios com valor de produção per capita alto, estão cercados por municípios que apresentam as seguintes características: estabelecimentos com uma grande extensão de terra, maior quantidade de mão de obra, alto nível de investimento e alto grau de tecnologia. Para os municípios com baixos níveis de produção a interpretação do coeficiente é feita de forma oposta. Como já foi mencionado anteriormente, o teste global de I de Moran pode ocultar padrões de associações locais. Para evitar isso, em seguida será apresentado o indicador LISA. Na Figura 2 é possível verificar a existência de 4 tipos de clusters com os níveis de significância de 5% e 1%. Estes clusters estão distribuídos em todo o território da região e classificam-se como alto-alto (AA), baixo-baixo (BB), altobaixo (AB) e baixo-alto (BA). Os clusters do tipo AA são formados por municípios que possuem um alto valor de produção per capita rodeados por municípios com essa mesma característica. Conforme a Figura 2, as aglomerações com esta classificação estão localizadas nos Estados: Pará, Roraima e Tocantins, mais especificamente, nas mesorregiões Norte de Roraima, Sudeste Paraense e Ocidental do Tocantins.

Fonte: Elaboração dos autores. Figura 2. Mapa de cluster e nível de significância do valor bruto de produção per capita na região norte em 2005/2006.

Por outo lado, os clusters do tipo AB são formados por municípios que possuem estabelecimentos com um alto valor de produção per capita, porém, os seus vizinhos apresentam baixo valor de produção per capita. Os agrupamentos deste tipo se encontram localizados nas mesorregiões: Baixo Amazonas (PA), Oriental Tocantins (TO) e Madeira-guaporé (RO). O terceiro tipo de clusters identificado pelo LISA é do tipo BA. Neste se encontram os municípios com baixo nível de produção que estão cercados por vizinhos com a característica oposta, ou seja, altos valores de produção. Estes clusters se localizam nas mesorregiões Norte de Roraima (RO), Oriental e Ocidental de Tocantins (TO), Nordeste e Sudeste paraense (PA). Por último, o tipo de clusters com maior presença nesta análise é o BB. Isto significa que municípios com baixo nível de produção agropecuária tem como vizinhos municípios com o mesmo nível de produção. Em conformidade com a figura 2, as aglomerações deste tipo estão localizadas principalmente nos Estados do Amazonas, Acre e parte do Pará. A explicação deste fenômeno relaciona-se com o baixo nível estadual de modernização do setor agropecuário nas mesorregiões onde existem os clusters BB. Pois os clusters presente nas mesorregiões Sudoeste, Centro e Norte amazonense (AM); Baixo Amazonas (PA) e no vale do Juruá (AC), são formados por municípios que possuem pouco ou quase nenhum capital físico (kfísico) nos estabelecimentos (IBGE, 2009; SILVA, FERNANDES, 2005). Finalizando a aplicação dos testes gerais se obteve indícios de presença de dependência espacial na distribuição do valor bruto de produção per capita da agropecuária nos municípios da região Norte. Todavia, ainda há necessidade de realizar os testes específicos para identificar onde acontecem os processos de autocorrelação espacial a fim de ratificar ou não os resultados obtidos pelo coeficiente de I de Moran e o indicador LISA. 4.2 Efeito transbordamento no setor agropecuário entre os municípios da região Norte em 2005/2006 Nesta parte do trabalho serão expostos os resultados do modelo que melhor capturar o comportamento do setor agropecuário da região Norte. A

escolha desse modelo inicia-se a partir da estimação de um modelo clássico de regressão linear (MCLR) que mostrará um diagnóstico preliminar da função de produção do setor. A Tabela 5 traz os resultados do MCLR estimados por MQO. A um nível de significância de 1%, os estimadores obtidos estão em consonância com os sinais esperados para as variáveis explicativas. Dessa maneira, se pode concluir que uma variação positiva das variáveis independentes causaria um aumento no valor bruto de produção per capita dos municípios. Tabela 5. Resultados da regressão do modelo clássico por MQO para o valor de produção per capita do setor agropecuário da região norte em 2005/2006. Variáveis Constante Invest A Kfísico Mb R² F-statistic Prob (F-statistic) condition number

Coeficiente -57169,55 0,10 35,58 2655,78 14705,58 0,32 51,23 0,000***

Erro-padrão 10290,11 0,017 11,17 401,87

t-student -5,56 5,96 3,18 6,61

2729,69

5,39 Jarque-Bera B. Pagan White

p-valor 0,0000*** 0,0000*** 0,0016*** 0,0000*** 0,0000*** 0,0000*** 0,0000*** 0,0000***

10,53

Fonte: elaboração do autor. Obs.: *** significativo a 1%.

Quando se analisa o teste R² se obtém que as variações da variável dependente (vbp) é explicado em 32% pelas variáveis explanatórias escolhidas para este estudo. Observando o teste de multicolinearidade percebe-se que o modelo não apresenta este problema, pois o valor do condition number é menor que 30. O teste normalidade (Jarque-Bera) e de heterocedasticidade (Breush-Pagan e White) indicam que os erros não possuem uma distribuição normal e o modelo apresenta problemas de heterocedasticidade, ambos a um nível de significância de 1%. Após estimar o modelo clássico e observar os problemas nele contido, foi necessário fazer o diagnóstico de dependência espacial utilizando os testes específicos. Pela observação da tabela 6 se revela que os testes de Multiplicadores de Lagrange, tanto na defasagem como no erro, se mostram não significativos, portanto, é possível aceitar a hipótese nula de distribuição aleatória. Isto é ratificado nas versões robustas dos mesmos testes Tabela 6. Diagnóstico de dependência espacial- teste específicos Teste Valor MLλ (erro) 0,072 ML*λ (erro robusto) 0,122 MLρ (defasagem) 0,014 ML*ρ (defasagem robusta) 0,063 Fonte: elaboração do autor. Obs.: NS não significativo.

p-valor 0,788NS 0,727NS 0,908NS 0,802NS

Sendo assim, e conforme os problemas encontrados no MCRL, o próximo passo é estimar a função de agropecuária nortista com o modelo regressivo cruzado espacial (SLX). Por esse motivo, foram incluídos no modelo as defasagens espaciais das variáveis kfísico e invest.

Devido a existĂŞncia de heterocedasticidade e de distribuiĂ§ĂŁo nĂŁo normal dos erros, o modelo SLX nĂŁo poderĂĄ ser estimado por MQO. Anselin (2003) recomenda que, caso isso aconteĂ§a, o modelo de dependĂŞncia espacial deverĂĄ ser estimado pelo mĂŠtodo de MĂnimos Quadrados de Dois EstĂĄgios (MQ2E). O modelo foi calculado com a ajuda do software GeodaSpace 1.0 e seus resultados sĂŁo apresentados na tabela 7. Os sinais dos coeficientes das variĂĄveis nĂŁo defasadas, a um nĂvel de significĂ˘ncia de 1%, continuam a estar de acordo com a teoria. Por outro lado, a variĂĄvel instrumento (inst_vbp) e a defasagem espacial do investimento (W_invest) mostram-se nĂŁo significativas. Analisando os efeitos marginais do modelo, mantendo todo o resto constante, se obtĂŠm que o aumento (reduĂ§ĂŁo) de R$ 1,00 de investimento no setor gera uma variaĂ§ĂŁo diretamente proporcional de R$ 0,10 no valor bruto da produĂ§ĂŁo. Esse tipo de variaĂ§ĂŁo no vbp ĂŠ maior quando acontece mudanĂ§as na quantidade de mĂŁo de obra (R$ 12.912,43) e no capital fĂsico (R$ 3.246,36). JĂĄ o impacto do tamanho do estabelecimento no valor de produĂ§ĂŁo per capita dos municĂpios ĂŠ de R$ 32,89 por cada hectare. Com relaĂ§ĂŁo Ă elasticidade dos fatores de produĂ§ĂŁo, ĂŠ possĂvel afirmar que tanto o investimento como a utilizaĂ§ĂŁo de terra sĂŁo alocados de forma eficientes no processo de produĂ§ĂŁo agropecuĂĄria do Norte. Por outro lado, o capital fĂsico e a quantidade de mĂŁo de obra sĂŁo utilizadas de forma ineficiente por ainda faltar um processo de qualificaĂ§ĂŁo da mĂŁo de obra e modernizaĂ§ĂŁo da tecnologia de produĂ§ĂŁo. Portanto, ĂŠ necessĂĄria a elaboraĂ§ĂŁo de projetos que faĂ§am com que estas duas Ăşltimas variĂĄveis se tornem eficientes Tabela 7. Resultado da regressĂŁo do modelo SLX por MQ2E para o valor de produĂ§ĂŁo per capita do setor agropecuĂĄrio da regiĂŁo norte em 2005/2006 VariĂĄveis Coeficiente p-valor Efeito marginal Elasticidade Constante -44179,02 0,00*** Invest 0,10 0,00*** 0,11 0,10 A 32,89 0,01*** 32,89 0,20 1 KfĂsico 3246,36 0,00*** 3246,36 1,30 Mb 12912,43 0,00*** 12912,43 1,34 W_kfĂsico3 -1836,39 0,051** W_invest 0,01 0,824NS Inst_vbp 0,26 0,366NS RÂ˛ 0,3117 Anselin1,206 Kelejian F-statistic 29,674 test 0,27NS Prob (Fstatistic) 0.000*** Fonte: elaboraĂ§ĂŁo do autor. Obs.: *** significativo a 1%, ** significativo a 5%, NS nĂŁo significativo. Nota: Os instrumentos sĂŁo: w_invest, w_mb, w_a, w_kfĂsico, w_wkfĂsico e w_winvest.

O que realmente chama a atenĂ§ĂŁo neste modelo ĂŠ o fato de que a defasagem espacial do capital fĂsico possui sinal negativo. Isto significaria que existe uma externalidade negativa da tecnologia na regiĂŁo Norte. Para uma melhor anĂĄlise deste fator foram calculados os efeitos diretos e indiretos4 que cada municĂpio gera.

A anĂĄlise serĂĄ feita atravĂŠs da interpretaĂ§ĂŁo dos efeitos diretos e indiretos. O CĂĄlculo do efeito direto e indireto serĂĄ feito usando a seguinte formula: (GOLGHER, 2015). 3 4

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ś đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ľ

= đ?&#x203A;˝đ?&#x2018;&#x2DC; đ??ź + đ?&#x2018;&#x160;Ď&#x201E;đ?&#x2018;&#x2DC;

O efeito direto é o mesmo valor para todos os municípios da região Norte e, pode ser definido, no caso do modelo SLX, como o efeito marginal do fator capital físico presente na Tabela 7. Este efeito representa o impacto que a tecnologia de um determinado município tem sobre o valor de produção do seu setor agropecuário. No caso do efeito total, a análise é feita de seguinte maneira: o impacto que a tecnologia de um município qualquer gera sobre ele mesmo e sobre todos os seus vizinhos. Este valor é calculado pela soma do efeito direto e indireto. Em média, os municípios da região Norte possuem um efeito total de R$1.409,97. Os efeitos indiretos dos municípios podem ser entendidos como a externalidade que eles têm sobre seus vizinhos. Estas externalidades são negativas, tal qual se observa no mapa direito da Figura 3. Neste mesmo mapa verifica-se que municípios preenchidos de cor branca geram menores externalidades negativas a seus vizinhos mais próximos, e consequentemente, ao observar o mapa do lado esquerdo, possuem os maiores valores de efeitos totais. De forma geral, este tipo de externalidade pode ser compreendido pela pouca proximidade e acessibilidade que os municípios da região Norte têm. Isto se deve principalmente à baixa densidade rodoviária e a existência de poucas alternativas de transportes e comunicação que sejam eficientes e baratas.

Fonte: Elaboração dos autores. Figura 3. Distribuição dos efeitos totais e indiretos da tecnologia de produção agropecuária do kfísico nos municípios da região norte em 2005/2006.

A Figura 3 também revela a existência de municípios que possuem externalidades negativas muito altas que provocam com que o efeito direto da tecnologia seja anulado, conseguindo assim, fazer com que o impacto tecnológico seja negativo incluso dentro do próprio município. Os municípios como Fátima no Tocantins e Porto Acre no Acre, geram tanta externalidade negativa que fizeram com que a tecnologia tenha impactos negativos tanto no valor de produção dos seus vizinhos como no seu próprio valor. Um dos possíveis motivos para que este fenômeno aconteça é a representatividade da agricultura familiar na maioria dos Estados do Norte. Este tipo de produção geralmente não conta com altos níveis de modernização que permita gerar externalidades positivas nos seus vizinhos.

5 CONCLUSÕES O setor agropecuário certamente é um elemento importante na geração de riqueza e de desenvolvimento econômico dos países. Em virtude disso, este trabalho analisou o comportamento da agropecuária da região Norte através da análise explanatória de dados espaciais e a estimação de modelos econométricos espaciais. Os resultados obtidos permitiram identificar que a região Norte possui baixa produtividade no setor agropecuário, principalmente nos municípios dos Estados de Amazonas, Acre, Amapá e Roraima. Isto devido ao fato de que o valor de produção agropecuário dos estabelecimentos para o ano de 2005/2006 esteve concentrado no intervalo de R$ 1.188, 21 e R$ 553.302,17 Constatou-se também que a região apresenta 4 tipos de clusters, sendo o tipo baixo-baixo (BB) o mais frequente. Os clusters com esta característica estão localizados nos Estados de Amazonas, Acre e Amapá. A explicação para este fenômeno é a reduzida densidade rodoviária na região, o qual dificulta a acessibilidade e difusão de tecnologia entre os municípios. Após a análise dos dados da região foi encontrado que o modelo regressivo cruzado espacial (SLX) captura melhor o comportamento do setor agropecuário. A partir dele, foi possível inferir que as variáveis relativas a investimento, tecnologia, mão de obra e extensão dos estabelecimentos possuem impactos positivos no valor de produção de uma determinada região Foi detectado, também, que os fatores de produção investimento e terra são utilizados de forma eficientes no setor agropecuário nortista. Por outro lado, os fatores capital físico e a quantidade de mão de obra mostraram-se ineficientes. Informações sobre a nível de eficiência dos fatores de produção da agropecuária são fundamentais para direcionar a elaboração de projetos agrícolas e políticas públicas. Os testes específicos de dependência espacial mostraram que não existe este tipo comportamento no valor de produção agropecuário da região Norte. Portanto, aceita-se a hipótese de que o volume de produção de um determinado município não depende da produção dos seus vizinhos. Os efeitos de transbordamento identificados neste trabalho estão vinculados à variável capital físico. Estes efeitos mostraram-se relevantes em virtude de suas características, ou seja, o seu impacto negativo no valor de produção dos municípios vizinhos. Os municípios que tiveram destaque nesta parte da análise foram Fátima e Porto Acre, por gerarem altos valores de externalidades negativas que prejudicaram a o valor de produção deles e de seus vizinhos. O pouco detalhamento do porquê da existência de efeito de transbordamento de tecnologia negativo na agropecuária da região Norte é uma das limitações do trabalho. Portanto, recomenda-se para trabalhos futuros sobre a agropecuária incluir variáveis que possam explicar esse comportamento de difusão de tecnologia da região, variáveis tal como densidade rodoviária e quantidade de hidrovias do Norte. Estas permitem a disseminação de tecnologia e o escoamento de produção.

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AVALIAÇÃO ECONÔMICA DO JUBILAMENTO, NO CURSO DE ECONOMIA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO ACRE, NO PERÍODO DE 2013 A 2015 JARDESON SILVA ARAÚJO Economista jardessonmrr@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: Este trabalho tem como objetivo determinar o custo econômico total decorrente do jubilamento no curso de economia da Universidade Federal do Acre (UFAC), no período de 2013 a 2015. Para atender esse propósito, a fundamentação teórica é a Teoria dos Bens Públicos, afim de explicitar que a educação não é um bem público, pois essa apresenta um custo social envolvido. Para a determinação dos custos financeiros e econômicos, foram utilizados métodos para determinar o custo médio por aluno na universidade, partindo da metodologia do Tribunal de Contas da União que considera o custo corrente por aluno equivalente, e por um método alternativo que compreende o custo médio por vaga. Após a aplicação dos métodos, foi determinado o custo econômico total do jubilamento no curso de economia da UFAC, com valores compreendidos entre R$7,7 e R$13,59 milhões, respectivamente aos métodos propostos. Com isso, foram constatados excessivos desperdícios de recursos públicos aplicados na graduação de estudantes de nível superior que não concluem sua graduação e acabam por fim sendo jubilados, evidenciando ainda um custo social gerado pela ocupação da vaga que tornou-se ociosa, a qual poderia ter sido usufruída por outro indivíduo que foi impedido de ingressar na universidade devido a limitação das vagas. Palavras-Chaves: Educação; Bens Públicos; Custos; Custo Social. 1 INTRODUÇÃO A educação é um instrumento de grande importância, haja vista que ela é a base para o desenvolvimento econômico, social e cultural de toda e qualquer sociedade, exercendo seu papel político e ideológico na formação de seus cidadãos. É dada à educação superior, a competência de produzir e difundir a ciência, arte e tecnologia (SILVA; OURIQUE, 2012). Foram diversos os processos estruturais que moldaram o sistema educacional brasileiro, os quais contemplam instrumentos políticos importantes, desde a Constituição de 1988, até outros instrumentos normativos posteriores, tais como a Lei de Diretrizes e Bases da Educação (LDB), e o Plano Nacional de Educação (PNE). Havendo ainda o Programa de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais (REUNI), implantado em 2007, com objetivos específicos voltados para a reestruturação e expansão do nível superior a fim de ampliar o acesso da população às universidades públicas do país, e paralelamente, combater a evasão dos estudantes já ingressados. Apesar dos esforços voltados para o aperfeiçoamento e expansão do sistema educacional do país, há desafios que necessitam de uma atenção especial, o que é o caso da evasão, fator recorrente em todos os cursos de ensino superior,

caracterizando desperdícios sociais, institucionais e econômicos voltados para o seu funcionamento, refletindo numa constante falta de retornos dos recursos públicos aplicados na educação (SILVA FILHO et al., 2007). A Universidade Federal do Acre (UFAC), criada em 1964, e federalizada em 1974, é mais uma das instituições que vivenciam esse problema de forma considerável, apresentando índices preocupantes de evasão desde sua federalização, sendo que mais especificamente se tratando do seu segundo curso mais antigo, o curso de economia implantado em 1968, a proporção de alunos evadidos é significativa. A Secretaria de Educação Superior (SESU) do Ministério da Educação (MEC), através da Comissão Especial de Estudos sobre a Evasão (CEEE) tratou dos índices relativos à evasão nas Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) no país, no período de 1986 a 1988, o qual é possível observar, conforme tabela 1, que especificamente o curso de economia da UFAC apresentou no período, um índice de evasão correspondente a 50,34%, com uma taxa de retenção de 41,38%. Tabela 1. Taxas de diplomação, retenção e de evasão, dos estudantes ingressantes no curso de Economia da Universidade Federal do Acre, no período de 1986 a 1988. Nº de Nº de Nº de Nº de Nº de Diplomação Retenção Evasão Gerações Ingressantes Diplomados Retidos Evadidos (%) (%) (%) 3 145 12 60 73 8,28 41,38 50,34 Fonte: Elaboração do autor, a partir de dados da CEEE (1997).

O tratamento da evasão, no âmbito administrativo das instituições de ensino superior, possui como medida a aplicação do jubilamento, regido pela LDB como uma desvinculação obrigatória dos alunos não concluintes, conforme requisitos determinados por cada IFES. A UFAC, dentro de suas responsabilidades, normatiza e caracteriza o jubilamento, através do Regimento Geral da UFAC. A palavra evasão, de acordo com Bueno (1993), vista de forma direta pode referir-se imediatamente a responsabilidade exclusiva do aluno que decide se desligar da instituição de ensino por conta própria, valendo ressaltar que essa definição distancia algumas responsabilidades acerca da instituição que utiliza da ferramenta de exclusão, o jubilamento, além de outros fatores externos que muitas vezes contribuem para o não aproveitamento e formação desses alunos. Nesse ponto, o autor induz a reflexões por parte das universidades sobre seu papel e responsabilidades no combate à evasão, conforme explicitado: Há, sem dúvida, fatores intra e extra-escolares atingindo a questão da permanência do aluno na universidade. Qual a nossa responsabilidade? O que temos feito e podemos fazer para enfrentar os fatores intra-escolares? Serão somente estes fatores, mais próximos, os que devemos considerar, numa discussão sobre a evasão dos nossos alunos? Ou será que não cabe à universidade usar sua posição de liderança e ajudar a remover as dificuldades impostas especialmente pelos fatores externos? (BUENO, 1993, p. 13).

Há uma necessidade latente quanto à reformulação de políticas específicas para lidar diretamente com a evasão no ensino superior no Brasil, que ainda carece de estudos aprofundados que demonstrem a fundo a seriedade do problema que não têm sido alvo de muita atenção, em parte pela não compreensão de sua gravidade, visto que há dificuldades de identificação e mensuração a respeito das variáveis que envolvem os alunos evadidos, seja na Universidade Federal do Acre

ou em qualquer outra IFES do país. Por essa razão, é conveniente que se faça aqui uma reflexão muito importante, sendo o problema de pesquisa deste trabalho: Qual o custo do aluno jubilado no curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015? O período de 2013 a 2015, contemplado pelo presente trabalho, se justifica em razão da disponibilidade de dados mais recentes e índices significativos para o estudo em questão. É evidente a importância desse estudo, visto que há uma cobrança constante da sociedade para que haja mais recursos destinados para a educação, sendo que há um desconhecimento geral sobre a utilização efetiva dos recursos aplicados, não levando em consideração que frequentemente não se vê retornos satisfatórios nesse âmbito, o que se aplica aos desperdícios de recursos gerados pelo jubilamento, o qual além do custo financeiro gerado pode-se observar também a presença de um custo social decorrente da ociosidade da vaga preenchida pelo aluno que acabou sendo jubilado, o qual poderia estar sendo usufruída por outro indivíduo. É consistente a necessidade de maiores recursos destinados às universidades, porém visto sua insuficiência para atender toda a sociedade, vale muito mais se ater a gestão dos custos, fortalecendo assim, estudos e fontes de dados que sirvam de subsídio para uma melhor gestão e controle de gastos nas universidades, além da constatação de sua própria eficiência na administração de seus recursos (ALMEIDA; VELOSO, 2002). Sendo assim, este trabalho tem como objetivo a identificação do custo econômico total decorrente do jubilamento, no curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015. Especificamente, pretende-se: a) Comparar o quantitativo de alunos jubilados do curso de economia e demais cursos da Universidade Federal do Acre, b) Diagnosticar o custo total do jubilamento na Universidade Federal do Acre, no período mencionado e c) Relacionar o custo econômico total do jubilamento no curso de economia da Universidade Federal do Acre com a graduação em faculdades privadas do país. A utilidade desse trabalho abrange todos os agentes envolvidos, tendo em vista que através dos indicadores apresentados, o governo tem a possibilidade de identificar se os recursos destinados à educação estão sendo aplicados eficientemente. A universidade pode tratar especificamente das questões internas que têm contribuído para os altos níveis de jubilamento, além de chamar a atenção dos formuladores de políticas públicas que podem se ater para a avaliação das políticas existentes na área a fim de averiguar se as mesmas estão atendendo a seus objetivos. E também essencialmente importante para a sociedade, que pode visualizar com maior transparência a destinação de suas contribuições e com isso exigir melhorias. Além dessa parte introdutória, o presente trabalho está dividido em mais cinco seções. Na seção seguinte, são apresentadas um breve aparato das políticas que regem o sistema educacional no Brasil e sua relação com a evasão no ensino superior. Na terceira seção, é apresentada a metodologia, demonstrando-se os métodos utilizados para obtenção e análise dos resultados. E na quarta seção, são apresentadas as discussões acerca dos resultados obtidos, e por fim, na última seção são expostas as considerações finais deste trabalho.

2 DESAFIOS DO ENSINO SUPERIOR NO BRASIL 2.1 Políticas Educacionais No Brasil A educação é um direito social presente na Constituição Federal Brasileira, conforme (BRASIL, 1988, art. 6), “São direitos sociais a educação, a saúde, a alimentação, o trabalho, a moradia, o transporte, o lazer, a segurança, a previdência social, a proteção à maternidade e à infância, a assistência aos desamparados, na forma desta Constituição”. As políticas de Estado denotam a preocupação com a criação de mecanismos, tais que se complementem de forma a assegurar o melhor funcionamento do sistema educacional, garantindo o direito de acesso a todos os brasileiros de forma mais abrangente e eficiente possível, dada as responsabilidades da educação com base na família e no próprio Estado de acordo com as leis criadas, tal qual é expresso de acordo com a Lei 9.394 (BRASIL, 1996, art. 2), “A educação, dever da família e do Estado, inspirada nos princípios de liberdade e nos ideais de solidariedade humana, tem por finalidade o pleno desenvolvimento do educando, seu preparo para o exercício da cidadania e sua qualificação para o trabalho”. Conforme assinalado por Lobo (2012), a LDB obteve êxito em sua aplicação com a expansão da estrutura educacional das Instituições de Ensino Superior, em conformidade com o aumento da quantidade de alunos após sua vigência. Dessa forma, o autor expõe que: Depois de 1996, com a promulgação da nova LDB e a sequência de medidas que visavam à desregulamentação do Ensino Superior no Brasil para incentivar a expansão das instituições, dos cursos, das vagas e, consequentemente, das matrículas, o resultado foi o grande aumento de IES, de cursos e de alunos, que atingiu seu pico entre 1999 e 2002. (LOBO, 2012, p.2)

Além da LDB (1996), que vigora até os dias atuais, deve-se dar um enfoque especial ao Plano de Educação Nacional (PNE, 2001) que tem como objetivo melhorar o sistema educacional brasileiro voltando-se para todos os níveis de ensino. Mas, no contexto atual as expectativas dessas políticas não foram completamente atendidas, conforme explicita Lobo (2012, p. 3), “mesmo com o grande crescimento que houve em 12 anos (1997-2009), as matrículas na Educação Superior ainda estavam abaixo do que previa a meta do Plano Nacional de Educação (PNE)”. No entanto, o PNE possibilitou que os incentivos à educação se expandissem de forma continuada por meio de políticas sucessoras, tal como a implementação do REUNI (2007), o que segundo Silva e Ourique (2012, p.10) retrata uma medida política com objetivos favoráveis a ampliação da educação de nível superior no país, pelo qual: O Governo Lula empenhou-se na efetivação do projeto expansionista da universidade inaugurando um terceiro momento de expansão, o Programa de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais (Reuni), que surge no cenário brasileiro pelo Decreto nº 6.096, de 24 de abril de 2007, com investimento previsto de sete bilhões de reais até 2012, tendo o objetivo de criar condições para a ampliação do acesso e permanência na educação superior mediante a reestruturação física e incremento de recursos humanos e financeiros (Brasil, 2007). Toda instituição universitária que desejasse aderir ao Reuni deveria antes passar pelo crivo de suas próprias

instâncias, o que significa, em certa perspectiva, uma relativa autonomia em relação ao programa (SILVA; OURIQUE, 2012, p. 10).

Lobo (2012, p.3) também se refere ao REUNI em conjunto com outras políticas governamentais, como medidas que surgiram com o intuito de fomentar o acesso e ingresso ao ensino superior no país, baseando-se na tese de que a população aspirava por maiores oportunidades de qualificação superior, de forma mais participativa e democrática, o qual: Apesar dos importantes incentivos dos programas de financiamento governamental para os alunos do setor privado, em especial o FIES e o PROUNI (e para as IES Federais por meio do programa do REUNI), já era sabido que a população capaz de fazer frente aos custos de cursos universitários, praticamente, já estava sendo atendida, e ficava cada vez mais clara a necessidade de aumento das formas de apoiar o aluno academicamente capaz, mas sem condições financeiras de cursar o nível universitário privado, ou mesmo público (LOBO, 2012, p.3).

Mesmo com as políticas existentes, há a necessidade de aperfeiçoamento dessas políticas específicas voltadas para o tratamento da evasão no ensino superior, devendo sua aplicação ser diretamente relacionada às responsabilidades da utilização eficiente dos recursos públicos, incentivando a pesquisa científica através da elaboração de ferramentas úteis no seu combate, que possam ser divulgadas e sistematizadas a partir de uma melhor compreensão do problema vivenciado nas universidades brasileiras, sejam públicas ou privadas (LOBO, 2012). 2.2 Evasão Nas Universidades Brasileiras A evasão tem se mostrado um grave problema, criando a necessidade para a elaboração de mecanismos para se combatê-la. Com base nos estudos existentes, os quais apesar não serem abundantes, têm demonstrado uma intensificação nos últimos anos, tendo como sinalizador dessa intensificação por parte do governo, a criação da Comissão Especial de Estudos sobre Evasão por meio da portaria SESu/MEC. Esta surgiu com o intuito de apresentar estudos mais aprofundados sobre as universidades federais do país, abrangendo amplamente o problema da evasão (CUNHA et al., 2014). A interrupção dos estudos na graduação é um fator que pode decorrer por inúmeros motivos, e que traz consigo diversas consequências. No que se refere à evasão, entende-se que esse é um problema ocasionado por dificuldades enfrentadas pelos alunos ao longo da graduação que impedem a continuidade do processo de formação (ALMEIDA; VELOSO, 2002, p.1). Insere-se no processo educacional, onde é de se reconhecer que no intervalo entre o início do processo, com a entrada do educando na Instituição, e o momento de sua saída, traduzida em sua formatura, uma série de fatos ocorrem; muitos sucessos recompensam esforços desenvolvidos, muitos obstáculos surgem dificultando em grau variável a trajetória do aluno, e que por vezes acabam interferindo na continuidade do processo, ocasionando o desligamento da instituição ou do curso - a evasão do aluno do processo educacional.(ALMEIDA; VELOSO, p.1, 2002)

Conforme Silva Filho et al. (2007 apud CUNHA et al., 2014, p.2), mesmo com tais preocupações em relação a educação no Brasil, sabe - se que a evasão é uma característica presente em universidades de todo o mundo, tanto em instituições públicas quanto privadas, apesar das diferenças entre as variadas áreas de estudo e diferenças culturais presentes. Na busca dos fatores que influenciam a evasão no ensino superior, a má formação do aluno ainda no ensino médio, principalmente em meio a dificuldades de caráter socioeconômico, constitui um empecilho para a administração das universidades, como também de seus coordenadores e gestores, visto que esse fator vai além de suas responsabilidades e contribui diretamente para que o aluno apresente dificuldades em seu desempenho ao ingressar no ensino superior, resultando em reprovações e consequentemente na desistência do curso (ALMEIDA; VELOSO, 2002). 3 REFERENCIAL TEÓRICO 3.1 Teoria dos Bens Públicos Os aspectos metodológicos desse trabalho terão como embasamento a teoria microeconômica, sendo particularmente o tópico de bens públicos a abordagem aqui a ser considerada. A teoria permitirá que se faça uma reflexão acerca do tratamento da educação como um bem público, a fim de estender a compreensão dos custos gerados pela evasão no ensino superior. Bens públicos, são bens não exclusivos e não disputáveis. Onde, um bem é não disputável (não rival), quando o custo marginal de produção para um consumidor adicional é igual a zero, considerando um determinado nível de produção. Já, os bens não exclusivos, referem-se aos bens que a partir do consumo de um indivíduo não impossibilita o consumo de outrem. (PINDYCK; RUBINFELD, 2010). Ralph e Stone (1996) indica que os bens públicos apresentam as particularidades de serem não-rivais e não-exclusivos, pois esses possibilitam o consumo simultâneo por inúmeros indivíduos, e também porque não é possível restringir o acesso a esses bens devido a inviabilidade em relação aos custos dessa limitação. Há ainda bens que podem ser exclusivos e não disputáveis, ou seja aqueles bens que são exclusivos de um indivíduo ou grupo limitado, porém ao adicionar uma unidade a mais ao consumo desse bem não há grandes alterações sobre a utilização atual desse bem. Outro grupo de bens refere-se aos bens disputáveis e não exclusivos, onde as características são opostas as descritas anteriormente, o qual um bem não possui exclusividade sobre nenhum indivíduo, no entanto uma unidade a mais de consumo desse bem afeta o bem-estar de outro indivíduo. Existem bens ofertados pelo serviço público, que podem ser disputáveis no seu consumo e exclusivos, ou também contemplando as duas características. Ou seja, nem todo bem ofertado pelo setor público, é um bem público, tal como exemplifica Pindyck & Rubinfeld (2010), “a educação pública é fornecida pelos governos locais porque acarreta externalidades positivas, não porque seja um bem público.”. Rosen e Gayer (2005) também mencionam que a educação não tem características plenas de bem público, pois para cada estudante adicional em uma sala de aula há um racionamento cada vez maior dos recursos educacionais, diminuindo não somente a atenção voltada para o atendimento dos alunos

existentes, mas também impossibilitando que sejam adicionados mais estudantes devido a insuficiência de vagas para novos alunos. O conceito de bens públicos não é atendido pela educação, por essa não possuir aptidão para ser um bem público, pois ela é excludente e rival em consumo, ao menos até certo ponto. No ensino superior, quando um indivíduo ingressa na universidade, independente do processo seletivo utilizado, automaticamente ele exclui a possibilidade de que outro indivíduo ocupe essa mesma vaga. Logo, o ensino superior é excludente, de modo que essa vaga não ocupada reflete o custo de oportunidade da vaga preenchida. Tendo em vista que há uma disputa pela ocupação das vagas limitadas no ensino superior, é reafirmado que a educação não pode ser tratada como um bem público, uma vez que conforme Byrns e Stone (1993), “não precisamos competir entre nós para usar os bens públicos, a partir de quando eles são produzidos, porque os bens públicos não envolvem rivalidade”. Ao tratar de um bem não excludente, porém rival em consumo, a exemplo da educação, é possível observar que para cada unidade consumida desse bem, essa mesma unidade torna-se indisponível para outro, devido a sua característica de rivalidade. Essa indisponibilidade ocorre até que todas as unidades do bem em si sejam consumidas, apresentando custos sobre os demais consumidores, que geralmente são ignorados pelos consumidores que puderam ter acesso ao bem, porém esses custos se fazem presentes para cada unidade que vem a se tornar indisponível do bem em questão (KRUGMAN; WELLS, 2007). Krugman e Wells (2007) complementam ainda que deve existir uma melhor compreensão por parte da sociedade em relação aos custos gerados na utilização de um recurso, que acaba sendo refletido sobre os demais usuários. É sugerido ainda que se tomem medidas para que esses custos sejam percebidos, de forma que as pessoas possam internalizar esses custos e utilizá-los de forma mais eficiente, tal como tornar o bem ou recurso excluível ou ainda regular e atribuir direitos de propriedade sobre esse bem, limitando sua utilização para que as pessoas tenham incentivo quanto a sua melhor utilização. 4 REFERENCIAL ANALÍTICO 4.1 Metodologia Tribunal de Contas da União A fim de verificar o desempenho das Instituições Federais de Ensino Superior (IFES), o Tribunal de Contas da União (TCU), por meio da Decisão TCU nº 408/2002, determinou que as IFES incluíssem em seus Relatórios de Gestão, indicadores que possibilitassem o gerenciamento dos recursos destinados a essas instituições. Visto isso, a UFAC divulga tais resultados por meio do seu Relatório de Gestão e através da publicação UFAC em Números, havendo como um dos indicadores o custo corrente por aluno que é resultado de cálculo metodológico recomendado pelo próprio TCU. Para atender aos objetivos deste trabalho quanto à determinação dos custos financeiros totais, o ponto de partida será o indicador custo corrente médio por Aluno Equivalente5, onde para o cálculo desse indicador, são considerados todos os alunos regularmente matriculados nos cursos de graduação (AG), pós-graduação Aluno-Equivalente consiste no aluno matriculado em um determinado curso, ponderado pelo Fator de Equiparação de Carga Horária e pelo Fator de Esforço de Curso, conforme Portaria MEC Nº 818, de 13 de agosto de 2015. 5

stricto sensu: mestrado e doutorado (APG), e de residĂŞncia mĂŠdica (AR), determinando assim o NĂşmero de Alunos da GraduaĂ§ĂŁo em Tempo Integral (Ađ??ş đ?&#x2018;&#x2021;đ??ź), representado pela seguinte expressĂŁo: Ađ??ş đ?&#x2018;&#x2021;đ??ź = â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; {Nđ??ˇđ??ź â&#x2C6;&#x2014; Dđ?&#x2018;&#x192;đ??ś )(1 + (N â&#x2C6;&#x2019;N ) [đ??šđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;Ă§ĂŁđ?&#x2018;&#x153;]) + ( đ??ź đ??ˇđ??ź ) â&#x2C6;&#x2014; Dđ?&#x2018;&#x192;đ??ś )}

(1)

Onde, NDI = NĂşmero de diplomados, no ano letivo referente ao exercĂcio, em cada curso DPC = DuraĂ§ĂŁo padrĂŁo do curso NI = NĂşmero de alunos que ingressaram, no ano letivo relativo ao exercĂcio, em cada curso. O nĂşmero de alunos regularmente matriculados corresponde ao aluno equivalente para cada grupo de alunos mencionado, aplicando-se a expressĂŁo 1 e multiplicando-a pelo peso do grupo em que cada um se insere6. Sendo assim, o nĂşmero de Alunos Equivalentes da GraduaĂ§ĂŁo (AGE), ĂŠ determinado por: Ađ??şđ??¸ = â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; {Nđ??ˇđ??ź â&#x2C6;&#x2014; Dđ?&#x2018;&#x192;đ??ś )(1 + [đ??šđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;Ă§ĂŁđ?&#x2018;&#x153;]) + ( Dđ?&#x2018;&#x192;đ??ś )}

â&#x2C6;&#x2014;

(Nđ??ź â&#x2C6;&#x2019;Nđ??ˇđ??ź ) 4

)â&#x2C6;&#x2014;

[đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153; ]

(2)

Da mesma forma ĂŠ calculado o nĂşmero de Alunos Equivalentes da PĂłsGraduaĂ§ĂŁo stricto sensu (APGTI) e Alunos de ResidĂŞncia MĂŠdica (ARTI), conforme a equaĂ§ĂŁo (2), porĂŠm o grupo em que se inserem esses cursos possui valor fixo em dois, representado para cada um: Ađ?&#x2018;&#x192;đ??ş đ?&#x2018;&#x2021;đ??ź = 2 â&#x2C6;&#x2014; Ađ?&#x2018;&#x192;đ??ş

Ađ?&#x2018;&#x2026; đ?&#x2018;&#x2021;đ??ź = 2 â&#x2C6;&#x2014; Ađ?&#x2018;&#x2026;

(3)

ApĂłs determinaĂ§ĂŁo do Aluno Equivalente Total, torna-se possĂvel estimar o custo corrente por aluno equivalente, que representa o aporte financeiro mĂŠdio dispendido para a manutenĂ§ĂŁo de cada aluno da instituiĂ§ĂŁo, resultado do quociente do custo corrente da universidade pelo aluno equivalente determinado pelas expressĂľes (3) e (4), conforme segue: Custo Corrente / Aluno Equivalente= A

Custo Corrente

G E+APG TI +

AR TI

(4)

Onde, Custo Corrente = Despesas correntes da Universidade realizadas entre 01/01 e 31/12 (subtraĂdas 65% das despesas correntes do(s) hospital(is) universitĂĄrio(s) e maternidade, aposentadorias e reformas, pensĂľes, sentenĂ§as judiciais, despesa com pessoal cedido (docente, tĂŠcnico â&#x20AC;&#x201C; administrativo), e despesa com afastamento paĂs/exterior (docente, tĂŠcnico â&#x20AC;&#x201C; administrativo). AGE = NĂşmero de alunos equivalentes da graduaĂ§ĂŁo. APGTI = NĂşmero de alunos em tempo integral de pĂłs-graduaĂ§ĂŁo stricto sensu, incluindo-se alunos de mestrado e de doutorado. Fator de RetenĂ§ĂŁo e Peso do grupo, prĂŠ-fixados por ĂĄrea de estudo pela Secretaria de EducaĂ§ĂŁo Superior â&#x20AC;&#x201C; SESu/MEC. 6

ARTI = Número de alunos em Tempo Integral de residência médica. O custo médio corrente resultante da expressão (4) diz respeito ao custo por aluno equivalente, ou seja, representa o custo corrente total da universidade dividido pela quantidade de alunos ativos na universidade para cada ano letivo. Partindo desse custo médio corrente, basta multiplica-lo pelo quantitativo de alunos jubilados (Qaj) cada ano do estudo para se obter o custo financeiro total acerca do jubilamento (CTJ ), conforme: CTJ = (A

Custo Corrente

G E+APG TI

) ∗ Qaj(Ano x)

+ AR TI

(5)

É importante fazer uma diferenciação acerca dos tipos de tratamento dos custos, sendo o custo contábil ou financeiro tratado de forma distinta do custo econômico, onde esse último contempla os custos de oportunidade (CO) gerados a partir da alocação alternativa dos custos gerados. Para atender ao objetivo principal do presente estudo, que é o de determinar o custo econômico total do jubilamento no curso de economia da UFAC, basta multiplicar por dois a equação (5), duplicando seu resultado, obtendo assim o Custo Econômico Total (CET), o qual está incluído implicitamente o CO, como demonstrado a seguir: CET = CTJ ∗ 2

(6)

4.2 Metodologia Custo/Vaga Diferentemente do TCU, aqui é proposta uma metodologia alternativa sob a ótica do custo por vaga, contemplando o custo financeiro dispendido pela instituição para cada unidade de vaga ofertada, mesmo que estas vagas não sejam ocupadas efetivamente durante todo o período da graduação em virtude da evasão gerada durante a passagem dos estudantes pela universidade. Outra diferença refere-se ao fato de o TCU não considerar os custos de oportunidade envolvidos acerca do custo dispendido por aluno na instituição, tratando a educação como bem público, um equívoco comum conforme apresentado pelo Teoria dos Bens Públicos que classifica a educação como um bem não exclusivo e disputável (rival) em termo de consumo. Utilizando a análise alternativa, aqui será calculado o custo financeiro total (CTF) acerca do jubilamento no curso de economia da UFAC, sob a ótica do custo financeiro médio por vagas disponíveis, onde para isso determinaremos primeiramente, o Custo Corrente Total (CCT) a partir do custo médio corrente (CMeC ), demonstrado pela equação 4, multiplicando-se CMeC pelo total de alunos equivalentes na universidade (AEt) de cada ano do período de estudo, descritos da seguinte forma: CCT = CMeC . AEt

(7)

Após a obtenção do CCT, divide-se o mesmo pela quantidade de vagas disponíveis nos cursos de graduação da universidade no período, sendo esse último o produto da quantidade de vagas (Qv) para cada ano do período de estudo em relação ao tempo médio geral de integralização dos cursos de graduação da universidade, que é de 4,46 anos, havendo como resultado o custo financeiro médio (CFMe) por vaga na graduação.

CCT

CFMe = (Qv .4,46)

(8)

E, por fim, multiplica-se o resultado da expressĂŁo (8) pelo quantitativo de alunos jubilados para cada ano analisado, obtendo assim o Custo Financeiro Total do jubilamento (CTJ) anualmente. CTJ = CMe. Qaj(đ??´đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;Ľ)

(9)

Para determinar o custo econĂ´mico total (CET), a fim de demonstrar o custo de oportunidade implĂcito do jubilamento no curso de economia da UFAC, duplica-se o resultado da equaĂ§ĂŁo (9), como demonstrado a seguir: CET = CTJ â&#x2C6;&#x2014; 2

(10)

4.3 Fonte de Dados Os dados utilizados no presente trabalho foram obtidos por meio de indicadores de desempenho da UFAC presentes na publicaĂ§ĂŁo UFAC em NĂşmeros (2015), de onde foram retiradas as informaĂ§Ăľes a respeito do aporte financeiro mĂŠdio despendido pela instituiĂ§ĂŁo com cada aluno e a evoluĂ§ĂŁo de matrĂculas e do orĂ§amento para os anos de 2013 a 2015, perĂodo compreendido por este trabalho. As demais informaĂ§Ăľes a respeito da metodologia do TCU e suas recomendaĂ§Ăľes relativas ao custo corrente por aluno equivalente disponibilizadas pelos ĂłrgĂŁos internos da universidade, PrĂł-Reitoria de Planejamento (PROPLAN) e o quantitativo de alunos jubilados obtido atravĂŠs do NĂşcleo de Registro e Controle AcadĂŞmico (NURCA). Diante do levantamento de dados relativos a quantidade de alunos jubilados, foram considerados para fins de cĂĄlculo, apenas os alunos jubilados nos cursos regulares de graduaĂ§ĂŁo da UFAC, contemplando os Campi Sede e Floresta, situados nas cidades de Rio Branco e Cruzeiro do Sul, respectivamente. Sendo assim, foram desconsiderados os cursos de graduaĂ§ĂŁo da UFAC oferecidos em outros municĂpios do Estado, tais como o Plano Nacional de FormaĂ§ĂŁo de Professores da EducaĂ§ĂŁo BĂĄsica (PARFOR), Mestrado Profissional em MatemĂĄtica em Rede Nacional (PROFMAT) e demais projetos existentes nos NĂşcleos da universidade, por nĂŁo estarem inclusos nos cĂĄlculos metodolĂłgicos do custo corrente por aluno da universidade. 5 RESULTADOS E DISCUSSĂ&#x2022;ES

5.1 DeterminaĂ§ĂŁo dos componentes utilizados na apuraĂ§ĂŁo dos custos totais Antes de apresentar os resultados acerca dos custos do jubilamento, ĂŠ exposto um panorama do jubilamento na universidade no perĂodo de 2013 a 2015, onde conforme demonstrado na tabela 2, pode-se comparar o quantitativo de alunos jubilados no curso de economia em relaĂ§ĂŁo aos demais cursos de graduaĂ§ĂŁo

da UFAC. Dessa forma, pode–se constatar que houve uma diminuição na proporção de alunos jubilados no curso de economia em relação ao total de jubilamentos no decorrer do período analisado, passando de 13% do total de alunos jubilados nos cursos de graduação da UFAC em 2013 para 1% em 2015, efeito oposto observado nos demais cursos da universidade que apresentou uma evolução crescente de 87% em 2013 para quase a totalidade de alunos jubilados no ano de 2015, representando 99% do total no referido ano. É possível observar, ainda, que o ano de 2014 foi o mais expressivo para ambos os casos, tanto para economia quanto para os demais cursos da universidade, sendo esse o ano em que houve o maior número de alunos jubilados no período analisado. E, tendo em vista o total acumulado em todos os três anos analisados, pode-se visualizar que o curso de economia representa 8% dos 3.477 de alunos jubilados na universidade. Tabela 2. Quantitativo de Alunos jubilados na Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015. 2013 2014 2015 TOTAL Economia 86 160 17 263 % 13% 10% 1% 8% Demais Cursos 596 1439 1179 3.214 % 87% 90% 99% 92% TOTAL 682 1.599 1.196 3.477 Fonte: Elaboração do Autor, a partir de dados do NURCA.

A Figura 1 demonstra a evolução do comportamento dos alunos do curso de economia da UFAC, fazendo uma comparação das vagas disponibilizadas, com o quantitativo de alunos egressos da instituição, o qual esse último é composto por alunos jubilados e concluintes, havendo um desnível significativo em todos os anos analisados. Vale observar que houve uma diminuição do total de alunos jubilados no curso de economia no ano de 2015, apresentando uma leve melhora em relação aos anos de 2013 e 2014, conforme Figura 1. É perceptível que, conforme evidenciado pela Figura 1, o curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015, jubilou o equivalente a 5,9 turmas considerando o quantitativo de vagas ofertadas anualmente, enquanto no mesmo período não formou nem mesmo uma turma completa, sendo que em relação aos alunos egressos totalizou 29 alunos no período acumulado

180 160 160 140 120 100

80 60 40

50 17

0 2013

2014 Jubilados

Concluintes

2015 Vagas Ofertadas

Fonte: Elaboração dos autores. Figura 1. Evolução do quantitativo de alunos ingressos e egressos no curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015.

5.2 Apuração do Custo Financeiro Médio (CFMe) do aluno de graduação da Universidade Federal do Acre Considerando a metodologia do TCU que avalia o custo médio corrente por aluno equivalente, ou seja o CFMe, e a metodologia alternativa proposta por este trabalho, sob a ótica do custo médio por vaga, é possível fazer uma comparação entre os resultados obtidos nos dois métodos, conforme tabela 3, onde pode – se observar que os resultados obtidos por meio da metodologia alternativa, sob a ótica do custo por vaga se apresentaram superiores aos resultantes da metodologia do TCU. Os diferentes resultados obtidos se dão em razão da compreensão acerca do tratamento dos cálculos executados, onde para se calcular o CFMe por aluno pela metodologia do TCU, além de ser desconsiderada aqui o custo de oportunidade, são considerados para fins de cálculo apenas os alunos regularmente matriculados na instituição por ano letivo, o qual não compreende as vagas efetivamente disponíveis na universidade, haja vista que os recursos disponíveis para o custeio dizem respeito a totalidade de vagas, por ser essa a capacidade instalada da instituição. Visto isso, podemos observar que o CFMe por aluno na UFAC, varia entre R$14.481,67 e R$14.855,16 nos anos analisados, de acordo com metodologia do TCU. E de outro lado, a metodologia alternativa proposta do custo/vaga ofertada apresenta o CFMe por aluno na universidade variando de R$22.117,95 a R$23.391,76 no mesmo período. Tabela 3. Custo Financeiro Médio (CFMe) por aluno na Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015 (comparação entre metodologias) 2013 2014 2015 TCU R$ 14.481,67 R$ 14.692,44 R$ 14.855,16 Custo/Vaga R$ 22.117,95 R$ 27.164,97 R$ 23.391,76 Fonte: Elaboração do autor.

5.3 Apuração do Custo Financeiro Total (CTF) decorrente do jubilamento no curso de economia e demais alunos da Universidade Federal do Acre A partir do CFMe obtido, pode-se observar de maneira similar os custos financeiros totais (CTF) acerca do jubilamento demonstradas por ambas as metodologias utilizadas, conforme tabela 4. No qual, conforme método TCU, CTF gerado pelo total de alunos jubilados no curso de economia da UFAC obteve seu menor custo no ano de 2015, correspondente a R$252.537,72 e seu maior custo no ano de 2014, equivalente a R$2.350.790,40. Já o custo por vaga, apresentou-se mais elevado, sendo o menor custo resultante no valor de R$397.659,84 no ano de 2015, e o maior em 2014, no valor de R$ 4.346.394,58. Ainda analisando a Tabela 4, ao considerar o CTF gerado pelo jubilamento no curso de economia, utilizando-se como critério os custos acumulados no período de 2013 a 2015, temos como resultado um CTF de R$3.848.751,74, e de R$ 6.646.198,14, do ponto de vista da metodologia do TCU e do custo por vaga, respectivamente. Tabela 4. Custo Financeiro Total (CTF) dos alunos jubilados no curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015 (comparação entre metodologias). 2013 2014 2015 TOTAL R$ TCU R$ 1.245.423,62 R$ 2.350.790,40 R$ 252.537,72 3.848.751,74 R$ Custo/Vaga R$ 1.902.143,71 R$ 4.346.394,58 R$ 397.659,84 6.646.198,14 Fonte: Elaboração do autor.

A Tabela 5 demostra resultados acerca do CTF dos alunos jubilados nos demais cursos da universidade, onde podemos observar resultados expressivos, com valores variando entre R$ 8.631.075,32 em 2013 e R$ 21.142.421,16 em 2014, partindo do método do TCU, e com valores entre R$13.182.298,28 a R$ 39.090.386,27 para os mesmos anos de acordo com o método custo por vaga. São apresentados também o CTF acumulado no período, resultando em cifras no intervalo de R$47.287.730,12 a R$ 79.851.564,31, seguindo a ordem das metodologias do TCU e custo por vaga. Tabela 5. Custo Financeiro Total (CTF) do Jubilamento, nos demais cursos de graduação da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015 (comparação entre metodologias) 2013 2014 2015 TOTAL TCU R$ 8.631.075,32 R$ 21.142.421,16 R$ 17.514.233,64 R$ 47.287.730,12 Custo/Vaga R$ 13.182.298,28 R$ 39.090.386,27 R$ 27.578.879,76 R$ 79.851.564,31 Fonte: Elaboração do autor.

5.4 Apuração do custo econômico total decorrente do jubilamento no curso de economia e demais alunos da Universidade Federal do Acre Do ponto de vista do custo econômico total, ao duplicar os custos totais acumulados entre 2013 a 2015 demonstrados na Tabela 4, obtemos o CET decorrente do jubilamento no curso de economia da universidade, conforme Tabela 6.

Tabela 6. Custo Econômico Total (CET) dos alunos jubilados no curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015 (comparação entre metodologias) 2013 2014 2015 TOTAL TCU R$ 2.490.847,24 R$ 4.701.580,80 R$ 505.075,44 R$ 7.697.503,48 Custo/Vaga R$ 3.804.287,42 R$ 8.692.789,16 R$ 3.804.287,42 R$13.292.396,27 Fonte: Elaboração do autor.

Da mesma forma, ao duplicar os valores apresentados na Tabela 5, obtermos o Custo Econômico Total (CET), que contempla o custo de oportunidade gerados pelo jubilamento nos demais cursos da universidade, apresentados na Tabela 7. Tabela 7. Custo Financeiro Total (CTF) do Jubilamento, nos demais cursos de graduação da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015 (comparação entre metodologias) 2013 2014 2015 TOTAL TCU R$ 17.262.150,64 R$ 42.284.842,32 R$ 35.028.467,28 R$94.575.460,24 Custo/Vaga R$ 26.364.596,56 R$ 78.180.772,54 R$ 55.157.759,51 R$159.703.128,62 Fonte: Elaboração do autor.

É possível também fazer uma comparação dos custos econômicos (CET) gerados pelo jubilamento no curso de economia em relação aos demais cursos da universidade, sob a ótica de ambas as metodologias utilizadas, conforme figura 1. Podemos, então, observar que o custo econômico na metodologia do TCU oscila entre cerca de R$7 milhões no curso de economia e R$94 milhões nos demais cursos da universidade, enquanto pelo custo por vaga essa variação se dá entre R$13 milhões e R$159 milhões.

R$ 159,70

Demais Cursos

R$ 94,58 R$ 13,29 R$ 7,70

Economia

R$ 0

R$ 50

R$ 100

R$ 150

R$ 200

Milhões Custo/Vaga

TCU

Fonte: Elaboração do Autor. Figura 2. Custo econômico total relativo aos alunos jubilados no curso de economia da Universidade Federal do Acre em relação aos demais cursos da instituição, no período de 2013 a 2015.

Ao comparar o Custo Econômico Total (CET) decorrente do jubilamento no curso de economia com a dotação orçamentária inicial de cada ano do período de estudo, é possível observar a representação relativa do CET para cada rubrica do orçamento da universidade, conforme Tabela 8. Visto isso, ao analisar conforme métodos do TCU e custo/Vaga, respectivamente, observa-se que a representação mais significativa se encontra no ano de 2014, onde a representação relativa a rubrica Pessoal e Encargos varia entre 2,8% e 5,3%, Outras Despesas varia entre 10,2% e 18,8%, e Despesas Correntes oscila entre 16,2% e 30% da composição da rubrica.

Tabela 8. Comparação do Custo Econômico Total (CET) decorrente do jubilamento no curso de economia, com a evolução do orçamento da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015. TCU (%) Rubrica Pessoal e encargos Outras Despesas Correntes Investimentos Orçamento Total* (R$)

Custo/Vaga (%)

2013

2014

2015

2013

2014

2015

1,8

2,8

0,3

2,8

5,3

0,4

5,1

10,2

0,9

7,8

18,8

1,4

8,4

16,2

2,0

12,8

30,0

3,1

214.316.501 240.335.671 278.220.410 214.316.501 240.335.671 278.220.410

Fonte: Elaboração do Autor Nota: Dotação Orçamentária Inicial.

Fazendo a mesma análise anterior, porém relacionando o CET decorrente do jubilamento dos demais cursos da instituição, com as rubricas que compõem o orçamento inicial da universidade no período de 2013 e 2015, temos que os resultados se tornam mais expressivos. Em relação, a rubrica Pessoal e Encargos, a representação do CET dos demais cursos oscila com representação relativa entre 12,7% a 25,6%, considerando a menor e maior representação, conforme TCU. Já ao observar a menor e a maior representação no período analisado pela ótica do custo/vaga, temos representação do CET dos demais alunos da universidade oscilando entre 19,4% e 47,4%. Ainda analisando a Tabela 9, observa-se que a cifra mais representativa se comparada ao CET dos demais cursos, refere-se a Investimentos, o qual oscila conforme métodos do TCU e custo/aluno para o ano de 2014, entre 146% e 270% de sua composição. Tabela 9. Comparação do Custo Econômico Total (CET) decorrente do jubilamento nos demais cursos, com a evolução do orçamento da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015. Rubrica TCU (%) Custo/Vaga (%) 2013 2014 2015 2013 2014 2015 Pessoal e 12,7 25,6 17,8 19,4 47,4 28 encargos Outras Despesas 35,3 91,3 62,9 53,9 168,8 99 Correntes Investimento 58,1 146 139 89 270 218 s 214.316.50 240.335.67 278.220.41 214.316.50 240.335.67 278.220.41 Orçamento 1 1 0 1 1 0 Total* (R$) Fonte: Elaboração do autor. Nota*: Dotação Orçamentária Inicial.

Conforme observado, nas Tabelas 8 e 9, é visto que o Custo Econômico Total (CET), se comparado às rubricas do orçamento inicial para cada ano do período de estudo, esse compreende parcela relevante do orçamento da universidade.

5.5 Custo de oportunidade decorrente do custo econômico total do jubilamento no curso de economia e demais alunos da Universidade Federal do Acre O custo de oportunidade aqui está atrelado a utilização alternativa do custo econômico total (CET) relativo ao jubilamento no curso de economia, representado aqui pela possibilidade alternativa da utilização desses recursos na formação de graduandos em universidades particulares, um dos objetivos específicos desse trabalho, o qual são apresentados na tabela 10 a quantidade de alunos que seria possível formar a partir dos custos econômicos totais encontrados, nos dez melhores cursos de economia do país, de acordo com indicadores do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (ENADE, 2015). A Tabela 8 mostra que, é possível formar partindo do CET do método do TCU cerca de 45 alunos na Fundação Getúlio Vargas (FGV- RJ), considerada a melhor faculdade de economia do país. E ao considerar CET por vaga, seriam possíveis graduar 79 estudantes na instituição. Das 10 instituições relacionadas na tabela 10, ao analisar as que apresentam o maior e o menor custo, respectivamente, temos que poderiam ser graduadas entre 37 e 65 estudantes no Insper Instituto de Ensino e Pesquisa (INSPER – SP), e entre 201 e 348 estudantes na Universidade Positivo (UP – PR). Tabela 10. Graduações possíveis nas 10 melhores faculdades de economia do país, a partir do Custo Econômico Total do jubilamento no curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015. Instituição TCU Custo/Vaga 1 Fundação Getúlio Vargas (FGV - RJ) 45,82 79,12 2 Escola Superior De Administração e Gestão Strong – SP 72,83 125,76 3 Faculdade Fucape - (FUCAPE - ES) 84,63 146,13 4 Escola De Economia De São Paulo - EESP (FGV - SP) 42,67 73,69 5 Faculdade IBMEC (IBMEC - MG) 77,47 133,78 6 Universidade Paulista (UNIP- SP) 168,98 291,80 7 Centro Universitário Álvares Penteado (FECAP - SP) 97,25 167,94 8 Faculdade De Economia E Finanças IBMEC (IBMEC - RJ) 46,06 79,53 9 Insper Instituto De Ensino E Pesquisa (INSPER – SP) 37,91 65,47 10 Universidade Positivo (UP - PR) 201,72 348,33 Fonte: Elaboração do autor.

É possível fazer a mesma análise anterior na Tabela 11, utilizando se como referência a UNINORTE, faculdade particular localizada próxima a UFAC, levando em consideração cursos afins a área de economia, tais como administração e ciências contábeis, assim como outros cursos tradicionalmente mais requisitados. Visto isso, nos cursos afins de administração e ciências contábeis, poderiam ser graduados cerca de 184 estudantes em administração ou em contabilidade. Em relação ao curso de medicina, curso tradicionalmente bastante requisitado pela sociedade, sendo o curso mais custoso da instituição e com a maior mensalidade dentre os cursos de medicina do país conforme as Escolas Médicas do Brasil (2016), seria possível graduar entre 11 e 20 médicos a partir do custo econômico total do jubilamento no curso de economia. Considerando também o curso direto, área bastante procurada, poderiam ser formados de 93 a 161 advogados. Ao tratar das engenharias civil e elétrica, o custo econômico total caso fosse aplicado nessas formações, poderiam haver entre 88 e 152 profissionais da área.

Tabela 11. Graduações possíveis em cursos de graduação na faculdade União Educacional do Norte (UNINORTE), a partir do Custo Econômico Total decorrente do jubilamento no curso de economia da Universidade Federal do Acre, no período de 2013 a 2015. TCU Custo/ Vaga 1 Administração 184,09 317,89 2 Ciências Contábeis 184,09 317,89 3 Direito 93,46 161,39 4 Medicina 11,60 20,04 5 Odontologia 50,89 87,87 6 Engenharia Civil 88,31 152,49 7 Engenharia Elétrica 88,31 152,49 Fonte: Elaboração do Autor.

Da mesma forma, são passíveis de observação a possibilidade alternativa do uso do custo econômico total do jubilamento no curso de economia, para a formação de graduandos das demais áreas apresentadas, na Tabela 11, o qual comtempla as áreas de engenharia e odontologia. 6 CONCLUSÕES É evidente a importância do sistema educacional em qualquer sociedade, havendo como ponto crucial a constante exigência de maiores recursos para o setor, tendo o nível superior o papel de formar cidadãos para que contribuam para o desenvolvimento da sociedade em que vivem. Observado isso, este trabalho teve como objetivo principal a determinação do custo econômico total do jubilamento no curso de economia da Universidade Federal do Acre, partindo de análises do indicador de desempenho relativo ao custo médio por aluno na instituição, fundamentada sob o ponto de vista da metodologia aplicada pela UFAC sob recomendação do TCU, e também pela proposição de uma metodologia alternativa que contempla o custo por vaga na universidade. Dessa forma, foram levantados os dados relativos ao quantitativo de alunos jubilados na universidade no período de 2013 a 2015, correspondendo a 263 alunos jubilados no curso de economia e 3.477 nos demais cursos. Feito isso, foram encontrados os custos totais e o custo econômico total acerca do jubilamento no curso de economia e feita uma comparação com os demais cursos da universidade, o qual foram obtidos valores expressivos, sendo o custo econômico relativo aos anos jubilados no curso de economia, oscilando entre R$7 e R$13 milhões. E atendendo a um dos objetivos específicos, comparando o custo econômico no curso de economia em relação aos demais cursos da universidade, os custos auferidos nesse último ficaram entre R$94 e R$159 milhões. E ao observar o custo de oportunidade implícito aos custos gerados pelo jubilamento no curso de economia, mostrou-se como meios alternativos a utilização do custo econômico total sobre a possibilidade de graduação em universidades particulares, na tentativa de demonstrar que além dos prejuízos financeiros gerados, há também um custo social envolvido, partindo da hipótese de que esse custo fosse destinado a formação de diversos profissionais, os quais representam um retorno que a sociedade deixa de ter sobre o investimento aplicado no estudante que acabou sendo jubilado. Posto isso, foi diagnosticado que a sociedade estaria deixando de obter cerca de 45 e 79 profissionais economistas formados pela Fundação Getúlio Vargas (FGV- RJ), considerada a melhor faculdade de economia do país. Da mesma forma, foi mostrado que está sendo desperdiçada a possibilidade de se obter profissionais de diversas áreas, caso esses recursos dispendidos pelos jubilamento

no curso de economia tivessem sido aplicados para o mesmo fim, porém em faculdades privadas. A exemplo de medicina, considerando que a quantidade de médicos é insuficiente para atender a população brasileira, caso esses recursos fossem aplicados na formação desses médicos na UNINORTE, poderiam ser formados entre 11 e 20 médicos. Diante das sucessivas crises econômicas, racionamento de recursos e corte de gastos na administração pública, é válido examinar de que forma os recursos já aplicados estão sendo gastos, e se estão atendendo a finalidade proposta. O que conforme demonstrado neste trabalho, há recursos sendo desperdiçados para a formação de estudantes que não concluem sua graduação, nem tampouco sofrem algum tipo de sansão pelo não retorno do investimento feito pela própria sociedade através de suas contribuições. Este trabalho possui como limitações a dificuldade de estimação dos índices de evasão, assim como o grupo em que estão incluídos esses alunos, havendo aqueles que não são jubilados em seu devido tempo e que ficam retidos na instituição por períodos que ultrapassam o período mínimo de integralização, refletindo assim num custo associado a sua manutenção maior do que o esperado, os quais não são considerados neste trabalho por serem aqui trabalhados apenas os alunos efetivamente desligados na instituição, ou seja, apenas o grupo de alunos jubilados. Portanto, sugere-se que se faça pesquisas mais aprofundadas que busquem a apuração do custo da evasão de forma mais ampla, não só em relação ao curso de economia, mas também para os demais cursos da universidade. Assim como outros estudos acerca do perfil desses alunos jubilados, contemplando os motivos pelos quais o aluno do nível superior é levado a desistência de sua graduação. Cabe então, a partir dos estudos propostos, aos formuladores de políticas públicas fortificar as políticas existentes no combate a evasão no ensino superior, no entanto a sociedade também deve estar ciente dos custos gerados pela evasão, para que haja uma maior conscientização geral, especialmente por parte dos discentes no ensino superior, principais responsáveis pela própria conclusão de sua formação acadêmica. É plausível que se façam alguns questionamentos que possam servir como sugestões para trabalhos futuros, tais como: Por que o aluno da Universidade Federal do Acre é jubilado? O que a universidade tem feito para tratar do problema? A sociedade tem conhecimento efetivo da aplicação dos recursos públicos, fruto de suas contribuições? E o Governo têm desempenhado um papel fiscalizador para uma maior gestão do dinheiro público? Será que existe uma relação efetivamente positiva entre os recursos financeiros destinados à educação e o seu desempenho? E por fim, qual o maior problema das universidades federais, falta de recursos e falta de gestão administrativa eficiente?

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AVALIAÇÃO ECONÔMICA DAS PENSÕES DO CENTRO COMERCIAL AZIZ ABUCATER JENIFER PINHEIRO MOURÃO Economista e egressa do PET-Economia jeniferpinheiromourao@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: Este trabalho tem como objetivo avaliar economicamente as pensões do CCAA. Para isso, foram identificados as características socioeconômicas, a estrutura de custos da linha de produção e os retornos econômicos destas pensões. A teoria dos custos de produção e de Concorrência perfeita oferece suporte à análise econômica. Os resultados obtidos demonstram que não é viável economicamente a produção de prato feito no CCAA, embora um número pequeno de pensões apresente lucratividade. Palavras-Chaves: Pensões; custos de produção; economia informal. 1 INTRODUÇÃO O Centro Comercial “Aziz Abucater” (CCAA), ao longo dos anos representa a fonte de renda de centenas de famílias que ali têm pontos comerciais e que ofertam diversos tipos de serviços. Mas nem sempre foi assim, o Camelódromo ou Mercado (como é popularmente conhecido) teve a sua fundação na década de 80 pela prefeitura de Rio Branco, que tinha apenas o objetivo de atender a reivindicações de um pequeno grupo de vendedores ambulantes que estavam alocados no antigo centro da cidade e que trabalhavam em péssimas condições. Diversos fatores contribuíram para a expansão deste comércio, como o desenvolvimento econômico da cidade de Rio Branco, a mudança do centro da cidade para perto deste mercado e por fim a intervenção da prefeitura dentro do Centro Comercial. Diante destas mudanças, naturalmente mais comerciantes foram atraídos para o mercado. Comerciantes que tinham como características o baixo nível de escolaridade e de renda, que não tinham profissões definidas e eram vendedores ambulantes que viam ali uma oportunidade de negócio. Vale ressaltar que tais características ainda são presentes. Atualmente o Centro Comercial “Aziz Abucater” tem uma grande concentração de comerciantes que ofertam variados serviços que vai do trabalho artesanal à oferta de refeição. Sendo que a oferta de refeição é a atividade econômica que será objeto de estudo deste trabalho. No Centro Comercial há 13 pensões, mas destas, apenas 09 estão em funcionamento. Pois as demais estão fechadas por seus donos que buscam alugar o espaço, um comportamento muito comum tanto entre os proprietários das pensões quanto dos outros comerciantes ali dentro. Futuramente, o número de pensões irá aumentar, já que todo o Camelódromo atualmente está passando por uma reforma que ampliará o espaço para maior oferta de serviços. Há outras 28 pensões que funcionam ao lado do Centro Comercial e que possuem semelhanças com as do mercado, como o tipo

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de produtos que oferecem, a tecnologia de produção e também passaram por uma intervenção da prefeitura no espaço. A escolha por estudar as pensões do CCAA, ao invés das demais em volta, se deu primeiramente por se tratar de pensões que possuem algumas características individuais, como a localização dentro do Camelódromo, a estrutura do espaço que é pequena, o tipo de público que atendem e o perfil do próprio comerciante. Pois são pessoas que buscam ser empreendedoras e que, ao mesmo tempo, enfrentam dificuldades como pequeno capital, o baixo nível de escolaridade e pouca capacitação à frente do negócio. Então, é através deste trabalho que se busca ajudar essas pessoas que não têm condições de pagar uma consultoria, terem a oportunidade de tomar conhecimento se a atividade econômica que exercem nesse mercado lhe gera retornos econômicos ou não. Essas pensões possuem um mix de produtos, ou seja, ofertam do café da manhã ao lanche da tarde, mas será analisada somente a linha de produção do prato feito e descobrir se é viável economicamente sua venda no Centro Comercial “Aziz Abucater”. Pelo fato de ofertarem diversos produtos, o empreendedor acaba não identificando qual produto gera lucro de fato e qual lhe traz prejuízo. Isso se deve por não conhecer a estrutura de custo do seu produto. Dentro deste contexto, emerge o seguinte questionamento: é viável economicamente a produção do prato feito nas pensões do CCAA? A necessidade de estes comerciantes saberem dessa informação é importante para o gerenciamento de seu empreendimento. Tais informações não são de difícil acesso e elaboração, já que elas são retiradas da linha de produção da própria pensão e que o próprio comerciante consegue fazer, mas que na maioria das vezes nem ele mesmo sabe da ferramenta que tem ou executa de forma incorreta. Isso gera prejuízo tanto para a firma que poderia estar produzindo de maneira eficiente e obter mais lucro, e para o consumidor que seria beneficiado com maiores opções do produto. Outras pesquisas já foram realizadas no Centro Comercial “Aziz Abucater”, mas com abordagens diferentes. Segundo relatos dos próprios comerciantes, houve visitas de Agentes de Orientação Empresarial do SEBRAE (Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas) que buscaram ter proximidade com cada um deles, mas nenhuma dessas pesquisas fez uma análise da linha de produção das pensões. Pois tiveram como objetivo executar o “Programa Negócio a Negocio”, que identificava a necessidade do empreendedor através da aplicação de questionários e com isso sugeriam a participação dessas pessoas em determinados cursos destinados ao microempreendor individual. O objetivo geral deste trabalho é elaborar uma avaliação econômica das pensões do CCAA. Especificamente procura-se: a) identificar as características socioeconômicas ali presentes; b) identificar a estrutura de custos de uma linha de produção – prato feito; c) verificar se a linha de produção analisada apresenta retornos econômicos. Em função da grande oferta de pensões/restaurantes que comercializam o prato feito na região, este trabalho parte da hipótese que esta linha de produção não apresenta viabilidade econômica. A importância desse estudo para os proprietários das pensões é relevante, já que essas pessoas carecem de informação que podem ajudá-las a melhorar de vida. Dessa forma, os resultados obtidos podem colaborar para essas pensões

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produzir de forma eficiente e ao poder público a elaborar políticas públicas que gerem retornos para o bem comum. A prefeitura de Rio Branco intervém apenas na regulamentação, organização e fiscalização do CCAA, recentemente a última atuação é a reforma na estrutura física do local que acontecerá a fim de beneficiar tanto os produtores quanto consumidores. Mas deve haver a reflexão se somente estas ações trazem melhoria para essas pessoas, pois quando voltarem para a nova estrutura do Centro Comercial, provavelmente irão continuar com o mesmo processo produtivo, ou seja, podem continuar produzindo no prejuízo. 2 METODOLOGIA 2.1 Concorrência perfeita Para alcançar os objetivos do presente trabalho foi utilizado como referencial teórico a estrutura de mercado de concorrência perfeita, sendo esta a teoria adequada e específica para o tipo de estrutura de mercado do Camelódromo. A estrutura de mercado presente no CCAA é atomizada, ou seja, há muitos vendedores e compradores de determinado produto homogêneo, que no presente trabalho é o prato feito, ambos acabam se tornando tomadores de preço, pois acreditam que o preço do produto no mercado seja dado. Cada pensão é tão pequena em relação ao tamanho do mercado como um todo que ela mesma não é capaz de exercer nenhuma influência no preço, ou seja, mesmo que alguma pensão estabeleça seu preço abaixo do mercado, as demais não serão influenciadas e manterão seus preços, a mesma coisa acontece se for inverso. A partir disso, o comportamento da firma é de maximizar seu lucro buscando vender o seu maior nível de produção e o consumidor não tem preferência entre o prato feito de cada pensão, vale ressaltar que o consumidor agindo racionalmente escolherá sempre o menor preço a frente do maior. A livre entrada e saída de firma é característica da estrutura de mercado de concorrência perfeita e foi identificada no CCAA, já que as firmas são livres em seus movimentos, no sentido de que há facilidades tanto na entrada como na saída. Pois são poucos os fatores necessários para que uma pensão entre em funcionamento. A medida que determinado indivíduo percebe a oportunidade de lucratividade nessa atividade, ela se torna apta a contratar ou alugar os fatores de produção de que necessitem. Caso o empreendimento de vender prato feito não dê certo, a mesma firma dispõe de seus recursos e se direciona para outros lugares onde as oportunidades de lucratividade sejam maiores. A teoria explica que devido aos recursos terem mobilidade perfeita, ou seja, podem entrar ou sair do mercado em resposta a impulsos monetários, no caso das pensões isso se torna uma característica de longo prazo. Outra característica é que os consumidores e as pensões possuem conhecimento perfeito do mercado, ou seja, conhecem a natureza, características do produto e o preço ali vigente. Assim, nenhum consumidor está disposto a pagar um preço maior ao vigente, já que ele tem conhecimento do preço de mercado. Em resposta, nenhuma pensão vai ofertar seu prato feito a um preço menor que esteja em vigor, pois a mesma também tem o mesmo conhecimento do preço de mercado e também age racionalmente, ou seja, se ela sabe a que preço máximo

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ela pode vender o prato feito, ela nĂŁo deixarĂĄ de fixar esse preĂ§o e deixar lucrar mais, pois o seu objetivo ĂŠ a obtenĂ§ĂŁo de lucro mĂĄximo. Segundo Marcos e Roberto (2006), dada Ă hipĂłtese de que uma firma ĂŠ muito pequena em relaĂ§ĂŁo ao mercado, qualquer variaĂ§ĂŁo na produĂ§ĂŁo desta ĂŠ tĂŁo insignificante para o mercado com um todo que o preĂ§o do produto nĂŁo ĂŠ afetado. EntĂŁo, a curva de demanda da firma individual ĂŠ uma linha horizontal indicando que o preĂ§o mĂĄximo que essa firma pode cobrar pelo seu produto ĂŠ igual ao preĂ§o de mercado.

Fonte: VASCONCELOS; OLIVEIRA (2006). Figura 1. Curva de demanda individual - PreĂ§o mĂĄximo

O painel (a) desenha as curvas de demanda e de oferta do mercado, que no presente trabalho retrata como o preĂ§o do prato feito ĂŠ determinado no ponto de interseĂ§ĂŁo dessas curvas refletindo a lei da demanda. JĂĄ a ilustraĂ§ĂŁo (b) ĂŠ uma linha horizontal, pois a firma em concorrĂŞncia perfeita toma esse preĂ§o como dado e nĂŁo pode afetar este preĂ§o, assim a sua reta se mantĂŠm na altura igual ao preĂ§o de mercado. EntĂŁo, ela cobrarĂĄ por seu produto exatamente o preĂ§o de equilĂbrio no mercado que ĂŠ p*, sendo esse o preĂ§o mĂĄximo que ela pode cobrar e ainda vender o quanto puder, significa dizer que se ela fixa um preĂ§o maior, nĂŁo irĂĄ vender nada, pois os consumidores escolherĂŁo sempre o mais barato. Ainda sobre a curva de demanda, pode-se dizer que ela ĂŠ perfeitamente ou infinitamente elĂĄstica ao nĂvel de preĂ§o do mercado, significa que se acontecer variaĂ§ĂŁo de preĂ§o de mercado, a demanda para a firma ĂŠ indeterminada. A inclinaĂ§ĂŁo da curva de demanda da firma ĂŠ expressa da seguinte maneira: 1

đ?&#x2018;?

n=0.đ?&#x2018;&#x17E;

(1)

Elasticidade tende ao infinito N = â&#x2C6;&#x17E; Sabe-se tambĂŠm que a curva de demanda da firma competitiva ĂŠ igual ao preĂ§o (P), Ă receita marginal (Rmg) e Ă receita mĂŠdia (Rme): D = P = RMg = RMe

(2)

A definiĂ§ĂŁo da receita total (RT) ĂŠ dada pela venda do prato feito, se uma pensĂŁo vende uma quantidade q a um preĂ§o p, a sua receita total ĂŠ a multiplicaĂ§ĂŁo do preĂ§o pela quantidade: RT: p * q (3)

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E a sua receita mĂŠdia ĂŠ dada pela divisĂŁo da sua receita total com a quantidade vendida, sendo que em concorrĂŞncia perfeita o preĂ§o ĂŠ constante, entĂŁo a Rme ĂŠ fixa: RMe =

đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2021; đ?&#x2018;&#x17E;

(4)

Por fim, a receita marginal mostra a variaĂ§ĂŁo da receita quando o nĂvel de produĂ§ĂŁo aumenta em uma unidade, isto ĂŠ: đ?&#x2018;&#x2018; (đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2021;) RMg = đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17E; (5) Pode-se provar que, para as firmas em concorrĂŞncia perfeita, a receita marginal ĂŠ uma constante igual ao preĂ§o de mercado. Isso decorre do fato de que, em concorrĂŞncia perfeita, o preĂ§o nĂŁo depende da quantidade vendida pela firma (VASCONCELOS; OLIVEIRA, 2006). ApĂłs estas definiĂ§Ăľes, concluĂsse que a firma estĂĄ em equilĂbrio quando obtĂŠm o maior lucro possĂvel, sendo este lucro dado pela diferenĂ§a entre a sua receita total e o seu custo total que pode ser expresso na funĂ§ĂŁo: Î (q) = RT (q) â&#x20AC;&#x201C; CT (q)

(6)

Sendo que para a firma maximizar a funĂ§ĂŁo de lucro, a sua funĂ§ĂŁo de primeira ordem tem que ser igual a zero: đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x2039; (đ?&#x2018;&#x17E;) đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17E;

(7)

O lucro mĂĄximo ĂŠ alcanĂ§ado quando o custo marginal se igual Ă receita marginal, entĂŁo a condiĂ§ĂŁo de segunda ordem darĂĄ os pontos que correspondem ao lucro mĂĄximo da firma e tambĂŠm deve ser menor que zero: đ?&#x2018;&#x2018;2 đ?&#x153;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2021; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17E; 2

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Concluindo que o lucro mĂĄximo da firma em concorrĂŞncia perfeita ĂŠ obtido quanto o custo marginal se iguala Ă receita marginal, isso ĂŠ graficamente demonstrado com o cruzamento das curvas de receita marginal e de custo marginal em seu ramo ascendente:

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Fonte: VASCONCELOS; OLIVEIRA (2006). Figura 2. Curva de demanda individual - Cruzamento das curvas de receita marginal e custo marginal

Marcos e Roberto (2006) explicam que o lucro só é maximizado quando q = q* e não quando q = qˈ. Isso acontece porque à esquerda de qˈ, o custo marginal é maior à receita marginal, já à direita do ponto o custo marginal é menor que a receita marginal. Significa dizer que partindo de uma quantidade inferior a qˈ, aumenta-se a quantidade produzida e o lucro total diminui, da mesma maneira se partir de uma quantidade maior que qˈ, reduz a quantidade produzida e o lucro total também deve diminuir. Ou seja, qualquer movimento em direção a qˈ leva uma redução no lucro, sendo ele mínimo e não máximo. Agora observando à esquerda de q*, o CMg é menor que a RMg indicando que um aumento na quantidade produzida levará a um aumento no lucro, já à direita desse ponto o CMg supera a RMg que mostra que o lucro pode ser elevado através de uma redução na quantidade produzida. Concluindo que os movimentos em direção a q* provocam aumento no lucro, sendo ele maximizado quando q = q*. Todavia uma firma em concorrência perfeita pode estar produzindo no ponto de cruzamento das curvas marginais, porém para tal quantidade produzida o seu custo total é maior que a receita total e operando no prejuízo. Então, a decisão da firma de continuar ou não as suas atividades vai depender se as curvas de custo médio e marginal forem de longo prazo ou curto prazo. A teoria explica que se as curvas forem de longo prazo a firma deve encerrar suas atividades levando seus custos, sua receita e seu lucro a zero, evitando incorrer em prejuízos. Isso se deve pelo fato de que em longo prazo não há custos fixos e por essa razão o custo médio e o custo variável médio coincidem, e por ser uma firma em concorrência perfeita a curva de oferta é dado pelo ramo ascendente da curva de CMg acima do cruzamento com a curva de CMe. Mas se as curvas forem de curto prazo, a firma tem um prejuízo igual ao custo fixo quando não produz nada, isso acontece porque ela não consegue reduzir seu custo total a zero ao deixar de produzir, pois continua tendo que arcar com seu custo fixo. Assim, há a escolha de ter prejuízo produzindo ou ter prejuízo não

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produzindo, que racionalmente a escolha será aquela que gerar menor prejuízo a firma. A partir daí, o prejuízo é dado pela diferença entre o custo total e a receita total, condição para que a firma opere é que haja um nível de produção para o qual: CT – RT < CF,

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Ou: CV < RT, que dividindo ambos os termos por q teremos: CVMe < p

(10)

Significa dizer que no curto prazo uma firma pode produzir, mesmo que ela tenha prejuízo se o custo variável médio for inferior ao preço do produto, ou seja, desde que o seu preço seja maior que o custo variável médio mínimo. Com tudo, conclui-se que a estrutura de mercado das pensões do Centro Comercial “Aziz Abucater” atende às características de concorrência perfeita e será essa a teoria que dará suporte para os objetivos do presente trabalho. 2.2 Teoria dos custos de produção Para fazer avaliação econômica e identificar estrutura de custos da linha de produção de cada pensão do Centro Comercial “Aziz Abucater”, a teoria dos custos de produção será o método que permitirá cumprir estes objetivos. Sabe-se que uma empresa não visa apenas que a sua produção seja eficiente do ponto de vista técnico, mas que seja eficiente também do ponto de vista econômico, ou seja, que ela se realize a um custo mínimo. Então, é a partir daí que a teoria descreve o comportamento dos custos de uma firma assim como as escolha que ela deve realizar para produzir a um custo mínimo. É necessário a distinção entre o conceito de custo financeiro e custo econômico mesmo que ambos considerem que os custos são dados pelos fatores de produção que são empregados para a geração do produto. Porém, há diferenças entre esses conceitos, pois o custo financeiro contabiliza apenas os fatores de produção expressamente pagos pela firma, por exemplo, os insumos que cada pensão necessita pagar para a produção do prato feito. Já o custo econômico agrega o conceito de custo de oportunidade, sendo o custo que um fator de produção tem ao deixar de ser empregado em outra atividade. No caso das pensões, por se tratar de uma firma que em sua maioria tem a sua mão-de-obra composta por familiares, este custo não é contabilizado e nem remunerado, ou seja, é o custo de oportunidade que o indivíduo tem ao fornecer sua mão de obra, ao invés de utilizar este tempo a outras atividades. Entendido isto, a teoria tradicional faz a análise das relações custoprodução no curto e longo prazo, sendo as funções de custos derivadas, isto é, derivam-se da função de produção que descreve, por sua vez, a transformação de insumos em produtos, em dado período de tempo. Fazendo essa distinção entre custos em curto e em longo prazo, a classificação dos insumos, no curto prazo, em fixos e variáveis, permite a classificação de seus custos fixos e custos variáveis. Contudo, tanto no curto quanto em longo prazo, o custo total é uma função multivariável, ou seja, é determinado por muitos fatores. A definição de custo total é dada pelo conjunto de fatores de produção necessários para a geração do produto. Simbolicamente explicado: CT = g (q, t, p)

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Ou na funĂ§ĂŁo: CT = CV + CF Sendo o custo total a soma do custo variĂĄvel com o custo fixo. O custo fixo pode ser conceituado como a soma de todos os custos fixos ligados com as operaĂ§Ăľes da firma. Como salĂĄrio, impostos, juros sobre emprĂŠstimos, depreciaĂ§ĂŁo alugueis e outros exemplos de custos fixos. AlĂŠm disso, os insumos fixos nĂŁo estĂŁo sujeitas a mudanĂ§as no curto prazo, entĂŁo o custo fixo torna-se constante, ou seja, ela permanecerĂĄ constante mesmo que a produĂ§ĂŁo se torne ociosa. Que pode ser expresso matematicamente: đ??śđ??š = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x2014;=đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2039;

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O custo variĂĄvel se origina dos custos variĂĄveis. Quando a firma no curto prazo modifica seu nĂvel de produĂ§ĂŁo ao utilizar mais ou menos unidades de insumos variĂĄveis, esta relaĂ§ĂŁo do custo variĂĄvel dependerĂĄ do nĂvel de produĂ§ĂŁo, podendo aumentar ou diminuir. Exemplos deste custo ĂŠ a matĂŠria-prima, mĂŁo de obra, manutenĂ§ĂŁo e despesas correntes. Pode ser definida: đ??śđ?&#x2018;&#x2030; = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;=đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2039;

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EntĂŁo, o custo total ĂŠ a soma destes dois componentes: đ??śđ?&#x2018;&#x2021; = đ??śđ?&#x2018;&#x2030; = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;=đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2039; + đ??śđ??š = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x2014;=đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2039;

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Esta funĂ§ĂŁo pode ser representada na Figura 3 como veremos a seguir. Onde a curva correspondente ao custo total ĂŠ chamada de curva de custo total, sendo a interseĂ§ĂŁo dessa curva com o eixo vertical ĂŠ o custo fixo e que se subtraĂla pela curva de custo total se obtĂŠm a curva de custo variĂĄvel. CT CV CF q

Fonte: VASCONCELOS; OLIVEIRA (2006). Figura 3. Curva de demanda individual â&#x20AC;&#x201C; Curvas de custo

Ao dividir o custo total, o custo variĂĄvel e o custo fixo pela quantidade de pratos vendidos, obtĂŞm respectivamente os custos mĂŠdio, variĂĄvel mĂŠdio e fixo mĂŠdio. O custo total mĂŠdio ĂŠ definido como sendo o custo total que a firma tem dividido pela quantidade de unidades produzidas. Assim, o CMe ĂŠ dado por:

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đ??śđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2019; =

đ??śđ?&#x2018;&#x2021;

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đ?&#x2018;&#x17E;

O conceito de custo variĂĄvel mĂŠdio ĂŠ o custo variĂĄvel total divido pelo nĂşmero de unidades produzidas, isto ĂŠ: đ??śđ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2019; =

đ??śđ?&#x2018;&#x2030; đ?&#x2018;&#x17E;

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O custo fixo mĂŠdio ĂŠ o custo fixo total dividido pelo nĂvel de produĂ§ĂŁo: đ??śđ??šđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2019; =

đ??śđ??š đ?&#x2018;&#x17E;

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Cabe observar que se o custo fixo total for constante, o custo fixo mĂŠdio declinarĂĄ continuamente Ă medida que o nĂvel de produĂ§ĂŁo aumentar. Outro conceito ĂŠ o de custo marginal, sendo o resultado de uma variaĂ§ĂŁo no custo total ou no variĂĄvel que resulta em mudanĂ§a no nĂvel de produĂ§ĂŁo. Sendo definida: đ??śđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x201D; =

đ?&#x203A;Ľđ??śđ?&#x2018;&#x2021; đ?&#x203A;Ľđ?&#x2018;&#x17E;

(17)

A partir da teoria dos custos de produĂ§ĂŁo e dos conceitos apresentados ĂŠ que serĂŁo formuladas as hipĂłteses a serem testadas em cada uma das pensĂľes do Centro Comercial â&#x20AC;&#x153;Aziz Abucaterâ&#x20AC;?. 2.3 Fonte de dados Para a realizaĂ§ĂŁo do presente trabalho, utilizou-se pesquisa primĂĄria aplicando questionĂĄrio em 09 das 13 pensĂľes localizadas dentro do Centro Comercial â&#x20AC;&#x153;Aziz Abucaterâ&#x20AC;? no perĂodo de 24/06/2017 a 08/07/2017. Buscou-se, a partir desses questionĂĄrios, os dados pessoais e econĂ´micos, levando em consideraĂ§ĂŁo as particularidades de cada entrevistado para que tais informaĂ§Ăľes sirvam como parĂ˘metros para o alcance dos objetivos da pesquisa. EntĂŁo, para a elaboraĂ§ĂŁo desses dados, o questionĂĄrio foi estruturado primeiramente das informaĂ§Ăľes pessoais do produtor para formar o seu perfil, como idade, nĂvel de escolaridade, moradia, renda e grupo familiar. Logo, as informaĂ§Ăľes da firma, a situaĂ§ĂŁo formal, tempo no exercĂcio da atividade, nĂşmero de colaboradores e mix de produtos que sĂŁo ofertados. AlĂŠm dessas informaĂ§Ăľes, o questionĂĄrio buscou identificar o perfil desses produtores como empreendedores na atividade que exercem, ou seja, de que forma ingressaram nessa atividade e hĂĄ quanto tempo, como conduzem o prĂłprio negĂłcio e se tem cursos profissionalizantes tanto na ĂĄrea da culinĂĄria como administrativa. Posteriormente, a pesquisa buscou a formaĂ§ĂŁo da estrutura de custos do prato atravĂŠs do preĂ§o, nĂvel de produĂ§ĂŁo, o valor de cada matĂŠria prima que o produtor paga, incluindo a quantidade e duraĂ§ĂŁo da mesma, sendo tais dados foram separados entre custo fixo e custo variĂĄvel. Pois sĂŁo estes dados que permitem fazer a analise da viabilidade econĂ´mica ou nĂŁo da produĂ§ĂŁo do prato feito no CCAA.

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3 RESULTADO E DISCUSSÕES 3.1 Perfil dos produtores do Centro Comercial Aziz Abucater Conforme a Tabela 1, as pessoas que trabalham na produção do prato feito no Centro Comercial têm em média 48,33 anos de idade e apenas 44,45% possuem o ensino médio completo. Do restante, atualmente 11,11 % tentam concluir ao menos o ensino médio em rede pública de ensino através de programas de educação no período noturno. Tabela 1. Idade, Nível de escolaridade e número de membros do grupo familiar de cada produtor de prato feito no CCAA em Rio Branco – Acre, 2017: Pensão Idade Escolaridade Grupo familiar Entrevistado 01 45 Cursando ensino médio 02 membros Entrevistado 02 58 Ensino fundamental 03 membros incompleto Entrevistado 03 43 Ensino fundamental 04 membros completo Entrevistado 04 47 Ensino médio completo 08 membros Entrevistado 05 58 Ensino médio completo 02 membros Entrevistado 06 54 Ensino fundamental 02 membros completo Entrevistado 07 52 Ensino médio incompleto 05 membros Entrevistado 08 32 Ensino médio completo 03 membros Entrevistado 09 46 Ensino médio completo 02 membros Média 48,33 3,44 Fonte: elaboração do autor.

Moradoras de bairros periféricos da cidade de Rio Branco, a maioria com grupo familiar pequeno, com o mesmo nível de escolaridade e renda baixa. Mas que viram no Centro Comercial “Aziz Abucarter” a oportunidade de lucratividade e realização do desejo de deixar de serem empregados. Sem muitos recursos, iniciaram com o imobilizado que já possuíam, mais a mão-de-obra familiar e com um pequeno capital, alugaram ou compraram o ponto comercial no Camelódromo. Atitude esta comum e que muito contribui para que a maioria dessas pensões seja composta por mão de obra familiar, o que é prejudicial à medida que o produtor não estabelece suas tomadas de decisões para beneficio da firma, mas sim a partir das necessidades familiares e a firma acaba se transformando em um negócio familiar. Sobre a profissionalização dessas pessoas, identificou-se que a participação em treinamentos seja na área de culinária ou administrativa ainda é pequena. Foram capacitações em empresas que elas trabalhavam ou em cursos disponibilizados pelo SEBRAE (Serviços Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas) ou SENAC (Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial). Há uma interação por parte do SEBRAE, porém o incentivo só chega até aquele produtor que é microempreendedor individual, o que a maioria deles não é. Significa dizer que aquelas pensões informais não têm acesso a esses estímulos empresariais, o que dificulta à evolução dos mesmos a frente do negócio. Apenas 55,55% dos entrevistados tiveram treinamento em curso de culinária, que é um resultado significativo, mas que poderia ser melhor. Pois se tratando do tipo de atividade que exercem, quanto maior for o nível de capacitação seja na área da culinária ou higiene, resultará em benefícios tanto no processo produtivo do prato feito quanto na satisfação do consumidor. Que no final, trará

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aumento nas vendas, e que por se tratar de um mercado de estrutura de concorrência perfeita, o objetivo da firma é maximização do lucro. Já na área administrativa, apenas 22,22% buscaram se aprimorar, significa que há um restante de 77,78% que não tiveram curso administrativo, porém essa falta de conhecimento é prejudicial à medida que essas pessoas têm o potencial na produção do prato feito, mas não sabem analisar economicamente o próprio negócio e acabam obrigados a fechar e voltar a trabalhar como empregado ou em outras atividades informais. E ainda se tratando das que participaram de cursos, a maioria avaliou que houve melhora no seu meio produtivo após as profissionalizações, porém não seguiram adiante as propostas de mudanças tanto na forma de administrar quanto na produção do prato feito, justificando que seja por comodismo pessoal ou porque seja difícil. São pessoas que possuem experiência média de 13 anos no exercício dessa atividade, uma característica que explica o comportamento delas a frente do próprio negócio e que pode ser negativo ou positivo. Ressaltando, que a presente pesquisa considera experiência a partir do momento em que o exercício dessa atividade passou a ser fonte de renda do individuo, sendo informal ou não. Que no caso, a maioria delas iniciou na informalidade e em casas de famílias, e que por conta disso tomaram essa atividade como única profissão na vida. Uma das características dos produtores é que a maioria trabalha de maneira informal, por diversos motivos. Mas a partir dos dados apresentados pela Tabela 3 também é possível compreender esse comportamento. Devido ao longo tempo no exercício da atividade informal e pela idade dessas pessoas, juntamente com a baixa capacitação, elas acabam acreditando que não há mais a necessidade de registrar firma e também por definirem em longo prazo que iram parar de exercer a atividade com a chegada da aposentadoria. Outro fator que muito contribui é o nível de escolaridade, que lhes impedem de conhecer e entender os direitos e deveres de uma empresa formal, gerando uma ideia de que lhe trará problemas de burocracia e despesas com impostos. Essa resistência ou até mesmo desconfiança também tem relação com a experiência de vida de cada individuo, sejam elas positivas ou negativas, mas que influenciam para que veja essa tomada de decisão como uma desvantagem. 3.2 Estrutura de custos da linha de produção do prato feito Para verificar se a linha de produção das pensões do Centro Comercial “Aziz Abucater” apresenta retornos econômicos, observou-se, num primeiro momento, a estrutura de custos de cada uma delas através do custo variável, fixo e total. Para realizar essa analise é necessário entender como foi feita a composição desses custos, iniciando pelos custos variáveis. A Tabela 2 é composta por todos os fatores variáveis que cada pensão necessita para produzir o prato feito. Para melhor compreensão, esses fatores foram divididos em carboidratos; carnes; legumes; saladas; temperos; gás e o custo de oportunidade do empregado. Para todas as 09 pensões, foram aplicadas o mesmo questionário, ou seja, isso possibilita fazer uma análise detalhada da estrutura de custo de cada produtor e identificar quais custos podem ser reduzidos e fatores que podem ser mais bem aproveitados. Os valores apresentados são os custos variáveis que cada pensão tem diariamente. Devido cada empreendedor não saber exatamente os custos que tem, mas somente o tempo que cada fator produtivo rende e seus respectivos valores,

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o presente trabalho buscou aproveitar e filtrar essas informações. Porque a maioria desses produtores vai ao mercado diariamente, então, por exemplo, ele faz a compra do arroz sabendo qual o valor e quanto tempo ele vai durar. Então, o valor desse arroz foi dividido pela quantidade de dias que demora em comprar outro e posteriormente pela quantidade produzida de prato feito. Assim é possível obter qual o custo variável do arroz. A variação no valor dos custos pode se dar, como por exemplo, ainda no caso do arroz, em que cada pensão compra de formas diferentes, exemplo é por quilo, no atacado ou por saca. A quantidade vendida também pode alterar a estrutura de custos de cada pensão à medida que produz mais será necessário o uso de mais insumo. O fator que representa o maior custo é o das carnes, já que a Tabela 2 mostra que toda a pensão independente do tamanho da estrutura de custos tem em comum este custo alto. Isso acontece devido ser um insumo que está incluindo em todo prato feito, então o seu consumo é maior. Então os produtores buscam qualidade e se dispõem pagar por uma “carne” de maior preço, em supermercados de sua confiança. Além disso, os custos apresentam variações de uma pensão pra outra, pode-se explicar isso por conta que há pensões que ofertam apenas a carne bovina ou frango, porém há também àquelas que ofertam o peixe, que tem um preço diferenciado das outras carnes, é mais caro. Com isso, a estrutura de custo da firma consequentemente vai ter uma maior variação em relação às demais. O salário do empregado que não é incluído pelo produtor, como exemplo àquelas pensões que são compostas por mão-de-obra familiar e que não veem a necessidade de fixar um valor, o presente trabalho fixou o valor do salário mínimo vigente no país. Já àquelas que fixam um valor, em sua maioria por não registrarem esses trabalhadores, a forma de pagamento é através de diárias trabalhadas. Tabela 2. Custos variáveis em R$ das pensões do CCAA em Rio Branco – Acre, 2017. Fatores de produção Pensões Carboidratos Carnes Legumes Saladas Temperos Gás Salário 1 11,60 50,00 13,00 13,73 4,27 2 6,50 45,00 20,00 5,00 0,29 0,17 3,16 3 16,85 97,75 8,50 12,72 11,17 4 14,30 79,00 6,00 10,64 5,67 39,04 5 28,00 182,00 20,60 11,17 94,00 6 26,99 132,50 7,49 10,09 6,70 79,04 7 26,00 131,70 10,00 13,89 16,00 86,85 8 164,00 421,00 18,49 37,95 30,00 180,00 9 29,75 113,00 13,50 17,97 10,83 39,04 Média 35,99 139,10 20,00 10,24 15,32 10,66 74,44 Fonte: elaboração do autor.

A seguir a Tabela 3 apresenta o custo variável total, nível de produção e consequentemente o custo variável médio de cada pensão. Fazendo uma análise do custo variável médio, verificou-se que a quinta pensão possui o menor custo em relação às demais. Para compreender este fenômeno, a Tabela 3 indica que ela não tem o custo da salada, ou seja, ela não oferta salada ao consumidor que compra o prato feito, o que é uma vantagem em relação às outras que incluem a salada e que ao mesmo tempo vendem ao mesmo preço que ela. Outra explicação é por conta dela ser a segunda pensão que tem o maior nível de produção que é de 80 pratos-feitos ao dia, isso interfere diretamente no seu custo variável médio, certamente se o número

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de unidades produzidas do prato feito fosse menor, o seu custo variável médio seria maior. A quarta pensão apresenta o maior CVMe, isso pode é explicado devido a firma estar produzindo em curto prazo no Centro Comercial. Simplificando, quando foram aplicados os questionários, esta pensão havia iniciado suas atividades a poucos dias, isso interferiu diretamente na sua estrutura de custos a medida que o produtor havia comprado os fatores de produção sem saber analisar economicamente a necessidade da compra em relação a quantidade que a firma era capaz de produzir. A Tabela 3 expõe a quantidade produzida de cada um dos produtores juntamente com a média que é 36. Além disso, observa-se através da quantidade, o tamanho que cada firma obtém no mercado e que consequentemente irá interferir no custo variável médio. Como por exemplo, a oitava pensão, que tem o maior nível de produção e maior custo variável total, por se tratar de uma firma com maiores unidades produzida do prato feito, consequentemente há necessidade do maior uso de fatores produtivos, como a mão de obra e insumos. Mas devido à quantidade produzida, o seu custo variável médio se torna menor em relação as outras pensões que tem o custo variável total menor e custo variável médio maior. Tabela 3. Custos variáveis totais e custos variáveis médios em R$ e quantidades produzidas do prato feito pelas pensões do CCAA em Rio Branco – Acre, 2017: Pensão CVT Q CVME Entrevistado 01 92,60 15 6,17 Entrevistado 02 80,13 10 11,29 Entrevistado 03 146,98 12 12,25 Entrevistado 04 154,65 12 12,89 Entrevistado 05 335,77 80 4,20 Entrevistado 06 262,81 50 5,25 Entrevistado 07 284,44 25 11,38 Entrevistado 08 851,44 100 8,51 Entrevistado 09 224,09 20 11,20 Média 257,25 36 8,97 Fonte: elaboração do autor

As variações dos custos entre as pensões se devem como, por exemplo, a escolha de qual mercado comprar os alimentos, pois a maioria desses produtores vai ao mercado todos os dias e escolhem o supermercado mais próximo para fazer essas compras, e por se tratar de uma região central da cidade acabam pagando mais caro, o que interfere diretamente no custo variável. A quantidade comprada também influencia a partir do momento que esses produtores têm o conhecimento da quantidade que consomem de um determinado fator na semana e que poderiam se beneficiar dessa informação através da compra no atacado ao invés do varejo, mas preferem fazer essas compras diárias por terem uma falsa sensação de que estão gastando menos, o que não é verdade. Então, se esses produtores observassem essas escolhas que fazem diariamente, eles conseguiriam diminuir seus custos e simultaneamente aumentariam o seu lucro que é o objetivo de cada firma num mercado competitivo. A Tabela 4 é composta por todos os fatores fixos, expõe os resultados que foram divididos em depreciação; aluguel; impostos; poupança e custo de oportunidade do produtor. São custos associados com a operação da firma e que são constantes independentes ao nível de produção, ou seja, havendo ou não a produção do prato feito por essas pensões, haverá o custo fixo.

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Da mesma forma que cada produtor não tinha exatidão do custo variável, também não tinha do seu custo fixo, então a composição da Tabela 5 foi feita através das informações obtidas através do questionário aplicado. A composição se deu da seguinte forma, o valor de cada fator fixo foi divido primeiramente pelo tempo de duração ano, posteriormente pelo mês e por fim pelo número de dias trabalhados pelo produtor no mês, para chegar ao custo diário que é o apresentado. A depreciação é composta pelo imobilizado, como fogão, freezer e utensílios de cozinha. Cujo valor apresentado na tabela é aquele que o produtor paga em média para adquirir, já que a maioria opta por comprar de segunda mão. Observa-se que há pensões que tem esse custo muito baixo, isso se deve ao fato de alugarem o ponto comercial com fogão e o freezer que foram deixados pelo proprietário, que também já produziram o prato feito no Centro Comercial e viram mais lucratividade em alugar o espaço. Tabela 4. Custos por unidade de fatores fixos das pensões do CCAA em Rio Branco – Acre, 2017: Despesas Pensões Depreciação Aluguel Impostos C.O 01 1,15 12,50 39,04 02 1,22 31,25 39,04 03 0,09 40,00 04 0,69 14,58 39,04 05 1,44 20,83 39,04 06 8,91 1,04 50,00 07 3,01 2,73 46,85 08 6,48 0,33 50,00 09 1,79 16,67 2,28 39,04 Média 2,75 19,16 1,59 42,45 Fonte: elaboração do autor.

O aluguel faz parte deste custo, pois independente da produção, é um custo fixo e terá de ser pago no fim do mês, as pensões que não tem custo de aluguel são aquelas que compraram o espaço no Centro Comercial “Aziz Abucater”. Os impostos apresentados são compostos pela taxa da prefeitura municipal, que deve ser pago pelo proprietário do estabelecimento, ou seja, é um custo que não é incluso ao produtor que está no aluguel. Mas se for analisado a Tabela 4, identifica-se que tem produtores que são proprietários, mas que não pagam esta taxa, o que é um problema à medida que o tempo passa e valor a ser cobrado aumenta. Outro imposto é o de Micro Empreendedor Individual que é pago por aqueles produtores que tem firma registrada, mas que assim como a taxa da prefeitura municipal, também não é pago rigorosamente. Por último, tem-se o custo de oportunidade do produtor, que não é contabilizado e muito menos estabelecido um valor pelo próprio, na pesquisa foi fixado o valor do salário mínimo vigente no país. O custo de oportunidade que não é estabelecido acaba se tornando o valor que sobra no final do dia após pagarem os seus compromissos é o lucro e tomam pra si como se fosse a sua remuneração. A Tabela 5 expõe o custo fixo total, que é a soma de todos os custos fixos associados com as operações da firma apresentados na Tabela 4. No curto prazo, ele é constante, a menos que os preços dos insumos fixos mudem. Como imobilizados, aluguel, impostos e o custo de oportunidade, ou seja, mesmo que a produção do prato feito se torne ociosa ele permanecerá constante. O custo fixo médio assim como o custo variável médio, é dividido pela quantidade da produção do prato feito e diminuirá à medida que o nível de

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produção aumentar. Por fim, o custo total que é a soma do custo variável total e fixo total, há semelhança entre os custos de cada pensão, porém é necessário observar que a estrutura de custo varia de acordo com o tamanho que cada pensão tem no mercado. A partir da Tabela 5 verifica-se que o custo fixo total é em média R$ 56,65 e tem variações significativas de uma pensão para outra. Mas isso acontece devido a fatores que interferem subjetivamente na estrutura de custa firma, como tempo de troca do imobilizado e a origem do mesmo, já que essas pessoas não determinam um prazo para a troca e muito menos tem preferência por um eletrodoméstico de primeira linha. Tabela 5. Custos fixos totais, custos fixos médios e custo total em R$ das pensões do CCAA em Rio Branco – Acre, 2017: Pensão CFT CFME CT Entrevistado 01 52,69 3,51 145,29 Entrevistado 02 71,51 2,86 151,63 Entrevistado 03 40,90 3,41 187,89 Entrevistado 04 54,32 4,53 208,97 Entrevistado 05 61,31 0,77 397,08 Entrevistado 06 59,95 1,20 205,16 Entrevistado 07 52,60 2,10 337,04 Entrevistado 08 56,81 0,57 852,01 Entrevistado 09 59,77 2,99 283,87 Média 56,65 2,43 307,66 Fonte: elaboração do autor.

O aluguel, que pode causar aumento ou diminuição do custo devido à escolha do ponto comercial dentro do Camelódromo, já que os preços variam de acordo com a localidade e tamanho do espaço. Outro fator é regularidade da empresa que interfere à medida que ela passa a ser formal e tem de pagar impostos, se transformando em um custo a mais. A pensão que possui o menor custo fixo médio é a oitava, mas isso pode ser explicado através da Tabela 4 que apresenta a sua composição dos custos fixos. Esta firma não possui o custo do aluguel e tem o menor custo com imposto, juntamente com o seu alto nível de produtividade gera uma grande vantagem em relação as outras pensões e contribui para que o seu custo fixo médio seja o menor de todos. Após a apresentação de todos os custos, a Tabela 6 apresenta a porcentagem que cada custo representa no custo total desses produtores. O custo total médio é composto em grade parte pelo custo variável médio e o custo fixo médio tem menor porcentagem. Identificou-se que são poucas as variações que cada pensão em relação ao custo variável médio, mas que o custo fixo médio há alterações significativas. Isso se deve a composição dos fatores que cada produtor tem. Por exemplo, a pensão que não tem o custo do aluguel, consequentemente terá o seu custo fixo menor do que àquela que paga. Outro motivo é a depreciação, já que há produtores que não têm alto custo, devido parte desse imobilizado já estar disponível no ato do aluguel. Além dessas análises, a Tabela 6 expõe a média do custo total médio, que pode ser entendido como o custo para produzir prato feito no Centro Comercial “Aziz Abucater” é de R$ 11,67.

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Tabela 6. Composição do custo total médio de cada pensão do CCAA em Rio Branco – Acre, 2017: Pensão CVME CFME CTME % % R$ Entrevistado 01 63 37 9,69 Entrevistado 02 79 21 14,15 Entrevistado 03 78 22 15,66 Entrevistado 04 74 26 17,41 Entrevistado 05 84 16 4,96 Entrevistado 06 81 19 6,46 Entrevistado 07 84 16 13,48 Entrevistado 08 93 7 9,08 Entrevistado 09 78 22 14,19 Média 11,67 Fonte: elaboração do autor.

3.3 Retornos econômicos da linha de produção Para se verificar se a linha de produção do prato feito apresentou retornos econômicos, foi elaborada uma análise a partir do custo total médio e preço de venda do prato feito. Pois é o custo total médio que mostra quanto uma firma gasta na produção da unidade do prato feito e comparando com o preço, podendo o lucro ser maior ou menor que os seus custos para produzir. Posteriormente também será comparando o custo médio e o preço médio de mercado para analisar os preços do Centro Comercial. Além da análise, a Tabela 7 mostra as variações de preço que cada pensão tem em relação à outra, mas por se tratar de uma estrutura de mercado de concorrência perfeita, as pensões não têm o poder de interferir no mercado. Em outras palavras, a entrada ou saída de firmas no mercado não influenciará em nada os preços das demais, visto a grande rotatividade de produtores ali no CCAA é muito comum. A Tabela 7 demonstra que somente 4 das 9 pensões possuem lucros positivos, ou seja, a maioria dessas firmas produzem no prejuízo. Além disso, a média mostra que de forma geral esta atividade econômica gera prejuízo. Este prejuízo se deve como, por exemplo, por conta da definição do preço de forma irracional. Como observado, há firmas com preços bem abaixo das outras, pois buscam atrair consumidores através da redução dos preços. Mas devido o produtor não ter o conhecimento da sua estrutura de custos, acaba definindo seus preços abaixo do seu custo total médio, lhe gerando prejuízo. Para reverter essa situação a firma poderia aumentar o preço do prato feito, mas isso se aplica somente a primeira firma, já que as demais se aumentarem seus preços correm o risco de ficar a cima do preço de mercado e diminuir sua demanda, já que são consumidores infinitamente elásticos. Além do preço, estas 55,55% pensões têm prejuízo devido ao alto custo que possuem, então estas firmas deveriam diminuir sua estrutura de custos através da compra e uso racional da sua matéria-prima. Ou seja, deviam avaliar melhor qual local lhe traz vantagem para comprar esses alimentos para a produção do prato feito, já que a maioria desses produtores fazem suas compras na região central da cidade por conta da locomoção e facilidade, pagando por um produto de maior preço e que lhe gerará aumento nos seus custos. Mas, além disso, observou-se que 60% das pensões que apresentaram prejuízo possuem na sua estrutura o custo do aluguel, significa que se elas não

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tivessem este custo, poderiam aumentar as possibilidades de lucratividade da produção do prato feito. Tabela 7. Custo total médio e preço de venda do prato feito de cada pensão do Centro CCAA em Rio Branco – Acre, 2017: Pensão CTME PREÇO Lucro Individual Entrevistado 01 Entrevistado 02 Entrevistado 03 Entrevistado 04 Entrevistado 05 Entrevistado 06 Entrevistado 07 Entrevistado 08 Entrevistado 09 Média

9,69 5,00 14,15 15,00 15,66 10,00 17,41 10,00 4,96 5,00 6,46 7,00 13,48 12,00 9,08 10,00 14,19 12,00 11,68 9,55 Fonte: elaboração do autor.

- 4,69 0,85 - 5,66 - 7,41 0,04 0,74 - 1,48 0,92 - 2,19 - 2,13

O custo total médio de cada produtor comparado ao preço médio de mercado que é apresentado na Tabela 8 mostra que somente 33,33% das pensões geram retornos econômicos, uma porcentagem menor em relação à Tabela 7. Sendo que estas 3 pensões são as mesmas demonstradas na tabela passada, somente a segunda pensão que comparada ao preço de mercado possui prejuízo, a diferença que ela estabeleceu seu preço a cima do preço de mercado e maior que o seu custo total médio. Ao contrário das demais, que mesmo em relação ao preço de mercado elas ainda permanecem no prejuízo. Mas isso segundo a teoria, isso só pode ocorrer no curto prazo, pois em longo prazo a firma terá que decidir por encerrar a produção. Isso acontece porque no curto prazo o prejuízo é tão pequeno que não é capaz de levar a firma à falência, mas em longo prazo ele gera um impacto tão grande que a firma se torna obrigado a tomar a decisão de continuar ou não a operar. O motivo pelo qual essas firmas ainda funcionam no prejuízo se deve ao fato desses produtores terem um mix de produtos e essas vendas cobrirem o prejuízo da venda do prato feito. Pois elas ofertam outros produtos, como café da manhã e lanches, então essas vendas acabam se tornando responsáveis por parte do lucro e a pensão continua a produzir sob a ilusão de que o prato feito tem retorno econômico. Tabela 8. Custo total médio e preço médio de mercado do CCAA em Rio Branco – Acre, 2017: Pensão CTME PME LUCRO Entrevistado 01 9,69 - 0,14 Entrevistado 02 14,15 - 4,60 Entrevistado 03 15,66 - 6,11 Entrevistado 04 17,41 - 7,86 Entrevistado 05 4,96 9,55 4,59 Entrevistado 06 6,46 5,45 Entrevistado 07 13,48 - 3,93 Entrevistado 08 9,08 0,47 Entrevistado 09 14,19 - 4,64 Fonte: elaboração do autor.

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No final, os consumidores que são beneficiados com essa estrutura de mercado, por terem mais opções de serviços com preços justos e variados, e por se tratar de uma demanda infinitamente elástica, podem ser determinantes na escolha da compra do prato feito. Aplicando essa teoria a realidade dos consumidores do CCAA, verificou-se que possuem um perfil de consumidor que busca o menor preço, pelo fato de ser uma área central da cidade, a maioria realiza todos os dias as suas refeições ali, então buscam os menores preços para maximizar sua satisfação e minimizar seus custos. É evidente que o nível de satisfação de cada indivíduo é diferente, isso se torna claro analisando o perfil de consumidor do prato feito de menor preço, mas que não oferta a salada e àquele que prefere o prato feito com valor maior, mas que tem a salada. Contudo, estas pensões que produzem o prato feito no CCAA e que estão inseridas num mercado de concorrência perfeita deveriam usar isso a favor. Pois mesmo que elas não tenham o poder de interferir no mercado, mas elas possuem o poder de decisão nas suas escolhas que lhes poderiam gerar vantagens. Para que isso aconteça deve haver uma tomada de decisão por parte do produtor que é um empreendedor, e tem o dever de conduzir a firma para que seja produtiva. 4 CONCLUSÕES Este estudo teve por objetivo analisar a viabilidade econômica das pensões do Centro Comercial “Aziz Abucater”, dando ênfase nas suas características socioeconômicas, estrutura de custos da linha de produção do prato feito e retornos econômicos. Para isso, utilizou-se o método da teoria dos custos de produção e a teoria de estrutura de mercado de concorrência perfeita. Primeiramente, destacaram-se as principais características desses produtores de prato feito. A partir dessas informações verificou-se que são pessoas de baixa renda, com um nível de escolaridade pequeno, pouco qualificadas e que em sua maioria a firma é composta por familiares, mas que possuem experiência na atividade que exercem. Verificou-se, com base na composição da estrutura de custos da linha de produção destas firmas, que existem variações destes custos entre elas. Variações estas que se devem pela compra irracional da matéria-prima pelos produtores, o nível de produção que cada uma delas tem e etc. Além disso, os resultados mostraram que 60% das firmas que apresentam prejuízo possuem o custo do aluguel, fator que dificulta para que estes produtores consigam obter lucro na sua produção. No que diz respeito a esta situação, há de se discutir a participação da prefeitura juntamente com a Administração na regularização desses pontos, já que o CCAA teve a sua criação com o intuito de ajudar pequenos comerciantes, mas que atualmente os mesmos preferem lucrar com o aluguel do espaço ao invés de utilizar. Ou seja, aquelas pessoas que realmente necessitam de um ponto comercial se sujeitam a pagar aluguel. Os resultados desta análise, no que se refere aos retornos econômicos das pensões, mostraram que 44,44% delas apresentam lucratividade. Um resultado que poderia ser melhor, já que este mercado possui demanda, ou seja, a soma da quantidade da venda do prato feito é de 324 unidades por dia. Então, há uma grande movimentação de consumidores, então o produtor poderia aproveitar isto. Contudo, concluiu-se que não é viável economicamente a produção de prato feito no CCAA. Embora exista um pequeno número de pensões que apresentaram lucro, os resultados mostraram que o custo médio do mercado é de

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R$ 11,68 e o preço médio de mercado é de R$ 9,55, ou seja, há um prejuízo de R$ 2,13 por cada prato feito produzido. Porém, estas pensões poderiam obter lucro nessa linha de produção, para isto, além de mudanças na estrutura de custo, é preciso avaliar outros fatores e comportamentos que interferem diretamente na produção da firma. Primeiramente, o produtor poderia tornar sua demanda inelástica. Com atitudes que atrairiam consumidores, por exemplo, otimizar de forma positiva o aspecto da pensão, como o uso de cardápio, utensílios higiênicos, móveis e eletrodomésticos novos. Aqueles produtores que possuem cursos, poderiam expor seus certificados de forma visível no ponto comercial. Já no comportamento, ele poderia melhorar o atendimento ao cliente, usar acessórios higiênicos e fazer cursos de capacitação que possibilitem o seu desenvolvimento a frente do negocio. Pois é através dessas mudanças que a firma poderia deixar sua demanda inelástica, se diferenciando das demais e o consumidor identificaria isto e pagaria pelo produto, que consequentemente aumentaria a lucratividade da firma. O Governo do estado do Acre e o SEBRAE, apesar de oferecem cursos de capacitação, poderiam destiná-los também a produtores informais e ofertar capacitação não apenas na área da culinária, mas na parte dos custos. Para que os produtores sejam capazes de precificar o seu produto e saberem a estrutura de custo da própria firma. Caso contrário, pode haver reformas no CCAA, o produtor pode se deslocar do ponto comercial, mas sempre vai haver esta deficiência na firma e essas pessoas não conseguiram mudar de vida. REFERÊNCIAS PYNDICK, R. S.; RUBINFELD, D. L. Microeconomia. São Paulo: Pearson, 2006. VASCONCELLOS, M. A. S; OLIVEIRA, R. G. Manual de Microeconomia. São Paulo: Atlas, 2008.

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CONCENTRAÇÃO INDUSTRIAL NO VAREJO SUPERMERCADISTA BRASILEIRO NO PERÍODO DE 2009 A 2015 CLEYTON LUAN DOS SANTOS Economista cluan33@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: Este trabalho tem como objetivo identificar a estrutura do setor supermercadista no Brasil e seu comportamento no período de 2009 - 2015. Para isso, foram calculados os índices de concentração do setor, tais como a razão de concentração (CR), índice Hirschman-Herfindal (HH) e o índice de turnover. A teoria Estrutura-Conduta-Desempenho (E-C-D) oferece suporte à análise da estrutura de mercado. Os resultados obtidos demonstram que a estrutura do setor é moderadamente concentrada com franja de mercado, todavia o processo de concentração tem diminuído no período analisado, pois os processos de fusões e aquisições cessaram com a crise internacional. Palavras-Chaves: Supermercados; Concentração. 1 INTRODUÇÃO O setor supermercadista no Brasil é a principal via de acesso da população urbana aos produtos de gênero alimentício, higiene e limpeza no país. De acordo com publicação da ABRAS (Associação Brasileira de Supermercados), o setor faturou R$ 293,3 bilhões no ano de 2015, o que correspondeu a cerca de 5,89% do PIB (Produto Interno Bruto) do país, além de gerar 1,6 milhões de empregos (SUPERHIPER, 2016). A estrutura do setor vem apresentando indícios de concentração de mercado, principalmente após a estabilidade econômica proporcionada pelo plano Real em 1994, paralela à grande investida de redes estrangeiras no país (CONCHAAMIN; AGUIAR, 2006). Em setores muito concentrados, não é possível atingir o equilíbrio e a produção de eficiência, o que leva a uma diminuição do bem-estar dos consumidores. Isso pode ocorrer pelo abuso de poder das firmas que detém a maior parcela de mercado, seja a partir da elevação de preços ao consumidor final e/ou a pressão pela aquisição de produtos a um preço menor que o valor de mercado (MELO, 2002). Os supermercados têm centralizado em seu espaço várias atividades do varejo tradicional como açougues, padarias, e o comércio de frutas e hortaliças, assim a estrutura desse setor influência diretamente a comercialização de produtos agrícolas/agroindustriais, e as relações entre produtores e consumidores (AGUIAR, 2009). Nesse sentido, o problema de pesquisa que se apresenta é: Qual o grau de concentração do setor supermercadista no período de 2009 a 2015? A importância em abordar o assunto da concentração no setor supermercadista parte da premissa de que em estruturas de mercado com elevado nível de concentração podem diminuir o bem-estar da sociedade.

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Logo, o objetivo geral deste trabalho é identificar a estrutura do setor supermercadista brasileiro, e seu comportamento no período de 2009 a 2015. Especificamente busca-se: a) diagnosticar o nível de concentração do setor supermercadista; b) identificar a competitividade desse setor. Na literatura, alguns autores buscaram definir a estrutura de mercado do setor supermercadista no Brasil. Cyrillo (1987) buscou caracterizar o setor desde a década de 60 a partir da importância dos supermercados no comércio varejista de alimentos. Nesse estudo, a autora chegou à conclusão que o setor se apresentava na forma de um oligopólio com franja de mercado, onde um reduzido grupo de empresas detém a maior parcela de mercado, e as demais empresas atuam nas áreas não atendidas pelas grandes empresas do setor. Já Concha-Amin e Aguiar (2006) analisaram a estrutura do setor entre os anos de 1991 e 2002, a partir da análise dos índices de concentração de mercado e do índice de turnover, constataram o crescimento da concentração, principalmente pelo forte processo de fusões e aquisições ocorrido no final da década de 1990. Resultado similar foi apresentado por Delgado e Oliveira (2015), porém estes analisaram a estrutura do setor entre os anos de 1998 e 2012. Este trabalho, atualiza os estudos já realizados sobre o assunto, para o período mais recente e, parte então da hipótese de que a estrutura de mercado do setor supermercadista apresenta características de oligopólio, com aumento da concentração nos últimos anos. Além desta parte introdutória, o presente estudo está dividido em mais cinco seções. Na próxima seção, pretende-se desenvolver o conceito de supermercados, a gênese do setor e seu surgimento no Brasil. A terceira seção apresentará a teoria Estrutura-Conduta-Desempenho, a metodologia de medidas de concentração e os índices utilizados. Na quarta seção, apresentam-se os resultados. E a quinta seção, enfim, apresenta a conclusão do estudo. 2 CONCEITUAÇÃO E HISTÓRIA DOS SUPERMERCADOS 2.1 Delimitação e conceituação Ao abordar o tema supermercados, faz-se necessária uma definição deste tipo de comércio varejista, haja vista a ampla gama de empreendimentos, que podem ser confundidas com o objeto deste estudo, como por exemplo: padarias, comerciais e mercantis de pequeno porte, feiras populares, etc. (SIMÕES, 2006). A principal característica que permite a diferença entre essas formas tradicionais de varejo e os supermercados, é o caráter de autosserviço, onde o consumidor tem a liberdade de compra, sem a necessidade de auxílio de um vendedor, além da possibilidade de aquisições do produto em unidades e a grande diversidade de produtos alimentícios e não alimentícios (SESSO FILHO, 2003). Seguindo nessa conceituação, segundo exposto por Simões (2006, p. 52): [...] denomina-se por supermercado o estabelecimento que possuir no mínimo dois check-outs (caixas registradoras acopladas a uma esteira onde se passam os produtos a serem comprados) e que venda predominantemente gêneros alimentícios embora não de forma especializada (CNAE-IBGE, 2001). A especialização, na qual consiste na venda específica de determinados segmentos de produtos, é outro fator que difere do setor tradicional, onde este traço é marcante. A diversidade de produtos vendidos num supermercado é muito maior frente ao varejo tradicional especializado.

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Na década de 1990, ocorreu uma tendência de transformação de lojas simples (com menos de um caixa) para supermercados compactos, com a inclusão de seções de frios, laticínios, padaria, açougues e hortifrúti (SUPERHIPER, 2001 apud SESSO FILHO, 2003). A Tabela 1 mostra os formatos de lojas e suas características. Tabela 1. Classificação de lojas do setor supermercadista segundo a Associação Brasileira de Supermercados (ABRAS). % de N° Área de vendas Formato de médi N° de vendas não Seções loja o caixas (m²) alimento itens s Loja de Mercearia, frios e laticínios, Conveniênci 50 - 250 1000 3 1-2 bazar, snacks. a Loja de Mercearia, frios e laticínios, Sortimento 200 – 400 700 3 2–4 bazar. Limitado Mercearia, hortifrúti, carnes Supermercad 300 – 700 4000 3 2–6 e aves, frios e laticínios, o Compacto bazar. Supermercad Mercearia, hortifrúti, bazar, o 700 – 2500 9000 6 7 – 20 carnes e aves, peixaria, Convencion padaria, frios e laticínios. al Mercearia, hortifrúti, carnes 3000 – 1400 e aves, peixaria, padaria, Superloja 12 25 – 36 5000 0 frios e laticínios, têxtil e eletrônicos. Mercearia, hortifrúti, carnes Hipermercad 7000 – 4500 e aves, padaria, frios e 30 55 – 90 o 16000 0 laticínios, bazar, peixaria, têxtil, eletrônicos. Mercearia, hortifrúti, carnes Loja de 4000 – e aves, têxtil, frios e 7000 8 30 – 50 deposito 7000 laticínios, bazar e eletrônicos. Mercearia, bazar, carnes e Clube 5000 5000 35 25 - 35 aves, têxtil, frios e laticínios atacadista 12000 e eletrônicos Fonte: BRITO (1998 apud SESSO FILHO, 2003, p. 19).

2.2 Gênese dos supermercados no mundo No começo do século XX, o sistema varejista dos E.U.A. era composto por mercearias, que utilizavam o sistema de atendimento via balcão, onde havia a figura de um vendedor que recebia os pedidos e providenciava as mercadorias (CYRILLO, 1987). As primeiras empresas que se utilizaram do modelo de autosserviço foram as lojas Alpha Beta Markets e Piggly Wiggly durante os anos de 1915-1916 nos estados da Califórnia e Tenesse, que mantinham o controle de entrada de seus clientes com a utilização de catracas além de aceitarem somente vendas à vista (SESSO FILHO, 2003). Segundo a Abras (1993), as primeiras lojas no tradicional formato de supermercado foram King Kuller e Big Bear, inauguradas nos E.U.A. na década de 30.

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As firmas começaram a utilizar então o artifício da publicidade para atrair clientes, divulgando em jornais as promoções realizadas para que o cliente visitasse a loja, e adquirisse vários itens, (não apenas o produto em promoção), aumentando assim a margem do varejista (SIMOES, 2006). Esse novo formato sem a presença de um vendedor e a possibilidade do cliente de tocar o produto geravam compras por impulso e toda comunicação ou desejo de aquisição do item agora era despertado pela própria mercadoria (ABRAS, 1993). Simões (2006, pg. 33), acrescenta: Isso foi rapidamente percebido pelo setor industrial como fonte de lucros, que principalmente no período pós-guerra, passou a investir mais em novas embalagens, design, uso de novos materiais de conserva, como os enlatados e a propaganda, de modo a buscar a diferenciação de seus produtos, em detrimento da competição via preços como forma de estimular a compra do consumidor.

Os supermercados consolidaram sua posição como principal meio de distribuição, não só de alimentos como de outros produtos nos E.U.A. durante a Segunda Guerra Mundial. Prateleiras vazias eram preenchidas com outras mercadorias não alimentícias, melhorando esteticamente a aparência das lojas. Assim ao fim da guerra, os consumidores já estavam habituados a aquisição de mercadorias não alimentícias, que se tornaram parte importante do faturamento das empresas do setor (SESSO FILHO, 2003). Após esse período turbulento, a prosperidade econômica estimulou uma produção elevada de lançamentos de novos produtos, pressionando o tamanho das lojas, que atenderam o desejo do mercado, com maiores áreas de vendas. O crescimento populacional e de renda motivou a exploração de novos mercados como subúrbios (SESSO FILHO, 2003) e difundiu a cultura do autosserviço pelo mundo. Em 1955, os supermercados já estavam instalados em mais de 52 países (ABRAS, 1993). 2.3 Gênese dos supermercados no Brasil Segundo Sesso Filho (2003), no Brasil, os supermercados surgiram na década de 50, mas foi apenas no final dos anos 60 que o setor se consolidou como principal meio de distribuição alimentícia no país. Diferentemente do contexto de crise em que surgiram nos EUA, no Brasil, os supermercados nasceram no período de forte desenvolvimento dos governos Vargas e Kubitschek. Esse crescimento, porém, viria acompanhado da inflação o que não permitiu a todas as classes a melhoria de qualidade de vida (SESSO FILHO, 2003). Lucro excessivo de intermediários, dificuldade de escoamento de produção e necessidade de ampliação de estradas e quantidade de armazéns eram alguns dos problemas enfrentados pela comercialização no país (ABRAS, 1993). Ainda assim a oferta de alimentos crescia a partir da expansão agrícola para o interior (SESSO FILHO, 2003). Já a população se concentrava nas áreas urbanas e pressionava fortemente o varejo tradicional nos centros urbanos, que não era capaz de atender a demanda. Assim, os supermercados prosperaram como opção de oferta de alimentos a população (CYRILLO, 1987). A primeira loja de autosserviço no Brasil surgiu em São José dos Campos – SP, a Tecelagem Parayba inaugurada em janeiro de 1953, com cerca de mil metros quadrados em área de vendas a partir da adaptação de antigo armazém (ABRAS,

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1993; SESSO FILHO, 2003). Ainda em 1953, inaugura-se o Supermercado Sirvase, nos moldes das lojas norte americanas e mais similar aos supermercados modernos. No final desse mesmo ano, surge a 1ª loja dos Supermercados Peg-Pag, considerada na época escola de supermercado, onde cada funcionário era especializado para sua seção, com treinamento permanente e estratégia de vendas inovadora a partir das mídias como o rádio e a televisão. Cyrillo (1987 apud SESSO FILHO, 2003) versa que, apesar das economias de escala dos supermercados, a expansão das lojas de autosserviço enfrentou fortes barreiras à entrada até os anos 60. São elas: • De ordem Legal: A atividade só foi reconhecida a partir de 1968, o que gerou muita incerteza nos primeiros investimentos. • Hábitos de compra: Os consumidores não tinham o hábito de frequentar supermercados e muitos preferiam o varejo tradicional, com atendimento em balcão. • Custos: O varejo tradicional, normalmente encontrava-se na própria residência do proprietário, e não apresentava custo de aluguel, bem como as feiras livres. • Sonegação: O Imposto sobre Vendas e Consignações (IVC) tinha altas tarifas, pois era a principal fonte de renda dos estados, ao mesmo tempo em que era amplamente sonegado. Já nos supermercados, essa prática era praticamente inviável, pois sua estrutura utilizava registro mecânico das vendas. • Isenções: Existiam isenções de impostos às cooperativas de consumo, que não se estendiam aos supermercados. • Altas taxas de inflação: A crescente inflação no período dificultava a precificação nas prateleiras, ao passo que no varejo tradicional isso era facilmente contornado pelo funcionário no balcão. Até o final da década de 60, a aglomeração urbana agravou-se, e apesar do desenvolvimento do setor nas regiões sudeste e sul, os bairros mais periféricos e demais regiões ainda eram dominados pelo varejo tradicional (ABRAS, 1993). O regime militar, iniciado em 1964, adotou rígidas politicas anti-inflacionárias que levaram ao fechamento de pequenas empresas, e estimulou fusões e aquisições nas grandes empresas. A substituição do IVC pelo ICMS7 desestimulou a sonegação e beneficiou empresas com vários estabelecimentos que agora podiam fazer transferências de mercadorias entre lojas sem incidência adicional de impostos (CYRILLO, 1987). Também foi durante o regime militar, em 13 de novembro de 1968, que foi instituída a Lei n° 7.208, que regulamentou a atividade e deu confiança para os investidores acerca do futuro do setor (ABRAS, 1993). O governo militar, na busca do controle da inflação, enxergava os supermercados como uma alternativa (CYRILLO, 1987). A fim de melhorar o sistema de distribuição de alimentos no país, promoveu o desenvolvimento das redes de supermercados no 1° Plano nacional de desenvolvimento durante os anos de 1972 a 1974 (ABRAS, 1993). As lojas que mais se desenvolveram foram os hipermercados, dado a grande economia de escala gerada por esse tipo de empreendimento (CYRILLO, 1987). O primeiro hipermercado do Brasil foi inaugurado em 1971 em São José dos Campos – SP, da empresa Peg Pag; já o Carrefour inaugura em 1975 sua primeira loja em São Paulo, apostando em um modelo diferente, com unidades autônomas, 7

Imposto sobre a Circulação de Mercadorias.

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variando de acordo com a área de vendas, em contraponto ao modelo de gestão centralizada vigente à época (ABRAS, 1993). Durante a primeira crise do petróleo entre 1973/1974, o governo decidiu financiar o crescimento a partir do endividamento externo, acreditando que a expansão da capacidade instalada e o crescimento das exportações viabilizaria arcar com os juros e o montante da dívida. Essas expectativas foram frustradas com a crise de 1979 e a elevação das taxas de juros em 1980, que ocasionaram a estagnação econômica e a explosão da inflação (BAER, 1996). A crise retraiu o consumo e desacelerou o setor, levando as empresas a buscarem novos mercados, principalmente através de fusões, aquisições e a expansão para mercados mais afastados dos grandes centros. Também favoreceu o surgimento de lojas de sortimento limitado, assim como já havia ocorrido em outros países durante crises econômicas, onde lojas com menor número de alimentos perecíveis e limitações de marcas e produtos se tornavam mais adaptadas ao período de crise em que a sociedade vivia e permitiu que o setor não sofresse tão fortemente, elevando sua receita total a partir de um faturamento menor por lojas também menores e menos sofisticadas (CYRILLO, 1987). No final da década de 1980, a alta inflação e as políticas adotadas pelo governo Sarney, levaram muitas grandes redes a falência, ou a serem adquiridas por outras empresas (SESSO FILHO, 2003). O setor passou a adotar ferramentas administrativas que se beneficiavam da informática, como o código de barras (ainda que este demoraria a ser aceito pelo comercio e indústria), bem como a preocupação com treinamento de funcionários. A reestruturação forçou o fechamento das lojas com baixo retorno e o setor investiu em propagandas para melhorar sua imagem que ficou marcada como culpada pela população à época dos congelamentos de preços (ABRAS, 1993). Durante o período de alta inflação, a população efetuava suas compras assim que recebia o seu salário, a fim de diminuir a perda de valor real proporcionada pela inflação e buscava as lojas que ofereciam todos os bens necessários. A frequente remarcação de preços inviabilizava a comparação entre dois estabelecimentos e os consumidores não tinham uma referência de preços (SESSO FILHO, 2003). Tudo isso mudou com a estabilidade econômica atingida pelo plano Real, que elevou o poder de compra, possibilitou o consumidor fracionar suas compras, sem uma significativa perda de valor e também possibilitou a comparação de preços entre estabelecimentos, o que tornou o consumidor mais exigente por qualidade e por melhores preços (SESSO FILHO, 2003). Os lucros dos supermercadistas no período com elevada inflação eram em grande parte proporcionado pelo ganho financeiro, uma vez que vendiam à vista e tinham prazo junto aos fornecedores, podiam lucrar tanto com a inflação, como com investimentos no mercado de capitais. Com o encerramento desse período, foram necessários investimentos em tecnologia para compensar a diminuição dos lucros, e melhorar a eficiência do setor (SESSO FILHO, 2003). A estabilidade também atraiu investimentos internacionais e o final da década de 90 foi marcado por um forte processo de fusões e aquisições no setor supermercadista. A norte americana Wal Mart ingressou no mercado nacional com lojas próprias em 1995, já outras multinacionais, como o Grupo Sonae em 1989, a Royal Ahold em 1996, Jeronimo Martins em 1997, buscaram se associar a redes já existentes no pais, para depois adquiri-las. Já empresas nacionais como o Pão de Açucar (nome fantasia da Companhia Brasileira de Distribuição – CBD) se uniu ao

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grupo estrangeiro Casino em 1999 para manter-se competitiva no mercado (CONCHA-AMIN; AGUIAR, 2006). Nos últimos anos, a concentração tem se elevado no país, em específico durante o forte processo de fusões e aquisições ocorrido entre 1998 e 1999, bem como entre 2003 e 2005, onde houve um expressivo crescimento do faturamento de cerca de 29,5% das cinco maiores empresas do país, aliado a uma série de aquisições efetuadas pelo grupo Wal Mart (DELGADO; OLIVEIRA, 2015). Ainda segundo Delgado & Oliveira (2015), esse processo de concentração ocorreu devido às estratégias das grandes empresas de buscarem aumentos de ganhos por escala. Uma empresa de maior porte tem mais poder de mercado, de negociação com fornecedores e consegue competir melhor no mercado. Desse modo, a concentração no setor foi resultado dessa busca de expansão, tanto de grandes empresas nacionais como a CBD, bem como das multinacionais, a partir da absorção das parcelas de mercado das empresas concorrentes. 3 METODOLOGIA 3.1 Referencial teórico A abordagem da Economia Industrial busca um modelo para explicar o relacionamento entre a estrutura de mercado, a conduta empresarial e o desempenho econômico de um mercado. Segundo o modelo estrutura-condutadesempenho (E-C-D), a estrutura de mercado determina as condutas das empresas, e essa conduta determina seu desempenho no mercado (AGUIAR, 2009). Porém, tanto a conduta quanto o desempenho das empresas, também podem afetar a estrutura de mercado. Um comportamento que crie barreiras à entrada, ou diminua o número de concorrentes pode alterar a estrutura do mercado, bem como o desempenho pode afetar a lucratividade, incentivando as empresas a entrarem ou saírem daquele mercado de acordo com o nível de lucratividade (AGUIAR, 2009). Os principais elementos da estrutura de mercado são: o grau de concentração de mercado, grau de diferenciação de produtos e a existência ou não de barreiras à entrada, por parte de outras empresas (MARTIN, 1993 apud CONCHA-AMIN; AGUIAR, 2006). Uma estrutura de mercado atomizada ou perfeitamente competitiva traz o máximo de bem-estar social, ao contrário de um mercado de estrutura monopolística. Quanto mais competitivo o mercado, com vários participantes, nenhuma diferenciação de produtos ou barreiras à entrada, as empresas não teriam muitas alternativas que não buscassem a redução de custos operacionais e oferta de produtos a melhores preços (AGUIAR, 2009). Quanto à conduta das empresas, a teoria ressalta elementos como a propaganda, pesquisa e desenvolvimento, além, é claro, das políticas de preços adotadas pelas empresas. Seu desempenho pode ser avaliado a partir do desvio da taxa de lucro efetiva da firma em relação à taxa de lucro ideal do setor (MELO, 2002). Aguiar (2009) cita como crítica ao modelo E-C-D a Escola de Chicago. Esta defende que estruturas de mercado mais concentradas geram ganhos de eficiência com empresas maiores que (dado o seu tamanho), se beneficiam de economias de escala e escopo. A estrutura de mercado seria determinada pela tecnologia que define o tamanho eficiente das firmas e da demanda a partir da quantidade ótima de empresas necessária para atender o mercado. Também

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assumem que nĂŁo existem barreiras Ă entrada que, segundo essa visĂŁo teĂłrica, sĂł poderia existir atravĂŠs de polĂticas reguladoras do governo. Assim sendo, para os seguidores da escola de Chicago, nĂŁo existe nenhuma relaĂ§ĂŁo entre a estrutura, conduta e o desempenho, bem como defendem que nĂŁo deve existir nenhum tipo de intervenĂ§ĂŁo governamental nos mercados (AGUIAR, 2009). Naturalmente, bem como exposto por Concha-Amin e Aguiar (2006), o autor ressalta que a utilizaĂ§ĂŁo dos Ăndices de concentraĂ§ĂŁo de mercado e de turnover, embora necessĂĄria, nĂŁo sĂŁo suficientes para fornecer uma anĂĄlise completa sobre a estrutura e a dinĂ˘mica competitiva do setor de supermercados. 3.2 Medidas de concentraĂ§ĂŁo. Resende e Boff (2002) propĂľem um modelo de Ăndice de medida de concentraĂ§ĂŁo que serĂĄ utilizado para a anĂĄlise da estrutura de concentraĂ§ĂŁo do setor supermercadista no Brasil. A participaĂ§ĂŁo de mercado dos estabelecimentos no mercado serĂĄ determinada da seguinte maneira: đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013; =

đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2DC; , đ?&#x2018;&#x2039;

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Onde, đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013; : ParticipaĂ§ĂŁo de Mercado (Market Share) dos estabelecimentos; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2DC; : Total do faturamento do estabelecimento k no ano; đ?&#x2018;&#x2039;: Total de faturamento do setor no ano; ApĂłs a anĂĄlise da identificaĂ§ĂŁo da participaĂ§ĂŁo de mercado dos estabelecimentos, estes foram ordenados do maior para o menor em grau de participaĂ§ĂŁo, assim foi possĂvel separar os estabelecimentos atravĂŠs de sua participaĂ§ĂŁo de mercado e identificar a organizaĂ§ĂŁo do setor no perĂodo de 2009 a 2015. Com essa ordenaĂ§ĂŁo, serĂŁo utilizados os Ăndices de razĂŁo de concentraĂ§ĂŁo (CR) e Hirschman-Herfindahl (HH) a fim de identificar o grau de domĂnio de cada uma delas durante o perĂodo analisado. O Ăndice CR ĂŠ utilizado para medir a participaĂ§ĂŁo do estabelecimento no seu mercado especĂfico. Tanto maior o Ăndice, maior serĂĄ o poder de mercado do estabelecimento K. Seu cĂĄlculo se dĂĄ pela soma da parcela de mercados dos maiores estabelecimentos supermercadistas do Brasil, que participaram do ranking Abras, e ĂŠ expresso da seguinte forma algĂŠbrica: đ?&#x2018;&#x2DC;

đ??śđ?&#x2018;&#x2026;(đ?&#x2018;&#x2DC;) = â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013; , đ?&#x2018;&#x2013;=1

Onde, đ??śđ?&#x2018;&#x2026;(đ?&#x2018;&#x2DC;): Ă?ndice de ConcentraĂ§ĂŁo CR dos k maiores estabelecimentos; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013; : ParticipaĂ§ĂŁo da empresa no mercado i (Market Share); đ?&#x2018;&#x2DC;: Quantidade limite de estabelecimentos.

(2)

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Nesta pesquisa, serĂŁo considerados as parcelas de mercado das uma (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;1 ), duas (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;2 ), trĂŞs (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;3 ), quatro (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;4 ), cinco (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;5 ), oito (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;8 ), dez (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;10 ), vinte (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;20 ), e cem (đ??śđ?&#x2018;&#x2026;100 ) maiores estabelecimentos supermercadistas no Brasil. Utilizando a classificaĂ§ĂŁo proposta por Melz et al. (2009), foi possĂvel determinar o nĂvel de concentraĂ§ĂŁo a partir do percentual de participaĂ§ĂŁo de mercado das quatro e oito maiores empresas do setor supermercadista, conforme Quadro 1. Quadro 1. ClassificaĂ§ĂŁo dos Ăndices de concentraĂ§ĂŁo CR, conforme o percentual e participaĂ§ĂŁo dos quatro e oito maiores agentes de mercado. RazĂŁo de ConcentraĂ§ĂŁo NĂveis de Mercado đ?&#x2018;Şđ?&#x2018;šđ?&#x;&#x2019; đ?&#x2018;Şđ?&#x2018;šđ?&#x;&#x2013; Altamente concentrado đ?&#x2018;&#x2013; > 75% đ?&#x2018;&#x2013; > 90% Alta concentraĂ§ĂŁo 65% > đ?&#x2018;&#x2013; > 75% 85% > đ?&#x2018;&#x2013; > 90% ConcentraĂ§ĂŁo moderada 50% > đ?&#x2018;&#x2013; > 65% 70% > đ?&#x2018;&#x2013; > 85% Baixa concentraĂ§ĂŁo 35% > đ?&#x2018;&#x2013; > 50% 45% > đ?&#x2018;&#x2013; > 70% AusĂŞncia de concentraĂ§ĂŁo đ?&#x2018;&#x2013; < 35% đ?&#x2018;&#x2013; < 45% Fonte: MELZ et al., 2009.

Todavia, a simplicidade do Ăndice CR pode causar inconvenientes na anĂĄlise, visto que o mesmo nĂŁo consegue captar alteraĂ§Ăľes nos tamanhos das firmas dentro dos intervalos escolhidos. Assim, tambĂŠm foi utilizado o Ăndice HH (Hirschman-Herfindahl) a seguir: đ?&#x2018;&#x203A;

đ??ťđ??ť = â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;2 ,

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đ?&#x2018;&#x2013;=1

Onde, đ??ťđ??ť: Ă?ndice Hirschman-Herfindahl; â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;=1 đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;2: SomatĂłrio dos quadrados da participaĂ§ĂŁo de mercado dos n estabelecimento A partir desse Ăndice, quanto mais elevado o valor do HH, maior serĂĄ a concentraĂ§ĂŁo de mercado e menor a concorrĂŞncia entre os estabelecimentos. O Ăndice varia entre 1â &#x201E;đ?&#x2018;&#x203A; â&#x2030;¤ đ??ťđ??ť â&#x2030;¤ 1, sendo que no limite superior estĂĄ indicando a presenĂ§a de monopĂłlio e o limite inferior pressupĂľe que os estabelecimentos tĂŞm o mesmo tamanho. Todavia, ao longo do tempo, as variaĂ§Ăľes da quantidade de estabelecimentos que compĂľem o Ăndice de concentraĂ§ĂŁo podem ser significativas, assim uma versĂŁo ajustada do Ăndice HH pode ser expressa da seguinte forma: đ??ťđ??ť â&#x20AC;˛ =

đ?&#x2018;&#x203A; â&#x2C6;&#x2014; đ??ťđ??ť đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x203A; > 1. đ?&#x2018;&#x203A;â&#x2C6;&#x2019;1

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Onde, đ??ťđ??ť: Ă?ndice Hirschman- Herfindahl; đ?&#x2018;&#x203A;: Quantidade de estabelecimentos participantes do setor; A classificaĂ§ĂŁo conjunta dos Ăndices de HH e CR dar-se-ĂŁo por meio da classificaĂ§ĂŁo utilizada por Aguiar (2009) conforme exposto no quadro 2.

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Quadro 2. ClassificaĂ§ĂŁo dos Ăndices de concentraĂ§ĂŁo CR e HH. Ă?ndices de ConcentraĂ§ĂŁo NĂveis de Mercado đ?&#x2018;Şđ?&#x2018;šđ?&#x;&#x2019; đ?&#x2018;Żđ?&#x2018;Ż OligopĂłlio Forte đ?&#x2018;&#x2013; > 60% đ?&#x2018;&#x2013; >0,18 OligopĂłlio Moderado 40% > đ?&#x2018;&#x2013; > 60% 0,10 > đ?&#x2018;&#x2013; > 0,18 OligopĂłlio Fraco đ?&#x2018;&#x2013; < 40% đ?&#x2018;&#x2013; < 0,10 Fonte: SHEPHERD (1997 apud AGUIAR, 2009).

Na anĂĄlise da estrutura de mercado, ĂŠ de crucial importĂ˘ncia verificar o grau de concorrĂŞncia deste setor, que pode ser obtida a partir da observaĂ§ĂŁo do Ăndice de turnover. Caso haja uma grande rivalidade entre as empresas, haverĂĄ uma intensa troca de posiĂ§Ăľes entre elas no mercado, que apresentarĂĄ um Ăndice de turnover elevado, e evita o pleno exercĂcio do poder de mercado das empresas. Assim, como o mĂŠtodo utilizado por Concha-Amin e Aguiar (2006), este trabalho analisa as mudanĂ§as de posiĂ§Ăľes das 300 maiores empresas supermercadistas distribuĂdas em 12 grupos no perĂodo de 2009 a 2015. Os grupos sĂŁo compostos da seguinte forma: Quadro 3. Grupos de empresas para anĂĄlise do turnover. Empresas participantes dos grupos a NĂşmero de empresas Grupo partir de sua classificaĂ§ĂŁo no ranking no Grupo Abras. GRUPO A 1Â° Ă 5Â° 5 GRUPO B 6Â° Ă 10Â° 5 GRUPO C 11Â° Ă 15Â° 5 GRUPO D 16Â° Ă 20Â° 5 GRUPO E 21Â° Ă 25Â° 5 GRUPO F 26Â° Ă 30Â° 5 GRUPO G 31Â° Ă 50Â° 20 GRUPO H 51Â° Ă 100Â° 50 GRUPO I 101Â° Ă 150Â° 50 GRUPO J 151Â° Ă 200Â° 50 GRUPO K 201Â° Ă 250Â° 50 GRUPO L 251Â° Ă 300Â° 50 Fonte: ElaboraĂ§ĂŁo do autor a partir do exposto por CONCHA-AMIN; AGUIAR (2006).

Os dados serĂŁo organizados e dispostos como no Quadro 4, onde fica claramente definida a quantidade de empresas que, ao final do perĂodo, se mantiveram em seus grupos (valores na diagonal em negrito), as que ascenderam (a esquerda do valor em negrito), as que regrediram (Ă direita do valor em negrito), e as que deixaram de funcionar, ou nĂŁo alcanĂ§aram a tricentĂŠsima colocaĂ§ĂŁo na Ăşltima coluna. O exemplo do Quadro 4, mostra que, no inĂcio do perĂodo em 2009, haviam cinco empresas no grupo B. Duas permaneceram no grupo (valor em negrito na diagonal). Uma empresa do grupo B ascendeu para o grupo A (Ă esquerda do valor em negrito). Uma empresa do grupo B regrediu ao grupo C. Por fim, uma empresa deixou de operar, ou nĂŁo alcanĂ§ou a 300Â° colocaĂ§ĂŁo.

128

Quadro 4. Exemplo de Turnover da mudanĂ§a de posiĂ§ĂŁo por nĂşmero de empresas PosiĂ§Ăľes das firmas nos grupos em 2015 NĂşmero de firmas Grupos em que fecharam ou 2009 deixaram o grupo A B C D E F G H I J K L das 300 maiores A (1-5) 4 1 B (6-10) 1 2 1 1 ... 0 Total Soma ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... Soma Fonte: ElaboraĂ§ĂŁo do autor.

A partir da comparaĂ§ĂŁo entre as empresas que estavam nos grupos no ano inicial e no ano final do perĂodo analisado, foi possĂvel obter o Ăndice de turnover para cada um dos grupos de empresas de acordo com a seguinte expressĂŁo: đ?&#x2018; đ??śđ?&#x2018;&#x2013; â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;

đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x; (%) = 100 (

đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;

) ,

(5)

Onde, đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013; : NĂşmero total de empresas no grupo i; đ?&#x2018; đ??śđ?&#x2018;&#x2013; : NĂşmero de empresas que continuaram no grupo i. 3.3 Fonte de dados Nesta pesquisa, os dados utilizados sĂŁo de fontes secundĂĄrias, disponibilizados na revista Superhiper, publicada pela Abras no seu Ranking Anual do setor supermercadista durante o perĂodo de 2009 â&#x20AC;&#x201C; 2015. As variĂĄveis utilizadas na pesquisa estĂŁo relacionadas no Quadro 5. Quadro 5. SĂntese das variĂĄveis utilizadas VariĂĄveis DescriĂ§ĂŁo Estabelecimentos NĂşmero de estabelecimentos participantes do ranking Faturamento Faturamento da empresa anual por estabelecimento Fonte: ElaboraĂ§ĂŁo do autor.

4 RESULTADOS E DISCUSSĂ&#x2022;ES 4.1 Ă?ndices de concentraĂ§ĂŁo de mercado A Tabela 2, a seguir, apresenta os Ăndices de razĂŁo de concentraĂ§ĂŁo do setor supermercadista para os anos de 2009 a 2015. A anĂĄlise da evoluĂ§ĂŁo dos Ăndices permite verificar que no perĂodo observado o setor apresentou uma leve reduĂ§ĂŁo nos nĂveis de concentraĂ§ĂŁo de mercado. A parcela de mercado das 3 maiores empresas do setor que era de 59% do mercado em 2009, diminuiu para 52,8% em 2015, queda de aproximadamente 6 pontos percentuais. Entre as 5 maiores, a queda foi de 5 p.p. de 62,8% para 57,7%. A maior queda nos Ăndices de concentraĂ§ĂŁo ocorreu no grupo que compreende as 20 maiores do mercado, que diminuiu em 8 p.p., de 79,6% para 71,5%. Apesar dessa reduĂ§ĂŁo dos nĂveis de concentraĂ§ĂŁo (ou elevaĂ§ĂŁo do poder de mercado das empresas que nĂŁo fazer parte das 5 maiores), vale a pena destacar que mais de 50% do mercado estĂĄ concentrado nas mĂŁos das 3 maiores empresas do

129

setor, a diferença de faturamento entre a 3° e a 4° colocada no mercado é muito alta, em 2015 essa diferença foi de aproximadamente R$ 20 Bilhões. Esse processo, já foi identificado anteriormente por Aguiar (2009, p. 11): É interessante notar que o processo de concentração de mercado tem sido um processo global e que a maioria das indústrias têm se movido em direção a estruturas com três empresas líderes em uma franja de firmas menores. Tal tendência foi identificada por Sheth & Sisodia (2002), que deram a este fenômeno o nome de “regra dos três”. No caso do setor varejista brasileiro, tal regra aparentemente se aplica. Tabela 2. Índices de razão de concentração do setor supermercadista no período de 2009 a 2015. Ano 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

CR1 0,2163 8 0,2398 8 0,2868 7 0,2810 3 0,2776 1 0,2757 5 0,2728 2

CR2 0,4278 2 0,4323 6 0,4435 2 0,4355 7 0,4242 1 0,4203 6 0,4242 5

CR3 0,5905 9 0,5805 9 0,5713 2 0,5629 1 0,5469 6 0,5334 1 0,5282 4

CR4 0,6111 5 0,6203 6 0,6052 9 0,6106 2 0,5892 5 0,5707 6 0,5611 0

CR5 0,6285 6 0,6203 6 0,6211 3 0,6268 5 0,6054 8 0,5868 3 0,5770 9

CR8 0,6780 6 0,6622 1 0,6599 4 0,6649 3 0,6449 2 0,6278 2 0,6194 8

CR10 0,7047 3 0,6857 1 0,6825 2 0,6870 7 0,6664 9 0,6499 6 0,6440 4

CR20 0,7962 6 0,7685 6 0,7612 3 0,7643 7 0,7421 5 0,7223 0 0,7153 3

CR100 0,9421 5 0,9186 4 0,9135 0 0,9152 2 0,8995 5 0,8885 9 0,8902 2

Fonte: Elaboração do autor, com base nos dados do ranking ABRAS (2009-2015)

A partir da classificação utilizada por Melz et al. (2009), observando-se os índices de CR4 e CR8, é razoável concluir que, durante todo o período analisado, há uma concentração moderada dentre as 4 maiores empresas do setor. Em relação as 8 maiores, a concentração é considerada baixa. O índice de razão de concentração apresenta um panorama geral do nível de concentração de mercado, uma vez que não considera a participação individual de cada empresa no setor e não considera também as demais empresas que participam do mercado e não estão inclusas nos intervalos selecionados do índice. Uma expansão dessa análise pode ser feita mediante a utilização de outros índices de concentração, como o índice Hirschman-Herfindahl (HH) que leva em consideração a participação de todas as empresas com dados disponíveis no setor. Em relação ao índice HH, a análise da Figura 1 a seguir mostra que, nos últimos anos, o nível de concentração no setor tem apresentado um leve declínio. Desde meados do século XXI, o índice crescia principalmente devido aos fortes processos de fusões e aquisições que ocorreram no setor entre os anos de 19982000 e entre 2005-2008 (DELGADO; OLIVEIRA, 2015). Quando esses processos cessaram, muito em virtude da crise internacional de 2008/2009, o índice começou a diminuir. Vale ressaltar que a ligeira elevação da concentração, observada entre os anos de 2010-2011, pode ser explicada pelas aquisições realizadas pela Rede Cencosud, 4ª colocada no ranking, no período analisado, que adquiriu a 6ª e a 7ª colocadas no ranking entre os anos de 2010 e 2011, respectivamente Prezunic e rede Bretas. O Grupo Pão de Açúcar também passou a incluir em sua declaração o faturamento da divisão Via Varejo, adquirida em 2009 (SUPERHIPER, 2012). Fonte: Elaboração do autor, com base nos dados do ranking ABRAS (2009 a 2015). Figura 1. Evolução dos índices de concentração HH e HH’ no período de 2009 a 2015

130

0,13 0,12 0,11 0,1 0,09 0,08 HH HH'

2009 0,11962 0,11984

2010 0,11936 0,11953

2011 0,12639 0,12657

2012 0,12338 0,12355

2013 0,11759 0,1177

2014 0,11379 0,11389

2015 0,11149 0,11138

Já se considerarmos a classificação utilizada por Shepherd (1997 apud AGUIAR, 2009), também encontramos indícios para afirmar que o setor supermercadista brasileiro apresenta um oligopólio moderado, já que seu CR4 está entre 40% e 60% e o índice HH acima de 0,1. É importante frisar que apesar dessas classificações, todos esses números devem ser analisados com muito cuidado, uma vez que na estrutura de mercado, também devemos levar em consideração seus demais elementos como às barreiras à entrada e o grau de diferenciação do produto (AGUIAR, 2009). 4.2 Índice de turnover A partir da metodologia utilizada por Concha-Amin e Aguiar (2006), dividiu-se as empresas em 12 grupos e analisou-se os movimentos dos 300 maiores supermercadistas no período de 2009 a 2015. No Quadro 6, os resultados obtidos mostram que das 300 maiores firmas, em 2009, 135 (45%) encerraram suas atividades ou deixaram o grupo das 300 maiores no ano de 2015. O que também implica que 135 empresas que não estavam entre as 300 maiores, em 2009, ascenderam para esse grupo em 2015. Já entre as que se mantiveram em seus grupos temos 67 (22%) empresas (somatório dos valores em negrito na diagonal). Apenas 12 (4%) das 300 maiores, em 2009, conseguiram ascender a um grupo mais bem colocado em 2015 (somatório dos valores à esquerda da diagonal principal), e 86 (29%) empresas perderam espaço e caíram a grupos de classificação mais baixa, em relação ao grupo em que estavam em 2009 (somatório dos valores à direita da diagonal principal). Todavia, vale ressaltar que, no grupo A, que contém as 5 maiores empresas do setor, não houve nenhuma alteração, nem mesmo entre a colocação das empresas, o que mostra a estabilidade nesse grupo.

131

Quadro 6. Turnover entre as 300 maiores firmas supermercadistas no Brasil (2009-2015)

Posições das firmas nos grupos em 2015

Grupos em 2009 A (1-5) B (6-10) C (11-15) D (16-20) E (21-25) F (26-30) G (31-50) H (51-100) I (101 - 150) J (151 - 200) K (201 - 250) L (251 - 300) Total

Número de firmas que fecharam ou deixaram o grupo das 300 maiores

A B 5 1 3

C 2 1 2

D E 1 1 1

2 1

F G H

1 1

1 3 1 7 12 2 24 11 1 16 2

2 12 39 29

3 18 3 1

15 5

8 8 2 18

0 2 0 0 1 0 1 10 15 22 36 48 135

Fonte: Elaboração do autor, a partir dos dados do ranking ABRAS (2009-2015).

Já na Tabela 3, temos o índice de turnover de cada grupo. É possível notar que as empresas apresentam alta rotatividade entre os grupos (elevado índice de turnover), o que sugere que existe uma forte competitividade entre elas, com exceção do grupo A (que contém as 5 maiores), onde não houve nenhuma alteração no período analisado. Essa estabilidade entre as maiores empresas do setor e alta competitividade dentre as demais empresas, remete a sugestão proposta por Concha-Amin e Aguiar (2006), onde o setor se apresenta como um oligopólio com franja de mercado, onde as maiores empresas detêm a maior parte do mercado, e as demais empresas atendem a parcela de mercado restante que é considerada franja de mercado. No caso do setor supermercadista Brasileiro, a maior parcela de mercado pertence as 5 maiores empresas (cerca de 57%, verificado a partir do índice CR5 na tabela 2), e a parcela restante não atendida (considerada franja) está sendo disputada pelas demais empresas que compõem o setor. Em primeiro lugar, está o grupo Pão de Açúcar (CDB – Companhia Brasileira de distribuição), atuando no momento em 22 estados do país e no Distrito federal (os estados não atendidos são Acre, Amapá, Rondônia e Roraima). Na segunda posição está o grupo Carrefour, que atua em todas as capitais do país (em alguns casos, sob a bandeira Atacadão). O terceiro maior é a rede Walmart, sob várias bandeiras atua em 18 estados e no Distrito Federal. O quarto lugar está com o Grupo Cencosud, atuando em oito estados (Alagoas, Bahia, Ceará, Goiás, Minas Gerais, Pernambuco, Rio de Janeiro e Sergipe). Enfim na quinta posição, está a Companhia Zaffari, com atuação massiva no estado do Rio Grande do Sul e na cidade de São Paulo.

132

Tabela 3. Índice de turnover entre as 300 maiores empresas do setor supermercadista no Brasil (2009-2015). Grupo Índice de turnover entre 2009-2015 em % A (1-5) 0 B (6-10) 80 C (11-15) 80 D (16-20) 80 E (21-25) 80 F (26-30) 80 G (31-50) 65 H (51-100) 52 I (101 - 150) 68 J (151 - 200) 94 K (201 - 250) 90 L (251 - 300) 96 Fonte: Elaboração do autor, a partir dos dados do ranking ABRAS (2009-2015).

5 CONCLUSÕES O setor supermercadista no Brasil, que desde o final da década de 90 vinha observando aumento em seus índices de concentração, está passando, desde o ano de 2011, por um período de queda dos níveis de concentração de mercado. Todavia, apresenta-se um quadro de estabilidade entre as 5 maiores empresas do mercado, que no período analisado (2009 – 2015), não alteraram suas posições no ranking nacional. Assim, como apontado por Aguiar (2009), e por Concha-Amin e Aguiar (2006), a estrutura de mercado no período recente a partir dos índices de concentração CR e HH é caracterizada por um oligopólio moderado com franja de mercado, onde as três maiores empresas supermercadistas dominam a maior fatia de mercado. Todavia, no período atual, o processo de concentração vem diminuindo, dada a crise econômica internacional que refrearam os processos de fusões e aquisições no setor. Apesar de ainda existir uma considerável diferença de faturamento entre o 3° e o 4° colocados no ranking nacional de supermercadistas, vale a pena destacar que a concorrência entre as menores empresas vem atraindo consumidores, e ano a ano tem aumentado sua participação de mercado em relação ao grupo das 5 maiores empresas. Essa alta concorrência entre as empresas que estão na franja de mercado, deduzida a partir do índice de turnover, demonstra que o tamanho da empresa é fator determinante para que a mesma se mantenha ou melhore sua participação no mercado, seja a partir de economias de escala ou de escopo, seja com maiores recursos disponíveis para investimento em marketing e propaganda, ou mesmo a partir da adoção mais rápida de novas tecnologias que produzam uma gestão mais eficiente e permitam a redução de custos operacionais. Também é importante frisar que este estudo utilizou dados agregados (a nível nacional) e a literatura mostra que um mercado pode apresentar diferentes níveis de concentração a partir de sua localização geográfica. Logo, para estudos futuros, recomenda-se a análise de mercados regionais e/ou municipais, a fim de determinar o nível de concorrência de mercado na região ou no município em específico

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134

Economia) – Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. Disponível em <https://tede2.pucsp.br/handle/handle/9269>. Acesso em: 10 fev. 2017. SUPERHIPER. São Paulo: Associação Brasileira de Supermercados, diversos números. Disponível em: <http://abrasnet.com.br/edicoesanteriores/>. Acesso em: 15 ago. 2016. 50 MAIORES. SUPERHIPER. São Paulo: Associação Brasileira de Supermercados, v. 430, abr. 2012. Disponível em: <http://abrasnet.com.br/edicoesanteriores/Main.php?MagID=7&MagNo=187>. Acesso em: 15 ago. 2016.

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ACIDENTES DE TRÂNSITO: UMA AVALIAÇÃO ECONÔMICA DOS ATENDIMENTOS DO SAMU RAYSE ALYNE BITHS DE LIMA LIMA Economista alyne.biths@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: Esta pesquisa busca identificar o custo médio do atendimento por acidentes de trânsito realizado pelo SAMU em Rio Branco/Acre, em 2015, e verificar a relação entre o custo total dos atendimentos aos acidentes de trânsito em relação aos demais atendimentos realizados. A teoria dos custos econômicos foi utilizada para a apuração do custo de atendimento dos acidentes de trânsitos no município de Rio Branco/Acre, em 2015. Os resultados indicaram que um atendimento do SAMU para acidentes de trânsitos custou aproximadamente 1,56 salários mínimos para a sociedade. Em um período de 10 anos, os custos econômicos equivalem a três unidades de pronto atendimento de porte três. O trabalho mostrou que os custos econômicos associados ao resgate de vítima de acidente de trânsito pelo serviço de atendimento móvel de urgência foram expressivos. Palavras-Chave: Acidentes de trânsito; SAMU; Política Pública; Avaliação econômica. 1 INTRODUÇÃO A implantação do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência – SAMU deu-se por meio da criação da Política Pública Nacional de Atenção às Urgências – PNAU, através da Portaria nº 1864/GM, de 29 de setembro de 2003, que instituiu o componente pré-hospitalar móvel como primeira etapa da PNAU, por intermédio da implantação do Serviço de Atendimento Móvel às Urgências (SAMU), em municípios e regiões de todo território brasileiro, no âmbito do Sistema Único de Saúde – SUS. Em 2004, o SAMU teve, de fato, a regulamentação oficializada através do Ministério da Saúde (MS), com a publicação do Decreto nº 5.055, de 27 de abril de 2004, que instituiu o SAMU em municípios e regiões do território nacional e estabeleceu o processo de adesão para esse tipo de serviço. Em sua estrutura, o SAMU abrange dois tipos de divisões, que são: as unidades de suporte básico de vida e a de suporte avançado, a qual atende a população através da Central de Regulação Médica, onde existe uma equipe multidisciplinar preparada para garantir total cobertura no atendimento. No Estado Acre, o SAMU foi criado em 2003, através da Política Nacional de Atenção as Urgências. Atuavam no SAMU do estado 418 profissionais; a equipe era composta por médicos, enfermeiros, técnicos de enfermagem, técnicos de regulação, motoristas de ambulância e motolância, rádio operadores, que trabalhavam em forma de plantões. A Central de Regulação Médica de Urgência do SAMU de Rio Branco envolve 15 municípios, sendo 11 das microrregiões de Rio Branco e 4, de Brasileia.

136

A Central de Regulação da macrorregião de Cruzeiro do Sul envolve 7 municípios, sendo 5 da região do Juruá e 2 da microrregião de Tarauacá/Envira. Segundo a Secretaria de Saúde do estado do Acre (SESACRE), o SAMU realiza em média 40 mil atendimentos por ano, dos quais 27 mil são atendimentos pré-hospitalares, e aproximadamente 8 mil correspondem a transferências hospitalares, e 5 mil são orientações realizadas diretamente com o médico, por telefone. Em 2015, a equipe do SAMU possuía 120 profissionais (médicos, enfermeiros, técnicos de enfermagem, motoristas e apoio); existiam 24 ambulâncias de suporte básico de vida (3 de suporte avançado e 2 motolâncias), as quais realizavam em cerca de 250 atendimentos diários e 2.5 mil atendimentos por mês, apenas na capital acreana. Uma parte significativa dos atendimentos do SAMU ocorre em função dos acidentes automobilísticos. No período de 2010 a 2015, Rio Branco apresentou 37.574 acidentes de trânsitos. O número de vítimas fatais, no período, foi de 413 pessoas. A Figura 1 mostra que a taxa média de mortalidade dos acidentes de trânsito no período de 2010 a 2015 em Rio Branco é semelhante à Brasileira. Podemos observar que a taxa brasileira de acidentes por 100 mil habitantes até 2014 permanece constante. Em 2015, em função da redução significativa dos acidentes, essa taxa apresentou uma redução de 38,14%. Em 2010, Rio Branco apresentou uma taxa de mortalidade de acidentes de trânsito de 38,69 acidentes por 100 mil habitantes, muito superior à média nacional (20,67). A partir de 2011, observa-se uma redução acentuada da mortalidade dos acidentes. 45,00

45,00

40,00

35,00

30,00

25,00

20,67

11,80

2011

2012

2013

16,49

12,89

2010

20,39

22,48

22,46

17,81

5,00

38,69

10,00

13,36

15,00

21,59

15,00

21,02

19,68 20,00 23,11

20,00

2014

2015

10,00 5,00 -

Taxa - Acre

Taxa - Brasil

Acre - Média

Brasil - Média

Fonte: Resultado da pesquisa. Figura 1. Taxa de acidente de trânsito por 100 mil habitantes em Rio Branco – Acre e no Brasil no período de 2010 a 2015.

Os acidentes de trânsito ocasionam um conjunto de custos econômicos que se iniciam com o atendimento de emergência e urgência no local do evento, e posteriormente, com o tratamento médico/hospitalar, as perdas de produtividade do trabalho, as aposentadorias e pensões precoces. Até o momento, não existe, na literatura nacional, um trabalho que estime os impactos econômicos dos acidentes de trânsito em todas as suas facetas e que forneça as estimativas segmentadas destes impactos. Especificamente, em relação ao estado do Acre, Leite e Silva (2015) estimaram que os custos hospitalares

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oriundos dos acidentes de trĂ˘nsitos alcanĂ§aram, no perĂodo de 2001 a 2010, aproximadamente 30 milhĂľes de reais. Os acidentes de trĂ˘nsitos e seus custos associados representam grande relevĂ˘ncia no orĂ§amento do Sistema Ă&#x161;nico de SaĂşde (SUS). Diante desse cenĂĄrio, ĂŠ levantada uma questĂŁo relevante para as polĂticas pĂşblicas de saĂşde: qual o custo mĂŠdio de um atendimento realizado pelo SAMU Ă uma vĂtima de acidente de trĂ˘nsito em Rio Branco-Acre no ano de 2015? E quanto representa seu valor agregado em relaĂ§ĂŁo a uma outra polĂtica de saĂşde pĂşblica? De modo geral, esta pesquisa busca identificar o custo mĂŠdio do atendimento realizado pelo SAMU aos atendimentos oriundos de acidentes de trĂ˘nsitos em Rio Branco/Acre, em 2015. Especificamente, pretende-se: a) identificar a composiĂ§ĂŁo dos custos e b) verificar a relaĂ§ĂŁo entre o custo total dos atendimentos aos acidentes de trĂ˘nsito em relaĂ§ĂŁo aos demais atendimentos realizados. 2 METODOLOGIA O mĂŠtodo empregado para determinaĂ§ĂŁo do custo mĂŠdio do atendimento do SAMU associado aos acidentes de trĂ˘nsitos ĂŠ a teoria dos custos de produĂ§ĂŁo e as fontes de dado utilizadas foram obtidas nos diversos relatĂłrios contĂĄbeis e de atendimentos disponibilizados pela SESACRE. A teoria dos custos de produĂ§ĂŁo postula que o custo total (CT) ĂŠ uma funĂ§ĂŁo dos custos variĂĄveis (CV) e fixos (CF), dados pela seguinte expressĂŁo: đ??śđ?&#x2018;&#x2021; = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013; đ??śđ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2013; + â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x2014; đ??śđ??šđ?&#x2018;&#x2014;

(01)

Os custos variĂĄveis estĂŁo associados diretamente aos atendimentos do SAMU, ou seja, variam em funĂ§ĂŁo da quantidade (q) de atendimentos realizadas em dado perĂodo de tempo. Por sua vez, os custos fixos, independem da quantidade. Caso os atendimentos sejam nulos em um certo perĂodo de tempo, o custo fixo permanece constante. Dividindo a expressĂŁo (01) pela quantidade de atendimentos, chega-se ao custo mĂŠdio (CMe), ao custo variĂĄvel mĂŠdio (CVMe) e ao custo fixo mĂŠdio (CFMe), que sĂŁo representados por: đ??śđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2019; =

â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x2013; đ??śđ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x17E;

â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x2014; đ??śđ??šđ?&#x2018;&#x2014; đ?&#x2018;&#x17E;

(02)

A diferenĂ§a entre o conceito de custo econĂ´mico e contĂĄbil reside na incorporaĂ§ĂŁo do custo de oportunidade (CO), ou seja, o CO representa a parcela do custo que estĂĄ associada ao uso alternativo do recurso. Especificamente, neste trabalho, o custo de oportunidade associado aos atendimentos por acidentes de trĂ˘nsito corresponde ao atendimento do SAMU a outra modalidade de atendimento de emergĂŞncia. A expressĂŁo (02) nos permite identificar o CMe do serviĂ§o de atendimento mĂłvel de forma geral. Contudo, a expressĂŁo nĂŁo permite identificar o custo unitĂĄrio dos acidentes de trĂ˘nsitos. Para isto, ĂŠ necessĂĄria a determinaĂ§ĂŁo de uma base de rateio. Esta base de rateio torna possĂvel a estimaĂ§ĂŁo do custo mĂŠdio dos atendimentos oriundos dos acidentes de trĂ˘nsitos e dos demais atendimentos. Esta pesquisa assumirĂĄ a existĂŞncia apenas de dois custos mĂŠdios â&#x20AC;&#x201C; o primeiro ĂŠ o custo

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mĂŠdio dos atendimentos por acidentes de trĂ˘nsitos, e o segundo, os demais atendimentos. A base de rateio utilizada para a identificaĂ§ĂŁo dos custos mĂŠdios ĂŠ a proporĂ§ĂŁo de atendimentos realizadas para acidentes de trĂ˘nsitos (Pj) e demais atendimentos (1- Pj). Desta forma, a expressĂŁo (02) em funĂ§ĂŁo do SAMU prestar mĂşltiplos atendimentos (acidentes de trĂ˘nsitos e demais atendimentos) deve ser decomposta em duas outras equaĂ§Ăľes. A primeira identifica o custo mĂŠdio dos acidentes de trĂ˘nsitos â&#x20AC;&#x201C; CmeAt, dada por: â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x2013; đ??śđ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2013;

đ??śđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2019;đ??´đ?&#x2018;Ą = {(

đ?&#x2018;&#x17E;

) đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2014; + (

â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x2014; đ??śđ??šđ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x17E;

(03)

) đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2014; }

Onde, i ĂŠ um indicador dos custos fixos e variĂĄveis; At corresponde aos atendimentos do SAMU (1 caso o atendimento seja oriundo de acidentes de trĂ˘nsito e 2, caso contrĂĄrio); Pj representa a proporĂ§ĂŁo de atendimentos ocasionados por acidentes de trĂ˘nsito e 1-Pj ĂŠ o complemento da probabilidade. Por sua vez, o custo mĂŠdio dos demais atendimentos (CMeDa) realizados pelo SAMU ĂŠ dado por: â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x2013; đ??śđ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2013;

đ??śđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2019;đ??ˇđ?&#x2018;&#x17D; = {(

đ?&#x2018;&#x17E;

â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x2014; đ??śđ??šđ?&#x2018;&#x2013;

) (1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2014;) + (

đ?&#x2018;&#x17E;

) (1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2014; )}

(04)

A composiĂ§ĂŁo dos custos ĂŠ dada pelo Quadro 1, pelo qual ĂŠ possĂvel verificar a presenĂ§a mais frequente dos custos fixos, fato este jĂĄ esperado, pois o SAMU exige uma complexa estrutura. Quadro 1. ComposiĂ§ĂŁo, especificaĂ§ĂŁo e fonte de dados dos custos com o serviĂ§o de atendimento do SAMU no Estado do Acre em 2015. Ordem EspecificaĂ§ĂŁo Tipo Fonte de Dados 1. Energia ElĂŠtrica CF BRASIL (2017) 2. AlmoĂ§o CF Acre (2016) 3. Ă gua CF Acre (2016) 4. CafĂŠ da manhĂŁ CF Acre (2016) 5. DepreciaĂ§ĂŁo das ambulĂ˘ncias CF Acre (2017a) 6. DepreciaĂ§ĂŁo do prĂŠdio do SAMU CF Acre (2017c) 7. GĂĄs CF Acre (2016) 8. Gasto com telefone CF Acre (2016) 9. Gastos com serviĂ§os CF Acre (2016) 10. Jantar CF Acre (2016) 11. Material de Limpeza, escritĂłrios e CF Acre (2016) insumos 12 Passagem aĂŠrea Cruzeiro do Sul CF Acre (2016) 13. Passagem aĂŠrea â&#x20AC;&#x201C; Destinos fora do CF Acre (2016) estado 14. Recursos Humanos - Carga HorĂĄria CF Acre (2017b) 15. ServiĂ§o Terceirizado - Limpeza e CF Acre (2016) conservaĂ§ĂŁo 16. ServiĂ§o Terceirizado - ServiĂ§o de CF Acre (2016) vigilĂ˘ncia 17. Consumo com oxigĂŞnio CV Acre (2016) 18. Gasto com combustĂvel CV Acre (2016) 19. Gasto com peĂ§as CV Acre (2016) 20. Gasto com pneus CV Acre (2016)

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21. 22. 23.

Material Hospitalar CV Acre (2016) Medicamentos CV Acre (2016) Recursos Humanos - Plantão Extra CV Acre (2016) Fonte: Relatório dos Custos do SAMU 2015.

3 RESULTADOS A Tabela 2 indica que o custo total dos atendimentos do SAMU para o ano de 2015 foi de R$12.819.117,17. E o custo fixo alcançou R$5.073.196,78 e o custo variável atingiu o montante de R$7.745.920,39. No tocante à participação relativa, a Tabela 2 destaca que os custos variáveis representam 60,42% do total do custo dos atendimentos do SAMU, sendo que as despesa com recursos humanos vinculados aos atendimentos totalizam 32,38%. As despesas com peças e combustíveis para as ambulâncias correspondem a 26,31% do total. Em relação aos custos fixos, a despesa com recursos humanos (administração) corresponde a 24,29% do custo total. Tabela 1. Especificação, valor gasto e participação relativa dos custos fixos e variáveis do SAMU em Rio Branco – Acre, 2015 Especificação R$ % Custos Fixos Recursos Humanos – 3.113.411,02 24,29 Administração Gastos com serviços 610.673,11 4,76 Depreciação – Ambulâncias 376.500,00 2,94 Serviços Terceirizados (Serviço de 360.673,20 2,81 vigilância do SAMU Almoço 120.133,90 0,94 Serviços Terceirizados (Limpeza e 106.779,01 0,83 conservação do SAMU Jantar 102.988,59 0,80 Energia Elétrica 82.794,77 0,65 Café da manhã 78.341,40 0,61 Passagem aerea Cruzeiro do Sul 36.654,10 0,29 Gasto com telefone 29.035,82 0,23 Passagem aerea fora do Estado 19.129,26 0,15 Depreciação - Prédio do SAMU 17.086,10 0,13 Material de Limpeza, escritórios e 15.705,70 0,12 insumos Água 2.546,80 0,02 Gás 744,00 0,01 Subtotal 5.073.196,78 39,58 Custos variáveis Recursos Humanos - Atendimento 4.150.199,57 32,38 Gasto com peças 2.512.367,00 19,60 Gasto com combustível 860.559,07 6,71 Material Hospitalar 94.615,93 0,74 Consumo com oxigênio 54.711,00 0,43 Gasto com pneus 46.696,00 0,36 Medicamentos 26.771,82 0,21 Subtotal 7.745.920,39 60,42 Total 12.819.117,17 100,00 Fonte: Relatório dos Custos do SAMU 2015.

Em 2015, o custo financeiro dos acidentes de trânsitos foi de R$ 402,76, sendo que o CVMe foi de 243,36 e o CFMe foi R$ 159,39. O CMe dos demais atendimentos é 265% superior ao custo dos acidentes de trânsito, e totaliza um

140

valor de R$ 1.067,33 e o CVMe e CFMe foram respectivamente, R$ 644,93 e R$ 422,40. Tabela 2. Composição dos custos médios dos atendimentos do SAMU em Rio Branco – Acre, 2015. Tipo de atendimento Acidentes de trânsito Demais acidentes

CustoMédio – CMe

Custo Variável Médio -CVMe

402,76 243,36 1.067,33 644,93 Fonte: Resultado da pesquisa.

Custo Fixo Médio –CFMe 159,39 422,40

É preciso destacar que o custo presente na Tabela 2 informa o custo contábil, ou seja, negligencia o custo de oportunidade. Neste trabalho, o custo de oportunidade foi definido como sendo o custo médio dos atendimentos dos demais acidentes. Logo, o custo econômico médio de um atendimento para acidentes de trânsito é a soma do custo contábil dos acidentes de trânsito, mais o custo contábil dos demais acidentes de trânsitos, o que totaliza R$ 1.470,09, ou 1,56 salários mínimos. 4 DISCUSSÃO Conforme apontado pela Tabela 2, os custos variáveis apresentaram maior relevância, isto ocorre em função do aumento dos atendimentos prestados pelo SAMU. Neste tocante, é preciso destacar que, no período de 2010 a 2015, houve 37.574 acidentes de trânsitos em Rio Branco, sendo que em 2015, foram 5.900. No tocante aos custos variáveis, os três custos com maior participação relativa nos custos totais são: a. Recursos Humanos – Atendimento; b. gasto com peças e c. gasto com combustíveis. Estes três custos totalizam 58,69% do custo total. É válido destacar que existe uma correlação clara entre estes três custos, pois quanto mais atendimentos, mais necessário se faz mão-de-obra, combustíveis e manutenção. A manutenção dos serviços do SAMU exige um corpo técnico administrativo visto que este serviço possui autonomia operacional e administrativa em relação à SESACRE, este fato justifica a participação relativa relevante da despesa com pessoal administrativo. O custo econômico de um atendimento por acidente de trânsito, em 2015, foi de R$ 1.470,09. Em 2015, o SAMU atendeu a 2389 ocorrências em função de acidentes de trânsito, o que corresponde a um custo econômico de R$ 3.512.045,01 Leite e Silva (2015) destacaram que o governo do Estado do Acre investiu R$ 8 milhões de reais na construção da Unidade de Pronto Atendimento (UPA)8 do segundo distrito, sendo R$ 6 milhões destinados a construção do prédio e R$ 2 milhões para seu aparelhamento. O custo econômico dos acidentes de trânsitos, para 2015, representou 43,90% do total investido na maior UPA do estado. Este valor indica que os acidentes de trânsitos possuem grande relevância econômica para a sociedade. É necessário destacar que o custo dos acidentes de trânsitos correspondeu a 175,60% dos recursos destinados ao aparelhamento da UPA.

A unidade de pronto atendimento do segundo distrito é uma unidade de porte três. A mesma possui capacidade de atender mais de 350 pessoas dias e com capacidade de internação acima de 15 pacientes. 8

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Os resultados mostram que apenas para o ano de 2015 os custos econômicos associados aos resgates de vítimas pelo SAMU foram expressivos. Contudo, se levarmos esta análise para um horizonte de tempo de 10 anos e utilizando a taxa de juros de 7,5% a.a. do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) para investimentos que possuem alto retorno social, chega-se a um valor estimado dos custos econômicos totais dos atendimentos dos acidentes de trânsitos de aproximadamente R$ 25,7 milhões de reais. Este valor poderia ser utilizado na construção de 3 UPAS similares a maior UPA do Estado do Acre, ou seja, um acidente de trânsito, custa muito caro à sociedade. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O sistema de saúde pública brasileiro e acreano sofre ano após ano forte pressão na quantidade de atendimentos. As constantes crises econômicas, a corrupção endêmica e o gerenciamento não eficaz dos recursos públicos conduz a uma acentuação na piora de alguns indicadores de qualidade do atendimento de saúde. O Serviço de Atendimento de Móvel Urgência é uma experiência exitosa no tocante a prestação de serviços médicos de urgência. Claramente, este serviço contribui para redução da quantidade de morte no trânsito. Muito embora o SAMU seja um serviço de utilidade pública de altíssimo nível, a sociedade de forma geral desconhece que o custo associado a este atendimento é elevado. No tocante aos acidentes de trânsitos, este custo é o primeiro custo na cadeia de custos associados. O custo econômico de um atendimento do SAMU por acidentes de trânsito é de 1,57 salários mínimos. Além deste custo, agrega-se os custos hospitalares dos primeiros socorros, o custo do tratamento médico, a perda de produtividade em função das faltas ao trabalho, os custos com seguro desemprego e aposentadorias precoces. Somente os custos econômicos atrelados aos atendimentos por acidentes de trânsitos do SAMU poderiam ser utilizados para construção de três UPAS, isto significa um atendimento diário de aproximadamente 1.050 pacientes dias, ou seja, em um ano ter-se-ia 383.250 pacientes atendidos. A sociedade precisa ser informada deste custo. Ao estado cabe a função de criar políticas públicas eficientes no sentido de reduzir os acidentes de trânsitos. Contudo, somente políticas públicas não resolvem esta situação, o condutor e o pedestre devem seguir um comportamento no trânsito que contribuía para a sua segurança. A principal limitação deste estudo resulta em alcance, pois se limitou a determinar o custo econômico apenas dos atendimentos do SAMU em função dos acidentes de trânsitos, outros aspectos não foram considerados. Esta limitação constitui-se uma sugestão para que outros pesquisadores se aprofundem na temática ligada ao custo econômico dos acidentes de trânsitos.

142

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ACRE. Serviço de Atendimento Móvel de Urgência – SAMU. Planilha de Despesas Efetuada pelo Serviço de Atendimento Móvel de Urgência SAMU/Rio Branco Ano – 2015. Disponível em: e-mail. Acesso em: 22 dez. 2016. ACRE. Secretaria de Estado d e Saúde do ACRE – SESACRE. E-mail com relatório com quantidade de ambulâncias do SAMU, enviado pelo Gerente da Divisão de Transporte. Disponível em: e-mail. Acesso em: 17 mar. 2017a. ACRE. Secretaria de Estado de Saúde do ACRE – SESACRE. E-mail com relatório dos Recursos Humanos – Carga Horária, enviado pela Gerente do Departamento de Gestão de Pessoas. Disponível em: e-mail. Acesso em: 24 mar. 2017b. ACRE. Secretaria de Estado de Infraestrutura e Obras Públicas. E-mail com informação do valor total do prédio do SAMU, enviado pela Engenheira da SEOP. Disponível em: e-mail. Acesso em: 9 jan. 2017c. BRASIL. Companhia de Eletricidade do Acre – Eletrobrás. Declaração Anual de Quitação de Débitos. Disponível: e-mail. Acesso em: 6 abril 2017. BRASIL. Agência de Notícias. Retrospectivas 2016. Disponível em: <http://www.agencia.ac.gov.br/retrospectiva-saude/>. Acesso em: 8 jan. 2017. LEITE, S. D.; SILVA, R.G. Os Custos Com Internações dos Acidentes de Trânsito no Estado do Acre, 2010. Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte II. Rio Branco, p. 40-70, 2010.

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RADARES E ACIDENTES DE TRÂNSITO: AVALIANDO UMA POLÍTICA PÚBLICA DIANA CRISTINA SILVA DA CUNHA Economista e egressa do PET-Economia dianacunha.dcsc@gmail.com Dr. RUBICLEIS GOMES DA SILVA Tutor PET-Economia rubicleis@uol.com.br RESUMO: Situações como o crescente desenvolvimento econômico das cidades brasileiras, o aumento da população em todo o país e do poder de compra das classes sociais contribuem diretamente para o aumento da frota de veículos nos estados brasileiros e, por conseguinte, há um aumento dos acidentes de trânsitos, uma preocupação econômica não somente em relação aos custos para o Estado, como também o modo como tem afetado as famílias, que são vítimas dos acidentes. Diante da relevância do tema abordado durante as próximas sessões, o presente trabalho tem como objetivo apresentar uma análise das intervenções do DETRAN na prevenção dos acidentes de trânsito: o caso da implantação dos controladores de velocidade, em Rio Branco, estado do Acre, nos anos de 1998 a 2013. Especificamente, propõe-se: a) analisar a dinâmica dos acidentes de trânsitos no período antes e após a política de implantação dos controladores de velocidades; e b) identificar qual a repercussão que a intervenção apresentou sobre indicadores de acidentes de trânsitos. A metodologia utilizada para detecção do impacto da política pública sobre as modalidades de acidentes de trânsitos é a análise de intervenção. Palavras-Chave: Acidentes de trânsito; Política Pública; Análise de intervenção; Controladores de velocidade. 1 INTRODUÇÃO As modificações ocorridas no Código de Trânsito Brasileiro (CTB) foram uma tentativa do governo e dos brasileiros de tentar reverter as alarmantes estatísticas do trânsito no Brasil. A nova lei prevê punições mais severas para os infratores, como multas de valores elevados, possibilidade de perda da habilitação e a criação de mecanismos jurídicos para punir os crimes de trânsito (morte provocada por acidente), o que não ocorria antes (CALDAS, 1998, p. 265). Portanto, para que a lei surta os efeitos esperados é extremamente necessário que haja mecanismos de fiscalização e controle eficientes, que obriguem as pessoas a obedecer às regras por ela estabelecidas. Isso, no entanto, não ocorre. As polícias de trânsito, na sua grande maioria, estão despreparadas, mal equipadas e com número reduzido de pessoal, o que dificulta uma ação mais eficiente por parte delas. Quando os indivíduos percebem este fato, prevalece entre os motoristas em geral um sentimento de impunidade que estimula o não cumprimento da lei (BASTOS, 2007, p. 15). Especificamente, no tocante ao estado do Acre, os acidentes de trânsitos estão se tornando uma verdadeira epidemia, ano após anos a quantidade e as taxas de acidentes de trânsitos tornam-se maiores. A Figura 1 mostra o total de acidentes

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de trânsitos no período de 1998 a 2013. Observe que o total de acidentes apresenta tendência fortemente crescente. Ao longo do período9 houve um crescimento mensal do total de acidentes de trânsitos de 1,18% a.m.10, representando um crescimento anual de 12,98%. Ao longo do período, a taxa de crescimento acumulada foi de 600,78%. As taxas de crescimentos são os primeiros indícios de que os acidentes de trânsitos estão se tornando um grave problema de segurança e de saúde pública, além disto, apresentam grandes impactos econômicos à sociedade. Figura 1. Evolução da quantidade do número total de acidentes de trânsito em Rio Branco – Acre no período de 1998 a 2013.

Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados do DENATRAN.

A crescente relevância dos acidentes de trânsitos na capital acreana fez com que o Departamento Estadual de Trânsito do Estado do Acre (DETRAN/AC) implantasse os controladores de velocidades em 01 de abril de 2006, sendo que em 31 de março de 2011 houve a descontinuidade da política. A política de controle de velocidade através da utilização de radares eletrônicos constitui-se uma intervenção governamental objetivando reduzir o número de acidentes de trânsitos em Rio Branco, causando assim teoricamente impactos positivos sobre o bem-estar da sociedade. Contudo, em um primeiro momento, conforme aponta a Figura 1, não existem indícios de impactos positivos dos controladores de velocidade sobre a redução do total de acidentes de trânsito. A partir disto, surge o seguinte questionamento: a implementação de controladores de velocidades, a partir de 01 de abril de 2006, ocasionaram a redução nos acidentes de trânsitos em Rio Branco – Acre, ou seja, a intervenção ocasionou a redução dos acidentes de trânsitos em suas várias modalidades? A importância desta análise reside em dois aspectos. O primeiro consiste na avaliação de uma política pública direcionada à segurança pública, especificamente, segurança de trânsito. O segundo aspecto está vinculado à geração de informações que possam subsidiar o gestor público no tocante a eficácia da

O período analisado para o cálculo das taxas de crescimento é compreendido entre janeiro de 1998 até março de 2011, ano em que a política a política de instalação de controladores de velocidade foi descontinuada. 10 Significativo a 1%. 9

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política pública. Além disto, uma política pública bem executada poderá solucionar os problemas do nosso cotidiano. O presente trabalho, de forma geral, busca identificar se os controladores de velocidade têm apresentado os resultados consistentes com seus objetivos, quanto à diminuição dos acidentes de trânsito no Estado do Acre. Em termos específicos pretende-se: a) analisar a dinâmica dos acidentes de trânsitos no período antes e após a política de implantação dos controladores de velocidades e b) identificar qual a repercussão que a intervenção apresentou sobre indicadores de acidentes de trânsitos. Diversos trabalhos enfocam a questão de segurança pública no tocante aos acidentes de trânsitos na literatura internacional. Dentre eles, pode-se citar Bhattacharyya e Layton (1979), que investigaram o efeito da introdução de leis sobre a utilização de cinto de segurança em automóveis no Estado de Queensland (Austrália), sobre o número de mortes causadas por acidentes rodoviários. Os autores utilizaram a metodologia de análise de intervenção através de modelos ARIMA e concluíram que a intervenção alcançou êxito em reduzir o número de acidentes fatais. Mais recentemente, Igboanugo e Ekhuemelo (2007) investigaram o desenvolvimento de acidentes de trânsito na Nigéria desde 1994. A pesquisa preliminar analisou o Estado de Edo, um dos 36 Estados constituintes da Nigéria. A metodologia de análise de intervenção foi empregada para verificar se as políticas públicas de segurança de trânsitos foram efetivas na redução dos acidentes. A estatística de teste de Durbin Watson, usada para verificar a adequação do nosso modelo preditivo ARIMA, sugeriu que o modelo de intervenção adotado tem um bom ajuste. O estudo apontou para uma redução significativa na taxa de acidentes de trânsito através de múltiplas intervenções das políticas adotadas pela Nigéria. Este trabalho encontra-se estruturado da seguinte forma: a próxima seção contém uma breve caracterização do relacionamento existente entre a expansão da frota de veículos e o número de acidentes de trânsito. Posteriormente, é apresentado a análise de intervenção, que é a metodologia utilizada para detecção do impacto da política pública sobre as modalidades de acidentes de trânsitos, em seguida os resultados e discussões são apresentados e, por fim, as conclusões são tecidas. 2 EXPANSÃO DA FROTA DE VEÍCULOS E ACIDENTES DE TRÂNSITO Nesta seção, serão apresentados os resultados obtidos com as estimativas do modelo para verificar o impacto existente entre a expansão da frota de veículos do estado do Acre e o aumento da quantidade de acidentes de trânsito no estado do Acre ao longo dos anos de 2006 a 2016. Na Tabela 1, apresentam-se os resultados econométricos dessa relação. O R² mostra que 97,97% das variações da frota explicam as variações dos acidentes de trânsito, o teste F-statistic demonstra que os dados são significativos a 1%. Em outras palavras, pode-se afirmar que o aumento da quantidade de veículos influencia no aumento da quantidade de acidentes. Ao final da tabela, observa-se que a taxa de crescimento anual da quantidade de veículos ao longo dos anos, representa 66,83%.

146

Tabela 1. Taxas de crescimento anual e acumulada da frota veicular do Estado do Acre, nos anos de 2006 à 2016. Variável Coeficiente t-Statistic Prob. Intercepto 11.27656 1204.426 0.0000* @TREND 0.009792 79.25421 0.0000* R² 0.979723 R² Ajustado 0.979567 F- Statistic 6281.229 Prob(F-Statistic) 0.000000 T.C.Ac (%) 66,83 Fonte: Elaborada a partir de dados do DENATRAN e DETRAN/AC. Legenda: * Significativo a 1%.

A cada ano, a frota acreana aumenta numa proporção de aproximadamente 13,70%. Esse aumento é fruto da estabilidade financeira que condicionou a facilidade de obtenção de crédito pelos consumidores, aumentando assim, seu poder de compra principalmente para aquisição de veículos. O cenário de crescimento não é diferente na quantidade de acidentes de trânsito, que ao longo dos anos tem aumentado numa proporção de 14,65%. Em seguida, apresenta-se na Figura 2 a intensidade que os acidentes de trânsito representam em face do aumento da quantidade de veículos no estado, para o período de 1998 à 2011.Como haviam sido demonstrados nas sessões anteriores, os aumentos crescentes nas duas variáveis ao longo dos anos não será divergente ao analisar o valor do índice. Portanto, observa-se que, no ano de 2001, registrou-se o maior índice para o período analisado, representando 7,23 e o menor índice de 2,81 para o ano de 1998. No decorrer dos anos, o índice permanece entre uma média de 5,17. 8,00 7,23 7,00

6,42

6,00

6,55 5,47

5,00

5,76

5,21

5,95 5,43

5,17 4,59

4,14

4,64

4,30

4,00 3,00

2,81

2,00 1,00 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados do DETRAN. Figura 2. Intensidade do total de acidentes de trânsito, em face do aumento da quantidade de veículos, no Estado do Acre no período de 1998 a 2011.

147

3 REFERENCIAL ANALĂ?TICO 3.1 AnĂĄlise de intervenĂ§ĂŁo, metodologia ARIMA Para quantificar o efeito que os controladores de velocidades incidem sobre os acidentes de trĂ˘nsito, utilizou-se neste trabalho o modelo de anĂĄlise de intervenĂ§ĂŁo. Conforme descreve Fava e Alves (1997), a trajetĂłria de uma sĂŠrie temporal pode ser alterada por medidas tomadas pelos agentes econĂ´micos, especialmente pelo governo. Para o estudo em anĂĄlise, tem-se: obrigaĂ§ĂŁo do uso de sinto de seguranĂ§a; implantaĂ§ĂŁo de controladores de velocidades; aprovaĂ§ĂŁo da lei ĂĄlcool zero. Este modelo tem por objetivo avaliar o impacto de algum tipo de evento ocorrido em determinado instante de tempo T, no comportamento da sĂŠrie (MORETTIN; TOLOI, 2004). A anĂĄlise de intervenĂ§ĂŁo resulta da inclusĂŁo de determinados eventos, nos modelos ARIMA, atravĂŠs das chamadas variĂĄveis dummy. Se essas ocorrĂŞncias (dummies) nĂŁo forem consideradas de maneira explĂcita, no modelo Yt, podem ser prejudicial ao processo de definiĂ§ĂŁo do modelo e, consequentemente, a estimaĂ§ĂŁo incorreta deste e a realizaĂ§ĂŁo de previsĂŁo inadequada. No caso dos acidentes de trĂ˘nsito, tem-se a data de implantaĂ§ĂŁo dos controladores de velocidades disponibilizada pelo DETRAN/AC, para os anos analisados de 2002 Ă 2012, o inĂcio se deu no dia 01 de abril de 2006 atĂŠ a data do dia 31 de marĂ§o de 2011, ficando novamente sem controladores atĂŠ o ano de 2013. Como descreve Souza (2007), as intervenĂ§Ăľes (It) podem ser representadas por dois tipos de variĂĄveis binĂĄrias: degrau e pulso. No caso da variĂĄvel pulso (pulse variable), o efeito da intervenĂ§ĂŁo ĂŠ temporĂĄrio e pode assumir os seguintes valores: It= Pt(T ) = 0, para t â&#x2030; T;

(01)

It= Pt(T ) = 1, para t = T.

(02)

Onde, T ĂŠ o instante de tempo em que ocorre a intervenĂ§ĂŁo. No atual trabalho, considera-se apenas uma intervenĂ§ĂŁo, o caso dos controladores de velocidades, com base em Box et al. (1994) e Vasconcelos e Alves (2000), sendo representada por It, o modelo ĂŠ expresso por: Yt =

đ?&#x153;&#x201D; (đ??ľ) đ?&#x203A;ż (đ??ľ)

It + Nt

(03)

Onde, Yt = Î´ â&#x2C6;&#x2019;1(B)Ď&#x2030;(B)It representa o efeito dos eventos de intervenĂ§ĂŁo e Nt ĂŠ a sĂŠrie residual que representa a origem das sĂŠries observadas Yt sem os efeitos da intervenĂ§ĂŁo, isto ĂŠ, Nt refere-se ao modelo ARIMA (p,d,q), que ĂŠ um modelo de mĂŠdia mĂłvel auto-regressiva integrada. Os modelos ARIMA sazonais, conhecidos como SARIMA (p,d,q)x(P,D,Q)s tambĂŠm podem ser incluĂdos no Nt. Segundo Morettin e Toloi (2004), o efeito de uma intervenĂ§ĂŁo pode ser manifestado em uma sĂŠrie temporal de forma abrupta ou residual e, quanto Ă sua duraĂ§ĂŁo, pode ser permanente ou temporĂĄria. As representaĂ§Ăľes matemĂĄticas dessas intervenĂ§Ăľes, conforme Box et al. (1994) e Vasconcelos e Alves (2000), podem ser descritas das seguintes formas:

148

Yt = đ?&#x153;&#x201D;St(T), no caso da intervenĂ§ĂŁo ter impacto imediato e duradouro.

Yt =

đ?&#x153;&#x201D; 1â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x203A;żđ??ľ

St(T), 0 Ď&#x20AC; Î´ Ď&#x20AC; 1, quando o impacto da intervenĂ§ĂŁo cresce đ?&#x153;&#x201D;

gradualmente atĂŠ atingir o nĂvel 1â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x203A;ż e se estabiliza a partir de entĂŁo. đ?&#x153;&#x201D;

3 Yt = 1â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x203A;żđ??ľ đ?&#x2018;&#x192; t(T), 0 Ď&#x20AC; Î´ Ď&#x20AC; 1, se a intervenĂ§ĂŁo apresentar grande influĂŞncia no momento de sua ocorrĂŞncia, mas com o passar do tempo essa influĂŞncia diminui, atĂŠ desaparecer. đ?&#x153;&#x201D;

4 Yt = 1â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x203A;ż1Bâ&#x2C6;&#x2019;Î´2B2 đ?&#x2018;&#x192;t(T), 0 Ď&#x20AC; Î´ Ď&#x20AC; 1, quando o impacto da intervenĂ§ĂŁo cresce gradualmente atĂŠ atingir um pico e depois decresce atĂŠ se anular. A utilizaĂ§ĂŁo da anĂĄlise de intervenĂ§ĂŁo prescinde dos seguintes passos: 1Âş. IdentificaĂ§ĂŁo da intervenĂ§ĂŁo e se seu impacto ĂŠ gradual ou permanente; 2Âş. VerificaĂ§ĂŁo da presenĂ§a de raiz unitĂĄria na sĂŠrie em anĂĄlise; 3Âş. Caso a sĂŠrie seja estacionĂĄria, estima-se um modelo de regressĂŁo linear incorporando uma dummy para captar a intervenĂ§ĂŁo; 4Âş. No entanto, se a sĂŠrie nĂŁo for estacionĂĄria ĂŠ preciso identificar a ordem de integraĂ§ĂŁo da sĂŠrie e definir sua funĂ§ĂŁo de transferĂŞncia; 5Âş. Identificar o modelo ARIMA ou SARIMA mais adequado utilizando a sĂŠrie atĂŠ a data de intervenĂ§ĂŁo; 6Âş. ApĂłs a identificaĂ§ĂŁo do modelo ARIMA ou SARIMA reestimar o modelo ARIMA utilizando a funĂ§ĂŁo de transferĂŞncia identificada no 4Âş. passo. Destaca-se a determinaĂ§ĂŁo do modelo ARIMA, onde os mesmos sĂŁo resultados da combinaĂ§ĂŁo de trĂŞs componentes, quais sejam: componente AutoRegressivo (AR), a integraĂ§ĂŁo (I) e o componente de mĂŠdias mĂłveis (MA). Neste trabalho, as etapas de Box-Jenkins de identificaĂ§ĂŁo, estimaĂ§ĂŁo e verificaĂ§ĂŁo foram consideradas, conforme apresentadas em Vasconcelos e Alves (2000). Inicialmente, estima-se o modelo sem as variĂĄveis de intervenĂ§ĂŁo. Em seguida, apĂłs a inclusĂŁo das variĂĄveis de intervenĂ§ĂŁo, estima-se novamente o modelo completo para verificar os efeitos dessas variĂĄveis sobre o volume dos acidentes de trĂ˘nsito. Assim, observa-se que o processo de identificaĂ§ĂŁo dos filtros AR, I e MA e do componente sazonal representa a primeira etapa de Box-Jenkins. Essa etapa deve ser iniciada pela verificaĂ§ĂŁo da estacionariedade da sĂŠrie, tendo em vista que os modelos AR, MA, ARMA, bem como os modelos sazonais, sĂł se aplicam a sĂŠries originalmente estacionĂĄrias ou estacionarizadas (em que sĂŁo feitas quantas diferenĂ§as forem necessĂĄrias para tornĂĄ-las estacionĂĄrias). Para Gujarati (2000, p. 719), uma sĂŠrie temporal ĂŠ estacionĂĄria se sua mĂŠdia, variĂ˘ncia e covariĂ˘ncia sĂŁo constantes, independentemente do perĂodo de tempo em que sejam medidas. A estacionariedade pode ser detectada pela anĂĄlise do correlograma, que ilustra o comportamento das funĂ§Ăľes de autocorrelaĂ§ĂŁo (FAC) e de autocorrelaĂ§ĂŁo parcial (FACP), ou pela utilizaĂ§ĂŁo de testes de raiz unitĂĄria. Esses mecanismos possibilitam verificar a presenĂ§a ou nĂŁo de tendĂŞncia em uma sĂŠrie, assim como identificar se a tendĂŞncia ĂŠ do tipo determinĂstico ou estocĂĄstico. Dentre os testes mais utilizados para se testar a existĂŞncia de uma raiz unitĂĄria, destaca-se o de Dickey-Fuller. Este teste tambĂŠm pode ser ampliado para sĂŠries com AR de ordem maior que 1. Nessa situaĂ§ĂŁo, tem-se o Dickey-Fuller

149

Aumentado (ADF), em que são válidas as mesmas hipóteses aplicadas para o Dickey-Fuller. Nesse sentido, se o teste confirmar a presença de tendência (determinística e/ou estocástica), é relevante que esse componente de tendência seja removido para se proceder à análise de intervenção. De acordo com Morettin e Toloi (2004), o efeito de uma intervenção é mudar o nível da série ou então, a inclinação, porém o efeito da intervenção pode ser obscurecido com a presença da tendência. De fato, se esta existir e uma intervenção ocorrer no instante T, o fato de o nível pós-intervenção ser maior do que o nível pré-intervenção pode ser devido simplesmente a tendência. 3.2 Fonte de Dados As informações e dados coletados foram extraídos juntamente ao DETRAN/AC e DENATRAN, órgãos responsáveis pelos dados dos acidentes de trânsito do Estado e da União, respectivamente. Utilizou-se os dados referente ao período de 1998 a 2013, para o município de Rio Branco, discriminando os tipos de acidentes de trânsito: com vítima fatal, com vítima não fatal e sem vítima fatais, bem como o total dos acidentes. Os dados do DETRAN/AC são gerados a partir da CIATRAN, que é responsável pela parte operacional do trânsito, que dá suporte ao DETRAN na aplicação dos boletins de acidentes de trânsito, durante as ocorrências que são registradas. Posteriormente esses dados são repassados ao DETRAN, onde são arquivados para compor o banco de dados para a produção das estatísticas e relatórios dos acidentes ocorridos no Estado e no município de Rio Branco. Cabe destacar as dificuldades encontradas nos dados dos acidentes de trânsito entre o DETRAN e o DENATRAN, em algumas situações verificou-se diferença nas informações dos bancos de dados de ambos, sendo que compete aos DETRAN's abastecerem os dados utilizados pelo DENATRAN, em conformidade com as regulamentações estabelecidas no CTB. 4 RESULTADOS E DISCUSSÕES 4.1 Dinâmica dos acidentes de trânsitos em Rio Branco no período de 1998 a 2013 A dinâmica dos acidentes de trânsitos em Rio Branco mostra que ao longo do período é possível observar uma evolução crescente, conforme indicado na Figura 3, que demonstra que mesmo a partir da intervenção (criação da lei - INT), o total de acidentes de trânsitos (TAT), os acidentes de trânsitos com vítimas fatais (ATVF), os acidentes de trânsitos com vítimas não fatais (ATVNF) e os acidentes de trânsitos com vítimas sem vítimas (ATSV) continuaram a crescer.

150

800

1,2

700

600 0,8

500

400

0,6

300

0,4

200 0,2

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101 105 109 113 117 121 125 129 133 137 141 145 149 153 157 161 165 169 173 177 181 185 189

100

TAT

ATVF

ATVNF

ATSV

INT

Fonte: Elaborado com base nos dados do DETRAN. Figura 3. Evolução do número de acidentes de trânsitos por modalidade no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2013 em Rio Branco – Acre.

Observa-se, na Figura 3, que apenas os ATVF apresentam uma dinâmica diferenciada das demais modalidades de acidentes automobilísticos, este fato sugere a existência de indícios que possam sustentar a efetividade da política sobre as mortes ocasionadas pelo trânsito. A Figura 4 mostra um mosaico que indica que após a intervenção, não houve redução das modalidades de acidentes de trânsitos em Rio Branco. Observase que TAT, ATVNF e ATSV, mostram que após a imposição da lei, a média destas modalidades de acidentes de trânsitos foram superiores a pré-intervenção. O destaque a se fazer reside nos ATVF, pois aparentemente existe uma igualdade de médias de acidentes antes e pós intervenção. A determinação da taxa de crescimento exponencial e a taxa de crescimento absoluta antes e pós intervenção, nos mostram duas informações relevantes. A primeira é a velocidade da variação dos acidentes de trânsitos antes e após implementação da lei, e a segunda é a variação em termos de números de modalidade de acidentes no período analisado.

Fonte: Elaborado com base nos dados do DETRAN. Figura 4. Análise da intervenção sobre o número de acidentes de trânsitos por modalidade no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2013 em Rio Branco – Acre.

151

A Tabela 2 mostra que a taxa de crescimento mensal do total de acidentes de trânsitos antes da intervenção era de 1,71% a.m., ou seja, em 12 meses apresentou um crescimento acumulado de 22,55% a.a. Por sua vez, após março de 2006, observou-se que houve uma redução da taxa de crescimento do TAT. A partir da intervenção, a taxa de crescimento mensal passa para 0,52%, representando em 12 meses um aumento do TAT de 6,41% a.a. No tocante ao crescimento da taxa absoluto do TAT, observa-se que antes da implementação da lei, a cada mês a quantidade de acidentes aumentava em aproximadamente03 acidentes e no momento seguinte, este número passou para 2,63, ou seja, uma redução de 0,30 acidentes ao mês ao longo do período analisado. O comportamento do TAT é seguido integralmente pelo ATVNF e parcialmente pelos ATSV, o que muda em relação ao último reside no fato da taxa absoluta de crescimento ter aumentado. Observa-se que o número de acidentes totais sem vítimas apresenta uma expansão, pois antes da intervenção apresentava uma expansão de 1,51 acidentes ao mês e após, a expansão mensal passou para 2,19, ou seja, um incremento de 0,68 acidentes sem vítimas ao mês. Tabela 2. Taxas de crescimento exponencial e absoluto das modalidades de acidentes de trânsitos em Rio Branco – Acre, antes e após a intervenção. Taxa de Taxa de Taxa Modalidades crescimento crescimento absoluta de acidentes mensal acumulada anual de crescimento Antes Depois Antes Depois Antes Depois TAT 1,71 0,52 22,55 6,41 2,93 2,63 ATVF 0,26 -0,21 3,22 -2,45 0,02 -0,01 ATVNF 2,43 0,35 33,46 4,28 1,34 0,66 ATSV 1,37 0,70 17,67 8,77 1,51 2,19 Fonte: Elaborado com base nos dados do DETRAN. Observação: Todos os parâmetros estimados foram estatisticamente significativos a 1%, para antes e após a intervenção. Excetuando-se ATVF que não apresentou significância estatística para nenhum dos períodos.

A Tabela 3 mostra o teste de média para as categorias de acidentes de trânsitos. De forma geral, conclui-se que para todas as categorias analisadas as médias antes e depois da intervenção são diferentes, além de serem diferentes, indicam que a média pós intervenção é superior ao período anterior. Isto indica que após a implantação dos radares as categorias de acidentes em média tiveram um aumento. Tabela 3. Teste de diferença de média para categorias de acidentes em Rio Branco – Acre nos períodos antes e após a intervenção. Período TAT ATVF ATVNF ATSV Antes 238,39 6,91 98,02 134,86 Depois 491,10 9,60 180,41 296,63 P-value 0,00 0,00 0,00 0,00 Fonte: Resultado da pesquisa.

4.2 Impactos dos radares sobre as modalidades de acidentes de trânsito A definição da metodologia para determinação do impacto da intervenção sobre os acidentes de trânsitos prescinde da determinação da estacionariedade das séries em questão. Caso a série seja estacionária em nível, o modelo a ser estimado é um modelo padrão de regressão linear em que uma das variáveis dependentes é

152

a dummy de intervenção, caso contrário, é necessário utilizar a metodologia desenvolvida por Box e Tião (1975). Neste sentido, a Tabela 4 mostra os resultados dos testes de raiz unitária para as modalidades de acidentes de trânsitos ocorridos em Rio Branco – AC. Observa-se que a série ATVNF não foi estacionária em nível. No entanto, sua primeira diferença (DATVNF) é estacionária a 1% significância e apresenta tendência e intercepto. As demais séries foram estacionárias em nível a 1% e todas apresentam tendência linear e intercepto. A partir dos testes de raiz unitária apresentados na Tabela 4, é possível estimar os modelos econométricos que captam o efeito da adoção dos radares sobre as modalidades de acidentes de trânsitos em Rio Branco. Tabela 4. Teste de raiz unitária de Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS para modalidades de acidentes de trânsito em Rio Branco – Acre. No.de Estatística de P-value Séries Equação de Teste defasagem teste 1% 5% Intercepto 4 1.025660 -1.942624 2.578018 TAT Tendência e -5.294323 -2.952000 1 intercepto 3.486400 Intercepto -4.715648 -1.942624 1 2.578018 ATVF Tendência e -7.277321 -2.952000 0 intercepto 3.486400 Intercepto -0.123057 -1.942624 2 2.578018 ATVNF Tendência e -2.215056 -2.952000 2 intercepto 3.486400 Intercepto -0.398999 -1.942645 14 2.578167 D(ATVNF) Tendência e -13.43622 -2.952000 1 intercepto 3.486400 Intercepto 1.679122 -1.942624 6 2.578018 ATSV Tendência e -4.489470 -2.952000 2 intercepto 3.486400 Fonte: Resultado da pesquisa.

Observa-se que a Tabela 5 indica que após a implementação dos radares em Rio Branco, o número total de acidentes de trânsito teve um aumento média de 237 acidentes. Este comportamento é seguido pelos ATSF que apresentou expansão de 160 acidentes. A menor expansão ocorreu com os ATVF, pois houve um aumento de 1,72 óbitos após a instalação dos radares. É preciso destacar que o sinal do impacto é adverso ao que a política esperava. O fato de o sinal ser positivo é um indício de que no tocante a redução dos acidentes de trânsitos, a implantação dos radares não trouxe os impactos esperados. A questão é determinar o motivo desta não eficiência da política pública.

153

Tabela 5. Modelo de intervenção para modalidades de acidentes de trânsitos ocorridos em Rio Branco – Acre no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2013. Variáveis TAT ATVF ATSV 234,9388 6,959184 128.1020 Intercepto [0,0000]* [0,0000]* [0,0000]* 237,2318 1,722987 160.3321 Intervenção [0,0000]* [0,0025]* [0,0000]* R2 0,457091 0,050798 0.448381 F 148,1795 9,418918 143.0609 P-value [0,0000]* [0,0024]* [0,0000]* Observação: Entre parêntese encontram-se os P-value. * Significativo a 1%. Fonte: Resultados da pesquisa.

A Tabela 6 contém dois modelos ARIMA, o primeiro representa a modelagem dos ATVNF antes da intervenção e o segundo é o modelo completo. Observa-se que o coeficiente de determinação aumenta substancialmente do modelo da pré-intervenção para o pós-intervenção. Os parâmetros w1 e w2representam o impacto da intervenção sobre a modalidade de acidente. Observe que apenas w2 foi significativo indicando que após a implantação dos radares houve um aumento médio de 165 acidentes de trânsitos com vítimas não fatais. Tabela 6. Modelo ARIMA pré e pós-intervenção dos acidentes de trânsitos com vítimas não fatais (ATVNF) ocorridos em Rio Branco – Acre no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2013. Pré-intervenção Pós-Intervenção Variáveis Coeficientes P-value Coeficientes P-Value w1 140.0365 0.5486NS w2 165.5564 0.0000* * AR(1) -0.557884 0.0000 0.097053 0.1906NS AR(2) -0.325230* 0.0054 0.223702 0.0023* AR(3) -0.199105*** 0.0612 0.136408 0.0672*** R2 0.245252* 0.853879* * Significativo a 1%; ** Significativo a 5%; *** Significativo a 10% e NS não Significativo. Fonte: Resultado da pesquisa.

A questão que se coloca é por que a política de implantação de radares não trouxe impactos positivos sobre a sociedade, ou seja, não reduziu o número de acidentes de trânsitos? A resposta para esta pergunta não é algo simplório e encontra-se além dos objetivos deste trabalho. No entanto, pode-se aventar algumas hipóteses que podem nortear a implementação de novas políticas de segurança de trânsito em Rio Branco. A primeira hipótese reside no perfil dos acidentes de trânsitos e das vítimas, ou seja, a política pública foi implementada sem observar as características dos acidentes e dos envolvidos. A implantação dos radares parte do pressuposto que os acidentes estão ocorrendo em função da alta velocidade e em determinados pontos de Rio Branco. Neste tocante, possivelmente não é elaborado um estudo técnico que caracterize os acidentes de forma mais aprofundada. É preciso conhecer além das características dos acidentes e periciais, as características socioeconômicas dos condutores e verificar quais características estão mais presentes, com mais intensidade e foco nas modalidades especificas dos acidentes de trânsito. O aspecto espacial e temporal também pode influir de forma singular para explicar os acidentes de trânsitos em Rio Branco, sendo necessária a elaboração de um mapa das diferentes modalidades de acidentes de trânsitos para diferentes

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horários e dias da semana. A partir disso, é possível verificar além da intensidade temporal (horários e dias) dos acidentes a intensidade espacial. Por fim, a última hipótese levantada diz respeito a possível existência de cointegração entre a expansão da frota de automóveis e motocicletas em Rio Branco, ou seja, a expansão do número de veículos impacta no aumento de acidentes de trânsitos. Junto a possível cointegração, soma-se a falta de habilidade em vários condutores, as vias urbanas e rurais com deficiência de sinalização, de conservação e outros. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Os acidentes de trânsito são tratados como a principal externalidade negativa que ocorre no trânsito, com isso as modificações ocorridas no Código de Trânsito Brasileiro e a implementação de políticas públicas são tentativas por parte do governo de reverter essa alarmante situação. Conforme visto e comprovado ao decorrer do trabalho, apresenta-se uma realidade sem reflexos positivos à sociedade. O presente trabalho teve como objetivo principal analisar se a intervenção governamental, através da implantação dos controladores de velocidade, ocasionou efeitos positivos no bem-estar da sociedade. Contudo, ao longo do trabalho, comprovou-se que após essa implantação as médias das modalidades de acidentes de trânsito foram superiores à pré-intervenção. E, ainda, uma forte correlação entre o aumento da frota de veículos no estado e o total dos acidentes de trânsito, que ao longo dos anos estudados apresentam tendência crescente. O fato imprescindível é que estudos de natureza técnica e científica devem preceder à implantação de políticas públicas de combate à expansão dos acidentes de trânsitos. Em casos onde se verificar que o combate não está sendo totalmente eficaz, é necessário repensar os instrumentos e a forma de implantação da política. Caso contrário, o objetivo final da política não será sendo atingido. Portanto, acredita-se que a partir do momento em que a sociedade compreender que é necessária uma participação efetiva na prevenção dos acidentes de trânsito, buscar conhecimento e entendimento sobre o assunto, já que os acidentes de trânsito afetam diversas áreas no cotidiano não somente dos condutores, como do estado, os resultados então podem vir a ser favoráveis. É notório identificar e fiscalizar as reais causas dos acidentes nas vias acreanas, para então a partir dessa identificação, tratar as necessidades mais urgentes, indicando os pontos mais deficitários que precisam ser solucionados.

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